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株式会社Medical Shift

機能実装や改修はもちろん、開発プロジェクト全体の改善にも携わっていただきます。 ・既存サービスの成長KPI(ユーザー獲得/オンボーディング/リテンション等)を分析し、改善施策を企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫して担当。 ・Webアプリケーションの新規機能開発および改善、リファクタリング、AB/多変量テスト設計・実行。 ・データ分析やBIツールを活用したログ分析・可視化・インサイト抽出。 ・開発チーム・プロダクトチーム・マーケティングチームと連携し、グロースエンジニアリング文化を社内に根付かせる。 ※グロースエンジニアとは分析・企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫で担当するエンジニアです。 【使用技術】 ・バックエンド 　-Ruby, Python, JavaScript, TypeScript,Ruby on Rails, Next.js ・フロントエンド 　-JavaScript, Vue.js, React 　-1サービスのみVue.jsを利用していますが、今後は基本的にReactを利用していく想定です ・インフラ 　-AWS, Heroku ・データベース 　-PostgreSQL ・構成管理 　-Terraform ・その他 　-GitHub,Slack 【参考資料】 ・『開発チームの基本姿勢ガイドライン 』の短縮・抜粋版(代表兼エンジニア/堀) 　https://note.com/medical_shift/n/n3b70419320e2 ・チームメンバーのnoteご紹介 　https://note.com/medical_shift/n/n7513eef1018e

株式会社Medical Shift

業務内容 ●このポジションの役割 現場ヒアリングから業務フロー設計・AIツール実装・定着支援まで一貫して担います。「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった」「生産性が変わった」という成果にコミットするロールです。 ●主な仕事内容 ①業務分析・課題の特定 ・現場ヒアリング・業務観察による非効率ポイントの特定 ・As-Is / To-Beプロセスの設計と改善インパクトの定量試算 ・改善施策の優先順位付けとロードマップ策定 ②AI・自動化技術の実装 ・LLM(OpenAI API・Anthropic API等)を活用した業務自動化ツールの開発 ・AI Agentの設計・実装(LangChain・LangGraph等) ・n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールを活用したワークフロー自動化 ・社内ダッシュボード・BIツール(Redash・Metabase等)の構築 ③推進・定着支援 ・現場メンバーへのAIリテラシー研修・ツール導入支援 ・効果測定・KPI設計と継続的な改善サイクルの確立 ・ナレッジの体系化と横展開 ●よくある懸念 Q. 歯科に興味がなくても大丈夫? 大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。 Q. スタートアップは不安定では? 全事業黒字化済み。毎年平均2倍超成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。 Q. 事業会社の経験がなくて通用しますか? 多様なバックグラウンドのメンバーが活躍中です。足りないのはスキルではなく現場経験であり、それはここで積めます。 ●参考資料 テックブログ:https://medicalshift-dev.hatenablog.com/ ●働く環境 ・勤務スタイル フレックスタイム(コアタイム 9:45〜15:00) ・出社 月・水・金 出社基本(エンジニア) ・家賃補助 飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円/引越し費用7万円補助 ・その他 月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中

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 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

Sansan株式会社

本ポジションは、Sansanの人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。 HCM(人事基盤)やATS(採用管理システム)などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。 〔具体的な業務〕 ●HRデータプラットフォームの拡張・最適化 ・採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定 ・BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築 ・各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装 ●人事業務の再設計(BPR) ・既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築 ・AI/LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化 ・人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装 ●データ活用の民主化とガバナンス設計 ・セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築 ・非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装 ●開発環境、使用するツールなど ・言語:Python, SQL, Google Apps Script ・データベース・DWH:BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL ・インフラ・プラットフォーム:GCP(Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など) ・CI/CD・運用・監視:GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社GA technologies

● 本ポジションにおけるミッション グループ横断のデータ利活用を支える、堅牢かつ柔軟なデータプラットフォームの構築・推進がミッションです。 DMBOK(Data Management Body of Knowledge)の知識体系を基盤とし、データパイプライン構築からデータモデリング、権限・ガバナンス設計、品質管理、運用の標準化まで広範に担っていただきます。 単なるパイプラインの実装に留まらず、再現性・保守性・安全性を兼ね備えた「組織の資産」となる仕組みを構築し、全社が迷いなくデータを活用できる状態を実現することを期待しています。 ● 仕事概要 国内外のグループ会社含めたデータマネジメント業務をお任せします。 ・データ基盤の設計・構築・運用 ・データパイプラインの設計、開発、改善 ・データモデリング、履歴管理、品質管理の設計 ・権限設計、セキュリティ設計、データガバナンス整備 ・CI/CDやコード管理を前提とした、再現性の高い基盤運用の整備 ・属人化した運用や手作業の多いフローの標準化、自動化 ・各部門・各グループ会社におけるデータ基盤立ち上げ支援 ・AI活用や分析活用の前提となるデータ整備、運用設計 ※経営状況、配属先の状況等を総合的に勘案し、会社の指定する部署への配置転換及び会社が指定する業務内容へ変更する場合がございます。 (グループ会社等への出向及び転籍を含む) ● 開発環境 主要:Snowflake x dbt x dagster x Terraform 詳細:Snowflake, Apache Iceberg, dbt, Dagster, Python, dlt, TROCCO, Airbyte, Treasure Data, Terraform, Terragrunt, GitHub Actions, Docker, OpenMetadata, Tableau, Prometheus, Grafana, AWS(ECR, ECS Fargate, S3, DMS) ● Data Managementチームについて 当チームは、高品質で安全なデータ基盤の整備・提供に留まらず、データを武器に事業や業務課題の解決を加速させるプロフェッショナル集団です。 これまでは、意思決定を支えるデータ基盤の構築、品質向上、ガバナンス推進といった「土台作り」に注力してきました。 今後はその基盤を活かし、各事業組織の課題に対して、AI活用や業務支援の仕組みづくりまで踏み込み、データによる直接的な価値創出を担う役割を強化していきます。 ● 私たちが大切にしている価値観 ・高品質で安全なデータ提供を大前提とする ・属人化を排除し、再現性のある仕組み・運用を構築する ・手作業やトイル(作業的負荷)を放置せず、エンジニアリングで解消する ・基盤整備をゴールとせず、常に「現場の価値」に結びつける ・技術的な理想を追求しつつ、現場で機能する「現実的な解」を出す

株式会社DYM

AI・DX推進エンジニアの募集です。 求人のポリシー判定や整形、求人の自動入稿、競合調査、提案資料の作成など、AIを用いた社内のDX推進ツールの作成を行います。 AIサービスの考案と設計、Python、Next.js などを用いた開発を行なっていただきます。 開発に慣れてきてからは適性に応じたキャリアを形成することが可能です。 職務の具体的な内容は… ●アプリ開発の上流設計(要件、基本設計) ●APIの設計および開発、ドキュメントの作成および管理 ●AWSを利用したインフラ構築 ●AIサービスの市場調査や、AI分野にテックリード (変更の範囲)会社の定める業務 ※グループ会社への出向を含む 部署概要 企業の採用コンサルティングにあたるHRの領域で、WEB広告やAI・RPAを用いたDX推進でクライアントの採用課題の解決を行います。経営者や経営に直結する人事・組織課題を持つお客様に対しDYMが持つ様々なソリューションを用いて解決へ導き、クライアントのニーズをヒアリングしながら新たなサービスの検討も行なっています。 技術スタック 言語:Python、JavaScript、Typescript(Golang、PHP) フレームワーク:Django、Next.js(laravel) サーバ、ツール等:AWS、github、MySQL、Docker 一日のスケジュール(例) 09:00～13:00 開発タスク 13:00～14:00 休憩 14:00～15:00 お客様とMTG 15:00～19:00 開発タスク 19:00～20:00 社内MTG(チーム会議/プロジェクトごとの会議など)当日の進捗確認・翌日のタスクの整

株式会社estie

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

株式会社PKSHA Technology

PKSHA Technologyでは、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、新規事業を開拓し、事業の0→1にチャレンジする組織を立ち上げました。 このポジションでは人事領域を始めとして、PKSHAが新たに挑戦していく領域で、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクトの立ち上げから開発・運用まで関わっていただきます。 【プロダクト例】 ・面トレAI powered by PKSHA ・面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム ・株式会社トライアンフと共同開発中

株式会社PKSHA Technology

●PKSHA Chatbot / Voicebot ・国内シェアNo.1、エンタープライズ中心に100社以上に導入されているチャットボット、ボイスボットツール ●PKSHA FAQ ・FAQの作成・公開・評価からお問い合わせ対応管理までをワンストップで実現するサポートソリューション ●PKSHA Speech Insight ・独自開発の音声認識AIと対話分析AIを搭載した、コンタクトセンター向けオペレーターサポートツール ●PKSHA AI Helpdesk ・社内問い合わせや商品及び技術情報の問い合わせに従業員の業務をサポートするAIヘルプデスク ・マイクロソフトからの表彰も ※弊社ホームページにて詳細をご確認いただけます。 https://www.pkshatech.com/business/product/

株式会社くすりの窓口

・新規機能開発の検討におけるユーザー体験を考慮した企画立案 、要件定義、仕様策定 ・プロダクト改善施策立案のための予備調査、市場・競合調査、ユーザーインタビュー ・事業責任者やビジネス担当者とのコミュニケーション ・UXデザイン設計、各種プロダクトのUIデザイン設計、WF作成 ・企画ドキュメント作成、効果試算、ROI算出、仕様策定、システム要求定義 ・デザイナー、エンジニアと協業しながらプロダクト開発の推進 ・KPIの設計やモニタリング環境の整備(データアナリストと連携)、効果検証、KPI 計測 ・その他、サービスグロース、プロダクト開発に必要なさまざまな実務

株式会社こだわり

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

株式会社サイバーエージェント

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

株式会社サイバーエージェント

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

株式会社サイバーエージェント

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

株式会社サイバーエージェント

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

株式会社サイバーエージェント

新規機能開発、インフラ保守・運用管理、CSサポートなど1サービスのバックエンドに関連するすべての事柄を受け持っています。 基本的にはGoアプリケーション開発を行いながら、機能実装する上で必要な様々な分野の技術・インフラを用いた作業を行います。 バックエンドアーキテクチャは当初から変わっておらず、マイクロサービス、クリーンアーキテクチャ、DDD、モノレポを採用しています。 少数精鋭チームで開発を行なっており、API開発はもとより、インフラ構築含めた外部連携、CSサポート、運用まで、バックエンドに関係する工程は全てチーム内で一気通貫で管理しています。 ●チームの文化や体制 現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程になります。各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。 また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。 ●環境 ・原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可) ・コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用 ・定期的な1on1 ・交流ランチ 【チーム体制】 ・サーバーサイドエンジニア: 10名+α 【開発環境関連】 ・GCP, Kubernetes, Cloud Spanner ・AWS(映像関連) ・GitHub, Go, gRPC, envoy, Terraform, Docker ・モノレポ, クリーンアーキテクチャ, マイクロサービス 【チームの雰囲気】 ・少人数(10名程度)ながらも幅広い分野を受け持ち様々なことに挑戦しています。 ・年齢層は若手から中堅まで幅広いです。 ・フリーアドレス制度を採用しているため、出社時は他職種との連携も盛んに行われています。 ・リモート作業時は夕方頃にオフィスアワー時間をとり疑問や相談事の解消に利用しています。 ・チーム活性化を目的とした月イチ懇親会、合宿の実施や、スキルのボトムアップを目的としたドメイン知識の勉強会、実装コードのディスカッション、モブプロを実施しています。

株式会社サイバーエージェント

●スポーツ映像における新たな体験を可能にするCV技術の開発を担当します。 機械学習モデルの開発にとどまらず、弊社サービスへの出口を想定した企画への画像認識観点からの技術アドバイスや、データセット構築、ML Ops観点からのモデルサービングまで自身の得意なスキルを活かしつつ周辺領域にも取り組んでいただきます。 ●技術応用例は以下の通りです。 └ レース映像における選手の3D座標認識、選手の姿勢推定、動画要約など ●想定する画像認識技術は以下の通りです。 └ 物体認識、マルチオブジェクトトラッキング、物体姿勢推定、三次元再構成、シーン理解、動画要約、センサーキャリブレーションなど ●会社概要 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!

株式会社サイバーエージェント

サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。 横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。 具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。 ●Dataformを中心としたデータパイプライン / CICD の整備 ●データ品質モニタリング、アラート、コスト最適化の実装 ●BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制 ●属人性を排除した行動ログ設計、データ仕様整備の仕組み化 ●上記に限らない、事業全体のデータ活用における課題発見と解決 なぜデータマネジメントなのか? データは「作って終わり」ではなく、長く・広く使われ続ける資産です。 WINTICKETではユーザーのアプリ内行動、売上、広告、キャンペーンなど多様なデータが日々生まれています。 これらのデータを分析・活用するためには、利用者が迷わず使えるデータ分析基盤の継続的な改善が必要不可欠です。データマネジメントは単なるETL開発ではなく、プロダクトと組織全体の意思決定インフラを育てていく重要な役割です。 また、現在見えている具体的な課題としては以下のようなものがあります。 ・品質の高い行動ログデータの設計・管理 ・生成AI活用を前提としたデータマート開発やメタデータ拡充ルールの策定 ・新規事業のデータモデリングに必要なドメイン知識とリソース不足 上記の課題以外にも様々な課題がありますが、将来に遭遇しうるデータに纏わる課題を先回りして見つけ出し、一緒に解決できるメンバーを求めています。 このプロジェクトで経験できること ・GCPを使ったデータ基盤の整備 ・データアーキテクチャの設計・実装 ・ETL開発、BI/レポーティング環境の整理 主な利用技術 新規に開発する際には技術選定からリードしていただくことを期待していますが、現状多く使われている技術をご紹介します。 ・言語:SQL, Python, JavaScript ・インフラ:Google Cloud, Terraform ・CICD:GitHub Actions ・モニタリング:Grafana, Dataplex ・ツール:GitHub, Slack, Notion ・DWH: BigQuery ・レポート:Tableau , Google Sheets ・AI:Cursor, Claude Code

株式会社feat

大手メーカー様内で、情報家電・自動車・産業機器等における3DCADでの機械設計、解析、モデリング、試作・評価業務をお任せします。 ●基本設計:製品仕様を考慮し仕様を満たす設計構想を具現化 ●詳細設計:3D-CADを使用し形状検討、周辺との成立性、機能に問題ないことを確認 ●モデリング/ドラフティング:3D CADを使用したモデリングと2Dドラフティング ●CAE解析:形状検討・最適化、熱・応⼒・強度など ※ご経験やスキルに応じて決定します。 ●産業機器メーカー様:産業用ロボット向けの機械・機構設計・応力解析等 ●⾃動⾞メーカー様:パワートレイン等の機械・機構設計・応力解析等 ●⾞載機器メーカー様:カーナビ、オーディオの機械・機構設計、応力解析等 ●装置メーカー様:大型搬送装置向けの機械・機構設計・応力解析等 ●医療機器メーカー様:検知機、検査機のセンサ、装置の機械・機構設計・応力解析等

ALH株式会社

上級開発エンジニアとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど、幅広い業界のプロジェクトにおいて、要件定義からリリース、運用保守までの全工程を技術主導していただきます。 特に現在は、生成AI(LLM)の導入やRAG(検索拡張生成)を用いた精度向上など、最新技術を実際のビジネス現場に実装するプロジェクトが加速しており、これらの技術選定やプロトタイプ開発も積極的にお任せします。 ■具体的な仕事内容 ・要件定義～設計、実装、テスト、リリースまでの一貫したリード。 ・生成AI等を活用したシステム設計・開発および最新技術の評価・検証。 ・自社社員を中心としたチームのマネジメントおよび後進育成。 ・顧客とのリレーション構築および技術的な提案活動。 ■顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 プロジェクト事例 ・生成AI(LLM)を活用した顧客対応自動化システムの設計・開発 大規模言語モデルを導入し、RAG(検索拡張生成)等の手法を用いて回答精度を向上させ、商用環境へ適用。 ・数千万ユーザー規模の通信サービスにおけるデータ活用基盤の構築 膨大な利用ログやテキストデータを整理・解析し、サービスの利便性向上や業務効率化を実現。 ・マルチクラウド環境(AWS/Azure/GCP)でのSaaSプラットフォーム開発 モダンな技術スタック(TypeScript, Go, React等)を用い、要件定義からリリースまで一貫して推進。 ・大規模基幹システムのマイグレーションおよびクラウド化 既存の複雑なシステムを最新のアーキテクチャへ移行し、ビジネスの機動力向上を支援。 よく使われる開発言語、フレームワーク、サービス ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems (ローコード), Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール 配属部署について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 選考内でご意向を鑑み、適切な部署へと配属させていただきます。 役割・ミッション ・要件定義からリリース、運用保守まで一貫した開発工程を推進します。 ・大規模・直取引案件をリードすると共に、顧客のビジネス課題に踏み込んだ提案活動や「次代に通用するチームビルド」をお任せします。 ・生成AIやLLM等の先端技術を深く理解し、実際のビジネス現場で安定稼働する機能へと昇華させていく役割を担っていただきます。