年収600万円以上 ITエンジニアの求人・転職情報

フューチャー株式会社

採用部門、またはアサイン予定プロジェクトの概要 Core Technology Groupは、 「自社製ミドルウェアを進化させ続け、導入までコミットする」 「時代に合わせて最適なテクノロジーを目利きし、会社・グループへ展開する」 「テクノロジー領域における人材育成を推進する」 を主なミッションとするフューチャーグループのR&D部門です。 プロジェクトへのテクノロジー支援コンサルティングをミッションとするTechnology Innovation Group(TIG)から独立する形で発足しました。 同ポジションは、上記のミッションに共感され、且つテクノロジーに深い専門性を持ったキャリアを希望されるスペシャリスト志向のある方々向けの求人です。ミッションクリティカルなシステムで共通的に利用される自社製ミドルウェアの研究・開発、プロジェクトの品質、生産性向上を目的とした設計開発を支援するプラットフォームの開発、ソースコード解析の分野で活躍されたい方は同ポジションへご応募ください。 また、Core Technology Groupでは個別のテクノロジーや役割に応じた詳細ポジションもご用意がありますが、どの分野で専門性が最も活かせるか、選考を通じて考えていきたい方はこの「研究開発エンジニア」で、ご応募ください。 職務内容の概要 以下のようなポジションを想定しています。 ●ミドルウェア開発エンジニア ●プラットフォームエンジニア ●ソースコード解析エンジニア 職務内容の詳細 ●ミドルウェア開発エンジニア Vue.jsベースのUIフレームワーク、SpringBootベースのアプリケーションフレームワーク、メッセージングミドルウェア、データ連携ミドルウェアなど、フューチャーが担うミッションクリティカルなシステムで共通的に利用される自社製ミドルウェアの研究・開発を担当して頂きます。並列コンピューティング、マルチスレッドプログラミングに関する高い知見や最適な計算量を考慮したプログラミング知識が活かせるポジションです。 ●プラットフォームエンジニア フューチャーが設計・開発を進めていくうえで利用する社内向けWebプラットフォームの設計・開発を担当して頂きます。設計開発領域のみならず、自動テストの機能も有しており、エンジニアリング全体の知見・経験が活かせるポジションです。 ●ソースコード解析エンジニア フューチャーがシステム刷新を行う際、既存システムのソースコードを解析し可視化を行いますが、その際に利用するソースコード解析エンジンの設計・開発を担当して頂きます。 コンパイラ、構文解析(AST)、アルゴリズムに関する高い知見が活かせるポジションです。 募集部門のビジョン・ミッション Vision: 先進テクノロジーを自ら生み出し、自ら導入することで、会社・グループ・顧客・社会の未来価値を創造する Mission: ●自社製ミドルウェア・ツールを進化させ続け、導入までコミットする ●時代に合わせて最適なテクノロジーを目利きし、会社・グループへ展開する ●テクノロジー領域における人材育成を推進する

フューチャー株式会社

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) の専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 【AI・機械学習エンジニアの仕事】 ●生成AI、自然言語処理、画像処理、統計・機械学習等の専門性を駆使し、多様な業界の顧客の課題を解決に導きます ●AI領域のメンバーまたはテックリードとしてAI検証・開発やR&Dを牽引します ●社外への情報発信(講演活動、専門誌への執筆など)を通じて、AI領域における当社のプレゼンスを確立することもできます 【AI社会実装の事例】 ●AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ●全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ●全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ●新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ●精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ●業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ●美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ●50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ●年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ●構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ●マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) 【基礎研究・応用研究の事例】 ●LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ●AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ●MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ●その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など 【変更の範囲】 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

フューチャー株式会社

採用部門、またはアサイン予定プロジェクトの概要 Core Technology Groupは、 「自社製ミドルウェアを進化させ続け、導入までコミットする」 「時代に合わせて最適なテクノロジーを目利きし、会社・グループへ展開する」 「テクノロジー領域における人材育成を推進する」 を主なミッションとするフューチャーグループのR&D部門です。 プロジェクトへのテクノロジー支援コンサルティングをミッションとするTechnology Innovation Group(TIG)から独立する形で発足しました。 同ポジションは、上記のミッションに共感され、且つテクノロジーに深い専門性を持ったキャリアを希望されるスペシャリスト志向のある方々向けの求人です。ミッションクリティカルなシステムで共通的に利用される自社製ミドルウェアの研究・開発、プロジェクトの品質、生産性向上を目的とした設計開発を支援するプラットフォームの開発、ソースコード解析の分野で活躍されたい方は同ポジションへご応募ください。 職務内容の概要 フューチャーが行うシステム刷新では、お客様の中期経営計画に沿った新システム構想を立案するだけでなく、既存システムのソースコードを解析・可視化しファクトに基づいた実行計画を策定しています。その際に利用するソースコード解析エンジンの設計・開発を担当して頂きます。この仕組みはフューチャーが開発するシステムの品質担保にも利用されます。 本ポジションは、幅広い言語に関する高い知見が求められ、字句解析、構文解析、バイナリ解析、アルゴリズム、解析結果の可視化(ビジュアライザー)といった技術的なスキルが活かせるポジションです。 職務内容の詳細 当社が開発するソフトウェアは、企業経営の根幹を担い、何年にもわたって利用され続けるものです。そのため、機能面や非機能面を含め、高品質ソフトウェアの開発が求められます。また、生産性の向上や、長期にわたるエンハンスにも耐えうるメンテナンス性も求められます。これらの課題を解決するために、Core Technology Groupでは開発方法論の継続的ブラッシュアップと、方法論を実現する仕組みを開発しています。 本ポジションでは、設計・開発・保守の品質担保のため、プロジェクトに関する全てのリソースを解析しデータ化・可視化する仕組みを開発し、高品質なソフトウェア開発を支援します。プロジェクトで関わるリソースとはドキュメントやソースコード、活動情報など多岐に渡ります。 例えば、設計・開発フェーズでは、設計ドキュメントを解析し、設計データに基づいたソースコードや定義ファイルの自動生成を省コストで実現したり、自動生成物と設計ドキュメントとの整合性チェックを継続的に行う仕組みを提供しています。開発フェーズで利用するコーディング規約を厳守するためのLinterやフォーマッタの開発もその1つです。 保守フェーズでは、ソースコードを解析することで、熟練者の経験や勘だけに頼らない影響範囲の調査を支援したり、新規参画者の仕様キャッチアップを支援します。 また、計画構想フェーズではお客様の現行ドキュメントやソース、ログを解析し、新システムへの移行計画のインプットとしています。 募集部門のビジョン・ミッション Vision: 先進テクノロジーを自ら生み出し、自ら導入することで、会社・グループ・顧客・社会の未来価値を創造する Mission: ●自社製ミドルウェア・ツールを進化させ続け、導入までコミットする ●時代に合わせて最適なテクノロジーを目利きし、会社・グループへ展開する ●テクノロジー領域における人材育成を推進する

フューチャー株式会社

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) はAIの専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 【NLPリサーチエンジニアの仕事】 ●自然言語・生成AI分野の最先端の学術研究・共同研究を推進し、知のフロンティアを切り拓く ●自然言語・生成AIに関する極めて難易度の高い案件に対し、専門的な技術知見をもってプロジェクトを成功に導く技術的アドバイザとして貢献する ●自然言語・生成AIを核とした革新的なソフトウェア・サービスの研究開発を推進する 【AI社会実装の事例】 ●AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ●全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ●全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ●新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ●精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ●業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ●美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ●50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ●年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ●構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ●マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) 【基礎研究・応用研究の事例】 ●LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ●AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ●MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ●その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など ※業務内容の変更の範囲: 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

キリンビジネスシステム株式会社

グループ各社の中長期計画を踏まえ、グループ各社が利用する情報システムのインフラ基盤の構築・運用業務について、リーダーもしくはメンバーとして参画いただき、インフラの維持運用および改善活動を関係者とコミュニケーションと取りながら推進いただきます。 インフラ基盤の構築・運用業務については原則アウトソースしています。 委託先等のベンダーコントロールを主体として、事業会社への貢献度の最大化が図れるように各案件のQCDを意識した管理を行っていただきます。 下記のいずれかの領域について担当いただきます。 ・インフラ関連プロジェクトの計画策定と推進支援 ・オンプレミス基盤/クラウド基盤の運用管理 ・オンプレミス基盤からクラウド基盤へのリフト/シフトの要件整理および推進支援 ・Microsoft365等のグループウェアの運用管理 ・PC/タブレット/IP電話等の端末更改における選定・評価やユーザー展開 ・事業会社の課題/ニーズの理解とインフラ環境の構築における要件の整理 ・委託先等のベンダーコントロール

jinjer株式会社

顧客と市場にディープダイブし、新規・既存プロダクトの成長機会を深く掘り下げ、プロダクト開発チームとビジネスサイドと 共に顧客価値と企業価値の最大化を通じて事業成長を牽引することがミッションです。 市場調査、競合分析、ターゲット設定を起点とし、プロダクトのポジショニング、メッセージング、GTM戦略までを一気通貫で 主導し、「ターゲット市場に最も適合するジンジャーのプロダクト・サービス」ビジョンを描き、その実現を担います。 具体的には以下のような業務を担当します。 ・事業戦略に基づいた、中長期的なプロダクトビジョンおよびロードマップの策定と実行 ・経営会議等でのプロダクトに関する意思決定支援、およびレポーティング ・機能改善・新機能の企画:顧客要求・ポジショニングなどをPdMに共有 ・ユーザー要望管理/スコアリング ・各種タスクのスケジュール管理と成果物作成 ・マーケティング、セールス、カスタマーサクセスなどの各部門と連携した施策の推進 ・メンバーの育成、目標設定、評価、採用活動

フューチャー株式会社

ビジネスモデルの変容を目指している、様々な産業・業種のクライアントのパートナーとして、事業戦略、フィールド業務、テクノロジー活用での知見や先見性を基に、コンサルティング(バックキャスト分析、現状業務・システムの分析～ロードマップ策定等)をチームで実施します。また実現にむけてはコア・テクノロジー部分(IoT,AI,データ分析・活用)のデザインや実装も行います。 ●詳細 ・アーキテクチャ分析・方針策定・デザイン・実装:IoT/フィールド/全体最適な粒度(コンポーザブル指向等)/配置およびデータガバナンス設計、システム構成、連携方式のあるべきと課題抽出、アクションのプランニング ・アジャイル型プロダクト開発:IoT/UXデザイン/実装～仮説検証をクイックに実施し、目に見える形で業務変換をダイレクトに推進 ・基盤サービス構築・改善:データのサイロ化を克服するため、コンポーザブルEA、データ戦略基盤(AIAgentとの連携、セマンティックレイヤのデザイン等)のあるべきと構築、仮説検証、改善を実施 ・データ分析/可視化:様々なデータソースからデータを集約/加工をクイックに行い、現状の見える化、分析、原因分析を実施 ・技術顧問:採用技術、開発方針の相談役、コンポーザブルEA/セマンティックレイヤ/BigQuery/dbt/MDM/RDB/React/Go/セキュリティ対策など各種スペシャリストによるアドバイスを実施し、エンジニア組織を育成 ●役割と期待 様々な産業・業種の変容を目指すクライアントに対し、上述の職務をチームで実施しますが、その際のコンサルティングメンバまた、リーダーをお任せします。 また、当ユニットでは、コンサルティング業務の傍ら、クライアント含めた社内外のネットワークを活用した新しい稼ぎ方、また、個人としても持続可能性がある働き方を一緒に探索する仲間を募集しています。 ●案件事例 ・大手資源開発会社様の全社DXコンサルティング、企業文化改革、業務・システムの断捨離、データ民主化、デジタル戦略組織組成及び人財育成支援、実施 ・大手エネルギー供給、ガス供給・販売・サービス会社様の、操業管理、需要予測/製造/供給/配送/点検等一連のコア業務のDXを実現し合わせてプラットフォームサービスを構成するマイクロサービス化を実施 ・大手製造業(化学素材)会社様の全社DXコンサルティング、人財育成、データ文化醸成支援、 ・大手電鉄会社様の地域沿線向け新規サービスとして生活向上プラットフォームを創出から具体化実施 ・大手MaaSサービス提供会社様のプラットフォームサービスのデザイン、商材検討、具体化実施 ※業務内容の変更の範囲について 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。 募集部門のビジョン・ミッション ●Vision: Energy(物理的な資源、企業文化や人に内在する資源)× テクノロジーで　「日本を元気にする」 ●Mission: クライアント個々の状況や手持ちの経営資本(人、モノ、情報、ネットワーク等)を基に一緒に試行錯誤しながら自分達ならではの企業価値を考案し実行するプロセスを含め、クライアントの企業文化に深く根付ずかせ、自律的かつ持続的に価値を生む活動へと変化を促すこと

株式会社NTTデータ

・当社のプロジェクト横断型の技術支援組織である技術革新統括本部の中で、様々な分野・業種のシステム開発プロジェクトをターゲットとして、品質・生産性向上に貢献する技術支援を担当いただきます。 ・ソフトウェア開発プロセス、ソフトウェアアーキテクチャ、さらには品質・生産性向上に資するソリューションの各側面から、プロジェクトが手掛けるシステム全体の課題を手早く顕在化させ、品質確保の視点から解決へつなげていく業務です。 ・時には自らプロジェクトに参画し、システムのグランドデザイン策定から共通化・標準化などの指針策定、開発プロセス策定などシステムエンジニア/ITアーキテクトとして対応いただきます。 ●組織情報 当社においてソフトウェア開発技術を統括する部署であり、同分野における調査研究からソリューション開発・標準化、普及展開までを手がけています。 また、同分野の専門性を活かして社内への技術支援も展開しており、当社事業本部での開発プロジェクトが作成した設計書やソースコードを対象としたレビューや、時にはプロジェクトにアーキテクトとして参画するなど、現場対応も幅広く実施しています。

株式会社NTTデータ

インターネットを通じて国税の電子申告・申請を行うe-Taxを中心とする、国税に係る公共大規模システムの開発を行う。e-taxの利用率、利用件数は年々増加しており、直近では年間4千万件を超える手続きがあり、今後の利用率、利用件数の拡大も見込まれる。また、税制の改正などを契機とした定期的な案件もあり、将来性のあるシステムである。 　大規模かつミッションクリティカルなシステムに対する刷新プロジェクトを進めており、クラウド化やアーキテクチャのモダン化等、単なる更改の枠を超えた次世代システムへの刷新を行う。次世代システムへの刷新に当たっては、従来の延長線上にあるような単なる改善にとどまらず、利用者中心のサービスの実現や運用者視点での省力化や効率化、また、今後の機能拡充等も踏まえたメンテナンス性の向上など、機能・コスト両面で優れ、将来的な成長においても基礎となるシステム基盤を目指す。 　本システムの開発において、ITアーキテクトとして既存の仕組みに囚われない視点で刷新を共に進めていただきたい。

株式会社NTTデータ

◆クラウドを活用したシステムにおいて、検討・提案・設計・構築・運用までの上流工程からの一連の業務をプライムの立場で担当していただきます。◆ 【事業・ミッション】 現在、当担当では公会計に関わる官庁会計システムや政府の入札・契約・請求といった政府調達を一元的に管理する電子調達システム、マイナンバーカードを活用した給付SaaS等に取り組んでおり、デジタル庁が掲げる「デジタル社会の実現に向けた重点計画」に基づき、国・地方公共団体の行政サービスのデジタル化や業務改革(BPR)、社会全体のデジタル化を推進しています。 政府情報システムにおけるクラウド領域は、 「クラウド・バイ・デフォルト原則」 に加えて、「モダン技術の利用」が方針として打ち出されており、今後クラウド活用のみならず、アプリケーションのモダン化およびモダン化に伴う案件の拡大戦略がミッションとなります。 【役割】 ・クラウドアーキテクト（リーダー）：高い技術力/先見性をもってアプリケーションのモダン化を含めたシステムの将来像を描き、システムアーキテクチャ全体の検討・提案・設計・構築をリードしていただきます。 ・クラウドエンジニア（サブリーダー/メンバー）：顧客サービスを支える安定/高品質なクラウド基盤をスピード感をもって提供すべく、クラウドおよびインフラ領域の設計・構築・運用に携わっていただきます。

株式会社NTTデータ

【事業・ミッションについて】 当事業部では、マイナンバー制度を軸として、誰もが、いつでも、どこでも、ライフスタイルに応じたサービスをスピーディに受けられるデジタル社会を実現することをミッションとし、デジタル庁及び地方公共団体の外郭団体を顧客としたマイナンバー関連システムの企画・開発・運用保守を提供しています。 国民の皆様の生活の基盤となっているマイナンバーの仕組みを支える既存システムの刷新・高度化と並行して、金融等、公共以外の分野とも連携してマイナンバーの仕組みを利活用したサービスを提供する等、当社だからこそできる新たな仕組みを提供しています。 【主な業務内容】 ・インフラエンジニアとして業務アプリケーションを構築するインフラ基盤(仮想基盤、OS、DB、NW等)の運用保守及び機能改善 ・アプリケーションエンジニアとして業務アプリケーションの運用保守及び機能改善 ・顧客に対する運用保守状況の定例報告 (プロジェクト例) 　ー大規模情報連携基盤に関する運用保守 　ーマイナンバー制度の土台となる関連システムの運用保守 　ーマイナンバーカードの認証機能の利活用システムの運用保守 ※運用保守に参画いただき、業務知識や現行システムへの理解を深め、新たに次期システムや新規システム案件に携わることも可能です 【特徴について】 ・構築・試験自動化技術等、日々進化する技術を活用することを推奨しています。 ・規模の大きなプロジェクトが多数のため、ステークホルダが多く、チーム一丸となって仕事を推進することが求められます。

株式会社NTTデータ

マイナンバーカード関連業務BPOプロジェクトチームにおいて、BPO業務グループリーダとして業務チームのQCD管理及びオペレータを含むチームメイキング等のリーダ及びマネージャ業務を行っていただきます。 職場環境としては、当担当には社員が40名ほど在籍し、グループ会社やビジネスパートナーを含めて協働しています。また20代の若手からベテラン層まで様々なメンバーがそれぞれの立場で活躍し、上司・部下関係なく議論が活発に行われ、風通しの良い雰囲気です。

株式会社NTTデータ

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

フューチャー株式会社

当社では、”増加するサイバーセキュリティの脅威”、”その攻撃の早さ”、”攻撃の多様化”、”回数”、そして”増加するセキュリティ投資”に対して、「より早く、より的確に、より効果的に」をコンセプトに、「Cyber Security Innovation Group」を設立しています。同Groupの事業の柱の一つとして、クラウド型のセキュリティサービス「FutureVuls」( https://www.vuls.biz/ )」の提供を行っています。この「FutureVuls」を強みにエンタープライズのお客様向けに統合的なセキュリティサービスを提供していきます。現在、従来のセキュリティ管理に加え、各業界における法制度対策やSBOM(ソフトウェア部品表)管理のニーズが爆発的に増加しており、FutureVulsへの引き合いが急増しています。 • FutureVuls・・・Vuls(VULnerability Scanner)をベースに提供している脆弱性管理のクラウドサービスで、エンジンとなる脆弱性情報の全自動スキャンツールの名称。2016年4月1日にオープンソースとして世界に無償公開。 半年後の同年10月1日にはオープンソース共有サイト「GitHub」でランキング1位を獲得するなど、世界中のシステム管理者から多くの注目を集めている。FutureVulsはVulsにエンタープライズ向け機能を付加し、独自の「自動トリアージ機能(SSVC)」や「国産ならではのサポート力」を武器に急成長しているSaaSです。 ●採用部門について 現在、 FutureVuls事業は「立ち上げ」から「拡大(Scale-up)」のフェーズへ突入しており、本ポジションは、セールス担当と連携し、技術的な信頼を勝ち取ることで導入を成功に導く「技術の顔」としてのプリセールスメンバーを募集します。複数のセールスを技術支援する立場として、製品の価値を最大化させる役割を担います。 ●職務内容の概要 本ジョブは単なる「ツールの説明員」ではありません。本ポジションは導入前の「技術的な不安」を「導入後の成功イメージ」に変える役割を担います。顧客の複雑なインフラ環境を理解し、FutureVulsを用いた新しい脆弱性管理のスタイルを自ら設計・提案する、コンサルティング要素の強いエンジニア職です。 ●具体的な職務内容 ・技術支援・デモ実演(意思決定の支援) セールスに同行し、単なる機能説明に留まらず、顧客のシステム構成(OS/MW/NW)に応じた最適な検知・管理手法を技術的に解説。顧客が導入の判断を下せるよう、技術的な懸念事項を先回りで解消します。 ・PoC(概念実証)のリード(運用の設計) 単なるツールの試用支援ではなく、「運用をどう回すか」のゴールを策定。検証計画の立案から環境構築、実データを用いた検知精度の検証を行い、既存の運用フローからの脱却に向けた技術的な道筋を示します。 ・技術的な課題提案(ソリューション設計) Linux、コンテナ、クラウド(AWS/Azure)、NW等の構成をヒアリングし、SSVCやSBOMといった最新の脆弱性管理手法をどう組み込むのがベストか、顧客に合わせた「脆弱性管理の最適解」をアーキテクチャレベルで提示します。 ・技術資料の作成(ナレッジの武器化) 競合製品(海外ベンダー製等)との技術仕様比較や、複雑な脆弱性トレンドを分かりやすく解説したホワイトペーパー、FAQの整備を行い、営業活動の技術的根拠(エビデンス)を強化します。 ・開発フィードバック(プロダクト進化への貢献) 顧客の技術的な要望や現場の課題を深く理解し、エンジニア視点で整理。プロダクトマネージャーや開発チームへ「次に作るべき機能」を提案し、FutureVulsをより市場価値の高い製品へと進化させます。 ●所属チーム セールスチーム(現在3名+マネージャー在籍) ●業務内容の変更の範囲について 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

フューチャー株式会社

採用部門、またはアサイン予定プロジェクトの概要 Technology Innovation Group(TIG)は、 「最先端、且つ先進的なテクノロジーのプロフェッショナル集団」、 「プロジェクト品質と生産性の向上」、 「自社サービス事業の立ち上げ」 を主なミッションとして発足しました。 同ポジションは、TIG内のTechnology Architect Teamへの配属です。 同チームでは、独創的で自由な発想と実績をもとに、顧客の戦略的IT投資に向けて、 先進IT技術の調査と伴にシステムのスリム化・効率化・最適化をテクノロジー面で推進します。 また、先進テクノロジーを積極的且つ緻密に採用し、競争力の高いシステム設計・構築、 開発コスト・運用コストの適正化と投資対効果の改善を実施しています。 職務内容の概要 企業の中でのシステムが担う役割、重要度が高まってきています。そのような多種多様なシステムの構築を、画一的な仕組みで実現することができなくなってきています。我々は、お客様がシステムに求める要求に加え、その背景・将来の予測を加え、今とるべき最適で戦略的なアーキテクチャを提案していきます。また、我々は特定のソフトウェア製品やサービスを担ぐことはせず、顧客の成功に最適なアーキテクチャを実現するために必要となるソフトウェアやサービスを利用する。 その様な顧客が成功する為に必要となるアーキテクチャの設計をはじめとして、チーフアーキテクトとしてプロジェクトを技術面からリードするポジションを担当して頂きます。 職務内容の詳細 ●アーキテクチャ要件、非機能要件の定義 ビジネスの成功におけるシステムの役割、なすべきことを理解し、アーキテクチャを設計する為に必要となる要件を定義する。機能面での要件に加え、性能・可用性・移行性・操作性・運用性・機密性など、非機能面での要件も定義する。特に我々は、大規模・ミッションクリティカルなシステムの構築が多いので、非機能面での要件には重きを置いている。 ●アーキテクチャ設計、Proof Of Concept、アーキテクチャチームのリーディング 機能面、非機能面で要件を満たすアーキテクチャの設計を担当する。単純なソフトウェアスタックを設計するのではなく、ソフトウェアを機能レベルのコンポーネントに分解し、コンポーネント間のインターフェースおよび通信含め論理設計する。アーキテクチャ物理設計では、そのコンポーネント間の連携を実現する「実装」を決定するが、世の中にあるソフトウェアで実現できない場合は、自らその実装を開発することも厭わない。 また、我々はたとえ実績がない技術であっても目的達成に必要な技術であれば積極的に採用をしていく。その為、実現性が不確実な要素に関しては、設計段階で実現性の検証(Proof Of Concept:POC)を実施する。 そして、自ら設計したアーキテクチャを元にアーキテクチャチームとプロジェクトを技術面からリードしていく。 ●新技術の検証 常に新たな技術に対しても目を向け、顧客の成功に役立つ可能性がある技術に関しては、積極的に検証を進める。 ※業務内容の変更の範囲: 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。 Technology Innovation Groupのプロジェクト事例 ●中日グループの顧客データを統合・可視化。フューチャーアーキテクトが支援する中日新聞社のデータドリブン経営と地域活性化。 https://prtimes.jp/story/detail/ZrX6qyS726B ●グルメ回転寿司に必要なDXとは? フューチャー×銚子丸がパートナーシップで挑む、全社DX推進プロジェクトhttps://prtimes.jp/story/detail/Ybv6g8SlJPb ●コンテンツの価値を最大化せよ　クラウド型CMS GlyphFeedsが変える情報発信の姿https://www.future.co.jp/lttf/detail/220617_glyphfeeds/

FPTコンサルティングジャパン株式会社

製造業向けローコード開発ツール「Tulip」の開発スケーラビリティを担保するため、テーブル構造やアプリ間連携、外部システムとの接続設計など、ロジック・アーキテクト業務を担っていただきます。 ●担当業務 ・テーブル設計(物理・論理アーティファクトのモデリング)​ ・コネクター/外部API連携設計​ ・トリガ・変数・集計等の技術指導​ ・データ標準化/命名規約の整備​ ・開発ガイドラインの作成 ●導入事例 ・大手工作機器メーカー　組み立て工程手順書のデジタル化

株式会社NTTデータ

CX変革の戦略策定から実行・成果創出までを一貫して支援する「伴走支援チーム」において、生成AIを活用した開発プロジェクトの基本構想～リリース、当社プロダクトの技術構想立案～構築をリードします。 コンサルタント/デザイナー/データサイエンティスト/エンジニア等の多様な専門家と連携しながら、チーム一体でお客様のビジネス成果創出という共通の目標に向かってプロジェクトを推進します。 ●プロジェクト例 ・生成AI等を用いた抜本的なCX変革/業務効率化オファリングの企画・サービス化、顧客への提案・導入・成果創出支援(PoC～本格展開) ・顧客の事業課題、経営目標を踏まえたあるべき業務プロセスの策定とシステム機能実装 ●参考情報 AIエージェントを活用した新たな生成AIサービスを提供開始～「SmartAgent™」の実現により、オフィスワーカーの生産性向上、付加価値業務のシフトへ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2024/102401/ OpenAIとのグローバルでの戦略的提携を開始～日本初の販売代理店として、OpenAI関連事業で2027年度末までに累計1,000億円規模の売り上げへ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2025/042400/ マーケティング業務を最大6割削減する新たなAIエージェントサービスを提供開始～「LITRON® Marketing」の提供により、マーケティングの戦略・施策の企画から実行・評価まで一気通貫で支援～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2025/051900/ 生成AIを活用した営業生産性向上PoCをテプコカスタマーサービスと実施～太陽光設備サービスにおける営業活動の効率化と業務品質向上の実現へ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2025/052601/

株式会社NTTデータ

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、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進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。 ●AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う ●AI、特にAIエージェントの要件定義から運用における全工程を技術的にサポート ●AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装 ●チームメンバーの指導・育成

株式会社NTTデータ

今後更なる発展が期待される生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。 各分野と連携を図り、当社グループが関わる各システムの開発プロセスのあるべき姿(ToBe)を描き、海外・国内で開発したアセットの開発・導入(検証・提案・技術支援)を検討します。 また、導入の結果はフィードバックを行い、次の導入に向けた改善を図ります。 (1)検証・アセット開発 最新の生成AI(LLM)のソフトウェア領域への適用性を評価するとともに、海外・国内に適用可能な生成AIアセットの開発を行います。 (2)提案・コンサルティング 当社グループが関わる各システムの開発プロジェクトの現状(AsIs)とあるべき姿(ToBe)を明確にし、GAPを捉え、最適な生成AIアセットの提案を行います。 (3)技術支援 提案した生成AIアセットの確実な展開を図ると共に、当社グループのスキル底上げを目指し、人材育成も合わせて実施します。 (4)フィードバック 技術支援の結果を確実にフィードバックし、今後新たな技術支援先に向けてブラシュアップを図ります。

株式会社NTTデータ

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

株式会社NTTデータ

職務内容:グローバルITアーキテクト NTTデータ全体のグローバル各国におけるシステム開発を対象に、性能・非機能に関するあらゆる課題を解決する専門組織です。4,500を超えるプロジェクトで培った技術力を駆使し、「止まらないシステム」「成長するビジネス」をグローバルに支えます。 担当業務 グローバル各国のメンバーと協働し、性能/非機能の課題解決を現場から主体的にリードするアーキテクトを募集します。アーキテクチャ設計から性能検証・チューニング、さらにはSREやObservability、FinOpsといった領域まで、システムの最適化と品質向上を自らの手で実現するポジションです。国内で培った経験を、今度は“世界基準”へ。技術で世界を支える次世代アーキテクトを目指しませんか? 組織のミッション 当組織は「顧客の性能・非機能問題を解決するだけでなくビジネス価値向上につなげる高度ITアーキテクト&スペシャリストのトップチーム」を目指して、国内・海外のお客様に対する性能・非機能面を中心とする技術支援やプロジェクトリードを行います。専門的なスキルを有するアーキテクト、専門家を含むメンバー200名超のノウハウ等を結集することで、年間で400超の案件を対応し、年間20%の成長を続けています。 特に、「AI-Driven性能エンジニアリングの確立と普及展開」「国内海外の重要プロジェクトに対するアーキテクトとしての価値提供」「ITアーキテクト領域のスケール拡大」を注力領域の柱と位置付けており、グローバルでも活躍できるアーキテクトの仲間を募集しています。

GO株式会社

タクシーアプリ『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 また、GO事業以外にもGX(グリーントランスフォーメーション)事業や人材事業など、モビリティ領域を中心にしつつも様々な事業を新たに展開しており、それらの新規事業においても必要に応じてプロダクトの内製開発を行っています。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●ポジション一覧 ・toB、toC向けのWebプロダクト開発(フルスタックエンジニア) ┗タクシーアプリ『GO』の事業者向けWebプロダクト『GO管理画面』 ┗タクシーアプリ『GO』の法人向けサービス『GO BUSINESS』 ┗その他、様々なWebプロダクト開発を行うポジションもございます。 ・『GO』の決済及び請求基盤の開発(バックエンドエンジニア) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 <参考> [【会長×社長対談】Valueアップデート!次の未来へGOするための、GOらしい働き方・価値観](https://go-on.goinc.jp/n/ncca95a79fbfd) <生成AIの活用方針> セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ●利用可能な主なAIツール・サービス ・Google Gemini / Google NotebookLM / Azure OpenAI / GitHub Copilot / Cursor / Claude Code / Bedrock / OpenAI API ●主な活用状況 ・日常業務の効率化(ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ・ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) ・サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ●学習・コミュニティ活動や利用支援制度 ・有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 ・有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり ・高性能なPCやGPU環境の提供あり ・業務内外問わず、個人のツール利用に対する費用補助制度あり ・生成AIに限らず様々な補助制度、環境の提供あり ・生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 <参考記事> ・[社会を動かすエンジニアリングって?GO開発トップが語る過去と未来|惠良×長谷 対談](https://go-on.goinc.jp/n/n5c60f6de0daa) ・[Webで移動にまつわる課題を解決へと導く。Webプロダクト開発チーム立ち上げの全貌](https://go-on.goinc.jp/n/ne993d2000196) ・[顧客の声をワンチームで実現する。『GO BUSINESS』事業企画×PdM×開発の越境対談](https://go-on.goinc.jp/n/nde99f7e20e61) <参考サイト> ・[GO Inc. Entrance Book for Engineer](https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-Engineer-e3e916579fc64696bef64488f4c7e73c)(まずはじめに知っていただきたいGO Inc.の情報) ・[GO Tech Blog](https://techblog.goinc.jp/) (GO Inc.のエンジニアが技術情報を紹介するブログ) ・[GO-on](https://go-on.goinc.jp/)(GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ) ・[オフィスフリー制度](https://go-on.goinc.jp/n/nece2dde0c633)(全国どこからでも勤務できる制度) ・[トライアルタクシー制度](https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510) (タクシー乗車費用を会社が一部補助する制度) ・[Engineer Challenge Week](https://go-on.goinc.jp/n/n03e1ca85aacd)(半年に2週間、業務を離れてスキルアップに集中できるプログラム)

GO株式会社

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

フューチャー株式会社

弊社では、クライアント様の経営および事業を支える戦略的なシステムの構築を多く手掛けています。これらのシステムには、大規模・ミッションクリティカルな難易度の高い要件があり、既存の商用ソフトウェアやOSSを組み合わせるだけでは実現できない案件が数多くあります。 そのようなシステムを実現するためのコアとなるソフトウェアの設計・開発・導入を担当して頂きます。 「ソフトウェアエンジニア」という職種でも、得意分野により活躍するフィールドがいくつもありますが、代表的な例を以下に挙げます。 ●React.js/Angular/Vue.jsを駆使して高度なUI/UXを実装するフロントエンドエンジニア 弊社の手がける大規模案件においても、リッチで高度なUIを求められることが増えており、React.js/Angular/Vue.jsといったJavaScriptフレームワークを用いて実装しています。これらの技術要素をベースにしつつ、その案件で最適なプラグインや周辺技術を選定し、Webコンポーネント化を推進して、他のエンジニアをリードする役割を担って頂きます。 ●マイクロサービスなどのトレンド技術を駆使して実装するバックエンドエンジニア エンタープライズにおいてもクラウドの採用が多くなり、Webアプリケーションもコンテナ化され、マイクロサービス化されていく中で、APIの開発だけでなく、周辺技術(API Gatweay/サービスメッシュ/コンテナオーケストレーションなど)にも精通したリードエンジニアとして、アーキテクチャの選定とソースコードの品質に責任を持って推進して頂きます。 ●品質・開発生産性・メンテナンス性を高めるフレームワーク、ツールの設計・開発エンジニア 我々が開発するソフトウェアは、企業経営の根幹を担い何年も使われ続けます。ですから、機能面、非機能面含め高い品質が求められます。また、生産性や継続したエンハンスにも耐えうるメンテナンス性が求められます。これらを開発するプログラマーの力量に頼るのではなく、弊社が持つ開発方法論とリンクしたフレームワークやツールとして仕組化して開発を進めています。今後は、従来機械に任せてきた単純な判断だけでなく、人間の判断が必要とされてきた領域に関しても、機械学習を活用し、アプリケーション開発の自動化を目指していきます。 ●自社製品の設計・開発エンジニア 弊社の研究開発チームでは、顧客向けシステムの開発に必要なライブラリ、フレームワークの開発をはじめとして、設計・開発を高品質かつ高生産性に実施するためのツールや、実行環境などをサービス提供しており、各案件で利用されています。「すでに世の中にある製品や技術は積極的に利用し、世の中にまだない/足りないものは自ら作る」のマインドをもって、特定プロジェクト・システムの枠を超えて利用されるプロダクトの設計・開発を担当して頂きます。 ※業務内容の変更の範囲: 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

フューチャー株式会社

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) はAIの専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 【NLPエンジニアの仕事】 ●メンバーとして自然言語処理技術・生成AI等を用いた顧客課題の解決に従事します ●業界横断的な課題や特定顧客のニーズに応えるため研究開発を実施することもあります ●希望・能力に応じて大学との共同研究に参画する可能性もあります 将来は自然言語処理・生成AIを中心としたAI案件のプロジェクトリーダーやAIテックリードなどへのキャリアも希望や素養に応じて可能となります。 高い専門性を発揮できる場合には学術研究を行いながら言語活用の技術アドバイザリやコンサルティングを行うリサーチエンジニアへの道もあります。 変更の範囲について 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。 【AI社会実装の事例】 ●AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ●全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ●全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ●新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ●精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ●業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ●美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ●50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ●年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ●構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ●マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) 【基礎研究・応用研究の事例】 ●LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ●AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ●MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ●その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など

パーク２４株式会社　（登記上　パーク二四株式会社）

【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

JAPAN AI株式会社

・顧客課題の発見・設計 顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定 AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する 利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案 ・ワークフロー構築・PoC の高速実装 JAPAN AI STUDIO を活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等) LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装 顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合 フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) ・本番導入・伴走 本番導入の技術支援・運用設計 セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 導入後の利用定着支援・改善提案 ・プロダクトフィードバック 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元 新規ユースケースの発見・提案 プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化 【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 : 製造業の「SaaS 疲れ」を解消する企業の脳の構築 従業員 500名の製造業の顧客。 SmartHR / 楽々精算 / kintone / Salesforce を個別に運用しており、部門間のデータ連携は手作業で行われている。 現場ヒアリングで「月末の経費精算に 1人あたり 2時間かかっている」「営業が受注情報を 3つのシステムに手入力している」という課題を発見。 JAPAN AI STUDIO で各 SaaS を API 連携し、経費精算の自動承認ワークフローと受注データの自動連携エージェントを 2週間で構築。 月間 400時間の業務削減を実現し、他部署への展開 (アップセル) に繋げる。 ● シナリオ 2 : 金融機関の 24時間見込み顧客探索エージェント 地方銀行の法人営業部門。 営業担当者が手動で企業情報を調査し、アプローチリストを作成している。 1件あたり 30分かかり、1日 10件が限界。 JAPAN AI STUDIO で企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AI エージェントが 24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。 営業担当者は毎朝、AI が優先順位付けしたアプローチリストを受け取るだけの状態に。 アプローチ数が 3倍に増加し、受注率が 15% 向上。 ● シナリオ 3 : 小売業の稟議承認プロセスの AI 化 全国 50店舗を展開する小売業の顧客。 店舗からの発注稟議が紙ベースで、本部での承認に平均 5営業日かかっている。 現場観察で「承認者が出張中に稟議が滞留する」「過去の類似稟議を参照できない」という課題を特定。 JAPAN AI STUDIO で稟議データを構造化し、AI が過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。 承認リードタイムを 5営業日から 1営業日に短縮。 この成功事例をプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。 JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。 その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●AI ソリューションエンジニアについて AI ソリューションエンジニアは、Palantir 社が確立した FDE (Forward Deployed Engineer) を、AI エージェント時代にアップデートしたポジションです。 顧客の最も困難な業務課題を、AI と自社プロダクトを武器に解決します。 ・SIer / SES でのエンジニア 受け取った仕様書通りに実装する 客先常駐で開発リソースを提供する 多重下請け構造の中で顧客と距離がある 特定領域・特定技術の深掘り ・本ポジション 顧客と直接対話し、課題を発見して仕様を自ら定義する 自社オフィスを拠点に、自社プロダクトで顧客課題を解決する 経営層から現場担当者まで、顧客と直接信頼関係を築く フルスタック × AI × ビジネス理解 受託開発でも客先常駐でもありません。 顧客現場で課題を発見し、軽量な PoC を高速実装し、本番導入まで伴走する。 その過程で得た知見がプロダクトを進化させます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 ・顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する ・JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する ・PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する ・現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる ・経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 チームは現在6名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース 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

JAPAN AI株式会社

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

JAPAN AI株式会社

期待する役割 本ポジションでは、JAPAN AI STUDIOを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。 具体的には、以下のような成果を期待しています。 ●顧客価値の迅速な提供 ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。 ●プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速 実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。 ●ナレッジの蓄積と組織全体への展開 実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。 ●顧客とエンジニアリングチームの架け橋 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。 業務内容 自社サービスであるJAPAN AI STUDIOを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行う PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定を行う 具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。 ●AIアプリケーションの実装 ※vibe codingの手法で行うため、エンジニアリング経験不要です ・JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成(プロンプト設計、パラメータ調整) ・ワークフロー設計と構築(業務フローの可視化と自動化) ・PAGE機能を使ったUI/UX調整(ユーザーインターフェースの最適化) ・AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 ・データ構造の定義(AIエージェントの補助を活用) ・JSON/Webhook等を使った外部システムとの連携設定 ●品質保証と継続的改善※vibe codingの手法で行うため、エンジニアリング経験不要です ・実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ・ユーザーフィードバックの収集と分析 ・課題の特定と改善案の提案・実装 ・パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ●ドキュメント作成とナレッジ共有 ・実装結果の仕様書・手順書作成 ・成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 ・チーム内での知見共有(勉強会、レビュー会等) ・再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ●ステークホルダーとの連携 ・顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング ・顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 ・開発チームとの技術的な調整と連携 ・プロジェクトの進捗報告と課題共有 ●自社プロダクトの開発優先目標の策定 ・自社プロダクトの開発優先度の検討・策定 ・開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ・自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ・AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ・PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF Marketing Domainチームへの配属となります。

JAPAN AI株式会社

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース 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