アクセンチュア ライフサイエンス領域
500~3000万
アクセンチュア株式会社
東京都港区, 大阪府大阪市
500~3000万
アクセンチュア株式会社
東京都港区, 大阪府大阪市
創薬研究
その他医薬品研究開発
リサーチ/分析データサイエンティスト
<ライフサイエンスインダストリコンサルタントとは?> ご入社後は、ライフサイエンス業界チームへの所属となり、深い業界知見を武器に、社内外のメンバーとプロジェクトを組みながら、業界全体またはお客様の社会的価値・企業価値が向上するためのプラン策定や変革の実行をリードします。 ◆業務詳細 国内外の大手製薬企業や医療機器メーカーなどをお客様とし、自社が得意とするデジタル・トランスフォーメーションを武器として、戦略策定から実行まで携わっていただきます。お客様がグローバルに展開しているため、複数の国と協働するプロジェクトが多いことが特徴です。これから確実に拡大が見込まれるヘルスケアマーケットにおいて、自身のマーケットバリューを上げていくための経験を思う存分積んで頂けます。 ◆プロジェクト事例 ・未病や予後の段階からの幅広いデータを収集/分析し薬剤/サービス有用性証明のプラットフォーム構築 ・認知状態予測AIモデルの構築 ・機械学習などを活用した薬価推移予測 ・ビジネスを支えるデジタルプラットフォームの構築 ・スペシャルティドラッグ製造のプロセス改善と個別化医療を前提としたSCMの再構築 ・オムニチャネル化(デジタルMRなど) ・AI創薬、リアルワールドデータ、リアルワールドエビデンスによる研究・開発 ・開発期間短縮
◆応募要件 ・ライフサイエンス業界における業務経験3年以上 ・産業構造変革に対する熱意 ・他者を巻き込むコミュニケーション能力 ◆望ましい経験・スキル ・コンサルティング経験 ・プロジェクトマネジメント経験 ・英語を用いた実務経験 ・テクノロジー/デジタルに関する知見・経験・熱意
大学院(博士)、大学院(法科)、6年制大学、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、専門職大学、大学院(MBA/MOT)、4年制大学
500万円〜3,000万円
内訳:土曜 日曜 祝日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
東京都港区
大阪府大阪市
副業OK 時短制度 服装自由 出産・育児支援制度 研修支援制度
最終更新日:
600~1400万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓データアナリティクスを駆使したM&Aデューデリジェンス(財務・非財務データ分析) ✓クライアントの事業価値創出を目的としたデータサイエンス・コンサルティング ✓大規模言語モデル(LLM)を活用したAIエージェントや戦略検討支援ソリューションの開発 ✓買収後のバリューアップ(PMI)に向けた事業計画策定およびオペレーション最適化支援 ✓マーケティング投資効果分析、需要予測、価格最適化等の高度アナリティクス手法の提供 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓M&A Pre Dealにおけるデータ駆動型の買収候補選定およびターゲットスクリーニング ✓製品・店舗・顧客別の多角的な収益性分析による事業ポートフォリオ再構築支援 ✓PythonやJavaScriptを用いたWebアプリケーションによるオペレーション改善ツールの開発
必須条件(MUST) ✓統計解析、機械学習、AI、Python、Rを活用した実務経験(2年以上) ✓統計学、数学、コンピュータサイエンス等の専門教育またはデータ分析に関する研究経験 歓迎条件(WANT) ✓BIツール(Tableau等)やETL、クラウド上でのデータ分析基盤の設計・構築経験 ✓ビジネス遂行可能な英語力、およびMBA保有者
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550~1000万
Hakuhodo DY ONEの主要プロダクトおよび広告ビジネスに対し、データサイエンスを適用することで、先進的なアルゴリズム開発を推進し、事業成長に貢献することがミッションです。 プロダクトに搭載するアルゴリズムの開発や広告運用の高度化を主導し、顧客への提供価値向上と市場における当社のプレゼンス強化に繋がる開発を進めていただきます。 <具体的には> ・国内最大級DMP「AudienceOne®」や豊富な広告配信実績ログを活用した機械学習モデルの設計と実装 ・Google、Yahoo!、X (旧Twitter)、Metaなどの広告配信データに基づき、因果推論を応用した標準レポートテンプレート等の開発 ・次世代コンテクスチュアル・ターゲティングの研究開発 ・新規プロダクトの企画提案、概念実証 (PoC)、プロトタイプ開発を推進 <チームの特徴> 部署内の業務に留まらず、他部署やグループ会社と合同で大規模な案件を多数実施しており、多様なビジネス課題にデータサイエンスで貢献できる機会が豊富です。 <キャリアパス> データサイエンティスト → マネージャー(組織とプロジェクトを牽引) データサイエンティスト → リード(CV、NLP、因果推論などの専門領域における技術的リード)
【必須経験】 ・PythonまたはRでの分析実務、モデル実装および可視化の経験(2年以上) ・機械学習または統計に基づく課題解決の実務経験 ※以下のいずれかの専門領域における深い知識と実務経験 ・マーケティングサイエンス、行動計量学、統計解析、因果推論、自然言語処理(NLP) ・画像認識・コンピュータビジョン(CV) ・音声・音響・音楽分析、数理最適化、強化学習など 【歓迎経験】 ・広告・マーケティング関係の業務経験 ・業務課題起点での論文調査から実装・検証に至る一連の経験 ・企画設計から評価、そして次期改善までのPDCAサイクルを主導した経験 ・AWS/GCPなどのクラウドプラットフォーム上での機械学習モデルの実装・運用経験、数TB級データのSQLによる効率的な処理経験 ・統計モデリングや因果推論を活用したサービス開発・実装経験z
Hakuhodo DY ONE は、インターネット広告黎明期より培ったデジタル広告の知見とノウハウを活かし、統合的なデジタルマーケティングサービスを提供しています。 マーケティング戦略立案力、クリエイティビティ、高度な運用力と技術開発力、媒体社・プラットフォーマーとの強固な関係性を強みとし、国内外のクライアント企業に対して、デジタル起点でのマーケティング戦略やテクノロジー活用を包括的に支援します。
730~1360万
★「気になる」ボタンを押下いただきましたら、ご経験を鑑みてスカウトさせていただきます。カジュアルなご面談にて、詳細情報をお伝えさせていただきます。 ★エージェントから見た当社の魅力 ・業界第2位、平均年収約1,123万円という高水準な待遇 ・電通グループの強固な顧客基盤を活かした圧倒的な事業優位性 ・シンクタンク・コンサル・SIの3機能を併せ持つ稀有な組織 ・製造や金融など幅広い業界における2,500社超の顧客実績 ・営業利益率20%を目標に掲げる国内屈指の収益力の高さ ・平均残業時間29時間(所定労働時間7時間のため、実質15時間以下)、フルリモート可能、コアタイムなしのフレックスと働き方◎ 【求職者様向けメッセージ】 私たちは体系化されたデータマネジメントの実務知見(ベストプラクティス)をベースに製造業を中心に情報通信・金融・不動産まで幅広い業界で、データの力を最大限に引き出し、クライアントの競争力強化と持続的成長に寄与することを目指し、「データで企業を変える」支援をしています。 ■組織のミッション・ビジョン: ミッション:誰もが働きやすい社会の実現、デジタルが生む企業価値の最大化 ビジョン:Customer Business Innovator ― 顧客のビジネスを変革し続ける存在 【仕事内容】 ■期待役割: ・データ活用が注目される中、単なるデータ基盤構築に留まらず、クライアントのデータドリブン経営を成功に導くことが使命です。データマネジメントの知識体系を軸としたワンストップサービスを提供し、幅広い業界のクライアントに対して、データ活用支援プロジェクトをリードしていただきます。 ※データ基盤構築は技術部門が推進し、本ポジションは「指標・判断基準」「運用・ガバナンス」「合意形成」を中心にリードします。 データ活用・データマネジメントコンサルティングサービスについてはこちら ■主な業務内容: ・データ戦略策定:現状分析、課題構造化、コンセプト策定、将来像作成、施策検討、ロードマップ策定 等 ・データマネジメント体制整備:組織立ち上げ、ガイドライン作成、ルール策定、データ運用プロセス設計 等 ・データ活用推進支援:ユースケース整理、活用目標設定、シナリオ・指標整理、有効性検証、分析プロセス定義 等 ・人材教育・コミュニティ運営:スキル定義、教育計画、教育、コミュニティ構築、情報発信、事例共有 等 ■プロジェクト事例: ・自動車メーカー様:データ活用のあるべき姿の策定支援(3ヶ月) ・自動車メーカー様:メタデータ整備支援(2ヶ月) ・二輪車メーカー様:品質情報活用の構想支援(3ヶ月) ・半導体製造装置メーカー様:情報一元化に向けたグランドデザイン策定・データ活用支援(4ヶ月) ・スポーツ用品メーカー様:データ活用ロードマップ策定・データマネジメント整備支援(6ヶ月) ■事業展望/顧客提供価値・強み: 体系化されたデータマネジメントの実務知見(ベストプラクティス)と技術部門との協働による実装力を融合し、日本企業のデータ活用を次のステージへと引き上げる存在を目指します。 製造業を中心とした多くの支援実績から企業変革に直接関与し、戦略と現場をつなぎ、実効性のあるデータ活用・データマネジメントを実現できる点に強みがあります。 ■組織構成: マネージャー1名+コンサルタント1~3名でチームを組成。必要に応じて技術部門と混成チームで推進。 【働きがいと成長環境】 クライアントは日本を代表する企業が多く、企業全体の意思決定に関与したり、データ活用の土台を作ったり、"データで企業を変える"場に携われるのが魅力です。 バリューチェーンを横断した業務知識・データマネジメントの知識を身につけることができ、専門領域×データのプロフェッショナルになって、マネジメントやエキスパートに進むことが可能です。
【必須要件】 ●下記いずれかの経験、スキルを有する方 ・コンサルティングファームでのデータマネジメント・データ活用支援の経験 3年以上 ・データ基盤(DWH、ETL、BI、データカタログ、MDM)導入リーダーの経験 3年以上 ・自社のデータ活用やデータマネジメントの企画推進リーダーの経験 3年以上 【歓迎要件】 ・データサイエンスやデータ分析の知識・経験 ・DMBOKの知識 ・組織横断でのプロジェクト推進経験
システムインテグレーション、コンサルティング、シンクタンクの機能連携による、社会や企業の変革を支援するソリューションの提供
750~850万
【職務内容】 同社にて、以下業務をお願いしております。 同社はマーケティングリサーチ/インサイト事業でアジアNo.1*のインテージグループを牽引し、国内外の企業・団体のマーケティング活動をトータルサポートしております。生活者を理解する独自のデータベースや高度なリサーチ技術・データ解析力を活かし、デジタルマーケティングやDX支援も展開しています。 クライアントのデータ活用を支援する受託案件において、データの提供プロセスや運用の設計を担っていただきます。同社が持つデータを価値のある形に変えて提供することで、クライアントのビジネスを支援します。 【具体的には】 ・クライアントへ提供するシステムのデータフロー・運用設計 ・データハンドリングを通じたデータの価値化 ・クライアントへ提供するサービスの運用管理 ・社内外パートナーの管理 ・事例の型化や社内展開 等 【魅力】 データエンジニアとして案件を担当いただき、同社のアセットである独自のデータベースや高度なリサーチ技術・データ解析力に触れながらスキルを高めることができます。将来的には同領域におけるデータサイエンティスト等のキャリアパスもございます。 「ESOMAR’s Global Top-50 Insights Companies 2023」に基づく(グループ連結売上高ベース)(求人ID:309779)
【必須】本ポジションは、プロジェクトマネジメント能力と高い技術的専門性が必須です。 ・データサイエンス案件におけるPMまたは技術リードとしての一貫した推進経験(要件定義~実装・運用) ・MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)の実務経験(実装・評価・ビジネス適用) <スキル> ・数理統計基礎とモデリング実装力;統計検定準1級相当の数理統計基礎。 Python/Rなどを用いた各種統計手法、機械学習モデルの理解と実装、評価、運用できる能力。 ・クラウド基礎知識とデータ処理能力:クラウド(AWS/Azure/GCP)の基礎知識と、 SQLを用いたデータ統合・ETL/データクレンジングの構築・実行能力。DWH(Snowflake等)の理解。 ・PM知識とリスク実行管理:上位レイヤと連携しながら、計画を効率的に実行する能力。 潜在的なリスクを早期に特定・報告し、プロジェクトの安定的推進に貢献する実行力。 ・企画、要件定義、コミュニケーション:顧客課題のヒアリング、構造的な把握・言語化、分析企画の設計・説明・レポーティングができる論理的思考力。
同社は日本最大級のマーケティングリサーチ会社です。 創業以来、60年に及ぶ歴史の中で培ったリサーチノウハウ、データ解析力、システム化技術と、これらに基づく情報評価力を基盤としたサービスを提供。 国内外の企業5000社以上と取引しており、その事業規模はアジアトップクラスを誇ります。 クライアントと生活者(消費者)をつなぐ架け橋としてマーケティング活動を支援し、豊かな社会の創造を目指しています。
400~550万
大手外食チェーンの 需要予測を担うアナリスト として、データ分析をもとに売上・客数・原材料の使用量などを予測し、店舗運営や在庫管理に直結する重要データを作成します。 おもな業務内容: レギュラーメニュー・限定メニューの販売予測 売上・客数・原材料などの需要予測 データの抽出〜レポート作成(Excel/PowerPoint) 予測ロジックの改善・モデル運用 予測根拠の説明・社内外会議への参加 全国3000店舗の在庫・物流を支える、大きな事業インパクトのあるポジションです。
【必須】 需要予測やモデル運用に積極的に取り組む意欲 Excel中級(IF、VLOOKUP、SUMIF、ピボット、グラフ) 【歓迎】 データ分析経験 予測モデル運用経験
・販売データを活用した需要予測、分析 ・食品、包材の調達・供給管理 ・冷凍、冷蔵を含む3温度帯の在庫管理と全国配送 ・高品質、高安全基準を実現するコールドチェーン管理 ・サプライチェーン全体の最適化支援
590~1090万
【職務内容】 同社では、事故ゼロと自由な移動の喜びを提供するため、自動運転システムの研究開発を行っています。 世界に先駆けて安全・安心・環境負荷軽減の高い価値を持つ自動運転・運転支援システムを研究開発し、 商品化を目指しています。 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、 コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装を一貫して担当します。 研究開発フェーズから実車搭載・量産・運用を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 【具体的には】 ・ 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けた、 コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装 ・ エッジデバイス向けモデル開発、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発 ・ 研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価 ・ End-to-End(E2E)の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・ VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・ 機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・ E2Eモデルのアプリケーション ・ 推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning Quantization等)(求人ID:417531)
【必須】 ・ PyTorch等のフレームワークを使用した画像認識・予測・行動判断などのモデル開発経験 ・ 強化学習/模倣学習などの学習アルゴリズム開発経験 ・ 機械学習モデルを活用したアプリケーション開発経験 ・ 論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験 【歓迎】 ・ クラウド(AWS/GCP/Azure)での学習環境構築経験 ・ モデル最適化・高速化の知見 ・ 機械学習関連(画像認識/強化学習等)コンペティションでの入賞経験
同社は、創業者から受け継ぐ「人々の生活を豊かにしたい」という強い想いのもと、二輪車、四輪車、そしてライフクリエーション(汎用製品)や航空機まで、多岐にわたるモビリティ製品を提供しています。単なる移動手段を提供するだけでなく、製品を通じて人々に「走る喜び」や「自由な移動の喜び」を届けることをミッションとしています。
700~900万
□職務内容: 以下大きく2つの業務を担当頂きます。その方の適性に応じて業務のバランスをご相談の上決定させて頂きます。 ①AMED支援事業(創薬支援推進事業・創薬シーズ実用化支援基盤整備事業の担当業務 大学や国公立研究機関に所属する研究者が研究する創薬シーズをAMEDが主体的に開発する事業において, 創薬シーズの合成,有効性,安全性,薬物動態等に関する科学的データをCROに委託して取得する業務 ②創薬支援コンサルティング業務 創薬シーズを早期かつ効率的に臨床に応用するための非臨床試験コンサルティング ・トランスレーショナルリサーチの過程で直面している各種課題の解決 ・研究開発戦略の提案 ・非臨床試験結果の解釈 ・試験成績から判明した課題への対応法の助言 □ステークホルダー: (社外)AMED関係者、パートナー企業、CRO、バイオベンチャー、アカデミア ※社外関係者とのオンライン面談は1日1~3回程度 (社内)営業開発G、非臨床事業部 □ポジションの魅力: ・AMED支援業務と創薬支援コンサルティング両方の業務を担当出来ること ・顧客への積極支援を行うことが出来ること (CROは性質上受託業務が主だが本ポジションは主体的に顧客支援を行うことが出来る) ・国からのAMED支援事業を受託している喜びややりがいを感じながら業務できる ・非臨床試験に関する豊富な知見を持つ社内メンバーと協力しながら経験を高めることができる ・在宅勤務可能(日帰りで出社頂ける方であれば居住地は問わない。)
【必須要件】以下いずれかのご経験をお持ちの方 ・創薬の探索研究(試験系構築、遺伝子操作、及び薬効もしくは薬物動態評価)の経験がある方 ・医薬品またはそれに準ずる化合物の設計及び合成の経験がある方 【歓迎要件】 ・試験関連文書作成、ワード文章の校正、スケジュール管理及び会議のファシリテーションのご経験のある方
・非臨床試験受託サービス ・バイオアナリシスサービス ・セントラルラボサービス
1000~2000万
【担当する商材について】 データ分析プラットフォームKI:https://analytics.keyence.com/-ビジネスユーザーが⽇常的に使えるビジネスデータ分析ツール-Mission データをもとに意思決定できる組織を創る (お客様がデータ分析を自走できる状態×全社的な浸透)-KIの機能 データ準備から要因の深掘りまで繋げて可能 ①データ準備 ・分散したデータを統合・編集 ・データの処理プロセスをビジュアルで管理 ・投入したデータに対して様々な加工を実施 ・データ編集を登録しておけば、データ成型を自動化 ②帳簿/マトリックス ・様々な切り口でクロス集計 ・注目すべき箇所の自動推奨 ・要因ツリーに連携して2点間の差を深掘りしたり、集計結果をグラフに連携 ③グラフ ・12種類のグラフによりデータを可視化 ・変化の着眼点を自動推奨 ④要因深堀り ・比較対象との差が発⽣した要因を分析 ・テーマにおいて見るべき値を様々な軸で深堀り、課題を探索 ・分析軸を追加したり、比較する値を切り替えて同一画面内で多角的な分析 ⑤AI/機械学習 ・膨大なデータから課題解決の切り口を、客観的かつ網羅的に自動⽣成 ・⽣成された切り口は統計的な観点から効果が順位付けされ、優先順位が一目瞭然 ⑥ダッシュボード ・KIのダッシュボードでは指標を『見る』だけでなく、クリックしてその軸を深掘り、比較することができる ・ダッシュボード上に文字や画像、リンクなども自由に配置が可能-業界別分析テーマ例 ゼネコン:工事現場事故の要因分析、データ分析の文化醸成 パチンコ:売れるパチンコ台の分析、出玉数量の最適化 プロ野球球団:グッズ収入の集計/可視化、看板広告の費用最適化 学習塾:退塾する⽣徒さんの予測分析、新規入塾者のターゲティング-あらゆる部署/用途/テーマで利用が可能 商品企画:商品と顧客ライフスタイルの関連→顧客の購買傾向をつかむ→訴求点・魅力を再発見する 営業:売上と営業活動の関連→営業活動が売上に与える影響を知る→営業施策を再考する マーケティング:離反分析→離反しているお客様の行動を把握→離反予防施策を打つ 人事:人材採用→長期在籍社員について分析→人材採用施策を検討する-導入実績例 中外製薬株式会社/清水建設株式会社/大阪ガス株式会社/株式会社竹中工務店/ビッグローブ株式会社/京都中央信用金庫/大和リビング 株式会社/インパクトホールディングス株式会社/王子ネピア株式会社/田辺三菱製薬株式会社/キリンホールディングス株式会社/大多 喜ガス株式会社/株式会社丹青社/⽇本海ケーブルネットワーク株式会社/住友金属鉱山シポレックス株式会社/GMOメディア株式会社/ 株式会社スペシャルアミューズメントプランニング/株式会社TOKON/株式会社ZTV/⽇本ケミファ株式会 【業務内容】 2019年にスタートした新規事業である機械学習を活用したサブスクリプションサービスを立ち上げており、 事業立ち上げメンバーとして、商品を通じた課題解決方法の提案、活用支援ができる コンサルティングセールス組織の中核メンバーを探しています。 ・圧倒的な利益率を誇る当社のデータ分析ノウハウをAIを活用しパッケージ化、 ソフトウェアサービスとして企業のビジネス戦略、マーケティング、経営企画部門を対象に展開します。 ・顧客の課題を聞き、投資対効果や保有しているデータ、当社の商品で実現できることを考えながらサービスを提案します。 ・製品の提案、導入、導入後の活用、定着までを支援する役割を担っていただきます。 お客様の組織で、当社のサービスを活用、定着していただくことで、業績の向上や⽣産性の改善に貢献します。 ソフトウエアやSaaS型サービスのセールス・コンサルティング、ITコンサルティング会社での 経験などが活かせるポジションです。 【顧客について】 業界:業界カットではなく地区で担当が分かれる ex.A渋谷区/B新宿区/関西全域など 会社規模:エンタープライズ企業がメイン PrimeとGrowthチームに分かれます 部署:営業、人事、マーケ、経営企画など多岐にわたる。部署横断のDX部門にアプローチすることも多い カウンターパート:部長~社長が中心、メンバークラスはほぼ無い 【進め方】 月間商談数:40~60件 商談の7割はオンライン 地方の企業様は出張ベースで訪問(地方担当の場合は月数回出張が発⽣) リードタイム:平均4~6か月程度、長期プロジェクトだと2~3年
最終学歴: 大卒以上 職種経験: 職種未経験NG 業種経験: 業種未経験OK
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800~1200万
【職務内容】 同社は「テクノロジー × イノベーションで驚きと感動を生み、世界を前進させる。 」をミッションに掲げています。 データとテクノロジーを駆使した自社プラットフォーム「RENOSY(リノシー)」をはじめとする多様なサ ービスを展開し、グローバル展開と事業拡大を見据えた組織の再定義を進めています。 AI不動産投資「RENOSY」を基軸に、国内外のグループ会社含めた事業でデータに基づいた意思決定支援 をリードし、データ分析の新たな「型」を創り上げていく役割を担います。 事業課題に対して高い解像度で向き合い、事業計画達成に向けた分析設計から解決策の提案、 さらには現場への実装までを一気通貫で推進する必要があります。 【具体的には】 ・ 具体的な業務内容 ・ 事業KPI策定と可視化 ・ データ分析に基づく事業課題の解決策立案 ・ 事業現場へのデータ活用指導と分析環境整備 ・ チームメンバーの成長支援 ・ 仕事概要 ・ AI不動産投資「RENOSY」を基軸に、国内外のグループ会社含めた事業でデータに基づいた意思決定 支援をリード ・ データ分析の新たな「型」を創り上げていく役割(求人ID:417816)
【必須】 ・ SQLを用いたデータ加工、データ分析の実務経験2年以上 ・ 下記いずれかの経験をお持ちの方 ・ 事業部へのヒアリングからKPI(成約率、解約率、LTV等)を定義し、分析結果に基づいて具体的な改善策を提案、その実行後の効果検証までを主導した経験 ・ 単なるデータ抽出に留まらず、仮説構築から施策の優先順位付け、ビジネスインパクトの試算までを一貫して行った経験 ・ 分析結果をビジネス側の言語に翻訳して提案し、周囲の合意形成を得ながらプロジェクトを前進させた経験 【歓迎】 ・ 統計解析/機械学習いずれかについての専門知識 ・ Python/Java/Ruby等のプログラミング言語の実務利用経験
【東証グロース上場、不動産×Techのメガベンチャー】 同社は、ユーザーのこだわりにマッチする不動産物件とリノベーションの組み合わせプランを人工知能が提案するアプリ「Renosy」を開発。 既存のレガシー産業にテクノロジー×イノベーションで戦略的に仕掛け、創業わずか10年で売上約1000億円という急成長を達成。 これまで不動産売買において生じていたロスや課題をテクノロジーで解決する事業を武器に、FinTechの次の潮流として注目を集める事業領域で成長を遂げております。
1000~2000万
【職務内容】 クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発を担当します プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、 クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や 外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発を行います ■勤務地変更の可能性:有 ■変更の範囲会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)※転勤の可能性あり ■転勤の有無・ご本人の希望を考慮いたします ※入社後、転勤可否に関して定期的にアンケートを取らせていただいており、 そこで「転勤不可」と回答される方には転勤を強制することはしておりません(求人ID:416872)
【必須】 ・クラウドプラットフォーム上でのバックエンド開発経験3年以上 ・Python、Go、Java、JavaScriptいずれかの言語経験3年以上 ・RDB、NoSQLの設計・開発経験3年以上
ソフトウェアを通じて情報社会の実現を支援し、革新的なICTソリューションを提供します。