データサイエンティスト×設立年数11〜30年のリモートワーク転職・求人情報一覧 -3ページ目
68件中 21件~30件
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト(ミドル)/機械学習のモデリング業務経験(LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価
ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む)
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops)
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考:技術スタック(https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience)
ABEJA(豊富な知見) × 大手企業(莫大なデータ/リソース/キャッシュ)という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考:Kaggle Days World Championshipで優勝した話(https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211)
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考:Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み(2022年版)(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23)
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO(Chief Digital Officer)
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル(LLM)や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価
ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む)
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops)
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考:技術スタック(https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience)
ABEJA(豊富な知見) × 大手企業(莫大なデータ/リソース/キャッシュ)という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考:Kaggle Days World Championshipで優勝した話(https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211)
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考:Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み(2022年版)(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23)
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO(Chief Digital Officer)
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル(LLM)や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 800 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト(シニア)/機械学習のモデリング業務経験(LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む)
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops)
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考:技術スタック(https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience)
ABEJA(豊富な知見) × 大手企業(莫大なデータ/リソース/キャッシュ)という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考:Kaggle Days World Championshipで優勝した話(https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211)
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考:Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み(2022年版)(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23)
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO(Chief Digital Officer)
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル(LLM)や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む)
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops)
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考:技術スタック(https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience)
ABEJA(豊富な知見) × 大手企業(莫大なデータ/リソース/キャッシュ)という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考:Kaggle Days World Championshipで優勝した話(https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211)
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考:Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み(2022年版)(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23)
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO(Chief Digital Officer)
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル(LLM)や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 1,000 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
日本ディクス株式会社
【首都圏ハイブリ/データエンジニア/面接1回】ITインフラ構築からソフトウェア開発、運用保守までを総合的に手掛けるIT企業 のリモートワーク求人
■仕事内容
データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。
(例)
・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成
・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築
・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援
・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善
・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善
・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案
案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
■配属部署
※下記2部署いずれかに配属となります(ご経験やご希望領域を踏まえて最終決定致します)
①金融業界メイン(クレジットカード領域・銀行等)のフロントシステムの開発・運用・保守を幅広く担う部署。
社員人数:約40名
② Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、
お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。
社員人数:約60名
■配属事業本部
Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です!
今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。
また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます
生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。
AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します!
■特徴
①魅力的な開発環境
要件定義・基本設計などの上流工程から、詳細設計、構築、テストまで幅広い工程に携わることができ、特定工程だけに閉じないキャリア形成が可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
また、SES・受託案件を通じて新しい技術に挑戦できる機会もあり、社内にはナレッジ共有の文化が根付いているため、周囲に相談しながら技術力を高めていくことが可能です。
開発領域例:Webアプリケーション、業務システム、API連携など
②キャリアマップにそった案件アサインが可能
エンジニアのスキルアップと人材育成を重要な経営テーマとしている位、人材を大切にしています。
現場での経験だけでなく、継続的な学びと挑戦を通じて、一人ひとりが着実に成長できる環境づくりに力を入れています。
案件アサイン時は、今後なりたいキャリアを尊重しながら双方に相談の上決定しています。
③通しの良さと人を大切にする組織文化
コミュニケーションを重視した社員関係を築いており、個々が孤立するのではなく、
周囲と連携しながら仕事を進める風土があります。
例えば、毎年新卒入社時に事業本部全体にて歓迎会を開催するなど新しく入社される方を歓迎する風土があります!
会社全体でも任意参加のイベント(BBQ、納会、部活動)もあるため部署問わず様々な方とコニュニケーションを取ることも可能です。
■キャリアについて
キャリアを積んでいただくと、マネージャー職としてマネジメントに注力するキャリアとエキスパート職として技術をきわめていただくキャリアに分かれます。
定期的に上長と面談をする機会を設けておりますので、その際にどちらの道に進むか・今後どのようなキャリアを積みたいかなどをお話しいただいております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。
(例)
・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成
・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築
・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援
・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善
・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善
・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案
案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
■配属部署
※下記2部署いずれかに配属となります(ご経験やご希望領域を踏まえて最終決定致します)
①金融業界メイン(クレジットカード領域・銀行等)のフロントシステムの開発・運用・保守を幅広く担う部署。
社員人数:約40名
② Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、
お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。
社員人数:約60名
■配属事業本部
Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です!
今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。
また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます
生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。
AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します!
■特徴
①魅力的な開発環境
要件定義・基本設計などの上流工程から、詳細設計、構築、テストまで幅広い工程に携わることができ、特定工程だけに閉じないキャリア形成が可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
また、SES・受託案件を通じて新しい技術に挑戦できる機会もあり、社内にはナレッジ共有の文化が根付いているため、周囲に相談しながら技術力を高めていくことが可能です。
開発領域例:Webアプリケーション、業務システム、API連携など
②キャリアマップにそった案件アサインが可能
エンジニアのスキルアップと人材育成を重要な経営テーマとしている位、人材を大切にしています。
現場での経験だけでなく、継続的な学びと挑戦を通じて、一人ひとりが着実に成長できる環境づくりに力を入れています。
案件アサイン時は、今後なりたいキャリアを尊重しながら双方に相談の上決定しています。
③通しの良さと人を大切にする組織文化
コミュニケーションを重視した社員関係を築いており、個々が孤立するのではなく、
周囲と連携しながら仕事を進める風土があります。
例えば、毎年新卒入社時に事業本部全体にて歓迎会を開催するなど新しく入社される方を歓迎する風土があります!
会社全体でも任意参加のイベント(BBQ、納会、部活動)もあるため部署問わず様々な方とコニュニケーションを取ることも可能です。
■キャリアについて
キャリアを積んでいただくと、マネージャー職としてマネジメントに注力するキャリアとエキスパート職として技術をきわめていただくキャリアに分かれます。
定期的に上長と面談をする機会を設けておりますので、その際にどちらの道に進むか・今後どのようなキャリアを積みたいかなどをお話しいただいております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 575 〜 732 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 29年 | 従業員数 | 581人 |
TISI株式会社
【首都圏ハイブリッド/ビジネスイノベーション事業部・データアナリティクスコンサルタント(推進メンバー)】 のリモートワーク求人
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TIS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!
■お仕事内容
以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進
・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築
・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進
【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)
■キャリアパス
・生成AI関連、データ分析(POC含む)、データマネジメント基盤、MLOps関連の案件にアナリスト/エンジニアとして従事
・その後、AIデータ分析関連の案件(AI活用アプリ開発、データ分析、データマネジメント基盤、MLOps関連)における
プロジェクトマネージャー、コンサルタントとして従事
・当該領域おけるスペシャリストポジションへの昇格
■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.統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いてデータ分析を行い、お客様の事業の価値創造を推進することができます。
また、上記分野での大学・公官庁との共同プロジェクト実績も多数有しているため、
専門家としてスキルアップできる環境が社内外に広がっています。
■参考URL
【TISタレント】
https://www.tis.co.jp/tigtalent/
【AI・データ分析サービス】
https://www.tis.jp/service_solution/data-analytics/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
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TIS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!
■お仕事内容
以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進
・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築
・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進
【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)
■キャリアパス
・生成AI関連、データ分析(POC含む)、データマネジメント基盤、MLOps関連の案件にアナリスト/エンジニアとして従事
・その後、AIデータ分析関連の案件(AI活用アプリ開発、データ分析、データマネジメント基盤、MLOps関連)における
プロジェクトマネージャー、コンサルタントとして従事
・当該領域おけるスペシャリストポジションへの昇格
■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.統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いてデータ分析を行い、お客様の事業の価値創造を推進することができます。
また、上記分野での大学・公官庁との共同プロジェクト実績も多数有しているため、
専門家としてスキルアップできる環境が社内外に広がっています。
■参考URL
【TISタレント】
https://www.tis.co.jp/tigtalent/
【AI・データ分析サービス】
https://www.tis.jp/service_solution/data-analytics/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
TISインテックグループのTISは、SI・受託開発に加え、データセンターやクラウドなどサービス型のITソリューションを多数用意しています。同時に、中国・ASEAN地域を中心としたグローバルサポート体制も整え、金融、製造、流通/サービス、公共、通信など様々な業界で3000社以上のビジネスパートナーとして、お客様の事業の成長に貢献しています。
|
||
| 設立年数 | 19年 | 従業員数 | 2,000人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/データアナリティクスコンサルタント】コンサルティング部門におけるデータ分析の専門家 のリモートワーク求人
■お仕事内容
技術・ビジネスの境界人材としてクライアントの経営改善を支援
コンサルティング部門におけるデータ分析の専門家として、ビジネス・オペレーション課題の定量的な解析を行います。
また、保有データやシステムのアセスメントを行い、クライアントのデジタル化に向けた課題を整理し、
技術ービジネスの双方を理解しているプロフェッショナルとして、クライアントとコミュニケーションを行いながら各分析テーマの実行計画の策定を支援します。
a.購買・顧客行動などのデータに基づくマーケティング戦略の策定・実行(デジタルマーケティング領域)
購買データ、Webサイト行動データ、アプリ利用データ等、マーケティングデータの分析結果をもとに、マーケティング上の戦略策定や施策最適化を支援します。
b.データに基づくオペレーション改革の計画策定・実行(オペレーション領域)
クライアントの活動から発生する各種オペレーションデータ(調達、在庫、販売、人や機器の稼働データ、
メンテナンス履歴等)から課題を可視化し、データに基づいた改善案・改革案を提案、支援します。
<具体的な業務イメージ>
・データ分析に基づくビジネスやオペレーションへの示唆出し、レポーティング、クライアントとのコミュニケーション
・顧客への課題ヒアリング、クライアントデータの調査や集計・モデリングに基づく、デジタル化のfeasibility study、実行計画の方針策定
・仮説構築・分析によるオペレーションKPIの定義、可視化スキームの構築、実行支援
■具体的な案件例
コングロマリット企業における、データにもとづく各事業会社のビジネス課題の定量化支援
マーケティング部門における、データ分析に基づくデジタルマーケティング施策の立案・実施、PDCAサイクル構築支
物流企業におけるデータアセスメントにもとづく、実行可能なオペレーションのデジタル化計画の立案・初期のアルゴリズム検討支援
◎配属部門:アナリティクスコンサルティングユニット
コンサルティング組織については、2017年にお客様のデータ活用(DX)に関する構想策定からビジネス実装まで
End to Endでお客様の支援をすべく立ち上げた組織となっております。
現在コンサルタントは、50名規模で多様な人材が活躍しており、外資系コンサルティングファーム、
外資系大手IT、日系大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャー出身者などが在籍しております。
■募集背景
現在、年間15%成長を目指し、組織規模の拡大を図っております。
市場からの期待も高く、年々抽象度の高い課題をお客様からいただくことが増え、コンサルティングサービスの需要が高まってきているため、積極的に人材を募集しています。
■ブレインパッドの特徴
1) データ活用に特化したコンサルティングの提供
機械学習・数理最適化や、それら知見を実装した製品を活かして、クライアントの新規サービス開発や経営・業務改革、事業成長をAIを活用することにより支援しています。
2) 構想策定からビジネス実装までのEnd to Endでの伴走
クライアントのERP・CRM・SCMシステムなどの既存システムに蓄積されたデータや、IoTデータを組み合わせて、
需要をリアルタイムに予測したり、資源投下の割合や価格を最適化するといったプロジェクトを、
クライアントのパートナーとして、企画構想にとどまらず、ブレインパッドのデータ活用プロフェッショナルと共に実装、実行支援します
3) データ分析にとらわれないデータ活用の支援
分析技術のみならず、地磁気を用いた屋内測位データを使ってデータドリブンマーケティングを進化させるなど、
テクノロジーに関する知見を生かし、クライアントの新規サービスや業務改革に新しい技術を積極的に組み込むプロジェクトを推進しています。
◎ビジネス統括本部 紹介資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-bz-202209
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
技術・ビジネスの境界人材としてクライアントの経営改善を支援
コンサルティング部門におけるデータ分析の専門家として、ビジネス・オペレーション課題の定量的な解析を行います。
また、保有データやシステムのアセスメントを行い、クライアントのデジタル化に向けた課題を整理し、
技術ービジネスの双方を理解しているプロフェッショナルとして、クライアントとコミュニケーションを行いながら各分析テーマの実行計画の策定を支援します。
a.購買・顧客行動などのデータに基づくマーケティング戦略の策定・実行(デジタルマーケティング領域)
購買データ、Webサイト行動データ、アプリ利用データ等、マーケティングデータの分析結果をもとに、マーケティング上の戦略策定や施策最適化を支援します。
b.データに基づくオペレーション改革の計画策定・実行(オペレーション領域)
クライアントの活動から発生する各種オペレーションデータ(調達、在庫、販売、人や機器の稼働データ、
メンテナンス履歴等)から課題を可視化し、データに基づいた改善案・改革案を提案、支援します。
<具体的な業務イメージ>
・データ分析に基づくビジネスやオペレーションへの示唆出し、レポーティング、クライアントとのコミュニケーション
・顧客への課題ヒアリング、クライアントデータの調査や集計・モデリングに基づく、デジタル化のfeasibility study、実行計画の方針策定
・仮説構築・分析によるオペレーションKPIの定義、可視化スキームの構築、実行支援
■具体的な案件例
コングロマリット企業における、データにもとづく各事業会社のビジネス課題の定量化支援
マーケティング部門における、データ分析に基づくデジタルマーケティング施策の立案・実施、PDCAサイクル構築支
物流企業におけるデータアセスメントにもとづく、実行可能なオペレーションのデジタル化計画の立案・初期のアルゴリズム検討支援
◎配属部門:アナリティクスコンサルティングユニット
コンサルティング組織については、2017年にお客様のデータ活用(DX)に関する構想策定からビジネス実装まで
End to Endでお客様の支援をすべく立ち上げた組織となっております。
現在コンサルタントは、50名規模で多様な人材が活躍しており、外資系コンサルティングファーム、
外資系大手IT、日系大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャー出身者などが在籍しております。
■募集背景
現在、年間15%成長を目指し、組織規模の拡大を図っております。
市場からの期待も高く、年々抽象度の高い課題をお客様からいただくことが増え、コンサルティングサービスの需要が高まってきているため、積極的に人材を募集しています。
■ブレインパッドの特徴
1) データ活用に特化したコンサルティングの提供
機械学習・数理最適化や、それら知見を実装した製品を活かして、クライアントの新規サービス開発や経営・業務改革、事業成長をAIを活用することにより支援しています。
2) 構想策定からビジネス実装までのEnd to Endでの伴走
クライアントのERP・CRM・SCMシステムなどの既存システムに蓄積されたデータや、IoTデータを組み合わせて、
需要をリアルタイムに予測したり、資源投下の割合や価格を最適化するといったプロジェクトを、
クライアントのパートナーとして、企画構想にとどまらず、ブレインパッドのデータ活用プロフェッショナルと共に実装、実行支援します
3) データ分析にとらわれないデータ活用の支援
分析技術のみならず、地磁気を用いた屋内測位データを使ってデータドリブンマーケティングを進化させるなど、
テクノロジーに関する知見を生かし、クライアントの新規サービスや業務改革に新しい技術を積極的に組み込むプロジェクトを推進しています。
◎ビジネス統括本部 紹介資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-bz-202209
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 1,300 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
・コアタイム 11:00〜16:00
・標準労働時間:8時間/日
・フレキシブルタイム:8:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/データサイエンティスト/第二新卒OK】統計・数理系専攻出身の方歓迎! のリモートワーク求人
具体的な業務内容
・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
・データ活用プロジェクト(※): 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
ポジションの魅力
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境
配属部門:アナリティクスコンサルティングユニット
コンサルティング組織については、2017年にお客様のデータ活用(DX)に関する構想策定からビジネス実装までEnd to Endでお客様の支援をすべく立ち上げた組織となっております。
現在コンサルタントは、50名規模で多様な人材が活躍しており、外資系コンサルティングファーム、外資系大手IT、日系大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャー出身者などが在籍しております。
募集背景
弊社は2004年の創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
・データ活用プロジェクト(※): 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
ポジションの魅力
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境
配属部門:アナリティクスコンサルティングユニット
コンサルティング組織については、2017年にお客様のデータ活用(DX)に関する構想策定からビジネス実装までEnd to Endでお客様の支援をすべく立ち上げた組織となっております。
現在コンサルタントは、50名規模で多様な人材が活躍しており、外資系コンサルティングファーム、外資系大手IT、日系大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャー出身者などが在籍しております。
募集背景
弊社は2004年の創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
・コアタイム 11:00〜16:00
・標準労働時間:8時間/日
・フレキシブルタイム:8:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
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| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/機械学習エンジニア/実務3年~】データ活用のリーディングカンパニー/データサイエンティスト在籍数国内トップクラス! のリモートワーク求人
■お仕事内容
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
■募集概要
▼配属部門:データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。
また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
▼プロジェクト事例
・ゲーム×AI(株式会社セガゲームス)
https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/
・インフラ×AI(八千代エンジニヤリング株式会社)
https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/
・食品×AI(キユーピー株式会社)
https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/
・マルチモーダルAI(Google Cloud Next Tokyo 23)
https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf
■募集背景
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、
実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。
本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、データ活用のリーディングカンパニーである当社に
クライアントからのご相談が増加しています。
分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、
世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。
■ポジションの魅力
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析~開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例:MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)
■事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、
クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
◎データエンジニアリング本部紹介資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-de-202107ver
※各部署の案件事例、技術スタック、カルチャー&福利厚生等の詳細はこちらで紹介しています
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
■募集概要
▼配属部門:データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。
また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
▼プロジェクト事例
・ゲーム×AI(株式会社セガゲームス)
https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/
・インフラ×AI(八千代エンジニヤリング株式会社)
https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/
・食品×AI(キユーピー株式会社)
https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/
・マルチモーダルAI(Google Cloud Next Tokyo 23)
https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf
■募集背景
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、
実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。
本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、データ活用のリーディングカンパニーである当社に
クライアントからのご相談が増加しています。
分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、
世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。
■ポジションの魅力
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析~開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例:MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)
■事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、
クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
◎データエンジニアリング本部紹介資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-de-202107ver
※各部署の案件事例、技術スタック、カルチャー&福利厚生等の詳細はこちらで紹介しています
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
・コアタイム 11:00〜16:00
・標準労働時間:8時間/日
・フレキシブルタイム:8:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社BTM
【フルリモート◎/AIエンジニア/上場企業グループ】AI開発×DXコンサル★開発エンジニア! のリモートワーク求人
※親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。
■お仕事内容
・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証
■募集背景
株式会社BTMAIZは、東証グロース市場に上場している株式会社BTMの子会社として
「日本をAI先進国に、一人一人の人生を豊かに。」という壮大なMissonのもと
2025年1月に創業し、AI分野におけるソリューション提供を開始いたしました。
国内DX市場は2030年に5兆円、
AIビジネス、生成AI市場はともに2兆円に迫る勢いで拡大をしており、
これから少子高齢化における生産人口の減少を解決する中核であると考えております。
現在、様々な企業様の「AIへ挑戦したい」というAIニーズが非常に高まっていること、
また、株式会社ヘッドウォータースと資本業務提携したことも相成り、
当社の主力サービスとなるAIソリューションへ多くの企業様から
お問い合わせをいただいております。
このような背景を踏まえ、早期に顧客の皆様のニーズにお応えし、会社の成長を加速させるため、
立ち上げフェーズを一緒になって活躍いただける「AIエンジニア」を募集いたします。
■ご入社の流れ
親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。
※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。
ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、
BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、
並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■お仕事内容
・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証
■募集背景
株式会社BTMAIZは、東証グロース市場に上場している株式会社BTMの子会社として
「日本をAI先進国に、一人一人の人生を豊かに。」という壮大なMissonのもと
2025年1月に創業し、AI分野におけるソリューション提供を開始いたしました。
国内DX市場は2030年に5兆円、
AIビジネス、生成AI市場はともに2兆円に迫る勢いで拡大をしており、
これから少子高齢化における生産人口の減少を解決する中核であると考えております。
現在、様々な企業様の「AIへ挑戦したい」というAIニーズが非常に高まっていること、
また、株式会社ヘッドウォータースと資本業務提携したことも相成り、
当社の主力サービスとなるAIソリューションへ多くの企業様から
お問い合わせをいただいております。
このような背景を踏まえ、早期に顧客の皆様のニーズにお応えし、会社の成長を加速させるため、
立ち上げフェーズを一緒になって活躍いただける「AIエンジニア」を募集いたします。
■ご入社の流れ
親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。
※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。
ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、
BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、
並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 450 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 標準労働時間:午前10時00分 ~ 午後19時00分(内、休憩時間60分
(実働時間8時間00分)
※フレックスタイム制
(コアタイムあり 11:00 ~ 16:00)
フレキシブルタイム
(07:00~22:00)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 271人 |
株式会社ナウキャスト
【地方フルリモート/データアナリスト(データサイエンティスト)/データアナリストとしての実務経験および顧客との協働経験】東大発のスタートアップ企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)の募集! のリモートワーク求人
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップです。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用し、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。
■Financial Research事業とは
本ポジションが所属する Financial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。
決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。
■関連プロダクト
「AlternaData」(POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス)
「JCB消費NOW」(JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標)
「日経CPINow」(日経POSデータを用いた日次物価指数)
「HRog賃金Now」(HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数)
■募集背景
ナウキャストを創業以来、多種多様なオルタナティブデータを収集/解析し、
そのデータを掛け合わせて多くの企業の”行動に繋がる意思決定”のサポートを行ってまいりました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており 今回はデータを分析し、
その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進
【業務の変更の範囲】
当社の定める業務内容
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップです。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用し、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。
■Financial Research事業とは
本ポジションが所属する Financial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。
決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。
■関連プロダクト
「AlternaData」(POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス)
「JCB消費NOW」(JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標)
「日経CPINow」(日経POSデータを用いた日次物価指数)
「HRog賃金Now」(HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数)
■募集背景
ナウキャストを創業以来、多種多様なオルタナティブデータを収集/解析し、
そのデータを掛け合わせて多くの企業の”行動に繋がる意思決定”のサポートを行ってまいりました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており 今回はデータを分析し、
その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進
【業務の変更の範囲】
当社の定める業務内容
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 70人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモート可/機械学習エンジニア(テックリード候補)/機械学習モデルを本番システムに組み込み、運用・改善した実務経験3年以上】AI・機械学習・数理最適化を用いて物流最適化に挑む! のリモートワーク求人
■お仕事内容
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
68件中 21件~30件
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