データサイエンティスト(Go)の求人・転職情報

ウェルスナビ株式会社

●期待役割 データベース関連の既存の問題を自ら解決し、今後発生する可能性がある問題を早期に発見、対策を講じていただくことを期待しています。 リリースして9年目となるウェルスナビのシステムは、抜本的にプラットフォームとしての信頼性や拡張性を向上させる取り組みを推進しており、データベーススペシャリストとしてレガシー環境の改善やリプレイスを担っていただきたいです。 ●仕事内容詳細 ・事業計画を考慮した長期的な保守運用 ・金融特有の複雑なサービスを前提としたパフォーマンスの維持 ・アプリケーションエンジニアと密なコミュニケーション ・モニタリング、監視通知の最適化 ・既存スキーマの分割　など ●今後のチャレンジ ・事業計画を考慮した長期的な目線でのデータベースの改善、新規構築運用 ・モニタリング、監視通知の最適化 ・既存スキーマの分割 ●開発環境 ・プラットフォーム:AWS, GCP ・データベース:AWS Aurora Mysql, DynamoDB, ElastiCache(Redis) ・開発言語:Go, Python, Powershell ・IaaS : Terraform, CloudFormation

株式会社 Laboro.AI

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます） ＜具体的な業務内容＞ ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは？ 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow） ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...） ・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...） 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 業務の変更範囲:なし

キャディ株式会社

【職種概要】 Forward Deployed Engineer (FDE)は、CADDiのソリューションを導入・活用いただくお客様に対し、技術的な専門家として最も近い立場で伴走し、ビジネス成果の創出をリードするポジションです。 単なる導入作業や技術サポートに留まらず、顧客のビジネス課題や技術的な制約を深く理解し、CADDiのプロダクト群のポテンシャルを最大限に引き出すためのソリューションを設計・実装します。プリセールス段階での技術的な検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの実行、導入後の技術的なコンサルティング、アップセル・クロスセルのための技術提案まで、顧客のライフサイクル全体に関わります。また、現場で得た顧客のニーズや課題を社内のプロダクト開発チームにフィードバックし、プロダクトの進化に貢献することも重要なミッションです。 【期待する役割】 このポジションでは、CADDiの技術的な専門家としてお客様に最も近い立場で伴走し、そのビジネス成果創出に技術面からコミットすることが求められます。 単なる製品導入やサポートに留まらず、エンタープライズ顧客特有の複雑なビジネス課題や既存システム環境を深く理解した上で、CADDi製品のポテンシャルを最大限に引き出すソリューション(API連携、データ移行、カスタマイズ開発を含む)を設計・実装します。 プリセールス段階の技術検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの技術的リード、導入後の活用支援・コンサルティング、アップセル・クロスセルの技術提案まで、顧客のビジネス変革を実現する「真の技術的パートナー」として、そのライフサイクル全体を技術でリードしていただきます。 また、顧客の最前線で得た深いニーズや課題をプロダクト開発チームへ的確にフィードバックし、プロダクトの進化や新たなソリューション開発を牽引する「架け橋」としての役割も期待されます。 【想定される業務例】 (以下に限定されるものではありません) ●営業担当と連携し、技術的な観点からの提案支援、デモンストレーション、PoC(概念実証)の設計・実行 ●顧客の要件ヒアリング、課題特定、およびCADDiプロダクトを用いたソリューションのアーキテクチャ設計 ●導入プロジェクトの実行リード(例: 環境構築、API連携、データ移行、カスタマイズのためのスクリプト開発など) ●導入後の技術サポート、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング ●顧客のプロダクト習熟度向上支援、活用状況のモニタリングと、更なる活用のための技術的提案 ●顧客からの技術的な要望やフィードバックを収集・分析し、プロダクト開発チームへ連携・提言 開発環境 ●バックエンド: Java, Python ●インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ●Event Bus: Cloud Pub/Sub ●DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ●Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ●開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ●コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

株式会社CARTA HOLDINGS

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