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アビームコンサルティング 株式会社のコンサルタント(クラウドアーキテクト・データアーキテクト・データマネジメント)【AILセクター】求人

アビームコンサルティング 株式会社

職種
ITコンサルタント／SE・エンジニア
年収
1000万～1499万円
エリア
東京

※「正式に応募する」と「外資IT特化の転職エージェントに相談」は、職務経歴書 、履歴書 が必要です。個人設定よりご登録をお願いします。


仕事内容

私たちは、Artificial Intelligence Leapセクターにて、社会貢献を目的にAIとテクノロジーを活用したコンサルティングサービスを提供しています。クラウドアーキテクトとして、私たちはネットワークやサーバの設計、構築から、生成AIモデルのデプロイメントとスケーラビリティの支援まで責任を持って取り組みます。また、データアーキテクトはDXデータ基盤のアーキテクチャー構築や先進技術の実証検証を行います。データマネジメントの役割では、データの管理、品質、セキュリティに関するガバナンス体制を構築し、データ/モデルの配備、マネジメントルールの策定を担います。

直近のプロジェクトとしては、生成AIを活用したクラウドベースのアプリケーション構築や、データ利活用基盤の構築、高度化支援に取り組んでいます。これらのプロジェクトを通じて、私たちの技術力とイノベーションをクライアントの経営と社会課題の解決に貢献していきます。

仕事内容を遂行するためには、クラウド技術やAIの導入経験、データガバナンスの知識が求められますが、それぞれのポジションに合わせ、特に求められるスキルセットや役割が異なります。クラウドインフラやデータ基盤の構築に関する深い理解と実践経験が重要です。また、プロジェクトの推進に際しては、異なる専門性を持つステークホルダーとの協業能力も求められます。

募集要項

勤務地- 東京都中央区八重洲二丁目2番1号 東京ミッドタウン八重洲 八重洲セントラルタワー15階
- 会社の日本国内外の全ての事業所および会社の定める場所（リモートワーク実施場所を含む）
- 将来的に出向を実施した場合、出向先の全ての事業所および出向先の定める場所
給与1. 年収：580万円〜2000万円
- 賞与：年2回支給
勤務時間勤務時間: フレックスタイム制（フレキシブルタイム：5:00〜22:00）、標準労働時間帯：9:00〜18:00（休憩1時間）、1日の標準労働時間：8時間
休暇制度完全週休2日制（土・日）、祝日、年末年始、慶弔休暇、年次有給休暇（初年度13日※入社月に応じて付与日数変動あり）、マタニティ休暇、配偶者出産休暇、子育て支援休暇、介護休暇、子の看護休暇、裁判員休暇 等
待遇・福利厚生待遇・福利厚生：

- 財形貯蓄制度
- 団体生命保険
- 退職金制度
- 企業型確定拠出年金
- 健康保険組合カフェテリアプラン
- ワークライフバランス支援制度（育児支援、介護支援）
- 出産祝い金（第3子以降100万円）
- 資格取得支援制度
- リラクゼーションルーム
- 在宅勤務制度、リモートワーク制度あり
リモートワーク可
その他- **応募要件**:
- 経験業種不問（社会人実務経験2年以上）
- <クラウドアーキテクト>
- クラウドプラットフォームの経験: AWS、Azure、GCPなどの主要クラウドプラットフォームでの実務経験
- インフラストラクチャーの設計・構築: クラウドインフラの設計、構築、運用経験
- セキュリティ知識: クラウドセキュリティのベストプラクティスに関する知識と実践経験
- 生成AIの知識: 生成AIモデルの理解と実装経験
- <データアーキテクト>
- ITデータ（基幹業務関連）/OTデータ（IoT関連）/オープンデータに関するデータ活用・分析ニーズに対して、データ収集・蓄積・加工・可視化を実現する仕組みの構想・実現プロジェクトの実施経験
- クラウドやパッケージソリューション（AWS、GCP、Azure、Snowflake、Denodo、Informatica、Talend、SAP HANA等）を用いた分析・データ活用基盤（データレイク・DWHなどのプラットフォーム）の構築・導入経験
- アジャイルの考え方を適用して、分析やシステム導入プロジェクト推進の経験者
- <データマネジメント>
- データ活用戦略やデータ活用推進の取り組み実施経験者　
- データマネジメント/ガバナンスの方針・ルールを策定し、人材の教育や組織の立ち上げ、ガバナンスツールの導入と運用の実施経験者
- アジャイルの考え方を適用して、データマネジメントの実現やデータガバナンスツール導入プロジェクト推進の経験者

- **望ましい経験**:
- コンサルティング経験
- プロジェクトマネジメント経験
- 理系修士または博士での研究経験

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