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機械学習・データ活用 DevOpsエンジニアの求人・転職情報

該当求人数 12 件

1~12件を表示

【305】_HG_【大宮勤務】MLOps/ソフトウェアエンジニア※自動運転・運転支援領域

DevOpsエンジニア

正社員

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト(シミュレーション、実車など) ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

570~1,040万円

埼玉県(さいたま市)

AWS

PyTorch

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

MLOps

Matlab

C++

英語活用

リモート可

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所

【メディア事業部】バックエンドエンジニア/ WINTICKET

DevOpsエンジニア

正社員

新規機能開発、インフラ保守・運用管理、CSサポートなど1サービスのバックエンドに関連するすべての事柄を受け持っています。 基本的にはGoアプリケーション開発を行いながら、機能実装する上で必要な様々な分野の技術・インフラを用いた作業を行います。 バックエンドアーキテクチャは当初から変わっておらず、マイクロサービス、クリーンアーキテクチャ、DDD、モノレポを採用しています。 少数精鋭チームで開発を行なっており、API開発はもとより、インフラ構築含めた外部連携、CSサポート、運用まで、バックエンドに関係する工程は全てチーム内で一気通貫で管理しています。 ●チームの文化や体制 現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程になります。各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。 また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。 ●環境 ・原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可) ・コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用 ・定期的な1on1 ・交流ランチ 【チーム体制】 ・サーバーサイドエンジニア: 10名+α 【開発環境関連】 ・GCP, Kubernetes, Cloud Spanner ・AWS(映像関連) ・GitHub, Go, gRPC, envoy, Terraform, Docker ・モノレポ, クリーンアーキテクチャ, マイクロサービス 【チームの雰囲気】 ・少人数(10名程度)ながらも幅広い分野を受け持ち様々なことに挑戦しています。 ・年齢層は若手から中堅まで幅広いです。 ・フリーアドレス制度を採用しているため、出社時は他職種との連携も盛んに行われています。 ・リモート作業時は夕方頃にオフィスアワー時間をとり疑問や相談事の解消に利用しています。 ・チーム活性化を目的とした月イチ懇親会、合宿の実施や、スキルのボトムアップを目的としたドメイン知識の勉強会、実装コードのディスカッション、モブプロを実施しています。 会社概要 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 株式会社WinTicketでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。WINTICKETのFlutterアプリが技術力でコミュニティを牽引できるよう、Flutter関連のカンファレンスへの積極的な登壇や、日々新しい技術的な取り組みに挑戦しています。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!

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東京都(渋谷区宇田川町)

機械学習

AWS

Microsoft Azure

Docker

Kubernetes

Jenkins

CircleCI

GitHub Actions

Go

Snowflake

Spark

Elasticsearch

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

リモート可

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

上場企業

メガベンチャー

AI/機械学習エンジニア(Python/AI × データ活用に挑戦できる)

DevOpsエンジニア

正社員

【募集背景】 近年、WEBアプリ開発や基幹システムの更新などの従来のニーズに加えて、AI技術を活用したソリューションの需要が高まっています。現在、弊社開発部署ではそうした引き合いを多数いただいており、その需要に応えるべくPythonエンジニアの採用を強化しています。Pythonの技術を活かしてクライアントに貢献したいというご志向を持った仲間を求めています。 【職務内容】 WEBアプリケーションの開発および生成AI関連技術の導入・運用などを中心に担当していただきます。 将来的にはより上流のアーキテクチャや技術選定、顧客折衝などにまで広く携われるポジションです。 【業務内容】 ・Pythonを用いたWEBアプリケーションやAPIの設計・開発・保守運用 ・AI/機械学習を活用したプロジェクト推進 ・新技術の調査・技術検証(PoC) など ▼部門のミッション 2030年に向けて300名程のエンジニア組織をつくり、クライアントに対してより信頼される価値を発揮していきたいと考えています。 そのためには、一人一人のエンジニアがフルスタックの技術を持つことに加え、専門性を磨き、お互いの強みを引き出し合えるチームが理想となります。 このような理想の組織の土台として重要となるのが、お互いが学び合う成長環境です。 社内のエンジニアによる自主的な勉強会開催や、グループ会社同士で情報を共有したり、社外活動をしたりするなど、最新の知識を習得することに貪欲で、前向きなカルチャーがあります。 また、実際の経験から学ぶことも重視しており、声を挙げた方が別プロジェクトに挑戦するような経験を積む機会も応援しています。 今後はこういった成長環境をさらに進化させていくと同時に、その前提となる事業成長も一層加速していくことになります。 幅広い課題に一緒に向き合う、強い意志を持った事業づくりのリーダーからのご応募をお待ちしております。 ▼入社後のキャリアイメージ 入社後は、これまでのPython開発経験を活かして、Djangoなどのフレームワークを用いたクラウドネイティブなWEBサービスの設計・開発に取り組んでいただきます。 また、LLM(大規模言語モデル)やRAG(Retrieval-Augmented Generation)などの生成AI技術を活用したプロジェクトに参画頂く予定です。 さらに、これまでのご経験やご志向に応じて、以下のようなプロジェクトへの挑戦の機会もあります。 ・AWS/Azure/GCPなどのクラウド基盤を活用した開発プロジェクト ・社内外向けのPoC(技術検証)やプロダクトにおける生成AIの導入 ・API設計・データ基盤・インフラ構成などのバックエンド全般の技術選定 将来的には、ご希望と適性に応じて以下のようなキャリアにも進むことができます ・テックリードとして、アーキテクチャ設計や技術選定のリード ・プロジェクトや開発チーム全体を見渡し、技術と人の両面から成長を支えるマネジメント ▼求める役割 ・Pythonを中心とした開発のリード ・生成AIのプロダクト活用における技術的なリーダーシップの発揮 ・チーム内の技術的な意思決定やナレッジ共有の推進

500~900万円

東京都

AWS

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

RAG

Microsoft Azure

DynamoDB

Django

Amazon RDS

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

年俸制(12分割)

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

上場企業

AI推進エンジニア

DevOpsエンジニア

正社員

●業務内容 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のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 ▽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。 ▽AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。 ▽データ分析に基づく実行と評価: 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、貢献度の高い施策を探求する。 ▽技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。 ●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 ●オンボーディングおよび育成計画 下記を想定しながら適宜チームでフォローします。 ▽1年目: ・ゴール:AIプロジェクトでのスキル向上 ・内容:プロジェクト参加(サポートを得ながら推進) ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価 ▽2年目以降: ・ゴール:プロジェクトリーダーへの成長 ・内容:リード役経験、戦略会議参加 ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価

600~900万円

東京都(品川区)

GitHub

Notion

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

AWS Lambda

Datadog

GitHub Actions

Amazon Linux

Python

MySQL

DynamoDB

BigQuery

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

英語活用

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社内開発メイン

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

Docker

Spark

管理職・マネージャー候補

機械学習・データ活用

バックエンドエンジニア【国内No1から世界標準プロダクトへ】

DevOpsエンジニア

正社員

自社のクラウドプロダクトである、Cruise, Compass等の開発、保守(DevOps)業務。 特に、データベース、API、経営データ分析などのバックエンド開発業務。 特徴 ・お客様とは基本的に直接契約のため、ユーザーと近い距離感で現場にふれることができます ・Azureをはじめ多様な技術、ソリューションにふれることができます ・フラットで合理性を重んじる社風で、部門、立場を超えたコミュニケーションが推奨されています ・時価総額数千億-1兆円規模のエンタープライズ企業の要求に応えるセキュリティ、アーキテクチャ構築のノウハウ ・会計、事業管理、経営管理分野のドメイン知識 ・自らのアイデアを企画に反映させ、プロダクトを通じて世に出す機会 ・技術スタック Azure, C#, React, Data Factory, Quicksight, DevOps, Piplelineなど / Confuluence, Teams, Github Copilot 期待する事 ・担当領域において品質、スケジュール、生産性を保ち、プロダクトの確実なデリバリに貢献すること ・システム/アプリケーションのセキュリティ、可用性を保つこと ・最終的な顧客にとっての価値の創出に貢献すること ・コンサルティング部門やグループ会社のメンバー、リソースも巻き込みながら、チームに貢献すること 配属部門 プロダクト開発本部

600~1,800万円

東京都(港区)

C#

AWS

MySQL

Microsoft Azure

JavaScript

Oracle

.NET Framework

生成AI開発ツール導入

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

上場企業

AI開発基盤エンジニア(半導体製造装置・計測検査装置)【MN366】

DevOpsエンジニア

正社員

●職務内容 本ポジションは、半導体製造装置・計測検査装置から生み出される膨大なデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。 AI画像処理・データ解析エンジニアが開発するモデルやソリューションを、 「安定して・安全に・継続的に使える形で現場に届ける」ための基盤づくり・運用を担っていただきます。 クラウド前提のDevOpsとは異なり、オンプレミス/GPUサーバー環境を中心とした、半導体業界特有の制約下でのAI基盤整備が特徴です。 ●職務詳細 以下の業務を、AIソリューション開発チームと密に連携しながらご担当いただきます。 1.インフラ・基盤設計/運用 ・オンプレミス環境におけるLinuxサーバーやGPUサーバーの設計・構築・運用 ・半導体製造装置・計測検査装置向け機械学習/AI開発基盤の整備・最適化 ・セキュリティ・性能・運用性を考慮した基盤構成の検討 2.開発支援・DevOps領域 ・AI開発チームが効率的に利用できるCI/CD環境の構築・改善・運用支援 ・コンテナ環境の構築・運用(開発~検証フェーズ中心) ・開発・検証プロセスの標準化、運用ルール整備 3.横断的な役割・改善活動 ・複数のAI開発チーム(約4チーム)を横断し、 ・基盤・運用面から支援 ・社内のAI開発者・サーバー管理担当と協働し、開発環境の共通化やベストプラクティスの整理・展開 ・新技術・新ツールの調査・評価・導入によるシステム全体の信頼性・パフォーマンス・ユーザビリティ向上 ※AIモデル開発そのものが主業務ではありませんが、AI開発プロセスに日常的に関わる立場となります。 ●開発環境 ・OS/インフラ: Linuxサーバー、GPUサーバー ・CI/CD: GitHub Actions ・コンテナ技術: Kubernetes、Docker ・IaC (Infrastructure as Code): 該当ツール ・監視・可観測性: Prometheus、Grafana ・ML基盤: PyTorch、TensorFlowを用いた環境

694~1,000万円

東京都(中央区)

Terraform

AWS

Ansible

TensorFlow

PyTorch

Jenkins

機械学習

Python

Linux

GitHub Actions

Kubernetes

Docker

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

マイカー・バイク通勤可

管理職・マネージャー候補

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

【1973】_HG_UIターン歓迎【大宮勤務】AD ADAS向けソフトウェアプラットフォーム(OS領域)の開発・インテグレーション

DevOpsエンジニア

正社員

① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ②車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ●生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ ●過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 ●テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 ●開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

570~1,040万円

埼玉県(さいたま市)

Node.js

Slack

C言語

Go

Linux

JavaScript

英語活用

自社内開発メイン

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

【事業領域】シニアCRE(Observability)

DevOpsエンジニア

正社員

具体的な技術に関する情報は「[歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう](https://hello-world.smarthr.co.jp/)」をご覧ください。 ●役割 私たちが期待するのは、Customer Observabilityという新しい技術領域の構想を、実際に動くシステムと社内外に届く成果へと変えていく役割です。これまでエンジニアリングに対する取り組みやその文化・プラクティスを土台に、Webアプリケーション開発とデータ分析基盤の双方を横断しながら、「お客さまがSmartHRから何を得ているのか」を把握する仕組みをかたちにしていただきます。 まだ確立されていない領域だからこそ、既存の枠にとらわれず、プロダクト開発チーム・ビジネスサイド・データ基盤チーム、といった様々な部署と積極的に協働し、事業と組織の成長に直結する成果を生み出していただきたいと考えています。SmartHRのCREを「この業界における普遍的な技術」として位置づけていく、その中核を担っていただくポジションです。 ●具体的な業務 入社直後は、CREユニットが取り組んでいるCustomer Observabilityの現在地と目指す姿、そしてすでに動き始めている隣接部署(プロダクト開発/データ基盤/ビジネスサイド)の取り組みへの理解を深めることから始めていただきます。その後、マネージャーと連携しながら、BigQueryを中心としたデータ基盤やLookerなどの可視化基盤、既存のプロダクト観測環境(NewRelicやSentryなど)を活用し、プロトタイピングから着手します。 得られた知見をもとにトライアンドエラーを重ねながら、プロダクトチームやビジネスサイドと連携し、意思決定や組織としての学びを支えるインサイトを届ける仕組みへと育てていきます。実装にとどまらず、そのプロセスや成果を社内外に発信していくことも重要な取り組みのひとつです。 ●開発規模・開発体制 ・現在のCREユニットは、プロダクト改善を担うメンバー3名と、本ポジションから本格的に立ち上げていく「Customer Observability」領域で構成されています。 ・Customer Observability領域は、現時点ではマネージャー兼チーフエンジニアが兼務でリードしている立ち上げフェーズです。ジョインいただく方には、その初期メンバーとして構想・実装・発信を一緒に推進いただきます。 ・SmartHR全体のデータ基盤・観測基盤・AI活用の取り組みと密接に連携し、部署の枠を越えたコラボレーションが日常的に発生する環境です。 ・個人コントリビューター(IC)またはプレイングマネージャーとしての活躍を想定しており、将来的にはCREユニット全体のリードをしていただくことを期待しています。 ●配属先 選考を通して、経験や志向性などをもとに配属先を決定しています。現在募集している配属先は以下です。 ・人給基幹プロダクト開発本部 / CREユニット / CRE(Observability) └[SmartHR の CRE チームに興味をお持ちの方へ](https://tech.smarthr.jp/entry/cre-matome) └[テックブログ](https://tech.smarthr.jp/archive/category/CRE) ●現在取り組んでいる課題 「CRE」という、いまだこの業界にデファクトスタンダードと呼べる技術として確立されていない領域において、私たちが「Customer Observability」という概念・プラクティスを提唱したのが2026年4月(["Customer Observability" の対象となりうるものは何かを考えてみる](https://tech.smarthr.jp/entry/2026/04/13/094613))。 ここからの数ヶ月間でのプロトタイピングにより、少なくともSmartHRのビジネスサイドに対しては、とても有用な取り組みになり得ると判断するに十分な結果を出すことができました。 一方で、プロダクト開発サイドに対しては未だに構想止まりの状況のため、「2030年1000億円」という高い目標を達成するためにも、いち早く仮説検証・プロトタイピング・仕組みの構築に着手する必要があります。 ●業務内容変更範囲 会社の定める業務

1,000~1,500万円

勤務地未定

Snowflake

React

PostgreSQL

Elasticsearch

研修・勉強会あり

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

スタートアップ

メガベンチャー

【障がい者雇用】【ソフト開発エンジニア】国内トップクラスの企業勤務。業務アプリケーションの設計・開発、AIトランスフォーメーションの推進などスキルに合わせて多様な案件をご用意!

DevOpsエンジニア

正社員

Fusion Activators(フュージョンアクティベーターズ)という、お客様内に自ら変化できる力を宿し、お客様の生産性を圧倒的に向上させるAKKODiS独自のサービスを提供します。 現場を深く知り尽くしたAKKODiSだからできる、個人タスクまで踏み込んだ業務の可視化により、AI Transformationを中心とした変革が可能な領域を特定することで、 最適なソリューションの提案、デリバリー、効果検証をお客様の現場と融合〈フュージョン〉したスタイルによって実現し、お客様自身では壊せない壁を内部から打開し、 事業全体を変革する力を企業体内に引き起こすことを実現します。 このサービスを提供できる背景として、お客様の開発現場で技術を提供するだけでなく、製造・開発現場に潜む本質的な課題を解決し、お客様のビジネスを革新していく、 「バリューチェーン・イノベーター」というサービスを10年以上前から提供してきた経験と実績があります。 AKKODiSは、伴走を超えたスタイルによって「外部スペシャリストならではの専門力」と「プロジェクト内メンバーならではのコミット力」を最大限発揮し、 顧客の現場と融合〈フュージョン〉した新しいスタイルによって現場を起点に、顧客の本質的な課題を根本から解決する変革のトリガーとなっていく新たなコンサルティング会社を目指します。 ※いずれの本部でも、障害者手帳をお持ちの方へは障がいに合わせた合理的配慮を行います。 ●職務内容 (雇入れ直後) 業務アプリケーションの開発・運用業務/AI等を活用したデジタル設計 ソフトウェア開発における要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース(システム移行)、保守・運用の業務となります。 プロジェクト内で円滑に業務を進めるため、一人で成果物を完成させるのではなく、チームで協力し合って業務を行います。 開発工程は、就業環境により異なります。 AKKODiSのチームでお客様のプロジェクトに取り組んでいただきます。 (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。 また、人事規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める業務を含む) ●フォロー体制 障がい内容に応じたご希望の合理的配慮に基づいて、フォロー体制を組ませていただきます。 例:案件配属にあたっての配慮事項共有 ①入社者様ご本人のご希望に準じて、社内外の関係各所向けに配慮事項の共有を行います。 ②配慮事項の共有は障がい診断名等の機微情報は伏せた上で実施し、あくまで配慮事項に特化させた形で実施致します。 入社者様ご本人の同席のもと実施を致します。 ③案件配属後も定期面談等実施し、ご安心いただける環境を整えた状態での配属となります ※上記の様な案件配属にあたっての打ち合わせのみならず、定期的な面談実施(支援員付かれている方は、支援員同席可能)、案件現場との調整等もご希望に応じて実施しております。 ●その他フォロー体制 社内においては、障がい者採用推進グループという障がい者採用と雇用定着に特化した部門を設けフォローを行っております。 障がい者採用推進グループを中心に、各所のハブとなり関係各者を接続して障がい当事者の皆さんに安心して就業いただける環境構築に努めております。 加えて有志による社内ワーキンググループも立ち上がっており、”Diverse Abilities(ダイバーズアビリティーズ)”というWG名で職種を跨いでフォローできる体制を推進しております。 当社におきましては既に多くの方々が、障がい者枠でご入社いただきエンジニアとしてご活躍いただいております。 多くの方のご応募をお待ち申し上げております。 【プロジェクト事例】 ●Prime Account本部 【プロジェクト概要】 通信キャリアが展開するサービスを融合と統合を加速させることをミッション技術部隊の担当となり、企画・設計・構築・運用と幅広い業務をチームで対応します。 IoT、DXの需要も高まる中、更なる分析技術の向上、顧客接点での利用や販売をするサービスの拡大につなげており、サービスにおけるニーズの拡大がされており、社会課題の解決と実現のため、DXを加速する人員を増強しています。 【業務内容】 ・通信キャリアが展開するサービスの要件定義、設計、開発 ・API開発支援、運用画面開発(バックエンド・フロントエンド)やバッチ開発支援 ・独自環境(パブリッククラウド互換環境)へのAPIゲートウェイ・データベース環境の構築・設定支援 ・データ分析基盤の開発業務 ・ソリューションに係わる方式及びクラウドシステムの開発、運用、維持、技術支援 ・新規運用設計及び実機を用いての確認作業やシステム監視 ・ドキュメント整備(各種運用フローや操作マニュアル等の作成・管理) 【プロジェクトの魅力、キャリアメリット】 ・事業側ユーザーに寄り添いながら難問を一緒になって知恵と工夫で助けられる達成感が一番の魅力です。 当該顧客は全社としてDXへの意欲も高く、事業側とICT部門が一体となって取り組む自動化プロジェクトなど活気ある取り組みが体感できます。 ・ソフトウェア開発においても、クラウド化への移行は進んでおり、今後はAWS・Microsoft Azure・Google Cloud等のパブリッククラウド技術の最先端に触れながら活躍いただけます。 ●Mobility本部 【プロジェクト概要】 ①各種業務アプリケーションの開発及び運用管理業務 ②ユーザーエクスペリエンス(UX)の開発業務 【業務内容】 ①設計に基づき、実際にプログラムを作成 作成したプログラムが正しく動作するかどうかを確認(ユニットテスト、結合テスト、システムテスト、ユーザー受け入れテスト) 導入支援 ②ユーザーリサーチのサポート(調査補助・データ収集・分析) HMI設計、テスト 【プロジェクトの魅力、キャリアメリット】 ①技術的なスキルとビジネス知識の両方が深く関わり、プロジェクトを通じて専門性を高めたり、キャリアパスを広げることが可能になります。 クラウドやAI、データサイエンスなど、新しい技術を取り入れたプロジェクトに携わる機会が増えています。 常に最新の技術トレンドを学び、実践で試すことができます。 ②技術的なスキルの向上に加えて、幅広いビジネス領域や人間の行動、デジタル技術の深い理解が得られます。 UX開発は多様な分野で活用できるスキルであり、特に自動車業界においては、技術革新が進む中でUXの重要性がますます高まっているため、キャリアとしても非常に有望な分野になります ●ICT本部 【プロジェクト概要】 予約管理WEBアプリケーション(AWS)の冗長化構成の開発 【業務内容】 ・システム構成の検討(AWS冗長化構成における調査・検討) ・詳細設計 ・実装 ・テスト 【プロジェクトの魅力、キャリアメリット】 ・Webアプリケーション開発経験を習得することができます ・業務の習熟により業務内容の範囲を広げることができます ・AKKODiSメンバーが複数名在籍していてチームによるサポート体制を構成していますので、リーダーとして人財育成やマネジメントの業務を習得することができます ・AKKODiSチームとして、業務内容だけではなくキャリアなども相談しながら学んでいく環境があります ●Cleantech & Healthcare本部 【プロジェクト概要】 電力の配電を監視するパワーグリッドのアプリケーションの設計、開発、評価業務(エネルギーシステムマネジメントなど) クリーンエネルギーや環境負荷物質の排出削減を実現するシステムのソフトウェア開発 医療機器向けのアプリケーションの設計、開発、評価業務 【業務内容】 ・次期製品の新規開発における設計、試作、評価 ・既存開発における追加機能設計、試作、評価 ・仕様検討・決定、概要設計、詳細設計 ・工場系/生産系システムの要件定義・各種設計・構築 ・製造メーカーにて開発工程のDX、デジタライゼーション提案・実行 【プロジェクトの魅力、キャリアメリット】 1.変革の一翼を担う お客様も変わろうとしている中で、私たちは日本を代表するメーカーと取引しています。 最先端の技術と革新的なプロジェクトに携わることで、業界全体の変革をリードするチャンスがあります。 2.多様なプロジェクト 多岐にわたるプロジェクトに参加することで、幅広い経験を積むことができます。 新しい技術や方法論を学び、実践する機会が豊富にあります。 深い技術を学び、チームを率いてマネジメントも実践できます。 3.グローバルとの連携 グローバルのソリューションを取り入れ、それをスケーリングしていくことで、国際的な視野を持ちながら働くことができます。 最新の技術や方法論を学び、実践する機会が豊富にあります。

418~1,285万円

東京都

C#

AWS

Python

C言語

Objective-C

Java

JavaScript

Android

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

AKKODiSコンサルティング株式会社

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DevOpsエンジニア

正社員

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)

800~1,500万円

東京都(千代田区大手町)

AWS

TensorFlow

PyTorch

生成AI・LLM

機械学習

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

Kaggle

Kubernetes

Microsoft Azure

Docker

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

年俸制(12分割)

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

ソフトウェアアーキテクト(Delta)

DevOpsエンジニア

正社員

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

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東京都(文京区)

Django

Flask

Docker

React

Microsoft Azure

FastAPI

Linux

Python

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Terraform

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

機械学習・データ活用

スタートアップ

従業員数100名未満

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