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企業ダイレクト

【COO/DeSo-3】データアナリスト

445~710

イオンスマートテクノロジー株式会社

千葉県千葉市美浜区, 東京都中央区

職務内容

職種

  • データサイエンティスト

  • データアナリスト

仕事内容

データ分析基盤のデータ活用全般をデータアナリストの立場から担当するポジションです。構築したデータ基盤をこれから展開していくフェーズにおいて、活用提案をするだけではなく、導入した事業会社側が自らデータ 基盤を活用できるよう従業員教育プログラムを設計、実施します。 【業務例】■データ分析結果を元にした活用提案を行い、ビジネスの意思決定をサポート■新規サービス・データ活用の導入検証■社内を含むグループ各社のサポートや教育■分析基盤の構築のためのデータの加工や整理、統合■CDP・BIなどのデータ基盤上でのプロダクトの展開、機能追加、サポート

求める能力・経験

【必須】■データ分析によってビジネス課題を解決した経験■非エンジニアと分析結果を共有し、施策合意や改善提案を進める力■DB・SQLの知識、複雑なクエリ作成スキル 【歓迎】■デジタルマーケティングの施策立案や効果分析に関わった経験■大規模データセットの取り扱い経験■機械学習や統計解析に関する専門的な知識および実務経験■統計学もしくは機械学習の知見■Tableau、PowerBI等のBIツールを利用した実務経験■snowflake/DateBricks等の知見■小売業界での実務経験■教育プログラムの設計・実施経験

学歴

高校、専修、短大、高専、大学、大学院

勤務条件

雇用形態

正社員(期間の定め: 無)

契約期間

更新:無

試用期間

有 3ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)

給与

445万円~710万円 月給制 月給 261,000円~ ■月給¥261,000~ 基本給¥261,000~を含む/月+諸手当 ■昇給:年1回■賞与:年2回(7月、12月)■社内規定の該当者には持家・賃貸ともに住宅助成金を支給

通勤手当

会社規定に基づき支給

勤務時間

08時間00分 休憩60分

■年間所定労働時間 1920時間 ■リモート/在宅勤務:有

フレックスタイム制

有 コアタイム 無 (コアタイム:無)

残業

残業手当

有 残業時間に応じて別途支給 ■スーパーフレックスタイム制(コアタイムなし)

休日・休暇

年間120日 内訳:完全週休二日制

有給休暇

入社半年経過時点10日 最高付与日数20日 その他休暇(慶弔/看護/介護/育児)

社会保険

雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金

備考

※業務の変更範囲:当社業務全般 ※勤務拠点の変更範囲:当社及び当社グループ会社の国内外の全拠点 【給与補足】 ※給与詳細は、能力・経験を考慮した上で上記を下限とし決定いたします。 ※残業代は別途支給(一定以上の等級の場合、管理監督者として支給対象外となります) コアタイムなしのフルフレックスタイム制です。 毎週金曜日はNo残業デーです。

勤務地

配属先

入社後にチームや上長と相談しながらMTG時間や出社の頻度などを設定し、個々人のご事情に即した働き方ができます。

転勤

当面無

本社

住所

千葉県千葉市美浜区中瀬1-5-1 イオンタワー

最寄駅

JR京葉線海浜幕張駅 徒歩8分 JR総武線幕張本郷駅

喫煙環境

敷地内全面禁煙

サテライトオフィス

住所

東京都中央区京橋3丁目1番1号

最寄駅

東京メトロ銀座線京橋駅

喫煙環境

敷地内全面禁煙

備考

東京メトロ 京橋駅直結

備考

本社:東京都内から通われている方も多いです/東京駅から海浜幕張駅まで京葉線で約30分/JR幕張本郷駅からバスあり

制度・福利厚生

制度

在宅勤務(全従業員利用可) リモートワーク可(全従業員利用可) 出産・育児支援制度(全従業員利用可) 資格取得支援制度(全従業員利用可) 研修支援制度(全従業員利用可) 社員食堂・食事補助(一部従業員利用可)

その他

寮・社宅

有 社宅制度有、住宅助成金(持家・賃貸とも社内規定により)支給

退職金

その他制度

確定拠出年金,確定給付年金,65歳定年制,社員買物割引制度,イオン社員持株会,育児介護制度

制度備考

【働きやすい環境を目指した福利厚生】■udemy学習し放題■イオングッドライフクラブ(総合共済会)■イオン企業年金制度■社員食堂(本社)■リ・エントリー制度■社内公募制度 【年間休日補足】 120日~125日(長期休日20日含む) 年間所定労働時間を1920時間と定めており、年間365日の中で各自が勤務日及び休日の計画を立てています。土日をお休みに設定されている方がほとんどです。 【候補者向け会社紹介資料】 ■エンジニア向け採用ページ (1)https://engineer-recuruiting.aeon.info/aeon-tech-hub (2)https://speakerdeck.com/aeonpeople/aeon-engineer-recruitment-deck ■AEONグループのテックブログ https://zenn.dev/p/aeonpeople

最終更新日: 

条件の近いおすすめ求人

  • エージェント求人

    【Value Co-creation】AIソリューションアーキテクト(顧客向け最先端技術の実装支援)

    1000~2000

    株式会社博報堂テクノロジーズ東京都港区
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    仕事内容

    業務内容 ■具体業務: ・得意先の経営・業務課題の把握と、生成AI/Agentic AI/生活者データを組み合わせた解決アプローチの構想設計(複数年ロードマップを含む) ・As-Is業務フローの可視化、データ棚卸し、To-Be設計、要件定義書化までの業務アセスメント (Phase 0)のリード ・ChatGPT・Claude・Gemini等のLLM、RAG、マルチエージェントアーキテクチャを用いたプロトタイプ/PoC/MVPの企画・推進 ・AI実装プロジェクトのプロジェクトマネジメント(複数部門ステークホルダーとの合意形成、ロードマップ管理、品質管理) ・社内のプロデューサー・ストプラ・営業との共創における技術的フィジビリティ評価と、クライアント意思決定層に対する技術選定・実現可否の提案 ・社内外のAIエンジニア・データサイエンティスト・パートナーベンダーへのディレクション(要件整理・技術構成設計・進行管理) ・必要に応じて、統計分析・機械学習を活用した課題対応にも従事(専門特化は求めません) ■業務上の課題: 技術の面白さだけでなく、「経営アジェンダに直結するか」「実際に業務に効くのか」「現場で使われるか」という3つの目線で、構想・設計・巻き込みを行う必要があります。クライアント経営層との対話、現場の業務理解、技術アーキテクチャ設計を行き来しながら、「使われない実装」「動かないPoC」を回避することが問われます。 ■3~5年後の想定されるキャリアパス: 現時点では以下のようなキャリアパスのいずれかとなることを想定していますが、ご意向やスキルセットなどと照らし合わせ相談の上決定していく予定です。 ・博報堂テクノロジーズの管理職として博報堂DYグループ各社を支援している部署・メンバーのマネジメント ・出向先のグループ会社において、事業責任者や経営業務に従事 ・異なるグループ会社へ出向し、新たな事業の立ち上げに従事 配属される組織 株式会社博報堂テクノロジーズ Value Co-creationセンター配属 株式会社博報堂マーケティングシステムズ出向 出向先として予定している博報堂マーケティングシステムズでは、クライアント企業のマーケティング課題を解決するためのデジタルトランスフォーメーションの構想から実行までをEnd to Endで支援することでクライアントの事業成長に資する活動をしています。リードの獲得・プロジェクトの創出・デリバリーにおけるプロジェクトマネジメントに関わっていただきます。 ポジションの魅力 当社の事業ドメインは日々進化しています。Web3.0、メタバース、ブロックチェーンといったテクノロジードリブンに加え、広告、メディア、フルファネルマーケティングといった自社ビジネスドメインの軸、各業種別のDX支援といった得意先ビジネスドメインの軸、これらを掛け合わせ、互いに交差し合い相乗効果となって、様々なサービス・プロダクト・ソリューションを生み出しています。 本ポジションは生成AIという最先端領域において、企業のリアルな課題解決を牽引できるポジションです。構想・プロトタイピング・実装までを自らリードし、価値を創出する実感が得られます。 補足情報 ・こちらの求人は、株式会社博報堂、株式会社博報堂マーケティングシステムズ、株式会社博報堂テクノロジーズの3社合同採用になります。 ・エントリー時の応募情報、選考情報は、株式会社博報堂、株式会社博報堂マーケティングシステムズ、株式会社博報堂テクノロジーズの3社間で共有されます。

    求める能力・経験

    Must ・生成AI(ChatGPT、Claude、Gemini等)を活用したプロダクト・システム・プロトタイプの構築経験(例:ナレッジ検索エージェント、業務アシスタント、問い合わせ自動化、業務プロセス自動化、AIエージェント等)。プロンプト設計、API連携、RAG構築、エージェント設計などを実務として担当した経験。 ・LLM、RAG、マルチエージェント/Agentic AIアーキテクチャ等の最新生成AIフレームワークへの理解・実装関与経験 ・業務プロセス改革(BPR)またはDX変革のコンサルティング経験。クライアントの業務理解(業務ヒアリング、現場観察)に基づき、As-Is業務フローの可視化、課題構造化、To-Be業務プロセスの設計、ステークホルダー合意形成までをリードした経験。 ・エンジニア・データサイエンティストと連携しながら、業務要件を技術構成(アーキテクチャ図レベル)に落とし込んだ経験 ・Google CloudのAI/MLサービス(Vertex AI、Gemini API、BigQuery ML等)を活用した実務経験 ・コンサルティングファーム水準のドキュメント作成スキル(経営向け提案書、業務要件定義書、技術アーキテクチャ図、フェーズ別ロードマップ等をステークホルダーのレイヤーに応じて作成できる)、または同水準のドキュメンテーションが要求される環境での実務経験。 等

    事業内容

    博報堂DYグループ/得意先の課題解決に向けての各種テクノロジー戦略の立案・実施及び各種テクノロジー戦略のプロダクト・ソリューション・サービス開発

  • エージェント求人

    【生活者データ×マーケティング戦略領域】プロトタイピングエンジニアリード(LLM活用)

    660~1300

    株式会社博報堂テクノロジーズ東京都港区
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    仕事内容

    ■担当業務内容: プロトタイピングエンジニアとして、マーケティングAIエージェントを含むプロダクト開発とマーケティングデータのAI-Ready化を中核に、MVP開発のリードを担って頂きます。 マーケティングAIエージェント開発とデータのAI-Ready化は新規テーマとなるため、0→1フェーズにおいて価値検証を迅速に行うため、最小構成での設計・実装・意思決定を推進します。また、「仕様が固まってから作る」のではなく、仮説検証のためのプロトタイプ開発やPoCを通じて、要件の具体化や優先順位付けにも積極的に関与して頂きます。さらに、チーム内外のステークホルダーと連携し、不確実性の高い状況下でもプロジェクトを前に進めて頂くことを期待します。 <具体的には> ・ LLMを活用したマーケティング分析AIエージェントのアーキテクチャ設計・開発・実装のリード ・マーケティングデータのAI-Ready化に関わる設計・構築(データモデリング・セマンティックレイヤー整備・ベクトル化など前処理基盤の構築) ・仮説検証のためのプロトタイプ実装、PoC設計・実施(生成AI活用を含む) ・機能要件が曖昧な状態からの要件分解、仕様具体化(企画・利用部門と協働) ・プロダクトの設計/実装(フロント~バックエンド)と品質担保 ・本番化を見据えた技術選定、アーキテクチャ設計(保守性・拡張性の考慮) ・CI/CDや開発プロセスの改善による生産性向上 ■業務上の課題: ・多様化する技術の中から課題解決のための最適解を得るために技術的な広い視野や継続的な研鑽が求められます。 ・AIでどこまでのことができるのかという試行錯誤をプロトタイピングしながらPoCを行い、本番運用後も継続的な精度向上をどう効率的に進めるかといった課題をデータサイエンティストなどと一緒に検討・実践することが求められます。 ・多様なデータをかけあわせてはじめて価値の創出に繋がります。システムの要件定義や設計においては業務理解や機能設計ができることだけでなく、各種データの特徴や優位性の理解が必要になります。 ■仕事のやりがい: ・マーケティングAIエージェント開発からデータのAI-Ready化まで、データ×AI領域の最前線で一気通貫の経験が積めます。 ・生成AI/LLMを含む先端技術の活用を、企画~実装~運用改善まで経験できます。 ・広告・マーケティング領域に閉じず、幅広いデータを組み合わせた開発業務に携われます。 ・「答えがない状態」から仮説検証を通じて価値を形にする経験が積めます。 ・マーケティング×AIという領域はまだ業界全体として正解がなく、このポジションは文字通り"自分たちが答えを作る"仕事です。スピード感や自走力を、日本最大級のマーケティングデータ環境で存分に活かせる機会があります。 ■プロダクト例 1、STRATEGY BLOOM PLANNING 2、STRATEGY BLOOM CM ANALYSIS 3、STRATEGY BLOOM CONCEPT 4、STRATEGY BLOOM CONTENT 5、バーチャル生活者 ■開発環境・その他: 開発言語:Python, JavaScript, TypeScript, React, Next.js 他 AI / LLM 開発:OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Langfuse, Qdrant AI・開発生産性:Cursor, Claude Code, GitHub Copilot インフラ:AWS, GCP, Docker データ基盤:Snowflake, BigQuery, Amazon RDB, dbt, denodo 監視 / セキュリティ:Datadog, Sentry, Snyk, LaunchDarkly, Chromatic 開発基盤:GitHub, GitKraken, JetBrains 設計 / API:Apidog 管理 / コミュニケーション:Jira, Backlog, Linear, Figma, Miro, Slack, Storybook 配属される組織 統合マーケティング・メディアユニット 開発第1センター 想定 ※本求人の選考には統合マーケティング・メディアユニット配下の関連部署である開発第2センターからも選考官が参加する可能性がございます。

    求める能力・経験

    募集要件(Must) ・ 3年以上のモダンな技術スタック(バックエンドまたはフロントエンド)でのWEBアプリケーション開発経験(Python,TypeScript,React,等) ・要件が曖昧/変化する状況で、課題を分解しながら自ら手を動かして前に進めた経験(MVP/PoC/プロトタイピング等) ・技術選定や設計のトレードオフを理解し、意思決定プロセスを説明できること 募集要件(Want) ・テックリード経験、またはそれに準ずるオーナーシップ(技術選定、アーキ設計、推進) ・PdM/Biz側と協働し、優先順位・トレードオフを握りながら進めた経験 ・生成AI/LLMの活用経験(実務・PoCいずれも可)または強い関心とキャッチアップ力 ・データ活用に関する開発経験(データ基盤、分析基盤、検索/推薦、対話UIなど領域は問いません) ・CI/CDの構築・運用、監視設計など開発生産性/信頼性向上の経験 求める人物像 ・自走し、必要な技術を自ら調べてキャッチアップできる方 ・不確実性の高い状況でも、仮説検証を回しながら価値を具体化できる方 ・関係者を巻き込み、コミュニケーションしながら前進できる方 ※本求人では、必ずしも「特定技術スタックの完全一致」や「肩書としてのテックリード経験」よりも、MVP開発を素早く実現できる力と、判断の再現性を重視します。

    事業内容

    博報堂DYグループ/得意先の課題解決に向けての各種テクノロジー戦略の立案・実施及び各種テクノロジー戦略のプロダクト・ソリューション・サービス開発

  • エージェント求人

    アイシン🔶【東京/愛知/福岡】データサイエンティスト:モビリティ領域

    590~1000

    アイシン東京都江東区, 愛知県刈谷市, 福岡県福岡市
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    仕事内容

    【お任せする業務】 CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発をお任せします。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのグループへの配属となります。 ・アウトカーグループ:走行領域への技術提供(走行制御システムと連携した機能開発) ・インカーグループ:車体領域への技術提供(車室内監視システムと連携した機能開発) ・ユニバーサルグループ:各領域で必要となる基盤技術提供 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:C,C++,Python 環境:Windows,Ubuntu,AWS,Docker ツール:各種DLフレームワーク(Tensorflow,Keras,PyTorchなど) ●参考情報 ・「自動運転時代の新サービス:おもてなし」プロジェクト ・人が介在しない自動駐車の「究極のかたち」自動バレー駐車 【組織のミッション】 モビリティAI開発室は、アイシンの重点開発領域であるCASE製品にAI技術を搭載することで、価値向上を図ることをミッションとしています。 2030年のサイバーフィジカルシステム実現を目指す姿と定め、製品のデジタルツインを推進、自治体との実証実験などを通じたサービスの検証を進めています。部品メーカであるからこそ保持している多様なデータを活用して、社会をより豊かにする、人々のお困りごとを解決できるようなサービス開発を進めています。 【キャリアパス】 本領域で実務での経験を積んで頂きながら、チームを束ねるマネージャ、または現場応用技術のスペシャリストになって頂く事を期待しています。 希望と適正により、DS部内でのローテーションの可能性もございます。 【このポジションの魅力】 アイシンのデータサイエンティストとして働く魅力 ●自動運転やスマートファクトリーなど、社会的意義の大きな開発テーマに挑戦 大都市の渋滞や、交通弱者問題など、自動運転には社会課題の解消への期待が寄せられています。自動運転を世界中に普及させるには様々な機能の進化が必要です。 例えば、乗員の状態を確認し車内で快適に過ごす機能など走行制御だけではない機能が求められます。 また、全世界への普及には、価格の適性化を果たす製造プロセス改革を、スマートファクトリーで実現することも欠かせません。ここに、人工知能開発によるブレイクスルーが求められています。 自動車に使用される重要な技術を提供しているのは、私たちサプライヤー。 私たちが未来のモビリティ社会の技術を担っていくと言っても過言ではありません。社会的意義が大きなプロジェクトに最前線で携わっていただけます。 ●社会を変える開発テーマに携わることで、実現できる技術者としての成長 自動車業界に訪れるCASE(自動運転、コネクティッドカー、シェアリング、電動化)によって、AI・機械学習の技術が今後ますます重要になってきます。アイシンでも、社会を変える新しい開発テーマが、日々、生まれており、最先端の技術を駆使して、最前線で研究・開発に携わっていただけます。 ●事業戦略上の重点領域として位置づけ、全社で強化を図る DS部は次世代の技術革新に対応するため、全社の期待を込めて組閣された専門組織です。そのため、当社では研究開発費のうち大部分をAI領域へ投資、愛知・東京以外に、博多にも新しく開発拠点を設置するなど強化を図っています。 ●多様なバックグラウンド、強みを持ったメンバーと仕事ができる 自動車のみでなく、その他製造業、IT、ソフトウェア等様々なバックグラウンドのメンバーが在籍。チームとして保有する技術の幅が広いのが特徴です。また、AIリサーチャーの部署とは密に連携して仕事を行うため、最新技術動向などをキャッチアップしやすい環境であるといえます。業務内外で自学自習の意識が強いメンバーが多く、切磋琢磨できる活気のある職場です。

    求める能力・経験

    ・機械学習、Deep learningの基礎知識

    事業内容

    -

  • エージェント求人

    【Value Co-creation】AIコンサルタント(業務プロセス変革、顧客体験変革の構想)

    708~1400

    株式会社博報堂テクノロジーズ東京都港区
    もっと見る

    仕事内容

    業務詳細 ■募集背景: 生成AIや大規模言語モデル(LLM)の実用化が急速に進む中、クライアント企業からの「業務効率化」「顧客体験向上」「生成AI導入支援」といったニーズが爆発的に増加しています。博報堂DYグループでは、Google Cloud等との戦略的パートナーシップと、グループが長年蓄積してきた独自の生活者データを掛け合わせたAI・データ活用領域の専門体制を強化しており、とりわけ生成AI・Agentic AIの最新知見を、構想?業務アセスメント?PoC?業務実装?運用定着まで一気通貫でリードできるプロフェッショナル人材の拡充が急務となっています。今回の募集は、AI実装プロジェクトの増加に伴う体制強化の一環として、最先端のAI技術をクライアント企業のリアルな経営課題に翻訳し、現場で「使われる」実装まで導ける実務型人材を迎え、クライアントの変革支援をより加速させることを目的としています。 ■組織ミッション: 博報堂DYグループのマーケティングテクノロジー領域において、自社サービス開発から得意先支援まで、様々な領域で専門性を持った人材が支援を行っていくことで、事業拡大を狙っていくことが組織としてのミッションとなります。 ■チームミッション : 博報堂DYグループにおける「生活者発想」×「テクノロジー」によるビジネス変革を支援。特に当チームは、得意先の業務変革・CRM・データ活用といった現業支援領域において、生成AI・Agentic AI等の先端技術の構想?実装?定着までを担う専門組織です。Google Cloud(Gemini Enterprise、Vertex AI、Google ADK等)を中心とした最先端技術スタックと、博報堂が保有する生活者データを組み合わせた独自ソリューションを、業務プロセス改革と並走しながら実装。営業・ストプラ・エンジニアと連携し、経営アジェンダに直結する実装レベルの支援を行う実働チームです。 ■自組織の強み・事業責任者からのコメント等 : 構想・Phase0としての業務アセスメント・PoC・MVP・本格運用までを支援する一気通貫の体制。多様な業種・案件に対する知見と、博報堂DYグループの総合力(生活者データ/メディア/クリエイティブ/システム)を活かしたプロジェクト設計力があります。Google Cloudとの戦略パートナーシップにより、Agentic AI最先端の技術検証・実装にいち早く取り組める環境です。 業務内容 ■具体業務: ・得意先の業務課題の把握と、生成AI等を活用した解決アプローチの設計 ・ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)を用いたプロトタイプ構築・POCの企画・推進 ・社内のプロデューサーや戦略担当との共創における技術的フィジビリティ評価と実現方法の助言 ・社内外のAIエンジニアやデータサイエンティストへのディレクション(要件整理・技術構成設計) ・必要に応じて、統計分析・機械学習を活用した課題対応にも従事(専門特化は求めません) ■業務上の課題: 技術の面白さだけでなく、「実際に業務に効くのか」という目線で仮説立案・設計・巻き込みを行う必要があります。現場起点の思考とビジネス実装力が問われます。 ■3~5年後の想定されるキャリアパス: 現時点では以下のようなキャリアパスのいずれかとなることを想定していますが、ご意向やスキルセットなどと照らし合わせ相談の上決定していく予定です。 ・博報堂テクノロジーズの管理職として博報堂DYグループ各社を支援している部署・メンバーのマネジメント ・出向先のグループ会社において、事業責任者や経営業務に従事 ・異なるグループ会社へ出向し、新たな事業の立ち上げに従事 出向先として予定している博報堂マーケティングシステムズでは、クライアント企業のマーケティング課題を解決するためのデジタルトランスフォーメーションの構想から実行までをEnd to Endで支援することでクライアントの事業成長に資する活動をしています。リードの獲得・プロジェクトの創出・デリバリーにおけるプロジェクトマネジメントに関わっていただきます。

    求める能力・経験

    Must ・生成AI(ChatGPT、Claude、Gemini等)を用いた業務改善・業務支援系プロジェクトの実務経験(例:ナレッジ検索、業務アシスタント、問い合わせ自動化 など) ・LLM、RAG、エージェントアーキテクチャ等の最新生成AIフレームワークへの理解・実装関与経験 ・得意先または社内プロジェクトにおいて、プロンプト設計やAPI連携を含むPoCの設計・要件定義をリードした経験 ・エンジニア・データサイエンティストと連携しながら、業務要件を技術構成に落とし込んだ経験(例:ベンダーや開発会社に対する仕様伝達や進行管理) ・クライアントや社内関係者に対して、AI活用に関する技術的な選定や実現可否について説明・提案を行った経験 ・Google Cloud, AWS, Azureなどのクラウドプラットフォーム上で、AI/ML関連のサービス(Vertex AI, Bedrock等)を活用した実務経験 ・統計分析、機械学習、自然言語処理などを活用した業務設計や施策評価に携わった経験(ただし特化型の分析職ではない) Want ・クライアント企業との共創型PoCや技術検証プロジェクトにおいて、要件定義~検証設計~レポート作成までを一貫してリードした経験 ・ストラテジスト、営業、クリエイティブなど非エンジニアメンバーと連携しながら、AI活用企画を実行に落とし込んだ経験 等

    事業内容

    博報堂DYグループ/得意先の課題解決に向けての各種テクノロジー戦略の立案・実施及び各種テクノロジー戦略のプロダクト・ソリューション・サービス開発

  • エージェント求人

    ▼シニアアナリスト/データ戦略部▼

    800~1200

    合同会社DMM.com東京都港区
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    仕事内容

    【職務内容】 職務範囲が複数サービスに渡っており、自信のプレゼンスを社内の多くのステークホルダー(経営サイド・事業サイド)にアピールできます。 事業規模も大きいため、年間で億円単位の売上貢献も可能です。 約60サービスを展開しているDMMGroupの1500を超えるテーブルのデータを扱うことができ、事業の意思決定が可能な様々なデータソースを活用できます。 ゲーム事業に限っても、プレイ可能なデバイス(スマートフォンブラウザやアプリ、PCブラウザやPCアプリ)軸、タイトル軸、キャンペーンや広告など、ユーザー行動の影響を与える要因は数え切れません。そのような複雑多岐にわたるデータを自由に分析し、ユーザー行動に関する深い知見を見出せるのが最大の魅力です。 また、業務範囲も多岐に渡り、データ取得~分析、活用提案まで幅広くデータに関連する業務を経験することが出来ます。 問題設定、仮説立案、分析設計、分析実行、施策提案、実行、効果測定まで一気通貫でプロジェクトに関わっていくことができるのも魅力です。 その中で、自らデータ分析を行い、事業部の現場リーダー(PO/GL)や経営層とのディスカッションを通じ、実行可能な施策まで落とし込んでいきます。 【具体的には】 1.Pythonを駆使した高度な課題解決アプローチ 複雑なデータセットを扱い、因果推論や機械学習を用いたユーザー行動予測、LTV最適化モデルの構築を行います。 2.「データが深い」領域でのインサイト抽出 オンラインクリニックやブックス等の事業特有の課題に対し、自ら分析設計を行い、検証可能な仮説へと落とし込みます 3.ステークホルダーへの意思決定支援と実行のリード 分析結果をビジネス言語に翻訳し、リーダーとして事業責任者へ提言。実際の施策(「行い」)まで責任を持って推進します。 4.データドリブンな組織文化の構築: 専門性を活かし、チーム全体の分析レベルの底上げや、分析エンジンの高度化を牽引します (求人ID:431332)

    求める能力・経験

    【必須】 ・データアナリストとしてPythonを活用し、事業課題を解決した経験3年以上 【歓迎】 ・抽象的な問題意識や仮説を具体的なデータ分析課題に落とし込むのが好きであること ・データ分析に基づいたビジネスにおける意思決定支援や施策立案をした経験 ・機械学習や統計学に関する基礎知識 ・発展的な統計解析(時系列モデリング、因果推論、ベイズ推定)に関する知識や実践経験 ・基本的な機械学習に関する知識(回帰・決定木系・DNNなど) ・基本的な商品推薦プロダクトに関する知識(検索エンジン・推薦エンジンなど) ・基本的な分散処理に関する知識(Map Reduce/sparkなど) ・発展的な分析能力(時系列・統計的因果推論・ベイズ統計など) ・データを元に意思決定した経験

    事業内容

    【DMM.com - ゲーム・動画・電子書籍・英会話・FX等の総合サイトを運営】 「なんでもやってるDMM」として成長中!会員数3500万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業からこれまで、動画配信、FX、英会話、ゲーム、太陽光発電、3Dプリントなど50以上のサービスを展開。

  • エージェント求人

    楽天 【データソリューションズ部】データエンジニア/データアナリスト

    600~1000

    • 提案
    • 運用設計
    • マネジメント
    • コンサルティング業務
    • プロジェクトマネジメント
    • マーケティング
    • 課題設定
    • プロジェクト
    • ビッグデータ
    • マーケティングリサーチ
    • 分析
    • BIツール
    • データ分析
    • コンサルタント
    • SQL
    • プログラミング
    • Google BigQuery
    • データベース
    • データ集計
    • Tableau
    • Python
    • 要件定義
    楽天グループ株式会社東京都世田谷区
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    仕事内容

    【部署・サービスについて】 人々の生活や価値観が多様化する現在、マーケティングリサーチにおける課題は ますます高度化・複雑化しています。 こうした変化に対応し、より深く、より本質的なインサイトを導き出すために 私たちは楽天グループの共通IDによって繋がれた1億以上のビッグデータを複合的に活用し 顧客のマーケティングプロセス全体にわたる新たな価値提供をミッションとしています。 楽天グループ内でも、独自のユニークかつ膨大なデータ資産を活かした 新たなデータビジネスへの期待は高まっています。 2024年12月には、楽天インサイト株式会社、楽天インサイト・グローバル株式会社 そして超ミニバイト事業を統合する組織再編を実施し、データ利活用における より強固なシナジー創出体制を構築しました。 この体制のもと、AI技術の活用をさらに加速させ、データ分析の自動化・高度化 洞察のリアルタイム化、そして意思決定支援の質的向上を実現し、企業のマーケティング活動に 革新をもたらす新たな価値創造を目指しています。 Ad&Media Solutions Departmentは、広告代理店やメディア企業を中心とした 多様なクライアントに対して、マーケティングリサーチ、AI技術、そして楽天が保有する 豊富なデータアセットを活用し、課題解決型のマーケティング支援を行う部署です。 データドリブンな意思決定を支えるプロダクト開発、広告効果測定やブランドリフト調査などの サービス設計・推進、データ関連オペレーションの構築・運用、さらには国内外を 対象としたマーケティングリサーチの企画提案・デリバリーを 担う複数の専門グループで構成されています。 そして、それらの専門グループと連携しながら、クライアントのマーケティング課題を 深く理解し、最適なソリューションを提供するマーケティングリサーチコンサルタント(営業)が 一体となってプロジェクトを推進しています。 従来のマーケティングリサーチにとどまらない、複雑で高度な課題に対する 提案・解決に携わることができる部署です。 【募集背景】 近年、ビジネスにおけるデータ活用の重要性は飛躍的に増大し、企業活動のあらゆる局面で データに基づいた意思決定が求められています。 このような環境において、私たちは従来のデータ処理・分析の枠を超え、楽天グループが 保有する膨大かつ多様なデータを活用した革新的なプロダクトを世に送り出すことで クライアントのビジネス成長に貢献し、楽天インサイトのデータビジネスを 牽引することを目指しています。 私たちは、データプロダクトのデリバリーを主導し、その品質・安定性・拡張性を 担保するとともに、データ処理・活用に関する高度な専門性を活かし、迅速、確実な プロダクト提供を通じて、社内外の顧客の期待に応える重要な役割を担っています。 単に技術を実装してデリバリーするだけでなく、ビジネス課題を深く理解し データとテクノロジーを融合させることで、プロダクトの価値を最大化できる仲間を求めています。 データエンジニアリング、BI構築、テクニカル面でのプロジェクトマネジメント 運用設計、そしてプロダクト共創といった多岐にわたる領域で新たな価値を 創造していく意欲をお持ちの方を募集しています。 【業務内容】 データソリューションビジネスにおけるデータエンジニア/データアナリストを募集しています。 楽天内外顧客から受託するデータ活用プロジェクトでの、データ仕様の整理 データ抽出・集計やBIツールの構築、分析レポートの作成を通じて、意思決定を支援する 重要な役割を担っていただきます。 さらに、楽天グループの保有する、豊富なデータアセットを活用したプロダクト開発など 幅広い業務に挑戦していただく機会があります。 <担当業務> ・楽天グループ内の豊富なデータアセットを活用し、楽天内外の顧客の意思決定や  新規事業開発を支援。 ・SQLを使用したデータの抽出・集計 ・BIツール活用の提案と構築 ・BIツールを使用した分析レポートの作成 <仕事のやりがい> 楽天独自の豊富なデータアセットを活用し、価値創出のプロセスを自ら設計し 実行することができます。 また大手事業会社や広告代理店、コンサル企業など多様な業界の意思決定に携わることができます。

    求める能力・経験

    【必須要件】 ・BigQueryなどのデータベースを用いた ビッグデータ処理の経験が3年以上あること ・TableauなどのBIツールを使用したデータ集計・分析に関する実務経験が1年以上あること ・ビッグデータの集計・分析の要件定義を明確に行い、プロジェクトを推進できること <求める人材像> ・社内外の関係者との効果的なコミュニケーション能力があること ・楽天グループが有する膨大なビッグデータに強い好奇心を持ち、その活用を通じて  新たなビジネスチャンスを創出し、スピーディーに挑戦できる方 ・常に新しい情報や技術トレンドにアンテナを張り、自ら積極的に学習し、それを成果に  結びつける意欲と行動力をお持ちの方 ・困難な課題に直面しても、それを自身の成長機会と捉え、ポジティブかつ積極的に  解決策を模索し、行動に移せる方 ・AI技術の進化に高い関心を持ち、積極的に業務へ応用することで、生産性向上と  アウトプットの質向上に貢献できる方 ・最新のテクノロジー、市場トレンド、業界ニュースに対し常に高い感度と探求心をお持ちの方 【歓迎要件】 ・Pythonなどのプログラミング言語を用いた業務効率化に関する実務経験 ・AIを活用したデータ処理の効率化経験

    事業内容

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  • エージェント求人

    データサイエンティスト/フルリモートOK GO

    600~1200

    • Python
    • Go
    • コスト削減
    • 分析
    • 検証
    • 要件定義
    • データ前処理
    GO東京都港区
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    仕事内容

    ■仕事についての詳細: GOについて 仕事概要 配車アプリ『GO』(https://go.goinc.jp/)やDRIVE CHART事業(https://drive-chart.com/)を支えるデータサイエンティストとして、タクシー需要共有予測や危険運転行動検知などの機械学習モデル・アルゴリズム構築に関わる要件定義、仕様策定、データ分析、データ前処理、AIサービス実装、精度改善など、予測モデルを実サービスに適用するために必要な幅広い業務に携わっていただきます。フットワーク軽く様々な課題解決を実行できる方をお待ちしています。 ■本ポジションは、 ・AI技術開発部 アルゴリズムグループ ・AI技術開発部 データサイエンスグループ どちらかの配属を想定しています。 業務内容 ・事業部門または顧客とのコミュニケーションによる、予測モデル・アルゴリズムの要件定義、設計 ・多様なデータソースを元に、機械学習を中心とした予測モデル・アルゴリズムの構築、精度改善 ・実サービスへの予測モデル・アルゴリズム組み込み実装とその継続改善、モニタリング 募集背景 アルゴリズムグループ タクシーアプリ『GO』では、革新的なアプローチとデータドリブンな意思決定に注力しており、成長戦略の一環としてデータサイエンスチームを強化することが重要です。 データに基づくイノベーションを推進し、より一層優れたモビリティサービスを一緒に作っていく仲間を募集しています。 データサイエンスグループ 次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』は、機械学習技術を駆使した交通事故削減支援サービスです。 危険な運転行動を検出・分析した結果をドライバー様に提示することで、安全運転への行動変容を促進します。 データサイエンティストは、車両に取り付けられたセンサ、カメラのデータから危険な運転行動を検知するモデルの開発・運用を行います。検知モデルの精度を改善するだけに留まらず、高速化、コスト削減にも取り組みます。 また、新機能のためのモデル開発も行います。 一緒に世の中を安全にするために活躍してくれるデータサイエンティストの仲間をお待ちしています。 解決したい課題 アルゴリズムグループ 顧客満足度の向上やドライバーの収益最大化などの様々な課題に直面しています。 データサイエンススキルを駆使して、配車システムの効率化のためのアルゴリズム開発や、施策の効果検証を担当します。 データサイエンスグループ 交通事故という社会課題を解決する一助を担います。普段の危険な運転行動をAI技術で検出することでユーザーであるドライバー様に危険な運転を反省し減らしてもらうことで運転行動を安全に変容してもらうことを目指します。 本業務を通じて得られる経験 ・実験だけで終わらず、泥臭い作業も含め、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、運用する経験 ・累計数億kmを超える走行データから得られるGPS/加速度/ジャイロなどのセンサーデータや、数十万枚を超える画像データなどを用いて学習された画像認識モデルの推論結果を始め、多様なデータを活用する経験 ・サービス要件を満たしつつ技術的に解決可能な問題設定を行い、サービス実装まで自ら推進する経験 開発環境 プログラミング言語:Python ライブラリ:pandas, scikit-learn, LightGBM, TensorFlow, PyTorch データベース:BigQuery, Aurora(MySQL) 可視化:Redash, Kepler.gl, Plotly

    求める能力・経験

    応募資格 ■必須の経験・能力 以下すべての要件を満たす方 ・Pythonを用いたデータ分析経験(他の言語も応相談) ・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験 ・機械学習を用いた実務経験 ・SQLを用いたデータベース利用経験 ・Githubなどソースコード管理システムを用いたチーム開発経験 ・大学教養課程程度の統計、数学、コンピュータサイエンスの知識 ■望ましい経験/能力 ・実サービスにて継続的に機械学習/ルールベースロジックを用いた予測モデルを適用した経験 ・scikit-learn、各種勾配ブースティング系ライブラリ、各種Deep Learning frameworkなどを用いた予測モデル構築実務経験 ・数理最適化、探索アルゴリズム、強化学習などを実用システム向けに実装した経験 ・AWSやGCPなどのクラウドを利用した機械学習システム開発経験 ・Linux 環境を利用した予測モデル構築経験 ・開発プロジェクトにおけるマネジメント経験 ■求める人物像 ・モビリティ領域の進化や社会貢献に共感し、技術だけではなくサービスそのものにコミット出来る方 ・社内外の様々な領域のメンバーと綿密にコミュニケーションを取りながら、主体的に業務を推進できる方 ・特定の技術にこだわりなく、必要に応じて新たなスキルを独力で身につけられる方

    事業内容

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  • エージェント求人

    【AI×電力予測エンジニア】フルリモート可◆~1,000万◆VPPシェアNo.1企業◆年休120日

    600~1000

    • Amazon Athena
    • PyTorch
    • マイクロ
    • AWS
    • 機械学習
    • 発電所
    • 開発
    • シミュレーション
    • 物理
    • scikit-learn
    • Python
    • クラウド
    • IoT
    • TensorFlow
    • データ分析
    • 分析
    株式会社Shizen Connect東京都中央区
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    仕事内容

    プロダクト 私たちのプロダクトである「Shizen Connect」は、IoT技術と人工知能(AI)を利用し独自開発した次世代のエネルギーマネジメントシステムです。エネルギー機器とローカルで接続するIoT機器「Shizen Box」と、電力市場の価格予測やそれにもとづく最適な市場取引、エネルギー機器の制御計画生成などを行うクラウド部分から構成されます。 主な機能 発電所、蓄電池、電気自動車などのエネルギー機器の遠隔監視や制御 数千~数万台規模のエネルギー機器を集合的に制御する仮想発電所の構築・運用 マイクログリッド(*)の構築・運用 *マイクログリッド:エリア停電時にも太陽光発電や蓄電池などで電気が使えるようにする小規模な電力系統 仕事内容 「Shizen Connect」のクライアントである電力会社や電力小売事業者に向けて、最適な機器制御・蓄電池制御を行うために、気象データや電力価格の時系列データを用いて、シミュレーション・予測を行うシステム構築、運用を行っていただきます。 具体例 AI、機械学習に関わる技術の調査 予測モデルの評価・改善 APIの開発、保守運用 開発環境 言語:Python ライブラリ:PyTorch, numpy, scikit-learn クラウド:AWS DB:AWS S3, Athena その他ツール:Github, Slack 本ポジションの魅力 ・経済性と社会価値に直結する「予測精度」への挑戦 電力価格や再エネ発電量の予測精度が、直接的にクライアント(電力会社やアグリゲーター)の収益性を左右します。また、予測精度の向上は余剰再エネ電力の有効活用に直結するため、脱炭素社会の実現に大きなインパクトを与えられます。 ・アルゴリズムで物理インフラを動かす手応え 開発したアルゴリズムに基づいて、実際に数万~数十万台の蓄電池やEVが充放電を行います。自分の書いたコードが物理的なインフラ機器を動かし、経済的・社会的価値を生む瞬間を実感できるのはこの領域ならではです。 ・価値あるビックデータ VPPプラットフォームとして市場シェアNo.1を獲得しており、提携する大手電力・ガス会社から膨大な電力データが集まります。この圧倒的なデータを基盤を武器に、研究・技術を社会に実装していくことが可能です。 電力業界は政策や制度とも複雑に絡みあう特殊な領域ですが、だからこそ挑戦のし甲斐があります。再エネの普及を目指し、研究や技術を実社会に活用する意欲ある方の応募をお待ちしております。

    求める能力・経験

    ■必須要件 ・Pythonを用いた開発経験 ・機械学習の実務経験 ・予測モデル・データ分析に関する業務経験 ■歓迎要件 ・時系列データを用いた予測経験 ・電力・エネルギー領域への関与経験 ・SageMakerなどクラウドML基盤の利用経験

    事業内容

    株式会社Shizen Connectは、2023年10月に自然電力株式会社のデジタル事業部からスピンオフして誕生したテック・スタートアップです。

  • エージェント求人

    ◎AI&データアーキテクト◎

    1000~2500

    株式会社JDSC東京都文京区
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    仕事内容

    【職務内容】 本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。 【具体的には】 ・ビジネスコンサルタント、テクノロジーコンサルタント、データサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進 ・顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用 ・データパイプライン、データ基盤(DWH)の設計・開発・運用 ・MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用 ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 【主な開発環境】 言語:TypeScript、JavaScript、SQL、Python 等 採用フレームワーク:GraphQL、Node.js、Prisma 等 データベース:MySQL、PostgreSQL、BigQuery、Databricks、Microsoft Fabric 等 クラウド環境:Google Cloud、AWS、Azure、Snowflake 等 ソフトウェア管理ツール:GitHub、Jira、Slack、Confluence BIツール:Power BI、Tableau(求人ID:432319)

    求める能力・経験

    【必須】 ・Python・SQL(特にOLAP系)を用いた開発の経験(3年以上) ・クラウド環境を用いたソフトウェア開発経験、特にデータウェアハウス(BigQuery、Redshift、Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric)の開発と  開発運用の経験 ・特にバッチ処理に類するソフトウェア開発に関する技術知識(ネットワーク、セキュリティ、データベース、等) ・ビジネス関係者やデータサイエンティストと適切な議論を行う能力 【歓迎】 ・対顧客PJにおけるアプリケーションの開発経験、特に複数名での開発経験 ・データパイプライン・MLOps環境の構築・運用開発の経験 ・Power BIやTableauなどのBIツールを用いたデータの可視化、またはダッシュボード構築の経験

    事業内容

    【革新的なビジネスモデルで注目が集まる企業 ①ジョイントR&D ②産業全体への横展開】 ①ジョイントR&D:多様な産業のリーディングカンパニーと成果物横展開を前提に契約。 ②産業全体への横展開:上記で創出したAIソリューションを自社SaaSとして産業全体へ還元していきます。 【教育、輸送、エネルギーといった生活を支える領域を、AI技術でアップグレード】 (1)物流最適化             (2)教育(アダプディブラーニング)   (3)需要予測

  • エージェント求人

    【フルリモート可】AI・機械学習コンサルタント|東証プライム上場企業

    500~1600

    フューチャー株式会社東京都品川区
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    仕事内容

    ◆募集背景 フューチャーではフューチャーではプロフェッショナルとして成果を出すことを前提に、「時間や場所にとらわれない働き方」を推奨しています。 社内でも「UターンIターン先で仕事に取り組みたい」「住みたい場所にいながら公私ともに充実させたい」などニーズが多様化し 都内以外の全国各地に住みながらプロジェクトに参画している社員も増えてきています。 今後UターンIターンを考えられている方も、すでに都内以外に住んでいらっしゃる方も フューチャーのコンサルタントとしてキャリアを積んでいきたいと考えられている方は奮ってご応募ください。  ※待遇面も勤務地に関わらず全社員と同様です。  ※ご経験やスキルを鑑み、東京勤務を条件にオファーさせていただく場合もございます。  ※必要に応じ、顧客先や東京本社に柔軟にご出張いただけることを前提としており、フルリモート勤務ではありません。 ◆職務内容 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) はAIの専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、 基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、 フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 ◆AI・機械学習コンサルタントの仕事 ・AIエージェントや数理最適化、画像、言語等の最先端のAI活用テーマを構想し、ビジネスインパクトを生み出す提案をリードします ・顧客・業界が抱える本質的な課題に基づき、AIを核とした革新的な業務とAIソリューションをデザインします ・AI案件の成功に向けてプロジェクト全体を牽引、メンバーとして参画する場合は高度なAIエンジニアリングとデリバリを推進します ・社外への情報発信(講演活動、専門誌への執筆など)を通じて、AI領域における当社のプレゼンスを確立することもできます ◆仕事の魅力 ・金融、製造、流通、小売、公共、医療など多様な業界・顧客の課題に対してAIを用いた提案・検証・開発から運用まで一気通貫での社会実装に挑戦できる ・Futureグループがもつ経営とITの圧倒的なケイパビリティにAIを融合して大きなインパクトを狙える土壌がある ・経産省「GENIAC」参画メンバーや競技プログラミングのトップ層などAI・アルゴリズムの高い専門性を持つ多様なメンバーとチームとなり切磋琢磨し成長できる環境 ・特定の製品にとらわれず技術に中立、最適な解決策の追求ができる ・研究職でなくとも学会参加や勉強会等を通した基礎技術の研鑽ができる ◆AI社会実装の事例 ・AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ・全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ・全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ・新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ・精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ・業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ・美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ・年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ・構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ・マーケティングや業務効率化等の施策検討~検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) ◆基礎研究・応用研究の事例 ・LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ・AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ・MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ・その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など

    求める能力・経験

    ・ITまたはAIコンサルティング経験(3年以上) ・ITまたはAIエンジニア経験(2年以上) ・AI案件の提案、課題設定、解決アプローチの検討からデリバリまで経験 ・顧客折衝、報告の経験 ・AIに関する強い興味と基礎知識

    事業内容

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