求人情報詳細
NEW 双日株式会社 テクノロジーを活用したビジネス・トランスフォーメーションの推進
正社員
1000万円
| 仕事内容 | 【組織紹介】 デジタル事業開発部は全ての営業本部と密に連携し、グループ全体の“Digital in All”実現を支え、デジタル活用による「稼ぐ」ビジネスの創出を、IT・デジタルの側面から力強く支援しています。 同社は単なるサポート役にとどまらず、各事業部門と「共に挑み、共に創る」パートナーとして、デジタル技術を活かした新たなビジネスモデルや業務改革を推進しています。 多様な産業領域にわたる現場に深く関与し、最先端のテクノロジーやデータ活用を通じて、グローバルビジネスを動かすダイナミズムを間近で体感できるポジションです。 また、現場との協働を重視する文化のもと、自ら提案し、変革をリードできる機会が豊富にあります。 「事業とITの垣根を超えて、新たな価値を創出したい」――そんな志を持つ方を、同社はお待ちしています。 ● 第一課|プロジェクトマネジメント(DX/プロダクト開発) 【ミッション(職務内容)】 デジタル事業開発部は、全社DX推進の中核として、ソフトウェア開発・エンジニアリング組織の強化に取り組んでいます。営業・職能本部と連携し、事業課題の解決や新規ビジネス創出を支えるデジタルプロダクト/ソリューションの企画・開発・実装を担います。将来的には、開発チームのリード/マネジメント、技術戦略の策定、組織運営への貢献を期待しています。 【具体的な業務内容】 ・営業・職能本部の課題抽出およびソフトウェア開発の要件定義 ・デジタルプロダクト/ソリューションの企画・設計・開発推進 ・生成AI、クラウド、データ分析技術を活用したアプリケーション開発・実装 ・開発プロジェクトの進捗・品質・リソース管理(プロジェクトマネジメント) ・外部開発パートナー/ベンダーとの連携・管理 ・グローバル拠点と連携したデジタル施策/プロダクト開発の展開 ・将来的なエンジニアリングチームの組成・チームマネジメント ・最新技術動向のリサーチ、PoC(概念実証)の実施、事業化検討 【ポジションの魅力】 単なるシステム導入支援に留まらず、自ら企画・開発・実装をリードし、事業価値創出に直結する役割です。事業とITの橋渡しを超えて、テクノロジーで未来の商社ビジネスを形にする中核メンバーとして活躍いただけます。 <キャリアパス> 【短期(~6ヶ月)】 ・営業本部との連携を通じ、同社の多様な産業領域への理解を深化 ・既存のデジタルプロジェクト/システム開発案件に実務メンバーとして参画 ・生成AIやデータ活用を用いたPoCの立ち上げ・推進(例:生成AIによる業務プロセス改革PoCのリード、クラウドベースの新規データ分析基盤開発、営業本部との共同サービス立案・試作支援) 【中長期(1年目以降)】 ・新規事業創出プロジェクトのコアメンバー/プロジェクトリーダーとして活躍 【キャリア例】 ・デジタルプロダクトマネージャー(PdM):事業価値創出を目的とした生成AIサービス/業務支援アプリの企画・設計・推進 ・デジタルビジネスアーキテクト:営業部門と一体となり、デジタル技術の企画提案~サービス設計~立ち上げを牽引 ・全社DX推進のプロジェクトマネージャー:役割を限定せず、意欲・成果に応じた幅広いチャレンジが可能 ●第二課|フルスタックAIエンジニア 【ミッション(職務内容)】 全社DX推進の中核としてエンジニアリング組織を強化。事業会社・営業/職能本部と連携し、事業課題解決・新規ビジネス創出につながるデジタルプロダクト/ソリューションの企画・開発・運用/改善を担当。将来的には、開発チームのリード/マネジメント、技術戦略策定、組織運営にも貢献。 【具体的な業務内容】 ・最新技術動向のリサーチ、PoCの企画・実施・事業化検討 ・事業会社・営業/職能本部の課題抽出、企画・要件定義 ・技術選定、ソリューショニング、ベンダー選定 ・AI/MLプロジェクトにおける技術支援・知見提供・社内コンサルティング ・AI・クラウド・データ分析技術を活用したアプリケーション開発 ・開発プロジェクトの進捗・品質・リソース管理 ・外部開発パートナー/ベンダーとの連携・管理 ・グローバル拠点との連携によるデジタル施策/プロダクトの展開 ・将来的なエンジニアリングチームの組成・チームマネジメント 【ポジションの魅力】 実装起点で事業価値を創出する役割。単なる導入支援ではなく、企画~開発~運用改善までフルスタックでリードし、未来の商社ビジネスを技術で形にします。 <キャリアパス> 第一課と同様。 ●第三課|データアナリティクス(データ分析) 【ミッション(職務内容)】 全社のデータドリブン経営を支える中核組織として、データ分析基盤の整備と分析ケイパビリティの強化に取り組みます。営業・職能本部や各事業部門と連携し、事業課題の可視化、意思決定の高度化、新規ビジネス創出を目的としたデータ分析・モデル構築・インサイト抽出を担当。将来的には、分析プロジェクトのリード/チームマネジメント、データ活用戦略の策定、横断的なデータ利活用推進にも貢献。 【具体的な業務内容】 ・経営/事業課題の抽出、分析テーマの企画・立案(営業・事業部門と連携) ・社内外データの収集・統合・可視化・品質管理 ・統計解析・機械学習・予測モデルによる分析とインサイト抽出 ・BIツール(Tableau、Power BI等)およびダッシュボードの設計・構築・運用 ・分析結果を踏まえた事業戦略/業務プロセス改善提案の実行支援 ・分析基盤/データパイプライン(クラウド/データレイク)の設計・構築・運用 ・外部データサイエンス企業や分析パートナーとの協働・品質管理 ・グローバル拠点と連携したデータ活用プロジェクトの展開・支援 ・将来的なデータサイエンスチームの組成・マネジメント、社内人材育成の推進 【ポジションの魅力】 レポーティングを超え、データを“経営資源”として活用し、事業を動かす意思決定を支援する分析組織の中核として活躍。分析スキルに加え、ビジネス理解力・構想力を持ち、Sojitzの多様な事業フィールドでデータ活用を牽引いただけます。 <キャリアパス> 【短期(~6ヶ月)】 ・営業・事業本部との連携を通じ、Sojitzの多様な事業領域を理解 ・既存のデータ分析プロジェクトに参画し、データ基盤や分析プロセスに習熟 ・ビジネス課題に基づく分析案件の設計・実施・報告を主導(例:需要予測・在庫最適化、施策効果測定・セグメント分析、ダッシュボード構築・自動化、部門連携によるプロジェクト設計・推進) 【中長期(1年目以降)】 ・データサイエンティストとして、事業・組織のデータ活用をリード 【キャリア例:データサイエンスチームマネージャー/アナリティクスリーダー】 ・複数のデータサイエンティスト/データエンジニアのチーム運営、テーマ優先度付け、技術方針策定、育成計画の統括 ・経営・事業・IT各部門と連携し、意思決定の高度化と価値創出をリード ・採用・育成・評価制度の整備、スキルマップ策定、分析人材の成長環境・技術文化の醸成 ・全社横断のデータ利活用戦略/アナリティクス組織運営(分析基盤拡充、AI活用ガイドライン、ナレッジ共有体制) ・将来的には、全社ポートフォリオの最適化、アナリティクスCoEの形成、グローバル分析組織の構築等へ展開 |
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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。
●第一課|プロジェクトマネジメント(DX/プロダクト開発)<必須条件> 【就業経験(以下いずれか)】 ・新規事業開発/PoCプロジェクト推進経験 ・ソフトウェア/アプリケーション開発における設計・実装・リリース経験 ・AI/データ活用を伴うシステム・サービス開発プロジェクトへの参画経験 【スキル・知識】 ・Python、JavaScript等の関連言語による開発経験 ・GCP/AWS/Azure等のクラウドを用いたアーキテクチャ設計・開発スキル ・SQL等を用いたデータベース設計・運用の基礎知識 ・アジャイル/スクラム開発の実務経験 ・ビジネス部門と連携し、課題を技術的にブレークダウンできる力 <歓迎条件> ・生成AI(大規模言語モデル、画像生成モデル等)を活用したサービス/プロダクト開発経験 ・REST API/GraphQL等のAPI開発・連携に関する知識・実装経験 ・AIモデルの微調整(ファインチューニング)やカスタマイズ経験 ・ETL設計、データパイプライン構築等のデータエンジニアリング経験 ・CI/CD、インフラ自動化等のDevOps環境の構築・運用経験 ・グローバルメンバーとの英語による開発ディスカッション経験 ●第二課|フルスタックAIエンジニア <必須条件> 【就業経験(以下いずれか)】 ・新規事業開発/PoCプロジェクトでのAI関連サービスの設計・実装・評価経験 ・システム開発の企画・要件定義からローンチ/運用までの一貫リード、または主要開発者としての経験 ・機械学習アルゴリズムやRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの精度評価/改善のリード経験 【スキル・知識(サービス実装にコミットできること)】 ・コンピュータサイエンスまたは関連分野の学士相当以上の知識 ・PythonおよびAI/ML関連ライブラリ(例:PyTorch、TensorFlow、Keras、scikit-learn、NumPy、Matplotlib、MLOps等)への深い理解 ・生成AI・RAGシステム、及びサービス組み込み実装(例:基盤モデルの特性と周辺サービス、MCP、Prompt Engineering、LangChain/LangGraph/LangSmith/Langfuse等)への深い理解 ・各クラウドのAI関連サービス(例:Azure AI Foundry、Amazon Bedrock/AgentCore/SageMaker、Google Vertex AI等)への深い理解 ・Responsible AIおよび国内外の関連法規(例:EU AI Act等)への理解 <歓迎条件> ・カメラや各種センサーデバイスの接続、コンピュータビジョン/音声・センシングデータ処理の基礎知識・実装経験 ・Python/TypeScript等の言語、およびFastAPI/Next.js等のフレームワークを用いたWeb/モバイルアプリの設計・実装経験 ・開発ベンダー/技術支援パートナーの選定経験 ・グローバルメンバーとの英語による開発ディスカッション/マネジメント経験 ●第三課|データアナリティクス(データ分析) <必須条件> 【就業経験(以下いずれか)】 ・事業会社/コンサルティングファーム等で、データ分析/データ活用プロジェクトをリード、または主要メンバーとして推進 ・経営/業務/顧客課題の特定から、データ分析による解決提案まで一貫して担当 ・顧客・販売・Web行動データを活用したマーケティング分析(例:セグメンテーション、需要予測、効果測定) ・機械学習モデルの開発・評価・改善、統計モデルを用いた需要予測/購買行動分析 ・BI/ダッシュボードによるKPI可視化・ROI分析・報告基盤の設計/構築/運用 ・DWH/データレイクの構築/運用、ETL/ELTプロセス設計 【スキル・知識】 ・PythonまたはRによるデータ分析・機械学習の実装・評価 ・SQLによるデータ抽出・加工・前処理の実務経験 ・BIツールを用いた可視化・ダッシュボード構築・KPIモニタリング ・顧客・販売・Web行動データを用いたマーケティングの知識全般 <歓迎条件> ・データ基盤・アーキテクチャ:データレイク/DWHの設計・運用、ETL/ELTパイプラインの設計・開発・スケジューリング、メタデータ管理・データカタログ設計(例:Data Catalog、Glue Data Catalog) ・クラウド・インフラ:AWS/Azure/GCPいずれか、または複数の運用経験 ※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。 |
||||||||||||
| 推奨年齢 | 20代 30代 40代 | ||||||||||||
| 想定年収 | 1100 万円 ~ 1500 万円 | ||||||||||||
| 勤務地 | 東京、大阪、全国各地の事業所および海外 ※原則、入社時は東京勤務となります。 |
||||||||||||
| 勤務時間 | 9:15~17:30【標準勤務時間7時間15分】 (フレックスタイム制度あり) |
||||||||||||
| 休日・休暇 | 完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始(12/29~1/3)、夏期休暇5日、有給休暇20日等 | ||||||||||||
| 試用期間 | 6カ月 | ||||||||||||
| 昇給・給与 | 昇給 年1回 賞与 年2回 |
||||||||||||
| 加入保険 | 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 | ||||||||||||
| 受動喫煙対策の有無 | 有 敷地内禁煙 従業員の健康増進の為に、就業時間中の喫煙は原則禁止といたします。 (休憩時間中の喫煙は可) |
||||||||||||
| 企業データ |
|
||||||||||||
| 取材班による独自解説 | それぞれ100年以上の歴史を有する商社、ニチメン株式会社と日商岩井株式会社の合併により発足した総合商社。グループとしてひとつの名称と、ひとつのシンボルを掲げるワンブランド戦略を推進している。 資源、自動車、肥料等の事業が収益の柱。特に航空産業の伸びが大きく国内民間航空機代理店として1位のシェアを誇る。 航空産業で培ったノウハウやネットワークと、総合商社の企業形態を活かして空港関連事業に関連した他の事業に参入するなど、将来の需要を見越した一歩先の柔軟なビジネス展開が特徴。 【社風・働き方】 ●仕事に対する個人の裁量権が大きく、公募制の新規事業創出制度「Hassojitz(ハッソウジツ)」は、入社年次1年目から参加可能。成果は報酬に反映されるため、社員のモチベーションが高く保たれる職場環境が整っている。女性管理職の育成にも取り組み、22年度時点で課長職の女性比率は10%超。2030年代には比率50%を目指す。 ●3~5年に1回の平均ペースでジョブローテーションを実施。自分が想像もしていなかったキャリアを築きながらゼネラリストを目指せる一方で、専門性を磨いてスペシャリスト人材を志す方がいればその志向を尊重する風潮。複数部署を経験していることが管理職登用の条件となっている影響もあり、本部長クラスにも多様的な視点を持っている方が多い。 ●フレックス制度や週3日までの在宅勤務制度を活用し、子育てと両立している社員も多い。例えば、自分は子供を保育園に預けてから10:00に出社する朝担当で、パートナーが迎えに行く夜担当など。男性社員の育休取得率100%、平均取得日数34日と、「男性でも育休取得するのが当たり前」という考え方が根付いている。プライベートの時間も大事にしながら、仕事に前向きに取り組める風土・制度が整っている。 ※(株)エリートネットワークHPに企業インタビューを掲載しております。是非ご覧ください。 ■人事部 採用課 課長 田森 りら氏 https://www.elite-network.co.jp/interview_kigyo/129.html ■人事部 部長 小倉 茂氏、法務部長 板倉 寿美氏 https://www.elite-network.co.jp/interview_kigyo/sojitz.html | ||||||||||||
| Recruiting No. | 01003062000289 |
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』
-
- 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 -
- 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