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51ページ | SIer(独立系)×東京の転職・求人特集
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非公開求人とは
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知名度の高い人気企業が応募の殺到を防いだり、極秘プロジェクトや新規事業を競合に知られたくない場合に WEB上では公開せず募集するケースがあります。ご登録いただくことで、非公開求人をご紹介できます。
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業務内容 |
ビッグデータやAIなどを活用し、クライアント企業の課題解決を実現するソリューションの提案を行っていただきます。 提案に際しては弊社の取り扱う各種Cloud、データマイニング/BIツール/RPAソリューションなどを組み合わせた提案となり、かつデータサイエンティストなどと協働で開発する分析モデルについても提案内容に含まれます。 担当いただくクライアントへAI・IoTやクラウドサービス(主にData&AI関連)などの …つづきを読む |
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必要な経験 |
IT業界でSI営業経験3年以上 開発エンジニアと連携し、受注後のデリバリーのフォローまで行える能力 …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 700~1200万円 |
職種カテゴリ | |||
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業務内容 |
金融業界(銀行/保険/証券/カードなど)を対象としたDXおよびデータ利活用に係る戦略の策定、およびその戦略実行に向けた構想策定、プロセス改革、組織組成、組織改革、人材育成、システム構築までを一貫して支援するコンサルティングサービスの提供します。 【具体的には】 データ利活用組織組成の支援 …つづきを読む |
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必要な経験 |
統計検定2級レベルの数理的知識を有していること (もしくは現時点で有していなくても、短期間で習得できる見込みがあること) SQLによるデータ加工、分類・回帰モデルを中心としたモデル構築、集計・可視化が行えること …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 900~1300万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
■配属部署:データエンジニアリング本部 アナリティクスアプリケーション開発部(AA部) AA部は、ML機能が世の中で利用されるためのアプリ基盤を構築し、当社国内トップクラスレベルのデータサイエンティストが作成した機械学習モデルの”社会実装”を担う組織です。プロトタイプから開発を行い、システム/機械学習を両輪としたアプリケーションをプロダクションレベルの品質に引き上げる事をミッションとし、コンサルタント、データサイエンティストと開発部でチームを組み、ステークホルダーと調整を行いながら、プロジェクトを主導しています。 …つづきを読む |
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必要な経験 |
■求めるスキル ※AIシステムの開発経験は問いません。 (必須) …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 700~1100万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
◆システムの開発・導入展開業務担当とし、ソニーグループ全体のシステムを構築するいずれかのプロジェクトに参画頂きます。 【案件概要】 :SAP S/4HANA FICO、SDMM、Central Financeをベースとしたグローバルプラットフォーム化や、AWSなどでの IaaSや、PaaS、SaaSソリューション。海外のビジネスメンバー、ISメンバーとメールや会議など コミュニケーションをとりながらプロジェクトを推進 …つづきを読む |
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必要な経験 |
・10名以上が参画しているIT関連のシステム開発プロジェクト経験 ・3~5名のマネジメント経験 ・英語中級以上 …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 676~1200万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
◆本ポジションでは、ソニーグループの社内SEとして、ご経歴とご意向に沿って、社内で幅広くポジションを検討させていただきます。 下記職種の何れかのポジションをベースにご活躍いただく想定でおります。 ・中期・事業計画の立案、IT企画、予算・実行推進 ・最上流フェーズのBPR推進、IT施策、予算、ロードマップの策定/企画構想業務 …つづきを読む |
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必要な経験 |
◆エンジニアとしての上流経験(企画/要件定義/基本設計) ◆業務で使用できるレベルの英語力 もしくは 英語を学んでいきたいという想い ※入社時に英語力が必須ではないポジションもございます …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 500~1200万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
■案件について Databricks Lakehouse Platformの導入にあたり、既存環境からの移行にともなう最適な設計や構築作業、新規導入の際の導入支援、機械学習モデル運用における内製化支援を行います。データAIプラットフォームを通したデータソースの特定、データ収集やデータ統合、パターンの特定や分析、仮説検証、モデル構築などデータの可視化等々、エンジニアの学びたい技術や 目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 …つづきを読む |
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必要な経験 |
・データパイプラインに関するご経験 ・顧客折衝、調整業務のご経験 …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 750~900万円 |
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