株式会社データフォーシーズ - データ解析で世の中をよりよく変える
D4cグループが培った技術力・提案力を活かし、半導体や自動車・航空機等の製造業界へ、技術支援を行うことを事業の柱としています。
製造業のクライアントに対し、一般的な「仕様書通りのシステム開発」ではなく、顧客の現場(最前線)に深く入り込んで課題を解決するフォワードデプロイエンジニア(FDE)、およびそのプロジェクトマネジメントをお任せします。 当社は特定のパッケージ製品を持たない「ノンアセット」のスタイルをとっています。そのため、クライアントの現場にあるリアルなビッグデータ、画像・音声データ、IoTデータなどを活用し、LLM(大規模言語モデル)の組み込みや画像認識AI、予測モデルといった「最先端のAI技術」をゼロから選定して実装する、非常にクリエイティブな開発に携わっていただけます。 また、このFDE×AIの伴走支援を当社の「新規事業」としてスケールさせるため、組織づくりや仕組み化にもコアメンバーとして携わっていただきます。 【具体的な業務】 • 製造業クライアントの現場(工場や事業部門)における本質的な課題の抽出 • パッケージに縛られない、最新AI技術(LLM、画像解析、データ予測等)を用いたアーキテクチャの検討・技術選定 • プロトタイプの高速検証、および本番導入に向けたプロジェクトマネジメント • 新規事業としての「FDEチーム」の組織立ち上げ、ノウハウの型化
募集背景
先日、日本最大級の製造業IT展示会である『ものづくりワールド』へD4cグループとして初出展をしました。パッケージ製品の制約を持たず、顧客の現場に深く入り込んで最新AIを実装する当社の「FDEスタイル」は会場で凄まじい反響を呼び、著名・大手企業からの引き合いやプロジェクトの打診が爆発的に急増しています。嬉しい悲鳴ではありますが、この莫大な市場の期待とチャンスにすべて応えるためには、プロジェクトをリードする中核メンバーが圧倒的に不足しています。企業の安定した土台がありながら、「すでに市場から求められ、勝算が立っている新規事業」の爆発的な成長期に、中心メンバーとして製造業の未来を変えませんか?
配属部署
※株式会社D4cテクノロジーでの採用となります。
概要
D4cグループは、データサイエンス・AIの力で数多くの企業のDXを牽引してきた 専門家集団です。 マーケティング、金融、ヘルスケア等の分野で培った圧倒的な分析ノウハウを 「製造業界」へ展開すべく、2023年12月にD4cテクノロジーが誕生しました。2026年ものづくりイノベーション事業部を発足し同7月ものづくりワールドに初出展。日本のものづくりのさらなる成長に貢献することを目指しています。
この仕事で得られるもの
・「IT×データサイエンス×製造業」という、今後さらに市場価値が高まる掛け算の専門スキル。 ・D4cグループが持つ、国内トップクラスのデータ分析・AI活用のノウハウやナレッジ。 ・大手製造業の心臓部(研究所や開発拠点・工場現場)における、最先端かつ大規模なDXプロジェクトのマネジメント(PL/PM)経験。 ・現場に赴き、顧客の課題を直接ヒアリングして解決する「真のコンサルティング力・提案力」。 ・17:30退社、年間休日125日以上という、プライベートも大切にしながら長期的にキャリアを築ける抜群のワークライフバランス。
勤務地
【勤務地詳細】 勤務地は派遣先となります。 本社所在地:東京都港区南麻布5-2-32 興和広尾ビル5F 【アクセス】 勤務地は派遣先(東京・神奈川・埼玉)となります。 本社:東京メトロ日比谷線「広尾駅」より徒歩3分
勤務時間
9:00〜17:45
待遇・福利厚生
【保険】 ・各種社会保険完備 【諸手当】 ・交通費支給 (月3万円まで) ・独立手当 ・時間外手当 ・業績賞与 ・扶養子女手当 ・チャレンジ手当 【保険】 ・各種社会保険完備 【定年】 ・60歳 ※65歳までの継続雇用(有) 【その他・契約満了時等の取扱い】 ・試用期間:4か月(期間中の給与は本採用時の90%支給) ・従事すべき業務の変更の範囲:将来的に会社の定める業務へ変更となる場合があります。 ・固定残業代:有(※詳細な金額や時間は個別に明示します)
休日・休暇
◆年間休日125日以上 【休日】 ・週休2日制(土・日) ・祝日 ・会社指定休日5日間 ※年末年始(6連休/2024年実績) ※GW休暇(10連休/2024年予定) 【休暇】 ・有給休暇、夏季休暇5日間(有給消化による) ・アニバーサリー休暇(年2日) ・産前産後、育児、介護休暇
プロジェクト例
大手製造業向けに最新AI技術(LLM、画像解析、データ予測等)を用 いたアーキテクチャの検討・技術選定等を行います。 製造業の永遠の課題である生産計画・スケジューリングを疑似量子計算、 数理最適を伴走支援で実装しております。
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