システムエンジニアのやりがいとは？仕事の魅力や達成感を得られる瞬間を解説

大手メーカー・大手SIerの開発パートナーとして技術者派遣を行っている当社にて、構築以上の上流ポジションをお任せいたします。 運用保守へのアサインは行わず、要件定義・設計・構築といったプロジェクト工程に集中いただける環境です。 ご経験に応じて、PL/PMへのステップアップも可能です。 ●案件例 ・物流系システム AWS環境設計・構築 ・クラウド環境移設に伴う Linuxサーバ/MW設計・構築支援 ・某共済システム 端末基盤更改対応(Windows) ●会社合併について 2027年1月1日付でグループ会社の株式会社平山と合併し、社名が「株式会社ケディックス」に変わります。 合併に伴うAIビジネスの拡大や人材育成の強化により、キャリアパスがさらに広がります。 ======================================================================= \オススメポイント!/ ●上流工程にコミットできる 構築工程以上(構築/詳細設計/基本設計/要件定義/PL・PM)の案件に絞ってアサイン ●働きやすさ 上場企業グループの安定感/待機期間の給与100%保証/年間休日124日/平均残業時間　月15時間程度/社宅制度充実 \一人ひとりのキャリアを支える育成・支援体制/ 入社時から配属後まで一貫した学びの機会と、日々の業務を支えるフォロー体制を整えています。 技術を磨きたい方、次のステージを目指したい方も安心して挑戦できる環境があります ●研修制度 ・高度IT研修(実機研修) ・人間力研修 ・eラーニング ●資格取得フォロー制度 ・受験費用負担(合格時) ・IT書籍購入費用負担 ・資格取得手当(対象資格30種以上、毎月の給与に還元) 　例)基本情報技術者:2,000円/LPIC・LinuC Lv.1:3,000円/CCNA:5,000円 ●エンジニアフォロー制度 ・目標管理制度 ・月次面談 ・技術勉強会(毎月2回開催) ・キャリア相談会

●ポジションについて 本ポジションでは、FPTジャパンのLCG JP部門において、日本企業向けの大規模システム開発プロジェクトを担当するプロジェクトマネージャー職です。ベトナムの開発拠点と連携したオンサイト・オフショア体制で、プロジェクト全体のマネジメントを担います。 ●職務内容 ・システム開発プロジェクトの全体管理(スコープ、スケジュール、コスト、品質、リスク管理) ・顧客との要件定義・進捗報告・課題管理・エスカレーション対応 ・日本側チームとベトナムオフショアチームの橋渡しおよびプロジェクト推進 ・プロジェクト予算・リソースの計画および管理 ・開発プロセス・品質基準の策定および各工程でのレビュー実施 ・パートナー企業や協力会社のマネジメント ・リスクの早期発見および改善施策の推進 ・新規案件の提案活動(見積作成、計画立案など)への参画 など ●主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー など ●案件事例 1.Salesforce:従来使用CRMシステムからの移行 【クライアント】 大手エネルギーメーカー 【導入前課題】 既存CRMシステムの運用が長期化し、データ活用の効率化や業務プロセスの高度化に課題を抱えていました。 また、データの分散や運用負荷の増大により、営業活動の最適化が困難な状況でした。 【案件ポイント】 新CRMシステムへの移行プロジェクトを推進。既存システムとの互換性を維持しながら、データ品質の担保と業務影響の最小化を両立した段階的な移行を実現しました。 【導入価値・メリット】 ✔管理・運用コストを約4割低減 ✔手動プロセスの自動化による営業オペレーションの最適化 ✔営業チームのコンバージョン率を20%向上 ✔確度の高い売上予測を実現 2.Medix:レガシー管理システムのモダナイゼーション 【クライアント】 大手製造メーカー 【導入前課題】 Excelベースで管理していたため、以下のような課題がありました。 ・複数拠点・担当者間でのデータ同期が困難 ・ファイル破損や誤操作によるデータ消失リスク ・データ分析や可視化機能の不足による意思決定の遅延 ・アクセス制御が限定的で、セキュリティ面に課題 【案件ポイント】 Medixを活用し、アジャイル・スクラム手法でシステムを構築。ユーザー部門との継続的なコミュニケーションを通じて要件を迅速に反映し、数週間でレガシーシステムからの移行を実現しました。 【導入価値・メリット】 ✔開発作業を40%削減 ✔同期強化 ✔データ整合性の向上 ✔ユーザーエクスペリエンスの向上 ✔セキュリティ強化 ✔データドリブンな意思決定

●AXRにおけるFDEとは 私たちが考えるFDEは、単に「顧客の近くで開発するエンジニア」ではありません。 経営・業務課題と、本番環境で実際に使われるシステムとの隔たりを、自ら埋めきる技術者です。 AXRにおけるFDEは、 Software Engineer、AI Engineer、Consultant、Business Analyst、Project Managerの専門性を横断し、 最終的なBusiness Outcomeの実現に責任を持ちます。 「この業務にAIを入れられるか」ではなく、 ・その会社が目指すKGIは何か ・それを動かすKPIは何か ・どの業務を変えればKPIが改善するのか ・AI・システム・人の役割をどう再設計すべきか まで考え、自ら実装し、本番で使われる状態まで届け、数字で成果を確かめます。 通常のSoftwareやWorkflowの変更で解決できるなら、それを選ぶ。 AIを使わないことも、AXR FDEにとって正しいEngineeringの選択です。 ●FDEが担う7つのStep(不変の基本動作) AXR FDEの仕事は、提案・PoC・実装・納品のいずれか一つで完結しません。 次の7つのStepを、利用する技術や製品が変わっても変わらない基本動作とし、個人として一気通貫で前進させます。 1.Discover ── 解くべき課題を見つける 現場に入り、Workflow・Pain・Root Cause・Baseline・Stakeholderを把握し、本当にAIを使うべき問題かを見極めます。 到達状態は、なぜこの課題を解く必要があり、解くとどんな価値が生まれるのかを、事実と定量的なEvidenceで説明できること。 2.Design ── 課題を実装可能な解へ変える To-Be Workflow、Human/AI Boundary、Solution、Architecture、Scope、KGI/KPIを設計し、 Build/Buy/No-code/Codeを同一軸で比較します。 到達状態は、技術から逆算せず、課題から必要な解を導き、その選択理由を説明できること。 3.Build ── 自ら動くものを作る AIを活用しながら、自らSoftware/Agent/Workflowを実装します。 必要ならCodeを書き、 No-code/Low-codeも自ら構築・統合します。 到達状態は、顧客価値を実際に検証できるSoftwareが動作していること。 4.Productionize ── 安心して使い続けられる状態へ Security、Performance、Reliability、Integration、AI Eval、Observability、運用設計を整えます。 到達状態は、正常時だけでなく、障害時の挙動・監視・復旧・変更・運用まで設計されていること。 5.Deploy ── 実業務へ組み込む 顧客環境へ展開し、実際のWorkflow・User Enablement・Support・運用体制へ組み込みます。 到達状態は、システムが実業務で使われ、利用者・運用責任者・運用Processが明確になっていること。 6.Measure ── 価値を数字で確かめる KGI/KPI/ROI/TCOを測定し、Business/Financial Impactを検証します。 到達状態は、投資を継続・拡大・改善・停止するための判断材料がそろっていること。 7.Improve ── 本番から学び、価値を高め続ける Production Dataと現場Feedbackをもとに、System・Workflow・運用を改善します。 到達状態は、得られた学びが継続改善と次の展開へ反映されていること。 私たちは、この工程の境界で仕事をHand offしません。 Business と Engineering、Design と Build、Build と Deploy、Deploy と Measure の間で担当を切り分けず、 専門家の助言を活用する場合も、FDE自身が論点を理解し、解へ反映し、次のStepまで自ら前進させます。 ●業務内容 クライアント企業のAX(AI変革)を、経営・業務課題の分析からAIソリューションの実装・定着・成果創出まで、 上記7Stepに沿って一気通貫でリードしていただきます。 ・経営・事業・業務課題の構造化、Root Causeの特定、KGI/KPI・改善仮説の設計 ・現行業務プロセスの分析、To-Be Workflow・Human/AI Boundaryの設計 ・AI適用領域の特定、要件定義・アーキテクチャ選定 ・LLM・AIエージェント・RAG等を活用したソリューションの設計・実装 ・Security/Reliability/Eval/Observability等を含む本番品質への作り込み ・クライアント環境への導入、既存システムとの統合、運用体制の構築 ・KPIモニタリング、ROI/TCOを含む効果測定と経営層への報告 ・現場Feedbackとデータに基づく継続改善 ・経営層・事業責任者・現場・エンジニアとの折衝 ●働き方の目安 案件ごとに異なりますが、基本的には週1回程度の定例を軸に、随時クライアントとの質疑応答やディスカッションを進めます。 プロジェクトによってはオンサイト対応が発生する場合があります。

国内の販売会社(ディーラー)が使用する新車保管整備業務システムおよび情報系システムの刷新プロジェクトにおいて、プロジェクトリーダーまたはプロジェクトマネージャーとして、上流のシステム企画・要件定義から開発推進、導入・運用まで一連のプロジェクトマネジメント業務をお任せいたします。 ※ご経験や適性、ご希望に応じて、いずれかのプロジェクトに配置・担当いただきます。 <具体的には> ●新車保管整備業務システムの刷新プロジェクト推進 ・販売会社拠点における車両管理、部品在庫管理、整備指示などのデジタル化 ・現在紙やアナログで管理されている業務のシステム化による業務改革・効率化推進 ・初期リリースに向けた開発推進・プロジェクトコントロール ・初期リリース後の機能拡張・維持運用 ●情報系システム(BI系システム)の構築プロジェクト推進 ・販売店向けデータ分析基盤の構築 ・データの標準化・クレンジングからデータ活用基盤構築まで、企画段階からの参画 ・各種システムから蓄積されたデータの活用推進、AI機能導入などの企画・提案 ●ステークホルダーとの調整・プロジェクトマネジメント ・社内営業部門やHonda Sales Operation Japan(HSOJ)との要件調整・推進 ・必要に応じたディーラーや拠点担当者へのヒアリング・課題抽出 ・ITベンダーの選定、調整、コントロールおよび進捗・品質管理 ●導入後の運用・展開 ・構築したシステム・データ基盤の運用設計および安定運用推進 ・ユーザーからの問い合わせ・課題対応および機能改善の企画検討 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【利用技術・サービス】 ・開発言語:Java 等 ・DBMS:Oracle, DB2 ・クラウドプラットフォーム:AWS各サービス ・オフィスツール:Microsoft Office各種アプリケーション 【キャリアパス】 本プロジェクトでのPL/PM経験を活かし、将来的には他領域(開発、購買、生産、物流、アフターサービス、経理、人事など)のプロジェクトマネージャーやDX推進リーダーとして活躍の場を広げることが可能です。また、本人の希望や適性によりグローバル拠点(海外駐在)での活躍のチャンスもあります。

●業務内容 プレイングマネージャーの即戦力ポジションをご用意いたします。 BtoB向けの開発プロジェクトにおいて、プレイングマネージャーとして活躍頂ける方を募集致します。 エンドユーザーとの直接折衝やマネジメント、要件定義、設計、開発まで一貫した仕事に、裁量を持って働く事が可能です。 また、仙台に当社の拠点を新たに構築したく、将来的にその拠点を取りまとめる立ち位置をお任せしたいと考えております。 ●従事すべき業務の変更の範囲 雇い入れ直後:システムエンジニア業務 変更の範囲:本人の適性により当社業務全般に変更の可能性がございます。 ●特徴/強み 金融系システムを中心に四半世紀以上にわたり蓄積してきたノウハウと経験を武器にソリューションを提供しております。 銀行業では40年、損保業・生保業では25年以上のシステム開発で培った豊富なノウハウを有し、基幹系、オープン系共に幅広い業務ソリューションの開発経験を有しており、システム全体の最適化を視野に入れた戦略的なソリューションを提供しております。 高い信頼性を求められる金融系システムで築いた実績と高い評価、信頼を強みとし、さらなる成長を目指し、新たな技術やサービス領域にもチャレンジして参ります。 ●就業環境 ・当面、仙台市青葉区の顧客拠点に常駐頂く形となります ・お客様先常駐であっても弊社の社員および協力会社員を主体としたチームでの参画の為、社内とほとんど変わらない環境で仕事が行えます。 ・直近10名程度の体制、2026年度には20名程度の体制になるよう進めております。 ●キャリアパス デジタルインテグレーション本部(社員600名+協力会社社員450名)配下の部門に配属となります。 各部門には、スペシャリストと呼べるテクニカルな部分を担う役割の他、主任、係長、課長、部長、事業部長といったラインマネジメントの職責もございます。 一人ひとりのご要望とご経験に応じたキャリアマップの作成が可能となっています。

●AXRの強み ―― なぜ、結果を出せるのか このポジションで「売る」ものの中身は、次の4つの構造的な違いです。 ①ナレッジの蓄積: これまで3年以上にわたり、200社・累計20,000名以上の変革を通じて、業種別・職種別の業務ナレッジをため続けてきました。 研修を開発するたびに、AI-BPRを実行するたびに、顧客の業務をヒアリングするたびに、このナレッジは増えていきます。 業界を横断してこの密度で業務データを持つ会社は、他にありません。 ②再現性のあるフレームワーク: 我々はあらゆる仕事をタスクベースで捉えます。業務を棚卸ししてAIで代替可能な単位まで分解し、 タスクごとにAI適用度を判定し、人間もAIも扱いやすい形式知化されたタスクへ変換する─ ─このAIタスクアプローチは、業種・職種を問わず同じ型で機能します。 よって着手前から「どこを、どれだけ」改善できるかを定量的に示すことができ、研修にも コンサルティングにも人材提供にもAI-BPRにも、同じコアが展開できるのです。 ③統合力: AXの成功には、戦略とKPI設計、業務の分解と形式知化、人材育成、AI実装、現場定着という複数の機能が必要です。 しかし、研修会社は教育だけ、戦略コンサルは構想だけ、ベンダーは開発だけを担い、機能の間に断絶が生まれます。 我々はHX・DX・BXを統合し、この全部を1社で担う。だから変革が途中で止まることはありません。 ④我々自身が最も徹底的にAIを使う会社であること: ビジョンも業務もナレッジもmd化し、AI経営OSとして自社で実践しています。 自分たちで実証していない方法論を、お客様に提案することはありません。 ●上場企業や開発のプロ企業やが選ぶ実績 レポートだけの提案も中身のない研修も一瞬で見抜く「プロ企業」自身が、AXRを選び、共に変革を取り組んでいます。 上場企業や開発を得意とするエンタープライズ企業が「AXRと組むことで企業価値を上げている」これは、あなたが商談で背負う信用の裏付けになります。 ●業務内容 以下のような方はこちらからエントリーください。 ・公開されているポジションではないが、弊社にエントリーしたい職種がある方 ・公開されているポジションで、社員以外の働き方(業務委託など)を希望される方 ●一緒に働く仲間 当社の代表・前田は、これまで70社以上への投資・設立をしてきた事業家であり、投資家です。 また、前田自身が設立した関連会社代表への抜擢もあり、設立初期に株式を得ながら事業を牽引するポジションへのアサイン実績もあります。 「入社後に、自分のキャリアを活かして勝てる市場で自分の事業を持てる」 ―前田のキャリアがあるからこそ提供できる当社のベネフィットです。 また、当社の技術を担うメンバーは、まだ世界でも定義が曖昧であるFDE(Forward Deployed Engineer)の要件定義をし、 FDEの育成するためのAI駆動開発研修やカリキュラムを日本で最速級に形にしているチームです。 AI領域に強いとされる開発のプロ企業にも、AXRが最新技術をお伝えし、ご支援させていただいています。 一人一人の実力を考えれば、個人でも事業が成り立つメンバーが、 今、このタイミングだからこそAXRというチームで仕事をしている理由は、今であれば日本を変えられる可能性があるから。 商談で語る技術的裏付けは、この本物のチームが支えます。

●私たちが取り組む「プロシェアリング」「FLEXY by PKSHA」「AI Powered Worker」構想とは? 私たちは、外部プロフェッショナルの経験・知見を複数の企業でシェアし、経営課題を解決する新しい人材活用モデル「プロシェアリング」を展開するベンチャー企業です。2025年8月よりPKSHA Technologyグループに参画。 現在はグループ全体の核心戦略である「AI Powered Worker(AIと人の協働)」の社会実装を担う推進主体へと進化しました。特に技術顧問/CTOなどを強みにしたITフリーランス事業「FLEXY by PKSHA」では、PKSHAのアルゴリズムを実装し、レガシーな人材業界のビジネスモデルそのものをテクノロジーで再定義するフェーズにあります。 本ポジションはその中核となるマッチング基盤の本格開発フェーズを牽引するPMです。 ●業務内容 「FLEXY by PKSHA」向けマッチング基盤「FLEXYマッチングシステム」のプロダクトマネジメントをお任せします。 プロジェクトのPMとしてインパクト起点で要求・要件定義から実装の優先順位付け、社内エンジニア、PKSHAアルゴリズムエンジニアと連携しながら開発、リリース後の改善推進まで、全体をドライブいただきます。 ●具体的な業務の流れ 1.ユーザー・現場の課題抽出: 現場(FS:フィールドセールス、IS:インサイドセールス、マーケティング)の業務プロセスや抱えている課題をヒアリングし、定性・定量の両面から「解くべき本質的な問題」を構造化・抽象化します。 2.要求・要件定義の策定: 抽出した課題を、開発チームが実装可能な形へと翻訳。複雑なマッチング要件やドメインロジックを整理し、機能要件・仕様書に落とし込みます。 3.アルゴリズムのビジネス実装: PKSHA TechnologyのPdMやアルゴリズムエンジニアと日常的にディスカッションを行い、最先端のAIモデルを「ビジネス成果(マッチング精度向上・速度向上)」に繋げるための仕様設計・PoC(概念実証)から本実装への落とし込みを推進します。 4.プロジェクト推進・ディレクション: 社内のエンジニアチームと連携し、成果を最大化するためのロードマップ策定および優先順位付け、開発のディレクションを行います。 5.リリース後のデータ分析・改善: 数字や計数(マッチング率、成約率、業務効率化指標など)をベースにプロダクトの投資対効果(ROI)を検証し、高速で仮説検証・機能改善を繰り返します。

mondとは mondは、「問」と「回答」を通じてコミュニケーションを楽しむ、2021年に誕生したQ&Aプラットフォームです。 月間コンテンツ(問答)数は、YoY5,000%超の急成長を遂げ、直近は質問箱サービスとして、国内No1のユーザー数を誇ります。 今後、20億人が利用するグローバル対話プラットフォーム(SNS) へと成長させるため、直近米国拠点を設立し、日米2拠点でグローバル展開を加速しています。 AIが浸透する時代の中、人々がつながり、価値ある問や答、対話の機会を生み出し、楽しみながらも成長していける、創造的なプラットフォームの構築を目指しています。 ミッション mondのプロダクト戦略、ビジョン、および実行全体を主導していただきます。 日本マーケットで拡大しているサービスを活かしながら、米国を含むグローバル市場でのPMFと拡大を推進し、中長期のロードマップ策定や開発チームの目標設定もいただきます。 事業目標と市場ニーズの把握から、プロダクト設計を行い、グローバル企業としての成長を牽引いただきます。 中長期プロダクトビジョン、ロードマップ、OKRの策定 日本のmondを基板に、グローバル展開のためのプロダクト設計 市場調査、競合分析、ユーザーニーズ評価を主導し、モバイルとウェブプラットフォームの構想構築 開発チームと高速なPDCAの実行 日本と米国のエンジニアリングチーム、デザイン、マーケティング、事業開発チームと効率的な連携 Customer Journey Map、ユーザーストーリー、Wireframeの定義 プロダクトマネージャ、デザイナーなどの採用、育成 ※レポートラインはCEO or COOを想定しています

顧客先のプロジェクトに参画し、主にWebサイトやランディングページ等の制作ディレクションに携わっていただきます。 ・顧客折衝 ・Webサイト全体の要件定義、方針策定、情報設計 ・ワイヤーフレーム作成/制作スケジュール作成 ・デザイナーやエンジニアなど、クリエイティブチームとのすり合わせ ・制作案件進捗管理　 など、ご経験やスキルに応じてご担当いただきます。 ●期待する役割 まずはすでに要件や仕様が決まっているプロジェクトの「詳細な画面設計(ワイヤーフレーム作成)」や、 デザイナー・エンジニアへの指示出し、スケジュール管理などの実務ディレクション・進行管理業務からお任せし、 徐々に上流工程にもチャレンジしていただきます。 手を動かすディレクション業務(ワイヤー作成や進行管理)も一部担当しつつ、 お客様の現場担当者から直接「こんなサイトにしたい」「こんな課題がある」といった要望をヒアリングし、 形にしていく顧客折衝のコアメンバーとして活躍を期待しています。 ●プロジェクト例 ・大手ECパッケージ開発企業でのECサイト制作ディレクション ・Jリーグチームのサイト制作ディレクション ・大手鉄道グループ会社のサービスサイト制作ディレクション ※業種は人材サービス、小売業、出版業、EC関連、ロボットメーカーなど多岐にわたります。

本ポジションは、ITエンジニアとしての仕事を本業としながら、eスポーツチームの運営にも携わる「デュアルキャリア」ポジションです。 本業はITSOのプロジェクトに参画し、AI・RPA・ローコード・クラウド等を活用したシステム開発や業務改善を担当。 これまで培ってきたIT経験や、入社後に身につける技術力を活かしながら、エンジニアとしての市場価値を高めていきます。 同時に、eスポーツチームの運営スタッフとして、 ・選手の指導、サポート ・試合/プレイデータの収集・分析 ・資料作成 ・チーム公式サイトの運営 ・動画撮影、編集、画像制作 ・コミュニティ運営 ・イベント企画 ・Discordサーバーの管理・運営 など、チームづくりにも関わっていただきます。 ITも、eスポーツも、中途半端にしない。 将来の生活・キャリアを支える専門性を身につけながら、自分が本当に好きな領域にも挑戦し続けられる働き方です。 クライアント企業の業務課題に対して、AI・RPA・ローコード・プロセスマイニング等を活用し、業務改善・BPR・DX/AXを支援します。 具体的には、 ・クライアントの業務ヒアリング ・業務整理、課題分析 ・要件定義、設計 ・システム/アプリケーション開発 ・AI/RPA/Power Platform等を活用した業務自動化 ・PoC、テスト、導入支援 ・運用、保守 ・経験に応じて顧客提案や上流工程への参画 など。 生成AI、LLM、RAG、AIチャットボット、Power Automate、Automation Anywhere、AWS、Azure、Salesforce、Power Platformなど、幅広い技術を扱う環境です。

本職種ではデータサイエンス・生成AIに関する高い専門性を活かし、顧客業務に対する当社生成AI PFの適用とその効果検証を実施する。または生成AI PFの技術検証とPF開発を実施する。 さらに顧客業務に合わせたNTT独自の生成AIモデルやオープンウェイトモデルのカスタマイズやハーネス、コンテキストまで含めた全体最適化およびそのための技術検証、ソリューション開発を実施する。 ・顧客の業務課題に基づき生成AIを用いた課題解決策の検討と提案 ・課題解決に必要な顧客データや重要なコンテキストの特定と整備 ・AI PF/RAGシステム・エージェントの顧客適用に向けた構築 ・グローバルのグループ会社や顧客とのコミュニケーション ・生成AIモデルのファインチューニングや事後学習、およびユースケースに応じた評価検証方法の提案と実施 ・上記業務のドキュメンテーションなど ・当社エグゼクティブへのレポーティングの実施 ●組織情報 グローバルなグループ会社とのナレッジシェア、人財育成、提案/案件支援を通じて、グローバルにAI/データ活用のビジネス拡大を図り、NTTデータのグローバル化に貢献することをミッションとする。 ●想定役職 課長 , 課長代理 , 主任

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門概要 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化する証券ビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能(AI)技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 求人の概要 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、機械学習モデル、自然言語モデル、マルチモーダルモデル、生成AIなど、データサイエンステクノロジーの調査/企画/研究/開発/ビジネス実装がミッションです。 業務の詳細 - AI/機械学習モデルによりビジネス改善をもたらす、新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、データサイエンティスト/AIコンサルタントとして従事いただきます。 - 研究開発は、グループ各社やグループ外の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的/自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして、スピード感をもった課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと折衝を重ねつつ、AIソリューションを作り上げていくことがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーの適用を前提とした、顧客企業の課題解決を可能とするAIソリューションの研究開発 - リサーチ、分析設計、データ加工、データ分析、モデリング、モデル評価、ビジネス効果シミュレーション - 顧客折衝、企画、AIプロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用、AIエンジン部分中心) - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、ひとりですべてを担当するのではなく、それぞれ強みを持ったメンバーがチームを組んでプロジェクトを遂行していきます。入社後はご経験や強みのある分野、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定していきます。 具体的な担当案件の例 - 機械学習関連論文の調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - グループ内におけるAIシステムの研究開発、構築。 - グループ外の企業向けのAIプロダクト研究開発。 - 金融業界各種企業向けAIプロダクト - 通信業界各種企業向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した人事部向け経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発。 - 研究開発成果の社外発信。講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など。 - 社内のシステムエンジニアを対象とした、AI教育と育成。 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。またご入社いただいた後も、ポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

【ミッション】 PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。 【主な業務】 PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。 【具体的な業務】 ・リアルワールドデータの分析 ・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出 ・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発 ・疾患特化AIの継続的な改善 ・新機能開発の推進 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの先端技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックおよびAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外での発信(講演・論文・資料作成) 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、分析基盤の高度化を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視/セキュリティ/ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

大手メーカー・大手SIerの開発パートナーとして技術者派遣を行っている当社にて、構築以上の上流ポジションをお任せいたします。 運用保守へのアサインは行わず、要件定義・設計・構築といったプロジェクト工程に集中いただける環境です。 ご経験に応じて、PL/PMへのステップアップも可能です。 ●案件例 ・ガバメントクラウド移行に伴うNW設計構築 ・自動車関連システムのNW基盤更改対応 ・某通信キャリアの次世代監視NW基盤の設計支援 ●会社合併について 2027年1月1日付でグループ会社の株式会社平山と合併し、社名が「株式会社ケディックス」に変わります。 合併に伴うAIビジネスの拡大や人材育成の強化により、キャリアパスがさらに広がります。 \オススメポイント!/ ★上流工程にコミットできる★ 構築工程以上(構築/詳細設計/基本設計/要件定義/PL・PM)の案件に絞ってアサイン ★働きやすさ★ 上場企業グループの安定感/待機期間の給与100%保証/年間休日124日/平均残業時間　月15時間程度/社宅制度充実 \一人ひとりのキャリアを支える育成・支援体制/ 入社時から配属後まで一貫した学びの機会と、日々の業務を支えるフォロー体制を整えています。 技術を磨きたい方、次のステージを目指したい方も安心して挑戦できる環境があります ★研修制度★ ・高度IT研修(実機研修) ・人間力研修 ・eラーニング ★資格取得フォロー制度★ ・受験費用負担(合格時) ・IT書籍購入費用負担 ・資格取得手当(対象資格30種以上、毎月の給与に還元) 例)基本情報技術者:2,000円/LPIC・LinuC Lv.1:3,000円/CCNA:5,000円 ★エンジニアフォロー制度★ ・目標管理制度 ・月次面談 ・技術勉強会(毎月2回開催) ・キャリア相談会

大手メーカー・大手SIerの開発パートナーとして技術者派遣を行っている当社にて、構築以上の上流ポジションをお任せいたします。 運用保守へのアサインは行わず、要件定義・設計・構築といったプロジェクト工程に集中いただける環境です。 ご経験に応じて、PL/PMへのステップアップも可能です。 ●案件例 ・物流系システム AWS環境設計・構築 ・クラウド環境移設に伴う Linuxサーバ/MW設計・構築支援 ・某共済システム 端末基盤更改対応(Windows) ●会社合併について 2027年1月1日付でグループ会社の株式会社平山と合併し、社名が「株式会社ケディックス」に変わります。 合併に伴うAIビジネスの拡大や人材育成の強化により、キャリアパスがさらに広がります。 ======================================================================= \オススメポイント!/ ●上流工程にコミットできる 構築工程以上(構築/詳細設計/基本設計/要件定義/PL・PM)の案件に絞ってアサイン ●働きやすさ 上場企業グループの安定感/待機期間の給与100%保証/年間休日124日/平均残業時間　月15時間程度/社宅制度充実 \一人ひとりのキャリアを支える育成・支援体制/ 入社時から配属後まで一貫した学びの機会と、日々の業務を支えるフォロー体制を整えています。 技術を磨きたい方、次のステージを目指したい方も安心して挑戦できる環境があります ●研修制度 ・高度IT研修(実機研修) ・人間力研修 ・eラーニング ●資格取得フォロー制度 ・受験費用負担(合格時) ・IT書籍購入費用負担 ・資格取得手当(対象資格30種以上、毎月の給与に還元) 　例)基本情報技術者:2,000円/LPIC・LinuC Lv.1:3,000円/CCNA:5,000円 ●エンジニアフォロー制度 ・目標管理制度 ・月次面談 ・技術勉強会(毎月2回開催) ・キャリア相談会

電力系統システム技術部では、電力系統網を監視制御するシステムの開発を行っています。 今後、益々拡大する新エネルギーの活用、新規事業者参入、電力業務の効率化に対応するために「電力系統制御システム」のソフトウェア開発に従事頂きます。 また将来のシステム開発に向けた次世代の電力系統システムのフレームワークの検討およびプロト開発・検証作業も実施頂きます。 社会インフラのシステム開発の中でも特に基盤に近いソフトウェア(OS/ミドルウェア/セキュリティ)の設計・製作・試験を担当しており、専門的な知識・知見を得ることができます。 <働き方> ・残業時間:月平均30時間程度(状況に応じ変動) ・フレックスタイムを導入しており、生活スタイルにあわせたフレキシブルな働き方が可能) ・リモートワークの柔軟性:課内社員の一部は、週1～2回のリモートワークをしています。 また、試験作業もリモートワークに対応する環境を整備しており、リモート実施可です。 ただし、会社で定められたリモートワーク月別上限回数があります。 ※実機でのシステム試験の都合上でリモートで実施できない項目もあります。 出張:あり 【変更の範囲】会社の定める業務※ ※業務の都合によっては会社外の職務に従事させるため出向又は転任を命じることがある。

●業務概要 業界を問わず、さまざまなシステム開発プロジェクトに参画し、 要件定義・設計・実装・テストといった開発工程全般を担当していただきます。 ご経験やスキルに応じて、 エンジニアとしての実務に加え、チームやプロジェクトを牽引するプレイングマネージャーとしての役割をお任せする場合もあります。 業務領域: 業務系システムエンジニア/クラウドエンジニア/QAコンサルタントなど幅広く、 入社後はこれまでの経験・志向性を踏まえて IT Director/IT Architect/SE/プログラマーのいずれかのポジションでご活躍いただきます。 ポジション定義: ”IT Director” システム構築において、採用する技術の選定や技術方針を策定し、全体をリード・推進できるポジションです。 ”IT Architect” システムの効率性や将来の拡張性を考慮し、最適なアーキテクチャ設計を行い、構築を推進するポジションです。 ●主な業務内容 システム全体の設計およびディレクション アプリケーション設計、API設計 プログラム実装(オブジェクト指向言語を中心とした各種言語) クラウドインフラ設計 インフラ構築(IaCなど) ミドルウェアの選定・構築 各種テストの計画・推進 プロジェクトに付随する各種業務、チームリード・とりまとめ など ●職務詳細(プロジェクト例) 業務系システムエンジニア 販売管理システム刷新プロジェクト 新しい業務フロー(ToBe)に基づくシステム要件定義・機能設計の支援 インターフェース設計、データ基盤設計、マスタ設計の支援 クレジットカード決済システム開発支援 社内業務システムの新規・保守開発における要件定義・運用設計支援 関係者との調整やプロジェクト推進のサポート クラウドエンジニア 製造業向けIoTプラットフォーム構築支援 IoT基盤を支えるクラウド環境の設計・構築支援 業務要件定義からクラウド選定、構築までを一貫して担当 オンプレミス環境からAWSへの移行支援 既存環境の調査、要件整理 移行計画の策定からクラウド基盤構築、移行後の検証までを担当 QAコンサルタント テスト業務全般支援 テスト計画・設計・実施・結果分析・レポーティング テスト自動化ツールの導入・実行準備、結果検証 テスト設計書の作成および品質改善提案 ※上記プロジェクトを推進するプロジェクトマネージャー(PM)ポジションもございます。

SREチームは、“サイトの信頼性”と“開発組織の生産性”の両立をミッションに、主力プロダクト「モチベーションクラウド」を中心とした複数のサービス基盤を横断的に支えています。 ご入社後は、シニアSREとして、プロダクトの信頼性向上と、AIエージェントを活用した開発・運用を安全かつスケーラブルに進めるための環境整備を担っていただきます。 マネジメントではなく技術面でSREチームを支えるシニアICとして、担当領域では自ら課題を設定し、技術的な判断から実装・改善まで一貫して推進いただくことを期待しています。 入社後は、下記のような領域を中心にご活躍いただきたいと考えています。 ●業務内容 プロダクトの信頼性向上 AWS・Terraformを中心としたインフラの設計・構築・運用 モニタリングやインシデント対応を通じた継続的な信頼性改善 AI駆動開発を支える環境整備 AIエージェントを安全に活用するための実行環境の設計・改善 権限設計やガードレールの整備・標準化 開発・運用プロセスの自動化 AIを活用したSRE業務・開発プロセスの自動化・効率化 SRE領域の技術課題の解決 信頼性・セキュリティ・コスト・パフォーマンス等の課題設定から、技術選定・設計・実装・改善までを推進 チームへの技術支援 設計・コードレビューや技術的な知見の共有を通じた、SREチーム・開発チームへの支援 ### 入社後に期待すること まずは担当するセキュリティ・信頼性領域の課題を自ら設定し、改善まで一貫して推進いただきます。 半年程度を目安に、AIエージェントの権限・ガードレール等の仕組みを整備し、人の承認や作業を必要とせず安全に自律実行できる領域を広げていただくことを期待しています。

DX本部インフラチームの一員として、グループ全体(国内 + 海外)の情報セキュリティ運用を担当していただきます。具体的には、下記の業務をお願いします。 ・グループ全体(国内 + 海外)の情報セキュリティ運用(SOC/CSIRT)の中核メンバーとして、拡大する運用のリード ・海外現地法人を含むセキュリティ教育(標的型メール訓練など)、委託先管理の運営 ・セキュリティ外部認証(ISO27001/Pマーク等)の認証取得・拡大・運用 ・SIEM基盤構築/ログ統合・EDR/CNAPP(CSPM・CWPP・CIEM)/DMARC・SBOM対応 など技術施策の要件定義～ベンダーコントロール ・ゼロトラスト、特権ID管理、BYOD統制等のセキュリティ関連プロジェクトの計画・実装・定着化 ・インシデント対応プロセスの改善および訓練計画立案

大手金融機関のセキュリティ環境を守るプロジェクトにおいて、 各種セキュリティ製品の運用・ログ分析・検知時の調査および運用改善業務をお任せします。 【具体的な想定業務】 ・セキュリティ製品の日次チェック・監視(アンチウイルス、WAF、URLフィルタ等) ・脅威検知時の調査・一次対応(Webアクセスログ、PC操作ログ、ネットワークアクセスログ等の分析) ・セキュリティ運用の改善計画・実施 ・報告書作成(検知状況の集計、週報・月報の作成) ・各種セキュリティ製品の検証・ナレッジ蓄積 ※まずは当案件にて2年程度しっかりと経験・実績を積んでいただき、 将来的には自社プロダクトの提案・導入(OneTrust、Netskope、Splunk等)や コンサルティング、新規ソリューション開拓などへキャリアを広げていくことが可能です。 【キャリアパス例】 毎期初にマネージャーと1on1を実施し、目指したいキャリアの方向性を決定します。 ・セキュリティ分析のスペシャリストとして、対応可能な製品や領域(SIEM、EDR、WAF等)を広げる ・PM / PLとしてチームやプロジェクトを牽引する ・ローバル案件や新規ソリューション(AIガバナンス等)に挑戦する ・チームマネジメントや後輩育成に携わる

●募集概要 インターネットサービスを手掛けるプライム上場企業として、事業・組織とも急拡大し多数のプロダクトを有する当社において、ITガバナンスに貢献するITシステム監査リーダー(マネージャー候補)を募集致します。 ●仕事内容 当社とグループ会社のITインフラは主にクラウド基盤に構築されており、迅速なプロダクト開発とリリースが特徴です。 また積極的なM&Aにより様々なサービスがグループに加わっていきます。 このためシステムとセキュリティのリスクを適切に管理し、効率的なITシステム監査を行うことが非常に重要なテーマとなっています。 また上場企業としてIT統制の高度化などの制度対応も的確に行う必要があります。 ITシステム監査のプロフェッショナルとして担当して頂く業務は、以下の通りです。 ●具体的な業務内容 ・国内外のグループ各社、事業拠点、各部門に対する情報セキュリティ監査 ・ITシステム、特にクラウドベースの技術を含む開発・運用における内部監査 ・J-SOX対応業務:IT業務処理統制・IT全般統制に係る文書化支援、整備・運用状況評価 ・内部監査、J-SOX対応を通じた課題分析・改善提案・フォローアップ ※ご経験・スキルにより、以下もお任せしたいと考えております。 ・情報セキュリティ対策プロジェクトの支援 ・IT関連のデューデリジェンス ・PMIにおけるIT統制の構築コンサルティング ●組織体制 管掌役員は代表取締役 社長執行役員CEO 平尾 丈となり、現在室長1名、メンバー1名の組織となります。 基本的にはリソースを踏まえて調整した年間計画に基づき業務をするため、働きやすい環境です。 ※業務内容補足 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

顧客現場でAI×Security Operationsを実装するForward Deployed Engineer(FDE)型エンジニアとしてご経験や案件特性に応じて以下の業務を担当いただきます。 【顧客課題・AIユースケース設計】 ・ 顧客のセキュリティ運用業務に入り込み、現行プロセス、課題、属人化、ボトルネックを整理 ・ AI/自動化の適用候補を抽出し、ユースケース、優先順位、KPI、実現方式を設計 ・ 顧客担当者と協働し、要件が明確でない状態から仮説検証を通じて解決策を具体化 ・ AI活用施策について、削減工数、対応時間、利用率、品質改善等の指標を設定し、顧客業務への効果を可視化 【プロトタイプ・PoC・実装】 ・ 生成AI、LLM、AIエージェント等を活用したプロトタイプ/PoCの設計・開発 ・ Python、PowerShell、API等を用いた運用ツール・自動化処理の実装 ・ SIEM/XDR/SOAR、チケット、ナレッジ等とのシステム連携 ・ 必要に応じて自らコードを書き、技術課題の調査・デバッグ・解決を実施 【本番導入・運用定着】 ・ PoC結果を踏まえた本番化設計、運用フロー、Runbook、承認・エスカレーション設計 ・ AI出力の品質・精度を評価するための評価指標、テストケース、評価データの設計 ・ 評価結果をもとにしたプロンプト、RAG、Agent Workflow等の継続改善 ・ 本番運用を想定した権限管理、監査、モニタリング、障害時対応等の設計 ・ 顧客運用担当者への展開、トレーニング、利用定着支援 【標準化・サービス化】 ・ 案件で得られたAI活用ユースケース、コード、プロンプト、Runbook、評価方法等の標準化 ・ 再利用可能なテンプレート、ライブラリ、Playbook、共通コンポーネントの整備 ・ 他案件への横展開、サービスメニュー化 ・ 個別案件で得た実装パターンや成果を再利用可能な形に整理し、他案件・サービスへ横展開 セキュリティ運用高度化×AI活用案件における主担当者として、計画立案、課題整理、技術検証、導入、運用改善までをリードし、案件品質と再現性を担保する役割です。 あわせて、ナレッジ整備、標準化、社内展開を通じて、AI×Security Operations領域の技術基盤強化に貢献いただくことを期待します。 ●想定プロジェクトイメージ ※以下に記載する業務内容・技術領域をもとにしたプロジェクトイメージです。特定の実案件を示すものではありません。 【生成AIを活用したSOC分析業務高度化】 ・ 課題:大量アラートの分析・報告に時間を要している └対応:SIEM/XDRと生成AIを連携し、アラート要約、関連情報収集、調査支援、報告書生成を実装 └担当工程:現状分析/ユースケース設計/PoC/API連携/実装/制度評価/本番導入/効果測定 【AIエージェントによるセキュリティ運用自動化】 ・ 課題:複数ツールを横断した定型調査が属人化 └対応:AIエージェント、Python、APIを用いて情報収集・調査・チケット登録等を自動化 └担当工程:業務分析/Agent設計/Tool連携/実装/Human-in-the-loop設計/本番化 【RAGを活用したセキュリティナレッジ高度化】 ・ 課題:手順書・過去インシデント・FAQが分散し、調査に時間がかかる └対応:RAGを活用した運用ナレッジ検索・回答支援環境を構築 └担当工程:データ整理/RAG設計/PoC/回答精度評価/権限設計/本番導入/利用定着

●シニアエンジニア 本ポジションでは、脆弱性診断、ペネトレーションテスト、フォレンジック/インシデント調査支援など、幅広いセキュリティ技術案件を扱います。ご経験や案件特性に応じて、以下の業務を担当いただきます。 【脆弱性診断】 ・ Webアプリケーション/APIを対象とした脆弱性診断 ・ ネットワーク機器、サーバ、OS、ミドルウェア等を対象としたネットワーク/プラットフォーム脆弱性診断 ・ 診断ツール、脆弱性スキャナ、手動確認による脆弱性の検出・再現確認・影響度評価 ・ 診断対象・範囲・観点の整理、診断計画の策定 ・ 診断結果のリスク評価、報告書作成、顧客への説明・改善提案 【ペネトレーションテスト】 ・ Web/ネットワーク環境等を対象としたペネトレーションテスト ・ 攻撃シナリオ・検証観点の設計 ・ 検出した脆弱性を起点とした侵入・権限昇格・横展開等の影響確認 ・ テスト結果の整理、リスク評価、改善提案 【フォレンジック/インシデント調査支援】 ・ PC、サーバ等を対象としたログ・イベント・各種証跡の調査 ・ 不審な通信、プロセス、認証履歴、ファイル操作等の確認 ・ インシデント発生時の事象整理、影響範囲の確認、原因調査支援 ・ 調査結果の整理、報告書作成、顧客への説明 脆弱性診断、ペネトレーションテスト、フォレンジック・インシデント調査支援等の案件における主担当者として、案件計画、技術方針の検討、診断・調査、顧客報告、改善提案までを主体的に推進し、案件品質を担保する役割です。あわせて、技術レビュー、ナレッジ整備、標準化、若手育成を通じて、診断・調査領域の技術基盤強化に貢献いただくことを期待します。 ●エンジニア ・ Webアプリケーション、API、ネットワーク、クラウド環境などの脆弱性診断サポート ・ 診断ツールの実行、結果確認、誤検知の確認、再現手順の整理 ・ お客様からの問い合わせ対応、診断前後の確認、調査作業 ・ 診断結果の報告書、再現手順、推奨対策、ナレッジ資料の作成 エンジニアには、診断作業のサポート、結果整理、報告書作成をお任せします。実務を着実に遂行し、標準化された手順や設計に沿って品質を意識して対応できる方を歓迎します。また、主力領域の知識習得に前向きで、将来的に主担当やシニアエンジニアを目指して成長したい意欲のある方を期待します。 ●想定プロジェクトイメージ ※以下に記載する業務内容・技術領域をもとにしたプロジェクトイメージです。特定の実案件を示すものではありません。 【Webアプリケーション脆弱性診断】 ・ Webサービス/APIを対象とした脆弱性診断 └案件規模:2～4名程度 └PJ期間:1～3ヶ月程度 └担当工程:診断計画/ツール・手動診断/検出事項精査/報告書作成/顧客報告/再診断 【クラウド/インフラ脆弱性診断】 ・ AWS/Azure等のクラウド環境、ネットワーク機器、サーバ等を対象とした診断 └案件規模:2～5名程度 └PJ期間:2～4ヶ月程度 └担当工程:対象整理/設定・脆弱性確認/リスク評価/改善提案 【フォレンジック/インシデント調査支援】 ・ PC/サーバを対象としたログ・イベント・各種証跡の調査 └案件規模:2～4名程度 └PJ期間:数週間～2ヶ月程度 └担当工程:事象整理/ログ・証跡収集/不審通信・プロセス・認証履歴調査/影響範囲確認/報告書作成/顧客報告

・シミュレーションおよび動作検証 デジタルツインや物理シミュレータ環境を活用した制御アルゴリズムの事前検証および評価基盤の整備。 ・クライアント現場でのPoC推進および実機適用 工場・倉庫等のリアルな現場におけるフィールドワーク、実機ロボット・自動運転機器でのデバッグおよび動作適合。

当社の強みでもある「AI駆動開発エンジニア向け研修」の講師と、受講したエンジニアのトレーナーとして、技術力アップの伴走支援をお願いします。 基本形式としては、 ・カリキュラムは、TypeScript や Python 等、AI Friendly な言語での開発がメインです ・受講生からのリアルタイムなリクエストやカスタマイズ要望への回答対応いただきます 対象となる受講者は、 プログラミング経験があり、仕様書があれば基本的なコードの読み書きや単体テストができる「第二新卒を少し超えたレベル」のエンジニアです。 意欲ある若手が力をつけて成長していくプロセスを作り出していただく、成長の角度を上げていただくことができるポジションです。

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社として内側から支援し、クラウド / データ / AIを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出を実現します。 今回募集するソリューションアーキテクト(インフラアーキ)は、MUFGグループ各社に対してアーキテクチャの検討、企画・提案活動を行い、プロジェクトにおける技術リードを担当するポジションです。特に、組織内にAIツール / AIエージェント / LLMプロダクトを構築・展開するためのAIプラットフォームの全体設計を専門とします。また、AI / LLM領域に限らず、クラウドプラットフォーム全般の全体設計や個別プロダクトのクラウドアーキテクチャ策定も担当します。 ※異業界出身者歓迎(これまでのご経験をぜひ金融領域で活かしてください) 【職務内容】 ・AIプラットフォーム / クラウドインフラの全体設計を専門とするインフラアーキテクト ・要件が柔らかい構想段階からMUFGグループ各社・各部における検討に参画。ビジネス特性を踏まえたシステム要求・制約事項を整理(状況に応じて、JDDのDXコンサルタント等と協働) ・最新の技術動向を踏まえた初期的な全体アーキテクチャの策定・提案、開発規模見積による案件立ち上げの推進 ・金融グレードの統制・セキュリティ要件を満たすアーキテクチャを策定し、セキュリティ所管部等への技術面の説明責任も担う ・案件立ち上げ後はアーキテクトとして設計指針を策定、インフラエンジニア等とともにアーキテクチャの決定と実装をリード 【会社とメンバー】 Japan Digital Design(以下、JDD)は、MUFGグループ各社に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心・安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAIエージェントの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AIエージェントを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融業界の経験者に限らず、大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたスタートアップからも経験豊富な人材が集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、Tech PM、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の専門人材でプロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 【カルチャー】 ・フルフレックス・フルリモート可能な柔軟な働き方(地方からの勤務も可能ですが、対面が有効な場面ではJDDやMUFG各社のオフィスにスポットで出社することはあります) ・職種横断でプロダクトや業務課題に向き合うチーム開発文化 ・新しい技術を実際の金融業務・金融サービスに適用するチャレンジを歓迎 ・AI、クラウドなど先端領域に自由に触れながら実務で成長できるIT環境 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 【技術スタック】 クラウドインフラ/IaC ・Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure ・Databricks ・Terraform / AWS CDK コミュニケーションツール / 開発ツール / AIツール ・Slack / Microsoft 365 など ・GitHub Enterprise Cloud / JIRA / Confluence など ・Claude Enterprise(Claude Code)/ ChatGPT(Codex)など ※既存プロジェクトにおける主な利用技術だけを記載しており、プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します ※変更の範囲 業務:会社の定める業務

本ポジションは、ITエンジニアとしての仕事を本業としながら、eスポーツチームの運営にも携わる「デュアルキャリア」ポジションです。 本業はITSOのプロジェクトに参画し、AI・RPA・ローコード・クラウド等を活用したシステム開発や業務改善を担当。 これまで培ってきたIT経験や、入社後に身につける技術力を活かしながら、エンジニアとしての市場価値を高めていきます。 同時に、eスポーツチームの運営スタッフとして、 ・選手の指導、サポート ・試合/プレイデータの収集・分析 ・資料作成 ・チーム公式サイトの運営 ・動画撮影、編集、画像制作 ・コミュニティ運営 ・イベント企画 ・Discordサーバーの管理・運営 など、チームづくりにも関わっていただきます。 ITも、eスポーツも、中途半端にしない。 将来の生活・キャリアを支える専門性を身につけながら、自分が本当に好きな領域にも挑戦し続けられる働き方です。 クライアント企業の業務課題に対して、AI・RPA・ローコード・プロセスマイニング等を活用し、業務改善・BPR・DX/AXを支援します。 具体的には、 ・クライアントの業務ヒアリング ・業務整理、課題分析 ・要件定義、設計 ・システム/アプリケーション開発 ・AI/RPA/Power Platform等を活用した業務自動化 ・PoC、テスト、導入支援 ・運用、保守 ・経験に応じて顧客提案や上流工程への参画 など。 生成AI、LLM、RAG、AIチャットボット、Power Automate、Automation Anywhere、AWS、Azure、Salesforce、Power Platformなど、幅広い技術を扱う環境です。

企業で生成AIの活用が急速に広がる一方、 「PoCまではできたが、本番導入できない」 「ChatGPTを導入したが、業務が変わらない」 「自社データとどう組み合わせればいいか分からない」 といった課題も増えています。 ITSOが目指しているのは、AI技術そのものを検証することではありません。 生成AI・LLM・RAG・AIエージェントを企業の業務へ組み込み、実際に使われ、業務が変わるところまで実装すること。 本ポジションでは、AI活用構想からアーキテクチャ設計、アプリケーション開発、導入・運用まで、一気通貫で携わります。 ●生成AI/LLMアプリケーション開発 ・生成AIを活用した業務アプリケーション開発 ・ChatGPT API/Azure OpenAI Service/Gemini/Claude等を活用したAIシステム開発 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)の設計・構築 ・AIエージェントの設計・開発 ・社内システムとLLMの連携 ・AIチャットボット/ナレッジ検索システム開発 ・AI-OCR/ドキュメント解析システム開発 ・Python/TypeScript等によるAIアプリケーション開発 ●AIアーキテクチャ ・企業向けAIシステムのアーキテクチャ設計 ・Azure/AWS/Google Cloudを活用したAI基盤設計 ・オンプレミス/閉域環境を含むLLM活用環境の設計 ・セキュリティ/ガバナンスを考慮したAI基盤構築 ・大量データを活用するためのデータ基盤設計 ●AI活用・コンサルティング 経験に応じて、 ・顧客の業務課題ヒアリング ・AI活用ユースケースの検討 ・生成AI導入PoCの企画・推進 ・AIロードマップ策定 ・最新AI技術の調査/技術検証 ・顧客向け技術提案 まで担当領域を広げることができます。 ●自社AIプロダクト ・自社AIサービスの企画・開発 ・新規AIプロダクトの立ち上げ ・既存サービスへのAI機能追加 にも挑戦できます。