テレシー データエンジニア|株式会社CARTA HOLDINGS
720~1200万
株式会社CARTA HOLDINGS
東京都港区
720~1200万
株式会社CARTA HOLDINGS
東京都港区
データベースエンジニア
データエンジニア
事業/プロダクトについて ▼事業について テレシーはテレビCMを中心としたマーケティングコミュニケーション領域のサポートを通じて、クライアントの事業成長のために伴走していくエージェンシーです。言われたことをやるのではなく、クライアント課題を共に発見し、その解決策(ソリューション)を提示します。そのための各種調査、戦略立案、各種企画、それら全てのプロデュース&エグゼキューションまでを、パートナーとしてクライアントに寄り添って行います。 ▼開発プロダクトについて これまでテレシー開発チームでは、テレビCMの効果を分かりやすく可視化・分析できるプロダクト「テレシーアナリティクス」を主に開発してきま
▼必須スキル ・データ関連の実務経験5年以上 ・データエンジニア・データサイエンティスト・データアナリストなど ・データウェアハウスの構築・運用経験3年以上 ・データモデリングの設計・実装経験 ・gitなどのバージョン管理ツールを用いたチーム開発経験 ▼歓迎スキル ・ELT/ETL処理の設計・実装経験 ・BIツールを用いた分析経験 ・MySQLやRDBMSを用いた開発経験 ・Pythonを用いたアプリケーション開発経験 ・機械学習を組み込んだシステムの構築経験 ▼求める人物像 ・CARTA Tech Vision に共感していただける方 ・抽象度の高い課題に対して、自ら考え、行動できる方
大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、大学院(法科)、大学院(その他専門職)、4年制大学、6年制大学、専門職大学、専門職短期大学、高等専門学校、短期大学、専門学校、高等学校、その他
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
720万円〜1,200万円
全額支給
00時間00分 休憩60分
09:30〜18:30
有
有
有
内訳:土曜 日曜 祝日
年末年始,年次有給休暇,慶弔休暇,ボーナス休暇,ウェルビーイング積立休暇 ※有給
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
月給 600,000 円 - 1,000,000円 ■月給内訳 ・ベース給:381,364円~672,273円 ・ライフプラン支援金:55,000円 ・固定残業手当(45時間分):153,450円~255,713円 ・固定深夜手当(15時間分):10,230円~17,048円 ※超過分別途支給 ■想定年収 720万円~1200万円 ※前職の給与・能力・経験を考慮の上決定 ※別途決算賞与・インセンティブ有(業績・成果による) ※昇降給:年2回
東京都港区
敷地内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
出産・育児支援制度
保険(団体割引 GLTD任意保険),歯科検診、脳ドック(30歳以上対象),ベビーシッター割引,アップル優待販売,ローソンチケット,不動産賃貸・購入割引,電通契約施設利用可能,選択制確定拠出年金制度,キャリア開発プログラム,オンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度,社内BAR
1名
3回〜
105-5536 東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズステーションタワー36F
■デジタルマーケティング事業 ■インターネット関連サービス事業 デジタルマーケティングへの専門性と圧倒的な事業開発力を武器に、顧客とユーザーの架け橋となる「進化推進事業」を、デジタル領域における各方面から提供しています。 ◆ビジネスモデル概要 同社の事業は、デジタルマーケティング事業とインターネット関連サービス事業を展開しています。デジタルマーケティング事業は、広告主・広告会社・メディアが抱えるマーケティング課題に対して、様々なソリューションを提供しています。インターネッ
最終更新日:
700~1200万
次世代型のデジタル金融プラットフォームに関わるデータ基盤PJを進める組織にて、グループ全体のデータ活用を加速させるため、モダンなデータ技術を用いたデータエンジニアリング基盤の設計/構築/運用を担います。 ■Databricks、AWS DMS、Terraformなどを活用した、堅牢でスケーラブルなデータ取り込みパイプラインの設計・開発・運用 ■Spark / Python / SQLを用いた大規模データ処理ワークフローの開発 ■銀行サービス、決済連携、業務システム、外部データソースなどからのデータ連携基盤の設計・構築 ■Change Data Capture、ストリーミング処理、バッチ処理を組み合わせたデータパイプラインの最適化 など
【必須】■データエンジニア、データ基盤エンジニア、または類似職種での実務経験7年以上 ■データレイク、データウェアハウス、またはデータレイクハウスの設計・構築・運用経験 ■Databricks、Delta Lake、Apache Sparkのいずれかを用いた大規模データ処理経験■Python、PySparkなどの言語およびSQLを用いた開発経験 ■Airflow、Dagster、Prefectなどのワークフローオーケストレーションツール利用経験■AWSを用いたクラウド環境での開発・運用経験■TerraformなどのInfrastructure as Codeを用いたインフラ構築・運用経験■大規模データパイプラインの性能、信頼性、可用性、運用性を考慮した設計経験
モバイルペイメント等電子決済サービスの開発・提供
900~1300万
LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ▪️ポジションの魅力 ・常に新しいLLM技術への挑戦ができる ・様々な産業における事業/ビジネス上の課題をLLM技術で解決できる ・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる ・名前だけでない、真にビジネスに役立つLLM技術応用やLLMシステム開発に携われる ・AIでイノベーションを起こすことに携われる ▪️このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方 弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。 メイン担当者を補佐する立場であるSV(スーパーバイザー)がプロジェクトに1名配置されますので、案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。 ------------------------------------------------------------ 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ▪️技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ▪️社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 - “チームメンバーを知る企画“、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
・Pythonを用いた開発経験 ・LLMフレームワーク(LangChain、 LangGraph、CrewAI、AutoGenなど)を使用した経験 ・大規模言語モデル(LLM)のAPI利用に留まらず、RAG(Retrieval-Augmented Generation)やベクトル検索などの周辺技術を活用したソリューション開発経験 ・LLMに関連する最新の情報をキャッチアップして業務に活用した経験 ・仮説ベースでデータ分析・考察を行い、ビジネス課題の解決に繋げた経験 ・リモート環境(オンプレ、AWS等やコンテナ(Docker)上での作業経験 ・Git/GitHubを活用したチーム開発・コード管理経験 ・プロジェクト目的を深く理解し、技術面でリードした経験 ・仮説思考に基づき、論理的にチームを巻き込んで課題解決を推進した経験 ・日本企業に対するクライアントワークに従事した経験、もしくは日本に本社を有する事業会社にてAIに関連するプロジェクトに携わった経験 ・論理的にコミュニケーションを取り、周囲と協調して働ける方
・機械学習を活用したオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発事業 ・カスタムAI導入のためのコンサルティング事業
850~1200万
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様) ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ▪️ポジションの魅力 ・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる ・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる ・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる ・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる ・AIでイノベーションを起こすことに携われる ▪️このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 ------------------------------------------------------------ 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ▪️カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ▪️プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ▪️チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ▪️裁量の大きさについて AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ▪️技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow)
・機械学習モデルの構築から評価、改善施策の提案までを一貫して主体的に実施した実務経験(3年以上) ・Pythonを用いた高度なプログラミング能力(3年以上) ・理工学系(コンピューターサイエンス、物理学、数学など)の修士/博士の学位 ・仮説ベースでデータ分析・考察を行い、ビジネス課題の解決に繋げた経験 ・リモート環境(オンプレ、AWS等やコンテナ(Docker)上での作業経験 ・Git/GitHubを活用したチーム開発・コード管理経験 ・日本企業に対するクライアントワークに従事した経験、もしくは日本に本社を有する事業会社にてAIに関連するプロジェクトに携わった経験 ・ビジネスレベル以上の日本語力 歓迎スキル・経験 <エンジニアリングスキル> ・リモート環境(オンプレ、AWS等)やコンテナ(Docker)上での作業経験 ・GitHubまたはGitLabを活用したコード管理経験 ・C++/Go/Rustのいずれかによる開発経験 ・機械学習を用いたシステム/サービスの開発経験 ・機械学習に関連するOSS開発への参加経験(自身による開発経験を含む) ・MLOpsを活用した経験 <マネジメントスキル> ・メンバーの育成フォロー経験 ・エンジニア組織の組織長、またはそれに準ずる職位にてエンジニア組織のマネジメントを行った経験 <その他> ・英語コミュニケーション能力(一部社員が外国人のため)
・機械学習を活用したオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発事業 ・カスタムAI導入のためのコンサルティング事業
350~400万
\⼊社後は研修からスタート︕/ 3カ⽉間、研修以外の業務はありません。 ▼eラーニング/ビジネスマナーやITの基礎知識を習得 ▼⾃社内研修/インフラ構築の実践を経験 ▼外部研修/より専⾨的な技術を学ぶ という流れでエンジニアとして基本的なスキルを⼀通り⾝につけます。 ★⼊社時期により研修の流れが前後したり、経験などにより早期にエンジニアデビューできる場合もあります︕ \研修後は、必ずITプロジェクトに!/ その後は、ITプロジェクトでエンジニアデビュー! ◎サーバ・ネットワークの運⽤保守 ◎サーバ・ネットワークの設計・構築 など、あなたの適性に合った業務をお任せします。 \将来性抜群の【インフラエンジニア】になれる!/ 近年の⽣成AIの進化により、いわゆるプログラミングをする【開発エンジニア】のニーズが減少しつつあると⾔われています。今回⼊社される⽅は、ITネットワークやサーバなどのインフラを扱う【インフラエンジニア】を⽬指していただきます。インフラ領域はAIにはできない業務も多く、将来性抜群。AIと共存しながら、⻑く活躍し続けられます! ◆ITインフラとは? ITインフラは、インターネットやシステムを動かすための「基盤」です。 電気や水道のように欠かせない存在で、サーバーやネットワーク機器、セキュリティシステムなどがこれにあたります。 ◆働く環境について スレッドアンドハーフの正社員として、クライアント企業内で勤務する「客先常駐」スタイル。 様々な現場で経験を積めるのが魅力です。 未経験の方もマニュアルがあるITの仕事から始められ、徐々に専門性の高い仕事へレベルアップできます。 参画するプロジェクトは適性やキャリアプランも踏まえて一緒に検討していくので、 納得のないまま無理に配属するということはございません。 ◆プロジェクト例 ■⼤⼿銀⾏におけるコールセンターの基盤構築案件 ■アミューズメント関連システムの更改案件 ■ITILを使⽤した導⼊⽀援、運⽤設計 その他多数の案件があります。
★完全未経験OK︕エンジニアデビューできる ★⼊社後3カ⽉の研修でゼロから学べる ★研修後は必ずITプロジェクトに配属 ★チーム参画メイン・先輩のサポートあり ★将来性抜群のITインフラ領域のエンジニアになれる ★上場グループならではの安定した経営基盤 ★夜勤なし 【必須条件】 社会人経験2年以上 【歓迎】 ・明るくコミュニケーション良好な方 ※「周りと協力しながら仕事を進めるのが得意」etc... PCスキルがなくてもお人柄抜群な方であれば採用した実績もございます ・コツコツと学ぶこと、目の前の業務を遂行することが得意な方 ※最初は難易度の高さより、量をこなす仕事をお任せするケースも多々あります。 しっかり業務をこなしつつ、一つひとつの作業手順や仕組みの理解に積極的になれる方は適性が高い仕事です ・自己学習、業種業界研究をしている方 ※「資格取得に向けた勉強をしている」「スクールに通ってPCスキルを学んでいる」 etc.. エンジニアになるための努力をされている方は好印象です
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582~775万
顧客の課題に対し、予測モデル構築から生成AI開発を一貫して牽引します。進捗管理に留まらず、アルゴリズム選定やプロンプト構成等、技術的決定に深く関与。AIエージェント開発や高度な技術実装をリードします。 ■表データの回帰・分類・需要予測の設計・実装・評価(PoC~本番) ■生成AIのRAG/エージェント設計・実装、ガバナンス整備と運用調整 ■要件定義・分析設計・顧客折衝、合意形成と成果物レビュー/調整 ■特徴量設計、アルゴリズム比較・ABテスト、誤差分析で精度向上 ■MLOps設計(再学習・監視・CI/CD)とデータ基盤連携・SLA策定 ■PMとして進捗/課題/品質/リスク管理、チーム育成・体制最適化
【必須】■機械学習・AIの実務経験(2年以上) ┗分類・回帰・予測の実務やRAGやAIエージェントの構築 ■要件定義、顧客折衝、プレゼン等の上流業務経験(2年以上) 【案件事例】 ■生成AIを活用した検索システムの開発 ■ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ■クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ■Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ■通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良
■データ分析 システムインテグレーション
900~1302万
日本を代表する 超大企業に対し、契約業務プラットフォームの提案から受注、さらにはアップセル・全社展開まで を担っていただきます。 【業務の詳細】 ・超エンタープライズアカウントに対する戦略立案・実行( 初回商談からクロージングまで ) ・CxOクラス〜部長レイヤーとの直接交渉、案件創出 ・顧客の経営課題を解決するコンサルティング型セールスの実践 ・既存顧客の法務部門→事業部門への全社展開 (DX部長・IT部長レイヤーへの提案を含む) ・プロダクトの新機能企画・市場導入戦略の立案への関与 ・マーケティング・インサイドセールスとの連携による商談パイプラインの構築 ・正しい顧客に正しく売る(サクセス可能なプロジェクトをイメージしたCSとの連携・協働) ※職種の変更範囲:会社の定める業務 【業務のリアル】 ・商談期間:平均一年程度、最短約2ヶ月、最長で二年程度に及ぶケースも ・商談の取り方:・マーケティングとインサイドセールスを通じた商談創出がメイン ・担当社数一人当たり、20〜30社 ※企業規模によって変動 ・顧客規模:売上高1,000億円以上の企業さまが中心 ・ステークホルダー:法務部門・経営層・事業部門・DX部門・IT部門 セールスの組織について: ・営業組織は、 全体で10名強 の体制です。 ※26年4月時点 顧客の エリア(首都圏 or 首都圏以外)、規模を踏まえた3チーム制 です。 営業部長は、冷静・合理的・構造的なコミュニケーションを大切にする リーダーです。 全社最適・長期最適を志向し、多様性を尊重する文化を築いています。 チームメンバーが自律的に力を発揮できる環境をつくるスタイルです。 【入社後の立ち上がり】 前提となる働き方 ・コアタイム無しのフルフレックスです。 ・リモートと出社のハイブリッドワークで、出社は月5日以上となります。 ・組織オンボーディング(全職種共通
・エンタープライズ企業に対する業務システムの営業経験 一定規模以上のエンタープライズに業務システム(ERP・基幹システム等)の導入経験 ・商談のクロージング経験 複数のステークホルダーが関わる組織を攻略し、商談をクロージングに至らしめた経験 ・CxOクラス〜部長レイヤーとの直接折衝し案件を創出した経験 ・コンサルティング型セールス経験 単なるツール販売ではなく、顧客の経営課題を解決する提案活動の実践経験
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500~800万
政府機関向けセキュリティシステム最適化プロジェクトにおいて、ローカルLLMと統計分析を活用してセキュリティパラメータの最適化を行うポジション。外部クラウドAIを使用できない機密性の高い隔離環境で、ローカルに展開したオープンソースLLMを活用し、検証結果データや外部ヒアリング情報を統合的に分析して最適パラメータ候補を導出する。「クローズド環境でのAI活用」に挑戦したいエンジニアを歓迎。 <主な業務内容> ・ローカルLLM環境(外部サービス不使用)の構築・運用:GPUサーバ上にOllamaを用いてモデルを展開 ・パラメータ最適化ループの実装:検証結果データを入力としてLLMがパラメータ候補を生成・評価・絞り込む ・外部ヒアリング情報・既存事例データの構造化整理とパターン分析 ・Python/LangChainを用いた分析パイプラインの実装・改善 ・分析結果レポートの作成(設計方針書の定量的根拠として活用) ・隔離環境(ネットワーク非接続)での分析環境の構築・維持
必須スキル ・Python 3.x:データ処理・分析・REST API実装(Pandas / NumPy / FastAPI等) ・機械学習・統計分析の実務経験:パラメータ最適化・異常検知・時系列分析等のいずれか ・ローカルLLMまたはオープンソースLLMの活用経験:Ollama / llama.cpp / Hugging Face等 ・データ可視化ツールの使用経験:Jupyter Lab / Matplotlib / Plotly等 ・Linuxサーバ・GPU環境(CUDA)の基本操作 ・プロンプトエンジニアリング能力: ・実験管理能力 ・閉じた環境での創意工夫 <ツール・製品経験> ・ローカルLLM:Ollama + Llama3/Mistral または llama.cpp + GGUFモデル(どちらか一方の経験で可) ・LLMフレームワーク:LangChain または LlamaIndex(どちらか一方の経験で可) ・最適化:Optuna または scipy.optimize(どちらか一方の経験で可) ・コンテナ:Docker(基本操作)
Solafune は、農業、災害、天然資源、金融、防衛、マーケティング、保険などの分野向けの衛星および地理空間データ分析テクノロジーを開発しています。
500~1000万
最先端の技術を社会に届け、実装まで責任を持てる方を求めています。 行政・企業・国際機関の社会課題に対し、AIとデータ解析技術を用いて解決策を生み出すポジションです。画像・時系列・テキストなど多様なデータを対象に、AIモデルの設計・開発・評価・運用、クラウド実装まで一貫して担当します。 研究チーム・プロダクトチーム・クライアントと連携し、最先端技術を実環境へ適用しながら社会実装を推進いただきます。 業務内容 ・画像処理・時系列予測・生成モデルなど、AIモデル全般の設計・開発・最適化 ・Python / PyTorch 等による深層学習モデルの実装・学習・評価 ・画像・数値・テキストなどのデータ前処理、特徴抽出、評価指標の設計 ・API化・MLOps・クラウド環境(AWS / GCP / Azure)での実装 ・PoC(技術検証)〜本番運用までのプロセスリード ・研究チームとの協働による新規アルゴリズムの検証・実装
必須スキル ・Pythonを用いたAI / MLモデル開発経験 ・PyTorch または TensorFlow による深層学習モデルの構築・学習経験 ・機械学習の基礎理論および評価方法への理解 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・英語での読み書き・会議の基本的なコミュニケーション能力 歓迎スキル ・AWS / GCP 等クラウド環境での学習・推論環境構築経験 ・Docker / CUDA / TensorRT を用いた推論高速化の経験 ・LLM、RAG、Diffusion Model など先端技術の開発経験 ・OpenCV / NumPy / Pandas / FastAPI などの実務経験 ・研究論文の再現・応用実装の経験 ・ビジネスレベルの英語力
Solafune は、農業、災害、天然資源、金融、防衛、マーケティング、保険などの分野向けの衛星および地理空間データ分析テクノロジーを開発しています。
600万~
企業の経営課題や社会課題に対して、データ分析能力と経営コンサルティング能力の両面を武器にアプローチするアクセンチュアのデータ&AIグループのデータサイエンティスト/データドリブンコンサルタントの一員として働きませんか。 我々は最先端のアナリティクス・AIおよび業界に関する専門知識と業界専門を駆使してコンサルティングサービスを提供し、日本のトップ企業のデータドリブン改革を推進します。 ◆職務内容 各種業界のトップ企業のデータ駆動型経営改革における、新規ビジネス構築、プロセス改革、IT・AIソリューション構築、データ基盤構築、セキュリティ・コンプライアンス、組織・風土改革、人材育成をプロジェクトのコアチームとして支援 ◆具体的なプロジェクトの例 ・IoTデータを活用した新規サービスビジネスの構築、ライフタイムバリュービジネスの創出(ハイテク業など) ・販売・製造・物流・調達データをエンドツーエンドで活用したサプライチェーン改革(製造業、ハイテク業、製造小売業・物流業など) ・リカーリングビジネスにおける顧客情報・顧客行動を活用した顧客接点のデータ駆動型改革(通信業、エンタメ、電力など) ・過去の研究開発データを活用した研究開発領域でのデータ駆動型改革(医療・製薬業など) ・顧客データ・購買データを用いたセールス・マーケティング、商品開発のデータ駆動型改革(小売業、消費財製造業、金融業、保険業など) ・生成AIを用いた新規ビジネス・サービスの構築、プロセス改革(各種業界) ◆アクセンチュアの強み ・アクセンチュアには様々な領域の専門家がいるため、経営戦略・ビジネス方針の策定から、データ分析、システム構築から成果創出まで企業の経営、ひいては社会に大きなインパクトを与える変革プロジェクトを多く手がけており、これらに参画することができます。 ・⾧年日本の各種業界に対してコンサルティング支援を行ってきた業界・顧客への理解とリレーションにより多種多様な活躍の場をご提供します。 ・業界トップクラスのデータサイエンティストの集団からのノウハウ・知見を吸収でき、データサイエンティストとしてのスキル向上の場を提供します。 ・グローバル標準アプローチ・チーミングを採用しているため、グローバル最新事例の導入やグローバルチームとのコラボレーションに携わることが可能です。 ・多種多様な業界経験・キャリア・能力を持った多様性のあるプロフェッショナルが、互いを尊重しあい最大のパフォーマンスを発揮するチームの一員として働くことができます。
◆求める人材像 ・論理的思考力・洞察力、コミュニケーション力等、コンサルタントの基礎的能力、およびデータ分析経験のある方 ・データ分析領域での業務経験又はデータ分析チームとの協業経験 ・新しい分野・困難な課題に対し、自ら成長できるチャンスと捉えることができる方 ・前例のない課題に対しても、どのように対応したらよいのか自分なりに考え抜いて行動に移せることができる方 ・社内外の様々なスキルを持った人を巻き込み、物事を進めるためのコミュニケーションを率先して取ることができる方
-
954~1612万
データドリブン経営の実現に向けた活動全般を推。データ利活用に関する各種施策の全体スケジュール・リスク・課題を管理し、優先順位をコントロールします。PJ例:https://www.ulsconsulting.co.jp/case-studies/ また、データ利活用プロセスを全社へ導入し、専門部隊となるCoE(Center of Excellence)を立ち上げ、全社を支える組織として定着させます【詳細】■特定の製品ベンダーやコンサルティング会社に依存せず、顧客がデータ利活用を推進するための専任組織の立ち上げ投資判断のための実証実験(Sandbox)環境整備やデータ利活用を促進するためのデータ基盤高度化■データマネジメントやデータを活用した業務プロセスの導入・定着支援
【何れか必須】■DX・データ利活用領域における全社横断型プロジェクトでのPM経験(1年以上)■ITコンサルタント経験■事業会社のIT部門、経営企画部門でのプロジェクトリーダー 【採用背景】ULSコンサルティングは3年ほど前からデータ利活用の支援にも注力をはじめました。2020年にはデータドリブン経営の実現をサポートする体系的メソッド『DDX-Method(https://www.ulsystems.co.jp/services/ddx-method.html)』をリリース。2023年度よりデータ利活用を専門に手掛ける部門も立ち上げました。お客様からの引き合いも順調に増えており、人員増強を図ることにしました。
【事業内容】戦略、オペレーション、テクノロジーに関するコンサルティングの提供 ※ULSグループ株式会社(証券コード3798/東証スタンダード市場)の連結子会社です