データマネジメントコンサルティング分野
600~1500万
企業名非公開
東京都千代田区
600~1500万
企業名非公開
東京都千代田区
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)
データアナリスト
データ活用のための戦略策定、実現に向けたデータマネジメント構想・設計に加え、当該領域ににおける業務やプロセス、組織、人材育成を支援します。 ■業務内容一例 ・データ活用戦略策定、データマネジメント構想・設計・データ・デザインの組織設計、人材育成の伴走支援 ・データ活用基盤構築支援・保守運用支援 など
必須(MUST) [実務経験5年以上の方] ■経験 ・事業・ビジネスの深い知見を有し、データによるビジネス課題分析、データ活用による課題解決の提案・実行支援において、中核的な役割を果たした経験 ・データアナリスト/データサイエンティストとして、データ分析に関する経験 ・統計学・機械学習に関する経験 ・PythonやRなどデータ分析に必要となるプログラミング言語の利用経験 [実務経験5年未満の方] ■スキルと志向 〇求めるスキル ・お客様の事業・システムを理解し、提案できるスキル ・基本的な統計スキル ・数理最適化や機械学習のスキル ・基本的なデータベースに関するスキル ・Pythonによるプロトタイプの実装スキル 歓迎(WANT) 統計検定2級以上(JSSC) Kaggle Expert以上 Kaggle以外のデータサイエンスコンペでの受賞経験
4年制大学
正社員
600万円〜1,500万円
東京都千代田区
コンサルティング、金融ITソリューション、産業ITソリューション、IT基盤サービス
最終更新日:
550~1000万
【部署・サービスについて】 カスタマーソリューション室は、カスタマー・サービスプロバイダへのサポートおよび トラベル事業のNPSを推進する3つのグループからできています。 トラベル事業のミッションである「Maximize Customer Satisfaction」の理念の元 カスタマーソリューション室では「Be the customer」を掲げ、楽天トラベル事業の顧客である エンドユーザーからサービスプロバイダーをエンパワーメントし、日々サポートを行っています。 【募集背景】 CSオペレーショングループでは、エンドユーザー対応における運用の本社機能を持ち コールセンターからの2次エスカレーション対応、運用構築および顧客の声を元にした 品質改善を通してトラベル事業に貢献しています。 成長し続ける楽天トラベルにおいて、カスタマーサポート分野の効率化と品質向上は急務の課題です。 特に、オペレーションの自動化、プロセスの最適化、チームパフォーマンスの改善は お客様とのより良い体験提供に不可欠です。 この重要なミッションを推進するため、データに基づき課題を発見し、具体的なソリューションを 設計・実行できるCSデータアナリストを募集します。 お客様との重要な接点であるコンタクトセンター、そしてそれを支えるバックオフィス業務 顧客管理プロセスは、お客様満足度を左右する重要な領域です。 現在、これらの領域から日々膨大なデータが蓄積されていますが、そのデータを最大限に活用し 業務パフォーマンスの向上と顧客体験の最適化に繋げるための 体制をさらに強化したいと考えています。 <事業・組織フェーズの魅力> 成長し続ける旅行業界において、日本最大級かつグローバルに展開する オンライン旅行代理店(OTA)のカスタマーエクスペリエンスに直接貢献し 顧客に一番近い立場で事業の成長に携わることができます。 <裁量権や組織カルチャーの魅力> 顧客視点での柔軟性を持って最適解を追求できる環境です。 関係者間の相互協力や意思尊重のカルチャーが強く、不確実性や変化を楽しみ、実験を通じて 迅速に学習し、改善していく楽天グループの起業家精神溢れるカルチャーを体感できます。 <キャリアステップ(得られるスキルやキャリアパス)> グローバルな影響力を持つプロジェクトをリードする中で、プロジェクトマネジメント データ分析、低コード開発といった実践的なスキルを習得できます。 楽天グループではAIソリューションによる業務の効率化に力を入れており SQL、Python、 Tableauなどを活用した高度なデータ分析に基づき、データや仕組みを作って 品質改善を行うことのできる人材に活躍の場が多く用意されています。 多様なステークホルダー(プロダクト、エンジニアリング、技術チーム、CSO内の各チーム 外部パートナー)と連携し、プロジェクトを推進する中で、高度なコミュニケーション能力と 調整能力が磨かれます。 <競合他社との差別化(本事業×楽天グループのリソースを活かした魅力)> 楽天グループの強い信頼性やポイントシステムといった強固なリソースを活用し 競合他社にはない顧客支持を得ながら、大規模なカスタマーエクスペリエンスの 変革に携わることができます。 【業務内容】 楽天トラベル&モビリティ事業CS運用グループの中で、よりデータ的なアプローチや 管理・改善スキームの構築に注力いただきます。 チームは現在、社員、業務委託者を含め10名で構成されています。 そのうち殆どのメンバーが、楽天トラベルのあらゆるサービス毎の運用担当を担い 各サービスで起こる単発課題の解決や、日々のオペレーションの運用改善を行っています。 今回のポジションは、サービスを横断して中〜長期的な課題の分析から特定 仮説からソリューションの提供までをマネージャー陣と協業しながら 主体的に行っていただくことになります。 <主な業務内容> ・カスタマーオペレーションのパフォーマンスに関して、信頼性が高くタイムリーで 実行可能なインサイトを提供する。 ・顧客およびオペレーション関連KPIの自動化された、一貫性のある高品質な レポーティングを確実に実施する。 ・データ分析を通じて、オペレーション施策・プロセス改善施策・デジタル施策の評価を支援する。 ・データに基づく提言により、顧客管理プロセスの継続的改善に貢献する。 ・カスタマーオペレーション領域における高度分析およびAI駆動のユースケース開発を支援する。
【必須要件】 ・品質改善活動経験 ・AI活用経験 ・データ分析経験 ・統計学/機械学習に関する基本的な知識 【歓迎要件】 ・小〜中規模のプロジェクトマネジメント経験 ・Pythonを用いたデータ加工・前処理の実務経験 ・BIツール(Tableau、MicroStrategy、DOMO)での開発経験 ・経営陣向けレポーティング
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700~1100万
"業務内容" 当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 "中核事業" タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます 【分析を通した事業貢献】 各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し 定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 【データを用いた仕組みづくり】 既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 "新規事業" タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 【分析を通した事業貢献】 新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋(ビジネスレバー)を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード 限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 "データを用いた仕組みづくり" 事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 "扱っているデータ" アプリユーザーのアクセスログ 募集内容やマッチングに関する各種データ 地理空間データ レビュー情報や評価データ 広告データ カスタマーサポートへの問い合わせデータ SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ アンケートやサーベイデータ 人事データ "データアナリティクス部の特徴" 向上心のあるメンバーが多く、互いに刺激し合いながら学ぶ文化が根付いています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。 一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 心理的安全性が高い組織を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。 データ基盤上に、データウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。 経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、データアナリストの業務に対して非常に協力的です。 課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。 "タイミーのデータアナリストとして働く魅力" 会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、経営陣とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。 サービス・組織が成長し続けており、多岐にわたり、数多くの分析のテーマが存在しています。 ステークホルダーを巻き込み、データアナリスト主体で課題特定から分析、アクションの提案までを行うことが可能です。 社会貢献性の高いサービスだからこそ、単なるデータ分析にとどまらず、『どうすれば社会をより良くできるか』という大きな視点を持って働くことができます。 分析ツール、データ基盤が整備されているため、分析業務に集中することができます。
MUST SQLやPythonを使用して分析業務を行い、事業課題を解決したご経験 Looker、LookerStudio、Tableau、PowerBIなどのBIツールの利用経験 何かしらのプロジェクトをリードしたご経験 解くべき課題を設定し、課題に対する仮説を構築する能力 推定や検定など、統計についての知識(統計検定2級相当以上) 対象となる事業領域や業界のドメイン知識を深くキャッチアップし、分析に活かしたご経験 WANT A/Bテスト、DID、傾向スコアマッチング、RDDなどの効果検証手法の理解 データ基盤、DB、DWHに対する基本的な知識 複数人での分析プロジェクトを推進したご経験 3名以上のメンバーをマネジメントしたご経験 求める人物像 タイミーのビジョンやミッションへの共感のある方 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、巻き込みながら仕事を進められる方
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700~1200万
■募集背景 弊社は中期の事業戦略のテーマとして、継続的な新規事業創出やM&Aの活用を掲げております。 そうした中で、社長直下にてAIを活用した新規事業を立ち上げております。 この新規事業は組織固有のオンボーディングを仕組み化し、マネジメントを変革するAIサービス「Onboard AI」です。 現在プロダクトの本格展開フェーズに入っています。設計からビジュアルアウトプットまで、プロダクトを本気で作るためのプロが必要です。 戦略立案から自ら手を動かしアウトプット制作まで、プロダクトデザイナーとしてお任せしたいと考えております。 ■業務内容 リードデザイナーとして、プロダクトのグロースに必要なデザイン全般をお任せできる方を探しています。 以下業務を想定していますが、立ち上げフェーズのため様々な業務に携わっていただきます。 ・プロダクトの情報設計、UI/UXデザイン ・新機能の企画、市場調査、ユーザーリサーチ ・マーケティング向けのデザイン全般 ■「Onboard AI」が解決する課題 多くの組織では、マネージャーが「教える(基礎知識の伝達)」業務に追われ、本来注力すべき「育てる(対話やキャリア支援)」業務に時間を割けていない現状があります。 「Onboard AI」は、生成AIが組織固有の暗黙知を含めた教育を代替し、メンバー一人ひとりに最適化された実践練習(疑似ロールプレイング等)を提供することで、マネージャーの負担を軽減し、企業の「組織力」そのものを強化します。 ■開発環境 デザインツール:Adobe Creative Cloud、Figma コミュニケーション:Slack、Notion その他、Cursor や Codex、 Claude Code など AI ツールを積極的に導入・活用中
【必須(MUST)】 ・事業会社でのWebプロダクトのUI/UXデザイン経験(3年以上) ・FigmaやAdobe Creative Cloudなどの利用経験 ・インハウスのプロダクト組織における実務経験 ・異なるチームや職種をまたいだコミュニケーション能力 ・日本語でのコミュニケーション能力 【歓迎(WANT)】 ・新規プロダクトのデザインをリードした経験 ・デザイン組織のマネジメント経験 ・グラフィック・LP・広告バナーなどの制作・ディレクション経験 【求める人物像】 ・主体性をもって行動し、デザイン業務をリードできる方 ・関係者と自ら率先して円滑なコミュニケーションができる方 ・経営視点や顧客視点を持って業務に取り組める方
採用プラットフォーム: ・即戦力人材と企業をつなぐ転職サイト「ビズリーチ」 ・OB/OG訪問ネットワークサービス「ビズリーチ・キャンパス」 人財活用プラットフォーム: ・社内スカウトで人材流出を防ぐ 社内版ビズリーチ by HRMOS ・人財活用システム HRMOSタレントマネジメント ・採用管理システム HRMOS採用 ・勤怠管理システム HRMOS勤怠 ・経費精算システム HRMOS経費 ・労務・給与システム HRMOS労務給与
800~1500万
Solafuneは、AIとデータ解析を武器に、行政・企業・国際機関が抱える社会課題の解決に挑むテクノロジーカンパニーです。プロジェクト領域の拡大に伴い、“研究〜実装まで一気通貫”でリードできるAIエンジニアを新たに迎えます。 最先端の技術を社会に届け、実装まで責任を持てる方を求めています。 行政・企業・国際機関の社会課題に対し、AIとデータ解析技術を用いて解決策を生み出すポジションです。画像・時系列・テキストなど多様なデータを対象に、AIモデルの設計・開発・評価・運用、クラウド実装まで一貫して担当します。 研究チーム・プロダクトチーム・クライアントと連携し、最先端技術を実環境へ適用しながら社会実装を推進いただきます。 業務内容 ・画像処理・時系列予測・生成モデルなど、AIモデル全般の設計・開発・最適化 ・Python / PyTorch 等による深層学習モデルの実装・学習・評価 ・画像・数値・テキストなどのデータ前処理、特徴抽出、評価指標の設計 ・API化・MLOps・クラウド環境(AWS / GCP / Azure)での実装 ・PoC(技術検証)〜本番運用までのプロセスリード ・研究チームとの協働による新規アルゴリズムの検証・実装
・Pythonを用いたAI / MLモデル開発経験 ・PyTorch または TensorFlow による深層学習モデルの構築・学習経験 ・機械学習の基礎理論および評価方法への理解 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・英語での読み書き・会議の基本的なコミュニケーション能力
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1000~1500万
□基本情報 ■仕事概要: ■ナウキャストとは ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。 クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。 ■ナウキャストが提供しているサービス - POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」 - JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」 - 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」 - HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」 - 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ - データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス - 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス ■「Snowflake Data Superhero」が在籍する技術環境 弊社には、2026年度世界でわずか128名、日本国内では15名のみが選出されたSnowflake公式認定の技術リーダー「Snowflake Data Superhero」が、VP of Data & AIとして技術戦略をリードしています。 ・世界水準の技術力と知見: 全世界のデータ専門家の中から128名しか選ばれない、深い技術力とコミュニティ貢献が認められたデータエンジニアが弊社のデータ戦略をリードしています。 ・知見を共有するカルチャー: 「Snowflake Data Superhero」の選出には、卓越した技術力だけでなく、ブログや登壇を通じた「無私な知見共有(セルフレスな貢献)」が不可欠です。 こうした「知見を惜しみなく仲間に還元する」精神は弊社のエンジニア文化そのものであり、業界のスタンダードを創る側から直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境を実現しています。 ・個人の挑戦を尊重し、支援する組織: 私たちはエンジニアの社外活動や技術研鑽を、組織の成長に不可欠な「投資」であると考えています。 技術者が主役となり、その挑戦を最大限に尊重するオープンな環境がここにあります。 ■募集する背景 ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定サポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。 2024年には新たに商業不動産向けのデータ活用・DXを支援するユニットやクライアント向けにデータ基盤構築開発や、生成AIの導入等を支援する事業が発足し さらにアクセルを踏み込むフェーズとなりました。 その中でもデータエンジニアはナウキャストの中で非常に重要な役割を担っており、事業の根源であるデータを扱い、社内だけではなく社外向けプロダクトの開発や加工/分析等も行っております。 実際、社員の半数以上がデータエンジニアの構成となっており、データエンジニアが主役となり、事業の成長を支えております。 ■業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ・事業の推進活動 ・エンジニアメンバーのマネジメントやチームビルディング ■事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/
■必須スキル: [データエンジニアリング] ※以下すべての経験5年以上 ・チームでのシステム開発・運用経験 ・Pythonを用いた開発・運用経験 ・クラウドインフラ開発・運用経験 ・データ分析基盤の構築・運用経験 [インフラ管理] ・Terraform等のIaCツールを用いて、AWS等のパブリッククラウドのリソースを構築・管理することができる ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発経験 [その他] ・Snowflakeの利用経験 ・BIツールの運用、構築経験 ■歓迎スキル: ・組織立ち上げ経験 ・チームマネジメント経験 ■求める人物像: ・顧客志向で開発ができる ・人を巻き込み物事を推進できる 何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。 自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。 ・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。 学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。 ・泥臭く細部にこだわることができる きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。
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500~900万
AIを前提としたシステム開発、および業務変革を推進するAIエンジニアを募集します。 本ポジションでは、社内業務の高度化・効率化を目的としたAIエージェント開発から、 クライアント課題に応じたAIソリューション開発まで、幅広いテーマに携わっていただきます。 単なる技術検証やツール活用にとどまらず、業務理解を踏まえた要件整理、 アーキテクチャ設計、実装、導入・改善までを一気通貫で担っていただくことを期待します。 生成AIやAIワークフローを業務やシステムにどう組み込むべきかを考え、 実際の価値創出につなげるポジションです。 ご経験や志向に応じて、社内向けのAI活用推進、 もしくはクライアント向けのAIソリューション開発を担っていただきます。 ※配属はAI領域の専門組織を想定しており、ご経験・志向に応じて決定します。 具体的には・・・ 社内業務の高度化・効率化に向けたAIエージェントの企画、設計、開発 クライアント課題に応じたAIソリューションの要件整理、設計、実装、導入 LLMを活用した業務支援アプリケーション、業務自動化機能の開発 AIワークフローの設計・構築・改善 AIを前提としたシステム全体設計、アーキテクチャ設計 社内のマーケター、コンサルタント、デザイナー等との連携による業務適用支援 最新のAI関連技術の調査、検証、社内外への展開
必須スキル Python、Go、Java、Ruby など、いずれかを用いた開発経験(3年以上) AWS、GCP、Azure いずれかを用いたシステム開発経験(3年以上) GitHubを利用したチーム開発経験 システム設計またはアーキテクチャ設計の経験 生成AIまたはLLMを活用したアプリケーション開発経験 業務課題を理解し、技術で解決するための要件整理・設計の基本スキル 歓迎スキル AWS(Bedrock、Lambda、ECS、Step Functions 等) またはGCP(Vertex AI、Cloud Run、BigQuery 等)を用いた開発経験 LLMを活用したアプリケーション開発経験 (プロンプト設計、コンテキスト設計、RAG、エージェント設計など) Dify、n8n、LangChain、LangGraph 等を用いたAIワークフロー/AIエージェント構築経験 API設計、Webアプリケーション開発の経験 React、Vue.js などを用いたフロントエンド開発経験 IaC(Terraform、AWS CDK 等)を用いた環境構築経験 業務ヒアリング、業務フロー整理、業務改善提案の経験 PoCにとどまらず、本番導入まで推進した経験
マーケティングDXを中心としたDX支援事業 コンサルティング、CDP・MA等のシステム導入・運用・活用支援、 映像・動画制作、XR STUDIO/ライブ配信、 SNSアカウント運用、ウェブサイト制作、広告出稿・運用、等
390~600万
【職務内容】 顧客企業におけるDX組織開発と人材育成を推進する法人向けデータサイエンス研修講師を募集します。 昨今のAI技術の進歩を受けて、数多くの企業においてデータ分析・AI活用を担う社内組織の必要性が認識されるようになりました。当社では、かねてよりそうした企業様向けに人材育成や組織改革のお手伝いをしてきましたが、事業拡大にあたりこの活動をともに進めるデータサイエンティストを募集します。 ▼主な業務内容 ・データ分析・機械学習の基礎知識・スキル習得のための研修プログラムの企画・開発・実施 ・受講生の学習進捗管理、サポート ・受講生による応用プロジェクトの伴走支援 スキルやご指向性に合わせて、講師研修業務以外に、以下のようなクライアント向けのデータサイエンティスト業務もお任せする予定です。 ・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理 ・モデリング(機械学習、統計モデリング、数理最適化など) ・分析結果の可視化・レポーティング(社内外向け) ・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート (求人ID:427739)
【必須】 ・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験(経験年数不問) ・プレゼンテーションや人前で話すことが得意な方(講師、トレーナー経験不問) 【歓迎】 ・統計学、データサイエンス、プログラミングに関する講師経験 ・教育用マテリアルの作成経験 ・開発ツール・インフラに関する基礎知識(Linux、Git、GCP(AWS))
【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
600~1000万
「経済情報の力で、誰もがビジネスを楽しめる世界をつくる」をパーパスに掲げるユーザベース(東証プライム上場)にて、機械学習エンジニアとしてSPEEDAの企業情報・業界情報のAI分析・自動化機能の開発を担当します。主な業務は、NLP(自然言語処理)・機械学習モデルの設計・実装・評価・改善(Python)、学習パイプライン・推論APIの構築・運用、MLOps基盤の整備・改善(BigQuery/Redash等)、プロダクトマネージャーと連携した課題整理・機能要件定義、実験設計・A/Bテストによる効果検証です。アジャイル開発・XP(エクストリームプログラミング)を採用しており、モデリングから本番デリバリまで一気通貫で担当します。研究から本番デリバリまで一気通貫で担当するスタイルが特徴で、MLエンジニアとして事業貢献を直接体感できます。ペアプログラミング・コードレビュー・技術共有の文化が根付いており、チームで最高のAIプロダクトを作り上げる環境です。チームの雰囲気はフラットで風通しがよく、職種・役職を問わず積極的に意見を出し合える文化があります。週次・月次の全体ミーティングで会社の方向性や成果を共有しており、一体感を持って仕事に取り組める環境です。入社後は専任のメンターがサポートするオンボーディングプログラムで、スムーズな立ち上がりを支援します。
機械学習エンジニアまたはMLOpsの実務経験2年以上。NLP・LLM・RAGの実装経験。Python・機械学習基盤の構築・運用経験。CI/CDパイプラインの実務経験があると尚可。
経済情報プラットフォーム「SPEEDA」(企業情報・業界リポート・M&A情報)・経済メディア「NewsPicks」・AIデータ分析基盤「MIMIR」を展開。「経済情報の力で、誰もがビジネスを楽しめる世界をつくる」をパーパスに掲げ、ビジネスパーソンの意思決定・生産性を支援。東証プライム上場。
500~900万
在庫分析・需要予測SaaS「FULL KAITEN」を展開するフルカイテン株式会社にて、バックエンドエンジニアとして在庫分析・需要予測エンジンの開発を担当します。主な業務は、大量在庫データの集計・分析APIの設計・開発(Python/Django or FastAPI)、需要予測・発注最適化アルゴリズムの実装・改善、データパイプライン(ETL)の設計・運用(AWS/BigQuery)、リアルタイム在庫分析の高速化・スケーラビリティ改善、コードレビュー・技術負債解消です。小売・アパレル業界の在庫最適化という社会課題を技術で解決するやりがいのあるポジションです。アジャイル・スクラム開発を採用しており、スプリントごとの振り返りと改善を繰り返すチーム文化があります。コードレビューを通じた品質向上と技術共有を重視しており、設計・実装・テストまで主体的に関われます。技術書購入補助・社内勉強会・資格取得支援など成長機会が充実しています。チームの雰囲気はフラットで風通しがよく、職種・役職を問わず積極的に意見を出し合える文化があります。週次・月次の全体ミーティングで会社の方向性や成果を共有しており、一体感を持って仕事に取り組める環境です。入社後は専任のメンターがサポートするオンボーディングプログラムで、スムーズな立ち上がりを支援します。
Python/データエンジニアリングの実務経験3年以上。大規模データ処理・データパイプライン構築の経験。SQL・機械学習・クラウドサービス(AWS/GCP等)の経験があると尚可。
在庫分析AIクラウド「FULL KAITEN」の開発・運営。「世界の大量廃棄問題を解決する」をミッションに、アパレル・雑貨・スポーツ用品等の小売業向けに在庫の可視化・需要予測・在庫最適化を提供。アーバンリサーチ・ミズノ・ムラサキスポーツ等大手企業を中心に導入実績。累計23億円調達。
900~1200万
・Enterprise AI Architectureの全体方針策定・統括。クラウド基盤・AIエージェント・データ連携の設計標準化と、関係グループへの技術指示 ・Chugai AI Platformの技術ロードマップ策定とアーキテクチャレビューの主導。新技術(LLM・マルチエージェント等)の評価・採用判断 ・AIバディ・AIアシスタント等の全社共通AIアプリの設計・実装に参画。PoC・プロトタイプを自ら構築し、技術的方向性を示す ・事業部門と協働し、業務課題からAIユースケースを引き出して要件定義から展開まで伴走する ・ローコード開発ツールを活用した民主開発(市民開発者支援)の仕組みづくりと技術標準の整備
求める経験: 1. エンタープライズ規模のAI/クラウドアーキテクチャ設計経験(3年以上)。複数チーム・複数システムにまたがる設計統括の実績 2. LLM・AIエージェントを用いたシステムの実装経験。RAG・オーケストレーション・API連携等を自ら手を動かして開発した実績 3. 事業部門・非エンジニアへのAIユースケース提案・推進経験。技術をビジネス価値に翻訳し、合意を取った実績 4. アジャイル開発環境でのテクニカルリード経験 求めるスキル・知識・能力: ・クラウドインフラ(AWS または GCP)の設計・構築スキル ・AI/LLMアプリケーション開発スキル。LLMオーケストレーションフレームワーク等の活用経験 ・システムアーキテクチャ設計スキル(API設計・マイクロサービス・データ連携設計) ・IaC(Terraform等)を用いたインフラ自動化の知識 技術的な内容を非エンジニアにわかりやすく説明するコミュニケーション能力 必須資格(TOEIC含): ・TOEIC 730以上、または同等の英語力 ・ネイティブレベルの日本語能力(日本語能力試験N1保有あるいは同等の能力)
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