【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 ・センサで得られた生データを物理量データ等提供プロダクトに変換する為のアルゴリズムの開発及び地上システムへの実装 ・ 研究者等との調整業務 ■業務フェーズ 設計開発 ■魅力 政府も投資を決めている航空宇宙業界で、設計、評価など幅広い業務経験を積むことが出来ます。 航空宇宙業界において最重要課題である安全性、軽量化、省エネを考慮した開発経験を積むことができます。宇宙産業を通して、生命維持活動に関する貢献が見込まれます。 ■生涯プロエンジニアとして ・エンジニアのキャリアを第一に考える企業です。エンジニアの年代別構成比率は40代以降が半数を超え、長く働くことができる環境が整っています。一生エンジニアとして活躍するためには、絶えず時代に合わせた技術を身に着けていく必要があり、当社では幅広い知識を身に着けることが可能な制度等を幅広く整えています。 ・業界トップクラスとして多くの顧客から厚い信頼をいただいています。開発の上流工程から携われることはもちろん中には外注選定を任されているエンジニアもいます。 ■充実の研修体制： 年間550回の技術研修のみならず、エンジニア主催の勉強会が900回以上開催されております。エンジニアとしてプライドを持ち、スキルアップの意欲が高く、常に技術力の鍛錬を行っています。時代に即した技術を身に着けることが出来、幅広い業界へ展開しているためスキルの習得もしやすい環境となります。 変更の範囲：会社の定める業務

〜KDDIグループの安定性や顧客基盤／KDDIグループの豊富なデータ資産を活用／データ分析・AI活用のスキルを磨きながら、ビジネス変革をリードする経験が積める〜 ■業務内容： 【ミッション】 ライフデザイン領域の課題解決と変革をリードし、?データ・AI活用による? 未来志向のサービス・ビジネス創出を牽引する。 ライフデザイン領域において、事業・施策の意思決定を支えるデータ活用推進の中核人材としての役割を担っていただきます。 【案件事例】 ・決済サービスにおける顧客ニーズの可視化・セグメント分析による施策最適化 ・サブスクリプションサービスにおける特典ROI算出を通じた費用対効果改善 ・金融サービスにおけるモデルを用いた与信高度化 【業務詳細】 ・意思決定ポイント・KPIの設計、および評価軸の整理 ・施策のGO/NO-GO判断に接続するデータ分析・示唆出し ・退会率、純増、ARPU等をテーマとした施策改善PDCAの推進 ・大型施策・キャンペーン等の影響把握と改善提案 ・分析・運用プロセスの改善、効率化（生成AI活用を含む） ・事業部門（部長クラス）と連携した意思決定プロセスの設計・改善 ※ 分析実装やモデル開発は、データサイエンティスト／エンジニアと役割分担しながら進めます。 ■ポジション魅力： ・経営層と直接向き合い、分析を通じて意思決定と施策改善を前進させる環境で課題設定力を高められる ・数千万ユーザ規模のデータを扱い、KPI監視から数十億円規模の判断まで事業を左右する意思決定に深く関与できる ・前例に縛られず本質的な提案を歓迎し、生成AI活用で業務と意思決定の質を継続的に進化させる文化がある ■当社について： 【KDDI×アクセンチュア】DXに貢献する世界最先端のアナリティクスカンパニーへ ARISE analytics(アライズアナリティクス)は、KDDIとアクセンチュアのジョイントベンチャーとして2017年に誕生しました。KDDIが保有する国内最大級のデータと、アクセンチュアの高度なアルゴリズム構築力を掛け合わせて、企業のデジタルトランスフォーメーションを支援しています。 変更の範囲：会社の定める業務

〜KDDIグループの安定性や顧客基盤／AIを軸にコンサルティング業務へ挑戦〜 ■募集背景： 当社は、AI・データを活用してKDDIの事業変革を支援し、構想から実装までを一貫して推進しています。 その最前線で、AIによる新しい業務の形を顧客とともに描き、実現をリードいただけるコンサルタントを募集しています。 ■業務内容： 【期待役割】 PoC実施やソリューション導入を中心に、マルチエージェントAIを活用した業務変革支援を担う 【案件事例】 ・マーケティング領域におけるデータ・AIを活用した業務変革 ・コーポレート業務を効率化するLLMアプリケーションの開発 ・ネットワーク領域におけるデータ・AIを活用した業務変革 【業務詳細】 ・PoC企画・導入支援：顧客課題に基づきPoCテーマを設定し、マルチエージェントAIの実現性・効果を検証し、業務変革につながるソリューションを設計・導入する。 ・業務定着・運用設計：導入後の業務プロセスを設計し、AI活用の定着化・成果創出までを支援する。 ・プロジェクトマネジメント：社内外ステークホルダーとの調整や進行管理を行い、チームのタスク遂行と育成をリードする。 ■ポジション魅力： ・AIを前提に業務や意思決定そのものを変革し、戦略構想から現場定着まで一気通貫で大規模ビジネスの変革に関われる ・KDDIの豊富なデータ資産を活用し、AIコンサルからLLMアプリ開発まで幅広い成長機会を得られる ・4000万ユーザー規模の事業変革を担い、社会的インパクトの大きいプロジェクトをリードできる ■当社について： 【KDDI×アクセンチュア】DXに貢献する世界最先端のアナリティクスカンパニーへ ARISE analytics(アライズアナリティクス)は、KDDIとアクセンチュアのジョイントベンチャーとして2017年に誕生しました。KDDIが保有する国内最大級のデータと、アクセンチュアの高度なアルゴリズム構築力を掛け合わせて、企業のデジタルトランスフォーメーションを支援しています。 変更の範囲：会社の定める業務

■□データ分析の基盤を支えるスペシャリストへ/データエンジニアリングを中心としながら必須スキル３要素を磨く<ビジネス/データサイエンス/エンジニアリング>/30年以上1000社を超える導入実績/データ活用を上流〜下流の導入・開発から定着支援やトレーニングにも対応/ホワイト企業認定ゴールドランク・在宅勤務可・フレックス制度・残業17.4h/研修制度充実□■ ■職務概要： クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、 経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ■職務詳細： ・クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ・主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ・エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。 ■プロジェクト事例： （1）渋谷区教育委員会：児童生徒の興味関心・悩みを丁寧に見取りより深い子供理解を実現するダッシュボードを導入。 PoCから構築、保守、内製化までジールが支援し 教育支援・指導する仕組みを構築 （2）旭化成株式会社：データマネジメント基盤の導入により、旭化成の“データファブリック”を実現。 1カ月でプロトタイプを構築し、柔軟なプロジェクト推進にジールが大きく貢献 ※詳細は同社HPの導入事例をチェック https://www.zdh.co.jp/customer/ ■当社の特徴： ジールはBIが一般に認知される以前からその可能性にいち早く着目し、日本におけるBIの黎明期より約2８年、９００社のお客様より鍛えられることで『国内唯一のBI/DWH専業のソリューションベンダー』として業界をリードしてきました。 国内外の主要なBI/DWH製品メーカーとパートナー契約を締結しており、各社との強固な連携体制を構築。お客様の要件に合う最適な製品、ソリューションをご提供し、導入後のフォローも的確に行っています。 変更の範囲：会社の定める業務

【資格支援制度でスキルUPが叶う／将来的なキャリアチェンジも可能／育休後復帰率100％】 ■担当業務： ・品質解析システムから取得したデータの分析 ・PythonやSQLを用いたデータ抽出、加工、分析 ・製品品質や不具合データの傾向分析 ・分析結果のレポート作成、可視化 ・関係部署（品質管理・開発部門）へのフィードバック ・分析ツールやスクリプトの作成・改善 ■ポジションの魅力： ・データ分析スキル（Python／SQL）を実務で活かせる ・製造業の品質改善に直接貢献できる ・ビッグデータや統計分析の経験を積める ・データドリブンな業務改善に関われる ■勤務地 当支店は神奈川エリアだけでなく、首都圏エリアの案件を幅広く保有しています。ソフトウェア、インフラ、機械系、電子系、電気系、組込制御、建築プラントの6分野を網羅している唯一の支店です。 また、自社開発部門もあり、全エンジニア中2、3割は在宅開発などしています。 ■魅力ポイント： 当社は年間6,000件以上の案件を保有し、約800社超の企業・大学・研究機関と長期取引を継続。AI・データ解析・IoT・クラウドなど先端領域から、社会インフラを支える基幹システムまで、技術者が市場で価値を積み上げていける多様な技術フィールドを展開しています。 一般的にSESは短期的・不安定な働き方というイメージを持たれがちですが、当社がSESを中核に据えている理由は明確です。 技術者が特定プロジェクトや会社都合に縛られず、専門性と信頼を市場価値として長期的に積み上げられる、最も合理的なキャリアモデルだと考えているからです。 年齢や在籍年数ではなく、「市場価値・専門性（マーケットバリュー）」を軸に評価を行っています。誰に評価されるかではなく、何を評価されるかという明確な評価基準を採用しており、評価体制の分かりやすさも特徴です。 その結果、50代以上のエンジニアが1〜2割超在籍し、支店によっては70代で現役の社員も活躍しています。 また、客先常駐に加えて、受託開発や自社プロジェクトに関わる機会もあり、PL／PM／スペシャリストなど、年齢に応じて役割を進化させながら、20年先を見据えたキャリア形成が可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

◆お客様のビジネスをデータで革新するプロフェッショナル ◆企業や社会の課題を“データ”で解決する ■業務概要 「データ解析で世の中をよりよく変える」をミッションに、広告、金融、医療など様々な業界の企業様の成長と成功を支援するスペシャリスト集団です。これまでのデータ解析の実務経験を活かしながら、データとテクノロジーを駆使し、お客様の課題を解決〜新たな価値創出をして頂きます。 ■業務詳細 ・クライアントの課題をヒアリング、具体的な要件を定義 ・膨大なデータの抽出・加工・クレンジング・前処理、および分析に最適化されたデータ基盤の設計・構築 ・高度な統計解析や機械学習／深層学習モデルの構築・評価・改善、および実運用を見据えたシステム実装 ・分析結果から深いインサイトを抽出し、ビジネス戦略に落とし込んだ提案資料の作成とプレゼンテーション ・データ品質管理、分析プロセス改善、新規技術導入など、自律的な業務改善・推進 など ■プロジェクト例 ・大手飲料メーカー：新商品コンセプト開発支援における高度な需要予測モデル構築 ・外資系銀行：プラチナ会員化を促進するアクティビティ分析、マーケティング施策提案 ■開発環境 主要言語：Python、R、SAS、SQL クラウド：AWS、Azure、GCP BIツール：Tableau、Power BI ※上記は主要なツール・技術であり、プロジェクトによって使うツールは異なります。 ■学び続け、高め合える環境 変化の激しいデータサイエンスの世界で長く活躍していくため、継続的な学びを支える環境を整えています。 ・社内Wikiや勉強会によるナレッジ共有 ・オンライン共同学習会 ・年4回開催のノウハウプレゼン大会（MVP・新人賞あり） ・資格取得支援制度（取得実績は人事評価にも反映） ■組織構成 当社は85名中80名がデータサイエンティスト。 D4cグループ全体では215名中170名がデータサイエンティストの構成です。 ■魅力 ・多様な業界・ドメインに触れることで分析技術と知識の幅を拡大 ・若手のうちから、大手企業の意思決定層への提案も経験可能 ・将来的にはプロジェクトリーダーや管理職としてチームをけん引も

~東証プライム上場GにてWLBを整えて専門性×希少性の高いエンジニアへ~ ●直近15年で530％の成長企業にて専門性を身に着けられる！ ●データ活用基盤の設計・構築、機械学習、AI分析をお任せ ●年24回の研修×飛び級制度で早期に昇格×技術領域を横断したキャリア可 ●「昇給率約7.2％×残業10h×納得度95％の評価制度」で長期就業可 データエンジニア/サイエンティストとして、以下の業務を通じてお客様のDX推進を支援いただきます。担当工程は、企画、要件定義〜リリース、保守までと、幅広く関わっていただきます。 ■ホープスについて： 当社は東証プライム上場企業「SHIFT」のグループ会社として、安定した経営基盤と挑戦的な成長を両立しており、直近15年で530％の成長をしております。前年比でも120％以上の成長を継続しており、急成長するIT市場の中で存在感を高めています。 ■プロジェクト例： データ移行PJT：ETLツールを用いたIF（インターフェイス）開発 データ活用基盤構築PJT：RDB、DWH、DataLakeの設計・構築 データ分析PJT：BIツールによる可視化レポート作成、機械学習（Python、R等）、DeepLearningによるAI分析 ■活かせるスキル・経験 ・システム開発経験 ・ETLツール、DWH製品、BI製品の知識 ・数学・統計の知識 ※未経験の方も、まずはご自身の経験を活かせるプロジェクトからスタートし、段階的にスキルを習得いただけます。 ■おすすめポイント： ・社内勉強会や研修などを多数実施しており、技術領域をまたいだキャリアアップが可能なため、幅広いキャリアのご用意がございます。 ・残業が発生しない仕組みとして、社内に稼働時間を管理する部隊がいるため低い残業時間を維持することが可能となっております。 ■評価制度： 年に2回の評価制度で「行動」と「成果」の２軸での絶対評価となります。評価FB後に社員全員にアンケートを取り必要に応じてフォローを行っている結果として、社員の納得度95％と高い数値となっております。 ■就業環境： ・リモートワーク率65％以上 ・残業時間月10時間未満の社員が7割以上 ・有給消化率75%以上 ・定年70歳、役職定年なし 変更の範囲：会社の定める業務

【設立当初から急成長を続けるベトナム最大級のテクノロジーカンパニー「FPT Software」の日本法人】 ■ポジション概要： データソリューション部門の中核メンバーとして、事業拡大を技術面から牽引するシニアデータエンジニアを募集します。DatabricksやSnowflake、主要パブリッククラウド（AWS, Azure, GCP）を駆使し、クライアントの課題解決に繋がる大規模データ基盤の設計・構築をリードしていただくポジションです。技術選定からアーキテクチャ設計、チームのメンタリングまで、裁量を持ってご活躍いただけます。 ■業務内容： プロジェクトの技術リードとして、以下の業務を主体的に推進していただきます。 （1）データプラットフォームのアーキテクチャ設計・構築 Databricks、Snowflake、およびAWS/Azure/GCPの各種サービスを組み合わせ、最適なデータ分析基盤のアーキテクチャを設計・構築 （2）大規模データ移行プロジェクトのリード オンプレミス環境からクラウドへのデータウェアハウス（DWH）/データレイク移行プロジェクトにおける技術的なリーダーシップ （3）技術選定とPoC（概念実証）の実施 プロジェクト要件に基づき、最適な技術やサービスを選定及びその有効性の検証 など ■主なクライアント： 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等 変更の範囲：会社の定める業務

■分析経験からチャレンジOK！／要件定義などの上流から参画可能／顧客満足と多くのシェアを獲得しているソフトウェアを保有するメーカー兼SIer／ALL Ｓｋｙでの全社一体の組織体制／平均残業18.3時間／定時退社日あり／有給休暇取得促進■ ■業務概要 クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発を担当します。 プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発を行います。 ■案件例 <車載システムへ搭載するエージェントの構築> 車載機器を制御するエージェントの開発案件です。主に以下の対応を行います。 ・MCPサーバーのインターフェース設計、実装 ・エージェントの動作を決めるシステムプロンプトの設定、テスト ・クラウドプラットフォーム上へのシステムデプロイ 技術要素： Python、AWS、A2Aプロトコル、Docker <生成AIを活用した顧客内DX> 顧客の業務プロセスにおける課題を解決するために、生成AIやRPAツールを活用して取り組む案件です。主に以下の対応を行います。 ・課題解決に用いる技術の選定（使用するツール、言語、モデルなど） ・モックアップを用いた顧客との認識合わせ ・選定した技術をもとに実際のシステムを設計、実装 技術要素： Python、Azure、Power Automate ■配属先について クラウドプラットフォームを活用した生成AIシステムの開発は、その柔軟性、拡張性やコスト効率の高さからニーズが高まっています。 日々進化するAI技術を迅速にキャッチアップし最新のソリューションを提供し続ける上でもクラウドを用いた開発はそのスピード感に大きなアドバンテージがあります。生成AIとクラウド技術を駆使して、新たな価値を提供するシステム開発を行っています。 変更の範囲：会社の定める業務

【NTTデータ・あいおいニッセイ同和損保と資本業務提携あり／在宅勤務の併用／AIを中心とした統合型ソリューション企業】 ■募集背景 〜数理最適化スキルを活かし、ビジネス価値を生み出す〜 私たちはデータ分析とAIを駆使したコンサルティング事業を展開している企業です。 最先端技術を活用し、クライアント企業の課題解決をサポートすることで、より良いビジネスの未来を創造しています。 昨今、データ分析やAI構築だけではなく、数理最適化を使った課題解決を行う案件も増えてきました。 このような背景の中、アナリティスクコンサルティングの一環として私たちと一緒に課題解決を行う数理最適化スペシャリストを探しています。 ■職務内容：【変更の範囲：会社の定める業務】 ・クライアントのビジネスプロセスにおける最適化問題の特定と定式化 ・数理最適化手法を用いたモデルの開発とシステム実装 ・解決策の効果測定と改善提案 ・技術ドキュメントの作成とクライアントへの説明 ・チームメンバーへの技術指導と知識共有 ※スキルに応じて数理最適化以外のデータ分析や機械学習モデル構築などの業務をデータサイエンティストとして携わることも可能です ■組織構成： コンサルティング本部にデータサイエンティスト職またはエンジニア職として所属する予定です。（技術特性およびキャリアビジョンによって決定） コンサルティング本部は３つのグループ存在し、データサイエンティスト及びエンジニアが協力しながら、顧客の課題解決に努めています。 現在は、数理最適化に特化したチームはありません。分析案件チームもしくはプロダクト開発のチームに所属していただきます。 ■働き方： ・ワークライフバランスをうまく取りながら、仕事もプライベートも楽しんでいる社員が多いのが当社の特徴の一つです。 ・業務後は先端テクノロジーのキャッチアップやスキルアップ、趣味のために時間を費やす社員も多くいます。 ・社員同士でも主体的に勉強会を開催し、ポータルサイトで情報共有したり、各自スキルアップを行っています。 ・35歳以下を占める割合が高く、結婚・育児とライフイベントを迎えると男性社員も育児休暇を取得し、公私ともに充実した時間を持てる環境でもあります。また、有給取得率は7割程度です。

■□要件定義などの上流から参画可能／顧客満足と多くのシェアを獲得しているソフトウェアを保有するメーカー兼SIer／ALL Ｓｋｙでの全社一体の組織体制／平均残業18.3H以内／定時退社日あり／有給休暇取得促進□■ ■業務概要 生成AI・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、要件定義や基本設計といった上流設計を行います。 設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、プロジェクトのマネジメントを担当します。 ■業務詳細 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 ・プロジェクト遂行における顧客との折衝 ・要件定義・設計・実装・試験の各工程のマネジメント ・生成ＡＩ・データ分析基盤開発の要件定義、上流設計 ■案件例 ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・当社パッケージ「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 ■配属先について Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。 その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。 生成ＡＩの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。また、生成ＡＩのシステムと密接な関係がある、データ分析基盤の構築に関する市場規模も増大。当社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。 同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術領域に対して積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 変更の範囲：会社の定める業務

■職務内容 クラレグループのさまざまな国内外開発部署と協業し、データサイエンスを用いた開発の加速に取り組んでいただきます。各開発部署が保有する開発データから構造化データを構築し、数理最適化や機械学習の技術を用いて、材料設計や条件最適化などの業務に取り組んでいただきます。研究開発で得られるさまざまな非構造化データ（例：画像データ）を機械学習で解析・高度利用する業務もあります。また、開発課題の解決に有用なデジタル技術の導入を目的に、大学・研究機関とのコラボレーションに関する業務もあります（ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談）。 ■お任せしたい業務 入社後〜1年間：入社後、上司や先輩社員と一緒に開発プロジェクトへ参加いただきます。その後、上司や先輩社員のサポートのもと、（1）開発課題のヒアリング、（2）データサイエンスを用いた検討プランの策定と提案、（3）データサイエンスを用いた検討の実施、（4）結果報告等の実務を段階的にご担当いただきます。これらの経験を通じて、各開発プロジェクトとの協業を自律的に推進できる人材へ成長いただくことを期待しています。 研修・OJT・フォローアップ体制：入社後数か月を目安に、当社で使用するさまざまなツールの使用方法やデータサイエンス関連技術を習得いただきます。これと並行し、先輩社員が進める開発プロジェクトにも参加いただきます。また、必要に応じて社内外講座の受講や、人事部が提供するキャリア入社者向け集合研修（工場見学含む）なども予定しています。 ■業務のやりがい デジタルソリューション部のメンバーは、クラレグループ内のさまざまな開発部署とともに、新素材やその製造技術の開発に携わります。ご自身のデジタル技術から得られる成果や貢献が材料開発にダイレクトに活かされることは、多くのメンバーがやりがいとして実感しています。また、立場や経験に関係なく、研究開発の加速・効率化・高度化に有用な提案は部署の施策として実現できるため、大きなやりがいを感じられる環境です。加えて、多様なバックグラウンドを持ち、当社の中でもトップクラスの専門技術を有するメンバーとともに働くことで、自らの技術力を高められることも魅力の一つです。 変更の範囲：会社の定める業務

〜SI・アーキテクチャ設計の経験を活かして活躍◎／テクノロジー領域をリードするデータサイエンティスト集団〜 ■業務内容： システムインテグレーション（SI）およびアーキテクチャ設計に強みを持つデータエンジニア部門の責任者候補を募集します。 本ポジションでは、大規模データプラットフォームの設計・構築や、最新のクラウドアーキテクチャを活用したデータ基盤の最適化を推進し、エンジニアチームの成長と技術的な方向性を牽引していただきます。 技術リーダーとしての役割に加え、プリセールスや営業活動にも積極的に参加し、クライアントへの技術提案やプレゼンテーションを通じてビジネスの拡大にも貢献していただきます。 ■具体的な業務内容： ・プリセールス活動（技術提案、プレゼンテーション、顧客折衝） ・最新技術のリサーチおよびアーキテクチャへの適用 ・データ基盤（DWH、データレイク、ETLパイプライン）の設計・構築・運用 ・クラウドネイティブなデータアーキテクチャの最適化 ・クライアントのDX推進に向けた技術戦略の策定と提案 ・データエンジニアチームのマネジメント（採用・育成・評価） ・部門予算の策定 ■プロジェクト例 ＜AI領域＞ ・交通：鉄道施設内において、画像処理による保安および異常検出 ・自動車：生成AIを利用したアンケート分析 ・半導体：検査装置の精度改善 ＜BI領域＞ ・IT：Tableau を用いたプロジェクト予実管理システムの構築 ・教育関連：Power BI を用いた顧客の動向分析 ＜クラウド領域＞ ・アパレル：GCPの各種機能を駆使し、売上予測 / 在庫管理 などの 機能をクラウドネイティブ環境で構築 ■必須条件補足：別枠記載の必須条件に併せ、下記歓迎 ・製造業向けのデータ分析・DX支援プロジェクトの経験 ・ビッグデータ処理・ストリーミング処理の知見（Spark, Kafka, Flink等） ・機械学習モデルのデータパイプライン設計・運用経験 ・データガバナンス、データセキュリティに関する知識 ・Python, Java, Scala などのプログラミングスキル ・CI/CDの実践経験（Terraform、Docker、Kubernetes など） ・英語による技術的なコミュニケーションスキル

■要件定義などの上流から参画可能／顧客満足と多くのシェアを獲得しているソフトウェアを保有するメーカー兼SIer／ALL Ｓｋｙでの全社一体の組織体制／平均残業18.3時間／定時退社日あり／有給休暇取得促進■ ■業務概要 生成AI・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、要件定義や基本設計といった上流設計を行います。 設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、プロジェクトのマネジメントを担当します。 ■案件例 ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・当社パッケージ「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 ■配属先について Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。 その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。 生成AIの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。当社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。 同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術を積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 ＜入社後の流れ＞ 入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL／PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。 変更の範囲：会社の定める業務

◎ITコンサルティング未経験から上流工程へ挑戦できるポテンシャル採用 ◎プライム案件にてクラウド・データ活用・AIなどを活用した提案が可能 ◎月残業20時間/リモート57.5％/中途比率61% 馴染みやすく働きやすい ■募集背景 当社はクラウド技術とデータ・AI活用を強みに、金融・製造・メディア・人材業界をはじめとする多くの企業のDX推進を支援しています。 今回は、エンジニアとして培った技術的な知見を活かしながら、ITコンサルタントとして新たなキャリアを築きたい方を募集します。 ■業務内容 顧客企業の経営課題や業務課題を整理し、ITを活用した解決策の立案・提案・推進支援を担当します。 入社後は先輩コンサルタントと共にプロジェクトへ参画し、分析業務や資料作成からスタートするため、コンサルティング未経験の方でも段階的に成長できる環境です。 ■業務詳細 ・顧客企業の経営課題や業務プロセスの現状を分析 ・ITを活用した解決策の企画立案と提案活動を支援 ・DX推進に向けたロードマップ策定や実行計画を支援 ・Python等を用いたデータ分析による課題特定と解決策の検討 ・プロジェクト推進のための資料作成や情報収集、タスク管理 ・最新のIT技術や業界動向に関する情報収集と分析 ■キャリアパス 入社後はOJTやメンター制度を通じて、コンサルティングスキルや業務知識を習得いただきます。 アナリスト、コンサルタント、マネージャーと段階的なキャリア形成が可能です。 また、AIコンサルタント、データコンサルタント、クラウドコンサルタントなど専門性を高めるキャリアパスも用意しています。 ■教育環境 ・専門領域別技術研修（業務知識、ソフトスキル、生成AI、PM等） ・資格取得支援（AWS/Azure/GCP認定、PMP、IPA等） ・OJTやチーム＆ペアレビューによる実践的な成長支援 ■企業の特徴 ARIはクラウドとデータ・AI活用によるDXソリューションを提供する成長企業です。 クラウド総合活用支援サービス「cnaris」とデータ・AI活用支援サービス「dataris」を展開し、大手企業の事業変革を支援しています。技術力とコンサルティング力の両方を磨きながら、企業の未来を創るプロジェクトに携われる環境です。 変更の範囲：会社の定める業務

【データ基盤構築経験をお持ちの方へ】 ◆業務内容 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ●プログラミング言語・スクリプト：Python、SQL、Shell Script、JavaScript、C++（一部領域） ●データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ●開発・運用ツール：Docker, Kubernetes、Jenkins, GitHub/GitLab、JIRA、Confluence ●データ分析・可視化ツール：Tableau、Power BI、Superset、JupyterLab、Pandas、Scikit-learn ●機械学習／AI関連：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Generative AIツール（LLM活用基盤等） ●車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic、PREEvision、Enterprise Architect、Doors、Jazz Platformls ◆魅力・やりがい ・HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。 ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。 ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

【目先の業績に左右されない自由な研究開発環境】 ◆業務内容 ※ご経験／スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD／ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。 そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を、如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ・データパイプラインの構築 世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工・変換し、保管するための一連のデータ流れ（ELT／ETL）の設計・構築 ・データ基盤の設計・構築 収集したデータを効率的に管理するための仕組み（データレイク、データウェアハウスなど）をクラウド上に構築 また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ・データ品質管理（データクレンジング） データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ・データガバナンス データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが発生する場合があります。 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

【データ基盤構築経験をお持ちの方へ】 ◆業務内容 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ●プログラミング言語・スクリプト：Python、SQL、Shell Script、JavaScript、C++（一部領域） ●データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ●開発・運用ツール：Docker, Kubernetes、Jenkins, GitHub/GitLab、JIRA、Confluence ●データ分析・可視化ツール：Tableau、Power BI、Superset、JupyterLab、Pandas、Scikit-learn ●機械学習／AI関連：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Generative AIツール（LLM活用基盤等） ●車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic、PREEvision、Enterprise Architect、Doors、Jazz Platformls ◆魅力・やりがい ・HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。 ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。 ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

初受注はトヨタ自動車・2件目の受注は三菱商事／超エンタープライズ企業へ続々と導入／エンジニア自身がWHY-WHAT-HOWをリードする開発体制と裁量／フルフレックス・出社は月5回〜／代表はプロダクト責任者も兼任する弁護士で、エンジニア組織へのリスペクトも強い社風 ■募集概要： MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ■業務内容：【変更の範囲：会社の定める業務】 AI技術による契約データの解析・検索・推薦・生成を軸とした、プロダクト開発の幅広い業務を担当していただきます。 ■具体的には ・契約データ解析・検索・推薦に関する事業課題・技術課題の発見と解決 ・大規模言語モデル（LLM）を活用した製品機能の設計と開発 ・プロンプトの評価・デプロイメントおよびデータのパイプライン構築 ・AIプロジェクトの計画立案と実行 ・カンファレンスやイベント等への登壇・寄稿 ■技術スタック： ・言語: Python ・フレームワーク: FastAPI ・クラウドプラットフォーム: AWS ・データベース: MySQL ・開発ツール: Git, Docker ■組織について 所属する組織は開発本部です。全体で約40名おり、以下３つの部からなる体制です。 プロダクト部 開発部 プラットフォーム部 今回の募集である、サービス開発を担う組織は開発部内の２つのチームです。 各チームはそれぞれ6-8名程度の構成となっています。

~PMP取得多数×CMMI世界最高位レベルの技術力とマネジメント力~ ●直近10年は年率10%以上で2025年8月にアクセンチュアGへ参画 ●課題抽出〜データ分析〜AIモデル開発などをお任せ ●資格取得支援も充実で「技術力」×「マネジメント」を実現 ●平均残業11.21時間×育休取得率100％でWLB実現 ■業務内容： ◇金融、保険、製造業、流通業などB to B領域における多種多様な業種・業態のお客様に対して、業務課題抽出、解決提案、データ分析、AIモデル開発、精度向上まで、AIに関わる上流から下流まで幅広く担当して頂きます。 ・業務ヒアリング/課題抽出 ・課題に対するソリューションの提案 ・概念検証（PoC） ・プロトタイプ開発 ・フロントエンド、バックエンドとの統合 ・運用支援（継続的なパフォーマンス向上） 【変更の範囲：変更なし】 【利用プラットフォーム・ライブラリ一例】 Azure OpenAI／Google Gemini／IBM watsonx／SalesForce Einstein／PyTorch／／TensorFlow／Chainer／Azure Cognitive Toolkit/Google OR-Tools等 ■プロジェクト例： ・製造業向け原材料問い合わせ(ISOに適合しているか等)検索システム開発 ・大規模自然言語エンジンを活用した文章セマンティック検索構築 ・製造業向け製品開発ドキュメント生成支援システム開発 ・放送局用リアルタイム・キャプション（字幕化）ソフトウェア開発 ・数理最適化エンジンを用いた配送ルート最適化システム開発 ・購買情報をもとにした顧客分析、ロイヤリティ分析　等 ■キャリアビジョン： 当社の技術レベルはソフトバンク、NTTデータ、IBMなど多くのビジネスパートナーに、実績と共に高く評価されています。 次期リーダ、将来的にはPMにステップアップ可能なポジションです。 特にPMP取得者も多く、質の高いプロジェクトにてQCDを守って開発を完遂することも期待されます。 変更の範囲：本文参照

〜研究開発に積極投資／東証プライム上場／グローバルトップクラスメーカー／機械学習・データサイエンスを活用し、難解な構造ロジックを解き明かす／年間休日127日〜 ■業務内容 AIをはじめとする先端半導体デバイス向けCMPスラリー（※）の開発や品質安定化に向け、以下業務に取り組みます。 　・マテリアルズ・インフォマティクス：　当社に蓄積する膨大な研究データを用いた組成の最適化/材料探索/性能予測 　・統計学や機械学習による分析：　製品および製造プロセスの各種パラメータと製品品質との相関の調査、品質向上に向けたデータ提供 ※CMPスラリーとは、化学的（Chemical）作用と機械的（Mechanical）作用により、半導体デバイスの多層配線をナノレベルで磨く（Polishing）材料のこと。当社では、金属や酸化膜など、特性の異なる異種素材から成る表面に対し、各素材、砥粒、薬液の界面における化学的、物理的作用を最適化した組成のスラリー開発を行う。 ■キャリアイメージ 入社後は、研究開発部内のデータサイエンスチームにて、当社独自ツールの技術開発を中心に（1）（2）を担って頂きます。 複雑で難解な構造ロジックを、データサイエンスの力で解き明かしていく面白みとやりがいを感じられます。 （1）技術開発（研究開発部内でのデータサイエンス技術開発） 当社独自ツールの開発を行います。技術的な課題・発展代は多く、 また中長期的に半導体業界の技術革新が見込まれ、技術課題の難易度が上がっています。 組成設計の最適化/材料探索/性能予測などに、データサイエンスの力を導入して開発力を向上させていきます。 （2）全社への適用、応用 他部署（品質管理部門等）と連携し、会社全体のデータへ適用できるよう共有、議論していきます。 また複雑化する品質問題に対し、データサイエンスの適用（ツール開発、統計学や機械学習を用いた分析など）も担います。 ■配属先部署： CMP開発部　CMP開発課（複数のチームに分かれており、1チームの人数は4〜6名程度） ■当社の魅力： 職場環境、社風、残業時間、年間休日など、総合的に働きやすいホワイト企業です。 離職率2.1％の環境、これまで正社員のリストラ実績もありません。 変更の範囲：会社の定める業務

【「働きがいのある会社ランキング」ベストカンパニー／完全内製の分析チーム／縦横の幅広いキャリア形成】 必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 ■業務詳細 ◎データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案：事業の抱える課題を解決して成長を実現 事業課題に即したデータ分析の設計／データの抽出・可視化・分析／分析結果の報告及び施策提案／その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ◎データ分析環境の構築・改善：事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行うことのできる環境を作る KPI設計及びデータの定義／DWHの構築及び改善／BIツールを用いたデータの可視化及び改善／データ活用を促進するための社内教育／その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ※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／自社社員の行動データ（架電履歴など）／WEB広告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…データ基盤：BigQuery、TreasureData／データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、Google Data Portal、Google Spreadsheet ■魅力 ・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ/ 音声データといった非構造化データを扱うことができます ・希望に応じてデータ基盤の開発や機械学習モデルの構築などの経験を積むことができるため、キャリアを柔軟に形成することが可能です ・データ分析チームが拡大途上の状況なので、分析チームの組織づくりに興味がある方や、ゆくゆくは分析組織のリーダーを目指したい方にとって価値のある経験を積むことができます ■組織構成 マネージャー1名、データアナリスト4名、データアーキテクト8名、データサイエンティスト4名（2024年4月時点） 変更の範囲：会社の定める業務

営業企画、商品企画、マーケティング経験を活かしてデータコンサルタントにチャレンジ！ データ利活用の経験を活かし、クライアントの事業課題解決をしていきたい方やプロジェクトマネジメントのスキルを身に着けたい方におススメのポジションです！ データの観点からMaaSビジネスを推進している顧客の意思決定の支援、サービス改善支援を担当頂きます。BIツールで分析ダッシュボードを作成し、システムログデータやユーザの属性情報、地理情報などを集積、分析したデータを元に課題ついて仮説立て、サービスおよび運用改善提案を含むレポート、運用そのものの改善など通して顧客ビジネスの成功へ貢献して頂きます。 ＜業務例＞ ・モビリティサービス実証実験の運営支援プロジェクトにおけるデータを元に課題についての分析、顧客への改善レポート業務 ・自治体等の関係者への合意取り付けに向けた、運行ログやユーザ情報などの詳細データ集計およびグラフ作成業務 ■サステナビリティ推進が注目されている背景と私たち（サステナブルビジネス統括部）の役割について 現在日本では気候変動と環境問題、少子高齢化による労働力不足、地方の過疎化による地域間格差の拡大などの社会問題が深刻化しています。これらの社会課題に対処するため、サステナビリティ推進や技術革新などが求められています。GXは脱炭素化を通じて環境負荷の低減を目指し、ドローンは業務効率化や省人化によって労働力不足に対応し、MaaSは移動の最適化で地域間格差の解消や持続可能な都市環境の構築に貢献することができる点から、これらの市場は今後さらに拡大が見込まれています。 ■サステナブルビジネス統括部について（展開しているサービス一覧） ・GXソリューション部（脱炭素ビジネス支援G）：脱炭素経営・運用支援、脱炭素クラウドツールの導入/サポート、ビジネス支援（拡販・人材育成）など ・交通DXソリューション部（モビリティビジネス支援G）：モビリティソリューションの導入・運用支援、実証実験代行、データ分析支援、ビジネス支援（拡販・人材育成）など ・スマートシティソリューション部（社会実装支援G）：スマートシティに関連するテクノロジーの社会実装支援および技術開発支援（事業推進/事務局/PMO）を対応。 変更の範囲：会社の定める業務

次の灯株式会社とはどんな会社？ 次の灯株式会社は、「働く車のパーツ再生に加え、都市鉱山を含む廃部品からレアメタルを回収・精錬することで、CO2削減と資源循環の両立に挑む岡山発の環境ベンチャーです。」 リサイクル技術、製品開発及び研究、マーケティング、SNSの力を駆使し、不要とされてきたものを価値に変え、循環型社会を推進しています。手掛ける商品やサービスを通して、「環境と人の関係性」という難問に、常にチャレンジします。 今後グローバルな展開を通じて、より広い視点で「環境と人の関係性」に向き合い、新たな価値を世界へ届けていきます。 ■業務内容： データ収集・可視化から予測モデル開発まで担い、DXを推進するポジション。数字で課題を解決し、ビジネスの意思決定を導く論理的思考の方を求めています。 ＜主な仕事内容＞ ◇予防整備モデル：車種・走行スタイル・年式・地域別に故障確率を機械学習で推定し、定期点検時の交換推奨アルゴリズムを開発 ◇メンテナンス時リサイクル率の可視化：工場ごとの交換部品データを収集し、リサイクル率を算出・比較するダッシュボードを構築 ◇CO2削減量の算定：新品部品 vs. 中古リサイクル部品の活用比率をトラッキングし、削減量をリアルタイム表示 ◇需要予測 & MA：Salesforce上の顧客・購買履歴を用いて需要予測モデルを構築し、セグメント別シナリオでMA配信 ◇問い合わせ自動応答：メール・FAX文面をOCR＋NLPで解析し、受発注情報を自動登録・回答 ◇統合データ基盤：仕入・製造・在庫・販売・財務など全システムをETLで統合し、3〜5年後に自社開発ERPへ移行するための設計・PoC ■当社の特徴： 当社は若者がどんどん活躍できる組織を目指します。若者とは、年齢が若いということではなく、“挑戦する人”のことです。常に、わくわくしている、挑戦したい、そんな気持ちであふれている人は必ず成功できる。チャレンジ精神を持ちつづけ、ともに圧倒的に成長していける元気な仲間を求めています。 変更の範囲：会社の定める業務

「たのめーる」でお馴染みのプライム上場企業／安定基盤で長期就業◎／福利厚生◎ ■業務内容 ◇顧客・商品・購買・営業・マーケティング等のデータを活用した高度分析、予測・レコメンドモデルの設計・構築 ◇社内DX領域における、生成AI／LLM／RAG／AIエージェントを活用した業務高度化・自動化・意思決定支援の推進 ◇エージェンティックコマース領域における、商品探索・比較・選定・発注・承認支援など次世代購買体験の企画・検証・実装 ◇AIエージェントが業務データを安全かつ適切に活用するためのMCP活用・設計、オントロジー／セマンティックレイヤー設計 ◇事業部門、EC部門、営業部門、IT・データ基盤部門と連携した課題定義、PoC、効果検証、経営層への提案 ■やりがい ◎大規模な実ビジネスデータを活用し、営業・マーケティング施策、EC改善、経営判断に直接貢献できる ◎生成AIやAIエージェントを活用し、社内業務の高度化・自動化・意思決定支援に取り組める ◎業務効率化だけでなく、ナレッジ活用や部門横断の業務変革を推進できる ◎AIエージェントによる商品提案・発注支援など、未来の購買体験を設計できる ◎データ・AI・業務プロセス・顧客体験をつなぎ、社内DXと次世代コマースの両方に挑戦できる ■業務の進め方： ・通常は3〜6名程度の少人数チームでプロジェクトを推進 ・データサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニアと連携 ・EC・商品企画、営業、マーケティング、IT、UX/UIなど各部門と連携 ・テーマに応じて、社内DXやエージェンティックコマース領域の横断プロジェクトとして推進 ・プロジェクト規模によっては、10名以上の関係者と連携する場合あり ■課内の雰囲気： ※適性に応じ他の課に配属となる可能性あり 約50名※組織内に5つの課があり、各課管理職4名を含む ・若手でも裁量を持ってチャレンジできる雰囲気 ・未経験分野や新しい技術領域にも前向きに取り組み、失敗を恐れず挑戦する文化 ・生成AIやデータサイエンスなど、最新技術への関心が高く、学び合いながら成長できる環境 ・職種や部門を越えて相談しやすく、チームで課題解決に取り組む風土 変更の範囲：会社の定める業務