カジュアル面談可 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト/データエンジニアとして参画いただきます。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて確かな 「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパス をご用意しています。 ●具体的な業務内容 データ基盤の構築・運用 : Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築 データ抽出・加工・可視化 : 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築 その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せす可能性有。 ●具体的実例(入社後のイメージ) 地味な「泥臭い1年」を抜けた先にしか、見えない景色を伝えさせて下さい。 ハイポテンシャルの皆様に率直にお伝えします。最初の1年は、データの抽出・加工・分析、ダッシュボード保守、基盤運用、AI実装(回収)といった「基礎固め」が中心です。決して華やかな仕事ばかりではありません。 しかし、この 「データや実装と真摯に向き合う1年」を抜けたメンバーが、今どんな挑戦をしているかをお伝えさせてください。 ①心理学専攻・未経験から、生成AI連携システムの実装主担当へ(入社2年目) 大学院で心理学を専攻していた実務未経験メンバーが、Next.js/FastAPIを活用した生成AIシステムを開発。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へ(約92%削減)という劇的な成果を上げています。 ②異業種(製造業の生産技術)から、AIエージェントのPLへ AI未経験で入社後、現在は最先端の「AIエージェントのガードレール設計」をプロジェクトリーダー(PL)として牽引しています。 ③入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でPL。20代・30代で部長へ 年功序列は一切ありません。新卒入社から1年強でリーダー層へ駆け上がり、20代〜30代前半で事業部を率いる部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ●役割とプロジェクト推進体制 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 ●データ・AIインフラ領域(モダンデータ・クラウド) Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化 クラウドAI実行環境(AWS / Azure)の構築 Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計 ※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。 ● 生成AI・LLM領域(最先端エンジニアリング) グラフRAG(GraphRAG)/Advanced RAGの構築 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装 AIエージェントの設計・実装 LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発 LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計 LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減 ● 機械学習・高度アナリティクス領域 需要予測・異常予兆検知モデルの設計 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

●具体的実例(入社後のイメージ) 年功序列なし。2年で大きく飛躍したメンバーの実例を紹介します。 当社には年功序列の評価はありません。意欲と成果次第で、誰もがスピーディーに活躍の場を広げられる環境です。 ・未経験から生成AIシステムの実装主担当へ 大学院で心理学を専攻し、実務未経験で入社したメンバーが2年でNext.js/FastAPIによる生成AI連携システムの実装主担当に成長。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へと大幅な改善を達成しました。 ・年次を問わない早期キャリアアップ 新卒入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でプロジェクトリーダーに抜擢された事例や、20代・30代前半で部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ・自分らしく描ける3つのキャリアパス 技術を極める「エキスパート」、組織を牽引する「マネジメント」、技術基盤を支える「AIスペシャリスト(MLOps/LLMOps)」など、ご自身の志向に合わせたキャリアを選択できます。 【職務内容】 AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 AIがビジネス価値を生み出すためのプラットフォーム設計・構築を軸に、開発から運用、データ基盤整備まで幅広く手掛け、顧客のビジネス課題解決に伴走します。 ・AIプラットフォームの設計・構築 ビジネス価値の創出に向けたAI基盤の設計・構築 ・Web/バックエンド開発 堅牢で拡張性の高いアプリケーション・システムの開発 ・高品質なデータ基盤の構築 AI利活用を最大化・スムーズにするデータパイプラインの整備 ・クラウドネイティブ環境での開発・運用 AWS / Azure / GCP を活用したシステム開発および伴走型の運用支援 【役割とプロジェクト推進体制】 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【事業部としてのバックアップ体制と働く環境】 一人にしない、事業部のバックアップ体制 ● 助け合い、高め合える「チーム体制」 当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。社内の専門家コミュニティも活発で、高度な技術的課題もいつでも気軽に相談・解決できる安心感があります。 ● 柔軟でメリハリのある「働き方」 基本スタイルは週4日リモート・週1日出社。プロジェクトの状況に応じて客先常駐が発生する場合があります。リモートの比率より、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。 ● 成長を強力に後押しする「育成・学習環境」 270種以上の資格取得支援制度をはじめ、自社オリジナルの学習システム「AMBL PANEL」や社外研修費の会社負担など、エンジニアの成長機会を最大限に用意しています。 ●具体的なプロジェクト例 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 1.生成AI・LLM領域 グラフRAG・Advanced RAGの構築 AIエージェントの設計・実装(LangGraph/Dify等) LLM基盤の最適化(Context Engineering等) 2.AI・データインフラ領域 MLOps/LLMOps基盤の構築 Snowflake/dbtによるデータ基盤構築 Azure OpenAI/AWS Bedrock上でのシステム構築 3.高度技術・社会実装領域 画像解析・数理最適化の社会実装

●主にお任せしたいこと ①データ収集・パイプライン領域 ・各DBのデイリーミラーリング取込基盤の運用・改善(ジョブフロー再設計、取込時バリデーション、エラー通知の整合性改善、障害対応と再発防止) ・TROCCO・Cloud Workflows・Cloud Run を用いた非DBデータの取込パイプライン構築・運用 ・生成AIを組み込んだ、書式揺れに強い非構造データ取込パイプラインの構築 ・取込ソース追加のゼロデプロイ化(設定駆動化)など、DE運用工数を構造的に減らす自動化 ・Reverse ETL等の新しいデータ連携要件への対応と、取込基盤の適用範囲拡大 ②データモデリング・提供領域 ・4層モデリング設計方針に基づく staging / dwh(dim・fct)/ mart 各レイヤーのdbtモデル実装と、テストによる品質担保 ・BI(Looker Studio / Lightdash等)へのデータマート提供と、事業部のデータ活用支援 ・各種メタデータを統合的に集約したデータカタログの展開によるヒューマン・AIフレンドリーな意思決定支援の価値最大化 ・セマンティックレイヤーによる指標定義の実装 ・安定した指標提供におけるセマンティックレイヤー自体の費用対効果の技術検証、その他カタログなどのツール間の比較検証などのR&D活動 ・AIエージェント向けアクセス経路の整備やエージェント品質の継続評価・民主化に向けた仕組み作り ③運用・ガバナンス領域 ・GitHub Actions を軸としたCI/CD・自動デプロイ・規約lintの運用・改善 ・BigQueryの利用実態モニタリングとコスト最適化(FinOps)への参画 ・事業部からのデータ要望に対する要求・要件定義、スコープ合意からデリバリーまでの一連の対応 ・Claude Code等のAIエージェントを開発ワークフローに組み込んだ、エンジニアリング業務の生産性改善を通したDataOpsのエンハンス ・アクセス制御(列レベルマスキング・行レベルアクセス・個人情報カラムの自動特定)のdbt/Terraformによる実装 【チームの紹介】 ・全社・事業部でのデータ活用を支えるため、データ基盤の整備・運用、データマートの構築、BIツールの活用支援を担当 ・新データ基盤が本番稼働し旧システム群の停止が完了したことを受け、現在はdbtへの移行やセマンティックレイヤー・データカタログの整備を進め、より多くのメンバーが安心してデータを活用できる環境づくりに注力 ・社内のデータ民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析基盤の高度化にも取り組んでいる 【プロダクト開発環境】 ・インフラ:GCP, AWS ・プロジェクトデザイン:Miro, Figma ・利用言語やフレームワーク:Python, Go, SQL ・ドキュメント管理:Confluence, Google Drive ・チケット管理:Jira ・コミュニケーション:Slack ・コンテナ技術:Docker, Kubernetes ・Data Warehouse:BigQuery ・ETL:Cloud Functions, Dataform ・データコレクタ:Dataflow, Pub/Sub ・Database:Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB(Amazon RDS) ・構成管理:Terraform ・監視:Cloud Monitoring, NewRelic ・ワークフロー:Airflow ・CI/CD:GitHub Actions

プロダクト基盤グループでプロダクトマネージャーを担当していただきます。 プロダクト基盤グループは、マルチプロダクト戦略を支える基盤を構築するグループで、プロダクト数や領域拡大に伴う課題解決やスケーラビリティの向上、プロダクト間のデータやプロセス連携のための開発を担当します。 具体的には以下のようなプロダクトを開発しています。 ・権限基盤 ・課金基盤 ・従業員データ基盤 ・各プロダクトに散在するデータの集約と活用API基盤 SmartHRにおけるプロダクトマネージャーの役割は、「何を作るか」「なぜ作るか」の2点に責任を持ち、開発チームと協働しながらユーザーにプロダクトを届けることです。 具体的には以下のような業務を担当していただきます。 ・共通基盤のプロダクトビジョンや目標、ロードマップの策定 ・新規の共通基盤や連携機能の企画や設計、推進 ・既存の共通基盤やAPI改善のための企画や設計、推進 ・解像度を高めるためのディスカバリー(ヒアリングやデータ分析など) ・メトリクス設計・データ分析 ・各プロダクトチームと認識を揃えるためのドキュメント作成やコミュニケーション、調整 なお、以下のような業務はプロダクトマネージャーの役割に含まれません。 ・事業計画の策定や予算の管理 ・開発メンバーの人的マネジメント ・キャンペーン設計や広告出稿などのマーケティング業務 ・サービスサイトやLPなどのウェブディレクション業務 ・ヘルプページやユーザー向け学習コンテンツの作成 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

●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

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ●マッチング機能の技術リード ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする ●運用を踏まえたリスク制御の設計 AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ●リスク予測・異常検知モデルの開発リード 構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 3.共通基盤を活用した実装・改善 ●LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード 実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

●概要 クリエイティブ業務の生産性・品質向上を目的とした、AI活用推進と業務プロセス改革をお任せいたします。 単なるツール導入に留まらず、企画から制作、効果検証までのバリューチェーン全体を俯瞰し、本質的な課題解決に取り組んでいただきます。 また効率化で創出したリソースを新たな価値創造へと繋げ、将来的には顧客から指名される専門性を確立していただきます。 詳細 ●クリエイティブ業務におけるAI化の推進 └国内外の最新AIツールのリサーチ、選定、導入、PoCの実施 └効果的なプロンプトの開発、集約、ナレッジ └AI活用定着に向けた社内メンバーへのハンズオン支援や研修プログラムの企画・実施 ●クリエイティブ業務プロセスの分析と再設計 └クリエイティブディレクター/アートディレクターへのヒアリングを通じた業務プロセスの可視化と課題抽出 └AIやテクノロジーを活用したクリエイティブの自動化・省力化の企画と推進 └トッププレイヤーの思考プロセスを分析し、汎用性の高いフレームワークやツールに落とし込む ●「仕組み」の浸透と行動変容の促進 └開発・導入したクリエイティブツールや業務フローの社内ドキュメンテーション整備 └社内勉強会の開催や成功事例の共有など、「使いたくなる」仕掛けづくり └利用状況のモニタリングとフィードバックに基づく継続的な改善活動 取り扱うツール・技術領域 ※特定のツールや言語に固執せず、プロジェクトの目的に応じて最適な技術を柔軟に選定・活用することを期待しています。 ●UI/UXデザイン・プロトタイピング └Figma, Adobe XD などのデザイン/プロトタイプツール ●ジェネレーティブAI活用 └画像生成、テキスト生成、動画生成などのAIサービス・API全般 ●インタラクティブコンテンツ開発 └Unity, Unreal Engine, TouchDesigner 等を用いた開発経験 ●Web/アプリ開発 └JavaScript, React, Vue.js, Python 等を用いたフロントエンド/バックエンド開発スキル ●XR・フィジカルコンピューティング └VR/AR技術や Arduino 等を活用した体験設計に関する基本的知識 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む) ▼組織構成　※2025年8月時点 組織全体:約870名 今回の配属先:統合マーケティングコミュニケーション局

「AI開発部」でAIプロダクトマネージャーを担当していただきます。 AI開発部は各プロダクトチームと連携しながら、AIを用いた機能を実験、実装、運用するチームです。将来的には学習パイプライン、各プロダクトで横断的に利用するデータ基盤の整備など、ML/LLMOpsにも取り組みます。 現在は具体的に以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・他社プロダクトとのデータ連携の効率化 ・書類からのデータ入力の効率化 ・タレントマネジメント関連データの分析高度化 AIプロダクトマネージャーの役割は、各プロダクトの解決しなければいけない課題を理解し「何をつくるのか」「なぜつくるのか」に責任を持ち、開発チームと一緒に「どのようにつくるか」「どう実現するか」を考え、推進していくことです。 具体的には以下のような活動を行います。 ・各プロダクトチームと認識を揃えるためのドキュメント作成やコミュニケーション、調整 ・中長期ミッション達成のためのチームの目標やロードマップの作成 ・新規のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・既存のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・共通モジュール、データパイプライン整備のための企画や設計、推進 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

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

【期待役割】 ・当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。 ・与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。 ・単なる「検証(PoC)」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。 ・コールセンター業務のAI化(LLM / 音声認識等) ・数理最適化による訪問ルート最適化 ・画像認識を用いた査定のAI化 ・データ基盤・MLOps構築 【主な業務内容】 ・ビジネスサイド(事業部等)の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案 ・課題特性(自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など)に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計 ・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発 ・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善 ・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

具体的な技術に関する情報は「歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう(https://hello-world.smarthr.co.jp/)　」をご覧ください。 ●役割 SmartHRのAI開発基盤ユニットは、全プロダクトのAI開発を支援する横断組織として新設されます。 このポジションでは、チームの立ち上げを技術面・組織面の両軸でリードし、各プロダクトチームが安心してAI機能を開発できる共通基盤を作り上げることが期待されています。 AIを組み込んだプロダクト開発が当たり前になりつつある今、可用性・セキュリティ・運用性を考慮した基盤設計は、事業成長の速度を左右する重要な要素です。 コンテキスト基盤やLLM Gateway、認証・認可の仕組みなど、個々のチームが解決しきれない課題を抽象化し、全社に届ける役割を担うのがこのポジションです。 要件定義から関係者との合意形成、実装・運用まで主体的に動ける方に、SmartHRのAI基盤の未来を一緒に描いていただきたいと考えています。 ●具体的な業務内容 入社直後は、マネージャーやAI開発部の仲間のサポートを得ながら複数のプロダクトチームと対話し、AI開発基盤の大きな方向性・要件を関係者と合意していくことからスタートする予定です。 現場の実態を正確に把握し、中長期の計画に紐づく形でチームのロードマップを描いていただきます。 技術的には、LangfuseをはじめとするLLMOpsツールの本格運用設計、コンテキスト基盤やLLM Gatewayのアーキテクチャ設計・実装など、横断的に影響を持つ仕組みの構築が主な業務です。 入社3ヶ月以内にはMVPとなる取り組みに着手し、2027年にかけてチームを最大5名規模へと拡大しながら、基盤全体のオーナーとして開発・運用を推進していただくことを期待しています。 コードを書く割合は状況に応じて変動しますが、プレイングマネージャーとして手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ●開発規模・開発体制 チーム規模 新設チームのため現在0名 2027年にかけてプレイングマネージャー1名+メンバー4名、最大5名体制を目指す予定 開発体制 複数のプロダクトチームと連携しながら、共通基盤の要件定義〜設計〜実装〜運用を一気通貫で担う AI開発部の既存プレイングマネージャー・マネージャーとのサポート体制(ゼロからの立ち上げでも安心して取り組める環境) ●事業概要 SmartHRは「well-working 労働にまつわる社会課題をなくし、誰もがその人らしく働ける社会を作る。」をミッションに掲げ、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」を開発・提供しています。 今後、SmartHRが目指すのは「人事労務の効率化ツール」ではなく、日本の働き方そのものを変える社会インフラです。給与・勤怠・タレントマネジメントを横断する「人的資本経営プラットフォーム」への進化を挑戦し、企業が「人」に投資できる社会の実現を目指しています。 数百万人のユーザーに支えられるプロダクトがすでにありながら、日本全法人へのカバー率はまだ数パーセント。解くべき課題の広さは、市場の広さそのものです。2030年に売上1,000億円を目標に掲げ、「日本全体の企業とそこで働く人々の当たり前を変える」という大きな挑戦に挑んでいます ●現在取り組んでいる、または今後取り組みたい課題 LLMOpsの整備(LLMの運用管理・モニタリング・バージョン管理の仕組み化) コンテキスト基盤の構築(各プロダクトが共通利用できる情報基盤の設計) LLM Gatewayの整備(全社横断でのLLMアクセス制御・コスト管理) 認証・認可の実装(AIエージェントを安全に運用するための権限管理設計) ガードレールの整備(AIの安全な利用を保証する仕組みの構築) ●配属先 AI開発本部 / AI開発部 / AI開発基盤ユニット / プレイングマネージャー 業務内容変更範囲 会社の定める業務 ●参考情報 AIでSaaSは死なないし、業務システムをAIで内製化してはいけない(https://real.smarthr.co.jp/articles/times_serizawa_0008) 「人的資本経営プラットフォーム」へ進化。2030年売上1000億円を目指し、新たな事業戦略を発表(https://smarthr.co.jp/news/press/20250603_jigyousenryaku/) 2030年に向けた事業戦略─CEOが語る「働く人を支えるインフラ」への挑戦 - YouTube(https://www.youtube.com/watch?v=isrl9YdOjgQ) ●参考資料 SmartHR 会社紹介資料 / We are hiring(https://speakerdeck.com/smarthr_pr/smarthr-company-introduction1) エンジニア採用サイト(https://hello-world.smarthr.co.jp/ SmartHR Tech Blog(https://tech.smarthr.jp/) SmartHR プロダクトデザイン(https://note.com/smarthr_co/m/m0b87dcc52cb0) SmartHR note(https://note.com/smarthr_co) GPTW Japanの「働きがい認定企業」に選出(https://smarthr.co.jp/news/press/27057/)

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。 単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。 ① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 ●VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 ●LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 ●バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 ●PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 ●顧客課題の抽出、構造化、パターン化 ●開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 ●問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 ●顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 ●優先順位付けの判断軸設計 ●事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 ●AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 ●ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 ●PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 ●AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 ●誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 ●AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 ●What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 ●CTO・Engineering との投資対効果レビュー ●プロダクト改善テーマの言語化 ●短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 ●① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。 ●② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。 ●③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。 ●④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。 ●⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex

● クライアント向け業務(客先・プロジェクト業務) ・顧客の経営・業務課題のヒアリング、受託・プライム案件の企画・提案・獲得 ・システム化構想、DXロードマップ策定、生成AIを活用したPoC企画・業務改善推進 ・要件定義からリリースまでのプロジェクト統括、QCD・リスク管理、ステークホルダーとの合意形成 ・クライアントの開発組織における生成AI活用の導入・内製化支援、伴走 ● 社内組織向け業務(AI利活用促進・開発プロセスの再構築) ・社内エンジニア組織への生成AI利活用促進、プロンプト活用やナレッジの共有・展開 ・生成AIを前提とした新しい受託開発フローの設計、ガイドラインやベストプラクティスの整備 ・AI活用における品質や保守性を担保するための設計・レビュー方針の策定 ・社内向けのAIを用いたシステム開発、および開発生産性向上のためのツール導入・標準化

【ミッション】 介護業界のデジタル変革を加速させ、サービス利用者と提供者双方の課題解決に貢献することがミッションです。SEO戦略の最適化を通じて、当社サービスの価値を最大化し、介護に関わる人々により良い情報と選択肢を提供することを目指します。 【概要】 SEOスペシャリストとして、サイトの自然検索経由における成果最大化のために施策のプランニング、エンジニアへのディレクション、施策実行を行っていただきます。 【具体的には】 複数のサービスを横断したSEOマーケティングを行っていただきます。 ・アクセスログ・市場データを中心としたデータの収集・分析・仮説立案 ・SEOを考慮した内部設計、コンテンツ最適化、内部/外部リンク戦略の実施 ・検索エンジンのアルゴリズム変更への対応と最新SEO手法の調査・導入 ・社内外のステークホルダーとの連携によるSEO施策の推進 ・社内のSEOに関する質問への対応、知見の共有 【その他要件】 ・従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある ・就業場所の変更の範囲:リモート勤務を命じることがある

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定 　-プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ・Event Bus: Cloud Pub/Sub ・DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ・Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ・開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

ミッション ヘルスケア領域プラットフォームの製品戦略を主導し、革新的なプロダクト開発を通じて事業成長と社会課題解決を実現することがミッションです。ユーザーニーズと技術トレンドを的確に捉え、顧客価値を最大化する製品ビジョンを描き、実行に移していただきます。 業務概要 プロダクト戦略の立案から実行までを主導し、ヘルスケア領域における業界トップクラスのプラットフォームサービスの進化を推進します。データドリブンなアプローチでユーザー体験を最適化し、AI活用やDXを通じて社会課題解決に貢献していただきます。 具体的な業務内容 ・プロダクト戦略立案と中長期ロードマップ策定 ・KPI設計とデータドリブンな意思決定プロセス確立 ・ユーザー体験最適化のためのUI/UX改善施策立案 ・新規機能の要件定義と開発チームとの連携推進 ・プロダクトビジョン策定とステークホルダーへの共有 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

ミッション 介護領域における「施設探し」と「仕事探し」を利用者/クライアント両面から繋ぎ、ベストマッチングを提供する「リボンモデル」のビジネスを展開し、既存事業から得られる「市場の一次データ」からプラットフォームを構築することで、売上最大化をさせることがミッションです。 業務概要 業界トップクラスの自社プラットフォームで生成・蓄積されるデータを管理・活用することで、プラットフォームとしての競合優位性を構築していただきます。 具体的な業務内容 ・プラットフォームで蓄積するデータの整理・加工・管理 ・蓄積されたデータのビジネスへの活用 ・データ活用・データメンテナンスのためのオペレーションの仕組化、現場への落とし込み ・データの蓄積・活用ためのインフラの設計・構築 ・プラットフォームのマスタデータの管理・活用 ・AIや機械学習などへの活用 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

ミッション 日々蓄積される膨大なファーストパーティデータの収集・分析・可視化を行い、経営戦略に基づいた事業成長のためのアクションプランを実行し、新たな事業インパクトを生み出すことがミッションとなります。 業務概要 今回募集のデータサイエンティストは、Analyticsを用いてさまざまなビジネスプロジェクトをリードしていただき、メディアプラットフォーム事業におけるさまざまな意思決定を、合理的かつ迅速にする役割を期待しています。ビジネスインサイトを発見し、分析によって付加価値を生み出すことで、テクノロジーを用いたビジネス戦略の策定・業務オペレーションの設計やアルゴリズムの開発・ハンズオンによるオペレーション実行までを推進し、マーケティング最適化のための各種施策をプロジェクト立ち上げから実装までをお任せします。 具体的な業務内容 ・データ分析による課題抽出からビジネスプロセスの改善 ・大規模データセット上でのレコメンデーションや行動ターゲティングのためのアーキテクチャ設計 ・Analyticsのハイレベル設計のためのKPIツリーの定義 ・経営課題を解決するための各種アルゴリズム開発 ・データ収集のためのデータフロー設計/構築 ・マーケティングのデジタル化による広告パフォーマンスの最大化 ・新規施策のフィジビリティ検討のためのデータ分析 ・意思決定のためのデータ抽出/加工/可視化(レポート作成やダッシュボード化) ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

タイミーのデータマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。 現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験 を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案 にあります。 ・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング) ・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ ・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割) ・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進 ・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進) ・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備 ・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案 ●技術スタック ・クラウド └Google Cloud ・開発言語 └Python ・データ基盤 └BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ・ML / LLM基盤 └Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ・BIツール └Looker / Looker Studio ・IaC └Terraform ・開発環境・ツール └Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc ●扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチング・勤怠に関する情報 ・レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報・各種マスタデータ など

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

ミッション CTOとしてテクノロジーの力を最大限に活用し、介護・ヘルスケア領域のプラットフォーム事業において革新的なソリューションを生み出すことがあなたのミッションです。ビジネス戦略と技術戦略を融合させ、当社のプラットフォームビジネスを次のステージへと導くことを期待しています。また、技術部門の変革を主導し、最先端のテクノロジーとベストプラクティスを組織に浸透させることで、持続可能な競争優位性を確立していただきます。 業務概要 CTOとして、当社のテクノロジー戦略の立案・実行を主導していただきます。既存サービスの強化と新規プロダクトの開発を通じて、介護・ヘルスケア領域におけるデジタルトランスフォーメーションを推進します。また、技術部門のリーダーとして、エンジニアチームの育成・強化にも携わっていただきます。 具体的な業務内容 ・事業戦略と連動した中長期的な技術戦略の策定とロードマップの作成 ・新規プロダクトの技術選定、アーキテクチャ設計、および構築の指揮 ・既存プロダクトのスケーラビリティ向上とパフォーマンス最適化 ・AI/機械学習技術の導入による、データドリブンな意思決定プロセスの確立 ・事業成長のスピードを維持しながら技術的負債の解消への実現 ・クラウドインフラストラクチャの設計・運用・最適化 ・アジャイル開発手法の導入・改善によるプロダクト開発プロセスの効率化 ・技術部門の組織設計、人材採用、および育成プランの策定・実行 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●開発環境 言語 フロントエンド:TypeScript バックエンド:Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド:React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド:Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ:*Google Cloud*, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス:CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore,* BigQuery* API:GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング:Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証:Auth0 開発ツール:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

・AIエージェントプロダクトの設計・開発 ・0→1フェーズにおける価値検証・技術検証〜プロダクト立ち上げ・継続改善 ・短期に顧客価値をデリバリーすることと中長期目線での持続的成長(技術負債のコントロールなどを含む)のバランスコントロール ・デザイナー・PdM・営業含む各チームメンバーと協調し事業を前進させる ・顧客の課題解決に向けた要件定義やアーキテクチャー検討​ プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用したAIエージェントの設計・開発・運用支援 ・AI駆動開発を用いた新規案件や既存クライアント向け機能拡張案件における、システム要件定義・設計・構築 ・クラウドサービス・生成AI関連ツールに関する技術調査・最適技術選定支援 開発環境 主な技術スタック:Python(Fast API), TypeScript(react, hono), AWS(ECS, Auroraなど), GCP(Looker stadioなど) コミュニケーション: Slack, Google meet コラボレーション: Figma ドキュメント管理: Notion チケット管理: Linear AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, claude code, codex

【主な業務内容】 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 ・プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 ・課題解決に向けたAIソリューション(生成AI・RAG・機械学習モデルなど)の提案・検証 ・プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 ・本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 ・品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 ・各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく-- そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら ・https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

【具体的な業務内容】 バス・トラックに特化した自動運転の実用化を目指し、全国で実証実験を行い新しいまちづくり・地域の活性化を目指している当社にて、自動運転システムの車両認識ソフトウェア領域をご担当いただきます。 ・Linux環境でのソフトウェア開発(使用言語: C/C++) ・センシングのシステム設計・周辺環境認識アプリケーション・アルゴリズム開発 ・シミュレーションや実車両で、障害物などの認識精度の評価