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【最適化戦略部】プロジェクトリーダー(DX推進)
東京ガス

想定年収 900万円 ~ 1,300万円程度 ( 26~ 39才 )
職務内容 このポジションでは、現行システムの運用保守だけでなく、新たなデータ基盤の構築、業務フロー変革、アプリ開発、既存システムとのデータ連携、AI活用など、デジタル戦略に基づくDX案件をスピーディに実行するための体制強化を担っていただきます。
<主な業務内容>・エネルギートレーディング・原料領域を対象としたシステム開発/DX推進...
求めるスキル
(必要条件)
・システム開発経験(Webアプリ、業務システム、データ基盤など、3年以上目安)・オブジェクト指向プログラミングの理解と実務経験・.NET(C#)、Java、Python、JavaScriptいずれかの実装経験・SQL Server、PostgreSQLなどDB操作・開発経験・Azure、AWS、GCP等の主要パブリッククラウドサービス(IaaS、PaaS)の基本的な利用経験・最新技術トレンドを自ら学び、業務やプロジェクトに取り入れた経験をお持ちの方・システム開発において、予期せぬ複雑または困難な課題に直面した際、自ら調査・提案を行い、解決へ導いた経験・事業部門・IT部門・開発ベンダーなど、多様な関係者と円滑にコミュニケーションを取り、 協調しながらプロジェクトを完遂した経験■専門性の分類・レベル※すべてを満足する必要はない・デジタル-DX(エンタープライズアーキテクチャ)レベル2以上・デジタル-BX(業務改革)レベル2以上・デジタル-BX(ビジネス改革)レベル2以上・ITシステム-ユーザーサポート(ユーザーサポート)レベル2以上/【初級英語力要/大卒以上】
勤務先 東京都 東京都港区海岸

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AIエンジニア(画像認識・内視鏡AI)
AIメディカルサービス

想定年収 800万円 ~ 1,200万円程度 ( 26~ 38才 )
職務内容 【職務概要】所属するAI開発グループは、AIを実装・開発し、自分たちのコードを「臨床現場で確実に動くAI」として作り切るチームです。
臨床・薬事・アノテーション・ソフトウェアエンジニアリング・営業などの多くの他のチームと協力し、製品搭載・社会実装まで責任を持ちます。
裁量は大きく、要件定義~アルゴリズム設計~実装~最適化ま...
求めるスキル
(必要条件)
・機械学習またはDeep Learningを用いたAIモデルの開発経験・画像処理や自然言語処理など一つでも特定領域の専門知識・PythonまたはC++を用いたアプリケーション開発経験/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 豊島区
コンサルタントからのおすすめポイント
内視鏡は既存の医療情報処理の様な静的なものでなく、医師が操作する内視鏡を通して得られた映像に対して推論を実行し得られた情報を適切に表示しなければなりません。
そのため医師の使用ニーズを満たす推論性能やリアルタイムでユーザビリティの高いUIを高度に組み合わせ実現する必要があります。
 当ポジションでは、製品開発においてプロダクト向けに推論モジュールを開発し、アプリケーションに組み込む実装を担って頂きます。
実装されたアプリケーションは製品として市場へ提供されるため、信頼性や性能に対して高い要求レベルが求められます。
非常にチャレンジングではありますが、開発を通して実現した実装技術は医療の現場で長く使用され、他分野への高度な応用も通用するものであると言えます。

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ピープルアナリティクス推進 / 人材サービス企業

想定年収 ~ 1,100万円程度 ( 27~ 40才 )
職務内容 「データ活用を通じて、人と組織の可能性を最大化し、事業戦略の達成に貢献していくこと」をミッションに、採用・配置・評価・育成・エンゲージメント・離職などの幅広い人事関連データをもとに、現組織の分析や、施策の効果検証を行い、経営や事業の意思決定をサポートします。
○人事関連データ(採用、配置、評価、育成、エンゲージメント、離...
求めるスキル
(必要条件)
○機械学習・統計モデリングなどの知識・実務経験。
PythonやRなどのプログラミング経験。
○人や組織に関心があり、HR領域への興味を持っている方。
/【英語力不問/高卒以上】
勤務先 東京都 新宿区
コンサルタントからのおすすめポイント
業界内でも最大級のIT投資の中でシステム環境の大変革期に携わっていただきます。
労働時間の管理は厳格で、業務の配分も考慮された残業が少ない環境です。
WLBも取れ、日本の「はたらく」を支える大規模なシステムに企画から携わることができます。
会社全体が大きな変革のフェーズにあります。
その中でもピープルアナリティクスは、これからの企業・組織を創っていく重要な柱の一つであり、その実現に向けて、今年度ピープルアナリティクス組織「人の可能性研究室」が立ち上がりました。
まだ立ち上がったばかりの組織だからこそ、自分のアイデアや経験を活かして、形にしていける面白さがあります。

PdM
Goals

想定年収 ~ 1,000万円程度 ( 27~ 45才 )
職務内容 今後さらなる導入数拡大が見込まれる他、プロダクトのグロースと新規プロダクト開発を並行して進めております。
直近、物流・製造ドメインの立ち上げを行い、食品産業のサプライチェーンをつなぐサービスへと進化を目指しているタイミングです。
プロダクトマネージャーとして、以下の業務を担っていただきます。
▼開発・技術関連・HANZO内の...
求めるスキル
(必要条件)
・Web/ITサービスにおけるプロダクトマネジメント経験・BtoBサービス特有の業務設計や顧客ニーズの理解力・エンジニアやデザイナーとの協働経験・プロジェクトマネジメントスキル(スケジュール管理・タスク管理など)・データドリブンな意思決定経験(SQLが使えると尚良)/【中級英語力要/大卒以上】
勤務先 東京都 港区
コンサルタントからのおすすめポイント
日本のGDPの約10%を占める食品産業を変革し、日本経済全体の成長に貢献することを目指すスタートアップです。
日本の食品産業では、産業起因の年間231万トンもの食品ロスをはじめ、食材価格の高騰、人手不足や物流クライシスなど、様々な課題を抱えています。
Goalsは「食品産業の、ロスをなくす。
」というミッションを掲げ、無駄の無い製造・流通・販売の実現を目指して現場オペレーションの改善からサプライチェーンの最適化まで、本質的な課題解決の推進に取り組んでいます。
ミッション実現に向けた1stステップとして、2019年から外食産業に特化したAIデータプラットフォームと業務自動化アルゴリズムのR&Dを開始し、コンパウンド戦略に基づき、自動発注・人件費分析・原価分析などのマルチプロダクトを順次リリースしてきました。
現在では、大手外食チェーンを中心に4,000店舗以上でご契約をいただき、基幹ソリューションとして顧客の経営改善をサポートしています。

ピープルアナリティクス業務推進
三菱UFJ銀行

想定年収 ~ 1,500万円程度 ( 28~ 35才 )
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...
求めるスキル
(必要条件)
・人事データの利活用により、組織の意思決定や施策推進への貢献に関心のある方。
・データだけではなく人や行動に深い興味・関心があり、人事部員として専門性を高める意思のある方。
・優れた課題形成力、施策推進力、高い倫理観、強い好奇心と主体性のある方。
・データ分析に必要なアプリケーションを使用できる方。
なお、スキルレベルは次のA~Cを募集。
A)熟練したExcel, Python, Tableau, VBA, データベース(SQL)スキルをお持ちの方。
あるいは、不足しているスキルがあっても半年を目途に自力でキャッチアップできる方。
B)Excelへの精通に加え、1つ以上のプログラミング言語を使用できる方。
また、業務を通じてA)のスキル習得をめざせる方。
C)Excelを使用したデータ作業に抵抗がなく、業務を通じてスキルアップをめざせる方。
/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 千代田区

データエンジニア
STORES

想定年収 ~ 1,250万円程度 ( 26~ 34才 )
職務内容 全社的なデータ分析環境として活用されているデータ基盤の開発・運用・整備に取り組んでいただきます。
具体的には以下の業務に取り組んでいただきます。
▼具体的な業務内容●複数のプロダクトや社内CRM・オペレーションツールからデータを収集し、統合・集約するデータ基盤の開発・運用●データ活用促進を目的としたデータ設計、自動化・効率...
求めるスキル
(必要条件)
●Webアプリケーションのサーバーサイド、データベース、インフラに関する知見および開発経験●AWS・GCPなどのパブリッククラウドでのシステム設計・開発・運用経験●コスト、パフォーマンス、運用性を考慮したシステム構築能力●開発チームでの技術リードまたはマネジメント経験/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 渋谷区
コンサルタントからのおすすめポイント
・新規事業の立ち上げ、追加も含めた事業の拡大の中で横断的にデータを扱うことが重要になってきている中で、その中心的ミッションを担うことができます|・チームにデータアナリストがいることから、データ基盤の開発にとどまらず、データ活用の視点も得ることができ、基盤構築に活かすことができる|・会社全体のデータガバナンスの方向性を決める役割を担うことができる

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