ブレインズコンサルティング株式会社の過去求人・中途採用情報

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ブレインズコンサルティング株式会社の募集が終了した求人

IT総合職（ITコンサルタントやデータサイエンティストなど、経験・能力・希望を考慮しお任せします）

正社員
転勤なし
5名以上採用

募集背景

2016年3月から第4期がスタートした当社は、当初の想定を大幅に超える売上と利益を確保し、業務拡大を続けています。コア事業「ITコンサルティング」を支え、「データサイエンス」に基づく新サービスを推進する今後の中核人財として活躍いただける方をさまざまなポジションにて募集します。 ※下記「仕事内容」「対象となる方」参照

仕事内容

IT業務全般におけるITコンサルティングや、人工知能技術を活用した分析ソリューション
具体的な仕事内容
★経験・能力・希望を考慮し、（1）（2）の業務をお任せします。
※事例については、下記【事例1】並びに、後述する【事例2】も合わせてご覧ください。

（1）ITコンサルティング
お客様企業のCIO/ITマネージャの懐刀として、
IT戦略立案から運用改善まで、ITライフサイクル全般について企画・施策立案支援、
マネジメント支援、アドバイス、技術支援などを行います。

【事例1】
＜大手ゼネコン＞
◎IT中期計画／グランドデザイン策定支援
　IT利活用の最適化に向け、経営、業務、IT基盤、IT組織の各領域において、
　課題整理とIT戦略／基本構想立案ならびにIT中期計画の策定をサポート。

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（2）人工知能技術（機械学習）を活用した分析ソリューション
お客様が蓄積されているビッグデータに対して、
独自の分析手法を適用し、新たな価値創造やイノベーション創出、
課題解決に向けた実証実験を実施、
有効な分析プラットフォームの提供、継続的な効果測定を行います。

【事例1】
＜大手食品加工メーカー＞新商品、既存商品の需要予測
■目的
・需要予測の精度を向上することにより、欠品、過剰在庫、
　更には廃棄ロスを可能な限り抑制する。
・需要予測値の算出フローを極力システム化する事により、
　業務負荷の軽減と属人性の排除を行う。
・今後の企業価値向上を見据えたビッグデータ活用の布石とする。

■本事例のポイント
・弊社の技術力：カオス時系列解析技術を応用した特徴抽出法と
　機械学習を融合した弊社独自モデルを開発し、実用に耐えうる精度を実現
・弊社の実現力：類似する既存商品群を基にした
　新商品の需要予測を実現し、システム化が決定

チーム／組織構成
平均年齢は36.7歳（役員含まず）。
案件によって2～12名（パートナー企業含む）と人数構成は異なります。
※ITコンサルタントは、お客様先で半常駐というケースもあります。

対象となる方

【学歴不問／業務未経験者歓迎】ITコンサルティングやデータサイエンスに興味をお持ちの方
★下記に該当する方歓迎します★

（1）ITコンサルティング
【ICTコンサルタント／エンジニア】
・コンサルティングプロデューサー
・テクニカルディレクター
・ICTストラテジスト
・ICTアーキテクト
・ITSMプランナー

■モノづくり経験と、コミュニケーション経験から最適解を導けるスキル
■IT知識（分散システム・インフラ・システム構築技法やその他高い専門性）
■プロジェクトマネジメント、リーダの経験
■システム開発・構築の経験（大規模であればなおよし）

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勤務地

東京本社または、プロジェクトによりお客様先での勤務となります。
※出張ベースでの地方勤務もあります。
※転勤なし

【本社】
東京都中央区新川1-2-14 フェス茅場町4F
東京メトロ日比谷線「茅場町駅」より徒歩約5分

勤務時間

裁量労働制
1日のみなし労働時間7.5時間
【標準】
9：00～17：30（休憩60分）

雇用形態

正社員
試用期間6カ月

給与

年俸500万円以上
※経験・能力・前給・年齢等を考慮のうえ、当社規定により優遇します。

■賞与
年1回（2月）※業績賞与

■昇給
年1回（3月）
■社員の年収例
年収650万円／29歳（勤続2年）
年収850万円／34歳（勤続1年未満）
年収720万円／34歳（勤続1年未満）

待遇・福利厚生・各種制度

社会保険完備
健康保険組合
通勤手当
出張手当
旅行などの社内イベント（年1回）
※ご家族もご招待します。

【賞与について】
★会社業績と個人の貢献度・在籍期間に応じて支給します。

休日・休暇

＜休日・休暇＞
完全週休2日制（土、日）
祝日
年末年始休暇
有給休暇休暇

★年間休日120日以上

（1）ITコンサルティング【事例２】

＜大手小売グループ＞
◎プロジェクトマネジメント支援
基幹システム再構築に伴うマルチベンダプロジェクトにおける
課題管理・リスク管理・進捗管理を全面的に支援。

◎システム運用確立支援
サブシステムごとに属人化されていたシステム運用について、
業務機能ごとに標準化・体系化、統合運用を実現。
運用・保守業務の定義や運用方針の策定から、
運用設計・手順化・定着まで一貫して支援。

（2）人工知能技術（機械学習）【事例２】

＜総合病院＞病床数1000床以上の総合病院へのビッグデータ活用
■容態変化の早期把握
体温、脈拍、心拍数など時系列に測定されているデータを集約・一元管理して、
様々な切り口で分析することにより、
患者さんの容態変化の状況を、いち早くキャッチしてレコメンドします。

■画像による自動診断
医用画像を人工知能技術（機械学習）によって自動診断し、結果をレコメンドします。