年収340万円～／IT未経験歓迎／データエンジニア・データサイエンティスト

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  アルゴリズム開発エンジニア／アークエッジ・スペース社

  750~1250万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

  アルゴリズム開発エンジニア／アークエッジ・スペース社気になる

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  仕事内容

  ・フィルタを用いた軌道時刻決定・姿勢決定等、推定アルゴリズムの設計・開発 ・アルゴリズムのシミュレーションおよび精度評価 ・仕様策定およびソフトウェア設計 ・FPGA上での実装および最適化 ・外注管理（必要に応じて） 【使用ツール】 ・OS：Windows, Linux ・コード管理：GitHub ・タスク管理：GitHub Projects V2・GitHub（Issue） ・バージョン管理：Git ・使用言語：C, C++ (組み込み開発), Python, MATLAB (シミュレーション・アルゴリズム検証), VHDL, Verilog (FPGA実装) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給

  求める能力・経験

  必須スキル ・カルマンフィルタの理論と応用に関する知見 ・FPGA開発の実務経験（VHDL / Verilog） ・組み込みシステム開発の経験 ・数値シミュレーションの経験（MATLAB, Python等） 歓迎スキル ・衛星軌道力学や摂動の知識 ・衛星の姿勢制御系における知識 ・FPGAの高位合成（HLS）経験 ・衛星搭載機器の開発経験 ・プロジェクトマネジメントの経験

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  信号データ処理エンジニア／アークエッジ・スペース社

  600~1200万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

  信号データ処理エンジニア／アークエッジ・スペース社気になる

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  仕事内容

  ・衛星が受信する電波の信号処理技術の研究・開発 ・電波の発信源を特定するためのアルゴリズム開発・最適化 ・位置推定技術（TDOA, FDOA, AOA など）の設計および実装 ・受信データの解析および評価システムの開発 ・シミュレーション環境の構築および性能評価 ・ハードウェア・ソフトウェアの統合テストおよび性能向上のための改良 ・他部門（衛星開発、運用チーム等）との連携、技術的なサポート ※使用ツール ・OS：Windows, Linux ・コード管理：GitHub ・タスク管理：GitHub Projects V2・GitHub（Issue） ・プロジェクト管理：Redmine ・バージョン管理：Git ・使用言語：C, C++, Python, MATLAB等 ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給

  求める能力・経験

  必須スキル ・信号処理・通信工学の基礎知識 ・MATLAB、Python、C++ などを用いたデータ解析およびアルゴリズム実装経験 ・TDOA, FDOA, AOA などの位置推定技術の理解 ・GNSS、レーダー、無線通信などの技術に関する知識 ・チームでの開発経験およびコミュニケーション能力 歓迎スキル ・衛星通信に関する基本的な理解 ・SDR（Software Defined Radio）の開発経験 ・機械学習を用いた信号解析・異常検知の知識・経験 ・FPGA / DSP による信号処理の経験 ・カルマンフィルタやベイズ推定などの確率的アルゴリズムの実装経験 ・大規模データの処理・解析の経験 ・宇宙工学・衛星システムの知識 ・英語論文の読解力および技術資料作成能力 求める人物像 ・スタートアップ環境下で、周囲と協力しながら自発的に活躍いただける方 ・基礎や泥臭い業務を疎かにせず、難しい目標にも果敢に挑戦し、それを達成することに喜びを感じられる方 ・人やシステムをとりまとめ、成功に導くことに強くモチベーションを感じる方

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  機械学習エンジニア（画像処理）／アークエッジ・スペース社

  800~1200万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

  機械学習エンジニア（画像処理）／アークエッジ・スペース社気になる

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  仕事内容

  【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 ※ 使用ツール ・主な使用言語: Python, (Rust, TypeScript) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給 ・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む) ・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom ・コード管理: GitHub ・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues, Redmine ・バージョン管理: Git ・CI/CD: GitHub Actions ・Infrastructure as Code: Terraform

  求める能力・経験

  必須スキル ・機械学習を含む画像処理の知識 ・画像を対象とした Python による機械学習モデル・画像処理アルゴリズムの実装経験 歓迎スキル ・リモートセンシングデータや地理空間データを扱った経験 ・機械学習を活用したコア機能をもつサービスの開発に携わった経験、MLOps の知見 ・英語の論文や技術文書を読んで理解し、業務に反映できること ・AWSの使用経験

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  信号データ処理エンジニア(未経験者)／アークエッジ・スペース社

  600~900万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

  信号データ処理エンジニア(未経験者)／アークエッジ・スペース社気になる

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  仕事内容

  【具体的な業務】 ・衛星搭載地球観測センサのデジタル信号処理アルゴリズムの設計・実装 ・データ解析および可視化手法の開発、機械学習を用いた信号の識別 ・実験・シミュレーションによるアルゴリズムの検証 ・機器開発チームや衛星システムチームとの連携 【開発環境・使用ツール】 コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom Office：Microsoft Word、Excel、Powerpoint、Google Workplace ファイル共有：Google Drive バージョン管理: Git CI/CD: GitHub Actions パブリッククラウドサービス: AWS 開発ツール：Python、Matlab 等

  求める能力・経験

  必須スキル ・大学院修士課程以上の理数系の研究開発の経験 ・Python, Matlab等による数値解析、物理シミュレータの開発経験 ・数学的・論理的思考に基づくアルゴリズム設計能力 ・自発的にキャッチアップし、課題解決に向けて取り組める姿勢 ・泥臭い実験・実装作業を実施する熱意 ・英語での技術文書作成・読解スキル 歓迎スキル ・レーダー、マイクロ波観測等の信号処理経験 ・衛星観測、リモートセンシング、気象・海洋分野の知識 ・機械学習や統計処理によるデータ解析の経験

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  楽天　データマーケティング／データ分析【インキュベーションオフィス　店舗AIソリューション課】

  700~1000万

  • 運用設計
  • マネジメント
  • 検証
  • 効果検証
  • 事業推進
  • 新規事業
  • 戦略提案
  • マーケティング
  • KPI設定
  • 課題設定
  • 戦略立案
  • 分析
  • BIツール
  • 提案
  • データ分析
  • Python
  • Domo
  • Tableau
  • SQL

  楽天グループ株式会社東京都世田谷区

  楽天　データマーケティング／データ分析【インキュベーションオフィス　店舗AIソリューション課】気になる

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  仕事内容

  【部署・サービスについて】 ＜部署＞ 本ポジションは、経営陣直下の「グループカンパニーディビジョン」内にある 新規事業開発組織です。 楽天グループ全体のアセットやネットワークを活用しながら、新しいビジネスの立ち上げ（0→1）と、戦略立案・実行をリードします。 「企画だけ」「分析だけ」で終わらず、事業サイドでスピード感を持って ビジネスを動かすのがこの部署の特徴です。 ＜サービス概要：楽天安心サイネージ＞ 70以上ある楽天グループのサービスの中でも、最も新しいサービスの一つが 「楽天安心サイネージ」です。 防犯とリテールメディアを一体化した、“一石二鳥”の次世代AIサイネージとして 店舗・現場の課題解決と収益化の両方に貢献します。 主な機能（3つの価値） 1．万引き行動検知（防犯） AIが来店者を判別、リアルタイムにアラート。 従業員の負担を減らし、安全な店舗運営を支えます。 2．視聴データに基づく販促最適化（体験価値の向上） コンテンツ配信の効果を視聴データで捉え、データに基づくPDCAで販促を磨き込めます。 3．広告メディアとしての収益化（新たな稼ぐ力） 防犯・販促に活用しながら、空き枠を広告枠として販売し、店舗と事業の 新しい収益源をつくります。 楽天安心サイネージは「導入して終わり」ではありません。 防犯データ×視聴データで効果を検証し、改善を積み重ねて成果を 伸ばし続けるデータドリブンに進化するサービスです。 ＜事業の魅力＞ 当事業の強みは、単体のサイネージに留まらないこと。万引き対策（防犯）と リテールメディア（広告・販促）を両立する“一石二鳥”の 次世代AIサイネージを提供しています。 店舗様の「安心」をデータで可視化し、現場の行動変容につなげることができます。 さらに、視聴分析を通じて、店舗で見られやすいメディアコンテンツの 最適配信を実現するなど、リアル接点での効果をデータで証明しながら 事業成長に直結する取り組みが可能です。 ＜裁量権や組織カルチャー＞ 新規事業の立ち上げフェーズならではの、裁量の大きい環境で挑戦できます。 単なるレポーティングにとどまらず、指標を自ら定義し、仮説→検証→改善の サイクルを高速で回す、データドリブンな業務を自律的に推進できます。 ＜キャリアステップ＞ KPI設計／効果検証／運用設計／改善サイクル構築までを一気通貫で担えるため 分析スキルに加えて、意思決定を動かすプロダクト・事業推進力が身につきます。 また、データを「分析結果」で終わらせず、お客様にとって価値ある形で提供し 店舗課題の解決をリードする“事業の要”として活躍することで 課題解決力を実践的に強化できます。 【業務内容】 ＜業務概要＞ データ抽出・集計やBIツールの構築、分析レポートの作成を通じて 意思決定を支援する重要な役割を担っていただきます。 ＜主な業務＞ ・データ抽出・集計・分析（各種データの取得、加工、可視化まで一気通貫） ・効果分析（施策の成果を定量化し、改善ポイントを特定） ・レポート作成（「見やすい」だけでなく「判断できる」アウトプットを設計） 　BI／ダッシュボード構築・改善 ・データに基づくサービス提案：防犯 × リテールメディアの両面から多角的に分析し 　クライアント課題に対する打ち手を提案します ・KPIマネジメント（設計→検証→改善）：KPIを設計→実績検証→改善実施・指標の 　定義から運用、管理まで、パフォーマンス最大化をドライブします ＜仕事のやりがい＞ 新規事業の0→1フェーズで、型をつくる側に立てる：仕組み・指標・レポートの 正解を与えられるのではなく、自分で定義し、運用に落とし込めます。 一石二鳥の価値をデータで証明できる：防犯とリテールメディアの両立という 独自性を、分析と提案で「成果」として可視化できます。 分析がそのまま提案・改善につながる手触り：数字を読むだけでなく 次のアクションまで設計し、クライアントの価値創出を前進させられます。 ＜具体的には＞ 「楽天安心サイネージ」から得られる店舗内の行動データや視聴データを活用し 多角的な分析・提案を行います。 1. 店舗オペレーションの最適化（防犯・安全対策） ・分析データ 　店舗内での顧客行動に関するデータ ・示唆・提案 　蓄積されたデータから防犯上のリスクが高い場所や時間帯を 　可視化し、安心・安全な店舗環境づくりを支援します。 2. リテールメディアを通じた販促効果の最大化 ・分析データ 　サイネージのコンテンツ視聴状況 ・示唆・提案 　視聴データを分析し、ターゲット層に最適な広告配信の 　タイミングや内容を導き出します。 　データに基づき、店舗の広告収益および販促効果の最大化を支援します。

  求める能力・経験

  【必須要件】 ・大規模データを扱った経験 　（一定のデータ量での抽出・加工・集計・分析の実務経験） ・データ分析〜改善施策の立案・実行経験 　（示唆出しで終わらず、打ち手に落として回した経験） ・論理的思考に基づく問題解決力 　（課題設定→仮説→検証→結論の構造化ができる） ・コミュニケーション能力 　（関係者と調整し、合意形成しながら進められる） ・分析能力 　（定量・定性） ・数字に基づく定量分析ができる ・状況に応じて定性情報も踏まえて解釈できる ・資料作成能力 　（意思決定者が一目で判断できる、視覚的にわかりやすい資料を作れる） 【歓迎要件】 データの解釈〜提言までできる高度な分析力（示唆を「提案」に変換できる） BI／分析ツールの活用経験（いずれか／複数）SQL、DOMO、Tableau、Python など

  事業内容

  -

• エージェント求人

  AIネイティブエンジニア【TDC-DAX】

  年収非公開

  PwCコンサルティング合同会社東京都千代田区

  AIネイティブエンジニア【TDC-DAX】気になる

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  仕事内容

  【当職種について】 生成AIの登場により、ソフトウェア開発は大きな転換期を迎えています。これから求められるのは、人がすべてのコードを書くことではなく、AIを前提とした開発プロセスを設計し、複数のAIエージェントを使い分けながら、品質・アーキテクチャ・ユーザー価値をリードし、クライアントの事業に使われ続ける商用システムとして高い価値を届けることができるエンジニアです。私たちは、この新しい時代のエンジニアを AIネイティブエンジニア と定義しています。 AIネイティブエンジニアは、AIを前提とした新しい開発スタイルを実践するエンジニアリングポジションです。AIを単なるコーディング支援ツールとは考えず、複数のAIエージェントを適材適所で活用し、人は設計・品質・技術判断・ユーザー価値の創出に集中します。AIと協働することで、これまでにないスピードでプロダクトを開発・改善し、より早くビジネス価値を届けることを目指しています。また、役割を細かく分業するのではなく、一人ひとりが専門性を持ちながら、AIを活用して領域を越え、プロダクト全体に責任を持つ働き方を重視しています。私たちが向き合うのは、PoCや検証で終わるシステムではなく、大手企業の基幹業務を支え、規制・ガバナンス要件のもとで安定稼働し続ける商用システムです。構想から設計、実装、本番運用、グロースまで一貫して携わり、リリース後に起きる予期せぬ課題にも当事者として向き合い、プロダクトを通してクライアントのビジネス成功に責任を持つことが、AIネイティブエンジニアのミッションです。 【当職種で働く魅力】 ■ AIネイティブな開発環境AIは「使える人だけが使うツール」ではなく、開発プロセスの標準です。コード生成・レビュー・テスト・ドキュメント作成まで、Claude CodeやCursorなどのAIコーディングエージェント、複数のLLMを目的に応じて使い分けます。それによって、一人のエンジニアが動かせる範囲と裁量は、これまでとは比較にならないほど大きくなっています。ツールを使いこなすこと自体がゴールではなく、それによって生まれた時間を、設計・品質・アーキテクチャ・ユーザー価値の創出といった、人にしかできない本質的な判断に振り向けることを大切にしています。 ■ 構想からグロースまで一気通貫で携われるPoCだけ、実装だけ、といった役割分担ではありません。事業構想、要件整理、MVP開発、本番リリース、運用改善まで、一つのプロダクトに継続して関わります。自分が設計し、書いたコードが実際のユーザーに使われ、クライアントのビジネス数字を動かしていきます。リリースして終わりではなく、実際の利用状況やビジネス指標を見ながら改善を重ね、「作ったもの」の先にある成果まで見届ける経験ができます。 ■ 専門性を持ちながら、領域を越えて成長できる私たちは専門性を大切にしています。一方で、フロントエンド、バックエンド、クラウド、生成AI、UI/UXなどの役割を固定することはありません。得意領域を軸にしながら、AIを味方につけることで、これまで踏み込めなかった領域にも挑戦でき、プロダクト全体を理解できるエンジニアへと成長できます。 ■ 最先端技術を実プロジェクトで活用Azure、AWS、Google Cloudをはじめとするクラウド環境や、生成AI、AIエージェント、クラウドネイティブ技術など、最先端のテクノロジーを、検証だけで終わらせず、大手企業の基幹業務という大きなスケールの中に実装します。自分の技術判断が、事業の現場でどう効くかを実感できます。 ■ 多様な業界・グローバル開発を経験製造、金融、小売、ヘルスケアなど、多様な業界の商用システム開発・デジタル変革に携わります。また、PwCグローバルの開発拠点とも連携し、海外メンバーとの共同開発を経験できます。業界や技術の壁を越えて経験を積めることは、AI時代における自身の市場価値を継続的に高めていくことにもつながります。 【職務内容】 以下の業務を担当いただきます。 ・AIコーディングエージェントを活用したアプリケーション開発 ・生成AI・LLMを活用したシステムおよびAIエージェントの設計・開発 ・クラウドネイティブ環境におけるシステムアーキテクチャの設計・実装 ・MVP開発から本番リリース、障害対応を含む安定運用・継続的改善までの推進 ・UI/UX改善やユーザー体験を踏まえたプロダクト改善 ・PwCグローバル開発拠点との共同開発・レビュー

  求める能力・経験

  Associate / Senior Associate以下①?③を満たし、④?⑦のいずれかを強みとしてお持ちの方 ① クラウドを利用したWebシステム開発経験（目安3年以上） ② AIコーディングツールを活用した開発の実践経験、またはそれに準ずる具体的な学習・自己開発の実績 ③ クライアントや非エンジニアのステークホルダーに対し、技術的な意思決定の背景やトレードオフを構造化して説明し、資料・ドキュメントに落とし込める経験 以下のいずれかを専門性としてお持ちの方 ④ Application Engineering・React、Next.js等を用いたフロントエンド開発・Python（FastAPI、Django、Flask等）を用いたバックエンド開発・LLMアプリケーション開発 ⑤ Cloud Engineering・Azure、AWS、Google Cloud・Kubernetes・Terraform等のIaC・CI/CD・DevOps ⑥ Product Engineering・UI/UX設計・Figma等を用いたプロトタイピング・デザインシステムの構築・運用・ユーザー視点でのプロダクト改善 ⑦ AI Engineering・RAG・AI Agent・MCP（Model Context Protocol）・Function Calling・マルチエージェント構成の設計・実装

  事業内容

  ストラテジーコンサルティング マネジメントコンサルティング テクノロジーコンサルティング エクスペリエンスコンサルティング

• エージェント求人

  ログラス_【新規事業】ビジネスコンサルタント - LLM領域

  1000~2000万

  • コンサルティング業務
  • 新規事業
  • プロジェクト
  • 予算管理
  • クラウド
  • 分析
  • 要件定義
  • コンサルタント
  • プロダクト開発
  • マネジメント
  • デザイン
  • プロジェクトマネジメント
  • 機械学習
  • 開発

  株式会社ログラス東京都港区

  ログラス_【新規事業】ビジネスコンサルタント - LLM領域気になる

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  仕事内容

  ■ポジション概要 私たちは、「AIを業務に溶け込ませる」世界の実現に向け、LLM・AIエージェントを企業の中核業務へ本格実装する取り組みを推進しています。近年、企業のAI活用はPoC（実証）から本番活用へと急速にシフトしています。しかし、実際の大規模業務の中では、どの業務にAIを適用すべきか？どのようなワークフローが最適なのか？どこまでLLMが担えるのか？業務要件を踏まえてどう設計すれば動くのか？といった 「技術と業務の翻訳」 が極めて重要になります。そこで、 顧客の業務を深く理解し、AIエージェントのユースケースを設計し、技術チームと共に実装まで導くコンサルタント を新たに募集します。 ■プロダクト概要 「Loglass 経営管理」は、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト／サービスを提供するまでに至りました。また、プロダクトビジョンである「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。 ■チームについて ＜所属予定チーム＞ ・新規事業部、LLM基盤チーム ・CEO直下のAI・LLM領域のクロスファンクショナルチーム ・コンサル、FDE（エンジニア）、PdM、デザイナーが密に連携し、課題発見から実装までを一気通貫で担当 ・エンタープライズ企業の経営企画・業務部門と直接連携し、AI導入の成功パターンを創出 ・LLM基盤チームと協働し、ユースケースの共通化・AIエージェントの標準化も推進 ・「机上の戦略」ではなく、実際に動くAIエージェントを顧客とつくる実装特化型のコンサル組織です。 ■具体的な業務内容 ・顧客の業務プロセス分析・課題の構造化 ・AI適用ポイントの特定とユースケース設計 ・LLM／AIエージェントの要件定義（FDEと連携） ・業務フロー・ナレッジ・ツール連携を踏まえたAIエージェント設計 ・導入プロジェクトの推進（要件整理～導入～定着まで） ・AI精度評価・改善サイクルの運用 ・顧客で生まれた成功パターンの標準化・プロダクトへのフィードバック ・ステークホルダー管理、進捗・リスクのハンドリング ■ミッション ・LLM技術を「使える形」で事業価値に転換する ・高速に検証→改善→実装できるAI基盤の構築 ・複雑な文書業務をAIで処理できるドメイン特化基盤を作り上げる ・顧客企業でのAI活用の成功例を再現性ある形で創出する

  求める能力・経験

  ■MUST要件 ・コンサルティングファームでの実務経験（3年以上） ・顧客課題の構造化／プロジェクトマネジメント経験 ・エンジニアを巻き込んだ要件定義・実装ディレクション経験 ・日本語でのビジネスコミュニケーション力 ・以下いずれかの経験 ・AI／データ活用プロジェクトの実務経験 ・プリセールス／セールスエンジニア経験 ・エンジニアリング経験 ■WANT要件 ・エンタープライズ企業向けの業務改革・DXプロジェクト経験 ・プロダクト企画（顧客要件→機能要件変換）の経験 ・データサイエンス／機械学習／LLMに関する知見 ・AIエージェントやAIワークフローの理解 ・コンサル×プロダクト開発の両面に興味がある方 ■求める人物像 ・AI/LLMの社会実装・業務変革に強い関心がある ・顧客現場に深く入り込み、課題を自分ごととして扱える ・技術だけでなく「業務デザイン」「プロダクト」の観点で考えられる ・完璧な要件より、価値ある成果を優先して動ける ・エンジニアやPdMと並走し、共にAIエージェントを作りたい ・チームで学習し、再現性ある成功モデルをつくることに喜びを感じる ・ミッション・バリューに共感し、組織の成長を牽引できる

  事業内容

  経営管理クラウド「Loglass 経営管理」の提供、開発

• エージェント求人

  【東京勤務】【年収700万〜1040万】四輪事業の意志決定を高度化するデータサイエンティスト

  700~1040万

  • 戦略立案
  • 需要予測
  • 統計解析
  • データ分析
  • Google Analytic...
  • Python
  • 分析
  • 自動車
  • 自動車/輸送機械
  • 提案
  • 市場分析
  • 課題設定

  本田技研工業株式会社東京都港区

  【東京勤務】【年収700万〜1040万】四輪事業の意志決定を高度化するデータサイエンティスト気になる

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  仕事内容

  ■ポジション名 四輪事業の意志決定高度化の為のデータサイエンティスト ■業務概要 四輪事業を取り巻く市場環境や顧客ニーズが変化する中、データサイエンスの専門性を生かして事業戦略および意思決定の高度化を推進していただきます。将来の需要やリスク予測をもとに事業成長検討のための販売台数を予測し、重要な意思決定に貢献していただく役割です。 ■業務詳細 現場担当者とのコミュニケーションを通じた事業課題の明確化および戦略提言 事業戦略や商品戦略部門と連携した事業課題の整理、構造化 市場動向や競争環境等を活用した中長期の販売需要予測 サプライチェーン部門と連携した短期販売台数予測および在庫リスク分析 原材料供給や地政学等を踏まえた事業環境リスク予測 社内外のデータを活用した高度分析モデルの作成（統計解析、機械学習等の予測モデル開発、特徴量エンジニアリング等） ※専門性や適性等を踏まえ、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 汎用分析ツール：Python（pandas、scikit-learn）、Dataiku、MS excel Webおよびアプリ分析ツール：Google Analytics、Sprinklr 情報共有ツール：Teams ■このポジションの魅力 四輪事業をはじめとする幅広いものづくりのバリューチェーン全体に関わりながら、多様な専門家と連携し事業やものづくりに対する理解を深められます。海外事業所やグローバルメンバーとの協業機会も多く、専門領域の枠を超えた視点を身につけられる環境です。データ分析を通じてモビリティ社会の持続的な発展に寄与できるほか、将来的には分析プロジェクトのリーダーや事業戦略からのロードマップ立案へとキャリアを広げることができます。

  求める能力・経験

  【必須】 ※業界および業種は不問 ・データ解析力および問題解決力 　∟課題設定、仮説設計、意思決定に必要なデータ分析に基づく提案経験など ・手段にとらわれず自分の頭でしっかりと考えて行動できる方 ・多様な分野の人達と働くためのコミュニケーション力と協調性 【歓迎】 ・英語力（目安としてTOEIC700点以上） ・自動車業界のバリューチェーンやビジネス構造に関する知見 ・顧客や市場分析等のマーケティング経験 ・企画、商品開発、生産、品質、購買等ものつくりの経験 ・コンサルティング等による問題解決の経験 【求める人物像】 ・Hondaフィロソフィーに共感し、論理的かつ柔軟に技術課題に取り組める方 ・部門を超えたコミュニケーションができ、改善や最適化のソリューションを提案できる方 ・断片的な分析ではなく、一貫したストーリーとして繋ぐ思考を好む方

  事業内容

  -

• 企業ダイレクト

  官公庁・国際機関向け AIエンジニア｜研究～実装まで一気通貫

  600~1000万

  

  株式会社Ｓｏｌａｆｕｎｅ東京都千代田区

  官公庁・国際機関向け AIエンジニア｜研究～実装まで一気通貫気になる

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  仕事内容

  行政・企業・国際機関の社会課題に対し、AIとデータ解析技術を用いて解決策を生み出すポジションです。画像・時系列・テキストなど多様なデータを対象に、AIモデルの設計から実装・運用まで一貫して担当します。 ■AIモデル全般（画像処理・時系列予測・生成モデル等）の設計・開発 ■Python/PyTorchを用いた深層学習モデルの実装・学習・評価 ■API化、MLOps、クラウド環境での本番実装 ■PoCから本番運用までのプロセスリード ■研究チームと連携した新規アルゴリズム検証

  求める能力・経験

  【必須】■Pythonを用いたAI/MLモデル開発経験■深層学習モデル構築経験 【尚可】■クラウド環境での構築経験■DockerやLLM関連開発経験 【必須・尚可要件】■機械学習の基礎理論、評価方法の理解■Gitチーム開発経験■英語での読み書き力 【働き方について】リモート勤務可。フレックス制（コアタイム11時～15時）で柔軟に働けます。 【求める人物像】自ら課題を発見し、仮説検証～改善を主体的に進められる方

  事業内容

  -

• エージェント求人

  大塚商会/社内DX・エージェンティックコマース領域で活躍するデータサイエンティスト

  800~2000万

  • 商品企画
  • マネジメント
  • プロジェクト
  • PoC
  • 効果検証
  • 機械学習
  • マーケティング
  • 検証
  • 分析
  • データサイエンス研究開発
  • サイエンス部担当
  • データ分析
  • コーディング
  • Python
  • クラウド
  • Databricks
  • dbt
  • SQL

  株式会社大塚商会東京都千代田区

  大塚商会/社内DX・エージェンティックコマース領域で活躍するデータサイエンティスト気になる

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  仕事内容

  【業務内容】 ・顧客・商品・購買・営業・マーケティング等のデータを活用した高度分析、予測・レコメンドモデルの設計・構築 ・社内DX領域における、生成AI／LLM／RAG／AIエージェントを活用した業務高度化・自動化・意思決定支援の推進 ・エージェンティックコマース領域における、商品探索・比較・選定・発注・承認支援など次世代購買体験の企画・検証・実装 ・AIエージェントが業務データを安全かつ適切に活用するためのMCP活用・設計、オントロジー／セマンティックレイヤー設計 ・事業部門、EC部門、営業部門、IT・データ基盤部門と連携した課題定義、PoC、効果検証、経営層への提案 【業務は何名くらいで連携して行うのか】 ・通常は3〜6名程度の少人数チームでプロジェクトを推進 ・データサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニアと連携 ・EC・商品企画、営業、マーケティング、IT、UX/UIなど各部門と連携 ・テーマに応じて、社内DXやエージェンティックコマース領域の横断プロジェクトとして推進 ・プロジェクト規模によっては、10名以上の関係者と連携する場合あり 【キャリアパス】 ・キャリアパスは、スペシャリストコースとマネジメントコースの2軸を想定 ・スペシャリストとして、シニアデータサイエンティストへステップアップ ・さらに上位の専門職として、リードデータサイエンティストを目指すことが可能 ・志向や適性に応じて、管理職としてチームをマネジメントするキャリアも選択可能 ・専門性の深化と組織運営の両面でキャリア形成が可能

  求める能力・経験

  【ハイエンド人材認定必須スキル】　 ①②両方の条件を満たしていること ①コンペティション・保有資格 下記いずれか1つを保有 ・データ分析：Kaggle Competitions Expert～/SIGNATE Competitions Expert～ ・アルゴリズム・コーディング：AtCoder レート1,800～/Codeforces Expert～/Codechef ★5～ ・統計：統計検定 準1級以上/CAP-Pro（Certified Analytics Professional） ②研究実績・論文・外部登壇 下記いずれかの実績があること ・査読ありの論文1本～ ・OSSに年間5件以上のPRおよび採択 ・社外のカンファレンスに年2回以上登壇 【必須スキル】 ・SQL／Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験 ・予測モデル、レコメンドモデル等の設計・構築・評価経験 ・ビジネス課題をデータ分析・AI活用テーマに落とし込み、効果検証まで推進した経験 ・大規模データを活用した特徴量設計、分析、モデル改善の経験 ・事業部門やエンジニアと連携し、分析結果を事業成果・業務改善につなげた経験 【歓迎スキル】 ・Databricks、Spark、dbt、クラウドDWH等を活用した大規模データ分析経験 ・生成AI／LLM／RAG／AIエージェント、MCP等に関する知識・活用経験

  事業内容

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