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CTIのスキル・経験が活かせる転職・求人情報

■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

【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

【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

【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

クライアント企業のマーケティング活動における顧客接点を高度化し、行動変容を促すためのマーケティングシステムの導入や刷新を行います。日々進化するマーケティングテクノロジを用いてクライアント企業へデータドリブンなマーケティング環境を業務システム両面で構築することをミッションとします。■具体的な業務・マーケティングシステム導入コンサルティング（SalesforceMarketingCloud、Pardot、AdobeMarketingCloud、GoogleAnalytics、Rtoasterなど）を活用した技術支援、計画から構築までの導入支援、構築、導入後サポート ・上記の内、特にSalesforceMarketingCloud、ならびに高度化する際に連携が求められるSalesforce CDP (旧Customer 360 for Audience)、Interaction Studioの連携に注力 ・最新マーケティングソリューションの機能検証、案件化に向けたアセットテンプレート化 ・アクセス解析ツール、レコメンドツール、A/Bテストツールなどを活用した環境構築、運用、テクニカルサポート ・Salesforceコア領域(Service Cloud、Sales Cloud、Experience Cloud)を用いた開発保守業務（Apex、Visualforce、lightningなど）もCRM支援として包括的に対応する場合もあります

【配属組織】デジタル戦略部 AI推進G /AI企画【本ポジションの業務内容】三菱UFJ信託銀行内でAI・データ戦略の策定・推進を担う「デジタル戦略部　AI推進G」にて、生成AI等を用いた業務課題解決の企画～現場での利活用推進を一気通貫で担っていただきます。※全社のCoEの立ち位置で業務遂行いただくポジションです。【主な業務内容】①業務部門との対話を起点としたDXプロジェクト企画業務部門との対話を起点に、全社として優先して取り組むべきテーマを選定し、生成AI等を活用したDXプロジェクトを企画・推進していただきます※業務部門の課題を抽出するところから関与いただくことが可能です。その課題をAIを活用して解消すべく、自由度高く・裁量を持って企画いただくことが可能です。ユーザーにも近く、事業貢献度の高い業務を担っていただきます。②生成AI等の最新技術検証(PoC)～現場実装生成AI等の最新技術の検証（PoC）を通じて実装方式を標準化し、全社DX推進に向けた技術基盤・ガイドラインの整備と現場実装により課題解決を支援していただきます.③生成AI×社内検索（RAG）によるナレッジ活用基盤の推進社内ナレッジ整備を起点に、社員が「質問するだけ」で社内情報やマニュアルに到達できる照会体験を設計し、照会チャットボット等の検索基盤展開から、利用ログに基づくインプットデータの継続改善の仕組化をリードいただきます。※取り組みはすでにスタートしておりますが、領域を広げさらに発展させていくフェーズにジョインいただくことができます。※各部門の企画担当者と相対しつつ、経営層への報告・共有等、現場・経営いずれにも近い立ち位置で業務いただきます。【中長期的な業務イメージ／キャリアパス例】生成AIなどの最新技術を活用したDX案件を通じ、DX企画・推進のキャリアを重ねるとともに、業務部門の知見も深めていくことで、当社全社のDX戦略をリードいただく人材として、経営の中枢で活躍いただきます。（例：CoE、横断PMO、事業部門側のDX企画・推進 など）【募集背景】当社では現在、金融ビジネスの高度化を目指し、全社的なDX推進を加速させています。 今回、組織体制の強化に伴い、進化が早く、汎用性の高い生成AIを最大限に活用し、ビジネス変革に向けてリードしていただける方を増員募集致します。【この仕事の魅力】●金融DXの最前線：膨大なデータとドキュメント資産を有する金融機関（信託銀行）で、全社横断のデータ／ナレッジ活用の仕組みの構築に貢献できます（メタデータ設計、検索性向上、RAG連携など）。●企業知の資産化に直結：規程・手順・ナレッジ記事・顧客対応知見など、散在するドキュメントを統合することで、生成AIを用いた大規模かつ大胆な、現場課題の解決を体感することができます。●安全・責任あるAI運用の実践：安心して使える生成AIの社内標準を自ら作り上げる経験が得られます。●全社展開の実装推進を担う中核メンバー／将来のリード候補として、現場課題の解決から全社スケールへと成果を広げる実践機会が豊富です。※課題の抽出フェーズから関与いただくことが可能で、裁量を持って、事業貢献感も得ながらご勤務いただくことが可能です。

【募集背景】ここ数年のDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスに直結しやすいデータ活用の実施（攻めのIT投資）が一気に進んでいます。こうした市場背景から、データ活用市場の草創期からの1000社以上の支援実績があり、データ活用のリーディングカンパニーである同社にクライアントからのご相談が増加しています。我々には、おおよそ20年蓄積してきた、活用することを前提にした基盤設計・構築・運用のような顧客の事業成長に貢献する一気通貫のデータ活用知見があります。この知見を目の前のクライアントのために本質的に必要な形にカスタマイズしながら、対等なパートナーとしてデータ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくっていきたいという想いのある方を募集しております。【業務内容】主にコンシューマービジネスを営む業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとにデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。■入社時にお任せしたいこと※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。・データ基盤改良に関わる提案と案件立案・小規模案件や既存クライアントの機能拡張提【開発環境】プロジェクト管理：Backlog、Confluence、JIRAコミュニケーションツール：Slack、Zoom、Meetクラウド環境：主にData Analytics & Database領域 　　Azure（Synapse、DataFactoy、SQLDatabase など） 　　AWS（Redshift、EMR、StepFunctions、AWMS、RDS など） 　　GCP（BigQuery、Cloud SQL、DataFusion、Composer など）　Snowflake使用言語：SQL、Python【働く魅力】・同社はデータ活用を専業としているため、ビッグデータ/DXといった先進的な案件に一貫して関わりながら、リーディングカンパニーとしての豊富なノウハウを学べる環境です。・3大クラウド（AWS/GCP/Azure）上での新しいサービスを取り入れたシステムが主となっているため、常に最新の技術を使った案件に携わることができます。・日本を代表する多様な業界の顧客に対して、データの活用支援を目的としてビジネスに必要な施策とセットでシステム提案を行うため、本質的な仕事ができます。・様々な規模のプロジェクトを経験できます。3-10名程度のプロジェクトが多いため、プレイングマネージャとしても案件に関与できます。・アサインされる案件においてもクライアントの業種を問わないため、業種・業態の幅を広げることができます。・社員には技術に貪欲な人が多く、様々な勉強会に参加することができます。【歓迎要件】※以下のご経験がある方を歓迎します▼DWH・データ基盤構築に関する開発経験▼AWS/GCP/Azureのいずれかのクラウドサービス、主にDataAnalytics・Database、ネットワーク・権限に関する技術知識・開発経験▼BIツール導入に関わる経験・ノウハウ▼SQLを用いたデータ抽出・集計・レポート経験▼マーケティング支援の知見やご経験【求める人材像】・テクノロジーを通してデータ活用を促進し、お客様と共に課題を解決し、未来を作りたい方・曖昧な状況・困難な課題がある状況でも本質に向き合い、打開策を考え、提案できる方・行動した結果から学び、次の成果に向けて、行動し続けられる方・様々なバックグラウンド・異なるスキル経験を持つ方々の意見を尊重し、敬意を払える方

【職務内容】クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発を担当します。プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発を行います。【身につくスキル】・Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AI Platformなどクラウドの生成AIサービスを活用したバックエンドシステムの設計・開発・運用・生成AIモデルを組み込んだAPIの開発、外部システムとの連携処理の実装・プロンプトエンジニアリングによる精度向上・FastAPI、Django、Flaskなどのフレームワークを用いた開発・LangChainの利用、RAGの実装経験・マイクロサービスアーキテクチャでの開発経験・サーバーレスアーキテクチャ（AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions等）での開発経験・コンテナ技術（Docker, Kubernetes）の利用経験、CI/CDパイプライン構築経験・APIのセキュリティ（認証・認可など）実装・パフォーマンスチューニング、ログ監視【魅力】◎中途入社社員が大活躍20名いる社員のうち、8割ほどがエンジニア。男女比は5：5で、平均年齢は30歳。ほとんどが中途入社で、年次に関係無く、20代後半～30代前半の若いうちからPL、PMとして活躍しています。◎スキルアップ充実エンジニア出身の講師が複数在籍。資格取得支援制度、AWSハンズオン研修もあり、Java等の社内勉強会も随時開催しております。また今後は生成AIやクラウド系も展開していく予定です。◎年に一度給与UPのチャンスあり顧客満足度、技術力、業務遂行力など複数の観点から総合的に評価を行い、年1回の昇給機会を設けています。成果に応じて年収ベースで約20～60万円の昇給が可能です。努力と成果が正当に報われる制度設計となっており、継続的な成長を支援します。

・最新の生成AI（LLM）とAWSのサーバーレスアーキテクチャを武器に、 「開発プロセスの変革（仕様駆動開発）」と「ビジネスへのAI実装（RAG等）」 の両輪をリードしていただきます。・Anthropic Claude 等の高度な基盤モデルを最大限に引き出し、AIエージェントによるコード生成や自動検証を組み込んだ、これからの時代のスタンダードとなる開発スタイルを顧客と共に創り上げることがミッションです。■具体的な業務内容①仕様駆動開発（Specification-Driven Development）の実践・自然言語や構造化された仕様から、Anthropic Claude（Amazon Bedrock経由）等のLLMを用いてコードやテストコードを自動生成する開発フローの構築・AIによるコード生成プロセスを前提とした、圧倒的な開発スピードと品質を両立させる「次世代のエンジニアリング手法」の確立②高度なRAG（検索拡張生成）システムの構築・Amazon Bedrock、Knowledge Bases for Amazon Bedrockを活用した、高精度なナレッジ活用基盤の実装・Amazon Connect との連携：コンタクトセンターの通話ログやFAQデータをRAGに組み込み、オペレーターへのリアルタイムな回答支援や応対要約を実現するアーキテクチャの設計③サーバーレスAIネイティブな設計・実装・ Lambda、Step Functions、EventBridge等を活用し、AIワークフローをスケーラブルに組み込むアプリケーション設計・IaC（AWS SAM / AWS CDK / Terraform）を用いた、再現性の高いAIインフラの構築■この仕事でできること①【仕様が即座に動く」開発体験の追求】AIを単なる「機能」としてではなく、自分たちの「開発ツール」として徹底活用し、エンジニアの生産性を極限まで高める挑戦ができます。②【AWS×生成AIの最先端を走ることが可能】AWS プレミアティアパートナーとして、Amazon Bedrockで提供される最新モデルをいち早く本番環境へ適用する機会があります。③【多様なドメインへのAI適用】社内業務の自動化から、Amazon Connectを活用したコンタクトセンターの変革、エンタープライズ顧客の基幹システムへのAI組み込みまで、幅広いフェーズに携われます。■技術習得の支援①AWSの個人検証環境月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。②AWS資格の取得を支援受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。③AIコーディングエージェント利用会社負担で一定額を利用できます。AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

【募集背景】同社では、事業成長の要としてデータ活用を非常に重視しています。これまで同社のML活用は、現マネージャーの佐々木様が立ち上げから構築までを担ってきましたが、現在はマネージャー業務が中心となり、専任のMLエンジニア不在の状態です。そこで、1人目のMLエンジニアとして新たにジョインいただき、さらなるML活用の進化をリードしてくださる方を募集しています。【業務概要】同社ではデータ基盤構築・データ活用推進を重要戦略に位置付けており、他事業部とも連携しながらプロジェクトを推進いただきます。同社の事業はD2Cビジネスで、バリューチェーンが非常に長く、かつWebとリアルを組み合わせたモデルです。関与できるスケールや深さを求めていらっしゃる方には企業の社会的意義の体現と併せて、高いやりがい・実感を得られる業務内容が特徴です！【業務内容】・ビジネス課題の発見と統計・機械学習モデルを用いたソリューションの提案・機械学習モデルの開発と評価、既存で運用されているモデルの精度改善・デプロイしたモデルの監視とチューニング・サービスのデータ分析による潜在的な課題の発見・MLパイプラインの構築〈現時点での開発実績〉■顧客の注文需要予測：過去の注文傾向などから、翌週・翌々週に顧客が注文するかどうかを予測する機能。予測結果をもとに、集客・発注などを行うことで、無駄のないオペレーションを実現する。〈技術スタック〉Data Source: firestore（つくりおき.jpのプロダクトデータ）, Hubspot, GA4, 各種広告媒体(Google広告, Meta広告など)、メニュー管理SaaS、アンケート, (今後IoTなど)Data Warehouse: BigQueryExtract, Load: firestore extensions, trocco, fivetranTransform: dbtBI: Looker StudioAnalytics: Colab Enterprise, RstudioML Pipeline: Vertex AI pipelinesCI/CD: Github ActionsIaC: terraformCommunication: Slack, Notion【本ポジションの魅力】★小規模なチーム体制：現在、マネージャー＋データアナリストの2名構成のため、ビジネス企画からPoC、モデルサービング・MLOpsまで幅広く携わることができます。★アイデアを形にしやすい環境：フラットな組織なので、自身のアイデアをスピーディに実装し、事業に与えるインパクトを直に感じながら働くことが可能です。★柔軟な働き方をサポート：フレックスやリモートワークを導入しているため、ワークライフバランスを大切にしながら、集中して開発や運用業務に取り組めます。【2-3年後に期待する姿・状態】・技術リード、あるいはマネージャーとして、データ組織のリーディングを期待しています。※キャリアパスについては、ご志向をお伺いしながら決めていければと考えています。