【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:
時給 4,500円 ~ 6,000円
稼働時間:
80時間 ~ 160時間(週20 ~ 40時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
月1日出社

給与・報酬:
時給 6,000円 ~ 12,000円
稼働時間:
80時間 ~ 160時間(週20 ~ 40時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
月1日出社

給与・報酬:
年収 800万円 ~ 1,500万円
稼働時間:
09:30 ~ 18:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
月1日出社

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昨今、AIエージェントの活用が一般的になってきたことで、「プロジェクト全体のコードを横断的に理解させるには、コードベースが一つにまとまっている方が適しているのではないか」という議論が増えています。 一方で、モノレポにはCIのパフォーマンスやコンテキストの絞り方など運用上の課題も存在し、組織規模やプロダクトのフェーズ、チーム体制などによって最適解は異なります。「どちらが正解か」を一概に難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、iOSやKotlinを含む複数言語のコードを一つのリポジトリに集約して運用されているカウシェと、バックエンド・フロントエンドともにモノレポ化を進めてきたLayerXの2社をお迎えし、それぞれのリポジトリ構成の実例をもとに、モノレポの実際を紐解きます。 前半のLTでは、カウシェからはモノレポになった歴史や複数言語を集約したメリット・デメリットを、LayerXからはリポジトリ統合プロジェクトの進め方や意思決定の裏側をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、両社を交え、モノレポにするタイミングや、CI・IDEとい開発体験に関する課題の課題、AIとの親和性を上げるための工夫やスコープの絞り方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 モノレポへの移行を検討している方から、すでにモノレポ運用で課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年6月11日(木)19:00~20:00

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昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月28日(木)19:00~20:00

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React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月20日(水)19:00~20:00

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昨今、バックエンドにTypeScriptを導入する事例は一般的になり、フロントエンドとバックエンドで型を共有することで開発効率を高めるさまざまなソリューションが登場しています。中でも「RPC(Remote Procedure Call)」を活用したアプローチは注目を集めており、tRPC・oRPC・Hono RPCなど複数の選択肢が存在します。 一方で、「そもそもRPCとは何か」「tRPC・oRPC・Hono RPCはそれぞれ何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。名前は聞いたことがあるけれど違いがわからない、どれを選べばいいのか判断がつかない、という声も少なくありません。 そこで本イベントでは、tRPCを実務で導入・運用されている海老原氏、oRPCやElysiaを活用されている柿氏、Hono RPCでマルチクライアント対応を実践されているよだか氏の3名をお迎えし、RPCの基本から各ソリューションの特徴・選定の考え方までを紐解きます。 前半のLTでは、柿氏、海老原氏、よだか氏の3名にそれぞれの視点からお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、3名を交え、各RPCの推しポイントや課題、モバイル・Webの対応可能性を見据えた技術選定など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 RPCという概念自体をこれから理解したい方から、すでに使っていて他の選択肢と比較したい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年4月23日(木)19:00~20:30

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昨今、Next.jsの急速な進化に伴い、そのブラックボックス的な実装に疑問を感じ、新たな選択肢を模索するエンジニアの声が増え始めています。そうした中、TanStack Queryをはじめとする「TanStack系ライブラリ」や、新たなフルスタックフレームワーク「TanStack Start」への注目が高まっています。 しかし、実際の運用において「Next.jsと比べて何がどこまで変わるのか」「TanStack系ライブラリを採用する具体的なメリットは何か」を明確にイメージできている方はまだ少ないのが現状です。 そこで本イベントでは、TanStack QueryやTanStack Routerを実務で活用されている寺嶋氏と、TanStack Startをプロダクション環境で実際に採用されている池内氏をお迎えし、Next.js経験者の視点からTanStack系ライブラリ・TanStack Startの実際を紐解きます。 前半のLTでは、まず寺嶋氏よりTanStack Startの全体像やViteエコシステムにおけるポジション、Next.jsとの比較を交えた概要を解説いただきます。続いて池内氏より、TanStack Startプロダクトにおける実践的な側面(デプロイ環境、認証基盤、データベース連携など)について、現時点での整備状況をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、お二人を交え、チーム開発での採用やAIコーディングとの親和性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 TanStackが気になり始めた方から、Next.jsからの移行を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年4月9日(木)19:00~20:00