データ・AI・機械学習(MLOps)の求人・転職情報

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※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】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等

【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

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト(シミュレーション、実車など) ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※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】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

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

【具体的には】 スマートフォンや生体情報を利用して、クルマのドアロック操作、解除やエンジン始動を実現するデジタルキー開発/新システム開発をお任せいたします。 ●要求仕様の策定、機能要件の明確化、整合 ●ECU/カメラ等のデバイス単体の妥当性検証 ●耐環境テスト(単体、実車)、各種法規テスト ●将来的な商品適用に向けた画像認識関連技術の研究・開発 ※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】 Matlab, Simulink,TargetLink , CANape, CANoe, CANalyzer,PREEvision,JIRA/Confluence, オシロスコープ, Autosar,C言語, ホンダ専用ツール群, 一般的PCソフト( Excel, Powerpoint, Word ) 等

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※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】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等

【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

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト(シミュレーション、実車など) ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※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】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

当社が展開する高性能デジタルカメラ「X/GFXシリーズ」やインスタントカメラ「INSTAX」、プリンティングサービス「Year Album」等のスマホアプリ/オンラインサービスに向けた、主に画像・動画を対象としたAI領域のプロジェクト推進および研究開発を担当していただきます。 <具体的には> ・商品化開発に向けた、AI領域の提案・要件定義 (商品企画担当者やアプリ/サービス開発担当者と連携) ・開発方針の策定、データ整備、モデル試作・評価、およびAPI設計・開発 (グループ内外の協力会社を含む体制でのプロジェクト推進、または自身で実施) ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般 <富士フイルムについては以下をご参照ください> ・富士フイルムグループ紹介動画(※音声が再生されます) https://youtu.be/TuLkE-elaL0?si ・富士フイルム グループパーパス(※音声が再生されます) https://youtu.be/EEtolzWAlKE ・富士フイルムグループ紹介 https://holdings.fujifilm.com/ja/about ・富士フイルムグループの価値創造 https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html <関連技術・事業については以下をご参照ください> ・INSTAX UP!アプリ https://instax.jp/up/ ・mini Link 2商品化インタビュー記事(商品化現場の雰囲気が分かります) https://magazine.instax.jp/cheki-press/interview/34493/ ・mini Evo 製品発表会記事(注目のB2C製品) https://magazine.instax.jp/cheki-press/news/32687/ ・SQUARE Link https://www.fujifilm.com/jp/ja/consumer/instax/printers/squarelink ・Image Organizer(画像処理/AIの活用事例) https://brand.fujifilm.com/sekai-hitotsuzutsu/contents/album/ ・かぞくのきろく(画像処理/AIの活用事例) https://sp-jp.fujifilm.com/netprint/shiranai-sekai/jan_2019/

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット ●概要 全社横断のデータ利活用を推進するため、キャッシュレス決済データ(取扱高58.9兆円、会員数3893万人、月間数億件のトランザクション)に代表される社内外の膨大なデータを扱う、モダンかつスケーラブルな次世代データ基盤の構築・運用をお任せします。 ●仕事内容 具体的には、以下の業務を通じて、ビジネス部門や顧客向けのデータ利活用をエンジニアリングの側面からリードしていただきます。 ・データ基盤の設計/構築/運用:AWS、Snowflake、Databricksを用いた、スケーラブルで堅牢な全社向けデータプラットフォームのエンジニアリング ・データパイプラインの開発:dbtを用いたデータ変換(モデリング)の高度化、およびGitHub ActionsによるCI/CD環境の構築・自動化 ・データマネジメントの実装:メタデータ管理、データ品質、ガバナンスを担保したデータモデリングの実践 ・データ利活用の支援:Lightdash等のBIツールを用いたデータ可視化や、顧客向けデータ提供サービスのバックエンド実装支援 ・内製開発文化の醸成:技術選定や開発プロセスの改善を通じ、モダンな技術スタックを用いたアジャイルな内製開発チームのリード ●開発チームの環境・カルチャー 内製化を強力に推進するにあたり、エンジニアがパフォーマンスを最大限に発揮し、自律的に改善を行えるモダンな開発環境の整備を進めています。 ・コミュニケーションとナレッジ:Slackを用いたスピーディーなコミュニケーションと、Notionへのドキュメント集約による、透明性の高いナレッジ共有を徹底しています。 ・開発生産性の可視化/継続的改善:Findy Team+を導入してチームの開発パフォーマンス(Four Keysなど)を定量的に計測し、データに基づいた開発プロセス改善に取り組んでいます。 ・AIエージェントによる開発の加速: Claude Codeを活用したエージェントコーディングを導入開始しており、エンジニアがより本質的な設計やデータモデリングに注力できる環境づくりを進めています。

・シミュレーションおよび動作検証 デジタルツインや物理シミュレータ環境を活用した制御アルゴリズムの事前検証および評価基盤の整備。 ・クライアント現場でのPoC推進および実機適用 工場・倉庫等のリアルな現場におけるフィールドワーク、実機ロボット・自動運転機器でのデバッグおよび動作適合。

●配属部門 エンタープライズソリューション統括本部　システムインテグレーション本部　テクノロジーサービス部 ●部門概要 主に次の2つの軸で活動します。 1.組織横断支援 専門家としてプロジェクトに直接参画し、また専門的知見に基づく施策の企画・実行を通じて、部門横断の支援を行います。 2.顧客向けの高難度プロジェクト遂行 顧客と直接向き合い、技術的に難易度の高いプロジェクトの遂行を担います。 ●担当業務 事業課題に対し、仮説立案 → データ収集・前処理 → 探索・分析 → モデル化 → 示唆抽出 → 意思決定支援までを一気通貫でリードいただきます。各工程で成果物・評価KPI・Go/No-Go基準を設定し、事業・現場・IT/データ基盤・法務など関係者と合意形成しながら、PoCでの価値検証から本番導入・運用定着(監視・ドリフト検知・再学習・SLA整備)まで推進します。業界横断のSIerとして、既存システム連携やデータガバナンスにも配慮した設計・実装・改善を担っていただきます。 併せて、個人の知見を組織知として体系化・展開する施策(標準化、ナレッジ整備、育成 等)も担っていただきたいと考えています。 *********************************************************************************************** 【動画のご紹介】 システムソリューション事業部のカルチャーや、「はたらいて、笑おう。」を実現するための制度・取り組みについて 30秒～1分ほどのショート動画でご紹介しております。ぜひご覧ください。 (https://note-it.persol-xtech.co.jp/n/na642e98915d8) *********************************************************************************************** 担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(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)

配属部署 ●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ●仕事内容 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、生成AIを用いた業務・開発効率化など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。 スキル ●活かせるスキル/身につくスキル ・自動車/農機・建機/医療/FA/金融/物流/マーケなど、複数に渡る分野におけるAIを用いるシステムの業務知識 ・画像認識、データ分析、自然言語処理、機械学習、深層学習、3D点群処理、OpenCV、Edge AI、生成AI・AIエージェント、フィジカルAIなどの開発技術 ・Python/C++/C/C#/Java/JavaScript/各種LIB/各種FW/Cloud/WebUIなどソフトウェア開発者として幅広く活躍いただける技術 ・要求分析、顧客折衝、チームマネジメント ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、 生成AIを用いた業務・開発効率化など、 顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、 生成AIを用いた業務・開発効率化など、 顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

【概要】 国内、海外ともにグループ全体にある様々な課題に対して、データ活用を促進し、意思決定の精緻化を支援することをミッションとした部署です 【詳細】 駐車場やカーシェアは日常の移動を便利にそしてより快適にします。 例えばカーシェア事業では会員情報と紐づく形で位置情報レベルで移動履歴データを保有しており、このポジションではこれらの移動需要をより精緻に推定するための研究開発を行います。 データを分析しより精緻に移動ニーズに対応するための予測精度向上にコミットして頂ける方を募集しています。 ・社内にある大規模なデータや外部のデータを柔軟に活用して駐車場やカーシェアの需要予測の研究開発を行います ・既存の枠組みに捉われず、最先端の技術やアプローチを調査し、必要に応じて取り込みながら研究開発を主導していきます ・単にライブラリーを使うだけでなく、損失関数のチューニングや特徴量エンジニアリングなど、技術的に高度なチャレンジができる業務です ・必要に応じてクラウド環境でMLOpsを実践し、フロントエンドも含めてサービス化するタスクにも参画できます 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

●職務内容・担当業務 ビジネスアーキテクトやフルスタックエンジニアと連携し、AIエージェントが企業の文脈を理解して自律的に動くための「AI-Readyなデータ基盤」の設計・構築を担っていただきます。 ・社内外に散在するデータを統合し、分析・AI活用に耐えるデータパイプライン/データ基盤を設計・実装 ・ナレッジグラフ/オントロジー(RDF・OWL等のセマンティック技術)を用いて、データに「意味」と「つながり」を与える基盤を構築 ・データ品質・データガバナンスの仕組みづくりと、AIエージェントがデータを安全に参照できる仕組み(MCP等)の整備 ・主要顧客とのPoCを通じて、再利用可能なIP(オントロジーテンプレートやパイプライン)として磨き込み、産業全体へ展開 ●開発環境 データ基盤:BigQuery、Microsoft Fabric(OneLake/Delta Parquet)、各種クラウドDWH ナレッジグラフ/セマンティック:Stardog(RDF・RDFS・OWL/W3C標準準拠)、Neo4j、SPARQL AI/LLM連携:Python、各種LLM API、ナレッジグラフ/RAG、MCP・A2A等のエージェント連携プロトコル プラットフォーム/インフラ:GCP、Azure、AWS、Kubernetes、Terraform(IaC)、GitHub Actions(CI/CD) ●研修 ・Off-JT:Udemy Business等のeラーニングに加え、クラウド(GCP/AWS/Azure)やデータ技術のベンダー資格を会社負担で取得できます。オントロジー/グラフDBについても専門トレーニングを活用し、未経験の領域でも体系的に学べる環境を整えています。 ・OJT:実際のBDX事業のプロジェクトにアサインし、第一線の技術者と協働しながら、構想からPoC・実装までを実践的に経験いただきます。 ・社内勉強会・技術共有会を定期開催し、チーム全体で学び合う文化を大切にしています。

●AI SaaSプロダクト開発チーム 法人向け対話エンジン開発や新規プロジェクトのソフトウエアエンジニアとして各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウエアエンジニアリングで解決できる課題を解決していただきます。 ・法人向けに提供している対話エンジンサービスのバックエンド開発 ・機械学習以外の各種対話ロジックの開発 ・機械学習のモデルをサービングするアプリケーションの開発 ・他サービスとのインテグレーション ● Al Solution チーム 多岐に渡る大手企業に、自然言語処理・画像認識・音声認識・予測・数理最適化等の領域で、機械学習・深層学習を軸にしたアプリケーション開発を行っていただきます。 ご希望やご経験に応じて、下記のような開発実績例を持つチームに参画していただき、開発力だけでなく課題解決力を得ることができます。 ・LINEや資生堂、飲食・小売など幅広い領域で100社以上に取り入れられ、カスタマーサポートや社内問い合わせの自動化を支援するチャット型対話エンジン ・国内クレジットカード決済流通網のうち約10兆円の規模を支える不正利用検知 ・MaaS時代の自動車移動を支える駐車場業界のDXを推進する精算機とAPI ● MaaS & SmartCity チーム MaaS領域におけるアルゴリズムの社会実装に向けてIoT機器の開発や、コンピュータビジョン技術・深層学習技術を用いた、画像・動画解析アルゴリズム、ソフトウエアの開発に携わって頂きます。 より詳細を知りたい方は、[SoftwareEngineer Entrance Book](https://pksha.notion.site/Software-Engineer-Entrance-Book-242b8721424280378a8ffd13605c1491)をご覧ください。

車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支える MLOps 基盤の構築・運用 をお任せいたします。 <具体的には> 膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、ML エンジニア/MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。 【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】 ・クラウド/オンプレミス上における学習・評価パイプライン(MLOps)の設計・構築および保守・運用 ・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行 ・データセットのキュレーション(バランス設計、データリーク防止、品質管理)およびデータセット生成パイプラインの構築 ・データやモデル評価指標を統合的に可視化する BI ツール環境の設計・構築 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・開発言語/データ操作言語:Python、SQL ・クラウド:GCP、AWS ・OS:Linux、Windows ・深層学習フレームワーク:TensorFlow(Keras)、PyTorch ・実験管理/設定/可視化:MLflow、Hydra、TensorBoard ・MLプラットフォーム/パイプライン:Vertex AI、SageMaker ・CI/CD:GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline ・データETL/分散処理:Dataflow、EMR(Spark/Hadoop) ・データ分析:BigQuery、Amazon Redshift ・BIツール:Looker Studio、Amazon QuickSight ・オーケストレーション:Apache Airflow、Amazon MWAA ・コンテナ:Docker ・その他:GitLab、Confluence、Jira、Teams 【変更の範囲】 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。

●組織としての担当業務 データを力に顧客と開発者の体験を革新しソニーの感動創造に貢献する。そのために、ソニーの製品・サービスから収集される様々なデータの収集基盤、AIへのデータ活用、分析環境の開発運用を行う業務です。 社内外の各種データとも連携し、AIや分析に必要となる膨大なデータを柔軟かつ高速に扱うデータ収集分析基盤の開発と運用を通じて、ソニーの新しい顧客体験と開発者体験を一緒に創っていきましょう。 ●担当予定の業務内容 ・各種ログや顧客データを収集し分析を行うデータレイク・分析環境の開発運用 ・高度分析のためのAI/MLや新たな分析環境の開発/検証と導入 ・データをリアルタイム処理し個人最適化に活用可能なシステムの開発運用 ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

世界中で利用されている何千万台という様々なソニー製品・アプリ・サービスから来る一日何億以上のビッグデータを活用し、それを新たな顧客価値に変えていく非常に重要な業務です。 また、デバイスやアプリとの連携が多いのも特徴で、クラウド側だけではなく、エッジとクラウドの連携も求められる、難易度の高い業務となっています。 また、最近では生成AIの発展もあり、データ・AI・生成AIと、クラウド・エッジを組み合わせた形での継続的な新しい技術の習得も必要な領域です。 組織文化としては、技術的に強い興味を持っているエンジニアが多く、最新技術の情報共有は勿論のこと、最新技術を用いたプロトタイプの作成や、実際の設計にいち早く適用する、といった活動も活発に行われています。 テレワーク・出社も比較的自由に選ぶことが出来、自由度の高い職場です。 我々の目指すところは、ソフトだけでもハードだけでも実現できない、ソフトとハード、それぞれの技術を高いレベルで組み合わせて初めて実現できる最高の顧客体験の提供です! 豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、ソニーの新しい顧客体験をぜひ一緒に創っていきましょう! 想定ポジション 担当者もしくはリーダーの役割を担って頂きます。(希望・スキルに応じて相談) 業務内容 ●組織としての担当業務 私たちの組織では、様々なソニー製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)のログデータを収集しています。これらのログを用いて新しい価値を提案し、実現していく業務です。例えば、パーソナライズした顧客体験を提供したり、新たな外部データを導入し、それと組み合わせることで新たな価値を提供する、といったことを行っています。 全世界の様々なソニー製品・アプリ・サービスからのビッグデータを中心として様々なデータを活用し、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう! ●担当予定の業務 ・ソニー製品・アプリ・サービスにおけるデータ・AI/ML・LLM(生成AI)を用いた新規価値提案と設計・実装業務(既に提案済みのものも含む) ・MLOps/LLMOpsを円滑にまわすための仕組み作り ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

●組織について 当部はAIとクラウド技術を活用し企業のAX推進を支援するクラウド事業本部の事業戦略と全体最適を推進する中核組織です。 主なミッションはAIオファリングサービス企画・開発と、オファリングサービス運用の高度化、改善サイクルが推進できる次世代のエンジニアの育成です。 成長意欲の高い若手メンバーが多く、互いの知見を高め合いながら先進的な開発・サービスデリバリーに取り組んでいます。 国内外の最新技術や当社の幅広い業界ネットワーク、各分野スペシャリストとの協業を活かし、持続的なデジタル変革をリードできる点も特徴です。また、最新のクラウド技術に触れながら、自ら変革を主導する経験を積むことができ、組織全体でキャリア形成・成長も支援しています。 ●組織の業務・事例紹介 AIオファリングサービスの企画・開発に取り組んでいます。 次世代エンジニア育成については、例えばSREを活用して以下を実現できる人材を育成しています。 ・AIOps ・DataOps ・FinOps ●職務内容・担当業務 ・AIオファリング・サービスの企画・開発: 　AI及びクラウドを活用した新規事業やサービスの企画・設計・開発 ・AIオファリングサービス技術支援: 　全社AIエージェント基盤構築や自社IPへのAI組込み等の技術支援 ・先進技術の検証: 　Agentic AI、AI Gateway、AIガードレール/ハーネス等の新技術に関する技術検証 ●役割・ポジション 新規AIオファリングサービスの企画、アーキテクチャ設計・構築および開発業務の主要メンバー/マネージャー/技術リーダー ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ　クラウド事業本部　事業推進部

部の紹介、概要: 野村グループは、グローバル金融サービス・グループとして、世界約30の国や地域にネットワークを有しています。 日本のインフォメーション・テクノロジー部門は、25以上の国籍のメンバーが在籍する多様な環境であり、日本のリテール・ウェルスマネジメントビジネス、グローバルホールセール(グローバルマーケッツとインベストメントバンキング)において、テクニカルサポート、アプリケーション開発、システム変更などの業務に従事しています。 野村グループは、充実した福利厚生、トレーニングやスキルアップの機会を提供し、ダイバーシティー、エクイティとインクルージョンの推進、従業員の健康とウェルビーイングを重視しています。 野村ホールディングスIT戦略部は、野村グループ全体で効率的なIT業務オペレーションを実現し、ITのグループ運営を確立するための活動を行っています。 また、野村グループ全般のビジネスを更にスケールアップするために、生成AI等の技術を起点としたデジタル化を促進し、人+AIによる新しいオペレーションモデルを企画・提案・推進します。 担当業務、責務: 野村ホールディングスのIT戦略部デジタル企画推進課では、生成AIの利活用を推進するAI CoE(Center of Excellence)、Technology Initiative Group、及びData Science Initiativeなど、先進的なテクノロジーを利活用し、ビジネス部門とのパートナーシップを通じて、様々なAI/DXサービスをビジネス部門と共同開発しています。 本ポジションでは、IT戦略部デジタル企画推進課の一員として、生成AIやテクノロジーを活用したアプリケーションやサービスのPOC、開発などを推進する人材を募集します。

【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

当社が提供する各サービスの生産性向上ツールとして、AI・機械学習を活用した機能開発を担当していただきます。AWSのマネージドサービスやサーバーレスアーキテクチャを活用し、Pythonを用いた開発を行います。 特に、以下の領域でのAI技術の活用を進めています。 ①音声解析:音声データのテキスト化、自然言語処理を用いた解析(例:AWS Transcribe、Whisper など) ②OCR(光学文字認識):紙やPDFなどのドキュメントデータをデジタル化し、業務プロセスを効率化(例:AWS Textract、Tesseract 、GoogleGemini など) 生成AI:業務支援のための大規模言語モデル(LLM)の活用、プロンプト設計やファインチューニング(例:Amazon Bedrock、OpenAI API など) データパイプライン構築:AIモデルの学習データ収集・前処理・モデルデプロイの自動化(例:AWS SageMaker、Kinesis、Lambda など) AI推論APIの開発:各種AIモデルのAPI化・運用(FastAPI、Flask などを活用) パフォーマンス改善・精度向上:AIモデルの最適化、推論速度向上、モデル選定 AWSを活用したクラウドネイティブなAI開発に興味があり、技術的な課題解決を楽しめる方を募集しています。

以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、データ基盤構築(DataLake を中心とし、ETL、プリパレーションの連携、DWH と BI の構築までカバー)の専門家・プロジェクトマネージャー ・AI・データ分析領域における、MLOps 基盤構築(AWS、GCP、Azure 等のクラウドサービスを活用した MLOps 導入、OSS を組み合わせた MLOps 環境構築)の専門家・プロジェクトマネージャー ・上記領域に関するコンサルタント業務 ・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動(新規・継続ともに)※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。 【プロジェクト例】 ・AI事御者向けのAI開発ライブラリの開発、MLOps基盤構築(DataRobot+クラウドベンダー)、船向けの異常検知アプリ、画像解析アプリ、データマネジメント基盤構築、BI構築

●業務概要 自然言語処理・生成AIエンジニアとして、顧客課題の解決に直結するソリューション開発をお任せします。 ●具体的な業務例 ・自然言語処理技術を活用した検索・FAQシステム開発 ・生成AIを活用したチャットボット、レコメンドシステム設計・実装 ・顧客向けPoC～本番導入支援 ・クラウド環境(AWS/Azure)での開発・運用 ・将来的な自社ソリューションの企画・開発 ●チーム体制 ・規模:2〜5名の小規模チーム編成 ・本ポジション:リーダー1名+メンバー1〜3名 ●利用技術・ツール ・開発言語/環境:Python、Jupyter Notebook、SQL、Docker ・クラウド:Azure Open AI、AWS Bedrock ・開発手法:アジャイル(Redmine/Backlog利用) ※変更の範囲:会社の定める業務

●担当業務 以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進 ・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築 ・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進 【プロジェクト例】 ・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析(MMM等)

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 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 ・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 上記のようなデータを扱っております。