DX関連、事業会社の転職求人

「新しいSuica」を創造していくプロジェクト。「移動のデバイス」としてのICカードから、お客さまのさまざまな生活シーンにつながる「生活のデバイス」としての ICカードに向けたビジネスの推進。

当社のデータ戦略の策定と実行を担う「データ戦略部」で、主にデータ戦略の策定と実行を担当します。データ戦略とは、ユーザーによって登録される名刺や請求書などのデータの価値を高めるためのデータ（※）を集め、ユーザー登録データとかけ合わせて活用できるようにすることです。
具体的には、どのようなデータを（why, what）どのような方法で（how）収集するのかを定め、そのためのシステムの開発プロジェクトをリードします。
▼集めるデータの一例 (企業情報関連):
概要情報 (会社名、業種- 業態、売上高、従業員数など)
従業員情報
人事異動- 機構改革情報
ニュース
財務- 業績情報
関連会社情報
▼データ活用のための取り組みの一例:
名寄せ: 上記のような多種多様なデータ同士、あるいはユーザー登録データとの間で名寄せすることで、一元化されたデータベースが構築可能となります。これにより、それぞれのデータが単独で存在する場合に比べ、ユーザーにとってのデータの価値が大幅に増すと考えています
コード化された属性付与: 上記のようなデータは、単に集めただけではユーザーにとって活用しやすい形式ではないと考えています。例えばデータに含まれる部署や役職などをコード化して属性として付与することで、ユーザーにとって活用しやすくなります

募集背景
当社におけるデータ戦略の重要性の高まりに伴う人員増強のため

やりがい
▼ミッションの重要性と難易度
当社におけるデータ戦略は、経営戦略に直結しており、極めて重要性の高いものです。当社が提供するサービスの数多くのユーザーに与える影響も、自ずと大きくなります。それゆえ難易度の高いミッションに向き合うことになります。
▼確かな成長環境
上記「ミッションの重要性と難易度」の裏返しとして、成長機会が豊富だと考えています。当社の経営戦略に直結するデータ戦略のwhy, whatからhowまで一貫してリードするため、チャレンジとフィードバックに溢れています。

開発環境
フロントエンド: TypeScript, React
バックエンド: Ruby on Rails, Python, TypeScript
データベース: Aurora MySQL, OpenSearch Service, Redshift, DynamoDB
インフラ: AWS (EC2, ECS, S3, SQSなど)
利用ツール- サービス: Docker, Terraform, GitHub, CircleCI, Datadog, Opsgenie, Sentry
※データ戦略部では複数のサービスを開発しています。上記はそれらのサービスの利用技術の論理和から抜粋したものです。それぞれのサービスで、サービスの特性に応じて技術を選定しています。

組織のミッション
研究開発を通じて事業の成長を加速させることが目的です。
さまざまなビジネス情報を対象とした技術開発により社内外のビジネスパーソンの課題解決に取り組んでいます。

具体的な業務
請求書、契約書、人事異動情報などのさまざまなビジネス情報のデータ化やデータ活用を実現するため、専門分野に応じて、以下のような技術開発に携わります。

▼機械学習・データ分析
データ化オペレーションにおける業務フローの最適化のための技術開発
データの名寄せ技術に関する研究開発
▼自然言語処理
インボイス管理サービス、契約データベースにおける文書からの情報抽出技術の開発
営業DXサービスでニュースを配信するための、ニュース記事からの組織名抽出技術やニュース配信最適化技術の開発
▼画像認識
営業DXサービスにおける名刺のデータ化技術の研究開発
インボイス管理サービス、契約データベースにおける文書からの情報抽出技術の開発
▼新規事業向け技術開発
新たな事業の核となる技術の研究開発
▼グループ企業への技術支援

開発環境、使用するツールなど
開発言語：Python
インフラ：AWS、Goole Cloud
ソースコード管理：GitHub
PC：Windows PC、Macbookから選択でき、GPU内蔵PCも選択できます。AWSやGoogle Cloudのインスタンスも使用できます。
使用するライブラリやフレームワーク：テーマに合わせて自由に選択できます。
サービス本番環境への実装：Dockerコンテナ技術やAWS（Batch、Lambda、SageMakerなど）、Google Cloud（Cloud Run、Vertex AI）など、各サービスの活用によって低負荷で実装できる環境を整えています。

TopCoderOpen決勝を3度経験、KaggleMasterを取得している当社のAIエンジニアと共に、不動産管理業務の効率化・自動化という難易度の高い課題に取り組んでいただける方を募集しております。

【なぜ「不動産管理」なのか】
不動産業界は、長きに渡りアナログな業務フローが敷かれている巨大産業の一つです。その中でも不動産管理の領域は、専門的な業務に携わる多様な関係者を取りまとめ完工後のビルマネジメントを行っており、その工程は複雑化している状況です。
現在当社では、その構造を抜本的に解決し業務工数の大幅な削減を実現するプロダクトを開発しています。

【業務内容】
●当社の不動産管理クラウドシステムの運用時に発生する、画像・音声・テキスト・各種センサーによる膨大な独自データ等を用いてのAI開発
　- 画像分析(分類および物体検出)、音声分析、自然言語処理、ビッグデータ、データマイニング、その他
　- 問題設定、仮説検証、データ収集要件の定義、データクレンジング、モデリング、性能評価、レポーティング、製品化、その他

当社がクライアントに提供する機械学習システムは数年単位で継続的に支援することも多く、機械学習モデルの迅速な開発・改善、及びサービスを安定的に提供し続けるための改善提案や日々の運用をご担当いただきます。
定型的な運用業務よりも改善業務を重視しており、個々のアプリケーションの特性を把握してDevOps/MLOpsを実践いただきます。
・Webアプリケーションのデプロイ環境構築/運用
・CI/CDパイプラインの構築/運用
・サービス監視環境の構築/運用
・各種ミドルウェアのバージョンアップ/脆弱性対応
・システムの障害対応、不具合修正

●入社時お任せしたいこと
入社時は、既存案件に参画いただき、以下内容をお任せいたします。
・アプリケーション環境改善 　
　例) Dockerfileの最適化、CI/CDパイプラインのチューニング
・OJTとしてアプリケーションの小改修
・障害発生時の原因調査、復旧作業 　
　例) バッチエラー対応、スロークエリー調査

●将来的にお任せしたいこと
・運用の自動化、新たなアプリ監視システムの導入/構築/運用
・運用保守を考慮したアプリ設計へのアドバイスやレビュー

●開発環境
業務用PCとしてWindowsノートPC、MacBook のいずれかを選択できます。（機種はお選びいただけません）
・開発言語：Python,TypeScript
・フレームワーク：Django, Flask, Vue.js, React
・OS：Linux
・MLライブラリ：TensorFlow, PyTorch
・コンテナ：Docker, Kubernetes
・CI/CD：CircleCI、GitlabCI
・監視：CloudWatch, StackDriver, Sentry
・ワークフロー：Airflow
・クラウド：GCP, AWS, Azure
・認証：Cognito, Keycloak
・DB：MySQL, PostgreSQL
・構成管理ツール： Terraform, Kusutomize, Helm, Flux
・ツール：Bitbucket, GitHub Enterprise, Confluence, Slack

●働く魅力
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・実際にユーザーに使ってもらうための、MLやAIを利用したシステムを作ることができます
・クラウドを利用した開発が主であり、必要の応じて最新の技術を検証、利用することができます ・様々な規模のプロジェクトを経験できます。3-10名程度のプロジェクトが多く、自身の判断や裁量を発揮しやすい環境です
・社員には技術に貪欲な人が多く、様々な勉強会を企画、参加することができます

LOVOTで使う機械学習モデルを作る、モデルを作る環境を整えるお仕事です。

LOVOTは様々なセンサで周囲を認識します。
特に画像は周囲の空間や人を認識するのに多くの情報を含み意思決定に大きく影響します。家庭内で人間と生活をするというLOVOTはまた未開の領域が多く認識内容、精度、性能を常に更新していくことが重要になります。

認識機能を維持し強化するためにモデルの作成、デプロイ、運用に携わっていただける方を募集しています。

【具体的な日々の業務】
・認識アプリケーションの開発と保守
・学習データセットの構築や構築に必要な環境整備
・周囲の環境を理解するのに必要な認識機能の検討と実験
・リリースしたアプリケーションの運用、監視

【主要開発環境】
・Linux
・Python, Rust, Go
・GCP

AI技術を利用した画像処理ソフトウェアおよびアルゴリズムの開発に参画します。
多数のお客様が導入効果を享受できる画像処理技術を確立するために、市場調査から抽出した要求に対し、最新技術のトレンドを把握しながら技術的知見を活かした解決策を創案し、商品に適用します。
技術開発においては、企画担当と一緒に市場実態を深く理解することで最適な技術選定/仕様提案をしていただきます。
適性により市場調査や仕様検討、チームリーディングなどにも広く関与可能です。

事業内容
●お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたシステム系支援を行います。

業務内容

●DXコンサルティング技術、自社製品（MZbot）、自社教育プラットフォーム、他社製品RPAなど様々なDX関連の技術・ツールを活用した新しいビジネスモデルの構築
●ビジネスパートナーとの協業の構築
●DX推進に関わる企業へのコンサルティング

●顧客保有データの分析実施
●データ利活用施策や新規サービス企画の提案に係る調査・分析
●データを活用したサービスの技術検証、システム化支援

銀行の収益管理・ALM・リスク管理という経営管理の世界にDXを実現するための企画・設計（・開発）を担っていただきます。

より具体的には、以下のような業務となります。
・お客様である銀行のみなさまと対話し、課題解決を行うためのシステム機能の企画・設計（・開発）
・当局規制の動向をチェックし、必要なシステム機能の企画・設計（・開発）
・お客様自身も気付いていない潜在ニーズを発掘し、実現するための企画・設計（・開発）

AI(人工知能)、機械学習技術をもちいたプロジェクト業務
・クライアント企業のビジネスを支援するプロジェクトにおけるAI関連技術をもちいた解析業務、エンジニアリング
・AI関連技術開発、新サービスの企画設計および構築

●事業内容
当ポジションは、お客様の先端技術導入(AI/機械学習等)に関するあらゆる支援を行います。
※AI・機械学習システムの開発が未経験でも応募可能

●業務内容
・対話型AIエンジン(弊社製品)の機能開発
・対話型AIエンジン(弊社製品)の導入支援
・先端技術の調査支援及びアーキテクチャ検討支援
・先端技術向けアジャイルプロセスの導入支援(PO/SM支援)

【業務内容】

●Salesforceの各社向けカスタマイズから、要件定義、設計、構築、運用保守をお任せします。

●クライアントのユーザー部門やシステム責任者の方々と業務を進めていただきます。

●実際の開発に関しては鹿児島にあるニアショア拠点を活用。開発フェーズのプロジェクトマネジメントにも従事頂きます。

●顧客ニーズに応じて、Salesforce以外のソリューション提案をしていただく可能性もございます。

※原則テレワークとなります。

【職務内容】
操業領域におけるDXの企画や推進（現状把握、プロジェクト企画・予算化、推進管理、運用支援など）
配属後：銅箔の操業工程を十分理解頂き、上部組織の機能材料事業本部と共同するDX活動等に参画
1~2年目：本部のDX推進部門に移り、コンサルと協働して銅箔事業部のデジタルイノベーション活動を推進
3年目~：銅箔事業部に戻り、潜在課題の抽出からデジタル企画立案やプロジェクトの実行までを専任

当社の事業開発は事業創りをミッションとして、バリューチェーンに一貫して携わるため以下の幅広い役割を担っています。

「創る（企画・R&D）」
「作る（開発・技術活用）」
「売る（営業・マーケティング）」
「届ける（サービス・顧客リレーションシップマネジメント）」

当ポジションでは、エンタープライズ企業に向けてAIソリューションを企画・提案し、受注後は当社内のエンジニアやデザイナー、顧客と共に新しい価値（サービス、ソリューション、ビジネス等）を創出していただきます。
上流の企画からエンジニアを巻き込み、ソリューション・サービス開発やその先のグロースまでプロジェクトを推進していただきます。
さらに、顧客と企画したプロダクト・サービスの自社プロダクト化などにも取り組むことが可能です。
　　※カウンターパートは大企業の社長、取締役クラスとなります
　　※M&AやJVといった打ち手も視野にいれながら事業開発を担当することができます

【業務詳細】
●アカウントマネジメント
・クライアントとの関係構築・ニーズの特定と解決策の提供
・プロジェクトの品質管理・リソースマネジメント
・クライアントのニーズに基づいて追加の製品やサービスを提案し、ビジネスの拡大を支援（アップセル・クロスセル）

●案件の獲得
・各産業の主要ステークホルダーの抱える経営課題および業界変革しうるテーマの導出・特定
・上記テーマに対するAIを中心としたテクノロジーを用いたソリューションの企画・提案（デモやMoCを使った提案）

●案件の推進・遂行
・要件定義〜開発、保守に至るまで一連のプロジェクトマネジメント
・エンジニア/デザイナー等を巻き込みながらプロダクト・サービスの企画、開発

●共通オファリング化・事業化
・当社のエンタープライズ向けオファリングの策定
・一顧客と企画したプロダクト・サービスの開発、自社プロダクト化への連携

【キャリアパス】
アカウント担当→グループのリード→部・事業部のリードと、徐々に規模の大きな組織のマネジメントに挑戦できます。
将来的には、事業のグロースをリードする多産業のエンタープライズアカウントの事業責任者や、新規AIサービス事業責任者、子会社の立ち上げやM&Aを通じた子会社の社長・役員など志向性に合わせた幅広いキャリアを切り拓くことができます。

当部門は、ML機能が世の中で利用されるためのアプリ基盤を構築し、国内トップクラスのデータサイエンティストが作成した機会学習モデルを”社会実装する”チームです。

プロトタイプから開発を行い、システム/機械学習を両輪としたアプリケーションを
プロダクションレベルの品質に引き上げる事がミッションです。
プロジェクトのリーダーとして、エンジニア、コンサルタント、データサイエンティストと開発チームを組み、ステークホルダーと調整を行いながら、プロジェクトで力を発揮していただきます。

【具体的な業務】
エンジニアドリブンでビジネス課題の明確化や解決方法の検討を行い、提案から開発/運用まで一連の業務をお任せします。
また、MLOpsスタイルでプロジェクトを進めるため「自動化」「可用性」「セキュリティ」「パフォーマンス」「耐障害性」等を考慮したクラウドインフラ基盤の構築・運用し、サービスを支えます。
・機械学習ワークフローの設計/構築/運用または実装
・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化
・サービス監視設計/運用
・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

＜開発環境＞
・開発言語：Python,TypeScript
・フレームワーク：Django, Flask, Vue.js, React
・OS：Linux
・MLライブラリ：TensorFlow, PyTorch
・コンテナ：Docker, Kubernetes
・CI/CD：CircleCI
・監視：CloudWatch, StackDriver, Sentry
・ワークフロー：Airflow
・クラウド：GCP, AWS, Azure
・ツール：Bitbucket, GitHub Enterprise, Confluence, Slack

【業務の魅力】
・データ活用支援の切り口から支援を行うため、ダイレクトにクライアントのビジネスに貢献ができます。
（クライアントは、エンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売り等、
データ活用において先進的な取り組みを行う大手クライアントがメインになります）
・数年単位で継続的に支援することも多く、クライアントへ期待以上の価値提供を求められる環境です。
・エンジニアとの協業だけでなく、データサイエンス／コンサルタントといった専門知識や発想が異なるメンバーともお互いを尊重し刺激し合いながらプロジェクトを進めています。