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の転職・求人特集
更新日:2026/04/28
データサイエンティストに転職して年収アップを実現しよう!
公開求人204件中 127-144件表示
機械学習エンジニア エムスリー株式会社
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 業界未経験OK
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- 転勤なし
- 学歴不問
- 上場企業
- 語学力を活かせる
| 想定年収 | 500 ~ 1000万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
医療系データ分析エンジニアとして活躍しませんか?
最先端技術で医療業界に貢献するやりがいのある仕事です!
【業務内容】
・機械学習を用いたサービス開発・改善
同社のサービス向上のためのアルゴリズム開発に携わっていただきます。
具体的には、コンテンツのレコメンド機能やメールマガジンのパーソナライゼーションなど、様々なサービス改善に貢献できます。
最先端技術で医療業界に貢献するやりがいのある仕事です!
【業務内容】
・機械学習を用いたサービス開発・改善
同社のサービス向上のためのアルゴリズム開発に携わっていただきます。
具体的には、コンテンツのレコメンド機能やメールマガジンのパーソナライゼーションなど、様々なサービス改善に貢献できます。
医療系データ分析エンジニアとして活躍しませんか?
最先端技術で医療業界に貢献するやりがいのある仕事です!
【業務内容】
・機械学習を用いたサービス開発・改善
同社のサービス向上のためのアルゴリズム開発に携わっていただきます。
具体的には、コンテンツのレコメンド機能やメールマガジンのパーソナライゼーションなど、様々なサービス改善に貢献できます。
最先端技術で医療業界に貢献するやりがいのある仕事です!
【業務内容】
・機械学習を用いたサービス開発・改善
同社のサービス向上のためのアルゴリズム開発に携わっていただきます。
具体的には、コンテンツのレコメンド機能やメールマガジンのパーソナライゼーションなど、様々なサービス改善に貢献できます。
データサイエンティスト エムスリー株式会社
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 業界未経験OK
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- 転勤なし
- 上場企業
| 想定年収 | 500 ~ 900万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
エムスリーグループでデータサイエンティストとして活躍しませんか?
【ミッション】
エムスリーグループ全体の利益最大化に向け、あらゆるデータを活用した戦略立案と実行を担います。
【担当業務】
・エムスリーグループ、クライアント企業の課題発見から解決策の実装まで、一気通貫で携わります。
・機械学習を用いたウェブサイト表示ロジックやレコメンドエンジンの開発
【ミッション】
エムスリーグループ全体の利益最大化に向け、あらゆるデータを活用した戦略立案と実行を担います。
【担当業務】
・エムスリーグループ、クライアント企業の課題発見から解決策の実装まで、一気通貫で携わります。
・機械学習を用いたウェブサイト表示ロジックやレコメンドエンジンの開発
エムスリーグループでデータサイエンティストとして活躍しませんか?
【ミッション】
エムスリーグループ全体の利益最大化に向け、あらゆるデータを活用した戦略立案と実行を担います。
【担当業務】
・エムスリーグループ、クライアント企業の課題発見から解決策の実装まで、一気通貫で携わります。
・機械学習を用いたウェブサイト表示ロジックやレコメンドエンジンの開発
【ミッション】
エムスリーグループ全体の利益最大化に向け、あらゆるデータを活用した戦略立案と実行を担います。
【担当業務】
・エムスリーグループ、クライアント企業の課題発見から解決策の実装まで、一気通貫で携わります。
・機械学習を用いたウェブサイト表示ロジックやレコメンドエンジンの開発
生成AIを活用した新規デジタルサービス「HMAX」の企画立案・導入を牽引するPM/リーダー 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- フレックス
- 上場企業
| 想定年収 | 780 ~ 1030万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【職務概要】
生成AI案件の提案・見積の取り纏めや、プロジェクトマネージャー/プロジェクトリーダーとしてチームをけん引する役割を担当頂きます。
【職務詳細】
・AIエージェントの提案・導入リード:世の中の最新の生成AI技術を組み合わせ、お客様の業務(属人化しているベテランの知見など)を
代替・補助するAIエージェントの企画・提案・要件定義・導入をリードしていただきます。
・HMAXサービスの横展開推進:当部署で立ち上げたAI事業モデルのユースケースを起点に、他業界・他顧客へのソリューションの横展開・新規案件開拓を推進していただきます。
・日立社内のAI専門部署との連携・協創を通じたPoCの実施・技術検証も推進していただきます。
【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】
生成AI案件の提案・見積の取り纏めや、プロジェクトマネージャー/プロジェクトリーダーとしてチームをけん引する役割を担当頂きます。
【職務詳細】
・AIエージェントの提案・導入リード:世の中の最新の生成AI技術を組み合わせ、お客様の業務(属人化しているベテランの知見など)を
代替・補助するAIエージェントの企画・提案・要件定義・導入をリードしていただきます。
・HMAXサービスの横展開推進:当部署で立ち上げたAI事業モデルのユースケースを起点に、他業界・他顧客へのソリューションの横展開・新規案件開拓を推進していただきます。
・日立社内のAI専門部署との連携・協創を通じたPoCの実施・技術検証も推進していただきます。
【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】
【職務概要】
生成AI案件の提案・見積の取り纏めや、プロジェクトマネージャー/プロジェクトリーダーとしてチームをけん引する役割を担当頂きます。
【職務詳細】
・AIエージェントの提案・導入リード:世の中の最新の生成AI技術を組み合わせ、お客様の業務(属人化しているベテランの知見など)を代替・補助するAIエージェントの企画・提案・要件定義・導入をリードしていただきます。
・HMAXサービスの横展開推進:当部署で立ち上げたAI事業モデルのユースケースを起点に、他業界・他顧客へのソリューションの横展開・新規案件開拓を推進していただきます。
・日立社内のAI専門部署との連携・協創を通じたPoCの実施・技術検証も推進していただきます。
生成AI案件の提案・見積の取り纏めや、プロジェクトマネージャー/プロジェクトリーダーとしてチームをけん引する役割を担当頂きます。
【職務詳細】
・AIエージェントの提案・導入リード:世の中の最新の生成AI技術を組み合わせ、お客様の業務(属人化しているベテランの知見など)を代替・補助するAIエージェントの企画・提案・要件定義・導入をリードしていただきます。
・HMAXサービスの横展開推進:当部署で立ち上げたAI事業モデルのユースケースを起点に、他業界・他顧客へのソリューションの横展開・新規案件開拓を推進していただきます。
・日立社内のAI専門部署との連携・協創を通じたPoCの実施・技術検証も推進していただきます。
DBエンジニア(メンバー) 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 月残業20時間以内
- 学歴不問
| 想定年収 | 405 ~ 570万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【若手のエンジニア多数活躍!ブランクのある方やキャリアを再スタートしたい方募集!】
◆各種業務系システム開発◆金融(保険・共済)案件多数あり!
◆今回募集する組織/PJでは
外資系保険会社向け 業務システムの提案・開発から保守業務を中心にお任せいたします。エンドユーザーと直接会話しながら、システムに対する課題をチームで一緒に解決していただきます。※リモートワーク実績多数あり!(担当案件・工程により内容異なる)
◆あなた目指すキャリアを全力でサポート!
当社では社員一人一人のキャリアを尊重しており多くの面談を通じて目指すキャリアに沿ったお仕事に就いていただいております。
開発メンバーとしてキャリアアップしていただければと考えます。各プロジェクトには、長期にわたり、課題解決に携わっている社員もおりますので、経験が浅い方も安心してジョインいただいております。
担当業務例:保険業界向けDWH構築・BI導入(担当領域:要件定義~本番化)
◆各種業務系システム開発◆金融(保険・共済)案件多数あり!
◆今回募集する組織/PJでは
外資系保険会社向け 業務システムの提案・開発から保守業務を中心にお任せいたします。エンドユーザーと直接会話しながら、システムに対する課題をチームで一緒に解決していただきます。※リモートワーク実績多数あり!(担当案件・工程により内容異なる)
◆あなた目指すキャリアを全力でサポート!
当社では社員一人一人のキャリアを尊重しており多くの面談を通じて目指すキャリアに沿ったお仕事に就いていただいております。
開発メンバーとしてキャリアアップしていただければと考えます。各プロジェクトには、長期にわたり、課題解決に携わっている社員もおりますので、経験が浅い方も安心してジョインいただいております。
担当業務例:保険業界向けDWH構築・BI導入(担当領域:要件定義~本番化)
【若手のエンジニア多数活躍!ブランクのある方やキャリアを再スタートしたい方募集!】
◆各種業務系システム開発
◆金融(保険・共済)案件多数あり!
◆今回募集する組織/PJでは
外資系保険会社向け業務システムの提案・開発から保守業務を中心にお任せいたします。
◆各種業務系システム開発
◆金融(保険・共済)案件多数あり!
◆今回募集する組織/PJでは
外資系保険会社向け業務システムの提案・開発から保守業務を中心にお任せいたします。
AIエンジニア 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 月残業20時間以内
- 賞与あり
- 学歴不問
- 社宅・住宅補助
| 想定年収 | 448 ~ 800万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
システムエンジニアとして、AIエンジンのインフラ、プラットフォームの開発・運用を担って頂きます。
■基盤構築(MLOps)
SageMakerを利用し、MLOps周りをカスタマイズしながら構築していきます。
■AIエンジンのAPI化
■AIエンジンのプラットフォーム開発
求める人物像
■基盤構築(MLOps)
SageMakerを利用し、MLOps周りをカスタマイズしながら構築していきます。
■AIエンジンのAPI化
■AIエンジンのプラットフォーム開発
求める人物像
システムエンジニアとして、AIエンジンのインフラ、プラットフォームの開発・運用を担って頂きます。
■基盤構築(MLOps)
SageMakerを利用し、MLOps周りをカスタマイズしながら構築していきます。
■AIエンジンのAPI化
■AIエンジンのプラットフォーム開発
求める人物像
■基盤構築(MLOps)
SageMakerを利用し、MLOps周りをカスタマイズしながら構築していきます。
■AIエンジンのAPI化
■AIエンジンのプラットフォーム開発
求める人物像
■【E06】データサイエンティスト(広告事業) 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 業界未経験OK
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- 学歴不問
- フレックス
- リモート勤務応相談
| 想定年収 | 600 ~ 800万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
■本ポジションでは、TVer広告のデータ分析およびデータを活用したシステム開発を担当いただきます。
分析業務に閉じず、予測モデルの開発からAPI実装、データマートの整備まで一気通貫で携わっていただきます。
<具体的な業務内容>
・広告在庫予測といった広告にまつわる予測モデルとその API の設計・開発 ・広告配信に関わるAPIの開発・保守(FastAPI)
・配信周辺システムの保守・改善 ・SQLベースのデータマート開発(dbt Platform活用)
・配信結果・広告効果の分析およびレポーティング ・社内からの分析・集計依頼対応
・セルフ分析を可能にするダッシュボード・可視化基盤の構築支援
■開発環境
分析業務に閉じず、予測モデルの開発からAPI実装、データマートの整備まで一気通貫で携わっていただきます。
<具体的な業務内容>
・広告在庫予測といった広告にまつわる予測モデルとその API の設計・開発 ・広告配信に関わるAPIの開発・保守(FastAPI)
・配信周辺システムの保守・改善 ・SQLベースのデータマート開発(dbt Platform活用)
・配信結果・広告効果の分析およびレポーティング ・社内からの分析・集計依頼対応
・セルフ分析を可能にするダッシュボード・可視化基盤の構築支援
■開発環境
■本ポジションでは、TVer広告のデータ分析およびデータを活用したシステム開発を担当いただきます。
分析業務に閉じず、予測モデルの開発からAPI実装、データマートの整備まで一気通貫で携わっていただきます。
<具体的な業務内容>
・広告在庫予測といった広告にまつわる予測モデルとその API の設計・開発
・広告配信に関わるAPIの開発・保守(FastAPI)
・配信周辺システムの保守・改善
・SQLベースのデータマート開発(dbt Platform活用)
分析業務に閉じず、予測モデルの開発からAPI実装、データマートの整備まで一気通貫で携わっていただきます。
<具体的な業務内容>
・広告在庫予測といった広告にまつわる予測モデルとその API の設計・開発
・広告配信に関わるAPIの開発・保守(FastAPI)
・配信周辺システムの保守・改善
・SQLベースのデータマート開発(dbt Platform活用)
データアナリスト(マーケティングサイエンス) 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 賞与あり
- フレックス
| 想定年収 | 650 ~ 1500万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
マーケティング投資の最適化および戦略立案を目的として、統計学・機械学習を用いたアルゴリズムの開発から自社プロダクトへの実装までを担当します。
単なる分析レポートの作成にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、開発したロジックをシステムへ実装。
顧客価値として提供する“実装者”としての役割を担います。
【主な取り組みテーマ】
因果推論と効果測定:
MMM(Marketing Mix Modeling)等を活用し、ラストクリックだけでは見えない「各施策の真の寄与度(リフト値)」を算出するロジックの構築。
単なる分析レポートの作成にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、開発したロジックをシステムへ実装。
顧客価値として提供する“実装者”としての役割を担います。
【主な取り組みテーマ】
因果推論と効果測定:
MMM(Marketing Mix Modeling)等を活用し、ラストクリックだけでは見えない「各施策の真の寄与度(リフト値)」を算出するロジックの構築。
マーケティング投資の最適化および戦略立案を目的として、統計学・機械学習を用いたアルゴリズムの開発から自社プロダクトへの実装までを担当します。単なる分析レポートの作成にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、開発したロジックをシステムへ実装。顧客価値として提供する“実装者”としての役割を担います。
【主な取り組みテーマ】
因果推論と効果測定:
MMM(Marketing Mix Modeling)等を活用し、ラストクリックだけでは見えない「各施策の真の寄与度(リフト値)」を算出するロジックの構築。
ユーザー理解の深化:
ユーザー行動ログを用いたLTV予測、離脱予測、クラスタリングモデルの構築と、CRM施策への応用。
【主な取り組みテーマ】
因果推論と効果測定:
MMM(Marketing Mix Modeling)等を活用し、ラストクリックだけでは見えない「各施策の真の寄与度(リフト値)」を算出するロジックの構築。
ユーザー理解の深化:
ユーザー行動ログを用いたLTV予測、離脱予測、クラスタリングモデルの構築と、CRM施策への応用。
データアナリスト【AIエージェント時代の次世代アナリストへ/週2日リモート可】 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 転勤なし
- フレックス
- スタートアップ
| 想定年収 | 500 ~ 1200万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
■ 業務内容 本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。
AIエージェントの普及により、集計や可視化は自動化されつつあります。
その一方でクライアントからは、データを「見る」だけでなく、意思決定に使える形で論点や判断基準まで整理したいというニーズが高まっています。
その結果、アナリストに求められるスキルも変化しつつあります。
同社では、データ基盤整備から分析・活用まで一気通貫で支援できる強みを活かし、AIを前提とした意思決定プロセスづくりにも取り組んでいます。
この変化の中で、事業課題の理解から示唆づくりまで経験を積み、次世代アナリストとして成長したい方を募集します。
・事業KPI(LTV・稼働率・獲得率など)の把握と課題整理・SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
・ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計・PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
AIエージェントの普及により、集計や可視化は自動化されつつあります。
その一方でクライアントからは、データを「見る」だけでなく、意思決定に使える形で論点や判断基準まで整理したいというニーズが高まっています。
その結果、アナリストに求められるスキルも変化しつつあります。
同社では、データ基盤整備から分析・活用まで一気通貫で支援できる強みを活かし、AIを前提とした意思決定プロセスづくりにも取り組んでいます。
この変化の中で、事業課題の理解から示唆づくりまで経験を積み、次世代アナリストとして成長したい方を募集します。
・事業KPI(LTV・稼働率・獲得率など)の把握と課題整理・SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
・ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計・PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
■業務内容
本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。
AIエージェントの普及により、集計や可視化は自動化されつつあります。
その一方でクライアントからは、データを「見る」だけでなく、意思決定に使える形で論点や判断基準まで整理したいというニーズが高まっています。
その結果、アナリストに求められるスキルも変化しつつあります。
同社では、データ基盤整備から分析・活用まで一気通貫で支援できる強みを活かし、AIを前提とした意思決定プロセスづくりにも取り組んでいます。
この変化の中で、事業課題の理解から示唆づくりまで経験を積み、次世代アナリストとして成長したい方を募集します。
本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。
AIエージェントの普及により、集計や可視化は自動化されつつあります。
その一方でクライアントからは、データを「見る」だけでなく、意思決定に使える形で論点や判断基準まで整理したいというニーズが高まっています。
その結果、アナリストに求められるスキルも変化しつつあります。
同社では、データ基盤整備から分析・活用まで一気通貫で支援できる強みを活かし、AIを前提とした意思決定プロセスづくりにも取り組んでいます。
この変化の中で、事業課題の理解から示唆づくりまで経験を積み、次世代アナリストとして成長したい方を募集します。
【CON26-006】AIエンジニア/テックリード(AI導入・システム設計) 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 月残業20時間以内
- 賞与あり
- 学歴不問
- フレックス
| 想定年収 | 600 ~ 900万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【募集背景】同社はAI技術を活用した事業展開を進めており、業界横断でAI導入・活用支援を行っています。AI活用が広がる一方で、実装だけでなく
モデル設計・データ活用・システム実装を一体で担えるエンジニアの重要性が高まっています。そのため今回、AIモデル開発から設計・
改善までをリードできるAIテックリードポジションを募集します。
【業務概要】AIエンジニアとして、AIモデルの設計・開発・改善を中心に、プロジェクトの技術面をリードしていただきます。
入社後はデータ分析・モデル開発を中心に担当しつつ、徐々に設計や技術方針の検討にも関わっていただきます。
将来的には、AI開発プロジェクトにおけるリードエンジニアとして、チームを牽引する役割を期待しています。
モデル設計・データ活用・システム実装を一体で担えるエンジニアの重要性が高まっています。そのため今回、AIモデル開発から設計・
改善までをリードできるAIテックリードポジションを募集します。
【業務概要】AIエンジニアとして、AIモデルの設計・開発・改善を中心に、プロジェクトの技術面をリードしていただきます。
入社後はデータ分析・モデル開発を中心に担当しつつ、徐々に設計や技術方針の検討にも関わっていただきます。
将来的には、AI開発プロジェクトにおけるリードエンジニアとして、チームを牽引する役割を期待しています。
【募集背景】
同社はAI技術を活用した事業展開を進めており、業界横断でAI導入・活用支援を行っています。AI活用が広がる一方で、実装だけでなくモデル設計・データ活用・システム実装を一体で担えるエンジニアの重要性が高まっています。そのため今回、AIモデル開発から設計・改善までをリードできるAIテックリードポジションを募集します。
【業務概要】
AIエンジニアとして、AIモデルの設計・開発・改善を中心に、プロジェクトの技術面をリードしていただきます。入社後はデータ分析・モデル開発を中心に担当しつつ、徐々に設計や技術方針の検討にも関わっていただきます。将来的には、AI開発プロジェクトにおけるリードエンジニアとして、チームを牽引する役割を期待しています。
【業務詳細】
- AI/機械学習モデルの設計・開発・改善
同社はAI技術を活用した事業展開を進めており、業界横断でAI導入・活用支援を行っています。AI活用が広がる一方で、実装だけでなくモデル設計・データ活用・システム実装を一体で担えるエンジニアの重要性が高まっています。そのため今回、AIモデル開発から設計・改善までをリードできるAIテックリードポジションを募集します。
【業務概要】
AIエンジニアとして、AIモデルの設計・開発・改善を中心に、プロジェクトの技術面をリードしていただきます。入社後はデータ分析・モデル開発を中心に担当しつつ、徐々に設計や技術方針の検討にも関わっていただきます。将来的には、AI開発プロジェクトにおけるリードエンジニアとして、チームを牽引する役割を期待しています。
【業務詳細】
- AI/機械学習モデルの設計・開発・改善
【CON26-007】AIエンジニア(ポテンシャル採用)|実務を通じて育成 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 月残業20時間以内
- 賞与あり
- 学歴不問
- フレックス
| 想定年収 | 400 ~ 550万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【募集背景】同社は、AI技術を中核とした事業展開を進めており、さまざまな産業における課題解決・価値創出に取り組んでいます。
AIは急速に進化しており、従来の延長線では解決できない課題も増えています。こうした環境の中で、当社では新しい技術を積極的に学び、実践しながら成長していける人材の重要性が高まっています。そこで今回、AI領域での実務経験が浅い方も対象に、ポテンシャル採用を
実施します。「AI技術を活用して価値を生み出したい」「これから本格的にAIエンジニアとして成長したい」という意欲をお持ちの方を
歓迎します。
【業務概要】AIエンジニアとして、同社のプロジェクトにおけるAI活用を推進していただきます。入社後は、先輩エンジニアのサポートのもと、データ分析やモデル開発などの基礎業務からスタートし、段階的にスキルを習得していただきます。
将来的には、AI技術を活用したソリューションの企画・開発をリードするエンジニアとしての活躍を期待しています。
【業務詳細】- AI/機械学習に関する技術調査・学習
- データ収集・前処理・分析
AIは急速に進化しており、従来の延長線では解決できない課題も増えています。こうした環境の中で、当社では新しい技術を積極的に学び、実践しながら成長していける人材の重要性が高まっています。そこで今回、AI領域での実務経験が浅い方も対象に、ポテンシャル採用を
実施します。「AI技術を活用して価値を生み出したい」「これから本格的にAIエンジニアとして成長したい」という意欲をお持ちの方を
歓迎します。
【業務概要】AIエンジニアとして、同社のプロジェクトにおけるAI活用を推進していただきます。入社後は、先輩エンジニアのサポートのもと、データ分析やモデル開発などの基礎業務からスタートし、段階的にスキルを習得していただきます。
将来的には、AI技術を活用したソリューションの企画・開発をリードするエンジニアとしての活躍を期待しています。
【業務詳細】- AI/機械学習に関する技術調査・学習
- データ収集・前処理・分析
【募集背景】
同社は、AI技術を中核とした事業展開を進めており、さまざまな産業における課題解決・価値創出に取り組んでいます。
AIは急速に進化しており、従来の延長線では解決できない課題も増えています。こうした環境の中で、当社では新しい技術を積極的に学び、実践しながら成長していける人材の重要性が高まっています。そこで今回、AI領域での実務経験が浅い方も対象に、ポテンシャル採用を実施します。「AI技術を活用して価値を生み出したい」「これから本格的にAIエンジニアとして成長したい」という意欲をお持ちの方を歓迎します。
【業務概要】
AIエンジニアとして、同社のプロジェクトにおけるAI活用を推進していただきます。入社後は、先輩エンジニアのサポートのもと、データ分析やモデル開発などの基礎業務からスタートし、段階的にスキルを習得していただきます。
将来的には、AI技術を活用したソリューションの企画・開発をリードするエンジニアとしての活躍を期待しています。
同社は、AI技術を中核とした事業展開を進めており、さまざまな産業における課題解決・価値創出に取り組んでいます。
AIは急速に進化しており、従来の延長線では解決できない課題も増えています。こうした環境の中で、当社では新しい技術を積極的に学び、実践しながら成長していける人材の重要性が高まっています。そこで今回、AI領域での実務経験が浅い方も対象に、ポテンシャル採用を実施します。「AI技術を活用して価値を生み出したい」「これから本格的にAIエンジニアとして成長したい」という意欲をお持ちの方を歓迎します。
【業務概要】
AIエンジニアとして、同社のプロジェクトにおけるAI活用を推進していただきます。入社後は、先輩エンジニアのサポートのもと、データ分析やモデル開発などの基礎業務からスタートし、段階的にスキルを習得していただきます。
将来的には、AI技術を活用したソリューションの企画・開発をリードするエンジニアとしての活躍を期待しています。
【D&T】データサイエンティスト/リーダー候補(東京) 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- 学歴不問
- フレックス
| 想定年収 | 640 ~ 1000万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
### 業務内容
機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築 に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。
お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。
具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。
また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。
機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築 に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。
お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。
具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。
また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。
### 業務内容
機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。
お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。
また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。
機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。
お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。
また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。
AP301_データエンジニア<データドリブン経営を支える次期情報系システム基盤の企画・開発> 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- 学歴不問
- リモート勤務応相談
- 上場企業
| 想定年収 | 514 ~ 949万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【職務概要】下記いずれかの業務を行っていただきます。
■データパイプライン開発業務:情報系システム基盤に関する開発
■インフラ構築・維持業務:サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討
入社後、まずは「情報系システム基盤」の開発・構築・維持業務を経験し、システムやサービスの知識を習得していただきます。
半年~1年後には現行システムの課題や改善点を見出し、データクラウドプラットフォーム等を活用した次期情報系システム基盤構築に向けた企画・実現性検証、クラウド移行等の更改検討をリードしていただくことを期待しています。
また、上記以外にも同グループ内で実施する以下業務にも直接的に関わる事も可能です。
■データパイプライン開発業務:情報系システム基盤に関する開発
■インフラ構築・維持業務:サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討
入社後、まずは「情報系システム基盤」の開発・構築・維持業務を経験し、システムやサービスの知識を習得していただきます。
半年~1年後には現行システムの課題や改善点を見出し、データクラウドプラットフォーム等を活用した次期情報系システム基盤構築に向けた企画・実現性検証、クラウド移行等の更改検討をリードしていただくことを期待しています。
また、上記以外にも同グループ内で実施する以下業務にも直接的に関わる事も可能です。
【職務概要】
下記いずれかの業務を行っていただきます。
■データパイプライン開発業務:
情報系システム基盤に関する開発
■インフラ構築・維持業務:
サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討
下記いずれかの業務を行っていただきます。
■データパイプライン開発業務:
情報系システム基盤に関する開発
■インフラ構築・維持業務:
サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討
【主任クラス】日立のデータ利活用/AIを中核としたモダナイゼーション案件を推進するシステムエンジニア 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- フレックス
- 上場企業
- 語学力を活かせる
| 想定年収 | 780 ~ 1030万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【職務概要】
インフラストラクチャー、アプリケーション、データなど、組織全体に及ぶ情報リソースの分析、設計を担当する。
そして、これらの職務を業務の取り纏め者として、組織内のメンバーの進捗管理、収支・資産の管理を行う。
またAI/DX案件の場合、構想策定や要件定義という上流工程も実施します。
【職務詳細】
■データやAIを中核としたシステムのモダナイゼーションのうち、以下のような業務を実施します
・インフラ、ネットワーク開発、保守 ・企業インフラ開発 ・エンタープライズアーキテクチャー
・ビジネス要件の識別 ・「As Is/To Be」の分析 ・情報セキュリティ ・実行可能性調査
インフラストラクチャー、アプリケーション、データなど、組織全体に及ぶ情報リソースの分析、設計を担当する。
そして、これらの職務を業務の取り纏め者として、組織内のメンバーの進捗管理、収支・資産の管理を行う。
またAI/DX案件の場合、構想策定や要件定義という上流工程も実施します。
【職務詳細】
■データやAIを中核としたシステムのモダナイゼーションのうち、以下のような業務を実施します
・インフラ、ネットワーク開発、保守 ・企業インフラ開発 ・エンタープライズアーキテクチャー
・ビジネス要件の識別 ・「As Is/To Be」の分析 ・情報セキュリティ ・実行可能性調査
【職務概要】
インフラストラクチャー、アプリケーション、データなど、組織全体に及ぶ情報リソースの分析、設計を担当する。
そして、これらの職務を業務の取り纏め者として、組織内のメンバーの進捗管理、収支・資産の管理を行う。
またAI/DX案件の場合、構想策定や要件定義という上流工程も実施します。
【職務詳細】
■データやAIを中核としたシステムのモダナイゼーションのうち、以下のような業務を実施します
インフラストラクチャー、アプリケーション、データなど、組織全体に及ぶ情報リソースの分析、設計を担当する。
そして、これらの職務を業務の取り纏め者として、組織内のメンバーの進捗管理、収支・資産の管理を行う。
またAI/DX案件の場合、構想策定や要件定義という上流工程も実施します。
【職務詳細】
■データやAIを中核としたシステムのモダナイゼーションのうち、以下のような業務を実施します
【課長クラス】海上自衛隊向けソーナーシステムのデータ活用事業に関するプロジェクト・マネージャー 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- フレックス
- 上場企業
- 語学力を活かせる
| 想定年収 | 1160 ~ 1330万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【職務概要】
ソーナーシステムの開発には、水中音響、ハードウェア(センサ、電気、機械)、ソフトウェア(信号処理、アプリケーション)等の
様々な技術が必要であり、それらの技術をシステム設計の立場から理解するとともに自動探知AIソフトウェアなどの
先端技術を開発・統合し、信頼性の高い製品にまとめあげるポジションとなります。
【職務詳細】
・中長期的な新規製品・サービスの開発や、既存製品・サービスの改善の構想・計画。
・ソーナーデータ利活用システム及びAIシステムの要件定義、システム構成検討、性能設計。
・ソーナーデータ利活用システム及びAIシステムの設計・開発に関わるプロジェクトマネジメント、スケジュール・コストの計画管理。
ソーナーシステムの開発には、水中音響、ハードウェア(センサ、電気、機械)、ソフトウェア(信号処理、アプリケーション)等の
様々な技術が必要であり、それらの技術をシステム設計の立場から理解するとともに自動探知AIソフトウェアなどの
先端技術を開発・統合し、信頼性の高い製品にまとめあげるポジションとなります。
【職務詳細】
・中長期的な新規製品・サービスの開発や、既存製品・サービスの改善の構想・計画。
・ソーナーデータ利活用システム及びAIシステムの要件定義、システム構成検討、性能設計。
・ソーナーデータ利活用システム及びAIシステムの設計・開発に関わるプロジェクトマネジメント、スケジュール・コストの計画管理。
【職務概要】
ソーナーシステムの開発には、水中音響、ハードウェア(センサ、電気、機械)、ソフトウェア(信号処理、アプリケーション)等の様々な技術が必要であり、それらの技術をシステム設計の立場から理解するとともに自動探知AIソフトウェアなどの先端技術を開発・統合し、信頼性の高い製品にまとめあげるポジションとなります。
【職務詳細】
・中長期的な新規製品・サービスの開発や、既存製品・サービスの改善の構想・計画。
・ソーナーデータ利活用システム及びAIシステムの要件定義、システム構成検討、性能設計。
・ソーナーデータ利活用システム及びAIシステムの設計・開発に関わるプロジェクトマネジメント、スケジュール・コストの計画管理。
ソーナーシステムの開発には、水中音響、ハードウェア(センサ、電気、機械)、ソフトウェア(信号処理、アプリケーション)等の様々な技術が必要であり、それらの技術をシステム設計の立場から理解するとともに自動探知AIソフトウェアなどの先端技術を開発・統合し、信頼性の高い製品にまとめあげるポジションとなります。
【職務詳細】
・中長期的な新規製品・サービスの開発や、既存製品・サービスの改善の構想・計画。
・ソーナーデータ利活用システム及びAIシステムの要件定義、システム構成検討、性能設計。
・ソーナーデータ利活用システム及びAIシステムの設計・開発に関わるプロジェクトマネジメント、スケジュール・コストの計画管理。
113016 コーポレート/AI&データ分析エンジニア 社名非公開
- 正社員採用
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- 転勤なし
- 上場企業
| 想定年収 | 500 ~ 950万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
~SBCメディカルグループのデータ戦略を技術面から牽引するポジションです。Python / FastAPI / TensorFlow / PyTorch を活用したAIソリューション開発に加え、DWH設計・構築、Tableau による BI 基盤整備まで幅広く担当。経営層・戦略部門と直接連携し、美容医療×AIの新たな価値創造を実現する方を求めます。~
■業務内容
・AI、機械学習モデルの設計・開発・実装(診療予測・需要予測・レコメンド等)
・Python(FastAPI)を用いた AI バックエンド API の構築、運用
・データ収集、クレンジング、特徴量エンジニアリング、モデル評価、本番展開
・DWH(データウェアハウス)の設計・構築・運用・パフォーマンスチューニング
・Tableau を活用した経営ダッシュボード・KPI 可視化レポートの構築
■業務内容
・AI、機械学習モデルの設計・開発・実装(診療予測・需要予測・レコメンド等)
・Python(FastAPI)を用いた AI バックエンド API の構築、運用
・データ収集、クレンジング、特徴量エンジニアリング、モデル評価、本番展開
・DWH(データウェアハウス)の設計・構築・運用・パフォーマンスチューニング
・Tableau を活用した経営ダッシュボード・KPI 可視化レポートの構築
~SBCメディカルグループのデータ戦略を技術面から牽引するポジションです。Python / FastAPI / TensorFlow / PyTorch を活用したAIソリューション開発に加え、DWH設計・構築、Tableau による BI 基盤整備まで幅広く担当。経営層・戦略部門と直接連携し、美容医療×AIの新たな価値創造を実現する方を求めます。~
■業務内容
・AI、機械学習モデルの設計・開発・実装(診療予測・需要予測・レコメンド等)
・Python(FastAPI)を用いた AI バックエンド API の構築、運用
・データ収集、クレンジング、特徴量エンジニアリング、モデル評価、本番展開
・DWH(データウェアハウス)の設計・構築・運用・パフォーマンスチューニング
・Tableau を活用した経営ダッシュボード・KPI 可視化レポートの構築
■業務内容
・AI、機械学習モデルの設計・開発・実装(診療予測・需要予測・レコメンド等)
・Python(FastAPI)を用いた AI バックエンド API の構築、運用
・データ収集、クレンジング、特徴量エンジニアリング、モデル評価、本番展開
・DWH(データウェアハウス)の設計・構築・運用・パフォーマンスチューニング
・Tableau を活用した経営ダッシュボード・KPI 可視化レポートの構築
【課長クラス】日立のデータ利活用/AIを中核としたモダナイゼーション案件を推進するシステムエンジニア 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- フレックス
- 上場企業
- 語学力を活かせる
| 想定年収 | 1160 ~ 1490万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【職務概要】
管掌範囲における小規模から中規模のプロジェクトの集合体(プログラム)または相互に依存する複数のプロジェクトに対し、責任を負う。
プログラムのビジョンと計画書の作成に重点を置き、プログラム全体の整合(一貫性)、推進、報告、およびパフォーマンスを管理するとともに、期待される納期、予算、および対象範囲を守る。
【職務詳細】
■データやAIを中核としたシステムのモダナイゼーションのうち、以下のような業務を実施します
・「As Is/To Be」の分析
・プロジェクトの対象範囲の定義
・プロジェクトのリソース管理
管掌範囲における小規模から中規模のプロジェクトの集合体(プログラム)または相互に依存する複数のプロジェクトに対し、責任を負う。
プログラムのビジョンと計画書の作成に重点を置き、プログラム全体の整合(一貫性)、推進、報告、およびパフォーマンスを管理するとともに、期待される納期、予算、および対象範囲を守る。
【職務詳細】
■データやAIを中核としたシステムのモダナイゼーションのうち、以下のような業務を実施します
・「As Is/To Be」の分析
・プロジェクトの対象範囲の定義
・プロジェクトのリソース管理
【職務概要】
管掌範囲における小規模から中規模のプロジェクトの集合体(プログラム)または相互に依存する複数のプロジェクトに対し、責任を負う。
プログラムのビジョンと計画書の作成に重点を置き、プログラム全体の整合(一貫性)、推進、報告、およびパフォーマンスを管理するとともに、期待される納期、予算、および対象範囲を守る。
【職務詳細】
■データやAIを中核としたシステムのモダナイゼーションのうち、以下のような業務を実施します
管掌範囲における小規模から中規模のプロジェクトの集合体(プログラム)または相互に依存する複数のプロジェクトに対し、責任を負う。
プログラムのビジョンと計画書の作成に重点を置き、プログラム全体の整合(一貫性)、推進、報告、およびパフォーマンスを管理するとともに、期待される納期、予算、および対象範囲を守る。
【職務詳細】
■データやAIを中核としたシステムのモダナイゼーションのうち、以下のような業務を実施します
機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】_senior 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- 学歴不問
| 想定年収 | 1000 ~ 1500万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
・課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design)
顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。
類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。
・高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation)
既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。
ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。
顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。
類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。
・高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation)
既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。
ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。
・課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design)
顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。
類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。
・高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation)
顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。
類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。
・高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation)
機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】_junior 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 休日120日以上
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- 学歴不問
| 想定年収 | 800 ~ 1200万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。
ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。
【具体的なタスク例】
・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design)
顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。
関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。
ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。
【具体的なタスク例】
・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design)
顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。
関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。
DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。
ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。
【具体的なタスク例】
・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design)
顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。
関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。
ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。
【具体的なタスク例】
・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design)
顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。
関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。
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