【職務概要】 ・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI技術を活用したソリューション/フレームワークの開発 ・PJチームのマネジメント支援(リソース手配、スケジュール管理)
【職務詳細】 ・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV(Proof of Value=価値実証)などの上流フェーズ対応 ・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング等

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大手総合電機メーカーがデータサイエンティスト(主任クラス)を募集しています。AI・アナリティクス技術を駆使し、顧客の課題解決を行うポジションで、年収は730万円から970万円です。業務内容は、AI・データ利活用コンサルティング、高度データ分析、AI技術を活用したソリューション開発、プロジェクトチームのマネジメント支援などです。必須条件として、データサイエンス分野での3年以上の顧客コンサルティング経験、またはAI・機械学習を活用した製品・サービスの企画・設計経験が求められます。さらに、ITSSレベル3相当の資格や統計検定2級以上、G検定などの資格が必要です。歓迎条件には、統計学や機械学習の知識、SQLやPythonの利用経験、プロジェクトマネジメント経験、英語力(TOEIC650点以上)があります。リモート勤務の可否や具体的な勤務体制については記載がありませんが、福利厚生が整っていることが期待されます。世界有数の企業で、グローバルな環境でのキャリアを築くチャンスです。
給与・報酬 | 年収 730万円 ~ 970万円 |
|---|---|
稼働時間 | 裁量労働制 |
雇用形態 | 正社員 |
出社頻度 | 相談の上決定する |
勤務地 | 東京都 |
【職務概要】 ・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI技術を活用したソリューション/フレームワークの開発 ・PJチームのマネジメント支援(リソース手配、スケジュール管理)
【職務詳細】 ・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV(Proof of Value=価値実証)などの上流フェーズ対応 ・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング等
雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
給与・報酬 | 年収 730万円 ~ 970万円 |
稼働時間 | 裁量労働制(実働7時間45分 休憩45分 ※時間帯例 8:50~17:20(事業所により異なる)) |
出社頻度 | 相談の上決定する |
勤務地 | 東京都 |
休日・休暇 | 完全週休二日制 |
社内制度 | 通勤費:全額支給 |
【必須条件】 ■(1)(2)共に満たしている方: (1)下記いずれかのご経験: ・データサイエンス分野での顧客コンサルティングの3年以上のご経験 ・AI・機械学習を活用した製品・サービスの企画・設計の3年以上のご経験 (2)以下いずれかの資格 ・ITSSレベル3に相当する公的資格 ・統計検定2級以上 ・G検定または同等以上の資格 ・Kaggle Master以上やデータ分析コンペでの入賞経験
【歓迎条件】 ・統計学の知識やご経験 ・機械学習の知識やご経験 ・構造化データ(RDB等)やデータ加工の知識やご経験(SQL、Hadoop、Pythonなどの利用経験が望ましい) ・AI・機械学習分野での業務経験 ・ディープラーニングの利用経験あり(画像認識・物体検出など) ※業界・分野などの特定ドメイン知識は不問・顧客へのコンサルティング業務経験 ・プロジェクトマネジメント業務経験 ・英語力(TOEIC650点以上))
世界有数の総合電機メーカー。ハードウェア、ソフトウェア、情報機器、システム、サービスにいたるまで、幅広く製品・ソリューションを提供。多国籍企業でもあり、売上の59%は日本国外からもたらされる。

給与・報酬:
年収 750万円 ~ 1,200万円
稼働時間:
10:00 ~ 19:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週1日出社

給与・報酬:
年収 600万円 ~ 1,000万円
稼働時間:
40時間 ~ 160時間(週10 ~ 40時間)
雇用形態:
副業転職(業務委託から正社員)
出社頻度:
相談の上決定する

開催前
AIツールの活用が進む中、開発現場では「エンジニアがドメイン知識を深く理解できない」「PMが仕様作成のボトルネックになっている」といった課題を聞くことがあります。 特に、「なぜこの課題があるのか、エンジニアが腹落ちできていない」「PMの仕様検討待ちで開発が進まない」――こうした声は、多くの開発現場で聞かれるのではないでしょうか。 LayerXでは、AIを活用することでこれらの課題に向き合い、エンジニアとPMの役割の壁を取り払う取り組みを進めているといいます。 そこで本イベントでは、バクラクシリーズのPMを務める加藤氏をお招きし、AIによってドメイン知識へのアクセスがどう変わったのか、PMとエンジニアがどう協働できるようになったのか、そしてCursorを用いた仕様検討の自動化など、LayerXが実践するAIネイティブな開発プロセスについて語っていただきます。 「ユーザーに使われるものを作る」文化をチーム全体で実現するためのヒントが得られる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック 「全員プロダクトマネージャー」を実現する、カーソル仕様による検討の自動運転 https://speakerdeck.com/applism118/quan-yuan-purodakutomaneziya-woshi-xian-suru-cursorniyorushi-yang-jian-tao-nozi-dong-yun-zhuan

アーカイブ公開中
AIコーディングエージェントの活用は進んでいるものの、コーディング以外の工程ではまだ課題を感じている方が多いのではないでしょうか。 「AIに設計やテストをどう任せればいいか悩んでいる」 「レビューがボトルネックになっていて、効率化の方法が見えてこない」といった声もよく耳にします。 実際には、実装以外の工程(設計、テスト、レビュー)でもAIを効果的に活用できる余地は大きくあります。 しかし「仕様書から適切に設計書へどう落とし込むか」「E2Eテストはどこまで人手を代替するのか」「AIレビューツールを入れたもののレビュー工数の削減にはあまり寄与していない」など、多くの現場が壁に直面しているのも事実です。 そこで本イベントでは、AI活用を第一線で行っているLayerXのan氏とサイバーエージェントのわさびーふ氏をお招きし、設計・実装・テスト・レビューという開発プロセス全体において、AIをどう活用しているのか取り組みの現在地を包み隠さず語っていただきます。 an氏からはバクラク開発における実践例を、わさびーふ氏からはサイバーエージェントでの取り組みを通じて、AI時代の開発プロセスのベストプラクティスを学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。
開催日:
2025年11月20日(木)19:00~20:00

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AIコーディングエージェントを活用する中で、「管理しているドキュメントをAIエージェントから参照させたいがうまいやり方がわからない」「複数のAIエージェントにプロンプトやコンテキストが散らばっていて、管理が大変」と感じているエンジニアも多いのではないでしょうか。 実際、複数のツールに情報が分散していると、AIエージェントが古いドキュメントや重複した情報を参照してしまい、意図しない実装が生まれる原因となります。特に、NotionやGitHub Wiki、個人のメモツールなど、ドキュメントが増えるほど「どれが最新で正しい情報なのか」がAIにも人間にも判断できなくなってしまいます。 そこで本イベントでは、実際にAIフレンドリーなドキュメント管理を実践されている松濤Vimmer氏とPochiPochi氏をお招きし、AIエージェントを用いた開発を加速させるためのドキュメント管理術を語っていただきます。 松濤Vimmer氏からはObsidianを中心とした情報整理アーキテクチャと、10年以上続くプロダクトでも信頼できるドキュメントをどう維持するか、PochiPochi氏からはGitHub WikiやCIを活用した自動更新の仕組みと、チーム全体でドキュメント管理を浸透させる工夫を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック 松濤Vimmer氏 単なるメモから知的資産へ:Obsidian in Cursorで構築する知的生産システム https://note.com/shotovim/n/n5833578984bf ぽちぽち氏 スピードと品質を両立する、AI時代の開発ドキュメント戦略 https://tech.techtouch.jp/entry/aic-document-strategy
開催日:
2025年11月6日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、AIコーディングエージェントやプロトタイピングツール(v0, boltなど)のの進化により、誰でも短期間でプロダクトを構築できる時代になりつつあります。しかし同時に、生成AIは「動くコード」を優先する傾向があり、セキュリティの観点が抜け落ちたままリリースされるサービスも急増しています。特に個人開発者や非エンジニアの参入が進む中、ハッカーから狙われやすい脆弱なサービスが量産されている現実があります。 そこで本イベントでは、延べ1万件の個人情報漏洩を発見・報告した経験を持つKyohei氏をお招きし、バイブコーディング時代に必須となるセキュリティの落とし穴と対策を探ります。実際の個人情報漏洩事例から、SupabaseやFirebaseなどBaaSを使った開発における具体的な対策、そしてkyohei氏が開発するSupabase RLS Checkerなどのセルフチェックツールの開発秘話まで、明日から実践できる知識を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。
開催日:
2025年10月7日(火)19:00~20:00

アーカイブ公開中
フロントエンド開発でフレームワークを選ぶ際、「Next.jsとNuxtの違いや特徴までは理解できないまま、とりあえずで選んじゃっているな」と感じているエンジニアも多いのではないでしょうか。 実際には、開発チームの構成や要件によって、Nuxtの方が適している場面も、はたまたNext.jsの方が適している場面も存在します。特に最近では、Nuxtに対する業界の注目度も今まで以上に高まってきています。 そこで本イベントでは、実際にNext.js・Nuxt両方の開発経験を持つエンジニアの方々をお招きし、なぜNuxtに投資するのか?なぜNext.jsに投資するのか?をお二人の立場から語っていただきます。 LayerXのypresto氏からは実際にNextとNuxtを同時運用して経験した互いの良さやツラミ、Next.jsを推進する理由を、アンドパッドの小泉氏からはVueやNuxtのエコシステムの現状や、Nuxtを推進する理由を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック ■ アンドパッド 小泉氏 新規プロダクトの開発に Nuxt 3 を採用して良かったこと https://tech.andpad.co.jp/entry/2024/01/17/100000 ■ LayerX ypresto氏 Next.jsとNuxtが混在? iframeでなんとかする! https://speakerdeck.com/ypresto/nuxt-inside-nextjs-with-iframe
開催日:
2025年9月30日(火)19:00~20:00