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SOMPOホールディングス株式会社

仕事内容

配属部門】
ウェルビーイング事業部　顧客基盤構築グループ

【配属部門のミッション・業務概要】
ＳＯＭＰＯウェルビーイングでは2024年度から「つなぐ・つながる」をコンセプトに顧客のLTV拡大とともに3つの「不」（健康・介護・老後資金）の解消を命題としており、2025年度から新たな経営体制を構築。2025年度はウェルビーイングのグループ内企業・関連企業を中心に新たなバリューの創出やグループ内シナジーの強化が急務。ウェルビーイング事業部顧客基盤構築グループでは顧客データ分析基盤の共通化やデータガバナンス設計を推進。

【当該ポジションのミッション】
「つなぐ・つながる」の実現に向けたウェルビーイング顧客基盤の構築

【主な業務内容】
・DWH/データレイクなどのデータ基盤の設計・構築
・顧客データ分析基盤共通化に関わるIT企画・戦略の策定と実装の推進
・顧客データ分析基盤開発（要件定義、設計、PoC、実装・リリース、運用、評価等）
・ＳＯＭＰＯグループ内企業・関連企業の取りまとめ
・グループ内のデータガバナンス設計

求める経験 / スキル

【必須】
・データ分析基盤/DWH/データレイクの開発経験・運用経験が3年以上ある方
・MySQL/PostgreSQL/Aurora等のRDB・DynamoDBなどのNoSQL DB・Databricks・Snowflake・BigQueryなどのDWHの経験
・技術選定ができ、新しい技術もキャッチアップした上で最適な技術について議論できる方
・日系企業のカルチャーを理解し、コミュニケーションが行える人材

【歓迎】
・Tableau・PowerBIなどのBIツールの経験
・MAツールを使用した施策の設計・実装・改修(PDCA)の経験
・AWS、Azure、Googleなどのクラウドの実装経験
・会社間のシステム連携、統合の経験

従業員数

537名（2024年3月現在）

勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,400 万円

従業員数

537名（2024年3月現在）

データアプリエンジニア　【SOMPO Digital Lab】

SOMPOホールディングス株式会社

仕事内容

【配属部門のミッション・業務概要】
デジタル技術・ノウハウを活用した既存事業の推進および新規事業創出を通じ、グループ利益への貢献とグループのデジタルトランスフォーメーション（DX）の実現を果たす。
業務概要としては、グループ内外の事業遂行に資するデータプラットフォームの構築・活用をはじめとする各種データ活用案件に係る企画・データ分析・ビジネス活用、データ分析基盤構築、データ人材育成等がある。

【当該のポジションのミッション】
当社グループ全体のデジタルトランスフォーメーションに向けて、ビジネス課題（ビジネスモデル構築、商品・サービス開発、業務効率化等）の解決や新規事業の創出を目指して、企画部門等と密に連携し、プロジェクト内でデータエンジニアとして、主にデータパイプラインの構築やユーザアプリケーションの開発などの業務に従事し、フロントエンドからバックエンドまでのソフトウェア開発業務全般に関与する。

【主な業務内容】
本社関連部門、グループ内関連会社、外資系ビッグデータ解析企業Palantir社など多様なステークホルダーと協力したデータ活用プロジェクトの中で以下の業務に従事いただきます。
・各種PJへのデータエンジニアリング業務(データモデリング/パイプライン設計・構築/データ品質の担保/全体最適化)
・SaaS型データプラットフォームやパブリッククラウド（PJによってはどちらか一方の場合あり）を活用したワークフロー開発業務（データ可視化ダッシュボードやユーザアプリケーション開発）
・外部パートナーやグループ会社などを含むステークホルダーとの連携・コミュニケーション

求める経験 / スキル

【必須】
・Python/SQLでの開発経験、分析向けアプリケーションやプロダクトの知識・経験
・技術コミュニケーション(e.g 専門知識の言語化や平易な解説など)の経験
・ビジネス課題の解決や顧客満足に対する高い意欲・モチベーション
・スピード感を持ち、失敗を恐れず、自ら率先して行動を起こせるマインドセットとコミュニケーションスキル

【歓迎】
・IT全般の知識やシステム構築経験（Webアプリケーション開発、各種クラウド、ネットワーク、アプリケーション、DB、セキュリティ）
・Java/TypeScript/CSS等の開発経験
・ITアーキテクトとしてのシステム設計の経験
・パブリッククラウド(AWSもしくはGCP)でのデータ分析環境構築および開発・運用

従業員数

537名（2024年3月現在）

勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

537名（2024年3月現在）

データドリブン人材/データアナリスト【SOMPO Digital Lab】

SOMPOホールディングス株式会社

仕事内容

【部門概要】
デジタル・データ戦略部は、デジタル技術・ノウハウを活用し、
SOMPOグループで展開している損害保険/生命保険/介護/ヘルスケア/医療/モビリティなどの既存事業における新サービスの企画開発や、新規事業創出を行うことで、
グループ利益への貢献とグループのデジタルトランスフォーメーション（DX）の実現を果たすことをミッションとする部門です。

【業務概要】
グループ内外の事業遂行に資するデータプラットフォームの構築・活用をはじめとする各種データ活用案件に係る企画・データ分析・ビジネス活用、データ分析基盤構築、データ人材育成等。

【当該ポジションのミッション】
データの加工・分析・可視化等を通じてグループ各社のデータ活用を成功へと導き、利益創出およびデータドリブンな企業文化への変革を実現する。加えて、当該目標の実現に資するグループ内人材育成等に貢献することです。

【主な業務内容】
①グループ各社のビジネス課題（商品・サービス開発、収支関連分析、業務変革・効率化等）の解決を目的とするデータ活用・分析プロジェクトの企画・遂行
・主要な使用ツールはTableau
・ビジネス部門とのコミュニケーション機会は多い

②グループ内のDX人材候補に対するデータ活用・分析スキルの教育
・グループ職員向けの研修実施（企画・講師登壇・事務局対応等）

③上記に係る定型・非定型業務
・当グループにおけるデータ分析基盤およびそのユーザーに係る運用・管理等

参考URL①:https://sompo.io/ja
参考URL②:https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2111/09/news004.html
(2021年当時の記事となります)

求める経験 / スキル

【必要要件】
・データの処理・加工・分析等に関する実務経験
・Tableauの活用または同等の経験・素養を有していること
・ビジネス課題の解決や顧客満足に対する高い意欲・モチベーション
・論理的思考力、コミュニケーション力、チームプレー、行動力、チャレンジ精神、責任感

【歓迎要件】
・事業部門のKPI（売上、利益等）に責任を持ちプロジェクトを推進したもしくはそれに準ずる経験
・確率・統計・データサイエンスに関する知識、実務経験
※SOMPOグループの事業領域に関する知識は必須ではない。

【求める人材像】
◆高い当事者意識、強い意志をもって途中であきらめずに、最後まで考え抜き仕事をやり遂げる人
◆現状に甘んじることなく学び続け、自ら進化・挑戦しようとする人
◆柔軟性をもって周囲からの信頼を獲得し、組織・チームとして高い成果を追求できる人
◆複数のプロジェクトを立ち上げ、スピード感をもって成長させていくことができる率先力/推進力

※保険業界に関する知識・経験は問いません。さまざまなバックグラウンドを持つ仲間を求めています。

従業員数

537名（2024年3月現在）

勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 1,300 万円

従業員数

537名（2024年3月現在）

【デジタル・データ戦略部】データサイエンティスト

SOMPOホールディングス株式会社

仕事内容

【概要】
SOMPOホールディングスは、保険以外にも介護・医療・ヘルスケア/モビリティ/防災/海外事業など様々な事業ドメインを展開しております。
多様なリアルデータ（現実世界の人々の行動データ）を収集できる事業ドメインが揃っている強みを活かして、現在各事業からリアルデータを収集統合し、データ分析基盤（RDP：リアルデータプラットフォーム）を構築しております。
並行して、このRDPを活用した新規事業（サブスクリプション型のソフトウェア事業）の創出や、既存事業内の新規サービス企画・業務改革を積極的に行っている状況です。

デジタル技術やITを積極的に活用し新たなビジネスモデル構築の真っ只中にある当社グループにおいて、既存事業および新規事業でのデータ利活用に関する各種プロジェクトに携わっていただくデータサイエンティストを募集します。

【具体的な業務内容】
分析・解析に加え、プロジェクトの企画立案やビジネスアイデアへの示唆出しやステークホルダーとの折衝・協業などをお任せします。

●業務効率化、商品企画、サービス開発およびビジネスモデル構築等のビジネス課題に対するデータ分析・利活用の各種プロジェクトにおける企画立案およびプロジェクト遂行
●当社経営課題の理解に立脚した戦略的なデータ収集・整備・活用に関する企画立案およびプロジェクト遂行
●データやデジタル技術に関連するステークホルダー（本社関連部門や外部ベンダー、国内外スタートアップ）との協業・折衝
●データ分析環境構築等のデータガバナンス業務、グループ内データサイエンティスト育成
●エンタープライズ・データ・プラットフォームを構築する技術とサービスを提供する外資系ソフトウェア企業との共同プロジェクトにおける企画立案およびプロジェクト遂行

※業務範囲は保険分野だけでなく、介護・ヘルスケア、自然災害、モビリティ等の当社グループの事業領域全般となります。
※現時点で上記の業務経験はなくても構いません。ご入社後に習得いただきます。

【使用ツール、環境】

・分析言語：Python, R, Spark, 他
・分析基盤：Palantir Foundry, グループ独自分析基盤
・タスク管理：Backlog, Asana, 他
・その他：G Suite, Slack, 他

求める経験 / スキル

【必須】
・統計学・機械学習などのデータサイエンス分野における知識
・実データの解析を通じたアルゴリズム構築や知見導出の豊富な経験
・所属企業・組織の利益のみならず顧客満足や社会貢献に対する高い意欲・モチベーションがあること
・論理的思考能力、コミュニケーション能力。ビジネス的素養。

【歓迎】
・Python, R, Spark等の使用経験
・医療・介護・ヘルスケア分野の知識または業務経験
・事業部門のKPI（売上や利益など）に責任を持ちプロジェクトを推進したもしくはそれに準ずる経験
・以下のような分野でご自身のスキルを高めていきたいとお考えの方
　-データ戦略に関する企画業務、データ活用を通じたビジネスの推進
　-機械学習や深層学習を活用したアルゴリズム構築や知見導出
　-大規模データベースの構築・整備・運用

従業員数

537名（2024年3月現在）

勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

537名（2024年3月現在）

【東証プライム上場/リモート中心】アナリティクスエンジニア ※ユーザーデータの論理設計による事業成長牽引 / 次世代データ基盤 [ BPR ]

《東証プライム上場企業》医療・介護・福祉業界のSaaS・人材紹介事業など

仕事内容

◆具体的な業務内容
１．求職者のデータモデリングとセマンティック定義
事業責任者やマーケターと対話し、求職者の「状態」「意欲」「LTV」といった重要指標の算出ロジックを確定。dbt等での実装を前提とした、一貫性のある論理データモデルの設計および仕様策定を行います。
２．マルチチャネルにおけるID統合と行動ログの構造化
Webサイト、アプリ、LINE、基幹システム等に散在する求職者接点を統合し、時系列でのキャリアライフサイクルを可視化するためのデータ構造を設計。名寄せロジックや属性付与のルールを定義します。
３．非構造化データを活用したインテント抽出の論理設計
キャリアパートナーによる面談音声や対話テキストから抽出される「悩み」や「希望条件」等のインテントデータを、どのように属性化し施策に活用するか、その分類体系と活用フローを設計します。
４．データ品質管理体制（ガバナンス）の構築
膨大な求職者関連カラムの中から、マーケティング施策（Braze連携等）に不可欠な項目を厳選し、品質基準（SLO）を策定。現場が100%信頼して活用できる「認証済みデータセット」の運用をリードします。
５．事業所・法人データとの統合設計（将来像の構築）
求職者データと、医療法人や事業所のデータを掛け合わせ、最適なマッチングを実現するためのリレーション設計を行い、キャリア事業の統合データ利活用基盤のグランドデザインを支えます。

求める経験 / スキル

【必須要件】
◆以下いずものご経験をお持ちの方
・顧客データや行動ログ等、複雑な事象を整理し、論理的なデータ構造（ER図、テーブル定義書等）に落とし込む設計実務経験
・SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験
・複数のステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメント経験
・大規模なBtoCサービスにおけるユーザー行動分析やCRM基盤の構築・運用経験

【歓迎条件】
・LLM等のAI技術をマーケティング実務に活用した経験、または強い関心。
・人材業界、または行動ログデータを重視するドメインでの業務経験。
・dbt、BigQuery、Databricks等のモダンなデータ基盤環境での業務経験。
・データガバナンスや品質管理の経験、または強い関心。
・事業側の曖昧な要求を紐解き、エンジニア側へ精緻な仕様として伝達できる高い言語化・ファシリテーション能力。

【開発環境・利用ツール】
・マーケティングツール（主要なもの)
　Braze / Treasure
・データ&マーケティングプラットフォーム
　・Google Cloud
　　・Cloud Composer(Apache Airflow)
　　・BigQuery
　　・Vertex AI
　　等
　・Databricks
　・dbt core
・社内システム
　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他
・開発言語/ツール
　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等
・その他利用ツール
　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等

▼求める人物像等
下記素養をお持ちの方がポジション・カルチャーフィットします
・課題発見・仮説構築力：課題ありきではなく、自ら課題の仮説立てができる方
・事業と課題の接続力：事業を理解し、起きている課題の背景や要因、優先度を整理できる方
・現状を突破、変革を推進する力：変革フェーズの組織に良い影響を与えていただける方
・プロジェクト推進力：情報を整理、可視化し、プロジェクトを前に進めていける方
・幅広い技術知見：最新の技術トレンドを理解し、ソリューション提案の幅を広げられる方
・「データの定義」の曖昧さを放置せず、ビジネス上の意味と技術的整合性の両面から正解を追求できる方。
・膨大なデータの中から、事業成長のレバーとなる「価値ある情報」を見出すことに情熱を持てる方。
・ステークホルダーとの対話を楽しみ、組織を横断して合意形成を推進できる方。

勤務地

東京都

想定年収

745 万円 ~ 1,315 万円

【東証プライム上場/リモート中心】シニアマーケティングエンジニア/データエンジニア ※モダン環境・AI活用 / 12の自社サービスのマーケティング基盤のアーキテクト [ BPR ]

《東証プライム上場企業》医療・介護・福祉業界のSaaS・人材紹介事業など

仕事内容

◆業務詳細
データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。
・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用（Reverse ETL）
・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携
・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援
・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定

求める経験 / スキル

【必須要件】
以下いずれにも該当する方（目安2-3年以上）
・MAツール（Braze, Salesforce Marketing Cloud, b→dash等）の運用経験
・マーケティング業務にかかわるシステム設計・データ設計の経験
・Pythonを用いた開発経験
・SQLを用いたデータの抽出・加工経験
・Google Cloud, AWS, Azureなどのパブリッククラウドを用いたシステム開発経験
・生成AIを活用した業務改善経験、または開発経験

【歓迎条件】
・ETL/ELTの開発
・データ分析基盤の構築経験
・事業会社でのマーケティング業務の経験
・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験

【開発環境・利用ツール】
・データ&マーケティングプラットフォーム
　・Google Cloud
　　・Cloud Composer(Apache Airflow)
　　・BigQuery
　　・Vertex AI
　　等
　・Databricks
　・dbt core
・社内システム
　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他
・マーケティングツール（主要なもの)
　Braze / Treasure
・開発言語/ツール
　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等
・その他利用ツール
　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等

勤務地

東京都

想定年収

825 万円 ~ 1,315 万円

【東証プライム上場/リモート中心】データエンジニア（アーキテクト） ※モダン環境・AI活用 / 12の自社サービスのデータ基盤構築～活用推進 [ BPR ]

《東証プライム上場企業》医療・介護・福祉業界のSaaS・人材紹介事業など

仕事内容

◆業務詳細
データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。
・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行
・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出
・データの整備、再モデリング、品質管理
・IaCを用いたインフラ構成管理
・データガバナンス整備
また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。
・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用
・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証
・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供
業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。

求める経験 / スキル

【必須要件】
以下いずれにも該当する方（目安2年以上）
・分析を目的としたデータマートの作成経験
・特定のプログラミング言語を用いた開発経験
・ETL/ELTの開発経験
・BIツール(Tableau, Looker, Power BI等)を用いたダッシュボード作成経験
・BigQuery, Snowflake, Databricksなどを用いたデータ基盤構築経験

【歓迎条件】
・Webマーケティング（SEO,広告,CRM）の業務に関わった経験・志向
・Webサービスの開発経験
・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験

【開発環境・利用ツール】
・データ基盤
　・Google Cloud
　　・Cloud Composer(Apache Airflow)
　　・BigQuery
　　・Vertex AI
　　等
　・Databricks
　・dbt core
・社内システム
　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他
・開発言語/ツール
　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等
・BIツール
　Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio
・その他利用ツール
　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等

▼求める人物像等
・データの力で事業課題を解決したい、事業成長に貢献したいという意欲をお持ちの方（アナリスト的思考）
・システムのことだけでなく、事業の戦略やマーケットにも興味関心を持てる方
・役割の拡張や能力の向上意欲が高く、常に自主的にテクノロジーのキャッチアップや思考フレームワークのアップデートをし続ける意欲の高い方
・収集した情報をチームやステークホルダーにも積極的にアウトプットができる方
・ユーザーの要求を深堀し、データや事業背景の理解、解決したい課題の本質を理解をしようする方

勤務地

東京都

想定年収

745 万円 ~ 1,315 万円

楽天GATD_Data Scientist, Digital Advertisement/Marketing - Global Ad Technology Supervisory Department

楽天グループ株式会社

仕事内容

■Business Overview
Global Ad Technology Supervisory Department(GATD) manages the whole of the advertising systems that power Rakuten. We are a cross-functional and data-driven organization working together in a diverse team spread across five countries: Japan, Singapore, India, China and UK.
GATD Website: http://corp.rakuten.co.jp/careers/feature/adtech/en/

グローバル広告技術監督部門（GATD）は、楽天を支える広告システム全体を管理しています。私たちは、日本、シンガポール、インド、中国、英国の5カ国にまたがる多様なチームで協働する、クロスファンクショナルかつデータ駆動型の組織です。

■Department Overview
Our vision is to empower our internal and external stakeholders by providing data driven marketing solutions by developing the Ad delivery, Audience Management, Tracking, Reporting and Data Sync Platforms. Joining us, you will be able to challenge yourself in a wide range of technologies in the frontline of heavy traffic large scale ad applications and platforms, including high performance system development and big data processing systems. Also, you will be able to work about latest digital advertising and Ad platform because we also closely work with outside Ad platformer as well.
我々のビジョンは、広告配信、オーディエンス管理、トラッキング、レポート、データ同期プラットフォームの開発を通じてデータ駆動型マーケティングソリューションを提供し、社内外のステークホルダーを支援することです。ジョインしていただければ、高トラフィックの大規模広告アプリケーションやプラットフォームの最前線で、高性能システム開発やビッグデータ処理システムを含む幅広い技術に挑戦できます。また、外部広告プラットフォーム事業者とも緊密に連携しているため、最新のデジタル広告や広告プラットフォームに関する業務に携わることができます。

In the platform team, we have positions who have comprehensive knowledge of the platforms and provide total solution for business requirement by combining of multiple platform components.
プラットフォームチームでは、プラットフォームに関する包括的な知識を持ち、複数のプラットフォームコンポーネントを組み合わせてビジネス要件に対するトータルソリューションを提供するポジションがあります。

Our team develops and operates an ad serving platform that is widely used in Rakuten's overall services, including Rakuten Ichiba. The system consists of servers that respond to high traffic, such as tens of thousands of QPS, with low latency of less than 100ms, a backend system that processes huge log data of tens of billions of data per month, and campaign management UI.
当チームは楽天市場をはじめとする楽天グループ全体で広く利用される広告配信プラットフォームの開発・運用を担っています。システムは、10万QPS規模の高トラフィックに100ms未満の低遅延で応答するサーバー群、月間数百億件の膨大なログデータを処理するバックエンドシステム、キャンペーン管理UIで構成されています。

■Why We Hire
With the practical adoption of AI, decision-making in ad serving is becoming faster and more sophisticated, and competition among platforms is intensifying. In this context, our ad serving platform (RUNA) is in a phase of differentiating itself by strengthening the in-house development of core algorithms centered on price optimization, ad performance maximization, and creative optimization. In addition, RUNA’s adoption within the Rakuten Group continues to expand, and as the scale of delivery and the diversity of use cases grow, we need to enhance model generalization, experiment velocity (A/B testing), and operational reliability. To address these external changes and rising internal demand, we are seeking data scientists who can drive initiatives end to end—from hypothesis formulation and modeling to online deployment, evaluation, and continuous improvement.
AIの実用化に伴い、広告配信における意思決定はより迅速かつ高度化しており、プラットフォーム間の競争は激化しています。こうした状況下で、当社の広告配信プラットフォーム（RUNA）は、価格最適化・広告パフォーマンス最大化・クリエイティブ最適化を中心とした中核アルゴリズムの自社開発強化により、差別化を図る段階にあります。さらに、楽天グループ内でのRUNA導入は拡大を続けており、配信規模とユースケースの多様化に伴い、モデルの汎化性能向上、実験速度（A/Bテスト）、運用信頼性の強化が求められています。こうした外部環境の変化と高まる内部ニーズに対応するため、仮説立案・モデリングからオンライン展開、評価、継続的改善までをエンドツーエンドで推進できるデータサイエンティストを求めています。

■Position Details
- Problem definition for ad delivery optimization and the design of KPIs/metrics, along with observability (dashboards and alerts).
広告配信最適化のための問題定義とKPI/メトリクスの設計、および可観測性（ダッシュボードとアラート）の構築

- Data preprocessing, feature engineering, modeling, and offline evaluation (including simulation) for price optimization, CTR/CVR and value prediction, and creative optimization.
価格最適化、CTR/CVRおよび価値予測、クリエイティブ最適化のためのデータ前処理、特徴量エンジニアリング、モデリング、オフライン評価（シミュレーションを含む）

- Online deployment and experiment design: A/B tests/bandits, calibration, rollout strategy planning, effectiveness evaluation, and continuous improvement.
オンライン展開と実験設計：A/Bテスト/バンディットアルゴリズム、キャリブレーション、ロールアウト戦略の立案、効果評価、継続的改善

- Production operations and MLOps: building training/inference pipelines; monitoring and drift detection; model updates and automated rollback; quality and privacy governance.
運用オペレーションとMLOps：トレーニング/推論パイプライン構築、監視とドリフト検出、モデル更新と自動ロールバック、品質・プライバシーガバナンス

- Collaboration with internal stakeholders (product, engineering, sales/operations) on requirements definition, decision support, documentation, and knowledge sharing.
要件定義、意思決定支援、ドキュメント作成、ナレッジ共有における内部ステークホルダー（プロダクト、エンジニアリング、営業/オペレーション）との連携

■Work Environment
◎Development team
About 20 people (SRE, Backend/Frontend, Data, SDK, QA)

◎Development Environment
- Google Cloud Platform(GKE, Dataflow, Cloud Pub/Sub, BigQuery, Cloud SQL)
- Aerospike
- Terraform
- Ansible
- Python
- Go

◎Related systems, advertising products
- Ad Platform / DMP / Data feed / Tracking and reporting / Pixel tag
- Listing ads, Display ads, Video ads, and Google shopping ads

求める経験 / スキル

■Mandatory Qualifications
- 3+ years of hands-on experience in data analysis and machine learning using Python and SQL; proficiency with Pandas/NumPy/scikit-learn and data visualization tools
- Experience processing large-scale data (e.g., Spark, BigQuery) and building reproducible analytics environments (using notebooks and repositories together, code reviews, testing)
- Solid foundation in statistics, probability, causal inference, and experimental design (hypothesis testing, sampling, A/B test design and analysis, effect size estimation)
- Experience developing machine learning models (regression, classification; tree-based methods/GBDT/logistic regression/simple neural networks) with rigorous evaluation design (offline/online metrics, calibration)
- Foundational knowledge of online/digital advertising (CTR/CVR prediction, bidding and budget pacing, ad serving control, KPI optimization) or practical optimization experience in adjacent domains
- Feature engineering oriented toward price and serving optimization use cases; data quality management, leakage prevention, and handling delayed/late-arriving labels
- Production experience (model deployment, scheduling/pipeline operations, monitoring, implementing and operating drift detection)
- Communication skills for collaborating with stakeholders on requirements definition, analysis design, and decision support (including explaining and visualizing deliverables)
- Degree in computer science, information engineering, statistics, applied mathematics, or a related field; or equivalent practical experience
- Fluent English, or a TOEIC score of 800+ (or an equivalent qualification/skill)

- PythonおよびSQLを用いたデータ分析と機械学習における3年以上の実務経験；Pandas/NumPy/scikit-learnおよびデータ可視化ツールの習熟
- 大規模データ処理（例：Spark、BigQuery）および再現可能な分析環境構築（ノートブックとリポジトリの併用、コードレビュー、テスト）の経験
- 統計学、確率論、因果推論、実験計画法（仮説検定、サンプリング、A/Bテスト設計・分析、効果量推定）の確固たる基礎知識
- 機械学習モデル（回帰、分類；木ベース手法/GBDT/ロジスティック回帰/簡易ニューラルネットワーク）の開発経験と厳密な評価設計（オフライン/オンライン指標、キャリブレーション）
- オンライン/デジタル広告の基礎知識（CTR/CVR予測、入札と予算ペース配分、広告配信制御、KPI最適化）または隣接領域での実践的最適化経験
- 価格および配信最適化ユースケースに向けた特徴量エンジニアリング；データ品質管理、リーク防止、遅延/遅延到着ラベルの処理
- 実稼働環境での経験（モデルデプロイ、スケジューリング/パイプライン運用、モニタリング、ドリフト検出の実装と運用）
- ステークホルダーとの要件定義、分析設計、意思決定支援における協業のためのコミュニケーションスキル（成果物の説明・可視化を含む）
- コンピュータサイエンス、情報工学、統計学、応用数学または関連分野の学位、もしくは同等の実務経験
- 流暢な英語力、またはTOEICスコア800以上（もしくは同等の資格/スキル）

■Desired Qualifications
- Knowledge of ad auctions and mechanism design (first-price/second-price, bid shading, reserve price optimization, frequency control/capping)
- Hands-on experience applying price optimization methods (Bayesian optimization, multi-armed bandits, contextual bandits, reinforcement learning, etc.)
- Experience with creative optimization (multivariate testing, bandit optimization, image/text feature extraction, use of generative AI)
- Experience building serving-control models and simulations (e.g., budgeting, pacing, inventory forecasting)
- Experience implementing and operating streaming/real-time processing platforms (Kafka/Flink/Beam) and online (real-time) inference
- MLOps practices (feature stores, model registries, CI/CD, Docker/Kubernetes, monitoring/alerting, data drift/concept drift detection)
- Experience with cloud environments (GCP: BigQuery/Vertex AI/Dataflow, or equivalent services on AWS/Azure)
- Professional experience leveraging AI in real-world applications
- Fluent Japanese speaker or have N2 Level of the Japanese Language Proficiency Test, or have equivalent qualifications or business level skills

- 広告オークションとメカニズム設計に関する知識（ファーストプライス/セカンドプライス、入札調整、最低落札価格最適化、頻度制御/上限設定）
- 価格最適化手法の実践的経験（ベイズ最適化、マルチアームバンディット、コンテクストバンディット、強化学習など）
- クリエイティブ最適化の経験（多変量テスト、バンディット最適化、画像/テキスト特徴抽出、生成AIの活用）
- 配信制御モデルおよびシミュレーション構築の経験（例：予算管理、ペース調整、在庫予測）
- ストリーミング/リアルタイム処理プラットフォーム（Kafka/Flink/Beam）およびオンライン（リアルタイム）推論の実装・運用経験
- MLOpsプラクティス（特徴量ストア、モデルレジストリ、CI/CD、Docker/Kubernetes、監視/アラート、データドリフト/コンセプトドリフト検出）
- クラウド環境の経験（GCP：BigQuery/Vertex AI/Dataflow、またはAWS/Azureの同等サービス）
- 実世界アプリケーションにおけるAI活用の実務経験
- 日本語が流暢な方、または日本語能力試験N2レベル、同等の資格またはビジネスレベルのスキルを有すること

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

プロダクト開発本部プラットフォーム／Database Administrator

楽天グループ株式会社

仕事内容

＜事業概要＞
楽天ペイメントサービスでは、優秀なUXデザイナーを募集しています。
「eコマースの体験を、リアルな世界へ」をコンセプトに、楽天ペイメントサービスのユーザーエクスペリエンスデザインを担い、お客様にとってより使いやすいサービスづくりを担っていただきます。

＜業務詳細＞
市場をリードするための新しいユーザーエクスペリエンスを開発します。

- UCD プロセスに基づく一貫性設計
- 論理的思考とデータ主導による設計
- UX リサーチ、分析、プロトタイプの作成
- 利害関係者とコミュニケーション
- エンドユーザーの手によって設計品質を維持
- 迅速かつ低コストの設計プロセスを実行
- UX の考え方を組織に浸透させる

■ステークホルダー
- フロントエンドおよびモバイル開発エンジニア
- デザイナー
- 海外支社のエンジニア
- ビジネス側のメンバー

求める経験 / スキル

必須要件：
データベース管理の実務経験（3年以上）
MySQLに関する知識と実務経験（MariaDBも可）
パフォーマンスチューニングとトラブルシューティングの経験
コミュニケーション能力とチームで効果的に作業できる能力望ましい要件
Oracle GoldenGateに関する知識と実務経験（Oracle以外の場合）
Googleクラウドベースのデータベース運用経験（CloudSQL、Spanner）
データベース自動化ツールとスクリプト言語（Python、Shellなど）の経験
データベース監視ツール（Zabbix、Grafanaなど）の使用経験-
AIを使用したデータベース運用の改善経験
リーダーシップ経験またはリーダーシップスキル- ステークホルダーを積極的に巻き込み、ルールを提案および確立する能力

フィンテック業界（例：FISC）での経験、知識、ノウハウ

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 1,300 万円

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

Global Ad Technology統括部：データサイエンティスト　デジタル広告／マーケティング（GATD）

楽天グループ株式会社

仕事内容

■事業について
Global Ad Technology統括部（GATD）では楽天の広告関連事業全般の技術面を担っています。日本、シンガポール、インド、中国、英国と5か国にまたがる多国籍な部門であり、蓄積された膨大なデータを利用し、社内の各部門を横断して広くサポートしています。

GATDウェブサイト： https://corp.rakuten.co.jp/careers/feature/adtech/en/

■部署・サービスについて
広告配信、オーディエンス管理、トラッキング、レポーティング、Data Sync プラットフォームなど膨大なデータに基づくマーケティングソリューションを提供し、社内外のステークホルダーをエンパワーすることが使命です。
ビッグデータ処理システムや高トラフィック・大規模な広告アプリケーションなど幅広い技術に挑戦可能です。
外部広告プラットフォームとも連携しており、最新のデジタル広告・広告プラットフォームに携われます。
プラットフォームに関する包括的な知識を持ち、複数のコンポーネントを組み合わせてビジネス要件に応えるトータルソリューションを提供する役割があります。
楽天市場を含む楽天全体のサービスで利用される広告配信プラットフォームを開発・運用しています。
数万 QPS を 100ms 以下で応答するサーバー、月間数百億規模のログを処理するバックエンド、管理画面などで構成されています。

■ポジション：募集背景
AI 実用化により広告配信の意思決定が高度化・高速化し、プラットフォーム間競争が激化しています。
広告配信プラットフォーム（RUNA）は、価格最適化・広告パフォーマンス最大化・クリエイティブ最適化を核とするコアアルゴリズムの内製強化を進めています。
楽天グループ内での RUNA 活用が拡大し、配信規模・ユースケースが多様化する中、モデルの汎化性、実験速度（A/B テスト）、運用信頼性の強化が求められています。
これらに対応するため、仮説設計からモデリング、オンライン実装、評価・改善まで一貫して推進できるデータサイエンティストを募集しています。

■業務内容
・配信最適化の問題定義、KPI・評価指標の設計、可観測性（ダッシュボード・アラート）の整備
・価格最適化、CTR／CVR・価値予測、クリエイティブ最適化に向けたデータ前処理、特徴量設計、モデリング、オフライン評価（シミュレーション含む）
・オンライン実装と実験設計（A/B テスト／バンディット、キャリブレーション、ロールアウト戦略策定、効果検証・改善）
・本番運用・MLOps（学習／推論パイプライン構築、監視・ドリフト検知、モデル更新・自動ロールバック、品質・プライバシーガバナンス対応）
・社内ステークホルダー（プロダクト、エンジニア、営業／運用）との連携による要件定義、意思決定支援、ドキュメンテーション・ナレッジ共有

■働く環境
開発チーム人数：約 20 名（SRE、Backend／Frontend、Data、SDK、QA）
開発環境：GCP（GKE、Dataflow、Cloud Pub/Sub、BigQuery、Cloud SQL）、Aerospike、Terraform、Ansible、Python、Go
関連システム：Ad Platform、DMP、Data feed、広告効果計測、Pixel tag
取り扱い広告：リスティング広告、ディスプレイ広告、動画広告、Google Shopping 広告

求める経験 / スキル

■必須要件：
・PythonおよびSQLを用いたデータ分析・機械学習の実務経験（3年以上）Pandas／NumPy／Scikit-learn、可視化ツールの活用スキル
・大規模データの処理経験（Spark／BigQuery など）と再現性の高い分析環境構築（Notebookとリポジトリの併用、コードレビュー、テスト）
・統計・確率・因果推論・実験計画の基礎理解（仮説検定、サンプリング、A/Bテスト設計と解析、効果量推定）
・機械学習のモデル開発経験（回帰・分類、ツリー系／GBDT／ロジスティック回帰／単純NN）と厳密な評価設計（オフライン／オンライン指標、キャリブレーション）
・インターネット広告の基礎知識（CTR／CVR予測、入札・予算ペーシング、配信制御、KPI最適化）または近接領域での最適化実務
・価格最適化、配信最適化への応用を意識した特徴量設計、データ品質管理、リーク防止、遅延ラベルの取り扱い
・プロダクション導入の経験（モデルのデプロイ、スケジューリング／パイプライン運用、監視、ドリフト検知の実装・運用）
・ステークホルダーと連携した要件定義、分析設計、意思決定支援のコミュニケーション能力（成果物の説明・可視化含む）
・コンピュータサイエンス、情報工学、統計、応用数学等の学位、または同等の実務経験
・英語（流暢）、もしくはTOEIC800点以上、またはそれと同等の資格やスキルがあること

■歓迎要件：
・広告オークション、メカニズムデザインの知識（First-price／Second-price、Bid Shading、Reserve Price最適化、フリークエンシー制御／カッピング）
・価格最適化手法の実務適用経験（ベイズ最適化、多腕バンディット、コンテキストバンディット、強化学習等）
・クリエイティブ最適化の経験（多変量テスト、バンディット最適化、画像／テキスト特徴量抽出、生成AIの活用）
・サービングコントロールモデルとシミュレーション（例：予算編成、ペース調整、在庫予測など）の構築経験
・ストリーミング、リアルタイム処理基盤（Kafka／Flink／Beam）の実装・運用、オンライン（リアルタイム）インターフェースの経験
・MLOps実践（Feature Store、モデルレジストリ、CI/CD、Docker／Kubernetes、監視／アラート、データドリフト／概念ドリフト検知）
・クラウド環境の利用経験（GCP：BigQuery／Vertex AI／Dataflow、またはAWS／Azure同等サービス）
・現実世界のアプリケーションでAIを活用した実務経験
・日本語（流暢）、もしくは日本語能力試験でレベルN2を習得している、またはそれと同等の資格やスキルがあること

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,400 万円

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

【AI & Dataコンサルティング部】データサイエンティスト（AIDC/1029375）

楽天グループ株式会社

仕事内容

楽天・事業について：
楽天グループは日本に約 1 億人、世界中で 10 億人の顧客基盤を抱え、E コマース、決済サービス、金融サービス、モバイル、メディア、スポーツなど、70 以上のサービスを提供しています。

部署・サービスについて：
AI サービス統括部（AISSD）は楽天グループが持つ70 以上のサービスから蓄積されたビッグデータとデータサイエンスを活用し､楽天グループの各事業および楽天のビジネスパートナーへ事業拡大に貢献するソリューションを提案・推進する統括部門です。「楽天はデータ駆動型のメンバーシップ企業である」という戦略的ビジョンを楽天グループは掲げており、このビジョンの実現を担う部門です。

その中でも AI & Dataコンサルティング部（AIDC）は、事業部と開発部門の橋渡し役となり、ビジネス理解に踏まえてデータドリブンなソリューションを提案、その実装までをスピード感を持って推進する部門です。

主な業務内容：
・課題の特定からアドホック分析、モデル構築、モデルデプロイメントまでの一連のデータサイエンスワークフローの遂行
・楽天が保有する多様なデータまたは外部データを活用した、顧客行動の分析インサイトの導出
・ビジネス課題を解決するためのSQLやSparkなどを活用した大規模データの処理、適切な予測モデルやアルゴリズムの選択・実装、革新的なソリューションの提案
・汎用的なデータサイエンスプロダクトの開発
・データサイエンティスト、コンサルタント、プロジェクトマネージャー、データ戦略家との協働
・多様なステークホルダーそれぞれとの効果的なコミュニケーション（例：難解な技術的詳細を、相手に合わせて伝える）
・最新のデータサイエンスに関わるトピックの理解と実プロジェクトへの実装
・スキルやナレッジを共有・学習する文化の創出

事業領域：
Commerce & Marketing:
・データ価値を最大化しながら、楽天グループのコマースカンパニー（楽天市場、ラクマ、楽天ファッション等）のデータソリューションを推進
・クライアント・楽天のデータを活用し、広告やメディアといったマーケティング分野でのデータソリューションをメーカー・小売業者・地方自体等といった社外クライアントへ提供

求める経験 / スキル

【必須要件】
・3年以上のデータサイエンスに関連する業務経験
・Random Forest、Gradient Boosting Models、Neural netなどのモデルによる課題解決の経験
・マーケティング課題（例：商品推薦、リテンション管理など）に関わるプロダクトの開発経験
・探索的データ解析を行うスキル
・Python（pandas、scikit-learnなど）やSQL, Jupyter等を使ったデータ分析のスキル
・Sparkやクラウドコンピューティング技術などを利用した大規模データの取り扱い経験
・SQLを使った複雑なデータ分析のスキルを有すること
・チームで協力し、組織の各レベルの関係者と効率よく仕事ができること
・複雑なデータを精製し、要点を抑え、報告資料にまとめるスキルを有すること
・ステークホルダーの立場に応じた適切なコミュニケーションができること

【歓迎要件】
・デジタルマーケティング・eコマースや顧客分析関連業界での3年以上の業務経験
・自らまたは他のチームと協力してモデルの実装を行った経験
・日本語・英語でのコミュニケーションができること
・TableauなどのData visualizationツールの経験

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

【AI & Dataコンサルティング部】データアナリスト（AIDC/1022370）

楽天グループ株式会社

仕事内容

■仕事の内容
データサイエンスコンサルティング部（DSCD）は、事業部と開発部門の橋渡し役となり、ビジネス理解に踏まえてデータドリブンなソリューションを提案、その実装までをスピード感を持って推進する部門です。

■事業領域
・データ価値を最大化しながら、楽天グループのコマースカンパニー（楽天市場、ラクマ、楽天ファッション等）のデータソリューションを推進
・クライアント・楽天のデータを活用し、広告やメディアといったマーケティング分野でのデータソリューションをメーカー・小売業者・地方自体等といった社外クライアントへ提供 ※変更範囲：会社の定める範囲

◆ーーーーーーーーーーーーーーー◆
「AIサービス統括部（AISSD）」は、楽天グループが保有する70以上のサービスから得られるビッグデータとデータサイエンスを活用し、楽天内外の事業成長を支援するソリューションを提案・推進する部門です。楽天が掲げる「データ駆動型のメンバーシップ企業」という戦略ビジョンの実現を担っています。

その中の「データサイエンスコンサルティング部（DSCD）」は、事業部と開発部門の橋渡し役として、ビジネス理解に基づいたデータドリブンなソリューションを迅速に提案・実装する役割を担っています。

求める経験 / スキル

【必須要件】
・データ分析／データを活用した事業価値創造に強い興味と理解があること
・課題解決／戦略的思考／仮説設計の能力があること
・ツールやソリューションを活用した分析スキルがあること
・様々なビジネスモデルと関連ビジネスを理解していること
・分析的研究や戦略的分析分野での勤務経験があること
・個人／チームでの働き方のバランスが取れること
・最後までやり遂げる力があること
・日本語／英語（TOEIC800点以上）でコミュニケーションができること　
*ただし同程度のスキルがあれば応募可能

【歓迎要件】
・データ分析に特化した企業や部署にて勤務経験があること
・ビジネスコンサルティングファームにて勤務経験があること
・トップマネジメントや役員とのコミュニケーション／プレゼンテーション経験があること
・新規ビジネス設立、またはビジネスプロセスデザインの経験があること
・SQL、Python、Rなどを活用した分析スキルがあること

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

【AI&Data(AI&D)】コンサルタント ※AI/データを活用した戦略構想策定 / Manager以上～

合同会社デロイトトーマツ

仕事内容

AI＆Dataチーム
以下2通りの役割がございます。
・AI & Dataコンサルタント/エンジニア
・AI導入コンサルタント/DX導入コンサルタント/DXサービス統合アーキテクト

■採用背景
クライアントが成長戦略を描くうえで先端テクノロジーの存在は無視できなくなってきており、DTCに寄せられるクライアント課題は年々高度化・複雑化しています。
当社のAI & Dataチームでは、クライアントのビジネスが複雑化する中で、統合データ分析基盤を作りたい」「アナリティクスを高速化したい」といったお声が増えており、コンサルタントだけでなく、データサイエンティスト、データアーキテクトといったスペシャリストの方もお迎えしさらなる体制の強化をしようと考えています。

クライアントが成長戦略を描くうえで先端テクノロジーの活用は欠かせないものとなっており、当社に寄せられる課題は年々高度化・複雑化しています。
先端テクノロジーの中でもAI、特に生成AIがビジネスに与える影響は大変注目されています。当社のクライアントからも多くの引き合いをいただいており、また、その大半は構想から実装までのEnd to Endでの支援を希望されています。
そこで、当社のAI & Dataチームでは、生成AIやその他を活用したDigital改革支援の道筋を描くITコンサルタント、および要素技術を業務アプリケーションに昇華させるクラウドアーキテクトといったスペシャリストの方をお迎えし、さらなる体制の強化を行っていく考えです。

■業務内容　　
ビジネスが複雑化する中、社内のデータ基盤の再構築～分析体制の強化やAIなどの先端技術のビジネスとのコラボレーションをしたいというニーズに対してコンサルティングサービスを提供しています。
顧客から実装部分のみを任されるのではなく、ITにのみに閉じないコンサル部隊とも協業し、ビジネスを推進するためにどのような技術を検討すれば良いか、そのためにどのような体制でこのプロジェクトに臨むべきかなど、経営視点でクライアントとやり取りをしていただきます。
また、ハイレベルな戦略策定だけではなく、ソリューション導入、マネージドサービス、ホスティングだけでなく、受け入れるクライアント側からのニーズがあればトレーニングを提供する等、幅広い領域でクライアント課題の顕在化から掘り下げていくアプローチを採用し、課題を明確にしてからソリューションの採択を実施していただきます。

■AI&Dユニットの特徴
＜多様な中途採用の方が活躍しています＞
メンバーの多くが中途採用でジョインしており、そのバックグラウンドもコンサルティング会社、システムインテグレーター、事業会社の企画部門・IT部門、など様々です。またその年齢層も幅広なほか、海外出身のメンバーも多く活躍頂いています。
入社された方へのサポート体制を整えるとともに、ユニット独自のトレーニングメニューも準備することで、皆さんがデロイトのコンサルタント/エンジニア/アーキテクトとしてご活躍頂ける環境を準備してお待ちしています。
＜色々なチームと柔軟にコラボレーションできます＞
AI&Dのコンサルタントは、単独だけではなく社内の色々なチームとコラボレーションしながらプロジェクトを進めています。
例えば、特定業界の企業におけるDX戦略を描く場合は、深い業界知見を持つインダストリのコンサルタントと、新たなデジタル組織の立上げをご支援する場合は組織機能設計に知見を持つM&Aコンサルタントと、テクノロジーアーキテクチャ戦略を描く場合はクラウド戦略コンサルタントとコラボレーションするなど、多くのシーンが存在しています。このようなコラボレーションを通じて、更にコンサルタントとしての経験の幅を広げることが可能です。

＜グローバルとの連携により高度なサービスを提供しています＞
デロイトトーマツは世界中の「Deloitte」ブランドに参加しているメンバー企業と強い繋がりを持っています。生成AIについては、欧米がリードする形で社会実装が進んでおり、その最先端の事例やノウハウを得て、日本のクライアントのビジネスに貢献する事が可能です。

＜先端的なノウハウや環境＞
・グローバルで豊富なアセット事例やアナリティクスの可視化によって、各人のアナリティクスITコンサルティング能力を補強・拡張することができるラボを確立
・クライアントに視覚的なアナリティクスの検討やツールや技術がどのように活用できるかを具体的に知っていただくためのワークショップ用に世界中に設置されている「Greenhouse」の活用
・人材育成において、ビジネス・コンサルティングに強いメンバーやテクノロジーに強いメンバーの強みを活かしながら志向にあわせてコンサルタントやスペシャリストとして育成しています

■その他、弊社の特徴
・グループ会社と連携した高い専門性による価値提供
・グローバルの舞台で活躍できる豊富な機会
・海外ファームへの出向による人材育成機会
・クライアントとのワークショップスペースである「Greenhouse」
・評価・育成への注力
・労働環境に合わせた時短勤務制度等

求める経験 / スキル

【必要とされる経験・能力】
※すべてが必要というわけではございませんので、あくまでも参考としてご確認くださいませ。

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■テクノロジー共通要件
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オファリングの一つとして、新しいソリューションの開発や顧客価値を産み出す活動に積極的に参画し、世の中にない新しいものを生み出すマインドを持つこと。

多様なステークホルダーと積極的なコミュニケーションをとりながらTechnology Strategy領域および関連領域のデリバリーや受注に向けて能動的に動けること

　【英語力】
　（必須）英語の読み書き
　（なお良）海外とのやり取りをしつつ業務遂行できること
　（TOEIC目安）700点以上　※電話・TV会議が可能なレベル優遇

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■AI & Data個別要件
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【専門領域】
　下記のいずれかに関する知見・経験を持つこと

＜データ戦略・プロセス・アーキテクチャに関する知見＞
・企業におけるデータ利活用戦略、それを達成するための組織、データガバナンス、データ管理プロセス、アーキテクチャー構想立案の知見・経験

＜BI / Data Lake / DWH / メタデータ管理 / ETLなどの導入経験＞
・BI(Tableau, QlikSense, Power BIなど)のコンサルティング・導入経験
・Data Lake, DWH, メタデータ管理, ETLなどのコンサルティング・導入経験
・コンテンツマネジメントのコンサルティング・導入経験

＜Analytics/ AI/ IoTに関する知見・経験＞
・Analyticsに関するコンサルティング、またはAnalytics関連システムの開発経験
・データサイエンス(統計学、機械学習等)に関する知識やPython, R等のデータ解析系プログラミングの経験
・AIに関するコンサルティング、またはAI関連システムの開発経験
・IoTに関するコンサルティング、またはIoT関連システムの開発経験

【特に優遇する人材】
・コンサルティング会社において、データ戦略、データ管理、BI、AnalyticsやAIなどのコンサルティング経験を有している
・ITベンダーにおいて、BI、Data Lake、DWH、メタデータ管理、ETL、AI(Watsonなど)の構築経験があり、コンサルタントとしての資質を有している
・クラウド（AWS, Azure, GCP）上でのデータ分析基盤の構築経験があり、コンサルタントしての資質を有している
・事業会社において各種データ分析の経験を有している

従業員数

11,000名（2025年12月末日現在）

勤務地

東京都

想定年収

1,100 万円 ~ 2,000 万円

従業員数

11,000名（2025年12月末日現在）

【福岡】サステナビリティ・コンサルタント／　リスクアドバイザリー

合同会社デロイトトーマツ

仕事内容

機関投資家を始めとする外部ステークホルダーからの企業に対するESGに関する取組・開示要請が高まる中、欧米やIFRS財団を中心にグローバルで非財務情報開示の制度化の動きが加速しており、日本も例外ではありません。企業においては、非財務情報開示への対応を行う中で、ESGに関する情報収集等の業務プロセスやシステム対応などが必要となってきており、コンサルティングへの期待値も高まっています。

西日本リスクアドバイザリーでは、ALL Deloitteのネットワークやノウハウを活用しながら、法規制へのコンプライアンスはもとより、経営戦略とESG戦略との統合やESGデータガバナンスの構築など、企業のESG経営レベルに応じたアドバイザリーサービスを提供することにより、企業のESG経営の高度化に貢献していきます。

【プロジェクト例】
◆サステナビリティ情報開示対応アドバイザリー
　－米国SEC気候変動開示対応
　－欧州CSRD開示対応
　－ISSBサステナビリティ開示対応
◆サステナビリティ戦略立案アドバイザリー
　－非財務情報の定量分析
　－財務KPIと非財務KPIの統合によるESG経営高度化
　－中長期目線の競争優位性に資するマテリアリティ選定
◆サステナビリティデータガバナンス構築アドバイザリー
　－ESGデータモデルに基づくデータ設計・システム基本構想策定
　－Power Platform等のBIやRPAのローコードツールを活用したESGデータ収集システム構築

クライアントが抱えるESGを巡る諸課題に対して、ALL Deloitteの様々な専門家と連携をしながら、西日本エリアのグローバル企業を中心にESGアドバイザリーサービスを提供しています。

求める経験 / スキル

◎コンサルティング業務に意欲をお持ちの方
　これまでの経験は問いません。クライアントとWIN-WINの関係を築くコンサルティング業務をやりたいと思っていらっしゃる方を幅広く検討させていただきます。
◎サステナビリティ領域に知見・経験をお持ちの方
◎以下、いずれかのご経験をお持ちの方を歓迎します。
公認会計士（日本、アメリカ）、コンサルティング企業勤務経験者、事業会社での経営企画業務、IR業務、経理業務経験者、Power Platform等ローコードツールやRPA等を開発導入できる方

■求める人物像
・コンサルタントとして活躍出来るコミュニケーション能力をお持ちの方
・論理的思考能力を持つ方
・自ら主体的に行動し、最後までやり抜くことが出来る方
・素直で向上心のある方

従業員数

11,000名（2025年12月末日現在）

勤務地

福岡県

想定年収

580 万円 ~ 1,800 万円

従業員数

11,000名（2025年12月末日現在）

【福岡】データサイエンティスト／　リスクアドバイザリー

合同会社デロイトトーマツ

仕事内容

経営管理高度化により企業の持続的成長をサポートする仕事です。企業をとりまく環境の変化は日々激しさを増しており、経営者の意思決定を支える仕組みとして、リスクや課題の把握・管理のための有効な経営管理基盤が強く求められるようになっています。
会計監査のためのコンサルティング業務の知見とのシナジーを活かし、財務、経理、事業リスク他、データ分析コンサルタントとしての活躍が期待されます。
「西日本エリアの経済を盛り上げたい」という志を持った方、プロフェッショナルとしての成長意欲を持った方、大歓迎です。

【主な業務内容】
■クライアントのデータアナリティクス部門の教育
■BIを用いた経営ダッシュボードの作成及び導入
■AIモデル構築（需要予測、故障予測、SNS分析等）

【職位ごとの業務イメージ】
2～5名程度でチームを組み、顧客の課題解決を行います。
■シニアコンサルタント（マネジャー候補）：一定領域の作業責任者としてスタッフを管理しながら成果物を作成する
■マネジャー：アナリティクス案件を獲得する、また、プロジェクト全体のマネージメント、予算管理やクライアントとの折衝をする

求める経験 / スキル

【必須】
下記いずれかの経験を有すること。
■コンサルティング業界におけるアナリティクス案件獲得経験
■アナリティクス分野に関するコンサルティング経験及びプロジェクトマネージャー経験

【歓迎】
■会計領域の業務経験もしくは簿記等の資格
■AI・機械学習に関する実務経験（Python、DataRobot利用等）
■英語力（TOEIC700点以上）

従業員数

11,000名（2025年12月末日現在）

勤務地

福岡県

想定年収

580 万円 ~ 1,800 万円

従業員数

11,000名（2025年12月末日現在）

SAP ERP データマネジメント業務の推進者

大手素材メーカー

仕事内容

■概要
・SAP　ERPを中心としたデータマネジメントの企画・基盤構築・保守運用（部門を超えたデータ共有推進、データ保護・セキュアな共有、データ活用の促進）
・ビジネスパートナーや当社グループステークホルダーとの交渉・調整、担当案件の全体推進・管理。

■組織情報
デジタルソリューション部門は、当社グループのIT戦略の立案・実行、情報システム/ITの企画・構築・運用を担っている。
・全部門と仕事をする、各部門に入って仕事をするのが特徴。
・デジタルソリューション部は、よりビジネスに近い立場からシステムの構築・運用をするため、一部のメンバーは事業部門等に所属し、従事している。
・システム化企画、プロジェクトマネジメント、システム運用が業務の柱で、社内外とチーム体制をとる。
・自社グループのために役立つITを企画・開発し、効果の発揮を追求することを第一に考える。
・従来の”支えのIT”活用施策に加え、社内のデジタル化を推進する”攻めのIT活用”に注力している。
－支えのIT活用：社内システムの構築・運用、ITを使ったコストダウン貢献策の検討、社内関係部門との推進
－攻めのIT活用：先端ITの調査・分析、PoC実施(Proof of Concept;概念実証)

■ポジションのやりがい
・IT部門では、これまで数年かけてグローバル一体運営を進めており、欧米メンバーとの連携機会も多く、国を越えダイバーシティに富んだ環境となっている。
・担当する施策の将来の方向性をメンバーとともに決めていくことができる。特にデータマネジメントはIT部門がその事務局を務めることが求められており、幅広い経験、技術的な知見が必要である。

■得られるスキル・経験
・SAP ERPを中心としたデータマネジメント業務の立ち上げを通じ、グローバルスケールで施策展開する経験が得られる
・社内・関係会社のユーザやマネージャ層との接触が多く、会社を支える施策の影響・効果をダイレクトに感じながら仕事をすることができる
・データマネジメント業務を推進していくことで、データ活用の第一人者となることができる

■キャリアパス
・数年のキャリアを積んだ後、適性に応じてチームリーダーや更にその上の管理職を任される可能性がある。希望があれば、データ活用したDX施策を担当する可能性もある。

求める経験 / スキル

【必須】
・データ活用のための分析基盤構築・運用の経験3年以上（Tableau、Snowflake、Databricks、各種ETL・ELTツール等）
・システムインテグレータとの協働作業の経験、あるいはコントロール経験がある方
・TOEIC 470点以上
・主にメールを用いて、海外メンバーとデータマネジメント施策推進について、英語でコミュニケーションできる

【歓迎】
・製造業でのご経験（コンサル、SIerに就業されている場合、製造業のプロジェクト経験
・TOEIC 650点以上
・海外メンバーとデータマネジメント施策推進について、ディスカッションできる

勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,300 万円

化学品カンパニー　ビジネス領域DX推進担当者

AGC株式会社

仕事内容

■概要
■概要
化学品カンパニーの事業領域全般に渡り、デジタル技術を活用した問題解決と価値創造を担うポジションです。主にサプライチェーンやそれを支えるビジネス・バックオフィス業務に対するDX推進を行っていただきます。

【プロジェクトの例】
・事業競争性を高めるための生産計画・稼働スケジューラー系システムの導入、バックオフィス業務の業務効率化を目指した業務整理及びシステム化、ロジスティクス・出荷管理業務の効率化、情報戦略基盤用のデータウェアハウス構築、営業データの分析と販売状況の解析支援、基幹システムのデータ活用アプリの開発と運用、等。

【技術・マネジメント領域の例】
・事業部門のDX方針立案の支援、業務整理とシステム化の提案、プロジェクトマネジメント、システム開発・運用・ベンダー管理、サービスマネジメントオフィスの運用、ローコードツールの活用による業務改善及びユーザー部門への技術移管、社内DX人材教育計画の作成と実行、等。

■キャリアパス
入社後は適性に応じて配属するプロジェクト等を決定します。事前の面談にて意向を確認いたします。

1つの事業分野や技術領域に専門性が限定されないよう、数年間で複数個のプロジェクトに参画できるようにローテーション等も計画しながら進めています。

■組織について　
現在約30名体制で5つのGrに分かれております。
⑴　企画管理Gr
⑵　ビジネスイノベーションGr
・新システム導入における上流工程を担当。
⑶　デジタルソリューションGr
・既存システムにおける運用、改善を担当。
⑷　シミュレーションGr
・化工プロセスにおけるシミュレーション、分析、解析のスペシャリストとして従事いただきます。
⑸　データサイエンスGr
・ビジネス、生産プロセスにおけるデータ分析を担当。

　化学品カンパニーDX推進室は、製造業の特性を踏まえた業務改革とシステム導入を一貫して推進する組織です。これまで製造領域を中心にDXを展開してきましたが、2025年からはサプライチェーン全体へと活動を拡大。
　企画立案から導入・活用・保守まで、現場と連携しながら事業に最適なDXを実現します。

求める経験 / スキル

【必須条件】
化学・素材業界において、企画/製造/販売/開発等の業務を経験し、DX推進の経験をお持ちの方

【歓迎条件】
・化学工学、プロセスエンジニアリングの知見
・データサイエンス、プラントエンジニアリングの経験者
・ERP・CRM・S&OP・PLM・MES等の基幹システム導入の経験者

勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,300 万円

【日本有数のユニコーン企業】ヘルスケア・ウェルネスプロジェクト開発エンジニア・リサーチャー

株式会社Preferred Networks

仕事内容

■Healthcare & Wellnessのミッション
PFNのHealthcare & Wellness（H&W）チームは、LLM（大規模言語モデル）などの生成AI基盤モデルや最先端のAI技術を駆使して、創薬、医療といったヘルスケア産業や、保険、食品、介護といったウェルネス産業における革新的なソリューションを創出し提供することをミッションとしています。
ヘルスケア・ウェルネス産業では、研究開発や社内業務へのLLMの利活用、ヘルスケアデータのAI解析、医用画像のAI解析、健康増進に向けたAIソリューションなど、多様なAI技術が求められています。その中で、AIに対する認識も、特定タスクを解決するツールから、ビジネスや研究開発の競争力の源泉と捉えなおす動きが高まり、AIの利活用が本格化しています。それに伴い、顧客や業界の課題もより複雑化・多様化しており、その技術的な課題を解決できる人材のニーズが高まっています
このような背景から、ヘルスケア＆ウェルネス担当のエンジニア・リサーチャーとして、クライアントとのプロジェクトにおいて、技術開発を行う人材を募集します。

■職務内容
クライアントが抱える本質的な課題を解決するため、ビジネス開発メンバーや他のエンジニア/リサーチャーと密に連携しながら、以下の業務を遂行していただきます。
⦁顧客へのヒアリングを通じた課題の深掘りと要件定義
⦁論文調査やデータ解析を通じた技術的な実現可能性の評価
⦁クイックなプロトタイプ開発と、顧客へのデモンストレーション
⦁機械学習モデルの実装、学習、評価、改善
⦁顧客への進捗報告や成果をまとめたプレゼンテーション・報告書の作成
⦁プロダクト開発を見据えたシステム開発メンバーとの連携
ご経験やスキルに応じて、以下のような専門性の高いプロジェクトに参画いただきます。特に製薬企業、医療・ヘルスケア関連企業、ライフサイエンス関連研究機関との案件を想定していますが、それ以外の顧客案件にもアサインされる可能性があります。

■これまでのプロジェクト事例
⦁医療LLMの研究開発：医療知識を持った特化型LLMの研究開発と社会実装の検討
⦁創薬研究を支援するAIエージェントの研究開発：社内外データを活用し、研究者の仮説検証を支援するAIエージェントの研究開発
⦁医用画像解析：外部ステークホルダーと連携した医用画像解析、診断支援AIの開発
⦁標的・バイオマーカー探索：論文データ、オミックスデータを用いた新規創薬ターゲットやバイオマーカーの探索
⦁新規プロダクト開発：マウス尾静脈自動注射システム「AUTiv」、薬機法等のガイドラインに照らして資料の自動レビューを行う生成AIシステム「Slide Review」、ライフケアプラットフォーム「VITA NAVI」の開発・提供
⦁新規ソリューション開発：ヘルスケア・ウェルネス産業の顧客に対するその他AIソリューションの提供等

求める経験 / スキル

■必須要件
・実データに基づく問題解決の経験
・特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
・ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等)
・コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る
・特に Python または C++ によるプログラミング能力
・次の分野のうちいくつかの分野での実践・実務経験
・ライブラリの開発経験
・Unix/Linuxサーバ運用経験
・医学、薬学、生命科学に関する学位または同等以上の知識
・数学、自然科学（物理、化学など）に関する、高校卒業程度の知識（もしくは学習により習得可能なこと）
・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（日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当）

■歓迎要件
・医学、薬学、生命科学領域における業務経験
・バイオインフォマティクス分野での研究または開発経験
・製薬企業、医療・ヘルスケア関連企業、ライフサイエンス関連研究機関での業務経験
・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
・コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること
・特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績
・アプリケーション開発もしくは運用経験
・Web/クライアント/スマホなどの機種問わず
・ツール/ゲームなどのジャンル問わず
・ソフトウェアの開発経験
・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
・OSSへのコントリビューション経験
・AWSやGCPなどのクラウドサービスを用いたシステムの開発経験
・CI/CDの構築経験
・TerraformやAnsibleなどによるインフラ管理経験
・その他、プログラミング能力が秀でていることが証明できること
・データ分析力やコンピューターサイエンスの知識の応用力経験
・機械学習・統計ツールを用いたデータ解析技術（例えばNumPy / pandas / scikit-learnなど。特定のツールに習熟していることは必須ではありません）
・プログラミング競技コンテスト、ゲームAIコンテスト、データ分析コンテスト（Kaggleなど）などの実績・経験
・深層学習・生成AIフレームワーク（PyTorch, Transformersなど）を用いた経験
・大規模言語モデルを用いたデータ分析の経験
・数学、物理に関する、大学卒業程度の知識
・研究開発の経験
・自分の専門分野に関する深い知見と経験
・英語論文の調査・読解およびサーベイ資料作成経験
・英語論文執筆経験
・プロジェクト推進・リーダーシップ経験
・10名以上のチームのリーダーシップ経験
・外部顧客等と共同したプロジェクトの推進経験

従業員数

300名（2023年1月）

勤務地

東京都

想定年収

750 万円 ~ 1,400 万円

従業員数

300名（2023年1月）

機械学習・強化学習・最適化・データサイエンスエンジニア【日本有数のユニコーン企業】

株式会社Preferred Networks

仕事内容

機械学習・強化学習・最適化・データサイエンス分野のエンジニアを通年で採用しています。

多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、自社のスーパーコンピューターを用いた研究開発・実装を通じて「現実世界を計算可能にする」というPFNのビジョンを実現します。それぞれの事業ドメインの専門知識を学び、コンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を用いることで、PFNでしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、PFNのvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。

・新規案件を含むさまざまな案件について、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
-対象となる実在の設備・プロセス等に関するデータおよびその稼働・運転業務等の観察および分析
-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、機械学習モデルの動作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（可視化等の）技術手法の開発・実装・検証
-顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス

・金融領域におけるデータサイエンティスト、AIエンジニアも積極的に募集
クオンツアナリスト、クオンツエンジニア等

・問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・数理最適化・逆問題解析などの問題解決を行います。
-対象設備・プロセス等に関する時系列データに対する予測、あるいは異常検知のための機械学習モデルの構築・検証
-実世界の組合せ最適化問題に対する、ヒューリスティクス・数理計画・機械学習などの複合的な視点からの解決アプローチの提案・実装・実験
-リモートセンシング実データを用いた、計測対象の内部状態・構造の逆問題解析・推定
-シミュレーションデータと実データのドメインアダプテーション

・稼働中の化学プラント等の大規模生産設備や、産業機械・ロボット装置等を対象に、これらをより安全・最適に運転できるよう制御するための技術開発を行います。
-安全を保証しつつ最適な制御を可能とする機械学習モデルの構築
-設備・装置の異常を運転時系列データを用いて検知・予知する機械学習モデルの構築

・製造プロセスや製造装置などを対象に、シミュレーションなども活用しながら効率的な製造をするための技術開発を行います。
-2D/3D での粒子シミュレーションを使った課題の定式化と機械学習への応用
-最適な製造プロセスを探索するための連続・離散最適化アルゴリズムの開発
-開発したアルゴリズムや機械学習モデルを用いた最適化処理を自社クラスタと連携して行うシステムの構築・運用

・小売業における収益性および顧客満足の向上につながるデータ分析およびそれに基づく問題解決の提案を行います。小売業における業務の再構築・業務品質の向上に資する手法を開発します。
-店舗オペレーションの観察・ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築
-社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード
販売促進・機会損失回避・在庫最適化等を目的とする画像・POS データ分析および最適化手法開発
-顧客企業と連携した、開発手法の効果検証

■Preferred Networks社について
深層学習×様々な専門分野を強みにして「最先端の技術を継続的に生み出し、実用化する組織」の確立を目指しています。社内の7割以上が優秀なエンジニアで構成されているため、競合他社と比較してもプロダクトそのものの質を追求しています。

求める経験 / スキル

【必須要件】
・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
-コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること
-特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績
・実データに基づく問題解決の経験
-特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
・ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等)
-コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算-量を意識したプログラムの作成が出来る
-特に Python または C++ によるプログラミング能力
・次の分野のうちいくつかの分野での実践・実務経験
-アプリケーション開発もしくは運用経験
-Web/クライアント/スマホなどの機種問わず
-ツール/ゲームなどのジャンル問わず
-ライブラリの開発経験
-Unix/Linuxサーバ運用経験
・数学、自然科学（物理、化学など）に関する、高校卒業程度の知識（もしくは学習により習得可能なこと）
・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（日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当）

■歓迎　※参考例
金融業界もおけるデータサイエンスのご経験
・クオンツエンジニア等
ソフトウェアの開発経験
・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
・OSSへのコントリビューション経験
・AWSやGCPなどのクラウドサービスを用いたシステムの開発経験
・CI/CDの構築経験
・TerraformやAnsibleなどによるインフラ管理経験
・その他、プログラミング能力/ハードウェア設計能力が秀でていることが証明できること
データ分析力やコンピューターサイエンスの知識の応用力経験
・機械学習・統計ツールを用いたデータ解析技術（例えばNumPy / pandas / scikit-learnなど。特定のツールに習熟していることは必須ではありません）
・プログラミング競技コンテスト、ゲームAIコンテスト、データ分析コンテスト（Kaggleなど）などの実績・経験
数学、物理、化学に関する、大学卒業程度の知識
いずれかの産業分野または学術領域に関する専門的知識・経験または実績
・化学プラント・化学工学
・工作機械・製造業
・連続体力学
・その他産業分野または学術領域
各種データ・数値計算および分析手法に関する専門的知識・経験または実績
・数理最適化（連続最適化・離散最適化・組合せ最適化等）
・高次元データ・ビッグデータ処理
・ドメインギャップの解消（Sim2real・Domain adaptation・データ同化等）
・センサーデータ等の時系列データ分析
・信号処理・コンピュータビジョン
・物理数値シミュレーション

従業員数

300名（2023年1月）

勤務地

東京都

想定年収

900 万円 ~ 1,550 万円

従業員数

300名（2023年1月）

経営基盤におけるAI推進・変革リーダー(CIO直下/エンタープライズ・アーキテクチャ)

株式会社日立製作所

仕事内容

【職務概要】
CIセクターCIOの戦略的パートナーとして、CIO戦略室（EAO）に所属し、AI活用による経営変革を推進します。
単なるツール導入ではなく、「経営と業務のOSをAI前提で書き換える」という視座で、以下のミッションを遂行します。

1-1. セクター横断のAI戦略策定: R&D部署と連携し、AIエージェントが活躍するための次世代アーキテクチャ(AEA)を設計。
1-2. 変革プロジェクトマネジメント: IT本部を実験場とした業務変革パイロット（セキュリティ・資産管理等）の完遂。
2. 組織能力向上: 経営幹部へのハンズオン支援や全社啓蒙活動(セミナー等)による「AI活用文化」の醸成。

【職務詳細】
・Strategic Architecture: 既存IT資産と最新AI技術を融合させた次世代EAを描き、ステークホルダー（Globalチーム、IT本部、DSS）の合意形成を行う。
・Project Leadership: 不確実性の高いAI導入PJにおいて、技術的実現性とビジネス価値のバランスを見極め、強力に推進する。
・Executive Advisory: CIOおよびセクター経営層に対し、生成AI活用の「家庭教師」として、具体的な操作支援から経営インパクトの示唆までを行い、トップの行動変容を促す。
・Stakeholder Management: 複雑な利害関係（事業部、IT部門、研究開発等）を調整し、CI独自の施策と全社連携のバランスを最適化する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
【魅力】
・CIO直下の戦略室で、単なるIT導入ではない「AIによる企業経営のOSアップデート」に挑戦できます。
・Global EVPを含む経営トップ層と直接対話し、視座の高い仕事ができます。
・構想だけでなく、IT本部という実フィールドを使って自ら手を動かし、AIによる変革を実現する手触り感があります。
【キャリアパス】
CIセクターのAI/DX責任者、将来的なCIO候補、またはグループ全体の変革リーダーへの道が開かれます。

【働く環境】
①組織・チーム
セクターCIO直轄の少数精鋭チームです。R&DやIT本部と日常的に連携するクロスファンクショナルな環境です。
②働き方
・秋葉原への出社と、リモートのハイブリッドな働き方が可能です。
・グローバルとの会議等の対応があるため、コアタイム無のフレックス制度を活用いただけます。
・新しいツールや手法を積極的に取り入れる、オープンでフラットなカルチャーです。

求める経験 / スキル

【必須条件】
・事業会社またはコンサルティングファームにおける、全社規模のIT戦略立案、または業務改革（BPR）プロジェクトのPM経験。
・生成AIにおける知識があり、自らの業務において日常的にAIツールを使いこなし、高い生産性を実現していること。
・英語での経営層へのプレゼンテーション、および複雑な利害調整が可能なレベル（TOEIC 800点相当以上）。

【歓迎条件】
・エンタープライズアーキテクチャ（EA）の策定経験。
・Python等を用いたプロトタイピング能力。
・大規模組織のセキュリティ・ガバナンス知見。
・「Agentic Enterprise」等の最新概念への深い関心と学習意欲。

従業員数

25,892名（(2025年3月末現在)　※連結従業員数： 282,743名）

勤務地

東京都

想定年収

1,160 万円 ~ 1,490 万円

従業員数

25,892名（(2025年3月末現在)　※連結従業員数： 282,743名）

企業R&D部門のDX推進に資するチーフデータサイエンティスト

株式会社日立製作所

仕事内容

【配属組織について（概要・ミッション）】
■組織のミッション：最先端技術を用いて、社会BUが推進する社会イノベーション事業をデジタルソリューションで牽引
■担当業界：素材産業を中心とした企業のR&D～製造部門 / 公共分野(大学、研究所)
■解決課題：カーボンニュートラルの実現、サーキュラーエコノミーによる低環境負荷の資源循環型社会への移行、グローバルサプライチェーンの安定化
■解決手段：革新的新材料創出およびサーキュラーエコノミー実現を日立のデジタルソリューションで支援
■提供サービス：材料開発ソリューション
https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/

【参考資料】
・キャリア採用サイト：https://www.hitachi.co.jp/Div/jkk/careers/index.html
・SEトップメッセージ：https://youtu.be/Nbqq3aqnRag
・事業部紹介映像：https://youtu.be/QJrlX_UvWS8
　→公共システム事業部・公共システム営業統括本部の事業概要・インタビュー記事について紹介しています。

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】
「材料開発ソリューション」
従来、研究者の勘や経験、膨大な実験回数で築かれてきた材料開発を、多様な材料データから材料開発の指針を見いだすMIという手法が大きく変えています。
国内外で素材産業のR&D部門がMI導入を本格的に進めており、新規市場形成および成長が進行しています。
日立は、グローバルな材料開発競争の激化を見越し、MIを用いた材料開発の導入をめざす素材産業に対して、MIを適用した「材料開発ソリューション」を2017年11月から提供開始しています。
■参考URL：
https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/
■ニュースリリース・記事など
https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/newstopics.html
日立と積水化学が、再生材の活用促進を支援する「再生材マーケットプレイスシステム」を用いた実証を完了
https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/06/0605.html
日立のデータサイエンティストが、世界的なAIデータ分析コンペ「Kaggle」で準優勝し、Kaggle Masterに昇格
https://www.hitachi.co.jp/information/info/20230718.html
日立評論：マテリアルズインフォマティクスを適用した材料開発ソリューションと今後の展望
https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2020/03/03b03/index.html

【職務概要】
【ミッション】
・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】
・業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及び折衝の推進
・業界・企業の経営課題を特定し、材料開発ソリューションの企画・提案・実践を推進
・社内の関連部門・外部パートナーと連携し、協創プロジェクト推進、サービス実装を推進
・新規事業・サービスの企画立案(特にフィジカルAIなどの最先端技術を活用したもの)
・リリース発表や展示会・セミナーでの社外発信の推進
・若手データサイエンティストやデータエンジニアの技術啓発・ナレッジ共有の推進

【職務詳細】
(1) 社内関連部門と連携して業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及びソリューション提案の推進
(2) 業界・企業の経営課題を特定し、経営課題を解決するための協創プロジェクトをリード
　協創プロジェクト：MI・PIを用いたプロトタイピングからPoC・PoVの実践
(3) 業界の経営課題を解決するサービスの実装をリード
　日立独自のAIツール群をWebブラウザー上で直感的に操作可能なWebアプリケーションの設計・開発・テスト・リリース・サポート
　代表的なWebアプリケーション
　・材料データ分析環境
材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI・PIを用いた分析環境
　・実験/製造自動化プラットフォーム
計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI・PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォーム
　・再生材マーケットプレイス
　　再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイス
(4) Lumada3.0を加速する最先端技術(フィジカルAI等)を用いた新規事業・サービスの企画立案の推進
(5) 広報と連携したリリースや展示会・セミナーでの社外発信の推進、若手データサイエンティスト・データエンジニアの育成

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・チーフデータサイエンティストとして、業界・企業の材料開発に対する経営課題に対して、MI・PI・IoT等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、業界・企業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業界・企業に解決策を提示でき、業界・企業から感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらにその解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進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MI・PIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスを実装する業務ですが、日立のAI研究者や計測装置等のプロダクト開発部門と議論を重ねながら最先端のAIを用いたデータ分析技術を修得でき、ビジネスに実装(ビジネスデザイン、そのデザインの事業化)できることが魅力です。

【働く環境】
データサイエンティスト及びデータエンジニアからなるチームである。在宅勤務を主体としているメンバが多く、個々が分析・開発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。異なる組織のデータサイエンティストとの連携やAI研究者と議論や意見交換をする機会が多い。担当顧客によっては、国内・海外に出張し、顧客訪問する場合がある。

求める経験 / スキル

【必須条件】
(1)下記のご経験やスキルをお持ちの方：
・MI・PIを用いたプログラム開発経験(2年以上)
・MI・PI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(2年以上)
・MI・PI(テーブル・画像・テキストタスクいずれも)にて頻繁に使用されるアルゴリズムや評価指標の知見
・AI、IoT、クラウドアーキテクチャ等の知見
(2)下記のマネジメントのご経験やスキルをお持ちの方：
・業界・企業の経営課題をベースとしたAIを用いたソリューション提案や実践経験
・AIを用いた新規事業開発経験または既存事業のオペレーション変革の経験
・Webアプリケーション開発経験及び開発チームと連携しながら業務を推進した経験
・複数部署のステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメントの経験
・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、TOEIC650点程度)

【歓迎条件】
(1)下記の実績やご経験をお持ちの方：
・データ分析コンペティションプラットフォームKaggleの称号(Kaggle Competitions Expert以上が望ましい)
・MI・PIに関する学術論文執筆・学会発表または特許執筆
・MI・PIに関するリリース発表または社外講演
・データサイエンティスト及びデータエンジニアのチームマネジメント
(2)下記のご経験やスキルをお持ちの方：
・企業における材料開発経験、MI・PIによる材料開発効率化経験、シミュレーション実行経験(分子動力学計算、第一原理計算など)
・Claude Code、Cursor、GitHub Copilotなど複数のAIツールを用いた開発経験
・ビジネスレベルの英語力(英会話での打合せに支障がないレベル、TOEIC700点以上)

従業員数

25,892名（(2025年3月末現在)　※連結従業員数： 282,743名）

勤務地

東京都

想定年収

1,280 万円 ~ 1,490 万円

従業員数

25,892名（(2025年3月末現在)　※連結従業員数： 282,743名）

データサイエンティスト

東証プライム上場／重工メーカー

仕事内容

当グループでは業績向上やお客さまに対する新たな価値の提供のためにDXを推進しています。変革の課題は本社や各事業領域の現場にありますが、実際の現場ではAI・データ分析の知見が浅く、変革につながるような大胆な課題解決・提案につながっていない事例が多々あります。本社部門のデータサイエンティストとして、それぞれの現場が持つ課題に対して関連する既存データを活用し、業務改善やDXに繋げるPoCでデータから目的に沿った価値を生むことができるかを検証しながら、実際のプロジェクトとして立案いただきます。価値を持続的に向上させていくためのシステムを検討し、そのプロジェクトリーダーとして、各ステークホルダーを巻き込みながら実装に向けた業務を進めていただきます。

【業務内容】
本社機能を主に担当するチーム、あるいは事業部門を担当するチームいずれかのビジネスアナリストとして、以下のようなDX推進業務に従事いただきます。最新のテクノロジーを活用し、攻めのITとして、業務改革をリードしていきます。

・業務プロセス分析、課題抽出、改善・変革の提案
・経営管理・事業運営・業績管理に必要な指標やKPIの設計およびモニタリングシステムの構築
・各業務部署のキーメンバーおよびデータサイエンティスト等とチームを組み、複数のプロジェクトマネジャーとして業務要件定義や、ソリューション選定から業務展開・定着化までの一連のフェーズをマネジメントし、業務改革を実現する（例えば、Aras-Infor Syteline等による設計製造プロセスのデジタルスレッドやSalesforce/Snowflake/Tableau等のモダンデータスタックを活用した実践的な業務に携わっていただきます）
・ナレッジをベースに、SBU/国内外関係会社と連携したグループ横断の仕組み整備（全体最適）
・経営幹部や各事業領域長へのレポート

求める経験 / スキル

【必須要件】
・定量分析力と課題構造化力を持ち、組織を横断したステークホルダーとの調整・合意形成経験をお持ちの方
《上記に加えていずれか必須》
※対象は自社・クライアント問いません。
・企業の業務改善/業務変革プロジェクトにおける実務経験（3年以上）
・コンサルファーム、事業会社いずれかでの業務要件定義やプロジェクトマネジメント経験（5年以上）

【歓迎要件】
・ビジネスアナリストとしての業務経験
・製造業での業務経験または業務知識あるいは業務改革経験
・財務・人事いずれかの本社機能に関する業務知識または業務改革経験
・Tableau等のデータビジュアライゼーション/データ活用ツールの利用・導入経験
・Salesforce、Snowflake、Aras、SAP、Syteline等に関する知見
・英会話力（ビジネスレベル以上）

勤務地

東京都

想定年収

940 万円 ~ 1,300 万円

情報機器事業の戦略企画・推進リーダー　(BT11)

コニカミノルタ株式会社

仕事内容

【解決したい課題】
・情報機器全体での持続的成長
・魅力的で競争力のある事業構造への変革

【仕事内容】
BT事業戦略の企画・推進リーダーとして、2030年に向けた成長戦略テーマ（例：データ／AI活用による業務生産性改革、事業構造変革テーマ）の実行をリード。
各テーマの「成果定義・KPI設計」「推進体制設計」「役員レベルでの合意形成」を通じて、事業戦略の実行定着を主導していただきます。経営層や関連部門と連携しながら、変革推進を進め、組織の持続的成長と競争力強化を目指します。

【ポジションの魅力】
・主力事業の将来成長に直結している：自ら描いた戦略を自らの手で実装し、会社の未来を形づくる経験ができます
・事業カルチャーの変革にもつながる：「変革を起こす側」として挑戦できる、数少ないポジションです
・グローバル×多様なステークホルダーと推進：経営層や海外拠点のリーダーとも対等に議論し、グローバル視点の戦略遂行力を磨けます
・将来的には、海外販社コアポジションをはじめ、グループ全体の戦略テーマを牽引するリーダーや、戦略責任者としてのキャリア展開も可能です。

【リモートワーク頻度】
リモートワーク併用可能
※コニカミノルタ全社として、最低週2回の出社を原則としています。尚、現時点での制度であり、会社方針や業務の内容に応じて変更になる可能性があります

【転職者へのメッセージ】
私たちは、事業の変革を“計画倒れ”で終わらせないための推進力を仲間として求めています。
自らの提案が組織を動かし、未来の主力事業を形づくる、そんな実感を得られる舞台です。
社会の変化がますます加速する中、コニカミノルタは大きな転換期を迎えています。
ファクトに基づきながらも想いをもった変革の担い手として、そして次の10年を動かす力として、ともに挑戦しましょう。

求める経験 / スキル

【必須要件】
・事業戦略／変革テーマの構想～実行推進経験（PMO・事業企画など）
・多様なステークホルダーを巻き込むプロジェクトマネジメント力
・ビジネス英語力（会議・資料・メール対応レベル）
・課題を定量的に捉え、仮説検証を繰り返しながら成果に結びつける実行力

【歓迎要件】
・経営層や子会社トップとの調整・提案経験
・データ／AI活用を含む業務改革（BPR／DX）プロジェクト経験

【求める人物像】
・成長志向と高いオーナーシップ
・数字と事実で課題設定し、効果検証を仕組み化できる
・立場の異なる関係者と信頼を築き、合意形成をドライブできる
・多様性を尊重し、柔軟性と透明性の高いコミュニケーションができる

従業員数

3,922名（連結　35,631名※2025年3月現在）

勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

3,922名（連結　35,631名※2025年3月現在）

【Technology】仙台　テクノロジーコンサルティング本部　ソリューション・エンジニア職

アクセンチュア株式会社

仕事内容

お客様の基幹系および情報系の業務システムの要件定義、アーキテクチャ策定・標準化、設計、構築、テスト、開発、保守、運用を担当頂きます。
データエンジニアをはじめ様々な最新テクノロジーや国内・グローバルネットワークを活用し杜の都仙台からお客様企業のデジタル変革を支援します。

企業におけるデジタルトランスフォーション案件において、最先端テクノロジーを活用した業務・ビジネスの変革を推進するために、戦略企画から変革実行・運用まで一貫した支援を行う人材を募集します。具体的には下記を担当頂きます。

職種：ITエンジニア
◆業務内容
企業におけるデジタルトランスフォーメーション案件において、最先端のテクノロジーを活用した業務・ビジネスの変革を推進するために、戦略企画から変革実行・運用まで一貫した支援を行う人材を募集いたします。具体的には、ソリューションエンジニアとして、下記を担当して頂きます。

[データエンジニア]
・データ活用の企画、アーキテクチャ設計からソリューション選定、そして実装と継続的な改善まで、お客様企業の変革をデータ活用の側面から支援する業務を担います。
・Snowflake,Databricks, Redshift, BigQueryを活用したデータプラットフォーム構築やtableau, powerBI等のツールを用いて蓄積したデータの分析・可視化を行う業務を担います。

[カスタムエンジニア]
・Java, Go, Node.js, Python, TypeScript,.Net等の開発言語によるWebアプリケーション開発・運用、アーキテクチャ設計、アプリケーション設計・開発標準書や手順書の作成・展開等の業務を担います。
・Swift、Kotlin、Objective-c、Android-Java等の開発言語によるiOS/Androidのモバイルアプリケーションの要件定義、設計、構築、テスト、開発、保守、運用の業務を担います。

[クラウド／パッケージエンジニア]
・AWS, GCP, Azure, Salesforce, ServiceNow, SAPといったクラウドやパッケージソリューションを活用した開発・運用、ETL Tool(PowerCenter, Talend, MuleSoft, Boomi, SAP Hana Cloud Integration etc.)を使用したIntegration設計・開発、新システムへのデータ移行計画・実施等の業務を担います。

◆役割・期待
・お客様にとって最適なソリューションの提案から導入支援まで行って頂きます。
・新しいテクノロジーにキャッチアップしながら、様々な業界で、要件定義から設計、開発、テスト、保守運用まで幅広くチャレンジして頂きます。

◆経験できる領域
[共通]
・システム化企画や刷新計画などの上流フェーズから参画し、プロジェクトの目的やゴール設定から携われることができます。
・システム開発・運用案件の多くは元請（プライム）での仕事になるため、主体的に責任ある立場でお客様とダイレクトに向き合うことができます。
・グローバル共通開発方法論であるADM（Accenture Delivery Method）に則ったシステム開発や運用の手法を習得することができます。
・中国やフィリピン、インドといった世界各地のデリバリーセンターを活用したグローバルな分散開発を経験することができます。
・DevOpsやアジャイル、クラウドの専門家と協力し、お客様のアイデアの迅速なgo-to-market化を支援する経験を積むことができ、またDevOpsやRPA等のオートメーション技術を活用し、システム開発の生産性と品質を劇的に向上させるための自動化方針の立案から導入まで担当することができます。

[データエンジニア]
・データエンジニアとして最新の技術を用いた大規模なデータプラットフォーム構築、保守開発を通じてフルスタックのデータアーキテクト、データエンジニアへの成長が可能です。また、データの分析・可視化を通じてお客様企業のデータ利活用を促進し、デジタル変革の礎を築くことができます。

[カスタムエンジニア]
・Web系のカスタムアプリケーションのみならず多様なテクノロジーが採用された大手企業のシステム開発、運用を担うため、アーキテクトに必要な幅広いテクノロジーに触れることができます。
・大手企業の既存基幹系システムを分析し、サーバーレス化や、マイクロサービス化を支援することで、Web系企業でも経験することのできない大規模案件に携わることができます。
・OSSをフル活用したJavaの最新アーキテクチャをお客様に提案できるアーキテクチャ検討フェーズから参画できます。

[クラウド／パッケージエンジニア]
・SCM（サプライチェーン）/CRM（顧客管理）/HCM（人財管理）/ITSM（ITサービス管理）等の業務をソリューション導入を通して学ぶことができます。
・多種多様でかつ最先端のクラウド、パッケージソリューションの導入を経験することができます。
・クラウドソリューション/既存のクライアント資産を分析し、データフローの概略設計、データ移行計画策定を実施することが求められるため、広範囲のITスキルのみならず、お客様/海外ベンダーとのコミュニケーション能力・分析力・計画立案力を身に着けることができます。

求める経験 / スキル

◆応募要件
・Snowflake、Databricks, Redshift, BigQueryを活用したデータプラットフォーム開発・保守経験、tableau, PowerBI等のツールを用いたデータの可視化、ダッシュボード開発・保守経験
・Javaを中心としたオープン系開発言語を用いたシステム開発、保守経験
　C#、C++
　Python
　PHP
　VB,VBA
　SQL
・iOS、Android上でのアプリケーション開発、保守経験
・AWS、GCP、Azure等のクラウドサービスを利用したシステム構築・保守経験
・Salesforce、ServiceNow、SAP等のパッケージ製品導入経験
・ソフトウェア工学に基づいた品質管理スキル
・可用性、セキュリティを考慮したアプリケーションの設計経験

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

勤務地

宮城県

想定年収

400 万円 ~ 1,800 万円

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

【Technology】仙台　テクノロジーコンサルティング本部　ソリューション・エンジニア職

アクセンチュア株式会社

仕事内容

お客様の基幹系および情報系の業務システムの要件定義、アーキテクチャ策定・標準化、設計、構築、テスト、開発、保守、運用を担当頂きます。
データエンジニアをはじめ様々な最新テクノロジーや国内・グローバルネットワークを活用し杜の都仙台からお客様企業のデジタル変革を支援します。

企業におけるデジタルトランスフォーション案件において、最先端テクノロジーを活用した業務・ビジネスの変革を推進するために、戦略企画から変革実行・運用まで一貫した支援を行う人材を募集します。具体的には下記を担当頂きます。

職種：ITエンジニア
◆業務内容
企業におけるデジタルトランスフォーメーション案件において、最先端のテクノロジーを活用した業務・ビジネスの変革を推進するために、戦略企画から変革実行・運用まで一貫した支援を行う人材を募集いたします。具体的には、ソリューションエンジニアとして、下記を担当して頂きます。

[データエンジニア]
・データ活用の企画、アーキテクチャ設計からソリューション選定、そして実装と継続的な改善まで、お客様企業の変革をデータ活用の側面から支援する業務を担います。
・Snowflake,Databricks, Redshift, BigQueryを活用したデータプラットフォーム構築やtableau, powerBI等のツールを用いて蓄積したデータの分析・可視化を行う業務を担います。

[カスタムエンジニア]
・Java, Go, Node.js, Python, TypeScript,.Net等の開発言語によるWebアプリケーション開発・運用、アーキテクチャ設計、アプリケーション設計・開発標準書や手順書の作成・展開等の業務を担います。
・Swift、Kotlin、Objective-c、Android-Java等の開発言語によるiOS/Androidのモバイルアプリケーションの要件定義、設計、構築、テスト、開発、保守、運用の業務を担います。

[クラウド／パッケージエンジニア]
・AWS, GCP, Azure, Salesforce, ServiceNow, SAPといったクラウドやパッケージソリューションを活用した開発・運用、ETL Tool(PowerCenter, Talend, MuleSoft, Boomi, SAP Hana Cloud Integration etc.)を使用したIntegration設計・開発、新システムへのデータ移行計画・実施等の業務を担います。

◆役割・期待
・お客様にとって最適なソリューションの提案から導入支援まで行って頂きます。
・新しいテクノロジーにキャッチアップしながら、様々な業界で、要件定義から設計、開発、テスト、保守運用まで幅広くチャレンジして頂きます。

◆経験できる領域
[共通]
・システム化企画や刷新計画などの上流フェーズから参画し、プロジェクトの目的やゴール設定から携われることができます。
・システム開発・運用案件の多くは元請（プライム）での仕事になるため、主体的に責任ある立場でお客様とダイレクトに向き合うことができます。
・グローバル共通開発方法論であるADM（Accenture Delivery Method）に則ったシステム開発や運用の手法を習得することができます。
・中国やフィリピン、インドといった世界各地のデリバリーセンターを活用したグローバルな分散開発を経験することができます。
・DevOpsやアジャイル、クラウドの専門家と協力し、お客様のアイデアの迅速なgo-to-market化を支援する経験を積むことができ、またDevOpsやRPA等のオートメーション技術を活用し、システム開発の生産性と品質を劇的に向上させるための自動化方針の立案から導入まで担当することができます。

[データエンジニア]
・データエンジニアとして最新の技術を用いた大規模なデータプラットフォーム構築、保守開発を通じてフルスタックのデータアーキテクト、データエンジニアへの成長が可能です。また、データの分析・可視化を通じてお客様企業のデータ利活用を促進し、デジタル変革の礎を築くことができます。

[カスタムエンジニア]
・Web系のカスタムアプリケーションのみならず多様なテクノロジーが採用された大手企業のシステム開発、運用を担うため、アーキテクトに必要な幅広いテクノロジーに触れることができます。
・大手企業の既存基幹系システムを分析し、サーバーレス化や、マイクロサービス化を支援することで、Web系企業でも経験することのできない大規模案件に携わることができます。
・OSSをフル活用したJavaの最新アーキテクチャをお客様に提案できるアーキテクチャ検討フェーズから参画できます。

[クラウド／パッケージエンジニア]
・SCM（サプライチェーン）/CRM（顧客管理）/HCM（人財管理）/ITSM（ITサービス管理）等の業務をソリューション導入を通して学ぶことができます。
・多種多様でかつ最先端のクラウド、パッケージソリューションの導入を経験することができます。
・クラウドソリューション/既存のクライアント資産を分析し、データフローの概略設計、データ移行計画策定を実施することが求められるため、広範囲のITスキルのみならず、お客様/海外ベンダーとのコミュニケーション能力・分析力・計画立案力を身に着けることができます。

求める経験 / スキル

◆応募要件
・Snowflake、Databricks, Redshift, BigQueryを活用したデータプラットフォーム開発・保守経験、tableau, PowerBI等のツールを用いたデータの可視化、ダッシュボード開発・保守経験
・Javaを中心としたオープン系開発言語を用いたシステム開発、保守経験
　C#、C++
　Python
　PHP
　VB,VBA
　SQL
・iOS、Android上でのアプリケーション開発、保守経験
・AWS、GCP、Azure等のクラウドサービスを利用したシステム構築・保守経験
・Salesforce、ServiceNow、SAP等のパッケージ製品導入経験
・ソフトウェア工学に基づいた品質管理スキル
・可用性、セキュリティを考慮したアプリケーションの設計経験

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

勤務地

宮城県

想定年収

400 万円 ~ 1,800 万円

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

【Technology】AIエンジニア - テクノロジーコンサルティング本部

アクセンチュア株式会社

仕事内容

AIエンジニアは、エンタープライズのお客様向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供します。様々な先端技術を駆使し社内外の専門家と協力しながら、プロジェクトを成功に導きます。

◆業務内容
・お客様の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発
・アクセンチュア社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進
・お客様向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革
・生成AIを活用したソリューションの開発、導入
・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造

求める経験 / スキル

※以下はConsultantクラスの応募要件です。

◆応募要件
・システム開発経験5年以上
・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず)
・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用までの一部、若しくはすべての工程の経験

◆望ましい経験・スキル
・生成AIに関わる基礎知識(LLM, Prompt Engineering, LangChain, Responsible AI, 等)
・生成AIを活用したアプリケーション開発(RAGアーキテクチャを利用した生成AIシステム開発、等)に関する知識と実務経験
・データサイエンティストとしてデータ分析に関する知識と実務経験
・PythonやJavaなどのプログラミング言語への精通と、ソリューション、フレームワーク、ライブラリ(例：TensorFlow、PyTorch、Keras)の実務経験
・アジャイル開発に関する知識と実務経験
・クラウドサービスおよびクラウドネイティブ技術に関する知識
・クラウドサービスを利用したスケーラブルで高可用性のAIソリューションを設計、実装、管理する能力
・オフショア開発および開発管理に関する実務経験
・英語(ビジネスレベル)

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

インテリジェント　オートメーション　コンサルタント / エンジニア - テクノロジーコンサルティング本部 (TfLS)

アクセンチュア株式会社

仕事内容

◆業務内容
・インテリジェントオートメーション(業務そのものやIT運用プロセスの超自動化と付加価値の創造)を実現するために、コンサルタントもしくはエンジニアとして様々な技術や弊社内のアセットツール群（SynOpsやAiOpsを含む）を用いて変革を実現していただきます。
・最新テクノロジーを組合せ、End to End の業務をサポートするシステムを提案・開発し、効果創出までを担っていただきます。
・お客様へ弊社アセット群、ワークフロー、チャットボット、AI-OCRやRPA導入など、業務効率化を実現する仕組みを短サイクルで提案し実現するスプリント型の変革を推進していただきます。
・業務やITオペレーション、日々の作業チケットに関するデータを収集し、分析し、ダッシュボードで可視化することにより継続的な変革をもたらすための仕組みを提案し、構築していただきます。
・これらの業務に携わることで、ビジネスの変化に合わせながらITシステムを継続して活用していく「Living Systems(進化し続けるシステム)」の実現を推進していただきます。

求める経験 / スキル

◆業務内容
・インテリジェントオートメーション(業務そのものやIT運用プロセスの超自動化と付加価値の創造)を実現するために、コンサルタントもしくはエンジニアとして様々な技術や弊社内のアセットツール群（SynOpsやAiOpsを含む）を用いて変革を実現していただきます。
・最新テクノロジーを組合せ、End to End の業務をサポートするシステムを提案・開発し、効果創出までを担っていただきます。
・お客様へ弊社アセット群、ワークフロー、チャットボット、AI-OCRやRPA導入など、業務効率化を実現する仕組みを短サイクルで提案し実現するスプリント型の変革を推進していただきます。
・業務やITオペレーション、日々の作業チケットに関するデータを収集し、分析し、ダッシュボードで可視化することにより継続的な変革をもたらすための仕組みを提案し、構築していただきます。
・これらの業務に携わることで、ビジネスの変化に合わせながらITシステムを継続して活用していく「Living Systems(進化し続けるシステム)」の実現を推進していただきます。

※勤務地は、札幌、東京、関西、福岡のいずれかとなります。

◆応募要件

以下のいずれかの経験を有する事。

・開発経験　３年以上

（RPA等の自動化経験、もしくはオンライン業務システムの開発経験）

・インフラ構築経験 3年以上（クラウド環境、サーバー・NW構築）

・SI管理もしくは業務/ITコンサル3年以上（人事・会計・調達領域

◆望ましい経験・スキル

・Power Platformを用いた業務効率化
・Splunkを用いた構築業務
・Celonis等を用いたProcessMining経験
・ワークフロー基盤、AI-OCR、チャットボットの開発経験
・Pythonのプログラミング経験
・統計学、機械学習の知⾒
・Business Analystとしての業務自動化コンサルティングの経験（自社/ベンダー側どちらでもOK）
・お客様へのヒアリングを通して、課題抽出や施策案検討を行う上での、議事録作成やMicrosoft Excelを用いたデータ集計・加工、Microsoft PowerPointを用いた報告書作成経験
・英語力

◆求める人物像
・待ちの姿勢ではなく、自分から能動的に推進していける方
・論理的に思考し、他者に説明できる方

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

勤務地

大阪府

想定年収

500 万円 ~ 1,800 万円

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

【Song】インテリジェンスコンサルタント

アクセンチュア株式会社

仕事内容

クライアント企業におけるデータ／アナリティクスを活用した顧客体験変革、ビジネス変革を推進する専門集団として組織に参画していただきます。
現在、顧客や社員のニーズは、企業の変革スピードよりも速く変化しています。このような環境の中で、データを活用しながらの戦略立案・施策推進は企業が生き残るための必須要件となってきています。
Song Intelligenceでは、データを活用したクライアント変革の旗振り役として、アクセンチュアの保有する最先端のデータサイエンティスト集団、アクセンチュアソング本部に在籍するクリエイティブ集団、また長年強みにしている各業界のコンサルタントと連携し、戦略立案支援〜実施策運用まで一貫した支援を行います。

◆職務内容
・総合的な顧客体験創出のためのデータドリブンコンサルティング
・デザインシンキング、アジャイル開発を取り入れた新規事業企画と実行支援
・データを活用した戦略立案支援・施策推進支援、およびデータドリブン化加速のための組織変革・システム変革・人材育成の推進支援
・データ分析結果の業務プロセスへの落とし込み支援　

◆アクセンチュアの強み
・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いたします。
・業界トップクラスのデータサイエンティスト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いたします。
・アクセンチュア・ソング本部のデザイナーやクリエイティブ・ディレクターなどの専門家と連携することにより、データ分析だけにとどまらず、実行の支援まで一貫して支援することが可能です。
・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。

求める経験 / スキル

◆応募要件
下記いずれか該当する経験をお持ちの方
・データ分析領域での業務経験１年以上
・コンサルティング経験
・データ可視化や分析手法、統計学などの基礎知識
（多次元分析、レポーティング、多変量解析、機械学習、Tableau、PowerBI等）
・プログラミングの知識、経験（SQL/Python/R/Matlab等）
・積極的に問題解決を進めることができるフットワークの軽さとコミュニケーションスキル

◆望ましい経験・スキル
・ビッグデータ分析・解析に係るプロジェクトの経験
・英語を用いた実務経験（ビジネスレベルの英語力、TOEIC750点以上、海外常駐経験等）
・データ分析領域での業務経験
・チーム・組織マネジメント経験
・社外との交渉・折衝を含む調整業務の経験（クライアント経営層とやりとりできるコミュニケーション力、主体性、積極性）
・ビッグデータ分析・解析に係るプロジェクトの経験
・英語を用いた実務経験（ビジネスレベルの英語力、TOEIC750点以上、海外常駐経験等）

◆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
・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

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

【S＆C】Data＆AIグループコンサルタント

アクセンチュア株式会社

仕事内容

以下のようなプロジェクトでのご活躍を想定したポジションです。

【データサイエンティスト】
----------------------------------------
コンピューターサイエンスや機械学習などの先端技術を武器に、お客様のビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担います。またコンピューターサイエンスや機械学習などの先端技術を追求するCenter of Excellence （COE）機能を担います。

人工知能やアナリティクス（自然言語、処理音声処理、画像処理、機械学習、情報検索、統計モデリングなど）の深い理解を背景に、ビジネスの変革や成長に貢献します。

◆ 職務詳細
・お客様の経営課題に対するアナリティクス技術の活用余地の判断
・小規模/短期間でのアナリティクス適用のパイロット検証、および本格展開時の効果試算
・アナリティクス適用に当たっての業務・システムの課題抽出とチェンジマネジメント
・お客様の社内アナリティクス組織立ち上げ、および社内アナリティクス人材の育成
・ビジネス課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・お客様の社内外のデータ収集および統計解析に適した形への集計・加工
・アルゴリズム作成～精度検証～パラメータ最適化
・パイロット検証結果や業務適用課題を踏まえてアルゴリズムのカスタマイズ・高度化
・ビジネスアナリティクスの技術書・実務書の執筆

様々な業界の知識を保有するコンサルタントや、数学やコンピューターサイエンスを得意とするデータエンジニアなど、多様な背景を持つ人材を幅広く採用し、常にチーム一丸となって世の中の難しい課題に挑んでいます。
しかし、一つだけチーム全員に共通しているものがあります。それは、チームの多様性が大きなチーム力を発揮することを理解し、他人との違いも、良いものであれば積極的に受け入れる、という柔軟性です。私たちはチームでパフォーマンスを最大化し、情熱を絶やすことなくお客さまに唯一無二の実践的なサービスを提供します

【データドリブンコンサルタント（アナリティクスコンサルタント）】
-------------------------------------------------
データサイエンティストと経営コンサルティングサービスの能力を兼ね備えた専門集団のメンバーとして加わっていただきます。
「データ」を扱い、ビジネスと掛け合わせたコンサルティングを行っていきます。
■高度な分析経験がない方も成長できる環境であり、活躍されています■

業界専門知識×データ分析能力を駆使し、各業界向けのデータ主導コンサルティングサービスをクライアント企業へ提供しています。
購買データ、ライフログなどあらゆるデータを経営コンサルティングに結び付けるプラットフォームとしてデータ解析からビジネスプランニングまでを手掛けるCenter of Excellence （COE）機能を担います。

顧客企業のサービスの利用者体験の視線からインサイトを抽出し、新しい視点に基づく事業やサービスアイデアを着想し、五感を用いて直感的に理解できる方法でアイデアを表現します。
また、デジタル化が生むディスラプションに対する本質的な理解に基づいた環境分析を行うとともに、顧客企業のサービス・収益・組織構造のみでなく、ミッション、歴史、文化も踏まえた顧客企業理解のもと、生活者視点に基づく新たな視点を加え、デジタル時代において顧客企業がとるべき事業ドメイン・主要戦略の方針を策定します。

◆ 職務詳細
・総合的なカスタマーエクスペリエンス創出のためのデータドリブンコンサルティング
・デザインシンキング、アジャイル開発を取り入れた新規事業企画と実行支援
・企業・業務・システムの課題抽出、デジタルを活用した変革テーマ企画・立案・実行推進
・セールス&マーケティング、サプライチェーンマネジメント、マニュファクチャリング、エンタープライズ領域などの顧客業界の経営課題を解決するためのデータ分析・コンサルティングサービスの支援

【Artificial Intelligence コンサルタント（AIコンサルタント）】
--------------------------------------------------------
AI(Artificial Intelligence)を武器に、お客様のビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担います。AIは手段であって、目的ではありません。目的を鑑みた時にAIを使用しない方がいい時にはAIは使用せず、AIを使用すべき時にはカスタムのモデルでもパブリックのAI APIでも世の中の様々なAIや他の技術を組み合わせて、最適な形で企業におけるAI導入を推進します。
ToBeビジネス・システムのデザイン、現行データの評価やAIモデルの選定、AIモデルの構築(学習とテスト)、継続的なAI学習計画の立案を担当し、あらゆる業界・ソリューション・サービスに対するAI Poweredによる変革を創出します。

◆ 職務詳細
　- AI導入に必要となるデータの調査や解析
　- 要求事項やデータに即したAIのモデル選定
　- AsIsシステムの調査と整理
　- ToBeシステム像のデザイン
　- AIモデルの構築(学習/テスト)
　- 対話ログ等データ分析と継続的なAI学習計画の立案

・あるゆる業界の多様なテクノロジーが採用された大手企業に対してAI導入案件を推進するため、必要な幅広いビジネス/テクノロジー/データに触れることが可能です。AIに軸足は置きつつも、ビジネスドメインへのキャッチアップ意欲の高い方を歓迎します。
・弊社のグローバルネットワークを活用し、各国で活躍するAIコンサルタント/データサイエンティストとコミュニケーションを取りながら、自身の知見を広げていくことが可能です。
・ベンダから中立な立場で、クライアントに最も適切なソリューションを評価、選定することが可能です。AIテクノロジーの目利きとして特定のベンダー/ソリューションに縛られることのないコンサルテーションを提供することが弊社の最大の特徴の一つです。

求める経験 / スキル

【あると望ましい経験・能力】
■論理的思考力
（ロジカルに物事を捉え、端的にアウトプットすることが可能な方）
■コミュニケーション能力
（国籍問わず社内・社外様々な利害関係者と良好なコミュニケーションが取れる方）
■マーケティングまたは、データアナリティクスのご経験
■AI導入、活用経験
■ビジネスレベルの英語力（読み書き会話）

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

従業員数

28,000名（※日本のみ（2025年9月1日時点））

Sr. Data Scientist

大手外資系クラウドベンダー

仕事内容

【Job summary】
Professional Servicesは、お客様がビジネスや運用上の課題を解決するために機械学習の利用を加速し、組織内のイノベーションを促進できるよう支援しています。私たちは、Customer Obsessionにフォーカスし、お客様の成功に共に歩んでいけることを誇りに思っています。MLモデルやDLモデルの構築といったご経験をお持ちの方には、ぜひご参加いただきたいと思います。常にイノベーションを追求するAWSで、素晴らしいチームメイトと一緒に仕事をし、共にお客様を支援できることを楽しみにしています。

Data Scientistは、データを深く掘り下げ、分析を行い、根本原因を発見し、最適な分析手法やモデルの検討、設計、実装に関するアドバイス、PoCの実施を通じて、お客様のデータ利活用によるビジネス目標の達成をご支援します。私たちはビジネス上の問題に対する技術的な解決策をお客様に提供することに熱意を持っており、お客様が意欲的な目標を設定し、それを超えることができるように支援しています。また、様々な技術を積極的に取り入れて、AIを活用して世界にイノベーションを起こしたいと考えています

Key job responsibilities
- お客様のビジネスニーズを理解し、機械学習、深層学習、AIに関わるサービス、プラットフォーム、フレームワークおよびEC2インスタンスを活用したソリューションをご案内します
- 営業活動の支援、ニーズの検証、アプローチの定義、データの集計、探索的データ分析、予測モデルの構築と検証、検証済みモデルの展開、およびその結果を使って組織にビジネスインパクトをもたらすためのトレーニングの提供などの活動を通じてML/DLプロジェクトの最初から最後に渡ってお客様を支援して頂きます。
- TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNetなどの深層学習フレームワークを使用して、お客様のDLモデル構築を支援して頂きます。
- AI/ML Consultant, ML Engineer と協力して、関連データの分析、抽出、正規化、ラベリングなどを行います。また、お客様がモデルを構築した後にビジネスでの結果が出せるように支援して頂きます。
- 上記支援のために、サービスを始めとして、GitやDocker、SQLコマンドなど、幅広いITツールを活用した作業を行って頂きます。

求める経験 / スキル

【基本条件】
- コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションズ・リサーチ、統計学、数学などの分野で大学を卒業された方、またはそれと同等のご経験をお持ちの方
- 機械学習エンジニアまたはデータサイエンティストとしての経験があり、MLモデルまたはDLモデルの構築実績がある方
- データを分析し、そこから隠れたパターンなど知識発見に貢献した実績
- 様々な役割のお客様や関係チームと共同で仕事を進められる高いコミュニケーションスキル
- PythonやRなどのプログラミング言語を利用したデータ分析やモデル構築の経験

【歓迎条件】
- コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションズ・リサーチ、統計学、数学などで修士または博士号を取得された方、またはそれと同等のご経験をお持ちの方
- お客様の経営層から技術者まで幅広い方と連携が可能な、深い技術的スキルとビジネスに精通した方
- 様々なお客様課題やニーズに対して取り組み、多様な環境で結果を出してきたご経験
- データモデリングプロセスのための実験計画と分析計画を作成するスキル、ベースラインを活用して、原因と結果の関係を正確に決定するスキル
- 機械学習、深層学習、データマイニングの専門誌・学会での発表経験
- 複雑な技術概念や先進的なトピックスについて、お客様への講義、セミナーでの講演や記事を作成したことがある方
- お客様（ユーザー部門含む）のAIニーズへのコンサルティング経験
- テラバイトサイズのデータセットの取り扱い経験
- SQLのコーディングやチューニングの知識と経験
- クラウド技術やコンピューティング／ネットワーク技術

勤務地

東京都

想定年収

1,200 万円 ~ 2,400 万円

3000_機械学習エンジニア（画像処理）

株式会社アークエッジ・スペース

仕事内容

■仕事内容

本ポジションでは、主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。

人工衛星の代表的なミッションの一つに地球観測があります。
衛星による地球観測はリモートセンシングと呼ばれる技術によって行われ、可視光を捉えたいわゆる衛星写真だけでなく、赤外線やSARによる電波などさまざまな波長の電磁波を撮影しています。
加えて、地球観測データはメタデータに地理空間や撮影した時刻なども含み、非常に複雑で膨大なものです。
とはいえ、基本的なデータ構造は画像と同じであり、一般的な画像処理の手法を適用することができます。

近年、衛星画像を活用したサービスは着々と増えてきています。
しかし、膨大な地球観測データのポテンシャルを十分に発揮できているとはいえません。
異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。
当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想に捉われず新たな衛星画像の活用方法を模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。
世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。

なお、宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不要です。

■具体的な仕事内容

・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発
・衛星画像の前処理や品質向上
・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築

■使用ツール
・主な使用言語: Python, (Rust, TypeScript)
・支給PC: 原則本人希望
・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む)
・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom
・コード管理: GitHub
・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues, Redmine
・バージョン管理: Git
・CI/CD: GitHub Actions
・Infrastructure as Code: Terraform

■ポジションのメリット
・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務にあたれること
・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること
・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること
・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること
・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を体験できること
・グローバルな業務に携われること（ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど）

求める経験 / スキル

■必須条件
・機械学習を含む画像処理の知識
・画像を対象とした Python による機械学習モデル・画像処理アルゴリズムの実装経験

■歓迎条件
・リモートセンシングデータや地理空間データを扱った経験
・機械学習を活用したコア機能をもつサービスの開発に携わった経験、MLOps の知見
・英語の論文や技術文書を読んで理解し、業務に反映できること
・AWSの使用経験

・最先端の技術で遊ぶことが好きな方
・最新のソフトウェアエンジニアリングに関してビジョンを持っている方
・スタートアップ環境下で、周囲と協力しながら自発的に活躍いただける方
・コアとなる専門分野を持ち、衛星関連サービスに一気通貫で関わっていただける方

従業員数

190名（2025年12月現在）

勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,300 万円

従業員数

190名（2025年12月現在）

データサイエンス／コンサルタント

株式会社ビジョン・コンサルティング

仕事内容

データサイエンティストとして、様々な業界なお客様のプロジェクトに参画いただきます。
お客様は東証一部上場の企業が9割以上のため、大規模プロジェクトに参画できる可能性があります。

過去プロジェクト事例は以下の通りです。
・国内大手不動産ホールディングス向け、ServiceNowデータ分析支援
ServiceNowを活用し、業務プロセスや顧客データの分析を通じて、業務効率化と意思決定の迅速化を実現する支援。

・生命保険会社の代理店募集におけるマーケティングDBの構築
代理店のターゲティングと効率的な営業支援を目的に、顧客データの集約・分析を行い、最適なマーケティング戦略を支えるデータ基盤を構築。

・日本全国に展開する陸運業向け、効率的な配達を実現するためのデータ利活用支援
配達ルートや配送状況のデータを活用し、物流効率を最大化するための最適化アルゴリズムを導入し、コスト削減とサービス向上を支援。

■本ポジションの魅力

・データドリブンな企業変革の支援
日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定をサポートし、データ活用の先端を体験できます。

・幅広い業界に携わるチャンス
多様な業界のプロジェクトに参画でき、特に東証一部上場企業が多いため、スケールの大きなプロジェクトを経験できます。

・AI・データ活用の最前線で活躍
データサイエンス、AI、データ活用のためのテクノロジーを駆使し、先進的な課題解決に取り組むことができます。

・コンサルティングから技術提供まで
AI・データ活用に関するコンサルティングから、技術提供、実装支援までトータルで関わることができるため、スキルアップやキャリアの幅を広げることができます。

求める経験 / スキル

<必須条件>
・データ利活用の知識
・データ活用基盤(収集、蓄積、加工)とその活用の検討ができる
・現場部門と顧客とのディスカッションを行い、課題設定・解決が出来る

<歓迎条件>
・AWS/Azure/GCPの知識・経験
・マーケティングに関する知識・経験
・Snowflake等のデータ活用に関するSaaS製品の導入または運用実績があること

従業員数

1,373名（（2025年6月1日時点））

勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

従業員数

1,373名（（2025年6月1日時点））

Physical AIスペシャリスト

株式会社エル・ティー・エス

仕事内容

【職務内容】
Physical AIを主軸に据えつつ、生成AIや新たなDeepTechなど、刻々と進化する最先端技術を常にキャッチアップし、クライアントの経営課題に対する技術的な解を定義・検証します。
エンジニアとして最新のAIモデル開発を牽引するのはもちろん、コンサルタントとしてPhysical AIの枠に留まらない技術トレンドを戦略に反映させ、クライアントにとっての最適解をアップデートし続けるポジションです。
当社の「ビジネスに対する深い理解」と自身の「技術的専門性」を掛け合わせ、最先端のテクノロジーを机上の空論に終わらせず、実現場での動作・成果にまで責任を持つ社会実装を主導します。

【業務内容】
VLA (Vision-Language-Action) 等、進化し続ける最新AIモデルの開発・選定
Physical AIおよび周辺DeepTech領域の継続的な調査・コンサルティング
経営課題に基づいた現場適用の企画、システム全体のアーキテクチャ設計、および技術検証 (PoC)

【部門のミッション】
当社最大規模の組織であるDigital事業本部では、クライアントの経営・ビジネス構造への深い理解を武器に、数多くの変革プロジェクトを推進しています。
中でも、Tech Architect事業部は、本部内のTechnology CoEとして「深い技術理解を用いて顧客課題を見極め、テクノロジーを実現場へ落とし込むことでビジネスを変革する」ことをミッションとし、DeepTechのポテンシャルを最大限に引き出し、コンサルタントとしての問題発見・解決能力と融合させることで、現場で真に機能するソリューションへと昇華させます。

【部門の特徴】
現場実装へのこだわり：最先端技術を現場のオペレーションや物理デバイスに適用し、実際に「動かす」ところまで完遂する強みがあります。

ビジネス×テクノロジーの融合：最大規模のDigital事業本部のリソースを活かし、経営課題に直結するダイナミックな技術実装に携われます。

研究奨励とアップデート文化：変化の速い技術をキャッチアップするための研究活動を業務の一部として推奨しています。

【入社後のキャリアイメージ】
Digital事業本部にて、まずはPhysical AIの専門家として本領域の事業立ち上げに参画いただきます。

・Physical AIに関連する事業戦略/技術検証のプロジェクトリード
・VLA等のAIモデル開発
・新規案件の企画/提案

Physical AI技術を高めつつ、希望に応じて、Physical AI以外のテーマ（生成AI CoE立ち上げ、新規事業コンサル等）にも触れていただきます。将来的には、他部門の専門家とも連携しながら顧客の本質的な課題を解決するTech Architectとしての活躍を期待します。

【この仕事で得られるもの】
・Physical AIの「戦略〜PoC〜現場適用」まで一気通貫で関わる経験（机上で終わらない）
・現場産業における“AIが使われない理由”を一次情報で掴み、導入障壁を設計で潰す実務力
・VLA等の先端モデル開発に加え、データ収集/評価/運用まで含む実装・改善サイクルの経験
・技術と事業の両言語で、意思決定者（経営/事業/現場）を動かす提案・推進能力
・未成熟領域でサービスを立ち上げる経験（再現性のある勝ち筋づくり）
・将来的に、DeepTech特化コンサル/Physical AIテックリード/事業開発などへ広がるキャリア選択肢

求める経験 / スキル

【必須要件】
以下全てを満たすこと
・コンサルティング/SIerでの2年以上の勤務経験があること（論理的思考・合意形成スキル）
・ AIモデル開発を実施した経験が1年以上あること（Python等を用いた実装スキル）
・テクノロジーを「現場」に適用することに強い意欲があり、変化を楽しみながら自らをアップデートし続けられること

【歓迎要件】
・コンサルティング能力（論点設計、仮説構築、意思決定支援、提案書作成）
・AI開発能力（CV/マルチモーダル、学習/評価/デバッグ、MLOpsの理解）
・ROS/ロボットシステム（センサ統合、制御、実機検証）の経験または強い学習意欲
・現場制約（安全性、再現性、運用負荷、コスト）を踏まえたシステム設計
・要件化の経験・PoCで終わらせず「導入・運用までの障壁」を構造的に捉え、潰していける推進力
・製造業/物流/建設など現場産業のドメイン理解、または現場ヒアリングの経験
・英語論文/OSS/海外動向のキャッチアップを継続できるリサーチ習慣

従業員数

1,096名（2024年12月31日時点）

勤務地

東京都

想定年収

650 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

1,096名（2024年12月31日時点）

シニアリサーチサイエンティスト

Trust株式会社

仕事内容

【職務概要】

本ポジションでは、金融機関向けの高度なAI・データサイエンス案件のデリバリーを担いながら、自ら設定した研究テーマに取り組み、論文発表までを行うリサーチサイエンティストとしてご活躍いただきます。

Trustは「金融×データサイエンス」に特化し、大手金融機関に対して高度な分析・モデリング・AI活用支援を提供しています。本ポジションでは、技術力の高さが求められる案件において、先端的な手法の設計・実装・検証をリードしていただきます。
業務時間の約6割は、金融機関向けプロジェクトにおける高度な技術課題の解決に従事いただきます。

残りの約4割は、ご自身が設定した研究テーマに取り組み、論文化・学会発表までを目指していただく時間として確保しています。
実務と研究を往復しながら、金融ドメインにおける実課題に根差した研究を推進できるポジションです。

【具体的な業務内容】

金融機関向け高度案件のデリバリー（60％）
・金融データを用いた高度分析・モデリング設計
・LLM／生成AI／機械学習を活用したアルゴリズム設計・検証
・技術的難度の高いPoC設計・実装
・研究的アプローチを用いた課題解決および顧客への技術提案
・プロジェクトにおける技術的リード

研究活動（40％）
・自身で設定した研究テーマの推進
・学会投稿論文の執筆
・国内外カンファレンスでの発表
・研究成果のプロダクト／案件への還元

【研究テーマ例】
・金融×LLM
・金融業務自動化
・エージェント活用
など

【魅力ポイント】

◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関の実データを用いた高度案件に携われる
・LLM／生成AI／最適化など、先端技術を本番環境レベルで検証できる
・実務上の難度が高く、研究的アプローチが求められる案件に参画できる
・研究成果をそのままプロジェクトやプロダクトに実装できる

◤研究環境の魅力◢
・業務時間の約40％を研究活動に正式に確保
・研究テーマは原則自由（金融×AI／LLM／最適化など）
・査読付き論文投稿・学会発表を会社として支援
・研究成果を評価制度の対象として位置づけ
・実データ・実課題に基づく研究が可能

◤働きやすさと安定性◢
・コンサルティング事業を基盤とした安定経営
・ハイブリッドリモート勤務可
・福利厚生は大手企業水準
・研究と実務を両立できる業務設計

【自社プロダクト例】

・Trust TLanP（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustTLanP

・Trust GenGA（AIを活用して金融事務プロセス刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustGenGA

求める経験 / スキル

＜必須要件＞
・博士号取得者、または同等の研究実績
・査読付き論文の執筆経験
・機械学習／最適化／統計モデリングに関する深い理解
・数理的議論が可能な技術的素養

＜歓迎要件＞
・トップ会議（NeurIPS / ICML / ICLR / ACL 等）への投稿経験
・LLM／生成AI領域での研究経験
・金融データを用いた研究経験
・研究成果を実装まで落とし込んだ経験
・クライアントコミュニケーションの経験

従業員数

200名（2026年3月時点）

勤務地

東京都

想定年収

900 万円 ~ 2,200 万円

従業員数

200名（2026年3月時点）

IT・DX・AX／コンサルタント

Trust株式会社

仕事内容

金融・IT、コンサルティングの知見を最大限に発揮し、クライアント各社の重要案件をメンバー～PLとして成功裡に導いていただきます。

■業務詳細

【システム戦略策定】
・企業の中長期的なビジョンに基づいたIT戦略の策定
・業界トレンドや最新技術を踏まえた戦略の最適化

【PMO業務・要件定義支援】
・プロジェクトの効果的な進行を支援するPMOの設置と運営
・プロダクト開発を見据えた要件の洗い出しと明確化

【製品導入・見積精査】
・最適な技術や製品の選定と導入支援
・コストパフォーマンスを考慮した見積もりの精査

【テスト計画・推進】
・プロダクトの品質を確保するための詳細なテスト計画の策定
・テストの実施とフィードバックを基にした改善推進

【運用保守計画】
・プロダクトのライフサイクル全体を通じた運用保守の計画と実施
・継続的なサービスの改善と最適化の提案

■本ポジションのやりがい

◤① 金融特化 × ドメイン知識の深いコンサルタントへ◢

ワンプールではなく金融領域特化のため、若いうちから専門性を集中して磨くことができます。
今後不可避となる金融業界のレガシーモダナイゼーション + 生成AI活用の知見を早期に習得することが可能です。
金融専門コンサルとして役員・部長級クラスのカウンターパートを早期に担当していただくことで、業界理解 × AI/テクノロジー両軸のスキルを習得でき、市場価値を上げ、長期的なキャリア資産の形成が行えます。

◤② 生成AI案件に本気で取り組める環境◢

プロジェクトの約半数が生成AI・データ活用領域です。
AI未経験でも、社内に多くのプロフェッショナルがおり実案件や社内講習でキャッチアップが可能です。
金融×AIの領域で日本トップクラスの知見とネットワークを保有しております。

◤③ 売上ノルマではなく、伴走型の“クライアントファースト”◢

　Trustはグループ会社で協会・イベント運営をしていることもあり、金融業界に強いネットワークがあるためコンサルタントに強い営業力を求めておりません。
売上至上主義ではなく、真にクライアントの課題に向き合う伴走型コンサルティングを徹底しています。
コンサルタント個人にも、短期売上より顧客価値の最大化が求められる文化となっています。

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■魅力／特徴

◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関の中核データを扱い、AI・分析を支えるデータ基盤構築に携われる
・ETLパイプライン、データモデリング、クラウド環境構築など幅広い技術領域を担当
・AWS・GCP・Snowflakeなど最新技術を駆使し、金融業務のデジタル化を推進
・要件定義から運用まで一気通貫で関与し、信頼性と拡張性の高いデータ環境を実現

◤組織とカルチャー◢
・CTO友田（34歳）自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

◤働きやすさと安定性◢
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

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■自社プロダクト

・Trust TLanP（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustTLanP

・Trust GenGA（AIを活用して金融事務プロセス刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustGenGA

求める経験 / スキル

＜必須要件＞
下記いずれかの要件を満たす方。

・ITプロジェクト・またはDX/データ活用関連の複数プロジェクトの経験（構想・企画立案～要件定義）
・要件定義からリリースまでの一貫したプロジェクトへの参画経験
・コンサルティングファームに在籍し、金融機関関連プロジェクトへの参画経験

※ビジネスレベルの日本語力
※必要に応じて、Trust各拠点またはクライアント先への出社が可能な方。

＜歓迎要件＞
・ビジネスレベルの英語力
・PMP等各種資格保有者

＜求める人物像＞
・レガシーな金融業界の変革を目指し、新しい価値を生み出すことに積極的になれる方
・論理的思考、柔軟な発想力を持ち、自ら考え行動できる方
・関係者からの指摘や要望を即時に取り込み、改善提案できる方
・ミッション・ビジョン・バリューに共感し、実行のための努力ができる方
・高い成長意欲を持ち、チーム全体で、目標に向けて継続的に努力できる方

従業員数

200名（2026年3月時点）

勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 2,000 万円

従業員数

200名（2026年3月時点）

データエンジニア

Trust株式会社

仕事内容

【職務概要】
本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。
大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。

具体的な案件例として以下のようなものがあります。
当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。

【プロジェクト体制】
2名～6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行
・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装
・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用
・AWS／GCP／Azureなどクラウド環境上でのDWH／データレイク構築支援
・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施
・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応
・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備
・自社プロダクト（Trust GenGA／Trust TLanP）におけるデータ連携・検証支援

【プロジェクト事例】
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトTrust GenGAを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトTrust TLanPを活用）

【魅力ポイント】

◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関の中核データを扱い、AI・分析を支えるデータ基盤構築に携われる
・ETLパイプライン、データモデリング、クラウド環境構築など幅広い技術領域を担当
・AWS・GCP・Snowflakeなど最新技術を駆使し、金融業務のデジタル化を推進
・要件定義から運用まで一気通貫で関与し、信頼性と拡張性の高いデータ環境を実現

◤組織とカルチャー◢
・CTO友田（34歳）自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

◤働きやすさと安定性◢
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

【自社プロダクト開発例】

・Trust TLanP（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustTLanP

・Trust GenGA（AIを活用して金融事務プロセス刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustGenGA

求める経験 / スキル

＜必須要件＞
・Pythonを用いたデータ加工（集計・整形・結合・クレンジング等）の経験がある方
・ビジネスレベルの以上の英語力（技術的な会話において英語で意思疎通をとることができれば問題ありません）
・ビジネスレベルの日本語力
・日本で就労可能であり（IT領域の技術者として働くことが可能な在留資格を保有しており）入社後半年以内にその資格の有効期限を迎えないこと

＜歓迎要件＞
・データ基盤関連（DWH構築、Datalake構築、データガバナンス基盤構築など）のプロジェクトに2年以上従事した経験があること。
・データ基盤のアーキテクチャを設計に参画した経験があること
・Snowflake, Databricksに関する利用、構築経験があること
・Hadoopに関する利用、構築経験があること
・MySQLなどのRDBMS、MongoDBなどのNoSQLに関する構築、利用経験があること
・パブリッククラウド上にデータ基盤を構築した経験があること
・データ基盤関連のコンサルタントとして就業した経験があること
・AIガバナンス、AIセキュリティに関する知識や経験があること
・データサイエンス、特に機械学習に関しての学習経験があること
・RAGなどLLMを活用したアプリケーションや関連するデータベースの構築経験があること
・3名以上のチームのマネジメントを行い、プロジェクト推進の指揮を執った経験があること

従業員数

200名（2026年3月時点）

勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

200名（2026年3月時点）

シニアデータサイエンティスト/金融業界の未来を創るデータサイエンティスト募集

Trust株式会社

仕事内容

＜TrustのAI･データ事業＞
私たちは、金融業界に特化したDXコンサルティング企業で「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションに、金融業界を本気で変革しようとしております。AI・データ活用を金融業界横断で推進している国内最大の業界団体である金融データ活用推進協会（FDUA）の運営に携わっており、こうしたコミュニティーとの繋がりなどから業界の課題を解決したり、さらに当社として汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発をしており、それらから生まれた当社としてのノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っております。コミュニティー運営を基盤とする我々だからこそできる、テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しております。

当社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた経験が豊富なメンバーが、金融機関様向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っております。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、日本の全ての金融機関のデータ分析組織（CoE）にとっての羅針盤「CoE of CoE」になり、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。なお、当社が自社開発をしている生成AIを活用したプロダクトが評価され日本経済新聞「活躍が期待されるAIスタートアップ」に選定されました。

＜仕事内容＞
【職務概要】
本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。

【プロジェクト体制】
2名～6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積

【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトTrust GenGAを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

＜魅力ポイント＞
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める

◤組織とカルチャー◢
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化
・外国籍の方も多く働く環境のため、英語を使用する社内会議の実施。

◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用を推進
・最新技術への取り組みと、自社プロダクト開発にも関与可能

◤働きやすさ◢
・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準
・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助
・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実

求める経験 / スキル

＜必須要件＞
・機械学習の実務経験が5年以上
・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験
・Pythonを用いたモデル開発・評価・運用経験
・データ分析プロジェクトの技術リードまたはPM経験、何かしらの業務を推進したご経験。
・日本語による高度な業務遂行能力（日本語能力試験N1相当）

＜歓迎要件＞
・金融業界でのデータ活用・AIモデル開発経験（市場分析、与信モデル等）
・PythonやRを用いた一連のデータサイエンス業務の高度な実践経験
・Snowflake、Databricks、BigQueryなどのモダンなデータ基盤の利用経験
・MLOpsの設計・構築・運用経験（MLflow, CI/CD, モデル監視など）
・社内メンバーへの技術的指導・レビュー・育成の経験
・応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了
・技術文書の読解・基本的なビジネス英語でのコミュニケーション力

＜求める人物像＞
・分析やモデル開発を通じて、事業や現場に直接的なインパクトを生み出したい方
・課題設定からモデル設計、実装・運用までを自走して完遂できる推進力のある方
・チームメンバーと積極的に協働しながら、技術的なリーダーシップを発揮できる方
・実務から得た知見を体系化し、再現性のある仕組みやプロダクトとして残していける方
・金融という専門性の高い領域に挑戦し、実務を通じて専門性を深めたい方

従業員数

200名（2026年3月時点）

勤務地

東京都

想定年収

900 万円 ~ 2,200 万円

従業員数

200名（2026年3月時点）

データアーキテクト（Manager ～ Director）

金融領域コンサルティングファーム

仕事内容

【職務概要】
本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトを担う部門をリードいただくことを想定しています。現時点では、データ関連のPJを担う部門全体を本部長が兼務しており、今回は需要の大きいデータ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトを中心とした部を率いていただきます。

現状の主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社（HD）であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。
プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。

【プロジェクト事例】
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトを活用）

＜魅力ポイント＞
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関の勘定・顧客・取引データを扱う大規模データ基盤設計に携われる
・要件定義から実装設計まで、金融システムの根幹を支えるアーキテクチャを構築
・セキュリティやスケーラビリティを重視した“金融グレード”の基盤設計をリード
・データサイエンティストやエンジニアと連携し、AI実装を支えるデータ構造を設計

◤組織とカルチャー◢
・CTO自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

◤働きやすさと安定性◢
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

求める経験 / スキル

＜必須要件＞
【次のすべてを満たす方】
・4年制大学卒またはそれに準ずる情報技術の学習経験があること
・データ基盤関連（DWH構築、Datalake構築、データガバナンス基盤構築など）のプロジェクトに3年以上従事した経験があること。ただしそのうち、データ基盤のアーキテクチャを設計に参画した経験が1年以上あること。
・3名以上のチームのマネジメントを行い、プロジェクト推進の指揮を執った経験があること
・ビジネスレベルの日本語力／英語力
・日本で就労可能であり（IT領域の技術者として働くことが可能な在留資格を保有しており）入社後半年以内にその資格の有効期限を迎えないこと

＜歓迎要件＞
・Snowflake, Databricksに関する利用、構築経験があること
・Hadoopに関する利用、構築経験があること
・MySQLなどのRDBMS、MongoDBなどのNoSQLに関する構築、利用経験があること
・パブリッククラウド上にデータ基盤を構築した経験があること
・データ基盤関連のコンサルタントとして就業した経験があること
・AIガバナンス、AIセキュリティに関する知識や経験があること
・データサイエンス、特に機械学習に関しての学習経験があること
・RAGなどLLMを活用したアプリケーションや関連するデータベースの構築経験があること

勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 2,200 万円

データサイエンティスト（Member ～ Senior）

Trust株式会社

仕事内容

【職務概要】
本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。

【プロジェクト体制】
2名～6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積

【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトTrust GenGAを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

＜魅力ポイント＞
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める

◤組織とカルチャー◢
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化
・外国籍の方も多く働く環境のため、英語を使用する社内会議の実施

◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用を推進
・最新技術への取り組みと、自社プロダクト開発にも関与可能

◤働きやすさ◢
・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準
・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助
・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実

求める経験 / スキル

＜必須要件＞
・機械学習を用いた実務経験
・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験
・Pythonを用いたモデル開発・評価・運用経験
・データ分析プロジェクトの技術リードまたはPM経験、何かしらの業務を推進したご経験。
・日本語での業務遂行能力（日本語能力試験N1相当）

＜歓迎要件＞
・ビジネス課題を理解し、分析を通じて価値創出に貢献した経験
・金融業界でのデータ分析またはモデル開発の経験
・PythonまたはRを用いたモデリング・評価・適用の一連の経験
・Snowflake、Databricks、BigQueryなどデータ基盤での分析経験
・応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了
・英語による技術文書の読解や基本的な業務コミュニケーションが可能な方

＜求める人物像＞
・「なぜ分析するか」「どう価値につなげるか」を考え抜ける方
・チームや他職種と協働しながら、専門性を活かしてプロジェクトを前進できる方
・金融業界に関心があり、実務を通じてドメイン知識を深めたい方
・新しい技術やテーマにも主体的に挑戦し、手を動かしながら学び続けられる方

従業員数

200名（2026年3月時点）

勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 2,200 万円

従業員数

200名（2026年3月時点）

【金融×AI・データサイエンス】データサイエンティスト(ミドルクラス～シニアクラス）

非公開

仕事内容

金融×AI・データサイエンスに特化したポジションとなります。
2～6名程度のチーム編成で次のような業務を行います。

・CoE組織開発の方針策定（組織設計、データ活用推進の戦略策定、システム環境整備、カルチャー改革、コミュニティ創り等）
・AI人材育成のコンテンツ作成、研修実施、1on1、ハンズオン、OJTトレーニングの支援
・データ分析（課題定義、分析、運用設計、MLOps等）、プロトタイプツール等の開発
・データ分析基盤の構築（データ基盤の設計・各種ツールの選定・導入支援、AutoML／BIツール等の導入支援、データガバナンス基盤の整備支援等

求める経験 / スキル

＜必須要件＞
・4年制大学卒またはそれに準ずる機械学習の学習経験があること
・AI/データ活用関連の2年程度の実務経験があること
・お客様や分析結果を享受する利用者様と会話をし、そのドメインの知識の吸収とデータの力を活用した根本的な課題の理解を行うことに興味があること
・データ分析作業だけでなく、その周辺の幅広いデータ活用領域に興味があること
・データを使ってどう価値を出すことができるかを検討し実現することに興味があること

＜歓迎要件＞
・応用数学・情報学・計量経済学などで修士課程を修了していること
・金融関連のデータ分析経験や業務経験を有していること
・CoE組織やコンサルティングファームなどで他組織の支援や教育などを行った経験があること
・外部の研究機関との産学連携や共同研究の実施経験があること
・非構造データ（画像や自然言語等）のみではなく、構造データに関する分析実務経験があること
・市場データ分析や与信モデル開発など、特に金融ならではのドメイン知識を要する分野の分析経験があること
・Python/RによるNotebook上での分析スクリプト開発だけでなく、Java/Scala/C++/C#/Golang/Rustなどの言語を用いて商用システムや商用AIモデルの開発をした経験があること
・SnowflakeやDatabricks、BigQueryなどデータ基盤を用いたデータ処理や分析経験があること
・分析や開発を進めるにあたって問題ない程度のビジネス英会話や英語の読み書きができること

勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 1,500 万円

【AIサービス部】生成AIコンサルタント

メガベンチャー独立系SIer

仕事内容

■仕事内容
デジタルトランスフォーメーション（DX）に必須となるデータ利活用に関する事業拡大に携わっていただきます。お客様の価値創造に向けた生成AIの活用などデータ利活用コンサルティングを担っていただきます。お客様のシステムのデータ統合やデータレイク構築、セルフBIによる可視化開発などのスキル領域をおもちの方も歓迎します。データ利活用事業拡大や組織づくりに興味をおもちの方、ご応募お待ちしております。

■具体的な仕事内容
AzureやOpenAIなどの生成AIに関する活用支援を実施していただきます。AIによる業務革新・効率化を経営課題にあげている企業やBtoCのビジネスで顧客対応を充実させたい企業に対して生成AI活用支援サービスに携わっていただきます。
得意領域に応じて下記業務をお任せします。

・対話型生成AI環境を構築し、ユースケースの抽出支援、利用ガイドラインの作成支援
・お客様データの学習、検証機能を付加した環境を構築し、生成AIのファインチューニングやRAGなどによるユーザ業務への最適化の支援
・生成AIの業務システム連携、生成AIの本番環境構築の支援

■当ポジションの魅力
①幅広い業界、業種の経験ができる
特定の業界だけではなく、官公庁、製造業、IT業界、小売業、飲食、エネルギーなど幅広い業種の経験が可能です。さまざまな業界の課題に関わることにより、つねに向上心をもって業務をすることができます。
②幅広い領域に挑戦することができる
生成AIに関する領域だけではなく、入社後のご興味、スキルに応じて上流工程のDX戦略立案の策定、データ分析、BI、DWHなどの分析基盤などキャリアの幅を広げることが可能です。
ひとつの領域に軸足をおくだけではなく２つ以上の領域でスキルを得ることを推奨しておりますので、大きくキャリアアップすることができます。
③プライベートも大切にすることができる
当グループでは在宅勤務をしている従業員の割合も高く、リモートワークを活用しながら業務を行っております。
また残業をよしとしない文化であるため、私生活の時間も大切にしながら自分らしい働き方ができます。

求める経験 / スキル

【必須】いずれかのご経験
・生成AIに関するファインチューニングやRAGなどの経験
・OpenAIやオープンソースLLM(rinna、MPTなど)を用いた生成AIアプリケーション開発の経験
・自然言語処理領域での研究や実サービス開発経験

【上記に加えいずれかの経験・資格があれば尚可】
・PL、PMなどのマネジメント経験
・パブリッククラウド（AWS、Azure、GCPなど）のデータ分析マネジメントサービスの知識・経験

【求める人物像】
・事業内容、ビジョンに共感できる方
・向上心と意欲、責任感をもって仕事に取り組むことができる方
・組織づくり、新規事業の⽴ち上げに興味がある⽅
・新しい技術に興味があり、活用方法を考えることが好きな方
・素直に物事を受け入れることができる方
・楽しく仕事をする姿勢をもっている方

勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 2,000 万円

【DTT(Data & Technology Transformation)】BigData Technical Consultant /Architect

外資系大手コンサルティングファーム

仕事内容

＜データ利活用コンサルタント＞
お客様が保有するデータをアナリティクス技術を駆使して分析し、事業戦略から業務・ITにいたるまで様々な施策の確立を支援するサービス、ソリューションのデリバリー、コンサルティング業務。

デジタル化の進展により生み出される膨大で多様なデータから有益な示唆を引き出し、それを実行に移せるかどうかが、企業の競争優位の源泉となります。技術とデータを駆使して、斬新な視点からお客様への示唆を抽出し、提案し、戦略策定、組織改革、プロセス改革につなげていく業務です。

求める経験 / スキル

【求める経験・スキル（以下はManagerクラスの必須条件です）】
・BI/DWH、Data Lake、Data Governanceなど1つ以上に関する知識
・Watsonの機能に関する領域の知見（プロジェクトでの実装経験があると望ましい）機械学習、自然言語分析、テキストマイニング、画像認識、音声認識
・論理的思考能力／セッションリード能力／コミュニケーション能力／ドキュメンテーション力

※歓迎要件
・各種統計解析手法、機械学習、データマイニング、などの数理モデルの選択と活用能力
・各種統計解析手法の理解と活用能力
・SPSS,SAS等の統計ソフトの活用スキル
・ビジネスレベルの英語力
・ITアーキテクトとしての知識経験をお持ちの方はさらに歓迎

勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,700 万円

データサイエンティスト

ユニ・チャーム株式会社

仕事内容

ユニ・チャームのビジネス課題に対して、種々のデータ分析、および機械学習・数理最適化などを用いた先端的なアナリティクスの設計・構築等を通じて解決策を提供し、ビジネスの変革・成長を支援する役割を担います。
ビジネス部門およびIT部門と密に連携し、ビジネスの目的、業務要件、および利用できる各種データ等を深く理解したうえで、ユニ・チャームにとって最適なアナリティクスの設計・開発および運用を推進して頂きます。
また、MDX本部のデータサイエンスの第一人者として、チームビルディングや育成・評価、新規メンバーの採用等にも関わって頂きます。

【具体的に】
チャットデータ（気持ち）×体調管理のようなユニークなデータを組み合わせて分析をしていただきます
・アナリティクスの設計・開発
開発モデルやアルゴリズムの提案・設計
ユースケースに合わせた開発環境および使用ツールの選定
設計・開発計画の策定と実装のレビュー

・アナリティクスの設計・開発に付随する業務
アナリティクスの設計・開発におけるベストプラクティスの作成と推進
MDXの目的に即した開発手法、ツール、チーム組成の提案や推進
アナリティクスがもたらすビジネス・インパクトの推計や検証

・外部パートナーの管理
ビジネスパートナーの選定、契約、評価、監査

求める経験 / スキル

＜必須要件＞
・データ分析/アナリティクス開発の関連領域での修士課程修了、もしくは2年以上の実務経験
・SQL を用いた複雑なデータ抽出・集計スキル
・Python、R 等を用いた分析・機械学習モデリング経験
・BIツール等を活用し、データを可視化できるスキル
・課題を構造化した上で、データドリブンに仮説検証できるスキル
・分析結果を相手に分かりやすく伝え、ビジネス上の意思決定への活用を促進できるスキル

＜優遇条件＞
・アナリティクスの設計・開発プロジェクトにおけるマネジメント経験
・データ分析会社やデータ分析プラットフォーム会社での勤務経験
・機械学習や数理最適化、オペレーションズ・リサーチ等の研究/利用経験
・ソフトウェア開発や DevOps の経験

従業員数

16,223名（グループ合計　※2023年12月時点）

勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 2,000 万円

従業員数

16,223名（グループ合計　※2023年12月時点）

【横浜】ソフトウェア設計【オープン求人(メンバークラス～管理職クラス)】

パナソニックオートモーティブシステムズ株式会社

仕事内容

本社人事とカジュアル面談を実施後、選考ポジションを決定いたします。
ソフトウェア開発において全体設計や、リーダー業務をご経験された方は是非ご応募ください。
車載業界以外の方もご活躍いただける環境です。

■パナソニックオートモーティブシステムズ株式会社について
会社HP
https://automotive.panasonic.com/corporate/about/overview

YouTubeチャンネル
https://www.youtube.com/channel/UCiMKRSgB3TtXNj2sMkEwxrw

IVI事業の取り組み
https://automotive.panasonic.com/newsroom/IVI
https://automotive.panasonic.com/innovation/cockpit

社員インタビュー
https://automotive.panasonic.com/recruit/job-guide/
■具体的な仕事内容
・開発メンバーを牽引し、目標QCDの達成と商品化実現に向け、ソフトウェア開発プロジェクトのリーダーをご担当いただきます。
・開発課題やリスクの管理/解決、顧客や関連会社との調整/折衝
・インフォテインメント事業の大規模開発を中心とした多数のプロジェクトを展開しており、個人の経験/スキル/希望に応じてアサインを決定します。

■キャリアパス
・初期配属の部署の仕事にとどまらず、様々な職務を経験いただいて、総合的なスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。
・上司と相談の上、個人毎にキャリアパスを決定し、それに準じた業務のアサインとステップアップを実行します。
・希望に応じてソフトウェア開発以外などのキャリアパスも可能です。（プログラムマネージャーなど）
・希望に応じて他部門への移籍や、カーメーカー様、海外拠点への出向の機会もあり、お客様とモノづくりに寄り添った仕事が可能です。

求める経験 / スキル

【いずれか必須】
・ソフトウェア開発プロジェクトのリーダーとしての取り纏め経験のある方
・車載製品プロジェクトでの設計開発でリーダー経験をお持ちの方
・ソフトアーキテクチャの設計経験のある方

【人柄・コンピテンシー】
・自動車に興味のある方
・前向きな思考を有する方
・変化対応力のある方
・協働意識を有し、他者と連携しながら業務を推進できる方
・モビリティの価値を向上させ、世の中の豊かにしていきたいという思いのある方
・粘り強く、発想の転換ができ、ストレス耐性に優れている方
・コミュニケーション能力に優れている方

従業員数

21,000名（2024年12月現在）

勤務地

神奈川県

想定年収

600 万円 ~ 1,550 万円

従業員数

21,000名（2024年12月現在）

【東京/ハイクラス求人】連鎖型AIサービスのデータサイエンティスト

非公開

仕事内容

流通・農業・製造・電力・都市開発のドメインにおいて、顧客課題抽出からAIを用いたサービス設計・実装、プロダクト化までを一気通貫で推進している同社にて、データサイエンティストを務めていただきます。複数のプロジェクト、サブプロジェクトに従事することがあります。

【具体的な業務例】
・顧客との対話を通じた事業課題の把握・分析テーマの設定
・データ取得・加工・分析プロセスの設計および実行（PoC～実装フェーズ含む）
・数理モデル・機械学習モデルの開発および評価、ビジネス実装に向けた改善提案
・エンジニアやプロダクトマネージャーとの連携による分析成果のサービス反映・実装支援
・外部パートナー（クラウドベンダー、分析ツールベンダー等）との技術連携・共同プロジェクト推進

【求める人物像】
社会課題解決に対して熱意を持ち、自ら課題を発見し、形にしていく意志のある方

求める経験 / スキル

【必須条件】
■Python等でのデータ分析プログラミング経験（Jupyterのような実行環境や,Numpy,Scipy等の数理計算系ライブラリを使用したプログラミング経験）、またはAWS各種サービスを用いた環境構築・データ分析経験
■お客さま事業課題をヒアリングし、課題設定し、サービス開発した経験があること

【望ましい条件】
■製造、流通業（小売、卸、製造、物流）による流通プロセス全体に対する理解、または農業生産から流通（物流、卸、小売）のプロセスに対する理解、電力・都市開発（不動産管理等）に対する理解
■実業におけるデータ分析とサービス開発の経験
■AI、機械学習の知識とそれを利用した経験（データ収集、クレンジング、分析、モデル構築、評価、サービス化などのいずれかの経験）
■Deep Learning等を使った研究開発の経験
■複数人でのプログラム実装経験
■SQLによるデータ取得・データ分析を実施した経験
■ソフトウェア試験経験
■開発ベンダと協力しつつ、開発をした経験
■各種データ分析技術のチーム内共有による育成経験

勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,500 万円

システムアーキテクト

大手ガス企業

仕事内容

基幹システムの再構築に向けた全体設計とロードマップ作成および技術優位なプロジェクトの自身での主導

求める経験 / スキル

・システム開発構想全体をデザインし、アーキテクチャへ落とし込むスキル
・業務理解に基づくシステム設計（内部設計含む）や開発の推進経験
・並走する個別プロジェクトに対する横断的なアーキテクチャ指導・支援の経験
・ビジネスサイドや意思決定層を巻き込みながら目指す姿や課題を討議し、企画～開発・保守まで一連のシステム開発をリード／推進した経験

勤務地

東京都

想定年収

900 万円 ~ 1,400 万円

データサイエンティスト

大手ガス企業

仕事内容

データ分析・AI活用業務において、非定型かつ高度な分析やAIモデル構築

求める経験 / スキル

【必須要件】
・課題構築、データ収集から業務実装までの一連のデータ分析PJ推進の経験（5年以上）
・統計学・データ分析に関する知見（多変量解析、機械学習、数理最適化など）
・Pythonを用いたデータ分析・AIモデル構築経験
・BIツール（tableau、PowerBI等）の実務経験
・日本語でのビジネスコミュニケーション

【歓迎要件】
・数理最適化モデルの構築経験
・データサイエンティストの育成、チームマネジメントの経験
・Azure等のクラウド環境での分析・モデル実装に関する経験
・データサイエンティストの分析環境整備に関する知見
・データベース、データマネジメントに関する知見
・データ利活用戦略立案、分析組織構築の経験
・特定のビジネスドメインの知見・分析経験（マーケティング、トレーディング、経営管理、設備保全、ロジスティクスなど）

勤務地

東京都

想定年収

900 万円 ~ 1,300 万円

データアーキテクト

大手ガス企業

仕事内容

データ分析・AI活用業務において、新たなデータ基盤やデータマネジメントの仕組み整備とデータ利活用

求める経験 / スキル

【必須要件】
・データ活用基盤の構築・運用経験
・データマネジメントに関する実務経験アナリティクス関連プロジェクトの開発経験またはITコンサルティング経験またはプロジェクトマネジメント経験
・Databricks等のデータプラットフォーム、Azure等のパブリッククラウドの知見
・データベース、データマネジメントに関する知見
・日本語でのビジネスコミュニケーション

【歓迎要件】
・データエンジニアリングに関する知見
・実務経験各種分析ツールの導入
・運用経験AI/ML（生成AI含む）を組み込んだアプリケーション開発経験データ利活用戦略立案、分析組織構築の経験

勤務地

東京都

想定年収

900 万円 ~ 1,300 万円

データマネジメント

大手ガス企業

仕事内容

社内データ基盤を活用し、部全体のデータ抽出・加工・管理業務を専門的に担うポジション

求める経験 / スキル

【求める経験・スキル】
・データ分析・AIモデル開発の実務経験（Python、SQL、BIツール等）
・DX推進プロジェクトの企画・実行経験
・情報セキュリティ・データガバナンスの基礎知識
・社内外ステークホルダーとの調整力・プロジェクト管理能力

【要件合致が期待できる業種･業界】
総合商社、エネルギー（ガソリン・石油、電力、ガス等）、金融、トレーディング等

勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,300 万円

データアーキテクト

大手エネルギー企業

仕事内容

データ基盤やデータマネジメント整備とデータ利活用の基盤拡大に向けて、戦略立案・実行、要件定義・アーキテクチャ検討、PJマネジメント等を推進する。

求める経験 / スキル

【必須要件】
データ活用基盤の構築・運用経験、データマネジメントに関する実務経験
アナリティクス関連プロジェクトの開発経験またはITコンサルティング経験またはプロジェクトマネジメント経験
Snowflake、Databricks等のデータプラットフォーム、Azure等のパブリッククラウドの知見
データベース、データマネジメントに関する知見
日本語でのビジネスコミュニケーション

【歓迎要件】
データ基盤と業務システムの連携に関する知見、実務経験
MLOps環境の構築経験・運用経験
各種分析ツールの導入・運用経験
Pythonを用いたデータ分析・AIモデル構築経験
AI/ML（生成AI含む）を組み込んだアプリケーション開発経験
BIツール（tableau、PowerBI等）の実務経験
データ利活用戦略立案、分析組織構築の経験

【人材要件（専門性）】
・将来像を描きそこに至る道筋を検討する構想力や論理的思考力、複雑な情報をわかりやすく構造化して資料化できる説明力をお持ちの方
・多様なステークホルダーを巻き込んで解決策を見出す実行力・粘り強さをお持ちの方
・自らの業務範囲を狭めずに自律的に行動できる方

【要件合致が期待できる業種･業界】
SIer・コンサルティング企業もしくは事業会社等において、データ基盤の構築、データマネジメントの推進などの実務経験を有する方

勤務地

東京都

想定年収

900 万円 ~ 1,300 万円

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