データサイエンティスト×月収80万円以上の案件一覧 -2ページ目

【案件概要】
大手SIが提供する国内最大級の決済ネットワーク関連プロジェクトにおける、
AI／Pythonを活用した業務プロセス改善・データ分析・PoC推進を担っていただく案件です。

プロダクトは、数百、数千を超える、クレジットカード会社、金融機関、百貨店などの商業施設やECショップ、
また小売店・タクシー等の端末では80万台超えて利用されている国内最大級の決済ネットワークであり、
月間11億件のトランザクションデータを扱っています。

今回は、新プロジェクトの中心となるデータ分析・PoC領域をメインでお任せできる方を募集しています。

【業務内容】
① AI／Pythonを活用した業務プロセス改善
レガシーな運用プロセス（紙・Excel・手作業）の自動化・効率化を推進。
対象プロセス：
受付 → 利用準備 → 情報登録 → 試験実施 → 検証 → サービス開始 → 請求・課金

特に以下の領域に関わります：
・試験〜サービス開始後の監視プロセスの自動化
・課金請求プロセスの改善
・AIを用いたトランザクション分析による監視強化
・AWS上でのデータ分析基盤の構築と運用
※受付〜試験部分の見立ては既にあり、サービス開始時のトランザクション分析（②）を主に担当いただきます。

② データ分析とPoC（概念実証）の推進【メイン業務】
扱うデータ：月間約11億件、年率110%で増加するトランザクションデータ
担当する業務：
・AI活用を前提としたデータ分析手法の検討
・PoCの企画・実施
・検証結果のフィードバックと改善案の提示
・データ収集〜分析までのノウハウ蓄積・展開

大量データを用いた分析経験を活かしたい方に最適なポジションです。

③ AIツール活用と技術検討
・業務課題に対し、最適なAIツールの選定・比較
・「AIで解決すべき課題か」の判断・技術的提言
・AWS上での分析環境構築支援
・AI活用に関する知見共有・教育

④ BPRの技術的推進
・リーダーと連携し、BPR活動の技術面を牽引
・開発・維持チームへの自動化推進の働きかけ

■その他
新プロジェクトの立ち上げチーム
5名体制予定、既存メンバーと協働していただきます

【必須スキル】
・Pythonを用いたデータ分析の実務経験（数千万規模くらい）
・AIに関する知見:
　→AI（機械学習、深層学習等）を用いたデータ分析の実務経験、またはそれに準ずる知識
　→AIツール（例: Copilotなど）の活用経験。※活用を推進していきたいため、お得意で提案できる方は大歓迎！
・関係部署やチームメンバーと円滑に連携し、技術的な課題について議論いただける方

【歓迎スキル】
・AWSに関する実務経験
・トランザクションデータ分析の経験、またはそれに準ずる大規模データ分析の経験。

★国内最大級（月間11億件）の決済データを扱える希少な案件です
★AI活用／PoC推進を中心とした裁量の大きいポジションです
★新規プロジェクト立ち上げメンバーとして参画できます
★Python・AWS・データ分析のスキルを実務で強化できます

■案件概要
人とAIが協働する次世代社会を見据え、対話型診断・学習支援AIエージェントプラットフォームを開発・提供している企業での案件です。
本ポジションでは、プロダクションレベルのLLMおよびマルチエージェントシステムを設計・構築し、学習支援・業務支援プロダクトの中核を担っていただきます。
研究開発とプロダクト開発が密接に連携しており、AIエージェントの精度向上や新機能の社会実装を継続的に行う長期プロジェクトとなります。

■業務内容
・Planning / Tool Calling / Memory / Multi-Agent Orchestration を含むAgentic AIワークフローの設計・実装
・LLM／VLMの比較評価とモデル統合、LoRA・Instruction Tuning・Preference Optimization等を用いた適応・Fine-tuning
・System Prompt設計、RAG、Prompt Versioning、Vector Store を活用したLLM MLOps構築・運用
・A/Bテスト、オフライン評価、Human-in-the-Loop評価基盤の設計・運用
・学習シナリオ生成、診断・フィードバック生成などコア機能エージェントの開発
・社内技術文書作成や技術発信（論文・特許など）への関与

■組織構成
・AI研究者、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、UI/UXデザイナー等で構成される技術チーム
・複数国籍のメンバーが活躍する国際的な環境
・研究志向とプロダクト志向が両立した組織構造

■必須スキル
・LLMを用いたソフトウェアを本番運用まで実装・運用した経験
・Planning、Tool Calling、Multi-Agent Coordination 等のエージェント構築/運用経験
・Latency / Quality / Cost を指標にしたLLMモデル選定とトレードオフ分析の経験
・LoRA、Instruction Tuning 等のLLM適応技術の実務経験
・Python または TypeScript による開発経験（テスト、CI/CD、仕様化、可読性を重視した実装）

■歓迎スキル
・LLM MLOps構築経験（Vector Store、Prompt Versioning、Feature Storeなど）
・クラウド（GCP/AWS）、コンテナ（Docker/Kubernetes）、モニタリング基盤の運用経験
・音声処理（STT/TTS/VAD）、RAG、Embedding、対話システム評価などの経験
・Human-in-the-Loop評価設計、安全性評価、レッドチーミングの知見

★社会的インパクトの大きい学習支援AIプロダクトの中核開発に携われます
★LLM・マルチモーダル・エージェント技術を本番運用レベルで扱える環境です
★国際色豊かな研究開発チームで、グローバルスタンダードの開発体制を経験できます
★研究と実装の両軸を伸ばすことができ、技術発信の機会も豊富です
★AIエージェント分野の最前線で、社会実装まで一貫して関われる希少なポジションです