フレックス勤務 AI・機械学習（LLM）エンジニアの求人・転職情報

DATUM STUDIO株式会社

業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までを担当します。 <主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

DATUM STUDIO株式会社

業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までを担当します。 <主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

株式会社カナリー

●ポジション概要 AIソリューション事業のForward Deployed Engineer(FDE)として、業界最大手グループ企業をはじめとする大手クライアントの業務現場に深く入り込み、業務フローをAIネイティブに再構築する変革(AX)を要件定義から実装・運用まで一気通貫でリードしていただきます。 FDEは「顧客の現場に最も近い場所で課題を解決するエンジニア」です。当社では戦略コンサルティングファーム出身のAIコンサルタントとペアを組み、クライアントの経営課題・オペレーション課題をAIで解ける形に翻訳し、自らプロトタイプを実装して現場に届け、フィードバックを得ながら本番システムへと育てていきます。 ただし、個社のAX実現はこのポジションのミッションの一部にすぎません。現場に深く入り込むからこそ得られる不動産業界のリアルなドメイン課題への理解を起点に、当社SaaS「カナリークラウド」をエージェンティックなアプリケーションへと進化させ、「マスター物件DB構想」の実現へと近づけていく——個社への実装で終わらせず、カナリーが目指す「不動産領域におけるバーティカルAIエージェント」の基盤構築へとつなげていくことが、FDEに期待するより大きなミッションです。 ●業務内容 ・クライアントの業務プロセスの理解・分解と、AIエージェントによる代替・高度化余地の特定 ・AIコンサルタントと協働した要件定義、ソリューション設計、PoC〜本番実装 ・マルチエージェントアーキテクチャの設計・開発(エージェントオーケストレーション、Tool Use / Function Calling、Human-in-the-Loopの組み込み等) ・RAGパイプラインの構築(業務ドキュメント・データの取り込み、検索基盤の設計、コンテキストエンジニアリング) ・AIエージェントの品質・信頼性の担保(評価基盤(Evals)の構築、ガードレール設計、本番運用のモニタリング) ・クライアント環境・データとの連携設計(API連携、データパイプライン、セキュリティ要件対応) ・個社実装で得たドメイン知見の還元による、「カナリークラウド」のエージェンティックな進化と「マスター物件DB構想」実現への貢献 ●開発環境 ・言語:Go(バックエンド、AIエージェント、MCPツール開発)、TypeScript(フロントエンド開発)、Python(AIエージェント開発) ・AIエージェントフレームワーク:ADK(Agent Development Kit) ・インフラ:GCP(Gemini Enterprise Agent Platform、GKE、Cloud Spanner 等)

株式会社SUBARU

本ポジションは、異業界・自動車業界にて【IT/通信やAIに関する領域】をご専門とされている方向けのご案内となります。 具体的な業務イメージは持てていないけれども、当社に、完成車メーカーに、自動車業界においてどの様な活躍ができるのかに興味がお有りの方は、ぜひ、こちらの求人よりエントリーいただけますと幸いです。 仕事内容の詳細やキャリアイメージについては、書類選考合格後メールでのご案内と、面接時選考官からの個別説明を予定しておりますのでご安心ください。 なお、担当領域により勤務地が異なるため、勤務エリアに制限がある方、強い希望をお持ちの方はあらかじめエントリー時にお申し付けください。 皆様からのご応募、心よりお待ちしております! 【開発環境】 ※配属部署により異なりますが、主な開発環境は以下となります。 OS:Linux, Windows 言語:Python, C, C++, C#, HTML, CSS, JavaScript DB:PostgreSQL, MariaDB, MySQL, SQLite, Neo4j 開発ツール:CARLA, Matlab, Visual Studio, Jupyter Lab, Simulink, Stateflow, MicroAutoBox, ControlDesk, CANalyzer, CarlaSim, CarSim ライブラリ:OpenCV, NumPy, Pandas, TensorFlow 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

株式会社SUBARU

車線逸脱抑制などのアイサイト操舵支援機能の提案、カメラ画像認識/車両制御ソフトウェア設計、適合、品質担保をご担当いただきます。 <具体的には> アイサイト操舵支援による事故防止機能における、先行開発と量産開発、さらには上流から下流まで幅広いフィールドで活躍いただきます。 ・機能提案:業界動向リサーチやベンチマーク(競合他社の徹底調査、先端技術調査)、アイサイト商品像検討 ・制御設計:アルゴリズム検討、コーディング/モデリング、SILS/MILS/HILS検証、実車試験、車種適合 ※エンジニア自らが全体を行うことで、拘った挙動を作り出せるのがスバルの強みです。 <使用言語/環境/ツール/資格等> 画像認識:C/C++言語、Python等 車両制御:MATLAB/Simulink、C言語 ●取り扱っていただくプロダクト/技術 プロダクト:アイサイト(操舵支援開発) 技術:画像認識、AI、車両制御、EPS制御、HMI、等 アイサイトは、ステレオカメラや単眼カメラ、レーダー等のセンサをフュージョンさせ実現しています。 その中でも、自車線からの逸脱を抑制、側方/後側方車両との衝突を回避、前方との衝突リスクが高い際に自動操舵による衝突回避、等を行うための根幹であるステレオカメラの「画像認識」と「車両制御」領域となります。 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

株式会社SUBARU

機械学習技術を用いて自動運転に必要なアルゴリズムの研究・開発を行います。 文献調査やアルゴリズム考案から、実環境での有効性の実証まで行うことで新技術を創出します。 【主要な開発テーマ】 ・Depth Estimation ・Opticalflow Estimation ・Motion Prediction ・Scene Recognition ・Multitask Learning ・Unsupervised Learning ・Reinforcement Learning ・Generative Adversarial Network 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・C言語/C++/Python ・Tensorflow(Keras)、PyTorchなどのDNNフレームワーク 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

株式会社ブリングアウト

・Bring Out の対話解析AIを、顧客のシステム基盤(CRM / SFA / 音声解析 / ERPなど)に統合 ・API設計・連携、LLM・RAG・音声認識などの要素を組み合わせた新ユースケースのアーキテクチャ設計 ・複雑な非構造データを処理する解析パイプラインの最適化・汎化設計 ・クライアント課題をもとにした高速PoC〜MVP開発 ・OpenAI / Anthropic / Vertex AI など各種モデルを用いたLLM統合・パフォーマンス検証 ・新しい対話解析ユースケースの技術検証・再利用可能な仕組み化 ・BizDev・AI・Backend チームと協働し、現場実装の知見を設計原則に昇華 ・技術的リスクを特定し、再現性ある開発プロセスを設計 ・技術標準化・共通モジュール化を推進し、プロダクトのスケーラビリティを向上 技術スタック ・バックエンド: Node.js, TypeScript, Python, GraphQL ・データストア: PostgreSQL, AWS S3, DynamoDB ・インフラ系: AWS, Terraform, Docker, CircleCI

株式会社インフキュリオン

【全社の生成AI活用を加速ーエンジニアチームを立ち上げ・拡大】 キャッシュレス市場をリードするインフキュリオングループでは、全社的な生産性向上に向けて生成AIの活用を急速に広げています。 エンジニアリング組織では早くから開発・運用の現場に生成AIを取り入れ、活用の幅を広げてきました。 それはエンジニアリング領域にとどまらず、Gemini・Claude・Difyといったツールが非エンジニア領域の日々の業務にも組み込まれ始めており、全従業員が生成AIを使える環境がすでに整っています。 その活用をさらに技術で支えるエンジニアチームを新たに立ち上げ、拡大していくための採用です。 私たちが目指すのは、単に生成AIツールを導入することではありません。 全ての業務をAIネイティブな形に置き換え、人は最終的な判断だけを担う世界を目指します。 AIエージェントが単体で動くのではなく、コードが実行され、社内の各システムやSaaSが互いに連携し合い、データに基づいて意思決定が積み上がっていく、そういう仕組みを技術で作っていきます。 エンジニア・非エンジニアを問わず、社員一人ひとりが自らの業務を自動化していける環境を作ることが最終的なゴールです。 私たちのミッションは、全社の生成AI活用を安全かつ効果的に広げること。 現行の生成AIプラットフォームの運用や業務の自動化を担いながら、利用ルールの整備や各部門の支援、新しい技術の調査・導入までを一気通貫で手がけます。 【具体的には】 全社の生成AI活用を技術面から支えていただきます。中心となるのは、AIエージェントやコードが安全にシステムに接続し、自律的に動ける状態を作るためのガードレール(権限管理・外部通信制御・実行環境分離などの技術基盤・仕組み)の設計・構築です。 承認フロー、権限管理、実行環境の分離など、人が細かく監視しなくても安心して任せられる仕組みをエンジニアリングで作り込んでいきます。 その土台の上で、現行の社内向け生成AIプラットフォームの運用・改善や業務の自動化を引き継ぎながら、各部門の利活用支援や新規技術の調査・評価も担当します。 AI利用のルール・ガイドライン整備も重要な業務です。技術的観点を踏まえた一定のルールを整備した上で、自動化された世界を安全に実現していきます。 特定の技術に固定されるものではなく、AI領域の進化に応じて新しいツール・手法の検証や導入も柔軟に担っていただきます。 全社に向けて技術・知見を一般化し、仕組みとして展開していくことが、このポジションの主眼です。その裏付けとして、自ら手を動かして検証・実装し、時に運用まで担います。 【業務例】 ・AIエージェント・自動化コードが安全に社内システム・SaaSと連携するためのガードレール(権限管理・外部通信制御・実行環境分離など)の設計・構築 ・現行の生成AIプラットフォーム・クラウド基盤の運用・改善、利用環境の払い出しの自動化・標準化 ・各部門業務のヒアリングと、AI・自動化による業務プロセス改善(DX推進)、施策効果の測定 ・社員からのAI利用相談への対応、新ツールの検証・評価・展開支援、各部門との連携 ・AI関連の新規技術・トレンドの調査・評価と、社内への報告・ナレッジ共有 ・AIサービス・拡張機能の利用ルール/ガイドラインの策定・運用、利用申請・審査フローの整備 <下記業務もご経験・ご希望に合わせてお任せします> 社内向け開発環境・基盤の整備 社内勉強会などでのナレッジ共有・登壇 【組織について】 インフキュリオングループのIT戦略および全社基盤の構築・運用を担うシステム本部で、AXを推進するエンジニアリングチームを立ち上げていきます。 経験豊富な先輩エンジニアと連携しながら実務を進め、チーム拡大の中核を担っていただきます。 コミュニケーションは基本オンライン(Slack・ハドル・meet など)で、対面が効果的な場面ではオフィスも活用する環境です。 【技術スタック】 ・生成AIプラットフォーム:Dify ・クラウド:AWS、Google Cloud(Gemini Enterprise Agent Platform〔旧称 Vertex AI〕 など) ・言語:Python など ・生成AI:Claude ほか各種AI製品・拡張機能(MCP など) ・情報共有:Slack ※ チームが扱う技術は、AI領域の進化に応じて今後変化します。

デロイト トーマツ ノード合同会社（D.Node）

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 ●具体的な業務 ①AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード AI/生成AI、および大規模データ基盤(ETL/ELT、データパイプラインなど)領域におけるプロジェクト推進(タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど) ②アーキテクチャ設計・実装 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成 ③チームリード・メンバー育成 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面(データモデリングやAI実装など)でのサポートや教育、指導 ④ビジネスサイドとの連携 プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進 ●案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

自社内の請負開発フロアで、3D CADを使用した設計業務を担当いただきます。 ・主業務:形状検討、モデリング、設計変更提案、関係部門との折衝・調整 ・使用CAD:CATIA V5/NX/Creo/SolidWorksなど ・担当工程:デザイン～試作～量産 ・所属エンジニア数:約10名

製造業×生成AIの新規プロダクト開発・PoC検証のど真ん中で手を動かすポジションです。 主な業務: ・顧客課題のヒアリング → 要件定義 → 技術調査 → プロトタイプ実装 → 検証 → レポーティングを一貫して担当 ・RAGシステムの設計・構築(ドキュメント検索、ナレッジベース活用など) ・LLMを組み込んだプロダクトの開発・改善(APIインテグレーション、プロンプト設計含む) ・製造業向けユースケースの探索・仮説検証・PoC推進

製造業×生成AIの新規プロダクト開発・PoC検証のど真ん中で手を動かすポジションです。 主な業務: ・機械学習 / 深層学習などのモデル学習(データクレンジングやスケール変換などの前処理含む) ・顧客課題のヒアリング → 要件定義 → 技術調査 → プロトタイプ実装 → 検証 → レポーティングを一貫して担当 ・RAGシステムの設計・構築(ドキュメント検索、ナレッジベース活用など) ・LLMを組み込んだプロダクトの開発・改善(APIインテグレーション、プロンプト設計含む) ・製造業向けユースケースの探索・仮説検証・PoC推進

製造業領域の生成AIプロダクト開発・PoC検証を、技術リードとして引っ張るポジションです。 主な業務: ・クライアントとの要件定義・折衝・技術説明 ・RAGシステム・LLM活用プロダクトの技術選定・アーキテクチャ設計の主導 ・メンバーへの技術方針の共有・コードレビュー・実装サポート ・プロトタイプから本番リリースまでの技術責任者としての推進 ・インド・バンガロールのグローバルHub拠点メンバーとの連携・調整

製造業領域の生成AIプロジェクトのマネジメントと新規ビジネス開発の両方を担うポジションです。 主な業務: ・AIエンジニアチームのビルディング・メンバー育成・評価 ・製造業クライアントへの新規ビジネス提案・ソリューション企画 ・プロジェクト推進管理(スケジュール・品質・予算) ・クライアントとの信頼関係構築・継続的な価値提供 ・インド・バンガロールのグローバルHub拠点メンバーとの連携・調整

キオクシア株式会社

【お任せする業務】 後工程工場のSmart FAB化に向けた、生産管理システムおよび生産技術システムの企画・設計・開発・運用をお任せします。 【具体的な仕事内容】 ●現状分析と課題抽出:生産管理部門や製造現場と連携し、生産プロセスやシステム(計画、工程管理、品質管理等)の課題を特定します。 ●システム企画・要件定義:最新のAI技術やIoT活用を含めたシステム化のコンセプトを立案し、現場へ提案。 社内開発またはベンダーコントロールを行いプロジェクトを推進します。 ●アプリケーション開発・実装:要件に基づき、PythonやC/C++等を用いて業務効率化ツールや自動化システムの設計・開発を行います。 ●データ解析・AI活用:製造装置から得られるビッグデータを収集・解析し、品質改善や予知保全モデルの構築をサポートします。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール、言語等】 ●Python:AIモデル構築、データ分析、自動化スクリプト作成など、DX推進の主力言語として使用します。 ●C / C++:装置制御や高速処理が求められる基幹システムの開発に使用します。 ●SQL:製造データベースからのデータ抽出、集計、分析に使用します。 ●VBA:既存業務ツールの解析や、現場レベルでの迅速な改善ツール作成に使用します。

キオクシア株式会社

【職務内容】 ●LSIの論理検証戦略の策定業務 ●LSIの論理検証実施業務 【具体的な仕事内容】 ① 検証戦略策定業務 検証対象(DUT)の仕様や実装を考慮し、効果的かつ効率的に検証品質を向上させるための戦略を立てます。 具体的には、ベクタベース検証や機能等価性検証(フォーマル検証)の適用判断や、検証チームの活動方針を策定します。 ② 検証実施業務: UVM(Universal Verification Methodology)を基にした検証環境を構築します。 ●カバレッジ取得環境の設計 ●チェッカの作成と組み込み ●性能モニタの作成 検証項目やテストシナリオ・アサーション等を作成し、ベクタベース検証とフォーマル検証及び検証結果の取り纏めを実施します。 ※入社後の適正に応じて、将来的に論理検証だけではなく、論理設計まで活躍の幅を広げてご活躍いただける機会もございます。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール】 ●作業環境:Linux/Windows ●使用言語:SystemVerilog、Verilog-HDL、C/C++、スクリプト言語(Python、Perl、Rubyなど) ●ツール:Verilogシミュレータ, 波形ビューワー, Formal検証ツール, 検証IP(VIP) 【想定されるキャリアパス】 新規コントローラ開発において検証経験を積んでいただき、数年以内には検証リーダーを目指していただきたいと考えています。また、将来的にはSSD試作品の評価業務や解析業務にも参画し、コントローラの品質を維持するためのキーパーソンとして成長することを期待しています。 なお、下記どちらでもご自身のキャリアデザインに合わせて、進路をご相談頂けます ・技術面を追求し、専門性の高いキャリアを築きたい方 ・マネジメント面でエンジニアを牽引したい方 毎年実施されるインタビューの際に、自分が進みたいキャリアパスについて話し合う機会がございます。

キオクシア株式会社

【お任せする業務】 AI・機械学習やビッグデータを活用した内製システムの企画・開発・運用を担当します。 技術者の困りごとをシステムからサポートして改善活動を進めていきます。 【具体的な仕事内容】 下記のようなAI/機械学習を活用した歩留まり解析および改善システムの開発をお任せします。 開発は要件に応じてウォーターフォール、アジャイル開発を使い分けて行っており、一部外部委託先を連携しながら進めていきます。 ・課題抽出・要件定義:ユーザー部門と連携し、現場課題を分析し要件を整理 ・システム企画・設計:改善策を立案し、データベース設計やWebアプリ開発を実施 ・開発・運用:システム導入から改修、効果検証、保守まで一貫して担当 ・外部委託管理:一部開発を委託する場合、ベンダーとの調整・品質管理を実施 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用言語】 Python / SQL / Java / C / C++ / C# / JavaScript / VBA 機械学習:Hadoop / HBase / Hive / PyTorch Web:Django / FastAPI その他:PostgreSQL / Kubernetes / Ceph

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

※ご経験/スキルに合わせて詳細業務を決定します ◇次世代自律システム(ロボット、ドローン等)の開発 ◇制御・知能化アルゴリズムの構築、および実機・管制システムへの実装、テスト、評価 ◇提供価値のPoC(概念実証)を通じた、継続的なシステム改善 など ●具体的な業務 三菱電機の多様な事業ドメイン(宇宙、電力、交通、ビル、製造等)における自律型システムの社会実装に向け、以下のサイクルで開発を推進いただきます。 ◇最新技術の調査・アルゴリズム設計 ・ロボティクス、AI、制御に関する最新論文の調査と、自社課題への適用検討 ・ROS2等のミドルウェアを活用した、統合システムのアーキテクチャ設計 ◇デジタルツインを用いた仮想検証 ・シミュレータを用いた、実環境を模した仮想空間の構築 ・開発したアルゴリズムのシミュレーションによる検証 ◇実機実装およびフィールド検証 ・自律システム(ロボット、ドローン等)へのソフトウェア実装 ・実験場や実際の現場における実機検証の実施、および発生した課題に対するデバッグと改善 ◇継続的学習基盤の構築と改善 ・実機検証やシミュレーションから得られたログデータを収集・解析し、システムの知能を向上させるためのデータパイプラインの構築 ・現場でのフィードバックを基にした、UI/UXやインターフェースの改善 ◇領域横断的なチーム連携 ・各事業部門の専門技術者と連携し、現場特有の制約条件を考慮したシステム要件の定義 ・スピード感を持ったプロトタイピングを通じて、技術の確からしさを早期に証明する活動 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・使用言語: Python, C++ 等 ・環境: ROS, Linux, Omniverse (Isaac Sim) 等 ・ツール: Git, Docker 等 ・資格: 特定の資格は不問

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・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 上記のようなデータを扱っております。 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

デクセリアルズ株式会社

●具体的な業務内容 1.マシンビジョン/外観検査システムの開発 製造現場における品質向上や自動化を目的として、カメラ・照明・レンズを含む撮像システムの設計・開発を担当していただきます。また、画像処理アルゴリズムやAIを活用した検査モデルの開発、さらにプログラミングによる検査装置向けアプリケーションの実装まで、一連のシステム構築に広く携わっていただきます。 2.生産ラインへのシステム導入 機械・電気チームと協働してシステム統合を進め、製造現場をはじめ社内関係部署や社外パートナーと調整しながら、生産ラインおよびシステムの設計・立ち上げを担当していただきます。また、システム導入に際して必要となる新技術の調査・検討も行っていただきます。 3.品質モニタリングシステムの開発、既存システムのメンテナンス データベースの設計・構築・運用を行い、リアルタイムで検査データの管理・分析・可視化を可能にするアプリケーションの開発を行っていただきます。また、既存システムの機能追加やリプレース、更新作業などもお任せいたします。 ●働き方のイメージ ・組織で求めるポジション 実務主担当 ・出張頻度・出張先 国内 1～2回/月(セミナー、展示会、研修、他事業所等) ・部署の平均残業時間 20時間程度/月 ・リモートワーク・フレックス制度の活用度合い 　リモートワーク:1回/週程度を想定 ※業務状況による 　フレックス制度:積極的にご活用いただける環境です ●入社後のキャリアプラン 入社後は、まず実務担当として検査システム導入や技術開発に取り組み、製造現場での課題理解や専門スキルを身につけていただきます。経験を積んだ後は、リーダーとしてチームを牽引し、システム導入を主導する立場へとステップアップしていただくことを想定しています。将来的には、メンバー育成や組織運営を担うマネジメント、または、専門性を極めたスペシャリストとしてのキャリアプランを想定しており、マネジメントと技術の両面で成長できる環境が整っています。 ※変更の範囲:会社の定めるすべての業務

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・チーム構成 エンジニアを中心とした中途採用において、採用戦略の設計から入社までを一貫して担っていただくポジションです。 人材紹介会社・エージェントとの関係構築・運用、LinkedInやWantedly等を活用したダイレクトリクルーティングに加え、リファラルやアルムナイネットワークを活用した採用施策の企画・推進を担当いただきます。 選考プロセスでは、書類選考、面接設計・調整、候補者フォロー、ATS運用、オファー設計・条件調整など、採用オペレーション全般をリード。事業部マネージャーや技術リードと密に連携し、採用要件の言語化、ターゲット設計、評価基準の整備から採用戦略への落とし込みまでを主導していただきます。 配属先は、2026年3月に新設されたコンサルティング・パートナーズ社のキャリア採用課です。現在は6名体制で、年内に9名体制への拡張を予定。既存メンバーは若手・メンバークラスのエンジニア採用に強みを持つ一方、PM、テックリード、アーキテクト、AI人材、ラインマネージャー等のハイクラス人材の採用力強化が課題です。本ポジションでは、上位レイヤーのエンジニア採用に特化し、主体的に採用を推進していただきます。 ●ビジョン・戦略・ミッション ミッションは、業務とシステム双方の深い理解に基づき、潜在課題の抽出から変革の定着までを現場と同じ目線で支援すること。 ビジョンは、テクノプロの「現場力」と「技術力」、そして約3万人規模のエンジニア基盤を活かし、AI時代のデジタル投資を確実な成果に変える組織になることです。 採用組織としては「採用で事業を推進する」を掲げ、事業拡大に必要なキーパーソン採用を通じて成長を牽引します。

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・チーム構成 エンジニアを中心とした中途採用において、戦略設計から入社までを一貫して担っていただくポジションです。人材紹介会社・エージェントとの関係構築・運用、LinkedInやWantedly等を活用したダイレクトリクルーティング、リファラルやアルムナイネットワークを活用した採用施策の企画・推進を担当いただきます。 選考段階では、書類選考、面接設定、候補者フォロー、ATS運用、オファー設計・条件調整など採用オペレーション全般をリード。事業部マネージャーや技術リードと連携し、採用要件の言語化や評価基準の整備、採用戦略への落とし込みも行います。 また、採用広報や技術イベント等を通じたEmployerブランディングの強化に加え、社内公募・異動支援や育成部門と連携したリスキリング視点での採用計画にも関与し、内外の人材情報を統合した最適な人員配置を支援いただきます。 ●ビジョン・戦略・ミッション ミッションは、業務とシステム双方の深い理解に基づき、潜在課題の抽出から変革の定着までを現場と同じ目線で支援すること。ビジョンは、テクノプロの「現場力」と「技術力」、そして約3万人規模のエンジニア 基盤を活かし、AI時代のデジタル投資を確実な成果に変える組織になることです。採用組織としては「採用で事業を推進する」を掲げ、事業拡大に必要なキーパーソン採用を通じて成長を牽引します。

株式会社情報戦略テクノロジー

顧客である大手事業会社に対して、顧客直で開発プロジェクトへ参画していただきます。 弊社の現場マネージャー、エンジニアと一緒に、ISTチームとして上流から下流まで一気通貫で携わっていただきます。 ■業務詳細 要件定義～設計～開発～テスト～リリース・リリース後対応など、 上流から下流まで一気通貫でご対応いただきます。 参画直後は、ご自身のこれまでの経験+αをお任せして、 徐々に対応範囲を広げていっていただくケースが多いです。 弊社社員がいる現場(3名～20名)で、業務インプットの支援体制などもある環境で入っていただけるので、 参画からの立ち上がりもスムーズに行えます。 ※案件事例※ ①業務内容 大手証券会社のAI CoE組織にて、LLMと連携したAIアプリケーションのバックエンド開発をご担当いただきます。 AIを活用した新規アプリケーション開発、および既存アプリケーションのエンハンス開発が主な業務です。 アジャイル(スクラム)開発を採用しており、企画段階から顧客と密に連携し、 要件定義、設計、実装、テスト、リリースまで一気通貫で携わっていただきます。 当社からは既に8名のエンジニアがチームとして参画しており、フォロー体制も万全です。 安心して業務にキャッチアップし、パフォーマンスを発揮できる環境です。 ②技術スタック・使用ツール 言語:Java (Spring Boot), Python フロントエンド:Angular, React データベース:MySQL など 開発手法:アジャイル(スクラム) その他:生成AI, LLM 【主要な開発言語】 バックエンド　:Java(Spring Framework) / PHP(Laravel) / Go / Ruby …etc フロントエンド:JavaScript(Vue.js / React.js / Angular) / TypeScript モバイル　　　:Kotlin / Swift / React Native / Flutter ■入社直後のプロジェクト参画イメージ まずはこれまでの経験に応じたフェーズを担当していただきます。 初月はPCセットアップ・環境構築から始まり、 業務把握のためのインプット・ドキュメント読み込み・弊社社員との会話、 上記と並行しながら、徐々に業務にも入っていただきます。 ■参画時のサポート体制 弊社は2次請け・3次請けのSES企業から転職されてくる方が多くいますが、 仕事の進め方や業務上の困りごと・相談事項などは、弊社社員に聞ける環境があります。 Slack等を使ったライトなコミュニケーションも取りやすいため、 スムーズに立ち上がれる方が多いです。 単なる連絡だけでなく、チーム全体で「みんなで話し合いながら問題に立ち向かう」文化が根付いています。 自分の意見を話しやすい環境で、主体性を発揮しながら働けるため、充実感を持って働くことができます。 ※特に、議論や話し合いを通じてチームで物事を進めることにやりがいを感じる方にはフィットする環境です。

TISI株式会社

●仕事についての詳細 研究者やエンジニアを尊重する環境・風土の中で、最先端のAIや量子コンピューティング技術を活用し、新たな価値創造に挑戦できる仲間を募集しています。私たちは、切磋琢磨しながら最高のアウトプットとチーム環境を目指し、社会や会社にイノベーションを起こすことを大切にしています。AIや量子コンピューティング技術の研究開発、またはそれらを活用したサービスやソリューションの創造に積極的に取り組み、未来を共に切り拓きましょう。あなたの挑戦と創意が、TISIインテックグループの未来を支える原動力となります。ご応募を心よりお待ちしております。 ●担当業務 ・AIまたは量子コンピューティング技術の応用研究・実証実験 ・自社サービスや顧客向けソリューションへの技術導入 ・社内外のリソースをマネジメントし、プロジェクトを推進 ・技術調査、論文レビュー、および中長期技術戦略の策定 ●キャリアパス 【1～2年目】 ・AIまたは量子コンピューティング技術の調査・実装と、社内外プロジェクトへの参加 ・研究成果の社内展開や顧客への提案 ・社外発表や論文投稿、業界団体との連携 【3～5年目】 ・リーダーとして研究開発チームを牽引 ・新たな研究開発テーマの立案・企画 ・(本人の希望に応じて)事業部でのサービスやソリューションの導入、または新規事業の企画・推進

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●業務概要 自然言語処理・生成AIエンジニアとして、顧客課題の解決に直結するソリューション開発をお任せします。 ●具体的な業務例 ・自然言語処理技術を活用した検索・FAQシステム開発 ・生成AIを活用したチャットボット、レコメンドシステム設計・実装 ・顧客向けPoC～本番導入支援 ・クラウド環境(AWS/Azure)での開発・運用 ・将来的な自社ソリューションの企画・開発 ●チーム体制 ・規模:2〜5名の小規模チーム編成 ・本ポジション:リーダー1名+メンバー1〜3名 ●利用技術・ツール ・開発言語/環境:Python、Jupyter Notebook、SQL、Docker ・クラウド:Azure Open AI、AWS Bedrock ・開発手法:アジャイル(Redmine/Backlog利用) ※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

本ポジションでは、自然言語処理や生成AIを活用したタレントマネジメントソリューションの開発を担当いただきます。社内の人材情報(スキル・人事データなど)を活用し、個人・組織のスキル可視化や育成支援に繋がる仕組みを構築します。 ●具体的には、以下の業務をアジャイル開発体制のもとで推進していただきます スキルアセスメント入力機能、スキルDBの構築 スキルカルテで組織ケイパビリティのダッシュボード開発 育成支援モデル、スキル判定エンジンの設計・実装 自然言語処理・生成AI(LLM等)を活用した機能開発 Webアプリケーション(React+FastAPI)によるフロント・バックエンド開発 AWS/Azureなどクラウド環境での実装・運用 モブプロやスクラムを活用したチーム開発 社内実践を通じて得た知見を活かし、将来的には社外展開も視野に入れたソリューション開発に携わっていただきます。 ※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

●概要 コンピュータービジョン領域の受託開発プロジェクトにおいて、開発とマネジメントの両面からプロジェクトを牽引していただきます。 ●具体的な業務 要件定義/アーキテクチャ設計/実装/テスト/導入までの一貫リード 物体検出・セグメンテーション・姿勢推定などのディープラーニングモデル開発 データ収集・前処理・アノテーションフローの設計運用 精度評価・推論速度最適化・ハイパーパラメータ/後処理チューニング REST API設計、簡易Web UIを含むバックエンド実装 スケジュール・タスク管理、コードレビュー、技術支援 顧客との技術折衝・仕様調整・成果報告・技術提案 【プロジェクト事例】 大手製造業向けの外観検査システム 医療機関向けの画像診断支援ツール 小売業向けの店舗内行動解析システム 通信業界向けの設備点検自動化ソリューション ※AI活用に特化したアライアンスパートナーとの協業も多数 ※変更の範囲:会社の定める業務

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