株式会社クエスト 機械学習・AI・データ基盤エンジニアの求人情報・お仕事一覧

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【ミッション】 社内でデータ活用を推進するデータ基盤の構築・運用を通して社内の意思決定をサポートし事業成長に貢献していただきます。 【主な業務内容】 ■データレイク / データウェアハウスの構築及び運用業務 ■ETL/データパイプラインの設計開発および運用業務 ■データ基盤の利用状況確認や各種ログ監視環境の構築 ■取り扱うデータのセキュリティや個人情報保護対応 ■BIツール/ダッシュボードの構築・運用 ■アプリケーションにおけるログ収集のための設計業務 ■データの民主化（社内の人がデータ活用をしやすくする環境づくり） ▽以下は本人の希望や適正に応じて実施 ■基礎的なデータ分析 ■データ分析の知見をベースに、同社の資産（ニュース、論文、特許などのデータ資産、LLMやナレッジグラフなどの技術資産）を活かした新機能の研究開発 【開発環境】 BIツール：Redash, Googleスプレッドシート データベース・データウェアハウス：BigQuery ETLツール：trocco, dbt(導入予定） ドキュメントツール：Notion コミュニケーションツール：Slack 生成AI：Azure Open AI Service,自社開発LLM 行動分析：Wicle 【働き方】 ■基本的にはフルリモート体制。 ■リモート/出社をそれぞれの事情に合わせて使い分けながら勤務しています。（出社回数は定めていません。） ■仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員など多様な働き方を実現しています。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【職務内容】 石油・天然ガスの生産事業、ガスバリューチェーン事業、再生可能エネルギー事業及び 水素・ CCUS 事業等を対象にしたデータ利活用・管理による業務効率化・高度化及びガバナンス強化に従事していただきます。 ・データ利活用による技術スタディや事業の効率化・高度化の支援実施 ・データ管理・分析プロジェクトにおけるデータエンジニアリングの実施 ・AI/機械学習等のソリューションの概念検証（PoC）企画・推進 【応募者へのメッセージ】 同社は世界のエネルギー情勢と密接な会社であり、2050年ネットゼロカーボン社会の実現に向けたエネルギー構造の変革に積極的に取り組んでいますが、デジタル技術の活用はそうした取り組みの重要な柱と位置づけています。 事業部門・技術部門・IT部門からの異動者等、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されるチームとなっており、オーナオペレータ企業の立場で、データに関連するエンジニアリング業務全般を担当し、即戦力として活躍していただきたいと考えております。 【部署紹介（部門の業務概要等）】 「デジタルによる具体的かつ新たな付加価値を社内外に提供していき、デジタルエネルギー会社としての基礎を確立する」ことをDXビジョンとし、DX戦略としては、中期経営計画・技術戦略に基づきデジタルデータ基盤を整備し、デジタル技術の活用を加速させることで、効率化を図り、新たな価値創造を実現する方針を立てています。 DXグループでは、社外の多くのステークホルダーと良好な関係を築くと共に、社内の多くの部門と協業し、施策に応じて組織横断で取り組みを推進しています。 https://www.inpex.co.jp/business/technology/dx/ https://www.inpex.co.jp/business/technology/oil/searching.html 【部門の今後の方向性・中途採用募集の背景】 現在同社では、石油・ガス施設のプロジェクト遂行・生産操業に加え、カーボンニュートラルに向けての再生エネルギーの取組や水素・アンモニア製造、CCS（二酸化炭素の地下貯留）など様々と取り組みを進めており、積極的にデジタル技術およびデータ分析・利活用をこれらの分野にも適用していく予定です。 これまでデータ管理システムの構築や地下評価や掘削におけるAI/機械学習適用や各種ツール作成等のデジタル施策を多数実行していますが、更なるデータの高度活用に貢献できる方を探しております。 事業内容・業種 エネルギー（電力／ガス／石油／新エネルギー）

【職務内容】 ・データ分析、AIシステム開発業務（社内、社外案件） ・新技術の検証、研究開発 【入社後のキャリアパス】 （1） データ分析・AI開発担当者（目安：入社後～2年※） （2） データ分析・AI開発チームリーダー（目安：入社後2年～※） （3） デジタルビジネス推進リーダー（目安：入社後5年～※） ※入社前のご経験によって変更有 デジタル化、新たなサービス開発に「AI技術を取り入れたい」「AIを使ってどうにかなら ないか」というお客様の希望・課題に対し、データの分析・方針策定、その後のシステムの開発まで一貫してご対応いただきます。ビジネス上の課題に対して、データをどのように利用し、AIをどのように使えば解決できるのか、プラン・アイディアを立てることがデータ分析、AIエンジニアの役割として大変重要なものとなります。また、AIに関する明確な要望がない中でも、顧客のDXに対してどのように対応すれば実現できるのかを自ら考え、積極的な提案ができる方を希望します。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

データエンジニアの方に同社のSREチームへ参画いただき、データ基盤、および、マーケツールの構築・保守をお任せ致します。 具体的にお任せする業務内容としては ■プロダクト、および、業務データの収集・管理 ■データ基盤の構築・運用 ■マーケティングツールの構築・運用 ■機械学習データの準備 ■周知、訓練プロセスの構築 このあたりを中心にご対応頂く形になります。 【ジョインして最初にお任せする業務と今後の展望】 まずは、既存案件の修正などの簡単なタスクを通して、各プロダクトから連携されているBiqQuery上のデータ構造や、既存のパイプライン、ステークホルダーの把握をして頂きます。 その後、増加しているデータ活用に関する相談の実現方法検討や実装、また、既存データの活用方法のビジネス側への提案など、業務の幅を広げて頂ければと考えています。 【魅力、やりがい】 ■チーム立上げ期のデータエンジニア3人目なので、組織作りの経験を積める ■裁量をもってデータエンジニアの理想像を目指せる ■扱っているデータの量が多いので、やりがいを感じやすい環境 （数パーセントのコンバージョンレートの差で売り上げが大きく変動する） 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【業務詳細】 データエンジニアとして以下のような業務をご担当いただきます。 入社後はOJTで徐々に業務にキャッチアップいただきます。 ・顧客のデータ利活用に関する構想策定、企画提案 ・データ分析基盤/環境の設計・開発 ・データ分析基盤/環境の運用 ・収集したデータの整理や加工 【業務の魅力】 ・データ活用による新たな価値創出という組織の注力領域に携わり、顧客への企画提案を行うことができます。 ・大規模なデータ分析基盤の設計構築に携わることができます。 【採用部門概要】 営業部門と開発部門を同一本部内に有する製販一体の組織です。 大手通信事業会社や大手クレジットカード会社が主な顧客で、在籍社員数は約130名です。 【採用部門のミッション】 外販収益の拡大に向け顧客の経営層に訴求するソリューション提案を通じて、顧客から選ばれるパートナーとなることがミッションです。 事業内容・業種 ITコンサルティング

【募集概要】 開発ユニット所属のアナリティクスエンジニアを募集します。開発ユニットは5つの事業部（求人・住まい・自動車・ライフサポート・パートナーソリューション）が展開する20以上のライフメディアプラットフォームに横断的に関わる開発組織です。アナリティクスエンジニアは、それら全てのサービスのデータ分析基盤を構築・運用します。 GCP上の分析基盤の整備をお任せします。じげんのマーケター・セールスは、日々toC、toBデータを分析し、施策の立案・検証を行っています。それらが素早く、正確に行える環境を整えるのがミッションです。 【具体的な業務】 ■データ収集基盤の構築・運用（主にtrocco、一部自前のPythonスクリプトを使用） ■データウェアハウスの構築・管理（Dataformを利用） ■ダッシュボードの構築・管理（Lookerを利用） ビジネスサイドの要望を実現するため、ヒアリング・要件定義を繰り返し行い、実装に落とし込みます。他に、ビジネスサイドがLookerやSQLにより分析するための教育・サポートを行います。また、データサイエンティストと協業し、機械学習用のデータ基盤を構築・運用することもあります。さらに、将来的により高度なETL基盤の調査・導入を担う可能性があります。 【仕事の魅力】 ■技術者でいながら、じげんがカバーする幅広いビジネス領域のすべてに深く関われる ■業界にとらわれない、普遍的なデータ関連スキルが身につく ■GCP上のモダンなデータ基盤に精通できる ■自ら新技術の導入を提案し、全社に普及する経験を積める 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

クラウド物流プラットフォーム「OPENLOGI」は、荷主・倉庫・Shopify等の外部連携・社内オペレーションチームがそれぞれ利用する複数のシステムが存在し、システムに蓄積された大規模なデータがあります。 社内・倉庫・荷主においてデータの可視化・分析をより普及させ、データドリブンな意思決定を推進していくため、事業部からも使いやすいデータやダッシュボードの整備が必要となっています。本ポジションでは事業側の担当者やエンジニアと協力しながら、ドメインに関する情報を整理し、利便性・信頼性の高いデータウェアハウスやデータマートの構築やダッシュボードの開発・運用、データ可視化・活用の促進のリードを行っていただきます。 【具体的に】 ■データウェアハウス・データマートの設計・開発 ■BIツールの技術選定や活用推進、権限整備 ■Looker Studio, Redash, 他BIツール上での開発・整備 ■各種ドキュメンテーションの作成・整備 ■事業側やデータ分析の担当者が必要とする要件の整理 ※実際の業務はこれに限定されるものではありません。※入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【扱うデータ】 ■入庫データ（倉庫に入庫した商品の種類・数量、不良品の有無など） ■出庫データ（倉庫から出荷した商品の種類・数量、配送先、売れ筋や買い合わせなど） ■在庫履歴データ（商品ごとの数量の推移、在庫回転率など） ■請求データ（商品・作業単位で発生したコスト） ■荷主の商品データ（商品の名称、ロット、セット組、冷凍冷蔵） ■倉庫の作業履歴データ（倉庫の各作業の所要時間、作業者、品質や事故レポート） 【やりがい】 物流分野は最適化・効率化の余地が多く残されており、データ活用により様々な社会課題にアプローチすることができます。荷主や倉庫から集約した膨大かつ多種多様なデータを扱うことができ、データ活用により倉庫業務や配送などの物理的な実世界を効率化できる点がオープンロジの特徴です。アナリティクスエンジニアとして、他のデータエンジニアと協力しながら、大きな裁量の中で業務を進めることができます。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

＜業務詳細＞ 上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。 様々な課題をデータで解決いたします ・データの加工／集計／抽出 ・データ分析設計／実施 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計／構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ活用／整備 など ＜データの種類＞ 大手通信キャリアのビックデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ WEB広告のデータ など ＜PJT例＞ ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など ＜詳細PJT 一部＞ ■例１ スマホアプリ利用促進施策の分析業務 施策立案をサポートする示唆出し １．基礎分析（データを可視化） RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握 RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握 →傾向を元に施策の実行 or 強化 使用ツール：BigQuery、Looker Studio ２．予測モデル ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上 時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測 使用ツール：Python（scikit-learnなど） ３．レコメンドアルゴリズム 協調フィルタリング、バンディット等 使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど） ■例２ ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与 １．カスタマーデータ統合 GA360：web行動データ Adjust：アプリ行動データ EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築 ２．BI分析環境構築 BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る ３．CRM施策最適化 データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援 獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施 ■例３ 数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業） →トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減 現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている 解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出 ＜開発環境＞ ・言語：SQL、Python、R ・データPF：BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他 ・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio ・その他ツール：Google Analytics、SAS、SPSS 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

お客様のビジネス・組織の問題解決を目的とし、データ利活用のための分析基盤構築からデータ分析業務、分析結果を用いたコンサルティングまで、幅広い業種において一貫した分析サービスに携わっていただきます。 データ利活用領域における前職でのご経験を元に、エンジニアとしての専門性を磨きながら、コンサルタントとしても一気通貫で関わっていただき、数名程度のチームのリーダとして案件を主導して頂きます。 【お任せする業務内容】 通信、公共、金融、広告、小売業等の幅広い分野のお客様を対象に、エンジニア・コンサルタントのいずれかとしての関わり方としてではなく、お客様のビジネスフェーズに合わせどちらにも対応できる”両利き”のエンジニアとしての技術力・技術理解・SI経験を持つコンサルタントとしての姿を目指していただきます。 ■ビッグデータを利活用する分析基盤の構築・運用（ SI& オペレーション） ■ビッグデータをビジネス利用可能な形へ加工・蓄積・抽出・可視化（データエンジニアリング） ■統計学・機械学習等を活用し、ビッグデータからビジネス価値を導出（データサイエンス） ■ビジネス上の課題を整理・特定し、データドリブンで課題解決と実行支援（ビジネスコンサルティング） 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

■各種指標の収集、可視化 同社の開発プロセスにおいて指標として選定された各種メトリクス（Four Keys、SPACEフレームワークなど）を元に、収集の仕組みの構築とダッシュボードの作成をおこない、可視化を推進します。 （実際の改善活動は、現場のエンジニアが主導していきますが、伴走する形で支援していきます） 【技術スタック】 PC：Windows端末、Mac端末を好みに応じて選択可能 開発環境：Windows Server および Linux（オンプレミス環境）、Azure PaaS環境（クラウド環境） コードAI支援：GitHub Copilot ▼管理運用している共通ツール タスク管理：Wrike ソースコード管理：GitHub / GitHub Copilot CI/CD：GitHubActions ドキュメント管理：Confluence 監視：Opsgenie 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

■データ分析、アナリティクスに関する高度な専門スキル・知識を活用し、Aflacのビジネスパフォーマンスを向上させる ■成果にこだわり、ビジネス部門と協働しながらAflac内の様々なデータを活用しビジネス課題を特定し解決に導く Scope of responsibilities（責任範囲） ■データサイエンスの知識を活用し、様々な側面でAflacのビジネス価値向上に貢献する ■Aflac社内におけるデータアナリティクスに関するプロジェクトを幅広く実施する ■データの観点からAflacの解決すべき課題をCDOやビジネス部門など関連するステークに提言し、新たな価値創出機会を提供する ■データアナリティクスのエバンジェリストとしてデータサイエンスのケイパビリティについての社内認知やプレゼンスを向上させる ■トレーニングや勉強会などを開くことによって社内のケイパビリティを底上げする ■最新のアナリティクスの動向を把握し、Aflacへの適用機会を検討し新たな価値創出に貢献する 事業内容・業種 保険会社（生命保険・損害保険）

カカクコムが運営する各サービスのデータを保有し分析するデータ基盤の開発・運用に携わり、モダン化や利用拡大を一緒に進めていただける方を募集します。 【主な業務内容】 同社のチームでは、全社のデータを集約することで、社内の信頼できる唯一の情報源となり、一貫性のあるデータからビジネス価値を創出する機会を提供することをミッションに、日々データ基盤の改善を進めています。 直近では、BigQuery data canvasやLooker Studioを導入し、データ活用までのリードタイムの削減に取り組んでいます。 【具体的な開発・運用対象】 ■事業部へのデータ提供を目的とした基盤運用 　-事業データやアクセスログ、検索APIログ等のデータ収集 　-他ツール(AdobeAnalytics, BI, DMP等)とのデータ連携 　-独自のデータパイプラインの設計・構築 ■新ツールの導入やリプレイスを目的とした技術検証 　-セルフサービス化やデータの民主化のためのSaaSツール検証 　-上記を見据えたデータガバナンスの強化 ■データ活用の推進 　-利用者の要望を踏まえた全社のデータ基盤ロードマップの作成・推進 　-アップデート情報や他事業部の活用事例の発信 　-事業部のデータ分析業務のサポート 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【募集背景】 ■昨今、DX推進やデータドリブン経営を加速する手段として、次世代データ活用基盤をすべてSaaS/マネージドサービスでスピーディに構築するModern Data Stack（MDS）という考え方が注目されています。 ■アシストでは2023年5月にデータクラウド「Snowflake」の取り扱いを開始し、複数の顧客企業の次世代データ活用基盤構築に携わることで、ノウハウの蓄積を進めてきました。 ■ツールの提供に伴い、データ活用基盤にSaaS/マネージドサービスの採用を検討しているという相談要望が多くなってきたことから、次世代データ活用基盤のスピーディな構築を支援する専門部隊「データイノベーションセンター」を新設しました。 ■お客様の課題や検討フェーズに応じたToBe構想ワークショップやPoC支援サービス、その後の実装支援サービスまで一気通貫での提供を目指すとともに、最新SaaS/マネージドサービスの検証体制を常設し、スピーディな調査・検証を強化しています。 ■クラウド・データ活用領域のご経験者はもちろん、SaaS/マネージドサービスに強い関心をお持ちの方からの応募をお待ちしております。この機会にぜひご応募ください。 【業務内容】 ◎営業、サポート面での信頼関係ができている大手・優良企業を中心に、データ統合（DWH・データレイク）、データ連携（ETL・ELT）、データ活用（BI・AI）のSaaSサービス・ツールを組み合わせたPoC伴走支援の提供を行います。 ＜具体的な業務内容＞ ■プリセールス -お客様からのデータ活用に関する課題ヒアリング -お客様への提案内容の検討（弊社取扱データ活用製品，サービスの組み合わせ） -RFI、RFP対応 -提案書の作成、プレゼンテーション ■ポストセールス -お客様への技術支援の実施 -社内外への技術情報の発信 -他製品技術部メンバーと連携してのプロジェクト対応 ■次世代データ活用基盤のToBeデザイン策定支援 -次世代データ活用基盤に有用な最新SaaS/マネージドサービスの調査、検証 -現状の整理から最適化プランの策定、コストメリット・運用負荷低減などの具体的効果や移行手法の提示など、幅広くコンサルティングを手掛けていただきます 【業務の魅力】 ■2024年1月に発足したばかりの組織メンバーとして参画いただきます。まだ整備されていないことも多いですが、その分手を挙げれば大きな裁量権を持ってご自身で物事を進めることができます。 ■最先端のクラウド技術、SaaS/マネージドサービスを活用してお客様に価値を提供することができます。 ■自ら手を挙げて参加したメンバーが多く、そんなメンバーと力を合わせて組織を造っていくため、向上心の高い組織でモチベーション高く取り組めます。 【入社後のイメージ】 ◎これまでのご経験、スキルに応じて予定は変更となりますが、下記スケジュールを予定しております。 ■入社から4か月程度： -OJTによるフォローとスキル獲得のプログラム実行を通じて、基礎・専門知識を身に着けていただきます。 -並行して既存メンバーの案件に同行し、案件推進のイメージをつかんでいただきます。 ■4ヶ月～1年目：既存メンバーと共に顧客対応をお願いします。 ■2年～3年目：担当顧客の主担当として顧客のデータ活用支援を推進いただきます。 ■4年目以降：スペシャリストへの道はもちろん、マネジメント志向の場合はマネージャーを目指して頂くことも可能です。 事業内容・業種 専門商社

▽概要 自動運転の実用化に向けて、障害物認識や白線認識、自己位置推定などの自動車周辺環境認識に関わる認知機能や、自車走行経路のプランニングなどの判断機能の開発を行っています。 論文調査によるゼロからのアルゴリズム開発、引用元アルゴリズムの改善開発、ターゲットハードウェア向けの高速化など、理論から応用、実用化まで一気通貫した開発を行っており スキル習得状況に応じ 様々な経験を積むことができます。 ▽仕事内容 ■自動車の自車周辺の車両の移動予測アルゴリズム開発 　－論文と公開実装をもとに論文の再現実験 　－公開実装の環境構築、必要に応じてデバッグ等のトラブルシューティング 　－実データを公開実装に合わせるための座標変換 　－実データ適用時の課題の洗い出し 　－アルゴリズム評価 　－アルゴリズム改善 ▽求人の魅力 ■派遣を多数受け入れている就業先のため、指揮命令や役割が明確で派遣社員が働きやすい環境がある ■高スキルのエンジニア集団のため刺激、学びが得られる ■リモート比率50％ 事業内容・業種 その他（人材サービス）

【業務内容】 ユーザから収集したセンサーデータ、テキストデータを基に、大規模言語モデル、ベイズ統計、機械学習を活用したプロダクト開発をご担当いただきます。 具体的に下記業務をお任せいたします。 テキストデータ、センサデータの分析とレポーティング 大規模言語モデルや事前学習済みモデルを活用した意味解析、テキスト生成システムの構築／評価 ベイズ統計や機械学習を用いたユーザの行動モデリング、状態推定モデルの構築 【仕事のやりがい】 ＜新しいチャレンジが叶う環境＞ エスディーテックが手掛けるプロダクトは、最先端技術を活用したものから、我々の生活を支えるサービス、車載系のHMI等、バリエーションに富んでいることが特徴です。 また、フランクな場での対話から生まれるアイデアを大切にしており、それらアイデアをチームでカタチにしています。 実際に、京セラ様と実現した『高精細 空中ディスプレイ』では、従来の映像を投影するだけではなく、『空中に浮かぶ映像に触れる感触はないけど、直感的にジェスチャー操作できるものを作ろう！』そんな自由な発想で実装しました。 ** 多種多様な案件に上流工程から携わるため、『より良いプロダクトを自らの手でつくっている』実感を得ることができます。 ＜ユーザー体験をベースとしたものづくりの魅力＞ エスディーテックではエンジニアとデザイナーが一緒にプロジェクトを進め、ディスカッションを行います。 それぞれの視点から意見を出し合い、互いに足りない部分を補うことで、性能の良さと使いやすさを同時に実現しています。 エンジニアとして技術を高めながらデザイン視点を身につけることで、ユーザーに使い続けてもらえる製品を生み出すことができます。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【募集背景】 属部署であるACS事業部では、クラウドネイティブなアプリケーションをお客様自身の手で開発/運用する「内製化」の環境を実現するための技術支援（環境の設計構築やトレーニングの提供等）を行っています。 長年培ってきたITインフラのノウハウとAzureに関する強みを評価いただきお客様からのご相談も増えているため、案件拡大に伴いSI業務をお任せするメンバーを募集しております。 【業務内容】 ■Azure OpenAI Serviceを用いたAIアプリケーション構築（チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/実装） ■Azure Machine Learningによる機械学習ソリューションの開発（AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など） ■Microsoft Fabricを活用したデータエンジニアリング（データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など） ■ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師 ■エンドユーザー様向けの新規サービスメニューの開発、事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援 【参考情報】 ■ACS事業部の説明資料 　 　https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/ ■クラウドネイティブ内製化支援サービス 　 　https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/ ■なぜMicrosoft Azureなのか ・当社はMicrosoft AzureのData/AI領域において「Microsoft Solutions Partner」の認定を取得しており、得意とする分野であるため ・Microsoft社が提唱する「Microsoft Intelligent Data Platform」は、Microsoft Azureを使用したクラウドネイティブなシステムやMicrosoft Cloudとシームレスに連携できるプラットフォームを目指しており、エンタープライズな大規模案件に携わるチャンスが多いため ■チームの特徴 ・地方在住の方が多く、子育て中の方もいるためフルリモートや育児に理解があります ・部内全員で話し合い解決することを大切にしているため、心理的安全性が高いチームです ・新しい技術について皆で学び、ブログにアップする文化があります。 ・技術についてわからないことをSlackで発信すると、ハドルミーティングにメンバーが続々と集まって皆で解決しています ・フルリモートでの業務が中心のため、チーム内のコミュニケーションを大事にしています。朝会や定例の会議体はもちろん、勉強会やWinSessionなど任意参加できるイベントや年1回の事業部キックオフ（オフライン）等も開催しています 事業責任者とチームリーダのインタビュー記事にて、新規事業やチームへの想い、チームの現状等についてお話ししていますので、是非ご覧ください。 参考：当事業責任者のインタビュー https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9264#article 参考：当チームリーダのインタビュー https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9273#article 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

▽概要 新たなエッジAIセンシングプラットフォームを開発展開中で、それに関わるセンサー制御のソフト開発業務。 IoT端末の増加に伴いさまざまなデータをクラウドで処理するため、あらゆる負荷が増大します。そこには膨大なデータ量、プライバシーリスク、通信・処理・分析のレイテンシー、電力消費、サービスの維持、セキュリティの保持といった６つの壁が発生します。 本プラットフォームを通じて、エッジとクラウドが共働し、地球環境に配慮した最適なシステムや、パートナーによるエッジAIを用いたセンシングソリューションの普及・拡大を支援し、さまざまな産業に対する新たな価値提供や課題解決に貢献することをめざします。 ▽仕事内容 ■ＡＩ、画像信号処理アルゴリズムのソフトウェア実装及び評価、課題解析と改善 ■ＡＩ、画像信号処理評価用ソフトウェア環境の構築 ■ＡＩ、画質処理システム評価と、システムの顧客導入 ■カメラ信号処理の画質設計、画質評価 言語：C/C++、Python　（一部、処理スクリプトをVBAで実装等もある） ▽求人の魅力 大手メーカーにて、最先端の技術に携わることができます。 ■世の中のニーズが高い技術領域でキャリアが積め、市場価値が上がる。 ■リモート推奨環境で柔軟な働き方ができる。 事業内容・業種 その他（人材サービス）

世界有数の金融グループであるMUFG（S&Pグローバル,2020年4月）は、3,400万人の個人、130万社の法人のお客さま（MUFGレポート,2019）のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション（DX）に大きく貢献いただける方を募集しています。 【役割・責任】 ■AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発および実装、保守を担当していただきます。 ■データサイエンティストと協業し、PoCで検証したAIモデルを、プロダクション環境向けに整備実装し運用保守まで実施 ■エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供（ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等）、およびコーチング・メンタリング 【配属想定部署概要】 ・AI、分散台帳、AR/MRやLow-Code Platformsなど、各種先進技術研究とその実用化推進 ・分散系Webアプリケーション標準フレームワークなど、共通機能の企画・開発・保守・管理 ・社内外ハッカソンやR&D施策の企画立案・推進、それらを通じた人材育成と変革マインド醸成推進 ・学術機関、外部コミュニティなどとの連携推進、研究成果などの情報発信 【配属想定部署の人員構成】 約30名が在籍。応募者に所属いただくライン（AIライン）は約20名。若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【業務詳細】 ・データサイエンティストとしてグループ内証券向けのデータ分析業務をお任せいたします。 ・顧客の購買分析や音声分析、市場動向との連動性を検証し、経営をサポートするポジションであり、ビックデータ、Fintechに関わるデータ分析やサービス開発を推進していきます。 ・社内のシステム開発部門と緊密に連携しながら、金融ビジネスを推進するにあたり、その中核機能を果たす重要なポジションです。 ①グループ内証券会社向けのデータ分析業務 機械学習・深層学習および統計的手法を組み合わせて、ビジネスの高度化もしくはデータドリブンな意思決定への貢献に取り組んでいただきます。 金融ビジネスに直接関連のあるデータはもちろん、人事・財務などバックオフィスのデータを対象とした分析の案件も含め、企画、分析、報告など一連の分析プロセスをお任せいたします。 ②グループ外向け商材開発業務、データ分析業務 弊社では主に国内大手金融機関を対象とし機械学習・深層学習を利用した各種サービスを展開しており、顧客およびサービスが順調に拡大している状況です。 これをさらに後押しするため、当業務におけるお客様への提案、商材開発もしくはモデル開発、分析に従事していただきます。 ③研究開発 難易度が高い案件に中長期的な視点で取り組んでいただきます。国内外の論文をベースとした先行研究の調査および仮説検証を繰り返し、実用化・ビジネス化を目指して取り組んでいただきます。 ④社内教育担当 現在弊社は、全社的な方針として「データ活？による新たな価値の創出」に取り組んでおり、社内教育を通してデータやAIに対するリテラシーを底上げする活動に取り組んでおります。これを牽引する役割に取り組んでいただきます。 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。 またご入社いただいた後も、ポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。 【業務の魅力】 ・アサインする案件は、個々人のデータサイエンティストとしてのキャリアに寄り添いながら決定しますので、「伸ばしたいスキルを伸ばす」チャンスがあります。 ・お取引先は基本、国内の大手企業様となり、プロジェクト規模やビジネスインパクトを実感しながら仕事をすることができます。 事業内容・業種 ITコンサルティング

お客様のビジネス・組織の問題解決を目的とし、データ利活用のための分析基盤構築からデータ分析業務、分析結果を用いたコンサルティングまで、幅広い業種において一貫した分析サービスに携わっていただきます。 データ利活用領域における前職でのご経験を元に、エンジニアとしての専門性を磨きながら、コンサルタントとしても一気通貫で関わっていただき、数名程度のチームのリーダとして案件を主導して頂きます。 【お任せする業務内容】 通信、公共、金融、広告、小売業等の幅広い分野のお客様を対象に、エンジニア・コンサルタントのいずれかとしての関わり方としてではなく、お客様のビジネスフェーズに合わせどちらにも対応できる”両利き”のエンジニアとしての技術力・技術理解・SI経験を持つコンサルタントとしての姿を目指していただきます。 ■ビッグデータを利活用する分析基盤の構築・運用（ SI& オペレーション） ■ビッグデータをビジネス利用可能な形へ加工・蓄積・抽出・可視化（データエンジニアリング） ■統計学・機械学習等を活用し、ビッグデータからビジネス価値を導出（データサイエンス） ■ビジネス上の課題を整理・特定し、データドリブンで課題解決と実行支援（ビジネスコンサルティング） 【案件事例】 ①通信キャリア様におけるデジタルマーケティング支援 通信キャリア様におけるMLOps環境・体制の構築～運用まで全方位的な支援を実施。 共通データマートの設計構築から、予測モデルの構築、予測モデルを活用したマーケティング施策設計といった デジタルマーケティング支援を主サービスとしながらも、分析結果に基づくポイント加盟店開拓向け法人営業支援、 動画配信サービスに関するレコメンドロジックの開発、位置情報の活用による新規ビジネス開発など広範囲の支援を行う。 ②お客様内の全社データ分析基盤整備およびKPOサービス提供支援 お客様内での分析基盤立上げと、データ活用KPOサービス提供の支援。 ビジネス部門の分析要件整理から分析セルフ化の教育、分析用データマート設計・構築・運用、モデリング・スコアリング自動化運用の支援。 更には3rdパーティデータも活用し、顧客行動の多面的理解、およびデータドリブン経営に資する全社横断的な分析基盤へと発展させる取り組みにも支援を行う。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【概要】 LINEヤフーの大規模統合データウェアハウス上での分析用横断データ開発を担当 【主な業務内容】 LINEヤフーでは日々莫大なデータが生成され続けています。そのようなデータはそのままでは価値を持たず、分析や機械学習による最適化が行える状態になって初めて価値の源泉となります。LINEとヤフーの合併により、横断的に利活用可能なデータを整備し、さらなる価値を創造することが、これまで以上に重要なフェーズとなっています。 本ポジションでは、LINEヤフー全社横断で利用可能なデータウェアハウスやデータマートの設計・開発・運用を担当していただきます。 LINEヤフー全体でデータ利活用を推進していく中でも極めて重要な役割を担うポジションです。 昨今のデータ関連技術の発展に伴い、今後ますますニーズが高まっていく職種であるアナリティクスエンジニアとしての経験を、国内で有数のデータを持つ環境で積むことができます。データサイエンティスト・データエンジニアの中間に位置するポジションであるため、ビジネスに基づいた分析的な視点でのデータエンジニアリングを通じた業務効率化・生産性向上に携われるほか、データ利用者との折衝も行うため、データ関連の専門家としてのスキルを総合的に伸ばしていくことが可能です。 【ミッション・展望】 データ利活用を通じたLINEヤフーのサービス競争力の源泉の向上 【具体的な業務内容】 ■分析用横断データ設計・開発・運用 ■事業横断ARPU / KPI関連データ環境の開発・運用 ■横断データの利用促進のためのデータカタログ・ドキュメント整備 ■データ品質や信頼性を向上するための仕組み構築 ■データ分析・機械学習プロジェクトへのデータ連携および ■データ関連技術サポート ■データ分析ツールの開発 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【職務内容】 同社のデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 データ、コンテンツの利活用に向けたシステムの設計・開発・保守運用、顧客体験設計からのUXデザイン、PDCAの推進を行うことで、SMTG全体のビジネスを成功に導く支援をします。 【具体的には】 グループにおけるDX・データ利活用を支えるデータ分析基盤の設計・構築・運用全般を担当するポジションです。工程によって、データサイエンティストと適宜連携を図って業務に取り組んでいただくことになります。 ■データアーキテクチャ・クラウド・分散処理基盤等データエンジニアリングの技術を駆使して、利用者の用途や活用目的・セキュリティ要件に応じた環境の構築 ■データパイプラインの維持 事業内容・業種 銀行

お客様のビジネス・組織の問題解決を目的とし、データ利活用のための分析基盤構築からデータ分析業務、分析結果を用いたコンサルティングまで、幅広い業種において一貫した分析サービスに携わっていただきます。 データ利活用領域の経験が浅い方でも、前職でご経験のある特定の言語・ツールでの開発経験やデータ集計の経験を基にデータエンジニアとしての作業を担当して頂き、業務を理解していくことで徐々にAI/MLエンジニア、コンサルタントとしてスキルアップが可能です。 【お任せしたい業務内容】 通信、公共、金融、広告、小売業等の幅広い分野のお客様を対象に、エンジニア・コンサルタントのいずれかとしての関わり方としてではなく、お客様のビジネスフェーズに合わせどちらにも対応できる”両利き”のエンジニアとしての技術力・技術理解・SI経験を持つコンサルタントとしての姿を目指していただきます。 ■ビッグデータを利活用する分析基盤の構築・運用（ SI& オペレーション） ■ビッグデータをビジネス利用可能な形へ加工・蓄積・抽出・可視化（データエンジニアリング） ■統計学・機械学習等を活用し、ビッグデータからビジネス価値を導出（データサイエンス） ■ビジネス上の課題を整理・特定し、データドリブンで課題解決と実行支援（ビジネスコンサルティング） 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

建築現場のコラボレーションアプリ「ANDPAD」のPMや営業、エンジニア・CSと対話・協力しながら、以下のような事を担っていただきます。 ■プロダクト戦略の策定や意思決定を支えるためのデータ分析 ■アクションを起こせる数値目標（KPI、OKRなど）を設計し、継続的に運用できる仕組みの構築 ■プロダクトの機能向上、または社内の業務プロセス改善のための分析モデルの企画立案および開発 ■社内外のステークホルダーに対する技術プレゼンテーション ▽データ分析基盤環境 ■開発言語：Python3 ■DWH：BigQuery ■BIツール：Metabase, Looker Studio ■データトランスフォーメーション：Dataform ■分析ツール：Vertex AI Workbench ■VCS：GitHub ■その他：Slack / GitHub issues 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

DX（デジタル・トランスフォーメーション）が加速されていく市場において、企業内外のあらゆるデータを活用する需要はますます高まってきています。この大量に蓄積されたデータを活用するため、生成ＡＩを活用するシステムを提案し、開発・構築します。また、生成ＡＩのシステムでも必要となる、データ基盤のシステムを構築しており、インフラ設計・構築から基幹となるデータベース設計、BIダッシュボードによる可視化まで幅広い領域の開発を行っています。最先端のクラウド技術を駆使し、顧客へ今までにない価値を提供すべく、事業を展開しています。 ■システムコンサルタント - 顧客のIT環境や資源、予算等に合わせて最適な生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するためのソリューションをご提案します。 ■システム開発プロジェクトリーダー - 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。 ■生成ＡＩシステム開発エンジニア - 生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、各種データを管理するデータベース設計、ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。 ■データエンジニア - データ分析基盤を構成する、データレイクやDWH（データウェアハウス）等のデータ設計、データの集約加工等のETL処理設計、BIを用いた画面設計等を担当します。 ▽過去の案件例 ■生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ■同社パッケージ「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 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス