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| 部署・役職名 | 生成AIを活用した生産性向上推進（人事戦略高度化） |
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| 仕事内容 |
【組織のミッション】 BRデジタル革新部は、生成AIを始めとしたデジタル技術で全社の業務プロセスを変革するための開発・実装を担う組織です。本ポジションは人事領域におけるAIエージェント開発チームへの配属を想定しており、人事データの因果分析と生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担っていただきます。 【募集背景】 全社の生産性向上には、人事施策とその効果の因果関係をデータに基づいて分析し、データドリブンな人材戦略を推進することが不可欠です。従業員エンゲージメント調査・人材データ等から因果構造を推定し、エンゲージメント向上や人材育成に資する施策を提案するAI技術の開発を加速するため、統計的因果分析と生成AIの融合領域で新たなメンバーを募集します。 【業務のやりがい】 ・構築した因果モデルやAIが提案する施策が全社の人材戦略に直接活用される手応え ・人事データの因果分析と生成AIを組み合わせた、実践的かつ難易度の高い技術開発への挑戦 ・確立した分析手法・設計パターンが他のコーポレート領域にも横展開される波及効果 ・分析手法の確立から全社の人材戦略への反映まで、一気通貫で主導できるポジション 【職務内容】 従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 【具体的な業務内容】 ＜因果分析＞ エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 ＜施策提案AI＞ 因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 ＜データ統合・分析基盤＞ 異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 ＜分析手法の高度化＞ 分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 ＜チーム連携＞ 業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 |
| 労働条件 |
■雇用形態：正社員 【勤務時間】 ■8:45～17:30 フレックスタイム制/休憩時間50分 【福利厚生】 ■通勤手当 会社規定に基づき支給 ■退職金有 確定拠出年金 ■社会保険完備 健康 厚生年金 雇用 労災 ■その他制度 企業年金・社員持株会・家族手当（子1人目1万円 2人目1万円） ■寮・社宅 有 独身寮~35歳/一部会社負担有り 既婚社宅~44歳/一部会社負担有り 【休日】 完全週休2日制 ■年間125日（内訳）土曜 日曜 ■有給休暇 ◎初年度 4〜9月入社の方：16日 10〜3月入社の方：8日 ◎2年目以降 弊社就業規則に則り、年次有給休暇を付与する。（16日~/年） ◎時間単位年休：有 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・AI・機械学習を活用したシステムの設計・開発経験2年以上・Pythonによるアプリケーション開発経験 ・データ分析に基づく施策提案・意思決定支援の実務経験 【歓迎（WANT）】 ・統計的因果推論（ベイジアンネットワーク・構造方程式モデリング等）の実装経験・生成AIと統計的手法を組み合わせた分析・施策提案の経験 ・ピープルアナリティクス・エンゲージメント分析の実務経験 ・分析結果の解釈可能な可視化・非専門家への説明の経験 ・クラウド環境（AWS/Azure）でのアプリケーション開発・環境構築経験 【求める人物像】 ・新しい技術や手法の調査・検証を自律的に行い、チームに展開できる方 ・技術を手段として捉え、業務課題の解決に結びつけることに意欲を持てる方 ・データの背後にある因果関係に関心を持ち、分析結果を具体的な施策に結びつけることを志向する方 【語学】 TOEIC550点以上を歓迎 （TOEICスコアに限定せず、同等の語学力があれば歓迎します） ●業務での英語使用 メール／ほとんどない 資料・文書読解／時々ある 電話会議・商談／ほとんどない 駐在／基本的にない |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/06/19 |
| 求人番号 | 8745330 |
採用企業情報
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- メーカー 物流・倉庫 エネルギー
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