データ・AI・機械学習(Go)の求人・転職情報

※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

※本求人はエンジニアリンググループの福岡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

フルフレックス+リモート可能/クラウドとAIを活用したモダンなシステム開発実績多数!! AIやクラウドを活用したシステム開発の顧客への提案活動/上流工程/開発工程のいずれか、または全てに携わっていただきます。 ・技術選定や実現可能性調査のためのコンサルティング ・クラウドアーキテクチャ設計・構築 ・データ基盤の設計・構築 <案件事例> ・AIを活用した営業支援チャットボットの開発 └Azure OpenAIを活用し、音声データを文字起こし、活用可能なデータに変換し営業メンバ業務効率化を達成 ・社内ナレッジ利活用ツールの開発 └社内に乱雑に配置された様々なナレッジを利活用できる検索ツールのためのRAGの開発 ・3大クラウドが提供するマネージドAIサービス利活用コンサルティング など 【ソフトウェアアーキテクチャ例】 フロントエンド:React/Typescript/Node.js/HTML/CSS/Javascript バックエンド:Java/PHP/Ruby/Python/Go/Haskell クラウド:AWS/GCP/Azure ツール:Github/Slack/Ansible/Kubernetes/Docker 生成AI:OpenAI/Bedlock/Gemini <特徴> ●リモートワーク主体前提の働き方をご用意 週次で自由に参加可能なオープンドアMTGを実施し、リモートワークでも疎外感が生まれないよう、上司部下関係なく気軽に何でも相談できる環境をご用意 ●クラウド系資格取得を全力サポート システムアイでは順調にクラウド資格取得者を増やしており 週2回の勉強会の実施や、資格取得に関わる費用の会社全額負担 取得時の報奨金もご用意しております。

●具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ・オンライン動画研修システムの開発に関わる業務全般 ・ユーザの利用状況の分析と改善案の提案、実施 ・プロダクトの安定稼働に必要な保守運用業務 ●使用技術 ・Node.js / TypeScript / GraphQL ・NestJS / Prisma.js / Hono ・Next.js / React / Apollo / TanStack Query, Router ・React Native / Expo ・PostgreSQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / AWS CDK ・Azure OpenAI ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●仕事内容 グローバル化、デジタル化が加速する現代において、商社・金融・通信業界はかつてない変革期を迎えています。私たちはその最前線で、クラウド技術を駆使したソリューションを提供することで、 顧客企業のビジネス変革を支援しています。巨大な商流を支えるサプライチェーンマネジメントシステム、 高度なリスク管理が求められる金融取引システム、そして、FinTechなどの新たなテクノロジーとの融合など、 私たちの挑戦は多岐に渡ります。そこで今回、共に未来を創造していく熱意あふれるクラウドソリューションエンジニアを募集します。 ●業務内容 顧客のビジネスニーズに基づいた ・クラウドインフラの設計、構築、運用(Google Cloud, AWS, Azureなど) ・データパイプライン ・ETLプロセスの設計、実装 ・ビッグデータ処理基盤の運用 ・生成AI技術を活用した新規デジタルメディアコンテンツの開発およびサービスの提案 ・セキュリティ、パフォーマンス、およびコストの最適化を目的としたコンサルティング提供 ・要件定義から設計、実装、テスト、運用まで全工程におけるSI開発 ・プロジェクトマネージャーと協力し、要求仕様の管理と作業進捗の報告 ・新技術やベストプラクティスの調査、適用 ●開発関連情報 AI Assistants :Cursor, Devin, v0, Figma Make, Gemini, GitHub Copilot, JetBrains AI, ChatGPT Team 等(随時最新ツールを検証) Languages/Frameworks :TypeScript, Go, Python, Next.js, 等 IaC / DevOps :Terraform, Kubernetes(GKE), Cloud Build, 等 Infrastructure :Google Cloud , BytePlus Voice Coding :Aqua Voice,等 ●組織体制 会社名:クラウドエース株式会社 本部:技術本部 部署:第三開発部 開発3部全体で約60名体制。 グループごとに分かれており以下のようなチーム体制となります。 第一グループ〜第三グループの3グループで編成をしています。 ●風土/カルチャー ・「やってみたい!」を応援する社風 ベンチャー的なスピード感と自由な発想を大切にしています。 「こんなことをやってみたい!」と手を挙げれば、積極的に挑戦できる環境があります。 ・お互いを尊重し、称え合う文化 社員同士が尊重し合い、ツールを通じて気軽に称賛し合う文化があります。 チームの一員として、一体感を感じながら働くことができます。 ・心理的安全性の高い環境 「正直を仕事にする」というミッションのもと、率直に意見を言い合える環境づくりに力を入れています。 安心して自分の意見を発信できるから、チームで最高のパフォーマンスを発揮できます。 ・常に最新技術を追求 技術力向上と先端技術を用いた業務推進に力を入れています。 最新の技術トレンドをキャッチアップし、自身の業務をアップデートし続けることができます。 ●キャリアパス ・開発エンジニア → プロジェクトリーダー: リーダーシップを磨き、チームを牽引する存在へ。 ・プロジェクトリーダー → プロジェクトマネージャー: プロジェクト全体の責任者として、成功へと導く。 ・プロジェクトリーダー → エキスパート: 技術を極め、スペシャリストとして活躍。 ・プロジェクトマネージャー → マネージャー: 組織をまとめ、事業を推進する経営層へ。 ※クラウドエースでは、多様なプロジェクトに参画することで、技術力と業務知識を高めることができます。 ●配属部署 技術本部　第三開発部

ゲームおよびデジタルメディア業界の顧客に特化したクラウドソリューションの 設計、導入、サポート及びアプリケーション開発を担当していただきます。 主に受託開発プロジェクトにおいて、お客様のニーズを的確に捉え、 最適なソリューションを提供することで、エンターテイメントの未来を 創造することに貢献できます! ●業務内容 顧客のビジネスニーズに基づいた ・クラウドインフラの設計、構築、運用(Google Cloud, AWS, Azureなど) ・データパイプライン ・ETLプロセスの設計、実装 ・ビッグデータ処理基盤の運用 ・生成AI技術を活用した新規デジタルメディアコンテンツの開発 およびサービスの提案 ・セキュリティ、パフォーマンス、およびコストの最適化を目的としたコンサルティング提供 ・要件定義から設計、実装、テスト、運用まで全工程におけるSI開発 ・プロジェクトマネージャーと協力し、要求仕様の管理と作業進捗の報告 ・新技術やベストプラクティスの調査、適用 ●開発関連情報 ・プログラミング言語:Go, Java, Kotlin, Python, TypeScript ・データベース:Cloud Datastore, Firestore, Cloud SQL(MySQL等), Cloud Spanner ・CI/CD:Cloud Build ・エディタ:JetBrains IDE(ライセンス利用可), Visual Studio Code, Vimなど ・環境構築:コンテナ, Terraform ・ソースコード管理:GitHub など ・プロジェクト(タスク)管理:Wrike, Backlog, GitHub issue ・生成AI:Cursor Business、Gemini for Google Workspace、GitHub Copilot クラウドエースは、エンジニアの創造性を最大限に引き出すため、最新のAI技術を積極的に取り入れた開発環境を提供します。 Geminiで要件をまとめ、v0でプロトタイピングを行い、Cursorでプロダクトを作り、Devinに仕事を任せる。 ・社員全員が利用できるGemini Advanced:コーディング、ドキュメント作成、情報検索など、開発のあらゆる場面を強力にサポート。 ・AIを活用したUI生成ツール「v0」:テキストによる指示から、洗練されたUIを瞬時に生成。 ・AIコーディングツール「Cursor」: AIがあなたの思考を加速させ、コード生成を強力にサポート。 ・次世代AI開発エージェント「Devin」: AIが自律的にタスクをこなし、開発プロセスをサポート。 ●組織体制 会社名:クラウドエース株式会社 本部:技術本部 部署:第二開発部 部全体で約40名体制。 グループごとに分かれており以下のようなチーム体制となります。 第一グループ/第一ユニット 第二グループ/第一ユニット ●風土/カルチャー ・「やってみたい!」を応援する社風 ベンチャー的なスピード感と自由な発想を大切にしています。 「こんなことをやってみたい!」と手を挙げれば、積極的に挑戦できる環境があります。 ・お互いを尊重し、称え合う文化 社員同士が尊重し合い、ツールを通じて気軽に称賛し合う文化があります。 チームの一員として、一体感を感じながら働くことができます。 ・心理的安全性の高い環境 「正直を仕事にする」というミッションのもと、率直に意見を言い合える環境づくりに力を入れています。 安心して自分の意見を発信できるから、チームで最高のパフォーマンスを発揮できます。 ・常に最新技術を追求 技術力向上と先端技術を用いた業務推進に力を入れています。 最新の技術トレンドをキャッチアップし、自身の業務をアップデートし続けることができます。 ●キャリアパス 「キャリアパス例」 ・開発エンジニア → プロジェクトリーダー: リーダーシップを磨き、チームを牽引する存在へ。 ・プロジェクトリーダー → プロジェクトマネージャー: プロジェクト全体の責任者として、成功へと導く。 ・プロジェクトリーダー → エキスパート: 技術を極め、スペシャリストとして活躍。 ・プロジェクトマネージャー → マネージャー: 組織をまとめ、事業を推進する経営層へ。 ※クラウドエースでは、多様なプロジェクトに参画することで、技術力と業務知識を高めることができます。 ●配属部署 技術本部　第二開発部

クラウド化が加速する官公庁・文教・医療機関において、Google Cloud を活用した最適なソリューションの提案・設計・構築をリードします。 国や自治体のデジタルサービスを支える、社会貢献性の高い仕事です。 顧客である官公庁・文教・医療機関のニーズを深く理解し、政策課題やデジタル化のトレンドを踏まえた最適なクラウド戦略を立案〜提案を行います。 セキュリティやコンプライアンスにも配慮したシステムアーキテクチャを設計し、AI/ML、データ分析、サーバレスなど最新技術を活用した革新的なソリューション開発を推進します。 ●業務内容 省庁・地方自治体・文教団体などの入札仕様やビジネスニーズに基づいた ・顧客課題の分析と解決に向けた戦略立案 ・最新技術や法規制も考慮に入れた最適なクラウドソリューションのアーキテクチャ設計 ・クラウドインフラの設計、構築、運用(Google Cloud) ・DWH基盤の設計、構築、運用 ・データ可視化基盤の設計、構築、運用 ・生成AI技術を活用した新規サービスの提案 ・セキュリティ、パフォーマンス、およびコストの最適化を目的としたコンサルティング提供 ・要件定義から設計、実装、テスト、運用まで全工程におけるSI開発 ・新技術やベストプラクティスの調査、検証 ●開発関連情報 ・プログラミング言語:Go, Java, Python ・データベース:Cloud Datastore, Firestore, Cloud SQL(MySQL等), Cloud Spanner ・CI/CD:Cloud Build ・エディタ:JetBrains IDE(ライセンス利用可), Visual Studio Code, Vimなど ・環境構築ツール:Terraform ・インフラ環境:Compute Engine, Cloud Run, Kubernetes Engine, App Engine ・ソースコード管理:GitHub, GitLab ・プロジェクト(タスク)管理:Wrike, Backlog, GitHub issue, Jira ・生成AI:Cursor Business、Gemini for Google Workspace、GitHub Copilot クラウドエースは、エンジニアの創造性を最大限に引き出すため、最新のAI技術を積極的に取り入れた開発環境を提供します。 Geminiで要件をまとめ、v0でプロトタイピングを行い、Cursorでプロダクトを作り、Devinに仕事を任せる。 ・社員全員が利用できるGemini Advanced:コーディング、ドキュメント作成、情報検索など、開発のあらゆる場面を強力にサポート。 ・AIを活用したUI生成ツール「v0」:テキストによる指示から、洗練されたUIを瞬時に生成。 ・AIコーディングツール「Cursor」: AIがあなたの思考を加速させ、コード生成を強力にサポート。 ・次世代AI開発エージェント「Devin」: AIが自律的にタスクをこなし、開発プロセスをサポート。 ●組織体制 開発4部全体で約40名体制。 4名前後のチームをセルという名称で運用。 各セルにリーダーをつけ、セル全体を統括するリーダーを2名、部長1名の体制。 ●風土/カルチャー ・「やってみたい!」を応援する社風 ベンチャー的なスピード感と自由な発想を大切にしています。 「こんなことをやってみたい!」と手を挙げれば、積極的に挑戦できる環境があります。 ・お互いを尊重し、称え合う文化 社員同士が尊重し合い、ツールを通じて気軽に称賛し合う文化があります。 チームの一員として、一体感を感じながら働くことができます。 ・心理的安全性の高い環境 「正直を仕事にする」というミッションのもと、率直に意見を言い合える環境づくりに力を入れています。 安心して自分の意見を発信できるから、チームで最高のパフォーマンスを発揮できます。 ・常に最新技術を追求 技術力向上と先端技術を用いた業務推進に力を入れています。 最新の技術トレンドをキャッチアップし、自身の業務をアップデートし続けることができます。 ●キャリアパス 「キャリアパス例」 ・開発エンジニア → プロジェクトリーダー: リーダーシップを磨き、チームを牽引する存在へ。 ・プロジェクトリーダー → プロジェクトマネージャー: プロジェクト全体の責任者として、成功へと導く。 ・プロジェクトリーダー → エキスパート: 技術を極め、スペシャリストとして活躍。 ・プロジェクトマネージャー → マネージャー: 組織をまとめ、事業を推進する経営層へ。 ※クラウドエースでは、多様なプロジェクトに参画することで、技術力と業務知識を高めることができます。 ●配属部署 技術本部　第四開発部

●仕事のやりがい/魅力 ・技術とビジネスの架け橋に 顧客と対等に会話しながら、技術的な意思決定を主導できます。「作れる」だけでなく「何を作るべきか」を考えるエンジニアへ ・「T 型人材」の進化系へ 一つの深い専門性を武器にしつつ、AI によってスキルを T 字型に広げることができます ・本質的なエンジニアリング アーキテクチャ設計やユーザー体験の向上など、より顧客の課題解決を行うための創造的な業務に集中できます ・最先端の組織づくり 「AI 前提の開発組織」という、まだ世界中に正解のない組織モデルを一緒に作り上げる経験が得られます ## 業務内容 ●仕事内容 「AI 駆動で、エンジニアリングを『実装』から『感動体験』へ」 生成 AI はコーディングの時間を圧縮し、誰でも 『0→1 のプロトタイプ』 を作れる時代をもたらしました。 しかし、顧客を巻き込んで「これすごい!」と盛り上がり、そこから 『価値あるプロダクト』 へと進化させ続けるには、確かな技術力と、サービスへの飽くなき好奇心が不可欠です。 私たちは、AI との共創によりスピードを手に入れ、余った情熱のすべてを 「課題解決」 と 「感動体験の創出」 に注ぎます。Google Cloud 黎明期から市場を牽引してきた、500 名超の規模とトップクラスの実績。この盤石な技術基盤の上で、自身のアイディアと技術を武器に、 顧客の想像を超える「ワクワク」を生み出す組織 を目指しています。 ●業務内容 単なる開発リードではありません。顧客と対等なパートナーとして 「何を作るか(What)」を共創し、技術的な「実現手段(How)」の最終責任を負う ポジションです。 ご自身の専門領域(フロント、バックエンド等)を軸に、AI をフル活用して領域を越境することはメンバーと同様ですが、リーダーとして「チーム全体の開発生産性」と「プロダクトの成功」にコミットしていただきます。 Cursor や Devin 等の AI パートナーを活用し、「仕様書を書く前に動くもので合意する」という、極限までアジャイルな開発スタイルを主導してください。 具体的には、 ・ビジネスと技術の翻訳と共創 :顧客の抽象的な要望を、AIを用いて即座に可視化・具体化し、「こうすればビジネスが伸びる」と技術的観点から逆提案する ・「遊び場」の設計と品質統制 :メンバーがAIで出した自由なアイデアやコードに対し、採用可否の判断、アーキテクチャ整合性の担保、セキュリティ/品質基準の策定を行う ・AI 駆動開発プロセスの発明 :従来の手法にとらわれず、「AIにどこまで任せるか」「人間はどこに集中するか」というチームのルールを作り、生産性を最大化する ・高速な仮説検証のリード :プロトタイプへのフィードバックを即座に取捨選択し、迷走させずに最短距離でプロダクトを完成へ導く ●開発関連情報 AI Assistants :Cursor, Devin, v0, Figma Make, Gemini, GitHub Copilot, JetBrains AI, ChatGPT Team 等(随時最新ツールを検証) Languages/Frameworks :TypeScript, Go, Python, Next.js, 等 IaC / DevOps :Terraform, Kubernetes(GKE), Cloud Build, 等 Infrastructure :Google Cloud , BytePlus Voice Coding :Aqua Voice,等 ●組織体制 会社名:クラウドエース株式会社 本部:技術本部 部署:第一開発部～第四開発部 専門領域を持つエンジニアが集まり、AI を活用しながら技術領域を横断して協働するチーム体制です。リーダーとして、チーム全体でプロダクト価値の最大化を目指します。 ●技術本部の構成 コンサルティング部 顧客のビジネス課題を深く理解し、IT 戦略の提案からプロジェクトの全体管理(PM/PMO)までを担い、課題解決の道筋を描きます。 開発部(第一～第四) 技術的な観点でリーダーシップを発揮し、ビジネス課題を解決するためにアプリケーションを形にします。開発部は、顧客のビジネス領域(ドメイン)に特化した 4 つの部で構成されており、各エンジニアはそれぞれの事業領域で専門性を磨きながら活躍しています。 ・第一開発部:小売り/製造業 ・第二開発部:ゲーム/デジタルメディア ・第三開発部:商社/金融/通信業界 ・第四開発部:パブリックセクター ●風土/カルチャー ・挑戦を賞賛する:手を挙げれば新しい技術や役割に挑戦できる環境です。 ・心理的安全性:「正直を仕事にする」を掲げ、役割に関わらず率直に意見を言えるフラットな関係性です。 ・柔軟な働き方:リモートワーク主体の働き方ですが、定期的な対面交流でチームワークを高めています。 ●キャリアパス ・プロダクト全体のアーキテクチャ設計や技術選定をリードするテックリード ・複数プロジェクトを横断する技術顧問/アーキテクト ・AI 開発プロセスのエバンジェリストとして、社内外への知見共有やコミュニティ形成に貢献 ・「AI 前提の開発組織」のモデルケースを構築し、業界全体の変革をリード ●配属部署 技術本部

「AIによる開発爆速化。 だからこそ『セキュリティ』がビジネスの勝敗を分ける」 生成AIの登場により、ソフトウェア開発のスピードは劇的に向上しました。 アイデアが数時間で動くプロトタイプになる時代、開発の主役は人間からAIへと移りつつあります。 しかし、AIが生成するコードは本当に安全なのでしょうか?プロンプトインジェクション、データ汚染、巧妙な脆弱性の混入など、AI時代にはこれまで想像もしなかったセキュリティリスクが潜んでいます。 開発のハードルが下がった今、開発の初期段階からセキュリティを組み込み、 ビジネス価値に直結する「本質的な信頼性」 を確保することの重要性が飛躍的に高まっています。 AIが生成したコードを、本番環境でセキュアに、かつ高い信頼性で動かし続けるためには、従来よりも高度なエンジニアリングと、脅威を予測する先見性が必要です。 私たちは、このパラダイムシフトをチャンスと捉え、セキュリティを「開発のブレーキ」から「ビジネスを加速させるアクセル」へと昇華させる挑戦を始めます。 単なる脆弱性対応ではない、AIを駆使して脅威を予見し、ビジネス価値を最大化する「攻め」のセキュリティチームで、業界の新しいスタンダードを共に創りませんか。 ●業務内容 AIが生み出すリスクを制御し、開発スピードと安全性を両立させることで、顧客のビジネス成長に貢献するポジションです。 従来の脆弱性診断やインシデント対応に留まらず、AI時代の新たな脅威(LLMの脆弱性対応、AI生成コードのレビュー等)に対応し、セキュリティ運用そのものをAIで自動化・高度化させていただきます。 ●具体的には以下内容を想定しております。 1. AI-Nativeなセキュリティアーキテクチャの設計・実装 ・AI生成コードの脆弱性を自動検知/修正するCI/CDパイプラインの構築。 ・プロンプトインジェクションやデータ漏洩を防ぐ、LLMアプリケーションのセキュア設計ガイドライン策定と実装。 ・AIを活用した脅威インテリジェンス分析、異常検知システムの開発・運用。 2.高度なセキュリティ運用と改善提案(Business-driven Security) ・Google Cloudを中心とした顧客システムの脆弱性管理、パフォーマンスとセキュリティを両立する改善提案。 ・インシデント発生時、AIを駆使して根本原因を即座に特定し、再発防止策を講じる。 ・コスト、信頼性、セキュリティのバランスを最適化するリアーキテクチャ提案。 3.セキュリティ業務を自動化する「AI Agent」の開発 ・定型的なセキュリティチェックやレポート作成を自動化する、自社AIエージェントの開発・改善。 ・Devin等の最新AIツールを積極的に活用し、「人間が介在しないセキュアな運用フロー」を構築する。 ●開発関連情報 私たちはオペレーターではなく、最先端の技術者集団です。 AIと最新技術への投資を惜しみません。 Cloud Platform: Google Cloud, AWS, Azure AI Assistants: Cursor, Devin, Gemini, GitHub Copilot, ChatGPT Team 等(随時最新ツールを検証) Security Tools: SAST, DAST, WAF, SIEM, CSPM, CWPP 等 IaC / DevOps: Terraform, Kubernetes (GKE), Cloud Build, GitLab CI Languages: Python, Go, TypeScript Observability: Cloud Monitoring, Grafana, OpenTelemetry ●組織体制 本求人の対象エンジニアは、顧客のビジネス課題を技術で解決するプロフェッショナル集団である「技術本部」における「クラウドセキュリティコンサルティングラボ」に所属します。 専門領域を持つエンジニアが集まり、AI を活用しながら技術領域を横断して協働するチーム体制です。 ● 技術本部の構成 クラウドセキュリティコンサルティングラボ 技術本部配下に新設された、クラウドセキュリティ専門の組織です。 「攻めのセキュリティ」をコンセプトに、サービスの標準化やブランディングを推進し、事業を能動的に拡大することをミッションとしています。 組織の立ち上げから事業を牽引する、コアメンバーとして活躍できます。 コンサルティング部 顧客のビジネス課題を深く理解し、IT 戦略の提案からプロジェクトの全体管理(PM/PMO)までを担い、課題解決の道筋を描きます。 開発部(第一～第四) 技術的な観点でリーダーシップを発揮し、ビジネス課題を解決するためにアプリケーションを形にします。 開発部は、顧客のビジネス領域(ドメイン)に特化した 4 つの部で構成されており、各エンジニアはそれぞれの事業領域で専門性を磨きながら活躍しています。 ・第一開発部:小売り・製造業 ・第二開発部:ゲーム・デジタルメディア ・第三開発部:商社・金融・通信業界 ・第四開発部:パブリックセクター ●風土/カルチャー 挑戦を賞賛する: 「まずはやってみる」精神で、新しいアイデアや技術への挑戦を歓迎します。 心理的安全性: 「正直を仕事にする」を掲げ、役割に関わらず「もっと面白くするには?」を率直に議論できるフラットな関係性です。 柔軟な働き方: リモートワーク主体の働き方ですが、定期的な対面交流でチームワークを高めています。 ●配属部署 技術本部

小売り・製造業界のお客様向けに、業務効率化やデジタル変革を実現するためのクラウドソリューションの設計、導入、サポートを担当していただきます。 在庫管理の最適化、需要予測、製造ラインのスマート化など、業界特有の課題解決に貢献できます。 生成AIを活用した新しいソリューションの提案・開発にも関わっていただきます。 ●業務内容 顧客のビジネスニーズに基づいた下記業務を実行いただきます。 ・クラウドインフラの設計、構築、運用(Google Cloud, AWS, Azureなど) ・データパイプラインの設計、実装 ・ビッグデータ処理基盤の運用 ・生成AI技術を活用した新規デジタルメディアコンテンツの開発およびサービスの提案 ・セキュリティ、パフォーマンス、およびコストの最適化を目的としたコンサルティング提供 ・要件定義から設計、実装、テスト、運用まで全工程におけるSI開発 ・プロジェクトマネージャーと協力し、要求仕様の管理と作業進捗の報告 ・新技術やベストプラクティスの調査、適用 ●開発関連情報 ・プログラミング言語:Go, Java, Python, Kotlin, TypeScript ・データベース:Cloud SQL(MySQL等), BigQuery, Cloud Spanner, Cloud Datastore, Firestore ・CI/CD:Cloud Build ・エディタ:JetBrains IDE(ライセンス利用可), Cursor, Visual Studio Code, Vimなど ・環境構築:コンテナ, Terraform ・ソースコード管理:GitHub など ・プロジェクト(タスク)管理:Backlog, GitHub issue ・生成AI:Cursor Business、Gemini for Google Workspace、GitHub Copilot クラウドエースは、エンジニアの創造性を最大限に引き出すため、最新のAI技術を積極的に取り入れた開発環境を提供します。 Geminiで要件をまとめ、v0でプロトタイピングを行い、Cursorでプロダクトを作り、Devinに仕事を任せる。 ・社員全員が利用できるGemini Advanced:コーディング、ドキュメント作成、情報検索など、開発のあらゆる場面を強力にサポート。 ・AIを活用したUI生成ツール「v0」:テキストによる指示から、洗練されたUIを瞬時に生成。 ・AIコーディングツール「Cursor」: AIがあなたの思考を加速させ、コード生成を強力にサポート。 ・次世代AI開発エージェント「Devin」: AIが自律的にタスクをこなし、開発プロセスをサポート。 ●組織体制 会社名:クラウドエース株式会社 本部:技術本部 部署:第一開発部 部全体で約100名体制。 グループごとに分かれており以下のようなチーム体制となります。 第一グループ/第一ユニット 第二グループ/第一ユニット 第三グループ/第一ユニット 第四グループ/第一ユニット・第二ユニット・第三ユニット それぞれのグループやユニットは、案件の特性や規模によって柔軟に編成されます。 さらに、「Cell」 と呼ばれる小規模なチームを編成し、スピーディーかつ柔軟な開発体制をとっています。 ●風土/カルチャー ・「やってみたい!」を応援する社風 ベンチャー的なスピード感と自由な発想を大切にしています。 「こんなことをやってみたい!」と手を挙げれば、積極的に挑戦できる環境があります。 ・お互いを尊重し、称え合う文化 社員同士が尊重し合い、ツールを通じて気軽に称賛し合う文化があります。 チームの一員として、一体感を感じながら働くことができます。 ・心理的安全性の高い環境 「正直を仕事にする」というミッションのもと、率直に意見を言い合える環境づくりに力を入れています。 安心して自分の意見を発信できるから、チームで最高のパフォーマンスを発揮できます。 ・常に最新技術を追求 技術力向上と先端技術を用いた業務推進に力を入れています。 最新の技術トレンドをキャッチアップし、自身の業務をアップデートし続けることができます。 ●キャリアパス 「キャリアパス例」 ・開発エンジニア → プロジェクトリーダー: リーダーシップを磨き、チームを牽引する存在へ。 ・プロジェクトリーダー → プロジェクトマネージャー: プロジェクト全体の責任者として、成功へと導く。 ・プロジェクトリーダー → エキスパート: 技術を極め、スペシャリストとして活躍。 ・プロジェクトマネージャー → マネージャー: 組織をまとめ、事業を推進する経営層へ。 ※クラウドエースでは、多様なプロジェクトに参画することで、技術力と業務知識を高めることができます。 ●配属部署 技術本部　第一開発部

DX Solution PL/PMとして、基本プライム案件を中心に、金融・保険・製造業・流通業等、BtoB領域における多種多様な業種・業態のお客様に対して、担当案件におけるプロジェクト推進を担当して頂きます。 　 ・プロジェクト管理(3～30名)全般　※PL管理スパン目安:10未満/PM管理スパン目安:8名以上 ・プロジェクト計画書作成 ・プロジェクト採算管理、要員管理、外部調達管理、進捗管理、品質管理、リスク管理 ・要件定義から設計、製造、テストの開発一連作業 ・プロジェクトメンバー育成 【注力領域・取扱プラットフォーム・プロダクト例】 Azure OpenAI/Google Gemini/IBM watsonx/SalesForce Einstein/PyTorch//TensorFlow/Chainer/Azure Cognitive Toolkit/Google OR-Tools Salesforce Salse Cloud/Service Cloud/Experience Cloud/Industry Cloud(保険・金融・ヘルスケア)/Data Cloud/Agentforce/MuleSoft Hyper Automation/Intelligent Automation/Power Automate/Ui Path/Asteria/informatica/Outsystems ServiceNow(ITSM/ITOM/CRM/SECOps/HR)/ServiceNow AI Agent 【配属セクターについて】 最終的な配属セクターは、面接の結果によって判断します。 しかしながら、ステップアップキャリア想定であることから、入社後の1on1面談等におけるキャリアカウンセリングにより、その都度、セクター異動が可能な仕組みになっています。

CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。 仕事の進め方 プロジェクトに携わる前の段階で、CARTAの20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるインフラ基盤、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ・変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められる ●実装する 高速なフィードバックサイクルを回し、"作らない"手段も含めて解決策を実現する ●継続して改善する プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む ●成果を横展開する 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●バックエンド Python, Go ●フロントエンド TypeScript, React ●生成AI関連ツール ・基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) ・ツール: LangChain, Langfuse ●インフラ Google Cloud, AWS ●プロビジョニングツール Terraform, CDK ●コード管理 GitHub ●コラボレーション Google Meet, Slack

●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。

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!

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

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

●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

●主にお任せしたいこと ①データ収集・パイプライン領域 ・各DBのデイリーミラーリング取込基盤の運用・改善(ジョブフロー再設計、取込時バリデーション、エラー通知の整合性改善、障害対応と再発防止) ・TROCCO・Cloud Workflows・Cloud Run を用いた非DBデータの取込パイプライン構築・運用 ・生成AIを組み込んだ、書式揺れに強い非構造データ取込パイプラインの構築 ・取込ソース追加のゼロデプロイ化(設定駆動化)など、DE運用工数を構造的に減らす自動化 ・Reverse ETL等の新しいデータ連携要件への対応と、取込基盤の適用範囲拡大 ②データモデリング・提供領域 ・4層モデリング設計方針に基づく staging / dwh(dim・fct)/ mart 各レイヤーのdbtモデル実装と、テストによる品質担保 ・BI(Looker Studio / Lightdash等)へのデータマート提供と、事業部のデータ活用支援 ・各種メタデータを統合的に集約したデータカタログの展開によるヒューマン・AIフレンドリーな意思決定支援の価値最大化 ・セマンティックレイヤーによる指標定義の実装 ・安定した指標提供におけるセマンティックレイヤー自体の費用対効果の技術検証、その他カタログなどのツール間の比較検証などのR&D活動 ・AIエージェント向けアクセス経路の整備やエージェント品質の継続評価・民主化に向けた仕組み作り ③運用・ガバナンス領域 ・GitHub Actions を軸としたCI/CD・自動デプロイ・規約lintの運用・改善 ・BigQueryの利用実態モニタリングとコスト最適化(FinOps)への参画 ・事業部からのデータ要望に対する要求・要件定義、スコープ合意からデリバリーまでの一連の対応 ・Claude Code等のAIエージェントを開発ワークフローに組み込んだ、エンジニアリング業務の生産性改善を通したDataOpsのエンハンス ・アクセス制御(列レベルマスキング・行レベルアクセス・個人情報カラムの自動特定)のdbt/Terraformによる実装 【チームの紹介】 ・全社・事業部でのデータ活用を支えるため、データ基盤の整備・運用、データマートの構築、BIツールの活用支援を担当 ・新データ基盤が本番稼働し旧システム群の停止が完了したことを受け、現在はdbtへの移行やセマンティックレイヤー・データカタログの整備を進め、より多くのメンバーが安心してデータを活用できる環境づくりに注力 ・社内のデータ民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析基盤の高度化にも取り組んでいる 【プロダクト開発環境】 ・インフラ:GCP, AWS ・プロジェクトデザイン:Miro, Figma ・利用言語やフレームワーク:Python, Go, SQL ・ドキュメント管理:Confluence, Google Drive ・チケット管理:Jira ・コミュニケーション:Slack ・コンテナ技術:Docker, Kubernetes ・Data Warehouse:BigQuery ・ETL:Cloud Functions, Dataform ・データコレクタ:Dataflow, Pub/Sub ・Database:Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB(Amazon RDS) ・構成管理:Terraform ・監視:Cloud Monitoring, NewRelic ・ワークフロー:Airflow ・CI/CD:GitHub Actions

●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)

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

●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

●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。

【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

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!

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

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。

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

【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

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