機械学習・データ活用 JavaのITエンジニア求人・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 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 運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けた下記いずれかの業務をお任せいたします。 ・物体認識/走路認識のための画像認識アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・認識情報を用いて交通環境を理解するアルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・交通環境に応じた行動計画アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・機械学習モデルのエッジデバイスへの実装 ・カメラと他の外界センシングデバイスを用いたRaw Data Fusion技術の開発 ・DNN/LLM(大規模言語モデル)を活用したドライバー状態及び車内空間認識技術の開発 ・自己位置推定及び自動地図生成技術の開発 ・MLOps環境の構築 ・最適化/確率推論/データマイニング ・画像処理/機械学習/データマイニング技術を応用した知能化技術創出 ※自動運転車のための各AI応用機能の研究開発業務、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。 尚、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】 Matlab, Simulink, MBD系ツール(Rational、Rapsodyなど)、C、C++、Java、Python、SysML、UML AI系ツール(Caffe、Chainer、TensorFlowなど)等

株式会社トリプルアイズ

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。 現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。 社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容】 ・クライアントの本質的なビジネス課題の抽出・構造化 単なるヒアリングに留まらず、顧客のビジネスの方向性を深く理解し、解決すべき真の課題をインフラ・アプリ両面から整理します。 ・AI・クラウド技術を軸としたソリューションの提案 課題解決に最適なテクノロジー(AIZE、生成AI、AWS/Azure等)を選定し、顧客が期待する成果(ROI)を最大化させるための技術要件を定義します。 ・一気通貫導入支援(要件定義〜設計・構築・運用) 基盤設計からバックエンドの実装までをオーケストレーションし、ツールの導入のみならず、将来の拡張性を見据えた保守・運用体制までを構築します。 ・実務定着と成果創出に向けた継続的なテック・アドバイザリー 導入後のシステムが現場で「武器」として活用されるよう、データ活用や生成AIを用いた更なる業務効率化(ハック)の施策を提言・伴走支援します。 ・プロジェクトの全体統括およびオーケストレーション(PM/PL業務) 1.5億円規模の大型案件を含むプロジェクトにおいて、進捗・品質・タスクを管理し、若手エンジニアをリードしながら顧客の期待に応えるアウトプットを実現します。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

●配属部署:ソフトウェア技術部　開発第二課 ●配属先ミッション ・事業・利益拡大に向け、神戸製作所で横断的に適用できる共通ソフトウェア・アプリケーションソフトウェアを開発(社会インフラ関連のソリューション向けアプリケーションソフトウェア、ソリューション共通ソフトウェアの開発) ・最新技術情報活動(蓄積・提供)の推進 ●業務内容 鉄道・水環境・道路などの社会インフラ領域を支える業務システムに向けて、データ活用や運用効率化を支える共通アプリケーションの企画・設計・開発を担当いただきます。オンプレ主体の案件が多いものの、クラウド移行のプロジェクトも進行しており、両方の技術領域に携われます。 ≪具体的には≫ ・共通ソフトウェア開発業務(開発企画から設計、製作、試験までの一連の開発業務をプロジェクトメンバーを牽引し遂行) ・クラウド/コンテナ/AIを含む新技術の調査と開発への取込み検討(開発前技術調査、設計フェーズでの実現方式検討などをプロジェクトメンバを牽引し遂行) ・プロジェクトメンバへの技術サポート ・QCD管理を含むプロジェクトマネジメント ・課題解決に向けたプロダクト改善 ・社内関連部門との調整、要件把握 ・研究所との連携による新技術評価 ※自身でコードを書くことも多く、技術者としての実装スキルを保持・強化できる環境です。 ※1プロジェクトあたり開発完了までの期間は1～2年程度。プロジェクトメンバは5名～10名程度です。 ●プロジェクト事例 自治体をメインとして水環境(浄水場、下水処理場)、広域監視(有料道路、ビル)、交通(鉄道)などの社会インフラの現場で生まれるデータを活用し、運用最適化・省エネ化に向けた価値創出を行うプロジェクトが多数進行しています。 ・浄水場・下水処理場における属人的業務の標準化を支援する業務支援ソリューション ・鉄道の運行データを活用し、回生エネルギーの最適利用を実現するエネルギーソリューション など ●使用言語、環境、ツール 【使用言語】 TypeScript(React)、JavaScript、Python、C#、Java 【環境】 AWS、Windows/Linux、コンテナ(Kubernates) 【ツール】 VSCode、MELSecOps(AzureDevOps) 【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

株式会社本田技術研究所

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【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

株式会社本田技術研究所

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【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

株式会社ナウキャスト

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

株式会社ジール

業務内容 ●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

株式会社ジール

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●PL/PMとしてのクライアントとの提案・折衝やチームマネジメントを担っていただく想定です。

株式会社ジール

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)と呼ばれるシステムの導入から実行支援までを行っています。 またクラウドを含むデータ基盤全体のDX構想から実施します。 ●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

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/)

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。 昨今の生成AI技術の発展に伴い、MUFGにおいても生成AIを用いたアプリケーション開発の需要が急速に高まっていることから、MUITではAI・ML技術を用いたアプリケーションの開発および保守を所掌として組織・ユーザの課題を解決するチームを立ち上げました。 本募集は、このチームでAI・ML技術を用いたシステム開発を上流から下流まで一貫して担えるアプリケーションエンジニアおよびアプリケーションアーキテクトを募集します。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・当社で開発している主にAI・MLを用いたアプリケーションの開発(要件定義～リリースまでの全工程)と保守 ・技術負債の解消、新しいアーキテクチャの検討、あるべきアーキテクチャの策定 ・チームビルディングとプロジェクト管理 ・新しい技術の標準化、製品選定および評価 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ■組織(MUFGグループ各社および当社)全体に対する役割・責任 -AIテクノロジーを用いたアプリケーション開発を行うために関係者をリードし、組織内ルール・ガイド等を整備 -AI関連、クラウドネィティブな観点等、アプリケーション開発関連の動向を常に把握しアセットへ反映、現場へフィードバックする -組織内のアプリケーション開発に関するコミュニティやAI関連組織に案件を通じて得られたベストプラクティスをフィードバックする -開発環境を整備、継続的に高度化することで開発生産性を向上させる ■開発案件における役割・責任 -アプリケーションエンジニアとして主体的に開発を担う -(上位の方)プロジェクトマネージャ/スクラムマスターとして開発チームをリード、案件のQCDに責任を持つ -他エンジニアやアーキテクト等関係者と協業して、開発案件の予定通りのリリースに貢献する -課題解決のため、様々なレベルの異なるステークホルダーと調整・折衝を行う -常に最新のテクノロジーに関する情報を収集、自らの知識経験を周囲に伝播し、組織および後進の育成に貢献する 【配属想定部署】 グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下の各部 【配属想定部署概要】 分散系業務開発の標準化および機能集約の企画・推進・管理・運営を担う部署。具体的な業務は以下のとおり。 ■生成AIやデータ分析システムの開発 【配属想定部署の人員構成】 約150名 ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、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、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 2025年度以降、AI領域で数多くの開発案件が予定されている。アプリケーションエンジニアとして特定の案件に参画いただき、アプリ開発保守およびプロジェクト管理を実施頂きます。以下は開発案件の例です。 ■行内チャットアプリ開発 三菱UFJ銀行向けのChatGPTライクな行内チャットアプリの開発、次期アプリのグランドデザイン策定、Graph-RAGなど最先端技術の提案やプロトタイピング ■Visual Studio Code 拡張機能 VSCodeのプラグインとして生成AIを用いたテストコード自動作成機能を開発、社内での普及促進やOSS化の推進

セーフィー株式会社

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 主な業務内容 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 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) パートナー向け管理アプリケーションの機能開発 100万台規模のクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキ テクチャの設計‧開発 サーバコストを抑えるための各種最適化 画像‧動画の解析システムの設計‧開発 ライブ再⽣時の遅延を⼩さくするためのチューニングや新しいコー デックへの対応 サーバ間連携のための各種配信プロトコルへの対応 (※各グループによってミッション・業務内容の詳細は異なります) 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

株式会社トリプルアイズ

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容　※一例です】 1.メイン業務 ・クラウド基盤の設計・構築: AWSやAzureを中心とした、高可用性・スケーラビリティを備えたシステム基盤の要件定義から実設計・構築。 ・バックエンドとの連携最適化:アプリケーション特性を理解した上でのDB最適化、コンテナ化(Docker/Kubernetes等)、サーバーレス構成の提案。 ・AI・最新ツールの活用: 生成AIや最新のツールを戦略的に使いこなし、インフラ構築・運用の自動化および品質向上を推進。 2.リーダー業務(マネジメント・提案・オーケストレーション) ・案件全体のオーケストレーション: インフラの知見を土台にAIエンジニアとしての視点を持ち、基盤構築・AI実装・バックエンド 開発など、プロジェクト全体の技術的な連携と最適化を指揮します。 ・プロジェクト推進・管理: 新規ソリューション開発における進捗・タスク・品質管理。 ・技術提案と計画立案: 顧客との折衝を通じ、ビジネス課題を技術で解決するためのソリューション提案とプロジェクト計画策定。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

JFEエンジニアリング株式会社

【配属部署】 環境本部　開発センター　DX推進部 【配属部署の説明】 当部署は、廃棄物処理プラントのEPCおよびO&M業務に関して、業務の効率化を目指し、データ活用によるITシステムの開発に取り組んでいます。 廃棄物処理プラントにおけるITシステムの設計・開発・運用・保守 【具体的な仕事内容】 ・具当社の多様なITシステムを統合的に活用し、データドリブンな意思決定を実現するデータベース構築が主担当となります。 廃棄物処理プラントの設計データから運転データまでを一元管理する革新的なデータベースの構築を目指し、プラント設計情報、設備情報、点検記録など多岐にわたるデータを構造化し、必要な情報を瞬時に引き出せる柔軟なシステム開発を担当していただきます。 ・廃棄物処理分野では例のない、効率的なデータ管理・活用システムの創造に挑戦できます。 ・AWS、Microsoft Azureなどの最新クラウド技術を駆使し、要件定義から基本設計まで上流工程から携わることができます。技術力を高めながら、環境技術とITの融合による社会貢献を実感できるポジションです。 <開発環境> 言語　　　:Java Pythonなど クラウド　:AWSなど データ基盤:Snowflake 【仕事の進め方】 ・当社環境本部が構築を進めている総合データベースに関して、全社DXを担当するDX本部と協業して業務を進めます。DX本部に在籍するエンジニアとのコラボレーションを通じて、技術的な相乗効果を生み出しながら、革新的なデータプラットフォームの創造に取り組んでいただきます。 ・ユーザーのニーズを反映したシステム構築を重視しています。設計部署や運営部署との直接対話を通じて具体的なユースケースを発掘し、実務に即した実用的なデータベース構築を行います。ビジネス課題と技術解決を結びつける貴重な経験を積むことができます。 ・働き方は柔軟に対応可能です。在宅勤務制度(週2日以上の出社が条件)やフレックスタイム制度を活用いただけます。ただし、業務上必要な場合は上長の判断により出社をお願いすることがあります。 【出張頻度】 ・ベンダー訪問や展示会参加など必要に応じて短期間の出張が発生することがあります。 ・廃棄物処理プラントは全国に存在するため、現場訪問のために短期間出張することがあります。 【キャリアパス】 ・配属予定部署はIT開発を担う部署であり、幅広いITシステム開発に従事するチャンスがあります。最新技術に常に触れながら、クラウドアーキテクチャ、データサイエンス、AI活用など、次世代デジタル人材としてのキャリアを築くことが可能です。 ・本ポジションは全社横断的な価値創出の要となるため、DX本部、設計部門、運用保守部門など多様な部署との深い連携が生まれます。この過程で構築される幅広い社内ネットワークは、キャリアの選択肢を大きく広げます。 ・当社では専門性を極める「スペシャリスト系」と事業戦略を牽引する「マネジメント系」の両方のキャリアパスを用意しています。データとITを軸に、環境ビジネスの未来を創る中核人材として、持続的な成長と挑戦の機会を提供します。 【中途入社者への期待】 ・ご自身が培ってきたシステム要件定義や設計、開発等のITスキルは、私たちの環境プラント事業に新たな価値をもたらす原動力となります。廃棄物処理プラントの知識も必要になりますが、入社後、様々な部門のプロフェッショナルとの協働を通じて、自然と習得することができます。その過程で、ITスキルと環境技術の両方の視点を持つ、業界でも希少な存在へと成長していただきたいと考えています。 ・当社では、経験やスキルを最大限に尊重しながらも、新たな挑戦の機会を提供します。「技術を通じて社会課題解決に貢献したい」「データの力で業界に変革をもたらしたい」という想いを持つ方に活躍していただきたく思います。 【JFEエンジニアリングについて】 エネルギー、環境、社会インフラ、機械・システムなど幅広い分野においてプラントや構造物のEPC(設計・調達・建設)、運営事業を展開しています。エネルギーサービスやリサイクルといった分野に進出するなど、EPC部門を持つエンジニアリング企業として、社会に必要不可欠なインフラ構造物を国内外に提供しています。 職種の変更範囲:当社業務全般

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】 ・MUFG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、評価基準を設定 ・データの前処理、モデル構築、モデル評価 ・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する ・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。 ・開発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。 ・20代-30代のメンバーが大半 【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ABEJA

●ミッション 本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。 ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。 ●業務内容 ・ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務 ・ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務 ・学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務 ・ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務 ・クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務 ・顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務 ・実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務 ・ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

AMBL株式会社

AIの未来を、あなたと創る。経験も情熱も活かせる、AIプラットフォームエンジニア募集! 本ポジションでは、LLMやAIエージェントといった最先端の技術を駆使し、社会の変革を支えるAIサービスの基盤開発をリードしていただきます。 今回は、 微経験の方から経験者まで幅広く募集 しておりますので、お気軽にご応募お待ちしております。 単なる開発者ではなく、AIモデルを社会に届け、育てていく中心的な存在として、技術とビジネスの両面から事業を牽引する、やりがいのある仕事です。 具体的には ●AIエージェント開発: LangGraphやADKなどの先進的なフレームワークを活用し、自律的に思考・行動する高度なAIエージェントの設計・開発をお任せします。 ●MLOps/LLM-Ops: AIモデルをスムーズに本番環境へデプロイし、安定稼働させるためのMLパイプラインを設計・実装します。開発から運用、継続的な改善まで一貫して携わり、サービスの価値を最大化するプロセスを構築してください。 ●技術の社会実装: 画像解析、自然言語処理、数理最適化など、幅広い分野のAI技術を駆使し、お客様の複雑な課題を根本から解決するソリューションを提供します。 ●技術とビジネスの架け橋: 技術的な知見を活かし、事業の成長にどう貢献できるかを見極める力を養うことができます。技術とビジネスの両輪で、お客様と当社の成功を牽引してください。 組織のミッション AI開発事業部:未来を創造し、社会を動かすAIのプロフェッショナル集団 私たちは、「AIの社会実装を構想・実現する力」と「人を育成する力」をミッションに掲げ、お客様の課題解決とAI活用推進を使命とするAI開発事業部です。めまぐるしく進化するAI領域において、常に最先端を走り続けます。 トレンドの速いAI領域において、 画像解析 、 数理最適化 、 生成AI 、そして AIエージェント といった「使えるAI技術」を常に追求し、社会実装を推進。 20以上の自社サービス開発と300件以上のAIプロジェクト支援実績があります。お客様の課題に合わせたAIソリューション提案から実装、そして内製化支援・教育まで一貫してサポートし、真に活用できるAIを提供します。AIによる効率化、生産性向上、新規ビジネス創出で、社会全体のDXを推進します。

株式会社NTTデータ

本ポストは開発経験者を対象にした第一金融事業本部の銀行・クレジットの開発を希望する方向けの集約ポストです。 貴方のご経験・希望をもとに、幅広いポストからマッチするプロジェクトをご提案します。 職種 ・業務アプリケーションエンジニアとして、顧客企業の要望を実現、または自ら新たなサービスを企画提案し、設計・開発する。 ・インフラエンジニアとして、オンプレサーバ・クラウドやネットワーク・データベース・OS・ミドルウェア等、各種基盤の設計・構築する。 ・プロジェクトマネージャとして、大規模なプロジェクトから小規模なチームまで、ご経験に応じた運営を行う。 配属予定プロジェクト 例 1.銀行系 ・大規模基幹系システムのシステム更改や機能改善の企画検討、業務アプリケーション開発、基盤開発 ・インターネットバンキング/スマホアプリ/オープンAPIなどのデジタル技術を活用したシステム開発 2.クレジット系 ・メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(基幹系システムのモダナイズ案件、オープン系システムの開発) ・国内最大級のデータ利活用基盤構築、最先端のクラウドデータプラットフォーム構築 ・数百万~数千万会員を抱える会員向けスマホアプリ、QRコード決済サービス、ポイントサービスや各種新サービスなどのアプリ開発・クラウドプラットフォーム構築 関連する技術やサービス 言語:Java(Spring Framework)・JavaScript・HTML・C++・PL/Ⅰ・COBOL など 製品/サービス:Linux・Windows・AIX・RHEL SAS Viya・Oculus-CDD・Oculus-Filter・VMware・intra-mart Docker・Kubernetes・Ansible AWS・Azure・GCP・Salesforce・ServiceNow Oracle・Postgre Systemwalker・Hinemos など 開発手法:CI/CD・DevOps・SAFe・TERASOLUNA開発標準 など お客様例 日本最大の金融機関を含む、本邦5大金融グループの一角を担う金融機関のうち、3銀行。 大規模かつ先進的なクレジットカード会社 多数。 セーフティネットを担う金融機関(国内外) 組織情報 金融業界における大規模先進企業と共に社会変革・業界変革の最前線に立つ

株式会社メドレー

社内のプロダクトマネージャーやデジタルマーケティング責任者とともに、プロダクトグロースに向けた業務に取り組んでいただきます。 具体的な内容は以下のとおりです。 ・テクニカルな施策の立案、実装、分析 ・タグの最適な実装方法の提示、実装、運用 ・BigQuery に蓄積したデータやを活用した企画立案、新たなデジタル広告の導入 ・Cookie の取り扱いに関する情報収集と未来予測 ※ Google Analytics 360 , Tag Manager , BigQueryなどを活用しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 デジタルツイン領域において、3D可視化やリアルタイムデータ処理を支える高品質なバックエンドシステムを構築し、クラウドネイティブなアーキテクチャによって拡張性・可用性の高いシステム基盤を実現する /実用的な最先端技術を活用したAI向けのデータエコシステム基盤および関連システムの開発・整備および導入支援 【主な業務】 ・デジタルツインシステムの開発において、クラウド環境上で動作するバックエンドシステムの設計・開発・運用を一貫して担当する ・AI向けデータエコシステム基盤および関連システムの設計・構築・運用・自動化を担当する 【具体的な業務】 <デジタルツイン開発 バックエンド> ・Java / Spring BootによるAPIおよび業務ロジックの設計・開発 ・gRPC通信を用いたマイクロサービス間連携の実装 ・PostgreSQLを用いたデータ設計およびクエリ最適化 (特に時空間データのモデリング・最適な保持設計) ・CZML(Cesium Language)などを用いた3D地理空間データ配信のサーバサイド実装 <デジタルツイン開発 クラウド/インフラ> ・AWS(ECS / Fargate / EKS / S3 / RDS / CloudFrontなど)を活用したシステム基盤の設計・構築 ・Dockerコンテナ環境の構築および運用 ・CI / CDパイプラインの整備・運用(CodePipeline / CodeBuild など) ・CloudFormationによるInfrastructure as Codeの推進 <データエコシステム開発> ・AI向けデータエコシステム基盤および関連システムの設計・構築・運用 ・データ収集・蓄積・配信を支えるデータパイプラインの設計および自動化 ・データ基盤および関連システムの企画・導入支援 <運用・品質・改善> ・セキュリティ設計(WAF / IAM / KMS /ACMなど)およびネットワーク設計(VPC / ALB / NLBなど) ・フロントエンド/インフラチームと連携したアプリケーション実行環境の最適化 ・コードレビュー、自動テスト実装、リリース支援による品質担保 ・コスト最適化、パフォーマンス改善、運用効率化の推進 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ●就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

株式会社日立製作所

職務概要 ・計画最適化サービスにおける案件対応(開発リーダー) ・計画最適化サービスにおけるサービス開発まとめ(既存プログラムのアップデートや追加オプション・アセットの開発) ・DX、AIなどの新技術ソリューションの開発・導入 職務詳細 計画最適化サービスとしてエンジンを活用したアプリケーション開発を案件を通して経験いただき、計画最適化サービスの開発プロセスやノウハウを経験いただき徐々に開発リーダーとして案件対応やサービス機能エンハンスのリーダーをお任せしていきます。 アジャイル開発で対応する場合が多いので、アジャイルの開発の経験もできます。 <具体的な業務例> ・プロジェクトの開発リーダーとしてチームを牽引し、業務アプリケーション開発を推進 ・エンジンやサービスの機能のエンハンス検討・推進 ・新技術ソリューションの検討・検証・評価・開発 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●Hitachi AI Technology/計画最適化サービスMLCP https://www.hitachi.co.jp/products/it/industry/solution/mlcp/index.html ●日立の生産計画最適化技術が「第71回大河内記念生産賞」を受賞 https://www.hitachi.com/ja-jp/press/articles/2025/03/0326a/ ●日立のLumadaソリューションを通して、日立ハイテクの半導体製造装置における生産計画の自動立案を実現 https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/news/20230524.html ●ニチレイフーズと日立が協創 AI技術を活用した、食品工場の「最適生産・要員計画自動立案システム」本格稼働へ 出展:日立ニュースリリース https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/02/0204.html ●花王が日立との協創により、売場づくり強化に向けて店頭支援巡回計画を自動化 出展:日立ニュースリリース https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/07/0719.pdf ●日立評論2020 Vol.102 No.6 https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2020/06/06b07/index.html ●日立評論2021 Vol.103 No.6 https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2021/06/06a06/index.html 配属組織名 インダストリアルソリューションビジネスユニット ソリューション&サービス事業部 産業第2ソリューション本部 産業第4ソリューション部 配属組織について(概要・ミッション) 幅広い業種の計画業務に課題を抱えるお客様に対して、計画最適化サービスを提供しています。 数理最適化、機械学習、生成AIなどの最新技術を活用したソリューションで顧客導入実績を積み上げており、サービス内容のアップデートをしながら、さらに事業規模拡大を狙っています。 キャリアパス 業務アプリケーション開発を通じて、アプリケーションスペシャリストとしての専門スキルを習得しながら、将来的にはサービスにおける開発全般のとりまとめを期待しますが、その他にもプロジェクトマネージャとしてプロジェクト全体を牽引する道や、複数案件に技術者として参画するスペシャリストとしての道、新技術を用いた新サービス・ソリューションの事業の企画開発の道など、多様なキャリアパスを選択できます。 幅広い業務を経験いただきながらご本人の経験・適性・志向に応じて相談しながら選択が可能です。

株式会社日立製作所

職務概要 金融分野向けのパッケージアプリケーションの新規企画・設計・開発、お客様向けの業務アプリケーションの設計・開発、生成AIと連携するアプリケーションの設計・開発などのプロジェクト推進・取り纏めをお任せいたします。 職務詳細 ・組織内のメンバーの進捗や品質を管理する業務の取りまとめ役として、ソフトウェアアプリケーションの企画～実装を行う ・要件を明確化するためにビジネスアナリストと連携し、開発手法やコードの標準化を図るために他の開発者と協働 ・テスト計画の支援や仕様設計、性能基準のレビューを品質管理・評価担当者の連携 ・アプリケーションソフトウェアの質を改善するための技術開発を検討・技術提案 ・顧客ニーズに合った製品とサービスの企画・提案・開発 ・技術文書やユーザー向け文書の作成 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●提供製品 ・Hitachi AI Technology/Prediction of Rare Case(AT/PRC)　 発生頻度の低い事象を高精度で予測し、その根拠を提示する日立の人工知能技術Hitachi AI Technology/Prediction of Rare Case(以下、AT/PRC)を活用した、AIスコアリングサービス 稀な事象の予測や、予測根拠の説明が求められる新規取引顧客の評価、信用度調査や株式の不公正取引審査など、さまざまな業務に適用可能 ※参考:　金融ソリューションHP(https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/common/atprc/index.html) 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融デジタルイノベーション本部　第3部　 配属組織について(概要・ミッション) 金融デジタルイノベーション本部は事業創出～実装・保守までの一気通貫のソリューション提供/金融分野を起点とした共通技術支援をミッションの主軸としております。 金融業界に向け、機械学習、生成AIなど、新技術を用いた新しいソリューションの提案を通して、お客様への価値提供、そのための、技術検証・技術開発を実施し、社会貢献を行う組織です。 ●顧客領域:銀行・証券・保険など 金融システム事業部内でのソリューション提供組織となるため、組織内にはデータサイエンティスト・ビジネスアナリスト・アプリケーションエンジニアなど様々な職種の方が在籍しております。 キャリアパス ・アプリケーション開発に関わる専門領域を高めるキャリアアップも可能 ・アプリケーション開発を軸とする新規DXビジネスの創出に関わるキャリアアップも可能

株式会社kubell

当社のCRMシステムアーキテクトとして、Salesforceプラットフォームを中核とした、マーケティングおよびセールス活動を支えるCRMシステム全体の設計・構築をリードしていただきます。 Salesforceだけではなく、多様な外部SaaS(Marketo、Zoom API、MiiTel、ユーソナー、troccoなど)やSnowflake・Google Cloud・AWSなどが提供するAIサービスとのインテグレーションを積極的に推進し、CRM活動の更なる高度化・効率化を実現することで、事業成長に貢献することがミッションです。 同じ組織内のデータチームやオペレーション設計チーム、組織を跨いでマーケティング、セールス、IT部門など、多くの組織とのハブになりながら、密接に連携していくことを重視しており、現場からの業務要件を、実現可能なシステム要件定義へと具体化し、開発計画に落とし込み、開発を推進する役割を担って頂きます。 ●<業務内容の一例> ・全社および関係部門(マーケティング、セールス等)の戦略・業務特性の理解 ・CRMシステムのグランドデザイン設計 ・Salesforceおよび連携システムの設計・構築・運用 ・多様な外部SaaS(Marketo, Zoom API, MiiTel, ユーソナー, trocco等)との連携、インテグレーション ・データ基盤(Snowflake等)やAIサービス(Google Cloud, AWS等)との連携とデータ・AI活用の推進 ・パートナーマネジメント ※変更の範囲 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) ●所属部門・チーム ・所属組織のデータソリューション推進ユニットは、データアナリティクス、データエンジニアリング、CRMシステム開発、ビジネスオペレーション設計などの機能が集結した組織形態になっており、互いに連携し、スピーディな意思決定ができる組織体制となっています。 ・本ポジションであるCRM推進チームはBizOps推進グループの協働が特に多く、kubellグループが持つ顧客情報が統合的に管理され、マルチプロダクト化に向けてCRMオペレーションとシステム構築を担っています。 ・少数精鋭で、当事者意識を持って主体的に動き、周囲の組織を巻き込みながら推進をしていくスタンスがチームの特徴です

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●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

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。