データ・AI・機械学習(JavaScript)の求人・転職情報

株式会社 Laboro.AI

● 募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ●業務の変更範囲:なし 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。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●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

●募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 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。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●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

LLM専属のエンジニアとして、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、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLM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 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLM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) ● 業務の変更範囲:なし 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) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●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

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社

業務内容 当社は「製造業DXソリューション企業」として、ITを活用した製造業の生産性向上のためのDX推進にフォーカスした事業を行っています。 自社内にコンサルタント、アーキテクト、PM/PLをはじめとする開発チームを擁し、顧客の企画構想から開発、導入まで一気通貫で行える体制を整えています。 特に当社はITエンジニア、ハードウェアエンジニア、AI/データサイエンティスト計8,000名以上が在籍しており、自社開発センターを軸にして多彩な技術を組み合わせた一括開発が可能となっています。 こうした技術を軸とした顧客伴走型の課題解決ビジネスや自社開発技術の提案型開発をさらに強化するため、多くのエンジニアを求めております。 また当社はメーカーや自社サービス開発企業との取引が85%を超えています。そのため「発注側」の立場で能力を発揮いただくことも可能です。 主要取引先 デンソー、三菱電機、本田技研工業、日立製作所、 SUBARU、ソニー、NEC、富士通、日産自動車、トヨタ ※敬称略 業務内容 弊社とプライム契約を結んでいる、大手メーカーやSIerにて、ソフトウェア開発(AI、 IoT、アプリ、画像処理、クラウドシステム、Web)業務をご担当いただきます。 AI、IoT、画像処理の案件も多く、最先端の技術領域の業務をご担当いただきます。 ※経験や希望に応じて案件を決定いたします。 ユニットと呼ばれるチーム単位で取組んでいきます。 テクノプロデザインのエンジニアで最大20数名規模で構成されたプロジェクトもございます。 経験・スキルにより、PL、PMとして活躍いただくことも想定しています。 変更の範囲:会社の定める業務

AnyMind Group株式会社

AnyMind Group では、最新の AI 技術(Vibe Coding)をフル活用し、ビジネス設計からプロトタイプ実装、運用自動化までを一人で、かつ圧倒的な速度で完結させるAI-Businessエンジニアを募集しています。 Cursor や Claude をペアプログラマーとして使いこなし、既存の枠組みを破壊して「もっと良いやり方」を自ら形にできる、知的好奇心とオーナーシップに溢れた方の挑戦を待っています。 ●What You'll Do AI Vibe Coding による迅速な開発と実装: AI(Cursor, Claude, ChatGPT 等)をフル活用し、自然言語による指示とコード生成を組み合わせた「Vibe Coding」で、ビジネス課題を解決するツールやアプリケーションを爆速で開発します。 LLMO / AIO コンサルティングの推進: 検索体験が AI チャットへと移行する時代に対応し、企業情報が AI に正しく参照・推奨されるための情報構造化(LLM 最適化)や、Web サイト構造の最適化をリードします。 高度なマーケティング Ops 構築: スプレッドシートをリレーショナルデータベースとして捉え、複雑なデータを構造化。 高度な関数や自動化スクリプトを駆使し、手入力ゼロの持続可能な運用フローを構築します。 ビジネスインパクト重視の合意形成: 難解な技術論を、経営層やクライアントが即決できる「ビジネス価値」と「ストーリー」へと翻訳。 認知的負荷を極限まで下げたプレゼンテーションでプロジェクトを牽引します。 セルフ PoC による業務ハック: 目の前のタスクをこなしながら、並行して「そのタスクを次回から自動化する仕組み」をその場で設計・実装し、常に組織の生産性を向上させ続けます。

株式会社日立製作所

【配属組織名】 研究開発グループ デジタルサービス研究統括本部　サービスシステムイノベーションセンタ　DXエンジニアリング研究部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 ミッション:社会イノベーション事業をシステム技術でリードし、社会・環境・経済価値を提供する 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 産業、流通、自動車、鉄道、医用機器、エレベーター、ストレージ、AI活用デジタルソリューション、金融システム、官庁・自治体システムなど、日立グループのソリューション・サービスを支える様々なシステムを対象に、その高機能化、高品質化などの研究開発に携わることができます。 https://hitachi-dx-engineering-research.github.io/ 【職務概要】 ソフトウェア工学の知見に基づき、日立グループの事業分野における革新を主導するための、研究開発全般を担い、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、業務の取り纏め者として、社内の関係者との関係を構築し、社内外の学習機会を活用するとともに、自身の経験や先行研究から積極的に学習していただき、自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す仕事です。 産業、流通、自動車、鉄道、医用機器、エレベーター、ストレージ、AI活用デジタルソリューション、金融システム、官庁・自治体システムなどに求められる、先端ソフトウェア・システムを強化する研究開発を担当頂きます。 技術開発戦略の策定、プロトタイピングを通じた技術開発活動、知財創生活動、学会活動を通じた社会への成果の還元など、幅広い活動の一部または全部に関わることができます。 【職務詳細】 ・「デジタルトランスフォーメーション」を実現するための最新のITシステム開発手法の研究開発 ・信頼性の高い高品質なAIや、AIを使ったシステムを開発するための技術の研究開発 ・ビッグデータやAIを駆使した最先端のソフトウェア開発技術の研究開発 ・セーフティ・クリティカルなシステムを開発するための効率的なプロセスと方法の研究開発 (研究テーマ例)協創型アジャイル開発手法、DevOps、クラウドシフト、開発プロジェクトリスク検知、プログラム自動修正、テスト自動生成/自動実行、AIソフトウェアのテスト・検証、プロセスマイニング、組込みシステム性能検証、開発KPI間の因果関係分析、モデルベース開発(Model Based Systems Engineering)、高安全システム開発(安全リスク分析、機能安全)、組込みソフトウェア実装技術、Over The Air技術、自動運転ソフトウェア、VRによるソフト構造可視化、量子ソフトウェア開発環境 【働く環境】 ・配属組織/チーム:10～15人程度の研究ユニットの中で、2～3人程度のチームを構成して各テーマについて研究開発を行います。 ・働き方:コロナ下では在宅勤務をベースに、必要に応じて出社、出張などを行います。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社デジナーレ

●業務概要 AIを活用した業務システム・Webアプリ・スマホアプリなどのプロダクトに対し、 企画・要件定義・設計・実装・品質担保 を幅広く担当します。 「コードを書くこと」は手段であり、目的ではありません。 Cursor / GitHub Copilot / Claude Code などのAIコーディング環境をフル活用し、人間は 顧客の課題定義・AIへの指示設計・成果物の品質判断・価値検証 にコミットします。 ●職務詳細 ・クライアントとの課題整理・要件定義の補助 ・AI活用による業務改善・DX企画提案の補助 ・AIコーディング環境(Cursor / Copilot / Claude Code)を活用したプロダクト開発 ・LLM API(OpenAI / Anthropic / Bedrock 等)を組み込んだ機能の設計・実装 ・フロント/サーバー/スマホアプリ/AWSサーバレスを横断したプロダクト構築 ・AIアウトプットのレビュー・品質担保・テスト設計 ・設計書などの技術資料の作成 ・最新AI技術・活用事例の調査・社内共有 ※最初は得意領域から入り、徐々にプロダクト全体を見られるエンジニアへ成長していきます。 ●キャリアパス ・プロダクトエンジニア → 顧客折衝・要件定義をリードするポジションへ ・プロジェクトリーダー / プロジェクトマネージャー ・自社サービスのプロダクトオーナー候補

株式会社日立製作所

【職務概要】 ●主に、MLCP、Gurobi、CMOS等、最適化のデリバリ業務をご担当いただきます。 ・“生産計画、要員計画、作業指示計画、配送計画、アサイン計画”の最適化のシステムを構築するにあたって主にプロトPOC開発を含めた、上流フェーズでの業務対応に責任を負い推進します。 ・業務UCを見据え、運用要件(非機能)の範囲に収まる探索範囲を、顧客との対話の中でリードしてコントロールを実施、および本番稼働までに必要な作業・体制、役割分担を定義します。 ・サイジング/フィージビリティ検証のプロトPOC開発では、サイジング/フィージビリティのエビデンス抽出のために、顧客ヒヤリングをベースにJava or Python でプロト開発、POCを実施いただきます。 ・上流要件定義で顧客との合意形成を図った後、外注含めた本番化開発のPMを実施。 本番化開発の期間中に生じた顧客要望を、前述のPOCサイジングをベースに新要件追加開発のgo↔nogoを判断し、必要に応じて顧客とのネゴシエーションを実施。 ・入社後直近にお任せしたい業務内容: 印刷業界のお客様に対して、高効率な作業計画を自動立案したいという課題に対して、最適化ソリューションを企画・開発いただきます。 1人あたり2件ほどの顧客を随時担当。 1案件2人ほどのチームで案件を担当し、1つのプロジェクトの期間は約6ヶ月～3年となります。 【職務詳細】 ・「As Is/To Be」の分析 「As Is (現状)」と「To Be (あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を記述します。 ・ビジネス要件の識別 ワークショップ、ワークフロー分析など、さまざまな方法を使用してビジネス要件を収集し、ターゲットユーザーの役割と目標の観点から要件を表現します。 ・高度な予測分析 業務課題に対して”最適なソルバー”の選択することができ、さまざまなビジネスパフォーマンス指標の達成に貢献し、洞察結果を実行可能な提案に結びつける。 ・データアーキテクチャー 業務アプリケーション/システムのデータをビジネスインサイトにつなげるように、データアーキテクチャ(データ蓄積/分析基盤)のあらゆる面を導入する。 ・データ探索 主要なテーマおよび傾向の分析を可能にするために、主要なデータソースおよびBIツール、分析ツールなどを使用して調査を実施し、適切なデータを選択する。 ・プロジェクト管理 小規模または中規模のプロジェクトを遂行します。 ・案件開発、および事業投資開発 顧客要件を分析し、最適なアーキテクチャを見積し、顧客ニーズに合ったサービス・システムを定義し、提供します。 ・最新動向の把握 社外の動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性の評価に貢献します。

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

お客様企業のデータ活用ビジネスを支え、将来的にも「使われ続ける」データ基盤の構築を実現するエンジニアスペシャリスト集団です。 お客様企業のビジネス要件のシステム要件への落とし込み、ソリューション選定、アーキテクチャ設計、アプリケーションプログラム設計、それらの実装・テスト、システムリリースおよび、その後の運用まで総合的に支援します。 ●役割・期待 サイロ化システム/データの統廃合、基幹システム刷新に伴うデータ基盤のレガシーアーキテクチャからモダンアーキテクチャへのマイグレーション、グローバル展開を見据えたデータメッシュアーキテクチャの実現など、さまざまな課題・チャレンジ要素を持つデジタルトランスフォーメーション案件において、お客様企業のビジネスバリューを見据え、データ活用のためのあるべき姿、それらに最適なソリューション選定・アーキテクチャ設計、および我々が一番大切にしている"実装"を担当頂きます。 ●業務内容 ・データ基盤(インテグレーション/データレイク/DWH/データマート/BI/ML/AI/MDM/データカタログなど)のソリューション選定およびアーキテクチャ設計 ・データ基盤のシステム要件定義・設計・開発・テスト・移行 ・プロジェクト作成物のアセット化および類似プロジェクトへの横展開適用

株式会社ホンダ・レーシング

世界最高峰の二輪レースを支えるデータ活用基盤およびAI活用基盤の設計・開発・運用を担当いただきます。レース車両データ、解析結果、技術文書、音声情報など、さまざまな情報を活用し、エンジニアや現場担当者が必要な情報へ迅速にアクセスできる環境を構築します。AIを主役とするのではなく、人の思考や判断を支援する道具として活用し、PoCに留まらない実運用可能なシステムへ発展させることを目指します。 【お任せする業務内容】 ●データ活用基盤の設計と構築 レース開発、運営で利用される各種データを統合し、業務で活用しやすい形に整理・蓄積するためのデータ基盤を設計・構築します。 ●業務システム・AI活用基盤の開発 検索システムやAI活用機能など、現場の意思決定を支援する業務基盤の設計・開発・運用を担当します。 ●クラウド・システム基盤の整備 AWSやAzure等を活用し、開発現場で長期的に運用できるシステム環境を構築します。 ●現場展開と継続改善 利用者と対話しながら課題を整理し、小さく実装・改善を繰り返しながら実運用システムとして育てます。 【開発ツール】 開発言語:Python、SQL、JavaScript、MATLAB、.Net C# 開発環境:Windows、Linux クラウド:AWS、Azure ソースコード管理:Git、GitHub 【キーワード】 データ基盤:Datalake、DWH、RDB、ETL/ELT、SQL 開発:Python、JavaScript、MATLAB、.Net C# API設計 生成AI:RAG、LLM クラウド:AWS、Azure、Docker

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。

株式会社CARTA HOLDINGS

●概要 クリエイティブ業務の生産性・品質向上を目的とした、AI活用推進と業務プロセス改革をお任せいたします。 単なるツール導入に留まらず、企画から制作、効果検証までのバリューチェーン全体を俯瞰し、本質的な課題解決に取り組んでいただきます。 また効率化で創出したリソースを新たな価値創造へと繋げ、将来的には顧客から指名される専門性を確立していただきます。 詳細 ●クリエイティブ業務におけるAI化の推進 └国内外の最新AIツールのリサーチ、選定、導入、PoCの実施 └効果的なプロンプトの開発、集約、ナレッジ └AI活用定着に向けた社内メンバーへのハンズオン支援や研修プログラムの企画・実施 ●クリエイティブ業務プロセスの分析と再設計 └クリエイティブディレクター/アートディレクターへのヒアリングを通じた業務プロセスの可視化と課題抽出 └AIやテクノロジーを活用したクリエイティブの自動化・省力化の企画と推進 └トッププレイヤーの思考プロセスを分析し、汎用性の高いフレームワークやツールに落とし込む ●「仕組み」の浸透と行動変容の促進 └開発・導入したクリエイティブツールや業務フローの社内ドキュメンテーション整備 └社内勉強会の開催や成功事例の共有など、「使いたくなる」仕掛けづくり └利用状況のモニタリングとフィードバックに基づく継続的な改善活動 取り扱うツール・技術領域 ※特定のツールや言語に固執せず、プロジェクトの目的に応じて最適な技術を柔軟に選定・活用することを期待しています。 ●UI/UXデザイン・プロトタイピング └Figma, Adobe XD などのデザイン/プロトタイプツール ●ジェネレーティブAI活用 └画像生成、テキスト生成、動画生成などのAIサービス・API全般 ●インタラクティブコンテンツ開発 └Unity, Unreal Engine, TouchDesigner 等を用いた開発経験 ●Web/アプリ開発 └JavaScript, React, Vue.js, Python 等を用いたフロントエンド/バックエンド開発スキル ●XR・フィジカルコンピューティング └VR/AR技術や Arduino 等を活用した体験設計に関する基本的知識 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む) ▼組織構成　※2025年8月時点 組織全体:約870名 今回の配属先:統合マーケティングコミュニケーション局

三菱自動車工業株式会社

<入社後の担当領域> ・ヒューマンセンシング研究 画像処理/解析、データマイニング、機械学習(ニューラルネット、基盤モデルを含む)によるヒト理解とシーン理解を統合させた新しいアプリケーション創出/HMI技術の研究開発 ・AIロボティクスに関する研究 ・自律型移動体に関する研究 上記いずれかの研究リーダ ・社外コラボ先(大学,スタートアップ企業等)との協働 <使用言語> Python、PyTorch、Codex、JavaScript、C++など

株式会社日立ハイテク

当社が扱う幅広い製品群(半導体製造向け製品、ヘルスケア製品、電子顕微鏡など)に関するソフトウェア開発を推進するプロジェクトリーダーとして、設計・開発からPoC/PoVをお任せします。 ●具体的にお任せする業務 ・社会やお客さまの真の課題を正しく知り、その課題に対するソリューションの提案 ・新しい製品に向けた試作開発における組み込みソフトウェアの基本設計、評価、改良設計 ・当社製品や顧客から取得できる各種データを用いた新しいソリューションシステムの基本設計、評価、改良設計 例:あくまで一例ですが、新技術を用いた顕微鏡から得られる画像データを用いて、顧客課題を解決するソリューションシステムの設計・開発 ・システムの実装(一部外注・ベンダーコントロール) ・顧客先や当社顧客協創施設での評価サポート ●開発環境 ・OS:Linux, Windows, VxWorks, T-Kernelなど ・使用言語:Python, C, C#, Java, TypeScript, JavaScript, SQLなど 【変更の範囲】会社の定める業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

日本システム技術株式会社

【入社後~中期的にお任せしたいこと】 当社が開発・提供する総合パッケージシステム【GAKUEN】における、大学職員ユーザー向けのEUC(End-User Computing)開発業務を担当していただきます。 主に以下の業務をお任せします。 ●顧客ニーズに応じたカスタマイズ開発 ・大学ごとの業務要件に応じた帳票・画面の開発 ・要望ヒアリング~設計・開発・テスト・導入まで一貫して対応 ・Microsoft Excel、Access、VBA、SQLなどを用いたツール開発 ●GAKUEN標準機能の拡張 ・ユーザーの利便性向上を目的とした機能追加・拡張 ・他システム連携のためのインタフェース開発(CSV、Web APIなど) ●業務効率化・品質向上への貢献 ・よくあるカスタマイズのテンプレート化や再利用性の高いモジュールの開発 ・チーム内での技術ナレッジ共有・標準化活動 【配属先】 デジタルイノベーション事業本部 第五事業部 【開発環境】 言語:Java/JavaScript/VB,C# など フレームワーク:JSF(Java Server Faces) OS:Windows/Linux DB:PostgreSQL/DB2/Oracle その他ツール:Eclipse、NetBeans、RAD(Rational Application Developer)、SVF(X-Designer) 応募資格 ※パッケージ製品開発の経験は不問です

株式会社トリプルアイズ

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。 現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。 社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容】 ・クライアントの本質的なビジネス課題の抽出・構造化 単なるヒアリングに留まらず、顧客のビジネスの方向性を深く理解し、解決すべき真の課題をインフラ・アプリ両面から整理します。 ・AI・クラウド技術を軸としたソリューションの提案 課題解決に最適なテクノロジー(AIZE、生成AI、AWS/Azure等)を選定し、顧客が期待する成果(ROI)を最大化させるための技術要件を定義します。 ・一気通貫導入支援(要件定義〜設計・構築・運用) 基盤設計からバックエンドの実装までをオーケストレーションし、ツールの導入のみならず、将来の拡張性を見据えた保守・運用体制までを構築します。 ・実務定着と成果創出に向けた継続的なテック・アドバイザリー 導入後のシステムが現場で「武器」として活用されるよう、データ活用や生成AIを用いた更なる業務効率化(ハック)の施策を提言・伴走支援します。 ・プロジェクトの全体統括およびオーケストレーション(PM/PL業務) 1.5億円規模の大型案件を含むプロジェクトにおいて、進捗・品質・タスクを管理し、若手エンジニアをリードしながら顧客の期待に応えるアウトプットを実現します。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

パーソルクロステクノロジー株式会社

●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

パーソルキャリア株式会社

●業務内容 既存事業及び新規事業向けにデータ分析や機械学習、生成系AIなどの技術を用いた業務改善プロジェクト、新技術の検証プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント業務に携わっていただきます。 プロジェクト計画、管理や社内外のステークホルダーとの調整を行っていただき、プロジェクトを前進させることが求められます。 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成系AIなどを用いた新規機能の企画/開発、及び、既存機能の改善などのプロジェクトをPMとして推進します。 ・ミドル部門(業務企画等)と連携しシステム化実現に向けた相談対応や推進を行います ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題等の調整、進捗状況確認、技術サポート等) ・各部門の業務課題をヒアリングし、AI適用可能性の評価〜ユースケース化〜実行計画立案等の伴走支援 ⇒得意領域やご志向性に合わせてプロジェクトに携わっていただきます ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL　など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、Cloudformation など 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、Codepipeline、　など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※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。 【開発ツール】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform 【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※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。 【開発ツール】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

株式会社本田技術研究所

●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※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。 【開発ツール】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方 【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

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

パーソルクロステクノロジー株式会社

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