AIアーキテクトは、AI（人工知能）を武器に、お客様のビジネス変革や成長をデザインし、その実現を担います。カスタムのモデルやパブリックのAI APIなど、世の中の様々なAIや他の技術を組み合わせて、最適な形でお客様のAI導入を推進し、幅広い業界、ソリューションやサービスのイノベーションを創出します。

◆業務内容
AI導入プロジェクトに配属され、以下の業務の推進役を担います。
・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モデルの選定
・As Isシステムの調査と整理
・To Be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

◆AIアーキテクトの魅力
・様々な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、幅広いビジネス/テクノロジー/データに触れることができる
・グローバルネットワークを活用し、各国で活躍するメンバー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できる
・特定のベンダー/ソリューションに縛られず、中立な立場でお客様に最も適切なソリューションを評価、選定することができる

■休日：完全週休二日制

■Data Analytics Consultant

■職務内容
クライアントのデジタルトランスフォーメーション戦略を実現する新規サービスの立ち上げから、企画・設計・開発・ローンチまで全工程に参画し、幅広いコンサルティングサービスに携わっていただきます。
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、バックオフィス領域などの顧客業界の経営課題を解決するために、データアナリティクスの専門的な知識を用い、ITシステムの実装を含む課題解決のための支援を実施していただきます。

提供する役割として、以下1～4のいずれかの業務または、横断でご担当いただきます。
1.DX戦略・計画の策定支援／AIシステムの開発・導入
2.データ利活用組織組成／データサイエンティスト育成支援
3.データマネジメント／データガバナンス構想策定／実装支援
4.データ基盤構想策定／構築支援

■チームの強み・魅力
・企業戦略とテクノロジーの結び付きが深くなってきているため、従来のITコンサルタントに求められるテクノロジーのデリバリーのみならず、経営戦略コンサルタントとしての資質も身に着けて頂きます。学んで頂くことも多いので大変ですが、今後、多くの経営者に求められる資質でもあるので、やりがいのあるポジションです。
・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、研修コンテンツの活用、および、グローバルのメンバーと協業することで、ノウハウ・知見を吸収でき、自己の成長を効果的に行うことができます。
・中途採用入社者の比率が高く、ポジションに関係なくビジネス戦略策定、営業活動、デリバリー活動など幅広い業務を経験することができます。組織規模もまだ小さく、一人一人が重要な戦力として位置付けられるため、リーダーシップ能力が磨かれます

■育成体制について
メンバーのキャリアパスと成長を重要視し、下記のポイントを軸に人材育成に取り組んでいます。
・コンサルタントとしての基礎力（仮説思考やロジカルシンキングなど）を効率的にキャッチアップして頂くために教育コンテンツを用意し、コンサル業界未経験者の方でも、自己成長することができるように支援を行っています。
・入社後は、みなさんが業務に慣れて頂くため、同ポジション同年代の同僚がバディとして任命され、日々の困りごとをサポートさせて頂きます。また、同チームの先輩社員がカウンセラーとして任命され、みなさんのキャリアアップのための相談やスキル向上のためのアドバイスを行っています。
・最新のテクノロジーを理解するためにグローバルのトレーニングコンテンツをベースとした学習支援および資格取得支援を行っています。
・チームの中で知識の共有を図り、全体の知見の底上げを行っています。
・自身の専門領域ではない分野においても、チームの中の案件にサブ担当として参画いただき、実体験から学んでいただく横串の教育体制をとっています。
（例：データガバナンスの専門家がDX戦略策定の案件にサブでアサインされるなど）

■休日：土, 日, 祝日, 年末年始

データサイエンティストは特定の技術領域に限定することなく、
課題に合わせた最適な技術・手法を選択することが求められます。

■予測・判別モデリング
•時系列解析による需要予測
•異常検知・不正検知
•広告効果の推定と市場シェア予測

■自然言語処理
•意味解析技術によるVoC理解
•ML/AI技術による業務オペレーションの効率化

■システム実装・AnalyticsOps
•データ分析プラットフォームの構築
•機械学習モデルのサービス導入・運用
•クラウドAPIを用いたプロトタイピング

■シミュレーション・最適化
•モンテカルロ・シミュレーションによる
事業リスク評価
•数理計画法によるポートフォリオの策定
•価格最適化・ダイナミックプライシング

■休日：土, 日, 祝日, 年末年始

◆業界動向
【製造業界に与える価値・今後の展望】
昨今、消費者のニーズの多様化により多品種・少量生産が増え、柔軟なモノ作りが必要になっています。そのため、製造業では、ロボットやデータを活用し、高い品質を維持し続けることが必要になります。また、ヒトに依存した作業やノウハウをデジタル化し、少子化による労働力人口の減少に負けない強いモノ作りが求められてきています。
また、モノ作りにおいては、設計する力（チェーン）とモノ作りの力（チェーン）が重要になります。いずれにおいても、単純なモノ作りの現場（工場）のみの改善ではなく、チェーン全体を俯瞰した一手を打っていくことが求められています。

当社では、現場（工場）×本部×グローバルというロケーション、工場設備×システム×データというモノ作りのベース、これらを動かしていく組織構造など全体を俯瞰しながら、中身については個別具体的に検討しています。
全体を俯瞰した中で、各場所で働く人たちやそこに関わるパートナーなど、知識レベルも異なれば使っている専門用語の違う環境の中でお互いの理解を促し物事を推進することが必要になり、まさにITと業務双方を求められるコンサルティングを推進しています。

【募集背景】
モノ作りにおいては、現場の改善だけでは事足りない状況となっています。全体を俯瞰して物事を捉え、一方で個別具体的な検討と推進ができる人材や、実際に工場とクラウドの両面を理解し、システム設計・開発できる人材が不足しているため募集します。
製造業においては、組織を最適化してきた歴史的背景もあり、分断した組織構造および個別最適なシステムが多数存在しています。その結果、さまざまなデータを連携することができずDXが進まないという悩みを多くのお客さまが抱えています。
当社では、製造の設計領域（CAD,CAE,PLM）からE-BOM/M-BOM、生産計画（MES）やERP（SAPなど）との連携、物流（WES,WMS,TMS）との連携、さらにはスマートファクトリまでを一気通貫で捉え、お客さまの立場で課題を発見・認識し、お客さまと一緒に改善のアプローチを進めていきたいと考えています。

◆職務内容
モノ作りの現場を理解しその中での課題を具体的に収集し改善活動と、会社の経営方針や外部環境の変化に対して検討すべきことを整理整頓し、優先度をつけて具体的なアクションプランを検討します。そしてプランに従い具体的なプロジェクトを立ち上げ、パートナーの選定や自らが手を動かして案件の推進を行っていただきます。
また、昨今ではクラウド化の加速化に伴い、AWSやMicrosoft、Googleなどのクラウドの理解と経験を持ち、最適な業務デザインを行うべき、機能配置やデータ配置、処理方式を検討・実装するアーキテクト／エンジニアの役割にも挑戦いただけます。
さらには、製造に関わる一気通貫、周辺（関連）システム全体を俯瞰し、関係者と対話を進めながら、プロジェクトを成功に導くための支援（業務の中身や技術を理解したPMO）の役割としてもご活躍いただけます。

【業務内容】
・モノ作りの現場～システム・業務全体を俯瞰して「現場の目線」「本部機能の目線」「経営の目線」で課題の抽出と解決のアクションプランを描く。
・描いたアクションプランを具体的なプロジェクトとして立ち上げ、顧客と一緒に推進する。
・自らも手を動かし、ビジネスやアーキテクチャのデザインから、システムの設計・開発を行う。
・クラウドを活用した全体アーキテクチャのデザインおよび構築を行う。
・業務の中身や技術を理解し、お客さまと伴走して、プロジェクトの推進を行う。

【役割と期待】
・複数の関係者を巻き込んで物事を推進する力。（ビジネスリード）
・複数の技術要素の整合性をもって物事を推進する力。（アーキテクト）
・現場の理解と課題の抽出。デジタル化の検討。
・具体的なデジタル化のデザインとデータを活用し業務効果を高める検討。
・クラウドを活用したアーキテクチャデザイン（クラウドエンジニア）
・業務の中身や技術を理解したプロジェクトの推進支援（PMO）

【案件事例】
・ニチガスのスマートメーターとサイバーフィジカルシステムの構築
・大手自動車部品メーカーのファクトリーIoT構築（グローバル130工場）
・大手自動車部品メーカーのAMO（アーキテクチャマネジメントオフィス）
・大手自動車部品メーカーのPMOおよびPgMO（プログラムマネジメントオフィス）※プログラムはプロジェクトの上位概念

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, 年末年始

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。
既に約50名の優秀なデータサイエンティスト・エンジニアが集っていますが、同事業を当社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、プロジェクトをリードするデータサイエンティストを募集します。

・データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進
・最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行
・データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動
・当社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり）

以下、プロジェクト事例をご覧ください。多岐に渡る業界・業態のお客様、R&D活動からコンサルティング、最先端テクノロジーを駆使したシステム構築に至るまで、幅広いフィールドでご活躍いただくことが可能です。

【プロジェクト事例】
◆データサイエンス
・最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル（購買履歴・画像・テキスト）レコメンドシステム構築
・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測
・小売業向けの在庫データ分析およびその評価
・店舗従業員のシフト最適化
・物流における配送経路最適化
・倉庫内ピッキング経路最適化

◆募集部門のビジョン・ミッション
Vision：
　構想から実現まで「AIの社会実装」を通して、これまでにないスマート社会を実現する
　
Mission:
　ビジネスｘデータｘコンピュータサイエンスを掛け合わせ構想から実現までコミット
　難題への挑戦を仲間や顧客とともに楽しみ、成長する
　先端を追求し高め合う

【以下のいずれかのご志向をお持ちの方にオススメの企業です】
・年収UPを狙いたい
・業界にとらわれず案件に携わりたい
・一気通貫でプロジェクトに携わりたい
・技術にこだわりたい、高い技術力の環境で働きたい
・ロケーションフリーで働きたい（地方在住歓迎です）
・経営基盤が安定し、高利益率の大手企業で働きたい（営業利益率約20%）

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, 年末年始

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。

■休日：完全週休二日制, 年末年始

■担当事業、サービス
・事業横断でサービスの改善/開発を行う。主にアルゴリズムの開発とその基盤開発を担当する。

■担当業務
・機械学習技術を用いたサービス開発・改善
エムスリーが提供するサービスを改善するためのアルゴリズムの開発を担当。
（例：コンテンツのリコメンデーション、メールマガジンのパーソナライズ）
機械学習とコンピュータサイエンスを用いて自らシステム開発を行う。

・よりチャレンジングな課題の解決
取り組むべき課題として、医療分野におけるAI・機械学習技術の応用（診断補助、画像診断、創薬など）やまた、多様なフォーマットのコンテンツを適切に医療従事者に届けるためのアルゴリズム（専門性の高い文章の自動要約、翻訳、キュレーション）の開発があります。

■技術スタック
言語: Python / Ruby / Scala
チャットツール: Slack/ChatWork
チケット管理: JIRA
ソースコード管理: GitLab
CI ツール: GitLab-CI
インフラ: オンプレミス/AWS

■チーム体制
エンジニアリンググループ　AI・機械学習チーム

社長直轄のもと新規チームの立ち上げに主体的に関わることができます。全社工数削減にも寄与できると見ており、経営的な観点からも期待されています。皆ベンチャーマインドが高く、機械学習・AIでビジネスを加速する情熱的なチームです。

＜チーム体制＞ 機械学習エンジニア3名（Ph.D.保有者、スパコン開発者）、ソフトウェアエンジニア2名

■得られる経験・スキル
・医療系のデータ（テキスト、画像、動画）があり、それらを用いたアルゴリズム開発が行える。
・少人数で多くのサービスをサポートしており、アルゴリズムのメイン開発者になれる。
・ビジネス側の担当者もデータ分析/機械学習の活用に理解があり、新規アルゴリズムを積極的に導入できる。

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始