【AIエンジニア】AIの社会実装を推進/衛星・製造・医療領域/リモート可
500~800万
株式会社Ridge-i
東京都千代田区
500~800万
株式会社Ridge-i
東京都千代田区
領域特化データサイエンティスト(Computer Vision)
データサイエンティスト
データエンジニア
■近年AI技術の急速な進展とともに、弊社の強みでもある衛星関連プロジェクト要請も年々増加しております。エンジニアとして機械学習等の最先端技術のことを理解しながら、クライアントのビジネス課題を引き出し それに最適な技術を考案、提案、合意形成、実装、デリバリーをリードしていただけるメンバーを募集しております。 【業務について】衛星分野でのエキスパートを目指していただきます。広がりつつある衛星マーケットの最前線でAI解析を行い、また当社のAIアセットを応用してオリジナルのソリューションを作成することが出来ます。 自身の成果が最先端になり、学会発表や特許取得も可能です。
【必須】■ディープラーニング、統計的手法、機械学習手法全般の知識 ■Githubなど開発ツールの使用経験 ■AWS・GCP・Azureなどクラウドを使用した開発経験 ■ロジカルシンキング、説明能力 【歓迎】■LLM・生成AI/画像処理/数理最適化/強化学習のいずれかの分野に関する知識 ■開発経験 ・AWS・GCP・Azureなどクラウドに関する知識・開発経験 ■一般的なデータ分析・データサイエンススキル ■日常会話程度の英語力、英語に抵抗のない方 ≪魅力≫ ・リモートワーク(原則週1出社) ・キャリア支援制度 ・特許報奨金 ・定期勉強会
英語初級
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) 【就業時間】 ・試用期間中は、フレックスタイム制。試用期間終了後は裁量労働制が適応される ・コアタイム:10時30分~16時30分 ・フレキシブルタイム:始業 7時30分~10時30分 終業 16時30分~20時30分 ・休憩時間:11時~16時のうち1時間 ・残業手当は≪固定残業代手当制≫ ・固定残業代の相当時間:45時間/月 ・固定残業代\108,394~\173,419を含む/月 ・超過分別途支給有 ※その他年俸・基本給に変更ございません。
500万円~800万円 年俸制(分割回数12回) 年俸 5,000,000円~8,000,000円 年俸¥5,000,000~ 基本給¥416,666~を含む/月 ■賞与実績:有
会社規定に基づき支給
08時間00分 休憩60分
1日あたりのみなし労働時間:8時間0分
無 コアタイム 無
無
無 専門業務型裁量労働制
年間125日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日、夏期5日、年末年始8日
入社半年経過時点10日 入社半年まで(試用期間中)3日付与
その他(年末年始休暇(12月28日~1月4日))
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【標準就業時間】9:30~18:30(休憩60分) 【給与補足】 年俸制500万円 ~800万円+賞与 ※年俸額の1/12を毎月支給いたします。 給与額は、経験・前職給与などを考慮して、上記の範囲内で相談させていただきます ・給与改定年1回(8月)※高パフォーマンスの場合、半年での昇給の実績多数あり ・賞与年2回(1月・7月) 【休日休暇補足】 ・特別休暇(年次有給休暇付与前の6か月間に利用可能な3日) ・リフレッシュ休暇(1年勤務後、1月~12月に利用可能な5日) ・その他(慶弔等)
(変更の範囲):会社の定める業務・場所
無
東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル438
東京メトロ丸ノ内線大手町駅 JR山手線東京駅 徒歩5分
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
丸の内線大手町駅直結(C7,E2出口)
リモートワーク可(全従業員利用可) 服装自由(全従業員利用可) 資格取得支援制度(全従業員利用可)
無
無
ラップトップPC等、各社員の要望に合わせ会社支給
【制度】 ・リモートワーク併用可(部署や業務により出勤頻度は異なります) ・修士博士課程進学支援制度(社内選考有) ・Buddy制度(入社後6カ月) ・リフレッシュ休暇は入社1年経過時に付与 【福利厚生】 ・教材・セミナー受講支援 ・おやつ・ドリンク無料 ・オフィス近くのジム利用補助 ・オフィスでの鍼治療(無料) ・プロによるカウンセリングサービス(無料) ・私服勤務OK(オフィスカジュアル)
3名
2~3回
筆記試験:無 一次、二次:WEB面接可能 最終面接:対面実施 ※遠方の方は交通費を支給します
Ridge-iは、先端技術、特にディープラーニングや機械学習を活用し、企業の課題を解決する最適なソリューションを提供することで、社会にポジティブなインパクトを与えることを目指す会社です。
【当社の事業のご紹介】■株式会社荏原製作所、トヨタ、日産、バルカーなど、業界のリーディングカンパニーとのAIを活用した共同事業・ソリューション開発■ChatGPT等新規技術を活用した自社ソリューション開発■宇宙・衛星産業では、衛星データへのAI解析研究開発・事業展開しており、JAXAとの提携、本活動にて22年3月に第5回宇宙開発利用大賞環境大臣賞を受賞しました。 【求める人物像】当社ではビジネスニーズや課題と先端技術がぶつかり合いながら、クライアント・同僚と共に課題解決へと向かっていくという想いを大切にしています。新しい技術や社会情勢、問題に常に興味を持ち、自身における向上への努力を怠らず、プロフェッショナル同士で技術の可能性を共に考え 、切磋琢磨しながら、社会にインパクトを届けていく、そのようなRidge-iが持つ文化に共感いただける仲間をお待ちしています。 【選考】書類選考時に技術テストあり。一次、二次:WEB面接可能。最終:対面※遠方の場合、交通費支給あり
〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1大手町ビル438
■AIコンサルティングおよびソリューション開発
グロース市場
株式会社バルカー 株式会社荏原製作所
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2023年03月 | 790百万円 | 60百万円 |
| 前期 | 2024年03月 | 1,071百万円 | 153百万円 |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※単体決算
最終更新日:
700~1100万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用 ✓ワーカーと求人の最適マッチングを実現するモデル・ロジック・特徴量の設計と継続的改善 ✓LLMを活用したガードレール実装や防御的プロンプト設計による、AI機能の安全性担保 ✓Vertex AI Pipelines等を活用したMLパイプラインの構築、評価、および安定運用の設計 ✓「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの構築と、品質・コスト・レイテンシーの可視化 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓LLMを活用した自律的なマッチング改善ループ(評価・改善候補生成・比較検証)の構築 ✓構造化データを活用した、プラットフォームの信頼性を損なう行動の予測・異常検知モデル開発 ✓合成データ生成や高度なアノテーション管理による、モデルの堅牢性強化とデータセット品質向上
必須条件(MUST) ✓機械学習・データ分析を用いたビジネス課題解決の実務経験 ✓SQL/Python、クラウド環境(Google Cloud/AWS等)での開発、Gitを用いたチーム開発経験 ✓マッチング・推薦、リスク制御、異常検知、またはLLMアプリ開発のいずれかのドメイン経験 歓迎条件(WANT) ✓Vertex AI Pipelines等のMLパイプラインやFeature Store上での実装・運用経験 ✓マーケットデザインの知見や、AI as a Judgeによる自動評価システムの構築経験
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850~1300万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓各種データ(ログ・地理空間・SFA等)から事業課題を特定し、意思決定を支援 ✓サービス改善やマーケティング施策の効果検証設計、および検証業務の推進 ✓ビジネスレバーの特定を通じた、確度の高い事業戦略・戦略策定への貢献 ✓新規事業領域におけるデータ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ✓BIツール(Looker, Tableau等)を活用した事業モニタリングの標準化 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓膨大な行動データからユーザーインサイトを抽出し、プロダクトのUI/UXを抜本改善 ✓新規事業の立ち上げフェーズにおける、高速なA/Bテストの設計と勝ち筋の発見 ✓経営判断のスピードを上げるための、全社横断的なデータ駆動型意思決定基盤の構築
必須条件(MUST) ✓SQLやPythonを使用した分析業務による事業課題の解決経験 ✓BIツール(Looker, Tableau等)の利用経験、およびプロジェクトリード経験 ✓統計学の知識(統計検定2級相当以上)と、仮説構築・課題設定能力 歓迎条件(WANT) ✓A/Bテストや因果推論(DID, 傾向スコアマッチング等)の効果検証手法の理解 ✓3名以上のメンバーマネジメント経験、または複数人での分析プロジェクト推進経験
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700~900万
■職務内容: ### サービスについて ビジネスデータベース「Sansan」をはじめ、経理AXサービス「Bill One」や取引管理サービス「Contract One」などに携わります。 ### 組織のミッション プロダクト開発を支える技術組織においては、マルチプロダクト戦略とAIをはじめとする急速な技術変化の中で、開発生産性・組織健全性を高い水準で維持し続けることが、事業競争力を支える重要な基盤となっています。 その組織づくりを担う技術HRBP組織は、 技術組織の人事機能を構築・推進し、Sansan株式会社のプロダクトが継続的に事業成長をリードできる状態をつくることをミッションとしています。 ### 具体的な業務 - 具体的な業務 技術HRBP組織の「組織戦略グループ」の一員として、エンジニア・プロダクトマネジャー・デザイナーなど約600名が所属するプロダクト開発組織の基盤構築を担います。 まずは定常的な個別対応を仕組み化し、組織を安定稼働させる基盤運用からスタートします。将来的には組織再編や人材高度化といった戦略介入へと領域を広げていくことを期待します。 ##### ■入社後すぐに取り組む領域 プロダクト開発組織に点在している人事オペレーションの棚卸し・交通整理などの実務の遂行から、型化までを担います。 - 評価・異動の実務運用: 複雑な技術組織の評価・異動プロセスを遅滞なく完遂させるためのフロー構築・データ整理と進行管理 - ドキュメント・ガバナンス整備: 技術組織独自のルールや期待役割(JD)の言語化・ナレッジ化 - 人事データ整備:意思決定のための集計・レポーティング、およびデータ定義の整理 ##### ■中長期的に取り組む領域 基盤運用の安定化後、事業を勝たせるための「組織と人の質」にアプローチします。 - 組織デザインの実行: 事業戦略に同期した組織再編のグランドデザイン策定、およびチェンジマネジメントの推進 - 技術職スキルモデルの構築: 全社グレードをプロダクト開発組織に最適化した評価・育成基準へのアップデート - 次世代リーダー育成: ハイグレード人材の選抜および育成のパイプライン構築 - 戦略的要員ポートフォリオの策定: 中長期のプロダクトロードマップから逆算した人員配置 - 採用要件の定義 ### 募集背景 Sansanの技術組織は、AI・クラウド技術の進化に伴い、組織の高次化・専門化が求められる大きな転換期にあります。 この転換期に伴走するため、採用・育成・評価・要員計画を一貫して担う「技術HRBP」を立ち上げています。現在は、各所に点在する定常業務や例外対応が属人的に運用されているため、全体像を可視化した上で、再現性のある運用として組み直す必要があります。 そこで本求人では、技術HRBPにおけるオペレーション担当の1人目として、まずは自ら実務を行いながら基盤を整え、仕組み化していく役割を担う方を募集します。 ### 本ポジションの魅力 - 技術HRBP組織の立ち上げ期に参画できる希少なチャンス 組織の人事基盤を設計・構築するフェーズを経験でき、将来のキャリアにおいて強力な武器となる「組織構築スキル」を身に付けることができます。 - オペレーション基盤を入口に、HRBPとしてキャリアの領域を拡張できる成長環境 基盤運用→ 評価・育成制度の型化 → 組織再編・人材戦略と、実務を通じてキャリアの広がりが明確に描ける環境です。 - 技術本部・経営層との距離が近く、事業戦略に直結したHR企画 VPoXやCxOと直接対峙し、プロダクトの未来を決める組織再編の当事者として関与できます。「事業を前に進める人事」としての手応えをダイレクトに実感できます。 - 組織の安定稼働を通してプロダクトの成長へ大きく貢献することが可能 評価・運用などの仕組み改善から約600名のエンジニア組織の機動力を高め、プロダクト価値・事業成果に直結する影響を与えることができます。 - 変化の激しいITソフトウェア領域の最前線を体感 生成AIを中心とした技術トレンドや組織の在り方が刻々と変わる中で、それに対応する「次世代の組織役割・期待値」を定義していく経験が得られます。 ### 組織構成 所属するHRBPは約5名 担当する技術職種の社員数は、エンジニアやプロダクトマネジャー、デザイナーなどを含め約600名
■応募資格(必須): - 期限と品質を担保しながら、自ら手を動かして業務オペレーションを推進した経験 - 複数のステークホルダーを巻き込み、論点整理と合意形成を行いながら運用を完遂した経験 - データの突合・整合性担保を自力で行えるスキル(Excel/Spreadsheetなど) ■応募資格(歓迎): - 技術組織や専門職組織での人事経験 - プロジェクトマネジメント経験 - コンサルティングファームや事業会社での人事制度設計・導入経験 ■求める人物像: - 構造化能力が高い方:散らばった情報を整理し、再現性のある仕組みに落とし込める方。 - 現場への高い共感性と介入意欲:仕組みを作るだけでなく、現場の機微を読み取り、合意形成をリードできる方。 - 「人」と「組織」の両面を考えられる方:単なる運用業務にとどまらず、事業/組織を成長させるために何が必要かを追求できる方。
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690~2490万
◆企業概要 ・日本発、アジア最大級のグローバルコンサルティングファームです。 ・「Real Partner」として、戦略から実行までワンストップで支援。 ・連結売上高1,598億円(2025年3月期)と右肩上がりの成長を継続。 ・多様性を重視し、キャリア採用比率は直近3年で50%超と高い実績。 ・「日本独自の価値」をテクノロジーで最大化し、世界へ変革を促します。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・AI・データ利活用による社会課題解決や企業の変革をリードします。 ・マーケットイン視点でのAIプロダクト企画や、投資計画の立案。 ・最新の機械学習アルゴリズムを用いた分析・モデル構築と価値創出。 ・データマネジメントから組織設計・人材育成まで幅広くコンサルティング。 ・学会調査を含む最新技術の社会実装と、クライアントへの提言を実行。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・生成AIを活用した社内知見検索システムの構築と全社導入支援。 ・機械学習を用いた高精度な需要予測によるサプライチェーン最適化。 ・AIによる複雑なビジネスプロセスの自動化・計画最適化コンサル。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 圧倒的な高待遇: 年収最大2,500万円。賞与年2回で成果を還元。 ✅ 柔軟な働き方: フルフレックス&リモートワークで自律的な勤務が可能。 ✅ 手厚い支援: 第3子以降100万円の出産祝金や充実の資格取得支援。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 当社の独自性 ・構想だけで終わらない「実行力」に強みを持つ伴走型のスタイル。 ・AILセクターというAIに特化した専門組織で最先端知見に触れる環境。 ・日本発ファームとして、迅速な意思決定とグローバルな展開力が共存。
<AIソリューションプランナー> ・AIを用いたプロダクトの企画・開発経験 ・プロダクトマネジメントの経験 <データサイエンティスト> ・ビックデータ・企業内のデータの収集/加工/分析を通じて、経営課題の解決策を提言・実行してきた経験 ・Python、SQL、R等を用いたアナリティクス・統計解析ツールの使用経験 ・市場アナリティクス、顧客アナリティクス、調査データの分析経験 ・統計解析モデルを使ったレポートまたは論文作成経験 ・Vertex AI、SageMaker 、Azure Machine Learning での機械学習モデル構築経験
-
1500~2500万
【職務内容】 1.アルゴリズム開発 ■配信最適化アルゴリズムの開発 ・改善フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善/・ターゲティング精度向上アルゴリズムの設計・実装/・Video広告のRPM最適化/・RTB配信ロジックの最新化(入札最適化、ペーシング、在庫配分等) ■統計分析・モデリング ・eCPM分解分析(Fill rate × Win rate × Bid rate)/・価格弾性モデリング/・因果推論の実務応用/・Bid landscapeの可視化・分析/・競合分析(SSP別パフォーマンスの構造理解) ■A/Bテスト・効果検証 ・A/Bテスト設計・実施/・統計的有意性判断/・効果検証レポート作成 ■オークション設計 ・First/Second Priceオークションの最適化/・Bid Shadingアルゴリズムの開発/・オークションメカニズムの改善 2.経営層・事業部門との連携 ■経営層への技術説明・提案(データドリブンな意思決定支援) ■事業KPI(RPM、CPM、CTR、CVR等)への貢献 ■ステークホルダーマネジメント ■技術投資判断とROI説明 3.組織マネジメント ■データサイエンスチームの構築・育成 ■データサイエンティスト・MLエンジニアの採用・育成 ■PdM/エンジニア/ビジネスサイドとの協業推進 ■チームの技術力向上施策の立案・実行(求人ID:428837)
【必須】 ■ML(機械学習)実装経験 5年以上 以下のいずれかの領域での実装経験 ・入札最適化、フロアプライス最適化、ペーシングアルゴリズムの開発 ・CTR/CVR予測モデルの構築・運用 ・ターゲティング精度向上(ユーザーセグメント、特徴量設計) ・レコメンデーションシステム(EC、メディア、動画配信等) ■統計分析・モデリング力 ・統計的手法を用いたビジネス課題解決の経験 ・因果推論を用いた施策効果測定の経験 ・複雑なデータを経営層に分かりやすく説明した経験 ・価格弾性モデリング、eCPM分解分析等の実務経験 ■マネジメント経験 2年以上
【マーケティング×テクノロジーで世界に挑むMarTechカンパニー】 「誰もがマーケティングで成功できる世界を創る」、「日本発の世界的なテクノロジー企業となり、日本とアジアに貢献する」という2つのパーパス(企業の存在意義)のもと、企業の収益拡大・生産性向上など様々な課題解決につながるソリューションを開発・提供するマーケティングテクノロジーカンパニーです。 ・広告プラットフォーム事業 ・マーケティングSaaS事業 ・海外事業
450~900万
データ分析に基づいた企画立案から業務自動化の推進 【業務内容】 基地局建設推進1部 基地局運用管理課 企画管理グループでは、運用中の携帯電話基地局において、オーナー様からの問い合わせ対応やフェスや花火大会の移動式基地局の配備調整、災害時の自治体との対応を行っています。モバイル通信ネットワークの安定的かつ効率的な運用を支える重要な役割を担っています。 急成長を続ける通信インフラをより高度な運用体制へと発展させるため、基地局運用の効率化・最適化に向けた、データに基づく企画立案および業務自動化推進に貢献いただける方を募集します。 ■仕事内容: 基地局運用の効率化と最適化を目指し、データ分析に基づいた企画立案から業務自動化の推進まで、幅広い業務をご担当いただきます。 <データ集計・分析> ・運用データの収集・可視化・分析を行い、改善提案までを一貫して実施します。 <企画書類立案> ・企画書・提案書・報告書など、各種ビジネス文書の作成を行います。 <業務自動化・効率化推進> ・PythonやPower Automateを活用し、運用業務の自動化および効率化を推進します。 <会議資料/議事録作成> ・各種会議における資料作成および議事録作成を行います。 <関連部署との連携・調整> ・社内外の関連部署と密に連携し、プロジェクトや課題解決のための調整を行います。 【求人のお薦めポイント】 最先端の次世代通信技術を社会インフラとして実装するダイナミックな経験が得られます。自身の仕事が多くの人々の生活やビジネスを支える極めて公共性の高い職務です。 大規模プロジェクトの推進や多様な関係者との連携を通じて多岐にわたるスキルを習得でき、市場価値を飛躍的に高めてキャリアを次のステージへ進めるための最高の舞台が整っています。 【キーワード】 基地局運用, データ分析, Python, Power Automate, 業務自動化, 企画立案, プロジェクト推進, 通信インフラ
<必須条件(スキル・経験)> ・データ集計・分析の実務経験 ・ビジネス文書作成(企画書・提案書・報告書など)の実務経験 ・Excel・Word・PowerPointの高度な操作スキル ・Pythonを用いたデータ処理または自動化の実務経験 ・Power Automateを用いた業務自動化の実務経験 <歓迎要件> ・通信業界での実務経験、基地局運用に関する知識または経験 ・統計解析に関する知識または経験 ・機械学習に関する知識または経験 ・SQLを用いたデータ操作経験 ・Power BIを用いたデータ可視化経験 ・ChatGPT等の生成AI活用経験
会社運営に関連するサービスの、企画や立ち上げ、コンサルティング、現場オペレーションのマネジメントと実行、システムやインフラの準備・運営を含めたトータルパッケージの提供
900~1140万
【業務内容】 担当業務(詳細) ・プロジェクトの状況に合わせたメンバーのアサイン、稼働管理、内部コスト管理 ・開発プロセスに合わせた開発環境の定義と構築 ・要件に応じた適切な技術選定、技術的トレードオフの判断、利用技術のコスト算出、開発環境のコスト管理 ・データ基盤のシステムアーキテクチャ検討 ・データの取得/加工方法の検討 ・テーブル設計 ・データ加工ロジックの実装 ・データ処理フローの実装 【業務の魅力/面白さ】 ・最新の技術を用いる機会が多く、技術選択の幅も広い ・取組自体がチャレンジングなため、職階に関わらず、新しいアイデアの提案が求められる ・クライアント折衝の機会が多く、エンドユーザーの顔が見える環境 ・職階・職能にとらわれる必要が無く、キャリア選択の自由度が高い(成長速度も速い) ・幅広い案件に携わることができ、自身の知識やスキルの幅を広げることが可能 ・将来的には、プロジェクトマネージャー、テックリード、自社プロダクトの開発エンジニア等幅広いキャリアを描くことが可能 ・フルリモート・フルフレックスのため、自由で裁量ある働き方が可能 【活用テクノロジー/利用サービス(例)】 Google Cloud Platform:Kubernetes Engine, BigQuery, Cloud Dataflow, Cloud Composer, Cloud Run など Microsoft Azure :Synapse Analytics, Data Factory, Databricks など Amazon Web Services:Fargate, Redshift, Batch など
【必須条件(MUST)】 ※下記の、すべてを満たす方 ・開発案件におけるメンバーアサインや稼働管理、社内コストの管理の経験があること(2年以上) ・クラウドサービスを用いたシステム構築の経験がある ・新しい技術やツールに高い興味・関心があり、積極的に試している ・あれこれ細かく指示されるよりも、自ら考え、自分の裁量で動きたいという「自律行動志向」である 【歓迎条件(WANT)】 ・外部向けプロジェクトにおける、プロジェクトの状況に合わせたメンバーのアサイン、稼働管理、内部コスト管理の経験 ・開発プロセス(プロジェクトの進め方)の定義、状況に応じたカスタマイズ、プロジェクトの実行計画の策定、プロジェクト実行管理経験 ・開発プロセスに合わせた開発環境の定義と構築経験(DevOps, CI/CDパイプライン、GitOps等) ・要件に応じた適切な技術選定、技術的トレードオフの判断、利用技術のコスト算出、開発環境のコスト管理経験 ・(アジャイルな開発手法を用いて)継続的にシステムを改良した経験 ・kubernetesを用いてシステム構築をした経験 ・情報工学に関する専門知識のある方
-
780~1800万
募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 <具体的な職務内容> CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
データサイエンティスト、またはデータアナリストとしてのデータ分析経験が3年以上 Python、Rなどを用いたデータ分析、統計モデリングの実務経験 SQLを用いたデータベース操作経験 データ可視化ツール(Tableau, Power BIなど)の使用経験 ビジネスレベルの日本語能力 チームでの協働経験
■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。
400~1000万
事業拡大フェーズの当社にて、データエンジニアとして金融、サービス、製造、通信業など幅広い業界からのプライム案件や大手SIerからの案件に携わって頂きます。上流工程から携われる機会が多数あります。 【業務内容】 ■Azure Databricks基盤上へのパイプライン構築または生成AI(RAG等)の実装(要件定義~テストフェーズ)
【必須】■JavaまたはPythonとSQLのコーディング経験(3年以上)■AWS/Azure/GCPいずれかでのシステム利用経験■Gitを用いたチーム開発経験■アジャイル開発に対応可能であること(必須)■未経験の技術にも キャッチアップに抵抗なく取り組んでいただける方 【尚可】■Azure Databricksの利用経験■MicrosoftFabric,snowflake等のデータ基盤製品利用経験■生成AI,機械学習(ML)の利用経験■分散処理のパフォーマンス対応
■サポートサービス事業:Microsoft製品に関する技術サポート業務 ■技術開発事業:Microsoft製品を用いた設計、構築、運用保守業務 ■ソリューション開発事業:アウトドアに関連のアプリケーション開発業務
500~1000万
【職務内容】 ニューエラジャパン合同会社にて、BIツールを活用したデータ分析・可視化を通じて、 経営判断や事業成長を支援するポジションです。 売上・在庫・品質・顧客動向など多様なデータを横断的に分析し、 経営層や各部門が意思決定しやすい環境づくりを担います。 【具体的には】 ・Tableau等のBIツールを用いた経営ダッシュボードの設計・作成・分析 (売上、在庫、品質、トラフィック、店舗・顧客先パフォーマンス、ビジネストレンド等) ・分析結果に基づく課題抽出および、ビジネス改善施策の提案・実行支援 ・データ分析業務の効率化を目的とした分析環境の構築・運用 ・中長期的な視点での戦略策定や新規事業企画に向けた事業分析の実施(求人ID:411605)
【必須】 ・Tableauを用いたダッシュボード作成に関する知識・実務経験 ・BIツールを活用したデータ可視化の知識・経験 ・ExcelやETLツールを用いて、複数データソースから 分析目的に応じたデータ設計・集計・クレンジングができる方 (現状はTableau Prep Conductorを活用) 【歓迎】 ・リテール事業会社での実務経験 (特にファッション・アパレル・小売業界の経験)
【世界をリードするブランドのビジネス】 同社は、1920年に米国ニューヨーク州バッファローで創業した「New Era」ブランドの日本法人として、 ヘッドウェア、アパレル、バッグ、アクセサリーなど幅広いアイテムの提供を行っています。 メジャーリーグ・ベースボール(MLB)唯一の公式選手用キャップサプライヤーとして、 世界中のスポーツファンに認知されると共に、ストリートファッションや ライフスタイルの必須アイテムとしても絶大な支持を得ています。