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

AI/Techコンサルタントが描いたビジネスソリューションの構想を、技術的に実現可能な、スケーラビリティと品質を担保したシステムアーキテクチャへと落とし込む技術的ポジションです。フルスタックの幅広い技術基盤を背景に、設計から開発、運用保守まで責任を持ち、システムデリバリー全体を牽引します。 ●経営・事業を支えるシステムアーキテクチャの方向性検討と設計 ●AI/MLを活用したシステムの技術選定、プロトタイピング、実装リード ●開発チームのリーダーとして、コードレビューや技術指導を実施 ●システムデリバリー経験を活かし、開発プロセス全体の生産性向上を主導 使用技術詳細 ●言語・FW・バックエンド: Python / Java / Rust / Go 等 ●フロント・バック: React / Next.js / Nuxt.js / Node.js / Express.js / Django / Spring Boot 等 ●AI/ML/RAG: TensorFlow / PyTorch / Hugging Face / LangChain / OpenAI API / Vertex AI / SageMaker / Elasticsearch ●インフラ: AWS / GCP / Azure / IaC (Terraform 等) ●その他: Docker / Kubernetes / GitHub / CI/CD (GitHub Actions 等) / 生成AIツール (ChatGPT / Copilot / Cursor / Claude 等) / その他データ処理・分析、メッセージング、ワークフロー、監視、セキュリティ等の各種ソフトウェア プロジェクト例 ・ヘルスケア業界: 社内基幹プロセスを担うWebシステム構築 ・エネルギー業界: 臓器システム刷新プロジェクト ・自治体: 警察システム刷新プロジェクト ・石油業界: 保全管理システム開発プロジェクト

部署・チーム名 Technology Solutions – Customer Engagement IQVIAのTechnology Solutions部門では、ヘルスケア業界向けに最先端技術とパートナーシップを活用し、DXを戦略的に推進するパートナーです。 Customer Engagement部署では、企業の成長を支援するコマーシャル領域のソリューションを提供しています。Customer Engagementチームは以下の領域を中心に活動しています ●事業成長に直結するソリューション設計 日本独自開発のCRMソリューションを核とした統合型ソリューション(BI、AI、データ)の設計・開発・導入 クライアントの営業・マーケティング戦略を変革 ●最先端技術 x ビジネス戦略 AI/生成AIなどの最新技術を活用したソリューションの導入 AI/生成AI、データアナリティクスを活用し、顧客課題を解決する新しい価値創出 ●グローバル連携と日本市場特化の両立 グローバルのベストプラクティスを取り込みつつ、日本独自のニーズに応えるソリューションを開発 ●多様な専門家との協働 コンサルタント、エンジニア、データサイエンティストなどと連携し、戦略から実装まで一気通貫して支援 ヘルスケア業界のDXを率引する当社のCRM AI・BI・Dataを統合した次世代ソリューションの製品戦略をリードいただきます。単なる製品管理ではなく、市場分析から戦略策定、事業成長に直結する意思決定まで担うポジションです。 ●製品戦略 市場調査・顧客ヒアリングを通じた業務課題の収集 データ分析と市場動向を踏まえたCRM製品の競争力強化と新機能検討 ●製品ライフサイクル管理 製品企画から開発、導入、運用までの全プロセスの管理 開発チームとの連携による設計・開発推進 スケジュール管理と品質保証 ●提案・デリバリー支援 セールス/マーケティングチームとの協働による提案活動支援 製品機能・開発ロードマップの説明 導入後のサポート体制構築と運用状況の把握 ●テクノロジーとイノベーション AI、BIツール、データアナリティクスを活用した新CRMソリューションの構想策定 役割への期待 1か月目～3か月目:IQVIA各種製品、Tech製品の機能、Tech製品の開発ライフサイクル等のキャッチアップと提案支援 3か月目～6か月目:製品戦略、製品ロードマップの検討および製品ライフサイクルの管理 6ヶ月～1年目:チーム内、チーム外、社外とのコラボレーション強化 過去のプロジェクト事例 グローバル/ローカルCRM製品の導入事例多数 AI/生成AI製品の導入事例多数

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrityや、2030年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方で、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 また、AI Transformationを推進していくために社内業務では Copilot を中心にAIを活用し、各プロジェクトではCopilotに限らず、ベンダーフリーで顧客へ価値を提供しています。顧客への価値提供を行うために、AIを正しく使いこなすためのリテラシー教育・基礎研修を社内で体系的に提供し、2025年度は延べ1.4万人の社員がAI研修を受講しています。 さらに、より高度な価値提供に向けてAIスキルマトリクスを定義し、研修内容もテクノロジーの進化に合わせて随時更新しています。 特にソフトウェア開発においては、GitHub CopilotやDevin・Claude CodeといったAIエージェントを操作できる環境を用意し実際に触れることで、 ハーネスエンジニアリングが行える人財を開発していきます。また、新たに公開されたAIエージェントは性能や操作感を適宜検証し必要に応じて操作環境を提供していきますので、最新のAIエージェントを操作いただくことも可能です。 人財の創造を重視するAKKODiSの企業理念に基づき、AI時代だからこそ人財の存在価値向上を推進しています。 (雇入れ直後) ●お任せしたい業務 ・大手重機械工業メーカーにて、防衛航空機の製品設計開発プロジェクトにおけるソフトウェア(AI)開発業務 　　以下の業務のいずれかを担当していただきます。 　　・防衛航空機開発におけるプロジェクトマネジメント支援業務:お客様への提案、折衝、構想検討や担当機種、もしくは領域のプロジェクト管理、課題管理などの支援を実施 　　・防衛航空機搭載システム(人工知能)開発のソフトウェア開発・試験検証 　　・防衛航空機の将来検討のための先進AI研究開発業務 　　 ・上記の設計業務にプラスして、AKKODiSのチームメンバーやコンサルタントと連携し、お客様先での課題発見、解決策の提案・実行までを実施 ※官公庁向けの大型長期プロジェクトに携わって頂く予定ですが、能力によっては別プロジェクトになる可能性があります。 (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。また、人事規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める業務を含む) ●想定されるプロジェクト 【想定プロジェクト概要】 ・防衛航空機開発プロジェクト構想検討、プロジェクトマネジメント業務 ・防衛航空機搭載ソフトウェア開発業務 ・次世代AI技術研究開発プロジェクト

・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計 ・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証 ●チームの雰囲気 • データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わりながら、プロダクト価値を最大化することを重視しています。 • メンバー同士の距離が近く、技術的な議論も活発で、役職や職種を問わず、フラットかつオープンなコミュニケーションが根付いています。 常に最先端の技術開発を行うため、東京大学、神戸大学、早稲田大学、慶応大学の経済学の教授陣を含めたR&D定例MTGが週次で開催されています。

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。 候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします 。 ●募集ポジション ・データ分析基盤エンジニア(SQL・DWH・ETL・BI基礎) ・BIエンジニア(Tableau / Power BI / Looker) ・データアナリスト(SQL / Python / BI) ・データエンジニア(GCP / AWS / Snowflake など) ・AI/機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ●募集部門 ・データ利活用部 ・AIビジネス部 ・ACR(Analytics Consulting Research)部 ・基盤運用構築部 ・BI推進部 ・SAC(Strategic Anltics & Consulting)部

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

・当社が提供する各種サービスに高い付加価値をつけるため、最先端AI技術を取り入れてエンジンやモデルを一から開発していただきます。 ・各種サービスに高い付加価値をつけることを目的とした機能の設計・開発・リリースまでをお任せします。 チームメンバの経歴: ・数社のAIベンチャーでテックリードを勤め、画像、自然言語、数値データ等の多様なデータを扱うプロジェクトを多数経験。 モデル作成だけでなく、システムへの組み込みまでを担当し、導入に導いてきた実績を持つ　2021年に1人目のAIエンジニアとして当社に入社し、AI導入による顧客価値向上に取り組んでいる。 【環境】 利用言語:Python、 Go、 Javaなど フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorchなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー バージョン管理システム:GitLab チケット管理システム:GitLab 【取り組む課題】 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析などの分野で開発を進めていただきます。 【組織構成】 課長(50代、男性/課長)−メンバー2名 ※エンジニアの全体人数としては250名程度で、製品別・役割別に7つの部と25つの開発チーム(課)に分かれ、それぞれ10名〜20名ほどの規模となっています。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

当社が提供する複数プロダクトに対して、AI開発の上流から下流まで裁量を持って開発を担っていただきます。 (1) 最新技術の調査・手法の選定 ・論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定 (領域:画像認識・自然言語処理など) (2) データ収集・前処理 ・AIモデルの学習に必要なデータの収集・整備(ログデータ、画像データ、テキストデータ など) ・学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理 ※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理 (3) PoCの実施・モデル開発 ・最適なアルゴリズムの設計・改善 ・ハイパーパラメータの最適化 (4) 評価指標の設計・精度検証 ・評価データの作成・整備(偏りのない指標で性能を測定) (5) システム実装・運用 ・API化(Flask / FastAPI)、実サービスシステムへの統合/連携 ・クラウド環境(AWS・GCPなど)へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理 【環境】 利用言語:Python フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorch、FastAPIなど 生成AI : OpenAI API、AWS Bedrock、VertexAIなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP 利用AI開発ツール: Github Copilot、Claude Code、Cursurなど コードレビュー:Pull Request ベースでのコードレビュー バージョン管理システム:GitHub チケット管理システム:GitHub 【組織構成】 課長(30代、男性)-メンバー9名 ※エンジニアの全体人数としては350名程度で、製品別・役割別に組織が分かれております。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

【主な業務内容】 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 ・プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 ・課題解決に向けたAIソリューション(生成AI・RAG・機械学習モデルなど)の提案・検証 ・プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 ・本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 ・品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 ・各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく-- そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら ・https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 <具体的な業務イメージ> ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 <今後のキャリアパス> 個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。 ●マネジメントキャリア(Manager/Leader) プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス ●スペシャリストキャリア(Specialist) 高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位(Principle Specialist)として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス

マルチモーダルAIを活用した高度な機能実装およびプロトタイプ開発を担っていただきます。 画像、音声、テキストなど複数モダリティを扱うAI機能を企画段階の検証にとどまらず、実際のプロダクトへの実装や性能改善まで一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・画像、音声、テキストを組み合わせた高度な推論モデルの実装 ・プロダクトへのAI機能組み込み(バックエンド実装含む) ・推論速度や精度の最適化、評価指標の設計 自律性の高いスクラムチームの中で、特定領域のスペシャリストとして技術的な意思決定をリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 特定の技術課題(例:食べログメニュー画像認識機能の実装等)の担当者として開発をリードいただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・プロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 配属組織 ●グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 担当職種の変更範囲 会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

～生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する～ 私たちは、RAG/AIエージェント/DWH/MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。 AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。 DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、 人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、 DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。 そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、 データ取得・加工・検索設計 RAG / AIエージェントの実装 精度改善・運用サイクル構築 まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・業務構造の分解 業務フロー・KPI・例外処理の可視化 自動化・AI適用が成立する領域/しない領域の見極め 2.ソリューション設計 業務要件・制約(精度/コスト/運用負荷/セキュリティ)を踏まえた 生成AI/AIエージェント/RPA/API/DWH の構成設計 技術選定およびアーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC〜本番導入) Python・API連携による実装 RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証 PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善 4.本番運用・高度化 KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築 変更管理、再学習・再設計方針の策定 手順書整備・運用定着支援 5.ステークホルダー連携 技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成 ROI可視化・報告資料作成

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・現状分析 業務フロー、KPIの可視化、ボトルネックの抽出 2.ソリューション設計 業務再設計(BPR)、生成AI/AIエージェントの業務組込み、RPA・ワークフロー・API・DWHとの連携設計、UX・アーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC～パイロット) Python/API連携による実装、モデル選定(RAG、OCR、音声解析 など)、A/Bテスト、セキュリティ考慮、本番移行対応 4.運用・改善 KPIモニタリング、モデル精度改修、品質管理、手順書・教育資料作成、運用定着支援、変更管理 5.ステークホルダー連携 現場部門を巻き込んだ合意形成、トレーニング提供、ROI可視化・報告資料作成 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ● 生成AI / LLM OpenAI / Azure OpenAI などの LLM API、AIエージェント構築やRAG(検索 × 生成)の活用 ● ローコード / 自動化 Dify を活用したAIエージェント・ワークフロー構築、Power Platform(Power Automate / Power Apps) ● データ基盤・クラウド AWS / Azure / GCP など主要クラウドサービスの基本利用、データベースへの接続、簡易クエリ(SQL)、API・外部サービスとの連携 ※「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。 ※担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

●ポジション PM、PL リーダー層 ●案件の特徴 ・AI開発におけるPoC案件を多数手がけています。 ・PoCで検証したAIモデルを組み込むシステムやアプリケーション開発に携わることができます。 ・そのほか、制御系システム、Webシステム、デスクトップアプリなど、幅広い開発案件があります ・エンドユーザーの業界は多岐にわたりますが、製造業や装置メーカー向けの案件が中心です ・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 ・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 顧客提案、要件定義、基本設計、詳細設計、実装、機能試験、現地試験(実機デバッグ)、 不具合修正、問い合わせ対応、レビュー、メンバー管理など ※上流～下流まで対応いただきます ※顧客折衝の機会もあります ●入社後の業務 まずは社内で請け負っている受託開発案件(上流～下流)に従事していただき、環境に慣れていただきます。 社内での経験を積んだのち、リーダーとして顧客折衝(仕様調整、見積もり調整など)や メンバー管理などのリーダー業を行っていただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 #### 開発案件(一部抜粋) ●光学顕微鏡開発支援 □概要 光学顕微鏡開発におけるデバイス制御、SDK開発、画面開発、シミュレーター開発 などを行います。 客先(都内)での打ち合わせや実機試験などもあります。 □開発環境 OS:Windows、Linux ツール:Visual Studio、Excel、Wordなど □開発言語:C++、C#、Qtなど ●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。 判別にはAIを使用し、AIが返した結果を表示するようなシステムです。 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、Linux ツール:Visual Studio、Excel、Wordなど □開発言語:C++、C#、Qtなど ●漁獲物の画像解析システム開発 □概要 漁獲物の自動判別AIシステムの開発案件です。 AIモデルは、物体検知やセグメンテーションなどの技術を使って開発し、 システムはデスクトップアプリやWebシステム、アンドロイド端末開発など多岐にわたります。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu、Android □開発言語:C#、C++、Python、Java、Kotlin、AWSなど 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

●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 ●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

●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

●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

このポジションは TSA(テクニカルソリューションアーキテクト)と組みながら、顧客現場で AI モデルの設計・実装・システム化を一気通貫で担うエンジニアポジションです。ML もできる、かつ顧客の目の前でディスカッションしながら主にPythonベースのコードで、手を動かして実装できる人を求めています。 ●このポジションのメンバーがやること ・TSA と一緒に顧客と議論しながら、プロトタイプを組み・動かし・調整する ・AI モデルの設計・学習・評価を担当し、そのまま顧客のワークフローに組み込む ・顧客環境まで、自分の手で届ける ML モデル開発と現場実装の両方を手掛けるエンジニアに向けたポジションです。TSA が「何を作るか」を顧客と定義する役割であるのに対し、このポジションは「モデルも含めて、技術的な知見を加味してどう動くものにするか」を顧客と会話しながら形にします。 ●業務内容 1.顧客現場での実装伴走 ・TSA とペアで顧客との打ち合わせに入り、プロトタイプ要件を定義したうえで実装する ・顧客のフィードバックを受けて、仕様と実装を並行して調整する ・閉域網・顧客施設内での開発・デプロイに対応する ・データを見ながらシステム要件などを微修正する 2.AI モデルの設計・開発・組み込み ・衛星画像解析モデルや生成 AI システムの設計・学習・評価を行う ・既存の社内モデル資産を組み合わせつつ、現場要件に合わせたカスタマイズや追加学習を行う ・学習 / 推論パイプライン、前後処理、API 化、運用監視まで一気通貫で実装する ・現場で得た情報(使われ方、制約、エッジケース)をそのままモデル改善に反映する 3.セキュアな環境でのシステム構築 ・セキュリティ要件を満たすクラウド構成(AWS / GCP / Azure)、必要に応じてオンプレ環境での実装 ・IaC、コンテナ、CI/CD を用いた運用可能なシステムの構築 ・顧客環境の制約を前提にした現実的なアーキテクチャ設計 ●入社後の流れ 〜3ヶ月: 既存案件に TSA とペアでサブ参画。並行して GIS・衛星画像処理・安全保障ドメインのオンボードプログラムを受講 4ヶ月〜: 実際に現場で顧客と話しながら運用を担当(徐々にカバー範囲を広げていただきます)

募集背景 近年AI技術の急速な進展とともに、クライアントからのプロジェクト要請が増加しております。 エンジニアとして機械学習/ディープラーニング/最適化等の最先端技術のことを理解しながら、クライアントのビジネス課題を引き出し、理解し、それに最適な技術を考案、提案、合意形成、実装、デリバリーをリードしていただけるメンバーを募集しております。 事業領域について 事業領域 カスタムAIソリューション事業内でいずれかのプロジェクトマネジメントに関わっていただきます。 クライアントやプロジェクト内容によって領域を横断することもあります。 *AI活用コンサルティング・AI開発サービス* ●DX、AI活用アドバイザリー ●AIシステム提案 ・AI PoC、プロトタイプ作成 ●AIシステム開発 *人工衛星データ・AI解析サービス* ●衛星活用アドバイザリー契約 ●GRASP EARTH Forestレポートの提供 ●AI解析エンジンの開発 ●AI解析レポートの提供 *MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービス* ●AIの使用量、利用台数に応じたライセンスフィー ●パートナー企業の事業収益に応じたレベニューシェア ●継続学習環境の提供と追加学習支援 成長市場であるAI分野において、大規模プロジェクトを牽引し、ビジネスへのインパクトを生み出すチームメンバーとして役割を担っていただきます。 主な業務内容 ●クライアントが抱える課題に対して、統計的・機械学習的手法によるソリューションを調査研究及び考案、実装、評価 ●AIシステム設計・開発・テスト ●クライアントとの打ち合わせにおいて、技術的な面での進捗報告や議論 ●ソリューションアーキテクトと一体になってプロジェクトを推進

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 ソフトウェアアーキテクトとして、AI導入のためのソフトウェア開発において技術選定やアーキテクチャ、システム要件定義〜設計をリードいただきます。 各業界の大手企業が抱える事業課題を解決するAI導入や、協業によるAIを前提とした新たなビジネスモデルの創出を通じて、AI時代の新しい働き方を提供する社会的インパクトの大きい開発案件に関わっていただけます。また、システム導入後も顧客と継続的にコミュニケーションをとるため、作って終わりではなく継続的な支援が可能です。 ※本ポジションはAI領域の経験は不問です。社内の機械学習エンジニアと開発を進めるため、AIに関する不明点はすぐ相談できます。 プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件( https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html ) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

私たちのチームでは、最先端のAI技術を駆使し、様々な業界のお客様の課題解決に取り組んでいます。 お客様に寄り添い、「作ったら終わり」ではない未来を見据えたシステム開発を通じて、顧客体験や価値を最大化することを目指しています。 AIをどのように活用するかという視点を持ち、 最新のAI技術を用いたデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進し、新たな価値創造を実現します。 #### 本ポジションの特徴 ●AI技術を用いたWebシステム開発に携わることができます ●AI関連の実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます ●最新の技術を取り入れた開発に挑戦したい方、「やってみたい」という意欲や得意分野を伸ばしたい方、大歓迎です ●適性や希望を考慮し、最適なポジションをお任せします #### 開発環境 ●Python ●AWS(SageMaker, Bedrock, Glue, Athenaなど) ●各種機械学習系ライブラリ ●Docker ●GitHub #### 案件例 ●社内用ファイル検索システム 主にAWSが提供するAI系サービスを使用し、社内の業務効率改善に貢献。 設計から実装、テストまでを担当し、AI周りの実装だけでなくインフラの構築や画面の実装も行った。 ●AIチャットアプリ 主にAWSやOpenAIのサービスを使用して新規サービスを構築。 設計から実装、テストまで実施。 AI周りの実装だけでなくインフラの構築やAPIの実装などを幅広く担当。 ●土木施工現場の業務効率化 画像解析AIのモデルの開発を担当。 データの収集、解析、モデル作成まで一貫した開発に携わった。 ●建設現場向け危険箇所検知アルゴリズム開発 ●既存システムへのAIレコメンド機能導入 ●商品陳列最適化アルゴリズム開発 ※プロジェクトの規模にもよりますが、基本的に2、3名のチームでアサインを予定しています。 ※客先常駐は原則ありませんが、案件によっては相談させていただく可能性があります。 ※現状、業務に合わせて出社とリモート勤務を臨機応変に対応しています。 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

成長市場であるAI分野において、大規模なプロジェクトを牽引し、チームメンバーと共にビジネスへのインパクトを生み出すAIアルゴリズムの開発やシステム開発をリードする役割を担っていただきます。 ●主な業務 ・クライアントの課題解決に向けて、AIエンジニアと協力し、統計学や機械学習手法を活用したAIアルゴリズムの調査、設計、実装、評価を行う ・開発したAIアルゴリズムを活用し、AIシステムの構想策定・設計・開発・運用をチームとともに推進 ・プロジェクト管理を通じて進捗をリードし、ビジネス価値の最大化と成果創出を支援 ●開発環境 ・使用言語 　Python ・クラウド/オンプレミス 　クラウド：AWS、GCP、Azure 　オンプレミス：自社サーバー ・バージョン管理 Git (GitHub) ・CI/CD 　Github Actions ・インフラ 　コンテナ：Docker 　インフラ構成管理：Terraform、AWS CDK ・ドキュメント管理 　Google Drive ・コミュニケーションツール 　Slack

Givery AI Labの一員として、クライアント先に深く入り込み、生成AI/LLMを活用したソリューションを構築・展開・運用する役割です。 単なる設計ではなく、コードを書き、システムを構築し、運用フェーズで起こる課題に責任を持ちます。 ・クライアントの業務フロー・ナレッジを深く理解し、AIソリューション(RAG、エージェント、モデル活用ワークフロー)に落とし込む ・Python/TypeScript等を用いたプロトタイプ開発および本番展開 ・クラウド基盤(GCP/AWS等)上でのAIプラットフォーム構築・デプロイ・運用 ・フロントエンド/バックエンド/データパイプラインなどを含むフルスタックでコード貢献 ・顧客折衝・ユーザーインタビュー・ログ解析・改善施策立案までを含む伴走型実装 ・本番運用時のモニタリング、データドリフト対策、機能追加/改善の実行 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 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 AI開発: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 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 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 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) https://givery.co.jp/news/n20160601/ 東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) https://givery.co.jp/news/20240809_1/ 東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) https://givery.co.jp/news/20240902_1/

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

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。 ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。 【具体的なタスク例】 ●課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design) 顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。 関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。 ●SOTAモデルの実装と検証 (Implementation) 選定した論文の手法(Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等)を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。 実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。 ●プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering) 再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。 Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。 推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。 ●ステークホルダーへの技術説明 (Communication) アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。 【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

●課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design) 顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。 類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。 ●高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation) 既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。 ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。 ●アーキテクチャ設計と技術品質の統制 (Engineering) 個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。 全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。 ●事業価値への接続と期待値コントロール (Communication) 技術的なアプローチが、顧客のPL(売上向上・コスト削減)にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。 技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないか(技術的限界)を明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。 【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

JDSCは「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX(AIトランスフォーメーション)・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。 【担っていただきたい役割】 ●ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進 ●顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用 ●データパイプライン・データ基盤(DWH)の設計・開発・運用 ●MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用 ●隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 【主な業務内容】 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ●プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ●顧客の業務で使用される本番運用段階 ●単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。 【主な開発環境】 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence BIツール:Power BI, Tableau

事業概要(DXパートナーサービス) 各業界をリードする顧客企業にと共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 ACESは、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 さらなる事業成長に向けた組織改革の一環として、DXパートナー事業のAlエンジニアを統括するマネージャーを募集します。 技術責任者として複数のAI導入プロジェクトを横断し、アルゴリズムの品質担保に責任をお持ちいただきます。 顧客課題やビジネス上の制約を踏まえた最適なAIソリューションを設計・実装する、クライアントへの価値提供における根幹を担う役割です。 また中長期的な成長を視野に、技術を横展開していくための技術資産の蓄積方針設計、 蓄積した資産の活用を加速させるためのオペレーション構築など技術戦略面にも関与いただく想定です。 具体的な業務内容 ●AI導入プロジェクトの技術品質担保 クライアントの経営/事業課題に応じたアルゴリズムの設計・技術方針策定 モデル設計・検証のプランニングの妥当性判断および品質担保 機械学習モデルの社会実装における制約・運用面を踏まえた技術判断 ●AIアルゴリズムの技術戦略策定 技術の横展開を可能にする戦略的な技術資産の蓄積方針設計 再利用性の高い仕組み/オペレーションの構築 ●(希望に応じて)機械学習エンジニアチームに対するピープルマネジメント

ACESは「アルゴリズムで、人の働き方に余白をつくる。」をミッションに掲げる東大松尾研究室発のAIスタートアップ企業です。さまざまな産業において、最先端AIを用いたDXプロジェクトの推進を行う事業を展開しています。 社内で独自開発を進める「エキスパートAI」を提供し、顧客の課題解決や新規事業立ち上げを共同で遂行します。 仕事概要 AIコンサルティングサービスにおけるプロジェクトを推進するAIエンジニア(社会人博士)のポジションです。 画像・映像・音声・自然言語などをマルチモーダルに掛け合わせ、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。 業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。 ACESは社会人博士支援制度を提供しており、勤務時間120h/月(75%稼働) を前提とした正社員としての勤務となります。 いきなり正社員ではなく、インターンシップからの参画(稼働40-50%を想定)も可能です。 開発環境 ・言語:Python ・Deep Learningフレームワーク: PyTorch ・OS:Linux