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東京都の機械学習エンジニアの求人167件応募資格・募集要項・仕事内容を見る
経営コンサルタント（AI・DXプロフェッショナル）
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 完全週休2日制（土・日）
- 雇用形態
- 正社員
- ※住宅手当 条件あり
- ※住宅手当 25,000円/月（支給条件あり）
どんな仕事かAIによる生成
経営支援チームの経営コンサルタントとして、得意な領域を中心に、ビッグデータを用いた分析や機械学習システムの導入・運用を担当します。AI・DXを活用して経営課題の解決を支援し、徐々にマーケティング／デジタル／ファイナンスなどへ業務の幅を広げます。
この求人に応募
応募資格
求める人物像
- ❶「クライアントとの日々の真剣勝負」をワクワクしながら下記のような環境で取り組める方
- 正解のない状況、自ら動かないといけない状況
- 現場が混乱や錯綜している、現場は何をしていいのかわからない状況
- 経営と現場に溝があり、組織が動かない状況
- 数字も計画も曖昧で正解はどこにもない状況
使用ツール
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員3ヶ月
- 給与
- 600万円/年〜
- 給与の詳細
- 年収 600万円〜5,000万円 下記「給与備考補足」欄をご参照 例）アソシエイト及びシニアアソシエイトの給与レンジをご紹介しております 企業価値連動型特別インセンティブ ※当社、経営支援チーム特有のインセンティブスキームです※上記を超える時間外労働の残業代・深夜手当は別途支給・賞与：年1回・給与見直し：年1回
- 手当
- 交通費全額残業手当有（提示ポジションによる）住宅手当条件あり国内・海外出張手当条件あり住宅手当25,000円/月（支給条件あり）
- 勤務地
- 107-0061 東京都港区北青山2-12-16北青山吉川ビル3階170-6056 東京都豊島区東池袋3-1-1サンシャインシティ56階
- アクセス・通勤
- ※関東近郊のクライアント先へ常駐する可能性があります※地方出張の可能性があります※海外出張が可能な方にはお願いする可能性があります
- 転勤
- ※原則、転勤はありません
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- フレックスタイム制： 標準労働時間（1日）：実働8時間 休憩1時間 フレキシブルタイム 8：00～22：00 ※管理監督者の場合 ・始業・終業時刻及び休憩時間 9：00～18：00 休憩1時間 ※出勤・退勤時間については、クライアントなどの状況に合わせて変化します ※業務の都合上、その他やむを得ない事情により、これらを繰り上げ、又は繰り下げることがあります
- 休日・休暇
- 完全週休2日制（土・日）祝日年末年始休暇（12月29日～1月3日）有給休暇（初年度13日～）慶弔休暇出産／育児休暇
- 福利厚生
- 慶弔見舞金制度産休/育児休暇資格取得奨励金ベビーシッター代金割引制度企業型確定拠出年金制度社員持株会業務通話費支給書籍・資料購入補助賃貸住宅仲介手数料半額提携外部セミナー・勉強会参加サポート（規定あり）各種研修あり全社定例（四半期）・チーム定例（毎月）オフサイトミーティング（年1回 レクリエーションあり）メンター制度による入社後フォロー
- 社会保険
- 各種社会保険完備関東ITソフトウェア健康保険組合加入
- 受動喫煙対策
- 喫煙室設置
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所
- 選考の流れ
- "書類選考 → 複数回面接(*) → 最終面接 （プロセスの途中で候補者によっては計数テスト実施する可能性あり） (*)※グレードやご経験によって回数が異なります ※最短2回で終了することもあります なお、書類選考には、以下2点のご提示をお願い申し上げます。 ・顔写真付きの履歴書 ・職務経歴書"
- 掲載日
- 2026/07/03 16:09（106日前）
- 最終確認
- 2026/10/16 18:42（1日前）
仕事内容
AI・DXプロフェッショナルの魅力
- AIありきではなく、経営支援の高度化をAIで推し進めるという発想が求められる （価値にフォーカスすることが求められる）
- ハンズオンで現場に入り込み、経営層とも距離が近いため、一気通貫で推進しやすい
- 「PoCを繰り返して結局何も生まれない」ということがない （実際に現場で運用するところまでやりきれる）
業務内容
- ご入社後、下記の中から得意な領域を中心に業務をお任せし、徐々に経営支援全体（マーケティング／デジタル／ファイナンスなど）へ、幅を広げて頂きます。
- 課題特定・解決のためのビッグデータを用いた分析
- 機械学習システムの導入・運用
その他事例
- 独自モデル・アルゴリズムの企画〜実装〜評価
- 論文/OSS 調査と技術 PoC の高速回転
- MLOps・GPUインフラ最適化
- 技術ブログ・登壇によるブランディング
開始前
- 顧客セグメントごとにCRM施策は実施していたものの、使用情報が乏しく、大まかな分類でしかなかった
- セグメント精度が低く、個別施策の効果検証も不十分であったため、マーケティング投資の無駄が発生していた
支援内容
- 既存CRMデータ（購買履歴、会員属性など）を収集・統合し、機械学習モデルの基盤を構築
- 勾配ブースティングを用いて、顧客セグメントを再定義し、精度の高いセグメンテーションを実現
- 新たに構築した機械学習システムは現場のCRMプラットフォームに組み込み、通常業務化
- ABテストフレームワークを導入し、機械学習によるセグメンテーション施策と従来施策を比較検証
成果
- 機械学習によるセグメンテーション最適化により、トップライン向上含む年間約2億円の利益貢献を達成
開始前
- どの顧客が高いライフタイムバリュー（LTV）を生むか把握できず、筋のいい施策が打てていない状態
- CRMデータを活用した分析体制が未整備であり、購買行動に基づく施策立案が困難だった
支援内容
- 既存CRM／購買履歴データを収集し、EDA（探索的データ解析）を実施。高LTV化に寄与する購買行動パターンを機械学習手法で特定
- 特定された行動パターンをもとに、顧客仮説を再構築。たとえば「定期購入開始後○回目までに○○カテゴリを併せ買いする顧客ほどLTVが高い」などの仮説を抽出
- 新たに策定した仮説に基づき、ターゲットセグメント向けのプロモーション施策を設計。
- 施策効果を検証するため、ABテスト環境を構築。仮説に沿ったグループと従来施策グループを比較し、インパクトを定量的に評価
成果
- 機械学習によって抽出された高LTV顧客の購買行動に基づく施策を展開した結果、年間で約2億円の粗利益貢献を実現
ミッション
- 最新AI技術（LLM・拡散モデル・自律エージェント等）を“経営課題解決ツール”へ昇華し SaaS／内製プラットフォームとして提供していきます
キャリアパス（例）
- 以下想定しております
- AIストラテジー領域のパートナー
- 社内新規事業のAI責任者
- CDO/CAIO への出向・転籍 など
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- AI開発テックリード
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