【MGL】DX推進エンジニア（AI活用・データ活用）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Python・JavaScript・SQLを用いた開発・データ処理・業務自動化の実務経験
• 生成AI関連API（OpenAI等）や各種ITツールを活用した業務改善・業務支援の経験
• AWS・GCP・Azureなどクラウドサービスを活用した開発または運用の経験
• 業務改善・DX推進・業務自動化・データ活用のいずれかに関わった実務経験

• 協調性・チームワーク:
  チームメンバーや関係者を尊重し、円滑なコミュニケーションを取りながら、前向きに協働できる姿勢が求められます。
• 自走力・主体性:
  自ら手を動かして業務改善や仕組みづくりを進められる主体性が必要です。指示待ちではなく、課題を発見し解決策を実行できる方が求められます。
• 粘り強さ・実行力:
  細かな調整や試行錯誤をいとわず、実装と改善をやり切れる継続力が重視されます。途中で投げ出さず、着実に成果を出すことが期待されます。
• 学習意欲・技術適応力:
  生成AIや各種SaaSなど新しい技術・ツールの進化スピードに対応するため、積極的に学び実務に活かせる継続的な学習姿勢が必要です。
• 論理的思考・課題整理力:
  各部門の業務課題をヒアリング・整理し、DX施策に落とし込む際に、論理的に課題を構造化して優先度をつけられる思考力が求められます。

• LLM・RAG・OCR等の先端AI技術の活用経験:
  LLM、RAG、OCR、音声認識、文書解析などのAI技術を業務に適用した経験がある方は即戦力として活躍できます。
• BIツール・ダッシュボード構築経験:
  Tableau・Power BI・Looker StudioなどのBIツールを用いたダッシュボード構築・データ可視化の経験があると業務にスムーズに馴染めます。
• Salesforce等の業務システム・SaaS導入・運用経験:
  Salesforceをはじめとした業務システムやSaaSの導入・運用・API連携経験があると、グループ内のSalesforce活用支援においても貢献できます。
• 機械学習・統計分析を活用した業務改善経験:
  営業データや人事データなど業務データの分析経験、機械学習や統計を活用した業務改善の実績がある方は歓迎されます。
• 業務フロー設計・運用設計・定着支援の経験:
  新しいシステムや業務プロセスを現場に定着させるための運用設計・マニュアル整備・定着支援の経験は、DX推進の上流工程で大いに役立ちます。

• 生成AI・LLMの実践的な業務実装スキル:
  生成AIを活用した業務支援ツールの設計・開発・チューニングを通じて、AI出力の評価・改善を含む実践的なAI実装スキルを習得できます。
• クラウド活用・データエンジニアリングスキル:
  AWS・GCP・Azure等のクラウド環境でのデータ収集・加工・分析・可視化業務を通じて、データエンジニアリングとBI構築の実践スキルが身につきます。
• DX企画・要件定義・上流工程スキル:
  将来的に現場部門へのヒアリング、課題抽出、要件定義、運用設計へと携わることで、純粋な開発エンジニアからDX推進人材へとキャリアを広げるスキルが得られます。
• 業種横断のドメイン知識:
  不動産・SaaS・顔認証・クラウドインテグレーションなど多様な事業ドメインにまたがるDX施策に携わることで、特定業種に縛られない幅広い業務知識が培われます。
• プロジェクト推進・定着支援スキル:
  関係部門と連携した導入推進や活用促進を担うことで、技術力に加えてステークホルダー管理・変革推進といるプロジェクトマネジメントの素養を磨けます。