0725【東京】画像・情報技術基盤開発 - 生成AI/自然言語処理AI研究
500~1300万
富士フイルム株式会社
東京都港区
500~1300万
富士フイルム株式会社
東京都港区
データサイエンティスト
IT研究開発
データエンジニア
当ポジションでは、IoTやAIといった高度なICT化に対応した情報基盤技術の強化と応用拡大を図ります。 生成AIはその手軽さと能力の高さから日々メディアを賑わせ、急速にユーザー数を増やしています。生成AI・自然言語処理AI・大規模言語モデル(LLM)を活用した研究開発に取り組み、生成AIの技術トレンドに沿った研究開発プラットフォームを整備します。また、事業成果創出を目的としてグローバルの社内外利用者向けのSaaS開発に取り組みます。 【担当職務】 ・生成AI/自然言語系AI/大規模言語モデル(LLM)を活用したテキストデータ・マルチモー ダルデータ処理、生成、分析に関する研究開発 ・生成AIに加え予測AIや推薦AI、最適化AIなどを組み合わせ、社内外のデータと連携し 人間とAIのシナジーにより新しい価値創出を実現するプラットフォームの研究開発 ・上記研究開発の成果を、グローバルの利用者へ提供するクラウドサービスの開発 <富士フイルムについては以下をご参照ください> ■富士フイルムグループ紹介 https://holdings.fujifilm.com/ja/about ■富士フイルムグループの価値創造 https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html <関連技術・事業については以下をご参照ください> ■診療文書管理・診療業務支援ソリューション「Yahgee」向けアプリケーション https://www.fujifilm.com/fms/ja/news/263 ■健診センター「NURA(ニューラ)」の新拠点をインド ハイデラバードにオープン https://www.fujifilm.com/jp/ja/news/list/10875
・大卒以上 ・生成AI/自然言語系AI/LLMを活用した研究開発業務の経験 ・Python 等のプログラミングスキル ・Azure、AWSなどのクラウドサービス・アプリの開発経験
4年制大学、6年制大学、専門職大学、大学院(その他専門職)、大学院(法科)、大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)
500万円〜1,300万円
東京都港区
最終更新日:
500~2000万
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。
【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
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500~700万
◆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 ━━━━━━━━━━━━━━━━━
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。
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650~1500万
■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
・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)
・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。
1000~1500万
■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
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
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900~1500万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓タイミーにおけるデータ利活用の価値最大化のための戦略策定・企画運用 ✓社内の様々な組織に対するデータ活用プロジェクトの組成および進行管理 ✓ビジネスサイドとエンジニアリングサイドの結節点となり、事業を前進させる推進業務 ✓課題の特定から仮説立て、必要な検証の把握、ビジネスへの展開までのトータルリード ✓AI/LLM等を用いた次世代のUX向上施策の企画・実行支援 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓膨大なマッチングデータを活用したUX向上およびレコメンドエンジンの精度改善プロジェクト ✓営業生産性の最大化を目指した、営業活動データと成約データの統合分析および施策展開 ✓GeminiやVertex AIを活用した、社内業務効率化や新規機能のプロトタイピング・実実装支援
必須条件(MUST) ✓SQL/Pythonを用いたデータ抽出・分析経験および経営意思決定に繋がる分析の遂行経験 ✓データサイエンスまたはデータエンジニアリング(DWH/ETL等)の基本的な知識 歓迎条件(WANT) ✓自らシステム・ソフトウェアを開発した経験、またはコンサルティング経験 ✓ビジネス職とエンジニアをまとめたプロジェクト推進経験
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900~1800万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓BigQuery, Dataflow, GKE等を用いたGCPデータ基盤の設計・運用・最適化 ✓Terraform等を利用したIaCによるインフラ構成管理とプロビジョニング自動化 ✓データ基盤およびLLM活用におけるセキュリティ要件定義とアーキテクチャ設計 ✓データガバナンス体制の構築(セキュリティガイドライン策定や運用ルールの標準化) ✓第二線(リスク管理部門)や監査部門と連携した、全社的なガバナンス浸透の主導 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓LLM活用におけるデータプライバシー・セキュリティリスクの評価と対策の実装 ✓CI/CDパイプラインの構築・改善によるデプロイメントの高速化と信頼性向上 ✓外部ベンダーと安全に協業するためのセキュリティガイドライン策定とプロセス標準化
必須条件(MUST) ✓データエンジニアまたはSREとしての実務経験(3年以上) ✓GCP環境におけるIaC(Terraform等)を用いたシステム構築・運用経験 歓迎条件(WANT) ✓データ基盤におけるセキュリティ設計、またはLLM/生成AI領域の知見 ✓ITガバナンス(ISO27001, SOC2等)の理解や監査対応の経験
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500~700万
■業務内容 自らチャネルを運用するのではなく、全チャネルの数値を横断的に見て改善の仮説と打ち手を提案することがメインの仕事です。 ▽ チャネル横断分析・改善施策の立案(主担当) - Meta・TikTok・Google・Yahoo等、全チャネルの数値を横断的に分析 - CPA・CVR・CTR・ROAS等のKPIを横断的に比較し、ボトルネックを特定・改善仮説を立案 - 「なぜ数字が動いたか」の因果分析と次の打ち手を各運用者に提案 ▽ LPO/CRO分析・効果検証 - 広告からLPへの流入データ分析・ファネルのボトルネック特定 - A/Bテストの設計・効果検証・改善提案 - 記事LP・アンケートLPのCTVR分析と改善仮説の提案 ▽ 各運用者へのPDCA支援 - 各担当者の週次振り返りに対して分析面からインサイトを提供 - データに基づいた打ち手を提案し、チーム全体の改善サイクルを加速する ▽ 計測・可視化基盤の整備(サブ) - Redash・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築・運用 - GTM・GA4・CAPI等の計測設計の要件整理・社内エンジニアへの橋渡し ■入社後のキャリアイメージ 以下イメージですが、前提としてデータ分析の専門家として深めていく道はもちろん、マーケ全体を見るポジションや事業開発へのキャリアチェンジも可能です。 ~3カ月:各媒体の数値構造・チームの課題を把握。横断分析を開始し、改善仮説を各メンバーに提案し始める ~1年:分析提案がチームの意思決定に組み込まれる状態に。LPO・CROの効果検証サイクルを自立して回せるようになる ~3年:チーム全体のグロース設計を担うポジションへ。KPI設計・新規施策の検証設計まで主導する ■このポジションの魅力 ① 自分の分析が、翌週の数字に直結する 提案した打ち手がそのまま実行され、結果が数字で返ってきます。「分析して終わり」ではなく、事業成長に直結する仕事です。 ② 年間10億円規模のデータを、横断的に扱える環境 Meta・TikTok・Google・Yahoo・LINEなど複数媒体のデータを横断的に分析できる環境は、代理店や単一媒体特化の事業会社では得られません。規模と多様性があるからこそ、分析の難易度も学びの質も上がります。 ③ 突き抜けたメンバーと直接仕事ができる Bain & Company出身でマーケで経験を積んだ代表取締役堀と、直接議論できる環境。マーケチームの責任者は歯科医師として約8年従事した後、当社のマーケ部門をゼロから立ち上げ、月間2億円超のWebマーケを統括。AIを駆使して実装まで自ら完結するプレイヤーです。また、大手企業のマーケ部長を経験したメンバーなど、各領域のエキスパートと日常的に仕事ができます。
必須スキル ・データ分析の実務経験:事業会社またはコンサルファーム等でのデータアナリスト/データサイエンティスト経験。 ・分析ツールスキル: 統計ツール(SQL・GA4・Redash/Looker等)やBIダッシュボード(Redash・Looker Studio等)の構築・使用経験 歓迎スキル ・LPO/CRO経験・A/Bテスト設計経験 ・統計分析の知識 ・計測基盤(GTM・CAPI等)への理解 求める人物像 ・データに基づいて仮説を立て、「だからこうする」まで言語化できる ・数字が動いた理由を自分から掘りにいける ・チームと連携しながら改善を推進できる ・曖昧な課題を自分で構造化して進められる
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800~2000万
≪仕事内容≫ 企業のデジタルトランスフォーメーションを支援し、AI技術を活用したソリューションを提供。 お客様のプロジェクトを成功に導くために、お客様の事業のイシューを特定し、中立的な立場で最適なAIソリューションを提案・実装する役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 お客様の事業戦略遂行のために必要な情報をヒアリング 事業戦略遂行における課題の特定と、要件の定義 AIソリューションの提案とプロジェクト計画の策定 同チームのAIエンジニアと連携をとりプロジェクトを円滑に進行するように伴走支援 ■配属部署について AI BPaaS本部 AI BPaaS事業部 AI BPaaSサービス部 AIサービスグループ ■当部署で働く魅力 全社の重要テーマを担った組織であり、社内の注目、注力度合が高い AI技術に特化したコンサルティング力をつけ強みにできる環境 実力を反映する成果主義。成果が報酬としてダイレクトに還元される評価制度 エンジニアと同じ組織に所属するため開発工程との距離が近く、密なやり取りが可能 担当業界の縛りがなく、案件幅も広いため強みを見つけ長期的なキャリア形成が可能
≪求めるスキル・経験≫ 【必須】下記いずれかが当てはまる方 ・コンサルタントとしてお客さま向けに生成AIの導入や活用プロジェクトに従事したことのある方 ・エンジニアやプロジェクトリードとしてお客さま向けにAIサービスやAIソリューションの開発経験のある方 ・自社向けに生成AIの活用推進や導入経験のある方 【尚可】 ・クラウドプラットフォーム(AWS、GCP、Azure)の利用経験 ・G検定やE資格をおもちの方 ・裁量をもち事業を圧倒的にグロースさせた経験をもっている方 ≪求める人物像≫ ・レジリエンス高く、変化に対ししなやかに適応できる方 ・お客様やパートナー、組織における関係構築スキルが高く、円滑なコミュニケーションをとることができる方 ・新しい技術や知識に対する探究心をおもちの方 ・目標達成意欲が強い方
■コンサルティング事業 ■ソリューション事業 ■ヒンシツプラットフォーム ■メディアサービス
1000~2000万
▽このポジション・事業について ・【実績】2,500社導入/累計調達34億円。データ活用SaaS×専門家集団で事業拡大中 ・【裁量】データコンサル組織の立ち上げを通じて、顧客事業の変革を推進 ・【挑戦】32兆円規模へ拡大するデータマネジメント市場 × 生成AI事業化にも挑戦中 ■ お任せしたいミッション 私たちのチームは、「すべての企業、すべての人のデータ活用を当たり前にする」をミッションに、データを通じた事業成長支援を手掛けるデータ活用の専門家集団です。 なかでも、データストラテジストは、顧客の事業を深く考察し、ビジネス課題の特定から課題解決に向けた戦略策定を担う、課題解決の起点となる重要ポジションです。 データやAIを活用した業務改革・意思決定支援など、ビジネス領域に対する期待が高まる中、データを起点に、顧客の事業そのものを変革へ導く。その中心的な役割を、あなたにお任せします。 また、「データストラテジスト」としては一人目の採用となるため、組織の立ち上げから将来的には事業戦略の策定や実行のリード、組織づくりなどもお任せします。 ■ 本ポジションの魅力 ① ビジネス成果に直結する変革をリードできる 単なるデータ活用支援ではなく、顧客の事業課題に深く入り込み、変革を起こす役割。 データによるビジネスインパクト創出にこだわります。 ② 経営視点でデータ戦略を描き、実行できる 意思決定支援や新たな収益創出など、経営アジェンダに直結するテーマに取り組みます。 ③ 事業開発にも関与し、キャリアを広げられる クライアント支援にとどまらず、自社プロダクトの進化や新サービス企画にも挑戦可能。 ビジネスインパクトを広げる場が社内外にあります。 ■ 主な業務内容 本ポジションは、顧客のデータ戦略策定や業務変革、データ分析に基づく意思決定・施策実行を支援する役割を担います。主には ①プリセールス ②プロジェクト責任者・PM ③新たなサービス創出 を担っていただきます。 ①プリセールスフェーズ(提案・構想) ・クライアントの経営・事業課題のヒアリングと要件整理 ・データ活用に向けた提案書・見積書の作成 ・セールス/エンジニアと連携した提案活動(RFP対応など) ②プロジェクト推進フェーズ(PM/コンサルタント) ・プロジェクト責任者としての推進(スケジュール・品質・リソース管理) ・業務プロセス分析・課題抽出、データ活用の業務設計の実行 ・データを活用した収益向上施策(例:顧客LTV最大化のための施策設計、チャーン予測モデル活用施策 等)を策定・推進 ・顧客のデータ活用自走化に向けた支援、データガバナンス体制の整備 ・データ活用定着に向けた研修、ユーザー展開計画の設計・運用支援 ・ソリューション・アーキテクトとの連携によるデータ基盤構想・要件定義支援 ③事業創出 × 発信活動 ・TROCCOなどの自社プロダクト機能改善・新機能案の企画提言 ・新規ソリューション/サービスの企画・ユースケース創出 ・外部登壇・勉強会主催・記事執筆などを通じた知見の発信活動 ■primeNumberとは 私たちは、「あらゆるデータを、ビジネスの力に変える」をビジョンに掲げるデータテクノロジーカンパニーです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIが正確なアウトプットを生み出すためには、質の高いデータが不可欠です。 primeNumberは、人とAIが共存していくこの時代において、企業のデータ活用における不自由をなくし、誰もがデータの価値と共にある世界を実現します。 ■primeNumberの提供するサービス ・クラウドETL「TROCCO」の開発・運営 ・AIデータプラットフォーム「COMETA」の開発・運営 ・データテクノロジー領域の課題解決を実現するプロフェッショナルサービスの提供 ・エージェント型AIソリューション「primeBusinessAgent」の提供 主力事業であるTROCCOは、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、2,500を超える企業や団体に提供しています。
■必須スキル: 以下いずれかにおいて5年以上の経験があり、かつ半年以上継続するプロジェクトでのリード経験を有する。 ・コンサルティングファームでの業務経験やSIerのコンサルティング部門での業務経験 ・テクノロジー関連の新規事業プロジェクト推進経験 ■歓迎スキル: 以下のいずれかの経験・知見を歓迎します。(★印は、特に歓迎) ★CDP / SFA / MA製品の提案・導入プロジェクト経験 ★SCM領域 / HR領域におけるプロジェクト経験・知見 ★データ戦略・活用施策の立案・実行を担った経験 ・ビジネス側の立場で、データ分析や機械学習を扱った経験 ・BIツールの導入 / KPI設計の経験 ・基礎的なデータリテラシー(SQLによるデータ抽出・分析など)を有している方、または習得意欲のある方 ・売上ミッションを持った経験、新規ビジネス立ち上げにおける仮説検証を行った経験 ■求める人物像: カルチャーフィットおよび価値提供の完遂の観点から、以下人物像の方を求めています。 ・最後まで価値提供に責任を持つ姿勢(ラストマンシップ) ・全体最適・部分最適、短期・中長期それぞれの最適化を考えることができる方 ・課題に対して論理的に物事を組み立て説明し、合意形成に導く努力を惜しまない方 ・クライアント、市場、社内問わず、さまざまな人を巻き込んで円滑なコミュニケーションが取れる方
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700~1000万
■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、ワークフロー、データパイプラインの設計・開発 ✓生成AI(LLM)の実運用に向けたLLMOps基盤の構築とルール整備 ✓Terraformを用いたIaCによるインフラ管理、およびCI/CDによるデプロイ自動化 ✓データサイエンティストへのスキルトランスファー、および全社的なML活用環境の整備 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓Vertex AI Pipelinesを用いた開発効率化と社内共通ライブラリの開発 ✓Feature Storeの構築による特徴量管理の高度化とモデルの継続学習(CT)環境の整備 ✓Datadog LLM Observability等を活用した、生成AIプロダクトの監視体制の構築
必須条件(MUST) ✓機械学習パイプラインおよび商用環境でのML機能の構築・運用経験(3年以上) ✓Pythonを用いたシステム開発、およびクラウド(Google Cloud/AWS)での開発経験 ✓IaC(Terraform等)を用いたインフラ構築、およびCI/CDの運用経験 歓迎条件(WANT) ✓Vertex AI, Kubeflow, SageMaker等のMLフレームワークを用いた実務経験 ✓K8sの運用経験、またはWeb系システムのバックエンド開発・運用経験
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