【JAPAN AI】Generative AI Engineer
600~1400万
株式会社ジーニー
東京都新宿区
600~1400万
株式会社ジーニー
東京都新宿区
データサイエンティスト
領域特化データサイエンティスト(自然言語処理)
ジェネレーティブAI技術の開発をリードします。GPTベースのプロンプトエンジニアリングを超え、画像認識、音声認識、汎用AI(NNと分類器)などにおける可能性と限界を評価し、実際の実装まで担っていただきます。 ■生成系AI技術の開発を主導:プロジェクト全体の進行管理を行い、チームをリードして生成AI技術の開発推進 ■論文調査とモデル構築:最新の研究論文を調査し、既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換 ■開発実装と高速化:開発したモデルを実装し、パフォーマンスを最適化する為の高速化技術を適用 ■ソリューション提供:顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供し、実際のビジネス課題に対する応用
【必須】■コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理学、または関連分野の学士号または修士号を有し、生成AI分野における深い知識を有する方 ■プログラミングスキルPythonにおける高度なプログラミングスキルを有し、PyTorchやTensorFlowなどのディープラーニングフレームワークの実務経験■研究活動とアルゴリズム開発/コンピュータビジョンや自然言語処理等の分野で最新の研究論文に基づくアルゴリズムの設計と実装経験■研究プロジェクトにおいて独自のアルゴリズムを開発し、学会や学術誌で発表した経験 ※備考欄にも記載あり
英語上級
大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 1ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
600万円~1,400万円 月給制 月給 429,000円~1,000,000円 月給¥429,000~¥1,000,000 基本給¥308,495~¥719,102 固定残業代¥120,505~¥280,898 を含む/月 ■昇給:年2回(4月、10月) ■賞与:年2回(5月、11月)
会社規定に基づき支給
08時間00分 休憩60分
10:00~19:00 固定残業代については、50時間の勤務必須ではなく、業務効率の向上や社員の安定した収入のための支給です
無 コアタイム 無
有
有 固定残業代制 超過分別途支給 固定残業代の相当時間:50.0時間
年間124日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日
入社半年経過時点10日 ※入社3ヶ月経過後10日付与
その他(完全週休2日制/GW・夏季・冬季)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【業務内容補足】 ■結果検証と改善:実際の顧客データや実環境での結果を検証し、モデルの改善 ■新技術の調査・評価:新しいAI技術の調査と評価を行い、必要に応じて導入を推進 【必須】 ■研究成果を実際の製品に適用し、性能向上を実現した経験 ■技術的課題の解決/実際のプロジェクトにおいて特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実装した経験 ■ビジネスレベルのコミュニケーションスキル(英語または日本語のいずれか) 【歓迎】 ■画像生成モデルやLLMの開発・適用経験 ■コンピュータビジョンや自然言語処理分野での論文の投稿・発表経験 ■ディープラーニングや機械学習技術を実際の製品に適用した経験、インフラ構築の知識、ウェブ関連知識 ※業務に関する変更の範囲:当社業務全般 ※勤務地に関する変更の範囲:当社拠点
※株式会社ジーニーにて採用、入社後すぐにJAPAN AI株式会社への出向となります。(両社の所在地・勤務地は同一です)
無
東京都新宿区西新宿6-8-1住友不動産新宿オークタワー 5/6階
東京メトロ丸ノ内線西新宿駅 徒歩3分 都営地下鉄都営大江戸線都庁前駅 徒歩8分
敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所あり)
週3出社、週2日リモートワークのハイブリッド勤務となります。(今後、状況に応じて変更になる可能性がございます)
継続雇用制度(再雇用)(全従業員利用可)
無
無
【待遇・福利厚生】 ・書籍購入補助(半期30,000円まで) ・リフレッシュ手当(毎月5,000円まで) ・家賃手当(当社指定の駅を最寄りとする場合毎月30,000円まで) ・シャッフルランチ/ディナー(四半期に一度ランチ1,000円まで、ディナー5,000円まで) ・資格、語学取得支援制度、研修受講支援(個別に申請制) ・働くパパママ支援制度 ・リフレッシュ休暇制度 ・部活動手当(毎月5,000円まで) ・その他社内イベント(毎月の懇親会等) ・関東ITソフトウェア健康保険組合の保養施設、提携スポーツクラブ等の利用 ・定期健康診断(年1回) ・従業員持株会
1名
2~3回
筆記試験:有 SPI、リファレンスチェック実施あり
《グロース市場上場》「誰もがマーケティングで成功できる世界を創る」をパーパスに掲げ、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。
【テクノロジーで新しい価値を創造し、クライアントの成功を共に創る】 ジーニーは、日本発の世界的なテクノロジー企業をつくりたいという思いのもと、2010年4月に設立した会社です。 最先端のアドテクノロジーを活かして独自プロダクトを開発・運用し、テクノロジーの進化のスピードに負けない成長を実現してきました。そして、主力プロダクトである「Geniee SSP」は、創業6年で国内No.1規模へ拡大しました。 その後も、DSPやDMPなどの広告プラットフォーム事業に加え、2017年にはマーケティングSaaS領域に進出。 現在、成長著しいアジア領域においても事業展開を果たし、現地有力企業と連携した取り組みが着々と進んでいます。 当社は高い技術力で顧客企業様のニーズを捉えた新しい価値を創出し、収益最大化に貢献することで、国内はもちろんアジアで、そして世界でNo.1を目指しチャレンジを続けます。
〒163-6006 東京都新宿区東京都新宿区西新宿6-8-1住友不動産新宿オークタワー5/6階
■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■デジタルPR事業
■CATS株式会社■JAPAN AI株式会社■ソーシャルワイヤー株式会社■Zelto,Inc.■Geniee International Pte., Ltd.■Geniee Vietnam Co., Ltd. 他3社
グロース市場
工藤 智昭(当社代表取締役社長) 35.6%
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2023年03月 | 6,455百万円 | 2,279百万円 |
| 前期 | 2024年03月 | 8,012百万円 | 1,277百万円 |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※連結決算
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
-
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
-
431~500万
AIエンジニアとして、AIシステム開発に伴うデータ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。入社後3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得いただき、様々なクライアント先でご活躍いただきます。 【プロジェクト例】 ■画像の欠陥検出アルゴリズム ■エンターテイメント企業のユーザー分析 ■大学内の履修科目レコメンドシステム ■インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築 ■決済サービスにおける顧客データ分析 ■AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装 等
【必須】■2026年7月1日入社が可能な方 ■30歳までの方※例外事由3号のイ:若年層の長期キャリア形成を図るため 【いずれか必須】■学部や受験にて統計や数学の勉強されたきた方 ■プログラミングに興味関心があり、勉強されたことがある方 ★デビュー後も、キャリアサポートがあり、悩みや不安なことはすぐにキャリアサポート担当者に相談できる環境が整っています。さらに、勉強会・セミナーなど社内イベントなどスキルを伸ばせる環境があります。
IT人材事業(エンジニア人材派遣事業 ) ※登録型の派遣事業とは異なり、エンジニアを全て自社の正社員として採用し、エンジニアのスキルアップやキャリアパスといった育成を責任を持って行っております。
431~500万
AIエンジニアとして、AIシステム開発に伴うデータ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。入社後3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得いただき、様々なクライアント先でご活躍いただきます。 【プロジェクト例】 ■画像の欠陥検出アルゴリズム ■エンターテイメント企業のユーザー分析 ■大学内の履修科目レコメンドシステム ■インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築 ■決済サービスにおける顧客データ分析 ■AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装 等 ※変更の範囲:会社の定める業務
【必須】2026年7月1日入社が可能な方 ■30歳までの方※例外事由3号のイ:若年層の長期キャリア形成を図るため 【いずれか必須】■学生時代に統計学を学習されていた方 ■統計検定2級 以上または数学検定2級以上をお持ちの方や資格の学習をされている方 ★デビュー後も、キャリアサポートがあり、悩みや不安なことはすぐにキャリアサポート担当者に相談できる環境が整っています。さらに、勉強会・セミナーなど社内イベントなどスキルを伸ばせる環境があります。
IT人材事業(エンジニア人材派遣事業 ) ※登録型の派遣事業とは異なり、エンジニアを全て自社の正社員として採用し、エンジニアのスキルアップやキャリアパスといった育成を責任を持って行っております。
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。
570~820万
【職務内容】 情報システム本部 情報システム部の専任担当として、生成AI(LLM)を中心とした最新技術の検証から、全社導入に向けた環境構築、業務適用への企画・推進までを一貫してお任せします。 決まったシステムを作るのではなく、「当社のビジネスにおいて、どこにAIを適用すれば最大の効果が出るか」を探索し、形にしていくポジションです。 【具体的な業務内容】 ・全社AI活用の方針策定・ロードマップ作成 ・生成AI活用基盤(社内版ChatGPT、RAG環境等)の設計・構築・運用 ・各事業部門(研究開発、マーケティング、製造、営業等)との連携によるユースケースの発掘 ・PoC(概念実証)の実施、プロトタイプ開発 ・AI活用におけるセキュリティガイドライン・利用ルールの策定 ・社内リテラシー向上のための研修企画・勉強会の実施 ・最新AI技術の調査・検証および社内展開(求人ID:430707)
【必須】 ・AI/ITソリューションの導入・推進実務経験(3年以上目安) 社内SE、ITコンサルタント、またはPMとして、AIやSaaS、データ分析基盤等の導入プロジェクトを企画から実装までリードした経験。 ・AI活用におけるガバナンス・ガイドラインの策定経験、または深い知見 生成AIの利用規約策定、著作権・情報漏洩対策等のセキュリティ要件定義、あるいは社内利用ルールの運用を主導した経験。 ・業務プロセス変革(BPR)の経験 現場部門(営業、製造、R&D等)の課題をヒアリングし、IT技術を用いて業務フローの再設計や効率化を実現した経験。 ・非エンジニアに対する技術解説・合意形成能力 経営層や現場部門に対し、AI導入のメリット・リスク・費用対効果を論理的に説明し、プロジェクトを推進できるコミュニケーション力。
同社はHEALTH、BEAUTY、HYGIENEブランドを展開し、EC市場、サロン市場、リテールストア市場、グローバル市場へ、それぞれの商品・サービスをお届けしています。ECや通販、百貨店、美容室など販路は多岐。ReFaブランドではヘアケア商品、消耗品の販売が伸びております。代表ブランドとしては、「SIXPAD」「ReFa」「NEWPEACE」です。