【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■AIエンジニアリングのプロジェクト事例 ①【製造業】画像認識AIを活用した製品検査の自動化・高度化 [クライアントの課題] 大手精密機器メーカーにおいて、熟練作業員の目視に頼っていた製品の外観検査が、品質のばらつきや人手不足によりボトルネックとなっていました。微細な傷や異物の検知精度を高め、検査プロセスを自動化する必要がありました。 [プロジェクト概要] 高解像度の製品画像データを活用し、人間の目では識別が困難なレベルの欠陥をリアルタイムで検出するAIモデルを開発・導入しました。 ・PoC（概念実証）: 多様なAIアルゴリズム（CNN, Faster R-CNN, YOLOなど）を比較検証し、クライアントの要求精度と処理速度を両立する最適なモデルアーキテクチャを選定。 ・モデル開発と精度向上: 正常品・不良品の画像データを収集・アノテーションし、データ拡張（Data Augmentation）技術も活用して学習データセットを拡充。深層学習（Deep Learning）により、99%以上の高精度な欠陥検出モデルを構築。 ・システム実装: 開発したAIモデルを工場の生産ラインに組み込み、推論結果を既存の生産管理システムへフィードバックする仕組みを構築。異常検知時には即座にアラートを発報します。 [技術スタック例] Python, TensorFlow/PyTorch, OpenCV, CUDA, CNN, Docker, AWS/Azure/GCP ②【金融・保険】自然言語処理AIを用いた査定・審査業務のDX [クライアントの課題] 金融機関や保険会社における融資審査や保険金支払い査定業務では、膨大な量の申込書、診断書、過去の対応履歴といった非構造化テキストデータを人手で確認しており、業務の長期化と担当者の負荷増大が課題でした。 [プロジェクト概要] 自然言語処理（NLP）技術、特にBERTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用し、各種ドキュメントから審査に必要な情報を自動で抽出・構造化し、判断の根拠となる重要箇所をハイライトするAIソリューションを開発しました。 ・情報抽出モデルの開発: 固有表現抽出（NER）や文書分類、類似文書検索の技術を用い、査定担当者が確認すべき情報を自動でピックアップ。 ・要約・レポート生成: 関連資料の内容をAIが自動で要約し、審査レポートのドラフトを生成することで、担当者のドキュメント作成業務を大幅に効率化。 ・リスク検知: 過去の不正請求事例などを学習させ、疑義のある申請を早期に検知するリスクスコアリングモデルを構築。 [技術スタック例] Python, spaCy, GiNZA, Hugging Face Transformers (BERT), scikit-learn, SQL ③【全業界】生成AI（Generative AI）を活用した社内業務改革・新規サービス創出 [クライアントの課題] ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの企業がその活用に関心を持つ一方、「具体的にどのように業務へ適用すればよいか」「情報漏洩などのリスクをどう管理すべきか」といった悩みを抱えていました。 [プロジェクト概要] クライアントの業務内容や保有データを深く理解した上で、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すための戦略策定から、セキュアな環境でのプロトタイプ開発、全社展開までを一気通貫で支援します。 ・活用ユースケース創出: 社内文書の検索・要約、FAQ自動応答、マーケティングコンテンツの自動生成、ソースコード生成支援など、クライアントの業務に即した具体的な活用シナリオを定義。 ・セキュアなAI環境の構築: MicrosoftのAzure OpenAI Serviceなどを活用し、入力した情報が外部のモデル学習に利用されない、セキュアな専用環境を構築。 ・プロンプトエンジニアリングとファインチューニング: 期待通りのアウトプットを得るためのプロンプト設計や、クライアント独自の社内データを用いたモデルのファインチューニングを実施し、回答精度を向上。 [技術スタック例] Azure OpenAI Service/Vertex AI, LangChain, Python, Vector Database (Pinecone, Milvus)

・システムエンジニア/AIエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒

600万円〜2,000万円（給与形態：年俸制）

【年収レンジの目安】 ・システムアナリスト：新卒の方 ・システムコンサルタント：550-700 ・チームリード：700-900 ・アソシエイト：900-1000 ・マネージャー：1000-1300 ・シニアマネージャー：1300-2000 ・パートナー：2000- ※著しい成果や貢献があったと認められた場合、改定時期に関わらず臨時昇給を行うこともあります ※オファー金額は面接評価によります

※年収に賞与を含む

317,600円〜

賞与：2回（6月、12月） 昇給：1回（4月）

・プロジェクトマネージャー(PM) ・プロジェクトリーダー(PL) ・ITコンサルタント ・AI・機械学習エンジニア

テクノロジー本部

【事業について】 〇新会社 ・2024年9月設立のITサービス会社「ベイカレント・テクノロジー」では、新組織立ち上げフェーズに参画することができます 〇一気通貫支援 ・企業の戦略の策定からシステム構築までを一気通貫で支援します ・コンサルティング部門とテクノロジー部門のプロフェッショナルがワンチームを組むことで、高い価値を提供します 〇クライアントファースト ・独立系ならではのニュートラルな立場で、クライアントファーストを追及しています 【特徴】 ・キャリア支援制度:キャリア担当制度やメンター制度など、個々の志向性やライフステージを加味したキャリア形成をバックアップする環境が充実 (ベイカレントでは既に4000名近くの社員がこの制度のもとで自身のキャリアビジョンの実現に向け伸び伸びと働いています) ・ワンプール制:同社特有の組織体制であるワンプール制は、コンサルティング部門、テクノロジー部門の双方に共通のユニークな仕組み。フェーズや 領域、業界に捉われず、専門性と汎用性の双方を身に付けるキャリア形成が可能です。また、コンサルティング領域へのチャレンジも視野に入れること ができます(ワンプール制は同社が国内最大規模で運営している組織、キャリアデザインの仕組みです) 【研修制度】 ・新規入社者向け研修 ・研修プラットフォーム"Baycurrent Academy" - コンサルティング領域の研修も含め、1万件以上のコンテンツを受講することが可能です その他にも以下の研修体系を準備予定です。 ・職位別研修 ・コアスキル研修、専門スキル研修、業界別研修 等 【補助制度】 ・資格取得補助制度 ・社外研修受講支援制度

正社員

あり（3ヶ月）

裁量労働制

9:00〜18:00

月45時間

月21時間

〒105-6309 東京都港区麻布台一丁目3-1麻布台ヒルズ森JPタワー （最寄駅：日比谷線:神谷町駅/南北線:六本木一丁目駅） 愛知県名古屋市 大阪府大阪市北区大深町5番54号グラングリーン大阪 パークタワー、ゲートタワー （最寄駅：JR線「大阪駅」直結 阪急電鉄・阪神電鉄「大阪梅田駅」、 「東梅田駅」、JR線「北新地駅」 いずれも地下通路にて利用可能） 大阪府大阪市中央区本町3-1-10Osaka Metro御堂筋線・中央線・四つ橋線「本町」駅 3番出口 徒歩3分Osaka Metro堺筋線・中央線「堺筋本町」駅 17番出口 徒歩4分

なし

本社(東京・麻布台ヒルズ)及び当社が定める勤務地、大阪拠点 ※大阪拠点につきましては内装工事の工期次第で変動の恐れもございます

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

人間ドック補助、提携保養施設・スポーツ施設利用制度、受動喫煙防止措置

社員持株会制度

研修制度

124日

完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、夏季休暇

・特別休暇 ・代休 ・生理休暇 ・シックリーブ ・私傷病休暇

介護休暇、産前産後休暇

通勤手当