データ・AI・機械学習(TypeScript)の求人・転職情報

※本求人はエンジニアリンググループの関西採用を目的とした求人票です。 エンジニア全職種で募集しています! ●ミッション 最先端のIT技術を使って医療現場の課題を解決し、日本の医療を変革すること ●担当事業・プロダクト エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こすことを目指して、日本国内外で数多くのWebサービスを展開しています。 「m3.com」 日本最大の医療従事者向けプラットフォーム「m3.com」における各サービスの提供を通じて国内30万人以上、世界で600万人以上の医師に適切な情報を配信し、一億人以上の患者に貢献するため、プロダクト開発に取り組んでいます。 「エムスリーデジカル」 医師の「患者と向き合う時間」を最大化する、クラウド電子カルテ「エムスリーデジカル」を開発しています。新規導入施設数でクラウド電子カルテにおいてNo.1となっています。機械学習を用いた新規機能開発、電子カルテならではの安定運用に向けた改善などに取り組んでいます。 https://digikar.co.jp/ 「エムスリーデジカルスマート診療」 クリニックでの患者の待ち時間の短縮、業務のDXのために、予約・問診・決済等の機能をシームレスに提供する「デジスマ診療」を開発しています。電子カルテ連携・患者向けWeb・アプリや医療機関向け管理画面の改善に取り組んでいます。 https://digikar-smart.jp/doctor その他にも、数多くのプロダクトを運用・新規開発しており、選考フェーズの中で志望者様の希望も含めてご担当頂くプロダクトを決定します。 ●担当業務 担当チームが受け持つプロダクトの設計・開発・運用をお任せします。 プロダクトマネージャーやビジネスチーム、デザインチームと協力しながら、ユーザーヒアリング・技術選定・設計・実装・QA・運用保守といった様々なフェーズに関わることが出来ます。 ●チーム体制 プロダクトごとにチームを組んでおり、チーム平均5〜6名のエンジニアに、プロダクトマネージャー、デザイナー、QAを加えた体制を取っています。 スクラムをベースとした開発を行うチームが多く、継続的なリリースによってユーザに素早く価値を届けることを目指しています。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

※本求人はエンジニアリンググループの福岡採用を目的とした求人票です。 エンジニア全職種で募集しています! ●ミッション 最先端のIT技術を使って医療現場の課題を解決し、日本の医療を変革すること ●担当事業・プロダクト エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こすことを目指して、日本国内外で数多くのWebサービスを展開しています。 「m3.com」 日本最大の医療従事者向けプラットフォーム「m3.com」における各サービスの提供を通じて国内30万人以上、世界で600万人以上の医師に適切な情報を配信し、一億人以上の患者に貢献するため、プロダクト開発に取り組んでいます。 「エムスリーデジカル」 医師の「患者と向き合う時間」を最大化する、クラウド電子カルテ「エムスリーデジカル」を開発しています。新規導入施設数でクラウド電子カルテにおいてNo.1となっています。機械学習を用いた新規機能開発、電子カルテならではの安定運用に向けた改善などに取り組んでいます。 https://digikar.co.jp/ 「エムスリーデジカルスマート診療」 クリニックでの患者の待ち時間の短縮、業務のDXのために、予約・問診・決済等の機能をシームレスに提供する「デジスマ診療」を開発しています。電子カルテ連携・患者向けWeb・アプリや医療機関向け管理画面の改善に取り組んでいます。 https://digikar-smart.jp/doctor その他にも、数多くのプロダクトを運用・新規開発しており、選考フェーズの中で志望者様の希望も含めてご担当頂くプロダクトを決定します。 ●担当業務 担当チームが受け持つプロダクトの設計・開発・運用をお任せします。 プロダクトマネージャーやビジネスチーム、デザインチームと協力しながら、ユーザーヒアリング・技術選定・設計・実装・QA・運用保守といった様々なフェーズに関わることが出来ます。 ●チーム体制 プロダクトごとにチームを組んでおり、チーム平均5〜6名のエンジニアに、プロダクトマネージャー、デザイナー、QAを加えた体制を取っています。 スクラムをベースとした開発を行うチームが多く、継続的なリリースによってユーザに素早く価値を届けることを目指しています。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

●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。 ・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

●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

ゲームおよびデジタルメディア業界の顧客に特化したクラウドソリューションの 設計、導入、サポート及びアプリケーション開発を担当していただきます。 主に受託開発プロジェクトにおいて、お客様のニーズを的確に捉え、 最適なソリューションを提供することで、エンターテイメントの未来を 創造することに貢献できます! ●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 ・プログラミング言語:Go, Java, Kotlin, Python, TypeScript ・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:コンテナ, Terraform ・ソースコード管理:GitHub など ・プロジェクト(タスク)管理:Wrike, Backlog, GitHub issue ・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 会社名:クラウドエース株式会社 本部:技術本部 部署:第二開発部 部全体で約40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/第一ユニット 第二グループ/第一ユニット ●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　第二開発部

●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

「AIによる開発爆速化。 だからこそ『セキュリティ』がビジネスの勝敗を分ける」 生成AIの登場により、ソフトウェア開発のスピードは劇的に向上しました。 アイデアが数時間で動くプロトタイプになる時代、開発の主役は人間からAIへと移りつつあります。 しかし、AIが生成するコードは本当に安全なのでしょうか?プロンプトインジェクション、データ汚染、巧妙な脆弱性の混入など、AI時代にはこれまで想像もしなかったセキュリティリスクが潜んでいます。 開発のハードルが下がった今、開発の初期段階からセキュリティを組み込み、 ビジネス価値に直結する「本質的な信頼性」 を確保することの重要性が飛躍的に高まっています。 AIが生成したコードを、本番環境でセキュアに、かつ高い信頼性で動かし続けるためには、従来よりも高度なエンジニアリングと、脅威を予測する先見性が必要です。 私たちは、このパラダイムシフトをチャンスと捉え、セキュリティを「開発のブレーキ」から「ビジネスを加速させるアクセル」へと昇華させる挑戦を始めます。 単なる脆弱性対応ではない、AIを駆使して脅威を予見し、ビジネス価値を最大化する「攻め」のセキュリティチームで、業界の新しいスタンダードを共に創りませんか。 ●業務内容 AIが生み出すリスクを制御し、開発スピードと安全性を両立させることで、顧客のビジネス成長に貢献するポジションです。 従来の脆弱性診断やインシデント対応に留まらず、AI時代の新たな脅威(LLMの脆弱性対応、AI生成コードのレビュー等)に対応し、セキュリティ運用そのものをAIで自動化・高度化させていただきます。 ●具体的には以下内容を想定しております。 1. AI-Nativeなセキュリティアーキテクチャの設計・実装 ・AI生成コードの脆弱性を自動検知/修正するCI/CDパイプラインの構築。 ・プロンプトインジェクションやデータ漏洩を防ぐ、LLMアプリケーションのセキュア設計ガイドライン策定と実装。 ・AIを活用した脅威インテリジェンス分析、異常検知システムの開発・運用。 2.高度なセキュリティ運用と改善提案(Business-driven Security) ・Google Cloudを中心とした顧客システムの脆弱性管理、パフォーマンスとセキュリティを両立する改善提案。 ・インシデント発生時、AIを駆使して根本原因を即座に特定し、再発防止策を講じる。 ・コスト、信頼性、セキュリティのバランスを最適化するリアーキテクチャ提案。 3.セキュリティ業務を自動化する「AI Agent」の開発 ・定型的なセキュリティチェックやレポート作成を自動化する、自社AIエージェントの開発・改善。 ・Devin等の最新AIツールを積極的に活用し、「人間が介在しないセキュアな運用フロー」を構築する。 ●開発関連情報 私たちはオペレーターではなく、最先端の技術者集団です。 AIと最新技術への投資を惜しみません。 Cloud Platform: Google Cloud, AWS, Azure AI Assistants: Cursor, Devin, Gemini, GitHub Copilot, ChatGPT Team 等(随時最新ツールを検証) Security Tools: SAST, DAST, WAF, SIEM, CSPM, CWPP 等 IaC / DevOps: Terraform, Kubernetes (GKE), Cloud Build, GitLab CI Languages: Python, Go, TypeScript Observability: Cloud Monitoring, Grafana, OpenTelemetry ●組織体制 本求人の対象エンジニアは、顧客のビジネス課題を技術で解決するプロフェッショナル集団である「技術本部」における「クラウドセキュリティコンサルティングラボ」に所属します。 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。 ● 技術本部の構成 クラウドセキュリティコンサルティングラボ 技術本部配下に新設された、クラウドセキュリティ専門の組織です。 「攻めのセキュリティ」をコンセプトに、サービスの標準化やブランディングを推進し、事業を能動的に拡大することをミッションとしています。 組織の立ち上げから事業を牽引する、コアメンバーとして活躍できます。 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: 「まずはやってみる」精神で、新しいアイデアや技術への挑戦を歓迎します。 心理的安全性: 「正直を仕事にする」を掲げ、役割に関わらず「もっと面白くするには?」を率直に議論でき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。 ●配属部署 技術本部

小売り・製造業界のお客様向けに、業務効率化やデジタル変革を実現するためのクラウドソリューションの設計、導入、サポートを担当していただきます。 在庫管理の最適化、需要予測、製造ラインのスマート化など、業界特有の課題解決に貢献できます。 生成AIを活用した新しいソリューションの提案・開発にも関わっていただきます。 ●業務内容 顧客のビジネスニーズに基づいた下記業務を実行いただきます。 ・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 ・プログラミング言語:Go, Java, Python, Kotlin, TypeScript ・データベース:Cloud SQL(MySQL等), BigQuery, Cloud Spanner, Cloud Datastore, Firestore ・CI/CD:Cloud Build ・エディタ:JetBrains IDE(ライセンス利用可), Cursor, Visual Studio Code, Vimなど ・環境構築:コンテナ, Terraform ・ソースコード管理:GitHub など ・プロジェクト(タスク)管理:Backlog, GitHub issue ・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 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 部全体で約100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/第一ユニット 第二グループ/第一ユニット 第三グループ/第一ユニット 第四グループ/第一ユニット・第二ユニット・第三ユニット それぞれのグループやユニットは、案件の特性や規模によって柔軟に編成されます。 さらに、「Cell」 と呼ばれる小規模なチームを編成し、スピーディーかつ柔軟な開発体制をとっています。 ●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 「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　第一開発部

●事業概要 医療従事者の過重労働(特に医師の時間外労働の大きな要因となっている医療文書作成)という社会課題に対し、生成AIを活用した「オンプレミス環境で稼働する医療文書DXシステム(NEXT Stage Document Assistant)」を開発・提供しています。 多くの医療機関では、高度な情報セキュリティ維持のため電子カルテがインターネットから分離運用されており、一般的なクラウド型AIサービスをそのまま導入することが困難です。 TXP Medicalでは、社内在籍の現役医師らと連携し、院内の閉域ネットワーク(オンプレミス)上でセキュアかつ高精度に稼働する文書生成システムを構築しています。 この取り組みは「中小企業イノベーション創出推進事業」にも採択されており、医療現場のみならず国からも大きな期待が寄せられています。 当社の急性期医療プラットフォーム(NEXT Stage ER等)は、すでに全国の大病院100施設以上に導入されており、大学病院・救命救急センターにおいて約50%のトップシェアを有しています。 当システムもこの強固な顧客基盤を軸に導入が進んでおり、単なるPoCにとどまらず、全国の基幹病院の実運用へ直結する社会的重要度の高いプロジェクトです。 サービスページ:https://txpmedical.jp/service/next-stage-document-assistant サービス紹介動画:https://youtu.be/SRmW7tV5ViM ●業務内容 医療文書自動生成システム(NSDA)の設計・開発、および病院現場への導入・運用業務ををお任せします。 医療現場のDX課題は多く、新たなプロダクト案も日々生まれているため、新規開発にも携わっていただける環境です。 ・Webアプリケーション開発: Python (FastAPI) や React (TypeScript) を用いたバックエンド・フロントエンドの設計・実装 ・アーキテクチャの改善・運用基盤整備: 導入施設拡大に伴う運用耐性の向上、リファクタリング、CI/CDパイプラインや自動テスト環境の構築 ・オンプレミス・インフラの構築・検証: 病院内の物理GPUサーバ、ローカルLLM環境(vllm等)、および検証用クラウド(AWS)の環境整備 ・現場要件の具体化と導入支援: 社内の現役医師との仕様策定、導入先医療機関への訪問・現地システム接続・運用検証 ※ ご志向に応じて、ローカルLLMのプロンプト最適化・ファインチューニングなどのAIエンジニアリング領域にも深くコミット頂く事も可能です。 ●主な技術スタック ・フロントエンド: React (TypeScript) ・サーバーサイド: Python (FastAPI) ・インフラ:物理GPUサーバ、AWS、Docker、vllm ・データベース:PostgreSQL ・その他: Slack / GitHub / Claude Code ●開発チーム体制 ・エンジニアリングマネージャー:1名 ・Webアプリケーションエンジニア:3名 ・データエンジニア:1名 ・現役医師:2名 本プロダクトの要件定義には医療現場を深く理解する必要があるため、医師とセールスやカスタマーサクセスが一体となり、現場ニーズに即した設計・開発・導入・運用を行います。 専門分野で活躍してきたメンバーが、技術と医療ドメインの深い理解を融合して素早くPDCAを回しているチームです。

●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)

CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。 仕事の進め方 プロジェクトに携わる前の段階で、CARTAの20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるインフラ基盤、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ・変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められる ●実装する 高速なフィードバックサイクルを回し、"作らない"手段も含めて解決策を実現する ●継続して改善する プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む ●成果を横展開する 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●バックエンド Python, Go ●フロントエンド TypeScript, React ●生成AI関連ツール ・基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) ・ツール: LangChain, Langfuse ●インフラ Google Cloud, AWS ●プロビジョニングツール Terraform, CDK ●コード管理 GitHub ●コラボレーション Google Meet, Slack

●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

【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

【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

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【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

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【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

【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

【想定業務内容】 1.AIセキュリティ・ガバナンス体制の策定 ・SDV開発におけるAI活用のガイドライン・標準プロセスの策定 ・AIのライフサイクル(学習〜実装〜運用)全体を通じたリスクアセスメントの実施 2.国際法規制・標準化への対応推進 ・欧州AI法(EU AI Act)やISO/IEC、国際的なセキュリティ基準(UN-R155等)の動向調査 ・規制要件を具体的な開発要件に落とし込み、現場への導入を支援 3.AI脆弱性管理プロセスの構築 ・AIモデルの改ざん、インプットデータへの攻撃(Adversarial Examples)等に対する、技術的な防御基準の策定 ・脆弱性が発生した際のインシデントレスポンス体制の構築と運用 4.AIリスクに対する防御技術の研究開発 ・共通で提供するAIリスクに対する防御技術(AIガードレール、AIアライメント技術等)の研究開発 ・リスクの自動評価技術(LLM as a Judge等) 5.開発現場へのコンサルテーションと監査 ・各開発チームに対し、ガバナンスに則った開発が行われているかのレビュー ・AIアルゴリズムの信頼性評価基準の策定 【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

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 【想定業務内容】 1.AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、 サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 2.開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 3.部門間・パートナー企業との調整 ・車両開 発部門や関 連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 【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 【想定業務内容】 ※以下領域における、管理職としての組織マネジメント業務を中心にご対応いただきます。 1.AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 2.開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 3.部門間・パートナー企業との調整 ・車両開発部門や関連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 ※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

【想定業務内容】 1.AIセキュリティ・ガバナンス体制の策定 ・SDV開発におけるAI活用のガイドライン・標準プロセスの策定 ・AIのライフサイクル(学習〜実装〜運用)全体を通じたリスクアセスメントの実施 2.国際法規制・標準化への対応推進 ・欧州AI法(EU AI Act)やISO/IEC、国際的なセキュリティ基準(UN-R155等)の動向調査 ・規制要件を具体的な開発要件に落とし込み、現場への導入を支援 3.AI脆弱性管理プロセスの構築 ・AIモデルの改ざん、インプットデータへの攻撃(Adversarial Examples)等に対する、技術的な防御基準の策定 ・脆弱性が発生した際のインシデントレスポンス体制の構築と運用 4.AIリスクに対する防御技術の研究開発 ・共通で提供するAIリスクに対する防御技術(AIガードレール、AIアライメント技術等)の研究開発 ・リスクの自動評価技術(LLM as a Judge等) 5.開発現場へのコンサルテーションと監査 ・各開発チームに対し、ガバナンスに則った開発が行われているかのレビュー ・AIアルゴリズムの信頼性評価基準の策定 【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

【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

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。

【ミッション】 独自開発のLLM基盤「LTM」や最新の生成AI技術を組み込んだAIエージェント・業務アプリケーションの設計/開発を主導します。 システム企画チームや業務現場と連携しながら、運用データのフィードバックに基づく自律学習メカニズムを構築し、通信オペレーションの自動化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 LTMを活用したAIエージェントおよび業務アプリケーションの開発と、社内業務への適用の推進 ●具体的な業務 【AIエージェント・ワークフロー開発】 ・LTMおよび各種LLMを組み込んだAIエージェント(Multi-Agentなど)やAIワークフローの設計/実装/コード化 【要素技術・外部連携の実装】 ・RAG、プロンプトエンジニアリング、ベクトルDB、外部API/ツール連携機能の実装/高度化 【アジャイルなPoC・アプリ実装】 ・システム企画担当と連携し、現場の要件/課題に応じた実効性の高いAIアプリケーションの迅速な試作(PoC)/本番実装 【自律学習基盤・LLMOps構築】 ・実行ログ、評価データ、ユーザーフィードバックを収集/活用し、AIエージェントの精度を継続的に向上させる「自律学習ループ」の仕組みづくり/LLMOpsの構築 【モダン開発手法の推進】 ・AI駆動開発ツール(GitHub Copilotなど)や最新ツールを活用した、効率的かつ機動的な開発サイクルの実践

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。

SES企業の枠を超え、“人と事業を動かすエンジニアリング”を掲げるこだわり。 理念「価値にこだわる」、行動指針「進化・絆・成果にこだわる」を体現できるリーダーを求めています。 マネジメント層には、経営や事業戦略と連動した組織設計・育成・営業連携を担っていただきます。 代表や役員との距離が近く、自らの考えを直接経営に反映できる環境です。 「技術を理解したマネジメント」「人を育てるリーダー」「事業を動かす戦略家」 -そのすべてを兼ね備えた人材を目指せるのが、こだわりの最大の魅力。 AI・グローバル・地方人材など多様なテーマにも挑戦でき、あなたの経験と意思がそのまま会社の未来を形づくります。 “勝ち”を創るのは、技術だけではない。 一緒に「カチにこだわる」企業を作り上げていきませんか? 詳細 当社では、業務系の開発が70%、B2BのWebサービスの開発が30%となっています。 要件定義からテスト工程まで案件のご紹介が可能なため、ご自身のスキルにあった案件の参画や上流工程への挑戦が可能です。 リモート案件の比率も増えています。勤務地についてもご相談ください。 現場業務での経験やご希望を加味したうえで将来的に組織作りに携わっていただくキャリア実現も可能です。 案件例 案件例① 案件概要: 大手小売業向け 販売・在庫管理システム刷新PJ 工程:要件定義-基本設計-ベンダーコントロール-テスト計画策定-進捗/品質管理 言語:Java / Spring Boot DB:Oracle OS:Windows Server / Linux 案件例② 案件概要: 物流業向け 配送最適化システム再構築プロジェクト 工程:要件定義-基本設計-詳細設計レビュー-ベンダー調整-進捗/課題管理 言語:C# / .NET Core DB:SQL Server OS:Windows 案件例③ 案件概要:造業向け IoTデータ可視化システム開発 工程:要件定義-基本設計-製造-単体テスト-結合テスト-運用設計 言語:Python / FastAPI / JavaScript(Vue.js) DB:PostgreSQL OS:Linux 案件例④ 案件概要:医療系 SaaSプロダクトの新機能開発プロジェクト 工程:要件定義-基本設計-製造-単体テスト-結合テスト-リリース 言語:Java / Spring Boot / TypeScript(React) DB:MySQL OS:AWS(ECS / RDS)