関東 機械学習・データ活用のITエンジニア求人・転職情報

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ●マッチング機能の技術リード ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする ●運用を踏まえたリスク制御の設計 AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ●リスク予測・異常検知モデルの開発リード 構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 3.共通基盤を活用した実装・改善 ●LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード 実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのDX推進を支援し、業務改善・データ活用・工場立ち上げを通じて課題解決を推進します。 ●業務内容(具体的に) クライアント企業のデータを活用し、課題抽出から分析、モデル構築、可視化・レポーティングまでを担当 SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 業務改善・工場立ち上げ推進 アジャイル(スクラム)開発の推進 PL候補として、プロジェクトのQCDS管理、顧客折衝、技術選定を担当 ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

タイミーのプロダクト組織におけるプロダクトマネジメントチームの運営を担い、その有効性と効率性を最大限に高めることがミッションになります。具体的には、プロダクト戦略をプロダクト開発の現場に浸透させ、実行される体制を構築・推進をお任せします。 プロダクトマネージャーチームの育成やコーチング、部門横断での連携強化、そしてプロダクトマネジメントプロセスの最適化を通じて、プロダクト組織全体の生産性とアウトカムの向上に責任を持っていただきます。また、プロダクト開発の運用プロセスを最適化し、プロダクトマネージャーが戦略的な価値創造に集中できる環境を整えることで、プロダクト組織の生産性向上と事業目標達成に貢献していただきます。 具体的な業務内容 ●プロダクト組織の強化と人材育成 ・プロダクトマネージャーなど、プロダクト関連職種の採用、オンボーディング、育成の支援 ・プロダクトゴールと主要KPIの策定をサポートし、トラッキングを通じて適切なコーチングの実施 ・プロダクト戦略とその意図をメンバーやステークホルダーに伝達し、円滑なコミュニケーションと目標設定の実現 ●データドリブンな意思決定の支援 ・プロダクトの主要KPIの仕組み構築、データ分析(トレンドや変動要因の特定)、プロダクトパフォーマンスに関する明確なレポートの作成、関係者への報告 ・プロダクトチームの目標(OKRなど)や成果の進捗を効率的に可視化する仕組みを設計・実装、リソース配分や計画策定に役立つレポートの作成 ・プロダクト分析プラットフォームを整備・運用に責任を持ち、組織全体のデータに基づいた意思決定の促進 ●プロダクトマネジメントプロセスの設計・運用と最適化 ・意思決定の質を向上を目的としたプロダクト戦略の展開やロードマップレビューなど、重要な会議体の設計・運営 ・プロダクトチーム横断で必要な戦略実行のプロセスを標準化、必要なツール群を整備・最適化 ・円滑な連携の実現のためのプロダクト、エンジニアリング、デザインなど多様なチーム間のコミュニケーションハブとして機能 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend ・言語: Ruby 3.4系 ・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend ・開発言語: TypeScript ・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) ・開発言語: Swift ●Mobile(Android) ・開発言語: Kotlin ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ・Google Cloud(一部サービス) ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●その他 ・コード管理: GitHub ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ・AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 中核事業 タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます ▼分析を通した事業貢献 ・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 ・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し ・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 ・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 新規事業 タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 ▼分析を通した事業貢献 ・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 ・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋(ビジネスレバー)を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード ・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 扱っているデータ ●アプリユーザーのアクセスログ ●募集内容やマッチングに関する各種データ ●地理空間データ ●レビュー情報や評価データ ●広告データ ●SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ ●アンケートやサーベイデータ

企業のクラウド サービスの利活用が進む中で、セキュリティと利便性を両立させる有効な手段として HENNGE One は今後もニーズの拡大が見込まれています。 サービスの成長に伴い、ユーザーの利用ログは増加の一途を辿っており、これらのデータをいかに効率的かつ安全に管理するかが、今後のサービス発展の鍵を握っています。 単なるシステム管理者ではない、データ基盤の構築・運用のスペシャリストとして一緒にビジネスの発展を支える仲間を募集します。 膨大なユーザーログやサービス利用状況のデータを活用するための社内向けの Web アプリケーション開発を担っていただきます。 Web サービスの要件定義から仕様策定、AWS 上での開発・テスト・リリースまで、一貫して携わっていただきます。 データ可視化ツールの UI/UX 改善や、業務効率化に繋がる機能開発などといった地道な作業も含まれますが、これらは社内メンバーの生産性向上に直結する重要なプロセスです。 具体的な業務内容 ●具体的なプロジェクト例 HENNGE One ビジネスを支える各部門における業務のボトルネックにを横断的に解決するためのツールの選定・開発・運用支援を行うことで、会社全体の業務効率を向上する 顧客がどのようにサービスを利用しているかの状況を把握するための利用ログの可視化ツールを構築することで HENNGE One の製品開発の方針策定を支援する <依頼元とチーム体制> 依頼元はプロダクトマネージャー、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった HENNGE Oneビジネスを推進する各部門のメンバーです。 HENNGE One ビジネスの状況を深く理解し、彼らがデータをスムーズに利用できるよう、技術的な側面から支援します。 チームの垣根を越え様々な部門と密に連携を取りながら、ビジネスの成長という共通の目標に向かってプロジェクトを推進していきます。 <業務の裁量範囲> Web エンジニアとして、HENNGE One のデータ活用のための社内向け Web アプリケーションの開発全体に責任を持って取り組んでいただきます。 要件定義から開発、リリースまで、業務改善の施策を主体的に立案し、実行できる大きな裁量があります。 あなたのアイデアとスキルで、ビジネス部門の生産性向上に貢献し、HENNGE One の成長を加速させるコアメンバーとなることができます。 ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の裁量により、変更となる可能性があります。 入社後のキャリアパス まずは、AWS 上のデータ基盤の管理・運用に関する業務からスタートし、当社のビジネスや担当製品である HENNGE One について理解を深めていただきます。 その後は、あなたのスキルや志向性に合わせて、以下のようなキャリアパスを描くことができます。 フルスタック エンジニア : フロントエンドからバックエンド、インフラまで幅広い開発スキルを習得し、フルスタックエンジニアとして活躍できます。 クラウド アーキテクト : AWSに関する深い知識と経験を活かし、クラウドアーキテクトとして大規模システムの設計・構築を担えます。 セキュリティ エンジニア : Webアプリケーション開発で培ったセキュリティ知識を活かし、セキュリティエンジニアとして活躍できます。 データ エンジニア : 大規模データ処理の経験を活かし、データエンジニアとしてデータ基盤の構築やデータパイプラインの開発を担えます。 テクニカル プロダクト マネージャー : 技術知識とビジネス理解を活かし、Webアプリケーション開発をリードするテクニカルプロダクトマネージャーとして活躍できます。

数千万ユーザーが利用するコンシューマ向けWebサービスの新規機能開発、および既存機能改善に対して、アーキテクトとして、Webサービスの技術的ロードマップ策定から参画いただきます。 具体的には、ユーザーのニーズを捉えた新機能の要件定義フェーズから、最適な技術スタック選定、システム全体の設計、そして開発チームを技術を通してリードしながらの実装・テスト・デプロイまで、一貫して技術的責任者としてプロジェクトを牽引します。 特に、大規模トラフィックを捌くためのマイクロサービス化推進や、データ駆動型意思決定を支えるリアルタイムデータ基盤の構築など、最先端の技術課題に挑戦し、技術的負債の解消と未来志向のシステム構築を主導していただきます。 【規模】　　　　50人月～100人月

企業のクラウド サービスの利活用が進む中で、セキュリティと利便性を両立させる有効な手段として HENNGE One は今後もニーズの拡大が見込まれています。 サービスの成長に伴い、ユーザーの利用ログは増加の一途を辿っており、これらのデータをいかに効率的かつ安全に管理するかが、今後のサービス発展の鍵を握っています。 単なるシステム管理者ではない、データ基盤の構築・運用のスペシャリストとして一緒にビジネスの発展を支える仲間を募集します。 ●業務概要 HENNGE One の各種データ (ユーザーの利用ログ・サービス ステータス等) の活用を通じて、サービスの発展や会社の成長に貢献いただきます。 社内メンバー向けのデータ閲覧ツールとしての BI ツールの選定から運用策定およびリリース、その後の運用まで、幅広い業務を担う BI エンジニアを募集します。 部署ごとのデータ活用の目的に合わせた BI 環境を提供いただくことで、あなたのスキルと経験を活かしてビジネスの発展のために活躍できる環境があります。 ●具体的な業務内容 全社に向けたデータ分析基盤の設計・構築・管理を通じて、ビジネスの成長を加速させるデータ活用プロジェクトを推進します。 BIツールの導入・運用から、ダッシュボードの構築、アクセス権限管理まで、一貫して担当します。 地道なデータクレンジングや権限管理も、誰もが安全かつスムーズにデータを利用できる環境を築くための重要な業務です。 ●具体的なプロジェクト例 ビジネス部門のメンバーが必要なデータ閲覧ツールに必要な要件をヒアリングし、データ可視化ツールの選定、構築および利用部署への展開を行う 現場のメンバーが必要な情報を得るために HENNGE One の開発チームとの技術的な調整を行い、これまでになかった視点でのデータ活用を支援する ●依頼元とチーム体制 依頼元はプロダクトマネージャー、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった HENNGE One ビジネスを推進する各部門のメンバーです。 彼らの業務と HENNGE One ビジネスの状況の双方を深く理解し、彼らのニーズを満たすためのデータをスムーズかつ効果的に提供できるよう技術的に支援します。 チームの垣根を越え様々な部門と密に連携を取りながら、ビジネスの成長という共通の目標に向かってプロジェクトを推進していきます。 ●業務の裁量範囲 BI エンジニアとして、データ分析基盤全体に責任を持って取り組んでいただきます。 BI ツールの選定・導入、ダッシュボードの設計、アクセス権限管理方針の策定など、幅広い業務を主体的に立案・実行できる大きな裁量があります。 あなたのアイデアとスキルで、会社全体のデータ活用を次のレベルに引き上げ、HENNGE One の成長に貢献できます。 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の裁量により、変更となる可能性があります。

●事業概要 昨今のビジネス環境では、SaaSをはじめとする最新テクノロジーの活用が組織の生産性向上に不可欠となっています。しかし一方で、SaaSの急速な普及に伴い、不正アクセスや情報漏洩等のセキュリティリスクや運用管理の煩雑さなど、様々な課題も浮き彫りになっています。 HENNGEでは、このような課題を包括的に解決し、企業の安全かつ便利なクラウドサービスの活用をサポートする、クラウドセキュリティサービスの「HENNGE One」を提供しています。 HENNGE Oneはサブスクリプション型のクラウドサービスとしてお客様にご提供していますが、解約率は一般的なSaaSビジネスの解約率を大幅に下回る0.3%前後で推移しており*、お客様から必要とされるサービスとして、上場企業を含む多くの企業にご利用いただいています。今後も継続的な顧客拡大やサービスの拡充を進め、企業のクラウドサービス活用を促進するため、積極的な人員増員を行っています。 *2025年9⽉期決算説明資料より 参考:[会社紹介資料](https://speakerdeck.com/hennge/company-introduction) ●具体的な業務内容 膨大なユーザーログやサービス利用状況のデータを扱う、データ管理基盤の設計・改良・運用が主な業務です。 AWS 上のデータパイプラインやデータベースの最適化、ETL プロセスの設計・開発を通じて、ビジネスの意思決定を支える情報インフラを構築します。 データクレンジングやフォーマット変換など、地道な作業も含まれますが、これらはデータ活用の精度を左右する重要なプロセスです。 ●具体的なプロジェクト例 HENNGE One の新サービスや新機能の効果測定を行うため、新しい機能のリリースに合わせて取得されるデータ集計のプロセス策定を行う ビジネス部門のマネージャーと連携しながら、既存顧客のサービス利用状況分析のために必要なデータの定義を行うことで、販売戦略の意思決定を支援する ●依頼元とチーム体制 依頼元はプロダクトマネージャー、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった HENNGE Oneビジネスを推進する各部門のメンバーです。 HENNGE One ビジネスの状況を深く理解し、彼らがデータをスムーズに利用できるよう、技術的な側面から支援します。 チームの垣根を越え様々な部門と密に連携を取りながら、ビジネスの成長という共通の目標に向かってプロジェクトを推進していきます。 ●業務の裁量範囲 データエンジニアとして、HENNGE One のデータ管理基盤の全体に責任を持って取り組んでいただきます。 ETL プロセスの設計・開発はもちろん、データパイプラインのアーキテクチャ改良、AWS リソースの最適な運用方法の提案と実行まで、大きな裁量があります。 あなたのアイデアとスキルで、データ活用の新たな可能性を切り開き、ビジネスの成長を加速させることができます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の裁量により、変更となる可能性があります。

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、データ基盤構築(DataLake を中心とし、ETL、プリパレーションの連携、DWH と BI の構築までカバー)の専門家・プロジェクトマネージャー ・AI・データ分析領域における、MLOps 基盤構築(AWS、GCP、Azure 等のクラウドサービスを活用した MLOps 導入、OSS を組み合わせた MLOps 環境構築)の専門家・プロジェクトマネージャー ・上記領域に関するコンサルタント業務 ・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動(新規・継続ともに)※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。 【プロジェクト例】 ・AI事御者向けのAI開発ライブラリの開発、MLOps基盤構築(DataRobot+クラウドベンダー)、船向けの異常検知アプリ、画像解析アプリ、データマネジメント基盤構築、BI構築

●担当業務 以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進 ・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築 ・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進 【プロジェクト例】 ・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析(MMM等)

【当ポジションのミッション】 中央省庁のビジネス・プロセス・アウトソーシングを通じ、顧客業務の変革・デジタルトランスフォーメーションを推進し、非SIのビジネスモデルの確立を牽引する。 【組織概要】 当組織は厚労省の全国規模の勘定系・情報系システムの開発・運用に長年携わっており、保険審査業務におけるBPOソリューションも展開しています。具体的には、医療機関から送られてくる請求明細(レセプト)を審査する業務のアウトソーシングを行っており、すでに全47都道府県への展開を完了しています。現在は拡大フェーズから品質向上・生産性向上フェーズへと移行しており、特に生成AIを活用したレセプト点検の自動化を最重要テーマとして取り組んでいます。 【職務概要】 従来、熟練した医療事務スタッフが担ってきた点検業務を生成AIで代替・支援する仕組みの構築を推進しており、業務変革の中核を担っていただきます。 また、全都道府県の業務を一元管理する立場として、地域差のないルール統一化への提案や、データ分析・RPAを活用した継続的な業務改革にも取り組んでいただきます。 <具体的な業務内容> ・診療報酬明細書の審査プロジェクトにおける業務管理、進捗管理、課題管理 ・顧客との業務仕様の調整、業務内容の改善検討・提案 ・業務効率化に向けたデータ分析、プロセス改善、RPA・AIの活用 ・生成AIを活用したレセプト点検の自動化・高度化に向けたツール開発・改善　等

CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォーム(「X-bility」および「EBANET3」等)の開発・強化業務を担当いただきます。 開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。 ・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ(高頻度時系列データ)の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード ・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み ・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進 ※変更の範囲:会社の定める業務

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

●これまでのご経験を活かして、法人分野における様々な業界(小売、自動車、食品、製薬、メディア等)のお客様の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ活用、BIによる付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。 ●データエンジニアリングの活動を通じて、将来はDX推進リード、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、データ活用における業務コンサルや、より深いテクノロジーコンサルとして、お客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。さらにデータサイエンティストへの幅出しも可能です。 ●業界・業種に強みのあるデータエンジニアリング経験者、また特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を、広く募集しております。 【プロジェクト事例】 主な事例は以下の通り。 ① 小売業のビッグデータ活用を支えるデータ基盤の構築と販売、調達の高度化を支援 ② 製造業のSAPシステムにて発生する基幹システムデータをもとに、お客様の経営管理基盤としての数値可視化と経営高度化を支援 ③ 製造業におけるデータ仮想化を実現することで、お客様のデータ活用のサイロ化を回避し、利活用促進を支援

世界トップクラスの半導体製造・検査製品から得られるデータと技術を活用し、半導体製造の高度化・効率化を支えるデジタルソリューション開発をご担当いただきます。 本ポジションでは、開発業務にも関わりながら、チームマネジメントおよびプロジェクト推進を担っていただきます。 <具体的な業務内容> ・半導体装置データを活用したソリューション開発(設計・開発・評価) ・プロジェクトの進捗管理、課題管理、関係部門との調整 ・チームメンバーの育成、レビュー、業務支援 ・顧客課題の理解とソリューションへの落とし込み ・国内外顧客先や協創施設での評価・検証支援 ※役割・責任範囲はご経験に応じて段階的にお任せします。 ●ポジションの位置づけ 本ポジションは、開発に携わりながらチームをマネジメントし、プロジェクトを推進していただく課長候補ポジションです。 技術と事業の両面から意思決定に関わり、組織やプロジェクトに影響を与えていくことが期待されます。 開発方針や進め方についても主体的に意思決定いただけます。 入社後は、業務状況やご志向を踏まえ、役割や期待値を丁寧にすり合わせながら進めていきます。 チーム規模やプロジェクト範囲についても、ご経験に応じて無理のない範囲から段階的に広げていきます。 ●開発環境 ・言語:Python、Java、JavaScript、SQL、HTML、CSS ・OS:Linux、Windows ・ツール:GitHub、Docker

世界トップクラスの半導体製造・検査装置から得られるデータと技術を活用し、半導体製造の高度化・効率化を支えるデジタルソリューション開発をご担当いただきます。 当社の半導体製造・検査装置から得られるデータを活用し、これまでのご経験を活かしながら、チームの一員として設計・開発を担っていただくポジションです。 <具体的な業務内容> ・半導体装置データを活用したソリューションシステムの設計・開発・評価 ・データ管理・解析システム(DB、アプリケーション)の開発 ・チーム内での設計・実装・レビューへの参画 ・顧客課題に対するソリューションの理解および機能への落とし込み ・国内外顧客先や協創施設での評価・検証支援 ※将来的には、プロジェクト内でのリードや後輩育成にも関わっていただくことを期待しています。 ※役割はご経験や志向に応じて段階的に広げていただきます。 ●ポジションの位置づけ 本ポジションは、担当者として開発を担いながら、将来的に主任・リーダーとしてチームを支える役割を担っていただくことを期待する人材の採用です。 リーダー経験がない方でも、開発業務を通じて段階的に役割を広げていけるポジションです。小規模なタスクやチーム単位でのリード役を担いながら、経験を積んでいただきます。 技術力を活かしながらチームに影響を与えていくポジションであり、必ずしも早期にマネジメントを担う必要はありません。 入社後は、業務を通じて役割をすり合わせながらキャリアを形成していきます。 ●開発環境 ・言語:Python、Java、JavaScript、SQL、HTML、CSS ・OS:Linux、Windows ・ツール:GitHub、Docker

CTシステム製品本部 半導体ソリューション設計部にて、主に半導体製造・検査向けの解析システム製品のフロント設計(システム設計およびアプリケーション開発)業務をご担当いただきます。 お客さまや社内関係者と直接会話しながらの業務となるため、今までの多様な経験やスキルを十分に生かし、新たなことにチャレンジできる環境です。 【解析システム製品】 ●半導体や材料、バイオなどの幅広い分野において、アカデミアから研究開発、品質管理にいたる多様な場面で、構造理解とその計測・分析・物性把握を目的として活用されています。 ・観察装置:走査電子顕微鏡(FE-SEM、C-SEM)、透過電子顕微鏡(TEM) ・計測装置:微小デバイス特性評価装置(SEM式 ナノ・プローバⓇ) ・前処理装置:集束イオンビーム-走査電子顕微鏡(FIB-SEM)、イオンミリング装置(IM) ●特に半導体製造・検査向けの製品では、自動化による省人化・スキルレス化に加え、データの再現性・信頼性が強く求められています。 【お客さま】 ●半導体デバイスの製造メーカー(前工程、後工程)や製造装置メーカー、受託分析会社が主なお客さまです。 ※米国、韓国、台湾、日本の先端半導体デバイスメーカーとの協創活動に注力しています。 【主な業務内容】 ●システム設計(構想設計～PoC実施) ・お客様との協創活動を通じた顧客ニーズ(潜在ニーズ含む)の把握/ヒアリング ・上記内容を踏まえた構想設計 ・機能仕様書作成(システム/ハード/ソフトの要件定義) ・各設計部門との設計仕様のすり合わせ ・試作品または製品を用いた社内/顧客サイトでのPoC実施 ●アプリケーション開発(応用技術開発) ・技術マーケティング(学会/セミナーでの発表)、購入調査(製品説明/デモ) ・試料前処理～データ取得・解析までの最適な解析手法の開発および提案 ・データ取得/解析の自動化設計(Pythonスクリプト、画像処理、AI活用 等) ※協創活動については、当部署が当社戦略企画部と連携しながら、お客さまとの技術ロードマップの擦り合わせを進めていきます。 そのため、お客さまの表面的な要望だけでなく、真の課題を知る力が求められます。 また、キーカスタマーとは毎週リモートで定例会議を実施し、迅速に開発へフィードバックする体制を構築しています。 一方、既設製品の運用に関する対応は、原則として海外現地法人、代理店、またはサービス部門が担いますが、新たな開発が必要となる案件については、当部署が主体となって対応します。 【業務役割分担について】 原則として、システム設計とアプリケーション開発までを一貫して担当していただきます。 Will(やりたいこと)、Can(スキル)、Must(仕事上のミッション)を踏まえ、3名～10名規模のチーム内で適切に役割分担を行い、チームリーダのもとで主体的に業務を推進していただくことを想定しています。 【担当製品例】 ・高性能FIB-SEM複合装置 Ethos NX5000シリーズ ・超高分解能電解放出形走査電子顕微鏡SU9600 ・電解放出形透過電子顕微鏡HF5000

提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」にて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発プロジェクトを、"プロジェクトリーダー(PL)候補"として、まずは開発工程から参画いただきます。 PMの元でメンバーの業務をリードするだけでなく、実装で技術を磨きつつ、段階的に設計などの上流工程へも参画いただけます。 はじめは開発経験を活かしながら、設計・実装フェーズでプロジェクトをリード。 将来的に、技術とビジネスの両面を理解した"PM"や"ITコンサル"として成長できるポジションです。 ●具体的な業務 ・生成AI/LLMを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計・開発・運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ・チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

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。

NTTグループは、トヨタ自動車様とのモビリティ領域において、広く連携しています。AIや自動運転といった先進領域における取り組みから、商用システム開発まで、幅広く推進しています。 その中で、NTTデータはコネクティッドカーから得られる膨大なデータを活用するためのプラットフォーム開発や、関連する各種システム開発プロジェクトを数多く推進しています。 本ポジションでは、こうしたプロジェクトにおいて、システム全体の企画・設計・開発・推進を担うシステムエンジニアとしてご活躍いただきます。 先進技術のPoC推進から、アプリケーション開発、アーキテクチャ設計、プロジェクト推進など、これまでのご経験や強みに応じて、幅広い役割を担っていただくことを想定しています。 先進技術を活用しながら、単なるシステム開発にとどまらず、新しいモビリティ社会を支える仕組みづくりに上流から関われることが、この仕事の大きな特徴です。 ※意向・適性を互い擦り合わせ可能です。

本ポストでは、公共分野（知的財産・司法法務）を中心とした大規模～中小規模システムのITインフラを設計・構築するインフラエンジニアとしてご活躍いただきます。 クラウド・AI・コンテナ・オンプレミスなど幅広い技術を活用し、最適な基盤を提案・実現することが主なミッションです。 ご入社後は、ご本人の経験や希望を考慮し、以下のいずれかの業務を担当いただきます。案件やキャリア志向に応じてプロジェクト配置やチーム間連携も柔軟に行いますので、専門知識の幅を広げながら成長いただけます。 公共分野の知識がなくても、入社後にしっかりとフォローいたします。 ＜業務例＞ ①クラウド基盤の設計・構築 （例：AWS/Azure/GCP/OCIなどを用いた新規サービス基盤の導入、オンプレからクラウドへの移行） ②コンテナ基盤の設計・構築 （例：KubernetesやOpenShiftを活用したマイクロサービス基盤の導入） ③AI・データ分析基盤の構築 （例：MLOps環境の整備、AIモデル運用のための基盤構築） ④仮想化基盤・プライベートクラウドの構築 （例：VMwareやOpenShiftVirtualizationなどを活用した既存システムの仮想化・統合） ⑤大規模～中小規模オンプレシステムの更改対応 （例：既存ハードウェアのリプレース、インフラのモダナイズ検討） いずれの業務も、設計から実装・運用まで幅広く関与でき、インフラエンジニアとしてキャリアを積みながら、リーダーやサブリーダーとしてチームを率いる経験を積むことができます。さらに、経験に応じてアーキテクチャ設計や技術選定に意見を反映させられるため、技術者としての成長と影響力の拡大を実感できるポジションです。

【職務内容】 NTTDATA-CERTは、全世界のNTTデータグループを守り統括するインシデントレスポンスのスペシャリストチームです。月間数千億件、世界規模で発生するセキュリティインシデントに対応しています。 国内からグローバルへ拡大したNTTデータグループにおけるサイバー攻撃等のセキュリティリスクを早期に検知し、早期に対応するために、セキュリティ情報の収集や分析・配信、サイバー攻撃監視やマルウェア解析、発生したインシデントのハンドリング・フォレンジック解析など、高度なセキュリティ関連業務全般を行っています。最新のサイバー攻撃へ対抗するために、新技術開発や社外セキュリティ組織との情報交換も活発に行なっています。 当部にはマルウェアやフォレンジック等の専門的な強みを有するエンジニアや、インシデント対応をリードできるインシデントハンドラーが多数在籍しており、脆弱性診断やSOC等の高い専門性を持つグループ会社と協業しつつも、あらゆるセキュリティインシデント対応を自社で完結できる体制を確立しています。 また、AI等の最先端技術の活用や北米のスタートアップとの協業を通じて構築した自社のグローバルセキュリティ管理プラットフォームは国内でもトップレベルと自負しており、サイバー攻撃、不審メール、不正サイト等の早期検知・早期対応を可能にしています。今後も、新しいサイバー攻撃を早期検知するためのシステムの開発から実導入、オープンソースインテリジェンスと呼ばれるサイバー攻撃の情報分析と攻撃予測などにも力を入れ、更なる高度化を図ります。 そして近年、活動をNTTデータグループ内に限定せず、当社のワールドワイドかつ高度に洗練されたCSIRTの仕組みや体制を強みとして、セキュリティビジネスの拡大にも力を入れています。NTTデータの各プロジェクトが担当する外部のお客様にCSIRTサービスを有償で提供し、お客様のシステムの安全を確保するとともに、新たなセキュリティビジネスの拡大にも寄与しています。 【業務内容】 ●平常時 セキュリティインシデントの未然防止のため、セキュリティ情報の収集やツール開発、社内育成、他部門との情報共有等、予防に向けた取り組み、再発防止策の徹底などを行います。 ・サイバー攻撃、脆弱性、マルウェアなどの脅威情報の収集、OSINT/Darkweb調査、情報分析 ・脅威情報/脆弱性情報の配信、社外公開、他CSIRT組織との情報共有 ・最新のサイバー攻撃へ対抗するための手法や自動化、ツール/ソフトウェア開発 ・グループのCSIRT要員の教育、スキルアップ、啓発 ・社外活動、セミナー参加、外部講演、社外CSIRT組織等との連携、セキュリティ業界団体活動 ●インシデント発生時 Tier1(発見)からのエスカレーションをトリガーとし、Tier2(分析)/Tier3(対応)として早期検知、早期対応を実施、原因分析から問題の特定、早期回復に向けた方針策定、セキュリティ被害の最小化、迅速な復旧をリードします。 ・国内外のNTTデータグループ(主にAPAC)で発生したインシデントのハンドリング(指示、調査) ・ログ解析、マルウェア解析、フォレンジック解析、脆弱性解析、インシデントの原因究明 ・グローバル共通のサイバー攻撃監視基盤を用いた攻撃解析、ルール開発、機械学習、機能拡張など インシデント発生時は以下の4つの役割分担で対応を行います。本人の経験と希望をもとにしつつ、チームとしてはセキュリティの「多能工化」を目指したアサインを行っています。 <ポイントオブコンタクト(PoC)> 主に現場とのコミュニケーションを担当します。現場へのタイムリーな報告やログ収集等を行うなど、事態収束に向けて動きます。 ・インシデント発生時の現場側とのコミュニケーション ・インシデントハンドラーからの依頼・指示の現場への伝達 <フォレンジックエンジニア(FE)> フォレンジックの専門性を持つエンジニアです。ログやメモリ等の証跡を解析し、原因特定までをリードします。 ・ログ解析(ネットワーク/サーバ機器のログ解析) ・コンピュータフォレンジック(ハードディスク/メモリ解析) ・マルウェア解析(ウイルスやボット等の静的/動的解析) <インシデントハンドラー(IH)> インシデントレスポンスのリーダーとしてPoC、FEと連携して事態収束を主導します。重大インシデント発生時はインシデントマネージャーと連携して対策を検討します。 ・インシデントハンドリング(検知・トリアージ・レスポンス・報告) ・PoCへの対応依頼の指示 ・FEへの調査指示 <インシデントマネージャー(IM)> 重大インシデント発生時にインシデントハンドラーと連携し、経営陣へのタイムリーな報告、企業としての対応方針策定、応急対策・恒久対策の検討など高度なアジェンダをリードします。 ・経営陣に対するインシデント対応状況レポート ・インシデント対策会議等における方針の策定 ・応急対策・恒久対策の検討・決定 ●セキュリティビジネス推進時 NTTデータおよびグループ各社が対応する顧客に対し、現場と連携してのインシデント対応、応急対応策の提案、恒久対応策のアドバイザリーなどを行います。また、他部署と連携しセキュリティビジネスの拡大にも貢献します。 ・各種インシデントレスポンス対応 ・レポート等の顧客対応 ・インシデント対策会議のリード

近年、社会全体でAI活用が加速する中、AI開発を支えるGPU基盤へのニーズが急速に高まっています。NTTデータではこのような社会的ニーズに応えるべく、最新技術を活用したGPU基盤サービスの開発を強化しており、2024年度に自社の大規模GPUサービスの企画・提供を開始しました。現在はファースト顧客向けの開発を進めており、今後さらなる需要拡大が見込まれています。 これに伴い、GPU基盤開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーやリーダーとして活躍いただけるエンジニアの採用を強化しています。 ●主な業務内容は以下の通りです。 [顧客への提案] お客様のニーズや市場動向を把握し、営業担当者と一緒にGPU基盤の提案を行います。 ・新技術のリサーチ ・導入提案 [設計・開発] お客様のご要望をくみ取り、お客様とコミュニケーションをとりながらGPU基盤に関するサービス仕様検討から設計、開発を行います。 ・GPUを利用した高性能コンピューティング基盤の設計、構築、運用 ・クラウド環境上でのGPUリソースの最適化と自動化 ・AI、ディープラーニング等のアプリケーションに向けたインフラの提供とチューニング ・パフォーマンス分析と最適化に関する技術支援 [主な技術環境] ・GPU:NVIDIA ・GPUサーバ:NVIDIA、Dell、HPE、Super Micro等 ・ネットワーク:プロトコルとしてはInfiniBand、Ethernet(RoCE) ・ストレージ:NetApp、VAST、DDN、PowerScale、Pure Storage等 ・ジョブスケジューラ:Slurm、Kubernetes ・コミュニケーションツール:Teams等

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装 -AIエージェント(AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等)の特徴 -データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴 -データパイプライン -AIモデルの継続的改善(LLMOps/FMOps) -セキュリティやガバナンス ・上記を実現するための最新技術調査、検証 ・チームメンバーの指導・育成

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

【概要】 パーク24グループは、駐車場「タイムズ」、カーシェアリングサービス「タイムズカー」、決済サービスなどを展開し、移動を支える社会インフラ企業として成長を続けています。 本ポジションでは、法人向けサービスおよびパートナー企業向けプラットフォームのPL/PMとして、企画構想から要件定義、開発、リリースまでを一貫してリードいただきます。 単なるシステム開発ではなく、事業部門とともに新サービスの立案や事業成長に直接関与できることが特徴です。 数多くの顧客接点やデータを活用しながら、新たな価値創出に挑戦していただきます。 タイムズの法人向けサービスを支える基幹システムから、新たなBtoBプラットフォームまで幅広く担当し、事業成長に直結するプロジェクトをリードしていただきます。 駐車場、カーシェア、決済など複数事業のデータ・サービスが連携する環境で、事業横断的なシステム開発に携わることができます。 【詳細】 ●事業・サービス企画への参画 ・事業戦略やサービス構想の段階から参画 ・ビジネス課題の整理とシステム化構想の立案や、サービス価値向上に向けた改善施策の企画・推進 ●プロジェクトマネジメント ・システム企画、要件定義、設計、開発、テスト、リリースまでのプロジェクト推進 ・開発ベンダー、ビジネスパートナーを含む10名規模前後のプロジェクトマネジメント ・進捗/品質/コスト/リスク等の管理や、関係部署/ステークホルダー等との調整 ●システム・サービス開発 ・法人向けWebサービスやアプリケーションの企画及び開発(加盟店向けサービス、オーダー管理、決済サービスなど) ・顧客管理システムや業務管理システムの開発と改善 ・データ活用を支える基盤システムの企画や開発 ・新規プラットフォーム事業における戦略システムの立ち上げと展開 ●データ活用・技術推進 ・システムデータの管理と活用方針の策定、データ定義や利活用の検討 ・新技術や業界トレンドの調査及び導入検討 【技術環境】 ・インフラ:AWS、自社クラウド環境 ・言語:Java ・フレームワーク:Spring Boot ・DB:Oracle ・構成管理:Git ・CI/CD:Jenkins ・コンテナ:Docker ・その他:REST API連携 ※プロジェクトにより異なります 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AIエージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。本ポジションは「テストする人」ではなく、 「何をもって良いAIとするかを定義し、測定する科学者」 です。 期待する役割について AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します ●自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します ●レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します ●統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します ●評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します 業務内容 AI Evaluation Scientistとして、 AIエージェントの評価基盤 (Evaluation Infrastructure) の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 ・LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) ・評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) ・報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 ・評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) ・評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス ●自動評価パイプラインの設計・構築 ・スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 ・CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 ・エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) ・評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 ●安全性・品質検証 ・自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 ・安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ・ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 ・プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 ●統計分析・実験設計 ・統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 ・品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 ・品質レポート作成と改善提案 ・評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です ●シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 ●シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 ●シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 成果責任 (KR/メトリクス) ●評価カバレッジ率(テストケース網羅率) ●回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%) ●評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了) ●LLM-as-Judge と人間評価の一致率 ●False Positive / Negative 率 ●安全性インシデント発生率(リリース後) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Evaluation Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します: ●密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 ●言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ●評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks ●データ : BigQuery, Spark, Pandas ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform ●CI/CD : GitHub Actions ●ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion ●AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin ●作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応