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燈株式会社

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、産業特化型のアルゴリズム開発・実装を担当していただきます。 単にモデルを作成するだけでなく、WebシステムやAPIへの組み込みを含めた「社会実装」までを一貫して担えるエンジニアを目指していただきます。 【具体的なタスク例】 ●データ前処理・データセット作成 メンターの指示に基づき、学習に必要なデータ整形(画像のりサイズ、ノイズ除去、テキストの正規化など)を行う。既存の前処理スクリプトを活用・改修し、顧客ごとのデータ特性に合わせた学習用データセットを構築する。 ●アルゴリズムの適用・実装 社内の既存モジュールや、メンターが選定したオープンソースの実装を参考に、今回の課題に適したモデルを構築・実行する。コードをゼロから書くのではなく、既存のベースコードを読み解き、必要なパラメータ変更や部分的な修正を行って動作させる。 ●モデルの学習・評価 指示された実験設定(ハイパーパラメータ等)で学習を回し、評価指標を算出する。学習曲線を確認し、過学習や学習不足が起きていないか等の基礎的なチェックを行う。 ●結果分析・レポーティング 「なぜこの精度になったのか」「どのデータで失敗しているか」を分析し、結果をメンターに報告する。数値結果だけでなく、失敗事例を目視で確認し、次回の実験に向けたデータ改善のヒントを探す。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

燈株式会社

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。 ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。 【具体的なタスク例】 ●課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design) 顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。 関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。 ●SOTAモデルの実装と検証 (Implementation) 選定した論文の手法(Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等)を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。 実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。 ●プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering) 再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。 Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。 推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。 ●ステークホルダーへの技術説明 (Communication) アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

燈株式会社

●課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design) 顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。 類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。 ●高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation) 既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。 ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。 ●アーキテクチャ設計と技術品質の統制 (Engineering) 個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。 全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。 ●事業価値への接続と期待値コントロール (Communication) 技術的なアプローチが、顧客のPL(売上向上・コスト削減)にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。 技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないか(技術的限界)を明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

燈株式会社

DX Solution事業本部では、製造業・建設業・物流業など多様な産業においてシミュレーション環境の構築・ロボティクスの導入・活用を推進しています。 本ロールでは、シミュレーション環境上の最適化アルゴリズムの実装、「Sim2Real」などのシミュレーション基盤の構築を担います。 具体的には - C++の独自シミュレーション基盤を用いたロボット開発 - 経路最適化や土木設計のための探索アルゴリズムの実施 - 点群やGSなどの大規模データセットの処理 - 剛体、流体シミュレーションの開発とロボット制御への転用 - OpenCascadeを使用した3Dmodelの解析の開発 技術スタック - プログラミング言語 - C++ - Python - フレームワーク - ROS2 - OpenGL - OpenCV - Isaac Sim AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて、「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。メンターとなるエンジニアの指導のもと、業務を担当していただきます。 【タスク例】 ・Webアプリケーション開発: React, Next.js, TypeScriptを用いたフロントエンド開発、Python (FastAPI) を用いたバックエンド開発。 ・AI機能の実装: 自社開発のMLモデルやLLMをアプリケーションに組み込むAPI連携の実装。 ・UI/UXの実装: Figmaのデザインを基にした、直感的で使いやすいUIコンポーネントの実装 。 ・品質保証: テストコード(Unit/E2E)の記述、GitHub上でのコードレビュー(レビュイーおよびレビュアー)。 ・AI活用: DevinやClaudeを活用した、定型コードの自動生成、リファクタリング、ドキュメント作成の効率化 。 ※配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上 〇開発例 ・建設業特化の生成AI AIコンストシェルジュ「光/Hikari」:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 ・製造業特化の生成AIエージェント「工/Takumi」:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。累積データの検索・分析が可能。 ・物流業特化の生成AIエージェント「運/Hakobi」:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。配送・輸送コストの見直しが可能。 ・卸売・小売業特化の生成AIエージェント「商/Akinai」:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。仕入れ・販売計画の作成が可能。

燈株式会社

AIおよびLLMを活用したAIアルゴリズム・AIエージェントの開発・評価を担当し、サービスへの実装まで一貫して関わっていただきます。LLMOpsなどのLLM運用の改善も担当していただきます。 ●具体的には ・LLMを用いた情報検索・情報抽出アルゴリズムの開発・評価 ・LLMを用いたAIエージェントの開発・評価 ・LLM・AIエージェントを活用したサービス開発 ・Languse, WeaveといったLLMOpsツールの活用推進 ●技術スタック(一例) ・フロントエンド 　Typescript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド 　Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ 　Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI 　Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。サービス累計700社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。ローンチ1年で200社の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Antares(図面領域) 設計図面を3Dモデルに変換するプロセスの自動化を実現するアプリケーション プレス例(設計図書のダッシュボードシステム):https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2022/220509_8718.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。 詳細な業務内容 【タスク例】 ・仕様策定・設計: PdMが描いた要件のラフ案をもとに、DB設計・API設計・UI/UXの挙動を具体化し、関係者と合意形成を行う。 ・ドメイン連携: 建設業界特有の複雑な商習慣を理解し、現場で本当に使えるロジックをコードに落とし込む。 ・品質向上: 複雑な仕様に対するテスト設計、リファクタリング、技術的負債の解消提案。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上 〇開発例 ・建設業特化の生成AI AIコンストシェルジュ「光/Hikari」:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 ・製造業特化の生成AIエージェント「工/Takumi」:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。 累積データの検索・分析が可能。 ・物流業特化の生成AIエージェント「運/Hakobi」:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。 配送・輸送コストの見直しが可能。 ・卸売・小売業特化の生成AIエージェント「商/Akinai」:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。 仕入れ・販売計画の作成が可能。

燈株式会社

業界特化型生成AIエージェントの開発(AI SaaS事業部への配属)において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。 【ミッション】 ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。 詳細な業務内容 【業務例】 ・要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。 ・タスク分解と采配(ディスパッチ): 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ(1〜3日程度)」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。 ・アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。 ・組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール(Devin/Claude Code等)の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。 配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計1,000社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

DX Solution事業本部では、製造業・建設業・物流業など多様な産業においてシミュレーション環境の構築・ロボティクスの導入・活用を推進しています。 本ロールでは、シミュレーション環境上の最適化アルゴリズムの実装、「Sim2Real」などのシミュレーション基盤の構築を担います。 具体的には - C++の独自シミュレーション基盤を用いたロボット開発 - 経路最適化や土木設計のための探索アルゴリズムの実施 - 点群やGSなどの大規模データセットの処理 - 剛体、流体シミュレーションの開発とロボット制御への転用 - OpenCascadeを使用した3Dmodelの解析の開発 技術スタック - プログラミング言語 - C++ - Python - フレームワーク - ROS2 - OpenGL - OpenCV - Isaac Sim

燈株式会社

DX Solution事業本部において、クライアント企業のDXを推進するWebアプリケーション開発に携わっていただきます。主に、AIソリューションの実装を担います。画像認識AIや最適化アルゴリズムなどを組み込んだ、Webアプリケーションのフロントエンド/バックエンド実装及びインフラ構築などフルスタックな開発をお任せします。 入社直後は、テックリードやシニアエンジニアの指導のもと、設計思想やコーディング規約を学びながら機能実装を担当していただきます。 また、単なる実装作業にとどまらず、クライアントとのMTG参加などを通じて、顧客に近い距離でシステムを構築する経験を積むことも可能です。シニアメンバーの知見を吸収しながら、将来的にはPMとしてのキャリアを目指すこともできる環境です。 【開発例】 ・RAGを用いた社内ナレッジ検索Webシステムの開発:社内技術文書を検索・回答生成するエージェント機能のバックエンドAPIおよびフロントエンド開発。 ・画像認識AIを搭載した写真管理プラットフォームの構築:数百万枚規模の現場写真を高速に処理するデータベース設計・API実装。画像分類パイプラインと連携したWebアプリケーションの開発。 ・動画解析によるインフラ異常検知ダッシュボードの開発:車載カメラ等の動画データを解析し、変状箇所を可視化する管理画面(UI)の実装。解析結果を蓄積・配信するバックエンドシステムの構築。 ・ドメイン特化LLMを活用した業務支援ツールのAPI開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および業務フローに組み込むためのマイクロサービス設計・開発。 【技術スタック(一例)】 フロントエンド:Typescript/Node.js/React/Next.js バックエンド:Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini 【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】 ・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。会社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。 ・燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。 ・燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。 ・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

株式会社JDSC

JDSCは「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX(AIトランスフォーメーション)・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。 【担っていただきたい役割】 ●ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進 ●顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用 ●データパイプライン・データ基盤(DWH)の設計・開発・運用 ●MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用 ●隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 【主な業務内容】 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ●プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ●顧客の業務で使用される本番運用段階 ●単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。 【主な開発環境】 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence BIツール:Power BI, Tableau

有限責任 あずさ監査法人

ITに関する内部統制の評価、データ分析、アドバイザリー業務をIT監査チームメンバーとして実施いただきます。IT監査チームは通常、責任者、管理者、主担当者、メンバー、アシスタントで構成され、平均的には7,8名規模のチームとなります。 ●主な業務内容 ITに関する内部統制の評価、データ分析、アドバイザリー ●業務内容の変更の範囲 全ての業務への配置転換あり

株式会社ACES

事業概要(DXパートナーサービス) 各業界をリードする大手企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 ACESは、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客と近い距離感でスピード感を持って開発し、社会へ「価値の高いAIソリューション」を提供したい方に最適な環境です。 仕事概要 さらなる事業成長に向け、DXパートナー事業のAlエンジニアを募集します。 AIエンジニアとして自然言語・画像・映像・音声をマルチモーダルに掛け合わせ、大手企業の課題を解決するアルゴリズムの設計・実装をお任せします。 技術だけに閉じずビジネス観点を踏まえた上で、上流から関わっていただくことを期待しています。 将来的には複数のAIプロジェクトをリードする立場として、アルゴリズムの品質保証や内部の技術資産設計にも関与いただく想定です。 様々な業界に対して「技術×ビジネス」の観点で最適なAIソリューションを構築し、社会実装まで繋げられる手触り感の強いポジションです。 具体的な業務内容 ■入社直後の業務 クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 クライアントに対する分析結果等のレポート ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み ■将来的な業務 AI導入プロジェクトの技術的なリード └クライアントの課題に応じたアルゴリズムの設計・技術方針策定 └モデル設計・検証のプランニングの妥当性判断および品質担保 └機械学習モデルの社会実装における制約・運用面を踏まえた技術判断 AIアルゴリズムの技術戦略策定 └技術の横展開を可能にする戦略的な技術資産の蓄積方針設計 └再利用性の高い仕組み/オペレーションの構築 (希望に応じて)機械学習エンジニアチームに対するピープルマネジメント

株式会社ACES

事業概要(DXパートナーサービス) 各業界をリードする顧客企業にと共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 ACESは、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 さらなる事業成長に向けた組織改革の一環として、DXパートナー事業のAlエンジニアを統括するマネージャーを募集します。 技術責任者として複数のAI導入プロジェクトを横断し、アルゴリズムの品質担保に責任をお持ちいただきます。 顧客課題やビジネス上の制約を踏まえた最適なAIソリューションを設計・実装する、クライアントへの価値提供における根幹を担う役割です。 また中長期的な成長を視野に、技術を横展開していくための技術資産の蓄積方針設計、 蓄積した資産の活用を加速させるためのオペレーション構築など技術戦略面にも関与いただく想定です。 具体的な業務内容 ●AI導入プロジェクトの技術品質担保 クライアントの経営/事業課題に応じたアルゴリズムの設計・技術方針策定 モデル設計・検証のプランニングの妥当性判断および品質担保 機械学習モデルの社会実装における制約・運用面を踏まえた技術判断 ●AIアルゴリズムの技術戦略策定 技術の横展開を可能にする戦略的な技術資産の蓄積方針設計 再利用性の高い仕組み/オペレーションの構築 ●(希望に応じて)機械学習エンジニアチームに対するピープルマネジメント

株式会社ACES

ACESは「アルゴリズムで、人の働き方に余白をつくる。」をミッションに掲げる東大松尾研究室発のAIスタートアップ企業です。さまざまな産業において、最先端AIを用いたDXプロジェクトの推進を行う事業を展開しています。 社内で独自開発を進める「エキスパートAI」を提供し、顧客の課題解決や新規事業立ち上げを共同で遂行します。 仕事概要 AIコンサルティングサービスにおけるプロジェクトを推進するAIエンジニア(社会人博士)のポジションです。 画像・映像・音声・自然言語などをマルチモーダルに掛け合わせ、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。 業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。 ACESは社会人博士支援制度を提供しており、勤務時間120h/月(75%稼働) を前提とした正社員としての勤務となります。 いきなり正社員ではなく、インターンシップからの参画(稼働40-50%を想定)も可能です。 開発環境 ・言語:Python ・Deep Learningフレームワーク: PyTorch ・OS:Linux

株式会社ACES

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 当社のDXパートナーサービス事業のソフトウェアエンジニアとして、AIアルゴリズムを利用したシステム開発の要件定義から実装をお任せします。 様々な業界の企業にAIを導入するためのシステム開発を中心としながら、サービスを安定運用するための基盤システム整備まで幅広い開発をご担当いただきます。 当社は最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。 AI技術を活用したDXプロジェクトは生成AIの登場により多くの企業でニーズが高まっています。 属人化した業務をオーダーメイドAIの導入により改革する、社会的なインパクトの強いエンジニアリングを行うポジションです。 ※入社時点で機械学習やMLに関する知見や経験は不問です! 業務内容 ●DXプロジェクトにおける AIアルゴリズム導入のためのサーバーサイド開発およびインフラ設計・構築 ●利用シーンに合わせた データ管理基盤の設計・開発 ●AIアルゴリズムの高速化・最適化 に関する研究開発 ●システムの安定稼働を支える モニタリング・死活監視の仕組みの設計・運用 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

株式会社ACES

事業概要 当社は、「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」というビジョンを掲げ、アルゴリズムを用いて人の働き方に余白をつくることを目指す、東大松尾研究室発のAIベンチャーです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 2017年の創業から、「DXパートナーサービス」と「AIソフトウェアサービス」の2つの事業を軸に、「人とAIが協働する次世代のビジネスプロセス」の構築を実現しています。 DXパートナーサービス 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 DXパートナーサービスにおけるプロジェクトを推進するAIエンジニアのポジションです。 画像・映像・音声・自然言語などをマルチモーダルに掛け合わせ、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。 クライアント企業は金融や製造、モビリティなど多岐に渡り、業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。 業務内容 ●クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポート ●ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件 (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 言語:Python Deep Learningフレームワーク: PyTorch OS:Linux コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion

株式会社estie

ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます ●不動産に関する情報の収集システム(入力システムや連携API、バッチ処理)の構築 ●収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング ●収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤(データ加工パイプライン)の実装・運用 (Python, dbt, Terraform) ●上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー(ジオコーディング、機械学習、データ配信)の実装・運用 (Python, Rust) ●社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python) 【業務内容の変更の範囲】 (入社時)ソフトウェア開発・保守業務 (変更の範囲)当社の定める業務(出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務)

株式会社ルーツ・テクノロジーズ

これまでの経験とスキルを活かしながら、 BIエンジニアとして、データの収集・抽出・加工・クレンジングや、BIツールを使用したダッシュボードの作成、 データ分析、データ利活用に関わる業務に携わっていただきます。 将来的にはBIエンジニアとしてエンジニアリングを極めることも、データサイエンティストやBIコンサルタント、ITコンサルタントなどへの転身も可能です。 【主な業務内容】 ・各種DWH/データマートの設計・構築 ・ダッシュボードの要件定義、設計、開発(Tableau などのBIツールを使用) ・GCP/AWS/Azure 上で、BigQuery・Redshift・SQL を用いたデータ収集・加工・整形 ・ETLツールを用いたデータ連携フローの設計・実装 ・BIレポートを活用したデータ利活用の推進支援 ・機械学習/AIモデル向けの学習データセットの作成・加工 【プロジェクト例】 ・ポータルサイト各種データの分析 ・大手小売業のデータ分析基盤構築 ・Pythonを用いた分析処理のバッチシステム開発 ・大手製造メーカーへBI新規導入 【開発環境・技術スタック】 ・BIツール:Tableau Desktop/Tableau Server/Tableau Online/Tableau Prep ・DWH/データ基盤:Snowflake、Google BigQuery ・言語・スクリプト:SQL、Python ・クラウド:GCP ・その他:CI/CD、ETL

セーフィー株式会社

サーバーサイド部署について サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 <カルチャー> ●コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています ●フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています ●個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります AIプラットフォームグループのミッション セーフィーは、映像プラットフォームを実現するべく、映像を視聴するだけではなく機械学習などの技術と連携して「新しい付加価値を提供する開発」にも注⼒しています。 具体的には、API提供を進め、AI企業がセーフィーの映像データを利⽤して画像解析などの仕組みを構築したり、作成された学習モデルをセーフィークラウド上で駆動させる解析システムの構築を⾏っています。 本グループでは、上記の事業に関連して、 AIソリューションプラットフォームの外部公開を目指し、以下のような機能を担う基盤開発を推進しています。 データ収集/アノテーション 学習 エンドユーザーへのAIアプリ提供 また、上記基盤上にホストされるAIアプリケーションの開発自体も行っています。 ※参考:[AIソリューションプラットフォームの紹介](https://engineers.safie.link/entry/20241225/ai_solution_platform) 具体的な業務内容 AIソリューションプラットフォームの開発 画像‧動画の解析システムの設計および開発 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 外部向けAPIおよび開発者向けサイト(SafieDevelopers)の開発 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 ＜具体の業務イメージ＞ 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。 また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD:Github Actions その他:Github、 Docker、Fluentd, Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。 カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。 様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。 この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。 このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

セーフィー株式会社

●主に担当する業務内容 画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発 プロダクト開発・運用 アルゴリズム・モデルの組み込み実装 プロトタイプの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。 肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。 (建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。 ⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術‧開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

株式会社電通総研テクノロジー

私たちのチームは、お客様がPOSITIVEシステムを通じてビジネス目標を達成できるよう、継続的なサポートと最適化を行う専門部隊です。開発部門とは異なり、保守プロジェクトのメンバーとして、以下の業務を中心に行っています。 エラーや障害の対応: システムトラブルの原因を特定・解決し、安定稼働を維持します。標準パラメータ設定やマスタやトランザクションデータの確認を行います。確認等ではデータベースを操作することがあります。 製品や業務に関する問い合わせ対応: お客様からの質問や要望に対し、標準機能による対応可否を判断するほか、深い製品知識と業務理解を活かして最適な解決策を提供します。 お客様業務の変化に伴うシステムの追加開発・変更: 業務プロセスやニーズの変化に応じて、機能追加や変更を行い、要件定義からリリース後の保守まで一貫して担当します。 法改正や年末調整への対応: 最新の法令・制度変更に合わせてシステムをアップデートし、お客様の運用をサポートします。 プログラミングを行う機会もありますが、業務全体の一部であり、主にシステム設定やデータの取り扱いが中心です。 ### 【所属組織について】 経験豊富なエンジニアから若手まで在籍し、情報共有や相談がしやすい環境です。開発部門とも連携し、一体感を持って業務に取り組んでいます。 【電通総研のHCMソリューション　「POSITIVE(ポジティブ)」とは】 電通総研が独自に開発した大企業向け統合HCM(Human Capital Management)ソリューションです。基幹人事システムの主要機能である人事・給与・就業管理、ワークフローに加え、タレントマネジメントやモバイル対応など広範な業務・機能を網羅しています。POSITIVEは、様々な業種の日本を代表する大企業に高く評価され、2,700社以上もの導入実績を積み重ねています。 <POSITIVE製品紹介Webサイト> https://www.dentsusoken.com/positive/

株式会社こだわり

SES企業の枠を超え、“人と事業を動かすエンジニアリング”を掲げるこだわり。 理念「価値にこだわる」、行動指針「進化・絆・成果にこだわる」を体現できるリーダーを求めています。 マネジメント層には、経営や事業戦略と連動した組織設計・育成・営業連携を担っていただきます。 代表や役員との距離が近く、自らの考えを直接経営に反映できる環境です。 「技術を理解したマネジメント」「人を育てるリーダー」「事業を動かす戦略家」 -そのすべてを兼ね備えた人材を目指せるのが、こだわりの最大の魅力。 AI・グローバル・地方人材など多様なテーマにも挑戦でき、あなたの経験と意思がそのまま会社の未来を形づくります。 “勝ち”を創るのは、技術だけではない。 一緒に「カチにこだわる」企業を作り上げていきませんか? 詳細 当社では、業務系の開発が70%、B2BのWebサービスの開発が30%となっています。 要件定義からテスト工程まで案件のご紹介が可能なため、ご自身のスキルにあった案件の参画や上流工程への挑戦が可能です。 リモート案件の比率も増えています。勤務地についてもご相談ください。 現場業務での経験やご希望を加味したうえで将来的に組織作りに携わっていただくキャリア実現も可能です。 案件例 案件例① 案件概要: 大手小売業向け 販売・在庫管理システム刷新PJ 工程:要件定義-基本設計-ベンダーコントロール-テスト計画策定-進捗/品質管理 言語:Java / Spring Boot DB:Oracle OS:Windows Server / Linux 案件例② 案件概要: 物流業向け 配送最適化システム再構築プロジェクト 工程:要件定義-基本設計-詳細設計レビュー-ベンダー調整-進捗/課題管理 言語:C# / .NET Core DB:SQL Server OS:Windows 案件例③ 案件概要:造業向け IoTデータ可視化システム開発 工程:要件定義-基本設計-製造-単体テスト-結合テスト-運用設計 言語:Python / FastAPI / JavaScript(Vue.js) DB:PostgreSQL OS:Linux 案件例④ 案件概要:医療系 SaaSプロダクトの新機能開発プロジェクト 工程:要件定義-基本設計-製造-単体テスト-結合テスト-リリース 言語:Java / Spring Boot / TypeScript(React) DB:MySQL OS:AWS(ECS / RDS)

株式会社ホープス

EPMの代表的なサービスである、「Anaplan」の導入・開発プロジェクトに携わっていただきます。 ※上流から下流まで全工程の案件がございます。 ※プライム案件でのPM領域・コンサル領域の業務もございますので、先々のキャリアが頭打ちになることはございません。 ・EPMとは？ EPMはクラウドベースの計画立案・パフォーマンス管理プラットフォームです。 企業内のあらゆるデータを収集・集計し、予測分析や事業計画策定・パフォーマンス分析を支援することができます。 ERPが情報を一元管理し運営することに強みがあることに対し、EPMの強みは一元管理した情報を戦略的に活用できることです。 ・Anaplanとは？ Anaplan社は、米国に本社を構えるSaaS企業で、2016年にユニコーン企業として認定され、2018年に株式上場を果しました。 日本法人のAnaplanジャパンも約50％成長し、日本国内で導入している企業は約200社に達しています。 Anaplanの導入は急速に増えておりますが、技術習得者はまだ少なく、技術習得・実装経験は、エンジニアとしてのご自身の市場価値を高めて頂くことにつながります。 【プロジェクト内容※一例です※】 業種：船舶業 目的：連結会計の予実管理のシステム化 各社の損益情報を元にExcelにて予実管理を行っていたがバケツリレー、属人化、作業負荷が問題となっていた。 そのため、効率化を目的としExcelで行っていた業務をAnaplan化する。 参画フェーズ：要件定義～保守 業種：製造業 目的：業績情報の見える化 利用している基幹システムにばらつきがあり、経営と現場、会社間で見えるデータが統一化出来ていないことが課題である。 そのため、単一システム上で管理し、同じ粒度でデータを確認できるようにし、データの見える化を目指すとともに、データ連携の自動化や二重インプットをなくし、業務工数の削減と効率化を図る。 参画フェーズ：基本設計～リリース 業種：アパレル業 目的：既存システム（SCM）からAnaplanへの移行 SCM計画作成業務に時間と手間を擁しており、生産・在庫の状況が理想的でないため、スピーディーにできるようにする。 参画フェーズ：基本設計～総合テスト ※これまでのエンジニアとしてのご経験・スキルを加味し、能力に合った案件にアサインさせていただきます。 【教育・研修制度】 未経験の方の場合、ご入社後、1か月ほどメーカー研修を受講し、初級認定資格を取得いただきます。 その後、PJに参画いただきながら知識と経験を蓄えていただく流れです。 社内での「Anaplanエンジニアのコミュニティ」の運営や、製品ごとに分科会も実施。 製品の新しい情報なども連携し、常に学習を継続できる環境を整えています。

株式会社サイバーエージェント

検索連動型広告において、MLエンジニアと協力して、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。データパイプラインの構築と維持管理などのデータエンジニアリングや機械学習モデルのサービングなどの開発・運用業務を担当いただきます。また、希望に応じて、LLMなどの機械学習技術の活用し、MLエンジニアのサポートを得ながら、上記研究開発にも取り組んでいただきます。 ●クリエイティブがもたらす広告効果の探求 ●より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求 ●質の高いクリエイティブの自動生成の探求 ●多種多様なデータの戦略的な活用と実践 ミッション インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。 広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。 チーム体制/文化 ・現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織 ・ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。 ・プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として、データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や、実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ・海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

株式会社サイバーエージェント

入社後は、広告代理事業部向けの開発チームにて、以下のような業務に携わっていただきます。 ・課題の構造化と解決策の具現化:ビジネスサイドのメンバーと密に連携し、社内でボトルネックとなっている本質的な課題を特定。 ・企画・設計・実装:特定した課題に対し、新機能や機能改善の企画立案・設計・実装を主体的に進めます。 ・システム構築・運用:開発したプロダクトのサーバー構築・運用までを担当。 ●弊社プロダクト開発内容 ・注力プロダクト: 広告代理事業部マンガチームの武器!「MANGA CRESTRA」 CyberZのマンガ広告チームは国内トップクラスのシェアを誇り、弊社の中核となっている精鋭チームです。マンガ市場は国内だけでなく、グローバルでも伸び続けている市場であり、2032年には250億ドルを超える市場になると予測されています。 弊社のマンガ広告チームは市場の伸び以上の成長を続けており、今後も中核として広告代理事業部を支えていくことを期待されています。 マンガ広告の領域では、作品の選定が広告効果の肝となっており、どのマンガ作品を広告利用すれば広告効果が高くなるかを分析し、選定するために日々人的作業により膨大な時間を要しています。 MANGA CRESTRAでは、SNSでのトレンドや広告データから、次に広告で当たる可能性が高いマンガ作品の推薦や人が分析するための深い洞察を提供します。 ・生成AI活用: 生成AIを活用した広告運用サポート&分析ツール「AI CRESTRA」 生成AIが登場して以降、様々な業界・職種でパラダイムシフトが起こっています。 データの価値は更に高まり、生成AIを使えて当たり前の時代が到来しています。 そんな中、広告代理事業の業務において、まだまだ人力に頼った運用は少なくありません。 AI CRESTRAは広告運用業務全般の効率化・広告効果向上のために、CyberZが持つ広告運用の知見と生成AIと組み合わせることで、広告運用をサポートするツールです。 エンジニアも非エンジニアのメンバーと連携して業務理解を進めるつつ、より深いレベルで生成AI・LLMの理解を深めることで、業務で活用できるレベルの高度な生成AI活用を進めています。 ・新規事業: エンタメ領域・IPビジネスの最大化のための新規事業 CyberZでは次々に新しい市場を開拓しており、新規事業のサービス開発に関わりたい方も歓迎しています。 現在に至るまで下記のような、様々な市場でプロダクト開発を行ってきました。 ・広告効果計測ツール「F.O.X」 ・ゲーム実況プラットフォーム「OPENREC.tv」 ・アニメやゲームのグッズ販売事業「eStream」 ・医療領域事業 ・エンタメ系投稿プラットフォーム事業 など

株式会社サイバーエージェント

漫画のローカライズ性能を評価・改善するアルゴリズムの開発に取り組みます。 NLPの専門性を活かしていただきながら、漫画のコマ等の画像情報と組み合わせた高度な技術課題に挑戦していただきます。 <例> ・翻訳後のキャラクターの口調の整合性を評価する手法の開発 ・LLMによる文脈を考慮した翻訳の生成プロンプトの開発 ・特定ジャンルの専門用語表現に特化したLLMの開発 ・長期的なコンテキストを効果的に翻訳に活用するための知識表現とRAGの開発 等 チーム体制/文化 ・立ち上げ部署のため、事業統括1名・PM1名・エンジニア1名が所属し、アドバイザーとしてMLエンジニアが2名の少数精鋭体制です。 ・プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸としてデータサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ・海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

株式会社サイバーエージェント

募集ポジション 部署概要 AI事業本部 組織全体の7割以上が技術職で構成されているサービス開発組織です。 主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。 ●特徴 ・内部にAI研究組織「AI Lab」やデータサイエンティストの横断組織「DataScienceCenter」などの専門組織を設置 ・部署の垣根を問わず、ビジネス・開発・研究がシームレスに連携しより良い事業づくりに挑戦 ・技術選定/ツール/プロセスなどは各プロダクトごとで大きな裁量を持って決定、推進 ・技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備にも注力 極予測TDとは 極予測TDは、AIを活用した広告テキストの効果を予測・自動生成するツールであり、広告事業の未来を切り拓くべく、最先端のAI技術を駆使したプロダクト開発を進めています。 常に変化する検索連動型広告の運用に対応し、広告効果の自動最適化を実現するため、「自動検知から即時生成、そして配信まで」を一貫して行う「トリガー運用」という機構を開発・導入し、より高精度な広告運用を可能としております。 今後は、Googleなど主要媒体が注力するサービスにも積極的に対応し、テキストにとどまらず多様なクリエイティブを幅広く展開していきます またAI技術の研究開発組織である「AI Lab」と連携することで、予測精度の向上や新しいクリエイティブ価値の創出を目指しています。 私たちは、AIの力で広告のあり方そのものを変革していく、刺激的な開発に取り組んでいます。 <参考> [AI Lab、情報検索・推薦システム分野のトップカンファレンス「SIGIR 2024」にて論文採択](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=30417) [AI Lab、自然言語処理分野のトップカンファレンス「ACL 2025」にて5本の論文採択](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=32078) チーム体制/文化 ●現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織 ●ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。 ●プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として、データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や、実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ●海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。 業務内容 検索連動型広告において、LLMなどの機械学習技術を活用し、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。 ・クリエイティブがもたらす広告効果の探求 ・より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求 ・質の高いクリエイティブの自動生成の探求 ・多種多様なデータの戦略的な活用と実践 ミッション インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。 広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。