自社プロダクト・サービス開発 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

※本求人はエンジニアリンググループの関西採用を目的とした求人票です。 エンジニア全職種で募集しています! ●ミッション 最先端のIT技術を使って医療現場の課題を解決し、日本の医療を変革すること ●担当事業・プロダクト エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こすことを目指して、日本国内外で数多くのWebサービスを展開しています。 「m3.com」 日本最大の医療従事者向けプラットフォーム「m3.com」における各サービスの提供を通じて国内30万人以上、世界で600万人以上の医師に適切な情報を配信し、一億人以上の患者に貢献するため、プロダクト開発に取り組んでいます。 「エムスリーデジカル」 医師の「患者と向き合う時間」を最大化する、クラウド電子カルテ「エムスリーデジカル」を開発しています。新規導入施設数でクラウド電子カルテにおいてNo.1となっています。機械学習を用いた新規機能開発、電子カルテならではの安定運用に向けた改善などに取り組んでいます。 https://digikar.co.jp/ 「エムスリーデジカルスマート診療」 クリニックでの患者の待ち時間の短縮、業務のDXのために、予約・問診・決済等の機能をシームレスに提供する「デジスマ診療」を開発しています。電子カルテ連携・患者向けWeb・アプリや医療機関向け管理画面の改善に取り組んでいます。 https://digikar-smart.jp/doctor その他にも、数多くのプロダクトを運用・新規開発しており、選考フェーズの中で志望者様の希望も含めてご担当頂くプロダクトを決定します。 ●担当業務 担当チームが受け持つプロダクトの設計・開発・運用をお任せします。 プロダクトマネージャーやビジネスチーム、デザインチームと協力しながら、ユーザーヒアリング・技術選定・設計・実装・QA・運用保守といった様々なフェーズに関わることが出来ます。 ●チーム体制 プロダクトごとにチームを組んでおり、チーム平均5〜6名のエンジニアに、プロダクトマネージャー、デザイナー、QAを加えた体制を取っています。 スクラムをベースとした開発を行うチームが多く、継続的なリリースによってユーザに素早く価値を届けることを目指しています。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

※本求人はエンジニアリンググループの福岡採用を目的とした求人票です。 エンジニア全職種で募集しています! ●ミッション 最先端のIT技術を使って医療現場の課題を解決し、日本の医療を変革すること ●担当事業・プロダクト エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こすことを目指して、日本国内外で数多くのWebサービスを展開しています。 「m3.com」 日本最大の医療従事者向けプラットフォーム「m3.com」における各サービスの提供を通じて国内30万人以上、世界で600万人以上の医師に適切な情報を配信し、一億人以上の患者に貢献するため、プロダクト開発に取り組んでいます。 「エムスリーデジカル」 医師の「患者と向き合う時間」を最大化する、クラウド電子カルテ「エムスリーデジカル」を開発しています。新規導入施設数でクラウド電子カルテにおいてNo.1となっています。機械学習を用いた新規機能開発、電子カルテならではの安定運用に向けた改善などに取り組んでいます。 https://digikar.co.jp/ 「エムスリーデジカルスマート診療」 クリニックでの患者の待ち時間の短縮、業務のDXのために、予約・問診・決済等の機能をシームレスに提供する「デジスマ診療」を開発しています。電子カルテ連携・患者向けWeb・アプリや医療機関向け管理画面の改善に取り組んでいます。 https://digikar-smart.jp/doctor その他にも、数多くのプロダクトを運用・新規開発しており、選考フェーズの中で志望者様の希望も含めてご担当頂くプロダクトを決定します。 ●担当業務 担当チームが受け持つプロダクトの設計・開発・運用をお任せします。 プロダクトマネージャーやビジネスチーム、デザインチームと協力しながら、ユーザーヒアリング・技術選定・設計・実装・QA・運用保守といった様々なフェーズに関わることが出来ます。 ●チーム体制 プロダクトごとにチームを組んでおり、チーム平均5〜6名のエンジニアに、プロダクトマネージャー、デザイナー、QAを加えた体制を取っています。 スクラムをベースとした開発を行うチームが多く、継続的なリリースによってユーザに素早く価値を届けることを目指しています。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

職務概要 顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。 職務詳細 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発 ・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発 ・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●生成AIで面談業務を効率化し、住民支援の質を高めるリンクワーカー業務支援システムを開発 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/08/0827.html ●日立、品質保証業務へのAIエージェント適用で、お客さまへの対応力・対応品質を強化 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/06/0626.html ●日立、Physical AIのイノベーションを加速するNVIDIA AI Factoryを発表 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/09/0926b.html ●日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/03/0326.html ●生成AIの本格的な業務活用に向け、「業務特化型LLM構築・運用サービス」を提供開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/08/0829a.html ●生成AIの活用でフロントラインワーカーの生産性を向上!日立製作所の取り組みに迫る https://digital-highlights.hitachi.co.jp/_ct/17709830?web_o_20240724 ●日立とマイクロソフトが、生成AIでビジネスと社会イノベーションを加速するための契約を締結 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/06/0604c.html 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) HMAX&AIサービス本部　AIサービス推進部 配属組織について(概要) ラインオブビジネス向けのフィジカルAI、間接業務含めた幅広い業務を支援するAI Agentをサービスとして提供するために、生成AIの学習、アプリ開発、AI AgentやフィジカルAIの開発、それを稼働する基盤の開発・運用迄をトータルでお客様に提供する組織となります。そしてさらに外部のお客様だけでなく日立社内、グループ会社での業務効率化に向けた全社向けの生成AI基盤の開発・運用も行っています。 配属組織について(ミッション) ・AIを通じて社会課題を解決するために必要となるAIに関するサービスを社外に展開、また日立全社に向けたAI基盤提供を通して全社の業務効率改善に貢献することをミッションとしています。 働く環境 ①配属組織/チームについて 配属組織は、30名弱が所属しています。 生成AIおよびそれを稼働する基盤迄を網羅的に開発・提供する組織であるため、研究所含めた様々な出身母体のメンバーから成る組織です。 ②働き方について 出社と在宅勤務を組み合わせた働き方が可能です。 なお、プロジェクトによっては全国各地に出張が発生する場合もございます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、変更となる場合がございます。予めご了承ください

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム)　金融第二システム事業部　金融システム第一本部　第一部　第二グループ 【配属組織について(概要・ミッション)】 ●組織のミッション 大手SIerのフロントアカウント部署として技術力・要員動員力を強みに、証券業界をはじめ多業種のミッションクリティカルシステムのインフラ安定稼働に貢献する。 ●担当業界 金融全般のシステムが稼働するマルチクラウド事業 ●提供サービス・製品 ・サーバ/ストレージ、仮想化基盤を含めたIaaSサービス ・パブリッククラウドを使用したシステム開発 ・生成AIが稼働するプラットフォームサービスの検討・検証・開発 ●年齢構成・組織構成 40代の豊富な経験者メンバが中心。 既存IaaSサービスの維持保守だけでなく、IaaSサービスのシステム増強・構築プロジェクト、パブリッククラウドを使用したシステム開発を実施。また新たなサービス検討として、マネージドサービスや生成AIを稼働させるプラットフォームサービスの企画・検討・検証・開発を行う組織。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 主に金融の基幹システム向けにプライベートクラウドサービスを提供。また、パブリッククラウドを使用したシステム開発を提供。 以下技術の活用・試行をしながら、顧客のビジネス拡大に貢献しています。 ・HA8000Vサーバ、VSPストレージ、NetApp ファイルストレージ ・VMware、OracleLinux KVM など仮想化ソフト ・RedHat、Windows ・パブリッククラウド(AWS、OCIなど) ・AI プラットフォームを支えるコンテナ管理(OpenShift、k8s)、GPUサーバ 【職務概要】 クラウド技術を活用したシステム開発にむけて、インフラ設計・構築を担当いただきます。 (特に仮想化技術、パブリッククラウド技術、AI プラットフォームを支える基盤技術の設計・構築を担当いただきます。) 担当いただくにあたり、当該領域の案件推進実績の豊富な主任技師(課長相当職)および技師(主任相当職)の支援のもと、業務を遂行いただく事が可能です。 【職務詳細】 ITスペシャリストとして、サーバ/ストレージの設計・構築、パブリッククラウドを使用したシステムの設計・構築、AI プラットフォームの設計・構築を担当。 チームメンバや弊社製品部門と調整を行いながら、プロジェクトリーダとともに、品質を積み上げつつ期日までに定められた工程を完遂する。 なお、10年以上お客さまのパートナーとして伴走し続けているメンバーもいます。 長く腰を据えてお客さまに貢献したいという想いの方に仲間になっていただきたいです。 【働く環境】 ①配属組織(チーム) 社員4名、BP25名 主任層中心に、フロントSEとして経験者、顧客パスや、スキルを持ったメンバーが在籍 プロジェクトリーダ志向のメンバ、技術調査において、自ら手を動かすメンバなど様々なメンバが在席。 ②働き方 出社は仕事の状況等により変動。 システム構成変更時には休日・夜間対応の可能性もあり。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【職務概要】 生成AIアセットおよびサービスを活用し、SIを組み合わせて、お客様に対し最適な提案、デリバリに携わって頂きます。 複数のお客様の案件管理も実施いただきます。 また、生成AIを活用したソリューションに関する新技術の適用提案、新規ソリューションの開発についても参画いただきます 【職務詳細】 ・市場の変化を捉え、お客様課題を解決するための最適なアセットやサービスをソリューションとして提案。 ・お客様が抱える課題や社会背景などを踏まえ、お客様との議論や折衝を通じ、タスク優先付けを行う。 ・PoCやシステム開発を確実に遂行するためのチームマネージメントも推進。 ・サービスの企画や提案活動も合わせて推進。 ・複数の案件管理の実施 【配属組織名】 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) アプリケーションサービス事業部 HMAX&AIサービス本部 AIプラットフォームサービス開発部 【配属組織について(概要)】 ラインオブビジネス向けのフィジカルAI、間接業務含めた幅広い業務を支援するAI Agentをサービスとして提供するために、生成AIの学習、アプリ開発、AI AgentやフィジカルAIの開発、それを稼働する基盤の開発・運用迄をトータルでお客様に提供する組織となります。そしてさらに外部のお客様だけでなく日立社内、グループ会社での業務効率化に向けた全社向けの生成AI基盤の開発・運用も行っています。 【配属組織について(ミッション)】 ・AIを通じて社会課題を解決するために必要となるAIに関するサービスを社外に展開、また日立全社に向けたAI基盤提供を通して全社の業務効率改善に貢献することをミッションとしています。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて 配属組織は、30名弱が所属しています。 生成AIおよびそれを稼働する基盤迄を網羅的に開発・提供する組織であるため、研究所含めた様々な出身母体のメンバーから成る組織です。 ②働き方について 出社と在宅勤務を組み合わせた働き方が可能です。 なお、プロジェクトによっては全国各地に出張が発生する場合もございます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

●具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ・オンライン動画研修システムの開発に関わる業務全般 ・ユーザの利用状況の分析と改善案の提案、実施 ・プロダクトの安定稼働に必要な保守運用業務 ●使用技術 ・Node.js / TypeScript / GraphQL ・NestJS / Prisma.js / Hono ・Next.js / React / Apollo / TanStack Query, Router ・React Native / Expo ・PostgreSQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / AWS CDK ・Azure OpenAI ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※業務変更の範囲 (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

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

●事業概要 医療従事者の過重労働(特に医師の時間外労働の大きな要因となっている医療文書作成)という社会課題に対し、生成AIを活用した「オンプレミス環境で稼働する医療文書DXシステム(NEXT Stage Document Assistant)」を開発・提供しています。 多くの医療機関では、高度な情報セキュリティ維持のため電子カルテがインターネットから分離運用されており、一般的なクラウド型AIサービスをそのまま導入することが困難です。 TXP Medicalでは、社内在籍の現役医師らと連携し、院内の閉域ネットワーク(オンプレミス)上でセキュアかつ高精度に稼働する文書生成システムを構築しています。 この取り組みは「中小企業イノベーション創出推進事業」にも採択されており、医療現場のみならず国からも大きな期待が寄せられています。 当社の急性期医療プラットフォーム(NEXT Stage ER等)は、すでに全国の大病院100施設以上に導入されており、大学病院・救命救急センターにおいて約50%のトップシェアを有しています。 当システムもこの強固な顧客基盤を軸に導入が進んでおり、単なるPoCにとどまらず、全国の基幹病院の実運用へ直結する社会的重要度の高いプロジェクトです。 サービスページ:https://txpmedical.jp/service/next-stage-document-assistant サービス紹介動画:https://youtu.be/SRmW7tV5ViM ●業務内容 医療文書自動生成システム(NSDA)の設計・開発、および病院現場への導入・運用業務ををお任せします。 医療現場のDX課題は多く、新たなプロダクト案も日々生まれているため、新規開発にも携わっていただける環境です。 ・Webアプリケーション開発: Python (FastAPI) や React (TypeScript) を用いたバックエンド・フロントエンドの設計・実装 ・アーキテクチャの改善・運用基盤整備: 導入施設拡大に伴う運用耐性の向上、リファクタリング、CI/CDパイプラインや自動テスト環境の構築 ・オンプレミス・インフラの構築・検証: 病院内の物理GPUサーバ、ローカルLLM環境(vllm等)、および検証用クラウド(AWS)の環境整備 ・現場要件の具体化と導入支援: 社内の現役医師との仕様策定、導入先医療機関への訪問・現地システム接続・運用検証 ※ ご志向に応じて、ローカルLLMのプロンプト最適化・ファインチューニングなどのAIエンジニアリング領域にも深くコミット頂く事も可能です。 ●主な技術スタック ・フロントエンド: React (TypeScript) ・サーバーサイド: Python (FastAPI) ・インフラ:物理GPUサーバ、AWS、Docker、vllm ・データベース:PostgreSQL ・その他: Slack / GitHub / Claude Code ●開発チーム体制 ・エンジニアリングマネージャー:1名 ・Webアプリケーションエンジニア:3名 ・データエンジニア:1名 ・現役医師:2名 本プロダクトの要件定義には医療現場を深く理解する必要があるため、医師とセールスやカスタマーサクセスが一体となり、現場ニーズに即した設計・開発・導入・運用を行います。 専門分野で活躍してきたメンバーが、技術と医療ドメインの深い理解を融合して素早くPDCAを回しているチームです。

「AIエンジニア=数学やプログラミングの天才」だと思っていませんか? 実際、AIをビジネスで動かすために今最も求められているのは、安定したサーバーを立て、データを安全に運び、クラウドを最適に設定できる「インフラのプロ」です。既存のインフラ・クラウドスキルを活かせる業務からスタートし、徐々にAI特有の基盤構築へステップアップしていただきます。 ●具体的なプロジェクト例 ・AI実行環境の構築: AWSやAzure上に、ChatGPTなどのAIアプリが動くためのサーバー(EC2/Container)やネットワーク(VPC)を構築。 ・データ連携の仕組み作り: 分析に必要なデータをS3などのストレージからAI(SageMaker等)へ安全に届けるための設定。 ・運用監視と自動化: AIが止まらないための監視設定や、Terraformを用いた環境構築の自動化。 ・最新ツールの導入補助: ベクトルデータベースやDifyなど、AI開発に欠かせない新しいミドルウェアのインストールと設定。

●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)

●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

●主に担当する業務内容 画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発 調査テーマの提案 アルゴリズム・モデルの調査・評価 アルゴリズム・モデルの改善・軽量化 PoCの実施 プロダクトの開発 ●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

スポーツのデータ(映像・スタッツ)解析を推進し、優れた視聴体験やチーム運営に社会実装することをご担当いただきます。 技術応用例 ・スポーツ映像における選手の3D座標認識、選手の姿勢推定、ボールトラッキング、動画要約 ・プレー解析、イベント予測モデルの構築・運用 ・推論・再学習・モニタリングを支えるMLOps基盤の構築 ●会社概要 スポーツ映像テック事業部では、サイバーエージェントグループのABEMAやSports AI Tech Labと連携しながら、データ解析・イベント予測などテクノロジーを核としたスポーツビジネスを展開しています。独自に開発した中継映像「WINLIVE」のさらなる発展や、新たなスポーツビジネス創出へ技術力を活かしてくれる仲間を募集します。 WINTICKETについて ●WINTICKET_佐野代表取締役インタビュー https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29734 ●事業部紹介ページ https://aimap.cyberagent.co.jp/products/dsc_wtsportsvideotech/ ●競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=30240 入社後は、ご経験や志向に応じて以下のいずれか、または両方に関わっていただく想定です。 ・R&D寄り: 新規アルゴリズム検討、精度改善、新技術探索 ・社会実装寄り: 実運用への落とし込み、速度改善、システム連携、現場導入

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。

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。

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。 CV・NLPいずれか、または両方の専門性を活かしながら、漫画というマルチモーダルデータ(画像×テキスト)を対象とした高度な技術課題に挑戦していただきます。 画像内のコマ・物体・文字構造理解から、翻訳文脈制御・LLM活用まで、視覚と言語を横断した技術開発を担っていただきます。 <例> ●CV領域 ・ページ内のコマ、テキスト、フキダシ、オノマトペ、物体などの検出 ・オノマトペの文字認識 ・文字の除去と除去領域の生成 ・ページ内のオブジェクトの関係のグラフ化(SGG) 等 ●NLP領域 ・翻訳後のキャラクター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生成プロンプトの開発 ・特定ジャンルに特化した専門用語表現LLMの開発 ・長期コンテキストを活用する知識表現・RAGの開発 ・マルチモーダルLLMを活用した画像×テキスト統合理解 事業内容 ・日本エンタメ作品のローカライズ化におけるデジタルマーケティングの戦略策定および実行支援 ・原作者はもちろん、作品に携わる翻訳者や写植者、編集者など全てのクリエイターの作業をサポートするAI技術の研究・開発 ・当社がこれまで取り組んできた高度な自然言語処理技術を応用した、配信国や地域の文化や特性を考慮した表現方法および多言語対応や文脈理解などへの研究 等 これらのAI技術の研究・開発に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 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。 AIローカライズセンター設立背景 世界から注目を集める漫画やアニメをはじめとした日本コンテンツの海外展開においては、翻訳のプロジェクトチームによる徹底的なキャラクターや文脈の理解、原作の一貫性を担保するためのルール制定、写植作業者(レタラー)による文字入れや作画修正、ネイティブによる翻訳チェックといった膨大な翻訳工程が必要であるとともに、原作者の意図や原作の世界観を損なわずに、展開先であるその国の文化や特性も考慮してローカライズしていくことが重要です。 さらに、各国の文章読み順への最適化や縦読みフォーマットへの変更および、最適なオンラインプラットフォームでの販売方法の検討など、販売チャネルの多様化に伴う関係各所との権利調整やプロモーション企画など、海外特有のデジタルマーケティング戦略の策定と実行が必要となってきます。 そこで当社AI事業本部は、これまで培ってきたAI研究・開発力とデジタルマーケティング力の強みを活かすべく、AIを活用し漫画などの海外展開に向けたローカライズを支援する専門組織「AIローカライズセンター」を、2024年6月に設立いたしました。 サイバーエージェントが取り組む理由 当社は「広告効果の最大化」を戦略として掲げており、2016年にAI研究開発組織「AI Lab」を設立するなどAI研究と社会実装に必要な開発力を高め、強みとするデジタルマーケティング力を磨いてまいりました。 また、大学との産学連携を積極的に推進し、AIで広告効果を最大化する「極予測シリーズ」を提供するなど、AIを活用することでクリエイターがより広告効果の高いクリエイティブ制作を行えるような業務支援にも向き合ってまいりました。 2023年11月には広告クリエイティブ表現に特化した独自日本語OCR(光学文字認識)モデルを開発するなど、複雑化するクリエイティブ内の文字フォントやレイアウトに対し高精度な文字認識を実現しています。さらに近年は日本語LLMの開発にも取り組み、2023年5月にはCyberAgentLLMを商用利用可能なオープンソースとしてリリース。2024年7月にはバージョン3※も一般公開するなど自然言語処理技術発展への貢献に努めています。 ※ NIKKEI Digital Governanceと米Weights & Biases​による共同調査(2024)によってChatGPTやClaude、Geminiに次ぐ性能と認定され、日本語LLM比較において、​日本国内で最高水準のモデルとして評価されています。 <参考> 効果を出す「AIの共同研究」東京工業大学 奥村・高村研究室と創る自然言語処理の未来 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=25604 AI Lab 「CVPR2024」にて4本の主著論文採択 https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=30072 産学連携先一覧 https://research.cyberagent.ai/academic-relations/

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。 AIローカライズセンター設立背景 世界から注目を集める漫画やアニメをはじめとした日本コンテンツの海外展開においては、翻訳のプロジェクトチームによる徹底的なキャラクターや文脈の理解、原作の一貫性を担保するためのルール制定、写植作業者(レタラー)による文字入れや作画修正、ネイティブによる翻訳チェックといった膨大な翻訳工程が必要であるとともに、原作者の意図や原作の世界観を損なわずに、展開先であるその国の文化や特性も考慮してローカライズしていくことが重要です。 さらに、各国の文章読み順への最適化や縦読みフォーマットへの変更および、最適なオンラインプラットフォームでの販売方法の検討など、販売チャネルの多様化に伴う関係各所との権利調整やプロモーション企画など、海外特有のデジタルマーケティング戦略の策定と実行が必要となってきます。 そこで当社AI事業本部は、これまで培ってきたAI研究・開発力とデジタルマーケティング力の強みを活かすべく、AIを活用し漫画などの海外展開に向けたローカライズを支援する専門組織「AIローカライズセンター」を、2024年6月に設立いたしました。 サイバーエージェントが取り組む理由 当社は「広告効果の最大化」を戦略として掲げており、2016年にAI研究開発組織「AI Lab」を設立するなどAI研究と社会実装に必要な開発力を高め、強みとするデジタルマーケティング力を磨いてまいりました。 また、大学との産学連携を積極的に推進し、AIで広告効果を最大化する「極予測シリーズ」を提供するなど、AIを活用することでクリエイターがより広告効果の高いクリエイティブ制作を行えるような業務支援にも向き合ってまいりました。 2023年11月には広告クリエイティブ表現に特化した独自日本語OCR(光学文字認識)モデルを開発するなど、複雑化するクリエイティブ内の文字フォントやレイアウトに対し高精度な文字認識を実現しています。さらに近年は日本語LLMの開発にも取り組み、2023年5月にはCyberAgentLLMを商用利用可能なオープンソースとしてリリース。2024年7月にはバージョン3※も一般公開するなど自然言語処理技術発展への貢献に努めています。 ※ NIKKEI Digital Governanceと米Weights & Biases​による共同調査(2024)によってChatGPTやClaude、Geminiに次ぐ性能と認定され、日本語LLM比較において、​日本国内で最高水準のモデルとして評価されています。 <参考> 効果を出す「AIの共同研究」東京工業大学 奥村・高村研究室と創る自然言語処理の未来 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=25604 AI Lab 「CVPR2024」にて4本の主著論文採択 https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=30072 産学連携先一覧 https://research.cyberagent.ai/academic-relations/

【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 【想定業務内容】 1.AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、 サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 2.開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 3.部門間・パートナー企業との調整 ・車両開 発部門や関 連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 【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

【お任せする業務内容】 自律移動作業ロボット(自動芝刈機(AWM)、自動搬送ロボット等)の知能化システム、ソフトウェア開発に関わる以下業務をお任せします。 ・知能化システム、ソフトウェアの要求仕様検討、アーキテクチャ設計、ソフトウェア実装、テスト ・オフロード環境の外界認識技術、移動経路、行動計画 ・プロの作業データから学習する作業の知能化 自律移動作業ロボット(自動芝刈り機(AWM)、自動搬送ロボット等)の知能化技術開発 ●LiDAR、GNSS、Radar、カメラを用いた自己位置推定、経路計画等の機能開発 ●センシングデバイスと、画像処理、AIを使用した外界認識・物体認識・領域認識の開発 ●上記各種機能を実現する知能化ソフトウェア・アルゴリズムの設計・実装・シミュレーション、テスト ●上記各種機能を実現するためのセンシングデバイスの要求仕様の抽出、開発 ●要件/設計検討および検証の高効率化のためのSILS/HILS環境構築 入社後は、新商品である自動芝刈機や自律移動台車、既存商品である小型ロボット芝刈機や除雪機の知能化システム設計、ソフトウェア開発、実機テスト等を開発チームのメンバーとして担当いただきます。 仕様検討時はお客様の要望要求獲得のため、現地調査や海外拠点含む事業部門との整合業務、実装段階時は外部ベンダー様とのやりとり、テスト・実証実験では実機チームと連携しながら専用テストサイトやお客様現場でのテスト実施などがあります。市場調査から新技術・新商品の提案を行い、先行検討から量産化に向けた開発ができる環境です。 ※国内外の出張が発生いたします。将来的に海外駐在の可能性がございます。 ※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】 ※担当業務によって異なります。 ・C、C++、Pythonなどのプログラミング言語 ・ROS、OpenCV、Autowareなどのミドルウェア ・GitHub/JIRA/Confluenceなどのソフトウェア構成管理、プロジェクト管理・情報共有ツール ・MATLAB/Simulinkの設計、シミュレーション、Linux、Dockerなどの開発環境

●部門(領域)の役割 車を軸としたクロスドメインプロダクトのスピード企画/開発/配信に向けた一気通貫体制の構築及びバリューチェーン拡大を目指しております。また、車購入後もクルマが進化/成長していく【SDV】(※ソフトウェアディファインドビークル)を実現するための業務を推進しております。 部門の業務例: ・SDVプロダクト コンパニオンアプリの 企画/開発/配信 (機能集約) ・データドリブンで顧客ニーズ・ビジネス課題を抽出し、デジタルプロダクトの進化を通じてSDV事業へ貢献 ・クルマ操作走行データ/スマホアプリのデータの分析 ・お客様の利用実態の把握および継続的により良い体験を提供し続けるための企画開発業務 など ●任せる業務と期待役割 カスタマーにとってパーソナライズされたサービスやプロダクト開発に対し、データドリブンで寄与いただきます。ユーザ行動の可視化とモビリティライフの実態を把握することで、プロダクトUXの向上とサービス価値の最大化を実現頂くことを期待します。また分析業務だけでなくPJTリーディングも担いながら、社内ステークホルダーへの戦略立案や合意形成業務も想定をしております。 ※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。 ●具体的な想定業務 四輪製品におけるソフトウェア・サービスの企画・オーナー部門と連動し、問題や課題を把握しながら、市場・顧客データや、プロダクトのログデータ等を活用して、プロダクトオーナーと共に課題の仮説を構築し、分析設計をする業務。 具体的には ・ログ分析や定量インサイト抽出によるペインポイントの発見と仮説立案 ・分析結果に基づく改善施策/機能改善の立案 ・外部調査を自ら設計し、Honda保有データや生成AIと組み合わせて、最適なCX創出に向けた示唆を抽出 ・プロジェクト全体の進捗を可視化し、関係者とのスムーズな情報共有を推進 など ●使用ツール/開発言語など ・言語:Python(pandas) ・アナリティクス:Amplitude, Goggle Analytics, Jupyter, ・情報共有ツール:Teams

「画像 × IT × AI」で、ドクター&患者を支える医療ITソフトウェア開発。 当社は1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。1990年代後半からは、X線フイルムがアナログからデジタルに変わりつつあり、富士フイルムとしても自らのアナログフイルムビジネスをシュリンクさせながらデジタル化を促進しました。 そして1999年には、病院内で発生する様々なデジタル医療画像(X線レントゲン、CT画像、MRI画像、超音波画像、PET画像等)を中央一括管理・配信する医用画像情報システム「SYNAPSE」を発売し、現在国内No.1シェアはもとより、グローバル市場においてもNo.1シェア(※)を獲得しています。 ちょうどこの2000年頃から、CT画像断層撮影装置に大幅な技術革新があり、それまで人体を1cm単位程度での輪切り撮影しかできなかったものが、一気に1mm以下での細かいスライス間隔での撮影が可能となり、これらの画像を積み上げることにより、人体の3D画像解析が可能になってきました。 そこで2008年に、富士フイルムとして満を持して自社製3D医用画像解析システム「SYNAPSE VINCENT」を開発しました。本ソフトウェアを利用することにより、外科医は自ら簡便に人体の3D可視化や術前シミュレーション等が可能になりました。 近年では、最新AI技術を使って、これまで解決困難と言われてきた様々な医療課題にチャレンジしています。 「臓器内部の動脈と静脈を詳細に識別し、明日の手術で摘出する腫瘍や切除領域を正確に把握する」 「病気の進行状態を3D的に定量的に解析して、適切な治療開始時期を最新のAI技術で推測する」 これまで、熟練医師しかできなかったことを、AI技術を駆使したソフトウェアが支援する世界が現実になってきています。さらには今後、手術室ソリューション開発(いわゆる手術ナビゲーション)にもチャレンジしていく予定です。 当社は医療ITサービスを国内外で広く展開しており、これからも業界をリードしながら次の医療ITの世界を提案していきます。 【担当職務】 ・3D医用画像解析システムの開発 【職務詳細】 ・臨床科(外科・内科等)向けソリューション開発 └外科向け: 腫瘍や切除領域を高精度な3D画像で可視化する手術シミュレーション 手術室などで他医療装置と連携する術中支援システム └内科向け:薬の薬効判定等を医療画像解析で定量化するシステム └GPUを用いた、医用画像(CT/MRI等)の3D/4D表示システム 皆さんの幅広い経験と高い能力を、世界の共通課題であるヘルスケア分野での価値創出に活かしませんか? 富士フイルムは主力事業であるヘルスケア事業拡大のため、即戦力となるリーダー人材を求めています。 ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般 <関連技術・事業については以下をご参照ください> ・当社ヘルスケア事業について https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare ・踏み出せ、道を拓け(メディカルIT開発者記事) https://www.fujifilm.com/jp/ja/about/brand/story/spirit/1603_2 ・医療用3D画像とFUJIFILM https://brand.fujifilm.com/sekai-hitotsuzutsu/contents/3d/ ・東大松尾教授×富士フイルム対談動画～AI研究専門家が語る「医療×AIの未来予想」～ 　(※音声が再生されます) https://youtu.be/5mOPk5gWdQ4 ・REiLI - FUJIFILM Medical AI Technology(※音声が再生されます) https://youtu.be/gztCSAACT8w ・REiLI - 医師とAI開発者の知を結集した最先端技術 https://reili.fujifilm.com/ <富士フイルムについては以下をご参照ください> ・富士フイルムグループ紹介動画(※音声が再生されます) https://youtu.be/TuLkE-elaL0?si ・富士フイルム グループパーパス(※音声が再生されます) https://youtu.be/EEtolzWAlKE ・富士フイルムグループ紹介 https://holdings.fujifilm.com/ja/about ・富士フイルムグループの価値創造 https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html 出典 ※「Sygnify Resarch 2025　Imaging IT -Core Report - World 2025」

「最新のIT × AI技術」で医療現場を効率化するITソリューション開発。 当社は1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。 1990年代後半からは、X線フイルムがアナログからデジタルに変わりつつあり、富士フイルムとしても自らのアナログフイルムビジネスをシュリンクさせながらデジタル化を促進しました。 そして1999年には、病院内で発生する様々なデジタル医療画像(X線レントゲン、CT画像、MRI画像、超音波画像、PET画像等)を中央一括管理・配信する医用画像情報システム「SYNAPSE」を発売し、現在国内No.1シェアはもとより、グローバル市場においてもNo.1シェア(※)を獲得しています。 最近は、 「何百枚ものCT画像から、小さな癌候補を数秒で検出する」 「医師の頭の中にある多種多様な臓器、病変の情報を蓄積し、医師同等の診断案をAIが提案する」 「患者、クリニック、病院、検査機関を繋ぎ、地域としての包括的な医療基盤を構築する」 といった、これまで困難だったことが、当社の最新のAI・IT技術を駆使したソフトウェアの支援により現実化され、身近な医療機関で高度な診断を受けられる世界になってきています。 特に、当社はX線、超音波、内視鏡、CT、MRIなど幅広いラインナップの撮像機器を持っており、最新のIT・AI技術を使って当社独自の新しい医療ITソリューションを生み出そうとしています。 さらには、大規模災害対策やサイバー攻撃の脅威に対応するために、医療機関のインフラも、院内のシステムから次世代(クラウド)システムに移り変わってきています。 医師は世界中どこからでも、自分の担当する患者や病院の情報にアクセスできる世界ができつつあります。 当社は医療ITサービスを国内外で広く展開しており、これからも業界をリードしながら次の医療ITの世界を提案していきます。 【担当職務】 ・クリニック、病院向け医療ITソリューションの開発 ・クラウド上での次世代医療ITソリューションの開発 【職務詳細】 ・臨床医/放射線科医向け、医療画像診断支援システムの開発 └電子カルテおよびモダリティ等と連携する医用画像保管/診断支援システム └AIを用いた効率的な読影ワークフローを実現したシステム(Viewer、Worklist等) └AIを用いた次世代読影レポートシステム ・次世代クラウド医療IT ソリューション開発 └AI を用いた医療画像解析システム └AI に関する臨床研究を支援する医師向けAI 開発統合ソリューション └クラウドを用いた医用画像管理および読影システム └クラウドポータルサイト/バックオフィスシステム └クラウドインフラの設計・構築・運用管理 └サイバーセキュリティ対策 皆さんの幅広い経験と高い能力を、世界の共通課題であるヘルスケア分野での価値創出に活かしませんか? 富士フイルムは主力事業であるヘルスケア事業拡大のため、即戦力となるリーダー人材を求めています。 ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般 <関連技術・事業については以下をご参照ください> ・当社ヘルスケア事業について https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare ・踏み出せ、道を拓け(当社社員記事) https://www.fujifilm.com/jp/ja/about/brand/story/spirit ・医療用3D画像とFUJIFILM https://brand.fujifilm.com/sekai-hitotsuzutsu/contents/3d/ ・東大松尾教授×富士フイルム対談動画～AI研究専門家が語る「医療×AIの未来予想」～ 　(※音声が再生されます) https://youtu.be/5mOPk5gWdQ4 ・REiLI - FUJIFILM Medical AI Technology(※音声が再生されます) https://youtu.be/gztCSAACT8w ・REiLI - 医師とAI開発者の知を結集した最先端技術 https://reili.fujifilm.com/ <富士フイルムについては以下をご参照ください> ・富士フイルムグループ紹介動画(※音声が再生されます) https://youtu.be/TuLkE-elaL0?si ・富士フイルム グループパーパス(※音声が再生されます) https://youtu.be/EEtolzWAlKE ・富士フイルムグループ紹介 https://holdings.fujifilm.com/ja/about ・富士フイルムグループの価値創造 https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html 出典 ※「Sygnify Resarch 2025　Imaging IT -Core Report - World 2025」

当社が展開する高性能デジタルカメラ「X/GFXシリーズ」やインスタントカメラ「INSTAX」、プリンティングサービス「Year Album」等のスマホアプリ/オンラインサービスに向けた、主に画像・動画を対象としたAI領域のプロジェクト推進および研究開発を担当していただきます。 <具体的には> ・商品化開発に向けた、AI領域の提案・要件定義 (商品企画担当者やアプリ/サービス開発担当者と連携) ・開発方針の策定、データ整備、モデル試作・評価、およびAPI設計・開発 (グループ内外の協力会社を含む体制でのプロジェクト推進、または自身で実施) ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般 <富士フイルムについては以下をご参照ください> ・富士フイルムグループ紹介動画(※音声が再生されます) https://youtu.be/TuLkE-elaL0?si ・富士フイルム グループパーパス(※音声が再生されます) https://youtu.be/EEtolzWAlKE ・富士フイルムグループ紹介 https://holdings.fujifilm.com/ja/about ・富士フイルムグループの価値創造 https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html <関連技術・事業については以下をご参照ください> ・INSTAX UP!アプリ https://instax.jp/up/ ・mini Link 2商品化インタビュー記事(商品化現場の雰囲気が分かります) https://magazine.instax.jp/cheki-press/interview/34493/ ・mini Evo 製品発表会記事(注目のB2C製品) https://magazine.instax.jp/cheki-press/news/32687/ ・SQUARE Link https://www.fujifilm.com/jp/ja/consumer/instax/printers/squarelink ・Image Organizer(画像処理/AIの活用事例) https://brand.fujifilm.com/sekai-hitotsuzutsu/contents/album/ ・かぞくのきろく(画像処理/AIの活用事例) https://sp-jp.fujifilm.com/netprint/shiranai-sekai/jan_2019/

●ミッション 機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。 モデル設計、実装、オフライン・オンラインでの検証、改善までを高精度にやり切り、分析・アルゴリズムの品質を継続的に高めていただきます。 ●本ポジションの役割 価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。 本ポジションは、機械学習を用いて価格・クーポン最適化の「最適解」を導き、モデル設計から検証・改善までを高精度にやり切るスペシャリストです。 プロジェクト全体の推進やクライアントコミュニケーションはアナリティクスコンサルタントが担い、本ポジションは分析・モデル面の品質、精度、再現性に責任を持ちます。 ＜PHASE 2｜モデル開発（主担当）＞ ・価格・クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 ・顧客データに対する探索的データ分析（EDA）および特徴量設計・前処理 ・既存モデルのチューニングに加え、必要に応じて新規アルゴリズムの研究・開発を行う ＜PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）＞ ・最適化結果に基づくシミュレーション設計・実施、およびKPI試算 ・本番環境でのA/Bテストにおける検証設計、評価指標の設計、効果検証 ・検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを継続的に回す ＜PHASE 1｜要件定義・課題設計（協働）＞ ・アナリティクスコンサルタントやビジネスメンバーと連携しながら、分析観点から課題設計・KPI設計に参画する ・クライアント課題を踏まえ、どのような因果推論・機械学習アプローチが有効かを技術観点から整理する ●プロジェクトの進め方 1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、アナリティクスコンサルタント・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。 本ポジションは、モデルの品質・精度・再現性に責任を持ち、アナリティクスコンサルタントと役割分担しながら分析・検証を主導する役割です。 ●チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に仮説構築・モデル設計・検証に関わり、分析品質を高め続けることを重視しています。 研究者やビジネスメンバーとも議論しながら、技術と事業成果の両立を目指すチームです。 職種を越えてフラットに意見を交わせる、オープンなコミュニケーションが根付いています。 ●業務内容の変更の範囲 【雇⼊れ直後】 データサイエンティスト 【変更の範囲】 会社の定める業務

<具体的な業務内容> 以下のようなADASカメラセンサに関する画像処理・AIモデルの設計業務に関する業務をお任せする予定です。 ・顧客からの要求仕様分析 ・機能実現性の検証 ・画像処理ライブラリーを使用した画像処理業務 ・画像システムのパイプライン設計 ・AIモデルの設計と単体評価 ・画像処理システムの設計評価 ・SoC評価ボードを使用した、システム評価 ●入社後すぐの業務 まずはご経験に合わせて、可能な範囲から先輩社員の業務引継ぎや外部ベンダーとの折衝を引き継いでいただきます。 入社5～12か月程度でPythonを使った画像処理・評価、Pytorchを使ったAIモデル作成・評価などは1人で進められるようになっていただくことを期待しています。 ●入社6か月～1年以降 業務に慣れてきましたら、設計報告書の作成など、上司や顧客に提出するデータやレポートをまとめていただきます。 新しいモデルを使った、新しい認識処理システムの評価なども進めて頂きます。 徐々に顧客との打ち合わせにも参加いただき、数年後にはプロジェクトリーダーとして全体の進捗管理などもお任せしたいと考えています。 <携わる製品の名称・特徴> 2輪車向けADAS ECU / カメラセンサ 【業務内容についての補足】 ・雇入れ直後:「求人内容」において、会社の定めた業務 ・変更後の範囲:会社の定める業務

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 2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリース。現場AXを更に加速させてまいります。 ※参考:セーフィー、映像×AIの開発プラットフォーム「Safie AI Studio」を提供開始 <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して働くことに加えて、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、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

【ミッション】 独自開発のLLM基盤「LTM」や最新の生成AI技術を組み込んだAIエージェント・業務アプリケーションの設計/開発を主導します。 システム企画チームや業務現場と連携しながら、運用データのフィードバックに基づく自律学習メカニズムを構築し、通信オペレーションの自動化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 LTMを活用したAIエージェントおよび業務アプリケーションの開発と、社内業務への適用の推進 ●具体的な業務 【AIエージェント・ワークフロー開発】 ・LTMおよび各種LLMを組み込んだAIエージェント(Multi-Agentなど)やAIワークフローの設計/実装/コード化 【要素技術・外部連携の実装】 ・RAG、プロンプトエンジニアリング、ベクトルDB、外部API/ツール連携機能の実装/高度化 【アジャイルなPoC・アプリ実装】 ・システム企画担当と連携し、現場の要件/課題に応じた実効性の高いAIアプリケーションの迅速な試作(PoC)/本番実装 【自律学習基盤・LLMOps構築】 ・実行ログ、評価データ、ユーザーフィードバックを収集/活用し、AIエージェントの精度を継続的に向上させる「自律学習ループ」の仕組みづくり/LLMOpsの構築 【モダン開発手法の推進】 ・AI駆動開発ツール(GitHub Copilotなど)や最新ツールを活用した、効率的かつ機動的な開発サイクルの実践

【自社開発プロダクト開発に参画していただけるAIエンジニアを募集】 自社製品エンジンの保守やカスタマイズ、新機能開発などをおこなっていただきます。 また、AI(Deep Learning)機械学習(CNN/RNN)、画像認識(OpenCV)、自然言語処理の開発なども担っていただきます。 案件によって異なりますが、チーム構成は3～5名。 AIなどに関するプログラム経験がない方でも、勉強意欲があればご応募歓迎です。 ■業務の変更範囲について ＜雇入時＞ 自社製品開発にかかわる業務全般・受託案件に関わる業務 ＜変更範囲＞ 自社製品開発にかかわる業務全般 入社後のフォロー 入社後3カ月間はOJT形式で業務を覚えていただきます! まずは自社サービス「AI-OCRサービス」の概要を説明し、小さな実装を1案件からお任せする予定です。 あなたの研修期間は教育担当も出社していますので、分からないことはすぐに質問できます。 ・定期的に実施されるAIやクラウド、環境全体の社内勉強会など充実の成長環境でフォローします。 メンバーからスタートし、がんばり次第でリーダー▶サブマネージャー▶︎マネージャー▶︎課長▶︎副部長▶︎部長とキャリアアップしていくことが可能です。 経験次第では役職つきで採用することも。 役職手当がついているため、キャリアアップに伴って給与も上げることができ、業務の幅を広げることも可能! ※サブマネジャーまでは一般職、マネジャーから管理職となります

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 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。