従業員数100名〜1000名未満 研究開発（R&D）エンジニアの求人・転職情報

事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。 テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。 コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。 AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。 ●ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ●ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポーティング ●ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ●最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ●自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み ※過去事例:クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る

● 募集ポジション 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。 弊社のソリューションデザイナ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、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 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。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

業務内容 生化学自動分析装置、免疫自動分析装置、検体検査自動化システムの設計開発を担っている、設計部 開発設計グループにてソフトウェアエンジニア業務をお任せします 【入社後お任せする業務】 ・装置の制御ソフトウェア設計(機構制御/デジタル・アナログ信号処理) ・システム制御ソフトウェア設計(情報制御/DB制御/GUI制御) ・サービス・ソフトウェア設計(データ解析システム/機械学習) ・各種研究開発ソフトウェア設計(ロボット制御/画像処理/AI) ※取り扱い製品例 ・免疫自動分析装置 └血液中の腫瘍マーカー、ホルモン、感染症などを検査する免疫自動分析装置です。コンパクトなボディと高いパフォーマンスに加え、優れた操作性を持ち、世界中の医療機関で活躍しています。 ●変更の範囲:会社の定める業務 使用言語・環境 ・プログラミング言語:C、C++、C#、MATLAB、Python ・開発環境:eclipse、cygwin、Visual Studio等 ・OS:T-Kernel,VxWorks,Windows 組織のミッション 〈企業ミッション〉 ・開発設計機能強化による新技術・製品の開発 ・コンプライアンスの徹底、安全・安心な企業風土の醸成 ・人財育成と働き方の多様化対応 ・地域との連携・貢献 〈部署ミッション〉 ・新規開発による事業の価値の創出と事業強化 ・ヘルスケア事業の開発効率向上、品質向上、安定生産への貢献 働き方 ・フレックスタイム制(コアタイム無) ・在宅勤務可 ・残業:月20～30時間程度 想定されるキャリアパス 入社後、医用製品の設計・開発に携わり、製品の品質向上と新技術の導入を推進していただきます。数年の経験を積んだ後、プロジェクトリーダとしてチームを率い、管理・推進する役割を担っていただきます。 その後、設計部全体の戦略策定や技術革新の推進を担当するマネージャー職に昇進し、最終的には設計部門全体の統括責任者として、組織の成長と技術力の向上をリードしていただくことを期待しています。 ※個人情報の第三者提供 グループ募集を実施している事から、個人情報を各社へ提供致します。 予めご了承頂きますよう、お願い申し上げます。 <提供先> ・株式会社日立ハイテク ・株式会社日立ハイテクフィールディング

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。 プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・Embodied AI / VLAの研究開発 　ｰEmbodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装 　ｰ模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価 　ｰ実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性) ・学習データ収集・データ基盤整備 　ｰ実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新 　ｰデータ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計) 　ｰ合成データの作成戦略作りおよび活用 ・シミュレーション環境構築 　ｰ物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む) ・評価・ベンチマーク設計 　ｰタスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計 　ｰオフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング 　ｰデータ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化 ・プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫) プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み 　ｰプロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進 　ｰ導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　ｰ技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　ｰメンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　ｰ技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

ミッション 多様なステークホルダーとの関係構築を行いながら、政府系プロジェクトをリードして成果を創出することがミッションとなります。 政府系プロジェクトでは大学、企業、独立行政法人など多岐にわたる機関が参画しており、多くの関係者とコミュニケーションを行いながらプロジェクトを推進していく必要があります。 また、技術開発・研究開発に関する未踏領域を探索するプロジェクトであるため不確実性が高く、見通しが立たない中でプロジェクトを推進しながら成果を創出を実現していただきたいと考えております。 業務内容 ABEJAプロジェクト推進責任者として政府系プロジェクトを推進 関係者とのコミュニケーション 会議資料作成(スライド)、ファシリテーション スケジュール管理、タスク設計、進捗管理 その他、仮説作成、対象業務の理解・改善提案、データ分析など、プロジェクトごとに必要な業務を社内メンバー(データサイエンティストやエンジニアを含む)と連携して積極的にご担当いただきます。 その他 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 　・AI、機械学習、3次元データ(SLAM)に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行います 　・エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心です 　・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です 　・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます 　・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます 　・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています 　・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 　・課題定義(顧客課題の整理・要件の明確化) 　・技術提案(解決に向けたアプローチの検討・提案) 　・技術検証(アルゴリズム開発や実データを用いた検証) 　・成果報告(検証結果の取りまとめ・次フェーズの提案) 　・技術雑誌や論文の執筆など ●入社後の業務 　社内で請け負っているPoC案件に従事していただきます。 　　・技術提案 　　・技術検証 　　・成果報告 　社内での経験を積んだのち、顧客折衝(課題定義、見積もりなど)も行っていただきます。 　また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 　その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●眼底検査装置への先端技術導入 　□概要 　　AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 　　セグメンテーションAI技術を使用し、眼底画像の自動色分けAIモデル開発を行っています。 　　また、生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 　□開発環境 　　OS:Windows10 　□開発言語、技術:C++、Python、CUDA 　□関連技術:DeepLab V3+(セグメンテーション) ●リサイクル選別機開発 　□概要 　　AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 　　複数種類の物体をラインカメラで撮像し、物体検知にて判別を行うAIモデルを開発しています。 　　判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 　□開発環境 　　OS:Windows、Ubuntu 　□開発言語:Python、C++、CUDAなど 　□関連技術:DeepLearning(物体検知) ●CutPaste手法の高度化による精度改善 　□概要 　　既存手法をベースとした、アルゴリズム改造による精度向上検証案件です。 　　論文調査から手法検証までを対応しています。 　　こちらは大学との産学連携案件であることも特徴です。 　□開発環境 　　OS:Ubuntu 　□開発言語:Python 　□関連技術:CutPaste、DeepLearning、異常検知 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。(ダウンロード可能) ●開発事例集 　・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf 　・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

●ロボットを駆動するモータの制御ソフトウェアの開発 ●モータの制御パラメータの調整 ●ロボットに搭載するモータの選定 主なプロジェクト事例 産業用ロボット開発支援:未経験でロボット開発にチャレンジ豆蔵は、2013年からロボットの開発ビジネスを始めています。 きっかけは海外のロボットメーカーからの依頼です。6軸産業用ロボットのコントローラ、ティーチングペンダントのハードウェアおよびソフトウェアを開発してほしいという内容でした。 それまでは産業用ロボットの開発経験はなかったので、非常にチャレンジングな案件ではありました。 しかし、「困難な山の頂を目指す」という豆蔵グループのポリシーにあるように、難しい案件を得意とする会社でありますので、システム工学にロボット工学を加えることで実現できると判断。開発を受託することにしました。 ロボット工学は東京農工大の遠山茂樹教授にコンサルティングいただいて一から学習しました。 開発は非常に苦労しましたが、どうにか2年で基本機能を開発し、溶接、切断、研磨、パレタイジング等の応用機能も開発することができました。コントローラ、ペンダントの開発が成功したことを受け、お客様からロボットアームの設計もご依頼いただきました。これまでロボットアームはおろか、メカ設計はやっていなかったので、非常に難しい案件でありましたが、チャレンジしました。とは言え、未経験であったので、まずは後述する東京農工大との共同研究を通してロボットアームの設計手法を確立し、その手法を利用して試作開発を実施するステップを踏みました。この案件を通して、産業用ロボットを構成するメカ、エレキ、ソフトを全て自社開発する技術を、獲得することができたのです。 東京農工大との共同研究:ロボットアームのメカ設計技術を獲得 東京農工大の遠山教授と「産業用ロボットアームの開発期間を短縮する設計手法」を1年半ほどかけて共同研究しました。 一般的にロボットアームの開発では、実機の試作・検証を繰り返します。経験のあるロボットメーカーであれば既存資産を流用することで設計期間を短縮できますが、新規参入のロボットメーカーで同様の開発を行うと開発期間が長期化してしまいます。 そこで、共同研究では遠山教授のロボット工学の知識に、豆蔵の得意とするモデルベース開発技術、シミュレーション技術、開発プロセス構築技術を応用することで、少ない試作回数で量産機レベルの性能を達成する設計手法を構築しました。 豆蔵のロボットアーム設計ではここで確立した設計手法を活用しています。 自社開発ロボット:樹脂製の7軸協働ロボット「Beanus 2」 Beanus2は、豆蔵が三井化学、日本電産シンポと共同開発を行った、オリジナルの協働ロボットです。豆蔵がロボットアーム、コントローラの設計を行い、三井化学が樹脂成形技術、日本電産シンポが高バックドライバビリティ減速機を提供しました。ロボットアームを樹脂化することで、金属製のロボットアームと比べて1/2まで軽量化することができました。また、高バックドライバビリティ減速機の高効率・低摩擦を活用することで、モータ電流で高精度に外力を推定することができ、トルクセンサーなしで衝突検知やダイレクトティーチングを実現しました。軽さと柔らかさを実現するロボットの新しい設計手法をロボット業界に提案し、展示会で大きな反響を得ることができたのです。現在では、この技術を応用してロボットメーカーへの開発支援も行っています。 双腕ロボット開発:プロダクトだけでなくプロセスも提供 あるロボットメーカーからの依頼を受けて双腕ロボットの試作機開発を行いました。 本開発ではロボットメーカーからの提案依頼を受け、新しい価値を提供する双腕ロボットの商品企画、コンサルティングを行いました。その後は、システム設計からロボットアーム、コントローラ、ペンダントなど、全ての構成要素を豆蔵で一から試作開発しました。さらに、本開発で適用したモデルベース開発手法などの技術も含めて、ロボットメーカーにスキルトランスファーしました。これにより、ロボットメーカーはプロダクトだけでなくプロセスも獲得することができ、その後のビジネスの成功に繋げられました。 飲食店向けロボット導入支援:お客様とともにシステム開発 飲食店における人手不足を解消するために、厨房での食器洗浄工程をロボットで自動化するロボットSI案件を進めています。 水槽内の食器を選別して洗浄機に投入し、洗浄後の食器を移設する一連の工程をロボットで自動化しています。システム開発では工程を細分化し、食器把持用のロボットハンド、食器の整列機構、食器識別の画像処理などの要素技術を確立し、ステップバイステップでシステム化に繋げていきました。システム開発では当初からお客様の要求が固まっていることは稀であり、要求ヒアリングしてもぼんやりとしたものしか出てきません。 その中でいきなり最終システムを仕上げてしまうと「思っていたのと違う」とか「要求する性能が出ていない」といったトラブルになることもあります。そのため、技術課題を抽出して一つ一つ潰していく、お客様を巻き込んで一緒に開発を進めていく、といったアプローチが非常に有効です。本案件は厨房というロボットの導入が進んでいない環境に向けたシステムであり、開発においては多くの課題がありました。例えば、水場やスチーム環境下での画像処理では非常に難易度が高かったですが、実現できること、できないことを明確にして、双方納得の上でシステム化に取り組みました。

ロボットの要素技術及びロボットソフトウェア開発等を行います。 ●技術的難易度の高いロボットシステムの開発 ●要素技術の開発(AI、画像認識、経路計算) ●研究開発のPOC開発 ●ロボットの要求分析、要求定義、アーキテクチャ設計

●ロボットを制御するコントローラの開発 ●ロボットに動作を教えるティーチングペンダントの開発 ●アームの軌道計算・逆運動学計算のアルゴリム開発 ●画像認識、AI、ROSを使用したアプリケーション開発　等 プロジェクト事例 産業用ロボット開発支援:未経験でロボット開発にチャレンジ 豆蔵は、2013年からロボットの開発ビジネスを始めています。 ロボット工学は東京農工大の遠山茂樹教授にコンサルティングいただいて一から学習しました。 開発は非常に苦労しましたが、どうにか2年で基本機能を開発し、溶接、切断、研磨、パレタイジング等の応用機能も開発することができました。 コントローラ、ペンダントの開発が成功したことを受け、お客様からロボットアームの設計もご依頼いただきました。 この案件を通して、産業用ロボットを構成するメカ、エレキ、ソフトを全て自社開発する技術を、獲得することができたのです。 自社開発ロボット:樹脂製の7軸協働ロボット「Beanus 2」 Beanus2は、豆蔵が三井化学、日本電産シンポと共同開発を行った、オリジナルの協働ロボットです。 ロボットアームを樹脂化することで、金属製のロボットアームと比べて1/2まで軽量化することができました。 また、高バックドライバビリティ減速機の高効率・低摩擦を活用することで、モータ電流で高精度に外力を推定することができ、 トルクセンサーなしで衝突検知やダイレクトティーチングを実現しました。 軽さと柔らかさを実現するロボットの新しい設計手法をロボット業界に提案し、展示会で大きな反響を得ることができたのです。 現在では、この技術を応用してロボットメーカーへの開発支援も行っています。 飲食店向けロボット導入支援:お客様とともにシステム開発 飲食店における人手不足を解消するために、厨房での食器洗浄工程をロボットで自動化するロボットSI案件を進めています。 水槽内の食器を選別して洗浄機に投入し、洗浄後の食器を移設する一連の工程をロボットで自動化しています。 システム開発では工程を細分化し、食器把持用のロボットハンド、食器の整列機構、食器識別の画像処理などの要素技術を確立し、ステップバイステップでシステム化に繋げていきました。 本案件は厨房というロボットの導入が進んでいない環境に向けたシステムであり、開発においては多くの課題がありました。 例えば、水場やスチーム環境下での画像処理では非常に難易度が高かったですが、実現できること、できないことを明確にして、双方納得の上でシステム化に取り組みました。

●導入コンサルタント ・顧客向けの各種導入プロセス(要件定義、パッケージ説明、システムテスト、データ移行、ユーザトレーニング等)の実施 ・ERPパッケージを熟知し、顧客ごとの最適なソリューションを提案し、稼働開始まで総合的に支援 ●開発エンジニア(上流工程・下流工程) ・主にJava、SQLを用いたクライアントサーバアプリの、顧客向け専用アドオン・カスタマイズ(詳細設計～単体テスト) ・要件定義成果物からの概要設計や開発成果物の受入テストなど、コンサルタント層と開発層との間を繋ぐ領域の実施 ●その他 ・業務の幅を広げたい方は、インフラ領域も担当することが可能 クラウドサービスを使用したシステム動作環境の構築。 サーバ作成、アプリケーションのインストール、開発資源の最新化など、導入プロセスの全期間の環境維持管理。 ・顧客、社内メンバ、他SIerとの情報共有 ・タスク、スケジュール、コスト、メンバ等、様々な管理業務 ・新規案件獲得のための提案業務 ※ERPパッケージ導入における要件定義～本稼動にいたる各工程のいずれかを対応して頂きます ※全ての工程を担当しているメンバーもいます。 やる気×能力で幅広い工程を担当することが可能です ☆スキルアップチャレンジ応援プログラム(mcframe認定資格応援プログラム) →当社指定のmcframe認定資格取得に対して、資格手当を支給(毎月/上限65,000円※条件あり) 製造業向けERPパッケージ【mcframe】の開発・導入プロセス ☆在宅勤務がメイン。自社開発センター有 ☆資格取得報奨金制度有 ☆やる気をもったメンバー達がお待ちしています ☆mcframe認定資格MCCP取得者数、ランキング上位の会社です! 【部署】 mcframeビジネス事業部　mcframeソリューション部

千葉県市原市にある取引先の大手上場化学メーカーにて、プロジェクトメンバーとしてご活躍頂きます。 ●各自動車メーカーの部品管理や生産情報管理のシステム開発 ●化学メーカーの生産品質管理のシステム開発 ●テレビ局の視聴率分析表示のシステム開発 ●テレビ局の選挙報道のテロップデータ表示のシステム開発 など (例) 化学系メーカーの実験データ管理システム等(千葉県市原市) 期間:稼働中(長期) 内容:システム企画・開発 規模:約10名 開発環境:PHP、.NET、VBA等/Oracle、SQL Server

Oracle製品をソリューションのメインとしたシステムエンジニアの募集です。 具体的には、ERPパッケージシステム・基幹業務系システムプロジェクトにて、機能開発や追加開発と保守運用をご担当いただきます。 株式会社ホープスは東証プライム上場のSHIFTグループの中でも基幹システムの導入・開発に強みを持つ会社です。 当社は、ERP参入初期からオラクル社のEBSを手掛け、「EBSといえばホープス」と言われるまでに成長してきました。 こちらのポジションは、そんなホープスの強みを最大限に発揮しビジネス拡大するため、 OracleEBSはじめ、OracleFusionCloudERP(OracleERPやERPCloudとも言います)を扱うDivisionでの募集です。 OracleERPは、日本ではERPパッケージの中で3番手、年々アカウント数を増やしており、成長中の業務システムパッケージです。 ・まだ子供が小さいから、今は時短で働きたい…けど、エンジニアとしてのキャリアも諦めたくない! ・家族の介護があってなるべく残業が少なく、リモートメインで働ける会社を探している こちらの求人はそんな子育てや介護事情による、WLBを保った働き方や時短勤務を希望されている方も歓迎しております。 ●お客様の決算時期や、組織改正支援、SaaS製品としての四半期バージョンアップ対応など、忙しいタイミングもありますが、 それ以外は安定稼働のため、子育てや介護との両立や、プライベート重視でお仕事したい方にもおススメのポジション ●案件によりますが、上流工程から弊社が携わったシステムの保守・運用をお任せするケースが多いです! ※導入案件を行うDivとの人材の循環により、希望に合わせて開発工程を担当することも可能 ●約半数近くがプライム案件 ●3-5年程度の長期案件に携わっていただけます ●将来コンサルを目指す方のステップアップとしてもオススメ! エンドユーザーの声を聞き、お客様の業務を知ることができるため、コンサルに活かせるベーススキルの習得が可能 ●従事すべき業務の変更の範囲:IT開発関連業務

●本ポジションの役割 Forward Deployed Engineer(FDE)は、顧客の現場とGRIDの技術をつなぐポジションです。 顧客の業務現場や意思決定の場に入り込み、現場責任者・業務担当者・経営層と対話しながら、業務の構造、制約条件、意思決定の難しさを理解します。そのうえで、数理最適化・AI・データ分析・システム開発の知見を用いて、解決すべき課題を定義し、解決策の仮説をプロトタイプとして形にしていきます。 受注前は、顧客理解、課題仮説の構築、簡易プロトタイプやデモの作成、PoCテーマの設計を担います。受注後は、プロジェクトチームと連携しながら、本開発・プロダクト化・運用定着に向けた橋渡しを担います。 ●仕事内容 技術共創室のForward Deployed Engineerとして、以下の業務を担当いただきます。 ・顧客企業の現場責任者、業務担当者、経営層とのディスカッション ・顧客の業務プロセス、意思決定プロセス、制約条件、現場課題の理解 ・顧客自身がまだ言語化できていない課題や改善余地の発見 ・顧客業務を数理最適化、AI、システム開発の観点から構造化 ・Python等を用いた簡易プロトタイプ、デモ、モックアップの作成 ・PoCテーマの設計、検証観点、成功条件の整理 ・エンジニア、PM、コンサルタント、営業と連携した本開発・プロダクト化への橋渡し ●働き方 ・CTO直下の技術共創室に所属いただきます。 ・リモートワークを基本としつつ、顧客訪問、現場理解のために出張が発生する場合があります。 ・顧客の現場に深く入り込むポジションですが、常駐型の働き方ではありません。 ・顧客理解、課題発見、プロトタイプ開発、PoC設計、本開発への橋渡しを、社内外のメンバーと連携しながら進めます。 ・裁量労働制またはフレックスタイム制を想定しています。

企業のDXを支援するために既存ツールやスクラッチでの開発支援を行います。 例えば、最近トレンドとなっているAWSクラウドサービスをフルに利用したWebアプリケーションを開発しています。 AWSやAzureサービスは様々な機能を提供しているため、従来の開発とは異なり、お客様のコストメリットや自社の開発効率を意識したノウハウが必要となります。 そのノウハウを社内で学んだ後、昨今トレンドであるVue.js、React、Python、TypeScript、Java、C#、スマホ対応言語などを用いてスクラッチ開発を実施して頂きます。 開発環境 ●インフラ(クラウドサービス):AWS、Azure など ●OS:Windows 系、Linux 系 ●ミドルウェア(DB):SQLServer、Oracle、PostgreSQL ●開発環境: GitHub、Slack、Teams、BackLog ●使用言語: java、JavaScript、C#、.NET、Vue.js、React、Python、TypeScript、スマホ対応言語 プロジェクト事例 全行程に亘って内製化を支援「大手部品メーカ/営業管理システムの開発」 お客様は旧システムをMS社/Dynamics 365に切り替えることを決定し、これにより営業管理システムもDynamics 365 Customer Engagement (Dynamics CE)で実現しようとしております。 本事業は市民開発により、「社員のスキルアップ」と「開発のコストダウン」を目的としており、 全工程にわたってその内製をご支援しております。 教育時には、お客様の業務に合わせた教材をご用意し、分かりやすさを追求しました。また、要件定義では現行業務とDynamics CEのフィット＆ギャップをお客様と共に検討し、要件定義書を作成しております。開発時には、お客様と豆蔵が開発する範囲を両社で考慮し、お客様にとって無理のない役割分担を行い、内製支援を行っております。なお、保守時にはメールとWeb会議をベースにした技術サポートも行っております。 経営の見える化、売上/機会損失の大幅削減に寄与「有名お菓子屋/データ統合によるWebアプリの開発」 お客様はシステムの全面的な刷新を考えていたが、ヒアリングの結果、数億円以上かかるERPの導入は予算的に難しい状況であることがわかりました。 そこで、AsIs＆ToBe業務フローを作成し、既存システムを有効活用する考え方の元、以下の２つの提案をし、採用していただきました。 ① 経営の見える化（データ統合、加工、表示） ② 売上/機会損失の大幅削減（新業務） 本件は会社全体のDX化を意識したステップ論の提案から始まります。 データの活用が勝負の分かれ目と考え、まずはデータを統合し、その後次のフェーズからは予算に基づいて『需要予測』を実施するような提案を行い、お客様に喜んでいただいています。また、Webアプリの開発・運用コストを削減するためにAWSサービスを積極的に活用しています。具体的には、クライアント側の処理はVue.js、TypeScript、JavaScriptで開発し、サーバ側はデータ保管的にJavaで開発するなどしてAWSの運用コストを削減しています。 製造業のデジタル変革に寄与「メーカー向け見積りアプリの開発」 新規事業発足時からサポートしている製造業のお客様から、業務DX化のご相談をいただきました。 見積依頼への対応が属人化しすぎており、対応できる社員がいないと見積が出せず困っている、機会損失にもつながっており対応は喫緊の課題とのこと。 そこで、専門知識がない方でも、誰でも簡単・迅速に見積もりが行えるWebアプリを提案、お客様からの了承を得た後は、スピーディーに開発を進め、事業課題の解決に貢献しました。 DX事業では、約３か月のスパンで新規機能をリリースするようなサイクルを採用し、市場のご要望を迅速に反映するスピードを重視しています。また、開発では様々なご提案を実施しており、クラウドにはAWSを利用し、クライアントアプリにはVue.jsとJavaScriptを使用し、サーバアプリにはJavaを用いて開発を行っています。

PKSHA Technologyは、AIとソフトウェアの力で社会をより良くしていくことを目指し、事業領域を拡大しています。CEO室では、M&Aを通じてグループに加わった企業の事業成長を加速させる「AI駆動バリューアップ」を推進しています。このAI駆動バリューアップを牽引する中核メンバーとして、共に社会に大きなインパクトを与えませんか? このポジションでは、シニアテックリードとして、グループインした企業の価値を最大化するために、既存事業のオペレーションやプロダクトにAIを迅速に統合し、事業価値を向上させるAX(AI Transformation)チームの取り組みを主導していただきます。 既存組織の技術課題を把握し、適切な場所・タイミング・方法でAIを導入し、事業や組織の刷新を含む技術戦略を策定し、実行していただきます。 【具体的な業務内容】 ●M&A先企業の技術資産の把握、AI実装による事業価値向上に向けたロードマップの策定 ●既存システムへのAI統合に伴うアーキテクチャ設計・技術選定 ●CEO室およびM&A先企業のエンジニア採用戦略の立案・実行 【技術スタック】 本ポジションでは、フェーズや課題に合わせて技術選定の裁量をお持ちいただきます。 一般的な想定ケースとして、レガシーな環境からモダンな環境への移行やアーキテクチャ設計を推進していただきます。

組込系システム(自動車、FA機器、ロボット、医療機器、建設機械等)あるいはソフトウェア開発において、モデルベース(UML、SysML、Simulink)の開発を導入するためのコンサルティングあるいは、モデルを使った開発支援を行います。 ●モデルを使った要求分析、要求定義、仕様定義、アーキテクチャ設計、設計を中心に支援 ●モデリングを定着させるための支援(トレーニング講師、OJTによる育成支援、成果物レビュー) ＜プロジェクト事例＞ 『大手メーカーのMaaS関連プロジェクトをリード』 豆蔵ではこれまで、大手自動車メーカーやサプライヤーに対して、様々なソリューションを提供しています。 新規性の高い製品を実現するための支援としてパーソナルモビリティや次世代コクピット、モビリティサービスのためのプラットフォーム等の開発支援やPoCによる技術検証を行ったり、新しい製品開発プロセス立ち上げの支援としてMBSEプロセス、及び、MBDプロセスの構築(AutomotiveSPICE対応やISO26262対応を含む)やモデルの提供(SysML, UML, Simulink)、モデルベース開発のための環境整備(モデルチェックツール開発、ツールチェーン検討、トレーサビリティ実現方法の検討)といった支援を行っています。 『プロダクトライン開発を支えるプラットフォームを開発』 某複写機メーカーで多種多様な製品が派生開発によって開発されている事業に対し、派生開発のベースとなる組込ソフトウェアの立ち上げを行いました。 この開発では、「そもそも複写機は何をしなければならない機械なのか?」を徹底的に考え、モデル化することからプロジェクトをスタートしました。 そして、多くの複写機の共通の土台となる普遍的なアーキテクチャの設計、フレームワーク化を行いました。 また、そのソフトウェアを使った派生開発を実践していくためのプロダクトライン開発対応プロセスの定義、トレーニングやレビューによるお客様開発メンバーのモデリングスキル獲得支援、仕様書の書き方やコードレビュー等、様々な形で支援を行いました。 このソフトウェアはその後多くのプロダクトで派生され続け、立ち上げから20年近くたった今でも進化を続けています。 『大手製造業向け人材育成制度の導入』 大手製造業のクライアントに対して、ソフトウェア領域の人材育成制度を企画して導入しました。 中長期での事業計画を見据えて、ソフトウェア人材に必要なスキルセットを定義。 そのスキルを身につけてもらうために、入社以降の研修やキャリアパス、職級ごとの認定試験をパッケージ化して提供しました。 数多くのトレーニングを手掛けてきた豆蔵のノウハウがベースになっています。

●案件の特徴 ・製造業、金融、エネルギー業界を中心としたWeb、業務系の開発プロジェクトがあります ・AI開発におけるPoC案件も多数手がけているため、AIモデルを組み込むシステムや アプリケーション開発に携わることができます。 ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカーやエンドユーザー)との距離が近い点も特徴です ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・多くの案件は3～10名規模のチーム体制で進めており、自社内での開発案件も多数あります ・客先開発の場合も複数名で参画するため、一人で常駐することはなく、安心して働ける環境です ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 要件定義、基本設計、詳細設計、実装、機能試験、現地試験(実機デバッグ)、 不具合修正、問い合わせ対応、レビュー ※上流～下流まで対応いただきます ●入社後の業務 社内で請け負っている受託開発案件に従事していただきます。 ・仕様理解 ・設計(基本設計/詳細設計) ・実装 ・試験 社内での経験を積んだのち、顧客折衝(仕様調整、見積もり調整など)も行っていただきます。 また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●デリバティブ取引管理システムのアプリ開発及び保守 □概要 エネルギー業界におけるデリバティブ取引管理システムのパッケージ開発案件です。 エンドユーザーの要望に合わせ、要件定義含む、上流～下流までの業務を行っています。 □開発環境 OS:Windows10 □開発言語:C#、SQL ●漁獲物の画像解析システム開発 □概要 漁獲物の自動判別AIシステムの開発案件です。 AIモデルは、物体検知やセグメンテーションなどの技術を使って開発し、 システムはデスクトップアプリやWebシステム、アンドロイド端末開発など多岐にわたります。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu、Android □開発言語:C#、C++、Python、Java、Kotlin、AWSなど ●iPhone・iPad向けアプリケーション開発 □概要 iOS、iPadOS向けのアプリケーション開発案件です。 付属のカメラやセンサー等のデバイス制御などを行います。 要件定義からアップルストアリリース業務まで行い、各種バージョンに合わせた運用保守も行います。 □開発環境 OS:iOS7～、iPadOS13～ □開発言語:Objective-C、Swift 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

●ポジション PM、PL リーダー層 ●案件の特徴 ・AI開発におけるPoC案件を多数手がけています。 ・PoCで検証したAIモデルを組み込むシステムやアプリケーション開発に携わることができます。 ・そのほか、制御系システム、Webシステム、デスクトップアプリなど、幅広い開発案件があります ・エンドユーザーの業界は多岐にわたりますが、製造業や装置メーカー向けの案件が中心です ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 顧客提案、要件定義、基本設計、詳細設計、実装、機能試験、現地試験(実機デバッグ)、 不具合修正、問い合わせ対応、レビュー、メンバー管理など ※上流～下流まで対応いただきます ※顧客折衝の機会もあります ●入社後の業務 まずは社内で請け負っている受託開発案件(上流～下流)に従事していただき、環境に慣れていただきます。 社内での経験を積んだのち、リーダーとして顧客折衝(仕様調整、見積もり調整など)や メンバー管理などのリーダー業を行っていただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●光学顕微鏡開発支援 □概要 光学顕微鏡開発におけるデバイス制御、SDK開発、画面開発、シミュレーター開発 などを行います。 客先(都内)での打ち合わせや実機試験などもあります。 □開発環境 OS:Windows、Linux ツール:Visual Studio、Excel、Wordなど □開発言語:C++、C#、Qtなど ●リサイクル選別機開発 □概要 AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 判別にはAIを使用し、AIが返した結果を表示するようなシステムです。 判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 □開発環境 OS:Windows、Linux ツール:Visual Studio、Excel、Wordなど □開発言語:C++、C#、Qtなど ●漁獲物の画像解析システム開発 □概要 漁獲物の自動判別AIシステムの開発案件です。 AIモデルは、物体検知やセグメンテーションなどの技術を使って開発し、 システムはデスクトップアプリやWebシステム、アンドロイド端末開発など多岐にわたります。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu、Android □開発言語:C#、C++、Python、Java、Kotlin、AWSなど 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 ・AI、機械学習、3次元データ(SLAM)に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行います ・エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心です ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です ・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます ・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ ・課題定義(顧客課題の整理・要件の明確化) ・技術提案(解決に向けたアプローチの検討・提案) ・技術検証(アルゴリズム開発や実データを用いた検証) ・成果報告(検証結果の取りまとめ・次フェーズの提案) ・技術雑誌や論文の執筆など ●入社後の業務 社内で請け負っているPoC案件に従事していただきます。 ・技術提案 ・技術検証 ・成果報告 社内での経験を積んだのち、顧客折衝(課題定義、見積もりなど)も行っていただきます。 また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 ●眼底検査装置への先端技術導入 □概要 AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 セグメンテーションAI技術を使用し、眼底画像の自動色分けAIモデル開発を行っています。 また、生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 □開発環境 OS:Windows10 □開発言語、技術:C++、Python、CUDA □関連技術:DeepLab V3+(セグメンテーション) ●リサイクル選別機開発 □概要 AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 複数種類の物体をラインカメラで撮像し、物体検知にて判別を行うAIモデルを開発しています。 判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu □開発言語:Python、C++、CUDAなど □関連技術:DeepLearning(物体検知) ●CutPaste手法の高度化による精度改善 □概要 既存手法をベースとした、アルゴリズム改造による精度向上検証案件です。 論文調査から手法検証までを対応しています。 こちらは大学との産学連携案件であることも特徴です。 □開発環境 OS:Ubuntu □開発言語:Python □関連技術:CutPaste、DeepLearning、異常検知 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 ・AI、機械学習、3次元データ(SLAM)に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行います ・エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心です ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です ・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます ・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ ・課題定義(顧客課題の整理・要件の明確化) ・技術提案(解決に向けたアプローチの検討・提案) ・技術検証(アルゴリズム開発や実データを用いた検証) ・成果報告(検証結果の取りまとめ・次フェーズの提案) ・技術雑誌や論文の執筆など ●入社後の業務 社内で請け負っているPoC案件に従事していただきます。 ・技術提案 ・技術検証 ・成果報告 社内での経験を積んだのち、顧客折衝(課題定義、見積もりなど)も行っていただきます。 また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●眼底検査装置への先端技術導入 □概要 AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 セグメンテーションAI技術を使用し、眼底画像の自動色分けAIモデル開発を行っています。 また、生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 □開発環境 OS:Windows10 □開発言語、技術:C++、Python、CUDA □関連技術:DeepLab V3+(セグメンテーション) ●リサイクル選別機開発 □概要 AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 複数種類の物体をラインカメラで撮像し、物体検知にて判別を行うAIモデルを開発しています。 判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu □開発言語:Python、C++、CUDAなど □関連技術:DeepLearning(物体検知) ●CutPaste手法の高度化による精度改善 □概要 既存手法をベースとした、アルゴリズム改造による精度向上検証案件です。 論文調査から手法検証までを対応しています。 こちらは大学との産学連携案件であることも特徴です。 □開発環境 OS:Ubuntu □開発言語:Python □関連技術:CutPaste、DeepLearning、異常検知 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf