Data Sciences - Data Strategist Lead
550~1200万
業界トップクラスの成長率を持続する研究開発型の医薬品会社
兵庫県神戸市, 東京都港区
550~1200万
業界トップクラスの成長率を持続する研究開発型の医薬品会社
兵庫県神戸市, 東京都港区
データサイエンティスト
医薬品臨床研究
■職務内容/Job Responsibilities 医薬品ライフサイクルを通して、必要な実臨床下(リアルワールド)データの取得、構築、利活用の包括的な戦略立案と実行をリードし、エビデンス創出力を革新的に向上させる役割を担います 【主な職務】 ・領域および組織横断的なRWD取得あるいは構築の包括的な戦略、計画の立案と実行 ・国内外部環境革新を活用したRWD利活用戦略の促進や環境における課題解決を促進し、RWDの活用機会を最大化する ・利活用(分析や報告など)要件に応じたRWDの品質保証とデータセットの作成 ・ITソリューションによる分析ケイパビリティやデータプラットフォームの革新
■必須経験/スキル・資格 ・データサイエンス学、医療情報学、臨床情報学の修士、 あるいは同等、かつ、3年以上のリアルワールドデータを用いた臨床試験、 あるいは臨床・観察研究におけるデータ管理、統計解析の業務経験 ・複数の関連部署(国内外)に対する優れたコミュニケーションスキル(日本語、英語 Business level) ・論理的、科学的、戦略的な思考力 ■望ましい経験/スキル・資格 ・データベースの構築とバリデーション ・医療情報の標準化 ・高度なプログラミング技術(SAS、R、Python等) ・ヘルスケア領域におけるデータ分析研究
英語で日常会話が可能、英語でネイティブレベルで会話可能、英語でビジネス会話が可能
6年制大学、大学院(法科)、大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、専門職大学、4年制大学、大学院(MBA/MOT)
正社員
無
有 試用期間月数: 6ヶ月
550万円〜1,200万円
休憩60分
08:45〜17:30 【清算制フレックス勤務】適応あり。フレキシブルタイム:5時~22時内で勤務。(ただし、一斉休憩を除く)1日の必要最低労働時間:4時間(半日休暇時は2時間)一斉休憩:12時~13時
125日 内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日
年末年始・夏期、年次有給休暇、慶弔等
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
【年収】参考月額基本給 412,500円以上 当社規定により優遇します 【諸手当】住宅手当、通勤交通費など 【昇給】有り 【賞与】年一回 個人業績結果及び会社業績結果に基づく業績変動賞与を翌年3月に支給する。 【時間外手当】“担当職”のみ支給 ※試用期間中での賃金の違いはございません
兵庫県神戸市
屋内全面禁煙
【就業場所】兵庫 東京 従事すべき業務の変更の範囲 :当社業務全般 就業場所の変更の範囲 :将来のキャリアの一環として、兵庫・東京・神戸市内の工場・ 海外オフィスでの勤務をする場合もありうる
東京都港区
屋内全面禁煙
【就業場所】兵庫 東京 従事すべき業務の変更の範囲 :当社業務全般 就業場所の変更の範囲 :将来のキャリアの一環として、兵庫・東京・神戸市内の工場・ 海外オフィスでの勤務をする場合もありうる
※弊社では社員のウェルビーイングと生産性の観点から、自宅最寄り駅から勤務地までの通勤距離が90㎞以内かつ公共交通機関の所要時間*が90分以内の範囲を、通勤可能上限としています。 それよりも遠方にお住まいの場合は、通勤可能な範囲にご転居いただくことを原則としております(借上社宅の貸与あり)。 車両通勤を認める場合においても、上記を適用します。 【福利厚生】住宅援助制度、借上社宅制度、グループ補償制度(医療費・歯科医療費補助制度等) 【定年制】有(60歳) 【継続雇用制度】:有(65歳まで) 【有給休暇】 年途中で入社した社員に対する年次有給休暇は、入社月の区分に従い入社の翌月1日に付与される。入社日にかかわらず、その年の12月31日をもって、勤続年数が1年経過したものとみなし、翌年1月1日に翌年度の年次有給休暇が付与される。
兵庫県
神戸市内の工場、東京都
日本を含む世界7か国に研究所と製造施設を持つグローバル製薬メーカー グローバルレベルで豊富なポートフォリオ(製品・化合物)があり、ダイバーシティ、エクイティ&インクルージョンに取り組んでいる 注力領域:糖尿病、がん、自己免疫疾患、疼痛、神経変性疾患
最終更新日:
400~650万
【2026年7月1日入社限定】多様な業界で、データ分析基盤の構築から顧客分析・需要予測・価格最適化・市場/売上分析・KPI可視化までビジネス課題やマーケティング戦略に応じたデータ活用を推進していただきます! 大手クライアントやSIerとのプロジェクトにて、上流から下流まで伴走し、経営層やビジネス部門の意思決定を支援しています。 【安心】実務経験の浅い方は、入社後最大2ヵ月程座学研修にてデータ分析プロフェッショナルへの第一歩を踏み出していただきます。ご経験により研修期間は異なり、微経験スタートの社員も多く活躍しています。
【必須】■IT業界での就業経験 (目安:2年以上) 【いずれか必須(1年以上)】■システム開発 (Python、Java、React) ■データ抽出or分析経験■データ構築経験 【歓迎するご経験】■SQLによるデータ業務■Web・マーケ分析■データ準備・マート設計■データ分析・レポーティング(定量)■BigQuery・Amazon Redshiftなどを用いたビッグデータハンドリング業務■Power BIやTableauにおけるダッシュボード構築■DWH・データ基盤構築・データマート設計・開発■GCP/AWS/Microsoft Azure等クラウドサービス・各種DP導入・開発■DB・ネットワーク・権限管理の開発■業界のビジネス理解
■Web・モバイルソリューション分野、金融ソリューション分野における、法人向けソリューション提案/モバイルコンテンツ構築および運営管理/システム、アプリケーション開発・運用/ネットワークの設計・構築/戦略コンサルテーション
400~650万
【概要】多様な業界で、データ分析基盤の構築から顧客分析・需要予測・価格最適化・市場/売上分析・KPI可視化までビジネス課題やマーケティング戦略に応じたデータ活用を推進いただきます。 大手クライアントやSIerとのプロジェクトにて、上流から下流まで伴走し、経営層やビジネス部門の意思決定を支援しています。 【安心】実務経験の浅い方は、入社後最大2ヵ月程座学研修にてデータ分析プロフェッショナルへの第一歩を踏み出していただきます。ご経験により研修期間は異なり、微経験スタートの社員も多く活躍しています。
【必須】■IT業界での就業経験(目安:2年以上) 【いずれか必須(1年以上)】■システム開発(Python、Java、React) ■データ抽出or分析経験■データ構築経験 【歓迎するご経験】■SQLによるデータ業務■Web・マーケ分析■データ準備・マート設計■データ分析・レポーティング(定量)■BigQuery・Amazon Redshiftなどを用いたビッグデータハンドリング業務■Power BIやTableauにおけるダッシュボード構築■DWH・データ基盤構築・データマート設計・開発■GCP/AWS/Microsoft Azure等クラウドサービス・各種DP導入・開発■DB・ネットワーク・権限管理の開発■業界のビジネス理解
■Web・モバイルソリューション分野、金融ソリューション分野における、法人向けソリューション提案/モバイルコンテンツ構築および運営管理/システム、アプリケーション開発・運用/ネットワークの設計・構築/戦略コンサルテーション
1000~2000万
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。
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
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
660~1300万
■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。
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。
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
800~2500万
AIを単なる興味として終わらせず、コンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアが 初期段階から三位一体で、現場で本当に使われる仕組みとして実装する仕事です。 要件が曖昧な段階からお客様と対話し、課題を整理しながら、PythonやLLM、RAG、クラウド技術を活用し 最適なソリューションを形にしていきます。 モバイル、Web、データ基盤など幅広い開発に携わり、設計から運用改善まで一貫して推進。 「作るだけ」で終わらず、現場を変える技術者として成長できる環境です。
・課題を整理して形にできる力 ・Pythonを軸に、AI(LLM・RAG)やクラウドを活用した開発経験 ・Web/モバイル/データ基盤など領域を問わず実装・運用できる力 ・業務やプロセスそのものを改善し、現場に定着させる推進力※期待値
-
780~1800万
【職務内容】 点在するデータ・経験を資産化し、新たな価値を創出する「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を用いて、製造業のエンタープライズ企業に新しいソリューションを企画・提案・開発・デリバリするポジションです。エンタープライズ企業の経営課題や事業課題の把握・抽出、その課題解決のためのソリューションをプロダクト/ITツール/業務設計/BPOなど様々な手法を用いて解決する役割をお任せします。ターゲットは、製造業の経営層・営業・技術/設計・調達・製造・サービス部門など全社に渡ります。CxOや部門責任者などのカウンターパートに対し、テクノロジーパートナーの立ち位置で事業を推進していただくことを期待しています。 【具体的には】 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 【職種の魅力】 顧客の経営課題、事業課題のヒアリング 課題を解決するソリューションの提案 ソリューションの開発とデリバリ ソリューションのオファリング化と横展開 ソリューションをフックにした勝ち筋整理と戦略への適用(求人ID:355781)
【必須】 データサイエンティストまたはデータアナリストのご経験をお持ちの方 データ分析や機械学習モデル開発などの案件に関わり、顧客毎にカスタマイズ提案を行ったことがある方を想定。 分析・開発にとどまらず、顧客課題の抽出、提案フェーズに関わるなど、顧客対応を強みとしている方が特にマッチします。
『CADDi』は、製造現場で扱われる図面をアップロードすると、部品の製造原価を自動的に算出し見積もりを提示。 受注が成立すれば、最適な加工工場に発注するという仕組みです。 裏側には、全国の約100の協力加工会社(町工場)の原価テーブルや得意分野といった情報データベースがあるので、 相見積もりを取ることなく確定発注が行えます。
400~800万
自社SaaS商品の成長を支えるデータエンジニアとして、データ基盤の設計・構築をお任せします。CEO直下のポジションで、経験が浅い方も業務に慣れるまでしっかりサポートします。 ・既存データフローの把握、課題抽出 ・データ基盤の設計、技術選定(リアルタイムDB等) ・データ取得、正規化パイプラインの構築 ・データ品質管理、アラート検知 ・AI学習用データセット整備、MLOps構築 まずはシステム理解から始め、スキルに応じて設計等へ進みます。
【必須】 SQLの実務経験/ Python または TypeScript でのデータパイプライン実装経験/ クラウド環境(GCP / AWS / その他)でのDB運用経験/スキーマ設計の基礎
集客支援 / 採用支援 / ブランディング支援
450~600万
【職務内容】 GA technologiesグループは、テクノロジーを用いて巨大な不動産マーケットに変革を起こす、 国内トップクラスのPropTech企業です。 グループ傘下のRENOSY ASSET MANAGEMENTは、 賃貸管理会社として管理戸数4.4万戸超を誇り、不動産運用のDX化を推進しています。 本ポジションでは、委託先のパフォーマンス最大化とコスト最適化のため、リソースマネジメント、 パフォーマンス分析、オペレーション管理といった業務を担当いただきます。 具体的には、業務量予測に基づいた人員配置の調整、データ集計・可視化、報告資料作成、 委託先ベンダーとの交渉などを行います。 スプレッドシートやBIツールを駆使し、データから意味を見出し、意思決定を支える役割を担います。 【具体的には】 ・ リソースマネジメント (WFM) ・ 過去実績に基づく業務量予測(フォーキャスト)の立案 ・ 予測に応じた最適人員配置(シフト)の調整・確定・充足管理 ・ パフォーマンス分析・可視化 ・ 委託先全体の対応件数、生産性、品質等のデータ集計 ・ Looker Studioを用いたダッシュボードの構築・更新 ・ レポート作成・報告(求人ID:431055)
【必須】 ・ コールセンターまたはBPO業界での数値管理経験 ・ 高度なスプレッドシートスキル (複雑な関数、ピボットテーブル等) ・ データ収集から分析、課題抽出までの一連の実務経験 ・ 社内外との円滑な調整・交渉ができるコミュニケーション能力 【歓迎】 ・ GAS (Google Apps Script) による業務自動化の経験 ・ Looker Studio等のBIツール運用経験 ・ 大規模な業務委託立ち上げ、または管理の経験
【東証グロース上場、不動産×Techのメガベンチャー】 同社は、ユーザーのこだわりにマッチする不動産物件とリノベーションの組み合わせプランを人工知能が提案するアプリ「Renosy」を開発。 既存のレガシー産業にテクノロジー×イノベーションで戦略的に仕掛け、創業わずか10年で売上約1000億円という急成長を達成。 これまで不動産売買において生じていたロスや課題をテクノロジーで解決する事業を武器に、FinTechの次の潮流として注目を集める事業領域で成長を遂げております。
590~1000万
【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。
・機械学習、Deep learningの基礎知識
-
708~1400万
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。
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
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