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NTT DATA MOBILITY TEAM(Full Ver.)

NTT DATA MOBILITY TEAM(Full Ver.)

NTTデータ モビリティチームは、CASE、MaaSなど自動車関連ITサービスを幅広く企画・開発・提供しています。アジャイル開発、デジタルマーケティング、クラウド/インフラ基盤構築などのプロジェクトリーダー候補を採用募集中です。

NTTDATA 法人分野

August 15, 2022
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  1. © 2022 NTT DATA Corporation 1 NTTデータ モビリティチームのビジョン ・ステイトメント ・カルチャー

    ・モビリティ市場について ・NTTデータ モビリティチームがカバーする領域 ・モビリティチームの紹介
  2. © 2022 NTT DATA Corporation 2 ステイトメント 正解はまだ見えない。だから行くんだ。 100年に1度の変革期と言われている自動車分野。グローバルリーダーである大手自動車メーカー各社 とともに、IT技術を駆使して来るべきモビリティサービスの未来を創造する役割を担うのが、NTT

    データモビリティチームです。 このモビリティチームは、まだ誰も正解を知らない領域で、果敢にチャレンジするために生まれました。 CASE、MaaSなど先端的な自動車関連ITサービスを幅広く企画・開発・提供するため、アジャイル開 発、デジタルマーケティング、グローバル規模のクラウド/インフラ基盤構築など、最先端の技術とア プローチで未踏の領域に挑み続けています。 NO RIGHT ANSER. ONLY SOLUTIONS.
  3. © 2022 NTT DATA Corporation 3 カルチャー 失敗を誇れ 挑戦を称えよう。成功も失敗もどちらも称え合おう。 1.

    早く始め、長く育てよ タイミングを逃すな。かつ、たゆみなく改善を続けよ。 2. 未来の未来 未来のさらに先を切り拓け。現在の最適解で、満足するな。 3.
  4. © 2022 NTT DATA Corporation 4 モビリティ市場について モビリティ(MaaS)の市場規模はさらに急速に拡大していくと考えられており、2030年には国内市場が約6兆円、 2050年までには世界市場が約900兆円にまで拡大するとの調査結果もあり※、技術もサービスも最先端のものが集ま る面白い領域として注目されています。

    ※出典:国土交通白書2020 https://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/r01/hakusho/r02/pdfindex.html MaaSサービス事業者売上高ベース 車両などのハードウェアやメンテナンス費用を除く 本調査におけるMaaSとは、オンラインアプリまたはプラットフォーム(ウェブサイト) を用い、スマートフォンやICカードなどのモバイル機器を利用して予約・決算ができ、1 台のモビリティ(自動車などの移動手段)に対して、複数のユーザーが利用(共有)で きる、あるいは1人のユーザーが異なる事業者に関わらず、複数のモビリティを連続して 利 用 で き る サ ー ビ ス を さ し 、 そ の 対 象 分 野 は 米 国 SAE ( Society of Automotive Engineers)の分野に準じ、主要10分野とする。 2018年見込値、2019年以降は予測値 (百万円) 7,000,000 6,000,000 5,000,000 4,000,000 3,000,000 2,000,000 1,000,000 0 2016年 38,100 55,700 84,500 122,700 194,000 295,000 535,500 807,250 1,252,325 2,104,238 6,363,450 2017年 2018年 (見込) 2019年 (予測) 2020年 (予測) 2021年 (予測) 2022年 (予測) 2023年 (予測) 2024年 (予測) 2025年 (予測) 2030年 (予測) 矢野経済研究所調べ 650兆円 1,500兆円 現在 年 間 売 上 高 MaaS 道路輸送 (従来型) 電力販売 2050年 (兆円) 2,000 1,500 1,000 500 0 燃料販売 自動車製造 (完成車) 途上国など 69% MaaS 900兆円 先進国 10% 中国 11% 新興国 10% MaaSの市場予測(国内) MaaSの市場予測(世界) (注) 1 2 3 3 資料)(株)矢野経済研究所 2050年にMaaSが先進国で50%、中国・新興国で75%、途上国などで100%普及すると仮定した場合の関連 産業ごとの年間売上額を推計。ここでのMaaSは、自動走行する電気自動車のシェアリングによる道路輸 送サービス(旅客・貨物)んほか、付随する情報提供サービスを指す。 (注) 資料)(株)三菱総合研究所
  5. © 2022 NTT DATA Corporation 5 カバーする領域 NTTデータ モビリティチームは、生活者に“移動”を軸とした新たなモビリティエクスペリエンスを提供すべく、 自動車業界における技術開発や、モビリティ関連ITサービスを幅広く企画・開発・提供しています。

    ※業務連携しているNTTデータ他組織、NTTデータグループ会社でカバーする領域も含まれる。(コンサルティング事業部、NTTデータ MSE, NTTデータ オートモビリジェンス研究所等) Connected Car コネクティッドカー など Customer Journey 顧客接点/データ活用 カスタマータッチポイントのデジタル化 (CRM、CMS、AR/VR etc) 顧客データ分析(基盤、AI、etc) 顧客特性に合わせたCX提供 MaaS/SMART CITY スマートシティ スマートシティプラットフォーム 異業種連携サービス創出 フリートマネジメント 人流データ活用 In-Car 車載・組込みソフト IVI/HMI ADAS 通信モジュー(TCU/DCM) 自動運転シミュレーション など など など データ収集プラットフォーム (車両・画像・センサーデータ等) データ分析・活用プラットフォーム エッジコンピューティング、 ダイナミックマップ等の先進技術開発 データ活用 新規ビジネス・サービス創出
  6. © 2022 NTT DATA Corporation 6 モビリティチームの紹介 NTTデータモビリティチームでは、現在3つのチームにて積極的に経験者を募集しています。 各チームは、それぞれ別のミッションを持ち、活動しています。 ※NTTデータでは、上記の他にも各種モビリティ事業を担っている組織が複数あり、連携して事業を進めています。

    (コンサルティング事業部、第一公共事業本部、NTTデータMSE、NTTデータ オートモビリジェンス研究所等) 人と自動車の タッチポイントすべてを リデザインする 人と世界中の コネクティッドカーの インフラ基盤をつくる 未来の モビリティサービスを アジャイル開発する 第一製造事業部 モビリティエクスペリエンス開発担当 デジタルマーケティングチーム 第五製造事業部 モビリティサービス統括部 サービスインテグレーション担当 第五製造事業部 モビリティサービス統括部 サービスインテグレーション担当
  7. © 2022 NTT DATA Corporation 8 モビリティチーム M1-1の強みと魅力 M1-1はモビリティ分野の顧客接点領域 UX/DXプロジェクトをリードする存在です

    M1-1は、100年に1度の変革期と言われている自動車業界で新しい顧客体験をデザインし システム化することをミッションに掲げ生まれました。その特徴は、マーケティングから 購入/利用、アフターサービスに至るまでの全てのカスタマータッチポイントをつなげる、 いうならば“フルストーリーのカスタマージャーニーをトータルデザインする“ことです。 布 井 真 実 子 NTTデータ 製造ITイノベーション事業本部 第一製造事業部 モビリティエクスペリエンス開発担当 部長
  8. © 2022 NTT DATA Corporation 9 モビリティチーム M1-1のプロジェクト例 ここで紹介するプロジェクトはごく一部です。このほかに大小様々なプロジェクトを実行しています。 カスタマータッチポイント

    デジタル化 カスタマータッチポイント全体のデジタル化とそのバックエン ドシステムの構築 SAFe 大規模アジャイル手法。開発、組織変革、リーン・アジャイルなマインド セットの浸透も行う デザインアプローチ ユーザ視点で、あるべきサービス・顧客体験を描き新たな価値創出を行う マルチソリューション 複数ソリューションを最適に組合せカスタマータッチポイントのデジタ ル化を実現 顧客ビジネスのデジタルトランス フォーメーション CXの実現と、それを支えるデータ分析、業務オペレーション のデジタル化 顧客ビジネス企画 お客様とともにカスタマーエクスペリエンスの実現を目指した検討・企画を実施 全体アーキテクチュア設計 複数システムを効率的に構築する為、1歩2歩先を見据えた全体最適化と 安定運用を実現 確実なプロジェクト推進 複数乱立するプロジェクトのマイルストンとKPIの整合性を取りながら、 着実に推進
  9. © 2022 NTT DATA Corporation 10 モビリティチーム M1-1のメンバー 様々なバックグラウンドを持つ総勢30名※ のメンバーが在籍しています。

    2007年経験者入社。プライムベンダーでのプ ロジェクトマネジメントに興味を惹かれ、流通 系販売管理のプロジェクト推進業務から転職し、 NTTデータへ経験者採用入社。 三 宅 恒 司 パッションとアイデア。それがあればしっかりサ ポートしてくれる専門家が周りにいる。それがNTT データの頼もしいところです。 ※2021/9/1時点 2020年経験者入社。自動車メーカーにてEVプ ラットフォーム戦略に従事。その後、ITを駆使 し自動車業界の変革に携わりたいと考えNTT データに入社。 河 原 海 寛 少数精鋭で裁量権の大きな仕事を任されるのが 私たちのチーム。ビジネスインパクトの大きな プロジェクトを一緒に生み出しましょう。 2021年経験者入社。自動車業界向けソリュー ションの企画営業から転職し、自動車業界分野 で最先端のビジネスを経験できると考えNTT データに入社。 山 川 賢 吾 自分の経験とNTTデータの豊富なナレッジを掛 け合わせ、規模の大きなプロジェクトに挑める のがこのチームの面白みです。
  10. © 2022 NTT DATA Corporation 12 モビリティチーム M5-1の強みと魅力 世界中を走行する数百万台以上のコネクティッドカー その膨大なデータを支えるインフラ基盤を構築する

    M5-1は、グローバルなインフラ基盤構築の技術開発のために結成されたNTTデータの精鋭 チームです。コネクティッドカーの未来は何よりもまず強固なインフラ基盤に支えられてこ そ実現します。でもそれはまだ誰も挑んだことがない前人未踏の莫大なデータ量の領域です。 M5-1はその超難問に挑むスペシャリスト集団です。 千 葉 祐 NTTデータ 製造ITイノベーション事業本部 第五製造事業部 モビリティサービス統括部 サービスインテグレーション担当 部長
  11. © 2022 NTT DATA Corporation 13 モビリティチーム M5-1のプロジェクト例 ここで紹介するプロジェクトはごく一部です。このほかに大小様々なプロジェクトを実行しています。 コネクティッドカー

    データ収集プラットフォーム 大量のコネクティッドカーからリアルタイムにデータを効率的 に収集するプラットフォーム技術 グローバルスタンダードなOSS技術 (Spark、Hadoop、Kafka等) NTTデータも多くのコミッターを輩出しているOSS技術を最大限活用 マルチクラウドを活用した最適アーキテクチャ AWSやGCP、Azureなどのパブリッククラウドの最適活用 大規模データのリアルタイム分散処理技術 数百万台規模のコネクティッドカーからのデータをリアルタイム処理 コネクティッドカー データ活用プラットフォーム 収集した車両・画像・センサーデータ等をAIで分析するための 技術開発 最新AI技術を用いたアルゴリズム開発 統計・機械学習・深層学習といった技術を駆使し、AIアルゴリズムを開発・検証 AIアルゴリズムの最適アーキテクチャ クラウド技術を活用し、AIアルゴリズムの効果を最大化するアーキテク チャ MLOps/DevOps AIアルゴリズムが価値を生み続ける仕組み
  12. © 2022 NTT DATA Corporation 14 モビリティチーム M5-1のプロジェクト例 ここで紹介するプロジェクトはごく一部です。このほかに大小様々なプロジェクトを実行しています。 スマートシティプラットフォーム

    スマートシティに適用可能なプラットフォーム技術創出 最新の研究技術を活用したAI処理の 効率化・高速化 NTT研究所の研究技術を活用したAI処理(推論処理)の効率化・高速化 データ収集・活用技術 スマートシティの様々なデバイスからデータ収集・活用が効率的に行える 基盤技術の開発 データ保護技術 スマートシティに住む住民が安心して暮らせるようなプライバシー保護技 術の開発 大規模実証実験 実車両-Edge-センターまでのEnd-to-Endでのコネクティッド カープラットフォームの技術評価検証 Edgeコンピューティング技術を活用した 分散アーキテクチャ 大量のコネクティッドカーからのデータを効率的に利用するための分散処 理技術 ダイナミックマップなどの先進技術への チャレンジ 大量データをセンターでリアルタイムに管理する技術 複数台の実車を活用した公道での実証実験 先進技術を実際のフィールドで検証・評価を繰り返し実施
  13. © 2022 NTT DATA Corporation 15 モビリティチーム M5-1のメンバー 2004年入社。大学ではオペレーティングシス テムの研究に従事。インフラを支えるシステム

    ソフトウェア全般に興味があり、様々なシステ ムに深く関われるNTTデータに入社。 竹 内 一 弓 とにかく規模が大きいため、細かな技術追求もコスト 的に十分有効。とことん技術にこだわれる、技術者冥 利に尽きるチームです。 2020年経験者入社。自動車メーカーやサプラ イヤーで、次世代E/Eアーキテクチャ開発、 EPS、ESCのSW開発、スクラム適用などを経 験。コネクティッド領域に貢献したくNTTデー タに入社。 菅 沼 直 志 様々な業界・経験を持つメンバーで構成されて おり、多面的なアプローチが可能なチームです。 業界変革に取り組みたい方に最適です。 2020年経験者入社。前職で培った自動車に関 する基礎知識を活かしながら、自動車業界のコ ネクティッド領域にIT基盤技術の活用という側 面から携わりたいと思いNTTデータに入社。 安 間 悠 貴 各分野のエキスパートがおり、状況に応じた技 術提案ができる。そういった人財の豊富さが何 よりこのチームの特徴です。 様々なバックグラウンドを持つ総勢20名※ のメンバーが在籍しています。 ※2021/9/1時点
  14. © 2022 NTT DATA Corporation 17 モビリティチーム M5-2の強みと魅力 来るべきモビリティの未来をつくるという 答えのない問いに挑むアジャイル開発チーム

    創設二年目のM5-2が、アジャイルプロジェクトで目覚ましい成果を上げるまでのチームになっ たのはなぜか。それには「失敗を称えよ」というカルチャーの影響があります。このカル チャーから、さらに数多くのユニークなアジャイルプロジェクトが生まれ、それが発展してい くことで、未来のモビリティサービスをリードしていくことは間違いないと確信しています。 西 沢 昌 哉 NTTデータ 製造ITイノベーション事業本部 第五製造事業部 モビリティサービス統括部 統括部長
  15. © 2022 NTT DATA Corporation 18 スポーツドライビングデータ可視化 スポーツドライビングの楽しさ・魅力を走行データの可視化に より訴求 デザイン思考メソッド(価値探索フェーズ)

    新サービスの提供価値やUXを、共創でアイデア創出するための独自思考 体系・メソッド クラウド&アジャイルでの短期間開発 ユーザ視点で、あるべきサービス・顧客体験を描き新たな価値創出を行う リアルとデジタルのギャップを埋める Techアプローチ 高速走行時における測位精度や表現方法の研究・開発 モビリティチーム M5-2のプロジェクト例 ここで紹介するプロジェクトはごく一部です。このほかに大小様々なプロジェクトを実行しています。 ビジネス共創のためのアジャイル /DevOpsチームビルド お客様とともに「最先端のプロセスで共創を行う」場をつくる Project Now (NTTデータのアジャイル開発メソドロジー) 豊富な経験をベースに、お客様向けに再現性のあるアジャイル/DevOps プロセスを構築 アジャイル/開発チームの構築 一体が求められるアジャイル開発においてアジャイルマインド形成し、開 発チームを構築 最新テクノロジーの活用 CICDやIaCなどテクノロジーを用いて、開発環境をスピーディーに自動構築
  16. © 2022 NTT DATA Corporation 19 モビリティチーム M5-2のプロジェクト例 ここで紹介するプロジェクトはごく一部です。このほかに大小様々なプロジェクトを実行しています。 3rd

    パーティデバイスを活用した フリートサービス 多様なモビリティでのフリート管理クラウドサービス 新規ビジネス・サービスへのアセット活用 位置・走行履歴等データ活用し、食品・飲料、保険業界等の異業種との新 サービス開発 グローバルコネクティッド 3rdパーティデバイスの活用による車種・地域を超えたグローバル展開 DevOPSチームの一体化 お客様とNTTデータ混合のDevOPSチームによるエンドユーザーニーズの スピーディーな実現
  17. © 2022 NTT DATA Corporation 20 モビリティチーム M5-2のメンバー 2004年入社。「ITで世の中がどんどん変化し豊 かになるはずだ」と学生時代から考えていた。

    圧倒的な顧客基盤と最先端のテクノロジーを有 するNTTデータに魅力を感じ入社。 前 田 康 博 私たちチームには強い信頼関係と高い自発性がありま す。モチベーションの高いメンバーと一緒に働く楽し さは代えがたい喜びです。 2013年入社。大学では生物系基礎研究を専攻 したが、よりダイレクトに世の中に影響を与え られるIT系、その中でも公共性の高い案件に強 みを持つNTTデータに惹かれ入社。 金 田 晃 NTTデータという大きな組織にいながらも、チャレン ジマインドでビジネスを育てていくことに関与できる のが、このチームの魅力です。 2008年入社。なるべく広いフィールドで公共 性を持ち、多様な分野と融合しながら、人々が より心地よく暮らせる社会を実現したいと思い NTTデータに入社。 辻 岡 佑 介 メンバーの裁量や能力を遺憾なく発揮できる風土、そ れがこのチームの特徴です。ぜひ一緒にモビリティの 未来を開拓しましょう。 様々なバックグラウンドを持つ総勢26名※ のメンバーが在籍しています。 ※2021/9/1時点
  18. © 2022 NTT DATA Corporation 22 NTTデータについて NTTデータグループは情報技術で、 新しい「しくみ」や「価値」を創造し。 より豊かで調和のとれた社会の実現に貢献する。

    企業理念 Group Vision 10年後にめざす姿 Trusted Global Innovator お客様から長期的に信頼されるパートナー 私たちはお客様との間に「ロングターム・リレーションシップ〜長期にわたる揺るぎない関係性」を築き上げ、 お客様の夢や望みを実現します。 私たちは先端技術を進化させ、様々な企業・サービスが集結する「エコシステム」を創り上げることで、 サービスの付加価値をさらに高めていきます。 私たちは、働く一人ひとりの多様性を尊重することによって、グローバルに通用する想像力を培い、さらに成長させていきます。
  19. © 2022 NTT DATA Corporation 23 NTTデータについて NTTデータは、ITに関するあらゆるサービスを組み合わせ、 お客様にとって最適なサービスをグローバルに提供しています。 総合ITソリューション(受注型)

    総合ITソリューション(企画型) システム開発 (システムインテグレーション) コンサルティングサービス メンテナンスサポート 事業分野 外部パートナーの活用 幅広い業界に サービスを提供 ヘルスケア 銀行 運輸物流 教育 保険 メディア 官公庁地方自治体 通信 エネルギー公共事業 製造業 サービス業 小売業 その他 1,319億円 4.90% 公共・社会基盤分野 5,002億円 18.90% 金 融分野 5,804億円 21.60% 法人ソリューション分野 5,886億円 21.90% 北米分野 4.260億円 15.90% EMMA・中南米分野 4,554億円 17.00% 売上構成費 (2019年)
  20. © 2022 NTT DATA Corporation 24 NTTデータについて ITサービス専業企業の中では国内最大の売上高。またグローバルにおいても総合8位を誇ります。 NTTデータグループの実績(2019年度) 売上高

    2兆 2,668億円 総資産 2兆 6,860億円 営業利益 1,309億円 従業員数 133,196人 連結子会社 318社 創立以来、 31期連続増収 日本のITサービス専業 企業の売上高ランニング 1位(当社調べ) 総合 2位 国内 金融 1位 公共・社会基盤 2位 法人・ ソリューション 4位 総合 8位 グローバル スペイン 3位 イタリア 9位 ドイツ 12位 国別順位 金融 4位 公共 8位 製造 10位 国別順位 2019年 ITサービス市場ランキング (売上高)
  21. © 2022 NTT DATA Corporation 25 NTTデータにおけるモビリティチームの位置づけ M1(第一製造事業部)とM5(第五製造事業部)は、 製造業のクライアントをメインとする製造ITイノベーション事業本部に属します。 コーポレートスタッフ

    技術革新統括本部 取締役会 社長 経営会議 公共社会基盤分野 金融分野 法人分野 テクノロジーコンサルティング& ソリューション分野 グローバル分野 第二製造 第三製造 第四製造 G&SAP統括部 企画部 第一製造 第五製造 M1 M5 M1-1 M5-1 M5-2 モビリティ 業界を担当 ※2022/7/1時点、略図 製 造 イ ノ ベ ー シ ョ ン 事 業 本 部 I T 監査等委員会室 監査等委員
  22. © 2022 NTT DATA Corporation 26 モビリティ(自動車/Automotive)業界は、NTTデータの現中期経営計画(2019-2021年度)において、 重点領域の1つであり、Global連携および積極投資によるオファリング創出に取り組んでいます。 9 Strategy

    Fields 9つの重点領域 ヘルスケア 銀行 保険 自動車 テレコム リテール オートメーション 情報活用 Disruptiveな 社会変革 NTTデータ 重点領域である モビリティ事業
  23. © 2022 NTT DATA Corporation 28 NTTデータは、多様な人財がその能力を最大限に発揮し、活躍し続けるための環境づくりに、積極的に取り組んでいます。 柔軟な働き方を実現する労働環境や仕組みを整備し、適正な労働時間管理のもと総労働時間の削減を推進しています。 労働時間・休暇・休職(2019年度実績) 労働時間、有給休暇取得率

    平均労働時間(年間) 1,876時間 有給所得率(年間) 87.1% テレワーク制度 利用者数 98% 社員がテレワークを活用できる制度とインフラ環境を整備しており、さらにDigital Work PlaceやTeamsを活用したグローバル規模で知見・ノウハウを共有できる仕組みも導入して いるため、社員の98%(2020年度実績)がテレワーク制度を利用しているのも特徴的です。 産前・産後休暇、育児休職、介護休職取得率 育児休職復帰率 98.8% 介護休職復帰率 100% 男性の育児休暇取得率 13.6% 場所を選ばない働き方(2020年度実績) 働く環境について
  24. © 2022 NTT DATA Corporation 29 経験者採用 /人財育成について 経験者採用について 経験者採用人数

    199名の実績(2019年度) 2019年 199名 新卒採用を主軸に採用活動を行ってきたNTTデータ。新卒就職人気企 業ランキングで1位(※1)をとるなど、新卒採用のイメージが強い一方 で、経験者採用をしていることはあまり知られてこなかったかもしれ ません。多様な人財が活躍できる組織を目指し、近年は経験者採用に も力を入れています。2019年には新卒、経験者採用共通の採用ブラン ド「UpTo Data」を立ち上げました。 ※1「楽天みん就」の「2021年卒新卒就職人気企業ランキング1位」 2018年 96名 2017年 26名 2016年 15名 2015年 8名 人財育成/成長 一人あたり 80時間の研修を用意 社員の能力開発を支援するための育成プログラム研修 体系を整備しており、社員一人当たり年間80時間を研 修に充てています。また、社員の継続的なスキルアッ プ/学び直しを狙いとして業務時間の一部を自身のスキ ル強化、他組織とのナレッジ共有等に充てるセルフリ ノベーションタイムを2019年度から実施しており、 2020年度は取組内容の質を高め、全社でのコラボレー ション創出をめざし取り組みを進めています。 2つを軸とした人財育成を実施 デジタル対応力 の強化 グローバル対応力 の強化 経験者採用実績
  25. © 2022 NTT DATA Corporation 30 健康管理 定期健康診断、健康相談、人間ドック など 保険

    雇用保険、労災保険、健康保険、、厚生年金保険 休日・休暇 完全週休2日制、祝日、年末年始休暇、夏季休暇、年次有給休 暇20日、特別休暇(慶弔ほか)、ライフプラン休暇、産前・ 産後休暇 など その他制度 育児休職制度、介護休職制度、育児・介護期間中の時間外およ び深夜勤務等の制度、短時間勤務制度、再採用制度、テレワー ク制度、裁量労働制度・フレックス制度 福利厚生と制度 福利厚生(住宅補助費) 住宅補助(独身者) 4万円/月 ※首都圏の場合 住宅補助(独身者以外) 7万円/月 ※首都圏の場合 他 福利厚生(住宅補助以外) 財形貯蓄、社員持株会、持家取得支援、持家ローン返済補助、 育児・介護支援、人間ドック、受診、企業年金など 諸手当 扶養手当、リモートワーク手当ほか 通勤費 実費支給 昇給 随時(評価等に基づき昇給) 賞与 年2回(6月、12月) 人材育成 デジタル人財育成、グローバル人財育成、 自己啓発支援、海外留学制度 など
  26. © 2022 NTT DATA Corporation 33 募集ポジション一覧 経験者採用 CX領域アプリケーションエンジニア 〈798〉

    クラウドエンジニア/インフラエンジニア〈604〉 データサイエンティスト〈684〉 アジャイル開発エンジニア/リーダ〈436〉
  27. © 2022 NTT DATA Corporation 34 CX領域アプリケーションエンジニア〈798〉 日本を代表する大手自動車メーカー様におけるマーケティングから販売、アフターサービス、モビリティサービス利用に至るまでの全 てのカスタマータッチポイントをつなげ、新たな顧客体験を創り上げることが我々のミッションになります。 カスタマージャーニー全体をデザインした上で、CMS、MA、CRM、ビッグデータ分析、認証等、多様なデジタルソリューション・

    テクノロジーを活用して顧客体験とそれを支えるバックエンドの仕組みを提供していきます。 複数のチームがクライアントの状況にあわせて戦略的に活動を行っていますので、チームに参画して徐々に業務に慣れて頂きながら、 多様なプロジェクトを経験頂けます。 必須要件 ▪ 下記のいずれかの条件を満たしている方 ・デジタルマーケティング、販売、アフターサービス、モビリティサービス等 に関するどこかの業務知見もしくはアジャイル開発経験をお持ちの方 ・若手の方については、要件定義~開発運用保守までの経験があり、デジタル 技術に関する興味がある方 例) ・顧客接点領域向けのデジタル技術を活用した企画~開発を行ったことがある ・アジャイル開発に精通しており、マーケティング領域に興味を持って知見獲 得を行っている 歓迎要件 (下記のスキルは必須ではありません) CX領域アプリケーションエンジニア〈798〉 ・自動車業界を問わず、デジタルマーケティング、コネクティッド、 モビリティサービス等のコンサル経験、システム開発経験 ・ビッグデータ解析、AI活用等のシステム導入経験 ・アジャイル開発経験
  28. © 2022 NTT DATA Corporation 35 クラウドエンジニア/インフラエンジニア〈604〉 大手自動車会社様との共同開発プロジェクトにおいて、コネクティッドカーから得られるデータをクラウド側で処理 するコネクティッドプラットフォームの開発を推進。先進性が高く効率的なシステム全体のアーキテクチャの設計・ 検証・構築などを行うクラウドエンジニア/インフラエンジニアを募集。

    必須要件 ▪ 下記のいずれかの条件を満たしている方 ・インフラエンジニア又はクラウドエンジニアとして インフラ基盤設計・構築、運用の経験3年以上 ・フロントエンジニア又はバックエンドエンジニアとして DevOps設計・構築・運用の経験3年以上 ・エンジニアとしてP2Pを含む大規模分散システムの インフラ基盤設計・構築・運用の経験3年以上 歓迎要件 ・マルチリージョン x マルチクラウドでサービスをマネージした経験 ・100万台を超えるIoTデバイスが接続するデータ活用に関しての設計・ 運用経験 ・大学院等におけるアカデミックな現場での技術検証経験 ・自動車業界での開発経験 ・趣味プログラミングの習慣 (下記のスキルは必須ではありません) クラウドエンジニア/インフラエンジニア〈604〉
  29. © 2022 NTT DATA Corporation 36 データサイエンティスト〈684〉 大手自動車会社様との共同開発プロジェクトにおいて、コネクティッドカー、コネクティッドシティ、MaaSといった 新規事業領域における先行技術開発から、商用向け開発、新規ビジネス領域でのシステム開発等を推進。それらの開 発における、データサイエンティストや、AI技術を理解したうえでシステム実装をするITアーキテクトを募集。

    データサイエンティスト〈684〉 必須要件 歓迎要件 ・100万台を超えるIoTデバイスが接続するデータ活用に関しての設計・ 運用経験のある方 ・大学院等におけるアカデミックな現場での技術検証経験のある方 ・自動車業界での開発経験のある方 ・趣味プログラミングの習慣 (下記のスキルは必須ではありません) ▪ 下記のいずれかの条件を満たしている方 ・データサイエンティストして主体的にデータ分析・活用 を行った経験が3年以上ある方 ・データ活用のための基盤設計・構築、運用の経験が 3年以上ある方
  30. © 2022 NTT DATA Corporation 37 大手自動車会社様との共同開発プロジェクトにおいて、コネクティッドカー、コネクティッドシティ、MaaSといった 新規事業領域における先行技術開発から、商用向け開発、新規ビジネス領域でのシステム開発まで、プロジェクトを 推進するリーダー候補を募集しています。 アジャイル開発エンジニア/リーダ〈436〉

    必須要件 ▪下記のいずれかの条件を満たしている方 ・プロジェクトマネージャ又はリーダーとしての経験3年以上 ・システムエンジニアとしての経験5年程度 ・アジャイル開発、DevOpsの経験 ・CloudNativeな開発経験 ・技術的資料読解ができるレベルの英語力 歓迎要件 ・アジャイル開発の経験 ・Cloud Nativeの開発経験 ・PM, PL, SEとしてDevOpsの経験 ・IT業界での業務経験 (企画・営業、PM、SE、コンサルティング) ・自動車業界での開発経験 ・新しい技術やサービスを自ら試すことができる程度の技術力 (下記のスキルは必須ではありません) アジャイル開発エンジニア/リーダ〈436〉
  31. © 2022 NTT DATA Corporation 38 応募からご入社までの流れ このモデルは、公募ルート(転職情報媒体、当社応募フォーム等)から応募された場合の一般的な流れです。 個々の選考状況により、変動する可能性がありますこと、ご認識願います。 1

    応募 採用特設Webサイト各職種ページにある応募フォームからご応募ください。 応募フォームはすべての職種に共通ですので、どの職種の応募フォームからもご応募 いただけます。職種ごとの応募ではございませんので、ご応募は1回で結構です。 2 書類選考 書類選考では、応募職種における求める人財像(経験、スキル)とのマッチングの観 点から選考いたします。 3 面談および適性検査 面接は2回実施します。 適性検査は応募職種にてパーソナリティを十分発揮できることを確認するために実施 します。 4 採用条件提示 採用条件 (業務内容・待遇) は書面にて提示いたします。 受付 通 通過 通過
  32. © 2022 NTT DATA Corporation 39 モビリティチーム採用情報 発信メディア ・特設Webサイト ・YouTube

    ・オンラインウェビナー ・採用エントリーサイトのご案内
  33. © 2022 NTT DATA Corporation 41 NO RIGHT ANSWER. ONLY

    SOLUTIONS. Last Update: 2022.8.15