育児支援制度あり MLopsエンジニアの求人・転職情報

DATUM STUDIO株式会社

業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までを担当します。 <主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

株式会社SmartHR

プロダクト基盤グループでプロダクトマネージャーを担当していただきます。 プロダクト基盤グループは、マルチプロダクト戦略を支える基盤を構築するグループで、プロダクト数や領域拡大に伴う課題解決やスケーラビリティの向上、プロダクト間のデータやプロセス連携のための開発を担当します。 具体的には以下のようなプロダクトを開発しています。 ・権限基盤 ・課金基盤 ・従業員データ基盤 ・各プロダクトに散在するデータの集約と活用API基盤 SmartHRにおけるプロダクトマネージャーの役割は、「何を作るか」「なぜ作るか」の2点に責任を持ち、開発チームと協働しながらユーザーにプロダクトを届けることです。 具体的には以下のような業務を担当していただきます。 ・共通基盤のプロダクトビジョンや目標、ロードマップの策定 ・新規の共通基盤や連携機能の企画や設計、推進 ・既存の共通基盤やAPI改善のための企画や設計、推進 ・解像度を高めるためのディスカバリー(ヒアリングやデータ分析など) ・メトリクス設計・データ分析 ・各プロダクトチームと認識を揃えるためのドキュメント作成やコミュニケーション、調整 なお、以下のような業務はプロダクトマネージャーの役割に含まれません。 ・事業計画の策定や予算の管理 ・開発メンバーの人的マネジメント ・キャンペーン設計や広告出稿などのマーケティング業務 ・サービスサイトやLPなどのウェブディレクション業務 ・ヘルプページやユーザー向け学習コンテンツの作成 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

株式会社SUBARU

車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支える MLOps 基盤の構築・運用 をお任せいたします。 <具体的には> 膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、ML エンジニア/MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。 【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】 ・クラウド/オンプレミス上における学習・評価パイプライン(MLOps)の設計・構築および保守・運用 ・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行 ・データセットのキュレーション(バランス設計、データリーク防止、品質管理)およびデータセット生成パイプラインの構築 ・データやモデル評価指標を統合的に可視化する BI ツール環境の設計・構築 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・開発言語/データ操作言語:Python、SQL ・クラウド:GCP、AWS ・OS:Linux、Windows ・深層学習フレームワーク:TensorFlow(Keras)、PyTorch ・実験管理/設定/可視化:MLflow、Hydra、TensorBoard ・MLプラットフォーム/パイプライン:Vertex AI、SageMaker ・CI/CD:GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline ・データETL/分散処理:Dataflow、EMR(Spark/Hadoop) ・データ分析:BigQuery、Amazon Redshift ・BIツール:Looker Studio、Amazon QuickSight ・オーケストレーション:Apache Airflow、Amazon MWAA ・コンテナ:Docker ・その他:GitLab、Confluence、Jira、Teams 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

オムロン エキスパートエンジニアリング株式会社

(雇い入れ時) ●概要 GPUを活用したLLM や生成AI アプリケーションの分析 AI時代向けSSDの開発 デバイス側ではなく、ホストドライバ側の開発 ホストドライバ開発に付随して、実AIアプリでの性能評価含む そのためにPytorchフレームワークや、LLM(生成AIの元)、OLLWA(LLMのローカル環境版)でAIをアプリを作成利用したり、ADASを実行して、ホストドライバ～デバイス側までの性能評価を担当 ●担当フェーズ 設計、実装、評価 ・就業先に技術関連の書籍があり、必要であれば貸出が可能なため、技術的なスキルアップができる環境があります (変更の範囲) 技術領域における業務

JFEエンジニアリング株式会社

【お任せする業務内容】 全社向け統合データ基盤システムの立ち上げに向けた開発(企画、設計、PM、実装)に従事いただきます。 具体的には、以下業務をご担当いただきます。 ①システム設計・開発 ・クラウドプラットフォーム(AWS/Azure)におけるサーバレスアーキテクチャシステム設計 ・システム開発におけるソフトウェア設計および実装 ・要件定義から設計、実装までの一連の開発業務 ②データ基盤構築とガバナンス設計 ・最適なデータ基盤サービスの選定・評価 ・社内システムのデータ統合に向けた設計・実装 ・データ統合のための内製開発 ・データ利活用ルールの設計 ・セキュリティポリシーに準拠したアクセス制御設計 ③ビジネス課題解決 ・社内業務プロセス改革チームとの協業 ・各部署でのユースケース発掘 ・発掘したユースケースの実現に向けた技術支援 【仕事の進め方】 ・外部ベンダと協業しながら、自らも手を動かして開発を推進 ・アジャイル開発手法を採用し、スピーディな開発 ・複数人の社員メンバーとチームで開発を進行 職種の変更範囲:当社業務全般

株式会社スカイウイル

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装(セキュリティ、監視、性能、障害時の設計) ・ユースケースの要件整理と設計(“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き) ・評価基盤の整備(自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル) ・クラウド上でのアーキ設計・実装(API、データ、権限、コスト最適化) ・チームの型づくり(実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 仕事の難しさ ・本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生します。 ・評価(回帰)を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要があります。 ・関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結します。

株式会社Works Human Intelligence

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●配属組織 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

フューチャー株式会社

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI GroupはAIの専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、 基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、 フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 【AI・データ分析プロジェクトリーダーの仕事】 ●AI・データ分析の力を最大限に活用し、顧客のビジネス変革を推進するコンサルティング案件の提案・受注をリードします ●AI・データ分析技術を駆使した、市場をリードする新しいサービス・ソリューションを企画し、実行します ●AI・データ分析プロジェクトを成功に導くための最前線に立ち、プロジェクト全体をマネジメントします ●社外への情報発信(講演活動、専門誌への執筆など)を通じて、AI領域における当社のプレゼンスを確立することもできます 【AI社会実装の事例】 ●AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ●全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ●全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ●新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ●精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ●業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ●美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ●50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ●年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ●構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ●マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) 【基礎研究・応用研究の事例】 ●LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ●AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ●MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ●その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など 【変更の範囲】 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

株式会社Works Human Intelligence

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●配属組織 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

フューチャー株式会社

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) はAIの専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 【NLPエンジニアの仕事】 ●メンバーとして自然言語処理技術・生成AI等を用いた顧客課題の解決に従事します ●業界横断的な課題や特定顧客のニーズに応えるため研究開発を実施することもあります ●希望・能力に応じて大学との共同研究に参画する可能性もあります 将来は自然言語処理・生成AIを中心としたAI案件のプロジェクトリーダーやAIテックリードなどへのキャリアも希望や素養に応じて可能となります。 高い専門性を発揮できる場合には学術研究を行いながら言語活用の技術アドバイザリやコンサルティングを行うリサーチエンジニアへの道もあります。 変更の範囲について 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。 【AI社会実装の事例】 ●AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ●全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ●全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ●新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ●精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ●業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ●美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ●50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ●年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ●構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ●マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) 【基礎研究・応用研究の事例】 ●LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ●AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ●MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ●その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など

日本ビジネスシステムズ株式会社

お客さまのデータ利活用のため、データ分析基盤の構築、BI レポートの開発を行います。 データ分析基盤構築では、主に Microsoft Azure の製品を用いたデータの統合・蓄積・加工を担う一連のシステム群の要件定義から構築・開発、保守・運用を行います。 BI レポート開発では、Microsoft Power BI を用いた BI レポートの要件定義から開発、保守・運用を行います。 分析基盤構築や BI レポートの導入を検討中のお客さまに対する提案や BI レポートのモックアップ開発などを行います。 【具体的な業務内容】 ■データ分析基盤構築の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・Azure RDB などを用いたデータ分析基盤の構築 ・Azure Synapse Analytics や Azure Databricks などを用いたビックデータ分析基盤の構築 ・Azure Data Factory などを利用した ETL 機能の開発 ・Azure Cognitive Services や Azure Machine Learning などを用いた AI 機能構築 ・AWS、オンプレミスでの Hadoop、Snowflake などを使ったデータパイプラインの実装 ■BI レポート開発の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・データ分析基盤に蓄積されたデータを可視化するための BI レポートの開発 <プロジェクト事例> ・大手総合商社:BS / PL などデータを収集・蓄積するデータ分析基盤構築、Power BI レポートの開発 ・外資系衣料系ブランド:在庫/売上の把握などのデータ分析基盤の構築、Power BI レポートの開発 ・大手消費財メーカー:社員の働き方の見える化のため Power BI レポートの開発 ・大手出版社:各店舗 POS ・ Web 販売データを収集・蓄積するデータ分析基盤構築と Power BI レポートの開発

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

業務内容 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。 ●ECUソフト開発業務の自動化 ・ECUソフト開発業務の効率化・自動化 → ビルド、テスト、リリース工程の自動化 ・GitHubのコード管理の即時実行とClaude連携による解析効率化 → 差分解析、影響範囲推定、レビュー支援 ・GitHub IssueのAI活用まとめとJIRA起票の自動化 → 課題管理の自動化、トレーサビリティ強化 ●開発効率化・CAE代替化 ・開発効率化に向けた自動化・AI導入 ・データ管理(構造化、モデル設計、収集基盤構築) **CAE代替化技術(Surrogate/Meta-model)**の構築・運用 → 衝突・流体などの大規模シミュレーションを高速化する3Dサロゲートモデルの設計・評価 ●シミュレーション最適化 × LLM/生成AI ・シミュレーションによる最適化とLLM/生成AIを組み合わせたエージェント技術構築・運用展開 → Copilot Studio連携によるパラメータ探索、感度解析、レポート自動生成 ・モデル入出力仕様の標準化、プロンプト設計、ワークフロー自動化(CI/CD連携) ●データプラットフォーム運用 ・Amannectシステムの運用業務 → データ管理、運用ルール整備、問い合わせ対応

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

テックタッチ株式会社

【プロダクト】 テックタッチ(既存プロダクト × 生成AI組み込み) システム導入だけで終わらせない、利活用のためのDXを推進するAI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)「テックタッチ」。 あらゆるWebシステムの画面上に、操作ガイドやナビゲーションを表示させることで、すべてのユーザーが迷わず・間違わずにシステムを使いこなすことができる世界を目指すプロダクトです。 すでに多くの企業で利用されている本プロダクトに、生成AI機能を組み込む開発が進行中です。 既存プロダクトへのAI組み込みには、新規開発とは異なる難しさがあります 既存ユーザーの業務に影響を与えないよう、AIの出力品質を担保する必要がある 確立された品質基準に、AI特有の「確率的・非決定論的な振る舞い」の評価観点を追加していく 予測困難なAIの出力が、既存機能やユーザー体験と整合するかを検証する こうした課題に対応するため、AI精度評価の仕組みを構築していくフェーズにあります。 ★テックタッチの技術力と信頼 操作ガイドやナビゲーションをノーコードで作成することができる(開発部門を介さないユーザーの体験改善を実現) システムの特性やクライアントごとのルールに応じた設定/メンテナンスを簡単にした技術力 エンタープライズ企業を中心に、SaaS企業や自治体など、幅広い顧客への導入実績 新規プロダクト・その他 上記以外にも、立ち上げ初期の新規プロダクトや、AI/生成AIを活用した機能開発が複数進行中です。 詳細は選考時にお伝えします。 【主な業務内容】 プロダクト横断で、全社のAI精度評価の基準・プロセスを整備していきます。 1.プロンプト・設定の最適化(AI Accuracy) 「AIが賢く、期待通りの回答をすること」を追求します。 全社共通の評価フレームワークを構築し、各プロダクトに適用します。 評価基準の策定 プロンプトエンジニアリング 評価データセットの構築 2.品質保証プロセスの構築(Process & Strategy) 開発ライフサイクル全体におけるAI品質保証の「仕組み」と「ロードマップ」を策定し、各プロダクトチームへ展開します。 シフトレフト/シフトライトの実践 フィードバックループの構築 ロードマップ策定 3.全社横断での標準化推進 評価ガイドラインの策定 ナレッジ共有 評価基盤の整備

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CARTA HOLDINGS

機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。 ●具体的に次のようなタスクを担います。 ・入札ログ等を用いた探索的分析 ・入札ログの再設計や外部データの活用 ・CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築 ・数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築 ・オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証 ・大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用 ・学会参加や論文調査による情報収集 ●業務上触れる分野や技術スタック 【分野】 ・機械学習 ・統計学 ・数理最適化 ・制御工学 ・因果推論、計量経済学 【スタック】 ・Python, Kotlin(一部のみ) ・AWS ・dbt, Snowflake ・Prefect ・Terraform ・GitHub ・Slack

株式会社日立ハイテク

評価ソリューション開発部において半導体用計測検査装置のアプリケーションソフトウェア開発を担っていただきます。主に検査・計測装置が出力する画像やデータを活用し、顧客に価値を提供するソフトウェアの開発を行います。顧客の業務を理解して課題を推定し、顧客と共にスピーディーに課題解決を行うやりがいのある仕事です。 顧客の製品開発のために当社製品でどのようなことができるか、どのようなアプリケーションを搭載したら顧客ニーズにマッチするのか等、顧客の開発プロセスに合わせたソリューション開発、創生や技術の方向性の見極めを行います。 【職務詳細】 米国、中国、台湾、韓国をはじめとした大手半導体メーカーやパワーデバイスメーカー等で稼働している当社装置が顧客の課題解決に貢献できるよう、 ソフトウェアの開発を行います。担当する業務によって、ニーズ・課題を顧客にヒアリングし、課題解決に向けたアプリケーションの創生を行う場合と、画像や計測データを用いた測長やパターン認識等のアルゴリズム設計・実装を中心に業務を行う間合いがあります。 【開発環境】 言語: C, C++, C#, Python, Rust, TypeScript 環境: Linux、Windows 【開発の流れ/棲み分け】 顧客となる半導体メーカーや、自社現地法人からの要求やニーズを聞き取り、要件定義、仕様レビューを行い設計仕様書を仕上げます。 実装、単体テスト、実機テストを行い、品質保証部門による認定を受けて製品化します。 新製品開発の過程では、顧客との共同開発を行い場合が多く、短期間でプロトタイプを実装、提供して評価とフィードバックを受けながら仕様を固めていくアジャイル開発手法も適用します。 【プロジェクトに関して】 1回納入して終わりではなく、継続サポート型のソフトウェアである特性上、機能追加を順次行っていきます。 また、提供サイクルについては短いもので1か月、大半は半年～1年ほどとなります。 【補足/先端技術導入に関して】 画像処理、データ処理については、AIや深層学習などの先端技術の導入を積極的に推進しております。 開発業務の生産性向上、業務効率改善を目的として、生成AIなどの技術導入も進めております。

株式会社日立ハイテク

評価システム製品本部 評価ソフトウェア設計部 にて半導体用計測・検査装置のFA(Factory Automation)通信ソフトウェア開発をご担当いただきます。 装置をオートメーションで運用するためSEMI規格に準じた顧客ホストコンピュータとの通信ソフトウェア開発(SECS/GEM/GEM300)、がメイン業務となります。 FA(Factory Automation)通信ソフトウェア開発者としてご入社頂き、ご経験・スキルに応じて、お任せする領域や担当プロジェクトを決定いたします。 FA(FactoryAutomation)通信ソフトウェア開発をメインで行うチームは計測装置をメインにしたチームと検査装置をメインにしたチームの2チームございます。 一方で、いずれの製品もラインナップが多岐に渡るため、横断的に製品プロジェクトにジョインし、複数の開発プロジェクトをご担当いただきます。 ●開発環境 言語: C、C++ 環境: Linux ①当部署は評価システム製品のソフトウェア設計・開発を担っている部署です。 製品ごとにチームに分かれており、要件定義～コーディング、テストまでのソフトウェア開発の全工程を担っております。製品、チームによって異なりますが、詳細設計～プログラミング～テストまでは、社外のソフトウェア開発請負会社に依頼する場合があります。 ②ソフトウェアエンジニアとして、1製品の全工程に携わり、他組織(光学設計、機械設計、電気設計などのハードウェア設計)部隊と協働し製品を開発したり、顧客や顧客先に製品を導入・据付・アフターサービスをする部隊から、実際に現場で使用された際のフィードバックを受けたりできるので、ものづくりの醍醐味を感じることが出来ます。 また、当部署では多岐に渡る製品を担当している為、他製品へチャレンジする機会もございます。 ③海外出張:アメリカ・韓国・台湾・ヨーロッパ 人により海外出張の回数は異なりますが、顧客との仕様打合せ等での出張機会も多く、ワールドワイドで活躍が可能です。 規格を英語で読むなど英語を使うシーンが日常的にございますので語学力を活かしたい/向上させたい方には最適な環境です。 ④評価ソフトウェア設計部は若手～ベテランまで在籍しており、お互いの技術を学びあう機会もございます。 製品によりますが、1チーム5名前後～20名越えとプロジェクトとしても様々な構成がございます。様々なプロジェクトを経験して知識・スキルの幅を広げるだけでなく、ロールモデルも多くいるためソフトウェアエンジニアとしてキャリアを構築したい方には最適な環境です。 【変更の範囲】会社の定める業務 キャリアパスについて ●当部署の中で、製品や工程が複数あるので、組織内でもエンジニアとしてスキルアップ頂ける環境がございます。 どのようなキャリアをご希望されるか次第なものの、現在、当部署では常時2、3名がアメリカの関連会社に出向しており、海外の関連会社への出向やメイン顧客である韓国と台湾への出張など、海外経験を積む機会もございます。 ●キャリア入社者向け育成プログラム、階層別研修、集合研修、外部講座受講による自己開発(費用会社負担)など、日立ハイテクには多種多様な教育・育成支援制度が設けられています。 働き方 ●入社後すぐは業務を覚えていただくために、基本的出社をしていただきますが、後々は在宅勤務と出社勤務、ハイブリットに使い分けて業務していただくことも可能です。 ●残業時間は部内平均で20～25時間程度と比較的少なく、ワークライフバランスの取りやすい環境です。

株式会社GA technologies

●ミッションと課題 当社のデータプラットフォームは構築フェーズから、グループ全体をカバーする大規模スケールと極めて高い信頼性の両立フェーズへとシフトしています。 ・データパイプラインをプロダクトとして扱い、SLI/SLO(サービスレベル目標)の策定、可観測性インフラ(IaC/CI/CD)の徹底的なコード化によって、手作業や属人化したトイルをゼロに近づける。 ・ビジネスの実行スピードを落とさずに、個人情報保護や機密性を保つガバナンス体制を、DMBOKなどのフレームワークに則ってアーキテクチャレベルで実装。 ・GAグループ横断的なデータ基盤・データマネジメントシステムの構築・運用。 ●仕事概要 国内外のグループ会社を含めた全社共通のデータマネジメントおよびデータプラットフォームの進化をリードしていただきます。 CDO直下組織のもと、単なるデータ連携の実装にとどまらず、プロダクトとしての強固なデータプラットフォームのアーキテクチャ設計、高いサービスレベルの担保(SLM)、およびセキュアなガバナンス構築を推進する役割を担っていただきます。 ・Snowflake × dbt × Dagsterを主軸としたデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・移行・最適化 ・TerraformおよびTerragruntを用いた、再現性が高く、複数部門・複数会社へ迅速に横展開可能なIaCプラクティスの整備 ・SRE観点に基づくパフォーマンスチューニング、データレイクハウス(Apache Iceberg等)の評価・検証および実運用 ・データモデリング(履歴管理、コンテキストモデリング)およびデータ品質テスト自動化システムの構築 ・権限設計、アクセスコントロール、マスキングルール構築を包括するデータガバナンス標準化の主導 ・ADR(Architecture Decision Records)を用いた技術選定プロセスの明確化と、メンバーに対するコードレビューやメンターシップの実施 ●開発環境 ・主要:Snowflake x dbt x dagster x Terraform ・詳細:Snowflake, Apache Iceberg, dbt, Dagster, Python, dlt, TROCCO, Airbyte, Treasure Data, Terraform, Terragrunt, GitHub Actions, ・Docker, OpenMetadata, Tableau, Prometheus, Grafana, AWS(ECR, ECS Fargate, S3, DMS) ※経営状況、配属先の状況等を総合的に勘案し、会社の指定する部署への配置転換及び会社が指定する業務内容へ変更する場合がございます。(グループ会社等への出向及び転籍を含む)

株式会社日立ハイテク

ヘルスケア事業統括本部の診断システム事業部、あるいは、治療システム事業部にて、SE(システムエンジニア)・ソフト機能設計者・ソフト開発者・ITデジタル品質保証の中からご希望、ご経験に応じた適性業務を選考の中で確認させていただきます。各適性職務の役割は以下です。 ●医療×DXのサービス企画・推進:単純な要件定義から設計構築のSI業務だけではなく、診断・治療プロセス全体の課題分析を行い、医療DXを推進するための企画立案から病院支援までを担います。 ●デジタル治療ソリューション開発:放射線治療装置や粒子線治療装置と連携したデータ活用基盤の設計・開発 AIを活用した治療計画支援・治療品質向上技術、治療装置効率利用ソリューションの開発 ●システム設計とソフト開発:医療情報システムの設計・開発を行い、品質・安全・法規制を考慮しながら、AI・デジタル技術を活用した業務効率化と医療の質向上を支援。 ●データ管理と分析:患者データや医療データの管理・分析を行い、AIを活用した医療の質向上や診療の最適化に加え、開発・運用の効率化や新たな医療サービス創出に貢献。 ●セキュリティ対策:ネットワーク接続された医療データのセキュリティを確保し、個人情報の保護を徹底。 ●システム統合:異なる医療機関やシステム間でのデータ共有をクラウド環境で円滑に行うためのシステム統合を担当。 ●ユーザーサポート:医療従事者がシステムを効果的に利用できるように、伴走しながら検査室や病院の課題解決を支援。 「診断×治療×デジタル」の実行チームの一員として、AIやデジタル技術を活用した医療分野における革新的なソリューション(デジタルソリューション、サービスソリューション、ホスピタルソリューション)の開発に取り組んでいただきます。また、医療従事者の困り事と課題の解決に繋げるため、世界トップクラスの技術を活かした挑戦により、社会貢献を解決していくソリューション開発のプロジェクトに参加していただきます。 ●変更の範囲:会社の定める業務

フリー株式会社

freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発（メインミッション） ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識（OCR）、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python（マイクロサービス・開発環境）、Ruby on Rails, Go（アプリケーション） 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

株式会社CARTA HOLDINGS

●お任せする業務 まずお任せしたいのは、テレシーのビジネスプロデューサーが顧客に向き合う時間を最大化するための、社内AIエージェント基盤の設計・開発・運用です。 AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築 評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定 運用基盤の構築 : MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、認証・権限管理・監査ログ・ガードレールを含む、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計 可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決 業務ヒアリング・要件定義 : BPや社内メンバーの業務課題を理解し、「何をAI化すべきか」「どこに人の判断を残すべきか」を整理・設計 実業務への組み込み : AIエージェントを実際の情報収集・分析・資料作成・提案準備フローへ組み込み、運用・改善まで推進 標準化・プロダクト化 : 個別案件で得られた解決策を抽象化し、複数業務で再利用可能な標準機能・共通アーキテクチャへ展開 ●直近で取り組んでいること セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備 BP業務へのAI実装 : 情報収集、資料作成、分析、提案準備など、顧客提案前後に発生する業務をAIで支援し、提案のスピードと質を高める仕組みづくり ●将来的に取り組みたいこと ・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供 ・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化 ・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築 AI活用の標準化・プロダクト化 : 個別の業務改善に留めず、うまくいった仕組みを共通化し、複数のBP・案件・プロダクトに展開できる状態をつくる ●開発環境 ・LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM(Llama / Qwen / gpt-oss), LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等 ・MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等 ・データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等 ・インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI) ・共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack 単に特定技術を使うだけではなく、AIエージェントを安全に、継続的に、業務の中で使える状態にするための評価・監視・権限管理・ログ設計・ガードレール設計まで含めて取り組みます。 ●参考記事 (外部リンク) ・[テレシー コーポレートサイト](https://telecy.tv/) ・[脳内で、事業の「正解」を描き切る](https://evolution.cartaholdings.co.jp/article-0087/) 　・オウンドメディア『EVOLUTiON』 テレシー社員紹介記事 ・[データドリブンで実現するテレビCM変革!テレシーの取り組みとは?](https://telecy.tv/column/sendenkaigi-mmm-telecyanalytics/) ・[疲労回復パジャマ「BAKUNE」躍進の裏側](https://telecy.tv/column/crosstalk-sendenkaigi-tential/)

株式会社CARTA HOLDINGS

●コーポレートセキュリティ 貸与端末のセキュリティ インシデント対応 MS Defenderの運用、改善活動 SOC対応（アラート対応） ●プロダクトセキュリティ 事業子会社向けのセキュリティ対応 開発工程におけるセキュリティ相談 インシデント対応支援 DevSecOps（静的コードスキャン） 各事業子会社やバックオフィスの担当者とコミュニケーションをとりながら、セキュリティリスクに立ち向かうための総合的なサポートをします。 サポートの内容については特定の手法に限ることはなく、担当者個人のセキュリティ専門性の強みを活かした方法を選択していただいて構いません。 総合力を問われることは前提にありつつも、原則としては、セキュリティ技術の専門性や実務経験を基にした活動が求められます。 各現場のセキュリティリスクに立ち向かう上で、ICT本部やCTO室によって管理・運用され全社に提供されている基盤や、過去にセキュリティチームが取り組んだ施策とその成果物などを利用できます。 業務基盤としては、google workspaceを主体とし、認証・認可についてはMicrosoft EntraIDを利用しています。 開発環境はIaaS環境、githubを利用しております。 主なセキュリティツールは ●EDRとしてMicrosoft Defender for Endpoint ●ASMとしてtenable.io ●SIEMとしてSumo Logic ●脆弱性診断として、Burp Suite ●バグバウンティとしてIssueHunt 等を利用しております。 一連のセキュリティ関連業務には、時に技術以外の面で調整が必要な状況に直面する可能性があります。 そのような状況においてはセキュリティチームマネージャーが全力でサポートいたします。 また、ICT本部本部長やICT本部担当役員を通じて、経営陣や外部チームとのコミュニケーションをとることで何らかの調整ができる場合もあります。

Sansan株式会社

サービスについて 「名刺管理」から「ビジネスインフラ」への転換期において、契約データや企業情報など多種多様なデータを活用し、企業の課題解決や生産性向上に貢献する新たな価値を創出します。 具体的な業務 当社が展開する「Sansan」「Contract One」「Bill One」などのプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術(AI・機械学習・生成AI)を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。 ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。 1.検索・推薦エンジニアリング 「Contract One」などにおける検索機能(キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど)の設計・実装 検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定 2.機械学習・自然言語処理・画像認識 文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発 生成AI(LLM)を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装 実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化 3.データサイエンス・戦略 事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出 独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用 4.アーキテクチャー・技術基盤 AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定 大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用 主な技術スタック ●開発言語 -Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等 ●インフラ -AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform ●データベース / 検索基盤 -PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub, Datadog ※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社データX

最高プロダクト責任者として、データ活用を軸にしたSaaSプロダクト「b→dash」と「kpiee」のプロダクト戦略全体を統括いただきます。 CTOと密に連携し、当社の技術力とプロダクトビジョンを融合させ、ユーザー体験の最大化とプロダクトの市場競争力強化を強力に推進する重要なポジションです。 単なる企画・マネジメントに留まらず、大規模な機能追加、パフォーマンス改善、データベース移行といった技術的チャレンジをプロダクト戦略に落とし込み、開発チームと共に最高のプロダクトを創り上げる責任を担います。 【仕事内容】 ●「b→dash」「kpiee」のプロダクト戦略、ビジョン、ロードマップを策定し、市場、競合、最新技術（AI・機械学習等）を深く理解した上での、最適なプロダクト方向性の意思決定 ●大規模機能開発、パフォーマンスチューニング、データベース移行、バージョンアップ等、高度な技術課題をプロダクト戦略に昇華させ、CTO・開発チームと連携しプロダクトの持続的な進化を牽引 ●プロダクトマネジメント組織を構築、採用、育成、マネジメントし、自律的に価値を生み出す組織の創出 ●顧客課題を深く洞察し、高品質な顧客体験を提供するためのUX/UI戦略を策定、デザインチームを統一 ●KPI設定、モニタリング、利用データ分析を徹底し、データに基づいた機能改善・新機能企画を主導することで、プロダクト成長を科学的に加速させる。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。