データ・AI・機械学習(Python)の求人・転職情報

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●開発環境 言語 フロントエンド:TypeScript バックエンド:Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド:React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド:Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ:*Google Cloud*, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス:CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore,* BigQuery* API:GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング:Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証:Auth0 開発ツール:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するラクスグループにおいて、自社プロダクトに関わるAIモデルの開発、精度改善をミッションとしているチームにジョインいただきます。 要件定義、データ整備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程に中心となって携わっていただきます。 (1) AI ロードマップ策定・技術選定 ・AI・データ分析領域における、PoCの策定及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー ・既存システムとの統合を考慮した技術要件の検討 (2) 最新技術の調査・手法の選定 ・論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定 (領域:画像認識・自然言語処理など) (3) データ収集・前処理 ・AIモデルの学習に必要なデータをの収集・整備(ログデータ、画像データ、テキストデータ など) ・学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理 ※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理 (4) PoCの実施・モデル開発 ・最適なアルゴリズムの設計・改善 ・ハイパーパラメータの最適化 (5) 評価指標の設計・精度検証 ・評価データの作成・整備(偏りのない指標で性能を測定) (6) システム実装・運用 ・API化(Flask / FastAPI)、実サービスシステムへの統合/連携 ・クラウド環境(AWS・GCPなど)へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理 ●環境 利用言語:Python フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorch、FastAPIなど 生成AI : OpenAI API、AWS Bedrock、VertexAIなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP 利用AI開発ツール: Github Copilot、Claude Code、Cursurなど コードレビュー:Pull Request ベースでのコードレビュー バージョン管理システム:GitHub チケット管理システム:GitHub ●取り組む課題 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析、不正検知などの分野で開発を進めていただきます。 ●その他 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

・これまでのデータ分析スキル、専門ノウハウを生かして、製薬業界のお客様の課題やニーズに対し、データ整形、自然言語処理を用いたデータ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。 ・リアルワールドデータを用いたデータサイエンティストの活動を通じて、将来は、業務業界知見に基づき、ライフサイエンス領域のコンサルタントとしてお客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。 ・アサインメントは、選考を通じて、広く可能性を検討し、配属ポジションを決定させて頂きます。

●サービス成長のためのデータ分析 ・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案 例)ボトルネックの特定と打ち手の考 ・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築 例)データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出 ・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発 例)チャンネル表編成の数理的な最適化 ・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発 例)ターゲティング広告商品の開発

プリセールスとして、お客様の課題を解決するAIソリューションの提案から導入までを一貫して担当していただきます。具体的には、以下の業務を通じて、顧客のビジネス成功に貢献します。 ●技術ヒアリング・要件定義: 顧客のビジネス課題やニーズを深く理解し、技術的な要件を整理します。 ●ソリューション設計・提案: 整理した要件に基づき、最適なAIソリューションのアーキテクチャを設計し、技術提案書や見積もりを作成します。 ●デモンストレーション・PoC(概念実証): 提案内容の実現性や効果を、デモやPoCを通じてお客様に明確に示します。 ●プロジェクトハンドオフ: 受注後、開発・デリバリーチームへスムーズにプロジェクトを引き継ぎます。 ●合意形成: 顧客、営業、開発チームの間に入り、円滑なコミュニケーションを促進し、プロジェクトの成功に向けた合意を形成します。 ●現場使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です フロントエンド:TypeScript, React バックエンド:Python データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL フレームワーク:Flask インフラ:Azure, AWS, GCP ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス/支給PC ●キャリアパス エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます 入社から半年で役員登用になった方もいます! ●支給PC Windows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! 稼働条件について 当社が提供するシステム開発業務において、顧客のセキュリティポリシーに準拠する必要があるため、以下の条件を満たしていただける方を募集しております。 ●作業拠点の制限 顧客指定のセキュリティ要件に基づき、作業拠点は日本国内、または顧客が許可する地域に限定されます。一時的に日本国外で作業を行う場合、事前に顧客および当社の承認が必要です。 ●ネットワーク環境 作業時には、顧客指定の安全なネットワーク環境を使用する必要があります。特定の地域でのネットワーク利用が制限される場合があるため、詳細は面談時にご確認ください。 ●勤務形態 リモート勤務を希望される場合も、顧客のセキュリティ要件を遵守する必要がございます。 ●貸与品の取り扱い 当社および顧客から貸与されるPC、周辺機器、ストレージデバイスなどの機器類は、許可なく日本国外へ持ち出すこと、または第三者に利用させることを禁止します。万が一、日本国外で利用する必要がある場合、事前に顧客および当社の承認を取得してください。

AX推進チームが進める先行成果創出プロジェクトや共通ソリューション開発において、AIエージェント開発の技術リードを担当いただきます。 プレイヤーとして難易度の高い案件に自ら入り込み、AIエージェント開発の難所を突破しながら実装パターンを確立し、 技術責任者としてLLM選定やアーキテクチャ設計、品質保証基盤の構築、実装ガイドライン策定など、AX部全体に影響する技術判断を担います。 ●最重要・高難度案件におけるAIエージェント開発の技術リード(難所の実装、設計レビュー、アーキテクチャ設計) ●AIプロダクトの品質ハーネス設計(Pre-commit、CI/CD、LLM出力検証、リグレッションテスト基盤の構築) ●AX部全体の技術標準・実装ガイドラインの策定(LLM選定、アーキテクチャパターン設計、コーディング規約、アンチパターン集の整備) ●Claude、Gemini、GPTなどのLLM活用方針および技術評価 ●AIエージェント開発における品質保証・評価基盤の設計 ●AIエージェントビルダーへのアーキテクチャレビューおよび技術メンタリング ●新技術や新モデルの評価および実務適用判断 ●AX部全体の開発環境・CI/CD基盤の設計と改善 ●開発環境・社内ツール AI開発 :Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API:Claude API(Anthropic)、Gemini(Vertex AI)、OpenAI GPT AIフレームワーク:LangChain、LlamaIndex 自動化:Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド:TypeScript(Hono)、Python(FastAPI) データベース:PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ:GCP(Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery) プロジェクト管理:Confluence、Jira、GitHub Enterprise

●組織ミッション ・ソフトウェア技術部 防衛事業及び宇宙事業に関わるソフトウェアの開発 ・技術第五課 人工衛星を管制する地上設備ソフトウェア(※)の開発 (※)衛星の運用立案、撮像指示、画像処理等を行うソフトウェア 業務内容 地上設備システムとは、衛星のミッション遂行のサポートを地上から行う業務システムを指します。我々は、宇宙空間での衛星運用を地上でシミュレーションして計画立案し、衛星の動作を指示するソフトウェアや、宇宙空間でのミッション遂行後、地上にダウンリンクしたミッションデータを処理・解析する業務システムソフトウェアを開発しています。職務内容は、顧客へのGPU、クラウド、AIなどの最新ソフトウェア技術を使用した仕様提案、PoC、要件定義等の上流設計、ソフトウェア開発(設計・製造・試験)になります。ご経験に応じて、仕様提案、PoC、上流設計および開発プロジェクトの取り纏めをお任せいたします。 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。 具体的には ・AI,クラウド,GPUなどのソフトウェア技術を活用した調査研究およびPoC(Proof of Concept) ※人工衛星画像の画像処理・解析技術、地上設備システムの自動異常検知・運用解析等 ・顧客(官公庁)要望のリサーチ、提案・調整(仕様/予算等) ・ソフトウェア開発における上流設計 ・ソフトウェア開発におけるQCD管理等マネジメントや開発リード ・製品据付・納入立会 ※人工衛星や地上設備の知識は必須ではありません。 ※ソフトウェア開発は協力会社と連携しながら進めていきます。 ※開発期間としては新規案件で5年程度、サブシステム等の改修案件で1年程度が基本となりますが、近年は開発期間はより短縮しております。 ※顧客納品前に関東圏中心に出張が発生するケースがございます。 <入社後の活躍イメージ> 【～入社後3か月】 ご経験に応じて一般的なソフトウェア開発の教育・研修等を受けていただきながら、指導担当者のOJTで当社の規定・基準や開発環境を学んで頂きます。 【～入社後6か月】 実際のソフトウェアに触れていただきながら製品の概要や開発プロセスを理解すると共に、仕様書、設計書、お客様との調整資料等を用いて製品ドメイン知識の習得も少しずつ進めて頂きます。 【～入社後1年】 ソフトウェア製品および開発プロセスをしっかりと理解したあかつきには、関係部門との作業調整や製品ドメインの知識を用いたお客様との仕様調整、上流設計にも関わっていただき、コミュニケーションや仕事の幅を広げて頂きます。適性によっては技術提案やソフトウェア開発のマネジメントもお願いするかもしれません。 【～入社後2年】 チームリーダーのもとで、小～中規模プロジェクトの中核的なエンジニアとして、仕様調整、技術提案、上流設計、ソフトウェア開発のマネジメント等の主担当としてご活躍いただきます。 ※設計やマネジメント技術について、当社が用意する技術講座でも学ぶことができますので、積極的に活用して業務のキャッチアップに加え、スキルアップに取り組んで頂きます。業務と並行してソフトウェア技術力向上のためのテックコミュニティに所属してもらい、AI等の新技術の習得に日々励むこともできます。 ●使用言語、環境、ツール 使用言語: Java, C, Python等 OS: Linux,Windows等 開発環境: VSCode,Github/Gitlab等

本ポジションでは、ACESが推進する「AI OS」構想において、Data Layerの責任者として、設計・構築・案件適用・型化までを一貫してリードしていただきます。 AI OSは、Data Layer / Knowledge Layer / Agent Layer など複数のレイヤから構成されており、特にデータを起点としたAI活用を成立させるためのData Layerを重要な基盤と位置付けています。 現在ACESでは、このData Layerを専門的に担う責任者ポジションが存在しておらず、本ポジションはその中核を担う新設ポジションです。 単なるデータエンジニアリングに留まらず、 ●AI OS全体(Knowledge Layer・Agent Layer)との接続性 ●クラウドを前提としたITアーキテクチャ設計 ●実案件への適用を通じた再現性の高い型化 といった観点を持ち、「構想」と「現場実装」を往復しながら、ACESにおけるデータ活用の中核をつくる役割です。 所属は研究開発チームとなりますが、短期的にはDXパートナーサービスへの関与も多く、事業横断的に活動いただくポジションです。 具体的な業務内容 ●AI OS(Data Layer)の設計・構築 AI OS構想におけるData Layerの設計・技術選定 Databricks・Snowflake等のモダンなデータスタックを活用したデータ基盤設計 Knowledge Layer・Agent Layerとの接続性を考慮したデータアーキテクチャ設計 Azure / AWS / GCP 等のパブリッククラウドを前提とした周辺アーキテクチャ設計 データ連携、権限管理、セキュリティ、運用設計 等 ●プロジェクトへの適用・実装推進 DXパートナーサービス事業案件および社内プロジェクトにおけるData Layerの設計・構築・実装 設計範囲を超えた技術的課題への対応、現場適用可能性の向上 データ基盤に関する方針決定およびプロジェクト内での技術リード ●知見の型化・社内展開 プロジェクトを通じて得られた知見のドキュメント化・型化 Data Layerの実装ガイドライン、再利用可能な開発モジュールの整備 社内向けのナレッジ共有、教育、浸透施策の企画・実行 ●推進体制の構築(協働) 外部パートナー(データ領域)との協業体制の設計・運用 内製・外製の方針設計とプロジェクト品質・スピードの両立 研究開発チームのマネージャーやDXパートナーサービス PMと連携した推進 キャリアパス 入社直後から、ACESにおけるデータ領域の責任者としての役割を担っていただきます。 中長期的には、AI OS全体を見渡したより戦略的な技術ポジションや、事業・組織レベルでの意思決定に関わる役割への拡張も期待しています。 開発環境・技術スタック(一例) クラウド:Azure / AWS / GCP データ基盤:Databricks / Snowflake 等 言語:Python IaC:Terraform CI/CD:GitHub Actions コード管理:GitHub ドキュメント:Notion コミュニケーション:Slack / Zoom ※案件・構想に応じて柔軟に技術選定を行います。

●パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、データを用いた課題解決に向けてたプロジェクトを推進いただきます。 └クライアント課題に対しての分析設計 └機械学習を用いたモデルの構築 └モデルの精度の検証　PDCAサイクル回す └案件によっては顧客への提案も行いビジネスのサポート ●パーソルクロステクノロジーにてデータサイエンティスト育成を進めており、社内のエンジニアの育成に携わっていただきます。 【プロジェクト例】 ◆プロジェクト概要(3名) 化粧品の需要予測 ・業務内容 ・売上実績をもとに、発売後の販売量を予測する時系列モデルを開発 ・Pythonでのモデル開発 ・開発したモデルの精度評価・報告 ・前処理からモデル構築、ハイパーパラメータチューニング、精度検証 ・顧客への報告資料作成 ・技術: Python, Tableau

Google Cloud上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。 DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。 将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。 ●データ基盤の設計・開発・運用 ●BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理 ●データ収集・加工・可視化基盤整備 ●セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計 ●バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計

MVNOモバイル開発におけるバックエンドシステムの設計・開発・運用業務をお任せします。 具体的には以下のような業務をお任せしたいと考えています。 -対象領域は主として、MNO/MVNOにおけるシステム間連携関連、 会計明細計算関連、運用要管理画面の構築など -設計・開発は、仕様策定からプログラミング、テストコード作成、 試験内容検討、試験実施を含む 将来的には以下の業務もお任せしたいと考えています。 -データベース設計・構築・運用 -インフラ設計・構築・運用 -セキュリティ対策 -品質管理 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

●各種データの分析業務(KPIトレース、経営報告、外部報告) ●分析用データマート、ビューの構築 ●LookerStudioを含めたデータ活用教育の企画・実施 ●運用方針・運用ルールの策定、ユーザ管理・権限設定、メタデータ管理 ＜開業後以下を含む＞ ●サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施 ●分析結果に基づくサービス・プロダクト開発の意思決定支援 ●キャンペーンやCRM等の各種施策の効果検証・改善提案 ●相場変動等の外部環境変化による影響測定・分析

●業務概要 パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤構築をお任せします。 データサイエンティスト/アナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。 ●業務詳細 ・データ収集・連携 　└外部SaaS/業務システムなど異なるソースからのデータ取り込み 　└バッチ開発やストリーミング処理 ・データ基盤の設計・構築・運用 　└DWH・DB・テーブルの設計(SQL、スキーマ、パーティショニング) 　└クラウドインフラの構築(AWS/GCP/Azure)、セキュリティ・ネットワーク設定、コスト最適化 ・データ整備・品質管理 　└ETL/ELTパイプラインの実装(dbt、Apache Kafka、Apache Spark) 　└データモデリング(スタースキーマ・Snowflake)、メタデータ管理、データカタログ整備 ・データ品質監視 　└検査ルール、データガバナンスの設定 　└アラート対応、テスト設計 ・提供・可視化支援 　└分析用マートの提供、BIツールへの接続最適化・可視化(Looker、Tableau、Power BI) ・運用・信頼性 　└パイプラインの監視・障害対応・パフォーマンスチューニング 　└Gitによる変更管理 プロジェクト例 ●Databricksを用いたデータ基盤の設計構築 <業務内容> 　・Databricks上のデータ基盤の設計/構築/検証 　・SAPのテーブルをDatabricksに連携 　・S3のテーブルをDatabricksに連携 　・ストリーミングテーブルの実装、ジョブ作成 <技術> 　Databricks, PySpark, SparkSQL, PowerBI, Git ●dbtを用いたETL、データパイプライン構築 <業務内容> 　・データパイプライン構築、フロー図作成 　・Bigqueryからのデータ抽出、データマートの設計・開発 　・ワークフローの監視 　・バッチ処理開発・運用 　・Tableauダッシュボードの設計・構築・運用 <技術> 　GCP(Bigquery,GCS), dbt, Tableau, Git

・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計 ・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証 ●チームの雰囲気 • データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わりながら、プロダクト価値を最大化することを重視しています。 • メンバー同士の距離が近く、技術的な議論も活発で、役職や職種を問わず、フラットかつオープンなコミュニケーションが根付いています。 常に最先端の技術開発を行うため、東京大学、神戸大学、早稲田大学、慶応大学の経済学の教授陣を含めたR&D定例MTGが週次で開催されています。

<「AIを導入したい」だけで、本当に業務は変わるのでしょうか。> 現在、多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進んでいます。 一方で現実には、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。 AIは、導入するだけでは価値になりません。 業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。 豆蔵のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。 顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。 また、ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。 「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。 「技術」と「業務」の両方を理解できる人材になりたい。 そんな想いを持つエンジニアを歓迎しています。 <このポジションの位置づけ> ●“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える” 豆蔵は、AIツールの導入だけを行う会社ではありません。 顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。 単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。 ●業務とAIをつなぐ 当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・生成AI活用支援 　LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計する ・AI業務改善支援 　BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込む ・AIアーキテクチャ設計 　RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計する ・PoC〜実装支援 　ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走する ●専門性の異なるメンバーとチームで戦う 豆蔵のコンサルタントは、“PowerPointだけ作るコンサルタント”ではありません。 エンジニアとしての理解を持ちながら、顧客課題を整理し、業務・AI・システムの橋渡しを行うポジションです。 ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。 <主な業務内容> ●顧客課題整理・業務分析 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。 「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。 ●AI活用提案・PoC支援 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。 ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。 ●要件整理・AI設計支援 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。 ●開発チーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。 ●内製化・定着支援 AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。 <AIネイティブ開発グループの主な実績> 〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供 概要:クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発(R&D)において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発(SDD)を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。 技術・ツール:Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等 主要顧客:大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など 〇 AIエージェントシステム開発 概要:ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索(RAG)アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。 技術・ツール:Dify, LangChain, Copilot Studio 等 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様 〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発 概要:生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物(ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等)の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。 技術・ツール:主要LLM(ChatGPT, Gemini等)、各種AIノーコードツール 主要顧客:大手生命保険会社様、大手SIer様 〇 生成AI開発ガイドライン策定支援 概要:OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。 技術・ツール:Azure OpenAI Service, ChatGPT,　Claude 等 主要顧客:大手自動車部品メーカー様 〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供 概要:生成AIを活用し、業務改革(DX)やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図(UML等)を自動生成する独自の自社サービス。 主要顧客:大手通信キャリア様、大手商社様 など 〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供 概要:自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI(ChatGPT、ローカルLLM等)連携機能の実装・導入支援。 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入 <技術領域・活用例> 顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。 ●クラウド AWS / Azure / Google Cloud ●データ基盤 Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等 ●データエンジニアリング dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理 ●AI/LLM関連 OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計 ●MLOps / LLMOps MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等 ●AI駆動開発 GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用 ※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。 また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。 候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします 。 ●募集ポジション ・データ分析基盤エンジニア(SQL・DWH・ETL・BI基礎) ・BIエンジニア(Tableau / Power BI / Looker) ・データアナリスト(SQL / Python / BI) ・データエンジニア(GCP / AWS / Snowflake など) ・AI/機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ●募集部門 ・データ利活用部 ・AIビジネス部 ・ACR(Analytics Consulting Research)部 ・基盤運用構築部 ・BI推進部 ・SAC(Strategic Anltics & Consulting)部

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

・当社が提供する各種サービスに高い付加価値をつけるため、最先端AI技術を取り入れてエンジンやモデルを一から開発していただきます。 ・各種サービスに高い付加価値をつけることを目的とした機能の設計・開発・リリースまでをお任せします。 チームメンバの経歴: ・数社のAIベンチャーでテックリードを勤め、画像、自然言語、数値データ等の多様なデータを扱うプロジェクトを多数経験。 モデル作成だけでなく、システムへの組み込みまでを担当し、導入に導いてきた実績を持つ　2021年に1人目のAIエンジニアとして当社に入社し、AI導入による顧客価値向上に取り組んでいる。 【環境】 利用言語:Python、 Go、 Javaなど フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorchなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー バージョン管理システム:GitLab チケット管理システム:GitLab 【取り組む課題】 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析などの分野で開発を進めていただきます。 【組織構成】 課長(50代、男性/課長)−メンバー2名 ※エンジニアの全体人数としては250名程度で、製品別・役割別に7つの部と25つの開発チーム(課)に分かれ、それぞれ10名〜20名ほどの規模となっています。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

【主な業務内容】 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 ・プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 ・課題解決に向けたAIソリューション(生成AI・RAG・機械学習モデルなど)の提案・検証 ・プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 ・本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 ・品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 ・各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく-- そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら ・https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』：2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円（前年比+43%）を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR（Learning to Rank）、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR（Learning to Rank）といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR（Learning to Rank）、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

マルチモーダルAIを活用した高度な機能実装およびプロトタイプ開発を担っていただきます。 画像、音声、テキストなど複数モダリティを扱うAI機能を企画段階の検証にとどまらず、実際のプロダクトへの実装や性能改善まで一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・画像、音声、テキストを組み合わせた高度な推論モデルの実装 ・プロダクトへのAI機能組み込み(バックエンド実装含む) ・推論速度や精度の最適化、評価指標の設計 自律性の高いスクラムチームの中で、特定領域のスペシャリストとして技術的な意思決定をリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 特定の技術課題(例:食べログメニュー画像認識機能の実装等)の担当者として開発をリードいただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」を主軸としながら「エンゲージ」とのデータシナジーを活かし、カカクコムグループ全体のデータ活用価値を高めることがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスやプロダクトの課題特定、および解決に向けたKPI設計・管理指標の策定 ・Adobe Analytics、GA4を用いた計測要件の定義 ・BigQuery等を用いたELT処理の実装、データモデリング、クエリチューニング ・分析効率と品質を高めるためのデータマートの設計・構築・運用 ・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築、および可視化環境のパフォーマンス管理 ・統計的手法を用いた仮説検証、施策の効果測定、およびネクストアクションの提案 ・データの品質モニタリング(テスト実装)や、集計ワークフローの自動化 ・求人ボックス全体のデータ基盤(DWH)のアーキテクチャ設計や技術選定への参画 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira ソースコード管理:GitHub Enterprise 生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 言語:Python / SQL インフラ:Google Cloud / BigQuery コンテナ/IaC:Docker BI:Looker Studio 計測ツール:Adobe Analytics / GA4 他基盤関連:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows ▼入社後のイメージ 1か月目 ・社内システムやデータ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクトの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当 ・チーム内での知見共有や後輩の指導

業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・プロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 配属組織 ●グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 担当職種の変更範囲 会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

対話システムに関わる研究開発 ●具体的な業務内容 ・対話システム制御SW(C++) ・音響認識/画像認識/SLM/LLM(Python) ・プロンプト/シナリオ開発 ・セキュリティ 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

周辺認識AIや自律走行AI、車載システムSWに関する以下のいずれかの開発 ・周辺監視AIおよび自律走行AI ・車両システムSW ・データ開発および自動学習システム ●具体的な業務内容 経験豊富なメンバーや社外連携先と協力して開発を行います ・AIソフトウェア開発(Python) ・車載システムSW開発(C++) ・シミュレーションソフトウェア開発(UEなど) ・データ開発および自動学習システム 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

車載画像センシングプロジェクトにおける個別技術の開発・技術確立、あるいはプロジェクト推進を行って頂きます。 ●具体的な業務内容 C, C++,Python JIRA,Redmine,Bitbucket,MATLAB,Simulink,CarSim,EA 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、 人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.データ処理・ツール操作 Python や SQL を使ったデータ整理、RPA・Power Automate・生成AIツールの設定や動作確認、API連携の試行・動作検証 2.生成AI/AIエージェントの動作検証 LLM(OpenAI / Azure OpenAI など)の利用、Dify を使ったAIエージェント・ワークフローの構築補助、プロンプト改善・動作調整 3.業務改善プロジェクトのサポート 先輩メンバーと一緒に業務課題の整理、自動化案の作成やサンプル実装、効果測定のサポート(工数削減の整理など) 4.ドキュメント作成・定着支援 手順書・マニュアルの作成、作成したツールやフローの説明資料づくり 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ●生成AI:OpenAI / Azure OpenAI ●AIエージェント:Dify ●自動化:Power Automate、UiPath ●データ処理:Python、SQL ●クラウド:AWS / Azure / GCP ※入社後にキャッチアップいただく前提のため、「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。