【HR】HRデータ戦略推進(データ基盤 分析・AIモデリング)|株式会社ディー・
900~1200万
株式会社ディー・エヌ・エー
東京都渋谷区
900~1200万
株式会社ディー・エヌ・エー
東京都渋谷区
データサイエンティスト
データエンジニア
【募集背景・ミッション】 DeNAのヒューマンリソース本部は「人の力を最大化し事業と経営に資する」ことをミッションとしています。 人事はアートとサイエンスの掛け算です。人間は感情の生き物であり、組織はその人間があつまったものです。人事のプロフェッショナルが培ってきた「経験と勘」といったアートに、データやAIを活かしたサイエンスの力を組み合わせることで、組織の隅々の一人ひとりまで質の高い解決策が行き渡る世界を目指しています。 本ポジションは、多様な独自の内製HRデータを「資産」に変え、データ活用やAI技術の土台を整えることで「データ×AI」で人と組織の力を引き出し、HRデータ戦略の要となる重要な
■必須スキル 以下のいずれかの実務経験を満たす ・SQLもしくはR言語 を用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験(3年以上) ・DWH(BigQuery等)上でのデータマネジメント経験、またはデータモデリングの知識 ■歓迎スキル ・AI/LLM を活用したデータ整備や、ピープルアナリティクスへの関心 ・Google Cloud または AWS の利用経験 ・Python, Go 等を用いたデータパイプラインの実装経験 ・データマネジメント知識体系の理解 ・データの品質、定義、利用ルールの策定や運用経験 ・人事制度、労務規定、採用業務などのドメイン特有の深い知見 ■求める人物像 ・受け
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
900万円〜1,200万円
全額支給
有
有
有
内訳:土曜 日曜 祝日
最高: 20日
・休日:土日祝日,年末年始,会社の指定した休日(当社規定による) ・年次有給休暇
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
月給:504,167円 1,473,334円(勤務体系によって変動します。給与は選考を通じて決定いたします) ◆月給内訳 ①役割期待給 + ②ライフプラン手当(正社員のみ) ①役割期待給 ・基本給 331,917円 881,334円 ・職務給 172,250円 442,000円 ※時間外割増賃金(45時間相当分※1)に代えて支給 ※1 精算期間における労働時間の合計が、法定労働時間の枠を超えた場合に、その超過部分の時間外割増賃金(45時間相当分)として支給する 45時間を超過する部分の時間外割増賃金に関しては、別途支給あり(当社規定による) ②ライフプラン手当(正社員のみ
東京都渋谷区
敷地内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
■健康経営 ・CHO(Chief Health Officer)室:社員のパフォーマンスを健康面からサポートする専門部署。運動・食事・睡眠・メンタルの4分野においてアンケートから見える課題を中心に取り組んでいます。 ・健康管理室,子育て・家族支援,定期健康診断,希望者へインフルエンザ予防接種等の補助 ■ライフプラン 結婚祝い金,出産祝い金,育児休業,育休復職サポート手当,児童手当,ベビーシッター補助,出張シッター手当,ベビーシッター割引券,介護休業 ■健康保険/厚生年金 ・退職金制度:なし(但し、退職時に退職所得控除適用にて受取可能な「選択制確定給付企業年金制度」あり) ・確定拠出年金/確定給付年金,持株会,各種従業員割引制度,傷病見舞金,災害見舞金,リモートワーク手当,勤続表彰制度,部活動支援制度 ■詳細な福利厚生(参考:https://dena.com/jp/recruit/w
1名
150-6140 東京都渋谷区渋谷2-24-12渋谷スクランブルスクエア
■ゲーム ■エンターテインメント ■Eコマース ■オートモーティブ ■ヘルスケア ■スポーツ ■その他 同社は、「モバイルインターネット総合企業」として、多彩なサービスを展開しています。ソーシャルゲームプラットフォーム「Mobage」だけではなく、無料通話アプリ「comm」、音楽配信サービス「Groovy」などの新規事業や、「同社ショッピング」を中心としたEC関連のサービスを展開しています。 ◆同社で働く魅力:事業展開「インターネットの領域で、新しい事業を次々と生み出す」
最終更新日:
700~1200万
■募集背景 弊社は中期の事業戦略のテーマとして、継続的な新規事業創出やM&Aの活用を掲げております。 そうした中で、社長直下にてAIを活用した新規事業を立ち上げております。 この新規事業は組織固有のオンボーディングを仕組み化し、マネジメントを変革するAIサービス「Onboard AI」です。 現在プロダクトの本格展開フェーズに入っています。設計からビジュアルアウトプットまで、プロダクトを本気で作るためのプロが必要です。 戦略立案から自ら手を動かしアウトプット制作まで、プロダクトデザイナーとしてお任せしたいと考えております。 ■業務内容 リードデザイナーとして、プロダクトのグロースに必要なデザイン全般をお任せできる方を探しています。 以下業務を想定していますが、立ち上げフェーズのため様々な業務に携わっていただきます。 ・プロダクトの情報設計、UI/UXデザイン ・新機能の企画、市場調査、ユーザーリサーチ ・マーケティング向けのデザイン全般 ■「Onboard AI」が解決する課題 多くの組織では、マネージャーが「教える(基礎知識の伝達)」業務に追われ、本来注力すべき「育てる(対話やキャリア支援)」業務に時間を割けていない現状があります。 「Onboard AI」は、生成AIが組織固有の暗黙知を含めた教育を代替し、メンバー一人ひとりに最適化された実践練習(疑似ロールプレイング等)を提供することで、マネージャーの負担を軽減し、企業の「組織力」そのものを強化します。 ■開発環境 デザインツール:Adobe Creative Cloud、Figma コミュニケーション:Slack、Notion その他、Cursor や Codex、 Claude Code など AI ツールを積極的に導入・活用中
【必須(MUST)】 ・事業会社でのWebプロダクトのUI/UXデザイン経験(3年以上) ・FigmaやAdobe Creative Cloudなどの利用経験 ・インハウスのプロダクト組織における実務経験 ・異なるチームや職種をまたいだコミュニケーション能力 ・日本語でのコミュニケーション能力 【歓迎(WANT)】 ・新規プロダクトのデザインをリードした経験 ・デザイン組織のマネジメント経験 ・グラフィック・LP・広告バナーなどの制作・ディレクション経験 【求める人物像】 ・主体性をもって行動し、デザイン業務をリードできる方 ・関係者と自ら率先して円滑なコミュニケーションができる方 ・経営視点や顧客視点を持って業務に取り組める方
採用プラットフォーム: ・即戦力人材と企業をつなぐ転職サイト「ビズリーチ」 ・OB/OG訪問ネットワークサービス「ビズリーチ・キャンパス」 人財活用プラットフォーム: ・社内スカウトで人材流出を防ぐ 社内版ビズリーチ by HRMOS ・人財活用システム HRMOSタレントマネジメント ・採用管理システム HRMOS採用 ・勤怠管理システム HRMOS勤怠 ・経費精算システム HRMOS経費 ・労務・給与システム HRMOS労務給与
800~1800万
【業務内容】 具体的には以下の業務を想定しています。 データ収集と統合:異なるデータソースからのデータを効率的に収集し、統合するためのETLパイプラインの設計・実装。 リアルタイムデータ処理:Apache KafkaやFlinkを用いたリアルタイムデータ処理の最適化と運用。 スケーラビリティとパフォーマンス:ネットワークの設計やハードウェアの選定など専門チームと協業しながらスケーラブルなインフラの設計・実装、パフォーマンスの最適化。 データ品質とガバナンス:データの一貫性、正確性、完全性を確保するためのツールやプロセスの導入。 データセキュリティとプライバシー:データの暗号化、アクセス制御、コンプライアンス対応。 AI/MLの統合と運用:機械学習プラットフォームの構築・運用、MLOpsの導入。 【ポジション概要】 LINEヤフーでは、日々大量のデータが発生し、大量のデータがデータプラットフォームに蓄積されています。トータルでは数百PB以上のデータを蓄積・処理し、データ利活用に役立てています。この膨大なデータを安定して収集・蓄積・処理するために、専用のデータセンターを活用し、数千台のサーバーを用いて分散システム基盤を構築・運用しています。 私たちのデータプラットフォームは、代表的なものとして以下のような技術スタックを活用しています。 分散処理フレームワーク:Apache Hadoop 分散メッセージングシステム:Apache Kafka 分散ストリーム処理システム:Flink 分散SQLエンジン:Trino 分散データストア:Druid これらの技術を駆使して、ビッグデータを安全かつ効率的に活用するためのインフラを提供しています。また、データサイエンティストが簡単にAI活用できることを目指して、機械学習プラットフォーム(AIプラットフォーム)も独自で構築し提供しています。
【必要な経験/スキル】 分散システムを利用したデータ基盤の構築、運用の経験(1年以上) Python・Java・Goいずれかのプログラミング業務経験(1年以上) Kubernetes、Dockerを使ったミドルウェアやサービスの開発と運用の経験 【あると望ましい経験/スキル】 100台規模以上の分散システムにおけるソフトウェア エンジニアリングまたはシステム エンジニアリングの経験 アプリケーションの開発・運用の経験 エコシステムの運用保守設計、および運用改善経験 KubernetesのClusterやエコシステムの設計、構築、運用経験 Web Applicationの開発・運用の経験 CI/CDなどによるシステム自動化の経験 機械学習のシステム開発やプログラムの実装経験 Google Cloud Platform、Amazon Web ServicesでのAI開発経験 オープンソースへの貢献 【求める人物像】 正解のない問題解決を楽しみ、スピード感を持って品質高く解決に導ける方 複数のステークホルダーの要求のなかで課題の優先順位をつけながら解決できる方 結果にこだわり最後までやり抜く力がある方
・UX設計とUIデザインをリード ・上流から実装まで一気通貫で関与 ・意思決定フェーズにおけるデザインリーダーシップ ・プロジェクト推進とチーム連携
800~1500万
Solafuneは、AIとデータ解析を武器に、行政・企業・国際機関が抱える社会課題の解決に挑むテクノロジーカンパニーです。プロジェクト領域の拡大に伴い、“研究〜実装まで一気通貫”でリードできるAIエンジニアを新たに迎えます。 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
・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
-
1000~1500万
□基本情報 ■仕事概要: ■ナウキャストとは ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。 クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。 ■ナウキャストが提供しているサービス - POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」 - JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」 - 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」 - HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」 - 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ - データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス - 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス ■「Snowflake Data Superhero」が在籍する技術環境 弊社には、2026年度世界でわずか128名、日本国内では15名のみが選出されたSnowflake公式認定の技術リーダー「Snowflake Data Superhero」が、VP of Data & AIとして技術戦略をリードしています。 ・世界水準の技術力と知見: 全世界のデータ専門家の中から128名しか選ばれない、深い技術力とコミュニティ貢献が認められたデータエンジニアが弊社のデータ戦略をリードしています。 ・知見を共有するカルチャー: 「Snowflake Data Superhero」の選出には、卓越した技術力だけでなく、ブログや登壇を通じた「無私な知見共有(セルフレスな貢献)」が不可欠です。 こうした「知見を惜しみなく仲間に還元する」精神は弊社のエンジニア文化そのものであり、業界のスタンダードを創る側から直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境を実現しています。 ・個人の挑戦を尊重し、支援する組織: 私たちはエンジニアの社外活動や技術研鑽を、組織の成長に不可欠な「投資」であると考えています。 技術者が主役となり、その挑戦を最大限に尊重するオープンな環境がここにあります。 ■募集する背景 ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定サポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。 2024年には新たに商業不動産向けのデータ活用・DXを支援するユニットやクライアント向けにデータ基盤構築開発や、生成AIの導入等を支援する事業が発足し さらにアクセルを踏み込むフェーズとなりました。 その中でもデータエンジニアはナウキャストの中で非常に重要な役割を担っており、事業の根源であるデータを扱い、社内だけではなく社外向けプロダクトの開発や加工/分析等も行っております。 実際、社員の半数以上がデータエンジニアの構成となっており、データエンジニアが主役となり、事業の成長を支えております。 ■業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ・事業の推進活動 ・エンジニアメンバーのマネジメントやチームビルディング ■事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/
■必須スキル: [データエンジニアリング] ※以下すべての経験5年以上 ・チームでのシステム開発・運用経験 ・Pythonを用いた開発・運用経験 ・クラウドインフラ開発・運用経験 ・データ分析基盤の構築・運用経験 [インフラ管理] ・Terraform等のIaCツールを用いて、AWS等のパブリッククラウドのリソースを構築・管理することができる ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発経験 [その他] ・Snowflakeの利用経験 ・BIツールの運用、構築経験 ■歓迎スキル: ・組織立ち上げ経験 ・チームマネジメント経験 ■求める人物像: ・顧客志向で開発ができる ・人を巻き込み物事を推進できる 何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。 自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。 ・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。 学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。 ・泥臭く細部にこだわることができる きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。
-
800~1150万
【職務内容】 データ分析の課題を持つお客様に対して、Google Cloud(GCP)のBigQuery等を用いて課題解決を行って頂きま す。入社後はクラウドのPJ推進を担当していただきます。将来的には組織マネジメントやコンサルタントなどご志向に合わせてキャリアアップできます。また、自社サービス(ADDPLAT)の導入にあたっての提案や推進をお任せすることもあります。 【BSG事業部の風土とマッチする人材について】 主体性があり、能動的に動けるエンジニアが多い環境です。ま た、ほぼプライム案件となるため顧客志向でお客様と向き合っていきたい方がマッチしております。 【配属先】 BSG事業部(約80名) ※顧客への提案/コンサルなど上流工程から積極的に関与。(求人ID:388184)
【必須】 ・Webアプリケーションもしくはクラウド環境上でSQL経験がある方 【歓迎】 ・データ分析案件のご経験
【東証プライム上場企業グループ/今勢いのある独立系SIer】 ■本社が石川県にあり、エンドユーザーとの直接取引多数、オラクルマスターの最高位・Platinum保有者数国内有数の独立系SIer
390~600万
【職務内容】 顧客企業におけるDX組織開発と人材育成を推進する法人向けデータサイエンス研修講師を募集します。 昨今のAI技術の進歩を受けて、数多くの企業においてデータ分析・AI活用を担う社内組織の必要性が認識されるようになりました。当社では、かねてよりそうした企業様向けに人材育成や組織改革のお手伝いをしてきましたが、事業拡大にあたりこの活動をともに進めるデータサイエンティストを募集します。 ▼主な業務内容 ・データ分析・機械学習の基礎知識・スキル習得のための研修プログラムの企画・開発・実施 ・受講生の学習進捗管理、サポート ・受講生による応用プロジェクトの伴走支援 スキルやご指向性に合わせて、講師研修業務以外に、以下のようなクライアント向けのデータサイエンティスト業務もお任せする予定です。 ・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理 ・モデリング(機械学習、統計モデリング、数理最適化など) ・分析結果の可視化・レポーティング(社内外向け) ・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート (求人ID:427739)
【必須】 ・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験(経験年数不問) ・プレゼンテーションや人前で話すことが得意な方(講師、トレーナー経験不問) 【歓迎】 ・統計学、データサイエンス、プログラミングに関する講師経験 ・教育用マテリアルの作成経験 ・開発ツール・インフラに関する基礎知識(Linux、Git、GCP(AWS))
【革新的なビジネスモデルで注目が集まる企業 ①ジョイントR&D ②産業全体への横展開】 ①ジョイントR&D:多様な産業のリーディングカンパニーと成果物横展開を前提に契約。 ②産業全体への横展開:上記で創出したAIソリューションを自社SaaSとして産業全体へ還元していきます。 【教育、輸送、エネルギーといった生活を支える領域を、AI技術でアップグレード】 (1)物流最適化 (2)教育(アダプディブラーニング) (3)需要予測
400~800万
「マッハバイト」「転職会議」のWebアプリケーション開発。Ruby on Rails・TypeScript・React等を活用したフルサイクル開発(設計・実装・テスト・デプロイ・運用保守)。AIアルゴリズム・データ基盤との連携・マッチング精度向上・UX改善等に携わる。アジャイル開発。チームでの目標達成を重視するカルチャーのもと、定期的な1on1・評価フィードバック・研修制度など個人の成長を支援する制度が充実しています。フレックスタイム・リモートワーク等の柔軟な働き方と実力主義の報酬制度により、モチベーション高く働ける環境です。社内勉強会・外部研修参加支援なども整備されており、専門性を継続的に高めることができます。チームの雰囲気はフラットで風通しがよく、職種・役職を問わず積極的に意見を出し合える文化があります。週次・月次の全体ミーティングで会社の方向性や成果を共有しており、一体感を持って仕事に取り組める環境です。入社後は専任のメンターがサポートするオンボーディングプログラムで、スムーズな立ち上がりを支援します。入社後のオンボーディングでは、専任メンターが業務の立ち上がりをサポートします。定期的な1on1・フィードバック面談を通じて、個人の成長課題を明確にしながらキャリアアップを支援する文化が根付いています。
Webアプリケーション開発経験3年以上(Ruby on Rails/TypeScript/React等)。フルサイクル開発またはフルスタック開発の経験。AWS等クラウドサービスの実務経験。
アルバイト求人「マッハバイト」(累計会員380万人超・過去最高売上)・転職口コミ「転職会議」を運営。「夢中で働く社会へ」をミッションに、非正規雇用の労働環境改善と求職者・企業の最適マッチングを推進。独自データ・AIアルゴリズムを活用したマーケティング戦略で成長。東証プライム上場。
600~1000万
「経済情報の力で、誰もがビジネスを楽しめる世界をつくる」をパーパスに掲げるユーザベース(東証プライム上場)にて、機械学習エンジニアとしてSPEEDAの企業情報・業界情報のAI分析・自動化機能の開発を担当します。主な業務は、NLP(自然言語処理)・機械学習モデルの設計・実装・評価・改善(Python)、学習パイプライン・推論APIの構築・運用、MLOps基盤の整備・改善(BigQuery/Redash等)、プロダクトマネージャーと連携した課題整理・機能要件定義、実験設計・A/Bテストによる効果検証です。アジャイル開発・XP(エクストリームプログラミング)を採用しており、モデリングから本番デリバリまで一気通貫で担当します。研究から本番デリバリまで一気通貫で担当するスタイルが特徴で、MLエンジニアとして事業貢献を直接体感できます。ペアプログラミング・コードレビュー・技術共有の文化が根付いており、チームで最高のAIプロダクトを作り上げる環境です。チームの雰囲気はフラットで風通しがよく、職種・役職を問わず積極的に意見を出し合える文化があります。週次・月次の全体ミーティングで会社の方向性や成果を共有しており、一体感を持って仕事に取り組める環境です。入社後は専任のメンターがサポートするオンボーディングプログラムで、スムーズな立ち上がりを支援します。
機械学習エンジニアまたはMLOpsの実務経験2年以上。NLP・LLM・RAGの実装経験。Python・機械学習基盤の構築・運用経験。CI/CDパイプラインの実務経験があると尚可。
経済情報プラットフォーム「SPEEDA」(企業情報・業界リポート・M&A情報)・経済メディア「NewsPicks」・AIデータ分析基盤「MIMIR」を展開。「経済情報の力で、誰もがビジネスを楽しめる世界をつくる」をパーパスに掲げ、ビジネスパーソンの意思決定・生産性を支援。東証プライム上場。
500~900万
在庫分析・需要予測SaaS「FULL KAITEN」を展開するフルカイテン株式会社にて、バックエンドエンジニアとして在庫分析・需要予測エンジンの開発を担当します。主な業務は、大量在庫データの集計・分析APIの設計・開発(Python/Django or FastAPI)、需要予測・発注最適化アルゴリズムの実装・改善、データパイプライン(ETL)の設計・運用(AWS/BigQuery)、リアルタイム在庫分析の高速化・スケーラビリティ改善、コードレビュー・技術負債解消です。小売・アパレル業界の在庫最適化という社会課題を技術で解決するやりがいのあるポジションです。アジャイル・スクラム開発を採用しており、スプリントごとの振り返りと改善を繰り返すチーム文化があります。コードレビューを通じた品質向上と技術共有を重視しており、設計・実装・テストまで主体的に関われます。技術書購入補助・社内勉強会・資格取得支援など成長機会が充実しています。チームの雰囲気はフラットで風通しがよく、職種・役職を問わず積極的に意見を出し合える文化があります。週次・月次の全体ミーティングで会社の方向性や成果を共有しており、一体感を持って仕事に取り組める環境です。入社後は専任のメンターがサポートするオンボーディングプログラムで、スムーズな立ち上がりを支援します。
Python/データエンジニアリングの実務経験3年以上。大規模データ処理・データパイプライン構築の経験。SQL・機械学習・クラウドサービス(AWS/GCP等)の経験があると尚可。
在庫分析AIクラウド「FULL KAITEN」の開発・運営。「世界の大量廃棄問題を解決する」をミッションに、アパレル・雑貨・スポーツ用品等の小売業向けに在庫の可視化・需要予測・在庫最適化を提供。アーバンリサーチ・ミズノ・ムラサキスポーツ等大手企業を中心に導入実績。累計23億円調達。
900~1200万
・Enterprise AI Architectureの全体方針策定・統括。クラウド基盤・AIエージェント・データ連携の設計標準化と、関係グループへの技術指示 ・Chugai AI Platformの技術ロードマップ策定とアーキテクチャレビューの主導。新技術(LLM・マルチエージェント等)の評価・採用判断 ・AIバディ・AIアシスタント等の全社共通AIアプリの設計・実装に参画。PoC・プロトタイプを自ら構築し、技術的方向性を示す ・事業部門と協働し、業務課題からAIユースケースを引き出して要件定義から展開まで伴走する ・ローコード開発ツールを活用した民主開発(市民開発者支援)の仕組みづくりと技術標準の整備
求める経験: 1. エンタープライズ規模のAI/クラウドアーキテクチャ設計経験(3年以上)。複数チーム・複数システムにまたがる設計統括の実績 2. LLM・AIエージェントを用いたシステムの実装経験。RAG・オーケストレーション・API連携等を自ら手を動かして開発した実績 3. 事業部門・非エンジニアへのAIユースケース提案・推進経験。技術をビジネス価値に翻訳し、合意を取った実績 4. アジャイル開発環境でのテクニカルリード経験 求めるスキル・知識・能力: ・クラウドインフラ(AWS または GCP)の設計・構築スキル ・AI/LLMアプリケーション開発スキル。LLMオーケストレーションフレームワーク等の活用経験 ・システムアーキテクチャ設計スキル(API設計・マイクロサービス・データ連携設計) ・IaC(Terraform等)を用いたインフラ自動化の知識 技術的な内容を非エンジニアにわかりやすく説明するコミュニケーション能力 必須資格(TOEIC含): ・TOEIC 730以上、または同等の英語力 ・ネイティブレベルの日本語能力(日本語能力試験N1保有あるいは同等の能力)
-