求人・転職情報
41件中の1〜41件を表示
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
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
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
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
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
■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
※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
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【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）
アクセンチュア株式会社
仕事内容
AIエンジニアは、エンタープライズのお客様向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供します。様々な先端技術を駆使し社内外の専門家と協力しながら、プロジェクトを成功に導きます。
◆業務内容
・お客様の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発
・アクセンチュア社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進
・お客様向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革
・生成AIを活用したソリューションの開発、導入
・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造
◆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)
◆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））
アクセンチュア株式会社
仕事内容
クライアント企業におけるデータ／アナリティクスを活用した顧客体験変革、ビジネス変革を推進する専門集団として組織に参画していただきます。
現在、顧客や社員のニーズは、企業の変革スピードよりも速く変化しています。このような環境の中で、データを活用しながらの戦略立案・施策推進は企業が生き残るための必須要件となってきています。
Song Intelligenceでは、データを活用したクライアント変革の旗振り役として、アクセンチュアの保有する最先端のデータサイエンティスト集団、アクセンチュアソング本部に在籍するクリエイティブ集団、また長年強みにしている各業界のコンサルタントと連携し、戦略立案支援〜実施策運用まで一貫した支援を行います。
◆職務内容
・総合的な顧客体験創出のためのデータドリブンコンサルティング
・デザインシンキング、アジャイル開発を取り入れた新規事業企画と実行支援
・データを活用した戦略立案支援・施策推進支援、およびデータドリブン化加速のための組織変革・システム変革・人材育成の推進支援
・データ分析結果の業務プロセスへの落とし込み支援
◆アクセンチュアの強み
・⾧年日本の各種業界に対してコンサルティング支援を行ってきた業界・顧客への理解とリレーションにより多種多様な活躍の場をご提供いたします。
・業界トップクラスのデータサイエンティスト集団からのノウハウ・知見を吸収でき、データサイエンティストとしてのスキル向上の場を提供いたします。
・アクセンチュア・ソング本部のデザイナーやクリエイティブ・ディレクターなどの専門家と連携することにより、データ分析だけにとどまらず、実行の支援まで一貫して支援することが可能です。
・グローバル標準アプローチ・チーミングを採用しているため、グローバル最新事例の導入やグローバルチームとのコラボレーションに携わることが可能です。
現在、顧客や社員のニーズは、企業の変革スピードよりも速く変化しています。このような環境の中で、データを活用しながらの戦略立案・施策推進は企業が生き残るための必須要件となってきています。
Song Intelligenceでは、データを活用したクライアント変革の旗振り役として、アクセンチュアの保有する最先端のデータサイエンティスト集団、アクセンチュアソング本部に在籍するクリエイティブ集団、また長年強みにしている各業界のコンサルタントと連携し、戦略立案支援〜実施策運用まで一貫した支援を行います。
◆職務内容
・総合的な顧客体験創出のためのデータドリブンコンサルティング
・デザインシンキング、アジャイル開発を取り入れた新規事業企画と実行支援
・データを活用した戦略立案支援・施策推進支援、およびデータドリブン化加速のための組織変革・システム変革・人材育成の推進支援
・データ分析結果の業務プロセスへの落とし込み支援
◆アクセンチュアの強み
・⾧年日本の各種業界に対してコンサルティング支援を行ってきた業界・顧客への理解とリレーションにより多種多様な活躍の場をご提供いたします。
・業界トップクラスのデータサイエンティスト集団からのノウハウ・知見を吸収でき、データサイエンティストとしてのスキル向上の場を提供いたします。
・アクセンチュア・ソング本部のデザイナーやクリエイティブ・ディレクターなどの専門家と連携することにより、データ分析だけにとどまらず、実行の支援まで一貫して支援することが可能です。
・グローバル標準アプローチ・チーミングを採用しているため、グローバル最新事例の導入やグローバルチームとのコラボレーションに携わることが可能です。
求める経験 / スキル
◆応募要件
下記いずれか該当する経験をお持ちの方
・データ分析領域での業務経験１年以上
・コンサルティング経験
・データ可視化や分析手法、統計学などの基礎知識
（多次元分析、レポーティング、多変量解析、機械学習、Tableau、PowerBI等）
・プログラミングの知識、経験（SQL/Python/R/Matlab等）
・積極的に問題解決を進めることができるフットワークの軽さとコミュニケーションスキル
◆望ましい経験・スキル
・ビッグデータ分析・解析に係るプロジェクトの経験
・英語を用いた実務経験（ビジネスレベルの英語力、TOEIC750点以上、海外常駐経験等）
・データ分析領域での業務経験
・チーム・組織マネジメント経験
・社外との交渉・折衝を含む調整業務の経験（クライアント経営層とやりとりできるコミュニケーション力、主体性、積極性）
・ビッグデータ分析・解析に係るプロジェクトの経験
・英語を用いた実務経験（ビジネスレベルの英語力、TOEIC750点以上、海外常駐経験等）
◆求める人材像
・論理的思考力・洞察力、コミュニケーション力等、コンサルタントの基礎的能力、およびデータ分析経験のある方
・新しい分野・困難な課題に対し、自ら成長できるチャンスと捉えることができる方
・前例のない課題に対しても、どのように対応したらよいのか自分なりに考え抜いて行動に移せることができる方
・社内外の様々なスキルを持った人を巻き込み、物事を進めるためのコミュニケーションを率先して取ることができる方
下記いずれか該当する経験をお持ちの方
・データ分析領域での業務経験１年以上
・コンサルティング経験
・データ可視化や分析手法、統計学などの基礎知識
（多次元分析、レポーティング、多変量解析、機械学習、Tableau、PowerBI等）
・プログラミングの知識、経験（SQL/Python/R/Matlab等）
・積極的に問題解決を進めることができるフットワークの軽さとコミュニケーションスキル
◆望ましい経験・スキル
・ビッグデータ分析・解析に係るプロジェクトの経験
・英語を用いた実務経験（ビジネスレベルの英語力、TOEIC750点以上、海外常駐経験等）
・データ分析領域での業務経験
・チーム・組織マネジメント経験
・社外との交渉・折衝を含む調整業務の経験（クライアント経営層とやりとりできるコミュニケーション力、主体性、積極性）
・ビッグデータ分析・解析に係るプロジェクトの経験
・英語を用いた実務経験（ビジネスレベルの英語力、TOEIC750点以上、海外常駐経験等）
◆求める人材像
・論理的思考力・洞察力、コミュニケーション力等、コンサルタントの基礎的能力、およびデータ分析経験のある方
・新しい分野・困難な課題に対し、自ら成長できるチャンスと捉えることができる方
・前例のない課題に対しても、どのように対応したらよいのか自分なりに考え抜いて行動に移せることができる方
・社内外の様々なスキルを持った人を巻き込み、物事を進めるためのコミュニケーションを率先して取ることができる方
従業員数
28,000名
（※日本のみ（2025年9月1日時点））
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
28,000名
（※日本のみ（2025年9月1日時点））
アクセンチュア株式会社
仕事内容
以下のようなプロジェクトでのご活躍を想定したポジションです。
【 データサイエンティスト】
----------------------------------------
コンピューターサイエンスや機械学習などの先端技術を武器に、お客様のビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担います。またコンピューターサイエンスや機械学習などの先端技術を追求するCenter of Excellence （COE） 機能を担います。
人工知能やアナリティクス（自然言語、処理音声処理、画像処理、機械学習、情報検索、統計モデリングなど）の深い理解を背景に、ビジネスの変革や成長に貢献します。
◆ 職務詳細
・お客様の経営課題に対するアナリティクス技術の活用余地の判断
・小規模/短期間でのアナリティクス適用のパイロット検証、および本格展開時の効果試算
・アナリティクス適用に当たっての業務・システムの課題抽出とチェンジマネジメント
・お客様の社内アナリティクス組織立ち上げ、および社内アナリティクス人材の育成
・ビジネス課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・お客様の社内外のデータ収集および統計解析に適した形への集計・加工
・アルゴリズム作成～精度検証～パラメータ最適化
・パイロット検証結果や業務適用課題を踏まえてアルゴリズムのカスタマイズ・高度化
・ビジネスアナリティクスの技術書・実務書の執筆
様々な業界の知識を保有するコンサルタントや、数学やコンピューターサイエンスを得意とするデータエンジニアなど、多様な背景を持つ人材を幅広く採用し、常にチーム一丸となって世の中の難しい課題に挑んでいます。
しかし、一つだけチーム全員に共通しているものがあります。それは、チームの多様性が大きなチーム力を発揮することを理解し、他人との違いも、良いものであれば積極的に受け入れる、という柔軟性です。私たちはチームでパフォーマンスを最大化し、情熱を絶やすことなくお客さまに唯一無二の実践的なサービスを提供します
【データドリブンコンサルタント（アナリティクスコンサルタント）】
-------------------------------------------------
データサイエンティストと経営コンサルティングサービスの能力を兼ね備えた専門集団のメンバーとして加わっていただきます。
「データ」を扱い、ビジネスと掛け合わせたコンサルティングを行っていきます。
■高度な分析経験がない方も成長できる環境であり、活躍されています■
業界専門知識×データ分析能力を駆使し、各業界向けのデータ主導コンサルティングサービスをクライアント企業へ提供しています。
購買データ、ライフログなどあらゆるデータを経営コンサルティングに結び付けるプラットフォームとしてデータ解析からビジネスプランニングまでを手掛けるCenter of Excellence （COE） 機能を担います。
顧客企業のサービスの利用者体験の視線からインサイトを抽出し、新しい視点に基づく事業やサービスアイデアを着想し、五感を用いて直感的に理解できる方法でアイデアを表現します。
また、デジタル化が生むディスラプションに対する本質的な理解に基づいた環境分析を行うとともに、顧客企業のサービス・収益・組織構造のみでなく、ミッション、歴史、文化も踏まえた顧客企業理解のもと、生活者視点に基づく新たな視点を加え、デジタル時代において顧客企業がとるべき事業ドメイン・主要戦略の方針を策定します。
◆ 職務詳細
・総合的なカスタマーエクスペリエンス創出のためのデータドリブンコンサルティング
・デザインシンキング、アジャイル開発を取り入れた新規事業企画と実行支援
・企業・業務・システムの課題抽出、デジタルを活用した変革テーマ企画・立案・実行推進
・セールス&マーケティング、サプライチェーンマネジメント、マニュファクチャリング、エンタープライズ領域などの顧客業界の経営課題を解決するためのデータ分析・コンサルティングサービスの支援
【Artificial Intelligence コンサルタント（AIコンサルタント）】
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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。
【 データサイエンティスト】
----------------------------------------
コンピューターサイエンスや機械学習などの先端技術を武器に、お客様のビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担います。またコンピューターサイエンスや機械学習などの先端技術を追求するCenter of Excellence （COE） 機能を担います。
人工知能やアナリティクス（自然言語、処理音声処理、画像処理、機械学習、情報検索、統計モデリングなど）の深い理解を背景に、ビジネスの変革や成長に貢献します。
◆ 職務詳細
・お客様の経営課題に対するアナリティクス技術の活用余地の判断
・小規模/短期間でのアナリティクス適用のパイロット検証、および本格展開時の効果試算
・アナリティクス適用に当たっての業務・システムの課題抽出とチェンジマネジメント
・お客様の社内アナリティクス組織立ち上げ、および社内アナリティクス人材の育成
・ビジネス課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・お客様の社内外のデータ収集および統計解析に適した形への集計・加工
・アルゴリズム作成～精度検証～パラメータ最適化
・パイロット検証結果や業務適用課題を踏まえてアルゴリズムのカスタマイズ・高度化
・ビジネスアナリティクスの技術書・実務書の執筆
様々な業界の知識を保有するコンサルタントや、数学やコンピューターサイエンスを得意とするデータエンジニアなど、多様な背景を持つ人材を幅広く採用し、常にチーム一丸となって世の中の難しい課題に挑んでいます。
しかし、一つだけチーム全員に共通しているものがあります。それは、チームの多様性が大きなチーム力を発揮することを理解し、他人との違いも、良いものであれば積極的に受け入れる、という柔軟性です。私たちはチームでパフォーマンスを最大化し、情熱を絶やすことなくお客さまに唯一無二の実践的なサービスを提供します
【データドリブンコンサルタント（アナリティクスコンサルタント）】
-------------------------------------------------
データサイエンティストと経営コンサルティングサービスの能力を兼ね備えた専門集団のメンバーとして加わっていただきます。
「データ」を扱い、ビジネスと掛け合わせたコンサルティングを行っていきます。
■高度な分析経験がない方も成長できる環境であり、活躍されています■
業界専門知識×データ分析能力を駆使し、各業界向けのデータ主導コンサルティングサービスをクライアント企業へ提供しています。
購買データ、ライフログなどあらゆるデータを経営コンサルティングに結び付けるプラットフォームとしてデータ解析からビジネスプランニングまでを手掛けるCenter of Excellence （COE） 機能を担います。
顧客企業のサービスの利用者体験の視線からインサイトを抽出し、新しい視点に基づく事業やサービスアイデアを着想し、五感を用いて直感的に理解できる方法でアイデアを表現します。
また、デジタル化が生むディスラプションに対する本質的な理解に基づいた環境分析を行うとともに、顧客企業のサービス・収益・組織構造のみでなく、ミッション、歴史、文化も踏まえた顧客企業理解のもと、生活者視点に基づく新たな視点を加え、デジタル時代において顧客企業がとるべき事業ドメイン・主要戦略の方針を策定します。
◆ 職務詳細
・総合的なカスタマーエクスペリエンス創出のためのデータドリブンコンサルティング
・デザインシンキング、アジャイル開発を取り入れた新規事業企画と実行支援
・企業・業務・システムの課題抽出、デジタルを活用した変革テーマ企画・立案・実行推進
・セールス&マーケティング、サプライチェーンマネジメント、マニュファクチャリング、エンタープライズ領域などの顧客業界の経営課題を解決するためのデータ分析・コンサルティングサービスの支援
【Artificial Intelligence コンサルタント（AIコンサルタント）】
--------------------------------------------------------
AI(Artificial Intelligence)を武器に、お客様のビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担います。AIは手段であって、目的ではありません。目的を鑑みた時にAIを使用しない方がいい時にはAIは使用せず、AIを使用すべき時にはカスタムのモデルでもパブリックのAI APIでも世の中の様々なAIや他の技術を組み合わせて、最適な形で企業におけるAI導入を推進します。
ToBeビジネス・システムのデザイン、現行データの評価やAIモデルの選定、AIモデルの構築(学習とテスト)、継続的なAI学習計画の立案を担当し、あらゆる業界・ソリューション・サービスに対するAI Poweredによる変革を創出します。
◆ 職務詳細
- AI導入に必要となるデータの調査や解析
- 要求事項やデータに即したAIのモデル選定
- AsIsシステムの調査と整理
- ToBeシステム像のデザイン
- AIモデルの構築(学習/テスト)
- 対話ログ等データ分析と継続的なAI学習計画の立案
・あるゆる業界の多様なテクノロジーが採用された大手企業に対してAI導入案件を推進するため、必要な幅広いビジネス/テクノロジー/データに触れることが可能です。AIに軸足は置きつつも、ビジネスドメインへのキャッチアップ意欲の高い方を歓迎します。
・弊社のグローバルネットワークを活用し、各国で活躍するAIコンサルタント/データサイエンティストとコミュニケーションを取りながら、自身の知見を広げていくことが可能です。
・ベンダから中立な立場で、クライアントに最も適切なソリューションを評価、選定することが可能です。AIテクノロジーの目利きとして特定のベンダー/ソリューションに縛られることのないコンサルテーションを提供することが弊社の最大の特徴の一つです。
求める経験 / スキル
【あると望ましい経験・能力】
■論理的思考力
（ロジカルに物事を捉え、端的にアウトプットすることが可能な方）
■コミュニケーション能力
（国籍問わず社内・社外様々な利害関係者と良好なコミュニケーションが取れる方）
■マーケティングまたは、データアナリティクスのご経験
■AI導入、活用経験
■ビジネスレベルの英語力（読み書き会話）
■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））
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。
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
- 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
株式会社ビジョン・コンサルティング
仕事内容
データサイエンティストとして、様々な業界なお客様のプロジェクトに参画いただきます。
お客様は東証一部上場の企業が9割以上のため、大規模プロジェクトに参画できる可能性があります。
過去プロジェクト事例は以下の通りです。
・国内大手不動産ホールディングス向け、ServiceNowデータ分析支援
ServiceNowを活用し、業務プロセスや顧客データの分析を通じて、業務効率化と意思決定の迅速化を実現する支援。
・生命保険会社の代理店募集におけるマーケティングDBの構築
代理店のターゲティングと効率的な営業支援を目的に、顧客データの集約・分析を行い、最適なマーケティング戦略を支えるデータ基盤を構築。
・日本全国に展開する陸運業向け、効率的な配達を実現するためのデータ利活用支援
配達ルートや配送状況のデータを活用し、物流効率を最大化するための最適化アルゴリズムを導入し、コスト削減とサービス向上を支援。
■本ポジションの魅力
・データドリブンな企業変革の支援
日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定をサポートし、データ活用の先端を体験できます。
・幅広い業界に携わるチャンス
多様な業界のプロジェクトに参画でき、特に東証一部上場企業が多いため、スケールの大きなプロジェクトを経験できます。
・AI・データ活用の最前線で活躍
データサイエンス、AI、データ活用のためのテクノロジーを駆使し、先進的な課題解決に取り組むことができます。
・コンサルティングから技術提供まで
AI・データ活用に関するコンサルティングから、技術提供、実装支援までトータルで関わることができるため、スキルアップやキャリアの幅を広げることができます。
お客様は東証一部上場の企業が9割以上のため、大規模プロジェクトに参画できる可能性があります。
過去プロジェクト事例は以下の通りです。
・国内大手不動産ホールディングス向け、ServiceNowデータ分析支援
ServiceNowを活用し、業務プロセスや顧客データの分析を通じて、業務効率化と意思決定の迅速化を実現する支援。
・生命保険会社の代理店募集におけるマーケティングDBの構築
代理店のターゲティングと効率的な営業支援を目的に、顧客データの集約・分析を行い、最適なマーケティング戦略を支えるデータ基盤を構築。
・日本全国に展開する陸運業向け、効率的な配達を実現するためのデータ利活用支援
配達ルートや配送状況のデータを活用し、物流効率を最大化するための最適化アルゴリズムを導入し、コスト削減とサービス向上を支援。
■本ポジションの魅力
・データドリブンな企業変革の支援
日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定をサポートし、データ活用の先端を体験できます。
・幅広い業界に携わるチャンス
多様な業界のプロジェクトに参画でき、特に東証一部上場企業が多いため、スケールの大きなプロジェクトを経験できます。
・AI・データ活用の最前線で活躍
データサイエンス、AI、データ活用のためのテクノロジーを駆使し、先進的な課題解決に取り組むことができます。
・コンサルティングから技術提供まで
AI・データ活用に関するコンサルティングから、技術提供、実装支援までトータルで関わることができるため、スキルアップやキャリアの幅を広げることができます。
求める経験 / スキル
<必須条件>
・データ利活用の知識
・データ活用基盤(収集、蓄積、加工)とその活用の検討ができる
・現場部門と顧客とのディスカッションを行い、課題設定・解決が出来る
<歓迎条件>
・AWS/Azure/GCPの知識・経験
・マーケティングに関する知識・経験
・Snowflake等のデータ活用に関するSaaS製品の導入または運用実績があること
・データ利活用の知識
・データ活用基盤(収集、蓄積、加工)とその活用の検討ができる
・現場部門と顧客とのディスカッションを行い、課題設定・解決が出来る
<歓迎条件>
・AWS/Azure/GCPの知識・経験
・マーケティングに関する知識・経験
・Snowflake等のデータ活用に関するSaaS製品の導入または運用実績があること
従業員数
1,373名
（（2025年6月1日時点））
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
1,373名
（（2025年6月1日時点））
Trust株式会社
仕事内容
【職務概要】
本ポジションでは、金融機関向けの高度なAI・データサイエンス案件のデリバリーを担いながら、自ら設定した研究テーマに取り組み、論文発表までを行うリサーチサイエンティストとしてご活躍いただきます。
Trustは「金融×データサイエンス」に特化し、大手金融機関に対して高度な分析・モデリング・AI活用支援を提供しています。本ポジションでは、技術力の高さが求められる案件において、先端的な手法の設計・実装・検証をリードしていただきます。
業務時間の約6割は、金融機関向けプロジェクトにおける高度な技術課題の解決に従事いただきます。
残りの約4割は、ご自身が設定した研究テーマに取り組み、論文化・学会発表までを目指していただく時間として確保しています。
実務と研究を往復しながら、金融ドメインにおける実課題に根差した研究を推進できるポジションです。
【具体的な業務内容】
金融機関向け高度案件のデリバリー（60％）
・金融データを用いた高度分析・モデリング設計
・LLM／生成AI／機械学習を活用したアルゴリズム設計・検証
・技術的難度の高いPoC設計・実装
・研究的アプローチを用いた課題解決および顧客への技術提案
・プロジェクトにおける技術的リード
研究活動（40％）
・自身で設定した研究テーマの推進
・学会投稿論文の執筆
・国内外カンファレンスでの発表
・研究成果のプロダクト／案件への還元
【研究テーマ例】
・金融×LLM
・金融業務自動化
・エージェント活用
など
【魅力ポイント】
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関の実データを用いた高度案件に携われる
・LLM／生成AI／最適化など、先端技術を本番環境レベルで検証できる
・実務上の難度が高く、研究的アプローチが求められる案件に参画できる
・研究成果をそのままプロジェクトやプロダクトに実装できる
◤研究環境の魅力◢
・業務時間の約40％を研究活動に正式に確保
・研究テーマは原則自由（金融×AI／LLM／最適化など）
・査読付き論文投稿・学会発表を会社として支援
・研究成果を評価制度の対象として位置づけ
・実データ・実課題に基づく研究が可能
◤働きやすさと安定性◢
・コンサルティング事業を基盤とした安定経営
・ハイブリッドリモート勤務可
・福利厚生は大手企業水準
・研究と実務を両立できる業務設計
【自社プロダクト例】
・Trust TLanP（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustTLanP
・Trust GenGA（AIを活用して金融事務プロセス刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustGenGA
本ポジションでは、金融機関向けの高度なAI・データサイエンス案件のデリバリーを担いながら、自ら設定した研究テーマに取り組み、論文発表までを行うリサーチサイエンティストとしてご活躍いただきます。
Trustは「金融×データサイエンス」に特化し、大手金融機関に対して高度な分析・モデリング・AI活用支援を提供しています。本ポジションでは、技術力の高さが求められる案件において、先端的な手法の設計・実装・検証をリードしていただきます。
業務時間の約6割は、金融機関向けプロジェクトにおける高度な技術課題の解決に従事いただきます。
残りの約4割は、ご自身が設定した研究テーマに取り組み、論文化・学会発表までを目指していただく時間として確保しています。
実務と研究を往復しながら、金融ドメインにおける実課題に根差した研究を推進できるポジションです。
【具体的な業務内容】
金融機関向け高度案件のデリバリー（60％）
・金融データを用いた高度分析・モデリング設計
・LLM／生成AI／機械学習を活用したアルゴリズム設計・検証
・技術的難度の高いPoC設計・実装
・研究的アプローチを用いた課題解決および顧客への技術提案
・プロジェクトにおける技術的リード
研究活動（40％）
・自身で設定した研究テーマの推進
・学会投稿論文の執筆
・国内外カンファレンスでの発表
・研究成果のプロダクト／案件への還元
【研究テーマ例】
・金融×LLM
・金融業務自動化
・エージェント活用
など
【魅力ポイント】
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関の実データを用いた高度案件に携われる
・LLM／生成AI／最適化など、先端技術を本番環境レベルで検証できる
・実務上の難度が高く、研究的アプローチが求められる案件に参画できる
・研究成果をそのままプロジェクトやプロダクトに実装できる
◤研究環境の魅力◢
・業務時間の約40％を研究活動に正式に確保
・研究テーマは原則自由（金融×AI／LLM／最適化など）
・査読付き論文投稿・学会発表を会社として支援
・研究成果を評価制度の対象として位置づけ
・実データ・実課題に基づく研究が可能
◤働きやすさと安定性◢
・コンサルティング事業を基盤とした安定経営
・ハイブリッドリモート勤務可
・福利厚生は大手企業水準
・研究と実務を両立できる業務設計
【自社プロダクト例】
・Trust TLanP（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustTLanP
・Trust GenGA（AIを活用して金融事務プロセス刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustGenGA
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
・博士号取得者、または同等の研究実績
・査読付き論文の執筆経験
・機械学習／最適化／統計モデリングに関する深い理解
・数理的議論が可能な技術的素養
＜歓迎要件＞
・トップ会議（NeurIPS / ICML / ICLR / ACL 等）への投稿経験
・LLM／生成AI領域での研究経験
・金融データを用いた研究経験
・研究成果を実装まで落とし込んだ経験
・クライアントコミュニケーションの経験
・博士号取得者、または同等の研究実績
・査読付き論文の執筆経験
・機械学習／最適化／統計モデリングに関する深い理解
・数理的議論が可能な技術的素養
＜歓迎要件＞
・トップ会議（NeurIPS / ICML / ICLR / ACL 等）への投稿経験
・LLM／生成AI領域での研究経験
・金融データを用いた研究経験
・研究成果を実装まで落とし込んだ経験
・クライアントコミュニケーションの経験
従業員数
200名
（2026年3月時点）
勤務地
東京都
想定年収
900 万円 ~ 2,200 万円
従業員数
200名
（2026年3月時点）
Trust株式会社
仕事内容
金融・IT、コンサルティングの知見を最大限に発揮し、クライアント各社の重要案件をメンバー～PLとして成功裡に導いていただきます。
■業務詳細
【システム戦略策定】
・企業の中長期的なビジョンに基づいたIT戦略の策定
・業界トレンドや最新技術を踏まえた戦略の最適化
【PMO業務・要件定義支援】
・プロジェクトの効果的な進行を支援するPMOの設置と運営
・プロダクト開発を見据えた要件の洗い出しと明確化
【製品導入・見積精査】
・最適な技術や製品の選定と導入支援
・コストパフォーマンスを考慮した見積もりの精査
【テスト計画・推進】
・プロダクトの品質を確保するための詳細なテスト計画の策定
・テストの実施とフィードバックを基にした改善推進
【運用保守計画】
・プロダクトのライフサイクル全体を通じた運用保守の計画と実施
・継続的なサービスの改善と最適化の提案
■本ポジションのやりがい
◤① 金融特化 × ドメイン知識の深いコンサルタントへ◢
ワンプールではなく 金融領域特化のため、若いうちから専門性を集中して磨くことができます。
今後不可避となる金融業界のレガシーモダナイゼーション + 生成AI活用の知見を早期に習得することが可能です。
金融専門コンサルとして役員・部長級クラスのカウンターパートを早期に担当していただくことで、業界理解 × AI/テクノロジー両軸のスキルを習得でき、市場価値を上げ、長期的なキャリア資産の形成が行えます。
◤② 生成AI案件に本気で取り組める環境◢
プロジェクトの約半数が生成AI・データ活用領域です。
AI未経験でも、社内に多くのプロフェッショナルがおり実案件や社内講習でキャッチアップが可能です。
金融×AIの領域で日本トップクラスの知見とネットワークを保有しております。
◤③ 売上ノルマではなく、伴走型の“クライアントファースト”◢
Trustはグループ会社で協会・イベント運営をしていることもあり、金融業界に強いネットワークがあるためコンサルタントに強い営業力を求めておりません。
売上至上主義ではなく、真にクライアントの課題に向き合う伴走型コンサルティングを徹底しています。
コンサルタント個人にも、短期売上より顧客価値の最大化が求められる文化となっています。
======================
■魅力／特徴
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関の中核データを扱い、AI・分析を支えるデータ基盤構築に携われる
・ETLパイプライン、データモデリング、クラウド環境構築など幅広い技術領域を担当
・AWS・GCP・Snowflakeなど最新技術を駆使し、金融業務のデジタル化を推進
・要件定義から運用まで一気通貫で関与し、信頼性と拡張性の高いデータ環境を実現
◤組織とカルチャー◢
・CTO友田（34歳）自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感
◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能
◤働きやすさと安定性◢
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準
======================
■自社プロダクト
・Trust TLanP（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustTLanP
・Trust GenGA（AIを活用して金融事務プロセス刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustGenGA
■業務詳細
【システム戦略策定】
・企業の中長期的なビジョンに基づいたIT戦略の策定
・業界トレンドや最新技術を踏まえた戦略の最適化
【PMO業務・要件定義支援】
・プロジェクトの効果的な進行を支援するPMOの設置と運営
・プロダクト開発を見据えた要件の洗い出しと明確化
【製品導入・見積精査】
・最適な技術や製品の選定と導入支援
・コストパフォーマンスを考慮した見積もりの精査
【テスト計画・推進】
・プロダクトの品質を確保するための詳細なテスト計画の策定
・テストの実施とフィードバックを基にした改善推進
【運用保守計画】
・プロダクトのライフサイクル全体を通じた運用保守の計画と実施
・継続的なサービスの改善と最適化の提案
■本ポジションのやりがい
◤① 金融特化 × ドメイン知識の深いコンサルタントへ◢
ワンプールではなく 金融領域特化のため、若いうちから専門性を集中して磨くことができます。
今後不可避となる金融業界のレガシーモダナイゼーション + 生成AI活用の知見を早期に習得することが可能です。
金融専門コンサルとして役員・部長級クラスのカウンターパートを早期に担当していただくことで、業界理解 × AI/テクノロジー両軸のスキルを習得でき、市場価値を上げ、長期的なキャリア資産の形成が行えます。
◤② 生成AI案件に本気で取り組める環境◢
プロジェクトの約半数が生成AI・データ活用領域です。
AI未経験でも、社内に多くのプロフェッショナルがおり実案件や社内講習でキャッチアップが可能です。
金融×AIの領域で日本トップクラスの知見とネットワークを保有しております。
◤③ 売上ノルマではなく、伴走型の“クライアントファースト”◢
Trustはグループ会社で協会・イベント運営をしていることもあり、金融業界に強いネットワークがあるためコンサルタントに強い営業力を求めておりません。
売上至上主義ではなく、真にクライアントの課題に向き合う伴走型コンサルティングを徹底しています。
コンサルタント個人にも、短期売上より顧客価値の最大化が求められる文化となっています。
======================
■魅力／特徴
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関の中核データを扱い、AI・分析を支えるデータ基盤構築に携われる
・ETLパイプライン、データモデリング、クラウド環境構築など幅広い技術領域を担当
・AWS・GCP・Snowflakeなど最新技術を駆使し、金融業務のデジタル化を推進
・要件定義から運用まで一気通貫で関与し、信頼性と拡張性の高いデータ環境を実現
◤組織とカルチャー◢
・CTO友田（34歳）自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感
◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能
◤働きやすさと安定性◢
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準
======================
■自社プロダクト
・Trust TLanP（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustTLanP
・Trust GenGA（AIを活用して金融事務プロセス刷新をサポートするツール）
https://trust-partner.co.jp/TrustGenGA
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
下記いずれかの要件を満たす方。
・ITプロジェクト・またはDX/データ活用関連の複数プロジェクトの経験（構想・企画立案～要件定義）
・要件定義からリリースまでの一貫したプロジェクトへの参画経験
・コンサルティングファームに在籍し、金融機関関連プロジェクトへの参画経験
※ビジネスレベルの日本語力
※必要に応じて、Trust各拠点またはクライアント先への出社が可能な方。
＜歓迎要件＞
・ビジネスレベルの英語力
・PMP等各種資格保有者
＜求める人物像＞
・レガシーな金融業界の変革を目指し、新しい価値を生み出すことに積極的になれる方
・論理的思考、柔軟な発想力を持ち、自ら考え行動できる方
・関係者からの指摘や要望を即時に取り込み、改善提案できる方
・ミッション・ビジョン・バリューに共感し、実行のための努力ができる方
・高い成長意欲を持ち、チーム全体で、目標に向けて継続的に努力できる方
下記いずれかの要件を満たす方。
・ITプロジェクト・またはDX/データ活用関連の複数プロジェクトの経験（構想・企画立案～要件定義）
・要件定義からリリースまでの一貫したプロジェクトへの参画経験
・コンサルティングファームに在籍し、金融機関関連プロジェクトへの参画経験
※ビジネスレベルの日本語力
※必要に応じて、Trust各拠点またはクライアント先への出社が可能な方。
＜歓迎要件＞
・ビジネスレベルの英語力
・PMP等各種資格保有者
＜求める人物像＞
・レガシーな金融業界の変革を目指し、新しい価値を生み出すことに積極的になれる方
・論理的思考、柔軟な発想力を持ち、自ら考え行動できる方
・関係者からの指摘や要望を即時に取り込み、改善提案できる方
・ミッション・ビジョン・バリューに共感し、実行のための努力ができる方
・高い成長意欲を持ち、チーム全体で、目標に向けて継続的に努力できる方
従業員数
200名
（2026年3月時点）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
200名
（2026年3月時点）
Trust株式会社
仕事内容
＜TrustのAI･データ事業＞
私たちは、金融業界に特化したDXコンサルティング企業で「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションに、金融業界を本気で変革しようとしております。AI・データ活用を金融業界横断で推進している国内最大の業界団体である金融データ活用推進協会（FDUA）の運営に携わっており、こうしたコミュニティーとの繋がりなどから業界の課題を解決したり、さらに当社として汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発をしており、それらから生まれた当社としてのノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っております。コミュニティー運営を基盤とする我々だからこそできる、テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しております。
当社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた経験が豊富なメンバーが、金融機関様向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っております。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、日本の全ての金融機関のデータ分析組織（CoE）にとっての羅針盤「CoE of CoE」になり、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。なお、当社が自社開発をしている生成AIを活用したプロダクトが評価され日本経済新聞「活躍が期待されるAIスタートアップ」に選定されました。
＜仕事内容＞
【職務概要】
本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。
【プロジェクト体制】
2名～6名程度でチーミング
【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積
【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトTrust GenGAを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援
＜魅力ポイント＞
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める
◤組織とカルチャー◢
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化
・外国籍の方も多く働く環境のため、英語を使用する社内会議の実施。
◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用を推進
・最新技術への取り組みと、自社プロダクト開発にも関与可能
◤働きやすさ◢
・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準
・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助
・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実
私たちは、金融業界に特化したDXコンサルティング企業で「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションに、金融業界を本気で変革しようとしております。AI・データ活用を金融業界横断で推進している国内最大の業界団体である金融データ活用推進協会（FDUA）の運営に携わっており、こうしたコミュニティーとの繋がりなどから業界の課題を解決したり、さらに当社として汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発をしており、それらから生まれた当社としてのノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っております。コミュニティー運営を基盤とする我々だからこそできる、テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しております。
当社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた経験が豊富なメンバーが、金融機関様向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っております。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、日本の全ての金融機関のデータ分析組織（CoE）にとっての羅針盤「CoE of CoE」になり、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。なお、当社が自社開発をしている生成AIを活用したプロダクトが評価され日本経済新聞「活躍が期待されるAIスタートアップ」に選定されました。
＜仕事内容＞
【職務概要】
本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。
【プロジェクト体制】
2名～6名程度でチーミング
【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積
【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトTrust GenGAを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援
＜魅力ポイント＞
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める
◤組織とカルチャー◢
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化
・外国籍の方も多く働く環境のため、英語を使用する社内会議の実施。
◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用を推進
・最新技術への取り組みと、自社プロダクト開発にも関与可能
◤働きやすさ◢
・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準
・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助
・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
・機械学習の実務経験が5年以上
・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験
・Pythonを用いたモデル開発・評価・運用経験
・データ分析プロジェクトの技術リードまたはPM経験、何かしらの業務を推進したご経験。
・日本語による高度な業務遂行能力（日本語能力試験N1相当）
＜歓迎要件＞
・金融業界でのデータ活用・AIモデル開発経験（市場分析、与信モデル等）
・PythonやRを用いた一連のデータサイエンス業務の高度な実践経験
・Snowflake、Databricks、BigQueryなどのモダンなデータ基盤の利用経験
・MLOpsの設計・構築・運用経験（MLflow, CI/CD, モデル監視など）
・社内メンバーへの技術的指導・レビュー・育成の経験
・応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了
・技術文書の読解・基本的なビジネス英語でのコミュニケーション力
＜求める人物像＞
・分析やモデル開発を通じて、事業や現場に直接的なインパクトを生み出したい方
・課題設定からモデル設計、実装・運用までを自走して完遂できる推進力のある方
・チームメンバーと積極的に協働しながら、技術的なリーダーシップを発揮できる方
・実務から得た知見を体系化し、再現性のある仕組みやプロダクトとして残していける方
・金融という専門性の高い領域に挑戦し、実務を通じて専門性を深めたい方
・機械学習の実務経験が5年以上
・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験
・Pythonを用いたモデル開発・評価・運用経験
・データ分析プロジェクトの技術リードまたはPM経験、何かしらの業務を推進したご経験。
・日本語による高度な業務遂行能力（日本語能力試験N1相当）
＜歓迎要件＞
・金融業界でのデータ活用・AIモデル開発経験（市場分析、与信モデル等）
・PythonやRを用いた一連のデータサイエンス業務の高度な実践経験
・Snowflake、Databricks、BigQueryなどのモダンなデータ基盤の利用経験
・MLOpsの設計・構築・運用経験（MLflow, CI/CD, モデル監視など）
・社内メンバーへの技術的指導・レビュー・育成の経験
・応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了
・技術文書の読解・基本的なビジネス英語でのコミュニケーション力
＜求める人物像＞
・分析やモデル開発を通じて、事業や現場に直接的なインパクトを生み出したい方
・課題設定からモデル設計、実装・運用までを自走して完遂できる推進力のある方
・チームメンバーと積極的に協働しながら、技術的なリーダーシップを発揮できる方
・実務から得た知見を体系化し、再現性のある仕組みやプロダクトとして残していける方
・金融という専門性の高い領域に挑戦し、実務を通じて専門性を深めたい方
従業員数
200名
（2026年3月時点）
勤務地
東京都
想定年収
900 万円 ~ 2,200 万円
従業員数
200名
（2026年3月時点）
金融領域コンサルティングファーム
仕事内容
【職務概要】
本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトを担う部門をリードいただくことを想定しています。現時点では、データ関連のPJを担う部門全体を本部長が兼務しており、今回は需要の大きいデータ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトを中心とした部を率いていただきます。
現状の主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社（HD）であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。
プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。
【プロジェクト事例】
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトを活用 ）
＜魅力ポイント＞
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関の勘定・顧客・取引データを扱う大規模データ基盤設計に携われる
・要件定義から実装設計まで、金融システムの根幹を支えるアーキテクチャを構築
・セキュリティやスケーラビリティを重視した“金融グレード”の基盤設計をリード
・データサイエンティストやエンジニアと連携し、AI実装を支えるデータ構造を設計
◤組織とカルチャー◢
・CTO自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感
◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能
◤働きやすさと安定性◢
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準
本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトを担う部門をリードいただくことを想定しています。現時点では、データ関連のPJを担う部門全体を本部長が兼務しており、今回は需要の大きいデータ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトを中心とした部を率いていただきます。
現状の主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社（HD）であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。
プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。
【プロジェクト事例】
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトを活用 ）
＜魅力ポイント＞
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関の勘定・顧客・取引データを扱う大規模データ基盤設計に携われる
・要件定義から実装設計まで、金融システムの根幹を支えるアーキテクチャを構築
・セキュリティやスケーラビリティを重視した“金融グレード”の基盤設計をリード
・データサイエンティストやエンジニアと連携し、AI実装を支えるデータ構造を設計
◤組織とカルチャー◢
・CTO自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感
◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能
◤働きやすさと安定性◢
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
【次のすべてを満たす方】
・4年制大学卒またはそれに準ずる情報技術の学習経験があること
・データ基盤関連（DWH構築、Datalake構築、データガバナンス基盤構築など）のプロジェクトに3年以上従事した経験があること。ただしそのうち、データ基盤のアーキテクチャを設計に参画した経験が1年以上あること。
・3名以上のチームのマネジメントを行い、プロジェクト推進の指揮を執った経験があること
・ビジネスレベルの日本語力／英語力
・日本で就労可能であり（IT領域の技術者として働くことが可能な在留資格を保有しており）入社後半年以内にその資格の有効期限を迎えないこと
＜歓迎要件＞
・Snowflake, Databricksに関する利用、構築経験があること
・Hadoopに関する利用、構築経験があること
・MySQLなどのRDBMS、MongoDBなどのNoSQLに関する構築、利用経験があること
・パブリッククラウド上にデータ基盤を構築した経験があること
・データ基盤関連のコンサルタントとして就業した経験があること
・AIガバナンス、AIセキュリティに関する知識や経験があること
・データサイエンス、特に機械学習に関しての学習経験があること
・RAGなどLLMを活用したアプリケーションや関連するデータベースの構築経験があること
【次のすべてを満たす方】
・4年制大学卒またはそれに準ずる情報技術の学習経験があること
・データ基盤関連（DWH構築、Datalake構築、データガバナンス基盤構築など）のプロジェクトに3年以上従事した経験があること。ただしそのうち、データ基盤のアーキテクチャを設計に参画した経験が1年以上あること。
・3名以上のチームのマネジメントを行い、プロジェクト推進の指揮を執った経験があること
・ビジネスレベルの日本語力／英語力
・日本で就労可能であり（IT領域の技術者として働くことが可能な在留資格を保有しており）入社後半年以内にその資格の有効期限を迎えないこと
＜歓迎要件＞
・Snowflake, Databricksに関する利用、構築経験があること
・Hadoopに関する利用、構築経験があること
・MySQLなどのRDBMS、MongoDBなどのNoSQLに関する構築、利用経験があること
・パブリッククラウド上にデータ基盤を構築した経験があること
・データ基盤関連のコンサルタントとして就業した経験があること
・AIガバナンス、AIセキュリティに関する知識や経験があること
・データサイエンス、特に機械学習に関しての学習経験があること
・RAGなどLLMを活用したアプリケーションや関連するデータベースの構築経験があること
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 2,200 万円
Trust株式会社
仕事内容
【職務概要】
本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。
【プロジェクト体制】
2名～6名程度でチーミング
【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積
【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトTrust GenGAを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援
＜魅力ポイント＞
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める
◤組織とカルチャー◢
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化
・外国籍の方も多く働く環境のため、英語を使用する社内会議の実施
◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用を推進
・最新技術への取り組みと、自社プロダクト開発にも関与可能
◤働きやすさ◢
・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準
・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助
・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実
本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。
【プロジェクト体制】
2名～6名程度でチーミング
【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積
【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトTrust GenGAを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援
＜魅力ポイント＞
◤プロジェクトの魅力◢
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める
◤組織とカルチャー◢
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化
・外国籍の方も多く働く環境のため、英語を使用する社内会議の実施
◤成長環境◢
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用を推進
・最新技術への取り組みと、自社プロダクト開発にも関与可能
◤働きやすさ◢
・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準
・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助
・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
・機械学習を用いた実務経験
・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験
・Pythonを用いたモデル開発・評価・運用経験
・データ分析プロジェクトの技術リードまたはPM経験、何かしらの業務を推進したご経験。
・日本語での業務遂行能力（日本語能力試験N1相当）
＜歓迎要件＞
・ビジネス課題を理解し、分析を通じて価値創出に貢献した経験
・金融業界でのデータ分析またはモデル開発の経験
・PythonまたはRを用いたモデリング・評価・適用の一連の経験
・Snowflake、Databricks、BigQueryなどデータ基盤での分析経験
・応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了
・英語による技術文書の読解や基本的な業務コミュニケーションが可能な方
＜求める人物像＞
・「なぜ分析するか」「どう価値につなげるか」を考え抜ける方
・チームや他職種と協働しながら、専門性を活かしてプロジェクトを前進できる方
・金融業界に関心があり、実務を通じてドメイン知識を深めたい方
・新しい技術やテーマにも主体的に挑戦し、手を動かしながら学び続けられる方
・機械学習を用いた実務経験
・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験
・Pythonを用いたモデル開発・評価・運用経験
・データ分析プロジェクトの技術リードまたはPM経験、何かしらの業務を推進したご経験。
・日本語での業務遂行能力（日本語能力試験N1相当）
＜歓迎要件＞
・ビジネス課題を理解し、分析を通じて価値創出に貢献した経験
・金融業界でのデータ分析またはモデル開発の経験
・PythonまたはRを用いたモデリング・評価・適用の一連の経験
・Snowflake、Databricks、BigQueryなどデータ基盤での分析経験
・応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了
・英語による技術文書の読解や基本的な業務コミュニケーションが可能な方
＜求める人物像＞
・「なぜ分析するか」「どう価値につなげるか」を考え抜ける方
・チームや他職種と協働しながら、専門性を活かしてプロジェクトを前進できる方
・金融業界に関心があり、実務を通じてドメイン知識を深めたい方
・新しい技術やテーマにも主体的に挑戦し、手を動かしながら学び続けられる方
従業員数
200名
（2026年3月時点）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 2,200 万円
従業員数
200名
（2026年3月時点）
メガベンチャー独立系SIer
仕事内容
■仕事内容
デジタルトランスフォーメーション（DX）に必須となるデータ利活用に関する事業拡大に携わっていただきます。お客様の価値創造に向けた生成AIの活用などデータ利活用コンサルティングを担っていただきます。お客様のシステムのデータ統合やデータレイク構築、セルフBIによる可視化開発などのスキル領域をおもちの方も歓迎します。データ利活用事業拡大や組織づくりに興味をおもちの方、ご応募お待ちしております。
■具体的な仕事内容
AzureやOpenAIなどの生成AIに関する活用支援を実施していただきます。AIによる業務革新・効率化を経営課題にあげている企業やBtoCのビジネスで顧客対応を充実させたい企業に対して生成AI活用支援サービスに携わっていただきます。
得意領域に応じて下記業務をお任せします。
・対話型生成AI環境を構築し、ユースケースの抽出支援、利用ガイドラインの作成支援
・お客様データの学習、検証機能を付加した環境を構築し、生成AIのファインチューニングやRAGなどによるユーザ業務への最適化の支援
・生成AIの業務システム連携、生成AIの本番環境構築の支援
■当ポジションの魅力
①幅広い業界、業種の経験ができる
特定の業界だけではなく、官公庁、製造業、IT業界、小売業、飲食、エネルギーなど幅広い業種の経験が可能です。さまざまな業界の課題に関わることにより、つねに向上心をもって業務をすることができます。
②幅広い領域に挑戦することができる
生成AIに関する領域だけではなく、入社後のご興味、スキルに応じて上流工程のDX戦略立案の策定、データ分析、BI、DWHなどの分析基盤などキャリアの幅を広げることが可能です。
ひとつの領域に軸足をおくだけではなく２つ以上の領域でスキルを得ることを推奨しておりますので、大きくキャリアアップすることができます。
③プライベートも大切にすることができる
当グループでは在宅勤務をしている従業員の割合も高く、リモートワークを活用しながら業務を行っております。
また残業をよしとしない文化であるため、私生活の時間も大切にしながら自分らしい働き方ができます。
デジタルトランスフォーメーション（DX）に必須となるデータ利活用に関する事業拡大に携わっていただきます。お客様の価値創造に向けた生成AIの活用などデータ利活用コンサルティングを担っていただきます。お客様のシステムのデータ統合やデータレイク構築、セルフBIによる可視化開発などのスキル領域をおもちの方も歓迎します。データ利活用事業拡大や組織づくりに興味をおもちの方、ご応募お待ちしております。
■具体的な仕事内容
AzureやOpenAIなどの生成AIに関する活用支援を実施していただきます。AIによる業務革新・効率化を経営課題にあげている企業やBtoCのビジネスで顧客対応を充実させたい企業に対して生成AI活用支援サービスに携わっていただきます。
得意領域に応じて下記業務をお任せします。
・対話型生成AI環境を構築し、ユースケースの抽出支援、利用ガイドラインの作成支援
・お客様データの学習、検証機能を付加した環境を構築し、生成AIのファインチューニングやRAGなどによるユーザ業務への最適化の支援
・生成AIの業務システム連携、生成AIの本番環境構築の支援
■当ポジションの魅力
①幅広い業界、業種の経験ができる
特定の業界だけではなく、官公庁、製造業、IT業界、小売業、飲食、エネルギーなど幅広い業種の経験が可能です。さまざまな業界の課題に関わることにより、つねに向上心をもって業務をすることができます。
②幅広い領域に挑戦することができる
生成AIに関する領域だけではなく、入社後のご興味、スキルに応じて上流工程のDX戦略立案の策定、データ分析、BI、DWHなどの分析基盤などキャリアの幅を広げることが可能です。
ひとつの領域に軸足をおくだけではなく２つ以上の領域でスキルを得ることを推奨しておりますので、大きくキャリアアップすることができます。
③プライベートも大切にすることができる
当グループでは在宅勤務をしている従業員の割合も高く、リモートワークを活用しながら業務を行っております。
また残業をよしとしない文化であるため、私生活の時間も大切にしながら自分らしい働き方ができます。
求める経験 / スキル
【必須】いずれかのご経験
・生成AIに関するファインチューニングやRAGなどの経験
・OpenAIやオープンソースLLM(rinna、MPTなど)を用いた生成AIアプリケーション開発の経験
・自然言語処理領域での研究や実サービス開発経験
【上記に加えいずれかの経験・資格があれば尚可】
・PL、PMなどのマネジメント経験
・パブリッククラウド（AWS、Azure、GCPなど）のデータ分析マネジメントサービスの知識・経験
【求める人物像】
・事業内容、ビジョンに共感できる方
・向上心と意欲、責任感をもって仕事に取り組むことができる方
・組織づくり、新規事業の⽴ち上げに興味がある⽅
・新しい技術に興味があり、活用方法を考えることが好きな方
・素直に物事を受け入れることができる方
・楽しく仕事をする姿勢をもっている方
・生成AIに関するファインチューニングやRAGなどの経験
・OpenAIやオープンソースLLM(rinna、MPTなど)を用いた生成AIアプリケーション開発の経験
・自然言語処理領域での研究や実サービス開発経験
【上記に加えいずれかの経験・資格があれば尚可】
・PL、PMなどのマネジメント経験
・パブリッククラウド（AWS、Azure、GCPなど）のデータ分析マネジメントサービスの知識・経験
【求める人物像】
・事業内容、ビジョンに共感できる方
・向上心と意欲、責任感をもって仕事に取り組むことができる方
・組織づくり、新規事業の⽴ち上げに興味がある⽅
・新しい技術に興味があり、活用方法を考えることが好きな方
・素直に物事を受け入れることができる方
・楽しく仕事をする姿勢をもっている方
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 2,000 万円
ユニ・チャーム株式会社
仕事内容
ユニ・チャームのビジネス課題に対して、種々のデータ分析、および機械学習・数理最適化などを用いた先端的なアナリティクスの設計・構築等を通じて解決策を提供し、ビジネスの変革・成長を支援する役割を担います。
ビジネス部門およびIT部門と密に連携し、ビジネスの目的、業務要件、および利用できる各種データ等を深く理解したうえで、ユニ・チャームにとって最適なアナリティクスの設計・開発および運用を推進して頂きます。
また、MDX本部のデータサイエンスの第一人者として、チームビルディングや育成・評価、新規メンバーの採用等にも関わって頂きます。
【具体的に】
チャットデータ（気持ち）×体調管理のようなユニークなデータを組み合わせて分析をしていただきます
・アナリティクスの設計・開発
開発モデルやアルゴリズムの提案・設計
ユースケースに合わせた開発環境および使用ツールの選定
設計・開発計画の策定と実装のレビュー
・アナリティクスの設計・開発に付随する業務
アナリティクスの設計・開発におけるベストプラクティスの作成と推進
MDXの目的に即した開発手法、ツール、チーム組成の提案や推進
アナリティクスがもたらすビジネス・インパクトの推計や検証
・外部パートナーの管理
ビジネスパートナーの選定、契約、評価、監査
ビジネス部門およびIT部門と密に連携し、ビジネスの目的、業務要件、および利用できる各種データ等を深く理解したうえで、ユニ・チャームにとって最適なアナリティクスの設計・開発および運用を推進して頂きます。
また、MDX本部のデータサイエンスの第一人者として、チームビルディングや育成・評価、新規メンバーの採用等にも関わって頂きます。
【具体的に】
チャットデータ（気持ち）×体調管理のようなユニークなデータを組み合わせて分析をしていただきます
・アナリティクスの設計・開発
開発モデルやアルゴリズムの提案・設計
ユースケースに合わせた開発環境および使用ツールの選定
設計・開発計画の策定と実装のレビュー
・アナリティクスの設計・開発に付随する業務
アナリティクスの設計・開発におけるベストプラクティスの作成と推進
MDXの目的に即した開発手法、ツール、チーム組成の提案や推進
アナリティクスがもたらすビジネス・インパクトの推計や検証
・外部パートナーの管理
ビジネスパートナーの選定、契約、評価、監査
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
・データ分析/アナリティクス開発の関連領域での修士課程修了、もしくは2年以上の実務経験
・SQL を用いた複雑なデータ抽出・集計スキル
・Python、R 等を用いた分析・機械学習モデリング経験
・BIツール等を活用し、データを可視化できるスキル
・課題を構造化した上で、データドリブンに仮説検証できるスキル
・分析結果を相手に分かりやすく伝え、ビジネス上の意思決定への活用を促進できるスキル
＜優遇条件＞
・アナリティクスの設計・開発プロジェクトにおけるマネジメント経験
・データ分析会社やデータ分析プラットフォーム会社での勤務経験
・機械学習や数理最適化、オペレーションズ・リサーチ等の研究/利用経験
・ソフトウェア開発や DevOps の経験
・データ分析/アナリティクス開発の関連領域での修士課程修了、もしくは2年以上の実務経験
・SQL を用いた複雑なデータ抽出・集計スキル
・Python、R 等を用いた分析・機械学習モデリング経験
・BIツール等を活用し、データを可視化できるスキル
・課題を構造化した上で、データドリブンに仮説検証できるスキル
・分析結果を相手に分かりやすく伝え、ビジネス上の意思決定への活用を促進できるスキル
＜優遇条件＞
・アナリティクスの設計・開発プロジェクトにおけるマネジメント経験
・データ分析会社やデータ分析プラットフォーム会社での勤務経験
・機械学習や数理最適化、オペレーションズ・リサーチ等の研究/利用経験
・ソフトウェア開発や DevOps の経験
従業員数
16,223名
（グループ合計 ※2023年12月時点）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
16,223名
（グループ合計 ※2023年12月時点）
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
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
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
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
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
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
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
※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）
PwCコンサルティング合同会社
仕事内容
【当職種について】
データアーキテクチャコンサルタントは、ビジネスの根幹を支えるデータに着目し、企業におけるデータ活用戦略の立案から実行支援、さらには組織変革まで、データ領域の幅広いコンサルティングサービスを提供します。近年、企業としてのデータ資産の管理と活用が再注目されており、データ資産を如何に管理し、DX/AIの源泉となるデータを提供するかが重要な取り組みとなっています。
また、生成AIの登場により、信頼のあるデータの提供、他者とのデータ共有、ナレッジの蓄積といった新たなテーマやアーキテクチャの検討が急務となっています。
私たちは、最新のデータマネジメント、データガバナンス、そして活用技術を基に、データドリブンによる企業業務の変革を追求・実践する業務改革コンサルティングを提供しています。具体的には、以下のサービスメニューを通じて顧客のビジネス戦略を支援します。
【当職種で働く魅力】
■最先端のデータ技術
最新のデータ管理技術や統合手法を駆使し、実際のビジネス課題に対して解決策を提供する経験が得られます。
■業界横断的な知識
様々な業界のデータ活用プロジェクトに関与することで、幅広い知識と経験を積むことができます。
■クライアントとの関係構築
企業の経営層と直接やり取りし、彼らのビジョンを実現する実践的なスキルを磨くことができます。
【キャリアパス・成長の機会】
・多様なプロジェクトへの参加：国内外のプロジェクトに関与することで、経験の幅を広げ、専門性を特化させることができます。
・専門的なトレーニングの機会：最新技術や業界動向に関する継続的な研修、特殊資格取得の支援が受けられます。
・リーダーシップスキルの習得：プロジェクトリーダーとしての経験を通じて、チームを牽引する能力を向上させることができます。
・CDO（Chief Data Officer）との本質的な議論の経験クライアントの現場層だけでなく、経営層と、データ戦略に関する討議をする機会を得ることができます。
【職務内容】
当職種では、以下の業務を担当いただきます。
・データ戦略の立案やデータガバナンスの設計・実施。
・クライアントの業務プロセスに合わせたデータモデリングの作成。
・データ統合プロジェクトの推進や、そのためのアーキテクチャの設定。
・データの利用促進に向けた教育・研修の実施。
【プロジェクト事例】
- 製造業：製造プロセスにおけるデータの可視化と分析基盤の整備。
- 小売業：顧客データを活用したマーケティング戦略の立案支援。
- 金融業：リスク管理のためのデータ統合プラットフォームの構築支援。
データアーキテクチャコンサルタントは、ビジネスの根幹を支えるデータに着目し、企業におけるデータ活用戦略の立案から実行支援、さらには組織変革まで、データ領域の幅広いコンサルティングサービスを提供します。近年、企業としてのデータ資産の管理と活用が再注目されており、データ資産を如何に管理し、DX/AIの源泉となるデータを提供するかが重要な取り組みとなっています。
また、生成AIの登場により、信頼のあるデータの提供、他者とのデータ共有、ナレッジの蓄積といった新たなテーマやアーキテクチャの検討が急務となっています。
私たちは、最新のデータマネジメント、データガバナンス、そして活用技術を基に、データドリブンによる企業業務の変革を追求・実践する業務改革コンサルティングを提供しています。具体的には、以下のサービスメニューを通じて顧客のビジネス戦略を支援します。
【当職種で働く魅力】
■最先端のデータ技術
最新のデータ管理技術や統合手法を駆使し、実際のビジネス課題に対して解決策を提供する経験が得られます。
■業界横断的な知識
様々な業界のデータ活用プロジェクトに関与することで、幅広い知識と経験を積むことができます。
■クライアントとの関係構築
企業の経営層と直接やり取りし、彼らのビジョンを実現する実践的なスキルを磨くことができます。
【キャリアパス・成長の機会】
・多様なプロジェクトへの参加：国内外のプロジェクトに関与することで、経験の幅を広げ、専門性を特化させることができます。
・専門的なトレーニングの機会：最新技術や業界動向に関する継続的な研修、特殊資格取得の支援が受けられます。
・リーダーシップスキルの習得：プロジェクトリーダーとしての経験を通じて、チームを牽引する能力を向上させることができます。
・CDO（Chief Data Officer）との本質的な議論の経験クライアントの現場層だけでなく、経営層と、データ戦略に関する討議をする機会を得ることができます。
【職務内容】
当職種では、以下の業務を担当いただきます。
・データ戦略の立案やデータガバナンスの設計・実施。
・クライアントの業務プロセスに合わせたデータモデリングの作成。
・データ統合プロジェクトの推進や、そのためのアーキテクチャの設定。
・データの利用促進に向けた教育・研修の実施。
【プロジェクト事例】
- 製造業：製造プロセスにおけるデータの可視化と分析基盤の整備。
- 小売業：顧客データを活用したマーケティング戦略の立案支援。
- 金融業：リスク管理のためのデータ統合プラットフォームの構築支援。
求める経験 / スキル
【必要な経験・スキル】
■Associate/Senior Associateは、以下のいずれかの経験が必須
・データベース設計やデータマネジメントに関する実務経験
・SQLまたは同様のデータ操作言語に関する知識
・データ分析の実績（BIツール使用経験などがあれば尚可）
■Manager以上は、以下の経験が必須
・複数プロジェクトのPMまたはリード経験（業務 or IT問わず）
・チーム育成や若手メンバーの指導経験
【歓迎する経験・スキル】
・DXを支えるデータ活用基盤、データ連携基盤に関する企画・構想～設計～導入の経験
・マスターデータマネジメントシステムに関する経験
・データマネジメントやデータガバナンスに関する組織立案と導入、規約類の整備、データ利活用リテラシーの向上策への取り組み経験
・データカタログやデータクオリティといったデータマネジメント機能の企画・導入の経験
【求める資質】
・論理的思考力（データの分析と問題解決を通じて、最適な解決策を導き出す能力）
・コミュニケーション能力（技術的な内容を非技術者にもわかりやすく説明できる能力）
・学習意欲（常に新しい技術やトレンドを追求し、自己成長を図る姿勢）
・チームワーク（多様性を尊重し、協力的にプロジェクトを進められる能力）
・リーダーシップ（前例がない、困難な状況であっても前に進める推進力と他者をリードする姿勢）
■Associate/Senior Associateは、以下のいずれかの経験が必須
・データベース設計やデータマネジメントに関する実務経験
・SQLまたは同様のデータ操作言語に関する知識
・データ分析の実績（BIツール使用経験などがあれば尚可）
■Manager以上は、以下の経験が必須
・複数プロジェクトのPMまたはリード経験（業務 or IT問わず）
・チーム育成や若手メンバーの指導経験
【歓迎する経験・スキル】
・DXを支えるデータ活用基盤、データ連携基盤に関する企画・構想～設計～導入の経験
・マスターデータマネジメントシステムに関する経験
・データマネジメントやデータガバナンスに関する組織立案と導入、規約類の整備、データ利活用リテラシーの向上策への取り組み経験
・データカタログやデータクオリティといったデータマネジメント機能の企画・導入の経験
【求める資質】
・論理的思考力（データの分析と問題解決を通じて、最適な解決策を導き出す能力）
・コミュニケーション能力（技術的な内容を非技術者にもわかりやすく説明できる能力）
・学習意欲（常に新しい技術やトレンドを追求し、自己成長を図る姿勢）
・チームワーク（多様性を尊重し、協力的にプロジェクトを進められる能力）
・リーダーシップ（前例がない、困難な状況であっても前に進める推進力と他者をリードする姿勢）
従業員数
5,130名
（2024年6月30日現在）
勤務地
東京都
想定年収
680 万円 ~ 3,000 万円
従業員数
5,130名
（2024年6月30日現在）
PwCコンサルティング合同会社
仕事内容
【当職種について】
AI・アナリティクスコンサルタントは、生成AIを含むAIや機械学習などの先進データアナリティクステクノロジーを活用し、企業における業務変革を戦略策定から実行まで、幅広い領域でご支援を実施しています。
・企業における中長期のAI/データアナリティクス活用戦略策定を支援します。
・企業の様々な業務領域におけるビジネス課題に対し、解決のためのAIおよびデータアナリティクス技術を紐づけ、ユースケースの企画と優先度評価を支援します。
・ユースケースごとに技術的なアプローチ設計及びプロトタイピング、業務トライアル等による、本番導入に向けた支援を行います。
・自社データ利活用による事業活動への付加価値創出から、データ流通の拡大、さらには産業横断でのAI及びデータ活用促進や新規ビジネス創出まで幅広いサポートを通じて、経済発展や社会課題解決に貢献します。
・AIおよび全社データ利活用に向けたフレームワーク/ユースケースを備え、データ駆動型組織への変革を目的とした組織組成・データ利活用のための人材育成の支援を行います。
・「技術」、「各種法令・法規制」、「倫理」などを考慮し、AI・生成AIを安全安心に業務活用するためのガバナンス体制や仕組みの構築を支援します。
【当職種で働く魅力】
■AI/生成AIに関わる幅広いプロジェクトへの参画
AI/生成AI活用に関する戦略策定などの上流案件もあれば、より具体的なシステム実装に関する案件もあり、ご自身の強みを活用しながら多様な案件に関わることができ、経験・知見が広がります。
■多様な専門家とのコラボレーション
今やAI/生成AIはいかなる業界・業務でも重要アジェンダとして扱われるため、様々なクライアントに対してPwC内部の多様な部門の専門家と連携して仕事ができます。
■グローバルネットワークを生かした成長機会
・PwCにおけるAI/生成AIに関する様々なイニシアティブに対して、多様な観点で業務に従事できます。ご自身の強みを生かすこと、自己研鑽としてチャレンジすることがともに実現可能な環境です。
・PwCのグローバルネットワークで共有しているAI/アナリティクス研修や情報共有を通じて、ご自身のスキルアップを図ることが可能です。
・PwCのグローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、アナリストリソースを活用することで、グローバルデリバリーを体感できます。
■フラットな組織運営
新卒採用・中途採用入社者ともに比較的若いメンバーが多く、柔軟でフラットな組織運営を実現しています。
【キャリアパス・成長の機会】
・多様な業界・業務領域におけるAI/生成AI活用プロジェクトへの参画
・PwC内部の多様な専門家や海外オフィスメンバーと協働し、グローバルな経験を積む機会
・AI/生成AIなどの最先端技術に触れながら、具体的にビジネス課題解決のための業務トライアル・実装を行い、効果を実感するまでの伴走
・既存の業務改善にとどまらず、新しい企業運営や業務の在り方を描き、ドラスティックな企業の成長と変革を支援、新たな価値を創造するための挑戦
【職務内容】
当職種では様々なテーマに取り組んでいます。
各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。
人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の強みや希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
・企業におけるAI/生成AI活用戦略策定支援
・AIに代表される高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援
・全社データ利活用に向けたCoE組織組成、および運用支援
・社内データ活用人材内製化における伴走型人材育成支援
・業務におけるAI活用に必要なPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援
・PwC内部のインダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の業務課題に対するAI活用ソリューションの提案
・AIガバナンスに関するポリシー・ガイドライン策定、社内オペレーション設計
など
【プロジェクト事例】
以下を含む各業界におけるAI活用支援（社内外向けソリューション、ユースケース策定など）及びAIプロダクト開発支援（戦略策定、政策対応、PoC実施、AI/ML Ops構築など）
- エネルギー業：社内AI活用推進組織（CoE）組成及び運用支援
- 製造業：製造ラインにおける製造物品質不良解析、予兆保全
- 小売業：優良顧客分析、営業コミュニケーション最適化、SNS・人流解析
- 流通業：需要予測、在庫分析
- 金融業：AIを活用した与信判断の効率化・高度化
- 人材サービス業：採用ポテンシャル分析、退職予兆分析、ワークスタイル分析
- 消費財業：データ活用戦略構想、生成AI開発、業務適用支援
- 情報通信業：AI/ML Ops構築支援、生成AI開発ルール策定支援
- 製薬業：社内AI活用におけるガイドライン・ポリシー策定支援
- 自治体：特定疾病の重症化予防に向けたレセプト分析、医療費予測分析
AI・アナリティクスコンサルタントは、生成AIを含むAIや機械学習などの先進データアナリティクステクノロジーを活用し、企業における業務変革を戦略策定から実行まで、幅広い領域でご支援を実施しています。
・企業における中長期のAI/データアナリティクス活用戦略策定を支援します。
・企業の様々な業務領域におけるビジネス課題に対し、解決のためのAIおよびデータアナリティクス技術を紐づけ、ユースケースの企画と優先度評価を支援します。
・ユースケースごとに技術的なアプローチ設計及びプロトタイピング、業務トライアル等による、本番導入に向けた支援を行います。
・自社データ利活用による事業活動への付加価値創出から、データ流通の拡大、さらには産業横断でのAI及びデータ活用促進や新規ビジネス創出まで幅広いサポートを通じて、経済発展や社会課題解決に貢献します。
・AIおよび全社データ利活用に向けたフレームワーク/ユースケースを備え、データ駆動型組織への変革を目的とした組織組成・データ利活用のための人材育成の支援を行います。
・「技術」、「各種法令・法規制」、「倫理」などを考慮し、AI・生成AIを安全安心に業務活用するためのガバナンス体制や仕組みの構築を支援します。
【当職種で働く魅力】
■AI/生成AIに関わる幅広いプロジェクトへの参画
AI/生成AI活用に関する戦略策定などの上流案件もあれば、より具体的なシステム実装に関する案件もあり、ご自身の強みを活用しながら多様な案件に関わることができ、経験・知見が広がります。
■多様な専門家とのコラボレーション
今やAI/生成AIはいかなる業界・業務でも重要アジェンダとして扱われるため、様々なクライアントに対してPwC内部の多様な部門の専門家と連携して仕事ができます。
■グローバルネットワークを生かした成長機会
・PwCにおけるAI/生成AIに関する様々なイニシアティブに対して、多様な観点で業務に従事できます。ご自身の強みを生かすこと、自己研鑽としてチャレンジすることがともに実現可能な環境です。
・PwCのグローバルネットワークで共有しているAI/アナリティクス研修や情報共有を通じて、ご自身のスキルアップを図ることが可能です。
・PwCのグローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、アナリストリソースを活用することで、グローバルデリバリーを体感できます。
■フラットな組織運営
新卒採用・中途採用入社者ともに比較的若いメンバーが多く、柔軟でフラットな組織運営を実現しています。
【キャリアパス・成長の機会】
・多様な業界・業務領域におけるAI/生成AI活用プロジェクトへの参画
・PwC内部の多様な専門家や海外オフィスメンバーと協働し、グローバルな経験を積む機会
・AI/生成AIなどの最先端技術に触れながら、具体的にビジネス課題解決のための業務トライアル・実装を行い、効果を実感するまでの伴走
・既存の業務改善にとどまらず、新しい企業運営や業務の在り方を描き、ドラスティックな企業の成長と変革を支援、新たな価値を創造するための挑戦
【職務内容】
当職種では様々なテーマに取り組んでいます。
各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。
人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の強みや希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
・企業におけるAI/生成AI活用戦略策定支援
・AIに代表される高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援
・全社データ利活用に向けたCoE組織組成、および運用支援
・社内データ活用人材内製化における伴走型人材育成支援
・業務におけるAI活用に必要なPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援
・PwC内部のインダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の業務課題に対するAI活用ソリューションの提案
・AIガバナンスに関するポリシー・ガイドライン策定、社内オペレーション設計
など
【プロジェクト事例】
以下を含む各業界におけるAI活用支援（社内外向けソリューション、ユースケース策定など）及びAIプロダクト開発支援（戦略策定、政策対応、PoC実施、AI/ML Ops構築など）
- エネルギー業：社内AI活用推進組織（CoE）組成及び運用支援
- 製造業：製造ラインにおける製造物品質不良解析、予兆保全
- 小売業：優良顧客分析、営業コミュニケーション最適化、SNS・人流解析
- 流通業：需要予測、在庫分析
- 金融業：AIを活用した与信判断の効率化・高度化
- 人材サービス業：採用ポテンシャル分析、退職予兆分析、ワークスタイル分析
- 消費財業：データ活用戦略構想、生成AI開発、業務適用支援
- 情報通信業：AI/ML Ops構築支援、生成AI開発ルール策定支援
- 製薬業：社内AI活用におけるガイドライン・ポリシー策定支援
- 自治体：特定疾病の重症化予防に向けたレセプト分析、医療費予測分析
求める経験 / スキル
以下いずれもシニアアソシエイト職の要件です。
※マネジメント職以上は以下に加え、マネジメント経験、プロジェクトリード経験。
【必要な経験・スキル】
以下いずれかの経験が必須
・企業におけるAI活用戦略やロードマップ等の策定に関与した経験
・事業会社の業務部門において実務の中でAI等を活用して業務を回した経験
・事業会社のIT/DX部門において事業部門のAI活用推進を支援した経験
・コンサルファーム・ITベンダー・SIer等において、AI活用プロジェクトのプロジェクトマネージャーを行った経験
・コンサルファーム・ITベンダー・SIer等において、AI・データアナリティクスコンサルタントとしてビジネス課題とAI活用を紐づけた施策立案および技術的なアプローチ設計を行った経験
・AIに関する基礎的な知識、および業務データを使った高度な分析手法を駆使したモデリングの実務経験
【歓迎する経験・スキル】
・クライアントにおけるAI活用プロジェクトの提案経験（顧客コミュニケーション・提案書作成・見積作成等）
・AI導入プロジェクトにおけるプロジェクトマネージャー経験（顧客コミュニケーション及びタスク・品質・課題管理等）
・AIのシステム実装における協力会社・ベンダーを使った開発管理経験
・各種ツール・ソフトウェア等を使ったAI業務アプリのプロトタイピング経験（クライアントとのインタラクティブなコミュニケーションを通じた業務要件定義、クイックな技術検証、フィードバックを元にしたブラッシュアップ等）
【求める資質】
・クライアント企業のビジネスや課題そのものに対する関心の高さ、顧客視点（技術導入ではなく、あくまでクライアントのビジネス課題解決が主目的）
・知的好奇心と学習意欲（急速に進歩するAI技術トレンドを継続的にキャッチアップする姿勢）
・コミュニケーション力（クライアントのビジネス課題を引き出す能力、技術的内容を非技術者にも分かりやすく説明できる能力）
・拡張性と柔軟性（自身の役割や貢献範囲を小さく限定することなく、変化する要件や環境に柔軟に対応できる適応力）
・チームワーク（多様なバックグラウンドを持つメンバーとの相互理解を主導し、協働することでPwCの価値を最大化するような動き）
・責任感（プロジェクトの成功に対する強い責任感と完遂への執念）
・パイオニアとしての発想力（AIによる課題解決や企業変革のために、事例ベースや従来の延長上だけではなく非連続での施策を発想できる力）
※マネジメント職以上は以下に加え、マネジメント経験、プロジェクトリード経験。
【必要な経験・スキル】
以下いずれかの経験が必須
・企業におけるAI活用戦略やロードマップ等の策定に関与した経験
・事業会社の業務部門において実務の中でAI等を活用して業務を回した経験
・事業会社のIT/DX部門において事業部門のAI活用推進を支援した経験
・コンサルファーム・ITベンダー・SIer等において、AI活用プロジェクトのプロジェクトマネージャーを行った経験
・コンサルファーム・ITベンダー・SIer等において、AI・データアナリティクスコンサルタントとしてビジネス課題とAI活用を紐づけた施策立案および技術的なアプローチ設計を行った経験
・AIに関する基礎的な知識、および業務データを使った高度な分析手法を駆使したモデリングの実務経験
【歓迎する経験・スキル】
・クライアントにおけるAI活用プロジェクトの提案経験（顧客コミュニケーション・提案書作成・見積作成等）
・AI導入プロジェクトにおけるプロジェクトマネージャー経験（顧客コミュニケーション及びタスク・品質・課題管理等）
・AIのシステム実装における協力会社・ベンダーを使った開発管理経験
・各種ツール・ソフトウェア等を使ったAI業務アプリのプロトタイピング経験（クライアントとのインタラクティブなコミュニケーションを通じた業務要件定義、クイックな技術検証、フィードバックを元にしたブラッシュアップ等）
【求める資質】
・クライアント企業のビジネスや課題そのものに対する関心の高さ、顧客視点（技術導入ではなく、あくまでクライアントのビジネス課題解決が主目的）
・知的好奇心と学習意欲（急速に進歩するAI技術トレンドを継続的にキャッチアップする姿勢）
・コミュニケーション力（クライアントのビジネス課題を引き出す能力、技術的内容を非技術者にも分かりやすく説明できる能力）
・拡張性と柔軟性（自身の役割や貢献範囲を小さく限定することなく、変化する要件や環境に柔軟に対応できる適応力）
・チームワーク（多様なバックグラウンドを持つメンバーとの相互理解を主導し、協働することでPwCの価値を最大化するような動き）
・責任感（プロジェクトの成功に対する強い責任感と完遂への執念）
・パイオニアとしての発想力（AIによる課題解決や企業変革のために、事例ベースや従来の延長上だけではなく非連続での施策を発想できる力）
従業員数
5,130名
（2024年6月30日現在）
勤務地
東京都
想定年収
680 万円 ~ 3,000 万円
従業員数
5,130名
（2024年6月30日現在）
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
株式会社大和総研
仕事内容
【採用部門概要】
・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。大和証券グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化する証券ビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。
・例えば人工知能（AI）技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。
・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。
・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。大和証券グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化する証券ビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。
・例えば人工知能（AI）技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。
・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
・学歴：大学院、大学卒以上
データサイエンティストとしての業務経験があり、下記いずれかの要件に強みを持つ方
・ビジネス力…コンサルティング力、顧客との折衝力、プレゼンテーション力
・エンジニアリング力…データ分析、ビックデータ関連システムの構築等のスキル
・学歴：大学院、大学卒以上
データサイエンティストとしての業務経験があり、下記いずれかの要件に強みを持つ方
・ビジネス力…コンサルティング力、顧客との折衝力、プレゼンテーション力
・エンジニアリング力…データ分析、ビックデータ関連システムの構築等のスキル
従業員数
1,669名
（2025年3月）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
1,669名
（2025年3月）
株式会社JDSC
仕事内容
▼業務内容
データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードいただきます。
プロジェクトに応じて、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。
同社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。
ミッションは「UPGRADE JAPAN」。
個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。
▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動
▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能
専門性の更なる強化だけでなく、
解決すべき課題を見つける力を磨くために企画・提案
仕組み作りの力を伸ばすために、アプリケーションシステム開発
といったことも挑戦し、スキルを高めて頂きます。
活躍の場やスタイルは、個人のキャリアプランに基づき選ぶことができます。(マネジメントや、エキスパートなど)
▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence
▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます
▼事業の特長
ミッションは「UPGRADE JAPAN」です。個別企業の最適化ではありません。
JDSCは、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。
本ポジションでは、目の前の顧客と、将来の潜在顧客を念頭に、1社では解けない課題を解決するデータサイエンティストを募集します。
業務の中では、目の前の顧客の課題解決と、産業全体への展開可能性の天秤を常に意識します。
プロジェクトでは、データサイエンティスト・ビジネス・エンジニアの三位一体体制で各メンバーの専門性を活かして、構想・顧客獲得から開発～保守まで一気通貫で取り組みます。
その中でデータサイエンティストはアルゴリズムの開発・実装を担当し、クライアント・業界に対して課題解決に貢献する社会実装を行ってまいります。
データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードいただきます。
プロジェクトに応じて、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。
同社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。
ミッションは「UPGRADE JAPAN」。
個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。
▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動
▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能
専門性の更なる強化だけでなく、
解決すべき課題を見つける力を磨くために企画・提案
仕組み作りの力を伸ばすために、アプリケーションシステム開発
といったことも挑戦し、スキルを高めて頂きます。
活躍の場やスタイルは、個人のキャリアプランに基づき選ぶことができます。(マネジメントや、エキスパートなど)
▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence
▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます
▼事業の特長
ミッションは「UPGRADE JAPAN」です。個別企業の最適化ではありません。
JDSCは、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。
本ポジションでは、目の前の顧客と、将来の潜在顧客を念頭に、1社では解けない課題を解決するデータサイエンティストを募集します。
業務の中では、目の前の顧客の課題解決と、産業全体への展開可能性の天秤を常に意識します。
プロジェクトでは、データサイエンティスト・ビジネス・エンジニアの三位一体体制で各メンバーの専門性を活かして、構想・顧客獲得から開発～保守まで一気通貫で取り組みます。
その中でデータサイエンティストはアルゴリズムの開発・実装を担当し、クライアント・業界に対して課題解決に貢献する社会実装を行ってまいります。
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験
ディレクションのポジションをご希望の方は
・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験（3年以上）
・データ分析プロジェクトにおけるリードまたはサブリード経験
・仮説設計〜実装〜成果報告まで一貫して担当した経験
・クライアントとの要件整理、レポーティング対応経験
【歓迎スキル】
・データサイエンスに関する論文発表等の学術的貢献や知見の発信経験
・製造・物流・ヘルスケア・エネルギー業界などの業界知見・分析経験
・GCP, AWS, Azure等のクラウド環境での分析実務経験
・MLOps・データ基盤構築経験
・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験
ディレクションのポジションをご希望の方は
・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験（3年以上）
・データ分析プロジェクトにおけるリードまたはサブリード経験
・仮説設計〜実装〜成果報告まで一貫して担当した経験
・クライアントとの要件整理、レポーティング対応経験
【歓迎スキル】
・データサイエンスに関する論文発表等の学術的貢献や知見の発信経験
・製造・物流・ヘルスケア・エネルギー業界などの業界知見・分析経験
・GCP, AWS, Azure等のクラウド環境での分析実務経験
・MLOps・データ基盤構築経験
従業員数
112名
（（2025年4月時点））
勤務地
東京都
想定年収
1,091 万円 ~ 2,416 万円
従業員数
112名
（（2025年4月時点））
独立系プライムSIer
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！
・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
■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
独立系プライムSIer
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、PoC（データ受領、分析、顧客および顧客経営層への提言、実行計画策定）及びＡＩモデル構築案件のプロジェクトマネージャー
・データ利活用に関するコンサルティングワークのプロジェクトマネージャー
・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】
・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）
【顧客業種】
・製造業（プロセス系、家電、自動車等）、製薬業界、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
【魅力】
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！
・AI・データ分析領域における、PoC（データ受領、分析、顧客および顧客経営層への提言、実行計画策定）及びＡＩモデル構築案件のプロジェクトマネージャー
・データ利活用に関するコンサルティングワークのプロジェクトマネージャー
・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】
・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）
【顧客業種】
・製造業（プロセス系、家電、自動車等）、製薬業界、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
【魅力】
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）
・データ分析を用いた顧客課題の抽出、事業戦略への提案の実務経験を有する方
・自社ビジネスの戦略に基づいてビジネス拡大を常に意識に案件の継続・拡大を実現できる提案力
・統計/機械学習の手法を活用したコンサルティング案件の実施内容を咀嚼し、経営層に訴求することができるドキュメンテーション/プレゼンテーション能力
・データサイエンティストをメンバーとしてコントロールするプロジェクトマネジメント
・強い課題解決思考・顧客思考をお持ちの方
・統計学／機械学習の学習経験（実務経験不問）
■業種・業界（顧客知識）
・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
■IT(プロダクト知識)
・Python実行に必要なシステム環境の理解
・データ利活用に必要なデータマネジメント基盤に必要な機能の理解（ETL、カタログ、データレイク、データプリパレーション等）
■プロジェクトマネジメント経験
・規模：小（通常のデータ分析・AIのPoC案件2人～3人体制）
・工程：PoC（データ受領し、分析を行い、顧客に提言し、実行計画を描く報告を行うこと）
・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】
・Python実行に必要なシステム環境の理解をお持ちの方
・データ利活用に必要なデータマネジメント基盤に必要な機能の理解（ETL、カタログ、データレイク、データプリパレーション等）をお持ちの方
・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
・事業計画の策定と実行力
・Python、R、SPSS、SAS等を用いた多変量解析・データマイニングのご経験、又は、当該結果に基づくコンサルティングのご経験をお持ちの方
・SQLでビッグデータの抽出・集計した経験をお持ちの方
・BigQuery、Hadoop、Red Shift、Big Queryを利用してのデータ抽出経験をお持ちの方
■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）
・データ分析を用いた顧客課題の抽出、事業戦略への提案の実務経験を有する方
・自社ビジネスの戦略に基づいてビジネス拡大を常に意識に案件の継続・拡大を実現できる提案力
・統計/機械学習の手法を活用したコンサルティング案件の実施内容を咀嚼し、経営層に訴求することができるドキュメンテーション/プレゼンテーション能力
・データサイエンティストをメンバーとしてコントロールするプロジェクトマネジメント
・強い課題解決思考・顧客思考をお持ちの方
・統計学／機械学習の学習経験（実務経験不問）
■業種・業界（顧客知識）
・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
■IT(プロダクト知識)
・Python実行に必要なシステム環境の理解
・データ利活用に必要なデータマネジメント基盤に必要な機能の理解（ETL、カタログ、データレイク、データプリパレーション等）
■プロジェクトマネジメント経験
・規模：小（通常のデータ分析・AIのPoC案件2人～3人体制）
・工程：PoC（データ受領し、分析を行い、顧客に提言し、実行計画を描く報告を行うこと）
・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】
・Python実行に必要なシステム環境の理解をお持ちの方
・データ利活用に必要なデータマネジメント基盤に必要な機能の理解（ETL、カタログ、データレイク、データプリパレーション等）をお持ちの方
・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
・事業計画の策定と実行力
・Python、R、SPSS、SAS等を用いた多変量解析・データマイニングのご経験、又は、当該結果に基づくコンサルティングのご経験をお持ちの方
・SQLでビッグデータの抽出・集計した経験をお持ちの方
・BigQuery、Hadoop、Red Shift、Big Queryを利用してのデータ抽出経験をお持ちの方
勤務地
東京都
想定年収
822 万円 ~ 2,008 万円
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
①データ利活用案件の推進（BIコンサル、データスチュワード、ダッシュボードの開発等）
②現場部署と一体となったデータソリューション提供
②現場部署と一体となったデータソリューション提供
求める経験 / スキル
【必須】
以下の3点の内、いずれかのご経験をお持ちの方（3年以上目安）
・Tableauを活用した業務経験
・システム開発プロジェクトの要件定義またはプロジェクトマネジメントの経験
・市場業務経験
【歓迎]】
・データ蓄積戦略の策定経験
・DWH、データ基盤等に係るデータマネジメント経験
・DWH、データ分析基盤の構築・運用経験
・システム関連プロジェクトの要件定義やプロジェクトマネジメント経験
・AWS等クラウドの知識、経験
・市場業務に限らない金融業界の業務経験
・ビジネスレベルの英語能力"
以下の3点の内、いずれかのご経験をお持ちの方（3年以上目安）
・Tableauを活用した業務経験
・システム開発プロジェクトの要件定義またはプロジェクトマネジメントの経験
・市場業務経験
【歓迎]】
・データ蓄積戦略の策定経験
・DWH、データ基盤等に係るデータマネジメント経験
・DWH、データ分析基盤の構築・運用経験
・システム関連プロジェクトの要件定義やプロジェクトマネジメント経験
・AWS等クラウドの知識、経験
・市場業務に限らない金融業界の業務経験
・ビジネスレベルの英語能力"
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
大手銀行
仕事内容
・データ企画戦略の策定、運用
・データアーキテクチャ戦略の策定、運用
・データマネジメント態勢の構築・運用（含、方針・ルール策定）
・データアーキテクチャ戦略の策定、運用
・データマネジメント態勢の構築・運用（含、方針・ルール策定）
求める経験 / スキル
【必須】
以下の5点の内、いずれかのご経験をお持ちの方（3年以上目安）
・グローバルデータ企画戦略業務経験
・グローバルデータ基盤（データレイク、DWH等)利用に関するマネジメントルールの策定、運用経験
・グローバルデータ基盤システム開発プロジェクト要件定義またはプロジェクトマネジメント経験
・市場業務経験（特に当局規制、リスク管理経験）
・データエンジニア、ITアーキテクト領域の実務経験
【歓迎】
・バーゼル銀行監督委員会リスクデータ集約とリスク報告に関する規制（BCBS239）対応経験
・システム関連プロジェクトの要件定義やプロジェクトマネジメント経験（特に大規模アジャイル開発）
・AWS等クラウドの知識、経験_
・市場業務に限らない金融業界の業務経験
・ビジネスレベルの英語能力
以下の5点の内、いずれかのご経験をお持ちの方（3年以上目安）
・グローバルデータ企画戦略業務経験
・グローバルデータ基盤（データレイク、DWH等)利用に関するマネジメントルールの策定、運用経験
・グローバルデータ基盤システム開発プロジェクト要件定義またはプロジェクトマネジメント経験
・市場業務経験（特に当局規制、リスク管理経験）
・データエンジニア、ITアーキテクト領域の実務経験
【歓迎】
・バーゼル銀行監督委員会リスクデータ集約とリスク報告に関する規制（BCBS239）対応経験
・システム関連プロジェクトの要件定義やプロジェクトマネジメント経験（特に大規模アジャイル開発）
・AWS等クラウドの知識、経験_
・市場業務に限らない金融業界の業務経験
・ビジネスレベルの英語能力
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 2,000 万円
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
データ企画戦略、データアーキテクチャ、データマネジメント（含、ガバナンス)のスペシャリストとして、三菱UFJ銀行市場部門のデータドリブン経営を
リードする役割を担っていただきます。
・データ企画戦略の策定、運用
・データアーキテクチャ戦略の策定、運用
・データマネジメント態勢の構築・運用（含、方針・ルール策定）
【魅力】
・日本を代表するグローバル金融機関であるMUFGの市場業務領域においてMUFGの銀行及び証券会社の先端技術基盤を活用することで、グループのデジタルシフトへ貢献することが可能です。
・ダイナミックな市場業務の中でフロントトレーダーやセールスと一体となってデータ利活用を推進するため、市場業務のスキルも身に着けることが可能です。
・経験豊富で優秀なデジタル開発者やAI技術者と共にスキル向上が可能です。
【キャリアパス】
所属部署におけるチームリーダー、そして次長とマネジメントポストをめざすことが可能です。所属部署におけるチームリーダー、そして次長とマネジメントポストをめざすことが可能です。またデータガバナンスを起点に部内異動を重ねてデータ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケースや、ガバナンス関連部署や企画部署へ異動し経営管理のプロフェッショナルとしてキャリアを歩むケースなどがあります。
【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。
データ企画戦略、データアーキテクチャ、データマネジメント（含、ガバナンス)のスペシャリストとして、三菱UFJ銀行市場部門のデータドリブン経営を
リードする役割を担っていただきます。
・データ企画戦略の策定、運用
・データアーキテクチャ戦略の策定、運用
・データマネジメント態勢の構築・運用（含、方針・ルール策定）
【魅力】
・日本を代表するグローバル金融機関であるMUFGの市場業務領域においてMUFGの銀行及び証券会社の先端技術基盤を活用することで、グループのデジタルシフトへ貢献することが可能です。
・ダイナミックな市場業務の中でフロントトレーダーやセールスと一体となってデータ利活用を推進するため、市場業務のスキルも身に着けることが可能です。
・経験豊富で優秀なデジタル開発者やAI技術者と共にスキル向上が可能です。
【キャリアパス】
所属部署におけるチームリーダー、そして次長とマネジメントポストをめざすことが可能です。所属部署におけるチームリーダー、そして次長とマネジメントポストをめざすことが可能です。またデータガバナンスを起点に部内異動を重ねてデータ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケースや、ガバナンス関連部署や企画部署へ異動し経営管理のプロフェッショナルとしてキャリアを歩むケースなどがあります。
【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。
求める経験 / スキル
【必須】
以下の5点の内、いずれかのご経験をお持ちの方（3年以上目安）
・グローバルデータ企画戦略業務経験
・グローバルデータ基盤（データレイク、DWH等)利用に関するマネジメントルールの策定、運用経験
・グローバルデータ基盤システム開発プロジェクト要件定義またはプロジェクトマネジメント経験
・市場業務経験（特に当局規制、リスク管理経験）
・データエンジニア、ITアーキテクト領域の実務経験
【歓迎】
・バーゼル銀行監督委員会リスクデータ集約とリスク報告に関する規制（BCBS239）対応経験
・システム関連プロジェクトの要件定義やプロジェクトマネジメント経験（特に大規模アジャイル開発）
・AWS等クラウドの知識、経験_
・市場業務に限らない金融業界の業務経験
・ビジネスレベルの英語能力
以下の5点の内、いずれかのご経験をお持ちの方（3年以上目安）
・グローバルデータ企画戦略業務経験
・グローバルデータ基盤（データレイク、DWH等)利用に関するマネジメントルールの策定、運用経験
・グローバルデータ基盤システム開発プロジェクト要件定義またはプロジェクトマネジメント経験
・市場業務経験（特に当局規制、リスク管理経験）
・データエンジニア、ITアーキテクト領域の実務経験
【歓迎】
・バーゼル銀行監督委員会リスクデータ集約とリスク報告に関する規制（BCBS239）対応経験
・システム関連プロジェクトの要件定義やプロジェクトマネジメント経験（特に大規模アジャイル開発）
・AWS等クラウドの知識、経験_
・市場業務に限らない金融業界の業務経験
・ビジネスレベルの英語能力
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
850 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
BI活用のスペシャリストとして、三菱UFJ銀行市場部門のデータドリブン経営をリードする役割を担っていただきます。
①データ利活用案件の推進（BIコンサル、データスチュワード、ダッシュボードの開発等）
②現場部署と一体となったデータソリューション提供
【魅力】
・日本を代表するグローバル金融機関であるMUFGの市場業務領域においてMUFGの銀行及び証券会社の先端技術基盤を活用することで、グループのデジタルシフトへ貢献することが可能です。
・ダイナミックな市場業務の中でフロントトレーダーやセールスと一体となってデータ利活用を推進するため、市場業務のスキルも身に着けることが可能です。
・経験豊富で優秀なデジタル開発者やAI技術者と共にスキル向上が可能です。
【キャリアパス】
所属部署におけるチームリーダー、そして次長とマネジメントポストをめざすことが可能です。またBIツール（Tableau）によるデータ利活用を起点に部内異動を重ねてデータ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケースや、フロント部署でDX推進のプロフェッショナルとしてキャリアを歩むケースなどがあります。
【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。
BI活用のスペシャリストとして、三菱UFJ銀行市場部門のデータドリブン経営をリードする役割を担っていただきます。
①データ利活用案件の推進（BIコンサル、データスチュワード、ダッシュボードの開発等）
②現場部署と一体となったデータソリューション提供
【魅力】
・日本を代表するグローバル金融機関であるMUFGの市場業務領域においてMUFGの銀行及び証券会社の先端技術基盤を活用することで、グループのデジタルシフトへ貢献することが可能です。
・ダイナミックな市場業務の中でフロントトレーダーやセールスと一体となってデータ利活用を推進するため、市場業務のスキルも身に着けることが可能です。
・経験豊富で優秀なデジタル開発者やAI技術者と共にスキル向上が可能です。
【キャリアパス】
所属部署におけるチームリーダー、そして次長とマネジメントポストをめざすことが可能です。またBIツール（Tableau）によるデータ利活用を起点に部内異動を重ねてデータ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケースや、フロント部署でDX推進のプロフェッショナルとしてキャリアを歩むケースなどがあります。
【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。
求める経験 / スキル
【必須】
以下の3点の内、いずれかのご経験をお持ちの方（3年以上目安）
・Tableauを活用した業務経験
・システム開発プロジェクトの要件定義またはプロジェクトマネジメントの経験
・市場業務経験
【歓迎]】
・データ蓄積戦略の策定経験
・DWH、データ基盤等に係るデータマネジメント経験
・DWH、データ分析基盤の構築・運用経験
・システム関連プロジェクトの要件定義やプロジェクトマネジメント経験
・AWS等クラウドの知識、経験
・市場業務に限らない金融業界の業務経験
・ビジネスレベルの英語能力"
以下の3点の内、いずれかのご経験をお持ちの方（3年以上目安）
・Tableauを活用した業務経験
・システム開発プロジェクトの要件定義またはプロジェクトマネジメントの経験
・市場業務経験
【歓迎]】
・データ蓄積戦略の策定経験
・DWH、データ基盤等に係るデータマネジメント経験
・DWH、データ分析基盤の構築・運用経験
・システム関連プロジェクトの要件定義やプロジェクトマネジメント経験
・AWS等クラウドの知識、経験
・市場業務に限らない金融業界の業務経験
・ビジネスレベルの英語能力"
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
850 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
株式会社三菱UFJ銀行
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。
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"
・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】
・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
・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
・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
大手日系シンクタンク
仕事内容
【使命とミッション】
産業セグメントはコンサルティングセグメント顧客の経営・事業課題を理解し、それに基づいたソリューションを実現することで顧客の大型化を実現しています。産業セグメントのITコンサルタントは、コンサルティングセグメントと連携してコンサルティング活動を行い、その中でソリューション提案の機会があると判断した場合は、システムの構想・企画の提案を行ったり、また、その実現に必要なソリューションを企画してDiPcoreのサービスメニューを追加する事業投資・推進する役割を担います。
コンサルタントでもありながら、コンサルティングとソリューションの「懸け橋」となる役割を担って産業セグメントの事業拡大の事業を推進する企画部門でもあります。単なる、コンサルタント以上のエキサイティングかつ重要な仕事ができるのが醍醐味といえるでしょう。
産業セグメントはコンサルティングセグメント顧客の経営・事業課題を理解し、それに基づいたソリューションを実現することで顧客の大型化を実現しています。産業セグメントのITコンサルタントは、コンサルティングセグメントと連携してコンサルティング活動を行い、その中でソリューション提案の機会があると判断した場合は、システムの構想・企画の提案を行ったり、また、その実現に必要なソリューションを企画してDiPcoreのサービスメニューを追加する事業投資・推進する役割を担います。
コンサルタントでもありながら、コンサルティングとソリューションの「懸け橋」となる役割を担って産業セグメントの事業拡大の事業を推進する企画部門でもあります。単なる、コンサルタント以上のエキサイティングかつ重要な仕事ができるのが醍醐味といえるでしょう。
求める経験 / スキル
ビジネスパーソンとしての業務遂行力
自ら課題に取り組み、キャッチアップしながら能力を高めていく志向
スキル：
・論理的な思考・説明スキル
・基本的なIT知識
・コミュニケーション力
志向：
・自ら計画を立て行動できる、創意工夫ができる業務遂行力
・新たなテクノロジーへの強い関心・探求心
・英語を含む専門的な論文や説明書などを読み、新たな技術を自身に取り込むキャッチアップ力
自ら課題に取り組み、キャッチアップしながら能力を高めていく志向
スキル：
・論理的な思考・説明スキル
・基本的なIT知識
・コミュニケーション力
志向：
・自ら計画を立て行動できる、創意工夫ができる業務遂行力
・新たなテクノロジーへの強い関心・探求心
・英語を含む専門的な論文や説明書などを読み、新たな技術を自身に取り込むキャッチアップ力
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 2,000 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
・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
株式会社リクルート
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。
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
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）
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データサイエンス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
・データサイエンスを活用したヘルスケアサービス等のR&D（生活習慣病の重症化予測モデルなど）
・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・納品
・国内外の学会発表（視察）および論文発表
■この仕事で得られるもの
・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、データサイエンティストは分析・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
・データサイエンスを活用した新サービスの開発経験
・統計学・機械学習のスキル向上
※アクチュアリーや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
■具体的な業務内容
・データサイエンスを活用したヘルスケアサービス等のR&D（生活習慣病の重症化予測モデルなど）
・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・納品
・国内外の学会発表（視察）および論文発表
■この仕事で得られるもの
・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、データサイエンティストは分析・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
・データサイエンスを活用した新サービスの開発経験
・統計学・機械学習のスキル向上
※アクチュアリーや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
・数理科学的な思考が身についている
・データサイエンティストとしての実務経験
・プログラミング経験（Python, R, SAS等。SQL使用経験もあると尚良い。）
■歓迎条件
・機械学習（データサイエンス）を活用した本番サービスの開発経験
・AWSやGCPなどクラウド環境における機械学習サービスの実装経験
・ヘルスケアの特定領域に特化したデータサイエンスの経験（ウェアラブルデータを用いたサービスの開発経験もしくは研究実績など）
・医学研究用の生物統計の専門知識または臨床知識
・アクチュアリー会員
・数理科学的な思考が身についている
・データサイエンティストとしての実務経験
・プログラミング経験（Python, R, SAS等。SQL使用経験もあると尚良い。）
■歓迎条件
・機械学習（データサイエンス）を活用した本番サービスの開発経験
・AWSやGCPなどクラウド環境における機械学習サービスの実装経験
・ヘルスケアの特定領域に特化したデータサイエンスの経験（ウェアラブルデータを用いたサービスの開発経験もしくは研究実績など）
・医学研究用の生物統計の専門知識または臨床知識
・アクチュアリー会員
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
【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
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）
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
合同会社DMM.com
仕事内容
【イノベーションカンパニー統括本部とは】
60以上の事業展開を行っている同社でBtoB向けの事業を中心に推進している事業本部です。
新規事業数が最も多い本部です。
＜本部の事業例＞
・ヘルスケア（オンラインクリニック）※保険診療も新規で始めます。
・EV
・花火事業
・不動産Fintech
・生成AI
など
＜事業戦略室とは＞
イノベーションカンパニー統括本部内の横断組織です。
優秀な人材を同部門にて採用し、ご経験に応じて事業本部内の事業にアサインが決まります。
▼組織課題
・新規事業が創出される機会が多く、管掌役員（緒方様）の事業数が増加。
それに伴い、事業責任者を担える方が事業数に対して不足。
・新規事業創出のスピードに経営管理／事業運営体制が追い付いていない。
【募集職種】
■事業推進（インキュベーション）
将来の事業責任者候補として、新規事業のグロースに携わって頂きたく考えております。横ぐしで事業に関わる、複数事業をまたいで関わる、役員直下で特命案件を担当するなど経験やご希望に応じてポジションを検討いたします。
※マーケティング戦略、営業戦略、事業戦略など、その方のご経験に応じてミッションの判断をします。
＜業務例＞
・新規事業またはグループ会社管理
・新規事業またはグループ会社の業績のモニタリングや業績向上に向けた経営支援
・M&Aした企業のPMIや継続的な支援
・新設会社設立時における立ち上げ・運営支援
・立ち上げ時の事業推進であったり、事業の撤退判断
・マーケティング戦略
60以上の事業展開を行っている同社でBtoB向けの事業を中心に推進している事業本部です。
新規事業数が最も多い本部です。
＜本部の事業例＞
・ヘルスケア（オンラインクリニック）※保険診療も新規で始めます。
・EV
・花火事業
・不動産Fintech
・生成AI
など
＜事業戦略室とは＞
イノベーションカンパニー統括本部内の横断組織です。
優秀な人材を同部門にて採用し、ご経験に応じて事業本部内の事業にアサインが決まります。
▼組織課題
・新規事業が創出される機会が多く、管掌役員（緒方様）の事業数が増加。
それに伴い、事業責任者を担える方が事業数に対して不足。
・新規事業創出のスピードに経営管理／事業運営体制が追い付いていない。
【募集職種】
■事業推進（インキュベーション）
将来の事業責任者候補として、新規事業のグロースに携わって頂きたく考えております。横ぐしで事業に関わる、複数事業をまたいで関わる、役員直下で特命案件を担当するなど経験やご希望に応じてポジションを検討いたします。
※マーケティング戦略、営業戦略、事業戦略など、その方のご経験に応じてミッションの判断をします。
＜業務例＞
・新規事業またはグループ会社管理
・新規事業またはグループ会社の業績のモニタリングや業績向上に向けた経営支援
・M&Aした企業のPMIや継続的な支援
・新設会社設立時における立ち上げ・運営支援
・立ち上げ時の事業推進であったり、事業の撤退判断
・マーケティング戦略
求める経験 / スキル
※事業戦略、マーケティング戦略、営業戦略など、何かしら得意領域のある方を募集しています。
下記の経験はあくまで求める経験の一例です。
・新規事業またはグループ会社管理
・新規事業またはグループ会社の業績のモニタリングや業績向上に向けた経営支援
・M&Aした企業のPMIや継続的な支援
・新設会社設立時における立ち上げ・運営支援
・ベンチャー企業等における経営企画・経営管理部門長等の経験
・ファンド投資先、コンサルティングファームにおけるハンズオンでの経営関与・支援の経験
下記の経験はあくまで求める経験の一例です。
・新規事業またはグループ会社管理
・新規事業またはグループ会社の業績のモニタリングや業績向上に向けた経営支援
・M&Aした企業のPMIや継続的な支援
・新設会社設立時における立ち上げ・運営支援
・ベンチャー企業等における経営企画・経営管理部門長等の経験
・ファンド投資先、コンサルティングファームにおけるハンズオンでの経営関与・支援の経験
従業員数
5,184名
（（DMMグループ全体））
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 2,004 万円
従業員数
5,184名
（（DMMグループ全体））
仕事内容
■業務内容
具体的な業務内容は下記です。
・データ駆動型でパーソナライズされたCRM戦略を構築するための、インパクトの大きい機会を特定し、革新的なソリューションを提唱して、ビジョンを現実のものにするためのクロスファンクショナルな機運を高める。
・高度な統計モデル、機械学習モデル、堅牢な評価フレームワーク、および包括的なモニタリングを備えた推論パイプライン（バッチ/ストリーム）の設計、開発、デプロイを行う。
・複雑なビジネスのボトルネックを解消し、プラットフォームのパフォーマンスを最適化するために、エンドツーエンドのデータ探索とモデリングを実行する。
・複雑な技術的知見を実行可能なインサイトに変換し、ステークホルダーと密接に協力して、開発ライフサイクルのあらゆる段階でモデルを洗練させる。
・リーダーシップ層と連携し、メルカリのデータサイエンスおよびエンジニアリング能力を最大限に引き出す戦略的な提案を行う。
分析、モデリング、コードの品質管理におけるベストプラクティスの適用を推進する。
■ユニークなチャレンジ
エンドツーエンドのプロジェクト・オーナーシップ： 初期の概念化やステークホルダーの合意形成から、技術的な実行、リリース後の最適化まで、プロジェクトのライフサイクル全体をリードする機会があります。
フロンティアの定義： まだブループリント（設計図）が存在しない、最先端のCRMおよびパーソナライゼーション・ソリューションの構築を担当します 。これには、未知の領域を切り拓き、マーケットプレイスのデータサイエンスにおける新しい業界標準を確立するための、深い技術的習熟度とドメインに対する直感の融合が求められます。
■メルカリグループについて
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については をご覧ください。
■組織・チームのミッション
データサイエンスチームのミッションは、ユーザーエンゲージメントと長期的価値（LTV）を最大化することです 。私たちは、パーソナライズされたCRM（顧客関係管理）のための洗練されたモデルやシステムを設計・開発し、最終的にメルカリのユーザー体験全体を向上させることを目指しています。
これを実現するために、以下の2つの戦略的柱を軸に活動しています：
①プロダクトおよびエンジニアリングチームとの横断的な連携による、マーケットプレイスのあらゆる側面へのデータ駆動型インテリジェンスの統合
②チームが直接主導する、独立したインパクトの大きいイニシアチブの推進
シニアデータサイエンティストとして、バックエンドチーム、インフラ専門家、デザイナー、マーケター、プロダクトマネージャーと密接に連携しながら、複雑なプロダクトおよび技術的なイニシアチブをリードしていただきます 。アーキテクチャ設計を推進し、プラットフォーム全体の技術的卓越性を確保し、チーム横断的な意思決定に影響を与えることで、メルカリの次世代AI駆動型プロダクト体験を形作っていただきます。
具体的な業務内容は下記です。
・データ駆動型でパーソナライズされたCRM戦略を構築するための、インパクトの大きい機会を特定し、革新的なソリューションを提唱して、ビジョンを現実のものにするためのクロスファンクショナルな機運を高める。
・高度な統計モデル、機械学習モデル、堅牢な評価フレームワーク、および包括的なモニタリングを備えた推論パイプライン（バッチ/ストリーム）の設計、開発、デプロイを行う。
・複雑なビジネスのボトルネックを解消し、プラットフォームのパフォーマンスを最適化するために、エンドツーエンドのデータ探索とモデリングを実行する。
・複雑な技術的知見を実行可能なインサイトに変換し、ステークホルダーと密接に協力して、開発ライフサイクルのあらゆる段階でモデルを洗練させる。
・リーダーシップ層と連携し、メルカリのデータサイエンスおよびエンジニアリング能力を最大限に引き出す戦略的な提案を行う。
分析、モデリング、コードの品質管理におけるベストプラクティスの適用を推進する。
■ユニークなチャレンジ
エンドツーエンドのプロジェクト・オーナーシップ： 初期の概念化やステークホルダーの合意形成から、技術的な実行、リリース後の最適化まで、プロジェクトのライフサイクル全体をリードする機会があります。
フロンティアの定義： まだブループリント（設計図）が存在しない、最先端のCRMおよびパーソナライゼーション・ソリューションの構築を担当します 。これには、未知の領域を切り拓き、マーケットプレイスのデータサイエンスにおける新しい業界標準を確立するための、深い技術的習熟度とドメインに対する直感の融合が求められます。
■メルカリグループについて
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については をご覧ください。
■組織・チームのミッション
データサイエンスチームのミッションは、ユーザーエンゲージメントと長期的価値（LTV）を最大化することです 。私たちは、パーソナライズされたCRM（顧客関係管理）のための洗練されたモデルやシステムを設計・開発し、最終的にメルカリのユーザー体験全体を向上させることを目指しています。
これを実現するために、以下の2つの戦略的柱を軸に活動しています：
①プロダクトおよびエンジニアリングチームとの横断的な連携による、マーケットプレイスのあらゆる側面へのデータ駆動型インテリジェンスの統合
②チームが直接主導する、独立したインパクトの大きいイニシアチブの推進
シニアデータサイエンティストとして、バックエンドチーム、インフラ専門家、デザイナー、マーケター、プロダクトマネージャーと密接に連携しながら、複雑なプロダクトおよび技術的なイニシアチブをリードしていただきます 。アーキテクチャ設計を推進し、プラットフォーム全体の技術的卓越性を確保し、チーム横断的な意思決定に影響を与えることで、メルカリの次世代AI駆動型プロダクト体験を形作っていただきます。
求める経験 / スキル
■求める経験・スキル
・統計学、数学、コンピュータサイエンス、または関連する計量分野の博士号（PhD）または修士号（MSc)
・高度な分析やシステムを活用して戦略的なビジネス上の意思決定を推進した5年以上の経験
・統計分析、機械学習アルゴリズム、A/Bテスト、因果推論に関する高い専門知識。
・マーケティング、プロダクト、エンジニアリングチームと協力し、プロダクトの迅速なイテレーションを行い、インパクトの大きい機能を実行できる能力 。
・経営層の意思決定に影響を与えることができる、卓越した口頭および書面でのコミュニケーションスキル。
・PythonおよびSQLの習熟。
■歓迎する経験・スキル
・強いオーナーシップとP/Lマインドセット： ビジネスKPIの達成に対して全責任を負った実績。データサイエンスの取り組みを直接、測定可能な売上成長に結びつける「結果第一」のメンタリティ。
・粘り強い実行力： 技術的な障害や優先順位の変化に関わらず、スピード感のある環境で高い質を維持しながらプロジェクトを完遂させる能力。
・ドメイン知識： 急成長するテック環境におけるマーケティングサイエンスまたはCRM最適化の経験 。
・MLOps能力： 本番レベルの推論パイプライン（バッチおよびリアルタイムストリーミングの両方）を開発・運用するMLエンジニアとしての経験。
・リーダーシップ： 初期の提案やリソース計画から最終的なデリバリー、メンテナンスまで、大規模プロジェクトを「エンドツーエンド」でリードした経験。
■語学力
日本語：日本語：Proficient (CEFR – C1) 必須
英語：Independent (CEFR – B2) 歓迎
・統計学、数学、コンピュータサイエンス、または関連する計量分野の博士号（PhD）または修士号（MSc)
・高度な分析やシステムを活用して戦略的なビジネス上の意思決定を推進した5年以上の経験
・統計分析、機械学習アルゴリズム、A/Bテスト、因果推論に関する高い専門知識。
・マーケティング、プロダクト、エンジニアリングチームと協力し、プロダクトの迅速なイテレーションを行い、インパクトの大きい機能を実行できる能力 。
・経営層の意思決定に影響を与えることができる、卓越した口頭および書面でのコミュニケーションスキル。
・PythonおよびSQLの習熟。
■歓迎する経験・スキル
・強いオーナーシップとP/Lマインドセット： ビジネスKPIの達成に対して全責任を負った実績。データサイエンスの取り組みを直接、測定可能な売上成長に結びつける「結果第一」のメンタリティ。
・粘り強い実行力： 技術的な障害や優先順位の変化に関わらず、スピード感のある環境で高い質を維持しながらプロジェクトを完遂させる能力。
・ドメイン知識： 急成長するテック環境におけるマーケティングサイエンスまたはCRM最適化の経験 。
・MLOps能力： 本番レベルの推論パイプライン（バッチおよびリアルタイムストリーミングの両方）を開発・運用するMLエンジニアとしての経験。
・リーダーシップ： 初期の提案やリソース計画から最終的なデリバリー、メンテナンスまで、大規模プロジェクトを「エンドツーエンド」でリードした経験。
■語学力
日本語：日本語：Proficient (CEFR – C1) 必須
英語：Independent (CEFR – B2) 歓迎
従業員数
2,120名
（連結）
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
2,120名
（連結）
株式会社キーエンス
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。
【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
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)）
株式会社キーエンス
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。
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
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)）
数兆円規模！通信からAIまで、社会を変革するグローバルイノベーション企業
仕事内容
■職務内容
【ミッション】
AI研究開発チームやデータサイエンス部門が生み出す成果を、実際の業務やサービスで活用できる「基盤システム」として実装していくポジションです。
生成AI、LLM、マルチモーダルデータ、分散データ基盤などの最先端技術を理解し、社会実装に求められる品質／スケーラビリティ／セキュリティを備えたアプリケーションやプラットフォームを構築します。
研究成果を「技術」から「価値」へと変える、実装現場のリーダーを求めています。
【主な業務】
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤の設計および実装
【具体的な業務】
・AI要素技術（LLM、Embedding、Rerankなど）の成果を理解し、基盤システムへ実装
・クラウド上でのAI／データ連携基盤およびアプリケーションの設計／開発／運用リード
・LLMや生成AI APIを活用したアプリケーションや業務支援ツールの開発
・データパイプライン、API、コンテナ環境（Kubernetesなど）の設計／構築
・PoCから本番導入までの技術検証、性能最適化、信頼性設計
・研究部門やビジネス部門との要件調整、プロトタイプ開発および改善のリード
【ミッション】
AI研究開発チームやデータサイエンス部門が生み出す成果を、実際の業務やサービスで活用できる「基盤システム」として実装していくポジションです。
生成AI、LLM、マルチモーダルデータ、分散データ基盤などの最先端技術を理解し、社会実装に求められる品質／スケーラビリティ／セキュリティを備えたアプリケーションやプラットフォームを構築します。
研究成果を「技術」から「価値」へと変える、実装現場のリーダーを求めています。
【主な業務】
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤の設計および実装
【具体的な業務】
・AI要素技術（LLM、Embedding、Rerankなど）の成果を理解し、基盤システムへ実装
・クラウド上でのAI／データ連携基盤およびアプリケーションの設計／開発／運用リード
・LLMや生成AI APIを活用したアプリケーションや業務支援ツールの開発
・データパイプライン、API、コンテナ環境（Kubernetesなど）の設計／構築
・PoCから本番導入までの技術検証、性能最適化、信頼性設計
・研究部門やビジネス部門との要件調整、プロトタイプ開発および改善のリード
求める経験 / スキル
■応募資格(必須)
・PythonまたはGoによるバックエンド開発経験（3年以上）
・クラウド（AWS／GCP／Azure）での開発／運用経験
・AI／データ関連システム（LLM活用、RAG、検索APIなど）の実装経験
・REST／GraphQL API設計／開発経験
・Git／CI／CD／Docker／Kubernetesなどモダン開発プロセスの理解
・異なる技術領域（AI、データ、アプリ）をつなぐ開発経験
■応募資格(歓迎)
・AI研究成果をプロダクト／システムに実装した経験
・LLMアプリ／RAG構築の知見（LangChain、LlamaIndexなど）
・ベクトルDB（FAISS、Pinecone、Weaviateなど）の活用経験
・MLOps／推論環境構築（Vertex AI、SageMaker、MLflowなど）
・分散データ処理基盤（Kafka、Pub／Subなど）の開発経験
・システムの非機能設計（スケーラビリティ、セキュリティ、運用性）経験
・PythonまたはGoによるバックエンド開発経験（3年以上）
・クラウド（AWS／GCP／Azure）での開発／運用経験
・AI／データ関連システム（LLM活用、RAG、検索APIなど）の実装経験
・REST／GraphQL API設計／開発経験
・Git／CI／CD／Docker／Kubernetesなどモダン開発プロセスの理解
・異なる技術領域（AI、データ、アプリ）をつなぐ開発経験
■応募資格(歓迎)
・AI研究成果をプロダクト／システムに実装した経験
・LLMアプリ／RAG構築の知見（LangChain、LlamaIndexなど）
・ベクトルDB（FAISS、Pinecone、Weaviateなど）の活用経験
・MLOps／推論環境構築（Vertex AI、SageMaker、MLflowなど）
・分散データ処理基盤（Kafka、Pub／Subなど）の開発経験
・システムの非機能設計（スケーラビリティ、セキュリティ、運用性）経験
勤務地
東京都
想定年収
702 万円 ~ 2,005 万円
数兆円規模！通信からAIまで、社会を変革するグローバルイノベーション企業
仕事内容
■職務内容
【ミッション】
AI研究開発の成果を社会実装へと橋渡しする、AIデータアーキテクトを募集します。
社内外の研究チームが開発する要素技術（エンベディング統合、Rerank、マルチモーダル理解など）を理解し、それらをクラウド、データ基盤、サービスシステムの間で『使える形』に組み上げるアーキテクチャ設計を担っていただきます。
AIやデータの技術を「研究」から「価値創出」へとつなぐ道筋を描ける、技術リーダーを求めています。
【主な業務】
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤のアーキテクチャ設計および実装
【具体的な業務】
・研究／開発チームが生成するAI要素技術（LLM、エンベディング、Rerankなど）の理解と技術要件の整理
・それらの技術をデータ／AI基盤に統合するためのアーキテクチャ設計
・データスペース技術（Gaia-X、IDS、Catena-Xなど）を活用した分散データ連携構想の設計および実装リード
・AI社会実装における非機能要件（セキュリティ、ガバナンス、運用性など）の設計
・社内外の研究開発部門や業務部門との技術的な調整
【ミッション】
AI研究開発の成果を社会実装へと橋渡しする、AIデータアーキテクトを募集します。
社内外の研究チームが開発する要素技術（エンベディング統合、Rerank、マルチモーダル理解など）を理解し、それらをクラウド、データ基盤、サービスシステムの間で『使える形』に組み上げるアーキテクチャ設計を担っていただきます。
AIやデータの技術を「研究」から「価値創出」へとつなぐ道筋を描ける、技術リーダーを求めています。
【主な業務】
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤のアーキテクチャ設計および実装
【具体的な業務】
・研究／開発チームが生成するAI要素技術（LLM、エンベディング、Rerankなど）の理解と技術要件の整理
・それらの技術をデータ／AI基盤に統合するためのアーキテクチャ設計
・データスペース技術（Gaia-X、IDS、Catena-Xなど）を活用した分散データ連携構想の設計および実装リード
・AI社会実装における非機能要件（セキュリティ、ガバナンス、運用性など）の設計
・社内外の研究開発部門や業務部門との技術的な調整
求める経験 / スキル
■応募資格(必須)
・クラウド環境（AWS／GCP／Azure）でのシステム設計／構築経験（5年以上）
・データ基盤（BigQuery、Snowflake、Redshiftなど）の設計／運用経験
・AIシステムまたはデータ活用システムの構築／導入経験
・PythonまたはGoによる開発経験
・異なる技術領域（AI、データ、アプリ、ネットワークなど）を橋渡しする設計／調整経験
■応募資格(歓迎)
・AI研究やデータサイエンスの成果を活用したプロダクト化／システム化の経験
・データスペース／Gaia-X／IDSなどの国際的データ連携フレームワークの知見
・セキュリティ／ID管理／ゼロトラストなどの設計経験
・分散システム／マイクロサービスアーキテクチャの構築経験
・プロジェクトマネジメントまたは技術標準化のリード経験
・クラウド環境（AWS／GCP／Azure）でのシステム設計／構築経験（5年以上）
・データ基盤（BigQuery、Snowflake、Redshiftなど）の設計／運用経験
・AIシステムまたはデータ活用システムの構築／導入経験
・PythonまたはGoによる開発経験
・異なる技術領域（AI、データ、アプリ、ネットワークなど）を橋渡しする設計／調整経験
■応募資格(歓迎)
・AI研究やデータサイエンスの成果を活用したプロダクト化／システム化の経験
・データスペース／Gaia-X／IDSなどの国際的データ連携フレームワークの知見
・セキュリティ／ID管理／ゼロトラストなどの設計経験
・分散システム／マイクロサービスアーキテクチャの構築経験
・プロジェクトマネジメントまたは技術標準化のリード経験
勤務地
東京都
想定年収
702 万円 ~ 2,005 万円
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
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。
・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）
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