事業内容
株式会社豆蔵は、ソフトウェア工学を基盤とした技術力を強みとし、企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)推進を支援するITコンサルティング企業です。私たちは、データ活用・AI・機械学習などの最新技術を駆使し、クライアントのデジタル戦略立案からシステム開発・導入までをトータルで支援しています。金融・商社・製造・各種メーカーなど、多様な業界において、データ分析基盤の構築やAIシステム開発を通じ、企業の競争力強化に貢献しています。
会社の特色
豆蔵は、エンジニアやデータサイエンティストが主役となる環境を提供する企業です。技術者が最新のデータ活用技術を学びながら、実際のビジネス課題の解決に貢献できるよう、プロジェクトベースでの成長機会を多数提供しています。データ分析・AI技術の適用だけでなく、お客様と共に課題を定義し、最適な解決策を導く力を養うことができます。また、書籍執筆やカンファレンス登壇、技術ブログ執筆など、社内外への技術発信を積極的に行い、データサイエンス分野でのリーダーシップを発揮できる環境を整えています。
社風・その他
社内には、データサイエンスやAI技術に関心を持つエンジニア・コンサルタントが多数在籍し、学び合う文化が根付いています。新卒入社の社員も、早い段階からデータ分析・AIモデルの構築、システム開発に関わる機会があり、自分の成長を実感できる環境です。リモートワークを活用しながら、オンライン・オフラインの勉強会や技術共有の場が活発に行われています。
職務内容
「技術で、ビジネスの未来を書き換える。」 入社後は、AI・データ活用を武器にクライアントの変革をリードする「AIコンサルタント」または「AIエンジニア」としてキャリアをスタートします。 単にコードを書くだけではありません。顧客の経営課題をテクノロジーでどう解決するか、その「仕組み」から設計し、社会にインパクトを与えるプロジェクトを牽引していただきます。
挑戦できるエキサイティングな業務領域
・最先端AIの社会実装(生成AI/LLM等): 最新の生成AI技術をビジネスプロセスに組み込み、企業の生産性を向上させるプロジェクトの企画・提案。
・ フルスタックなシステム開発: AIモデルの構築にとどまらず、それを社会で動かすためのシステムの設計・実装まで一気通貫で経験。
・ ゼロイチを形にするPoC: 誰も正解を知らない領域で、新規技術の実現可能性を検証し、新たなビジネス・サービスの創出。
・ データドリブン経営の基盤構築: 企業の意思決定を支える大規模なデータ利活用基盤の構築や、データマネジメントのコンサルティング。
・ 技術の探究と発信: 常に進化するAIトレンドをリサーチし、社内勉強会やテックブログ、学会等を通じてナレッジを共有。自らが技術選定の主導権を握ります。
この仕事の魅力
・「本物」のコンサルティング力: 豆蔵には、製造・金融・流通など多岐にわたる業界のトップランナーがクライアントとして存在します。若いうちから、経営層に近い視座でプロジェクトを経験できます。
・圧倒的な成長環境: 業界屈指の技術力を持つ先輩社員がメンターとなり、データサイエンスの基礎から、実戦で通用するアーキテクチャ設計までを徹底的に伝授します。
・「技術を手段にする」楽しさ: 特定の製品に縛られず、顧客にとって最適な技術をフラットに選択できる環境です。
入社後のイメージ
まずは、各領域のエキスパートが揃うプロジェクトチームに配属。OJTを通じて、実際のクライアント課題に対するAI実装やプロトタイプ開発からスタートします。
「技術が好き」という好奇心を、「ビジネスを動かす力」へと昇華させていくプロセスを、私たちが全力でバックアップします。
必要な経験・資格
文系・理系を問わず、学んできた分野は不問ですが、大学院修士・博士課程卒見込みの方が対象です。
以下のような志向をお持ちの方を歓迎します。
・学ぶことが好きで、未経験の分野も自分で調べながら身につけてきた方
・社内勉強会や技術発信などを積極的に行い、IT技術に関する意識の高い環境で働きたい方
・「これがやりたい」「これが自分の強み」という軸を持ちつつ、それだけにこだわらず幅広いことに挑戦してみたい方
キャリアパス・成長支援
入社後は、データ分析・機械学習の基礎を習得しながら、プロジェクトを通じて実践的なスキルを身につけます。3年目以降は、希望や適性に応じて、より専門性の高いデータサイエンティスト、AIエンジニア、またはデータ活用コンサルタントへとキャリアを広げていくことができます。
・データサイエンティスト:高度な機械学習モデルの設計・開発・運用
・AIエンジニア:データパイプライン・MLOps環境の構築
・データ活用コンサルタント:企業のデータ戦略立案・分析支援
研修・学習環境
入社後3カ月間の新人研修を実施し、データサイエンス・機械学習の基礎を体系的に学びます。研修では、Pythonを用いたデータ分析、統計学・機械学習の基礎、データエンジニアリング、クラウド技術の活用など、現場で求められるスキルを実践的に学習します。
研修終了後は、OJTを通じてプロジェクトに参加し、実際のデータを扱いながら業務に取り組みます。また、社内勉強会や技術カンファレンス参加支援、資格取得補助、技術書籍購入補助など、継続的な学習を支援する制度も充実しています。
研修後の配属・プロジェクト例
研修後は、以下のようなプロジェクトに携わることができます。
・金融業界向けのAIリスク管理システム開発
・製造業向けのIoTデータ解析基盤の設計・構築
・商社向けのデータドリブン経営支援プロジェクト
・画像認識を活用した異常検知AIの開発
・BIツールを活用したデータ可視化ダッシュボードの設計
1日のスケジュール(例)
・9:30 チームミーティング(進捗共有・タスク調整)
・10:00 データ分析・モデル開発
・12:30 昼休憩
・13:30 データ処理・可視化作業
・16:00 チームでの技術ディスカッション
・18:30 退社
会社の雰囲気
データサイエンティストやエンジニア同士が技術を学び合い、成長し続ける文化があります。Slackや社内勉強会を活用し、最新の技術や知見を共有しながら、実践的なスキルを高めていける環境です。社内には、AI・データサイエンス分野に特化した技術者が多く在籍しており、先輩社員と共に学びながら成長することができます。
給与
・修士卒:年俸4,100,000円(基本給276,000円+固定残業代65,667円)
・博士卒:年俸4,600,000円(基本給310,000円+固定残業代73,334円)
※固定残業代は月28.5時間分を含み、超過分は別途支給
勤務地
・東京本社(東京都新宿区西新宿2-1-1 新宿三井ビル34階)またはリモートワーク
※コンサルティング先に訪問する場合があります
選考フロー
・カジュアル面談@オンライン(履歴書ESの提出は任意)
・書類選考(履歴書ES提出、適性検査)
・一次面接@オンライン(成績証明書提出)
・二次面接@原則対面
※選考フローは変更する可能性があります
| 職種 / 募集ポジション | 【2027新卒】DX・AIコンサルタント & エンジニア |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 |
|
| 勤務地 | 株式会社豆蔵 東京本社(新宿)またはリモートワークとなります |
| 勤務時間 | 9:30~18:30(休憩60分) フレックスタイム制となりますのでこちらの時間を基準として実働8時間(日)となります (参考)月平均残業時間 9.3時間(2022年度実績) |
| 休日 | 有給休暇:初年度17日 2年目19日 最大22日 休日休暇:完全週休二日制(土日祝日) その他休暇:年末年始、慶弔休暇、産前産後休暇、育児・介護休業、不妊治療休暇、その他特別休暇等 |
| 福利厚生 | 各種手当: 通勤手当、時間外労働割増賃金、休日労働割増賃金 福利厚生: 育児・介護短時間勤務制度、各種勉強会、慶弔見舞金制度、資格取得奨励金制度、オフィス内分煙/禁煙、カジュアル服装可、Udemy Business学習し放題、従業員持株会 |
| 加入保険 | 健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険、総合福祉団体定期保険 |
| 受動喫煙対策 | 屋内全面禁煙 |
| 給与補足 | ・固定残業代(28.5時間分)となります ・固定残業時間を超えた場合は、別途残業代が支給になります ・年俸制の為賞与なし(年俸に含む) ・博士号未取得で博士課程単位取得退学の場合 年俸額 4,300,000円 基本給 290,000+ 固定残業 68,334= 358,334円 |
| 会社名 | 株式会社豆蔵 |
|---|---|
| グループ編成 | ◆株式会社豆蔵 ソフトウエア工学を軸とした技術力で企業のソフトウェアファーストの実現を支援。 拠点は東京、名古屋、相模原、刈谷、浜松、沖縄。 ・システム刷新に向けた一気通貫の開発支援(グランドデザイン策定、クラウドネイティブなアーキテクチャ構築、アジャイル導入等) ・ロボット開発、AIを活用したロボット導入支援 ・車載およびロボット向けプラットフォーム開発 ・デジタル戦略の企画、データ分析基盤の構築、AIシステムの開発支援 ・開発技術とDX・AIの実践的な人材育成 ・Microsoft Dynamics365,SAPを中心としたERP導入・コンサルティング ・Microsoft Dynamics365の技術者育成及びユーザートレーニング ・ERP周辺システムの開発、導入コンサルティング(CRM、RPAソリューション) ・先進運転支援システム(ADAS)における制御システム開発 ・搭乗者用ヒューマンマシンインタフェース(HMI)システムの開発 ・製品の評価検証用シミュレーション環境(CAE解析)の構築 ・ロボット開発 ・IoTデバイス開発 |