MLopsエンジニアの求人・転職情報

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

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。

以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、データ基盤構築(DataLake を中心とし、ETL、プリパレーションの連携、DWH と BI の構築までカバー)の専門家・プロジェクトマネージャー ・AI・データ分析領域における、MLOps 基盤構築(AWS、GCP、Azure 等のクラウドサービスを活用した MLOps 導入、OSS を組み合わせた MLOps 環境構築)の専門家・プロジェクトマネージャー ・上記領域に関するコンサルタント業務 ・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動(新規・継続ともに)※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。 【プロジェクト例】 ・AI事御者向けのAI開発ライブラリの開発、MLOps基盤構築(DataRobot+クラウドベンダー)、船向けの異常検知アプリ、画像解析アプリ、データマネジメント基盤構築、BI構築

以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、データ基盤構築(DataLake を中心とし、ETL、プリパレーションの連携、DWH と BI の構築までカバー)の専門家・プロジェクトマネージャー ・AI・データ分析領域における、MLOps 基盤構築(AWS、GCP、Azure 等のクラウドサービスを活用した MLOps 導入、OSS を組み合わせた MLOps 環境構築)の専門家・プロジェクトマネージャー ・上記領域に関するコンサルタント業務 ・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動(新規・継続ともに)※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。 【プロジェクト例】 ・AI事御者向けのAI開発ライブラリの開発、MLOps基盤構築(DataRobot+クラウドベンダー)、船向けの異常検知アプリ、画像解析アプリ、データマネジメント基盤構築、BI構築

●担当業務 以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進 ・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築 ・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進 【プロジェクト例】 ・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析(MMM等)

業界トップレベルの金融機関向けの営業活動、ビジネス企画、システム開発を推進している組織です。 近い将来益々変革してゆく金融業界向けに、これまでのキャリアを活かしたサービス創出を我々と一緒に挑戦してくれる方を求めています。 自ら考え実行できる積極性のある方、柔軟な思考と広い視野を持つ方をお待ちしております。 ●担当業務 LLMなど生成AI技術を活用したAIエージェントを自分たちで開発し、主に金融業界に向けた競争力のありAIソリューションを生み出していく業務において、AIエージェント開発者として従事していただきます。 現状取り組んでいるAIソリューションの一例を以下に記載します。 ・JavaやCOBOLで作成されたプログラムからプログラム仕様書を逆生成するAIソリューション 　(金融基幹システムのモダナイゼーションなどで活用を想定) ・複数のインプットをもとに提案書などのパワポ資料を生成するAIソリューション 　(営業提案活動などの精度・生産性向上目的での活用を想定) ●キャリアパス ・入社後～:AIエージェント開発を通じ、AIエンジニアとしてスキルアップ 【中長期キャリアの一例】 ・入社5年後～:AIソリューションをはじめとした、サービス開発リーダーとして複数のサービスをプロデュースするような立場に従事 ・入社10年後～:サービスプロデュースのスペシャリストとして社内外で存在感を発揮、ビジネス牽引役として社内重要ポストにつく、等

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 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 ・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。

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

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

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。

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

【職務概要】 アイリスオーヤマグループのシンクロボ社にて制御系ソフトウェアの開発業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・自律清掃ロボットのためのアルゴリズム・ソフトウェア開発 ・ロボットOSのシステム(OTAアップデート、セキュリティ、ライセンス管理)構築 ・ソフトウェア部品の統合 ・センサ・制御・AIの連携 ・シミュレーター(Gazeboなど)での検証

当社は、後継者不足などで事業継続に課題のある国内ソフトウェアを次世代へ繋ぐ「AI駆動型ソフトウェア事業承継プラットフォーム」を運営しています。 生成AIをはじめとする先端技術の社会実装・研究を担う専門組織「M-Lab」では、単なるAIツールの導入に留まらず、承継するプロダクトのソースコード解析から経営判断の自動化まで、「AIエージェントが事業を自律運営する世界」の実装に挑んでいます。 業務内容 ●プロダクトのAIモダナイゼーション コード解析・変換: LLMを用いた大規模なレガシーコードの解析、およびモダンスタックへの自動リファクタリング・移行パイプラインの構築。 ドキュメント自動生成: 既存資産からの仕様書・設計図の自動復元と、継続的なドキュメント更新の自動化。 ●知識資産の集約とRAG構築 高精度RAGの開発: 現場の暗黙知(非構造化データ)を構造化し、GraphRAGやHybrid Searchを用いた高精度な知識検索基盤の設計・実装。 業務特化型Agentの開発: 特定ドメインに最適化したプロンプトエンジニアリング、およびLLMのFine-tuningによる業務自動化ツールの開発。 ●AIによる事業運営・経営の自律化 マルチエージェントシステムの構築: 意思決定から実行までを自律的に行うAIエージェント群のアーキテクチャ設計。 ●AI活用・教育支援 技術レクチャー・導入支援: 最新AI技術のトレンド共有、および各部署の課題に応じたAI活用手法のレクチャーと導入コンサルティング。

PoCから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 その拡大に伴い、システム開発案件のプロジェクトマネジメントの強化を検討しており、同領域におけるプロジェクトマネジメント機能を専任の担当者にお任せしたいと考えています。 弊社のソリューションデザイナ(※1)や機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、PMの立場より機械学習を用いたシステム/サービス開発プロジェクトを推進いただきたいです。 また、通常業務に加えPM業務の型化やノウハウ蓄積などを含めた組織拡大を牽引する存在としてご活躍いただくことを期待しています。 (※1)ソリューションデザイナとはAIをビジネスで実用化するために「ビジネス」と「機械学習・AI」双方の高度な知識を持ちクライアント企業の課題解決・共同開発・新規事業や全社DXを推進する当社独自の専門人材です。 製造業、インフラ・建設、マーケティング、メディア、Webサービスをはじめとした大手企業の新規事業部門、AI/DX推進部門、研究開発部門に対して、企画提案〜プロジェクト実行まで幅広い業務を実行しています。 ●業務内容 機械学習を用いたシステム/サービス開発プロジェクトのPMとしてプロジェクト運営をお任せします。 ※機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 ●具体的な業務内容 〜提案フェーズ〜 ・プロジェクト計画書の作成、wbsの作成 ・アクティビティの洗い出し、スケジュール作成、依存関係とリソースの割り当て ・コスト見積もり ・リスクの特定、評価 〜要件定義・仕様策定・設計フェーズ〜 ・要件定義書の作成、合意取得 ・仕様書の作成、合意取得 ・進捗管理、スケジュールの詳細化 ・品質要件の定義、品質管理プロセスの実施、品質管理チェックリストやレビューの実施、テスト計画の策定 〜テストフェーズ〜 ・試験計画書の作成、合意形成 ・試験仕様書の作成 ・pj状況により試験の実施 ・外部ベンダーとの連携試験の調整 〜運用・保守フェーズ〜 ・進捗管理、インシデントの管理 ・品質監視と定期的なテスト ・保守チームのリソース確保、チームの技術研修 ・障害発生時の関係者への報告と連絡 ・運用リスクの特定と対応策の策定 ・インシデント発生時のリスク対応 ・保守外部ベンダーの管理

【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

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

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。

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。

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

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

●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/)

●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。

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

データサイエンティストやAIエンジニアと連携し、下記の業務を担当いただきます。 ●ML基盤の設計・構築・運用 ・AWS,GCP,Azure等を用いたMLインフラの設計・運用 ・PythonコードやMLモデルのDockerイメージ作成、最適化 ・Kubernetes (EKS/GKE/AKS)による本番環境のコンテナオーケストレーション ・Terraform/CloudFormationによるインフラ構成管理 ・コスト見積もり・最適 ●MLOpsパイプライン構築・運用 ・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)設計・運用 ・Airflow, Kubeflow, VertexAI/SageMaker Pipelines等によるMLパイプライン自動化 ・MLflow等による実験管理・モデルレジストリ運用 ●モデルデプロイ・監視 ・ KServe, SageMaker Endpoint等によるモデルAPIデプロイ ・prometheus, Grafana, Datadog等を活用したシステム・モデルのモニタリング ・モデル性能(レイテンシ、精度等)の監視・ロギング・アラート設計 ・再学習サイクルの自動化と改善提案 【主なクライアント】 ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

プロジェクトの技術リードとして、以下の業務を主体的に推進していただきます。 ①データプラットフォームのアーキテクチャ設計・構築 Databricks、Snowflake、およびAWS/Azure/GCPの各種サービスを組み合わせ、最適なデータ分析基盤のアーキテクチャを設計・構築 ② 大規模データ移行プロジェクトのリード オンプレミス環境からクラウドへのデータウェアハウス(DWH)/データレイク移行プロジェクトにおける技術的なリーダーシップ ③技術選定とPoC(概念実証)の実施 プロジェクト要件に基づき、最適な技術やサービスを選定及びその有効性の検証 など 主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

【入社後~中期的にお任せしたいこと】 当社が開発・提供する総合パッケージシステム【GAKUEN】における、大学職員ユーザー向けのEUC(End-User Computing)開発業務を担当していただきます。 主に以下の業務をお任せします。 ●顧客ニーズに応じたカスタマイズ開発 ・大学ごとの業務要件に応じた帳票・画面の開発 ・要望ヒアリング~設計・開発・テスト・導入まで一貫して対応 ・Microsoft Excel、Access、VBA、SQLなどを用いたツール開発 ●GAKUEN標準機能の拡張 ・ユーザーの利便性向上を目的とした機能追加・拡張 ・他システム連携のためのインタフェース開発(CSV、Web APIなど) ●業務効率化・品質向上への貢献 ・よくあるカスタマイズのテンプレート化や再利用性の高いモジュールの開発 ・チーム内での技術ナレッジ共有・標準化活動 【配属先】 デジタルイノベーション事業本部 第五事業部 【開発環境】 言語:Java/JavaScript/VB,C# など フレームワーク:JSF(Java Server Faces) OS:Windows/Linux DB:PostgreSQL/DB2/Oracle その他ツール:Eclipse、NetBeans、RAD(Rational Application Developer)、SVF(X-Designer) 応募資格 ※パッケージ製品開発の経験は不問です

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。

●深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発 ●機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施 ●システムおよびソフトウェア仕様の理解 ●パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策 ●技術要素、開発プロセス、コード標準の整備 事業部の風土 事業部メンバー構成としては、20代後半～30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。

●業務の概要 ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。 アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします ①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。 https://nowcast.co.jp/news/20250205/ ・DataLens店舗開発 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・DataLensオフィス営業 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ②機関投資家・パブリックセクター向けの指数開発/分析・生成AI活用ソリューション POSデータやクレジットカードデータ等を用い、機関投資家向けの個別銘柄の売上動向指数、パブリックセクター向けの民間統計の開発のほか、生成AIの活用やデータ分析に関する官公庁の調査分析事業にてデータ分析のスペシャリストとして参画いただきます。 また、地方自治体向けのオルタナティブデータを活用した経済動向の把握、観光・消費分析などを主導いただきます。 ③金融機関向け法人与信DXソリューション 金融機関の「法人与信業務」を高度化するプロジェクトです。 既存システムで分断された情報を法人番号をキーに統合し、3rdパーティデータと組み合わせることで「限度額引き上げサジェスト」等の能動的な途上与信を実現するデータ基盤・アルゴリズムを構築します。 【具体的な業務内容】 ・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援 ・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装 ・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進 ・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供 ●社員インタビュー ・「DataLens店舗開発」が特許を取得 ──AIで店舗出店の常識を変える挑戦の裏側 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto ●事例 ・DataLens店舗開発 ナウキャストの「DataLens店舗開発」、RIZAPがコンビニジム「chocoZAP」などの出店加速に向けて導入 https://nowcast.co.jp/news/20260410/ ゴーゴーカレーグループ、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、AIによる物件情報の自動取り込み機能で物件選定の作業効率を約3割向上 https://nowcast.co.jp/news/20251211/ ファーストキッチン、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、「ウェンディーズ・ファーストキッチン」の新規出店戦略に活用 https://nowcast.co.jp/news/20251029/ ・DataLensオフィス営業 総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2

VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ●データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり ●セキュアなAI基盤設計・運用 ・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装 ・AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築 ●LLMオーケストレーションとMCP実装 ・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供 ・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築 【配属先】 「AI+チーム」 CTO直下の独立したチームです。 少数精鋭で、グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を「10倍」に引き上げることをミッションとします。 【技術スタック】 Python、dbt、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI