キャディ株式会社|Data Engineer
850~1200万
キャディ株式会社
東京都台東区
850~1200万
キャディ株式会社
東京都台東区
データベースエンジニア
データアナリスト
データエンジニア
■募集背景 私たちCADDiは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、製造業におけるデータプラットフォームプロダクト「CADDi Drawer」を展開しています。 2022 年にローンチした「CADDi Drawer」は、製造業の中でも最重要といわれる図面データを機械学習など様々な技術により構造化し多様な情報と結び付けることで、情報資産としての活用を可能にしました。既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、急成長中です。2023 年からは海外(アメリカ・タイ・ベトナム)での販売も開始し、グローバル展開も加速させています。 今後は、図面以外にも製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。 開発としては、データプラットフォームとしての機能強化、プラットフォーム上で動く複数の新規アプリケーション開発、飛躍的に増加するユーザー数・データ量に耐えうる基盤の強化など、取り組みたいテーマが数多くあります。 難易度が高くチャレンジしがいのあるプロダクト開発に一緒に取り組む仲間を募集しています。 ■業務内容 Data Engineerとして、データがビジネスに貢献する一連の流れをリードしていただきます。データ収集から活用までをつなぐデータ基盤の構築・運用を通じて、事業成長の推進に直接貢献します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 データ基盤の構築と運用: 事業成長に合わせて、データ収集、バッチ処理、保管のためのシステムを設計・構築し、安定的に運用します データ活用のリード: データを分析し、事業改善につながる具体的な提案を行うとともに、プロジェクトを推進します データパイプラインの構築と運用: アルゴリズム設計者などと連携し、データ処理パイプラインの構築と継続的な改善を行います データガバナンスの確立: 組織全体のアクセスポリシーの策定をリードし、データの品質や利用しやすさを高めるとともに、データの信頼性と安全性を確保します ■応募資格(歓迎) ETL/データパイプライン構築経験: ワークフローエンジン(例: Airflow, Digdag)を用いたETL処理の設計、開発、運用の経験。 Infrastructure as Code (IaC) とCI/CD: TerraformなどのIaCツールを用いたインフラ構築・管理経験、およびCI/CD環境の設計・改善経験。 大規模データ処理の経験: 大規模なデータセットやデータベースを扱った開発・運用経験、特にパフォーマンスやスケーラビリティを考慮した設計能力。 データマネジメントの知識: DMBOKに基づいたデータマネジメント(データガバナンス、データ品質、データセキュリティなど)に関する知識と、社内に推進した経験 BIツール導入・運用経験: BIツール(例: Tableau, LookerStudio)を用いたデータ可視化や利用促進の経験。 インフラ/SREとしての経験: ネットワーク知識を含む、インフラストラクチャやサイト信頼性エンジニアリングの経験。 ビジネスレベルの英語力
■応募資格(必須) データ基盤の構築・運用経験: データウェアハウス(DWH)、データマート、データレイクの設計、構築、運用経験。 データ活用プロジェクトの牽引経験: オーナーシップを持ってデータを活用したプロジェクトの提案・推進、およびそれに伴うデータ分析の経験。 クラウドサービスの活用経験: AmazonWebServices、GoogleCloud、MicrosoftAzureなど、主要なクラウドサービス上でのデータ基盤構築・運用経験。 プログラミングおよびSQLスキル: Pythonなどのプログラミング言語を用いたデータ処理・開発経験、および高度なSQLを用いたデータ操作・設計経験。 日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること 例:日本語能力試験N2程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等
850万円〜1,200万円
東京都台東区
最終更新日:
1200~2000万
【職務内容】 同社の高い利益率・生産性の根幹であるデータ分析ノウハウをプラットフォーム化し、これを企業の経営戦略・マーケティング・営業戦略、DX部門などを対象に展開しているチームです。当社が試行錯誤を繰り返し培ってきた経験をもとに形にしたサービスを活用しながら、お客様側で自走的にデータ活用ができ、成果を上げる状態になることを目指しております。この取り組みは、今後日本の産業全体のデータ活用につながっていくようなインパクトの大きな事業です。私たちが担うのは、奥行きの深い壮大なテーマであり、奥行きが深いからこそ事業の広がりもあります。 【具体的には】 お客様の自走的なデータ活用に向けた伴走型のご支援 ・中長期的なデータ活用戦略の立案 ・課題設計、課題抽出 ・データサイエンスに関する教育支援 ・施策の実施と振り返り、全体レビュー ・データに基づく意思決定の支援 ・データ活用の組織づくりや文化の醸成 社内プロジェクトの立案 ・プロダクトの新たな用途開発 ・業界別活用事例の企画と共有 ・セミナーの企画から実施 ・お客様へ提供しているEラーニングコンテンツの拡充 ・導入企業様を集ったユーザー会の開催 ※ご入社いただく方のご経験等により、担当業務を柔軟に調整することを想定しております。(求人ID:434087)
【必須】 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・データアナリストとしての実務経験 ・データを扱ったコンサルとしての実務経験 のいずれか3年程度 【歓迎】 ・データ分析関連のプロダクトに携わっていた方 ・データサイエンスを学ぶ意欲のある方(入社時の知識は必須ではありません)
キーエンスは、ファクトリー・オートメーション(FA)の総合メーカーです。 1974年の会社設立以来、付加価値の創造こそが企業の存在意義であり、付加価値の創造によって社会に貢献するという考えのもと、 今まで世の中になかった商品の提供を通じて、お客様の課題を解決すること、新しい価値を生み出し続けること、にこだわり続けてきました。 現在ではFA用センサをはじめとする付加価値の高い商品が、幅広い業界で採用され、世界46ヵ国250拠点から35万社のものづくりに貢献しています。
800~1500万
【事業方針】 当社がこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスク等の管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した、画像認識技術等を用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューション等金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析/AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域等のコア業務に対する業務支援、ソリューション開発等を提供しており、案件の拡大が進んでいます。 【業務内容】 1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発 2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。 スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。 分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。 機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。 ※業務内容:(雇入れ直後)システムの開発及びコンサルティング (変更の範囲)会社の定める業務 【案件例】 市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。 自社ソリューション(eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知)のエンハンスを担当しているメンバーもいます。 テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。 開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。 開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。 【当社の強み】 顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを弊社では重視しています。中でも、テクノロジードリブンである金融領域(銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者等)においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでまいりました。今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー(AI、クラウド等)を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指しています。 (1)単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと。 (2)コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと。 【組織の雰囲気】 分析メンバーは20名弱。クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。 数理モデルの構築/検証といった業務を経験しているメンバーが在籍しています。一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です。
【必須(MUST)】 機械学習ライブラリを用いたモデリング 機械学習サービスの運用 データ分析業務に係るいずれかの経験(課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整) AWS等のクラウドベースでの開発経験 【歓迎(WANT)】 推論用APIの開発 論文採択 データ分析基盤の構築 DBの設計、チューニング BIツールを用いたデータの可視化 CI/CDの構築・改善 Kaggle等データ分析コンペティションの受賞経験
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800~1200万
【募集背景】 製造業向けAIデータプラットフォーム「CADDi」は、2024年の事業統合を経て、ソリューション型SaaSとして対応する業種・規模の幅が広がる中、「業務構造起点の提案」と「PoV設計による受注確度の向上」へと提案スタイルが進化しています。 Sales Engineerが顧客の業務課題・理想フローを引き出し価値仮説を設計する一方、その仮説を実データを用いた検証環境として具現化する機能の整備が、受注確度およびカスタマーサクセスの蓋然性を高める上で不可欠となっています。 本ポジションは、Sales Engineerと連携しながら検証環境の設計・構築を専任で担う役割として、今期新設されたチームです。 当初はプレイヤーとしての参画となりますが、チームの立ち上げを主導しながらマネージャーへのキャリアパスを想定しています。 評価軸・業務プロセス・チーム設計をゼロから構築できる環境の中で、キャディの営業・デリバリー双方に影響を与えるポジションです。 【職務内容】 ■ キャディのミッションと本ポジションの役割(Why) 「ものづくり産業のポテンシャルを解放する」というCADDiのミッションのもと、本ポジションが担うのは単なるデータ設定・環境構築の代行ではありません。 Sales Engineer(Front)が顧客経営層との対話を通じて定義した経営課題・変革シナリオに対し、実データをCADDi Drawer等のプラットフォーム上で最適に構成し、顧客が経営インパクトを確信できる検証環境を構築することが主眼です。 「経営仮説」を「データで証明された意思決定根拠」へと変換する、プロダクト×データ思考の起点となる役割です。 <具体的な職務内容> 検証環境の構築:顧客データ(図面・属性情報等)を整理し、PoV(価値検証)に最適な形でプラットフォームへ実装する 検証シナリオのデータ裏付け:「このデータがあれば、この課題が解決できる」というロジックをデータ構造として証明する 要件の構造化:抽象的な業務課題・仮説を「どのデータがどう紐付けば検証できるか」というシステム要件・データ要件に分解・定義する スコープ調整:Sales Engineer(Front)・顧客・開発(OPS)間で生じる認識の齟齬を解消し、現実的な検証範囲を合意形成する 不確実性への対応:顧客データが不完全な場合においても、代替案や仮データを活用して検証プロセスを前進させる 標準化の推進:PdM・CS・Opsとの連携を通じ、プロダクト改善および実装プロセスの標準化を推進する 知見の型化:提案テンプレートや成功パターンを体系化し、チーム全体の知見として蓄積・共有する 仕事のやりがい・魅力 製造業という巨大産業の上流工程に関与し、プロダクト・組織・顧客の変革に直接寄与できるポジション ビジネス課題とエンジニアリングの双方が交差する、希少性の高い職域 PdM・CS・営業とのクロスファンクショナルな連携を通じ、プロダクトの進化と社会実装の両面を担える環境 特定機能に縛られず、顧客課題に応じた柔軟なアプローチが取れる高い自律性と裁量 チーム創設期であり、組織設計・評価軸・業務プロセスの構築に主体的に関われる機会 製造業の構造課題に向き合うチャレンジングな環境と、充実したキャッチアップ支援体制
【必須(MUST)】 下記いずれかを通じて、「業務課題の構造化」から「データ・システム要件への翻訳」「検証環境の実装」までを担った経験を有する方 SaaSまたはITプロダクトにおける導入支援・PoC主導・トライアル設計経験 顧客データを整理・加工し、業務課題に対応した検証環境を構築した経験 Sales・顧客・開発など複数ステークホルダー間の要件調整・スコープ管理経験 BtoB領域におけるプリセールス/ソリューション提案経験(コンサル/PM/BizDev等) SIerやPMポジションでの要件定義〜実装プロジェクト推進経験 【歓迎(WANT)】 ERP/SCM/PLMなど基幹システムに関する知見 API/ETL/RPAなどを活用した業務連携やデータ統合の知見 SQLや基本的なデータ操作スキル プロジェクトマネジメント/PdM連携経験 スタートアップ/SaaS企業での立ち上げ〜拡張フェーズ経験 【求める人物像】 当社のミッション、ビジョン、カルチャーに強く共感いただける方 顧客・社会の構造課題に向き合い、仮説構築と実行の両輪で伴走できる方 不確実な状況でも、言語化と仮説で道を切り拓ける論理性と胆力をお持ちの方 チームと共創し、再現可能な仕組みをつくることにやりがいを感じる方 産業の変革という大きなテーマに当事者として関わりたい方
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800~1200万
【職務内容】 ■ キャディのミッションと本ポジションの役割(Why) 「ものづくり産業のポテンシャルを解放する」というキャディのミッションのもと、本ポジションが担うのは単なるデータ抽出・システム連携の代行ではありません。 Sales Engineer(Front)が顧客経営層との対話を通じて定義した経営課題・変革シナリオに対し、基幹システムに眠る実データを技術的に引き出しCADDi Drawer上で最適に構成することで、顧客が経営インパクトを確信できる検証環境を構築することが主眼です。 「データが使えない」という構造的障壁を突破し、「経営仮説」を「データで証明された意思決定根拠」へと変換する、データ基盤×プロダクト思考の起点となる役割です。 <具体的な職務内容> データエンジニアリング:拡張子変換・基幹システム(ERP/PLM等)からのデータ抽出・クレンジングを実行する テクニカルセールス(IT/セキュリティ):API連携の仕様検討や、顧客IT部門とのセキュリティ商談・ネットワーク制約の解消を主導する アーキテクチャ設計:一過性の検証に留まらず、本導入を見据えた持続可能なデータ連携フローを構想・設計する 技術要件の翻訳:現場の業務要件をIT部門が理解できる技術仕様へ、逆にIT制約をSales Engineerが理解できるビジネス制約へ双方向に翻訳する 標準化の推進:PdM・CS・OPSと連携し、データ連携プロセスの標準化・型化を推進する 知見の型化:技術パターンをドキュメント化し、チーム全体の知見として蓄積・共有する 仕事のやりがい・魅力 製造業の基幹システムに眠るデータを経営資産へと変える、産業変革の技術的起点となるポジション 「データが取れない」という構造的障壁をエンジニアリングで突破する、技術的達成感の大きい仕事 ビジネス折衝(IT部門・セキュリティ商談)と技術実装の双方を担う、希少性の高いハイブリッドロール PdM・CS・営業とのクロスファンクショナルな連携を通じ、プロダクトの進化と経営インパクトの創出に直接貢献できる環境 チーム創設期であり、技術標準・連携プロセスを自ら設計できる高い裁量 製造業の構造課題に向き合うチャレンジングな環境と、充実したキャッチアップ支援体制 【募集背景】 製造業向けAIデータプラットフォーム「CADDi Drawer」は、2024年の事業統合を経て、ソリューション型SaaSとして対応する業種・規模の幅が広がる中、価値検証(PoV)の質と速度を高めることが競争優位の源泉となっています。 一方で、製造業顧客のデータの多くは基幹システムはもとより、倉庫に保管された紙図面やローカルPCのフォルダなど組織内に分散して眠っており、「データが取り出せない」「形式が合わない」「IT部門のセキュリティの壁が越えられない」という技術的制約が、プラットフォームへの導線を阻んでいます。 Sales Engineerが顧客の経営課題を再定義し変革シナリオとして価値仮説を設計する一方、その仮説を実データで検証するための技術的な受け皿を整備することが、顧客の投資意思決定を前進させ、導入後の経営インパクトを確実なものとする上で不可欠となっています。 本ポジションは、この構造的な障壁を突破しデータを資産化するための技術的突破口を担う役割として、今期新設されたチームです。 入社当初からプレイングマネージャーとして、自らデータ連携の技術的課題に取り組みながらチームの立ち上げを主導していただくことを想定しています。 評価軸・業務プロセス・チーム設計をゼロから構築できる環境の中で、キャディの営業・デリバリー双方に影響を与えるポジションです。
【必須(MUST)】 下記を通じて、「データ抽出・変換・連携」と「技術的折衝・調整」の双方を担った実務経験を有する方 不整合なデータや特殊フォーマットの変換・クレンジング・正規化の実務経験 ERP/PLM/AS400等の基幹システムへの理解、またはAPIを用いたシステム間連携の設計・実装経験 顧客IT部門とのセキュリティ要件・ネットワーク制約の調整経験 業務要件を技術仕様へ、IT制約をビジネス制約へ双方向に翻訳しながらプロジェクトを推進した経験 一過性の検証に留まらず、本導入を見据えたデータ連携フローの設計・主導経験 【歓迎(WANT)】 製造業(調達・設計・生産技術等)の業務知識 クラウドインフラ(AWS/GCP/Azure)の基本知識 SQLおよび基本的なデータ操作・分析スキル ネットワーク・セキュリティ(VPN/SSO/認証基盤等)の知見 スタートアップ・SaaS企業における立ち上げから拡張フェーズの経験 【求める人物像】 当社のミッション、ビジョン、カルチャーに強く共感いただける方 顧客・社会の構造課題に対し仮説構築と実行の両面から主体的に取り組める方 情報が不完全な状況においても論理的な仮説設定と言語化により推進できる方 チームと共創しながら、再現可能な仕組みの構築にやりがいを見出せる方 産業変革という大きなテーマに、当事者意識を持って関わりたい方
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年収非公開
業務内容 ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるためのML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。 モデルやアルゴリズムを、再現性・拡張性・保守性の高い形で実運用へ接続する役割です。 研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋め、ML活用を継続的にスケールさせるための基盤づくりを推進していただきます。 ▼業務例 ・機械学習パイプラインの設計・構築・運用 ・モデル学習、評価、デプロイ、監視を行うMLOps基盤の整備 ・実験管理、モデル管理、特徴量管理、データバージョニングの仕組みづくり ・ゲーム内データ・ログデータ・シミュレーションデータの処理基盤構築 ・バッチ推論・オンライン推論・社内ツール向け推論APIの設計・運用 ・モデル性能、データ品質、推論結果のモニタリング・アラート設計 ・GPU・クラウド・コンテナ環境を活用した学習・推論環境の最適化 ・MLエンジニア・リサーチャーが効率よく開発できる社内開発環境の整備 ・セキュリティ、権限管理、コスト管理を考慮したML基盤運用 ▼プロジェクト例 ・ゲームAI開発向けの学習・評価パイプライン構築 ・運営型ゲームにおけるバランス調整支援システムの基盤開発 ・生成AI・LLMを活用した社内制作支援ツールのバックエンド基盤 ・複数プロジェクト横断で利用可能なML実験・モデル管理基盤 ・非公開プロジェクトにおけるAI開発基盤の設計・構築 ポジションの魅力 ゲーム領域におけるAI活用を、単発の技術検証ではなく、継続的に運用可能な仕組みとして支えるポジションです。 研究開発・プロダクト開発・インフラ・データ基盤の接点に立ち、ML活用の生産性や再現性を大きく向上させることができます。 モデル開発者やゲーム開発者がより速く、安全に、安定してAI技術を活用できる環境をつくることに関心がある方に適しています。
▼必須要件 ・Pythonを用いた開発経験が2年以上ある方 ・機械学習モデルの開発・運用プロセスに対する基本的な理解 ・機械学習パイプライン、データパイプライン、バックエンドシステムのいずれかの設計・開発経験 ・Git、Docker、CI/CD、IaC等を用いた開発経験 ・AWS、GCP、Azure等のクラウドサービスを用いたシステム構築・運用経験 ・チーム開発における設計、レビュー、運用改善の経験 ・ゲームに対する興味・熱意のある方 ▼歓迎要件 ・MLOps基盤の設計・構築・運用経験 ・PyTorch、TensorFlow、JAX等を用いたモデル開発経験 ・Feature Store、Data Lake、Data Warehouse等のデータ基盤に関する知識 ・GPU環境、分散学習、推論最適化に関する知識・経験 ・ゲームの開発・運用経験 ・セキュリティ、監視、SRE、コスト最適化に関する実務経験 求める人物像 ・研究開発成果を安定して運用可能なシステムに落とし込むことに関心がある方 ・開発者体験や運用効率を改善するための基盤づくりが好きな方 ・属人化した実験・運用を仕組み化し、再現性高くスケールさせたい方 ・モデル精度だけでなく、信頼性、保守性、コスト、セキュリティまで考慮できる方 ・複数プロジェクトを横断して、ML活用の標準化・効率化を推進したい方
メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業
476~896万
アプリ開発支援を展開する当社にて、マーケティング課題の解決に向けたデータ環境の整備から、開発部門との連携、さらには顧客への提案・説明まで幅広くお任せします。 ■顧客の課題解決に向けたデータ統合・可視化の構想策定 ■開発部門に対するデータ取得の具体的な連携・ディレクション ■分析結果の資料作成および顧客への提案・説明※プログラミング言語を用いた実装は開発部門が行う予定です。ビジネスサイドと開発サイドの橋渡し役を中心とした立ち回りをお願いしたいと考えております。
【必須】■CDPの構築経験またはBigQueryの使用経験 先輩のサポートのもと集計業務から学べる環境のため、 実務を通じて専門性を高めたいという意欲を重視します。 【当社の魅力】事業拡大に伴う新設ポジションのため裁量が大きく、データを活用したビジネスの土台づくりに直接貢献できる面白さがあります。 単なる分析に留まらず、ビジネスサイドと開発部門の橋渡し役として、頼られながらビジネスを前に進める手応えを得られます。 将来的には新規事業企画や事業を牽引する立場への成長など柔軟なキャリアを描けます。
■OMO/O2Oソリューションの提供を中心としたインターネットサービスの企画・開発・運営 《導入企業》GU/ファミリーマート/東急電鉄/マツモトキヨシ/阪急電鉄/三菱UFJ銀行/シダックス/トリンプ
480~2500万
AIエンジニアは、エンタープライズのお客様向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供します。 ◆役割・期待 業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画~開発~運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。 ◆業務内容 ・ お客様の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発 ・アクセンチュア社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進 ・お客様向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革 ・生成AIを活用したソリューションの開発、導入 ・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造 ◆AIエンジニアの魅力 最先端の技術を活用した挑戦的なプロジェクトから大規模プロジェクトまで、様々な選択肢があり、自分の志向にあったキャリア形成ができます。 また、クライアント向けのデリバリだけでなく、個々人がAI技術を活用してアクセンチュア社内の自分達の業務を効率化することにも挑戦ができます。
◆応募要件 ・システム開発経験・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず) ・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画~開発~運用までの一部、若しくはすべての工程の経験 ◆望ましい経験・スキル ・生成AIに関わる基礎知識(LLM, Prompt Engineering, LangChain, Responsible AI, AIエージェント、LLMOps/MLOps等) ・生成AIを活用したアプリケーション開発(RAGアーキテクチャやエージェントフレームワークを利用した生成AIシステム開発、等)に関する知識と実務経験:OpenAI, Gemini, Claude, NVIDIA, LLMOps/MLOps, LangChain/LangGraph/LangSmith/LangFuse ・データサイエンティストとしてデータ分析に関する知識と実務経験 ・クラウドサービスを利用したスケーラブルで高可用性のAIソリューションを設計、実装、管理する能力 ※AI技術に関わる経験は必須ではありません。システム開発における素地があり、新しい技術や働き方に意欲があれば、入社後にキャッチアップできるように育成、サポートします。
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400~2500万
◆業務内容 ・お客様のビジネス目標の達成に重点を置き、お客様とともに課題形成するフェーズから参画し、FPTグループのデジタル技術基盤を活かした、コンサルティングを担当していただきます。 ・AI駆動開発やITシステム開発・SIに関する知見を持ってコンサルティングを実施いただき、ビジネスとテクノロジーの橋渡しをすることで、お客様の課題解決や新規事業開発支援、社会課題の解決をしていただきます。 ・お客様に付加価値を提供できるよう、AI駆動開発や生成AIなどの市場トレンドを常にキャッチし、最新技術を適用した付加価値を提供できるよう、社内のAIチームをリードして提案から実装支援まで担当いただきます。 ◆具体例 ・お客様のAI駆動開発環境の構築・文化啓もう・定着支援 ・AI駆動開発を活用した業務変革コンサルティングやIT運用の高度化 ・AI駆動開発ソリューションの開発 ・FPT社内のAI駆動開発の定着化サポート ・FPTのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討・開発支援 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討 ◆主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー等
下記の経験・スキルのいずれかを保持すること ・オープン系言語でのITシステム開発の経験 ・モダンな開発プロセスの経験(Git、CI/CD、アジャイル、DevOpsなど) ・お客様の要件を理解し言語化できる能力 ・お客様とのコミュニケーション能力 ・以上の知見を持ってシステム開発やコンサルティングを実施した経験 以上にご関心のある方もご相談ください
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700~1200万
■仕事概要: 当社は、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティシェアを日本各地で展開しています。 街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、ポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化し、新たな街の未来を創造します。 現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡など全国34エリア、15,500ポート、車両40,000台でサービスを展開しています。 将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。 募集背景】 Luupは、電動マイクロモビリティのシェアリングサービスを通して、日本の移動インフラを変革することを目指しています。 誰もが安全・安心にサービスを利用できる社会を実現するため、交通安全への取り組みは私たちの最重要課題です。 この度、データ分析を起点としてLuupの安全性をさらに向上させる「Safety Intelligence」のポジションを新設します。事故データや走行データ、 顧客データなど、多岐にわたる情報を統合・分析し、安全戦略の意思決定を支えるインテリジェンスを構築することがミッションです。 本ポジションでは、COO室直下で、データドリブンな安全施策の立案と実行をリードします。プロダクト、オペレーション、渉外など、社内のあらゆるチームと連携しながら、 Luupの安全性を定量的に可視化し、向上させる役割を担います。 【具体的な業務】 ・安全関連データの統合・整備 ・ 事故データ、走行データ、ユーザーの利用データなどを収集・整理し、分析可能なデータ基盤を構築・運用する ・ダッシュボードの構築と運用 ・ 経営陣や各チームが、安全に関するKPIをリアルタイムで把握できるダッシュボードをBIツールで構築し、継続的に改善する ・データ分析とインサイトの提供 ・ 事故の傾向を分析し、原因究明やリスク予測を行う ・ 安全対策の効果を定量的に測定し、改善提案に繋げる ・レポーティングと提言 ・ 分析結果をもとに、経営陣や関連部署へのレポーティングを行い、データに基づいた安全戦略やプロダクト改善を提言する 【本ポジションの魅力】 交通安全というテーマは、人々の安心や暮らしの質と密接に関わる領域です。 施策の一つひとつが、社会全体の安心感や利用者の行動変容に確かに結びついていく実感を持ちながら取り組めるのは、本ポジションならではの醍醐味です。 <データドリブンな会社で意思決定をリード> 経営陣をはじめ、全社にデータを重視するカルチャーが根付いています。そのため、Safety Intelligenceのアウトプットが、 意思決定や戦略に直接反映される機会が豊富にあります。事業の成長をダイレクトに支える手応えを感じられる環境です。 <経営陣と直接連携してスピーディーに意思決定> COOを中心とする経営陣と密に連携しながら、データ分析を素早い意思決定や施策実施につなげることができます。また、 意思決定に影響を与えない過剰な分析や資料の体裁調整に時間を費やす必要がなく、本質的な分析に集中できます。 <Luupならではの多様なデータ> アプリのログデータ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTを活用した車両の位置情報、オペレーションログなど、ソフトウェアとハードウェアを自社で保有し、 オペレーションも内製しているLuupならではのデータに触れられます。多様なデータを統合的に活用しながら、深い分析が可能です。 <幅広い領域の課題解決> プロダクト、オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェア、広報など、多様な領域の課題に関わることができ、 データの専門性のみならずあらゆる知見を広げながら成長できます。 <前例のない課題解決への挑戦> マイクロモビリティ市場において、交通安全のテーマは世界的に見ても解の出ていない問であり、そのような簡単に正解が見つからない課題に挑みます。 既存の成功事例をコピーして適用することはできません。試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出し、社会的に意義のある事業の実現に真正面から向き合います。
■必須スキル: ・SQLを用いたデータ抽出・集計・加工の実務経験(3年以上) ・Tableau, Looker, Power BI, RedashなどのBIツールを用いたダッシュボードの構築 ・運用経験 ・事業課題に対して、自ら仮説を立て、データ分析を通じて検証・示唆を導き出した経験 ・データを扱うことへの強い情熱と、交通安全への高い関心 ■歓迎スキル: ・PythonまたはRを用いた統計解析や機械学習モデル構築の経験 ・データ基盤(DWH/DPC)の設計・構築・運用経験 ・モビリティ業界、IoT関連事業、または急成長中のスタートアップでの就業経験 ・GIS(地理情報システム)を扱った空間データ分析の経験 ・ビジネスレベルの英語力 ■求める人物像: ・Luupの、街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる、のミッションの理解及び強い共感 ・社会課題に向き合い、価値ある変化を生み出すことに意欲を持てる方 ・多様な関係者と円滑にコミュニケーションを取り、調整・合意形成ができる方 ・論理的思考力と数値感覚を持ち、データに基づいて課題を捉えられる方 ・高い当事者意識を持ち、構想から実行まで粘り強く取り組める方
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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