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エンタープライズ企業に対する、受注までのプリセールス活動全般を技術面からリードします。 1.テクニカル・コンサルテーション(商談リード) アカウント営業を担うマネージャー以上のコンサルタントと連携し、顧客の事業責任者やIT部門責任者に対し、技術的なプレゼンテーションおよびデモンストレーションを実行。「ecforce」を中核としつつも先方既存システムとの連携や個別要望を満たすSaaSとSIのハイブリッド構成でのシステムアーキテクチャの全体像を提示し、顧客の技術的懸念を払拭します。 2.Fit&Gap分析とソリューション設計 エンタープライズ顧客の複雑な業務/システム要件をヒアリングし、SaaS標準機能とのFit&Gap分析を実施。SaaS標準機能でカバーできない領域に対し、SaaSの有線アップデート、個別カスタマイズ、外部システム連携などを駆使したモダンなソリューションを構成・提案。RFI/RFP(提案依頼書)に対する回答作成および、システム構成図・非機能要件などの定義も行います。 3.PoC(概念実証)の計画と推進 導入後の実現性を証明するためのPoCを設計し、技術的な成功基準を定義。開発部門やプロダクトチームと連携し、デリバリー部門へスムーズに引き継ぐための導入ドキュメント作成します。 4.市場フィードバック 提案活動を通じて得た顧客要望をSaaSプロダクトチームへフィードバックし、弊社のSaaSがエンタープライズ顧客に向けて競争力を持ち続けるための機能ロードマップ策定に寄与します。 【変更の範囲】 会社の定める業務

(雇い入れ時) ●概要 自動運転の実用化に向けて、障害物認識や白線認識、自己位置推定などの自動車周辺環境認識に関わる認知機能や、自車走行経路のプランニングなどの判断機能の開発を行っています。 論文調査によるゼロからのアルゴリズム開発、引用元アルゴリズムの改善開発、ターゲットハードウェア向けの高速化など、理論から応用、実用化まで一気通貫した開発を行っており スキル習得状況に応じ 様々な経験を積むことができます。 ●仕事内容・自動車の自車周辺の車両の移動予測アルゴリズム開発 ・論文と公開実装をもとに論文の再現実験 ・公開実装の環境構築、必要に応じてデバッグ等のトラブルシューティング ・実データを公開実装に合わせるための座標変換 ・実データ適用時の課題の洗い出し ・アルゴリズム評価 ・アルゴリズム改善 (変更の範囲) 技術領域における業務

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 <具体的な業務内容> ●LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ●LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ●マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ●社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 【カスタムAIソリューション事業とは?】 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ●オーダーメイドによるAI開発 ・アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ●企業のコア業務をAIで変革 ・画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 【裁量の大きさについて】 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ●技術者がお客様に対して直接提案をすること ●お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ●チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ●会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること 【技術スタック】 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ●データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ●機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ●Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ●実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●開発言語(Python, Rust, Javascript) ●インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ●開発ツール(Visual Studio, GitHub) ●その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) 【社内活動】 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ●技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ●最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) ・本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ●チームビルディング施策 ・“チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 【業務の変更範囲】 なし

<部概要> ソフトウェア品質保証、ソフトウェアプロセス改善 <部署の役割> ・ソフトウェア品質確認プロセスと方法の改善 ・ソフトウェア品質確認の実施 ・車載されるソフトウェアの開発プロセスを構築・運用 <入社後の担当領域> 以下の戦略や計画を策定し実行していく推進リーダーをご担当頂きます。主に担当する領域はご本人の意向・適性から決定します。 ●ソフトウェア品質保証 ・ソフトウェアデザインレビューをはじめとする品質確認プロセスの改善 ・各ECU部品のデザインレビューの計画管理 ・各ECU部品のソフトウェアデザインレビューに参加及びレビュー支援 ・内製ソフトウェア開発の監査プロセス構築 ・内製ソフトウェア開発の監査実施 ●ソフトウェア開発プロセス構築 ・ソフトウェア設計、テスト業務のプロセスの構築と継続的な運用/改善 ・アジャイル開発の適用検討 <使用ツール> HelixQAC,Polyspace,Coverity,Tableau,BlackDuck など

サービスについて 本ポジションでは、プロダクト開発チームまたは横断的な技術組織において、サービス価値の向上を担う役割を担います。 担当する領域は複数の選択肢があり、選考を通じて希望や経験を踏まえ、最適なチーム・領域を提案します。希望があれば、応募時にお知らせください。 担当プロダクト・領域例 ・Sansan:名刺や企業情報、営業履歴を一元管理して全社で共有できるようにすることで、売上拡大とコスト削減を同時に実現するビジネスデータベース ・Eight:価値ある出会いをつなぐ、ビジネスのための名刺アプリ ・Bill One:請求書受領、経費精算、債権管理といった、さまざまな業務領域の課題を解決する、経理AXサービス ・Contract One:契約書をはじめとする取引書類をデータ化し、取引の条件や変遷を可視化することで、機会の損失や信用の低下を防ぎ、企業の利益を守る、取引管理サービス ・データ基盤/統合領域:企業内外のデータを統合し、ビジネスデータベースとして活用するための基盤サービス いずれの領域も事業成長にあわせて組織規模が急拡大しており、新機能開発、スケールに耐えるアーキテクチャ設計、技術的負債の解消、グローバル展開など、大きな技術課題・組織課題に取り組むフェーズにあります。 具体的な業務 テックリード/アーキテクトとしてプロダクト価値を最速かつ高品質で届けるための技術戦略・アーキテクチャー設計・基盤改善をリードします。 新機能開発から長期的な技術課題解決まで、プロダクトの成長と組織の技術力向上に幅広く関わるポジションです。 ・プロダクトの新機能開発・既存機能の改善および運用 ・重要プロジェクトにおける技術リード/アーキテクチャー設計 ・開発効率・スケーラビリティを高めるための基盤改善・技術刷新の推進 ・技術的負債の可視化と解消、将来を見据えたアーキテクチャー最適化 ・各チームへの技術支援、レビュー、設計・実装の伴走、メンバー育成 ・プロダクト横断の技術課題の発見と解決、技術スタック選定のリード ・パフォーマンス改善、マイクロサービス化、機械学習/LLM 活用基盤の整備などの推進 ・中長期視点での技術戦略立案および重要な技術意思決定 ・エンジニア発の企画・改善アイデアの立案および実行 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 主な技術スタック ●開発言語・フレームワーク・ライブラリ 【フロントエンド】 -TypeScript/React/Vite/Storybook/HTML/CSS 【サーバーサイド】 -TypeScript(Express.js/Node.js) -Kotlin(Ktor/Spring Boot) -Go/Ruby(Ruby on Rails)/C# ●データベース・検索基盤 -PostgreSQL/Cloud SQL -Aurora MySQL/Aurora PostgreSQL -DynamoDB/Elasticsearch/OpenSearch -Redshift/BigQuery/Cloud Spanner/Cloud Firestore ●インフラ / プラットフォーム -Google Cloud(Cloud Run/App Engine/Cloud Functions/Cloud Tasks/GKE など) -AWS(EC2/ECS/Fargate/Lambda/S3/SQS/Kinesis/Athena など) -Azure(App Service/Functions/Service Bus/Cosmos DB など) -Cloudflare ●コンテナ・IaC・構成管理 -Docker/Kubernetes/GKE Autopilot -Terraform(HCP Terraform)/Ansible/Chef/Bicep/Packer ●CI/CD・テスト -GitHub Actions/CircleCI/Azure DevOps/Argo CD/Cloud Build/Jenkins ●運用・監視 -Datadog/Grafana/New Relic/Zabbix -Cloud Monitoring/Cloud Logging/Cloud Trace -Splunk/Fluentd/Application Insights/Opsgenie/Sentry ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

【具体的には】※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※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。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等

【具体的には】 ・販売店で使用するECUソフトウェアアップデートツールの要件定義 車両及びサーバーと通信しECUソフトウェアを更新するWindowsアプリの要件定義、開発、ECUシミュレーター開発、機能検証 ・車両ECUの進化に応じたECUシミュレーターのチューニング、およびテスト環境構築、テスト実行 ・グローバル市場で使用されたアプリケーションによるログデータ、市場からの不具合情報をもとにアプリケーションを改善する開発・検証 【使用ツール】 ・チケット管理ツール(JIRA) ・文書管理ツール(Confluence, Sharepoint等) ・コミュニケーションツール(Teams, Slack等) ・構成管理ツール(Git、 Bitbucket、Subversion 等) ・デバッガ、シミュレータ(CANoe 等)

【具体的には】※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します AI、制御、センサー処理など多岐にわたるコンポーネントが連携する自動運転システムにおいて、「意図した機能の商品性」、「安全性」と「拡張性」とを両立する全体アーキテクチャ及びシステム振舞いを描きます。SOA(サービス指向アーキテクチャ)の導入や、次世代電子プラットフォームの構想、自動運転/運転支援を実現する機能の定義と振舞いの設計に携わります。 ・自動運転システムの全体ソフトウェアアーキテクチャ設計・要件定義 ・意図機能を実現するシステム振舞い設計・機能要件定義、妥当性検証 ・システムの安全設計(機能安全・SOTIF等のリスク分析及び安全機構の設計)・検証 ・各機能モジュール間のインターフェース設計および通信プロトコル策定 ・レガシー資産の刷新およびモダナイゼーションの推進(SOA化) ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※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。 【開発ツール】 SysML/UML tools (Enterprise Architect, Cameo Systems Modeler等), Jira, Confluence, GitHub 等

【仕事内容】 ① ビークルOS(車載OS)の開発 車両全体の知能化・自動運転化に向けて、複数のアプリケーションを安全かつ安定的に動作させるための「共通ソフトウェア基盤(OS)」=ビークルOSの開発を行います。 これは、PCやスマートフォンにおけるOS(LinuxやAndroidなど)に相当する存在で、車両における頭脳となるセントラルECUの中核を担うシステムです。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。(実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ② 車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種車載アプリケーション(例:自動運転制御、エネルギー管理、車内UX機能など)やサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ※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 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します ・コネクテッドカーのテレマティクス(プローブ/CAN等)と地理空間データ(OpenStreetMap、衛星画像、3D都市モデル等)を統合し、道路・交差点単位で交通事故リスクを予測するアルゴリズムの研究開発 ・異種グラフニューラルネットワーク(Heterogeneous GNN)や時空間モデリング、生成AI/VLM を中核としたモデルの設計・改善 ・大規模データのパイプライン構築から社会実装までの一気通貫の推進 ・研究成果の対外発表を重視しており、企業に身を置きながら第一線の研究を発表し、自らの専門性を世界に発進できるポジションです。 尚、他部門やお取引先等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていただきます。 ※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。 【開発ツール】 開発言語:Python データ分析・分析環境:AWS AI/機械学習:PyTorch(PyTorch Geometric)、MLOps、MLflow、生成AIツール(Claude Code等) 地理空間:PostGIS/OpenStreetMap/衛星画像/3D都市モデル 開発・運用ツール:Docker、GitHub/GitLab、JIRA など 開発環境:AWS、Windows、Linux、MacOS

業務内容 【仕事内容 / Job Description】 ハンドコーディングを中心とした車載向け組み込み開発案件を含む、インドキャプティブセンターでの開発推進をブリッジエンジニアとして携わっていただきます。AIツール導入後の開発・評価フローの再設計、およびその品質確保のための体制作りにも携わっていただく予定です。 Collaborate with our company’s technical and engineering departments to plan, design, and promote projects aimed at expanding the India Captive Center. 【具体的な業務内容】 ●オフショア先への仕事の依頼 ●オフショア先への設計書の作成 ●オフショア先へのプロジェクト・開発の説明 ●成果物の品質チェック ●進捗管理・報告 ●オフショア先とのコミュニケーション支援 【Specific responsibilities include】 ●Requesting work from offshore partners ●Creating design specifications for offshore projects ●Explaining projects and developments to offshore teams ●Conducting quality checks on deliverables ●Progress management and reporting ●Supporting communication with offshore teams 【主な対象となる業界】 自動車OEM/サプライヤー 【対象工程】 制御モデル開発、自動コード生成、単体テスト Pre-development, software testing, and unit testing for offshore projects 【組織構成/The new organization will be established with the following structure】 新設部門のため、以下組織体制を計画 ●部門責任者_企画・管理・採用・営業:2名(責任者1名/副責任者1名) ●技術・品質管理担当:1名 ●営業担当:1名 ●ブリッジエンジニア:3名 ●Project Managers: 2 (1 team leader, 1 deputy) ●Technical Sales: 1 ●Onsite Engineers: 3 ●Bridge Engineers: 3 変更の範囲:会社の定める業務

ChatworkおよびBPaaSの事業に貢献する顕在ニーズに応えるAIサービスやプロダクトの開発。 加えて、ニーズが顕在化していないプロダクトアウトアプローチによる中長期に向けた研究開発を行います。 プロダクトマネージャーは、要件定義からリリースまでのマネジメント・推進を担って頂きます。 ● AI基盤開発の推進 ● AIエージェントや機械学習等の仕組みを利用したプロダクト開発 ● 中小企業の経理・労務・人事のバックオフィス業務においてAIエージェントが効果的な業務を抽出 ● AIエージェント導入後のToBeの業務プロセスの具体化 ● バックオフィス業務のナレッジを活かし専門家からのヒアリングをもとにAIエージェントのプロンプトを作成生成AIおよびフロントエンドなど全体を設計 ● Dify/n8n等のAIエージェントのノーコードツールを用いたPoCの実行 ● AIエージェントを実装するエンジニア開発メンバーとコミュニケーションをしながら開発方向性をリード ● AIエージェントの運用と改善 ● 開発したAIエージェントに関する社内や顧客への導入推進 ● プロダクトおよびサービスの設計・開発・運用にエンジニアと伴走 所属部門・チーム ● Chatwork事業、BPaaS事業の開発とプロダクト組織が横断に関わる横断プロジェクトチーム ● AIベンチャーの上場経験があるAI活用の現実を理解するビズとエンジニアリングを両面対応できるメンバーが立ち上げ中のチーム ● AI開発のビズや開発、運用経験を持つビズメンバー、生成AIを中心としたエンジニアメンバー数名による一丸となった開発を進めるチーム ● LINEヤフー、グリー、グルーポン、リクルート、良品計画、富士通グループ、ABEJA、PwC、Laboro.AI、トライアルカンパニー、NRI、グラファーなど 技術スタック 【フロントエンド】 ・開発言語:TypeScript, Python ・フレームワーク:Next.js, Streamlit ・AI統合:Vercel AI SDK ・アプリ開発プラットフォーム:AWS Amplify, Firebase 【バックエンド】 ・開発言語:Python, TypeScript ・AIエージェント開発:LangChain, Dify, Strands Agents, Agent Development Kit (ADK), Mastra 等 ・ブラウザ自動操作:Playwright ・テスティング:pytest 【AI基盤】 ・生成AIプラットフォーム:Amazon Bedrock, Google Vertex AI ・AIエージェント運用基盤:Amazon Bedrock AgentCore, Vertex AI Agent Engine 【インフラ・DevOps】 ・クラウド:AWS, Google Cloud, GCP ・IaC (Infrastructure as Code):Terraform, AWS CDK ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeBuild 【開発ツール】 ・バージョン管理:GitHub ・プロジェクト管理:JIRA ・ドキュメンテーション:Confluence, Miro ・コミュニケーション:Chatwork ・AIアシスタント:Cursor, Claude Code 等 ・仮想化環境:Rancher Desktop(AIアシスタントローカル実行環境)

●FDE(Forward Deployed Engineer) 要件定義 → PoC → 本番運用 → 改善 まで一気通貫で担当する主担当ポジション。 「AIに詳しいエンジニア」ではなく「業務を理解しAIで現場を動かせる人」を求めます。 仕事内容 ①現場張り付きでドメイン理解(業務フロー観察、ペイン発見) ②業務要件 → 技術仕様への変換(OpenAI/Claude API、LangChain等で実装) ③高速プロトタイピング → 本番運用 → 改善(数日〜数週間でPoC、現場で回す) ④AI活用パターンの横展開・組織化 中長期キャリア FDE → AIプロジェクトリード → AXIS技術組織のヘッド職を想定。 現場エンジニアと並走しながら組織全体の生産性向上をリードする役割へ。

完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●システム設計・シミュレーション ・Edrive性能設計システム計算サポート業務 ・パワートレイン性能領域解析業務および関連業務 ・パワートレインとエンジンの制御システム検討及び適合業務 ・MOT冷却シミュレーション(MATLAB、GT-Suite)およびテスト業務 ・WS1Dシステム構築業務 ・4輪開発のMBSE支援と付随業務 ●試験・評価 ・充電・エネルギーサービスの実車試験および付随業務 ・Aコアソフトのアップデートに伴う実車評価 ●ソフトウェア開発・プロセス構築 ・ECUソフトウェアインテグレーション作業 ・Core ECUソフト開発計画、ソフト管理のサポート ・SW開発プロセスの効率化および改善活動 ・xILSにおけるソフトウェア開発環境の構築・管理・運用・検証業務 ●デジタルサービス・DX推進 ・デジタルサービス企画プロセスおよび環境構築支援 ・開発効率化に向けたXR開発推進・XR運用推進業務 ・次世代CAD設計ツール構築支援業務 ●AI・自動化・エージェント技術 ・シミュレーションによる最適化とLLM/生成AIを組み合わせたエージェント技術構築・運用展開 └ シミュレーションツールとCopilot Studioを連携させたAIエージェント構築 ・GitHubコード管理の即時実行とClaude連携による解析効率化 ・GitHub IssueのAI活用まとめとJIRA起票の自動化 ・設計業務・解析業務の自動化およびAIツール作成・環境構築

《募集ポジション》 クロスビットは、「100年先も続く、働くを支える」をミッションに、シフト管理クラウドサービス「らくしふ」やアルバイト採用サービス「らくしふワーク」など、ワークフォースマネジメントプロダクトを複数展開しています。 独自開発のアルゴリズムと徹底的な顧客向き合いを強みに、労働人口の減少という身近で大きな社会課題の解決に取り組んでいます。 ●らくしふについて(https://rakushifu.jp/) 「らくしふ」は、シフト作成から労務管理、予実管理・人件費の可視化・最適化を一元管理できるシフト管理クラウドサービスです。独自のアルゴリズムでシフト作成における手間やエラーを大幅に削減。さらに、労務管理やコスト管理の効率化を実現することで、店舗運営や人材配置の精度向上をサポートしています。 ●募集背景 「らくしふ」は、飲食店やホテル・映画館をはじめとした様々な業種・業態に導入されており、99.4%の継続率で導入事業所数30,000件を突破、40万人以上のシフトワーカーに利用されています。資金調達も含め、事業・組織両面で更なる拡大を目指しているフェーズです。 現在、介護施設や病院におけるシフト作成業務の負担をゼロにすることを目指し新製品を開発中、ヒューリスティクス手法を中心に高速かつ効率的なシフト自動作成アルゴリズムの設計・実装ができるエンジニアを求めています。 主なターゲットである介護施設、病院などの業種では、勤務スケジューリングにおいて事業所固有の要件を満たす必要があり、最適化する指標も多岐にわたります。 すでに最適化問題としての入出力設計は完了しており、在籍中のアルゴリズムエンジニア2名と切磋琢磨して、より良い最適解を出せるアルゴリズムを開発していただきます。 《業務内容》 ●ヒューリスティクス手法を活用したスケジューリングアルゴリズムの設計・実装 ●スケジューリングアルゴリズムの評価ツールの設計・実装・改善 ●開発環境 スケジューリングアルゴリズム:Rust, actix-web インフラ・ミドルウェア:GCP CloudSQL, AlloyDB, Cloud Pub/Sub, Cloud Storage, GCE, Cloud Load Balancers, Cloud Functions, Cloud Run, K8s(GKE), Cloud Logging, BigQuery, Sentry, New Relic, SendGrid CI/CD:GitHub Actions 開発環境: Docker, Docker Compose ツール:GitHub, GitHub Copilot, Slack, Sentry, Metabase, Notion, Figma, LINE APIs, Findy Team+ ●参考URL テックブログ:https://zenn.dev/p/xbit 5分で分かるクロスビットの開発チーム:https://speakerdeck.com/xbit/5fen-tewakarukurosuhitutonohurotakutokai-fa-timu 【エンジニアインタビュー】“ボタン1つ”でシフト作成が完了する世界を実現させたい:https://note.com/xbit_recruit/n/na43181382616

当社のAI技術者として、機械学習・深層学習を活用したシステムの設計・開発・運用を担当していただきます。 具体的には、自然言語処理、画像認識、予測モデルの構築、社内外データの分析基盤の整備など、AI技術を活用したソリューションの企画・実装を行います。 プロジェクトは他部門との連携も多く、ビジネス課題の解決に直結する業務です。 入社後 ~中期的にお任せしたいこと 当社の製品である大学向け統合パッケージ「GAKUEN」は全国の大学400校以上に導入実績のある「入試・教務・奨学金・ポータルなど」大学業務を一体的にサポートするパッケージです。 製品やシステムのAI開発や社内のAI活用により、教育DX推進をリードするため以下業務をお任せします。 ●画像認識・自然言語処理AI新機能開発 問合せ対応チャットボット、資料分析、デジタル証明書OCR連携など、先進的なAI機能をGAKUENプラットフォーム内で具現化。 開発環境 使用言語:Python、R、JavaScript など フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、FastAPI など データ基盤:AWS、Azure、GCP、BigQuery、Snowflake コラボレーション:GitHub、Redmine

募集ポジション 業務内容 <生成AIの活用やプロトタイピングで次世代の人事テクノロジーへ挑戦するフルスタックエンジニア募集中!> Works Human Intelligenceのミッションは「複雑化、多様化する社会課題を、人の知恵を結集し解決することで「はたらく」を楽しくする」ことです。 WHIは大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の開発・販売・サポートの他、HR関連サービスの提供を行っています。 「COMPANY」は、人事管理、給与計算、勤怠管理、タレントマネジメント等人事にまつわる業務領域を広くカバーしており、約1,200法人グループへの導入実績を持つ、ERP市場人事・給与業務分野シェアNo.1※の製品です。 ※2022年度 ERP市場 - 人事・給与業務分野:ベンダー別売上金額シェア 出典:ITR「ITR Market View:ERP市場2024」 20年以上続く人事給与や労務アプリの他に、近年ではタレントマネジメント、エンゲージメントなど新たな領域にも進出しており、グループで約2000人が在籍する大企業でありながら、0からアプリケーションを生み出す機会も多くあり、 スタートアップのような開発スピードと自由度を持つ部門でフルスタックエンジニアとしての成長に繋がります! 本ポジションの所属部署は研究開発部門として、先端技術の研究・開発に取り組んでいます。 立ち上げ当初は30名規模でしたが、現在は倍以上まで成長しました。 世の中の技術トレンドをリサーチし、生成AIやブロックチェーンといった新技術の研究開発を行い、それを製品に活かしていきます。 そのためにAI研究やプロトタイピングなど、複数のグループが連携しながらプロジェクトを進めています。 【参考記事URL】 https://findy-code.io/pick-up/interviews/whi-engineer2 具体的な業務内容 まずはプレーヤーとして業務していただきます。 その後適正やご希望に応じてマネジメントについていただく場合がございます。 プレイヤー業務 ・実際のお客様の業務のヒアリングをもとにモデリング、設計 ・新機能の設計・開発、既存機能の改善 ・Webアプリケーションのパフォーマンス改善 ・生成AIなどの最新技術を組み込んだ製品機能の研究開発 【キャリアパス】 マネジメントもしくは技術のスペシャリストとしての2つのキャリアパスがございます。 マネージャー業務 ・チームで開発を進めるためのプロジェクトリード ・事業戦略と連携したプロダクトロードマップの策定 ・開発体制や生産性に関わる組織課題の探索、解消 ・各メンバーのマネジメント(1on1を通したメンタリング、コーチング、目標設定、評価) テックリード業務 上記プレーヤー業務に加えて、 ・新規アプリケーションの技術選定 ・ミドルウェアやクラウドサービス、ライブラリの変化に伴う、製品アーキテクチャの継続的な最適化やリファクタリング ・部署横断でメンバーの技術力を高める教育活動 【環境】 5～10名程度のチーム開発 9割程度リモート勤務 【技術スタック】 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI 【参考記事のURL】 https://note.com/works_hi/n/n1bf2f1634dac ■開発プロセス 開発プロセスとしては、以下の2パターンあります。 1.AT部門で企画を立ち上げ0から1を目指すケース 2.別のエンジニア部門からのニーズを受けてMVP(最小限の機能を持つ製品:Minimum Viable Product)を開発するケース ■特徴 エンジニアが企画から開発まで一貫して携われることです。 会社自体は大規模ですが、一部門としてはスタートアップのような運営形態を取り入れています。 「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して、いかに新しい価値を創造できるかという点が、最大のおもしろみであり、やりがいです。 ■チームワークと雰囲気 案件によってはチームで対応することもあるため、チーム内での技術の情報共有も積極的に行っております。 また、デイリーでミーティングを行いチーム間でサポートできる体制で進めています。 チームの雰囲気は、なんでも話し会えるアットホームなのが特徴です。 今後チームの規模も拡げていく予定なので、チームの成長と共に成長ができる仲間を求めています! ■評価 当社では成長を図るValue評価と成果を図るMBO評価を取り入れています。 Value評価では当社の7つのValueを行動特性に要素分解し、仕事のプロセスや振る舞いを相互指名で評価します。 多方面からのフィードバックを通じて成長のヒントを得られる仕組みです。

●生成AIの活用やプロトタイピングで次世代の人事テクノロジーへ挑戦するフルスタックエンジニア募集中! Works Human Intelligenceのミッションは「複雑化、多様化する社会課題を、人の知恵を結集し解決することで「はたらく」を楽しくする」ことです。 WHIは大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の開発・販売・サポートの他、HR関連サービスの提供を行っています。 「COMPANY」は、人事管理、給与計算、勤怠管理、タレントマネジメント等人事にまつわる業務領域を広くカバーしており、約1,200法人グループへの導入実績を持つ、ERP市場人事・給与業務分野シェアNo.1※の製品です。 ※2022年度 ERP市場 - 人事・給与業務分野:ベンダー別売上金額シェア 出典:ITR「ITR Market View:ERP市場2024」 20年以上続く人事給与や労務アプリの他に、近年ではタレントマネジメント、エンゲージメントなど新たな領域にも進出しており、グループで約2000人が在籍する大企業でありながら、0からアプリケーションを生み出す機会も多くあり、スタートアップのような開発スピードと自由度を持つ部門でフルスタックエンジニアとしての成長に繋がります! 本ポジションの所属部署は研究開発部門として、先端技術の研究・開発に取り組んでいます。 立ち上げ当初は30名規模でしたが、現在は倍以上まで成長しました。 世の中の技術トレンドをリサーチし、生成AIやブロックチェーンといった新技術の研究開発を行い、それを製品に活かしていきます。 そのためにAI研究やプロトタイピングなど、複数のグループが連携しながらプロジェクトを進めています。 【参考記事URL】 https://findy-code.io/pick-up/interviews/whi-engineer2 まずはプレーヤーとして業務していただきます。 その後適正やご希望に応じてマネジメントについていただく場合がございます。 ●具体的には プレイヤー業務 ・実際のお客様の業務のヒアリングをもとにモデリング、設計 ・新機能の設計・開発、既存機能の改善 ・Webアプリケーションのパフォーマンス改善 ・生成AIなどの最新技術を組み込んだ製品機能の研究開発 ●キャリアパス マネジメントもしくは技術のスペシャリストとしての2つのキャリアパスがございます。 ●マネージャー業務 ・チームで開発を進めるためのプロジェクトリード ・事業戦略と連携したプロダクトロードマップの策定 ・開発体制や生産性に関わる組織課題の探索、解消 ・各メンバーのマネジメント(1on1を通したメンタリング、コーチング、目標設定、評価) ●テックリード業務 上記プレーヤー業務に加えて、 ・新規アプリケーションの技術選定 ・ミドルウェアやクラウドサービス、ライブラリの変化に伴う、製品アーキテクチャの継続的な最適化やリファクタリング ・部署横断でメンバーの技術力を高める教育活動 【キャリアパス事例】 ・フルスタックエンジニア￫チームリーダー￫マネージャーまたはスペシャリスト ・テックリード、SRE、プロダクト開発などエンジニア組織内の異動 ・導入コンサル、採用人事などエンジニア以外の組織へ異動 ●環境 5～10名程度のチーム開発 9割程度リモート勤務 ●技術スタック 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI 【参考記事のURL】 https://note.com/works_hi/n/n1bf2f1634dac ●開発プロセス 開発プロセスとしては、以下の2パターンあります。 1.AT部門で企画を立ち上げ0から1を目指すケース 2.別のエンジニア部門からのニーズを受けてMVP(最小限の機能を持つ製品:Minimum Viable Product)を開発するケース

●freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発 ●新規技術分野の研究・調査 ●主な研究開発分野 *機械学習技術* ・画像認識、OCR ・異常検知、不正検知 ・Explainable AI ・信用スコアリング・時系列解析 ・AutoML・ドメイン適応・マルチタスク学習 ・推薦システム ・LLMを用いた経営支援サービスの研究開発 ・その他オリジナリティ溢れるタスクが沢山 *MLOps* ・プロダクト及び社内向けLLM活用基盤開発 ・学習基盤開発 (AWS/EKS/Kubeflow) ・推論モデルデリバリパイプライン ・モニタリング・効果検証・Online Experimentation ・CI/CD ※会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります