●同社はAI事業のスペシャリストとして、AIソリューションの各産業への導入と新たな価値創造によるAI革命を推進しています。深層学習(ディープラーニング)等の機械学習を活用して、予測・最適化の分析アルゴリズムやビックデータ分析、アルゴリズムなどを開発し、建設、金融など各種産業に適応しています。
●世の中の課題を見極めつつ、AIをどの産業にどうアプローチするか、技術的な視点から設計・立案を行い、プロジェクトを牽引します。
【具体的には・・・】
(受注前)
・案件提案での初期データ分析
・AIビジビジネスコンサルタントと共同での提案内容検討
・データに基づくビジネス上の問題解決
(受注後)
・ユーザがデータ分析するためのダッシュボードやチャートの設計
・データ分析プロジェクトのリード
・既存顧客、既存プロジェクトの課題を理解した上、追加受注に繋がるようなモデル改善案や新規分析案の立案
金融、建設、エネルギー、製造、エンターテインメントなどの日本を代表する産業に、最新テクノロジーであるAIを持ち込み、新たなビジネスの価値創造を支援することが同社の強みです。業界トップクラスのエンジニアが所属し、ワンチームで自由度の高い活動ができます。
またBtoBに留まらず、将棋ウォーズの自社データを活用したBtoC事業の牽引をいただくプロジェクトも担当いただくことを想定しています。
【魅力・やりがい】
・日本を代表する産業にAIによる新しいビジネス価値を創造したという実績
・データドリブン社会の創造に貢献したという実績
・多様化する市場や顧客の課題に対し、データ活用視点から課題解決を行ったという実績
【必須要件】
(意欲を重視します、必ずしも全てに精通している必要はありません)
・データ分析プロジェクトやPoCプロジェクトの実施経験およびリード経験
・データの分析、示唆出し(データからお客様の課題を推察、示せる)
・ビジネスに活かすための論点、KPIの設計
・ダッシュボードやチャートの設計、実装
・分析結果をビジネスサイドと協力してステークホルダに説明する経験
・数学や統計学の基礎的な理論体系の理解・pythonによるデータ分析の基本知識
・データに基いたインサイトの発見、機会点の提案、示唆出しなどのビジネス貢献に関する経験
【歓迎要件】
・データレイク、データウェアハウスの構築・管理等、クラウド環境やデータ基盤整理・構築に関する教養を有している
・ベイズ統計や統計的因果推論の知見を駆使した高度な分析設計、分析業務の遂行ができる
・ビジネスに関する幅広いバックグラウンドを持ち、意思決定の改善や業務上の影響を定量化・測定することに統計学的な手法を用いることに長けている
・MLOps,DevOpsに関するワークフローの設計経験があり、機械学習モデルを業務の中に実装することができる
・チームによる開発経験(Git等によるバージョン管理、CI運用、コードレビュー)がある
・AI開発プロジェクトの実務経験を有している
・Kaggle等のデータ分析やAI開発のコンペティションの高スコアや上位成績を保持している
・博士号や研究所勤務の経験を持っている
・AI、データサイエンス関係の国際論文(IJCAI、AAAI、NeurIPS,ICML,KDD等)採録実績を有している
・チームでのコード開発の業務経験(他の人に見られることを意識したコーディング)
・CDP/DMPの利用経験、理解
・BIツールの利用経験、理解
・データレイク、データウェアハウスの設計経験もしくは知識
【求める人物像】
・人工知能に可能性を感じている方
・自主的に課題を見つけ、遂行していく方
・ユーザー思考で専門性を追求できる方
・コミュニケーションスキルの高い方
・数値分析が好きな方
・粘り強く最後までやり遂げることができる方
・好奇心旺盛で技術情報などの収集、研鑽を常に行っている方
【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】 AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
【東証プライム上場 有名総合輸送用機器メーカー】 生産技術本部 生産技術部プロセス先鋭グループ AI/自働化の研究開発担当
東証プライム上場 老舗光学機器メーカー FPD装置事業部 構想設計エンジニア
人々の生活や命を支えるため、「食料・水・環境」分野で地域に根ざした事業にチャレンジする
高度な専門性を持ち、お客様の業務に精通したSEと営業が一丸となり、 お客様のビジネスの成長を “攻めと守り”のITで支援。
世界に向かうデジタルビジネスのパートナーとして、売上拡大とコスト最適化を支援しています。
エネルギー、インフラ、ストレージ。3つの注力事業において、新しい人材が 「新生東芝」 を動かし始めています。
グローバル展開する企業のプライムパートナーとして、経営から製造現場まで、多様な課題の解決をITで支援。
マーケティング・コミュニケーションは、これまでの経験と勘に頼るスタイルから、データに基づいてPDCAを回すスタイルに変わり始めました。