年収700万円以上 AI・機械学習（LLM）エンジニアの求人・転職情報

燈株式会社

DX Solution事業本部では、製造業・建設業・物流業など多様な産業においてロボティクスの導入・活用を推進しています。 現実環境におけるロボットの活用は、物理的制約や安全性の課題から実機だけでの開発が困難であり、シミュレーションを活用した検証や学習が不可欠です。 本ロールでは、ロボットのシミュレーション環境を構築・整備し、制御アルゴリズムやAIによる学習を効率的に進められる基盤を担います。 さらに、シミュレーションと実機をシームレスにつなぐ「Sim-to-Real」技術を推進し、研究開発から実運用までを加速させます。 これにより、プロジェクトごとの用途(自律移動、マニピュレーション、協働作業など)に合わせたロボットシステムを迅速に開発・展開し、産業現場における生産性向上や安全性確保を実現します。 【具体的には】 ・ロボットのシミュレーション環境の構築とカスタマイズ ・シミュレーション上での制御アルゴリズムやタスク遂行の実装・検証 ・シミュレーションを活用した強化学習・模倣学習などによるロボット制御の高度化 ・シミュレーションで得られた学習結果を実機ロボットへ適用し、実環境での動作検証・改善

キャディ株式会社

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●開発環境 言語 フロントエンド:TypeScript バックエンド:Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド:React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド:Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ:*Google Cloud*, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス:CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore,* BigQuery* API:GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング:Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証:Auth0 開発ツール:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

株式会社メドレー

・LLMを活用したコード改善(リファクタリング、設計改善、テスト拡充、性能/セキュリティ改善) ・レガシー領域のモダナイゼーション推進(段階的移行、分割、置き換え、依存関係整理) ・調査・切り分け・意思決定・実装・検証を高速に回し、成果をプロダクトへ反映 ・AIを用いたリファクタリングのノウハウ蓄積(効果が出た進め方、プロンプト例、判断観点、適用範囲・禁則、落とし穴、学びの整理) ●ミッション AIモダナイゼーション室の一員として、LLM(ChatGPT / Claude 等)を前提に、既存プロダクト群のコード品質と開発生産性を引き上げます。特に、レガシーコードに対するリファクタリングや設計改善を、品質・安全性に配慮しながらスピード感をもって推進し、事業の成長に直接つながる改善を実現します。あわせて、AIを活用して改善を進める過程で得られた判断の勘所、プロンプトの工夫、レビュー観点、落とし穴、失敗例と学びなどを整理し、チームや組織が繰り返し活用できる形で知見を蓄積します。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社リンクアンドモチベーション

ご入社後は、大規模プロダクトの成長を支えながら、長期的な視点での設計や改善に取り組み、次世代の開発基盤を築く重要な役割を担っていただきます。 直近の課題や開発目標は以下の通りです。 ●AIなどの先端技術を活用した新機能の開発 ●海外展開や大手顧客に対応できるプロダクト品質の確保 ●システムアーキテクチャの提案と推進 ●開発生産性を高める仕組みやプロセスの構築 ●プロダクト開発エンジニアが直面する技術課題の解決支援 ※昇格や役割変更に伴い、業務内容が変動する場合があります。

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PKSHA Technology

PKSHA Technologyは、AIとソフトウェアの力で社会をより良くしていくことを目指し、事業領域を拡大しています。 PKSHAでは、BPOや人材プラットフォームのようなサービス事業と独自のAIプロダクトを組み合わせて社会に新しい価値を提供していく「AI Powered Worker事業」を新たに立ち上げ、ビジネス・技術メンバー一体となって社会・顧客・ユーザーへの新たな価値実現に向き合っています。 具体的には、サーキュレーション（プロフェッショナルワーカーのプラットフォーム）やトライアンフ（採用BPO）といった企業がグループインし、現在AIを組み合わせた新たな事業価値を創出する様々な取り組みを進めています。 このポジションでは、シニアテックリードとして、グループインしたHR領域の企業の価値を最大化するために、既存事業のオペレーションやプロダクトにAIを迅速に統合し、事業価値を向上させるAX(AI Transformation)チームの取り組みを主導していただきます。 既存組織の技術課題を把握し、適切な場所・タイミング・方法でAIを導入し、事業や組織の刷新を含む技術戦略を策定し、実行していただきます。 【具体的な業務内容】 ●既存事業の技術資産の把握、AI実装による事業価値向上に向けたロードマップの策定 ●既存システムへのAI統合に伴うアーキテクチャ設計・技術選定 ●エンジニア採用戦略の立案・実行 【技術スタック】 本ポジションでは、フェーズや課題に合わせて技術選定の裁量をお持ちいただきます。 一般的な想定ケースとして、レガシーな環境からモダンな環境への移行やアーキテクチャ設計を推進していただきます。

株式会社PKSHA Technology

PKSHA Technologyは、AIとソフトウェアの力で社会をより良くしていくことを目指し、事業領域を拡大しています。CEO室では、M&Aを通じてグループに加わった企業の事業成長を加速させる「AI駆動バリューアップ」を推進しています。このAI駆動バリューアップを牽引する中核メンバーとして、共に社会に大きなインパクトを与えませんか? このポジションでは、シニアテックリードとして、グループインした企業の価値を最大化するために、既存事業のオペレーションやプロダクトにAIを迅速に統合し、事業価値を向上させるAX(AI Transformation)チームの取り組みを主導していただきます。 既存組織の技術課題を把握し、適切な場所・タイミング・方法でAIを導入し、事業や組織の刷新を含む技術戦略を策定し、実行していただきます。 【具体的な業務内容】 ●M&A先企業の技術資産の把握、AI実装による事業価値向上に向けたロードマップの策定 ●既存システムへのAI統合に伴うアーキテクチャ設計・技術選定 ●CEO室およびM&A先企業のエンジニア採用戦略の立案・実行 【技術スタック】 本ポジションでは、フェーズや課題に合わせて技術選定の裁量をお持ちいただきます。 一般的な想定ケースとして、レガシーな環境からモダンな環境への移行やアーキテクチャ設計を推進していただきます。

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

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

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

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)

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

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。

●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

燈株式会社

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

燈株式会社

●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

燈株式会社

AIおよびLLMを活用したAIアルゴリズム・AIエージェントの開発・評価を担当し、サービスへの実装まで一貫して関わっていただきます。LLMOpsなどのLLM運用の改善も担当していただきます。 ●具体的には ・LLMを用いた情報検索・情報抽出アルゴリズムの開発・評価 ・LLMを用いたAIエージェントの開発・評価 ・LLM・AIエージェントを活用したサービス開発 ・Languse, WeaveといったLLMOpsツールの活用推進 ●技術スタック(一例) ・フロントエンド 　Typescript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド 　Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ 　Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI 　Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。サービス累計700社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。ローンチ1年で200社の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Antares(図面領域) 設計図面を3Dモデルに変換するプロセスの自動化を実現するアプリケーション プレス例(設計図書のダッシュボードシステム):https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2022/220509_8718.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。 詳細な業務内容 【タスク例】 ・仕様策定・設計: PdMが描いた要件のラフ案をもとに、DB設計・API設計・UI/UXの挙動を具体化し、関係者と合意形成を行う。 ・ドメイン連携: 建設業界特有の複雑な商習慣を理解し、現場で本当に使えるロジックをコードに落とし込む。 ・品質向上: 複雑な仕様に対するテスト設計、リファクタリング、技術的負債の解消提案。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上 〇開発例 ・建設業特化の生成AI AIコンストシェルジュ「光/Hikari」:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 ・製造業特化の生成AIエージェント「工/Takumi」:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。 累積データの検索・分析が可能。 ・物流業特化の生成AIエージェント「運/Hakobi」:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。 配送・輸送コストの見直しが可能。 ・卸売・小売業特化の生成AIエージェント「商/Akinai」:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。 仕入れ・販売計画の作成が可能。