上場企業 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

株式会社ABEJA

ミッション 「ロボットとクラウドを繋ぐ堅牢な基盤を構築し、大規模ロボット基盤モデル開発を加速させる」 まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ/基盤の中核を担っていただきます。 その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。 業務内容 ●主に担っていただく領域(インフラ軸) ・ハイブリッドクラウド/オンプレミス環境の設計・構築・運用 └ロボット実機、オンプレミス環境(ストレージ・GPUサーバー)、クラウド(AWS等)を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化 ・技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築 └仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する ●将来的に期待する役割(フルスタック方向) ・ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発 └ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面 └フロントエンド(React / TypeScript) └バックエンド(Go / Python) ・大規模データ基盤の設計・運用(★他メンバーと協働) └ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計 └ワークフローエンジン(Airflow , Dagster)を用いたワークフロー定義 └学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築 └データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築 ※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。 インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。 ●変更の範囲 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社ABEJA

ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 ・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) ・大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

株式会社ABEJA

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、大規模言語モデル(視覚言語モデルを含む)の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・大規模言語モデル(LLM)の開発・改善・研究 　-モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装 　-継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上 　-長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討 　-日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立 ・評価・ベンチマーク設計 　-日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用 　-オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知 　-ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策 ・開発基盤・データ基盤の整備 　-学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築 　-データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用 　-コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備 ・プロダクト/ソリューションへの接続 　-PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定 　-エンジニアと連携した商用実装(API化、周辺機能、運用設計)、クライアント環境での導入支援(オンプレミス含む) 　-業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善 　-再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　-技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　-メンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　-技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社ABEJA

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。 プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・Embodied AI / VLAの研究開発 　ｰEmbodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装 　ｰ模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価 　ｰ実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性) ・学習データ収集・データ基盤整備 　ｰ実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新 　ｰデータ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計) 　ｰ合成データの作成戦略作りおよび活用 ・シミュレーション環境構築 　ｰ物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む) ・評価・ベンチマーク設計 　ｰタスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計 　ｰオフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング 　ｰデータ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化 ・プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫) プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み 　ｰプロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進 　ｰ導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　ｰ技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　ｰメンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　ｰ技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社ABEJA

●フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) ・こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-system-dev-team-202112 ・技術スタックについては、こちらをご覧ください。 https://stackshare.io/abeja/abeja-system-dev

株式会社ABEJA

●データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計 ●プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築 　・データ分析のためのBIの開発・運用 　・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 　・顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社メドレー

社内のプロダクトマネージャーやデジタルマーケティング責任者とともに、プロダクトグロースに向けた業務に取り組んでいただきます。 具体的な内容は以下のとおりです。 ・テクニカルな施策の立案、実装、分析 ・タグの最適な実装方法の提示、実装、運用 ・BigQuery に蓄積したデータやを活用した企画立案、新たなデジタル広告の導入 ・Cookie の取り扱いに関する情報収集と未来予測 ※ Google Analytics 360 , Tag Manager , BigQueryなどを活用しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

エムスリー株式会社

●ミッション 事業拡大に伴い、新たにエムスリーの医療AI事業のマーケティング戦略の立案および施策の推進をお任せするポジションでの採用を行います。 最先端のAI×ヘルスケア・医療技術を、いち早くより多くの医療現場に届けていくためのマーケティング戦略立案および施策の実行 ●職務概要 AI×SaaS マーケティングディレクター 医療×AIという飛躍的な成長を続ける市場におけるマーケティング戦略の立案から施策の実行までを一任するポジションです。 ・エムスリーの医療AI事業の成長を加速させるためのマーケティング戦略の立案、企画、推進 ・Webマーケティング業務全般 ・医療AI事業のさらなる成長に向けた取り組みの一環として、弊社のm3.comの会員基盤を活用したメディア運営にもチャレンジいただくことも可能です <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

パーソルホールディングス株式会社

●業務詳細 パーソルグループ各事業会社の経営戦略・事業課題に対し、生成AI・AI技術を中核に据えたプロダクト/システムの構想・企画から、設計・開発推進・リリースまでを一気通貫で担っていただきます。 AIを単なるツールとして扱うのではなく、AIを前提に業務やサービスを再設計し、構想を具体化し、設計・意思決定を前に進める役割を期待しています。 リードクラスでは、事業課題・業務課題を「可視化」「言語化」「整理」「分析」する力を軸に、AI活用テーマを構想として立ち上げ、設計・開発推進まで落とし込むことをミッションとします。 (ご担当頂く業務例) ・各事業会社の事業課題・業務課題のヒアリング、現状業務フロー・AI活用ユースケースの可視化・整理 ・AI活用を前提とした課題整理および解決方針の言語化 ・AI活用に伴う設計上のトレードオフ(コスト・品質・拡張性・運用性・リスク)の言語化 ・ビジネス要件からシステム要件(機能/非機能)への言語化・落とし込み ・AI活用テーマにおけるKPI設定、投資対効果(ROI)の試算・分析(ビジネス担当と協業) ・PoC結果の定量/定性分析、次フェーズ計画への反映 ・POとしての受入基準(DoD)策定、バックログ優先度付け・運用 ・開発チーム(内製/外+D2部パートナー含む)との協働による開発推進・ディレクション ●プロジェクト事例 各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよび、グループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。 事例: ・営業AIロープレ(営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援) ・営業サポートAI(商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上) ・AIプロダクト開発共通基盤(複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現) ※担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

フリー株式会社

●現状の課題/今後取り組みたいこと freee のデータ活用は長らくデータ分析が主軸でした。 しかし生成 AI の台頭により、データを資源とした活用ニーズは多様化・複雑化し、マルチプロダクト戦略のもとプロダクトを横断したデータ活用ニーズも急増しています。 私たちは 「AI Ready の正体はデータマネジメントである」 と考えています。 AI Ready とは、LLM に収まるコンテクストかつ解釈可能なレベルまで、高品質なデータが構造化・管理されている状態を指します。 これは AI 技術だけの問題ではなく、データマネジメントそのものの問題です。 freee は現在、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュ(Provider / Hub / Consumer)への変革期にあり、メダリオン 2.0(Bronze / Silver / Gold + Platinum)を共通言語に、全社プロジェクトを同時並行で推進しています。 本ポジションは、その中でも 「データを人とエージェントに届ける最終区間(ラストワンマイル)」 を担い、以下を推進します。 ・指標・ディメンションの一元管理とガバナンス LookML、BigQuery、dbtを用いて定義の一元化と変更管理を行う。 ・AI向けコンテキストの構造化 エージェントが参照可能なビジネス用語やメタデータを「AI-ready」な状態に整備する。 ・リモートMCPの設計・運用 社内外のAIクライアントに対し、セマンティックレイヤーやコンテキスト基盤を開放する仕組みを構築する。 ・回答品質の評価と改善サイクルの確立 正答率や解決率をロギングし、それを起点とした継続的な改善を行う。 ・評価駆動開発へのシフト 評価駆動開発への移行が進み、品質改善が人手の勘ではなくデータ(評価)で回るようになっている ・データプロダクトマネジメント 部門からの要望をインテークし、優先度付けや「作らない」判断を含めた製品マネジメントを担う。 ●業務内容詳細 freee の全社員が、エージェントとの対話だけで信頼できるデータに到達できる状態をつくる。 セマンティックレイヤーとコンテキスト基盤をユーザー需要から逆算して設計し、その回答品質をロギング・評価で計測しながら、分析エージェントとして届けきる。 具体的には以下を担っていただきます。 ・セマンティックレイヤー / コンテキスト基盤の整備 ・分析エージェント / リモートMCPの開発・運用 ・ ロギング・評価基盤の設計・運用 ・データプロダクトマネジメント ・ファシリテーション / 全社への浸透 ※会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

株式会社サーバーワークス

・最新の生成AI(LLM)とAWSのサーバーレスアーキテクチャを武器に、 「開発プロセスの変革(仕様駆動開発)」と「ビジネスへのAI実装(RAG等)」 の両輪をリードしていただきます。 ・Anthropic Claude 等の高度な基盤モデルを最大限に引き出し、AIエージェントによるコード生成や自動検証を組み込んだ、これからの時代のスタンダードとなる開発スタイルを顧客と共に創り上げることがミッションです。 具体的な業務内容 ①仕様駆動開発(Specification-Driven Development)の実践 ・自然言語や構造化された仕様から、Anthropic Claude(Amazon Bedrock経由)等のLLMを用いてコードやテストコードを自動生成する開発フローの構築 ・AIによるコード生成プロセスを前提とした、圧倒的な開発スピードと品質を両立させる「次世代のエンジニアリング手法」の確立 ②高度なRAG(検索拡張生成)システムの構築 ・Amazon Bedrock、Knowledge Bases for Amazon Bedrockを活用した、高精度なナレッジ活用基盤の実装 ・Amazon Connect との連携:コンタクトセンターの通話ログやFAQデータをRAGに組み込み、オペレーターへのリアルタイムな回答支援や応対要約を実現するアーキテクチャの設計 ③サーバーレスAIネイティブな設計・実装 ・ Lambda、Step Functions、EventBridge等を活用し、AIワークフローをスケーラブルに組み込むアプリケーション設計 ・IaC(AWS SAM / AWS CDK / Terraform)を用いた、再現性の高いAIインフラの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

株式会社サーバーワークス

概要 新設された「AI推進課」に参画し、クラウドアーキテクト(AI領域)として生成AIを活用した新規案件の創出から要件ヒアリング、提案・設計をご担当いただきます。 目指すゴールは「サーバーワークスはAIに強い」という市場認知の獲得です。 お客様から求められた内容で構築を進めるだけではなく、お客様の業界ドメインや業務プロセスを調査し、AIで価値を創出するための提案を行うことで、お客様のビジネスをAIでリードするビジネスパートナーになることをめざします。 具体的な業務内容 営業担当と連携した商談初期段階からのヒアリングや提案づくり 受注したプロジェクトのテックリード お客様の業界ドメインや業務プロセスの調査・課題の設定 生成AI関連技術を用いたソリューションの構築・提案 案件について 会社としての実績は累計で1480社/27100プロジェクト(※2025年8月末現在)です。 そのうちの90%以上が直接の受注です。 ⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 当部署では既存顧客へのクロスセル・アップセルを中心に、業務・業界に特化した生成AI案件を強力に推進します。 規模感 小規模では2～3名程度でプロジェクトを担当していただき、大規模なものになれば外部含めて30名ほどのステークホルダーと関わる場合もあります。 得られるスキルやキャリア 生成AIという成長市場で、案件創出・提案フェーズから業務に携わるため、ビジネス開発(BizDev)スキルが身につきます AWSの生成AI・データ関連サービス、LLMの知見 案件創出のためのブログ執筆・顧客向けイベント・ウェビナーを通じた発信力 組織構成 クロスインダストリー第2本部AI推進課への配属となります。 ミッション: 「サーバーワークスはAIに強い」という認知を獲得し、お客様のビジネスをAIでリードするビジネスパートナーになる メンバー構成: 課長1名、メンバー9名 (変更の範囲)会社の定める業務

株式会社サーバーワークス

＜求人概要＞ 本求人は、ご自身の強みやキャリア志向に合わせて最適な配属先を決定する「オープンポジション」です。 G-genのエンジニア(クラウド領域、Google Workspace領域、データ領域、生成AI領域)として、顧客との対話を行いながら、実装メンバーとしてご活躍いただきます。 エンジニアリングに黙々と打ち込むだけでなく、要件の整理や企業 IT を考慮した設計、そして最適なクラウド環境の実現のために、顧客と対話しながら総合的な設計と実装を行うことが求められるポジションです。 ＜具体的な業務内容＞ ご経験や適性に応じて、以下の業務をお任せします。 プリセールス活動(お客様の課題の抽出、提案、折衝) 要件定義と設計 開発、構築 既存顧客に対するカスタマーサクセス活動 技術情報の外部発信、社内教育への挑戦 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 ＜配属想定の職種＞ ご入社後は、以下のいずれかの職種(または複数領域を跨いだ役割)でご活躍いただきます。 ・クラウドエンジニア Google Cloud のインフラストラクチャを中心とした要件定義、設計、構築、および移行支援を実施します。 IaC(Terraform等)を用いたモダンな環境構築をリードします。 ・ソリューションアーキテクト プリセールスからデリバリーまでを一貫してリード。 お客様のビジネス課題をヒアリングし、Google Cloud の各種サービスを組み合わせた最適な全体アーキテクチャを描き、提案・実装します。 ・データエンジニア BigQuery を中心としたデータウェアハウス/データレイクの設計・構築。 お客様のデータ活用基盤の整備と、ビジネスインサイト創出のための技術支援を行います。 ・ AIプラットフォームエンジニア Vertex AI などを活用した生成AIアプリケーションの開発・実装。 最新のAI技術を用いて、お客様の業務効率化や新規ビジネスの創出を直接支援します。 ・Google Workspace(GWS)エンジニア 「新しい働き方」を実現するための Google Workspace 導入コンサルティング、技術支援、およびセキュアな環境づくりのための統制・ガイドライン策定を支援します

株式会社サーバーワークス

データエンジニアは、顧客との対話を行いながら、データ分析基盤や可視化ダッシュボードの実装メンバーやプロジェクトリーダーとしての活躍が期待されるエンジニア職種です。 希望と適性に応じて外部発信、社内教育、組織作りへの挑戦が可能です。 以下のような業務を行います。 プリセールス活動(お客様の課題の抽出、提案、折衝) 要件定義と設計 開発、構築 プレイングマネージャー(プロジェクトマネージャーもしくはラインマネージャー。 希望と適正に応じて) ブログ執筆などの技術情報の外部発信 また、以下のようなGoogle Cloudサービスや関連技術を用いることが想定されます。 Oraganization、IAM、Resource Manager BigQuery Looker Studio Looker Gemini、Vertex AI、Vertex AI Search Cloud Run、Cloud Run functions Terraform Google Workspace G-genはGoogle Cloud / Google Workspaceのプレミアパートナーであり、Googleとの密な関係性を活かして日頃の業務を行うことができます。 現時点でのGoogle Cloudのご経験は問いませんが、パブリッククラウドサービスのご経験や、ITインフラのご経験、プロジェクトマネージャーとしてのご経験が役に立ちます。 エンジニアは、フルリモートでの自宅勤務を原則とし、Chromebookを使って仕事をします。 これはフルリモートでのセキュリティの確保の意味と、先進的なGoogleの働き方を自ら体現してお客様にアピールする意味があります。 小規模なプロジェクトでは2〜3名による3ヶ月程度、大規模なプロジェクトでは人数はそれ以上になり、年間規模のプロジェクトもあります。 G-genはGoogle Cloud専業インテグレーターですが、グループ会社でAWS専業インテグレーターであるサーバーワークスとの共同提案により、大企業へのマルチクラウドの提案に挑戦できる可能性もあります。 プロジェクトの種類としては、以下のようなものが挙げられます。 BigQueryを中心としたデータ分析基盤の構築 Looker Studioによるデータの可視化 従来までExcelなどを使って手作業で行っていたデータ集計や可視化の、Google Cloudを使った自動化 集積したデータを生成AIによる業務効率化に転用 データエンジニアは、以下のようなキャリアを目指す方に最適なポジションです。 顧客の課題を技術をつかって解決していくために、顧客と直接対話をしながら案件をリードできるようになりたい 顧客要望に答えるのみでなく、新しい技術を取り入れた構成の提案など、主体的に考えるアーキテクトになりたい 企業や官公庁などにクラウドを導入して、「クラウドで、世界を、もっと、はたらきやすく」のビジョンを具体的に実現したい エンジニアとしてクラウドなどの IT スキルをさらに向上させスペシャリストとして成長したい プロジェクトのマネジメントを行いつつ、管理業務だけでなく設計や実装を深く理解し、ときに自ら手を動かして技術スキルも成長させたい なお、G-genのデータエンジニアは、データパイプラインの実装だけでなく、データの所在に関するヒアリングやそれに基づく収集、Looker Studioなどを用いたデータの可視化などを一気通貫で設計・実装することが求められます。 データエンジニアリングに黙々と打ち込むだけでなく、データ基盤の実現のために顧客と対話しながら、総合的な設計と実装を行うことが求められます。 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。 配属部署 クラウドソリューション部

パーソルホールディングス株式会社

【遠隔地リモートOK/フレックス/語学が生かせる】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。 ●ポジション概要 パーソルホールディングス株式会社 エンジニアリング部に所属しながら、APAC CoE(Center of Excellence)としてAPACエリアのプロダクト開発チームで活動します。 リクルートメントオートメーションチームのテックリードとして、エンジニアリングマネージャーと技術的責任を分担しつつ、GCP ベースの社内エコシステムを通じて、採用戦略をスケーラブルかつ自動化された仕組みに落とし込んでいただきます。 プロダクト要件とエンジニアリング実装の橋渡し役として、AI 駆動型ツールが高いアーキテクチャ整合性を保って構築されるようリードします。 業務時間配分の目安は、60〜70% を技術設計・コーディング、30〜40% を開発チームのメンタリングおよび開発ライフサイクル管理に充てていただきます。※場合によっては⼀時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●主な業務内容 ・技術ロードマップの実行 エンジニアリングマネージャーから提示される優先度付きプロダクト目標を、具体的な技術タスクやスプリントに分解・推進する ・アーキテクチャ設計・技術設計 AI/自動化ワークフローおよびプロダクトの技術設計を担い、サービスがモジュール化・スケーラブルであり、GCP のベストプラクティスに沿っていることを担保する ・コード品質・開発標準の確立 コーディング規約、ブランチ戦略、CI/CD プロトコルを定義・遵守させ、厳格なコードレビューを通じて高品質かつ本番利用可能なコードを実現する ・リソース/技術的負債管理 技術的負債を特定し、新機能開発とのバランスを取りながら、持続可能で健全な開発スピードを維持する ・ステークホルダー要求の整理・翻訳 非技術系リーダーからのビジネス要件を技術仕様に落とし込み、各機能の「なぜ必要か」を開発チームに明確に伝える ・システム健全性の担保 社内ツールのセキュリティ・スケーラビリティ・コスト効率を確保し、高水準な CI/CD および DevOps を維持する ●募集部門 グループAI本部 エンジニアリング部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

株式会社kubell

ChatworkおよびBPaaSの事業に貢献する顕在ニーズに応えるAIサービスやプロダクトの開発。 加えて、ニーズが顕在化していないプロダクトアウトアプローチによる中長期に向けた研究開発を行います。 プロダクトマネージャーは、要件定義からリリースまでのマネジメント・推進を担って頂きます。 ● AI基盤開発の推進 ● AIエージェントや機械学習等の仕組みを利用したプロダクト開発 ● 中小企業の経理・労務・人事のバックオフィス業務においてAIエージェントが効果的な業務を抽出 ● AIエージェント導入後のToBeの業務プロセスの具体化 ● バックオフィス業務のナレッジを活かし専門家からのヒアリングをもとにAIエージェントのプロンプトを作成生成AIおよびフロントエンドなど全体を設計 ● Dify/n8n等のAIエージェントのノーコードツールを用いたPoCの実行 ● AIエージェントを実装するエンジニア開発メンバーとコミュニケーションをしながら開発方向性をリード ● AIエージェントの運用と改善 ● 開発したAIエージェントに関する社内や顧客への導入推進 ● プロダクトおよびサービスの設計・開発・運用にエンジニアと伴走 所属部門・チーム ● Chatwork事業、BPaaS事業の開発とプロダクト組織が横断に関わる横断プロジェクトチーム ● AIベンチャーの上場経験があるAI活用の現実を理解するビズとエンジニアリングを両面対応できるメンバーが立ち上げ中のチーム ● AI開発のビズや開発、運用経験を持つビズメンバー、生成AIを中心としたエンジニアメンバー数名による一丸となった開発を進めるチーム ● LINEヤフー、グリー、グルーポン、リクルート、良品計画、富士通グループ、ABEJA、PwC、Laboro.AI、トライアルカンパニー、NRI、グラファーなど 技術スタック 【フロントエンド】 ・開発言語:TypeScript, Python ・フレームワーク:Next.js, Streamlit ・AI統合:Vercel AI SDK ・アプリ開発プラットフォーム:AWS Amplify, Firebase 【バックエンド】 ・開発言語:Python, TypeScript ・AIエージェント開発:LangChain, Dify, Strands Agents, Agent Development Kit (ADK), Mastra 等 ・ブラウザ自動操作:Playwright ・テスティング:pytest 【AI基盤】 ・生成AIプラットフォーム:Amazon Bedrock, Google Vertex AI ・AIエージェント運用基盤:Amazon Bedrock AgentCore, Vertex AI Agent Engine 【インフラ・DevOps】 ・クラウド:AWS, Google Cloud, GCP ・IaC (Infrastructure as Code):Terraform, AWS CDK ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeBuild 【開発ツール】 ・バージョン管理:GitHub ・プロジェクト管理:JIRA ・ドキュメンテーション:Confluence, Miro ・コミュニケーション:Chatwork ・AIアシスタント:Cursor, Claude Code 等 ・仮想化環境:Rancher Desktop(AIアシスタントローカル実行環境)

パーソルホールディングス株式会社

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社　海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、パーソルグループのAI/データ企画・開発をお任せします。 ●業務詳細 パーソルグループにおけるデータ及び生成AIの利活用を、データサイエンティストとしてリードする役割を担っていただきます。 デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 パーソルグループの主要事業である人材ビジネスは、候補者と企業をつなぐ「リボンモデル」を基盤としており、以下の4つの領域におけるプロジェクトが予定されています: 人材マッチングの効率化/顧客接点のデジタル化/セールスプロセスのデジタル化/業務オペレーションの効率化 本ポジションでは、事業課題に対する最適な解決策やAIの活用について、企画段階から関わります。 さらに、グループ全体に対する横断施策の戦略立案から実装までを一貫して担当し、技術的な観点からプロジェクトやチームをリードしていただきます。 ●具体的な担当業務 データサイエンティストとしてプロジェクトをリードし、以下の業務に携わっていただきます。 なお、保守業務の割合は全体の約1割程度です。 1,データ分析と企画立案 ・デジタル企画担当や事業責任者と連携し、データを分析することで示唆を得る ・分析結果をもとに企画立案をサポートし、必要に応じてAIのプロトタイプモデルを作成・検証する 2,AIモデルの構築およびサービス化 ・サービス化に向けたAIモデルの設計・構築 ・AIシステムやAIプロダクトの開発・保守運用 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部　データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部　データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

パーソルホールディングス株式会社

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 ●業務詳細 データを用いた各種施策の推進、分析高度化、およびデータの利活用のためのデータ整備や、データマネジメントを担っていただきます。下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業課題に基づく分析テーマの企画・要件設計 ・データ利活用のためのメタデータ等のデータ基盤整備 ・セキュリティやガバナンスを考慮したデータの取り扱いルールの整備 ・BIツールや指標モニタリング等によるデータに基づく仮説検証・意思決定支援の実施 ・データを活用した各種施策の推進、分析高度化 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

パーソルホールディングス株式会社

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ●具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業課題に基づくデータ要件定義 ・データモデリング(DWH設計)およびデータマート整備(dbt等) ・データ品質管理(テスト・監視) ・機械学習・レコメンド向け特徴量データの整備 ・事業KPI(粗利/人、生産性、成約率等)に紐づくデータ設計 ・定義した指標に基づく分析および事業改善の推進 ・セキュリティやガバナンスを考慮したデータ管理ルールの整備 ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

パーソルホールディングス株式会社

【上流工程に携われる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。 ●業務詳細 AI R&Dとして、エンジニアリングプロセスを継続的に進化させる取り組みを推進していただきます。 具体テーマは入社後にチームと合意のうえ柔軟に設定しますが、以下のような内容を想定しています。 【主な業務内容】 ・問題発見と評価設計:開発フローの摩擦を定量化し、仮説と指標を定義 ・迅速な実験とプロトタイピング:短サイクルでPoCを主導し、効果を検証 ・実運用への橋渡し:LLMOps/MLOps、セキュリティ・ガバナンスを含めた運用設計 ・ナレッジの標準化:ベストプラクティス、サンプル実装を整備し社内展開 ●想定PJT R&Dは部内エンジニアをターゲットまたはプロダクトへ組み込める可能性がある技術をテーマとして、技術検証と結果フィードバックのサイクルを回していただくことを予定しております。 ●配属組織 ・グループAI本部 エンジニアリング部 AI-Native Engineering室 部長以下23名(MGR2名、グループ個社向けプロダクト開発チーム、グループ横断プロダクト開発チーム、AIプロダクト開発チーム、AI R&Dチーム、テクニカルアライアンスチーム) 今回の募集ではAI R&Dチームへの配属を想定しています。 部全体で20名ほどの組織になりますが、継続して積極採用を行い組織は大きく拡大していく予定です。 立ち上げたばかりの組織のため、社歴が浅い中途社員で多いこともあり、その新鮮な視点が活かされることで、⽴場に関わらず意⾒を伝え合う⾵通しの良い社⾵です。また、主体的な⾔動や意志を尊重し裁量ある働き⽅ができる環境であり、成⻑意欲がある⽅には組織として全⾯的にバックアップする環境です。コミュニケーションを⼤切にし、定期的な座談会や1on1を⾏っています。残業時間は10〜30時間程度です。 ●開発環境 ・開発端末:MacOS ・生成AI:Azure OpenAI, AWS Bedrock ●開発手法・組織カルチャー ・スクラム開発の実践:1週間単位のスプリントサイクルを採用/小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標/グループ社員のみのスクラム体制 ・対話から生まれる組織:役職や経験を超えたオープンな議論を通じて、技術的・人間的な成長が両立する組織づくりを目指しています ・学びと共有の文化:専門書の輪読会で知識を共に学ぶ/定期的な勉強会/振り返りの習慣化/メンバー主体での技術負債解消会 ●募集部門 グループAI本部 エンジニアリング部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

フリー株式会社

私たちのチームの使命は、お客様に最高のサービスを届けるfreee自らを「世界で最も生産性が高く、最先端な組織」に進化させ続けることです。AIの進化が企業の在り方を根本から変えようとしている今、私たちはその変化を自ら作り出す側として社会をリードします。AIを単なる「ツール」ではなく、経営と業務の「核」に据える。2,000人以上の規模の組織がAIによって爆速化する、その基盤をゼロから構想し、実装する。そんな、歴史の転換点を自らの手で創り出す挑戦をしませんか? ●現状の課題/今後取り組みたいこと ・freeeでは、全社員が「マジ価値(本質的価値)」を届け切ることに集中できるよう、理想の業務環境を追求しています。 ・現在、私たちが目指しているのは、「AIネイティブな業務環境」の実現と継続的な進化です。 -全社横断的なRAG(検索拡張生成)の構築 -自律的に業務を遂行するAIエージェントプラットフォームの導入 -AIの精度を最大化するためのデータパイプラインとルールの再整備 ・今期よりAI開発体制を大幅に強化し、freeeの経営そのものにAIを組み込んでいくフェーズに突入します。 ・この壮大なビジョンを共に描き、技術で牽引してくれるリーダー・マネージャー候補を求めています。 ●業務内容詳細 ・単なる開発にとどまらず、技術選定から組織への実装まで、広範なプロデュース・価値創出をお任せします。 ・AIネイティブな業務体験の設計: n8nなどを活用し、従業員のワークフローをAI前提で再定義し、実装する ・技術選定とアーキテクチャ設計: LLM等の最新ソリューションの選定、社内導入 ・データ基盤の高度化: RAGの構築、セマンティックレイヤーの設計、データパイプラインの整備 ・LLM Opsの確立: 継続的に精度を向上させ、安全に運用するための仕組みづくり ・(マネージャー候補として) AI戦略の策定、チームビルディング、プロジェクトマネジメント 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

フリー株式会社

freeeにはいままでプロダクト開発組織のAI活用を推進する「AI駆動開発チーム」が存在していましたが、それらの役割に加えて全社の業務プロセスを改善するための基盤構築とEnablingを担う「AI Platform Engineering」チームを新設しました。 本ポジションは、単なる社内ツール導入に留まりません。社内に散在する膨大なデータ（BigQuery、Slack、Confluence、Google Drive等）をAIが理解可能な「コンテキスト」として整備し、全社員が安全かつ自律的にAI Agentやワークフローを構築できる「AIプラットフォーム」のエンジニアリングを担当します。 また、基盤構築だけでなく、導入支援も行います。業務プロセスの可視化・ドメイン知識の言語化から現場向けハンズオン・ショーケースを通じた成功事例の横展開まで、グローバル最先端の技術情報を収集・検証しながら、freeeの生産性と創造性を非連続的に向上させる中心メンバーを募集します。 ●現状の課題/今後取り組みたいこと freeeでは現在、Gemini や NotebookLM、自社のLLM基盤、各種コーディングエージェントなどを日々の業務に標準的に取り入れています。さらに「全社AI特区」として、希望者が最新AIツールを業務で試せる環境を提供しており、ChatGPT や Comet、n8n 等の活用が進んでいます。しかし、以下の課題によりAI活用の「天井」が存在します 1.コンテキストの分断 : 社内データ（議事録、ドキュメント、顧客データ）が各SaaSに分散し、AIに十分なコンテキストを提供できていません。現場のドメイン知識や業務プロセスが暗黙知のまま残り、AI Agentやワークフローに組み込める構造化された形で言語化できていない領域が多く存在します。 2.AIツール活用の障壁：エンジニア以外のメンバーが業務自動化やAIエージェント構築を試みても、API連携や認証、データ接続のハードルが高く、AIの能力を十分に発揮させるにはエンジニアのサポートが必要な状況です。 3.ガバナンスとスピードの両立 : 法令やセキュリティ、ガバナンスを守りつつ、最新のAIモデルやツールを即座に現場へ届けるシステム・運用体制が未完成です。 今後取り組みたいことは、「AIが力を発揮できる環境づくり」です。社内に分散したデータや知識をAIに届ける基盤を構築し、n8n等のノーコード/ローコードツールと連携させることで、全社員が自分の業務をAIと共に再発明できる環境を実現したいと考えています。 ●業務内容詳細 CAIO組織直下の「AI Platform Engineering」チームにて、以下の業務を担当します。 プラットフォーム構築 ・社内AIワークフロー基盤（n8n）の運用・提供・Enterprise化：セルフホスト環境の構築、スケーラビリティの確保、カスタムノードの開発 ・「コンテキスト基盤」の設計・開発 : BigQuery、Vector DB等を活用し、社内ドキュメントやデータをRAG / MCP経由でAIに提供するパイプラインの構築 ガバナンス・セキュリティ・コスト ・社内データへのアクセス権限管理（認証・認可）とAIツールの連携実装 ・シャドーITを防ぎつつ、最新ツール（Cursor, Devin, Gemini App等）を安全に利用するための技術的ガードレールや利用ガイドラインの策定 ・導入効果やROIを可視化しつつ、長期的な持続可能性を意識したコスト最適化の実現 Enabling・横展開 ・各部門のヒアリングを通じた業務プロセスの可視化、ドメイン知識の言語化、およびプロンプト・ワークフロー・Agent Skills・A2Aへの落とし込み ・AI活用のショーケース案件のリード（ユースケース選定、要件定義、実装、効果検証）と、その成果の横展開・標準テンプレート化 ・社内メンバー向けハンズオン、勉強会、ドキュメント・教材整備を通じたAIリテラシー向上と自走支援 ・グローバル最先端のAI技術・ツール・ベストプラクティスの調査・検証・社内共有 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

日本電子株式会社

電子顕微鏡(SEM)および集束イオンビーム加工観察装置(FIB)に搭載される電子・電気ユニットの修理・故障解析を担当していただきます。 フィールドサービスエンジニアが交換したユニットの原因解析・故障要因の特定・修理・品質確認を行い、世界中のお客様の装置を迅速に復旧させる重要な役割です。 修理業務だけでなく、不具合情報のフィードバックや修理手順の改善、設計・製造部門との連携による品質向上にも携わります。 高度な電子回路や制御技術に触れながら、電子顕微鏡の安定稼働を技術面から支える専門職です。 【職務詳細】 ・SEM・FIB装置の電子・電気ユニットの故障診断、修理、動作確認 ・電子回路・制御基板・電源ユニットなどの不具合解析および原因究明 ・修理後の性能確認・品質評価・最終検査 ・修理履歴や不具合情報の分析、再発防止に向けた改善活動 ・設計部門・製造部門・品質保証部門と連携した品質改善 ・フィールドサービスエンジニアへの技術支援および修理に関する問い合わせ対応 ・修理手順書・技術資料の作成および改訂 ・新製品や新ユニットの修理手順の確立、評価業務 【出張について】 基本的には昭島事業所での修理業務が中心です。 出張は原則ありません。 【使用ツール】 ・オシロスコープ・デジタルマルチメータ・ファンクションジェネレータ・安定化電源、その他各種計測器 ・PC(Windows) <変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり

次世代車両に向けた電子システム/E/Eアーキテクチャの戦略検討・企画立案をご担当いただきます。 ●具体的な業務内容 ・将来のE/Eアーキテクチャ動向(ドメイン/ゾーナル/SDV等)の調査・分析 ・OEM動向、業界標準、競合・他社事例を踏まえた戦略検討 ・アイシンとして注力すべき電子システム領域・技術ポジションの定義 ・ECU、ソフトウェア、SoC、プラットフォーム領域における中長期構想の立案 ・社内関連部門(開発、事業企画、営業等)との連携・議論リード ・経営・関連部門向け資料作成および説明 ※製品設計・実装そのものではなく、上流の構想・戦略策定が中心となります。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発をお任せします。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのテーマを担当して頂きます。 ・走行領域への技術提供(走行制御システムと連携した機能開発) ・モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発) ・車体領域への技術提供(車室内外監視システムと連携した機能開発) ●具体的な業務内容 商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 ・「低速自動運転/自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術開発 ・「自動運転時代の新サービス:おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発 ・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発 ・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉や不審者検出などの実現に向けた行動・意図推定技術開発 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:C,C++,Python、環境:Windows,Ubuntu、ツール:各種DLフレームワーク(Tensorflow,Keras,PyTorch) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。 図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務