年間休日120日以上 AI・機械学習（LLM）エンジニアの求人・転職情報

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

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

本ポジションは、OpenID Connect 準拠のアカウント基盤を核とした横断プロジェクトを牽引し、企画・設計からリリース・運用までを一気通貫でドライブする役割です。エンジニアリング、セキュリティ、プロダクト、カスタマーサポートなど多様なステークホルダーと協働しながら、最適なロードマップ策定と開発プロセスの標準化をリードしていただきます。 【具体的な業務】 ●プログラム・ロードマップ・マイルストーン策定とシニアステークホルダーへのレポーティング ●技術トレードオフのファシリテーションと合意形成 ●人員・予算・外部パートナーの最適化によるリソースマネジメント ●KPI/OKR設定とデータドリブンなパフォーマンス改善 ●新規プロセス・ツール定義とベストプラクティスの組織展開 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 <Backend> ●開発言語: Ruby 4.0系 ●アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec <Frontend> ●開発言語: TypeScript ●アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR <Mobile(iOS)> ●開発言語: Swift <Mobile(Android)> ●開発言語: Kotlin <Infrastructure> ●AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ●Google Cloud(一部サービス) ●IaC:Terraform ●ログ:Datadog LogsとS3に集約 <Monitoring> ●Datadog, Sentry <CI/CD> ●GitHub Actions, Dependabot <その他> ●コード管理: GitHub ●コミュニケーションツール: Slack, Notion ●その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ●AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 【開発組織の特徴】 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 <既存事業領域> タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 <新規事業領域> スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 <プラットフォーム領域> タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

●担当業務: ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発 ・データ活用施策の本番運用・改善 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証 ・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の技術活用 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 ●技術環境: 【言語】Python、SQL 【DB】Amazon Redshift、RDS PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Azure、GCP 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、JIRA 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Teams ●はたらき方: 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。 ・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。 ・エンジニア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 ・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

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。 ●要素探索テーマのプロジェクトマネジメント ・新技術・要素探索テーマに関するプロジェクト進捗管理 ・間接業務の進捗管理、課題整理、関係者調整 ●機種PLサポート ・車両機種プロジェクトリーダー(PL)の補佐業務 ・タスク管理、会議運営、報告資料作成 ●開発効率化・AI活用推進 ・自動化・AI導入、データ管理(構造化・モデル化・収集) ・CAE代替化技術構築に関するマネジメント業務 ・AI技術を活用した自動車開発プロジェクトの推進支援 → 部品設計部門・性能設計部門・AI技術開発部門との連携 → プロジェクトマネージャー補佐(進捗管理・課題整理・技術的橋渡し) ●物レス開発推進 ・テスト代替手法検討(CAE/サロゲートモデル/MBS/1D) ・部門ヒアリングサポート、検討結果の整理 ●eAxle適合テストサポート ・車両駆動用eAxleの実車適合テストに関する進捗管理・調整

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

1.クライアントに伴走した生成AI活用支援（コンサルティングワーク） 日常的に使用するMS Office や Slack などの業務ツールに、生成AIを組み込み活用することで、クライアント企業の日常業務の生産性向上を目指します。 生成AIの「活用方法が分からない」「効果的な使い方がイメージできない」といった現場の課題に対し、個別のニーズに寄り添い、具体的な解決策を提供します。 例えば・・・ ・提案書作成の効率化： 営業担当者からの「提案書を作るのに時間がかかる。Copilot で何ができるのか？」という相談に対し、PowerPoint上での要点抽出、資料の自動構成、過去資料との統合方法などを実演を交えて提案 ユーザー自身が業務で使いこなせるよう、マニュアルやテンプレートも整備 ・定型報告書作成の自動化： 経理や人事部門からの「毎月同じ報告書を作成しており、効率化したい」という要望に対し、ExcelのCopilot機能やPower Automateとの連携による自動化手順を提案 担当者と共に試行錯誤を重ねながら、実用的な自動化の仕組みを構築 ・AI活用アイデアの創出： クライアントと共に「AIを活用した業務改善アイデアコンテスト」を開催 応募されたアイデアを、実現可能性、インパクト、創造性の観点から評価し、優秀なアイデアは実際の業務改善プロジェクトとして採用 従業員のAI活用への関心の向上、当事者意識の醸成に貢献 2.アポロ社内のDX業務 コンサルティングワークと比較すると業務割合としては低いですが、同様の観点から、AIツールを用いたアポロ社内のDXもお任せしたいと思っております。 【こんな方にピッタリ】 ・AIツールに触れることが好きな方 ・ツールの新機能や、新しいツールのキャッチアップが得意な方 ・「今あるツールでどういうことができるのか」を考えられる方 ・ AIツールやデジタルツールを活用して業務効率化を行うことが好きな方 ・黙々とエンジニアリングするというより、顧客折衝やカスタマサポートの要素もあるお仕事がしたい方 ・現在社内DXを担当をしており、他の企業の社内DXや柔軟なDX推進をしていきたいと思っている方

会話解析AI「Value Intelligence (VI)」のフルスタックエンジニアとして、企画、設計、開発、運用まで一気通貫でプロダクト開発を担っていただきます。 CEOやPdM、コンサルタントや営業といったビジネスサイドの担当者と密に連携し、顧客の生の声をダイレクトに開発へ活かしていく役割です。 ●新規アプリケーション開発 ・VIの「Value Map」が持つコンテキストを活用し、営業担当者へのフィードバック機能やガイド機能といった、新たな価値を提供するアプリケーションをゼロから開発します。 ・基本的には、一つの新機能を独立して担当していただきます。担当領域は、LLM機能の仕様検討からフロントエンド、バックエンド、インフラまで、開発の全工程に及びます。 ●既存アプリケーションの改修・改善 ・自身が開発した新規アプリケーションの継続的な機能改善や、顧客やCEO、営業、コンサルタントなどビジネスサイドの声に基づいた既存アプリケーションの改修を担当します。 ●AIネイティブな開発プロセスの推進 ・Claude Code, GitHub Copilot等の活用、Devinによる自動化やコンテキストエンジニアリング環境の整備など、チーム全体の生産性向上をリードしていただきます。 技術スタック(参考:既存SaaSプロダクト) ・フロントエンド: TypeScript, Next.js, TailwindCSS ・バックエンド: TypeScript, Node.js, PostgreSQL, BigQuery ・インフラ: GCP, Firebase ・AI: ClaudeCode, Codex, Devin, OpenAI, Claude, Gemini

<担当プロダクトについて> 会話解析AI「Value Intelligence (VI)」 商談録画やメモをAIが解析し、顧客の購買ロジックを特許出願中の独自フレーム「Value Map」に基づいて可視化・価値提供するSaaSプロダクトです。 このValue Mapという強力な基盤の上に、営業組織の課題を解決する様々なアプリケーションを開発していきます。 ●商談のブラックボックス化を解消: マネージャーは商談動画を全て視聴せずとも、Value Mapを見るだけで「誰が、なぜ、どこで躓いているか」を即座に把握できます。これにより、工数をかけずに的確なフィードバックが可能になり、育成の属人性を解消します。 ●「勝ち筋」の可視化と再現: これまでトップセールスの暗黙知だった「受注に繋がる商談パターン」をValue Mapとして言語化・可視化します。これにより、メンバーは再現性を持って成果を出せるようになり、自律的な成長を促します。 ●商談品質の向上: Value Mapを商談時のガイドとして活用することで、メンバーは顧客の課題解決に向けた提案型のコミュニケーションを実践できるようになります。 顧客インタビュー https://www.salescore.jp/case/labbase_vi <業務内容> 会話解析AI「Value Intelligence (VI)」のフルスタックエンジニアとして、企画、設計、開発、運用まで一気通貫でプロダクト開発を担っていただきます。 CEOやPdM、コンサルタントや営業といったビジネスサイドの担当者と密に連携し、顧客の生の声をダイレクトに開発へ活かしていく役割です。 ●新規アプリケーション開発 ・VIの「Value Map」が持つコンテキストを活用し、営業担当者へのフィードバック機能やガイド機能といった、新たな価値を提供するアプリケーションをゼロから開発します。 ・基本的には、一つの新機能を独立して担当していただきます。担当領域は、LLM機能の仕様検討からフロントエンド、バックエンド、インフラまで、開発の全工程に及びます。 ●既存アプリケーションの改修・改善 ・自身が開発した新規アプリケーションの継続的な機能改善や、顧客やCEO、営業、コンサルタントなどビジネスサイドの声に基づいた既存アプリケーションの改修を担当します。 ●AIネイティブな開発プロセスの推進 ・Claude Code, GitHub Copilot等の活用、Devinによる自動化やコンテキストエンジニアリング環境の整備など、チーム全体の生産性向上をリードしていただきます。 <技術スタック> ・フロントエンド: TypeScript, Next.js, TailwindCSS ・バックエンド: TypeScript, Node.js, PostgreSQL, BigQuery ・インフラ: GCP, Firebase ・AI: ClaudeCode, Codex, Devin, OpenAI, Claude, Gemini

業務内容 当社は「製造業DXソリューション企業」として、ITを活用した製造業の生産性向上のためのDX推進にフォーカスした事業を行っています。 自社内にコンサルタント、アーキテクト、PM/PLをはじめとする開発チームを擁し、顧客の企画構想から開発、導入まで一気通貫で行える体制を整えています。 特に当社はITエンジニア、ハードウェアエンジニア、AI/データサイエンティスト計8,000名以上が在籍しており、自社開発センターを軸にして多彩な技術を組み合わせた一括開発が可能となっています。 こうした技術を軸とした顧客伴走型の課題解決ビジネスや自社開発技術の提案型開発をさらに強化するため、多くのエンジニアを求めております。 また当社はメーカーや自社サービス開発企業との取引が85%を超えています。そのため「発注側」の立場で能力を発揮いただくことも可能です。 主要取引先 デンソー、三菱電機、本田技研工業、日立製作所、 SUBARU、ソニー、NEC、富士通、日産自動車、トヨタ ※敬称略 業務内容 弊社とプライム契約を結んでいる、大手メーカーやSIerにて、ソフトウェア開発(AI、 IoT、アプリ、画像処理、クラウドシステム、Web)業務をご担当いただきます。 AI、IoT、画像処理の案件も多く、最先端の技術領域の業務をご担当いただきます。 ※経験や希望に応じて案件を決定いたします。 ユニットと呼ばれるチーム単位で取組んでいきます。 テクノプロデザインのエンジニアで最大20数名規模で構成されたプロジェクトもございます。 経験・スキルにより、PL、PMとして活躍いただくことも想定しています。 変更の範囲:会社の定める業務

三菱UFJ銀行を中心にMUFG各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発および実装、保守をしていただきます。 具体的には以下のような業務があります。 ・MUFGにおけるビジネス課題解決のための機械学習モデルの開発 ・機械学習モデルとその周辺機能の実装 ・AIに関する最新技術の調査・研究 ＜プロジェクト例＞ ・市場動向分析モデルの構築 ・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発 ・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築 ・ビジネスマッチングのマッチングアルゴリズムの開発 ＜変更の範囲＞ 業務:会社の定める業務

≪DAP市場シェアNo.1プロダクトに「生成AI」を実装し、解のない問いに最適解を定義する≫ テックタッチは、「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」をミッションに、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)を開発・提供しています。 現在、国内DAP市場で5年連続シェアNo.1を誇り、事業・組織ともに急成長フェーズにあります。 この強固な顧客基盤と技術力を活かし、私たちは新たな柱となるプロダクト「Techtouch AI Hub」の開発を推進しています。 本ポジションでは、この AI Hub の中核機能である RAG(Retrieval-Augmented Generation)システム の開発をリードするAIアプリケーションエンジニア(LLM/RAG)を募集します。 ● Techtouch AI Hub とは DAP(Digital Adoption Platform)を拡張し、既存の業務システムと生成AIをシームレスに連携させることで、エンタープライズのお客様に新しい業務体験を届けることを目指す 企業向け生成AI活用プラットフォームです。 ● 担当する機能:テックタッチナレッジベース(RAG機能) 企業が保有するドキュメントを安全に取り込み、その情報と生成AIを組み合わせることで、独自のコンテクストを踏まえた回答を実現します。 テックタッチの強みであるDAP機能と連携し、画面上で「迷わず・間違わずに」業務ができる状態を実現することを狙ったプロダクトです。 現在はファーストリリース直後であり、実際の顧客への有用性を確認しつつPMF(プロダクト・マーケット・フィット)を目指すフェーズにあります ． RAG の応答品質・レイテンシ・スケーラビリティ・セキュリティ・コストをバランスさせながら、MVP(Minimum Viable Product) から 1→10 へと伸ばしていくための機能・非機能の両面に取り組んでいます。 ● チームの開発スタイル 少数精鋭のチームで、以下の通りプロダクト志向かつオーナーシップ高く開発を進めています。 PdM(Product Manager)・エンジニアが同じテーブルでロードマップを議論 仕様検討〜設計〜実装〜運用までを一気通貫で担当 ● 直近の技術的な取り組み 現在は PMFの達成に向け、主に次のような技術課題に取り組んでいます。 回答精度の追求:ユーザーの期待値を満たす回答精度と、実用的なレスポンス速度の両立 非構造化データの処理:様々なフォーマットの文書を適切にチャンク化・ベクトル化するパイプラインの構築 エンタープライズ品質の担保:マルチテナント環境におけるデータ分離とセキュリティの徹底 スケーラビリティ:複数組織からの同時アクセスを安定して捌けるアーキテクチャへの進化 言語/フレームワーク:Python, FastAPI, LangChain, React インフラAWS(CDK, ECS Fargate, Lambda, Step Function, OpenSearch, MySQL) その他:Open API, Datadog, GitHub, Slack, Linear

【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するDigital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1,000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 このような「大規模なDAP基盤の信頼性・スケーラビリティ」と「AI連携という先端技術」の両方に向き合う開発に挑戦しませんか。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) 【主な業務内容】 • LLMやAIエージェントを活用した新機能の企画・設計・実装・運用 • 既存プロダクト機能のAI活用によるアップデート・体験の再設計 • プロトタイプの迅速な構築と仮説検証サイクルの推進 • AI機能の設計・開発・パフォーマンス最適化 • エンジニアやプロダクトマネージャとの協業を通じた継続的なプロダクト改善

●事業概要 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ●使用技術 ▼現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ▼開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ▼生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API ・OpenAI API ・Anthropic API ・Gemini API ・Perplexity API 開発ツール ・Github Copilot ・Cursor Business ・Devin 生成AIサービス ・ChatGPT Team/Enterprise ・Azure OpenAI Service ・Claude Team/Enterprise ・Gemini Advanced/Gemini for GWS ・Perplexity Enterprise Pro ・NotebookLM Plus ・Zoom AI Companion

要件定義から完成まで一貫して担当/エンドユーザーとやり取りあり/特注開発/色々な業界の幅広い案件を担当できる/エンジニアとして大きくスキルアップが可能 ●担当業務:上流工程(ヒアリング、企画/提案、見積もり)から、下流工程(ソフト/ハード設計、検証、納入)まで一式 ●機能:コントローラ/カメラ/照明 ●担当製品:寸法計測、3D認識、AIシステムなど ●その他業務:撮像実験、アルゴリズム検討/検証 【実績例】 ●溶接位置検査・車のシート検査 ●基板実装関連・はんだ不良検査・実装検査など ソフト開発環境 ┗OS:Windows、Linux ┗開発言語:C#、C/C++、Python ┗画像処理ライブラリ:HALCON、AIL(旧MIL)、OpenCV ┗AIライブラリ:TensorFlow、PyTorch、scikit-learn ・ハード開発:I/F回路設計など(業務の割合としては全体の2割程度です) ※徐々にお任せする業務の範囲を広げます

【配属先】 産業・社会インフラ事業統括本部　IS事業本部　社会インフラ設計部 【ビジョン/ミッション】 人々が移動する際の足として不可欠な公共交通機関。 私たちのミッションは人々の日常生活からビジネス、レジャーまで、社会に必要不可欠な鉄道の安全と安心を支えることです。効率的で高精度の検測装置を必要とする鉄道事業者のために、そして、鉄道を利用するすべての人々のために、軌道検測と架線検測のみならず装置コンパクト化やデータ活用などの先端技術開発を進めています。事故につながるリスクを早期に発見し、迅速かつ適切な対応につなげる検査・測定技術を提供して、各地で安全・安心な運航を24時間365日支えています。 業務内容 当社の鉄道検測装置は「軌道検測装置」と「架線検測装置」の2種類あり、双方ともに顧客となる鉄道事業者の安全な鉄道運行のために欠く事の出来ない役割を担っています。 「軌道検測装置」は線路の歪みや変位を事前に検測し脱線を未然に防止するための検測であり、国内トップシェアを誇っています。 「架線検測装置」は車輌を運行するために不可欠な電力を供給する「架線」に対し摩耗度合いを測定する事により、架線の切断を未然に防止するために用いられます。 いずれの装置も滞りのない鉄道運行を実現しております。 現在ではこれら検測装置を多くの方が乗車されるような鉄道にも搭載し、日々の営業運行の中で鉄道事業各社の安全な鉄道運行に貢献しています。 【具体的な業務内容】 ・組み込み制御チームが取得・生成した検測データをクラウドやサーバーに蓄積・処理 ・C#やクラウド技術を用いて、お客様向けのデータ可視化・提供システムを開発 ・検測結果を分析・表示するアプリケーション、運用支援ツールなどの開発 ・顧客の運用ニーズをヒアリングしながら、提案・改善 ・自らコーディングを行い、システム設計から実装・テストまで幅広く担当 ※グループ内で担当製品によってチーム分けをしております。経験ある社員と協業して業務を担当頂きます。 【キャリアパス】 装置の設計担当いただき、検測装置を構成する各種技術を習得いただきます。 ゆくゆくはプロジェクトリーダーとして、仕様検討・設計・試験までを一貫して担当いただきます。 将来的には管理職に挑戦することも可能です。 【働き方】 出社と在宅のハイブリッドです。在宅頻度は週に1回程度です。 【出張/駐在に関して】 出張:有り(当社拠点または納品先 年3～5回程度)、駐在:基本的に無し 【教育/育成支援に関して】 ・入社後はご経験・スキルに応じて、製品及び開発を担当いただきます。 　そこを軸にOJT等を通じて製品を理解して頂き、ご自身の業務の幅を無理なく広げて頂ける環境です。 ・経験者採用入社の方の入社直後の悩み解消、早期適応をサポートするバディ制度やコミュニティがあります。 ・自己啓発のオンデマンド教材が無償で受講でき、ご自身でのスキルアップを図ることも可能です。 【業務の変更範囲】会社の定める業務

2025年8月に新設された「AI推進室」の立ち上げに関わっていただきます。 直近は以下の開発が予定されています。 ●企画・開発支援業務へのAI技術の組み込み ●AI機能の探索・試作・検証・実装 ●機能のPoC支援やユーザーテスト、効果検証のサポート 主力のカオナビ、新規サービスのロウムメイト、ヨジツティクスに続くマルチプロダクト化を推進していただくことを期待しています。 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript, Python フレームワーク:Gin, React, Next.js 開発/運用環境:Rancher Desktop, GoLand, Protocol Buffers, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, GitHub Copilot, Claude Code 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, Step Functions, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Auth0, SendGrid 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom その他:Yarn, webpack, Jotai, TanstackQuery, React Hooks, gRPC

ミッション(優先度順) クライアント事業変革の技術的な主体となる クライアント(主に金融・規制産業の大手企業)の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。 AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証(PoC)で終わらせない。 クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する 単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。 FDEとしての知見を組織に還元する クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。 主な業務内容 [顧客業務のAI Agent化・Platform構築] ・顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計 ・GV の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用 ・LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計(PoC ではなく本番実装) ・予測・最適化モデル(需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等)の設計・社会実装 ・運用定着KPIの設定とモニタリング(活用率・業務インパクトの数値化) [顧客への伴走・定着] ・課題定義・要件定義・提案(技術担当者〜経営層まで幅広いオーディエンスへの説明) ・定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理 ・顧客担当者(非エンジニア含む)へのハンズオン・研修設計 ・障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり [セキュリティ・コンプライアンス対応] ・金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件(ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等)への対応 ・クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠 活用する技術スタック(例) AIエージェント:OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装 言語:Python / TypeScript が中心(実装言語は案件により異なります) クラウド:AWS 等(クラウド種別は顧客環境により異なります) Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用 LLM / RAG を活用した本番システム開発(PoC ではなく本番実装) ※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。 チーム構成 FDEは、案件ごとに4〜5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

●職務概要 最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM(大規模言語モデル)をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。 単なる分析PoC(概念実証)で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。 ●業務内容 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。 ・生成AI・LLM活用: RAG(検索拡張生成)を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。 ・予測・最適化モデル構築: 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。 ・社会実装とMLOps: 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。 ・研究開発(R&D): 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。 ・ステークホルダーとの折衝: クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。

【期待する役割】 「生産性・柔軟性・セキュリティの最適バランスを備えた、全社データ・IT基盤の確立と継続的な進化」 全社を横断し、顧客データ基盤・業務システム・セキュリティを一体で設計・運用いただきます。AIネイティブな組織として、運用生産性を最大化させつつ、プライム上場・エンタープライズ要件を満たす信頼性を担保することがミッションです。 【具体的な業務内容】 1.次世代の全社ITの設計 -AI活用を前提としたスケーラブルなデータ設計 -安全性とビジネススピードを両立させたAI利用ガイドラインの策定、および「最小権限の原則」に基づくアクセス制御の設計 2.業務プロセスの再定義と徹底した自動化 -複数SaaSの乱立による設計負債を解消し、将来の成長に耐えうる拡張性の高いシステム構成の構築 -上記システムと並行して業務プロセスを見直し、テクノロジーの力で効率化を行う 3.上場企業水準のガバナンスと信頼性の担保 -内部統制(J-SOX等)における再現性の高い運用体制の確立 -大手法人顧客や監査法人・証券会社等のステークホルダーが求める高度なセキュリティ要件への対応と、自社のIT健全性の論理的な証明 【入社後の期待イメージ】 ●0～3ヶ月:IT負債とリスクを可視化し、現場課題の解決を通じた「即効性のある改善」で信頼を確立 ●3～6ヶ月:AI活用を見据えたデータ設計とSaaS連携の刷新を主導し、全社的な生産性向上を牽引 ●6～12ヶ月:信頼性と柔軟性を備えた全社基盤の運用を確立し、IT戦略の側面から事業成長をリード 【部署・チーム体制】 ●配属・体制 ご経験をふまえ、テクノロジー統括部における最適な役割・ポストを検討いたします。 ●テクノロジー統括部の構成 テクノロジー統括部の部長はCTOの島本が兼務しております。 ・業務基盤システムグループ(4名) ・プロダクトエンジニアグループ(16名) 現在は上記構成ですが、ミッションの完遂に向けて、人員計画の策定や採用から主導いただくことを期待しています。

臨床検査自動化システムおよび自動分析装置において、ソフトウェア設計業務を担当いただきます。主に、検体の前処理工程(例:検体容器の識別、遠心分離、栓抜き、小分け、閉栓など)に関わるモジュールの開発を通じて、システム全体の理解を深めていただきます。 今回ご入社いただく方には、PCアプリケーションの開発及び、外部ベンダーのコントロールやチームの取りまとめといったマネジメント業務をお任せします。 【職務詳細】 以下の業務をチーム内で取りまとめ、プロジェクトを推進していただきます。 システム/装置要件に基づく機能設計・詳細仕様書の作成 Windows環境で動作するアプリケーションの設計・開発・テスト・保守 外部開発ベンダーとの技術的な折衝、進捗管理、成果物の評価 デバッグ、実機検証、システム検証による動作確認 出荷および出荷後の製品サポート対応 現行システムに関する顧客対応(要件定義・折衝含む) 【担当装置ごとの業務分担】 ・PCソフト担当(国内臨床検査自動化装置):主に社内で要件定義・検証・顧客対応を行い、プログラミング、設計は外部委託が中心(社内2割、ベンダー管理8割)。複数製品を掛け持ち、保守だけでなく改良開発もまとめて対応頂きます。 ・機構制御チーム(国内):Nucleus RTOSを用いた制御系ソフトウェアの設計を担当。装置の動作制御に関わる開発を行います。 ・OEM装置担当(海外含む):新製品開発が中心で、開発業務の約8割を占めます。OEM対応と国内対応は分業体制で進めており、将来的にこちらの業務に関わっていただく可能性もあります。 【開発環境】 言語:C, C#, C++ OS:Windows, Nucleus RTOS(機構制御) ●変更の範囲 会社の定める業務 【キャリアパス】 ※業務習熟度合いによってお任せする業務が異なりますので一例としてご覧ください 1年目:1モジュールを半年～1年程度で開発。現行システムに対する問合せ対応。 2～3年目:システム全体の理解を深めた上で全工程をご担当。他拠点との新システム共同開発。 以降については、技術面を極めるスペシャリストとしてのキャリアや、装置システムや装置のユニット開発を纏めるジェネラリスト・開発リーダとしてのキャリア、などいくつかの方向性があります。適正やご希望を考慮して決めていけたらと考えています。 【働く環境】 開発・設計のスケジュール上、繁忙期はありますが、各自がもつライフスタイル(育児・時短勤務・介護等)の中で最大限の成果を出すべく業務に従事しています。現在は80%程度が出社していますが、在宅勤務との柔軟な働き方が可能です。年齢構成は、20代～40代を中心に経験豊富なベテランエンジニアまで幅広く在籍していて、分からない点や相談もすぐできる職場です。他部署との交流も盛んで、中途入社の方でも馴染みやすく、気兼ねなく力を発揮いただけます。 出社について:週2程度在宅勤務が可能です。また、ご本人のご家庭の状況などを踏まえ、出社頻度はご相談可能です。 製品開発などを目的に取引先や弊社他拠点への出張が発生します。 具体的には関東圏や海外(ドイツ、スイス、スウェーデン等)です。 ※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。 【開発環境】 言語:C, C#, C++ OS:Windows, Nucleus RTOS(機構制御) ●変更の範囲 会社の定める業務 【キャリアパス】 ※業務習熟度合いによってお任せする業務が異なりますので一例としてご覧ください 1年目:1モジュールを半年～1年程度で開発。現行システムに対する問合せ対応。 2～3年目:システム全体の理解を深めた上で全工程をご担当。他拠点との新システム共同開発。 以降については、技術面を極めるスペシャリストとしてのキャリアや、装置システムや装置のユニット開発を纏めるジェネラリスト・開発リーダとしてのキャリア、などいくつかの方向性があります。適正やご希望を考慮して決めていけたらと考えています。 【働く環境】 開発・設計のスケジュール上、繁忙期はありますが、各自がもつライフスタイル(育児・時短勤務・介護等)の中で最大限の成果を出すべく業務に従事しています。現在は80%程度が出社していますが、在宅勤務との柔軟な働き方が可能です。年齢構成は、20代～40代を中心に経験豊富なベテランエンジニアまで幅広く在籍していて、分からない点や相談もすぐできる職場です。他部署との交流も盛んで、中途入社の方でも馴染みやすく、気兼ねなく力を発揮いただけます。 出社について:週2程度在宅勤務が可能です。また、ご本人のご家庭の状況などを踏まえ、出社頻度はご相談可能です。 製品開発などを目的に取引先や弊社他拠点への出張が発生します。 具体的には関東圏や海外(ドイツ、スイス、スウェーデン等)です。 ※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。 【その他】 <出張/駐在に関して> ・製品開発などを目的に取引先や弊社他拠点への出張が発生します。 具体的には関東圏や海外(ドイツ、スイス、スウェーデン等)です。 <教育/育成支援に関して> ・基本的にはOJTを通じて一連の業務を習得いただきます。 ・ご本人の意欲があれば、業務との両立前提で、社内の各種研修受講いただき業務に必要な知識を向上いただく事も可能です。

業務内容 ヘルスケア領域のデジタルソリューション開発を担う事業開発本部 システム開発第二部にて、医療機関の検査室の皆様あるいは患者様が抱えている困りごとを解決に導くデジタルソリューションソフトウェア開発をお任せします。 【具体的には】 ・医療機器の故障診断、リモートサービス(遠隔での保守作業)などのシステム開発における要件分析～機能設計 └クラウド環境で稼働するアプリ開発のため、ご経験に応じて環境構築やサイバーセキュリティーなどの関連業務もございます ・コーディングを発注するベンダーのコントロール ・3～4件程度の開発案件を並行して担当 ・上流工程は2～3名、下流工程は4～5名でソフト開発を進めていただきます 病院・臨床検査センターなど、お客様先に納入した当社分析装置やデジタルソリューションに関して、稼働状況と利用履歴を分析することで、どのような機能が頻繁に利用されているか、どのような部分に改良の余地があるかがわかります。ここで得た情報をもとに、性能を向上させる、機能を追加する、UIUXの改良を施し、製品としての価値を向上させます。 【組織構成について】 現在メンバーは15名程で、若手、女性社員も多く中途入社の社員も活躍しています。 【対象装置例】 ・生化学自動分析装置 【働き方】 ・出社、在宅とご希望に応じて選択可能です。 今後も在宅勤務制度、産休/育休制度や各種オンラインツールを活用し、ワークライフバランスを考慮しながら、柔軟な働き方を実現していきます。 ・残業時間:月20時間程度 【教育・育成支援】 キャリア入社者向け育成プログラム、階層別研修、集合研修、外部講座受講による自己開発(費用会社負担)など

評価ソリューション開発部において半導体用計測検査装置のアプリケーションソフトウェア開発を担っていただきます。主に検査・計測装置が出力する画像やデータを活用し、顧客に価値を提供するソフトウェアの開発を行います。顧客の業務を理解して課題を推定し、顧客と共にスピーディーに課題解決を行うやりがいのある仕事です。 顧客の製品開発のために当社製品でどのようなことができるか、どのようなアプリケーションを搭載したら顧客ニーズにマッチするのか等、顧客の開発プロセスに合わせたソリューション開発、創生や技術の方向性の見極めを行います。実際に顧客課題を解決するアプリケーションソフトウェアの開発を行います。 【職務詳細】 米国、中国、台湾、韓国をはじめとした大手半導体メーカーやパワーデバイスメーカー等で稼働している当社装置が顧客の課題解決に貢献できるよう、 ソフトウェアの開発を行います。担当する業務によって、ニーズ・課題を顧客にでヒアリングし、課題解決に向けたアプリケーションの創生を行う場合と、 画像や計測データを用いた測長やパターン認識等のアルゴリズム設計・実装を中心に業務を行う間合いがあります。 【開発環境】 言語: C, C++, C#, Python, Rust, TypeScript 環境: Linux、Windows 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル 【開発の流れ/棲み分け】 顧客となる半導体メーカーや、自社現地法人からの要求やニーズを聞き取り、要件定義、仕様レビューを行い設計仕様書を仕上げます。 実装、単体テスト、実機テストを行い、品質保証部門による認定を受けて製品化します。 新製品開発の過程では、顧客との共同開発を行い場合が多く、短期間でプロトタイプを実装、提供して評価とフィードバックを受けながら仕様を固めていくアジャイル開発手法も適用します。 【プロジェクトに関して】 1回納入して終わりではなく、継続サポート型のソフトウェアである特性上、機能追加を順次行っていきます。 また、提供サイクルについては短いもので1か月、大半は半年～1年ほどとなります。 【補足/先端技術導入に関して】 画像処理、データ処理については、AIや深層学習などの先端技術の導入を積極的に推進しております。 開発業務の生産性向上、業務効率改善を目的として、生成AIなどの技術導入も進めております。

評価システム製品本部　評価ソフトウェア設計部において半導体用計測・検査装置のAI・画像処理開発をご担当いただきます。 ●詳細 ①半導体用計測・検査装置で撮像した微細な半導体回路パターンの画像から欠陥や異物を検出したり、回路パターンの寸法を計測したりするための画像処理ソフトウェアや、AI技術の開発を行います。 ②入社してまずは社内にて担当装置の画像処理ソフトウェアやAIの開発を通して装置や半導体製造プロセスなどの理解を深めていただきます。 装置や半導体製造プロセスなどの知識を身に付けた後は、装置を納めたお客様の半導体工場へ出向き、お客様が直面している回路パターンの計測や検査の課題を確認し、その課題を解決するための画像処理ソフトウェアやAIの開発に携わっていただきたいと考えています。 【変更の範囲】会社の定める業務

<入社後の担当領域> ・ヒューマンセンシング研究 画像処理/解析、データマイニング、機械学習(ニューラルネット、基盤モデルを含む)によるヒト理解とシーン理解を統合させた新しいアプリケーション創出/HMI技術の研究開発 ・AIロボティクスに関する研究 ・自律型移動体に関する研究 上記いずれかの研究リーダ ・社外コラボ先(大学,スタートアップ企業等)との協働 <使用言語> Python、PyTorch、Codex、JavaScript、C++など

当社が扱う幅広い製品群(半導体製造向け製品、ヘルスケア製品、電子顕微鏡など)に関するソフトウェア開発を推進するプロジェクトリーダーとして、設計・開発からPoC/PoVをお任せします。 ●具体的にお任せする業務 ・社会やお客さまの真の課題を正しく知り、その課題に対するソリューションの提案 ・新しい製品に向けた試作開発における組み込みソフトウェアの基本設計、評価、改良設計 ・当社製品や顧客から取得できる各種データを用いた新しいソリューションシステムの基本設計、評価、改良設計 例:あくまで一例ですが、新技術を用いた顕微鏡から得られる画像データを用いて、顧客課題を解決するソリューションシステムの設計・開発 ・システムの実装(一部外注・ベンダーコントロール) ・顧客先や当社顧客協創施設での評価サポート ●開発環境 ・OS:Linux, Windows, VxWorks, T-Kernelなど ・使用言語:Python, C, C#, Java, TypeScript, JavaScript, SQLなど 【変更の範囲】会社の定める業務

●職務概要 半導体関連の抱える計測・検査・運用上の課題に対し、AI・画像処理・データ技術を用いたデジタルソリューションを企画・実装を支援するポジションです。 装置・計測データを起点に、課題の構造化・仮説立案、最先端のAI・データ技術の活用や最適なツールの選定、開発スコープの定義など、上流工程から携わっていただきます。 要件定義からデータ分析モデルの構築、ソフトウェア実装までの一連のプロセスをチームで推進し、単なる分析・PoC要員ではなく、プロジェクト/チームのサブリーダーとして、上流工程から実装までを主導的に推進する役割を期待しています。 また、成果物の権利化・学会発表までを担います。 ●職務詳細 以下の業務をチームのサブリーダーとしてリード・推進していただきます。 1.課題分析・企画フェーズ(上流) ・半導体計測・検査・製造プロセスに関する課題の整理・構造化 ・装置データ・画像データを起点とした課題仮説の立案 ・解決すべきターゲット設定および実行計画の策定支援 ・ソリューション構想段階における顧客とのディスカッション・要件整理 ※顧客側がAI活用の初期段階であるケースも多く、課題定義から主導的に関与する場面が多いのが特徴です。 2.技術検討・設計フェーズ ・AI・画像処理・データ解析における最適なアプローチの検討 ・利用技術(モデル構造・アルゴリズム・フレームワーク・ツール等)の選定 ・開発スコープ・対応方針・役割分担の設計 ・小規模プロトタイプを用いた技術検証 ※OSSモデルを利用するだけでなく、対象データ・精度要件に応じてモデル構造に手を加える開発が前提です。 3.開発・検証フェーズ ・要件定義、データ前処理・加工、AI/画像処理モデルの構築・チューニング、評価・分析・報告、ソフトウェア実装 ・顧客と連携したPoC(概念検証)・PoV(価値検証)の実行、開発成果物の権利化および学会発表 【開発環境】 ・言語:Python ・AI/MLフレームワーク:PyTorch(推奨)、TensorFlow、JAX ・画像処理ライブラリ:OpenCV、Pillow、または同等のライブラリ

バス・トラックの自動運転システムにおける車両制御ソフトウェアの設計から、実車評価・検証までを一貫して担うポジションです。 車両の制御アルゴリズムをC言語でECUに実装し、実際の車両上で安定稼働させるところまでを担うポジションです。 自社での実装・デバッグにとどまらず、全国各地の実証実験現場での動作確認や不具合対応まで、ソフトウェアの品質を現場レベルで担保する役割を担います。 具体的には: ・C言語による車両制御ソフトウェアの実装・デバッグ ・ECUへの組み込みおよび実車での動作検証 ・走行環境ごとの設定・パラメータ調整と現地対応 ・既存制御ロジックの改善・不具合対策・ドキュメント整備