【メディア事業部】機械学習エンジニア(コンピュータビジョン) / ABEMA|株式会社AbemaT…
408~1000万
株式会社AbemaTV
東京都渋谷区
408~1000万
株式会社AbemaTV
東京都渋谷区
データサイエンティスト
データベースエンジニア
データエンジニア
データから意味のある情報や知識を抽出し、同社のサービスや社会に貢献するための業務を担当します。 推薦やフィルタリングシステムなどに応用する機械学習モデルの開発にとどまらず、知識を抽出し応用するプロセスの体系化やメタデータ・オントロジーなどのデータ整備を行っています。 同社サービスの1つABEMAでは、多彩なコンテンツの制作・編集支援、推薦・検索などのデータ利活用を目的とし、コンピュータービジョンやコンピュータグラフィクス、機械学習を用いたアルゴリズムの実装と改善に取り組んでいます。 主に担当していただく業務は以下の通りです。 ・動画像領域の機械学習アルゴリズムの設計、学習、評価 ・動画解析システムの設計、開発、導入、維持、改善
【必須】 ◇計算機科学に関する基礎知識 ◇機械学習技術を用いたサービスの開発に携わった3年以上の経験 ◇Java、Python、C/C++ などのプログラミング言語を用いた実務経験 ◇サービス関係者やビジネス部門の関係者と円滑に連携し、業務を遂行するためのコミュニケーション能力 ◇コンピュータビジョンやコンピュータグラフィクスの深い知識と研究の経験 【尚可】 ◇動画認識分野の最新のアルゴリズムを検証し、それを用いたサービスの開発経験 ◇要件定義、ドメインモデリングなどソフトウェア開発の上流工程に関する知識経験
大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、大学院(法科)、大学院(その他専門職)、4年制大学、6年制大学、専門職大学、専門職短期大学、高等専門学校、短期大学、専門学校、高等学校、その他
正社員
408万円〜1,000万円
10:00〜19:00
120日
慶弔休暇 |週休2日制(土曜日曜)祝日|夏期休暇(7月1日~11月30日迄の期…
※経験・能力を考慮の上、同社規定により優遇します。 ※半期ごとの目標管理制度を導入しており、評価に応じて年俸を見直します。
東京都渋谷区
■女性活躍促進制度 macalonパッケージ:社員が長く継続して働くことができる職場環境の向上を目指して9つの制度をパッケージ化した独自制度。「ママ(mama)がサイバーエージェント(CA)で長く(long)働く」という意味があります。■家賃補助制度 2駅ルール・どこでもルール■リフレッシュ休暇 休んでファイブ■退職金制度(勤続インセンティブ)■CArcle(部活動)■メンタルヘルス:産業医面談・カウンセリング■健康診断■予防接種■オフィス環境:各オフィス、フロアにはアルコール消毒スプレーおよび常備薬を準備、トイレにはうがい薬を設置しオフィスで働く社員の健康維持に配慮しています。■テレワーク環境の整備■マッサージルーム■医務室 ■従業員持株会■慶弔見舞金制度■社内親睦会費補助制度■各種活性化制度 ※新規事業創出プロジェクト■キャリアチャレンジ制度■屋内の受動喫煙対策:有(喫煙室あり)■勤務時間:職種によっては裁量労働制適用
3回〜
■動画配信事業 サイバーエージェントとテレビ朝日が共同で展開する、株式会社AbemaTVでは、無料で楽しめるインターネットテレビ局「AbemaTV」を展開しています。「AbemaTV」はオリジナルの生放送コンテンツや、ニュース、音楽、スポーツ、など 多彩な番組が楽しめる約20チャンネルをすべて無料で提供しており、 2016年4月11日(月)の本開局以降、急激な事業成長を遂げています。 ◆サービス 「AbemaTV」ではオリジナルの生放送コンテンツや、ニュース、…
最終更新日:
500~860万
【職務内容】 累計会員登録者数約988万人(2025年6月末時点)の転職支援サービス「doda」を軸としたプロダクト戦略およびマーケティング戦略を支えるデータプランニンググループにて、データの利活用推進ならびにガバナンスを担当するポジションです。データコンサルタントは、データストラテジストが描くデータ戦略の枠組みの中で、具体的なデータ管理およびデータガバナンスの実行を担います。組織横断的に動き、データ環境整備・データ利活用支援を通じてカスタマー体験価値と事業価値の向上に貢献していただきます。 【具体的には】 ・KGI/KPIのデータ要求・要件定義設計からデータマートの開発進行管理 ・BIダッシュボードの構築・運用保守 ・社内外データの抽出・分析 ・データガイドラインの策定と運用 ・AI活用を見据えたデータマネジメントの推進 ・データ利用に関する問い合わせ窓口 ・データ活用支援 ・業務効率化およびデータリテラシー向上のための教育・トレーニング ・横断的なデータ戦略への参画 ■ポジションの魅力: ビジネスサイドとデータエンジニアの間で橋渡しの役割を果たし、両者の知識を活用することで、データ専門家として必要なスキルを広範囲にわたり総合的に伸ばすことができます。 自身が設計・構築・運用に携わったデータが、事業KPIやプロダクト施策の成果、意思決定に直接活用されるため、事業貢献を実感できる重要かつやりがいのあるポジションです。 (求人ID:392689)
【いずれか必須】 ・データ基盤をもとにしたデータ利活用推進やデータマネジメント業務のご経験(1年以上) ・データモデルを自身で描き、運用保守を推進された経験(1年以上) ・データカタログ作成など、メタデータ管理を主務として担当したご経験(1年以上) ・データサイエンティストやデータアナリストとしての実務経験(1年以上) 【歓迎】 ・データ基盤構築・運用経験 ・大規模データマート管理・品質向上経験 ・他部門・外部との協業・ガバナンス体制構築経験 ・BI環境の運用保守改善経験 ・Google AnalyticsやAdobe Analyticsを用いたアクセスログ分析経験 ・DMBOKに基づくデータ環境改善経験 ・Tableau資格保有 ・個人情報保護法に関する知識
【「doda」を中心に事業を多角展開する総合人材カンパニー】 「はたらいて、笑おう。」というグループビジョンを掲げています。「doda」をはじめ、人材紹介や求人メディア、顧問サービス、新卒採用サービス、HR×Techの新規事業などのサービスを展開しています。 失敗を恐れず新しいチャレンジを推奨する主体性と成長意欲にあふれたを組織づくり進め、さらなる事業発展を目指しています。
780~1030万
【職務概要】 ・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践 ・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進 ・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践 【お任せしたい業務】 ・お客さまのビジネス課題のヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの立案と提案 ・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング 実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【職務詳細】 ①受注前活動 ・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動 ・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆 ②プロジェクトの立ち上げ ・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案 ・課題解決方針の設計・提案 ・ビジネスインサイトの導出 ③データ分析・評価 ・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析 ・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング ・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案 ・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング ④サービス移行・運用 ・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携) ・材料データ分析基盤の活用コンサルティング ※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。 特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。 さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。 ・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、日立の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。 また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。 【働く環境】 ①約20名のデータサイエンティスト集団で、リーダクラス含めて30代前半以下のメンバが多い、若手主体のチームとなっている。(若手でも、チームのリーダーとして活躍しているメンバもいる。)メンバ同士の年齢が近いこともあり、個人の悩み・疑問・意見が言いやすい風通しの良い職場である。また、弊社でMIビジネスを立ち上げた人がビジネスオーナーとして、チーム及び全ビジネスをけん引している。 ②在宅勤務を主体としているメンバが多く、個々がデータ分析等に集中しやすい環境で勤務している。週に1日をチームの出社日としており、その日はメンバ間でのコミュニケーションを含める機会となっている。同じ部門のデータエンジニアとはビジネスについて深く連携を行っている。その他に他部門のデータサイエンティストと連携や意見交換をする機会がある。また、最新技術を追求するため、研究開発部門との連携も実施している。担当顧客によっては、国内・海外に出張し、顧客訪問する場合もある。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
(1)下記の分析関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・AI・機械学習を用いたプログラム開発経験(3年以上) ・AI・機械学習を用いたデータ分析関連業務(分析支援・コンサルティング等)経験(3年以上) ・AI・機械学習(テーブル・画像・テキストタスクいずれも)において頻繁に使用されるアルゴリズムや評価指標への理解 ・生成AI・LLM・RAGに関するプログラム開発経験(1年以上) (2)下記のマネジメント関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・お客さま対応経験(目安:3年以上) ・ビジネスレベルの英語力(英語で読み書きに支障のないレベル、TOEIC600点程度) (3)下記のご経験やスキルをお持ちの方: ・材料科学の基礎知識、関連する工学分野の知識、開発プロセスに関する実践的な知識
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1000~1200万
ポジション概要: リードデータサイエンティストは、先進的な分析を活用して、顧客エンゲージメントの理解、インタラクション、そして最適化において革新的なアプローチを推進します。成功する候補者は、主に日本語を用いてビジネスステークホルダーと緊密に連携し、要件と広範なビジネスコンテキストを理解します。 この役割は、データ分析イニシアチブを構想から実装、そして納品までリードすることを含みます。 職務内容: • ビジネスステークホルダーと連携して要件を収集し、ビジネスコンテキストを理解し、データ駆動型ソリューションを導出します。 • データ分析イニシアチブを計画、実行、高品質の分析ソリューションの提供においてリードし監督します。 • データプラットフォームチームや他のITチームと緊密に協力し、依存関係を特定し、開発プロセスの円滑な進行を確保するためのブロッカーを解消します。 • ビジネス目標と整合する機械学習モデルおよび分析プロジェクトを開発、展開し、管理します。 • CI/CD、MLOps、Azureや同様のクラウドプラットフォーム、DevOpsを利用して開発および展開プロセスを効率化します。 • SQL、Python、Pandas、PySpark、AzureML、PowerBIを用いてデータモデルと分析を開発・実装する実践的な専門知識を活用します。 • 特に流通、運用、マーケティング分野における金融または保険セクターのドメイン専門知識を活用して、プロジェクトの成功を確保します。 • 分析および機械学習イニシアチブのプロジェクト成果物や技術仕様を含む詳細なドキュメントを準備します。 • 分析および機械学習の要件、進捗、成果について、プレゼンテーションやレポートを通じてチームメンバーやリーダーシップに効果的にコミュニケーションします。 • 倫理ガイドラインおよびコンプライアンス基準を遵守し、AIを責任を持って使用します。 • 他の市場のベストプラクティスと方法論を取り入れることにより、分析およびデータソリューションを改善します。 • 新しい技術とビジネスニーズに基づいて、新しいソリューションおよび強化案を積極的に提案します。
• 5年以上の高度な分析役割での経験があり、成功したビジネス成果をもたらした実績。 • データサイエンスまたは分析チームの管理におけるリーダーシップ経験。 技術的スキル: • 定量的方法およびビジネス分析のスキルと強力な問題解決能力。 • 分類、回帰、クラスタリング、時系列分析、次元削減などの機械学習技術を使用したデータモデルの構築と応用の専門知識。 • PythonおよびSQLプログラミングスキル。 • 特にPowerBIなどのデータ可視化ツールに関する深い理解。 • CI/CD、MLOps、およびAzureなどのクラウドプラットフォームの経験。 • Pandas、PySpark、AzureMLなどのデータ分析ツールおよびライブラリの実践的な経験。 • 流通、運用、マーケティング分野における金融または保険ドメインの背景。 • 業界トレンドに先んじて、新しいツールや技術(例えば、Generative AI (GenAI))を継続的に学習し、分析能力を向上させます。 教育: • 統計学、マーケティングサイエンス、オペレーションリサーチ、計量経済学、機械学習 • 特にAzure Data Scientist、Azure Enterprise Data Analyst、Azure Data EngineerのAzure認定。 言語要件: • 日本語:上級 • 英語:中級
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500~1000万
具体的には以下のような業務を想定しています。また手を挙げればデータエンジニアというロールにとらわれずに自らやりたい業務をすることも可能な環境です。 データウェアハウスの設計・開発・運用 EmbulkやAirflowを用いたデータパイプラインの設計・開発・運用 Cloud DataflowやPub/SubなどのGCPリソースを用いたストリーミング処理の設計・開発・運用 BigQueryのパーティショニングやクラスタリングを用いたストレージ最適化やクエリのパフォーマンスチューニング ビジネス要件に基づいたDWHやデータマートの設計・開発・運用 各部署へのデータ活用支援 外部サービス(営業管理ツールや広告データ)のデータ統合 外部サービスからwebhookやAPIなどを通してデータを取得することがあります。 BIツールの設計・開発・運用 BASEではBIツールにLookerを採用しているため、LookMLを用いたViewやExploreの開発になります
必須スキル BigQueryやSnowflake、Redshiftなどのデータウェアハウスの構築・運用経験がある方 データパイプラインの設計・構築・運用 ストレージ最適化やクエリのパフォーマンスチューニングの実施経験 pandasやNumPyを使用したデータの前処理、クレンジング、集計・加工 分析基盤でのSQLの利用経験 複雑なSQLクエリ(JOIN、GROUP BY、ウィンドウ関数、サブクエリなど)を使ったデータの抽出・集計・分析など 数TB規模のデータセットでのクエリ実行経験 Linuxコマンドなどを用いた基本的なシステム操作経験がある方 ssh接続周りの設定やvimを用いたテキスト編集、gitコマンドなど 歓迎スキル BIツール(特にLooker)を用いたダッシュボード構築経験がある方 TerraformやDockerを用いたIaCの経験 AWSやGCP, Azureなどのクラウドサービスを用いたシステム開発経験のある方 データ分析や機械学習モデルの構築に関する知識のある方
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400~500万
【事業内容と今後の事業展開】 システムエンジニアリングサービス(SES)事業 【現在の保有アクティブ案件数:1300件/月】(月あたり選択可能な案件、22年10月実績) ■1300件中、75%がリモート勤務可能 ■BtoB、BtoCは約5:5 ■Web系から業務システムまで様々 ■クライアントは全業界業種を網羅するほど多彩 ■担当フェーズもPGから企画・提案・要件定義など最上流フェーズまで多数 ■あなたの希望する内容に対して常時10案件以上提示できる環境 ■言語、業種、フェーズ、役割など自身のやりたい仕事のリクエストも可能 ★案件例★ ◆大手ECサイトリプレイス [工程]要件定義、設計、開発、テスト [技術]Java、React、AWS ◆大手旅行サイト顧客管理システムサーバーサイド開発 [工程]設計、開発、テスト [技術]Java、Oracle ◆HR系サービスフロントサイド設計・開発 [工程]設計、開発、テスト [技術]Typescript、Vue.js、AWS ◆機械学習を活用した自動発注システム開発 [工程]要件定義、設計、開発、テスト [技術]Python、PHP ◆電子マネーシステムの開発 [工程]設計、開発、テスト [技術]Java、C# ◆RPGスマホゲーム開発 [工程]設計、開発、テスト [技術]Swift、Kotlin、Unity ◆AIを使った先進的DX案件/大手販売会社のAIを使ったマーケティング支援 [工程]要件定義、設計、開発、運用、保守まで一貫して対応 [技術]Java、SpringBoot、Python、React、HTML、JavaScript、CSS ◆顔認証サービスの開発 [工程]設計、開発、テスト [技術]Python、React、Serveriess、機械学習、AWS、git
【必須】 何らかの開発言語による開発経験を2年以上お持ちの方 ★エンジニア歴にブランクがあるという方もOKです 【歓迎】 ・もっと収入をアップさせたい方、実力に応じた給与が欲しい方 ・会社や組織のしがらみにとらわれず、業務に専念したい方 ・何年も同じプロジェクトをしていて、もっといろいろ経験したい方 ・本当は挑戦したいプロジェクトがある方 ・ある分野の業務知識を積み、SEとしての強みを持ちたい方 ・上流工程やPM/PLにチャレンジしたい方 ・プライベートも充実させたい方
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600~1000万
▼Findy Team+について(https://findy-team.io/) GitHubやJiraなどエンジニア向けツールの解析を通じ、Four Keys指標の 可視化することで、エンジニアリング組織の生産性、開発者体験の向上を支援するサービスです。 国内に明確な競合が存在しないブルーオーシャン市場にアプローチしており、リリースから2年半で YoYでの売上・ARR成長率は約3倍と、2024年からはアジア圏内やインドといった 海外向けの開発や導入も始まり、急成長フェーズのプロダクトです。 【募集背景】 ファインディでは、エンジニア組織の生産性を可視化・向上させるプロダクト 「Findy Team+」を展開しています。 このたび、より広い開発プロセス全体における生産性向上を支援する 新たなプロダクトの開発を検討しています。 生成AIを活用したプロダクトを想定しており、FastAPIを用いたバックエンド開発において Pythonエンジニアの専任人材が不足しており、プロダクト立ち上げ初期から リードいただける方を募集しています。 【業務内容】 ・GitHub / GitLab / JIRA / Slackなどの外部サービスとの連携基盤構築、API作成、データベースの設計 ・Four Keysやサイクルタイムなど生産性の指標となる新規メトリクスの設計や開発、メンテナンス ◎チームとして職責を分けておらず、ご経験やご志向性に応じて フロントエンドやインフラなど他領域にもチャレンジができる環境です。 ▼開発環境 開発言語:Python, TypeScript, GraphQL フレームワーク:FastAPI, React, LangChain, Apollo Client, Chakra UI テスト:pytest, Vitest, Storybook, React Testing Library, Playwright インフラ・ミドルウェア:AWS, PostgreSQL, Redis, Docker, SendGrid, Terraform, Node.js CI/CD:GitHub Actions ツール:GitHub, GitHub Copilot, Slack, Sentry, Datadog, Dependabot, Renovate, Notion, Figma, Findy Team+ AIツール: GitHub Copilot, Cursor, Cline, Devin, Dify - チーム構成 - PO 1名 - AIエンジニア 1名 - エンジニア 3名 【AIの取り組み】 私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、エンジニアの7割以上が GitHub Copilot Agent mode、Cursor、DevinなどのAIエージェントを日常的に利用しています。 また、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIを利用できる環境も整備済みで さらなるAI駆動開発を進められる環境があります。 プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーは これらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
【必須スキル】 ・Python(FastAPI)を活用した開発経験(3年相当) ・仕様を基に設計から開発、テスト、リリースまでの一連を担当した経験 ・リレーショナルデータベースでの正規化、クエリの最適化を考慮したDB設計経験 ・AWSやGCPなどのパブリッククラウドサービスの利用経験 【歓迎スキル】 ・StrawberryなどのGraphQLライブラリを用いた開発経験 ・LangChainを用いた生成AIアプリケーションの開発経験 ・pytestを用いたユニットテスト経験 ・マルチテナントSaaSの開発・運用経験 【求める人物像】 ・プロダクトや事業の成長に主体性に関わりたい方 ・周囲と協力しながら、開発を推進できる方 ・常に起きうる変化を楽しみながら開発に取り組める方
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400~700万
●データ分析基盤の開発及び改善 ●データ分析基盤の安定稼働 ●データ分析及び利活用の推進 ●データドリブンな文化の醸成
以下 <すべて>の項目のご経験をお持ちの方 ●データの分析や利活用によってビジネスの課題解決や改善を実現した経験 ●SQLによるデータ抽出及び集計経験3年以上 ●Tableau、Redash、Looker、Qlik Sense、Power BI など何らかのBIツールの利用経験1年以上
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年収非公開
自社クラウド上にてデータプラットフォームサービスの企画、開発をお任せします。 ◆入社後すぐにお任せしたい業務 ・技術調査、プロトタイプ開発業務 サービスに必要な技術/製品調査と、アーキテクチャ設計、プロトタイプ開発チームにご参加いただきます。プロトタイピングの結果を踏まえ、正式サービス開発に向けたフィードバックを行ってください。 ◆将来的にお任せしたい業務 ・サービス開発リーダー 本番サービス開発時における、開発チームのリード役となることを期待しています。 ★★ポジションの魅力★★ 「自らのアイデアをサービスに!」 マルチクラウド環境が一般化する中で、散在するデータのインテグレーションが重要になってきています。広く企業に使っていただけるデータプラットフォームサービスの実現を目指し、既成概念にとらわれない技術的なチャレンジができる環境です!
【必須スキル/経験】 ・RDMBSに関する経験(3年以上) ・ETLなどを利用したデータ統合の経験 【歓迎するスキル/経験】 ・データ分析業務の経験
インターネット接続サービス、WANサービス及びネットワーク関連サービスの提供、 ネットワーク・システムの構築・運用保守、通信機器の開発及び販売
400~800万
◎プロモーション施策の効果検証 ◎顧客獲得に貢献している施策の分析(アトリビューション分析) ◎LTVの高い顧客のカスタマージャーニーの導出 ◎ゴルフ場予約/ゴルフ用品購買の高意向者予測モデルの構築
・回帰分析、時系列分析など、データ分析手法に関する基礎知識を有している ・統計解析ツール(例:R、Python など)の利用経験 ・SQL を用いた基礎的な集計・分析業務の実務経験
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500~850万
◆当社について 当社は、キリングループ会社の中で唯一の情報システム会社です。 キリングループ会社の経営戦略に基づき、ITを活用した事業戦略の策定・推進や、システムの開発・運用・保守など様々なソリューションを提供しています。 社内のDX化が進むにつれ、グループ全体からの当社への期待値が高まっているため、人財育成に力を入れております。 スペシャリスト、ジェネラリストとキャリアの選択ができる人事制度の改定を実施しています。 【業務内容】 ・デジタル推進におけるビジネス構想に対するITソリューションの検討、提案、開発上流工程、下流工程の実行 ・当グループのデジタルマーケティング領域の開発・運用・保守業務 ・開発ベンダーのマネジメントをリーダーの指示のもと遂行する 【具体的な業務内容】 下記担当範囲のうち、いずれかの業務を担っていただきます ・オウンドメディア、デジタルキャンペーン運営 ・ダイレクト事業支援における全体管理 ・システム、データ、ナレッジ、セキュリティ管理 ・各種オペレーション、コンサルティング 【技術イメージ】 ・AWSやHeroku上にCDP基盤の構築 ・Tableauを用いた大規模データ活用 ・SalesForceを用いたMA導入と構築 ・アジャイルアプローチの様々なPoC など ◆グループについて デジタルソリューショングループのミッションは「キリングループの BtoC 領域におけるデジタルサービスの提供」です。 キリングループ各社の営業部門・マーケ部門事業創造部門・広報部と連携し、「オウンドメディア運営」「デジタルキャンペーン運営」「ダイレクト事業支援」を担っています。 また、グループ各社から新たな開発・支援の要望が上がった際、新領域を担っていくグループでもあります。
【必須のスキル/経験】 ・開発予算5千万円程度のプロジェクトマネジメントの経験 ・業務アプリケーション開発において、要件定義工程~サービスインまでひと通りの経験 ・アジャイル開発の経験 【あると尚良いスキル/経験】 ・通販事業などのBtoC領域のシステム導入経験 【求める人物像】 ・事業のゴール・戦略を見据えながら、手段にとらわれず最適解を導き出せる方 ・ユーザーとのコミュニケーションが多いため、コミュニケーションスキルに自信のある方 ・未開拓分野に挑戦することに抵抗がない方
キリングループの戦略に基づいたシステム開発・運用・保守・ユーザー支援などの領域において、キリングループの情報機能会社として専門性を発揮しITのソリューションを提供します。 ■システムインテグレーション <キリングループ各社の業務システムの企画・開発・運用・保守> 生産管理・物流・販売・人事・経理・購買などの業務で使用されるシステムを開発します。 システムの企画立案から運用・保守、ユーザ支援など、システムのライフサイクル全般において高品質な業務遂行を実行します。