機械学習・データ活用のITエンジニア求人・転職情報

●データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計 ●プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築 　・データ分析のためのBIの開発・運用 　・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 　・顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

【お任せする業務内容】 職種:研究開発 "当社パーパス ”くらしの礎を「創る」「担う」「つなぐ」Just For the Earth” を指標に、多様な商品・技術に対して以下のような研究開発を取り組む。 ・AI/ビッグデータとプラントエンジニアリングを融合させた技術・システム ・生成AIに当社独自のデータも学習させてプラント運営やものづくりの技能伝承に繋がる技術・システム" 具体的には、 予算規模 数千万円～数億円/年の研究開発テーマを商品本部や社外研究機関等と連携しながら、研究開発テーマの提案・推進をしていただきます。 開発テーマの企画・立案段階では、技術・マーケット調査、実用構想の立案などを行います。 開発過程では、実施計画の立案、技術開発、試験の実施・検証などを行います。 実用化段階では、事業部と協力して開発技術の実装に携わります。 【仕事の進め方】 研究開発テーマは、企画立案者を中核に数名の研究員で取り組みます。 担当テーマは、1つに専従することはほとんどなく、複数を同時並行で進めるケースが多いです。 働き方は、担当テーマの状況に応じて、出社と在宅を組み合わせています。 職種の変更範囲:当社業務全般

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 　・AI、機械学習、3次元データ(SLAM)に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行います 　・エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心です 　・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です 　・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます 　・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます 　・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています 　・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 　・課題定義(顧客課題の整理・要件の明確化) 　・技術提案(解決に向けたアプローチの検討・提案) 　・技術検証(アルゴリズム開発や実データを用いた検証) 　・成果報告(検証結果の取りまとめ・次フェーズの提案) 　・技術雑誌や論文の執筆など ●入社後の業務 　社内で請け負っているPoC案件に従事していただきます。 　　・技術提案 　　・技術検証 　　・成果報告 　社内での経験を積んだのち、顧客折衝(課題定義、見積もりなど)も行っていただきます。 　また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 　その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●眼底検査装置への先端技術導入 　□概要 　　AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 　　セグメンテーションAI技術を使用し、眼底画像の自動色分けAIモデル開発を行っています。 　　また、生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 　□開発環境 　　OS:Windows10 　□開発言語、技術:C++、Python、CUDA 　□関連技術:DeepLab V3+(セグメンテーション) ●リサイクル選別機開発 　□概要 　　AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 　　複数種類の物体をラインカメラで撮像し、物体検知にて判別を行うAIモデルを開発しています。 　　判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 　□開発環境 　　OS:Windows、Ubuntu 　□開発言語:Python、C++、CUDAなど 　□関連技術:DeepLearning(物体検知) ●CutPaste手法の高度化による精度改善 　□概要 　　既存手法をベースとした、アルゴリズム改造による精度向上検証案件です。 　　論文調査から手法検証までを対応しています。 　　こちらは大学との産学連携案件であることも特徴です。 　□開発環境 　　OS:Ubuntu 　□開発言語:Python 　□関連技術:CutPaste、DeepLearning、異常検知 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。(ダウンロード可能) ●開発事例集 　・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf 　・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

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。 組織情報 製造業向けのプロジェクトを主導するシステムインテグレーション事業本部内において、大手自動車メーカー、tier1メーカー等をクライアントとしている事業部になります。 また、nttデータグループ内で自動車業界向けビジネスを展開するグループ会社を主導しプロジェクトを推進する役割も担います。

●向き合う課題 株式会社SUPER STUDIOは、累計101億円の資金調達を達成し、上場を目指しているスタートアップです 。私たちは、コマースDXの実現に向け、AI-Readyなシステム基盤を構築するAIコマースプラットフォーム「ecforce」を通じて、AIなどの最先端の技術革新をいち早く取り入れ、コマースDXでビジネス全体を最適化することを目指しています。マーケティングの最適化や販売チャネルの強化はもちろん、AI駆動型のデータ活用、業務改善、実行までコマースビジネスに特化した様々なプロダクトを提供しながら専門性の高い意思決定や創造的な取り組みに集中できる環境を生み出すことに挑戦しています。 私たちのミッションは「コト、モノにかかわる全ての人々の顧客体験を最大化する」こと 。「良い商品が売れる」のではなく「売り方がうまい商品が売れる」という市場の不都合な真実に対し、「ecforce」を通じて、作り手の情熱が多くの消費者に届くように、テクノロジーの力でゲームチェンジを起こしたいと考えています 。 ●部署紹介 当社では、一定以上の事業規模を持つクライアントを「エンタープライズ企業」と定義しています。 成長フェーズにある当社にとって、エンタープライズ案件の獲得は事業戦略上の最重要テーマのひとつです。 エンタープライズマネジメントグループは、商談から導入まで多様な役割を担い、プロジェクトの成功に大きく貢献します。 個人のスキルや志向性を加味したアサインが可能で、以下のような役割を担うことができます。 ・PMのもとでプロジェクトの計画立案や進行管理を学ぶ ・PL経験を活かし、プロジェクトの一部をリードする ・システムやデータ構成についての設計・検討を担当する また、セールス、コンサルタント、PdM、PMM、開発エンジニアなど社内の多様な職種と連携し、幅広い知見を得られます。 将来的には社内でのキャリアチェンジも可能で、挑戦の機会が豊富にあります。 ●業務内容 本ポジションは、「ecforce」のエンタープライズ領域における導入プロジェクトで、データ設計と移行の実務を担っていただきます。 PM(プロジェクトマネージャー)と連携し、データに関する専門性を発揮しながら、プロジェクトを推進します。 具体的な業務は、経験や志向性に応じて以下のいずれか、または両方を担当します。 【システム導入プロジェクトの推進・実行支援】 ・顧客のビジネス課題を把握し、最適なソリューションの設計・提案に貢献。 ・システムリプレイスやデータ移行を進行。 ・周辺システムとのデータ連携の調整、移行データの整理・実施。 ・顧客フィードバックをプロダクトの改善に活かす。 【カート移行プロジェクト】 ・既存システムからのデータ構造を分析、マッピング、データ投入・検証。 ・動作テストや本番リリース対応。 【データ基盤導入プロジェクト】 ・顧客の要望をヒアリングし、データ統合・活用の要件を整理。 ・自社プロダクト(ecforce cdp, ecforce bi, ecforce maなど)の導入を推進。 ・自身の担当範囲のスケジュール管理や進捗共有。 ●変更の範囲 会社の定める業務 ●AI利用環境 SUPER STUDIOでは、全社員のAI活用を積極的に推進し、包括的なAIツール環境を整備しています。 充実したAI環境を活用することで社員一人一人がAIリテラシーを高め、より創造的で価値の高い業務にフォーカスできる環境を実現しています。 また新しいAIツールや活用方法も随時導入し、常に最先端の業務効率化を追求しています。 1.利用可能な生成AIツールと利用用途 ●テキスト生成・分析 ChatGPT Enterprise・Claude・Gemini・Notion AI・NotebookLM ●開発・技術 Cursor・GitHub Copilot・Devin ●デザイン・クリエイティブ Figmaのv0プラグイン・各種画像生成AI ※適宜追加予定 2.充実したAIナレッジ共有体制 ・AI Knowledge データベースによる活用事例の共有 ・定期的な「AIライフハック勉強会」の開催 ・部門横断的なAIベストプラクティスの共有 ・全社集会や社内メディアを活用したAI利用法の啓蒙 3.AIツール導入・活用のサポート体制 ・セキュリティガイドラインに基づいた安全な利用環境の提供 ・各部門のAI活用推進担当者による支援 ・AIツールの利用方法に関する定期的な情報発信やトレーニング ・新規AIツール導入時のオンボーディング

エンジニアとして、最先端の技術をキャッチアップし、衛星から得られる画像やデータを取り扱って、新規事業につながるアプリケーションを開発する 新規事業に求められる技術動向と顧客ニーズを主体的に調べ、開発方針を作成する 課題に対して、具体的な手法を調査し、ソリューション実装する ビジネスメンバーとチームを組んで一体ととなってプロジェクトを推進する

スマホアプリケーション上で展開されるコンテンツを出力するAIモデルの運用保守および改善開発をご担当いただきます。 当該のAIモデルはGCP上に展開されており、これらに関して運用をご担当いただきます。 AIモデルにエラーが発生した場合にはその保守対応についてもご担当いただきます。 AIモデルの実行結果について、効果測定を定期的に実施してデータの取りまとめをご担当いただきます。 またクライアントから要望のあった場合に、モデル改善の実装をご担当いただきます。

生成AIを活用したプロダクト・機能開発、および社内向けツールの設計・実装をお任せします。 プロトタイピングから実運用まで幅広く携わることが可能です。 プロダクト開発の最前線で生成AIを活用した新しい価値創出に取り組んでいます。 単なる業務効率化ではなく、プロダクトそのものにAIをどう組み込むか・プロダクト開発プロセスをどう進化させるかという視点から、技術とクリエイティブの交差点でチャレンジしています。 本ポジションでは、会社としてもまだ正解が見えていないテーマに対し、「ゼロイチ」で考え、形にする」フェーズから関わっていただきます。 また他クリエイターと同じく、実際のプロジェクトに携わって頂く等、ご自身の専門領域にとどまらず、さまざまなことにチャレンジできるポジションです。 ●具体的な業務内容: ・AIエージェントのプロトタイピング・運用 ・社内外向けダッシュボード・ツールの開発 ・アンケートや定量データを用いた分析・提案 ・ LangChainを用いたLLMワークフローの設計と実装 ・実プロジェクトでのAI活用(プロダクト開発の効率化・プロダクト自体のAI導入) ※技術スタック ▼バックエンド Python系 ・FastAPI(REST API設計) ・LangChain / LangGraph(AIエージェント構築) ・OpenCV(画像処理) ・pandas / numpy(数値計算・データ操作) ・matplotlib / seaborn(データ可視化) Node.js系 ・express(軽量なREST APIフレームワーク) ▼フロントエンド ・JavaScript / TypeScript ・Next.js(Reactベースのフレームワーク) ▼インフラ / クラウド AWS ・ EC2(仮想サーバー) ・S3(オブジェクトストレージ) ・ Lambda(サーバーレス関数) ・ECS / ECR(コンテナ実行・管理) ・DocumentDB(MongoDB互換のNoSQLデータベース) その他クラウドサービス ・ Pinecone(ベクトルデータベース / 類似検索) ・Snowflake(DWH / ビッグデータ分析基盤) ▼AI実行環境・LLM連携 クラウドLLMプロバイダー ・OpenAI(GPT系) ・Anthropic(Claude) ・Gemini(旧Bard / Google AI) ローカルLLM実行 ・ Ollama(ローカルでの軽量LLM推論) ▼その他ツール ・ Figma / Slack / Cursor / MCP ※CursorはAIペアプログラミングツールとして社内導入中

●中部エリア(愛知、岐阜、三重、静岡)の大手企業向けに、主に企画・提案・設計の上流工程を中心に、案件によっては開発・構築・導入までを担当いただきます。 ●現在は東京拠点の業務拡大につき、関東での採用での採用を拡大しており本ポジションは東京勤務を予定しております。 具体的には以下のような業務に関わっていただく予定です (①または②の部署に配属いただきます) ①システム開発エンジニア • アジャイル開発(顧客と一緒にチームを作る伴走型) • DWHやNoSQLなどのビッグデータに対応したDBの提案・構築 • ローコード・ノーコードのツールを使用したアプリ開発 • AWSやAzure上でのサーバレス開発 • 新技術・新商材の比較選定、PoC対応 • ADやAzure ADなどの認証/ID管理システムの提案・構築 ②インフラ構築エンジニア • 大手企業向け共通基盤インフラ(サーバ、ストレージ、ネットワーク)の提案・設計・構築 • 仮想化基盤やハイパーコンバージドインフラ(HCI)の提案・設計・構築 • クラウドサービス(AWS、Azure、GCP)の提案・設計・構築 • 通信キャリアやケーブルテレビ局向けのネットワークインフラの提案・設計・構築 • 自治体・文教向けシステム更改への入札・提案・設計・構築

●システム開発の枠を超え、大手クライアントの「ビジネス変革」を最前線で牽引する 国内最大規模の通信キャリアが保有する膨大なデータを活用し、サービスの利便性向上や業務効率化を実現するためのシステム開発を担っていただきます。 私たちは、顧客の課題抽出からシステムの実装、その後の運用までを一気通貫で対応しています。 AI技術を単なる実験で終わらせるのではなく、実際の通信サービスや業務システムに組み込み、安定稼働させるまでの全工程に技術担当として関与することが可能です。 ●業務内容 ・文章生成AIを活用したシステム設計・開発 顧客対応の自動化や社内業務の効率化を目的とした、LLM(大規模言語モデル)の導入・アプリケーション開発。 ・データ活用基盤の構築と実用化 通信キャリアの保有する膨大な利用ログやテキストデータを整理・解析し、実際の業務に適用するためのシステム構成の検討および実装。 ・技術評価と検証 Pythonや主要クラウドサービス(AWS/Azure等)を用いた試作開発、および検索拡張生成(RAG)などの最新手法を用いた精度向上と商用環境への適用判断。 ●役割・ミッション 「最先端技術を、社会が信頼できる『機能』へと昇華させる」 AIという進化の激しい技術を、単なる流行で終わらせず、通信インフラという高い信頼性が求められる現場で実用化することがミッションです。 知見を惜しみなく共有し、チームを技術で牽引することを期待いたします。 ●今後のキャリア ・クラウドアーキテクト 特定のベンダーに依存せず、AWS/Azure等のマルチクラウド環境を組み合わせた全体構想を設計する専門家 ・テクニカルPM(インフラ) 技術的な難所を深く理解した上で、大規模移行プロジェクトの工程・品質を指揮する技術特化型マネージャー など ●業務変更の範囲 会社の定める業務の範囲

共創プラットフォームに蓄積されたデータを利用したデータ分析基盤の提供を行っています。 BIツール上でデータを可視化するために、共創プラットフォームのデータをETL処理(抽出・変換・読込)を実施する機能の開発ならびに、標準サービスとして提供しているAWSのBIツール(QuickSight)の保守を行っています。 【具体的な業務内容】 ●新機能の企画検討・設計・機能開発・テスト ●既存機能の機能拡張開発・不具合修正 ●営業/導入コンサルタントとの仕様調整 ●設計・開発成果物のレビュー対応 ●リリース作業 ●運用保守対応 【技術スタック】 使用言語:TypeScript 開発環境:Cursor(DevContainer) クラウドサービス:AWS データベース:Aurora RDS(Postgres SQL) データ処理:StepFunctions、ECS(Fargate)、AWS Glue、Athena、Lambda、S3 データ可視化:QuickSight

全社横断で利用されるグローバル共通データプラットフォームのメンバーとして、既存のAWS基盤の維持・運用から、次世代プラットフォームの企画・設計、およびグローバル拠点への展開までを一貫してお任せいたします。 ※ご経験や適性に応じて、既存基盤の運用をベースに徐々に次世代の企画・設計やグローバル展開の業務へと幅を広げていただきます。 <具体的には> ●既存基盤の維持・運用 ・AWS上に構築された既存データ基盤の運用・保守・トラブルシューティング ・運用標準化、自動化の推進およびITベンダーのコントロール・技術調整 ・データ連携基盤(Enterprise DWH、ETL基盤)の開発・課題可視化・改善計画の実行 ●次世代データプラットフォームの企画・アーキテクチャ設計 ・AI Readiness(AI活用)を見据えたデータソース確保、格納先、連携方式、権限等のアーキテクチャ設計 ・データカタログ、Iceberg等のオープンテーブル形式を用いた新技術のPoC/PoT推進 ・既存基盤と次世代基盤の役割分担および移行方針の策定 ●グローバル展開・データオンボーディング ・日本、米国(カリフォルニア・オハイオ)のメンバーと連携した開発機能の理解および日本への移管作業 ・中南米、アジア太平洋等の海外拠点と協議し、共通基盤展開に向けた要件調整 ・各部門が保有するデータの加工・統一、インターフェース管理、新規データ連携企画の立案 ※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】 ・クラウドプラットフォーム:AWS(S3、Redshift、Lake Formation等)、Azure、GCP 等 ・開発言語・ツール:SQL、Python、Terraform 等 ・データ基盤関連:Databricks、Snowflake、Apache Iceberg 等のオープンテーブル形式、ETL/ELT製品 ・プロジェクト管理:Jira、Confluence、Teams 等 【現場従業員の声】 ★35歳(社会人経験年数11年) グローバル共通データ基盤の企画から運用までを一気通貫で経験でき、国内外の多様な関係者と協働しながら、Honda全体のデータ活用を変えていける仕事です。新しい技術を試すだけでなく、実際の利用部門への展開、運用定着、コスト最適化まで成果につなげることができます。

ご入社時点のスキル・経験に応じて、以下いずれかのポジションでご活躍いただきます。年齢は問わず、スキル・経験に応じて判断します。将来的には他ポジションへのキャリアアップも想定しています。 ●運用エンジニアとして(SRE志向のクラウド運用エンジニア) ・クラウド/オンプレを問わず、既存の運用フローをAIと自動化で改善 ・ログ収集・分析の自動化パイプラインの構築 ・機械学習ライブラリを用いた、時系列データからのシステム障害予兆検知の検証(PoC) ・ITILのインシデント管理プロセスに準拠した上で、生成AI(ChatGPT API等)を活用した障害アラートの一次切り分け・チケット起票の自動化 ●運用マネージャーとして(運用プロセス高度化) ・運用チームのマネジメント、運用プロセス全体の高度化をリード ・SaaS/AIツールの選定と業務プロセスへの導入・定着推進 ・監視基盤(Datadog等)の導入・監視項目の最適化 ・インシデント対応にLLMを活用し解決策を提案する仕組みの構築 ・定常作業の自動化推進による対応時間短縮・残業削減の実現 ●AI戦略ディレクターとして(事業部横断) ・事業部横断でのAI戦略・ガバナンスの推進 ・組織全体のAI活用を見据えたルール・ガバナンス体制の構築 ・ベンダーマネジメントを含む高度な運用設計 ・社内向けAI利用ガイドラインの策定、セキュリティリスク評価 ・ベンダー折衝、エンタープライズ向けAI運用支援ソリューションの要件定義・導入統括 ・レガシー運用チームのリスキリングプログラムの企画・実行

本ポジションでは、画像・映像・音声・数値などのデータを活用したAIソリューションの設計・開発を担当いただきます。 顧客が保有するデータや業務ルールに合わせ、実現可能性の検証(PoC)から設計・開発、本番導入まで幅広く携わっていただきます。 ・画像認識・画像処理を活用したAIシステムの設計・開発 ・マルチモーダルAIを活用した情報抽出・照合機能の開発 ・顧客データを用いたPoC・技術検証 ・顧客の業務ルールや判定基準を踏まえたAI機能の設計・実装 ・AIによる処理結果と既存システム・業務フローとの連携

Google Cloud プレミアパートナーとして培ったインフラ基盤の技術力と、生成AI・データ分析基盤・クラウドネイティブ技術を掛け合わせ、お客様のビジネス課題を解決するアプリケーション開発エンジニアを募集します。 本ポジションでは、実務で培ったスキルを重視します。アプリケーション、インフラ、データなどの領域を横断し、AIも活用しながら、要件の整理から設計・実装・運用まで携わります。 経験を重ねた先には、自ら設計・実装に携わりながら、技術面とプロジェクトの両方をリードする役割も担っていただきます。 具体的な業務 ご経験やキャリア志向に応じて、以下の業務を幅広くお任せします。 ●Webアプリケーション:設計・開発・運用 ・Google Cloud / AWS / Azure の最適なマネージドサービスを活用したアーキテクチャ設計・実装 ・生成AI (LLMなど)を活用した新規機能・PoCの提案および開発 ・既存アプリケーションをクラウドネイティブ環境へ刷新するモダナイゼーション ●データ分析基盤:開発・運用 ・大規模データの並列・分散処理システムの設計・開発 ・意思決定支援のためのKPI可視化・パイプライン構築 ●PL / リード業務(志向性に応じて担当) ・プロジェクト推進、タスク管理、技術選定の主導 ・若手エンジニアのコードレビューや技術メンタリング ・クライアントへの技術提案・要件定義支援 開発環境 ●開発言語 ・バックエンド:Python ・フロントエンド:TypeScript(React) ●クラウドサービス • Google Cloud, AWS, Microsoft Azure ●ミドルウェア・コンテナ ・コンテナ:Docker, Podman ・データベース:MySQL, PostgreSQL, etc... ●ツール・開発環境 ・IDE:VS Code, JetBrains系(PyCharm等), etc... ・ソース・プロジェクト管理:GitHub, Bitbucket, Backlog, etc... ・ドキュメント管理:Google Workspace, DocBase, Box, etc... 案件例・実績 ●Agent Search(旧Vertex AI Search)を組み込んだ社内ナレッジ検索システムの開発 【課題】 ・事業部内に散在する膨大な技術文書や過去の資料から、必要な情報を探し出すのに膨大な時間がかかっていました。 【アプローチ】 ・Google Cloudのエンタープライズサーチ技術である「Agent Search(旧Vertex AI Search)」を導入。自然言語での曖昧な検索にも対応し、AIが関連性の高い文書を瞬時に提示するシステムを構築しました。これにより、従業員の調査時間を大幅に短縮し、検索業務の効率を80%改善することに成功しました。 チーム体制 所属部署: CloudTech Division / Cloud Development Sec. CloudTech Divisionは、以下の2つの専門チームで構成されています。 ・Cloud Development Sec.: Webアプリケーション開発 ・Cloud Infrastructure Sec.: クラウドインフラ ●変更の範囲 ・入社後1年間は、原則として業務内容の変更なし。その後、本人のスキルやキャリアプランを考慮し、双方合意の上で変更する場合あり。

担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。 出発点は「1. 捉える」で、経営の構想を売れるサービスに落とし込む「3. 形にする」も同じ比重です。サービスとして最も大切なのは「5. 型にする」です。 【1. 捉える ― 技術トレンドを誰よりも早くキャッチし、自社での実践につなげる】 ・AIエージェント・生成AI・データ基盤の新しい技術・サービス・トピックスを、国内外の情報源から誰よりも早くキャッチし、何が変わるのか、いまの仕組みを置き換えられるのか、判断の軸を整理します。 ・見極めた技術を、立ち上げリーダーとともに自社の情報システム部門・問い合わせ対応などの社内の環境で実践し、効果と課題を確かめます。 ・AIの中核は先端企業の進化に任せ、当社はその周辺のどこで価値を出すか。 その切り分けと、サービスのアーキテクチャを考えます。 【2. けん引する ― 立ち上げリーダーを、技術でリードする】 ・キャッチした情報と判断の軸、実践の結果をチームに広げ、メンバーそれぞれの情報収集を、チームの知見と技術の標準に変えます。 ・立ち上げリーダーの相談相手として、技術の選定・組み合わせ、セキュリティ・権限・運用のしやすさを含めた要となる判断をリードします。 ・相談相手として関わる範囲は、立ち上げリーダー層に絞ります。 メンバーのマネジメントは立ち上げリーダーが担い、顧客先に分かれて働く多数のエンジニアを直接管理することは求めません。 【3. 形にする ― 経営の構想と顧客の課題を、売れるサービスに設計する】 ・経営トップや顧客の構想・要望の意図をくみ取り、誰のどの課題を解くか、どの範囲で、どの順番で出すかを決め、優先順位をつけてエンジニアが動ける単位に落とし込みます。 ・経営トップの構想や新しい提案について、技術と市場の両面から実現性を確かめて優先順位をつけ、「いま何をやるか」を決めて、チームが迷わず進める状態をつくります。 ・価値(工数削減・期間短縮などの効果を数字で示す)、段階別のメニューと対象範囲、成果物、価格と契約の形、収支と体制を設計します。 ・段階ごとの計画と、進めるかどうかの判断の基準を決め、経営層とすり合わせながら進めます。 出発点は技術ではなく顧客の課題で、最新の技術はそれを解く手段として選びます。 【4. 出して磨く ― 自社・既存顧客で試行し、事業として育てる】 ・自社・既存顧客での試行で効果を測り、本格的な提供へ広げるかを経営と判断します。 ・入り口となる提案メニュー(診断・アセスメントなど)、提案書、導入事例、価格表を整え、営業担当と組んで顧客の前に立ち、技術を語れるプリセールスとして提案と最初の提供を担います。 ・提供を始めたあとも、粗利・受注件数・継続率などの指標を追い、顧客の声をサービスに組み込み、メニュー・提供方法・価格を見直し続けます。 【5. 型にする ― 誰が提供しても同じ品質で届けられる状態にする】 ・提供の手順、成果物のテンプレート、規模別の見積りの算定表、品質の基準、AIの仕組みの構築・運用手順を「型」として整え、立ち上げリーダーとともに現場に広げます。 ・案件ごとの学びを型に戻し、提供するたびにサービスが強くなる仕組みをつくります。 【入社後のロードマップ】 【入社〜3ヶ月】 進行中のサービス(AIの利用ルールの運用支援、AIヘルプデスクなど)と経営の構想をつかみ、使っている技術を棚卸しします。 技術の最新の動向を捉え、自社の環境での実践につなげながら、最初に出すサービスの対象・範囲・優先順位を経営層とすり合わせて決めます。 【3〜6ヶ月】 自社・既存顧客で試行し、効果を測ります。 価値・メニュー・価格・提案書を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。 技術の判断の軸をチームに広げ、立ち上げリーダーの技術の標準をそろえます。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。 提供の手順・見積り・品質の型を整え、指標を追いながら、メニュー・価格を改善します。 【1年〜】 サービスの責任者(オファリングオーナー)として、サービスとチームを育てていただきます。 技術の先端を取り込み、AI導入の伴走など次のサービスの立ち上げもリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。 どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 【あえてお伝えしたい「厳しいリアル」】 【最新の技術を追い続けることが、仕事そのものです】 AIエージェント・データ基盤の領域は、数か月で前提が変わります。 業務の中で情報を集め、見極め続けることが仕事の一部です。 それを楽しめる方には面白く、そうでない方には負担の大きい環境です。 【サービスの形は、これから一緒につくります】 どのサービスを、どの範囲で、どの順番で出すかは、経営と議論しながら具体化している段階です。 決まった計画をなぞる仕事ではなく、経営の構想と市場の動きを踏まえて、目的に立ち返りながら優先順位をつけ、前に進める力が求められます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人がほとんどです】 運用・ヘルプデスクのエンジニアの多くは、顧客の情報システム部門の現場で日々の業務を担っています。 サービスづくりに関わる時間は、事業の責任者と調整しながら確保します。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。 一方で、試行の段階の提案と最初の提供では、ご自身が技術を語れる立場として顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、経営層・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 【担当していただくサービス】 【サービスの方向性】 情報システム部門の業務を、生成AIを組み込んだ「型のある商品(オファリング)」として届ける(人月の支援からの転換) 【サービスの中身(例)】 ① AIの利用ルールの運用支援:当社のAI活用の知見をもとに、生成AIの利用規程の策定と運用を、実際に動く画面とあわせて提供(顧問・研修へも展開) ② AIヘルプデスク:社内の問い合わせ対応へのAIの組み込み。 対応記録の蓄積と分析、ナレッジ(RAG)・AIエージェントを使った回答の自動化 ③ 情報システム部門の運用の標準メニュー:既存の顧客の業務を棚卸しし、標準メニュー・運用手順・サービスレベル・価格にまとめる 【立ち上げの進め方】 課題の発見 → 対象と提供範囲の絞り込み → 事業計画(価値・価格・収支・体制)→ 型づくり(手順・テンプレート・ツール)→ 自社・既存顧客での試行と効果測定 → 販売開始と改善。 段階ごとに、経営と「進めるか、直すか」を判断しながら進めます。 【いまの進み方】 立ち上げリーダーが自ら手を動かして、サービスの形をつくっています。 自社の情報システム部門・人事の問い合わせ対応と、その記録の蓄積も進めています。 サービスの形は経営と議論しながら具体化している段階で、顧客に出してフィードバックを得るサイクルは、これからつくります。 【一緒に動くメンバー】 サービスの立ち上げリーダー、営業担当、経営層。 必要に応じて、顧客の情報システム部門で運用・ヘルプデスクを担う社内のエンジニア、システム開発のエンジニア ※ どのサービスから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 将来は、AI導入の伴走など、次のサービスの立ち上げにも広げていきます。 【技術環境】 【生成AI】 Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI、Dify(LLM/RAG/AIエージェント) 【データ】 Databricks、問い合わせ対応の記録を蓄積・分析するデータ分析基盤 【Microsoft 365】 Microsoft 365、Entra ID、Intune、Exchange Online、SharePoint、Teams 【自動化】 Power Automate、Power Apps、PowerShell 【運用】 ITサービスマネジメント(ITSM)、AIOps 【AI開発ツール】 Cursor、Claude Code ※ 上記にとらわれず、新しい技術・サービスを試し、取り入れることを歓迎します。 従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

●ポジション概要 ITエンジニアとして、電力インフラにおける基幹業務システム、電力制御システム、または通信インフラシステムの構想・要件定義・プロジェクト推進に携わっていただきます。 ご自身の適性や、「どのような形でインフラに貢献したいか」という志向に基づき、システム部、系統運用部、電子通信部のいずれかの最適なポジションへ配属を決定するオープンポジション型の求人です。貴方のコンサルタントとしての要件定義・構想策定の経験を活かし、事業会社の大規模プロジェクトを牽引していただきます。 具体的な業務内容は、カジュアル面談時に部門担当者よりご説明しますので、お気軽にご応募ください! ●業務内容 【システム部】 数十〜数百億円規模の基幹系システム(配電系・顧客管理・設備管理など)の刷新に向けた、業務部門との要件整理、IT投資計画策定、システム企画・構想のリード。 【系統運用部】 再生可能エネルギーの導入拡大や電力システム改革に伴う、24時間365日稼働する電力制御系システム・自動給電システムの上流設計、パートナー折衝、開発マネジメント。 【電子通信部】 電力システムの「神経」となる大規模ネットワーク管理システムや、スマートメーター関連システム、ビッグデータ活用基盤の要件定義とプロジェクト推進。 (業務内容) 雇入れ時と将来の変更範囲は以下のとおり 経営戦略部門、法務部門、総務部門、広報部門、環境・地域共生部門、新規事業部門、グローバル事業部門、人事部門、経理部門、調達部門、用地部門、パワーグリッド営業部門、法人営業部門、リビング・ビジネス営業部門、電力調達・需給部門、ガス事業部門、カーボンニュートラル推進部、再生可能エネルギー部門、原子力部門、電子通信部門、配電部門、系統運用部門、送変電部門、ミライズエンジニア部門、土木部門、建築部門、IT部門

機械学習領域の技術方針・技術判断 ・事業課題・プロダクト要件を踏まえた機械学習の活用方針の検討 ・機械学習を使用する/使用しない判断を含む技術的な実現方法の選定 ・モデル・アルゴリズム・特徴量等の選定と技術的な妥当性の検証 ・複数の機械学習テーマを見据えた技術方針・開発優先順位の検討 ・精度、開発工数、運用負荷、保守性、コストを考慮した技術的な意思決定 大規模LLMとの連携・活用に向けた技術設計・開発 ・業務要件やユースケースに応じた大規模MLMの選定・評価および技術的な活用方針の策定 ・大規模LLMとのAPI連携や既存システムへの組み込みを見据えたアーキテクチャの設計・実装 ・Pythonを用いたモデル連携機能の開発および推論処理・データ連携の最適化 ・出力精度・応答速度・コストなどの評価指標の設計および検証結果に基づく継続的な改善 ・大規模LLMのプロダクション環境への導入・運用における技術的課題の解決や難易度の高い開発テーマのリード システム設計・MLOpsの推進 ・機械学習モデルをプロダクトに組み込むためのAPI・バッチ処理・推論基盤の設計 ・データ処理・学習・推論パイプラインの設計・構築 ・モデルの本番環境への導入、監視、運用改善 ・精度低下やデータ変化を踏まえた再学習・改善プロセスの設計 ・再現性、可観測性、保守性、運用コストを考慮したMLシステムの改善 開発品質・技術基盤の整備 ・モデル・コード・実験結果・評価設計に関する技術レビュー ・モデルの評価方法や開発手順の標準化 ・技術的負債や運用課題の可視化、改善方針の策定 ・実験管理、CI/CD、モデル監視等を含む開発・運用環境の改善 ・機械学習領域における技術知見のドキュメント化・共有 関係部門との連携・技術支援 ・PdMや事業側と連携した課題整理、技術的な実現可能性の検討 ・アプリケーションエンジニア等との連携によるプロダクトへの機械学習機能の実装 ・AIデータ品質担当との連携による学習・評価データの品質向上 ・開発メンバーへの技術レビューや設計・実装面での支援 ・技術選定の理由、評価結果、リスク等の関係者への説明 ※人員管理や組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションでは機械学習領域の技術的な意思決定と開発・運用品質を中心に担っていただきます。 課題や事業上の優先順位はPdM等と連携し、AIデータ品質担当とはデータ品質に関する役割を分担します。

仕事についての詳細 外国人向け生活インフラ(住まい・通信・保証・金融・人材)を支える複数事業を展開しており、それぞれに膨大な顧客データ・業務データが蓄積されています。 また、注目度が高まる外国人市場については、業界団体や行政などから様々なデータが公開されています。 本ポジションでは、社内データとこれらの公開データを集約・整備し、経営・事業部・マーケティングが安心して使えるデータ基盤をつくる マーケティングデータエンジニア として活躍していただきます。 業務内容 全社横断のマーケティングチームに所属いただき、同チームの各事業担当者やデータアナリスト、広告運用担当、デザイナーなどと連携しながら、各事業・各ツールに散らばったデータをBigQueryに集約し、マーケティングと事業部が同じ数字を見て判断できる基盤を作っていただきます。 単なるデータの収集・保守業務ではなく、 「どのデータをどの粒度で持つか」「誰がどう使うか」から設計し、 データの収集 → 整備 → モデリング → 提供 → 運用改善 まで一貫して関われるポジションです。 事業ごとにバラバラだったデータが、ひとつの基盤の上でつながり、意思決定に使われていく手応えを直接感じられる環境です!! 現在、BigQueryへの集約は一部の事業・データで進んでおり、これを全事業に広げながら、データの品質と取り込みの自動化を高めていくフェーズです。 また、AIを積極的に活用し、よりよいデータ環境を社内に作っていただきます。 ●BigQuery を中心としたデータ基盤(DWH)の設計・構築・運用 ●業務システム、外部サービス(GA4・サーチコンソール・広告媒体・Salesforce等)や、公開されている統計、オープンデータを定期的に取り込むパイプラインの設計・実装 ●データマート、中間テーブルの設計と、集計ロジックのSQL実装 ●データ品質(欠損・重複・遅延)の監視と、異常時の検知・復旧の仕組みづくり ●テーブル定義、指標定義、データリネージのドキュメント化 ●Looker Studio 等のBIツールから使いやすい形へのデータ提供、ダッシュボードの基盤整備 ●個人情報を含むデータのアクセス権限設計とセキュリティ運用 ●データアナリスト、マーケティング、事業部からの要件ヒアリングと、基盤側からの改善提案 ●GCPコストの最適化(クエリ・ストレージ・スケジューリング) ※【変更の範囲】会社内での全ての業務

当ポジションのミッションは、GTNが展開する複数事業の課題やユーザー行動データをもとに、 「次に何を作るべきか」を定義し、プロダクトを通じて事業成長を実現することです。 GTNでは、外国人が日本で安心して暮らすための「信頼創造プラットフォーム」の構築を目指し、 住まい・金融・通信・生活支援など、外国人の暮らしに関わる複数領域でサービスを展開しています。 今後さらに事業を拡大していくためには、事業部から上がってくる要望をそのまま開発に渡すのではなく、 ユーザー価値、事業インパクト、開発コスト、緊急度を踏まえ、 何を優先して作るべきかを見極めるプロダクトマネジメント機能が重要になります。 本ポジションでは、経営層・事業責任者・開発チーム・デザイナーと連携しながら、 事業KPIやユーザー行動データを読み解き、プロダクトの方向性、 優先度、仕様、ロードマップを設計していただきます。 単なる要件整理や進行管理ではなく、「言われたものを作る」のではなく、 「事業成長とユーザー価値のために何を作るべきか」を意思決定するポジションです。 ●プロダクト戦略・ロードマップの設計 ・複数事業・複数チームから上がる課題や要望の整理 ・事業KPI、ユーザー行動データ、現場課題を踏まえたプロダクト課題の特定 ・事業インパクト、ユーザー価値、開発コスト、緊急度を踏まえた優先度設計 ・経営層・事業責任者・開発責任者との合意形成 ●仮説検証・データ分析・グロース企画 ・CVR、LTV、契約数、利用率などの事業KPIをもとにした課題分析 ・SQL、GA等を活用したデータ確認、分析 ・プロダクト主導での事業KPI改善に向けた施策立案 ●要件定義・仕様策定 ・抽象的な事業要望を、ユーザー価値とビジネスインパクトの両面から整理 ・実装すべき機能、対象ユーザー、提供価値、期待効果の定義 ・ワイヤーフレーム、プロトタイプ、機能要件の作成 ・リリース後の効果測定を見据えた要件設計 ●ステークホルダーとの合意形成 ・経営層、事業責任者、ビジネスサイドとの優先度調整 ・開発チーム、デザイナー、PjMとの連携 ・優先度のトレードオフ設計 ・プロダクト方針やロードマップに関する社内説明 ●プロダクト品質・UXへの関与 ・ユーザー体験を踏まえたプロダクト改善提案 ・リリース前の仕様確認、品質確認 ・サービス利用者・社内利用者双方にとって使いやすいプロダクト設計の推進 ※変更の範囲:当社で発生するすべての業務

【まずお任せしたいこと】 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。 データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。 -レコメンドエンジンの設計・開発・改善(協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど) -検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション -Google Cloud(BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等)を中心としたMLインフラ(特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等)の設計・開発・運用 -学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化(CI/CD) 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。 【バックグラウンドや志向に応じた広がり】 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。 ●データサイエンス寄りの方には: -ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 -事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 -A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進 ●データエンジニア寄りの方には: -dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 -KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境(Metabase x 生成 AI)整備 -プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備 -いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーションの設計〜開発〜運用までを担当します。 ●<主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 ●プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発　 ●技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

【具体的な業務内容】 グループ各社(4社)のバックアップおよび社内におけるIT推進全般を担うポジションとして、以下の業務をお任せします。 ●社内へのIT推進・プロジェクト管理 ・社内システム(Salesforce/Filemaker/基幹システムなど)の導入、運用およびシステム再構築プロジェクトの推進 ・社内要望をもとに社外の開発ベンダーへの提案、進行管理、折衝 ●データ活用・ビジネス分析 ・KPI管理方法の策定や運用方法の決定/BIツールなどでの可視化の仕方の検討 ・グループ各社からのシステム要望のヒアリング、データ調査・分析 ●現場への伴走・サポート ・社内に対する技術的なサポート(項目管理のカスタマイズ、レポート作成、データ抽出など) ・社内啓蒙(ユーザーに向けた利用説明会や勉強会の企画立案、実施) ・PC・携帯等キッティング業務 ●部署 ITソリューション部

要件定義やベンダーコントロールなどの上流工程を中心に、事業成長に貢献するシステムの企画・開発・運用を担当します。 ①マンション事業のDX推進・システム企画 ・見込顧客・契約顧客管理システムの刷新・改修企画 ・電子契約プロジェクトの推進、システム企画 ・顧客データの分析・活用基盤の構築(MAツール連携など) ・営業部門の業務プロセスをシステムで効率化するための要件定義 ②社内業務プロセスのデジタル化(コーポレートDX) ・ワークフローシステムによるペーパーレス化・決裁スピード向上の推進 ・基幹会計システムの運用およびグループ会社への展開、データ連携の強化 ③その他業務アプリケーションの運用・最適化 ・最新技術(SaaS等)の調査・選定・導入による業務改善 【部署の特徴】 メンバー構成:男性7名、女性6名 年齢:25～35歳 落ち着いた性格の社員が多いです。 効率よく仕事を進めており、ワークライフバランスの改善も叶えられる環境です!

<「DX&VX推進部」欠員によるメンバーの募集/正社員> DXという新しい領域で活躍いただだける方を募集します! MIRARTHホールディングスならびにグループ各社(規模:約1,500名)へ向けた情報システム部としての一般的な業務およびDX戦略～推進をお任せ致します。 その中でも特にデータ活用/分析/業務改善周りの業務を主軸として、お願いしたいと考えております。 【具体的には】 ●DX/IT施策検証(企画立案〜計画実施・検証報告まで) ●DX/IT施策における部門間調整 ●DX/IT関連ソリューションの調査、選定 ●DXソリューションの導入、グループ会社への展開導入・定着化 ●・ITシステムの導入、運用業務(インフラ・ネットワーク・セキュリティ・開発等)・社内教育 ※適性や希望を考慮し、できる範囲からお任せしていきます。 【部署の特徴】 メンバー構成:男性6名、女性5名 年齢:20代半ば〜40代 落ち着いた性格の社員が多いです。 効率よく仕事を進めており、ワークライフバランスの改善も叶えられる環境です!

顧客に直接価値を届けているプロダクトの現場へ深く入り込み、各領域のテックリード・エンジニアとともに手を動かし、事業やコード、アーキテクチャを理解しながら、難易度の高い技術課題を解決していただきます。 その上で、徐々にプロダクト間やデータ基盤との接続へとスコープを広げ、DX管轄全体の技術的な進化につなげていくことを期待しています。 ●Phase 1|4つのプロダクト領域に入り込み、技術課題を解く まずは、 コンテンツメディア・EC・LINE・ソーシャル領域を担う4プロダクト を中心に、それぞれのプロダクト・エンジニアリングチームと伴走していただきます。 事業や顧客課題、既存のコード・アーキテクチャを理解したうえで、例えば以下のようなテーマに取り組みます。 難易度の高い技術課題に対する設計・実装 中長期の技術方針・アーキテクチャ設計 技術選定や、個別実装/共通化の境界に関する意思決定 技術的負債やスケーラビリティを踏まえた改善 PoC・プロトタイプを通じた新しい技術的アプローチの検証 レビューやアドバイスに留まらず、自らコードを書き、難易度の高い技術課題を解くことで、 現場を牽引し、周囲のエンジニアに新たな技術的視点や選択肢を示していくこと を期待しています。 ●Phase 2|プロダクトを横断し、データ・技術をつなぐ 各プロダクトへの理解を深めた後は、個々のプロダクトに閉じているデータや技術を、DX管轄全体の事業価値へつなげていきます。 例えば、 プロダクトに蓄積されたデータと内製データ基盤を接続し、他のプロダクトや営業・プランニング、AIを活用した新しい機能・業務へ展開する こともテーマの一つです。 また、各プロダクトで個別に持つべきものと、共通機能・共通基盤として持つべきものを見極め、プロダクトを横断したアーキテクチャや仕組みを設計していきます。 ●その先|DX管轄全体の技術的な進化へ さらに将来的には、コアプラットフォーム・エンジニアリング局やコーポレートITガバナンス局とも連携し、単一プロダクトでは解決できないDX管轄横断の技術課題へと影響範囲を広げていただきます。 一つのプロダクトで得た技術的な知見や設計思想を他領域へ展開したり、プロダクト・データ・共通基盤をつなぐ新しいアーキテクチャを構想・実装したりすることで、 個々のプロダクトの改善に留まらず、CARTA ZEROの事業活動そのものを技術で進化させていくこと を目指します。 ピープルマネジメントを主務とするポジションではありません。 スタッフエンジニアとして技術に深く入りながら、 プロダクトからプロダクト横断、そしてDX管轄全体へと技術的な影響範囲を広げていくポジション です。 ●変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

当社のミッションは「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」こと。 Web黎明期から25年の歴史を持つ700名規模のIT企業として、常に時代の変化を捉え、現在はAXによる事業変革支援を軸に事業を拡大しています。 ●具体的な業務内容 ITコンサルティング、UXデザイン、システム開発まで自社の多様な専門メンバーがチームを組み、お客様のパートナーとして深く伴走するスタイルです。 ・業界を問わず、Webアプリ、スマホアプリ、業務アプリの新規開発および大規模エンハンスプロジェクトにおける技術リード ・顧客の事業課題を深く理解し、要件定義・基本設計などの上流工程において、エンドツーエンドのシステムアーキテクチャの構想・設計を主導 ・バックエンド(Java、Kotlin、Go、Python等)とフロントエンド(React、Vue.js、Next.js等)またはインフラ(AWS、Azure、GCP、Docker/Kubernetes)を横断した最適な技術選定をエンジニア主導で行い、クライアントに提案・推進 ・大規模データ処理基盤やAI連携システム(例:法人向けAIナレッジマネジメントシステム)の設計・開発におけるフルスタックな実装、技術指導および品質保証 ・開発チームの技術指導、フロント/バック/インフラ各層のコード・設計レビュー、開発生産性向上に向けたCI/CD環境構築・プロセス改善 ●【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP、TypeScript、JavaScript、Python フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ・クラウド:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog、CI/CDツール 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ツール:Gemini、Claude Code、Cursor、Copilot 等 ●【ポジションのミッション】 大手ナショナルクライアントの事業成長を加速させるため、領域を限定せず(「バックエンド×フロントエンド」または「バックエンド×インフラ・DevOps」)、高度なシステムアーキテクチャの設計・開発を主導し、技術的な専門性とリーダーシップをもってプロジェクトを成功に導くことをミッションとします。 特に、AI活用を含めた事業変革を全方位的な技術面から推進し、顧客のビジネス価値最大化に貢献いただきます。

ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。 開発・構築案件 AI活用・データ活用のための基盤設計・開発(データ統合・自動化・可視化) ・将来的なLLM・生成AI(RAG等)活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築 ・社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)向けの高精度な検索基盤の整備 ・非構造化データ(PDF・画像・ログ等)のマルチモーダル前処理パイプラインの開発 ・データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備 ・DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化 ・ETL/ELTパイプライン(dbtやAirflow等)によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携 ・データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備(Atlan, Alation等) データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築 ・基幹オンプレミス環境からクラウド(AWS/Google Cloud/Azure)環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築 リード・推進案件 上流工程の牽引・技術リード ・クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント(PL/PMサポート、または兼務による推進) ・技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS / Google Cloud / Azure ・ オンプレミス / ハイブリッド環境 : 各種基幹データベース(Oracle Database / SQL Server / PostgreSQL等) ・ データプラットフォーム・ツール : Snowflake / Databricks / ベクトルDB(Pinecone / Milvus / pgvector等) / データパイプライン構築ツール(dbt / Apache Airflow / Fivetran等) ・開発言語 : SQL, Python ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。

事業拡大に伴う顧客数やカメラ台数の急激な増加に対応し、効率的かつ品質の高い社内業務オペレーションを実現する業務システム/基幹システム戦略を元にしたプロジェクトの立ち上げおよびその推進を実施いただきます。 当部署は、以下3つに分類される基幹システムを中心としつつ、業務システム全体の成長戦略立案・実行を担っております。 Salesforceを中心としたCRMシステム群 Zuora/請求書管理ロボ/freee(SAPへの移行中)を中心とした契約・請求・会計管理システム群 SnowflakeやLightdashを活用したデータ解析を担うデータ分析基盤 急速な事業拡大に伴い、処理能力増強や様々な業務の要求事項への対応が必要となっておりますが、事業と取引形態の拡大に対応するため、契約・請求管理の仕組みを次の成長フェーズに合わせて再設計するタイミングを迎えています。 本ポジションについては、契約・請求システム群の大規模刷新について、関係各所との調整を行いつつ、プロジェクトを牽引していただく業務に携わっていただきます。 <業務内容の詳細> 関係部署との調整とシステム化に向けた企画立案 業務システム/基幹システムに関わる関係部署の間に入ってコミュニケーションをとり、各々への理解を深めながら基幹システム戦略を元にシステム化企画の立案、プロジェクト化およびその推進を行う 主な連携相手: 業務を実施する実務グループの責任者(5-10名程度) システム開発担当グループ(5-10名程度) 営業戦略や営業推進を担うグループの責任者(2-3名程度) 経理や経営管理を行うグループの責任者(3−5名程度) プロジェクト推進(契約管理領域) Salesforceから連携される受注情報を元に、契約(サブスクリプション)管理に関わる基幹情報を適正に管理するシステムの構築PJの立案と遂行を行う 周辺システムの企画および業務設計支援 契約・請求管理システム群の周辺オペレーションの効率化を目的とした、生成AI/Google Apps Script等を活用したツールの企画 業務改善を進めるチームとの協働を通じた社内DX推進 ●利用しているサービス、技術 Salesforce Zuora Zendesk Kintone 請求管理ロボ for Salesforce PAY.JP SVF Cloud for Salesforce SAP S/4HANA Cloud(導入進行中) Workato AWS Google Apps Script AI開発支援ツール(Gemini、NotebookLM、Claude等) ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

株式会社ラクーンホールディングスで採用後、出向となります。 BtoB決済サービス「Paid(ペイド)」のプロダクトマネージャーとして、数値分析や仮説をもとにしたサービス改善、施策立案、開発チームの牽引、プロジェクトの実行管理をお任せします。開発チームや事業部と連携しながら、ユーザーに沢山の価値を届けていくことがミッションとなります。 <具体的な業務内容> ・BtoB決済サービス『Paid(ペイド)』のプロダクト戦略の検討 ・目的を達成するための要件定義 ・プロジェクトマネジメント ・質の高いUI/UXの提供による満足度の向上 ・データ収集・分析 『Paid(ペイド)』とは? 企業間の請求業務の手間と未回収リスクをゼロにするBtoB決済サービスで、「掛売り(後払い)」を導入することができる決済サービスです。 与信管理、請求書発行、入金管理、未入金時の督促といった煩雑な請求業務を丸ごと代行し、取引代金を100%保証。Paidを導入することで売り手企業は、手間がかかりリスクのある請求業務から解放されるため、事務的業務の効率化を実現できます。 昨今はコロナ禍による与信不安、労働人口減少による生産性向上や業務DX化、働き方改革、脱炭素など多くの社会課題がありますが、これらの課題解決に貢献できるFintechサービスとしても注目を受け、導入企業数は5,000社を超えて増え続けています。 業務内容の変更範囲:当社業務全般(出向先/転籍先等も含む)