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AI・RPAを活用した業務改善コンサルタント兼PM／新規事業立ち上げ
- 勤務地
- 東京
- 年収
- 600万円～800万円
AI・RPAを活用した業務改善・DX推進プロジェクトにおいて、顧客課題の整理から提案、要件定義、プロジェクトマネジメントまで一気通貫で携わります。
クライアントの業務課題を深く理解し、最適なソリューションの企画・提案から、社内エンジニアと連携したシステム導入・改善まで、上流工程を中心にプロジェクトを推進します。
新規SI事業の立ち上げメンバーとして、提案手法やプロジェクト推進の仕組みづくりにも関われる裁量の大きいポジションです。
AI・RPA・ローコードなど最新技術を活用しながら、顧客のビジネス成果に貢献するDXコンサルタント／PMへ成長できます。
クライアントの業務課題を深く理解し、最適なソリューションの企画・提案から、社内エンジニアと連携したシステム導入・改善まで、上流工程を中心にプロジェクトを推進します。
新規SI事業の立ち上げメンバーとして、提案手法やプロジェクト推進の仕組みづくりにも関われる裁量の大きいポジションです。
AI・RPA・ローコードなど最新技術を活用しながら、顧客のビジネス成果に貢献するDXコンサルタント／PMへ成長できます。
Uターン/Iターン
- 勤務地
- 東京
- 年収
- 職種により異なる
東京でのキャリアアップを目指すエンジニアを対象に、転居を伴う転職をサポートする特別制度です。
クラウドワークス コンサルティングでは、環境を変えて新たな挑戦をしたいエンジニアを応援しています。
開発・インフラ・クラウド・セキュリティなど幅広い案件の中から、これまでの経験や今後伸ばしたいスキルに合わせたプロジェクトへ参画可能。
PM/PLとしてのプロジェクト推進から、SE・PGとしての設計・開発・構築まで、理想のキャリア実現に向けたステップアップを支援します。
引越し費用支給、マンスリーマンション提供、提携不動産会社の紹介など、東京で新たなキャリアをスタートするための環境を整えています。
クラウドワークス コンサルティングでは、環境を変えて新たな挑戦をしたいエンジニアを応援しています。
開発・インフラ・クラウド・セキュリティなど幅広い案件の中から、これまでの経験や今後伸ばしたいスキルに合わせたプロジェクトへ参画可能。
PM/PLとしてのプロジェクト推進から、SE・PGとしての設計・開発・構築まで、理想のキャリア実現に向けたステップアップを支援します。
引越し費用支給、マンスリーマンション提供、提携不動産会社の紹介など、東京で新たなキャリアをスタートするための環境を整えています。
【Power Platformエンジニア】（リーダークラス）
- 勤務地
- 東京
- 年収
- 年収 503.16万円 〜 601.32万円
Power Platformを活用したDX推進プロジェクトにおいて、要件整理から設計・開発、導入支援、チームマネジメントまで幅広い工程に携わります。
Power Apps、Power AutomateなどのMicrosoft製品を活用し、クライアントの業務課題に合わせた最適なソリューション提案や業務プロセス改善をリードします。
ツール選定やコンサルティング、要件定義などの上流工程から、メンバー育成やプロジェクト推進まで担いながら、企業のDX/AX変革を牽引するリーダーとして市場価値を高められる環境です。
Power Apps、Power AutomateなどのMicrosoft製品を活用し、クライアントの業務課題に合わせた最適なソリューション提案や業務プロセス改善をリードします。
ツール選定やコンサルティング、要件定義などの上流工程から、メンバー育成やプロジェクト推進まで担いながら、企業のDX/AX変革を牽引するリーダーとして市場価値を高められる環境です。
【Power Platformエンジニア】
- 勤務地
- 東京
- 年収
- 年収 402.72万円 〜 551.52万円
Power Platformを活用した業務改善・DX推進プロジェクトにおいて、要件整理から設計・開発、導入支援、運用改善まで幅広い工程に携わります。
Power Apps、Power Automate、Power BIなどのMicrosoft製品を活用し、クライアントの業務課題を解決するための最適な仕組みづくりを推進します。
単なるローコード開発にとどまらず、業務プロセスの分析や自動化領域の選定、ユーザー支援・活用促進など上流工程にも関わりながら、企業のDX/AX推進をリードするエンジニアへ成長できる環境です。
Power Apps、Power Automate、Power BIなどのMicrosoft製品を活用し、クライアントの業務課題を解決するための最適な仕組みづくりを推進します。
単なるローコード開発にとどまらず、業務プロセスの分析や自動化領域の選定、ユーザー支援・活用促進など上流工程にも関わりながら、企業のDX/AX推進をリードするエンジニアへ成長できる環境です。
【RPAエンジニア】（リーダー/ PM/PMO）
- 勤務地
- 東京
- 年収
- 年収 503.16万円 〜 601.32万円
RPAを活用した業務プロセス自動化プロジェクトにおいて、要件整理から設計・開発、導入支援、運用改善まで幅広い工程に携わります。
UiPathやMicrosoft Power PlatformなどのRPAツールを中心に、顧客課題のヒアリングや自動化領域の選定、チームリードなど、上流工程からプロジェクトを推進する役割を担います。
単なるツール開発にとどまらず、業務改善・DX推進に向けたコンサルティングや技術選定、メンバー育成にも関わりながら、企業の生産性向上を実現するRPAリーダー・PM/PMOとしてキャリアを広げられる環境です。
UiPathやMicrosoft Power PlatformなどのRPAツールを中心に、顧客課題のヒアリングや自動化領域の選定、チームリードなど、上流工程からプロジェクトを推進する役割を担います。
単なるツール開発にとどまらず、業務改善・DX推進に向けたコンサルティングや技術選定、メンバー育成にも関わりながら、企業の生産性向上を実現するRPAリーダー・PM/PMOとしてキャリアを広げられる環境です。
【COBOLエンジニア】
- 勤務地
- 東京
- 年収
- 年収 450万円 〜 650万円
COBOLを中心とした金融・公共系の基幹システム開発において、要件整理や設計、開発・テスト、保守まで幅広い工程に携わります。
長年培ってきた業務知識やシステム理解を活かしながら、社会を支える重要システムの安定稼働や刷新プロジェクトを推進できる環境です。
単なる改修・保守だけではなく、顧客課題の整理や品質改善、次世代基盤への移行支援など、これまでの経験を活かして上流工程にも挑戦できます。
COBOLエンジニアとして専門性を高めながら、長く市場価値を発揮できるキャリアを築けます。
長年培ってきた業務知識やシステム理解を活かしながら、社会を支える重要システムの安定稼働や刷新プロジェクトを推進できる環境です。
単なる改修・保守だけではなく、顧客課題の整理や品質改善、次世代基盤への移行支援など、これまでの経験を活かして上流工程にも挑戦できます。
COBOLエンジニアとして専門性を高めながら、長く市場価値を発揮できるキャリアを築けます。
【機械学習エンジニア】
- 勤務地
- 東京
- 年収
- 年収 400万円 〜 600万円
Pythonを用いたAI・機械学習システム開発において、要件整理から設計・実装・検証まで幅広い工程に携わります。
データ処理基盤やAPI開発、AIモデルの組み込みなど、これまでの開発経験を活かしながら、生成AIやLLMを活用した最先端のプロジェクトへ挑戦できる環境です。
機械学習モデルの実装だけでなく、顧客課題に合わせた技術選定やアーキテクチャ設計、データ活用方法の検討など、上流工程にも関わりながら市場価値の高いAIエンジニアへ成長できます。
データ処理基盤やAPI開発、AIモデルの組み込みなど、これまでの開発経験を活かしながら、生成AIやLLMを活用した最先端のプロジェクトへ挑戦できる環境です。
機械学習モデルの実装だけでなく、顧客課題に合わせた技術選定やアーキテクチャ設計、データ活用方法の検討など、上流工程にも関わりながら市場価値の高いAIエンジニアへ成長できます。
【機械学習テックリード】
- 勤務地
- 東京
- 年収
- 年収 600万円 〜 1000万円
機械学習・AIプロダクト開発において、モデル設計からシステムアーキテクチャ設計、MLOps基盤構築まで幅広い領域をリードします。レコメンドエンジンやAIエージェントなど最先端のAI技術を活用し、技術選定や開発方針の策定、チームへの技術支援を行いながら、大規模AIプロジェクトを牽引するテックリードとして活躍できる環境です。
【AIインフラ・基盤エンジニア】
- 勤務地
- 東京
- 年収
- 年収 400万円 〜 600万円
AIサービスを支えるインフラ・データ基盤の構築プロジェクトにおいて、クラウド環境の設計・構築からデータ連携基盤、運用自動化まで幅広い領域に携わります。AWS／Azure／GCPなどのクラウド技術やTerraform、コンテナ技術を活用しながら、AIが安定稼働するための基盤づくりに挑戦し、次世代のデータ活用を支えるAIインフラ・基盤エンジニアとして成長できる環境です。
【AIインフラ・基盤エンジニア】（スペシャリスト）
- 勤務地
- 東京
- 年収
- 年収 600万円 〜 1000万円
AIインフラ・データ基盤の構築プロジェクトにおいて、クラウド環境の設計からMLOps基盤構築、大規模データ基盤の最適化まで幅広い領域を担当します。生成AIや機械学習を支えるインフラアーキテクチャの設計・運用に加え、GPU環境の最適化やデータガバナンスなど高度な技術領域にも携わりながら、AI基盤の中核を担うスペシャリストとして活躍できる環境です。
