株式会社トヨタシステムズ|ビッグデータ活用支援(車両データ解析、データマイニング)※東京勤務
528~1045万
株式会社トヨタシステムズ
東京都千代田区
528~1045万
株式会社トヨタシステムズ
東京都千代田区
データサイエンティスト
データアナリスト
データエンジニア
【対象】 トヨタ自動車 情報システム領域、技術領域、コネクティッド領域 MONET Technologies株式会社 【業務内容】 現在ではトヨタ自動車およびMONET Technologiesに対し、主に車両から得られる各種データを元に、どのようにデータを活用するかの提案から、データ提供を受けての解析を行っております。 最先端の技術を用いて、世界一の自動車メーカーグループの開発を支援することがメインミッションとなります。 ※参考サイト 車両から得られたデータの活用方法として、先進安全装置/ナビシステムへの活用や 安全な運転支援するための車両制御性の向上が挙げられます。 <データ活用の具体例> ■車両から得られる各種データの蓄積~可視化/解析による、車両利用環境の把握と次世代車両・ナビシステムへの活用。 ■車両・人流データの分析により得られた知見を活用し、次世代サービスの創出を行う。 【対象システム】 ビッグデータの各種分析支援ツール 【システム規模】 1~5人程度でチームを組み、テーマに沿ったデータ解析を担当 【言語・環境】 言語:Python、SQL、Java、C、Scala MW:Hadoop、Spark、Python各種ライブラリ(機械学習・データ分析・データ可視化等) その他:AWS、Linux、Docker 【キャリアパス】 ●1年後:チームリーダーのもと、データ解析技術を習得 ●3年後:プロジェクトリーダーとして、少数/小規模のデータ解析/AI企画業務を担当 ●5年後:プロジェクトマネージャーとして、多数/大規模のデータ解析/AI企画業務を担当 【目指す姿】 トヨタ自動車の車両データ活用を、システムとデータ解析の両面で支えていく、ビッグデータスペシャリスト集団です。今後、海外も含めたトヨタグループ全体への展開と支援を進めていく構想で進めています。 【組織構成】 先進安全・車両データ活用 50人 【求人のポイント】 通常のシステム開発業務とは違い、多種多様なデータを分析することで得られる知見を元に、トヨタグループおよびエンドユーザーに向け新システム・新サービスを提言していく業務となります。 最先端技術を駆使した業務をご経験頂けるのはもちろんですが、ただ単に指示されたデータを分析するのではなく、どのデータを分析すると、何が見えてくるのかを考えていくことも業務の醍醐味となります。
【必須】 ■Python等を使った機械学習、高度解析プログラミング経験 ※SE側からのデータ分析のご経験者だけでなく、各専門分野における分析業務のご経験者も対象です。 【歓迎】 ■ビッグデータ解析、統計解析、機械学習/ディープラーニングに関する知見 ■クラウド(特にAWS)での開発、運用に関する知見 ■BIツール(特にTableau)を用いた可視化
528万円〜1,045万円
東京都千代田区
最終更新日:
750~1250万
・フィルタを用いた軌道時刻決定・姿勢決定等、推定アルゴリズムの設計・開発 ・アルゴリズムのシミュレーションおよび精度評価 ・仕様策定およびソフトウェア設計 ・FPGA上での実装および最適化 ・外注管理(必要に応じて) 【使用ツール】 ・OS:Windows, Linux ・コード管理:GitHub ・タスク管理:GitHub Projects V2・GitHub(Issue) ・バージョン管理:Git ・使用言語:C, C++ (組み込み開発), Python, MATLAB (シミュレーション・アルゴリズム検証), VHDL, Verilog (FPGA実装) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給
必須スキル ・カルマンフィルタの理論と応用に関する知見 ・FPGA開発の実務経験(VHDL / Verilog) ・組み込みシステム開発の経験 ・数値シミュレーションの経験(MATLAB, Python等) 歓迎スキル ・衛星軌道力学や摂動の知識 ・衛星の姿勢制御系における知識 ・FPGAの高位合成(HLS)経験 ・衛星搭載機器の開発経験 ・プロジェクトマネジメントの経験
・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等
600~1200万
・衛星が受信する電波の信号処理技術の研究・開発 ・電波の発信源を特定するためのアルゴリズム開発・最適化 ・位置推定技術(TDOA, FDOA, AOA など)の設計および実装 ・受信データの解析および評価システムの開発 ・シミュレーション環境の構築および性能評価 ・ハードウェア・ソフトウェアの統合テストおよび性能向上のための改良 ・他部門(衛星開発、運用チーム等)との連携、技術的なサポート ※使用ツール ・OS:Windows, Linux ・コード管理:GitHub ・タスク管理:GitHub Projects V2・GitHub(Issue) ・プロジェクト管理:Redmine ・バージョン管理:Git ・使用言語:C, C++, Python, MATLAB等 ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給
必須スキル ・信号処理・通信工学の基礎知識 ・MATLAB、Python、C++ などを用いたデータ解析およびアルゴリズム実装経験 ・TDOA, FDOA, AOA などの位置推定技術の理解 ・GNSS、レーダー、無線通信などの技術に関する知識 ・チームでの開発経験およびコミュニケーション能力 歓迎スキル ・衛星通信に関する基本的な理解 ・SDR(Software Defined Radio)の開発経験 ・機械学習を用いた信号解析・異常検知の知識・経験 ・FPGA / DSP による信号処理の経験 ・カルマンフィルタやベイズ推定などの確率的アルゴリズムの実装経験 ・大規模データの処理・解析の経験 ・宇宙工学・衛星システムの知識 ・英語論文の読解力および技術資料作成能力 求める人物像 ・スタートアップ環境下で、周囲と協力しながら自発的に活躍いただける方 ・基礎や泥臭い業務を疎かにせず、難しい目標にも果敢に挑戦し、それを達成することに喜びを感じられる方 ・人やシステムをとりまとめ、成功に導くことに強くモチベーションを感じる方
・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等
800~1200万
【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 ※ 使用ツール ・主な使用言語: Python, (Rust, TypeScript) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給 ・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む) ・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom ・コード管理: GitHub ・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues, Redmine ・バージョン管理: Git ・CI/CD: GitHub Actions ・Infrastructure as Code: Terraform
必須スキル ・機械学習を含む画像処理の知識 ・画像を対象とした Python による機械学習モデル・画像処理アルゴリズムの実装経験 歓迎スキル ・リモートセンシングデータや地理空間データを扱った経験 ・機械学習を活用したコア機能をもつサービスの開発に携わった経験、MLOps の知見 ・英語の論文や技術文書を読んで理解し、業務に反映できること ・AWSの使用経験
・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等
600~1200万
【具体的な仕事内容】 ・Web GIS アプリケーション等のバックエンドの開発 ・Web GIS 向けにデータを取得・加工するパイプラインの構築、タイル配信サーバの開発・運用 ・衛星データ・地理空間情報を活用したビジネスの PoC の開発 【使用ツール】 ・主な使用言語: Rust、Python、TypeScript ・主な使用ライブラリ・ミドルウェア: Titiler、ONNX ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給 ・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む) ・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom ・コード管理: GitHub ・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues ・バージョン管理: Git ・CI/CD: GitHub Actions ・パブリッククラウドサービス: AWS ・Infrastructure as Code: Terraform ・モニタリング: Amazon CloudWatch, Grafana, Sentry ・データベース: PostGIS, DynamoDB
必須スキル ・Web バックエンドアプリケーションの開発経験 ・コンテナ技術を用いたサービスの設計・開発経験 ・チームでのプロダクト開発経験(toB、toC、受託など形態問わず) 歓迎スキル ・AWS を用いたサービスの設計経験 ・Web GIS バックエンドの開発経験 ・分散システムの設計経験 ・リモートセンシングデータ、または、地理空間データを扱った経験 ・英語の技術文書を読んで理解し、設計等に反映した経験 ・ルーチンワークを自動化する能力・自動化したいという強い気持ち
・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等
600~900万
【具体的な業務】 ・衛星搭載地球観測センサのデジタル信号処理アルゴリズムの設計・実装 ・データ解析および可視化手法の開発、機械学習を用いた信号の識別 ・実験・シミュレーションによるアルゴリズムの検証 ・機器開発チームや衛星システムチームとの連携 【開発環境・使用ツール】 コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom Office:Microsoft Word、Excel、Powerpoint、Google Workplace ファイル共有:Google Drive バージョン管理: Git CI/CD: GitHub Actions パブリッククラウドサービス: AWS 開発ツール:Python、Matlab 等
必須スキル ・大学院修士課程以上の理数系の研究開発の経験 ・Python, Matlab等による数値解析、物理シミュレータの開発経験 ・数学的・論理的思考に基づくアルゴリズム設計能力 ・自発的にキャッチアップし、課題解決に向けて取り組める姿勢 ・泥臭い実験・実装作業を実施する熱意 ・英語での技術文書作成・読解スキル 歓迎スキル ・レーダー、マイクロ波観測等の信号処理経験 ・衛星観測、リモートセンシング、気象・海洋分野の知識 ・機械学習や統計処理によるデータ解析の経験
・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等
600~800万
【具体的な仕事内容】 ・Webフロントエンド開発(画面設計、実装、品質改善、パフォーマンス最適化) ・地図・可視化 UI の実装(MapLibre 等を用いた表示、レイヤ制御、インタラクション設計) ・API と連携したデータ表示・検索・フィルタ・ダッシュボード等の実装 デザイナー/PM/バックエンドと協働した要件整理・プロトタイピング(PoC含む) 【使用ツール】 ・主な使用言語: TypeScript、Python(必要に応じて Rust) ・主な使用ライブラリ: React、可視化/地図ライブラリ(例:MapLibre GL JS) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給 ・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む) ・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom ・コード管理: GitHub ・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues ・バージョン管理: Git ・CI/CD: GitHub Actions ・パブリッククラウドサービス: AWS ・Infrastructure as Code: Terraform ・モニタリング: Amazon CloudWatch, Grafana, Sentry ・データベース: PostGIS, Amazon Aurora DSQL
必須スキル ・Web バックエンドアプリケーションの開発経験 ・コンテナ技術を用いたサービスの設計・開発経験 ・チームでのプロダクト開発経験(toB、toC、受託など形態問わず) 歓迎スキル ・AWS を用いたサービスの設計経験 ・Web GIS バックエンドの開発経験 ・分散システムの設計経験 ・リモートセンシングデータ、または、地理空間データを扱った経験 ・英語の技術文書を読んで理解し、設計等に反映した経験 ・ルーチンワークを自動化する能力・自動化したいという強い気持ち
・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等
700~1000万
【部署・サービスについて】 <部署> 本ポジションは、経営陣直下の「グループカンパニーディビジョン」内にある 新規事業開発組織です。 楽天グループ全体のアセットやネットワークを活用しながら、新しいビジネスの立ち上げ(0→1)と、戦略立案・実行をリードします。 「企画だけ」「分析だけ」で終わらず、事業サイドでスピード感を持って ビジネスを動かすのがこの部署の特徴です。 <サービス概要:楽天安心サイネージ> 70以上ある楽天グループのサービスの中でも、最も新しいサービスの一つが 「楽天安心サイネージ」です。 防犯とリテールメディアを一体化した、“一石二鳥”の次世代AIサイネージとして 店舗・現場の課題解決と収益化の両方に貢献します。 主な機能(3つの価値) 1.万引き行動検知(防犯) AIが来店者を判別、リアルタイムにアラート。 従業員の負担を減らし、安全な店舗運営を支えます。 2.視聴データに基づく販促最適化(体験価値の向上) コンテンツ配信の効果を視聴データで捉え、データに基づくPDCAで販促を磨き込めます。 3.広告メディアとしての収益化(新たな稼ぐ力) 防犯・販促に活用しながら、空き枠を広告枠として販売し、店舗と事業の 新しい収益源をつくります。 楽天安心サイネージは「導入して終わり」ではありません。 防犯データ×視聴データで効果を検証し、改善を積み重ねて成果を 伸ばし続けるデータドリブンに進化するサービスです。 <事業の魅力> 当事業の強みは、単体のサイネージに留まらないこと。万引き対策(防犯)と リテールメディア(広告・販促)を両立する“一石二鳥”の 次世代AIサイネージを提供しています。 店舗様の「安心」をデータで可視化し、現場の行動変容につなげることができます。 さらに、視聴分析を通じて、店舗で見られやすいメディアコンテンツの 最適配信を実現するなど、リアル接点での効果をデータで証明しながら 事業成長に直結する取り組みが可能です。 <裁量権や組織カルチャー> 新規事業の立ち上げフェーズならではの、裁量の大きい環境で挑戦できます。 単なるレポーティングにとどまらず、指標を自ら定義し、仮説→検証→改善の サイクルを高速で回す、データドリブンな業務を自律的に推進できます。 <キャリアステップ> KPI設計/効果検証/運用設計/改善サイクル構築までを一気通貫で担えるため 分析スキルに加えて、意思決定を動かすプロダクト・事業推進力が身につきます。 また、データを「分析結果」で終わらせず、お客様にとって価値ある形で提供し 店舗課題の解決をリードする“事業の要”として活躍することで 課題解決力を実践的に強化できます。 【業務内容】 <業務概要> 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。 <主な業務> ・データ抽出・集計・分析(各種データの取得、加工、可視化まで一気通貫) ・効果分析(施策の成果を定量化し、改善ポイントを特定) ・レポート作成(「見やすい」だけでなく「判断できる」アウトプットを設計) BI/ダッシュボード構築・改善 ・データに基づくサービス提案:防犯 × リテールメディアの両面から多角的に分析し クライアント課題に対する打ち手を提案します ・KPIマネジメント(設計→検証→改善):KPIを設計→実績検証→改善実施・指標の 定義から運用、管理まで、パフォーマンス最大化をドライブします <仕事のやりがい> 新規事業の0→1フェーズで、型をつくる側に立てる:仕組み・指標・レポートの 正解を与えられるのではなく、自分で定義し、運用に落とし込めます。 一石二鳥の価値をデータで証明できる:防犯とリテールメディアの両立という 独自性を、分析と提案で「成果」として可視化できます。 分析がそのまま提案・改善につながる手触り:数字を読むだけでなく 次のアクションまで設計し、クライアントの価値創出を前進させられます。 <具体的には> 「楽天安心サイネージ」から得られる店舗内の行動データや視聴データを活用し 多角的な分析・提案を行います。 1. 店舗オペレーションの最適化(防犯・安全対策) ・分析データ 店舗内での顧客行動に関するデータ ・示唆・提案 蓄積されたデータから防犯上のリスクが高い場所や時間帯を 可視化し、安心・安全な店舗環境づくりを支援します。 2. リテールメディアを通じた販促効果の最大化 ・分析データ サイネージのコンテンツ視聴状況 ・示唆・提案 視聴データを分析し、ターゲット層に最適な広告配信の タイミングや内容を導き出します。 データに基づき、店舗の広告収益および販促効果の最大化を支援します。
【必須要件】 ・大規模データを扱った経験 (一定のデータ量での抽出・加工・集計・分析の実務経験) ・データ分析〜改善施策の立案・実行経験 (示唆出しで終わらず、打ち手に落として回した経験) ・論理的思考に基づく問題解決力 (課題設定→仮説→検証→結論の構造化ができる) ・コミュニケーション能力 (関係者と調整し、合意形成しながら進められる) ・分析能力 (定量・定性) ・数字に基づく定量分析ができる ・状況に応じて定性情報も踏まえて解釈できる ・資料作成能力 (意思決定者が一目で判断できる、視覚的にわかりやすい資料を作れる) 【歓迎要件】 データの解釈〜提言までできる高度な分析力(示唆を「提案」に変換できる) BI/分析ツールの活用経験(いずれか/複数)SQL、DOMO、Tableau、Python など
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年収非公開
【当職種について】 生成AIの登場により、ソフトウェア開発は大きな転換期を迎えています。これから求められるのは、人がすべてのコードを書くことではなく、AIを前提とした開発プロセスを設計し、複数のAIエージェントを使い分けながら、品質・アーキテクチャ・ユーザー価値をリードし、クライアントの事業に使われ続ける商用システムとして高い価値を届けることができるエンジニアです。私たちは、この新しい時代のエンジニアを AIネイティブエンジニア と定義しています。 AIネイティブエンジニアは、AIを前提とした新しい開発スタイルを実践するエンジニアリングポジションです。AIを単なるコーディング支援ツールとは考えず、複数のAIエージェントを適材適所で活用し、人は設計・品質・技術判断・ユーザー価値の創出に集中します。AIと協働することで、これまでにないスピードでプロダクトを開発・改善し、より早くビジネス価値を届けることを目指しています。また、役割を細かく分業するのではなく、一人ひとりが専門性を持ちながら、AIを活用して領域を越え、プロダクト全体に責任を持つ働き方を重視しています。私たちが向き合うのは、PoCや検証で終わるシステムではなく、大手企業の基幹業務を支え、規制・ガバナンス要件のもとで安定稼働し続ける商用システムです。構想から設計、実装、本番運用、グロースまで一貫して携わり、リリース後に起きる予期せぬ課題にも当事者として向き合い、プロダクトを通してクライアントのビジネス成功に責任を持つことが、AIネイティブエンジニアのミッションです。 【当職種で働く魅力】 ■ AIネイティブな開発環境AIは「使える人だけが使うツール」ではなく、開発プロセスの標準です。コード生成・レビュー・テスト・ドキュメント作成まで、Claude CodeやCursorなどのAIコーディングエージェント、複数のLLMを目的に応じて使い分けます。それによって、一人のエンジニアが動かせる範囲と裁量は、これまでとは比較にならないほど大きくなっています。ツールを使いこなすこと自体がゴールではなく、それによって生まれた時間を、設計・品質・アーキテクチャ・ユーザー価値の創出といった、人にしかできない本質的な判断に振り向けることを大切にしています。 ■ 構想からグロースまで一気通貫で携われるPoCだけ、実装だけ、といった役割分担ではありません。事業構想、要件整理、MVP開発、本番リリース、運用改善まで、一つのプロダクトに継続して関わります。自分が設計し、書いたコードが実際のユーザーに使われ、クライアントのビジネス数字を動かしていきます。リリースして終わりではなく、実際の利用状況やビジネス指標を見ながら改善を重ね、「作ったもの」の先にある成果まで見届ける経験ができます。 ■ 専門性を持ちながら、領域を越えて成長できる私たちは専門性を大切にしています。一方で、フロントエンド、バックエンド、クラウド、生成AI、UI/UXなどの役割を固定することはありません。得意領域を軸にしながら、AIを味方につけることで、これまで踏み込めなかった領域にも挑戦でき、プロダクト全体を理解できるエンジニアへと成長できます。 ■ 最先端技術を実プロジェクトで活用Azure、AWS、Google Cloudをはじめとするクラウド環境や、生成AI、AIエージェント、クラウドネイティブ技術など、最先端のテクノロジーを、検証だけで終わらせず、大手企業の基幹業務という大きなスケールの中に実装します。自分の技術判断が、事業の現場でどう効くかを実感できます。 ■ 多様な業界・グローバル開発を経験製造、金融、小売、ヘルスケアなど、多様な業界の商用システム開発・デジタル変革に携わります。また、PwCグローバルの開発拠点とも連携し、海外メンバーとの共同開発を経験できます。業界や技術の壁を越えて経験を積めることは、AI時代における自身の市場価値を継続的に高めていくことにもつながります。 【職務内容】 以下の業務を担当いただきます。 ・AIコーディングエージェントを活用したアプリケーション開発 ・生成AI・LLMを活用したシステムおよびAIエージェントの設計・開発 ・クラウドネイティブ環境におけるシステムアーキテクチャの設計・実装 ・MVP開発から本番リリース、障害対応を含む安定運用・継続的改善までの推進 ・UI/UX改善やユーザー体験を踏まえたプロダクト改善 ・PwCグローバル開発拠点との共同開発・レビュー
Associate / Senior Associate以下①?③を満たし、④?⑦のいずれかを強みとしてお持ちの方 ① クラウドを利用したWebシステム開発経験(目安3年以上) ② AIコーディングツールを活用した開発の実践経験、またはそれに準ずる具体的な学習・自己開発の実績 ③ クライアントや非エンジニアのステークホルダーに対し、技術的な意思決定の背景やトレードオフを構造化して説明し、資料・ドキュメントに落とし込める経験 以下のいずれかを専門性としてお持ちの方 ④ Application Engineering・React、Next.js等を用いたフロントエンド開発・Python(FastAPI、Django、Flask等)を用いたバックエンド開発・LLMアプリケーション開発 ⑤ Cloud Engineering・Azure、AWS、Google Cloud・Kubernetes・Terraform等のIaC・CI/CD・DevOps ⑥ Product Engineering・UI/UX設計・Figma等を用いたプロトタイピング・デザインシステムの構築・運用・ユーザー視点でのプロダクト改善 ⑦ AI Engineering・RAG・AI Agent・MCP(Model Context Protocol)・Function Calling・マルチエージェント構成の設計・実装
ストラテジーコンサルティング マネジメントコンサルティング テクノロジーコンサルティング エクスペリエンスコンサルティング
1000~2000万
■ポジション概要 私たちは、「AIを業務に溶け込ませる」世界の実現に向け、LLM・AIエージェントを企業の中核業務へ本格実装する取り組みを推進しています。近年、企業のAI活用はPoC(実証)から本番活用へと急速にシフトしています。しかし、実際の大規模業務の中では、どの業務にAIを適用すべきか?どのようなワークフローが最適なのか?どこまでLLMが担えるのか?業務要件を踏まえてどう設計すれば動くのか?といった 「技術と業務の翻訳」 が極めて重要になります。そこで、 顧客の業務を深く理解し、AIエージェントのユースケースを設計し、技術チームと共に実装まで導くコンサルタント を新たに募集します。 ■プロダクト概要 「Loglass 経営管理」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト/サービスを提供するまでに至りました。また、プロダクトビジョンである「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。 ■チームについて <所属予定チーム> ・新規事業部、LLM基盤チーム ・CEO直下のAI・LLM領域のクロスファンクショナルチーム ・コンサル、FDE(エンジニア)、PdM、デザイナーが密に連携し、課題発見から実装までを一気通貫で担当 ・エンタープライズ企業の経営企画・業務部門と直接連携し、AI導入の成功パターンを創出 ・LLM基盤チームと協働し、ユースケースの共通化・AIエージェントの標準化も推進 ・「机上の戦略」ではなく、実際に動くAIエージェントを顧客とつくる実装特化型のコンサル組織です。 ■具体的な業務内容 ・顧客の業務プロセス分析・課題の構造化 ・AI適用ポイントの特定とユースケース設計 ・LLM/AIエージェントの要件定義(FDEと連携) ・業務フロー・ナレッジ・ツール連携を踏まえたAIエージェント設計 ・導入プロジェクトの推進(要件整理~導入~定着まで) ・AI精度評価・改善サイクルの運用 ・顧客で生まれた成功パターンの標準化・プロダクトへのフィードバック ・ステークホルダー管理、進捗・リスクのハンドリング ■ミッション ・LLM技術を「使える形」で事業価値に転換する ・高速に検証→改善→実装できるAI基盤の構築 ・複雑な文書業務をAIで処理できるドメイン特化基盤を作り上げる ・顧客企業でのAI活用の成功例を再現性ある形で創出する
■MUST要件 ・コンサルティングファームでの実務経験(3年以上) ・顧客課題の構造化/プロジェクトマネジメント経験 ・エンジニアを巻き込んだ要件定義・実装ディレクション経験 ・日本語でのビジネスコミュニケーション力 ・以下いずれかの経験 ・AI/データ活用プロジェクトの実務経験 ・プリセールス/セールスエンジニア経験 ・エンジニアリング経験 ■WANT要件 ・エンタープライズ企業向けの業務改革・DXプロジェクト経験 ・プロダクト企画(顧客要件→機能要件変換)の経験 ・データサイエンス/機械学習/LLMに関する知見 ・AIエージェントやAIワークフローの理解 ・コンサル×プロダクト開発の両面に興味がある方 ■求める人物像 ・AI/LLMの社会実装・業務変革に強い関心がある ・顧客現場に深く入り込み、課題を自分ごととして扱える ・技術だけでなく「業務デザイン」「プロダクト」の観点で考えられる ・完璧な要件より、価値ある成果を優先して動ける ・エンジニアやPdMと並走し、共にAIエージェントを作りたい ・チームで学習し、再現性ある成功モデルをつくることに喜びを感じる ・ミッション・バリューに共感し、組織の成長を牽引できる
経営管理クラウド「Loglass 経営管理」の提供、開発
340~700万
■AI時代の最重要ポジション。未経験から「データ基盤」を創るエンジニアコンサルタントへ。 「バラバラのデータをAIや分析で使えるようにキレイに整え、道(仕組み)を創る」仕事です。世の中で話題のAIも高度なデータ分析も、データエンジニアが作る「土台」がないと動きません。企業のDX(デジタル化)を根底から支える、まさに「心臓部」であり「最重要ポジション」です。 ■業務内容 ・データベース・プラットフォームの構築 ・データ収集の仕組み開発 ・データの加工・集計 ・データの可視化を用いたデータ共有 ・統計モデルの設計・構築など ※使用言語:SQL、Python ■入社後の2ヵ月間 業界の第一人者が監修した約400時間の完全ハンズオン研修を受講いただきます。PCの基本操作からスタートし、段階的に学べるカリキュラムを用意。 ・コンピュータの基礎 ・SQL・Python実践 ・クラウド基盤(AWS等) ■魅力 大手クライアントからの直請け案件が75%。解決策を一緒に考える課題解決型案件が約7割を占めます。上流設計から実装・可視化・分析まで一気通貫で経験できるため、技術スペシャリストやコンサルタントの両方のキャリアパスが描けます。組織拡大フェーズのため、リーダー・マネジメントへの道も開かれています。
■基本条件 ・23~29歳/大学卒業以上 ■必要資格・経験 ・なし ■求める人物像 ・データ分析やAIに興味がある方 ・将来性の高い分野で自分の市場価値を高めたい方 ・論理的思考を大切にし、自ら学ぶ意欲のある方 ・仲間と切磋琢磨し、成長を楽しめる方
データとITを活用して企業の真のデジタル化(DX)を支援。戦略立案から現場への定着まで一気通貫で伴走します。データ分析・活用支援、BIツール導入・可視化、高度なデータ分析・AI実装などを提供。