機械学習・データ活用 AI・機械学習（LLM）エンジニアの求人・転職情報

●深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発 ●機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施 ●システムおよびソフトウェア仕様の理解 ●パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策 ●技術要素、開発プロセス、コード標準の整備 事業部の風土 事業部メンバー構成としては、20代後半～30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

●業務の概要 ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) 2024年4月に始動した新事業ユニットです。 生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援 <関わるサービス> ・Finatext Advisory Assistシリーズ 　資産運用業務に特化した営業支援基幹システム 　1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・MCPass(新規立ち上げ) 　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。 　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ 　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast 　https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 ・Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム) 　企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト。 　チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 　MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 　https://finatext.com/finstage/cowork ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。 <具体的な業務内容> ・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発 ・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発 ・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装 <関わるサービス> ・「DataLens店舗開発」 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・「DataLensオフィス営業」 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit) オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。 機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築 ・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け) ・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化 ・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化 ④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit) 法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。 有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。 <具体的な業務内容> ・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用 ・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備 ・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り ⑤Finatextグループ ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」 ●その他プロジェクト事例 エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。 ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20250716/ ・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20250819/ ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ●社員インタビュー ・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

●業務の概要 ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) 2024年4月に始動した新事業ユニットです。 生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援 <関わるサービス> ・Finatext Advisory Assistシリーズ 　資産運用業務に特化した営業支援基幹システム 　1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・MCPass(新規立ち上げ) 　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。 　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ 　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast 　https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 ・Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム) 　企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト。 　チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 　MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 　https://finatext.com/finstage/cowork ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。 <具体的な業務内容> ・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発 ・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発 ・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装 <関わるサービス> ・「DataLens店舗開発」 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・「DataLensオフィス営業」 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit) オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。 機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築 ・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け) ・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化 ・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化 ④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit) 法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。 有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。 <具体的な業務内容> ・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用 ・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備 ・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り ⑤Finatextグループ ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」 ●その他プロジェクト事例 エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。 ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20250716/ ・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20250819/ ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ●社員インタビュー ・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ●データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり ●セキュアなAI基盤設計・運用 ・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装 ・AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築 ●LLMオーケストレーションとMCP実装 ・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供 ・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築 【配属先】 「AI+チーム」 CTO直下の独立したチームです。 少数精鋭で、グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を「10倍」に引き上げることをミッションとします。 【技術スタック】 Python、dbt、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

WINTICKETの機械学習エンジニア として、サービス課題に対する、 蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案/実行や、WINTICKETに関わる新規事業の機械学習システムの新規開発を、リードしていただくポジションです。 機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像(競輪など)に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。 WINTICKETにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、(1)データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見(2)課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成(3)アイディアを実現するアルゴリズムの開発(4)実サービスへの適用(5)効果検証(6)運用までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。 本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。 ●過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。 ・競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発 ・本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発 ・ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発 ●チームの文化や体制、働く環境について チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、データエンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」を行っていただきます。 ・顧客に対する特定のユースケースに対応した独自のAIプロトタイプ開発 ・SaaSプロダクトへの生成AI機能の開発〜実装 ・モデル選定から、RAG/ファインチューニングをマルチモーダルで実装 ・PoCの結果を受けたアジャイル開発 ・RAGの精度改善(LLM実装) ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 技術顧問・アドバイザー ・東京大学名誉教授　竹内 郁雄(技術顧問) ・東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) ・東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) 使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス/支給PC ●キャリアパス ・エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます ・入社から半年で役員登用になった方もいます! ●支給PC Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

データエンジニアリング事業とデータ分析コンサルティング事業を担当。 データ基盤構築からBIツールを活用した分析まで一貫して対応し、クライアントのDX推進を支援します。 具体的には クライアントのローデータを整理し、データ基盤の構築からプラットフォーム設計まで一貫して対応。 BIツール(Tableau、Looker等)を活用した可視化、各企業に合わせたAI構築やデータ分析を通じて、クライアントの戦略立案を技術面からサポートします。 データドリブンな意思決定を支援し、ビジネス成長に直結する価値を提供する仕事です。

CTO管轄のAI技術開発部門となり、様々な分野でAIの技術開発を行っています。 以下一例として、候補者の技術等により、PJテーマをもって頂きながら、従事頂きます。 ※現在も多数のAIに関するPJがスタートしています。 ・ソリューション、サービスに搭載する内製AI技術の研究開発 (ドキュメント認識、画像認識、AIエージェント、LLM/SLM技術開発等) ・ベンチャー企業等との社外技術との組み合わせによる高付加価値化技術の 企画・開発 ・商品化に向けた社内外での検証及びUX開発 ・製品企画部門や開発部門、営業部門との連携によるアジャイル開発の推進 【配属予定(約50名)】 ●配属予定部の同ラボはAI技術に特化して技術開発を行っている2025年新設の部門となります。 ●様々な技術領域においてテーマを持っており、意欲の高いメンバーが揃っています。 ●20代と40～50代のメンバーがいます。 ※30代のメンバーは現在居ません。

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 昨今の生成AI技術の発展に伴い、MUFGにおいても生成AIを用いたアプリケーション開発の需要が急速に高まっていることから、MUITではAI・ML技術を用いたアプリケーションの開発および保守を所掌として組織・ユーザの課題を解決するチームを立ち上げました。 本募集は、このチームでAI・ML技術を用いたシステム開発を上流から下流まで一貫して担えるアプリケーションエンジニアおよびアプリケーションアーキテクトを募集します。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・当社で開発している主にAI・MLを用いたアプリケーションの開発(要件定義～リリースまでの全工程)と保守 ・技術負債の解消、新しいアーキテクチャの検討、あるべきアーキテクチャの策定 ・チームビルディングとプロジェクト管理 ・新しい技術の標準化、製品選定および評価 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ■組織(MUFGグループ各社および当社)全体に対する役割・責任 -AIテクノロジーを用いたアプリケーション開発を行うために関係者をリードし、組織内ルール・ガイド等を整備 -AI関連、クラウドネィティブな観点等、アプリケーション開発関連の動向を常に把握しアセットへ反映、現場へフィードバックする -組織内のアプリケーション開発に関するコミュニティやAI関連組織に案件を通じて得られたベストプラクティスをフィードバックする -開発環境を整備、継続的に高度化することで開発生産性を向上させる ■開発案件における役割・責任 -アプリケーションエンジニアとして主体的に開発を担う -(上位の方)プロジェクトマネージャ/スクラムマスターとして開発チームをリード、案件のQCDに責任を持つ -他エンジニアやアーキテクト等関係者と協業して、開発案件の予定通りのリリースに貢献する -課題解決のため、様々なレベルの異なるステークホルダーと調整・折衝を行う -常に最新のテクノロジーに関する情報を収集、自らの知識経験を周囲に伝播し、組織および後進の育成に貢献する 【配属想定部署】 グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下の各部 【配属想定部署概要】 分散系業務開発の標準化および機能集約の企画・推進・管理・運営を担う部署。具体的な業務は以下のとおり。 ■生成AIやデータ分析システムの開発 【配属想定部署の人員構成】 約150名 ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 2025年度以降、AI領域で数多くの開発案件が予定されている。アプリケーションエンジニアとして特定の案件に参画いただき、アプリ開発保守およびプロジェクト管理を実施頂きます。以下は開発案件の例です。 ■行内チャットアプリ開発 三菱UFJ銀行向けのChatGPTライクな行内チャットアプリの開発、次期アプリのグランドデザイン策定、Graph-RAGなど最先端技術の提案やプロトタイピング ■Visual Studio Code 拡張機能 VSCodeのプラグインとして生成AIを用いたテストコード自動作成機能を開発、社内での普及促進やOSS化の推進

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容　※一例です】 1.メイン業務 ・クラウド基盤の設計・構築: AWSやAzureを中心とした、高可用性・スケーラビリティを備えたシステム基盤の要件定義から実設計・構築。 ・バックエンドとの連携最適化:アプリケーション特性を理解した上でのDB最適化、コンテナ化(Docker/Kubernetes等)、サーバーレス構成の提案。 ・AI・最新ツールの活用: 生成AIや最新のツールを戦略的に使いこなし、インフラ構築・運用の自動化および品質向上を推進。 2.リーダー業務(マネジメント・提案・オーケストレーション) ・案件全体のオーケストレーション: インフラの知見を土台にAIエンジニアとしての視点を持ち、基盤構築・AI実装・バックエンド 開発など、プロジェクト全体の技術的な連携と最適化を指揮します。 ・プロジェクト推進・管理: 新規ソリューション開発における進捗・タスク・品質管理。 ・技術提案と計画立案: 顧客との折衝を通じ、ビジネス課題を技術で解決するためのソリューション提案とプロジェクト計画策定。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

【お任せする業務】 次世代メモリ開発におけるプロセスインテグレーション業務を支えるIT/AI/DX技術開発を担当します。 一例のご紹介となりますが、例えば「メモリホール」というモジュール開発を、AIを用いて加速させるプロジェクトが進行中です。 膨大なプロセスフローから出てくるデータを1箇所に集約し、AI/DXで活用できる状態にする企画構想フェーズから参画いただきます。 ※プロセスインテグレーションとは? 半導体製造では、成膜・リソグラフィ・エッチング・イオン注入など、数百にも及ぶ工程を経て製品が完成します。 プロセスインテグレーションは、これらの工程を最適に組み合わせ、製品としての性能・品質・コストを最大化するための技術開発を担う重要な役割です。 【具体的な仕事内容】 ・プロセス開発で取得する膨大なデータを効率的に管理するデータベース構築 ・プロセス条件出しの業務効率を改善するAIモデル開発・DX推進 ・データ解析や画像処理アルゴリズムの設計・実装 ・関連部門との要件定義・システム連携調整 [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】 ・SiView:試作品の流品管理・工程追跡 ・Klarity:プロセスデータの解析・可視化 ・Python / C言語:AIモデル開発、画像処理アルゴリズム実装 ・Excel / Word / PowerPoint:データ整理、報告資料作成

「AI開発部」でAIプロダクトマネージャーを担当していただきます。 AI開発部は各プロダクトチームと連携しながら、AIを用いた機能を実験、実装、運用するチームです。将来的には学習パイプライン、各プロダクトで横断的に利用するデータ基盤の整備など、ML/LLMOpsにも取り組みます。 現在は具体的に以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・他社プロダクトとのデータ連携の効率化 ・書類からのデータ入力の効率化 ・タレントマネジメント関連データの分析高度化 AIプロダクトマネージャーの役割は、各プロダクトの解決しなければいけない課題を理解し「何をつくるのか」「なぜつくるのか」に責任を持ち、開発チームと一緒に「どのようにつくるか」「どう実現するか」を考え、推進していくことです。 具体的には以下のような活動を行います。 ・各プロダクトチームと認識を揃えるためのドキュメント作成やコミュニケーション、調整 ・中長期ミッション達成のためのチームの目標やロードマップの作成 ・新規のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・既存のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・共通モジュール、データパイプライン整備のための企画や設計、推進 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【業務内容】※補足 ・データ分析・AIモデル開発に加え、企画〜運用まで一貫して関与 ・ビジネス部門と連携し、課題設定から価値創出まで担うプロジェクト推進 ・不正検知、マーケティング、業務効率化など多様なテーマに対応 ・大規模データ(数千万件規模)を活用した分析・開発 ・MLOps等を用いたモデル運用・改善の高度化 【役割・責任】 ・MUFG事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定 ・データの前処理、モデル構築、モデル評価 ・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する ・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。 ・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。 【配属想定部署】 データサイエンス部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 ・AI/データサイエンス推進に係る企画・推進・管理・取り纏め(※銀行と協働) ・AI/データサイエンスの人材開発、体制整備 ・データ分析業務 【配属想定部署の人員構成】 約50名が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・20代-30代のメンバーが大半 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。 また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。 学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化 ・生成系AI活用案件 ・金融サービスに係わる不正検知 【インタビュー記事】 https://www.it.mufg.jp/recruiting/career/work/projects.html ・データサイエンス部：[データサイエンスで推進するMUFGのビジネス変革](https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rgpw7g8/)

ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 ・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) ・大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、大規模言語モデル(視覚言語モデルを含む)の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・大規模言語モデル(LLM)の開発・改善・研究 　-モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装 　-継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上 　-長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討 　-日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立 ・評価・ベンチマーク設計 　-日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用 　-オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知 　-ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策 ・開発基盤・データ基盤の整備 　-学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築 　-データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用 　-コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備 ・プロダクト/ソリューションへの接続 　-PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定 　-エンジニアと連携した商用実装(API化、周辺機能、運用設計)、クライアント環境での導入支援(オンプレミス含む) 　-業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善 　-再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　-技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　-メンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　-技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

●フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) ・こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-system-dev-team-202112 ・技術スタックについては、こちらをご覧ください。 https://stackshare.io/abeja/abeja-system-dev

【お任せする業務内容】 職種:研究開発 "当社パーパス ”くらしの礎を「創る」「担う」「つなぐ」Just For the Earth” を指標に、多様な商品・技術に対して以下のような研究開発を取り組む。 ・AI/ビッグデータとプラントエンジニアリングを融合させた技術・システム ・生成AIに当社独自のデータも学習させてプラント運営やものづくりの技能伝承に繋がる技術・システム" 具体的には、 予算規模 数千万円～数億円/年の研究開発テーマを商品本部や社外研究機関等と連携しながら、研究開発テーマの提案・推進をしていただきます。 開発テーマの企画・立案段階では、技術・マーケット調査、実用構想の立案などを行います。 開発過程では、実施計画の立案、技術開発、試験の実施・検証などを行います。 実用化段階では、事業部と協力して開発技術の実装に携わります。 【仕事の進め方】 研究開発テーマは、企画立案者を中核に数名の研究員で取り組みます。 担当テーマは、1つに専従することはほとんどなく、複数を同時並行で進めるケースが多いです。 働き方は、担当テーマの状況に応じて、出社と在宅を組み合わせています。 職種の変更範囲:当社業務全般

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 　・AI、機械学習、3次元データ(SLAM)に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行います 　・エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心です 　・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です 　・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます 　・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます 　・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています 　・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 　・課題定義(顧客課題の整理・要件の明確化) 　・技術提案(解決に向けたアプローチの検討・提案) 　・技術検証(アルゴリズム開発や実データを用いた検証) 　・成果報告(検証結果の取りまとめ・次フェーズの提案) 　・技術雑誌や論文の執筆など ●入社後の業務 　社内で請け負っているPoC案件に従事していただきます。 　　・技術提案 　　・技術検証 　　・成果報告 　社内での経験を積んだのち、顧客折衝(課題定義、見積もりなど)も行っていただきます。 　また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 　その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●眼底検査装置への先端技術導入 　□概要 　　AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 　　セグメンテーションAI技術を使用し、眼底画像の自動色分けAIモデル開発を行っています。 　　また、生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 　□開発環境 　　OS:Windows10 　□開発言語、技術:C++、Python、CUDA 　□関連技術:DeepLab V3+(セグメンテーション) ●リサイクル選別機開発 　□概要 　　AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 　　複数種類の物体をラインカメラで撮像し、物体検知にて判別を行うAIモデルを開発しています。 　　判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 　□開発環境 　　OS:Windows、Ubuntu 　□開発言語:Python、C++、CUDAなど 　□関連技術:DeepLearning(物体検知) ●CutPaste手法の高度化による精度改善 　□概要 　　既存手法をベースとした、アルゴリズム改造による精度向上検証案件です。 　　論文調査から手法検証までを対応しています。 　　こちらは大学との産学連携案件であることも特徴です。 　□開発環境 　　OS:Ubuntu 　□開発言語:Python 　□関連技術:CutPaste、DeepLearning、異常検知 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。(ダウンロード可能) ●開発事例集 　・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf 　・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

地域金融機関のユーザー利便性向上や業務効率化を実現するAI(生成AI含む)を用いたソリューションを提供するため、当社の保有資産/スキルや商品を(必要に応じて他社商品も)組み合わせて実際に形にしていく、これらに必要なプラットフォームの設計、構築、開発を行います。システムの基盤となる基本的なプラットフォームの設計、構築、導入または、各種技術やソフトウェアを用いたアーキテクチャの設計、構築、導入をお任せします。また、さらなるビジネス拡大に向けて、サービスを拡充していく必要があるため、企画から携わっていただくことも可能です。 具体的な仕事内容 ・システムの基盤となる基本的なプラットフォームの設計、構築、導入 または、各種技術やソフトウェアを用いたアーキテクチャの設計、構築、導入 ・開発協力会社や社内関連部門との連携・調整 ・新規ソリューション・サービスの企画、要件定義、設計

エンジニアとして、最先端の技術をキャッチアップし、衛星から得られる画像やデータを取り扱って、新規事業につながるアプリケーションを開発する 新規事業に求められる技術動向と顧客ニーズを主体的に調べ、開発方針を作成する 課題に対して、具体的な手法を調査し、ソリューション実装する ビジネスメンバーとチームを組んで一体ととなってプロジェクトを推進する

生成AIを活用したプロダクト・機能開発、および社内向けツールの設計・実装をお任せします。 プロトタイピングから実運用まで幅広く携わることが可能です。 プロダクト開発の最前線で生成AIを活用した新しい価値創出に取り組んでいます。 単なる業務効率化ではなく、プロダクトそのものにAIをどう組み込むか・プロダクト開発プロセスをどう進化させるかという視点から、技術とクリエイティブの交差点でチャレンジしています。 本ポジションでは、会社としてもまだ正解が見えていないテーマに対し、「ゼロイチ」で考え、形にする」フェーズから関わっていただきます。 また他クリエイターと同じく、実際のプロジェクトに携わって頂く等、ご自身の専門領域にとどまらず、さまざまなことにチャレンジできるポジションです。 ●具体的な業務内容: ・AIエージェントのプロトタイピング・運用 ・社内外向けダッシュボード・ツールの開発 ・アンケートや定量データを用いた分析・提案 ・ LangChainを用いたLLMワークフローの設計と実装 ・実プロジェクトでのAI活用(プロダクト開発の効率化・プロダクト自体のAI導入) ※技術スタック ▼バックエンド Python系 ・FastAPI(REST API設計) ・LangChain / LangGraph(AIエージェント構築) ・OpenCV(画像処理) ・pandas / numpy(数値計算・データ操作) ・matplotlib / seaborn(データ可視化) Node.js系 ・express(軽量なREST APIフレームワーク) ▼フロントエンド ・JavaScript / TypeScript ・Next.js(Reactベースのフレームワーク) ▼インフラ / クラウド AWS ・ EC2(仮想サーバー) ・S3(オブジェクトストレージ) ・ Lambda(サーバーレス関数) ・ECS / ECR(コンテナ実行・管理) ・DocumentDB(MongoDB互換のNoSQLデータベース) その他クラウドサービス ・ Pinecone(ベクトルデータベース / 類似検索) ・Snowflake(DWH / ビッグデータ分析基盤) ▼AI実行環境・LLM連携 クラウドLLMプロバイダー ・OpenAI(GPT系) ・Anthropic(Claude) ・Gemini(旧Bard / Google AI) ローカルLLM実行 ・ Ollama(ローカルでの軽量LLM推論) ▼その他ツール ・ Figma / Slack / Cursor / MCP ※CursorはAIペアプログラミングツールとして社内導入中

フルフレックス+リモート可能/クラウドとAIを活用したモダンなシステム開発実績多数!! 元マイクロソフトMVP複数年受賞されている本事業責任者と一緒に、 AIやクラウドを活用したシステム開発の顧客への提案活動/上流工程/開発工程のいずれか、または全てに携わっていただきます。 ・技術選定や実現可能性調査のためのコンサルティング ・クラウドアーキテクチャ設計・構築 ・データ基盤の設計・構築 <案件事例> ・AIを活用した営業支援チャットボットの開発 └Azure OpenAIを活用し、音声データを文字起こし、活用可能なデータに変換し営業メンバ業務効率化を達成 ・社内ナレッジ利活用ツールの開発 └社内に乱雑に配置された様々なナレッジを利活用できる検索ツールのためのRAGの開発 ・3大クラウドが提供するマネージドAIサービス利活用コンサルティング など 【ソフトウェアアーキテクチャ例】 フロントエンド:React/Typescript/Node.js/HTML/CSS/Javascript バックエンド:Java/PHP/Ruby/Python/Go/Haskell クラウド:AWS/GCP/Azure ツール:Github/Slack/Ansible/Kubernetes/Docker 生成AI:OpenAI/Bedlock/Gemini <特徴> ■リモートワーク主体前提の働き方をご用意 週次で自由に参加可能なオープンドアMTGを実施し、リモートワークでも疎外感が生まれないよう、上司部下関係なく気軽に何でも相談できる環境をご用意 ■クラウド系資格取得を全力サポート システムアイでは順調にクラウド資格取得者を増やしており 週2回の勉強会の実施や、資格取得に関わる費用の会社全額負担 取得時の報奨金もご用意しております。

【まずお任せしたいこと】 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。 データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。 -レコメンドエンジンの設計・開発・改善(協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど) -検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション -Google Cloud(BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等)を中心としたMLインフラ(特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等)の設計・開発・運用 -学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化(CI/CD) 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。 【バックグラウンドや志向に応じた広がり】 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。 ●データサイエンス寄りの方には: -ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 -事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 -A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進 ●データエンジニア寄りの方には: -dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 -KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境(Metabase x 生成 AI)整備 -プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備 -いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●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

●このポジションの3つの特徴 01　「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02　AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03　仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

【ご入社の流れ】 親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。 ※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。 ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、 BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、 並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。 【仕事概要】 ・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用 ・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発 ・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング ・AIモデルの評価、改善、最適化 ・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合 ・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション ・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証 【技術】 サーバサイド:Python(FastAPI),Azure App Service/StaticWeb,サーバレス(Azure Functions/LogicApps) スマホアプリ:React Native,Flutter,Kotlin,Swift コンテナ:Kubernetes,Docker,Service Fabric,Container Registry ビッグデータ:Data Lake,Data Factory,Synapse Analytics,Data Explorer,Evetnt Hub データベース:AzureマネージドDB(Cosmos DB,SQL DB,MySQL) セキュリティ:Azureセキュリティ(Application Gateway,Front Door,Private Link,Express Route,Sentinel,AzureAD) 運用管理:Azure Monitor/Application Insights,Azure Automation プロジェクト管理:Azure DevOps,Git ローコード:PowerPlatform(Power Apps,Power Automate/Power Pages) デプロイ自動化、テスト自動化、コンポーネント再利用型で高付加価値な時間配分

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。 SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。 ●このポジションのミッション 一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。 目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。 人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、 AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。 開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。 現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。 ●最初に取り組んでいただきたいこと まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。 ・Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握 ・Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理 ・未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認 ・Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理 これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。 技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。 ●主な業務内容 ①SENXYA DBのProduct Ownership 社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。 「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。 ②AI Native Development AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。 人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。 ③Data Infrastructure 案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。 「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。 ④SENXYA AI / AI Agent 見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。 将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。 ⑤Digital Twin 3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。 ⑥Physical AI / Robotics その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。 このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。

まずご一緒すること 具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。 1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用 ● マルチLLM(OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等) や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発 ● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント(Agentic Workflow)の構築・評価 ● Vector DB や RAG(検索拡張生成) パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化 2. コンピュータビジョン(CV)・機械学習モデルの最適化&開発 ● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル(CNN / Swin Transformer / YOLO等)の開発・精度向上および推論高速化 ● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化(能動学習/BaaL等)の仕組み化 ● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定(scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで)と精度検証 3. MLOps基盤構築・API化・本番運用(PoCからプロダクト化へ) ● FastAPI や Docker、各種クラウド(AWS / Azure / GCP)を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築 ● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD(GitHub Actions等) による継続的学習(Continuous Training)環境の自動化 ● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ(レガシーからの移植やコード変換支援)の推進 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと Almondoではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。 ・AIソリューション企画〜提案メニューの作成〜実提案 ・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション ・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 ・事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 ・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

企業で生成AIの活用が急速に広がる一方、 「PoCまではできたが、本番導入できない」 「ChatGPTを導入したが、業務が変わらない」 「自社データとどう組み合わせればいいか分からない」 といった課題も増えています。 ITSOが目指しているのは、AI技術そのものを検証することではありません。 生成AI・LLM・RAG・AIエージェントを企業の業務へ組み込み、実際に使われ、業務が変わるところまで実装すること。 本ポジションでは、AI活用構想からアーキテクチャ設計、アプリケーション開発、導入・運用まで、一気通貫で携わります。 ●生成AI/LLMアプリケーション開発 ・生成AIを活用した業務アプリケーション開発 ・ChatGPT API/Azure OpenAI Service/Gemini/Claude等を活用したAIシステム開発 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)の設計・構築 ・AIエージェントの設計・開発 ・社内システムとLLMの連携 ・AIチャットボット/ナレッジ検索システム開発 ・AI-OCR/ドキュメント解析システム開発 ・Python/TypeScript等によるAIアプリケーション開発 ●AIアーキテクチャ ・企業向けAIシステムのアーキテクチャ設計 ・Azure/AWS/Google Cloudを活用したAI基盤設計 ・オンプレミス/閉域環境を含むLLM活用環境の設計 ・セキュリティ/ガバナンスを考慮したAI基盤構築 ・大量データを活用するためのデータ基盤設計 ●AI活用・コンサルティング 経験に応じて、 ・顧客の業務課題ヒアリング ・AI活用ユースケースの検討 ・生成AI導入PoCの企画・推進 ・AIロードマップ策定 ・最新AI技術の調査/技術検証 ・顧客向け技術提案 まで担当領域を広げることができます。 ●自社AIプロダクト ・自社AIサービスの企画・開発 ・新規AIプロダクトの立ち上げ ・既存サービスへのAI機能追加 にも挑戦できます。