経験者募集！これまで培った経験・スキルを存分に発揮してください！
アピールポイント！
【求人の特徴】
学歴不問・即日スタート・経験者優遇・駅から徒歩5分以内・フレックスタイム制・週休2日制・土日祝日休み・交通費支給・社会保険完備・退職金制度・その他特別制度あり
募集要項
| 職種 | 生成AIを活用した社内DXの企画・推進担当 |
|---|---|
| 仕事内容 | 【雇入れ直後】 【求人カテゴリー】 マーケティング本部 【配属部署】 ▼データ開発本部について 配属先となる「データ開発本部」は2020年度に組成された戦略的部署で、中期経営計画の注力分野であるデータビジネス事業を推進しております。小売／メーカー／金融など様々な業界のビジネス課題に向き合い、キャッシュレスデータを活用した優良顧客分析／商圏分析／インバウンド分析／ダイレクトプロモーションの予測モデル構築／CDP構築・運用など、様々な取り組みを行うことでデータによるビジネス価値の創出を目指しております。 事業の推進スピードの向上を目的として、2024年4月よりアジャイル組織に移行しています。 ※アジャイル組織：従来のピラミッド型の組織とは異なり、権限を分散させたフラットな組織構造を持ち、小さなチームが自律的に行動し、継続的な改善を行う組織 ▼データ開発本部体制について 「データビジネス」「社内AI／データ活用」「データ基盤」等の業務に応じたスクワッドで構成される、100名程度の組織（うち、約7割程度の社員が経験者採用入社） 【仕事内容】 当社の既存業務に対して生成AIの活用を前提とした再設計を推進します。 社内各部署における「業務変革の実行支援」、そのために必要な「基盤整備」、および全社横断での「活用促進」の企画・推進に従事いただきます。 【職務詳細】 ▼業務変革の実行支援 ・各部署のビジネス課題ヒアリングおよび業務変革テーマ検討・選定 ・業務変革テーマ別の案件立ち上げからリリースまでのプロジェクト計画策定 ・プロジェクト管理（担当部署と連携の上、進捗管理および課題の洗い出し・打ち手検討） ・業務変革テーマに対しての生成AI活用イメージの具体化（要件定義支援） ・モデル本番適用・運用支援・実績検証 ▼基盤整備 ・案件ごとに適した基盤の選定 ・選定した基盤の整備（RAGの構築等） ▼活用促進 ・全社横断での生成AI活用促進策の企画・実行・モニタリング ・社員向け研修の企画・実施 【本ポジションの魅力】 ・世界的なテクノロジートレンドである生成AIの社内展開・推進に従事できる ・社内各部署の業務改革に従事することを通じて、全社の各種業務を広範囲に理解することが可能 ・2020年立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境 【変更の範囲】 なし |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 | 年収 6,000,000円 〜 13,000,000円 |
| 給与詳細（年収例）・手当 | 【年収】6,000,000円~13,000,000円 ※. ※想定年収はご入社時 ・月額基本給 261,000円~ ・賃金形態 月給制 |
| 研修・試用期間 | 試用期間なし |
| 待遇・福利厚生 | 【待遇／福利厚生】 ・退職金：有 ・寮・社宅：無 ・家賃補助金制度：有り ・労働組合：有（ユニオンショップ協定締結） 【その他制度】 企業年金（確定給付年金及び確定拠出年金）／各種福利厚生サービス／団体保険／財形預金ほか ※受動喫煙対策：原則屋内禁煙（喫煙室あり） 【交通費など】 通勤費支給 【諸手当】 ・通勤手当：会社規定に基づき支給 ・残業手当：有 残業時間に応じて別途支給 |
| 勤務地 | 東京都江東区豊洲二丁目2番地31号 |
| 通勤アクセス | 各線 豊洲駅から徒歩5分 |
| 勤務時間 | （残業：有） フレックスタイム制 【休憩時間】60分 ※所定労働時間7時間30分 |
| 休日・休暇 | ・（原則）週休2日制（土・日・祝） ・有給休暇：初年度 最高14日 ※入社日により変動 ※次年度以降、勤続満5年未満18日・満5年以上20日 【年間休日日数】 122日 |
| 応募条件 | 【必須（MUST）】 ・事業会社またはコンサルファームにおける社内DXの企画・推進経験 ・業務変革プロジェクトへの参画経験（現行業務の整理・分析、課題設定、改善策の策定・実行など） ・生成AIを活用した業務変革に対する興味 【歓迎（WANT）】 ・生成AIプロジェクトの企画・推進経験（生成AI技術のビジネス応用実績、生成AIを活用した業務の要件定義経験など） ・自然言語処理（NLP）、GPT／BERT等の大規模言語モデル（LLM）に関する知識・実務経験 ・機械学習（マシンラーニング）／深層学習（ディープラーニング）の基礎知識・応用能力 ・AI技術におけるプライバシー・セキュリティのリスク管理経験 ・AIの倫理的な運用に関する知識（バイアス／フェアネス等） ・AWS／Azure／GCP等のパブリッククラウドの利用・開発経験 |
| 受動喫煙対策 | 【屋内の受動喫煙対策】あり 【対策】喫煙室あり 【特記事項】喫煙専用ルーム |