データサイエンティスト(内部監査×データ分析/生成AI)株式会社三菱UFJ銀行 監査部
800~1500万
株式会社三菱UFJ銀行
東京都千代田区
800~1500万
株式会社三菱UFJ銀行
東京都千代田区
データサイエンティスト
市場リサーチ/データ分析
データアナリスト
【業務概要】 MUFGの内部監査(統制の運用テスト等)において、データ分析/生成AIを活用し、監査の実効性向上と効率化を推進するポジション。分析の設計から実行まで担い、監査部のデータ分析/生成AI活用を高度化。 【業務内容】 ・監査業務(統制の運用テスト等)におけるデータ分析の設計・実行 (データクレンジング、データ可視化、異常検知、再計算・突合、テキスト分析等) ・生成AI活用を通じた、監査プロセスの標準化・効率化 ・MUFGの内部監査におけるデータ分析/生成AI活用の高度化推進 (ユースケース創出、分析ガバナンス整備、ナレッジ共有等) 【使用ツール例】 ・Tableau、Python ・Excel/Access ・行内生成AIツール 等(案件特性に応じて選定) 【魅力】 ・監査としてMUFGが保有する大量データの分析ができる。 ・監査業務へのデータ活用は重要施策と位置付け。 ・監査部内にデータ分析・AI活用の専門チームあり。 ・監査として、経営に近い立ち位置で、MUFG全体を俯瞰することができる。 ・ワークライフバランスが取りやすい環境です。 ・小さなお子様がいる行員も在籍している他、男性育児参画の休暇取得制度あり。 ・在宅勤務制度、フレキシブル勤務等の柔軟な働き方を支援する制度あり。 <MUFGならではのダイナミズム> ・事業規模の大きさは国内随一である。 ・グループ各社と協働しながら、グループベースでの監査を担える。 ・海外監査部との連携により、グローバルに活動できる。 ・業界を牽引するトップバンクとして常に関心を持たれており 監査/内部統制が強く求められる環境である。 【風土・雰囲気】 キャリア採用者やグループ内他社からの出向者、行内の他部署から希望して異動してきたメンバーも在籍。組織として非常に多様性があり、キャリア採用者の提案も柔軟に受け入れる雰囲気あり。 【組織】 本邦監査部 約240名 海外監査部 約740名
【前職のイメージ】 金融・事業会社等(業界問わず) 【必須要件】 ・データ分析(データ可視化、多変量解析、機械学習等) ・生成AI関連等の知見(業務で活用できるレベル) ・大量データを活用した分析業務の実務経験(目安3年以上) ・分析結果を非専門家にも伝わる形で整理しドキュメント化、合意形成する力 【歓迎要件】 ・データ分析/生成AI活用に関するPJを企画・主導 ・コーディングを含め「手を動かした」経験 ・大学院修士課程レベルの統計学の知識 ・金融機関でのデータ分析経験 ・英語力としてビジネスシーンでの読み書きや簡単な会話が可能な方 ※監査領域未経験でも応募可能です。 ※データ分析の専門性を監査の検証・証跡に落とし込む意思のある方を歓迎します。 ■選考フロー 書類選考(写真付き履歴書・職務経歴書)、適性検査あり 面接2回~3回を予定
大学院(博士)、大学院(法科)、6年制大学、専門職大学、大学院(その他専門職)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、4年制大学、専門職短期大学、高等専門学校、短期大学
正社員
有 試用期間月数: 6ヶ月
800万円〜1,500万円
全額支給
07時間30分 休憩60分
08:40〜17:10
有
有
120日 内訳:土曜 日曜 祝日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
<賃金内訳>月額基本給:255,000円~600,000円 <昇給有無>有 <残業手当>有 <給与補足>給与詳細は経験、前職の年収、同行基準テーブルを考慮の上決定します
無
東京都千代田区
東京都千代田区麹町5-1-1 麹町ガーデンタワー 受動喫煙対策:屋内全面禁煙 <転勤>無
有
■休日・休暇 完全週休2日制(休日は土日祝日) 年間有給休暇4日~21日 ※下限日数は入社直後の付与日数となります。 年間休日120日 ■待遇・福利厚生 社宅・独身寮制度 財形貯蓄制度 従業員持株制度 確定給付企業年金制度 確定拠出年金制度 退職一時金制度 15年休暇制度 配偶者海外転勤等同行休職制度 ベネフィット・ワン 同性パートナーシップ制度 ベビーシッターサービス制度 産前・産後休業 出産祝い金・出産一時金 育児休業(男女両方) 育休明け研修 時短・時差勤務 育児費用補助制度
設立 1919年8月 資本金 17,119億円(単体) 従業員 32,786名(2023年3月末、単体) 事業概要 【事業内容】金融業及びその他付帯業務 三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)の中核企業としてグローバルな競争を勝ち抜く『世界屈指の総合金融グループ』を創造しお客様に最高水準の商品・サービスを提供しています。
最終更新日:
780~1800万
募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 <具体的な職務内容> CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
データサイエンティスト、またはデータアナリストとしてのデータ分析経験が3年以上 Python、Rなどを用いたデータ分析、統計モデリングの実務経験 SQLを用いたデータベース操作経験 データ可視化ツール(Tableau, Power BIなど)の使用経験 ビジネスレベルの日本語能力 チームでの協働経験
■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。
500~800万
募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 <具体的な職務内容> CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
Pythonを用いたデータ分析の実務経験 BIツール(Looker 等)を用いたデータ可視化・ダッシュボード構築経験 複雑なSQL(サブクエリ・JOIN・集計等)の記述経験 望ましい経験/スキル AIを用いた業務改善・分析の経験 製造業領域において蓄積されたノウハウや経験がある方 製造業特有のデータ(BOM 等)に関わる分析経験
■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。
370~700万
データサイエンティストとして、クライアント企業の課題解決や意思決定を支援するためのデータ分析業務を担当していただきます。 入社後2か月間の研修を通じて基礎スキルを身につけたうえで、プロジェクトに参画します。 ■業務内容の一例 ・顧客企業の保有データを用いた分析業務(売上分析、顧客分析、業務改善分析など) ・分析に必要なデータの整備、加工、データベース構築 ・統計手法や機械学習モデルの設計・構築 ・分析結果をもとにしたレポート作成および施策提案 ・AI技術を活用した解析支援(例:論文や先行事例を調査し、業務への適用を検討・実装) 【PRポイント】 ■9割未経験からスタート!基礎から演習まで学べる2ヶ月間の研修あり。 当社はデータ分析・AI技術を活用し、企業の意思決定や業務改善を支援するデータサイエンス企業です。 入社後は業界トップランナーである取締役の森谷が監修した、データ分析の基礎から応用までを体系的に学べる研修プログラムなどを通してスキルを習得できます。 更には社員の9割がデータサイエンティストで構成されており、異業界・異職種からキャリアをスタートさせた社員が集まっています! これからデータ分析の専門知識を身につけ、市場価値の高いキャリアを築きたい方に最適な環境です。 <研修カリキュラム例> ・データ分析業務の概要 ・統計学の基礎 ・SQLの基本操作 ・Pythonを使ったデータ処理 ・実際のプレゼンテーションを想定した実践演習など ■創立以来、200%増収中の急成長企業!「働きがいのある会社」に2年連続認定! 2019年設立後、社員数は230名(2026年7月時点)にまでに拡大し、名古屋支社を立ち上げ、今年度中には大阪拠点を立ち上げ予定と事業規模も拡大中。 将来的にはグローバルな事業展開も視野に入れており、多様な文化や市場のデータに触れる機会も豊富です。 世界を舞台に活躍したいという意欲をお持ちの方にとって、大きな挑戦と成長の機会があります。 また、挑戦機会や成長環境を評価いただき、GPTW Japan主催の「働きがいのある会社」に2年連続で認定されました。社員に対してアンケートを実施し制度に反映させるなど、今後も社員一人ひとりが活躍できる職場作りに取り組んで参ります。 ■学習環境が整った、成長を後押しする組織 当社では、データサイエンティストとして継続的に成長できるよう、日常的に学べる環境づくりに力を入れています。 社内では「ラボ活動」として、業務外テーマの分析や技術検証にも取り組んでおり、実案件以外でもデータに触れながら実践力を高めることができ、週1回の勉強会では幅広いテーマで情報をキャッチアップすることができます。 日々の業務と並行して学び続けられる環境があるため、未経験からでも着実に専門性を高めていくことが可能です。
職種未経験OK 業種未経験OK ■データサイエンティストになりたいという意欲をお持ちの方 【歓迎要件】 ■データ分析業務の実務経験・興味関心 ■営業職などビジネス経験のある方 ■統計学に関する基礎的な知識(統計検定2級程度) ■基礎的な英語力(TOEIC600点程度、日常英会話レベル)
-
600~900万
衛星データおよびAI技術を活用した機械学習案件において、研究開発および検証業務を主導します。 日本政府関連プロジェクトにおける研究リードとして、ドキュメント作成・コミュニケーション・調整業務を日本語で対応します。 衛星データ・地理空間情報・GISツールを用いた分析、検証、アルゴリズム開発などを担当します。
必須スキル ・日本語ネイティブレベル(官公庁文書を正確に理解し対応できる) ・英語ビジネスレベル(読み書き・コミュニケーション) ・AI分野または地理空間情報(衛星データ、GIS、情報科学、数理科学等)における研究経験または実務経験 ※修士号以上を有している場合も可 ・Pythonによるプログラミング実務経験 歓迎スキル ・官公庁・自治体関連案件への参画経験(助成金・補助金獲得経験を含む) ・ML以外も含む研究開発プロジェクトのリード経験 ・国際学会などへの論文投稿経験 ・GISツール(QGIS等)利用経験 ・AWS / Azure / GCP、Docker、PostgreSQL などの環境での開発経験
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。
500~800万
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。
600~1000万
■ポジション概要 マネーフォワードは2012年5月に設立され、SaaS×Fintech領域で革新を続けています。「お金を前へ。人生をもっと前へ。」というミッションのもと、すべての人に「お金のプラットフォーム」を提供するというビジョンを掲げています。現在、30以上のプロダクトを展開し、事業領域を拡大中です。当社のビジネスセグメントは、マネーフォワードグループ全体の売上の6割を占める「バックオフィス向けSaaS」事業を担当しており、データドリブンな事業戦略の推進に向けて、複数の事業部でデータ系の職種を積極的に採用しています。 ■募集ポジション オープン求人のため、選考の中でご経験、ご希望を伺い、配属組織を決めさせて頂いております。 <HR事業戦略本部> 人事労務SaaS領域における意思決定を推進するために、データ分析基盤内のマートテーブル設計/改修や定期データ更新の安定運用を担当いただきます <ERP事業企画本部> 経理財務SaaS領域における意思決定を推進するために、データ分析基盤内のマートテーブル設計/改修や定期データ更新の安定運用を担当いただきます
■MUST要件 ・データに関わる業務の実務経験2年以上 ・データマートの開発プロジェクトへの参画経験(設計/開発フェーズに関わっていることが望ましい) ・日本語:ビジネスレベル(N1以上) ■歓迎条件 ・SQLを利用したデータマート開発、又はデータ分析に必要なデータ抽出・加工のクエリ実装の経験 ・データ活用における要件定義、データ抽出・集計、可視化の一連の業務に関わったことがある経験
プラットフォームサービス事業(バックオフィスSaaS「マネーフォワード クラウド」、個人向けPFM「マネーフォワード ME」等)
400~600万
東証グロース上場のAI企業の当社にて、いずれかの業務を適性に応じて、お任せします。1:機械学習モデルの作成・実行・チューニング2:機械学習モデルを実行するシステム基盤の構築/保守/運用/データ分析基盤の構築 1:モデリングの方法/特徴/使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施します。 2:自社開発の統合AI実行基盤『R2Engine』や最適化ツール開発、クローリングなどを活用した審査システム、AI不正検知システム、AI実行デスクトップアプリ開発を実施します。
【いずれか必須】■1年以上のPython・SQL等を用いてAIやデータ分析業務を行っていた経験■基本情報技術者以上のIT知識と、3年以上のシステム運用経験(Web・オープン系) 【この仕事で得られるもの】 ・顧客視点を持った課題解決力 ・要件定義から運用まで一貫したシステム構築スキル ・AIシステムのプロジェクト推進力 ・機械学習、深層学習、自然言語処理、画像認識などの最新技術の習得と実用 ・モデルを作って終わりではなくビジネス現場で継続的に改善する実践力
アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスを提供する専門企業。AIの核となる機械学習やディープラーニングなどのR&Dを行い、様々な業種・分野に対するアナリティクス・コンサルティングサービスと、それを動かすIT基盤やAIサービスを提供。
350~700万
近年の企業のDX推進に伴い、データ活用のニーズが急速に高まっています。当社へのご相談や案件依頼も右肩上がりで増加しており、今後のさらなる事業拡大を見据え、組織を強化することとなりました。 データ活用における幅広いご経験を積んでいただける環境をご用意してお待ちいたしております。 データ収集・クレンジングから、DWHなどのデータ基盤構築・運用、Python・Rによるビッグデータ分析、Tableau・Power BIでの可視化までプロジェクトやご経験に応じた業務を担当。 業務効率化・自動化を支援し、企業研修の提案、教材作成、講師業務も行います。
【いずれか必須】■データ分析実務経験(Python/R/QL等) ■BIツールを用いたダッシュボード作成経験(Tableau、PowerBI等) ■データ基盤の構築経験 ■ETLの設計/構築経験 【働き方について】年間休日120日、完全週休2日制(土日祝)で、残業も少なく非常に働きやすい環境です。現在は約7割のエンジニアがリモートワーク(在宅勤務)制度を活用し、WLBを保ちながら勤務いただけます。 【強み】工業、製造、通信、金融、保険など幅広い業界のビッグデータを保有する企業様向けの案件を手がけており、豊富なプロジェクト実績に基づく最適なデータソリューションをトータルサポートできる点が強みです。
■データドリブンコンサルティング ■ビジネスプロセスコンサルティング ■DX HRコンサルティング ■デジタル人材育成
600~1000万
データサイエンティストとして、データ分析やインサイト抽出にとどまらず、機械学習モデルのAPI開発やクラウド環境でのシステム構築といった「AIエンジニアリング」の上流から一気通貫でお任せします。 ■ビジネス課題のヒアリングおよび要件定義、データに基づく課題解決のロードマップ策定■データの抽出、前処理、基礎集計、およびインサイト抽出■機械学習/ディープラーニングを用いた予測モデル■推論モデルの構築、評価、チューニング■機械学習モデルを組み込んだ推論APIの開発およびバッチ処理の構築■クラウドリソース(GCP/AWS/Azure等)を活用したインフラ構築・管理(IaC)、およびシステム監視 等
【必須】■Python・SQLを用いた実務経験(2年以上/Web・API開発経験を含む)■機械学習モデルの実装経験、および各種評価指標に関する知識■GCP/AWS/Azure などクラウド環境の利用・操作経験 ★Openworkでの総合評価上位1%!働きやすさと成長環境の両立を実現◎ ★1社フルコミット×数年単位の中長期支援。「作って終わり」ではなく、顧客ビジネスの成長にコミットできる ★プライム案件が9割以上、大規模案件が豊富。質の高い経験が積める ★社内勉強会や案件共有会を定期開催。最新のUIUX知見や業界トレンドを学習 ★幅広い業界での支援を通じ多様なドメイン知識を習得しキャリアアップ
■Webサービス/Webサイトの制作、運用、グロース支援(準委任/請負)■■社内報CMS『ourly(アワリー)』の開発・運用■相互理解ツール『ourly profile(アワリープロフィール)』の開発・運用■インナーコミュニケーションメディア『ourly Mag.』の運営
600~900万
【具体的な業務】 ・衛星搭載地球観測センサのデジタル信号処理アルゴリズムの設計・実装 ・データ解析および可視化手法の開発、機械学習を用いた信号の識別 ・実験・シミュレーションによるアルゴリズムの検証 ・機器開発チームや衛星システムチームとの連携 【開発環境・使用ツール】 コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom Office:Microsoft Word、Excel、Powerpoint、Google Workplace ファイル共有:Google Drive バージョン管理: Git CI/CD: GitHub Actions パブリッククラウドサービス: AWS 開発ツール:Python、Matlab 等
必須スキル ・大学院修士課程以上の理数系の研究開発の経験 ・Python, Matlab等による数値解析、物理シミュレータの開発経験 ・数学的・論理的思考に基づくアルゴリズム設計能力 ・自発的にキャッチアップし、課題解決に向けて取り組める姿勢 ・泥臭い実験・実装作業を実施する熱意 ・英語での技術文書作成・読解スキル 歓迎スキル ・レーダー、マイクロ波観測等の信号処理経験 ・衛星観測、リモートセンシング、気象・海洋分野の知識 ・機械学習や統計処理によるデータ解析の経験
・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等