データサイエンティスト(GitHub)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

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのデータ活用を支援し、分析・モデル構築・可視化を通じて課題解決を推進。 ●業務内容(具体的に) SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 アジャイル(スクラム)開発の推進 将来的にはAIエージェントや生成AIを活用した高度な分析・自動化にも取り組みます <関連業務> データ利活用サービス:課題抽出～可視化・レポーティング 機械学習エンジニア:予測・処方的分析 工場DX:属人性解消、デジタル化アセスメント ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのDX推進を支援し、業務改善・データ活用・工場立ち上げを通じて課題解決を推進します。 ●業務内容(具体的に) クライアント企業のデータを活用し、課題抽出から分析、モデル構築、可視化・レポーティングまでを担当 SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 業務改善・工場立ち上げ推進 アジャイル(スクラム)開発の推進 PL候補として、プロジェクトのQCDS管理、顧客折衝、技術選定を担当 ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社

業務内容 完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●ECUソフト開発業務の自動化 ・ECUソフト開発業務の効率化・自動化 → ビルド、テスト、リリース工程の自動化 ・GitHubのコード管理の即時実行とClaude連携による解析効率化 → 差分解析、影響範囲推定、レビュー支援 ・GitHub IssueのAI活用まとめとJIRA起票の自動化 → 課題管理の自動化、トレーサビリティ強化 ●開発効率化・CAE代替化 ・開発効率化に向けた自動化・AI導入 ・データ管理(構造化、モデル設計、収集基盤構築) **CAE代替化技術(Surrogate/Meta-model)**の構築・運用 → 衝突・流体などの大規模シミュレーションを高速化する3Dサロゲートモデルの設計・評価 ●シミュレーション最適化 × LLM/生成AI ・シミュレーションによる最適化とLLM/生成AIを組み合わせたエージェント技術構築・運用展開 → Copilot Studio連携によるパラメータ探索、感度解析、レポート自動生成 ・モデル入出力仕様の標準化、プロンプト設計、ワークフロー自動化(CI/CD連携) ●データプラットフォーム運用 ・Amannectシステムの運用業務 → データ管理、運用ルール整備、問い合わせ対応

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

株式会社CARTA HOLDINGS

機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。 ●具体的に次のようなタスクを担います。 ・入札ログ等を用いた探索的分析 ・入札ログの再設計や外部データの活用 ・CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築 ・数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築 ・オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証 ・大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用 ・学会参加や論文調査による情報収集 ●業務上触れる分野や技術スタック 【分野】 ・機械学習 ・統計学 ・数理最適化 ・制御工学 ・因果推論、計量経済学 【スタック】 ・Python, Kotlin(一部のみ) ・AWS ・dbt, Snowflake ・Prefect ・Terraform ・GitHub ・Slack

【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 市場でのシステム利用状況や弱点を早く正確に把握することが、競争力を高める鍵です。そのため、市場走行車両データやテストデータ、市場の声など多様なデータを収集・分析し、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発/ユーザーインザループ開発を推進します。 当部門は、この開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を担い、以下の業務を行います。 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善(データドリブン開発)や、ユーザーの声の継続的反映(ユーザーインザループ)を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画～実装～実現 尚、他部門や外部パートナーとの連携、海外拠点との共同研究・デモンストレーションなど、グローバルなやり取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】　 ●言語: Python, SQL等 ●データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ●AWS: Amazon Athena,Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ●CI/CD: GitHub, Docker,CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。

株式会社本田技術研究所

【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 市場でのシステム利用状況や弱点を早く正確に把握することが、競争力を高める鍵です。そのため、市場走行車両データやテストデータ、市場の声など多様なデータを収集・分析し、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発/ユーザーインザループ開発を推進します。 当部門は、この開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を担い、以下の業務を行います。 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善(データドリブン開発)や、ユーザーの声の継続的反映(ユーザーインザループ)を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画～実装～実現 尚、他部門や外部パートナーとの連携、海外拠点との共同研究・デモンストレーションなど、グローバルなやり取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】　 ●言語: Python, SQL等 ●データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ●AWS: Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ●CI/CD: GitHub, Docker, CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。

パーソルキャリア株式会社

●担当業務例 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・生成AI,機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 【主な技術テーマ例】 ・大規模言語モデル(API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI 等) ・自然言語処理、画像・動画・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発 ・推薦システム(求人レコメンド、スカウト最適化、コンテンツレコメンド 等) ・テキスト埋め込みを活用したマッチング・類似度算出 技術環境 【言語】Python、SQL、Java/Scala、C など 【DB】Oracle、PostgreSQL、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricks 【クラウド】AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト管理】Backlog、Loop + Planner、Jira + Confluence 【コミュニケーション】Slack、Teams ●働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform 【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方

株式会社本田技術研究所

●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方 【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

キャディ株式会社

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●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) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定 　-プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, 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チームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼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、再利用できるデータ基盤、評価システム、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 ・新モデル、事後学習、データマネジメント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 ・どのような評価手法・学習戦略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 ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新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。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●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 ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

株式会社サイバーエージェント

メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。 新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。 具体的な業務例1. 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進 WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。 他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。 https://abema.tv/now-on-air/keirin-auto その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。 https://www.winticket.jp/keirin/column/n4ugtMn1hWayiVERBqWQnC 具体的な業務例2. チェックイン施策のレバー決定支援 2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。 https://www.winticket.jp/keirin/column/tHMhLp78wN3epXm7Rp6gUE チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。 具体的な業務例3.競輪選手の体力計算ロジックの構築 2024年にリリースされた「WINLIVE」は、WINTICKETが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。 https://www.winticket.jp/keirin/column/winlive この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。 競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。 その他の業務について ・キャンペーン施策やリテンション施策の効果検証と最適化 ・過去の不正利用ユーザーの行動パターンからリスク判定する機能の検討・開発 ・アンケートデータを用いたユーザー観点でのサービス改善 ・各種施策のA/Bテストの設計・実施 ・ダッシュボードやBIツール活用環境の改善検討 ・事業全体のデータ利活用成熟度向上のための取り組み といった様々なプロジェクトがあり、データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えつつあります。 現在利用している主な環境、言語・ライブラリ、ツール ・プログラミング言語: Python, R, SQL ・インフラ: Google Cloud Platform (BigQuery、Vertex AIなど), Docker ・開発支援ツール: GitHub, GitHub Copilot, VSCode, Cursor, ChatGPT Enterprise ・BIツール: Tableau

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

株式会社グリッド

プロジェクトの技術方針をリードする「数理最適化エンジニア」のポジションです。弊社では、数理最適化のソリューションを提供しており、数理最適化を用いたアルゴリズム開発メンバーを増強する一環として新しいメンバーを募集しております。 お客様の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリードしていただきます。\n《案件例》\n●鉄道・交通分野における様々な計画の最適化ソリューション開発\n●電力需供計画の最適化ソリューション開発\n●配船計画の最適化ソリューション開発\n具体的には、以下のような業務を担当してもらいます（能力と希望ベースで担当領域を相談）。\n●最適化エンジン/ソルバーのプログラム設計、実装、結果レポーティング\n●業務システムとの結合\n●SaaSプロダクトの開発における最適化アルゴリズムの設計・実装\n●顧客への結果の説明や、要件のヒアリング\n●社内のデータサイエンティストを対象にした技術力向上のための教育活動

キャディ株式会社

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 開発環境 言語 フロントエンド: TypeScript バックエンド: Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, *BigQuery* API: GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング: Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証: Auth0 開発ツール: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

燈株式会社

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、産業特化型のアルゴリズム開発・実装を担当していただきます。 単にモデルを作成するだけでなく、WebシステムやAPIへの組み込みを含めた「社会実装」までを一貫して担えるエンジニアを目指していただきます。 【具体的なタスク例】 ●データ前処理・データセット作成 メンターの指示に基づき、学習に必要なデータ整形(画像のりサイズ、ノイズ除去、テキストの正規化など)を行う。既存の前処理スクリプトを活用・改修し、顧客ごとのデータ特性に合わせた学習用データセットを構築する。 ●アルゴリズムの適用・実装 社内の既存モジュールや、メンターが選定したオープンソースの実装を参考に、今回の課題に適したモデルを構築・実行する。コードをゼロから書くのではなく、既存のベースコードを読み解き、必要なパラメータ変更や部分的な修正を行って動作させる。 ●モデルの学習・評価 指示された実験設定(ハイパーパラメータ等)で学習を回し、評価指標を算出する。学習曲線を確認し、過学習や学習不足が起きていないか等の基礎的なチェックを行う。 ●結果分析・レポーティング 「なぜこの精度になったのか」「どのデータで失敗しているか」を分析し、結果をメンターに報告する。数値結果だけでなく、失敗事例を目視で確認し、次回の実験に向けたデータ改善のヒントを探す。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini