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ルーター・ハブ・スイッチ・TA・モデム・STBのスキル・経験が活かせる転職・求人情報(2ページ目)

【職務概要】配属予定組織では、KDDIのお客さま向けに生成AIを活用した新しいサービスを開発・推進しており、既存のサービスと新しいアイデアを組み合わせ、消費者に求められる価値のある新サービスを提供することを目指しています。具体的にはサービス企画・開発に加え、ハイパースケーラーのAI技術評価やアーキテクチャ設計、データの整備などをご担当いただきます。【職務内容】KDDIではAI事業強化に向けてさまざまなプロジェクトが進行しております。本ポジションでは、auのお客さま向けのプラットフォームや顧客情報を駆使しながら、新しいサービスを企画・設計し、開発・リリースまで推進します。ご経験や適性に応じて担当プロジェクトを決定し、牽引していただきます。■新サービスの企画/設計他部門と連携し、KDDIのプラットフォームや顧客情報を活用したauのお客さま向けのサービスを企画開発を行います。事業戦略に基づく構想から企画を具体化し、サービスリリースまでを行います。■プロジェクトの推進サービス企画からリリースまでの指揮をとり、社内関連部署やパートナー企業と協力しながらプロジェクトを主導します。■サービスリリース後の改善サービスリリース後のパフォーマンス改善を行います。■グローバルパートナーとの交渉国内外の複数パートナー企業との連携や交渉を行います。連携先は担当プロジェクトによって異なります。■AI技術評価上記プロジェクト推進業務に加え、ハイパースケーラーのAI技術評価なども担当いただく場合があります。【魅力・アピールポイント】■チャレンジ精神がある生成AIによる新たなビジネスの創造は全世界で今始まっており、本業務に携わることで多くの知識や経験を得ることができます。新たな事業創造に繋がる企画を立案できる機会は大変刺激的です。■組織として心理的安全が確保されている組織として多様性を重視しており、ご自身が感じたことを安心して伝えることができます。またさまざまな関係部署と連携して業務を進めるため、組織横断で動く仕事はダイナミックでやりがいがあります。■スキルの向上AIを用いたビジネス企画の施策実行をご自身で推進することができますので、プロジェクトマネジメントスキルを学ぶことができるだけでなく、実際の業務やPOCなどからAIに関するさまざまな知識を習熟できます。AIに精通したメンバーや関係会社から多くの知識・経験、技術的なノウハウなどを知ることができます。【組織ミッション】同社はパーソナル市場におけるAI活用を事業戦略に基づいて実行し、新しいサービスや既存サービスのAI開発推進を行っています。既存システムを活用しつつ最適なアーキテクチャを提案したり、開発推進の他、追いかけるべきAIの技術検証などAIのシステム開発業務の推進を行う役割を担い、AI活用を通じてお客さまに新たな価値を生み出していくことがミッションです。【募集背景】KDDIでは今後の生成AI活用も新たなビジネスチャンスと捉え新しい価値創造を生み出す取り組みにチャレンジしています。配属予定組織は従来のサービスで提供していた「価値」を、多様化しているお客さまニーズを満たす「価値」に転換することが重要と捉えており、価値転換を起こして市場を変えていくためにお客さまの行動や気持ちに寄り添うユーザー属性を把握し、生成AIでお客さまが真に感動するサービスの提供を目指しています。市場環境の変化、サービス開発推進の強化、自社事業に必要な環境整備、グローバルの情報収集や交渉などをふまえ、共に推進する新たな人材を募集することにしました。【参考情報】対話システムによる介護業界におけるデジタル化実証https://newsroom.kddi.com/news/detail/kddi_pr-1044.html

【募集背景】ドクターネットは現在を「第二創業期」と位置づけ、遠隔画像診断サービスを軸に事業の拡大を進めています。その成長を支えるには、現行システムではスケーラビリティや柔軟性の面で限界が見えはじめており、抜本的なアーキテクチャの刷新が不可欠です。これまでもシステムのモダナイゼーションを進めて参りましたが、さらなる進化に向けてデータ活用による業務効率化や生成AIの応用など、先進技術を積極的に取り入れながら、画像診断領域のDX／スマート化を推進しています。こうした変革を実現するため、プロダクト開発をさらに加速し、エンジニア組織のスケールアップにも貢献いただける仲間を積極的に募集しています。ミッション/役割】ドクターネットが保有するデータ（依頼情報/検査画像/読影レポートなど）を機械学習などにより遠隔画像診断サービスのオペレーション/UX改善に活かす施策の立案と開発をしていただきます。【職務内容】・AI関連のPoC（自然言語処理/画像認識）と実用化検討・医療データ収集パイプラインの設計と作成・医療データを用いた識別エンジンの構築や評価 など【関わるプロダクト/サービス】・Tele-RAD・Tele-DOC・Virtual-RAD・AI-RAD・ドクターPACS※https://dr-net.co.jp/service/◆開発環境・開発言語　　　　　　　　　：Python3, TypeScript ・フレームワーク　　　　　　：FastAPI, React, Next.Js ・データベース　　　　　　　：MySQL・インフラ　　　　　　　　　：AWS・プロジェクト管理　　　　　：Github, Backlog・ソースコードバージョン管理：Git (GitHub)・コミュニケーションツール　：Slack・デザインツール ：Figma※開発言語やFWはプロダクト毎に最適な技術を選定しております。また必要に応じて適宜新規技術/ツール採用を検討し導入しております。【同社で働く魅力】◆技術的チャレンジ/医療という社会インフラのDXに貢献ドクターネットは、1995年から医療のDXに取り組んできたパイオニアであり、遠隔画像診断に関する豊富な知見と実績を持っています。現在ではこの分野で圧倒的なシェアを誇り、毎年平均10％以上の売上成長を続けています。医療という社会に不可欠な分野において、私たちはAIやクラウド技術を活用しながら、既存システムのモダナイゼーションや新しいプロダクト開発を進めており、大量の医療データや専門性の高い業務フローを扱う中で、技術的なチャレンジと社会貢献の両方を実感できる環境です。 ◆医療現場に近い環境でフィードバックを得ながらの開発が可能 医療の専門家が社内に在籍しており、エンジニアが直接コミュニケーションを取りながら開発を進めていき、UXテストやユーザーヒアリングも日常的に行われ、実際の現場の声を反映したプロダクト開発が可能です。また本社1階には、ドクターネットが運営支援する画像診断クリニックが併設されており、検証環境として活用できるほか、医療機関のユーザーからのフィードバックを直接得られることも強みです。 ◆安定した財務基盤の中でベンチャー並のスピード感をドクターネットは、時価総額4,000億円超の上場グループに属し、高い自己資本比率を誇る安定した経営基盤を持つ企業です。その安定性を背景に、研究開発への積極的な投資を可能にしています。一方で、全社150名規模とコンパクトな組織であるため、経営層との距離も近く、意思決定が速く柔軟な開発ができることも大きな特徴です。【組織】開発組織全体としては業務委託メンバー合わせて約30名のエンジニア組織となります。現状では小規模な組織なので開発領域もフロントエンドやバックエンドなどで分けておらず、個人の得意領域や要望を考慮してプロジェクトやタスクをアサインしていきます。プロジェクト毎に朝会を実施したり、一部ではスクラム開発を導入しスピード感を重視して開発を進めております。

【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

DWHでは、DataMartの設計からソリューション選定、開発、運用・データリネージュの管理・データガバナンスの改訂とデータマネジメント運用を行っています。また、データサイエンティストと一体となってビジネス課題の解決に取り組んでいます。【具体的には】・ DWH・ DataMartの設計・ ソリューション選定・ 開発・ 運用・ データリネージュの管理・ データガバナンスの改訂・ データマネジメント運用・ データサイエンティストと一体となったビジネス課題解決【配属部署】データサイエンス部

【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。

◆様々な業界の企業に対して、経営状況の可視化やデータから知見を得ることができるBIツール「Tableau」を導入支援し、データ活用のサポートを行っていきます。これまでも小売店、スーパー、自動車学校、大学、アパレルなど様々な企業の生産性・売上に大きく貢献してきました。またAWS、Azure、GCP等の最新クラウド技術に携わることが できる部分もこの仕事の魅力です。・ETLやDWHを使用したデータ分析基盤システムの構築、運用・Tableau操作トレーニング・ダッシュボード作成（可視化）に関する支援、データ分析代行■組織構成：10名（30代7名、40代3名）※様々な業界からの中途入社者が在籍している、和やかな社風です。

【ミッション】本ポジションは、AWSおよびClaudeを中心としたパートナーエコシステムを活用し、「案件創出 → 提案 → 導入 → 実績化 → 再現化」までを一気通貫で設計・推進する役割 です。また、営業・技術・法務・CSなどを横断したハブとして、組織全体を動かしながら事業をドライブするポジション です。単なるアライアンス推進ではなく、以下を担います。■パートナーとの共同営業（Co-sell）モデルの設計・実行■技術チームと連携したソリューション構築（Bedrock / Claude活用）■PoCから本番導入への転換および成功事例創出■KPI（パイプライン、PoC→本番化率、認定充足率等）の設計・運用【募集背景】生成AIの社会実装が加速する中、同社ではAWS × Claude（Anthropic）を軸とした新たなソリューション領域の立ち上げを推進しています。特に、Amazon Web Servicesとのパートナーシップを通じた、共同提案（Co-sell）による案件創出、PoCから本番導入への転換、成功事例の創出および横展開を戦略の中核と位置付けています。一方で現状は、パートナー連携の体系化、案件創出～実装～再現化までの一貫した運用、認定・KPI管理の統合といった領域が未整備であり、エコシステム全体を設計・推進できる専任人材が不足している状況です。そのため今回、パートナー戦略の中核を担い、事業として成立させる責任を持つ「Partner Lead」ポジションを新設します。【具体的な業務内容】■パートナー戦略・Co-sell推進・AWS / Anthropicとの関係構築および強化・共同提案（Co-sell）機会の創出・推進・ACE案件の登録・管理およびパイプライン形成■ソリューション設計・提案支援・Bedrock / Claudeを活用した提案設計・技術チームとの連携・提案テンプレートおよび構成の標準化■デリバリ連携・実績化・PoCから本番導入への移行推進・導入プロジェクトの横断的支援（PM / CS連携）・成功事例の創出およびドキュメンテーション■KPI管理・運用設計・指標設計・管理・進捗モニタリングと改善■社内横断推進・営業・技術・法務・CSとの連携による案件推進・セキュリティ・審査対応の支援・研修企画・運営による組織能力の底上げ【同ポジションの魅力】■0→1でAIエコシステムを構築できる　AWSおよびClaudeとの連携を軸に、パートナー戦略そのものを設計するフェーズに関われます。■「技術×ビジネス」の両軸で市場価値を高められる・クラウド（AWS）・生成AI（Claude / Bedrock）・事業開発（Co-sell / GTM）を横断する経験により、希少性の高いハイブリッド人材としてのキャリア形成が可能です。■大きな裁量を持てる大手のような分業ではなく、少数精鋭体制の中で戦略～実行までを一貫して担うことができます。■「再現性ある事業モデル」を作る経験単発案件ではなく、・提案テンプレート整備・ソリューションパッケージ化・成功事例の横展開を通じて、継続的に伸びる事業基盤を構築できます。【身につく能力】・AI × クラウド領域における事業開発能力・Co-sellを軸としたパートナー戦略設計力・PoCから本番化までの実行・推進力・技術チームと連携したソリューション構築力・KPI設計・スコアカード運用による事業マネジメント力【期待する能力】・パートナーシップを「売上創出手段」として設計できる力・技術（AI / クラウド）とビジネスを接続できる理解力・社内外のステークホルダーを巻き込む推進力・定量指標に基づいた意思決定・改善力・PoC知見をもとにしたソリューション化・再現化力【同社について】同社は、「ヒトの進化を共創する」というミッションのもと、テクノロジーを活用した複数の事業を展開する企業です。https://www.notion.so/OPEN-Entrance-Book-24d52a196996804d8a62fa503b59cce5

■業務内容：全社のデータ活用を支える基盤の企画・設計から構築・運用まで一貫して携わっていただきます。・データ活用基盤の構想化検討/ロードマップ策定/ソリューション選定・現状のデータ活用環境の主要課題の整理/改善策の方針・実施・データマネジメント方針策定（ガバナンス、メタデータ管理、品質管理）およびデータ活用プロセスの整備・構想化検討後のデータ環境構築またはデータ活用プロジェクト計画の計画・推進（要件定義～運用まで）・パイプライン開発、ETL/ELT設計■開発環境：【言語】Pythonなど【データ管理・基盤】Oracle、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricksなど【BI】Looker、Tableau、PowerBIなど【ソースコード管理】Git【プロジェクト管理】Backlog【インフラ】AWS、GCP、Azure【課題管理、コミュニケーション】Slack、teams■本ポジションの特徴/魅力・大規模データ環境：主力サービスであるdodaは法人・個人をマッチングするリボンモデルです。法人企業の求人データや個人の支援データといった膨大なデータを保有しており、ビックデータの分析環境構築に携わることが可能です。・マルチクラウド環境：分析プラットフォームはAWS、GCP、Azureマルチクラウドで構成されているため、様々な技術に携わることが可能です。・超上流工程の経験：企画・構想化検討段階からシステム構築・導入・運用までの全行程を担当できます。・キャリアパス：データアーキテクト/基盤リードといった役割やマネジメント/エキスパートといった管理職への成長機会があります。■組織体制・配属グループは、MGRの元、エンジニアが9名在籍しています。・全員中途入社者となり、さまざまなバックグラウンドを持った方が活躍しています。■働き方・フレックスタイム制度を導入。　子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。・リモートワークを推進しており、9割がリモート主体の就業です（必要に応じて出社の必要あり）。　遠隔地にお住まいの方のフルリモート就業も可能です（要相談）。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります。・PC選択（Mac・Windows）が可能。・研修受講、イベント登壇、副業など自己研鑽を推奨。マルチクラウドでの技術検証も行え、学習環境も充実しています。

プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。【採用背景】同社は創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。【具体的な職務内容】《データ分析、モデル作成》■データ要件の整理、技術スタック選定■データの前処理、EDA、可視化■最適な手法の調査・選定■モデルの作成、精度・性能評価・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)・大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）・統計解析・因果推論などの統計モデリング・数理最適化などの数理モデリング《エンジニアと連携したモデルの商用実装》■定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）《提案活動、提案内容レビュー》■受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理■整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断■提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし《技術の横展開・技術ブランディング》■実装ロジックの汎用化およびプロダクト化■技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）【配属組織】トランスフォーメーション領域コンサルティングやビジネスプロセスへのABEJA Platformの導入、人材育成の支援など個別顧客のニーズに対応したABEJA Platform導入支援とその周辺サービス提供を提供しています。組織内にそれぞれ所属しています。‐ アカウントエグゼクティブ（AE）‐ プロジェクトマネージャ（PM）‐ データサイエンティスト（DS）‐ ソフトウェアエンジニア（EN）‐ マーケティング‐ 事業管理※AE、PM、DS、ENはそれぞれ10名前後の組織です。新しいマネージャーも必要になってくる規模感ですので、入社後の活躍次第でご依頼する可能性がございます。【同ポジションの魅力】■上流から携わる受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。■学びあいの環境勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）【同社の魅力】■「AIを実際のビジネスで使える形にする」会社同社最大の強みは、AIを研究で終わらせず現場で使える形に落とし込む力単なる開発ではなく・戦略立案・AI開発・導入・運用・改善まで一気通貫で支援をしていきます。PoC止まりにならないAIとして評価されています。■自社プロダクト「ABEJA Platform」AI開発～運用までを一括提供する独自基盤になります。・データ収集・分析・学習・運用まで一体化・プログラミング知識がなくてもAI構築可能・継続的に改善できる仕組み⇒企業の「業務そのもの」をAIで変えられます。■上場企業としての成長性｜スタートアップのスピード感＋上場企業の安定性2023年に東証グロース市場に上場世の中のAI普及に伴い売上は年々成長を進めています。今後のAI市場拡大の追い風により売り上げ・事業ともに拡大を進めています。

【募集背景】近年、ビジネス環境の急速な変化に伴い、データを活用した意思決定や業務改善の重要性が高まっています。当社においても、データ利活用に関する取り組みを加速させるため、新たなデータ基盤の整備、AI Readyなデータ整備を推進しています。データに基づく戦略的な取り組みを加速させるため、データガバナンスの強化、データマネジメント、BI（ビジネスインテリジェンス）などの分野で活躍できる人材を募集し、データドリブンな企業文化の醸成と、持続的な成長の実現を目指しています。?【職務内容】全社的な視点からのデータ利活用に関する戦略の立案、施策推進、環境整備を推進いただきます。関連部門やパートナーと協業し、当グループに最適なデータ利活用基盤の構築、データドリブンな業務の浸透、データマネジメントを担当いただきます。（関連キーワード）データドリブン運用、データプラットフォーム構築（データ連携～BIまで）、データガバナンス、データマネジメント、データモデリング、MDM、レガシープラットフォームからのデータ移行、生成AI連携　等【活用テクノロジー／利用サービス（例）】・BI：PowerBI・AI：Dataiku・生成AI：AzureOpenAI等・データレイク／DWH：Databricks・データプレパレーション：dbt Cloud・データ連携：現行Hulftで次期構成を検討中・MDM：検討中【プロジェクトの流れイメージ】各種取り組みがこれからスタートするため、検討段階から携わっていくことができます。【魅力】AI・デジタル技術を駆使し、人を創造的業務にシフトさせていく当社のDXにおける中核業務に貢献できます。国内外グループ会社やパートナーと協業し、データ利活用を通じた働き方を変革・改善する施策・プロジェクトに従事いただくことは、やりがいに感じていただけると思います。担当者の裁量幅が大きく、施策の方向性や最新のテクノロジー採用等を自ら提案・具現化することができ、新しいことにチャレンジができる環境です。【キャリアプラン】当面は本ポジションにてデータプラットフォームの構築とその活用に関する案件を企画・推進いただき、その後はご本人のご希望や適性に応じて、１on１やローテーション等を通じてキャリアアップを支援いたします。【人材戦略について】〇Diversityの推進　多様な個性がカネカならでは！を生み出す年齢・性別・国籍といった属性を問わず異なるタレントを持つ多彩な社員によって、新たな価値を生み出せるようダイバーシティを積極的に推進しています。〇１on１を柱に女性活躍を推進、女性幹部職比率・事務系新卒女性採用比率ともに増加〇男性育休取得も推進し、取得対象者の上司となるリーダー層への研修も実施参考：https://bemyself.pasonacareer.jp/interview/interview-3371/

【募集背景】あらゆるデータから、環境・社会・経済を豊かにする情報を抽出し、新たな価値を提供するデータマネジメント技術に注目が集まっている。様々な拠点や組織に散らばっているデータを安心・安全に管理・検索する分散データ統合管理技術と、それらデータを掛け合わせて迅速に価値を抽出するデータ活用自動化の双方の研究をリードできる人財を募集。これらの研究成果を通じて、データに基づきお客様のDXを加速し、社会イノベーションに貢献していきたいと考えている。【職務概要】研究開発全般を担い、データマネジメント製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、業務の取り纏め者として、社内の関係者との関係を構築し、 社内外の学習機会を活用するとともに、自身の経験や先行研究から積極的に学習する。自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す。【職務詳細】・データマネジメント技術・サービスの業界動向、市場動向の調査・研究戦略及びロードマップの作成および支援・顧客課題を解決するための最良のアプローチや技術を選択・開発することにより、顧客ニーズに合った製品とサービスを定義、また、当該製品やサービスの価値を検証するためのプロトタイプ及びデモの開発・技術的専門性の観点からの事業部門への情報提供ならびに提言・知財、情報セキュリティ、安全衛生、情報資産、研究資産、労務、等の職場の中でのナレッジ蓄積・共有・活用、情報セキュリティ、安全衛生、情報資産の管理【配属組織名】Digital Innovation R&D　デジタルインフライノベーションセンタ　データ＆ナレッジマネジメント研究部◆働く環境：通常は2～5名程度を1つのチームとして研究を進めます。年齢層は様々です。在宅での勤務は可能です。研究のアイデア出しやラウンドディスカッション等のために週に1～2回程度は出社（個人差あり）【配属組織ミッション】・社会やお客さまの本質的課題・価値をデータを通じて探索・特定し、デジタルを活用したイノベーションにより、当該課題の解決を図り、新たな価値を提供する。・データとテクノロジーを通じて、社会や人の暮らしがより豊かになる世界を実現する。【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】・魅力・やりがい：　- 適用事業範囲の広さ：特定の分野に依らず、幅広く様々な事業で使われるデータ管理基盤技術の開発　- 社外に通用するトップ研究者の育成（論文や講演、ニュースリリース等を通じた社外発表の積極支援、博士取得支援制度もあり）　- 毎年更新する長期研究計画への提言を通じた、新たな研究テーマの立上げ・推進（職位不問）・キャリアパス：　研究や技術に突出した高位専門職と、研究チームを牽引するマネージャ（プレイングマネージャ含む）

小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。【具体的な業務内容】◆データサイエンティストデータ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・機械学習などのモデル構築・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案・クライアントコミュニケーション・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメントなど【募集背景】組織強化のための増員【組織構成】イノベーション事業本部　データサイエンス事業部【開発環境】・言語：SQL、Python、R・クラウド環境：Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure・データプラットフォーム例：BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他・BIツール例：Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO・ETLツール例：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt・その他ツール例：Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS【PJ事例】※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築・大手食品会社向けDMP構築・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築・大手製造メーカーのサイト分析・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証・在庫などの需要予測・生成AI向けデータ整備など■例1：スマホアプリ利用促進施策の分析業務 (施策立案サポート)1. 基礎分析 (データ可視化分析)RFM分析におけるセグメントごとの属性・コンテンツの利用状況・遷移ルートを可視化し、傾向を把握分析結果を元にアプリ利用促進施策の立案・実行までサポート環境：BigQuery、Looker Studio2. 予測モデルの構築ロジスティック回帰分析におけるオッズ比を用いて、施策結果の説明性を向上さらに、時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメント予測を実現環境：Python (scikit-learnなど)3.レコメンドアルゴリズムの最適化協調フィルタリング、バンディットアルゴリズムを活用したレコメンド最適化を実現環境：Python (scikit-learn、Scratchなど)■例2：物流業における数理最適化を用いた物流配送ルート最適化支援 (トラック配送ルート最適化によるコスト削減) 配送ルート策定作業に煩雑性があり、トラック・人件費にもコスト負担がある状況を、数理最適化を活用して効率化を図ることで、集荷の時間指定・運行不可ルート等を加味した上で効率的な最適ルート算出を実現

面倒な契約(法務)業務の変革を目指し、AI技術で契約プロセスの高速化・高度化、事業の高速化を実現するプロダクトを展開しています。企業の事業活動に絶対に必要な 「契約業務のインフラ」 を展開し、毎日使われるほどに深く浸透しています。【導入企業】トヨタ自動車、三菱商事、三井住友銀行、ニトリ、パナソニックなど※プロダクトはチャーンゼロ、受託ゼロ、個社カスタマイズゼロです【業務詳細】 データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 同社は、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。　・契約データ解析・検索・推薦に関する事業課題・技術課題の発見と解決　・大規模言語モデル（LLM）を活用した製品機能の設計と開発　・プロンプトの評価・デプロイメントおよびデータのパイプライン構築　・AIプロジェクトの計画立案と実行　・カンファレンスやイベント等への登壇・寄稿■技術スタック言語: Python, TypeScriptフレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorchクラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloudデータベース・検索エンジン: MySQL, Elasticsearchツール: GitHub, Docker【企業について】MNTSQ（モンテスキュー）は自社開発のSaaSである「MNTSQ CLM」の提供を通じ、大企業の契約関連業務のDXを推進しております。さらに、2024年6月にはシリーズBのフェーズにおいて総額10億円の資金調達を実施し、より成長を加速させていきます。日本を動かす大企業顧客に、最高のUI/UXを体験していただくために、顧客フィードバックや価値仮説を基に、AI契約レビュー機能などの新規機能の開発や既存機能の改善を継続的に行っています。最高のプロダクトをお客様に届け、「すべての合意を、フェアにする」というMNTSQのVisionを実現するというチャレンジに力を貸してくれる仲間を、私たちは募集しています。【働き方】コアタイム無しのフルフレックス。リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月8日以上となります。エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

【募集概要】生成AIや大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用が始まろうとしている今、契約業務のあり方も大きな変化のタイミングを迎えています。最新の技術の後押しを得て、ユーザに革新的な体験を提供できる千載一遇の機会として、今回、AI契約レビューの開発チームのソフトウェアエンジニアを募集しております。【担当業務】MNTSQ CLMの新機能や新規プロダクト（AI契約レビュー）の開発をご担当いただきます。主にLLMに関連した製品機能の開発を想定しています。MNTSQ CLMは、自然言語処理技術を活用した法務部門向けの契約業務支援サービスとして、これまで企業法務のお客様を中心に導入されてきました。自然言語処理技術からLLM技術へと進化する中で、契約書を中心とした新たなビジネスアプリケーションサービスの可能性を追求する業務となります。顧客対面チームや他プロダクトチームのメンバーと共に、最大限の裁量を持ったエンジニアとしてプロダクトを作り上げていく、チャレンジングでやりがいのある仕事です。・プロトタイピングと仮説検証を通じた新規サービス開発と改善基盤の整備・LLMアプリケーションや技術に関する情報キャッチアップと調査・大企業のユーザーにとって使いやすい業務機能の設計と開発・ビジネスメンバーやドメインエキスパートと連携しての仕様検討・策定【技術スタック】用途に合わせて攻め・守りのバランスを意識した技術とサービスを採用しております。言語：Ruby, JavaScript, Python, Java,Goフレームワーク：Ruby on Rails, Vue.jsビルドツール：Viteライブラリ：ElementPlus, PostCSS, Storybookプラットフォーム：Amazon Web Servicesデータベース：Aurora MySQL検索エンジン：Elasticsearch監視ツール：CloudWatch, Datadogコンテナ基盤：Docker, Docker Compose, ECS/Fargate構成管理：Terraform, ItamaeOS：Linux

【ミッション】・Aflacのビジネスプロセスを革新し、競争力を高めるために、最先端のAI技術を駆使して高性能かつ信頼性の高いAIシステム（生成AI含む）を開発・最適化すること※生成AIを使ったアバター開発等・Aflacの生成AIや、データ分析モデルをAIシステムに実装、開発、最適化を行い、Aflacのビジネスパフォーマンスを向上させる・機械学習のためのデータ処理（ETL等）を効率的に行い、質の高いデータを提供するとともに、機械学習モデルを動かすための環境（AIHUB）を構築し、運用を最適化する。【職務内容】■機械学習やAIのアルゴリズムを動かすための、アプリケーションの設計・開発■既存システムとの連携におけるAPI設計・開発・実証・検証■械学習モデルを動かすためフレームワークの設計・開発（AIHUB）■生成AIにおけるプロンプトエンジニアリング■機械学習のためのデータ処理（ETL等） ■海外ベンダーのマネジメント【配属組織】AI・データアナリティクス部【部門の雰囲気について】同社のIT・デジタル部門ではすべての部でフレックスタイム制度やハイブリッドワークを活用しており、柔軟な勤務が可能です。年次や性別に関係なく多様な人財が活躍しています。 【募集背景】2025年1月に立ち上げる組織メンバーとしての増員【必須要件】続き■セキュリティやIT全般の知識■システム開発スキル■データサイエンスに関する体系的知識(統計学・機械学習・AIなど)■Python、R、SASなどで、データの加工から集計・分析まで実行できるスキル【歓迎要件】■データサイエンティストとしての実務経験が３年以上■統計／機械学習などのモデリングの経験があること■解析結果を用いてビジネスでのレポーティング経験があること■最新のアナリティクスインフラ・分析基盤の知識・構築経験■データベースの知識■DataRobot を活用した分析経験■高度な専門知識を関係者に分かりやすく伝えることのできるコミュニケーションスキル

【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。

■配属先当該ポジションが所属するビジネストランスフォーメーション事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。マーケティングトランスフォーメーション統括部では、データ取得・統合・分析からマーケティングオートメーションやプロモーション、WEBサイトのUI改善など、データを活用した施策の実施までをワンストップで支援しています。エンジニア、アナリスト、ディレクター、広告プランナー、MAコンサル、デザイナーなど、250名以上の専門家が在籍しています。■業務内容クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。・データ抽出要件の整備：クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。・データ基盤の構築：顧客データ（広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ）を活用して、データ基盤（CDP・DMPやDWH）を構築します。・中間テーブルの設計・プログラミング：データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。■開発環境例（担当案件によって異なります）開発言語：Python, SQL, JavaScript開発環境：Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebookデータベース：Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQLリポジトリ管理：Git※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。■案件例1. 大手通信会社の基盤構築PJTデータ基盤の運用保守、新規構築。ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。活かせるスキル：ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル2. 大手通信会社のデータ活用・分析PJTペイメント事業のデータ活用。データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。活かせるスキル：クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル3. 大手決済サービス会社のSalesforce運用保守PJTSalesforceの運用保守。保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。活かせるスキル：Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力■ポジションの魅力・やりがい1. ビジネス視点のキャリアアップ：ビッグデータを扱いながら、分析チームと連携してマーケティング戦略を練り、ビジネスに精通した視座の高い人材として成長できます。2. プライム案件の担当：クライアントと直接対話し、要件定義から設計、実装、運用まで一貫して管理できます。IT、通信、金融、マーケティングなど様々な業界のプロジェクトに携わることで、幅広い経験を積むことができます。3. 裁量権がある環境：技術選定やプロジェクト運営に大きな裁量権があります。自分のアイデアや判断がプロジェクトに反映され、創造力を発揮できます。4. AIサービスの導入：顧客のニーズをいち早くリサーチし、市場で求められる最先端技術を活用したAIサービスの導入を積極的に進めているため、時代のニーズに合った市場価値の高いスキルを身に着けることができます。5. 柔軟なキャリアパス：志向性や希望に応じて、組織をリードするマネジメントコースと高い専門性を持ったエキスパート職を選択することが可能です。

【業務内容】各事業部のサービス上の課題を解決するためのAI/データ分析プロジェクトの開発エンジニアとして、データ分析やモデル開発をしたり、APIなどシステム開発をして頂きます。適性や希望に応じてプロジェクトを自ら主導する上流工程にチャレンジすることも可能です。【具体的な職務内容】■AI技術の調査/選定■レコメンドアルゴリズムの評価/改善■transfomerベースのモデル開発■画像処理技術を用いた新規機能開発■API開発/運用/保守など【主な開発言語／環境】■言語：Python3■フレームワーク：Flask, FastAPI■ライブラリ：PyTorch, 各種データ分析ライブラリ（numpy, scikit-learnなど）■クラウド：GCP■DB：MySQL（Cloud SQL）, BigQuery■その他ツール：Git, Docker, Kubernetes, Slack【ポジションの魅力】本ポジションは以下のような幅広い経験ができる貴重なポジションです。■画像処理/自然言語処理/数理最適化など次々と新しい技術に触れることができる。■バックオフィス/ライブ配信/医療など様々なドメインでのAI/データ分析経験が積める。■AI/データ分析だけでなくAPI開発やデータエンジニアリング・MLOpsの経験ができる。■全社横断的なプロジェクトに携わることができる。■いずれは上流工程にチャレンジすることもできる。【同社で働く魅力】■自己資本経営を貫き売上200億円を突破、急成長を続ける弊社の更なる成長をリードすることができます。■AI技術を通して、数多くのユーザーを抱えるサービスに新たな価値を生み出すことができます。■自社サービスのため、ユーザーが本当に求めている価値の実現に集中でき、スピード感をもって開発できる環境です。■社内には、開発に携わるエンジニアはもちろん、プロダクト企画、PM、マーケティング、セールスやCSなどサービス提供に携わるすべてのポジションのメンバーが在籍するため、直接意見交換をしながらプロダクト作りを進めることが出来ます。■社員同士が毎日顔を合わせながら業務を行っており、ささいな雑談でもコミュニケーションが取りやすい環境です。■個人の意見や提案を受け入れるオープンでフラットな社風ですので、皆さんが思い描くプロダクトを一緒に実現していきましょう！AI技術を活用して社会に貢献することに興味がある方は、是非弊社にご応募ください。一緒に、未来を変える新しいプロダクトを創り上げましょう！！

■募集背景　MonotaROでは、日本最大級のBtoB ECサービスとして、商品数2,800万点以上・登録ユーザー数1,100万件以上の膨大なデータを活用し、事業成長を続けています。　現在、全社でデータドリブンな意思決定をさらに加速させるため、データ基盤・API基盤・データマネジメント領域の強化を推進しています。　社員の6割以上がSQLを活用し、全26部門・1,000名以上の社員が月間500万回以上のクエリを実行するなど、データ活用は経営そのものを支える重要な基盤となっています。一方で、事業拡大に伴い、データ品質の維持やガバナンス、リアルタイムデータ連携、API基盤の高度化など、新たな課題も生まれています。　そこで今回、データエンジニアリング領域を横断的に担い、より強固でスケーラブルなデータプラットフォームの構築を推進いただける方を募集します。■業務内容ご経験やご志向に応じて、以下いずれか、または複数の領域をご担当いただきます。・データ基盤・データプラットフォームの設計・構築・運用・データウェアハウス・データレイクの設計・運用・API基盤の設計・構築・運用・データガバナンス・データ品質管理の推進・データマートや分析基盤の整備・BigQueryを中心としたデータ活用環境の改善・BIツールやdbt等を活用したデータモデリング・大規模データを活用したリアルタイム処理・ストリーミング基盤の構築※経験や専門性に応じて、アナリティクスエンジニア、データ基盤エンジニア、API基盤エンジニアなど最適なポジションをご提案します。■ミッション　MonotaROが目指すのは、「誰もが正しく、安心してデータを活用できる環境」の実現です。単なるデータ基盤の開発ではなく、各部門が自律的にデータを活用し、迅速な意思決定ができる環境を構築することがミッションです。　データ収集から加工、蓄積、分析、API連携まで一貫した仕組みを整備し、事業の成長スピードに耐えられるデータプラットフォームを構築していただきます。■このポジションの魅力⇒国内最大級のデータ基盤に携われるMonotaROでは、商品・在庫・物流・検索・購買履歴・ユーザー行動など、多種多様な一次データを保有しています。ECだけでなく、自社物流網も持つため、「リアル」と「デジタル」の両方を支えるデータを扱えることが大きな特徴です。一般的なWebサービスでは経験できない、大規模かつ複雑なデータ基盤の構築に挑戦できます。⇒データドリブン経営を支える中核ポジション全26部門・1,000名以上の社員が日々データを活用しており、月間500万回を超えるクエリが実行されています。　構築した基盤が全社の意思決定を支え、事業へ直接インパクトを与えるため、自身の仕事の価値を実感しやすい環境です。

・社内業務へのAI導入、AIに適したデータ基盤の構築・デジタル教育の推進・事業部門のデジタル活用プロジェクトへの参画【業務詳細】① AI導入・AIガバナンス・AI選定や導入、業務領域への適応、AIガバナンスの構築② データ活用推進・統合データ基盤の構築、データ活用促進による効果創出③ データ、マスタ整備・マスタ構成の検討・導入、MDM（マスタデータ管理）の推進、データマネジメントの推進・両グループ横断④ デジタル教育・DX要員計画とDX人材育成・データリテラシーの向上・デジタル革新人材の定義・認定制度の導入・各デジタルツールの教育推進・スマート・オペレーション推進グループ【仕事魅力】・最先端デジタルテクノロジーの社内導入を主導できる・グループ内のDX推進の中心となって牽引できる・社内各部門との関係構築ができる【募集背景】2026年1月に、各部門と共にデジタル・トランスフォーメーションを推進する専門部隊として、旧デジタル企画部（現：IT戦略統括部）から独立する形で、「デジタル共創推進室」を設立した。本組織のAI&データ活用推進グループ課長の退職に伴い、同ポジションの募集を行う。今後、AIを活用した抜本的な業務の効率化や、AI-Readyのデジタル基盤整備は急務であり、メンバーをリードして全社のデジタル・トランスフォーメーションを加速させるため人員を募集する。【配属組織について】（1）組織の目的AI、RPAやデータ活用に関する知見を集約し、事業部門とデジタル活用で共創し、全社の知的労働生産性の最大化を図る。（2）ミッションデジタル・テクノロジーを活用した効果創出のための活動を通じて、DUNLOPグループ各社、各部門と共にデジタル・トランスフォーメーション（DX）を推進する。また全社のDXに対する気運を高め、全社員のデジタル・スキルアップを進める。組織体制デジタル共創推進室長（2026年1月設立）※IT戦略統括部長と兼務AI&データ活用推進グループ課長グループメンバー：現在4名スマート・オペレーション推進グループ課長グループメンバー：現在9名IT戦略統括部：38名サイバーセキュリティ戦略統括部：15名【現在進行中のPJT】■戦略的データ統合基盤整備プロジェクトの主導Snowflake、Dataiku、Tableauを中心とした、データの蓄積・可視化／分析・AI活用のプロジェクト。複数のITベンダーを束ねたDUNLOPグループのデータ活用に関する一大プロジェクト。■デジタル人材教育プロジェクトの主導外部業者も活用した全社のデジタル教育推進。オープンバッジを活用したモチベーション向上や認定制度作りを進め、また海外グループ会社も巻き込んだ活動に昇華させていく。■事業部のデジタル活用プロジェクトへの参画外部業者に頼らず、自走でデジタルを活用したプロセス変革により効果創出を狙うプロジェクト。事業部門が推進するが、デジタル部門として参画してアクセル役となる。【部署の平均残業時間】5.5時間/月 【その他働き方】在宅勤務　月5日まで(管理職のため)フレックス制度利用可能休日出勤　無

【業務内容】同社グループのデータ戦略を技術面から牽引するポジションです。Python / FastAPI / TensorFlow / PyTorch を活用したAIソリューション開発に加え、DWH設計・構築、Tableau による BI 基盤整備まで幅広く担当。経営層・戦略部門と直接連携し、美容医療×AIの新たな価値創造を実現する方を求めます。＜具体的には＞●AI・機械学習モデルの設計・開発・実装（診療予測・需要予測・レコメンド等）●Python（FastAPI）を用いた AI バックエンド API の構築・運用●データ収集・クレンジング・特徴量エンジニアリング・モデル評価・本番展開●DWH（データウェアハウス）の設計・構築・運用・パフォーマンスチューニング●Tableau を活用した経営ダッシュボード・KPI 可視化レポートの構築●経営層・事業部門へのデータドリブン意思決定支援・AIソリューション提案●データガバナンス・データ品質管理の仕組み整備【求人の魅力】・AI推進の旗振り役全社AI活用推進プロジェクトの中核ポジション。PoC から本番運用まで一気通貫で関われます。・リアルな医療データ全国200院以上の診療・予約・患者データを活用した大規模データ分析が可能。ヘルスケア領域での希少な経験が積めます。・経営直結のインパクト分析結果が経営判断に直接反映される環境。CTO・経営層と議論しながらデータ戦略を立案できます。・DWH・BI 基盤を0から構築既存の制約なく、モダンなデータスタックを自ら設計できます（Redshift / dbt / Airflow 等の技術選定含む）。・AI × 医療の最前線美容医療領域における AI 活用は国内でもまだ黎明期。先駆者として業界をリードするポジションです。

プリファードネットワークスでは大規模言語モデル(LLM)を中心としたマルチモーダルな基盤モデルの開発を進めています。LLM・生成AIの基盤モデル開発に加え、エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域を強化する形での導入を目指した応用開発、その他産業への応用研究も行っています。大規模言語モデルプラットフォーム開発エンジニア (アプリケーション・インフラ)は、現在開発中の100Bクラス以上のLLMや関連する技術をサービス提供するためのソフトウェアプラットフォームの開発に取り組みます。業務例自社開発した生成AI・LLMの基盤モデルを、様々な事業領域に導入するためのシステムの設計開発開発同基盤モデルを外部の事業者が利用できるようにするプラットフォームの設計・開発同基盤モデルを利用した事業領域のプロジェクトにおいて、モデルを円滑に利用できるようにするためのツール作成・整備実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。Preferred Networks is developing multimodal infrastructure models centered on large-scale language model (LLM), and in addition to the development of LLM and generative AI foundation models, we are also engaged in applied development aimed at introducing them in ways that strengthen our own business domains, such as entertainment, scientific computing, and robotics. We are also engaged in applied development and research for application to other industries.Software engineers of LLM platform (applications and infrastructure) focus on the development of a software platform to service the currently under development 100B+ parameters LLMs and related technologies.Jobs examplesDesign development of a system to introduce the foundation model of generative AI and LLM developed in-house into various business areas.Design development of platforms to enable external providers to use the foundation models.Building and maintenance of tools to enable efficient use of such models in business projects that use the foundation models.Actual responsibilities are not limited to these. The actual tasks you will be responsible for after joining will be determined in consideration of your expertise and experience.

【仕事内容】サービスや研究開発等において、ビジネス部門と協業しながら、以下のような業務に従事頂きます。・データサイエンティストが分析に利用するためのデータマートの設計・構築・Python/Rを用いたデータ分析、AIモデル構築・BIツールTableauを用いたデータ分析・データレイクの各種データ整備・AWSやサーバレスアーキテクチャを採用したシステム設計・開発・関係者（ビジネス部門、パートナー会社 等）を交えたプロジェクト推進■働き甲斐・社内外の各分野の専門家の方と仕事ができることで成長し、成長を実感できる。・Udemy for businessが提供されており、自ら勉強できる環境が整っている。・自ら提案がしやすい環境。より良い職場環境を作るための改善に積極的に取り組んでいる。・将来はマネジメントに限らず、専門性を活かしデータサイエンティスト、AIエンジニアなど専門分野を極める道も切り開けます。・自発的に取り組む研究環境（業務外ですが、AWSやGCP等のクラウドサービスを自己学習に使用できます。）

当社が提供する各サービスの生産性向上ツールとして、AI・機械学習を活用した機能開発を担当していただきます。AWSのマネージドサービスやサーバーレスアーキテクチャを活用し、Pythonを用いた開発を行います。特に、以下の領域でのAI技術の活用を進めています。【仕事内容】■音声解析：音声データのテキスト化、自然言語処理を用いた解析（例：AWS Transcribe、Whisper など）■OCR（光学文字認識）：紙やPDFなどのドキュメントデータをデジタル化し、業務プロセスを効率化（例：AWS Textract、Tesseract 、GoogleGemini など）■生成AI：業務支援のための大規模言語モデル（LLM）の活用、プロンプト設計やファインチューニング（例：Amazon Bedrock、OpenAI API など）■データパイプライン構築：AIモデルの学習データ収集・前処理・モデルデプロイの自動化（例：AWS SageMaker、Kinesis、Lambda など）■AI推論APIの開発：各種AIモデルのAPI化・運用（FastAPI、Flask などを活用）■パフォーマンス改善・精度向上：AIモデルの最適化、推論速度向上、モデル選定AWSを活用したクラウドネイティブなAI開発に興味があり、技術的な課題解決を楽しめる方を募集しています。

■同社について同社は「AI」「クラウドネイティヴ(システム開発)」「UXデザイン」「マーケティング」という4つの事業領域で、企業様のDX推進を支援する事業会社です。2001年の設立から20年以上にわたって積み上げてきたナレッジと幅広い事業領域で、各領域単独での支援だけでなく、それぞれの領域を掛け合わせた支援など、企業特有のニーズに広くお応えしております。自社プロダクトAIの開発にも力を入れています。例えば、当社が開発した「AI人数カウンターCROSS」というシステムでは、1つのカメラ映像から複数地点の人の通行量をリアルタイムでカウントすることが可能。・AI開発/データ分析：AIプロダクトの開発や、ビッグデータの分析活用提案など、データ分析を切り口に先端技術や経営効率化に携わっています。AIの自社サービスを続々とリリースしていて、プロジェクト拡大中。・システム開発：金融系の顧客を中心に、上流（企画・提案）から下流（システム開発・納品・運用）までの全工程を、ワンストップで提供・資本金：7,992万円・従業員数：708人 ※2023年9月1日現在＜業務詳細＞上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。様々な課題をデータで解決いたします・データの加工／集計／抽出・データ分析設計／実施・機械学習などのモデル構築・ダッシュボードの設計／構築・施策の実施と効果分析・生成AI活用におけるデータ活用／整備など＜データの種類＞大手通信キャリアのビックデータ大手時計メーカーの購買データスポーツ振興くじの購買データ位置情報データ電気・ガスなどの大規模な顧客データポイントカードサービスの購買データ某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データECサイト、スマホアプリの行動データWEB広告のデータなど＜PJT例＞・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築・大手製造メーカーのサイト分析・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証・在庫などの需要予測・生成AI向けデータ整備など＜詳細PJT 一部＞■例１スマホアプリ利用促進施策の分析業務施策立案をサポートする示唆出し１．基礎分析（データを可視化）RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握→傾向を元に施策の実行 or 強化使用ツール：BigQuery、Looker Studio２．予測モデルロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測使用ツール：Python（scikit-learnなど）３．レコメンドアルゴリズム協調フィルタリング、バンディット等使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）■例２ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与１．カスタマーデータ統合GA360：web行動データAdjust：アプリ行動データEC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築２．BI分析環境構築BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る３．CRM施策最適化データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施

■適正や過去の経験に合わせ、主担当として、実データに基づく与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理といったそれぞれの分野におけるAI構築や、データ分析等の実務を担っていただきます。【配属部署】データサイエンス部ビッグデータ室【配属部署について】データサイエンス部ビッグデータ室は銀行グループ全体のデータ利活用によるビジネス高度化を担っています。与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理それぞれに関して、AI構築から事業への適用までを一気通貫で対応する他、NPSや当社利用者の状況等、ビッグデータの解析も行っております。他、日立製作所との合弁会社であるDaytaConsultingの活動に関して、技術者を出向という形で推進しております。【入社後の育成・研修】基本的にプログラミング分野については即戦力のかたを求めますが、金融分野特有の知識が不足している場合、入社後シニアクラスのメンバーと一緒にプロジェクトを遂行することで習得頂きます。その他、会社ではUdemyのビジネス版を利用可能であることに加え、NLP分野のチームにアサインされると、当該分野で日本最先端の東北大との隔週の技術検討会を行う等、新技術へのキャッチアップを行っております。【ポジションの魅力】■社内の意思決定が早く、検討開始となってから取り組む案件に関連する商品・サービスが提供されるまでの時間は他金融機関比で相当程度スピーディーであると自負しております。■デジタル領域でサービスを展開、ビジネスを拡大してきたことを背景とし、量・バリエーションともに豊富なデータを有しております。■構築したAIモデルを実務に如何に活用するかという設計部分も基本的に当部（データサイエンス部）に任されており大きな裁量をもって業務に取り組んでいただけるだけでなく、ご本人の能力・興味関心次第では取り組む領域が1分野に限定されることなく複数分野にトライできる点も、業務が細分化された大規模な組織にはない魅力です。【住信SBIネット銀行について】住信SBIネット銀行は三井住友信託銀行グループとSBIグループが2007年に開業した実店舗を持たないインターネット銀行です。2023年3月には東京証券取引所スタンダード市場への上場、開業後17年で700万人超のお客さまと9兆円の預金残高を擁す規模に成長、現在も積極的な業務拡大を続けております。※現在はNTTドコモ社とのブランド統合により上場廃止。開業時から「金融業界×IT」分野の未来を見据えて誕生した同社は、スマートフォンやアプリにシフトしてゆく潮流を早々に捉えてバンキング機能として実装、さらに他社に先駆けてAPI連携の実現や、BaaS（Banking as a Service）、いわゆる組み込み型金融サービスとして、neobankサービスを2020年にリリース・展開し手まいりました。neobankサービスは約4年で国内プライム上場企業を中心にすでに20社と提携を実現、社会に新しい価値を提供することを実現しています。

全社DXを推進するためのシステム構築を専門とします。■主な仕事内容・Tableauダッシュボードの運用、改修支援・新規ダッシュボード、分析基盤の構築・ダッシュボードの要件定義/設計/構築作業・データマート設計/作成作業・データ抽出/加工/クレンジング・ダッシュボードを基にしたデータ利活用推進BIツール：Tableau　など

●データ基盤の設計・構築●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計）●データ分析・機械学習の活用●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築●生成AIや機械学習モデルの運用●開発プロセスの改善支援●データに基づいた開発プロセス改善提案●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック●組織横断でのデータ活用推進●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。【開発環境・ツール】● プログラミング言語・スクリプト：Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++（一部領域）● データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等）● 開発・運用ツール：Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence● データ分析・可視化ツール：Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn● 機械学習／AI関連：TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール（LLM活用基盤等）● 車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform【魅力・やりがい】●HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます●データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。●組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。●生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。【募集の背景】Hondaは「ソフトウェアでクルマの価値を進化させる」SDVの実現に向けて本気で取り組んでおります。上記実現に向けてソフトウェア開発や車両制御から得られる膨大なデータを活用し、開発プロセスの効率化や製品価値向上につなげることが重要になっています。そのため、データ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを募集します。Hondaは「ソフトウェアでクルマの価値を進化させる」SDV（Software Defined Vehicle）の実現に向け、本格的にデータ駆動型の開発体制への変革を進めています。ソフトウェア開発や車両制御、実走データなど、あらゆる領域から生まれる膨大なデータを横断的に活用することで、開発プロセスの効率化と製品価値の最大化を目指しています。その中核を担う「データ基盤」の設計・構築から、分析・AI活用までをリードできるデータエンジニアを募集します。 【当部署で働く社員から、応募検討者様へのメッセージ】「開拓・変革する余地はいくらでもあり、やれるかどうかは自分次第。でもそこに無限の面白さがあります。」「ソフトウェアの高効率開発が可能な先進プロセスとエンジニアリングプラットフォームを開発出来るのは、ホンダ内でも唯一無二の部署ですので、是非様々な知見を持つメンバーの方に参画頂きたいと思います。」「多くの人を巻き込んでいける仕事で、技術的なタスクもたくさん作り出すことが出来ると思っています。そのため、自分から動ける人は組み込み技術、クラウド技術など色々なことに挑戦できる環境だと思います。」