東京都 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

株式会社クラウドワークスコンサルティング

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 ●金融や大手通信業界などのAIチャット基盤の保守運用・機能追加。 ●Pythonを用いたデータパイプライン(数千万件規模のデータ処理)の開発を通じて、AIが学習しやすいデータ構造を学びます。 ●Dify等のローコードツールを用いた迅速なプロトタイピングや、プロンプトのチューニング、RAGの精度評価など

株式会社キャリアデザインセンター

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、データベースエンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です! 【プロジェクト事例】 1、エンドユーザー直取引率90%以上の大手SIerにてDBエンジニア業務 ・業務内容:DBの設計や移行、監視、バックアップ、データ回復などのDB管理者としての業務 ・環境: 　DB:Oracle(3～4割)、MySQL、Db2 　OS:Unix系 　言語:Ruby、Python、Java 　FW:Node.js 　インフラ:Azure 2、日本最大級のECサイト運営企業にてデータ基盤の設計・開発業務 ・業務内容:データ基盤の設計および開発、データ加工処理の設計および開発、データ基盤のバッチ開発 　※数千万レコード単位のデータを処理する経験ができます ・環境: 　DB:Oracle/SQLserver 　OS:Linux 3、化粧品会社にて通販事業の顧客管理システムにおけるDBの運用・保守・改修 ・業務内容:既存DBとセールスフォースマーケティングクラウドの既存仕様の調査・運用・保守・改修、既存のデータ構造から新たにDBを設計・構築 ・環境: 　DB:PostgreSQL、BigQuery 　インフラ:AWS 、 GCP 　BI:Tableau 、 KI(キーエンスデータアナリティクス) 【開発環境】 ※下記のような開発環境にてPJTに従事していただきます。 ・データベース︓SQLServer、PostgreSQL、MySQL、Oracle ・OS︓Windows Server / Redhat Linux　 ・インフラ:GCP/AWS　など 　 ・工程:設計、開発、管理、運用、保守 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

株式会社キャリアデザインセンター

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、データエンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です! 【プロジェクト事例】 1、大手新聞社のグループ会社でPythonでのデータ分析、集計業務 ・業務内容: 　レコードの加工(Python)、データ分析(Python)、VBAでの作業効率化のためのツール作成 ・環境: 　言語:Python 　DB:SQL 2、チャットボットサービスを展開している企業でSQLとPythonを利用したデータ分析業務 ・業務内容:SQL(Redash)を使った分析、マーケティング/分析ツールを使った分析　　　　 ・環境 　言語:Python 　DB:SQL 　クラウド:AWS 3、テレビ視聴者のリアルな反応を可視化・ビッグデータ化している企業にてデータの抽出、加工、可視化、統計分析 ・業務内容:SQL、R、Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視化、統計分析、分析レポートの作成と分析結果の報告 　自動化・仕組み化による業務支援 ・環境: 　言語:Python、R言語 　DB:SQL 【開発環境】　 ※下記のような開発環境にてPJTに従事していただきます。 ・⾔語︓Python、R言語 ・使用ツール:Tableau、Microsoft Power BI、Qlik Sense　など ・データベース︓BigQuery、Apache Hadoop、MySQL　など ・インフラ:GCP/AWS　など 　 ・工程:基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース後の運用改善 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 当社はMUFGの金融サービスをITで支えるという役割を担っています。 競争力の高い金融システムを構築するためには、先進性の高い技術を一早く導入し、開発生産性やアジリティを継続的に高めることが不可欠です。 ただし、先進技術が常に最適なソリューションであるとは限りません。我々には、当該の技術を自分たちの目でしっかりと検証し、三菱UFJ銀行の業務への適用可否や将来性を見極めることが求められています。 このような背景を踏まえて、R&D(Research & Development)部の一員として、先進技術の調査・研究や、導入推進、本番業務適用のためのPoCを担う業務において、リーダーまたはサブリーダーとして活躍することができる人材を募集します。 【業務内容】 (雇入れ直後) 主に下記の業務を担っていただきます。 ・先進技術の調査・研究と、レポート作成・経営あて報告　及び　外部向け情報発信 ・三菱UFJ銀行の事業部門からのニーズ収集や先進技術を踏まえたソリューション選定 ・ニーズがある、または将来性の高い先進技術に対するPoCの実施と評価 ・先進技術の社内への導入推進や、各開発セクションへの技術支援・スキルトランスファー ・先進的な外部企業や大学等とのネットワーキングや情報発信・収集 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 先進技術分野の中から選定したテーマを担当し、主にAWS環境を利用して自身で手を動かして調査・研究を行い、テーマによっては協業するパートナー企業への委託内容の整理や要件の挙げ出し、成果物に対する評価を実施するなど、業務内容に記載した業務を中核的な役割で推進していただきます。 【配属想定部署】 三菱UFJインフォメーションテクノロジー(MUIT)R&D部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 先進技術のR&D(Research & Development)を担う部署。直近の主要なテーマは以下のとおり。 ■AI ・生成AIのシステム開発への適用可能性検証(テスト自動生成、画面デザイン作成自動化、コーディング支援など) ・生成AIの銀行システムへの適用可能性検証 ・特化型LLMによる業務効率化の実用性検証 ■Web3 ・ブロックチェーン技術を用いたDID、ウォレット、ステーブルコインなどの実用性検証 ■XR ・VisionPro、拡張現実、仮想現実など 【配属想定部署の人員構成】 R&D部(約10名在籍) ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 ■生成AIのシステム開発への適用に関する調査・研究 生成AIの最新モデルや各種ソリューション、ツール類について、パートナーと協業の上で調査を実施。自らも要件を整理したり、検証内容の評価を行い、その結果に応じて実システム開発への適用を推進する。また検証内容を適切にトランスレーションし、経営向けに報告する。 ■Web3、XR技術などの実用可能性検証 DID、ウォレット、ステーブルコイン、VisionProなどの技術仕様を調査し、MUFG事業部門にどう活用していけば良いか提案する。活用に向けて不確定な要素については実機検証を行い活用可否を明らかにしてレポート等にまとめ関係者に説明する。

パーソルクロステクノロジー株式会社

●募集ポジション ・アプリエンジニア ・アプリPM/PL ・インフラエンジニア ・インフラPM/PL ・セキュリティエンジニア ・サービス企画 ・プリセールスコンサルタントなど ※状況に応じて募集が終了している場合もございます。 ●プロジェクト事例 ・生成AIを活用したナレッジ検索サービス ・税理士業務支援AI情報検索サービス ・XRグラス向けAIサービス ・インフラ基盤のアセスメントと最適化 ・Microsoft Defender for Cloud　脆弱性管理の導入支援 ・Azure基盤構築/システムマイグレーション ・Azure Virtual Desktop システム構築 ・Webアプリ開発 ・AIを活用したシステム開発 ・Microsoft 365環境構築 ・DXプロジェクトのPMO ・PMO支援やPKG導入 など

パーソルキャリア株式会社

●業務内容 既存事業及び新規事業向けにデータ分析や機械学習、生成系AIなどの技術を用いた業務改善プロジェクト、新技術の検証プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント業務に携わっていただきます。 プロジェクト計画、管理や社内外のステークホルダーとの調整を行っていただき、プロジェクトを前進させることが求められます。 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成系AIなどを用いた新規機能の企画/開発、及び、既存機能の改善などのプロジェクトをPMとして推進します。 ・ミドル部門(業務企画等)と連携しシステム化実現に向けた相談対応や推進を行います ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題等の調整、進捗状況確認、技術サポート等) ・各部門の業務課題をヒアリングし、AI適用可能性の評価〜ユースケース化〜実行計画立案等の伴走支援 ⇒得意領域やご志向性に合わせてプロジェクトに携わっていただきます ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL　など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、Cloudformation など 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、Codepipeline、　など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど

パーソルキャリア株式会社

●担当業務例 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・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とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・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、資料や論文の制作 【主な技術テーマ例】 ・大規模言語モデル(API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI 等) ・自然言語処理、画像・動画・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発 ・推薦システム(求人レコメンド、スカウト最適化、コンテンツレコメンド 等) ・テキスト埋め込みを活用したマッチング・類似度算出 技術環境 【言語】Python、SQL、Java/Scala、C など 【DB】Oracle、PostgreSQL、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricks 【クラウド】AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト管理】Backlog、Loop + Planner、Jira + Confluence 【コミュニケーション】Slack、Teams ●働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

アイリスオーヤマ株式会社

【業務概要】 全社DXを推進するためのシステム構築を専門業務として従事していただきます。 【具体的には】 ・事業ニーズや全社戦略に基づいたDX計画について、コンサルタントと相談しながら必要なデータ基盤機能やデータマネジメント環境をバランスよくデザインし実装します。 ・事業側のニーズに基づいてコンサルタントが組成したデータ利活用を伴う施策について、利活用に適したデータパイプラインの構築を担い、施策実現の前提を担保します。 ・社内プロダクトとしてのリリース管理やバージョン管理などの製品管理全般の役割も担います。 ※システム開発を伴う場合はアーキテクト及びプロジェクトマネージャーとして機能する場合もあります。 【取り扱うプロダクトのイメージ】 ・コンサルタントや社内各部署のアナリストがアドホック分析を実施するのために必要な分析環境 ・データマネジメント業務に必要な社内システム ・業務につながる分析モデルの実行環境とデータパイプライン

Trust株式会社（トラスト）

本ポジションでは、金融機関向けの高度なAI・データサイエンス案件のデリバリーを担いながら、自ら設定した研究テーマに取り組み、論文発表までを行うリサーチサイエンティストとしてご活躍いただきます。 Trustは「金融×データサイエンス」に特化し、大手金融機関に対して高度な分析・モデリング・AI活用支援を提供しています。本ポジションでは、技術力の高さが求められる案件において、先端的な手法の設計・実装・検証をリードしていただきます。 業務時間の約6割は、金融機関向けプロジェクトにおける高度な技術課題の解決に従事いただきます。 残りの約4割は、ご自身が設定した研究テーマに取り組み、論文化・学会発表までを目指していただく時間として確保しています。 実務と研究を往復しながら、金融ドメインにおける実課題に根差した研究を推進できるポジションです。 具体的な業務内容 ●金融機関向け高度案件のデリバリー(60%) ・金融データを用いた高度分析・モデリング設計 ・LLM/生成AI/機械学習を活用したアルゴリズム設計・検証 ・技術的難度の高いPoC設計・実装 ・研究的アプローチを用いた課題解決および顧客への技術提案 ・プロジェクトにおける技術的リード ●研究活動(40%) ・自身で設定した研究テーマの推進 ・学会投稿論文の執筆 ・国内外カンファレンスでの発表 ・研究成果のプロダクト/案件への還元 研究テーマ例 ・金融×LLM ・金融業務自動化 ・エージェント活用 など ※変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

株式会社電通総研テクノロジー

<プロジェクト> ・グループ内製品へのAI機能の適用やAIサービスの新規開発・既存サービスのメンテナンスといった外部向けの開発作業のほか、AI駆動開発プロセスの構築といった社内向けの作業もあります。 <役割> ・生成AIサービスの選定や導入、AIシステム開発における設計・実装・テスト

株式会社豆蔵

●深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発 ●機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施 ●システムおよびソフトウェア仕様の理解 ●パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策 ●技術要素、開発プロセス、コード標準の整備 事業部の風土 事業部メンバー構成としては、20代後半～30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。

株式会社豆蔵

組込み系システム(自動車系IVI、自動運転、スマートフォンアプリ、医療機器、FA機器、ロボット等)のアプリケーション開発あるいは組込み系システムを管理するためのクラウド側のプラットフォームあるいはアプロケーション開発を行います。

株式会社本田技術研究所

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform 【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※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】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

株式会社本田技術研究所

【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 Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ●AIセキュリティガバナンス構築 上記に伴う研究開発業務、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。また、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】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

【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 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト(シミュレーション、実車など) ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※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, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社JDSC

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

パーソルクロステクノロジー株式会社

パーソルグループ各社およびクライアント企業に対し、AIを活用したビジネス課題解決支援、AI駆動開発、AI実装支援、AI定着化支援、プロジェクト実行管理等の技術リードを担当していただきます。 <具体的な業務内容例> ●各種基盤モデル(生成AI等) ●AI SaaS を活用したAIシステムアーキテクチャの設計 ●業務要件を踏まえたAIモデル選定・評価・PoC 設計 ●エンジニア/データサイエンティストを巻き込みAI実装プロジェクト推進 ●PoC に留めず、本番運用レベルのAIプロダクト導入までを一気通貫でリード ●AI駆動開発 └ 利用可能ツール(Cursor,Claude Cod,GitHub Copilot,Open AI CodeXなど顧客に合わせカスタマイズ) 期待するミッション AI を単なる技術導入ではなく、「業務と事業を変えるプロダクト」として実装することが本ポジションのコアミッションです。 ●AI トランスフォーメーション(AX)推進 └ AI導入ロードマップ策定、技術選定、アーキ設計 ●AI エコシステム整備 └ 生成AI(LLM)・RAG 構成、AI SaaS、データ基盤などを組み合わせた拡張性の高い技術構成の設計 ●AI × ヒトの共進化プロセス設計 └ AI 活用前提の業務フロー再設計、人による最適な介在点の設計、チェンジマネジメント ●実装フェーズの技術リード └ 社内エンジニア・データサイエンティストと連携し、PoC→本番導入へのスケールアップを牽引 プロジェクト事例 以下は案件事例の一部で、今後も多様な案件の獲得を予定しております。 <具体的なプロジェクト例> ●人事領域向け 生成AI(LLM)活用プラットフォーム構想、技術選定 ●営業オペレーション最適化に向けた AI ワークフロー構築、PoC 推進 ●営業スキル向上のための AI ロールプレイ自動生成ツール設計、実装 ●製造業向け最適化 AI(加工条件最適化モデル等)の PoC ～ プロダクション化支援 ●人材マッチングの AI 自動最適化アルゴリズム開発支援

アクセンチュア株式会社

企業における基幹系および情報系の業務システムに対する、主にテスト戦略の立案や計画、推進や、既存保守案件のテスティングに関する課題分析や改善の提案などを担当。 プロジェクトの上流工程から関わることにより、テストに閉じずプロジェクト品質を高めるための計画立案を担います。 また、お客様のテスティング業務のアウトソーシング化の計画も担当します。 ●役割・期待 ・システム開発案件における、各案件の特徴を踏まえたテスト戦略/計画の立案、品質評価基準や手法の提案、社内外のステークホルダーを巻き込んだ合意形成、テスト推進 ・テスト手法や観点を踏まえたテストケースの作成、実行 ・システム開発やアプリケーション運用における、生産性や品質課題の分析/評価、改善策の検討、提案 ・オフショアチームを活用したテストチームの組成、管理運営 ・テスト標準の整備、展開、育成 ●使用環境 ・ツール:Slack、JIRA、Confluence、Zephyr、Teams ・Generative AI活用プラットフォームを積極的に活用可能

株式会社分析屋

当社はAI活用・データ活用に特化したSHIFTグループ企業として、 お客様のデータ活用を支える データ分析基盤の設計・構築・運用 を担っています。 本ポジションでは、 データパイプライン(ETL/ELT)構築、DWH設計、クラウド基盤整備 を中心に、 分析者・事業サイドと連携しながらデータ活用の土台づくりを推進していただきます。 \ キャリアチェンジ歓迎 / バックエンド・インフラからデータ基盤へ移行したい方や、 分析業務から基盤整備側へキャリアを伸ばしたい方も活躍しています。 私たち分析屋は、「データ分析に特化した専門会社」です。 企業がデータを “使える資産” に変えるために、基盤づくりから活用支援まで一貫して担うことを強みとしています。 あなたには、データが蓄積・整備・活用されるための分析基盤の設計・構築・改善をお任せします。 単にデータ基盤を作るだけでなく、 お客様と一緒に“どう活かすか”を考える仕事 です。 データ活用プロジェクトにおける 要件定義〜設計〜実装〜運用 の全工程に、 案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。 (1)データ分析基盤の構築・運用 ・ データパイプライン(ETL/ELT)の設計・実装 ・ DWH / データマート設計 ・ BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築 ・ 可観測性・パフォーマンスの改善 ・ データ品質管理・運用ルール設計 (2)クラウド基盤(AWS/GCP)の設計・整備 ・ サーバレスアーキテクチャの設計 ・ モニタリング、ログ設計、CI/CD整備 ・ セキュリティ・運用改善 (3)ビジネスサイドとのコミュニケーション ・ データ要件の整理、実現方式の検討 ・ 分析者・事業部門との連携(課題のヒアリング〜改善提案) ・ AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援 ・ データ構造の最適化提案 業務イメージ)AWS環境の分析基盤案件での対応例 ・既存のワークフローエンジンをAWS StepFunctionsへ移行 ・AWS CodeBuildでのCI/CD構成の設計実装 ・脆弱性対応に伴い、Amazon ECSで使用するコンテナイメージやロジックの改修対応 案件特性により変動しますが、 全体として ビジネス(顧客折衝)3割:エンジニアリング(設計・実装)7割 程度となります。 顧客折衝の割合 ウォーターフォール型案件: ビジネス1割:実装9割(技術寄り・構築フェーズ中心) アジャイル型案件: ビジネス4割:実装6割(分析者・事業部との対話が多い) ※応募者に「実務のイメージが湧きやすいように」明確に記載しています。 ※ご希望やご経験に応じて、技術寄り / ビジネス寄りのどちらにも寄せていくことが可能です。 案件事例 分析屋では、特定の業界に偏らず、幅広い業界のデータ活用支援に携われます。 それぞれの業界が抱えるビジネス課題をデータで解決していく中で、 「どんなデータを、どう活かせば成果につながるか」 という実践的な知見が蓄積されます。 1つの業界に閉じず、複数領域に関われるからこそ、 技術スキルだけでなく“データを使ってビジネスを動かす力 が磨かれていく環境です。 データ基盤エンジニアとしての視野を広げ、どんな企業課題にも対応できる“データアーキテクト”へ成長できます。 ・ 大手物流企業: AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築 ・ 小売メーカー: 既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化 ・ 家電メーカー: 顧客データを一元化し、マーケティング施策へ活用できる基盤を構築 ・ コスメブランド: 売上・顧客データの分析基盤を構築し、マーケティング施策に活用 ・ 小売業: アプリデータと購買データを組み合わせた施策検討・効果検証を実施 ・ ソーシャルゲーム企業: 離脱率改善のためのログデータ分析基盤を設計し、ビッグデータ解析から施策立案まで支援 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS、GoogleCloud、Azure ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他　　　 : Snowflake、Databricks、SQL、Python ※すべての技術を使える必要はありません。入社後の研修・実務を通じて学べます。 入社後の流れ 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について ①導入研修(1〜2ヶ月) 入社後はまず、SQL・Python・BIツール(Tableau/PowerBI)など、データ分析・データ基盤で使う基本スキルを学ぶところからスタートします。 開発・インフラ出身で「分析はこれから」という方でも入りやすい内容です。 ②実案件にアサイン(研修後) 研修が終わったら、実際のプロジェクトに入っていただきます。 最初は設計された内容の構築やデータ整備など、取り組みやすいタスクから始めて、 慣れてきたら「要件をどう整理するか」「このお客様にはどの基盤がよいか」など、上流にも関わっていきます。 ③定期的なフォロー・キャリア相談 月次の面談などで、今後やりたい領域(基盤寄せ/BI寄せ/顧客折衝多め など)をすり合わせていきます。 「次は設計から入りたい」「Snowflake触れる案件に行きたい」などの希望もここで相談できます。 ④キャリアの方向性 ・ データ基盤の設計を極めるスペシャリスト ・ 顧客と直接やり取りするPL/PM どちらのルートも選べるので、現場で手を動かしながら少しずつ広げていくイメージです。 ★ポイント ボトムアップな文化なので、「このツール使いたい」「こう改善したい」は自分から発信してOKな環境です。 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 ※今回求人では対象外となります※

株式会社分析屋

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義~レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案 ●テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案 ●コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング ●食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援 ●小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 *【使用ツール・開発環境】* ・ クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他 : Google Analytics、SQL、Python、R

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。 アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします ①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。 https://nowcast.co.jp/news/20250205/ ・DataLens店舗開発 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・DataLensオフィス営業 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ②機関投資家・パブリックセクター向けの指数開発/分析・生成AI活用ソリューション POSデータやクレジットカードデータ等を用い、機関投資家向けの個別銘柄の売上動向指数、パブリックセクター向けの民間統計の開発のほか、生成AIの活用やデータ分析に関する官公庁の調査分析事業にてデータ分析のスペシャリストとして参画いただきます。 また、地方自治体向けのオルタナティブデータを活用した経済動向の把握、観光・消費分析などを主導いただきます。 ③金融機関向け法人与信DXソリューション 金融機関の「法人与信業務」を高度化するプロジェクトです。 既存システムで分断された情報を法人番号をキーに統合し、3rdパーティデータと組み合わせることで「限度額引き上げサジェスト」等の能動的な途上与信を実現するデータ基盤・アルゴリズムを構築します。 【具体的な業務内容】 ・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援 ・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装 ・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進 ・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供 ●社員インタビュー ・「DataLens店舗開発」が特許を取得 ──AIで店舗出店の常識を変える挑戦の裏側 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto ●事例 ・DataLens店舗開発 ナウキャストの「DataLens店舗開発」、RIZAPがコンビニジム「chocoZAP」などの出店加速に向けて導入 https://nowcast.co.jp/news/20260410/ ゴーゴーカレーグループ、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、AIによる物件情報の自動取り込み機能で物件選定の作業効率を約3割向上 https://nowcast.co.jp/news/20251211/ ファーストキッチン、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、「ウェンディーズ・ファーストキッチン」の新規出店戦略に活用 https://nowcast.co.jp/news/20251029/ ・DataLensオフィス営業 総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) 2024年4月に始動した新事業ユニットです。 生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援 <関わるサービス> ・Finatext Advisory Assistシリーズ 　資産運用業務に特化した営業支援基幹システム 　1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・MCPass(新規立ち上げ) 　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。 　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ 　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast 　https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 ・Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム) 　企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト。 　チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 　MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 　https://finatext.com/finstage/cowork ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。 <具体的な業務内容> ・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発 ・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発 ・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装 <関わるサービス> ・「DataLens店舗開発」 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・「DataLensオフィス営業」 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit) オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。 機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築 ・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け) ・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化 ・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化 ④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit) 法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。 有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。 <具体的な業務内容> ・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用 ・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備 ・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り ⑤Finatextグループ ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」 ●その他プロジェクト事例 エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。 ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20250716/ ・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20250819/ ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ●社員インタビュー ・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) 　https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 　https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●その他 ・大野(Kevin)が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出 　https://finatext.com/hd/news/pYa0o88X ・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定 　https://nowcast.co.jp/news/20241022/ ・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞 　https://nowcast.co.jp/news/20250912/ ・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任 　https://finatext.com/hd/news/20251021 ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ・事業の推進活動 ・エンジニアメンバーのマネジメントやチームビルディング ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) 　https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 　https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) 　https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 　https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) 2024年4月に始動した新事業ユニットです。 生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援 <関わるサービス> ・Finatext Advisory Assistシリーズ 　資産運用業務に特化した営業支援基幹システム 　1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・MCPass(新規立ち上げ) 　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。 　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ 　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast 　https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 ・Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム) 　企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト。 　チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 　MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 　https://finatext.com/finstage/cowork ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。 <具体的な業務内容> ・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発 ・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発 ・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装 <関わるサービス> ・「DataLens店舗開発」 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・「DataLensオフィス営業」 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit) オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。 機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築 ・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け) ・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化 ・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化 ④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit) 法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。 有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。 <具体的な業務内容> ・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用 ・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備 ・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り ⑤Finatextグループ ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」 ●その他プロジェクト事例 エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。 ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20250716/ ・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20250819/ ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ●社員インタビュー ・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI