楽天グループ データアナリスト リーダー候補【エコシステム活用推進室 AI & Dataオフィス】
600~900万
楽天グループ株式会社
東京都世田谷区
600~900万
楽天グループ株式会社
東京都世田谷区
市場リサーチ/データ分析
データアナリスト
【部署・サービスについて】 本組織(エコシステム活用推進室)は、楽天モバイルと楽天グループ各サービスとの シナジーを最大化することを目的に、2024年6月1日に新設された戦略部署です。 楽天モバイルユーザーの獲得と、各サービスにおけるロイヤルユーザーの育成を通じて グループ全体の収益およびROI(投資対効果)の最大化を目指しています。 経営陣からの高い期待値のもと、スピード感と挑戦的なマインドが求められる 非常にダイナミックな環境で業務を推進していただきます。 AI&Dataオフィスは、コマース&マーケティングカンパニー内を横断で データ利活用を推進する組織です。 データ資産の有効活用、事業部門へのデータ支援による収益最大化、データ人材の育成 そしてAI活用の促進をミッションとしています。 また、本組織はコマース&マーケティングカンパニーのTech役員を兼任する Company Chief AI&Data Officerのもとに設置されており、楽天市場をはじめとする 多様なサービスに対して、データ・AIの力でビジネス価値を創出する重要な役割を担っています。 日本有数のEC・サービス群に関わることができる、非常にやりがいのあるポジションです。 【募集背景】 AI・データ活用の更なる推進に向けて、部署の体制を強化すべく、増員を計画しています。 【業務内容】 本ポジションでは、エコシステム活用推進室において 楽天モバイルとコマース&マーケティングカンパニーのサービスの シナジー最大化に向けたデータ活用を推進していただきます。 複数のデータソースを活用し、ユーザーの行動を可視化しながら 事業成長に貢献するインサイトを導出する役割です。 ・顧客属性/購買履歴/Web行動ログなどのデータを統合・分析し、インサイトを抽出 ・マーケティング施策(キャンペーン・プロモーション)の効果検証や ユーザーセグメント別の行動特性分析 ・Tableau/DOMO などのBIツールを用いたダッシュボードの設計・構築・自動化 およびKPIモニタリング基盤の整備 ・アドホックなデータ抽出や仮説検証の支援 ・分析結果をストーリーとして構造的に整理し、資料・プレゼンテーションを通じた 提案・レポーティングの実施 その他、他部署へのデータコンサルティング業務を担当いただく場合もあります。 【働く環境】 当組織は20〜30代の若手メンバーを中心とした、専任数名からなるコンパクトなチームです。 少数精鋭だからこそ、一人ひとりの裁量や影響力が大きく スピード感のある環境でチャレンジできます。
【必須要件】 ・SQLを用いたデータ抽出・加工・集計の実務経験3年程度 ・ビジネス課題に対して、仮説設計・構造化・分析設計を自ら行い、解決に導いた経験 【歓迎要件】 ・IT/データ基盤に関する基礎的な理解(DWH、ETL、データ構造など) ・Tableau、DOMO、LookerなどのBIツールを用いたダッシュボード設計・構築の実務経験 ・BigQueryを用いた大規模データ処理の経験 ・PythonやRを用いたデータ分析、可視化、機械学習の実務経験 ・分析結果を活用したプロジェクト推進の経験
英語で日常会話が可能、英語でビジネス会話が可能、英語でネイティブレベルで会話可能
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
600万円〜900万円
全額支給
07時間30分 休憩60分
09:00〜17:30
有 コアタイム (11:00〜15:00)
有 平均残業時間: 20時間
有
123日 内訳:完全週休2日制
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
無
東京都世田谷区
敷地内全面禁煙
在宅勤務 リモートワーク可 時短制度 服装自由 出産・育児支援制度 資格取得支援制度 研修支援制度 U・Iターン支援 ストックオプション 社員食堂・食事補助
有
2名
2回〜3回
プライム市場
最終更新日:
600~900万
仕事内容 クラウド上(GCP等)へのデータ基盤構築、事業戦略遂行に関連するデータの加工・分析をメインに行い、事業企画やマネジメント層、経営層と対話しながら、データドリブンな経営の実現にいただきます。 【主な業務内容】 経営や事業に関するデータの加工・分析・可視化 BIツールを用いた、経営層向けの事業指標レポート・プレゼンテーション作成 GCPやAWSのクラウドプラットフォームを用いたデータ基盤の構築・運用 データ活用による経営戦略の策定支援 データやクラウドインフラに関する社内外のコミュニケーション
必須スキル/経験 2年以上のSQLでのデータ分析経験 SQLとBIツールでのデータ分析マート作成の実務経験 Tableau、LookerなどのBIでダッシュボードを作成した経験 歓迎スキル/経験 GCP, AWS等のクラウドプラットフォームを用いたデータ基盤構築・運用経験 dbtやDataformなどデータトランスフォーメーションツールの利用経験 Pythonでのデータ分析経験 データ分析・機械学習に関する専門知識 プロジェクトマネジメント経験
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800~1500万
【募集背景】 事業拡大に伴い、顧客からの技術的な要求水準も飛躍的に高まっています。 現在、リードクラスのエンジニアと共に、難易度の高いプロジェクトを自律的に推進できるミドルレイヤーのエンジニアを求めています。 「モデルを作って終わり」ではなく、論文レベルの技術を咀嚼し、実際のビジネス現場で堅牢に動作するシステムへと落とし込める、確かな実装力を持った方を歓迎します。 「現在の業務が典型的なテーブルデータ分析や、既存APIを叩くだけのタスクになってしまっている」 「もっと画像、3D、自然言語など、多様なモーダルに挑戦したい」と感じている方に、最適なフィールドです。 【業務内容】 DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。 ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。 【具体的なタスク例】 ・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design) 顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。 関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。 ・SOTAモデルの実装と検証 (Implementation) 選定した論文の手法(Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等)を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。 実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。 ・プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering) 再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。 Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。 推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。 ・ステークホルダーへの技術説明 (Communication) アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。 【ポジションの魅力】 ・プロフェッショナルからのフィードバック 東京大学松尾研出身者をはじめ、トップティアの機械学習エンジニアが多数在籍。独学では気づけない「実運用に耐えうるAI」の視点や、コードレビューを受けることで、エンジニアとして飛躍的な成長が見込めます。 ・大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求 大東建託、熊谷組、イトーキをはじめとする大手デベロッパーや業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。 ・100を超える独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める 図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、100以上のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。多様な実装コードに触れられるため、技術の引き出しも格段に広がります。 【開発例】 ・画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ・点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ・動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ・ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ・ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 【技術スタック(一例)】 ・AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ・AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini
【必須要件】 ・AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストとしての実務経験(目安2年以上) ・ビジネス要求に基づき、データの入力から推論結果の出力、評価までの一連のパイプラインを、メンターの指示に頼らず自律的に設計・構築できる。 ・実験環境(Jupyter Notebook等)で動くだけでなく、プロダクション環境での運用に耐えうる、可読性と保守性の高いコードを記述できる。 ・ビジネス課題に対して、関連技術の論文サーベイを行い、手法の比較と選定・再現実装ができる 【歓迎要件】 ・分析結果やモデルの成果を、エンジニアではないステークホルダー(ビジネス職、経営層)にも伝わる言葉でわかりやすく説明できる。 ・Webアプリケーションやクラウド環境のジョブ連携などのプロダクション環境への実装した経験がある。 熱量の高いメンバーと、日本産業の発展を、そして日本一・世界一の企業へ 燈は「最高の夢を見させる」「最高の夢を実現する」環境です。 2021年設立と非常に若い会社ではありますが、確実に日本の産業へインパクトを出し始めています。AI時代の最前線で日本を変革していく誇りと実感を胸に仕事をすることができます。 代表の野呂を筆頭に、経営陣含めメンバー全員が、本気で日本一、世界のトップになれると信じアツい気持ちでお客様の課題に真剣に向き合い取り組んでいます。
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800~1000万
■業務内容 以下業務ミッション例 ■需要予測、利用予測をもとにした会員増加、カード利用促進策の提案 ■デフォルト予測をもとにした審査用スコアリングモデルの精度向上策の提案 ■画像解析、自然言語処理などを用いた業務効率化の提案 ※入社後は配属部署の業務に従事いただく予定ですが、 その後はご本人の適性により、同社業務全般に変更する可能性があります。 【目指す状態と投資戦略】 100年企業の実現に向けて、IT企業への変革を目指しています。「金融会社がITを利用しサービス展開する」状態ではなく「IT企業が金融サービスを展開する」状態を目標に、全社員におけるIT人材比率を25%まで拡大いたします。 ・将来有望な市場への投資→海外/クレジットカード/ペイメント事業 ・新規事業領域や新プロダクトの創出→M&A/事業提携への投資
必須スキル・経験 何かしらの分析ツールを用いて多様な事実から問題を抽出し、課題設定とアウトプットができる方
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700~800万
当社が提供する「はぐくみ企業年金」は設立6年で加入者数が1,700名から11万人超へと急成長を遂げました。この飛躍的な成長をデータによって「再現性のある戦略」へと昇華させる、初代データアナリストを募集。 【詳細】■戦略・戦術策定のためのデータ分析と意思決定支援 ■キャンペーンのROI算出、LTVとCACのバランス評価、「次に攻めるべき業界・企業サイズ」の特定(エンプラ向けなど)■新規事業における市場機会(オポチュニティ)の定量的分析、データ基盤の構築・整備(データマネジメント)■不足しているデータの特定、および収集・蓄積プロセスの設計、事業部がセルフサービスで簡易的な分析できる環境の構築
【必須】■事業会社または支援会社でのデータ分析に基づく課題解決・提案経験(3年以上) 【魅力】■「カオスを整える」圧倒的な手触り感 ー整備された環境で回す分析ではなく、土壌を耕し、種をまくフェーズから関与。■2社上場経験のある部長の元で、経営のコアに触れるーあなたの分析結果が、そのまま数億円規模の投資判断や事業戦略に直結。■社会的大義を「数字」で支えるーエッセンシャルワーカーの方々のお金を守るというミッションを 、データという客観的な武器で実現する手応え。
■福祉はぐくみ企業年金基金の導入推進■確定拠出年金法に定める運営管理機関業務 ■福利厚生制度の制度設計・提供■福祉業界向けITシステムの開発・提供
896~1946万
Sansan株式会社のデータ戦略部門に所属し、プロダクトの根幹となるビジネスデータ基盤の構築・進化をリードするデータサイエンティストのポジションです。 Sansanは「名刺管理」を起点に、企業情報と接点データを掛け合わせた独自のビジネスデータベースを形成し、これをプロダクトとして提供することで、国内の法人向けクラウド名刺管理サービス市場で高いシェアを獲得しています。また、AIを活用した経理DXサービス「Bill One」など、関連サービスのマーケットシェアも拡大しており、データ戦略は同社の成長軸の中核となっています。 本ポジションは、データ分析・アルゴリズム開発・API化・実装・運用改善まで一貫して担当し、数理モデルや機械学習を用いた課題解決まで担当する役割です。具体的には、企業名の変化や統合など現実世界の複雑さを捉えるための分析・モデル構築、システム上への実装、自動化・品質監視の継続的改善(MLOps)などに技術的裁量を持って取り組みます。 また、ステークホルダーと密に連携してプロジェクトを進行し、短期・中期の目標達成を図るなど、技術とビジネスをつなぐ役割も期待されています。エンジニアだけでなく、データ戦略の意思決定に関わる影響力の大きいポジションです。 勤務地は、東京都渋谷区の本社ほか、大阪、名古屋、福岡など複数拠点から選択可能。フレックスタイム制で柔軟な働き方ができ、全国からのリモート候補者も含め幅広く募集します。 ■この仕事、ポジションの魅力 ◎ データ戦略の中核を担うミッション 同社は、名刺管理を超えたビジネスデータベース構築を掲げ、プロダクト全体の価値向上を目指しています。データ戦略部門はその中核であり、複雑なデータ課題を解決し価値に変えるプロセスを一貫して担える点が最大の魅力です。 ◎ ビジネスインパクトの大きさ 構築する基盤・アルゴリズムは、Sansan本体のみならず「Bill One」「Contract One」など複数サービスの価値向上に寄与し、ユーザー体験や企業のDXの推進に直接影響します。高い市場シェアとユーザー基盤を背景に、自分の成果が大きく反映される環境です。 ◎ 幅広い技術領域に携われる データモデリング、機械学習、API設計、本番運用改善まで、分析から実装・運用までの全フェーズに関わることができます。また、複数クラウド(AWS/GCP)や大規模データ基盤の設計・運用に関わる機会も多く、データエンジニアリング・機械学習エンジニアとしての市場価値を高められる環境です。 ◎ 裁量ある組織と柔軟な働き方 データ戦略部は約30名規模の専門組織で、裁量を持った技術的意思決定が可能です。フレックスタイム制や複数拠点勤務の選択肢があり、ワークライフバランスを維持しつつ高度な技術課題に取り組めます。
【必須】※下記のうちいずれか 機械学習・統計学等の知識と実務でのデータ分析経験 Webアプリケーション設計・開発・運用経験 SQL等を用いた大規模データ処理・分析経験 【歓迎】 DDD/クリーンアーキテクチャ等ソフトウェア設計の理解 Web APIの設計・開発経験(例:FastAPI、Rails等) MLOps(CI/CD、デプロイメント、監視)知識・実務経験 Docker/Kubernetes等コンテナ技術の利用経験 名寄せアルゴリズムの設計・実装経験 チームリーダーまたはPM経験
働き方を変えるAXサービスの企画・開発・販売
400~700万
精度とスポーティーさを兼ね備えた革新性あふれるスイスの高級時計<TAG Heuer/タグホイヤー>の PR活動およびインフルエンサーマーケティングを通じた、 ブランドの魅力度・可視性・認知度の向上を担っていただくポジションです。 <主な業務内容> ■PR戦略立案・実行 ・ブランドポジショニング、認知度向上を目的としたPR戦略およびキャンペーンの実行 ・展示会、メディアキャラバン、イベント等の企画・運営 ・プレスリリース作成・配信、PR/広告素材管理、校正業務 ■メディアリレーション・プランニング ・編集者、ジャーナリスト、スタイリストなどとの関係構築および強化 ・エディトリアル露出最大化 ・メディアプランニングの実行 ・プレスサンプルおよびコンタクトリスト管理 ■インフルエンサーマーケティング ・ブランド認知・エンゲージメント向上を目的としたキャンペーンの企画・運営 ・新規インフルエンサー/KOLの開拓および関係構築 ・コンテンツ制作、プロダクトシーディング、イベント参加等の調整・管理 ■分析・レポーティング ・PRおよびインフルエンサー施策の効果測定・分析 ・分析ツールを活用したレポート作成 ■イベント・スポンサーシップ関連 ・ブランドイベントの企画・運営サポート ・スポンサー活動の管理サポート ・契約書・合意書管理
<必須> ・ファッション業界またはイベント/PRエージェンシーでのPR・マーケティング実務経験(3年以上) ・デジタルメディア/SNSを活用したデジタルPR経験 ・分析ツールを活用したインフルエンサーマーケティング経験 ・ビジネスレベルの英語力および流暢な日本語力 ・Microsoft Office(Word/Excel/PowerPoint)スキル ・大学卒業または同等の能力 <歓迎> ・外資系企業での就業経験 ・主要編集者/スタイリスト/インフルエンサーとのネットワーク <求める人物像> ・社内外と円滑に連携できる高いコミュニケーション力 ・スピード感のある環境でも柔軟に動き、チームで協力しながら主体的に取り組める方 ・デジタルメディアやSNS、インフルエンサーマーケティングの知識があり、 プレスリリースなどの文章作成が得意な方 ・トレンドや業界動向に敏感で、新たなチャンスやインフルエンサーを見極められる方を歓迎しています
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650~1500万
【職務内容】マーケティング投資の最適化および戦略立案を目的として、統計学・機械学習を用いたアルゴリズムの開発から自社プロダクトへの実装までを担当します。単なる分析レポートの作成にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、開発したロジックをシステムへ実装。顧客価値として提供する実装者としての役割を担います。 【具体的には】 因果推論と効果測定:MMM(Marketing Mix Modeling)等を活用し、ラストクリックだけでは見えない「各施策の真の寄与度(リフト値)」を算出するロジックの構築。 ユーザー理解の深化:ユーザー行動ログを用いたLTV予測、離脱予測、クラスタリングモデルの構築と、CRM施策への応用。 予測・レコメンド:パーソナライズされた広告配信ロジックや、次世代レコメンデーションエンジンのアルゴリズム開発。 【業務フェーズと役割】 1. 探索・企画 最新の統計手法や論文のキャッチアップと、実ビジネスへの適用可能性の検証。プロダクトマネージャーと連携し、顧客企業の課題に対して「どの分析手法を用いれば解決できるか」を技術視点で提言するアドバイザリー業務。 2. 実装・開発 マーケティングソリューションの価値を高める新機能・新ロジックの開発(Python等でのプロトタイピング)。企画した分析ロジックを、エンジニアがシステム実装できる「開発要件・仕様」へと翻訳し、実装を支援するブリッジ業務。 3. 納品・改善 開発したロジックを用いた顧客企業への実運用サポート。分析結果に基づいたマーケティング改善施策の立案と適用、およびフィードバックに基づくアルゴリズムの継続的なチューニング。(求人ID:414312)
【必須】 ・データ分析の実務経験(3年以上) ビジネス課題に対して適切な分析設計を行い、実行・報告まで完遂した経験。 ・統計学/機械学習の応用力 回帰分析、仮説検定、因果推論などの手法を理解し、ビジネス課題(マーケティング課題)に応用できる能力。 ・プログラミングスキル(Python) データ前処理からモデリングの実装までを独力で行えるスキル(Pandas、 Scikit-learn、 PyMC等のライブラリ活用)。 ・SQLによるデータ抽出/加工スキル 大規模データベース(BigQuery、 Snowflake等)から、複雑な条件で必要なデータを抽出・結合・加工できる能力。
【スタンダード上場(セプテーニHD)/インターネット広告代理事業 を中心とした多事業展開】 インターネットを活用した包括的なマーケティング支援を行う「デジタルマーケティング事業」、マンガアプリの運営をはじめとした WEBサービスを提供する「メディアプラットフォーム事業」を展開。デジタルマーケティング事業での着実な収益性向上と、メディアプラットフォーム事業における新領域でのビジネス展開によってさらなる事業の拡大を図っています。
600~1000万
【部門ミッション】 コーポレート部門中枢の一角である調査部は、日本や世界各国のエネルギー・経済・環境政策など、エネルギー動向にかかわる全ての最新動向を調査・分析する社内インテリジェンス部門。 JERAは社内調査機能を強化し、将来的なシンクタンク組織の設立を計画しております。シンクタンク組織は、グローバルにそして日本、米国、欧州、アジアの主要地域それぞれについて、マクロ経済動向、政治動向、主要産業の動向、社会動向、地政学リスク等を調査・分析し、またエネルギー・環境に関する各種調査と融合することにより、当社の事業戦略策定とその実現に向けて貢献する役割を担っています。 【仕事内容】 海外エネルギー業界のアナリストとして、東京本社より米国・欧州・アジアいずれか、あるいは複数の地域のエネルギー・環境領域の調査を行う。 エコノミスト、制度担当、技術担当アナリスト等と連携し、担当地域・国々のエネルギー・環境状況が当社のグローバル戦略、および現地での事業戦略に及ぼす影響を捉え、将来シナリオを策定する。当社の経営層に対してレポーティングを行い、経営戦略・ビジネスモデル構築へのインプリケーションを抽出し、経営に提言することで、経営層の的確な判断並びに事業部の事業戦略の実現を支援する。 〇海外(米国・欧州・アジア)のエネルギー・環境領域の調査 ・当社のグローバル事業戦略の、および現地での事業戦略のベースとなる、エネルギー需給等のアウトルックや、発生しうる将来シナリオを、定性・定量的に策定する ・担当地域のエネルギー需給モデルの開発・運営 〇レポート執筆、各種カンファレンス、シンポジウム等におけるアウトリーチ活動
【実務経験】 ・シンクタンクなどの社外機関において、エネルギー・環境領域の調査経験(5年以上) 【スキル・資格】 ・海外赴任による現地調査経験 ・社外カンファレンス等におけるアウトリーチ・ブリーフィング経験(複数) 【語学力】 ・TOEIC730点以上(英語)
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年収非公開
【業務内容】AI推進・プロジェクトマネージャー(ポテンシャル採用) 本ポジションは、レバレジーズ株式会社の全社横断組織「データ戦略室」に所属し、40以上の事業を展開する同社の「AI活用による事業競争力の最大化」をミッションとしています。 1. AI導入プロジェクトの立案・推進 各事業部(IT、ヘルスケア、M&A等)の課題をヒアリングし、AI技術を用いた解決策の策定から実行までを主導します。 課題抽出・要件定義: 事業部側のニーズを汲み取り、AI導入の目的とゴールを明確化。 プロジェクト管理: エンジニア、データサイエンティスト、セールス等、多職種を巻き込んだ進捗管理。 効果検証: 導入後の成果を定量的に測定し、改善サイクルを回す。 2. 先端技術の調査・検証(PoC) 最新の生成AIやLLM(大規模言語モデル)のビジネス活用に向けた検証を行います。 技術調査: ChatGPT、Gemini、Claude等の最新トレンドのキャッチアップ。 プロトタイピング: DifyやGAS、Python等を用いた簡易的な実装・動作検証。 ノーコードツール活用: 現場への生成AIツール導入支援と定着化。 3. データ戦略・分析 「データ基盤(BigQuery)」を活用し、根拠に基づいた意思決定を支援します。 データ抽出・可視化: SQL(BigQuery)を用いたデータ抽出、Tableau等による可視化。 分析・提案: 顧客データや行動ログ、テキスト/音声等の非構造化データを分析し、事業課題に対する施策を提案。
◎必須要件 ・正社員としての就業経験が1年以上ある方 ・自ら課題設定を行い、周囲の関係者を巻き込んで推進してきた経験のある方 ・新しい技術や手法をキャッチアップする習慣のある方 ・生成AIやITに関する知識もしくは経験がある方 ◎歓迎要件 ・様々な職種のステークホルダーとの業務経験がある方 ・業務効率化、業務改善、組織改革などの経験がある方 ◎求める人物像 ・生成AIに興味があり、技術を活用して事業成長に貢献したい意欲がある方 ・主体的に提案を行い、施策やPJの推進を最後までやり切れる方 ・未経験のことに対しても、情報をキャッチアップしながら前に進めることができる方 ・学習意欲が高く、自己研鑽を怠らない方
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1000~1500万
業務内容は、ただのシステム開発ではありません。 最先端テクノロジーを駆使して、未来のビジネスを創造する仕事です。 🌐 主な業務内容 ・次世代サービスの構築 IoT、モビリティ、アナリティクスなど、最先端技術を活用して、システムやサービスの構想をゼロからカタチにします。あなたのアイデアと技術力が直接、ビジネスを変革します。 ・革新的な技術の導入 ブロックチェーン、AI、ビッグデータを駆使し、企業に新しい価値を提供するシステムを設計・開発。世界が注目する新技術を使って、実際のプロトタイプ開発やアーキテクチャ設計を行います。 ・戦略的なシステム設計 単なる理論で終わらせず、ビジネスに直結する実践的な戦略と計画を策定。クライアントのニーズに応じたシステム要件に基づき、実行可能なアクションプランを具体的に描き、リーダーシップを発揮します。 💡 このポジションで得られる経験 ・テクノロジーの最前線に立つ IoT、AI、ブロックチェーンといった未来技術を活用し、業界の枠を超えたサービスやシステムの開発に携わることができます。テクノロジーの変革者として活躍できるチャンス! ・グローバルな視点を持つ デロイトトーマツのグローバルネットワークを活かして、国際的なプロジェクトに関わる機会も。テクノロジーと共に、世界のビジネスシーンでインパクトを与えます。 ・自分の手で未来を作る 新規事業の立ち上げをゼロからトータルに担当。構想、開発、実行、そしてその成果を実感できるやりがいあるポジションです。 ⚡ 成長を実感できる環境 ・最先端の研修プログラム 入社後は、最新技術を学べる充実した研修プログラムが待っています。さらに、海外研修や短期派遣などを通じて、グローバルスキルを磨けるチャンス! ・キャリアパスの自由度 自分の成長に合わせて、幅広い分野でキャリアを築けます。将来的には、業界の第一人者や、社会的影響力を持つプロフェッショナルに成長することも可能です。
【必須要件】 プログラミングスキル: Java、Python、Goなど システム開発経験 【歓迎要件】 データベース知識: NoSQL ビッグデータ処理基盤の設計・開発経験 クラウドインフラ設計(AWS、Azure等)の経験 機械学習やAIシステム開発経験
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