Pythonの転職求人

1,429 件

社内外のステークホルダーと連携しながら、画像MMS・AI・ナビゲーションシステムなどを活用したスマートメンテナンス技術の開発を推進します。
これにより、通信インフラ設備の保守点検業務の効率化を図るとともに、グループ内の研究所等とも連携し、学会や市場調査を通じて新技術情報を収集・検証し、技術開発の観点から新技術の導入を牽引し、社外のインフラ系企業を対象とした新たな設備点検等想定したビジネスモデルの確立に向けた仕様検討を通じて、成果創出に貢献していただきます。

【具体的な取り組み例（マネジメント視点を含む）】
・PythonやPyTorchを活用した物体検出モデルの開発において、技術的な方向性の策定と開発チームの進捗管理を行い、成果の最大化を図る
・AIモデルの学習手法改善に向けた技術戦略の立案と、精度向上・処理時間短縮に向けた開発体制の最適化
・画像MMSに搭載する装置構成やパラメータの検討において、技術選定と実装方針の整合性を確保し、プロジェクト全体の品質向上に寄与
・ナビゲーションシステム導入に向けた方針策定および走行検証に関して、関係部署との連携を図りながら、実証計画の立案とリスク管理を実施
・スマートメンテナンス技術全体のビジネスモデル構築に向けて、技術開発と事業戦略の橋渡し役として、社外パートナーとの協業推進および技術的支援を行う

●入社後に成長できる点
・画像MMSに関する各種技術（高解像度画像撮影技術、AI診断技術、ナビゲーションシステムに課する技術等）および運用ノウハウの習得
・関連の研究所や関連ベンダとの協働による最先端技術開発に関わりながらのプロジェクトマネジメント経験、コミュニケーションスキルの習得
・研究開発分野を軸とした弊社のインフラ設備に関する知識技術の習得およびキャリア形成

●ポジションの魅力
当社では、電柱やケーブルなど、非常に膨大な通信インフラ設備を保有し、日々の点検・保守を通じて、社会の安心・安全を支えています。これらの設備の維持管理を、より高効率かつ高精度に行うため、私たちは「スマートメンテナンス」の取り組みを推進し、社内外のパートナーと連携しながら、設備管理の価値向上に努めてきました。
今後も、通信インフラの維持管理を通じて、お客様のイノベーションと価値創造の実現に貢献していきます。
この挑戦を、ともに進めていく新たな仲間を、私たちは求めています。

●Details of work
- Design of satellite system

- Conduct system-level analysis and manage system budget

- Develop and execute system verification and validation plans

- Design operation concepts and define operation scenarios

- Define, manage and track system-level requirements

- Oversee configuration and change management processes

- Manage interface between subsystems

- Continuously improve the development process and contribute to best practices

- Coordinate with cross functional teams

- Manage workgroups or teams

- Manage satellite development schedule

●Selling points of this role
- Be involved in every phase of satellite development, from initial design to launch and operations, all the way through end-of-life.

- Work in a flexible and dynamic development environment, free from rigid large-coorporation processes.

- Join a team striving to be among the top global players in the field.

- Collaborate with professionals from diverse backgrounds, bringing fresh perspectives to innovation.

- Develop satellites for internal missions rather than external clients, enabling greater design freedom and adaptability.

- Contribute to society in various important areas such as disaster prevention and disaster monitoring.

クライアントからエンドユーザーの方々まで様々な方が満足してご利用頂ける製品を提供するために、
テスト計画書の作成や設計、不具合の報告等を行っていただきます。

ときにはQA業務だけでなく、開発前の要件定義フェーズに参画いただくこともございます。
また、AIやツールを活用した業務効率化・自動化にも積極的に挑戦できる環境であり、そうした経験や意欲をお持ちの方を特に歓迎しています。

【 具体的な仕事内容 】
ポジションに応じて、下記の仕事内容をお任せしたいと思っております。
(1) QAエンジニア（メンバークラス）
　▼テスト業務
　　- テスト計画の作成
　　- テスト設計
　　- テスト実施

　▼品質改善アプローチ
　　- 不具合報告／修正確認
　　- 品質分析／フィードバック／改善

(2) QAリーダー
　▼レビュー
　　- テスト計画書のレビュー
　　- テスト設計書のレビュー
　　- テスト完了後の成果物レビュー

　▼マネジメント
　　- 進捗管理
　　- タスク管理／調整

(3) QAマネージャー
　▼プロセス改善
　　- QAに限らずプロジェクト全体の開発プロセスの最適化
　　- テストツール／業務ツール選定

　▼メンバーマネジメント
　　- メンバー査定評価
　　- メンター業務
　　- プロジェクトアサイン振り分け

　▼報告
　　- 定例幹部会への参加
　　- 上長へのプロジェクト品質、課題の報告

▼過去の開発案件事例（ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様なプライム案件をいただいております）



◎この仕事で得られるもの
・エンジニアとしてのスキルを突き詰めることができる！
・少数精鋭のチームなので、ご自身のアイディアをプロダクトに反映させることができる！
・IPOを目指す会社の中核を担うエンジニアという市場価値の高いポジションにおいて、組織と事業の両方のグロースに介在できる！

当社グループのDX戦略策定・推進の課題に関するいずれかの施策を担当していただきます。
- DX戦略（SaaS/生成AI活用戦略も含む）の策定・最新化、経営陣との議論
- DX推進に関するリソース配分や目標設定
- 各事業部と連動した、目指す姿の言語化の推進やプロジェクト体制の整備
- 各事業部とDX部門が一丸となったプロジェクト推進（規模に応じて専門プロジェクト）
- 事業変革を支える施策全体の最適化支援（ITシステムの変革、従業員スキル強化等）
- 新しいテクノロジーやトレンドの調査・研究

【仕事の魅力・やりがい】
●自分で考え悩み、企画できる仕事スタイルです。裁量も大きく、責任を持ちながら色々なことにチャレンジできます。
●DXを経営課題に位置づけており、まさに、社会を変える・会社を変える仕事に出会えます。当然、様々な壁に物当たりますが、チームメンバーと一緒に悩み、成長できます。
●また、議論するメンバーが経営陣や事業部推進リーダーであり、高い視座を持つことに挑み続けられます。

【今後のキャリア】
・当面はDX戦略策定・推進部門に所属し、当該領域でキャリアを形成していただきます。将来的には、特性や志向に応じて、マネジメントや専門分野の深化、または事業推進にシフトする機会もあります。

・将来的な業務内容の変更可能性：有
・変更の範囲：経営企画・事業企画、営業、経理財務、人事労務、総務・法務・秘書・広報、ガス製造、輸送供給サービス、研究・技術開発、エンジニアリング、情報通信などに係わる業務

米国INEIGHT社が開発したプロジェクト管理プラットフォーム「INEIGHT Platform」を取り扱い、日本市場における「大規模建設向けプロジェクトマネジメント」の新規事業推進をリードしてくださる方を募集します。

INEIHGT Platformは世界中の様々な建設プロジェクトで採用されており、QCDESの統合統制によってプロジェクトの成功に寄与しています。
日本市場におけるプロジェクトマネジメントの課題解決と販売拡大を図るため、当社はINEIGHT社の唯一の国内パートナーとして日本市場のマーケティングから営業までを担っています。

ソフトウェアを販売するだけにとどまらず、国内のプロジェクトマネジメントを取り巻く課題提起やマインド変革を仕掛けていきます。
今後は、顧客の業務分析（As-Is/To-Be）、INEIGHT社のノウハウと当社のエンジニアリング知見と融合した提案、デリバリー支援までの一貫したコンサルティングビジネスも見据えます。

ー具体的な業務内容ー
・日本市場における事業戦略立案〜実行
・セミナー企画、Webマーケティングなどのプロモーション
・見込み顧客との接点創出、商談、契約クロージング
・INEIGHT社との関係構築、パートナーシップ推進

ーINEIGHTプラットフォームについてー
・世界60カ国以上で利用。インフラ、発電施設、プラント、水処理施設などの大規模プロジェクトで多数の利用実績
・日本国内で複数社の導入実績あり（プラントエンジニアリング企業、エネルギー施設管理者など）
・契約、コスト、工程、ドキュメント管理など、プロジェクトを統合統制する8つのモジュールを提供

【社会的インパクト（志、社会にどんな変化を与えるのか）】
社会インフラを支える建設業に、さらなるプロセス革新を
堅調な需要に支えられる建設業界ですが、プロジェクトの巨大化・複雑化に管理体制が追いつかず、社会課題とも言える様々な問題が発生しています。 （例：大手による洋上風力からの撤退、国家プロジェクトの未払い問題、大型工事の赤字化 など）

私たちはこの現状を踏まえ、建設事業におけるさらなるプロセス管理のスタンダードを提案したいと思います。
【脱・属人化】 限界を迎えたExcel・ファイル管理から、一元的な「プロセス管理」への移行
【課題の根絶】 情報の透明化と標準化により、言った・言わないや手戻り、赤字化を防ぐ
【未来の創造】 蓄積されたデータ×AIの活用で、建設プロセスそのものをより良い形へ進化させる

一企業の売上を伸ばすだけではない、建設業界の未来を守るために、共に業界のスタンダードを創り上げてくれる仲間を求めています。

グローバル人材(主に東南アジア圏)の人材採用支援を主軸にサービスを展開している当社において、社会問題である人材不足を解消すべく外国人の受け入れを検討している企業様に対して、人材紹介営業を行います。、採用支援コンサルタント(リクルーティングアドバイザー)として、顧客に対する人材採用計画支援や最適な人材マッチングをお任せしています。

【採用背景】
直近1年間で売上が3倍になるなど業績好調で、事業拡大に伴う人員募集となります。
1つのチーム〜複数チームのマネジメント、将来的には事業部責任者をお任せする想定となります。

【具体的な業務内容】
◇企業が抱える人材に関する課題をヒアリング
◇最適な人材の紹介　
◇既存顧客への採用枠拡大
◇新規顧客の開拓　

※主な顧客の業界：外食/ホテル/介護/給食/食品製造/建設/物流etc.

業務内容

情報システム本部において、システム開発およびアプリケーションサポートを担当していただきます。
・アプリケーション開発グループ（複数チーム）のリード
・同時並行で進む複数開発プロジェクトの推進
・開発チームメンバーの指導育成
・ベンダーコントロール
・システム障害対応
・システム改善案検討
・他部門、他チームとの折衝

社外DXを推進するDXコンサルタントを募集します。
既存顧客に対するDX支援の提案から実行までを一気通貫でお任せいたします。
また、上記業務と併行してグループ会社向けの業務プロセス効率化・自動化の支援業務もお任せいたします。


【具体的には,,,】
●クライアントのDX促進支援：業務プロセス効率化、自動化、デジタル化提案と実施、IT導入に関するサポート
●DX戦略の策定と推進：クライアント企業の現状分析と戦略立案、AIやデータ活用を含むデジタル技術を活用した新しいビジネスモデル提案
●社外向けDX研修やワークショップ等DXリテラシー向上施策の企画実施
●業務システム最適化と自動化：RPAやローコード開発ツールを活用したプロセス自動化、業務効率に向けたシステムの設計と実装
●社内業務プロセスのDX推進（業務プロセスの効率化・自動化）

1．募集の背景と部門のミッション
当社では、数百億円規模のデジタル投資を継続的に行い、デジタル・AIを軸とした変革を推進しています。本募集部門はその中核として、全社のデジタル戦略とAI活用推進を担い、重点AIプロジェクトの旗振り役として全社レベルで変革を牽引しています。
本募集は、AI・デジタル領域における3領域8職種を対象とした部門単位での募集です。生成AI/AIエージェント領域において、テーマの検証（PoC）からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製で一気通貫に進める体制のもと、事業の中枢でAIに取り組むポジションです。

2．組織・開発体制
生成AI/AIエージェント領域では、ビジネス部門の課題と向き合うプロジェクト推進チームと、エンジニアを抱えるテクノロジー開発チームが連携しながら、PoCからプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製開発で一気通貫に進めています。
体制はBiz×Dev×Designの協働を前提とし、エンジニア、デザイナー、ビジネス、R&Dを推進するデータサイエンティストが近い距離で議論しながらプロダクトを推進しています。
内製開発のため、仮説検証からリリース、運用改善までを短いサイクルで回せる点が特徴です。すでに複数のプロダクトがリリースされ、数万人規模の従業員の日常業務で利用されています。

3．募集ポジション（3領域9職種）
＜領域1：エンジニア＞
●AIテックリード
技術的な意思決定と開発推進をリードします。実現可能性の判断・要件整理から、技術選定・アーキテクチャ設計、開発環境の標準化、運用改善までを横串で担います。

●AIプロダクトエンジニア
生成AI基盤（AWS Bedrock/Google Gemini/OpenAI）を用いたPoC開発から、AIアプリの設計・実装・テスト・運用改善までを担います。

●LLMエンジニア
金融領域に特化した独自LLMの開発を推進します。学習データ設計、チューニングの実装・実行、性能評価、LLMOpsによる運用統制までを一気通貫で担います。

●クラウドエンジニア
AIプロダクトを支える次世代クラウド基盤の設計・構築・運用を担います。AWSマルチアカウント構成における統制・セキュリティ設計を担います。

●セキュリティエンジニア
AI・生成AI活用案件のセキュリティ評価と、評価基準・評価プロセスの整備を担います。新たなセキュリティラインの立ち上げに近いフェーズから関わります。

＜領域2：PM・PdM＞
●AIアプリ/エージェントのプロジェクトマネージャー（PM）
PoCの立ち上げから本番リリース、リリース後の運用改善まで、スコープ・スケジュール・品質・リスクの管理とステークホルダー調整を一貫してリードします。

●プロダクトマネージャー（PdM）
KPI設計・ロードマップ策定から本番化判断、リリース後のグロースまでを担い、プロダクトの成果に責任を持って推進します。

●ITアーキテクト
AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計を企画・推進。運用体制やガードレール等の仕組みづくりから、導入するIT・AIツールの評価・検証・導入判断までを担います。

＜領域3：BA＞
●AIを活用したビジネス/プロセス変革を企画・推進するビジネスアナリスト
事業部門の課題起点でテーマを具体化し、As-Is/To-Beの整理、PoC計画の策定、経営層を含む関係者との合意形成、本番化・社内定着までを推進します。

4．プロダクト例
●面談記録・議事録作成支援
対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション
●スライド生成支援
作成したい内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成
●リサーチ支援
Web上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成
●営業支援
過去の法人営業担当者とお客さまとの打ち合わせ内容やお客さま情報をもとに、AIエージェントが次の商談資料を自動作成
●社内手続き検索支援
事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成
●暗黙知の形式知化
AIが法人営業担当者にインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化

5．技術環境（一部）
開発言語：TypeScript、Python
フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、FastAPI、Streamlit
AI関連ライブラリ：Assistants API、Agents SDK、Strands Agents SDK、LangChain、LangGraph、Vertex AI
インフラ・ミドルウェア：AWS、S3、ECS、ElastiCache、Terraform、CDK、Bedrock、Bedrock AgentCore
テスト：Jest、Pytest、Playwright
ツール：GitHub、Teams、Slack、Jira、Confluence
AIツール：Anthropic Claude Code、AWS Kiro、OpenAI Codex、Amazon Q Developer、Devin、Dify、v0

6．応募について
本求人は部門単位での募集です。応募時点で職種を確定いただく必要はありません。ご経験の内容と幅、ご志向をふまえ、上記8職種のなかから最適なポジションをご相談しながら選考を進めます。

以下のような方に向いているポジションです。
・生成AI/AIエージェントの開発に、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・PoCで終わらせず、本番運用・継続改善まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、技術とガバナンスの両面から意思決定を行いたい方
・事業部門と協働し、AI活用によるビジネス/プロセス変革を企画から推進したい方

●品質課題の分析・自動化提案
・お客様の開発環境や課題のヒアリング
・自動化対象・適用範囲の検討
・自動化ツール・技術の選定

●自動化基盤の設計・構築
・テスト自動化環境の設計・構築
・自動化ツールの導入・設定
・自動化プログラム・スクリプトの開発

●自動化の効果検証・改善
・自動化の効果測定・課題分析
・自動化範囲の拡大・継続的な改善
・AIや最新技術を活用した品質向上支援

【主な技術・ツール】
・テスト自動化：Selenium、Playwright、Appium、mabl、MagicPod 等
・APIテスト：Postman
・性能テスト：JMeter
・開発言語：Java、Python、JavaScript／TypeScript 等

●プロジェクト例
・Webサービスのリグレッションテスト自動化
・EC／業務システムにおけるE2Eテスト自動化
・APIテスト・性能テストの自動化
・CI/CDと連携した継続的テスト環境の構築
・生成AIを活用したテスト効率化・品質改善

●テスト自動化の設計・実装
・自動化対象・テストケースの確認
・自動化プログラム・スクリプトの開発
・自動化ツールの導入・設定

●自動化環境の構築・運用
・テスト自動化環境の構築
・自動テストの実行・結果分析
・自動化環境の運用・改善

●テスト自動化の改善
・自動化スクリプトの改修・メンテナンス
・自動化範囲の拡大
・チームと連携したテスト効率化

【主な技術・ツール】
・テスト自動化：Selenium、Playwright、Appium、mabl、MagicPod 等
・APIテスト：Postman
・性能テスト：JMeter
・開発言語：Java、Python、JavaScript／TypeScript 等

●プロジェクト例
・Webサービスのリグレッションテスト自動化
・EC／業務システムにおけるE2Eテスト自動化
・APIテスト・性能テストの自動化
・CI/CDと連携した継続的テスト環境の構築
・生成AIを活用したテスト効率化・品質改善

経営戦略部門にて、グループ横断の重要プロジェクトの実行推進（PMO/プログラムマネジメント）を担っていただきます。
戦略の実現に向け、関係部署・グループ会社と連携しながら、プロジェクトの前進および成果創出までをリードする役割です。

ご経験・スキルに応じて下記領域からアサイン・推進していただきます。

グループ横断プロジェクトの推進（PMO／進行管理）
戦略・方針の実行計画への落とし込み
複数部署・グループ会社間の調整および意思決定支援
プロジェクトの進捗・課題の可視化および解決推進
必要に応じたリソース・優先順位の再設計および提案
グループ共通施策（例：AI活用、業務効率化等）の推進
プロジェクトの標準化・再現性向上に向けた仕組みづくり

▼本ポジションの魅力
グループ横断の重要テーマを実行レベルでリードできる
戦略と実行の両方に関与し、ビジネスインパクトを直接創出できる
新しい組織機能を立ち上げるフェーズに参画できる

AIネイティブなICT基盤の構築および組織インテリジェンスの最大化を目指し、以下の業務を推進していただきます。

・ICT基盤の構築及び運用
・セキュリティ管理の高度化
・事業部の業務プロセスの合理化
・AIを活用した組織インテリジェンス基盤の構築運用

単なる社内情報システムの管理やヘルプデスク対応に留まらず、ITを手段として組織課題を解決する、攻めのコーポレートITポジションです。

また当社では、全社的にAI活用を推進しており、Claudeを活用した研修プログラムを実施しています。現場メンバー単位で生成AIを活用できる環境が整備されており、情報システム部門はAI活用の推進役として組織全体の生産性向上をリードしていただきます。

●ポジションの魅力
・AIを活用した新たな組織基盤の構築運用に関与できる
最先端のAI技術を駆使し、社内のICT基盤や組織インテリジェンスの設計・運用という中核領域に携わることができます。

・組織全体に影響を与えるポジションである
各部門と連携しながら、業務プロセスやデータ活用を変革していくため、組織全体の生産性や意思決定に直接インパクトを与えることができます。

・技術を活用して事業成長に貢献できる
単なる運用業務に留まらず、AIネイティブな技術基盤の構築を通じて、事業拡大を支えるオペレーションの根幹を築き、成長に大きく貢献できる役割です。

・AIネイティブな組織づくりを主導できる
Claudeを活用した全社研修や生成AI活用推進を通じて、単なる運用管理ではなく、AIを活用した業務変革・生産性向上の中心的役割を担うことができます。

●身に付く・期待する、知識・スキル・能力
・AIネイティブなICT基盤の設計・構築・運用スキル
・最先端AI技術を活用した業務プロセスの合理化・自動化スキル
・データインテリジェンスを活用した組織全体の業務最適化スキル
・AIガバナンスおよび高度なセキュリティ管理の知識
・経営視点に立ったIT投資・コスト最適化の戦略的視点
・部門横断の課題解決を主導するプロジェクトマネジメント力

●業務内容
既存のICT基盤をベースに業務を維持・最適化しながら、AI技術を積極的に活用した「攻めのコーポレートIT」としての機能を拡充していただきます。
【ICT基盤・セキュリティ】
・AIネイティブな社内ICT基盤（ID管理、デバイス管理、ネットワーク等）の構築および運用
・技術革新に対応したセキュリティポリシーの策定およびIT統制・セキュリティ管理の高度化
・ITコストの可視化およびAIを活用した最適化戦略の立案・実行

【業務プロセス・インテリジェンス】
・顧客管理ツール（CRM/SFA等）の設計・整備および、AIによるデータ解析を活用した運用改善
・部門横断（営業・マーケ・CS等）での業務フローの整理・標準化、およびAIによる業務プロセスの合理化
・SaaS間のデータ連携および組織インテリジェンス基盤の構築
・業務効率化に向けた自動化・仕組み化（RPA、GAS、AIツール等の活用）

【全社横断的プロジェクト】
・組織の生産性向上を目的とした新規ITツールの選定・導入・定着化
・経営・事業視点を持ったIT投資の推進およびプロジェクトマネジメント

※業務内容の変更の範囲：当社業務全般

【ミッション】
PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。

【主な業務】
PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。

【具体的な業務】
・リアルワールドデータの分析
・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出
・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発
・疾患特化AIの継続的な改善
・新機能開発の推進


●仕事の魅力
・PHR・EMR・健診データという希少性の高い実データを扱える
・医療専門家と協働し、AIの精度向上から新たな医療インサイト創出まで担える
・PoCではなく、実際のサービスとして社会実装まで関われる

【ミッション】
次世代デジタルサービスの共通基盤を構築し、安全性、拡張性、相互接続性を備えたプラットフォームによって、新たなサービス創出と事業拡大を支える。

【主な業務】
6,000万ユーザーを目標とするミニアプリ型マーケットプレイスおよび外部連携可能なセキュアプラットフォームを、AWSおよびソブリンクラウドを活用して設計・開発・運用する。

【具体的な業務】
・プラットフォーム全体のアーキテクチャ設計、技術選定、開発推進
・パートナー向けAPI、SDK、認証・認可、データ連携基盤の設計・開発
・開発者ポータル、管理画面、権限管理、審査・公開フローの構築
・利用状況、ユーザー行動、KPIを可視化する分析基盤・ダッシュボードの開発
・マルチテナント環境におけるデータ分離、アクセス制御、セキュリティ設計
・インフラ、CI／CD、監視、ログ管理、障害対応、運用自動化の設計・改善


●仕事の魅力
・6,000万人規模を前提とした「国家レベル」のスケールで設計できる
・ミニアプリマーケットプレイスという「プラットフォーム事業」そのものを創れる
・AWS×ソブリンクラウドという先進性の高い技術領域に携われる
・医療・健康データを扱う、高いセキュリティ・信頼性が求められる設計に挑戦できる
・プラットフォーム開発だけでなく、新規事業やサービス創出にも直接貢献できる

【ミッション】
PHR、EMRなどの医療データを活用した疾患特化AIサービスの技術戦略とアーキテクチャ設計をリードする。医療品質、安全性、拡張性を考慮したAI基盤を構築し、ヘルスケア領域のAI活用を推進する。


【主な業務】
医療・健康データを活用したAIサービスについて、技術戦略策定、アーキテクチャ設計、技術選定、AI基盤構築までを一貫してリードする。


【具体的な業務】
・医療・健康データを活用したAIサービスのアーキテクチャ設計、技術選定
・LLM、RAG、機械学習モデル、データ基盤を組み合わせたシステム設計
・AIエンジニア、データサイエンティスト、医療専門家と連携した疾患特化AI開発のリード
・AI品質評価、セキュリティ、ガバナンスを考慮した持続可能なAI基盤の構築


●仕事の魅力
・医療データを活用したAIサービスを構想から設計できる
・LLM・RAG・機械学習など複数技術を組み合わせたアーキテクチャ設計に携われる
・PoCではなく、医療品質・安全性を考慮した実サービスの社会実装を担える

【ミッション】
当社のヘルスケア戦略の実現に向け、事業、プロダクト、システム全体を俯瞰したアーキテクチャ設計をリードする。
利用者体験と医療・ヘルスケア業務を理解し、サービス要件をシステム要件へ落とし込む。関係部門や外部パートナーをつなぐハブとしてプロジェクトを推進し、将来拡張を見据えたシステム構想・ロードマップを策定する。

【主な業務】
ヘルスケア領域・メディカル領域の要求整理、要件定義、システム全体設計、プロダクト・画面・API仕様の整理を担う。開発ロードマップ、優先順位、外部サービス・病院システムとの連携方式を策定し、開発ベンダーや外部パートナーへの技術ディレクション、技術課題・リスク管理、設計資料の作成を行う。

【具体的な業務】
・UX、業務要件を画面、データ、システム全体へ落とし込む
・PHR、EHR、認証、同意、決済、通知を含むサービス全体の設計・レビュー
・病院、自治体、企業、外部サービスとのAPI・システム連携方式の設計
・開発ベンダーとの設計レビュー、技術課題の整理、品質向上
・システム構成図、業務フロー、API仕様書などの設計ドキュメントの整備

●仕事の魅力
・医療データを活用したAIサービスを構想から設計できる
・LLM・RAG・機械学習など複数技術を組み合わせたアーキテクチャ設計に携われる
・PoCではなく、医療品質・安全性を考慮した実サービスの社会実装を担える

【ミッション】
新規ヘルスケアアプリのプロダクトマネジメント責任者としてPdM組織を率い、「ヘルスケア」「メディカル」「ヘルスケア共創基盤」の3領域を横断的に統括する。
プロダクトの立ち上げ・グロースを通じて事業成長を牽引する。


【主な業務】
各領域のPdMをマネジメントし、プロダクトビジョン、顧客体験、データ設計、機能・サービス企画、ロードマップの整合性を担保する。
ユーザー、医療機関、自治体、企業、保険者、パートナーなど、多様なステークホルダーへの提供価値を最大化し、複数のサービスやデータが有機的につながるヘルスケアプラットフォームを構築する。
経営、事業開発、開発、デザイン、医療専門職、営業、カスタマーサクセスなどを横断的にリードし、PdM組織の採用・育成・評価・業務プロセス整備も担う。


【具体的な業務】
・ヘルスケアアプリ全体のプロダクトビジョン・戦略策定
・3領域を横断したプロダクト統括
・プロダクトポートフォリオ、中長期ロードマップの策定
・各領域の提供価値、責任範囲、優先順位の整理
・各ステークホルダーに対する価値設計
・事業戦略、GTM戦略、収益モデルとプロダクト戦略の接続
・AIを活用した先進的なユーザー体験の企画・検証
・PdM組織の採用、育成、評価、配置、組織設計
・経営層への戦略、投資計画、進捗、リスクの報告
・プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善
・関連部門との部門横断的な連携推進

【ミッション】
新規ヘルスケアアプリの「ヘルスケア」「メディカル」「ヘルスケア共創基盤」のいずれかを担当し、事業戦略・ビジネスモデルを踏まえて、プロダクト企画から開発、リリース、グロースまでを一貫してリードする。

【主な業務】
担当領域のプロダクト責任者として、ユーザー、医療機関、自治体、企業、保険者、パートナーなどの課題・ニーズを把握し、提供価値、ロードマップ、要求仕様、KPIを定める。
複数のPdMやプロダクト企画メンバーを率い、エンジニア、デザイナー、医療専門職、事業開発、営業、カスタマーサクセスなどと連携し、プロダクト価値と事業成果を最大化する。
他領域との機能、データ、ユーザー体験の整合性も担保する。


【具体的な業務】
・ユーザー、顧客、パートナーなどの課題・ニーズの把握
・PRD、要求仕様、要件定義の作成・レビュー
・プロダクト企画、開発、リリース、グロース施策の推進
・AIを活用した先進的なユーザー体験の企画・検証
・3領域間の連携・調整
・PdM、プロダクト企画メンバーの目標設定、育成、評価
・関連部門との部門横断的な連携
・利用状況、顧客成果、事業成果を踏まえた継続的な改善
・経営層、プロダクト責任者への進捗・課題・投資判断事項の報告


●仕事の魅力
・ヘルスケア・医療の新たなユーザー体験をつくれる
日常の健康管理、医療機関への通院、治療継続、外部パートナーのサービス利用を一つのアプリ上でつなぎます。従来分断されていた健康・医療体験を再設計することができ、これまで誰も実現できなかった全く新しい顧客価値の創出にチャレンジできます。

・プロダクトと組織の双方を成長させられる
自身がプロダクト戦略や重要な仕様を検討するだけでなく、PdMメンバーを育成し、チームとして成果を上げる役割を担います。プレイヤーとマネージャー双方の経験を積み、事業の成長とともに組織を拡大させ、自身もより大きな組織の責任者を担っていくことができる可能性があります。

・構想からグロースまで一気通貫で携われる
顧客・ユーザー課題の把握、要求仕様、開発、リリース、利用データ分析、改善までを一貫して担当します。プロダクトをつくるだけでなく、実際に利用され、成果を生むところまで関与できます。

・多様なステークホルダーに価値を提供できる
生活者、患者、医療機関、自治体、企業、保険者、パートナーなど、異なる課題を持つステークホルダーに対して価値を設計します。単一ユーザー向けサービスでは得られない、複雑で社会的インパクトの大きいプロダクト経験を積めます。

・大規模な事業成長にプロダクトから貢献できる
当社やグループ企業、およびパートナーが持つ顧客接点を生かし、大規模なユーザー基盤へサービスを展開できる可能性があります。プロダクトの成長がそのまま事業成長につながる環境です。

・ヘルスケア領域で希少性の高い専門性を形成できる
アプリ、PHR・EHR、医療情報システム、API、データ連携、同意管理、プラットフォームなどの幅広いテーマに携われます。医療、技術、事業を横断できるPdMとして専門性を高められます。

社外DXを推進するDXコンサルタントを募集します。
既存顧客に対するDX支援の提案から実行までを一気通貫でお任せいたします。
また、上記業務と併行してグループ会社向けの業務プロセス効率化・自動化の支援業務もお任せいたします。

【募集背景】
事業拡大に伴う増員となります。

【具体的には,,,】
●クライアントのDX促進支援：業務プロセス効率化、自動化、デジタル化提案と実施、IT導入に関するサポート
●DX戦略の策定と推進：クライアント企業の現状分析と戦略立案、AIやデータ活用を含むデジタル技術を活用した新しいビジネスモデル提案
●社外向けDX研修やワークショップ等DXリテラシー向上施策の企画実施
●業務システム最適化と自動化：RPAやローコード開発ツールを活用したプロセス自動化、業務効率に向けたシステムの設計と実装
●社内業務プロセスのDX推進（業務プロセスの効率化・自動化）

SAPを「導入する」のではなく、「業務を変える」仕事です。財務や販売、生産の現場に入り込み、業務の課題を整理し、あるべきプロセスを描きます。それをSAPという強力なツールで実現し、構想を現場で使われる仕組みとして形にします。構想から本番稼働まで一貫して関わり続けるため、「このシステムで業務が変わった」という手応えを得られる仕事です。
国内企業のSAP S/4HANAへの移行需要は拡大を続けており、業務とシステムの両方を理解して上流から一貫して関われるSAPコンサルタントは、引き続き、市場で最も求められている人材のひとつです。

ERP部門のSAPコンサルタントは、業務とITの両面から顧客の変革を支援するポジションです。財務会計・販売管理・生産管理などの業務知識を基に顧客の業務を深く理解し、課題を整理した上で「あるべき業務プロセス」を設計します。同時に、SAPの機能・特性を踏まえながら要件定義・業務フロー設計・パラメータ設定を行い、業務要件をシステムへ的確に落とし込みます。
構想段階から設計・導入・本番稼働まで一貫して関わり、描いた構想を計画で終わらせず、現場で実際に活用される仕組みとして形にします。業務とシステムの双方を理解し、関係者と対話を重ねながらプロジェクト全体を俯瞰して推進することが、このポジションに求められる役割です。

このポジションのミッションは、業務とITの両面から顧客の変革を支援することです。財務会計・管理会計・販売管理・在庫購買管理・生産管理・プロジェクト管理などの業務知識を基に顧客の業務を深く理解し、課題を整理した上で「あるべき業務プロセス」を設計します。同時に、SAPの機能・特性を踏まえながら要件定義・業務フロー設計・パラメータ設定を行い、業務要件をシステムへ的確に落とし込みます。
構想段階から設計・導入・本番稼働まで一貫して関わることで、描いた構想を計画で終わらせず、現場で実際に活用される仕組みとして形にします。業務とシステムの双方を理解し、関係者と対話を重ねながらプロジェクトを推進する 部分的な対応にとどまらず、全体を俯瞰しながら一貫して関与する役割です。

◆具体的な業務としては以下を担います。
・顧客の業務プロセスのヒアリング・分析と、要件の整理・文書化
・SAP標準機能とのFit&Gap分析、ソリューションの提案・説明
・業務プロセスフロー・画面仕様・インターフェース仕様などの設計書作成
・SAPカスタマイズ（パラメータ設定）の実施と品質確認
・マスタデータ設計・権限設計・データ移行方針の策定
・テスト計画の策定と、受入テスト・統合テストの支援
・後輩コンサルタントへの技術指導・ナレッジ共有

◆主な対象モジュール
以下のいずれかのモジュールにおける実務経験をお持ちの方を求めています。複数モジュールの経験があれば尚歓迎します。
・FI（財務会計）/ CO（管理会計）
・SD（販売管理）/ MM（購買・在庫管理）
・PP（生産管理）/ QM（品質管理）
・PM（設備管理）/ PS（プロジェクトシステム）

◆ポジションの魅力
・上流工程に専念できる：要件定義・設計を主戦場とし、業務変革に直結する仕事に集中できる
・業務知識とSAP知識の両方を深められる：製造・建設・流通など複数業界の案件を通じて、業界横断の業務ドメイン知識が蓄積できる
・50名規模の裁量ある環境：自身の設計判断がプロジェクトの品質に直結する実感を得られる
・生成AIを実務に活用できる：要件整理・設計書作成・顧客向けドキュメントにAIを積極活用し、より付加価値の高い業務に時間を充てられる

「作ったシステムが、現場の人の仕事を変えた」そんな手応えを、開発の現場で感じたことがありますか。仕様書通りに作るだけでなく、「なぜこの業務はこうなっているのか」を問いながら、現場に本当に使われるものを届ける。それがDXエンジニアの仕事です。
日本企業の現場には、まだデジタルに置き換えられていない業務がたくさんあります。紙の帳票、手作業の集計、担当者しか知らない業務フロー。あるいは、老朽化した基幹システムを前に「変えなければ」と思いながらも動けずにいる企業。そこに飛び込み、動くものを素早く作って届け、フィードバックをもらってまた改善する。その繰り返しの中で、技術が企業を変えていく瞬間に立ち会えます。

業務概要:
DX推進を担う部門は、同社の「実装エンジン」です。「まず動かしてみること」を信条に、MVP（最小価値製品）を素早く実装して価値を検証し、顧客のフィードバックを取り込みながら継続的に改善するアジャイルアプローチで顧客のDX推進を支えます。
このポジションのエンジニアは、単に「与えられた仕様を実装する人」ではありません。顧客の業務課題を理解し、「何を作るか」を一緒に考え、生成AIを積極的に活用しながら現場に根ざしたシステムを作り上げる「課題解決者」としての役割が求められます。
ミッションは、顧客の業務課題に深く向き合い、生成AIをはじめとした最新技術を活用して「動くもの」を素早く作り、現場に定着するシステムを届けること。そのプロセスを通じて顧客との信頼を積み上げ、より戦略的な領域への関与拡大につなげることです。

具体的な業務:
・顧客の業務課題のヒアリング・理解と、実装要件への落とし込み
・WebアプリケーションやモバイルアプリなどのMVP開発・プロトタイプ開発
・生成AIを組み込んだシステムの設計・開発（顧客の業務課題に合わせたAI活用）
・APIを活用した既存システムや外部サービスとの連携設計・実装
・スプリントごとの進捗共有、顧客フィードバックの取り込みと継続的改善
・本番稼働後の保守・運用対応
・業務ドメイン知識の蓄積とチーム内でのナレッジ共有

ポジション・部門の魅力:
・顧客の業務課題に最初から向き合える：仕様書を受け取って実装するだけでなく、顧客とともに「何を作るか」から関与できる
・生成AIをフル活用した開発スタイル：AIを道具として自在に使いこなす力が、実務を通じて身につく
・システム全体を見渡せる：現場の業務改善から基幹システムとの連携まで、一気通貫のシステム設計に関われる
・50名規模の裁量ある環境：自分の設計判断・技術選定が、直接プロジェクトの成否に影響する実感を得られる

概要
同社では持続的な成長の実現を目指し、データ活用基盤であるデータレイクの高度化を進めています。データレイクは、経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用など、グループ全体のデータドリブン経営を支える戦略的インフラです。
データレイクは、つくって終わりの基盤ではありません。日々データを取り込み、加工し、確認し、異常を検知し、修正し、利用者に届け続けることで、初めて価値を生みます。どれほど優れたデータ基盤も、日々の運用が乱れれば、ビジネスは止まります。データが遅れれば、判断が遅れる。データが誤れば、判断も誤る。データが届かなければ、現場は動けない。
このポジションは、同社のデータ活用を毎日支える運用保守のプロフェッショナルです。担っていただくのは、ETL処理のためのリソース開発、テスト、日次・月次・期次・随時作業、障害一次対応、データ確認、運用改善です。
しかし、確実に、迅速に、淡々と、正確にやり切る力が、データレイクの信頼性を守ります。ルーチンを軽視しない人。決められた作業を、速く、正しく、安定して遂行できる人。変化よりも、継続の品質で価値を出せる人。同社は、そんな人財を求めています。

仕事内容
同社のデータ活用基盤であるデータレイクを安定的に運用するため、ETL関連リソースの開発・テスト、定例運用、データ確認、障害対応、運用改善を担当していただきます。
日次・月次・期次・随時の運用業務を確実に遂行し、データ利用者が安心してデータを活用できる環境を維持する重要なポジションです。

▼具体的な業務内容
・データレイク運用に必要なETLリソースの作成、修正、テスト
・データ抽出、変換、ロード処理に関する設定、実行、確認
・日次、月次、期次、随時の定例運用作業
・データ連携処理の実行状況確認、エラー確認およびリカバリ対応
・データ件数、品質、整合性の確認
・既存処理の軽微な修正、パラメータ変更、テスト実施
・運用手順書、チェックリスト、作業記録の作成・更新
・障害発生時の一次切り分け、関係者への報告、復旧作業支援
・利用部門からの問い合わせ対応、調査支援
・運用作業の効率化、自動化、ミス防止策の検討
・Python、SQL、VBA、PowerShell等を用いた運用支援ツールの作成・改修

▼サービスの一例
同社のサービスの一例として、日常使いから金融商品取引までのアプリ完結を順次実現するアプリがあります。
また、デジタル通帳、経営診断機能など、事業者向けの便利機能を集めたポータルサイトがあります。

仕事の魅力
同社のデータ活用を毎日支える実感がある
・データレイクは、多くの業務部門やデータサイエンティスト、分析担当者が利用する重要な基盤です。
・運用品質がそのままデータ活用の品質につながり、日々の業務や意思決定を支えている実感を持つことができます。

正確性と継続力が大きな価値になる
・金融機関のデータ基盤では、決められた作業を正確に遂行し、異常を見逃さず、再発防止につなげる力が重要です。
・「今日も問題なくデータが届いている」という当たり前を支えることが、この仕事の価値です。

運用からデータエンジニアリングの実力を伸ばせる
・ETL、SQL、Python、DBMS、データ品質管理、障害対応、運用設計など、データ基盤運営に必要な知識・スキルを身につけることができます。
・将来的な運用改善、自動化、データ基盤開発などへのステップアップも可能です。

▼働き方の特徴
・フルフレックス / 裁量労働制 選択可
・服装はオフィスカジュアル
・自分で選べる 5営業日連続有給制度
・本社ビル内 社員食堂あり
・業務時間内の技術コミュニティ / アイデア創出活動
・デジタル資格取得支援（基本情報技術者：1万円 等）

概要:
同グループでは持続的な成長の実現を目指し、データ活用基盤であるデータレイクの高度化を進めています。データレイクは、経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用など、グループ全体のデータドリブン経営を支える戦略的インフラです。同グループのデータレイクは、すでに重要な業務基盤として稼働しています。目指しているのは、単なるデータの蓄積基盤ではありません。生成AI、LLM、RAG、マルチモーダルデータ活用、リアルタイム分析、データガバナンス高度化など、次世代のデータ活用を支える基盤づくりに挑戦しています。金融機関に求められる高い信頼性・堅牢性と、テクノロジー企業のような進化スピード。その両立を実現するデータ基盤を追求しています。本ポジションでは、AWS上のIaaS/PaaSを活用しながら、OS、DBMS、Python、SQL、ETL/ELT、データパイプライン、セキュリティまで幅広い領域に携わり、データレイクの継続的な拡張開発を担っていただきます。決められたものを開発するだけでなく、まだ正解のない領域に挑み、技術検証や改善を繰り返しながら新たな仕組みを形にしていく仕事です。新しい技術や課題に挑戦し続けたい方。技術の力で銀行の未来を変えたい方。自ら学び、考え、行動し、周囲を巻き込みながら前に進める方を求めています。

具体的な業務:
同グループのデータ活用基盤であるデータレイクについて、継続的な拡張開発、機能追加、性能改善、技術検証、アーキテクチャ改善を担っていただきます。ビジネス部門、データサイエンティスト、システム部門、外部パートナーと連携しながら、データを安全かつ効率的に活用できる基盤を進化させていくポジションです。
▼具体的な業務内容
・AWS上でのデータレイク基盤の設計・構築・拡張開発
・AWS IaaS/PaaSを活用したデータ基盤アーキテクチャの検討・改善
・Python、SQL等を用いたデータ処理機能、ETL/ELT処理、内部ツールの開発
・OS、DBMS、ネットワーク、ストレージ、権限管理を踏まえた基盤設計・実装
・データパイプラインの設計・構築・最適化および性能改善
・データ品質管理、メタデータ管理、データカタログ整備の仕組み化
・データセキュリティとアクセス制御の実装、監査・コンプライアンス対応
・既存データレイク基盤の課題分析、改善提案および技術的負債の解消
・LLMや生成AI、RAG活用を見据えたデータ基盤の拡張
・画像・音声・動画・文書などマルチモーダルデータの取り込み・保存・処理基盤の検討
・新技術の調査、PoC実施、導入判断および標準化
・データサイエンティストや業務部門との要件定義、実装方式の検討
▼サービスの一例
・同社のサービス（誰でも使え、日常使いから金融商品取引までのアプリ完結を順次実現）
・同社のサービス（デジタル通帳、経営診断機能など、事業者さま向けの便利機能を集めたポータルサイト）

ポジション・部門の魅力:
銀行のデータ活用を、インフラから変えられる
同グループのデータレイクは、単なるIT基盤ではありません。経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用の土台となる戦略的インフラです。設計・開発した仕組みが、グループ全体のデータ活用を支えます。
AWS、DBMS、Python、AI活用まで、広く深く関われる
AWSのIaaS/PaaS、OS、DBMS、Python、SQL、ETL/ELT、データガバナンス、セキュリティ、生成AI、RAGなど、単一の技術領域に閉じず、データ基盤全体を俯瞰して設計・開発できる環境です。
金融機関ならではの難易度がある
金融データには、高い信頼性、正確性、セキュリティ、コンプライアンスが求められます。だからこそ、技術者としての設計力、実装力、運用を見据えた判断力が磨かれます。簡単ではありません。しかし、だからこそ市場価値の高い経験になります。

マーケティングプランナーは、データ分析から得られた「発見」を、事業成果へと変える仕事です。何をどう分析すれば事業の課題と次の一手が見えるかを設計し、施策の企画・実行から、成果を継続的に生み出す仕組み作りまでを担います。出発点は、「何がどうなれば成功か」をクライアントと決めること。たとえば「離反しかけていた顧客が、再び購入している状態」のように、成果を測れる形にしてから動き出します。そのうえで、次の3つの視点から、何をどのように分析すれば課題が明らかになるかを設計します。
・顧客：誰に効いているか
・施策：本当にその施策が成果につながっているか
・土台：成果を正しく測れるデータや環境が整っているか
分析は、自ら手を動かすこともあれば、アナリティクスコンサルタントと連携して進めることもあります。大切なのは、分析で終わらせないこと。得られた発見を施策に変え、成果指標を定め、「理解する→届ける→測る→また理解する」というサイクルを継続的に回せる状態をつくります。この仕事の醍醐味は、自身が設計した分析と施策が実際に人を動かし、事業の数字を変えていくのを目の当たりにできることです。成果の定義から施策、検証、改善まで一貫して関わるからこそ、成果が生まれた時の手応えも大きい職種です。
クラスが上がるとプロジェクトリーダー（PL）や、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
配属先により、データ活用基盤の構築／データを起点としたマーケティング課題の解決／クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります(案件によりクライアント先に常駐することがあります)。

プロジェクトマネージャー（PM）として、マーケティングプロジェクト全体を統括します。
・課題設定・要件定義から、プロジェクト全体の進行を管理
・分析設計や施策の設計を主導（分析の実行はアナリティクスの専門メンバーと連携）
・成果指標の設計と、検証サイクルを回す仕組みづくり
・チームのマネジメント、複数案件のリード
・クライアントとの議論、合意形成のリード

【業務概要】
アナリティクスコンサルタントは、データを分析し、クライアントの意思決定を動かす「発見」を提供するポジションです。数字やレポートを提示するだけでなく、「なぜ顧客はそのように行動したのか」「何が成果を生んでいるのか」を明らかにし、次の一手を決めるまでクライアントと伴走します。売上変動の理由や顧客行動の兆しなど、企業が持つデータから課題を見極めます。主に「顧客：誰に効いているか」「施策：本当にその施策が成果につながっているか」「土台：成果を正しく測れるデータや環境が整っているか」の3つの視点から分析を行います。SQL、Python、Rなどを用いて数字の背後にある「なぜそうなったのか」まで踏み込み、得られた発見を施策や意思決定に繋げ、クライアントとともに検証・改善を重ねます。分析が「作業」で終わらず、事業を前に進める力になることを実感できる職種です。誰も気づいていなかったことをデータの中から見つけ、その発見によってクライアントの意思決定が変わる瞬間に立ち会えることが醍醐味です。クラスに応じて、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）やプロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。配属先により、データ活用基盤の構築、データを起点としたマーケティング課題の解決、クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります（案件によりクライアント先に常駐することがあります）。

【具体的な業務】
プロジェクトマネージャー（PM）として、分析プロジェクト全体を統括します。
- 事業課題を踏まえた課題設定・要件定義
- 分析方針、プロジェクト計画、推進体制の設計
- プロジェクト品質・スケジュール・収支・リスクの管理
- チームマネジメント、メンバー育成
- 複数プロジェクトの並行管理
- クライアントとの議論、合意形成のリード
- 分析結果を事業判断や施策につなげる提案・推進

【ポジション・部門の魅力】
- クライアントの意思決定に近い立場で、課題設定から分析、施策検討まで関われる
- 1stパーティデータと、グループ会社のデータや知見を掛け合わせて活用できる
- 多様な専門人材（データサイエンティスト・コンサルタント・外部パートナー等）と協働し、型の定まっていない課題を解決できる
- 幅広い業界（消費財、自動車、金融、サービス、メディア、流通・小売等）のデータ活用に関われる
- SQL・Python・R等を用いた分析技術と、数字の背後にある因果を読み解く力を磨ける

●職種定義
データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。
数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。
クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。
ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。
そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。
だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。
そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。
分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。
経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。

※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。
　 案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

●業務内容
プロジェクトマネージャー（PM）と論点を握りながら、課題に応じた手法で分析を設計し、データで事実として証明します。
・現状の可視化（セグメント別・時系列やコホートでの分析）
・構造の解明（原因と結果の関係を見極める分析や、システム思考で因果関係・影響度を分析し、合意形成する）
・中期のシミュレーション（システムダイナミクス等で、数年後を数値で示す）
・効果検証（ABテスト等）と、指標・仕組みの設計
・「前提を疑い直す」議論をデータで裏づけ、意思決定の場に踏み込む
（特定の手法に縛られず、幅広いモデリングを実践できます）

●得られる経験
・数理モデルで事業の因果構造を解き明かし、経営の意思決定を動かせる（経営ボードに近い距離で働ける）
・データ担当にとどまらず、意思決定プロセスの中枢に立てる
・システムダイナミクス（時間の経過による事業構造の変化をモデル化する手法）という、因果を扱う技術を実務で使える（案件やチームにより、扱わない場合もあります）
・高度な数理モデル開発の実務経験を積める
・型が固まりきっていない領域が多く、仕組みや進め方そのものを自らつくれる成長機会

アナリティクスコンサルタントは、自らデータを分析し、クライアントの意思決定を動かす「発見」を届ける仕事です。数字やレポートを提示するだけでは、事業判断は変わりません。「なぜ顧客はそのように行動したのか」「何が成果を生んでいるのか」を明らかにし、次の一手を決めるところまでクライアントと伴走します。
売上が伸びた理由、落ち込みの予兆、顧客が離れていく兆し。その答えは多くの場合、企業が持つデータの中にあります。同社は、主に次の3つの視点から課題がどこにあるかを見極めます。
1. 顧客：誰に効いているか
2. 施策：本当にその施策が成果につながっているか
3. 土台：成果を正しく測れるデータや環境が整っているか
同じ「効果が分からない」という課題でも、その原因は異なります。それを明らかにするところから仕事は始まります。SQL、Python、Rなどを用いて分析を行い、数字の背後にある「なぜそうなったのか」まで踏み込みます。そして、得られた発見を施策や意思決定に繋げ、クライアントとともに検証・改善を重ねます。分析が「作業」で終わらず、事業を前に進める力になることを実感できる職種です。この仕事の醍醐味は、誰も気づいていなかったことをデータの中から見つけ、その発見によって、クライアントの意思決定が変わる瞬間に立ち会えることです。
クラスに応じて、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）やプロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。配属先により、データ活用基盤の構築／データを起点としたマーケティング課題の解決／クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります(案件によりクライアント先に常駐することがあります)。

プロジェクトマネージャー（PM）とともに、データを分析し、「何が起きたか」「なぜ起きたか」「次に何をすべきか」を明らかにする業務を担当します。
・事業課題・分析目的の整理
・成功状態の定義と、指標・分析設計への落とし込み
・顧客・施策・効果を測る土台の3つの視点から課題を特定
・クライアント保有のデータ（購買・Web行動・広告接触・顧客管理データ等）に加え、3rdパーティデータや調査データを用いた要因分析・効果検証
・分析結果の整理、レポーティング、提案資料の作成
・定例会議での報告、クライアントとの対話を通じた事業理解・信頼構築
クラスが上がるにつれ、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）へと役割が広がります。

【ポジションの魅力】
・クライアントの意思決定に近い立場で、課題設定から分析、施策検討まで関われる
・1stパーティデータと、グループ会社のデータや知見を掛け合わせて活用できる
・多様な専門人材（データサイエンティスト・コンサルタント・外部パートナー等）と協働し、型の定まっていない課題を解決できる
・幅広い業界（消費財、自動車、金融、サービス、メディア、流通・小売等）のデータ活用に関われる
・SQL・Python・R等を用いた分析技術と、数字の背後にある因果を読み解く力を磨ける

業務概要:
同社は、「GOALY AI」というサービスを通じて、企業の業務プロセスのデジタル化を支援しています。顧客企業がデジタル技術を活用することで新たな価値を創造できる未来を実現することを目指します。組織は、コンサルチームと技術チームが密接に連携し、顧客のニーズに応じたソリューションを迅速に提供しています。メンバーが活躍できる環境を整え、成長をサポートする文化が根付いています。
解決している具体的な顧客課題は、現場に残るデータの分断や手作業によるつなぎ込みをなくし、企業が本来注力すべき仕事に向き合える環境をつくることです。基幹システム・SaaS・Excelが混在し、データの転記や突合に追われる企業の「当たり前」を変え、正確でリアルタイムなデータ連携基盤を構築することで、社員が創造的な仕事に集中できる未来をつくっています。部門ごとのシステム構成や業務フローに深く入り込み、短期間で成果を出し、定着させるDX伴走パートナーです。

具体的な業務:
バックエンドエンジニアとして、顧客のDXを支えるデータ連携基盤の設計・開発を担います。
1. データ連携基盤の設計・開発
- データ項目およびインターフェースの整理・定義
- ASTERIA WarpをはじめとするETLツールを活用した、データ連携フローの設計・実装・保守
2. クラウド環境の構築・運用
- AWS / Azure環境における、インフラ構築およびシステム連携基盤の整備
- エラーハンドリング・ログ設計、パフォーマンスチューニング
3. 上流工程への参画
- 顧客・関係者へのヒアリングを通じた要件定義・基本設計
- 営業・PMチームと連携し、技術的な課題の整理と解決策の提案

ポジション・部門の魅力:
同社は、特定の技術に閉じないエンジニアの育成を重視しています。プロジェクトごとに扱う技術は異なるため、新しい領域を短期間で習得する力そのものを、研修とOJTで鍛えます。
入社後1カ月は技術ハンズオントレーニングがあり、配属チームの技術領域に応じた実践プログラムが用意されています。実務移行後はOJTとSlackでの日常的な相談を通じて、先輩エンジニアが伴走し、ナレッジは全社で共有され、一人で抱え込まずに進められる環境です。継続的に、チームを動かすためのスキル研修（プロジェクト推進力、チームでの成果創出）も提供されます。
要件定義から納品まで自走し、顧客とチームを動かせる状態を目指し、技術者としての専門性と、チームを率いるマネジメント力の両方を伸ばせるキャリアパスがあります。
事業拡大に伴い、DX事業部の分割・新設を見据えたフェーズに入っており、エンジニアとして技術力を磨きながら、将来的にはPMや技術リーダーへのキャリアアップも目指せる環境です。実際に、バックエンドエンジニアからPMへ内部昇格した実績もあり、技術と事業の両面で成長できるポジションです。これから事業を分けて立ち上げていくタイミングだからこそ、部門の立ち上げや組織づくりに創業期のような手触り感を持って関われるポジションです。仕組みを整える側ではなく、仕組みを生み出す側として参画できます。
顧客の業務を深く理解し、データ連携における課題の本質を捉えた上で最適な仕組みを設計・実装する、「実装担当」から「一気通貫で担えるエンジニア」へ成長できるポジションです。単にシステムを納品して終わりではなく、ETLツールやクラウド基盤を駆使して散在するデータをつなぎ、現場が変わっていく過程を間近で実感できる伴走型の仕事です。

ビジネスコンサルタントは、クライアントの意思決定そのものを変えていく仕事です。あるべき姿を描いて提言する戦略コンサルティングとも、決められた手順で実行を代行するDX支援とも違います。クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。そこに全力で答えても、根本的な課題は解決されないままです。同社は、相談の裏側で当たり前とされてきた前提に目を向け、それが本当に成り立っているのかを問い直します。この職種の核心は、その問い直しを、経験や勘で語らないことにあります。経験や勘で前提を語るだけなら、コンサルティングや評論にもできます。同社は、前提のずれを「そう思う」ではなく「こうだ」と示すことに、徹底的にこだわります。データで裏づけられない問い直しは、相手を動かせないからです。その裏づけは、データサイエンティストと連携しながらつくります。どこを解き明かせば前提の綻びが見えるのかを一緒に設計し、上がってきた分析結果を、相手が動く論点へと組み立てる。案件によっては、自ら手を動かして分析することもあります。たとえば、「この市場はもう成熟した」と誰もが信じ、投資が削られ、議論が既存事業の効率化へ向かっているとします。ところがデータを読み解くと、まだ手つかずの領域が残っていることがある。そうした事実を突きつけ、今のまま進むのか、前提から組み替えるのかという分岐を示します。ただ、示すだけでは終わりません。前提を変えた先に、どんな未来が待っているのか。複数のシナリオを描き出し、どこに賭けるべきかを、クライアントと共に選び取っていきます。そして、決まった以上は動かします。目の前の担当者だけでは動かないことも少なくありません。そのときは、部署の垣根を越え、経営層や関連部門を巻き込み、時にはその領域ごと引き受けながら、実際に組織が動き出すところまでやり切ります。向き合う相手は、経営層や事業部長クラスです。この仕事の醍醐味は、対話の中で相手の前提が崩れ、「そういうことか」と視界が変わる瞬間に立ち会えることです。そして、その気づきを、組織が変わるところまで持っていけることです。

プロジェクトリーダー（PL）として、クライアントの前提を問い直すプロジェクトを推進します。
・クライアントとの対話や資料から、当たり前とされている前提と制約を掘り起こす
・データサイエンティストと連携して分析を設計し、その結果から前提のほころびを論点に組み立てる
・今のまま進むか、前提から組み替えるか。逃げられない形で分岐を示し、対話を通じて相手の気づきを引き出す
・方針が決まった先を、指標（KPI）や組織の仕組みへ具体化する

マーケティングプランナーとして、データ分析から得られた「発見」を事業成果へと変える業務です。事業課題と次の一手を見出すための分析設計、施策の企画・実行、成果を継続的に生み出す仕組み作りまでを担います。
成功の定義をクライアントと合意し、成果を測れる形にしてから業務を開始します。以下の3つの視点から、課題を明らかにするための分析設計を行います。
1. 顧客: 誰に効果があるか
2. 施策: その施策が本当に成果につながっているか
3. 土台: 成果を正しく測れるデータや環境が整っているか
分析は、自身で行うこともあれば、アナリティクスコンサルタントと連携して進めることもあります。分析で終わらせず、得られた発見を施策に変え、成果指標を定め、「理解する→届ける→測る→また理解する」というサイクルを継続的に回せる状態を構築します。
この職種の醍醐味は、設計した分析と施策が実際に人を動かし、事業の数字を変えていくのを目の当たりにできることです。成果の定義から施策、検証、改善まで一貫して関わるため、成果が生まれた時の手応えも大きいでしょう。
クラスが上がると、プロジェクトリーダー（PL）やプロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。配属先により、データ活用基盤の構築、データを起点としたマーケティング課題の解決、クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります（案件によりクライアント先に常駐する場合があります）。

具体的な業務内容:
・クライアント課題の整理
・成功状態とKPIの設定
・顧客・施策・効果を測る土台の3つの視点から課題を特定し、分析や調査を設計
・アナリストメンバーと連携した分析の推進
・施策の設計、実行支援、効果検証
・クライアントへの提案、合意形成
※クラスが上がるにつれ、プロジェクトリーダー（PL）として推進する役割へと広がります。
※分析の実行は、自身で行うこともあれば、アナリティクスの専門メンバーと連携して進めることもあります。

ポジション・部門の魅力:
・クライアントの意思決定に近い立場で、課題設定から分析、施策検討まで関われる
・幅広い業界（消費財、自動車、金融、サービス、メディア、流通・小売等）のデータマーケティング業務に貢献し、ノウハウを得られる
・1stパーティデータと、グループ会社のデータや知見を掛け合わせて活用できる
・多様な専門人材（データサイエンティスト・コンサルタント・外部パートナー等）と協働し、型の定まっていない課題を解決できる

●職種定義
データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。
数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。

クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。
ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。
そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。
だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。
機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。

そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。
分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。
経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。

※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。
　 案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

●業務内容
プロジェクトマネージャー（PM）として、事業の因果構造を解き明かし、意思決定の判断材料をつくるプロジェクトを統括します。
・クライアントの課題から論点を見極め、どこを解き明かすべきかの仮説を立てる
・要件定義から、プロジェクト全体の進行を統括し、分析チームをリード
・数理モデルの設計方針の決定と、品質の担保
・経営層・意思決定者との対話を通じて、分析結果を意思決定に接続する

ビジネスコンサルタントは、クライアントの意思決定そのものを変えていく仕事です。あるべき姿を描いて提言する戦略コンサルティングとも、決められた手順で実行を代行するDX支援とも違います。クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。そこに全力で答えても、根本的な課題は解決されないままです。同社は、相談の裏側で当たり前とされてきた前提に目を向け、それが本当に成り立っているのかを問い直します。この職種の核心は、その問い直しを、経験や勘で語らないことにあります。データで裏づけられない問い直しは、相手を動かせないため、前提のずれをデータで示すことに徹底的にこだわります。その裏づけは、データサイエンティストと連携しながらつくります。どこを解き明かせば前提の綻びが見えるのかを一緒に設計し、上がってきた分析結果を、相手が動く論点へと組み立てる。案件によっては、自ら手を動かして分析することもあります。たとえば、「この市場はもう成熟した」と誰もが信じ、投資が削られ、議論が既存事業の効率化へ向かっているとします。ところがデータを読み解くと、まだ手つかずの領域が残っていることがある。そうした事実を突きつけ、今のまま進むのか、前提から組み替えるのかという分岐を示します。ただ、示すだけでは終わりません。前提を変えた先に、どんな未来が待っているのか。複数のシナリオを描き出し、どこに賭けるべきかを、クライアントと共に選び取っていきます。そして、決まった以上は動かします。目の前の担当者だけでは動かないことも少なくありません。そのときは、部署の垣根を越え、経営層や関連部門を巻き込み、時にはその領域ごと引き受けながら、実際に組織が動き出すところまでやり切ります。向き合う相手は、経営層や事業部長クラスです。この仕事の醍醐味は、対話の中で相手の前提が崩れ、「そういうことか」と視界が変わる瞬間に立ち会えることです。そして、その気づきを、組織が変わるところまで持っていけることです。クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

プロジェクトマネージャー（PM）として、プロジェクトを統括します。
* クライアントの課題の全体像を捉え、どの前提を問い直すべきかを見極め、アプローチを設計する
* 分析結果をもとに、変化の起点となる打ち手を特定し、意思決定の場に持ち込む
* 経営層や関連部門を巻き込み、組織が実際に動き出すところまでやり切る
* 複数案件のリードと、チームのマネジメント

対話を通じてクライアントの前提を問い直し、経営の意思決定そのものを変えられる
* 対話型のプロジェクトで、クライアントと一緒につくり上げられる
* 異なる専門性（事業企画／コンサルティング／データサイエンス／学術研究）が交差する環境で、仮説を検証できる
* 支援にとどまらず、事業を“つくる側”に立てる（クライアントの事業構造そのものに踏み込み、つくり変えていく）

業務概要:
同社は、ホールセールのお客様が行う株式や債券、デリバティブ取引など多岐にわたる取引の約定から決済までを円滑に実行するため、取引口座の開設からお客様との取引内容の照合やお客様向け精算案内の作成、決済金額の確定作業など、幅広くオペレーションを支えています。また、ウェルス・マネジメント部門のお客様向けの店頭デリバティブ取引や組成商品について同様のサポートしています。
同部門では、単に日々のオペレーションを担うだけではなく、業務プロセスの見直しや標準化、自動化を通じた生産性向上に継続的に取り組んでいます。AIやデジタル技術を活用しながら、より少ない工数でより高いサービス品質を実現することを目指しており、業務変革を推進する人材が活躍できる環境があります。

具体的な業務:
募集するデリバティブ・サポート・セクションでは、店頭デリバティブ取引の期日管理および組成商品業務を担当します。
【店頭デリバティブ取引の期日管理業務】
・店頭デリバティブ取引に関する各種通知書の作成
・決済金額の算出および確定業務
・法定帳簿の作成
・セールス、トレーダー、リーガル、コンプライアンス、IT、決済部門、営業店など幅広い関係者と連携した業務運営
・新商品導入時の業務フロー設計や運営体制の構築
【組成商品業務】
・組成商品契約後の利金・償還金等の照合作業
・ライフイベント管理
・金融機関向け組成ローンに関する照合・決済指図
・お客様との各種コミュニケーションおよび問合せ対応
【Responsibilities】
・エクイティ店頭デリバティブ取引に関する口座設定
・通知書の作成と送付
・決済口座管理および決済指図
・フロント部署（セールス、トレーダー）、ミドル・オフィス部、決済部門との各種調整
・ISDA等の契約書に基づく商品内容の理解および管理
・法定帳簿や取引残高報告書等の作成・交付
・AIやデジタルツールを活用した業務改善・効率化
・新商品・サービス導入時の業務プロセス設計およびプロジェクト推進

ポジションの魅力:
・国内外の多様なステークホルダーと連携しながら、金融市場を支える重要なオペレーションに携わる機会があります。
・店頭デリバティブや組成商品など専門性の高い商品知識を習得できます。
・業務改善やデジタル化を自ら企画・推進できる環境があります。
・AIを含む新しいテクノロジーを活用し、業務のあり方そのものを変革する経験を積むことができます。
・将来的には業務設計やプロジェクト推進を担う中核人材として活躍が期待されます。

【コアミッション】
グループが展開する多数のブランドについて、商品が日本に着いてからお客様の手元に届くまでの物流と、その裏側で動く在庫・原価のデータの管理を担っていただくポジションです。
輸入通関を終えた商品や国内工場から出荷された商品を、自社倉庫および3PL（Amazon FBA・楽天RSL等）へ正しく届け、入荷させ、その結果を財務会計と連動する基幹システムに反映させるまでが担当領域です。単なる倉庫手配ではなく、在庫数と原価という経営数値そのものを預かる仕事です。
基幹システムや生成AIを活用し、多数のブランドのSCM・経営管理を推進していただきます。

【具体的な業務内容】
1. 国内物流の手配・進行管理: 通関後および国内工場出荷分の商品について、納品先（自社倉庫／3PL／モール倉庫）の振り分け決定、入庫予定の作成、納期進行管理
2. 入荷処理・WMS運用: 自社倉庫および3PL（Amazon FBA・楽天RSL・外部倉庫）への納品情報連携と納品プラン作成、WMS・モール管理画面での入荷数の確認と差異調整
3. 在庫の移動管理: 倉庫間移動および例外入出庫の手続き、倉庫・取引先との連携、在庫状況を見た商品移動の判断、自社倉庫および3PLにおける不良品の廃棄手配
4. 原価・在庫データの基幹システム処理: 仕入データ・諸掛データの作成と、原価在庫基幹システムおよび内製データベースへの登録。財務会計と連動するため、月次締めに向けた数値精度の担保までを担当
5. 発注・支払まわりの実務: 担当ブランドの発注データ作成（購買稟議添付資料）、稟議・支払申請システムでの発注申請および前払金・本代金の支払申請、仕入先への発注連絡、発注残管理
6. 新規M&AブランドのPMI支援: 新たにグループへ加わったブランドの購買 配送フローを把握し、同社の物流・在庫管理スキームへ移管・統合
7. 期末対応・繁忙期サポート: 期末の実地棚卸、および必要に応じた自社倉庫の庫内業務サポート

【チーム体制】
管理部 物流G（グループリーダー1名・メンバー数名）への配属です。
レポートラインはグループリーダー、部門統括は管理部長（執行役員）。
経理G・財務G・事業支援部 貿易G・各ブランドの事業担当と日常的に連携しながら業務を進めます。

【使用ツール・システム】
WMS（ロジザード）、原価在庫基幹システム、内製データベース、稟議・支払申請システム（バクラク）、各ECモール管理画面（Amazonセラーセントラル・楽天RMS等）、Googleスプレッドシート、Slack、Asana、生成AI

【本ポジションの魅力】
キャリア成長機会
1. 多数のM&A実績を持つグループの物流を、一つに束ねていく過程に立ち会えます。新規ブランドが加わるたびに、その購買・物流フローを解きほぐして同社のスキームへ統合するPMIを、メンバークラスから経験できます。
2. 1運用担当で終わらないポジションです。扱うデータは原価と在庫、すなわち決算に直結する数値です。物流の手配だけでなく、その結果が会計にどう反映されるかまでを一気通貫で理解できます。
3. 業務範囲の広がりに応じて、SCM・物流領域のマネジメント、グループ会社のサプライチェーン管理へとキャリアを広げていく道があります。

スキル開発・カルチャー
1. 生成AIを全社で活用しています。定型業務の自動化・省力化を推奨しており、「AIで置き換えられる仕事は置き換えて、人は判断に集中する」という方針を経営として掲げています。
2. Good Feedback Culture。役職や在籍年数に関係なく、改善提案が通る土壌があります。
3. スキルアップ補助制度により、業務に必要な学習を会社が支援します。

経済的なアップサイド
1. ストックオプション（年2回の支給可能性）
2. 借り上げ社宅制度（賃貸住宅の方は手取りUPが可能です）
3. 近居引っ越し手当

職務内容
最先端のクラウド環境とAI技術を中心としたモダンな技術で、顧客との対話を通してビジネス課題の本質を見極め、システムアーキテクチャの定義から開発チームの牽引までを一貫して推進するポジションです。
1. 顧客のビジネス要求を整理・潜在課題を抽出し、クラウドサービスを活用したシステム構成案やWBSを作成
2. サーバーレスやコンテナ、生成AI基盤を最適に組み合わせたスケーラブルな設計
3. バックエンド実装の牽引、CI/CDパイプライン構築、AIツールを用いた開発プロセスの効率化
4. 技術的意思決定、メンバーのコードレビューや技術的なサポート

具体的な案件例
1. 生成AIを活用したマルチエージェント・RAG基盤の構築
2. 大手エンタープライズ向けのモダンWebアプリケーション開発
3. 通信事業者の5G新規事業や社会貢献性の高い大型スクラム開発案件
4. 大規模データ分析基盤の構築
5. ドローン・IoT基盤、FintechサービスのWebアプリ開発

身に付くスキル・働く魅力
1. 一次請けでの顧客伴走を通じ、「ビジネスと技術を繋ぐ架け橋」としてプロダクトの成功にダイレクトに貢献する手触り感を得ることが可能です
2. クラウドサービスのプレミアパートナーとしての強固な基盤のもと、AIツールを活用した最先端のAI駆動開発・クラウドネイティブな技術領域の実践スキルが身に付きます
3. アーキテクトやテックリード、PMなど自身の志向に応じた多様なキャリアパスの選択が可能です

開発環境・技術環境
Core Stack
言語：Python / TypeScript / JavaScript / PHP
フレームワーク：FastAPI / Next.js / React.js / Vue.js / Laravel
インフラ：Google Cloud （Cloud Run, GKE, BigQuery, Spanner）/ AWS （Lambda, ECS, EKS, Aurora）/ Azure
環境構築：Docker / CI/CD / Terraform

AI Stack
AI駆動開発：GitHub Copilot / Cursor / Amazon Q Developer / Gemini Code Assist
AI開発プラットフォーム：Gemini Enterprise Agent Platform / Amazon Bedrock
AIフレームワーク/基盤：LangChain / RAG / Agent Development Kit

【業務内容】
・半導体製造装置の共通プラットフォーム開発
・半導体製造装置の搬送制御ソフトウェア開発
・半導体製造装置の制御ソフトウェア開発
・半導体製造装置のGUIソフトウェア開発
上記案件の主導的な役割を担っていただきます。

【キャリアステップイメージ】
入社後2〜3年間は、半導体製造装置のソフトウェア設計・開発の実務を通じて、同社の技術基盤を深く習得していただきます。2年目以降は、社内関係部署や海外拠点、協力会社との窓口業務にも携わり、エンジニアとしての枠を超えた折衝能力を磨いていただくことを期待しています。また、早期からリーダー候補としての活躍を評価し、入社3年目を目安に基幹職（管理職候補）への登用試験への推薦も視野に入れています。

【部門の役割・業務概要・魅力】
当該部署は、半導体製造装置の制御ソフトウェア設計・開発を一手に担う専門組織です。現在はその確かな技術基盤をもとに、製品横断での共通プラットフォーム開発や搬送制御開発も担当し、製品価値を高めるコア部門へと進化を遂げています。単なる装置ごとの個別最適にとどまらず、「共通プラットフォーム化による開発効率と品質の革新」、「圧倒的なスループットを生み出す搬送制御・アルゴリズムの追求」、そして「次世代機能の創出」を一括して推進しています。ソフトウェアのアーキテクチャと先進技術によって同社の装置競争力を根幹から支え、グローバル市場での勝利を決定づけることがミッションです。

【業務概要】
コンプライアンスに関するシステム・データ・AIを活用した統制強化・効率化に関する業務企画・推進を行います。

【具体的な業務】
・コンプライアンス（不正、情報管理、インサイダー等）に関するシステム・データ・AIを活用した統制強化・効率化に関する業務企画・推進業務
・コンプライアンス関連データの収集、整理、分析
・不正・不適切事象の予兆把握に向けた異常値検知、傾向分析、セグメント分析等の実施
・コンプライアンスに関連するAI活用の企画・推進

【ポジション・部門の魅力】
金融グループのコンプライアンス統括グループでは、複数エンティティ兼務の職員が多く存在し、グローバルの各主要地域にも拠点を置いています。金融機関横断の法務・コンプライアンス管理に関する施策を推進しており、幅広い活躍が可能な環境です。
コンプライアンス統括部門の人員の約15%はキャリア採用者と、キャリア採用者の受け入れ・活躍の土壌があり、本ポジションについても異業種から積極的に受け入れを実施します。
金融機関の法務・コンプライアンス領域は非常に専門性が高く、本領域においての経験は、今後のキャリアアップにも繋げることができます。

モノづくりが好きな方にとって、やりがいを感じられる仕事です。1985年に設立された、東証スタンダード上場の独立系IT企業です。組み込み開発を起点に、M&Aや新規事業開発を通じて事業領域を拡大してきました。現在は複数事業を展開し、次の成長フェーズに入っています。柔軟な勤務制度や継続的にキャリアを築ける体制を整え、開発に集中しながら長く働ける環境づくりにも取り組んでいます。同社で、次の一歩を踏み出してみませんか。

交換レンズ向けアクチュエータサーボ制御ソフトウェアの開発を担当いただきます。マイコンを用いた組み込みソフトウェアの設計・実装から評価まで、開発の上流から下流まで一貫してご担当いただきます。
チームマネジメントに携わる場合は、下記を想定しています。
・リーダーとしてのチーム運営（2〜3名体制を想定）
・メンバー育成・技術指導、パートナー企業の管理
・プロジェクト進行・スケジュール管理
・顧客との技術的な調整・折衝
入社後は、ご経験や志向に応じて開発メンバーまたはリーダーとしてプロジェクトに参画いただきます。

レンズ制御開発のメンバーとして参画し、アクチュエータサーボ制御や組み込みソフトウェア開発の知見を磨くことができます。ご志向に応じて、プロジェクトを動かすマネジメントキャリアや、制御開発のスペシャリストとして技術を極めるキャリアを選択可能です。
このポジションの魅力は、「制御技術のコア領域に挑戦できること」です。
・上流工程からプロダクトづくりに関われる
・技術を突き詰める道も、チームを率いる道も選べる
・カメラ制御という、難易度の高い領域に挑める
組み込み技術をさらに深めたい方にとって、次のステップとなる開発環境です。

【開発環境】
言語：C、C++、Python、C#、アセンブラ
OS：Linux、iTRON、Windows、OSレス環境
開発環境：ICE／オシロスコープ／ロジアナ

全社横断的なデジタル基盤を支える情報システム部門にて、AI推進からデータ活用基盤の構築、クラウドインフラの運用まで、次世代のIT戦略を牽引するポジションです。全社的なAI活用を推進するためのガバナンス体制構築から、データウェアハウスを中心としたデータ基盤の設計・構築、マルチクラウド環境の管理まで、技術的な専門性を活かして幅広く担当いただけるポジションです。具体的な業務内容は以下の通りです。
1. 全社AI推進に係る業務（ルール策定・ガードレール整備・モニタリング・活性化施策の開発・運用等）
2. データ連携基盤（iPaaS、ELT/ETLを用いた連携自動化、データ統合等）の構築・維持
3. データ活用基盤（データウェアハウス）の構築・維持、データマート設計構築、データ可視化に係る業務
4. クラウドインフラストラクチャーの構築・維持運用

AIの全社活用を推進する専門部隊として、クラウドインフラの設計・構築・維持や社内システムの維持・運用からデータ活用、システム企画・導入と幅広い業務を実施している部門です。同社の製品を多く活用している面もあるため、製品の一番の活用ユーザーとして活用事例／先進事例をつくることで同社の価値向上・営業活動にも貢献しています。

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開し、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業でのポジションです。オルタナティブデータを活用した企業の意思決定サポートや、データ基盤構築支援、生成AI開発を通じて、意思決定を円滑にする事業を展開しています。

業務の概要:
POSデータ、クレジットカードデータ、位置情報データなど、同社が保有する様々なオルタナティブデータを分析し、日本株投資に関するインサイトを顧客に提供するポジションです。

具体的な業務内容:
・オルタナティブデータを用いた投資分析の実施
・機関投資家とのMTG
・機関投資家への能動的な投資アイディアの提案
・セルサイドセミナーなどのイベントへの登壇

本ポジションの魅力:
・マーケットや企業のファンダメンタルなど、オルタナティブデータ以外の情報も組み合わせながら、エッジのきいた分析を行える
・単に与えられたデータを分析するだけでなく、データを集めて磨き込むところから関わることが可能
・Snowflake等最先端のデータ活用の環境での分析経験を積むことができる
・エンジニアと協働しながら、生成AIを取り入れた分析の経験を積むことができる
・個人としての国内外のヘッジファンドとのリレーションがとれる
・若いうちから裁量権をもって働ける環境
・自身の名前でレポート執筆や顧客への説明、またメディアにコメントが引用される機会もあります

●業務概要
同社はビッグデータや生成AIを活用した事業を展開しており、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援しています。クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しています。

同社が提供しているサービスは以下の通りです。
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標
- 日経POSデータを用いた日次物価指数
- 求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス

同社が保有する様々なオルタナティブデータを分析し、日本株投資に関するインサイトを顧客に提供するポジションです。

●具体的な業務内容
1. オルタナティブデータを用いた投資分析の実施
2. 機関投資家とのMTG
3. 機関投資家への能動的な投資アイディアの提案
4. セルサイドセミナーなどのイベントへの登壇

●ポジションの魅力
1. マーケットや企業のファンダメンタルなど、オルタナティブデータ以外の情報も組み合わせながら、エッジのきいた分析を行えます。
2. 単に与えられたデータを分析するだけでなく、データを集めて磨き込むところから関わることが可能です。
3. 最先端のデータ活用の環境での分析経験を積むことができます。
4. エンジニアと協働しながら、生成AIを取り入れた分析の経験を積むことが可能です。
5. 国内外のヘッジファンドとのリレーションを構築できます。
6. 若い年代から裁量権をもって働ける環境です。
入社数ヶ月で自身の名前でレポート執筆や顧客への説明、またメディアにコメントが引用された事例もあります。

FDE（Forward Deployed Engineer）として、要件定義からPoC、本番運用、改善まで一気通貫で担当する主担当ポジションです。「AIに詳しいエンジニア」ではなく「業務を理解しAIで現場を動かせる人」を求めています。

【具体的な業務】
1. 現場に張り付き、ドメイン理解（業務フロー観察、ペイン発見）
2. 業務要件を技術仕様へ変換（OpenAI/Claude API、LangChain等で実装）
3. 高速プロトタイピングから本番運用、改善まで（数日〜数週間でPoC、現場で回す）
4. AI活用パターンの横展開・組織化

【このポジションで得られるもの】
* 5事業×多職種の現場ドメイン知識
* LLM/AIをPoCから本番運用、改善まで回す一気通貫経験
* 非エンジニアとの要件定義・合意形成スキル
* 経営層に近い距離でAI戦略に関わる機会

【中長期キャリア】
FDEからAIプロジェクトリード、同社技術組織のヘッド職を想定しています。現場エンジニアと並走しながら組織全体の生産性向上をリードする役割です。

【所属組織について】
研究開発本部 デジタルソリューション部 データサイエンス推進チームに所属します。
デジタルソリューション部は、様々なデジタル技術を活用し、グループの研究開発の加速・効率化・高度化を担う部署です。
データサイエンス推進チームは、数理最適化や機械学習を始めとしたデータサイエンス関連技術を用いて、様々な開発部署と協業を行いながら、研究開発の加速・効率化・高度化を推進するチームです。

デジタルソリューション部は、グループ内の様々な開発部署と協業を行い、新素材やその製造技術の開発に携わります。各開発部署のプロジェクトメンバーと共に材料開発の中核に加わり、自身のデジタル技術を材料開発にダイレクトに活かせる機会があります。
デジタルソリューション部は、同社の研究開発の変革を主導する部署です。明確な目的・戦略があり、かつ、同社にとって有用な提案であれば、立場や経験に関係なく新たな提案を受け入れる風土があります。
デジタルソリューション部はシミュレーション技術を強みの一つとしており、高い技術レベル・豊富な経験を持つシミュレーション人材とも緊密に連携しながら業務を行える環境があります。

【担当業務】
グループの様々な国内外開発部署と協業し、データサイエンスを用いた開発の加速に取り組んでいただきます。各開発部署が保有する開発データから構造化データを構築し、数理最適化や機械学習の技術を用いて、材料設計や条件最適化などの業務に取り組んでいただきます。研究開発で得られる様々な非構造化データ（例：画像データ）を機械学習で解析・高度利用する業務もあります。また、開発課題の解決に有用なデジタル技術の導入を目的に、大学・研究機関とのコラボレーションに関する業務もあります。（ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談）

【お任せしたい業務】
入社後~1年間：入社後、上司や先輩社員と一緒に開発プロジェクトにご参加いただきます。その後、上司や先輩社員のサポートの下、1. 開発課題のヒアリング、2. データサイエンスを用いた検討プランの策定と提案、3. データサイエンスを用いた検討の実施、4. 結果報告、等の実務を段階的にご担当いただきます。これら経験を通じて、各開発プロジェクトとの協業を自律的に推進できる姿を目指していただきます。
研修・OJT・フォローアップ体制：入社後数か月を目安に、同社で使用する様々なツールの使用方法やデータサイエンス関連技術を習得いただきます。これと並行し、先輩社員が進める開発プロジェクトにも参加いただきます。また、必要に応じて社内外講座の受講や、人事部が提供するキャリア入社者向け集合研修（工場見学含む）なども予定しています。

【キャリアパスイメージ】
1~3年後のキャリアイメージ：担当する開発プロジェクトに関し、1. 開発課題のヒアリング、2. データサイエンスを用いた検討プランの策定と提案、3. データサイエンスを用いた検討の実施、4. 結果報告、の全てを自律的に担当いただき、具体的な成果・貢献を創出できる姿を目指していただきます。これら経験を通じ、担当する技術分野において、グループを代表するデジタル専門人材を目指していただきます。
5年後 のキャリアイメージ：研究開発の加速・効率化・高度化に関する実務を高度なレベルで遂行するだけでなく、部署の管理・運営業務や、新たな施策の企画・立案にも加わっていただきます。また、経験した事や習得した技術・知識をベースに、後輩の指導にも携わっていただきます。将来的に、担当技術分野におけるリーダーとして活躍されることを期待しています。

【業務のやりがい】
デジタルソリューション部のメンバーは、様々な開発部署と共に、新素材やその製造技術の開発に携わります。自身のデジタル技術から得られる成果や貢献が材料開発にダイレクトに活かされることは、多くのメンバーがやりがいとして実感しています。また、立場や経験に関係なく、研究開発の加速・効率化・高度化に有用な提案は、部署の施策として実現できる点にもやりがいを感じられると思います。加えて、多様なバックグラウンドを持ち、かつ、同社の中でもトップクラスの専門技術を持つメンバーの中で、自らの技術力を高められることも、魅力として感じられると思います。
(変更の範囲)会社の定める業務全般