最先端のAI・データ分析技術を活用し、企業の複雑なビジネス課題の解決や新たな価値創出を推進するプラクティスです。
アーキテクト、データエンジニア、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニアの４職種を募集します。
これまでの経験・専門性・適性に応じた役割で、AIソリューションの企画から開発・実装まで幅広く携わります。
技術と人間の知見を融合し、さまざまな業界の変革を支える仕事に挑戦できます。
主な職務内容
- AI・データ分析領域の専門チームにて、経験や専門分野、職位に応じて、以下のいずれかを中心にAIソリューションの企画・開発・実装を担当します。
- アーキテクト： 大規模AIソリューションの技術・データ・デプロイ構成を設計。技術スタックやクラウド基盤を最適化し、各部門や顧客企業との技術的な連携を推進します。
- データエンジニア： データパイプラインやETL／ELTの設計・最適化を担当。データ品質・ガバナンスを確保し、拡張性の高いクラウドデータ基盤を構築します。
- データサイエンティスト： 機械学習・統計分析などを用いてビジネス課題を解決し、AIモデルの開発・検証・最適化を推進。公平性や説明可能性を確保し、ビジネスKPIに基づく評価を行います。
- ソフトウェアエンジニア： APIやアプリケーションの開発・運用を担当。CI/CDやMLOpsの導入、テストの自動化、コード品質の向上を通じて、AIソリューションの安定運用を実現します。
必須条件
経験・資格：
- コンピュータサイエンス、データサイエンス、工学、数学、統計学など関連分野の学位（大学院修了者歓迎）、または同等の専門知識
- 部門横断型のアジャイルチームでの開発経験、およびコードレビューやテスト駆動開発（TDD）の実務経験
- アーキテクト： エンタープライズ向けソフトウェアアーキテクチャの設計経験。クラウド基盤、マイクロサービス、セキュリティ・コンプライアンスに関する専門知識
- データエンジニア： SQL、Python／Scala、Spark・Ray・Daskなどの分散処理技術、Airflow・Prefect・Dagsterなどのワークフロー管理ツール、dbt・Snowflake・Databricksなどのデータ基盤・ツールの活用経験
- データサイエンティスト： Python／R、scikit-learn・PyTorch・TensorFlow・XGBoostなどの機械学習ライブラリ、統計モデリング、実験設計に関する知識
- ソフトウェアエンジニア： Python・Go・Java・TypeScriptなど複数言語での開発経験、REST／gRPC API設計、Docker／Kubernetes、TerraformなどのIaC、本番環境向けMLOpsフレームワークの活用経験
ソフトスキル：
- 協調性・コミュニケーション力： 複雑な技術的概念を、専門知識のない関係者にも分かりやすく伝え、ビジネス上の課題解決につなげる能力
- アジャイルマインド： 部門横断型のチームで柔軟に連携し、変化に対応しながら開発を推進する姿勢
- 実行力・成果志向： 自ら主体的に行動し、技術的な意思決定がビジネス成果に与える影響を理解した上で、成果の創出に取り組む姿勢
語学力：
歓迎条件
- EUサイバーレジリエンス法（CRA）への対応を見据えた、ソフトウェアサプライチェーンや開発パイプラインの整備経験
- 大規模な組み込みシステム、ファームウェアのソースコード管理、複雑なビルド環境の最適化に関する知識・経験
- 技術系PMOの実務経験（バックログの優先順位付け、顧客からのエスカレーション対応など）
採用企業について
日本を代表するテクノロジーサービス・コンサルティング企業です。
日本国内および世界各国で、重要なデジタル変革やエンジニアリングソリューションを提供しています。
専門コンサルティング部門に参画し、グローバルメーカー向けのDevSecOps変革プロジェクトを技術面から推進していただきます。国内の大手企業と海外の高度なエンジニアリングチームをつなぐ、国際的な環境が特徴です。
この求人がおすすめの理由
- 大規模なハイブリッド・インテリジェンスの実現： 最先端の機械学習技術と専門領域の知見、人間の戦略的な判断力を融合し、産業やビジネスに変革をもたらす実践的なAIソリューションの開発に携われます。
- 経験・専門性を生かせる柔軟なキャリア： アーキテクト、データエンジニア、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニアなど、経験・スキル・適性に応じたポジションで、自身の強みを生かして活躍できます。
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