仕事内容 | 『AIとヒューマニティーで、この国の潜在能力を解き放つ。』
情報戦略テクノロジーは、IT業界の多重下請け構造を打破し 、
大手一流企業と「距離ゼロ」で ビジネス最上流から伴走する 『DX共創パートナー』です。
従来のSI / SESとは異なり、独自の「0次DX」を軸に、
最上流のコンサルティングから次世代AI実装まで多様なサービスを一気通貫で提供 。
2024年には東証グロース市場への上場を果たしました 。
AWSハッカソン日本一の最先端の「AI技術」と、現場の暗黙知を汲み取る「ヒューマニティー」を掛け合わせ、
日本を代表する大企業の潜在能力を最速で解き放ちます 。
主役はあくまで人間。私たちはテクノロジーを自在に操り、予測を超える価値を創出し続ける集団です 。
0次ラボにおけるデータ活用サービスのPLを募集！
東証プライム上場企業の顧客を相手に、直接契約で内製支援をしていきます。
リーダーとして数名のチームを率い、データ利活用プロジェクトを成功へ導く役割を期待します。
本募集ではデータサイエンティストとデータエンジニアの募集を行います。
【0次ラボとは】
トレンド技術×アジャイルを駆使したプロフェッショナル集団です。
Webアプリやネイティブアプリ、生成AIなど多様な分野の専門家が在籍しており、
プロジェクトごとのニーズに合わせた最適なチームで開発をリードします。
お客様と密に連携しながら、柔軟なアジャイル開発を進め、仕様変更にもスムーズに対応。
短期間のスプリントで成果を積み重ね、プロジェクトのたびに生産性を向上させています。
ラボでは「高速で、スモールに、イメージ通りに」を掲げ、
技術力を最大限に発揮できる環境が整っています。
トレンド技術に挑戦し、自らのスキルを高めたいエンジニアにとって、
これ以上なく成長できる環境です！
【働く環境】
持ち帰り案件なのでフルリモートor本社で業務をしています。
バーチャルオフィスを活用し、チームで円滑にコミュニケーションを取りながら
業務に取り組める環境をご用意しています。
また、月に数回1on1も実施しているため、フルリモートであっても孤独感は感じづらい環境です。
新しい経験が積みたくても経験がないと難しい場合が多いですが、
0次ラボは「チーム」でプロジェクトに関わるため、
チームのサポートを受けながら
新しいことにチャレンジすることができます。
【業務内容】
エンタープライズ企業のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、急増するデータ活用プロジェクトのPM を担っていただきます。 単なる基盤構築に留まらず、顧客のビジネスアクションに繋がる「気の利いたデータ活用」を企画・リードすることがミッションです。
【業務詳細】
■データエンジニア
◎顧客課題に基づいたソリューション提供
・データ基盤設計： DWH、データレイク、データパイプラインにおける技術指針を策定。スケーラブルかつ信頼性の高いアーキテクチャ設計と品質管理を主導します。
・モダン開発推進： クラウドネイティブな基盤への移行や、生成AI（LLM等）を活用した基盤構築など、最新技術を用いたPoCや新規立ち上げを牽引します。
・データガバナンス： DMBOKに準拠した品質・メタデータ管理、セキュリティ設計を主導し、信頼性の高い基盤を整備します。
・データ移行： システム移行に伴うデータ移行を安全かつ確実に完遂します。
■データサイエンティスト
◎顧客課題に基づいた分析ソリューションの提供
・分析・モデル開発： ビジネス課題をデータ課題に変換し、統計解析や機械学習（予測モデル、最適化、LLM活用等）を用いたアルゴリズム開発を主導します。
・ビジネス実装・定着化： モデルを作って終わりではなく、顧客の現場業務に組み込み、ROIを創出するためのプロセス設計を主導します。
・データガバナンス・品質管理： データ利活用における品質基準を策定し、信頼性の高いAIモデル・分析環境を構築します。
■共通
・プロジェクトマネジメント： チームの計画立案および進捗管理を行い、プロジェクトを完遂に導きます。
・顧客折衝・提案： ビジネス課題を技術的視点で分析し、データ基盤の観点から実現可能な解決策を提案・実装します。
・若手育成： 技術責任者として若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の技術力向上に貢献します。
【技術スタック・使用ツール】
■データエンジニア
・データ処理・パイプライン： Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka, Digdag, Embulkなど
・DWH： BigQuery / Snowflake / Redshift / Databricks など
・クラウド： AWS, Azure, GCP
・インフラ： Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, CircleCI など
・データベース： MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, DynamoDBなど
・BI・可視化：Looker, Tableau, Power BI, MotionBoardなど
■データサイエンティスト
・ライブラリ： pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, HuggingFaceなど
・分析環境： Jupyter Notebook, Google Colab, Databricks など
・クラウドML基盤： Amazon SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learningなど
■共通
・言語： Python、SQL
・その他： 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Geminiなど)
・ツール： Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Figmaなど
【キャリアパス】
・データ利活用領域PM： 得意領域を中心に、より大規模な案件や複数案件のマネジメントに挑戦可能です。
・データコンサルタント： 顧客業務の分析・課題抽出から、データによる解決策の立案まで、最上流工程を担います。
【ポジションの魅力】
・専門性の深化： データのスペシャリストとして顧客から信頼される環境で、技術とビジネススキルの双方を磨けます。
・案件の多様性と先進性： 大手企業の案件を中心に、エンタメ、証券、SaaS、不動産等、多種多様なドメインにおけるAI活用の先端案件に従事できます。
・「0次DX」の推進： 顧客と対等なパートナーとして、要件定義のウソをなくし、本当に価値のあるシステムをアジャイルに共創できます。
・対応領域の拡大： 得意な領域を核としながら、エンジニアリング、アナリティクスサイエンス領域への挑戦も可能です。
【従事すべき業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
【就業場所変更の範囲】
変更なし |
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