JAC Recruitment ハイクラス転職エージェント

求人・転職情報

52中の150件を表示

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仕事内容
【業務内容】
業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成、評価、システム実装、運用まで一気通貫で行っています。下記いずれか、もしくは複数の業務をご担当いただきます:
・市場業務高度化に資する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化
・AWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張
 《プロジェクト例》
 - トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
 - セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
 - 自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化
 - ALM・CPM(信用ポートフォリオ管理)高度化
 - マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究
 - Amazon SageMakerを中心としたMLOps基盤の構築・改善
- 国内外ビックテック、スタートアップの調査、協働

【組織構成】
市場企画部 市場エンジニアリング室 DX推進Gr 市場系デジタルプロダクト開発21名
※協働運営をしている三菱UFJモルガン・スタンレー証券市場エンジニアリング室の兼務者を含みます。

【部署概要】
市場事業本部の目指す姿を実現し、常に変化の先頭に立ち、お客様と市場をつなぎ最適なソリューションを提供するために、IT・デジタル・クオンツ関連業務全般の戦略立案・総合調整および総括機能を発揮し、グローバルスキル・ノウハウをフル活用できる体制整備と運用を担っています。

【募集背景】
変化の早い市場系ビジネスにおいて、意思決定の高度化、業務プロセスの変革を通じた業務効率化、収益性の向上を実現するため、2021年4月、データ分析業務、AIや機械学習を用いたモデルの内製開発を行う組織を設立しました。チーム拡大、案件の高度化に伴い、即戦力となる人材を必要としています。

【魅力】
・個人の裁量が大きく、案件創出からモデル実装、運用まで、AI・機械学習プロジェクトの多様な場面で活躍、成長できる環境を備えています。
・業務部門との距離が近く、一体となって推進しているため試行錯誤が迅速に行えます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向の分析双方にかかわることができます。具体的には、取引データ、財務データ、市場データ、ニュースデータなど多様なデータから顧客の真の課題を見出し、業務部署と一体となって分析、解決策実現ができます。
・AWSを利用したデータ分析環境が整備されており、顧客情報を含む銀行内の大量のデータに対して、OSSを活用した柔軟な分析や、MLOpsサイクルを自律的に回すことが可能です。
・チームメンバー全員が分析、開発ができるため、互いに助け合い、切磋琢磨しながら成長することができます。
・OSSコミットや外部の登壇、アウトリーチ活動を積極的に支援、推進しています(国内外イベント登壇、外部媒体掲載実績多数あり)

【働き方】
・全員にモバイルPCと業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。オフィスはフリーアドレス制度となっており、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーション深化に活用され、活気にあふれています。
・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能です。

【キャリアパス】
データサイエンティストとして深みを追求していくことが可能です。それ以外には本人の希望と適正に応じて、リスク管理部署や市場部門の企画、トレーディング部署、セールス部署やJDD(Japan Digital Design)へ活躍の幅を広げることも可能です。
求める経験 / スキル
【必須要件】
・Python、R等を用いた、データサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験が1年以上
・金融業界に関係するデータ分析の経験を備えること
・自ら課題をヒアリングし、機械学習の問題として落とし込むことに、強い意欲があること
・データ分析、モデル挙動をユーザーに分かりやすく説明することが可能なこと
・4年制大学または大学院を卒業・修了されていること_

【歓迎要件】
・金融機関の市場業務での実務経験
・クラウドを活用したデータ分析経験(Amazon SageMaker, Amazon Athena等であれば尚可)
・業務遂行に必要な英語力(TOEICスコア730点以上)
・OSSへの貢献、データ分析コンペへ参加し、ブロンズ相当(上位10%)以上の受賞経験
・MLOps基盤の構築・運用経験"
従業員数
32,786名 (2023年3月末現在、単体)
勤務地

複数あり

想定年収

800 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
32,786名 (2023年3月末現在、単体)
仕事内容
【業務内容】
■このポジションのミッション■
「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」

※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。

■このポジションの業務例■
以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。

【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング
汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。

【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築
図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。

【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出
開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。


【得られる経験】
■巨大産業の進化を後押しするドメイン特化AIの探求■
 製造業という数兆円規模の産業を舞台に、現場の深い知見とAIを掛け合わせることで、汎用AIでは解けない複雑な課題に向き合い、モノづくり産業のポテンシャル解放を牽引する要素技術の研究開発する経験

■2D/3D・マルチモーダル領域における技術的Moatの構築■
 既存のLLM/VLMの応用にとどまらず、2D/3D Vision単体の深い独自基盤開発から、B-Rep等の幾何情報・NLP・表データを統合したマルチモーダル理解の技術開発まで、世界水準の技術的優位性を自らの手で築く経験

■研究から価値検証までを一気通貫で牽引するキャリア■
 「面白い研究」で終わらせず、研究開発からPoC、実データ上での価値検証までを最速でリードし、PdMやエンジニアへの橋渡しを通じて確実な事業価値創出へと繋げるエキスパートとしての経験

■ゼロベースでの研究戦略・評価基盤・学術連携の設計■
 前例のない課題に対する研究ロードマップの策定や、監査可能な独自の評価規格(ベンチマーク)の構築、および産学連携を通じた学術的貢献を主導する経験
求める経験 / スキル
【必須要件】
・AI/ML領域における高い専門性:機械学習、2D/3D Vision、NLP、マルチモーダル理解等の主軸となる分野におけるトップ国際会議の採択経験相当の高い専門性を持ち、最新論文を読み解き、実課題に合わせて再構成・実装へ落とし込めること
・事業課題の解決と価値検証の経験:曖昧なビジネス課題に対して適切な問題設定を行い、コスト・予算やリスクを考慮しながら、機械学習・統計モデルの継続的な精度改善を通じて課題を解決した実務経験
・再現性とスケーラビリティを担保できるエンジニアリング力:Pythonを中心とした実装力(実験・評価・API化)に加え、GPU環境でのデータ処理、Docker等コンテナ技術、Git、CI/CD、クラウドを活用した開発経験
・ステークホルダーを巻き込むコミュニケーション力:非研究者(PdMやソフトウェアエンジニア等)と対話し、高度な技術を分かりやすく翻訳しながら意思決定をリードし、複数チームにまたがるプロジェクトを推進できる能力

【歓迎要件】
・製造業ドメインおよび固有データに関する深い知見:製造業ドメインの知識、または3D CAD、B-Rep、GD&T、PMI、図面理解、OCR、VLM等の技術開発経験
・卓越した研究・技術実績:関連分野のトップカンファレンス・学術誌での論文採択、Kaggle等での上位入賞、特許取得、主要OSSへの貢献実績
・MLOpsおよびデータ基盤の実運用経験:Vertex AI等を用いた機械学習パイプラインの開発、継続的デリバリー、Data-centricなアプローチによるデータ品質向上施策の実施経験
・リーダーシップ:MLプロジェクトのマネジメント、またはMLチームのリード経験
・周辺領域の高度な開発経験:CUDA等を用いたGPU処理の最適化、分散処理アーキテクチャの開発・運用、またはWebサービス(フロントエンド/バックエンド)の開発経験
従業員数
700名 (2025年7月時点)
勤務地

東京都

想定年収

1,200 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
700名 (2025年7月時点)
仕事内容
金融業界最大手クラスのクライアントに対し、AI関連のコンサルティング案件(特にCoE支援やガバナンス検討、AIを利用した業務改善など)を多数支援しています。プロジェクトマネージャーとして中核的な役割を担っていただくことを期待しています。

・CoE支援、ガバナンス検討、AIを利用した業務改善
・技術的、業務的なデータ活用支援
・上流や業務面の検討、ガバナンスや組織面の立ち上げ支援
・ビジネス観点からの企画、モデル構築、運用設計、MLOps支援
・パッケージ・プロダクト開発への参加
求める経験 / スキル
<必須要件>
・AI/データ活用関連(生成AI、AIガバナンスやBI・LLM活用なども含む)のコンサルティングに関しての実務経験があること
・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
・ビジネスレベルの英語が話せること(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)
・専門領域においてネイティブと同等レベルの日本語が話せること
・日本国籍保有している、または、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>
・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
・AI CoEの立ち上げや推進に関する業務経験、コンサルティング経験があること
・データサイエンティスト、AIエンジニアなど実際にデータサイエンスの下流分析や開発に関する業務経験があること
・AI/DX推進や業務適用などの攻め、セキュリティやガバナンスなどの守りの両方を経験があること
・Pythonやマクロ、SQLなどを活用した簡単なプログラミングができ、必要な集計処理や調査等が実施できること
勤務地

東京都

想定年収

650 万円 ~ 2,000 万円

仕事内容
【ミッション 】
組織ミッション:プロジェクトにおける現場責任者として、プロジェクトを組成し、プロジェクトのデリバリーを完遂。
個人ミッション:若手コンサルタントの育成、プロジェクトの収益管理、およびクライアントへのアップセル・クロスセルを通じたアカウント拡大。

【業務詳細】
ご経験や得意領域に応じて、以下の業務をお任せします。

コンサルティング・PM業務:
 └エンタープライズ企業を中心としたIT戦略立案、システム構想策定、PM/PMO業務
 └中小〜中堅企業向けDX推進支援、情シス部門のBPO・アドバイザリー業務
マネジメント・組織構築:
 └プロジェクトチームの組成、業務委託を含めたリソースマネジメントおよび品質管理
 └アサインされた若手メンバーのOJTを通じた育成
事業開発(将来的な展望):
 └SmartHR社と連携した新規SaaSプロダクトの要件定義
 └「AI BPaaS」を実現するためのコンサルティングスキーム開発

【プロジェクト事例】
特定の業界に特化せず、幅広いインダストリーの課題解決を行っています。

中堅製造業:全社DX施策推進支援
大手製造業:SAP S/4 HANA導入 UAT支援
大手通信企業:販売管理システム統合 企画構想支援
大手不動産:マンション管理システム構築支援
国内大手自動車メーカー:AIプロダクト開発支援/部品資材情報管理システム構築支援
大手私立大学:Microsoft Dynamics 365 Customer Service導入PoC支援
求める経験 / スキル
【必須要件】
マネージャー/シニアマネージャーレイヤー:
 └コンサルティング業界やSIerにてPL、PMなど立場でプロジェクトをリードした経験(業界・領域不問)
 └チーム、メンバーの指導・育成経験

ディレクター/パートナーレイヤー:
 └コンサルティング業界またはSIerにおけるマネジャー相当の職位での経験
 └主体的な営業/顧客折衝により、クライアントの開拓もしくは新規プロジェクトの受注の経験

※上記、いずれの職位においてもビジネスレベルの英語力をお持ちの方は歓迎いたします。(英語を使った案件も多数保有していることやシリコンバレーに子会社もあるため)
勤務地

複数あり

想定年収

1,000 万円 ~ 3,000 万円

アクセンチュア株式会社

仕事内容
製造・物流業の現場が抱える複雑な課題を、AIとロボティクスを融合した「フィジカルAI(Physical AI)」によって解決します。戦略策定や単なる実証(PoC)に留まらず、NVIDIA Isaac Simなど最新のロボット技術を駆使し、物理世界で稼働するAIソリューションの実装・定着までを一気通貫でリードします。コンサルタントとエンジニアがワンチームとなり、日本の産業競争力を再定義するプロジェクトに挑みます。


◆業務内容
【フィジカルAIエンジニア】
デジタルツイン(仮想空間)上でのAI開発
NVIDIA Isaac Sim / Omniverse等を活用したデジタルツイン環境を構築し、模倣学習・強化学習などを用いてロボットの制御モデルを開発します。Domain Randomization等の技術を駆使したデジタルツイン環境でAIを学習・シミュレーションさせることで、想定外な事象も発生しうる現実の世界でも動作可能なAIにまで進化させます。
AIの現実(物理)世界への適用
ソフトウェア開発に留まらず、最適なハードウェアを選定およびハードウェアベンダーとの調整も担当し、デジタル環境のAIを現実の世界に受け入れる準備を行います。
従来のティーチング×すり合わせやティーチングレス(ローコード)で自動化された産業用ロボットではなく、フィジカルAIにより自律した産業用ロボットと現場オペレーションを構築します。
継続した最新技術調査
世界中の論文や技術トレンドを常にリサーチし、VLA(Vision-Language-Action)モデルや基盤モデルなどの日進月歩な最新技術・精度を把握し、アクセンチュアのサービス・ソリューションの陳腐化を防ぎます。


◆プロジェクト事例
・物流業にてデジタルツイン環境を構築しフィジカルAIを用いたAMR制御を実現
・製造業にてデジタルツインを用いてヒューマノイドロボットを統合し、マテリアルハンドリングやピッキングの自動化を実現
・製造業にてXRデバイスを用いたマーケティングコンテンツ生成を支援
求める経験 / スキル
■必須要件

以下のいずれか2つ以上の業務経験それぞれ5年以上

・工場や物流倉庫等の実環境におけるシステム導入・立ち上げおよびトラブルシューティング経験
・産業用ロボット、移動ロボット、またはFA設備のシステム設計・制御開発(PythonまたはC++)の経験
・機械学習・強化学習・エッジAIの開発(Python)・運用経験
・メカトロニクス製品における機構設計、電子回路設計、または組み込みソフト開発(ROS2への理解、Pythonでのコーディング)の経験

■歓迎要件

・NVIDIA Isaac Sim等を用いたシミュレーション環境構築と強化学習(RL)の経験
・ROS/ROS2を用いたロボットアプリケーション開発および自律移動技術(SLAM等)の知見
・LiDAR、カメラ等のセンサーフュージョン技術およびアクチュエータ制御の高度な知見
・エッジデバイス(Jetson等)へのAIモデル実装および推論高速化・最適化の経験
・自動運転システムや高度運転支援システム(ADAS)における制御アルゴリズム開発の経験
・ビジネスレベルの英語力
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))
仕事内容
■概要
本ポジションは、AI駆動開発(AI-SDLC) に関する戦略コンサルティングとエンジニアリングの両面から企業の開発変革を支援する専門家チームです。高度な専門性に加え、グローバル企業の最先端事例や蓄積されたノウハウを駆使し、お客様のビジネス価値を最大化することをミッションとしています。

■具体的な業務内容:
• AI駆動開発戦略の企画・立案: 生成AIや機械学習など最新AI技術を組み込み、ビジネス要件を満たす全社的なソフトウェア開発ライフサイクル戦略を策定

• AI統合ロードマップの策定: 経営層や現場と連携し、ビジネス要件とAI技術要件を統合した開発ロードマップを作成

• 新規開発基盤・ガバナンス構築: エンタープライズ規模に対応したコンテキストエンジニアリング手法やAIエージェント連携を活用し、次世代の開発プラットフォームおよびガバナンス体制を設計・導入

• エンドツーエンドの技術支援: フルスタックなケイパビリティを活かし、AIアシスタント開発環境の構築や自動コード生成ツール導入など、開発プロセス全体にわたる一気通貫でのコンサルティング支援

• 最新事例・技術動向の分析と提案: お客様の経営課題解決に資する最新事例や技術トレンドを調査分析し、AI駆動型開発によるソリューションを提案

◆本ポジションの魅力:
• 市場価値の高いキャリア形成: アクセンチュアならではの大規模かつ難度の高いプロジェクトに参画し経験を積むことで、市場価値の高いスキルを構築できます

• 戦略×技術で生むインパクト: 戦略と技術の両軸で、国内外のトップ企業であるお客様の変革をリードし、企業全体や社会に大きなインパクトを生み出します

• エキスパート集団での成長: 各領域のエキスパートが集うチームの中でフルスタックの能力を発揮しながら、自身も成長できる環境があります

• 最先端テクノロジーへのアクセス: グローバル企業で培われたベストミックスの技術や製品知見を駆使した最先端プロジェクトに携われる刺激的な環境です

• 戦略から実装まで関与: テクノロジー組織の一員として、戦略立案から実装までソフトウェア開発の全フェーズに戦略的に関与できるため、常に最新技術に触れつつスキルを磨き、技術の陳腐化とは無縁のキャリアを築けます

• トップ企業への価値貢献: 経営視点でAIソリューションの価値を提案し、日本および世界のトップレベル企業の変革を支援し成長直接貢献できることは、エンジニアにとってこの上ないやりがいです
求める経験 / スキル
【必須(MUST)】
• ソフトウェア開発、AIエージェントに関するスキル: ソフトウェア開発全般や以下に類するスキルや実務経験をお持ちの方 
‐AI駆動開発ツール(Claude Code、GitHub Copilot、Cursorなど)を用いたサービス開発 
‐ モダンなソフトウェアサービスの設計・開発・運用(フロントエンド、バックエンド、プラットフォーム、MSA全般など) 
‐ コンテキストエンジニアリング(VectorDBやGraphDBなどを用いた、コンテキストストアの設計・開発、ブラウンフィールドシステムからのリバース・コンテキストなど)

• 新技術への挑戦意欲: 最先端のテクノロジーの力で企業変革を推進したい方• 広範な領域への対応力: 戦略策定から実行支援まで幅広い領域に挑戦する意欲のある方

• 論理的思考・コミュニケーション: 論理的思考力や高いコミュニケーション能力を活かし、お客様の課題を多角的に解決したい方

• 学習意欲と好奇心: グローバル規模のプロジェクトや最新技術に興味があり、学習意欲・探究心が高い方

【歓迎(WANT)】
• AIエージェントシステムの設計・開発
• 生成AI活用におけるガバナンス知見
• IT/DX戦略コンサルティングや大規模システムのアーキテクチャ設計、エンタープライズアーキテクチャの実務経験
• DevOps/SRE/プラットフォームエンジニアリングの知識・経験
• 大規模なレガシーシステムのモダナイゼーションやITトランスフォーメーションのプロジェクト経験• グローバルプロジェクトの遂行経験(英語での業務推進経験)
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

480 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))
仕事内容
名古屋を中心とした東海エリアに身を置きながら、東京、関西オフィスと同様に全国/グローバルの案件に携わることが可能です。

◆業務内容
生成AIを軸としたDevOps/SREのアーキテクチャ導入やその運用を、主体的に推進できるITエンジニアを募集いたします。
官公庁の顧客をメインに担当いただき、DevOps/SREを前提としたクラウドアーキテクチャに生成AIを補完し、信頼性の高い開発・運用の仕組みをリードしていく部隊でご活躍いただくことを想定しております。
また官公庁の特性として、オンプレミス環境が多いため、AWSを用いたガバメントクラウドへの移行も行っていただきます。その後はガバメントクラウドにどのように生成AIツールを導入し業務課題を解決できるかのコンサルティングも行っていただく予定です。


◆キャリアパス・将来性
生成AIの専門家、生成AI以降の次世代システム運用の専門家、先端テクノロジーに関する専門知見や実践知見を身につけることができます。
弊社AI関連の他組織との違いとして、DevOpsやシステム運用をメインフィールドにし、導入までをサポートするポジションとなっております。
求める経験 / スキル
◆応募要件
・Pythonを用いたアプリ開発や業務自動化の経験
・業務自動化に対する熱い気持ち
・AWS、Azure、GCPなどのクラウドアーキテクチャを前提としたシステムコンサルティング・導入・実装の経験
・生成AIを用いた業務自動化・効率化の経験(プロンプトエンジニアリングによる業務課題解決、LangChain等によるRAG構築)

◆望ましい経験・スキル
・AWS、Azure、GCPをベースとしたエンタープライズ向け生成AIアプリの開発・導入の経験(Bedrock、AzureOpenAI、Vertex AI等の利用)
・DevOps/SREモデルの企画・導入・実装の経験(CI/CD等の構築・実装・改善)
従業員数
28,000名 (※日本のみ(2025年9月1日時点))
勤務地

愛知県

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))
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))
仕事内容
★★★複数のポジションにて募集中のため、ご経験・ご志向性に合わせてご応募いただけます★★★
★★★ポジションが多いため、オープンポジションとさせていただいております。各ポジションの詳細は担当コンサルタントより直接ご説明させていただきます。お気軽にお問い合わせください!★★★

①AI駆動開発コンサルタント/エンジニア
現在、AIエージェント技術の登場によってITシステム開発の世界に、かつてアセンブラからC言語へ移行した時にも匹敵するリアルタイムなパラダイムシフトが起こり始めています。とりわけエンタープライズ領域における高度なコンテキストエンジニアリングやAIエージェントのオーケストレーション技術は、将来的な社会課題の解決にも直結し、システム開発の常識を覆す変革をもたらそうとしています。こうした未曾有の機会を捉え、AIを軸にした新たなソフトウェア開発ライフサイクルを築いていくことが今求められています。
私たちは、AI駆動開発(AI-SDLC) に関する戦略コンサルティングとエンジニアリングの両面から企業の開発変革を支援する専門家チームです。高度な専門性に加え、グローバル企業の最先端事例や蓄積されたノウハウを駆使し、お客様のビジネス価値を最大化することをミッションとしています。

◆具体的な業務内容:
• AI駆動開発戦略の企画・立案: 生成AIや機械学習など最新AI技術を組み込み、ビジネス要件を満たす全社的なソフトウェア開発ライフサイクル戦略を策定
• AI統合ロードマップの策定: 経営層や現場と連携し、ビジネス要件とAI技術要件を統合した開発ロードマップを作成
• 新規開発基盤・ガバナンス構築: エンタープライズ規模に対応したコンテキストエンジニアリング手法やAIエージェント連携を活用し、次世代の開発プラットフォームおよびガバナンス体制を設計・導入
• エンドツーエンドの技術支援: フルスタックなケイパビリティを活かし、AIアシスタント開発環境の構築や自動コード生成ツール導入など、開発プロセス全体にわたる一気通貫でのコンサルティング支援
• 最新事例・技術動向の分析と提案: お客様の経営課題解決に資する最新事例や技術トレンドを調査分析し、AI駆動型開発によるソリューションを提案

◆本ポジションの魅力:
• 市場価値の高いキャリア形成: アクセンチュアならではの大規模かつ難度の高いプロジェクトに参画し経験を積むことで、市場価値の高いスキルを構築できます
• 戦略×技術で生むインパクト: 戦略と技術の両軸で、国内外のトップ企業であるお客様の変革をリードし、企業全体や社会に大きなインパクトを生み出します
• エキスパート集団での成長: 各領域のエキスパートが集うチームの中でフルスタックの能力を発揮しながら、自身も成長できる環境があります
• 最先端テクノロジーへのアクセス: グローバル企業で培われたベストミックスの技術や製品知見を駆使した最先端プロジェクトに携われる刺激的な環境です
• 戦略から実装まで関与: テクノロジー組織の一員として、戦略立案から実装までソフトウェア開発の全フェーズに戦略的に関与できるため、常に最新技術に触れつつスキルを磨き、技術の陳腐化とは無縁のキャリアを築けます
• トップ企業への価値貢献: 経営視点でAIソリューションの価値を提案し、日本および世界のトップレベル企業の変革を支援し成長直接貢献できることは、エンジニアにとってこの上ないやりがいです

◆プロジェクト事例
• AIエージェントによる開発自動化: 分散していた複数のAIエージェント(例:要件分析、コード生成、テスト自動化)が相互に連携し、ソフトウェア開発サイクルを劇的に高速化。従来の開発プロセスを革新し、リリースまでの時間を大幅に短縮
• コンテキストエンジニアリングによる知識統合: 社内に点在するドメイン知識やドキュメントをナレッジグラフとして統合し、開発用AIアシスタントにリアルタイム提供。開発者は必要な情報を即座に得られるようになり、生産性と精度が向上
• 生成AIコーディングプラットフォーム導入: エンタープライズ向けにセキュリティやコンプライアンスを考慮した生成AIプラットフォームを構築。既存の開発ツールチェーンと統合し、コーディングやコードレビューの自動化を実現。開発効率を飛躍的に向上させただけでなく、開発者はより創造的なタスクに注力可能に

②テクノロジープラットフォーム戦略コンサルタント
デジタル変革が加速する中、ビジネススピードの向上や顧客体験の革新を実現するために、「クラウド・データ・AI」をはじめとしたビジネスを支える「プラットフォームテクノロジーの戦略的活用」が経営の最重要課題の一つとなっています。しかし、これらを真の成長ドライバーとして活かしきれている企業はまだわずかです。

私たちは、「テクノロジープラットフォーム」を包括的にとらえ、戦略コンサルティングとエンジニアリングの両面から企業の変革を後押しするための専門家集団(ワンチームの組織)です。高度な専門性に加えて、グローバル企業の最先端事例や積み上げてきたノウハウを用い、クライアントのビジネス価値を最大化することをミッションとしています。

◆業務内容
・クラウド・データ・AIなどのテクノロジーを中核としたビジネス要件を満たす全社テクノロジープラットフォーム戦略の企画・立案
・経営層や現場と連携し、ビジネス要件と技術要件を統合する形でのロードマップ策定
・グローバル水準の知見・方法論を活かした組織設計・ガバナンス体制構築のサポート
・フルスタックなケイパビリティを活用し、クラウド移行・データ基盤構築・AI活用など一気通貫でのコンサルティング
・クライアントの経営課題解決のための最新事例・技術トレンドの分析、提案

◆本ポジションの魅力
・アクセンチュアであるがゆえに携わることのできる大きな課題解決に取り組むことで、市場価値の高いキャリア経験が積めること
・戦略と技術の両方を手掛けることで、クライアントの変革をリードし、企業全体や社会にインパクトを与えるやりがい
・各領域のエキスパートが集うチームで、フルスタックのケイパビリティを発揮しながら成長できること
・グローバル企業で培ったベストオブベストの技術・製品の組み合わせによる最先端の知見を駆使したプロジェクトに携われる環境

◆プロジェクト事例(対象はいずれも売上数千億円から数兆円の大企業)
 ○IT戦略策定
  ・CIO/ITエグゼクティブワークショップなどを通じ、経営ビジョンと市場動向を踏まえたIT投資の優先度やアーキテクチャ指針の明確化
  ・全社的なトランスフォーメーションを見据えた実行ロードマップやガバナンス体制をデザイン
 ○プラットフォームエンジニアリング アセスメント&プランニング
  ・現行の開発基盤や組織構造、プロセスを総合的に分析し、開発者の生産性を大幅に高めるための方針を策定
  ・モダンなプラットフォーム技術を活用し、段階的かつ効率的な基盤整備と組織改革のロードマップを提示
 ○データ&AIプラットフォーム構想策定
  ・既存システムやクラウド環境を踏まえ、データとAIの活用領域を総合的に分析
  ・全社的なデータ利活用を促進するためのアーキテクチャや運用体制を検討し、経営貢献に直結するプラットフォーム構想とロードマップを策定
 ○クラウド戦略策定
  ・クラウドオペレーティングモデルの成熟度診断やコスト・アーキテクチャ分析を実施
  ・経営効果を最大化する中長期の変革ロードマップと投資対効果を策定し、導入計画を支援
 ○システムモダナイゼーション計画策定
  ・レガシーシステムの構造・運用課題を分析し、クラウドやマイクロサービスなどの選択肢を踏まえた段階的移行計画を策定
  ・コスト削減や開発効率向上を見据え、最適なアーキテクチャと変革ロードマップを具体化
 ○次世代ITオペレーティングモデル構想策定
  ・ITオペレーティングモデル(戦略、ガバナンス、開発、運用など)を多角的に診断し、現行の成熟度を可視化
  ・経営目標と照らし合わせた次世代構想を策定し、実行ロードマップや組織体制の具体的なあり方を提示

③クラウド戦略コンサルタント
デジタル時代のリーダー企業は、クラウドを単なるコスト削減手段ではなく、ビジネス変革の触媒として活用しています。しかし、多くの企業において、壮大なクラウド戦略と現実の実装の間には依然として深い溝があります。
私たちは、戦略立案の先の「実現」にこだわり、クライアント企業の競争力を根本から高めるクラウド変革を推進します。コンサルティングファームやシステムインテグレータなどで培ったあなたの戦略的思考と専門知識を、より大きなインパクトに変える場所がここにあります。「素晴らしい提言資料」ではなく「実際に動く変革」にコミットしたい。あなたの豊富な経験や知見を元に、実現力と実行力を備えた次世代のクラウド変革リーダーへと進化しませんか?

◆業務内容
・経営ビジョンを具体化する、次世代クラウドプラットフォーム戦略の設計
・実現可能性と革新性を両立させた、クラウド変革ロードマップの策定
・テクノロジー投資の最適配分による、ビジネス価値の最大化・組織・人材・プロセスを包含した、包括的クラウドオペレーティングモデルの構築
・導入後の継続的な価値向上を実現する、クラウドCoE体制の確立

◆本ポジションの魅力
・アクセンチュアであるがゆえに携わることのできる大きな課題解決に取り組むことで、市場価値の高いキャリア経験が積めること
・戦略と技術の両方を手掛けることで、クライアントの変革をリードし、企業全体や社会にインパクトを与えるやりがい
・各領域のエキスパートが集うチームで、フルスタックのケイパビリティを発揮しながら成長できること
・グローバル企業で培ったベストオブベストの技術・製品の組み合わせによる最先端の知見を駆使したプロジェクトに携われる環境

◆プロジェクト事例
・クラウドを通じた事業再定義: レガシーシステムをクラウドネイティブアーキテクチャに転換し、新規サービス開発速度を加速
・ハイブリッドクラウドの統合: 複数のパブリック/プライベートクラウド環境を最適統合し、データ活用力と俊敏性を両立
・クラウドネイティブ組織への変革: DevOpsとSREの導入によりリリースサイクルを劇的に短縮
・クラウドセキュリティの再構築: ゼロトラストモデルの導入により、セキュリティ強化と開発者体験の向上を同時達成
・データメッシュアーキテクチャ: 分散型データガバナンスモデルにより、部門間のデータ活用を拡大

④データ・AI戦略コンサルタント
企業がデータとAIの可能性を語るのは簡単ですが、本当の価値を引き出せている組織はわずかです。
私たちは、データ・AI戦略の策定からプラットフォーム実装まで一貫して支援し、クライアント企業のビジネス変革を加速させています。コンサルティングファームやシステムインテグレータなどでデータ・AI領域に携わってきたあなたの専門知識と戦略思考を、より大きな実践的インパクトへと変換する場所がここにあります。データ・AI活用のコンセプトを語るだけでなく、その価値を実際のビジネス成果として実現したい、。あなたの豊富な知見や経験を元に、実現力と技術理解を備えた次世代のデータ・AI変革リーダーへと進化する—そんな挑戦をともにしていきましょう。

◆業務内容
・経営課題に直結するデータ・AIプラットフォーム戦略の設計と実現ロードマップの策定
・データガバナンスとAI倫理の枠組みを含む、持続可能なデータ活用基盤の構築
・レガシーデータ資産からクラウドネイティブデータプラットフォームへの移行戦略立案
・生成AIをはじめとする先端技術の適用領域特定と価値実現アプローチの設計
・データドリブン組織への変革を促進する組織・人材・プロセスの再設計

◆本ポジションの魅力
・アクセンチュアであるがゆえに携わることのできる大きな課題解決に取り組むことで、市場価値の高いキャリア経験が積めること
・戦略と技術の両方を手掛けることで、クライアントの変革をリードし、企業全体や社会にインパクトを与えるやりがい
・各領域のエキスパートが集うチームで、フルスタックのケイパビリティを発揮しながら成長できること
・グローバル企業で培ったベストオブベストの技術・製品の組み合わせによる最先端の知見を駆使したプロジェクトに携われる環境

◆プロジェクト事例
・データメッシュの構築: 部門ごとに分断されたデータサイロを連携し、横断的データ活用を拡大したエコシステムを構築
・リアルタイム意思決定基盤: 製造現場のセンサーデータから経営ダッシュボードまでを統合し、意思決定サイクルを変革
・生成AI活用プラットフォーム: エンタープライズに適した生成AIガバナンスとインフラを設計し、業務効率を向上
求める経験 / スキル
①AI駆動開発コンサルタント/エンジニア
◆応募要件(MUST)
• ソフトウェア開発、AIエージェントに関するスキル: ソフトウェア開発全般や以下に類するスキルや実務経験をお持ちの方 
 o AI駆動開発ツール(Claude Code、GitHub Copilot、Cursorなど)を用いたサービス開発 
 o モダンなソフトウェアサービスの設計・開発・運用(フロントエンド、バックエンド、プラットフォーム、MSA全般など) 
 o コンテキストエンジニアリング(VectorDBやGraphDBなどを用いた、コンテキストストアの設計・開発、ブラウンフィールドシステムからのリバース・コンテキストなど)
• 新技術への挑戦意欲: 最先端のテクノロジーの力で企業変革を推進したい方
• 広範な領域への対応力: 戦略策定から実行支援まで幅広い領域に挑戦する意欲のある方
• 論理的思考・コミュニケーション: 論理的思考力や高いコミュニケーション能力を活かし、お客様の課題を多角的に解決したい方
• 学習意欲と好奇心: グローバル規模のプロジェクトや最新技術に興味があり、学習意欲・探究心が高い方
• 学歴・言語: 大卒以上または同等の実務経験を有し、ビジネスレベルの日本語能力をお持ちの方(※英語力があれば尚可)

◆望ましい経験・スキル(WANT)
• AIエージェントシステムの設計・開発
• 生成AI活用におけるガバナンス知見
• IT/DX戦略コンサルティングや大規模システムのアーキテクチャ設計、エンタープライズアーキテクチャの実務経験
• DevOps/SRE/プラットフォームエンジニアリングの知識・経験
• 大規模なレガシーシステムのモダナイゼーションやITトランスフォーメーションのプロジェクト経験
• グローバルプロジェクトの遂行経験(英語での業務推進経験)

◆期待するヒューマンスキル
• プロジェクトメンバーや同僚と協調して働けるコミュニケーション能力
• お客様から信頼される誠実さ・謙虚さ
• テクノロジーとビジネス双方の視点から考えられる複眼的思考
• お客様の課題を自分事として捉え、創造的かつ主体的に解決策を提案できること
• 従来の常識にとらわれない革新的な発想で価値を創出できること
• 継続的に学習し新しい領域に挑戦し続けるマインド上記に少しでも該当する方は、ぜひご応募ください。AIがもたらす新時代のソフトウェア開発を共に切り拓き、業界に革新を起こしていきましょう。 

②テクノロジープラットフォーム戦略コンサルタント
◆応募要件
・クラウド・データ・AIといった新しいテクノロジーの力で、企業変革を推進したい方
・戦略策定から実行支援まで、幅広い領域に挑戦する意欲のある方
・論理的思考力やコミュニケーション能力を活かし、クライアントの課題を多角的に解決したい方
・グローバル規模の案件や最先端技術に興味があり、学習意欲や探究心が高い方
・大卒以上または同等の実務経験のある方
・コンサルティングワークに必要なビジネスレベルの日本語能力を有する方
・望ましい経験・スキルなどへ一部でも合致し、今後さらに伸ばしていきたい方

◆望ましい経験・スキル(一部の専門性を歓迎)
・ITコンサルティング
 ・IT/DX戦略コンサルティング
 ・ITアーキテクチャデザイン
 ・エンタープライズアーキテクチャ(EA)
 ・ITサービスマネジメント(ITSM、ITXM)
・クラウド/ITインフラストラクチャー
 ・クラウドエンジニアリング(AWS、Azure、GCP、ハイブリッド、ソブリンクラウドなど)
 ・DevOps / SRE / プラットフォームエンジニアリング
 ・Cloud CoE / FinOps
・データ/AI
 ・データ(プラットフォーム)エンジニアリング / マネジメント
 ・AI(LLM、機械学習など)エンジニアリング
・Webサービス/アプリケーション
 ・モダンWebサービスに関わるエンジニアリング(ドメインモデリング、マイクロサービス開発/運営など)
 ・大規模レガシーシステムのモダナイゼーション
・プロジェクトマネジメント/デリバリー
 ・大企業の経営層との交渉
 ・大規模プロジェクトマネジメント
 ・英語を用いたグローバルプロジェクト
 ・大規模なITトランスフォーメーション

◆期待するヒューマンスキル
・プロジェクトメンバーや同僚との協調性
・顧客に信頼されるための誠実さ、謙虚さ
・テクノロジーと経営の両面から思考できる複眼的視点
・顧客課題を自分事化して創造的な解決策を提案できること
・業界の常識にとらわれず、革新的な視点で価値創出ができること
・継続的な学習意欲と新しい領域への挑戦心

③クラウド戦略コンサルタント
◆応募要件
・クラウド/ITインフラストラクチャーに関する以下に類するスキルをお持ちの方 
 ・クラウドエンジニアリング(AWS、Azure、GCP、ハイブリッド、ソブリンクラウドなど) 
 ・DevOps / SRE / プラットフォームエンジニアリング 
 ・Cloud CoE / FinOps・新しいテクノロジーの力で、企業変革を推進したい方
・戦略策定から実行支援まで、幅広い領域に挑戦する意欲のある方
・論理的思考力やコミュニケーション能力を活かし、クライアントの課題を多角的に解決したい方
・グローバル規模の案件や最先端技術に興味があり、学習意欲や探究心が高い方
・大卒以上または同等の実務経験のある方
・コンサルティングワークに必要なビジネスレベルの日本語能力を有する方
・望ましい経験・スキルなどへ一部でも合致し、今後さらに伸ばしていきたい方

◆望ましい経験・スキル(一部の専門性を歓迎)
・ITコンサルティング 
 ・IT/DX戦略コンサルティング 
 ・ITアーキテクチャデザイン 
 ・エンタープライズアーキテクチャ(EA) 
 ・ITサービスマネジメント(ITSM、ITXM)
・プロジェクトマネジメント/デリバリー 
 ・大企業の経営層との交渉 
 ・大規模プロジェクトマネジメント 
 ・英語を用いたグローバルプロジェクト 
 ・大規模なITトランスフォーメーション
・Webサービス/アプリケーション 
 ・モダンWebサービスに関わるエンジニアリング(ドメインモデリング、マイクロサービス開発/運営など) 
 ・大規模レガシーシステムのモダナイゼーション

④データ・AI戦略コンサルタント
◆応募要件
・データ/AIに関する以下に類するスキルをお持ちの方 
 ・データ(プラットフォーム)エンジニアリング / マネジメント 
 ・AI(LLM、機械学習など)エンジニアリング
・新しいテクノロジーの力で、企業変革を推進したい方
・戦略策定から実行支援まで、幅広い領域に挑戦する意欲のある方
・論理的思考力やコミュニケーション能力を活かし、クライアントの課題を多角的に解決したい方
・グローバル規模の案件や最先端技術に興味があり、学習意欲や探究心が高い方
・大卒以上または同等の実務経験のある方
・コンサルティングワークに必要なビジネスレベルの日本語能力を有する方
・望ましい経験・スキルなどへ一部でも合致し、今後さらに伸ばしていきたい方

◆望ましい経験・スキル(一部の専門性を歓迎)
・ITコンサルティング 
 ・IT/DX戦略コンサルティング 
 ・ITアーキテクチャデザイン 
 ・エンタープライズアーキテクチャ(EA) 
 ・ITサービスマネジメント(ITSM、ITXM)
・ITインフラストラクチャー 
 ・DevOps / SRE / プラットフォームエンジニアリング
・プロジェクトマネジメント/デリバリー 
 ・大企業の経営層との交渉 
 ・大規模プロジェクトマネジメント 
 ・英語を用いたグローバルプロジェクト 
 ・大規模なITトランスフォーメーション

◆期待するヒューマンスキル
・プロジェクトメンバーや同僚との協調性
・顧客に信頼されるための誠実さ、謙虚さ
・テクノロジーと経営の両面から思考できる複眼的視点
・顧客課題を自分事化して創造的な解決策を提案できること
・業界の常識にとらわれず、革新的な視点で価値創出ができること
・継続的な学習意欲と新しい領域への挑戦心
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 ~ 2,000 万円

従業員数
28,000名 (※日本のみ(2025年9月1日時点))
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)】
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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)】
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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))
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)

外資グローバル企業

仕事内容
既存のビジネスプロセスを把握・理解し、標準的なフレームワークを通じてKPIを定義・評価し、
プロセスにインパクトを与えるAIソリューションを実装する重要な役割を担っているポジションです。
ITとビジネスのギャップを埋め、ビジネスケースを作成し、要件を把握し、
データに基づいた提案をプロジェクトマネージャー、経営陣、ステークホルダーに提供します。
また、AIソリューションのビジネスニーズを明確化し、ソリューションチームと協力して技術的な実現に向けて検討を行います。

ビジネス領域と技術領域をつなぐ重要な役割を担い、AIソリューションが技術的に健全であるだけでなく、
具体的なビジネス価値を提供できるようにします。
ビジネスの全体像を理解し、AIの能力を把握することで、AIプロジェクトを成功に導いていただきます。

ビジネス要件を理解し、効果的なAIソリューションを開発するために、テクニカルアーキテクト、データエンジニア、
ドメインエキスパートを含む部門横断的なチームと協働していただきます。

データサイエンス・AI分野の学習・拡大に真摯に取り組み、自己研鑽に励むことができる方 キャリアアップを目指す方 を募集しています。
求める経験 / スキル
◆必須(以下、全てを持ち合わせている必要はございません。)
- 学士号(コンピュータサイエンス、数学、統計学、ビジネス、または関連分野が望ましい)
- AIまたはデータサイエンス分野での実務経験
- AI関連のコンサルティング/マネジメント業務経験
- KPIや成熟度評価のフレームワークを作成し、コンサルティング時のツールとして活用した経験
- ビジネス要件を技術要件に変換し、AIソリューションに落とし込んだ経験

◆尚可
- 機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどのAI関連技術に対する深い理解と実務経験
- AI導入のロードマップ作成、ROI分析、リスク評価の経験
- Python、R、SQLなどのプログラミング言語を用いたAIモデル構築経験

◆言語
ネイティブレベルの日本語、理想的にはビジネスレベルの英語力(読み書き、会話 )
勤務地

複数あり

想定年収

700 万円 ~ 3,000 万円

仕事内容
同社は店舗運営企業から「AI基盤のエンタメ企業」への変革を推進中です。店舗運営自動化、顧客体験革新の実現を目指し、AIに関する新事業立ち上げも視野に入れたご採用を検討されています。
求める経験 / スキル
※ITデジタル領域専任コンサルタントより直接ご説明をさせていただきます。

【歓迎】
•AI PM: LLM/生成AI理解、PM経験、店舗/BtoCビジネス理解
•事業企画: 事業企画、AIプロジェクト推進、データ分析スキル
•機械学習: LLM実装、モデル本番運用経験
•MLOps: AWS/GCP構築、Docker実務
 AIによるデータドリブンな仕組みやバックエンド構築経験
•データ: DWH構築経験(BigQuery/Snowflake等)、SQL高度スキル
•バックエンド: API開発5年以上、マイクロサービス設計、RDB/NoSQL
•音楽/エンタメ業界経験
•大規模BtoCサービス開発/運用
•DX推進・業務改革プロジェクト
•論文発表/kaggle等コンペ実績
•研究開発バックグラウンド
勤務地

京都府

想定年収

1,500 万円 ~ 5,000 万円

仕事内容
【担当業務(業務内容・プロジェクト)】
・AI・データ分析領域における、データ基盤構築(DataLake を中心とし、ETL、プリパレーションの連携、DWH と BI の構築までカバー)の専門家・プロジェクトマネージャー
・AI・データ分析領域における、MLOps 基盤構築(AWS、GCP、Azure 等のクラウドサービスを活用した MLOps 導入、OSS を組み合わせた MLOps 環境構築)の専門家・プロジェクトマネージャー
・上記領域に関するコンサルタント業務
・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動(新規・継続ともに)※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。

【プロジェクト例】
・AI事御者向けのAI開発ライブラリの開発、MLOps基盤構築(DataRobot+クラウドベンダー)、船向けの異常検知アプリ、画像解析アプリ、データマネジメント基盤構築、BI構築

【顧客業種】
・製造業(プロセス系、家電、自動車等)、金融業(銀行、カード、証券、保険)、コンテンツ事業会社、人材企業、SIer、官公庁等

【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】
1.国内有数のデータサイエンティストを誇る組織(会社)で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。

2.大学、公官庁での共同研究を通じ以下の大学との共同プロジェクト経験を持っています。統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いて、統計学・数学的な観点でデータ分析を行いお客様の事業においての価値を見出す事ができる国内でも唯一のサービスを保持しています。

【採用メッセージ】
AIという技術は不確実性の高い技術である一方で、世の中では徐々に実際に活用されるようになってきました。ただ、AIを専業にした我々からするとまだまだ、「試す」で終わってしまっているお客様が多いというのも事実です。我々は「AI・データ分析が社会、ビジネスに溶け込んでいる状態を作る」ことをミッションに、AI活用によるインパクトを上流から支え、実際に使われる(組み込み)状態までをトータルに支援する組織体になるべく、この考え方に賛同して頂ける仲間を探しています!
求める経験 / スキル
【MUST】
■業務
・クライアントワークの経験があること(提案、案件推進)
・データ基盤、MLOps 基盤構築のプロジェクト推進
・データサイエンティス、基盤エンジニア、開発エンジニアと協力しながらの推進
・データ基盤、MLOps 基盤に対するコンサルティングプロセスの理解

■IT(プロダクト知識)
・データ基盤、ETL等の基本知識
・機械学習のプロセスを踏まえたうえでの MLOps の基本知識
・クラウド(AWS、GCP、Azure 等)のサービスに関する基本知識 ※いずれかのクラウドについては、実務経験があり、深い知識を有していることが望ましい)

■プロジェクトマネジメント経験
・規模:10人月程度のマネージメント経験
・工程:要件定義~開発・テスト
・役割:プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー、プロジェクト責任者

【WANT】
■スキル
・特定の業種・業界(ソーシャルゲーム、金融・カード、ロジスティクス、ヘルスケア、教育、小売、サービス、卸、製造など)に関する深い知識。(業務コンサルティングができるレベル)※特にSCM、マーケティング、金融関連歓迎
・複数のステークホルダーを巻き込んだビジネススキームの構築力
・統計学/機械学習の基本知識
・強い課題解決思考・顧客思考をお持ちの方
・以下のIT(プロダクト知識)スキル
 Python、R、SPSS、SAS等を用いた多変量解析・データマイニング
 SQLにようるビッグデータの抽出・集計手法
 BigQuery、Hadoop、Red Shift、Big Queryを利用してのデータ抽出
 Python実行環境構築

■プロジェクトマネジメント経験
・規模:100人月規模のマネージメント経験
・工程:システム企画、要件定義~開発・テスト、保守運用
・役割:プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー、プロジェクト責任者
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 2,008 万円

仕事内容
ソフトウェア開発プロジェクトを進めるための管理・支援を行うPMO業務です。大規模化・複雑化する中で状況把握やマネジメントの難易度も高まっているソフトウェア開発プロジェクトが対象になります。プロジェクトマネージャーが重要な判断に専念できるよう、プロジェクト内の情報収集や実施徹底などのマネジメント支援を開発現場に入り込んで行います。

【具体的な業務内容】
 ・プロジェクトの品質管理・進捗管理・リスク管理
 ・プロジェクト関連の文書や報告書を作成し、情報の整理・共有
 ・会議の設定やファシリテーションの実施
 ・マネジメントスキル不足のプロジェクトの場合は人材育成
 ・各プロジェクトの進捗・リスク・品質などを見える化できるような見える化の検討と現場への浸透

【やりがい】
社内には事業部ごとに特徴の異なる様々なプロジェクトがあるため、幅広い経験を得られます。
ソフトウェア開発のみではないプロジェクトを経験することで、制約が大きいプロジェクトへの対処方法など、スキルを向上させることができます。
徹底して付加価値を追求する環境の中で、あなたもその一員として貴重な成功体験を手に入れることができます。
求める経験 / スキル
【必須条件(MUST)】
ソフトウェア開発プロジェクトの管理またはPMO業務の経験が3年以上あること
ソフトウェア開発プロジェクトの品質管理、進捗管理、リスク管理いずれかの実務経験
対人コミュニケーション能力
情報を収集・整理し、質の高い成果物を作成する能力

【歓迎条件(WANT)】
ソフトウェア開発プロジェクトの経験、組込み開発なら大歓迎
ドキュメント作成や報告書作成のスキル
PMBOKやアジャイル開発プロセスの知識
従業員数
12,261名 (連結従業員数(2025年3月時点))
勤務地

大阪府

想定年収

1,200 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
12,261名 (連結従業員数(2025年3月時点))
仕事内容
全社、事業部の商品ソフトウェア開発の生産性を向上させる全社横断PMO業務です。
ソフトウェア開発の全社横断的な課題抽出と対策立案、および事業部個別課題への対応支援を行います。

【業務内容】
 ・ソフトウェア開発の本質的な課題の明確化と対応策の提案
 ・実プロジェクトに対して上記の対応策の実現を支援
 ・ソフトウェア開発のよいやり方を全社展開し、全社のソフトウェア開発力を向上させる

【やりがい】
社内には事業部ごとに特徴の異なる様々なプロジェクトがあるため、幅広い経験を得られます。
状況把握するのはもちろんのこと、現場で起きる様々な課題の共通項を見出し、対策を立案・実施する役割を期待します。
また、個別のプロジェクトだけではなく、全社的な標準化・ベストプラクティスの展開など幅広い視野で活躍することができます。
徹底して付加価値を追求する環境の中で、あなたもその一員として貴重な成功体験を手に入れることができます。
求める経験 / スキル
【必須条件(MUST)】
組み込みソフトウェア開発、またはシステム開発における半年10人以上のプロジェクトで複数回のPL/PM/PMO経験
ソフトウェア開発プロジェクトの品質管理、進捗管理、リスク管理の実務経験
ソフトウェアプロセス改善経験
コミュニケーション能力と調整力
ソフトウェアエンジニアとしての実開発経験


【歓迎条件(WANT)】
PMP/P2M/PMOスペシャリストなどの資格
ソフトウェア工学の知識
アジャイル開発の経験やプラクティスに関する知識
PMBOK管理プロセスの知識
従業員数
12,261名 (連結従業員数(2025年3月時点))
勤務地

大阪府

想定年収

1,800 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
12,261名 (連結従業員数(2025年3月時点))

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。
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)
勤務地

東京都

想定年収

624 万円 ~ 2,062 万円

日本大手証券会社

仕事内容
投資銀行部門におけるDX/AI活用による業務効率化・高度化の企画推進
求める経験 / スキル
■必須条件
・システムエンジニアとして、Webアプリケーションの設計・開発・運用における5年程度の実務経験
・ITスキル標準(プロジェクトマネジメント/ITアーキテクト)におけるレベル4相当以上の実務能力
・PythonによるLLM・RAG開発の経験があれば尚可
・金融機関における業務経験があれば尚可
勤務地

東京都

想定年収

900 万円 ~ 2,000 万円

仕事内容
トラックを用いたレベル4自動運転システムの開発を担います。自動運転は周囲の環境を高精度に認識し安全かつ快適な走行経路に車両を導くというタスクです。様々な技術的チャレンジがあり、機械学習、数理最適化、シミュレーション、組み込みシステムなど幅広い分野で人材を募集しています。

当ポジションではその中でも Perception チームとして 3D object detection, multi-object tracking, motion prediction および周辺環境認識のためのモデルの設計や学習パイプラインの構築に携わっていただきます。

Perception チームでは現在 Camera・LiDAR・Radar を用いたマルチモーダル3次元物体検出器を開発しており、開発したモデルは既に実車両にデプロイされ、公道走行に用いられております。T2ではデータ収集、アノテーションパイプライン、モデル開発、デプロイまで全て内製で開発しており、機械学習インフラにも投資がされております。
求める経験 / スキル
【必要な経験・スキル】
データ構造・アルゴリズムなどのコンピュータサイエンスの基礎知識
機械学習と深層学習に関する専門知識と実装経験
コンピュータビジョン、特に3次元幾何に関する専門知識と実装経験
PyTorch や TensorFlow などの学習フレームワークを用いた実装スキル
gitもしくは類するバージョン管理システムを用いた開発経験
ソフトウェアの不具合に対する問題の切り分け・解決能力
ビジネスレベルの日本語

【望ましい経験・スキル】
コンピュータサイエンス、ロボティクス関連分野における修士または博士号
2D/3D object detection, monocular/multi-view depth estimation, BEV perception などの分野に関する専門知識と実装経験
LiDAR/Radar/Camera などのセンサーに関する専門知識
大規模分散学習に関する専門知識と実装経験
End-to-End 自動運転に関する専門知識
NeurIPS, ICLR, ICML, CVPR, ICCV, ECCV, ICRA, SIGGRAPH などのトップカンファレンスへの第一著者としての出版実績
シミュレータを利用した性能検証経験
従業員数
224名 (2025年12月現在)
勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
224名 (2025年12月現在)
仕事内容
トラックを用いたレベル4自動運転システムの開発を担います。自動運転は周囲の環境を高精度に認識し安全かつ快適な走行経路に車両を導くというタスクです。様々な技術的チャレンジがあり、機械学習、数理最適化、シミュレーション、組み込みシステムなど幅広い分野で人材を募集しています。

Perception チームでは現在 Camera・LiDAR・Radar を用いたマルチモーダル3次元物体検出器を開発しており、開発したモデルは既に実車両にデプロイされ、公道走行に用いられております。T2ではデータ収集、アノテーションパイプライン、モデル開発、デプロイまで全て内製で開発しており、機械学習インフラにも投資がされております。

本チームではこの3次元物体検出器にトラッキング・Predictionおよび周辺環境認識含めた機能の開発を担っています。このポジションでは、特に車載のエッジデバイス上でこれらの機能を実現する高品質・高効率なソフトウェアコンポーネントの設計・開発・評価に携わっていただきます。

開発環境/技術スタック
言語:
C/C++ (14/17)
python
ミドルウェア、フレームワーク:
CUDA / Eigen / OpenCV / TensorRT / ONNX
OS:
ubuntu
その他:
Slack / Git / GitHub Copilot / JIRA / Confluence
求める経験 / スキル
【必要な経験・スキル】
データ構造・アルゴリズムなどのコンピュータサイエンスの基礎知識
コンピュータビジョン、特に3次元幾何に関する専門知識と実装経験
マルチスレッドプログラミングに関する知識と実装経験
学習済みモデルをエッジデバイスにデプロイするワークフローに関する知識、およびその過程で必要なフレームワークやツールの利用経験
コンピュータアーキテクチャに関する基礎知識を有し、エッジデバイス上でのボトルネック解析や高速化を実施するスキル
効率的で高品質なC++コードを設計・実装・テストする技術
ビジネスレベルの日本語

【望ましい経験・スキル】
コンピュータビジョン、ロボティクス関連分野における修士または博士号
2D/3D object detection, monocular/multi-view depth estimation, BEV perception などの分野に関する専門知識と実装経験
LiDAR/radar/camera などのセンサーに関する専門知識
End-to-End 自動運転に関する専門知識
シミュレータを利用した性能検証経験
ROSなどのモジュールベースのフレームワークを用いたアプリケーション開発の経験
従業員数
224名 (2025年12月現在)
勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
224名 (2025年12月現在)

株式会社T2

仕事内容
【自動運転技術を活用した社会インフラを構築し日本の物流を支える】
物流業界は、宅配需要の増加等により、ドライバー不足が社会問題となっています。今後、労働人口の減少や法改正により問題がさらに深刻化すると考えられている中、T2は日本の物流業界を支えるべく、自動運転技術を活用した社会インフラの構築を目指します。

弊社が目指すのは、自動運転トラックによる安心・安全・効率的な物流。つまり、次世代の物流を担うリーディングカンパニーとなることです。私たちと一緒にこの夢を追いかけてくれる、仲間を求めています。多岐にわたる技術にコアメンバーとして携わり、世の中にないソリューションを作り出すことで、物流の未来を支える一員になりませんか?

【仕事内容】
自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。

MLOps Engineerとして、機械学習モデル開発・運用サイクル構築をリードいただきます。
2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指しております。
膨大な量のデータから、機械学習用モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、アノテーションデータの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築します。
クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。
取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。
クラウド上に機械学習用GPU100台以上を運用し効率的な学習基盤を構築します。

例えば以下のような業務があります。

機械学習モデルの開発・デプロイ・モニタリング基盤の構築・運用・最適化
物体検出・Occupancy Prediction・Online HD Mapping・Drivable Area Estimation・VLM などのモデル開発を支援するデータパイプラインの構築
機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案
アノテーションパイプラインの構築および最適化
実験管理の構築および自動化(Weights & Biasesなどの導入、内製開発)
コンテナ化(Docker, Kubernetes)によるスケーラブルなML基盤の構築
CI/CDパイプラインの設計・運用
クラウド上での大規模分散学習環境の構築・最適化
求める経験 / スキル
■必要な経験・スキル
MLOpsエンジニアとしての開発経験(3年以上)
Python、C++、Go、Typescriptなどのプログラミング経験
機械学習ワークフロー(PyTorch, ONNX など)の知識・経験
Kubernetes、Docker、Terraformなどを活用したインフラ構築経験
AWS/GCP/Azureでの機械学習環境の運用経験
GPUクラスタを活用した大規模分散学習の設計・運用経験
データエンジニアリングやストリーミングデータ処理の知識
リアルタイムモニタリングやA/Bテストの設計・実装経験
クラウドネイティブなアーキテクチャ設計・実装経験
SREの知識・経験(SLI/SLOの設計、可観測性の向上など)
gitもしくは類するバージョン管理システムを用いた開発経験
自発的にさまざまな課題に取り組める方
チームメンバーと連携しつつ業務に取り組める方
日本語でコミュニケーションが可能な方

■望ましい経験・スキル
分散システムやクラウドネイティブアーキテクチャの知識
機械学習モデルのデータパイプライン最適化経験
リアルタイムデータ処理・異常検知システムの構築経験
システムアーキテクチャ、APIの設計経験
画像・点群などテキストデータ以外のデータ基盤の開発経験
Github ActionやAWS/GCPを用いたCI/CD Pipelineの構築および運用経験
Terraform/Kubernetesの利用経験
テックリードまたはエンジニアリングマネージャー相当のポジションでの2年以上の経験
英語でのコミュニケーションが可能な方
従業員数
224名 (2025年12月現在)
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
224名 (2025年12月現在)

株式会社T2

仕事内容
【自動運転技術を活用した社会インフラを構築し日本の物流を支える】
物流業界は、宅配需要の増加等により、ドライバー不足が社会問題となっています。今後、労働人口の減少や法改正により問題がさらに深刻化すると考えられている中、T2は日本の物流業界を支えるべく、自動運転技術を活用した社会インフラの構築を目指します。

弊社が目指すのは、自動運転トラックによる安心・安全・効率的な物流。つまり、次世代の物流を担うリーディングカンパニーとなることです。私たちと一緒にこの夢を追いかけてくれる、仲間を求めています。多岐にわたる技術にコアメンバーとして携わり、世の中にないソリューションを作り出すことで、物流の未来を支える一員になりませんか?

【仕事内容】
自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求めら
れています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わ
りたい方を歓迎します。
2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できる
クラウド基盤の構築を目指し、最先端のデータインフラ設計・構築・運用に携われる機
会をご提供致します。
クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。
取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自
動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。

例えば以下のような業務があります。

自動運転データの収集・検索・分析基盤の設計・構築・運用
大規模な走行データを処理するパイプラインの開発・最適化
データの品質管理および異常検知のためのシステム開発
機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案
リアルタイムデータストリーミングやETLパイプラインの開発
求める経験 / スキル
■必要な経験・スキル
データエンジニアとしての開発経験(3年以上)
大規模データ処理基盤の設計・構築経験
データレイク、データウェアハウスの設計・運用経験

■望ましい経験・スキル
分散システムやクラウドネイティブアーキテクチャの知識
機械学習モデルのデータパイプライン最適化経験
リアルタイムデータ処理・異常検知システムの構築経験
画像・点群などテキストデータ以外のデータ基盤の開発経験
Github ActionやAWS/GCPを用いたCI/CD Pipelineの構築および運用経験
Terraform/Kubernetesの利用経験
従業員数
224名 (2025年12月現在)
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
224名 (2025年12月現在)
仕事内容
【自動運転技術を活用した社会インフラを構築し日本の物流を支える】
物流業界は、宅配需要の増加等により、ドライバー不足が社会問題となっています。今後、労働人口の減少や法改正により問題がさらに深刻化すると考えられている中、T2は日本の物流業界を支えるべく、自動運転技術を活用した社会インフラの構築を目指します。

弊社が目指すのは、自動運転トラックによる安心・安全・効率的な物流。つまり、次世代の物流を担うリーディングカンパニーとなることです。私たちと一緒にこの夢を追いかけてくれる、仲間を求めています。多岐にわたる技術にコアメンバーとして携わり、世の中にないソリューションを作り出すことで、物流の未来を支える一員になりませんか?

【仕事内容】
トラックを用いたレベル4自動運転システムの開発を担います。
自動運転は周囲の環境を高精度に認識し安全かつ快適な走行経路に車両を導くというタスクです。様々な技術的チャレンジがあり、機械学習、数理最適化、シミュレーション、組み込みシステムなど幅広い分野で人材を募集しています。

自動運転技術の一部または全般に携わっていただきます。
(複数ポジションでの募集がございます。以下の何れかをご担当頂く予定となっており、全てを網羅する必要はございません。)

 ・地図作成、自己位置推定機能の開発
 ・3次元物体認識機能の開発
 ・動作計画機能の開発
 ・走行テストシナリオの設計
 ・大型トラック制御機能の開発
 ・シミュレータを利用した性能検証
 ・センサードライバ開発
 ・実車両を使用した評価

※詳細については担当コンサルタントに確認ください。
求める経験 / スキル
【必要な経験・スキル】
日本語もしくは英語でコミュニケーションが可能な方
- ソフトウェアの設計・テスト・実装の実務経験3年以上
- モダン C++(14以上), Python いずれかまたは両方の習熟
- データ構造・アルゴリズム・並列プログラミング・計算量に関する理解
- ソフトウェアの不具合に対する問題の切り分け・解決能力
- git もしくは類するバージョン管理システムを用いた開発経験
- 自発的にさまざまな課題に取り組めること

- 以下のいずれかの専門知識
 ・数理最適化、特に非線形計画問題
 ・物体認識
 ・動作計画
 ・制御工学
 ・自己位置推定
 ・組込みシステム

【望ましい経験・スキル】
- コンピュータサイエンス、ロボティクス関連分野における修士または博士号
- 自動運転システムの開発経験
- 自動運転関連分野での研究実績
- 高い安全性・信頼性が求められる製品の開発
- ステアリング制御・LKA システムの開発
- 車両パラメータ推定
- 車両の全体システム設計
- エンジニアリングマネージャーまたは相当のポジションでの2年以上の経験
従業員数
224名 (2025年12月現在)
勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
224名 (2025年12月現在)
仕事内容
KPMGコンサルティングにおける、Data/AIの専門家集団が当チームです。昨今、あらゆる企業においてデータとAIの活用が企業価値向上の源泉となっており、その中心的な役割を担う各企業のCDO/CAIOが抱えるペインポイントをデータ/AI活用の観点から解消し、その先にあるビジネス成果創出を実現します。
顧客目線で「何を為したいか」というデータ活用戦略から、それらを実現するデータサイエンス、プラットフォーム、データマネジメントの領域を伴走型で支援します。

【人員構成】
総合系/IT系コンサルティングファーム、ITプロダクト/サービスプロバイダー、SIerの出身者を中心に、一般事業会社の経営企画部、業務改革推進担当など、コンサルティング・デジタル領域の未経験者も多数在籍

■職務内容
最先端テクノロジーやKPMGグローバルアセットを含む各種方法論を駆使し、デジタル競争力において海外から遅れを取る日本企業のDXをクライアント伴走型で支援、最高速かつ自立的・持続的なTransformationを実現します。

■DX戦略の立案
KPMGのDX推進方法論であるDXMO(デジタルトランスフォーメーション・マネジメント・オフィス)を基軸として、変革の速度を最大化するためのDX戦略の立案、DX専門組織の組成、DX施策の立案や施策実行の優先順位検討、などを支援します。

■DX施策の実行
最先端テクノロジー*を活⽤した、新規ビジネスの創出、CX/マーケティングの高度化、顧客接点から個別業務処理までのEnd2Endでの業務プロセスの高度化/自動化(Intelligent Automation)、などのDX施策の実行を支援します。DXMO、Powered Enterprise、Connected Enterpriseといった、KPMGの有する方法論やナレッジを活用し、効率的・効果的な支援を実現します。

*最先端テクノロジー:AI(深層学習/機械学習、⾃然⾔語処理、画像認識処理、など)、BPMS、RPA、AI-OCR、プロセスマイニング、データアナリティクス、IoT、XR、5G、クラウド、など


【具体的な案件内容】
■DX推進最適化に向けたロードマップ策定(アセスメント含む)
DXによって目指す姿は、クライアントの意志や置かれる状況によって千差万別です。
KPMGのグローバル・日本の知見を集約したアセスメント(デジタル成熟度診断)、経営層との討議、業界やテクノロジーのトレンドリサーチなどを経てクライアントに最適なDXの⽅向性を見極め、DX戦略のロードマップ策定を実施します。

■DXMOの構築
DXの実現には、DXを⾃分事として⾃社内のDXを強⼒に推進する部門が必要です。
数百社の企業との討議や実行支援を通じて磨き抜かれたフレームワーク「DXMO」を駆使して、クライアントのDXを強⼒かつ最適に推進するためのクライアント内のデジタルマネジメントオフィスの設計、及び、組織設立後の推進を⽀援します。

■CX/マーケティング変革 (デジタルマーケティング導入を含む)
個人の趣向の多様化、デジタル活用の急速な進行を背景に、マーケティングのデジタルシフトが注目を浴びていますが、難航/失敗している企業が多い状況です。KPMGの培った経験から、単純な利用データの拡充や業務効率化に留まらず、経営から現場まであらゆる側面での改革が必要であるという仮説を念頭に置き、CX戦略策定、デジタルマーケティングツールの導入、組織/人材変革まで、総合的な改革の支援を実施します。

■E2Eの業務プロセス自動化/高度化 (Intelligent Automation)
特定のテクノロジー、特定の業務範囲に限定をせず、AIを含むあらゆるテクノロジーを駆使して、業務プロセスを包括的に全体最適化/高度化する = Intelligent Automationを実現します。さらに、BPM(ビジネスプロセスマネジメント)の方法論とIntelligent Automationを掛け合わせ、End to Endで最大限の自動化を確保し、また、環境の変化に合わせて持続的に最適化を維持する仕組みの構築を支援します。

■CIOの経営管理改⾰の推進⽀援の実⾏
市場環境の激変に伴い、企業に利益確保と事業構造転換が求められる中、コスト構造改⾰ が脚光を浴びています。
コストセンター化してしまっているIT部門をビジネス貢献できる組織へ変⾰させ、CIOの意思決定を⾼度化し、IT部門の経営改⾰を実現するための「ITコスト管理⾃動化」「ITコスト適正化」「ITコスト管理⾼度化」を⽀援します。

【役割及び責任】
<コンサルタント>※参考※
上記のプロジェクトに参画いだたき、業務分析、課題抽出・課題解決の論点出し、デジタル技 術に関する情報収集・検証や、PoCおよび実現定着化を図るための仕組みの構築を担っていただきます。特に本募集のDXコンサルタント(AIスペシャリスト)においては、生成AIや機械学習など先端テクノロジーを活用したクライアント課題解決のためのソリューション設計やプロトタイプ開発を中心に担っていただきます。海外チームやKPMG他ファームと積極的にコラボレーションしプロジェクトを遂行する機会や、海外におけるプロジェクトで活躍いただく機会もあります。

【関連する記事のリンク】
Digital bravery 勇気をもって先端技術に挑み、クライアントと伴走して最速進化を実現する(DXA紹介ページ)
https://recruit.kpmg-consulting.jp/information/dxa/
DXMO(Digital Transformation Management Office)
https://home.kpmg/jp/ja/home/services/advisory/management-consulting/strategy-operation/digital-transformation/dx-management-office.html
DXMO-デジタル化を推進する専門組織
https://home.kpmg/jp/ja/home/media/press-releases/2022/06/kc-dxmo-book.html
間接業務の高度化・効率化支援(DX-SSC支援)
https://home.kpmg/jp/ja/home/services/advisory/management-consulting/strategy-operation/digital-transformation/dx-ssc.html
間接業務の高度化・効率化支援(DX-BPO支援)
https://home.kpmg/jp/ja/home/services/advisory/management-consulting/strategy-operation/digital-transformation/dx-bpo.html
KPMGコンサルティングとApptio、継続的なITコスト管理支援で協業ーITコストの可視化・自動化・高度化・最適化を実現ー
https://home.kpmg/jp/ja/home/media/press-releases/2020/11/itcost-apptio.html
求める経験 / スキル
必須要件【業務経験(以下のいずれかのご経験が必須)】
※外国籍の方も日本語CV必須とさせて頂きます/Japanese CV required for non- Japanese candidates

<経験>

■クライアントサービス経験
□必須の経験
・クライアントに直接フェーシングし、クライアント要望に対するサービス提供をした経験(1年以上)
・クライアントに対する提案・プレゼンテーションの経験
・課題解決に必要な情報の検討から、収集した情報の構造化、情報に基づく論点整理や仮説構築まで、一連の分析業務をクライアントに提供した経験
・フレームワークや方法論に基づいた課題解決を自身が主導してクライアントに提供した経験

□あると望ましい経験
・プロジェクト推進上のステークホルダー間の利害調整やコンフリクトの解決を主体的に実施した経験

■IT/デジタル領域の業務経験
□必須の経験
・システム構築やアプリケーション開発など、IT/デジタル領域のサービス提供側の業務経験が1年以上 (ユーザーとしてシステムの改善要望を出す、ユーザーテストに参加する、などの経験は含みません)
※要件定義、開発/テスト、運⽤保守、など、フェーズは問わず合計1年以上であれば問題ありません

□以下のいずれか2つの経験
・生成AIを活用したアプリ開発の経験
ChatGPTやVertexAIなど生成AIモデルを活用した業務アプリの開発やLangChainやPyTouchなどのライブラリの利用、プロンプトエンジニアリングの実装の経験

・機械学習モデル開発の経験
Azure Machine Learning、Amazon SageMakerなどのPaaSやTensolFlow、scikit-learnなどの機械学習フレームワーク・ライブラリを活用した推論、予測モデルなどの開発経験

・UI/UXデザイン経験
カスタマージャーニーなどの手法を用いて利用者視点でユーザーインターフェースを設計した経験

・フロントエンドアプリ開発の経験
Apach/Tomcat、IISなどによるWebサーバの構築、JavascriptやHTML、CSSなどを用いたWebアプリケーションの開発の経験

・バックエンドアプリ開発の経験
APIによるシステム・サービス間データ連携の実装経験、データベースの構築経験(正規化したテーブル設計、データベース実装の経験)、AISearchやElasticSearchなど検索エンジンの実装経験

・ITインフラ構築の経験
企業内ネットワークからPaaS/IaaSへの接続、PaaS/IaaS内でのネットワーク設計・構築、PaaS/IaaS内の複数機能を連携させたシステム構築、PaaS/IaaSのセキュリティ対策の実装などPaaS/IaaSを使用した業務システムの構築経験

<スキル>
■コンサルティングスキル
・ロジカルシンキングスキル
・プレゼンテーションスキル
・MS Power Point、MS Excel、MS Wordスキル
・日本語N1相当
   
■テクニカルスキル
・ネットワーク、データベース、セキュリティ、プログラミングなどITの基本知識
・基本知識を組み合わせたシステム設計力 ※応用情報技術者試験の保持レベル
・課題解決、効果創出の視点での実証方法の設計力、実証実施スキル(プロトタイプ開発)


<志向>
・クライアントに寄り添い、クライアントの立場で悩み考え抜く
・常にクライアントの期待値を超え、示唆に富んだ高品質のアウトプットを追求する
・最先端のテクノロジーやビジネスケースにアンテナを張り、率先して習得する
・変化や失敗を恐れず、何事にも前向きにチャレンジする
・多様なバックグラウンドを持つ仲間を尊重し、お互いが安心して最大限のパフォーマンスを発揮できる環境を創る
・ネットワークやナレッジをフル活用し、積極的に意見をぶつけ合い、よりイノベーティブな価値創出に挑む


【その他評価されるご経験】
■DX推進経験
クライアントに対するDX推進に係るサービス提案、設計、導入;経験(DXに係るアセスメント、構想策定、ガバナンス構築、プロセス構築、各種デジタルサービス導入、チェンジマネジメントの経験を想定)

■BPO/SSCの推進経験
BPO/SSCの構想策定から移行までの実行;推進の経験

■最先端テクノロジーを活用した業務改善経験
AI(深層学習/機械学習、自然言語処理、画像認識処理、など)、BPMS、 RPA、AIOCR、プロセスマイニング、データアナリティクス、IoT、XR、5G、クラウド、といった最先端テクノロジーを活用した業務改善の推進経験

■BPR(業務改革)経験
コンサルティング業界や事業会社での業務アセスメント経験(経理、人事、調達、コールセンターなど)
※アセスメントの経験とは、アセスメント/Due Diligence実施、導入に向けたwork round検討(ギャップ解消の施策検討)、ビジネスケース策定、導入計画への落とし込みなどを、深い業務知識と共にクライアントに対して実行することを想定

■コンサルティング業界、事業会社(経営企画、業務改革推進、デジタル専門組織など)での全社戦略策定・実行支援および事業戦略策定・実行支援に関するプロジェクト経験

■プロジェクト管理計画の立案やPMO(決まったスケジュールを追うのではなく、何を以ってプロジェクトを管理すべきか、潜在的なリスクやその対応にまで踏み込み、プロジェクト経営の視点を持って臨める)リードの経験

■英語語学力(会話及び読解双力ともにビジネスレベル以上) TOEIC目安 - 880点以上
従業員数
2,116名 (2025年1月6日現在)
勤務地

大阪府

想定年収

595 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
2,116名 (2025年1月6日現在)
仕事内容
KPMGコンサルティングにおける、Data/AIの専門家集団が当チームです。昨今、あらゆる企業においてデータとAIの活用が企業価値向上の源泉となっており、その中心的な役割を担う各企業のCDO/CAIOが抱えるペインポイントをデータ/AI活用の観点から解消し、その先にあるビジネス成果創出を実現します。
顧客目線で「何を為したいか」というデータ活用戦略から、それらを実現するデータサイエンス、プラットフォーム、データマネジメントの領域を伴走型で支援します。

【人員構成】
総合系/IT系コンサルティングファーム、ITプロダクト/サービスプロバイダー、SIerの出身者を中心に、一般事業会社の経営企画部、業務改革推進担当など、コンサルティング・デジタル領域の未経験者も多数在籍

■職務内容
最先端テクノロジーやKPMGグローバルアセットを含む各種方法論を駆使し、各企業のCDO/CAIOが抱えるペインポイントを解消し、自立的・持続的なデータ/AI活用によるビジネス成果創出を実現します。

【具体的な案件内容】
■データ/AI活用CoE支援
全社でのデータ/AI活用促進には、⾃社内のデータ/AI活用を強⼒に推進する部門が必要です。
数百社の企業との討議や実行支援を通じて磨き抜かれたフレームワーク「DTM」を駆使して、クライアントのデータ/AI活用を強⼒かつ最適に推進するためのクライアント内のデータ/AI活用CoEの設計/推進と、推進の過程で抽出した課題を解消するための様々な施策立案/推進を⽀援します。

■データマネジメント支援
IoTやモバイル端末の普及、データテクノロジーの進化により、ヒトやモノの動きなどの膨大なデータを活用することができるようになり、これらのデータを継続的にビジネスへ活かし続ける取組(=データマネジメント)の重要性が高まっています。
企業のデータ利活用の課題や成熟度にあわせ、データの品質向上と一貫性の確保、データの保護とセキュリティの確保、データ活用促進などの取組を継続的に支援します。

■データ分析/モデル構築支援
財務・非財務の観点における企業価値向上や企業経営の高度化/強化を目的とし、ビジネス強化分析からオペレーション高度化、経営ダッシュボードや業績予測など、社内外の広範囲なデータを活用したデータ分析/モデル構築を支援します。

■データ利活用基盤構想/導入
データ利活用のテクノロジーは日進月歩で進化しています。これらの最新テクノロジーを駆使し、社内外のデータを迅速に取得し活用できるデータ利活用基盤を導入することでビジネスの意思決定、競争力の構造に貢献していくことが求められます。
単なるシステム導入ではなく、企業が解決すべきビジネス課題、データ/AI活用の成熟度、遵守すべき各種法令等を踏まえ、確実なビジネス成果創出を実現するデータ利活用基盤導入と導入後のデータ/AI活用高度化に合わせたエンハンスを支援します。

【役割及び責任】
<コンサルタント>※参考※
上記のプロジェクトに参画し、データ/AIの戦略策定やCoE組織支援を担う「データ/AIストラテジスト」、データ分析/モデル構築を担う「データサイエンティスト」、データマネジメント推進を担う「データマネージャー」、データ利活用基盤の構想/導入を担う「データ/AIアーキテクト」として様々なタスクを遂行していただきます。海外チームと積極的にコラボレーションしプロジェクトを遂⾏する機会や、海外におけるプロジェクトで活躍いただく機会もあります。

【関連する記事のリンク】
Digital bravery 勇気をもって先端技術に挑み、クライアントと伴走して最速進化を実現する(DXA紹介ページ)
https://recruit.kpmg-consulting.jp/information/dxa/
DXMO(Digital Transformation Management Office)
https://home.kpmg/jp/ja/home/services/advisory/management-consulting/strategy-operation/digital-transformation/dx-management-office.html
DXMO-デジタル化を推進する専門組織
https://home.kpmg/jp/ja/home/media/press-releases/2022/06/kc-dxmo-book.html
間接業務の高度化・効率化支援(DX-SSC支援)
https://home.kpmg/jp/ja/home/services/advisory/management-consulting/strategy-operation/digital-transformation/dx-ssc.html
間接業務の高度化・効率化支援(DX-BPO支援)
https://home.kpmg/jp/ja/home/services/advisory/management-consulting/strategy-operation/digital-transformation/dx-bpo.html
KPMGコンサルティングとApptio、継続的なITコスト管理支援で協業ーITコストの可視化・自動化・高度化・最適化を実現ー
https://home.kpmg/jp/ja/home/media/press-releases/2020/11/itcost-apptio.html
求める経験 / スキル
必須要件【業務経験(以下のいずれかのご経験が必須)】
※外国籍の方も日本語CV必須とさせて頂きます/Japanese CV required for non- Japanese candidates

「高いビジネスマインドを持って、クライアントファーストな立ち振る舞いができること」をまず必要要件といたします。

<経験>
下記いずれかの経験を有するもの:
※コンサルティングサービスの経験は必須ではありません。未経験の方は入社後、OJTとOff-JTでの両側面でのサポートを実施します。

・3年以上のフロントエンドまたはバックエンドアプリ開発経験(Java、Scala、JavaScript等によるカスタム開発、API処理、データベース、ネットワーク)またはそれに準ずる経験
・1年以上のAI・機械学習・統計モデルを活用した分析システム開発経験(PythonやR、Scala等によるカスタム開発)またはそれに準ずる経験
・3年以上のクライアントフェイシング・交渉・調整経験

<スキル>
・MS Power Point、MS Excel、MS Wordスキル
・⽇本語N1相当

<志向>
・クライアントに寄り添い、クライアントの立場で悩み考え抜く
・常にクライアントの期待値を超え、示唆に富んだ高品質のアウトプットを追求する
・最先端のテクノロジーやビジネスケースにアンテナを張り、率先して習得する
・変化や失敗を恐れず、何事にも前向きにチャレンジする
・多様なバックグラウンドを持つ仲間を尊重し、お互いが安心して最大限のパフォーマンスを発揮できる環境を創る
・ネットワークやナレッジをフル活用し、積極的に意見をぶつけ合い、よりイノベーティブな価値創出に挑む


【その他評価されるご経験】
■企業のデジタルトランスフォーメーションに係るコンサルティング業務経験
■企業の部長級以上をカウンターとするコンサルティング業務経験
■企業や大学などでの先端IT・人工知能・分析領域の研究経験
■5名以上のチームリード経験
■修士以上の数理・統計の知識
■Spark-streaming、Storm、Kafka等を活用したIoTエコシステム設計・構築経験
■Tensorflow、PyTorch、Sckit-learn、HuggingFace、LangChain等のメジャーフレームワーク・ライブラリを用いた分析システム開発経験
■AISearch、ElasticSearch等の検索エンジンの実装または運用経験
■UI/UXデザイン経験
■Tableau、PowerBI、AlteryxなどのBI/ETLツールを活用したデータ前処理/データ可視化の設計・開発経験
■Azure、AWS、GCP等のクラウドプラットフォーム設計・開発または運用経験
■HadoopやSpark、その他Bigdataエコシステムの活用経験
■プロジェクト管理計画の⽴案やPMO(決まったスケジュールを追うのではなく、何を以ってプロジェクトを管理すべきか、潜在的なリスクやその対応にまで踏み込み、プロジェクト経営の視点を持って臨める)リードの経験
■応用情報技術者資格または同等のITスキル
■英語語学⼒(会話及び読解双⼒ともにビジネスレベル以上)︓ TOEIC目安 - 880点以上
従業員数
2,116名 (2025年1月6日現在)
勤務地

大阪府

想定年収

595 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
2,116名 (2025年1月6日現在)

株式会社JMDC

仕事内容
JMDC の保有する様々なデータに対して機械学習を活用し新たな価値を生み出していただきます。 データ分析のプロフェッショナルとして主体的かつ自律的にプロジェクトを推進できる方を歓迎しています。

■具体的な業務内容
・保険会社・ヘルスケア企業等へのデータ解析コンサルや予測モデル構築・サービスの提供
・機械学習を用いた事業部・グループ会社サービス価値向上
詳細はこちら → https://www.jmdc.co.jp/news/news2021207/

■この仕事で得られるもの
・データサイエンス、機械学習を活用した新サービスの開発、運用経験
・国内最大級の医療データベースの分析経験(※データはクレンジング処理行ったうえで RDB 管理されており、機械学習エンジニアは分析・モデル開発に注力できます。)
・医療・ヘルスケアのドメイン知識
・統計学・機械学習のスキル向上(※Kaggle 銀メダル保有者も在籍。)
詳細はこちら → https://www.wantedly.com/companies/jmdc/post_articles/159004
求める経験 / スキル
■必須条件
・論理的思考力
・PaaS、フレームワークを用いたソースコード管理経験
・外部向け API サービスの設計・実装・運用経験
・可用性、パフォーマンス、セキュリティ等に配慮した IaC, DevOpsの実装および運用経験

■歓迎条件
・MLOpsを活用したプロダクションサービスの提供、及び継続的な改善の経験
・最新の論文で提案された機械学習モデル・手法の実装経験
・Kaggle 等のデータ分析コンペティションでの入賞経験
・ヘルスケア領域に特化したデータサイエンス、機械学習モデル開発経験
・医学研究用の生物統計の専門知識または臨床知識

■求める人物像
・問題設定から社会実装までを主体的かつ自律的に行動できる自走力の高い方
・口頭、記述ともにコミュニケーション能力の高い方
・素直で新しいことが好きな方
・自己研鑽の意識が高い方
従業員数
488名 ((2025年3月31日現在))
勤務地

東京都

想定年収

701 万円 ~ 2,501 万円

従業員数
488名 ((2025年3月31日現在))
仕事内容
【仕事内容】
自動運転開発におけるデータ基盤の技術責任者として、アーキテクチャ設計から組織への浸透までをリードしていただきます。単なる機能開発に留まらず、汎用的な分析の仕組みを用いて、社内の非効率な業務プロセスを改革し、ビジネスインパクトを生み出すことが求められます。

具体的な業務
・全社データ戦略の策定とアーキテクチャ・ガバナンス
 - 全社的な技術委員会やアーキテクチャレビューボードへの参画を通じ、データプラットフォームの技術選定や戦略的意思決定をリードする。
 - データガバナンスおよびセキュリティ要件に基づいたアーキテクチャポリシーを策定し、組織全体への適用を推進する。
 - 上記戦略に基づき、Data Lakeおよびストリーミング処理基盤(AWS: Redshift, Glue, Kinesis, EMR等)の実装を主導し、スケーラビリティとコスト効率を両立させる。

・経営・事業部門との連携およびデータ活用による事業課題の解決
 - 各事業部門(BU)の責任者と定期的なパートナーシップを組み、ビジネスの重要課題に対し、データドリブンで解決策を提案・実行する。
 - 単なる基盤提供に留まらず、現場の業務プロセス変革や、全社的なデータ活用文化(Data-Driven Decision Making)の定着を、経営層を含むステークホルダーと共に推進する。
 - エンジニアリングの枠を超え、データがビジネスインパクトを生み出すまでのサイクル全体に責任を持つ。

・技術的意思決定とエンジニアリング水準の引き上げ
 - 高度な専門性に基づき技術選定の意思決定に強い影響力を行使し、既存のアーキテクチャやプラクティスの評価・改善を行う。
 - 組織横断的な技術課題に対してSenior ICとして解決策を提示し、全社的なデータ標準(Data Standards)の進化とベストプラクティス(DataOps/MLOps)の標準化を牽引する。
 - コードレビューやアーキテクチャ設計レビュー、メンタリングを通じて開発チーム全体の技術力を底上げし、自律的な組織成長を促す。

【チャレンジ- やりがい】
・前例のない大規模データへの挑戦: 自動運転車両から生み出されるペタバイト級のデータ(画像、点群、ログ)は、一般的なWebサービスとは比較にならない量と複雑さを持ちます。この膨大な非構造化データを効率的に処理・検索・可視化するためのアーキテクチャをゼロベースで設計できる稀有な機会です。

・組織を変える経験: 単に技術を提供するだけでなく、社内のデータ活用文化そのものを醸成する役割を担います。ビジネスサイドや運用チームを巻き込み、データドリブンな組織への変革をリードすることで、エンジニアリングの枠を超えた大きなビジネスインパクトを生み出せます。

・自動運転社会への直接的な貢献: 構築したデータ基盤は、自動運転の安全性検証やAIモデルの改善に直結します。自らの技術が「自動運転の民主化」という社会的意義の大きいミッションを加速させる手応えを感じながら働くことができます。

・技術的裁量とICキャリアの追求: マネージャーとしての管理業務に忙殺されることなく、Senior ICとして技術的難易度の高い課題に集中できます。技術選定やアーキテクチャ設計において大きな裁量を持ち、自身の技術ビジョンをプロダクトに反映させることができます。

【従事すべき業務の内容】
・雇入れ直後: 本求人に記載のある業務
・変更の範囲: 上記に加え、会社が指定した業務
求める経験 / スキル
■必須要件
・コンピュータサイエンス、情報工学、ソフトウェアエンジニアリング等の修士号、
 またはそれと同等のコンピュータサイエンス/エンジニアリングの知識・実務経験
・大規模環境での実務経験
  - 大規模なデータ量(数百TB〜PB級、または単一システムで数百億レコード規模)、もしくは全社規模で継続的に増大するデータ量を扱う環境において、データ基盤の課題に直面し、解決した経験
  ※小規模環境での立ち上げ経験だけではなく、規模拡大に伴う「痛み(技術的負債、運用コストの増大、ガバナンス欠如など)」を実体験として知っていることを重視します。
・高度なデータエンジニアリング経験 (5年以上目安)
  - 要件定義・設計・実装・テスト・リリース・運用までのライフサイクルを、複数回一連のサイクルとして経験していること(リードまたは中心メンバーとして)
  - AWS等のクラウド環境における大規模データ基盤(Data Lake, DWH, Lakehouse)の設計・構築・運用経験
  - ストリーム処理(Kafka, Kinesis, Flink等)およびバッチ処理のパイプライン設計・実装経験
・アーキテクチャ設計能力
  - 複雑なデータ要件に対し、スケーラビリティと保守性を担保したデータモデリングおよびシステム設計ができる能力
・リーダーシップと変革の経験
  - データ活用に関する組織文化の構築、またはデータ基盤導入による業務プロセス改革をリードした経験
  - 複数のステークホルダー(技術職・非技術職含む)を巻き込み、中長期的なプロジェクトを推進した経験

■歓迎要件
・DataOps / MLOps の構築・運用経験
・AI/ML技術(特に大規模言語モデルや画像認識)をプロダクトに統合した経験
・自動運転ドメイン または IoT/ロボティクス分野での大規模ログデータ処理経験
・OSSコミュニティへの貢献や、テックカンファレンスでの登壇経験
・画像・点群など非テキストデータを扱うデータ基盤の開発・運用経験
・検索・推薦システムや時系列データの集計システムの開発・運用経験
・モダンLakehouse/DWHプラットフォーム(特にDatabricks, Snowflake等)およびオープンテーブルフォーマット(Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi等)を活用したデータパイプラインの構築・運用経験
・BIツール(Redash, Amazon Quicksight, Tableau等)などを活用したデータ分析基盤の構築・運用経験

■求める人物像
・大規模データ環境での失敗や苦労を経験した方(例:データガバナンスの失敗、コスト増大、マルチチーム環境での調整課題など、具体的な問題を知る方)
・現状の課題解決だけでなく、中長期的な事業戦略に基づいて技術的な意思決定ができる方。
・既存のやり方に満足せず、データを用いて組織や業務プロセスの変革を主導できる熱意のある方。
・高い技術力を背景に、チーム内だけでなく社内全体に対して信頼関係を築き、影響力を発揮できる方。
・「分析環境を作って終わり」ではなく、その環境がいかに使われ、価値を生むかまで責任を持ち、データ分析の文化を根付かせることができる方。
従業員数
400名 (2024年4月時点)
勤務地

東京都

想定年収

950 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
400名 (2024年4月時点)
仕事内容
■業務内容
VPPは入札アルゴリズムの出来で価値が決まります。
誤った価格・数量・市場プロダクトでの入札は、毎日・継続的な損失に直結します。本ポジションは、プラットフォームの競争優位そのものを担う中核です。
これは理論検証ではありません。JEPXで毎日稼働する本番最適化であり、判断は即、収益または損失として表れます。

・収益最大化と制約(SoC、劣化、OCCTOペナルティ)の厳密なトレードオフ
・複数市場(前日・時間前・需給調整)の同時最適化
・不確実性下での堅牢性

**最適化エンジンは「部品」ではなく「プロダクト」**です。

【最適化エンジン開発】
・LP/MILPによる入札目的関数・制約条件の設計・実装
(SoC制約、ランプレート、劣化コスト、OCCTOペナルティ回避)
・前日/時間前/需給調整の複数市場同時最適化
・入札修正ロジックの設計(時間前トリガー、制約更新、部分修正)
・手動オーバーライド設計(オペレーターが提案を変更/拒否できるUI・制御)

【戦略検証・性能改善】
・過去JEPXデータを用いたデジタルツイン/バックテスト環境構築
・実績 vs 計画の差分分析(円ベースでの収益影響評価)
・パフォーマンス劣化時の自動検知・アラート
・収益増加・ペナルティ削減といった財務インパクト指標での評価
・ソルバー比較・選定(Gurobi、CPLEX、HiGHS、CBC 等)
・価格・発電量の不確実性を考慮した確率的/ロバスト最適化の導入

【システム連携・市場適合】
・バックエンドとのAPI・レイテンシ要件定義
・データチームと連携した市場データ要件・品質定義
・JEPX市場ルール(価格制約、数量制限、決済タイミング)の理解・反映
・物理的妥当性の担保(系統物理に反する入札を回避)
・予測(価格・発電)と最適化の前提整合性を確保

■当社について
Sunpin Solarは、米国、日本、韓国、欧州で事業を展開する再生可能エネルギーの開発・運営会社です。
太陽光発電およびBESS(蓄電池)を中心としたユーティリティスケールのプロジェクトを、開発・資金調達・運営まで一貫して行っています。
スタートアップではなく、機関投資家や系統運用者と共に、大規模エネルギーインフラを実装してきた実績があります。
日本では現在、次世代VPP(Virtual Power Plant)ソフトウェアプラットフォームを開発するR&D組織を立ち上げています。

〇このプラットフォームは以下を担います
JEPXスポット市場・需給調整市場
OCCTO容量市場
FIP制度に参加するBESSポートフォリオを統合的に制御する「デジタルOS」です。

日本の電力市場は、OCCTOのアグリゲータールールおよびFIP制度改革により、数年レベルの重要な転換点にあります。
「最初から正しく設計されたソフトウェアプラットフォーム」を構築できるかどうかが、次の10年の競争優位を決定します。
私たちは今まさにそれを作っており、チームを採用しています。
求める経験 / スキル
【必須(MUST)】
・OR/応用数学/最適化分野の修士以上
・3〜8年以上の最適化モデルの本番開発・運用経験(定量的な成果)
・ビジネス要求から複雑な制約付き最適化問題を定式化した実績
・LP/MILPの本番利用経験
(Python:Pyomo、PuLP 等/ソルバー:Gurobi、CPLEX、HiGHS、CBC)
・オペレーションズ・リサーチ基礎
(目的関数、制約モデリング、感度分析)
・Pythonによる数値計算(Pandas、NumPy、SciPy)
・アルゴリズムのバックテスト/検証設計
・論文レベルの数理モデルを読んで実装・検証できる力
・確率的最適化/ロバスト最適化の実務経験

【歓迎(WANT)】
・電力市場の入札・取引(JEPX 等)
・BESSディスパッチ最適化、劣化考慮スケジューリング
・金融トレーディングOR
・BESS物理(効率、C-rate、温度影響)
・OCCTO容量市場・インバランス制度の理解
・Docker/Kubernetesによる本番デプロイ経験

【求める人物像】
・新規事業をリードし、0→1 のシステムを構築できる方
・チームで協力しながらも、自走してプロジェクトを推進できる方
・異文化コミュニケーションに抵抗がなく、柔軟に対応できる方
・技術の最新動向に敏感で柔軟に対応できる方
・将来の事業拡大を見据えてチームの一員として貢献できるマインドをお持ちの方
・変化を楽しみながら柔軟かつ前向きにチャレンジできる方
従業員数
25名
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
25名

外資SIベンダー

仕事内容
・金融業界向けオファリングの構築・展開
求める経験 / スキル
・ITにおける上流工程
・金融事業会社での勘定系、情報系システムなどプロジェクトマネジメントのご経験
・金融事業会社でのDX(AIやデータ利活用関連)のプロジェクトマネジメントのご経験
勤務地

神奈川県

想定年収

1,500 万円 ~ 2,000 万円

仕事内容
最新AI技術や金融DXトレンドを踏まえた新規ソリューションの企画・ロードマップ策定
求める経験 / スキル
・LDX/AI導入プロジェクト経験
・マイクロサービス、API連携、データレイク/データウェアハウスの設計経験
・ソリューションアーキテクト、ITコンサルタント、または方式エンジニアとしての実務経験
勤務地

神奈川県

想定年収

1,500 万円 ~ 2,000 万円

FPTコンサルティングジャパン株式会社

仕事内容
①クラウド(Azure)インフラコンサルタント
Azureを中心としたクラウド基盤において、以下を担当していただきます。

Azure / Entra ID を前提としたクラウド基盤の企画・構想策定
Entra ID(ID・認証・認可)を起点としたアーキテクチャ設計
セキュリティ、ネットワーク、ガバナンスを含めた全体設計
条件付きアクセス、RBAC、PIM 等を含むID・アクセス設計
オンプレミスAD/他クラウドからのEntra ID・Azure移行支援
IaC(Bicep / Terraform 等)を前提とした基盤実装・標準化
監視・運用設計、SecOps / FinOps を含めた運用高度化
AI・データ基盤(Azure OpenAI / Fabric 等)を支えるインフラ設計
※ID設計を“後付け”にしない、AI前提のクラウド設計を重視しています。

②AI×Microsoft領域 業務・アプリケーションコンサルタント
AI・Microsoftテクノロジーを活用した業務改革・アプリケーション導入プロジェクトにおいて、以下の役割を担っていただきます。

業務改革・IT構想策定(As-Is / To-Be整理、業務プロセス設計)
AI活用を前提とした業務・機能要件の定義
業務要件とアプリケーション(標準機能/ローコード)のフィット&ギャップ整理
システム要件定義、設計フェーズでの業務・アプリ観点のリード
開発・テスト・移行・定着化フェーズの推進・支援
業務・アプリ観点での課題整理、改善提案、運用設計支援
※業務を理解し、アプリとして「本番で使われ続ける形」に落とし切ることを重視しています。

③AI×Microsoft領域 PM / PMO
AI・Microsoftテクノロジーを活用したプロジェクトにおいて、以下の役割を担っていただきます。

IT構想策定、要件定義フェーズにおける全体計画・方針策定
AI活用を前提としたプロジェクト計画(体制・スケジュール・リスク)の設計
システム開発・移行・運用を含むプロジェクト全体のマネジメント
PM / PMOとしての進捗・課題・品質・コスト管理
ステークホルダー(顧客・開発・運用・ベンダー)との調整・意思決定支援
AI・ローコード・クラウドを含む複数テーマ横断の推進
※単なる管理ではなく、「このAI活用は運用で回るか?」を考え抜くPM / PMOを期待しています。
求める経験 / スキル
・コンサルファームやSIer、ITベンダー、事業会社等において、3年以上のIT経験のある方(領域は不問:要件定義/設計/開発/運用保守/カスタマーサポート/教育トレーニング等)
・前向きな性格、自ら能動的に動ける方(自走力のある方)
・コミュニケーションスキル・能力の高い方

【歓迎要件】
・AI技術に関する知見をお持ちの方
・IT技術の基礎知識と高いロジカル思考力をお持ちの方
・業務改革やIT高度化等のプロジェクトに携わった経験
・Microsoftソリューションや製品(Azure、Ⅿ365、Ⅾ365、Copilot)に対する興味、知見および導入や運用実務経験
・提案書作成やプレゼンテーション能力の高い方
・プロジェクトマネジメント経験

【期待する人物像】
・新しいことにチャレンジし続ける精神を持ち、チャレンジを楽しめる方
・急成長する会社ならではの変化が速い環境にいち早く適応し、自ら変化を仕掛けていく方
・自発的に考え、関係者と積極的なコミュニケーションを取って業務を遂行できる方
従業員数
750名 (2025年10月1日)
勤務地

大阪府

想定年収

600 万円 ~ 2,500 万円

従業員数
750名 (2025年10月1日)

大手外資系ベンダー

仕事内容
【AI / ML Consultant】

大量のデータを使って機械学習(ML)や深層学習(DL)モデルを開発することにやりがいを感じますか?大手のグローバル企業がAIを活用した新しいビジネスを開発するのを支援したいと思いませんか? 同社のMachine Learning を利用した様々な企業のユースケースの実現に携わりたいと思いませんか?同社では何十年にもわたって機械学習の分野の研究や技術活用に投資をしています。同社では、こうした機械学習分野の専門技術を活用してお客様の様々なビジネス課題の解決にご活躍いただける方を募集しています。

同社では、大企業がクラウド上に機械学習や深層学習モデルを構築し、運用する際の支援を行っています。大量のデータを分析し、そこから得られた洞察を幅広い問題解決に応用しています。
同社プロフェッショナルサービスは、お客様の企画立案から実行・実現までを伴走し、ビジネス価値創出の実現を支援する有償コンサルティングサービスです。機械学習、深層学習、AIを活用して様々なお客様のビジネス課題の解決を支援しています。
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やDLモデルの開発やモデルを組み込んだアプリケーション開発、それらの開発・実行基盤構築などのプロジェクトマネージメント、リーダー経験をお持ちの方に、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同社で、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。

AI/ML Consultantは、お客様のビジネス課題を整理するとともに、関連するデータを深く掘り下げて分析を行い根本原因を特定し、解決のための方策をまとめあげます。また、ML engineer, Data Scientist, Infrastructure Consultantといった関連するメンバーと協力し同社のAI/MLサービスをはじめ関連するサービスを組み合わせて最適なアーキテクチャや技術解決策をお客様へ提示し、その実現を支援します。お客様が革新的な目標を設定し、その実現のための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取り組み、それを超えることができるように支援してゆきます。常に新しい学びに意欲があり、AIの世界でお客様とともにイノベーションを起こしたいと考えている方を歓迎します。

Key job responsibilities
サービス提案活動の支援、課題・ニーズの分析、解決アプローチの定義、最適なAI/MLアーキテクチャの提示、データの集計、データの探索、予測モデルの構築と検証、完成したモデルの展開、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、AI/MLプロジェクトの最初から最後に渡ってお客様を支援します。
- お客様のビジネス課題やニーズを適確に把握し、問題を構造化してビジネス要件として整理します。
- ビジネス要件実現のために必要なIT要件を抽出し、候補となるAI/MLサービスやアルゴリズムの候補を選定します。また、関係する技術領域のスペシャリストロールと協力し、MLモデルの構築と検証、必要な同社サービスを組み合わせたアーキテクチャおよびお客様の目標実現のロードマップ策定を支援します。

- MLモデル検証のためのPoCの実施など、お客様プロジェクトを関係メンバーと協力しながら実施し、お客様の目標達成を支援します。
- MLモデルを継続的に開発・実行するためのMLOps基盤の実現に向けて、お客様のMLモデルの特性やシステム環境などの要件を踏まえた最適アーキテクチャの提示、その実現に向けての支援を行います。
- プロフェッショナルサービスのData Scientist、Infrastructure Consultantなどと協力して、お客様がモデルを構築した後の運用のアドバイスを行い、お客様が独自で運用できるように支援します。
求める経験 / スキル
【必須要件】
- 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実務経験があり、機械学習・深層学習モデルの開発やそれらを組み込んだアプリケーション開発のプロジェクトにおけるリーダーおよびプロジェクトマネジメントの経験
- 機械学習モデルの本番環境へのデプロイ方法を含むMLOpsのアーキテクチャ設計・実装の経験があり、それらのプロジェクトにおけるリーダーおよびプロジェクトマネジメントの経験
- お客様のビジネスや技術課題について、機械学習に関する専門知識や経験を元に的確な技術的解決手法やアドバイスを行い問題解決をリードするコンサルティング活動の経験。コンサルタント職種の経験がなくとも、それに準じる実践経験
- お客様や関係チームの様々な組織階層のメンバーと協業しながら仕事を円滑にリードできるチームマネジメントスキル
勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 2,000 万円

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

仕事内容
Key job responsibilities
- Collaborate with our applied and data scientists to build robust and scalable Generative AI solutions for business problems
- Effectively use Foundation Models available on XXXXX and XXXXX to meet our customer's performance needs
- Work hands on to build scalable cloud environment for our customers to label data, build, train, tune and deploy their models
- Interact with customer directly to understand the business problem, help and aid them in implementation of their ML ecosystem
- Analyze and extract relevant information from large amounts of historical data to help automate and optimize key processes
- Work closely with account teams, applied/data scientist teams, and product engineering teams to drive model implementations and new algorithms
- Mentor and develop junior members on the team
求める経験 / スキル
■基本条件
- Bachelor's degree in computer science or equivalent with 5+ years of relevant working experience
- Experience with machine learning fundamentals, with working knowledge of Python and experience with deep learning frameworks such as Pytorch, TensorFlow, JAX or MXNet
- 5+ years of relevant experience in developing and deploying large scale machine learning or deep learning models and/or systems into production, including batch and real-time data processing

■歓迎条件
- Bachelor’s degree in computer science or equivalent with 8+ years of relevant working experience, or Master’s degree in computer science or equivalent with 5+ years of working experience
- Experiences related to machine learning, deep learning, NLP, CV, GNN, or distributed training
- Experiences related to AWS services such as SageMaker, EMR, S3, DynamoDB and EC2
- Working knowledge of generative AI and hands on experience in prompt engineering, deploying and hosting Large Foundational Models
勤務地

東京都

想定年収

1,200 万円 ~ 2,400 万円

仕事内容
■ 担っていただきたい役割
AXによって、業務の中でのAI活用を大きく拡大するために、AIエージェントエンジニアとして尽力していただきます。

具体的には以下のような業務に携わっていただきます。
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと共に、適切なAIエージェントの在り方を構想・PoC開発
・構想を受けてのAIエージェントをアジャイル開発
・顧客のビジネス環境の変化に伴う、AIエージェントへの柔軟かつ継続的な改善

■ キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやAI駆動開発ツールを始めとした先進的なソフトウェアツールに対する補助があります。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。

■働き方
【居住地不問/フルリモートワークが可能です】

JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます。

現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています
・書籍購入認証
・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765 )
・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助
・インディングエージェントの補助
・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援
・社会人修士・社会人博士支援制度



■プロジェクト事例

・JERAとJDSCが太陽光発電の発電電力量を高精度で予測するシステムを共同開発
 https://jdsc.ai/news/news-3078/

・ダイキン、AI活用でエアコンの故障・品質管理を強化
 https://jdsc.ai/news/news-3209/

・JDSCとセンコーが物流倉庫作業工数の削減に向け「AI職長プロジェクト」のパイロット運用を開始
 https://jdsc.ai/news/news-3007/

・電力データとAIによるフレイルリスク検知と保険会社の社会貢献活動を組み合わせた官民連携でのフレイル予防を社会実装
 https://jdsc.ai/news/news-3524/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・エンジニアとしての開発経験
※AIエージェントエンジニアの経験は不問。


【歓迎スキル】
・Pythonを用いた開発経験
・多様なソフトウェアの開発および運用経験(例: モバイル、ネイティブ、PWA、ハードウェア、データ基盤等)
・LLMを用いた開発、RAGの開発経験
・モダンな開発環境を使用した開発経験
・AIエージェントに関する知見
※学歴や特定の資格は不問です。

【求める人物像】
・会社のミッションである「Upgrade Japan」に共感いただける方
・大企業のAX(AIトランスフォーメーション)に関心のある方
・AIを用いた次世代型業務のあるべき姿の模索・提案・実現に魅力を感じる方
・顧客企業のビジネス領域にも関心を持ち、顧客の視点で問題解決に取り組める方
・0 → 1の挑戦を楽しむことができる方
従業員数
112名 ((2025年4月時点))
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,500 万円

従業員数
112名 ((2025年4月時点))
仕事内容
・マイグレーションやモダナイゼーションなどの技術プロジェクトでソリューションをリードする責任者として提案とデリバリーを推進する
・クライアントのニーズや期待される成果に合わせて、Well-Architectedなシステムの設計・構築を行う
・リファレンスアーキテクチャやフレームワークを活用し、堅牢で信頼性・拡張性の高いシステムを設計する
・技術設計やドキュメントを作成し、クライアントにガイダンスやトレーニングを提供する
・クライアントに対して信頼されるアドバイザーとして技術的なアドバイスを行い、ROI・リスク・価値を明確にする
・複雑や曖昧な状況でも関係者と協力し、解決策や方向性を導く
・プロジェクト計画、コスト見積もり、要員計画、スケジュールなどを定義し、提案資料やSOWを作成する
・部門横断のケイパビリティ強化、事業開発、業務運営を、会社のリーダーシップ(管理職層)の一員として責任持って推進する
・マイグレーション&モダナイゼーション分野におけるSlalomの代表者として、
 事業開発やパートナー連携を推進し、サービス資料作成、イベント対応、営業やインダストリーリーダーと共に顧客訪問を行う
・カンファレンス、ミートアップ、オンラインフォーラム等でSlalomを代表し、ネットワーク拡大やブランド向上に貢献する

【会社概要】
Slalomは、ビジネス・テクノロジー・人間性(Humanity)の交差点で価値を創出する、次世代型のプロフェッショナルサービス企業です。
私たちは「Fiercely Human(人に徹底的に向き合う)」というアプローチを大切にし、顧客、そしてその先にいる顧客の顧客まで深く理解することで、実践的かつエンドツーエンドのソリューションを提供し、真に意味のあるインパクトを生み出します。
700社以上のテクノロジーパートナーに支えられ、8カ国・49拠点に約12,000名のメンバーを擁するSlalomは、人と組織がより大きなビジョンを描き、より速く前進し、より良い未来を築くことを支援しています。
また、働きがいのある企業としても高く評価されており、**Fortune誌「働きがいのある会社ベスト100」**に9年連続で選出されています。
求める経験 / スキル
【応募資格】
・マイグレーションまたはモダナイゼーションプロジェクトの実務経験
・アプリケーション合理化や7R評価の経験
・ビジネス要件を技術要件へ落とし込むスキル
・マイグレーション/モダナイゼーションプロジェクトのビジネスケース作成経験
・技術リーダーシップやプロジェクト管理(特にプロジェクト計画・プロジェクト設計)の実績
・技術チームやビジネスステークホルダー(VPレベルまで)とのコミュニケーション能力
・クライアントやステークホルダーとの交渉・プレゼンテーション経験
・提案やオファリングを開発するフェーズでのソリューションをリードした経験
・有償コンサルティングの実務経験3年以上
・アプリケーション開発経験8年以上(うち5年以上はエンタープライズ領域)の経験
・複雑なシステムを設計・理解・トラブルシューティングするための強力なソフトウェア思考・システム思考
・1つ以上の主要クラウドサービス(AWS、Azure、Google Cloud)の実務経験
・ビジネスレベルの日本語能力と会話レベル以上の英語能力
・新しい知識への学習意欲と主体的な行動力; ギャップの識別、改善の提言、自己管理能力

【歓迎スキル】
・1つ以上のプログラミング言語の経験
・2つ以上の主要クラウドサービス(AWS、Azure、Google Cloud)の専門知識
・建設、製造、重工業、エンターテインメント、小売、金融サービスなどの業界経験
・AI、開発者向けプラットフォーム、データプラットフォーム関連のプロジェクトリーダーまたはデリバリー経験
・コード変換ツールの実務経験
・マイグレーションツール(例:AWS MGN、Cloudamize等)の実務経験
・複数のSDLC(ウォーターフォール、アジャイル等)への理解とそれぞれにおける計画立案能力
従業員数
70名
勤務地

東京都

想定年収

1,120 万円 ~ 2,500 万円

従業員数
70名
仕事内容
【業務内容】
・日本の企業顧客向けのデータソリューション(戦略、アーキテクチャ、エンジニアリング、アナリティクス、ガバナンス)の設計とデリバリー
・顧客の信頼できるアドバイザーとして、ビジネスニーズを理解し、適切なソリューションを提案
・データエンジニア、アナリスト、アーキテクトなど、部門横断型チームのリードと指導
・複雑なデータ施策やAIソリューションの戦略から実行までをリードし、プロジェクトデリバリーを推進
・クラウドDWH、Databricks、Snowflakeなどの最新データプラットフォームの設計・導入
・データガバナンス、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンス(日本の規制含む)に関するクライアント支援
・同社の日本におけるデータチームの育成および成長機会の特定
・チーム内の継続的な改善、知識共有、イノベーションの推進
・日本市場に関連する業界動向・技術動向の理解
求める経験 / スキル
【応募資格】
・コンピューターサイエンス、データサイエンス、エンジニアリング、数学などの学士号または修士号、または同等の知識・関連分野での経験
・データコンサルティング、アナリティクス、関連分野での実務経験
・複雑なデータ施策やGen AIプロジェクトの設計~導入のリーダー経験、ビジネス価値創出の実績
・ビジネスに関連する技術的AIコンセプトを分かりやすく伝える能力
・創造的かつ協働的なマインドセット
・データ戦略、アーキテクチャ、エンジニアリング、アナリティクスの専門知識。
・主要クラウドプラットフォーム(AWS、Azure、Google Cloud)の実務経験
・日本語と英語のビジネスレベルの流暢さ
・顧客のニーズを理解し、データ活用による改善機会を特定できる能力
・プロジェクトリード、社員指導、顧客対応の経験
・日本市場に関するデータガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスの経験

【歓迎スキル】
・AI/MLプラットフォーム、データサイエンス、高度なアナリティクスの経験
・クラウドプラットフォーム(AWS、Azure、GCP)関連資格
・LLM/SLMのアーキテクチャ、学習と運用、AIエージェントの高度な知識
・日本の金融、製造、小売、ヘルスケア業界での経験
・日本語は母国語レベルの流暢さが必要です。英語ができれば尚可ですが、必須ではありません
勤務地

東京都

想定年収

756 万円 ~ 2,300 万円

非公開

仕事内容
SREの専門知識と経験を持つエンジニアの採用により、現在の課題を解決し、より高品質なサービスを提供するための基盤を強化するため。
また、マネジメントポジションへの興味を持つ方には、いずれチームのリーダーシップを担っていただき、SREチームの更なる発展を牽引していただきたいため。
求める経験 / スキル
・クラウドインフラの経験
・AWS、またはGCPを中心としたクラウドサービスの設計、構築、運用の経験
勤務地

東京都

想定年収

846 万円 ~ 2,000 万円

仕事内容
【概要】
リクルートグループ全体のAI活用における「信頼性・安全性・透明性」を担保するため、
グループ各社およびIndeed Inc.をはじめとする海外グループ企業と協働しながら、グローバルAIガバナンスを構築・推進していただきます。

【詳細】
・リクルートおよびIndeedグループで稼働するAI/MLモデル、データパイプラインのガバナンス体制整備
 ―説明可能性、公平性、プライバシー、バイアス、セキュリティリスクなどの観点での技術的検証と改善
 ―日本・北米・欧州など各リージョンの法規制(EU AI Act、GDPR、個人情報保護法 等)への準拠支援
・各国、各部門(データサイエンス、法務、セキュリティ、プライバシー、プロダクト開発など)と協働しAIガバナンスのグローバル・スタンダードを設計・運用
・モデル開発・運用プロセスにおける技術的レビューや、リスク分析フレームワーク・監査対応・AI品質モニタリングダッシュボード等の構築
・ガバナンス関連メトリクス(例:説明性スコア、公平性指数、プライバシーリスク)の可視化、事業部門へのフィードバックの実施

【魅力】
◆市場価値を飛躍的に高めるキャリアの転換点
機械学習、データサイエンス、クラウド基盤などの技術スキルに加え、法・倫理・文化理解を統合する希少なスキルセットを獲得し、キャリアを戦略的に拡張できる環境です。米国・日本の技術チームや法務部門、経営層とのディスカッションを通じ、国際的な合意形成力・コミュニケーション力を高められます。社内外に向けたホワイトペーパー・研究会・国際カンファレンスなどでの発信機会もあり、グローバルAIガバナンス分野でのリーダーシップを発揮できます。

◆ グローバルな舞台で「信頼されるAI」を共創できる
リクルートとIndeed Inc.を中心に、日米両拠点でのAI活用を支える共通ガバナンス基盤を構築するプロジェクトに参画できます。多様な文化・法制度・ビジネス背景をもつチームと協働し、グローバル企業としてのAIリスクマネジメントの最前線を経験できます。単なるルール整備ではなく、「ガバナンスを競争優位に変える」実践的なAI戦略立案に関与できます。

◆グローバル体制の初期フェーズだからこそ得られる0→1の設計経験
グローバル体制整備の初期フェーズにあり、枠組みを自らデザインしていく面白さがあります。新たな制度・指標・ツール群を形にしていくプロセスに立ち会えるため、「0→1」「1→N」双方のフェーズを経験できます。国際プロジェクトに直接関わりながら、AI倫理・説明可能性・透明性を支える中核人材として成長できる環境です。
求める経験 / スキル
【必須】
下記の全てのご経験・スキルをお持ちの方
・データサイエンティストとして3年以上の実務経験
・機械学習モデルの設計・実装・運用経験
・Python、R、SQL 等を用いたデータ分析・モデリングの実務スキル
・論理的思考力・分析力・ドキュメンテーションスキルを備えており、自律的に技術課題に取り組める方
・日本語での業務遂行能力(英語での資料読解・会議参加ができれば尚可)

【歓迎】
下記のいずれかのご経験・スキルをお持ちの方
・AIガバナンス(説明可能性、公平性、プライバシー、バイアス)に関する知見または実務経験
・クラウド基盤(AWS, GCP, Azure)やMLOps環境における実務経験
・モデルのモニタリング/リスク指標設計/ダッシュボード構築の実務経験
・社内・部門横断的なプロジェクトにおいて、データサイエンス・技術支援・改善提案を行った経験
・英語でのビジネスレベル読解・会話力、または海外拠点との協働経験
従業員数
20,767名 (2024年4月1日現在 / アルバイト・パート含)
勤務地

東京都

想定年収

735 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
20,767名 (2024年4月1日現在 / アルバイト・パート含)
仕事内容
■業務内容
・AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築
・評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定
・運用基盤の構築 : MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計
・可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決

■直近で取り組んでいる業務
・セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備

■将来的に取り組みたいこと
・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供
・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化
・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築

■実際の業務進行について
社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供します。ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積していきます。

■やりがい・魅力
・実社会へのAI実装 : AIを単なる検証に留めず、実際のビジネスの意思決定基盤として運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。
・最先端技術への挑戦 : ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど、常に進化するAIテクノロジーをプロダクトに組み込む挑戦が可能です。
・AIネイティブな組織作り : 開発だけでなく運用までを見据えた品質評価や安全性の担保など、AI活用の「中核」を担う仕組みづくりに関われます。
・豊富なアセット : パートナー、グループの独自アセット等を活用して、顧客課題解決に向けたマーケティングソリューションを創出できます。

■開発環境
LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM(Llama / Qwen / gpt-oss), LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等
MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等
データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等
インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI)
共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack
求める経験 / スキル
必須スキル:
・業務課題をヒアリングし、業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験(企画・要件定義〜運用)
・AI/機械学習プロダクトの導入支援・活用推進の経験(PoC〜運用)
・ビジネス上の意思決定を行うためのダッシュボードを企画し、実装、展開、運用定着まで行った経験
・MLOps(CI/CD/CT、モニタリング、再学習パイプライン等)の設計・開発・および自動化の運用経験
・コンテナを用いたインフラ基盤の設計・運用経験
・Infrastructure as Codeを用いた構築・運用経験

歓迎スキル:
・BigQuery, SnowflakeなどのDWHを利用したデータ分析基盤の開発経験
・SQLによるデータモデリングの経験(ディメンショナルモデリングやスタースキーマの設計/実装経験)
・AIエージェントの品質保証(信頼性・安全性)およびビジネス整合性の評価・検証経験
従業員数
1,563名 (2023年12月末時点)
勤務地

東京都

想定年収

1,080 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
1,563名 (2023年12月末時点)
仕事内容
プロダクトのライフサイクルやフェーズを認識し、状況毎に適切なアーキテクチャや技術選定、技術実装が出来るテックリードもしくはテックリード候補。
プロジェクトの推進役として、設計・開発の開発実務の他にコードレビューやパフォーマンスチューニングなどによるプロダクトの品質向上、チーム運営の改善や開発環境の整備等による開発の効率化を行っていただきます。また、プロダクトマネージャーやチームメンバーとのコミュニケーションを通じて適切な技術方針、タスク分解、実行計画を作成し進捗管理、品質管理、メンバーへの技術サポートや教育を行って頂きます。

〈業務の魅力〉
実装部分だけではなく、テクノロジー観点で顧客課題のヒアリング・課題の抽出フェーズから携われます。
また、DTCグループの他部門と連携することで、様々な業界・業種の顧客に対して最上流となる戦略構想から実装まで「End to End」でクライアント企業を支援することができ、より顧客に近いポジションで業務を行うことができます。
求める経験 / スキル
【必須】
・アジャイル開発もしくはウォーターフォール開発でのプロジェクト経験
・Webアプリケーションの開発経験(開発実務はフロントエンドもしくはバックエンドのどちらかでの経験でも可)

【歓迎】
・要件定義、技術選定、アーキテクチャ設計の経験
・クラウドサービスを用いたServerlessアプリケーションの開発経験
・開発プロジェクトのチームリード、メンバーの育成経験
・大規模システムや高可用性が求められるシステムの開発経験
・開発したシステムの運用保守経験
・Microservicesの実装経験
・Web3関連の知識
・生成AIを用いたシステムの開発経験
従業員数
160名 (2024年10月現在)
勤務地

東京都

想定年収

400 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
160名 (2024年10月現在)
仕事内容
■ 本ポジションについて
D.Node内すべてのポジションにて幅広く検討させていただきます。
希望するポジションが明確に決まっていない方はこちらにご応募ください。

※フルリモートでの就業となりますので、全国の方からご応募を受け付けております。

■ 募集ポジション
(1)プロジェクトマネージャー(PM)
→プロジェクトマネージャーとして、プロジェクト推進(チームビルディング/タスク・課題管理/スケジュール管理/顧客折衝/戦略策定など)をお任せします。
クラウド移行、AI、DWH、アプリ開発など様々な案件に携わることが可能です。

(2)クラウドマイグレーションエンジニア
→汎用機や2000年代にオープン系技術で構築されたレガシーシステムをクラウド上に段階的にマイグレーションし、かつアーキテクチャをモダナイズする業務に従事していただきます。

(3)クラウドアーキテクト
→顧客の戦略的IT投資に対して、クラウドの採用計画や、競争力の高いクラウドシステムの設計・構築、クラウド運用コストの適正化等を担当いただきます。
ミッションクリティカルな基幹業務システムからビッグデータを扱う情報系システムまで、様々なシステムに携わることが可能です。

(4)プロジェクトマネージャー(AI、データ基盤領域)
→実装経験からPMまで確実に経験を積んだプロマネ/プロマネ候補の募集です。
プロジェクトマネージャーとして、プロジェクト推進(チームビルディング/タスク・課題管理/スケジュール管理/顧客折衝/戦略策定など)をお任せします。
AI(または生成AI)などの先端技術を活用したアプリケーションの実現性やトレンドを理解し、クライアントと要件や期待値を擦り合わせながらプロジェクト推進できるプロマネ候補となります。

(5)ソフトウェアリードエンジニア(AI、データ基盤領域)
→AI(または生成AI)領域での実装経験や、AI領域での専門性を活用したプロジェクトリード候補を募集します。
プロジェクトリードとして、AI領域でのプロジェクト推進(タスク整理/実施、品質管理/レビューなど)をお任せします。
AI(または生成AI)などの先端技術を活用したアプリケーションの実現性やトレンドを理解し、クライアントに最適なアーキテクチャや導入プロセスを提案しながらプロジェクト推進できるプロジェクトリード候補となります。

(6)テックリード/プロダクトエンジニア
→プロダクトのライフサイクルやフェーズを認識し、状況毎に適切なアーキテクチャや技術選定、技術実装が出来るテックリードもしくはテックリード候補を募集します。
プロジェクトの推進役として、設計・開発の開発実務の他にコードレビューやパフォーマンスチューニングなどによるプロダクトの品質向上、チーム運営の改善や開発環境の整備等による開発の効率化を行っていただきます。また、プロダクトマネージャーやチームメンバーとのコミュニケーションを通じて適切な技術方針、タスク分解、実行計画を作成し進捗管理、品質管理、メンバーへの技術サポートや教育を行っていただきます。
求める経験 / スキル
【必須】
 -プロジェクトマネジメント経験
 -システムアーキテクチャ設計の経験
 -クラウドインフラの設計・構築・運用経験(AWS、Azure、Google Cloudのうち1つ以上)
 -オープン系技術によるアプリケーション設計・開発経験(Java、Python、PHP等)
 -AWS/Azure/Google Cloud/などのパブリッククラウドの利用経験 等
従業員数
160名 (2024年10月現在)
勤務地

東京都

想定年収

400 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
160名 (2024年10月現在)
仕事内容
■ 業務内容
プロジェクトマネージャーとして、プロジェクト推進(チームビルディング/タスク・課題管理/スケジュール管理/顧客折衝/戦略策定など)をお任せします。
クラウド移行、AI、DWH、アプリ開発など様々な案件に携わることが可能です。

他メンバーとコミュニケーションを取り、技術面・プロジェクト面の両面においてチームリードを行っていただきます。
ご経験や必要に応じて、様々な規模の案件を担うことや、複数案件を担うことがあります。

〈業務の魅力〉
実装部分だけではなく、テクノロジー観点で顧客課題のヒアリング・課題の抽出フェーズから携われます。
また、DTCグループの他部門と連携することで、様々な業界・業種の顧客に対して最上流となる戦略構想から実装まで「End to End」でクライアント企業を支援することができ、より顧客に近いポジションで業務を行うことができます。
求める経験 / スキル
■ 必須条件
 -PM経験 3年以上(3案件以上)
 -複数チームで構成されたプロジェクトにおけるPM経験
 -50人月以上のPM経験

■ 歓迎条件
下記いずれかのプロジェクト経験
 -AI(生成AI)を活用したPoCまたは本番アプリケーション開発案件のPJ経験
 -アプリケーションモダナイゼーションのクラウド案件のPJ経験
 -DWH 構築、データ基盤構築のPJ経験
 -大規模システム構築 またはシステム移行案件のPJ経験
 -レガシーマイグレーションのPJ経験
 -アジャイル・スクラムにおいてPOの実務経験

■ 期待していること
 -プロジェクトを円滑に推進できること
 -プロジェクトの体制を整え、ステークホルダーとの調整/工程管理/リスク管理ができること
 -プロジェクトの推進に障壁となるものを排除するよう働きかけができること
 -場合によってPOと相談してリリーススケジュールの見直しや、リリース範囲の変更、体制の変更などを大胆に行えること
従業員数
160名 (2024年10月現在)
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
160名 (2024年10月現在)
仕事内容
■ 業務内容
汎用機や2000年代にオープン系技術で構築されたレガシーシステムをクラウド上に段階的にマイグレーションし、かつアーキテクチャをモダナイズする業務に従事していただきます。

〈具体的な業務内容〉
クラウド上での環境構築・運用
レガシーシステムの現行システム分析・設計
クラウド化・モダナイズに必要な要件定義・設計
マイグレーションプランの策定
マイグレーション実施、テスト、検証
クラウド上でのアプリケーション開発・運用

〈業務の魅力〉
実装部分だけではなく、テクノロジー観点で顧客課題のヒアリング・課題の抽出フェーズから携われます。
また、DTCグループの他部門と連携することで、様々な業界・業種の顧客に対して最上流となる戦略構想から実装まで「End to End」でクライアント企業を支援することができ、より顧客に近いポジションで業務を行うことができます。

我々は、テクノロジー観点で顧客課題を分析し、課題の抽出・解決(実装)することを目的とした組織です。そのため、顧客が直面する課題の最上流となる戦略構想から実装まで「End to End」で携わることが可能です。
また、DTCグループの他部門と連携することで、様々な業界・業種のプロジェクトに参加ができます。
求める経験 / スキル
■ 必須要件
 -プロジェクトマネジメント経験
 -レガシーシステムの分析・設計・開発経験
 -システムアーキテクチャ設計の経験
 -クラウドインフラの設計・構築・運用経験
 (AWS、Azure、Google Cloudのうち1つ以上)
 -オープン系技術によるアプリケーション設計・開発経験(Java、Python、PHP等)
 -RDBMSを用いたデータベースの設計・運用経験

■ 歓迎要件
 -COBOL言語に関する知識・経験
 -IBM z/OSに関する知識・経験
 -マイクロサービスアーキテクチャに関する知識・経験
 -サーバレスアーキテクチャに関する知識・経験
 -CI/CDパイプラインの設計・構築・運用経験
 -Docker/Kubernetesによるコンテナ技術の知識・経験
 -セキュリティに関する知識・経験
従業員数
160名 (2024年10月現在)
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
160名 (2024年10月現在)
仕事内容
【クラウドアーキテクト】

■業務内容
顧客の戦略的IT投資に対して、クラウドの採用計画や、競争力の高いクラウドシステムの設計・構築、クラウド運用コストの適正化等を担当いただきます。
ミッションクリティカルな基幹業務システムからビッグデータを扱う情報系システムまで、様々なシステムに携わることが可能です。

■業務の魅力
実装部分だけではなく、テクノロジー観点で顧客課題のヒアリング・課題の抽出フェーズから携われます。
また、DTCグループの他部門と連携することで、様々な業界・業種の顧客に対して最上流となる戦略構想から実装まで「End to End」でクライアント企業を支援することができ、より顧客に近いポジションで業務を行うことができます。

■PJ事例
・大手素材メーカー 顧客応対高度化チャットボット開発
・国内自動車メーカー 擬似コネクテッドカーアプリ開発
・国内通信キャリア グループ基幹システム刷新UI/UXデザイン
・大手エネルギー系企業 IoT型デバイス向け共同運用センター構築支援
・大手通信キャリア 自動運転支援のための5G通信基盤
・大手電機メーカー 事業分析DHW構築
・大手通信販売事業者 IT教育人材育成支援
求める経験 / スキル
■ 必須条件
 -ハイトランザクション、ミッションクリチティカルなシステムにおいて、リアルタイム性、信頼性、拡張性、保守性に優れたシステム設計ができる方
 -AWS/Azure/Google Cloud/などのパブリッククラウドを理解し最適なアーキテクチャデザインの提案ができる方

■歓迎条件
 -金融業における業務プロセス知識
 -EV車のデータを活用したビジネス知識
 -ヘルスケア領域における法令に関する知識

■期待していること
 -高いコミュニケーション力、論理的思考力を持ち専門技術をわかりやすい言葉で説明できること
 -能動的に活動できること
 -クライアントに対する効果的なプレゼンテーションができること
 -技術を統括しメンバーを率いるリーダーシップ力をお持ちなこと
従業員数
160名 (2024年10月現在)
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
160名 (2024年10月現在)

外資系スタートアップ企業/Physical AI

仕事内容
RX(Robot Transformation) 部門は、のRFM(Robotics Foundation Model)が実際の産業現場における複雑な課題を解決し、前例のない価値を創出するための最初の架け橋です。

本ポジションは、顧客の自動化に関する難題を解決するPhysical AIソリューションを提案し、その導入戦略と実行ロードマップを設計する「ソリューションアーキテクト」です。世界最高水準の技術で新たな市場を開拓し、産業の未来を創り上げていく旅を共に歩む方を求めています。

【仕事内容】
- RFMが適用される事業機会の発掘およびカスタマイズされたソリューションの提案
- 顧客企業の工程における作業動作、対象物、運用環境の詳細分析
- ロボットを活用した工程自動化戦略および中長期マスタープランの策定
- 技術的・運用的・財務的観点からの実現可能性およびROI分析
- 顧客企業の経営層および実務担当者向けの戦略報告書作成およびプレゼンテーション準備
- 最新のロボットハードウェアおよびセンサー技術動向、市場トレンドおよび競合環境のリサーチ
- RX段階以降に行われるData/PoCパートナーシップの実行支援
求める経験 / スキル
【応募資格】
- 学士号以上の学位を保有している方(理工系専攻者歓迎)
- 総実務経験15年以下
- 以下のいずれかの経験を有する方
- 製造業(自動車、半導体、電子、化学など)分野での技術営業経験
-戦略およびオペレーション専門コンサルティングファームにおいて、産業分野の顧客を対象とした業務効率化プロジェクトの経験(例:生産最適化、工程/設備改善、ライン自動化、人件費の合理化など)
- 論理的かつ構造的な問題解決および分析的思考力
- 優れたコミュニケーション能力およびプレゼンテーションスキル(口頭・文書)
- 単なるオペレーションコンサルティングにとどまらず、将来的に広範なビジネス開発の役割を担える人材

【優遇条件】
- 英語および日本語でのビジネス会話・文書作成が可能な方
- 理工系(機械、電気/電子、産業工学など)の学位保有者
- 産業用ロボット、協働ロボット、AMR/AGVなど自動化設備に関する深い知識またはプロジェクト経験を有する方
- スマートファクトリー(MES、SCM、PLMなど)ソリューションに関するプロジェクト経験を有する方
勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 2,000 万円

株式会社ログラス

仕事内容
【職務概要】
■ログラスは、企業の複雑な文書業務や意思決定プロセスを「AIが理解し、自律的に動ける状態」を実現するため、LLM/AIエージェントをプロダクトに実装する専門チームを組成しています。
LLM技術は急速に進化し、企業におけるAI活用は実験段階から本番実装フェーズに移行しています。
顧客数・ユースケースの拡大に伴い、 LLMワークフロー構築・品質向上・運用基盤整備 が急務となっており、技術と事業の双方を理解して実装できる中核人材を募集しています。
■本ポジションは、R&Dとプロダクト開発の境界に立ち、
「LLM技術を実際に使える価値へ変換する」ことをミッションとするエンジニアロール です。

【業務詳細】
・LLM/AIエージェント/RAG/Multi-Agent ワークフローの設計・開発
・業務文書の理解・生成・判断を行うAIパイプライン構築
・LLMの評価データ作成、自動評価基盤(LLM-as-a-Judge)の実装
・Hallucination対策・安定性改善・LangSmith/LangFuse での運用監視
・マルチモーダルAI(VLM)や探索・最適化アルゴリズムの研究・実装
・最新AI技術の調査・検証・プロダクト適用
・プロダクトロードマップへのフィードバック
・顧客・BizDev・CSとの連携、PoC支援

【ミッション】
・LLM技術を「使える形」で事業価値に転換する
・高速に検証→改善→実装できるAI基盤の構築
・複雑な文書業務をAIで処理できるドメイン特化基盤を作り上げる
・顧客企業での“AI活用の成功例”を再現性ある形で創出する

【開発環境】
・サーバーサイド:Go
・フロントエンド:React / Next.js / TypeScript
・インフラ:AWS / Terraform / Fargate / ECR
・DB:Aurora PostgreSQL
・テストツール:Datadog Synthetics / Playwright
・利用ツール・サービス:Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion/ Miro / diaglams.net / Cursor
求める経験 / スキル
【必須要件】
・日本語ビジネス文書の理解と技術・ビジネス双方のコミュニケーション能力
・Pythonによる基礎〜中級レベルの開発スキル
・顧客や社内ステークホルダーと協働し、技術を価値に転換した経験
・CS/ML分野の修士・博士、または同等のR&D経験
■以下いずれかの生成AI技術の開発実績
 ⚪︎RAG、AI Agent、Multi-Agent、Agentic Workflow
 ⚪︎MCP / A2A の利用経験
 ⚪︎LLM API(OpenAI/Gemini等)の利用
 ⚪︎マルチモーダルAI(VLM)
 ⚪︎評価基盤(LLM-as-a-Judge)、Hallucination対策
 ⚪︎LangSmith / LangFuse などでの運用・監視
 ⚪︎深層学習(PyTorch)やデータ分析・データエンジニアリング

【歓迎要件】
・日本語/英語でのバイリンガルコミュニケーション
・TypeScript/React等を用いたWebアプリ開発経験
・Azure/AWS/GCPでのクラウド運用経験
・MLOps/ML基盤構築経験
・上流〜下流を一気通貫で推進した経験

【求める人物像】
・最新AI技術に強い好奇心を持ち、深くキャッチアップしている方
・技術を「価値が生まれる形」で実装することに情熱がある方
・顧客の現場に入り込み、課題を構造化してAIで解決したい方
・完璧な仕様より “価値ある成果” を優先できる方
・当事者意識が強く、R&Dと実装の両方を推進できる方
・チームの成長とプロダクトの進化にコミットできる方
従業員数
201名
勤務地

東京都

想定年収

1,001 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
201名
仕事内容
【ポジション概要】
ログラスでは「AI ERP構想」の実現に向けて、プロダクト開発、業務オペレーション、カスタマーサクセスの各領域におけるAI活用を本格化しています。これに伴い、 プロダクトと組織の両面での“AIトランスフォーメーション” を加速させる必要があり、全社を横断して技術と事業を繋ぎ、実装まで責任を持てるリーダーが求められています。AIを単なる「自動化ツール」として導入するのではなく、 事業成長と意思決定を高度化する基盤技術として戦略的に活用する ために、VPoAI(Vice President of AI)ポジションを新設し、CxO直下での実行体制を構築します。

【業務詳細】
・既存・新規事業におけるAI施策の推進・壁打ち・実装リード
・全社AIロードマップの策定と経営陣への提言
・AI人材(PdM/MLエンジニア/業務設計者)の採用・育成・チーム設計
・AIプロジェクト(LLM/ML等)の構想・実装・ナレッジ化
・開発チームや外部ベンダーと連携したPoC/MVP開発・実用化支援
・社内の業務・意思決定プロセスの再設計と、AIを活用した最適化
・顧客との共創によるAI活用事例の創出と型化(AIサクセス)

【ポジションの魅力】
・本ポジションの魅力
・「AI ERP構想」の中核を担い、プロダクト・業務・顧客すべてを巻き込む全社変革をリードできる
・PdM/エンジニア/事業責任者/CSなど多様な職能と対等に議論し、壁打ち・提案・実装まで伴走できる
・自ら設計・技術選定・開発のハンズオンを通じて、構想倒れで終わらない“本質的なAI活用”を実現できる
・VPoXクラスの経営幹部として、CxO直下で経営戦略と一体となった意思決定に携われる
・日本発SaaS×AIの先進事例をつくり、業界に新しい標準を打ち立てる経験ができる
・「AIを用いた意思決定の高度化」に本気で挑むカルチャーと仲間がそろった環境で、チャレンジができる
求める経験 / スキル
【必須要件】
・エンジニアとしての実務経験(AI/データ活用領域でのPoC,実装,アーキテクチャ設計経験)
・AI/業務変革/プロダクト開発のいずれかにおける戦略策定・推進経験
・複数職能(PdM、Biz、エンジニア)を巻き込み、横断的にプロジェクトを推進した経験
・AI活用における課題整理・構想設計・技術選定・実装の一連の経験
・CxO直下での実務経験、または経営レイヤーとの協働経験
・3名以上のチームマネジメント・人材育成経験
・LLM、ML、RPAなどの技術トレンドに対する理解と応用力

【歓迎要件】
・AI部門/AIプロダクトの立ち上げ・責任者経験(0→1・1→10両方歓迎)
・開発チームやベンダーと連携したAIプロジェクトマネジメント経験
・社内業務やプロセスへのAI導入・浸透活動の推進経験
・社内AI文化の醸成・教育プログラム・制度設計の経験
・グローバルな技術組織との連携/マネジメント経験
・スタートアップまたはスケールアップ企業における執行責任経験(CxO・VPクラス)

【求める人物像】
・技術とビジネスの両面を深く理解し、抽象と具体を自在に往復できる方
・AIの力で「意思決定の質を高める」ことに本質的に向き合い、構想から実装まで責任を持てる方
・事業責任者・PdM・開発チームとの壁打ちを通じて、課題の発見から技術的な打ち手の提案・実行まで並走できる方
・プロジェクト単位ではなく、全社視点でAI活用を推進する“当事者”として物事を進められる方
・変化の激しい状況でも、言語化・構造化してチームを巻き込み、再現性のある仕組みに昇華できる方
・ログラスのミッション「良い景気を作ろう。」に共鳴し、SaaS×AIで社会の生産性向上に挑める方
従業員数
201名
勤務地

東京都

想定年収

1,200 万円 ~ 2,500 万円

従業員数
201名
仕事内容
• AIサーバーおよび関連システム(GPUクラスタ、ストレージ、ネットワーク機器等)の保守・点検・障害対応
• サーバー障害時の一次切り分け、オンサイト修理、部品交換
• NOC(Network Operations Center)やリモート監視ツールによる稼働状況の監視・ログ分析
• トラブル発生時のインシデントレポートの作成・報告
• ファームウェア/BIOS/ドライバの更新対応
• 顧客向けの定期点検、予防保守の計画と実施
• エンジニアリング部門/サポート部門と連携したエスカレーション対応
• 保守用在庫の管理、パーツ配送の調整
• 現場導入支援や設置・移設作業の立ち会い・主導
求める経験 / スキル
• x86サーバー(特にGPUサーバーなど)の保守経験
• ハードウェアトラブルの切り分けスキル(電源、メモリ、HDD、PCIe、GPU等)
• Linux(Ubuntu / RHEL / CentOS)環境での操作経験
• 基本的なネットワーク知識(L2/L3, TCP/IP, DHCP, IPMI)
• 顧客現場での技術サポート経験(オンサイト対応)
• システム保守や障害対応のドキュメント作成スキル
• ハードウェア診断ツール(IPMItool、smartctl、nvidia-smiなど)の使用経験
• 英語マニュアル読解・海外サポート窓口とのやり取り経験
• 普通自動車運転免許(フィールド出張対応のため)

【歓迎スキル】
• NVIDIA GPUサーバー(例:DGX/HGX)やSupermicro/Inspur/Lambda等のハードウェア経験
• Enternet,InfiniBand、NVLink、PCIeスイッチの知識
• データセンターでの運用・保守経験
• GPUベースのディープラーニングやAIワークロードの基礎知識
• Linux shellスクリプトによる簡易自動化経験
勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 2,000 万円

仕事内容
• AIサーバー用のシステムソフトウェア開発・保守
• BIOS / BMC(Baseboard Management Controller)制御
• IPMI / Redfish API / ファームウェアアップデート, ハードウェア監視ツール(温度、電力、GPUステータスなど)
• Linuxベースのデバイスドライバやカーネルモジュールの開発・検証
• GPUやAIアクセラレータ(NVIDIA, AMD, Tenstorrent等)のソフトウェア統合と最適化
• NVIDIA CUDA、NCCL、PyTorch、TensorFlow などのAIライブラリのチューニングやデバッグ
• クラスター管理ソフトウェア(Ubuntsu, Slurm, Kubernetesなど)の導入支援
• OSイメージやソフトウェアスタックの自動構築(PXE, Ansible, Kickstart等)
• ソフトウェア製品や管理ツールの設計・実装・リリース対応
• 顧客や社内エンジニアとの技術的な調整・サポート
求める経験 / スキル
• Linux環境での開発経験(C/C++/Python/Bash など)
• x86サーバーアーキテクチャおよびハードウェア制御の知識,GPUやアクセラレータを用いた計算処理の基本的な理解
• システムプログラミング(カーネル、デバイスドライバなど)に関する経験
• Gitなどのバージョン管理ツールの使用経験, 技術文書の読み書き(日本語および英語)
• 英語での開発チームとのコミュニケーションスキル

【歓迎スキル】
• NVIDIA GPU(H100, A100等)やAMD Instinct, Habana GaudiなどのAIハードウェア利用経験
• コンテナ技術(Docker, Kubernetes)を使ったAI環境構築経験
• 大規模なAIワークロードのチューニング・最適化経験
• DNNモデルのプロファイリングとモデル最適化の経験, C++でのパフォーマンスチューニング経験
• 低精度演算や量子化(int8, bf16等)のチューニング経験, CNNやTransformerなどのアーキテクチャ知識
• HPCクラスタや分散処理(MPI, NCCL等)の知識
• OpenBMC、Redfish、IPMIに関する開発経験
• オープンソースプロジェクトへの参加や貢献経験
勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 2,000 万円

転職支援サービスお申し込み