■仕事内容： システムエンジニアリングサービスを提供している当社にて、AIエンジニアを募集します。生成AIを活用し、音声・画像・テキストの解析や要約、チャットボット・レコメンド機能の開発を支援していただきます。 ■具体的業務： ・生成AIを用いたシステムの導入／開発 ・音声データの分析／テキスト化／要約 ・画像生成AIの開発／実装 ・チャットボットの設計／開発 ・レコメンド機能の開発 ■魅力： ◎成長スピードが早く、スキルアップを実現できる環境 ◎運用保守から構築へのキャリアアップを積極的に支援 ◎明確な年収アップモデルあり（年間約50万円の昇給目安**／**年次に応じる） ◎米国ハイテク企業など大手企業との直接取引があり、高度な技術力を身につけられるチャンスが豊富 ◎少人数組織で裁量ある仕事を任せてもらえる ■当社について： 当社はネットワークインフラ構築やSES事業を展開し、設立6年で売上6億円を達成するなど急成長中です。米国ハイテク企業との取引や宇宙事業への参入など、挑戦を続けています。「10X＝10倍の成長」を掲げ、柔軟性と創造力を活かして未来を切り拓く仲間を求めています。 変更の範囲：会社の定める業務

【「龍が如く」や「ソニック」のほか、数々の家庭用ゲーム機やスマホ、PC向けゲームタイトルの開発企業／フレックスタイム・在宅勤務・副業可能でワークライフバランスの充実を促進】 ■業務内容： パブリッシング及びマーケティングデータに関するグローバル基盤構築に伴う、データの取得・加工・可視化の設計及び実装業務を担っていただきます。 ■具体的な業務内容： ・ゲームタイトルの販売数や各種マーケティングデータのレポート要件定義 ・Databricksを活用したグローバルデータ基盤の設計・構築・運用 ・各種マーケティングツールのAPIや社内データベースを活用したデータ取得実装 ・BIツールを用いたダッシュボード構築 ■働き方の特徴： 【副業制度Job+】 当社グループにおける本業を主とし、個人の能力向上や自己実現によって、グループの企業価値向上や新たなイノベーション創出を促進するための副業を認めています。 一例として、スポーツや音楽などの習い事の指導や声優業、コンサルタント業、絵本製作など、多種多様な副業が認められています。（別途規定あり） 【在宅勤務】 当社は出社と在宅勤務のハイブリッドな働き方を実現しています。特に、ゲーム開発職においてはワークステーションを自宅に送り、遠隔で快適にゲーム開発ができる環境を整備いたしました。 一部開発職については必要に応じて出社していますが業務改善や効率化、ミーティングの方法を工夫し、継続して在宅勤務を行っている社員が多いです。 ■当社の特徴： 1960年設立の当社は、国内で先駆けとなったジュークボックス「セガ1000」を皮切りに、「ソニック」「UFOキャッチャー」「プリント倶楽部」「ムシキング」など、常に時代を先取りする新しい遊びの創造に取り組んできました。設立60周年を迎えた2020年、長い歴史の中で積み重ねてきたノウハウを強みに、新たなお客様の体験価値を創造し続けています。 変更の範囲：会社の定める業務

【コンサル未経験から経験を積める／生成AIを活かしてDX推進】 ◆国内外最大手の顧客のDX推進／事業変革を担い、社会課題解決に繋がる ◆課題解決力やロジカルシンキングを身に着けることが可能 ◆充実した研修と日系大手のカルチャーで長期活躍を期待する社風／体制 ◆若手未経験からのキャリアチェンジ事例多数・コンサルタントとして成長 これまで人手でしか行えなかった非定型業務に大きなインパクトを与える「生成AI」を業務変革の鍵としていち早く取り込み、これらの存在を前提にした未来の組織の在り方や業務プロセスの変革を支援します。 多くの企業で、本格的な成果を追求する「2周目のDX」が推進されています。業務変革コンサルタントとして大手企業の組織・風土の変革、ビジネスプロセス変革に参画いただきます。 特定の業種に依存せず、汎用性の高いコンサルタントスキルを身に着けることが可能です。 ■コンサルティングテーマ例 （1）大手製造業における生成AIを活用した変革戦略策定 （2）建設関連業における生成AIを起点としたサービス高度化検討支援 （3）生成AIを活用した社内規程の校正業務の自動化など、間接部門の業務改革 （4）金融業における生成AIを活用した業務変革支援 ■主なクライアント： ・日立製作所、日立グループ各社 ・国内を代表する大手企業（製造業や社会インフラ領域の顧客中心） ■教育体制 ・社内での各種ソリューション勉強会、事例共有会、OJT等を通じて中長期的に育成を実施。 ・生成AIに関する技術共有・プロトタイピングのための社内コミュニティを運営。 ・生成AIを活用した社内ナレッジ共有の仕組みを新設・試行。 ・サービス・ソリューション開発企画に積極的に参加頂くことも可能。資本連携するベンチャーなどへの出向・人材交流も励行。 ■キャリアステップ ・入社後、コンサルティングチームのメンバーとして経験豊富なマネージャーのもと、業務変革、新事業創出、事業拡大等様々なプロジェクトを経験して頂きます。 ・新しい領域へのチャレンジを歓迎する社風のため、本人の希望に応じて、コンサルティングメニュー開発や、ベンチャー企業等と連携した新たなサービス開発等に従事することも可能。 変更の範囲：会社の定める業務

〜カレンダーシェアアプリ「TimeTree」のCDO室に所属するデータエンジニア／グローバルユーザー数7,000万〜 ■募集背景 「TimeTree」アプリというシェアカレンダーサービスを展開しています。日常的に使われ、長年愛用くださっているユーザーも多く、家族から仕事まで幅広い場面でご利用頂いています。 リリースから11年が経過し、世界で7,000万を超えるユーザーにご利用いただくサービスへと成長しました。サービスの成長に伴って日次数十億レコードのデータが生成され、累積3,000TiBを超える規模のデータを扱う環境となっており、サービス規模が小さければ直面しない技術的チャレンジに取り組める環境です。 現在CDO室では、データ基盤をAI時代に適応させるべく、セマンティックレイヤーの構築・AI Agentを活用した分析環境の整備・情報推薦のためのデータ基盤強化などに取り組んでいます。データインフォームドな意思決定を行える環境づくりと、AI時代のデータ基盤の構築・模索をシニア／テックリードとして牽引していただける方を求めています。 ■業務内容 データ基盤の開発・運用を行っていただきます。業務内容にはアナリティクス・エンジニアの役割もスコープに含まれます。 ・データ基盤の構築・運用 大規模データパイプラインの設計・開発・運用 サービスRDB／ログデータのBigQuery同期 外部API経由でのレポーティングデータ等の収集 パフォーマンス・コストを意識した大規模処理ジョブの設計・実装 クラウド環境の構築・運用 データエンジニアが運用するGoogle Cloudの管理 データガバナンスのためのアクセス管理 IaC（Terraform）を用いた環境構築 ・データモデリング・民主化の推進 セマンティックレイヤーの構築 Looker・dbtを活用した全社横断で一貫したKPI・メトリクス定義の実現 データ活用しやすいマート設計 AI Agentを活用した分析環境の整備 BIツールの運用・更改 ・ML／レコメンド ML／レコメンド向けのデータ前処理 推定結果を本番サービスへ同期するパイプラインの設計・運用 変更の範囲：会社の定める業務

【世界で同社だけが持つ特許技術を用いた自社プロダクト『Urumo』が強み/某大手広告代理店とも取引多数/約1億ID分のID-POSデータを活用した情報（広告）×商品（販促）×売場（店頭）のワンストップソリューションを提供／リテールメディアで小売業界のDXを推進】 　◎競合優位性のある自社プロダクトのアップデートや開発に携わりたい方 　◎事業会社のバックエンドやデータ分析を担当している方で、より専門性高く扱うデータ量も質も高い環境でスキルアップしていきたい方 ■業務内容： ・プロダクト体験向上のための技術検証・実装 ・プロダクト運用のための安定化・可視化・パフォーマンス向上の対応 ・ 生成AIの精度向上のためのアーキテクチャ・実装検討 ・プロジェクトの技術的な方針決定 ■現在採用している技術やツール： 開発言語：Python（FastAPI、LangChain）／TypeScript（Next.js） 開発ツール：Docker、Terraform、Datadog、GitHub、Slack データ基盤：dbt、Cloud Composer、Dataflow インフラ環境： └Google Cloud：Cloud Run、BigQuery、CloudSQL等 ■配属先情報： 開発本部 ※本チームにはバックエンドエンジニアが3名在籍しています。 ■国内最大級のリテールデータプラットフォーム『Urumo』 https://www.fez-inc.jp/solution メーカー約400ブランド、小売店約1万店舗を合わせた、約1億ID分のID-POSデータと連携し、購買データや店頭データ、バイヤー施策データ、販促データなどを管理・分析するプラットフォームです。 ・個人法人双方から見るマーケティングの重要性の変化 ・膨大な消費/購買データ情報 ・乱立する国内の小売店舗 これらをまとめ、個人法人双方にとって、より効果的な提案が可能です。 ■サービス価値を支える「フェズ特許技術」 各メディアが保有する消費者セグメントと購買データを突合 →自社ブランドと親和性の高いターゲットセグメントはどこかを事前に特定。 例）某大手酒類メーカー ブランドリフト（広告対認知効果）、購買リフト（広告対購買効果）双方の改善を実現 変更の範囲：会社の定める業務（※ただし、業務の都合により変更する場合がある）

■ポジション概要： 配属予定の部署は、LINEヤフーの経営判断を支える全社横断の経営管理組織です。各事業の状況をデータから可視化し、経営層や事業責任者がより適切かつ迅速に意思決定できるよう支援しています。 本ポジションでは、各事業に蓄積されたデータを活用し、KPIマネジメントや事業分析の高度化を担っていただきます。単に数値を集計してレポートを作成するだけではなく、経営課題や事業上の論点を踏まえて分析の方針を設計し、ログデータや行動データの解析を通じて、課題の把握、成長機会の発見、改善に向けた示唆の導出まで一貫して関わることができます。 また、SQLやPython、BIツールを用いた分析業務に加え、分析に必要なテーブル整備やモニタリング環境の構築にも携わることができます。そのため、事業への深い理解とデータ分析の専門性の両方を活かしながら、全社横断で大きな価値を発揮できるポジションです。 ■業務内容： 具体的には以下の業務を想定しています。 ・LINEヤフーの各事業に蓄積されるログデータや行動データの分析を通じた、事業課題の把握と成長機会の特定 ・経営課題や事業上の論点を踏まえた、分析目的・仮説・指標の設計と意思決定に資する分析テーマへの落とし込み ・SQLを用いたスピーディなデータ抽出・集計と、Python、BIツール、Excelなどを活用した多面的なデータ分析 ・分析用テーブルの整備や集計ロジックの管理など、分析の再現性と生産性を高めるためのデータエンジニアリング ・業務分析結果のビジネス示唆や改善アクションへの接続と、事業責任者・関係部署と連携した施策検討の支援 ■歓迎条件：別枠記載の必須条件と併せて下記に該当する方を歓迎 ・統計解析、機械学習、予測モデリングなどのデータサイエンスに関する知識または実務経験 ・LTVやROIなどの観点から事業の収益性を捉え、分析結果をもとに施策の優先順位や投資判断に関する示唆を行った経験 ・分析環境の整備、データマート構築、集計基盤設計などのデータエンジニアリングに関する知識または実務経験 ・BIツールを用いたダッシュボード構築や継続的なモニタリング環境整備の経験 ・toCサービスにおける行動データ分析、KPI設計、または事業部門と連携した業務経験 変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

【統計知見がある方歓迎(実務経験不問)／生成AIを活用した新たなステップを目指すフェーズ／SMFGの安定基盤】 ■業務内容 データや生成AIを活用した業務をお任せします。 ・督促業務の自動化に係る新規統計モデル構築 ・生成AIを活用した商品・サービス企画 ・データ利活用による債権管理の課題の解決 ※統計モデル構築にはPythonを使用します。 ■採用背景 SMFGとして生成AI投資を積極的に行うことを踏まえ、当社も生成AIを活用した債権管理強化が進められています。AIや統計を活用したモデルの高度化・効率化を進めており、取り組みをさらに強化するためには専門性を持つ人材の確保が不可欠です。そのため、組織力を高める目的での増員募集を行うものです。 ■本ポジションの魅力 現在、新たな生成AIプロダクトは来期リリースに向けて進めており、生成AIを活用した次なるステップを目指す中で手触り感を持って業務に取り組んでいただくことが可能です。 また生成AIを活用したプロダクト開発は当社内にとどまらずグループ全体で横展開を行っていくためその点においても活躍いただきたいと考えています。 ■当社について 三井住友フィナンシャルグループ傘下の大手消費者金融です。 主力ブランド「プロミス」をはじめ、カードローン、おまとめローン、保証事業などを展開し、アプリローンなどデジタル技術を活用した利便性の高いサービスを提供しています。 お客さまから最高の信頼を得られるグローバルなコンシューマーファイナンスカンパニーを目指す。をビジョンにアジアを中心とした海外市場にも進出しています。 ■組織や働き方 ・組織や雰囲気について 穏やかで協力的な雰囲気で、上司や先輩とフランクにコミュニケーションが取れ、困った時に協力し合える環境です。 ・働き方について 当社は2020年度よりテレワークを導入しております。 ドレスコードフリーで社員の多様性の尊重や働きやすい職場環境の実現に向けて時代と共に変化に対応しています。 また、公募型異動制度もあり社内異動やグループ会社への出向、海外勤務など社員の望むキャリア形成を当社は応援します。 ※テレワークについては、部門によって運用が異なります。 変更の範囲：会社の定める業務

〜上流工程90%／プライム上場G／年間1040回のエンジニア主催技術勉強会で圧倒的成長環境／年休124日〜 ■業務内容： ・MLP・CNN等のモデル選定、学習パラメータの調整、推論結果と正解データの比較分析をお任せします。 【開発環境】 ・Python、Deep Learningライブラリ、CNN/MLP環境 【配属先（顧客）】 ・社内開発チーム、データ提供元部署 ■得られる経験： ◇モデル選定の裁量あり 「どのモデルが最適か」を自分の手で実験し、結果を出す面白さがあります。AI活用の核心に触れられる環境です。 ＜魅力＞ ◎エンジニアとしての市場価値向上が年収に直結する評価制度（年収1000万円越えの現役エンジニアも在籍） ◎年間1040回のエンジニア主催技術勉強会で圧倒的成長環境 ◎業界や職種を超えたメイテックの仲間とつながり自主勉強会も含め技術力を研鑽可能 ◎最先端の技術情報を知る担当営業とともに身に着けるべき技術や経験すべき業界を考え、キャリアを形成できる戦略的ローテーション制度 ◎配属先メーカーの現場新入社員OJT・技術指導を担うほどの技術力への圧倒的信頼 ◎技術単価平均5881円のハイレベルなPJTを担当可能 ◎上流工程PJTが約90% ■主要取引先TOP10(2025年3月期)／敬称略 株式会社デンソー、三菱重工業株式会社、ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社、株式会社ニコン、株式会社日立ハイテク、本田技研工業株式会社、株式会社デンソーテン、株式会社SUBARU、ヤマハ発動機株式会社、トヨタ自動車株式会社等取引先4,000社（グループ計） 変更の範囲：会社の定める業務

〜エキスパート（専門人材）候補/クレジット・ガイダンスの推進・機能拡充／残業平均月15時間程度／有休習得率70％以上／国指定の信用情報機関〜 ■採用背景 当社は国指定の信用情報機関であり、現在は新たなビジネスモデルの創出に向けた変革期に差し掛かっています。当社の企業価値の向上に向けて、データサイエンスの知識・経験に基づき、クレジット・ガイダンスの推進・機能拡充等に取り組んでいただくため、本ポジションにおけるエキスパートを採用します。 ■業務内容 ご経験に応じ以下の業務をご担当いただきます。 （1）データビジネス・ソリューション立案 データを活用してマーケティング戦略を策定し、それに基づき新たなビジネスモデルやソリューションを企画・実施する。 （2）プロジェクト管理・リーダーシップ 大規模データ解析プロジェクトの指揮やプロジェクトの進行を管理し、関係メンバーのリソースを最適配分する。 （3）継続的なデータ分析 　継続的にデータ分析を行い、その結果をもとにビジネスの問題点を見つけ、解決方法を提案する。 （4）データ活用文化の育成 データ分析ワークショップの開催等により、社内のデータサイエンススキルを向上させ、データ活用の文化を醸成し、拡充する。 （5）監督・育成 専門知識の伝授によりデータサイエンティストの育成を行う。 ※その他状況に応じ、当社のミッションを達成するために必要な上記以外の業務を行う。 ■業務の魅力 国指定機関として蓄積した膨大かつ網羅性の高い信用情報を扱える点は、分析精度の向上や新たな洞察獲得に直結します。公共性と安定基盤を持ちながら、専門性を軸に事業変革へ直接寄与できる環境です。 ■働き方 ・平均残業15時間程度 ・有休取得率70％以上 ■当社について 当社はクレジット会社の共同出資により、1984年に設立された、主に割賦販売や消費者ローン等のクレジット事業を営む企業を会員とする信用情報機関です。割賦販売法と貸金業法の両法律における指定信用情報機関として、日本で唯一の存在となっており、国から認められた指定信用情報機関として、法律上、明確に社会的インフラとして位置づけられました。国内の約800社のクレジット・信販会社等が利用しており、保有データは約8億件にのぼります。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容 新規に立ち上げたデータ分析基盤を専門的に扱うエンジニアリングチームの一員として、kubellが保持しているデータを全社的に利活用されるためのテクノロジーの開発を担当していただきます。 ■具体的には‥ ・データ分析戦略に基づいたデータ分析基盤の開発および運用。 ・データ分析基盤チーム(DRE)初期メンバーとしてのチーム運営。 ・データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査および検証。 ■ポジションの魅力 【「AI × データエンジニアリング」の最先端を実践する開発環境】 Snowflakeやdbtを用いたモダンデータスタック（MDS）の構築・運用に加え、AIエディタ（Cursor等）やAIエージェントを開発プロセス自体に積極的に取り入れています。 データエンジニアリングはAIの進化によりパラダイムシフトが起きています。単にSQLを書くだけではなく、「AIといかに協働し、生産性と品質を劇的に高めるか」という、次世代のエンジニアに必須となるスキルセットを実務の中で磨ける環境です。 【大規模プロダクトの「リアリティあるデータ」に向き合う面白さ】 導入社数95万社を超える「Chatwork」の膨大なログデータと、急成長する「BPaaS」事業の複合的なデータを扱います。 教科書通りの綺麗なデータではなく、歴史あるプロダクト特有の複雑さや、リアルなビジネス課題を含んだデータを、「分析可能な価値ある情報」へと昇華させるプロセスこそが、データエンジニアとしての対応力と設計力を飛躍的に高めます。 【AI × BPaaSによる新たな価値創出への挑戦】 kubellが注力する「BPaaS（Business Process as a Service）」事業や、将来的な「AI Agent」の台頭を見据え、これまでのSaaSの常識にとらわれないデータ活用の形を模索しています。 Snowflakeやdbtを用いたモダンな基盤構築に加え、AI時代に即した「Outcome（成果）」そのものを提供するサービスモデルへの変革を、データ基盤の側面からリードしていくチャレンジングな機会があります。 変更の範囲：・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

■業務内容： 第一生命保険株式会社へ入社し、第一生命ホールディングス株式会社へ出向いただきます。 組織全体のデータ活用を推進し、ビジネス価値の最大化に貢献するデータ・サイエンティストを募集しています。膨大なデータを分析し、課題解決や意思決定の高度化を支援することで、事業の成長を牽引する重要な役割を担います。 ■具体的な業務内容： ＜データ分析・モデル構築＞ ・ビジネス課題に応じたデータ分析、機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Python、SQL等を用いたデータ処理・分析 ・分析結果を分かりやすく可視化し、関係者へ報告 ＜データ活用推進・提案＞ ・社内外の多様なデータソースを活用し、業務改善や新規事業の提案 ・データドリブンな意思決定を促進するためのレポートやダッシュボードの作成 ＜プロジェクト推進・連携＞ ・ 他部門やチームメンバーと連携し、データ活用プロジェクトをリード ■出向先 出向先事業主の正式名称：第一生命ホールディングス株式会社 勤務地：東京都千代田区有楽町1-13-1 事業内容：生命保険 変更の範囲：会社の定める業務

デジタルマーケティング部は、DMM.comが提供する60以上の多様なサービスの集客最大化をミッションとしています。 本ポジションでは、運用型広告やアフィリエイト広告をはじめとするWEB広告のデータを活用し、その効果を適切にモニタリングし、最大化していただきます。Lookerやスプレッドシートを用いてデータを可視化し、マーケティング施策の効果改善をデータ面から力強くサポートする、事業成長に不可欠な役割を担います。 ◆業務内容： （1） Lookerやスプレッドシートを用いたデータ可視化・ダッシュボード構築 各事業のWEB/アプリの広告担当者（プランナー）のニーズをヒアリングし、定常的なモニタリングや施策の効果計測を実現する最適なアウトプットを提案します。 要件定義から画面作成、運用フローの構築までを一気通貫で担当していただきます。 例） ・クリエイティブ分析（バナー、LP等）における勝ちパターンや負けシナリオを分析するためのレポート作成 ・コンテンツの勝ちタイトルを発掘・分析し、再現性を持たせるためのレポート作成 ・A/Bテストの結果を可視化し、勝ち条件を特定するためのダッシュボード作成 （2） 施策立案および実行のサポート WEB/アプリの広告担当者の活動内容を深く理解し、運用に活用できそうなデータやモニタリング手法、KPIを提案します。 データ可視化に留まらず、アクションプランの検討までサポートし、事業成果に貢献します。 （3） プロジェクトマネジメント 必要に応じて、他部門のエンジニアや関係者と連携し、タスクやスケジュールを調整しながらプロジェクトを推進します。 ◆組織構成： アドオペレーショングループ BI/データチーム　2名（1名業務委託）、別チーム4名（一部メンバー兼務）

【募集背景】 ゼンショーホールディングスではAI(人工知能)/ロボット技術の進展と少子高齢化の社会問題を背景に、人手に頼らない食のインフラ構築を目指しています。その中核を担うデジタル技術センターはスマート店舗・スマート工場の実現に向け、AIを活用した自動化システムを企画から本運用開発まで内製する部署です。 【募集ポジション】 今回募集するデータサイエンティストは、店舗・工場・サプライチェーンなどから得られる各種データを分析し、業務課題を定量的に捉え、予測・最適化・異常検知などを通じて事業改善につなげるポジションです。 単なる分析にとどまらず、課題設定、仮説立案、モデル設計、効果検証、業務実装の方向付けまで一貫して担っていただきます。 【主な業務内容】 ・店舗・工場・物流・購買等の業務データ分析 ・需要予測、売上予測、在庫最適化、自動発注に関するモデル設計・改善 ・異常検知、品質管理、ロス削減に関する分析・モデル開発 ・データ可視化、KPI設計、分析レポーティング、意思決定支援 ・仮説立案、検証設計、施策効果測定、改善提案 ・リコメンデーション、スケジューリング、最適化に関する分析・アルゴリズム開発 ・データ基盤担当やAIエンジニア、業務部門と連携した分析テーマ推進 ・PoCから業務適用に向けた要件整理、モデル要件定義 【開発テーマ例】 ・需要予測・自動発注システム ・食材・商品の在庫最適化 ・異常検知による品質管理・ロス削減 ・人員配置・作業スケジューリング最適化 ・店舗・工場データを活用した業務改善施策立案 ・レコメンデーションや販促最適化 変更の範囲：本文参照

〜未経験からデータ分野のスペシャリストを目指せる／ニーズが高まるデータ市場で大手直請け案件の上流から参画／ほぼフルリモート、フルフレックス、月残業5hと柔軟な働き方も叶う〜 ■業務内容： クライアント企業のデータモデリングを実施したうえで、大量・複雑データを分散処理システムで高速処理を実施するデータの連携、蓄積、活用するためのアーキテクチャーを設計・構築していただきます。また、AWS、Azure、GCPでのクラウドサービスを活用したデータ分析基盤の構築、運用を実施し、エンタープライズでのデータ分析基盤の導入と運用を支援していただきます。 [業務詳細] ・データ分析基盤の構築と運用 ・ビックデータ収集とIoT構築 ・バッチ、リアルタイムデータ解析プログラム構築 ・データ保持に関するガバナンスとセキュリティ保持 ・異常検出基盤の構築 ■案件について： ▽クライアント 金融系企業、電力会社、電気通信メーカー、物流企業、医療系企業などのエンタープライズ企業との直接取引や、大手SIパートナー様との連携するプロジェクトもあります。 ▽案件について 担当するプロジェクトはエンジニア本人と協議の上、決定されます。チームで取り組むことが多く、1つのプロジェクトにかかる期間は短くて2ヶ月、大型案件では6ヶ月〜2年かかるものもあります。 ▽案件事例：大手商社グループ ・購買予測を行い物品の輸送効率化を図るためのデータ分析基盤導入 └データ収集、蓄積、配信基盤のアーキテクチャー設計・構築支援 ■入社後の流れ： 入社時の導入研修ではDatabricksまたは、Snowflakeの教育コンテンツを実施します。その後1〜2年ほどOJTで構築を経験し、アーキテクチャ設計後、自力でデータ基盤構築ができるようになります。 ■組織構成： 組織全体44名、うちエンジニアが40名とエンジニア中心の会社です。 ■ポジションの魅力： ◎ほぼフルリモート、フルフレックス。有給消化率100％、平均残業時間は5時間/月 ◎DatabricksやSnowflakeなどの最先端技術をキャッチアップ ◎フルフラットな組織でマネジメントのしがらみがなく、純粋な技術の探求が可能

〜国内ショッピング取扱高国内シェアトップ級と成長著しい企業／カフェテリア3食無料など、充実の福利厚生も魅力◎〜 ■業務内容： ご志向及び適性を鑑み、以下のいずれかの業務を担当いただく予定です。 ・データの収集、クレンジング、前処理 ・統計分析や機械学習モデルの構築と評価 ・LLM／生成AIを用いたサービスの構築 ・データの可視化とレポート作成 ・ビジネス課題に対するデータドリブンな解決策の提案 ・関係者とのコミュニケーションとプレゼンテーション ※業務内容に応じて、国内／国外出張が発生する場合があります。 ■当ポジションの特徴： ・本ポジションはデータとAIを活用し、新しい顧客体験価値などのビジネス価値を創造することがミッションです。 ・楽天カード社の各ステークホルダのビジネスニーズや課題を理解し、機械学習、AI／生成AIを活用しながら解決策を導き出す業務となります。 ・PoCにとどまらず、AIを活用したサービス開発により、ビジネス価値を提供することが求められます。 ■別枠の必須条件の他、下記の方歓迎：以下のいずれかまたは複数 ・データサイエンスやデータ解析の実務経験（通常2〜5年程度） ・ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの使用経験 ・特定の業界（金融、マーケティングなど）に関する知識 ・ビッグデータ技術（Hadoop、Sparkなど）の経験 ・プロジェクト管理の経験やアジャイル開発手法の理解 ・クラウドデータ分析プラットフォーム使用経験 ・機械学習を用いた自然言語処理の知識 ・生成AIを用いたサービスの開発経験 変更の範囲：会社の定める業務

【プライム上場の日揮G／高い専門性で継続案件多数が強み／在宅勤務・フレックス可／残業時間20h程度で良好な就業環境／腰を据えて働きたい方へ】 ■業務内容： 事業会社や行政向けに環境コンサルティングを提供する当社にて、クライアントのシステム開発に関して、顧客折衝・提案からデリバリーまで一貫してお任せします。 【主な業務】 ・原子力施設の運転〜廃止措置に係るリスク評価 ・上記解析に関連する調査 ■期待している点： AIシステムの開発に向けて画像解析の知見がある方を求めています。 ■関連キーワード： 放射線防護　確率論的リスク評価　確率論的安全評価　確率論的評価　遮蔽　キャスク　プルサーマル　MOX　地層処分　核燃料サイクル　ウラン　プルトニウム　セシウム　放射性廃棄物　放射性物質　格納容器破損　内部溢水　炉心　過酷事故　シビアアクシデント　イベントツリー　フォールトツリー　スリーマイル　事故シーケンス　深層防護　リスク的洞察　暴露シナリオ　フラジリティ評価　格納容器　燃料プール　核分裂　燃料集合体　研究炉　使用済燃料　核融合 ■働く環境 ・残業時間　月平均17時間程度 ・リモート勤務も導入されており、ご自身の裁量で出社やリモート勤務を選択することができ、出社率は現在約2割程度です ・フレックス制度も導入運用がされており、ご家庭の事情等に合わせて出勤時間を選択できます ■魅力： 【東証プライム上場日揮のグループ会社/業績好調】 当社はプラントエンジニアリングのリーディングカンパニーの日揮のグループ会社です。エネルギー分野は環境分野の社会的変化、ニーズが年々増加しており、売上、利益率共に年々上昇しています。またニッチ分野に強みを持ち、安定顧客(官公庁、電力会社)と深い関係性があり安定的なニーズ獲得を得られています。 【長く腰を据えて働ける環境】 同社は定着率が高く、長く腰を据えて働ける環境を整えています。有給休暇に関しても利用しやすい風土があり、社員にアンケートを取った際に「風通しが良く意見が言いやすい」というのが一番多い意見でした。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務概要： 当社プロダクト「hokan(R)」の導入が決定したエンタープライズ顧客に対して、既存システムからのデータ移行を技術面から推進いただきます。データ移行に伴うスクリプトの改善やプロセスの標準化を進めながら、顧客ごとのデータ移行設計や推進を担っていただきます。 特に本ポジションでは、「テクニカルなアプローチによる移行業務の効率化」を重要なミッションとしています。具体的には、移行ツールの開発・改善を中心に、データ移行プロセス全体の生産性向上を牽引していただくことを期待しています。また、顧客とのコミュニケーションを通じてデータ構造や要件を整理しながら、技術的な観点から移行プロジェクトを推進していただきます。 ■業務内容： （1）データ移行、データ変換基盤の構築・設計 ・既存のデータ移行スクリプト（Python等）の改修、およびスクリプトによる移行作業の自動化 ・移行作業の自動化や効率化 ・データ移行・変換プロセスの標準化や仕組み化 ・マニュアル整備 ・技術的なボトルネックの解消による、チーム全体の生産性向上 （2）大手企業の数十万件のデータ移行に向けた要件定義・データ移行向け開発 ・顧客要件のヒアリング、および既存システムを踏まえたデータ移行の計画策定 ・要件定義・既存システムからのデータ移行作業の実行管理（設計〜テスト検証） ・SaaS導入に伴う環境構築・運用設計、および周辺システムとのデータ連携の調整・実現 ・顧客の利用状況をデータで可視化するための設計・基盤構築 （3）プロジェクト推進における技術サポート・社内連携 ・データ移行プロジェクト進行に伴う、カスタマーサクセスチームや開発チームとの技術的な連携・調整 ・顧客とのキックオフや定例会議への「技術担当」としての同席サポート （※主担当としてのフロント折衝業務は既存メンバーが主導・するため、データ移行の実務と改善に集中いただける環境です） ■開発環境： ・サーバーサイド：Django、Express ・フロントエンド：React ・インフラ：AWS、Docker、Sentry、Hasura、Terraform ・モバイル：ReactNative、TypeScript、Firebase ・データ：AWS（S3、Athena、Glue）、Redash 変更の範囲：会社の定める業務

■概要： クライアントのビジネスに向き合い深く理解し、社内外のチームメンバーと共にプロジェクトを推進していきます。 プロジェクトの立ち上げからデータ活用による利益創出まで一貫して責任を持つことができます。 ■具体的な業務： ・クライアント課題ヒアリング ・分析設計〜実施 ・分析結果及びそれを基にした改善施策案の報告 ・顧客企業に対するデータ利活用の提案活動 ■入社後のフォロー： 当初1〜2ヶ月はスキルに応じた業務をご担当いただき、直属PMと他メンバーがサポートする体制になっております。 ■開発部門の特徴・強み： ◎エンタープライズデータ戦略立案推進ポジションでの受注 社会的なニーズが高まり続けているデータ・AIインフラ事業者の参謀レイヤーでの案件受注を継続しており、戦略コンサルティングスキルとして昨今最も市場ニーズが高い実務経験 ◎データベース改修管理 活用目的に合わせたデータベース全体の設計や、モニタリング環境などの整備・構築 ◎データ分析コンサルティング 動向や事実の解読に基づく分析コンサルティングや可視化など、最適なツールカスタマイズ ◎データエクスチェンジ 官公庁と民間企業をつなぐAIネットワークで、データの相互利活用 ◎アルゴリズム開発 機械学習や人工知能、データマイニングなどを駆使し、活用範囲を拡張したデータの利活用 変更の範囲：会社の定める業務（本人と協議のうえ）

〜マネーローンダリングおよびテロ資金供与に関する対策を行うため、社内外における多種多様のデータを分析し、分析結果を活用した不審取引を検知する仕組等を構築・管理いただくポジションです。全社的にも注目度が高く、かつ社会貢献性の高い業務を担うため非常にやりがいのある業務を一から担当することができます〜 【お任せしたい職務内容】 マネーローンダリングおよびテロ資金供与、金融犯罪に対する対応体制の高度化を目指し、ＩＴシステムのデータ利活用について、企画立案・実行を行っていただきます。なお、当社グループでは、当該分野では共通のＩＴシステム及びポリシーを構築しているため、りそな銀行だけでなく、グループ各社およびそのお客さまにも関わる仕事となります。 ＜具体的な業務内容＞ ・ＡＭＬに関する各種モデルの新規構築（ＡＩ・機械学習等統計数理モデルなど） ・ＡＭＬ業務の既存モデルの管理（データ調査・リスクファクター分析・パラメーターチューニング・業務影響確認など） ・「厳格な顧客管理（ＥＤＤ）」に関するリスク評価・低減策の実行（ネットワーク分析・ハイリスク先のデータ収集など） ・ＡＭＬに関する各種リスク分析・レポート、経営層への課題提言　等 ※各種モデルの構築は外部ベンダー、コンサルティング会社と協業しながら構築を行っております。 ※このポジションで活用している「AIスコアリング」について※ AIスコアリングはこの業務の高度化・効率化を狙っており、過去の調査結果を学習させたAIモデルを活用し、アラートに対して「届出確率スコア」を理由と共に付与できるモデルです。届出確率は該当する取引に関して、当局への届け出が必要になる確率を表すもの。米SAS InstituteのAML/金融犯罪ソリューション「Financial Crimes Analytics」を利用しています。最先端のテクノロジーに携わりたい方は大歓迎です！ 【配属されるグループ】 コンプライアンス統括部　AML金融犯罪対策室（東京・大阪計約50名） このうち、データ利活用とＩＴシステム構築・改善を担うチームは、管理者１名と担当者数名（中途採用入社者あり） ※配属チームについては、大阪本社を拠点としております。（現在3名とも大阪勤務）

【この職種について】社内のデータを一箇所に集約する「顧客情報基盤システム」の運用・活用を担当します。 チーム全員で「Google BigQuery の運用」から「SQL、Python を用いた可視化」、 「統計・機械学習を用いたデータ分析」まで、幅広く対応します。 単発の依頼への対応だけでなく、社内の施策への伴走や、意思決定に役立つ情報提供を行います。 施策に伴走する上で、技術だけでなくプロジェクトマネジメントのスキルも必要です。必要なスキルが多岐に渡るので、 定期的にチーム内で勉強会を開催しています。 【業務内容】 ●「顧客情報基盤システム」の構築・運用Google Cloud Platform 上のデータ基盤を構築・運用します。 データの収集元は、当社製品や、他にも社内で活用されている マーケティングオートメーションツールや社内システムなど、多岐に渡ります。使用する言語も、 Python や Node.js、SQL、shell scriptなど、収集元に合わせて様々です。 集約したデータは、営業活動の優先度付けや、施策の意思決定など、ビジネスに活用されます。 ●「顧客情報基盤システム」の活用Python や SQL、BI ツールで集計・分析し、事業の意思決定に役立つ情報を提供します。 社内のメンバーへのヒアリング・要件定義から、集計・分析、結果の報告まで、一気通貫で対応します。

■ミッション あらゆるデータを活用し、グループの利益を最大化すること ■担当業務 グループやクライアント企業における課題発見・問題設定・アルゴリズム選定・実装を一気通貫で行うこと ・機械学習を用いたウェブサイトの表示ロジックやレコメンドエンジン開発 ・デジタルマーケティングにおける戦略立案 ・統計技術を利用したクライアントの課題を解決する新商品開発 ・担当事業におけるデータを活用した事業成長のロードマップ作成 ■業務の特徴 ・基本的にご自身で１サービスを担当いただくため、裁量を持って働くことが可能でございます。 ・データサイエンティスト同士の連携も取られており、定期的にミーティングが行われ、技術共有が積極的に行われます。 ・年間約20程度のプロジェクト（平均５人日程度）をご担当いただき、高速にPDCAを回せる環境がございます。

同社のデータサイエンティストのポジションでは、カジュアル面談を受け付けています。 ・どういった業務内容か詳細を聞きたい ・実際に働いている社員と話がしてみたい ・選考に進むかどうか悩んでいる などありましたら、まずはカジュアルにお話させていただきたいと思っています。 実際にデータサイエンティストとして働くメンバーとの30分Web面談を想定しています。 ■同ポジションの担当業務 データサイエンティストとして、社内外のデータとデータ分析技術を活用した事業インパクトの最大化を追求していただきます。 ・機械学習を用いたレコメンドエンジン開発 ・デジタルマーケティングにおける戦略立案と実装 ・統計技術を利用したクライアントの課題を解決する新商品開発 ・担当事業におけるデータを活用した事業成長のロードマップ作成

shikAIサービスの様々な側面（開発、実装）に取り組み、包括的な支援ナビゲーションソリューションの開発をしていただきます。 ・shikAIチームと協力し、新しいソリューションの立案 ・現場での計測、マッピング、データ運用等の調査の実施 ・shikAIのモバイルアプリケーション・クラウドアプリケーションの設計と実装 ・機能的に優れたシステム、データベース、アプリケーションの開発と管理 ・ハイレベルなAPIと慣例的なコードの作成 ・ソフトウェアのテスト ・ソフトウェアのトラブルシューティング、デバッグ、アップグレードの実施 ・セキュリティとデータ保護のベストプラクティスの理解と適用 ・技術文書の作成 【使用する言語またはフレームワーク】 Digitalization (Python、SQL)、iOS（Swift）

ご志向に応じて、R&D、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。 ＜R&D＞ ・テーマ選定・論文調査を含む技術調査及び検証・具体の分析や、実験設定、モデリング・エンジニアリング業務 ・実証実験・レポート作成・改善のための仮説検証・論文執筆・発表・実運用に向けた開発業務 ＜社内向け業務改善＞ 全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。 ・プロジェクト組成・KPI設計・効果検証の設計・具体のモデリング・エンジニアリング業務 ・モニタリング・運用体制の構築・実施・改善のための仮説検証 【扱っているデータ】 ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ・問い合わせに関するデータ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

★未だかつて前例のない「船の自律運航を実現するプロジェクト」、「船のドローン化」の実現を目指すデータサイエンティストの募集です。 ■自動運行プロジェクト：海のドローン化、船の自動運転を実現させるためのプロジェクトです。現在、三菱造船といった造船企業や商船系企業、 国土交通省、公安局といった国家機関と協業し、実証実験を進めています。「自律運航」については海外での成功事例もなく、 ベストプラクティスがないプロジェクトを進めています。未開拓の領域であるため、国の規制の在り方も一緒になって考えていく必要があります。 同社が展開する「Aiseaプラットフォーム」に一定のデータは収集されますが（センサーデータなど）、 データサイエンスを通じて船の自動航行の実現に貢献いただきます。「船」という性質上、ハードウェア、制御も絡んでくるシステムとなっています。 ■また、機械学習をご志向される方については、画像（映像）処理、深層学習、ディープラーニングといった技術を駆使していただく 環境となっています。仕組みは車の自動運転、ドローン等と近しいですが、何より動かすものが大きい点が壮大、且つ難易度があるものとなります。 船舶の場合、300ｍを超える東京タワー並みの大きさのものもあります。大きなものを動かす＝制御に対しても精細さが求められ、 その日の天候（波の高さ）や積載量によっても状況が変化するものです。