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横断技術組織であるSGEコア技術本部で働いていただきます。 サイバーエージェントにおけるゲーム事業は7社の子会社から構成され、各社がそれぞれ特徴あるプロダクトを開発しています。 SGEコア技術本部は、これら9社を技術で支える横断組織として、プロダクトの開発効率と品質の最適化というミッションのもとに活動しています。 ・車輪の再発明を防ぐための共通基盤開発 ・モバイルゲームにおけるパフォーマンスの最適化 ・チートを防ぐためのセキュリティ対策 ・手動で行なっているQAの自動化 ゲーム・エンターテイメント事業部（SGE）について 「インターネットの可能性とチームの力で新しい時代のエンターテイメントを創る」 というビジョンを掲げ、スマートフォンゲームの新規開発・運用を中心に、グッズなどの周辺領域やグローバル事業、マンガ事業、DX事業にも積極的に展開しています。 約9社の子会社が独自の強みを活かしたプロダクト開発を行う一方で、各職種毎のボードやワーキンググループといった横断組織を通じて各社が持つ技術・ノウハウや成功・失敗事例を共有し合い強く連携し合いながらグローバル規模でヒットタイトル創出を目指す、業界内でも稀有な特徴を持つ事業組織です。 （事例） ・株式会社QualiArts　https://qualiarts.jp/company/#ProductList ・株式会社Colorful Palette　https://colorfulpalette.co.jp/service/ ・株式会社サムザップ　https://sumzap.co.jp/service/ ・株式会社アプリボット　https://www.applibot.co.jp/service/

【ミッション】 新設された全社横断の品質改革組織において管理職として、以下のテーマをリードしていただきます。 【業務内容】 1.品質可視化要件の構築と運用及び品質データ活用による改善サイクルの確立 ソフトウェア開発の総量や生産性、品質状況をリアルタイムで「見える化」するためのデータ基盤を構築し、データ駆動型の改善サイクルを回します。 ●開発品質データの要件定義 蓄積すべき品質データの検討および品質メトリクスの抽出・定義 開発状況をリアルタイムに把握し、リスクを早期検知するためのデータ可視化環境の構築 ●開発品質データの構築と運用 定義したメトリクスに基づき、各開発現場から効率的に品質データを抽出・自動収集する仕組みの検討 開発状況や不具合収束性をいつでも俯瞰・把握できるダッシュボードの構築と、日常的な運用の確立 2.開発状況アラート判定基準と運用 プロジェクトの遅延や、重大な品質低下をイベント前に早期検知するためのガバナンス体制を構築します ●開発品質における不具合基準の要件定義 開発の途中で「開発状況の是非」をリアルタイムに定量判断するためのアラート閾値の策定 ●上記基準の実行と運用 策定した基準に基づき、開発状況のモニタリングを実行 リスクや異常を検知した際、開発現場へのタイムリーなフィードバックや、マネジメント層への迅速なエスカレーションフローの運用 3.バグ状況可視化方法の標準化 事業領域や開発チームごとにバラつきがある不具合管理を統一し、全社的なソフトウェア品質の横串管理を実現します ●ソフトウェア用の不具合管理方法における要件定義 不具合の定義、ステータス遷移(起票からクローズまで)、深刻度の全社統一ルール策定 ●不具合JIRAルールの標準化構築と運用 Jira等のツールにおいて、放置されがちなバグを無くすためのワークフロー設計および入力ルールの標準化 現場が迷わず正しく入力・管理するための、Jira標準化ルールのマニュアル整備と運用定着 4.ソフトウェア品質の浸透・定着活動 ●各開発組織に対する品質基準等の展開 SDVの各開発組織に設置される窓口担当者と密に連携し、策定した各種品質基準やプロセス、Jiraルール等を能動的に展開・導入 四輪開発センターの品質組織とも連携し、将来的には独立した立場から品質を担保する「第三者評価・品質監査」の仕組みづくりの推進 ●品質意識向上に向けた取り組み 市場で発生した不具合要因の分析結果や再発防止策を、SDV全体の開発プロセス・環境へ横串でフィードバック・共有 勉強会の開催や成功事例の共有を通じ、開発者一人ひとりのソフトウェア品質に対する意識向上と文化の醸成 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります

【ミッション】 新設された全社横断の品質改革組織において管理職として、以下のテーマをリードしていただきます。 【業務内容】 1.品質可視化要件の構築と運用及び品質データ活用による改善サイクルの確立 ソフトウェア開発の総量や生産性、品質状況をリアルタイムで「見える化」するためのデータ基盤を構築し、データ駆動型の改善サイクルを回します。 ●開発品質データの要件定義 蓄積すべき品質データの検討および品質メトリクスの抽出・定義 開発状況をリアルタイムに把握し、リスクを早期検知するためのデータ可視化環境の構築 ●開発品質データの構築と運用 定義したメトリクスに基づき、各開発現場から効率的に品質データを抽出・自動収集する仕組みの検討 開発状況や不具合収束性をいつでも俯瞰・把握できるダッシュボードの構築と、日常的な運用の確立 2.開発状況アラート判定基準と運用 プロジェクトの遅延や、重大な品質低下をイベント前に早期検知するためのガバナンス体制を構築します ●開発品質における不具合基準の要件定義 開発の途中で「開発状況の是非」をリアルタイムに定量判断するためのアラート閾値の策定 ●上記基準の実行と運用 策定した基準に基づき、開発状況のモニタリングを実行 リスクや異常を検知した際、開発現場へのタイムリーなフィードバックや、マネジメント層への迅速なエスカレーションフローの運用 3.バグ状況可視化方法の標準化 事業領域や開発チームごとにバラつきがある不具合管理を統一し、全社的なソフトウェア品質の横串管理を実現します ●ソフトウェア用の不具合管理方法における要件定義 不具合の定義、ステータス遷移(起票からクローズまで)、深刻度の全社統一ルール策定 ●不具合JIRAルールの標準化構築と運用 Jira等のツールにおいて、放置されがちなバグを無くすためのワークフロー設計および入力ルールの標準化 現場が迷わず正しく入力・管理するための、Jira標準化ルールのマニュアル整備と運用定着 4.ソフトウェア品質の浸透・定着活動 ●各開発組織に対する品質基準等の展開 SDVの各開発組織に設置される窓口担当者と密に連携し、策定した各種品質基準やプロセス、Jiraルール等を能動的に展開・導入 四輪開発センターの品質組織とも連携し、将来的には独立した立場から品質を担保する「第三者評価・品質監査」の仕組みづくりの推進 ●品質意識向上に向けた取り組み 市場で発生した不具合要因の分析結果や再発防止策を、SDV全体の開発プロセス・環境へ横串でフィードバック・共有 勉強会の開催や成功事例の共有を通じ、開発者一人ひとりのソフトウェア品質に対する意識向上と文化の醸成 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【職場環境・風土】 Hondaは三つの喜び(買う喜び、売る喜び、創る喜び)を基本理念に、創業より数々の製品を生みだしてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で、夢や理想を徹底的に追求する風土が根付いており、学歴や年齢に関係なく誰もがフラットに活躍できる職場環境です。積極的に仕事に向き合い、推進する力のある従業員には、入社直後であっても大きな仕事が任されます。「こんなクルマが作りたい!」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げるような気概を持った方に、是非仲間に入っていただきたいと思います。

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。 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。 株式会社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。WINTICKETのFlutterアプリが技術力でコミュニティを牽引できるよう、Flutter関連のカンファレンスへの積極的な登壇や、日々新しい技術的な取り組みに挑戦しています。 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!

●ゲーム・エンターテイメント事業部(SGE)の概要 サイバーエージェントでは、メディア、広告、ゲーム事業を主軸とした インターネットサービスを展開しています。 (昨年度実績で　売上約7000億/従業員数約7000名/グループ会社数約110社) 中でも、ゲーム事業部(SGE)は、現在約1700名。計9社のグループ会社で構成され、 スマホゲームを主軸に、グッズ企画・EC・グローバルマーケティング・ NFT・DX・プログラミング教育事業等を展開中。 各社独自の経営をしながらも、各社間で強固に連携し合う独特な文化を持つ組織です。 ●配属先 株式会社サイバーエージェントのゲーム・エンターテイメント事業部における、クライアントエンジニアの募集です。 横断技術組織であるSGEコア技術本部または、各社プロジェクトのいずれかに参画いただき、 ゲームの設計と実装を行なっていただきます。 面談を通して、スキルと経験を踏まえて配属先は相談させていただきます。 ●仕事内容 <各社プロジェクト> ・ゲームコアシステム設計・実装 ・キャラクタ制御(PC・NPC・AI) ・イベントロジック設計・実装 ・UIシステム設計・実装 ・マルチプレイシステムの設計・実装 ・ゲームシステムにおけるリソース管理 <SGEコア技術本部> SGEコア技術本部は、9社のグループ会社を技術で支える横断組織として、 プロダクトの開発効率と品質の最適化というミッションのもとに活動しています。 ・車輪の再発明を防ぐための共通基盤開発 ・モバイルゲームにおけるパフォーマンスの最適化 ・チートを防ぐためのセキュリティ対策 ・手動で行なっているQAの自動化 ミッションを達成するために必要なことを自分たちで考え実行している組織です。 横断チームとして技術でゲーム開発を支えたい方、ぜひご応募をお待ちしております。

新規オリジナルIP創出を目的とした市場調査や分析業務をご担当いただきます。ゲーム領域におけるデータ分析のプロフェッショナルを目指したい方や、将来的にデータ分析に強みを持つゲームプロデューサーや事業責任者としてご活躍いただける方を募集しております。 ●業務詳細 ・新規ゲーム企画立ち上げのための市場調査やファクト調査分析 ・ソーシャルゲームに対する課題発見や施策検証 ・プロデューサーや事業責任者に対する助言と提案 ・分析ツールを用いたデータの可視化と運用 ・新しい数値指標の発見と提案

Power BIのダッシュボード開発・改善、SQL・データ整備に加え、Text-to-SQL AgentやVibe Coding向けPower BI開発キットの開発も担当します。チームリーダーと目的・指標の定義を確認し、一つの表や機能など、経験に合う範囲から取り組んでいただきます。 ● 取り組むテーマの例 ・Power BIの表・グラフ・フィルタ、セマンティックモデル・DAX・Power Queryの実装と、利用者の声を踏まえた改善 ・SQLによる申込・利用・解約等の抽出・集計、Excel・CSVの型・重複・欠損の確認 ・SharePointとの接続・更新設定、Power BI Serviceへの発行・更新確認 ・継続率・期間比較等の検算、利用者向けの操作・指標説明の整理 ・自然言語からSQLを作るText-to-SQL Agentの開発(テーブル・指標情報の整備、生成SQLの検証) ・Vibe Coding向けPower BI開発キットの開発・改善(PBIT生成、共通部品・検証ツールの整備) ● 日々の業務の進め方 既存の帳票やSQL、モデルをAIと一緒に読み解き、指標の定義・対象期間・集計単位を確認します。AIにDAXやPower Queryの修正案を作ってもらい、件数・合計・比率、フィルタを変えたときの結果を元データと照合。画面が表示されたら終わりではなく、数字と操作の両方を確かめます。 SharePoint上の元データ、Power BIのモデル、公開先のレポートのつながりを確認し、ファイル同期・データ更新・再発行の違いを踏まえて運用します。生成AIに渡す情報は整理・マスキングし、機密情報を守りながら活用します。実務で見つけた課題をAgentや開発キットに反映し、作業の効率化につなげます。 ● ～新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に～ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 ● 入社～1年後の成長ステップイメージ 社員の多くは新規事業立ち上げ未経験者ですが、採用面接から成長支援を行っており、 下記ステップを着実に進めることで成長する一歩を踏み出しています。 (1)採用面接 : 面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修 : 成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き : クライアントの事業立ち上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立ち上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え : クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立ち上げに向けたチーム作りを開始。

クライアント支援と自社サービス開発で、AIを活用した機能の実装・サーバー公開・運用改善を担当します。チームリーダーと目的・仕様・安全面を確認し、一つの機能や改善から取り組んでいただきます。 ● 取り組むテーマの例 ・「何をしたいか」からSkills・Agentを探し、Jevで関連度を評価するAI検索・共有・再利用の基盤 ・Web情報を継続収集し、生成LLMの要約とJevによる独自条件の判定を組み合わせるモニタリングツール ・集めた情報の重複・更新を整理し、ナレッジ検索(RAG)と必要なWeb検索で根拠付きの回答を返すAIエージェント ・議事録・報告書・SQL作成を支えるSkillsや、MCP・CLIを通じた外部ツール連携による業務の自動化 ・CSV・Excelを外部へ送らず、列の対応や数値の大小関係を保って加工する、AI活用向けのデータマスキングツール ・モデルの使い分け、検索候補の絞り込み・バッチ処理・キャッシュで、品質・速度・API費用を改善する仕組み ・AIエージェントに任せる作業が増えても全体像と進捗を見失わないよう、Agentが更新するWBS・タスクボードを設計・運用する仕組み ・Dots、GrokBot、Muse等の最新AIツールの利用・研究と、業務やサービスへの活用方法の検証 ● 日々の業務の進め方 Vibe Codingで試作し、生成された処理の流れと結果を確認。API連携・環境設定を整え、認証・権限・秘密情報の扱いをチェックし、テスト・レビューを経てサーバーに公開します。公開後もログや利用状況を見て、使いやすさと安定性を改善します。 「全部を毎回AIに渡す」は本当に必要か。APIの呼び出し回数・入力量を確かめ、ルール処理、候補を絞る検索アルゴリズム、まとめ処理、結果の再利用をAIと相談して検討します。業務に合うモデルと推論レベルも比較し、実データで品質・速度・費用を評価。改善方法はチームで考え、効果を確かめながら育てていきます。 ● ～新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に～ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 ● 入社～1年後の成長ステップイメージ 社員の多くは元々新規事業立上げ未経験者ですが、採用面接から成長工程を意識しており、 下記ステップを着実に進めることで素早い成長を目指します。 (1)採用面接 : 面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修 : 成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き : クライアントの事業立上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え : クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立上げに向けたチーム作りを開始。

●詳細 弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。 〈具体的な業務内容〉 ・Google Cloud上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ●使用技術 ・Google Cloud(BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex) ・AWS(EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker) ・ワークフローエンジン(Airflow) ・Python ・SQL ・Git ・Terraform ・Fivetran ●働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー ●テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ◇SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ◇AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ◇データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

サーバーサイド部署について サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 　 <カルチャー> コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています 個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります 　 AIプラットフォームグループのミッション セーフィーは、映像プラットフォームを実現するべく、映像を視聴するだけではなく機械学習などの技術と連携して「新しい付加価値を提供する開発」にも注⼒しています。 具体的には、API提供を進め、AI企業がセーフィーの映像データを利⽤して画像解析などの仕組みを構築したり、作成された学習モデルをセーフィークラウド上で駆動させる解析システムの構築を⾏っています。 本グループでは、上記の事業に関連して、 AIソリューションプラットフォームの外部公開を目指し、以下のような機能を担う基盤開発を推進しています。 データ収集/アノテーション 学習 エンドユーザーへのAIアプリ提供 また、上記基盤上にホストされるAIアプリケーションの開発自体も行っています。 ※参考:AIソリューションプラットフォームの紹介 2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリース。現場AXを更に加速させてまいります。 ※参考:セーフィー、映像×AIの開発プラットフォーム「Safie AI Studio」を提供開始 <具体的な業務内容> ●AIソリューションプラットフォームの開発 ●画像‧動画の解析システムの設計および開発 ●既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 ●外部向けAPIおよび開発者向けサイト(SafieDevelopers)の開発 ●カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとして働くことに加えて、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 <具体の業務イメージ> ●既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント ●5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 ●組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 ●組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語：Python、Go、Java インフラ：AWS データベース：MySQL、Redis、PostgreSQL 構成管理ツール：Terraform、Ansible、Packer 監視：Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD：GitHub Actions その他：GitHub、Docker、Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画することで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット 当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点からご活躍いただきます。 当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AI/データ分析を活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。 職務詳細 ●予測AIを用いた社内各部署のビジネス課題解決 ・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討・設計、ステークホルダーとの各種調整 ・分析テーマに基づく特徴量設計、入力データ作成(SQL/SAS) ・モデル構築(Dataiku/Python等)および効果検証の設計・実行 ・モデルデプロイ・運用支援・実績検証 ●生成AIを用いたビジネス課題解決・実証実験 ・各部署のビジネス課題ヒアリングや業務設計検討 ・簡易的なプロトタイプ開発 ・AIエンジニアと連携し、プロダクト開発および業務への組み込み ●自社ビジネスに貢献するための研究・開発活動や社内教育 ・不正検知モデル開発等の自社ビジネス貢献に向けた研究活動 ・社内AIリテラシー向上のための各種研修やワークショップ <関連ニュースリリース> ・革新的なAIプラットフォーム「UNIVERSE」の独占的利用契約を締結 https://www.smbc-card.com/company/news/news0001960.pdf

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット ●概要 当社の既存業務に対してAIの活用を前提とした再設計を推進します。 社内各部署における「業務変革の実行支援」、全社横断での「活用促進」の企画、推進、「AI開発」に従事いただきます。 ●業務変革の実行支援 ・各部署のビジネス要望、課題をヒアリングし、業務変革テーマ検討・選定 ・業務変革テーマ別の立ち上げからリリースまでのプロジェクト計画策定 ・担当部署と連携しての進捗・課題等のプロジェクト管理、要件交渉 ・業務変革テーマについてのAI活用イメージの具体化(要件定義支援) ●生成AI開発 ・クラウド環境でのAIワークフロー/エージェントの構築 ・プロンプトエンジニアリング ・業務要件に合わせた非構造化データのマネジメント ●活用促進 ・全社横断でのAI活用促進策の企画・実行・モニタリング ・社員向け研修の企画・実施

従来当社が強みとしてきた半導体前工程向けの技術・知見を活用し、後工程の先端パッケージング領域における新規事業創出を推進しています。 本ポジションでは、最先端実装技術に関する大学・研究機関との共同基礎研究テーマとし、装置データの解析やシミュレーション技術を活用したデジタルツイン構築を担っていただきます。 <先端パッケージングとは> 複数の半導体チップを高密度に積層・統合し、AIや高性能プロセッサの性能を最大化する最先端の後工程技術。 【業務詳細】 ・国内外の研究機関や大学との共同研究で取得したデータの整理、解析 ・各種シミュレーションソフトの活用および最適な解析環境の選定 ・物理シミュレーションを活用した現象理解およびモデル構築 ・機械学習、AI技術を活用したデータ解析、予測モデル開発 ・半導体製造プロセスや装置挙動のデジタルツイン構築・高度化 等 <プロダクト・強み> https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/products/manufacturing-related/advanced-packaging/ <業務の変更範囲> 会社の定める業務

データマネジメントに関するコンサルティング・伴走支援を担当していただきます。 また、データ活用基盤の導入・開発を担当していただきます。

AI活用を推進したいお客様に向けて、機械学習プラットフォームのDataRobot、SageMaker AI等を利用しデータ分析、予測の支援を担当していただきます。 機械学習で解決できるテーマを創出し、テーマを実現するためにデータを収集・整形し、DataRobotやSageMaker AI、独自技術を利用して予測モデルを構築、結果をレポーティングします。 予測結果をシステムと連携することで効果が見込まれる場合は連携ソリューションの構築を支援します。 また、お客様が自社のデータサイエンティストを育成する要望があれば、育成を支援します。

① AI×クラウドによるアプリケーション開発 クラウドネイティブ技術と最新AIを活用したアプリケーション開発を担当いただきます。 モデル選定・学習・評価からアプリ実装まで、一貫して携わることが可能です。 また、最先端のAI・ソリューションの検証・技術評価も行い、新たな価値創出に直結する開発に挑戦できます。 ②自社サービスの進化(エンハンス・保守) 既存サービスの機能改善・運用を通じて、ユーザー価値を継続的に高めていきます。 単なる保守ではなく、企画・改善提案を自ら反映できる環境のため、サービスを“育てる”経験が得られます。 ③映像ソリューションの新規事業開発 映像×AIを軸とした新規事業の立ち上げに携わります。 ・サービス企画(コンセプト設計・ユースケース検討) ・実現方式の設計(アーキテクチャ検討) ・事業化推進(商品化計画・提供モデル構築) 0→1の事業創出に技術者として関われるポジションです。

パーソルグループ各社およびクライアント企業に対し、AIを活用したビジネス課題解決支援、AI駆動開発、AI実装支援、AI定着化支援、プロジェクト実行管理等の技術リードを担当していただきます。 <具体的な業務内容例> ●各種基盤モデル(生成AI等) ●AI SaaS を活用したAIシステムアーキテクチャの設計 ●業務要件を踏まえたAIモデル選定・評価・PoC 設計 ●エンジニア/データサイエンティストを巻き込みAI実装プロジェクト推進 ●PoC に留めず、本番運用レベルのAIプロダクト導入までを一気通貫でリード ●AI駆動開発 └ 利用可能ツール(Cursor,Claude Cod,GitHub Copilot,Open AI CodeXなど顧客に合わせカスタマイズ) 期待するミッション AI を単なる技術導入ではなく、「業務と事業を変えるプロダクト」として実装することが本ポジションのコアミッションです。 ●AI トランスフォーメーション(AX)推進 └ AI導入ロードマップ策定、技術選定、アーキ設計 ●AI エコシステム整備 └ 生成AI(LLM)・RAG 構成、AI SaaS、データ基盤などを組み合わせた拡張性の高い技術構成の設計 ●AI × ヒトの共進化プロセス設計 └ AI 活用前提の業務フロー再設計、人による最適な介在点の設計、チェンジマネジメント ●実装フェーズの技術リード └ 社内エンジニア・データサイエンティストと連携し、PoC→本番導入へのスケールアップを牽引 プロジェクト事例 以下は案件事例の一部で、今後も多様な案件の獲得を予定しております。 <具体的なプロジェクト例> ●人事領域向け 生成AI(LLM)活用プラットフォーム構想、技術選定 ●営業オペレーション最適化に向けた AI ワークフロー構築、PoC 推進 ●営業スキル向上のための AI ロールプレイ自動生成ツール設計、実装 ●製造業向け最適化 AI(加工条件最適化モデル等)の PoC ～ プロダクション化支援 ●人材マッチングの AI 自動最適化アルゴリズム開発支援

【ミッション】 国内最大級の自社GPUインフラと通信ドメインデータを武器に、通信業界向け大規模言語モデル「Large Telecom Model(LTM)」の学習・評価・チューニングパイプラインを構築/主導します。 実業務に耐えうる高精度かつ安全性の高いモデルへと継続的に高度化し、現場への実装を通じてネットワーク運用の効率化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 ・LTMモデルの性能向上 ・学習パイプラインの構築 ・最先端生成AI技術の検証および実業務適用に向けた技術リード 【具体的な業務】 【モデル開発・学習】 LLMの継続事前学習(Continued Pre-training)やFine-tuning(SFT/RLHFなど)の実装/学習レシピの最適化 【データ基盤・加工】 基地局データや運用ログなどの大容量通信ドメインデータの収集/整形/学習データセットの設計、クレンジング 【評価・ベンチマーク】 自動評価フレームワークの構築および評価指標(Benchmark)の設計/精緻化 【技術調査・PoC】 最先端論文(ArXivなど)やOSS(最新のモデル・学習手法)のキャッチアップとPoCによる検証 【現場連携・要件定義】 社内関係部署(アプリ開発チーム・現場)との連携による課題の整理およびモデル要件へのフィードバック

【ミッション】 独自開発のLLM基盤「LTM」や最新の生成AI技術を組み込んだAIエージェント・業務アプリケーションの設計/開発を主導します。 システム企画チームや業務現場と連携しながら、運用データのフィードバックに基づく自律学習メカニズムを構築し、通信オペレーションの自動化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 LTMを活用したAIエージェントおよび業務アプリケーションの開発と、社内業務への適用の推進 ●具体的な業務 【AIエージェント・ワークフロー開発】 ・LTMおよび各種LLMを組み込んだAIエージェント(Multi-Agentなど)やAIワークフローの設計/実装/コード化 【要素技術・外部連携の実装】 ・RAG、プロンプトエンジニアリング、ベクトルDB、外部API/ツール連携機能の実装/高度化 【アジャイルなPoC・アプリ実装】 ・システム企画担当と連携し、現場の要件/課題に応じた実効性の高いAIアプリケーションの迅速な試作(PoC)/本番実装 【自律学習基盤・LLMOps構築】 ・実行ログ、評価データ、ユーザーフィードバックを収集/活用し、AIエージェントの精度を継続的に向上させる「自律学習ループ」の仕組みづくり/LLMOpsの構築 【モダン開発手法の推進】 ・AI駆動開発ツール(GitHub Copilotなど)や最新ツールを活用した、効率的かつ機動的な開発サイクルの実践

●業務内容 当社では、今後のSI事業における新たな成長領域として、「データエンジニアリング/データ活用領域の新規事業立ち上げ」を進めています。 今回募集するのは、すでに完成された組織を管理するポジションではありません。 現在は事業・組織ともに立ち上げフェーズにあるため、まずはプレイングマネージャーとして自ら顧客・プロジェクトの最前線に立ち、案件創出、提案、プロジェクト推進を担いながら、事業の成長に合わせて組織をつくっていただきます。 将来的には、「データエンジニアリング領域の事業部長・部長として、事業・組織を牽引いただくことを期待するポジション」です。 「既存組織を管理する」のではなく、経営・営業・エンジニアと連携しながら、「自ら事業と組織をつくっていくこと」に魅力を感じる方を歓迎します。 ●仕事内容例 ・顧客のデータ活用課題のヒアリング、構想策定、提案 ・要件定義、データ基盤のアーキテクチャ設計 ・Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric、BigQuery等を活用したデータ基盤案件の推進 ・PM/PLとしてのプロジェクトマネジメント ・営業部門と連携したプリセールス、案件創出 ・データエンジニアリング領域におけるサービス・技術方針の検討 ・プロジェクト体制の構築、パートナー企業との連携 ・事業拡大に合わせた採用活動、メンバー育成 ・データエンジニア組織の立ち上げ ・将来的な事業計画、売上・利益、組織計画の策定・推進 ●案件例 <案件例①:製造業向けマスターデータ基盤構築> 業界:大手製造業 期間:6か月 体制:3名 役割:PL兼データエンジニア 内容: 社内に散在する製品・顧客・仕入先マスタの統合基盤を構築 ETL/ELTパイプライン設計・実装 データ品質ルールの策定および運用設計 BIツール向けデータマートの整備 <案件例②:小売業向けデータ分析基盤構築> 業界:大手小売業 期間:8か月 体制:5名 役割:データエンジニア 内容: POSデータ・ECデータ・会員データを統合する分析基盤構築 クラウドDWH(Snowflake、Fabric等)の設計・構築 データパイプライン開発および自動化 マーケティング施策向けダッシュボードデータ整備 案件によって異なりますが、リモートワークやフレックス制度を活用しながら、裁量を持って働ける環境を整えています。 ●ポジションのミッション 入社直後から管理業務だけをお任せするのではなく、事業立ち上げ期はご自身もプレイヤーとして案件に入り、顧客・技術・プロジェクトを理解しながら事業基盤をつくっていただきます。 事業の拡大に伴ってメンバーを増やし、チーム化・組織化を進め、将来的には「事業部長・部長としてデータエンジニアリング領域を担っていただくこと」を想定しています。 中長期的には、データ基盤 → BI・Analytics → AI活用までを一気通貫で提供できる組織へ発展させ、データ・AI領域を当社の新たな事業の柱として成長させることを目指しています。 ●キャリアについて 【入社時】 プレイングマネージャーとして、顧客提案・PM・技術リードを中心に事業立ち上げを推進 　　↓ 【事業拡大期】 案件拡大、採用・育成を通じてデータエンジニアチームを形成 　　↓ 【組織化】 複数案件・チームを統括する部長クラスへ 　　↓ 【事業拡大】 データ・AI領域の事業部長として、事業計画・売上利益・組織を統括 ●配属部署 Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。 社員人数:約60名 ●配属事業本部 Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です! 今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI　QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。 また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます 生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。 AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します! ●研修 キャリア採用の方は、入社して慣れるまでは、担当マネージャーからサポートさせていただきます。 また、ヒューマンスキル研修(集合研修)やIT技術研修(オンライン)等の制度もあり、積極的にスキルを身に着けられる環境です。

会社概要 「デジタルクリエイタープロダクション」として、お客様の課題解決や自社プロダクトを通じて、技術者の社会的ポジションの確立を目指す、真のプロフェッショナル集団です。 　当社は単純な技術社員の派遣会社ではなく、デジタル人材事業、受託開発事業、コンテンツプロパティ事業を通じて、社内外にかかわらず、技術社員の働く機会、叶えたいキャリアの創出作りを行っています。 　当社には優秀な技術社員が数多く集まっており、人材をクラスター化することで、バンダイナムコグループ/リクルートグループ/楽天グループなどの大手企業をはじめ、常時300社以上と安定した取引を行っています。 　2014年上場以来、社員数の増加と共に、業績面においても着実な成長を遂げており、近い将来、東証プライム市場への上場を目指しています。今後は、更に優良な取引先、プロジェクトに参画することで、技術社員のトラックレコードの充実を図ることができます。 【主な仕事内容】 　HubSpot・Tableauを活用したDX推進エンジニアを探しております。 ●業務の全体像(任せたいミッション) ・HubSpot / SFA・CRM カスタムオブジェクト・プロパティ設計/データ設計 営業向け登録・入力フロー設計/API外部システム連携 業務要件に合わせた改善・運用設計/Pythonワークフローの実装・運用保守 ・Tableau / BI Tableau Cloudを利用したダッシュボード構築(売上・KPI等可視化) Tableau Prepによるデータ加工・結合/計算フィールド・フィルター設計 期間別集計・データソースおよびワークブックの運用設計 ・業務改善・データ活用・ベンダー折衝 業務フローの整理・改善/現場の要望を踏まえたシステム設計 SFA/CRMデータのBI活用(収集〜加工〜可視化の一連の設計) オフショア開発チームや外部パートナーへの仕様伝達・進捗管理 はたらく環境 ●キャリアマップ https://www.e-xtreme.co.jp/career/environment/career-map/ ●評価制度 https://www.e-xtreme.co.jp/career/environment/evaluation/ ●教育・研修 https://www.e-xtreme.co.jp/career/environment/training/ ●福利厚生 https://www.e-xtreme.co.jp/career/environment/benefits/

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●機械学習エンジニアが担当する技術領域 弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。 ・最適化、強化学習 ・推論型AI(画像、音声、時系列データ、統計系など) ・LLM、NLP ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます） ＜具体的な業務内容＞ ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは？ 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●機械学習エンジニアが担当する技術領域 弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。 ・最適化、強化学習 ・推論型AI(画像、音声、時系列データ、統計系など) ・LLM、NLP ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow） ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...） ・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...） 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 業務の変更範囲:なし

全社AIプラットフォームの企画・設計・構築・運用を担当し、Microsoft CopilotやAzure OpenAI、ChatGPT、Claudeなど複数の生成AIを活用できる環境を整備します。 単なるインフラ構築ではなく、各部門の業務課題を理解しながら、AI活用の要件定義、AIエージェント基盤の構築、ベンダーマネジメント、社内コンサルティングまで一貫して担い、Honda全体の業務変革を推進していただきます。 <具体的には> ●AIプラットフォームの企画・構築・運用 ・Microsoft Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI 等を活用したAIプラットフォームの設計・構築・運用 ・ChatGPT、Claude、Google Workspaceなど各種AIツールの導入・運用 ・AIエージェントの連携およびAIエージェント実行基盤の整備 ・セキュリティ・認証・ガバナンスを考慮した利用環境の設計 ●全社AI活用の推進 ・各部門へのヒアリングを通じたAI活用要件の整理・設計 ・AI活用に関する技術支援・社内コンサルティング ・AI活用事例の創出・横展開 ・教育・トレーニング・利用促進施策の企画・実施 ●プロジェクト推進 ・MicrosoftやSIベンダーとの技術検討・折衝 ・関係部門(セキュリティ・調達・IT等)との調整 ・AIプラットフォームの標準化・アーキテクチャ設計 ・最新AI技術の調査・評価・導入 ●利用データの分析・最適化 ・AI利用状況・コスト・効果の可視化 ・ROI分析・運用改善 ・全社最適の観点でのプラットフォーム高度化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【利用技術・サービス】 Microsoft 365(Teams/Outlook/Excel/Word/PowerPoint/SharePoint) Microsoft Copilot、Azure OpenAI Service Power Platform(Power Automate/Power Apps/Power BI) Microsoft Azure、Amazon Web Service、Google Cloud Platform

●配属部門 エンタープライズソリューション統括本部　システムインテグレーション本部　テクノロジーサービス部 ●部門概要 主に次の2つの軸で活動します。 1.組織横断支援 専門家としてプロジェクトに直接参画し、また専門的知見に基づく施策の企画・実行を通じて、部門横断の支援を行います。 2.顧客向けの高難度プロジェクト遂行 顧客と直接向き合い、技術的に難易度の高いプロジェクトの遂行を担います。 ●担当業務 事業課題に対し、仮説立案 → データ収集・前処理 → 探索・分析 → モデル化 → 示唆抽出 → 意思決定支援までを一気通貫でリードいただきます。各工程で成果物・評価KPI・Go/No-Go基準を設定し、事業・現場・IT/データ基盤・法務など関係者と合意形成しながら、PoCでの価値検証から本番導入・運用定着(監視・ドリフト検知・再学習・SLA整備)まで推進します。業界横断のSIerとして、既存システム連携やデータガバナンスにも配慮した設計・実装・改善を担っていただきます。 併せて、個人の知見を組織知として体系化・展開する施策(標準化、ナレッジ整備、育成 等)も担っていただきたいと考えています。 *********************************************************************************************** 【動画のご紹介】 システムソリューション事業部のカルチャーや、「はたらいて、笑おう。」を実現するための制度・取り組みについて 30秒～1分ほどのショート動画でご紹介しております。ぜひご覧ください。 (https://note-it.persol-xtech.co.jp/n/na642e98915d8) *********************************************************************************************** 担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(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)

●募集ポジション ・アプリエンジニア ・アプリPM/PL ・インフラエンジニア ・インフラPM/PL ・セキュリティエンジニア ・サービス企画 ・プリセールスコンサルタントなど ※状況に応じて募集が終了している場合もございます。 ●プロジェクト事例 ・生成AIを活用したナレッジ検索サービス ・税理士業務支援AI情報検索サービス ・XRグラス向けAIサービス ・インフラ基盤のアセスメントと最適化 ・Microsoft Defender for Cloud　脆弱性管理の導入支援 ・Azure基盤構築/システムマイグレーション ・Azure Virtual Desktop システム構築 ・Webアプリ開発 ・AIを活用したシステム開発 ・Microsoft 365環境構築 ・DXプロジェクトのPMO ・PMO支援やPKG導入 など *********************************************************************************************** 【動画のご紹介】 組織やカルチャーについて、30秒～1分ほどのショート動画でご紹介しております。ぜひご覧ください。 ●事業・組織紹介編 (https://note-it.persol-xtech.co.jp/n/n3dc25404fa46) 事業部長やゼネラルマネジャー、マネジャーたちが自組織の特徴や仕事のやりがい、働く魅力についてご紹介します。 ●カルチャー・制度紹介編 (https://note-it.persol-xtech.co.jp/n/na642e98915d8) システムソリューション事業部のカルチャーや、「はたらいて、笑おう。」を実現するための制度・取り組みについてご紹介します。 *********************************************************************************************** 担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(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)

AI×データ テクニカルプロデューサーとして、定量データ分析を起点に、課題発見・仮説立案・施策提案・可視化・業務改善まで幅広く担っていただきます。 また、生成AIを活用した分析業務の効率化や、AIエージェント化・自動化にも取り組み、データ活用とAI活用の両面から事業推進を支援していただきます。 主な業務内容は以下の通りです。 ・膨大なデータからのデータ抽出、集計、加工、分析 ・SQL、Pythonなどを用いた定量データ分析 ・分析結果からの傾向把握、課題抽出、仮説立案 ・データに基づく施策考案、改善提案、事業推進支援 ・分析結果の可視化、レポート作成、ダッシュボード化 ・分析目的・KPI・集計ロジックなどのデータ分析設計 ・生成AIを活用した分析業務の効率化、自動化 ・Codex、Claude Code、ChatGPTなどを活用したコード生成、分析支援、プロトタイプ開発 ・AIエージェントや生成AIツールを活用した業務改善・新しい分析手法の検討 ・データ分析・生成AI活用を通じた新規事業やプロダクト開発の支援 ～分析・レポーティングだけでなく“創れる”人材へ～ 顧客の課題を発掘し、目的設定→運用設計→データ分析→改善提案まで一気通貫。さらにAI・ツール・DBで、レポーティングや業務を自動化し、事業の自走化を後押しします。そこから新規事業を共創する中心メンバーを募集。 ～新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に～ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 【入社～1年後の成長ステップイメージ】 社員の多くは元々新規事業立上げ未経験者ですが、採用面接から成長工程を意識しており、 下記ステップを着実に進めることで素早い成長を目指します。 (1)採用面接:面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修:成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き:クライアントの事業立上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え:クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立上げに向けたチーム作りを開始。

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)

【自社開発プロダクト開発に参画していただけるAIエンジニアを募集】 自社製品エンジンの保守やカスタマイズ、新機能開発などをおこなっていただきます。 また、AI(Deep Learning)機械学習(CNN/RNN)、画像認識(OpenCV)、自然言語処理の開発なども担っていただきます。 案件によって異なりますが、チーム構成は3～5名。 AIなどに関するプログラム経験がない方でも、勉強意欲があればご応募歓迎です。 ■業務の変更範囲について ＜雇入時＞ 自社製品開発にかかわる業務全般・受託案件に関わる業務 ＜変更範囲＞ 自社製品開発にかかわる業務全般 入社後のフォロー 入社後3カ月間はOJT形式で業務を覚えていただきます! まずは自社サービス「AI-OCRサービス」の概要を説明し、小さな実装を1案件からお任せする予定です。 あなたの研修期間は教育担当も出社していますので、分からないことはすぐに質問できます。 ・定期的に実施されるAIやクラウド、環境全体の社内勉強会など充実の成長環境でフォローします。 メンバーからスタートし、がんばり次第でリーダー▶サブマネージャー▶︎マネージャー▶︎課長▶︎副部長▶︎部長とキャリアアップしていくことが可能です。 経験次第では役職つきで採用することも。 役職手当がついているため、キャリアアップに伴って給与も上げることができ、業務の幅を広げることも可能! ※サブマネジャーまでは一般職、マネジャーから管理職となります

生成AIを活用したシステムやサービスの企画・設計・開発・導入支援を行います。 具体的には、企業の業務課題を解決するための生成AIソリューションの提案、PoC(実証実験)の推進、生成AIを組み込んだアプリケーションや基盤の開発などを担当します。 最新のクラウド技術やAIモデルを駆使し、顧客に新しい価値を提供することを目指しています。 【生成AIソリューションコンサルタント】 顧客の業務課題を深く理解し、技術的・業務的の両面から生成AIを活用した最適なソリューションを共創します。 導入戦略の策定やPoCの設計・実行に留まらず、継続的な改善やスケーラビリティを見据えた提案を行います。 ・顧客の業務プロセスや課題の深掘り、生成AI適用可能性の評価 ・生成AI活用におけるユースケースの設計と価値検証 (PoV) の支援 ・実証実験(PoC)の企画・実行と、結果に基づく改善提案 ・導入後の運用・拡張を見据えたロードマップ策定 ・リスク・倫理・ガバナンス観点での導入支援と社内啓発 【生成AIプロジェクトマネージャー】 生成AI導入プロジェクト全体を管理し、技術的な不確実性や変化の速い環境に対応しながら、成果の最大化を目指します。 顧客との共創を重視し、開発チームと連携して柔軟かつ迅速なプロジェクト推進を行います。 ・プロジェクトの目的・価値定義とロードマップ策定 ・顧客との共創による要件調整・スコープ調整 ・開発チームとのアジャイルな進行管理と技術的な意思決定 ・PoC結果のフィードバックを活用した改善推進 ・リスク・倫理・ガバナンス視点でのプロジェクト管理 【生成AIアプリケーションエンジニア】 生成AIの特性を活かし、ユーザー体験と業務価値を最大化するアプリケーションを設計・開発します。 UI/UX設計からバックエンド開発まで幅広く担当し、生成AIならではの開発プロセスをリードします。 ・生成AIを活用したWebアプリケーションやAPIの設計・開発 ・プロンプト設計、RAG、LLM応答の精度評価などの生成AI技術の実装 ・ユーザー体験を重視したUI/UX設計 ・テスト自動化や品質保証、運用フェーズでの改善支援 【生成AIソリューションアーキテクト】 生成AIの価値を最大化するためにシステム基盤やデータ活用環境の設計・構築を担います。 RAGやエージェントなど、生成AI特有のアーキテクチャに対応し、スケーラビリティ・保守性・セキュリティを考慮した設計を行います。 ・生成AIシステム全体のアーキテクチャ設計と技術選定 ・RAGやエージェント利用におけるデータ整備・前処理・検索最適化 ・ベクトル検索やナレッジグラフなどの検索基盤構築 ・クラウド環境におけるセキュリティ・ガバナンス設計と運用支援 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務