【データアナリスト】千葉銀行グループのDX中核/技術実装と組織リード
700~1000万
エッジテクノロジー株式会社
東京都千代田区
700~1000万
エッジテクノロジー株式会社
東京都千代田区
データサイエンティスト
千葉銀行グループ等のAI活用PJをご担当。課題ヒアリングから提案、分析、モデル構築、システム化まで一気通貫でリードします。金融DXの最前線で、事業成長と組織拡大に貢献するやりがいある役割です。 【業務内容】■千葉銀行G等のAI導入提案・要件定義 ■金融データを活用した分析モデル構築(不正検知・審査・与信等) ■データ前処理・可視化・特徴量エンジニアリング ■精度評価・報告書作成・システム連携 ■技術選定およびPJマネジメント ■外部プロ人材を含めたチーム体制構築 【仕事の魅力】銀行の安定基盤と独立系ベンダーのアジリティを併せ持ち、大規模な金融データを活用した技術的挑戦が可能です。
【必須】■Python等のプログラミング言語を用いてデータ分析や機械学習モデルの構築を行った経験(2年以上) ▼会社紹介・ポジション紹介資料:https://www.edge-tech.co.jp/hr/ 【PJ例、割合】■大手飲料メーカーのキャンペーン応募OK/NG自動判定システム開発支援■社会人向けスクールのユーザー継続率向上~データ分析に基づく施策の効果検証支援■通販番組のディープラーニングを活用した動画コンテンツ作成業務の自動化■事業会社向け案件がほとんどの割合
高校、専修、短大、高専、大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 3ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
700万円~1,000万円 月給制 月給 583,334円~833,334円 月給¥583,334~¥833,334 基本給¥431,961~¥617,179 固定残業代¥151,373~¥216,155を含む/月 ■賞与実績:業績賞与(年1回)
会社規定に基づき支給
08時間00分 休憩60分
09:00~18:00
無 コアタイム 無
有
有 固定残業代制 超過分別途支給 固定残業代の相当時間:45.0時間/月
年間124日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日
入社半年経過時点10日 最高付与日数20日
その他(年末年始/慶弔休暇あり)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【業務内容の変更範囲】会社内での全ての業務 【就業場所の変更範囲】会社の定める事業所またはテレワーク実施場所 【当社の魅力】■2024年に千葉銀行の完全子会社となり、強固な顧客基盤と安定性を獲得しました■「AIジョブカレ」等の教育事業も保有し、書籍購入や資格取得支援などスキルアップ環境が充実しています■リモートワークや柔軟な勤務時間調整が可能で、社員の平均残業時間は月25時間程度と働きやすさも抜群です■シャッフルランチや部活動などコミュニケーション活性化の施策も盛んで、技術顧問に著名な研究者を迎えるなど、専門性を高めながら長期的にキャリアを形成できる環境です。
AIイノベーション推進部。部長1名、副部長1名、専門職含む計12名体制。
無
東京都千代田区神田美倉町7番1 Daiwa神田美倉町ビル 4階
JR山手線神田駅 徒歩4分 JR京浜東北線神田駅 徒歩4分 JR総武本線新日本橋駅 徒歩3分
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
在宅勤務(全従業員利用可) 服装自由(全従業員利用可) 資格取得支援制度(全従業員利用可) 研修支援制度(全従業員利用可)
無
無
・健康診断 ・通勤交通費(月3万上限) ・社会保険制度あり (関東ITS健康保険組合) ・有給時間単位の取得OK(年間5日分まで) ・貸与品(PC、モニター、マウス、ポケットWi-Fi、携帯) ・資格取得費支援、セミナー参加支援 ・AIジョブカレ養成スクール受講無料 ・書籍購入制度 ・シャッフルランチ(月1実施) ・部活動支援 ・メンター制度(ランチ・ディナー費用支援) ・千葉銀行グループe-learning「ちばぎんアカデミー」を利用可 ・千葉銀行グループ ベネフィット・ステーション利用可
1名
2~3回
筆記試験:無 オンライン想定ですが、来社頂く可能性もございます。
千葉銀行100%子会社として安定した経営基盤を持ち、AI/DX領域に特化したコンサルティングを展開。特定製品に依存せず柔軟な提案が可能で、フリーランス活用による高い技術力と実行力が強みです。在宅勤務有(プロジェクトにより変更有)
●2014年設立時より国内最大級のAIフリーランス向け媒体「BIGDATA NAVI」を運営し、これまで数多くのAIプロジェクトをご支援してまいりました。国内でのデータ活用の需要が高まっており、あらゆる顧客へ当社サービスを提供するため、組織強化を行っております。 ●企業理念「テクノロジーで世界中の人々を幸せに」お客様と社員の幸せを目指して事業の拡大を続けてきました。今後、より一層多くのお客様と社員の幸せを目指し、企業成長を加速していきます。 ●事業概要:お客様の経営課題を元に業務分析を実施し、データ利活用によって解決可能な課題を判別して概念実証(PoC)を行った後に、AIアルゴリズムを既存の業務・システムに組み込み、実装・運用するところまでを一気通貫で行う事が可能なサービスとなります。当社では多くの企業のプロジェクト・AI領域に精通した社員とフリーランスがタッグを組みAIアルゴリズム実装を進めます。サービス提供時はコンサルタントとデータサイエンティストやエンジニアメンバーがプロジェクト規模に応じてチームを編成することを基本としております。
〒101-0038 東京都千代田区神田美倉町7番1Daiwa神田美倉町ビル4F
AIソリューション:企業の課題に応じて、AI開発・実装とデータ利活用を支援するサービス■AI 教育:個人・法人向けAI教育・AI転職支援サービス■AI プロダクト:AIプロダクトの開発・販売(AI営業支援ツールGeAIne)
非公開
千葉銀行 100.0%
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2022年04月 | 2,162百万円 | 200百万円 |
| 前期 | 2023年04月 | 2,663百万円 | 245百万円 |
| 今期予測 | 2024年04月 | 2,862百万円 | 94百万円 |
| 将来予測 | - | - | - |
※単体決算
最終更新日:
780~1030万
【職務概要】 ・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践 ・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進 ・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践 【お任せしたい業務】 ・お客さまのビジネス課題のヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの立案と提案 ・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング 実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【職務詳細】 ①受注前活動 ・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動 ・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆 ②プロジェクトの立ち上げ ・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案 ・課題解決方針の設計・提案 ・ビジネスインサイトの導出 ③データ分析・評価 ・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析 ・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング ・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案 ・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング ④サービス移行・運用 ・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携) ・材料データ分析基盤の活用コンサルティング ※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。 特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。 さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。 ・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、日立の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。 また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。 【働く環境】 ①約20名のデータサイエンティスト集団で、リーダクラス含めて30代前半以下のメンバが多い、若手主体のチームとなっている。(若手でも、チームのリーダーとして活躍しているメンバもいる。)メンバ同士の年齢が近いこともあり、個人の悩み・疑問・意見が言いやすい風通しの良い職場である。また、弊社でMIビジネスを立ち上げた人がビジネスオーナーとして、チーム及び全ビジネスをけん引している。 ②在宅勤務を主体としているメンバが多く、個々がデータ分析等に集中しやすい環境で勤務している。週に1日をチームの出社日としており、その日はメンバ間でのコミュニケーションを含める機会となっている。同じ部門のデータエンジニアとはビジネスについて深く連携を行っている。その他に他部門のデータサイエンティストと連携や意見交換をする機会がある。また、最新技術を追求するため、研究開発部門との連携も実施している。担当顧客によっては、国内・海外に出張し、顧客訪問する場合もある。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
(1)下記の分析関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・AI・機械学習を用いたプログラム開発経験(3年以上) ・AI・機械学習を用いたデータ分析関連業務(分析支援・コンサルティング等)経験(3年以上) ・AI・機械学習(テーブル・画像・テキストタスクいずれも)において頻繁に使用されるアルゴリズムや評価指標への理解 ・生成AI・LLM・RAGに関するプログラム開発経験(1年以上) (2)下記のマネジメント関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・お客さま対応経験(目安:3年以上) ・ビジネスレベルの英語力(英語で読み書きに支障のないレベル、TOEIC600点程度) (3)下記のご経験やスキルをお持ちの方: ・材料科学の基礎知識、関連する工学分野の知識、開発プロセスに関する実践的な知識
-
550~860万
【職務内容】当社が運営する「doda」は、会員登録数約934万人(2024年12月末時点)を誇る国内最大級の転職サービスです。日々膨大な量のオンラインおよびオフラインのデータが生み出されており、そのデータを活用して事業を創造・変革・成長させることが重要なテーマとなっております。 AIプロダクト統括部では、全社のAI施策を管掌しており、その中で今回は目先の課題解決を目指すのではなく会社全体を加速度的に成長させるソリューションの開発を担うAIプロダクトソリューション部での募集となります。そのためには、将来的な社会変革をも見据えた研究開発を行い、先進的な技術を調査、研究、応用することで社会に貢献することが求められています。 具体的には、大規模言語モデルを始めとしたAI関連技術、大規模データとAIを用いたマッチング・レコメンドシステム開発、AIの推論能力を活用した社会シミュレーション、超巨大規模言語モデル開発・マイクロ言語モデル開発、継続的AI最適化技術開発などを行っていただき、全社のAIモデル開発や機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードいただきます。 社内のエンジニアや事業部門と連携しながら、モデル開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、データサイエンティストとして事業の非線形の成長に貢献していただきます。 また将来的には、新たに開発した技術を社内外に発信し、AI/機械学習のエヴァンジェリストとして広く活躍していただくことも求められます。 【具体的には】 ・生成AI、機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作(求人ID:390767)
【必須】 ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験があり、情報収集や技術検証をしていること ・組織の中で技術情報提案や他のメンバーとのディスカッションを積極的に実施できるコミュニケーション能力 【歓迎】 ・自然言語処理(NLP)の基礎知識(テキスト前処理、トークナイゼーション、評価指標 等) ・PyTorchまたはTensorFlowを用いたニューラルネットワーク実装経験 ・チーム開発でのリーダーシップ経験やプロジェクトマネジメント経験 ・最新の研究動向にキャッチアップし、論文実装や学会発表した実績 ・Hugging Faceライブラリ(Transformers等)を用いた事前学習モデルの利用・実装・ファインチューニング経験
【「doda」を中心に事業を多角展開する総合人材カンパニー】 「はたらいて、笑おう。」というグループビジョンを掲げています。「doda」をはじめ、人材紹介や求人メディア、顧問サービス、新卒採用サービス、HR×Techの新規事業などのサービスを展開しています。 失敗を恐れず新しいチャレンジを推奨する主体性と成長意欲にあふれたを組織づくり進め、さらなる事業発展を目指しています。
700~900万
【募集背景】 昨今、企業のDX化が急加速しています。業務のデジタル化により生み出されたデータを、いかに経営や事業に活用するために整備していくか。今回募集するデータマネジメントエンジニア職は、まさにこの課題の解決を支援するポジションです。 これからの時代に求められるデータマネジメント分野のスペシャリストを目指したい方のご応募をお待ちしております。 【仕事内容】 フィールドエンジニアとして、顧客向けのプリセールスおよびポストセールス業務をご担当いただきます。 <具体的には> ▼プリセールス ■お客様先での課題ヒアリングやご要件の確認 ■製品やサービスのご紹介やデモンストレーションならびにQA対応 ■製品やサービスを採用いただくための提案 ■製品をPoCいただく際の伴走支援 ▼ポストセールス ■お客様に製品やサービスを採用いただいた後の設計・構築・QA対応などの技術支援 ■構築プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント ■製品やサービスの活用によりお客様の課題解決を支援するカスタマーサクセス活動 ▼その他 ■製品検証やドキュメント作成 ■販売戦略の検討や販促用資料の作成 ■製品紹介セミナーや教育セミナーの講師担当 導入して終わりではなく、お客様との継続的な関係構築を重視しています。 【担当製品】 以下の製品を、御本人の経験・スキル、組織状況等を踏まえて担当いただきます。 これら製品を中核として、お客様のデータマネジメント領域の課題解決を行っていただきます。 ▼データインテグレーション分野 ■DataSpider ■HULFT ■HULFT Square ■Precisely Connect ■Qlik Cloud Data Integration ▼データウェアハウス分野 ■Snowflake 【担当顧客】 営業・サポート面での信頼関係ができている大手・優良企業中心 【所属】 DX技術本部 約240名 ※DX推進技術本部は、お客様のデータドリブン企業への変革を共に推進するパートナーを目指します 【入社後に得られるスキル等】 ■担当製品のトレーニングを受講後に、OJTリーダーによる教育が中心です。 ■提案先として幅広い業種のお客様と関わることが可能です。 ■業務を通じて、お客様との折衝能力が身につきます。 【入社後に得られるスキル等】 ▼データマネジメント分野の深い知識と経験 ■幅広く深い知識の習得 お客様の課題解決に向けたデータマネジメント分野全体の提案を通じて、データ活用、各種システムとのインタフェース(APIなど)、データベース、ハードウェア、ネットワーク、クラウドプラットフォームに関する幅広く深い知識を習得できます。 ■高度な技術支援スキルの習得 データマネジメントに関する高度な技術支援の提供やトラブルシュート、チューニングの経験を通じて、業界トップクラスの技術支援スキルと問題解決能力を身につけることができます。 ■データマネジメント分野のスペシャリストへの成長 特定製品に限定されないデータマネジメント分野全体をカバーする提案や技術支援の経験を通じて、様々なデータマネジメント製品やデータ活用周辺ツールに関する知識と経験の幅が広がり、データマネジメント分野のスペシャリストとして成長することができます。 ▼プロジェクトマネジメントスキル お客様への支援を通じたプロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャーの経験から、プロジェクトをリードし、まとめあげていくスキルを習得できます。 ▼コミュニケーションスキル 自部門のメンバーだけでなく、営業や他部門の技術チームと積極的に協働する経験から、仲間と共に課題に取り組む経験ができます。 製品サポートやお客様の課題に踏み込んだ課題解決の提案や技術支援の提供により、長期間にわたってお客様と良好な関係を構築し、仲間とともにお客様のビジネスの成功を一緒に喜ぶ経験ができます。 ▼文書作成・プレゼンテーションスキル お客様のビジネス課題解決に向けた提案活動を通じ、要件ヒアリング、提案書の作成、プレゼンテーション、折衝能力を向上できます。 長期間にわたりお客様のデータ活用やデータマネジメント分野における最良の相談相手となる経験から、深い業務知識や業界知識を得ることができます。 ▼人脈形成 メーカーやパートナーコミュニティなどにに参加することで、データマネジメント分野における人脈形成ができます。 【キャリアパス】 データマネジメントエンジニアとして、以下の幅広いキャリアパスが用意されています。 ■担当製品のプロフェッショナル ■データマネジメントのアーキテクト ■データサイエンティスト ■お客様のデータドリブンを伴走するコンサルタント ■お客様のデータ活用システムの開発
【応募資格(必須)】 ■ITエンジニアとしての業務経験 3年以上 ■DB/DWH領域の設計、構築、実装経験 ■システム間連携(EAI/ETL)やデータパイプライン(ELT)の設計、構築、実装経験 ※DB/DWH領域および、システム間連携(EAI/ETL)やデータパイプライン(ELT)の要件定義経験があると望ましい。 【応募資格(歓迎)】 ■システム間連携(EAI/ETL)に関連するツールの提案、顧客折衝経験、サポート経験 ■データパイプライン(ELT)に関するツールの提案、顧客折衝経験、サポート経験 ■データベース関連の実務経験(特にレプリケーションを用いたDB間移行の経験) ■AWS、Azure等、クラウドでのインフラ構築、運用管理経験 【求める人物像】 ■意欲的で行動力があり、容易さ/安定よりも挑戦/向上を望む方 ■コミュニケーションが円滑に行える方
■コンピュータ用パッケージソフトウェアの販売 ■技術サポート、教育およびコンサルティング
700~1250万
2026年度後半に開業を予定する新デジタルバンクにおける、データ分析および利活用を主導いただきます。開業後は、プロダクトのエンハンスや改善、CRM施策の推進を目的とした、データ分析からサービス改善に関わる一連の業務をお任せすることを想定しています。 将来的なMUFGの持つ巨大な顧客データの活用もスコープに、データガバナンスの構築に関与いただきたいです。 ■業務内容 ・各種データの分析業務(KPIトレース、経営報告、外部報告) ・分析用データマート、ビューの構築 ・LookerStudioを含めたデータ活用教育の企画・実施 ・運用方針・運用ルールの策定、ユーザ管理・権限設定、メタデータ管理<開業後以下を含む> ・サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施 ・分析結果に基づくサービス・プロダクト開発の意思決定支援 ・キャンペーンやCRM等の各種施策の効果検証・改善提案 ・相場変動等の外部環境変化による影響測定・分析
■必須要件 ・SQL等分析スキルを用いたデータ分析の実務経験 ・Python, Rなど何らかのプログラミング言語の経験を用いた実務経験 ・統計に関連する知識 ■歓迎要件 ・金融サービスやネットサービスにおける、ユーザー分析経験 ・分析内容を基としたプロダクト・サービス改善経験 ・多岐に渡るステークホルダーを取り纏める胆力のある方
MUデジタルバンク設立準備株式会社は、三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)の新たなリテール戦略の中核として、2026年度後半の開業を目指し設立されました。金利環境の変化やデジタル化の進展、資産運用ニーズの高まりなど大きな転換点を迎えている金融業界において、金融の"わかりにくさ"を解消し、生涯にわたって前向きな金融体験を届けるサービスの提供を目指しています。
590~1090万
【職務内容】Hondaが保有する膨大な顧客データに統計学や機械学習技術を適用し、マ ーケティング/デジタルマーケティング領域における高度な顧客・市場分析を実現します。 顧客の状態や価値観をもとに分類・理解するための分析技術を開発・構築します。 各ビジネス部門の仮説やナレッジをベースに、データによる裏付けと検証を実施します。 プロジェクトマネージャーやデータサイエンティストと連携し、 仮説構築~分析設計~ビジネス実装までをリードします。 統計学やデータ分析技術を活用した分類・予測モデル構築や、大規模データの処理、 可視化を行い、インサイトを導出します。 ビジネス課題を把握し、分析設計を行うことで、実効性ある施策提案につなげます。 【具体的には】 ・ Hondaが保有する膨大な顧客データに統計学や機械学習技術を適用し、 マーケティング/デジタルマーケティング領域における高度な顧客・市場分析を実現。 ・ 顧客の状態や価値観をもとに分類・理解するための分析技術を開発・構築。 ・ 各ビジネス部門の仮説やナレッジをベースに、データによる裏付けと検証を実施。 ・ プロジェクトマネージャーや課内データサイエンティストと連携し、 仮説構築~分析設計~ビジネス実装までの一連のプロセスをリード。 ・ 顧客の状態や特性、購買確率等を捉えるため、 統計学やデータ分析技術を活用した分類・予測モデルを構築。 ・ 大規模データの処理や可視化、クラスタリング、次元圧縮などの手法を駆使し、 意味のあるインサイトを導出。(求人ID:393834)
【必須】 ・ 自ら考え行動する思考力と実行力 ・ 多様な関係者と協働できるコミュニケーション力と協調性 ・ 問題解決力(スコープ設計、目標・課題設定力) ・ 比較的高度なデータ分析スキル 【歓迎】 ・ 顧客・市場分析などのマーケティング経験 ・ 機械学習による次元圧縮やクラスタリングの経験
同社は、創業者から受け継ぐ「人々の生活を豊かにしたい」という強い想いのもと、二輪車、四輪車、そしてライフクリエーション(汎用製品)や航空機まで、多岐にわたるモビリティ製品を提供しています。単なる移動手段を提供するだけでなく、製品を通じて人々に「走る喜び」や「自由な移動の喜び」を届けることをミッションとしています。
780~1030万
【職務概要】 ・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践 ・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進 ・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践 【お任せしたい業務】 ・お客さまのビジネス課題のヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの立案と提案 ・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング 実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【職務詳細】 ①受注前活動 ・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動 ・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆 ②プロジェクトの立ち上げ ・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案 ・課題解決方針の設計・提案 ・ビジネスインサイトの導出 ③データ分析・評価 ・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析 ・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング ・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案 ・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング ④サービス移行・運用 ・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携) ・材料データ分析基盤の活用コンサルティング ※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。 特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。 さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。 ・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、日立の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。 また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。 【働く環境】 ①約20名のデータサイエンティスト集団で、リーダクラス含めて30代前半以下のメンバが多い、若手主体のチームとなっている。(若手でも、チームのリーダーとして活躍しているメンバもいる。)メンバ同士の年齢が近いこともあり、個人の悩み・疑問・意見が言いやすい風通しの良い職場である。また、弊社でMIビジネスを立ち上げた人がビジネスオーナーとして、チーム及び全ビジネスをけん引している。 ②在宅勤務を主体としているメンバが多く、個々がデータ分析等に集中しやすい環境で勤務している。週に1日をチームの出社日としており、その日はメンバ間でのコミュニケーションを含める機会となっている。同じ部門のデータエンジニアとはビジネスについて深く連携を行っている。その他に他部門のデータサイエンティストと連携や意見交換をする機会がある。また、最新技術を追求するため、研究開発部門との連携も実施している。担当顧客によっては、国内・海外に出張し、顧客訪問する場合もある。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
(1)下記の分析関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・AI・機械学習を用いたプログラム開発経験(3年以上) ・AI・機械学習を用いたデータ分析関連業務(分析支援・コンサルティング等)経験(3年以上) ・AI・機械学習(テーブル・画像・テキストタスクいずれも)において頻繁に使用されるアルゴリズムや評価指標への理解 ・生成AI・LLM・RAGに関するプログラム開発経験(1年以上) (2)下記のマネジメント関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・お客さま対応経験(目安:3年以上) ・ビジネスレベルの英語力(英語で読み書きに支障のないレベル、TOEIC600点程度) (3)下記のご経験やスキルをお持ちの方: ・材料科学の基礎知識、関連する工学分野の知識、開発プロセスに関する実践的な知識
-
1000~1200万
ポジション概要: リードデータサイエンティストは、先進的な分析を活用して、顧客エンゲージメントの理解、インタラクション、そして最適化において革新的なアプローチを推進します。成功する候補者は、主に日本語を用いてビジネスステークホルダーと緊密に連携し、要件と広範なビジネスコンテキストを理解します。 この役割は、データ分析イニシアチブを構想から実装、そして納品までリードすることを含みます。 職務内容: • ビジネスステークホルダーと連携して要件を収集し、ビジネスコンテキストを理解し、データ駆動型ソリューションを導出します。 • データ分析イニシアチブを計画、実行、高品質の分析ソリューションの提供においてリードし監督します。 • データプラットフォームチームや他のITチームと緊密に協力し、依存関係を特定し、開発プロセスの円滑な進行を確保するためのブロッカーを解消します。 • ビジネス目標と整合する機械学習モデルおよび分析プロジェクトを開発、展開し、管理します。 • CI/CD、MLOps、Azureや同様のクラウドプラットフォーム、DevOpsを利用して開発および展開プロセスを効率化します。 • SQL、Python、Pandas、PySpark、AzureML、PowerBIを用いてデータモデルと分析を開発・実装する実践的な専門知識を活用します。 • 特に流通、運用、マーケティング分野における金融または保険セクターのドメイン専門知識を活用して、プロジェクトの成功を確保します。 • 分析および機械学習イニシアチブのプロジェクト成果物や技術仕様を含む詳細なドキュメントを準備します。 • 分析および機械学習の要件、進捗、成果について、プレゼンテーションやレポートを通じてチームメンバーやリーダーシップに効果的にコミュニケーションします。 • 倫理ガイドラインおよびコンプライアンス基準を遵守し、AIを責任を持って使用します。 • 他の市場のベストプラクティスと方法論を取り入れることにより、分析およびデータソリューションを改善します。 • 新しい技術とビジネスニーズに基づいて、新しいソリューションおよび強化案を積極的に提案します。
• 5年以上の高度な分析役割での経験があり、成功したビジネス成果をもたらした実績。 • データサイエンスまたは分析チームの管理におけるリーダーシップ経験。 技術的スキル: • 定量的方法およびビジネス分析のスキルと強力な問題解決能力。 • 分類、回帰、クラスタリング、時系列分析、次元削減などの機械学習技術を使用したデータモデルの構築と応用の専門知識。 • PythonおよびSQLプログラミングスキル。 • 特にPowerBIなどのデータ可視化ツールに関する深い理解。 • CI/CD、MLOps、およびAzureなどのクラウドプラットフォームの経験。 • Pandas、PySpark、AzureMLなどのデータ分析ツールおよびライブラリの実践的な経験。 • 流通、運用、マーケティング分野における金融または保険ドメインの背景。 • 業界トレンドに先んじて、新しいツールや技術(例えば、Generative AI (GenAI))を継続的に学習し、分析能力を向上させます。 教育: • 統計学、マーケティングサイエンス、オペレーションリサーチ、計量経済学、機械学習 • 特にAzure Data Scientist、Azure Enterprise Data Analyst、Azure Data EngineerのAzure認定。 言語要件: • 日本語:上級 • 英語:中級
-
400~800万
■仕事概要: 株式会社Luup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「LUUP(ループ)」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、LUUPの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ていきます。LUUPを通して、移動におけるさまざまな問題を解決し、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。 【組織とポジションについて】 データアナリストは、データを駆使して戦略的な意思決定をリードすることで、事業の成長を加速させる役割を担います。 Luup全社の最重要課題に取り組むCOO直下の組織の一員として、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、広報など多様な部署と横断的に連携し、課題を発見・解決へ導きます。 単なるデータの提供者ではなく、自ら本質的な課題を見極め、データドリブンな意思決定を推進することが求められます。データの力で組織を動かし、事業や社会にインパクトを与えたい——そんな情熱を持つ方に最適なポジションです。 【業務内容】 ・事業成長を加速させる重要課題の発見・提案・解決 ・事業計画の設計および進捗モニタリングを通じた経営戦略の推進 ・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、広報など各チームの課題解決のためのデータ分析・可視化 ・分析に基づく意思決定支援およびプロジェクト推進 【データアナリストとともに挑戦したい事業課題】 ・プロダクト ・ 分析を通じた成長機会の発見や、グロース戦略の策定 ・ 各地域のユーザーの多様なニーズに応じた最適なプライシング設計 ・ アプリ課題の分析・可視化や、機能改善や新規機能開発の提案・実装支援 ・オペレーション ・ バッテリー交換や車両の再配置などのオペレーション最適化 ・ サービスの安全性や信頼性向上のための、不適切なサービス利用の検知と対策立案 ・マーケティング ・ マーケティング課題の特定や、施策の提案・意思決定支援・結果分析 ・事業推進 ・ ユーザーの移動ニーズの定量・定性的な理解に基づくポート戦略やKPIの設計 ・ハードウェア ・ ユーザーニーズに応じた最適な調達計画(調達台数、電動キックボードと電動アシスト自転車の比率など)の策定 ・ 故障ログやエラーコードを活用して、LUUPの車両を最も安全な状態に保つ仕組みの検討 ・広報 ・ プレスリリースや発表会などの対外コミュニケーションに使用するデータの提案や集計 ※上記は一例です。主体的に新規の分析やプロジェクトをご提案いただくことも大歓迎です! 【魅力】 <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、データアナリストの分析結果が、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、データアナリストとしての知見を広げながら成長できます。
■必須スキル: ・Luupの事業・ミッションに共感していただける方 ・SQLを用いたデータ分析経験 ・適切な指標設計や効果検証など、論理的・定量的に仮説検証を進められること ・組織における問題解決能力(戦略的思考力、仮説構築力、意思決定力、リーダーシップ等) ・定量的にビジネスを分析して、実行に移した経験(5年以上) ・ダッシュボードの作成など、データの可視化を行った経験 ■歓迎スキル: ・Pythonを用いたデータ分析経験 ・スタートアップで急速なサービス成長を実現させた経験 ・コンサルティング業務における論理的な思考に基づいた課題解決の経験 ・データサイエンティスト、機械学習などのソフトウェアエンジニア経験 ・モビリティ分野での経験 ■求める人物像: ・Luupの事業・ミッションに共感していただける方 ・オーナーシップを持ち、事業成長を推進する熱意がある方 ・チームで協力しながら働ける方 ・顧客視点を重視し、現場のリアルな課題解決に向き合える方 ・単なるサポート役ではなく、自ら主体的にプロジェクトを推進し、意思決定をリードできる方 ・新しい技術や知識の習得に積極的な方 ・曖昧な状況や前例のない課題にも、柔軟に対応し、前向きに取り組める方
-
800~1500万
■募集概要 同社は、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。(https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e) ■担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める職種 ■技術スタック 言語: Python, TypeScript フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ツール: GitHub, Docker
・ML/NLPに関する体系的な知識 ・ML/NLP技術をプロダクトに組み込み、評価指標の設計や継続的な性能改善に取り組んだ経験(3年以上) ・主要なLLM API(OpenAI, Claude, Geminiなど)の利用経験 ・WebアプリケーションやAPIの開発・運用経験 ・GitHub等を用いたチーム開発の経験
・契約ライフサイクルマネジメント(CLM)サービスの提供 ・契約書の作成、審査、管理、更新までを一元管理するプラットフォームの開発・運営 ・AIを活用した契約内容の分析、リスク検知、レビュー支援機能の提供 ・契約データのデータベース化および検索・ナレッジ活用機能の提供 ・電子契約サービスや社内システムとの連携による業務効率化支援 ・導入支援、運用コンサルティング、法務業務改善に関するサポート提供
600~1000万
▼Findy Team+について(https://findy-team.io/) GitHubやJiraなどエンジニア向けツールの解析を通じ、Four Keys指標の 可視化することで、エンジニアリング組織の生産性、開発者体験の向上を支援するサービスです。 国内に明確な競合が存在しないブルーオーシャン市場にアプローチしており、リリースから2年半で YoYでの売上・ARR成長率は約3倍と、2024年からはアジア圏内やインドといった 海外向けの開発や導入も始まり、急成長フェーズのプロダクトです。 【募集背景】 ファインディでは、エンジニア組織の生産性を可視化・向上させるプロダクト 「Findy Team+」を展開しています。 このたび、より広い開発プロセス全体における生産性向上を支援する 新たなプロダクトの開発を検討しています。 生成AIを活用したプロダクトを想定しており、FastAPIを用いたバックエンド開発において Pythonエンジニアの専任人材が不足しており、プロダクト立ち上げ初期から リードいただける方を募集しています。 【業務内容】 ・GitHub / GitLab / JIRA / Slackなどの外部サービスとの連携基盤構築、API作成、データベースの設計 ・Four Keysやサイクルタイムなど生産性の指標となる新規メトリクスの設計や開発、メンテナンス ◎チームとして職責を分けておらず、ご経験やご志向性に応じて フロントエンドやインフラなど他領域にもチャレンジができる環境です。 ▼開発環境 開発言語:Python, TypeScript, GraphQL フレームワーク:FastAPI, React, LangChain, Apollo Client, Chakra UI テスト:pytest, Vitest, Storybook, React Testing Library, Playwright インフラ・ミドルウェア:AWS, PostgreSQL, Redis, Docker, SendGrid, Terraform, Node.js CI/CD:GitHub Actions ツール:GitHub, GitHub Copilot, Slack, Sentry, Datadog, Dependabot, Renovate, Notion, Figma, Findy Team+ AIツール: GitHub Copilot, Cursor, Cline, Devin, Dify - チーム構成 - PO 1名 - AIエンジニア 1名 - エンジニア 3名 【AIの取り組み】 私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、エンジニアの7割以上が GitHub Copilot Agent mode、Cursor、DevinなどのAIエージェントを日常的に利用しています。 また、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIを利用できる環境も整備済みで さらなるAI駆動開発を進められる環境があります。 プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーは これらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
【必須スキル】 ・Python(FastAPI)を活用した開発経験(3年相当) ・仕様を基に設計から開発、テスト、リリースまでの一連を担当した経験 ・リレーショナルデータベースでの正規化、クエリの最適化を考慮したDB設計経験 ・AWSやGCPなどのパブリッククラウドサービスの利用経験 【歓迎スキル】 ・StrawberryなどのGraphQLライブラリを用いた開発経験 ・LangChainを用いた生成AIアプリケーションの開発経験 ・pytestを用いたユニットテスト経験 ・マルチテナントSaaSの開発・運用経験 【求める人物像】 ・プロダクトや事業の成長に主体性に関わりたい方 ・周囲と協力しながら、開発を推進できる方 ・常に起きうる変化を楽しみながら開発に取り組める方
-