求人情報詳細
NEW 富士通株式会社 自動車業界のデータ利活用・AI活用を支えるデータエンジニア
正社員
| 仕事内容 | 【BG名】 Enterprise Business 【本部名】 Enterprise Business Direct 【組織としてのミッション】 ビジネスに欠かすことのできない基盤を、 業務変化に対応したアジリティの高い基盤からミッションクリティカルな基盤まで、 お客様が安心して利用できるよう企画から運用までワンストップで提供 【募集背景と応募者へのメッセージ】 自動車業界では、電動化・コネクテッド化・ソフトウェア化の進展により、データとAIを起点とした業務変革が加速しています。その中で、データ基盤は単なるシステムではなく、データ利活用や意思決定を支える基盤として、全社横断で重要な役割を担っています。 当組織では、大規模データ基盤の構築・運用に加え、その上でのデータ利活用やAI活用を見据えた高度化を推進しており、多くの業務部門や関係組織、外部パートナーなど、複数のステークホルダーと連携しながらプロジェクトを進めています。 本ポジションでは、その一員として、データ基盤の開発・運用および改善に携わりながら、データ利活用やAI活用を支える基盤づくりに貢献いただきます。実務を通じて経験を積み、将来的には設計や課題検討にも関与できる人材への成長を期待しています。 【担当業界・業種】 自動車 【就業環境・勤務形態】 テレワーク勤務適用有 フレックス勤務適用有 【募集範囲と具体的業務内容】 ■担当領域 自動車業界向けの大規模データ基盤および、データ利活用・AI活用を支える関連領域 ■業務概要 ・データ基盤の開発、テスト、運用業務 ・データ連携、加工処理の実装および保守 ・データ利活用・AI活用に向けた基盤対応(データ整備・処理対応等) ・既存機能の改善および安定稼働の維持 ・関係者と連携した課題対応および改善活動 ■具体的な業務内容 ・データ処理や連携処理の実装およびテスト ・既存処理の改修・改善対応 ・データ利活用・AI活用に伴うデータ整備・対応作業 ・障害調査および対応、運用支援 ・設計資料・手順書の作成・更新 ・顧客および関係部門との調整のもとでの作業対応 ・運用改善や品質向上に向けた活動への参画 【個人に期待する役割やミッション】 本ポジションでは、担当業務を確実に遂行し、品質と納期を守ることを前提に、業務を通じてスキルを習得し、対応範囲を広げていくことを期待しています。 単に指示された作業を実施するだけではなく、業務の背景や全体構造を理解し、自身の担当領域において改善の余地を見つける姿勢が重要です。顧客や関連部門を含む多くの関係者と連携する中で、コミュニケーションを通じて要求や制約を理解し、適切に対応することが求められます。 将来的には、企画、要件定義などの上流にも関与し、主体的に業務を推進できる人材への成長を期待しています。 【仕事の魅力・やりがい】 自動車業界の変革を支える大規模データ基盤に関わりながら、実務を通じて専門性を高められる点が魅力です。単なる運用や開発に留まらず、データ利活用やAI活用を支える重要な領域に携わることで、自身の仕事が事業価値に繋がる実感を得ることができます。 また、顧客や複数の関係部門と連携しながら業務を進めるため、技術力に加えてコミュニケーション力や調整力も身につけることができます。上流工程を担うメンバーと協働することで、将来的に必要となる設計力や課題解決力の基礎を実践的に養うことが可能です。 段階的に責任範囲を広げていく中で、データ基盤領域のエンジニアとして着実に成長できる環境です。 |
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 経験・資格 |
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。
【必須の経験・キャリアや資格・言語】・システム開発経験(言語・領域不問) ・IT分野における基礎的な実務経験 ・チームでの業務遂行経験 【歓迎する経験・キャリアや資格・言語】 ・データ処理やデータ連携に関する経験 ・クラウド環境での開発・運用経験 ・チーム開発やプロジェクト経験 ・顧客や他部門と連携した業務経験 【語学力】 ー 【日本語レベル】 ネイティブレベルを希望 ※更なる詳細事項は、カウンセリング(面談)時にお伝えします。 |
||||||||||||
| 想定年収 | 550 万円 ~ 950 万円 | ||||||||||||
| 勤務地 | 神奈川県川崎市幸区大宮町1-5 JR川崎タワー 愛知県名古屋市中村区名駅1丁目1-番3号 JRゲートタワー 大阪府大阪市北区大深町5-54 グラングリーン大阪南館パークタワー23階 |
||||||||||||
| 勤務時間 | フレックスタイム制(標準勤務時間帯 8:45~17:30 標準労働時間7時間45分 休憩1時間) ※コアタイムなし ※フレックスタイム制の適用は部署により異なる場合あり ※裁量労働制の適用有(業務に応じて適用) |
||||||||||||
| 休日・休暇 | 休日:完全週休2日制(土曜日、日曜日)、祝日、年末年始、特別休日 ※年間休日127日(2023年度) 休暇:年次有給休暇20日 ※初年度は入社時期により異なります。翌年まで繰り越し可能(積立て可能)、最大40日 積立休暇、リフレッシュ休暇、育児休職制度、介護休職制度、慶弔休暇、産前産後休暇、出産育児サポート休暇 他 |
||||||||||||
| 試用期間 | 3か月 | ||||||||||||
| 昇給・給与 | 給与改定:年1回(4月) 賞与:年2回(6月、12月) |
||||||||||||
| 加入保険 | 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、介護保険 | ||||||||||||
| 受動喫煙対策の有無 | 有 国内全拠点において、敷地内全面禁煙 |
||||||||||||
| 企業データ |
|
||||||||||||
| 取材班による独自解説 | かつて電算機国内トップ等を誇った高い技術力を礎に、ITサービス企業へ変革した大手システムインテグレーター。4期連続で最高益を更新中。最先端AIや量子技術、大学との共同研究を軸に社会課題解決を推進している。 従来のハードウェア中心のモデルから、ITサービスやデジタルソリューションを核とした事業体への変革を大きく進めている。直近の連結決算でも主力であるサービスソリューション事業が業績をグローバルに牽引し、全社の調整後営業利益は4期連続で過去最高益を更新し続けている。 1979年度に「電算機国内トップ」へ躍進し、1990年代前半には「コンピュータ世界第2位」の地位を誇った圧倒的なハードウェアの技術力とDNAは、現在の強固なITサービスやシステムインテグレーションの基盤へと脈々と受け継がれている。現在はその高い技術開発力を生かし、社会課題解決とビジネス成長を両立させるクロスインダストリーのデジタルサービス「Fujitsu Uvance」を成長の軸に据えている。 同社の最大の強みは、AIや量子技術などの最先端テクノロジーと、長年蓄積してきた広範な業種ドメインの知見を融合した「実装力」にある。独自のAIサービス「Fujitsu Kozuchi」の展開や量子計算機の共同開発を進めるほか、国内外の大学と連携する「富士通スモールリサーチラボ」を推進。コンピューティングやAIなどの注力領域で異分野融合と最先端研究の効率化を両立させ、オープンイノベーションによる社会課題解決を強力に牽引する構えだ。 組織文化の面でも、ノンコア事業のカーブアウトやジョブ型人事制度への刷新など、硬直的な大企業からの脱却を徹底して進めている。 ※(株)エリートネットワークHPにインタビューを掲載しております。是非ご覧ください。 ■CHRO室 シニアディレクター:黒川 和真氏 https://www.elite-network.co.jp/interview_kigyo/entry-203637.html ■R&D人事部 シニアマネージャー:輿 秀和氏、人工知能研究所 領域特化AI CPJ:石川 千里氏 https://phd-guide.jp/hiring_interview/entry-204835.html/ | ||||||||||||
| Recruiting No. | 01000255002020 |
関連する業種から探す
エリートネットワークのおすすめの『転職体験記』
-
- ネットサービス会社に勤務しながら、博士号(情報科学)を取得した30歳プロダクトマネージャー。バーチャルから飛び出し、リアルに挑戦したく自動車メーカーの商品企画部へ
- 前職
- 【東証プライム上場 SNS、ゲーム、メタバース等インターネットサービス老舗企業】
グループ会社出向 プラットフォーム事業本部 プロダクトチーム 3Dアバター配信アプリのプロダクトマネージャー(イベント施策の企画・機能開発等)
→プラットフォーム事業本部 売上改善チーム シニアマネージャー(KPI策定・達成管理、開発進行管理、北米アートチームとの制作プロジェクトリード等)
→プラットフォーム事業本部 プロダクトマネジメントチーム マネージャー(新規事業の立ち上げ、後継マネージャーの育成)
※社内の最優秀賞、CEO賞受賞
- 現職
- 【東証プライム上場 完成車メーカー】
プロダクト企画部 デジタルプロダクト開発における商品企画・プロダクトマネジメント
転職体験記を読む -
- 統計解析を研究した博士29歳。任期1年の特定助教から、財閥系総合重機メーカーのデータサイエンティストに転職成功
- 前職
- 【旧帝国大学 大学院】
経済学研究科の特定助教(研究テーマ:統計解析、機械学習、計量経済学)
- 現職
- 【東証プライム上場 財閥系 総合重機メーカー】
AI・データサイエンティスト(機械学習、深層学習、大規模言語モデル)
転職体験記を読む -
- 工学博士29歳。バイオインフォマティクス解析技術を活かし、アカデミア(国立大学)から、AI活用データ解析に強みのテクノロジー企業に転職成功。
- 前職
- 【地方国立大学】
博士研究員(バイオインフォマティクス解析によるがん研究)
- 現職
- 【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
転職体験記を読む