従業員数100名〜1000名未満 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

キャディ株式会社

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

株式会社分析屋

クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。 現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 ●案件事例 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ●入社配属部署(AIビジネス部) AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。 機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。 現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。 管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。

株式会社リンクアンドモチベーション

ご入社後は、大規模プロダクトの成長を支えながら、長期的な視点での設計や改善に取り組み、次世代の開発基盤を築く重要な役割を担っていただきます。 直近の課題や開発目標は以下の通りです。 ●AIなどの先端技術を活用した新機能の開発 ●海外展開や大手顧客に対応できるプロダクト品質の確保 ●システムアーキテクチャの提案と推進 ●開発生産性を高める仕組みやプロセスの構築 ●プロダクト開発エンジニアが直面する技術課題の解決支援 ※昇格や役割変更に伴い、業務内容が変動する場合があります。

日本ディクス株式会社

データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。 例 ・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成 ・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築 ・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援 ・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善 ・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善 ・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案 案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。 案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。 また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。

株式会社PKSHA Technology

PKSHA Technologyは、AIとソフトウェアの力で社会をより良くしていくことを目指し、事業領域を拡大しています。 PKSHAでは、BPOや人材プラットフォームのようなサービス事業と独自のAIプロダクトを組み合わせて社会に新しい価値を提供していく「AI Powered Worker事業」を新たに立ち上げ、ビジネス・技術メンバー一体となって社会・顧客・ユーザーへの新たな価値実現に向き合っています。 具体的には、サーキュレーション（プロフェッショナルワーカーのプラットフォーム）やトライアンフ（採用BPO）といった企業がグループインし、現在AIを組み合わせた新たな事業価値を創出する様々な取り組みを進めています。 このポジションでは、シニアテックリードとして、グループインしたHR領域の企業の価値を最大化するために、既存事業のオペレーションやプロダクトにAIを迅速に統合し、事業価値を向上させるAX(AI Transformation)チームの取り組みを主導していただきます。 既存組織の技術課題を把握し、適切な場所・タイミング・方法でAIを導入し、事業や組織の刷新を含む技術戦略を策定し、実行していただきます。 【具体的な業務内容】 ●既存事業の技術資産の把握、AI実装による事業価値向上に向けたロードマップの策定 ●既存システムへのAI統合に伴うアーキテクチャ設計・技術選定 ●エンジニア採用戦略の立案・実行 【技術スタック】 本ポジションでは、フェーズや課題に合わせて技術選定の裁量をお持ちいただきます。 一般的な想定ケースとして、レガシーな環境からモダンな環境への移行やアーキテクチャ設計を推進していただきます。

株式会社PKSHA Technology

PKSHA Technologyは、AIとソフトウェアの力で社会をより良くしていくことを目指し、事業領域を拡大しています。CEO室では、M&Aを通じてグループに加わった企業の事業成長を加速させる「AI駆動バリューアップ」を推進しています。このAI駆動バリューアップを牽引する中核メンバーとして、共に社会に大きなインパクトを与えませんか? このポジションでは、シニアテックリードとして、グループインした企業の価値を最大化するために、既存事業のオペレーションやプロダクトにAIを迅速に統合し、事業価値を向上させるAX(AI Transformation)チームの取り組みを主導していただきます。 既存組織の技術課題を把握し、適切な場所・タイミング・方法でAIを導入し、事業や組織の刷新を含む技術戦略を策定し、実行していただきます。 【具体的な業務内容】 ●M&A先企業の技術資産の把握、AI実装による事業価値向上に向けたロードマップの策定 ●既存システムへのAI統合に伴うアーキテクチャ設計・技術選定 ●CEO室およびM&A先企業のエンジニア採用戦略の立案・実行 【技術スタック】 本ポジションでは、フェーズや課題に合わせて技術選定の裁量をお持ちいただきます。 一般的な想定ケースとして、レガシーな環境からモダンな環境への移行やアーキテクチャ設計を推進していただきます。

株式会社豆蔵

<「AIを導入したい」だけで、本当に業務は変わるのでしょうか。> 現在、多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進んでいます。 一方で現実には、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。 AIは、導入するだけでは価値になりません。 業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。 豆蔵のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。 顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。 また、ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。 「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。 「技術」と「業務」の両方を理解できる人材になりたい。 そんな想いを持つエンジニアを歓迎しています。 <このポジションの位置づけ> ●“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える” 豆蔵は、AIツールの導入だけを行う会社ではありません。 顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。 単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。 ●業務とAIをつなぐ 当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・生成AI活用支援 　LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計する ・AI業務改善支援 　BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込む ・AIアーキテクチャ設計 　RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計する ・PoC〜実装支援 　ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走する ●専門性の異なるメンバーとチームで戦う 豆蔵のコンサルタントは、“PowerPointだけ作るコンサルタント”ではありません。 エンジニアとしての理解を持ちながら、顧客課題を整理し、業務・AI・システムの橋渡しを行うポジションです。 ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。 <主な業務内容> ●顧客課題整理・業務分析 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。 「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。 ●AI活用提案・PoC支援 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。 ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。 ●要件整理・AI設計支援 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。 ●開発チーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。 ●内製化・定着支援 AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。 <AIネイティブ開発グループの主な実績> 〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供 概要:クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発(R&D)において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発(SDD)を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。 技術・ツール:Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等 主要顧客:大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など 〇 AIエージェントシステム開発 概要:ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索(RAG)アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。 技術・ツール:Dify, LangChain, Copilot Studio 等 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様 〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発 概要:生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物(ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等)の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。 技術・ツール:主要LLM(ChatGPT, Gemini等)、各種AIノーコードツール 主要顧客:大手生命保険会社様、大手SIer様 〇 生成AI開発ガイドライン策定支援 概要:OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。 技術・ツール:Azure OpenAI Service, ChatGPT,　Claude 等 主要顧客:大手自動車部品メーカー様 〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供 概要:生成AIを活用し、業務改革(DX)やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図(UML等)を自動生成する独自の自社サービス。 主要顧客:大手通信キャリア様、大手商社様 など 〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供 概要:自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI(ChatGPT、ローカルLLM等)連携機能の実装・導入支援。 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入 <技術領域・活用例> 顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。 ●クラウド AWS / Azure / Google Cloud ●データ基盤 Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等 ●データエンジニアリング dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理 ●AI/LLM関連 OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計 ●MLOps / LLMOps MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等 ●AI駆動開発 GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用 ※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。 また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

株式会社分析屋

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。 候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします 。 ●募集ポジション ・データ分析基盤エンジニア(SQL・DWH・ETL・BI基礎) ・BIエンジニア(Tableau / Power BI / Looker) ・データアナリスト(SQL / Python / BI) ・データエンジニア(GCP / AWS / Snowflake など) ・AI/機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ●募集部門 ・データ利活用部 ・AIビジネス部 ・ACR(Analytics Consulting Research)部 ・基盤運用構築部 ・BI推進部 ・SAC(Strategic Anltics & Consulting)部

株式会社分析屋

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

株式会社分析屋

●活動内容 データウェアハウスの設計・構築・運用 BIツールを活用したダッシュボード作成とレポーティング データ品質向上のための施策立案と実装 新しい分析基盤やツールの検証・導入提案 ●活動事例 ヘルスケア:ヘルスケア関連データの分析とレポート作成支援(チーム:4名、期間:約3か月、その後間欠的に継続中) 教育:デジタル教育サービスのUX向上を目指したデータ分析支援(チーム:2名、期間:約1年) 海運:帳票業務の自動化と効率化を実現するためのBIサービス運用支援(チーム:1名、期間:約2年～継続中) 調査:市場調査データの分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半～継続中) ゲーム:アミューズメントゲームのKPIレポート作成支援(チーム:2名、期間:約2か月～継続中)

株式会社分析屋

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

株式会社システムアイ

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層:　TypeScript /JavaScript 　　　　　　　　　　Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:　　　　　Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell 　　　　　　　　　　SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest 　　　　　　　　　　API Gateway(Kong / APIGW ) 　　　　　　　　　　gRPC / Protocol Buffers 　　　　　　　　　　SDD(Spec Driven Development) モバイル:　　　　　Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:　　　　AWS/Azure/Google Cloud 　　　　　　　　　 Kubernetes(EKS / GKE) 　　　　　　　　　　IaC(Terraform / CDK / Pulumi) 　　　　　　　　　　GitOps(ArgoCD / FluxCD) 　　　　　　　　　　サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) 　　　　　　　　　 デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) 　　　　　　　　　　SREプラクティス SaaS/OSS活用:　　 Slack/Teams 　　　　　　　　　　GoogleWorkspace/Backlog/Box 　　　　　　　　　　Auth0 / Firebase Auth 　　　　　　　　　　GitHub Actions / GitLab CI 　　　　　　　　　　Cloudflare/Datadog データ/AI層:　　　 Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ 　　　　　　　　　　Devin/cursor/Antigravity 　　　　　　　　　　Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) 　　　　　　　　　　RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) 　　　　　　　　　　Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) 　　　　　　　　　　BigQuery / Snowflake 　　　　　　　　　　MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) 　　　　　　　　　　オブザーバビリティ 　　　　　　　　　　(OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

株式会社feat

精密機器の組み込みソフトウェア検証、PC・スマートフォンアプリケーションのテスト設計及びテスト実行業務をお任せします。 ●詳細 ・テスト計画立案(テスト要求分析) ・テスト設計 ・テスト実行、不具合報告 ・不具合分析、評価報告 ・テスト自動化ツール作成 ※ご経験やスキルに応じて決定します。 ●プロジェクト例 ・一眼レフ/デジタルカメラ ・画像センサー/工業用ハイスピードカメラ ・音響機器 ・車載機器 ・医療用/工業用カメラ ・X線/内視鏡/検査画像ビューアシステム ・AIチャットボット ・ドローン ・プリンター、複合機 ・Webサイト ・CADソフト

株式会社コンピュータマインド

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 ・AI開発におけるPoC案件を多数手がけています。 ・PoCで検証したAIモデルを組み込むシステムやアプリケーション開発に携わることができます。 ・そのほか、制御系システム、Webシステム、デスクトップアプリなど、幅広い開発案件があります ・エンドユーザーの業界は多岐にわたりますが、製造業や装置メーカー向けの案件が中心です ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 要件定義、基本設計、詳細設計、実装、機能試験、現地試験(実機デバッグ)、 不具合修正、問い合わせ対応、レビュー ※上流～下流まで対応いただきます ●入社後の業務 社内で請け負っている受託開発案件に従事していただきます。 ・仕様理解 ・設計(基本設計/詳細設計) ・実装 ・試験 社内での経験を積んだのち、顧客折衝(仕様調整、見積もり調整など)も行っていただきます。 また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●眼底検査装置への先端技術導入 □概要 AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 詳細な生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 □開発環境 OS:Windows10 □開発言語、技術:C++、Python、CUDA □使用ネットワーク:DeepLab V3+ ●リサイクル選別機開発 □概要 AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 判別にはAIを使用し、AIが返した結果を表示するようなシステムです。 判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 □開発環境 OS:Windows、Linux ツール:Visual Studio、Excel、Wordなど □開発言語:C++、C#、Qtなど ●漁獲物の画像解析システム開発 □概要 漁獲物の自動判別AIシステムの開発案件です。 AIモデルは、物体検知やセグメンテーションなどの技術を使って開発し、 システムはデスクトップアプリやWebシステム、アンドロイド端末開発など多岐にわたります。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu、Android □開発言語:C#、C++、Python、Java、Kotlin、AWSなど 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

株式会社コンピュータマインド

●ポジション PM、PL リーダー層 ●案件の特徴 ・AI開発におけるPoC案件を多数手がけています。 ・PoCで検証したAIモデルを組み込むシステムやアプリケーション開発に携わることができます。 ・そのほか、制御系システム、Webシステム、デスクトップアプリなど、幅広い開発案件があります ・エンドユーザーの業界は多岐にわたりますが、製造業や装置メーカー向けの案件が中心です ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 顧客提案、要件定義、基本設計、詳細設計、実装、機能試験、現地試験(実機デバッグ)、 不具合修正、問い合わせ対応、レビュー、メンバー管理など ※上流～下流まで対応いただきます ※顧客折衝の機会もあります ●入社後の業務 まずは社内で請け負っている受託開発案件(上流～下流)に従事していただき、環境に慣れていただきます。 社内での経験を積んだのち、リーダーとして顧客折衝(仕様調整、見積もり調整など)や メンバー管理などのリーダー業を行っていただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 #### 開発案件(一部抜粋) ●光学顕微鏡開発支援 □概要 光学顕微鏡開発におけるデバイス制御、SDK開発、画面開発、シミュレーター開発 などを行います。 客先(都内)での打ち合わせや実機試験などもあります。 □開発環境 OS:Windows、Linux ツール:Visual Studio、Excel、Wordなど □開発言語:C++、C#、Qtなど ●リサイクル選別機開発 □概要 AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 判別にはAIを使用し、AIが返した結果を表示するようなシステムです。 判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 □開発環境 OS:Windows、Linux ツール:Visual Studio、Excel、Wordなど □開発言語:C++、C#、Qtなど ●漁獲物の画像解析システム開発 □概要 漁獲物の自動判別AIシステムの開発案件です。 AIモデルは、物体検知やセグメンテーションなどの技術を使って開発し、 システムはデスクトップアプリやWebシステム、アンドロイド端末開発など多岐にわたります。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu、Android □開発言語:C#、C++、Python、Java、Kotlin、AWSなど 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

株式会社コンピュータマインド

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 ・AI、機械学習、3次元データ(SLAM)に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行います ・エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心です ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です ・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます ・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ ・課題定義(顧客課題の整理・要件の明確化) ・技術提案(解決に向けたアプローチの検討・提案) ・技術検証(アルゴリズム開発や実データを用いた検証) ・成果報告(検証結果の取りまとめ・次フェーズの提案) ・技術雑誌や論文の執筆など ●入社後の業務 社内で請け負っているPoC案件に従事していただきます。 ・技術提案 ・技術検証 ・成果報告 社内での経験を積んだのち、顧客折衝(課題定義、見積もりなど)も行っていただきます。 また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 ●眼底検査装置への先端技術導入 □概要 AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 セグメンテーションAI技術を使用し、眼底画像の自動色分けAIモデル開発を行っています。 また、生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 □開発環境 OS:Windows10 □開発言語、技術:C++、Python、CUDA □関連技術:DeepLab V3+(セグメンテーション) ●リサイクル選別機開発 □概要 AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 複数種類の物体をラインカメラで撮像し、物体検知にて判別を行うAIモデルを開発しています。 判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu □開発言語:Python、C++、CUDAなど □関連技術:DeepLearning(物体検知) ●CutPaste手法の高度化による精度改善 □概要 既存手法をベースとした、アルゴリズム改造による精度向上検証案件です。 論文調査から手法検証までを対応しています。 こちらは大学との産学連携案件であることも特徴です。 □開発環境 OS:Ubuntu □開発言語:Python □関連技術:CutPaste、DeepLearning、異常検知 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

株式会社コンピュータマインド

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 ・AI、機械学習、3次元データ(SLAM)に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行います ・エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心です ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です ・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます ・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ ・課題定義(顧客課題の整理・要件の明確化) ・技術提案(解決に向けたアプローチの検討・提案) ・技術検証(アルゴリズム開発や実データを用いた検証) ・成果報告(検証結果の取りまとめ・次フェーズの提案) ・技術雑誌や論文の執筆など ●入社後の業務 社内で請け負っているPoC案件に従事していただきます。 ・技術提案 ・技術検証 ・成果報告 社内での経験を積んだのち、顧客折衝(課題定義、見積もりなど)も行っていただきます。 また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●眼底検査装置への先端技術導入 □概要 AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 セグメンテーションAI技術を使用し、眼底画像の自動色分けAIモデル開発を行っています。 また、生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 □開発環境 OS:Windows10 □開発言語、技術:C++、Python、CUDA □関連技術:DeepLab V3+(セグメンテーション) ●リサイクル選別機開発 □概要 AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 複数種類の物体をラインカメラで撮像し、物体検知にて判別を行うAIモデルを開発しています。 判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu □開発言語:Python、C++、CUDAなど □関連技術:DeepLearning(物体検知) ●CutPaste手法の高度化による精度改善 □概要 既存手法をベースとした、アルゴリズム改造による精度向上検証案件です。 論文調査から手法検証までを対応しています。 こちらは大学との産学連携案件であることも特徴です。 □開発環境 OS:Ubuntu □開発言語:Python □関連技術:CutPaste、DeepLearning、異常検知 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

株式会社コンピュータマインド

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 ・AI、機械学習、3次元データ(SLAM)に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行います ・エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心です ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です ・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます ・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ ・課題定義(顧客課題の整理・要件の明確化) ・技術提案(解決に向けたアプローチの検討・提案) ・技術検証(アルゴリズム開発や実データを用いた検証) ・成果報告(検証結果の取りまとめ・次フェーズの提案) ・技術雑誌や論文の執筆など ●入社後の業務 社内で請け負っているPoC案件に従事していただきます。 ・技術提案 ・技術検証 ・成果報告 社内での経験を積んだのち、顧客折衝(課題定義、見積もりなど)も行っていただきます。 また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●眼底検査装置への先端技術導入 □概要 AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 セグメンテーションAI技術を使用し、眼底画像の自動色分けAIモデル開発を行っています。 また、生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 □開発環境 OS:Windows10 □開発言語、技術:C++、Python、CUDA □関連技術:DeepLab V3+(セグメンテーション) ●リサイクル選別機開発 □概要 AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 複数種類の物体をラインカメラで撮像し、物体検知にて判別を行うAIモデルを開発しています。 判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu □開発言語:Python、C++、CUDAなど □関連技術:DeepLearning(物体検知) ●CutPaste手法の高度化による精度改善 □概要 既存手法をベースとした、アルゴリズム改造による精度向上検証案件です。 論文調査から手法検証までを対応しています。 こちらは大学との産学連携案件であることも特徴です。 □開発環境 OS:Ubuntu □開発言語:Python □関連技術:CutPaste、DeepLearning、異常検知 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

株式会社グリッド

私たちは、社会インフラの効率化や安定運用といった高難度の課題に、ヒューリスティック最適化やシミュレーションを武器に立ち向かっています。 案件ごとに異なる問題設定を自ら考え、適切なモデルやアルゴリズムを設計・実装する、まさに“問題解決エンジニア”としての醍醐味を味わえるポジションです。 ユーザーの現場課題に直結した技術が、すぐに社会実装される――そんな実感と手応えを持てる環境です。 《案件例》 ●鉄道・交通分野における様々な計画の最適化ソリューション開発 ●電力需供計画の最適化ソリューション開発 ●配船計画の最適化ソリューション開発 具体的には、以下のような業務を担当してもらいます（能力と希望ベースで担当領域を相談）。 ●最適化エンジンを解法検討の段階から加わり、0から開発 ●大勢のエンジニアで開発している案件に加わり、実装をサポート ●保守性の高いコードの設計 ●顧客への結果の説明や、要件のヒアリング ●社内最適化エンジニアへの教育や技術共有

株式会社グリッド

プロジェクトの技術方針をリードする「数理最適化エンジニア」のポジションです。弊社では、数理最適化のソリューションを提供しており、数理最適化を用いたアルゴリズム開発メンバーを増強する一環として新しいメンバーを募集しております。 お客様の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリードしていただきます。\n《案件例》\n●鉄道・交通分野における様々な計画の最適化ソリューション開発\n●電力需供計画の最適化ソリューション開発\n●配船計画の最適化ソリューション開発\n具体的には、以下のような業務を担当してもらいます（能力と希望ベースで担当領域を相談）。\n●最適化エンジン/ソルバーのプログラム設計、実装、結果レポーティング\n●業務システムとの結合\n●SaaSプロダクトの開発における最適化アルゴリズムの設計・実装\n●顧客への結果の説明や、要件のヒアリング\n●社内のデータサイエンティストを対象にした技術力向上のための教育活動

株式会社グリッド

# 募集ポジション 私たちは、AI技術を活用して社会インフラの巨大な課題を解決するテックカンパニーです。 今回、単なる設計・開発者としてではなく、プロジェクトの心臓部として、最先端のAIがもたらす価値を現実のシステムへと昇華させる、その全工程をリードしていただけるシニア開発エンジニアを募集します。 AIモデルを「作る」のはデータサイエンティストの役割。 あなたにお任せしたいのは、そのAIを「どう使うか」を定義し、顧客、そして社会にとって本当に価値あるシステムを創り上げることです。 これまでのご経験と技術的な知見を武器に、プロジェクトの成功を自らの手でデザインできる、挑戦と成長に満ちたポジションです。 ## 業務内容 <具体的な業務内容> ●顧客との対話を通じた本質的な課題発見と要件定義 ●システム全体のアーキテクチャ設計、技術選定、実現可能性の検証 ●データサイエンティストと連携し、AIの価値を最大化する要件・仕様への落とし込み ●開発ロードマップの策定と進行管理(WBS、リソース、マイルストーン、QCD管理) ●顧客との合意形成の推進(優先度・納期・品質)と変更管理(評価、再見積、契約調整) ●チームメンバー(若手・ベテラン)のソースコードレビューや技術的指導 <私たちが社会に提供してきた価値(開発実績例)> ●大手石油メーカー/大手船舶会社向け:大型貨物船舶の運行計画自動立案システム ●主要電力会社向け:発電計画最適化システム ●主要高速道路管理会社向け:高速道路渋滞予測システム ●大手メーカー向け:需要予測/生産計画自動立案システム ●自社SaaSプラットフォーム:ReNom Appsの企画・設計・開発(https://gridpredict.jp/service/industrysaas) ●開発環境 ・言語:TypeScript(React)、Python、SQL ・インフラ:AWS(ECS/ECR, EC2, RDS(MySQL/PostgreSQL)など) ・IDE:Microsoft VSCode(+Cursor) ・その他:Git、Docker

キャディ株式会社

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 開発環境 言語 フロントエンド: TypeScript バックエンド: Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, *BigQuery* API: GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング: Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証: Auth0 開発ツール: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

キャディ株式会社

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●開発環境 フロントエンド: TypeScript, React, Next.js バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express, Fastify, NestJS) 機械学習・アルゴリズム: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, TorchServe, Elasticsearch, Vertex AI インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC 認証: Auth0 開発ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

アジアクエスト株式会社

私たちのチームでは、最先端のAI技術を駆使し、様々な業界のお客様の課題解決に取り組んでいます。 お客様に寄り添い、「作ったら終わり」ではない未来を見据えたシステム開発を通じて、顧客体験や価値を最大化することを目指しています。 AIをどのように活用するかという視点を持ち、 最新のAI技術を用いたデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進し、新たな価値創造を実現します。 #### 本ポジションの特徴 ●AI技術を用いたWebシステム開発に携わることができます ●AI関連の実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます ●最新の技術を取り入れた開発に挑戦したい方、「やってみたい」という意欲や得意分野を伸ばしたい方、大歓迎です ●適性や希望を考慮し、最適なポジションをお任せします #### 開発環境 ●Python ●AWS(SageMaker, Bedrock, Glue, Athenaなど) ●各種機械学習系ライブラリ ●Docker ●GitHub #### 案件例 ●社内用ファイル検索システム 主にAWSが提供するAI系サービスを使用し、社内の業務効率改善に貢献。 設計から実装、テストまでを担当し、AI周りの実装だけでなくインフラの構築や画面の実装も行った。 ●AIチャットアプリ 主にAWSやOpenAIのサービスを使用して新規サービスを構築。 設計から実装、テストまで実施。 AI周りの実装だけでなくインフラの構築やAPIの実装などを幅広く担当。 ●土木施工現場の業務効率化 画像解析AIのモデルの開発を担当。 データの収集、解析、モデル作成まで一貫した開発に携わった。 ●建設現場向け危険箇所検知アルゴリズム開発 ●既存システムへのAIレコメンド機能導入 ●商品陳列最適化アルゴリズム開発 ※プロジェクトの規模にもよりますが、基本的に2、3名のチームでアサインを予定しています。 ※客先常駐は原則ありませんが、案件によっては相談させていただく可能性があります。 ※現状、業務に合わせて出社とリモート勤務を臨機応変に対応しています。 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

SCデジタル株式会社

顧客データの収集・統合・活用を担うCDP(Customer Data Platform)の構築・運用を、提案フェーズから一貫して担うポジションです。 住友商事グループの信頼基盤を背景に、データドリブンなマーケティングDXを推進するSCデジタルにおいて、データ基盤の設計者であり、マーケターやアナリストとビジネス成果を共に追いかける実装のキーパーソンです。 CDP専任の経験はなくても、データベースやデータエンジニアリングで培ったスキルが直接活きる環境です。 データ基盤の設計・実装から、マーケティングチームと連携した活用支援まで、技術の力でビジネスインパクトを実感できる仕事です。 【具体的には・・・】 ・CDPを活用したシステムのデータベース構築、管理、運用 ・データの収集、蓄積、活用に至るまでのプロセスの全体設計と実装 ・提案段階からのプロジェクト計画への参画とタスクデザイン ・要件に基づいたデータモデリングとETL処理の実装 ・顧客情報・広告ID・マーケティングチャネル(メール・LINE・広告等)とのシステム連携 ・マーケターチームやアナリストチームとの連携 ・データベースチームのタスク管理、進捗管理 ・プロジェクト内でのタスク管理・進捗管理・メンバーへの技術支援 ●キャリアパス このポジションは、データエンジニアとしての専門性を深めながら、ビジネスへの影響力を広げていける環境です。 ・技術専門職として深める道 ┗データ基盤設計のリードエンジニアとして、複数プロジェクトを横断する技術的なリーダーシップポジションへのステップアップが可能です。 ・プロジェクトマネジメントへの道 ┗マーケターやアナリストとの協働を通じてビジネス理解を深め、データ領域のPM(プロジェクトマネージャー)としてプロジェクト全体を統括するポジションへのキャリアチェンジも可能です。 提案から実装・運用まで一気通貫で関わるSCデジタルの環境は、PMとして必要な視点を自然に身につけられる場でもあります。

BCホールディングス株式会社

●募集ポジション 国内外8社で構成されるグループの情報化戦略、DX、プロダクト開発をリードする情報システム部門の募集です。 グループ内で人事・戦略コンサルティング、研修提供を手掛けているホスピタリティ&グローイング・ジャパン(以降H&G)において、今後、新規プロダクトの開発を計画しており、企画・開発からローンチ後の保守運用まで関与頂く専任担当として募集します。 ●業務内容 ・顧客向けクラウドサービス(e-learning、LMS、動画CMS等)の企画・開発・運用・保守全般 新規プロダクトの開発も進めていただきますが、現在、既にLMSやe-learningを提供しており、UI/UXの改善や、場合によってはリプレイス検討なども業務範囲となりえます。 ※運用保守はボリュームにより外部委託も検討 ・自社で利用する業務アプリケーション(SFA、CRM等)の企画・開発・導入・運用 ※開発作業は外部委託の為、ベンダー管理がメインとなります ●組織 ホールディングスの情報システム部は、国内各社のシステム・インフラの企画整備、ヘルプデスク・技術サポート、DX推進などを広範囲で担っており、東京5名、大阪2名が在籍。 H&G専任担当の採用は一人目となりますが、H&Gの既存システムにはこれまでの情報システム部の社員が関与しており、サポートが得られる環境ですのでご安心ください。

トーセイ株式会社

・Salesforce、RPA、Tableau、生成AIなどを活用した 業務改善・運用改善の推進(課題整理、業務フロー可視化、改善企画 など) ・SaaS導入支援(ヒアリング、要件整理補助、PoC、設定、定着化支援)および データ活用(ダッシュボード整備・レポート作成) ・中長期DXロードマップやIT投資計画の策定に向けた 資料作成・調査・素案作成での参画 ・プロジェクト推進におけるベンダー調整(進捗・課題・品質レビュー)と、部内の業務標準化・ナレッジ整理 ●部内構成 本部長:1名 - 部長:1名 - 担当部長:1名 - グループリーダー:1名 - チームリーダー:1名 - サブマネジャー以下:4名

ユミルリンク株式会社

社内外から寄せられる機能要望の収集から、要件定義・バージョン判断・開発依頼に至るまで、 プロダクト進化のサイクルを製品企画課(PdM)が主導していきます。 ●仕事詳細 ・顧客・営業・CSからの要望収集・整理および社内共有 ・要望管理台帳の更新・維持管理 ・要件定義書・仕様書の作成補助(下書き含む) ・問い合わせや不具合情報の共有、ユーザー課題の吸い上げ ・バージョン計画の資料化および関係者への共有 ・リリース後の効果確認・フィードバック収集 ・ユーザーインタビュー・データ分析 ●将来的には… 担当領域における企画〜要件定義を主体的に推進し、 マネージャーの補佐やメンバーサポートも担うポジションへとステップアップいただきます。 (変更の範囲)会社の定める業務

株式会社ARISE analytics

【Divisionのミッション・ビジョン】 先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献 【Unitのミッション・ビジョン】 最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化 【募集背景】 Data × AI 活用が高度化/事業貢献が求められる中、 大規模データ基盤の要件定義〜設計〜実装推進を担えるリーダー人材を拡充するため 【業務内容】 ■ 案件イメージ ◆分析基盤構築:KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者:ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆アクセスログ収集基盤構築:KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆配信基盤構築:KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当など ■ ポジションの期待役割 ※以下のいずれかの業務をリーダーとしてご担当頂きます。​ ・データ分析基盤及びデータ処理連携システムの要件定義/設計/開発/運用​ ・顧客の課題解決に向けたソリューションコンセプトやシステムブループリント検討​ ・アジャイル開発/ウォーターフォール開発におけるプロジェクト推進​ ・顧客との折衝/リレーションの確立​ ■ 具体的な業務内容 ・要件定義、基本設計、アーキ設計 ・ETL/ELT 設計・実装 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake ・CI/CD 〜運用 ・技術選定/PoC ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:顧客定例 → 要件深掘り/設計レビュー PM:実装レビュー/PM 連携 → Doc整備

株式会社ARISE analytics

【Divisionのミッション・ビジョン】 先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献 【Unitのミッション・ビジョン】 最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化 【募集背景】 Data × AI プロジェクト拡大に伴い、 設計〜実装を自走できる主担当(サブリーダー) を増員 ●業務内容 ■ 案件イメージ ◆分析基盤構築:KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者:ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆アクセスログ収集基盤構築:KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆配信基盤構築:KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当など ■ポジションの期待役割 データ分析基盤及びデータ処理・連携システムの要件定義/設計/開発/運用​ (案件のフェーズを踏まえ、ご担当いただく工程を決定いたします)​ 例)以下の業務の主担当 ・データ基盤の詳細設計〜実装 ・技術的課題の特定・改善 ・技術的な顧客コミュニケーション ・サブPMとして進捗・タスク管理 ■具体的な業務内容 ・要件整理〜仕様作成 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake / Python / SQLなどを用いた各種設計・開発 ・ETL/ELT設計・開発 ・DWH→BI連携設計・開発 ・CI/CD環境設計・構築 ・問題切り分け〜改善提案 ・技術選定/PoC ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:要件整理/設計補助→実装 PM:レビュー/顧客折衝 → 次アクション定義