【データサイエンティスト】金融領域に強みを持ったシステムコンサルティング&開発会社
800~1500万
シンプレクス・ホールディングス株式会社
東京都港区
800~1500万
シンプレクス・ホールディングス株式会社
東京都港区
データサイエンティスト
リサーチ/分析データサイエンティスト
データアナリスト
【事業方針】 当社がこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスク等の管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した、画像認識技術等を用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューション等金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析/AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域等のコア業務に対する業務支援、ソリューション開発等を提供しており、案件の拡大が進んでいます。 【業務内容】 1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発 2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。 スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。 分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。 機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。 ※業務内容:(雇入れ直後)システムの開発及びコンサルティング (変更の範囲)会社の定める業務 【案件例】 市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。 自社ソリューション(eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知)のエンハンスを担当しているメンバーもいます。 テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。 開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。 開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。 【当社の強み】 顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを弊社では重視しています。中でも、テクノロジードリブンである金融領域(銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者等)においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでまいりました。今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー(AI、クラウド等)を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指しています。 (1)単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと。 (2)コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと。 【組織の雰囲気】 分析メンバーは20名弱。クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。 数理モデルの構築/検証といった業務を経験しているメンバーが在籍しています。一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です。
【必須(MUST)】 機械学習ライブラリを用いたモデリング 機械学習サービスの運用 データ分析業務に係るいずれかの経験(課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整) AWS等のクラウドベースでの開発経験 【歓迎(WANT)】 推論用APIの開発 論文採択 データ分析基盤の構築 DBの設計、チューニング BIツールを用いたデータの可視化 CI/CDの構築・改善 Kaggle等データ分析コンペティションの受賞経験
正社員
800万円〜1,500万円
東京都港区
最終更新日:
1000~2000万
・募集背景: 株式会社メルペイでは、2300万MAUを誇るフリマアプリ「メルカリ」のエコシステムにおいて、行動データから信用を創造するAI与信および金融サービスの基盤強化を進めています。今回の募集は、事業成長に伴う体制強化(退職補充)です。社会的責任の大きい金融領域において、モデルの精度向上だけでなく、UXや品質、MLOpsまでを含めた一気通貫のシステム構築をリードするシニアレイヤーの機械学習エンジニアを募集します。単なるモデリングにとどまらず、次世代与信モデルのアーキテクチャ設計・実装を主導し、プロジェクトを技術的に牽引していただける方を求めています。 ・仕事概要: メルカリ・メルペイのデータを活用した独自のAI与信モデルの開発・運用、次世代モデルのアーキテクチャ設計・実装、4名以上のプロジェクトにおける技術選定や設計レビュー等のリード業務。 ・仕事内容: Merpay Credit Modelingチームにおいて、高品質なデータサイエンス・機械学習技術を用いた与信モデルの開発・運用・改善を担います。ビジネス課題の特定からモデル構築、運用、次世代設計まで一気通貫で携わります。 ■具体的な業務内容 ・与信モデルの開発・運用・改善による事業成長への貢献 ・課題発見と言語化、解決案の提示を行う企画業務 ・ビジネスKPI、リスク指標、UXを含めた評価設計 ・ドリフト、モデル性能劣化、不具合の検知と恒久対応を含むSLO・運用設計 ・モデリング方針(解釈性、モデル性能、リアルタイム要件、ルールベースとの境界等)の技術意思決定 ・データ分析、特徴量設計、テーブルデータ向けMLモデルの設計・実装、推論・学習パイプライン整備、実験管理 ・プロダクト、ビジネス、リーガル、コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成 ・次世代与信モデルの検討、開発、およびチームメンバーへの技術的メンタリング ■本ポジションの挑戦と裁量 金融という社会的責任が求められる環境で、モデル精度のみならずUXや品質にも徹底的にこだわったプロダクト開発を行います。職種や役割を越え、新しい与信の仕組みやモデルアーキテクチャについて、企画提案から開発まで深く関わることが可能です。入社6ヶ月後にはプロジェクトリードをお任せできるような立ち上がりを期待しています。
・応募に必須な条件: ・scikit-learn, LightGBM, PyTorch等の機械学習ライブラリを用いたMLモデル構築およびMLプロダクトの開発実務経験(3年以上、想定は5から8年程度) ・モニタリング設計、アラート運用、モデル更新フロー、障害対応などのモデル運用・MLOpsの実務経験(1年以上) ・データベース、SQLの知識、およびデータ分析から特徴量設計の実務経験(2年以上) ・4人以上のチームやプロジェクトにおけるリーダーとして、技術選定、設計レビュー、メンバーのメンタリング等を行った経験(2年以上。ML領域に限らず、バックエンド開発等の他領域でのリーダー経験も可) ・他部門やステークホルダーと円滑にコラボレーションできる高いコミュニケーション能力 ・日本語:ビジネスレベル(CEFR C1相当) ・歓迎される資格・経験: ・金融機関やFintech企業での就業経験 ・AWSまたはGoogle Cloud等のクラウド環境におけるデータ分析、システム開発経験 ・大規模言語モデル(LLM)や基盤モデル等の深層学習モデルの開発・運用経験 ・Off-Policy Evaluation / Learning、オフライン強化学習の開発、運用経験 ・機械学習、データサイエンス領域における査読付き論文の採択・発表経験 ・英語:ビジネスレベル(CEFR B2相当歓迎)
株式会社メルペイは、日本最大級のフリマアプリ「メルカリ」から生まれた金融サービスを展開しています。エンジニアリング組織では、共通認識として明文化された「Mercari Engineering Principles」を基盤に、心理的安全性、継続的な学習、オペレーショナルエクセレンスを重視した文化を醸成しています。最新デバイスの貸与やフルフレックス制、独自の休暇制度など、エンジニアがパフォーマンスを最大限に発揮し、信用のあり方をアップデートする挑戦に集中できる環境を整えています。
650~1800万
ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) はAIの実践者と研究者が集う専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性を持つAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸で進めています。 私たちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 ◆AIエージェント・テックリードの仕事 ・AIエージェントを用いた業務変革を技術面から推進します ・顧客課題・業務プロセスを深く理解し、最適なエージェント実装方針や全体アーキテクチャをデザインし実装へと導きます ・AIエージェントの先端技術調査、ツール・コンポーネント開発、標準アーキテクチャ開発等のR&Dをリードする機会があります ・学会発表、講演、書籍執筆などの対外活動を通じた当社AI技術力・実績の発信、社会・業界全体の発展への貢献を推奨しています ◆仕事の魅力 ・金融、製造、流通、小売、公共、医療など多様な業界・顧客の課題に対してAIを用いた提案・検証・開発から運用まで一気通貫での社会実装に挑戦できる ・Futureグループが持つ経営とITの圧倒的なケイパビリティにAIを融合して大きなインパクトを狙える土壌がある ・経産省「GENIAC」参画メンバーや競技プログラミングのトップ層などAI・アルゴリズムの高い専門性を持つ多様なメンバーとチームとなり切磋琢磨し成長できる環境 ・特定の製品にとらわれず技術に中立、最適な解決策の追求ができる ・研究職でなくとも学会参加や勉強会等を通した基礎技術の研鑽ができる ◆AIエージェント社会実装の事例 ・AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ・全社基盤のAIエージェント・プラットフォーム設計・開発(製造) ・業務特化AIエージェント開発と汎用化/標準化(製造) ・新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ・全社的な生成AI活用施策推進の伴走支援、およびAI基盤構築(製造) ・ESG支援・経営アドバイスエージェント(全業界) ◆AI社会実装の事例 ・精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ・業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社製の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ・美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ・50万個/日の生産を支える日々の消費需要予測(食品製造) ・年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ・構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ・マーケティングや業務効率化等の施策検討~検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) ◆基礎研究・応用研究の事例 ・AIエージェントの最新手法、ツール、アーキテクチャの先行調査や応用研究開発 ・LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ・MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ・その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など
必須 ・AIエージェントや生成AIを活用したシステムのアーキテクチャ設計および本番稼働経験 ・AIエージェント(Agentic Workflow、反復的推論、ツール利用、マルチエージェント構成等)の実装・運用経験(目安:1.5年以上) ・フロントエンドからバックエンドまで、ITシステムにおける堅牢な設計・開発実務経験(目安:3~5年以上) ・主要AIエージェントフレームワークの知識と活用経験 ・AIエージェントや生成AIアプリケーションの動作/精度チューニングの経験 ・AIエージェントのライブラリ、最新の論文、実装事例への強い関心と日常的なキャッチアップ能力 歓迎 ・テックリード、チーフアーキテクト、またはチームリードとしてのエンジニアリングマネジメント・メンター経験 ・AIエージェント/LLMアプリのオブザーバビリティおよび評価設計の知見・経験 ・LLM固有のセキュリティに関する知識と対策経験 ・主要クラウドの生成AIマネージドサービス(Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Google Cloud Vertex AI等)を用いた大規模・高可用なインフラアーキテクチャの構築経験 ・テキストに限らず画像・動画・音声などのマルチモーダルLLMを活用した経験 ・機械学習全般の基礎知識や、プロトタイプからプロダクションへの落とし込み経験
ITを武器とした課題解決型のコンサルティングサービスの提供。 情報システム構築、ビジネスサポート。
600~1200万
◇◆2025年7月新設の注目組織!ITスキルを活かして企業のサステナビリティ(SX)を牽引するコンサルタント募集◇◆ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■本求人のオススメポイント ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓2025年7月設立の新設組織!組織の立ち上げ期にコアメンバーとして参画できるチャンス ✓サステナビリティの専門知識は不問!IT・システム開発の経験を活かして社会課題解決に貢献 ✓構想策定からIT基盤の導入支援まで、最上流から一気通貫で企業のSXを強力に推進 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■企業名: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ PwCコンサルティング合同会社 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■企業概要 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ PwCコンサルティング合同会社は、経営戦略の策定から実行まで総合的なコンサルティングサービスを提供しています。「BMX-SX」は、サステナビリティの専門性と多様なIT・データスキルを組み合わせ、環境・社会課題領域における戦略策定、情報開示、企業のSX(サステナビリティ・トランスフォーメーション)を一貫して推進することを目的に、2025年7月に設立された新進気鋭の組織です。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓SSBJやCSRDなどの最新サステナビリティ開示動向に応じた非財務情報開示プロセスの構築 ✓非財務情報の収集・管理・分析に必要なサステナビリティデータプラットフォームの要件定義・構想策定 ✓クライアントのSX部門やIT部門、その他関連部門と連携したクロスファンクショナルなプロジェクトリード ✓エンタープライズアーキテクチャの設計、または各種業務アプリケーションの設計・開発・導入支援 ✓DWHや分析基盤などのデータ活用ソリューションを用いたデータアナリティクスプロセスの構築 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓サステナビリティレポーティング:グローバル規制に対応した非財務情報の開示プロセス構築支援 ✓サステナビリティPF:グループ全社のESGデータを集約・可視化するためのIT基盤構想策定 ✓サステナビリティTransformation:企業のサステナビリティ戦略をIT・データ基盤へ落とし込む変革推進 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■こんな方にオススメ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓SEやITコンサル、データアナリストとしての経験を活かし、サステナビリティという成長領域に挑戦したい方 ✓2025年7月に立ち上がったばかりの新設組織で、裁量を持って組織創りと自身の成長を楽しみたい方 ✓「コンサル未経験」「SX領域未経験」から、手厚いトレーニング制度を通じてトップコンサルを目指したい方 ✓持続可能な環境・社会の創造にビジネスの側面からコミットし、市場価値の高い専門性を身に付けたい方
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■求めるご経験・スキル ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 必須条件(MUST) ✓顧客との折衝経験を有し、かつ以下いずれかの専門領域での実務経験が3年以上ある方 ・システムコンサル、EA(エンタープライズアーキテクチャ)のコンサル経験 ・業務アプリの要件定義からリリースまで、リードエンジニアやPM/PLとして従事した経験 ・DWHや分析基盤などの導入案件をリード、または作業者として担当した経験 歓迎条件(WANT) ✓サステナビリティ、ESG、環境・社会課題領域への強い興味・関心や学習意欲 ✓大規模システム開発におけるプロジェクトマネジメント、またはITアーキテクトとしての実務経験
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476~896万
【職務内容】 同社では、既存顧客のエンゲージメント向上だけでなく、新規顧客獲得や販路拡大といった、 より広範なマーケティング課題の解決を目指しています。 そのため、APPBOXやFANSHIPなどの自社プロダクトデータに加え、顧客のWeb行動履歴、 購買履歴、各種マーケティングツールなどの多様なデータを統合・可視化し、 本質的な課題提起を行うニーズが高まっています。 このような顧客ニーズに応えるため、データストラテジストとして、 マーケティング領域におけるデータ環境整備の構想策定や、 開発部門との連携・ディレクションを担っていただきます。 具体的には、顧客の課題解決に向けたデータ統合・可視化の構想策定、開発部門とのデータ取得連携・調整、 分析結果の資料作成および顧客への提案・説明を行っていただきます。 プログラミング実装は開発部門が行うため、ビジネスサイドと開発サイドの橋渡し役としての活躍が期待されま す。 【具体的には】 ・ 業務内容やプロジェクト内容 ・ マーケティング領域におけるデータ環境整備の構想策定 ・ 開発部門との連携/ディレクション ・ 顧客の課題解決に向けた、データ統合および可視化の構想策定 ・ 自社および顧客側の開発部門に対するデータ取得の連携および調整(求人ID:439719)
【必須】 以下のいずれかの経験 ■CDP(カスタマーデータプラットフォーム)の構築に携わった経験 ■BigQueryの使用経験 【歓迎】 以下のいずれかの経験 ■Google Analyticsに関する基本的な知識や使用経験 ■顧客の課題に対する資料作成、および提案やプレゼンテーションの経験 ■マーケティング領域におけるデータ活用や環境構築への強い興味関心
同社はアプリを中心としたOMOソリューションカンパニーとして、アプリ等(オンライン)から店舗等(オフライン)への送客を促したり、オンラインとオフラインの取り組みを融合して、最適な顧客体験の実現をすすめてきました。 流通・小売り・鉄道・金融・外食・エンタメなど、様々な業種の企業の300アプリ以上に関わっており、自社サービスが導入されたアプリの月間アクティブユーザー数は9300万に達するアプリの企画・開発における業界トップクラスの実績を持っています。
520~1050万
本ポジションでは、電力・送配電領域における大規模データを活用し、業務判断の高度化や現場改善につながる分析を担います。 【業務詳細】 ・電力・送配電に関わる比較的大規模なデータの分析・可視化 ・需要予測や設備状態把握などを目的とした分析モデルの設計・実装 ・データに基づく判断材料の整理と意思決定支援 ・現場・主管部門と連携した分析結果の業務反映サポート ・モデル改善や再分析による継続的な精度向上 データ理解から分析、示唆の整理、業務への落とし込みまでを一連のプロセスとして担当し、データ活用の成熟度向上に貢献いただく業務です。
【以下いずれか必須】 ・データサイエンティスト、データエンジニア、システムエンジニアなど、データに関わるエンジニアとしての実務経験がある方 ・Python、Rなど、何らかのプログラミング言語を利用した実務経験がある方 【歓迎】 ・クラウド環境を活用したデータ分析の実務経験 ・データサイエンスやデータエンジニアリングの発展的なスキル 例)需要予測や分類・回帰モデルの設計、モデル精度の評価・改善など
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475~600万
【職務内容】 データとAIを活用し、新しい顧客体験価値などのビジネス価値を創造することがミッションです。各ステークホルダーのビジネスニーズを収集・理解し、データ・AI・BIを活用したデータドリブンなソリューションの企画・提案をリードします。IT部門とビジネス部門の連携役として、社内のデータドリブン文化の醸成とビジネス価値の提供を担います。 【募集背景】 システム本部・システム運用本部において、ITによる事業成長の更なる加速とビジョンの実現を共に目指す仲間を募集しています。 【具体的な業務内容】 ご志向および適性を鑑み、以下のいずれかの業務を担当します。 ・ビジネス要件の収集、分析、文書化 ・業務プロセスの改善提案と実行支援 ・ソリューションの設計と提案 ・プロジェクト管理と進捗報告 ・テスト計画の策定と実施 ・ステークホルダーとのコミュニケーションと調整 ・ドキュメンテーションの作成とユーザートレーニング ・ビジネスの課題や目標を理解し、それに基づいたデータ分析(求人ID:442583)
【必須】 ・ データアナリストとしての実務経験(2年以上) ・ 業務プロセス分析や要件定義の経験 ・ プロジェクト管理の知識と経験 ・ データ分析や統計の知識 【歓迎】 ・ 特定の業界(金融など)での経験・ データベースやSQLの知識 TOEIC600点以上をお持ちの方、もしくは入社後800点取得を目指して取り組める方 ※ご受験歴のない方については選考過程でTOEICを受験いただく可能性がございます。 ・ ビジネスインテリジェンス(BI)ツールの使用経験
■クレジットカード、カードローン、信用保証業務他 ◎「楽天カード」に代表されるクレジットカード事業を中心に事業を展開しています。 楽天グループの中核を担うネット系クレジットカード会社として、既存のEC事業と連携し、楽天グループが生活のあらゆるサービスを提供できる「楽天経済圏」構想の一翼を担っています。
1200~2000万
a)データサイエンティストAI/データサイエンスプロジェクトにおいて、分析設計、データ解析、アルゴリズム・モデル開発、システム連携検討、レポーティングのパートを主に担当いただきます。ビジネスの各業務プロセスを理解し、プロジェクトの各メンバーと連携を取りながら、ビジネス課題解決のための分析設計、データ収集、前処理、データ解析および結果の評価を行います。 b)データサイエンティスト(リーダー職)リーダー職の方には、a)のデータサイエンティストとしての職務に加えて、データ分析組織のチームビルディングやマネジメント、メンバー育成などもご担当いただき、チームとしての成果を追求していただきます。チームマネジメント業務だけでなく、プレイングマネジャーとしてご自身でも実務に取り組んでいただきます。
<共通> 1)数学的知識 大学教養レベルの数学(統計学・解析学・線形代数学)を修了している 2)データ分析・AIに係る専門知識 以下の1~3のいずれか: 1(統計学)統計検定で2級に合格する程度の統計的知識がある 2(機械学習)一般的な機械学習手法のアルゴリズムを理解し、手法を適切に実装できる 3(数理最適化)線形・非線形計画問題を理解しており、自身でモデリングできる 3)プログラミング能力 プログラミング言語を用いて実務に必要な分析を実行できる(Python, SQLなど) (ExcelアドインやSPSSなど、GUIでの経験は含めない)<a)データサイエンティスト> データサイエンティスト担当者としての実務経験 2年以上<b)データサイエンティスト(リーダー職)> データ分析/AI企画立案・施策実行・技術リード 5年以上 ピープルマネジメント経験 3年以上
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800~2000万
<本ポジションについて> コンサルティングファームとしての基盤を生かした、マーケットイン型のプロダクト開発を進めています。 入社される方には、まずはAIコンサルタントとしてデリバリー経験を積んでいただきます。 理由は、顧客の生の声を聞き、プロダクトに落とし込むためです。 AIコンサルタントとして成果をあげた後、プロダクト開発にも関わる機会が増えていきます。 既存プロダクト/サービスである「XRM-AI」「ProX-AI」「AI CoE」の改善や、 成果次第では、新規プロダクトの責任者に抜擢される可能もあります。 ※あなたの志向性と社会のニーズをマッチングさせ、もっとも貢献できる形で業務に取り組んでいただきます。 <PJ事例> ・大手ヘルスケア企業向け、AI内製化支援 LLMを活用したMVPを社内で回せるように軌道修正し、アーキ設計・評価指標・ログ監視・プロンプト運用まで含めた「現場で使われるプロダクト」を構築 ・大手通信キャリア向け、詐欺電話撲滅プロダクト構築 音声解析・モデル基盤・再学習を含めた新しいAI基盤を構築 誤検知を抑えながら、詐欺手口の変化に追随できるプロダクトとし、全国規模のユーザーへ展開
<必須> ・Machine Learning/Deep Learningまで踏み込んだ、AI利活用経験 ・顧客に対する、上記による業務改善経験、および提案経験 ・リーダークラスの顧客/メンバと積極的にコミュニケーションをとり 主体で業務を進められる方 <尚可> 上記必須要件に必要な、以下などの経験 ・生成AI (LLM) のAPI連携経験 ・データハンドリングスキル (CSV, JSON, YAML) ・PDFからのデータ抽出(OCR・テーブル解析) ・簡易Webアプリ・ダッシュボード開発スキル ・ AIプロダクトの開発経験
◆コンサルティング事業:戦略/業務/IT(DX・AI)/SI ◆自社新規事業:AIプラットフォーム事業/サイバーセキュリティ事業/デジタルソリューション事業/HR事業