カスタマーサクセス／データアナリティクススペシャリスト(Pythonを用いたデータ分析の実務経験)

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• エージェント求人

  シニアクラウドエンジニア

  900~1140万

  • 提案
  • 開発
  • Google BigQuery
  • Amazon Redshift
  • Google Cloud Da...
  • Azure Data Fact...
  • テックリード
  • マネージャー
  • Kubernetes
  • プロジェクトマネージャー
  • Azure
  • アーキテクチャ検討
  • 技術選定
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  • Databricks
  • クライアント折衝
  • Google Cloud Pl...
  • プロジェクト
  • アジャイル
  • クラウド
  • CD

  株式会社ギックス東京都港区, 大阪府大阪市

  シニアクラウドエンジニア気になる

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  仕事内容

  【業務内容】 担当業務（詳細） ・プロジェクトの状況に合わせたメンバーのアサイン、稼働管理、内部コスト管理 ・開発プロセスに合わせた開発環境の定義と構築 ・要件に応じた適切な技術選定、技術的トレードオフの判断、利用技術のコスト算出、開発環境のコスト管理 ・データ基盤のシステムアーキテクチャ検討 ・データの取得/加工方法の検討 ・テーブル設計 ・データ加工ロジックの実装 ・データ処理フローの実装 【業務の魅力／面白さ】 ・最新の技術を用いる機会が多く、技術選択の幅も広い ・取組自体がチャレンジングなため、職階に関わらず、新しいアイデアの提案が求められる ・クライアント折衝の機会が多く、エンドユーザーの顔が見える環境 ・職階・職能にとらわれる必要が無く、キャリア選択の自由度が高い（成長速度も速い） ・幅広い案件に携わることができ、自身の知識やスキルの幅を広げることが可能 ・将来的には、プロジェクトマネージャー、テックリード、自社プロダクトの開発エンジニア等幅広いキャリアを描くことが可能 ・フルリモート・フルフレックスのため、自由で裁量ある働き方が可能 【活用テクノロジー／利用サービス（例）】 Google Cloud Platform：Kubernetes Engine, BigQuery, Cloud Dataflow, Cloud Composer, Cloud Run など Microsoft Azure ：Synapse Analytics, Data Factory, Databricks など Amazon Web Services：Fargate, Redshift, Batch など

  求める能力・経験

  【必須条件（MUST）】 ※下記の、すべてを満たす方 ・開発案件におけるメンバーアサインや稼働管理、社内コストの管理の経験があること（2年以上） ・クラウドサービスを用いたシステム構築の経験がある ・新しい技術やツールに高い興味・関心があり、積極的に試している ・あれこれ細かく指示されるよりも、自ら考え、自分の裁量で動きたいという「自律行動志向」である 【歓迎条件（WANT）】 ・外部向けプロジェクトにおける、プロジェクトの状況に合わせたメンバーのアサイン、稼働管理、内部コスト管理の経験 ・開発プロセス（プロジェクトの進め方）の定義、状況に応じたカスタマイズ、プロジェクトの実行計画の策定、プロジェクト実行管理経験 ・開発プロセスに合わせた開発環境の定義と構築経験（DevOps, CI/CDパイプライン、GitOps等） ・要件に応じた適切な技術選定、技術的トレードオフの判断、利用技術のコスト算出、開発環境のコスト管理経験 ・(アジャイルな開発手法を用いて)継続的にシステムを改良した経験 ・kubernetesを用いてシステム構築をした経験 ・情報工学に関する専門知識のある方

  事業内容

  -

• エージェント求人

  Enterprise Bizdev/マネージャー候補/資金調達250億円越え/製造業AI

  780~1800万

  キャディ株式会社東京都台東区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  Enterprise Bizdev/マネージャー候補/資金調達250億円越え/製造業AI気になる

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  仕事内容

  募集背景 「求む、『直接何かを変える』仕事に飢えている人」 今回募集する職種には、正直まだ定まった名前がありません。 お願いしたいことは、「エンタープライズ企業向けにプロダクトを用いたソリューションの設計から開発・デリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それは事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 幅広いスキルが求められますし、動かすものが大きい、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 具体的な仕事内容 点在するデータ・経験を資産化し、新たな価値を創出する「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を用いて、製造業のエンタープライズ企業に新しいソリューションを企画・提案・開発・デリバリするポジションです。エンタープライズ企業の経営課題や事業課題の把握・抽出、その課題解決のためのソリューションをプロダクト/ITツール/業務設計/BPOなど様々な手法を用いて解決する役割をお任せします。ターゲットは、製造業の経営層・営業・技術/設計・調達・製造・サービス部門など全社に渡ります。CxOや部門責任者などのカウンターパートに対し、テクノロジーパートナーの立ち位置で事業を推進していただくことを期待しています。 顧客の経営課題、事業課題のヒアリング 課題を解決するソリューションの提案 ソリューションの開発とデリバリ ソリューションのオファリング化と横展開 ソリューションをフックにした勝ち筋整理と戦略への適用 業務イメージ 製造業領域において「サプライチェーン × 非構造データ × AI」の切り口で顧客の経営課題・事業課題を解決する様々なソリューションを提供しており、顧客になる部門は、経営、開発/設計、調達、生産、販売、品質などの全社に渡ります。対象とするデータは、図面/仕様書/価格情報/不良情報/サプライヤとのコミュニケーション情報など多岐に渡り、これらを活用可能なデータとして抽出・分析します。 例えば、ある顧客ではサプライチェーン上の非構造データの解析を組み込む形で、設計部門や調達部門のワークフローを再設計しており、開発リードタイム短縮や品質不良低減といった効果を生んでいます。また、他の顧客ではグローバル拠点の連携強化や高度な経営判断支援にサプライチェーン上の非構造データの解析を活用しており、環境規制への迅速/網羅的な対応、各国拠点の立上・運用コストの削減といった効果を生んでいます。

  求める能力・経験

  以下①〜③のいずれかを満たす方。 ①事業企画・開発のご経験をお持ちの方 経験してきた業界は不問。製造業以外の業界での知見・知識も活かすことが可能です。 ②コンサルティングファームでコンサルタントとしてのご経験をお持ちの方 戦略、総合、ITコンサルタントとしてのご経験を想定。取り扱ってきたテーマが「AI/DX」といったカテゴリの方は、特にフィット感が高いと考えています。 ③データサイエンティストまたはデータアナリストのご経験をお持ちの方 データ分析や機械学習モデル開発などの案件に関わり、顧客毎にカスタマイズ提案を行ったことがある方を想定。 分析・開発にとどまらず、顧客課題の抽出、提案フェーズに関わるなど、顧客対応を強みとしている方が特にマッチします。

  事業内容

  ■事業内容： 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。

• エージェント求人

  【データサイエンティスト】製造系AI-SaaS系企業/年収780万円-1800万円

  780~1800万

  キャディ株式会社東京都台東区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  【データサイエンティスト】製造系AI-SaaS系企業/年収780万円-1800万円気になる

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  仕事内容

  募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 ＜具体的な職務内容＞ CADDiに蓄積された製造業関連データ（図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など）の収集、加工、分析 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。

  求める能力・経験

  データサイエンティスト、またはデータアナリストとしてのデータ分析経験が3年以上 Python、Rなどを用いたデータ分析、統計モデリングの実務経験 SQLを用いたデータベース操作経験 データ可視化ツール（Tableau, Power BIなど）の使用経験 ビジネスレベルの日本語能力 チームでの協働経験

  事業内容

  ■事業内容： 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。

• エージェント求人

  【コーポレートクラウドエンジニア】製造系AI-SaaS系企業/年収600万円-950万円

  600~950万

  キャディ株式会社東京都台東区

  【コーポレートクラウドエンジニア】製造系AI-SaaS系企業/年収600万円-950万円気になる

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  仕事内容

  ミッション 　キャディでは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに掲げています。私たちは産業の常識を変える「新たな仕組み」をつくり、モノづくりに携わるすべての人が本来持っている力を最大限に発揮できる社会を実現することを目指しています。 　本ポジションのミッションは、「キャディ社内の業務・システムを俯瞰し、適切な技術選定とその実装を通じて事業の成長を支えるクラウドインフラを提供すること」です。社内で横断的に利用されるデータの整備、システムの開発・運用保守・改修を通じて、全社横断で業務とシステムのバランスを最適化し、事業の成長を根幹から支えます。 業務内容 　急成長する事業・拡大する組織を支える基盤となるクラウドインフラの設計、構築、運用をお任せします。 1）社内インフラ基盤及び業務システムの構築・運用 社内業務システムの設計・開発・運用（主に経理、人事、法務などコーポレート部門が対象） Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azure等のクラウドインフラのID・権限管理、リソース管理 BigQuery、Cloud SQL等のデータ基盤、およびBIツール（Tableau、Looker等）の管理、メンテナンス 2）システム全体としてのアーキテクチャ設計・企画 事業部門システム（Salesforce等）と連携に関わる要件ヒアリング・システム関連携の設計と実行 現状システム構成に対する技術的な課題の特定・リスクに応じた優先度付けと対応計画の立案と実行 全社で統一されたマスタデータの管理を通じたデータガバナンス・利活用推進 3）運用の自動化とトラブルシューティング Terraformなどを活用したクラウド環境のIaC（Infrastructure as Code）化・自動化 モニタリング・ログ分析基盤の構築（Cloud Monitoring、Datadog、Lookerなど） 社内向け運用ツール、アラート設計、データパイプラインの構築・保守 システム障害発生時の原因調査・復旧対応 働き方・やりがい 業務部門と直接連携し、業務課題のヒアリングからシステム化まで一気通貫で担当します。自ら設計・開発したシステムが全社の生産性を向上させ、事業の成長を加速させる手触り感をダイレクトに感じることができます。 クラウドベースの環境を基本とし、モダンな技術スタックを用いて社内インフラや業務システムをゼロベースで構築・改善できます。技術選定から設計・実装まで大きな裁量を持ち、自律的な提案と技術的探究を推奨するカルチャーです。 技術の守備範囲は多岐にわたり、インフラからデータ基盤、業務アプリケーション開発まで横断的に関与できます。急成長する組織の拡大を技術でリードし、会社の「スケール」そのものを支える基盤を創り上げる重要な役割です。 利用ツール・デバイス Windows、Macbook、iPhone/iPad Google Workspace、Microsoft Entra ID、Slack、Confluence、Jira GCP（BigQuery, Cloud SQL, Cloud Storage, IAM, Gemini API等） Azure（EntraID, AzureOpenAI等） Claude Code, Terraform, GitHub, Datadog

  求める能力・経験

  CADDiのミッション・バリュー・カルチャーへの共感 クラウド環境（GCP、Azure等）でのインフラ設計・運用経験 特定の業務に最適化されたシステムの要件定義〜開発をリードした経験 SQL等を用いたデータ基盤への理解とBIツールの管理経験 複数ステークホルダーとの要件調整、問題解決に向けた推進経験

  事業内容

  ■事業内容： 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。

• エージェント求人

  生成AI・LLMエンジニア｜NVIDIA・MSとの戦略的提携を背景としたAIエージェント開発

  910~1030万

  日立製作所東京都品川区

  生成AI・LLMエンジニア｜NVIDIA・MSとの戦略的提携を背景としたAIエージェント開発気になる

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  仕事内容

  【職務概要】 　顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。 【職務詳細】 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発 ・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発 ・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映

  求める能力・経験

  以下(1)(2)(3)のすべての条件を満たす方 (1)下記いずれかのご経験やスキルをお持ちの方 　・生成AIシステムのチューニングに関する経験(目安1年以上) 　・データサイエンティストとしての経験(目安2年以上) (2)Pythonを用いたプログラミングの経験(目安2年以上) (3)TOEIC 650点

  事業内容

  -

• エージェント求人

  ◆AI・ITコンサル｜東証グロース上場・成長率140%｜最先端AI×戦略コンサルで変革を牽引

  600~1200万

  • コンサルティング業務
  • Google Cloud Pl...
  • システム設計
  • アジャイル
  • Node.js
  • コーディング
  • 開発
  • React
  • GCP
  • 機械学習
  • Azure
  • AWS
  • Python
  • クラウド
  • クライアント折衝
  • TypeScript
  • SQL

  INTLOOP株式会社東京都港区

  ◆AI・ITコンサル｜東証グロース上場・成長率140%｜最先端AI×戦略コンサルで変革を牽引気になる

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  仕事内容

  【ミッション：戦略と技術の融合による価値創出】 当社は「in the loop. 人と企業の成長が循環する社会へ」をビジョンに掲げ、国内最大級のプロ人材ネットワーク（52,000名超）と自社コンサルティング機能を掛け合わせ、企業の経営課題を解決しています。本ポジションでは、単なる「開発」や「提案」に留まらず、AI（生成AI、LLM等）を武器に、クライアントのビジネスモデルそのものをアップデートする役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 「コンサルタント」か「エンジニア」かという従来の二項対立を超え、以下のフェーズをシームレスに担当します。 １.AI活用戦略の策定・要件定義 クライアント（大手企業が中心）の事業課題を構造化し、AIやモダンな技術を用いてどのようなインパクトが出せるかを論理的に定義します。 ２.プロトタイピング・PoC（概念実証）〜社会実装 Python, React, TypeScript等のモダンなスタックを用い、GitHub CopilotやClaude Code等のAIコーディングツールを駆使して、圧倒的なスピードでプロダクトを開発。実証実験から本番リリース、その後のグロースまで責任を持ちます。 ３.AIエージェントプラットフォームの構築 自社で推進しているAIエージェント開発基盤（LangChain、Dify等）を活用し、クライアント固有の業務に最適化されたAIソリューションの実装をリードします。 ４.チームマネジメント・技術指導（シニアクラス以上） 後輩メンバーへの技術指導や、アーキテクチャ設計、セキュリティ、パフォーマンスを考慮したシステム設計の統括を行います。 【仕事の魅力・働き方】 ・「上流×最先端」の経験： 戦略コンサルタントと密に連携し、経営層に近い視点でプロジェクトを推進できます。 ・圧倒的な開発効率： AIコーディングツールの積極利用を推奨。自らAIを使いこなし、価値創出のスピードを高めることが評価される環境です。 ・独立系ファームの裁量： 特定のベンダーに縛られず、AWS/GCP/Azure等のクラウドサービスや最新のライブラリを自由に選定・活用できます。 ・キャリアの多様性： 将来的にはCTO/CIO候補や、新規事業責任者、特定領域のスペシャリストなど、140%成長の組織だからこそ豊富なポストが存在します。

  求める能力・経験

  【応募必須条件】 ※以下いずれか必須 ・ビジネス課題を構造化し、解決策を論理的に提示できる能力 ・クライアントや社内メンバーと円滑にコミュニケーションできる力 ・AIコーディングツール（GitHub Copilot、Claude Code等）を実務で活用した経験 ・フロントエンド（React/TypeScript等）・バックエンド（Python/Node.js等）・データ処理（SQL等）・クラウド（AWS/GCP/Azure）のいずれかに関する実践経験 ・不確実な状況でも自律的にタスクを進められるオーナーシップ ・Senior Consultant：実務5年以上、本番リリースの完遂経験、技術指導経験、システム設計の実践 【内定の可能性が高い人】 ・戦略/ITコンサルファーム経験者、データエンジニアリングの実務経験、機械学習/生成AIモデルの本番運用経験、アジャイル/スクラム開発経験、スタートアップ等での0→1開発経験。 【書類でお見送りになる人】 ・開発経験不足、AI/データ関連PJ経験不足、Python/React/クラウドの実務経験不足、クライアント折衝経験がない、キャリアの一貫性が弱い。 【面接でお見送りになる人】 ・課題整理・論理的説明力が不足、非技術者への言語化が苦手、自走力・オーナーシップが弱い、事業視点より技術志向に偏りすぎている。

  事業内容

  ITコンサルティング、戦略・経営コンサルティング、プロフェッショナル人材ソリューション（自社媒体「ハイパフォーマー」運営）、新規事業開発支援。

• エージェント求人

  アクセンチュア/働き方改革！WLBを重視しながら新しいことにチャレンジ！

  500~2000万

  アクセンチュア東京都港区

  アクセンチュア/働き方改革！WLBを重視しながら新しいことにチャレンジ！気になる

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  仕事内容

  1. ミッション・業務の全体像 製造業や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。 単なる戦略策定や実証実験（PoC）にとどまらず、NVIDIA Isaac Simをはじめとする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むポジションです。 2. ポジション別の業務内容 【フィジカルAIコンサルタント】 ビジネスと技術をつなぎ、プロジェクトの構想から実現までを指揮するポジションです。 プロジェクトの全体指揮：経営課題から現場のボトルネックまでを分析し、AI・ロボットの導入から運用までを牽引。投資対効果（ROI）を算出し、構想を「動く現実」へと導きます。 最適な技術の目利きと企画：特定メーカーに縛られず、世界中の最新技術（ロボット、センサー、AIなど）から最適な組み合わせを設計。スペースやタクトタイムといった現場の物理的制約も考慮し、実現性の高いソリューションを描きます。 ビジネスと技術の橋渡し：経営層への戦略提案と、エンジニアへの技術要件定義を両立。バックグラウンドの異なるステークホルダー間の合意形成を図るハブとなります。 新規事業・オファリング開発：萌芽期にある本領域において、新たなサービスメニューやソリューションをゼロから定義・開発し、自社の競争力向上にも貢献します。 【フィジカルAIエンジニア】 最新技術を駆使し、仮想空間のAIを現実世界で機能させる開発をリードするポジションです。 デジタルツイン上でのAI開発：NVIDIA Isaac Sim / Omniverse等でデジタルツイン環境を構築。模倣学習や強化学習、Domain Randomization等を駆使し、現実世界の想定外な事象にも対応できるロボット制御モデルを開発します。 AIの現実（物理）世界への適用：ソフトウェア開発だけでなく、最適なハードウェアの選定やベンダー調整も担当。従来のティーチングベースではない、フィジカルAIによる「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：VLA（Vision-Language-Action）モデルや基盤モデルなど、日進月歩のグローバルトレンドや論文をリサーチし、ソリューションの陳腐化を防ぎます。 3. 本ポジションの魅力 フィジカルAI市場の先駆者になれる：生成AIの次に来る「現実世界を変革するAI」の波に乗り、製造・物流現場の改革における「最初の成功事例」を創出する第一人者としてのキャリアが築けます。 現実世界で「動く」成果と手触り感：机上の空論ではなく、構想策定からシミュレータ検証、実機稼働までを一貫してリード。自分の仕事が物理的にモノを動かし、現場を変える瞬間に立ち会えます。 制約なしに世界中の最新技術を駆使：自社製品を持たないため、NVIDIAの最新エコシステムなど、世界中の技術から中立かつフラットに最適なものを組み合わせた「いいとこ取り」の設計が可能です。 市場価値の高い希少スキルの獲得：「経営視点（ROI）」「最先端AI・制御技術」「現場オペレーション知識」を掛け合わせた、市場ニーズの極めて高い希少な「フィジカルAI人材」へと成長できます。 4. プロジェクト事例 物流業：デジタルツイン環境を構築し、フィジカルAIを用いたAMR（自律走行搬送ロボット）の制御を実現。 製造業：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作業の自動化を実現。 製造業：XRデバイスを用いたマーケティングコンテンツの生成支援。

  求める能力・経験

  【コンサルタント】 ■ 必須（以下いずれか5年以上） ・製造・物流業への自動化設備やソフトの提案・導入 ・工場・倉庫における生産技術、生産管理、または工程設計 ・DX、業務改革、システム導入プロジェクトのPM ・顧客課題の言語化からROI算出、案件獲得までの経験 ■ 歓迎 ・スマート工場構築、大規模自動化ライン立上、設備導入プロジェクト経験。フィジカルAI、ROS、デジタルツイン等の先端技術の知見。PoC設計やKPI策定。ビジネス英語力・海外展開支援。 【エンジニア】 ■ 必須（以下2つ以上、各5年以上） ・現場（工場・倉庫等）でのシステム導入・立上・トラブル対応 ・ロボットやFA設備のシステム設計・制御開発（Python/C++） ・機械学習・強化学習・エッジAIの開発（Python）・運用 ・メカトロ製品の機構・回路設計、組込ソフト開発（ROS2・Python） ■ 歓迎 ・NVIDIA Isaac Sim等でのシミュレーション・強化学習経験。ROS/ROS2、SLAM等の自律移動技術、センサーフュージョン、エッジデバイス実装・最適化、自動運転のアルゴリズム開発経験。ビジネス英語力。 【共通ヒューマンスキル】 ・論理的思考力、問題解決能力、コミュニケーション能力、チームワーク

  事業内容

  -

• エージェント求人

  データエンジニア◤FPTソフトウェアジャパン◢最先端クラウド×Snowflake移行×DWH構築

  500~700万

  • GCP
  • 飲料
  • Google Cloud Pl...
  • 自動車
  • データ分析
  • 開発
  • オンプレミス
  • 自動車/輸送機器
  • AWS
  • クラウド
  • 分析
  • Azure
  • 自動車/輸送機械
  • プロジェクト
  • Snowflake
  • Databricks

  FPTソフトウェアジャパン株式会社東京都港区

  データエンジニア◤FPTソフトウェアジャパン◢最先端クラウド×Snowflake移行×DWH構築気になる

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  仕事内容

  ◆企業概要 ・ベトナム最大級のデジタルコングロマリットであるFPTグループの日本法人 ・世界27カ国に展開し、最先端のAI・クラウド技術に強みを持つグローバル企業 ・NVIDIA社とのパートナーシップ締結など、AI・データ領域へ巨額投資を継続 ・2005年の設立以来、国内の大手金融・製造・流通など多岐にわたる顧客基盤を構築 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・クラウドサービス（AWS/Azure/GCP）を活用したETL処理の開発・運用 ・オンプレミスからSnowflake/Databricks等のクラウドDWHへの移行支援 ・新規データ分析基盤の構築における環境設定やコンポーネント開発のアシスト ・設計書や手順書などのドキュメント作成およびエンジニアリング実務全般 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・大手飲料・通信キャリア向けの大規模データレイクハウス構築プロジェクト ・金融・信託銀行におけるセキュアなクラウドデータウェアハウスへの移行 ・製造・自動車業界でのAI活用を見据えたリアルタイムデータパイプライン開発 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 年収500万〜700万円＋住宅手当一律3万円支給と充実の還元体制 ✅ 残業平均月15時間程度、有給消化率8割以上でワークライフバランス良好 ✅ NVIDIA等の最先端技術に触れ、シニア層の指導下で確実にスキルアップ可能 ✅ 英語やベトナム語クラス、社内イベント等、多国籍で刺激的な社風 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 当社の独自性 ・インフラからアプリまでEnd to Endで支援できる世界でも稀有な開発体制 ・AIデータセンター「FPT AI Factory」を日本に開設する圧倒的な投資スピード ・27カ国の多様なメンバーが在籍し、フラットかつスピード感ある意思決定が特徴 ━━━━━━━━━━━━━━━━━

  求める能力・経験

  必須スキル・経験 SQLを用いたデータ抽出・集計の実務経験（1年以上目安） Python, Java, Scalaいずれかのプログラミング言語を用いた開発経験 リレーショナルデータベース（RDBMS）に関する基礎知識 ビッグデータ技術やクラウドサービスに対する強い学習意欲と探求心 チームメンバーと円滑に連携できるコミュニケーション能力 以上にご関心のある方もご相談ください。

  事業内容

  -

• エージェント求人

  【AIソリューションエンジニア】事業部に入り込むFDEとしてAX推進を牽引／年収650万〜1500万

  650~1500万

  • 提案
  • プロジェクト
  • Google Cloud Pl...
  • コンサルティング業務
  • AWS
  • Azure
  • ソリューション開発
  • GCP
  • 開発
  • クラウド

  株式会社マネーフォワード東京都港区

  【AIソリューションエンジニア】事業部に入り込むFDEとしてAX推進を牽引／年収650万〜1500万気になる

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  仕事内容

  ■募集背景: マネーフォワードは、日々進化するAIの活用を加􏰀させ、DXからAX(AI Transformation)の会社へと進化することで、国内No.1のバックオフィスAIカンパニーを目指しています。 その中でもAX推進本部では、AIとDataのテクノロジーを掛け合わせたソリューション開発、プロセス構築/標準化/AI-UX、ナレッジ共有基盤等の従業員向け提供/利活用を推進しており、マネーフォワード社内の生産性向上と、企業としての競争力強化を目指しています。 本ポジションでは、各事業部に最も近い距離で伴走しながらAIソリューションのプロトタイピングをリードする役割を担っていただきます。 本取り組みが軌道に乗り規模が拡大しているため、この挑戦を共に進める新たな仲間を募集します。 ■職務概要: マネーフォワード社内の各事業部に深く入り込み、AIを活用した課題解決手法の発見・提案・検証・プロトタイプ開発に取り組んでいただきます。 営業・人事・知財・コンプライアンス・経営企画など、各部門の業務プロセスやペインポイントを理解し、事業インパクトのあるAIソリューションを高􏰀に形にしていく役割です。 ビジネスニーズと技術ソリューションの「翻訳者」として、技術的にも事業観点でも実現可能なPoCを開発していただきます。 Forward Deployed Engineer(FDE)のポジションとなります。 ■ミッション: 事業部に最も近い距離でAIソリューションのプロトタイピングをリードし、要件定義からPoC開発までを一気通貫で推進することで、マネーフォワード全社のAI活用を加􏰀させる。 ■具体的な業務内容: ・事業部へのヒアリング/ワークショップを通じた業務課題の深掘り・構􏰁化 ・AIソリューションの企画・要件定義・技術選定 ・生成AI/LLM/AIエージェント等を活用したPoC・プロトタイプ開発 ・現場の運用に伴走しながらの価値検証 ・プロトタイプ完成後は別チームへの本番化・運用引き継ぎ ・引き継ぎ後は次のテーマへ移り、高􏰀な価値創􏰁サイクルを回す ■技術スタック: AI:Python、各種LLM API インフラ:AWS、GCP、Azure サーバーサイド:Python フロントエンド:React、TypeScript ■使用ツール: リポジトリ管理:GitHub CI/CD:CircleCI、GitHub Actions 開発環境:Docker、Terraform Enterprise 監視:Datadog、Sentry コミュニケーション:Slack、Zoom チケット管理:Jira、Asana

  求める能力・経験

  ・生成AIやLLM、AIエージェントを活用したソリューション開発経験 -プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP等の開発スキル ・事業部門やビジネスサイドのステークホルダーとの直接対話を通じて、課題発見からソリューション提案・実装までを一気通貫で行った経験 ・コンサルティングファームやSIerでの業務改善・システム導入プロジェクト経験、もしくはこれに準ずる経験 ・AIの開発経験、もしくはAIツールを使用した開発経験 ・AWS/GCP/Azureなどのクラウド利用経験 ・日本語:ビジネスレベル(流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル)

  事業内容

  ・個人向け：資産・家計管理ツールで資産や収支を可視化し、効率的な家計管理を支援。 ・法人・個人事業主向けクラウドソリューション：会計・請求・給与・勤怠・電子契約など、幅広い業務を効率化。 ・金融機関・FinTech事業：銀行・証券・保険会社との連携やアプリ開発支援、ブロックチェーン活用などで金融DXを推進。

• エージェント求人

  【タイミー】1340万人のデータを活用！シニアMLOpsエンジニアとして基盤の再構築を牽引

  1000~1500万

  株式会社タイミー東京都港区

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  仕事内容

  ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓機械学習の学習・評価・予測を効率化するMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 ✓機械学習APIサーバーの設計・開発・運用およびデータパイプラインの構築 ✓ML関連の開発効率化を目指した社内ライブラリ開発やワークフローの設計 ✓生成AI（LLMOps）の実運用に向けた設計・開発・ルール整備 ✓IaCによるインフラ管理、CI/CD自動化、サービス監視設計などのSRE業務 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓Vertex AI Pipelinesを活用したML基盤の再構築および運用効率化 ✓Feature Storeの構築、実験管理、データ・モデル監視体制の確立 ✓LLMOpsの導入による生成AIの全社的な実運用環境の整備

  求める能力・経験

  必須条件（MUST） ✓Python/SQLを用いた開発経験（5年以上）およびMLフレームワークを用いた開発・運用経験 ✓商用環境における機械学習パイプライン・機能の構築・運用経験（3年以上） 歓迎条件（WANT） ✓k8sに関するPod/Serviceの開発・運用経験 ✓Web系開発および運用の実務経験

  事業内容

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