機械学習・データ活用のITエンジニア求人・転職情報

【ミッション】 医療費適正化や重症化予防といった社会課題に対し、テクノロジーやデータを活用した新たなソリューションを企画・提案し、事業として社会実装する。各業界における課題の発見から事業開発やソリューション企画、提案、導入、運用設計までを一気通貫で推進し、継続的な価値創出を実現する。 【主な業務内容】 法人および健康保険組合向けヘルスケア事業の事業開発、ソリューション企画、提案および実装推進 【具体的な業務】 ・健康保険組合や企業人事部門などにおける重症化予防、医療費適正化、健康増進などのヘルスケア事業の開発 ・AIやデータ活用など、先端テクノロジーを活用した新規ソリューション企画 ・事業戦略、事業計画および各種KPIの策定 ・RFP/公募案件対応(提案書作成、事業スキーム設計、プレゼンテーション、見積作成、質疑対応) ・提案から契約締結、導入後の定着支援までのプロジェクトマネジメント ・社内外ステークホルダーとの調整/交渉(顧客、パートナー、プロダクト、開発、法務、運用部門など) このポジションは、事業企画・営業企画・新規事業開発のエッセンスをすべて横断的に担う「事業のハブ」としての役割が求められます。

【お任せする業務】 Python/SQLによるビッグデータ処理、データベース構築、サーバー環境構築、可視化、機械学習、解析レポート作成 【具体的な仕事内容】 ・動作ログ情報・製造工程データ収集、データベース構築、EDA、可視化、機械学習、予測モデル構築 ・機械学習設備(サーバ)の管理、運用 ・新規ツール、ユーティリティの開発・実装 ・データの理解と、顧客・開発製造拠点とのディスカッションを通じた真の課題の抽出 ・課題解決に向けたシステムビジョン、コンセプト、アーキテクチャの策定 ・プロトタイプ開発、検証、PoCの実施 ・データサイエンス技術マネジメント ※当ポジションは、IT/AIの技術力を自ら高めながら、システムアーキテクチャの設計からプロトタイプ開発、PoCの実施までを自社主導で推進できる環境です。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用言語】 Python、SQL 【使用環境】 Windows、Linux、VS Code、Docker、RDBMS、Vector Database、AWS等クラウドサービス 【技術】 データサイエンス、機械学習、生成AI/RAG活用技術、Dify、CUDA、AIエージェント

【お任せする業務】 ・ビジネス部門(企画、設計、開発、製造)と連携した、真の課題抽出とビジネスフローの再構築 ・先端IT/AIを活用したソリューションの提案、プロトタイプ開発、PoCの実施 ・コンサルタントやSIerと協働した本番環境への実装 【具体的な仕事内容】 ・OSSや先端IT/AI技術の調査(インターネットでの情報収集、各種カンファレンス・展示会への参加、コンサルやSIerへのヒアリング) ・ユーザ業務の理解と、ユーザとのディスカッションを通じた真の課題の抽出 ・抽出した課題を解決するためのシステムビジョンおよびコンセプトの策定 ・システムアーキテクチャの策定と実装方法の検討 ・プロトタイプ開発および検証、PoCの実施 ・コンサルやSIerと協働した本番システムの構築 ※当ポジションは、IT/AIの技術力を自ら高めながら、システムアーキテクチャの設計からプロトタイプ開発、PoCの実施までを自社主導で推進できる環境です。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務

【お任せする業務】 後工程工場のSmart FAB化に向けた、生産管理システムおよび生産技術システムの企画・設計・開発・運用をお任せします。 【具体的な仕事内容】 ●現状分析と課題抽出:生産管理部門や製造現場と連携し、生産プロセスやシステム(計画、工程管理、品質管理等)の課題を特定します。 ●システム企画・要件定義:最新のAI技術やIoT活用を含めたシステム化のコンセプトを立案し、現場へ提案。 社内開発またはベンダーコントロールを行いプロジェクトを推進します。 ●アプリケーション開発・実装:要件に基づき、PythonやC/C++等を用いて業務効率化ツールや自動化システムの設計・開発を行います。 ●データ解析・AI活用:製造装置から得られるビッグデータを収集・解析し、品質改善や予知保全モデルの構築をサポートします。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール、言語等】 ●Python:AIモデル構築、データ分析、自動化スクリプト作成など、DX推進の主力言語として使用します。 ●C / C++:装置制御や高速処理が求められる基幹システムの開発に使用します。 ●SQL:製造データベースからのデータ抽出、集計、分析に使用します。 ●VBA:既存業務ツールの解析や、現場レベルでの迅速な改善ツール作成に使用します。

【お任せする業務】 次世代フラッシュメモリの開発部署において、製品に求められるデバイス構造や回路パターン仕様を標準化し、レイアウトルールやプロセス設計ルールを構築します。競争力のあるフラッシュメモリ製品を生み出す最適なルールとするため、計画する製品のアーキテクチャ、プロセス、レイアウト設計や品質に関する情報を集めて多角的に検討し、複数の部門の間に立って要望と制約を整理し、整合点を決定します。ルールは製品設計の基礎になり、製品の歩留や品質に直結します。 なお、本業務は複数事業所で連携して進めます。本ポジションでは、次世代製品向けの回路レイアウトとプロセス特性をもとに各種計算を用いて機能実現性を検証し、回路レイアウトやプロセス目標の修正案を策定します。設計とプロセスの橋渡し役として次世代製品の設計成立性を確保するとともに、業務効率化に向けた計算精度の向上や業務フロー改善にも取り組んでいただきます。 【具体的な仕事内容】 ●加工形状や仕上がり形状、電気特性のデータ等を基にしたレイアウト成立性の計算、および計算精度向上の検討 ●前項に基づいた次世代製品の製品構造やレイアウト検討、レイアウトのルール構築 ●デバイスの電気特性・信頼性評価、データ解析 ●製品開発関連部門との議論・整合 複数の部門と連携しながら業務を進めることで、チーム全体の成果を上げるやりがいのある仕事です。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール】 MS Office, Python, VSCode, BIツール

【お任せする業務】 OSSを用いたビッグデータ活用システムの開発の下記のうちいずれかをご担当いただきます。 ●ビッグデータ×内製AIシステムのプラットフォーム&アプリのアジャイル開発リーダー ●装置センサーデータの収集・可視化を行う内製システムのITアーキテクト兼アジャイル開発リーダー 【具体的な仕事内容】 ●ビッグデータ×内製AIシステムのプラットフォーム&アプリのアジャイル開発リーダー [役割] ユーザ部門・アナリティクスチームと連携し、アジャイル開発を推進。価値が出るまで伴走します。 [業務内容] ・バックログ作成、スプリント運営、設計～開発～テスト～リリース～運用改善を一気通貫でリード ・プラットフォーム戦略(共通機能の整備、CI/CD、監視・可観測性の仕組み化)を検討・実行 ・リリース後の運用管理(SLO設計、障害対応、改善提案)も担当 ●装置センサーデータの収集・可視化を行う内製システムのITアーキテクト兼アジャイル開発リーダー [役割] ユーザ部門と調整し、システム要件や設計を決定。現場と同じ目線で最適解を導きます。 [業務内容] ・データパイプライン(収集→ストリーム処理→蓄積→可視化)の設計・開発・運用 ・リリース後のダッシュボード改善、アラート設計、性能チューニング ・チームを率いて短サイクルで価値リリース→効果測定→改善を回す [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【言語】 Python、SQL、Java、JavaScript、VBA 【環境】 Linux 【技術】 Web:React、FastAPI ビッグデータ: Hadoop、HBase、Hive、Spark 時系列データ処理: Flink、Kafka、時系列データベース(DB) 生成AI:生成AI/RAG活用技術

【お任せする業務】 <業界未経験の方> 量産ラインの大規模な検査・計測データの解析、およびその環境構築に携わっていただきます。 また、先輩社員の指導のもと、最先端の分析装置を用いた製品の不良解析サポートを通じて、物理化学的なモデル解明に貢献することがミッションです。 (1)量産ラインの検査・計測データの分析による歩留改善を行ってもらいます。 また、機械学習を用いた大規模データ分析による不良原因の特定、改善の指針の策定なども先輩社員と一緒に行います。 分析にはPython/SQLなどのツールの活用や環境構築も行います。 (2)最先端の分析装置を用いた製品の不良解析サポートを通じて、物理化学的なモデル解明に繋げていただきます。 これらの取り組みによって、高度な歩留まり、品質改善に貢献することがミッションです。 <プロフェッショナル/リーダー候補の方> インライン検査の効率的な分析/監視手法の確立、最先端の物理化学分析による不良モデルの解明、大規模データ解析・AI(AIDX)技術を用いたプロセス異常検知システムおよびその解析環境の構築を主導していただきます。 【具体的な仕事内容】 ●大規模データ解析による不良分析・予兆 ・製造工程で得られた検査データを分析し、問題の特定を実施。 分析結果から得られた知見をフィードバックすることで不良を予兆し、電気特性を待たずに工程内でプロセスを最適化することで不良を改善します。 ●物理化学解析による不良モデル解明(探求) ・透過型電子顕微鏡(TEM)、熱脱離質量分析(TDS)など、世界最先端の解析技術を駆使し、製品の不良が発生するメカニズムを物理的・化学的に究明。 ・単なる不良対策に留まらず、不良発生モデルを理論に落とし込み、次世代製品への対策技術として昇華させます。 ●大規模データ解析と異常検知(実装) ・製造工程で得られる膨大な処理履歴データ、検査・計測データ、電気特性データを統合的に活用。 ・Python/SQL、Linux、AWSなどの環境を用い、不良要因の特定と対策を高速で行うAI/機械学習アルゴリズムを開発。 ・大規模データ解析のための環境構築(データパイプライン設計など)にも積極的に取り組みます。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用言語】 Python、SQL 【使用環境】 Linux、AWS

【職務内容】 ●LSIの論理検証戦略の策定業務 ●LSIの論理検証実施業務 【具体的な仕事内容】 ① 検証戦略策定業務 検証対象(DUT)の仕様や実装を考慮し、効果的かつ効率的に検証品質を向上させるための戦略を立てます。 具体的には、ベクタベース検証や機能等価性検証(フォーマル検証)の適用判断や、検証チームの活動方針を策定します。 ② 検証実施業務: UVM(Universal Verification Methodology)を基にした検証環境を構築します。 ●カバレッジ取得環境の設計 ●チェッカの作成と組み込み ●性能モニタの作成 検証項目やテストシナリオ・アサーション等を作成し、ベクタベース検証とフォーマル検証及び検証結果の取り纏めを実施します。 ※入社後の適正に応じて、将来的に論理検証だけではなく、論理設計まで活躍の幅を広げてご活躍いただける機会もございます。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール】 ●作業環境:Linux/Windows ●使用言語:SystemVerilog、Verilog-HDL、C/C++、スクリプト言語(Python、Perl、Rubyなど) ●ツール:Verilogシミュレータ, 波形ビューワー, Formal検証ツール, 検証IP(VIP) 【想定されるキャリアパス】 新規コントローラ開発において検証経験を積んでいただき、数年以内には検証リーダーを目指していただきたいと考えています。また、将来的にはSSD試作品の評価業務や解析業務にも参画し、コントローラの品質を維持するためのキーパーソンとして成長することを期待しています。 なお、下記どちらでもご自身のキャリアデザインに合わせて、進路をご相談頂けます ・技術面を追求し、専門性の高いキャリアを築きたい方 ・マネジメント面でエンジニアを牽引したい方 毎年実施されるインタビューの際に、自分が進みたいキャリアパスについて話し合う機会がございます。

【お任せする業務】 AI・機械学習やビッグデータを活用した内製システムの企画・開発・運用を担当します。 技術者の困りごとをシステムからサポートして改善活動を進めていきます。 【具体的な仕事内容】 下記のようなAI/機械学習を活用した歩留まり解析および改善システムの開発をお任せします。 開発は要件に応じてウォーターフォール、アジャイル開発を使い分けて行っており、一部外部委託先を連携しながら進めていきます。 ・課題抽出・要件定義:ユーザー部門と連携し、現場課題を分析し要件を整理 ・システム企画・設計:改善策を立案し、データベース設計やWebアプリ開発を実施 ・開発・運用:システム導入から改修、効果検証、保守まで一貫して担当 ・外部委託管理:一部開発を委託する場合、ベンダーとの調整・品質管理を実施 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用言語】 Python / SQL / Java / C / C++ / C# / JavaScript / VBA 機械学習:Hadoop / HBase / Hive / PyTorch Web:Django / FastAPI その他:PostgreSQL / Kubernetes / Ceph

【お任せする業務】 ・UFSのFW/システム評価 【具体的な仕事内容】 UFSファームウェアおよびシステム評価の実務リーダーとして、単なる検証作業に留まらず、以下の広範なエンジニアリングおよびリード業務を担っていただきます。 1.製品仕様の共同定義と評価戦略の立案: FW開発チームとの緊密な協業を通じ、仕様検討段階から品質の作り込みを推進。評価の観点から仕様の妥当性を精査し、最適なテストシナリオを策定する 2.評価プロジェクトの全体完遂に向けたマネジメント: 製品リリースまでのマイルストーンに基づき、評価スケジュールを策定。リソース最適化とリスク管理を行い、プロジェクトを完遂に導く。 3.高度な不具合解析と品質改善のリード: UFSデバイス実機における複雑な不具合事象に対し、ログ解析や再現実験を通じて根本原因を特定。開発へのフィードバックから修正後の改善効果確認までを一貫して主導する 4.自社独自の評価インフラ開発: 評価用ボードの設計、ドライバ作成、周辺機器の開発など、ハード・ソフト両面から検証環境をゼロから構築・高度化する 5.AI・統計を用いた評価プロセスのDX推進: 膨大なテストデータの解析にAIや統計手法を導入し、異常検知の自動化や評価効率の劇的な向上を実現する技術開発を牽引する [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール】　 必須:Windows 推奨:Python/Linux/C++/Perl など

AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ●AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ●AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する 期待する役割 グループ責任者やチーム責任者と共に業務効率化と顧客体験向上のプロジェクト企画や推進を担っていただきます。チームを牽引するリーダーとしてご活躍いただくことを期待しています。 ●AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ●部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ●チームで成果を出す: チームメンバーのフォローと育成。 ●投資対効果の高い施策の見極め: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、投資対効果の高い施策を見極めて、施策優先度を適切に判断 ●バランスを考慮した推進: AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、リテラシー向上や活用促進のための社員教育の推進 技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API

●業務内容 AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ▽AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ▽AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する ●期待する役割 グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 ▽AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ▽部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ▽AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。 ▽データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。 ▽技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。 ●技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API ●オンボーディングおよび育成計画 下記を想定しながら適宜チームでフォローします。 ▽1年目: ・ゴール:AIプロジェクトでのスキル向上 ・内容:プロジェクト参加(サポートを得ながら推進) ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価 ▽2年目以降: ・ゴール:プロジェクトリーダーへの成長 ・内容:リード役経験、戦略会議参加 ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価

【お任せする業務内容】 全社向け統合データ基盤システムの立ち上げに向けた開発(企画、設計、PM、実装)に従事いただきます。 具体的には、以下業務をご担当いただきます。 ①システム設計・開発 ・クラウドプラットフォーム(AWS/Azure)におけるサーバレスアーキテクチャシステム設計 ・システム開発におけるソフトウェア設計および実装 ・要件定義から設計、実装までの一連の開発業務 ②データ基盤構築とガバナンス設計 ・最適なデータ基盤サービスの選定・評価 ・社内システムのデータ統合に向けた設計・実装 ・データ統合のための内製開発 ・データ利活用ルールの設計 ・セキュリティポリシーに準拠したアクセス制御設計 ③ビジネス課題解決 ・社内業務プロセス改革チームとの協業 ・各部署でのユースケース発掘 ・発掘したユースケースの実現に向けた技術支援 【仕事の進め方】 ・外部ベンダと協業しながら、自らも手を動かして開発を推進 ・アジャイル開発手法を採用し、スピーディな開発 ・複数人の社員メンバーとチームで開発を進行 職種の変更範囲:当社業務全般

デジタルグリッドでは電力取引プラットフォームのバックエンド開発をお願いできるソフトウェアエンジニアを募集しています。 例として以下のようなサービス機能の企画・開発・運用に携わっていただきます。 ■役割 ・電力の需要家と発電家をマッチングさせ、需要家が必要な電力量を売買する市場の取引ロジックを開発します。 ・機械学習エンジニアと連携しながら需要量・発電量を予測するサービスを提供します。MLOps 環境の整備や運用を行います。 ・顧客の各種契約を管理や、顧客が調達した電力量・使用した電力量等に基づいた請求を行います。社内メンバーの運用を効率化し、少ないメンバーでスケールする運用を支える社内ツールの開発も行います。 ■具体的な業務内容 基本的には以下の業務をお願いします。 ・要件定義 ・モデリング ・設計 ・実装 ・コードレビュー ・障害対応 ・ドキュメントの記載と更新 また必要に応じてスクラッチでの新規システム開発が発生します。 2025年7月時点での主要技術スタックと使用しているツールは以下の通りです。 ・Python(FastAPI) ・JavaScript(TypeScript, React) ・PostgreSQL ・AWS ・GitHub ・Slack ・Notion スタートアップやメガベンチャーでウェブアプリケーションの開発を行っていた方はフィットすると思います。 ドメイン知識が固有で広く深く、既存の他社のシステムとの連携もあるため、設計自体も非常にチャレンジングで面白いです。 ぜひ一緒にあーでもないこーでもないと悩みながらスケーラブルなシステムを作っていきましょう! どの職種に応募してよいか不明な場合、事業やポジションについてより詳細に知りたい場合はカジュアル面談を実施しております。 お気軽にご連絡ください。 -2025年4月東証グロース市場へ新規上場いたしました!- 「電力を生む発電家」と「電力を買う需要家」が直接売買できるシステムを備えたプラットフォームを提供しています。 未来の子どもたちがエネルギーの制約にとらわれずに過ごせるように。 電力取引に参入しやすいプラットフォーム=市場を整えることで、人と地球に優しい「再エネ」をスタンダードにすることを目指します。 *ーデジタルグリッドはこんな会社ですー* ●経済情報番組「PIVOT」に出演しました https://www.youtube.com/watch?v=y1z0B97e1j4 ●デジタルグリッド社長の一日に密着～セミナーの裏側を大公開～ https://youtu.be/Ix4fZF_lSHs?si=MlSz4deEvLE2SCgX ●【蓄電所を初公開】いま注目の系統用蓄電池ーデジタルグリッドが蓄電所をつくる理由とはー https://youtu.be/zRDlmHxB0XQ?si=jiu2E7GEtvfYyiYE ●"売るだけじゃない” 営業の仕事と成長の裏側 https://youtu.be/M0NM3kp0Ec0?si=iH-8PSof4TuBJpZV

【ミッション】 ・法人向けクラウドサービスのカスタマーオペレーションを支え、問い合わせ対応品質の向上、業務効率化、運用改善を推進する ・オペレーター、営業、SE、運用部門、技術部門などと連携しながら、安定したサービス提供と顧客満足度向上に貢献する 【主な業務】 サービスデスクのオペレーション品質向上を目的として、オペレーター支援、問い合わせ分析、ナレッジ管理、業務プロセス改善、関係部門との調整を行い、安定したサービス提供と顧客満足度向上を推進します。 【具体的な業務】 ・サービスデスクのオペレーション品質管理および品質向上施策の推進 ・オペレーターからのエスカレーション対応および業務支援 ・業務プロセスの改善および運用ルールの策定・見直し ・AIや各種ツールを活用した業務効率化・自動化の推進 ・営業、SE、運用部門、技術部門、ベンダーとの調整および課題解決支援 ・KPI分析、CX分析を通じたサービス品質向上施策の企画・推進

【ミッション】 特定の大手金融グループ全体に対し、AI・データ活用・クラウド・セキュリティなどを活用した提案・プロジェクト推進を行い、顧客の業務変革・事業成長を支援するとともに、当社のビジネス拡大(売上・利益の最大化)に貢献すること 【主な業務】 特定顧客企業(大手金融機関)に向けた以下の業務 ・経営層から現場担当者まで、さまざまなステークホルダーに対するソリューション提案 ・システム開発、ソリューション導入における要件定義、設計、構築、テストまでの工程マネジメントまたは技術担当 ・AI導入やデータ活用、DX推進を通じた顧客の推進支援 【具体的な業務】 ・顧客の経営・業務課題に応じた、AI、データ基盤、クラウド、セキュリティなど、多角的な領域におけるソリューション提案 ・案件受注後における、プロジェクトマネージャー(PM)または技術責任者としてのプロジェクトリード ・既存IT基盤(クラウド環境やセキュリティ体制)の拡張・高度化に向けた提案および推進

【ミッション】 企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・AIエージェント・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導 【具体的な業務】 ・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書の作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定の支援 ・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援) ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進

【ミッション】 PHR、EMRなどの医療データを活用した疾患特化AIサービスの技術戦略とアーキテクチャ設計をリードする。医療品質、安全性、拡張性を考慮したAI基盤を構築し、ヘルスケア領域のAI活用を推進する。 【主な業務】 医療・健康データを活用したAIサービスについて、技術戦略策定、アーキテクチャ設計、技術選定、AI基盤構築までを一貫してリードする。 【具体的な業務】 ・医療・健康データを活用したAIサービスのアーキテクチャ設計、技術選定 ・LLM、RAG、機械学習モデル、データ基盤を組み合わせたシステム設計 ・AIエンジニア、データサイエンティスト、医療専門家と連携した疾患特化AI開発のリード ・AI品質評価、セキュリティ、ガバナンスを考慮した持続可能なAI基盤の構築

最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を使った開発に挑戦できます。 具体的には、AIと外部システムをつなぐAPI連携や、高性能な検索システム(RAG)、AIエージェントなどのアプリケーション開発に取り組みます。 未経験の分野でも、新しいサービスを生み出すプロジェクトに参加し、エンジニアとして技術・キャリアの幅を大きく広げられる環境です。

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 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。 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

開発・生準・量産など幅広いモノづくりのフェーズにおいて、生産性・品質の向上を目指してシステムやアプリの企画・開発・導入までお任せします。設計・コーディングは外部ベンダーが担当するため、要件定義や進行管理、改善提案など上流工程に携わっていただきながら全社的な視点で業務を推進頂くことを期待しております。 <職務フェーズと業務詳細> ●システム企画/構想 現状分析と要件定義、ユーザーニーズ調査、要件定義書の作成、システム全体像の設計、機能設計、データ設計、プロジェクト計画の策定、ベンダー選定と調整 ●構築～導入(委託領域 委託管理スキル要) システムアーキテクチャ設計、UI/UXデザイン、テスト計画とケース作成、技術ドキュメンテーション、レポート作成 ●運用/保守(委託領域 委託管理スキル要) モニタリングとアラート管理、ログ管理と分析、インシデント管理、ソフトウェアアップデート、ユーザ問い合わせ対応 <具体的な案件> 以下より、ご経験や適性に応じて案件を担当いただくことを想定しております。 ※なお、他ポジションへの適性が強いとお見受けした方については、異なる職務をご提案させていただく場合もございますことご容赦願います。 ●実験データベース/試作データベースの構築・開発(姫路・豊田・三宮) 実験・試作のデータを一元管理し条件や情報を体系化することで、開発スピードと品質を向上させるための情報基盤を作っていただきます。化学・電気・機構等、可変要素の多い電池という製品の開発に携わるからこそ、パターンを可視化していくことが非常に重要となっております。 ●MESの機能開発(姫路・三宮) 工場の現場業務をデジタル化し、リアルタイムで管理・最適化する為の仕組みづくりを行っていただきます。新たなラインや設備の追加/現場からの改善要望などに対し、長期的な運用を見据えてデジタル技術で応えていただきます。 ●エッジデータを活用した予兆管理推進(姫路) 設備のトラブル防止・発生時の事後検証を行うために必要な、データ抽出の仕組みづくりに携わっていただきます。『どのようなセンサを搭載するのか?』等といった開発の部分から導入後の運用まで関わっていただくため、自身が現場の変革を作り上げている手触り感を強く持っていただくことができます。

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、ご経験にマッチする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、「どのポジションが適しているかわからない」「経験を活かせる環境で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後、社内にてポジションサーチを行い、書類選考を通過したポジションについて改めてご案内いたします。 ●募集ポジション例(※下記以外をご提案する場合があります) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)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などの最新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や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、機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析・モデル開発 ・提案に向けたデモ開発/PoC開発 ・業務効率改善に向けた分析/自動化・AI化 ・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 ・社内外でのセミナー講演や論文・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、あるべき分析基盤の実現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とプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・パイプライン構築やバッチ処理開発 【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、データによる意思決定を支援し、可視化とPDCAの高速化を推進します。 「doda」「doda X」において以下を担っていただきます。 ・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・集計業務 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKに基づくデータマネジメントおよび利活用支援 ・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(AWS/GCP/Azure)の構成設計 ・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】 「doda」「doda X」において、ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。 当社が保有するデータと機械学習・生成AI技術を活用し、マッチング精度や応募率向上などのKPI改善に直結するアルゴリズム開発から運用・改善まで一貫して取り組んでいただきます。 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを用いたサーバーサイド開発 ・データ活用施策の運用・改善 ・Python/SQLを用いた分析・モデル開発・検証 ・データサイエンティストやPdMとの連携による施策推進 ・技術リード/プロジェクト推進

●具体的な業務内容 1.マシンビジョン/外観検査システムの開発 製造現場における品質向上や自動化を目的として、カメラ・照明・レンズを含む撮像システムの設計・開発を担当していただきます。また、画像処理アルゴリズムやAIを活用した検査モデルの開発、さらにプログラミングによる検査装置向けアプリケーションの実装まで、一連のシステム構築に広く携わっていただきます。 2.生産ラインへのシステム導入 機械・電気チームと協働してシステム統合を進め、製造現場をはじめ社内関係部署や社外パートナーと調整しながら、生産ラインおよびシステムの設計・立ち上げを担当していただきます。また、システム導入に際して必要となる新技術の調査・検討も行っていただきます。 3.品質モニタリングシステムの開発、既存システムのメンテナンス データベースの設計・構築・運用を行い、リアルタイムで検査データの管理・分析・可視化を可能にするアプリケーションの開発を行っていただきます。また、既存システムの機能追加やリプレース、更新作業などもお任せいたします。 ●働き方のイメージ ・組織で求めるポジション 実務主担当 ・出張頻度・出張先 国内 1～2回/月(セミナー、展示会、研修、他事業所等) ・部署の平均残業時間 20時間程度/月 ・リモートワーク・フレックス制度の活用度合い 　リモートワーク:1回/週程度を想定 ※業務状況による 　フレックス制度:積極的にご活用いただける環境です ●入社後のキャリアプラン 入社後は、まず実務担当として検査システム導入や技術開発に取り組み、製造現場での課題理解や専門スキルを身につけていただきます。経験を積んだ後は、リーダーとしてチームを牽引し、システム導入を主導する立場へとステップアップしていただくことを想定しています。将来的には、メンバー育成や組織運営を担うマネジメント、または、専門性を極めたスペシャリストとしてのキャリアプランを想定しており、マネジメントと技術の両面で成長できる環境が整っています。 ※変更の範囲:会社の定めるすべての業務

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モデル構築案件のプロジェクトマネージャー ・データ利活用に関するコンサルティングワークのプロジェクトマネージャー ・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】 ・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)

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装(セキュリティ、監視、性能、障害時の設計) ・ユースケースの要件整理と設計(“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き) ・評価基盤の整備(自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル) ・クラウド上でのアーキ設計・実装(API、データ、権限、コスト最適化) ・チームの型づくり(実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 仕事の難しさ ・本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生します。 ・評価(回帰)を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要があります。 ・関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結します。

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

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

●業務概要 自然言語処理・生成AIエンジニアとして、顧客課題の解決に直結するソリューション開発をお任せします。 ●具体的な業務例 ・自然言語処理技術を活用した検索・FAQシステム開発 ・生成AIを活用したチャットボット、レコメンドシステム設計・実装 ・顧客向けPoC～本番導入支援 ・クラウド環境(AWS/Azure)での開発・運用 ・将来的な自社ソリューションの企画・開発 ●チーム体制 ・規模:2〜5名の小規模チーム編成 ・本ポジション:リーダー1名+メンバー1〜3名 ●利用技術・ツール ・開発言語/環境:Python、Jupyter Notebook、SQL、Docker ・クラウド:Azure Open AI、AWS Bedrock ・開発手法:アジャイル(Redmine/Backlog利用) ※変更の範囲:会社の定める業務

●概要 コンピュータービジョン領域の受託開発プロジェクトにおいて、開発とマネジメントの両面からプロジェクトを牽引していただきます。 ●具体的な業務 要件定義/アーキテクチャ設計/実装/テスト/導入までの一貫リード 物体検出・セグメンテーション・姿勢推定などのディープラーニングモデル開発 データ収集・前処理・アノテーションフローの設計運用 精度評価・推論速度最適化・ハイパーパラメータ/後処理チューニング REST API設計、簡易Web UIを含むバックエンド実装 スケジュール・タスク管理、コードレビュー、技術支援 顧客との技術折衝・仕様調整・成果報告・技術提案 【プロジェクト事例】 大手製造業向けの外観検査システム 医療機関向けの画像診断支援ツール 小売業向けの店舗内行動解析システム 通信業界向けの設備点検自動化ソリューション ※AI活用に特化したアライアンスパートナーとの協業も多数 ※変更の範囲:会社の定める業務

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのデータ活用を支援し、分析・モデル構築・可視化を通じて課題解決を推進。 ●業務内容(具体的に) 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 アジャイル(スクラム)開発の推進 将来的にはAIエージェントや生成AIを活用した高度な分析・自動化にも取り組みます <関連業務> データ利活用サービス:課題抽出～可視化・レポーティング 機械学習エンジニア:予測・処方的分析 工場DX:属人性解消、デジタル化アセスメント ●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