【仕事概要】
▼サイバーエースのコミュニケーションデザイナーとは
お客様の商品やサービスをユーザーに届けるために、戦略フェーズから表層まで一貫したコミュニケーションを設計するポジションです。

【業務内容】
入社後はスキルや専門性に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされ、下記のような業務をプロジェクト内で担っていただく予定です。

・顧客へのヒアリング
・定量、定性リサーチ
・コミュニケーション戦略立案
・社内外のクリエイターとのコミュニケーション
・クライアントへのプレゼンテーション
・Illustrator、Photoshop、figma：提案時のサンプルクリエイティブとして、バナーやLPのモックアップを制作する場合がありますが、社内外のクリエイターへの依頼でカバーできるため制作スキルはマストではありません
・Slack／PowerPoint／Excel／Notion 等

【サイバーエースのコミュニケーションデザイナーとして働くメリット】
・戦略やリサーチなどデザインの大元の部分から設計できる力がつく
・経営者やマーケティング担当者と直接会話できる
・デザイナーやクリエイターとしての能力や可能性を拡張できる
・信頼できる社内のマーケター、クリエイター、アカウントデザイナー、コンサルタントと密接に連携しながらプロジェクトを進められる
・多種多様な業界・業種のビジネスの実状を垣間見れる
・デジタル広告の最前線で実践的な知見が獲得できる
・プロジェクトマネジメントにも携われる可能性がある

【サイバーエースのコミュニケーションデザイナーに必要な力】
・戦略的思考
・仮説をもとに意思決定する力
・業務におけるスピード感（思考スピード・意思決定スピード・行動スピード）
・インサイトを見つける力
・感性とデータサイエンスの両方を駆使できる力
・困難なことがあってもやりきる力
・責任感

【キャリアパス】
「コミュニケーションデザイナー」という職種は耳慣れない方も多いかと思いますが、実際働いているメンバーも異なる職種からジョブチェンジした人がほとんどです。

▼以下は前職の一例です。
・ウェブ制作会社のディレクター
・制作会社のデザイナー／クリエイティブディレクター
・広告制作会社のマーケター
・事業会社のプロジェクトマネージャー
・開発会社のシステムエンジニア

CyberACEには、決まったキャリアパスはありません。あなたの意思や能力次第で、職種に捉われず、自分に合った道を切り拓いていくことができます。

※週2リモートデー有（火木）
※情勢により変更あり

【Specific Information（External）】
※今期の採用は終了しました。来期（2026年7月）以降入社の応募のみ受けつけております
※本求人はPwCリスクアドバイザリー合同会社での採用求人です

PwCリスクアドバイザリー合同会社でのフォレンジックサービスは、不祥事対応等 の有事における企業活動の重要な局面における事実解明・調査を支援するとともに、不正の予防・再発防止等、平時におけるコンプライアンスに係る取り組みも支援しています。

我々は日米の公認会計士、弁護士、不正検査士、財務分析官、フォレンジックテクノロジーの専門家、監督当局および規制当局の出身者、企業の経理財務・法務コンプライアンス出身者を含む10か国以上の国籍からなる50人以上の多様な専門家を擁し、全世界のPwCフォレンジックチーム、PwC内の各業種・分野の専門家、弁護士などの外部専門家と密に連携して、昨今の企業を取り巻く複雑かつ多国間に跨る事案の対応を数多く支援してきています。

グローバルな舞台で会計、法務、ビジネス、テクノロジーが混然一体となったフォレンジックの分野は今後の企業活動の展望に鑑みても無限の可能性を秘めており、PwCネットワーク内の世界最高水準の専門家と協働する中で、様々な専門知識、国際感覚、人間性を高めることができます。

フォレンジックテクノロジーサービスチーム
【職務内容】
A. デジタルフォレンジック
・コンピュータフォレンジック／モバイルフォレンジック
・eディスカバリー及び訴訟支援

B. データアナリティクス
・データアナリティクス
・AIソリューション

【具体的な業務】
当社が展開する「Sansan」「Contract One」「Bill One」などのプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術（AI・機械学習・生成AI）を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。
ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。

1．検索・推薦エンジニアリング
・「Contract One」などにおける検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど）の設計・実装
・検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定

2．機械学習・自然言語処理・画像認識
・文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発
・生成AI（LLM）を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装
・実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化

3．データサイエンス・戦略
・事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出
・独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用

4．アーキテクチャー・技術基盤
・AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定
・大規模データ処理基盤やMLOps／LLMOps環境の構築・運用

【本ポジションの魅力】
・国内最大級のビジネスデータ（名刺、契約書、請求書等）を用いた高度な分析・開発経験を積める
・R&Dとプロダクト開発の距離が近く、自らの技術成果がダイレクトに事業貢献・ユーザー価値につながる実感を得られる
・生成AI、LLM、RAGなどの最先端技術を、実用的なプロダクト機能として実装する挑戦ができる
・スケーラブルな検索基盤やデータ基盤の設計・構築スキルが身に付く

【開発環境、使用するツールなど】
言語：Python、TypeScript、Kotlin、Ruby、Rustなど
インフラ・クラウド：AWS、Google Cloud、Azure、Docker、Kubernetes、Terraform
DB・検索：PostgreSQL、Elasticsearch、OpenSearch、BigQuery、DynamoDB
その他：GitHub、Slack、Notion、Datadog
※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。

【勤務地】
東京都渋谷区桜丘町1-1 渋谷サクラステージ 28F
大阪府大阪市北区堂島浜1-4-19 マニュライフプレイス堂島 3F
愛知県名古屋市中区栄3-13-20 栄センタービル 3F
福岡県福岡市博多区中洲3-7-24 WeWorkゲイツ福岡 11F

【職務内容詳細】
オフィス用のデジタル複合機の機械設計及び、先行技術開発
（1）製品機械設計（デジタル複合機、周辺機器）
（2）新規機構開発・設計
（3）各機能ブロックの機能性評価、検証

【事業内容】
デジタルワークプレイス事業は、お客様のDXを実現するため、複合機と関連商材、ITサービスを組み合わせ顧客ニーズに合致する最適なソリューションを提案し、お客様との長期的な関係構築を目指します。
オフィス事業領域においては、顧客が直面する社会課題／環境課題に対して、複合機を中心としたオフィス関連商材、各種ITサービスの提供を通して顧客課題を見える化し課題解決する事により、持続可能な社会の形成、顧客のDX化、コニカミノルタのデジタルワークプレイス事業の深化を同時に実現することを目指しています。

【仕事の魅力／やりがい／将来のビジョン／期待する役割等】
・デジタル複合機開発の企画・開発・生産に至るまで一貫して関わり、達成感や自己の成長を実感できる職場です。
・各人の働き方に合わせ、自己裁量のある働き方ができます。
・機械設計に加えてデータサイエンスにも力を入れており、最新の技術系スキルの習得とともに、企画力、プロジェクトマネジメント力も身に付きます。また販売や生産の主要な拠点は海外にあり、海外担当と進める業務や海外出張の機会もあるため総合的なキャリア形成が可能で、どんなモノづくりの現場でも活躍できるエンジニアになれます。

【リモートワーク頻度について】
出社が前提です。

【転職者へのメッセージ】
当社は複合機、ヘルスケア、IT、プラネタリウム、有機ELなど多彩な事業を展開する売上高1兆円規模のグローバルメーカーであり、世界の主要企業約7千社を対象とした「世界で最も持続可能な100社」に5年連続6度選出されています。企業文化もオープンでフェア、キャリア入社者の方々にも活躍の場はふんだんに用意されています。
当社のモノづくりに関わることで企画力、設計力、プロジェクトマネジメント力が身に付き、自己成長を感じる共に、顧客に刺さる新たな価値を自ら考え、自ら実現することで、社会への貢献を実感できます。

【勤務地】
▼瑞穂サイト
最寄り駅　JR豊川駅より　社用バスあり（朝夕のみ）
※自動車・バイク通勤可能

【職務内容】
・大規模基盤モデルのファインチューニングに関する研究開発
・大規模基盤モデルを活用するメタなAIエージェントに関する研究開発
・論文のサーベイ、先行手法の検証、論文執筆

【ミッション】
大規模言語モデルにおける論理推論・マルチステップ推論を実現するための研究開発

【仕事の魅力】
国内最大規模の計算基盤を利用して、当社が開発した事前学習モデルを使いこなすメタなエージェントに関する研究開発を行っていただきます。

【勤務地】
フルリモートワークも可能ですが、予め申請が必要となります。

【出社頻度】
・リモートワークと出社のベストミックス（出社頻度の規定なし）　
　※平均実績 週1～2日出社
　※業務の必要性に応じて出社指示の可能性あり
・国内遠方居住の場合は、フルリモート可。但し事前申請が必須（尚、遠方居住でも出社時の交通費は会社負担［上限あり］）

【仕事概要】
私たちは「つくる人（エンジニア）がもっとかがやけば、世界はきっと豊かになる」という理念のもと、エンジニアのキャリア支援や開発生産性の可視化に取り組んできました。これまで非構造化データを構造化・定義し、転職やフリーランス、SaaSなど複数の事業として展開。各プロダクトで得られるデータを横断的に活用し、新たな価値を生み出す取り組みを進めています。
今後は生成AI（LLM）を含む先端技術を本格導入し、さらなる事業拡大や海外展開を見据えて、PoCから本番運用・事業化まで一貫してリードするデータサイエンティストが不可欠です。そのため、データ活用基盤や複数事業間の連携を強化しながら、高速な仮説検証サイクルを回し、事業価値を最大化することがミッションとなります。

▼業務内容
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI（LLM）のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI／CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード

▼キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
　- MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
　- ビジネス視点の獲得：経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
　- リーダーシップ・マネジメント経験：複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
　- LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
　- スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
　- 社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
　- 海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。

▼この仕事の魅力
・幅広い業務範囲を経験しながら専門性を確立できる
 　- モデル構築・PoCはもちろん、MLOpsやクラウドでの運用設計にも携われるため、広く技術をカバーしつつ自分の得意分野を深められます。
・事業成果へのダイレクトな貢献
 　- 自分が手がけた分析やアルゴリズムがリアルタイムで事業成長に結びつくやりがいがあります。経営層やビジネスサイドとの距離も近いです。
・外部知見の活用
　- 社内外のコミュニティや勉強会に積極的に参加できる環境があるため、常に新しいナレッジやトレンドをキャッチアップしながら成長できます。

▼開発環境	
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Flask
インフラ・ミドルウェア：AWS、Google Cloud、MySQL、Redis、Docker、ElasticCloud
CI／CD：GitHub Actions
ツール：Jupyter、BigQuery、Google Data Studio、Vertex AI、Datadog、GitHub、Slack
生成AI関連ツール・フレームワーク：ChatGPT、Claude、Gemini、Dify、Devin、AWS Bedrock、 cohere、Scribe、Cline、Cursor、Notion AI、NotebookLM

【勤務形態】
※現在、週3程度の出社をお願いしております。

【仕事内容】
現在弊社で運営する既存HR Techプロダクト及び全社で保有する大量のデータを利活用できる“データドリブン経営”をけん引する為、新たにデータガバナンス専任組織を立ち上げます。
あなたには立ち上げメンバーとして社内のガバナンス体制の構築及び組織の推進をお任せいたします。
組織づくり、仕組み・戦略づくりから、全社横断で関わっていただける環境です。

▼業務内容
・データ戦略の策定
・データ基盤の管理
・HR Techプロダクト及び全社のデータ収集
・全社的なデータ品質の維持
・データマートの設計、実装
・データ提供
・データサイエンス部門、アプリケーション開発部門、情報システム部門との調整

▼開発環境
・開発言語等：Python／SQL／PySpark
・インフラ：AWS（RDS／DynamoDB／AWS Glue／Athena／EC2／S3／Lambda／DMS／IAM／ネットワーク関係 etc.）、一部GCP
・その他ツール：Databricks／Terraform／GitHub／zoom／Slack

【大量・希少なデータに関われる】
1000万人以上の会員を保有する「エン転職」をはじめとしたエンが運営する様々なサービスに紐づく企業、ユーザー、クチコミなどの多くのデータを扱います。
多くのデータを活用してプロダクト・事業の成長を推進する方々を、データガバナンスの体制や運用を通じて支援してください。

【募集背景】
当社は日本最大級の規模でサービス提供を行っています。ですが、まだまだ進化の途上。目指すのは、すべての人の仕事人生を豊かにすること、そして「活躍人材」を増やし、世界を変えていくことです。そのための既存プロダクトにおける持続的な改善、さらに顧客基盤・営業基盤を活かし、シナジーを生む新規プロダクトの開発が欠かせません。また、今後よりHR領域の本質的な課題解決に向け全社的なデータ利活用を推進すべく新たに全社横断のデータ組織にて「プラットフォーム構築」を構想しており、その実現のために仲間を求めています。

【勤務地】
※現在はリモートワークにて業務を進めています。
※ただし、2026年1月以降に下記本社／東京オフィスに勤務先が変更する予定です。 
東京オフィス／東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー 

▼フルリモート歓迎
コロナ禍以前からエンジニアからの提案によりリモートワークを行なうための準備を進めていました。
コロナ禍を期に、私達の働き方はほぼ完全にオンラインに移行し今でも問題なく業務を継続しています。
コロナ収束後も働き方を元に戻すことなくリモートワークを継続する方針のため、フルリモート希望のエンジニアも歓迎致します！

【募集背景】
私たちキャディは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を展開しています。
2022 年にローンチした「製造業データ活用クラウドCADDi Drawer」は、製造業の中でも最重要といわれる図面データを機械学習など様々な技術により構造化し多様な情報と結び付けることで、情報資産としての活用を可能にしました。また、2024年にローンチした「AI見積クラウド CADDi Quote」は、調達部門における見積依頼、見積回収、相見積比較、見積査定までの一連のプロセスをワンストップで管理し、調達改善のためのデータを資産化することを可能にしました。
CADDiは既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、T2D3を大きく上回るスピードで成長しています。2023 年からは海外（アメリカ・タイ・ベトナム）での販売も開始し、グローバル展開も加速させています。
今後は更に製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。
開発としては、データプラットフォームとしての機能強化、プラットフォーム上で動く数十個の新規アプリケーション開発、飛躍的に増加するユーザー数・データ量・データ種類に耐えうる基盤の強化など、取り組みたいテーマが数多くあります。
難易度が高くチャレンジしがいのあるプロダクト開発に一緒に取り組む仲間を募集しています。

【業務内容】
Backend Engineer（Analysis Platform） は、アプリケーション開発チームや機械学習モデル構築チームと協業し、機械学習、データサイエンスの技術成果をプロダクトへ継続的に提供するためのバックエンド基盤の構築、保守、運用を行います。
また、キャディの持つデータを活用するべく、データ収集パイプラインの構築やデータ活用の促進について、基盤の観点からリードする働きを期待します。

▼以下に業務例を示します。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。

・機械学習をシステムで利用するためのAPIやBatch基盤構築、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築
・本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装
・同期／非同期基盤上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用
・推論・学習プラットフォームのインフラコストの最適化
・機械学習モデル構築の担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化

CADDiの Backend Engineer（Analysis Platform） は実プロダクトにおいて機械学習を利用するためのバックエンドの構築・運用をするご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成まで、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。

【このポジションの面白さ・得られる経験】
・熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験
・機械学習をプロダクトで利用・運用するためのバックエンド構築・運用経験
・バックエンド、インフラ、機械学習などの領域に精通した多様専門性を持つなメンバーと共に仕事をする経験
・技術をどのようにビジネスとして価値展開するかまで踏み込んで課題解決をする経験
・ML Engineerやプロダクトマネジメントのメンバーとも距離が近く、will次第で仕事の幅を広げることができる

【所属組織について】
・CADDi Drawer開発組織のいずれかのチームへの配属を想定しています。
・開発組織の全体像
　- エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーがそれぞれ各種機能開発（図面活用・検索・見積等）、データ基盤開発、機械学習／MLOps、R＆D、Enabling（QA・SRE）、Securityなど、1チーム4〜6名程度×10数チームに分かれて活動しています。
　- 「各チームの裁量とスピード感の担保」と「チーム横断での標準化による全体最適」の両立を目指し、チームトポロジーの考え方を取り入れた組織設計を行っています。
　- 開発メンバーのうち2割は海外（アジア、ヨーロッパ、北米など）出身メンバーです。一部チームでは英語をメインとしたコミュニケーションが行われていたり、重要な会議は日本語／英語両方で開催するなど、多国籍なメンバーが活躍できる組織づくりに挑戦しています。

【開発環境】
・言語
　- フロントエンド：TypeScript
　- バックエンド：Rust、TypeScript、Python（※）
　- フレームワーク・ライブラリ
　- フロントエンド：React、Next.js、WebGL、WebAssembly
　- バックエンド：Rust （axum）、Node.js （Express、Fastify、NestJS）、PyTorch（※）
・インフラ：Google Cloud（※）、Google Kubernetes Engine、Anthos Service Mesh
・データベース・データウェアハウス：CloudSQL（PostgreSQL）、AlloyDB、Firestore、BigQuery（※）
・API：GraphQL、REST（※）、gRPC
・監視・モニタリング： Datadog、Sentry、Cloud Monitoring（※）
・環境構築：Terraform（※）
・CI／CD：Github Actions（※）
・認証：Auth0
・開発ツール：GitHub（※）、GitHub Copilot（※）、Figma、Storybook
・コミュニケーションツール：Slack（※）、Discord、JIRA（※）、Miro（※）、Confluence（※）

※特に関係するものには（※）を付けています。

【働き方】
▼働く場所について
・リモートワークをベースとしています。
　- メンバー同士の交流を目的として、週1回程度の出社推奨日や四半期に1～2回程度のオフサイトミーティングを設けています。
　- 詳細はチームにより多少異なりますので、面談や面接にてご質問ください。
・中部・関西・九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数名活躍しています。
・出社を希望される場合、いつでもオフィスを使っていただくことも可能です。
※働き方にするご質問がございましたら、採用プロセスの中でお気軽にご相談ください。

【職務内容】
現在募集しているこの「シニアLLMサイエンティスト」のポジションは、個々の分析、コンサルティング案件にプロジェクトマネージャーとして参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援を主導し、ジュニア〜ミドルレベルのデータサイエンティストと共にお客様に価値をご提供しながら、当社としてのコアとなる技術パッケージやプロダクトを作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、LLMOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援、パッケージ・プロダクト開発に携わっていただくことができます。

具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析の経験をすることができます

▼コンサルティング案件例
・銀行様におけるローカルLLMを活用した業務効率化支援
・銀行様におけるAIガードレールに関する技術検証支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトTrust GenGAを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトTrust TLanPを活用）

【働くメンバー】
・AI・データ分析組織を0→1で立ち上げたメンバーや、データ活用推進を加速させるために育成や分析、基盤構築などに関わってきたメンバーが多く在籍
・大企業や先端のテック企業で分析のプロジェクトリーダー等を行ってきた高レベルな人材が中心
・外国人採用も開始。グローバルな働き方、成長できる環境を目指します
・幅広い年代のデータサイエンティストが在籍
・別事業部のITコンサルタントと一緒に仕事をする機会も有り

【魅力】
・大手金融機関様との案件を中心に、単に分析をするだけではない高度かつビジネス上重要な案件に携わることができる
・CTO（34才）がAI・データ事業部長を兼ね、フラットなコミュニケーションが特徴。役員や職位の高いメンバーとも気軽に話せ、毎週金曜の定例で他部署の動きを把握できる
・事業会社ではコストセンターになってしまうデータ分析業務が、当社では収益の柱のプロフィットセンター
・社内技術勉強会を定期開催
・東京大学と共同研究中、輪読会を定期開催
・当社が運営に携わるコミュニティ活動への参画が可能（気軽にイベントに参加し情報収集するだけでもOK）
・コンサル会社のためキャリアアップによる年収曲線が高水準
・裁量のある自己研鑽等の費用補助が充実。書籍購入、資格試験の受検、オンラインコース受講、カンファレンス参加などが一定の範囲内で可能
・スポーツ手当（月1万まで）があり、会社として健康増進をサポート
・ハイブリッド勤務、リモート勤務可、各種休暇等も大企業と同水準のものをご用意
・金融業界のクライアントに強いコネクション
・ChatGPTのアカウントを全員に付与
・コーヒーメーカー・ビールサーバー設置、毎週金曜夕方に社内交流会（任意参加）、役員と間近で話すことができる
・四半期毎に社内イベント実施、仲の良い雰囲気（屋形船貸切party、ダーツ・シミュレーションゴルフ大会、会員制ラウンジでシアター投影等）

【職務概要】
本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。

【プロジェクト体制】
2名～6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積

【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトTrust GenGAを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

【魅力ポイント】
▼プロジェクトの魅力
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める

▼組織とカルチャー
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化
・外国籍の方も多く働く環境のため、英語を使用する社内会議の実施

▼成長環境
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用を推進
・最新技術への取り組みと、自社プロダクト開発にも関与可能

▼働きやすさ
・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準
・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援
・協会けんぽ加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助
・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実

※自宅とオフィスを組み合わせたハイブリッド勤務が可能

【職務概要】
本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社（HD）であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。
プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。

【プロジェクト体制】
2名～6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進
・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード
・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定
・クラウド環境（AWS／GCP／Azure）を活用したDWH・Datalake設計および導入支援
・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援
・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進
・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進
・自社プロダクト（Trust GenGA／Trust TLanP）との連携を見据えたAIモダナイゼーション推進

【プロジェクト事例】
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトTrust GenGAを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトTrust TLanPを活用 ）

【魅力ポイント】
▼プロジェクトの魅力
・大手金融機関の勘定・顧客・取引データを扱う大規模データ基盤設計に携われる
・要件定義から実装設計まで、金融システムの根幹を支えるアーキテクチャを構築
・セキュリティやスケーラビリティを重視した“金融グレード”の基盤設計をリード
・データサイエンティストやエンジニアと連携し、AI実装を支えるデータ構造を設計

▼組織とカルチャー
・CTO（34歳）自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

▼成長環境
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

▼働きやすさと安定性
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

※自宅とオフィスを組み合わせたハイブリッド勤務が可能

【職務概要】
本ポジションでは、AI活用に関するコンサルティング案件のプロジェクトマネージャーとして参画いただきます。特に、CoE（分析組織）支援、AI・データ戦略策定、ガバナンス設計、業務改善の上流検討などを中心に、金融業界の大手クライアントと直接連携しながらプロジェクトを推進します。
当社は、技術実装から業務設計・体制構築まで幅広いデータ活用支援を手がけており、本ポジションでは技術メンバーのサポートを受けつつ、上流フェーズや組織設計・ルール設計といった非技術領域のリードも担っていただきます。
また、クライアントはほぼすべてが日本を代表する大手金融機関であり、高い業界理解とビジネスインパクトのある案件に携わることが可能です。

▼プロジェクト事例
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援
・大手金融グループ様におけるAI組織での活用推進支援
・資産運用会社様におけるAI戦略策定、AI推進支援
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトTrust GenGAを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトTrust TLanPを活用 ）

【魅力ポイント】
▼プロジェクトの魅力
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析・プロダクト開発案件に携われる
・開発したプロダクトが実際に大手金融機関に導入・活用される現場志向のものづくり
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、成果が事業価値に直結
・金融業界に強いネットワークを活かし、高難度な業務課題に深く関与できる

▼組織とカルチャー
・CTO（34歳）自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

▼成長環境
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

▼働きやすさと安定性
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

【仕事内容】
▼自社プロダクト採用DXツールharutakaと顧客データを用いたデータ分析・コンサルティングと分析結果の仕組み化
・クライアントおよび社会における課題の特定とデータを用いた解決の提案
・harutakaデータと顧客データを用いたデータ分析とコンサルティング
・Pythonと機械学習、LLMを用いたデータ分析
・Google Cloudを用いた分析パイプライン構築
・分析ナレッジとGoogle Cloudを用いた分析の仕組み化
・クライアントプロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント

【業務環境】
クライアントに加え、社内の各チーム（営業、デザイン、開発、データサイエンスなど）と連携しながら業務を進めます。
分析環境：Google Cloud（Vertex AI、BigQuery、Cloud Storage、Cloud Run、etc）
言語：Python、SQL、etc
利用LLM：Gemini、ChatGPT、etc
扱うデータ：面接動画、面接文字起こし、録画面接動画、録画面接文字起こし、etc

【これらの仕事で得られること】
・マクロ←→ミクロを行ったり来たりしながら課題を解決するデータ分析を経験できる
・他にないLLMの使い方でのデータ分析ができる
・分析結果を利用した提案の経験ができる
・クラウドサービスを利用してデータ分析を自動化する経験が得られる
・データ分析プロジェクトのマネジメント経験が得られる
・プロダクトが業界に関係なく利用されるサービスなので、様々な業界のビジネスモデルの理解が得られる
・日本の未来に繋がる仕事ができる

【仕事の魅力】
・クライアントの課題を解決するための、答えが無いデータ分析プロジェクトに沢山取り組める
・実施した分析プロジェクトのナレッジが、プロダクトに組み込まれる
・実施した分析プロジェクトのナレッジを基に、自分でサービス開発ができる
・社内のR&D、データサイエンス、デザイン、プロダクト開発など、他の領域のプロフェッショナルと共に仕事ができ、自分の幅が広がる知見が得られる
・スタートアップならではの、経営と近い距離感で事業成長に直接貢献でき、新規事業創出などにチャレンジできる
・日本の未来に繋がる仕事ができる

【働き方】
東京にオフィス・茅ヶ崎（海の目の前）にサテライトオフィスがありますが、リモート可・フルフレックスという働き方となります。

・リモート勤務可　
・サテライトオフィス（湘南・茅ヶ崎）勤務可
・フリーアドレス

【募集背景】
アポロは、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI／DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。
また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。
2020年に設立し、現在は50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。
日々、世の中の新しい技術は進化し、基礎研究からサービス化までが過去類を見ないほどのスピードで進む中、特に生成AIの活用について、クライアントから相談を受ける機会が急増しています。

・生成AIが搭載されたツールを導入したいけど、どのツールが適切なのか分からない、また社内浸透までできる人材が社内にいない
・AIツールを導入したはいいが、上手く活用できていない、各ツールの新機能を把握できていない
・社内DXを行いたいが、専任で任せられる人材がいない

現状、上記のようなクライアントの課題を解決する案件に対応する専任メンバーがいない状況です。
今後はこのような案件を増やしていくために、本ポジションではAIが搭載されたツールの導入支援やツール活用コンサルタント業務を任せられる方を新しく募集いたします。

【業務内容】
1．クライアントに伴走した生成AI活用支援（コンサルティングワーク）
日常的に使用するMS Office や Slack などの業務ツールに、生成AIを組み込み活用することで、クライアント企業の日常業務の生産性向上を目指します。
生成AIの「活用方法が分からない」「効果的な使い方がイメージできない」といった現場の課題に対し、個別のニーズに寄り添い、具体的な解決策を提供します。

▼例えば・・・
・提案書作成の効率化
　- 営業担当者からの「提案書を作るのに時間がかかる。Copilot で何ができるのか？」という相談に対し、PowerPoint上での要点抽出、資料の自動構成、過去資料との統合方法などを実演を交えて提案
　- ユーザー自身が業務で使いこなせるよう、マニュアルやテンプレートも整備
・定型報告書作成の自動化
　- 経理や人事部門からの「毎月同じ報告書を作成しており、効率化したい」という要望に対し、ExcelのCopilot機能やPower Automateとの連携による自動化手順を提案
　- 担当者と共に試行錯誤を重ねながら、実用的な自動化の仕組みを構築
・AI活用アイデアの創出
　- クライアントと共に「AIを活用した業務改善アイデアコンテスト」を開催
　- 応募されたアイデアを、実現可能性、インパクト、創造性の観点から評価し、優秀なアイデアは実際の業務改善プロジェクトとして採用
　- 従業員のAI活用への関心の向上、当事者意識の醸成に貢献

 2．アポロ社内のDX業務
コンサルティングワークと比較すると業務割合としては低いですが、同様の観点から、AIツールを用いたアポロ社内のDXもお任せしたいと思っております。

【こんな方にピッタリ】
・AIツールに触れることが好きな方
・ツールの新機能や、新しいツールのキャッチアップが得意な方
・「今あるツールでどういうことができるのか」を考えられる方
・ AIツールやデジタルツールを活用して業務効率化を行うことが好きな方
・黙々とエンジニアリングするというより、顧客折衝やカスタマサポートの要素もあるお仕事がしたい方
・現在社内DXを担当をしており、他の企業の社内DXや柔軟なDX推進をしていきたいと思っている方

【募集背景】
アポロは、2020年に設立し、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI／DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。
また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。

特に生成AIの活用については、基礎研究からサービス化までが過去類を見ないほどのスピードで進むなか、クライアントから相談を受ける機会が急激に増えています。
そうした状況に柔軟に対応し、クライアントの実益創出に貢献できるチームを作るため、基盤技術から最新のサービスまで、多様なケイパビリティを持った人材の採用を推し進めています。

【AI Unitの組織構成について】
▼アポロのデータサイエンティストはAI Unitという部署に20名程度在籍しており、個々の強みや得意を活かすべくさらに3つのチームに分かれています。
・生成AIに強みを持つチーム（SoTAチーム）
・数理モデリングに強みを持つチーム
・ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム

この募集は、主に生成AIチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。

【主な業務：（1）コンサルティングワーク】
・新規プロジェクトの営業活動及び提案
・アサインされたプロジェクトのデリバリー

▼想定される仕事内容
・技術PoC
　- 先端技術のフィジビリティ確認のための検証
　- フィジビリティ確認済みの先端技術や、ツールを使用したシステムの業務効果の検証
・AIモデル活用システム開発
　- クライアントの課題から、機能要件・非機能要件をまとめる
　　- 機能要件：必要なデータや処理
　　- 非機能要件：データ蓄積、セキュリティ、コストパフォーマンスなど
　- 仕様策定、技術選定
　- システム設計
　- 実装
　- テスト

【主な業務：（2）自社プロダクト開発】
現在、Azure基盤をベースに、情報検索ソリューションを開発中です。
ドキュメントの格納や検索体験を改善していくサービスで、イベントでのデモなども行っております。

【プロジェクト事例】
（1）大手自動車メーカーにおける生成AIを活用したナレッジ検索システムの構築
 ・RAG（検索拡張生成）を中心としたナレッジ検索システムのPoC（概念実証）を実施
 ・特殊な文書に対する AI OCR を含む、データ基盤構築を支援
 ・PoCの結果を基にした本開発における継続的な支援

（2）製造業向けスキル指向人材マネジメントシステム開発における業務効率化支援
 ・生成AI（GPT）を活用したスキル情報の統合・辞書化
 ・スキルの名前や説明からスキルを統合し、企業共通のスキル辞書を作成
 ・開発企業様の担当者との連携による、人手による統合判断との照合

【社員から見たこの仕事の面白さ】
・生成AIを活用したシステムはもちろんのこと、システムを運用していくための組織やルール作りなど、クライアントのビジネスに対して包括的に携わることができます
・新しいモデルやツールなどを積極的に検討できます

【SoTAチームの構成】
・平均年齢29歳
　- マネージャー3名、スタッフ5名、の計8名で構成されています（2025年3月時点）
・大手コンサルファームでデータサイエンティストとして働いていたメンバーや、ソフトウエア開発を行っていたものなど様々なバックグラウンドをもったメンバーがそれぞれの強みを生かし業務にあたっています

【働き方・チームの雰囲気】
▼小規模なチームのため、プロジェクト横断で全体の共有をしながら、日々業務にあたっています。また、分からないことや困っていることに対してチーム全員で解決するよう努めています。具体的には下記の取り組みを行っています。
・デイリーの朝会でスタッフメンバーがその日取り組む内容をマネージャーに共有し、業務の進め方の方針にずれがないか、進めるうえで困っていることがないかを確認しています
・リモートワークも可能ですが、必要な時にはメンバーで集まるようにしています

▼週に2回、チーム全体の週次MTGを開催しています。
・SoTAチームが進めている各プロジェクトの状況などを共有する会
・全社的に生成AIの知見を蓄えるため、生成AI系の技術やプロジェクトから得た知見などをチーム内外で報告・共有する会（＝SOTA_TechPipelineと呼ばれています）

【募集背景】
アポロは、主に大手企業をクライアントとして、戦略や業務コンサルティングまで幅広く行うコンサルティングファームです。
特にデータサイエンスやAI、DXを活用したコンサルティングサービスを強みとしており、実益の創出までコミットすることを信念としています。
同時にコンサルティングで得た知見や視点を活かしながら、自社でのプロダクト・サービス開発、新規事業の立ち上げにも積極的に取り組んでいます。

2020年に設立し現在5期目ですが、業績も組織も順調に拡大しています。
現在は50名超のコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。
アポロのデータサイエンティストは20名以上在籍しており、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分けています。

・ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム
・数理モデリングに強みを持つチーム
・生成AIに強みを持つチーム

この募集は、主にビジネスアナリティクスチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、面接のプロセスだけでなく、入社後に業務を進める中でもご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですので、ご安心ください。

【業務内容 ～ビジネスアナリティクスチームの紹介～】
上記の通り、アポロは「コンサルティング×データ活用」を得意とする集団です。
なかでも特にビジネスアナリティクスチームはその傾向が強く、業種や業態に関わらず、様々な企業の様々な課題に対してデータを活かした解決策を提供していくことを仕事の中心に据えています。

▼入社後には、
（1）分析のテクニックや技術、精度が重要になるプロジェクト
（2）分析を行う前のアプローチ設計が重要になるプロジェクト
（3）なるべくシンプルに解決することが求められるプロジェクト
（4）データを正しく集めることが重要なプロジェクト
など、多彩な性質のプロジェクトに関わって頂く機会があります。

複数のプロジェクトにアサインされることもあります。業界や業種も多岐にわたるため、マルチタスク的な頭の使い方、体（時間）の使い方を求められることもしばしばです。
→→→頭の切り替えや気分転換などのセルフマネジメントも重要になる
→→→その分、経験の蓄積が早く成長の機会もの多い

また、クライアントからデータを預かって分析するだけではなく、クライアントに伴走しながらビジネス活用に係る設計やサービス企画等に関わる機会が多いのもアポロの特徴です。
→→→外側からの専門家的な関与だけでなく、クライアント組織の”中”に入って課題解決する機会が多い

▼スタッフレベル
・分析環境の構築や整理
・データ整備、加工、マスタ整備などの大事な前処理
・基礎分析（本格的な分析を行う前に「あたり」を付ける集計業務など）
・エクセルやJpyuter上でのグラス化
・各種の統計解析や機械学習の活用
・クライアント報告資料のパーツ作成

▼マネージャーレベル
・クライアントニーズのヒアリングや期待値コントロール
・（クライアントニーズやプロジェクトの目的に合わせた）分析設計
・メンバーに対する分析方針、問題へのアプローチ方針の提示
・AI案件のプロジェクトマネジメント
・新規案件・既存案件拡大の提案

【プロジェクト事例】
・大手ディベロッパーの都市再開発事業における、顧客属性・来訪ニーズに合わせた情報配信施策高度化
・小売業における、SNSデータと購買データを統合した広告効果分析

【社員から見たこの仕事の面白さ】
・業種や業態に関わらず、様々な企業の課題に対してデータを活かした解決策を提供していくことができる
・分析して終わりではなく、ビジネス的なアウトカム（成果・価値）にこだわってプロジェクトを進められる
・ビジネスコンサルタントと共同しながら、クライアント企業の大きな課題解決に主体的に関われる
・プレスリリース等、外部に発信される可能性もあるプロジェクトに関わることができる
・手法にはこだわらず、クライアントValueに最適な解決手段の選定することができる

【配属チーム】
・メンバー数：8人（マネージャー2人／スタッフ6人）
・大手コンサルファームでデータサイエンティストをやっていた者、ソフトウエアエンジニアだった者、データエンジニアに強みを持った企業でデータ分析を行っていた者など様々なバックグラウンドをもつメンバーが集まっています。

▼チームの信念・大事にしていること
我々のチームの仕事は「クライアントあってこそ」。
すべてのプロジェクト活動は、クライアントの課題解決に向いていなければなりません。
データ分析の過程の中で、様々な手法やアプローチを試すのは当然であり、とても重要な取組みですが、最終的には必ず「よりクライアントの役に立つもの」が採用されます。

自分が興味を持つものでも、頑張ったものでもなく、「クライアントの役に立つもの」です。
何でも自分のやりたいようにできるわけではありませんが、逆にこうした健全な制約こそ、素晴らしいアイディアやクリエイティビティの刺激になると考えています。

【会社概要】
ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI LLM技術を活用し、企業の変革を支援しています。
弊社の強みは、フルスクラッチで国産LLMを開発できる技術力です。2024年5月には、国内最大級となる1,000億パラメータの日本語特化LLM「Stockmark-2」を公開しました。
多くの企業が海外モデルの微調整やOSS活用にとどまる中、当社はゼロから自らの手でモデルを設計・構築。日本語とビジネス領域に最適化された性能は、国産最高クラスの水準を誇ります。さらに、ハルシネーションを大幅に抑えており、自社管理下で安全に運用可能です。
単なる“生成AIの利用企業”ではなく、“AIそのものを創る企業”として、日本の産業競争力を技術で支えていく存在となることを目指しています。
この技術力を活かして事業展開しており、現在はSaaS事業として製造業向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として業務AI実装支援プラットフォーム「SAT（Stockmark A Technology）」を運営しています。
創業時からエンタープライズ企業をターゲットとしており、すでに日経225の30％、300社を超える企業様での導入が進んでいます。今後は製造業のR＆Dを起点に、国内のエンタープライズ企業はもちろん、日本企業全体そしてグローバル企業にも展開していく予定です。
2024年10月にはシリーズDにて45億円、累計88億円の資金調達を完了。
従業員も150名規模になり、更なる成長を目指すために人員を募集しております！

【現状の課題】
Data Intelligence Unitはは2023年5月に設立後社内のデータ活用を推進しており、現時点で定常的にデータ活用が行われる状態を実現できています。
しかし、データ活用が盛んに行われるようになった結果、よりデータの正確さやデータ活用の効率性が求められるようになっています。そのためにはエンジニアリングの専門性が必要ですが、現在はリーダーとアナリスト1名で状況に応じてエンジニアリング業務を分担しており、十分に対応できていない状態です。
そのために安定した基盤をエンジニアリング面から作っていただける方を募集します。

【業務内容】
AI SaaS「Aconnect」に関する社内のデータ活用をエンジニアリング面で実現していただける方を募集します。データ計測の設計からデータ基盤の運用、ETLの運用、効率化のためのデータウェアハウス・データマートの開発、実際の利用シーンでのデータ活用の支援まで一連の流れをより精度高く、効率的な運用を実現していただきます。
Aconnectの特徴としては、「情報」を主軸としたサービスでデータ構造が比較的シンプルなため、データ基盤も比較的シンプルな構成になっています。そのため、大規模なデータパイプラインを開発して高度な基盤を構築するというよりは、保持しているデータを素早く柔軟に活用することに重点を置いた業務内容になります。

▼具体的な業務内容
・社内のデータ分析・データ活用の支援
・SQLやダッシュボードの作成
・データを活用した社内ツールの開発・運用
・ETL（trocco）の運用
・ユーザー行動ログの計測設計
・データ分析基盤（BigQuery）やBIツール（Redash）の運用
・データウェアハウス・データマートの開発
・新機能の研究開発に対するデータ面での支援

【チーム構成】
Data Intelignece Unit
リーダー1名、データアナリスト2名

【開発環境】
・BIツール：Redash、Googleスプレッドシート
・データ分析基盤：BigQuery
・ETLツール：trocco
・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

【ポジションの魅力】
・日本企業におけるイノベーション創出をデータ面で実現するという、社会貢献性高くチャレンジングなテーマに取り組める
・経験豊富なデータアナリストと2人3脚でデータ活用を推進できる

【勤務体系】
・リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。
・勤務時間の調整や中抜けなどで、子育てや介護との両立もしやすい環境です。

【勤務地】
▼就業場所
本社または自宅その他リモートワークが行える場所（変更の範囲なし）
※フルリモートワーク可

▼リモートワークについて
・基本的にはフルリモート体制
・本社への出社について
　- 弊社の定める通勤圏（一都三県）居住者は、リモート／出社を回数制限なく自由に使い分けながら勤務可能です
　- 一都三県以外の居住者は、月1回業務とは関係なく自由に出社可能です

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、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています

【仕事概要】
データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。
小規模〜中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。
当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。
ミッションは「UPGRADE JAPAN」
個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。

▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能

▼開発環境
・言語：SQL、Python、案件によってR
・クラウド環境：GCP、AWS、Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack、Confluence

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます。
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます。
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます。

【勤務地】
※関西在住の方は東京オフィスへの出社を要請することがある。
※オフィス出社頻度は応相談。基本ご自宅でのリモートでOK。クライアント先への往訪が発生する可能性あり。

【仕事についての詳細】
▼機械学習エンジニア
世界でも貴重なデータを解析できます。独自で豊富なデータを活用して成果に結びつけてくれる方を募集しています！

【仕事内容】
採用領域のサービス実装に向けたAIに関する研究開発に従事いただきます。
ご興味に応じてクライアント企業とのDXプロジェクトや新規事業の立ち上げや、ZENKIGEN Labを通じてアカデミックな知見を持ったプロフェッショナルと共同で研究開発に取り組むことも可能です。
ZENKIGENのエンジニアやUI／UXデザイナーなど、様々な役割、専門性、技術力を互いに活かし合いながらチームでプロダクト開発に取り組み、新たにうまれる様々な事業領域において新しい価値を生み出し事業の成長に貢献していただきます。

現在の主な開発テーマは以下のとおりです。

▼開発テーマ
（1）面接動画解析
動画・音声・テキストを組み合わせたコミュニケーション解析指標の設計と解析アルゴリズム構築

（2）対話システム開発
・AIアバター面接官・その他対話AIシステムの対話ロジックの設計とアルゴリズム改善（LLMを用いた処理ステップの高度化など）
・アバターの振る舞いを含む総合的なAI面接の体験のブラッシュアップ

（3）AIエージェント機能の開発
採用領域のAIエージェント機能の企画・開発など

【組織の特徴】
・「世界でも貴重な動画データ」を大量に保有しています
面接中の映像データなど、プロダクト利用を通して得られた大規模なデータをもとにアルゴリズム設計、開発、展開していきます。こうしたデータを所持している企業は世界的にも珍しいです。

・UI／UXデザイナーやエンジニアなどシステム設計に欠かせないプロフェッショナルが所属し、プロジェクトを遂行するための体制が整っていることも働きやすさを後押ししてくれます。

・チーム全体でプロダクト企画に携わっているため事業企画開発の力を短期間で身につけていくことができる、経営メンバーへの提案・提言ができます。

・AIが会社の競争力の源泉に位置づけられており、映像から人の感情や感性を分析する技術を開発しています。表情・声・仕草等を機械学習を用いています。この領域は、アフェクティブ・コンピューティングと呼ばれており、弊社は国内トップカンパニーを目指しています。

・社員数は現在60名程度ですが、神戸大学や青山学院大学などの共同研究先や、様々な分野のプロフェッショナルが所属する社内R&D組織「ZENKIGEN Lab」とともに共同研究に取組むことができます。

【働き方】
東京にオフィス・茅ヶ崎（海の目の前）にサテライトオフィスがありますが、全社的にリモート可・フルフレックスという働き方となります。

・リモート勤務可　
・サテライトオフィス勤務可
・フリーアドレス
・OpenOffice

【仕事概要】
アポロは、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI／DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。
また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。
2020年に設立し、現在は50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。
データサイエンティストは、機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバーが多数在籍（大手コンサルティングファーム出身者、物理学博士、・・・）する一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストもいます。

アポロのデータサイエンティストは計20名在籍しており、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分けています。
・数理モデリングに強みを持つチーム
・生成AIに強みを持つチーム
・ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム

この募集は、主に数理モデリングチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。

【主な業務】
コンサルティングのプロジェクトによって異なりますが、下記のような業務を行っていただきます。

▼スタッフレベル
・データ加工
・基礎分析
・顧客課題の数理モデルへの落とし込み
・数理モデルを解くアルゴリズムの実装
・誤差要因分析等のモデル改善分析
・業務検証の設計

▼マネージャーレベル
スタッフレベルの業務に加えて、下記業務も行っていただきます。
・プロジェクト全体の設計
・プロジェクトのマネジメント
・新規プロジェクト・既存プロジェクトの拡大提案
・スタッフメンバーの育成

【プロジェクト事例】
・食品卸売会社における、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善
・青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築
・チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築
・百貨店の商品推薦アルゴリズム構築
・エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善
・製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築

予測や最適化が多く、Kaggleのような楽しさがあります。
また、社会的意義が大きいテーマに取り組むことができる点も魅力です。

【社員から見たこの仕事の面白さ】
・ユニークな業務をしているクライアントが多く、面白いテーマと出会える。そのようなテーマに対し、クライアントが持つ業務知識と我々のもつ数理的な知識を掛け合わせて、より良いAIをクライアントと一緒に作りあげていけること。
・自分が作ったモデルが実用化され、業務効果を挙げることができたとき、クライアントに貢献できたという実感を身近に感じられること。
・クライアントの実課題を数理モデルとして落とし込み、それを解く最適なアルゴリズムを考え抜く。そして実装したアルゴリズムがうまくハマり、高い精度が実現できたり最適解が求まったときに、ひとしおの達成感を感じられること。

【チーム構成】
・マネージャー1名、シニアコンサルタント2名、アナリスト3名、インターン生1名の計7名で構成されています。（2025年3月時点）
・平均年齢30歳

【働き方・チームの雰囲気】
・デイリーの朝会でスタッフメンバーがその日取り組む内容をマネージャーに共有し、業務の進め方の方針にずれがないか、進めるうえで困っていることがないかを確認しています。
・チームメンバー全員が一つの同じプロジェクトにアサインされていることはあまりないので、週に1回それぞれのプロジェクト状況を共有する時間を設けています。
・デリバリーの品質担保のために、今どのようなプロジェクトに取り組んでいるのか、苦戦しているポイントはないかなどを情報共有し、お互いの知見やノウハウの向上を進めています。
・リモートワークも可能ですが、全員週3日以上は出社しており、業務を進めるうえで困ったことなどがあればすぐに誰にでも相談ができる体制を大事にしています。
・機械学習や数理最適化が得意・好きなメンバーが集まってはいますが、ミクロ的に見ると得意分野は異なっています。そのため、何か困ったことがあっても相談できる相手がいることがチームの強みです。
・落ち着いて議論し、必要なときはしっかり伝え合う、そんな安心感のあるチームです。

【配属先】
東京本社　※将来的には各拠点に人事異動の可能性あり

【求人背景】
業務・業績拡充

【部署・サービスMission／概要】
業務拡大の伴い、マーケティング領域におけるデータ集計の管理職としてのマネジメント経験のある方で、一緒にデータ領域の事業拡大をけん引いただける方を募集します。
部署および当社のマネジメントメンバーとして、部門運営、業務改善、メンバーの指導・育成などに従事きます。

各種マネジメント業務のほか、全社視点での業務フロー改善やBPRなどの企画業務も担っていただきます。
管理職であっても、新しい業務にチャレンジすることも可能な環境・風土であり、データ集計のスペシャリストとして業務の幅を拡げていくことも可能です。

【具体的な業務内容】
アンケートデータを中心に自社ツールや各種ソフトウェアなどを用いて、集計・データ処理する業務部門にて、マネジャーとして、部門運営全般を担っていただきます。
具体的には、部門業績管理、メンバーの育成・指導、社内案件相談の窓口や社内業務フローの見直しなど、チーム・部門運営も担っていただきます。
最近では、ログデータ、クライアント保有データの集計・データ処理のニーズも高まっており、幅広くチャレンジできる組織づくりも担っていただきます。

【仕事のやりがい／面白さ】
部署のマネジャー（マネジメント職）として、集計・データ処理業務や各種マネジメント業務のほか、新人メンバーに対する教育研修、日々の業務フロー改善やツール作成、BPRなど企画業務などを主導していただきます。
キャリアパスとしては、マネジャーとしてマネジメントを担っていただくほか、プレイングマネジャーとして、データ領域のプロフェッショナルを目指すこともできます。（集計・データエンジニアリング、データサイエンスなど、幅広い業務にチャレンジいただくことも可能です。）

【配属部署について】
データソリューション部 集計グループ（マネジャー1名　※部長兼務）、（20～50代のメンバー14名）への配属となります。
※組織変更により配属部署は変更になる可能性があります。

【募集背景】
近年、企業の※DX（デジタルトランスフォーメーション）※推進が加速し、AI・ビッグデータを活用したビジネスの最適化が求められています。
当社では、こうしたニーズの高まりに対応するため、未経験からデータサイエンスのプロフェッショナルを育成する研修制度を整え、新たな仲間を募集しています！
「データの力で価値を生み出したい」「手に職をつけて市場価値を高めたい」そんな想いを持つ方をお待ちしています。

【部門紹介】
当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。
データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。
また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。
「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。

【仕事内容】
▼主な業務
入社後は充実した研修を受けながら、データ分析・データエンジニアリングのスキルを習得し、データの利活用支援や業務効率化支援を通じて、お客様の事業成長をサポートします。
一部リモート勤務も可能で、柔軟な働き方ができます。

（1）データ利活用支援
ゲーム業界やWEB・通信業界などで蓄積される膨大なデータを活用し、
・データの抽出・加工・集計
・レポーティング・ダッシュボード作成
・施策の提案・効果検証（PDCAサイクルを回す）
といった業務を行い、クライアントの事業成功をデータの力で支援します。

（2）データの可視化・分析業務効率化支援
企業の業務を効率化するために、データ可視化・業務の自動化を推進します。
・BIツール（Tableau、Power BIなど）の導入支援・開発・運用
・ExcelVBA・RPAを活用した業務の自動化・効率化
・ダッシュボード開発・運用保守
お客様の課題をヒアリングしながら、最適なソリューションを提供し、データ活用の推進をサポートします。

【仕事の魅力】
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融／エンタメ／通信／製造／製薬／地方自治／法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能
・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

【エンジニア未経験者の入社例】
▼未経験入社　20代Kさん
プログラミング未経験で入社して、意欲をもって勉強を続けたら3年でPMになることができました！
意欲があれば、何でもできる！

▼担当業務
・社内業務
　- 新卒採用面接官
　- 新卒教育担当
・案件業務（役割　PM／PL）
　- 生体デバイスデータによる人の状態の可視化
　- カメラを用いた異常検知による検査業務効率化
　- Webサイトにおけるコンバージョン改善
　- 分析Webアプリケーション開発
　- データ可視化デスクトップアプリケーション開発
・保有スキル
GCP／AWS／Python3／C#／JavaScript
R／Vue.js／Kubernetes／SQL／Tableau
Type...

【研修制度・スキルアップサポート】
未経験の方でも安心してスキルを習得できるよう、充実した研修プログラムを用意しています。

▼入社後研修（1～2ヶ月）
・SQL・Python基礎研修（データ処理・分析の基本を学習）
・BIツール研修（Tableauなど）（データの可視化スキルを習得）
・クラウド基盤の基礎（AWS、GCP、Azure などの環境を学ぶ）
・実践型プロジェクト研修（実際のデータを使って課題解決を体験）
・研修後のフォローアップ
・スキルアップのための勉強会・社内講習
・資格取得支援制度あり（AWS認定資格、データ分析関連資格 など）

データサイエンス・エンジニアリング未経験でも、確実に成長できる環境があります！
あなたのキャリアの第一歩を、当社で踏み出しませんか？

【勤務地】
基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）を中心としたプロジェクトに配属となります。
※一部、都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。

【募集背景】
データ駆動型経営の重要性が高まる中、クライアント企業からのデータ分析・活用に関する需要が急増しています。当社では、より多くのクライアントのデータ活用を支援するため、データサイエンスチームの拡充を図っています。

【仕事内容】
ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。

【業務概要】
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

【開発環境／使用ツール】
クラウド： AWS、GCP、Azure
BI・分析ツール： Tableau、PowerBI、
データベース： Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks
プログラミング言語・ツール： SQL、Python、R など

【案件例】
・小売業：顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案（チーム：5名、期間：8ヶ月）
・金融業：リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化（チーム：4名、期間：10ヶ月）
・製造業：生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発（チーム：6名、期間：1年）
・医療分野：患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築（チーム：7名、期間：1年3ヶ月）
・物流業：配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装（チーム：3名、期間：6ヶ月）

【本ポジションの魅力】
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の実感
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。

4．エンドツーエンドのプロジェクト経験
データの収集・前処理から、モデル開発、結果の可視化、そしてビジネス提案までの一連のプロセスを経験できます。これにより、データサイエンスプロジェクトの全体像を把握できます。

5．クロスファンクショナルな協業
ビジネスコンサルタント、エンジニア、UXデザイナーなど、多様な専門家と協力してプロジェクトを進めます。これにより、データサイエンスの知識を他分野と融合させ、より革新的なソリューションを生み出せます。

6．継続的な学習環境
社内外の勉強会、カンファレンス参加、オンライントレーニングなど、常にスキルアップできる環境が整っています。最新のデータサイエンス動向をキャッチアップし続けることができます。

7．社会課題解決への貢献
データ分析を通じて、環境問題、医療、教育など、社会的課題の解決に貢献するプロジェクトに携わる機会があります。技術力を社会貢献に直結させることができます。

8．キャリアパスの多様性
プロジェクト経験を積むことで、専門データサイエンティストとしてのキャリアを深めるだけでなく、データストラテジストやプロジェクトマネージャーなど、様々なキャリアパスを選択できます。

9．最新のデータ分析環境
高性能な計算リソース、最新のデータ分析ツールなど、データサイエンティストが存分に力を発揮できる環境が整っています。

【想定されるキャリアパス】
当社では、個々人の適性や志向性に応じて、主に以下のキャリアパスを用意しています。

1．スペシャリスト キャリアパス
・ジュニアデータサイエンティスト
　　↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
　　↓
・シニアデータサイエンティスト
　　↓
・プリンシパルデータサイエンティスト
高度な分析技術を磨き、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。

2．マネジメント キャリアパス
・ジュニアデータサイエンティスト
　　↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
　　↓
・データサイエンスチームリーダー
　　↓
・データアナリティクス部門マネージャー

チームや部門のマネジメントを担当し、組織全体のデータ活用戦略を推進します。
これらのキャリアパスは固定的なものではなく、経験や志向性に応じて柔軟に変更可能です。定期的なキャリア面談や研修プログラムを通じて、個々人のキャリア開発を積極的にサポートしています。

【メッセージ】
私たちのチームは、多様なバックグラウンドを持つ中途入社メンバーが中心です。新しく加わる方も安心して馴染める環境ですよ。データの力でビジネスに革新をもたらしたい、社会に新しい価値を創造したい方、ぜひお力を貸していただけませんか。

▼分析志向の方へ
当社では、最先端のデータサイエンス技術を実際のビジネス課題に適用する機会が豊富です。統計解析、機械学習、深層学習など、幅広いデータサイエンス技術を駆使して、複雑な問題に取り組めます。
大規模なデータセットを扱い、高度な分析手法を適用する機会が多くあります。また、分析結果の解釈や、ビジネスインサイトの抽出など、データサイエンティストとしての腕を存分に振るえる環境が整っています。
社内の技術共有や最新の研究論文の輪読会を通じて、常に最先端のデータサイエンス技術にキャッチアップできる環境も整っています。分析力を磨きながら、ビジネスや社会へのインパクトを実感できる。そんな環境で、あなたのデータサイエンススキルを存分に発揮してみませんか？

▼ビジネス志向の方へ
当社では、データ戦略の立案から分析の実施、そして施策の実行とその効果測定まで、一貫してサポートしています。クライアントのビジネス課題を深く理解し、データドリブンなソリューションを提案・実装する機会が豊富にあります。
分析結果をビジネスの文脈で解釈し、具体的な施策に落とし込む経験を積むことができます。これは、より実践的で影響力のあるデータサイエンティストとしてのスキルを磨く絶好の機会です。
また、クライアントへのデータ分析結果のプレゼンテーションや、経営層へのデータ戦略の提案など、ビジネスとデータサイエンスをつなぐ経験も積めます。将来、チーフデータサイエンティストやデータストラテジストを目指す方にとって、非常に価値のある経験となるでしょう。

▼研究志向の方へ
当社では、実務プロジェクトだけでなく、最新のデータサイエンス手法の研究開発にも力を入れています。学術的な深さと実務的な応用の両立を目指す方にとって、理想的な環境といえるでしょう。
最新の論文や手法を研究し、それを実際のプロジェクトに適用する機会があります。また、自身の研究成果を学会で発表したり、技術ブログで公開したりすることも奨励しています。
産学連携プロジェクトへの参加や、社内の研究開発チームでの活動など、研究者としてのキャリアを続けながら、実務的なインパクトも出せる環境が整っています。アカデミアと実務の架け橋となるデータサイエンティストを目指す方、ぜひ私たちのチームで力を発揮してください。
データの力で企業のビジネスや社会に変革をもたらす。その挑戦に、あなたの分析力と創造性を貸してください。共に、データドリブンな未来を創造しましょう。

【中途入社者の前職・入社後のキャリアの例】
▼2019年入社Tさん
・前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE
　- 集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出／集計加工
　- ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化／可視化、報告書作成サポート

・現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア
　- SQL（BigQuery）からデータの抽出／集計加工
　- KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
　- 抽出したデータから多変量解析（決定木／クラスタリング／SHAP）
　- 分析設計
　- 報告書作成

▼2019年入社Aさん
・前職／医療関係にて医療技師
　- 病院での検体検査、及び生理学的検査業務

・現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア）
　- データ集計／分析、BIツールを用いたダッシュボード作成

▼2019年入社Iさん
・前職／自動車業界にて開発職
　- 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発

・現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア
　- 毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計
　- レポート作成サポート
　- 使用する分析ツールの作成及び改修

【配属組織】
▼部門について
当部門は、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。

▼特徴
「データサイエンス」「ビジネスコンサルティング」「テクノロジー」を軸に、科学的アプローチと創造的思考を融合させたソリューションを提供しています。最新の分析手法と豊富な業界知見を組み合わせ、クライアントのデータ活用を加速させています。

▼組織・風土
・個々人の専門性と興味を尊重し、チャレンジングなプロジェクトへの参画を推奨
・多様なバックグラウンド（統計学、コンピュータサイエンス、各種ドメイン専門家など）を持つメンバーが切磋琢磨
・データサイエンスの最新動向に関する社内勉強会や技術共有が活発
・メンターシッププログラムによる若手データサイエンティストの育成に注力
・データ分析コンペティションへの参加や学会発表を奨励・支援

【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。
マネジメント／技術／ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

【募集背景】
当社は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してまいりました。日々高まるデータ活用の需要に対応しつつ、2034年には売上100億円企業を目指し、さらなる成長を見据えて事業を拡大しています。その実現に向け、次世代のリーダーやマネジメント候補となるデータ分析エンジニア（クラウドエンジニア）を募ることとなりました。
当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略を提案・実現し、持続可能なソリューションを提供しています。今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。将来的にはチームを率いてデータ分析を駆使し、顧客の課題解決をリードし、当社の成長をともに実現していく意欲をお持ちの方をお待ちしております。
ご自身のスキルを最大限に発揮し、企業や周囲メンバーの一緒に成長を遂げませんか？

【仕事内容】
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。
具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

▼エンジニア領域
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

▼ビジネス領域
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。
・プロジェクトマネジメント
　- 顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
　- 顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
　- お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
　- 全体方針の検討／策定
　- タスク・スケジュール管理
　- 稼働／コスト管理
　- 進捗管理
　- 品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

【案件事例】
・スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案
・テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案
・コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング
・食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援
・小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案

【使用ツール・開発環境】
・クラウド環境： AWS、GCP、Azure
・分析ツール： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・データベース： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・その他： Google Analytics、SQL、Python、R

【入社後の流れ】
入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。
ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

【入社時研修について】
SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。

▼Step 1：データ分析環境の理解
最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。
クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。
使用環境・ツール： SQL Server／MySQL／PostgreSQL／Oracle Database
習得スキル： データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル

▼Step 2： コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。
使用環境・ツール：SQL／Python／SAS／R
習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎

▼Step 3：データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。
使用環境・ツール：Google Analytics／Tableau／PowerBI
習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用

▼Step 4：レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。
使用環境・ツール：ダッシュボード（BIツール内）／PowerPoint／Word
習得スキル：レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

【サポート体制について】
当部署では『メンター・メンティー制度』を導入しており、新入社員の技術的な不安払拭を図っております。
メンターはデータ分析経験の長い先輩社員が担当し、あなたの技術的な質問や不安を解決する体制を整えております。
また、上記とは別に月1回の定期面談を実施しており、今後のキャリアプラン／キャリアパスを共有し、あなたの希望に応じた案件やキャリアに参画できるように支援をしております。

【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。
マネジメント／技術／ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります※

【勤務地】
基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）を中心としたプロジェクトに配属となります。
※一部、都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。

【職種定義】
データ分析の経験・知見を活かして、クライアント課題の構造化から、データ利活用に基づく提案・ソリューション策定およびエグゼキューションまで、データマーケティング領域全体のコンサルティング業務を行います。

【業務内容】
・顧客課題に対するデータサイエンス基点でのコンサルティング業務
・データ分析による市場構造・顧客インサイトの提供
・事業・戦略・施策レベルでのデータに基づくKPI設定
・統計解析や機械学習を用いたターゲティング
・時系列データを用いたメディア投下・施策展開の効果検証
・その他、要件に応じて機械学習モデルの構築 （需要予測等）など

【業務から得られる魅力】
・電通・ブレインパッドの扱う幅広いクライアント（FMCG／自動車／金融／サービス／メディア／流通・小売など）のデータマーケティング業務に貢献するデータ分析のノウハウ獲得
・データ活用についてのコンサルティング能力・課題解決ノウハウの獲得

【募集組織について】
データソリューション・プランニング部（DSP部）／ 　部員4名

「データを軸に、“マーケティングのあるべき姿”を追求する変革組織」

勘や経験に頼ったアイデア先行の企画。
後付けの正当化に都合よく使われるデータ。
分業の名のもとに断絶した分析と施策。

私たちは、そのような業界の現状に疑問を持ち、電通にもブレインパッドにも単体ではできなかった本質的なデータドリブンマーケティングを追求する組織として生まれました。

データを意思決定の核に置き、戦略から実行、分析から施策提案までを一気通貫で担うことで、あるべき本質的なマーケティングを実現し、顧客の事業成長を後押しする。
それが、私たち電通クロスブレインのデータソリューション・プランニング部です。

【勤務地】
ハイブリッド型の勤務を推奨しております。
会社で定める出社日数や出社曜日等のルールはございません。

【職種定義】
クライアント課題の構造化から、データ利活用に基づく提案・ソリューション策定およびエグゼキューションまで、データマーケティング領域全体のコンサルティング業務を行います。

【業務内容】
・顧客課題に対するデータサイエンス基点でのコンサルティング業務
・データ分析による市場構造・顧客インサイトの提供
・事業・戦略・施策レベルでのデータに基づくKPI設定
・統計解析や機械学習を用いたターゲティング
・時系列データを用いたメディア投下・施策展開の効果検証
・その他、要件に応じて機械学習モデルの構築 （需要予測等）など

【業務から得られる経験】
・電通・ブレインパッドの扱う幅広いクライアント（FMCG／自動車／金融／サービス／メディア／流通・小売など）のデータマーケティング業務に貢献するデータ分析のノウハウ獲得
・データ活用についてのコンサルティング能力・課題解決ノウハウの獲得

【募集組織について】
▼データソリューション・プランニング部（DSP部）／ 　部員4名

「データを軸に、“マーケティングのあるべき姿”を追求する変革組織」

勘や経験に頼ったアイデア先行の企画。
後付けの正当化に都合よく使われるデータ。
分業の名のもとに断絶した分析と施策。

私たちは、そのような業界の現状に疑問を持ち、電通にもブレインパッドにも単体ではできなかった本質的なデータドリブンマーケティングを追求する組織として生まれました。

データを意思決定の核に置き、戦略から実行、分析から施策提案までを一気通貫で担うことで、あるべき本質的なマーケティングを実現し、顧客の事業成長を後押しする。
それが、私たち電通クロスブレインのデータソリューション・プランニング部です。

【勤務地】
ハイブリッド型の勤務を推奨しております。
会社で定める出社日数や出社曜日等のルールはございません。

【事業・組織構成の概要】
データサイエンスラボラトリでは最先端のAI技術の研究開発および事業開発を担う。その中で当グループでは、特に実世界システムを最適化・自動制御するAI技術の研究開発を推進する。

【職務内容】
ITリソースだけでなくロボットなどの物理対象を含む実世界システムを最適化・自動制御するAI技術に関する研究開発を担っていただきます。
具体的には、基盤モデル・世界モデル技術をはじめとする生成AI技術や数理最適化・最適制御技術などのアルゴリズム・システムに関する研究開発を行い、研究グループの中核としてチームをリードしていただく業務です。

【ポジションのアピールポイント】
最先端のAI／ロボティクス技術の研究開発を行う業務経験・キャリアを積むことができます。特に基盤モデル・世界モデルを活用したロボット制御技術についてのトップレベルの研究開発業務を経験できます。
また、国内企業有数の豊富な計算資源を活用した研究環境で、LLM／VLMや各種AI技術に関する多くのトップレベルの研究者との連携・交流しながら、幅広く質の高い研究開発が可能です。さらに様々な事業ドメインでの事業実績・チャネルを活かし、自分の作った技術の社会実装を行い、社会的インパクトの大きいイノベーションを起こしていく機会を得ることができます。

【職務内容】
▼人事部にてデータ利活用関連の業務を担当し、次のような多岐にわたるタスクに取り組んでいただきます。
・業務課題やニーズの深い理解とその言語化、ソリューションの提案
・データの前処理（含むドメイン理解）、分析（モデリング、統計解析、機械学習）、可視化、報告
・業務効率化ツールの開発
・システム企画および開発推進
・生成AIを活用した施策の推進
・HR-Tech、ピープルアナリティクス、および人的資本経営に関する調査と社内還元

【備考】
・データ関連のスキル経験はA～Cにレベルを分けて広く募集をします。経験が不足している方でも、主体的に学ぶ姿勢と素養がある方は歓迎
・人事経験は不問とします。ただし、データサイエンスだけではなく、人事業務への関心があることは確認します。
（本件は例えばデジタルマーケティングのようにきれいなデータを分析するわけではないため、人事業務への関心は必須）

【勤務地区分】
▼別に定める勤務地区分（注）を選択可能とする
I：全国グローバル
本人の同意なく、国内海外を問わず転居を伴う異動がある
II：国内ブロック・本部
本人の同意なく、転居を伴う「東日本」「中部」「西日本」の各地域ブロック内および全地域の本部への異動がある
なお、FM職の場合は、本人の同意なく、転居を伴う「東日本」「中部」「西日本」の本部への異動がある
・東日本ブロック：北海道・東北・関東エリア
・中部ブロック：中部・北陸エリア
・西日本ブロック：関西・中国・四国・九州エリア
III：転居を伴う異動はない
本人の同意ない転居を伴う異動はない。

（注）ライフデザインや環境変化等に応じ、行員全員（プロフェッショナル職・FM職・総務職）が、原則年1回、勤務地区分を選択・変更することが可能です。また、区分II（国内ブロック・本部）を選択する場合は、併せて「地域細区分（東日本・中部・西日本）」を選択・変更できます。
※FM職につきましては、2026年度入行での募集はありません。

【キャリア採用比率】
2019年度：9.6%
2020年度：16.4%
2021年度：18.1%
2022年度：45.7%
2023年度：48.8％

【業務内容】
▼役割
様々な業界のクライアントの経営課題に対し、アナリティクス・ソフトウェアの設計や開発を行い、ソフトウェアソリューションの推進を通じて企業の大きな変革や成長を支援する。また、BCGの持つアナリティクス関連プラットフォームの機能強化なども担当する。

▼具体的な業務
・クライアントのビジネスニーズを理解し、クラウド各種を使用したソリューションを提案する
・データサイエンティストと協力し、PoCや本番展開の為の、データ前処理プロセスや分析モデル構築を支援する
・分析モデルとソフトウェア設計の計算効率を最適化する
・データ構造と結果の可視化をデザインし、ユーザーに実用的な示唆出しや状況認識を提供する
・構築したモデルを、クライアント側で適切に運用できる体制の構築を支援する
・データの準備やデプロイメント、再学習などを含めた一連の分析オペレーションを実施する為のMLOPS導入を支援する
・技術者以外を対象に、大規模なアナリティクス・Infrastructure as Code（IaC）、ロバストなソフトウェア開発のためのベストプラクティスをガイドする
・将来の製品リリースにおける新機能について、クライアントと議論する

【業務内容】
▼役割
アナリティクスのエキスパートとして、様々な業界のクライアントの重要な経営課題に対し、データ分析、機械学習、数理最適化などを用いて先端的なモデルの設計や構築を行い、企業の大きな変革や成長を支援します

▼具体的な業務
デジタル領域における専門的な知見を活かし、戦略コンサルタントと共にクライアントと直接向き合いながら、その経営課題に対しビジネス・アナリティクス・ITのスキルを用いて解決を図ります
データ分析基盤や大規模データ処理に関する知識を用いながら、クライアントの保有するデータや外部データを用いて分析を行い、課題解決のための施策を決定していきます

【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。

【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

▼キャリレベルによって下記含みます
リード：プロジェクトのマネジメントも含む
シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む

【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

【出張について】
アサインによっては宿泊を伴う出張も発生する可能性がございます。
出張へのご対応が事情により難しい等の場合は面接時にご相談ください。

【業務内容】
 クライアントのデータ活用課題やニーズをヒアリングし、主にデータ運用基盤構築やデータドリブン運用のコンサルティング支援を担います。  
  
▼主な業務内容
・データの前処理〜データ分析
・コンサルティングチームと連携し、クライアント課題の解決に向けたデータ活用方針の立案
・新機能開発に向けたプロジェクトマネージャーなど
・経営陣やデータサイエンティストと連携・ディスカッション

【ポジションの魅力】
▼ビジネス視点を育むデータ活用スキルの習得
幅広い業種のクライアントが保有する一次データを分析するだけでなく、分析結果をビジネスにどう活用し、具体的な価値を生み出すかを提案する力が求められる環境です。この経験を通じて、データを活用した課題解決力や、多角的なビジネス視点を培うことができます。

▼高度なコンサルティングスキルの習得
大手企業に対するデータコンサルティング業務を通じて、高度なコミュニケーション能力や課題解決スキルを磨くことができます。クライアントの課題を深く理解し、データに基づいた戦略的提案を行うことで、実践的なコンサルスキルを習得できます。

▼幅広いキャリアパスを実現
適性や希望に応じて、プロダクトの新機能立案やアルゴリズム開発、エンジニアリングなど、多岐にわたる役割を経験できます。専門性を深めるだけでなく、キャリアの幅を広げるチャンスが豊富です。

▼最先端技術を活用したビジネス成長への貢献
生成AIなどの最先端技術を活用し、クライアントのビジネス成長を支援するプロジェクトに携わります。技術革新の中心で、課題解決や価値創出に取り組むことで、次世代のデータサイエンティストとして必要なスキルを磨くことができます。

【配属組織】
データサイエンス部（2名、インターン1名）

【勤務地】
※ハイブリッド勤務（原則、水金出社）

【事業概要】
▼AIイノベーション推進部
お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案して実装しています。
業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。
プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。
千葉銀行グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。

【会社、事業の強み】
金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。また、独立系AIベンダーのアジリティを維持しつつ、金融機関の安定した事業基盤の上で、長期的なAI能力構築に専念できます。
また、独立系AIベンダーとして様々な企業様のAI導入PJもございます。金融ドメインに限らず幅広くサービスを提供しています。

【仕事内容】
主に株式会社千葉銀行の各担当者と千葉銀行グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。
各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週1～2回程度、千葉銀行本店（千葉みなと駅）で勤務頂く想定となります。

▼PJイメージ
・金融商品販売モニタリング
・不正口座検知
・粉飾検知
・離職リスク関連
・デフォルト検知
・審査モデル
・RPAの効率化
・ニーズランクモデル

【具体的には】
・AI導入／分析提案
・要件定義
・動作／分析基盤構築
・データ集計
・データ前処理
・データ可視化
・特徴量エンジニアリング
・AI／分析モデル構築
・モデル評価
・報告書作成
・システム連携
・クライアントとの調整

▼主に担当いただく業務
プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。

▼そのほか、可能性のある業務
・他メンバーの技術的なサポート、アドバイス
・エッジテクノロジーのAI活用促進、他部署の業務効率化の検討
・様々なスキームの構築、検討

【配属先情報】
AIイノベーション推進部
部長：1名
副部長：1名
チーフデータサイエンティスト：1名
AIコンサルタント：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニア：4名
データサイエンティスト：2名

※2025年11月時点の情報です

【期待する役割・将来像】
プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。

【募集背景】
事業拡大につき増員
顧客から依頼を受けたAI／DXに関するビジネス実装案件を携わっていただく社員を募集しています。

【このポジションの魅力】
・フリーランス人材データベース活用により体制を構築するため、様々な専門性を持ったメンバーとプロジェクトを推進することが可能です。
・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。

【勤務地】
プロジェクトによる（客先常駐、在宅ワーク、打合せ訪問等）

【当社について】
自動車業界は100年に一度といわれる大きな変革期を迎えております。その中で当社は『2030年までに死亡交通事故ゼロ』の実現を目指しております。
そのため、より良いクルマを作っていくために入社年次や新卒社員・中途社員を問わず、闊達に意見を言える風土があります。

【採用背景】
SUBARUは個性と技術革新によってSUBARUらしさを発揮し、脱炭素社会の実現に貢献していきます。これまで、2030年時点の電動車比率をハイブリッド車とバッテリーEVを合わせて「40％以上」としておりましたが、これを「バッテリーEVのみで50%」へ引き上げ、120万台の全世界販売台数に対しても「ハイブリット車とバッテリーEVトータルで60万台の電動車を販売する」とし、電動化レベルを引き上げることで脱炭素社会の実現に貢献していくこととしています。

さらに、2030年代前半までに全世界で販売するSUBARU車のすべてに電動技術を適用するとともに、2050年にはWell-to-WheelでCO2排出量を2010年比で90％以上削減することも目指しています。
また、脱炭素社会の実現の他にも、『世界一安心安全で愉しいBEVの開発』にも力を入れており、『SUBARUらしさ』の追求と併せて、この先も「お客様に愛されるSUBARU」であり続けていきたいと考えています。
これらを実現するため、バッテリーシステム開発部では人員体制強化をする必要がございます。皆様からのご応募、心よりお待ちしております。

【配属部署】
バッテリーシステム開発部

【職務内容】
社内外の関係者と連携しながら、電動車の価値向上を実現できる車載用電池の開発をお任せします。

▼具体的には
（1）車載用電池の技術動向調査、性能・品質・コストを担保した車載用電池の調達戦略検討
（2）電池システムの開発・設計指針を提案するための電池の信頼性および性能評価
（3）車載用電池に関する先行技術開発
・原理検証や将来電池技術検討のための小型電池の試作評価
・シミュレーションモデルを用いた原理検証や電池の性能・劣化予測
・使用済み電池のリユース・リサイクルの技術検討

※上記技術内容を他部署と協調して開発を進めるため、プロジェクトマネージメントも併せて行っていただきます。
※入社後は、電池開発のリーダーとして、ご経験・スキル・志向に合わせ、以下のいずれかの業務をご担当いただきます。

【使用ツール】
・電池評価設備（充放電装置、安全性評価装置）
・化学分析装置
・シミュレーションに必要なソフトウェア

【このポジションの魅力】
・これまでのご経験や専門スキルを活かしつつ、バッテリーセルの専門知識を継続的に高めることができる
・BtoCビジネスのため、自身の技術開発の成果（バッテリーシステム）を直接お客様にお届けすることができる
・自ら開発テーマを起案し、新しい開発にチャレンジすることができる

【キャリアステップイメージ】
車載用電池の開発業務を通じてマネジメントスキルを高めていただき、開発全体を牽引いただくポジションへのキャリアアップを目指せます。また、専門スキルを高めて、電池要素技術のエキスパートとして開発業務に携わることも可能です。ご希望があれば、クルマの商品企画や技術開発、さらには製造技術開発やアフターマーケット分野へのキャリア移行も可能です。また、北米を中心とした関係会社での業務従事など海外経験を積むことも可能です。

【職場環境】
・残業：約30h／ave
・リモートワーク：可（週1～2日程度の利用実績あり）
※リモートワーク自体は制度として認められており、業務によって利用頻度も異なります。バッテリーシステム開発部では、制度を利用しない人や、毎週1～2日利用、など様々なケースがありますが、ご家庭の事情や天候などで臨機応変にリモートワークを利用することが可能です。

【業務内容】
PKSHA Technologyは自然言語処理を中心とするAIを活用して、チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。

このポジションでは、弊社のSaaSに最新のAI技術を用いた新機能を加えることで新たなユーザー体験を与え、SaaS としての提供価値を増幅することがミッションになります。ユーザー課題を根本的に解決するAIを、最新技術をいち早く取り入れながら提案・実験・検証し、プロダクションレベルのコードに仕上げてSaaS に組み込むところまで一気通貫でご担当いただきます。「ユーザーの課題解決」には広範なスキルセットが必要となるため、自分一人だけで進めるのではなく、プロダクトマネージャーやカスタマーサクセスといった他職種と密に連携し、それぞれの得意領域を活かしながらチームとして仕事を進めて、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。

AI + SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの社会実装経験をお持ちの方のみにとどまらず、AIプロダクト開発未経験でも以下のような今後のキャリアを志望される方々を歓迎します。

・フロントエンド／バックエンドのソフトウェア設計・実装スキルにとどまらず、自分のケイパビリティに新たにAIの設計・実装スキルを加えたいエンジニアの方
・生成AIに関するアカデミアの研究成果がいよいよ社会実装できる段階になったと感じており、みずからプロダクトを開発して社会に直接価値を届けたい研究者の方

【ポジションの魅力】
・ “コミュニケーション課題の解決” というあらゆる業界に刺さるプロダクトをさらに進化させるAIを自らの手で生み出し、多くの方々に価値を届けることができる
・急速な発展を遂げている大規模言語モデルの進化をいち早く取り込んで実用的なSaaSに仕立てることで、これまで解けなかった実社会の課題解決にチャレンジできる
・多様なAI技術を利用してプロダクトを進化させていく過程で、AIが中心となったSaaSを開発・運用していくための実践的なスキルを身につけることができる
・CursorやClaude Codeといった最新のAIコーディングツールを社内で迅速に取り入れており、最先端技術を用いた未来のエンジニアの働き方を自ら確立することができる
・AI・ソフトウェア開発で卓越した技術を持つエンジニアメンバーはもちろん、ビジネス課題やUI／UXに精通したプロダクトマネージャーと共にワンチームで働き、自他共に専門性を高め合える

【勤務地】
リモートワークと出社がハイブリッドとなります。

【楽天・事業について】
楽天グループは、Eコマース、キャッシュレス、オンライン銀行、クレジットカード、モバイルキャリア、メディア、スポーツなど70を越えるサービスを運営しており、日本では1億人、グローバルでは10億人を越える顧客基盤を抱えています。

【部署・サービスについて】
楽天は「データドリブンのメンバーシップカンパニー」という戦略的ビジョンの下で、データサイエンスの楽天グループにおける重要性は日に日に増しています。私たちは、チャレンジングな環境のもとで、共に価値創出をしてくださる優秀なデータサイエンティストの方とお会いできるのを楽しみにしております。

私たちAIサービス統括部（AISSD）では、主に楽天市場や楽天トラベル、楽天モバイルなどの多様な事業から得られるデータから、ビジネスを成長させるためのインサイトを導き出して経営陣や事業長などに提案を行ったり、多様な事業で汎用的に活用できるデータサイエンスソリューションの開発を行ったりしています。これらのソリューションは、楽天グループのみならず、私たちのプラットフォーム上で活動してくださる店舗さまや、戦略的なビジネスパートナーのビジネスの成功に広く活用されています。潜在的な価値貢献の手段は多様であり、ここに全てを記すことはできませんが、購買データや行動データ、デモグラフィックデータなどを活用して、有望な顧客の獲得や既存顧客の離反防止、業務プロセスの改善（例：広告の費用対効果最適化など）に大きな成果を生み出しています。

【募集背景】
AI & Dataコンサルティング部では、楽天グループの保有する豊富なデータとAIを始めとした先端技術を活用して、ビジネス上の課題を解決するためのコンサルティング／プロジェクトマネジメント業務をおこなっています。本ポジションでは、主に楽天のEコマース事業やレジャー・コンテンツ事業を対象に、データドリブルなソリューション（データ分析、ダッシュボード作成、機械学習モデル開発、人工知能を搭載したプロダクト開発など）の提案・提供をプロジェクトマネージャーとして担っていただきます。

【業務内容】
AIプロジェクトマネージャーは、AISSDのミッションを第一線で推進するポジションです。社内外のステークホルダーと協議し､事業拡大に貢献するデータ活用ソリューションを提案､POCやAd hoc分析、開発部門を巻き込んだソリューション開発など多種多様な施策を推進します。世界中から優秀な人材があつまる国際的な環境で､楽天が保有するビッグデータと最先端のデータサイエンスを活用した楽天ならではの施策に取り組めます。

▼主な業務内容
・楽天グループ各事業部門または社外クライアントへのデータ
・AI活用施策の提案・プロジェクト立上げ
・データ・AI活用施策の推進・プロジェクトマネジメント
・楽天グループ各事業部門または社外クライアントへデータ
・AI活用による事業貢献のレポーティング
・ユーザー属性や購買・Webまたはオフライン上の行動にまつわるAd hoc分析の実施
・データ・AI活用施策をより仕組み化していくための開発部門を巻き込んだシステム開発の推進

▼業務事例
・マーケティング最適化のための、課題の明確化および最適化機械学習モデルの開発、PoC実施、現場への導入
・事業KPI改善のためのビジネスモデル分析、データ分析よおびKPIモニタリングのダッシュボードの開発・運用
・オペレーション効率改善のための、GenerativeAIを使った自動化ツールの提案、開発、導入

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【楽天・事業について】
楽天グループは日本に約1億人、世界中で10億人の顧客基盤を抱え、Eコマース、決済サービス、金融サービス、モバイル、メディア、スポーツなど、70以上のサービスを提供しています。

【部署・サービスについて】
AI サービス統括部 （AISSD）は楽天グループが持つ70 以上のサービスから蓄積されたビッグデータとデータサイエンスを活用し､楽天グループの各事業および楽天のビジネスパートナーへ事業拡大に貢献するソリューションを提案・推進する統括部門です。
「楽天はデータ駆動型のメンバーシップ企業である」という戦略的ビジョンを楽天グループは掲げており、このビジョンの実現を担う部門です。
その中でも AI & Dataコンサルティング部（AIDC） は、事業部と開発部門の橋渡し役となり、ビジネス理解に踏まえてデータドリブンなソリューションを提案、その実装までをスピード感を持って推進する部門です。

【主な業務内容】
・課題の特定からアドホック分析、モデル構築、モデルデプロイメントまでの一連のデータサイエンスワークフローの遂行
・楽天が保有する多様なデータまたは外部データを活用した、顧客行動の分析インサイトの導出
・ビジネス課題を解決するためのSQLやSparkなどを活用した大規模データの処理、適切な予測モデルやアルゴリズムの選択・実装、革新的なソリューションの提案
・汎用的なデータサイエンスプロダクトの開発
・データサイエンティスト、コンサルタント、プロジェクトマネージャー、データ戦略家との協働
・多様なステークホルダーそれぞれとの効果的なコミュニケーション（例：難解な技術的詳細を、相手に合わせて伝える）
・最新のデータサイエンスに関わるトピックの理解と実プロジェクトへの実装
・スキルやナレッジを共有・学習する文化の創出

【事業領域】
▼Commerce & Marketing:
・データ価値を最大化しながら、楽天グループのコマースカンパニー（楽天市場、ラクマ、楽天ファッション等）のデータソリューションを推進
・クライアント・楽天のデータを活用し、広告やメディアといったマーケティング分野でのデータソリューションをメーカー・小売業者・地方自体等といった社外クライアントへ提供

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【募集部門】
コンサルティング本部

【業務内容】
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。
当社のコンサルティングビジネスの柱の1つである顧客のデータ分析の内製化支援と人材育成に対するニーズは現在拡大の方向にあります。
また、中期経営計画より技術社員の採用と育成の強化を達成指標の一つに掲げており、社員育成のための研修メニューの拡大も実施しております。
当社としては、このようなニーズに対応するため、専任の研修担当を募集します。

【仕事内容】
・データサイエンス分野の研修カリキュラムの企画、開発、改善
・研修の実施（講義、ハンズオン、質疑応答など）
・受講者の理解度の把握とフォローアップ
・研修効果の測定と報告
・最新のデータサイエンス技術やトレンドのキャッチアップ

データサイエンティストは不足している人材の中でトップクラスの職種といわれています。
社会貢献度の高いこの育成業務を一緒に担っていきましょう。
※クライアントは様々な業種（金融・製造・流通・小売 等）になります
※研修の形式はオンライン／対面をどちらかニーズに合わせて実施します
※当社内研修を担当いただく場合もあります
※現役のデータサイエンティストと共に業務を行います

【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。

【組織】
コンサルティング本部に属する研修チームに配属予定です。
マネージャ―以下4名の社員が配属していますが、プロジェクト繁忙期はデータサイエンティストとしてプロジェクトにアサインされる事もあります。今回は専任で社内外の研修を担っていただける方を募集中です。
※データサイエンティスト職も兼任したい方は選考時にご相談ください。

【勤務場所】
本社または自宅
※必要に応じて出社が必要なハイブリッド勤務です。

【募集部門】
コンサルティング本部　データサイエンスグループ

【仕事内容】
主な職務はアナリティクスコンサルタントで、データを活用し企業の経営課題を解決するコンサルティング業務となります。クライアントが納得し業務改善／活用できるソリューションを、データの利活用からご提案いただきます。

▼具体的には、社会インフラ、製造、流通、小売業等の顧客が抱える課題に対し、以下の様なデータ分析業務、コンサルティング業務等をお任せします。
・顧客ビジネス課題解決のためのデータ集約、クレンジング、分析業務
・機械学習等を含むデータ利活用による業務改善提案
・DX戦略の立案・実行サポート

【勤務場所】
本社または自宅
※プロジェクトの性質や業務上の必要性に応じて、本社への出社やクライアント先での勤務が発生する場合あり

【仕事内容】
1st～3rdパーティ問わず、デバイスログやWebアクセスログ等多種多様なビッグデータ（≒実数データ）について、加工／集計／（推計含めた）解析／可視化する為の顧客および社内向けシステム（≒データ基盤［CDP／DMP等］）の企画～設計～開発までプロジェクトマネージャーとしてご活躍頂きます。

【具体的な業務例】
・顧客向けおよび社内向け情報サービス・システムの企画・提案・設計・開発・改良
・特定顧客向け情報処理システムの企画・提案・設計・開発・改良　等

【勤務地】
※本社配属となりますが、全国転勤の可能性はあります。
支社：関西、中部、九州、北海道、東北、中国 
営業所：静岡、信越

【楽天・事業について】
楽天グループは日本に約1億人、世界中で10億人の顧客基盤を抱え、Eコマース、決済サービス、金融サービス、モバイル、メディア、スポーツなど、70以上のサービスを提供しています。

【部署・サービスについて】
AIサービス統括部（AISSD）は楽天グループが持つ70以上のサービスから蓄積されたビッグデータとデータサイエンスを活用し､楽天グループの各事業および楽天のビジネスパートナーへ事業拡大に貢献するソリューションを提案・推進する統括部門です。「楽天はデータ駆動型のメンバーシップ企業である」という戦略的ビジョンを楽天グループは掲げており、このビジョンの実現を担う部門です。
その中でもデータサイエンスコンサルティング部（DSCD）は、事業部と開発部門の橋渡し役となり、ビジネス理解に踏まえてデータドリブンなソリューションを提案、その実装までをスピード感を持って推進する部門です。

【事業領域】
▼Commerce & Marketing
・データ価値を最大化しながら、楽天グループのコマースカンパニー（楽天市場、ラクマ、楽天ファッション等）のデータソリューションを推進
・クライアント・楽天のデータを活用し、広告やメディアといったマーケティング分野でのデータソリューションをメーカー・小売業者・地方自体等といった社外クライアントへ提供

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【仕事内容】
事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。
テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション／プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。

・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
・クライアントに対する分析結果等のレポーティング
・ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み
・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み

※過去事例
クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション（チャット・音声・テキスト）等多岐に渡る

【ポジションの魅力】
・自身が生み出したアルゴリズムが、各業界の抱える課題を解決し、多くの方々に使われ続ける（大手セキュリティ企業、保険会社、製造業、キャリア、web企業など）
・多様な機械学習技術を利用して社会課題を解決していく過程で、アルゴリズムを社会に提供していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
・機械学習技術やソフトウェア開発の知識はもちろん、様々な業界知識に習熟した経験豊富なメンバーと共に働ける（Kaggle Grandmaster、助教、博士、海外MBAホルダーなど）
・近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した研究開発・社会実装に取り組める

【勤務地】
リモートワークと出社がハイブリッドとなります。

【仕事についての詳細】
新しいビジネスモデルに向けてチャレンジを進めており、次々と新たなサービスを生み出していきます。それらのサービスの創造・改善を支える仕組みを考えていく技術者を歓迎します！

【担当業務】
コーポレート本部系に属するエンジニアリング専門組織のエンジニアとして、顧客・自社の新規事業に対して『リードエンジニア』として参画し、事業オーナーと二人三脚でビジネスに取り組んでいただける仲間を募集しています。

【募集組織】
TIS株式会社の本部組織であるテクノロジー＆イノベーション本部が募集組織です。約120名のアーキテクト・エンジニア・デザイナーが所属する組織であり、技術者としてのキャリア形成が重視される環境です。
この中で「アーキテクトチーム」「開発チーム」を編成しTIS社内の様々なプロジェクトに参加します。

【業務内容】
事業オーナーのアイデアから素早くプロダクトを開発・仮説検証し、改善していくサービス開発業務です。

▼本ポジションでの主なエンジニアリング
・プロダクトへのフィードバックを引き出すためのUI／UXのプロトタイピング
・新規事業のプロダクトに関するバックエンド／フロントエンド／インフラ開発
・仮説を検証するためのメトリクスの検討とモニタリングの基盤整備
・サービスのスケーリングと、そのスケールに耐える運用高度化

我々がエンジニアとして新規事業に向かうマインドは「決められたものを決められたとおりに素早く作る」ではなく、「エンジニアが作るべきものは、システムではなく『顧客への提供価値』」との考えで臨んでおりエンジニアが新規事業のプロダクトオーナーを担い、事業オーナーと連携してプロダクト開発をリードしています。本ポジションではこのようなチャレンジに共感していただける仲間を募集します。

【働き方】
基本はテレワーク、週1～2回はチームごと・拠点ごとにオフィス出社日を設定し対面コミュニケーション。
→対面コミュニケーションを重んじているため「完全テレワーク」は掲げておりませんが、テレワーク制度は完備しており、ワークライフバランスに合わせてテレワーク適用していただける環境です。

【キャリアパス】
現在のスキルセットに縛られることなく、得意領域を中心としつつフルスタックな技術力と提案型のマインドを身に付けることができます。

1年後：多様なアプリケーション開発スキル（モバイル、Webフロントエンド、Web API、インフラ・ミドル、運用など）を持ち、アジャイル開発に通じたソフトウェアエンジニア
5年後：個々の事業にマッチする適切なアーキテクチャを自ら設計・実装し、事業を成功に導けるテックリード

【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】
自社における新規事業開発が拡大の途上にあるため、採用技術の決定や判断に裁量があります。また、その決定が今後の事業開発の生産性やサービスの成長に大きく影響を与えるため、責任とやりがいがあります。
・様々なビジネスに接することができ、それらに適したアーキテクチャを自分たちで考え実現する刺激的なエンジニアリングを行うことができます。
・事業オーナーとともに提案型で事業開発を行うことができ、自らの技術力・発想力を強力に活かすことができます。
・まだまだTISでは少ないサービス開発領域の先駆者として、社内制度や仕組みに影響を与えることができます。

【勤務地】
※希望の勤務地を最大限考慮します。ただし、将来に渡り、地域限定を保障するものではありません。
※テレワーク勤務制度あり（日数上限なし／全社員利用可能）

【業務内容】
本求人にて配属される部室店における業務

【職務内容】
みずほ銀行_市場部門におけるIT・デジタルソリューション開発を通じた課題解決・価値提供のデザイン・マネージメント及びDX推進

【職務内容の特徴】
・市場部門はバンキング投資やS&T業務を行っておりますが、当マーケッツテクノロジー部は様々なフェーズにおけるシステム関連の企画推進、各種ソリューション提供を行っております。
・当チームは業務部署に近い位置でグループ会社とも協働した少数精鋭の内製開発チームで、裁量を持ったアジャイル開発にて様々なIT・デジタルソリューションを提供しております。（データ基盤、インフラ／コミュニケーション基盤、ダッシュボード／チャットBOT／生成AI等の各種業務プロダクト）
・データ分析、AIソシューション領域とも連携した柔軟な開発環境の下、市場部門が掲げる各種DX施策も推進していますので、全体も俯瞰した目線でプロダクト作りに拘りを持ち、強いオーナーシップを発揮できるプロダクトエンジニアを募集します。

【会社名】
株式会社みずほ銀行

【業務内容】
・気象・河川に関する防災、そのほか数値解析分野における、データサイエンス（特にScientific Machine Learning）を応用したクラウドシステムの開発と運用。開発は主にPython、AWSを利用
・予測技術に関するエンジニアリングコンサルティングや、水防災関連の社内外組織との連携・協業推進
・その他、技術提案の作成、マーケティングや足を運んでのヒアリング、PoC実施等

【やりがい】
・少人数チームで動いており、また新規事業という性質上、個人の裁量も自由度も高い。最新技術の導入にも積極的で、大学・研究機関との連携も可能
・最新の学術的な知見を反映したプロダクトを防災分野でクラウド通じリアルタイムに運用。有事の際に役立つシステムで、エンドユーザから直接感謝の言葉を頂ける
・協業にも積極的、様々な組織と関わることができる

【難しさ】
・気象・河川等の力学の素養、SciML、AWS等の多分野に対応する柔軟性が必要となる
・新規事業であり、市場も未成熟で勝ちパターンを自ら創り出していく必要がある。業界の変化も激しく、技術だけでなく市場を理解しつつ、キャッチアップしていくだけの素養が要求される

【主要取引先】
ゼネコン・国・自治体・電力・鉄道・土木コンサル

【募集背景】
私たちCADDiは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、製造業におけるデータプラットフォームプロダクト「CADDi Drawer」を展開しています。
2022 年にローンチした「CADDi Drawer」は、製造業の中でも最重要といわれる図面データを機械学習など様々な技術により構造化し多様な情報と結び付けることで、情報資産としての活用を可能にしました。既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、急成長中です。2023 年からは海外（アメリカ・タイ・ベトナム）での販売も開始し、グローバル展開も加速させています。

今後は、図面以外にも製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。
開発としては、データプラットフォームとしての機能強化、プラットフォーム上で動く複数の新規アプリケーション開発、飛躍的に増加するユーザー数・データ量に耐えうる基盤の強化など、取り組みたいテーマが数多くあります。
難易度が高くチャレンジしがいのあるプロダクト開発に一緒に取り組む仲間を募集しています。

【業務内容】
MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的にサービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進をリードする働きを期待します。

▼以下に業務例を示します。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。
・機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI／CDを用いたデプロイ環境の構築
・本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装
・VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用
・推論・学習プラットフォームのコストの最適化
・モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化

CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。

【得られる経験】
・熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験
・機械学習に加え、ソフトウェア領域など幅広い領域に精通したメンバーと共に仕事をする経験
・技術をどのようにビジネスとして価値展開するかまで踏み込んで課題解決をする経験
・ML Engineerやプロダクトマネジメントのメンバーとも距離が近く、will次第で仕事の幅を広げることができる

【チームについて】
・エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーがそれぞれ各種機能開発（図面活用・検索・見積等）、データ基盤開発、機械学習／MLOps、R＆D、Enabling（QA・SRE）、Securityなど、1チーム4〜6名程度×10数チームに分かれて活動しています。
・「各チームの裁量とスピード感の担保」と「チーム横断での標準化による全体最適」の両立を目指し、チームトポロジーの考え方を取り入れた組織設計を行っています。
・開発メンバーのうち2割は海外（アジア、ヨーロッパ、北米など）出身メンバーです。一部チームでは英語をメインとしたコミュニケーションが行われていたり、重要な会議は日本語／英語両方で開催するなど、多国籍なメンバーが活躍できる組織づくりに挑戦しています。

【開発環境】
・言語
　- フロントエンド：TypeScript
　- バックエンド：Rust、TypeScript、※Python
・フレームワーク・ライブラリ
　- フロントエンド：React、Next.js、WebGL、WebAssembly
　- バックエンド：Rust（axum）、Node.js（Express、Fastify、NestJS）、※PyTorch
・インフラ：※Google Cloud、Google Kubernetes Engine、Anthos Service Mesh
・データベース・データウェアハウス：CloudSQL（PostgreSQL）、AlloyDB、Firestore、※BigQuery
・API：GraphQL、※REST、gRPC
・監視・モニタリング：Datadog、Sentry、※Cloud Monitoring
・環境構築：※Terraform
・CI／CD：※Github Actions
・認証：Auth0
・開発ツール：※GitHub、※GitHub Copilot、Figma、Storybook
・コミュニケーションツール：※Slack、Discord、※JIRA、※Miro、※Confluence
※特に関係するもの

【働く場所について】
・リモートワークをベースとしています。
　- メンバー同士の交流を目的として、週1回程度の出社推奨日や四半期に1～2回程度のオフサイトミーティングを設けています。
　- 詳細はチームにより多少異なりますので、面談や面接にてご質問ください。
・中部・関西・九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数名活躍しています。
・出社を希望される場合、いつでもオフィスを使っていただくことも可能です。

【職務内容】
個人のお客さま（約3,400万人）の取引拡大・エンゲージメント向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びデータ環境整備を担当していただきます。

【主な担当職務】
・データ利活用施策の企画立案
・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ等を活用したターゲティング分析・モデル構築
・マーケティング施策の効果検証
・分析用データマート・KPIダッシュボードなどデータ環境の整備
※上記のほか、リテール・デジタル事業本部の戦略策定のためのデータ分析を担当いただくこともあります。

【魅力】
・メガバンク最大の顧客基盤（個人のお客さま3,400万人）へのマーケティングを担うダイナミズム
・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ
・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客・金融取引データを分析することのやりがい

【キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて幅広い業務を担当いただく可能性もあります。

【配属部署（2025年10月時点）】
▼リテール・デジタル企画部 データ・マーケティング室
・データ・マーケティング室（約65名）は、個人のお客さま向けのマーケティング業務を担当しています。
・このうち、配属チームは約20名で構成（キャリア採用7名、受入出向者1名を含む）され、別途外部委託先社員も在籍しています。

【勤務地区分】
▼別に定める勤務地区分（注）を選択可能とする
I：全国グローバル
本人の同意なく、国内海外を問わず転居を伴う異動がある
II：国内ブロック・本部
本人の同意なく、転居を伴う「東日本」「中部」「西日本」の各地域ブロック内および全地域の本部への異動がある
なお、FM職の場合は、本人の同意なく、転居を伴う「東日本」「中部」「西日本」の本部への異動がある
・東日本ブロック：北海道・東北・関東エリア
・中部ブロック：中部・北陸エリア
・西日本ブロック：関西・中国・四国・九州エリア
III：転居を伴う異動はない
本人の同意ない転居を伴う異動はない。

（注）ライフデザインや環境変化等に応じ、行員全員（プロフェッショナル職・FM職・総務職）が、原則年1回、勤務地区分を選択・変更することが可能です。また、区分II（国内ブロック・本部）を選択する場合は、併せて「地域細区分（東日本・中部・西日本）」を選択・変更できます。
※FM職につきましては、2026年度入行での募集はありません。

【キャリア採用比率】
2019年度：9.6%
2020年度：16.4%
2021年度：18.1%
2022年度：45.7%
2023年度：48.8%

【募集の背景】
創薬研究推進を目的として、社内外研究データを有効活用し価値最大化につなげる社内向け研究デジタルIT基盤を構築するため

【仕事内容】
オミックスデータ（ゲノム・プロテオーム）を含む社内創薬研究向けデータベースやデータ解析用アプリケーション等のシステム開発業務

【その他】
※当社は、経済産業省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の趣旨に賛同しています。

【職務内容】
・これまでのご経験を活かして、法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）のお客様の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。
・データサイエンティストの活動を通じて、将来はDX 推進コンサル、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、業務コンサル（CRM、SCM、R&Dなど）としてお客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。
・業界・業種に強みのあるデータサイエンティスト経験者、また、特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を広く募集しております。

【アピールポイント（職務の魅力）】
▼職務の魅力
・様々な顧客との深いリレーションを保持しており、日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのコンサルテーションからデータサイエンス、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、お客様・業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指します。
・社会的なミッションをもったプロジェクトも手掛けており、データ分析を通じて社会的インパクトや貢献性の高い業務に携わるチャンスがあります。
・ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインさせていただきます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っております。

【組織構成】（※2025年2月時点）
▼データ＆アナリティクスユニット　84名
20代～30代の社員も多く、若手、経験者採用（ベンチャー、メーカー、SIer等出身者）ならびにひとりひとりの社員の方々が活躍中。

【プロジェクト事例】
▼主な事例は以下の通り
（1）小売業のビッグデータ活用を支えるデータ基盤の構築と販売、調達の高度化を支援
（2）自動車メーカとの協業により様々なデータを使いAIを利用したデータ解析を行い、危険回避、混雑解消などを実現
（3）エネルギー企業様の長期ビジョンに向け、事業構造の変革による価値創造を支える「データ分析プラットフォーム」を提供
（4）AI・IoTで豚の健康や発情兆候を判定するプロジェクトを開始し、養豚場の働き方を改善し、人手不足の社会課題の対応に貢献

【想定役職】
課長
課長代理
主任

【組織情報】
▼組織について
法人企業向けのプロジェクトを担当する、システムインテグレーション事業本部内において、様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）のお客様に対してデータ＆アナリティスク分野を専門にデリバリを担当する組織です。既存ビジネスの遂行とともに、特にデジタル・グローバル領域での新規ビジネスの拡大を推進することをミッションとしています。

データ＆アナリティクスユニット　84名（※2025年2月時点）
20代～30代の社員も多く、若手、経験者採用（ベンチャー、メーカー、SIer等出身者）ならびにひとりひとりの社員の方々が活躍中。

【出張有無・頻度】
現時点では想定はありませんが、必要に応じて国内外の出張の可能性はあり。

【職務内容】
・これまでのご経験を活かして、法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）のお客様の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ活用、BIによる付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。
・データエンジニアリングの活動を通じて、将来はDX推進リード、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、データ活用における業務コンサルや、より深いテクノロジーコンサルとして、お客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。さらにデータサイエンティストへの幅出しも可能です。
・業界・業種に強みのあるデータエンジニアリング経験者、また特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を、広く募集しております。

【アピールポイント（職務の魅力）】
▼職務の魅力
・様々な顧客との深いリレーションを保持しており、日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのデータ活用基盤のコンサルテーションからデータエンジニア、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、お客様・業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指します。
・社会的なミッションをもったプロジェクトも手掛けており、データ分析を通じて社会的インパクトや貢献性の高い業務に携わるチャンスがあります。
・ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインさせていただきます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っております。

【組織構成】（※2025年2月時点）
データ＆アナリティクスユニット　84名
20代～30代の社員も多く、若手、経験者採用（ベンチャー、メーカー、SIer等出身者）ならびにひとりひとりの社員の方々が活躍中。

【プロジェクト事例】主な事例は以下の通り
（1）小売業のビッグデータ活用を支えるデータ基盤の構築と販売、調達の高度化を支援
（2）製造業のSAPシステムにて発生する基幹システムデータをもとに、お客様の経営管理基盤としての数値可視化と経営高度化を支援
（3）製造業におけるデータ仮想化を実現することで、お客様のデータ活用のサイロ化を回避し、利活用促進を支援

【想定役職】
課長
課長代理
主任
TG（テクニカルグレード）

【組織情報】
▼組織について
法人企業向けのプロジェクトを担当する、システムインテグレーション事業本部内において、様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）のお客様に対してデータ＆アナリティスク分野を専門にデリバリを担当する組織です。既存ビジネスの遂行とともに、特にデジタル・グローバル領域での新規ビジネスの拡大を推進することをミッションとしています。

データ＆アナリティクスユニット　84名（※2025年2月時点）
20代～30代の社員も多く、若手、経験者採用（ベンチャー、メーカー、SIer等出身者）ならびにひとりひとりの社員の方々が活躍中。

【出張有無・頻度】
現時点では想定はありませんが、必要に応じて国内外の出張の可能性はあり