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Job offer curation - ⁨Google Cloud⁩

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AIソリューションマネージャー/AI Solutions Manager

第一生命保険株式会社

  • Google Cloud
  • AI
  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • 生成AI
  • Azure
  • JAVA
  • セキュリティ
  • 事業戦略

■職務概要・趣旨 AIソリューションマネージャーとして、複雑なビジネス上の課題に対処するAIソリューションの構想、設計、開発、展開、および保守に関与します。当社グループの商品やサービスをサポートするAIテクノロジーを適切に融合し、AI・生成AIによってもたらされるイノベーションの最大限の活用を通じて、お客さまの体験価値の向上、事業戦略の優位性の獲得、プロセスの効率化等を実現するために、部門横断的なメンバーと協力してプロジェクトを推進します。 ■具体的な職務内容 (雇入れ直後) 様々なチームとのコミュニケーションを通じたビジネスニーズの理解 AI活用に関する幅広い専門知識に基づく、個別の課題に対して適しているAIソリューションの選定 Chief Data and AI Officerおよびその傘下の組織との協力を通じた、ビジネスニーズを解決するプロジェクト計画とロードマップの構築 ビジネス課題を解決するためのAIソリューションの開発と実装のリード AIプロジェクトの構想から実装までの管理、および迅速なデリバリーの実現と品質の確保 特定のビジネス課題を解決するためのAIモデルやアルゴリズムの開発およびメンテナンス AIソリューションのスケーラビリティと堅牢性の確保 AIシステムのパフォーマンスの監視と評価、および必要な調整 AIと機械学習に係る最新技術の把握 AIに関連するチームへの技術的ガイダンスの提供と指導 AIに関する教育コンテンツの作成 技術に精通していないステークホルダーに対するAI ソリューションとその機能の説明を通じた、既存ソリューションの活用力の向上に向けた取組み AIガバナンス、データガバナンス、プライバシー、セキュリティに関連した規制に対するコンプライアンスの確保 (変更の範囲) 企画立案・折衝調整・コンサルティング・事務・管理等の業務全般 Job Summary: As an AI Solutions Manager, you will oversee the conception, design, development, deployment and maintenance of AI solutions that address complex business challenges. You will collaborate with cross-functional teams to ensure the successful integration of AI technologies that support our products and services, taking full advantage of the innovation brought forward by AI and Generative AI with the goal of enhancing customer experiences, driving strategic business advantage and creating process efficiencies. Key Responsibilities: Understand business needs in conversations with a variety of teams. Have vast expertise in AI capability creation to decide on what AI methodologies are suitable for which problems. Work with the Chief Data and AI Officer and their organization to translate business needs into project plans and roadmap. Lead the development and implementation of AI solutions to meet business objectives. Manage AI projects from conception to deployment, ensuring fast delivery and quality. Develop and maintain AI models and algorithms to solve specific business problems. Ensure the scalability and robustness of AI solutions. Monitor and evaluate the performance of AI systems, making necessary adjustments. Stay upda

  • Company employee count Under 10

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データエンジニア

エクスチュア株式会社

  • Google Cloud
  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • データ分析
  • 生成AI
  • Azure
  • SQL
  • BigQuery
  • データベース

弊社について エクスチュアは2012年12月に創業し、データ×マーケティング×テクノロジーで日本を代表する企業のビジネス課題を解決支援している会社です。 *Data to the People* を企業ミッションに掲げ、 ・デジタルマーケティング ・高度な基盤構築及び分析支援 ・生成AI・機械学習 を組み合わせることで、誰もがデータの価値を享受できる世界を目指しています。 Adobe Analytics をはじめとしたデジタルマーケティング領域の支援からスタートし、現在では BigQuery / Snowflake などのモダンDWHや BI、機械学習・生成AI活用まで、データ領域全般に事業を拡大しています。 概要 マーケティングテクノロジーやデータ領域のテクノロジーは日々進化を遂げており新しいツールが次々と生まれています。エクスチュアはこれらの最先端のテクノロジーに専門性を持つことで価値を提供しています。 クライアントのデジタルマーケティングにおけるWeb解析ツールの活用や技術コンサルティングを手がける。特に、大企業を中心に導入が進んでいる「Adobe Marketing Cloud」に関する経験や知識の豊富さ、高度さにおいてご評価いただいております。現在は需要の多い「Google Analytics」および急成長中の「Tableau」をはじめとしたBIツールや分析クラウドの「Snowflake」などを取り扱います。 仕事内容 パブリッククラウド(Google Cloud・AWS)を中心としたクラウド環境を構築し、Snowflake、BigQueryやRedshiftなどの分析基盤にデータを格納、利用可能な状態にするためのデータパイプラインの構築、Tableauを用いたデータの可視化までの総合的な支援を主な業務としています。また、最近では機械学習案件や分析案件など業務の幅も広がっていますので、新しいことに挑戦する機会もあります。 募集背景 社会的にもデータ分析の重要性が認識される中で、データ分析基盤構築のお問い合わせを多くのお客様からいただいておりますが、エンジニアが不足してご希望に添えない状況にあります。 組織全体の底上げを目指しており、今後もニーズ拡大が予想されるためデータエンジニアを募集いたしました。 具体的には ・オンライン、オフライン両方のデータを統合して分析基盤構築 ・上記を行うための環境構築、ETL設計・開発、データ抽出など <業務一例> ・Google Cloud/AWS/Azure等のクラウドを用いたデータ分析基盤の設計、構築 ・Tableau/DataStudio/Looker 等のBIツールを用いたデータビジュアライゼーションの設計、構築 ・機械学習やディープラーニングを用いたデータ分析業務 *利用するモダン技術* ・データ基盤構築(ETL / ELT / データ統合) Fivetran / Airbyte / TROCCO(SaaS型データパイプライン) Matillion / dbt(ELT・データ変換の自動化) Apache Airflow / Dagster(ワークフローオーケストレーション) ・データウェアハウス / レイクハウス Snowflake BigQuery Databricks ・データモデリング / データマート構築 dbt(Core / Cloud) LookML(Looker) Apache Iceberg / Delta Lake(オープンテーブルフォーマット) ・データ可視化 / BI Looker / Looker Studio Tableau / Tableau Cloud Lightdash / Redash / Superset ・リアルタイムデータ処理 Apache Kafka / Confluent Cloud Amazon Kinesis ・データカタログ / ガバナンス Select Star / Secoda / Datahub ・機械学習・AI統合 Vertex AI / Amazon Bedrock / Azure Machine Learning LangChain / LlamaIndex(生成AIアプリ開発) *当社で働くメリット・魅力* 当社は、データ解析やデジタルマーケティング領域のテクノロジーに強みを持つベンチャー企業です。特に大企業を中心に導入が進んでいる「Adobe Experience Cloud」に関する経験や知識の豊富さ、高度さにおいては、日本トップクラスの地位を誇るプロフェッショナル集団として知られ、さまざまな業種の大手企業を主力顧客層としています。 *スキルアップ支援が充実しています!* トレーニングプログラムを用意しているため、必要な製品知識を学んでいただけます。またセミナーや勉強会の参加

  • Salary ⁨¥⁩⁨5,500,000⁩ - ⁨10,000,000⁩
  • Company employee count 101 to 1,000

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データサイエンティスト(マネージャー候補)

GMOインターネットグループ株式会社

  • Google Cloud
  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • GitHub
  • MySQL
  • LLM
  • PostgreSQL
  • スタートアップ
  • BigQuery

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。専門性を高めて実績をあげたら、幾つかのプロジェクトでプロジェクトマネジメントの経験を積んでいただき、将来は部署のマネージャーとなっていただきます。 ◆フィンテック(Fintech)のプロジェクト GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術(BigQuery・PySparkなど)も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な3つのスキル(ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング)を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます 全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます 本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習: Transformer系(大規模言語モデル他)、グラフニューラルネットワーク(GNN)、多層パーセプトロン(MLP)、アンサンブル学習/勾配ブースティング(Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM)、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル(隠れマルコフモデル) 統計分析: t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング(MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論(差分の差分法など) ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク Python、PyData(numpy、scipy、pandasなど)、Streamlit PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark(PySpark) クラウド/オンプレ(ミドルウェア) Google Cloud(GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど) AWS(S3、Athena、EMR/Serverless、StepF

  • Salary ⁨¥⁩⁨9,000,000⁩ - ⁨11,000,000⁩
  • Company employee count 1,001 to 10,000

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