医療AI推進機構 / CTO
900万~
企業名非公開
東京都中央区
900万~
企業名非公開
東京都中央区
データサイエンティスト
医療機器臨床開発データマネジメント
技術責任者/CTO/Chief Technology Officer
技術戦略を牽引するCTO(最高技術責任者)を募集しています。 AI・医療機器領域のスタートアップ経験や、機械学習(特にComputer Vision)、DICOMをはじめ とする医療画像の取り扱い、幅広い知見を活かして、当機構のプロダクト・サービスを技術面で リードしていただきます。 取締役としての参画を検討しており、将来的には組織拡大に伴うエンジニアリングチームの構築 や、新規プロジェクトの推進も期待しています ●全社的な技術戦略・ロードマップの策定と推進 ●DICOMや医療情報システム(PACSなど)との連携技術に関するリード ●将来的にはエンジニアリング部門のチームビルディング・マネジメント
●コンピューターサイエンス、情報工学、AIなど関連領域における専門知識 ●AI分野(特に機械学習、Computer Vision、Deep Learning)での開発または研究経験 ●医療画像、DICOM、PACS等の取り扱い経験もしくは医療ITシステム開発経験 ●スタートアップやベンチャー企業でのCTO/技術責任者としての経験、もしくはリードエンジニア経験 ●ビジネス要件と技術要件を両立させるためのコミュニケーション能力 ●ベンチャー環境で主体的に動き、変化に対応できる柔軟性 歓迎要件 ●IPA 未踏や総務省 異能系プログラムなどの公的研究採択経験 ●大学院や研究機関でのAI研究実績(博士課程修了者やポスドク歓迎) ●組織づくりやマネジメントの経験(5〜10名以上のチーム運営)
6年制大学、4年制大学
900万円〜
東京都中央区
リモートワーク可
最終更新日:
890~1200万
●ミッション 業種・業界を問わずデータの利活用を推進する企業の動きが活発になっている中、当社ではお客様のデータドリブン経営を推進していきます。 豊富なITソリューション導入実績とデータマネジメントの視点により、データ分析基盤の企画/設計、構築まで行い、データの利活用を支援いたします。 ●職務内容 ①職務/役割 プライムベンダーとして、お客様のDX推進部門や情報システム部門、データ利活用を行うユーザ部門と技術的な折衝含め対話しながら、データ分析基盤/データウェアハウス(DWH)の企画/設計、構築を担当していただきます。 ②業務内容 ・取り扱うデータはビッグデータとなり、分散処理やクラウドのPaaS,SaaSおよび各種パートナ製品を組み合わせてデータ分析基盤構築を行っていただきます。 ・最新技術動向の調査/検証を行い、新技術や新サービスの提案もお任せいたします。
●下記いずれかの経験、スキルを有する方 ・データモデリング、ETL処理、DWH構築、BI構築に関連するシステム構築案件において、要件定義、設計の経験(1年以上) ・Azure、AWS、GCPを用いたシステム構築経験(1年以上) ●歓迎する経験・スキル ・Snowflake、Databricks、MS Fabric導入経験 ・DMBOKを理解し、データマネジメント推進経験 ・アジャイル(Scrum)開発経験
-
600~1500万
データエンジニアとして、主に以下の何れかの役割を担っていただきます。 ①ITアーキテクト ・全社対象のデータ基盤・分析基盤導入(AWS等のクラウド基盤・DWH・DataLake・DataHub、BIツール等) ・データ利活用ニーズの拡大に合わせた、上記データ基盤・分析基盤の機能改善・システム構成の企画立案 ・ユーザー側でのDWH性能モニタリングと性能改善クエリチューニングを実施(PDCA) ・製品選定POCを実施(アジャイル開発) など ②データプロバイダー(データ提供・最適化) ・全社対象のデータ基盤上のデータ管理 ・ETLツール*1を活用したデータパイプライン設計等、データエンジニア業務の上流工程 ・安定したデータ基盤の維持・向上 など *1 社内に散在する業務データを抽出・収集し、データ活用やシステム間連携ができるよう加工を行うツール ③データ企画・整備 ・各部門のビジネスニーズに基づくデータマートの企画・開発 ・データ起点でのシステム要件定義、業務プロセス最適化、データモデル設計のコンサルティング など 【成長機会】 世界有数のグローバル金融グループで、全社ビッグデータ基盤のアーキテクチャ設計や、多様かつ膨大なデータの活用と管理に超上流工程から挑むことができます。 【キャリアパス】 データ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケース、IT部門での経験を積みシステム戦略・デジタル施策等を推進するキャリアを歩むケース等があります。 【デジタル戦略統括部について】 MUFGではデータに基づいた迅速な意思決定による更なる成長に向け、全社的な業務のデジタル化を推進し、あらゆる活動がデータ化されている状態をめざしています。その実現のため、デジタル戦略統括部では、全社的なデジタル基盤の整備と、コンサルティングやAIソリューション提供などの知見・経験を活用し、ビジネス部門および本部各部のDX推進を支援・牽引しています。 【職場環境】 当部はキャリア採用の社員が多数活躍しています。在宅勤務や時差勤務なども利用可能です。
①ITアーキテクト 【必須】 以下、いずれかのご経験をお持ちの方(事業会社・外部委託先企業、どちらの立場でも構いません)。 ・DWH・データ基盤の企画・構築・運用経験(3年以上目安*) ・金融機関のシステム開発プロジェクトへ参画した経験 ②データプロバイダー(データ提供・最適化) 【必須】 以下、いずれかのご経験をお持ちの方(事業会社・外部委託先企業、 どちらの立場でも構いません)。 ・SQLを使ったデータ加工経験のある方 ・特定のデータ基盤関連の技術・ツールに強みを有する方 ・利活用目的のデータ作成における要件定義・ジョブ設計などを主導できる方 ③データ企画・整備 【必須】 以下、いずれかのご経験をお持ちの方(3年以上目安*。事業会社・外部委託先企業、どちらの立場でも構いません)。 ・データ加工ツール(ACCESS、SQL等) を用いたデータ加工・集計業務の経験 ・金融機関でのデータ利活用経験 *経験年数は目安基準のため、未達の場合でも積極的なご応募を頂ければ幸いです
銀行事業 預金業務、貸出業務、商品有価証券売買業務、有価証券投資業務、内国為替業務、外国為替業務、社債受託および登録業務、金融先物取引の受託業務、その他付帯業務
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。
600~1200万
【ポジション概要】 本ポジションは、マクロミルの事業開発部門において、マーケティング・インテリジェンス領域のプロダクト/サービスを PoC 段階から事業スケールへ移行させるリードデータエンジニア(Tech Lead/TPM)です。 データサイエンティストが開発した分析モデルを安定稼働させるため、モデル実行環境の標準化、データパイプラインの設計・実装・自動化、運用プロセス(DevOps/MLOps)の最適化を一貫して担い、スケールアップ可能な運用基盤の構築を主導します。 MVP(実用最小機能の開発)フェーズでは自ら運用プロセスの再設計・実装を行い、データサイエンティストを支援し、スケールアップフェーズではシステム部門・外部ベンダー等、社内外のステークホルダーと連携して要件定義からプロジェクトを管理までを担い、事業開発の立場からプロダクト開発をリードしていただきます。 【業務内容】 ●分析モデルの開発/実行環境の整備:データサイエンティストのモデル開発環境やモデルの実行環境に伴う整備 ●データパイプラインの設計・運用:Athena/BigQuery、Databricks(Spark/Delta Lake/MLflow)等を用いた ETL/ELT処理設計、データ品質の検証 ●運用効率化に向けた小規模開発:簡易なアプリケーションやサーバー処理を要する開発、又はDatabricksやAlteryx等を用いた開発の実施、その他運用整備 ●MLOps/DevOpsの最適化:分析モデルの開発やモデル利用に伴う運用の自動化・効率化の検討 ●大規模システム開発の推進:機能・非機能要件の定義、アーキテクチャ検討、RFP作成、システム部門との連携・ベンダーコントロール ●クラウド基盤の管理:AWS/GCP/Databricks/Alteryx 等のリソース管理、稼働指標やコストのモニタリング、主管となるシステム部門との連携 ●生成AI活用に伴う業務効率化:AIアシスタント(Cline、Gemini、ChatGPT 等)の活用管理 その他、新規プロダクト開発に向けたR&D(生成AIの高度活用を含む)も担当いただきます。 【配属部署】 配属先の部門は、マーケティングデータ分析や新規プロダクトの企画・開発を行うインテリジェンスチームです。 部署全体では約30名のメンバー(プロジェクトマネージャー、マーケティングデータアナリスト、データサイエンティストなど)が所属しており、幅広いプロジェクトをチーム単位で推進しています。 入社後はテクニカルプロジェクトマネージャー(リードデータエンジニア)として、他部署とも積極的に連携を取りながら、テクニカルな側面から新規プロダクトの開発・企画プロジェクトをリードし、事業の拡大推進に携わっていただきます。 【仕事のやりがい】 ●マクロミルが保有する消費者の「購買履歴・行動ログ・意識データ」など希少性の高いデータを活用し、これまでにない新たなソリューション開発に従事することができる。 ●インターネットリサーチ国内実績No.1のマクロミルの強固な顧客基盤を活かし、総合広告代理店や大手企業を含む幅広いクライアントに提供するプロダクトの企画開発に取り組み、企画したサービスが新しい業界標準として広く普及し、業界全体に大きなインパクトを与える可能性がある。 ●新規事業やプロダクト企画プロセスにおいてテクニカルな側面(生成AIの活用も含む)からビジネスのスケールアップ経験を積むことができ、「エンジニアリング×データ活用をリードする人材」としての市場価値向上を目指せる。 【募集背景】 同社は、 ①豊富な顧客基盤・案件数:年間取引企業数:4,000社 ②多彩なデータコレクション ・国内パネル:3,600万人 ・海外パネル:1億人 ・データ種類:意識/行動/購買/生体など ③1200人超の国内営業&リサーチ人材 を有する『総合マーケティング支援企業』です。 インサイト産業(市場調査に、テクノロジー主導の調査、マーケティングコンサル等の周辺領域を加えたもの)は、直近2年の平均成長率が8%と高水準にあり、成長が継続していくことが予見されています。 このインサイト産業の拡大を取り込み継続的な成長を確かなものにするために、新たな新規ソリューション、新規プロダクト、新規事業に取り組んでいます。 そのひとつとして、オンラインリサーチ(ネットリサーチ)分野で国内を牽引してきた実績に加え、属性データや購買データ、Webアクセスログ、アプリログなどの豊富なデータを活用し、クライアント企業のより良い意思決定の支援や事業成長につながる新たなソリューション開発に注力しており、技術的な側面からプロジェクトをリードいただくリードデータエンジニアを募集します。
・エンジニアリング実務 5年以上 ・小規模プロジェクトのPM/TL経験(目安:2~5名) ・Dockerによるコンテナ化、及びバージョン管理ツール(Git/GitHub)を使用した実務経験 ・PythonやSQL等を用いた開発・運用経験 ・DBやデータ処理フローの設計・実装・運用のいずれかで、再現性・保守性・コストを意識した業務改善を主導した経験 ・AWSまたはGCPいずれかのクラウドの設計・運用の実務経験(例:S3/GCS、Athena/BigQuery、EC2/ECS/EKS または GKE) ・システム要件定義、設計などの一連プロセスを推進した経験 ※日本語が母国語でない場合は、日本語能力試験N1(ビジネスレベル以上) 【歓迎要件】 下記いずれかの経験または知識 ・ベンダーコントロールや外注管理の経験 ・C/C++やRを利用した開発経験、又はCUDAを利用した並列化処理の導入経験 ・DatabricksやSnowflake等の分析プラットフォームの利用経験 ・BI/ETL/ELTツールの活用経験 ・BigQuery/Athena を用いた大規模データ最適化の経験 ・MLOps/DevOpsの導入、又は開発/運用経験 ・Cline、Gemini、ChatGPT等を活用した開発経験 ・広告効果測定に関する知識(MMM、ブランドリフト、アトリビューション、因果推論等)
マクロミルは企業がマーケティング戦略の意思決定をおこなう際に発生する様々な課題に対し、”リサーチ”という⼿段を使って解決に導いていく企業のマーケティングパートナーです。 ◎マーケティングリサーチ事業 ┗インターネットリサーチ ┗FGI/DI、CLT、HUT等のオフラインリサーチ ┗調査企画、集計、分析 ◎グローバルリサーチ事業 ◎デジタルマーケティングリサーチ事業 ◎データベース事業 ┗購買データベース ┗ライフスタイルデータベース ◎セルフ型リサーチASP事業 他
600~1200万
■楽天フィンテックグループでは、銀行、クレジットカード、証券、保険、楽天ペイなど、さまざまなフィンテックサービスを提供しています。 各サービスにおけるデータサイエンティストを募集いたします。 【業務詳細】 楽天グループが保有する膨大なデータを活用して、独自のサービスやシステムを企画・開発する業務を担っていただきます。 ※変更範囲:当社業務全般
【必須】 ・データ分析の経験または機械学習モデルの構築・運用経験5年以上 ◎楽天グループでは、英語を公用語としていますが、本ポジションの実務は日本語で行います。入社時のTOEIC(R)は不問ですが、入社後2年以内にTOEIC(R)800点の取得が必須となります
■インターネット・FinTech(金融)など、多岐にわたる分野でのサービス提供 ※楽天会員を中心としたメンバーシップを軸にサービスと有機的に結びつける事で、独自の「楽天エコシステム(経済圏)」を形成しています。
600~2500万
【組織の概要】 当部は、AIの高い専門知識を持つ集団として、NRI全体のAI活用を推進することをミッションとしています。 当部には、AI技術、特に大規模言語モデル(LLM)の導入を推進するグループと、AIの研究開発を行うグループがあります。 前者の推進グループは、最新のAIを活用した業務改善や新たなビジネス機会創出を目指す現場事業部門に対し、AIの専門知識と経験を持つメンバーを派遣し、プロジェクトを直接支援しています。 後者の研究開発グループは、AIに関する先端技術の調査・研究および開発に注力し、独自に実装した顧客向けのアプリケーションやNRI社内向けの生産性向上ツールを現場事業部門に提供することを通じて技術やノウハウ・IP(知財)を獲得し、NRI全体の競争力を高めるための活動を行っています。 【募集職種の期待役割】 研究開発職として、大規模言語モデル(LLM)の先端技術開発によりフォーカスした役割を担っていただきます。この職務には、LLMに関する一定の知識と技術力が求められますが、新しい分野であるため現有スキルにも増して、技術を学びながら成長していける意欲とポテンシャルを持つ方を歓迎します。また、LLMをビジネスに適用するため、技術だけでなくビジネス適用現場を理解しようという意欲があることが重要です。 具体的には、LLMの継続事前学習やファインチューニングを行い、そのモデルを実際のビジネスユースケースに適用する業務を担当していただきます。さらに、LLMを活用したソリューションの提案・実現に向けて、関連する最新技術のリサーチと開発も行います。必要に応じてこれらのLLMを活用したWebシステムやスマホアプリの開発、技術の社会実装を推進する役割も担います。 このポジションは、LLM技術の革新を支え、新たな価値を創造するための重要な役割を担います。LLMとその応用に対する情熱と成長意欲を持つ方の応募をお待ちしています。 【具体的な職務内容】 LLMを適用可能な顧客ユースケースの探索から、基礎技術の研究、実際のアプリケーション開発、事業部に対するアプリケーションの引き渡しに至るまでの一連のプロセスを担っていただきます。 主な業務内容 ・LLMの継続事前学習およびファインチューニング ・新しいLLM技術のリサーチと知識の取得 ・研究成果の学会や会議での発表 ・LLMの最適ユースケースの探索と提案 ・LLM技術の市場ニーズの分析と調査 ・LLMを実用化するためのWebシステムの設計と開発 ・LLMを実用化するためのモバイルアプリの設計と開発 ・現場事業部と連携し、LLMを活用した顧客へのソリューション提案支援 【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】 LLM研究者として大規模言語モデル(LLM)の最前線で技術革新をリードすることができます。また、LLMに特化した技術だけでなく、関連する最新技術のリサーチや実装技術も身に付けることができます。 特に、LLMの基礎技術の開発を通じて、世界最先端の技術にキャッチアップできることはこのポジションの特別な魅力の一つです。 また、国内外の学会や会議での発表を通じて、自らの研究成果を世界に発信し、専門家としての認知とキャリアの向上に繋がります。 典型的なキャリアパスは以下の通りです。 1.数人で実施する研究開発PJTのメンバーとして特定タスクを完遂する 2.技術適用先の探索、ソリューション開発の一翼を担う 3.数人で実施する研究開発PJTのリーダーとしてPJT全体の成果を出す 4.NRIとしての事業性と技術的革新性の両面の条件を充足する研究開発テーマ自体を創出する
■必須スキル ・大規模言語モデル:LLMに関する基本的な知識を有し活用経験があること ・プログラミングスキル:Pythonに習熟しPyTorch, TensorFlowなどの活用経験があること ・深層学習の知識:オープンソース化されたディープラーニングモデルをチューニングすることができること ・クラウド基盤に関する知識: AWS、Azure、GCPなどの主要なクラウドサービスプロバイダーに関する実務的な知識があること ・コミュニケーション能力: 事業部と連携し顧客のニーズを正確に理解したり、技術的な詳細をわかりやすく説明できる能力があること
-
600~2500万
【組織の概要】 当部は、AIの高い専門知識を持つ集団として、NRI全体のAI活用を推進することをミッションとしています。 当部には、AI技術、特に大規模言語モデル(LLM)の導入を推進するグループと、AIの研究開発を行うグループがあります。 前者の推進グループは、最新のAIを活用した業務改善や新たなビジネス機会創出を目指す現場事業部門に対し、AIの専門知識と経験を持つメンバーを派遣し、プロジェクトを直接支援しています。 後者の研究開発グループは、AIに関する先端技術の調査・研究および開発に注力し、独自に実装した顧客向けのアプリケーションやNRI社内向けの生産性向上ツールを現場事業部門に提供することを通じて技術やノウハウ・IP(知財)を獲得し、NRI全体の競争力を高めるための活動を行っています。 【募集職種の期待役割】 研究開発職として、革新的なAI技術を開発する役割を担っていただきます。この職務には、AIだけでなくこれを実装するための幅広い技術知識が求められます。また将来的に顧客事業の理解も必要となりますので、ビジネス面への関心も求められます。 研究開発の領域としては、大規模言語モデル(LLM)、一般的なAIモデルの開発と実用化、ロボットシステムへの技術組み込みといった分野の専門家を募集しています。 大規模言語モデルの領域では、継続事前学習やファインチューニングを行うとともに、そのモデルをビジネスに適用するユースケースの探索を行って頂きます。 一般的なAIモデルの領域では、画像や音声を含むAI技術の開発と実用化を担当してもらいます。AI技術を活用したWebシステムやスマホアプリの開発も含まれます。 ロボットシステム領域では、NRIが開発するロボットへのAI組み込みや周辺のソフトウェア、ハードウェア技術の開発を行って頂きます。 このポジションは、AIとその周辺技術に加え、ビジネス適用にも情熱を持って取り組める方の応募を期待しています。 【具体的な職務内容】 AIを適用可能な顧客ユースケースの探索から、基礎技術の研究、実際のアプリケーション開発、事業部に対するアプリケーションの引き渡しに至るまでの一連のプロセスを担っていただきます。 主な業務内容 ・LLMの研究開発 ・その他(画像・音声など)のAIモデルの研究開発 ・AI技術の市場ニーズの分析と調査 ・LLMやAIモデルの最適ユースケースの探索 ・ビジネス向けAIソリューションの提案作成 ・AIシステムの実用のためのWebシステムの設計と開発 ・AIシステムの実用のためのモバイルアプリの設計と開発 ・ロボットシステムへのAI技術の組み込み ・現場事業部と連携し顧客へのソリューション提案支援 ・新しいAI技術のリサーチと知識の取得 ・研究成果の学会や会議での発表 【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】 AIの研究開発の最前線で働くことにより、社内における技術革新をリードすることになります。 特に、AIモデルを開発・適用することで新しい価値を創造し、それが直接的に顧客への提供価値や社内の業務効率の改善につながる経験は、このポジションの特別な魅力の一つです。研究プロジェクトごとに異なる課題に直面し、それを解決することを通じて幅広い専門性を深めることができます。また、国内外の学会や会議での発表を通じて、自らの研究成果を世界に発信し、専門家としての認知とキャリアの向上に繋がります。 典型的なキャリアパスは以下の通りです。 1.数人で実施する研究開発PJTのメンバーとして特定タスクを完遂する 2.技術適用先の探索、ソリューション開発の一翼を担う 3.数人で実施する研究開発PJTのリーダーとしてPJT全体の成果を出す 4.NRIとしての事業性と技術的革新性の両面の条件を充足する研究開発テーマ自体を創出する
・プログラミングスキル:Pythonに習熟しPyTorch, TensorFlowなどの活用経験がある。Webアプリを構築するためJavascript, PHP等を用いた開発経験がある。 ・大規模言語モデル:LLMに関する基本的な知識を有し活用経験があること ・深層学習の知識:オープンソース化されたディープラーニングモデルをチューニングすることができること ・クラウド基盤に関する知識: AWS、Azure、GCPなどの主要なクラウドサービスプロバイダーに関する実務的な知識 ・コミュニケーション能力: 事業部と連携し顧客のニーズを正確に理解したり、技術的な詳細をわかりやすく説明できる能力 ・英語コミュニケーションスキル:ビジネスレベルの英語での会話能力、特に技術的な議論やプレゼンテーションがある程度行えること。
-
700~1100万
「日本をPIVOTする」をミッションに掲げるビジネス映像メディア「PIVOT」にて、機械学習エンジニアをご担当いただきます。 一人目の専任担当として、レコメンドアルゴリズムの構築や検索体験の 改善、生成AIを活用した制作効率化ツールの開発など、事業成長を加速させるAI基盤の設計・実装をリードしていただきます。 【具体的には】■推薦・検索アルゴリズムの設計・評価 ■ユーザーデータを用いたパーソナライズ最適化 ■生成AIによる制作支援ツール(コピー生成・誤植検出等)の開発 ■BigQueryを用いたデータ分析基盤の構築・運用など
【必須】 ■機械学習モデルの構築・運用の実務経験 ■統計学・機械学習に関する専門的な知識 ■推薦システムに関する知識(推薦アルゴリズム、評価指標、ハイブリッドモデル設計 など) ■検索システムに関する知識(検索エンジン、ランキング、クエリ理解、Elasticsearch など) ■データ分析に基づくビジネス意思決定支援・施策立案の経験 ■Pythonを用いたデータ処理および機械学習開発のスキル
ビジネス映像メディア「PIVOT」の運営
1000~1500万
【部門紹介】 ●データ戦略部は、KPMG Japanアドバイザリーエンティティを対象に、フロントサイド(アドバイザリー・コンサルタント)の活動をデータの側面から支援する専門組織です。 ●アドバイザリー業務において、コンサルタントの仮説検討や提案内容の質を高めるため、アドバイザリー領域で活用される多様なデータを対象に、以下の領域を一貫して担っています。 ・データの調査・入手 ・加工・統合 ・蓄積・管理 ・分析・可視化による示唆の提供 ・リーガル/ガバナンス対応 ●これらを通じて、KPMG Japan全体で再利用可能なデータ分析基盤・データリポジトリの構築・提供を行っています。 ●本部門は、データ分析基盤の構築・運用にとどまらず、フロントサイドがどのような提案を行い、どのような観点で検討を進めるのかを理解したうえで、必要となるデータやその持ち方・構造、分析の切り口を設計し、提案の質向上や、コンサルタント自身も気づいていなかった視点・インサイトの創出を支援しています。 【業務内容】 ●本ポジションでは、データ戦略部の管理職として、フロントサイドをデータの側面から支える役割を担い、仮説検討や提案の質を高めるためのデータ分析基盤の設計・構築・運用について、チームメンバーをマネジメントしながらリードしていただきます。 ●フロントサイドが検討・判断を行う際に必要となるデータや分析環境、示唆を、安定的かつ再利用可能な形で提供することが、本ポジションの役割です。 【ポジション】 ・マネージャー、シニアマネージャー
1. データ分析基盤に関するエンジニアリング経験 ・データの収集・加工・蓄積・提供を含むデータ分析基盤/データパイプラインの設計・構築・運用経験 ・ 基盤の利用シーン(分析・可視化・提案)を意識したデータ構造・更新方式・品質管理の設計経験 2. Pythonを用いた開発・レビュー能力・Pythonを用いたデータ処理・開発の実務経験(年数は不問) ・自身で実装ができるだけでなく、配下メンバーのコードや設計をレビューし、改善点を指摘できるレベル 3. 技術的判断・リード経験 ・複数名体制での開発において、技術的な設計判断、実装方針の決定、品質担保を担った経験 ・ 技術選定や設計の背景を、非エンジニアにも説明できるコミュニケーション力 4. チーム・プロジェクトのマネジメント経験 ・数名規模のチーム、またはプロジェクトのリード・マネジメント経験 ・タスク設計、進捗管理、稼働管理を通じて、安定的にアウトプットを出す体制を作った経験 5. コミュニケーション・協業スキル ・コンサルタントとの対話を通じて、要件や背景を理解し、技術的観点で整理・判断できる能力 ・設計議論、レビュー、他部門との協業を日本語で行える業務遂行能力
株式会社KPMGアドバイザリーライトハウスは、2022年設立のKPMGジャパンにおけるアドバイザリー高度化を担う専門組織(2026年にKPMGアドバイザリーホールディングス株式会社と吸収合併)。データ戦略・データサイエンス・AI・デジタルインテリジェンスを軸に、企業の意思決定支援や経営課題解決に貢献。KPMGジャパン各メンバーファームと連携し、データ活用とDX推進を通じて企業の価値創出と持続的成長をサポートする。
700万~
電力取引に使用する各種予測モデル等の改善と構築業務下記の業務内容に代表される電力取引に必要な予測ロジック・最適化処理の開発や改善、それらのロジックを用いた電力取引業務に取り組んでいただきます。業務状況や本人の適性も踏まえ、検討させていただきます。 〇 予測業務の高度化 電力取引においては需要予測をはじめとした予測精度の改善が取引収支に大きな影響を与えます。電力トレーディングGでは主にPythonで開発された予測ロジック群を用いることで日々の収支改善に取り組んでいます。また太陽光や風力を始めとした再生可能エネルギーの拡大を受けて、これらの発電量予測の高度化にも取り組んでいます。予測においては、統計・数理や機械学習関連の知識を活用して、日々改善に取り組んで頂きます。また、これらの予測の利活用を実現する、データ収集、データ基盤の整備、各プログラムの安定稼働のためのパイプライン構築も行っています。 〇 発電所の最適運用モデルの構築 電力の価格予測を行い、様々な電源の最適な稼働パターンを導き出すロジックの構築を行います。新規の発電所、複数の電力市場、市場変動リスクがある中で、最適な稼働パターンを導き出すモデルの構築を行います。 〇電力取引 実際の電力取引業務も当番制で担当いただき、電力市場制度・取引の知見の獲得を通じて最適化システム・予測モデルにフィードバックしていくことで収支改善を目指して頂きます。電力取引に必要な知識はオンボーディングを通じて身に付けて頂きます。全体の業務割合の約5-10%程度の作業です。
• Pythonを用いたデータ分析経験 • 機械学習モデルの構築・運用の実務経験 • DB・SQLの使用経験 <WANT要件> • 構築したモデルに対するオーナーシップの発揮 • 統計に関する専門的な知識・技能 • 勉強会やカンファレンスでの登壇 • データ分析基盤の構築・運用に携わった経験 •WEBフレームワークを用いた開発経験 •AWS・GCP・Azureなどのクラウドサービスの利用経験 •アジャイル形式でのシステム開発経験 •電力やエネルギー事業、脱炭素への関心 •計画的な業務遂行、コミュニケーション力 <歓迎資格> • 統計検定準1級以上 • 応用情報技術者、IPAシステムアーキテクト •E資格 • Azure Fundamentals
-