AIエンジニア

正社員

役割：担当者クラス～リーダークラス

先端テクノロジー部　デジタル技術部門

弊社は「地域の未来を支えるソーシャルイノベーション企業」として、現場第一線で活動する社員の高い地域密着力、エンジニアリング力、及び通信を起点とした最先端のICT技術（IOWN、ローカル5G、AI、IoT、クラウド等）を活用し、地域のみなさまとともに課題解決を超えた価値創造を実現することで、夢や希望を感じられる社会づくりを目指すICT企業です。
「地域循環型社会の共創」というパーパスの実現に向け、様々な業界知見や先端技術に関する専門性を持った方にご参画いただき、地域に密着した現場力とテクノロジーの力で、夢や希望を感じられる事業を共に創造していきたいと考えております。

NTT東日本の通信分野を中心とした設備系および関連の様々な社内データや社外データを対象に、数値予測AI/生成AI技術および関連デジタル技術を活用することで、より効率的・高品質な業務への変革を実現する。
また、これら社内業務DXにより得られた知見を社内他組織や各地域の自治体・企業の課題解決にも展開していく。

当社の超大規模インフラを支える設備系業務において、当担当ではデータ利活用による抜本的な業務効率化・変革し、膨大なデータを利活用し、ノウハウを蓄積してきた。
今後、多様な業界、業種においてデータ利活用に関する知識・スキル・経験を保持しているメンバーを迎え入れることで、より高度かつスピード感をもって施策目的の達成に繋げたい。また、社内技術者にノウハウ共有を行うことで技術レベルを上げ、競争力の強化と収益貢献を図りたい。

データサイエンティスト・AIエンジニア

・NTT東日本の通信分野を中心とした設備系業務に関わる様々な社内データ（ネットワーク装置・電柱等の構造物・コールセンタ関連情報等）や社外データについて、数値予測AIや生成AIおよび関連するデジタル技術（BIツール、様々なデータ基盤等）を活用し、より効率的・高品質な業務への変革と現場課題の解消を実現
　- ニーズ分析（市場調査）・シーズ検討（技術調査）を元にデータ分析戦略の策定と試作品開発による技術確立
　- 確立した技術を様々なデータ基盤上で活用するための実装および他機能との連携機能開発（MCP/A2A 等）
　- 業務課題に対するコンサルティング・要件定義・システム設計・PoC＆商用システムの開発・検証、導入支援
　- 組織内のAI技術者の育成サポート、社外最新技術や事例調査および導入提案、担当全体の技術力向上

※その他会社が定める業務に従事する可能性があります

・AI技術力（数値予測AI・生成AI）・データ分析・数理最適化に関する技術力の向上
・NTT東日本の大規模通信設備を対象としたビックデータ活用／分析の経験
・データ活用分野における要件定義・コンサル～開発・運用まで一連のプロダクト開発経験
・通信設備系分野の業務知識や業界動向

近年のAIの発展によりインフラ業界でも大きく業務改革が進んでいます。NTT東日本の通信設備業務は東日本エリア全域の津々浦々に広がる非常に大規模なもので、デジタル技術による業務改革を推進しているものの技術難易度の高い分野についてはまだまだマンパワーに頼っている部分も多い実態があります。2040年問題で警鐘される労働者の減少やインフラの老朽化に向けて業務効率化が急務となっており、高いAI技術力やデータ分析力を活用して、日本最大の情報通信ネットワークの業務改善を一緒にけん引していただける方を求めています。
通信インフラを支える東日本エリア全域のアクセス／ネットワーク設備の設備計画から設計・構築、保守・運用までのエンジニアリング業務や、地域それぞれが持つ多岐にわたる課題や要望に触れ、ICT技術を活用した解決を推進するやりがいのある仕事です。
これまでの経験や技術力を活かし、既存業務の徹底的な効率化や最高品質のネットワークサービスの提供に向けて一緒に取んでいただける方の応募をぜひお待ちしております。

・AIや最先端技術およびデータ分析に強い関心と探求心を持ち、新しい技術動向を自ら学び続けられる方
・技術の実用化に関心を持ち、アイデアを迅速に形にして検証する行動力があり、開発物の実業務への実装・展開を主体的に推進できる実行力を持つ方
・常に先進的な発想で課題に挑戦し続け失敗からも学び、課題に対してイノベーティブな解決策を創出できる方
・AIやデータ分析の知識がない要望元に技術コンサルを行い潜在的な課題の特定と課題解決に導くことができる方
・チームワークを重んじ、様々なメンバーとコミュニケーションを取りながら協力して開発ができる方
・社内におけるAIデータ活用の高度技術者として、技術者に知識・ノウハウを展開し、リードできる方

以下の条件①②を２点ともに満たしていること

①データサイエンティストとしてデータ分析による業務課題解決において、以下すべてのプロセスに携わった経験を有する（2年以上）
　- 業務課題コンサルティング・要件定義・システム設計・PoC＆商用システム開発・検証・導入支援の経験

②Pythonによる数値系AI（回帰・時系列）を用いたデータ分析スキルおよび実務経験を有する（2年以上）
　- ライブラリ等を活用して自由に最新のAIをスクラッチ実装し試用できるレベル

・E資格、情報処理技術者（データベーススペシャリスト）、統計検定
・AIコンペティション（Kaggle, Signate）のメダル所有者
・生成AIを用いたデータ分析（EDA）ノウハウの保有
・クラウドデータ分析基盤（Snowflake、Databricks等）に関する知識及び活用経験
・生成AIエージェントを用いたシステム開発経験（MCP、A2A等）
・BIツール（Tableau等）によるデータ分析スキル
・数値系AI以外のAIスキル（画像/音声/自然言語AI等）
・SQLによるデータ処理スキル

月20～30時間

出張有・頻度小・行き先全国等

有り（4カ月）

月給制

年収：約590万円～約1,040万円
月給：約38万円～約66万円、基本給：約30万円～約52万円
※時間外手当（残業時間に応じて支給）、賞与/年2回含む

■想定年収
想定年収例①：970万円程度
【備考】
・リーダークラス（マネジメント補佐含む）
・月給約63万円　基本給約51万円、想定時間外手当（30H）約12万円
・賞与約210万円（過去支給実績に基づく）
　※想定時間外手当（30時間）含む
　※子育て手当（子供2名）含む
　※上記年収はリーダクラス（マネジメント補佐含む）における一例です。

想定年収例②：750万円程度
【備考】
・担当者クラスにおける一例
・月給約44万円　基本給約35万円、想定時間外手当（30H）約9万円
・賞与約160万円（過去支給実績に基づく）
　※想定時間外手当（30時間）含む
　※住宅補助（1都3県に居住）含む
　※上記年収は担当者クラスにおける一例です。

①時間外手当は残業時間に応じて支払います。
②深夜手当の割増分および休日就業手当は追加で支給します
昇給／年1回、　賞与／年2回（6月、12月）
通勤交通費：（全額）支給
子育て・介護手当：実態等に応じて手当有
住宅手当：実態等に応じて手当有

会社規定に基づき支給

有り　残業時間に応じて別途支給

有り

所定労働時間：07時間30分　休憩60分　
フレックスタイム制度導入

年間休日123日（内訳：土日祝日120日、年末年始3日。夏季休暇5日は含まず）
年次有給休暇（20日）※ただし、初年度は入社月により付与日数が異なる
ライフプラン休暇、夏季休暇（5日）

・各種特別休暇(結婚・出産・育児・介護 等)
・看護休暇,病気休暇 等
・カフェテリアプラン(選択型福利厚生制度)
おもなメニュー：社宅・寮,住宅補助費支援制度,持家取得支援制度,財産形成支援制度,人間ドック,健康保持・増進メニュー(育児・介護支援,リゾート施設・スポーツ施設利用) 等

※当社の事業所及び自宅以外が就業場所となることがあります。