研修・勉強会あり MLopsエンジニアの求人・転職情報

株式会社本田技術研究所

【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 Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ●AIセキュリティガバナンス構築 上記に伴う研究開発業務、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。また、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】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア ・テックリードを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【業務内容】※補足 ・データ分析・AIモデル開発に加え、企画〜運用まで一貫して関与 ・ビジネス部門と連携し、課題設定から価値創出まで担うプロジェクト推進 ・不正検知、マーケティング、業務効率化など多様なテーマに対応 ・大規模データ(数千万件規模)を活用した分析・開発 ・MLOps等を用いたモデル運用・改善の高度化 【役割・責任】 ・データ分析案件の担当者として、MUFGの事業部門と協働しビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準策定を支援。 ・データの探索、前処理、モデル構築、モデル評価、プロダクションで稼働しているAIモデルの保守運用 ・エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。 【配属想定部署】 データサイエンス部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 ・AI/データサイエンス推進に係る企画・推進・管理・取り纏め(※銀行と協働) ・AI/データサイエンスの人材開発、体制整備 ・データ分析業務 【配属想定部署の人員構成】 約50名が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・2022年度、2023年度の中途採用者約10名在籍しており、中途採用者も活躍中 ・20代のメンバーが約4割程度 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。 また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。 学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化 ・生成系AI活用案件 ・金融サービスに係わる不正検知 【インタビュー記事】 https://www.it.mufg.jp/recruiting/career/work/projects.html ・データサイエンス部：[データサイエンスで推進するMUFGのビジネス変革](https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rgpw7g8/)

株式会社SmartHR

「AI開発部」でAIプロダクトマネージャーを担当していただきます。 AI開発部は各プロダクトチームと連携しながら、AIを用いた機能を実験、実装、運用するチームです。将来的には学習パイプライン、各プロダクトで横断的に利用するデータ基盤の整備など、ML/LLMOpsにも取り組みます。 現在は具体的に以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・他社プロダクトとのデータ連携の効率化 ・書類からのデータ入力の効率化 ・タレントマネジメント関連データの分析高度化 AIプロダクトマネージャーの役割は、各プロダクトの解決しなければいけない課題を理解し「何をつくるのか」「なぜつくるのか」に責任を持ち、開発チームと一緒に「どのようにつくるか」「どう実現するか」を考え、推進していくことです。 具体的には以下のような活動を行います。 ・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 ・中長期ミッション達成のためのチームの目標やロードマップの作成 ・新規のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・既存のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・共通モジュール、データパイプライン整備のための企画や設計、推進 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

Trust株式会社（トラスト）

当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

株式会社ABEJA

ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 ・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) ・大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

AMBL株式会社

●具体的には ・AWSを用いたクラウド基盤構築・運用 ・クライアントとの技術要件調整、アーキテクチャ設計・技術選定 ・Terraform、CI/CD、Docker、k8s等を活用した自動化やDevOps導入支援 ・新技術やサービスのリサーチ・検証 ●プロジェクト事例 ＜業務改善データ分析基盤構築＞ 顧客のデータレイクをデータソースにデータマートを構築し、顧客の業務効率化を行います。またBIを構築したり、生成AIと連携させて顧客の意思決定をサポートするシステムの構築を行います。 ・工程:要件定義～保守 ・クライアント:医療・介護系企業など ・構成:PM、メンバー3名 ・AWSサービス:EC2、Lambda、Glue、RDSなど ＜住宅ローンアプリ基盤構築＞ 住宅ローン申込者が使用し、返済予定表や残高照会ができるアプリの基盤を構築。AMBLのアプリケーション開発チームと連携して基盤の構築を行います。 ・工程:要件定義～保守 ・クライアント:大手金融系企業 ・構成:PM、メンバー6名(インフラ2名) ・AWSサービス:EC2、RDSなど ＜店舗入退店および売上分析基盤構築＞ 弊社AIプロダクトの「AgenderCROSS」を活用し、監視カメラで取得した画像データから店舗の来場者数のカウントや属性を取得するデータ蓄積基盤の構築を行います。またその情報と売上データの可視化や販売活動の最適化を行うデータ分析基盤の構築も行います。 ・工程:要件定義～保守 ・クライアント:大手サービス系企業など ・構成:PM、メンバー20名

株式会社BuySell Technologies

業務内容 【ご入社後に期待する成果】 ・〜6ヶ月後:特定ドメイン(例:査定・CRM・物流)をリードエンジニアとして牽引 ・〜1年後:AI・自動化技術を活用した生産性10倍化プロジェクトの中心を担っていただき、開発スピードと品質を両立し、チーム全体の技術生産性を底上げ 【職務内容】 ■リユースプラットフォーム「Cosmos」の開発チームのリード リユースプラットフォームCosmosは「日本全国誰もが簡単にリユースにアクセスできる世界の構築」をビジョンとして想い描いています。 事業理解と共に、プロダクトと関わるメンバーのサポートをお任せいたします。 ・Cosmosのサブプロダクトのフロントエンド開発 ・EM・PdMと協力して、高品質なプロダクトを目指す取り組みや仕組みづくり ・DX(Developer Experience)向上や技術的負債解消の計画と実行 ・フロントエンド領域でのアーキテクチャ設計構築や技術選定 ■フロントエンド領域での横断的な取り組み 取締役CTOの今村が着任以降、エンジニア組織は35名から90名まで増加しており、今後も拡大を予定しています。 一方でプロダクト品質や開発生産性を維持することへの課題が顕在化し、組織全体としてエンジニアスキルのレベルアップが求められています。 次世代のテックリードを創出すべく、CTOやEMと議論してより良い組織づくりへもご助力いただきたいです。 ・開発ガイドラインの策定 ・オブザーバビリティ・モニタリングの強化 ・AI活用を前提とした開発体制の構築 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM・AIエンジニア・SREと協働し、事業課題に直結する開発を推進 ・AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成

株式会社BuySell Technologies

【ご入社後に期待する成果】 ～6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待しています。その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。 ～1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。 【職務内容】 ・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画 ・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計 ・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進 ・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開 ・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 【あなたに提供できる価値】 ・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験 ・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境 ・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会 【キャリアパス】 ・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア ・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード ・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

株式会社SmartHR

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 SmartHRのAI開発基盤ユニットは、全プロダクトのAI開発を支援する横断組織として新設されます。 このポジションでは、チームの立ち上げを技術面・組織面の両軸でリードし、各プロダクトチームが安心してAI機能を開発できる共通基盤を作り上げることが期待されています。 AIを組み込んだプロダクト開発が当たり前になりつつある今、可用性・セキュリティ・運用性を考慮した基盤設計は、事業成長の速度を左右する重要な要素です。 コンテキスト基盤やLLM Gateway、認証・認可の仕組みなど、個々のチームが解決しきれない課題を抽象化し、全社に届ける役割を担うのがこのポジションです。 要件定義から関係者との合意形成、実装・運用まで主体的に動ける方に、SmartHRのAI基盤の未来を一緒に描いていただきたいと考えています。 ●具体的な業務内容 入社直後は、マネージャーやAI開発部の仲間のサポートを得ながら複数のプロダクトチームと対話し、AI開発基盤の大きな方向性・要件を関係者と合意していくことからスタートする予定です。 現場の実態を正確に把握し、中長期の計画に紐づく形でチームのロードマップを描いていただきます。 技術的には、LangfuseをはじめとするLLMOpsツールの本格運用設計、コンテキスト基盤やLLM Gatewayのアーキテクチャ設計・実装など、横断的に影響を持つ仕組みの構築が主な業務です。 入社3ヶ月以内にはMVPとなる取り組みに着手し、2027年にかけてチームを最大5名規模へと拡大しながら、基盤全体のオーナーとして開発・運用を推進していただくことを期待しています。 コードを書く割合は状況に応じて変動しますが、プレイングマネージャーとして手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ●開発規模・開発体制 チーム規模 新設チームのため現在0名 2027年にかけてプレイングマネージャー1名+メンバー4名、最大5名体制を目指す予定 開発体制 複数のプロダクトチームと連携しながら、共通基盤の要件定義〜設計〜実装〜運用を一気通貫で担う AI開発部の既存プレイングマネージャー・マネージャーとのサポート体制(ゼロからの立ち上げでも安心して取り組める環境) ●事業概要 SmartHRは「well-working 労働にまつわる社会課題をなくし、誰もがその人らしく働ける社会を作る。」をミッションに掲げ、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」を開発・提供しています。 今後、SmartHRが目指すのは「人事労務の効率化ツール」ではなく、日本の働き方そのものを変える社会インフラです。給与・勤怠・タレントマネジメントを横断する「人的資本経営プラットフォーム」への進化を挑戦し、企業が「人」に投資できる社会の実現を目指しています。 数百万人のユーザーに支えられるプロダクトがすでにありながら、日本全法人へのカバー率はまだ数パーセント。解くべき課題の広さは、市場の広さそのものです。2030年に売上1,000億円を目標に掲げ、「日本全体の企業とそこで働く人々の当たり前を変える」という大きな挑戦に挑んでいます ●現在取り組んでいる、または今後取り組みたい課題 LLMOpsの整備(LLMの運用管理・モニタリング・バージョン管理の仕組み化) コンテキスト基盤の構築(各プロダクトが共通利用できる情報基盤の設計) LLM Gatewayの整備(全社横断でのLLMアクセス制御・コスト管理) 認証・認可の実装(AIエージェントを安全に運用するための権限管理設計) ガードレールの整備(AIの安全な利用を保証する仕組みの構築) ●配属先 AI開発本部 / AI開発部 / AI開発基盤ユニット / プレイングマネージャー 業務内容変更範囲 会社の定める業務 ●参考情報 AIでSaaSは死なないし、業務システムをAIで内製化してはいけない(https://real.smarthr.co.jp/articles/times_serizawa_0008) 「人的資本経営プラットフォーム」へ進化。2030年売上1000億円を目指し、新たな事業戦略を発表(https://smarthr.co.jp/news/press/20250603_jigyousenryaku/) 2030年に向けた事業戦略─CEOが語る「働く人を支えるインフラ」への挑戦 - YouTube(https://www.youtube.com/watch?v=isrl9YdOjgQ) ●参考資料 SmartHR 会社紹介資料 / We are hiring(https://speakerdeck.com/smarthr_pr/smarthr-company-introduction1) エンジニア採用サイト(https://hello-world.smarthr.co.jp/ SmartHR Tech Blog(https://tech.smarthr.jp/) SmartHR プロダクトデザイン(https://note.com/smarthr_co/m/m0b87dcc52cb0) SmartHR note(https://note.com/smarthr_co) GPTW Japanの「働きがい認定企業」に選出(https://smarthr.co.jp/news/press/27057/)

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 ・LLM/RAGを活用した業務アプリの開発(要件整理→プロトタイプ→本番実装まで) ・データ整備・検索設計(ドキュメント分割、メタデータ設計、検索精度の改善) ・評価・品質担保の設計(評価指標、テストケース、ガードレール/プロンプト改善) ・既存システムとの連携実装(API連携、権限、ログ/監視、運用手順の整備) ・学びを資産化(実装パターンのドキュメント化、社内共有、再利用できる部品化) 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 得られるキャリア・ベネフィット ・LLM/RAGを“触る”で終わらせず、要件→実装→運用までを経験できる ・プロンプトだけに寄らない設計力が身につく(評価指標、データ整備、ガードレール設計) ・PoCの先にある“現場で使われ続けるAI”をつくる実装力が鍛えられる ・キャリアの分岐が広い(生成AIアプリ/AI×バックエンド/AI-PM・テックリード など) ・キャリアを逆算したアサイン:伸ばしたい軸(上流/技術深掘り/リード)から役割を設計します ・複数の視点で成長を支える体制:定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決めます 仕事の難しさ ・LLMは挙動が揺れるため、“動いた”で終わらず評価指標・ガードレール・運用まで作り込む必要があります。 ・要件が曖昧なまま始まることも多く、仮説→検証→改善のサイクルを自走できることが重要です。 ・セキュリティ/権限/ログ/コストなど、プロンプト以外の論点が成果を左右します。

フリー株式会社

freeeにはいままでプロダクト開発組織のAI活用を推進する「AI駆動開発チーム」が存在していましたが、それらの役割に加えて全社の業務プロセスを改善するための基盤構築とEnablingを担う「AI Platform Engineering」チームを新設しました。 本ポジションは、単なる社内ツール導入に留まりません。社内に散在する膨大なデータ（BigQuery、Slack、Confluence、Google Drive等）をAIが理解可能な「コンテキスト」として整備し、全社員が安全かつ自律的にAI Agentやワークフローを構築できる「AIプラットフォーム」のエンジニアリングを担当します。 また、基盤構築だけでなく、導入支援も行います。業務プロセスの可視化・ドメイン知識の言語化から現場向けハンズオン・ショーケースを通じた成功事例の横展開まで、グローバル最先端の技術情報を収集・検証しながら、freeeの生産性と創造性を非連続的に向上させる中心メンバーを募集します。 ●現状の課題/今後取り組みたいこと freeeでは現在、Gemini や NotebookLM、自社のLLM基盤、各種コーディングエージェントなどを日々の業務に標準的に取り入れています。さらに「全社AI特区」として、希望者が最新AIツールを業務で試せる環境を提供しており、ChatGPT や Comet、n8n 等の活用が進んでいます。しかし、以下の課題によりAI活用の「天井」が存在します 1.コンテキストの分断 : 社内データ（議事録、ドキュメント、顧客データ）が各SaaSに分散し、AIに十分なコンテキストを提供できていません。現場のドメイン知識や業務プロセスが暗黙知のまま残り、AI Agentやワークフローに組み込める構造化された形で言語化できていない領域が多く存在します。 2.AIツール活用の障壁：エンジニア以外のメンバーが業務自動化やAIエージェント構築を試みても、API連携や認証、データ接続のハードルが高く、AIの能力を十分に発揮させるにはエンジニアのサポートが必要な状況です。 3.ガバナンスとスピードの両立 : 法令やセキュリティ、ガバナンスを守りつつ、最新のAIモデルやツールを即座に現場へ届けるシステム・運用体制が未完成です。 今後取り組みたいことは、「AIが力を発揮できる環境づくり」です。社内に分散したデータや知識をAIに届ける基盤を構築し、n8n等のノーコード/ローコードツールと連携させることで、全社員が自分の業務をAIと共に再発明できる環境を実現したいと考えています。 ●業務内容詳細 CAIO組織直下の「AI Platform Engineering」チームにて、以下の業務を担当します。 プラットフォーム構築 ・社内AIワークフロー基盤（n8n）の運用・提供・Enterprise化：セルフホスト環境の構築、スケーラビリティの確保、カスタムノードの開発 ・「コンテキスト基盤」の設計・開発 : BigQuery、Vector DB等を活用し、社内ドキュメントやデータをRAG / MCP経由でAIに提供するパイプラインの構築 ガバナンス・セキュリティ・コスト ・社内データへのアクセス権限管理（認証・認可）とAIツールの連携実装 ・シャドーITを防ぎつつ、最新ツール（Cursor, Devin, Gemini App等）を安全に利用するための技術的ガードレールや利用ガイドラインの策定 ・導入効果やROIを可視化しつつ、長期的な持続可能性を意識したコスト最適化の実現 Enabling・横展開 ・各部門のヒアリングを通じた業務プロセスの可視化、ドメイン知識の言語化、およびプロンプト・ワークフロー・Agent Skills・A2Aへの落とし込み ・AI活用のショーケース案件のリード（ユースケース選定、要件定義、実装、効果検証）と、その成果の横展開・標準テンプレート化 ・社内メンバー向けハンズオン、勉強会、ドキュメント・教材整備を通じたAIリテラシー向上と自走支援 ・グローバル最先端のAI技術・ツール・ベストプラクティスの調査・検証・社内共有 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

株式会社ベルコア・コンサルティング

役割 エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。 主たる業務 ● Python、R等を用いた統計モデル・機械学習モデルの設計・開発・評価・運用の支援 ● 各種生成AIやAIエージェントを活用したシステムの設計・開発・評価・運用の支援 ● データ基盤(AWS、GCP、Azure等)の要件定義・設計・運用の支援 ● クライアントへのヒアリング、PoC、本番運用までの一連のプロセス推進 ● クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援 ● AI/データ活用に関する技術リード

株式会社ベルコア・コンサルティング

役割 AI/ML/LLMを活用したソリューションの設計・開発・運用を担い、クライアントの業務変革を技術面から実現する役割。 主たる業務 ●AI/ML/LLMモデルの実装・最適化 ●RAG・エージェント・ワークフローの設計・開発 ●API連携、アプリケーション開発、PoC構築 ●MLOps/LLMOps環境の設計・構築 ●データパイプラインの設計・実装 ●技術アーキテクチャの策定と技術選定

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

株式会社サイバーエージェント

ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるためのML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。 モデルやアルゴリズムを、再現性・拡張性・保守性の高い形で実運用へ接続する役割です。 研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋め、ML活用を継続的にスケールさせるための基盤づくりを推進していただきます。 ●業務例 ・機械学習パイプラインの設計・構築・運用 ・モデル学習、評価、デプロイ、監視を行うMLOps基盤の整備 ・実験管理、モデル管理、特徴量管理、データバージョニングの仕組みづくり ・ゲーム内データ・ログデータ・シミュレーションデータの処理基盤構築 ・バッチ推論・オンライン推論・社内ツール向け推論APIの設計・運用 ・モデル性能、データ品質、推論結果のモニタリング・アラート設計 ・GPU・クラウド・コンテナ環境を活用した学習・推論環境の最適化 ・MLエンジニア・リサーチャーが効率よく開発できる社内開発環境の整備 ・セキュリティ、権限管理、コスト管理を考慮したML基盤運用 ●プロジェクト例 ・ゲームAI開発向けの学習・評価パイプライン構築 ・運営型ゲームにおけるバランス調整支援システムの基盤開発 ・生成AI・LLMを活用した社内制作支援ツールのバックエンド基盤 ・複数プロジェクト横断で利用可能なML実験・モデル管理基盤 ・非公開プロジェクトにおけるAI開発基盤の設計・構築

株式会社カカクコム

Google のクラウド基盤(GCP)を活用し、データを「集める・整える・活用する」までを一貫して支えるデータ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 単なるデータ処理に留まらず、AI活用を前提とした基盤づくりを通じて、ビジネスの意思決定を支える役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・GCP上でのデータパイプライン(ETL/ELT)の設計・開発・運用 ・データ収集〜加工〜蓄積〜活用までの一貫したデータフロー設計 ・Vertex AI と連携したデータ基盤(フィーチャーストア/MLOps)の構築 ・データ処理の高速化・コスト最適化(BigQuery等の最適化) ・データ品質の担保、監視・障害対応の仕組みづくり 【業務の進め方】 SREやAIエンジニアと連携しながら、安定して動き続けるデータ基盤の設計・改善に集中していただきます。 高可用性・拡張性・メンテナンス性を意識し、「止まらない・育てられる基盤」をつくることがミッションです。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 現在のデータ基盤の運用をキャッチアップしつつ、並行して新規のデータパイプライン構築プロジェクトを実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社

～生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する～ 私たちは、RAG/AIエージェント/DWH/MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。 AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。 DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、 人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、 DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。 そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、 データ取得・加工・検索設計 RAG / AIエージェントの実装 精度改善・運用サイクル構築 まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・業務構造の分解 業務フロー・KPI・例外処理の可視化 自動化・AI適用が成立する領域/しない領域の見極め 2.ソリューション設計 業務要件・制約(精度/コスト/運用負荷/セキュリティ)を踏まえた 生成AI/AIエージェント/RPA/API/DWH の構成設計 技術選定およびアーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC〜本番導入) Python・API連携による実装 RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証 PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善 4.本番運用・高度化 KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築 変更管理、再学習・再設計方針の策定 手順書整備・運用定着支援 5.ステークホルダー連携 技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成 ROI可視化・報告資料作成

パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・現状分析 業務フロー、KPIの可視化、ボトルネックの抽出 2.ソリューション設計 業務再設計(BPR)、生成AI/AIエージェントの業務組込み、RPA・ワークフロー・API・DWHとの連携設計、UX・アーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC～パイロット) Python/API連携による実装、モデル選定(RAG、OCR、音声解析 など)、A/Bテスト、セキュリティ考慮、本番移行対応 4.運用・改善 KPIモニタリング、モデル精度改修、品質管理、手順書・教育資料作成、運用定着支援、変更管理 5.ステークホルダー連携 現場部門を巻き込んだ合意形成、トレーニング提供、ROI可視化・報告資料作成 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ● 生成AI / LLM OpenAI / Azure OpenAI などの LLM API、AIエージェント構築やRAG(検索 × 生成)の活用 ● ローコード / 自動化 Dify を活用したAIエージェント・ワークフロー構築、Power Platform(Power Automate / Power Apps) ● データ基盤・クラウド AWS / Azure / GCP など主要クラウドサービスの基本利用、データベースへの接続、簡易クエリ(SQL)、API・外部サービスとの連携 ※「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。 ※担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

株式会社グリッド

# 募集ポジション 私たちは、AI技術を活用して社会インフラの巨大な課題を解決するテックカンパニーです。 今回、単なる設計・開発者としてではなく、プロジェクトの心臓部として、最先端のAIがもたらす価値を現実のシステムへと昇華させる、その全工程をリードしていただけるシニア開発エンジニアを募集します。 AIモデルを「作る」のはデータサイエンティストの役割。 あなたにお任せしたいのは、そのAIを「どう使うか」を定義し、顧客、そして社会にとって本当に価値あるシステムを創り上げることです。 これまでのご経験と技術的な知見を武器に、プロジェクトの成功を自らの手でデザインできる、挑戦と成長に満ちたポジションです。 ## 業務内容 <具体的な業務内容> ●顧客との対話を通じた本質的な課題発見と要件定義 ●システム全体のアーキテクチャ設計、技術選定、実現可能性の検証 ●データサイエンティストと連携し、AIの価値を最大化する要件・仕様への落とし込み ●開発ロードマップの策定と進行管理(WBS、リソース、マイルストーン、QCD管理) ●顧客との合意形成の推進(優先度・納期・品質)と変更管理(評価、再見積、契約調整) ●チームメンバー(若手・ベテラン)のソースコードレビューや技術的指導 <私たちが社会に提供してきた価値(開発実績例)> ●大手石油メーカー/大手船舶会社向け:大型貨物船舶の運行計画自動立案システム ●主要電力会社向け:発電計画最適化システム ●主要高速道路管理会社向け:高速道路渋滞予測システム ●大手メーカー向け:需要予測/生産計画自動立案システム ●自社SaaSプラットフォーム:ReNom Appsの企画・設計・開発(https://gridpredict.jp/service/industrysaas) ●開発環境 ・言語:TypeScript(React)、Python、SQL ・インフラ:AWS(ECS/ECR, EC2, RDS(MySQL/PostgreSQL)など) ・IDE:Microsoft VSCode(+Cursor) ・その他:Git、Docker

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

株式会社リンクアンドモチベーション

ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。 主な業務内容 ●データ基盤の刷新・標準化の推進 ●データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築 ●サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備 ●複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定 ●技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進 ●技術育成・牽引 ●Peopleマネジメント 開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

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

セーフィー株式会社

サーバーサイド部署について サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 <カルチャー> ●コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています ●フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています ●個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります AIプラットフォームグループのミッション セーフィーは、映像プラットフォームを実現するべく、映像を視聴するだけではなく機械学習などの技術と連携して「新しい付加価値を提供する開発」にも注⼒しています。 具体的には、API提供を進め、AI企業がセーフィーの映像データを利⽤して画像解析などの仕組みを構築したり、作成された学習モデルをセーフィークラウド上で駆動させる解析システムの構築を⾏っています。 本グループでは、上記の事業に関連して、 AIソリューションプラットフォームの外部公開を目指し、以下のような機能を担う基盤開発を推進しています。 データ収集/アノテーション 学習 エンドユーザーへのAIアプリ提供 また、上記基盤上にホストされるAIアプリケーションの開発自体も行っています。 ※参考:[AIソリューションプラットフォームの紹介](https://engineers.safie.link/entry/20241225/ai_solution_platform) 具体的な業務内容 AIソリューションプラットフォームの開発 画像‧動画の解析システムの設計および開発 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 外部向けAPIおよび開発者向けサイト(SafieDevelopers)の開発 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 ＜具体の業務イメージ＞ 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。 また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD:Github Actions その他:Github、 Docker、Fluentd, Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。 カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。 様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。 この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。 このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

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。