機械学習エンジニア/アルゴリズムエンジニア
800~1500万
燈株式会社 ※株式評価額1,000億円超 東京大学松尾研究所発AI技術スタートアップ
東京都千代田区
800~1500万
燈株式会社 ※株式評価額1,000億円超 東京大学松尾研究所発AI技術スタートアップ
東京都千代田区
データサイエンティスト
【企業情報及び募集背景】 ・同社は最先端のAI技術を実装し、顧客課題の解決を目指す大学研究室発のスタートアップ企業です、2026年1月産業機器・FA関連の大手電機メーカーより50億円規模の出資も受け、今後より一層、製造業・モノづくり分野でのAIの開発を進めていく計画で、モノづくり業界向けDXソリューション部門でご活躍頂ける機械学習エンジニア/アルゴリズムエンジニアを募集しております。 ■業務内容詳細 ・DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。 【具体的なタスク例】 ・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design) 顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。 関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。 ・SOTAモデルの実装と検証 (Implementation) 選定した論文の手法(Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等)を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。 実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。 ・プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering) 再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。 Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。 推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。 ・ステークホルダーへの技術説明 (Communication) アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。 【ポジションの魅力】 ・プロフェッショナルからのフィードバック トップティアの機械学習エンジニアが多数在籍。独学では気づけない「実運用に耐えうるAI」の視点や、コードレビューを受けることで、エンジニアとして飛躍的な成長が見込めます。 ・大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求 大東建託、熊谷組、イトーキをはじめとする大手デベロッパーや業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。 ・100を超える独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める 図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、100以上のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。多様な実装コードに触れられるため、技術の引き出しも格段に広がります。 【開発例】 ・画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ・点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ・動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ・ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ・ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ・ RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ・AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ・AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini 【勤務地詳細】 ・東京都千代田区神田駿河台(御茶ノ水) ※新御茶ノ水駅(聖橋方面改札)駅直結 ※
【必須(MUST)】 ・Numpy, Pandas, Scikit-learn, Pytorch, TensorFlow, JAX/Flaxなどのフレームワークいずれかを使った開発経験のある方 ・1年以上の機械学習エンジニアとしての実務経験(インターンを含む) 【歓迎(WANT)】 ・3年以上の機械学習エンジニアとしての実務経験 ・コンピューターサイエンスの修士号・博士号 ・コンピューターサイエンス分野における査読付き会議での発表経験や査読付き学術誌での掲載経験 ・競技プログラミングの実績 ・Kaggle等の機械学習コンペの実績
高等専門学校、6年制大学、大学院(法科)、大学院(博士)、専門職大学、大学院(その他専門職)、大学院(修士)、専門学校、専門職短期大学、4年制大学、大学院(MBA/MOT)、短期大学
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
800万円〜1,500万円
全額支給
08時間00分 休憩60分
10:00〜19:00 固定残業手当:45時間/月含む(固定残業時間の超過分は別途支給)
有
有
120日 内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日
有給休暇入社日から6ヶ月経過後に付与(初年度10日/年)
その他休暇あり(年末年始、慶弔、産前産後休暇、育児休暇、看護休暇、介護休暇)
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
採用ポジション:エンジニア(年収800~1,200万円)、シニアエンジニア(年収1,200~1,500万円)の各レイヤーに分け選考を行っております。 雇用形態:正社員(但し試用期間あり:3ヶ月間)、固定残業手当:45時間/月含む(固定残業時間の超過分は別途支給)、賞与年2回支給
無
東京都千代田区
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
東京都千代田区神田駿河台四丁目6番地 御茶ノ水ソラシティ21階 原則フル出社となります。 理由:オフラインでのコミュニケーションを重視しているため
服装自由
10名
2回〜3回
東京都千代田区神田駿河台4-6 御茶ノ水ソラシティ21階
IT開発/ITコンサルティング
非公開
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
-
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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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
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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
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。
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。
500~800万
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。
Pythonを用いたデータ分析の実務経験 BIツール(Looker 等)を用いたデータ可視化・ダッシュボード構築経験 複雑なSQL(サブクエリ・JOIN・集計等)の記述経験 望ましい経験/スキル AIを用いた業務改善・分析の経験 製造業領域において蓄積されたノウハウや経験がある方 製造業特有のデータ(BOM 等)に関わる分析経験
■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。
600~800万
【職務内容】 クライアントに高品質のサービスを提供するために、マネージャーとしてクオリティチェックやメンバー評価をしてチームを牽引していただきます。 【具体的には】 ・クライアントの主担当(2~3社程度) ・市場、競合調査、ターゲット、コミュニケーション設計などの戦略設計・提案 ・デジタル広告の企画、メディアプラン作成、広告運用 ・リスティング広告、SNS広告、ディスプレイ広告、動画広告、DSP広告などを用いた広告運用 ・広告効果を向上させるための分析・施策立案 ・顧客への成果レポーティング・改善施策の提案 ・メンバーの成果物のクオリティチェック ・メンバー評価 など (求人ID:261158)
【必須】 ・インターネット広告(運用型広告)の実務経験:3年以上 【歓迎】 ・デジタル専業広告会社、総合広告会社、広告関連企業での就業経験がおありの方 ・業界経験があり、最高レベルのWEBマーケティング技術・クオリティを追求したい方 ・2名以上のメンバーをマネジメントしたご経験
1. デジタルマーケティング戦略設計 事業モデル・顧客行動・競合環境を分析し、SEO・広告・コンテンツなど各チャネルを横断したマーケティング戦略およびKPI設計を行います。 2. SEO・コンテンツマーケティング支援 検索意図に基づくキーワード戦略設計から、コンテンツ企画・制作、効果測定・改善までを実施し、中長期的に成果を生み出す集客基盤の構築を支援します。 3. 運用型広告支援 4. データ分析・グロース支援 5. マーケティングDX・内製化支援
910~1030万
【職務概要】 顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。 【職務詳細】 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発 ・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発 ・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映
以下(1)(2)(3)のすべての条件を満たす方 (1)下記いずれかのご経験やスキルをお持ちの方 ・生成AIシステムのチューニングに関する経験(目安1年以上) ・データサイエンティストとしての経験(目安2年以上) (2)Pythonを用いたプログラミングの経験(目安2年以上) (3)TOEIC 650点
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600~1200万
【ミッション:戦略と技術の融合による価値創出】 当社は「in the loop. 人と企業の成長が循環する社会へ」をビジョンに掲げ、国内最大級のプロ人材ネットワーク(52,000名超)と自社コンサルティング機能を掛け合わせ、企業の経営課題を解決しています。本ポジションでは、単なる「開発」や「提案」に留まらず、AI(生成AI、LLM等)を武器に、クライアントのビジネスモデルそのものをアップデートする役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 「コンサルタント」か「エンジニア」かという従来の二項対立を超え、以下のフェーズをシームレスに担当します。 1.AI活用戦略の策定・要件定義 クライアント(大手企業が中心)の事業課題を構造化し、AIやモダンな技術を用いてどのようなインパクトが出せるかを論理的に定義します。 2.プロトタイピング・PoC(概念実証)〜社会実装 Python, React, TypeScript等のモダンなスタックを用い、GitHub CopilotやClaude Code等のAIコーディングツールを駆使して、圧倒的なスピードでプロダクトを開発。実証実験から本番リリース、その後のグロースまで責任を持ちます。 3.AIエージェントプラットフォームの構築 自社で推進しているAIエージェント開発基盤(LangChain、Dify等)を活用し、クライアント固有の業務に最適化されたAIソリューションの実装をリードします。 4.チームマネジメント・技術指導(シニアクラス以上) 後輩メンバーへの技術指導や、アーキテクチャ設計、セキュリティ、パフォーマンスを考慮したシステム設計の統括を行います。 【仕事の魅力・働き方】 ・「上流×最先端」の経験: 戦略コンサルタントと密に連携し、経営層に近い視点でプロジェクトを推進できます。 ・圧倒的な開発効率: AIコーディングツールの積極利用を推奨。自らAIを使いこなし、価値創出のスピードを高めることが評価される環境です。 ・独立系ファームの裁量: 特定のベンダーに縛られず、AWS/GCP/Azure等のクラウドサービスや最新のライブラリを自由に選定・活用できます。 ・キャリアの多様性: 将来的にはCTO/CIO候補や、新規事業責任者、特定領域のスペシャリストなど、140%成長の組織だからこそ豊富なポストが存在します。
【応募必須条件】 ※以下いずれか必須 ・ビジネス課題を構造化し、解決策を論理的に提示できる能力 ・クライアントや社内メンバーと円滑にコミュニケーションできる力 ・AIコーディングツール(GitHub Copilot、Claude Code等)を実務で活用した経験 ・フロントエンド(React/TypeScript等)・バックエンド(Python/Node.js等)・データ処理(SQL等)・クラウド(AWS/GCP/Azure)のいずれかに関する実践経験 ・不確実な状況でも自律的にタスクを進められるオーナーシップ ・Senior Consultant:実務5年以上、本番リリースの完遂経験、技術指導経験、システム設計の実践 【内定の可能性が高い人】 ・戦略/ITコンサルファーム経験者、データエンジニアリングの実務経験、機械学習/生成AIモデルの本番運用経験、アジャイル/スクラム開発経験、スタートアップ等での0→1開発経験。 【書類でお見送りになる人】 ・開発経験不足、AI/データ関連PJ経験不足、Python/React/クラウドの実務経験不足、クライアント折衝経験がない、キャリアの一貫性が弱い。 【面接でお見送りになる人】 ・課題整理・論理的説明力が不足、非技術者への言語化が苦手、自走力・オーナーシップが弱い、事業視点より技術志向に偏りすぎている。
ITコンサルティング、戦略・経営コンサルティング、プロフェッショナル人材ソリューション(自社媒体「ハイパフォーマー」運営)、新規事業開発支援。