データ・AI・機械学習(Microsoft Azure)の求人・転職情報

フルフレックス+リモート可能/クラウドとAIを活用したモダンなシステム開発実績多数!! AIやクラウドを活用したシステム開発の顧客への提案活動/上流工程/開発工程のいずれか、または全てに携わっていただきます。 ・技術選定や実現可能性調査のためのコンサルティング ・クラウドアーキテクチャ設計・構築 ・データ基盤の設計・構築 <案件事例> ・AIを活用した営業支援チャットボットの開発 └Azure OpenAIを活用し、音声データを文字起こし、活用可能なデータに変換し営業メンバ業務効率化を達成 ・社内ナレッジ利活用ツールの開発 └社内に乱雑に配置された様々なナレッジを利活用できる検索ツールのためのRAGの開発 ・3大クラウドが提供するマネージドAIサービス利活用コンサルティング など 【ソフトウェアアーキテクチャ例】 フロントエンド:React/Typescript/Node.js/HTML/CSS/Javascript バックエンド:Java/PHP/Ruby/Python/Go/Haskell クラウド:AWS/GCP/Azure ツール:Github/Slack/Ansible/Kubernetes/Docker 生成AI:OpenAI/Bedlock/Gemini <特徴> ●リモートワーク主体前提の働き方をご用意 週次で自由に参加可能なオープンドアMTGを実施し、リモートワークでも疎外感が生まれないよう、上司部下関係なく気軽に何でも相談できる環境をご用意 ●クラウド系資格取得を全力サポート システムアイでは順調にクラウド資格取得者を増やしており 週2回の勉強会の実施や、資格取得に関わる費用の会社全額負担 取得時の報奨金もご用意しております。

●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...

職務概要 ●主に、MLCP、Gurobi、CMOS等、最適化のデリバリ業務をご担当いただきます。 ・“生産計画、要員計画、作業指示計画、配送計画、アサイン計画”の最適化のシステムを構築するにあたって主にプロトPOC開発を含めた、上流フェーズでの業務対応に責任を負い推進します。 ・業務UCを見据え、運用要件(非機能)の範囲に収まる探索範囲を、顧客との対話の中でリードしてコントロールを実施、および本番稼働までに必要な作業・体制、役割分担を定義します。 ・サイジング/フィージビリティ検証のプロトPOC開発では、サイジング/フィージビリティのエビデンス抽出のために、顧客ヒヤリングをベースにJava or Python でプロト開発、POCを実施いただきます。 ・上流要件定義で顧客との合意形成を図った後、外注含めた本番化開発のPMを実施。 本番化開発の期間中に生じた顧客要望を、前述のPOCサイジングをベースに新要件追加開発のgo↔nogoを判断し、必要に応じて顧客とのネゴシエーションを実施。 ・入社後直近にお任せしたい業務内容: 印刷業界のお客様に対して、高効率な作業計画を自動立案したいという課題に対して、最適化ソリューションを企画・開発いただきます。 1人あたり2件ほどの顧客を随時担当。 1案件2人ほどのチームで案件を担当し、1つのプロジェクトの期間は約6ヶ月～3年となります。 職務詳細 ・「As Is/To Be」の分析 「As Is (現状)」と「To Be (あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を記述します。 ・ビジネス要件の識別 ワークショップ、ワークフロー分析など、さまざまな方法を使用してビジネス要件を収集し、ターゲットユーザーの役割と目標の観点から要件を表現します。 ・高度な予測分析 業務課題に対して”最適なソルバー”の選択することができ、さまざまなビジネスパフォーマンス指標の達成に貢献し、洞察結果を実行可能な提案に結びつける。 ・データアーキテクチャー 業務アプリケーション/システムのデータをビジネスインサイトにつなげるように、データアーキテクチャ(データ蓄積/分析基盤)のあらゆる面を導入する。 ・データ探索 主要なテーマおよび傾向の分析を可能にするために、主要なデータソースおよびBIツール、分析ツールなどを使用して調査を実施し、適切なデータを選択する。 ・プロジェクト管理 小規模または中規模のプロジェクトを遂行します。 ・案件開発、および事業投資開発 顧客要件を分析し、最適なアーキテクチャを見積し、顧客ニーズに合ったサービス・システムを定義し、提供します。 ・最新動向の把握 社外の動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性の評価に貢献します。 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) アプリケーションサービス事業部 HMAX&AIデリバリ本部 配属組織について(概要・ミッション) ●アプリケーションサービス事業部 金融、産業、社会といった様々な業種のお客様に向き合い、アプリケーションを通してお客様の課題解決や価値の創生を進めています。 事業部が担当するアプリケーションは、社会を支える大規模なミッションクリティカルなものが多く、社会的にも大きな責務を担っています。 働く環境 ①5名ほどの20～40代の年齢層のチームへ配属を予定しています。 各メンバーは別々のプロジェクトに関わっていることが多いですが、オンラインで日次ミーティングを行うなど連絡を取り合って働いています。 ②オフィスはフリーアドレスです。 プロジェクトによっては在宅勤務も可能であり、現在も多くのメンバーが在宅勤務(週1日出社日あり)で働いています。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(社会システム) テレコムユーティリティソリューション本部 AIトランスフォーメーション推進部 【配属組織について(概要・ミッション)】 【社会システム事業部のミッションとは】 ●日立という大きな会社の中で、私たち社会システム事業部は、エネルギー・通信・交通の3分野を担っています。 ●それぞれの分野において、お客様のビジネスを密接に支えるとともに、これまで培った経験と技術にITとOT、プロダクトを組み合わせることで、お客様との協創により、新たなデジタルソリューションを創出し、未来へつなぐ社会を作ろうとしています。 【職務概要】 生成AIを活用した顧客DX推進のための課題発見、PoC、システム化を推進するためのマネジメント業務 【職務詳細】 顧客課題に沿った提案活動と案件獲得 顧客との議論や折衝を通じたプロジェクトの推進 PoCやシステム開発を確実に遂行するためのチームマネジメント プロジェクトリーダとしてのポジション 数名～十数名程度の生成AIを活用したDXを推進するプロジェクトリーダとして、 お客様との議論を通じた課題発掘、要件特定、試行結果を見ながらのアジャイルな方向転換、改善を行い、最終的にお客様に納得頂く形へチームをけん引するポジション 【働く環境】 【配属組織/チーム】 配属組織は若手中心の技術に詳しいメンバーが多い組織で、試行錯誤を繰り返しながら事業拡大を検討するメンバーの多いチームとなります。 【働き方】 働き方としては在宅と出社のハイブリッドの形での勤務形態で首都圏を中心に出張がある。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融デジタルイノベーション本部 第3部 【配属組織について(概要・ミッション)】 ●組織のミッション パブリッククラウド案件で利用する新規ソリューション創出(主にIaC)・事業部展開などCoEとして金融事業部のパブリッククラウド案件の受注・利益貢献 ●担当業界 事業部CoEとして銀行、保険、証券などの金融業界を担当しております。 ●提供サービス・製品 パブリッククラウド技術を扱った事業部内案件向けのソリューションの創出/技術コンサルティング/既存ソリューションの事業部内展開 ●組織構成 課長1名、主任3名、担当3名 キャリア入社者も在籍している部署です。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●以下に関連する新規ソリューション創出 日立のパブリッククラウド領域に対する事業拡大(受注貢献、利益貢献)に貢献できるようなソリューションの新規創出活動 ●社内向け技術コンサルティング パブリッククラウドにおける専門家集団として、他部署向けに案件受注に向けた技術コンサルティング活動 パブリッククラウドはAWSとAzureを想定しております。 【職務概要】 ・パブリッククラウド技術を利用した事業部内向けのソリューション創出 ・パブリッククラウド領域での社内の技術コンサルティング活動 ・既存ソリューション(パブリッククラウドシステムテンプレートソリューション)の事業部展開(ソリューションの提案からソリューション適用) 入社後は既存のプロジェクトに既存メンバーとともにチームプレイを意識しながらプロジェクトに従事いただきます。 【職務詳細】 パブリッククラウドにおけるIaC技術をベースとしたシステム開発高度化(高速・高品質開発)の推進 ・先進技術やサービスの調査・研究、および社内での活用企画・導入推進 ・IaC関連のツール開発(主にPython)、生成AIと連携したIaCのコード生成の技術検証及び評価 ・生成AIを活用したシステム運用高度化のためのツール開発と展開 【働く環境】 ①配属組織/チーム構成 案件の技術支援などで1名のみで参画するケースもありますが、大半の業務や案件においては、2名～4名のチームで複数案件を担当し、チームとして業務に取り組んでいただきます。 ②働き方 顧客との対面コミュニケーションやプロジェクトルームでの現地作業が必要な場面もありますが、多くの業務は在宅勤務で進めております。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●生成AI活用によるインフラ開発プロセスの高度化 生成AIエージェントやAI駆動開発を軸に、インフラ開発プロセスを高度化を目指す。具体的には、生成AIやパブクラ・デジタル技術を活用したインフラ開発標準プロセスの定義、高品質確保と開発効率化を実現する適用技術の標準化・共通化、各プロジェクトへの適用促進・サポートなどに取り組む。これらを通じて、開発期間短縮・生産性向上・高品質確保を実現し、経営基盤の強化に貢献する。 【職務概要】 ・生成AIエージェント(ClaudeCode、GithubCopilot等)を活用したインフラ領域におけるAI駆動開発の施策立案と導入の支援を行う。 (例、設計書生成、IaC・スクリプト生成、テストコード生成、運用高度化) ・インフラ生成AI領域での社内の技術コンサルティング活動 ・既存ソリューション(生成AIソリューション及びツール類)の事業部展開(ソリューションの提案からソリューション適用) 【職務詳細】 主任担当者と連携をしながら案件の技術領域の実務活動をメインに担当いただきます。 ●入社後お任せする業務 ・生成AIを活用したシステム運用高度化のためのツール開発と展開 ・生成AIと連携したIaCコードや設計書生成の技術検証及び評価 ・DevSecOpsでのCI/CD実装のための実案件参画によるIaC技術支援 ●将来的にお任せしていく業務 ・生成AI技術をベースとしたシステム開発高度化(高速・高品質開発)の推進 ・先進技術やサービスの調査・研究、および社内での活用企画・導入推進 在籍社員は2～3案件兼務をしているケースもございますが、基本的には案件ごとにそれぞれ担当割り振りをしております。

生成AIを活用して現場の課題解決を最短最速で実現いただくことを期待します。 急速に進む技術革新の中で、事業・プロダクトの両方の成長に対して主体的に関与し、推進し、意思決定する機会を得られるチャレンジングなポジションです。 ●現場の課題特定とソリューション開発 ・人事、法務、ファイナンス、事業部門などの各現場における業務プロセスに潜む課題の特定 ・特定した課題に対し、AIを中核とした実行アーキテクチャを構築し、PoCに留まらない実装・運用・現場定着までを担う ●全社基盤への統合、昇華 ・部分最適で構築されたAIツール群を横断的に再設計し、社内AIプラットフォームへと統合 ・Rapid Prototypingから本番運用までを一気通貫で担い、AIによる業務実行モデルを構築 ●業務プロセスの再定義(Re-design) ・現場業務をAI前提で再構築し、実行可能な形で実装・定着までを担う ・人とAIの協働を前提とした体験設計および実行フローの最適化 技術環境(全社共通の一例) ・クラウドインフラ 　AWS, Google Cloud, Azure ・コラボレーション 　Google Workspace, Slack, Confluence, Linear, GitHub etc. ・AI関連ツール 　Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Devin, Langfuse etc. ・思考支援・問題解決ツール 　ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM ・AI 開発プラットフォーム 　Dify, n8n ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ・オンライン動画研修システムの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、実施 ・プロダクトの安定稼働に必要な保守運用業務 ●使用技術 ・Node.js / TypeScript / GraphQL ・NestJS / Prisma.js / Hono ・Next.js / React / Apollo / TanStack Query, Router ・React Native / Expo ・PostgreSQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / AWS CDK ・Azure OpenAI ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●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

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関する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。大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。 具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行 ・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装 ・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用 ・AWS/GCP/Azureなどクラウド環境上でのDWH/データレイク構築支援 ・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施 ・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応 ・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備 ・自社プロダクト(Trust GenGA/Trust TLanP)におけるデータ連携・検証支援 プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(当社プロダクトTrust GenGAを活用) ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(当社プロダクトTrust TLanPを活用 ) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

●職務概要 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社(HD)であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。 プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。 ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング ●具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進 ・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード ・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定 ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure)を活用したDWH・Datalake設計および導入支援 ・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援 ・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進 ・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進 ●プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革 ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援 ●業務変更の範囲 (雇入れ直後):IT専門職 (変更の範囲):すべての業務への配置転換あり

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 次世代RAG・ナレッジグラフ構築: 建設・土木・損保等の専門ドメインにおいて、非構造化データをグラフDBやセマンティック技術(RDF/OWL)を用いて構造化。 AIエージェントの導入・展開: Claude CodeやMCP(Model Context Protocol)を活用した、開発プロセスや見積・提案業務の抜本的な自動化。 LLMチューニング: 大手キャリア等の大規模データを活用した応答精度の極大化。 テックリード業務: 非IT層へのAI利活用提案から、プロトタイプの実装、技術選定までを主導。

【具体的なプロジェクト例】 ●大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ●次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ●技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。

「今のPython開発スキルを活かして、より難易度の高いAI領域に踏み込みたい」。 その意欲を、最先端の現場で形にしませんか? 【お任せする業務】 ●AIモデルの実装・組み込み: 建設業界向けの予測モデルや、商社のデータ分析ツールにおいて、Pythonを用いた高品質なコーディングを担当。 ●データ前処理・パイプライン開発: SQLを用いたデータ抽出から、AIが学習しやすい形へのクレンジング、加工処理の自動化。 ●LLM(生成AI)の活用: 既存アプリへのChatGPT連携や、非構造化データの解析ロジックの実装。 ※まずは得意なコーディングや基盤周りからスタートし、徐々にアルゴリズム選定やEDA(探索的データ解析)へと幅を広げていただけます。

「AIエンジニア=数学やプログラミングの天才」だと思っていませんか? 実際、AIをビジネスで動かすために今最も求められているのは、安定したサーバーを立て、データを安全に運び、クラウドを最適に設定できる「インフラのプロ」です。既存のインフラ・クラウドスキルを活かせる業務からスタートし、徐々にAI特有の基盤構築へステップアップしていただきます。 ●具体的なプロジェクト例 ・AI実行環境の構築: AWSやAzure上に、ChatGPTなどのAIアプリが動くためのサーバー(EC2/Container)やネットワーク(VPC)を構築。 ・データ連携の仕組み作り: 分析に必要なデータをS3などのストレージからAI(SageMaker等)へ安全に届けるための設定。 ・運用監視と自動化: AIが止まらないための監視設定や、Terraformを用いた環境構築の自動化。 ・最新ツールの導入補助: ベクトルデータベースやDifyなど、AI開発に欠かせない新しいミドルウェアのインストールと設定。

どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。 【具体的なプロジェクト例】 ●MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。 ●大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 ●GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。 ●データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装。 あなたらしい働き方をサポート

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 ●金融や大手通信業界などのAIチャット基盤の保守運用・機能追加。 ●Pythonを用いたデータパイプライン(数千万件規模のデータ処理)の開発を通じて、AIが学習しやすいデータ構造を学びます。 ●Dify等のローコードツールを用いた迅速なプロトタイピングや、プロンプトのチューニング、RAGの精度評価など

DX Solution PL/PMとして、基本プライム案件を中心に、金融・保険・製造業・流通業等、BtoB領域における多種多様な業種・業態のお客様に対して、担当案件におけるプロジェクト推進を担当して頂きます。 ・プロジェクト管理(3～30名)全般 ※PL管理スパン目安:10未満/PM管理スパン目安:8名以上 ・プロジェクト計画書作成 ・プロジェクト採算管理、要員管理、外部調達管理、進捗管理、品質管理、リスク管理 ・要件定義から設計、製造、テストの開発一連作業 ・プロジェクトメンバー育成 ●注力領域・取扱プラットフォーム・プロダクト例 Azure OpenAI/Google Gemini/IBM watsonx/SalesForce Einstein/PyTorch//TensorFlow/Chainer/Azure Cognitive Toolkit/Google OR-Tools Salesforce Salse Cloud/Service Cloud/Experience Cloud/Industry Cloud(保険・金融・ヘルスケア)/Data Cloud/Agentforce/MuleSoft Hyper Automation/Intelligent Automation/Power Automate/Ui Path/Asteria/informatica/Outsystems ServiceNow(ITSM/ITOM/CRM/SECOps/HR)/ServiceNow AI Agent ●本ポジションの特徴 多種多様な業界業種、多くの技術領域に触れながら、プロジェクト推進することができ、将来のキャリアパスを考える上で最適な環境を得ることができる。

DX Solution PL/PMとして、基本プライム案件を中心に、金融・保険・製造業・流通業等、BtoB領域における多種多様な業種・業態のお客様に対して、担当案件におけるプロジェクト推進を担当して頂きます。 ・プロジェクト管理(3～30名)全般 ※PL管理スパン目安:10未満/PM管理スパン目安:8名以上 ・プロジェクト計画書作成 ・プロジェクト採算管理、要員管理、外部調達管理、進捗管理、品質管理、リスク管理 ・要件定義から設計、製造、テストの開発一連作業 ・プロジェクトメンバー育成 ●注力領域・取扱プラットフォーム・プロダクト例 Azure OpenAI/Google Gemini/IBM watsonx/SalesForce Einstein/PyTorch//TensorFlow/Chainer/Azure Cognitive Toolkit/Google OR-Tools Salesforce Salse Cloud/Service Cloud/Experience Cloud/Industry Cloud(保険・金融・ヘルスケア)/Data Cloud/Agentforce/MuleSoft Hyper Automation/Intelligent Automation/Power Automate/Ui Path/Asteria/informatica/Outsystems ServiceNow(ITSM/ITOM/CRM/SECOps/HR)/ServiceNow AI Agent ●本ポジションの特徴 多種多様な業界業種、多くの技術領域に触れながら、プロジェクト推進することができ、将来のキャリアパスを考える上で最適な環境を得ることができる。

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。 ●あなたらしい働き方をサポート 【会社概要】 「個」の才能を解き放つ。クラウドワークスグループが描く、新しいエンジニアの在り方。 私たちクラウドワークスコンサルティング(CWC)は、日本最大級のクラウドソーシングプラットフォームを展開する、東証グロース上場・クラウドワークスのグループ会社です。 私たちが目指しているのは、エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境です。 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。この文化を徹底するため、現在も給与・評価制度や福利厚生を現在進行形でアップデートし続けています。 3. 共に創る、ITの未来 エンジニア、コンサルタント、そしてプラットフォームに集う多くのプロフェッショナルたち。多様な才能と共創しながら、顧客の課題を解決し、同時にあなた自身の市場価値を最大化していく。 CWCは、技術を愛するすべての人が、もっと自由に、もっと欲張りに成長できる場所であり続けます。 【当社の特徴】 “成長も、安定も。 選べる機会がここにある。” クラウドワークス コンサルティングでは、一人ひとりの意思を尊重したキャリア形成と働き方を大切にしています。 上流から下流まで幅広い工程、開発からインフラ・クラウドまで多彩な技術領域、金融・製造・通信など多業種にまたがる案件。その中から、自分の志向やライフステージに合わせて選択できる環境があります。 挑戦したい人には成長の機会を 、 安定を求める人には働きやすさを 。 エンジニア一人ひとりが主体的に未来を描ける、それが弊社の特徴です。

●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)

急成長中の人材プラットフォーム事業が運営する、『ジョブメドレー』や『ジョブメドレーアカデミー』といったプロダクトにおけるデータ分析基盤の開発・運用をお任せします。 ELT パイプラインを中心とした『安心して分析に使える(Analytics-ready)、かつ AI による利活用が可能(AI-ready)』なデータ提供が主なミッションになりますが、まだ立ち上げ期のフェーズということもあるため、これまでのご経験や今後のキャリアプランに応じて、データ分析も含めた様々な業務に取り組んでいただくことが可能です(一般的にアナリティクスエンジニアと呼ばれる職種の領域も含まれます)。 ご参考までに、データ組織としての直近の取り組みと今後取り組んでいきたいことをご紹介します。 <直近の取り組み> ●Google BigQuery x Data Transfer Service x Dataform によるデータ基盤の開発・運用 ●Trocco x dbt の導入による、運用効率および拡張性の高い ELT パイプラインの実装 ●dbt による既存 BigQuery 環境のデータリモデリング、および dbt MCP x AI ツール(Cursor, Claude Code など)による効率的なデータモデル開発 ●Metabase の導入による、事業標準ダッシュボード環境の構築に向けた取り組み、および Lightdash x 生成 AI による Generative BI の検証 ●Google 広告や App Store / Play Connect といった 3rd party データの連携、および Kintone などへのリバース ETL 連携開発・運用 ・参考記事:[BigQuery Data Transfer Service を通して学ぶ Google 広告のデータモデル](https://developer.medley.jp/entry/2025/07/24/120228/) ●事業の意思決定支援のための各種アドホック分析、見通しの予測・レポーティング、およびそのための予測モデルの開発・運用 <今後取り組んでいきたいこと> ●dbt docs / Open Metadata などのデータカタログ + MCP 提供による、AI ツールを含めた社内でのデータ利活用のしやすさの改善 ●Snowflake や Iceburg といった基盤技術や、Google Datastream をはじめとする CDC の導入によるデータ連携・運用効率性の改善 ●レコメンドや検索をはじめとしたプロダクト機能への機械学習モデルの導入、および MLOps の実現 ●データサイエンスを通した、マーケティングを含むより精密な事業構造のモデリング、およびそこから得られたインサイトによるプロダクト利用者の課題解消 ●ダッシュボード提供による営業現場の業務効率性改善 ●個人情報の取り扱いからメタデータ管理まで、データマネジメントの更なる強化・運用効率性の改善 <主な技術スタック・利用ツール> ●BigQuery ●dbt, Dataform ●Trocco, Embulk, Datastream, Google BigQuery Data Transfer Service ●Looker Studio, Redash, Metabase ●MySQL, PostgreSQL ●Cursor, Claude Code, Devin ・参考記事 : [メドレーのAI活用戦略:「AI for All」 | MEDLEY Developer Portal](https://developer.medley.jp/entry/2025/04/25/112655/) ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

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

●あなたが決めること ご経験・キャリア志向に合わせて、以下を単独または組み合わせでお任せします。あわせてPMO/PM/PLとしてのプロジェクトマネジメントも担っていただきます。 ・ 評価の設計| LLM・AIシステムのコスト・品質を定量評価する指標の設計、効果測定、精度検証、ベースライン比較、LLM-as-a-Judgeの設計 ・要件の定義 |顧客のビジネス課題を、システム要件の前提となる論理的で明確なルールとして定義する。KGI/KPIの設計 ・価値の定義| そもそもこれをAIで作ることでビジネスにどうインパクトを与えるかを見極め、投資判断に踏み込む ・データ基盤・分析基盤の要件定義とリード| データパイプライン・DWH・データマート・CDPの設計、生成AI活用に向けたデータ整備 ・育成・マネジメント| 若手データサイエンティスト/データエンジニアの育成・マネジメント 【役割とプロジェクト推進体制】 ●アサインはこう決まります 入社後にどの案件から入るのかは、多くの方が気にされる点です。仕組みをそのまま書きます。 ・キャリア希望を、上長が定期的に吸い上げます。「次はこの領域に行きたい」という意思を出す場があります。 ・それに対して上長が「そのために何が必要か」を提示します。(必要な資格、身につけるべき技術、経験しておくべき工程) ・準備が整った段階で、営業が戦略的に次の案件を取りに行きます。本人の希望に合う案件を、こちらから顧客に提案する動き方をしています。 年功序列はありません。次の案件は勤続年数ではなく、本人の伸び方で決まります。単価は同一案件の中ではほぼ上がらず、案件が変わるタイミングで上がる構造です。だからローテーションを意図的に設計しています。 ●一人にはしません エンタープライズ企業の現場に入りますが、1人で放り出されることはありません。当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。事業部全体で約190名の組織で、修士・博士を含む専門家100名以上が在籍しています。案件で詰まったときに社内で聞ける相手がいること -常駐型で働くうえで、ここは決定的に重要だと考えています。 【事業部としてのバックアップ体制と働く環境】 ●評価と昇給 年功序列はありません。20代・30代前半で部長になったメンバーが複数います。管理職へのステップアップも、専門性を深めるキャリアも選択できます。 ●勤務スタイルについて 在宅勤務を組み合わせたプロジェクトが中心ですが、参画先によっては現場への常駐が基本となるプロジェクトも存在します。形式的な在宅比率に拘泥するのではなく、プロジェクトの価値創出のために最適な場所でパフォーマンスを発揮する姿勢を重視しています。 ●育成環境 資格取得支援:270種以上が対象、前期221名が利用(年600件・3年で5,000万円の支給実績)/AMBL PANEL(約460コンテンツの自己学習システム)/社外研修費 会社負担/修士・博士を含む専門家100名以上。機会は最大限・平等に用意します。掴むかはご本人次第です。

●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

●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 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ●職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 不動産会社、ハウスメーカー、デベロッパー、ゼネコンなどの不動産・建設業向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、技術的なリーダーシップを発揮しつつ、プロジェクトやチームの運営をお任せします。 これまで培ったWebシステム開発経験と不動産・建設業務知識を活かし、設計からリリース、さらにはチームマネジメントまでを幅広く担当していただきます。 ・不動産・建設業向け業務システムの要件定義・基本設計・詳細設計 ・顧客(営業部門/情報システム部門)との折衝・課題ヒアリング・改善提案 ・不動産・建設業務知識を活用した業務改善・DX推進 ・担当領域またはチーム(数名～10名規模)の進捗/品質管理 ・技術選定・設計方針の策定およびレビュー ・メンバー指導・育成、コードレビュー ●プロジェクト事例 施工・生産管理系システム: ・大手ゼネコン向け施工現場システムの新規構築(現場の進捗・安全管理をリアルタイムに可視化) ・建材・部材メーカー向け生産管理システムの開発(需要予測と連動した生産計画の最適化) ・複数拠点の見積データを一元化する見積もり自動統合システムの構築(見積工数の大幅な削減とコスト精度の向上) 不動産・ビル運営系システム: ・大型オフィスビル向け就業者サービスの開発(入退館管理、館内サービス予約など就業者体験の向上) ・大型商業施設向けポイントサービスの構築(テナント横断での購買データ活用、来店促進施策の実現) ・ビル管理会社向け自動検針システムの開発(IoTセンサーと連携した電力・水道使用量の自動収集・分析) 不動産・駐車場管理系システム: ・駐車場管理Webシステムの開発・保守(駐車場運営における各機能のリモート管理を実現) ・駐車場事業者向け基幹システムの開発・保守(契約支払および営業支援システムの最適化による、業務効率の向上) ・駐車場会員向けシステム・アプリの開発(個人・法人会員向けサービスの利便性向上と、利用促進施策の実現) デベロッパー・街づくり系システム: ・デベロッパー向け地域オンデマンドサービスの構築(住民の移動・生活を支えるサービス基盤とまちづくりDXの推進) Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提としたプラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した見積もり自動化・需要予測業務の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、施工図面検索・応答エージェントの開発

ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるためのML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。 モデルやアルゴリズムを、再現性・拡張性・保守性の高い形で実運用へ接続する役割です。 研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋め、ML活用を継続的にスケールさせるための基盤づくりを推進していただきます。 ●業務例 ・機械学習パイプラインの設計・構築・運用 ・モデル学習、評価、デプロイ、監視を行うMLOps基盤の整備 ・実験管理、モデル管理、特徴量管理、データバージョニングの仕組みづくり ・ゲーム内データ・ログデータ・シミュレーションデータの処理基盤構築 ・バッチ推論・オンライン推論・社内ツール向け推論APIの設計・運用 ・モデル性能、データ品質、推論結果のモニタリング・アラート設計 ・GPU・クラウド・コンテナ環境を活用した学習・推論環境の最適化 ・MLエンジニア・リサーチャーが効率よく開発できる社内開発環境の整備 ・セキュリティ、権限管理、コスト管理を考慮したML基盤運用 ●プロジェクト例 ・ゲームAI開発向けの学習・評価パイプライン構築 ・運営型ゲームにおけるバランス調整支援システムの基盤開発 ・生成AI・LLMを活用した社内制作支援ツールのバックエンド基盤 ・複数プロジェクト横断で利用可能なML実験・モデル管理基盤 ・非公開プロジェクトにおけるAI開発基盤の設計・構築

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。経営課題を技術で解決するためのデータアーキテクトのグランドデザインおよびデータモデリングを主導する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、および中長期的なデータ利活用戦略の立案とアーキテクチャ設計支援 ・AWS、Azure、GCPなどのクラウド環境を活用したデータ基盤・分析基盤の設計 ・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。

【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 Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ●AIセキュリティガバナンス構築 上記に伴う研究開発業務、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。また、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】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio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 Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 上記に伴う研究開発業務、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。また、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】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等