【データサイエンティスト】全社データ利活用によるビジネス高度化推進
500~1500万
住信SBIネット銀行株式会社
東京都港区
500~1500万
住信SBIネット銀行株式会社
東京都港区
データサイエンティスト
リサーチ/分析アナリスト
リサーチ/分析データサイエンティスト
■当社グループ全体のデータ利活用によるビジネス高度化を担うデータサイエンス部にて、実データに基づく与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理等の分野でAI構築や、データ分析等の実務をお任せします。 ■当部では、与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理それぞれに関して、AI構築から事業への適用までを一気通貫で対応する他、NPSや当社利用者の状況等、ビッグデータの解析も行っています。 ※適性やご経験に応じて具体的にお任せする業務は決定させていただきます。 【プロジェクト事例】不正検知モデルの構築/生成AIを用いたお客さま体験向上 など
【いずれか必須※業界不問】■Python等によるデータ分析経験 ■生成AI・AIを用いたモデル構築経験 ■AI・機械学習に関する深い知識・経験(ポスドク、准教授等アカデミアの方も歓迎) 【魅力】■デジタル領域で事業を拡大しているため、量・バリエーションともに豊富なデータを有しており、設計部分も基本的にデータサイエンス部に任されているため、大きな裁量をもって業務に取り組めます。■能力・興味関心次第では担当領域が1つに限定されることなく複数分野にトライできる点も、当社ならではの魅力です。■社内の意思決定が早く、スピード感をもって成長したい方にぴったりな環境です。
大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 6ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
500万円~1,500万円 月給制 月給 300,000円~ 月給:¥300,000~ 基本給:¥300,000~ ■昇給:年1回(7月) ■賞与:年1回(6月、別途特別賞与を支給する可能性あり)
会社規定に基づき支給
07時間20分 休憩60分
有 コアタイム 無 (コアタイム:無)
有
有 残業時間に応じて別途支給
年間120日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日、年末年始4日
入社直後5日 ※当社は入社後即日付与
その他(慶弔休暇・1週間連続休暇)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
※ご経験に応じて、管理監督者(残業代支給無し)としてのオファーとなる場合がございます。 【標準就業時間】9:00~17:20 ※フルフレックス制度あり 【仕事内容の変更の範囲】当社が指定する業務 【勤務地の変更の範囲】当社が指定する事業所 【開発環境・技術等】 ・Python、R、SAS、SQL ・PyTorch、LangChain、RAG、Transformers、Hugging Face ・LLMの学習、ファインチューニング ・GoogleCloud、AmazonWebService
データサイエンス部 ビッグデータ室 ※異業種事業会社、ITベンダー、コンサルなど多様なバックグラウンドの人材が活躍しています。
無
東京都港区六本木三丁目2番1号 住友不動産六本木グランドタワー
東京メトロ南北線六本木一丁目駅 徒歩1分
敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所あり)
【働き方】原則出社(リモートワーク:週1回まで)
無
無
確定拠出年金制度・総合福祉団体定期保険・社内外研修制度・資格取得推進
【有給休暇】入社初年度は、入社時期に応じて5日~14日間付与 【副業】不可 【データサイエンス部について】 データサイエンス部 -ビッグデータ室 -生成AIチーム:生成AIを利用したサービス、LLMを使用したモデル構築 等 -データ分析チーム:データマネジメント、BIツールを用いた核種分析、ダッシュボード(Tableau)等 -AIモデル構築チーム:ML/DeepLearningによるモデル構築、不正検知・AI判別モデル構築 等 -クレジットプランニング室:与信企画、信用リスク等に関する企画・分析・モニタリング 等 ※子会社DaytaConsulting(兼務出向の可能性あり):AI審査モデル構築、全国金融機関へのAI審査導入支援 等
3名
3~4回
筆記試験:無
■「日本初」「世界初」の商品やサービスを提供することにこだわり、テクノロジーの力で金融業界の変革に挑む■AIなど最先端技術ITを駆使し、様々な価値創造を目指し、「銀行を超えたテックカンパニー」として挑戦を続けています
■当社は2007年に開業した実店舗を持たないデジタルバンクです。近年は毎年増収増益を続けており、現在も積極的な業務拡大を続けております。「金融×テック」という分野は、これからより一層伸びる発展途上の市場です。開業時からこの未来を見据えて誕生した当社は、スマートフォンやアプリにシフトしてゆく潮流を早々に捉えてバンキング機能として実装、さらに他社に先駆けてAPI連携の実現や、BaaS(Banking as a Service)、いわゆる組み込み型金融サービスとして、NEOBANKサービスを2020年にリリース・展開、社会に新しい価値を提供することを実現しています。旧来の枠組にとらわれない柔軟性を持ち、顧客目線で事業・サービスを成長させていきたい仲間を銀行・金融業界にとどまらず、幅広く募集しております! ■先端テクノロジーを駆使した一例として、住宅ローン審査では、仮審査から本審査に至るまでほぼすべての審査をAIで完結させており、当社独自のAI審査モデルにより、大手行が数百人単位で運用している業務を、他行の数十分の一の規模で対応しています。少数精鋭で高い成果を上げられる当社の強みの源泉であるAI、データサイエンスの領域で一緒に銀行と世の中の常識を変えていきませんか?
〒106-6290 東京都港区六本木三丁目2-1住友不動産六本木グランドタワー
■デジタルバンク事業 ■BaaS事業 ■THEMIX事業
非公開
株式会社NTTドコモ 65.8% 三井住友信託銀行 34.1%
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2024年03月 | - | 34,846百万円 |
| 前期 | 2025年03月 | - | 38,189百万円 |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※連結決算
最終更新日:
600~1300万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓クライアント受領データのクレンジングおよび前処理(分析可能な形式への整形) ✓ETLツール(Alteryx等)やPythonを用いたデータベース・ファイル出力 ✓Webスクレイピング等によるインターネット・データベースからの外部情報収集 ✓BIツール(Tableau、PowerBI等)を用いたデータの可視化・ダッシュボード作成 ✓分析結果のチャート・グラフ化およびPowerPointによる資料作成補助 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓M&Aにおける対象会社の事業データ分析およびデューデリジェンス支援 ✓データセットに基づいた将来予測モデル構築のためのデータ基盤整備 ✓マーケティング資料や提案書における高度なビジュアライゼーション作成
必須条件(MUST) ✓ETLツール(Alteryx等)やPython等でのデータクレンジング実務経験(2年以上) ✓BIツール(Tableau、PowerBI等)でのダッシュボード作成・可視化の実務経験 歓迎条件(WANT) ✓基礎的な統計学や機械学習に関する理解・経験 ✓ビジネスレベルの英語力およびMS Office(Excel/PPT)の高度な操作スキル
-
896~1946万
Sansan株式会社のデータ戦略部門に所属し、プロダクトの根幹となるビジネスデータ基盤の構築・進化をリードするデータサイエンティストのポジションです。 Sansanは「名刺管理」を起点に、企業情報と接点データを掛け合わせた独自のビジネスデータベースを形成し、これをプロダクトとして提供することで、国内の法人向けクラウド名刺管理サービス市場で高いシェアを獲得しています。また、AIを活用した経理DXサービス「Bill One」など、関連サービスのマーケットシェアも拡大しており、データ戦略は同社の成長軸の中核となっています。 本ポジションは、データ分析・アルゴリズム開発・API化・実装・運用改善まで一貫して担当し、数理モデルや機械学習を用いた課題解決まで担当する役割です。具体的には、企業名の変化や統合など現実世界の複雑さを捉えるための分析・モデル構築、システム上への実装、自動化・品質監視の継続的改善(MLOps)などに技術的裁量を持って取り組みます。 また、ステークホルダーと密に連携してプロジェクトを進行し、短期・中期の目標達成を図るなど、技術とビジネスをつなぐ役割も期待されています。エンジニアだけでなく、データ戦略の意思決定に関わる影響力の大きいポジションです。 勤務地は、東京都渋谷区の本社ほか、大阪、名古屋、福岡など複数拠点から選択可能。フレックスタイム制で柔軟な働き方ができ、全国からのリモート候補者も含め幅広く募集します。 ■この仕事、ポジションの魅力 ◎ データ戦略の中核を担うミッション 同社は、名刺管理を超えたビジネスデータベース構築を掲げ、プロダクト全体の価値向上を目指しています。データ戦略部門はその中核であり、複雑なデータ課題を解決し価値に変えるプロセスを一貫して担える点が最大の魅力です。 ◎ ビジネスインパクトの大きさ 構築する基盤・アルゴリズムは、Sansan本体のみならず「Bill One」「Contract One」など複数サービスの価値向上に寄与し、ユーザー体験や企業のDXの推進に直接影響します。高い市場シェアとユーザー基盤を背景に、自分の成果が大きく反映される環境です。 ◎ 幅広い技術領域に携われる データモデリング、機械学習、API設計、本番運用改善まで、分析から実装・運用までの全フェーズに関わることができます。また、複数クラウド(AWS/GCP)や大規模データ基盤の設計・運用に関わる機会も多く、データエンジニアリング・機械学習エンジニアとしての市場価値を高められる環境です。 ◎ 裁量ある組織と柔軟な働き方 データ戦略部は約30名規模の専門組織で、裁量を持った技術的意思決定が可能です。フレックスタイム制や複数拠点勤務の選択肢があり、ワークライフバランスを維持しつつ高度な技術課題に取り組めます。
【必須】※下記のうちいずれか 機械学習・統計学等の知識と実務でのデータ分析経験 Webアプリケーション設計・開発・運用経験 SQL等を用いた大規模データ処理・分析経験 【歓迎】 DDD/クリーンアーキテクチャ等ソフトウェア設計の理解 Web APIの設計・開発経験(例:FastAPI、Rails等) MLOps(CI/CD、デプロイメント、監視)知識・実務経験 Docker/Kubernetes等コンテナ技術の利用経験 名寄せアルゴリズムの設計・実装経験 チームリーダーまたはPM経験
働き方を変えるAXサービスの企画・開発・販売
800~1300万
【募集背景】 生成AIの登場は、プロダクト開発に留まらず、産業構造、ビジネスモデル そして人々の働き方そのものに根本的なパラダイムシフトをもたらしました。 この未曾有の時代において、私たちは変化に「対応」するのではなく 変化そのものを「創造」するリーダーシップが不可欠であると考えます。 世界中のあらゆる企業がAIを戦略の核心に据え、生き残りをかけた 競争を繰り広げる中で、現状維持は後退を意味します。 私たちのミッションは、既存事業の連続的な成長をAIによって加速・高度化させつつ 生成AIを起点とした未来の収益柱となる新規事業を速やかに立ち上げることです。 これは単なる効率化を超え、当社の企業価値と市場ポジションを再定義する 最も重要なキードライバーとなります。 私たちは「生成AIの登場」を、単なる技術導入ではなく、企業文化、経営戦略 そして私たちが社会に提供する価値の再定義と捉えています。 この重要な変革期において、全社的なAI戦略を策定し、企業変革を牽引いただける リーダーの参画を強く望みます。 【具体的な業務内容】 戦略的AIプロジェクトの実行責任者として、実装とチームマネジメント 部門連携を統括。事業成長を加速させ、AIによる具体的成果創出と 組織への定着を牽引いただきます。 ・事業戦略とAI推進方針のアラインメント 全社の経営方針及び事業戦略を踏まえ、データ・AI活用のテーマ選定から ロードマップ策定、組織横断での着手優先順位付けまでを担い、事業インパクトを 最大化するチーム運営を行っていただきます。 <具体業務例> ・各事業におけるAI活用テーマの発掘、要件整理、優先順位付け ・中長期ロードマップ策定と投資領域の選定及び意思決定支援 ・メンバーの役割設計と実行体制の最適化 ・OKR設計・スプリント方針策定 ・AIガイドライン・ナレッジ共有を通じた会社全体のAI推進カルチャーの醸成 ・データ・AI活用プロジェクトの推進 プロジェクトにおいてPoCから機能実装までを一気通貫で推進する役割を担っていただきます。 プロジェクト内において技術選定から課題解決の方法を設計し 提供価値の最大化によって事業価値につながる成果創出をリードしていただきます。 <具体業務例> ・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討 ・機械学習モデルや生成AI(LLM)のPoC実施 ・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計 ・要件定義やCI/CDの構築、運用改善 ・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる ・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行 ・リリース後のモデル評価・精度改善方法の検討と実装 【ポジションの魅力】 ・経営戦略と現場実行の橋渡し役として、事業変革に最も直接的にインパクトを与えるポジション ・マネジメントと技術の両側面を扱いながら、AI領域での戦略遂行力を磨けるハイブリッドなキャリア ・PoCを量産して終わるのではなく、本番導入・事業成果まで責任を持てる、レバレッジの大きい役割 ・AI活用を組織文化として定着させる中心人物として会社全体に影響を与えられる
【必須スキル】 ・機械学習モデルや生成AI(LLM)を用いたPoC〜本番運用までの いずれかのフェーズのリード経験 ・Python 等を用いたデータ処理やモデル実装の実務経験(3年以上) ・AWSやGCPなどのクラウド環境上での開発・運用経験(3年以上) ・3〜5名程度のチームやプロジェクトをリード・マネジメントした経験(1年以上) ・採用・評価制度の運用経験(評価基準策定、キャリブレーション経験含む) ・複数ステークホルダーとの調整・整理・合意形成の経験 【歓迎スキル】 ・LangChainやLlamaIndex などの LLMフレームワークの利活用経験 ・ML/LLMワークロードの運用・監視基盤の設計・運用経験 ・社内のAIガイドライン策定や、セキュリティ・ガバナンス観点を踏まえたAI導入プロジェクトの経験 【求める人物像】 ・ファインディのビジョン&バリューに強く共感し、技術を手段として 事業価値最大化を追求できる方 ・市場や競合の「解像度」を高め、2年後の未来を先回りして事業変革を起こす視点を持つ方 ・自律的に課題を発見し、戦略の実行に必要な調整・交渉を積極的に行える方 ・チームメンバーの成長を促し、部門を超えた連携を構築できる 高いリーダーシップとコミュニケーション能力を持つ方
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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
500~900万
・Computer Visionコンポーネントのテクニカルリードとしての開発推進(要求管理、スケジュール管理、タスク管理) ・ミッション要件に基づくコンピュータビジョンアルゴリズムの開発および検証 ・ターゲットハードウェア上での検証・統合およびリリース管理 ・システムテストおよび運用フェーズへの参画
<必須条件> ・数値計算系アルゴリズム設計・実装に関する8年以上のソフトウェア開発経験 ・画像処理または信号処理を用いたコンピュータビジョン分野における物体検出アルゴリズム開発・検証の3年以上の経験 ・C言語またはC++による5年以上の開発経験および3年以上の組み込みソフトウェア開発経験 ・サブシステムレベルのテクニカルリードとしての開発推進経験(要求管理、スケジュール管理、タスク管理を含む) ・要件定義から設計、テスト計画および実施までのソフトウェア開発ライフサイクル全体の経験 ・最新のソフトウェア開発手法およびSCM(Git等)に関する知識 ・チーム内外での協働および主体的な開発推進能力 ・アジャイル開発プロセスに関する理解 ・技術コミュニケーション能力およびプレゼンテーション能力 ・TOEIC750点以上相当の英語力およびビジネスレベルの日本語能力 <望ましい条件> ・機械学習/AIを活用した画像認識および信号処理に関する知識 ・Unity、Unreal Engine等を用いた3Dシミュレーション環境構築経験 ・組み込みLinuxベースのシステム開発経験 ・Python等スクリプト言語による開発経験
軌道上サービス End of Life (EOL):衛星運用終了時のデブリ化防止のための除去 Active Debris Removal (ADR):既存デブリの除去 Life Extension (LEX):衛星の寿命延長 In-situ Space Situational Awareness (ISSA):故障機や物体の観測・点検
900~1200万
■募集背景 エンジニア個人、そしてエンジニア組織のパフォーマンスを最大化するための プラットフォームやサービスを多角的に展開してきました。 そして私たちが次に挑むのは、プロダクト開発の上流工程における「仮説検証の負」の解消です。 生成AIの普及により、コーディングなどの「デリバリー(開発実行)」は劇的に高速化しています。 しかし、その手前にある「ディスカバリー(価値発見)」領域は、依然として属人化 情報のブラックボックス化、そして膨大なリサーチコストという課題に阻まれています。 速く作れるようになったからこそ、何を創るべきかの迷走が致命傷になる この時代背景を受け、私たちは「Findy Insights」をリリースしました。 本プロダクトは、AIを活用して「リサーチ・インサイト抽出・ソリューション提供」の プロセスを標準化し、仮説検証の精度を劇的に向上させるリサーチ・テックです。 現在、プロセスそのものを共に構築してほしいというお客様からの相談が急増しており 新たな「仮説検証の標準」として、顧客組織におけるリサーチプロセス設計と 定着化を支援するコンサルティングメンバーを募集します。 ■期待する役割・ミッション お客様が仮説検証サイクルを自律的に回せる状態(内製化)を支援することがミッションです。 仮説検証プロセスの「型化」と定着 属人的なリサーチ工程をFindy Insights上に集約し、組織としての 標準プロセス(ガードレール)を構築。コンサルタントがいなくなった後も 自走できる仕組みを整えます リサーチ・デモクラシーの推進 特定の専門家だけでなく、PdMやエンジニアがAIを相棒にリサーチを 実践できる文化を醸成し、組織全体の意思決定スピードを底上げします プロダクト進化への貢献 お客様へのコンサル活動で得られた示唆をプロダクトサイドへ フィードバックし、プロダクト改善に貢献 ■業務内容 「何を作るべきか」という問いに対し、AIと協働する次世代のリサーチOpsを構築。 顧客の意思決定プロセスそのものを変革する役割を担っていただきます。 1顧客戦略に直結するリサーチ・コンサルティング ・顧客企業の事業開発部門の意思決定を支える仮説検証プロセス (ディスカバリー工程)の全体設計とプロジェクト推進 ・Findy Insightsを活用した定量・定性リサーチ(アンケート、ユーザーインタビュー等)の ハンズオン支援と、インサイト抽出・分析の高度化 ・リサーチ結果に基づくペルソナやカスタマージャーニーの定義に留まらず インサイトを起点とした具体的なソリューション(企画案・要件定義)の提案 2仮説検証Opsの構築と組織変革 ・顧客企業の事業フェーズ(マーケットフィットジャーニー等)や開発体制に合わせた 最適なリサーチワークフローの設計と定着化支援 ・顧客組織がAIと協働しながら、ユーザーデータに基づいた 仮説探索・検証を自律的に継続できる(自走化する)仕組みづくり ・顧客のAI活用状況や組織課題のフィードバックを通じた、Findy Insights自体の プロダクト進化への貢献 上記コンサルティング業務に加えて、将来的には自社プロダクトの成長を加速させるための UXリサーチ全般(仮説検証、ユーザー理解深化、開発プロセスへの貢献など)をお任せする想定です。 ■魅力 ・リサーチを「一部門の専門スキル」から「組織の標準装備」へ お客様組織やファインディにおけるUXリサーチの重要性を高め、ユーザー中心の プロダクト開発文化を築き、開発プロセスをアップデートする事業インパクトを追求できます ・プロフィットセンターとしてのリサーチコンサル リサーチが「コスト」や「付随業務」ではなく、「事業成長のエンジン」として 明確に定義された環境で活躍できます ・新規領域ビジネスの垂直立ち上げへの貢献 会社の成長戦略における重要な新規領域の事業成功に、立ち上げ期から 中心的な役割として貢献できます ・意思決定へのインパクト 社長直属の組織で、リサーチ結果がお客様のプロダクト戦略に そしてファインディの成長戦略に直接影響を与える機会があります ・高速な開発サイクル 国内屈指の開発スピードを誇る社内チームと連携し、リサーチから 改善提案、実装、効果検証までのサイクルを高速に回せます。 ■キャリアパス 将来的には、UXリサーチチームの立ち上げやリードを担っていただく可能性もあります。 リサーチャーとしての専門性を追求するだけでなく、組織マネジメントや 事業推進、またはプロダクトマネージャーなど志向にあわせて 柔軟なキャリアパスの選択が可能です。
【必須スキル】 以下いずれか5年以上の経験 ・コンサルティングファームにおけるリサーチ・戦略策定経験 ・クライアントの新規事業立案やDX支援において、市場調査・ユーザーリサーチに 基づいた戦略提言を行い、意思決定をリードした経験 ・事業会社における自社プロダクトのリサーチ・UX戦略経験 ・自社サービス(特にSaaS等のB2Bプロダクト)において、ユーザーインタビューや ログ分析からインサイトを抽出し、プロダクトのロードマップや機能改善に繋げた経験 その他 ・定性調査(ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト等)の計画から 実査、分析、報告までの一連の経験 ・定量調査(アンケート調査等)の計画から分析、報告までの経験 ・リサーチの目的に応じて適切な手法を選択し、計画・実行できる能力 ・リサーチ結果から本質的なインサイトを抽出し、分かりやすく構造化して 関係者に伝えられるレポーティング能力・コミュニケーション能力 【歓迎スキル】 ・Webサービスやモバイルアプリに関するUXリサーチ経験 ・新規事業や新機能開発における探索的リサーチの経験 ・ペルソナやカスタマージャーニーマップの作成・運用経験 ・人間中心設計(HCD)/ユーザー中心設計(UCD)プロセスに関する深い知識と実践経験 ・エンタープライズ企業へのSaaS導入におけるオンボーディング支援やカスタマーサクセス経験
-
500~700万
AI活用、業務自動化、DX等の推進に取り組んで頂ける方を募集致します。 ・生成AI(ChatGPT、Claude等)を活用した業務改善の企画、実行 ・RPA、マクロ、スクリプト等による定型業務の自動化推進 ・社内各部門の業務課題のヒアリング、解決策の提案 ・BIツール(Qlik Sense等)を活用したデータ分析および可視化 ・AIツール導入時の社内教育、マニュアル作成
【応募条件】 ・AI、DX(デジタルトランスフォーメーション)等の新技術の導入に積極的な方 ・変化に柔軟に対応し、新しいツールや技術を自主的に学び、業務に活かしていける方 ・日常会話レベル以上の中国語が可能な方(外国の方の場合は、日常会話レベル以上の日本語が可能な方) 【歓迎条件】 以下のようなご経験をお持ちの方 ・生成AI(プロンプト設計、API連携等)に関する使用経験をお持ちの方 ・Python、GAS、VBA等いずれかのスクリプト言語の基礎知識をお持ちの方 ・RPAツール(UiPath、Power Automate等)の使用経験をお持ちの方 ・BIツール(Qlik Sense、Tableau等)の使用、開発経験をお持ちの方
【事業内容】 ・貿易事業 ・グリーンケミカル、次世代エネルギー開発 ・技術ライセンス事業 ・触媒開発、量産、受託 【会社概要】 日本と中国間にて、化学品(機能化学品、基礎化学品、塗料・インキ原材料、医薬、農薬、食品添加物、ヘルスケア等)の貿易を行っている専門商社です。日本には3拠点(本社及び研究所)、中国には12拠点(営業所、研究所、工場)、米国及びハンガリーには2拠点(営業所)ございます。尚、日本オフィスの従業員の内訳は、半数は日本人、半数は日本語が出来る外国の方々です。
500~2500万
【仕事の内容】 企業のAIによる変革「AIトランスフォーメーション(AX)」を最重要テーマと位置づける当社にて、AIエージェントの開発を通じて業務のAI活用を大きく拡大していただきます。「業務をサポートするAI」から「AIを組織や業務の中心にするエージェント」へと進化させる重要なポジションです。 【具体的な業務内容】 ・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと共に、適切なAIエージェントの在り方を構想・PoC開発 ・構想を受けてのAIエージェントをアジャイル開発 ・顧客のビジネス環境の変化に伴う、AIエージェントへの柔軟かつ継続的な改善
【必要な能力・経験】 ・エンジニアとしての開発経験(2年以上) ※AIエージェントエンジニアとしての実務経験は不問です。 【求める人物像】 ・会社のミッション「Upgrade Japan」に共感いただける方 ・大企業のAX(AIトランスフォーメーション)に関心のある方 ・AIを用いた次世代型業務のあるべき姿の模索・提案・実現に魅力を感じる方 ・顧客企業のビジネス領域にも関心を持ち、顧客の視点で問題解決に取り組める方 ・0 → 1の挑戦を楽しむことができる方
アルゴリズムモジュールの開発とライセンス提供、ITシステムの開発と運用、データサイエンスに関するコンサルティングなど
450~900万
オンラインゲームプラットフォームDMM GAMESを運営するEXNOAで、プラットフォームへタイトルを誘致する業務をサポートする部署です。また、アライアンス本部内の横断部署として業務効率改善提案にも取り組んでいます。 具体的な業務内容は以下の通りです: ・Googleスプレッドシートで関数やGASを用いた様々なアウトプット作成 ・契約申請業務や経費処理などの営業事務全般 担当する主な工程は: ・市場調査/分析(タイトル分析含む) ・予算集計 ・次期予算策定 ・タイトル毎の予算策定や与実管理 ・契約申請 ・経理処理 ・その他営業事務 業務環境としては、メンバー約2名、男女比1:1、平均年齢
【必須要件】 ・各種分析が可能なGoogle スプレッドシートの関数/GASスキル ・既存Google スプレッドシートの関数/GASの読解能力 ・分析結果のアウトプット/プレゼン能力 ・高密度なマルチタスク下での自己マネジメント経験 【歓迎要件】 ・MySQLなどの言語を用いたDBアクセス経験 ・ゲーム業界就労経験 ・マーケティング用語などの理解 ・資料作成における PowerPoint(google slides)スキル 【求める人物像】 ・分析業務が好きな方 ・関数やGASなどを使った業務経験がある方 ・普段の業務と並行して業務効率を追求できる方 ・AIなど新しい技術にトレンドを持ち
■DMM GAMESプラットフォームの開発、運営やゲームタイトルの開発、運営、配信 同社は、登録ユーザー3,100万人超のプラットフォーム”DMM GAMES”を運営しています。プラットフォーム事業を中心に、パブリッシング事業、コンテンツ事業、海外事業、投資事業の5つの事業を展開しています。 ◆プラットフォーム事業 PCやスマートフォンなど複数デバイスでオンラインゲームやダウンロードゲームを遊べる、登録ユーザー3,100万人超のプラットフォーム「DMM GAMES」を開発
年収非公開
機械学習・最適化・データサイエンス分野のエンジニアを通年で採用しています。 多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、自社のスーパーコンピューターを用いた研究開発・実装を通じて「現実世界を計算可能にする」というPFNのビジョンを実現します。それぞれの事業ドメインの専門知識を学び、コンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を用いることで、PFNでしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、PFNのvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。 以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。 **業務例** 新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。 - 新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング - 対象となる実在の設備・プロセス等に関するデータおよびその稼働・運転業務等の観察および分析 - 機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義 - 実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 - 機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める(可視化等の)技術手法の開発・実装・検証 - 顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス 問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・数理最適化・逆問題解析などの問題解決を行います。 - 対象設備・プロセス等に関する時系列データに対する予測、あるいは異常検知のための機械学習モデルの構築・検証 - 実世界の組合せ最適化問題に対する、ヒューリスティクス・数理計画・機械学習などの複合的な視点からの解決アプローチの提案・実装・実験 - リモートセンシング実データを用いた、計測対象の内部状態・構造の逆問題解析・推定 - シミュレーションデータと実データのドメインアダプテーション 稼働中の化学プラント等の大規模生産設備や、産業機械・ロボット装置等を対象に、これらをより安全・最適に運転できるよう制御するための技術開発を行います。 - 安全を保証しつつ最適な制御を可能とする機械学習モデルの構築 - 設備・装置の異常を運転時系列データを用いて検知・予知する機械学習モデルの構築 製造プロセスや製造装置などを対象に、シミュレーションなども活用しながら効率的な製造をするための技術開発を行います。 - 2D/3D での粒子シミュレーションを使った課題の定式化と機械学習への応用 - 最適な製造プロセスを探索するための連続・離散最適化アルゴリズムの開発 - 開発したアルゴリズムや機械学習モデルを用いた最適化処理を自社クラスタと連携して行うシステムの構築・運用 小売業における収益性および顧客満足の向上につながるデータ分析およびそれに基づく問題解決の提案を行います。小売業における業務の再構築・業務品質の向上に資する手法を開発します。 - 店舗オペレーションの観察・ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 - 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード - 販売促進・機会損失回避・在庫最適化等を目的とする画像・POS データ分析および最適化手法開発 - 顧客企業と連携した、開発手法の効果検証
■Qualifications / 応募資格(必須): - コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験 - コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること - 特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績 - 実データに基づく問題解決の経験 - 特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力 - ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等) - コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る - 特に Python または C++ によるプログラミング能力 - 次の分野のうちいくつかの分野での実践・実務経験 - アプリケーション開発もしくは運用経験 - Web/クライアント/スマホなどの機種問わず - ツール/ゲームなどのジャンル問わず - ライブラリの開発経験 - Unix/Linuxサーバ運用経験 - 数学、自然科学(物理、化学など)に関する、高校卒業程度の知識(もしくは学習により習得可能なこと) - チームでの課題解決の経験 - ビジネスレベルの日本語能力(日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当)
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