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キャディ株式会社

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 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: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

キャディ株式会社

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●開発環境 フロントエンド: TypeScript, React, Next.js バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express, Fastify, NestJS) 機械学習・アルゴリズム: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, TorchServe, Elasticsearch, Vertex AI インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC 認証: Auth0 開発ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

Sansan株式会社

本ポジションは、Sansanの人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。 HCM(人事基盤)やATS(採用管理システム)などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。 〔具体的な業務〕 ●HRデータプラットフォームの拡張・最適化 ・採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定 ・BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築 ・各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装 ●人事業務の再設計(BPR) ・既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築 ・AI/LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化 ・人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装 ●データ活用の民主化とガバナンス設計 ・セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築 ・非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装 ●開発環境、使用するツールなど ・言語:Python, SQL, Google Apps Script ・データベース・DWH:BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL ・インフラ・プラットフォーム:GCP(Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など) ・CI/CD・運用・監視:GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務

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

株式会社JDSC

JDSCは「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX(AIトランスフォーメーション)・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。 【担っていただきたい役割】 ●ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進 ●顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用 ●データパイプライン・データ基盤(DWH)の設計・開発・運用 ●MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用 ●隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 【主な業務内容】 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ●プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ●顧客の業務で使用される本番運用段階 ●単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。 【主な開発環境】 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence BIツール:Power BI, Tableau

株式会社JDSC

●担っていただきたい役割 AX(AIトランスフォーメーション)を「構想」ではなく「現場で機能する仕組み」として実装するために、フォワードデプロイドエンジニア(FDE)として尽力していただきます。 FDE は、顧客企業の業務現場に深く入り込み、課題発見から設計・実装・運用改善までを高い裁量をもってリードするポジションです。 要件が完全に固まっていない状態から、顧客と対話しながら「何を作るべきか」「どこまで作るべきか」を決め、AI/LLM を活用したソリューションを実際の業務に定着させることがミッションとなります。 具体的には以下のような業務に携わっていただきます。 ・顧客企業の業務現場に入り込み、業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定 ・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと連携し、AI/LLM 活用の方針・優先度を現場視点で整理 ・顧客業務に最適化された AI ソリューションの構想・PoC 開発を主導 ・プロトタイプを迅速に現場へ持ち込み、フィードバックを反映しながら本番実装まで推進 ・導入後も継続的に顧客と向き合い、業務変化や利用状況に応じた改善・高度化をリード

有限責任 あずさ監査法人

あずさ監査法人におけるAI関連プロダクトの開発運用を担当していただきます。 あずさ監査法人 Digital Innovation & Assurance 統轄事業部(DIA)は、最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査の高度化・効率化や不正の検知・防止、データドリブンな意思決定の実現など、会計監査・経理財務領域のDX(デジタルトランスフォーメーション)を推進しています。 <参考> AX for Trustを実現する　あずさ監査法人の監査DX https://kpmg.com/jp/ja/home/services/audit/digital-audit.html <具体的な業務内容> ●生成AI/大規模言語モデル(LLM)を活用した新規ユースケースの探索および業務課題の特定 ●LLMを用いたPoC(Proof of Concept)の企画・設計・開発 ●技術調査(最新LLM、関連ツール・フレームワーク等)および有効性・実現性の評価 ※業務内容の変更の範囲:全ての業務への配置転換あり

有限責任 あずさ監査法人

あずさ監査法人における分析ツール・業務支援ツールの開発運用を担当していただきます。 あずさ監査法人 Digital Innovation & Assurance 統轄事業部(DIA)は、最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査の高度化・効率化や不正の検知・防止、データドリブンな意思決定の実現など、会計監査・経理財務領域のDX(デジタルトランスフォーメーション)を推進しています。 <参考> ●AX for Trustを実現する　あずさ監査法人の監査DX https://kpmg.com/jp/ja/home/services/audit/digital-audit.html <具体的な業務内容> ●分析ツールの内製開発・運用 (https://kpmg.com/jp/ja/services/audit/digital-audit/addressriskoffraud.html) 　・子会社リスクスコアリング 　・ 証憑改ざん検知 　・不正リスク検知モデル　など ●業務支援ツールの内製開発・運用 　・社内AIツール 　・プロジェクト管理ツール　など ※業務内容の変更の範囲:全ての業務への配置転換あり

株式会社Works Human Intelligence

【職務内容/Mission】 本ポジションの所属部署は製品間連携部門として、COMPANYの人事データを「企業と個人の成長」の「かけがえのないパートナー」にするためにプロダクト横断的に必要となる機能・非機能要件を満たすための機能を提供していくことをミッションとしている部門です。 主に、COMPANY シリーズと外部サービスを連携させるためのサービス: File Bridge Schedulerの開発・運用に取り組んでいます。 【具体的な業務内容】 4～5名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・サービス機能の立案 ・サービス機能要件の定義、設計レビュー実施 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、UIUXレビュー実施 ・実装開発、コードレビュー実施 ・テストケース作成、シナリオレビュー実施 ・テストケース打鍵 ・リリースノート作成 ・マニュアル作成 ・サービス運用 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 【技術スタック】 Kotlin Multiplatform を使用し、単一コードから Windows 向けネイティブ DLL と JVM 向け jar をビルドしています。 Windows サービスのためのラッパーを C# で書いています。 サーバサイドは AWS Lambda で TypeScript を使用しています。 Web フロントエンドは TypeScript で Vue です。 Vue.js / TypeScript / Ruby / C# / AWS / GraphQL / CI/CD / Serverless Framework / AWS Amplify / Kotlin Multiplatform 【キャリア】 ご本人の希望や組織の状態に合わせて、マネジメントとスペシャリストの2つのキャリアをご用意しています。

株式会社Works Human Intelligence

【職務内容/Mission】 本ポジションの所属部署は製品間連携部門として、COMPANYの人事データを「企業と個人の成長」の「かけがえのないパートナー」にするためにプロダクト横断的に必要となる機能・非機能要件を満たすための機能を提供していくことをミッションとしている部門です。 主に、COMPANY シリーズと外部サービスを連携させるためのサービス: File Bridge Schedulerの開発・運用に取り組んでいます。 【具体的な業務内容】 4～5名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・サービス機能の立案 ・サービス機能要件の定義、設計レビュー実施 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、UIUXレビュー実施 ・実装開発、コードレビュー実施 ・テストケース作成、シナリオレビュー実施 ・テストケース打鍵 ・リリースノート作成 ・マニュアル作成 ・サービス運用 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 【技術スタック】 Kotlin Multiplatform を使用し、単一コードから Windows 向けネイティブ DLL と JVM 向け jar をビルドしています。 Windows サービスのためのラッパーを C# で書いています。 サーバサイドは AWS Lambda で TypeScript を使用しています。 Web フロントエンドは TypeScript で Vue です。 Vue.js / TypeScript / Ruby / C# / AWS / GraphQL / CI/CD / Serverless Framework / AWS Amplify / Kotlin Multiplatform 【キャリア】 ご本人の希望や組織の状態に合わせて、マネジメントとスペシャリストの2つのキャリアをご用意しています。 ●部門説明 【関わる製品とその背景】 https://www.works-hi.co.jp/products#main 当社の顧客である大企業では社内で利用しているシステムの多くは、弊社の主力製品である COMPANY 含めオンプレミスで稼働しており、各システム間の連携は、プログラムを自作、もしくはIT企業に外注して、スクラッチで開発するのが基本でした。 そんななか、COMPANYのクラウド化に合わせて、COMPANYとオンプレミスに存在している他システムをつなぐ(Bridge)製品として誕生したのが、我々が開発・運用している File Bridge Scheduler です。 File Bridge Schedulerチームは外部連携のうち、要望の多い領域をカバーするSaaSサービスを開発・運用することにより、 プログラムの自社開発や外注の難しいお客様の データ活用 を推進する製品を提供しています。

株式会社メドレー

生成AIを活用して現場の課題解決を最短最速で実現いただくことを期待します。 急速に進む技術革新の中で、事業・プロダクトの両方の成長に対して主体的に関与し、推進し、意思決定する機会を得られるチャレンジングなポジションです。 ●現場の課題特定とソリューション開発 ・人事、法務、ファイナンス、事業部門などの各現場における業務プロセスに潜む課題の特定 ・特定した課題に対し、AIを中核とした実行アーキテクチャを構築し、PoCに留まらない実装・運用・現場定着までを担う ●全社基盤への統合、昇華 ・部分最適で構築されたAIツール群を横断的に再設計し、社内AIプラットフォームへと統合 ・Rapid Prototypingから本番運用までを一気通貫で担い、AIによる業務実行モデルを構築 ●業務プロセスの再定義(Re-design) ・現場業務をAI前提で再構築し、実行可能な形で実装・定着までを担う ・人とAIの協働を前提とした体験設計および実行フローの最適化 技術環境(全社共通の一例) ・クラウドインフラ 　AWS, Google Cloud, Azure ・コラボレーション 　Google Workspace, Slack, Confluence, Linear, GitHub etc. ・AI関連ツール 　Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Devin, Langfuse etc. ・思考支援・問題解決ツール 　ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM ・AI 開発プラットフォーム 　Dify, n8n ※業務の変更の範囲:会社の定める業務