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AIエンジニア

Analytics Japan Inc.

  • Salary ⁨¥⁩⁨3,170,000⁩ - ⁨4,030,000⁩
  • Company employee count Under 10

Job Summary

設立から15年目。今回は、AI領域のさらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。成長期である今、核となるAIエンジニアに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。 ＜案件事例＞ ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発 ・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発 ・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発 ・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発 ＜開発環境/使用ツール＞ ・AWS／Azure／GCP／Python／Docker 顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。 ■AIビジネス部 入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。 ・案件の種類/クライアントの業種 　⇒　 製造業 　⇒　 通信業 　⇒ 　大手メーカー 　⇒ 　大手リサーチ会社 　⇒ 　大手広告代理店 　⇒ 　飲食チェーン会社 　⇒ 　ソーシャルゲーム会社 　⇒ 　鉄道運営会社 　⇒ 　製薬会社 　⇒ 　国／地方法自治体 　⇒ 　大学法人、教育関連会社 ■研修内容 AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。 研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。 入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます！ ※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。 ＜研修メニュー例＞ ・Excel研修 ・SQL研修 ・Python実務研修 ・pandas研修 ・AIエンジニア研修 ※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。

Company Info

Analytics Japan Inc. (株式会社分析屋) is a data analysis co-creation partner that supports the realization of essential data-driven decision-making, integrating rationality (data and logic) with emotional intelligence (experience, intuition, thoughts, and circumstances). The company specializes in data analysis support and has expanded its services to cover general IT. They offer a wide range of services including data analysis, machine learning model development, data analysis application development, marketing support analysis, market and social research analysis, and web access analysis. Analytics Japan Inc. also focuses on embedding data analysis within organizations, providing data literacy and data utilization education. As part of the SHIFT Group, the company aims to leverage data analysis through what they call "Omotenashi Analysis," which focuses on understanding the human aspects behind data to support more holistic decision-making across various sectors like life science, analytics, and marketing.

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