データサイエンティスト・データ分析・データアナリストのPythonエンジニア・プログラマの転職・求人情報(2ページ目)

製造・装置・検査データを活用し、品質・歩留まりの向上および製造プロセスの安定化をデータサイエンスの観点から推進していただきます。製造・プロセス・装置・品質エンジニアと連携し、データに基づく改善活動を現場へ実装・定着させる役割を期待しています。＜具体的には＞※ご経験を踏まえて決定させていただきます。◆製造工程・装置・検査・計測データを横断的に分析し、歩留まり低下や品質ばらつきの要因特定および改善提案を実施◆統計解析や機械学習を用いた、工程異常の早期検知・不良発生予兆の可視化・原因分析◆SPC（統計的工程管理）や工程能力指標（Cp/Cpk 等）を用いた工程状態の見える化および安定化支援◆ウェハマップや欠陥データの解析による不良分布の特徴抽出および装置・工程起因の切り分け◆装置ログ・センサーデータを活用した装置状態監視、異常検知、予知保全に向けた分析モデルの構築◆検査・評価工程におけるデータ活用（画像検査データ、電気特性データ等）による品質改善・特性安定化の支援◆データ集計・分析業務の自動化や可視化基盤の構築を通じた製造現場の業務効率化・意思決定の推進＜募集背景＞近年、AI技術の急速な進化に伴い、製造現場においてもデータ活用を前提としたDX（デジタルトランスフォーメーション）が加速しています。当社においても、生産データの集計・可視化にとどまらず、データ収集の自動化、分析から異常発生時の原因究明までを一気通貫で行う高度な仕組みづくりが求められています。今後は、AIを駆使したデータ分析により、製造プロセスの最適化や品質向上、設備トラブルの予兆検知などを実現するSmart Factory構想を本格的に推進していく方針です。その実現に向け、データ基盤の構築から分析モデルの設計・運用までを担えるデータサイエンティストの役割はますます重要となっています。こうした背景から、AI・データ活用を軸に製造現場の高度化をリードいただける人材を迎え入れ、体制強化を図るため、新たにデータサイエンティストを募集することとしました。

同社では顧客のDX推進を「人材」と「実務」の両面から支援し、内製化（自走）を実現することがミッションです。同社は、これまで経済産業省の「マナビDXクエスト」で培ってきたPBL（課題解決型学習）教材開発の知見や、国内最大規模のデータ分析コンペティション運営から得られたゲーミフィケーションのノウハウを強みとしています。これらを武器に、より実践的かつ現場で活躍できる人材育成を目指しています。そのためには、教える側自身にも実際のプロジェクト推進経験が必要不可欠です。教材開発・講師のみならず、顧客のDX推進プロジェクト（実務）にも参画し、現場で得た課題解決のナレッジを教育へ還元していただきます。【職務内容】1. PBLやゲーミフィケーションを用いた、実践的な人材育成・教材開発　● 企業の実際の課題や、現場を模した架空課題に基づく、より実践的なPBL教材の開発　● 企業のDX内製化を目的に、AI・データ分析の研修から生成AIのビジネス活用ワークショップまで、顧客ニーズに合わせた企画・開発　● 多くのDX支援実績を持つプロフェッショナルとして研修に登壇し、次世代のDXリーダー人材を育成2. AI開発/生成AIプロジェクトのコンサルティングおよびプロジェクトマネジメント　● 顧客の経営課題に対し、AI・生成AIを活用したソリューションを提案し、企業の業務変革を推進　● 要件定義から戦略策定、AI開発、システム実装、効果検証まで、プロジェクト全体を一気通貫でリード・管理【ポジションの魅力】・IPO準備フェーズにおいて、コアメンバーとして参画できる・経営陣/役員直下で、スピード感をもって事業を推進できる・「実務家 x 教育者」のデュアルキャリアで、市場価値の高い人材になれる・DX推進という社会的にも意義がある業務に携わることができる・組織変革にダイレクトに貢献できる手ごたえを感じることができる【キャリアパス】ご本人の適性や志向に合わせ、将来的には以下のような業務にも挑戦いただけます。・国内最大のAI開発コンペティションの企画・設計・運営（クライアントの課題に対し、最高精度のAIモデルを調達する仕組みづくり）・コンペティションの仕組みを活用した採用・組織開発支援

【期待する役割】■製造業をはじめとする幅広い産業のデジタル変革を支援・推進する「インダストリーX 本部」に所属し、最新のデジタル技術を活用したお客様企業の経営・業務改革から現場改善までEnd to Endで支援します。■製造・物流業の現場が抱える複雑な課題を、AIとロボティクスを融合した「フィジカルAI（Physical AI）」によって解決します。戦略策定や単なる実証（PoC）に留まらず、NVIDIA Isaac Simなど最新のロボット技術を駆使し、物理世界で稼働するAIソリューションの実装・定着までを一気通貫でリードします。コンサルタントとエンジニアがワンチームとなり、日本の産業競争力を再定義するプロジェクトに挑みます。【具体的な業務】■デジタルツイン(仮想空間)上でのAI開発NVIDIA Isaac Sim / Omniverse等を活用したデジタルツイン環境を構築し、模倣学習・強化学習などを用いてロボットの制御モデルを開発します。Domain Randomization等の技術を駆使したデジタルツイン環境でAIを学習・シミュレーションさせることで、想定外な事象も発生しうる現実の世界でも動作可能なAIにまで進化させます。■AIの現実(物理)世界への適用ソフトウェア開発に留まらず、最適なハードウェアを選定およびハードウェアベンダーとの調整も担当し、デジタル環境のAIを現実の世界に受け入れる準備を行います。従来のティーチング×すり合わせやティーチングレス（ローコード）で自動化された産業用ロボットではなく、フィジカルAIにより自律した産業用ロボットと現場オペレーションを構築します。■継続した最新技術調査世界中の論文や技術トレンドを常にリサーチし、VLA（Vision-Language-Action）モデルや基盤モデルなどの日進月歩な最新技術・精度を把握し、アクセンチュアのサービス・ソリューションの陳腐化を防ぎます。【プロジェクト事例】■物流業にてデジタルツイン環境を構築しフィジカルAIを用いたAMR制御を実現■製造業にてデジタルツインを用いてヒューマノイドロボットを統合し、マテリアルハンドリングやピッキングの自動化を実現■製造業にてXRデバイスを用いたマーケティングコンテンツ生成を支援【おすすめポイント】■生成AIの次なる波。フィジカルAI市場の先駆者になれるインターネットの中だけで完結するAIブームに続いて、現実世界を変革するフィジカルAIの時代が到来しています。まだ正解のない未踏の領域で、日本の機関産業のひとつである製造・物流現場を改革する「最初の成功事例」を創出できます。この分野における第一人者として、市場価値を高めるキャリアを築けます。■提案だけで終わらせず、現実世界で「動く」成果を残す戦略を立てるだけで終わる「机上の空論」ではありません。構想策定からシミュレータでの検証、そしてロボット実機が現場で稼働するまでを一気通貫でリード。自分の仕事が物理的にモノを動かし、現場の景色を変える瞬間に立ち会う、圧倒的な手触り感があります。■製品の制約なし。世界中の最新技術を自由に駆使する自社製品を持たないため、中立的に最適な製品を活用できます。NVIDIAの最新エコシステムや世界中のロボット技術の中から、課題解決に最適なものをフラットに選定。「いいとこ取り」のアーキテクチャ設計が可能で、純粋な技術的課題解決に没頭できます。■ビジネス×AI×物理。市場価値の高い希少スキルを磨く経営視点のROI設計、最先端のAI・制御技術、そして現場のオペレーションや産業ごとのニーズ・課題に対する知識を総合的に抑えている人材は希少です。マーケットニーズの高い「フィジカルAI人材」として、あなたの市場価値を飛躍的に高めるチャンスです。

【期待する役割】■製造業をはじめとする幅広い産業のデジタル変革を支援・推進する「インダストリーX 本部」に所属し、最新のデジタル技術を活用したお客様企業の経営・業務改革から現場改善までEnd to Endで支援します。■製造・物流業の現場が抱える複雑な課題を、AIとロボティクスを融合した「フィジカルAI（Physical AI）」によって解決します。戦略策定や単なる実証（PoC）に留まらず、NVIDIA Isaac Simなど最新のロボット技術を駆使し、物理世界で稼働するAIソリューションの実装・定着までを一気通貫でリードします。コンサルタントとエンジニアがワンチームとなり、日本の産業競争力を再定義するプロジェクトに挑みます。【具体的な業務】■デジタルツイン(仮想空間)上でのAI開発NVIDIA Isaac Sim / Omniverse等を活用したデジタルツイン環境を構築し、模倣学習・強化学習などを用いてロボットの制御モデルを開発します。Domain Randomization等の技術を駆使したデジタルツイン環境でAIを学習・シミュレーションさせることで、想定外な事象も発生しうる現実の世界でも動作可能なAIにまで進化させます。■AIの現実(物理)世界への適用ソフトウェア開発に留まらず、最適なハードウェアを選定およびハードウェアベンダーとの調整も担当し、デジタル環境のAIを現実の世界に受け入れる準備を行います。従来のティーチング×すり合わせやティーチングレス（ローコード）で自動化された産業用ロボットではなく、フィジカルAIにより自律した産業用ロボットと現場オペレーションを構築します。■継続した最新技術調査世界中の論文や技術トレンドを常にリサーチし、VLA（Vision-Language-Action）モデルや基盤モデルなどの日進月歩な最新技術・精度を把握し、アクセンチュアのサービス・ソリューションの陳腐化を防ぎます。【プロジェクト事例】■物流業にてデジタルツイン環境を構築しフィジカルAIを用いたAMR制御を実現■製造業にてデジタルツインを用いてヒューマノイドロボットを統合し、マテリアルハンドリングやピッキングの自動化を実現■製造業にてXRデバイスを用いたマーケティングコンテンツ生成を支援【おすすめポイント】■生成AIの次なる波。フィジカルAI市場の先駆者になれるインターネットの中だけで完結するAIブームに続いて、現実世界を変革するフィジカルAIの時代が到来しています。まだ正解のない未踏の領域で、日本の機関産業のひとつである製造・物流現場を改革する「最初の成功事例」を創出できます。この分野における第一人者として、市場価値を高めるキャリアを築けます。■提案だけで終わらせず、現実世界で「動く」成果を残す戦略を立てるだけで終わる「机上の空論」ではありません。構想策定からシミュレータでの検証、そしてロボット実機が現場で稼働するまでを一気通貫でリード。自分の仕事が物理的にモノを動かし、現場の景色を変える瞬間に立ち会う、圧倒的な手触り感があります。■製品の制約なし。世界中の最新技術を自由に駆使する自社製品を持たないため、中立的に最適な製品を活用できます。NVIDIAの最新エコシステムや世界中のロボット技術の中から、課題解決に最適なものをフラットに選定。「いいとこ取り」のアーキテクチャ設計が可能で、純粋な技術的課題解決に没頭できます。■ビジネス×AI×物理。市場価値の高い希少スキルを磨く経営視点のROI設計、最先端のAI・制御技術、そして現場のオペレーションや産業ごとのニーズ・課題に対する知識を総合的に抑えている人材は希少です。マーケットニーズの高い「フィジカルAI人材」として、あなたの市場価値を飛躍的に高めるチャンスです。

【業務の概要】プロダクトデータ基盤開発部では、デジタル広告媒体（Google, Yahoo, Meta等）のデータを高速かつ確実に転送するデータパイプライン、データを集約するためのデータ基盤の開発/運用がミッションです。蓄積されたデータは博報堂ＤＹグループの広告代理店業務を支援するCREATIVITY ENGINE BLOOM等の各種プロダクトおよびAIの研究開発等に利用されます。【具体的には】■ステークホルダー（Biz/アプリケーション開発者/データサイエンティスト）との折衝、開発項目の調整■データ基盤の設計/構築/運用■ETLパイプライン開発■Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化■サービス監視設計/運用当部署で構築したデータ基盤は部署や組織をまたいだ開発チームやデータサイエンティストから利用されることが多いので、チームの垣根を超えたコミュニケーション、問題解決力が求められます。【開発環境】■言語：Python, SQL■クラウド　‐GCP：GCS, BigQuery, Cloud Composer, GKE　‐AWS：S3, Lambda, ECS, Step Functions, SQS, Kinesis Data Firehose, Event Bridge■その他：Docker, Github Actions, DataDog, Terraform我々はデジタル広告の高品質なデータ基盤を構築、運用することで、博報堂ＤＹグループのデータ利活用の推進、LLM・AIエージェント等を活用した広告ビジネスの発展を支えます。【仕事のやりがい・魅力】博報堂ＤＹグループのデジタル広告に係るデータ基盤の構築に携わることができ、広告代理店のビジネスで日常的に利用される大規模なデータ基盤構築の経験が可能です。中長期的には、スキルセットや嗜好性に応じてキャリアパスの変更が可能です。エンジニアにとって働きやすい環境作りをすすめています。■大規模かつ多様な広告データを扱える環境‐テーブルデータのような構造化データだけでなく、非構造化データ（画像・動画）を含む‐アプリケーションの用途に応じて、柔軟にクラウド設計・選定が可能■ビジネスとの直結性‐見ているデータがそのまま広告ビジネスに直結する■レガシー刷新のフェーズ ‐以前から続く、古い基盤を刷新していく過程に携われる■広範囲に渡る技術環境■分野特化のスペシャリストと共に働ける環境‐データサイエンティストや博報堂ＤＹグループ内の運用担当等、広告業界に深く根差した専門人材との協働ができる【3～5年後の想定されるキャリアパス】入社後は既存のシステムの保守開発や新規機能開発を担当いただき、既存のシステムの理解や広告代理店業務への理解を深めていただければと思います。経験を積んでいく中で新規システムの構築のリードやプロジェクトマネジメントといったマネジメントも担っていただければと思います。専門職としてのキャリアを希望する場合は、システムアーキテクトやデータアーキテクトといったポジションでシステムやアプリケーションを跨いで、システムアーキテクチャやデータ基盤の全体最適化を行うというポジションも想定しております。【募集背景】データ基盤のさらなる高度化に向けて、設計・要件定義を技術面で推進していく人材の必要性が高まっています。データ基盤の改良に向けて、実現していきたいことがまだまだあり、この度募集を開始いたします。【自組織の強み・事業責任者からのコメント等】今日のデジタル広告の運用において、「広告の配信・予算管理」、「広告クリエイティブの作成・入稿」、「広告配信実績のレポーティング」といった広告配信の一連の流れを行うために、データは必要不可欠なものになっています。【配属される組織】データマネジメントセンター配属

■ポジション概要近年の防衛・航空宇宙領域では、システムの高性能化・高信頼性化に加え、要求分析~仕様定義、機能分解、通信・制御、クラウド連携 などシステム全体を統合的に設計できるエンジニアが求められています。 本ポジションでは、システム概念設計から仕様検討、アルゴリズム設計、DB/クラウド設計、技術調整などの上流工程を中心に担当し、 複雑なシステムの「全体最適」を設計する役割を担っていただきます。■ 業務内容(概要)各種製品の概念設計、機能設計、仕様検討、アルゴリズム設計、データベース・クラウド構成の設計など、システム設計全般を担当します。■業務内容(具体的に)システムの概念設計(構成案・インタフェース・性能要件の整理)仕様検討、要件定義(上位仕様の整理・技術検討)データベース設計(論理設計・物理設計)クラウド環境を想定したシステム構成設計画像処理・最適化・機械学習アルゴリズムの検討と設計Python を用いたPoCレベルのアルゴリズム検証客先との仕様調整、社内(ソフト・ハード・インフラ・評価)の各部署との技術調整仕様書・技術資料など各種ドキュメント作成多くの部門・専門領域と連動するため、システム全体を俯瞰しながら整合性を取ることが重要です。■この仕事の魅力①上流工程での裁量が大きいアーキテクチャ検討・仕様定義など、「設計の本質」に深く関われます。②複数領域を横断し成長できるクラウド、DB、画像処理、機械学習など、幅広い技術領域を経験でき、システムアーキテクト志向の方に最適。③顧客折衝・要件整理を含む高度な経験が積める実装に偏らず、“どう構成するか”を考える上流中心のポジション。■ポジションで求めることシステム全体を俯瞰して、仕様検討・基本設計を主体的に進められる方顧客要件の整理・技術調整を円滑に行えるコミュニケーションカPython・DB・クラウド等の知識を活かしつつ、新技術を自ら学ぶ姿勢品質と納期を意識しつつ、課題を着実に前に進められる方■使用ツールPython (アルゴリズム検証・データ処理)Oracle (RDB)Excel / PowerPoint/ Wordクラウド関連ツール(配属先により異なる)◆AIタグ#システム設計 #アーキテクチャ設計 #要件定義 #クラウド設計 #DB設計 #Python#アルゴリズム設計#画像処理#機械学習#技術調整

【仕事内容】当社では、社内データを活用したAIモデルの設計・開発を行い、実際の製品への統合・運用を進めています。開発したAI機能を最大限に活かすため、データの前処理からモデル構築、評価、継続的改善までをエンドツーエンドで担当いただくことが可能です。また、開発チームや製品チームと連携しながら、実際にユーザーが利用するAI機能の要件定義・実装に関わる機会も豊富にあります。【職務内容】・社内データを活用したAIモデルの設計・開発・開発したAIモデルの製品への実装・統合・データ収集から前処理、モデル構築、評価までの一連のプロセス管理・製品利用状況のモニタリングとモデルの継続的改善・開発・製品チームや社外の関係各所との連携によるAI機能の要件定義と実装【この求人の魅力】主軸のソフトウェアテスト事業にて活用される自社ツールを開発しているR&D部門で今最も力を入れている開発に従事いただくことができます。AI技術を活用した製品開発に挑戦いただけるポジションです。【求める人物像】・データとAI技術を活用した製品開発に情熱を持つ方・AI分野に対する興味・キャッチアップ意欲が高く、長期的な成長が期待できる・エンドツーエンドで問題解決できる実装力と思考力を持つ方・ビジネス価値と技術的な実現可能性のバランスを考慮できる方・開発・製品チームと効果的にコミュニケーションできる方

同社にてデータサイエンティストを行っていただきます。【具体的な業務内容】■金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種の顧客に対して、　データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）　を担当頂きます。■金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、　データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）　をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、　データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。【同社について】同社は、1970年に三菱銀行（現・三菱UFJ銀行）の受託計算部門が分離・独立して以来、特にシステム構築やサービス事業展開において、数多くのお客様に支えられながら成長を続けて参りました。2004年からは三菱総合研究所（MRI）グループの中核企業となり、シンクタンク・コンサルティングからIT実装に繋げることによって、お客様や社会課題の解決に真に貢献できる存在を目指しています。従来、多くの経験を得てきた金融・決済系のエリアに加え、製造・流通・電力等の産業分野、三菱総合研究所との連携を活かして公共分野等においても、DX、テクノロジーを活かしたシステム構築、サービス、ソリューションの強化、コンサルテーション力の強化を図っています。【同社の魅力】■コンサルティングから運用までトータルでITソリューションを提供三菱総合研究所、三菱UFJフィナンシャル・グループとの戦略的連携を重視した経営方針によって事業基盤を強化し、日本有数の企業をお客様として多数抱えています。ITコンサルからシステムの設計・開発、運用・処理までITトータルソリューションを提供し、お客様の課題を解決できるのは三菱総研DCSならではの強みです。 ■約5,000社との取引実績有り三菱総合研究所、三菱UFJフィナンシャル・グループ、三菱UFJリサーチ＆コンサルティングとの戦略的連携により、約5,000社との取引実績があります。日本有数の企業をお客様として多数抱えているのが特徴です。4社の連携により提供価値を拡大し、企業の業務変革を強力にバックアップしています。 ■自己資本比率約60％を誇る健全な財務状況自己資本比率は総資産に占める自己資本の割合を示し、一般的にこの比率が高いほど経営の安全度が高いことを示します。三菱総研DCSは自己資本比率約60％と国内トップクラスの健全な財務状況を誇ります。 ■多様な業種・業界への幅広いマーケット展開金融業界だけでなく、銀行で培ったノウハウを活かし、クレジットカード業界、一般事業法人まで、多様な業種・業界のマーケットを対象としています。さまざまなプロジェクトに携わることができるのも魅力です。 ■国内トップのプロジェクト遂行力ケーススタディに基づいてまとめられた、製品とサービス開発のための「プロセス成熟度モデル」CMMIの「レベル5」を達成。現在、最上位のレベル5を達成した国内企業は6社であり、その内、全社範囲で取り組む企業はわずか2社。2,000人を超える規模の企業では同社のみです。三菱総研DCSが業界内においていかに高い開発プロセス体制を持っているかが分かる数字と言えるでしょう。 ■新規事業への積極的な取り組みシステム構築に限らず、ビッグデータ、ロボティクス、AIなど時代の先端をいく技術を積極的に取り入れ、新たな価値の創出に努めています。 ■社員を支える働き方改革プロジェクトを推進「仕事の質アップ・ゆとりアップ・健康アップ」の実現によりワークライフバランスの向上を図る活動「E-タイム運動」をはじめ、「ノー残業デー」や「フレックスタイム制」なども取り入れ、社員が働きやすい環境づくりを心がけています。また、仕事と子育ての両立支援の一環でプラチナくるみんも取得。男女関係なく活躍できる環境作りに取り組んでいます。

■募集背景博報堂DYグループがマーケティング・広告メディアビジネスの次世代型モデルとして提唱しているAdvertising as a Service（AaaS）というビジネスモデルを実現するためのデータ基盤を開発いただくエンジニアを募集。 データ基盤のさらなる高度化に向けて、設計・要件定義・実装を技術面で推進していく人材の必要性が高まっており、この度募集を開始します。■組織ミッション「システム」を基盤としたメディアを統合した効果最大化運用「サービス」の提供です。広告産業のDX（デジタルトランスフォーメーション）として、広告メディアビジネスの次世代型モデル「AaaS（Advertising as a Service）」を掲げ、博報堂ＤＹグループ・媒体社・クライアントが常時つながるメディアPDCA業務基盤に進化していくことを目指します。■チームミッション広告メディア業務のDXを支える基盤システム群の開発・改善を通じて、博報堂ＤＹグループの事業の効率化・高度化・価値創出に貢献する■自組織の強み・事業責任者からのコメント等・広告メディアの最前線に立つ開発部門　テレビ広告、デジタル広告、OOH、新聞、雑誌など多様なメディア領域の基幹業務・データ基盤の開発を担い、広告業界のDXを支えています。・20以上のプロダクトを統括する横断型開発組織　単一プロジェクトにとどまらず、モニタリングダッシュボード、効果予測シミュレーター、媒体社連携API開発、クライアント向けプロダクト、データ基盤など、複数の事業領域を横断するスケール感のある組織です。・ビジネス現場と密に連携した、実装力と調整力　開発部門でありながら、業務課題の理解とコミュニケーションを重視。ビジネス部門と密に連携し、要求開発からリリース後の運用改善まで一貫して支援します。・内製開発の強化　アジャイル開発を主とし、内製力の強化にも取り組んでおり、柔軟で持続可能な開発体制を構築中・組織再編で誕生した新しい部門　複数の旧開発組織を統合する形で生まれた新組織。技術標準化やドキュメント整備、ルールづくりなどゼロイチの設計に挑戦できます。■担当業務AaaSでは広告マーケティングのPDCAサイクル（プランニング、バイイング、モニタリング）において必要となるデータ基盤を構築し、そのデータを活用したダッシュボード、Webアプリケーション、AIや統計理論に基づいた広告効果予測といったサービスを提供。当ポジションでは様々な外部サービス・データベンダーからのデータ収集やクレンジング、データ基盤の設計や構築、マーケティング用のダッシュボード（BI）や外部アプリケーション向けのデータ提供をご担当いただく予定です。当業務にて保有データや業務知識を獲得いただいた後、将来的にはWebアプリケーション（フロント・バックエンド）や、様々なデータを活用したサービスの企画・運営等も担っていただきたいです。［具体的には］・データ基盤の設計/構築/運用(データクリーンルームを含む)・ETLパイプライン開発・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる環境構築、デプロイ自動化・サービス監視設計/運用・ステークホルダー（Biz/アプリケーション開発者/データサイエンティスト）との折衝・データを分析/活用し、その結果をユーザーに提供する案件対応（クライアントの要件ヒアリング、分析・設計、開発等）・広告データを活用した新しいプロダクトの企画開発（アプリケーション設計・開発、業務フロー整備、ユーザー展開など）■関連記事・https://www.hakuhodo.co.jp/aaas/・https://recruit.hakuhodo-technologies.c[開発環境]・使用言語：主にPython、SQL・使用クラウド：GCP中心（一部AWSあり）・インフラ構成管理：Terraform・ソース管理： Github （申請によりGithub Copilotの利用も可）・CI/CD： Github Actions、GCPサービス各種機能・コミュニケーションツール：Slack、Teams・ドキュメント/チケット管理：Notion、Backlog

【仕事の内容】AI関連技術(深層学習を含む機械学習やデータ分析)に関する技術開発や自社サービス開発、自然言語処理/画像処理/データ分析案件におけるお客様向けのソリューション提案・開発を中心にお任せします。AI関連技術の動向調査（論文・OSS）、社内外への情報発信も業務の一環として積極的に実施していただきます。【ＰＲポイント】・ご自身のアイデアをもとに技術開発、自社サービス開発にチャレンジできます。・金融、製造、流通、公共といった広範なドメインのお客さまに向けて、AI関連技術を用いた提案や開発を行うための様々なフィールドがあります。・業務として、OSS活動やAI関連技術の動向調査を実施することができます。価値を生み出すための研鑽を積み重ねることが可能です。・攻めのIT投資に積極的な大阪ガスに対して、AI関連技術に関する先進的な取り組みを実施できます。・オージスインターナショナル（シリコンバレー）から最新技術情報を入手し、最新技術の適用や技術開発に活かせます。

■お任せする業務生成AI活用の全社活用推進を担っており、標準環境作りや高汎用性のソリューション開発、それらを社内発信し現場に届けて活用定着支援、また社内の業務コンサルのような役割もあります。AI技術を用いてプロセス改革するための企画立案から現場活用まで、開発もプログラム実装や環境構築から外部活用まで柔軟にお任せします。■具体的な業務内容既存の業務プロセスや製品へ組み込むケースが多いため、現場担当者とのコミュニケーションを密に取り、受け身ではなく提案型でプロジェクトをリードしていただくことを期待しています。・社内の各種業務（事務系／設計系）を効率化するための生成AIソリューション開発・生成AIソリューションを提供するためのクラウド環境構築■使用言語、環境、ツール等言語：Python、Tensorflow、PHPライブラリ／フレームワーク：Streamlit、Django、React等環境：AWS、Azure、Ubuntu、Docker等フロントエンド：HTML、Java Script、React、Vueデータベース：GraphDB（RDF Store）、SQLツール：HyperWorks、ANSA、NASTRAN、ABAQUS、LS-DYNA、STAR-CCM+、modeFRONTIER、CATIA■組織のミッションAIデータ分析1室は、生成AI／AI／デジタル技術をアイシングループの各現場部門へ届けることにより、データに基づくタスクの効率化を目指しています。全社員が自律的にAI・デジタル活用して自業務の生産性向上することが急務と捉えており、具体的には2030年までに全社員・各領域での自律活用を目指します。■募集背景LLMなどの生成AI技術を社内適用し、既存業務の抜本的プロセス改革・既存製品への新価値付与の実現に向けた組織体制強化のための募集です。技術を単純に持ち込むだけでなく、現場で長く使えるソリューションとして展開できるように、現場部署のユーザーとコミュニケーションを取りながら課題設定や要件定義ができ、生成AI以外も含め幅広い選択肢から最適な技術のマッチングが図れる方を迎えたいと考えています。■キャリアパス本領域で実務での経験を積んでいただきながら、チームを束ねるマネージャ、または現場応用技術のスペシャリストになっていただくことを期待しています。希望と適性により、DS部内でのローテーションの可能性もございます。■このポジションの魅力◎仕事の魅力AI活用における業界TOPレベルの現場サポート体制と教育体制を持ち、現場の業務変革に成果を出している点が魅力です。◎組織・製品等の魅力目的に合わせた手法・方策の変革、スピード感のある開発力、ロジカルな説明力、品質を追求するマインド、個人と組織をレベルアップさせる姿勢があります。■体制・教育チームの中で2～3個のプロジェクトを担当します。同僚の技術者からのOJT指導、または社内外研修も多く受けながら、知識習得、実践力向上を行っていただきます。■職場環境高機能な人工知能用計算機を揃えています。■求める人物像・スピード感のある開発力をお持ちの方・相手に合わせて説明できるスキルをお持ちの方・品質を追求するマインドをお持ちの方・組織をレベルアップさせる姿勢をお持ちの方■語学TOEIC500点以上を歓迎※TOEICスコアに限定せず、同等の語学力があれば歓迎します。●業務での英語使用メール／頻繁にある資料・文書読解／頻繁にある電話会議・商談／頻繁にある駐在／経験・志向に応じて要相談

■お任せする業務従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当いただきます。因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担っていただきます。■具体的な業務内容人事データの因果分析と生成AIを組み合わせ、人事施策の効果予測や、部署別・職種別の施策提案につながるAI技術開発を推進いただきます。・エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測・因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計・異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成・分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計・業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有■使用言語、環境、ツール等Pythonクラウド環境：AWS、Azure■組織のミッションBRデジタル革新部は、生成AIを始めとしたデジタル技術で全社の業務プロセスを変革するための開発・実装を担う組織です。本ポジションは人事領域におけるAIエージェント開発チームへの配属を想定しており、人事データの因果分析と生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担っていただきます。■募集背景全社の生産性向上には、人事施策とその効果の因果関係をデータに基づいて分析し、データドリブンな人材戦略を推進することが不可欠です。従業員エンゲージメント調査・人材データ等から因果構造を推定し、エンゲージメント向上や人材育成に資する施策を提案するAI技術の開発を加速するため、統計的因果分析と生成AIの融合領域で新たなメンバーを募集します。■このポジションの魅力◎仕事の魅力構築した因果モデルやAIが提案する施策が全社の人材戦略に直接活用される手応えがあります。人事データの因果分析と生成AIを組み合わせた、実践的かつ難易度の高い技術開発に挑戦できます。◎組織・製品等の魅力確立した分析手法・設計パターンが他のコーポレート領域にも横展開される波及効果があります。分析手法の確立から全社の人材戦略への反映まで、一気通貫で主導できるポジションです。■求める人物像・新しい技術や手法の調査・検証を自律的に行い、チームに展開できる方・技術を手段として捉え、業務課題の解決に結びつけることに意欲を持てる方・データの背後にある因果関係に関心を持ち、分析結果を具体的な施策に結びつけることを志向する方■語学TOEIC550点以上を歓迎※TOEICスコアに限定せず、同等の語学力があれば歓迎します。●業務での英語使用メール／ほとんどない資料・文書読解／時々ある電話会議・商談／ほとんどない駐在／基本的にない

【部のミッション】データ分析・AI技術を駆使し、パナソニックグループ・一般市場のデータドリブン経営の実現や、経営に直接貢献する新たなソリューション・サービス構築の取組を加速多領域でのデータ活用経験・実績と、多岐にわたる多彩な技術力で現場の業務プロセスを進化させる。●募集背景パナソニックグループは、「幸せの、チカラに。」をスローガンに、グローバルに社会とつながった、多様な事業を展開しています。当部門は、データ活用でパナソニックグループを横断的に支える位置にあり、マーケティング、経営管理、SCMデータ、市場データ（プロダクト・サービス）の分析技術・活用例を多く持ち、ビジネス成果に拘るメンバーが集っています。その多くのデータ変革ソリューションでパナソニックグループ内はもちろんのこと、一般市場向けにもデータ変革ソリューションを展開しており、ますます高まるデータドリブン経営やデータ活用ニーズにお応えするため、その同志を募集しています。●担当業務と役割・経営管理やバックオフィス業務の現場に密着。事業環境や業務を理解した上で、データ活用プロジェクトの企画・提案、ビジネスアクション見届けまで一貫して推進。・自社の社員だけでなく共栄会社・ビジネスパートナー含めた組織の牽引ができる中核メンバーとなっていただきます。　データや数値の分析だけでなく、ビジネスそのものの課題特定からITソリューション構築を通じた解決・展開まで、より深く入り込み、一般市場のお客様や、パナソニックとその先のお客様に貢献して頂きます・現場のデータドリブンカルチャー醸成を高めるための「セルフサービス型データプラットフォーム」も提供。●具体的な仕事内容・経営管理ダッシュボードの構築・導入や、経営管理の高度化・業務プロセスの改革などに向けた、業務プロセス解析、データ収集・加工・ビジュアライゼーション・分析・機械学習モデリング・生成AI・ITシステム含めたデータ変革ソリューションの提供・運営・災害時の情報集約管理サービス「INDIGO RIVER」の一般市場展開●この仕事を通じて得られること・B2CからB2B、Web/SNSに加えてプロダクトやサービスのログ、製造現場とSCM、くらしや社会に直結した日本国内、海外の多様なデータの活用テーマに携われる。自分が活躍できる領域を見つけられる。・同じパナソニックグループの一員として、事業/データ活用する現場が近く、分析に対するフィードバックを得やすい環境。効果・成果を実感しやすい。また、パナソニックグループ内で培ったノウハウで一般市場にも貢献が可能。・プロセスマイニングやビジネスアナリシスといった上流スキルの習得や、クラウドを用いたビッグデータ処理や機械学習、ML Ops、生成AIなどの最新技術を駆使した、大規模・ITシステムの構築・運用にも携われる。

【概要】エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析プロジェクトのマネジメントを行います。顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から始め、データサイエンティストとともに分析プロジェクトを推進し、分析結果をもとに顧客の戦略・施策に対するインサイトを導出します。エンタープライズ企業の人事・組織分野における戦略・施策の重要意思決定に向けたインサイトを少人数チームで出していきます。5名前後のチームメンバーを率いて、複数顧客向けで案件のプロジェクトリードを務めていただくことを期待します。また、志向・適正に合わせて、新規・既存顧客への提案活動や、ピープルアナリティクス事業の事業開発の一部（分析手法を汎用化したパッケージの企画立案・開発、マーケティング施策立案・推進、…）なども担当いただきます。【主な業務内容】・課題ヒアリング・仮説立案 : -クライアント企業の人事課題・ニーズをヒアリングし、データ分析およびその後の解決策の仮説を構築します・HRデータ分析 : -データサイエンティストとともに必要な人事関連データの収集・前処理・分析を行い、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します。簡易な分析はご自身でも担当いただきます-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理などまで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します・可視化・レポーティング : -分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします-データサイエンティストと協働して、顧客の意思決定プロセスで日常的に活用するためのダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります・提案活動 : -新規・既存顧客問わず、顧客の課題を深く理解し、課題解決に向けたデータ・AI活用等の案を企画・提案し案件を組成します【社員について】社員数は80名程度で、半数はソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストです。ソフトウェアエンジニアには、著名なテック企業の出身者が数多く在籍しています。また、データサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。【求める人物像】エムシーディースリーでは、以下のMission・Vision・Valueを掲げています。私たちの目指す社会と、これらの価値観に共感し、共に体現していただける方を求めています。■Mission「産業に寄り添い社会課題に向き合い続ける」私たちは多彩・多様な力を束ねて、産業のリアルに寄り添います。さまざまな産業で、持続的かつ大きな社会的インパクトを与えられるまで、課題に向き合い続けます。■Vision「人とテクノロジーを調和させ希望に満ちた社会へ」私たちは希望に満ちた、より良い社会を形にしていきます。人とテクノロジーを調和させ、新しい価値を生み出し続けることで、次の社会への架け橋となります。■Value・違いは機会 Difference is opportunities・知見をオープンに Make knowledge open・本質を問い続ける Keep probing the essence・完璧より決断 Decisiveness over perfection・匠から仕組みへ From craft to scalable systems

【主な業務内容】・顧客の業務課題を現実的に実装できる最適化問題としてモデル化する方法・方針の提案・ヒューリスティックな手法や数理計画ソルバーを活用した最適化アルゴリズムの考案・C++ や Python による最適化アルゴリズムの実装・顧客の実データを使用した最適化アルゴリズムの適用可能性評価・改善・データや実装したプログラムの動作結果を可視化するツールの開発・開発したソリューションを運用するための WebAPI およびデータ基盤の設計・開発【これまでのプロジェクト実績（一例）】・需要予測　‐食品流通における需要予測モデル構築　‐自動車産業における部品需要予測モデル構築　‐再生可能エネルギー産業における発電量予測　‐金融産業におけるコモディティ価格予測・数理最適化　‐食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化モデル構築　‐自動車産業における倉庫在庫の数理最適化モデル構築　‐鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化　‐配送産業における配送効率化のための組合せ最適化モデル構築　‐鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化・パーソナライゼーション　‐電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測　‐自動車産業における顧客分析やマーケティング支援　‐銀行・金融産業におけるデフォルト予測【利用するフレームワーク・ツール等】・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等・強化学習 : Stable Baselines・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines・数理最適化 : OR-Tools, Gurobi 等・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等・コラボレーションツール: Slack, GitHub, Confluence 等【社員について】社員数は約250名で、エンジニア、データサイエンティストは約60名所属しています。ソフトウェアエンジニアには、著名なテック企業の出身者が数多く在籍しています。また、データサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。【求める人物像】エムシーディースリーでは、以下のMission・Vision・Valueを掲げています。私たちの目指す社会と、これらの価値観に共感し、共に体現していただける方を求めています。■Mission「産業に寄り添い社会課題に向き合い続ける」私たちは多彩・多様な力を束ねて、産業のリアルに寄り添います。さまざまな産業で、持続的かつ大きな社会的インパクトを与えられるまで、課題に向き合い続けます。■Vision「人とテクノロジーを調和させ希望に満ちた社会へ」私たちは希望に満ちた、より良い社会を形にしていきます。人とテクノロジーを調和させ、新しい価値を生み出し続けることで、次の社会への架け橋となります。■Value・違いは機会 Difference is opportunities・知見をオープンに Make knowledge open・本質を問い続ける Keep probing the essence・完璧より決断 Decisiveness over perfection・匠から仕組みへ From craft to scalable systems

【業務内容】データ分析組織の体制を強化し、ステークホルダーとの協力を通じて以下の業務を担当していただきます。また、組織全体のデータ分析・活用に関する知識の普及もお願いします。具体的に：・データ分析PJの企画やテーマの選定・データの設計・構築、解析、可視化、分析結果の評価などのデータ分析業務・業務適用までのリード・データ基盤担当者へのフィードバックやデータマート整理などの連携業務【募集部門】経営企画部 DX戦略本部 イノベーション・デジタル戦略部　データドリブン推進室【事業の特徴】当行では、「広域型地方銀行」を標榜した広域化戦略を推進してきたことにより、店舗ネットワークが近畿2府3県（京都府、大阪府、滋賀県、兵庫県、奈良県）、愛知県、東京都にまで広がり、各店舗がそれぞれの地域を「地元」とする地域に根ざした活動を展開しております。【事業の強み】・預金、譲渡性預金…これまでの歴史から、挑戦し続けることにより、全国の地銀トップ10に入るまで成長しています。・店舗数…2000年以降、店舗は50ヶ店以上新設し、全国174ヶ所とネットワークを拡充しています。・連結自己資本比率…国内基準12.56％と、法令に定められている健全な基準である4％を大きく上回っています。・格付け…安全性、健全性を示す格付けランクで、株式会社格付投資情報センターA、スタンダード＆プアーズ社A-と、上位に位置する格付けを取得しています。【現在の挑戦】京都府は、都道府県内企業に占める創業100年を超える老舗企業の割合が全国トップクラスであると同時に、世界から注目されるベンチャー企業が集まる非常に魅力的なエリアです。京都銀行は、そんな魅力的な特徴を持つエリアでお客様と共に成長し、名だたる京都企業からの良質な配当金収入もあり、株式含み益が地方銀行内でトップクラスとなっております。当行の一番の強みはリスクに対応し得る強固な財政基盤であり、銀行に求められる役割が多様に変化する中でお客様に多様なソリューションをご提案するべく、新たな挑戦を起こしていきます。2023年10月に京都フィナンシャルグループを設立し、既存グループ会社の事業再構築や新しい事業会社の設立、さらに他社の買収など、グループストラクチャーの強化を通じたシナジー効果発揮を目指して、新たな挑戦を続けています【定年】定年60歳　（定年再雇用後、65歳の応答年度末まで勤務継続可能）銀行＝店舗削減のイメージもあるかと思いますが当行はお客様の接点は非常に重要であるとらえており、中途採用も積極的に継続して参ります。バンカーとして腰を据えて長く働きたい方是非応募下さい。【中途採用比率】銀行経験者に限らず、様々な経験を有する多様な人財の採用に向けて、経験者採用を積極的に実施してきており、採用者に占める比率は、2024年度に20％となっています。・2022年度：12％、2023年度：8％、2024年度：20％ （2025年6月2日公表）【教育制度/資格補助】各種社内研修（階層別・業種別）・行外派遣 行内外へのトレーニー活用あり 多様化するお客様のニーズに的確にお答えするべく様々な資格取得を奨励（CFP,AFP,FP1/2級等）　※報奨金等の支給有 企業内学校「京都銀行金融大学校」 eラーニング（Udemy Business 受講料補助あり）

■ローカル生成AI環境の構築・運用製品評価業務の高度化や効率化に向けて、社内で利用するローカル生成AI環境の構築および運用を担当します。利用部門のニーズを踏まえながら、継続的な環境改善にも取り組みます。■LLM（大規模言語モデル）の技術調査・活用推進国内外のLLMや関連技術の最新動向を調査し、製品評価業務への適用可能性を検討します。調査結果をチームへ展開し、新たな活用方法の提案や導入を推進します。■製品評価プロジェクトの推進UFS製品の評価計画立案からスケジュール策定、進捗管理までを担当し、関係部門と連携しながら評価プロジェクトを推進します。■UFSデバイスの評価・不具合解析UFSデバイスの動作評価を実施し、評価過程で発生した不具合の解析および原因調査を行います。また、改善施策実施後の効果検証まで担当し、製品品質向上に貢献します。■製品評価用機器・評価環境の開発製品評価に使用する評価ボードの設計・作成や、評価用ドライバの開発を行います。より効率的かつ高精度な評価環境の構築を担当します。■AI・統計解析を活用した評価データ分析評価やテストで取得したデータに対して、統計手法やAI技術を活用した分析を実施します。膨大な評価データから傾向や課題を抽出し、製品評価の高度化や品質改善に活用します。【期待する役割】■UFS評価システム構築・生成AI/機械学習による結果分析及び生成AIによる業務効率化■最新の生成AI技術やデータ解析技術を活用しながら、UFS製品の評価・品質向上を推進する業務を担当いただきます。■生成AI・LLM活用やデータ解析技術を取り入れながら、UFS製品の評価技術の高度化と品質向上に取り組むポジションです。【業務のやりがい・魅力】・グローバルな開発環境海外顧客が中心のため、多様な文化や開発方針に触れながらプロジェクトを推進できます。国際的な視野でキャリアを築きたい方に最適な環境です。・最先端製品への貢献開発段階の携帯機器・PC・自動車に、顧客と協議しながら開発したUFSが搭載される達成感を味わえます。自分の仕事が世界中の製品に組み込まれる喜びを実感できます。・高い裁量と創造性の発揮裁量の幅が広く、ご自身のアイディアや経験を製品開発に反映させやすい環境です。チャレンジ精神を持った方が、存分に力を発揮できる職場です。・生成AI活用の最前線生成AI黎明期において、今後のビジネスで重要なツールとなる生成AIの社内活用を立ち上げる経験ができます。技術トレンドの最前線で成長できる貴重な機会です。【技術優位性】・圧倒的な評価環境他社とは比較にならないほどの製品品質を担保するため、豊富な動作確認機器と膨大なデータ量を保有。徹底した品質管理体制を構築しています。・業界最先端の技術力業界最先端のI/Fスピードを有する製品開発と、その高い完成度が強みです。常に技術の最前線で挑戦し続けています。・多様な知見が集まるチーム様々な開発経験を持つメンバーが集まり、他製品の開発・評価のベストプラクティスを取り入れながら、効率的な評価環境へ常に改良を続けるアグレッシブなチームです。【キャリアパスイメージ】基本となる開発業務を主導するポジションへシフト。その後、リーダー業務を経験しながらマネジメントスキルを習得していただきます。3年目以降は一通りの業務フローを習得し、より大きな範囲の業務をお任せできるポジションへとステップアップしていただくことを想定しています。技術のスペシャリストとしての道、マネジメントとしての道、いずれのキャリアパスも描ける環境です。【職場環境】・平均残業時間：20時間/月・在宅勤務地：1～2日/週程度※業務事情による・コミュニケーションが活発で、チームの結束力が高い職場です。疑問点や課題があれば気軽に相談できる風通しの良い環境が整っています。様々な開発経験を持つメンバーが集まっており、お互いの知見を共有しながら成長できる文化があります。・構内には、社員食堂やコンビニも完備されております。

株式会社テクノプロは、2025年に世界最大級のPEファンドであるブラックストーンによる出資を経て、 新たな成長戦略を推進しています。その一環として、 株式会社テクノプロ内に新カンパニー【コンサルティング・パートナーズ社】を設立しました。この新カンパニーは、 従来のエンジニア派遣を中心としたビジネスから、ソリューション提供型のビジネスモデルへの変革を牽引する中心的な存在となります。■業務内容（概要）製造業を中心としたクライアントのDX推進を支援し、業務改善・データ活用・工場立ち上げを通じて課題解決を推進します。■業務内容（具体的に）クライアント企業のデータを活用し、課題抽出から分析、モデル構築、可視化・レポーティングまでを担当SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理統計解析や機械学習モデルの設計・評価ダッシュボード開発（Tableau、Power BI）PoCから本番導入までの支援業務改善・工場立ち上げ推進アジャイル（スクラム）開発の推進PL候補として、プロジェクトのQCDS管理、顧客折衝、技術選定を担当■使用ツール・技術言語：Python、SQLライブラリ：Pandas、NumPy、scikit-learn機械学習：TensorFlow、PyTorchBI：Tableau、Power BIバージョン管理：Git、GitHubクラウド：AWS、Azure開発管理：Redmine、Backlog、Jira■この仕事の魅力技術交流の機会多数希望に応じたアサイン上流工程から顧客と向き合える製造業中心＋多業種案件あり最先端技術を活用可能キャリア支援・研修制度充実

■AIを駆使して顧客の課題を解決する生成AIエンジニアとして、　要件定義から本番運用・改善まで一気通貫でご担当いただきます。・顧客の課題をヒアリングし、GeminiやAmazon Bedrockなどの最新サービスから最適な技術を選定・提案・要件定義からPoC、本番稼働、運用改善（LLMOps）まで一気通貫で担当・技術実装にとどまらず、チームリード、設計の主導、コードレビュー、後輩育成の実施【担当案件例】・RAGシステムの精度・パフォーマンス改善・LLM評価・監視の自動化と運用基盤の構築・大規模固有データを活用した生成AI基盤の構築とセキュリティ設計・Fine-tuningやエージェント設計を用いたRAG精度向上・検索・コンテンツ生成を自動化するマルチエージェント構築・生成AIを組み込んだAI駆動開発の導入と検証【身に付くスキル・働く魅力】・業界最先端のAI技術を複数案件で横断的に評価・検証する中で、クラウド・セキュリティ・スケーラビリティを　　　統合したエンタープライズAIアーキテクチャの高度な設計力を磨くことができます・多様なプロジェクトへの参画を通じて特定領域の専門性を深めつつ、技術的判断の根拠を提示して　顧客の意思決定を支援する高い提案力とコミュニケーションスキルが身に付く環境です・自身で得た知見をアウトプットする社風があるため、自身の技術力向上と組織全体の底上げへと　直結させることで市場価値向上に繋げることができます【技術環境】■ Core Stack言語：Python / JavaScript / TypeScript / PHPフレームワーク：FastAPI / Laravel / Next.jsGoogle Cloud：Cloud Run / App Engine / GKE / Cloud SQL / Big Query / SpannerAWS： Lambda / ECS / EKS / Fargate / Aurora / DynamoDB / RDS■ AI StackGoogle Cloud：Gemini Enterprise Agent Platform（Agent Search / Vector Search / Agent Development Kit ）AWS：Amazon Bedrock（Agent Core / Managed Knowledge Base）その他：AI駆動開発 / 仕様駆動開発（Kiro / OpenSpec / cc-sdd）

■AIを駆使して顧客の課題を解決する生成AIエンジニアとして、　要件定義から本番運用・改善まで一気通貫でご担当いただきます。・顧客の課題をヒアリングし、GeminiやAmazon Bedrockなどの最新サービスから最適な技術を選定・提案・要件定義からPoC、本番稼働、運用改善（LLMOps）まで一気通貫で担当・技術実装にとどまらず、チームリード、設計の主導、コードレビュー、後輩育成の実施【担当案件例】・RAGシステムの精度・パフォーマンス改善・LLM評価・監視の自動化と運用基盤の構築・大規模固有データを活用した生成AI基盤の構築とセキュリティ設計・Fine-tuningやエージェント設計を用いたRAG精度向上・検索・コンテンツ生成を自動化するマルチエージェント構築・生成AIを組み込んだAI駆動開発の導入と検証【身に付くスキル・働く魅力】・AWSとGoogle Cloudの最先端環境で、生成AI基盤の設計からLLMOpsを用いた運用・改善まで　一気通貫で携わることで、実践的なマルチクラウド×AIのアーキテクチャ設計力が身に付きます・技術実装にとどまらず、顧客の課題を技術に落とし込む提案力や、チームリード・若手育成を通じた　マネジメント視点も磨ける環境です・最前線の技術変革を自ら推進し、チームとともに成長していく手応えと魅力を実感していただけます【技術環境】■ Core Stack言語：Python / JavaScript / TypeScript / PHPフレームワーク：FastAPI / Laravel / Next.jsGoogle Cloud：Cloud Run / App Engine / GKE / Cloud SQL / Big Query / SpannerAWS： Lambda / ECS / EKS / Fargate / Aurora / DynamoDB / RDS■ AI StackGoogle Cloud：Gemini Enterprise Agent Platform（Agent Search / Vector Search / Agent Development Kit ）AWS：Amazon Bedrock（Agent Core / Managed Knowledge Base）その他：AI駆動開発 / 仕様駆動開発（Kiro / OpenSpec / cc-sdd）

【ミッション】■現在提供しているプラットフォームビジネスの基幹となる基盤・サービス・データ アーキテクチャの開発とリバイス・拡張を能動的に行う。■エンタープライズサービスとしてのエコシステムを作る。■5年先、10年先のビジネスに向けた具体的な研究開発を行う。■データビジネスのための基盤サービスを機械化を実現する。【業務内容】■同社のビッグデータを支えるアーキテクチャ、基盤設計、開発、運用・保守■ビッグデータを蓄積するための技術的な選定やアーキテクチャ、データ蓄積の方法、データ処理に関するテーマに対して、AIや機械学習を活用したデータ分析基盤の設計や開発・運用■最新技術への投資も行っており、研究開発を行いながら先端技術を商用に生かす取り組み【先端技術開発室とは？】■既に自社が展開しているクラウドプラットフォームサービスをはじめ、今後新たに企画開発するプロダクト全体の企画や技術選定、仕様決めなど技術的な視点と、ビジネス的な視点でプロダクト開発をリードする組織です。■研究開発や要件定義、アーキテクチャの設計などの上流工程から設計・開発・運用までをトータルに関わる組織です。■アプリ（バックエンド／フロントエンド）、インフラ、クラウドエンジニア、データサイエンティスト、AIエンジニアなどのエンジニアメンバーやプロダクトマネジメント、BizDevなどを行うメンバーも在籍しております。【組織構成】先端技術開発室には28名のメンバーが在籍しています。-データ基盤開発課：10名-基盤開発課：14名-先端技術開発室が 4名＊30～40代のメンバーが多いですが、20代のメンバーも在籍しています。■参考／開発環境＊技術選定、投資（研究開発）を行う部署ですので、以下に限定されません！【バックエンド】・Java（Spring、SpringBoot）・C♯・Go・Python【フロントエンド】・JavaScript, TypeScript・React, Vue.js・HTML5・CSS3（Sass）【環境】・Visual Studio Code・Eclipse・IntelliJ【コンテナ技術】・docker・Kubernetes【OS】・Windows・macOS, iOS・Linux・Android【ソースコード管理】・GitLab【データベース】・Cassandra・Elasticsearch・Redis・CloudSQL (mySQL, PostgreSQL)【クラウドサービス】・GCP・AWS★魅力■大量のトラフィックデータ：同社が提供しているクラウドプラットフォームサービスの裏側では、毎日億規模のトラフィックデータが蓄積されております。■バックボーンが様々な組織メンバー：コンサルファーム、自動車メーカー、SIer、事業会社など様々なメンバーが在籍しております。

【職務内容】顧客の要件をヒアリングし、集められるビックデータから品質を左右する要因を突き止め、改善につなげるためのレポートを作成、チームのマネジメント業務を行っていただきます。◆業務フェーズ要求分析、仕様検討、プロジェクト管理◆使用ツールPython、R言語、SQLいずれかを用いてのデータ分析業務経験◆求人の魅力製造業向けのデータ分析業務はエンジニア需要が拡大しており、本業務を通じて得られる経験です。生涯エンジニアとして市場に求められ続けるエンジニアでいるため、成長につながる業務であると考えます。製造業向けのデータ分析業務はエンジニア需要が拡大しており、本業務を通じて得られる経験です。生涯エンジニアとして市場に求められ続けるエンジニアでいるため、成長につながる業務であると考えます。

【仕事の内容】AI関連技術(深層学習を含む機械学習やデータ分析)に関する技術開発や自社サービス開発、自然言語処理/画像処理/データ分析案件におけるお客様向けのソリューション提案・開発を中心にお任せします。AI関連技術の動向調査（論文・OSS）、社内外への情報発信も業務の一環として積極的に実施していただきます。【ＰＲポイント】・ご自身のアイデアをもとに技術開発、自社サービス開発にチャレンジできます。・金融、製造、流通、公共といった広範なドメインのお客さまに向けて、AI関連技術を用いた提案や開発を行うための様々なフィールドがあります。・業務として、OSS活動やAI関連技術の動向調査を実施することができます。価値を生み出すための研鑽を積み重ねることが可能です。・攻めのIT投資に積極的な大阪ガスに対して、AI関連技術に関する先進的な取り組みを実施できます。・オージスインターナショナル（シリコンバレー）から最新技術情報を入手し、最新技術の適用や技術開発に活かせます。

同社が保有するキャッシュレスデータを活用したサービスにおける分析業務およびお客様へのレポーティングに従事いただきます。クライアントからのマーケティング課題に対し、データビジネスプランナーやエンジニア・サイエンティストと協業しながら、分析設計の提案やレポーティングを行い、課題の解決に資する情報の提供を行います。【職務詳細】■顧客の背景・課題に基づく分析要件の設計■データ集計・可視化（Tableau、SQL、Alteryx、Excel）■集計・可視化したデータの解釈・考察・打ち手の提言■分析結果レポート・ダッシュボード作成（PowerPoint、Tableau）■顧客への分析結果報告【プロジェクト事例について】1-2ヶ月程度の小規模なプロジェクトから、12-24ヶ月程度の大規模なプロジェクトまで、様々なプロジェクトのデリバリー実績あり。例：■キャッシュレスデータから自社サービスに合うライフスタイルの富裕層を特定し、プロモーションをすることによって高い売上効果を実現（小売）■会員居住地から商圏範囲ごとの利用者を特定し、商圏ごとの利用者数シェアや単価・ペルソナ像を比較分析し、優先ターゲットの単価を向上させる施策検討に活用（テーマパーク）■キャッシュレスデータからファンクラブ会員の日常の消費行動を分析し、スタジアムへの来場を促すイベント内容やターゲット選定等に活用（プロスポーツ）【本ポジションの魅力】■信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産（ファーストパーティデータ）を対象として分析業務に従事できる■国内最大級の加盟店基盤を活かし、大手企業を含む様々な業界のビジネス課題に向き合うことができる■2020年立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境【配属先】■マーケティング本部 データ開発本部について配属先となる「データ開発本部」は2020年度に組成された戦略的部署で、中期経営計画の注力分野であるデータビジネス事業を推進しております。小売/メーカー/金融など様々な業界のビジネス課題に向き合い、キャッシュレスデータを活用した優良顧客分析/商圏分析/インバウンド分析/ダイレクトプロモーションの予測モデル構築/CDP構築・運用など、様々な取り組みを行うことでデータによるビジネス価値の創出を目指しております。事業の推進スピードの向上を目的として、2024年4月よりアジャイル組織に移行しています。※アジャイル組織：従来のピラミッド型の組織とは異なり、権限を分散させたフラットな組織構造を持ち、小さなチームが自律的に行動し、継続的な改善を行う組織■データ開発本部体制について「データビジネス」「社内AI/データ活用」「データ基盤」等の業務に応じたスクワッドで構成される、100名程度の組織（うち、約7割程度の社員が経験者採用入社）。

ニトリグループは、「世界の人々に豊かな暮らしを提供する」という企業理念の実現に向けて、事業拡大・海外展開を進めています。この急速に拡大し続けている事業を、DX/ITの面からリードしていただける方を募集しています。システムの企画段階からビジネスサイドと並走し、さまざまな経営課題に対するソリューション提案をしていただきます。【仕事内容】当社のサプライチェーンマネジメントに関する業務プロセス分析と改善を行い、コスト削減、効率化のためにデータサイエンティストとして業務にアサインする予定させていただきます。製造物流IT小売業という独自のビジネスモデルの中で蓄積されたデータを活用しビジネス成果に繋げて頂きます。具体的には、海外を含めた需要予測、販売在庫管理、物流ルート最適化等のプロジェクトに参画頂きます。【このポジションの魅力】ニトリグループの強みは、商品開発、製造、貿易、物流、販売、配送までの一気通貫のバリューチェーンにあります。その多岐にわたるプロセスには膨大な情報があり、そこに、アプリ会員1500万人のお客様の行動情報が加わります。膨大な情報を蓄積するデータ基盤は、今まさに立ち上げるところであります。今後のニトリの礎となる取り組みであり、ダイナミックな挑戦ができます。

【仕事の内容】AI関連技術(深層学習を含む機械学習やデータ分析)に関する技術開発や自社サービス開発、自然言語処理/画像処理/データ分析案件におけるお客様向けのソリューション提案・開発を中心にお任せします。AI関連技術の動向調査（論文・OSS）、社内外への情報発信も業務の一環として積極的に実施していただきます。【ＰＲポイント】・ご自身のアイデアをもとに技術開発、自社サービス開発にチャレンジできます。・金融、製造、流通、公共といった広範なドメインのお客さまに向けて、AI関連技術を用いた提案や開発を行うための様々なフィールドがあります。・業務として、OSS活動やAI関連技術の動向調査を実施することができます。価値を生み出すための研鑽を積み重ねることが可能です。・攻めのIT投資に積極的な大阪ガスに対して、AI関連技術に関する先進的な取り組みを実施できます。・オージスインターナショナル（シリコンバレー）から最新技術情報を入手し、最新技術の適用や技術開発に活かせます。

【期待する役割】業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。【業務詳細】AIエンジニアは、エンタープライズのお客様向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供します。■お客様の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発■アクセンチュア社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進■お客様向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革■生成AIを活用したソリューションの開発、導入■上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造【AIエンジニアの魅力】■最先端の技術を活用した挑戦的なプロジェクトから大規模プロジェクトまで、様々な選択肢があり、自分の志向にあったキャリア形成ができます。また、クライアント向けのデリバリだけでなく、個々人がAI技術を活用してアクセンチュア社内の自分達の業務を効率化することにも挑戦ができます。

同社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測系AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点から活躍いただきます。同社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AIを活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。【職務詳細】■予測系AI等を用いた社内各部署のビジネス課題解決・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討・分析テーマに基づく特徴量設計・入力データ作成・モデル作成(DataRobot、Python、SAS、SPSS)および効果検証・モデル本番適用・運用支援・実績検証■生成AIの活用推進に向けた各種整備・生成AIの活用推進に向けた戦略策定・SMBCグループ各社および外部パートナー含む社内外のステークホルダーとの各種調整・プロンプトエンジニアリングを用いた業務改善＜関連ニュースリリース＞・革新的なAIプラットフォーム「UNIVERSE」の独占的利用契約を締結https://www.smbc-card.com/company/news/news0001960.pdf【本ポジションの魅力】・世界的なテクノロジートレンドである生成AIの社内展開・推進に従事できる・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産(ファーストパーティデータ)を分析対象にできる・2020年立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境【組織構成】マーケティング本部　マーケティングユニット

【期待する役割・職務内容】公共案件を中心に、データサイエンティストとして、以下のような内容を実施して頂きます。データ分析だけでなくコンサルタントとして企業の主に企画部門における課題解決にも携わることができるポジションです。■データのモデル開発■データを用いたDX支援■ソリューション開発（生成AI含む）■先進的な監査手法の研究開発■データマネジメント※基本的にはpython、データを扱う際にはSQLを扱います。【組織について】合計17名出身業界：大手製造やライフサイエンス業界、コンサルファーム出身者がいらっしゃいます。【扱う業界】主にはライフサイエンス領域やスポーツ領域や官公庁向け案件もあります。【ポイント】・データ分析業務にも携わりながらコンサル案件にも携わっていただきます。そのためデータサイエンティストの経験を活かしてクライアント支援を希望する方にはおすすめです。・薬学系データやスポーツ系のデータ、不動産系データ等幅広い業界のデータを扱うことができます。そのため、扱いデータ種類を増やしたい方にはおすすめです。・クライアントの中でも・企業や官公庁の企画室を相手とするため、より企画フェーズの案件に関与することが出きます。・プロジェクトアサインにおいては、ご経験を活かしながらこれまで経験の幅を広げることも叶うポジションです。【プロジェクト事例】・スポーツビジネス（Jリーグマネジメントカップ）DTFAでは毎年「Jリーグマネジメントカップ」を発行しております。Jリーグに所属するJ1、J2、J3全クラブを対象に、JリーグやJクラブが実施した具体的な取り組みの効果を客観的に定点観測し、ビジネスマネジメントの側面(経営面)でまとめたものです。その中でデータ分析を活用したコラムを記載しております。https://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/consumer-and-industrial-products/articles/sb/j-league-management-cup.html「2025 年12 月1 日より、デロイト トーマツ コンサルティング合同会社およびデロイト トーマツ リスクアドバイザリー合同会社との合併予定です」

【期待する役割・職務内容】ライフサイエンス企業を中心に、データサイエンティストとして、以下のような内容を実施して頂きます。主にこれまでの業務の改善につながるような分析を行っていただきます。■データのモデル開発■データを用いたDX支援■ソリューション開発（生成AI含む）■先進的な監査手法の研究開発■データマネジメント※基本的にはpython、データを扱う際にはSQLを扱います。【組織について】合計17名出身業界：大手製造やライフサイエンス業界、コンサルファーム出身者がいらっしゃいます。【扱う業界】主にはライフサイエンス領域やスポーツ領域や官公庁向け案件もあります。【ポイント】・データ分析業務にも携わりながらコンサル案件にも携わっていただきます。そのためデータサイエンティストの経験を活かしてクライアント支援を希望する方にはおすすめです。・薬学系データやスポーツ系のデータ、不動産系データ等幅広い業界のデータを扱うことができます。そのため、扱いデータ種類を増やしたい方にはおすすめです。・クライアントの中でも・企業や官公庁の企画室を相手とするため、より企画フェーズの案件に関与することが出きます。・プロジェクトアサインにおいては、ご経験を活かしながらこれまで経験の幅を広げることも叶うポジションです。・スポーツビジネス（Jリーグマネジメントカップ）DTFAでは毎年「Jリーグマネジメントカップ」を発行しております。Jリーグに所属するJ1、J2、J3全クラブを対象に、JリーグやJクラブが実施した具体的な取り組みの効果を客観的に定点観測し、ビジネスマネジメントの側面(経営面)でまとめたものです。その中でデータ分析を活用したコラムを記載しております。https://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/consumer-and-industrial-products/articles/sb/j-league-management-cup.html「2025 年12 月1 日より、デロイト トーマツ コンサルティング合同会社およびデロイト トーマツ リスクアドバイザリー合同会社との合併予定です」

【概要】フィックスターズでは、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、大規模データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】・自律走行に関わる分析基盤構築・分析基盤の改善・データ分析プログラムの開発・高速化・実データを用いた分析【案件例】・車両挙動の傾向判断をリアルタイムで行うアルゴリズムの高速化【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自律走行分野の最先端に関わることができる・実際の自律走行で得られた大規模データを扱うことができる・自身の技術を発揮して、自動化世界の実現に携わることができる・機械学習や最適化のスペシャリスト、自律走行エンジニア達との技術共有によるスキルアップができる【開発環境】開発環境：Python3・Sass・SQL・Bashその他開発環境：Linux・Windows Server・Tableau・Redash開発支援ツール：JIRA・Git・GitHub・Github Actions・GitLab・Apache Airflow開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・機械学習・AI・データベースの設計、チューニング・モビリティ関連（自動運転、交通関連）クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service・Microsoft Azureインフラ管理：Docker・Terraform・AWS CloudFormation・Ansible・Kubernetes・Amazon ECSAI・データ分析：Apache Spark・Amazon Athena・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・NumPy

【概要】フィックスターズでは、AGVやAMRを開発するお客様向けに、ロボット試作品の組み上げ、開発プラットフォームの適用・移植に加え、自己位置推定や障害物認識アルゴリズムの開発、アルゴリズムの処理時間の短縮・高速化といった、幅広いロボットシステム開発サービスを提供しています。【具体的な職務内容】・ロボット関連アルゴリズム（自己位置推定、障害物認識、経路計画、走行制御）の開発、移植、高速化・画像処理・画像認識プログラムの開発、移植、高速化【案件例】・画像特徴点抽出処理のARM NEON/CUDAによる高速化・車両センサーデータを用いた車両挙動分析・ステレオカメラ深度推定アルゴリズム開発及びCUDA高速化・DNNによるステレオカメラ物体認識アルゴリズム開発・組込み向けDNNモデル圧縮技術開発・自律走行移動ロボットの自己位置推定・障害物認識・経路計画開発【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自動運転分野の最先端に関わることができる・自身の技術を発揮して、ロボット実現に携わることができる・コーディングに没頭し、ひたすら技術のことを考えていられる・最適化のスペシャリスト、自動運転エンジニア達との技術共有によるスキルアップ【開発環境】開発環境：C・C++・Python2・Python3・CUDA C/C++その他開発環境：Linux・Windows開発支援ツール：Git・GitHub開発手法：プロジェクトごとに選択・アジャイル・チケット駆動開発・コーディング規約あり開発内容タイプ：B2B・画像処理・ハードウェア制御・組込み・モビリティ関連（自動運転、交通関連）AI・データ分析：NumPy

【概要】フィックスターズでは、数理最適化を扱う開発サービスやクラウドサービスを行っています。ソリューション開発サービスでは、数理最適化を扱う課題について、既存ソフトウェアの高速化、新規アルゴリズム開発、最適なハードウェアアクセラレータの提案といったコンサルティング・開発サービスを提供しています。クラウドサービスでは、様々な量子アニーリング・イジングマシンを使って組合せ最適化問題を解くことができる開発プラットフォーム「Fixstars Amplify」を開発・運用しています。その他、Gurobi、CPLEX、GPU等を使った次世代アクセラレータ向けのソフトウェア開発を行っています。【具体的な職務内容】・お客様の課題ヒアリング、課題アプローチの検討、既存ソフトの高速化、アルゴリズム開発・実用アプリケーションの開発や製品への組込み支援・アニーリングマシン（量子・古典）、ゲート型量子コンピュータ（NISQ、誤り耐性）、アクセラレータ向けライブラリの研究開発【プロジェクトのやりがい】・数理理最適化に関する知識や経験を活かしつつ、新しいコンピュータに関するスキルが習得できる・国内外の量子コンピュータや数理最適化のキープレイヤーと協同し、世界にチャレンジできる・お客様の課題解決に携われる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です【開発環境】開発環境：C・C++・Python3開発手法：アジャイル・チケット駆動開発

【概要】フィックスターズでは、半導体検査装置や医用画像機器や外観検査装置の性能向上、自動運転や自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、画像処理・機械学習プログラムの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】・画像処理、機械学習・深層学習プログラムの移植、最適化・画像処理ミドルウェアの開発・画像処理アルゴリズムの新規開発【プロジェクトのやりがい】・グローバル製品のコア部分のソフトウェア開発に携わることができる・続々と発表される最新アーキテクチャに一早く、かつ深くまで接することができる・限界近くまで高速化を行うと、ハードウェアを使い倒した独特の快感を味わえる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・プロジェクトはいずれも最先端分野の研究・開発に関わっている【開発環境】開発環境：C・C++・Python3・Bash・CUDA C/C++その他開発環境：Linux・Windows開発支援ツール：Git・GitHub開発手法：オブジェクト指向・アジャイル・チケット駆動開発開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AIAI・データ分析：PyTorch

【概要】フィックスターズでは、半導体検査装置や医用画像機器や外観検査装置の性能向上、自動運転や自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、機械学習アルゴリズムを利用したソフトウェア及びソリューションの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】お客様から頂いた様々なデータセットに対して、機械学習技術を用いたデータ分析やパターン解析、予測やシミュレーションなど、新しい技術によるソリューションの提供に携わっていただきます。【プロジェクトのやりがい】・急成長するビッグデータ/AI市場において、新たな技術革新にチャレンジできる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・常に最先端の技術に触れることができる【開発環境】開発環境：C++・Python3その他開発環境：Linux開発支援ツール：Git・GitLab開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・機械学習AI・データ分析：pandas・scikit-learn・matplotlib・NumPy

【部門のミッション】技術開発本部は今後のイビデンの事業を担う技術や製品を開発していく部門になります。今回採用を予定しているデジタルGはイビデンおよびイビデングループ全社の製品開発、設備開発に必要なデジタル技術(シミュレーション、マテリアルズ・インフォマティクス；ＭＩ、スマート工場化)の調査・企画および提案などを行い、全社の開発を支えています。【業務内容】マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を利用しながら、イビデンの材料開発・品質予測を支援していっていただきます。顧客は世界トップのメーカーばかりであり、他社ではなかなか持っていないデータ（量・質）を利用しながら共同開発スピードを促進することで、事業の拡大や新規市場に参入できる可能性がある業務です。また、将来的にはMIに限らず、様々なツールを活用してデジタル支援ができる人材として活躍や技術開発の開発エンジニアでも活用できるよう教育やソフトなどの環境を整備するリーダーやマネジメントの役割など幅広いキャリアを歩んでいただけます。【企業の特徴／魅力】同社は、安定した経営基盤と先進的な開発投資により、半導体パッケージ基板・DPFの2つの製品で世界トップクラスのシェアを誇っています。社会に貢献する製品を取り扱いつつ、社員一人ひとりが主体的に課題設定や企画提案を行い、自らの成長を実感できる環境があります。また、社員の働きやすさを大切にし、平均的な残業時間は月20～30時間程度となっており、年次有給休暇も年間15日程度取得しています。安定した働きやすさの中で、自己成長と会社の成長を同時に実現できる魅力的な職場です。

最先端の半導体検査装置における、画像処理ソフトウェアおよび欠陥検査アルゴリズムの開発をお任せします。AI・機械学習等の技術を用い、ナノレベルの欠陥を検出する高精度なシステムの実現を担います。【配属組織】最先端半導体検査装置開発部署【仕事の魅力】顧客要望に基づく仕様検討から、画像処理・欠陥検出アルゴリズムの設計・実装(C++、Python等)、実機での検証、装置立上げまでを一貫して担当。EUV光源を用いた次世代検査装置など、世界で唯一の技術開発に携わります。AIや機械学習を活用した新規検査ロジックの構築など、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められる環境です。【魅力】顧客接点も多く、顧客の要望を反映させたものづくりができ、 ユーザー目線にとことん寄り添った開発スキルを身に付けられます。 【採用背景】需要拡大に伴う増員。半導体製造技術である「EUV」が今後の製造方法の主流となり、「フォトマスク」「マスクブランクス」領域において上記に対応した検査装置は当社が100%近いシェアを保有。 今後半導体メーカーがEUVを用いた製造を開始し、需要拡大が見込まれます。

地域医療の再編・実装に関わるコンサルタントチームと連携し、エビデンスに基づいた政策提案・意思決定を支える「データ基盤」を構築するポジションです。【具体的には】・地域医療構想や医療計画に関わるデータの収集・統合・分析・SQLやPythonを用いたデータ処理の自動化、分析モデルの構築・TableauやPower BIなどによるダッシュボード設計・可視化・仮説構築・指標設計・分析設計など、上流工程からの並走・各種資料やレポートへの分析結果の反映、再利用可能な分析テンプレートの作成・コンサルタントや行政担当者との分析要件のすり合わせ★同社について★同社の魅力は、地域医療という社会インフラ領域で、全国の都道府県の約60%に関与する実績を持ち、厚労省・自治体・病院と連携しながら、社会的影響の大きいプロジェクトを推進しています。また、コンサルティングファームでありながら、面倒見の良い育成文化や協働を重視するカルチャーが根付いており、専門性と働きやすさの両立を目指せる環境です。

地域医療の再編・実装に関わるコンサルタントチームと連携し、エビデンスに基づいた政策提案・意思決定を支える「データ基盤」を構築するポジションです。【具体的には】・地域医療構想や医療計画に関わるデータの収集・統合・分析・SQLやPythonを用いたデータ処理の自動化、分析モデルの構築・TableauやPower BIなどによるダッシュボード設計・可視化・仮説構築・指標設計・分析設計など、上流工程からの並走・各種資料やレポートへの分析結果の反映、再利用可能な分析テンプレートの作成・コンサルタントや行政担当者との分析要件のすり合わせ★同社について★同社の魅力は、地域医療という社会インフラ領域で、全国の都道府県の約60%に関与する実績を持ち、厚労省・自治体・病院と連携しながら、社会的影響の大きいプロジェクトを推進しています。また、コンサルティングファームでありながら、面倒見の良い育成文化や協働を重視するカルチャーが根付いており、専門性と働きやすさの両立を目指せる環境です。

【募集背景】高度な眼科機器の開発を学び、貢献することに意欲的な、キャリア初期の AI 開発者を求めています。この役割では、画像処理、予測分析、モデル展開などのさまざまな分野に人工知能を適用しますので、技術的な専門知識を高め、医療に有意義な影響を与える絶好の機会です。【ミッション】上位エンジニアの指示・支援を受けながら、AIエンジニアとして以下の業務に携わっていただきます。〈主な役割〉・各プロジェクトにおける対応計画の立案・実行・成果物や技術情報の作成・管理・物品・情報の管理・ジュニアメンバーの指導【業務内容】ご経験や志向に応じ、以下の1つまたは複数の領域を担当いただきます。■画像処理・コンピュータビジョン・眼科画像の画質向上、特徴抽出アルゴリズムの設計・実装・ノイズ除去、低照度画像の処理など多様なイメージング課題への対応・モデル評価のためのデータ準備・ラベリング■自然言語処理（NLP）・医療テキストデータに対応する生成AIモデルの構築・改善・医療文脈に最適化した自然言語理解・生成技術の開発■先端解析・予測モデル構築・医療・画像関連データの収集・クレンジング・統計モデル構築・患者データ×画像データを統合した臨床意思決定支援モデルの開発■AIモデルの開発・最適化・エッジ/クラウド環境へのモデル展開・医療規格に準拠するための性能最適化・スケール設計■部門横断コラボレーション・ソフトウェア、データサイエンス、臨床専門家と連携・ミーティングでの進捗共有、フィードバックの反映■研究開発・イノベーション・新技術・新手法のリサーチ・既存モデルの改善提案・社内でのイノベーション文化づくりへの貢献【配属部署】AIソリューション課【働き方】・フレックスタイム制度・在宅勤務：可・本人希望があれば海外駐在も可能（直近は日本でのミッション達成を優先頂きます）・年休：128日・入社3年後定着率90％以上【トプコン社の事業内容】精密光学技術とデジタル技術を活かし、グローバルに展開するメーカーです。主に「ヘルスケア」「スマートインフラ」「精密農業」の3つの事業領域で、最先端のソリューションを提供しています。1. ヘルスケア事業眼科・検眼機器やデジタルイメージング技術を活用し、眼科医療や視力検査の分野で革新的な製品を開発。世界中の医療機関で使用されており、眼の健康維持や病気の早期発見に貢献しています。※主に先進国を中心に導入されています。2. スマートインフラ事業測量・建設向けの自動化技術や位置情報システムを提供し、インフラ整備の効率化や省人化を支援。自動制御システムを活用したスマート建設技術により、持続可能な社会の実現に貢献しています。※主に発展途上国に導入されています。3. 精密農業事業GPSやセンサー技術を活用したスマート農業機器を提供し、農業の生産性向上や環境負荷の軽減をサポート。食糧問題の解決に向けて、世界の農業現場で活用されています。

完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。◆ECUソフト開発業務の自動化・ECUソフト開発業務の効率化・自動化　→ ビルド、テスト、リリース工程の自動化・GitHubのコード管理の即時実行とClaude連携による解析効率化　→ 差分解析、影響範囲推定、レビュー支援・GitHub IssueのAI活用まとめとJIRA起票の自動化　→ 課題管理の自動化、トレーサビリティ強化◆開発効率化・CAE代替化・開発効率化に向けた自動化・AI導入・データ管理（構造化、モデル設計、収集基盤構築）　**CAE代替化技術（Surrogate/Meta-model）**の構築・運用　→ 衝突・流体などの大規模シミュレーションを高速化する3Dサロゲートモデルの設計・評価◆シミュレーション最適化 × LLM/生成AI・シミュレーションによる最適化とLLM/生成AIを組み合わせたエージェント技術構築・運用展開　→ Copilot Studio連携によるパラメータ探索、感度解析、レポート自動生成・モデル入出力仕様の標準化、プロンプト設計、ワークフロー自動化（CI/CD連携）◆データプラットフォーム運用・Amannectシステムの運用業務　→ データ管理、運用ルール整備、問い合わせ対応

■ポジション概要先端半導体の製造・開発・設備領域でデータ活用の重要性が高まる中、分析基盤の高度化や機械学習活用が急速に進展。北海道エリアでも生産ライン立ち上げや品質改善が進んでおり、データ分析に基づく課題抽出・改善提案を担うデータサイエンティストを募集します。Python/SQLを用いたデータ分析・モデル構築・可視化・ダッシュボード作成を担当し、現場で活用できる実践的なアウトプットを求められるポジションです。■業務内容(概要)製造・開発データの分析、可視化、機械学習モデル構築を通じて、現場課題の可視化・改善に貢献します。■業務内容(具体的に)先端半導体メーカーにて、製造データ・品質データ・設備データなどを対象に一連の分析業務を担当:Python/SQLを用いたデータ抽出・加工モデリング(回帰/分類など)、特徴量設計、評価工程・設備データの可視化、品質指標分析歩留まり改善、予兆検知モデル構築、相関分析などBIツール(Tableau/Power BI)でのダッシュボード作成分析結果の報告・改善提案、関係部門との連携■仕事の魅力①役割・裁量:分析方針の提案など、一定の裁量を持ちながら活動できる②成長機会:半導体領域の大量・時系列データなど、実務ならではの分析経験を積める③業務魅力:技術+業務理解の両面が鍛えられ、成果が現場活用される実感を得やすい■ポジションで求めること課題に適した分析手法の選定・提案ができること前処理~モデリング~評価までを主体的に遂行できること分析結果を実務で活用できる形でアウトプットし改善提案までつなげる姿勢■キャリアパスデータサイエンス特化のスキル深化、リーダー職へのステップアップなど複数のキャリアパスあり。■AI検索タグ#データサイエンティスト#Python#SQL#機械学習#データ分析#半導体データ分析#品質改善#予兆検知#BIツール#Rapidus

■ポジション概要先端半導体の製造・開発・設備領域でデータ活用の重要性が高まる中、分析基盤の高度化や機械学習活用が急速に進展。北海道エリアでも生産ライン立ち上げや品質改善が進んでおり、データ分析に基づく課題抽出・改善提案を担うデータサイエンティストを募集します。Python/SQLを用いたデータ分析・モデル構築・可視化・ダッシュボード作成を担当し、現場で活用できる実践的なアウトプットを求められるポジションです。■業務内容(概要)製造・開発データの分析、可視化、機械学習モデル構築を通じて、現場課題の可視化・改善に貢献します。■業務内容(具体的に)先端半導体メーカーにて、製造データ・品質データ・設備データなどを対象に一連の分析業務を担当:Python/SQLを用いたデータ抽出・加工モデリング(回帰/分類など)、特徴量設計、評価工程・設備データの可視化、品質指標分析歩留まり改善、予兆検知モデル構築、相関分析などBIツール(Tableau/Power BI) でのダッシュボード作成分析結果の報告・改善提案、関係部門との連携■仕事の魅力①役割・裁量:分析方針の提案など、一定の裁量を持ちながら活動できる②成長機会:半導体領域の大量・時系列データなど、実務ならではの分析経験を積める③業務魅力:技術+業務理解の両面が鍛えられ、成果が現場活用される実感を得やすい■ポジションで求めること課題に適した分析手法の選定・提案ができること前処理~モデリング~評価までを主体的に遂行できること分析結果を実務で活用できる形でアウトプットし改善提案までつなげる姿勢■キャリアパスデータサイエンス特化のスキル深化、リーダー職へのステップアップなど複数のキャリアパスあり。◆AI検索タグ#データサイエンティスト#Python#SQL#機械学習#データ分析#半導体データ分析#品質改善#予兆検知#BIツール#Rapidus

【業務内容】同社のお客さま（自動車、医療機器、半導体装置、産業機器、防衛・航空機器）の開発現場でデータサイエンティストとして開発業務に従事していただきます。【想定業務】仕様書や半導体デバイスエンジニアの指示に従い、下記のプログラム作成、デバッグを行う・半導体テストプログラム (パラメトリックテスト)・テスト結果を仕様に従い出力するプログラム・テスト結果を仕様に従い計算、分析、グラフ表示を行うプログラム・テスト結果を仕様に従い演算などを行い、ネットワークへ送信するプログラム・プログラミング(Python, MATLAB, SQL)作業・統計ソフト(JMP, Spotfire)を用いた作業★人材サービス型AWS認定パートナー★https://partners.amazonaws.com/jp/partners/0010L00001pBdhbQAC/TechnoPro,%20Inc【主要取引先】デンソー、三菱電機、本田技研工業、日立製作所、SUBARU、ソニー、NEC、富士通、日産自動車、トヨタ※敬称略【具体的には】取引先は全国の大手企業など800社以上ございます。同社とプライム契約を結んでいる、大手メーカーやSIerにて、ソフトウェア開発（AI、 IoT、アプリ、画像処理、クラウド、WEB、組込）業務をご担当いただきます。AI、IoT、画像処理の案件も多く、最先端の技術領域の業務をご担当いただきます。※経験や希望に応じて案件を決定いたします。ユニットと呼ばれるチーム単位で取組んでいきます。テクノプロデザインのエンジニアで最大20数名規模で構成されたプロジェクトもございます。経験・スキルにより、PL、PMとして活躍いただくことも想定しています。【業務内容事例】・鉄道会社向け運行管理システム・防衛相向けWEBシステム・製鉄所向け管理システムの開発【テクノプロ・デザイン社でのやりがい】１．話題性の高いモノづくりに携わることができます。２．PJによっては、白紙の段階から構想をもとに要件設定ができます。３．様々な技術を試せる環境で働くことができます。４．各々の技術力の成長ができる環境です。５．ライフワークバランスが取りやすいです。【働く環境】リーディングカンパニーとして業界価値を高めるために、そして、エンジニアの選択肢が多い働きやすい職場環境をつくるために、様々な取り組みを行っています。例えば、技術コンサルティング業務のさらなる強化。これにより抜本的な収益構造改善による給与水準の向上や、エンジニアが安定的に強みを磨き続ける環境づくりができるのです。現在53歳の現役エンジニアとしてプロジェクトを統括する社員などからも「人生を通して徹底的に技術を磨くことができる環境」との声が上がっています。また、社員の夢を実現まで応援する「自己実現委員会」などの独自の研修制度や、そもそもの生き方から共に考え、悩み、最適なキャリアを描く風土があり、人がいます。技術を育てる技術が、テクノプロ・デザイン社には溢れています。【豊富な研修制度】自社研修以外にもUdemyやAidemyなどの外部e-Learningのコンテンツも会社負担でご利用いただけます。技術研修数：1,092研修ヒューマン&ビジネス系研修：155研修《これまでに研修を受講したエンジニアは97,492名》階層別、職能別、目的・課題別の研修プログラムを200種以上用意しており、いつでも学ぶことができます。さらに、技術研修事業を手がけるグループ会社が運営する、全国60校以上の外部スクールも活用OK！多様なニーズに対応しています。その他にもさまざまなプログラムを用意しております。

■ポジション概要先端半導体の製造・開発・設備領域でデータ活用の重要性が高まる中、分析基盤の高度化や機械学習活用が急速に進展。北海道エリアでも生産ライン立ち上げや品質改善が進んでおり、データ分析に基づく課題抽出・改善提案を担うデータサイエンティストを募集します。Python／SQLを用いたデータ分析・モデル構築・可視化・ダッシュボード作成を担当し、現場で活用できる実践的なアウトプットを求められるポジションです。■業務内容(概要)製造・開発データの分析、可視化、機械学習モデル構築を通じて、現場課題の可視化・改善に貢献します。■業務内容(具体的に)先端半導体メーカーにて、製造データ・品質データ・設備データなどを対象に一連の分析業務を担当:Python/SQLを用いたデータ抽出・加工モデリング(回帰/分類など)、特徴量設計、評価工程・設備データの可視化、品質指標分析歩留まり改善、予兆検知モデル構築、相関分析などBIツール(Tableau/Power BI) でのダッシュボード作成分析結果の報告・改善提案、関係部門との連携■仕事の魅力①役割・裁量:分析方針の提案など、一定の裁量を持ちながら活動できる②成長機会:半導体領域の大量・時系列データなど、実務ならではの分析経験を積める③業務魅力:技術+業務理解の両面が鍛えられ、成果が現場活用される実感を得やすい■ポジションで求めること課題に適した分析手法の選定・提案ができること前処理~モデリング~評価までを主体的に遂行できること分析結果を実務で活用できる形でアウトプットし改善提案までつなげる姿勢■キャリアパスデータサイエンス特化のスキル深化、リーダー職へのステップアップなど複数のキャリアパスあり。◆AI検索タグ#データサイエンティスト#Python#SQL#機械学習#データ分析#半導体データ分析#品質改善#予兆検知#BIツール#Rapidus

製造現場で使用されるレンズ外観検査において、AIが傷や不良品を正確に認識できるよう、ソフトウェアの開発・検証をお任せいたします。【業務内容】■AIソフトウェアの開発レンズの外観検査を自動化するため、画像認識技術を用いたAIソフトの開発を行います。■傷・不具合品の認識精度向上微細な傷や不良を見逃さないよう、アルゴリズムの調整やプログラムの検証を重ね、精度向上を目指します。■プログラミング検証・評価実際の検査データを使い、AIが正しく判定できているかを確認し、改善を行います。■開発に関わる補助業務データ整理やテスト準備など、開発を円滑に進めるためのサポート業務も担当します。【PR】◎最先端のAI技術に触れられる実際の製造現場で使われるAI開発に携わるため、実践的なスキルが身につきます。◎モノづくりの品質向上に直接貢献できる自分が関わった技術が製品の品質を支える、大きなやりがいを感じられます。◎将来につながる専門性を習得画像認識・AI分野の経験は、今後のキャリアにおいて大きな強みになります。「AI × 製造」という成長分野で、あなたのスキルを活かしてみませんか？【機械系・電気系・その他ツール】Excel【IT・web系スキル】・Python・C#

企業の持続的成長を財務・会計・経営管理・内部監査等のコーポレート機能のAI・データ利活用を通して高度化・効率化するコンサルサービスを提供。【シニアコンサルタント職】・ビジネスコンサルティング ：クライアントのビジネス課題を理解し、データ・AI活用を通じた優先解決策の提案・ビジネスアナリティクス：統計分析や機械学習、生成AIなどを駆使して意思決定の質を上げて理解しやすくする高度化の実現・クライアントコミュニケーション：プロジェクトの進捗・課題管理、顧客へのビジネス機会の把握と提案・ステークホルダーコミュニケーション：社内外のステークホルダーと協力し、プロジェクトの成功に向けた計画策定・実行【マネジャー・シニアマネジャー職】（上記に加えて）・企業のコーポレート機能と課題の理解とそれに対する解決策定と提案力・新規クライアント・案件の提案、獲得・プロジェクトマネジャーとしての品質管理・チームのリーダーシップを発揮したメンバーの育成・指導・組織開発と人材開発 【所属】デロイト トーマツ リスクアドバイザリー合同会社在籍になります（有限責任監査法人トーマツに一部出向になる可能性があります）。【特に採用したい業務領域の人材】①コーポレートアナリティクス コンサルタント（経理・財務）・経理・財務の実務経験があり、その中デジタル技術で高度化・効率化・自動化できる人材②コーポレートアナリティクス コンサルタント（内部監査・内部統制）・内部監査・内部統制の実務経験があり、その中デジタル技術で高度化・効率化・自動化できる人材

データ駆動型の意思決定を支援する専門家として、クライアントがビジネス課題を解決し持続可能な成長へ向けたトランスフォームを実現するために、AI活用支援やビジネスアナリティクスのコンサルティングを提供【組織構成】自動車業界や製薬、化学、半導体などの業界を担当するＭＦＧ＋という組織の中でも、特にライフサイエンスやヘルスケア、製薬業界に特化した業務をご担当いただきます【業界の特徴と募集の背景】製造業は、製品やサービスの付加価値や差別化がハードウェアからソフトウェアに移り、モノづくりの過程や品質保証のあり方も複雑化する一途です。市場や当局の品質に関する関心は高まり、品質基準や規制（欧州デジタル規制等）も厳しくなっていますモノ売りからコト売りへのビジネスモデル変革と、これに伴う戦略やビジネスオペレーションの見直しが不可避になっています。複雑な状況を可視化し、分析・予測に役立てる包括的なデータベース環境と新しいテクノロジーの活用がサステナブルな経営を支えるといわれております（データドリブン組織への変革）一方でデジタル環境の変化に合致した企業のIT人材は枯渇しており、組織の在り方やガバナンスモデルも変革が必要になってきています。BPOも視野に入れたオペレーティングモデルを構築中の状況です。このような背景からバリューチェーンにおけるAIやデータの利活用による業務効率化やリソース最適化等、また、それらに向けた新しいテクノロジーやデータ活用を前提にした企業内ガバナンスモデルの再構成やオペレーション改革を支援いたします。AIや生成AIの活用と導入、Service Nowなどのソリューション活用提案と導入、周辺領域の新しいテクノロジーのインプリにも力を入れていきます。【シニアコンサルタント職】・ビジネスコンサルティング ：クライアントのビジネス課題を理解し、データ・AI活用を通じた優先解決策の提案・ビジネスアナリティクス：統計分析や機械学習、生成AIなどを駆使して意思決定の質を上げて理解しやすくする高度化の実現・クライアントコミュニケーション：プロジェクトの進捗・課題管理、顧客へのビジネス機会の把握と提案・ステークホルダーコミュニケーション：社内外のステークホルダーと協力し、プロジェクトの成功に向けた計画策定・実行【マネジャー・シニアマネジャー職】（上記に加えて）・市場、顧客の分析からビジネス機会の発掘・新規クライアント・案件の提案、獲得・プロジェクトマネジャーとしての品質管理・チームのリーダーシップを発揮したメンバーの育成・指導・市場、顧客の分析とビジネス成長戦略を立案・実行・組織開発と人材開発

データ駆動型の意思決定を支援する専門家として、クライアントがビジネス課題を解決し持続可能な成長へ向けたトランスフォームを実現するために、AI活用支援やビジネスアナリティクスのコンサルティングを提供【クライアント】自動車業界や製薬、化学、半導体などの製造業向けのコンサルタントその中でも特に人事領域でのDXやデータ利活用、ピープルアナリティクスに関する業務をお任せする予定です【業界の特徴と募集の背景】自動車業界をはじめとする製造業は、製品やサービスの付加価値や差別化がハードウェアからソフトウェアに移り、モノづくりの過程や品質保証のあり方も複雑化する一途です。市場や当局の品質に関する関心は高まり、品質基準や規制（欧州デジタル規制等）も厳しくなっていますモノ売りからコト売りへのビジネスモデル変革と、これに伴う戦略やビジネスオペレーションの見直しが不可避になっています。複雑な状況を可視化し、分析・予測に役立てる包括的なデータベース環境と新しいテクノロジーの活用がサステナブルな経営を支えるといわれております（データドリブン組織への変革）一方でデジタル環境の変化に合致した企業のIT人材は枯渇しており、組織の在り方やガバナンスモデルも変革が必要になってきています。BPOも視野に入れたオペレーティングモデルを構築中の状況です。このような背景からバリューチェーンにおけるAIやデータの利活用による業務効率化やリソース最適化等、また、それらに向けた新しいテクノロジーやデータ活用を前提にした企業内ガバナンスモデルの再構成やオペレーション改革を支援いたします。AIや生成AIの活用と導入、Service Nowなどのソリューション活用提案と導入、周辺領域の新しいテクノロジーのインプリにも力を入れていきます。【シニアコンサルタント職】・ビジネスコンサルティング ：クライアントのビジネス課題を理解し、データ・AI活用を通じた優先解決策の提案・ビジネスアナリティクス：統計分析や機械学習、生成AIなどを駆使して意思決定の質を上げて理解しやすくする高度化の実現・クライアントコミュニケーション：プロジェクトの進捗・課題管理、顧客へのビジネス機会の把握と提案・ステークホルダーコミュニケーション：社内外のステークホルダーと協力し、プロジェクトの成功に向けた計画策定・実行【マネジャー・シニアマネジャー職】（上記に加えて）・市場、顧客の分析からビジネス機会の発掘・新規クライアント・案件の提案、獲得・プロジェクトマネジャーとしての品質管理・チームのリーダーシップを発揮したメンバーの育成・指導・市場、顧客の分析とビジネス成長戦略を立案・実行・組織開発と人材開発

完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。◆ECUソフト開発業務の自動化ECUソフト開発業務の効率化・自動化→ ビルド、テスト、リリース工程の自動化GitHubのコード管理の即時実行とClaude連携による解析効率化→ 差分解析、影響範囲推定、レビュー支援GitHub IssueのAI活用まとめとJIRA起票の自動化→ 課題管理の自動化、トレーサビリティ強化◆開発効率化・CAE代替化開発効率化に向けた自動化・AI導入データ管理（構造化、モデル設計、収集基盤構築）CAE代替化技術（Surrogate/Meta-model）の構築・運用→ 衝突・流体などの大規模シミュレーションを高速化する3Dサロゲートモデルの設計・評価◆シミュレーション最適化 × LLM/生成AIシミュレーションによる最適化とLLM/生成AIを組み合わせたエージェント技術構築・運用展開→ Copilot Studio連携によるパラメータ探索、感度解析、レポート自動生成モデル入出力仕様の標準化、プロンプト設計、ワークフロー自動化（CI/CD連携）◆データプラットフォーム運用Amannectシステムの運用業務→ データ管理、運用ルール整備、問い合わせ対応

完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。◆法規・規格情報管理法規規格関連情報の収集・分析・整理・配信→ 指定Webサイト、ニュース記事、調査レポートから情報取得→ 簡易分析・まとめ、SharePointへの保存、関連メンバーへの定期配信プロジェクト渉外における法規・規格サポート◆ITシステム情報管理・開発サポートITシステム情報管理業務の推進・サポート→ システム構成情報の整理、運用ルールの整備、問い合わせ対応◆開発プロセスDX推進四輪開発プロセスのAI化サポート→ 開発業務の調査・記述、AI化に向けたプロセス整理開発情報活用改善・運用企画→ 現場課題の抽出、情報活用改革の企画検討◆プロジェクトコーディネーション3DEXPERIENCE導入支援（Dassault Syst?mes）→ 会議準備、アジェンダ作成、議事録作成・配布→ プロジェクト進捗・課題整理、タスク管理表更新→ 各チーム（設計・解析・IT・ベンダー）との調整→ ドキュメント管理（SharePoint、Teams）、報告資料作成支援◆CADツール普及推進CATIA V6ツールの海外拠点・取引先への普及→ 関連会議対応、QA対応、依頼受付業務◆規格・文書管理HES規格の改廃および委員会事務局サポート開発文書の登録・提出サポート