顧客が保有するデータの分析を行い、データ活用施策や新規サービス企画に関する調査・分析を担当します。また、データを活用したサービスの技術検証やシステム化支援も行います。

AI画像系（認識・分類・生成・予測、マルチモーダル領域含む）を活用して、顧客の課題解決やビジネス価値向上に貢献する業務です。カメラや衛星などの画像データを用いた研究開発や、顧客ニーズに応じたAI画像系プロジェクトの遂行、生成AI・マルチモーダルアプローチのR&D、提案書やスケジュール・見積の作成、技術面での顧客折衝やQ&A対応、また国際会議や学術誌への論文投稿も行います。主なクライアントは国内大手企業です。

クラウド環境上でデータの格納・処理・分析・機械学習までを一貫して扱うLakehouseプラットフォーム（Databricks）を活用し、データやインフラ基盤の構築・内製化支援を行います。データ基盤環境（データレイク・DWH）の設計・構築、各種データの収集・クレンジング・統合・最適化、ETL/ELTパイプラインの設計・実装、ビッグデータ処理基盤の設計・運用、BIツール向けのデータマート構築、ユーザートレーニングや内製化支援などを担当します。

顧客が保有するデータの分析や、データの活用施策・新規サービス企画のための調査分析、データ活用サービスの技術検証やシステム化の支援を行います。

・課題ヒアリング／要件定義／アーキテクチャ設計 ・DWH・BI・ETL を使ったデータ基盤の設計・構築支援 ・プロジェクト管理（進捗・品質・予算・チーム統括） ・顧客折衝（提案・調整・改善提案） ◼︎プロジェクト例 製造業：生産設備×業務データでDWH＋BIを構築し、設備保全や生産性向上に寄与 流通業：POS×会員データでマーケ施策をデータドリブンに可視化 製薬：研究×臨床データの統合により、意思決定のスピードと精度を大幅改善 【ご担当いただく業務の魅力/やりがい】 ◼︎経営に効くプロジェクトを動かす手応え 単なるプロマネではなく、データを軸に“経営課題の解決”まで踏み込める環境。 あなたの提案や判断が、そのままクライアントの事業変革に影響します。 ◼︎PoCから数億円規模まで、幅広い案件でPMの“引き出し”が拡張 要件定義から運用定着まで一貫して経験でき、 再現性のあるリーダーシップと上流から巻き込む力が鍛えられます。 【会社全体の魅力・雰囲気】 ◼︎カルチャー ・職種や年次に関係なく、フラットに意見を出し合えるオープンで風通しの良い組織文化 ・若手でも大手企業案件を任されるなど、“挑戦を任せる”カルチャーが根付いています ・キャリアの自由度が高く、自分の意思でキャリアを切り開ける仕組みが整っています ◼︎働きやすさ ・平均残業20h以下×フレックス×リモート可 ・社員の“働きがい”向上だけに専念するワーキンググループを常設。現場の声を制度に反映する仕組みが機能しています ・離職率はわずか5.6％。急成長中のテック企業としては異例の定着率で、安心して長期的にキャリアを築けます ◼︎育成研修 ・現場のトップクラスの技術者が自ら志願して立ち上げた「人材育成チーム」がすべての研修を担います ・有志による勉強会の開催や、外部セミナーへの参加など自己研鑽の場が豊富です ・資格取得支援制度 ・中途入社者がスタートダッシュを切り、早期に活躍できるよう「オンボーディングプラン」を導入しています。

金融業界に特化したDXコンサルティング企業のAI・データ事業部にて、金融機関向けのデータ活用支援や自社生成AIプロダクト開発、LLM利活用事業に携わるポジション。主にLLMのプロンプト設計・パラメータ調整・業務アプリ開発、生成AIやRAGの業務効率化支援、AIコンサルタント・データエンジニアと連携し実装検証、プロダクトへのLLM適用・機能改善、成果物の品質向上・技術検証などを担当する。業務内容は企画提案・モデル構築・運用設計・MLOpsなど幅広く、2〜6名のチーム体制。

シニアデータサイエンティストと連携し、金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援や、テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価、Pythonによるデータ処理や特徴量エンジニアリング、評価指標設計、本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点含む）、AIコンサルタントと連携して技術的観点からの分析ニーズや課題整理・提案支援、再利用可能な分析パターンやモデル群の設計・蓄積を行う。

シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の現場でデータ分析、機械学習モデルの構築、本番運用設計（MLOps含む）を担当します。AIコンサルタントと協働し、分析ニーズの整理や技術的提案支援も実施します。金融機関向けのデータ分析プロジェクト、Pythonによるデータ処理や特徴量エンジニアリング、評価指標設計、モデル設計・実装を行い、再利用可能な分析パターン・モデルの設計・蓄積に貢献します。プロジェクトは2～6名で進行し、銀行の市場分析モデル開発やAutoMLツール評価・導入、生成AIの業務適用支援、データ分析基盤構想などの事例があります。

金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおいて、シニアデータサイエンティストと連携し分析・モデル構築・運用設計（MLOps）などの技術支援を担当する。AIコンサルタントと協働し、分析ニーズの整理や技術的提案も行う。またビジネスインパクトの大きい案件や自社プロダクトの開発・提供にも関与する。

【概要】 世の中で行われる多くのプロジェクトは、 マネジメントがうまく機能しておらず、失敗に陥っています。その理由として、 「プロジェクトの進捗、課題状況が見えないため、マネジメントの意思決定が間違っている」 「組織の役割分担が不明瞭なため、進んでいない作業がある」 「プロジェクトスコープが不明瞭なまま要件定義が進行している」 等さまざまな原因が挙げられます。 日本中の企業が抱えているプロジェクトの問題点を、 プロジェクトマネジメントの視点から洗い出し、 解決へと導くコンサルテーションを実行するのが プロジェクトマネジメントコンサルタントのミッションです。 あなたのコンサルティングにより、関わる人全てのHappinessを作り出しませんか。 【プロジェクトマネジメントアナリストの仕事とは】 ■リーダー層の業務を支援し、チーム間・グループ間・組織間の問題を 　調整・解決しながら、PJ推進の一翼を担う役割 ・プロジェクト計画の推進 ・プロジェクトの分析、レポート作成 ・リスクマネジメント ・プロジェクトマネージャー、チームリーダーの相談役 【特徴・魅力】 ・どんな業界業種でも通用するマネジメントスキルが身につきます。 ・今までにない新規市場を自らの手で作り上げていく経験ができます。 ・PMOソリューションの第一人者として活躍できます。 大規模プロジェクトに参画でき、成功への先導役を担えます。企業が抱えているプロジェクトの問題点を、 プロジェクトマネジメントの視点から洗い出し、解決へと導くコンサルテーションを実行するのが PMOのミッションです。 【例えば...】 ・SIerとシステムユーザーとなる事業会社の間に立ち、現場の問題点を第三者の視点から抽出 ・長期的な視点での課題解決のためのソリューションを提案、定着化プロセスの策定 ・プロジェクトマネージャーの意志決定支援 ・プロジェクトメンバー全体に共有できる仕組みづくり ・現場ベースで、コンサルタントが提案したソリューションの現場定着 ・プロジェクト計画の立案支援および推進・進行中のプロジェクト分析、改善提案、推進リード ・プロジェクトの状況の可視化、およびステアリングコミッティへのレポート業務 ・将来的にはPMOチームのリーダとして、PMOメンバーに対する指揮・統率 その他、プロジェクトの進行や行程をよりスムーズに行うためのサポートを幅広く行います。 【募集背景】 プロジェクトの成功率を高めるための施策として、昨今PMOは脚光を浴びています。 当社はPMO（Project Management Office）のリーディングカンパニーであり、PMOを専門とした非常に希有な企業です。 豊富な実績に裏打ちされたノウハウと、卓越した方法論が評価され、顧客が急激に増えています。 更なる事業成長のため、コンサルタントとしてご活躍頂ける方を外部からお招き致します。 【PMO（Project Management Office）とは？】 プロジェクトの課題管理・各ユニットの進捗状況の可視化、管理プロセスの導入・定着まで、第三者の視点から、プロジェクトをコンサルティングするサービスです。クライアントからの要望に応じて「プロジェクト単位」「部署単位」「組織単位」で、現場全体の進捗状況の管理や課題解決を行います。 SIerや大手コンサルティング会社、事業会社などの情報システムプロジェクト案件だけでなく、メーカーの新規事業立ち上げに関わる案件など、ITの枠を超え、PMOソリューションを必要とする企業・業界の幅は広がっています。今後も各方面からのニーズが高まるビジネスです。