【AIエンジニア】アクセンチュア/AI経験不問、システム開発経験があればOK/年収480万〜2,500万円
年収
480万円〜2,500万円
勤務地
東京都, 大阪府
職種
AI・機械学習エンジニア
求人情報
仕事内容
必須条件
歓迎要件
想定年収
おすすめポイント
ポジション
雇用形態
勤務形態
予定勤務地
リモートワーク頻度
福利厚生
受動喫煙防止措置
制度
休日・休暇
諸手当
その他
選考情報
選考内容
アクセンチュア株式会社の企業情報
「ストラテジー & コンサルティング」「 テクノロジー」「オペレーションズ」「インダストリーX」「ソング」の5つの領域で幅広いサービスとソリューションを提供
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アクセンチュア株式会社
【クラウドアーキテクト/エンジニア/コンサル】大手金融・官公庁の大規模移行案件に参画/要件定義〜構築まで一気通貫/技術試験なし
■必須条件
アーキテクチャ/インフラストラクチャ領域の業務経験(2年以上)があり、以下いずれかの経験を有する方(AND条件ではなくOR条件) 1. オンプレミス、クラウド問わず、以下の要件定義、設計、開発、テスト、運用経験 · クラウド/サーバー (AWS、Azure、GCP等) · コミュニケーション基盤 (Microsoft 365、Google Workspaces) · ワークプレース基盤 (Windows PC 移行・展開・アップデート、MECM・Intunes) · 認証基盤 (Active Directory、Microsoft Entra ID、Okta、Keycloak等) · ネットワーク(Enterprise and Data Center、LAN/WAN、サービスプロバイダ) · ネットワークセキュリティ(次世代ファイアウォール、侵入検知・防御、SD-WAN) · 上記以外の各種OSS、ミドルウェア(RDBMS、Web/Appサーバー、運用系ツール等) 2. 機能要件のみならず、非機能要件(可用性、性能、セキュリティ、コスト等)を考慮した技術評価・選定を行い、技術基盤全体のアーキテクチャを計画、設計、構築できる知識、経験 3. トラブルシューティングやパフォーマンスチューニング
480万円〜2,500万円
インフラエンジニア, クラウドエンジニア
アクセンチュア株式会社
【インダストリーコンサルタント(電力・ガス,石油・エネルギー,化学,素材領域)】業界特化の経営変革を推進/M&A・PMIから戦略実行まで担当/年収480万円〜/面接2回
■必須条件
以下すべて満たす方 ・正社員での社会人経験4年以上 ・日本語がビジネスレベル以上 ・コンサルタント経験 ・化学業界/ 石油・エネルギー業界 / 電力・ガス業界 における業務経験2年以上
480万円〜2,500万円
ITコンサルタント
アクセンチュア株式会社
イノベーション テクノロジー コンサルタント(ITを用いた企業変革戦略立案・実行)- テクノロジー コンサルティング本部
■必須条件
・大卒以上 ・IT経験 or コンサルティング経験5年以上
480万円〜2,500万円
ITコンサルタント
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株式会社テクノプロ(テクノプロ・デザイン社)
【〈戦略研修〉AI/DXエンジニアキャリアアップコース】宇宙やロボット産業も扱う大規模会社!/1000を超える研修カリキュラムで入社後のサポート万全/キャリアパスが多彩‼
■必須条件
・ SQLまたはPyhtonの学習経験が継続して6か月以上ある方 ・正社員経験が2社以内の方 ・円滑にコミュニケーションを取れる方 ・数学に苦手意識の無い方(高校数学Ⅱ・B程度の知識を目安とします) ・外国籍の場合、日本語能力試験(JLPT)「N2」以上の資格またはそれに準ずる日本語能力をお持ちの方 ・外国籍の場合、日本での就業経験1年以上の方 ・日本国内での就労が可能な方
340万円〜490万円
AI・機械学習エンジニア
株式会社システムアイ
【AI系エンジニア】金融・製造・流通など幅広い業界に強みを持つ経営基盤安定の企業/最新技術を取り入れてチームワークを重視した開発/キャリアパスの多様性
■必須条件
●3大パブリッククラウドいずれかの設計/実装経験 ●新しい技術への好奇心
400万円〜1,200万円
AI・機械学習エンジニア
ARアドバンストテクノロジ株式会社
【渋谷】コンタクトセンターAI活用推進エンジニア|生成AI・LLM・業務改善
■必須条件
<AI推進経験者> 生成AI/LLMの業務適用または実装経験 <AIエンジニア候補> IT実務経験 AIに関する学習経験(資格、個人開発等)
400万円〜600万円
AI・機械学習エンジニア
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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。
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