求人情報詳細
NEW 日本電気株式会社 生成AIエンジニア
正社員
1000万円
勤務地 | 東京都港区芝5-7-1 | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
想定年収 | 450万 ~990万円 | ||||||||||||
仕事内容 | 【職務内容】 金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、生成AIを活用するデータ分析・AI活用のPJを遂行します。PJでは、業務システムの企画・検証・構築・運用等に関わります。 組織としては企画から運用まで幅広く対応しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。 企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案します 検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、生成AIモデルの学習・評価を通じた要求性能実現を担います (自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む) 構築:上記に関するITシステムに関し、プロジェクトマネジメントスキルを活用して要件定義・設計・製造・試験・導入を担います 開発はウォーターフォールのこともアジャイルのこともあります 運用:データガバナンスやMLOpsの知見・スキルを用いて上記に関するITシステムの運用を担います 【ポジションのアピールポイント】 ●アウトソース型生成AIエンジニア(データサイエンティスト)として、多様な業界のデータ活用に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができます。大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与することでスキルアップ・キャリアアップにも繋がります。また、数名から数十名の規模のPJチームのマネジメントを行うことで、データ活用PJのリーダーになるための経験を得ることができます。 ●PJに用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムは、自然言語処理を中心として、画像処理/数値解析にも、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。同社にいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。 ●AIを活用したシステムの開発と運用の経験が多数あるチームに所属いただきます。同社はAIガバナンス・AI品質のマネジメントに関する方法論を長期的に検討しており、業界内でもトップランナーの1つとなっており、AIやデータを企業内で中長期的に運用し続けるノウハウの開発に携わることができます。また、数値や画像等の他のAI/機械学習のPJも多数実施実績があるため、生成AIに限らず、他の技術を使った経験を蓄積して、データサイエンティストとして広く課題を扱うこともできるようになります。 ●キャリアパスとしては、上流工程を担当するコンサルタントタイプのデータサイエンティストや、技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのデータサイエンティストを想定します。 技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。生成AIを武器としたデータサイエンティストとしてのキャリアを歩みませんか。 ●リモートワーク:週半分以上可能 |
||||||||||||
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。
●主任の場合【MUST】 ・生成AIを活用したデータ分析・AI活用(上記職務内容の定義に従う)に関する自社及び他社(ベンダーの場合)の実業務システムの開発をプロジェクトマネージャーもしくはリーダーとして遂行した経験 【WANT】 ・データ分析/データ活用/機械学習/数理最適化における業務適用、PoC遂行、研究開発などの業務経験 ・データ分析・AI活用に関する製品・サービスの使用経験・知識 クラウドではAWS、Azure、GCPでのデータ活用に関するサービスの知識 ・SQL・Pythonの実装経験またはDWH/BIツールを用いたデータ分析経験 ・UI・UXに関する基礎知識またはアプリケーション開発の経験 ・英語読解力および会話力(ビジネス基礎コミュニケーションレベル) ・プロジェクトリーダ経験 (データ分析・AI活用に関わるプロジェクトが好ましい) ・ラインマネジメント経験 ・システム構築におけるプロジェクトマネジメント手法の知識と実践経験 ●担当の場合 【MUST】 ・生成AIを活用したデータ分析・AI活用(上記職務内容の定義に従う)に関する自社及び他社(ベンダーの場合)の実業務システムの開発をメンバーとして遂行した経験 【WANT】 ・データ分析/データ活用/機械学習/数理最適化における業務適用、PoC遂行、研究開発などの業務経験 ・データ分析・AI活用に関する製品・サービスの使用経験・知識 クラウドではAWS、Azure、GCPでのデータ活用に関するサービスの知識 ・SQL・Pythonの実装経験またはDWH/BIツールを用いたデータ分析経験 ・UI・UXに関する基礎知識またはアプリケーション開発の経験 ・英語読解力および会話力(ビジネス基礎コミュニケーションレベル) 【求める人物像・ソフトスキル】 生成AIに関するAI・データ活用の開発業務に対して前向きに取り組んでいただく方を希望します。 狭い意味でのAI「だけ」をやりたい方(例:機械学習モデルの作成のみに強い関心がある)ではなく、データの整備・データの基盤構築・モデルの作成・アウトプットを業務に活かす仕組みの構築などに幅広く関心がある人を求めています。 ※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。 |
||||||||||||
企業データ |
|
||||||||||||
Recruiting No. | 01000641002376 | ||||||||||||
ひとことコメント | 新領域の開拓とSI事業での海外展開に注力。クラウド関連人材やグローバル人材の採用を積極的に行っている。 約7名で立ち上げたコンサルティング事業部門は400名弱に及び、中途採用比率が7割のため馴染みやすい環境が整っている。やりたいことを主体的に発言できる社風で、急拡大する組織においてリーダーポジションを目指せる。 他の部門とは一線を画した一国二制度のような運営を行っており、比較的自由度が高く裁量をもって働くことができる。中途入社者にも、このような社風や社内制度を存分に使った活躍を求めている。 メーカー企業であることを活かした現場レベルのコンサルティングを行えることが大きな特徴。 近年はダイバーシティ推進に注力しており、Inclusion & Diversity(I&D)を浸透させることが経営戦略だと位置づけ、多様な人材が能力を最大限発揮できる環境を推進。 取り組み開始後の2019年より女性の管理職比率と従業員比率が右肩上がりになり、女性役員比率は2021年度から2023年度で約10%上昇した。 newcomer部門を立ち上げ、入社後オリエンテーションの内容充実、受け入れ部署への情報提供やガイド配布など、中途入社者のオンボーディング支援を実施。 また、二言語資料や同時通訳等、外国人従業員が働きやすい環境づくりも進んでいる。新領域の開拓とSI事業での海外展開に注力。クラウド関連人材やグローバル人材の採用を積極的に行っている。 約7名で立ち上げたコンサルティング事業部門は400名弱に及び、中途採用比率が7割のため馴染みやすい環境が整っている。やりたいことを主体的に発言できる社風で、急拡大する組織においてリーダーポジションを目指せる。 他の部門とは一線を画した一国二制度のような運営を行っており、比較的自由度が高く裁量をもって働くことができる。中途入社者にも、このような社風や社内制度を存分に使った活躍を求めている。 メーカー企業であることを活かした現場レベルのコンサルティングを行えることが大きな特徴。 近年はダイバーシティ推進に注力しており、Inclusion & Diversity(I&D)を浸透させることが経営戦略だと位置づけ、多様な人材が能力を最大限発揮できる環境を推進。 取り組み開始後の2019年より女性の管理職比率と従業員比率が右肩上がりになり、女性役員比率は2021年度から2023年度で約10%上昇した。 newcomer部門を立ち上げ、入社後オリエンテーションの内容充実、受け入れ部署への情報提供やガイド配布など、中途入社者のオンボーディング支援を実施。 また、二言語資料や同時通訳等、外国人従業員が働きやすい環境づくりも進んでいる。 |
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』
-
- 地球惑星科学分野のポスドク研究員、子供を授かり家族のために安定を求め人材サービス会社のデータサイエンティストに
- 前職
- 私立大学 研究センター 地球惑星科学分野 任期付き嘱託研究員(ポスドク)
- 現職
- 大手総合人材サービス会社 テクノロジー本部 デジタルテクノロジー統括部 データサイエンティスト
転職体験記を読む -
- 博士号の証券会社クオンツ、世界的メーカーのAIを活用した新規事業のリーダーに
- 前職
- 政府系 研究機関 研究員(任期付研究員)
旧・帝国大学附属 研究所 研究員(任期付研究員)
日系大手 証券会社 クオンツ職
- 現職
- 日系大手 自動車部品メーカー スマートファクトリー推進リーダー
転職体験記を読む -
- ポスドク、国立研究所の研究員からメーカーのデータサイエンティストへ
- 前職
- 国立研究開発法人 研究所 特別研究員
- 現職
- 船舶総合電機メーカー 新規事業部門 データサイエンティスト
転職体験記を読む