育児支援制度あり データ・AI・機械学習の求人・転職情報

【まずお任せしたいこと】 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。 データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。 -レコメンドエンジンの設計・開発・改善(協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど) -検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション -Google Cloud(BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等)を中心としたMLインフラ(特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等)の設計・開発・運用 -学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化(CI/CD) 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。 【バックグラウンドや志向に応じた広がり】 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。 ●データサイエンス寄りの方には: -ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 -事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 -A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進 ●データエンジニア寄りの方には: -dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 -KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境(Metabase x 生成 AI)整備 -プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備 -いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーションの設計〜開発〜運用までを担当します。 ●<主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 ●プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発　 ●技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

<「DX&VX推進部」欠員によるメンバーの募集/正社員> DXという新しい領域で活躍いただだける方を募集します! MIRARTHホールディングスならびにグループ各社(規模:約1,500名)へ向けた情報システム部としての一般的な業務およびDX戦略～推進をお任せ致します。 その中でも特にデータ活用/分析/業務改善周りの業務を主軸として、お願いしたいと考えております。 【具体的には】 ●DX/IT施策検証(企画立案〜計画実施・検証報告まで) ●DX/IT施策における部門間調整 ●DX/IT関連ソリューションの調査、選定 ●DXソリューションの導入、グループ会社への展開導入・定着化 ●・ITシステムの導入、運用業務(インフラ・ネットワーク・セキュリティ・開発等)・社内教育 ※適性や希望を考慮し、できる範囲からお任せしていきます。 【部署の特徴】 メンバー構成:男性6名、女性5名 年齢:20代半ば〜40代 落ち着いた性格の社員が多いです。 効率よく仕事を進めており、ワークライフバランスの改善も叶えられる環境です!

生成AI(LLM)を活用したWEBアプリケーションや社内業務改善ツールの要件定義、PoC検証、設計、開発、性能評価をご担当いただきます。 <具体的な業務例> ・LangChain / LlamaIndex 等を活用した RAG(検索拡張生成)システムのアーキテクチャ設計・開発 ・LLM API(OpenAI, Claude等)を活用したプロンプトエンジニアリングおよび AI Agent 構築 ・FastAPI / Django 等を用いた AI連携バックエンドAPIの基本設計・開発・テスト ・生成AI出力結果の評価・精度改善・性能チューニング(性能評価) ・データ前処理(Python, SQL)およびベクトルデータベース連携基盤の構築 ・Docker や CI/CD ツールを用いたコンテナ環境・自動テスト環境の構築 【就業と成長に関するサポート】 <引越し費用補助> 入社に伴う引越し費用を補助いたします。 (要領収書実費精算) <AWS資格取得お祝い金> AWSプレミアティアサービスパートナー認定を目指している当社では、部署や職位に関係なく資格取得をされた社員全員にお祝い金を支給いたします。 ・AWS認定クラウドプラクティショナー　50,000円 ・AWS認定AIプラクティショナー　50,000円 ・AWS認定ソリューションアーキテクトアソシエイト　100,000円 ・AWS認定デベロッパーアソシエイト　100,000円 ・AWS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナル　200,000円 ・AWS認定DevOpsエンジニアプロフェッショナル　200,000円 ・AWS認定アドバンスドネットワーキングスペシャリティ　200,000円 ・AWS認定セキュリティスペシャリティ　200,000円 【実績】 ・テレビ配信サービス(TVer、DMM TV) ・決済サービス(楽天ペイメント) ・資産運用サービス(ウェルスナビ) ・求人サービスのUI/UX改善(dip,マイナビ) ・マンション居住者向けDX支援(三菱UFJ信託銀行) ・3Dアバター接客サービス開発(トランスコスモス) ・ECサイト構築(セブン&アイ,au PAYマーケット,ヨドバシカメラ,カクヤス) ・オンデマンド映像配信サービス開発(NTT docomo) ・業務管理システム開発(at home) ・iOS版POSレジアプリ開発(RECRUIT) ・DMM TV ・eスポーツ運営のDX対応 ・富裕層向け人間ドックサービス開発

ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。 開発・構築案件 AI活用・データ活用のための基盤設計・開発(データ統合・自動化・可視化) ・将来的なLLM・生成AI(RAG等)活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築 ・社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)向けの高精度な検索基盤の整備 ・非構造化データ(PDF・画像・ログ等)のマルチモーダル前処理パイプラインの開発 ・データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備 ・DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化 ・ETL/ELTパイプライン(dbtやAirflow等)によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携 ・データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備(Atlan, Alation等) データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築 ・基幹オンプレミス環境からクラウド(AWS/Google Cloud/Azure)環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築 リード・推進案件 上流工程の牽引・技術リード ・クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント(PL/PMサポート、または兼務による推進) ・技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS / Google Cloud / Azure ・ オンプレミス / ハイブリッド環境 : 各種基幹データベース(Oracle Database / SQL Server / PostgreSQL等) ・ データプラットフォーム・ツール : Snowflake / Databricks / ベクトルDB(Pinecone / Milvus / pgvector等) / データパイプライン構築ツール(dbt / Apache Airflow / Fivetran等) ・開発言語 : SQL, Python ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。

●このポジションの3つの特徴 01　「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02　AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03　仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

●ミッション・役割 グループ全体の生産性向上・業務変革を、DXの企画から実装・運用まで一貫して推進します。 生成AI・各種SaaS・API連携を活用し、グループ各社の業務支援ツール・業務アプリケーションの開発を業務改善・標準化によって生産性向上を目的に推進します。 アプリケーション開発の規模によって外部ベンダーに依頼する前段のPOCや、情報提供依頼用やユーザ確認用のアプリケーションイメージを自ら内製開発し、スピードとコストの両面からDXを加速する。 ●具体的なミッションとしては以下を想定しています。 ・業務課題の解決と可視化 現場の業務課題を仕組みに落とし込み、意思決定に使えるダッシュボード等を実現する ・全社最適の実現 単なるツール開発・運用にとどまらず、「どの業務を、どう変えるべきか」を構想し、関係者を巻き込みながら推進する 将来的には、経験や適性に応じて企画・要件定義・導入推進・運用改善など以下の様な上流工程も担って頂くことを想定しています。 ・各部門へのヒアリングを通じた業務整理、課題抽出、要件定義、運用設計 ・業務効率化・品質向上を目的としたDX施策・AI活用施策の企画立案 ・業務部門や関係者と連携した導入推進・定着支援 担当する業務内容 ・DX施策の企画立案(業務課題の抽出、優先順位づけ、施策設計) ・生成AIを活用した業務支援ツール・分析機能・業務アプリケーションの設計・開発 ・API連携、スクリプト開発、SaaS活用による業務自動化・システム連携の設計・実装 ・データの収集・加工・分析・可視化、ダッシュボードの構築 ・POCの企画・開発・検証、RFI用等のアプリケーションイメージの内製 ・基幹システムなど社内システムの自動化 ・導入後の保守・運用改善・活用促進

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。 SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。 ●このポジションのミッション 一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。 目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。 人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、 AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。 開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。 現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。 ●最初に取り組んでいただきたいこと まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。 ・Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握 ・Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理 ・未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認 ・Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理 これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。 技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。 ●主な業務内容 ①SENXYA DBのProduct Ownership 社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。 「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。 ②AI Native Development AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。 人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。 ③Data Infrastructure 案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。 「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。 ④SENXYA AI / AI Agent 見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。 将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。 ⑤Digital Twin 3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。 ⑥Physical AI / Robotics その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。 このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。

株式会社TWOSTONE&Sonsグループが手掛ける新規ビックプロジェクトの初期メンバーを大募集します! ●案件事例① 【案件名】 プライム上場事業会社のDXプロジェクト推進 【案件概要】 ・プライム上場事業会社における、社内システム導入・活用におけるプロジェクトマネジメント業務 ・販売管理システムやその他社内DXにおけるAI活用など見越した、データ基盤・システムアーキテクチャの要件定義・設計を行う ・ビジネス部門と開発部門の間に立ち、大規模システムリプレイス案件をPMとして推進する 【スキル】 <必須> ・PMとしてシステム導入・リプレイス・データ統合基盤の構築プロジェクト等(全部でなくても可)を推進した経験 ・5～10名以上のチームメンバーを抱え、要件定義からリリースまで一貫してプロジェクトを引っ張った経験 ・いづれかのSaaS製品の導入・リプレイスプロジェクト経験 ・アジャイル開発の経験 <尚可> ・事業会社のDX部門に勤めていた経験 ・Salesforce、GCPに関する知見 ●案件事例② 【案件名】 ネットワークエンジニア(PM/PLクラス) 【案件概要】 ・企業・官公庁向けネットワーク案件において、提案・要件定義から設計、構築、移行、運用支援まで一貫して対応できるネットワークエンジニアを募集 ・単なる設計構築要員ではなく、顧客との折衝を通じて課題を整理し、最適なソリューションを提案 ・プロジェクト推進やベンダーコントロールを主体的に実施できる方を求めている ・特に、顧客折衝・提案書作成・プロジェクトマネジメント・ベンダーコントロールの経験を重視 ・技術力+自走力・調整力・説明力を兼ね備えた方を希望 【スキル】 <必須> ・プロジェクト推進、マネジメント経験(スケジュール管理、課題管理、リスク管理、ベンダーコントロール、顧客説明・報告) ・ネットワーク設計・構築経験5年以上(TCP/IP、VLAN、STP、OSPF、BGP、VPN、NAT、ACL、Firewall、Proxy) ・要件定義から導入までの一連の工程経験 ・設計書および関連ドキュメント作成経験 <尚可> ・PMまたはPLの経験 ・官公庁案件経験 ・大規模ネットワーク更改案件経験 ・SD-WAN設計・構築経験 ・SASE導入経験 ・ゼロトラスト導入経験 ●案件事例③ 【案件名】 大手通信キャリア会社における基幹システム内製化PMO 【案件概要】 ・来年いっぱいをかけて移行する基幹システムの内製化プロジェクトが本格的に動き始めようとしている ・プロジェクト全体についてはTech側組織にてリード予定 ・Business Unit側である組織に別途体制を構築し、顧客影響を最小限、計画的かつ円滑に進められるよう推進 ・PMOとして案件をとりまとめする役割 【スキル】 <必須> ・中大規模の基幹システム開発・刷新・移行プロジェクトにおけるPM/PMO経験 ・複数システム・複数チームが関与するプロジェクトでの推進経験 ・プロジェクトマネジメントの実務経験 ・進捗・課題・リスク・依存関係・意思決定事項等の管理、および関係者へのレポーティング ・システム開発ライフサイクル全般に対する理解・経験(要件定義、基本/詳細設計、開発、各種テスト、移行、リリースまで一連の工程を理解していること) ・多数のステークホルダーを巻き込んだプロジェクト推進経験 ・業務部門、開発部門、ベンダー等との調整・課題解決を自律的に進められること <尚可> ・基幹システムのマイグレーション/リプレイス経験 ・レガシー・外部パッケージから内製システムへの移行経験 ・大規模プロジェクトにおける移行・Cutoverの経験(データ移行、並行稼働、業務移行、リハーサル、Go/No-Go判定等) ・通信・BSS/OSS・課金/請求領域の経験または知識 ・マルチベンダー環境でのPMO経験 ・経営層・部門責任者向けの報告資料作成、会議体運営、意思決定支援の経験 ●案件事例④ 【案件名】 大手事業会社向けセキュリティ製品導入PMO 【案件概要】 大手事業会社におけるセキュリティ製品の導入プロジェクトにて、体制強化に伴うPMOの追加募集となります。 製品選定などの超上流工程から、実装・運用に落とし込むまでの幅広いフェーズを担当していただきます。 【スキル】 <必須> ・インフラ領域でのPMO経験(目安:5年以上) ・セキュリティ製品の導入経験 ・セキュリティ製品における要件定義から運用までの一貫した経験 <尚可> ・新しい技術に対する高いキャッチアップ意欲 ※変更の範囲:会社の定める業務

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのプロダクトエンジニアとして、担当範囲内の業務テーマや機能について、現場の課題理解から設計・実装、本番運用、効果検証、改善までを一貫して担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・業務担当者へのヒアリング、業務観察、利用データの分析を通じた課題の整理 ・担当機能における業務フロー、UI、データモデル、業務ルールの提案 ・フロントエンドからバックエンドまでを含むWebアプリケーションの設計・開発 ・生成AIを組み込んだ機能や業務自動化のプロトタイプ開発、精度検証 ・候補者、求人、選考などのコアデータの品質・信頼性を高めるための機能開発 ・コードレビュー、テスト、リリース、モニタリングを含む継続的な運用 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

企業で生成AIの活用が急速に広がる一方、 「PoCまではできたが、本番導入できない」 「ChatGPTを導入したが、業務が変わらない」 「自社データとどう組み合わせればいいか分からない」 といった課題も増えています。 ITSOが目指しているのは、AI技術そのものを検証することではありません。 生成AI・LLM・RAG・AIエージェントを企業の業務へ組み込み、実際に使われ、業務が変わるところまで実装すること。 本ポジションでは、AI活用構想からアーキテクチャ設計、アプリケーション開発、導入・運用まで、一気通貫で携わります。 ●生成AI/LLMアプリケーション開発 ・生成AIを活用した業務アプリケーション開発 ・ChatGPT API/Azure OpenAI Service/Gemini/Claude等を活用したAIシステム開発 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)の設計・構築 ・AIエージェントの設計・開発 ・社内システムとLLMの連携 ・AIチャットボット/ナレッジ検索システム開発 ・AI-OCR/ドキュメント解析システム開発 ・Python/TypeScript等によるAIアプリケーション開発 ●AIアーキテクチャ ・企業向けAIシステムのアーキテクチャ設計 ・Azure/AWS/Google Cloudを活用したAI基盤設計 ・オンプレミス/閉域環境を含むLLM活用環境の設計 ・セキュリティ/ガバナンスを考慮したAI基盤構築 ・大量データを活用するためのデータ基盤設計 ●AI活用・コンサルティング 経験に応じて、 ・顧客の業務課題ヒアリング ・AI活用ユースケースの検討 ・生成AI導入PoCの企画・推進 ・AIロードマップ策定 ・最新AI技術の調査/技術検証 ・顧客向け技術提案 まで担当領域を広げることができます。 ●自社AIプロダクト ・自社AIサービスの企画・開発 ・新規AIプロダクトの立ち上げ ・既存サービスへのAI機能追加 にも挑戦できます。

●Summary マルチプロダクト戦略のもと、当社では会計・人事労務をはじめとする業務データが数万以上のテーブルに蓄積されています。 しかし、社内の活用しやすいデータモデル、コンテキスト等の整備、データ配信システムは発展途上にあります。 特に社内での新しいビジネスモデルとなる事業や、新規プロダクト・新規事業の場合は、ステークホルダーと要件を作りながら、データ収集から活用まで一気通貫でデザイン・実装できる役割が必要です。 また、個別の新規事業における0→1の取り組みを実現しつつ、そこから得られた知見を全社の資産として還元していくことも、筋肉質なデータ組織のために重要となります。 本ポジションでは個別領域のデータ活用に深く入り込み、課題解決に向き合いつつ全社アセットへの還元までを担う方を募集します。 ●課題 freeeには幅・量ともに豊富な業務データが蓄積されています。 一方で、新規の取り組みにおいては、データを用いた分析から活動へどう接続させていくか。分析のインプットとなるとなるデータ自体の収集や、メトリクスの設計など、データ収集から活用まで全体を設計しつつ、パイプライン・ダッシュボードの開発を行うことになります。また、このような取り組みによって得られた知見を構造化し、本流である業務データの活用へどう接続するか、プロセス改善に活かし、資産としての蓄積も同時に行う必要があります。 ●今後取り組みたいこと 個別のデータ活用企画を成功に導き、顧客への価値提供、ビジネス的な価値の実現を取り仕切りきると同時、その過程で得られた知見や成果物が雲散霧消することなく、積み上げ式での再利用可能な資産としての蓄積も同時に行いたいことです。個々のドメインにおける施策実現というレーンと中央的なデータ資産の蓄積の両輪を回し続け、単発的な施策実行に終始することなく、筋肉質なデータ活用ができる組織を目指しています。本ポジションでは、ステークホルダーやデータアナリストと協働しながら、個別のデータ分析・活用施策を実現するとともに、全社データモデルやセマンティックレイヤー、コンテキストレイヤーやデータ活用のプロセスへの知見の還元をお任せしたいと考えています。 ●業務内容詳細(ミッション) ・担当領域におけるデータ活用の企画・推進 freeeプロダクトやBPaaS領域のオペレーションに深く入り込み、PM・サクセス・データアナリスト等のステークホルダーと協働しながら、プロダクトKPIやオペレーション計測・改善上の課題、データ活用機会を発見・定義する。実データを用いて実現可能性を検証し、必要なデータソース、メトリクス、データ提供方法を設計したうえで、取り組みの優先順位やロードマップを具体化する。データアナリストと協働しながら、データパイプライン、データモデル、セマンティックレイヤー、ダッシュボード等を設計・開発し、分析・意思決定やプロダクト・業務上のアクションにつながるところまで推進する。リリース後の安定運用や利用状況を踏まえた改善、利用者がセルフサービスでデータを活用するための環境整備・イネーブルメントまで継続して担う。 ・データパイプライン・データ提供機能の設計・開発・運用 dbt等を用いて、担当領域に必要なデータの収集・統合・変換・提供に関わる仕組みを設計・開発・運用する。 Google Cloud上の既存のIaCコードやモジュールを理解し、担当領域に必要なインフラ変更を安全に設計・実装・運用する。 テスト、データ品質管理、モニタリング、ドキュメンテーション等を整備し、利便性の高いデータを安定的・継続的に提供できる状態をつくる。Reverse ETLやAPI等を通じたWebアプリケーションへのデータサービングについても、チームのエンジニアと協働して設計・実装する。 ・全社で再利用可能なデータアセットへの還元 個別領域で生まれたデータモデル、加工ロジック、インタフェース、ドメイン知識を構造化・汎用化し、全社で再利用可能なデータアセットへ還元する。全社データモデル、セマンティックレイヤー、コンテキストレイヤー、データカタログ、ドキュメント等の整備を、データ基盤・データマネジメント等の関係チームと協働して進める。個別の取り組みで得た成果や学びを継続的に蓄積・再利用できるよう、データ活用のプロセスやアーキテクチャの改善を提言し、定着まで推進する。 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

●このポジションの3つの特徴 ①AIツールが「例外」ではなく「標準」の開発環境 Cursor・Claude Code・GitHub Copilot・Codex・Dify などを日常の開発プロセスに組み込んでいます。 「使ってもいい」ではなく「使うことが前提」の現場です。 ②スキルレベルに応じて上流から下流まで幅広く活躍できる環境 PM・PL・SE・PGまで、これまでのご経験に応じたポジションをご用意。 初級者は下流工程からスタートし、段階的に上流へとステップアップしていくことも可能です。 ③先端技術を駆使したマルチテック人材キャリアを用意 AI駆動開発を含む多岐にわたる先端技術を習得いただき、マルチテックな人材を目指していただきます。 ●お任せしたいこと AI駆動を前提としたWebシステムやモバイルアプリ開発に携わっていただきます。 「言われた通りのコードを書く」のではなく、AIツールを使いこなしながら、ご自身のスキルレベルに応じて上流の課題整理から設計、実装、運用改善まで幅広く担当します。 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Codexなどを活用して、上流～下流までを担当し、AI駆動開発のノウハウ・経験やナレッジを積み上げ、組織内に共有いただきます。 ●あなたのこれまでの経験が活きる理由 これまで培ってきたシステム開発の経験は、AI駆動開発の環境下でさらに大きな価値を持ちます。 AIが生成したコードの妥当性を判断し、設計の誤りを見抜けるのは、システムが動く仕組みを実務で理解している方だからです。 さらに、すでにお持ちのAI駆動開発の経験を活かし、チームを牽引する、あるいは幅広いフェーズでご活躍いただくことを期待しています。 ●この経験が、これからの市場でどう効くか 生成AIが要件定義・設計・コード生成・テストの広い範囲を担うようになり、「言われたものを実装する力」だけでは市場価値を保ちにくい局面に入っています。 一方で、AIの出力を設計の観点から評価・統制できる人材はまだ絶対数が少ないため、あなたがすでに持っている開発経験とAIツールの知見をさらに磨き上げ、市場価値を確固たるものにするためのポジションです。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →変更の範囲　会社の定める業務

●入社後のステップと育成体制 まずはご自身の得意領域(開発や上流工程)からプロジェクトに参画していただきます。 その後、早期に以下のFDEフェーズへステップアップしていただきます。 ●FDEの支援フェーズ(実戦で鍛える) ・顧客理解 ・課題構造化(業務フロー・オントロジー化) ・解決策設計(AI統合・RAG・エージェント) ・プロト導入・開発 ・PoC設計・精度検証 ・トライアル評価 ・本番導入・開発 ・運用設計 → ・システム運用保守 ・業務運用改善 一連の流れを実戦で経験することで、「課題構造化・AI統合・PoC設計」の確固たる型を習得できます。 ●この仕事で解決いただく課題(プロジェクト例) 顧客の現場に入り込み、属人化している業務を生成AIやSaaS、自動化技術を用いて根本から再構築します。 ・大手通信業界の事例 問い合わせ業務をAIによる要約と自動分類で半減させるプロジェクトや、RAGと業務データを組み合わせたPoC設計・精度検証、AIエージェントを用いた業務フローの自動化から運用までの支援など。 ・自治体DXの事例 文書管理業務のオントロジー構造化、AI検索基盤の構築からPoC・本番導入、さらに業務運用改善までの伴走支援など。 ※直近の具体的な案件詳細は、選考時に詳しくお伝えいたします。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →変更の範囲　会社の定める業務

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門概要 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化する証券ビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能(AI)技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 求人の概要 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、機械学習モデル、自然言語モデル、マルチモーダルモデル、生成AIなど、データサイエンステクノロジーの調査/企画/研究/開発/ビジネス実装がミッションです。 業務の詳細 - AI/機械学習モデルによりビジネス改善をもたらす、新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、データサイエンティスト/AIコンサルタントとして従事いただきます。 - 研究開発は、グループ各社やグループ外の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的/自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして、スピード感をもった課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと折衝を重ねつつ、AIソリューションを作り上げていくことがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーの適用を前提とした、顧客企業の課題解決を可能とするAIソリューションの研究開発 - リサーチ、分析設計、データ加工、データ分析、モデリング、モデル評価、ビジネス効果シミュレーション - 顧客折衝、企画、AIプロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用、AIエンジン部分中心) - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、ひとりですべてを担当するのではなく、それぞれ強みを持ったメンバーがチームを組んでプロジェクトを遂行していきます。入社後はご経験や強みのある分野、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定していきます。 具体的な担当案件の例 - 機械学習関連論文の調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - グループ内におけるAIシステムの研究開発、構築。 - グループ外の企業向けのAIプロダクト研究開発。 - 金融業界各種企業向けAIプロダクト - 通信業界各種企業向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した人事部向け経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発。 - 研究開発成果の社外発信。講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など。 - 社内のシステムエンジニアを対象とした、AI教育と育成。 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。またご入社いただいた後も、ポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化するビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能(AI)技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 求人の概要 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、AIエンジンの実行プラットフォーム、データマネジメントプラットフォーム、新しいAIソリューションに必要なアーキテクチャ全体の調査・企画・研究・開発・ビジネス実装がミッションです。 業務の詳細 - AI/機械学習モデルを用いてビジネス改善をもたらす新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、AIエンジニア/AIアーキテクトとして従事していただきます。AIの実行基盤やアーキテクチャの設計・構築を中心に、AIソリューション研究開発活動全体を支える業務です。 - 研究開発は、グループ各社や外部の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的・自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして迅速に課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと協議しつつソリューションを作り上げることがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーを活用した顧客企業の課題解決ソリューションの研究開発 - 顧客折衝、企画、プロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用) - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、各メンバーがそれぞれの強みを活かしてチームでプロジェクトを遂行します。入社後はご経験や強み、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定します。 具体的な担当案件の例 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - グループ企業におけるAIシステムの研究開発、構築 - グループ外の企業向けAIプロダクト研究開発 - 金融業界向けAIプロダクト - 通信業界向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発 - 研究開発成果の社外発信(講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など) - 社内のシステムエンジニアを対象としたAI教育と育成 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。また、ご入社後もポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門概要 営業部門と開発部門を同一本部内に有する製販一体の組織です。 大手通信事業会社や大手クレジットカード会社のほか、事業会社、生損保等の金融機関、官公庁が主な顧客で、在籍社員数は約300名です。 採用部門のミッション 外販収益の拡大に向け顧客の経営層に訴求するソリューション提案を通じて、顧客から選ばれるパートナーとなることがミッションです。 業務詳細 昨今は顧客の既存システムやミドルウェアの更改プロジェクトも多く手掛けています。 各プロジェクトフェーズによりご担当いただく業務内容は異なりますが、本部内には複数のプロジェクトがあるため、クラウドシフトやデータ分析基盤構築など様々なプロジェクトに携わる機会がございます。 顧客は主に大手通信事業会社や金融機関となりますが、顧客の事業が多方面に拡大しているため、エネルギー、eコマース、オンライン決済などライフデザインという幅広いフィールドで顧客への価値提供ができます。 具体的には、アプリケーション構築プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジャー(PM)/チームリーダー(TL)として以下のような業務をご担当いただきます。 ・営業担当と連携した、顧客のビジネスニーズに即したデータ分析・利活用のコンサルティング ・データ分析基盤の設計・開発・運用 ・ベンダーコントロールなどのプロジェクトマネジメント 案件・提案例 ・AWSを利用したクラウドネイティブな情報基盤の構築 ・データインテグレーション関連のSaaSサービス(Informatica、Databricks、dbtなど)や各種DWH製品(Snowflake、OracleADWなど)の提案、構築 ・各種BIツール(Tableauなど)やML/AI製品(Bedrock、OpenAI、Dataikuなど)の提案、構築 利用技術・環境 ・AWSやOCI、オンプレまでハイブリッド/マルチクラウド環境 ・Snowflake、Informatica、Databricks、dbt、Tableau、Dataikuなど

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門の企業システム事業本部では主にグループ以外の外部のクライアントに対してサービスを提供しており、営業部門と開発部門を同一本部内に有する製販一体の組織です。(在籍社員数は約300名) 大手通信事業会社や大手クレジットカード会社のほか、事業会社、生損保等の金融機関、官公庁が主な顧客で、昨今は営業チャネルを活用して製造業や流通業へもアプローチしています。 採用部門のミッション 外販収益の拡大に向け顧客の経営層に訴求するソリューション提案を通じて、顧客から選ばれるパートナーとなることがミッションです。 クラウドサービスの開発・提供を軸に、その中でAIを活用した新しい事業やサービスの企画・開発およびデリバリーを担っております。 業務詳細 当社では、クラウドシフトやデータ分析基盤の構築をはじめとする先進的なプロジェクトを多数推進しており、これらの実績を背景に、AIエージェントプラットフォームの構築をはじめとするAI関連案件の提案機会が増加しています。 主要顧客は大手通信事業者および金融機関ですが、近年ではエネルギー、デジタルコマース、オンライン決済など、ライフデザイン領域へと事業が拡大しており、AI技術を通じて多様な分野における価値提供が可能となっています。 また、社内においても最先端のAI技術を活用した自社プロダクトの企画・開発・提案活動を強化しており、技術者としての専門性を活かしながら、社会的意義のあるプロジェクトに参画いただける環境を整えています。 ・AIに関する市場動向や技術の調査・検証 ・営業担当と連携した、顧客のビジネスニーズに即したデータ分析・利活用のコンサルティング ・AI・データ分析基盤の設計・開発・運用 ・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動 ・AIを活用したプロダクトの企画・設計・開発、プロダクト化に向けたプロトタイプの作成 ・社内におけるAI活用の推進・展開支援

国内通信事業(移動体通信事業や固定通信事業)や未来に向けて実装が進む生成AI開発向け計算基盤のサーバ/ストレージ/Database保全運用を行っております。 国内最大級のインフラサービスの運用だけでなく、業務用ツールの開発や業務設計・運用ドキュメントの作成など、インフラの最前線で幅広く業務に携わっていただけます。 単なる定型運用の受け入れにとどまらず、自社のオープンソース活用やツール内製化を通じて安定性と高パフォーマンスを両立する運用スタイルを確立していくフェーズです。 ● ミッション ソフトバンクのプライベートクラウド基盤/生成AI開発向け計算基盤(GPU基盤)における、サーバ、ストレージ、データベースに関する運用高度化・予防保全を実現し、新技術・新領域へのリソース確保と安全運用に貢献する ● 主な業務 生成AI計算基盤における、サーバ、ストレージ、データベース関連運用保全業務(プライベートクラウド基盤、生成AI計算基盤) ● 具体的な業務 GPUサーバ、専用ストレージ、ジョブ管理システム、仮想化基盤(オンプレミス)、ActiveDirectory、DNSサーバ、メールサーバにおいて、以下の業務を行っていただきます。 ・障害発生時における迅速な問題切り分け、問題解決 ・予防保全・再発防止策(抑止対策)の企画・推進・運用の高度化 ・高負荷事象における性能調査および問題切り分け、問題解決 ・業務効率化・自動化(プログラミングによる業務用ツールの開発など) ・業務委託メンバーのマネジメント・コントロール ・業務フロー、手順書などの運用ドキュメント作成 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ● 業務の変更の範囲 : 会社内でのすべての業務 ● 就業場所の変更の範囲 : 本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

Pythonを活用した業務自動化・社内ツール開発・データ処理を通じて、各部門の業務効率化を推進していただきます。 単に依頼されたものを開発するだけではなく、現場の業務内容を理解し、課題整理・改善提案・実装・運用改善まで一貫して関わることができます。 ●具体的には ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・Excel等で行っている手作業・定型業務の自動化 ・社内向けツール・スクリプトの開発 ・pandas等を用いたデータ加工・集計・分析 ・API連携や外部サービス連携による業務効率化 ・各部門への業務ヒアリング、課題整理、改善提案 ・自動化した仕組みの運用・改善 ・データ分析・機械学習を活用した業務改善の支援 ●プロジェクト例 ・Excelで管理している入力・集計業務の自動化 ・定型レポート作成業務の自動化 ・社内データの収集・加工・可視化 ・外部システムやAPIとの連携による業務効率化 ・発電量予測や需給予測に関連するデータ処理支援 ・scikit-learnやLightGBM等を用いた分析・機械学習活用の支援 ※発電量予測・需給予測や機械学習に関連する業務は、ご経験・スキルに応じてお任せします。

【ミッション】 開発組織におけるAI Native化への変革をリードし、技術起点で継続的な価値創出に貢献する 【主な業務】 社内既存AIツールの活用促進と新規AI技術の検証/導入 【具体的な業務】 ・本部横断でのAI駆動開発の推進 ・社内外の先進技術/AI活用事例の調査と検証/展開 ・LLMモデル活用方針の策定/展開 ・業務効率化に向けたAI PoCの企画/推進 ・各開発チームへのAI活用伴走支援 ・Skills/Agent.mdなどAI活用アセットの整備/運用 ・ハーネスエンジニアリング/ループエンジニアリングの検証/仕組み化 ・自律開発/夜間自動開発など新しい開発プロセスの検証

当部門は、生成AI・LLM・AIエージェントを活用し、技術部門の業務変革を促進するAIプラットフォームを企画・開発する組織です。 Difyを中心に、RAG、ベクトルDB、ナレッジDB、MCPなどの技術を組み合わせ、AIエージェントを安全かつ継続的に業務利用できる共通基盤を構築しています。 目指しているのは、システム開発の専門知識を持たない社員でも、ローコード/ノーコードで自らAIエージェントを作成し、業務に活用できる環境です。 プラットフォームの機能開発に加え、各種業務システムとの連携、ナレッジ活用、実行ログやフィードバックを用いた評価・改善の仕組みづくりにも取り組んでいます。 利用部門の課題やニーズを捉えながら、より使いやすく、信頼性が高く、幅広い業務に展開できるプラットフォームへ進化させることが私たちの役割です。 通信ネットワーク運用やITシステム運用など、大規模かつ社会的影響の大きい業務領域を支えるAI基盤の開発を通じて、AI時代の新しい仕事の進め方を広げていく、技術的な挑戦機会の大きな部門です。 【ミッション】 LTMおよび関連LLMを活用したAIエージェント実行プラットフォームシステムを開発し、通信業務・ITシステム運用業務などへの実装を通じて、ネットワーク運用・システム運用の効率化・高度化・自律化を推進することがミッションです。 数年前から開発を進めてきたAIエージェント実行プラットフォームシステムは既に本格始動済ですが、エージェント監視/制御などの付随した機能開発や他システムとの連携の仕組みなどの開発テーマを推進いただきます。 【主な業務】 AIエージェントを動かすプラットフォームとなるシステムの開発と、社内業務への適用推進 【具体的な業務】・Difyを中心としたAI活用プラットフォームの設計/開発 ・ベクトルDBやRAG、ナレッジDBの設計/開発 ・MCPを活用した業務システムとの連携機能の設計/開発 ・評価データ、実行ログ、フィードバックを活用した精度評価/改善の仕組み化 ・AIエージェントや業務アプリケーションの機能改善/高度化 ・社内関係部署と連携した業務課題の整理、要件定義、AI活用推進

本ポジションでは、RAGやMCP環境の構築、マルチモーダルAIを中心に、技術選定から設計・開発まで幅広く担当いただきます。 PoC(技術検証)からリリースまで携わりながら、将来的にはAIソリューション開発の中核メンバーとしてプロジェクトを推進していただくことを期待しています。 【業務内容】 ・RAG環境の設計・構築 ・企業向けAI基盤・ナレッジ活用基盤の開発 ・顧客課題の整理および要件定義 ・システムアーキテクチャの設計 ・プロジェクト推進およびチームリード

事業内容 お客様が抱える様々な経営課題に対し、以下のサービスを組み合わせ解決のための最適なソリューションを提供します。様々な現場を知る当社のきめ細かでスピード感溢れるサービスは、有名企業をはじめ高いサービスレベルを求めるお客様からも高評価をいただいています。 ・コンサルティング、業務設計 ・営業支援 ・マーケティング支援 ・システム開発・運用 ・オペレーション 業務内容 ●AIエージェント(AgentOps)の構想立案および社内・顧客への導入推進 ●AIOpsのアーキテクチャ設計、および自律型AIを用いた運用自動化の設計 ●DevOps+AI駆動開発のアーキテクチャ設計および運用設計(CI/CDパイプライン構築等) ●既存ツール(WinActor、PowerPlatform等)を用いた運用の可視化とAIによる工数削減・アーキテクチャ見直し 事業内容と今後の事業展開 コムテックでは、IT/ビジネス・プロセス・アウトソーシング (BPO)を二軸としたサービスをお客様へ展開しています。 ●業務調査/分析 ●課題解決 BPO 配属先の組織構成 5名程度(※プロジェクトによって変動します) その他 ※※宿泊を伴う出張あり

●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)

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やAIエージェント技術を顧客企業の業務プロセスに素早く組み込むため、Microsoft Power PlatformやCopilot Studioをはじめとするローコードツールを活用したシステム設計・構築・導入を牽引していただきます。 ●具体的な業務イメージ ローコードツールを用いたハイスピード開発 Power Apps、Power Automate、Power BI等を用いた、企業の業務効率化・自動化・可視化を支えるアプリケーションやワークフローの設計および構築 Microsoft Copilot Studio等を活用したAIエージェントの構築 各種生成AIモデルや社内データと連携したカスタムCopilot(AIチャットボット/エージェント)の構築、および社内コミュニケーションツール(Teams等)への実装 業務プロセスの可視化とソリューション提案 コンサルタントと協働し、顧客が抱える複雑な業務フローを可視化(BPR/BPMN等)。 ローコードツールを活用し、いかに短期間で課題を解決できるかの実現可能性(PoC)検証とアーキテクチャ選定 パブリッククラウド(Azure/AWS)との連携および環境構築 構築したローコードアプリやAIエージェントが、顧客企業のセキュアな自社環境下で安定して動作するためのクラウドインフラ(Azure、AWS等)との連携設計・環境ガバナンスの構築 顧客の課題解決起点で行う要件定義および上流設計 顧客企業の「どの業務に課題があり、どうAIやローコードで解決すべきか」という本質的な課題の特定から伴走。 言われたものを作るのではなく、要件定義などの最上流工程から主体となってシステム設計へと落とし込みます。 ●今後のキャリアパス 個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。 ●マネジメントキャリア(Manager/Leader):プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス ●スペシャリストキャリア(Specialist):高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。 最高位(Principle Specialist)として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス ●組織データ ・従業員数: 48人(男性67%、女性33%) ・平均年齢: 33歳 ・育児中社員在籍 ※2026年8月時点 ●ギブリーグループについて ギブリーグループは、 「すべての人が物心豊かな社会を実現する」 をビジョンに掲げ、企業のAI活用とDX推進を支援する、2009年創業のAIイネーブルメント企業群です。 グローバルな開発組織と事業創造力、スピードを強みに事業を展開し、累計5,000社を支援。 生成AI分野の実績は1,000社以上。 ギブリーグループは、株式会社ギブリーを中心に4つのグループ会社で構成され、 ・人的資本インテリジェンス事業「Track」 ・マーケティングDX事業「DECA」 ・AX(AIトランスフォーメーション)事業「MANA」 ・AI開発支援事業「AI Lab」 ・AIコンサルティング事業「Givery Consulting」 ・サイバーセキュリティ事業「Secure Cycle」 の6つの事業領域でサービスを展開。 グループ各社が連携し、企業のAI活用と変革を支援しています。 ギブリーグループはAI時代を牽引する仲間を募集しています。 ▶︎ギブリー採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-company-deck) ▶︎ギブリーコンサルティング採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-consulting-the-entrance-book)

▼業務内容 自社SaaS「AI Monitoring」の海外展開フェーズにおいて、手を動かして開発を進められるエンジニアを募集しています。 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボード、セキュリティ検知機能などのプロダクトのコアを共につくっていきます。 AI Monitoringのバックエンド/フロントエンドの設計・実装(主に Go / Python / TypeScript) 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボードの実装 プロンプト検知・アノマリー検知などセキュリティ機能の開発 各種生成AIサービス(ChatGPT、Microsoft Copilot、Gemini 等)との連携実装 API設計、DB設計、アーキテクチャ設計・改善 AWSを利用したクラウドインフラの設計・構築・運用 コードレビューや品質改善、チーム内の開発スタイル改善 PM・デザイナー・セキュリティ専門家と連携した機能開発と改善 ▼開発環境 開発言語: Go, TypeScript フレームワーク: Go (Clean Architecture / Gin), Next.js, React テスト: Go testing, Jest, Playwright (E2E), Chromatic (ビジュアル) インフラ・ミドルウェア: AWS (ECS/Fargate, RDS, Cognito, S3, CloudWatch), PostgreSQL, Redis, Docker, Nginx CI/CD: GitHub Actions, AWS CodeBuild ツール: GitHub, Teams, Terraform, Terragrunt, AWS CDK, dependabot AIツール: GitHub Copilot, Google Gemini, Claude (Claude Code / Cowork) ▼身につくスキル、経験 様々な職種の担当者と連携を取りながら、事業成長や技術に対する取り組みができるため、多角的な視点を身につけることができます 経営層との連携が多いポジションのため、経営視点での戦略思考が養われます ▼募集職種 フルスタックエンジニア(グローバル) ▼セキュアサイクルについて 生成AI時代の到来とともに、企業のDXは加速し続ける一方、新たなセキュリティリスクも急増しています。 私たちセキュアサイクルは「サイバーセキュリティに悩むことのない社会の実現」のために、システム開発のセキュリティコンサルをはじめ、Webアプリケーション、スマートフォンアプリケーションやIoT機器における脆弱性診断・ペネトレーションテストなどのサービスを展開しています。 システム開発においては、開発後の脆弱性診断だけを行って安心するのではなく、設計の段階からセキュリティを考慮して設計を行い、開発の途中においてもセキュリティのチェックを行うことが重要だと考えています。 システム開発事業においてもそれらの実現ができるような仕組みを構築するために日々研鑽を積んでいます。 また、地方でも給与面・待遇面で東京に劣らない環境を作り、地方の出身者や若者のU/Iターン先になることを目標に北九州本社から仙台オフィス、博多オフィス、札幌オフィスと拠点を開設、業務拡大しております。 ●ギブリーグループについて ギブリーグループは、 「すべての人が物心豊かな社会を実現する」 をビジョンに掲げ、企業のAI活用とDX推進を支援する、2009年創業のAIイネーブルメント企業群です。 グローバルな開発組織と事業創造力、スピードを強みに事業を展開し、累計5,000社を支援。 生成AI分野の実績は1,000社以上。 ギブリーグループは、株式会社ギブリーを中心に4つのグループ会社で構成され、 ・人的資本インテリジェンス事業「Track」 ・マーケティングDX事業「DECA」 ・AX(AIトランスフォーメーション)事業「MANA」 ・AI開発支援事業「AI Lab」 ・AIコンサルティング事業「Givery Consulting」 ・サイバーセキュリティ事業「Secure Cycle」 の6つの事業領域でサービスを展開。 グループ各社が連携し、企業のAI活用と変革を支援しています。 ギブリーグループはAI時代を牽引する仲間を募集しています。 ▶︎ギブリー採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-company-deck) ▶︎ギブリーコンサルティング採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-consulting-the-entrance-book) ・業務の変更の範囲 　会社内での全ての業務

【ミッション】 ソフトバンクおよびSynapSparkに関連するスマートビルやオフィスの市場をリードする新たなソリューション開発 【主な業務】 スマートビル、オフィスサービスの具体的な事業デザイン～検証～事業化までお任せします。 【具体的な業務】 ・市場調査の実施やデータ分析(グローバル現地法人とも協働して行います) ・サービスの立ち上げ～提供・運用に必要な要件の抽出 ・"0→1" サービスアイデア創出(初期仮説アイディエーション～ビジネスモデルキャンバス相当作成) ・予算策定、PoC推進 ・外部協働パートナー(コンサルタント企業・スタートアップ企業など)との連携マネジメント ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ●就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

●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

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