データ・AI・機械学習(Notion)の求人・転職情報

Sansan株式会社

● 組織のミッション Sansan株式会社では、名刺・請求書・契約書といったアナログ情報をデータ化するとともに、企業情報や事業所などの多様なデータを独自に収集し蓄積しています。それらを掛け合わせたデータベースを形成し、提供しています。本ポジションは、その大規模なビジネスデータに対する分析の力を武器に、プロダクトの成長と開発をけん引する役割です。 ● チームについて 私たちのチームは、データ分析の専門家集団です。ビジネスデータの構造を深く理解し、分析を通じてプロダクトの成長と開発を後押しします。一過性の分析で終わらせず、そこで得た知見をプロダクトの企画・機能へと自ら形にしていきます。 ● 具体的な業務 プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。 ● データの調査・分析・概念設計 ・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く ・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする ・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む ● データプロダクトの企画・開発 ・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する ・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する ● 開発環境、使用するツールなど ・開発言語 : Python, R, SQL, Go (※プロダクト開発で利用) ・データベース・DWH : BigQuery ・インフラ : Google Cloud, AWS ・構成管理 : Terraform ・バージョン管理・コラボレーション : GitHub, Slack, Notion ※上記すべての利用経験が必須ではなく、また他のツールも必要に応じて柔軟に利用します。 ● 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

ウェルスナビ株式会社

AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ●AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ●AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する 期待する役割 グループ責任者やチーム責任者と共に業務効率化と顧客体験向上のプロジェクト企画や推進を担っていただきます。チームを牽引するリーダーとしてご活躍いただくことを期待しています。 ●AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ●部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ●チームで成果を出す: チームメンバーのフォローと育成。 ●投資対効果の高い施策の見極め: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、投資対効果の高い施策を見極めて、施策優先度を適切に判断 ●バランスを考慮した推進: AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、リテラシー向上や活用促進のための社員教育の推進 技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API

ウェルスナビ株式会社

●業務内容 AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ▽AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ▽AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する ●期待する役割 グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 ▽AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ▽部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ▽AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。 ▽データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。 ▽技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。 ●技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API ●オンボーディングおよび育成計画 下記を想定しながら適宜チームでフォローします。 ▽1年目: ・ゴール:AIプロジェクトでのスキル向上 ・内容:プロジェクト参加(サポートを得ながら推進) ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価 ▽2年目以降: ・ゴール:プロジェクトリーダーへの成長 ・内容:リード役経験、戦略会議参加 ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価

株式会社タイミー

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。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っ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 ●マッチング機能の技術リード 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設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 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、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 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、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 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設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード 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機能の設計・実装・改善をリードする ●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リード 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分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 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、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 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のリード 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・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 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 ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【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

株式会社タイミー

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

株式会社タイミー

本ポジションは、OpenID Connect 準拠のアカウント基盤を核とした横断プロジェクトを牽引し、企画・設計からリリース・運用までを一気通貫でドライブする役割です。エンジニアリング、セキュリティ、プロダクト、カスタマーサポートなど多様なステークホルダーと協働しながら、最適なロードマップ策定と開発プロセスの標準化をリードしていただきます。 【具体的な業務】 ●プログラム・ロードマップ・マイルストーン策定とシニアステークホルダーへのレポーティング ●技術トレードオフのファシリテーションと合意形成 ●人員・予算・外部パートナーの最適化によるリソースマネジメント ●KPI/OKR設定とデータドリブンなパフォーマンス改善 ●新規プロセス・ツール定義とベストプラクティスの組織展開 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 <Backend> ●開発言語: Ruby 4.0系 ●アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec <Frontend> ●開発言語: TypeScript ●アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR <Mobile(iOS)> ●開発言語: Swift <Mobile(Android)> ●開発言語: Kotlin <Infrastructure> ●AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ●Google Cloud(一部サービス) ●IaC:Terraform ●ログ:Datadog LogsとS3に集約 <Monitoring> ●Datadog, Sentry <CI/CD> ●GitHub Actions, Dependabot <その他> ●コード管理: GitHub ●コミュニケーションツール: Slack, Notion ●その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ●AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 【開発組織の特徴】 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 <既存事業領域> タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 <新規事業領域> スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 <プラットフォーム領域> タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

株式会社エスタイル

大規模言語モデル(LLM)や生成AI技術活用に特化し、提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」の開発チームにて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発業務を担当いただきます。 具体的には、AIと外部システムをつなぐAPI連携や、高性能な検索システム(RAG)、AIエージェントなどのアプリケーション開発に取り組みます。 AI領域未経験の方でも安心のチーム体制でのプロジェクトなので、上流〜下流まで一気通貫で新しいサービスを生み出すプロジェクトで、エンジニアとして技術・キャリアの幅を大きく広げていただけます。 ●具体的な業務 ・大規模言語モデルの技術調査 ・AIを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計、開発、運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ、チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築、運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なく意見が言いやすい環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています! 【変更の範囲】 会社の定める業務

株式会社エスタイル

提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」にて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発プロジェクトを、"プロジェクトリーダー(PL)候補"として、まずは開発工程から参画いただきます。 PMの元でメンバーの業務をリードするだけでなく、実装で技術を磨きつつ、段階的に設計などの上流工程へも参画いただけます。 はじめは開発経験を活かしながら、設計・実装フェーズでプロジェクトをリード。 将来的に、技術とビジネスの両面を理解した"PM"や"ITコンサル"として成長できるポジションです。 ●具体的な業務 ・生成AI/LLMを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計・開発・運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ・チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

JAPAN AI株式会社

期待する役割 本ポジションでは、JAPAN AI STUDIOを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。 具体的には、以下のような成果を期待しています。 ●顧客価値の迅速な提供 ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。 ●プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速 実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。 ●ナレッジの蓄積と組織全体への展開 実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。 ●顧客とエンジニアリングチームの架け橋 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。 業務内容 自社サービスであるJAPAN AI STUDIOを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行う PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定を行う 具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。 ●AIアプリケーションの実装 ※vibe codingの手法で行うため、エンジニアリング経験不要です ・JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成(プロンプト設計、パラメータ調整) ・ワークフロー設計と構築(業務フローの可視化と自動化) ・PAGE機能を使ったUI/UX調整(ユーザーインターフェースの最適化) ・AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 ・データ構造の定義(AIエージェントの補助を活用) ・JSON/Webhook等を使った外部システムとの連携設定 ●品質保証と継続的改善※vibe codingの手法で行うため、エンジニアリング経験不要です ・実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ・ユーザーフィードバックの収集と分析 ・課題の特定と改善案の提案・実装 ・パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ●ドキュメント作成とナレッジ共有 ・実装結果の仕様書・手順書作成 ・成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 ・チーム内での知見共有(勉強会、レビュー会等) ・再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ●ステークホルダーとの連携 ・顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング ・顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 ・開発チームとの技術的な調整と連携 ・プロジェクトの進捗報告と課題共有 ●自社プロダクトの開発優先目標の策定 ・自社プロダクトの開発優先度の検討・策定 ・開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ・自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ・AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ・PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF Marketing Domainチームへの配属となります。

JAPAN AI株式会社

●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

JAPAN AI株式会社

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

株式会社ログラス

【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

UUUM株式会社

●プロダクトマネージャーや事業部とダイレクトにコミュニケーションし、PoCを行うための技術的アプローチの決定 ●必要応じて特にMVPの開発を最速で行い、実際のマーケットへ投入 ●PoCの検証結果をプロダクト開発チームメンバーへフィードバックし、よりスケールするプロダクトの基本設計を実施 ●ユーザー行動データやA/Bテストの結果を分析し、仮説検証の精度向上と改善提案を実施 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション:TypeScript メイン ▪インフラ : AWS / GCP / Terraform/ GitHub Action / Sentry ▪ドキュメント / Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet ▪AI/LLM:Open AI / Vertex AI 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【働き方について】 本社への出社が週3日以上必須となります。 ※本ポジションはPdMをはじめ、他部署と密な連携を取りながら、仮説検証をスピーディに進める必要があります。 そのため、対面でのコミュニケーションを重視しており、週3日以上の出社をお願いしております。 【変更の範囲】 会社の定める業務

アポロ株式会社

1.クライアントに伴走した生成AI活用支援（コンサルティングワーク） 日常的に使用するMS Office や Slack などの業務ツールに、生成AIを組み込み活用することで、クライアント企業の日常業務の生産性向上を目指します。 生成AIの「活用方法が分からない」「効果的な使い方がイメージできない」といった現場の課題に対し、個別のニーズに寄り添い、具体的な解決策を提供します。 例えば・・・ ・提案書作成の効率化： 営業担当者からの「提案書を作るのに時間がかかる。Copilot で何ができるのか？」という相談に対し、PowerPoint上での要点抽出、資料の自動構成、過去資料との統合方法などを実演を交えて提案 ユーザー自身が業務で使いこなせるよう、マニュアルやテンプレートも整備 ・定型報告書作成の自動化： 経理や人事部門からの「毎月同じ報告書を作成しており、効率化したい」という要望に対し、ExcelのCopilot機能やPower Automateとの連携による自動化手順を提案 担当者と共に試行錯誤を重ねながら、実用的な自動化の仕組みを構築 ・AI活用アイデアの創出： クライアントと共に「AIを活用した業務改善アイデアコンテスト」を開催 応募されたアイデアを、実現可能性、インパクト、創造性の観点から評価し、優秀なアイデアは実際の業務改善プロジェクトとして採用 従業員のAI活用への関心の向上、当事者意識の醸成に貢献 2.アポロ社内のDX業務 コンサルティングワークと比較すると業務割合としては低いですが、同様の観点から、AIツールを用いたアポロ社内のDXもお任せしたいと思っております。 【こんな方にピッタリ】 ・AIツールに触れることが好きな方 ・ツールの新機能や、新しいツールのキャッチアップが得意な方 ・「今あるツールでどういうことができるのか」を考えられる方 ・ AIツールやデジタルツールを活用して業務効率化を行うことが好きな方 ・黙々とエンジニアリングするというより、顧客折衝やカスタマサポートの要素もあるお仕事がしたい方 ・現在社内DXを担当をしており、他の企業の社内DXや柔軟なDX推進をしていきたいと思っている方

ハコベル株式会社

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。 具体的には、以下のような業務に携わっていただきます: ・技術POCと新規領域の実装 　-各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断 ・データ基盤・基盤システムの企画・構築 　-複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進 ・認証・アカウント基盤の統一化 　-既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築 ・プロダクト間連携の中間システム開発 　-複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 ・技術スタック・ライブラリの選定・導入 　-不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開 ・VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応 　-技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案 こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等: 　-Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go 　-Frontend: TypeScript、React、Vue.js 　-特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション 　-DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【作業環境】 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている

株式会社kubell

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

テックタッチ株式会社

●事業概要 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ●使用技術 ▼現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ▼開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ▼生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API ・OpenAI API ・Anthropic API ・Gemini API ・Perplexity API 開発ツール ・Github Copilot ・Cursor Business ・Devin 生成AIサービス ・ChatGPT Team/Enterprise ・Azure OpenAI Service ・Claude Team/Enterprise ・Gemini Advanced/Gemini for GWS ・Perplexity Enterprise Pro ・NotebookLM Plus ・Zoom AI Companion

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。AI実装を支えるスケーラブルなデータパイプラインの設計・実装やエンジニアリングにおけるデータ活用高度化プロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の設計、構築・刷新推進 ・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。機械学習モデルの実装から推論最適化、MLOpsの構築、実運用における保守・改善までを主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・顧客のビジネス課題に基づいたAIシステムの設計・開発・運用 ・機械学習・深層学習を用いたAIモデル実装、および推論パイプラインの構築・最適化 ・MLOps基盤の構築、およびモデルのデプロイ・監視・継続的な精度改善フローの運用 ・生成AI(LLM等)を含む先端技術の調査・検証、および実務プロジェクトへの実装 ・データサイエンティストと連携したPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●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)

Sansan株式会社

●サービスについて AI契約データベースである、取引管理サービス「Contract One」は、企業の契約に関わるあらゆる意思決定を支援するデータソースとして機能します。契約データの活用は企業によりさまざまであり、あらゆるユースケースに対応するデータ表現、および検索インターフェースが「Contract One」の根幹となります。当社が長年培ってきたデータ化技術やオペレーション体制と、最先端AI技術や高度な情報検索領域のエンジニアリングを組み合わせることにより、他社では実現できない多くの機能がエンジニアの手によって開発されています。 ●組織のミッション 契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。Contract OneのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。 ●具体的な業務 取引管理サービス「Contract One」において、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI/UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。 ・検索体験の向上 — サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善 ・評価指標の設計 — 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善 ・可観測性の向上 — パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築 ・AIエージェント — ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用 ●開発環境、使用するツールなど ・フロントエンド:TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS ・サーバーサイド:Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python ・データベース:Cloud SQL(PostgreSQL), Elasticsearch ・運用・監視:Splunk, Cloud Logging ・CI:GitHub Actions, Cloud Build ・バージョン管理・コラボレーションツール:GitHub, Notion, Gather ・インフラ:Google Cloud(Cloud Run/Cloud Functions/Cloud Tasksなど), Cloudflare ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

株式会社ブリングアウト

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。 単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。 ① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 ●VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 ●LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 ●バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 ●PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 ●顧客課題の抽出、構造化、パターン化 ●開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 ●問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 ●顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 ●優先順位付けの判断軸設計 ●事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 ●AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 ●ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 ●PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 ●AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 ●誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 ●AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 ●What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 ●CTO・Engineering との投資対効果レビュー ●プロダクト改善テーマの言語化 ●短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 ●① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。 ●② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。 ●③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。 ●④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。 ●⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

株式会社ログラス

本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 ●顧客課題の探索とプロダクト設計 顧客へのヒアリングや業務観察を通じた課題・業務フローの理解 PdM、デザイナー、ドメインエキスパートと連携したプロダクト体験の設計 顧客課題と技術的な実現可能性を踏まえた機能要件・仕様の策定 プロトタイプを用いた仮説検証と顧客フィードバックの収集 ●LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発 LLMを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装 プロンプトエンジニアリング、コンテキスト設計、RAG等を活用した機能開発 AIエージェントを活用した業務フロー・ユーザー体験の設計 モデルの出力品質を評価する仕組みや評価指標の設計 精度・速度・コスト・再現性を踏まえた継続的な改善 新しいモデルやAI技術の検証とプロダクトへの適用 ●PMFに向けた高速な開発・改善 新規プロダクトや機能のプロトタイピング 顧客利用を通じて得られたフィードバックを踏まえた改善 利用状況や定性・定量データに基づく優先順位の判断 PdM・デザイナー・ビジネスメンバーと連携した開発計画の策定 技術的な知見を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップへの提案 ●プロダクトの成長を支える技術基盤の構築 プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャ設計 可用性・拡張性・セキュリティ・パフォーマンスの改善 コードレビュー、テスト設計、自動化による開発品質の向上 AIコーディングツールを活用した開発プロセスの改善 複数のAIプロダクトで再利用できる知見・技術基盤の整備 ※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。 ●開発環境 サーバーサイド:Go フロントエンド:React / Next.js / TypeScript インフラ:AWS / Terraform / Fargate / ECR データベース:Aurora PostgreSQL テストツール:Datadog Synthetics / Playwright コミュニケーション・設計・開発支援:Slack Gather Figma Findy Team+ Notion Miro diagrams.net Cursor Claude Code Gemini ※参画プロダクトによって、一部の技術構成が異なる場合があります。 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

株式会社Algomatic

- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex

三井住友カード株式会社

●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。

株式会社日本トレカセンター

データ抽出・分析・レポーティングによって事業の意思決定を支援し、AI 支援(Claude / ChatGPT、各種 MCP ツール)を活用した再現可能な分析プロセスと可視化で継続的に改善します。 【業務範囲】 ・SQL によるデータ抽出・加工 ・KPI モニタリングレポート作成 ・施策効果測定(事前設計・事後分析) ・BI ダッシュボード更新・運用 ・ステークホルダー要件の整理と分析設計の調整 【利用するツール】 ・SQL / BigQuery ・Google Workspace(スプレッドシート等) ・Claude / ChatGPT ・各種 MCP ツール ・Notion / Slack 【資質(正確性・分析思考・課題発見)】 ・正確性と検証可能性を重視し、データの信頼性を担保できる ・分析思考で事実に基づく示唆を導ける ・事業課題に沿って問題を発見し、打ち手に落とし込める 【具体スキル】 ・SQL クエリ作成とパフォーマンス観点を含むデータ抽出・加工 ・BI ツールを用いた可視化/ダッシュボード運用 ・分析レポーティングとステークホルダー向けの要点整理 (変更の範囲)会社の定める範囲(テレワークを行う場所を含む)

株式会社ACES

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。

株式会社Algomatic

・AIエージェントプロダクトの設計・開発 ・0→1フェーズにおける価値検証・技術検証〜プロダクト立ち上げ・継続改善 ・短期に顧客価値をデリバリーすることと中長期目線での持続的成長(技術負債のコントロールなどを含む)のバランスコントロール ・デザイナー・PdM・営業含む各チームメンバーと協調し事業を前進させる ・顧客の課題解決に向けた要件定義やアーキテクチャー検討​ プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用したAIエージェントの設計・開発・運用支援 ・AI駆動開発を用いた新規案件や既存クライアント向け機能拡張案件における、システム要件定義・設計・構築 ・クラウドサービス・生成AI関連ツールに関する技術調査・最適技術選定支援 開発環境 主な技術スタック:Python(Fast API), TypeScript(react, hono), AWS(ECS, Auroraなど), GCP(Looker stadioなど) コミュニケーション: Slack, Google meet コラボレーション: Figma ドキュメント管理: Notion チケット管理: Linear AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, claude code, codex

株式会社ACES

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 ソフトウェアアーキテクトとして、AI導入のためのソフトウェア開発において技術選定やアーキテクチャ、システム要件定義〜設計をリードいただきます。 各業界の大手企業が抱える事業課題を解決するAI導入や、協業によるAIを前提とした新たなビジネスモデルの創出を通じて、AI時代の新しい働き方を提供する社会的インパクトの大きい開発案件に関わっていただけます。また、システム導入後も顧客と継続的にコミュニケーションをとるため、作って終わりではなく継続的な支援が可能です。 ※本ポジションはAI領域の経験は不問です。社内の機械学習エンジニアと開発を進めるため、AIに関する不明点はすぐ相談できます。 プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件( https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html ) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

ユミルリンク株式会社

社内外から寄せられる機能要望の収集から、要件定義・バージョン判断・開発依頼に至るまで、 プロダクト進化のサイクルを製品企画課(PdM)が主導していきます。 ●仕事詳細 ・顧客・営業・CSからの要望収集・整理および社内共有 ・要望管理台帳の更新・維持管理 ・要件定義書・仕様書の作成補助(下書き含む) ・問い合わせや不具合情報の共有、ユーザー課題の吸い上げ ・バージョン計画の資料化および関係者への共有 ・リリース後の効果確認・フィードバック収集 ・ユーザーインタビュー・データ分析 ●将来的には… 担当領域における企画〜要件定義を主体的に推進し、 マネージャーの補佐やメンバーサポートも担うポジションへとステップアップいただきます。 (変更の範囲)会社の定める業務