【Pytorchを用いた開発経験・機械学習、ディープラーニングの知見のある方へ／時代に即した技術を身に着ける×自分の好きなモノづくりを突き詰める×自分に合ったキャリアを自分で選択できる×1人1人がプロのエンジニアをして技術を高め続ける】 ■業務内容 自動運転、運転支援システムの高性能化に向けた高速化業務となります。具体的には、機械学習、ディープラーニングを活用したパスプランニング、行動計画モデルの開発や行動計画アルゴリズムのソフトウエア設計・実装（枝刈り、量子化、蒸留、組み込みECUへの実装）、高速化に向けたコード修正等になります。 ■業務フェーズ： まずは実装メインで担当いただきますが、スキル次第では設計フェーズにもチャレンジ可能な環境です。 ■開発環境・ツール： Python / PyTorch、Docker、GitLab / Jira、Linux、CUDA ■魅力ポイント： ◇フォロー体制 エンジニア企画の研修や同好会も頻繁に行われる環境の為、就業中お客様内でのキャリアアップも臨めます。お客様先社員の方は論文発表や、講演を実施するなど、技術分野で日本をリードする優秀な方が集まっておりますので、刺激を受けながら成長していただくことが可能です。 ◇就業環境 ・在宅勤務を積極活用中です。チーム同士のコミュニケーションはオンライン会議やチャットツールで実施しておりますが、気軽に会話しやすい雰囲気です。 ・フレックス制導入（コアタイム:10:00〜15:00） ◇キャリアアップイメージ 自動運転技術は、現在レベル3の実用化が進んでいますが、今後はレベル4（特定の条件下で完全自動運転）やレベル5（全ての条件下で完全自動運転）を目論んでおり、最終的には完全なドライバーレスの車両が一般道で運行される未来が期待されています。本案件では、最先端の認識技術モデルの開発や製品化の経験、またカメラやLidar、Radarと機械学習を用いたハイエンドな認識技術を習得する事が可能な為、今後自動車業界はもちろん、医療業界や物流業界など様々な製品分野で求められるスキルを得ていただけると考えます。 変更の範囲：会社の定める業務

【業務内容】 バックエンドからインフラまで幅広い領域の開発を担当いただきます。 基本的な開発に加え、ご志向や希望に併せて大規模・高難易度な開発におけるアーキテクトや開発計画策定、リサーチやBizDevと連携した企画推進、開発チームのマネージメントなどに挑戦いただくこともできます。自然言語処理を中心とした機械学習を使った開発も今後推進していく予定です。 【業務詳細】 ・ユーザーが蓄積した情報をLLMを活用して要約し、インサイトに繋げるための機能の検討・設計・開発 ・ユーザーごとにより品質の高い情報推薦をするための機能開発および性能改善 ・組織で共有された情報からのインサイトの可視化機能の検討・設計・開発 ・新サービス(PaaS)の立ち上げエンジニアとして自律的に開発をリードし、検証から実装までを推進する ・ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発の推進 ・プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、課題解決のための開発の推進 技術を駆使し、プロダクトとともに進化する役割を担っていただきます。 【配属チーム】 以下いずれかのUnitへ配属予定です ・SaaS Product Engineering Unit ・PaaS Product Engineering Unit 【開発環境】 [使用言語/フレームワーク] Vue.js , TypeScript , Flutter, Ruby on Rails , Python, Terraform, Node.js, Golang [データベース] RDB(Amazon Aurora MySQL), Elasticsearch(AWS OpenSearch), DynamoDB [インフラ/クラウド基盤] Docker, AWS(ECS, Cognito, SQS, SES, Step Functions, IAM, CodeBuild, CodePipeline, CodeDeploy etc.) Datadog, SendGrid CircleCI , Azure　etc. ※LLMでOpenAI、Azure OpenAIも一部利用 変更の範囲：ビジネス領域における業務全般

【シリコンバレー発「フラッシュメモリ」開発企業／年間休日130日・土日祝休／福利厚生◎／車通勤可／半導体企業である当社のメモリ製品は世界シェアトップクラス】 ■仕事概要： 半導体製造工程から得られるビッグデータを解析することで、製品不良／異常装置の早期検知、或いは原因の特定を行います。解析には機械学習を活用し、検知力の高感度化、効率化を図ります。更に業務の自動化を促進するためのシステム構築と運用管理を行います。 ■具体的には： ・要素プロセス装置のパラメータと測定値との相関解析を行いモデルを構築、測定値を疑似的に予測、プロセスエンジニアと議論し精度改善と効果確認 ・種々の画像データを機械学習し、不良原因の特定、異常を早期検知 ・マニュアル作業を低減するための自動化システムを構築、それを安定的に稼働 ■当社で半導体エンジニアとして働く魅力： ・本社がシリコンバレーにあるため、世界の半導体に関する最先端の情報を、いち早く入手し、開発に生かすことができます。最先端の技術を活用し、時代をリードする最先端の製品開発を行うことが可能です。 ・比較的業務の幅、裁量が広く、技術の提案等を行うことができます。狭い範囲の決められた仕事をこなすのではないため、技術者としてのレベルアップを図りやすい環境が整っています。 ■勤務地詳細： ・三重県四日市市 ※当社社員には、名古屋居住の者も多数在籍しています。 ※自動車通勤可能です。（ガソリン代／高速代支給） 変更の範囲：会社の定める業務

【データ活用の最先端を走るコンサルティング企業／社会貢献性の高いプロダクトに参画ができる／優秀なエンジニアとともにスキル磨ける環境】 ■業務概要： データ活用において機械学習や統計を用いた解析を行うこと、前処理としてデータのクレンジング等を行うこと、およびそれらをサポートするツールやシステムを開発する業務を行います。 また、コンサルティング事業への技術的な支援も業務内容の一部として担当していただきます。 ■具体的な業務例： ・機械学習や統計を用いたデータの解析 ・データを解析するツールやシステムの開発 ・データの加工やクレンジングを行うツールの開発 ・既存のツールおよび技術や理論に対しての技術調査 ・コンサルティング事業への知見の共有や設計のレビュー等の技術支援 ※業務は経験や適性に応じてお任せします ■技術スタック： クラウド：AWS, GCP DWH：Snowflake 言語：Python, SQL ETL：Dataiku, Alteryx BI：Tableau ML：Databricks ■当社で働く魅力： ◎Snowflake Data Superheroをはじめとした優秀な人材と協働しながらデータサイエンティストとしての能力を高めることができます ◎ツールやシステムの開発を通じてエンジニアとして開発力や課題解決能力を高めることができます ◎プロダクトの販売戦略などデータサイエンティストとして意外の領域にも希望すれば関わることができ、ビジネス観点での能力の向上も見込めます ◎技術や理論の検証の過程で様々なツールに触れることができます ◎PODBなど社会貢献性の高いプロダクトに参画ができます 変更の範囲：会社の定める業務

◎SI・SES歓迎／未経験からクラウド・AIエンジニアを目指せる ◎最上流から実装まで一気通貫／コンサルティングスキルも身に付き市場価値UP ◎週2リモート可／住宅手当、リモート手当など充実 ■業務内容 当社では、AmazonやMicrosoftが提供しているクラウドサービスを企業に対して導入支援、運用サポートの事業を実施しています。 ビジネス・ディベロップメント部にて以下業務に従事していただきます。 ・クラウドサービスの導入コンサルティング、設計、運用サポート ・機械学習の活用提案、データ分析 ※同部門ではコンサルタントとエンジニアで組織を分けておらず、全員がコンサルタント視点を身に付けることで、提案から実装まで一気通貫でのサポートを行い、顧客とのスピーディーなコミュケーション、実現性のある具体的な計画などを実現させています。 ※クラウド導入後、機械学習活用提案に伴う開発業務を経験することも可能です。開発・クラウド、いずれの観点でも知見が身に付く貴重なポジションです！ ※開発言語は主にPythonです。 ■組織構成：クラウドエンジニア18名（平均29歳/男女比約2:8） 未経験から数年でリードエンジニアとして活躍している社員が多数在籍！早期にプロジェクトに参画できるので、学んだことを実務に活かせ、成長を促進できます。 ■研修体制： 入社1か月目：座学とハンズオンを中心とした研修 入社2か月〜3ヶ月：ブラザーサポートのもと、OJT研修 基礎知識を学ぶと同時にプロジェクトに加わっていただきます。PJチームは4〜5名で構成されており、最初は先輩につきOJTでしっかり学ぶことができます。 各ベンダが開催する研修セミナーやプロダクト毎の学習ドキュメントの活用、様々な資格取得を通して、体系的に学ぶことができます。 ■当社について： 受託開発（自社内開発）を基本として直接、顧客企業に対してヒアリングを行い顧客の課題・ニーズに合わせたシステムの導入を提案し、受注をしています。2019年にアマゾンウェブサービス国内初「ＡＷＳMachineLearningコンピテンシー」パートナーに認定。2023年にはマイクロソフトジャパンパートナーオブ ザ イヤーにて年1社しか与えられない「AIPartnerAward」を受賞しました。

〜働きがいのある会社ランキング連続受賞／創業以来黒字経営〜 ■業務内容 当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ■扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ■使用技術 言語：Python（Scikit-learn、Pytorch、Tensorflow）、R、SQL（BigQuery、Presto）、Stan 環境：Linux クラウド：Google Cloud、AWS ■魅力 ・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。 ・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。 ・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。 など 変更の範囲：会社の定める業務

〜最新技術を常にアップグレードさせながらデータ分析による課題解決を目指す〜 ■当社について 株式会社分析屋は、合理（データ・ロジック）と情理（直感・想い）を融合した「おもてなし分析」を掲げるデータ分析専門企業です。SHIFTグループの一員として、行政・大手企業との直接取引を多数持ち、分析設計から可視化・評価まで一貫した支援を提供。業界横断での豊富な実績と、未経験者でも成長できる教育体制が整っており、データ分析の本質に迫る環境が魅力です。 ■部門について 高度なデータ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題解決と新たな価値創造を支援しています。データサイエンティスト、ビジネスコンサルタント、エンジニアが協働し、データ戦略の立案から実装、効果検証までを一貫してサポートしています。 ■概要 データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。 ■業務詳細 ・ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計 ・大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング ・統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発 ・データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化 ・A/Bテストの設計と効果検証分析 ・リコメンデーションエンジンの開発と最適化 ・異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発 ・自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析 ・ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング ・データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証 ■データ分析を極められる環境 （1）多様なデータへのアクセス 様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットを扱う機会があります。これにより、多様なデータ分析手法を実践的に学べます。 （2）ビジネスインパクトがある 分析結果が直接クライアントの意思決定や戦略立案に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。 （3）最新の分析技術の適用 常に最新のデータサイエンス手法や機械学習アルゴリズムを学び、実際のプロジェクトに適用する機会があります。理論と実践の両面でスキルアップが可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

■採用背景 同社では「最高の教育で、未来をひらく。」を理念とし、Ｚ会ならではのデジタルサービスの開発や改善を進めています。 ユーザ体験の向上や開発のスピードアップを目指し、システム開発体制を強化するためエンジニアを募集します。 ■仕事内容 同社のデジタルサービス開発において、リードエンジニアとして参画いただきます（SoE領域）。入社後は、スキル・希望に応じて、以下のような開発をリードしていただきます。 ・小学生向け学習サービスの設計、開発、運用全般 ・中高生向け学習サービスの設計、開発、運用全般 ・子供たちの学習をサポートするサービスの設計、開発、運用全般 ・教育機関をサポートするサービスの設計、開発、運用全般 ・上記サービスに必要となる人工知能・機械学習の研究開発 システム部門には中途採用入社の社員が多く、中途入社社員を迎える風土が整っています。 ■本業務のやりがい、難しさ ・通信教育に力を入れてきた同社において、新たな学習アプリを開発することは、発展途上の面も多くあります。だからこそ、エンジニアとして挑戦しがいがあり、「教育の未来に携わる」という明確な目的意識を持ちながら日々の業務に向き合うことができます。そして、今回の学習アプリ開発は新たな取り組みとして、会社としても力を入れています。受け身ではなく、自分から新しいことをやってみたいという前向きな姿勢の方を歓迎します。いずれはフルスタックエンジニアとしての活躍を期待しており、技術面においても、日々努力できる方が活躍いただける社風です。 ■教育業界について 現在の教育業界は、コロナ下からの回復が見られております。特に、コロナの影響で教育のICT化を進める取組みが進み、デジタル端末を持つお子さまが増えたため、オンラインサービスを提供しやすくなっています。 ■同社の強み ・同社は学力上位層向け(難関大学・高校・中学受験生等)のサービスに強みがあります。少子化の中でも難関校を目指す家庭数や教育へ投資をする家庭数が増えており、安定した成果を上げています。 ■求める人材像： ・教育×ICTに興味がある方 ・新しい技術や知識への強い好奇心のある方 ・UXへの興味のある方 ・チームメンバーを巻き込み、自発的な行動が取れる方 変更の範囲：会社の定める業務

【東証グロース上場・国内大手企業と取引多数／製造業のDX支援を通じて変革を推進】 ■業務内容： 主要サービスである画像処理・アルゴリズム開発事業のデータエンジニアとして下記業務をお任せします。 ・機械学習基盤の新バージョン構築・運用・保守（最初は社内向け、将来的にサービス化を検討） ・蓄積された大量の画像データの適切な管理・整理・最適化 ・データ管理・機械学習システムのUI/UX改善および機能追加 ・アップロードされたデータ・AIモデルの確認、再学習ワークフローの最適化・自動化 ■当社について： 2024年2月に創業から4年で上場した「モノづくりのあり方を変え、世界を変えていく」をミッションに、 ”製造現場のインテグレーター” を目指す会社です。 ＜製造業のインテグレーターとは＞ 国際競争の激化や人手不足など、深刻な課題を抱える製造業では、デジタル活用による業務効率化・生産性向上が求められています。 そこで当社は、製造現場の自動化及び省人化を支援するべく、自社開発のAI技術を活用したソフトウェアプロダクト + ハードウェアの両軸で工場ラインのインテグレーション提案を行い、工場現場実装を通じた課題解決型ソリューションを提供しています。 現在は外観検査事業およびコンサルティング事業を中心に事業拡大しており、今後も製造現場における様々な課題解決に向けた、自社製のAIソフトウェア×IoTによる新たなソリューション領域へと事業を拡大していきます。 変更の範囲：会社の定める全ての業務

クラウドネイティブなデータベース「Snowflake」のビジネス立ち上げ・拡大を進めております。市場の拡大が進む中、さらなる体制の拡大・強化が必要となっており、コアメンバーとなる人材を募集します。 【仕事内容】 次世代のデータクラウドSnowflakeを活用したデータ分析基盤の構築（データパイプライン、データマート、BIシステム等）や周辺のアプリケーション開発など、最新の技術を利用したデータ基盤の導入・開発案件を担当頂きます。また、ご経験に応じ、顧客企業の業務課題、要件の明確化や提案フェーズにおける初期ヒアリング、提案アーキの検討など、上流工程や商談支援へステップアップ可能です。 【Snowflakeや類似サービスを活用した案件例】 ・メーカー様向け分析基盤導入、機械学習による予測、データ利活用 ・データ基盤統合によるデータ基盤リプレース ・他DWH、他DBからSnowfalkeへのマイグレーション ・データ分析基盤の自動化、ガイドライン作成 【社内研修】 Snowflake基礎や周辺基礎（AWS、Python等）、その他、データ分析に必要なデータマネージメント基礎、AI・機械学習など、プロジェクトで必要となる基礎を社内教材や研修、資格取得を通じて学習頂きます。 【Snowflakeにおける表彰・認定】 ・Snowflake社より表彰「The 1st SnowPro Award」1位を獲得(2024/3) ・Snowflakeサービスパートナー「Select」認定(2023/9) 【こんな方にオススメ】 ■クラウドを活用したシステム導入経験を積極的に活かしていきたい方 ■データ分析基盤導入など、データエンジニアとして経験を積みたい方 ■次々出てくる新しい技術を検証し、お客様へ提案や案件に活かしていきたい方 ■自由に意見の言える、風通しが良い社風で働きたい方 変更の範囲：会社の定める業務

【業務内容】 「資源・エネルギー・環境」「社会基盤」「産業システム・汎用機械」「航空・宇宙・防衛」の4分野を始めとする、IHIグループにおける事業の各現場に内在する業務課題をともに探り、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、課題解決のためのAI・データ分析によるソリューションの検討、および実装に向けたプロジェクトリードをお任せいたします。 1～2案件のプロジェクトのPLとして以下の様な業務に携わっていただきます。 ◆各現場の業務課題を洗い出し、関連する既存データを活用ながら業務改善・DXにつなげるPoC、検証を実施 ◆部門や機械学習エンジニアなど他職種とのプロジェクトをリードし、実装に向けた検証を進める（要件定義/設計/実装） ◆RAGの開発・運用を始めとした生成AIを活用した業務改善の適応検討（※経験に応じて） IHIは安全保障上の観点から高いセキュリティレベルを求められる事業が多く、オンプレミスやクラウドの環境が混在しながらの運用を行っています。そういった環境からデータ活用で価値を提供するために、高い課題設定力や、事業部門・機械学習エンジニア等、様々な職種との協働を可能とするコミュニケーション力が求められるポジションです。 【アピールポイント】 事業会社のデータサイエンティストとして、事業や本社機能の現場の課題を理解するところから、業績向上やお客さま価値の向上に取り組み実現するところまでの一連の変革を担当することができます。当社は社会の様々なインフラに関わる事業も多く、自身の業務が社会課題の解決につながっている実感を得ることができます。当部門は育成の観点も重視しており、ビジネス向け研修や海外のAIに関わる学会に積極的に参加するなど、ビジネス力・データサイエンス力・エンジニアリング力を伸ばす支援をしています。

【フルリモート可／年4回査定／研修制度充実／文系歓迎／自社サービスである「Lake house」のプラットフォーム導入プロジェクト】 ■業務内容 「Lakehouse」プラットフォーム導入にあたり、既存環境からの移行にともなう最適な設計や構築作業、新規導入の際の導入支援、機械学習モデル運用における内製化支援を行います。データAIプラットフォームを通したデータソースの特定、データ収集やデータ統合、パターンの特定や分析、仮説検証、モデル構築などデータの可視化等々、エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 ※変更の範囲：会社の定める業務 ＜チーム体制＞ ・PM2名 ・データエンジニア3名 ・インフラエンジニア1名 ＜業務例＞ （1）下記案件のプロジェクトマネジメント業務 ・パブリッククラウド上におけるDatarbicksの評価、大規模マイグレーション案件 内容：PoC、仮想基盤へのマイグレーション検証、ロードマップ作成 ・既存分析環境からDatabricks Lakehouse Platformへのマイグレーション案件 内容：インフラ部分の設計 （2）提案業務 ・顧客への内製化支援の提案 データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、インフラ基盤構築や分析システム導入等の業務がお客様内で完結する姿を目指し、現状のヒアリングや分析基盤の構築に関する提案を行います。 ■開発環境 言語：Python,SQL,Q言語 インフラ：Microsoft Azure,AWS データプラットフォーム：Databricks 可視化ツール：Tableau,PowerBI ソースコード管理:GitHub 案件開始〜2週間 ・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS） ・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング ・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換 1か月〜2か月目 ・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等） ・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備 2か月〜3か月目 ・ダッシュボードの試作 ・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明 変更の範囲：会社の定める業務

【東証プライム上場／社員の9割がエンジニア／世界で数少ない「高速化」のリーディングカンパニー／社内外の各種勉強会・研修・資格取得補助などエンジニアの成長支援が豊富】 ■業務概要： 当社の自動運転認識アルゴリズム開発エンジニアとして、以下業務をお任せします。 ・マルチセンサーによるセンサーフュージョン認識アルゴリズム開発 ・自動運転車向け、マルチカメラ・LiDARによるセンサーフュージョン認識アルゴリズム開発 ■具体的な業務内容： ・センサーフュージョン物体認識AIアルゴリズム開発 ・大規模モデルによるEnd2Endの自動運転システム構築検討 ・シミュレータを活用したセンサーフュージョン向け学習データ生成 ・次世代HWをターゲットとした自動運転認識ソフトウェアの高速化 ■プロジェクトのやりがい： ・自動運転実現のためのアルゴリズムの選定・評価・改善を主体的に行うことができる ・実際に試験車で走行し、フィードバックされた結果を基に改善するサイクルで開発することができる ■開発環境： 開発環境：Python3・C++ その他開発環境：Linux 開発支援ツール：Git・GitLab 開発手法：チケット駆動開発 開発内容タイプ：ミドルウェア・コンピュータビジョン・機械学習・AI モビリティ関連（運転支援・自動運転） AI・データ分析：Pytorch・NumPy・OpenCV ■月給補足： ・リードエンジニア（裁量労働制）の場合 月給：625,000円〜725,000円 ∟基本給：382,500円〜463,700円+役付き手当125,000円＋固定残業代月30時間分117,500円〜136,300円※超過分別途支給 ・ディレクター（管理監督者）の場合 月給：625,000円〜725,000円 ∟基本給：500,000円〜600,000円+役付き手当125,000円 変更の範囲：会社の定める業務全般

●社会の「負」を解決する事業創出企業の主軸事業／住宅補助有／残業月20〜30h ●文鎮型（社長→部長→リーダー→メンバーの4階層）の組織構造かつ未上場の為、事業開発をはじめとするあらゆる意思決定スピードが速い ●事業開発に必要なスペシャリストが全て社内に在籍。外注を使わない。成長を加速させる鍵は"オールインハウス" ----- ■業務内容： レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証／自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発／業務効率化のための機械学習モデリング／統計モデリングによるKPI等の予測／自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発／統計モデリングによるKPI等の予測／自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ※扱うデータ…自社サイトのアクセスログデータ／顧客の属性データ、顧客の時系列情報／自社社員の行動（架電履歴など）データ／WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等／テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど）／音声データ（通話）／その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ※使用技術…Python・R・SQL（BigQuery、Presto）・Stan ■魅力：インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜東証グロース上場・ティアンドエスグループ／AI・機械学習・画像処理等、先端技術に参画／東北大学・JAXA等と共同研究／大手メーカーから直受注しており、アルゴリズムの調査~開発まで幅広く参画可能！／フルリモート・全国就業可〜 ■業務内容： ・AIエンジニアとして、フルリモート環境にて、画像認識の研究開発（論文調査やアルゴリズム開発等）や製品開発（具体的な問題に対する認識精度向上）等、最新技術を用いたソフトウェア開発を行います。また、ディープラーニング等の機械学習も扱います。 ※JAXAなどとも共同研究を行っており、最新技術を扱っての開発を行っております。 ■業務の特徴： ・同社の取引先である大手メーカの研究所あるいは事業部からの要望に対して、最新の高度技術を用いたソフトウェア開発を担当します。顧客の得意とする手法を用いたり、あるいは新しい手法を適用し、最新技術を深堀りすると同時に、提案型のソフトウェア開発を進めることが可能です。 ■プロジェクト例： ・HailoエッジAIプロセッサ向けSWソリューション ・生成AIを活用したソフトウェア開発支援（プログラム実装支援／開発ドキュメント作成支援等） ・AIアルゴリズム研究開発支援（ML/DLモデル圧縮技術の研究支援等） ・AIソフトウェア受託開発（画像処理モデルの評価プラットフォーム開発／画像認識アルゴリズムの改良） ■開発環境： OS：Windows／Linux 言語：Python／C／C++／C# フレームワーク：PyTorch／NNCF／TensorFlow／OpenVINO／ROS2／OpenGL／Docker ライブラリ：OpenCV／Pythonライブラリ ■当社について 【大手企業（日立・東芝・キオクシアなど）向けのソリューション提供】 ・業務アプリケーションや医療システムの開発からインフラ構築、ソフトウェア検証事業、運用・保守支援、AIテクノロジーまで。高度なソフトウェア技術と長年の実績から蓄積された経験とノウハウがあります。 【AIなど先端技術事業への注力】 ・現在は半導体分野、AI・画像認識・機械学習・自動運転といった先進技術分野にも進出。常に挑戦と進化を遂げる私たちは、明日を変え、未来を創るトータルITエンジニアリングカンパニーです 変更の範囲：会社の定める業務

＜「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとする組織で上流工程の経験を積めるポジション＞ 当社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用をお任せします。 ■具体的な業務内容： ◎GCP上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ◎ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ◎Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ◎データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ◎SQLやPythonを用いたデータ加工、抽出、集計およびレポートやリストの作成 ◎各事業におけるデータマーケティング施策の支援 ◎機械学習プロダクトのMLOps体制構築 ◎Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ■扱うデータ： ◎自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール） ◎顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ◎自社社員の行動（架電履歴など）データ ◎WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ◎テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ◎音声データ（通話） ■使用技術： GCP（GCE、GCS、Cloud Functions、Cloud Build、BigQuery、DataPortal）／AWS（EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker）／ワークフローエンジン（Digdag、Airflow）／Python／SQL／Git／erraform ■ポジションの魅力： ・データ基盤自体はBigQueryを中心としたGCPで構築していますが、社内システムは全てAWSで構築されているため、GCP/AWS両方の知識や経験を身に付けることができます。 ・データアナリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニアと一緒にプロジェクトを推進することも多く、BIツールの活用やデータマネジメント、機械学習プロダクト開発といったデータエンジニアリング周辺知識を身につける機会も多いため、データ活用に関する広い専門性を身につけると同時にキャリアを柔軟に構築することができます。 変更の範囲：会社の定める業務

〜東証グロース上場・ティアンドエスグループ／AI・機械学習・画像処理等、先端技術に参画／東北大学・JAXA等と共同研究／大手メーカーから直受注しており、アルゴリズムの調査~開発まで幅広く参画可能！／月平均残業12時間〜 ■業務内容： ・AIエンジニアとして、画像認識の研究開発（論文調査やアルゴリズム開発等）や製品開発（具体的な問題に対する認識精度向上）等、最新技術を用いたソフトウェア開発を行います。また、ディープラーニング等の機械学習も扱います。 ※JAXAなどとも共同研究を行っており、最新技術を扱っての開発を行っております。 ■業務の特徴： ・同社の取引先である大手メーカの研究所あるいは事業部からの要望に対して、最新の高度技術を用いたソフトウェア開発を担当します。顧客の得意とする手法を用いたり、あるいは新しい手法を適用し、最新技術を深堀りすると同時に、提案型のソフトウェア開発を進めることが可能です。 ■プロジェクト例： ・HailoエッジAIプロセッサ向けSWソリューション ・生成AIを活用したソフトウェア開発支援（プログラム実装支援／開発ドキュメント作成支援等） ・AIアルゴリズム研究開発支援（ML/DLモデル圧縮技術の研究支援等） ・AIソフトウェア受託開発（画像処理モデルの評価プラットフォーム開発／画像認識アルゴリズムの改良） ■開発環境： OS：Windows／Linux 言語：Python／C／C++／C# フレームワーク：PyTorch／NNCF／TensorFlow／OpenVINO／ROS2／OpenGL／Docker ライブラリ：OpenCV／Pythonライブラリ(主にGitHubで公開) ■当社について 【大手企業（日立・東芝・キオクシアなど）向けのソリューション提供】 ・業務アプリケーションや医療システムの開発からインフラ構築、ソフトウェア検証事業、運用・保守支援、AIテクノロジーまで。高度なソフトウェア技術と長年の実績から蓄積された経験とノウハウがあります。 【AIなど先端技術事業への注力】 ・現在は半導体分野、AI・画像認識・機械学習・自動運転といった先進技術分野にも進出。常に挑戦と進化を遂げる私たちは、明日を変え、未来を創るトータルITエンジニアリングカンパニーです 変更の範囲：会社の定める業務

【20代〜60代まで幅広く活躍／AI、IoT・画像認識・機械学習・ロボットの知見歓迎／ソフトウェア〜ハードウェアまで完全内製／100％ユーザー直取引／年間休日129日】 ■業務内容： 当社はサイバーフィジカルシステム（以下、CPS）という仕組みを用いてお客様の意思決定支援や最適化のためのサービスを開発しております。CPSとは、実世界（フィジカル空間）にて人やモノの動きをデータとして取得し、取得したデータをサイバー空間にて人工知能技術（機械学習）を用いながら情報の抽出や解析を行う仕組みのことで、当社はCPSによるお客様の意思決定支援の可視化や最適化を実現しています。 これまで人が行っていたことを技術や機械に任せることで現代日本の社会問題である人手不足の解決を図ろうというのが当社のミッションです。 本ポジションでは、工場・倉庫・オフィス・店舗などを対象に、動画や静止画のような光学カメラ画像等から得られた情報やIoTセンサーから得られた時系列信号データを利用して各種解析処理を行うソフトウェアのバックエンドパートを開発していただきます。一例として以下の作業を行っていただきます。 ■業務詳細： □バックエンド開発範囲 ・API実装（ウェブアプリ、モバイルアプリ） ・DBアクセス ・バッチ処理実装 ・テスト □その他の業務 ・お客様との折衝 ・技術調査 ・プロトタイピング、評価 ・サービス化、納品 ■魅力： お客様と接する機会も多く、喜びの声や改善点の要望を直接耳にすることができます。お客様の満足度がを肌で感じることによって、モチベーションを維持しやすい環境の中で働けます。また、業務を通じて最先端のスキルに触れることができるため、エンジニアとして技術を磨くことができます。 ■組織構成： 当社は社員の8割がエンジニアで、20~50代、国籍問わず幅広く活躍中です。 ■キャリアパス： 自身の専門性を伸ばしつつ、フルスタックで活躍できるスキルセットを目指すエンジニアが多いです。ご本人が望めば1年程度でフロントエンド・バックエンド両方に携われます。また、スキル・経験に応じて、行く行くはマネージメントにチャンレンジいただくこともありますが、プレイングマネージャーとして、自ら手を動かして開発することも継続することが出来ます。 変更の範囲：会社の定める業務

【グループ売上業界No.１／1万名を超える大企業／多数の案件から成長に適した案件をアサインします】 ■担当業務：【変更の範囲：会社の定める業務】 機械・電気エンジニアとして、スキルに合わせて業務をお任せいたします。 個人の希望、能力に合わせて成長できる案件をアサインしていきます。 【仙台支店の案件事例】 下記以外にも幅広く案件のご用意がございます。 （1）岩手県奥州市／宮城県大和町　／ 機械設計エンジニア （2）岩手県奥州市／宮城県大和町　／ 回路設計エンジニア 世界シェアトップの大手半導体製造装置メーカーでの機械設計、回路設計、試作及び実験・評価をお任せします。 コロナ禍でも好調な半導体に関わる案件です。少しでも近しいご経験がある方であれば、ぜひご応募ください。 （3）青森県六ケ所村　／ 国家プロジェクト　電気設備保守業務、設備関係書類作成業務 書類の整備や現場社員の業務確認など、オフィス業務を中心に担っていただきます。 電気設備に関する図面の確認、新しい仕様の検討なども携わって頂きます。 【企業説明動画】 会社紹介：https://youtu.be/-VNYM-jRZFo インタビュー：https://youtu.be/zDdDBd7Up2Y ■魅力ポイント： ◇案件多数：大手企業を中心に800を超す取引先を有しております。要件定義から開発・運用まで幅広い案件がございます。 多岐にわたるプロジェクトのなかで、様々な業種、職種へキャリアパスが可能です。 ◇豊富なキャリアパス：将来は、【技術スペシャリスト】や【マネジメント】など、多岐にわたるプロジェクトのなかで、様々な業種、職種へキャリアパスが可能です。 ◇安心の教育制度：200種類以上の豊富なプログラム内容を揃えています。 ■スキルアップ制度： ・各種専門団体との連携（TOEIC(R)や技術関連の協会など）を主軸に、研修センターを全国に設置。 ・全国各拠点での教育研修実施環境を整備しており、入門〜上級まで将来を見据えた技術習得を支援します。 ・Webでの学習コンテンツ（e-ラーニング、推奨資格の模擬試験の提供）、各種研修（階層別）、語学学習コンテンツ、マネジメント、ヒューマンスキル向上につながる内容もあります。 ※社内承認を得た講座は全額会社負担！ 変更の範囲：本文参照

◎文系出身・未経験歓迎！自社研修施設を保有／ご自身の興味や希望にあわせてアサイン／基本的に転勤無しで長期就業／充実の福利厚生 ■業務概要： 装置や機器の社内調整・検査などをするフィールドエンジニア職を募集します。 文系出身や製造業界での実務経験の無い方を育成採用するポジションとなりますので、【手に職を付けるエンジニアにチャレンジしたい】思いがあれば、未経験の方でもご応募ください。 入社後は、フィールドエンジニアとして安心して第一歩を踏み出していただけるよう当社研修チームによる約2ヶ月の研修からスタートし、素養を踏まえ配属先を決定します。 ＜研修内容＞ ・基礎数学（電気の学習を始めるにあたって最低限必要な中学数学レベルを講師指導のもと学習） ・電気基礎（電流・電圧・電気回路・オームの法則など電気基礎についてテキストを用いて指導） ・機械図面（図面の読み書きの指導） ・低圧／高圧・特別高圧電気取扱特別教育 ・模擬装置を使用してのトレーニング ・工具使用トレーニング（ネジ締め／圧着） ・安全管理・危険予知　など ＜配属例＞ ・インフラ業界：工場や公共施設などに付帯される電気機器・設備に対して新規設置・保守メンテナンス ・半導体業界：半導体ウエハを製造する半導体製造装置の保守メンテナンス ・産業機器業界：工場内で製造に使用される商業用機械（溶接機／印刷機／工作機械など）の保守メンテナンス ■現場研修： 現場への配属後はまず顧客の事業内容や主力製品などの基礎知識を学ぶところからスタート。 その後は実際の業務を通して必要な知識やスキルを教えながら、徐々に業務の幅を広げていくのでご安心ください。 さらに年に4回ほど先輩社員との面談も実施するなど、充実のフォロー体制を整えています。 ■スキルアップ・支援： ・研修制度（技術研修、現場研修など） ・各種表彰制度 ・通信教育補助制度（講座終了証を得れば60%〜100％を会社が費用負担） ・資格取得奨励金制度（最高10万円／件） ◎給与以外の面でも社員の成長に対する投資は惜しみません！ ◎伊藤忠連合健康保険組合に加入しており、星野リゾート、エクシブ等にリーズナブルな料金で宿泊できるほか、コナミ、ティップネス、セントラルスポーツ等スポーツ施設を格安で利用できます 変更の範囲：会社の定める業務

〜第二新卒歓迎/最先端技術×多彩なキャリアパス/キャリアチェンジも歓迎！グロース上場の安定基盤／定着率96％/就業環境も充実〜 【モビリティ、精密機械、医療機器等の案件豊富/先端分野の製品開発に携われる】 ◎インフラ系、組込系を中心に案件拡大！長くお取引のある企業様も多く安定基盤◎ ◎ARやVRなど最先端技術の案件が豊富でキャリアチェンジも可能 ◎定着率が高く、エンジニアが最優先のキャリア制度あり ■業務内容 当社のプロジェクト先にてインフラエンジニアとしての業務をお任せします。 案件は多数ございますので、ご希望とスキルに応じて決定致します。 ご経験によっては上流工程業務に従事いただきます。 ◆案件事例 ・社内外のネットワークやサーバの設計構築 ・Windowsサーバー、Linuxサーバーの設計構築 ・クラウド環境でのサーバー・システム構築 ・サーバ運用監視:ファイル/AD/Notesサーバの運用、ADサーバのユーザ管理やポリシ管理、バックアップ管理 等 ・PCサポートデスク:PCのセットアップや検証、ファイルサーバの更新、監視用カメラの設置 ＊プロジェクト先は基本的には当社のチーム体制（3名〜15名）がある環境です。 ＊ご希望・スキル次第ではインフラ→SEへのキャリアチェンジも可能です。 ■魅力 ◎教育体制 【社内にキャリアアドバイザー、技術講師が在籍】 エンジニアのキャリア、技術向上の両面をサポートいたします。月1回以上のメンバーコンタクト、希望者には3か月に1回のキャリア面談を実施しながらサポートを行い、月に1回程度（数十名規模）の勉強会を実施しています。 ■実践力を育てるAIエンジニア研修プログラム 当社では、即戦力となるAIエンジニアの育成を目的に、実践的な研修プログラムを提供しています。Pythonの基礎から応用、統計・機械学習・前処理まで、AI開発に必要なスキルを網羅的に習得できる内容となっており、研修後には実務に直結するスキルを身につけることが可能です。 【研修の特徴】 Python入門からAI構築まで段階的に学習 Kaggleを活用した実践的なAIモデル構築 統計・データ分析・自然言語処理・画像処理など幅広い技術を習得 Trackによる事前スキルチェックで適切なレベルからスタート 変更の範囲：会社の定める業務

~三井物産Gの大規模環境で機械学習や統計分析の実施が可能/積極採用中！~ ●Python, R, SQL等の言語を用いたデータ分析のご経験を活かせる環境 ●電力、製造業、小売、水産等幅広い業界に対する予測モデルの作成を実施 ●エンジニアとしてのキャリア形成を優先した過ごしやすい社風 ●「実働7.25h×平均残業月27.8h×フレックス×在宅勤務」長期就業を実現 三井物産グループである当社にて、データサイエンティストとして企業が抱える問題点やニーズに対して、課題設定や課題解決の為の仮説設定を行い、機械学習や統計分析などの技術を用いて、顧客の課題を解決し、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進を支援して頂きます。 ■職務内容【変更の範囲：会社より命ぜられた業務】 顧客ビジネスにおいて機械学習や統計分析等の技術を用いて、予測モデルの作成、開発、運用をご担当頂きます。以下、プロジェクト事例となります。 ・電力会社での発電量の予測 ・小売り事業者での商品の販売数予測 ・植物や水産物の成長予測 ・様々な業界での市況予測 ・顧客行動の予測 ・製造業での画像解析を用いた外観検査 ・問合せエスカレーション先予測（分類） ・半導体装置IoTデータを使った故障検知 ※ご経験に応じて無理のない範囲でお任せいたします。ご志向性に応じてチャレンジアサインも可能です。 ■研修制度 配属後も役割に応じた階層別研修や、本人と上司とが相談して選択受講できる各種プログラムを用意しています。また、専門スキルの向上にむけては各部門にて独自の学習機会を設けております。 ■働き方 ・在宅勤務有 ・所定労働時間：7時間15分 ・平均残業時間：27.8時間（所定労働8hとした場合、実質12.8h程） ・フレックス制導入：コアタイム10:00〜15:00 ・有給取得率：80％ ■社内制度 海外研修員制度（公募制）：将来的な海外駐在での勤務も可能です。 MKIアカデミー：社員ひとりひとりのキャリアプランを具体化するためのワークショップや説明会を実施。役職やカテゴリー別で講座を設けています。 MKIラウンジ：多様な人材が生き生きと仕事できるような空間づくりにこだわってオフィス設計を施している。 変更の範囲：本文参照

〜グロース上場！リモート可×フルフレックスで働き方◎／2016年設立の急成長AIベンチャー〜 ■業務内容： 製造業、インフラ、メディア、Webサービスをはじめとした大手企業の新規事業部門、AI/DX推進部門、研究開発部門に対して、企画提案〜プロジェクト実行まで幅広い業務を実行しています。 本ポジションはプロジェクト実行の中心となり、クライアント課題の特定、解決策となるAIの設計、技術メンバと連携したAI開発プロジェクトのマネジメントを遂行していだきます。 また、シニアメンバーの指導のもと、クライアント企業に対してプロジェクト企画提案にも関与します。 ■業務詳細： ソリューションデザイナ指揮の元でのプロジェクトサブモジュールの推進 ・AIの学習結果、分析等のクライアントへの報告 ・クライアントのデータの簡易的な分析 （※ AIモデルの開発は社内の機械学習エンジニアが行うため、機械学習のコーディングは業務には含まれません） AIプロジェクトの企画・提案セールス支援 ・提案資料の作成支援 ・クライアントへのヒアリング実施 ■事業紹介： 「アカデミアから発進される最先端の機械学習技術」と「ビジネス現場の理解とそこへのAI導入の知見・ノウハウ」の2軸を武器として、汎用的なプロダクトやパッケージ製品では実現困難な課題を解決するオーダーメイドの「カスタムAI」を開発・提供。 多数あるAIベンチャーの中での当社の特徴は、クライアント企業における「新規事業/サービス」・「サービスへの応用を目的とした研究開発製品」に注力している点になります。 ■キャリアプラン： 本人の意向や能力を踏まえて、新規事業/サービス型テーマ(AIを活用した事業創出が中心)と研究開発型テーマ(AI技術の評価・開発が中心)のいずれかからスタートし、 入社半年〜2年ほどで両方のテーマを推進できる立場になっていただきます。 ■ポジションの魅力： ・メンバーの半数以上がクライアントとの継続的なプロジェクトを推進しており、役員クラスへの提案を経験しています。 ・当たり前のように技術を日常的に扱うため、先進技術のビジネス活用を企画から実装・活用まで一気通貫で実現するプロフェッショナル性を追求できます。 変更の範囲：会社の定める業務

【業務内容】 当社が開発する自動収穫ロボットの制御エンジニアとして、主に移動体やロボットアームの制御アルゴリズムの設計・実装を担当していただきます。 実際の農場で稼働するシステムのため、実運用に耐えうる制御システムを、機械、電気、CV/AIエンジニアと協議しながらつくりあげることがミッションです。 自動収穫ロボットは次のような技術から構成されています。 ・移動体 ・対象物を収穫するロボットアーム ・収穫対象かどうかを判断する画像処理 ・環境や状況に応じて柔軟に処理を行う制御ソフトウェア ＜具体的な業務内容＞ ◇制御アルゴリズムの設計・実装 ◇ROSを使った自律制御システムの構築 ◇ロボットアームの動作計画・軌道生成 ・作物を傷つけずに把持・引き抜き・カットなどの動作を安全かつ効率的に行うためのアルゴリズム開発 ・センサー情報（画像、力覚など）との連携による高精度な動作制御 ◇画像データなどを活用した移動体のコントローラー設計・実装 ◇実機テストと評価・改善サイクルの推進 ・農場などの実環境での動作確認、ログ解析による制御精度の評価 ・課題抽出と改善策の立案、ソフトウェアへの反映 農場では製造業のように常に環境が一定といった状況が少なく、作業対象の形状や位置がすべて異なり、また多種多様な障害物が存在します。畑側のデザインを変えてでも機械化を成立させられる発想の自由さが重要となります。 【技術環境】 開発言語：C++,Python,rustメイン ソースコード/イシュー管理：Github チャットツール：Slack プロジェクト管理：backlog、notion ■歓迎条件： ・深層学習や強化学習をロボティクスに応用した経験 ・英語によるコミュニケーション能力 ・チームでのソフトウェア開発のご経験

■業務内容： データ分析の領域では、企業が保有する多様なデータを整理・統合し、経営や業務の意思決定に生かすための仕組みづくりを行っています。 当社では、データ活用の上流から下流までを一貫して支援できる体制を整えており、お客様の課題や目的に応じて、最適な分析基盤の設計からデータの可視化、さらには活用定着に至るまでを幅広く担当します。 ■業務詳細： 【データマネジメントコンサルタント】 ◇データ活用戦略・企画策定 ◇各システムに点在するデータの構造・品質調査 ◇データ統合・マスタ整備・標準化方針の策定 ◇データガバナンス・メタデータ管理の設計支援 ◇データレイク／DWH導入に向けた要件定義 ◇全社データ活用方針・ロードマップの策定支援 【データ分析プロジェクトマネージャー】 ◇分析テーマ、KPI、ロードマップの設計 ◇スケジュール・コスト・品質・リスクの管理 ◇ステークホルダーの調整と合意形成 ◇提案資料・分析報告資料の作成およびプレゼンテーション 【データサイエンティスト】 ◇ビジネス課題に基づく分析設計と仮説立案 ◇データ収集・クレンジング・特徴量エンジニアリング ◇統計分析、機械学習モデルの開発・評価 ◇BIレポートや分析結果の可視化・提案 ◇分析結果をもとにした改善提案・効果測定 【データエンジニア】 ◇ETL／ELTパイプラインの設計・開発 ◇クラウドDWHの構築・運用・チューニング ◇データモデリング・データマート設計・最適化 ◇Power BI／Tableau／Lookerなどを用いたBIレポート・ダッシュボード開発 ◇データ品質のモニタリング・自動化・監視ジョブの構築 ■必須条件： 【データサイエンティスト】 ◇統計解析または機械学習モデルの構築・運用経験 ◇Pythonを用いた分析経験 ◇BIツールによる可視化、レポート作成経験 【データエンジニア】 ◇SQLを用いたデータ分析・加工・最適化の実務経験 ◇ETL／ELTパイプラインの設計・開発経験（Databricks、PySpark、DataSpider、ASTERIA等） ◇クラウドDWHの構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Redshift等） ◇BIツールを用いたダッシュボード開発 変更の範囲：会社の定める業務