AI・機械学習（LLM）エンジニア(AWS)の求人・転職情報

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社ビジョン・コンサルティング

テクノロジーに関する企画構想、マネジメント/リード、アーキテクトを主とした業務、経営とITの流れを作り戦略実現のためIT化をご支援します。 各業界におけるシステム導入支援やシステム統合プロジェクトリード、システム開発、システムリプレイス、サーバー構築等に加え、近年はAI、サイバーセキュリティ等、最新技術を用いた案件が増加中です。 また、ソリューションカット、インダストリーカットがなく、グローバル案件を含め、全業界の案件に携われるチャンスが豊富です。 金融、製造、通信、自動車、官公庁等の案件にて顧客の課題解決を行います。 ヒアリング、システム化企画構想、要件定義、設計、構築、運用保守まで幅広いフェーズでご活躍いただけます。 <業務例> ・基幹系システム、WEB アプリ、モバイルアプリ開発 ・インフラアーキテクト(サーバー/ネットワーク) ・セキュリティーエンハンスメント ・クラウドアーキテクト ・AI 分析基盤構築 ・プロジェクトマネジメント 等 プロジェクト事例 ●情報系エンタープライズ業向け、AI画像解析分析モデル基盤構築 AI基盤開発チームの技術リードとして、構築環境の最適化推進、および構築からテスト。 ●製造業向け、次期通信ネットワークへのセキュリティGW導入 セキュリティGW導入において、現場マネジメント、および設計から導入までの技術リード。 ●通信業向け、グローバルNW更改 NW/FWの設計から構築、ベンダーコントロール。 ●大手エネルギー業向け、クラウドリフト(AWS→Azure) AWSからAzureへの移行において、技術提案をしつつ、テックリードやベンダーコントロール。 ●某商業施設向け、基幹システム(販売管理～請求、会計)改修 年間を通じて一定の改修が発生するシステムにおいて、AWSサービスを利用しつつ、Java/VBを用いたエンハンス開発。

株式会社分析屋

クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。 現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 ●案件事例 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ●入社配属部署(AIビジネス部) AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。 機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。 現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。 管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。 変更の範囲:会社が指定した場所

株式会社分析屋

クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。 現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 ●案件事例 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ●入社配属部署(AIビジネス部) AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。 機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。 現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。 管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。

株式会社ラクス

「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するラクスグループにおいて、自社プロダクトに関わるAIモデルの開発、精度改善をミッションとしているチームにジョインいただきます。 要件定義、データ整備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程に中心となって携わっていただきます。 (1) AI ロードマップ策定・技術選定 ・AI・データ分析領域における、PoCの策定及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー ・既存システムとの統合を考慮した技術要件の検討 (2) 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) (3) データ収集・前処理 ・AIモデルの学習に必要なデータをの収集・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 (4) 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 (5) 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) (6) 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 ●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、不正検知などの分野で開発を進めていただきます。 ●その他 ※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。

株式会社サイバーエージェント

当社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、各事業部のデータ分析を行い必要な技術的な支援を行います。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。 本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。 ●経営層や事業責任者と深く連携し、データを用いた意思決定ができるよう、現場から支援する ●機械学習やデータサイエンス業務を効率的に行えるような施策を立案し、実施する ●機械学習やデータサイエンスを扱うメンバーを中心としたエンジニア組織の戦略を立案し、実行する

株式会社サイバーエージェント

●サービス成長のためのデータ分析 ・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案 例)ボトルネックの特定と打ち手の考 ・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築 例)データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出 ・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発 例)チャンネル表編成の数理的な最適化 ・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発 例)ターゲティング広告商品の開発

株式会社ギブリー

プリセールスとして、お客様の課題を解決するAIソリューションの提案から導入までを一貫して担当していただきます。具体的には、以下の業務を通じて、顧客のビジネス成功に貢献します。 ●技術ヒアリング・要件定義: 顧客のビジネス課題やニーズを深く理解し、技術的な要件を整理します。 ●ソリューション設計・提案: 整理した要件に基づき、最適なAIソリューションのアーキテクチャを設計し、技術提案書や見積もりを作成します。 ●デモンストレーション・PoC(概念実証): 提案内容の実現性や効果を、デモやPoCを通じてお客様に明確に示します。 ●プロジェクトハンドオフ: 受注後、開発・デリバリーチームへスムーズにプロジェクトを引き継ぎます。 ●合意形成: 顧客、営業、開発チームの間に入り、円滑なコミュニケーションを促進し、プロジェクトの成功に向けた合意を形成します。 ●現場使用言語 ※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 ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務 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! 稼働条件について 当社が提供するシステム開発業務において、顧客のセキュリティポリシーに準拠する必要があるため、以下の条件を満たしていただける方を募集しております。 ●作業拠点の制限 顧客指定のセキュリティ要件に基づき、作業拠点は日本国内、または顧客が許可する地域に限定されます。一時的に日本国外で作業を行う場合、事前に顧客および当社の承認が必要です。 ●ネットワーク環境 作業時には、顧客指定の安全なネットワーク環境を使用する必要があります。特定の地域でのネットワーク利用が制限される場合があるため、詳細は面談時にご確認ください。 ●勤務形態 リモート勤務を希望される場合も、顧客のセキュリティ要件を遵守する必要がございます。 ●貸与品の取り扱い 当社および顧客から貸与されるPC、周辺機器、ストレージデバイスなどの機器類は、許可なく日本国外へ持ち出すこと、または第三者に利用させることを禁止します。万が一、日本国外で利用する必要がある場合、事前に顧客および当社の承認を取得してください。

株式会社CARTA HOLDINGS

CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。 仕事の進め方 プロジェクトに携わる前の段階で、CARTAの20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるインフラ基盤、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ・変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められる ●実装する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"作らない"手段も含めて解決策を実現する ●継続して改善する ・プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●バックエンド ・Python, Go ●フロントエンド ・TypeScript, React ●生成AI関連ツール ・基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) ・ツール: LangChain, Langfuse ●インフラ ・Google Cloud, AWS ●プロビジョニングツール ・Terraform, CDK ●コード管理 ・GitHub ●コラボレーション ・Google Meet, Slack

株式会社ACES

本ポジションでは、ACESが推進する「AI OS」構想において、Data Layerの責任者として、設計・構築・案件適用・型化までを一貫してリードしていただきます。 AI OSは、Data Layer / Knowledge Layer / Agent Layer など複数のレイヤから構成されており、特にデータを起点としたAI活用を成立させるためのData Layerを重要な基盤と位置付けています。 現在ACESでは、このData Layerを専門的に担う責任者ポジションが存在しておらず、本ポジションはその中核を担う新設ポジションです。 単なるデータエンジニアリングに留まらず、 ●AI OS全体(Knowledge Layer・Agent Layer)との接続性 ●クラウドを前提としたITアーキテクチャ設計 ●実案件への適用を通じた再現性の高い型化 といった観点を持ち、「構想」と「現場実装」を往復しながら、ACESにおけるデータ活用の中核をつくる役割です。 所属は研究開発チームとなりますが、短期的にはDXパートナーサービスへの関与も多く、事業横断的に活動いただくポジションです。 具体的な業務内容 ●AI OS(Data Layer)の設計・構築 AI OS構想におけるData Layerの設計・技術選定 Databricks・Snowflake等のモダンなデータスタックを活用したデータ基盤設計 Knowledge Layer・Agent Layerとの接続性を考慮したデータアーキテクチャ設計 Azure / AWS / GCP 等のパブリッククラウドを前提とした周辺アーキテクチャ設計 データ連携、権限管理、セキュリティ、運用設計 等 ●プロジェクトへの適用・実装推進 DXパートナーサービス事業案件および社内プロジェクトにおけるData Layerの設計・構築・実装 設計範囲を超えた技術的課題への対応、現場適用可能性の向上 データ基盤に関する方針決定およびプロジェクト内での技術リード ●知見の型化・社内展開 プロジェクトを通じて得られた知見のドキュメント化・型化 Data Layerの実装ガイドライン、再利用可能な開発モジュールの整備 社内向けのナレッジ共有、教育、浸透施策の企画・実行 ●推進体制の構築(協働) 外部パートナー(データ領域)との協業体制の設計・運用 内製・外製の方針設計とプロジェクト品質・スピードの両立 研究開発チームのマネージャーやDXパートナーサービス PMと連携した推進 キャリアパス 入社直後から、ACESにおけるデータ領域の責任者としての役割を担っていただきます。 中長期的には、AI OS全体を見渡したより戦略的な技術ポジションや、事業・組織レベルでの意思決定に関わる役割への拡張も期待しています。 開発環境・技術スタック(一例) クラウド:Azure / AWS / GCP データ基盤:Databricks / Snowflake 等 言語:Python IaC:Terraform CI/CD:GitHub Actions コード管理:GitHub ドキュメント:Notion コミュニケーション:Slack / Zoom ※案件・構想に応じて柔軟に技術選定を行います。

株式会社pragmateches

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

株式会社メドレー

AIエンジニアとして、各プロダクトにおけるAI機能の設計・実装や、新しいAI技術の導入を主体的に推進していただきます。プロダクトの課題や要件を理解しながら、PdM・デザイナー・テックリードと協働し、医療現場で価値を発揮するAI機能を形にしていくポジションです。具体的には、以下の業務を想定しています。 ・生成AI/LLMを含む最新AI技術や外部APIの調査・検証(PoC実施を含む) ・AI機能や外部システム連携機能の設計・実装・テスト ・PdMやドメインエキスパートと連携し、プロンプト設計や仕様への技術的フィードバックを実施 ・チーム内でのコードレビュー・ナレッジ共有を通じた品質向上 ・AIや外部API活用の新しいアイデアを積極的に提案・実現 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社メドレー

AIシニアエンジニアとして、医療プラットフォームの各プロダクトにおけるAI機能の実装やAI技術の導入をリードしていただきます。具体的には、以下の業務を想定しています。 ・AIや外部システム連携を用いた新機能の設計・実装・改善 ・PdMやデザイナーとの協働による要件整理と技術検討 ・プロダクト内外のデータ活用・自動化を支える技術基盤の整備 ・チーム内でのコードレビューや技術知見の共有 ・AI/API関連の新技術のキャッチアップとプロダクトへの適用検討 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

テイラー株式会社

本ポジションの役割 本ポジションでは最新のAI技術を活用し、業務効率化や開発支援ツールの設計・開発を担当します。主に、大規模言語モデル(LLM)やAI支援ツール(Devin、GitHub Copilot Workspace など)の導入・活用を検討し、エンジニアリングの生産性向上に貢献する役割を担っていただきます。 具体的な職務内容 ●AIを活用した開発支援ツールの設計・開発・導入 ●Devin、GitHub Copilot Workspace などの導入検討と最適な運用設計 ●LLMなどの最新AI技術のリサーチ・評価・実装 ●社内エンジニアがAIツールを活用しやすい環境の構築と推進 ●APIやクラウドサービスを活用したAIツールの統合・開発 <開発環境> ・ミドルウェア PostgreSQL, CloudRun, Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, Go, Rust ・そのほか GitHub Copilot

IQVIAジャパン グループ

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

株式会社Works Human Intelligence

●役割 アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。 「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。 ●職務内容 Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み(PoC〜本番化)までを一気通貫でリードしていただきます。 ● 共通AI/Webアプリケーション基盤の開発 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等)のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離(他社データを混在させない強固なセキュリティ)を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築 ● フルスタック開発・スケーリングの主導 ・プロトタイプの高速な開発(PoC)による仮説検証のリード ・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング ・フロントエンドの状態管理(ストリーミング応答のUI/UX等)から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Algomatic

・AIエージェントプロダクトの設計・開発 ・0→1フェーズにおける価値検証・技術検証〜プロダクト立ち上げ・継続改善 ・短期に顧客価値をデリバリーすることと中長期目線での持続的成長(技術負債のコントロールなどを含む)のバランスコントロール ・デザイナー・PdM・営業含む各チームメンバーと協調し事業を前進させる ・顧客の課題解決に向けた要件定義やアーキテクチャー検討​ プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用したAIエージェントの設計・開発・運用支援 ・AI駆動開発を用いた新規案件や既存クライアント向け機能拡張案件における、システム要件定義・設計・構築 ・クラウドサービス・生成AI関連ツールに関する技術調査・最適技術選定支援 開発環境 主な技術スタック:Python(Fast API), TypeScript(react, hono), AWS(ECS, Auroraなど), GCP(Looker stadioなど) コミュニケーション: Slack, Google meet コラボレーション: Figma ドキュメント管理: Notion チケット管理: Linear AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, claude code, codex

株式会社豆蔵

<「AIを導入したい」だけで、本当に業務は変わるのでしょうか。> 現在、多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進んでいます。 一方で現実には、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。 AIは、導入するだけでは価値になりません。 業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。 豆蔵のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。 顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。 また、ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。 「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。 「技術」と「業務」の両方を理解できる人材になりたい。 そんな想いを持つエンジニアを歓迎しています。 <このポジションの位置づけ> ●“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える” 豆蔵は、AIツールの導入だけを行う会社ではありません。 顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。 単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。 ●業務とAIをつなぐ 当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・生成AI活用支援 　LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計する ・AI業務改善支援 　BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込む ・AIアーキテクチャ設計 　RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計する ・PoC〜実装支援 　ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走する ●専門性の異なるメンバーとチームで戦う 豆蔵のコンサルタントは、“PowerPointだけ作るコンサルタント”ではありません。 エンジニアとしての理解を持ちながら、顧客課題を整理し、業務・AI・システムの橋渡しを行うポジションです。 ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。 <主な業務内容> ●顧客課題整理・業務分析 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。 「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。 ●AI活用提案・PoC支援 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。 ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。 ●要件整理・AI設計支援 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。 ●開発チーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。 ●内製化・定着支援 AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。 <AIネイティブ開発グループの主な実績> 〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供 概要:クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発(R&D)において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発(SDD)を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。 技術・ツール:Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等 主要顧客:大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など 〇 AIエージェントシステム開発 概要:ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索(RAG)アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。 技術・ツール:Dify, LangChain, Copilot Studio 等 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様 〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発 概要:生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物(ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等)の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。 技術・ツール:主要LLM(ChatGPT, Gemini等)、各種AIノーコードツール 主要顧客:大手生命保険会社様、大手SIer様 〇 生成AI開発ガイドライン策定支援 概要:OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。 技術・ツール:Azure OpenAI Service, ChatGPT,　Claude 等 主要顧客:大手自動車部品メーカー様 〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供 概要:生成AIを活用し、業務改革(DX)やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図(UML等)を自動生成する独自の自社サービス。 主要顧客:大手通信キャリア様、大手商社様 など 〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供 概要:自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI(ChatGPT、ローカルLLM等)連携機能の実装・導入支援。 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入 <技術領域・活用例> 顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。 ●クラウド AWS / Azure / Google Cloud ●データ基盤 Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等 ●データエンジニアリング dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理 ●AI/LLM関連 OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計 ●MLOps / LLMOps MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等 ●AI駆動開発 GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用 ※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。 また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

株式会社分析屋

「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

株式会社分析屋

【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