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データエンジニア
採用背景 ●あらゆる社会課題を「人」を軸に捉え直し、すべての人がやりたいことを探し、挑戦できる社会をつくりたいと考えており、そのために、教育、介護、生活といった幅広い事業で、データから価値を生み出し、社会に還元する仕組みをつくりだすことが重要なミッションになっています。 ●データエンジニアは、幅広い事業領域で日々膨大に蓄積されているデータをもとに、AIを活用し、価値に転換するためのプラットフォームの進化に貢献いただきます。 仕事内容 ●ベネッセグループのデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進を行う組織への配属になります。 ※Digital Innovation Partnersの詳細についてはこちらをご参照ください。 ●ベネッセグループの各事業(『進研ゼミ』『こどもちゃれんじ』『学校向け教育事業』『社会人向け教育事業』『妊娠出産・育児等の生活サービス』『介護・保育』etc.の事業領域)のデータを活用し、お客様の課題解決、サービス価値向上実現のため、事業・サービスやマーケティングの進化、事業グロースにおけるデータ利活用を支える、データ基盤・分析やAI基盤のアーキテクチャ戦略策定・設計・開発・運用・改善のリーディングをご担当いただきます。 ●外部パートナー(大手クラウドベンダーやベンチャー企業など)、研究機関と連携しながら、知見を高めていくことができます。また資格研修やセミナー参加なども推奨しています。 データエンジニアとしての専門性を高めつつ、AI・データサイエンスやBizDevなど、領域を拡大するキャリアの広げ方も可能です。 ●各事業におけるデータ利活用組織の立ち上げを予定しており、入社後はベネッセグループの事業に幅広く携わっていく他に、いずれかの事業のデータ利活用のコアメンバーとなって腰を据えて携わっていくことのできるキャリアパスもあります。 【具体的な業務内容】 ・データ利活用のアーキテクチャ戦略策定 ・DevOpsやMLOpsといった方法論の実装と改善 ・データ活用のためのパイプラインの開発と運用 ・Azure、GCP、AWSを活用した大規模なデータ基盤・AI基盤の設計、開発、運用 ・BIツールや生成AIなどAIツール等を組み込んだ、データ活用環境の設計、開発、運用 ・生成AI文脈を踏まえた、サーチ領域の技術開発・組み込み・運用 ・データエンジニアのチーム・プロジェクトマネジメントおよび人材育成 【組織状況】 社員・外部パートナー合わせ80名ほどの組織となります。 Azure上のクラウドデータ基盤をセンターにして、学校事業、通信教育事業のデータ整備が進んでいます。PowerBIを中心としたダッシュボード環境、AMLによるAIパイプラインなども段階的に準備を進めています。またデジタルマーケティング領域のデータなどGCPでのデータ管理も行っており、別クラウドとの連携も進めています。 今後は、グループ会社を含むグループ全体のデータ利活用環境整備、AIによる競争優位性をつくるべくアーキテクチャへの進化を検討しており、さらにビジネス価値につなげる動きを進めていく予定です。 求める人物像 ●ベネッセの「よく生きる」の企業理念に共感し、教育・介護サービスのテクノロジーの活用を通じてDXの実現を支援し、顧客価値拡大・事業成長に貢献することに粘り強く・意欲を持って取り組んでいただける方 ●主体性・当事者意識・責任感を持ち、各部門やパートナー等、複数の関係者とコミュニケーションをとって主体的に取り組んでいただける方 ●課題解決、新たなプロセスの提案に留まらず、それの実現まで当事者意識をもって推進いただける方 応募条件(MUST) ●自ら問いを立て、目標をつくりだし、変化を楽しみながら、目標達成による成果を生み出せる ●チームリーディング力、柔軟性があり、手を動かしながら積極的に新しい技術を学んで共有できる方 ●クラウドを利用したWEBシステム全体やデータ分析環境全体の設計・構築・運用のご経験(特にAzure、GCPでのご経験) ●ETL処理やAI処理パイプラインなどデータハンドリングのご経験 (データモデリングをもとにしたデータウェアハウスやデータマートの設計、SQLによるDWH等の開発・運用、DBの性能評価やチューニング、パブリッククラウドの設計・構築・運用、gitなどのバージョン管理ツールやDockerやKubernetesなどのコンテナ技術や運用自動化ツールや開発フレームワークの導入・運用実績etc、いずれか複数でのスキルと実績) 歓迎条件(WANT) ●システムセキュリティ、ライフサイクル、コストといった観点で切り口をつくり、QCDを高められる方 ●各種AIツール、BIツール、データワークフローツール等のミドルウェアの選定に長けている方 ●Linux、ネットワーク、監視システム、ロギングなどの知見やセキュリティ・データガバンス知見とそれらを活用したトラブルシューティングとガバナンス向上の推進ができる方 ●バックエンドだけでなく、フロントエンドなど幅広い領域ができる方 ●AI(予測型、生成型)やサーチ関連のデータ処理の設計・開発・運用ができる方 ●SaaSサービスの設計・開発・運用ができる方 選考スケジュール 書類選考 → WEBテスト+面接2回 続きを見る
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AIエンジニア・データサイエンティスト
採用背景 ●あらゆる社会課題を「人」を軸に捉え直し、すべての人がやりたいことを探し、挑戦できる社会をつくりたいと考えており、そのために、教育、介護、生活といった幅広い事業で、データから価値を生み出し、社会に還元する仕組みをつくりだすことが重要なミッションになっています。 ●データサイエンティスト・AIエンジニアは、幅広い事業領域で日々膨大に蓄積されているデータをもとに、社会課題解決、事業成長のために、機械学習やAIの企画・設計・開発・運用を通し、価値を生み出すことに貢献いただきます。 仕事内容 ●ベネッセグループのデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進を行う組織への配属になります。 ※Digital Innovation Partnersの詳細についてはこちらをご参照ください。 ●ベネッセグループの各事業(『進研ゼミ』『こどもちゃれんじ』『学校向け教育事業』『社会人向け教育事業』『妊娠出産・育児等の生活サービス』『介護・保育』etc.の事業領域)のデータを活用し、お客様の課題解決、サービス価値向上実現のため、事業・サービスやマーケティングの進化、事業グロースにおけるデータ利活用を支える、機械学習やAIを活用したサービスや仕組みの企画・設計・開発・運用・改善のリーディングをご担当いただきます。 ●外部パートナー(大手クラウドベンダーやベンチャー企業など)、研究機関と連携しながら、知見を高めていくことができます。また資格研修やセミナー参加なども推奨しています。 データサイエンティスト・AIエンジニアとしての専門性を高めつつ、BizDevやデータエンジニアなど、領域を拡大するキャリアの広げ方も可能です。 ●各事業におけるデータ利活用組織の立ち上げを予定しており、入社後はベネッセグループの事業に幅広く携わっていく他に、いずれかの事業のデータ利活用のコアメンバーとなって腰を据えて携わっていくことのできるキャリアパスもあります。 【具体的な業務内容】 ・機械学習・AI活用のアーキテクチャ戦略策定 ・機械学習・AIを用いたサービス・アプリケーションの開発・設計・実装・運用 ・統計解析・機械学習・AIのモデル設計・実装(予測型、生成型、サーチ等) ・DevOpsやMLOpsといった方法論の実装と改善 ・生成AIなどAIツール等を組み込んだ、データ活用環境の設計、開発、運用 ・機械学習・AIのチーム・プロジェクトマネジメントおよび人材育成 【組織状況】 社員・外部パートナー合わせ80名ほどの組織となります。 求める人物像 ●ベネッセの「よく生きる」の企業理念に共感し、教育・介護サービスのテクノロジーの活用を通じてDXの実現を支援し、顧客価値拡大・事業成長に貢献することに粘り強く・意欲を持って取り組んでいただける方 ●主体性・当事者意識・責任感を持ち、各部門やパートナー等、複数の関係者とコミュニケーションをとって主体的に取り組んでいただける方 ●課題解決、新たなプロセスの提案に留まらず、それの実現まで当事者意識をもって推進いただける方 応募条件(MUST) ●社会課題やビジネス課題に対して、自ら問いを立て、問いにあわせて、適切な統計解析・機械学習の手法を選び、自身で手を動かし、モデルをつくり、アウトプットしたご経験 ●統計解析・機械学習・AIのモデル(予測型、生成型、サーチ等)設計・実装のご経験と知識(SQL、Pythonのコーディングと統計解析や機械学習の理解) ●生成AI、自然言語に関わるご経験のある方 ●機械学習・AIを利用したクラウドサービスの設計・構築・運用のご経験(特にAzure、GCPでのご経験) ●チームリーディング力、柔軟性があり、手を動かしながら積極的に新しい技術を学んで共有できる方 歓迎条件(WANT) ●学術論文、学会、データ解析コンペなどでの顕著な業績や受賞のご経験 ●学術論文などから、内容を理解し、自分でその情報をもとに、実装し、評価したご経験 ●計算量、計算効率、コスト効率といった効率、インジェクションなどセキュリティ対策など、実装するうえでの課題を意識し、開発・運用を進化することができる方 ●生成AI領域のサービス実装やLLM開発・運用経験がある方 ●gitなどのバージョン管理ツールやDockerやKubernetesなどのコンテナ技術や運用自動化ツールや開発フレームワークの導入・運用実績 ●バックエンドだけでなく、フロントエンドなど幅広い領域ができる方 ●SaaSサービスの設計・開発・運用ができる方 選考スケジュール 書類選考 → WEBテスト+面接2回 続きを見る
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キャリア登録/エンジニア系(ご経験が活かせるポジションで募集開始した際にご連絡いたします)
キャリア登録について ご登録いただいた情報をもとに、 ご経験やスキルが活かせるポジションで募集開始した際に、 こちらからご連絡をさせて頂く場合があります。 今すぐの転職活動を考えていない方 どのポジションがご自身のご経験やスキルに最適か悩まれている方 現在の募集職種には該当しないが当社へご興味をお持ちの方 ぜひご登録ください。 ※必ずご連絡させていただくわけではございませんので、ご了承くださいませ。 登録方法 こちらよりご登録をお願いいたします。 株式会社ベネッセコーポレーション | Bloomキャリア登録 (blm.co.jp) ※株式会社Bloomが運営するサービス画面へ遷移します。 続きを見る
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【大学・社会人教育領域】データ利活用コンサルタント
仕事内容 <事業紹介> ベネッセコーポレーションUdemy事業本部は、現在、立ち上げフェーズを経て、拡大成長フェーズへの移行期にあり、ベネッセグループ全体の中期経営計画の中で最重要投資領域と位置付けられ、更なる発展と拡大を志向しています。 <サービスについて> Udemyは個人向けではグローバルで学習者数7,000万人以上、講師数7.5万人以上、講座数22万人以上を有する学習プラットフォームとなっており、DXからビジネススキルまで全言語で2.6万講座以上をサブスクリプション(定額制)で利用できる国内の法人向け学習サービス「Udemy Business(以下UB)」では2019年6月のサービス開始後、現在国内1500社以上、日経225の70%以上の企業で導入されています。また、2020年から大学・専門学校etc.の教育機関向け、行政・自治体向けの教育事業も立ち上げており、拡大中です。(数値は2024年3月末時点ものです) <想定業務> ●顧客に向けたデータ分析の提案・データの現状把握、課題設定・分析設計、データを活用した新たなサービス価値提案を、事業の責任者や現場のメンバーをリーディングしつつ、最終報告までのリードをご担当いただきます。 ●社内においては、個人、法人、大学・専門学校、行政・自治体のそれぞれのマーケットに対するデータの活用コンサルティング業務も担います。当事業におけるデータを活用した個別最適化やナレッジの形式知化等.を通じたサービス価値向上のため、現状把握、課題設定、データを活用した新たな業務プロセスの設計・提案を行い、事業の責任者や現場のメンバーをリーディングしつつ、DXを実現するフェーズまでご担当いただきます。 ※Tableau, PowerBI, Alteryx等の各種ツールを用いたスピーディなデータ可視化・分析をしています。(一部のデータはSnowflake/Amazon AthenaなどからSQLを用いてご自身で抽出となりますので、SQLのスキル習得者を歓迎しています) <所属チームや働き方について> ●Udmey事業本部マーケティング統括部におけるデータ戦略推進課にプロジェクトメンバーとして所属いただきます。 ●原則的には在宅勤務ベースで業務いただき、出社頻度もご自身の裁量で決めることができますが、今回の募集では一定程度の顧客対応業務も想定しています。 求める人物像 ●ベネッセの「よく生きる」の企業理念に共感し、社会人の学びの促進・活性化を通じて、日本・社会の人財育成の課題解決に携わりたい方 ●社会人事業において、顧客価値拡大・事業成長に貢献することに粘り強く・意欲を持って取り組んでいただける方 ●顧客・経営・事業視点を持ち戦略・計画の立案・達成に向けて、机上の空論に留まらず、データ起点でのリアリティのある課題抽出や解決策の提案を行っていきたい方 ●主体性・当事者意識・責任感を持ち、各部門やパートナー等、複数の関係者とコミュニケーションをとって主体的に取り組んでいただける方 応募条件(MUST) ●ビジネス課題(マーケティング領域やサービス領域)におけるデータ分析の実務経験のある方 ●データの利活用におけるコンサルティング的な業務の実施経験のある方 ●世の中トレンドや業務上の必要性に応じて新たな知識・スキルを学び続けていただける方 歓迎条件(WANT) ●過去にプロジェクト業務を通してプロジェクトマネジメント経験やリーダー経験のある方 ●ビジネス課題に対して、付加価値向上、生産性向上といった観点から、適切な統計解析/機械学習の手法を組み立て、データ利活用企画立案・提案という形でアウトプットすることができる方、もしくは今後チャレンジしていきたい方 選考スケジュール 書類選考⇒WEBテスト+1次面接⇒最終面接 続きを見る
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