年収600万円以上 AI・機械学習（LLM）エンジニアの求人・転職情報

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 生成AIを核に市場ビジネスの早い変化への対応とビジネスのアジリティ向上を実現する人材を募集します。 市場エリアでは、グローバル化・多岐にわたる市場金融サービスへの対応や、各国規制・セキュリティの順守など、システムへの期待の高まりとともに難易度もまた年々向上しています。 この期待に応えるべく、開発の様々な局面にAIを活用することで、品質・コストを最適化しながらスピードを実現する、業務変革をともにリードしてくれる仲間を募集しています。 MUITでは多様な領域でAI活用が加速しており、今まさに現場への浸透が進み始めていますので、銀行やMUITのAI推進部署の支援を受けながらAIスキルを活用して延ばす、やりがいのある成長機会が提供できます。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行及びMUFGグループの市場業務を支える以下システムの設計・開発・保守へのAI活用と浸透 ・為替予約の顧客チャネルシステム(国内、海外) ・為替電子取引・プライシングプラットフォーム ・為替資金、先物、通貨オプション、金利デリバティブ、債券等の社内業務システム ・情報系システム、規制報告・コンプライアンスモニタリングシステム ・リスク管理システム(市場リスク、信用リスク) (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 経験・適性に応じた役割をアサインし、アプリケーション開発をリード。 若年層は、AIによるコーディングやテストコード生成、デプロイ・テスト自動化等を中心とするAI活用の浸透を行っていただきます。 管理職層は、AI活用シーンの新たな発掘や未活用エリアへの導入サポートなど、市場エリアのAI拡大のリードを行っていただきます。 市場エリアの大きな特徴は、ユーザーと距離が近いことであり、自身の成果をユーザーから直接フィードバックを得られることで、達成感・やりがいが感じられます。 ユーザー部門でもAI活用が急速に広がっており、ユーザー・システム一体で取り組みが進められます。 【配属想定部署】 市場本部 【配属想定部署概要】 業務内容欄に記載のシステム群を全8部に分けて開発・推進。 いずれもビジネスパートナーと共に開発・保守を担当。 【配属想定部署の人員構成】 本部全体で、約200名のMUIT社員と、約500名のビジネスパートナー各社社員が協業する計700名規模の組織です。 【おもな関係者】 グローバルに広がるユーザー組織、IT組織、ビジネスパートナー、外部機関、そしてMUIT社内各部署の、それぞれのトップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで、幅広い人たちと協業しながら仕事を進めます。 国内金融機関の中でも常にフロントランナーとして道を開き、先進的なプロダクト、サービス、技術に挑戦する、各エリアのエキスパート達と切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。 【想定担当案件(例)】 ・為替予約の顧客チャネルシステム(国内、海外) 機能レベルアップ、海外拠点展開 ・為替電子取引・プライシングプラットフォーム プライス提供先の拡大 ・為替資金、先物、通貨オプション、金利デリバティブ、外国債券等の社内業務システム 新商品対応、ISO等制度対応、各国規制対応、基幹系システムの更改 ・情報系システム、規制報告・コンプライアンスモニタリングシステム AWS環境への準リアルタイムDB構築、データ利活用拡大、各国規制対応 ・リスク管理システム(市場リスク、信用リスク) 新商品対応、与信管理高度化、海外拠点展開

株式会社サイバーエージェント

ゲーム開発・運用現場に深く入り込み、機械学習・最適化・生成AIなどの技術を活用して、プロダクト課題の発見から仮説設計、実装、運用改善までを一気通貫で推進していただきます。 単にモデルを構築するだけではなく、ゲーム開発に携わるプランナー、エンジニア、クリエイター、プロデューサーなど多様な職種と連携しながら、実際の開発・運用フローに組み込まれる形で技術を価値に変える役割です。 ●業務例 ・ゲーム開発・運用現場における課題探索、要件整理、技術的な解決方針の設計 ・機械学習、数理最適化、生成AI、強化学習などを用いたプロトタイプ開発 ・ゲーム内データ・ユーザー行動データ・レベルデータ等を活用したモデル構築 ・機械学習モデルや支援ツールの実運用導入、改善、効果検証 ・プロジェクト固有の課題に応じた技術調査、PoC、実装方針の提案 ・研究成果・技術成果の社内外発信 ●プロジェクト例 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・行動AIの開発 ・非公開の新規ゲーム・研究開発プロジェクト

株式会社ギブリー

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

株式会社ギブリー

当社のエンジニアリングマネージャーは、開発チームの成果を最大化し、組織の成長を支える役割を担います。 エンジニアが安心して挑戦できる環境を整え、プロダクト開発を円滑に推進することで、事業の継続的な成長に貢献いただきます。 ・エンジニアチームの採用・育成・評価、1on1を通じたキャリア支援 ・開発プロセスの改善と生産性向上(スクラム・アジャイル導入推進) ・技術的負債や品質課題の管理、改善施策の実行 ・プロダクトマネージャーやデザイナーとの連携による開発推進 ・経営陣との調整を通じた組織戦略やリソース配分の最適化 ●業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 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! 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 備考 支給PCはWindows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ●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)

株式会社カカクコム

全社AI領域のチームリーダーとして、AIを活用した新機能・新サービスの企画から開発推進、チームづくりまで一貫してお任せします。 開発リードにとどまらず、技術戦略の策定/開発優先順位の判断/関係部門との調整/メンバーマネジメントを通じて、AI開発組織全体の推進力を高めていただくポジションです。 【具体的な業務内容】 ・AI新機能・サービスのロードマップ策定と優先順位付け ・マルチモーダルAI(画像・音声・テキスト)を活用した高度な機能開発のリード ・他部門(事業部・PM)との要件調整および折衝 ・チームメンバーの育成、評価、技術指導 事業部門と密に連携しながら、PoCから本番導入、その後の改善定着までをスピード感を持って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 最初は既存プロジェクトの技術スタックや取り組みを把握して、自身のプロジェクトを実行しつつチームのパフォーマンス向上に向けた組織課題の特定と改善に着手いただきます。 ●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

株式会社カカクコム

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

株式会社カカクコム

全社の開発文化変革を担うポジションとして、AI駆動開発の導入方針策定から制度設計、現場への定着推進までを一貫してお任せします。 単なるツール導入ではなく、開発の進め方そのものを見直し、全社の生産性向上につなげていく役割です。 【具体的な業務内容】 ・全社の開発工数削減目標の策定と進捗管理 ・AI駆動開発における評価制度やガイドラインの設計 ・AI Agent導入に伴う組織変更のチェンジマネジメント CTO直下のプロジェクトとして、全社の各開発チームと連携しながら、トップダウンで方針を示しつつ、現場の実態も踏まえた形で改革を前に進め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。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

株式会社カカクコム

Coding AgentやAIオーケストレーションを活用し、AIが安全かつ継続的に開発を進められるハーネス基盤の構築を担っていただきます。 単なるツール活用にとどまらず、複数のAIを組み合わせた開発フローの設計から、品質担保の仕組みづくり、全社展開までを一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・Claude CodeやCodex等を活用した自律的な開発フローの設計 ・複数のAI Agentを協調させるオーケストレーション層の実装 ・AIが安全に開発を行うためのテストコード・ガードレール(Harness)の構築 自らもAIを実務で使いこなしながら、社内ツールや開発基盤を実装し、全社の開発生産性向上につなげ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 まずはご自身の開発環境で理想のAI駆動開発を体現しつつ、社内展開していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

パーソルホールディングス株式会社

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)

対話システムに関わる研究開発 ●具体的な業務内容 ・対話システム制御SW(C++) ・音響認識/画像認識/SLM/LLM(Python) ・プロンプト/シナリオ開発 ・セキュリティ 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

周辺認識AIや自律走行AI、車載システムSWに関する以下のいずれかの開発 ・周辺監視AIおよび自律走行AI ・車両システムSW ・データ開発および自動学習システム ●具体的な業務内容 経験豊富なメンバーや社外連携先と協力して開発を行います ・AIソフトウェア開発(Python) ・車載システムSW開発(C++) ・シミュレーションソフトウェア開発(UEなど) ・データ開発および自動学習システム 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

車載画像センシングプロジェクトにおける個別技術の開発・技術確立、あるいはプロジェクト推進を行って頂きます。 ●具体的な業務内容 C, C++,Python JIRA,Redmine,Bitbucket,MATLAB,Simulink,CarSim,EA 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社Medical Shift

業務内容 ●このポジションの役割 現場ヒアリングから業務フロー設計・AIツール実装・定着支援まで一貫して担います。「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった」「生産性が変わった」という成果にコミットするロールです。 ●主な仕事内容 ①業務分析・課題の特定 ・現場ヒアリング・業務観察による非効率ポイントの特定 ・As-Is / To-Beプロセスの設計と改善インパクトの定量試算 ・改善施策の優先順位付けとロードマップ策定 ②AI・自動化技術の実装 ・LLM(OpenAI API・Anthropic API等)を活用した業務自動化ツールの開発 ・AI Agentの設計・実装(LangChain・LangGraph等) ・n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールを活用したワークフロー自動化 ・社内ダッシュボード・BIツール(Redash・Metabase等)の構築 ③推進・定着支援 ・現場メンバーへのAIリテラシー研修・ツール導入支援 ・効果測定・KPI設計と継続的な改善サイクルの確立 ・ナレッジの体系化と横展開 ●よくある懸念 Q. 歯科に興味がなくても大丈夫? 大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。 Q. スタートアップは不安定では? 全事業黒字化済み。毎年平均2倍超成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。 Q. 事業会社の経験がなくて通用しますか? 多様なバックグラウンドのメンバーが活躍中です。足りないのはスキルではなく現場経験であり、それはここで積めます。 ●参考資料 テックブログ:https://medicalshift-dev.hatenablog.com/ ●働く環境 ・勤務スタイル フレックスタイム(コアタイム 9:45〜15:00) ・出社 月・水・金 出社基本(エンジニア) ・家賃補助 飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円/引越し費用7万円補助 ・その他 月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中

先進モビリティ株式会社

【具体的な業務内容】 バス・トラックに特化した自動運転の実用化を目指し、全国で実証実験を行い新しいまちづくり・地域の活性化を目指している当社にて、自動運転システムの車両認識ソフトウェア領域をご担当いただきます。 ・Linux環境でのソフトウェア開発(使用言語: C/C++) ・センシングのシステム設計・周辺環境認識アプリケーション・アルゴリズム開発 ・シミュレーションや実車両で、障害物などの認識精度の評価

パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社

～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

パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社

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)

パーソルキャリア株式会社

●ポジション概要 累計会員登録者数約1039万人(2025年12月末時点)の転職支援サービス「doda」「doda X」において、 個人ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング基盤を、技術面からリードいただくエキスパートポジションです。 当社が保有する大規模な法人・個人データと機械学習・生成AIなどの技術を活用し、マッチング精度向上・応募率向上などの事業KPIに直結するアルゴリズムの設計〜実装〜本番運用・改善を主導いただきます。 単なる分析結果の実装に留まらず、プロダクト部門・経営企画・データサイエンティスト・エンジニアを技術面からけん引しながら、 企画段階から参画し、施策設計 → 実装 → リリース → A/Bテスト → 改善サイクル全体をリードしていただくことを期待しています。 レコメンド / マッチング領域のエキスパートとして、高い専門性を発揮しつつ、組織やプロジェクトをけん引いただく役割です。 ●担当業務 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用のリード └アルゴリズム・アーキテクチャの技術選定 └重要機能の技術的な意思決定およびレビュー ・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の技術リード └ PythonによるAPI・バッチ処理の設計・実装指針の策定 └ 推論基盤のパフォーマンス・スケーラビリティ・信頼性の確保 ・データ活用施策の本番運用・改善プロセスの設計・高度化 └ログ設計、モニタリング、モデル劣化検知などの仕組み化 └継続的なA/Bテスト・オンライン実験の設計と推進 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証のリード └難易度の高い技術テーマのハンズオン対応 └チームメンバーの技術レビュー・指導 ・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 └技術的な観点からの施策プランニング・効果予測 └事業KPIと整合した技術ロードマップの策定 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の新技術の検証・導入推進 └新しいアルゴリズムやアーキテクチャの調査・PoCの企画・実施 └本番適用の判断・リスク評価・展開方針の策定 ・技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 └中長期の技術課題の特定と解決のドライブ └若手〜中堅メンバーの育成・メンタリング └関連組織を巻き込んだプロジェクト推進 ●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。

テクバン株式会社

●配属先 AI・セキュリティサービス事業本部 AIサービス部 当社のAI部門は、Microsoft 365 Copilot/Copilot Studio/Azure OpenAI Service を主軸に 企業・自社双方の業務変革を推進する組織です。 単なるAI開発にとどまらず、「課題整理→構想設計→PoC検証→本実装→展開」までを一気通貫で担うことをミッションとしています。 本ポジションでは、顧客向け案件の推進に加え、社内AI活用の企画・提案・推進にも関与し、 自社のAI活用をリードしていただくことを期待しています。 ※今回は26年新設の AI部門の事業拡大に伴う募集となります。 (配属はAI部門の想定です。 ) ● 職務内容 ① 案件推進 ・M365 Copilot/Copilot Studio を活用した業務支援エージェントの設計・構築・運用 ・AOAI を用いた生成AIアプリケーションの設計・実装 ・ナレッジ連携を活用したRAG構成の設計・改善 ・AI活用における精度評価・改善、運用設計 ② プリセールス ・顧客課題ヒアリングおよび要件整理 ・アーキテクチャ設計・実現方式検討 ・提案書作成、PoC企画・デモ構築 ・生成AI導入における制約(精度・コスト・安全性)の整理と説明 ③ 社内AI活用推進 ・社内業務におけるAI活用テーマの企画・提案・推進 ・AI活用定着支援(ユースケース創出・展開) ・社内向けPoCの企画・検証・横展開 ※自社を実験環境とし実践を通じたAI活用を推進 ④ ソリューション開発・標準化 ・新技術(LLM、AIエージェント、MCP等)の検証 ・ソリューションメニュー化 ・評価手法/アーキテクチャのナレッジ蓄積

●組織の役割 ソニーでは、映像を利用する様々なユーザー(アマチュア・プロフェッショナルカメラマン、放送局、スポーツ・イベント映像制作事業者)に向けたB2B, B2Cシステム・サービスを提供しています。 その中で、AI/映像処理/セキュリティ技術を活用したクラウドソリューションの開発/運用/設計を行っています。 顧客視点でサービス企画提案し、実現性を検証した上で実サービスとしてビジネス化するといったことも行っています。 ●担当予定の業務内容 クラウドソリューション提供へ向けた、顧客価値・機能提案、 および、AI/映像処理/セキュリティなどの技術開発、クラウドアプリケーション開発、クラウドアーキテクチャ設計、運用などを担って頂きます。

●組織の役割 主にスポーツ領域に向けて、コンピュータビジョン・AI機械学習の専門性を活用したアルゴリズム・システム・ソリューション開発を行っています。 ●担当予定の業務内容 スポーツ領域向けの新製品・サービス立ち上げにつながるアルゴリズム・システム開発を担当して頂きます。 また、スポーツ向けに培った技術を音楽ライブや映画制作など、 ソニーグループ内の各エンタメ領域に横展開する取り組みも進めていますので、ソニーの幅広い業務領域に携わって頂けます。 {プロジェクト一例} ・英国ホークアイイノベーションズと連携して、映像からの選手やボールをトラッキングする技術の開発 ・新たなスポーツコーチングサービスの開発 ・未来のスポーツ視聴体験の実現 など

世界中で利用されている何千万台という様々なソニー製品・アプリ・サービスから来る一日何億以上のビッグデータを活用し、それを新たな顧客価値に変えていく非常に重要な業務です。 また、デバイスやアプリとの連携が多いのも特徴で、クラウド側だけではなく、エッジとクラウドの連携も求められる、難易度の高い業務となっています。 また、最近では生成AIの発展もあり、データ・AI・生成AIと、クラウド・エッジを組み合わせた形での継続的な新しい技術の習得も必要な領域です。 組織文化としては、技術的に強い興味を持っているエンジニアが多く、最新技術の情報共有は勿論のこと、最新技術を用いたプロトタイプの作成や、実際の設計にいち早く適用する、といった活動も活発に行われています。 テレワーク・出社も比較的自由に選ぶことが出来、自由度の高い職場です。 我々の目指すところは、ソフトだけでもハードだけでも実現できない、ソフトとハード、それぞれの技術を高いレベルで組み合わせて初めて実現できる最高の顧客体験の提供です! 豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、ソニーの新しい顧客体験をぜひ一緒に創っていきましょう! 想定ポジション 担当者もしくはリーダーの役割を担って頂きます。(希望・スキルに応じて相談) 業務内容 ●組織としての担当業務 私たちの組織では、様々なソニー製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)のログデータを収集しています。これらのログを用いて新しい価値を提案し、実現していく業務です。例えば、パーソナライズした顧客体験を提供したり、新たな外部データを導入し、それと組み合わせることで新たな価値を提供する、といったことを行っています。 全世界の様々なソニー製品・アプリ・サービスからのビッグデータを中心として様々なデータを活用し、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう! ●担当予定の業務内容 ・ソニー製品・アプリ・サービスにおけるデータ・AI/ML・LLM(生成AI)を用いた新規価値提案と設計・実装業務(既に提案済みのものも含む) ・MLOps/LLMOpsを円滑にまわすための仕組み作り ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

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)

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

●このポジションの位置付け Ridge-iの技術職ポジションの中でも、本ポジションは「生成AI・LLM・AIエージェント領域」に特化した専門職です。 AIソリューションアーキテクトとパートナー関係を組み、顧客の経営課題に対するAIソリューションを、上流設計から実装・運用まで一気通貫で担います。 業務内容 AIエージェントソリューション開発エンジニアとして、生成AI・LLMを活用したAIエージェントの設計・実装をリードいただきます。 「研究レベルの先端技術」を「実際の現場で使われるシステム」に落とし込む、技術実装の中核を担うポジションです。 【担当いただく技術領域】 ●AIエージェント/LLMアプリケーション開発 LLM(Claude、GPT、Gemini等)を活用したAIエージェントの設計・実装。 TypeScript環境では Mastra、Python環境では LangChain / LangGraph 等のフレームワークを活用し、ReAct、Tool Use、Multi-Agent、MCPなどのエージェント設計パターンを用いた業務自動化・意思決定支援ソリューションを開発します。 ●RAG・ナレッジ基盤の構築 検索拡張生成(RAG)システムの設計・実装。 ベクトル検索、ハイブリッド検索、メタデータフィルタリング、評価・チューニングまでを含む、信頼性の高いRAG基盤の構築。 ●ワークフロー自動化・ツール連携 外部API・SaaS・社内システムとのツール連携設計。 エージェントが実業務を遂行するための認可・ガードレール・監査ログ設計を含む、本番運用可能なワークフローの構築。 ●LLMOps・評価基盤の構築 LLMOpsパイプライン、観測性(Langfuse等)、評価(LLM-as-a-Judge、オフライン評価、A/Bテスト)の設計・実装。

株式会社enableX

AI・データ/SaaSを中心としたDX・事業変革プロジェクトにおいて、要件定義〜設計〜開発〜リリース・グロースまでのプロジェクトマネジメントを担うポジション。 ビジネスとテクノロジーの橋渡し役として、スコープ・品質・予算・スケジュール・リスクを統合管理し、クライアントの価値創出にコミットする。 具体的な業務内容 ・AI/データ利活用を中心としたDX・プロダクト開発プロジェクトの全体PM ・要件定義(ビジネス要件/システム要件)およびスコープコントロール ・WBS/進捗・リスク・課題管理、ステークホルダーマネジメント ・LLM/機械学習・データ基盤・アプリケーション開発を含む技術要素の全体構造把握と意思決定支援 ・ベンダー/パートナーマネジメント、工数・コスト管理 ・リリース後のグロースプラン策定、プロジェクトアップセルの機会創出 ・CxO〜現場レイヤーまでを巻き込んだ合意形成ファシリテーション ・AI・データ・アプリケーションを含むシステム全体アーキテクチャの理解と、設計レビュー ・LLM/MLモデル、データ基盤、フロント/バックエンドなどの実装フェーズにおける進行管理 ・品質基準の設計、受け入れ条件の定義、テスト計画の策定・実行管理 ・セキュリティ・ガバナンス・法務観点の論点整理と関係部署との調整 ※変更の範囲:会社の定める業務

ミガロホールディングス株式会社

●グループAI事業戦略の検討・実行 ・執行役員およびAI推進チーム ディレクターと連携し、グループ全体のAI事業戦略の立案・推進を技術面からリード ・最新のAI技術動向(LLM/生成AI、エージェント、RAG等)のリサーチおよび事業適用の検討 ・グループ各社の事業課題に対するAI活用方針の策定・技術検証 ・AI関連の業務提携における技術デューデリジェンスおよび技術評価 ・ナレッジ共有活動への貢献・推進 ●AIソリューションの企画・実行(テックリード) ・グループ各社と協働し、顧客課題を解決するAIソリューションの企画・設計・開発をリード ・グループ会社に所属するエンジニアの育成指導、必要に応じた採用活動への関与 ・パートナー企業との技術連携・協業の推進

株式会社エイジレス

【ポジション概要】 当社の「ミドル～シニア層向け人材サービス」の開発領域のいずれか(①ユーザー向けプロダクト、②社内業務フロー基盤)を技術的にリードするポジションです。 ① ユーザー向けプロダクト領域 人材紹介とダイレクトリクルーティングを統合し、求職者・企業・エージェントがシームレスにつながる新しい転職体験を実現するWebサービスの開発をリードしていただきます。 スキル可視化やマッチングロジックの高度化、スカウト・推薦機能の改善など、ユーザー体験の根幹を支える設計・実装を主導。スピード感ある環境で、ユーザー価値を技術の力で形にしていく役割です。 ② 社内業務フロー領域 CA・RAなど社内メンバーの業務をAIで自動化・効率化する社内システムの開発をリードします。 面談動画や職務経歴書からスコアリング・スキルタグを自動抽出し、内製CRMに反映する仕組みがすでに稼働中。今後は企業側データの取り込みや、AIによるマッチング精度向上・業務リプレイスなどを推進していただきます。 いずれの領域でも、要件定義から設計・実装・レビューまでを通してチームを技術的に牽引し、スピードと品質を両立させながらプロダクト価値を高めていただくポジションです。 【お任せしたい仕事】 ●Next.js/TypeScript/Ruby on Railsを用いたWebアプリケーション開発 ●要件整理・仕様策定・開発計画立案・チケット設計など開発プロセス全体の推進 ●AI/LLMを活用したスコアリング、マッチング、診断ロジックなどの設計と実装 ●業務委託/メンバーエンジニアのディレクション、コードレビュー、品質担保 ●技術的課題の特定・解決、アーキテクチャ設計・リファクタリング方針策定 【開発環境】 ●フロントエンド:Next.js/TypeScript ●バックエンド:Ruby on Rails ●DB:PostgreSQL ●インフラ:AWS(Fargate/ECR/RDS/S3)/Vercel/Supabase ●AIツール:Cursor/Claude Code/Gemini/OpenAI API/Devin ●その他:GithubAction/Docker/Slack/GoogleWorkspace/Notion ●開発プロセス:アジャイル、スクラム 【開発組織のカルチャー】 ●スタートアップならではのスピード感で、余計な承認フローがないため意思決定が早い。生成AIを積極的に活用して開発効率を高めている。 ●プロダクトへの改善提案が盛んで、軽度な仕様変更はデスク上でエンジニアとデザイナーがディスカッションしてその場で実装される。 ●お互いリスペクトし合って建設的な議論が行える。コードレビューで褒める文化がある。 ●1週間単位のスプリントサイクルで、目標を決めてチケットをやり切る文化。一人が機能単位でバック/フロントをフルスタックに実装する。 ●経営陣のITリテラシーが高く、リファクタリングなど開発都合のアクションへも理解がある。 ●オープンな文化で、他チームのやりとりやドキュメントが見れたり、経営の透明性が高く全社の業績などをメンバーでも見ることができる。

株式会社グリッド

当社では、お客様の業務変革をAIで実現するため、コンサルティングからアプリケーション開発までを一貫して内製で手掛けています。 現在、ビジネスの急拡大に伴い、システム開発部門の中核を担い、体制強化を推進していただける新たな仲間を募集しています。 本ポジションでは、アプリケーション開発チームのコアメンバーとして、設計および実装をリードしていただきます。 単なるシステム開発に留まらず、AIアルゴリズムの実装やデータ分析プロセスにも深く関与できるため、「アプリケーションエンジニア ✕ AIスペシャリスト」として、希少性の高いスキルセットを構築することが可能です。 ●開発実績例(社会インフラ・大規模最適化) ・大型貨物船舶の運航計画自動立案システム(大手石油メーカー、大手船舶会社向け) ・発電計画最適化システム(主要電力会社向け) ・高速道路渋滞予測システム(主要高速道路管理会社向け) ・製造業向け需要予測・生産計画自動立案システム(大手メーカー向け) ・自社SaaSプラットフォーム「ReNom Apps」の企画・設計・開発 ●仕事内容 ・要件定義・技術選定:顧客の業務課題に基づいた機能要件のヒアリング、整理、および最適な技術スタックの検討 ・システム設計:データベース(論理・物理設計)およびAPI・エンドポイントの設計 ・開発・品質管理:設計に基づく効率的なアプリケーション実装、および自動テストを含む品質保証 ・プロジェクトマネジメント:開発進捗の管理、技術的課題の特定と解決、チームのデリバリー品質のコントロール ・プロダクト開発:自社プロダクト(ReNom Apps)における新規機能セットの要件検討および開発

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

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

株式会社DYM

AI・DX推進エンジニアの募集です。 求人のポリシー判定や整形、求人の自動入稿、競合調査、提案資料の作成など、AIを用いた社内のDX推進ツールの作成を行います。 AIサービスの考案と設計、Python、Next.js などを用いた開発を行なっていただきます。 開発に慣れてきてからは適性に応じたキャリアを形成することが可能です。 職務の具体的な内容は… ●アプリ開発の上流設計(要件、基本設計) ●APIの設計および開発、ドキュメントの作成および管理 ●AWSを利用したインフラ構築 ●AIサービスの市場調査や、AI分野にテックリード (変更の範囲)会社の定める業務 ※グループ会社への出向を含む 部署概要 企業の採用コンサルティングにあたるHRの領域で、WEB広告やAI・RPAを用いたDX推進でクライアントの採用課題の解決を行います。経営者や経営に直結する人事・組織課題を持つお客様に対しDYMが持つ様々なソリューションを用いて解決へ導き、クライアントのニーズをヒアリングしながら新たなサービスの検討も行なっています。 技術スタック 言語:Python、JavaScript、Typescript(Golang、PHP) フレームワーク:Django、Next.js(laravel) サーバ、ツール等:AWS、github、MySQL、Docker 一日のスケジュール(例) 09:00～13:00 開発タスク 13:00～14:00 休憩 14:00～15:00 お客様とMTG 15:00～19:00 開発タスク 19:00～20:00 社内MTG(チーム会議/プロジェクトごとの会議など)当日の進捗確認・翌日のタスクの整

株式会社ギブリー

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/