データ・AI・機械学習(Next.js)の求人・転職情報

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層:　 TypeScript /JavaScript Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:　　　　　 Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest API Gateway(Kong / APIGW ) gRPC / Protocol Buffers SDD(Spec Driven Development) モバイル:Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:　　　　 AWS/Azure/Google Cloud Kubernetes(EKS / GKE) IaC(Terraform / CDK / Pulumi) GitOps(ArgoCD / FluxCD) サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) SREプラクティス SaaS/OSS活用:　　 Slack/Teams GoogleWorkspace/Backlog/Box Auth0 / Firebase Auth GitHub Actions / GitLab CI Cloudflare/Datadog データ/AI層:　　　 Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ Devin/cursor/Antigravity Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) BigQuery / Snowflake MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) オブザーバビリティ(OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc...

●具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ・人材採用PF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 ・人材採用PFの新規・既存案件のアーキテクチャ設計および実装 ・人材採用PFの安定稼働に必要な保守運用業務 ●使用技術 ・Ruby on Rails / GraphQL / Protocol Buffers ・React / TypeScript / Nexts.js ・Flutter ・MySQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / Terraform / 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

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

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト/データエンジニアとして参画いただきます。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて確かな 「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパス をご用意しています。 ●具体的な業務内容 データ基盤の構築・運用 : Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築 データ抽出・加工・可視化 : 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築 その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せす可能性有。 ●具体的実例(入社後のイメージ) 地味な「泥臭い1年」を抜けた先にしか、見えない景色を伝えさせて下さい。 ハイポテンシャルの皆様に率直にお伝えします。最初の1年は、データの抽出・加工・分析、ダッシュボード保守、基盤運用、AI実装(回収)といった「基礎固め」が中心です。決して華やかな仕事ばかりではありません。 しかし、この 「データや実装と真摯に向き合う1年」を抜けたメンバーが、今どんな挑戦をしているかをお伝えさせてください。 ①心理学専攻・未経験から、生成AI連携システムの実装主担当へ(入社2年目) 大学院で心理学を専攻していた実務未経験メンバーが、Next.js/FastAPIを活用した生成AIシステムを開発。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へ(約92%削減)という劇的な成果を上げています。 ②異業種(製造業の生産技術)から、AIエージェントのPLへ AI未経験で入社後、現在は最先端の「AIエージェントのガードレール設計」をプロジェクトリーダー(PL)として牽引しています。 ③入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でPL。20代・30代で部長へ 年功序列は一切ありません。新卒入社から1年強でリーダー層へ駆け上がり、20代〜30代前半で事業部を率いる部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ●役割とプロジェクト推進体制 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 ●データ・AIインフラ領域(モダンデータ・クラウド) Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化 クラウドAI実行環境(AWS / Azure)の構築 Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計 ※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。 ● 生成AI・LLM領域(最先端エンジニアリング) グラフRAG(GraphRAG)/Advanced RAGの構築 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装 AIエージェントの設計・実装 LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発 LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計 LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減 ● 機械学習・高度アナリティクス領域 需要予測・異常予兆検知モデルの設計 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

●具体的実例(入社後のイメージ) 年功序列なし。2年で大きく飛躍したメンバーの実例を紹介します。 当社には年功序列の評価はありません。意欲と成果次第で、誰もがスピーディーに活躍の場を広げられる環境です。 ・未経験から生成AIシステムの実装主担当へ 大学院で心理学を専攻し、実務未経験で入社したメンバーが2年でNext.js/FastAPIによる生成AI連携システムの実装主担当に成長。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へと大幅な改善を達成しました。 ・年次を問わない早期キャリアアップ 新卒入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でプロジェクトリーダーに抜擢された事例や、20代・30代前半で部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ・自分らしく描ける3つのキャリアパス 技術を極める「エキスパート」、組織を牽引する「マネジメント」、技術基盤を支える「AIスペシャリスト(MLOps/LLMOps)」など、ご自身の志向に合わせたキャリアを選択できます。 【職務内容】 AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 AIがビジネス価値を生み出すためのプラットフォーム設計・構築を軸に、開発から運用、データ基盤整備まで幅広く手掛け、顧客のビジネス課題解決に伴走します。 ・AIプラットフォームの設計・構築 ビジネス価値の創出に向けたAI基盤の設計・構築 ・Web/バックエンド開発 堅牢で拡張性の高いアプリケーション・システムの開発 ・高品質なデータ基盤の構築 AI利活用を最大化・スムーズにするデータパイプラインの整備 ・クラウドネイティブ環境での開発・運用 AWS / Azure / GCP を活用したシステム開発および伴走型の運用支援 【役割とプロジェクト推進体制】 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【事業部としてのバックアップ体制と働く環境】 一人にしない、事業部のバックアップ体制 ● 助け合い、高め合える「チーム体制」 当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。社内の専門家コミュニティも活発で、高度な技術的課題もいつでも気軽に相談・解決できる安心感があります。 ● 柔軟でメリハリのある「働き方」 基本スタイルは週4日リモート・週1日出社。プロジェクトの状況に応じて客先常駐が発生する場合があります。リモートの比率より、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。 ● 成長を強力に後押しする「育成・学習環境」 270種以上の資格取得支援制度をはじめ、自社オリジナルの学習システム「AMBL PANEL」や社外研修費の会社負担など、エンジニアの成長機会を最大限に用意しています。 ●具体的なプロジェクト例 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 1.生成AI・LLM領域 グラフRAG・Advanced RAGの構築 AIエージェントの設計・実装(LangGraph/Dify等) LLM基盤の最適化(Context Engineering等) 2.AI・データインフラ領域 MLOps/LLMOps基盤の構築 Snowflake/dbtによるデータ基盤構築 Azure OpenAI/AWS Bedrock上でのシステム構築 3.高度技術・社会実装領域 画像解析・数理最適化の社会実装

●プロダクト概要 本プロダクトは、サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームです。CRM・SFAの概念を取り入れ、広告実績・配信データのリアルタイム可視化と案件管理を一元化した社内システムとして構築しています。 社内の開発者・依頼者・利用者が一体となってプロダクトを育てられる環境で、国内取扱高No.1のインターネット広告事業をシステムの側面から直接支えるポジションです。 ●業務内容 サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームの開発を担当していただきます。 広告実績・配信データの可視化や案件管理を一元化する社内システムにおいて、Python(FastAPI)を用いたバックエンド開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。 また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、大規模な広告事業を支えるデータ連携・システム基盤の整備や、新規機能開発、既存機能の改善にも取り組んでいただきます。 ●開発環境 ・言語:Python(Fastapi) ・FW : Next.js ・データ基盤:Snowflake ・インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog ・その他 : Claude Code

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

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

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 ●具体的な業務 ①AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード AI/生成AI、および大規模データ基盤(ETL/ELT、データパイプラインなど)領域におけるプロジェクト推進(タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど) ②アーキテクチャ設計・実装 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成 ③チームリード・メンバー育成 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面(データモデリングやAI実装など)でのサポートや教育、指導 ④ビジネスサイドとの連携 プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進 ●案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

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

【ミッション】ソブリンクラウド環境において、生成AI/LLMを活用したAIアプリケーションを安全・効率的・継続的に開発、導入、運用するためのAIプラットフォームを設計・開発・運用します。 AIエージェント、ワークフロー自動化、モデル評価、データ連携、認証認可、監視、CI/CD、LLMOps/MLOpsなどの共通基盤を整備し、社内外の開発者や事業部門がAIソリューションを再現性高く構築できる環境を提供します。 また、個社・個別業務への導入支援を通じて得られた要件をプラットフォーム機能に還元し、AI活用の高度化とスケールを実現します。 【主な業務】・生成AI/LLMアプリケーション開発・導入 ・顧客・事業部門ごとの要件に応じた技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援 ・個社対応で得られた要件や成功パターンを、共通コンポーネントとしてプラットフォームへ還元 ・必要に応じた共通基盤、API、SDK、テンプレート、管理機能の設計・開発 【具体的な業務】・ソブリンクラウド上での生成AI/LLM活用に向けた、AIプラットフォームの設計・開発・運用 ・AIエージェント、ワークフロー自動化、外部システム連携など、生成AIアプリケーション開発に必要な共通機能の設計・開発 モデル、AIアプリケーション、データパイプラインのデプロイ、監視、ログ管理、CI/CD、運用自動化を包括するLLMOps/MLOps/DevOps基盤の整備 ・個社・個別業務へのAI導入における技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援、および得られた要件の共通基盤・テンプレートへの還元 ・社内外の開発者・事業部門によるAIソリューションの効率的な開発・導入に向けた、API、SDK、ドキュメント、サンプル実装、開発ガイドラインの整備

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド 　Kotlin / Python ・フロントエンド 　React / Next.js / TypeScript ・インフラ 　AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB 　Aurora PostgreSQL ・テストツール 　Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他 　Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI/生成AIやデータ基盤といった変化のスピードが極めて早い技術領域において、不確実性の高い最先端プロジェクトをクライアントと共に強力に推進する「プロジェクトマネージャー(PM)またはPM候補」としてご活躍いただきます。 技術的な前提や制約(API利用、モデル特性、コスト・セキュリティ観点など)をしっかりと理解した上で、チームビルディングから顧客折衝、戦略策定まで、プロジェクトの全責任を担う非常に裁量の大きいポジションです。 ● 具体的な業務 ①プロジェクト全体のマネジメント プロジェクト推進における「チームビルディング」「タスク・課題管理」「スケジュール管理」「品質管理」の徹底 ②最上流の顧客折衝・戦略策定 クライアントとの要件調整、期待値調整、課題整理、および「そもそも何をどう作るか」という戦略策定のリード ③技術とプロジェクトの両面でのチームリード 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、プロジェクトのゴールに向けてチームを牽引・サポート ④複数・大規模案件のハンドリング ご経験や志向性に応じ、様々な規模の案件や、複数案件を跨いだ全体統括(マルチプロジェクトマネジメント)の実施 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2　 2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じて柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ①エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ②シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

会話解析AI「Value Intelligence (VI)」のフルスタックエンジニアとして、企画、設計、開発、運用まで一気通貫でプロダクト開発を担っていただきます。 CEOやPdM、コンサルタントや営業といったビジネスサイドの担当者と密に連携し、顧客の生の声をダイレクトに開発へ活かしていく役割です。 ●新規アプリケーション開発 ・VIの「Value Map」が持つコンテキストを活用し、営業担当者へのフィードバック機能やガイド機能といった、新たな価値を提供するアプリケーションをゼロから開発します。 ・基本的には、一つの新機能を独立して担当していただきます。担当領域は、LLM機能の仕様検討からフロントエンド、バックエンド、インフラまで、開発の全工程に及びます。 ●既存アプリケーションの改修・改善 ・自身が開発した新規アプリケーションの継続的な機能改善や、顧客やCEO、営業、コンサルタントなどビジネスサイドの声に基づいた既存アプリケーションの改修を担当します。 ●AIネイティブな開発プロセスの推進 ・Claude Code, GitHub Copilot等の活用、Devinによる自動化やコンテキストエンジニアリング環境の整備など、チーム全体の生産性向上をリードしていただきます。 技術スタック(参考:既存SaaSプロダクト) ・フロントエンド: TypeScript, Next.js, TailwindCSS ・バックエンド: TypeScript, Node.js, PostgreSQL, BigQuery ・インフラ: GCP, Firebase ・AI: ClaudeCode, Codex, Devin, OpenAI, Claude, Gemini

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化。 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache Pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、Dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 シニアソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。また、運用性・安全性の向上、技術課題の解決や支援を通じてチームの発展と顧客への高付加価値なソリューション提供を実現します。

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 -メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) -dbtを用いたデータモデリングの実装 -横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 -事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 -ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 -戦略的示唆の抽出による意思決定支援 -ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 -事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 -Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 -事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 -レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 -ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 -ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 -データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 -クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

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

●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

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※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 ・自社プロダクト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 ●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/ ●その他 ・大野(Kevin)が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出 　https://finatext.com/hd/news/pYa0o88X ・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定 　https://nowcast.co.jp/news/20241022/ ・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞 　https://nowcast.co.jp/news/20250912/ ・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任 　https://finatext.com/hd/news/20251021 ●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 ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

生成AIを活用したプロダクト・機能開発、および社内向けツールの設計・実装をお任せします。 プロトタイピングから実運用まで幅広く携わることが可能です。 プロダクト開発の最前線で生成AIを活用した新しい価値創出に取り組んでいます。 単なる業務効率化ではなく、プロダクトそのものにAIをどう組み込むか・プロダクト開発プロセスをどう進化させるかという視点から、技術とクリエイティブの交差点でチャレンジしています。 本ポジションでは、会社としてもまだ正解が見えていないテーマに対し、「ゼロイチ」で考え、形にする」フェーズから関わっていただきます。 また他クリエイターと同じく、実際のプロジェクトに携わって頂く等、ご自身の専門領域にとどまらず、さまざまなことにチャレンジできるポジションです。 ●具体的な業務内容: ・AIエージェントのプロトタイピング・運用 ・社内外向けダッシュボード・ツールの開発 ・アンケートや定量データを用いた分析・提案 ・ LangChainを用いたLLMワークフローの設計と実装 ・実プロジェクトでのAI活用(プロダクト開発の効率化・プロダクト自体のAI導入) ※技術スタック ▼バックエンド Python系 ・FastAPI(REST API設計) ・LangChain / LangGraph(AIエージェント構築) ・OpenCV(画像処理) ・pandas / numpy(数値計算・データ操作) ・matplotlib / seaborn(データ可視化) Node.js系 ・express(軽量なREST APIフレームワーク) ▼フロントエンド ・JavaScript / TypeScript ・Next.js(Reactベースのフレームワーク) ▼インフラ / クラウド AWS ・ EC2(仮想サーバー) ・S3(オブジェクトストレージ) ・ Lambda(サーバーレス関数) ・ECS / ECR(コンテナ実行・管理) ・DocumentDB(MongoDB互換のNoSQLデータベース) その他クラウドサービス ・ Pinecone(ベクトルデータベース / 類似検索) ・Snowflake(DWH / ビッグデータ分析基盤) ▼AI実行環境・LLM連携 クラウドLLMプロバイダー ・OpenAI(GPT系) ・Anthropic(Claude) ・Gemini(旧Bard / Google AI) ローカルLLM実行 ・ Ollama(ローカルでの軽量LLM推論) ▼その他ツール ・ Figma / Slack / Cursor / MCP ※CursorはAIペアプログラミングツールとして社内導入中

まずご一緒すること クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! オンボーディングを経て、一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進)にも力を入れています。 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。 各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想 要件定義・実装・大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション 実装・動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 本ポジションは、これまで募集してきたエンジニア/PMポジションと比べて、業務内容そのものが大きく変わるわけではありません。 一方で、裁量の渡り方や成長スピードが異なります。 早い段階から「プロジェクトの軸」として意思決定に関わることを想定しています! 経験に応じ、通常よりも早くプロジェクト全体の設計・推進・難しい論点整理をご一緒できればと考えております! 将来的に次の中核として事業企画ロールへの成長を想定しています 中長期でご一緒したいこと 少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています! ソリューション企画・実提案(すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中) より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 AIネイティブな組織づくり働く環境 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

エンジニアが、課題の定義から実装まで一気通貫で関わります。 クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! オンボーディングを経て、一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進)にも力を入れています。 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。 各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 - プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 - 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 - 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 - 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと FDEとしての活躍の先にある「自ら事業をつくる側」へのキャリアパスが開かれています。 少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています! ソリューション企画・実提案(すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中) - より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション - AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 - 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 - AIネイティブな組織づくり 技術スタック(一部) - AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith - バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React - データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB - クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase - DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform - ツール :Slack, Notion, Google Workspace

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのプロダクトエンジニアとして、担当範囲内の業務テーマや機能について、現場の課題理解から設計・実装、本番運用、効果検証、改善までを一貫して担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・業務担当者へのヒアリング、業務観察、利用データの分析を通じた課題の整理 ・担当機能における業務フロー、UI、データモデル、業務ルールの提案 ・フロントエンドからバックエンドまでを含むWebアプリケーションの設計・開発 ・生成AIを組み込んだ機能や業務自動化のプロトタイプ開発、精度検証 ・候補者、求人、選考などのコアデータの品質・信頼性を高めるための機能開発 ・コードレビュー、テスト、リリース、モニタリングを含む継続的な運用 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

【期待役割】 ・当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。 ・与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。 ・単なる「検証(PoC)」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。 ・コールセンター業務のAI化(LLM / 音声認識等) ・数理最適化による訪問ルート最適化 ・画像認識を用いた査定のAI化 ・データ基盤・MLOps構築 【主な業務内容】 ・ビジネスサイド(事業部等)の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案 ・課題特性(自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など)に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計 ・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発 ・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善 ・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic