研修・勉強会あり データ・AI・機械学習の求人・転職情報

【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)

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/)

●組織について デジタルエンジニアリング事業本部 ソリューション推進部は、CAE・PLM・データ・AIを組み合わせ、製造業のエンジニアリング領域(特に設計開発領域)の変革を担う組織です。 設計知・解析知の活用とAI・データ連携により、顧客課題起点で設計品質と開発スピードを同時に引き上げる取り組みを行っています。 ●組織の業務・事例紹介 製造業の設計領域を中心に、AI・データ・シミュレーションを組み合わせた業務変革を推進しています。 主な取り組み例: ・データ管理システムとCAEの連携によるシミュレーションデータ管理 ・解析依頼の背景を明らかにするAIエージェント開発 ・CAE自動実行基盤とAIエージェントの連携による開発高速化 これらは、単なる業務効率化に留まらず、設計判断や意思決定の高度化を支える基盤構築へと発展しています。 ●職務内容・担当業務 生成AI(AIエージェント/RAG等)を活用し、製造業顧客の設計・開発プロセスを変革するソリューションの設計・実装を担います。 単なる開発ではなく、顧客の業務課題を踏まえた要件定義から始まり、顧客の持つ膨大なデータベース、自動化ワークフロー、そしてCAE(計算科学シミュレーション)ソフトを最新のAI技術(AIエージェント、MCP、RAG)と「接続」し業務を圧倒的に自動化・高度化するアーキテクチャの設計・実装までを担うポジションです。 具体的には: ・顧客課題の整理および要件定義(上流工程) ・AIエージェントを活用した業務自動化・高度化設計 ・PLM、CAE、各種データ基盤との連携アーキテクチャ設計 ・PoC(概念実証)による検証・改善 ・本番環境への実装および精度改善 ●開発環境・商材の説明 【技術スタック・開発環境】 主要言語: Python 開発支援: GitHub Copilot、Gemini、Copilot等のAIツールを活用可能 【扱う商材(連携対象)】 自動化プラットフォーム「pSeven Enterprise」 PLMソリューション「Aras Innovator」 主要なCAE(シミュレーション)ソフト 【案件工程(一気通貫で主導)】 要件定義・体験設計: 顧客の業務・システム環境を分析し、実装方針を策定 アーキテクチャ設計・PoC: ツール/データ連携の設計、AIロジックの迅速なプロトタイプ開発・検証 本実装・システム統合: Pythonによるエージェントの自律シナリオ実装、既存システム(pSeven等)との接続、運用に向けた精度チューニング ●役割・ポジション 製造業の設計・開発領域における AIソリューションの設計・実装を担うアーキテクト/エンジニア ●研修 ・プロジェクト参画を通じたOJT ・AI/クラウド/データ領域の技術習得機会 ・PoC形式での早期検証・実装経験 ※実案件に近い形で技術を習得できる環境です 【全社研修】 上記の他、各種技術研修、リーダーシップ・マネジメントスキル・ビジネススキル・語学教育・キャリア研修等200コース以上が毎年提供されており、スキルや役割・今後目指すキャリアに応じてご受講いただけます。 ●配属部署 製造事業グループ　デジタルエンジニアリング事業本部　ソリューション推進部

● Job/Group Overview Nomura Overview: Nomura is a global financial services group with an integrated global network spanning over 30 countries. Japan IT (Information Technology) is a diverse environment with employees of over 25 nationalities, who work on technical support, application development and implementation of system changes for Japan Retail Wealth Management Business and Global Wholesale (Global Markets and Investment Banking). Nomura provides competitive employee benefits, training and upskilling opportunities, and is committed to promoting diversity, equity and inclusion, employee health and well-being. Function Overview: Nomura is searching for a Business Intelligence technology engineer that will be part of our global Middleware and BI platform team and help drive BI platform strategies. The candidate will be located in Tokyo, Japan and will be a member of Global Core Infrastructure Team, with focus on Middleware and Business Intelligence Products Cloud adoption, Engineering, Automations and Support. Nomura is looking for someone keen to make an impact on BI technologies through cloud adoption and automation. The candidate will continuously contribute various strategies across BI technologies, with the objective to continuously keep pace with the fast evolving technology industry. Functional Role: PowerBI Cloud Administrator ● Responsibilities Be an Independent contributor and work with Global team to manage BI Products used within organization namely Informatica, BusinessObjects and PowerBI Strategize, analyse security and Identity constraints in Cloud adoption for the BI service on Azure / AWS / other Public cloud platforms. Engineer frameworks and Automate processes using Ansible /Python / Powershell along with Production support for BI Products and Platform services. Vendor management for enhancements, fixes and issue resolution Opportunity to work on Middleware platforms like MQ

キャンサースキャンは『人と社会を健康に』をミッションとし、日本の予防医療に貢献するヘルスケア領域の企業です。 全国の自治体様を中心に、健康診断データや医療レセプトデータを解析し、人々の行動変容を促すコミュニケーションデザインを提供しています。 ●私たちのチームについて これまで労働集約的なデータ処理で案件のオペレーションをしてきましたが、これからは AI Agent を使ったスムーズなデータ処理・データ分析を目指して、組織とシステムの抜本的な刷新を行っています。 ●プロダクトにより解決したい社会課題 予防医療のニーズは急増していますが、現状のアナログで労働集約的なオペレーションのままでは救える人の数に限界が生じます。 私たちはこのオペレーションを、AI Agent 主導なデリバリーを行うエコシステムに昇華させることで、より多くの人々に、より高度な(AI Agent等を活用した)健康価値を届けることを目指しています。 ●直近のプロジェクト オペレーションを "AI Agent による"自動化のための社内データ・システム基盤の刷新・構築 AIのみで完結する健診予約システム(LINE/電話)のプロダクト開発 生成AI(e.g., NL2SQL)を活用したデータ抽出・分析プロセスの自動化 新介入プロダクトの開発 (ジェネリック通知、多剤併用の介入 …etc) 社内セキュリティの強化 【概要】 テクノロジー本部において、現在活躍している3名のマネージャー陣と共に、新たに「データプロセッシンググループ」のマネジメントおよび組織課題の解決をお任せします。 マネジメントのプロフェッショナルとして、担当グループのピープルマネジメントや現場の交通整理にコミットし、組織の力を最大化していただくことを期待しています。 現場のエンジニアやデータサイエンティストと対等にディスカッションをし、円滑な意思決定ができるレベルの技術的バックグラウンド(開発・実装経験)をベースに要件定義や方針の議論ができれば、まずは1マネージャーとして「人と組織の力で事業を勝たせる」ことに集中できる環境です。 【具体的な業務内容】 ・技術理解に基づいたプロジェクト推進 AI Agent主導のデータオペレーションシステムの開発および開発体制の構築と進捗マネジメント ・組織マネジメント・ピープルマネジメント 現場の交通整理および組織課題の解決、心理的安全性の高いチームづくり 担当グループにおけるエンジニアの採用計画の立案・実行、評価制度の運用 メンバーの育成、1on1、キャリア支援

BIツールを用いた分析システムやDWHの構築の案件についてプロジェクトリーダー / サブリーダーとしてご活躍いただきたいです。 【業務内容】 ・BIツール(Oracle Analytics Cloud)を用いた情報分析システムの構築業務 ・RDBMS(Oracle)でのDWH構築業務 ・ユーザー要件に基づいたBIダッシュボードの開発支援業務 ・ローコードツール(Oracle Apex等)によるWebアプリ開発 【開発環境】 言語:SQL OS:Windows DB:Oracle、SQL Server、DB2

【お任せしたいお仕事】 データエンジニアとして、SnowflakeやDatabricksを中心としたデータ活用基盤の構築・運用を通じて、お客様のDX推進を支援いただきます。 担当工程は、企画、要件定義～リリース・保守までと幅広く関わっていただくことができます。 データ基盤構築だけでなく分析や可視化・AI活用領域まで幅広く経験を積むことが可能なため、データエンジニアとしての市場価値を高めていくことができる環境です。 《具体的な業務内容》 ・SnowflakeまたはDatabricksを活用したデータ基盤の設計・構築 ・DWH/Data Lake/Lakehouseの設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理およびデータパイプラインの開発 ・SQLを用いたデータ加工・最適化 ・クラウドとのデータ連携基盤構築 ・BIダッシュボード向けデータモデリング ・データ品質管理およびパフォーマンスの最適化 ・顧客折衝、課題整理、データ活用に関する提案 ※従事すべき業務の変更の範囲:IT開発関連業務

● Pythonを活用したシステム開発 Pythonを中心に、AI・データ分析・Webアプリケーションなど、 今後さらに需要が高まる領域のプロジェクトに携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・Webアプリケーション開発 ・バックエンド開発 ・API開発 ・データ処理/データ分析 ・AI関連システム開発 ・業務効率化ツール開発 ・自動化/RPA関連開発 ・テスト/保守運用 <使用技術例> Python/JavaScript/TypeScript Django/FastAPI/Flask AWS/Azure PostgreSQL/MySQL 生成AI/機械学習関連技術

【ミッション】 企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進 【具体的な業務】 ・提案・設計:顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書の作成 ・実装・開発:生成AIを含むウェブアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装 ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施 ※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

ポジション概要 クライアントの経営課題を起点に、AIを軸とした変革シナリオとアーキテクチャを設計し、実装までリードする役割です。 AIの全レイヤーに自分の設計思想を落とし込むことができます。 主な業務内容 戦略・構想フェーズ - 経営層と直接議論しながら、AI前提の事業・組織モデルをゼロから設計 - RevOps 観点で KPI・業務プロセス・データ構造の“再定義” - AI導入ロードマップ/優先度を、2〜3年後の未来から逆算して設計 - ROI・KPI などの成果指標を、AIが継続稼働できる構造に最適化 “AIが企業の中枢で動き続けるための未来図を描くフェーズです” アーキテクチャ設計・PoC - LLM選定/RAG構成/Vector DB/ETL/ELT基盤/マルチエージェント構成など 企業ごとに異なる“AIエコシステム”をゼロから設計 - 既存データのアセスメントから、取得すべき新しいデータの定義 - Agentic Workflow × UI/UX による、“自律的に動くAIワークフロー” の構築 - 技術 PoC・プロトタイプ開発リード “技術的な最適解を探りつつ、実際に動くAIの原型をつくるフェーズです” 実装・定着フェーズ - スプリントを設計し、AIが安定稼働するための プロダクトレベルの開発管理 - 戦略コンサルタント・AIエンジニアと協働し、アーキテクチャ→コード→運用をシームレスにレビュー・改善 - 現場で使われ続けるための運用プロセス・トレーニングを設計 “導入して終わりではなく、AIが“使われ続ける”仕組みまで責任を持てます”

PKSHA Technologyは自然言語処理を中心とするAIを活用して、チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。 このポジションでは、弊社のSaaSに最新のAI技術を用いた新機能を加えることで新たなユーザー体験を与え、SaaS としての提供価値を増幅することがミッションになります。ユーザー課題を根本的に解決するAIを、最新技術をいち早く取り入れながら提案・実験・検証し、プロダクションレベルのコードに仕上げてSaaS に組み込むところまで一気通貫でご担当いただきます。「ユーザーの課題解決」には広範なスキルセットが必要となるため、自分一人だけで進めるのではなく、プロダクトマネージャーやカスタマーサクセスといった他職種と密に連携し、それぞれの得意領域を活かしながらチームとして仕事を進めて、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。 AI + SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの社会実装経験をお持ちの方のみにとどまらず、AIプロダクト開発未経験でも以下のような今後のキャリアを志望される方々を歓迎します。 ・フロントエンド/バックエンドのソフトウェア設計・実装スキルにとどまらず、自分のケイパビリティに新たにAIの設計・実装スキルを加えたいエンジニアの方。 ・生成AIに関するアカデミアの研究成果がいよいよ社会実装できる段階になったと感じており、みずからプロダクトを開発して社会に直接価値を届けたい研究者の方

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・LLM/RAGを活用した業務アプリの開発(要件整理→プロトタイプ→本番実装まで) ・データ整備・検索設計(ドキュメント分割、メタデータ設計、検索精度の改善) ・評価・品質担保の設計(評価指標、テストケース、ガードレール/プロンプト改善) ・既存システムとの連携実装(API連携、権限、ログ/監視、運用手順の整備) ・学びを資産化(実装パターンのドキュメント化、社内共有、再利用できる部品化) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※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 得られるキャリア・ベネフィット ・LLM/RAGを“触る”で終わらせず、要件→実装→運用までを経験できる ・プロンプトだけに寄らない設計力が身につく(評価指標、データ整備、ガードレール設計) ・PoCの先にある“現場で使われ続けるAI”をつくる実装力が鍛えられる ・キャリアの分岐が広い(生成AIアプリ/AI×バックエンド/AI-PM・テックリード など) ・キャリアを逆算したアサイン:伸ばしたい軸(上流/技術深掘り/リード)から役割を設計します ・複数の視点で成長を支える体制:定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決めます 仕事の難しさ ・LLMは挙動が揺れるため、“動いた”で終わらず評価指標・ガードレール・運用まで作り込む必要があります。 ・要件が曖昧なまま始まることも多く、仮説→検証→改善のサイクルを自走できることが重要です。 ・セキュリティ/権限/ログ/コストなど、プロンプト以外の論点が成果を左右します。

データプラットフォーム構築を担うエンジニア組織のマネージャーとして、プロジェクト推進およびチームマネジメントを担当いただきます。 ●業務詳細 ・プロジェクトマネジメント ・顧客との要件定義、技術的折衝 ・プロジェクト計画の策定、推進 ・品質管理、課題管理 ・複数案件の進捗管理 ・組織マネジメント ・チームメンバー(5～10名程度)の育成、評価 ・キャリア支援、1on1実施 ・アサイン調整 ・組織課題の改善 ・技術推進 ・Snowflake、Microsoft Fabric、Denodoなどの活用推進 ・データ基盤構築に関する技術レビュー ・プロジェクト標準化・品質向上施策の推進 【将来的なキャリアアップ】 将来的にはグループ長や部門責任者など、より大きな組織運営にチャレンジできる環境があります。

我が国の安全保障環境を支える重要なシステム・サービス案件に参画頂き、マルチモーダルAI・生成AI/LLM・AutoML・オントロジー・仮想データレイク等の世界最先端のデータ活用テクノロジーを活用し、防衛分野(自衛隊等)のお客様の意思決定を強力に支援するサービス提案・実証・開発に携わって頂きます。 　これらシステム・サービスの実現に向けては、Foresight・先見性の視点を重視し、国内先端R&D機関であるNTT及び米軍実績等を有する米国企業等の世界最先端技術・ノウハウを有する企業との連携を積極的に進め、革新的なシステム・サービスを追求しております。 　目まぐるしく変化する安全保障環境・デジタル技術の台頭等を念頭に、提供するシステム・サービスも変革が本格化する中にあり、ソフトウェアの力で防衛力強化の実現を追求し、先進技術・手法の適用を含めたアプリケーション開発に携わることによってエンジニアとしての成長や社会的意義・誇りを感じることができます。

新組織のフィジカル AI & プラットフォーム事業推進室では、生成 AI、ロボティクス、 IoT、デジタルツイン などを活用し、現実世界(フィジカル空間)とデジタル技術を融合した新たな価値創出を推進します。 製造、物流、建設、インフラ、保守運用 などの現場領域に対して、 AI エージェント、映像解析、センサーデータ活用、ロボット連携 などを組み合わせたソリューション開発を行い、「社会課題である労働力不足の解消と、元気な日本の復活」を目指します。 また、生成 AI を活用した AI 駆動開発( AI-Driven Development )にも積極的に取り組み、企画・設計から実装・テスト・運用までの開発プロセスを革新しながら、高品質かつ高生産性なアプリケーション開発を推進しています。 単なる PoC に留まらず、共通プラットフォームとして横展開可能なアーキテクチャ構築や事業化までを視野に入れ、社内外パートナーと共創していきます。 対象領域は、生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム、アプリケーション開発 など、多岐にわたります。 お客さまや現場部門と直接コミュニケーションを取りながら、企画〜提案〜開発〜運用まで一気通貫で推進していきます。 ●具体的な業務内容 ・生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム などを活用したシステム開発 ・AI 駆動開発を活用したアプリケーション開発および開発プロセスの改善 ・新技術の調査・検証および PoC の推進 ・お客さま課題の解決に向けたソリューション企画・提案 ・新規サービス・新規事業の企画および事業化推進 ●案件で使用する主な技術 開発言語:C#、 .NET、 Python、 JavaScript / TypeScript、 React など DB: SQL Database、 Cosmos DB など クラウド: Azure / AWS、 Azure OpenAI、 Azure AI Foundryなど AI・データ活用: 生成 AI、 AI エージェント、 RAG、画像・映像解析など プラットフォーム・基盤: Docker、 Kubernetes、 API 連携、データ基盤、 IoT 連携など 開発手法: AI 駆動開発(AI-Driven Development)、アジャイル開発、 DevOpsなど ●プロジェクト例 ・ IoT デジタルプラットフォーム開発 ・ フィジカル AI の PoC ・ AI 駆動開発の伴走支援 組織構成 5名(室長、マネージャー、メンバー) 既存メンバーも、フィジカル AI や AI 駆動開発について、試行錯誤しながら学んでいる最中です。 アプリケーション開発を通じて実践的にスキルを磨きながら、 AI、クラウド、データ、プラットフォームを横断できるフルスタックエンジニアを目指し、共に新しい事業を創り上げていきましょう。 ●従事すべき業務の変更の範囲 その他会社が指定した業務 ※会社が指定した業務には顧客事業所内での業務を含む

● ポジション概要 先端半導体の製造・開発・設備領域でデータ活用の重要性が高まる中、分析基盤の高度化や機械学習活用が急速に進展。 北海道エリアでも生産ライン立ち上げや品質改善が進んでおり、データ分析に基づく課題抽出・改善提案を担うデータサイエンティストを募集します。 Python/SQLを用いたデータ分析・モデル構築・可視化・ダッシュボード作成を担当し、現場で活用できる実践的なアウトプットを求められるポジションです。 ● 業務内容(概要) 製造・開発データの分析、可視化、機械学習モデル構築を通じて、現場課題の可視化・改善に貢献します。 ● 業務内容(具体的に) 先端半導体メーカーにて、製造データ・品質データ・設備データなどを対象に一連の分析業務を担当: Python/SQLを用いたデータ抽出・加工 モデリング(回帰/分類など)、特徴量設計、評価 工程・設備データの可視化、品質指標分析 歩留まり改善、予兆検知モデル構築、相関分析など BIツール(Tableau/Power BI)でのダッシュボード作成 分析結果の報告・改善提案、関係部門との連携 (変更の範囲)会社の定める場所(リモートワークの場所を含む)

【プロジェクト例】 ●画像認証システムの開発 ●生成AIに対する攻撃の対策・検証 ●生成AIを活用したアプリケーション開発 ●案件分類および自動マッチングシステム(RAG活用)の構築 ●採用支援システムでのスカウト文章自動生成ツールの開発 ●ChatGPTやClaudeなどLLMを活用したチャットポットや情報要約システムの構築 ●Rust/Java/Go/C#などを用いたAI自動テストアプリケーション開発 ●動画配信におけるAIサービス開発など ※状況によっては、これまでの経験を活かせる開発プロジェクトから参加していただく場合もございます。 ※リモートワーク可能なプロジェクトが多く、最先端の技術に触れることができます。 ※ご経験・スキル・希望に応じて最適な案件をご紹介します。 ※ご経験に応じて段階的に上流工程へとステップアップしていただけます。 ※ご経験やスキル・プロジェクトの状況によっては一例以外のプロジェクトをご案内させていただく可能性がございます。 ●職務内容の変更の範囲 (雇入れ直後)情報処理・通信技術に関わる業務 (変更の範囲)会社の定める業務

● クライアント向け業務(客先・プロジェクト業務) ・顧客の経営・業務課題のヒアリング、受託・プライム案件の企画・提案・獲得 ・システム化構想、DXロードマップ策定、生成AIを活用したPoC企画・業務改善推進 ・要件定義からリリースまでのプロジェクト統括、QCD・リスク管理、ステークホルダーとの合意形成 ・クライアントの開発組織における生成AI活用の導入・内製化支援、伴走 ● 社内組織向け業務(AI利活用促進・開発プロセスの再構築) ・社内エンジニア組織への生成AI利活用促進、プロンプト活用やナレッジの共有・展開 ・生成AIを前提とした新しい受託開発フローの設計、ガイドラインやベストプラクティスの整備 ・AI活用における品質や保守性を担保するための設計・レビュー方針の策定 ・社内向けのAIを用いたシステム開発、および開発生産性向上のためのツール導入・標準化

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

情報科学を活用した異常検知に関する技術研究、ソフトウェア ●職務内容 自社製品/自社サービスの開発 新たな防災設備の開発に携わるやりがいの大きい仕事です! 画像処理などのICT技術を活用したセンサ機器の研究開発をご担当頂きます。 ①「画像処理火災検知システム」の製品開発等 ②「異常検知システム」の製品開発等 ③ その他、各種防災システムの製品開発 ●具体的には 画像処理等、データサイエンスを活用したセンシング機器、およびネットワーク経由でデータを解析するシステムの技術研究～先行開発業務を中心にお任せします。 従来からの防災設備の枠を超え、プラントやインフラなどの重要設備を監視する異常検知システムの新技術を研究開発しています。

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

役割 エンタープライズ企業のAI活用やデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。 主たる業務 ● Python、R等を用いた統計モデル・機械学習モデルの設計・開発・評価・運用の支援 ● 各種生成AIやAIエージェントを活用したシステムの設計・開発・評価・運用の支援 ● データ基盤(AWS、GCP、Azure等)の要件定義・設計・運用の支援 ● クライアントへのヒアリング、PoC、本番運用までの一連のプロセス推進 ● クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援 ● AI/データ活用に関する技術リード

役割 AI/ML/LLMを活用したソリューションの設計・開発・運用を担い、クライアントの業務変革を技術面から実現する役割。 主たる業務 ●AI/ML/LLMモデルの実装・最適化 ●RAG・エージェント・ワークフローの設計・開発 ●API連携、アプリケーション開発、PoC構築 ●MLOps/LLMOps環境の設計・構築 ●データパイプラインの設計・実装 ●技術アーキテクチャの策定と技術選定

役割 エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。 主たる業務 ● Python、R等を用いた統計モデル・機械学習モデルの設計・開発・評価・運用の支援 ● 各種生成AIやAIエージェントを活用したシステムの設計・開発・評価・運用の支援 ● データ基盤(AWS、GCP、Azure等)の要件定義・設計・運用の支援 ● クライアントへのヒアリング、PoC、本番運用までの一連のプロセス推進 ● クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援 ● AI/データ活用に関する技術リード

役割 AI/ML/LLMを活用したソリューションの設計・開発・運用を担い、クライアントの業務変革を技術面から実現する役割。 主たる業務 ●AI/ML/LLMモデルの実装・最適化 ●RAG・エージェント・ワークフローの設計・開発 ●API連携、アプリケーション開発、PoC構築 ●MLOps/LLMOps環境の設計・構築 ●データパイプラインの設計・実装 ●技術アーキテクチャの策定と技術選定

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

●導入コンサルタント ・顧客向けの各種導入プロセス(要件定義、パッケージ説明、システムテスト、データ移行、ユーザトレーニング等)の実施 ・ERPパッケージを熟知し、顧客ごとの最適なソリューションを提案し、稼働開始まで総合的に支援 ●開発エンジニア(上流工程・下流工程) ・主にJava、SQLを用いたクライアントサーバアプリの、顧客向け専用アドオン・カスタマイズ(詳細設計～単体テスト) ・要件定義成果物からの概要設計や開発成果物の受入テストなど、コンサルタント層と開発層との間を繋ぐ領域の実施 ●その他 ・業務の幅を広げたい方は、インフラ領域も担当することが可能 クラウドサービスを使用したシステム動作環境の構築。 サーバ作成、アプリケーションのインストール、開発資源の最新化など、導入プロセスの全期間の環境維持管理。 ・顧客、社内メンバ、他SIerとの情報共有 ・タスク、スケジュール、コスト、メンバ等、様々な管理業務 ・新規案件獲得のための提案業務 ※ERPパッケージ導入における要件定義～本稼動にいたる各工程のいずれかを対応して頂きます ※全ての工程を担当しているメンバーもいます。 やる気×能力で幅広い工程を担当することが可能です ☆スキルアップチャレンジ応援プログラム(mcframe認定資格応援プログラム) →当社指定のmcframe認定資格取得に対して、資格手当を支給(毎月/上限65,000円※条件あり) 製造業向けERPパッケージ【mcframe】の開発・導入プロセス ☆在宅勤務がメイン。自社開発センター有 ☆資格取得報奨金制度有 ☆やる気をもったメンバー達がお待ちしています ☆mcframe認定資格MCCP取得者数、ランキング上位の会社です! 【部署】 mcframeビジネス事業部　mcframeソリューション部

【ミッション】 介護業界のデジタル変革を加速させ、サービス利用者と提供者双方の課題解決に貢献することがミッションです。SEO戦略の最適化を通じて、当社サービスの価値を最大化し、介護に関わる人々により良い情報と選択肢を提供することを目指します。 【概要】 SEOスペシャリストとして、サイトの自然検索経由における成果最大化のために施策のプランニング、エンジニアへのディレクション、施策実行を行っていただきます。 【具体的には】 複数のサービスを横断したSEOマーケティングを行っていただきます。 ・アクセスログ・市場データを中心としたデータの収集・分析・仮説立案 ・SEOを考慮した内部設計、コンテンツ最適化、内部/外部リンク戦略の実施 ・検索エンジンのアルゴリズム変更への対応と最新SEO手法の調査・導入 ・社内外のステークホルダーとの連携によるSEO施策の推進 ・社内のSEOに関する質問への対応、知見の共有 【その他要件】 ・従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある ・就業場所の変更の範囲:リモート勤務を命じることがある

お任せしたいこと 未整備な領域を自らの手で開拓し、将来的に当社の技術的土台を支えるPMへと成長していただくことが、このポジションのミッションです。 ● 入社直後〜 PLとしてプロジェクトを推進 Webアプリ開発(React/TypeScript、Python 等)のPLとして、リーダー層が担ってきた詳細設計・実装・テストの実務を引き継ぎ、生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を用いた実装・検証を自走して推進。 ※ご経験に合わせて担当工程は柔軟に調整します。 ● 半年〜1年後 開発パターンの標準化・アーキテクチャ設計、そしてPMへ 開発パターンの標準化(共通の“型”づくり)に深く関与。 お客様の要件定義から入り込み、生成AIの組み込み方を仮説検証しながら、アーキテクチャの提案と実装を牽引。 まずは自分+若手1名のサブリーダーから、要件定義・詳細設計ができる立場として下に3名程度がつく4名規模のチームを推進。 入社後1年程度でのPM登用を想定しています(早期の登用も歓迎)。 ※中途入社の方はご経験に応じた早期登用を行います。 このポジションならではの希少性 生成AIを活用した開発・テスト自動化・品質評価は、市場でも競争が活発化している成長領域です。 そのなかで当社は、AI駆動開発の専門部隊と品質保証(QA/QC)の専門部隊が同一ユニット内で連携し、開発の“型”と品質の作り込みを両立できる体制を持ちます。 この環境でサービスの立ち上げを牽引できる人材は市場でもまだ希少であり、その経験はエンジニアとしての市場価値を大きく高めます。 技術スタック 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 1)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

＜現在抱えている課題＞ 急成長を続ける「シゴトAI」において、ユーザーごとに最適化された個別学習支援や対話型のシミュレーションツールなど、高度なAI機能を高速でPDCAを回しながら実装していく必要があります。 しかし、単なる外部AIのAPI呼び出しにとどまらず、プロンプトエンジニアリングの最適化、RAGの精度向上、自律型AIエージェントのプロダクトへの組み込みなど、ビジネス価値に直結するブレイクスルーを生み出すためのAI実装リソースや専門知見がまだ不足しています。 また、社内の「AI駆動開発」をさらに自動化・効率化させるための社内専用ツールの開発やレビュープロセスの仕組み化も課題となっています。 ＜業務内容＞ 「シゴトAI」をはじめとする自社プロダクトへのAI機能の実装や、社内の開発生産性を向上させるAI基盤の開発・運用をお任せします。 ＜AI/LLM機能の設計・実装＞ プロダクトにおけるLLMを活用した新規機能(学習管理、シミュレーション、対話エージェント等)の開発・実装 ＜AI駆動開発の高度化＞ 社内エンジニアがCursorやClaude Code等のAIエージェントを活用しやすくするための、自社専用AIツールや自動レビュー、検証システムの構築・仕組み化 ＜精度向上と最適化＞ プロンプトエンジニアリング、RAGの設計・チューニング、およびAIの出力精度やレスポンス速度の継続的な改善 ＜最新技術のキャッチアップと還元＞ 先進的なAI技術や論文、新たなLLMモデルの迅速な調査・検証、およびプロダクトや社内開発プロセスへの還元 ＜チームや組織に関して＞ CTO直下のフラットな組織であり、最新のAI技術をどこよりも早くビジネスやプロダクトの価値へと転換させることを重視するチームです。 月10万円のAI利用手当を活用し、コストを気にせず最新の有料モデルやエージェントツールを使い倒せるため、技術的な探究心を存分に満たせる環境です。 決められた役割にとらわれず、AIの力でプロダクトや組織全体をアップデートしていきたい方に最適な組織です。 ＜AI活用・開発生産性について＞ Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ＜開発環境＞ ＜次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)＞ 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook ＜現行の開発環境(GFS事業)＞ 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery ＜インフラ・共通基盤＞ クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル ＜デザイン・プロトタイピング＞ デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)