【AI/DX人材育成コンサルタント】顧客のAI/DX人材を育成/データサイエンス
601~1200万
株式会社SIGNATE
東京都中央区, 大阪府
601~1200万
株式会社SIGNATE
東京都中央区, 大阪府
データサイエンティスト
教材コンテンツ開発
国内最大規模のデータ分析コンペティション運営から得られたゲーミフィケーションのノウハウを強みとし、顧客のDX推進を「人材」と「実務」の両面から支援し、内製化(自走)を実現することがミッションです。 【PBLやゲーミフィケーションを用いた、実践的な人材育成・教材開発】 ● 企業の実際の課題や、現場を模した架空課題に基づく、より実践的なPBL教材の開発 ● 企業のDX内製化を目的に、AI・データ分析の研修から生成AIのビジネス活用ワークショップまで、顧客ニーズに合わせた企画・開発 ● 多くのDX支援実績を持つプロフェッショナルとして研修に登壇し、次世代のDXリーダー人材を育成
【必須】■顧客折衝の実務経験 ■教育機関や人材育成の現場における講師・指導経験 【歓迎】■Pythonを用いたデータ分析プロセス(前処理/機械学習モデリング/統計解析など)の経験 ★業務内容補足 【AI開発/生成AIプロジェクトのコンサルティングおよびプロジェクトマネジメント】 ● 顧客の経営課題に対し、AI・生成AIを活用したソリューションを提案し、企業の業務変革を推進 ● 要件定義から戦略策定、AI開発、システム実装、効果検証まで、プロジェクト全体を一気通貫でリード・管理
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)
601万円~1,200万円 年俸制(分割回数12回) 年俸 6,010,000円~ 年俸¥6,010,000~ 基本給¥400,000~ 固定残業代¥101,250~を含む/月
会社規定に基づき支給
07時間30分 休憩60分
有 コアタイム 有 (コアタイム:有 11:00~16:00)
有 平均残業時間:10時間
有 固定残業代制 超過分別途支給 固定残業代の相当時間:30.0時間/月
年間124日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日、年末年始9日
入社直後10日 最高付与日数15日 入社して1年を迎える毎に20日付与
その他(その他当社が指定する日)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
フレックスタイム制(清算期間:1ヶ月) (コアタイム11:00~16:00、フレキシブルタイム 始業5:00~11:00、終業16:00~22:00) 標準労働時間:7.5時間/日、150時間/月 休憩:1時間/日(労働時間が6時間以上の場合) ※9:30~18:00に勤務する方が多い 業務内容(雇入れ直後):配属先にかかる一切の業務 業務内容(変更の範囲):・適性や業務上の必要性により、当社の全部署(具体的な部署名は組織図等により別途示す)・当社が将来、新規事業を開始した場合等は、これらに関する業務内容への変更も含む 就業場所(雇入れ直後):本社及び 自宅その他会社が指定する場所 就業場所(変更の範囲):業務上の必要性により、国内を含む全地域 ※本社が移転した場合は、移転先の本社所在地
当面無
東京都中央区築地2丁目1番4号銀座PREX East 2階
東京メトロ有楽町線新富町駅 徒歩1分
敷地内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
大阪府
Osaka Metro御堂筋線本町駅 徒歩1分
屋内全面禁煙
在宅勤務(全従業員利用可) リモートワーク可(全従業員利用可) 時短制度(全従業員利用可) 服装自由(全従業員利用可) 出産・育児支援制度(一部従業員利用可) 資格取得支援制度(全従業員利用可) 研修支援制度(一部従業員利用可)
無
無
有給休暇は半日単位、1時間単位の使用可能 タイミングに応じて10日~20日分 入社後初めて迎えた4月に16日分付与。入社し1年を超えて迎えた4月毎に20日分付与。 ワークライフデザイン手当 5,000円/月 外部セミナー参加支援(要申請)
1名
2~3回
筆記試験:無
国内最大100,000人の会員基盤を活用し、官公庁や企業のDX課題に対し、データ分析人材によるAI開発を支援する「SIGNATE Competition」とeラーニング形式の法人向け社内DX人材育成SaaS「SIGNATE Cloud」が最注力自社プロダクト。
【ミッション】技術で人の可能性を解き放ち、すべての組織に革新をもたらす 「少子高齢化に伴う労働人口の減少」という構造的な課題に直面する日本において、持続可能な社会を実現するためには、人とAIが融合した新しい働き方による飛躍的な生産性向上が不可欠です。 その実現のため、私たちはすべての組織に対して、AI活用スキル&意欲の醸成を促し、業務・事業・組織そのものの変革、すなわちAX(AI transformation)を支援しています。※AX(AI transformation)とは・・・AIを活用したDX推進のことを指し、SIGNATEの造語です 【独自プロダクト】 ◆SIGNATE WorkAI:経営視点で生成AI活用を推進するための戦略立案AIエージェント ◆SIGNATE Cloud:全社員を生成AI武装させるオンライン実践型学習サービス ◆SIGNATE Competition:国内最大10万人超の会員が参加するAI開発競技プラットフォーム
〒104-0045 東京都中央区築地2丁目1番4号銀座PREX East 2階
【AI総合コンサルティング】 AI活用の戦略策定から実行、人材育成に伴走し、AX(AI transformation)を支援する「AIソリューションカンパニー」です。
非公開
東大IPC 株式会社デジタルホールディングス
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | - | - | - |
| 前期 | - | - | - |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※単体決算
最終更新日:
690~2500万
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 顧客のAI活用を「動くもの」として形にし、業務変革や新サービス開発までをハンズオンで支援します。 ◎AI技術の実装・最適化 ・LLMやLangChain等を活用した単体・マルチAIエージェントの設計、実装、PoC開発 ・数理最適化、機械学習、深層学習を用いた業務プロセスの自動化・省力化ロジック構築 ・RAG、ベクトルDB、GraphDBを取り入れたナレッジ検索基盤の設計・チューニング ◎AI活用を前提としたアーキテクチャ設計・組織伴走 ・AI活用を前提とするシステムアーキテクチャのモダナイゼーション ・AIを用いた業務プロセス再設計(BPR)の推進および顧客内製チームへの技術移転・伴走支援 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◎マルチAIエージェントによる業務自動化 ・OpenAIやAnthropic等のAPI・SDKを活用し、自律的にタスクを処理するAIエージェント環境を構築 ◎高度ナレッジ検索基盤の立ち上げ ・社内に点在する非構造化データを統合し、RAGやVectorDBを組み込んだ実用的な検索・応答システムを構築
◆必須(MUST) ◎デジタルテクノロジー関連の業務経験3年以上 ◎クラウド環境(AWS/Azure/GCP等)でのシステム設計・開発・構築・運用経験 ◎AIエンジニアやデータサイエンティストとしての実務経験3年以上 ・LLMを用いたエージェント設計・実装(API利用、LangChain等による連携) ・機械学習、深層学習、数理最適化の活用経験 ・VectorDB/RAG等のデータ設計・統合、またはAI活用を前提としたBPR・PoCの推進経験 ◆歓迎(WANT) ◎コンサルティングファーム、SIerでの実務経験3年以上 ◎FDE(Forward Deployed Engineer)やAI駆動開発の業務経験 ◎大企業のCxO層への提案経験や英語力を活かしたプロジェクト展開 ◎Pythonによる機械学習実装力、Prompt Engineeringの設計スキル
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690~2500万
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 顧客のAI活用をアイデアにとどめず、実際の業務で「機能するシステム」として形にします。AIエージェント、機械学習、ナレッジ基盤といった実装を中心に、業務プロセスの変革から新規サービスの開発まで現場に寄り添い支援します。 ◎AI技術の実装・アルゴリズム構築 ・LLM(OpenAI、Anthropic等)を活用した単体・マルチAIエージェントの設計および実装 ・数理最適化、機械学習、深層学習を用いた業務プロセス自動化ロジックの開発 ・RAG、ベクトルDB(VectorDB)、ナレッジ検索基盤の構築とチューニング ◎AI導入に伴う業務・システムの刷新 ・AI活用を前提としたシステムアーキテクチャのモダナイゼーション推進 ・AIを組み込んだ業務プロセス再設計(BPR)の実施と、顧客内製チームへの技術移転・伴走支援 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◎AIエージェントの設計・実装とPoC開発 ・APIやSDK、LangChain等のツールを活用し、複数エージェントが連携して複雑なタスクを処理する仕組みを構築 ◎高度ナレッジ検索基盤の構築 ・社内に点在する膨大な文書データを統合し、RAGやVectorDBを用いた高精度な検索・解答提供基盤を実装
◆必須(MUST) ◎デジタルテクノロジーに関連する業務経験(3年以上) ◎クラウド環境(AWS、Azure、GCP等)を活用したシステム設計・開発・構築・運用経験 ◎AIエンジニアやデータサイエンティストとしての実務経験(3年以上) ・LLMを用いたエージェント設計・実装(LangChainやAPI利用など) ・機械学習、深層学習、数理最適化を活用したロジック構築 ・VectorDB、RAG、データ設計などの実務経験 ・AI活用を前提とした業務変革(BPR)やPoC企画・推進の経験 ◆歓迎(WANT) ◎コンサルティングファーム、SIer、シンクタンクでの実務経験(3年以上) ◎FDE(Forward Deployed Engineer)やAI駆動開発の実務経験 ◎分析・データ活用基盤(データレイク、DWH)の構築経験 ◎大企業のCxOレベルへの提案経験、またはプロジェクトをリードした経験 ◎Pythonでの実装力やPrompt Engineeringの設計スキル
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700~1000万
本年ホールディングス直下で立ち上がったDX戦略を専門的に推進する横断組織にて、介護事業領域における既存プロダクトのグロースから新規プロダクトのバックエンドの開発をメインでお任せをします。 【業務概要】 ■バックエンド開発(要件定義,基本設計,開発,テスト,保守運用) ■各事業部や協力会社との連携など 【担当プロジェクト・プロダクト例】 ■介護記録システム開発・運用 ■ケア品質向上のための「マジ神AI」ソリューションの開発・運用 ■施設の業務改善系のプロダクトの開発・運用 など
【必須】■Pythonを用いたバックエンド開発の実務経験2年以上 ■クラウドサービスの設計・構築・運用経験 【歓迎】■機械学習/AI,またはデータパイプラインを活用したクラウドサービスの設計・構築・運用経験 ■プロジェクトあるいはチームリードのご経験 【開発環境/技術スタック】 ■プログラミング言語 : Python, Shell Script ■クラウドインフラ : Azure ■AI/機械学習: Azure Machine Learning, PyTorch(Transformers)
■入居・在宅介護事業保育 ■学童事業 ■介護食事業 ■介護HR事業 ■紹介事業
888~1800万
■ポジション概要 発見型ソーシャルECアプリ「カウシェ」で、一人目のMLエンジニアとして、MLモデルの設計・実装・改善を通じてプロダクト体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備にとどまらず、モデルをプロダクションレベルで稼働させることに責任を持つポジションです。 ■募集背景 カウシェは累計700万ダウンロードを突破し、2023年の事業転換から約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍と急成長しています。成長の中核技術はレコメンデーションで、Vertex AI上でTwo-Towerモデルをはじめ複数のMLモデルが本番稼働し、KPIを大きく改善してきました。 一方、モデルの実装・改善・プロダクション化を専任でリードできるMLエンジニアがおらず、現在はData Science/ML領域を業務委託1名で運用しています。今後は商品レコメンドに加え、UGC(口コミ投稿)とお客様のマッチング、出品者への改善提案、広告配信最適化、ダイナミックプライシングなどML活用領域が大きく広がるため、設計から効果検証まで一気通貫でリードできる方を求めています。 ■業務内容 ・レコメンドモデル(Two-Tower/LightGBM等)の設計・実装・チューニング ・特徴量エンジニアリングの実装、オフライン/オンライン評価の設計 ・A/Bテストの設計・実施・効果検証によるモデル改善のPDCA ・Cloud Run等へのモデルのプロダクション化と最適化 ・ML施策に関する技術的意思決定、PdM等との連携 ※将来的にはチーム拡大に伴う採用・育成への関与も期待しますが、まずは上記に専念いただきます。 ■取り組むテーマ ・レコメンドモデルのアーキテクチャ進化:Two-Towerを土台に精度・速度・スケーラビリティを高め、次世代アーキテクチャを提案・検証 ・コールドスタート問題:購買データのない新規のお客様について、ファーム内・アプリ内行動などカウシェ固有のシグナルから嗜好を推定 ・リアルタイム性の向上:事業インパクトの大きいユースケースに向けたモデル側の最適化 ・短期CVRと長期LTVの両立:長期的なお客様価値をモデルにどう組み込むかに実装レベルで向き合う ・新たなML活用:UGCパーソナライズ、広告配信最適化、ダイナミックプライシング等を事業インパクト順に設計・実装 ■プロダクトの特徴 「なんとなく眺めるうちに欲しいものを発見して買う」体験を提供する発見型ECです。ECをあまり使ってこなかった40〜50代女性の利用が多く、作物育成ゲーム「カウシェファーム」や投稿機能「みんなの投稿」などにより、1日平均38分・月20日以上利用するユーザーが多いのが特徴。この高頻度・高密度な行動ログが、精度の高いモデル設計と実験を支えるデータ資産になっています。 ■魅力 ・実装したモデルの改善が売上・滞在時間・継続率に直結する ・次世代レコメンドエンジンの設計を自らの技術判断でリードできる ・次に何をデータで解くかの優先順位から描ける、一人目ならではの裁量 ■開発環境 ・データ基盤・分析:BigQuery、Dataform、Python、Looker Studio ・ML基盤:Google Cloud(Vertex AI、Vertex AI Experiments、Cloud Spanner等) ・AI/LLMツール:Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot(全員分予算あり) ・その他:GitHub、Slack、Notion ■開発スタイル・技術文化 PM・デザイナー・エンジニア・QAなど4〜10名の職能混合チームで、要件定義からリリースまで全員が主体的に関わります。DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化し、コードの大半をAI経由で生成、Pull Requestの80%をAIレビューのみでDeployするなど、少人数でスピードと品質を両立。メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験したシニアメンバーが多数在籍し、DeNA AI技術開発部からML領域のアドバイザリーを受けています。直属の上司は執行役員CTOです。 ■入社後3ヶ月の目安 1ヶ月目:既存レコメンドモデルの構成・特徴量・評価指標、ユーザー行動・購買データの把握 2ヶ月目:特徴量改善やチューニングに着手し、改善仮説を立案 3ヶ月目:ML施策の優先順位づけとロードマップ策定、効果検証の仕組み化、アーキテクチャ提案 ■キャリアパス 実績に応じてML Lead Engineer、さらにHead of ML/CDOへのキャリアを想定しています。
【必須】 ・MLエンジニアとして、モデル実装から本番運用まで携わった実務経験3年以上(PoCや社内向けサービスは除く) ・Pythonでの機械学習モデルの実装経験 ・オーナーシップを持ってソフトウェア開発を推進する力 【歓迎】 ・EC、ソーシャルメディア、ゲーム領域でのデータ分析・パーソナライズの実務経験 ・MAU数百万規模のプロダクションでビジネスKPIを改善した経験 ・レコメンデーションモデルの設計・チューニング経験 ・新規ユーザー・新規アイテムのコールドスタート問題に対処した経験 ・メンバーの育成・メンタリング経験 ・分析で終わらず提言から施策実行まで責任を持ち、仮説を持ってデータに向き合える方
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642~1045万
<職務概要> au PAYを中心とした顧客企業・官公庁の課題を明確化した上でデータ分析を行い、ビジネス影響も踏まえ、データに基づくマーケティング施策・システム導入の意思決定プロセスをの実現を行っていただきます。 <職務内容> 小売業・メーカー・官公庁に対するデータコンサルティングに関連する、以下業務に携わっていただきます。 ・営業担当と連携した、au PAYを中心とする顧客企業・官公庁の課題ヒアリングおよび現状把握、課題明確化、優先順位付け ・特定した課題に対する原因仮説の立案および仮説検証に必要な分析設計 ・分析設計に基づく、適切なシステムや定義によるデータ抽出およびデータ分析 ・分析要件定義に基づく、チームのタスク計画立案や遂行管理およびメンバーへの業務分担やチームマネジメント <魅力・アピールポイント> 配属予定組織は、日本有数のビッグデータであるauデータを所管するデータ主管部門です。 位置情報などのauデータを活用したBtoBtoCの商品開発に携わることができます。 BtoBtoCの商品開発には、AIを用いたビジネス企画もスコープに含まれており、auビッグデータを活用したAI開発に取り組む機会もあります。 また、メンバーにはビッグデータ解析や統計、ディープラーニング、AIに精通した人財がおり、OJTを通じてさまざまな高度技術ノウハウを習得することができます。 部門独自の研修も充実しており、OJTだけでなく研修を通じて新たな技術を学びながら、新規事業にチャレンジすることが可能です。
以下いずれかの経験お持ちの方 ・戦略系・ITコンサルティングファームでのアナリスト ・メーカーや通信事業者でのデータサイエンティスト ・広告代理店でのデジタルマーケティング・分析レポート業務
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800~1500万
【事業方針】 シンプレクス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】 …
【必須経験】 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 【歓迎経験】 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
金融・非金融領域におけるDX戦略立案から、システム開発・運用・保守までを一気通貫で提供するテクノロジーファーム(シンプレクス・グループ持株会社)
800~1200万
■業務内容 1.People Analyticsによる人的資本経営・データドリブン経営の高度化 ・経営課題・人財戦略から分析テーマと仮説を設定し、必要な指標・データ・分析手法を設計 ・分析結果をもとにチェンジマネジメントへつなげるための戦略提言 2.人財情報基盤の強化・People Analytics基盤の構築 ・人財ポートフォリオマネジメント変革を実現するためのデータ分析基盤 ・タレントマネジメントシステム、HRIS、サーベイ、LMS、基幹人事等のデータを最適化し、連携・分析・活用モデルを設計 ・データ項目、定義、コード、品質基準、更新ルール、権限等の標準化とガバナンス設計 ・多角的な側面から分析ができるBIダッシュボードの設計、構築・改善および利用定着 ・タレントマネジメント領域のシステムの最適化をリード(業務効率化・コストとリスク低減の最適化) 3.エンゲージメントサーベイと組織開発の高度化 ・サーベイ設計、組織別・属性別・経年分析、ドライバー分析、課題クラスターの特定 ・現場マネージャー・HRBPが課題を理解し、優先アクションを判断できるフィードバック設計 ・施策実施後の効果検証、サーベイから組織開発アクションまでのPDCA構築 4.AX・AI活用の実装 ・生成AI・機械学習等を活用した、人財検索、スキル推定、要因把握、示唆生成、レポーティング効率化のユースケース企画・検証 ・AI活用に必要なデータ品質、説明可能性、プライバシー、権限、倫理面を踏まえた運用設計 ・PoCで終わらせず、業務プロセスと意思決定への実装、利用定着、効果測定まで推進 ■ポジションの魅力 ・グループ横断の人財情報基盤を、導入・刷新のタイミングから設計・構築できる ・タレントマネジメント、エンゲージメント、キャリア自律、配置・育成、人的資本KPIを横断し、分析を実際の人財施策へつなげられる ・経営・事業・人事・IT・外部専門家と協働し、構想、基盤構築、分析、変革実装まで一貫して担える ・旅行領域に限らない多様な事業・職種・グループ会社を対象に、スケールのあるPeople Analyticsへ挑戦できる
必須要件 以下の経験・能力を概ね満たす方 ・事業会社またはコンサルティングファームで、People Analytics、人事データ分析、組織分析のいずれかを自ら設計・実行した実務経験 ・人事・組織課題を分析テーマに変換し、仮説設定、データ加工、分析、可視化、示唆・提言まで一連で担った経験 ・BIまたは分析ツールを用いたダッシュボード・レポートの設計・構築経験 ・経営層、人事、HRBP、事業部門等のステークホルダーに対し、分析結果を提示し、意思決定や施策につなげた経験 ・人事業務は未経験でも、高度なデータ分析・戦略提言を行ったことがあり、同チームの戦略担当と連携しながら、ビジョン・戦略の実現を目標に共に連携できる方。 歓迎要件 ・エンゲージメントサーベイ、従業員意識調査、組織診断の設計・分析・施策化経験 ・HRIS、タレントマネジメントシステム、人財データ基盤の導入・データ設計・運用高度化経験 ・人財ポートフォリオ、要員計画、配置、離職・定着、スキル、キャリア、育成、人的資本KPI等の分析経験 ・SQL、Python、R等を用いたデータ抽出・加工・統計分析の経験 ・Power BI、Tableau、Qualtrics等の活用経験 ・生成AI、機械学習、予測分析等を人事・組織領域へ適用した経験 ・個人情報保護、アクセス権限、データガバナンス、責任あるAIに関する知識 等
■事業領域 ツーリズム事業 エリアソリューション事業 ビジネスソリューション事業 グローバル領域(訪日インバウンド事業含む)
700~1200万
【ポジション概要】 Preferred Networks(PFN)では、「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」というミッションのもと、AI半導体・計算基盤・生成AI基盤モデル・ソリューション/プロダクトといったAI技術のバリューチェーンを自社内で垂直統合し、競争力の高い技術の開発と社会実装を推進しています。 防衛・安全保障分野においては、官公庁・公共機関やその関連組織、パートナー企業等と連携しながら、AI技術の応用に取り組んでいます。 本ポジションでは、機械学習・最適化・データサイエンスに関する最先端の技術を駆使して、防衛・安全保障分野の各種課題に取り組んでいただきます。 【期待する役割・業務内容】 防衛・安全保障分野のプロジェクトにおいて、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。 ・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング ・対象となる実在のプロセスおよび関連業務などの観察および分析 ・機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義 ・実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルやアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 ・機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める技術手法の開発・実装・検証 ・顧客組織のエンジニアに対する技術的なアドバイス また、問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・強化学習・数理最適化などの問題解決を行います。 ※実際の業務はこれに限定されず、入社後に担当いただく案件・業務内容は専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。 ※担当業務の性質上、日本国籍を持たない方をアサインできない業務を含む可能性があるため、書類選考の段階で国籍を確認させていただきます。 【このポジションの魅力】 ・AI半導体から基盤モデルまで垂直統合する国内屈指のAI企業で、最先端技術を社会実装できる ・官公庁・公共機関と連携し、防衛・安全保障という社会的意義の大きい領域の課題に挑める ・強化学習・時系列予測・数理最適化など幅広い手法を実課題に適用できる ・リモート勤務制度あり(週4回程度リモート可)、裁量労働制またはフレックス制
【必須条件】 ・コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験(特に機械学習に関する研究または実務の経験・実績) ・実データに基づく問題解決の経験(顧客を満足させ技術的に解決可能な適切なタスク定義を行う能力) ・ソフトウェア開発経験(Python, TypeScript, Rust, C++, Go 等)、特にPythonによるプログラミング能力 ・次のいずれかの実践・実務経験:安全保障分野での実務/強化学習を利用した研究・開発/顧客向け研究開発プロジェクト/アプリケーションの開発もしくは運用 ・防衛・安全保障領域におけるAI活用への興味関心 ・チームでの課題解決の経験 ・ビジネスレベルの日本語能力 【歓迎条件】 ・リードエンジニアとして開発プロジェクトを牽引した経験 ・numpy / pandas / PyTorch / scikit-learn等を用いたデータ解析技術 ・Kaggle等のコンテスト実績 ・大規模分散/マルチエージェント強化学習の知識・経験 ・生成AI・LLMの技術検証・サービス開発経験 ・航空工学、制御工学、ロボティクスの専門知識 ・官公庁・自衛隊・防衛関連産業での勤務経験
「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」をミッションに、AI半導体・計算基盤・生成AI基盤モデル・ソリューション/プロダクトといったAI技術のバリューチェーンを自社内で垂直統合し、競争力の高い技術の開発と社会実装を推進。防衛・安全保障、製造、ヘルスケアなど幅広い領域でAI技術の応用に取り組んでいる。
350~700万
オンライン教育サービス「Coloso」にて、映像デザインやイラスト、クッキング等の分野で新しい講座を展開するための企画業務を担当します。 ・マーケットリサーチを行い市場動向を分析 ・教育テーマに基づいた新しい講座の企画 ・新規講師の開拓および営業活動 ・教育商品の企画・制作(ページ等) ・担当商品の分析・管理
高卒以上。教育、クリエイティブ業界への興味関心が高い方。職種・業種未経験OK。
オンライン教育サービス「Coloso」の運営。2021年10月より日本でサービス開始。韓国の成人教育コンテンツ企業「DAY1 COMPANY」のCIC。
800~1500万
■オススメポイント ✓金融から非金融まで多彩な最先端AI案件に上流から携われ、圧倒的なデータ分析力と市場価値を手にできます。 ✓本人の希望や育成視点を重視した柔軟なアサイン制度があり、得意分野を伸ばしながら着実にキャリアアップできます。 ✓夕食無料ビュッフェや各種手厚い補償制度が整っており、生活面の不安なく快適に業務へ集中できます。 ■企業名: シンプレクス・ホールディングス株式会社 ■企業概要 ✓金融領域を中心に高度なITソリューションを提供するリーディングカンパニーです。 ✓AIやモーション分析など独自技術を活用し金融以外の複数領域へ積極的に事業展開しています。 ✓全フェーズを一気通貫で手掛け下請けを使わない直接取引で顧客の成功を直接支えています。 ■職務内容 ✓データ分析プロジェクトにおける顧客課題の整理および仮説構築 ✓データ収集、EDA、モデル開発、実装およびテスト・効果検証 ✓AIソリューションのバックエンドからフロントエンドに跨る開発と運用 ✓データ分析チームのリード、メンバー育成、およびテクニカル指導 ✓自社AIソリューション(eKYCや不正検知等)のアーキテクチャ設計・開発 ✓ステークホルダーとの折衝、課題調整、および分析結果のレポーティング ■プロジェクト例 ✓市場予測、リスク計算システム導入、および取引アルゴリズム開発 ✓大手ヘルスケア企業向けデータ分析基盤の構築支援および在庫予測 ✓画像認識やモーション分析を活用した独自AIソリューションの拡張開発
必須条件(MUST) ✓機械学習ライブラリを用いたモデリングの実務経験 ✓機械学習サービスの構築・運用経験 ✓データ分析業務(課題整理、仮説構築、収集、EDA、検証等)の経験 ✓AWS等のクラウド環境におけるシステム開発経験 歓迎条件(WANT) ✓推論用APIの開発、またはデータ分析基盤の構築経験 ✓DBの設計・チューニングやBIツールによるデータ可視化経験 ✓Kaggle等データ分析コンペでの受賞経験、または論文採択実績
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