AI・MLエンジニア／消費財（食品・アパレル・トイレタリー）の求人・転職情報
19件中の1〜19件を表示
株式会社シロ
仕事内容
【業務内容】
単なるシステムの導入にとどまらず、ビジネスサイドと伴走しながら以下の業務を遂行していただきます。
・DX戦略の立案・実行： 各事業部門の課題をヒアリングし、データ活用やIT技術を用いた解決策の企画
・業務プロセスの再設計（BPR）： 既存のレガシーな業務フローを、SaaSやAI等を活用して最適化
・ データ基盤の構築・活用： 社内に散在するデータを統合し、経営判断に活かすためのBIツール導入や分析
・内製化の推進： ローコードツール（Power Platform等）やモダンな技術を用いたスピーディーなシステム開発
・ITリテラシー向上支援： 全社的なデジタル教育の企画・運営
“人事部ノート” にて、シロで今起こっていることや考えていることなど
会社のリアルをお伝えしています。ぜひご覧ください。
https://note.shiro-shiro.jp/
単なるシステムの導入にとどまらず、ビジネスサイドと伴走しながら以下の業務を遂行していただきます。
・DX戦略の立案・実行： 各事業部門の課題をヒアリングし、データ活用やIT技術を用いた解決策の企画
・業務プロセスの再設計（BPR）： 既存のレガシーな業務フローを、SaaSやAI等を活用して最適化
・ データ基盤の構築・活用： 社内に散在するデータを統合し、経営判断に活かすためのBIツール導入や分析
・内製化の推進： ローコードツール（Power Platform等）やモダンな技術を用いたスピーディーなシステム開発
・ITリテラシー向上支援： 全社的なデジタル教育の企画・運営
“人事部ノート” にて、シロで今起こっていることや考えていることなど
会社のリアルをお伝えしています。ぜひご覧ください。
https://note.shiro-shiro.jp/
求める経験 / スキル
【必須】
・事業会社でのシステム企画（3年以上）
・プロジェクトマネジメント経験（規模不問、進捗・ベンダー管理を含む）
・既存の仕組みに疑問を持ち、自ら改善案を提案・実行できるマインドセット
【歓迎】
・クラウドサービス（AWS/Azure等）やSaaSの導入・連携経験。
・データ分析（SQL、Python、Tableau等）の実務経験。
・ITストラテジストなどの高度情報処理技術者資格。
【求める人物像】
・ 「技術」ではなく「事業の成長」をゴールに置ける方
・ 専門用語を噛み砕き、非エンジニア部門と円滑なコミュニケーションが取れる方
・ 変化を楽しみ、新しい技術や手法を貪欲に取り入れる好奇心のある方
・事業会社でのシステム企画（3年以上）
・プロジェクトマネジメント経験（規模不問、進捗・ベンダー管理を含む）
・既存の仕組みに疑問を持ち、自ら改善案を提案・実行できるマインドセット
【歓迎】
・クラウドサービス（AWS/Azure等）やSaaSの導入・連携経験。
・データ分析（SQL、Python、Tableau等）の実務経験。
・ITストラテジストなどの高度情報処理技術者資格。
【求める人物像】
・ 「技術」ではなく「事業の成長」をゴールに置ける方
・ 専門用語を噛み砕き、非エンジニア部門と円滑なコミュニケーションが取れる方
・ 変化を楽しみ、新しい技術や手法を貪欲に取り入れる好奇心のある方
勤務地
東京都
想定年収
400 万円 ~ 1,000 万円
仕事内容
SCM本部※の業務基盤を、データとテクノロジーを活用して変革していくポジションです。
※SCM（Supply Chain Management）：入荷・検品・在庫管理・出荷など、商品を仕入れてから販売するまでの商品準備及び商品管理を主管とする本部
業務データから課題を発見・定義し、改善によるインパクトを数値化。
データに基づく仮説検証を行い、業務プロセスやシステム、自動化などの「仕組み」へ落とし込むことで、継続的に成果を生み出せる業務基盤の構築を目指します。
単に既存業務を効率化するのではなく、「そもそも何が課題なのか」を捉え直し、分析から仕組み化・定着までを推進していただきます。
【業務内容】
・業務データの分析、課題発見・課題定義、改善インパクトの試算
・データを用いた仮説検証、施策の効果検証
・業務プロセスの可視化・再設計、標準化・仕組み化
・RPA、AI、RFID・NFC等を活用した業務改善・自動化
・システム開発・ツール導入における要件整理、ベンダー・IT部門との連携
・改善施策の社内合意形成、各部署への導入・定着推進
・施策実施後の効果測定、ナレッジ化・横展開
・チームメンバーと連携したプロジェクト推進、成果の再現性づくり
※上記すべてを一人で担うのではなく、チームで連携しながら、特に「課題発見・分析～仕組み化」といった上流工程を中心に担っていただきます。
【業務事例】
■買取業務を支える査定プラットフォームを刷新
ブランド品・時計・ジュエリーなどの買取を行うリユースで使用する、社内の査定プラットフォームを抜本的に刷新。
既存システムの課題を整理・分析し、業務プロセスを見直したうえで、新たなシステムの企画・設計・導入を推進しました。
また、システムを導入して終わりではなく、導入後の活用状況をデータでモニタリングし、現場と連携しながら継続的な改善まで推進しています。
具体的には、以下のような取り組みを行っています。
・システムが実際に利用されているかを「実施率」としてデータで計測し、どこで利用が回避されているかを可視化
・利用が回避されている箇所について、現場の運用だけに原因を求めるのではなく、仕組みそのものに課題がないかという視点で原因を分析
・原因となっていた「入力項目の多さ」に対し、すべての項目を一律に要求する設計を見直し、金額やカテゴリに応じて「必ず確認すべき項目」を絞り込む
・運用ルールについては、業務上の工数と精度のバランスを最も理解している現場とすり合わせながら設計
・導入後の振り返りに活用できるレポートを現場に提供し、現場自身がデータをもとに課題を発見できる状態を構築
【このポジションのミッション】
「問題を解く人」ではなく、「問題を定義する人」。
目の前の業務を改善するだけではなく、現状の事象を構造化し、
本当に解くべき課題を見極めることがこのポジションの重要な役割です。
データから課題の大きさや構造を捉え、検証可能な仮説を立て、効果のある施策を仕組みとして残していく。
個人の経験やスキルに依存するのではなく、誰が担当しても継続的に成果を生み出せる状態をつくることで、SCM本部全体の業務基盤を進化させていきます。
【このポジションの魅力】
■データ分析から業務変革まで一気通貫で携われる
分析して終わりではなく、課題の定義から施策の設計、仕組み化、導入・定着、効果測定まで携わります。
「数字から何が起きているのかを読み解く」だけでなく、
「その結果をもとに、業務をどう変えるのか」まで踏み込めるポジションです。
■テクノロジーを活用し、業務そのものを変えていく
RPAやAI、RFID・NFCなどのテクノロジーを活用し、既存業務の効率化だけではなく、業務プロセスや仕組みそのものを再設計していきます。
■SCM本部の業務基盤を、組織に残る仕組みへ
仕入れ、検品、在庫管理、出荷、オークション運営など、Valuenceの事業を支えるSCM領域の業務基盤を対象とします。
一つの業務改善にとどまらず、複数の業務・部署を横断して、仕組みをつくり、組織に定着させていくことができます。
また、このポジションで重視するのは、個人がどれだけ多くの業務をこなしたかではありません。
自らがつくった仕組みがチームに定着し、担当者が変わっても継続して成果を生み出せる状態をつくること。
自身の成果を「組織に残す」ことに面白さを感じられる方にとって、非常にやりがいのあるポジションです。
これまで培ってきたデータ分析・業務改善・システム活用などの専門性を活かしながら、SCM本部の業務基盤そのものを変えていくことができます。
※SCM（Supply Chain Management）：入荷・検品・在庫管理・出荷など、商品を仕入れてから販売するまでの商品準備及び商品管理を主管とする本部
業務データから課題を発見・定義し、改善によるインパクトを数値化。
データに基づく仮説検証を行い、業務プロセスやシステム、自動化などの「仕組み」へ落とし込むことで、継続的に成果を生み出せる業務基盤の構築を目指します。
単に既存業務を効率化するのではなく、「そもそも何が課題なのか」を捉え直し、分析から仕組み化・定着までを推進していただきます。
【業務内容】
・業務データの分析、課題発見・課題定義、改善インパクトの試算
・データを用いた仮説検証、施策の効果検証
・業務プロセスの可視化・再設計、標準化・仕組み化
・RPA、AI、RFID・NFC等を活用した業務改善・自動化
・システム開発・ツール導入における要件整理、ベンダー・IT部門との連携
・改善施策の社内合意形成、各部署への導入・定着推進
・施策実施後の効果測定、ナレッジ化・横展開
・チームメンバーと連携したプロジェクト推進、成果の再現性づくり
※上記すべてを一人で担うのではなく、チームで連携しながら、特に「課題発見・分析～仕組み化」といった上流工程を中心に担っていただきます。
【業務事例】
■買取業務を支える査定プラットフォームを刷新
ブランド品・時計・ジュエリーなどの買取を行うリユースで使用する、社内の査定プラットフォームを抜本的に刷新。
既存システムの課題を整理・分析し、業務プロセスを見直したうえで、新たなシステムの企画・設計・導入を推進しました。
また、システムを導入して終わりではなく、導入後の活用状況をデータでモニタリングし、現場と連携しながら継続的な改善まで推進しています。
具体的には、以下のような取り組みを行っています。
・システムが実際に利用されているかを「実施率」としてデータで計測し、どこで利用が回避されているかを可視化
・利用が回避されている箇所について、現場の運用だけに原因を求めるのではなく、仕組みそのものに課題がないかという視点で原因を分析
・原因となっていた「入力項目の多さ」に対し、すべての項目を一律に要求する設計を見直し、金額やカテゴリに応じて「必ず確認すべき項目」を絞り込む
・運用ルールについては、業務上の工数と精度のバランスを最も理解している現場とすり合わせながら設計
・導入後の振り返りに活用できるレポートを現場に提供し、現場自身がデータをもとに課題を発見できる状態を構築
【このポジションのミッション】
「問題を解く人」ではなく、「問題を定義する人」。
目の前の業務を改善するだけではなく、現状の事象を構造化し、
本当に解くべき課題を見極めることがこのポジションの重要な役割です。
データから課題の大きさや構造を捉え、検証可能な仮説を立て、効果のある施策を仕組みとして残していく。
個人の経験やスキルに依存するのではなく、誰が担当しても継続的に成果を生み出せる状態をつくることで、SCM本部全体の業務基盤を進化させていきます。
【このポジションの魅力】
■データ分析から業務変革まで一気通貫で携われる
分析して終わりではなく、課題の定義から施策の設計、仕組み化、導入・定着、効果測定まで携わります。
「数字から何が起きているのかを読み解く」だけでなく、
「その結果をもとに、業務をどう変えるのか」まで踏み込めるポジションです。
■テクノロジーを活用し、業務そのものを変えていく
RPAやAI、RFID・NFCなどのテクノロジーを活用し、既存業務の効率化だけではなく、業務プロセスや仕組みそのものを再設計していきます。
■SCM本部の業務基盤を、組織に残る仕組みへ
仕入れ、検品、在庫管理、出荷、オークション運営など、Valuenceの事業を支えるSCM領域の業務基盤を対象とします。
一つの業務改善にとどまらず、複数の業務・部署を横断して、仕組みをつくり、組織に定着させていくことができます。
また、このポジションで重視するのは、個人がどれだけ多くの業務をこなしたかではありません。
自らがつくった仕組みがチームに定着し、担当者が変わっても継続して成果を生み出せる状態をつくること。
自身の成果を「組織に残す」ことに面白さを感じられる方にとって、非常にやりがいのあるポジションです。
これまで培ってきたデータ分析・業務改善・システム活用などの専門性を活かしながら、SCM本部の業務基盤そのものを変えていくことができます。
求める経験 / スキル
■必須：
・プロジェクトマネージャーとして、関係者を巻き込み、マネジメント、ディレクションされた経験
※特に、以下のようにデータを活用しながらプロジェクトや業務改善を推進した経験をお持ちの方を想定しています。
－業務上の課題を整理・構造化し、改善すべき課題を自ら定義した経験
－業務データを自ら収集・集計し、課題や改善効果を数値化した経験
－データをもとに仮説を立て、検証・効果測定まで行った経験
■歓迎条件：
・BIツール（Power BI、Tableau等）を用いたデータ分析の経験
・SQLを用いたデータ抽出・分析の経験
・RFID、NFC、バーコード等の技術を活用した業務改善の経験
・AI・生成AIを活用した業務改善の経験
・Python、Power Automate、GAS等を用いた業務自動化の経験
・プロジェクトマネージャーとして、関係者を巻き込み、マネジメント、ディレクションされた経験
※特に、以下のようにデータを活用しながらプロジェクトや業務改善を推進した経験をお持ちの方を想定しています。
－業務上の課題を整理・構造化し、改善すべき課題を自ら定義した経験
－業務データを自ら収集・集計し、課題や改善効果を数値化した経験
－データをもとに仮説を立て、検証・効果測定まで行った経験
■歓迎条件：
・BIツール（Power BI、Tableau等）を用いたデータ分析の経験
・SQLを用いたデータ抽出・分析の経験
・RFID、NFC、バーコード等の技術を活用した業務改善の経験
・AI・生成AIを活用した業務改善の経験
・Python、Power Automate、GAS等を用いた業務自動化の経験
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 800 万円
仕事内容
■Overview
DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の事業戦略に基づき、ビジネス変革のためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進します。AIを最大限活用できる環境を整備することで生産性を最大化し、先進的なAI技術に堅固なデータ基盤を駆使したイノベーションによって、資生堂の持続的な成長と競争優位性の確保を図ります。
ML Engineerは、AI-Readyなデータ基盤構築を推進しつつ、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備し、その価値を最大化するポジションです。150年の歴史を持つ日本を代表する伝統企業において、単なるデータ基盤の構築・運用にとどまらず、業務からのデータ収集・利活用推進までを一貫して担うことで、全社的なデータドリブン改革を実現します。
■Role and Responsibility
資生堂の各事業部門に導入するAIソリューションの、ビジネス検討、AIの要件設計・開発、導入プロジェクト推進、および最新テクノロジーのキャッチアップを担当します。AIエンジニアとして高度な専門性を発揮し、クラウドネイティブなML Pipeline構築および生成AIの開発業務における業務全般を担います。
・メタデータ管理および生成プロセスの運用
・データカタログおよびリネージの整備
・セマンティックレイヤーの構築と統一
・データガバナンスおよび品質管理の実行
・事業部門との合意形成・活用ドライブ
■Position Attractiveness
・グローバルカンパニーの未来をインフラから創造する機会： 長い歴史を有している資生堂が、本気でデータとAIを活用する企業へと生まれ変わるダイナミックなフェーズに携わることができます。
・変革期だからこそ得られる「市場価値」： 単なるデータ管理者ではなく、AI戦略の成功と信頼を担保する「AIガバナンスの設計者」として、市場価値の高いキャリアを構築可能です。
DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の事業戦略に基づき、ビジネス変革のためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進します。AIを最大限活用できる環境を整備することで生産性を最大化し、先進的なAI技術に堅固なデータ基盤を駆使したイノベーションによって、資生堂の持続的な成長と競争優位性の確保を図ります。
ML Engineerは、AI-Readyなデータ基盤構築を推進しつつ、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備し、その価値を最大化するポジションです。150年の歴史を持つ日本を代表する伝統企業において、単なるデータ基盤の構築・運用にとどまらず、業務からのデータ収集・利活用推進までを一貫して担うことで、全社的なデータドリブン改革を実現します。
■Role and Responsibility
資生堂の各事業部門に導入するAIソリューションの、ビジネス検討、AIの要件設計・開発、導入プロジェクト推進、および最新テクノロジーのキャッチアップを担当します。AIエンジニアとして高度な専門性を発揮し、クラウドネイティブなML Pipeline構築および生成AIの開発業務における業務全般を担います。
・メタデータ管理および生成プロセスの運用
・データカタログおよびリネージの整備
・セマンティックレイヤーの構築と統一
・データガバナンスおよび品質管理の実行
・事業部門との合意形成・活用ドライブ
■Position Attractiveness
・グローバルカンパニーの未来をインフラから創造する機会： 長い歴史を有している資生堂が、本気でデータとAIを活用する企業へと生まれ変わるダイナミックなフェーズに携わることができます。
・変革期だからこそ得られる「市場価値」： 単なるデータ管理者ではなく、AI戦略の成功と信頼を担保する「AIガバナンスの設計者」として、市場価値の高いキャリアを構築可能です。
求める経験 / スキル
▼Required Qualifications
・MLEとしての実務経験（3年以上）
・MLOpsに関する知識・経験（CI/CDパイプライン構築、モデル監視など）
・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術に関する知識・運用経験
・GCP（Vertex AI, Cloud Run, BigQueryなど）を用いたMLシステム開発・運用経験
・生成AI（GPT, Gemini, Claudeなど）を用いたアプリケーション開発経験
・円滑なコミュニケーション能力
・論理思考能力
▼Preferred Qualifications
・ML関連の最新論文をサーベイし、実装・評価した経験
・AI Agent（RAG, ReActなど）の開発経験
・特定のドメイン知識（例：EC、製造業、小売、広告等）
・MLEとしての実務経験（3年以上）
・MLOpsに関する知識・経験（CI/CDパイプライン構築、モデル監視など）
・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術に関する知識・運用経験
・GCP（Vertex AI, Cloud Run, BigQueryなど）を用いたMLシステム開発・運用経験
・生成AI（GPT, Gemini, Claudeなど）を用いたアプリケーション開発経験
・円滑なコミュニケーション能力
・論理思考能力
▼Preferred Qualifications
・ML関連の最新論文をサーベイし、実装・評価した経験
・AI Agent（RAG, ReActなど）の開発経験
・特定のドメイン知識（例：EC、製造業、小売、広告等）
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 非公開
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
仕事内容
■概要
資生堂は、2030年に向けた中期経営戦略において「AI活用の加速によるCX（顧客体験）革新」と「バックオフィスの高度化・自動化」を重要テーマに掲げ、全社的なAI改革を推進しています。 グローバルデジタルプラットフォーム部 、イノベーショングループでは、この全社AI改革を技術面から牽引する組織として、生成AI・AIエージェント等の最新技術を活用した新たな価値創出と、社内業務プロセスの高度化・自動化を通じて、資生堂グループ全体の競争力強化に貢献することをミッションとしています。
社内の各部門が抱える業務課題を起点に、生成AI・AIエージェントを活用した業務アプリケーションの企画・開発・運用を一気通貫で推進しています。あわせて既存のServiceNow・RPA基盤の運用も担いつつ、今後はAI活用領域へのリソースシフトを進めており、Public CloudやWeb技術を用いた新規AIソリューションの内製開発、および全社への展開・定着化を担っています。
■職務内容
AI活用推進の中核メンバーとして、Python・Vue.js・JavaScript等を用いたAI関連Webアプリケーションの設計・開発・運用を担当いただきます。社内の業務課題に対するAIソリューション（生成AIエージェント等）の企画・要件定義から、Public Cloud環境でのシステム構築、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っていただく想定です。
※本ポジションはAI関連の開発に専念いただく役割であり、ServiceNow・RPAは対象範囲外です。
■ポジションの魅力
・全社的なAI改革の最前線：資生堂グループ全体に影響を与えるAIソリューションの内製開発に携わることができます。
・一気通貫でのスキル蓄積：企画～開発～運用までを一気通貫で経験でき、エンタープライズ規模でのAI活用のノウハウを蓄積できます。
・最新技術への挑戦：Public Cloudや最新のAI技術を活用した開発に挑戦できる環境が整っています。
・裁量とカルチャー：企画から開発・運用まで裁量を持って携われる環境と、新しい技術へのキャッチアップ・挑戦を歓迎する風土があります。
資生堂は、2030年に向けた中期経営戦略において「AI活用の加速によるCX（顧客体験）革新」と「バックオフィスの高度化・自動化」を重要テーマに掲げ、全社的なAI改革を推進しています。 グローバルデジタルプラットフォーム部 、イノベーショングループでは、この全社AI改革を技術面から牽引する組織として、生成AI・AIエージェント等の最新技術を活用した新たな価値創出と、社内業務プロセスの高度化・自動化を通じて、資生堂グループ全体の競争力強化に貢献することをミッションとしています。
社内の各部門が抱える業務課題を起点に、生成AI・AIエージェントを活用した業務アプリケーションの企画・開発・運用を一気通貫で推進しています。あわせて既存のServiceNow・RPA基盤の運用も担いつつ、今後はAI活用領域へのリソースシフトを進めており、Public CloudやWeb技術を用いた新規AIソリューションの内製開発、および全社への展開・定着化を担っています。
■職務内容
AI活用推進の中核メンバーとして、Python・Vue.js・JavaScript等を用いたAI関連Webアプリケーションの設計・開発・運用を担当いただきます。社内の業務課題に対するAIソリューション（生成AIエージェント等）の企画・要件定義から、Public Cloud環境でのシステム構築、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っていただく想定です。
※本ポジションはAI関連の開発に専念いただく役割であり、ServiceNow・RPAは対象範囲外です。
■ポジションの魅力
・全社的なAI改革の最前線：資生堂グループ全体に影響を与えるAIソリューションの内製開発に携わることができます。
・一気通貫でのスキル蓄積：企画～開発～運用までを一気通貫で経験でき、エンタープライズ規模でのAI活用のノウハウを蓄積できます。
・最新技術への挑戦：Public Cloudや最新のAI技術を活用した開発に挑戦できる環境が整っています。
・裁量とカルチャー：企画から開発・運用まで裁量を持って携われる環境と、新しい技術へのキャッチアップ・挑戦を歓迎する風土があります。
求める経験 / スキル
■必須要件 ※下記いずれかを満たす方
エンジニアとしての実務経験5年以上
Python、Vue.js、JavaScript等を用いたWebアプリケーションの開発経験
Public Cloud（AWS/Azure/GCP等）を用いたシステムの開発・構築経験
エンタープライズアプリケーションの開発経験
アプリケーションの管理・運用経験
運用性やセキュリティを考慮したシステム設計・開発ができること
■歓迎要件
・生成AI（LLM）やAIエージェント関連技術に関する知見・活用経験
・クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の経験
・アジャイル開発、DevOps/CI-CDの実務経験
・ビジネスレベルの英語コミュニケーション能力（グローバルプロジェクトへの参画機会あり）
・自ら課題を発見し、周囲を巻き込みながら推進できる主体性
エンジニアとしての実務経験5年以上
Python、Vue.js、JavaScript等を用いたWebアプリケーションの開発経験
Public Cloud（AWS/Azure/GCP等）を用いたシステムの開発・構築経験
エンタープライズアプリケーションの開発経験
アプリケーションの管理・運用経験
運用性やセキュリティを考慮したシステム設計・開発ができること
■歓迎要件
・生成AI（LLM）やAIエージェント関連技術に関する知見・活用経験
・クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の経験
・アジャイル開発、DevOps/CI-CDの実務経験
・ビジネスレベルの英語コミュニケーション能力（グローバルプロジェクトへの参画機会あり）
・自ら課題を発見し、周囲を巻き込みながら推進できる主体性
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,400 万円
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
仕事内容
■概要
DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の事業戦略に基づき、ビジネス変革のためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進します。AIを最大限活用できる環境を整備することで生産性を最大化し、先進的なAI技術に堅固なデータ基盤を駆使したイノベーションによって、資生堂の持続的な成長に貢献します。
Data Platform Architect,は、AI-Readyなデータ基盤構築を推進しつつ、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備し、その価値を最大化するポジションです。150年の歴史を持つ日本を代表する伝統企業において、単なるデータ基盤の構築・運用にとどまらず、業務からのデータ収集・利活用推進までを一貫して担うことで、データドリブン改革を牽引していただきます。
■ 業務内容
現行のデータ管理・活用にとどまらず、データ利活用を将来の事業改善につなげるために、全社の事業・業務課題から逆算して「あるべきデータ＆AIプラットフォームの全体像」をアーキテクチャから構想・設計し、自らプロトタイプ開発から実装・価値検証までを牽引するテックリード／アーキテクトとしての役割を担います。
【具体的な業務内容】
・構造化・非構造化データを統合し、AIや人間が直感的に理解可能な形式へと変換するスケーラブルなパイプラインおよび基盤の設計・実装。
・生成AI / LLM・セマンティックレイヤー等の先進活用基盤の検討・構築
・Looker（LookML）/ dbt 等を活用したセマンティックレイヤー構築や、BigQuery Data Agent / Gemini 等を活用した高度なデータ活用構成（Text-to-SQL、非構造化データの高度検索）の設計・実装。
・未完成でも迅速にプロトタイプを構築して現場と対話し、フィードバックをアジリティ高く反映させながら実用化へ導く伴走型開発。
・全社ガバナンス・MLOps / LLMOps の標準化と品質確保
・アクセス制御（GDPR/プライバシーマスキング）、コスト管理、データカタログ/リネージ構築など、全社で安全かつ合理的にデータ＆AIをスケールさせるための共通基盤・ガイドラインの提示。
■ポジションの魅力
・150年企業の未来をインフラから創造する機会： 長い歴史を有している資生堂が、本気でデータとAIを活用する企業へと生まれ変わる、最もダイナミックなフェーズに携わることができます。
・変革期だからこそ得られる「市場価値」： 既に完成された基盤の保守・運用ではなく、最新技術を駆使しAI/MLOps基盤を「これから創り上げる」というエキサイティングな開発経験を積むことが可能です。
DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の事業戦略に基づき、ビジネス変革のためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進します。AIを最大限活用できる環境を整備することで生産性を最大化し、先進的なAI技術に堅固なデータ基盤を駆使したイノベーションによって、資生堂の持続的な成長に貢献します。
Data Platform Architect,は、AI-Readyなデータ基盤構築を推進しつつ、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備し、その価値を最大化するポジションです。150年の歴史を持つ日本を代表する伝統企業において、単なるデータ基盤の構築・運用にとどまらず、業務からのデータ収集・利活用推進までを一貫して担うことで、データドリブン改革を牽引していただきます。
■ 業務内容
現行のデータ管理・活用にとどまらず、データ利活用を将来の事業改善につなげるために、全社の事業・業務課題から逆算して「あるべきデータ＆AIプラットフォームの全体像」をアーキテクチャから構想・設計し、自らプロトタイプ開発から実装・価値検証までを牽引するテックリード／アーキテクトとしての役割を担います。
【具体的な業務内容】
・構造化・非構造化データを統合し、AIや人間が直感的に理解可能な形式へと変換するスケーラブルなパイプラインおよび基盤の設計・実装。
・生成AI / LLM・セマンティックレイヤー等の先進活用基盤の検討・構築
・Looker（LookML）/ dbt 等を活用したセマンティックレイヤー構築や、BigQuery Data Agent / Gemini 等を活用した高度なデータ活用構成（Text-to-SQL、非構造化データの高度検索）の設計・実装。
・未完成でも迅速にプロトタイプを構築して現場と対話し、フィードバックをアジリティ高く反映させながら実用化へ導く伴走型開発。
・全社ガバナンス・MLOps / LLMOps の標準化と品質確保
・アクセス制御（GDPR/プライバシーマスキング）、コスト管理、データカタログ/リネージ構築など、全社で安全かつ合理的にデータ＆AIをスケールさせるための共通基盤・ガイドラインの提示。
■ポジションの魅力
・150年企業の未来をインフラから創造する機会： 長い歴史を有している資生堂が、本気でデータとAIを活用する企業へと生まれ変わる、最もダイナミックなフェーズに携わることができます。
・変革期だからこそ得られる「市場価値」： 既に完成された基盤の保守・運用ではなく、最新技術を駆使しAI/MLOps基盤を「これから創り上げる」というエキサイティングな開発経験を積むことが可能です。
求める経験 / スキル
■必須要件
・クラウドデータウェアハウス（BigQuery、Snowflake等）における大規模データのデータアーキテクチャ設計およびパイプライン構築経験
・SQLおよびPython（またはScala / Go等）を用いた高度なデータ処理・API・基盤開発能力
・データプラットフォームの選定・要件定義・アーキテクチャ設計・PoCをリードした経験
・多様なデータ（構造化・非構造化）をAI利用しやすい形に統合・モデル化する設計能力
・事業の「あるべき姿」を構想できるプランニングスキル
・単なる技術選定にとどまらず、ビジネス課題解決のためのデータ/AIロードマップ・全体像へ落とし込む能力
・現場に併走するフットワークとコミュニケーション能力
■歓迎要件
・セマンティックレイヤー（Looker/LookML、dbt Semantic Layer等）の設計・導入・運用経験
・生成AI（LLM）を活用したデータエージェント、Text-to-SQL、RAG基盤等の設計・開発経験
・MLOps / LLMOps プラットフォーム（Vertex AI、MLflow、Airflow等）の構築・運用経験
・データガバナンス・セキュリティ（データカタログ/リネージ管理、個人情報マスキング）の設計経験
・IT/テックコンサルティングファーム、SIer、あるいはメガベンチャーでのアーキクト/テックリード経験
・コスメ・消費財・EC・店舗など多チャネル（B2B2C）ビジネスドメインへの興味・関心
・メンバーへの技術指導・アーキテクチャレビュー等のメンタリング経験
・クラウドデータウェアハウス（BigQuery、Snowflake等）における大規模データのデータアーキテクチャ設計およびパイプライン構築経験
・SQLおよびPython（またはScala / Go等）を用いた高度なデータ処理・API・基盤開発能力
・データプラットフォームの選定・要件定義・アーキテクチャ設計・PoCをリードした経験
・多様なデータ（構造化・非構造化）をAI利用しやすい形に統合・モデル化する設計能力
・事業の「あるべき姿」を構想できるプランニングスキル
・単なる技術選定にとどまらず、ビジネス課題解決のためのデータ/AIロードマップ・全体像へ落とし込む能力
・現場に併走するフットワークとコミュニケーション能力
■歓迎要件
・セマンティックレイヤー（Looker/LookML、dbt Semantic Layer等）の設計・導入・運用経験
・生成AI（LLM）を活用したデータエージェント、Text-to-SQL、RAG基盤等の設計・開発経験
・MLOps / LLMOps プラットフォーム（Vertex AI、MLflow、Airflow等）の構築・運用経験
・データガバナンス・セキュリティ（データカタログ/リネージ管理、個人情報マスキング）の設計経験
・IT/テックコンサルティングファーム、SIer、あるいはメガベンチャーでのアーキクト/テックリード経験
・コスメ・消費財・EC・店舗など多チャネル（B2B2C）ビジネスドメインへの興味・関心
・メンバーへの技術指導・アーキテクチャレビュー等のメンタリング経験
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
仕事内容
■概要
DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の事業戦略に基づき、ビジネス変革のためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進します。
AIを最大限活用できる環境を整備することで生産性を最大化し、先進的なAI技術に堅固なデータ基盤を駆使したイノベーションによって、資生堂の持続的な成長と競争優位性の確保を図ります。
Data Stewardは、AI-Readyなデータ基盤構築を推進しつつ、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備し、その価値を最大化するポジションです。150年の歴史を持つ日本を代表する伝統企業において、単なるデータ基盤の構築・運用にとどまらず、業務からのデータ収集・利活用推進までを一貫して担うことで、全社的なデータドリブン改革を実現します。
■ 業務内容
全社に存在するデータ（構造化・非構造化）に共通のビジネス文脈（コンテキスト）を与え、人間もAIも迷わずに活用できる「高品質なデータ資産」へとアップデートをデータの信頼性とガバナンスを担保しながら、全社横断型で進めます。
・メタデータ管理および生成プロセスの運用
・データカタログおよびリネージの整備
・セマンティックレイヤーの構築と統一
・データガバナンスおよび品質管理の実行
・事業部門との合意形成・活用ドライブ
■ポジションの魅力
・歴史ある企業の未来をインフラから創造する機会： 長い歴史を有している資生堂が、本気でデータとAIを活用する企業へと生まれ変わるダイナミックなフェーズに携わることができます。
・変革期だからこそ得られる「市場価値」： 単なるデータ管理者ではなく、AI戦略の成功と信頼を担保する「AIガバナンスの設計者」として、市場価値の高いキャリアを構築可能です。
DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の事業戦略に基づき、ビジネス変革のためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進します。
AIを最大限活用できる環境を整備することで生産性を最大化し、先進的なAI技術に堅固なデータ基盤を駆使したイノベーションによって、資生堂の持続的な成長と競争優位性の確保を図ります。
Data Stewardは、AI-Readyなデータ基盤構築を推進しつつ、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備し、その価値を最大化するポジションです。150年の歴史を持つ日本を代表する伝統企業において、単なるデータ基盤の構築・運用にとどまらず、業務からのデータ収集・利活用推進までを一貫して担うことで、全社的なデータドリブン改革を実現します。
■ 業務内容
全社に存在するデータ（構造化・非構造化）に共通のビジネス文脈（コンテキスト）を与え、人間もAIも迷わずに活用できる「高品質なデータ資産」へとアップデートをデータの信頼性とガバナンスを担保しながら、全社横断型で進めます。
・メタデータ管理および生成プロセスの運用
・データカタログおよびリネージの整備
・セマンティックレイヤーの構築と統一
・データガバナンスおよび品質管理の実行
・事業部門との合意形成・活用ドライブ
■ポジションの魅力
・歴史ある企業の未来をインフラから創造する機会： 長い歴史を有している資生堂が、本気でデータとAIを活用する企業へと生まれ変わるダイナミックなフェーズに携わることができます。
・変革期だからこそ得られる「市場価値」： 単なるデータ管理者ではなく、AI戦略の成功と信頼を担保する「AIガバナンスの設計者」として、市場価値の高いキャリアを構築可能です。
求める経験 / スキル
■必須要件
・データガバナンス / データマネジメントの実行経験（3年以上）
・データカタログツール（Google Cloud Knowledge Catalog, Alation, Collibra等）の導入・運用経験
・ビジネス用語集（Business Glossary）、メタデータ管理、マスターデータ管理（MDM）の構築または運用経験
・セマンティックレイヤー / データモデルの設計経験
・Looker（LookML）や dbt 等を用いたセマンティックレイヤーの構築、あるいは全社共通指標の集計ロジック標準化の経験
・SQLおよびクラウドデータウェアハウスの基礎知識
・BigQuery, Snowflake, Redshift 等におけるテーブル構造理解と、高度なSQLを用いたデータ
・ビジネス部門・技術両方とのファシリテーション / 合意形成能力
・事業部門のビジネス要件を理解し、データ定義やガバナンスルールとして落とし込み、現場と合意形成した経験
■歓迎要件
・生成AI / LLMを活用したデータマネジメント経験
・LLMを活用したメタデータ自動付与や非構造化データ（音声・テキスト）の構造化・資産化プロセスの設計・運用経験
・データリネージ / Data Observability の運用経験
・データパイプラインの依存関係の可視化や、データ品質の自動監視・異常検知（Monte Carlo等）の導入・運用経験
・大規模・複雑なビジネスドメインでのデータマネジメント経験
・小売・消費財・コスメ業界等における複雑なデータ構造の整理・管理経験
・セキュリティ・コンプライアンス・法規の知見
・薬機法、景表法、個人情報保護法（GDPR/PPA等）に配慮したデータガバナンス設計・アクセス制限運用の経験
・データガバナンス / データマネジメントの実行経験（3年以上）
・データカタログツール（Google Cloud Knowledge Catalog, Alation, Collibra等）の導入・運用経験
・ビジネス用語集（Business Glossary）、メタデータ管理、マスターデータ管理（MDM）の構築または運用経験
・セマンティックレイヤー / データモデルの設計経験
・Looker（LookML）や dbt 等を用いたセマンティックレイヤーの構築、あるいは全社共通指標の集計ロジック標準化の経験
・SQLおよびクラウドデータウェアハウスの基礎知識
・BigQuery, Snowflake, Redshift 等におけるテーブル構造理解と、高度なSQLを用いたデータ
・ビジネス部門・技術両方とのファシリテーション / 合意形成能力
・事業部門のビジネス要件を理解し、データ定義やガバナンスルールとして落とし込み、現場と合意形成した経験
■歓迎要件
・生成AI / LLMを活用したデータマネジメント経験
・LLMを活用したメタデータ自動付与や非構造化データ（音声・テキスト）の構造化・資産化プロセスの設計・運用経験
・データリネージ / Data Observability の運用経験
・データパイプラインの依存関係の可視化や、データ品質の自動監視・異常検知（Monte Carlo等）の導入・運用経験
・大規模・複雑なビジネスドメインでのデータマネジメント経験
・小売・消費財・コスメ業界等における複雑なデータ構造の整理・管理経験
・セキュリティ・コンプライアンス・法規の知見
・薬機法、景表法、個人情報保護法（GDPR/PPA等）に配慮したデータガバナンス設計・アクセス制限運用の経験
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
仕事内容
■Overview
DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の社内業務効率化やtoC向けの新規事業開発など、AI・データ・Techを活用したあらゆるデジタルプロダクトのニーズに責任を持ちます。
事業部門と合意形成しながらプロダクトの企画・デリバリーからグロース・運用までを主導し、ビジネスの目的・目標達成（売上・収益・ユーザー行動改善など）まで牽引できるプロダクトマネージャー（PdM）を募集します。
■Role and Responsibility
資生堂ジャパンが展開する、社内向けエンタプライズおよび顧客（生活者）向けデジタルプロダクト（「肌パシャ」や新規事業向けPoCなど）の企画・開発・グロースマネジメント全般
業務効率化や新規事業開発に向けたデジタルプロダクトの企画、開発、グロースなど、プロダクトマネジメント全般の推進
企画・事業部門との合意形成、予算獲得に向けたコミットメント、およびエンジニアを含む開発チームのマネジメント
R&Dチームの研究把握と、その研究成果の商用化・プロダクト化の推進
プロダクトマネジメント手法の社内導入・ノウハウ伝達および浸透活動
■Position Attractiveness
・顧客体験設計・DX/AIXの推進： 資生堂という規模と影響力の大きい組織で、最新テクノロジーを実務や新規事業（将来的なAIエージェント活用等）へ適用する貴重な経験が得られます。
・美容×Techの独自性： 肌データやBeauty Techなど、感性とテクノロジーが融合する美容・化粧領域ならではのプロダクト開発に携われます。
・変革をリードする立ち位置： 新規創設の役割として、社内にプロダクトマネジメントのノウハウを伝え、組織のプロダクト思考への変革を直接リードできます。
・多様性とスピード感のある風土： 構成メンバーの多くがキャリア採用出身（コンサル、広告代理店、ベンダー、メーカー等）であり、お互いの強みを活かしながら課題解決に向けてスピード感を持って試行錯誤できる環境です。
DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の社内業務効率化やtoC向けの新規事業開発など、AI・データ・Techを活用したあらゆるデジタルプロダクトのニーズに責任を持ちます。
事業部門と合意形成しながらプロダクトの企画・デリバリーからグロース・運用までを主導し、ビジネスの目的・目標達成（売上・収益・ユーザー行動改善など）まで牽引できるプロダクトマネージャー（PdM）を募集します。
■Role and Responsibility
資生堂ジャパンが展開する、社内向けエンタプライズおよび顧客（生活者）向けデジタルプロダクト（「肌パシャ」や新規事業向けPoCなど）の企画・開発・グロースマネジメント全般
業務効率化や新規事業開発に向けたデジタルプロダクトの企画、開発、グロースなど、プロダクトマネジメント全般の推進
企画・事業部門との合意形成、予算獲得に向けたコミットメント、およびエンジニアを含む開発チームのマネジメント
R&Dチームの研究把握と、その研究成果の商用化・プロダクト化の推進
プロダクトマネジメント手法の社内導入・ノウハウ伝達および浸透活動
■Position Attractiveness
・顧客体験設計・DX/AIXの推進： 資生堂という規模と影響力の大きい組織で、最新テクノロジーを実務や新規事業（将来的なAIエージェント活用等）へ適用する貴重な経験が得られます。
・美容×Techの独自性： 肌データやBeauty Techなど、感性とテクノロジーが融合する美容・化粧領域ならではのプロダクト開発に携われます。
・変革をリードする立ち位置： 新規創設の役割として、社内にプロダクトマネジメントのノウハウを伝え、組織のプロダクト思考への変革を直接リードできます。
・多様性とスピード感のある風土： 構成メンバーの多くがキャリア採用出身（コンサル、広告代理店、ベンダー、メーカー等）であり、お互いの強みを活かしながら課題解決に向けてスピード感を持って試行錯誤できる環境です。
求める経験 / スキル
▼Required Qualifications
・5～10年程度の社会人経験（メーカー、デジタル事業会社、システムベンダー、DXコンサルティング会社等）
・デジタルプロダクト（C向け・B向け問わず）の企画・開発・グロースを主体的に推進した経験
・システム開発で終わらせず、ビジネスや顧客課題の解決、事業成果（KGI/KPI達成）にこだわってプロジェクトを完遂した経験
・エンジニア、事業部門、外部パートナーなど、多様な立場・価値観を持つ関係者と円滑に合意形成・協働できるコミュニケーションスキル
▼Preferred Qualifications
・メーカー（化粧品領域以外も可）の内部、または外部提案の立場で、デジタルプロダクトの企画・開発・グロースおよび体制構築に関与した経験
・開発・UI/UX視点のみならず、ビジネスモデルの理解や事業推進・マーケティング視点を持ってプロダクトを牽引できる知見
・5～10年程度の社会人経験（メーカー、デジタル事業会社、システムベンダー、DXコンサルティング会社等）
・デジタルプロダクト（C向け・B向け問わず）の企画・開発・グロースを主体的に推進した経験
・システム開発で終わらせず、ビジネスや顧客課題の解決、事業成果（KGI/KPI達成）にこだわってプロジェクトを完遂した経験
・エンジニア、事業部門、外部パートナーなど、多様な立場・価値観を持つ関係者と円滑に合意形成・協働できるコミュニケーションスキル
▼Preferred Qualifications
・メーカー（化粧品領域以外も可）の内部、または外部提案の立場で、デジタルプロダクトの企画・開発・グロースおよび体制構築に関与した経験
・開発・UI/UX視点のみならず、ビジネスモデルの理解や事業推進・マーケティング視点を持ってプロダクトを牽引できる知見
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
勤務地
東京都
想定年収
580 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
仕事内容
■概要
本ポジションは、資生堂グループ全体の2025-2026アクションプランおよび2030年中期経営戦略の達成に向け、各業務部門と連携しながらIT/AI戦略・施策の立案からプロジェクト実行までを担うポジションです。
製造から物流・販売、バックオフィスまで、いずれかの部門を担当し、それぞれの部門におけるビジネスプロセスを変革し、仕組み化を推進する主軸として活躍いただきます。
豊富なIT予算と先端AIインフラ（Claude Code、Gemini Ent、AI Agent等）を活用し、業務改革・システム刷新を牽引するIT Project Managerを募集します。
■ 業務内容
各ビジネス領域（R&D、SCM、Sales、 バックオフィス等）のいずれかを担当いただきます。
部門が抱える課題を抽出し、IT/AIを活用した最適なソリューション設計およびプロジェクト推進を担っていただきます。
（※担当領域は本人の適性やキャリアに応じローテーションを実施予定）
・事業部門・業務部門と連携した課題抽出および上流工程（要件定義・アーキテクチャ/システム設計・業務プロセス構築）の遂行
・Claude Code等の先端AIツールを活用したAI駆動型システム開発・業務プロセス改革の推進
・関連部門およびパートナーベンダーとの調整・協業による、アプリケーション企画から設計・開発・導入・教育・運用までのプロジェクトマネジメント
・中期計画や全社エンタープライズ・アーキテクチャ（EA）構想に沿ったシステム改善・保守計画の策定および実行
■ポジションの魅力
・大規模IT投資と挑戦環境： 2030年に向けた中長期の大規模システム改修・基盤刷新を積極投資対象とし、戦略形成フェーズから参画できます。
・最先端のAI Native推進： 社内にAI CoEを整備しており、Claude Codeの導入やAI Agentの実務実装、Gemini Enterpriseなどを活用したAI業務改革など、最新のIT・AIテクノロジーを実業務に素早く適用できる環境です。
・最先端SAPソリューションへの従事： S/4HANA、Aliba、Global One Instanceなど、先端技術環境での開発・改革プロジェクトに携われます。
・内製主導による事業貢献の実感： 事業会社/製造業ならではの、製造から販売までの全ビジネスプロセスに当事者として関わり、成果を実感できます。
・柔軟かつグローバルなキャリアパス： HQ IT部内でもインフラ、セキュリティ、戦略、デジタルマーケティング、さらに2026年7月発足のビジネスコンサルティング領域まで、多数の役割があります。さらに海外Regionを含めグローバル規模で柔軟なキャリア形成が可能です。
本ポジションは、資生堂グループ全体の2025-2026アクションプランおよび2030年中期経営戦略の達成に向け、各業務部門と連携しながらIT/AI戦略・施策の立案からプロジェクト実行までを担うポジションです。
製造から物流・販売、バックオフィスまで、いずれかの部門を担当し、それぞれの部門におけるビジネスプロセスを変革し、仕組み化を推進する主軸として活躍いただきます。
豊富なIT予算と先端AIインフラ（Claude Code、Gemini Ent、AI Agent等）を活用し、業務改革・システム刷新を牽引するIT Project Managerを募集します。
■ 業務内容
各ビジネス領域（R&D、SCM、Sales、 バックオフィス等）のいずれかを担当いただきます。
部門が抱える課題を抽出し、IT/AIを活用した最適なソリューション設計およびプロジェクト推進を担っていただきます。
（※担当領域は本人の適性やキャリアに応じローテーションを実施予定）
・事業部門・業務部門と連携した課題抽出および上流工程（要件定義・アーキテクチャ/システム設計・業務プロセス構築）の遂行
・Claude Code等の先端AIツールを活用したAI駆動型システム開発・業務プロセス改革の推進
・関連部門およびパートナーベンダーとの調整・協業による、アプリケーション企画から設計・開発・導入・教育・運用までのプロジェクトマネジメント
・中期計画や全社エンタープライズ・アーキテクチャ（EA）構想に沿ったシステム改善・保守計画の策定および実行
■ポジションの魅力
・大規模IT投資と挑戦環境： 2030年に向けた中長期の大規模システム改修・基盤刷新を積極投資対象とし、戦略形成フェーズから参画できます。
・最先端のAI Native推進： 社内にAI CoEを整備しており、Claude Codeの導入やAI Agentの実務実装、Gemini Enterpriseなどを活用したAI業務改革など、最新のIT・AIテクノロジーを実業務に素早く適用できる環境です。
・最先端SAPソリューションへの従事： S/4HANA、Aliba、Global One Instanceなど、先端技術環境での開発・改革プロジェクトに携われます。
・内製主導による事業貢献の実感： 事業会社/製造業ならではの、製造から販売までの全ビジネスプロセスに当事者として関わり、成果を実感できます。
・柔軟かつグローバルなキャリアパス： HQ IT部内でもインフラ、セキュリティ、戦略、デジタルマーケティング、さらに2026年7月発足のビジネスコンサルティング領域まで、多数の役割があります。さらに海外Regionを含めグローバル規模で柔軟なキャリア形成が可能です。
求める経験 / スキル
■必須要件
・システム開発・エンジニアとしての実務経験（バックエンド〜ミドルウェア領域）2年以上
・ITシステム構築における上流工程（要件定義、システム設計）の実務経験 2年以上
・課題解決型アプローチの実践力 ※業務課題を正しく抽出し、自ら解決策（ソリューション）を設計・提案できる能力
・周囲を巻き込む円滑なコミュニケーション能力および主体性
■歓迎要件
・事業会社（特に製造・消費財メーカー）の情報システム部門、またはSIer/ITコンサルでのシステム開発・導入・運用保守経験
・ERP・SAP（SD/MM/PP/FI/CO等）の導入・改修プロジェクト経験
・R&D、サプライチェーン、またはバックオフィス領域における業務知識
・Claude Code、GitHub Copilot、Cursor等のAIツール活用や、AI駆動開発の検証・導入経験
・グローバルプロジェクトの参画経験、または英語力を活用した実務経験（英語力なしでも選考・業務に支障はありません）
・システム開発・エンジニアとしての実務経験（バックエンド〜ミドルウェア領域）2年以上
・ITシステム構築における上流工程（要件定義、システム設計）の実務経験 2年以上
・課題解決型アプローチの実践力 ※業務課題を正しく抽出し、自ら解決策（ソリューション）を設計・提案できる能力
・周囲を巻き込む円滑なコミュニケーション能力および主体性
■歓迎要件
・事業会社（特に製造・消費財メーカー）の情報システム部門、またはSIer/ITコンサルでのシステム開発・導入・運用保守経験
・ERP・SAP（SD/MM/PP/FI/CO等）の導入・改修プロジェクト経験
・R&D、サプライチェーン、またはバックオフィス領域における業務知識
・Claude Code、GitHub Copilot、Cursor等のAIツール活用や、AI駆動開発の検証・導入経験
・グローバルプロジェクトの参画経験、または英語力を活用した実務経験（英語力なしでも選考・業務に支障はありません）
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
仕事内容
■Overview
Shiseido's Digital Division is seeking a permanent AI Consultant in Tokyo to design, build, and operationalize AI-driven solutions across our enterprise landscape. Sitting at the intersection of applied AI (LLMs, agents, MCP, automation) and enterprise integration, this role partners with functional teams, developers, and business stakeholders to identify AI use cases, prototype solutions, and deploy them into production in a secure, governed, enterprise-grade manner across Shiseido's SAP S/4HANA ecosystem and surrounding third-party platforms.
■Role and Responsibility
・Identify and prioritize AI use cases across core business functions, including Finance, Supply Chain, Sales, Marketing, HR, and IT Ops.
・Design and build AI agents and assistants using modern frameworks (e.g., LangChain/LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK).
・Implement and integrate Model Context Protocol (MCP) servers and tools to securely expose enterprise systems and data to LLM-based agents.
・Design integrations connecting AI solutions with Shiseido's core landscape (SAP S/4HANA, Salesforce, ServiceNow, SAP Solution Manager, MuleSoft, SAP PI/PO).
・Build RAG pipelines and knowledge assistants using enterprise data (documents, tickets, master data, transactional data).
・Establish standards and guardrails for enterprise AI: prompt management, evaluation, observability, cost control, data privacy, and responsible AI.
・Support MLOps / LLMOps, including model versioning, prompt/version control, monitoring, and refresh cycles.
・Coach and upskill internal teams (developers, functional consultants, power users) on AI tools and best practices while contributing to the AI roadmap and architecture.
■Position Attractiveness
・Enterprise AI at Scale: Direct opportunity to drive cutting-edge GenAI, agentic workflows, and MCP architectures into production within a global enterprise environment.
・High-Impact Strategic Role: Influence Shiseido's broader AI architecture and roadmap while directly interfacing with key business functions to shape high-value use cases.
・Modern Tech Stack Integration: Bridge state-of-the-art AI tooling with robust enterprise systems (SAP S/4HANA, Salesforce, ServiceNow) in a collaborative digital division.
Shiseido's Digital Division is seeking a permanent AI Consultant in Tokyo to design, build, and operationalize AI-driven solutions across our enterprise landscape. Sitting at the intersection of applied AI (LLMs, agents, MCP, automation) and enterprise integration, this role partners with functional teams, developers, and business stakeholders to identify AI use cases, prototype solutions, and deploy them into production in a secure, governed, enterprise-grade manner across Shiseido's SAP S/4HANA ecosystem and surrounding third-party platforms.
■Role and Responsibility
・Identify and prioritize AI use cases across core business functions, including Finance, Supply Chain, Sales, Marketing, HR, and IT Ops.
・Design and build AI agents and assistants using modern frameworks (e.g., LangChain/LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK).
・Implement and integrate Model Context Protocol (MCP) servers and tools to securely expose enterprise systems and data to LLM-based agents.
・Design integrations connecting AI solutions with Shiseido's core landscape (SAP S/4HANA, Salesforce, ServiceNow, SAP Solution Manager, MuleSoft, SAP PI/PO).
・Build RAG pipelines and knowledge assistants using enterprise data (documents, tickets, master data, transactional data).
・Establish standards and guardrails for enterprise AI: prompt management, evaluation, observability, cost control, data privacy, and responsible AI.
・Support MLOps / LLMOps, including model versioning, prompt/version control, monitoring, and refresh cycles.
・Coach and upskill internal teams (developers, functional consultants, power users) on AI tools and best practices while contributing to the AI roadmap and architecture.
■Position Attractiveness
・Enterprise AI at Scale: Direct opportunity to drive cutting-edge GenAI, agentic workflows, and MCP architectures into production within a global enterprise environment.
・High-Impact Strategic Role: Influence Shiseido's broader AI architecture and roadmap while directly interfacing with key business functions to shape high-value use cases.
・Modern Tech Stack Integration: Bridge state-of-the-art AI tooling with robust enterprise systems (SAP S/4HANA, Salesforce, ServiceNow) in a collaborative digital division.
求める経験 / スキル
■Basic Requirement
・AI & GenAI: Strong hands-on experience with LLMs (Claude, GPT, Gemini); proven record building AI agents, multi-step tool-using workflows, and RAG pipelines (vector databases, embeddings, chunking); practical experience with MCP or tool-calling frameworks; expertise in Python (mandatory), prompt engineering, evaluation, and guardrails.
・Enterprise Integration: Strong understanding of enterprise integration patterns (connecting AI agents to SAP S/4HANA, Salesforce, ServiceNow, MuleSoft, etc.); hands-on experience with REST/SOAP APIs, OData, OAuth2, JWT, webhooks, and API gateways; ability to design MCP-based connectivity across heterogeneous systems with structured and unstructured data.
・Engineering & Cloud: Cloud experience (Azure preferred, including Azure OpenAI / AI Foundry; AWS/GCP acceptable); proficiency with Docker, Git, CI/CD; awareness of security and compliance (PII handling, data residency, enterprise SSO, role-based access).
・Soft Skills & Language: Excellent written and verbal communication in English; strong stakeholder management and structured problem-solving skills to move from vague business requests to production-ready prototypes.
■Preferred Requirement
・Japanese language skills.
・Experience deploying and managing local/self-hosted LLMs (Llama, Mistral, Qwen via Ollama, vLLM, LM Studio, Hugging Face) for strict data residency scenarios.
・Experience with SAP Joule, SAP Business AI, or SAP AI Core / AI Launchpad.
・Experience with agent frameworks (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Claude Agent SDK), voice/multimodal AI, or TypeScript / Node.js.
・Prior experience in the retail, beauty, or consumer goods industry.
・Professional certifications such as Azure AI Engineer or SAP BTP.
・AI & GenAI: Strong hands-on experience with LLMs (Claude, GPT, Gemini); proven record building AI agents, multi-step tool-using workflows, and RAG pipelines (vector databases, embeddings, chunking); practical experience with MCP or tool-calling frameworks; expertise in Python (mandatory), prompt engineering, evaluation, and guardrails.
・Enterprise Integration: Strong understanding of enterprise integration patterns (connecting AI agents to SAP S/4HANA, Salesforce, ServiceNow, MuleSoft, etc.); hands-on experience with REST/SOAP APIs, OData, OAuth2, JWT, webhooks, and API gateways; ability to design MCP-based connectivity across heterogeneous systems with structured and unstructured data.
・Engineering & Cloud: Cloud experience (Azure preferred, including Azure OpenAI / AI Foundry; AWS/GCP acceptable); proficiency with Docker, Git, CI/CD; awareness of security and compliance (PII handling, data residency, enterprise SSO, role-based access).
・Soft Skills & Language: Excellent written and verbal communication in English; strong stakeholder management and structured problem-solving skills to move from vague business requests to production-ready prototypes.
■Preferred Requirement
・Japanese language skills.
・Experience deploying and managing local/self-hosted LLMs (Llama, Mistral, Qwen via Ollama, vLLM, LM Studio, Hugging Face) for strict data residency scenarios.
・Experience with SAP Joule, SAP Business AI, or SAP AI Core / AI Launchpad.
・Experience with agent frameworks (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Claude Agent SDK), voice/multimodal AI, or TypeScript / Node.js.
・Prior experience in the retail, beauty, or consumer goods industry.
・Professional certifications such as Azure AI Engineer or SAP BTP.
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
27,908名
（2024年12月31日現在）
株式会社アンドエスティHD
仕事内容
当グループのデータインテリジェンス領域において、AI活用プロジェクトのリーダーとして、以下の業務のいずれか、あるいは複数を担当していただきます。
全社的にまだ余地のあるAI活用推進を、様々な領域で推進していくやりがいを感じられるポジションです。
【業務内容】
下記業務をメインで担当いただきます。
①生成AI活用推進：
社内生産性向上に向けた生成AI研修プログラムの作成、社内展開、および導入後の効果測定。
②業務改革プロジェクト（各業務ドメイン）：
在庫管理やEC業務の最適化を目的とした、デジタル・AI活用システムの企画・構築・展開と業務変革の推進。
③AIドリブンな新規ブランドの立ち上げ支援：
生成AIを用いた商品企画の生成・改善サイクルの構築など単なるシステム導入に留まらず、現場の業務定着までを責任を持って遂行し、全社の意思決定スピードと業務効率の向上に貢献していただきます。
また、場面に応じて下記のような業務をご担当いただくこともございます。
④AIガバナンスとルール策定：
法務・セキュリティ部門と連携したAI利用ガイドラインの策定、データガバナンスの設計・運用支援。
⑤ROIの算出と経営報告：
AI導入による工数削減や売上向上などの費用対効果（ROI）の可視化と、経営陣への定期的なレポーティング。
【本ポジションの魅力】
・ 小売・ECという顧客接点の多い豊富なリアルデータを活かし、「生成AIのビジネス実装」を最前線で体験・リードできます。
AI技術の進化に合わせて柔軟に役割を広げられる、意欲的な方を求めています。
・また当社はアパレルだけでなく、様々な領域でのプラットフォーム化を目指しております。
今後のさらなる事業拡大に向けて、経営層含め全社的にAI活用を推進しており、各ドメインの業務改革に第一線で関わるやりがいを感じられます。
【組織構成】
リーダー、他メンバー2名
※プロジェクトごとに担当を分けており、入社後はご自身のご経験やご志向に合わせて担当プロジェクトを決定いたします。
全社的にまだ余地のあるAI活用推進を、様々な領域で推進していくやりがいを感じられるポジションです。
【業務内容】
下記業務をメインで担当いただきます。
①生成AI活用推進：
社内生産性向上に向けた生成AI研修プログラムの作成、社内展開、および導入後の効果測定。
②業務改革プロジェクト（各業務ドメイン）：
在庫管理やEC業務の最適化を目的とした、デジタル・AI活用システムの企画・構築・展開と業務変革の推進。
③AIドリブンな新規ブランドの立ち上げ支援：
生成AIを用いた商品企画の生成・改善サイクルの構築など単なるシステム導入に留まらず、現場の業務定着までを責任を持って遂行し、全社の意思決定スピードと業務効率の向上に貢献していただきます。
また、場面に応じて下記のような業務をご担当いただくこともございます。
④AIガバナンスとルール策定：
法務・セキュリティ部門と連携したAI利用ガイドラインの策定、データガバナンスの設計・運用支援。
⑤ROIの算出と経営報告：
AI導入による工数削減や売上向上などの費用対効果（ROI）の可視化と、経営陣への定期的なレポーティング。
【本ポジションの魅力】
・ 小売・ECという顧客接点の多い豊富なリアルデータを活かし、「生成AIのビジネス実装」を最前線で体験・リードできます。
AI技術の進化に合わせて柔軟に役割を広げられる、意欲的な方を求めています。
・また当社はアパレルだけでなく、様々な領域でのプラットフォーム化を目指しております。
今後のさらなる事業拡大に向けて、経営層含め全社的にAI活用を推進しており、各ドメインの業務改革に第一線で関わるやりがいを感じられます。
【組織構成】
リーダー、他メンバー2名
※プロジェクトごとに担当を分けており、入社後はご自身のご経験やご志向に合わせて担当プロジェクトを決定いたします。
求める経験 / スキル
＜必須＞
■ コンサルティングファーム、ITベンダー、事業会社いずれかの立場で、データ活用、AI導入、または大規模な業務改革（BPR）を伴うITプロジェクトのリードマネジメント経験
└ 現場部門（非エンジニアの事業部門）へのヒアリングから入り、新しいシステムや業務フローを実務に定着させた経験（チェンジマネジメント・ステークホルダーマネジメントの経験）
└ 要件定義、基本設計からテスト・導入に至る、一連のプロジェクトライフサイクルを理解し、ベンダーをコントロールした経験
＜歓迎＞
■ 生成AI（LLM）や自律型AIエージェントを活用したアプリケーションの企画・導入プロジェクトの経験
■ データサイエンス（機械学習等）の基礎知識、またはデータプラットフォーム（DWH、BI等）に携わった経験
■ 小売・アパレル・EC業界における業務知識（在庫管理・MD・CRMなど）、および同業界に対するコンサルティング経験
【求める人物像】
論理的思考力に基づいた的確なコミュニケーションができる方
相手の立場を慮った提案力と、優れたファシリテーションスキルを持つ方
自らチームを牽引するリーダーシップと、新しい技術（生成AI等）への強い探究心を持つ方
■ コンサルティングファーム、ITベンダー、事業会社いずれかの立場で、データ活用、AI導入、または大規模な業務改革（BPR）を伴うITプロジェクトのリードマネジメント経験
└ 現場部門（非エンジニアの事業部門）へのヒアリングから入り、新しいシステムや業務フローを実務に定着させた経験（チェンジマネジメント・ステークホルダーマネジメントの経験）
└ 要件定義、基本設計からテスト・導入に至る、一連のプロジェクトライフサイクルを理解し、ベンダーをコントロールした経験
＜歓迎＞
■ 生成AI（LLM）や自律型AIエージェントを活用したアプリケーションの企画・導入プロジェクトの経験
■ データサイエンス（機械学習等）の基礎知識、またはデータプラットフォーム（DWH、BI等）に携わった経験
■ 小売・アパレル・EC業界における業務知識（在庫管理・MD・CRMなど）、および同業界に対するコンサルティング経験
【求める人物像】
論理的思考力に基づいた的確なコミュニケーションができる方
相手の立場を慮った提案力と、優れたファシリテーションスキルを持つ方
自らチームを牽引するリーダーシップと、新しい技術（生成AI等）への強い探究心を持つ方
従業員数
6,887名
（2025年2月）
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
6,887名
（2025年2月）
仕事内容
■同社のシステム部門でITに関わる広い業務全般に従事いただきます。
（特に、AI活用・導入、DX推進などご経験に応じて）
【具体的な業務】
※下記全てを担当頂く想定ではございません。ご経験、ご希望に応じてミッションやお任せする業務について検討させていただきます。
・基幹系/業務系システムの企画や改善、導入、運用サポート
・現場（物流／営業）との要件取りまとめや調整業務、プロジェクト管理
・インフラ（ネットワークやサーバ）の運用管理、ベンダーコントロール
・今後システム体制構築を強化していく為、AI関連やDXプロジェクトの企画推進 等
（特に、AI活用・導入、DX推進などご経験に応じて）
【具体的な業務】
※下記全てを担当頂く想定ではございません。ご経験、ご希望に応じてミッションやお任せする業務について検討させていただきます。
・基幹系/業務系システムの企画や改善、導入、運用サポート
・現場（物流／営業）との要件取りまとめや調整業務、プロジェクト管理
・インフラ（ネットワークやサーバ）の運用管理、ベンダーコントロール
・今後システム体制構築を強化していく為、AI関連やDXプロジェクトの企画推進 等
求める経験 / スキル
【必須】
・AI活用やDX（業務改善）に関連するスキルやご経験をお持ちの方
・AI活用やDX（業務改善）に関連するスキルやご経験をお持ちの方
勤務地
広島県
想定年収
600 万円 ~ 960 万円
日系大手食品メーカー
仕事内容
当社の社内業務における課題を洗い出し、AI技術（主に生成AIやLLMツール）を活用した業務プロセスの構築・改善をお任せします。また業務改善を現場が自分達で出来るよう定着・浸透させる役割も担っていただきます。具体的には社内業務の分析：各部署のルーティンワークや非効率な業務のヒアリング、AIプロンプト・ツールの設計、データ基盤の構築、社員への活用教育がございます。
求める経験 / スキル
【必須】
・生成AI（ChatGPT,Gemini,Claude,Copilot 等）を実務で日常的に使用し、
業務効率化や自動化を行った経験（5人以上の組織単位で実務経験1年以上）
・AIエージェントやPython等を用いた簡単なスクリプト作成やAPI連携の知識
・各部門のスタッフと円滑にコミュニケーションを取り、課題を引き出せる能力
・食品・素材・化学・製薬などのメーカーにおける、
研究開発または開発業務の経験（3年以上）
【歓迎】
・AI・機械学習・データ分析・統計解析を用いた業務改善経験
・ノーコードツールを用いた業務自動化の経験
・クラウド環境（Google, AWS, Azure等）におけるデータプラットフォームの構築経験
・社内のDXプロジェクトを主導した経験
・生成AI（ChatGPT,Gemini,Claude,Copilot 等）を実務で日常的に使用し、
業務効率化や自動化を行った経験（5人以上の組織単位で実務経験1年以上）
・AIエージェントやPython等を用いた簡単なスクリプト作成やAPI連携の知識
・各部門のスタッフと円滑にコミュニケーションを取り、課題を引き出せる能力
・食品・素材・化学・製薬などのメーカーにおける、
研究開発または開発業務の経験（3年以上）
【歓迎】
・AI・機械学習・データ分析・統計解析を用いた業務改善経験
・ノーコードツールを用いた業務自動化の経験
・クラウド環境（Google, AWS, Azure等）におけるデータプラットフォームの構築経験
・社内のDXプロジェクトを主導した経験
勤務地
東京都
想定年収
550 万円 ~ 900 万円
仕事内容
【業務イメージ】
・業務部門と連携し、業務変革のコンセプトおよび目指す業務・組織・役割（To-Be）を設計
・To-Beの実現に必要なタスクを整理したうえで、現状業務（As-Is）とのギャップから変革テーマを特定
・施策の優先順位付けや実行ロードマップの策定を行い、PM補佐としてプロジェクトを推進
・業務部門と連携し、業務変革のコンセプトおよび目指す業務・組織・役割（To-Be）を設計
・To-Beの実現に必要なタスクを整理したうえで、現状業務（As-Is）とのギャップから変革テーマを特定
・施策の優先順位付けや実行ロードマップの策定を行い、PM補佐としてプロジェクトを推進
求める経験 / スキル
【必須要件】
・業務システムの構築または運用に関わった経験
・業務改善・業務改革プロジェクトへの参画経験
・業務部門・IT部門との調整を行えるコミュニケーション力
【任意】
・Power Platform（Power Automate/Power Apps/Copilot Studio 等）の利用経験
・ERP（販売・物流・生産・会計など）の業務または運用経験
・データを用いた業務改善・可視化の経験
・AI・RPA・自動化ツールを活用した業務改善経験
・PM／PMO／サブリーダーとしてのプロジェクト推進経験
・業務システムの構築または運用に関わった経験
・業務改善・業務改革プロジェクトへの参画経験
・業務部門・IT部門との調整を行えるコミュニケーション力
【任意】
・Power Platform（Power Automate/Power Apps/Copilot Studio 等）の利用経験
・ERP（販売・物流・生産・会計など）の業務または運用経験
・データを用いた業務改善・可視化の経験
・AI・RPA・自動化ツールを活用した業務改善経験
・PM／PMO／サブリーダーとしてのプロジェクト推進経験
勤務地
東京都
想定年収
550 万円 ~ 800 万円
株式会社ジャッカル
仕事内容
■業務内容
全社の業務改善およびITツールやAIツールの導入・活用を推進するポジションです。
社内各部門と連携し、業務課題の抽出からIT・AIソリューションの選定・導入・定着までを一 貫してご担当いただきます。
単に指示されたものを導入するのではなく、社内ユーザーの課題を理解し、AIや各種技術を活用して、実務で使える仕組みとして形にすることを期待しています。
■想定業務
・Claudeを活用した社内業務システムの開発・保守・改修
・ChatGPT、Copilot、Gemini等の生成AI活用推進
・AI利用に関するルール・ガイドラインの策定
・業務効率化やDX推進に向けた企画・提案
・関係部門と連携したAI活用プロジェクトの推進
全社の業務改善およびITツールやAIツールの導入・活用を推進するポジションです。
社内各部門と連携し、業務課題の抽出からIT・AIソリューションの選定・導入・定着までを一 貫してご担当いただきます。
単に指示されたものを導入するのではなく、社内ユーザーの課題を理解し、AIや各種技術を活用して、実務で使える仕組みとして形にすることを期待しています。
■想定業務
・Claudeを活用した社内業務システムの開発・保守・改修
・ChatGPT、Copilot、Gemini等の生成AI活用推進
・AI利用に関するルール・ガイドラインの策定
・業務効率化やDX推進に向けた企画・提案
・関係部門と連携したAI活用プロジェクトの推進
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
・ITツールやAIツールの知識と経験
・社内外の関係部門とのコミュニケーション能力
＜歓迎要件＞
・AI、生成AIを活用した業務改革や生産性向上施策の企画・導入経験
・組織横断で関係部門を巻き込み、業務変革やシステム導入・改善を推進した経験
・ITツールやAIツールの知識と経験
・社内外の関係部門とのコミュニケーション能力
＜歓迎要件＞
・AI、生成AIを活用した業務改革や生産性向上施策の企画・導入経験
・組織横断で関係部門を巻き込み、業務変革やシステム導入・改善を推進した経験
従業員数
100名
（パート社員含む）
勤務地
滋賀県
想定年収
450 万円 ~ 600 万円
従業員数
100名
（パート社員含む）
日清食品グループ(日清食品株式会社)
仕事内容
■職務内容
現在は、営業・サプライチェーンなどの業務部門と連携しながら、
日々発生する例外対応・データ不整合・手作業業務に対して、AIやITを活用した改善提案・推進を行っています。
今後は、AIエージェント構築を通じて、業務プロセスの効率化・標準化を段階的に進めていきます。
将来的には、AI活用を前提とした業務プロセスの見直しや、基幹システム（ERP）と連携した業務改革の企画・実行にも携わっていただきます。
【入社後の業務】
業務部門との打ち合わせによる業務課題・例外対応のヒアリング
現行業務フローの整理と、AI・ITを活用した改善アイデアの検討
AIエージェントのプロトタイプ検討・構築
プロジェクト推進（PM補佐として参画）
【将来的な業務】
AI活用を前提とした業務プロセス（To-Be）の設計
データ（EDI・業務データ等）の整理、活用方法の検討
業務部門と連携したAIエージェントの企画・設計・構築
効果の高いテーマから順次展開し、AI活用を業務に定着させる推進役
【期待役割】
日清食品では、営業・サプライチェーン領域を中心に、
例外対応・属人作業・情報分断といった現場課題が多く存在しています。
本ポジションでは、
「業務の実態を理解し、AIやITを活用して現場で本当に使われる仕組みとして形にする」
この橋渡し役として、自律的にプロジェクトを推進していただくことを期待しています。
現在は、営業・サプライチェーンなどの業務部門と連携しながら、
日々発生する例外対応・データ不整合・手作業業務に対して、AIやITを活用した改善提案・推進を行っています。
今後は、AIエージェント構築を通じて、業務プロセスの効率化・標準化を段階的に進めていきます。
将来的には、AI活用を前提とした業務プロセスの見直しや、基幹システム（ERP）と連携した業務改革の企画・実行にも携わっていただきます。
【入社後の業務】
業務部門との打ち合わせによる業務課題・例外対応のヒアリング
現行業務フローの整理と、AI・ITを活用した改善アイデアの検討
AIエージェントのプロトタイプ検討・構築
プロジェクト推進（PM補佐として参画）
【将来的な業務】
AI活用を前提とした業務プロセス（To-Be）の設計
データ（EDI・業務データ等）の整理、活用方法の検討
業務部門と連携したAIエージェントの企画・設計・構築
効果の高いテーマから順次展開し、AI活用を業務に定着させる推進役
【期待役割】
日清食品では、営業・サプライチェーン領域を中心に、
例外対応・属人作業・情報分断といった現場課題が多く存在しています。
本ポジションでは、
「業務の実態を理解し、AIやITを活用して現場で本当に使われる仕組みとして形にする」
この橋渡し役として、自律的にプロジェクトを推進していただくことを期待しています。
求める経験 / スキル
【必須要件】
・業務システムの構築または運用に関わった経験
・業務改善・業務改革プロジェクトへの参画経験
・業務部門・IT部門との調整を行えるコミュニケーション力
【任意】
・Power Platform（Power Automate/Power Apps/Copilot Studio 等）の利用経験
・ERP（販売・物流・生産・会計など）の業務または運用経験
・データを用いた業務改善・可視化の経験
・AI・RPA・自動化ツールを活用した業務改善経験
・PM／PMO／サブリーダーとしてのプロジェクト推進経験
【職位に関して】
・副参事の場合：ご経歴における管理職経験の有無とご年収に応じて決定。
・業務システムの構築または運用に関わった経験
・業務改善・業務改革プロジェクトへの参画経験
・業務部門・IT部門との調整を行えるコミュニケーション力
【任意】
・Power Platform（Power Automate/Power Apps/Copilot Studio 等）の利用経験
・ERP（販売・物流・生産・会計など）の業務または運用経験
・データを用いた業務改善・可視化の経験
・AI・RPA・自動化ツールを活用した業務改善経験
・PM／PMO／サブリーダーとしてのプロジェクト推進経験
【職位に関して】
・副参事の場合：ご経歴における管理職経験の有無とご年収に応じて決定。
従業員数
17,512名
（連結（2025年現在））
勤務地
東京都
想定年収
580 万円 ~ 1,120 万円
従業員数
17,512名
（連結（2025年現在））
グローバルアパレルメーカー
仕事内容
■部署概要
採用部署のミッションは、業務とIT、本部と現場、リアルとバーチャルの垣根なく、お客様起点で将来を見据えた業務システムの定義・構築から活用徹底までを行い、成果を創出することです。業務・システム改革の全てのプロセスをEnd to Endで担うことが特徴です。また、業務構築やシステム開発の核となる部分は内製でコントロールしながら、世界最先端の技術を保有する企業とも積極的に協業し、AIをはじめとした新技術の導入も進めています。組織はプロジェクトマネージャー、エンジニア、データサイエンティストなど多彩なバックグラウンドを持つ多国籍なメンバーで構成され、各人が自身の強みを武器に、チームや部署の垣根を越えて協業しながら、最高の顧客体験・事業成長の実現と、社員の成長を大切にしています。
■職務内容
生成AI・機械学習エンジニアとして、EC、サプライチェーン、商品企画、業務自動化、カスタマーセンターなどのシステムにおいて、ビジネス部門と共に、生成AI・機械学習システムの開発をリードしていただきます。
・事業部門の業務課題に基づくPoCの設計・実施
・事業部門との協業による開発プロジェクトのリード
・大規模データ・生成AI・機械学習を用いたシステムの設計・開発・運用
・生成AI・機械学習に関連する技術選定や設計
※事業展開国や、開発パートナー先など海外出張の機会もあります。
※職務内容は、部署異動及び組織変更により、本部各部署に関連する業務の範囲で変更となる場合があります。
採用部署のミッションは、業務とIT、本部と現場、リアルとバーチャルの垣根なく、お客様起点で将来を見据えた業務システムの定義・構築から活用徹底までを行い、成果を創出することです。業務・システム改革の全てのプロセスをEnd to Endで担うことが特徴です。また、業務構築やシステム開発の核となる部分は内製でコントロールしながら、世界最先端の技術を保有する企業とも積極的に協業し、AIをはじめとした新技術の導入も進めています。組織はプロジェクトマネージャー、エンジニア、データサイエンティストなど多彩なバックグラウンドを持つ多国籍なメンバーで構成され、各人が自身の強みを武器に、チームや部署の垣根を越えて協業しながら、最高の顧客体験・事業成長の実現と、社員の成長を大切にしています。
■職務内容
生成AI・機械学習エンジニアとして、EC、サプライチェーン、商品企画、業務自動化、カスタマーセンターなどのシステムにおいて、ビジネス部門と共に、生成AI・機械学習システムの開発をリードしていただきます。
・事業部門の業務課題に基づくPoCの設計・実施
・事業部門との協業による開発プロジェクトのリード
・大規模データ・生成AI・機械学習を用いたシステムの設計・開発・運用
・生成AI・機械学習に関連する技術選定や設計
※事業展開国や、開発パートナー先など海外出張の機会もあります。
※職務内容は、部署異動及び組織変更により、本部各部署に関連する業務の範囲で変更となる場合があります。
求める経験 / スキル
■必要な経験・スキル・能力
・機械学習を活用するステークホルダーと協業し、課題の解決をリードした経験
・機械学習を活用した業務効率化に対する強い関心および実務経験
・プログラミング経験 5年以上 (Java、Javascript、Go、Pythonなど)
・システムの運用経験 3年以上
・問題に真摯に向き合い、ポジティブで、強い責任感を持ち、考え方が柔軟な方
・ロジカルシンキング。言語を超えて、意図や背景を理解し、問題解決に導く能力
・組織・プロジェクトマネジメント経験、または、部下・後輩指導経験
・英語を日常的に使用する業務環境に、前向きに取り組める方
※現時点での流暢さは問いません。実際の業務の中で学べる環境や、英語に慣れていく為のサポートもございます。
■歓迎する経験・スキル・能力
・B2CでのAPI・バッチなどの開発経験・運用経験
・ファッションアパレル業界、ECでの業務システムの構築・運用経験
・AWS、GCPなどの主要クラウドプロバイダーでのクラウド利用経験
・マルチナショナルなチームでのエンジニアとしてのリード経験
・フレームワークやライブラリなどの共通的・汎用的に利用されるものの構築経験
・大規模ウェブサービスの構築・運用経験
・生産・物流などのサプライチェーンの構築・運用経験
・社外パートナー・システムインテグレーターと共に開発・運用した経験
・継続インテグレーション・継続デプロイメントなどの自動化技術の知識
・テスト方法論や品質管理の経験・理解
・アジャイルでの開発経験
・分散システム，高い並行処理システム，高可用性システムの開発経験
・機械学習を活用するステークホルダーと協業し、課題の解決をリードした経験
・機械学習を活用した業務効率化に対する強い関心および実務経験
・プログラミング経験 5年以上 (Java、Javascript、Go、Pythonなど)
・システムの運用経験 3年以上
・問題に真摯に向き合い、ポジティブで、強い責任感を持ち、考え方が柔軟な方
・ロジカルシンキング。言語を超えて、意図や背景を理解し、問題解決に導く能力
・組織・プロジェクトマネジメント経験、または、部下・後輩指導経験
・英語を日常的に使用する業務環境に、前向きに取り組める方
※現時点での流暢さは問いません。実際の業務の中で学べる環境や、英語に慣れていく為のサポートもございます。
■歓迎する経験・スキル・能力
・B2CでのAPI・バッチなどの開発経験・運用経験
・ファッションアパレル業界、ECでの業務システムの構築・運用経験
・AWS、GCPなどの主要クラウドプロバイダーでのクラウド利用経験
・マルチナショナルなチームでのエンジニアとしてのリード経験
・フレームワークやライブラリなどの共通的・汎用的に利用されるものの構築経験
・大規模ウェブサービスの構築・運用経験
・生産・物流などのサプライチェーンの構築・運用経験
・社外パートナー・システムインテグレーターと共に開発・運用した経験
・継続インテグレーション・継続デプロイメントなどの自動化技術の知識
・テスト方法論や品質管理の経験・理解
・アジャイルでの開発経験
・分散システム，高い並行処理システム，高可用性システムの開発経験
勤務地
東京都
想定年収
1,200 万円 ~ 1,900 万円
株式会社資生堂
仕事内容
▼Overview
資生堂では、ビジネス変革を実現するためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進しています。 データサイエンスグループは、AIの専門チームとして、各事業部門に導入するAIソリューションについて、ビジネス検討からAI要件定義・開発、導入プロジェクト推進までを一貫して担当しています。
▼Role and Responsibilities
ML Engineerとして、高度な専門性を発揮し、クラウドネイティブなMLパイプラインの設計・構築・運用
生成AI（LLM）を活用したアプリケーションおよびAIソリューションの開発
MLOpsの観点からのモデル開発・デプロイ・監視・改善の推進
ビジネス部門やデータサイエンティストと連携したAIプロジェクトの実装・高度化
資生堂では、ビジネス変革を実現するためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進しています。 データサイエンスグループは、AIの専門チームとして、各事業部門に導入するAIソリューションについて、ビジネス検討からAI要件定義・開発、導入プロジェクト推進までを一貫して担当しています。
▼Role and Responsibilities
ML Engineerとして、高度な専門性を発揮し、クラウドネイティブなMLパイプラインの設計・構築・運用
生成AI（LLM）を活用したアプリケーションおよびAIソリューションの開発
MLOpsの観点からのモデル開発・デプロイ・監視・改善の推進
ビジネス部門やデータサイエンティストと連携したAIプロジェクトの実装・高度化
求める経験 / スキル
▼Required Qualifications
ML Engineerとしての3年以上の実務経験
MLOpsに関する知識・実務経験（CI/CDパイプライン構築、モデル監視・運用など）
Docker、Kubernetes等のコンテナ技術に関する知識および運用経験
GCP（Vertex AI、Cloud Run、BigQuery等）を用いたMLシステムの開発・運用経験
生成AI（GPT、Gemini、Claude等）を用いたアプリケーション開発経験
円滑なコミュニケーション能力
論理的思考力
上長や関係者に対する適切なレポーティング能力
▼Preferred Qualifications
ML／AI分野の最新論文をサーベイし、実装・評価した経験
AI Agent（RAG、ReAct等）の設計・開発経験
特定ドメインにおける業務知識（例：EC、製造業、小売、広告 等）
ML Engineerとしての3年以上の実務経験
MLOpsに関する知識・実務経験（CI/CDパイプライン構築、モデル監視・運用など）
Docker、Kubernetes等のコンテナ技術に関する知識および運用経験
GCP（Vertex AI、Cloud Run、BigQuery等）を用いたMLシステムの開発・運用経験
生成AI（GPT、Gemini、Claude等）を用いたアプリケーション開発経験
円滑なコミュニケーション能力
論理的思考力
上長や関係者に対する適切なレポーティング能力
▼Preferred Qualifications
ML／AI分野の最新論文をサーベイし、実装・評価した経験
AI Agent（RAG、ReAct等）の設計・開発経験
特定ドメインにおける業務知識（例：EC、製造業、小売、広告 等）
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 1,000 万円
アパレル大手企業
仕事内容
1)データサイエンティスト
データ分析組織に所属し、データ分析プロジェクトにおいて、分析設計、データ解析、アルゴリズム開発、レポーティングのパートを主に担当いただきます。ビジネスの各業務プロセスを理解し、プロジェクトの各メンバーと連携を取りながら、ビジネス課題解決のための分析設計、データ収集、前処理、データ解析および結果の評価を行います。
2)データサイエンティスト(リーダー職)
リーダー職の方には、データサイエンティストとしての職務に加えて、データ分析組織のチームビルディングやマネジメント、メンバー育成などもご担当いただき、チームとしての成果を追求していただきます。また、チームマネジメント業務だけでなく、プレイングマネジャーとしてご自身でも実務に取り組んでいただきます。
3）プロジェクトマネージャー（AI/データサイエンスプロジェクト関連）
AI/データサイエンスプロジェクトにおいて、業務理解・システム理解、課題抽出、業務要件定義、システム要件定義、プロジェクト進捗・リスク管理、システム連携管理、レポーティングのパートを主に担当いただきます。
データ分析組織に所属し、データ分析プロジェクトにおいて、分析設計、データ解析、アルゴリズム開発、レポーティングのパートを主に担当いただきます。ビジネスの各業務プロセスを理解し、プロジェクトの各メンバーと連携を取りながら、ビジネス課題解決のための分析設計、データ収集、前処理、データ解析および結果の評価を行います。
2)データサイエンティスト(リーダー職)
リーダー職の方には、データサイエンティストとしての職務に加えて、データ分析組織のチームビルディングやマネジメント、メンバー育成などもご担当いただき、チームとしての成果を追求していただきます。また、チームマネジメント業務だけでなく、プレイングマネジャーとしてご自身でも実務に取り組んでいただきます。
3）プロジェクトマネージャー（AI/データサイエンスプロジェクト関連）
AI/データサイエンスプロジェクトにおいて、業務理解・システム理解、課題抽出、業務要件定義、システム要件定義、プロジェクト進捗・リスク管理、システム連携管理、レポーティングのパートを主に担当いただきます。
求める経験 / スキル
■必要な経験・スキル・能力
＜共通＞
1)数学的知識
大学教養レベルの数学(統計学・解析学・線形代数学)を修了している
2)データ分析・AIに係る専門知識
以下の１〜３のいずれか:
１(統計学)統計検定で2級に合格する程度の統計的知識がある
２(機械学習)一般的な機械学習手法のアルゴリズムを理解し、手法を適切に実装できる
３(数理最適化)線形・非線形計画問題を理解しており、自身でモデリングできる
3)プログラミング能力
プログラミング言語を用いて実務に必要な分析を実行できる（Python, SQLなど）
(ExcelアドインやSPSSなど、GUIでの経験は含めない)
＜a)データサイエンティスト＞
データサイエンティスト担当者としての実務経験 2年以上
＜b)データサイエンティスト(リーダー職)＞
データ分析/AI企画立案・施策実行・技術リード 5年以上
ピープルマネジメント経験 3年以上
＜c）プロジェクトマネージャ＞
AI/データサイエンスにかかわるプロジェクトマネージャーとしての実務経験 3年以上
■歓迎する経験・スキル・能力
1)数学的知識
微分方程式・数理統計学などより高度な数学的知識がある
2)データ分析に係る専門知識
１大学において情報学・オペレーションズリサーチ・計量経済学・数学などを専攻した
２データ解析を研究テーマとして修士号・博士号を取得した
３査読付き論文がある、もしくは査読付きカンファレンス発表の経験がある
４(統計学)統計検定で準1級以上に合格する程度の統計的知識がある
５シミュレータ設計、開発の経験がある
６GUI、Webデザインの開発経験がある
3)プログラミング能力
論文・技術書のアルゴリズムをスクラッチで実装できる
4)実務経験年数
データ分析企画立案・施策接続・PM経験 大きな成果をあげた経験がある
(社内表彰を受賞した、効果規模が非常に大きい、など)
＜共通＞
1)数学的知識
大学教養レベルの数学(統計学・解析学・線形代数学)を修了している
2)データ分析・AIに係る専門知識
以下の１〜３のいずれか:
１(統計学)統計検定で2級に合格する程度の統計的知識がある
２(機械学習)一般的な機械学習手法のアルゴリズムを理解し、手法を適切に実装できる
３(数理最適化)線形・非線形計画問題を理解しており、自身でモデリングできる
3)プログラミング能力
プログラミング言語を用いて実務に必要な分析を実行できる（Python, SQLなど）
(ExcelアドインやSPSSなど、GUIでの経験は含めない)
＜a)データサイエンティスト＞
データサイエンティスト担当者としての実務経験 2年以上
＜b)データサイエンティスト(リーダー職)＞
データ分析/AI企画立案・施策実行・技術リード 5年以上
ピープルマネジメント経験 3年以上
＜c）プロジェクトマネージャ＞
AI/データサイエンスにかかわるプロジェクトマネージャーとしての実務経験 3年以上
■歓迎する経験・スキル・能力
1)数学的知識
微分方程式・数理統計学などより高度な数学的知識がある
2)データ分析に係る専門知識
１大学において情報学・オペレーションズリサーチ・計量経済学・数学などを専攻した
２データ解析を研究テーマとして修士号・博士号を取得した
３査読付き論文がある、もしくは査読付きカンファレンス発表の経験がある
４(統計学)統計検定で準1級以上に合格する程度の統計的知識がある
５シミュレータ設計、開発の経験がある
６GUI、Webデザインの開発経験がある
3)プログラミング能力
論文・技術書のアルゴリズムをスクラッチで実装できる
4)実務経験年数
データ分析企画立案・施策接続・PM経験 大きな成果をあげた経験がある
(社内表彰を受賞した、効果規模が非常に大きい、など)
勤務地
東京都
想定年収
624 万円 ~ 2,062 万円
仕事内容
スマートオペレーションチームは、製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する専門チームです。製造工場の効率化と品質向上を目的とし、最新のデジタル技術とAI技術を活用して製造プロセス全体の最適化を図ります。
【具体的な仕事内容】
・製造ラインの見える化システム開発
・自動化技術の実装、製造データを用いた品質管理システムの構築
・ルーティンワークの分析と改善提案
・生成AIを活用した業務プロセス最適化
・製造データベースの設計・開発
・製品トレーサビリティシステムの強化・製造データ分析へのAI技術導入
【具体的な仕事内容】
・製造ラインの見える化システム開発
・自動化技術の実装、製造データを用いた品質管理システムの構築
・ルーティンワークの分析と改善提案
・生成AIを活用した業務プロセス最適化
・製造データベースの設計・開発
・製品トレーサビリティシステムの強化・製造データ分析へのAI技術導入
求める経験 / スキル
■必須
・データ分析・可視化スキル
・クラウド技術やIoT・AI関連技術の知識
・プロジェクトマネジメント能力
■歓迎
・プログラミングスキル（Python等）
・製造業での業務経験 ・生成AI／機械学習の実装経験
・IoTセンサーやエッジデバイスの活用経験
・BIツールの導入経験、アジャイル開発の経験
・データ分析・可視化スキル
・クラウド技術やIoT・AI関連技術の知識
・プロジェクトマネジメント能力
■歓迎
・プログラミングスキル（Python等）
・製造業での業務経験 ・生成AI／機械学習の実装経験
・IoTセンサーやエッジデバイスの活用経験
・BIツールの導入経験、アジャイル開発の経験
勤務地
兵庫県
想定年収
600 万円 ~ 800 万円
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