年収800万円以上 AI・機械学習（LLM）エンジニアの求人・転職情報

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム)　金融第二システム事業部　金融システム第一本部　第一部　第二グループ 【配属組織について(概要・ミッション)】 ●組織のミッション 大手SIerのフロントアカウント部署として技術力・要員動員力を強みに、証券業界をはじめ多業種のミッションクリティカルシステムのインフラ安定稼働に貢献する。 ●担当業界 金融全般のシステムが稼働するマルチクラウド事業 ●提供サービス・製品 ・サーバ/ストレージ、仮想化基盤を含めたIaaSサービス ・パブリッククラウドを使用したシステム開発 ・生成AIが稼働するプラットフォームサービスの検討・検証・開発 ●年齢構成・組織構成 40代の豊富な経験者メンバが中心。 既存IaaSサービスの維持保守だけでなく、IaaSサービスのシステム増強・構築プロジェクト、パブリッククラウドを使用したシステム開発を実施。また新たなサービス検討として、マネージドサービスや生成AIを稼働させるプラットフォームサービスの企画・検討・検証・開発を行う組織。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 主に金融の基幹システム向けにプライベートクラウドサービスを提供。また、パブリッククラウドを使用したシステム開発を提供。 以下技術の活用・試行をしながら、顧客のビジネス拡大に貢献しています。 ・HA8000Vサーバ、VSPストレージ、NetApp ファイルストレージ ・VMware、OracleLinux KVM など仮想化ソフト ・RedHat、Windows ・パブリッククラウド(AWS、OCIなど) ・AI プラットフォームを支えるコンテナ管理(OpenShift、k8s)、GPUサーバ 【職務概要】 クラウド技術を活用したシステム開発にむけて、インフラ設計・構築を担当いただきます。 (特に仮想化技術、パブリッククラウド技術、AI プラットフォームを支える基盤技術の設計・構築を担当いただきます。) 担当いただくにあたり、当該領域の案件推進実績の豊富な主任技師(課長相当職)および技師(主任相当職)の支援のもと、業務を遂行いただく事が可能です。 【職務詳細】 ITスペシャリストとして、サーバ/ストレージの設計・構築、パブリッククラウドを使用したシステムの設計・構築、AI プラットフォームの設計・構築を担当。 チームメンバや弊社製品部門と調整を行いながら、プロジェクトリーダとともに、品質を積み上げつつ期日までに定められた工程を完遂する。 なお、10年以上お客さまのパートナーとして伴走し続けているメンバーもいます。 長く腰を据えてお客さまに貢献したいという想いの方に仲間になっていただきたいです。 【働く環境】 ①配属組織(チーム) 社員4名、BP25名 主任層中心に、フロントSEとして経験者、顧客パスや、スキルを持ったメンバーが在籍 プロジェクトリーダ志向のメンバ、技術調査において、自ら手を動かすメンバなど様々なメンバが在席。 ②働き方 出社は仕事の状況等により変動。 システム構成変更時には休日・夜間対応の可能性もあり。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

ウェルスナビ株式会社

AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ●AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ●AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する 期待する役割 グループ責任者やチーム責任者と共に業務効率化と顧客体験向上のプロジェクト企画や推進を担っていただきます。チームを牽引するリーダーとしてご活躍いただくことを期待しています。 ●AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ●部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ●チームで成果を出す: チームメンバーのフォローと育成。 ●投資対効果の高い施策の見極め: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、投資対効果の高い施策を見極めて、施策優先度を適切に判断 ●バランスを考慮した推進: AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、リテラシー向上や活用促進のための社員教育の推進 技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(社会システム) テレコムユーティリティソリューション本部 AIトランスフォーメーション推進部 【配属組織について(概要・ミッション)】 【社会システム事業部のミッションとは】 ●日立という大きな会社の中で、私たち社会システム事業部は、エネルギー・通信・交通の3分野を担っています。 ●それぞれの分野において、お客様のビジネスを密接に支えるとともに、これまで培った経験と技術にITとOT、プロダクトを組み合わせることで、お客様との協創により、新たなデジタルソリューションを創出し、未来へつなぐ社会を作ろうとしています。 【職務概要】 生成AIを活用した顧客DX推進のための課題発見、PoC、システム化を推進するためのマネジメント業務 【職務詳細】 顧客課題に沿った提案活動と案件獲得 顧客との議論や折衝を通じたプロジェクトの推進 PoCやシステム開発を確実に遂行するためのチームマネジメント プロジェクトリーダとしてのポジション 数名～十数名程度の生成AIを活用したDXを推進するプロジェクトリーダとして、 お客様との議論を通じた課題発掘、要件特定、試行結果を見ながらのアジャイルな方向転換、改善を行い、最終的にお客様に納得頂く形へチームをけん引するポジション 【働く環境】 【配属組織/チーム】 配属組織は若手中心の技術に詳しいメンバーが多い組織で、試行錯誤を繰り返しながら事業拡大を検討するメンバーの多いチームとなります。 【働き方】 働き方としては在宅と出社のハイブリッドの形での勤務形態で首都圏を中心に出張がある。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社タイミー

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ●マッチング機能の技術リード ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする ●運用を踏まえたリスク制御の設計 AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ●リスク予測・異常検知モデルの開発リード 構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 3.共通基盤を活用した実装・改善 ●LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード 実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

株式会社タイミー

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

株式会社タイミー

本ポジションは、OpenID Connect 準拠のアカウント基盤を核とした横断プロジェクトを牽引し、企画・設計からリリース・運用までを一気通貫でドライブする役割です。エンジニアリング、セキュリティ、プロダクト、カスタマーサポートなど多様なステークホルダーと協働しながら、最適なロードマップ策定と開発プロセスの標準化をリードしていただきます。 【具体的な業務】 ●プログラム・ロードマップ・マイルストーン策定とシニアステークホルダーへのレポーティング ●技術トレードオフのファシリテーションと合意形成 ●人員・予算・外部パートナーの最適化によるリソースマネジメント ●KPI/OKR設定とデータドリブンなパフォーマンス改善 ●新規プロセス・ツール定義とベストプラクティスの組織展開 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 <Backend> ●開発言語: Ruby 4.0系 ●アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec <Frontend> ●開発言語: TypeScript ●アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR <Mobile(iOS)> ●開発言語: Swift <Mobile(Android)> ●開発言語: Kotlin <Infrastructure> ●AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ●Google Cloud(一部サービス) ●IaC:Terraform ●ログ:Datadog LogsとS3に集約 <Monitoring> ●Datadog, Sentry <CI/CD> ●GitHub Actions, Dependabot <その他> ●コード管理: GitHub ●コミュニケーションツール: Slack, Notion ●その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ●AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 【開発組織の特徴】 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 <既存事業領域> タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 <新規事業領域> スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 <プラットフォーム領域> タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

Dress Code株式会社

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

JAPAN AI株式会社

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

期待する役割 事業横断での全社AX/DX推進をリードしていただきます。 ●AI活用による事業変革の推進 ・AIを核とした既存事業の再構築、新規事業創出の企画・実行 ●全社横断プロジェクトのリード ・経営層・事業部門・エンジニアを巻き込み、部門横断的なAI活用プロジェクトを推進 ●戦略立案と実行 ・AI活用戦略の策定から、データ基盤構築、AIエージェント導入まで一貫してリード ●業務自律化の実現 ・AIエージェントによる業務プロセスの自動化・自律化を推進し、生産性・実績UPを実現 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●AI活用戦略の立案・推進 ・経営層と連携し、AI活用による事業変革戦略を策定 ・既存事業の課題分析とAI活用による解決策の企画・実行 ・全社的なAI活用ロードマップの策定と進捗管理 ●AIエージェントによる業務自律化の推進 ・業務プロセス全体を俯瞰し、AI活用による自律化領域を特定 ・AIエージェントの企画・構築・導入を推進 ・全社AI内製化体制の構築とトレーニング実施 ●AIデータ基盤の設計・構築 ・データモデル設計とアーキテクチャ最適化 ・AIを最大に活かしたデータ連携基盤の構築推進 ・データ統合・クレンジング方針策定 ●データガバナンス・運用体制の構築 ・データ品質管理、セキュリティポリシーの策定 ・アクセス制御、監査ログ管理、バックアップ体制の確立 ・運用マニュアル整備とモニタリング体制の構築 チーム体制 AXDX担当:現在3名(コンサル含む)在籍しています。 AXDX推進PJ:事業含め約30名 ※AXDX担当は、事業メンバーを取りまとめ、推進していく役割を担います。 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

株式会社ログラス

●プロダクト概要 「Loglass 経営管理」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。 「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト/サービスを提供するまでに至りました。 また、プロダクトビジョンである「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。 ※プロダクトビジョン詳細はぜひ[こちらのnote](https://note.com/loglass_sakamoto/n/n2aaea5974077)をご覧ください。 ●募集ポジションについて 生成AIの進化により、経営・業務領域における「AI実装」の可能性は急速に広がっています。 ログラスでは「AIを経営に実装する」という新しいテーマに挑戦するため、LLM基盤チームを組成しており、エンジニアの新たな役割として、Forward Deployed Engineer(FDE)という新たな職種を設けました。 FDEは、単なる「AI導入の支援者」ではなく、顧客の経営課題と技術の最前線に立ち、AIを“使える価値”として実装し、同時にプロダクトの進化を牽引する存在です。 私たちのLLM基盤チームは、経営管理・経営企画・財務会計といった高度なビジネスドメインにおけるAI活用の第一線として、AIプロダクトの導入を支援しながら、顧客と共に「AIによる経営変革」のモデルケースを既に上場企業と共に創出しています。 現在、エンタープライズ企業を中心にAI関連プロジェクトが急増しており、Loglass AI事業の中核メンバーとして新たなFDEを募集します。 ●チームについて 所属予定チーム:AIソリューション本部 ・CEO直下 ・4-5名規模のクロスファンクショナルチーム(コンサル、エンジニア、PdM、デザイナー) ・顧客の経営企画部・管理部門と直接連携しながら、Loglass LLM基盤の導入/DWH構築/PoC/運用を推進・支援 ・FDEはプロジェクト単位でチームをリードし、技術的な実装・課題解決・プロダクト改善を一貫して担う ●具体的な業務内容・ミッション ・顧客企業の経営課題・業務フローを構造化し、Loglass LLM基盤、外部AIソリューションを用いた最適なソリューションを設計・実装・運用する ・AI(LLM、RAG,画像認識等)を活用した業務自動化の設計・実装・評価 ・AI導入方針策定、顧客ヒアリング、精度検証、社内外ステークホルダー調整を実施 ・顧客ごとのユースケースを共通化し、Loglass LLM基盤の進化にフィードバック ・社内のAI活用基盤・デリバリー基盤の整備、開発プロセス・ナレッジ共有の推進 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

株式会社日立ハイテク

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社

完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●要素探索テーマのプロジェクトマネジメント ・新技術・要素探索テーマに関するプロジェクト進捗管理 ・間接業務の進捗管理、課題整理、関係者調整 ●機種PLサポート ・車両機種プロジェクトリーダー(PL)の補佐業務 ・タスク管理、会議運営、報告資料作成 ●開発効率化・AI活用推進 ・自動化・AI導入、データ管理(構造化・モデル化・収集) ・CAE代替化技術構築に関するマネジメント業務 ・AI技術を活用した自動車開発プロジェクトの推進支援 → 部品設計部門・性能設計部門・AI技術開発部門との連携 → プロジェクトマネージャー補佐(進捗管理・課題整理・技術的橋渡し) ●物レス開発推進 ・テスト代替手法検討(CAE/サロゲートモデル/MBS/1D) ・部門ヒアリングサポート、検討結果の整理 ●eAxle適合テストサポート ・車両駆動用eAxleの実車適合テストに関する進捗管理・調整

SALESCORE株式会社（セールスコア）

会話解析AI「Value Intelligence (VI)」のフルスタックエンジニアとして、企画、設計、開発、運用まで一気通貫でプロダクト開発を担っていただきます。 CEOやPdM、コンサルタントや営業といったビジネスサイドの担当者と密に連携し、顧客の生の声をダイレクトに開発へ活かしていく役割です。 ●新規アプリケーション開発 ・VIの「Value Map」が持つコンテキストを活用し、営業担当者へのフィードバック機能やガイド機能といった、新たな価値を提供するアプリケーションをゼロから開発します。 ・基本的には、一つの新機能を独立して担当していただきます。担当領域は、LLM機能の仕様検討からフロントエンド、バックエンド、インフラまで、開発の全工程に及びます。 ●既存アプリケーションの改修・改善 ・自身が開発した新規アプリケーションの継続的な機能改善や、顧客やCEO、営業、コンサルタントなどビジネスサイドの声に基づいた既存アプリケーションの改修を担当します。 ●AIネイティブな開発プロセスの推進 ・Claude Code, GitHub Copilot等の活用、Devinによる自動化やコンテキストエンジニアリング環境の整備など、チーム全体の生産性向上をリードしていただきます。 技術スタック(参考:既存SaaSプロダクト) ・フロントエンド: TypeScript, Next.js, TailwindCSS ・バックエンド: TypeScript, Node.js, PostgreSQL, BigQuery ・インフラ: GCP, Firebase ・AI: ClaudeCode, Codex, Devin, OpenAI, Claude, Gemini

株式会社フライウィール

概要 シニアプロジェクトマネージャー(以下Sr.PjM)は、DX推進やデータ整理 / 活用に課題を感じているエンタープライズ企業のクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにSr.PjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援(PjMと同じ)】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・ 組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引(PjMと同じ)】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践(PjMと同じ)】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化(Sr.PjMのみ)】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化 / プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【チーム / 組織の成長を牽引し影響力を拡大(Sr.PjMのみ)】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 開発環境 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●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Works Human Intelligence

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・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, Bedrock等)のAPI統合、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 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●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Works Human Intelligence

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・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, Bedrock等)のAPI統合、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 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●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 Laboro.AI

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

株式会社 Laboro.AI

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様) ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ●このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1.機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●キャリアパスについて 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長) 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。 ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 ● 業務の変更範囲:なし

株式会社日立製作所

【配属組織名】 研究開発グループ Next Research ロボティクスプロジェクト 【配属組織について(概要・ミッション)】 研究開発グループ Next Researchでは2030年以降に予測される本質的な社会課題を見極め、その解決の鍵となる技術を先行的に研究開発していくと共に、その技術をコアとする日立の新しい事業の創生に向けた活動を進めています。その中でもロボティクスプロジェクトでは、エネルギ・資源・食料の供給量増大と環境負荷低減の両立を実現すべく、インフラ運用保守・建設・農業などの操業現場の抜本的な生産性向上、砂漠や宇宙など未開拓地の有効活用をめざし、現在のロボティクス技術の延長線上にとどまらない次世代技術を先行的に確立していきます。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ロボティクスプロジェクトでは、インフラ運用保守・建設・農業などの操業現場を対象に、現場作業を担うロボットシステムを提供するロボティクス・ソリューション事業の創生をめざしています。とくに、多様な現場へと対応していくため、現場の作業要件に合わせてロボットシステムを容易に設計・構成するための技術を強みとしたロボティクス・ソリューションを確立していきます。このロボティクス・ソリューションのコンセプトは、日立評論2026年展望号にて掲載しております。 https://www.hitachi.com/ja-jp/insights/hitachihyoron/hitachi-technology/2026/23/ 「操業現場を刷新するAI創発型ロボティクスソリューション」 【職務概要】 ・ロボティクス/AI/シミュレーション分野における研究開発を通じ、社会課題解決やフロンティア開拓につながるロボティクス技術の創出に取り組みます。 ・特に、日立が提唱する「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプトの実現に向けた技術開発およびロボットシステムの試作・検証を担当します。 ・担当テーマの研究推進役として、社内関係者と連携しながら研究開発を進め、成果の創出・発信を行います。 【職務詳細】 ・上長からの指導を受けながら、組織が掲げる技術コンセプト実現に向けた研究開発の特定の目標を達成すべく、確立されたリサーチシステム内で研究開発業務を推進します。とくに、ロボティクスの次のトレンドとして日立が提唱している「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプト実現に向けた技術開発やロボットシステム試作検証の一部を担当します。 ・ロボティクス分野およびその適用先候補となる分野の技術動向を調査・整理し、研究ロードマップや戦略検討に参画します。ロボティクスの動向およびその適用先候補の分野動向について、最新情報を収集します。さらに、その戦略実現に向け、上長からの指導を受けながら実現計画の策定に関与し、その計画遂行を担います。 ・日立事業部/大学/パートナ企業との連携に向け、連携先候補の選定、連携計画の策定、連携活動の推進に主体的に関与します。 ・研究成果物(研究報告書、特許、学会発表、論文など)を提出します。 【働く環境】 ・ロボティクスプロジェクトは、2025年度現在、リーダ主任研究員の下、主任研究員3名、研究員4名、企画員1名で構成されています。26歳～45歳、平均年齢36歳の幅広い年齢層で、掲げている技術コンセプトに共感し、難しい課題に前向きにチャレンジしているメンバが多いです。 ・在宅勤務可能です。出社頻度はメンバによって様々で、平均は週2~3日です。ただし、実機を扱う業務では出社が必要となります。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社日立製作所

【配属組織名】 研究開発グループ Next Research ロボティクスプロジェクト 【配属組織について(概要・ミッション)】 研究開発グループ Next Researchでは2030年以降に予測される本質的な社会課題を見極め、その解決の鍵となる技術を先行的に研究開発していくと共に、その技術をコアとする日立の新しい事業の創生に向けた活動を進めています。その中でもロボティクスプロジェクトでは、エネルギ・資源・食料の供給量増大と環境負荷低減の両立を実現すべく、インフラ運用保守・建設・農業などの操業現場の抜本的な生産性向上、砂漠や宇宙など未開拓地の有効活用をめざし、現在のロボティクス技術の延長線上にとどまらない次世代技術を先行的に確立していきます。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ロボティクスプロジェクトでは、インフラ運用保守・建設・農業などの操業現場を対象に、現場作業を担うロボットシステムを提供するロボティクス・ソリューション事業の創生をめざしています。とくに、多様な現場へと対応していくため、現場の作業要件に合わせてロボットシステムを容易に設計・構成するための技術を強みとしたロボティクス・ソリューションを確立していきます。このロボティクス・ソリューションのコンセプトは、日立評論2026年展望号にて掲載しております。 https://www.hitachi.com/ja-jp/insights/hitachihyoron/hitachi-technology/2026/23/「操業現場を刷新するAI創発型ロボティクスソリューション」 【職務概要】 ・ロボティクス/AI/シミュレーション分野における研究開発を通じ、社会課題解決やフロンティア開拓につながるロボティクス技術の創出に取り組みます。 ・特に、日立が提唱する「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプトの実現に向けた技術開発およびロボットシステムの試作・検証を担当します。 ・担当分野における技術開発の責任者または専門家として、社内外の多様なステークホルダーとのバランスを加味し、社内外の関係者との関係を構築します。 ・自身の経験や先行研究から積極的に学習し、自身とチームの研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出すことも求められます。 【職務詳細】 ・上長からの指導を受けながら、組織が掲げる技術コンセプト実現に向けた研究開発の重要部分に関する計画・実行の責任を担います。とくに、ロボティクスの次のトレンドとして日立が提唱している「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプト実現に向けた技術開発やロボットシステム試作検証の主要部分の責任を担い、必要に応じてチームメンバと連携しながら、その責任を全うしていきます。 ・ロボティクス関連イノベーションのロードマップ・戦略・実現計画の策定に関与し、上長からの指導を受けながらその計画遂行を牽引します。 ・ロボティクスの動向およびその適用先候補の分野動向について、最新情報を収集し、組織の知識アップデートに貢献します。 ・日立事業部/大学/パートナ企業との連携に向け、連携先候補の選定、連携計画の策定、連携活動の推進に主体的に関与します。 ・研究成果物(研究報告書、特許、学会発表、論文など)を提出します。 【働く環境】 ・ロボティクスプロジェクトは、2025年度現在、リーダ主任研究員の下、主任研究員3名、研究員4名、企画員1名で構成されています。26歳～45歳、平均年齢36歳の幅広い年齢層で、掲げている技術コンセプトに共感し、難しい課題に前向きにチャレンジしているメンバが多いです。 ・在宅勤務可能です。出社頻度はメンバによって様々で、平均は週2~3日です。ただし、実機を扱う業務では出社が必要となります。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社日立製作所

【配属組織名】 研究開発グループ Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　ビジョンインテリジェンス研究部 【配属組織について(概要・ミッション)】 日立グループ本社の研究開発部門として、イノベーション創生を主導。我々、先端AIイノベーションセンタのビジョンインテリジェンス研究部では、画像処理・認識技術をベースに、人々の業務を革新する新たなソリューションやサービスの研究開発を行っています。 その一部として、日立の強みである検査・計測装置から得られる希少なデータを価値に変え、社会の人々のQoL向上に貢献する新たな医用システム・サービス事業の創出を目的とした研究開発を推進しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 血液分析装置(免疫分析、生化学分析含む)、病理画像・細菌画像などを対象とした医用画像解析、診断支援サービス ●ニュースリリース 「正確で高感度な血液検査を実現する画像処理技術の発明」において令和6年度全国発明表彰の「発明賞」を受賞」 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/06/0604a.html ●最近の主な発表文献リスト Diagnostic Support Technology for Clostridioides difficile Infection using SEM Fecal Images, 2024 Deep Learning Based Bacteria Classification from SEM Images using Region-wise and Subregion-wise Feature, 2023 Deep Learning Based Bacteria Classification from SEM Images Using a Combination of Membrane and Internal Features, https://ieeexplore.ieee.org/document/9751170, 2022 Quantitative Analysis System for Bacterial Cells in SEM Image using Deep Learning, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9400322, 2021 ●その他文献リスト https://hitachi-speech.github.io/ 【職務概要】 研究開発全般を担い、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、自組織の責任者として、社内外の多様なステークホルダーとのバランスを加味し、社内外の関係者との関係を構築する。 自身の経験や先行研究から積極的に学習し、組織と人財のマネジメントを通じて、最善の方法を生み出す。 【職務詳細】 ・全社および事業部門への新規研究・事業の提案と、最新ソリューション開発 ・国内外のお客様との共同研究やPOCの推進と、技術のエンハンス ・チームマネジメント、円滑な組織運営への貢献 ・特許創出、ニュースリース、学会発表 【働く環境】 ①3～5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 ②在宅勤務を主として、週に数回程度の出社頻度での業務実施が可能です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社日立製作所

【配属組織名】 研究開発グループ Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　ビジョンインテリジェンス研究部 【配属組織について(概要・ミッション)】 日立グループ本社の研究開発部門として、イノベーション創生を主導。 我々、先端AIイノベーションセンタのビジョンインテリジェンス研究部では、画像処理・認識技術をベースに、人々の業務を革新する新たなソリューションやサービスの研究開発を行っています。 技術の適用先は、例えば、鉄道・工場・公共・ソフトウェア開発など広い分野にわたります。 画像・映像解析技術及びVision Language Model (VLM)をミッションクリティカルな領域で社会実装し、広く社会に貢献することが我々の強みであり、ミッションです。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 下記の例のように、画像・映像解析技術・VLMの社会実装、システム開発に携わって頂きます。 ●ニュースリリース 「災害状況の把握に特化した独自AIで東京都の災害対応の高度化を支援する高所カメラ被害情報収集システムが本格稼働」 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/03/0301.html 「画像・映像利活用のための類似画像検索システム」の開発に対して日立製作所が第56回市村産業賞・貢献賞を受賞」 https://www.hitachi.co.jp/information/info/20240523.html ●Qiita Zine 「リスクテイクしてこそ研究者だ。 音響と画像認識で成果を出し続ける日立研究員のマインド」 https://zine.qiita.com/interview/202103-hitachi/ ●関係の深い発表文献リスト ・Data Cleansing for GANs, IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems, 2025 ・MILA: Memory-Based Instance-Level Adaptation for Cross-Domain Object Detection, BMVC, 2023 ・Class-Difficulty Based Methods for Long-Tailed Visual Recognition, IJCV, 2022 ・Sensor-Augmented Egocentric-Video Captioning with Dynamic Modal-Attention, ACM MM, 2021 ・QPIC: Query-Based Pairwise Human-Object Interaction Detection with Image-Wide Contextual Information, CVPR, 2021 ・Influence Estimation for Generative Adversarial Networks, ICLR, 2021 ●その他 文献リスト:https://hitachi-speech.github.io/ Kaggleメダル実績多数 【職務概要】 日立グループにおけるAI技術分野(特に画像・映像解析技術・VLM)の産業応用を主導するための研究開発の取り纏めを担って頂きます。 【職務詳細】 製品・サービスにおける差別化技術、イノベーションの創生のために、業務の取り纏め者として従事頂きます。 社内外の多様なステークホルダーとのバランスを加味して関係者との良好な関係を構築し、難易度の高い調整や折衝についても上位者の監督のもと、自らまたは下位の者に指示しながら進めて頂きます。 (次期)チームリーダとして、複数のテーマにおいてチームの現在及び将来を見通した研究戦略の提案を行うと共に、その実行に必要なリソース獲得活動を積極的に行い、リソースを適切に配分することで、チームの成果を最大化して頂きます。 【具体的な職務】 ・研究戦略の考案および、それに基づく新規研究・事業の提案と、その実行 ・国内外のお客様との共同研究やPOCの推進と、技術のエンハンス ・特許創出、ニュースリース、学会発表、展示会出展などの社外PRへの貢献 ・チームマネジメントまたはそのサポート、円滑な組織運営への貢献 【働く環境】 ①3～5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 ②在宅勤務を主として、週に数回程度の出社頻度での業務実施が可能です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。 予めご了承ください。

株式会社日立製作所

【配属組織名】 研究開発グループ Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　メディアインティジェンス研究部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 当部署は、信頼できるAI技術およびその応用ソリューション技術の研究開発を通して、日立グループ全体の事業貢献することがミッションです。日立グループ内で利用されている、あるいは日立グループからお客様に製品提供されているAI関連ソリューションへ高い予測精度だけでなく、説明性、透明性、公平性など様々な性質を与える信頼できるAI技術の応用のほか、大規模言語モデルを活用したAIエージェントをミッションクリティカル業務に適用するための信頼性向上技術、およびこれを活用した新事業創生に関する研究開発を行っています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 日立グループが開発しているAI関連ソリューション事業全般に関わります 【関連記事】 ①生成AIの本格的な業務活用に向け、「業務特化型LLM構築・運用サービス」を提供開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/08/0829a.html ②日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/03/0326.html ③根拠校正技術と単純化技術で、より信頼される説明可能なXAI(eXplainable AI)を作る https://rd.hitachi.co.jp/_ct/17686085 【職務概要】 画像・テキスト・表データを扱うAI/AIエージェントについて、AIの有用性、説明性、公平性、透明性、倫理などの幅広い観点からの信頼できるAI技術の研究開発を担当いただきながら、チームメンバー・後進の研究・技術開発指導を行っていただくことも期待します。いずれはチームを引っ張るリーダーとなっていただき、研究戦略立案や信頼できるAI技術を活用する新サービス・事業の構想なども担っていただく人財となることを期待します。 【職務詳細】 ・信頼できるAI/AIエージェント技術の研究開発、特許出願、研究レポート・論文執筆 ・事業部・顧客への技術プレゼン・提案、製品試作・実証実験等の提案・実施 ・信頼できるAI/AIエージェント技術の研究ファンド提案 ・研究チームのリード、後進の研究指導 【働く環境】 ①3～5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 ②在宅勤務を主として、週に1回程度の出社頻度での業務実施が可能です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社日立製作所

【配属組織名】 研究開発グループ Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　メディアインティジェンス研究部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 当部署は、人間との対話能力やセンサ信号から世界を理解する能力をAIに持たせるための、音声/音響/時系列信号/意思決定支援に関する生成AIや基盤モデルについての研究開発を通して、海外を含む日立グループ全体の事業に貢献しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 海外事業を含む日立グループが提供する音声ソリューション (コンタクトセンター、デジタル対話、音声テキスト化ソフトウェア「Ruby Dictation」、感性分析サービスなど)、音響ソリューション (Hitachi Intelligent Platform 保守DX、異音検知ソリューション)、ならびに現場から収集されるIoTセンサデータに基づく自社の様々なコネクティブプロダクトのリカーリングビジネスや新事業の拡大に関わります。 ●最近の発表文献リスト https://hitachi-speech.github.io/ ●最近のニュースリリース・新聞記事など 日本経済新聞「日立、AIが音から機械の不具合特定　熟練工の「耳」再現」 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC22D7V0S5A120C2000000/ 日刊工業新聞「工場設備の異常音、生成AIが文章化…日立が新技術でメンテを高精度化する」 https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00737868 ●サービス・製品紹介 コンタクトセンター https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/cs/00002/index.html デジタル対話サービス https://www.hitachi.co.jp/products/it/appsvdiv/service/digital-dialogue/index.html 感性分析サービス https://www.hitachi.co.jp/products/it/appsvdiv/service/sentiment-analysis/index.html Hitachi Intelligent Platform https://www.hitachi.co.jp/products/it/IoTM2M/list/hipf/ レトロフィット無線センサー異音検知ソリューション https://www.hitachi.co.jp/products/it/control_sys/retrofit/inspection/ 【職務概要】 以下のキーワードのいずれかが関係する音声/音響/時系列信号/意思決定支援に係る生成AIと基盤モデルに関する研究開発を担当いただきながら、チームメンバーや後進の研究開発の指導を行っていただくことも期待します。 -音声 (音声汎用基盤モデル、ASRモデル適応、対話、偽音声検知、音声感情認識、音声強調/分離、話者認識/同定など) -音響 (音響汎用基盤モデル、異常音検知、audio-to-text、text-to-audio、シーン分類/イベント検出など) -時系列信号 (時系列信号汎用基盤モデル、signal-to-text、text-to-signal、異常検知、検索、予測、意思決定支援など) 将来的に研究チームを引っ張るリーダーとなっていただき、音声/音響/時系列信号/意思決定支援に係る生成AIと基盤モデルの研究戦略検討や新事業の構想なども担っていただく人財となることを期待します。 【職務詳細】 音声/音響/時系列信号/意思決定支援に関する生成AIと基盤モデルのいずれかの技術における以下の職務 ・試作・実証を含む研究開発、特許出願、研究レポートの執筆、対外発表 ・顧客へのプレゼンや社内での研究ファンドの提案 ・研究チームのリードと後進の研究指導 【働く環境】 ①配属組織/チーム:研究ユニット内の研究者は10数名規模ですが、プロジェクトごとに他部署や事業部と流動的にチームを組んで活動することになりますので、チームの規模や構成はケースバイケースです。 ②ご自身の業務状況に応じた出社頻度での業務実施が可能です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社GROWTH VERSE

●職務概要 最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM(大規模言語モデル)をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。 単なる分析PoC(概念実証)で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。 ●業務内容 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。 ・生成AI・LLM活用: RAG(検索拡張生成)を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。 ・予測・最適化モデル構築: 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。 ・社会実装とMLOps: 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。 ・研究開発(R&D): 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。 ・ステークホルダーとの折衝: クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。

株式会社プログリット

【期待する役割】 「生産性・柔軟性・セキュリティの最適バランスを備えた、全社データ・IT基盤の確立と継続的な進化」 全社を横断し、顧客データ基盤・業務システム・セキュリティを一体で設計・運用いただきます。AIネイティブな組織として、運用生産性を最大化させつつ、プライム上場・エンタープライズ要件を満たす信頼性を担保することがミッションです。 【具体的な業務内容】 1.次世代の全社ITの設計 -AI活用を前提としたスケーラブルなデータ設計 -安全性とビジネススピードを両立させたAI利用ガイドラインの策定、および「最小権限の原則」に基づくアクセス制御の設計 2.業務プロセスの再定義と徹底した自動化 -複数SaaSの乱立による設計負債を解消し、将来の成長に耐えうる拡張性の高いシステム構成の構築 -上記システムと並行して業務プロセスを見直し、テクノロジーの力で効率化を行う 3.上場企業水準のガバナンスと信頼性の担保 -内部統制(J-SOX等)における再現性の高い運用体制の確立 -大手法人顧客や監査法人・証券会社等のステークホルダーが求める高度なセキュリティ要件への対応と、自社のIT健全性の論理的な証明 【入社後の期待イメージ】 ●0～3ヶ月:IT負債とリスクを可視化し、現場課題の解決を通じた「即効性のある改善」で信頼を確立 ●3～6ヶ月:AI活用を見据えたデータ設計とSaaS連携の刷新を主導し、全社的な生産性向上を牽引 ●6～12ヶ月:信頼性と柔軟性を備えた全社基盤の運用を確立し、IT戦略の側面から事業成長をリード 【部署・チーム体制】 ●配属・体制 ご経験をふまえ、テクノロジー統括部における最適な役割・ポストを検討いたします。 ●テクノロジー統括部の構成 テクノロジー統括部の部長はCTOの島本が兼務しております。 ・業務基盤システムグループ(4名) ・プロダクトエンジニアグループ(16名) 現在は上記構成ですが、ミッションの完遂に向けて、人員計画の策定や採用から主導いただくことを期待しています。

株式会社日立製作所

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●生成AIで面談業務を効率化し、住民支援の質を高めるリンクワーカー業務支援システムを開発 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/08/0827.html ●日立、品質保証業務へのAIエージェント適用で、お客さまへの対応力・対応品質を強化 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/06/0626.html ●日立、Physical AIのイノベーションを加速するNVIDIA AI Factoryを発表 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/09/0926b.html ●日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/03/0326.html ●生成AIの本格的な業務活用に向け、「業務特化型LLM構築・運用サービス」を提供開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/08/0829a.html ●生成AIの活用でフロントラインワーカーの生産性を向上!日立製作所の取り組みに迫る https://digital-highlights.hitachi.co.jp/_ct/17709830?web_o_20240724 ●日立とマイクロソフトが、生成AIでビジネスと社会イノベーションを加速するための契約を締結 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/06/0604c.html 【職務概要】 生成AIアセットおよびサービスを活用し、SIを組み合わせて、お客様に対し最適な提案、デリバリに携わって頂きます。 複数のお客様の案件管理も実施いただきます。 また、生成AIを活用したソリューションに関する新技術の適用提案、新規ソリューションの開発についても参画いただきます 【職務詳細】 ・市場の変化を捉え、お客様課題を解決するための最適なアセットやサービスをソリューションとして提案。 ・お客様が抱える課題や社会背景などを踏まえ、お客様との議論や折衝を通じ、タスク優先付けを行う。 ・PoCやシステム開発を確実に遂行するためのチームマネージメントも推進。 ・サービスの企画や提案活動も合わせて推進。 ・複数の案件管理の実施

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。機械学習モデルの実装から推論最適化、MLOpsの構築、実運用における保守・改善までを主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・顧客のビジネス課題に基づいたAIシステムの設計・開発・運用 ・機械学習・深層学習を用いたAIモデル実装、および推論パイプラインの構築・最適化 ・MLOps基盤の構築、およびモデルのデプロイ・監視・継続的な精度改善フローの運用 ・生成AI(LLM等)を含む先端技術の調査・検証、および実務プロジェクトへの実装 ・データサイエンティストと連携したPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。