【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コンサルタントの仕事とは】 マネジメント層の参謀として、プロジェクトをリーディングしていく役割 ・将来を見越した計画・準備 ・経営層向けレポート／意思決定支援 ・コンサルティング／組織間調整 ・PMO組織のリーディング 【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。

金融機関向け自社プロダクト『Trust TLanP』のLanguage Engineerとして、多言語解析基盤の設計・実装（各種言語向けParser、AST/CFG/IRなどの中間表現設計、言語非依存の解析基盤）、静的解析・構造解析の高度化（呼び出し関係・依存関係解析、構造抽象化、整合性検証）、モダナイゼーション変換基盤の構築（言語横断的なコード変換エンジン、自動リファクタリング）、およびLLM等を活用するAI統合基盤の設計・整備を行う。

金融機関向けのデータ分析・AI活用プロジェクトを技術リード／プロジェクトマネージャーとして牽引するポジション。ジュニア〜ミドルのデータサイエンティストとチームを組み、分析戦略の設計・提案、機械学習モデルの設計・構築・評価、Pythonを用いたデータ処理・特徴量設計、本番運用を見据えたMLOps設計と運用支援、顧客との要件定義・技術提案、社内の技術資産・プロダクト企画に従事する。プロジェクト体制は2〜6名程度。

金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、アーキテクチャ設計や全体推進、顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定、データ基盤構築、ETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定、クラウド環境を用いたDWH・Datalake設計および導入支援などを担当する。SnowflakeやDatabricks等の基盤技術の設計や技術支援、AI・データサイエンス部門との協働による分析基盤整備やAIガバナンス推進、ナレッジ共有やアーキテクチャ標準化、自社プロダクトとの連携等も含まれる。

プロジェクトマネージャーとして、金融業界の顧客向けAI・データ分析案件をリードし、分析戦略の設計・提案からモデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導する。ジュニア～ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組み、幅広い業種・領域の分析プロジェクトを担当する。プロジェクトでは金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクト管理、機械学習モデル設計・構築・評価の統括、Pythonによるデータ処理・標準化、MLOps設計と運用支援、分析方針・要件定義・技術提案、社内の技術支援やコードレビュー、分析パターンや技術資産の企画・設計・蓄積等の業務を行う。

顧客企業の経営戦略の一環としてのデータ戦略に関するアドバイザリー業務やコンサルティング業務全般を担う。経営、事業、IT部門の顧客のビジネス目標達成や課題解決のため、最適なデータ基盤やアーキテクチャの設計・実装、戦略策定を行い、データパイプラインや統合ストレージなどの基盤構築業務や、パフォーマンス・コストの最適化アドバイザリーも担当する。

AIソリューションプランナーとしてソリューション開発企画や投資計画立案、要件定義や開発プロセス設計・統括などを行います。データサイエンティストとしては、最適手法による分析・知見獲得・モデル構築支援、分析結果および運用プロセスの最適化、アナリティクストレーニング、新たな研究動向の調査に従事します。

小売、メーカー、金融、エンターテインメント、IT事業会社など幅広い業界のデータ活用プロジェクトで設計・分析・意思決定の支援を行う。プロジェクトは課題整理や要件定義、設計、実装、提供までを含み、集計・可視化、数理統計学、機械学習、深層学習などを活用。キャリアレベルに応じてマネジメント・プリセールス・組織マネジメントなども含む。

自社プロダクトConataのWebフロントエンドやバックエンドの共通部分・ライブラリ開発や改善、各案件向けのカスタマイズ支援、プロダクトのUI/UX設計、データ収集やデータの受け渡しを担うインテグレーションシステム構築、ETL/ELTデータ処理やデータパイプラインの構築・運用、データウェアハウスの設計・構築およびセキュアなシステム設計、負荷試験やセキュリティ対策、データベース設計、サービス安定稼働のための運用、インフラや開発ツールチェインの整備・最適化などの業務を担当する。

データサイエンティストやAIエンジニアと連携し、クラウド（AWS/GCP/Azure）上でのMLインフラ設計・構築・運用、Docker/Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーション、Terraform/CloudFormationによるインフラ構成管理、CI/CDやAirflow/Kubeflow等によるMLOpsパイプラインの構築・運用、モデルのデプロイおよび監視・再学習サイクルの自動化を行う。