データ・AI・機械学習(Go)の求人・転職情報

エムスリー株式会社

●ミッション 医療×ITの分野で日本トップシェアを誇るエムスリーのデータ基盤の設計・開発および、データを活用した施策の推進を通し、データを軸に医療現場を変革する ●担当事業・プロダクト 社内には多くの事業、サービスがあります。 以下に一例を挙げます。 ・医療従事者向けメディア m3.com ・製薬企業のプロモーション支援サービス MR君 ・国内シェアNo. 1のクラウド電子カルテ エムスリーデジカル ・医療施設向け予約〜会計までできる総合サービス デジカルスマート診療 ・コンシューマ向けの健康相談サービス Askdoctors ・グローバル向けプロダクト ●担当業務 BigQueryを中心に構築しているデータ基盤の設計・開発・運用をご担当いただきます。 データの収集・集計加工・可視化までを一気通貫で担い、クライアント企業へのデータ関連サービスの提供、およびエムスリー社内でのデータドリブンな意思決定の支援をすることが業務の中軸です。具体的には、以下のようなチャレンジがあります。 ・各種データマート及びデータパイプラインの設計・開発 ・データ品質担保のための戦略検討やツール導入 ・AI・機械学習チームなど他組織と協調しての新規プロダクトの開発 データを用いたビジネス価値の創出に向け、自ら手を動かしてデータパイプラインや各種アプリケーションを開発していきます。 ●テックブログ記事例: LookerによるダッシュボードのアーキテクチャとTerraform providerの実装と運用 https://www.m3tech.blog/entry/looker-dashboard-architecture エムスリーのデータ基盤を支える設計パターン https://www.m3tech.blog/entry/data-platform-design-pattern ●技術スタック ・開発言語:LookML / Python / SQL / Bash ・データパイプライン:Digdag / Embulk / Fluentd / Dataflow ・DB・データウェアハウス: BigQuery / PostgreSQL / MySQL / Oracle ・インフラ・IaC:AWS / GCP / Terraform / オンプレミス ・BIツール:Looker / Redash / Tableau ・その他: Slack / Figma / GitLab / GitHub / Confluence / Jira ●チーム体制 システム担当も含めたチーム全体では、エンジニア28名、ディレクター10名、デザイナー3名、QA(テスター)10名。うち、データ基盤エンジニアは4名。 社員同士をお互いにプロとして尊重する文化。チーム内のシステム設計のプロとして、方針策定の議論から参加し、実際の開発、リリース、運用フェーズまで担当。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

※本求人はエンジニアリンググループの関西採用を目的とした求人票です。 　エンジニア全職種で募集しています! ●ミッション 最先端のIT技術を使って医療現場の課題を解決し、日本の医療を変革すること ●担当事業・プロダクト エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こすことを目指して、日本国内外で数多くのWebサービスを展開しています。 「m3.com」 日本最大の医療従事者向けプラットフォーム「m3.com」における各サービスの提供を通じて国内30万人以上、世界で600万人以上の医師に適切な情報を配信し、一億人以上の患者に貢献するため、プロダクト開発に取り組んでいます。 「エムスリーデジカル」 医師の「患者と向き合う時間」を最大化する、クラウド電子カルテ「エムスリーデジカル」を開発しています。新規導入施設数でクラウド電子カルテにおいてNo.1となっています。機械学習を用いた新規機能開発、電子カルテならではの安定運用に向けた改善などに取り組んでいます。 https://digikar.co.jp/ 「エムスリーデジカルスマート診療」 クリニックでの患者の待ち時間の短縮、業務のDXのために、予約・問診・決済等の機能をシームレスに提供する「デジスマ診療」を開発しています。電子カルテ連携・患者向けWeb・アプリや医療機関向け管理画面の改善に取り組んでいます。 https://digikar-smart.jp/doctor その他にも、数多くのプロダクトを運用・新規開発しており、選考フェーズの中で志望者様の希望も含めてご担当頂くプロダクトを決定します。 ●担当業務 担当チームが受け持つプロダクトの設計・開発・運用をお任せします。 プロダクトマネージャーやビジネスチーム、デザインチームと協力しながら、ユーザーヒアリング・技術選定・設計・実装・QA・運用保守といった様々なフェーズに関わることが出来ます。 ●チーム体制 プロダクトごとにチームを組んでおり、チーム平均5〜6名のエンジニアに、プロダクトマネージャー、デザイナー、QAを加えた体制を取っています。 スクラムをベースとした開発を行うチームが多く、継続的なリリースによってユーザに素早く価値を届けることを目指しています。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

●ミッション 最先端のIT技術を使って医療現場の課題を解決し、日本の医療を変革すること ●担当事業・プロダクト エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こすことを目指して、日本国内外で数多くのWebサービスを展開しています。 「m3.com」 日本最大の医療従事者向けプラットフォーム「m3.com」における各サービスの提供を通じて国内30万人以上、世界で600万人以上の医師に適切な情報を配信し、一億人以上の患者に貢献するため、プロダクト開発に取り組んでいます。 「エムスリーデジカル」 医師の「患者と向き合う時間」を最大化する、クラウド電子カルテ「エムスリーデジカル」を開発しています。新規導入施設数でクラウド電子カルテにおいてNo.1となっています。機械学習を用いた新規機能開発、電子カルテならではの安定運用に向けた改善などに取り組んでいます。 https://digikar.co.jp/ 「エムスリーデジカルスマート診療」 クリニックでの患者の待ち時間の短縮、業務のDXのために、予約・問診・決済等の機能をシームレスに提供する「デジスマ診療」を開発しています。 電子カルテ連携・患者向けWeb・アプリや医療機関向け管理画面の改善に取り組んでいます。 https://digikar-smart.jp/doctor その他にも、数多くのプロダクトを運用・新規開発しており、選考フェーズの中で志望者様の希望も含めてご担当頂くプロダクトを決定します。 ●担当業務 担当チームが受け持つプロダクトの設計・開発・運用をお任せします。 プロダクトマネージャーやビジネスチーム、デザインチームと協力しながら、ユーザーヒアリング・技術選定・設計・実装・QA・運用保守といった様々なフェーズに関わることが出来ます。 ●チーム体制 プロダクトごとにチームを組んでおり、チーム平均5〜6名のエンジニアに、プロダクトマネージャー、デザイナー、QAを加えた体制を取っています。 スクラムをベースとした開発を行うチームが多く、継続的なリリースによってユーザに素早く価値を届けることを目指しています。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

株式会社カナリー

●ポジション概要 AIソリューション事業のForward Deployed Engineer(FDE)として、業界最大手グループ企業をはじめとする大手クライアントの業務現場に深く入り込み、業務フローをAIネイティブに再構築する変革(AX)を要件定義から実装・運用まで一気通貫でリードしていただきます。 FDEは「顧客の現場に最も近い場所で課題を解決するエンジニア」です。当社では戦略コンサルティングファーム出身のAIコンサルタントとペアを組み、クライアントの経営課題・オペレーション課題をAIで解ける形に翻訳し、自らプロトタイプを実装して現場に届け、フィードバックを得ながら本番システムへと育てていきます。 ただし、個社のAX実現はこのポジションのミッションの一部にすぎません。現場に深く入り込むからこそ得られる不動産業界のリアルなドメイン課題への理解を起点に、当社SaaS「カナリークラウド」をエージェンティックなアプリケーションへと進化させ、「マスター物件DB構想」の実現へと近づけていく——個社への実装で終わらせず、カナリーが目指す「不動産領域におけるバーティカルAIエージェント」の基盤構築へとつなげていくことが、FDEに期待するより大きなミッションです。 ●業務内容 ・クライアントの業務プロセスの理解・分解と、AIエージェントによる代替・高度化余地の特定 ・AIコンサルタントと協働した要件定義、ソリューション設計、PoC〜本番実装 ・マルチエージェントアーキテクチャの設計・開発(エージェントオーケストレーション、Tool Use / Function Calling、Human-in-the-Loopの組み込み等) ・RAGパイプラインの構築(業務ドキュメント・データの取り込み、検索基盤の設計、コンテキストエンジニアリング) ・AIエージェントの品質・信頼性の担保(評価基盤(Evals)の構築、ガードレール設計、本番運用のモニタリング) ・クライアント環境・データとの連携設計(API連携、データパイプライン、セキュリティ要件対応) ・個社実装で得たドメイン知見の還元による、「カナリークラウド」のエージェンティックな進化と「マスター物件DB構想」実現への貢献 ●開発環境 ・言語:Go(バックエンド、AIエージェント、MCPツール開発)、TypeScript(フロントエンド開発)、Python(AIエージェント開発) ・AIエージェントフレームワーク:ADK(Agent Development Kit) ・インフラ:GCP(Gemini Enterprise Agent Platform、GKE、Cloud Spanner 等)

株式会社PKSHA Technology

駐車場機器メーカーであるグループ会社のアイテックと共に、PKSHA Technology の高度なアルゴリズムやソフトウェア技術を活用して「AI x IoT x ソフトウエア」による駐車場業界及び MaaS 領域の DX を担っていただきます。 従来、駐車場機器メーカーとしてハードウェアである駐車場機器を運営会社に販売するだけに留まっていたところから、駐車場機器をクラウドにつなげ、ソフトウエア・AIの技術を活用することで、駐車場のアナログ体験の解消、駐車場情報を API 化し外部サービスと連携した新しいサービス体験を創造しています。 プロダクト ● ソフトウエアサービス ・駐車場検索・予約・スマホ精算・車番認識によるハンズフリーな自動精算ができるプラットフォーム及び mobile app『QT-net』 ・駐車場の遠隔管理及び、AI による高度な分析を運営会社に提供する webapp『i-Barms』 ● 駐車場機器 ・車番認識により従来のロック板やチケット管理をなくし、インターネットとつなげ精算機情報を API 化することで外部サービス連携を可能にした精算機『ロックレス』・『チケットレス』 技術スタック ●利用言語 ・Golang ・Flutter ・Next.js ●クラウド ・GCP ・AWS ●バージョン管理 ・Git (GitHub) ●CI/CD ・CircleCI ・Github Actions ・CodeDeploy ●インフラ ・kubernetes(GKE) ・Terraform ・AWS CDK ●ドキュメント管理 ・Notion ●コミュニケーション ・Slack / MS Teams ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません

ウェルスナビ株式会社

●期待役割 データベース関連の既存の問題を自ら解決し、今後発生する可能性がある問題を早期に発見、対策を講じていただくことを期待しています。 リリースして9年目となるウェルスナビのシステムは、抜本的にプラットフォームとしての信頼性や拡張性を向上させる取り組みを推進しており、データベーススペシャリストとしてレガシー環境の改善やリプレイスを担っていただきたいです。 ●仕事内容詳細 ・事業計画を考慮した長期的な保守運用 ・金融特有の複雑なサービスを前提としたパフォーマンスの維持 ・アプリケーションエンジニアと密なコミュニケーション ・モニタリング、監視通知の最適化 ・既存スキーマの分割　など ●今後のチャレンジ ・事業計画を考慮した長期的な目線でのデータベースの改善、新規構築運用 ・モニタリング、監視通知の最適化 ・既存スキーマの分割 ●開発環境 ・プラットフォーム:AWS, GCP ・データベース:AWS Aurora Mysql, DynamoDB, ElastiCache(Redis) ・開発言語:Go, Python, Powershell ・IaaS : Terraform, CloudFormation

Ｓｋｙ株式会社

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR さまざまなビジネスシーンにおいて、生成AIの活用が進んでいます。 生成AIを活用したパーソナライズされたサービスによるユーザー体験の向上や、 カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの効率化など、生成AIの活用によって ビジネスのあり方が大きく変わろうとしています。 特に、クラウドプラットフォームを活用した生成AIシステムの開発は、その柔軟性、 拡張性やコスト効率の高さからニーズが高まっています。 日々進化するAI技術を迅速にキャッチアップし最新のソリューションを提供し続ける上でも クラウドを用いた開発はそのスピード感に大きなアドバンテージがあります。 生成AIとクラウド技術を駆使して、これまでのご経験を活かし、新たな価値を提供するシステム開発をリードしていただくことを期待しています。 <国内唯一。 社内研修でE資格の受験資格が得られる企業> Sky株式会社は、JDLA主催のE資格の認定プログラムを実施できる「E資格プログラム事業者」に認定されています。 これにより、社内研修によって受験資格を得ることができる国内唯一の企業です(2026年6月現在)。 この仕組みを活用し、積極的に資格取得を推進することで、一人ひとりがAIの知見・能力を身につけ、業務に生かしています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発をリードしていただきます。 単なる開発に留まらず、企画・PoCから運用保守に至るAI開発ライフサイクル(AI-DLC)全体を俯瞰し、プロジェクトの技術選定、アーキテクチャ設計への貢献を期待しています。 AI Readyなデータ構築、RAG、ガードレール等を含めたAIエージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発をリードします。 ●案件例 <車載システムへ搭載するエージェントの構築> 車載機器を制御するエージェントの開発案件です。 主に以下の対応を行います。 ・MCPサーバーのインターフェース設計、実装 ・エージェントの動作を決めるシステムプロンプトの設定、テスト ・クラウドプラットフォーム上へのシステムデプロイ 技術要素: Python、AWS、A2Aプロトコル、Docker <生成AIを活用した顧客内DX> 顧客の業務プロセスにおける課題を解決するために、生成AIやRPAツールを活用して取り組む案件です。 主に以下の対応を行います。 ・課題解決に用いる技術の選定(使用するツール、言語、モデルなど) ・モックアップを用いた顧客との認識合わせ ・選定した技術をもとに実際のシステムを設計、実装 技術要素: Python、Azure、Power Automate ●生成AIエンジニア育成のためのサポート体制 私たちは、生成AIエンジニアの育成をサポートする体制を整えています。 入社後には必要に応じて、生成AI技術を習得するためのトレーニングに参加していただきます。 このトレーニングでは、生成AI技術の基礎からしっかり学び、スキルを身につけることができます。 実際に、生成AIの開発経験がなかったWebエンジニアが、トレーニングを通じて生成AIエンジニアとして現場で活躍するようになっています。 <実践的なトレーニング> 主要なクラウドプラットフォームのサービスを活用し、RAGやエージェント開発に取り組む実践的なトレーニングを提供します。 このトレーニングを通じて、基本的な構築や運用技術が自然と身につき、実務に直結するスキルを習得できます。 プログラミングスキル、データベース、クラウドなどのWebエンジニアとしての知識さえあれば、生成AIエンジニアとして大きく成長することができます。 <集合技術研修> 生成AIやクラウドの基本概念や技術を学ぶための集合技術研修に参加できます。 研修では、専門の講師による講義やハンズオン形式の実習を通じて業務での活用方法を学ぶことができます。

Ｓｋｙ株式会社

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

株式会社NTTデータ

【職務内容】 スクラム開発においてリードエンジニアをとして開発チームを率いる役割を担う。 アジャイル開発(Scrum/SAFe)をベースにマイクロサービスアーキテクチャで法人分野内の自社プロダクト/サービスを開発、展開する。 具体的には、下記の役割を担い、スクラムチーム内における開発を技術力でリードいただきます。 ・モダンな技術(Go/React/Typescript等)を用いた自社プロダクトのアプリケーション開発(マイクロサービス思考) ・サービス全体のアーキテクチャの設計と統制 ・SREと連携したインフラ開発 一つのプロダクト/サービスにこだわらず、複数のサービス開発にアプリケーションレイヤからインフラレイヤまで広く関わっており、希望に応じて一定期間ごとに担当するプロダクトや役割を変えていくことも可能であるため、幅広く技術習得することが可能な環境です。 【アサイン先想定】 ※以下①➁③それぞれに多数の案件がありますので、ご希望やご経験を鑑み、最適な案件アサインを検討いたします。 ①企画型AIサービス開発・展開 ・GenAI/生成AIなどの新技術を活用した自組織の企画型サービスの開発、実案件への導入・展開 ②事業会社内製支援による新規サービスの立上 ・内製化による自社プロダクト開発を進めたい事業会社様に入り込み、プロダクト立上げを行いながらお客様自身でDevOpsを回せるように伴走支援する ③法人分野他組織支援による企画型サービスの立上 ・法人分野の他組織で企画型サービスの立上げに入り込み、企画からプロダクト開発サービスインまで伴走支援する

株式会社エスタイル

大規模言語モデル(LLM)や生成AI技術活用に特化し、提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」の開発チームにて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発業務を担当いただきます。 具体的には、AIと外部システムをつなぐAPI連携や、高性能な検索システム(RAG)、AIエージェントなどのアプリケーション開発に取り組みます。 AI領域未経験の方でも安心のチーム体制でのプロジェクトなので、上流〜下流まで一気通貫で新しいサービスを生み出すプロジェクトで、エンジニアとして技術・キャリアの幅を大きく広げていただけます。 ●具体的な業務 ・大規模言語モデルの技術調査 ・AIを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計、開発、運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ、チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築、運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なく意見が言いやすい環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています! 【変更の範囲】 会社の定める業務

株式会社エスタイル

提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」にて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発プロジェクトを、"プロジェクトリーダー(PL)候補"として、まずは開発工程から参画いただきます。 PMの元でメンバーの業務をリードするだけでなく、実装で技術を磨きつつ、段階的に設計などの上流工程へも参画いただけます。 はじめは開発経験を活かしながら、設計・実装フェーズでプロジェクトをリード。 将来的に、技術とビジネスの両面を理解した"PM"や"ITコンサル"として成長できるポジションです。 ●具体的な業務 ・生成AI/LLMを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計・開発・運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ・チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

株式会社エクストリーム

BIを活用したデータ解析や情報システム開発を担当していただきます。 └BIツールを用いたダッシュボード作成 └データの収集・加工・分析 └ダッシュボードの保守運用 【アピールポイント】 弊社ではBtoBおよびBtoCのサービスを取り扱う大手企業のお客様と取引を行っており、様々なビッグデータを扱った業務に携わることができます。 【キャリアプラン】 BIツールの領域では分析から改善提案のポジションまで、ニーズの広がりを見せており、ご自身のご経験・ご希望にあわせてより、難易度の高いポジションに挑戦できます。

株式会社Works Human Intelligence

●役割 アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。 「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。 ●職務内容 Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み(PoC〜本番化)までを一気通貫でリードしていただきます。 ● 共通AI/Webアプリケーション基盤の開発 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等)のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離(他社データを混在させない強固なセキュリティ)を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築 ● フルスタック開発・スケーリングの主導 ・プロトタイプの高速な開発(PoC)による仮説検証のリード ・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング ・フロントエンドの状態管理(ストリーミング応答のUI/UX等)から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

株式会社マイクロニティ

当社は、後継者不足などで事業継続に課題のある国内ソフトウェアを次世代へ繋ぐ「AI駆動型ソフトウェア事業承継プラットフォーム」を運営しています。 生成AIをはじめとする先端技術の社会実装・研究を担う専門組織「M-Lab」では、単なるAIツールの導入に留まらず、承継するプロダクトのソースコード解析から経営判断の自動化まで、「AIエージェントが事業を自律運営する世界」の実装に挑んでいます。 業務内容 ●プロダクトのAIモダナイゼーション コード解析・変換: LLMを用いた大規模なレガシーコードの解析、およびモダンスタックへの自動リファクタリング・移行パイプラインの構築。 ドキュメント自動生成: 既存資産からの仕様書・設計図の自動復元と、継続的なドキュメント更新の自動化。 ●知識資産の集約とRAG構築 高精度RAGの開発: 現場の暗黙知(非構造化データ)を構造化し、GraphRAGやHybrid Searchを用いた高精度な知識検索基盤の設計・実装。 業務特化型Agentの開発: 特定ドメインに最適化したプロンプトエンジニアリング、およびLLMのFine-tuningによる業務自動化ツールの開発。 ●AIによる事業運営・経営の自律化 マルチエージェントシステムの構築: 意思決定から実行までを自律的に行うAIエージェント群のアーキテクチャ設計。 ●AI活用・教育支援 技術レクチャー・導入支援: 最新AI技術のトレンド共有、および各部署の課題に応じたAI活用手法のレクチャーと導入コンサルティング。

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

ハコベル株式会社

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。 具体的には、以下のような業務に携わっていただきます: ・技術POCと新規領域の実装 　-各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断 ・データ基盤・基盤システムの企画・構築 　-複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進 ・認証・アカウント基盤の統一化 　-既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築 ・プロダクト間連携の中間システム開発 　-複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 ・技術スタック・ライブラリの選定・導入 　-不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開 ・VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応 　-技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案 こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等: 　-Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go 　-Frontend: TypeScript、React、Vue.js 　-特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション 　-DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【作業環境】 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている

株式会社 Laboro.AI

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。 ●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

株式会社 Laboro.AI

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。 ●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

株式会社 Laboro.AI

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。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <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(機械学習エンジニアと同様) ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ●このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1.機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 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。 ●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 ●キャリアパスについて 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長) 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。 ●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

テックタッチ株式会社

【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するDigital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1,000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 このような「大規模なDAP基盤の信頼性・スケーラビリティ」と「AI連携という先端技術」の両方に向き合う開発に挑戦しませんか。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) 【主な業務内容】 • LLMやAIエージェントを活用した新機能の企画・設計・実装・運用 • 既存プロダクト機能のAI活用によるアップデート・体験の再設計 • プロトタイプの迅速な構築と仮説検証サイクルの推進 • AI機能の設計・開発・パフォーマンス最適化 • エンジニアやプロダクトマネージャとの協業を通じた継続的なプロダクト改善

株式会社カオナビ

2025年8月に新設された「AI推進室」の立ち上げに関わっていただきます。 直近は以下の開発が予定されています。 ●企画・開発支援業務へのAI技術の組み込み ●AI機能の探索・試作・検証・実装 ●機能のPoC支援やユーザーテスト、効果検証のサポート 主力のカオナビ、新規サービスのロウムメイト、ヨジツティクスに続くマルチプロダクト化を推進していただくことを期待しています。 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript, Python フレームワーク:Gin, React, Next.js 開発/運用環境:Rancher Desktop, GoLand, Protocol Buffers, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, GitHub Copilot, Claude Code 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, Step Functions, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Auth0, SendGrid 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom その他:Yarn, webpack, Jotai, TanstackQuery, React Hooks, gRPC

アクセンチュア株式会社

お客様の基幹系および情報系の業務システムの要件定義、アーキテクチャ策定・標準化、設計、構築、テスト、開発、保守、運用を担当頂きます。 データエンジニアリングをはじめとした様々な最新テクノロジーや国内・グローバルネットワークを活用し、杜の都仙台からお客様企業のデジタル変革を支援します。 ワークライフバランスを保ちながら、多様なスキルを持ったメンバーと一緒にダイナミックなプロジェクトに参画するといった次世代型の働き方を仙台の地で一緒に実践してみませんか。 企業におけるデジタルトランスフォーメーション案件において、最先端のテクノロジーを活用した業務・ビジネスの変革を推進するために、戦略企画から変革実行・運用まで一貫した支援を行う人材を募集いたします。具体的には、ソリューションエンジニアとして、下記を担当して頂きます。 職種:ITエンジニア ●データエンジニア ・データ活用の企画、アーキテクチャ設計からソリューション選定、そして実装と継続的な改善まで、お客様企業の変革をデータ活用の側面から支援する業務を担います。 ・Snowflake,Databricks, Redshift, BigQueryを活用したデータプラットフォーム構築やtableau, powerBI等のツールを用いて蓄積したデータの分析・可視化を行う業務を担います。 ●カスタムエンジニア ・Java, Go, Node.js, Python, TypeScript,.Net等の開発言語によるWebアプリケーション開発・運用、アーキテクチャ設計、アプリケーション設計・開発標準書や手順書の作成・展開等の業務を担います。 ・Swift、Kotlin、Objective-c、Android-Java等の開発言語によるiOS/Androidのモバイルアプリケーションの要件定義、設計、構築、テスト、開発、保守、運用の業務を担います。 ●クラウド/パッケージエンジニア ・AWS, GCP, Azure, Salesforce, ServiceNow, SAPといったクラウドやパッケージソリューションを活用した開発・運用、ETL Tool(PowerCenter, Talend, MuleSoft, Boomi, SAP Hana Cloud Integration etc.)を使用したIntegration設計・開発、新システムへのデータ移行計画・実施等の業務を担います。 職種:コンサルタント グローバル対応・デジタルトランスフォーメーションを主体的に推進するITコンサルタント・ビジネスアナリスト(BA)およびプロジェクトマネジャー(PM)を募集いたします。 具体的には、各種業界のITコンサルティングの専門家として、主に下記を担当していただきます。 ・システム将来像の策定 ・DXプランニング、DX推進 ・グローバルプロジェクトプランニング、グローバルプロジェクト推進 ・ビジネス要件の定義・最適化 ・ソリューション検討、システム開発計画の立案 ・システムアーキテクチャの選定・設計 役割・期待 ・お客様にとって最適なソリューションの提案から導入支援まで行って頂きます。 ・新しいテクノロジーにキャッチアップしながら、様々な業界で、要件定義から設計、開発、テスト、保守運用まで幅広くチャレンジして頂きます。

アクセンチュア株式会社

お客様の基幹系および情報系の業務システムの要件定義、アーキテクチャ策定・標準化、設計、構築、テスト、開発、保守、運用を担当頂きます。 データエンジニアリングをはじめとした様々な最新テクノロジーや国内・グローバルネットワークを活用し、杜の都仙台からお客様企業のデジタル変革を支援します。 ワークライフバランスを保ちながら、多様なスキルを持ったメンバーと一緒にダイナミックなプロジェクトに参画するといった次世代型の働き方を仙台の地で一緒に実践してみませんか。 企業におけるデジタルトランスフォーメーション案件において、最先端のテクノロジーを活用した業務・ビジネスの変革を推進するために、戦略企画から変革実行・運用まで一貫した支援を行う人材を募集いたします。 具体的には、ソリューションエンジニアとして、下記を担当して頂きます。 [データエンジニア] ・データ活用の企画、アーキテクチャ設計からソリューション選定、そして実装と継続的な改善まで、お客様企業の変革をデータ活用の側面から支援する業務を担います。 ・Snowflake, Databricks, Redshift, BigQueryを活用したデータプラットフォーム構築やtableau, powerBI等のツールを用いて蓄積したデータの分析・可視化を行う業務を担います。 [カスタムエンジニア] ・Java, Go, Node.js, Python, TypeScript,.Net等の開発言語によるWebアプリケーション開発・運用、アーキテクチャ設計、アプリケーション設計・開発標準書や手順書の作成・展開等の業務を担います。 ・Swift、Kotlin、Objective-c、Android-Java等の開発言語によるiOS/Androidのモバイルアプリケーションの要件定義、設計、構築、テスト、開発、保守、運用の業務を担います。 [クラウド／パッケージエンジニア] ・AWS, GCP, Azure, Salesforce, ServiceNow, SAPといったクラウドやパッケージソリューションを活用した開発・運用、ETL Tool(PowerCenter, Talend, MuleSoft, Boomi, SAP Hana Cloud Integration etc.)を使用したIntegration設計・開発、新システムへのデータ移行計画・実施等の業務を担います。 ●職種：コンサルタント グローバル対応・デジタルトランスフォーメーションを主体的に推進するITコンサルタント・ビジネスアナリスト（BA）およびプロジェクトマネジャー（PM）を募集いたします。 具体的には、各種業界のITコンサルティングの専門家として、主に下記を担当していただきます。 ・システム将来像の策定 ・DXプランニング、DX推進 ・グローバルプロジェクトプランニング、グローバルプロジェクト推進 ・ビジネス要件の定義・最適化 ・ソリューション検討、システム開発計画の立案 ・システムアーキテクチャの選定・設計 ●役割・期待 ・お客様にとって最適なソリューションの提案から導入支援まで行って頂きます。 ・新しいテクノロジーにキャッチアップしながら、様々な業界で、要件定義から設計、開発、テスト、保守運用まで幅広くチャレンジして頂きます。 ●経験できる領域 [共通] ・システム化企画や刷新計画などの上流フェーズから参画し、プロジェクトの目的やゴール設定から携われることができます。 ・システム開発・運用案件の多くは元請（プライム）での仕事になるため、主体的に責任ある立場でお客様とダイレクトに向き合うことができます。 ・グローバル共通開発方法論であるADM（Accenture Delivery Method）に則ったシステム開発や運用の手法を習得することができます。 ・中国やフィリピン、インドといった世界各地のデリバリーセンターを活用したグローバルな分散開発を経験することができます。 ・DevOpsやアジャイル、クラウドの専門家と協力し、お客様のアイデアの迅速なgo-to-market化を支援する経験を積むことができ、またDevOpsやRPA等のオートメーション技術を活用し、システム開発の生産性と品質を劇的に向上させるための自動化方針の立案から導入まで担当することができます。 [データエンジニア] ・データエンジニアとして最新の技術を用いた大規模なデータプラットフォーム構築、保守開発を通じてフルスタックのデータアーキテクト、データエンジニアへの成長が可能です。 また、データの分析・可視化を通じてお客様企業のデータ利活用を促進し、デジタル変革の礎を築くことができます。 [カスタムエンジニア] ・Web系のカスタムアプリケーションのみならず多様なテクノロジーが採用された大手企業のシステム開発、運用を担うため、アーキテクトに必要な幅広いテクノロジーに触れることができます。 ・大手企業の既存基幹系システムを分析し、サーバーレス化や、マイクロサービス化を支援することで、Web系企業でも経験することのできない大規模案件に携わることができます。 ・OSSをフル活用したJavaの最新アーキテクチャをお客様に提案できるアーキテクチャ検討フェーズから参画できます。 [クラウド／パッケージエンジニア] ・SCM（サプライチェーン）/CRM（顧客管理）/HCM（人財管理）/ITSM（ITサービス管理）等の業務をソリューション導入を通して学ぶことができます。 ・多種多様でかつ最先端のクラウド、パッケージソリューションの導入を経験することができます。 ・クラウドソリューション/既存のクライアント資産を分析し、データフローの概略設計、データ移行計画策定を実施することが求められるため、広範囲のITスキルのみならず、お客様/海外ベンダーとのコミュニケーション能力・分析力・計画立案力を身に着けることができます。 ［コンサルタント］ ・お客様の業務や状況を理解し、課題を解決するためのソリューションを検討、提供することが出来ます。 ・DXにおいて企画から実行まで携われることが出来ます。 上記領域について、個別に専門性を深めていくこともできますし、いろいろなソリューションに触れながら広範にスキルを伸ばしていくこともできます。

セーフィー株式会社

当ポジションのミッションは、客観的視点とクライアント/顧客の視点、その両方に立って、品質を測定し、担保することです。 計画〜実施までの一連のテスト業務や、製品の要件定義からの品質管理業務など、プロジェクトの上流から下流までの品質管理を担っていただきます。 <配属先部門紹介> 現在クオリティマネジメントオフィスには、20名弱が在籍しており(業務委託含む)、以下のMission・Vision・Valuesを指針に、日々業務を行っています。 ●Mission 高品質・適正価格の「映像ソリューション」を提供し、あらゆる産業の現場DXを実現する ●Vision 創る組織である「開発本部」において、全開発における品質課題に目を向け、品質文化に根ざした改善活動を行えるようにする ●Values より良い品質にしていくために「品質とは何か」を定義し、開発本部全体に広げる その拡大のためにも日々開発プロセスの改善を行う 品質改善をし続けるために新しい技術やプロセスを取り入れ、1人1人が成長する <詳細の業務内容> プロダクトごとに若干の差異はありますが、開発序盤からプロジェクトに参画し、テスト業務に留まらず、プロダクトの品質ならびにその価値を向上させ、保証できるような活動全般に取り組んでいます。 Webアプリケーションおよびネイティブアプリのテスト計画、設計、実行 上記に対する自動テストの実装 要件定義～リリースまでを含む製品の品質向上施策の策定、シフトレフトの推進 継続的な品質改善を行うための欠陥データ収集、測定、分析、プロダクトへのフィードバック　 開発プロセス全体に関する改善および品質向上施策の推進 ●使っている技術・ツール テスト管理 TestRail、Backlog テスト自動化 Magicpod、Playwright 開発言語 Python、 Java、Go、C++ インフラ AWS、Kubernates データベース MySQL、 Redis、PostgreSQL、DynamoDB 構成管理ツール Terraform、Ansible 監視 Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD Github Actions その他 Github、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash、Postman ●開発組織の目標 ・クラウド録画サービスの品質向上 カメラ出荷数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 従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>サービス運営・営業・サポート、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

株式会社JDSC

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

株式会社ナウキャスト

VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ●データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり ●セキュアなAI基盤設計・運用 ・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装 ・AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築 ●LLMオーケストレーションとMCP実装 ・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供 ・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築 【配属先】 「AI+チーム」 CTO直下の独立したチームです。 少数精鋭で、グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を「10倍」に引き上げることをミッションとします。 【技術スタック】 Python、dbt、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

株式会社Works Human Intelligence

職務内容 大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の製品品質の改善を行います。 外部・内部品質の向上の為、自動化を推進します。 具体的な業務内容 ・自動テストの推進・運用・改善 　└ユニット、E2E、パフォーマンスなど ・自動テスト環境の構築・運用 ・コード品質改善ツールの推進・運用・改善 　└静的解析(SonarQube)、Linter、フォーマッターなど ・テスト設計、マニュアル作成支援 ・品質改善計画の策定・実行 ・開発、QA、DevOpsチームとの連携 SETとQAの違い どちらもソフトウェアの品質を向上させる役割を担う職種ですが、 SETはソフトウェアテストの自動化を担当するエンジニアであり、 QAはソフトウェアの品質管理全般を担当する職種です。 配属組織 2025年1月現在 製品開発部門 約600名 └配属先は4～5名のチームに加わっていただきます 平均年齢 33歳(マネジャークラス平均38歳) 貸与PC 22年にハイスペックPCへの切り替えを実施済み! CPU:最新第12世代 Intel Core i7 メモリ:32G SSD:1TB OS:Windows キーボード:JIS/US ※選択可 技術スタック サーバーサイド: Java, TypeScript, Kotlin, COBOL フロントエンド: 開発言語:HTML, CSS, JavaScript, TypeScript ライブラリ:jQuery, Vue.js, React, LESS データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere クラウド: AWS, GCP, Azure, OCI CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, Gradle, Maven, Ant モニタリング: CloudWatch, Zabbix, AppDynamics, Datadog デザインツール: Figma ソースコード管理: GitHub, AWS CodeCommit, Gitlab, Subversion タスク管理: GitHub issues, GitLab issues, Redmine, Trac 開発ツール: Visual Studio Code, Eclipse コミュニケーション: Slack, Google Workspace 職種について 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。 　　　　　　その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。

株式会社ABEJA

以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ●ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施 ・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 ●プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施 ・以下一例、スキルに応じて ・LLM/生成AIに関する技術検証 ・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証 ・新しいIoTデバイスの価値検証 ●各種スクラムイベントへの参加 ・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加 ・開発進行に関する議論に参加 ●サービスレベル改善と運用効率化業務(SRE業務)の実施 ・KAIZEN DAY(週1回)に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 ●その他の業務 ・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加 ・技術スタック一覧(StackShare)に基づいた開発や技術の選択と活用 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社ABEJA

ミッション 「ロボットとクラウドを繋ぐ堅牢な基盤を構築し、大規模ロボット基盤モデル開発を加速させる」 まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ/基盤の中核を担っていただきます。 その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。 業務内容 ●主に担っていただく領域(インフラ軸) ・ハイブリッドクラウド/オンプレミス環境の設計・構築・運用 └ロボット実機、オンプレミス環境(ストレージ・GPUサーバー)、クラウド(AWS等)を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化 ・技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築 └仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する ●将来的に期待する役割(フルスタック方向) ・ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発 └ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面 └フロントエンド(React / TypeScript) └バックエンド(Go / Python) ・大規模データ基盤の設計・運用(★他メンバーと協働) └ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計 └ワークフローエンジン(Airflow , Dagster)を用いたワークフロー定義 └学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築 └データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築 ※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。 インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。 ●変更の範囲 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり