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正社員
【職務概要】
産業の全体最適を達成するため、多数のステークホルダーを取りまとめながらプロジェクトを推進できるITコンサルタントを募集します。
【職務詳細】
・現状のシステム利用における問題分析（各種プロセス分析、インタビュー等）
・抽出課題に対する解決策の検討
・新規案件もしくは継続案件受注に向けた提案活動
・プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント業務またはPMO業務
・各種レポーティング
専門的なIT知識と業務経験をもとに解決策を提示し、顧客企業に対するコンサルティングサービス（問題分析、ソリューション提供、業務定着、システム導入支援）、リレーション構築、プロジェクト実施を行っていただきます。
データサイエンティストやエンジニアと連携しながら、単なるシステム開発における管理ではなく、各クライアント・産業へ価値を広めていく社会性と、企業として勝ち続けていく経済性を実現する、指揮官の役割です。
【特徴】
同社はデジタル関連のメガトレンドを捉え、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。 エネルギー・製造業・物流・ヘルスケアという大きな産業単位での変革を目指しています。
【業務内容変更の範囲】
同社業務全般
| 募集職種 |
専門職系（コンサルタント、金融、不動産） > ビジネスコンサルタント、シンクタンク関連 > ビジネスコンサルタント（経営・戦略） ITエンジニア系（ソフトウェア、ネットワーク） > ITコンサルタント、アナリスト、プリセールス > システムアナリスト |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務時間 | - |
| 勤務地 | 東京都文京区小石川1-4-1 住友不動産後楽園ビル16階 東京メトロ丸ノ内線「本郷三丁目」駅徒歩15分 勤務地変更の範囲:本社及び全国の事業場、支社、営業所 |
| 交通 | - |
| 給与 | 年収 750万円～900万円 |
| 待遇・福利厚生 | ■年収：780万～1560万円 月給制：月額363000円 賞与：年2回 昇給：年2回（経験・スキルに応じて変動の可能性があり） ■雇用形態：正社員 契約期間：無期 試用期間：有(3ヶ月) ■福利厚生： 学術支援制度／スポーツジム補助(上限5000円／月)／部活支援制度／入社時有給休暇付与／有給休暇消化推奨制度／書籍購入補助(全額)／セミナー参加費／Kaggle報奨金制度／希望者全員Chat GPT Plusの利用可能／近距離手当 ■勤務時間：フレックス制（コアタイム10時30分～16時30分） 休憩時間：60分 ■喫煙情報：敷地内禁煙 |
| 休日・休暇 | 土日祝、年末年始休暇（12／30～1／3）、有給休暇（入社日に3日付与）、慶弔休暇 |
| 応募資格 | 【必須】 ・社内外のステークホルダーを巻き込んでの円滑なコミュニケーション能力 ・BtoB領域における顧客折衝経験 ・ITプロジェクトの企画・提案、立上げ、計画、実行の全プロセスにおけるプロジェクトの責任者として、プロジェクトメンバをリードしたご経験 ・マネージャーとしてチーム管理育成経験 ・2年以上のプロジェクトマネジメント経験 【尚可】 ・AIプロダクト、DWH／BIシステム、クラウドソリューションの導入経験 ・ITを活用した生産性改善プロジェクトの実施経験 ・経営コンサルティングもしくはITコンサルティング経験 ・機械学習・深層学習などのデータサイエンスの知見、プログラミング経験 ・エネルギー・製造業・物流・ヘルスケアの各業界における専門性／知見 45歳以下 【年齢制限理由】 長期勤続によるキャリア形成を図る観点から、若年者等を期間の定めのない労働契約の対象として募集・採用するため |
|---|---|
| 応募方法 | このページ内の「応募」ボタンよりご応募ください。
|
| 選考プロセス | - |
| 会社名称 | 株式会社JDSC |
|---|---|
| 所在地 | 〒112-0002 東京都文京区小石川1-4-1 住友不動産後楽園ビル16F |
| 事業内容 | ■事業内容： ・機械学習等を活用したアルゴリズムモジュールの開発と、ライセンス提供事業 ・ITシステムの開発と運用事業 ・データサイエンスに関する顧問、コンサルティング事業 ■事業の特徴：日本の産業をアップグレードすることを使命とした東大発のAI企業です。日本の変革の主体となるために、東京大学、各産業におけるリーディングカンパニー、要素技術を有するベンチャーとチームアップし、利益に直結したAIサービスを提供しています。大学から社会への知の還元をリードし、クライアント企業の利益貢献にコミットするプロフェッショナル集団として、日本社会をアップグレードします。 ■サービスの特徴： ・需要予測…商品の売上を正確に予測することで、欠品による売上機会損失を防いだり、過剰生産による廃棄費用かつ保管費用を削減することができます。 ・在庫最適化…販促資材の最適在庫量を正確に予測することで、無駄に蓄積した在庫資材を一掃し、在庫保管料を削減できます。 ・物流最適化…不在配送は全配送の2割近くを占め、数千億円のコストを生んでいます。2020年までに全戸配備されるスマートメータから得られる電力データを元に、人工知能が配達先の現在～将来の在不在を予測することで、不在を回避し、在宅と配達時間をつなげます。 ・教育…単にデジタルツールを導入するのでなく、デジタルによって学習体験はどう変わるのか、講師と先生の役割はどう変わるか、教室とカリキュラムはどうなっていくのか、包括的なデジタル化プログラムを顧客と共に実現します。 |
| 代表者 | - |
| URL | https://jdsc.ai/ |
| 設立 | 年2018年7月 |
| 資本金 | 11百万円 |
| 売上 | - |
| 従業員数 | 108名 |
| 平均年齢 | - |
| 主要取引先 | - |
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