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株式会社 細川 ホームサービス

仕事内容

アピールポイント: ◆ 「AIって、こんなこともできるんだ！」を仕事にする 私たちが募集するのは、生成AI（LLM）を使って新しい便利さを生み出すエンジニア。AIに賢い回答をさせるためのプロンプト（指示文）設計から、システムへの組み込みまでを担当します。「最新ツールを触るのがワクワクする」その気持ちが、この仕事の最大の才能です。 ◆ 必要なのは、プログラミング知識より「オタク気質」な探究心 まずはAIの回答のズレを直すプロンプトの調整や、動作テストからスタート。PDCAを回しながら「次はこう試してみよう」とゲーム感覚で熱中できる方が向いています。コードの書き方やAPIの仕組みは、入社後に研修でじっくりマスターしていけば大丈夫です。 ◆ 「使う天才」から「作るプロ」へステップアップ 普段の生活や仕事でChatGPTや画像生成AIに触れたことがあるなら、スタートラインはクリア。「どうしてこの回答になるんだろう？」という裏側の仕組みを理解し、思い通りにコントロールするプロへと育成します。 ◆ 次世代のスタンダードを作る、一期生の募集です 今、AIエンジニアの需要は世界中で爆発しています。今から実務経験を積んでおけば、将来のキャリアの選択肢は無限大。「AIコンサルタント」や「開発ディレクター」など、あなたの得意を活かした独自のポジションを確立できます。 今回の作成にあたり、求職者が「自分でもできそう」と感じられる心理的ハードルの低さと、「将来性が高そう」というワクワク感のバランスを意識しました。募集するターゲット層に合わせて、文言の微調整などが必要であれば教えてください！

仕事内容: 仕事内容 自社サービスやクライアント企業が持つ膨大なデータ（売上、顧客情報、アクセスログなど）を分析し、ビジネスの成長に繋がるヒントを見つけ出す業務です。 データの収集と整理： 分析の前段階として、バラバラになっている売上データやユーザー行動の履歴を、ExcelやSQLを使って綺麗に整えます。 データ分析・可視化： TableauなどのツールやPythonを使い、グラフやダッシュボードを作成して「売上が伸びている原因」や「ユーザーの共通点」を可視化。 AI予測モデルの活用： 機械学習ツールを使い、「数ヶ月後にどの商品が売れるか」「どの顧客が解約しそうか」の予測シミュレーションを実行。 レポート作成・共有： 分析して分かった事実を「次はこういうキャンペーンを打つべきです」という報告書にまとめ、チームに共有。 まずは「指示されたデータを集めて、グラフにまとめる作業」から始めていきます。 この仕事のポイント ★ 数字の「変化」や「謎解き」が好きな方にピッタリ！ 「数学やデータ分析なんて難しそう…」と思うかもしれませんが、最初はExcelでグラフを作るような基礎からスタートします。データの変化から「もしかしてこれが原因かも？」と仮説を立て、謎を解き明かしていく面白さがあります。 ★ 「データ」を扱える人材は、市場価値の最高峰 AIがどれだけ進化しても、「そのAIにどんなデータを入れるか」「出た結果をどうビジネスに活かすか」を判断するのは人間の仕事です。データサイエンスのスキルは、今後数十年にわたって市場価値が上がり続けるプラチナチケットです。 ★ ロジカルで、お互いをリスペクトし合うオフィスカルチャー 感覚や根性論ではなく、「データという事実」をベースに会話をするため、理不尽な指示や人間関係のストレスが極めて少ない環境です。個人の裁量も大きく、私服でリラックスしながら作業に集中できます。 入社後の流れ STEP1｜データ分析・統計の基礎研修 データの整理に必須となるSQLの基本操作、Excelの高度な関数 データを分かりやすくグラフ化（可視化）するツールの使い方 統計学の基礎知識、Pythonを使った簡単なデータ処理 STEP2｜先輩のプロジェクトでデータ整理からスタート 先輩データサイエンティストのもとで、分析に使うデータのクレンジング（不要なデータの削除）や、定期報告用のグラフ更新などを担当。実データの「扱い方」を基礎からじっくり学びます。 STEP3｜ビジネスを動かす、凄腕のデータサイエンティストへ！ 経験を積むことで、予測AIの構築をリードする「機械学習エンジニア」や、分析結果から経営戦略を提案する「シニアデータサイエンティスト」、データ活用組織を率いる「マネージャー」など、確固たるキャリアを築けます！ 募集要項 雇用形態： 正社員 給 与： 月給 320,000円 〜 580,000円 ※意欲・スキルを考慮の上、決定 勤務時間： 9:00〜18:00（実働8時間／休憩1時間 ※フレックスタイム制導入あり） 休日休暇： 完全週休2日制（土日祝休み） / 祝日、夏季・年末年始休暇、特別休暇、有給休暇（半日単位での取得も可能）