🚗第二新卒OK・世界のトヨタ自動車・東京勤務🚗高効率データ処理・データ管理技術の研究開発
500~1680万
トヨタ自動車株式会社
東京都千代田区
500~1680万
トヨタ自動車株式会社
東京都千代田区
データサイエンティスト
IT研究開発
データアナリスト
■業務の背景: コネクティッドカー向けのエッジ・コンピューティングおよびデータ処理・データ管理に関する研究を行っています。100年に一度の大変革期と言われる自動車業界において、コネクティッドカーは先端技術開発の競争領域となっています。カーシェアリング/ライドシェアリング、自動運転など先進モビリティサービスへの期待が高まる中、数百万台もの車両から集められる大量の情報は、変革を加速させる新たな「オイル」と考えられています。 これら情報には、例えばCAN(Controller Area Network)データ、GPS位置情報、車載カメラ映像が含まれます。しかしながら、技術革新なくして、これらデータを効率的に利用することはできません。価値のあるデータを、十分に、タイムリーに、かつ効率的に収集・管理する必要があります。そのため、私たちは、車両からクラウド基盤までのデータのパイプライン(送配信や処理・蓄積)基盤を、極めて高いレベルで効率化する必要があります。 目的達成のため、私たちは、ネットワーク通信やデータ管理技術を駆使した基盤構築に取り組んでいます。 ■業務内容: 先進モビリティ基盤向けの車両-クラウド間連携最適化技術の研究開発に従事していただきます。前述のデータ・パイプラインでは、多種多様かつ大量のデータを処理・管理する必要があります。 既存システムの評価、データ処理・データ管理の最適化、ハードウェアによるデータベースの高速化、動画やLiDAR点群など新たなデータ構造への対応、低遅延かつスケールアウト可能な分散データベースの研究開発に取り組みます。 ■ミッション: お客様に最高のUX(User Experience)を提供するため、コネクティッドカーからクラウド基盤までをEnd-to-Endで支える技術開発を担っています。国内企画部署や海外事業体と連携しながら、サービスの実現に必要な要件を、次世代の車両やクラウド基盤の企画に取り込んでいます。企画・開発のみならず、システムの安定的な運用や、サービスを提供しながらの機能拡張の実現を目指しています。 ■配属先について: End-to-Endの名のもとに、ハードウェア技術とソフトウェア技術を組み合わせEnd-to-Endアーキテクチャを実現するチームです。
■必須条件: ・コンピュータサイエンスの幅広い理解 ・データベースもしくは分散処理における研究経験(2年以上) ・Java/Scala/C++/Rust/Goのいずれかによる研究プロトタイプ実装経験(2年以上) ■歓迎条件: ・分散並列データベース ・準リアルタイムまたはバッチ向けデータ処理とその最適化技術 ・分散ストレージ/インデックス/物理データベース管理システム設計 ・機械学習に基づく分散処理システム最適化
500万円〜1,680万円
【勤務時間】 就業時間:8:45~17:45(所定労働時間:8時間0分) 休憩:60分 時間外労働:有
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
東京都千代田区
在宅勤務 リモートワーク可 出産・育児支援制度 資格取得支援制度 研修支援制度
【年間休日日数】 121 【休日・休暇】 完全週休2日制(土日祝) 年間有給休暇:10日~20日(下限日数は、入社半年経過後の日数となります) 年末年始休暇5日 【福利厚生】 通勤手当:有 会社規定に基づき支給 住宅手当:有 家族手当:有 25,000円 厚生年金基金:有 健康保険:有 厚生年金:有 雇用保険:有 労災保険:有 各種社会保険完備 寮社宅:有 退職金制度:有 定年:60歳 教育制度/資格補助:入社後は約1週間の研修(トヨタウェイ・問題解決手法・工場見学など)の後、約9週間の工場実習を予定しています。自動車業界未経験の方もトヨタ生産方式やトヨタにおける品質の大切さを実際に体験して頂きます。
最終更新日:
650~1800万
■職務内容 ・大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルに関する研究開発 ・大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルの開発基盤の構築 ・データエンジニアリング、データ基盤の構築 ・研究成果の論文発表 ■仕事の魅力 当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使いスクラッチから大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルの研究開発を行います。主に、モデルの学習基盤の改善、モデルの学習方法の改善、データエンジニアリングにより継続的なモデルの性能改善を行います。 ■ミッション ・大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルの研究開発を行い得られた成果を事業に還元する ・モデルの学習手法、データ処理、評価などの諸課題に対する問題解決
・GitHubなどのソフトウェア開発プラットフォームを使ったチームでの開発経験 ・情報系もしくはそれに類する分野の修士号、またはそれに準ずる経験 ・論文を読解し実装の再現、またはアルゴリズムを改変した経験
・国内通信インフラ大手ソフトバンクグループ傘下の生成AI研究開発カンパニー ・日本語に特化した大規模言語モデルをスクラッチで自社開発 ・言語モデルの高度化と応用展開、AIサービスの社会実装を推進 ・親会社の豊富な計算基盤と国内データセンターを活用した開発体制 ・2023年設立で立ち上げフェーズの新興企業ながらグループ屈指の人材が集結 ・ソフト・ハード両面で国内顧客接点を活かした事業拡大を狙う成長フェーズ
600~1000万
【仕事内容】 「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 ・MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 ・AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 ・次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。 【この仕事の魅力】 ・圧倒的なドメインの幅: 金融SaaSの不正検知から建設・商圏分析まで。特定の業界に縛られず、汎用性の高い「データサイエンス×ビジネス」の経験を積めます。 ・ 自律的な働き方を尊重する現場が多く、技術研鑽とプライベートの両立が可能です。 【当社の特徴】 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。
【必須】 ・Python/SQLを用いた機械学習モデルの構築・評価・実戦投入経験(5年以上) ・クラウド(AWS/GCP)上でのデータ分析基盤の構築・運用経験 ・5名以上のチームリード、またはビジネスサイドとの顧客折衝・要件定義経験 【あれば尚可】 ・メガベンチャー等での自社プロダクト開発経験 ・自然言語処理(NLP)や生成AI(LLM)のプロダクト組み込み経験
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600~1000万
【仕事内容】 〇具体的なプロジェクト例 ・大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ・次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ・技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。 【この仕事の魅力】 ・「フルスタックなMLE」への深化: モデル構築(DS領域)とシステム実装(エンジニアリング領域)の両輪を回すため、極めて市場価値の高いキャリアを築けます。 ・上流からの参画: 曖昧な要件から「どの技術を使い、どう解くか」を定義する、テックリードとしての裁量があります。 【当社の特徴】 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。
【必須】 ・Pythonを用いた開発実務経験(5年以上) ・機械学習モデル(回帰・分類・レコメンド等)のプロダクト実装・運用経験 ・クラウド(AWS/GCP)を用いたアーキテクチャ設計・API開発経験 ・Docker等を用いたコンテナ開発環境の構築経験 【あれば尚可】 ・数十万人規模のユーザーを抱えるプロダクトでの開発・運用経験 ・自然言語処理(LLM)の実務活用、またはMLOpsの推進経験 ・チームリードや技術選定の主導経験
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500~900万
【募集背景】 全グループ店舗数15000店舗以上ある当社で、店舗機器や店舗システムの自動障害検知・自動復旧が可能となるシステム開発・設計をご担当いただきます。 【職務内容】 店舗機器や店舗システムの自動障害検知・自動復旧が可能となるシステムの企画・設計・開発・運用をご担当いただきます。AIや自動検知などIoTを活用した先端技術での開発が可能です。 【具体的には】 ・店舗機器の障害検知、自動復旧のための企画・設計・開発・運用 ・店舗の障害分析、問題点の発見 ・監視システムの開発・実装・運用 ・店舗サポートチーム用のダッシュボード作成 ・店舗で発生しているシステム機器の障害について、店舗サポートチームが迅速に復旧対応を行えるようなシステムの企画・立案・開発・実装 【職種の魅力】 ・AIや自動検知などIoTを活用した先端技術での開発が可能 ・15000店舗以上の大規模環境に関わることができる ・店舗運営を支える監視システム開発に携われる(求人ID:436115)
【必須】 ・Ruby、Python等のプログラム開発経験 ・AWSクラウドを使用したシステム設計、構築経験 【歓迎】 ・監視システム構築経験 ・コールセンターシステム構築経験 ・AWS Certified Solutions Architect Professional所有者、もしくは同等の実務経験
【事業内容】 フードサービスチェーンの経営、販売システム・食材加工システムの開発 ■店舗数:15419店舗 ■グループ会社数:169社 ■従業員数:195806人 ※2025年3月期時点・ゼンショーホールディングスグループ全体 【関連会社】 ■国内:株式会社すき家/株式会社なか卯/株式会社ココスジャパン 他
500~1050万
本ポジションでは、電力・送配電領域における大規模データを活用し、業務判断の高度化や現場改善につながる分析を担います。 【業務詳細】 ・電力・送配電に関わる比較的大規模なデータの分析・可視化 ・需要予測や設備状態把握などを目的とした分析モデルの設計・実装 ・データに基づく判断材料の整理と意思決定支援 ・現場・主管部門と連携した分析結果の業務反映サポート ・モデル改善や再分析による継続的な精度向上 データ理解から分析、示唆の整理、業務への落とし込みまでを一連のプロセスとして担当し、データ活用の成熟度向上に貢献いただく業務です。
以下いずれか必須 ・データサイエンティスト、データエンジニア、システムエンジニアなど、データに関わるエンジニアとしての実務経験がある方 ・Python、Rなど、何らかのプログラミング言語を利用した実務経験がある方 ・データサイエンスやデータエンジニアリングの基礎知識 例)分析用データの整形・加工、SQL等を用いたデータ抽出、分析しやすいデータ構造の理解など 【歓迎】 ・クラウド環境を活用したデータ分析の実務経験 ・データサイエンスやデータエンジニアリングの発展的なスキル 例)需要予測や分類・回帰モデルの設計、モデル精度の評価・改善など
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500~1100万
本ポジションは、経営や現場の課題を起点に、生成AIを活用した業務変革を企画・設計し、実装から定着までを一貫して推進する役割です。PoCに留まらず、実業務で使われ続ける仕組みとして根付かせることを重視しています。 【業務詳細】 ・経営・現場課題を踏まえた生成AI活用テーマの構想設計 ・業務変革に直結するユースケースの具体化、優先度設計 ・社内・外部パートナー(コンサル・Sier)と協働したAI開発推進・内容レビュー ・実業務への適用、効果検証と改善の継続 ・将来の横断展開を見据えた設計思想・活用方針の整理 【採用背景】 AI・データ活用を一部業務での実運用段階から、全社的な業務・事業変革へと発展させていくフェーズにあります。これまで個別施策として進めてきた取り組みを、再現性のある形で横断展開できる体制への移行を進めています。 一方で、AI活用に関する相談や依頼は部門横断で増加しており、複数テーマを同時並行で進める場面も多くなっています。スピードと品質を両立しながら取り組みを前進させるため、企画から業務実装まで主導できる人材を増員することになりました。 【魅力・やりがい】 エネルギーという社会基盤を支える領域において、生成AIを活用した業務変革に直接関われる点が本ポジションの特徴です。影響範囲が部門単位から全社レベルに及ぶテーマに携わることもあります。 【詳細】 ・大規模な企業における生成AI活用の企画から業務定着までを経験できる ・業務改善の成果が現場の生産性や安定運営に反映されやすい ・研修やOJTを通じて、AI領域の知識・実践力を高められる ・スマートメーター等、当社ならではの大規模データに触れる機会がある 社会的意義と実務的な手応えの両立を感じられる環境です。 【キャリアパス】 以下のようなキャリアパスを想定しています。 短期(1〜3年):AI活用プロジェクトの推進メンバーを経験頂きます。 中期(3〜5年):プロジェクトリーダー的な立場でチームを運営頂きます。 長期(5年以上):リーダーとしての経験を積み、ひいては組織全体の経営に携わっていただくことを期待しています。
【必須】 ・他社においてコンサルタント、プロジェクトマネージャー、経営企画、事業企画、IT企画、マーケティングなど、何らかの企画系業務の経験があり、生成AIなどの新技術適用による業務変革に興味がある方 ・生成AIに関する基礎知識 例)大規模言語モデルや生成AIの基本的な構成要素(モデル、学習データ、API利用等)を理解している 【歓迎】 ・生成AIやデータサイエンス等に関わる知識や業務経験 ・Azure、GCP、AWSなどのクラウド環境の知識や利用経験 ・生成AIのプロンプトエンジニアリングやクラウド実装のスキル
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600~1000万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証、および統計モデリングによる各事業部KPIの予測業務 ✓自社サービス向けレコメンドアルゴリズムの開発、および自然言語処理を用いた業務効率化ツールの構築 ✓自社運営サービスにおける課題抽出、それに応じたアプローチの策定および機械学習による効率化の推進 ✓データ分析やアルゴリズム開発時における、現場担当者へのプレゼンテーションおよび実業務への導入支援 ✓アクセスログや顧客時系列情報のほか、テキスト・音声・画像・動画等の非構造化データの処理と特徴量作成 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓「レバテック」や「レバウェル」など、業界最大級規模を誇る自社全サービスのビジネス課題に対する機械学習の適用 ✓レバレジーズが保有する膨大な求人票や求職者の経歴データ、架電・音声ログを対象とした自然言語処理プロジェクト ✓広告配信成果データやサイトログの因果推論分析に基づく、集客プロモーション施策の最適化と効果検証
必須条件(MUST) ✓PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験(2年以上) ✓統計学、機械学習に関する基礎知識 ✓SQLを使用したデータの抽出・処理実務経験 歓迎条件(WANT) ✓データに基づくビジネス課題の発見や改善施策の提案、Google Cloud・AWS・Linux環境での分析実務経験 ✓自然言語処理や音声データの分析実務、ベイズ統計学の知識、またはETL関連のコーディング実務経験
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450~800万
【職務内容】 社内業務の効率化と新規事業の創出を目指し、AIエージェントおよびLLM関連技術の開発全般を行います。 各事業部門と連携し、企画から実装、運用まで一貫して携わります。 社内データや業務プロセスと連携するAIエージェントの設計・開発、 オンプレミス環境でのLLM活用、RAGシステムの構築などを行います。 また、Pythonによるシステム設計・開発や、最新AI関連技術の調査・検証も担当します。 【具体的には】 ・ 社内の業務効率化および新規事業創出を目的とした、AIエージェントおよびLLM関連技術の開発全般 ・ 各事業部門と密に連携しながら、企画から実装、運用まで一貫して携わる ・ AIエージェントの設計・開発 ・ 社内データや業務プロセスと連携するAIエージェントの企画、設計、開発 ・ LangChain等のフレームワークを活用したプロトタイピングと実装 ※企業の機密情報を取扱いますので、当社での勤務の間は個別銘柄の株式の取引はできません。 ※採用時とその1年毎に身元保証人を付した機密情報漏えい防止のための誓約書を提出頂きます。(求人ID:434884)
【必須】 ・Pythonを用いたソフトウェア開発経験 ・AIに関する興味や知見 ・自然言語処理(NLP)またはにGPTシリーズ、Llama、Mistral等のLLM関する知識と実務経験 【歓迎】 ・ Gitを利用したチームでの開発経験 ・ Linux/Unix環境での開発・運用経験 ・ オンプレミス環境でのLLMの導入、またはファインチューニングの実務経験 ・ LlamaIndex等を用いたAIエージェントやRAGシステムの構築経験 ・ Azure等のクラウドプラットフォーム上でのシステム構築経験 ・ プロジェクトマネジメントまたはチームリーダーの経験 ・ ビジネスレベルの課題を理解し、技術的な解決策を提案・実行した経験
株式会社タカラおよびそのグループは、上場企業を中心としたディスクロージャー(情報開示) およびIR(投資家向け広報)支援を主軸とする専門企業である。有価証券報告書や決算短信、統合報告書、株主総会招集通知など、企業が投資家や市場に向けて発信する各種開示資料の制作・支援を行っている。 事業は、法定開示書類の作成支援、IRツール制作、印刷、Webサイト構築やデジタルコンテンツ制作まで幅広く展開しており、企業の情報開示に関するワンストップサービスを提供している点が特徴である。
500~700万
【職務内容】 カスタマーサクセスの成果を最大化するための「仕組みづくり」を担っていただきます。 【具体的には】 ・ヘルススコアの設計・運用・改善(プロダクトログの活用) ・顧客データ分析および施策立案(解約分析/VOC分析など) ・優先顧客の抽出および対応優先度の設計 ・解約防止・活用促進に向けた施策の企画・実行 ・顧客セグメントに応じたサポート体制の設計・最適化 ・CS活動の可視化・標準化(KPI設計/ダッシュボード構築) ・フォーキャスト(売上予測)の設計・運用(求人ID:433867)
【必須】 以下いずれかのご経験 ・ カスタマーサクセスまたはCSOpsの実務経験 ・ データ分析の経験(Excel/スプレッドシート等) ・ 業務改善・プロセス設計の経験 【歓迎】 ・ SaaS/サブスクリプションビジネスへの理解 ・ CRM/CSツールの活用経験 ・ オンボーディング設計の経験 ・ 解約率改善やLTV向上に関する取り組み経験
私たちは、事業会社や社労士に向けた社内規程の作成/管理を効率化するSaaS『KiteRa』の開発および提供をしています。 社内規程は安心して働けるための相互尊重のルールであり、働く人々の生活をより豊かにするために欠かせないものです。 私たちが提供する『KiteRa』では、規程担当者や社労士の方が持つ課題を解消し、 社会環境の変化に柔軟に対応できる基盤づくりをサポートすることで、本質的な企業価値向上へ導きます。