資格取得支援制度あり データ・AI・機械学習の求人・転職情報

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

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

【ミッション】ソブリンクラウド環境において、生成AI/LLMを活用したAIアプリケーションを安全・効率的・継続的に開発、導入、運用するためのAIプラットフォームを設計・開発・運用します。 AIエージェント、ワークフロー自動化、モデル評価、データ連携、認証認可、監視、CI/CD、LLMOps/MLOpsなどの共通基盤を整備し、社内外の開発者や事業部門がAIソリューションを再現性高く構築できる環境を提供します。 また、個社・個別業務への導入支援を通じて得られた要件をプラットフォーム機能に還元し、AI活用の高度化とスケールを実現します。 【主な業務】・生成AI/LLMアプリケーション開発・導入 ・顧客・事業部門ごとの要件に応じた技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援 ・個社対応で得られた要件や成功パターンを、共通コンポーネントとしてプラットフォームへ還元 ・必要に応じた共通基盤、API、SDK、テンプレート、管理機能の設計・開発 【具体的な業務】・ソブリンクラウド上での生成AI/LLM活用に向けた、AIプラットフォームの設計・開発・運用 ・AIエージェント、ワークフロー自動化、外部システム連携など、生成AIアプリケーション開発に必要な共通機能の設計・開発 モデル、AIアプリケーション、データパイプラインのデプロイ、監視、ログ管理、CI/CD、運用自動化を包括するLLMOps/MLOps/DevOps基盤の整備 ・個社・個別業務へのAI導入における技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援、および得られた要件の共通基盤・テンプレートへの還元 ・社内外の開発者・事業部門によるAIソリューションの効率的な開発・導入に向けた、API、SDK、ドキュメント、サンプル実装、開発ガイドラインの整備

●期待役割 データベース関連の既存の問題を自ら解決し、今後発生する可能性がある問題を早期に発見、対策を講じていただくことを期待しています。 リリースして9年目となるウェルスナビのシステムは、抜本的にプラットフォームとしての信頼性や拡張性を向上させる取り組みを推進しており、データベーススペシャリストとしてレガシー環境の改善やリプレイスを担っていただきたいです。 ●仕事内容詳細 ・事業計画を考慮した長期的な保守運用 ・金融特有の複雑なサービスを前提としたパフォーマンスの維持 ・アプリケーションエンジニアと密なコミュニケーション ・モニタリング、監視通知の最適化 ・既存スキーマの分割　など ●今後のチャレンジ ・事業計画を考慮した長期的な目線でのデータベースの改善、新規構築運用 ・モニタリング、監視通知の最適化 ・既存スキーマの分割 ●開発環境 ・プラットフォーム:AWS, GCP ・データベース:AWS Aurora Mysql, DynamoDB, ElastiCache(Redis) ・開発言語:Go, Python, Powershell ・IaaS : Terraform, CloudFormation

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR さまざまなビジネスシーンにおいて、生成AIの活用が進んでいます。 生成AIを活用したパーソナライズされたサービスによるユーザー体験の向上や、 カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの効率化など、生成AIの活用によって ビジネスのあり方が大きく変わろうとしています。 特に、クラウドプラットフォームを活用した生成AIシステムの開発は、その柔軟性、 拡張性やコスト効率の高さからニーズが高まっています。 日々進化するAI技術を迅速にキャッチアップし最新のソリューションを提供し続ける上でも クラウドを用いた開発はそのスピード感に大きなアドバンテージがあります。 生成AIとクラウド技術を駆使して、これまでのご経験を活かし、新たな価値を提供するシステム開発をリードしていただくことを期待しています。 <国内唯一。 社内研修でE資格の受験資格が得られる企業> Sky株式会社は、JDLA主催のE資格の認定プログラムを実施できる「E資格プログラム事業者」に認定されています。 これにより、社内研修によって受験資格を得ることができる国内唯一の企業です(2026年6月現在)。 この仕組みを活用し、積極的に資格取得を推進することで、一人ひとりがAIの知見・能力を身につけ、業務に生かしています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発をリードしていただきます。 単なる開発に留まらず、企画・PoCから運用保守に至るAI開発ライフサイクル(AI-DLC)全体を俯瞰し、プロジェクトの技術選定、アーキテクチャ設計への貢献を期待しています。 AI Readyなデータ構築、RAG、ガードレール等を含めたAIエージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発をリードします。 ●案件例 <車載システムへ搭載するエージェントの構築> 車載機器を制御するエージェントの開発案件です。 主に以下の対応を行います。 ・MCPサーバーのインターフェース設計、実装 ・エージェントの動作を決めるシステムプロンプトの設定、テスト ・クラウドプラットフォーム上へのシステムデプロイ 技術要素: Python、AWS、A2Aプロトコル、Docker <生成AIを活用した顧客内DX> 顧客の業務プロセスにおける課題を解決するために、生成AIやRPAツールを活用して取り組む案件です。 主に以下の対応を行います。 ・課題解決に用いる技術の選定(使用するツール、言語、モデルなど) ・モックアップを用いた顧客との認識合わせ ・選定した技術をもとに実際のシステムを設計、実装 技術要素: Python、Azure、Power Automate ●生成AIエンジニア育成のためのサポート体制 私たちは、生成AIエンジニアの育成をサポートする体制を整えています。 入社後には必要に応じて、生成AI技術を習得するためのトレーニングに参加していただきます。 このトレーニングでは、生成AI技術の基礎からしっかり学び、スキルを身につけることができます。 実際に、生成AIの開発経験がなかったWebエンジニアが、トレーニングを通じて生成AIエンジニアとして現場で活躍するようになっています。 <実践的なトレーニング> 主要なクラウドプラットフォームのサービスを活用し、RAGやエージェント開発に取り組む実践的なトレーニングを提供します。 このトレーニングを通じて、基本的な構築や運用技術が自然と身につき、実務に直結するスキルを習得できます。 プログラミングスキル、データベース、クラウドなどのWebエンジニアとしての知識さえあれば、生成AIエンジニアとして大きく成長することができます。 <集合技術研修> 生成AIやクラウドの基本概念や技術を学ぶための集合技術研修に参加できます。 研修では、専門の講師による講義やハンズオン形式の実習を通じて業務での活用方法を学ぶことができます。

【本ポジションのミッション】 ～10X(10倍の成長)に耐えうる、攻めのデータプラットフォームへの進化～ 現在、当社のデータ基盤は、主軸サービスであるロボアドバイザーがユーザー数45万人・預かり資産1兆9,000億円(2026年2月時点)を突破したことに加え、個人向け金融プラットフォームを目指し、新規事業の多角化により、扱うデータ量と複雑性が飛躍的に増しています。 単なるデータの蓄積や可視化に留まらず、10倍のデータ量や多様なステークホルダーの要望を先回りして解決する、スケーラブルなデータプラットフォームへと再構築することがミッションです。自ら課題を抽出し、技術で事業成長を加速させる攻めのデータエンジニアリングを作る仲間を募集しています。 【業務内容(期待する役割)】 ●データ基盤・パイプラインの設計と構築 ・AWSとGCPを跨ぐクロスクラウド環境において、セキュリティを考慮した権限設計および安全なデータ連携・受け渡しの仕組みの設計・構築 ・Airflow等のワークフロー管理ツールを用いた、Pythonによるメンテナンス性・可読性の高いデータパイプライン(DAG)の開発 ●事業要件に基づくデータモデリング・システム設計 ・事業チームと密にコミュニケーションを取り、分析要件をシステム仕様へ落とすコミュニケーション ・データ利用者にとって理解しやすく、かつや運用負荷を考慮した、持続可能なデータモデリングの設計・実装 ●データマネジメントの確立とセキュリティ・信頼性の担保 ・Knowledge Catalog等のデータカタログを活用したメタデータ管理と、データ品質チェックパイプラインの組み込み・自動化 ・金融機関に求められるセキュリティ(機密データの精査、アクセス権限設計等)の考慮、障害監視、およびパイプラインの依存関係の整理・最適化による高可用なシステム設計 ●パフォーマンス最適化とアーキテクチャ改善 ・今後の急激なデータ量増大を見据えた、各種マネージドツールのスケールアップ・バージョンアップ、およびパイプライン全体のボトルネック解消 ・ビジネスの拡大に合わせた、最適なツールやアーキテクトの選定・検証および移行計画の策定と実行 【データ基盤を強くするために今後取り組みたいこと】 ●データカタログの導入 ・複数プロダクト投入前にカタログの運用フローを固める ・AI Readyなデータ基盤の実現 ●複数プロダクトデータの投入 ・事業ごとのデータソースの違い ・個人情報のリスク ・分析したいKPIの定義 ・関連ツール(CRM・MA)のマルチプロダクト化 ●アーキテクトの強化 ・マネージドツールのバージョンアップ戦略 ・デジタルバンク開業による、データ増大への対応 ・データの連携処理の見直し ・全量洗い替え処理の改善 ・データ処理時間の削減・コスト対策 【技術スタック】 ・DWH:BigQuery ・インフラ:AWS, GCP ・IaC: Terraform ・ワークフローエンジン:Apache Airflow ・ETL: Amazon Appflow ・使用言語:SQL, Python など 【働き方】 弊社はフレックス制(コアタイム:10:00〜16:00)のハイブリット型の勤務形態で、週2日リモート可能です。 労働時間の清算期間は月単位(=営業日数×8時間を月単位で担保いただく)となるため、コアタイムを中心とし、柔軟に就業できます。 またチーム内には小さいお子様がいる社員もいるため、何かあった際に相談しやすい環境です。

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

当社が提供する各サービスの生産性向上ツールとして、AI・機械学習を活用した機能開発を担当していただきます。AWSのマネージドサービスやサーバーレスアーキテクチャを活用し、Pythonを用いた開発を行います。 特に、以下の領域でのAI技術の活用を進めています。 ①音声解析:音声データのテキスト化、自然言語処理を用いた解析(例:AWS Transcribe、Whisper など) ②OCR(光学文字認識):紙やPDFなどのドキュメントデータをデジタル化し、業務プロセスを効率化(例:AWS Textract、Tesseract 、GoogleGemini など) 生成AI:業務支援のための大規模言語モデル(LLM)の活用、プロンプト設計やファインチューニング(例:Amazon Bedrock、OpenAI API など) データパイプライン構築:AIモデルの学習データ収集・前処理・モデルデプロイの自動化(例:AWS SageMaker、Kinesis、Lambda など) AI推論APIの開発:各種AIモデルのAPI化・運用(FastAPI、Flask などを活用) パフォーマンス改善・精度向上:AIモデルの最適化、推論速度向上、モデル選定 AWSを活用したクラウドネイティブなAI開発に興味があり、技術的な課題解決を楽しめる方を募集しています。

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

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

創業以来黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! ご志向/ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください! ●取引業界 製造メーカー、自動車メーカー、複合機メーカー、航空メーカー、宇宙産業メーカー　等 ●設計環境 CAD:　CATIA V5、SolidWorks、Creo、NX 等 ●プロジェクト例 ・構造設計、機構設計、筐体設計、レイアウト設計、生産設計、 治具設計、各種解析(CAE) 、各種評価　等 ※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します ※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。

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

顧客関係管理(CRM)システムを設計、実装、管理をお任せします。 主な役割は、顧客データを分析し、最適なサービスを提供するための開発を行います。 ●顧客情報の管理:顧客のニーズを把握し、データを一元管理 ●システムの設計と実装:CRMシステムを構築し、企業のニーズに合わせてカスタマイズ ●データ分析:顧客データを分析し、分析した結果を可視化 CRMシステムの導入～運用支援を行っていただきます。 ①要件定義・設計業務 ・CRM導入～運用プロジェクトにおける要件定義、設計業務 ・CRMと外部システムとの連携 ②PMO ・PM/PLの補佐 ・プロジェクト運営 ・プロジェクト管理ツールの維持　など ③プロジェクト管理業務 ・CRMシステム導入・運用プロジェクト管理業務　など ④PMO支援業務 ・大規模プロジェクトのPMO支援業務 ⑤開発・テスト業務 ・CRMシステムの構築 ・リリース前の各種テスト業務　など 基本的に3～5名のチームで業務を行います!

創業以来黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! ご志向/ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください! ●取引業界 製造メーカー、自動車メーカー、複合機メーカー、航空メーカー、宇宙産業メーカー　等 ●設計環境 CAD:　CATIA V5、SolidWorks、Creo、NX 等 ●プロジェクト例 ・構造設計、機構設計、筐体設計、レイアウト設計、生産設計、 治具設計、各種解析(CAE) 、各種評価　等 ※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します ※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。

機械設計業務をご担当いただきます。 ご志向/ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください! ●取引業 自動車メーカー、製造メーカー、航空メーカー、宇宙産業メーカー　等 ●設計環境 CAD:　CATIA V5、Creo、NX 等 ●業務内容 構造設計、機構設計、筐体設計、レイアウト設計、生産設計、 治具設計、各種解析(CAE) 、各種評価　等 ●プロジェクト例 ボデー設計(アンダー、アッパー) 自動車外装部品設計(フロント、リアバンパー等) サンルーフ機構設計 e-Axle　NV設計業務(NV:Noise, Vibration) W/H設計(経路計画) CAE解析(衝突解析/正面、即突) など ※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。 ※フレックス勤務が可能なプロジェクト先が多数! ※未経験の方であれば、設計補助(図面修正・モデリング)からスタートいただくことも可能です。

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

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

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

本ポジションでは、自然言語処理や生成AIを活用したタレントマネジメントソリューションの開発を担当いただきます。社内の人材情報(スキル・人事データなど)を活用し、個人・組織のスキル可視化や育成支援に繋がる仕組みを構築します。 ●具体的には、以下の業務をアジャイル開発体制のもとで推進していただきます スキルアセスメント入力機能、スキルDBの構築 スキルカルテで組織ケイパビリティのダッシュボード開発 育成支援モデル、スキル判定エンジンの設計・実装 自然言語処理・生成AI(LLM等)を活用した機能開発 Webアプリケーション(React+FastAPI)によるフロント・バックエンド開発 AWS/Azureなどクラウド環境での実装・運用 モブプロやスクラムを活用したチーム開発 社内実践を通じて得た知見を活かし、将来的には社外展開も視野に入れたソリューション開発に携わっていただきます。 ※変更の範囲:会社の定める業務

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

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのデータ活用を支援し、分析・モデル構築・可視化を通じて課題解決を推進。 ●業務内容(具体的に) SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 アジャイル(スクラム)開発の推進 将来的にはAIエージェントや生成AIを活用した高度な分析・自動化にも取り組みます <関連業務> データ利活用サービス:課題抽出～可視化・レポーティング 機械学習エンジニア:予測・処方的分析 工場DX:属人性解消、デジタル化アセスメント ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのDX推進を支援し、業務改善・データ活用・工場立ち上げを通じて課題解決を推進します。 ●業務内容(具体的に) クライアント企業のデータを活用し、課題抽出から分析、モデル構築、可視化・レポーティングまでを担当 SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 業務改善・工場立ち上げ推進 アジャイル(スクラム)開発の推進 PL候補として、プロジェクトのQCDS管理、顧客折衝、技術選定を担当 ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

●サービス概要 「Trusted Data Foundation Analytics Managed Service」 NTTデータが提供するクラウド型データ活用基盤サービスです。 AWSを中心に、企業のデータ分析環境を短期間で構築し、運用・保守まで一括でご提供します。 https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/tdf_am/ ●職務内容 企業のデータ活用を支援するため、自社サービス「Trusted Data Foundation Analytics Managed Service」を活用したプラットフォーム構築・運用と、生成AIを活用した新サービス開発を推進しています。 主に、以下のような業務を担っていただきます。 ※選考を通じて、ご経験やスキル、ご志向に合わせて配属予定です。 ① データ活用プラットフォームのプロジェクト推進 ・顧客の課題に対する構想策定・提案・プロジェクトマネジメント ・AWS・Azure・GCPなどクラウド基盤を活用したデータ活用環境の構想策定支援、要件定義～構築・運用設計 ・自社マネージドサービスを活用した効率的な基盤提供 ・顧客折衝やチームリード(小規模～中規模案件) ② 生成AI×データ活用のサービス開発・検証 ・生成AI×データ活用のサービス企画・PoC・環境構築 ・自社生成AIサービス「LITRON」との連携 ・最新クラウドサービスやAI技術の調査・評価・導入検討 ・LLMOps、AgentOpsなどのサービス化に向けた仕組みづくり

CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォーム(「X-bility」および「EBANET3」等)の開発・強化業務を担当いただきます。 開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。 ・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ(高頻度時系列データ)の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード ・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み ・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進 ※変更の範囲:会社の定める業務

提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」にて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発プロジェクトを、"プロジェクトリーダー(PL)候補"として、まずは開発工程から参画いただきます。 PMの元でメンバーの業務をリードするだけでなく、実装で技術を磨きつつ、段階的に設計などの上流工程へも参画いただけます。 はじめは開発経験を活かしながら、設計・実装フェーズでプロジェクトをリード。 将来的に、技術とビジネスの両面を理解した"PM"や"ITコンサル"として成長できるポジションです。 ●具体的な業務 ・生成AI/LLMを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計・開発・運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ・チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

●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

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【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 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker 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

期待する役割 事業横断での全社AX/DX推進をリードしていただきます。 ●AI活用による事業変革の推進 ・AIを核とした既存事業の再構築、新規事業創出の企画・実行 ●全社横断プロジェクトのリード ・経営層・事業部門・エンジニアを巻き込み、部門横断的なAI活用プロジェクトを推進 ●戦略立案と実行 ・AI活用戦略の策定から、データ基盤構築、AIエージェント導入まで一貫してリード ●業務自律化の実現 ・AIエージェントによる業務プロセスの自動化・自律化を推進し、生産性・実績UPを実現 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●AI活用戦略の立案・推進 ・経営層と連携し、AI活用による事業変革戦略を策定 ・既存事業の課題分析とAI活用による解決策の企画・実行 ・全社的なAI活用ロードマップの策定と進捗管理 ●AIエージェントによる業務自律化の推進 ・業務プロセス全体を俯瞰し、AI活用による自律化領域を特定 ・AIエージェントの企画・構築・導入を推進 ・全社AI内製化体制の構築とトレーニング実施 ●AIデータ基盤の設計・構築 ・データモデル設計とアーキテクチャ最適化 ・AIを最大に活かしたデータ連携基盤の構築推進 ・データ統合・クレンジング方針策定 ●データガバナンス・運用体制の構築 ・データ品質管理、セキュリティポリシーの策定 ・アクセス制御、監査ログ管理、バックアップ体制の確立 ・運用マニュアル整備とモニタリング体制の構築 チーム体制 AXDX担当:現在3名(コンサル含む)在籍しています。 AXDX推進PJ:事業含め約30名 ※AXDX担当は、事業メンバーを取りまとめ、推進していく役割を担います。 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

AIコンサルタント/AIテックリードとして、AIモデルの設計・開発・改善を中心に、プロジェクトの技術面をリードしていただきます。 入社後はデータ分析・モデル開発を中心に担当しつつ、徐々に設計や技術方針の検討にも関わっていただきます。 将来的には、AI開発プロジェクトにおけるコンサルタント/テックリードとして、チームを牽引する役割を期待しています。 ●AI/機械学習モデルの設計・開発・改善 ●データ収集・前処理・分析 ●Pythonを用いたAI実装・テスト ●モデル評価および精度改善 ●技術調査・新技術検証 ●エンジニアメンバーの技術サポート

●職務内容 外資系大手コンサル出身の代表が率いる同社は、技術力に定評があります。 同社はITコンサルティングとシステム開発を内製化し、一貫したサービスを提供しています。 大手SIerが携わる企画構想段階から担当するコンサル案件、プライム案件を継続受注しています。 未経験入社者の育成力にも優れ、組織力が向上しています。 当社では、AI技術を活用したサービス開発・業務改善を推進するため、AIエンジニアを募集しています。 本ポジションでは、機械学習や深層学習を用いたモデルの設計・開発・運用を中心に、データの収集・前処理・分析を通じて、より高精度な予測や分類を実現していただきます。 また、課題解決に向けたAIソリューション提案・実装など、技術力だけではなくコミュニケーション力も活かせるポジションです。 ●ポイント ・最先端のAI技術に触れられる環境 ・大規模データを活用した実践的なプロジェクトに参画できる ●具体的な事例 大手SIer向けチャットボット導入に伴う、カスタマイズやAPI開発に携わることができます。 LLMのモデル変更及び変更後の生成結果確認。環境整備など。 ※変更の範囲:会社の定める業務