求人情報詳細
NEW 株式会社NTTデータグループ 大手金融グループ向けAI活用推進コンサルタント/エンジニア(FDE/AIソリューションアーキテクト)【金融】/東京都
正社員
1000万円
| 仕事内容 | ●職務内容 金融機関を中心としたお客様に対し、生成AIをはじめとするAI技術を活用した業務変革・新規価値創出を支援します。 主な職務内容は以下の通りです。 ・お客様の業務課題を起点としたAI活用テーマの企画構想 ・AI Ready化に向けたデータ、業務、システム課題の整理 ・非構造データの構造化、メタデータ整備、AI活用に必要なデータ整備方針の検討 ・生成AI/LLM、機械学習、データ分析等を活用したPoC計画策定、技術検証、効果検証 ・PoC結果を踏まえた本格導入可否の判断支援、実現方式検討、開発チームへの接続 ・お客様、業務部門、IT部門、社内有識者、開発チーム、パートナー等のステークホルダ調整 足元ではAI活用構想、AI Ready化、PoC推進等の超上流案件が中心ですが、今後は本格開発・業務定着までを見据えた案件推進をリーダとしてチームを率いて担っていただく想定です。 AI領域は技術・活用方法・お客様課題が日々変化しているため、上記に限らず、新しい技術やビジネス課題を取り込みながら、前例の少ないテーマにも主体的にチャレンジし、新たな価値創出に取り組んでいただく職務です。 ●アピールポイント 本ポストでは、生成AIをはじめとするAI技術を活用し、金融機関を中心としたお客様の業務変革・新規価値創出を支援します。 現在は、お客様がAIを十分に活用できる状態を整えるための超上流コンサルティング、AI活用構想、AI Ready化、PoC推進等の案件が中心ですが、今後はPoCで得られた成果を本格導入・業務定着につなげる案件も拡大していく想定です。そのため、AI技術・データ・業務・システム開発を横断的に捉えながら、お客様のAI活用を構想から実装・定着まで一気通貫でリードできる点が魅力です。 また、NTTデータとして金融業界の変革をリードする立場で、多数のステークホルダと連携しながら、前例の少ないAI活用テーマを具体化し、新しい価値を創出できる環境があります。将来的には、AI/データ活用案件のチームリーダとして、チームメンバを率いながら、お客様・社内有識者・開発チーム・パートナー等と連携し、業界をリードするAI活用案件を推進するキャリアを目指すことができます。 ●出張有無・頻度:原則なし |
||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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。
【必要条件】求める経験・スキル・知識以下いずれかの経験をお持ちの方 ・AI/データ活用案件における企画構想、PoC推進、システム導入のいずれかの経験 ・生成AI/LLM、機械学習、データ分析等を活用したプロトタイプ開発または技術検証の経験 ・お客様の業務課題をヒアリングし、AI活用テーマ、検証方針、実現方式に整理した経験 加えて、業務部門・IT部門・開発チーム等の複数関係者と連携し、案件を推進した経験を有する方 【歓迎条件】求める経験・スキル・知識 ・生成AI/RAG/AIエージェントを活用した業務アプリケーションの企画・開発経験 ・Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI等を用いたAIシステム構築経験 ・Python、SQL、クラウド、API連携等を用いた開発・分析経験 ・データ基盤、MLOps/LLMOps、AIガバナンス、データマネジメントに関する知識 ・金融機関、大企業、公共領域におけるAI/データ活用案件の経験 ・PoC結果を踏まえ、本格開発・運用定着に向けた論点整理を行った経験 ●他言語力 英語の技術文書、製品ドキュメント、論文等を読解できる英語力があれば歓迎 ●資格 情報処理技術者試験、PMP、クラウド関連資格、AI/データサイエンス関連資格をお持ちの方は歓迎 ※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 | 700 万円 ~ 1100 万円 | ||||||||||||||
| 勤務地 | 東京(豊洲、大崎、品川) | ||||||||||||||
| 勤務時間 | 9:30~18:00 ※職種によりフレックスタイム制、裁量労働制の導入があります。 フレキシブルタイムは7:00~10:00及び15:00~22:00 コアタイムは10:00~12:00、13:00~15:00 その他裁量労働制(みなし勤務時間7時間30分)の導入有 ※1日の標準勤務時間は7時間30分とし、始終業時刻については、職場または業務により異なる場合あり ※業務の都合により、時間外勤務または休日勤務あり ●想定残業時間:月20~30時間程度 |
||||||||||||||
| 休日・休暇 | 完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始・夏季休暇、年次有給休暇20日(採用月により異なる)、特別休暇(慶弔ほか)、育児休暇・介護休暇制度など | ||||||||||||||
| 試用期間 | 原則4か月 | ||||||||||||||
| 昇給・給与 | 昇給:年1回 賞与:年2回 |
||||||||||||||
| 加入保険 | 各種社会保険完備 | ||||||||||||||
| 受動喫煙対策の有無 | 有 屋内原則禁煙、ただし喫煙室あり |
||||||||||||||
| 企業データ |
|
||||||||||||||
| 取材班による独自解説 | 1967年、日本電信電話公社 データ通信本部として設立。主に日本における社会インフラや電子計算機にかかわる事業を展開し、1988年にNTTから分社。公共・金融・産業と、分野別のシステム開発による新たな市場を創出し、今では当たり前の存在であるICカードやバーチャルモールなどをはじめとする技術を日本で先駆けて導入。 データ通信やシステム構築事業を行うSIer業界の中でも圧倒的な売上高と事業規模を誇り、国内シェアはもちろん、M&Aによる積極的な海外進出および海外への技術展開を行っている。2022年には日本電信電話株式会社(NTT)の海外事業と統合し、新たにNTT DATA, Inc.を発足。グローバル分野、法人・ソリューション分野、公共・社会基盤分野、金融分野の各々についてバランスの良い売上高を計上している。 旧電電公社から誕生した背景もあり、公共・社会事業向けソリューションや官公庁や自治体向けソリューションに強みを持つ。「大企業だからこその幅広いビジネス展開」、「需要が見込める事業に参入する柔軟性」、「大企業の信頼性、ノウハウ」が特徴である。近年では、顧客のビジネス変革を上流工程から支援するため、コンサルティング部隊の強化にも注力しており、戦略立案からシステム実装まで一気通貫で価値を提供できる体制を構築している。 昨今のクラウドサービスの浸透や生成AIの登場により、データセンターの重要性が高まっている中、同社は日本において長年にわたりデータセンターを運営しており、世界第3位のデータセンター事業者である。例えばサーバを設置してプライベートクラウドサービスとして提供したり、複数の特定顧客向けにコミュニティクラウドを展開したりするなど、グループならではの価値をつけて提供している。 さらに、NTTが開発した日本語に強い大規模言語モデル(LLM)であるAI「tsuzumi」を活用したソリューションを提供するなど、最先端の技術で社会や顧客の変革を支えている。 「人と仕事をつなげるWEBマガジン:UP TO DATA」 https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/ | ||||||||||||||
| Recruiting No. | 01001312001381 |
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