TechGo

ITエンジニア転職ならテックゴー

ITエンジニア転職・求人TOP>
(5ページ目)>

英語活用 PythonのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 237 件

121~150件を表示

【JAPAN AI】Research Engineer, LLM modeling / Japanese

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

1,200~2,000万円

東京都(新宿区)

macOS

Docker

Confluence

React

Kubernetes

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Next.js

PyTorch

Notion

TypeScript

Slack

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

英語活用

リモート可

土日祝日休み

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

JAPAN AI株式会社

JAPAN AI株式会社

シニアセキュリティエンジニア(IT戦略本部)| フルフレックス/リモート可

セキュリティエンジニア(インフラ)

正社員

全社におけるセキュリティの「あるべき姿」を実現するため、ゼロトラストアーキテクチャの高度化、仕組みの開発・実装、インシデント指揮などを主導していただきます。単なる運用にとどまらず、自動化の推進やエンジニアリングによるガバナンス強化を期待しています。 ご自身の専門性や志向に合わせて、以下のいずれかの領域を強みとして軸に持ちつつ、横断的なプロジェクトをリードしていただきます。 【具体的な業務内容例】 ●コーポレートセキュリティ(監視戦略・インシデント指揮) ・ゼロトラストアーキテクチャに基づくセキュリティ基盤(Entra ID、Intune、Jamf、Microsoft Defender for Endpoint、Netskope等)の設計、高度化、運用・改善 ・大規模ログにおける検知ロジックの実装、チューニング、脅威ハンティングの推進 ・インシデント発生時のログ解析、端末フォレンジック、マルウェア解析などの技術調査および全体指揮 ・Python、GAS等を活用した、調査・対応オペレーションおよびSaaS連携の自動化ツールの開発 ●セキュリティガバナンス(エンジニアリングによる効率化・可視化) ・全社セキュリティポリシー・規程の策定・改定と、AI等を活用した社内問い合わせ対応の自動化・効率化 ・各種認証(ISMSなど)の取得・維持に向けたプロジェクトマネジメント、内部監査対応 ●他部門連携・ベンダーコントロール ・プロダクトセキュリティ部門と連携した、自社プロダクトに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストの計画立案、外部ベンダーへの発注および進行管理 【キャリアパス例】 ご志向性等に応じて様々なパスを検討できる環境です。シニアメンバーとしてご活躍いただいた後、以下のようなキャリアを広げていくことを期待しています。 ・マネジメント志向: 組織マネジメントを担うGM(グループマネージャー)へのステップアップ ・ゼネラリスト志向: 全社的なセキュリティ戦略企画やリスクマネジメントの主導 ・スペシャリスト志向: IT・セキュリティ領域における高度な専門性の追求 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 ●解決したい課題 IT戦略本部 セキュリティグループにおいて、これまでのセキュリティ施策を今まで以上に深め、運用の平準化・標準化を推し進めるとともに、AIをはじめとする最新技術を取り巻く新たなリスクに対する対策・戦略立案を牽引していただきたいです。 ・運用基盤の再構築・標準化 ブラックボックス化したシステムと既存ルールを紐解き、最新の組織規模に合わせた運用フローの抜本的な見直し・標準化の推進。 ・最新技術の活用と対策・戦略立案 AI等の最新技術に対する新たなセキュリティ対策や戦略を立案する。また、過去の構築時点では解決が難しかった課題に対し、自動化ツールなどを駆使したアプローチで根本的解決を図る。 ・高度なゼロトラスト環境の確立 多様なデバイスやネットワーク環境からのアクセスに対し、「セキュリティと利便性」の高度なバランスを保ちながら、新たな脅威への対策を実施する。 ●所属組織 IT戦略本部 セキュリティグループ 現在5名程度の組織で、プロジェクトは1〜2名のチームで担当します。 自分の担当領域に線を引かず、テクノロジーを武器に泥臭く課題解決を推進しています。

800~1,000万円

東京都(港区)

Terraform

Python

育児支援制度あり

英語活用

リモート可

フルフレックス

土日祝日休み

服装・髪型自由

従業員数100名〜1000名未満

Python

海外勤務・出張あり

管理職・マネージャー候補

英語活用

フレックス勤務

自社プロダクト・サービス開発

フルスタックエンジニア(クラウド共通基盤/CoE領域)

クラウドエンジニア

正社員

業務内容 近年、企業では CoE(Center of Excellence)や DX(デジタルトランスフォーメーション)を軸とした、ビジネススピードと柔軟性の向上が求められています。 特に、マルチベンダー環境での開発やクラウド移行を契機として、全社的な最適化を推進する動きが加速しています。 こうした市場環境の変化により、Web・クラウド・モバイルなどの多様な領域を横断的に担えるフルスタックエンジニアに加え、幅広い技術知識を活かして計画立案やガイドライン策定をリードできるエンジニアのニーズが高まっています。 このため、当部門ではナレッジや人的リソースの拡充を目的として、採用体制を強化し、開発および支援体制のさらなる充実を図っています。 【仕事概要】 ① メディア・エンターテインメント業界向けフルスタックエンジニア メディア・エンターテインメント業界向けのシステムやサービスの開発において、要件定義から設計・開発・テスト・運用まで、一貫して携わります。フロントエンドからバックエンド、クラウドインフラまで幅広い技術領域を担当し、プロジェクトの技術的な中核を担います。 ② CoE 領域フルスタックエンジニア 業界を問わず相談を受ける中で、内製化やマルチベンダー開発における環境・プロセスの整備を支援します。 具体的には、お客さまの状況に応じて現状整理とゴール設定を行い、クラウド環境における標準ドキュメントの整備や、それを実現する共通基盤(インフラ、アプリケーション、CI / CD 環境など)の構築を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・お客さま要件のヒアリングおよび技術的な課題の整理・調査・提案 ・システムやサービス開発におけるプロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダー、チームメンバーとの協働による開発推進(アジャイル / スクラムマスターなど) ・Web アプリケーションの設計・開発(React、Next.js、Vue.js など) ・サーバーサイド開発(Node.js、Python、Java、C#、Go など) ・クラウド環境(AWS、Azure、GCP など)でのインフラ設計・構築 ・データベース(PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server、Aurora、Cosmos DB、MongoDB など)の設計・構築 ・データ基盤やデータパイプライン(ETL / ELT 処理など)の設計・構築 ・CI / CD パイプラインの構築・運用(GitHub Actions など) ・技術選定やアーキテクチャ設計への参画 <プロジェクト例> ①メディア・エンターテインメント業界向けフルスタックエンジニア ・営業放送システム ・ネット局番組情報連携システム ・コンテンツ販売・Web 番版 ・メディアアセットマネジメント(MAM) ・広報情報連携システム ・スポット自動作案 ・視聴率分析システム ・ニュース情報システム ・選挙システム ・日経サステナブルリンク ・コミックス情報管理システム ・新世代ゲーム開発環境のクラウド化 ・放送設備系システムの端末セキュリティ対策 ・エンタメ企業向け Google Identity 導入支援 ②CoE 領域フルスタックエンジニア ・Azureクラウドにおける環境払い出し整備および自動化 ・API開発向け標準アプリケーション払い出し整備および自動化 ・Azureクラウドにおける社内ポリシー考慮したセキュリティ・ガバナンス向上施策 ・GitHub環境導入およびオンボーディング支援 ・GitHub環境移行支援 ・開発プロジェクト伴走によるプロジェクト標準定着化および育成支援 ・開発系ガイド検討およびドキュメント作成 ・社内システム連携用APIハブ環境構築 ・UI/UXプロセス検討および環境構築

420~1,000万円

東京都(港区)

CSS

Amazon RDS

React

Oracle

Java

Microsoft Azure

GitHub Actions

Go

MongoDB

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Next.js

MySQL

AWS

Node.js

Vue.js

SQL Server

C#

Amazon Aurora

PostgreSQL

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

英語活用

リモート可

フルフレックス

時短勤務可

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

Cloud Service DevOps Engineer

DevOpsエンジニア

正社員

概要 グループ経営ソリューションに関する自社プロダクト(クラウドサービス)を活用し、イノベーションを加速いただくために、迅速なサービス向上を実現し、改善を進めていく活動に貢献いただきます。 これまでに無い新しい製品(クラウドサービス)開発と成長に挑戦し、共に新しい価値の提供を目指していただきます。 ●業務内容 プロダクト(クラウドサービス)のDevOpsエンジニアとして、運用設計・実装・テスト・計測・改善を主体的に実行していただきます。 期待する事 ・ミッションクリティカルな用途にご利用いただいているサービスの品質を担保しながら、改善・イノベーションを促進していけるよう中長期的な観点とともに解決策、改善策を考案し、アプリケーション開発・SREチームとともに推進していくこと ・アプリケーションのモダナイゼーションと自動化・安定性向上を進める環境を構築していくこと ・ワンチームとして、各関係者と共に有機的かつ能動的にリードしていくこと ・クラウドアーキテクチャや製品、開発プロセスまで継続的な改善と最適化を推進する活動に貢献いただくこと 配属部門 プロダクト開発本部 プロダクト基盤部

650~1,500万円

東京都(港区)

C#

Ruby

Python

Go

Kubernetes

Java

JavaScript

Scala

Docker

C++

英語活用

自社プロダクト・サービス開発

上場企業

Cloud Service Technical Advisor(マネージャー候補)

QAエンジニア

正社員

概要 グループ経営ソリューションに関する自社プロダクト(クラウドサービス)の活用を推進いただくために、構築、運用、改善に関する中長期のプラン策定、技術支援を推進いただきます。 新しい製品(クラウドサービス)開発、改善に挑戦し、共に新しい価値の提供を目指していただきます。 ●業務内容 プロダクト(クラウドサービス)の活用を推進いただき顧客満足度を高める技術支援エンジニアとして、顧客とのコミュニケーションをリードし、 社内の営業・製品管理・開発・運用と連携しながら「顧客満足度・活用度」の追及を主体的に実行していただきます。 期待する事 ・ミッションクリティカルな用途にご利用いただいているサービスの品質を、コストバランスと共に適切なレベルと利用方法となるよう中長期的な観点とともに解決策、改善策を提示し、推進していくこと ・お客様の事業成長をご支援することに注力し、中長期的な信頼関係を構築していくこと ・ワンチームとして、社内・社外の関係者と共に有機的かつ能動的にリードしていくこと ・クラウドアーキテクチャや製品、開発プロセスまで継続的な改善と最適化を推進する活動に貢献いただくこと 業務の特徴 ・各業界をリードされているお客様のビジネスを支える重要なアドバイザー業務となります。 お役様のコミュニケーションの窓口となり、エンジニア視点で、開発、運用、長期にわたる継続的なサービスのブラッシュアップなど、 社内の主要な部門と改善を進めるため、経験値も技術力も高められます。 様々な観点での価値創造を推進するため、多様性を重視し、働き方も柔軟に組み立てることが可能です。 配属部門 プロダクト開発本部 プロダクト・エンジニアリング部

800~1,500万円

東京都(港区)

C#

Ruby

Python

Go

Java

Scala

C++

管理職・マネージャー候補

英語活用

上場企業

C++

JavaScript

Python

C言語

Go

Perl

生成AI・LLM

Java

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

英語活用

リモート可

従業員数1000名以上

リードシステム開発エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

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。 ・システム開発エンジニアチームの組織拡大に必要な活動全般(部内への定期的な技術発信活動、メンバー育成活動など) 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 ● 業務の変更範囲:なし

-

東京都(中央区)

Apache

AWS

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Microsoft Azure

GitLab

JavaScript

研修・勉強会あり

英語活用

フルフレックス

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

システム開発エンジニア(リーダー候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●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。 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

600~900万円

東京都(中央区)

AWS

Python

GitHub

Rust

JavaScript

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Slack

Backlog

MLOps

研修・勉強会あり

フルリモート(出社なし)

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

リード機械学習エンジニア(LLM専任担当)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 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。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・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

900~1,300万円

東京都(中央区)

GitLab

Rust

Docker

自然言語処理

JavaScript

Microsoft Azure

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

生成AI・LLM

Backlog

PyTorch

TensorFlow

AWS

Slack

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

転勤なし

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /

エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
希望条件を伝えて、求人を提案してもらう

リード機械学習エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様) ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ●このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1.機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 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 ●キャリアパスについて 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長) 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。 ●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。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●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 ● 業務の変更範囲:なし

850~1,200万円

東京都(中央区)

AWS

TensorFlow

PyTorch

Python

Go

GitHub

MLOps

Docker

Rust

GitLab

C++

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

英語活用

リモート可

フルフレックス

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

【Prod】カスタマーサクセスエンジニア(TSE)

カスタマーサクセスエンジニア

正社員

【プロダクトビジョン】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するDigital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数900万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021~2025年度予測) 【CSEチームとは】 お客様へサービスのスムーズな導入を技術支援する「IS(インプリメンテーションサービス)」業務と、導入後の高度な技術サポートを通じてお客様の継続的な成功を支える「TS(テクニカルサポート)」業務を主軸とした、エンジニアチームになります。 【主な業務内容】 ご入社後はまず、TSE(テクニカルサービスエンジニア)として、お客様の「テックタッチ」導入後の高度な技術サポートを推進していただきます。 将来的にはISE(インプリメンテーションサービスエンジニア)の領域も含む、多彩な技術フィールドでご活躍いただけます。 ●主なミッション 高い技術力とビジネススキルを発揮したテクニカルサポート: 深い製品知識とエンジニアスキルで迅速に問題に対応。 ビジネスチームとプロダクト開発チームの双方と密に連携し、お客様の「テックタッチ」利用における安定稼働と信頼回復を実現します。 事業推進のための技術的ハブとしての役割: ビジネスチームが顧客とのアライアンスや新規サービスを企画する際、製品知識とエンジニアリングの視点で構想の技術的実現性を支援。 PdMへの情報連携をリードすることで、新たな事業企画を技術面から支援します。 プロダクト改善への貢献: お客様の声や洞察に基づき、PdMチームの新機能の仕様策定を支援。 更にスプリントレビュー等を通じて開発チームもサポートし、プロダクトの継続的な価値向上と品質担保に貢献します。 業務効率化の推進:自チームだけではなく他チームと協業して業務を推進するため、常に全体最適に向けたプロセス設計、ツール導入や内製開発等に取り組んでもらいます。 ●ご経験を活かせる領域・サポート体制について 上記のミッションでは、これまで培ってきたWebシステム開発やテクニカルサポート、プロジェクトマネージメントといったご経験を発揮頂きたいと考えています。 もちろん、全ての領域に精通している必要はありません。 一部業務が未経験の方や、 特定の技術領域のご経験が浅い方でもご安心ください。 入社後のオンボーディングやチーム内でのサポートを通して、早期のキャッチアップとご活躍を全力でバックアップします。 新しい技術や未知の領域にも、安心して挑戦できる環境を用意しています。 【チーム体制】 現在4名で業務を行っています。 <TSE職入社メンバーの紹介> 新卒でWeb制作会社に入社し、サイト運用のディレクションやWebシステム開発の経験を積む。 その後、Salesforceの初期導入を実施するパートナー会社で、様々な業種業態の企業へ提案・開発を行う。 21年12月にテックタッチへCSEチームで入社。

550~950万円

東京都( 中央区)

C#

JIRA

Slack

AWS

Notion

Python

Linux

Windows

JavaScript

HTML

Docker

CSS

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

英語活用

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

クラウドネイティブアプリケーションや基盤の構築及び運用技術の開発

クラウドエンジニア

正社員

【職務概要】 研究開発全般を担い、サービスコンピューティングに関わる先端技術(クラウド、OSS、IT開発・運用管理)を用いた、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、業務の取り纏め者として、社内の関係者との関係を構築し、社内外の学習機会を活用するとともに、自身の経験や先行研究から積極的に学習する。 自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す。 これらの研究開発を通じて社会インフラのDX・GXを加速するサービスPF・ソリューションに貢献する。 【職務詳細】 ・サービスコンピューティングに関わる技術、業界動向、市場動向の調査 ・研究戦略・ロードマップの作成および研究提案 ・顧客課題を解決するための最良のアプローチや技術を選択・開発することにより、顧客ニーズに合った製品とサービスを定義、また、当該製品やサービスの価値を検証するためのプロトタイプ及びデモの開発 ・技術的専門性の観点から事業部門への情報提供ならびに提言 ・研究進捗管理、成果管理、論文執筆、社内研究報告の執筆、知財創生 働く環境 ①2~5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 ②在宅勤務を主として、ブレインストーミングなどのディスカッションなど、必要に応じて出社して推進いただきます。(週1回程度、個人差あり。) ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 キャリアパス 研究や技術に突出した高位専門職と、研究チームを牽引するマネージャ(プレイングマネージャ含む) 配属組織名 Digital Innovation R&D デジタルインフライノベーションセンタ サービスコンピューティング研究部 配属組織について サービスコンピューティングは、さまざまなITサービスを用いて、ビジネスとしてのサービスを実現するための技術や方法論を検討する研究分野です。 これを支えるアーキテクチャ、プラットフォーム技術、開発・運用技術、OSSを研究開発しています。 これらの研究開発を通じて、デジタルトランスフォーメーションを加速させ、社会イノベーションの実現に貢献します。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●研究概要 https://www.hitachi.co.jp/rd/careers/lab/digtec/02.html ●研究紹介動画 https://www.youtube.com/watch?v=52w95xmNT_Y Trust Data Sharing and Utilization Infrastructure for Sensitive Data Using Hyperledger Projects https://ossalsjp21.sched.com/event/rCg7 機械学習を用いたIT機器の性能異常検知におけるAmazon SageMakerの活用事例 https://pages.awscloud.com/JAPAN-event-OE-20211125-AIML-reg-event.html A Fault Diagnosis Method for Fuel Injectors Using Machine Sound Tien-Trien Le, Takahiro Sagara, Shogo Kunioka, Satoshi Inose, 2020 International Conference on Sensing, Diagnostics, Prognostics, and Control (SDPC) https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9353183 OpsSC: Decentralized Blockchain Network Operation Workflow for Hyperledger Fabric https://ieeexplore.ieee.org/document/9680558 ●関連事業 稼働音・測定データから建設機械の状態を診断するスマホ診断アプリ「ConSite® Health Check」を提供開始 https://www.hitachicm.com/global/jp/news-list_jp/20-03-23j/ 日立と〈みずほ〉が、ブロックチェーン技術を活用した金流・商流・物流の一体管理とサプライチェーンファイナンスの高度化に関わる実証実験を開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/12/1228.html 「IT運用最適化サービス」において、AI活用によりシステム稼働レポート作成業務のさらなる自動化を実現 https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/soft1/jp1/notice/2020/1002.html マルチクラウド環境で、人のスキルに依存しないシステム監視と一元的な業務運用管理を容易にする「JP1」の最新版を販売開始 高信頼な運用基盤をSaaS型で利用可能な「JP1 Cloud Service」も新たに提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/01/0121.html

830~1,080万円

東京都(国分寺市)

AWS

機械学習

Python

Go

Kubernetes

Microsoft Azure

Java

JavaScript

C++

Spark

C言語

生成AI・LLM

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

英語活用

リモート可

従業員数1000名以上

AIエージェントの信頼性向上技術に関する研究開発

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【配属組織名】 研究開発グループ Digital Innovation R&D 先端AIイノベーションセンタ メディアインティジェンス研究部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 当部署は、信頼できるAI技術およびその応用ソリューション技術の研究開発を通して、日立グループ全体の事業貢献することがミッションです。日立グループ内で利用されている、あるいは日立グループからお客様に製品提供されているAI関連ソリューションへ高い予測精度だけでなく、説明性、透明性、公平性など様々な性質を与える信頼できるAI技術の応用のほか、大規模言語モデルを活用したAIエージェントをミッションクリティカル業務に適用するための信頼性向上技術、およびこれを活用した新事業創生に関する研究開発を行っています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 日立グループが開発しているAI関連ソリューション事業全般に関わります 【関連記事】 ①生成AIの本格的な業務活用に向け、「業務特化型LLM構築・運用サービス」を提供開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/08/0829a.html ②日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/03/0326.html ③根拠校正技術と単純化技術で、より信頼される説明可能なXAI(eXplainable AI)を作る https://rd.hitachi.co.jp/_ct/17686085 【職務概要】 画像・テキスト・表データを扱うAI/AIエージェントについて、AIの有用性、説明性、公平性、透明性、倫理などの幅広い観点からの信頼できるAI技術の研究開発を担当いただきながら、チームメンバー・後進の研究・技術開発指導を行っていただくことも期待します。いずれはチームを引っ張るリーダーとなっていただき、研究戦略立案や信頼できるAI技術を活用する新サービス・事業の構想なども担っていただく人財となることを期待します。 【職務詳細】 ・信頼できるAI/AIエージェント技術の研究開発、特許出願、研究レポート・論文執筆 ・事業部・顧客への技術プレゼン・提案、製品試作・実証実験等の提案・実施 ・信頼できるAI/AIエージェント技術の研究ファンド提案 ・研究チームのリード、後進の研究指導 【働く環境】 ①3~5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 ②在宅勤務を主として、週に1回程度の出社頻度での業務実施が可能です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

830~1,080万円

東京都(国分寺市)

生成AI・LLM

Python

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

英語活用

リモート可

従業員数1000名以上

ソフトウエアエンジニアリングに関する研究開発

データエンジニア

正社員

【配属組織名】 研究開発グループ デジタルサービス研究統括本部 サービスシステムイノベーションセンタ DXエンジニアリング研究部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 ミッション:社会イノベーション事業をシステム技術でリードし、社会・環境・経済価値を提供する 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 産業、流通、自動車、鉄道、医用機器、エレベーター、ストレージ、AI活用デジタルソリューション、金融システム、官庁・自治体システムなど、日立グループのソリューション・サービスを支える様々なシステムを対象に、その高機能化、高品質化などの研究開発に携わることができます。 https://hitachi-dx-engineering-research.github.io/ 【職務概要】 ソフトウェア工学の知見に基づき、日立グループの事業分野における革新を主導するための、研究開発全般を担い、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、業務の取り纏め者として、社内の関係者との関係を構築し、社内外の学習機会を活用するとともに、自身の経験や先行研究から積極的に学習していただき、自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す仕事です。 産業、流通、自動車、鉄道、医用機器、エレベーター、ストレージ、AI活用デジタルソリューション、金融システム、官庁・自治体システムなどに求められる、先端ソフトウェア・システムを強化する研究開発を担当頂きます。 技術開発戦略の策定、プロトタイピングを通じた技術開発活動、知財創生活動、学会活動を通じた社会への成果の還元など、幅広い活動の一部または全部に関わることができます。 【職務詳細】 ・「デジタルトランスフォーメーション」を実現するための最新のITシステム開発手法の研究開発 ・信頼性の高い高品質なAIや、AIを使ったシステムを開発するための技術の研究開発 ・ビッグデータやAIを駆使した最先端のソフトウェア開発技術の研究開発 ・セーフティ・クリティカルなシステムを開発するための効率的なプロセスと方法の研究開発 (研究テーマ例)協創型アジャイル開発手法、DevOps、クラウドシフト、開発プロジェクトリスク検知、プログラム自動修正、テスト自動生成/自動実行、AIソフトウェアのテスト・検証、プロセスマイニング、組込みシステム性能検証、開発KPI間の因果関係分析、モデルベース開発(Model Based Systems Engineering)、高安全システム開発(安全リスク分析、機能安全)、組込みソフトウェア実装技術、Over The Air技術、自動運転ソフトウェア、VRによるソフト構造可視化、量子ソフトウェア開発環境 【働く環境】 ・配属組織/チーム:10~15人程度の研究ユニットの中で、2~3人程度のチームを構成して各テーマについて研究開発を行います。 ・働き方:コロナ下では在宅勤務をベースに、必要に応じて出社、出張などを行います。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

830~1,080万円

神奈川県(横浜市)

TensorFlow

PyTorch

Python

Java

JavaScript

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

英語活用

リモート可

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

深層学習による自然言語処理技術に関する研究開発

研究開発(R&D)エンジニア

正社員

【ミッション/期待する役割・責任】 機械学習・深層学習技術を応用した自然言語処理技術(対話処理も含む)の研究開発を担当いただきながら、チームメンバー・後進の研究・技術開発指導を行っていただくことも期待します。 いずれはチームを引っ張るリーダーとなっていただき、研究戦略検討やNLP技術を活用する新サービス・事業の構想なども担っていただくことを期待します。 【職務概要】 ・自然言語処理技術の研究開発、特許出願、研究レポート・論文執筆 ・事業部・顧客への技術プレゼン・提案、製品試作・実証実験等の提案・実施 ・自然言語処理技術の研究ファンド提案 ・研究チームのリード、後進の研究指導 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 現在のところ、中央省庁・自治体や金融機関などのお客様を中心とした業務システム/サービス製品において、文書処理・対話ログ分析などで技術貢献しています。 一方、日立グループ内での自然言語処理技術ニーズは広く、それらの日立グループ企業を通してさまざまなお客様向けの業務システム応用でも貢献しています。 配属組織名 Digital Innovation R&D 先端AIイノベーションセンタ メディアインテリジェンス研究部 配属組織について 当部署は、自然言語処理技術およびその応用ソリューション技術の研究開発を通して、日立グループおよび顧客企業の事業に貢献することがミッションです。 現在でも、日立グループ内で利用されている、また日立グループからお客様に製品提供されている業務システムやサービスなどへの自然言語処理技術の応用のほか、新事業創生に繋がる自然言語処理技術の研究開発を行っています。

950~1,080万円

東京都(国分寺市)

機械学習

Python

自然言語処理

生成AI・LLM

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

英語活用

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

ソフトウェア開発(電子顕微鏡)/茨城勤務【CT26224】

組み込みエンジニア

正社員

【職務内容】 ●CTシステム製品本部 解析ソフトウェア設計部において電子顕微鏡(SEM/TEM/STEM)を制御する組み込みおよびアプリケーションソフトウェア開発(操作GUI、電子光学系制御、高精度ステージ制御、真空排気制御、リアルタイム画像処理、等)をご担当いただきます。 ●当社の電子顕微鏡(SEM/TEM/STEM)は、光より波長の短い電子線を用いることで、光学顕微鏡では観察できない微細な構造を観察でき、金属・セラミックス・半導体などの無機材料から、高分子・生物組織まで、幅広い分野で利用されています。 ●当部署で行っている組み込みおよびアプリケーションソフトウェアを活用し、電子顕微鏡に付加価値を創出しております。電子顕微鏡装置を制御する組み込みソフトウェアに加え、例えば、製造工程において画像分析を用いて異常検査を行ったり、完成品の検査だけでなく、使用後の劣化状態をソフトウェアを用いて予測し、現品との比較検証を行ったりします。 当社の電子顕微鏡は観察する用途で用いられるだけではなく、製造工程の全工程で活用いただけるモノづくりのパートナーの役割を担います。当部署は電子顕微鏡の付加価値である組み込みおよびアプリケーションソフトウェア開発という重要な役割を担う部署です。 【入社後の業務について】 電子顕微鏡の各ユニット(ステージ・電子ビーム・真空など)に関する知見を深めながら、装置全体に関しての理解を深めて頂きます。具体的には、コーディングからスタートし、なぜこの機能が必要なのか、顧客から新機能の要求を頂いた際にどのように対応するのが良いかなどが理解できるようになって頂きたいと考えております。 その際、チームで協業して業務を進めていくため、OJTを通じて一緒に実機を動かしながら電子顕微鏡を学んで頂きます。また、社内にはソフトウェアに関する学習制度もありますので必要に応じた資格取得や、日立製作所にて用意している教育制度も活用できます。これらを通して、電子顕微鏡についての知見とソフトの知識を深めて頂きます。 その後は、顧客の状況、市場の状況などについても理解を深めていきながら、詳細設計、機能設計、システム設計、要件定義など、業務習熟度に応じ、より高度な上流設計業務へと段階的にステップアップして頂きます。ご希望・ご適正によっては、ハードウェア部隊へのチャレンジや、より顧客に近い、電子顕微鏡を用いたソリューション開発のポジションなどへのキャリアステップなどもございます。 【開発環境】 ●PCアプリケーションソフト OS:Windows 開発言語:C#, C++, Python, XAML 開発環境:VisualStudio ソフト開発フレームワーク:.NET Framework GUI開発フレームワーク:WPF ●組込制御ソフト CPU:ARM, SH OS:T-kernel, μ-ITRON 開発言語:C 開発環境:VisualStudio, HEW, Cygwin 【変更の範囲】会社の定める業務

519~878万円

茨城県(ひたちなか市)

C#

jQuery

Backlog

生成AI・LLM

機械学習

Python

C言語

JavaScript

C++

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

マイカー・バイク通勤可

業界未経験歓迎

第二新卒歓迎

英語活用

リモート可

フルフレックス

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

データエンジニア・アナリスト アドバイザリーおよび監査【FS INS AS T3】

データアナリスト

正社員

保険数理業務、データ利活用支援およびその他アナリティクス業務の拡大に伴い、生保・損保アクチュアリーと協力して顧客向けのアプリケーション開発、データ可視化等のデータエンジニアリングおよびアナリティクスを担うチーム(Technology Transformation Team(T3))のメンバーを募集しています。 伝統的な保険数理業務DX支援の他に、下記の領域においてアドバイザリー業務を行います。 ■医療データ利活用支援 ・保険者由来のレセプト、健診・ライフログデータや、NDB(ナショナルデータベース)、DPC(急性期病院)データ等の国民医療データに関する利活用支援を行います。 例えば保険会社向けには商品・付帯サービス開発支援や、公共クライアント向けには研究目的の国民医療データ活用支援を行います。 これにはML/AIによる疾患リスク予測モデル構築および性能評価、NDB/DPCデータの第三者提供・連結解析、データベースシステム更改に関する要件定義作成・工程管理支援なども含まれます。 ■TCFD(気候関連財務情報開示タスクフォース)、自然災害リスクモデリング支援 ・PwCで構築した自然災害モデルを活用し、損害保険会社への自然災害リスク評価と合わせて、一般事業会社におけるTCFDの物理リスク評価の支援を行います。 特に、TCFDにおいては気候変動の影響を評価するという観点から水災モデルの活用が一般的ですが、TCFDを通してERMにおけるリスク全般の再評価の必要性が高まっており、地震などの他の自然災害リスクの評価についても行います。 ■その他アナリティクス ・一般事業会社や公共クライアント向けに、データ分析能力を活用した営業施策立案とその効果測定、CX向上策立案等を支援します。 これにはクライアントの保有契約の特性を様々な角度から分析し、契約者・消費者の価格反応度に基づく契約者行動分析への活用や、会社の長期収支分析へ保険数理手法に基づく感応度・変動要因分析などの活用、および統計的手法による効果測定を行う事などが含まれます。 <所属組織 Actuarial Services (AS)について> PwC Japan AS (Actuarial Services) グループは、金融機関、特に生損保会社を中心に保険数理に関する幅広いアドバイザリー業務、監査業務を提供します。 私たちはアクチュアリーを保険会社の決算・商品開発・リスク管理等を行う狭義の専門家として捉えず、そのコア・コンピタンスを「クライアントの重要な経営課題に対し、リスク分析などの高い専門性と十分なビジネスの理解を融合させ、課題解決に向けたソリューションを提供すること」と位置づけています。 保険会社ではUSGAAP LDTI、IFRS17、国内経済価値ソルベンシー規制導入に伴うオペレーション負荷の増大など、業務の効率化ニーズが高まっています。 また、私たちが現在直面する多くの社会課題を解決するため、PwCあらた有限責任監査法人のパブリックセクター担当チームの一員として、国・地方公共団体や一般事業会社など、金融機関に限らないクライアントへ豊富な数理専門技術・テクノロジーに関する知見を生かし業務提供の深みと幅を拡げています。 こうした内容に関する支援を、欧米を中心としたPwCグローバルの先進事例を活かしつつ、適宜専門家と緊密な連携を取りながら、クライアントの課題解決を行います。

-

東京都

AWS

機械学習

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

R言語

英語活用

従業員数1000名以上

ソフトウェアアプリケーションエンジニア(Architecture & Design )

フィールドアプリケーションエンジニア(FAE)

正社員

自動車メーカー、Tier1に対し、自動量産コード生成、AUTOSAR、および仮想化されたECUを含むSoftware-in-the-Loopシミュレーションの分野における当社のソフトウエア製品を使用したエンジニアリング作業を実施します。 またカスタマートレーニングやカスタマーサポートを含む各種サービスを提供する役割も担います。 【業務詳細】 ①エンジニアリングプロジェクト(コア業務) プロジェクトの上流から下流まで一貫して関わります。 受注前:顧客要求の技術分析・提案 受注後:プロジェクトリーダーとして全体推進、キックオフおよび進行管理 導入フェーズ:SIL環境構築、国内外エンジニア(ドイツ本社含む)との協業 導入後:受入テスト支援、安定稼働に向けた技術サポート ②技術スペシャリストとしての活動 複雑な技術課題の解決(社内・海外連携含む) 製品の専門知識を活かした営業支援 技術デモ・PoC・マーケティングイベントへの参画 ③カスタマートレーニング 自社拠点および顧客先での技術トレーニング実施 ④カスタマーサポート(高度案件) 一般サポートでは解決できない高度な技術課題への対応

672~1,100万円

東京都

Python

Linux

Matlab

C++

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

英語活用

リモート可

従業員数100名〜1000名未満

外資系企業

ソフトウェア開発エンジニア/リーダー(画像処理・データ処理ソフト、アプリケーションソフト、Webアプリ)/茨城勤務【N371】〇

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

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。実際に顧客課題を解決するアプリケーションソフトウェアの開発を行います。 【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・課題を顧客にでヒアリングし、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 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル 【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。

694~1,000万円

茨城県(ひたちなか市)

C#

TypeScript

Python

C言語

Windows

Android

Rust

C++

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

マイカー・バイク通勤可

海外勤務・出張あり

業界未経験歓迎

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

人気の職種・スキルから求人探してみる

C#

TypeScript

MySQL

機械学習

Python

C言語

Linux

Windows

Java

JavaScript

PostgreSQL

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

マイカー・バイク通勤可

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

AI開発基盤エンジニア(半導体製造装置・計測検査装置)【MN366】

CI・CDエンジニア

正社員

●職務内容 本ポジションは、半導体製造装置・計測検査装置から生み出される膨大なデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。 AI画像処理・データ解析エンジニアが開発するモデルやソリューションを、 「安定して・安全に・継続的に使える形で現場に届ける」ための基盤づくり・運用を担っていただきます。 クラウド前提のDevOpsとは異なり、オンプレミス/GPUサーバー環境を中心とした、半導体業界特有の制約下でのAI基盤整備が特徴です。 ●職務詳細 以下の業務を、AIソリューション開発チームと密に連携しながらご担当いただきます。 1.インフラ・基盤設計/運用 ・オンプレミス環境におけるLinuxサーバーやGPUサーバーの設計・構築・運用 ・半導体製造装置・計測検査装置向け機械学習/AI開発基盤の整備・最適化 ・セキュリティ・性能・運用性を考慮した基盤構成の検討 2.開発支援・DevOps領域 ・AI開発チームが効率的に利用できるCI/CD環境の構築・改善・運用支援 ・コンテナ環境の構築・運用(開発~検証フェーズ中心) ・開発・検証プロセスの標準化、運用ルール整備 3.横断的な役割・改善活動 ・複数のAI開発チーム(約4チーム)を横断し、 ・基盤・運用面から支援 ・社内のAI開発者・サーバー管理担当と協働し、開発環境の共通化やベストプラクティスの整理・展開 ・新技術・新ツールの調査・評価・導入によるシステム全体の信頼性・パフォーマンス・ユーザビリティ向上 ※AIモデル開発そのものが主業務ではありませんが、AI開発プロセスに日常的に関わる立場となります。 ●開発環境 ・OS/インフラ: Linuxサーバー、GPUサーバー ・CI/CD: GitHub Actions ・コンテナ技術: Kubernetes、Docker ・IaC (Infrastructure as Code): 該当ツール ・監視・可観測性: Prometheus、Grafana ・ML基盤: PyTorch、TensorFlowを用いた環境

694~1,000万円

東京都(中央区)

Terraform

AWS

Ansible

TensorFlow

PyTorch

Jenkins

機械学習

Python

Linux

GitHub Actions

Kubernetes

Docker

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

マイカー・バイク通勤可

管理職・マネージャー候補

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

AI・画像処理・データ解析アプリケーションの開発エンジニア/東京勤務【MN121】

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●職務概要 半導体関連の抱える計測・検査・運用上の課題に対し、AI・画像処理・データ技術を用いたデジタルソリューションを企画・実装を支援するポジションです。 装置・計測データを起点に、課題の構造化・仮説立案、最先端のAI・データ技術の活用や最適なツールの選定、開発スコープの定義など、上流工程から携わっていただきます。 要件定義からデータ分析モデルの構築、ソフトウェア実装までの一連のプロセスをチームで推進し、単なる分析・PoC要員ではなく、プロジェクト/チームのサブリーダーとして、上流工程から実装までを主導的に推進する役割を期待しています。 また、成果物の権利化・学会発表までを担います。 ●職務詳細 以下の業務をチームのサブリーダーとしてリード・推進していただきます。 1.課題分析・企画フェーズ(上流) ・半導体計測・検査・製造プロセスに関する課題の整理・構造化 ・装置データ・画像データを起点とした課題仮説の立案 ・解決すべきターゲット設定および実行計画の策定支援 ・ソリューション構想段階における顧客とのディスカッション・要件整理 ※顧客側がAI活用の初期段階であるケースも多く、課題定義から主導的に関与する場面が多いのが特徴です。 2.技術検討・設計フェーズ ・AI・画像処理・データ解析における最適なアプローチの検討 ・利用技術(モデル構造・アルゴリズム・フレームワーク・ツール等)の選定 ・開発スコープ・対応方針・役割分担の設計 ・小規模プロトタイプを用いた技術検証 ※OSSモデルを利用するだけでなく、対象データ・精度要件に応じてモデル構造に手を加える開発が前提です。 3.開発・検証フェーズ ・要件定義、データ前処理・加工、AI/画像処理モデルの構築・チューニング、評価・分析・報告、ソフトウェア実装 ・顧客と連携したPoC(概念検証)・PoV(価値検証)の実行、開発成果物の権利化および学会発表 【開発環境】 ・言語:Python ・AI/MLフレームワーク:PyTorch(推奨)、TensorFlow、JAX ・画像処理ライブラリ:OpenCV、Pillow、または同等のライブラリ

694~1,453万円

東京都(中央区)

PyTorch

TensorFlow

画像認識

生成AI・LLM

Python

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

マイカー・バイク通勤可

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

AIアプリケーションエンジニア/東京/FPTソフトウェアジャパン

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●業務概要 ・フロントエンドもしくはバックエンドの開発に関するスキルを持って、AIアプリケーションの開発案件に従事していただきます。 ・FPTグループのデジタル技術基盤を活かしつつ、お客様にAIの価値を提供できるよう、AIソリューションの開発をしていただきます。 ●詳細業務 ・AIエンジニアやデータサイエンティストと連携したAIアプリケーション開発 ・クラウドネイティブでのAIアプリケーション開発 ・AIアプリプラットフォームやフレームワークを利用した開発 ・FPTのエキスパートと連携したデリバリー ・FPTのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討・開発支援 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討(ハンズオン含む)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

600~1,200万円

東京都(港区)

Python

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

英語活用

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

外資系企業

C++

JavaScript

Python

生成AI・LLM

TypeScript

Google Cloud Platform(GCP)

Windows

Linux

AWS

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

マイカー・バイク通勤可

英語活用

リモート可

時短勤務可

年間休日120日以上

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

上場企業

株式会社アイシン

Python

JavaScript

生成AI・LLM

Windows

Linux

AWS

TypeScript

C++

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

マイカー・バイク通勤可

英語活用

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

年間休日120日以上

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

上場企業

DLG / データエンジニア / 東京 / FPTソフトウェアジャパン株式会社

データサイエンティスト

正社員

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニア/サイエンティストとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 <具体的には> 小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。 ・クラウド環境(AWS, GCP)でのデータパイプライン設計・構築・運用 ・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装 ・各種API連携、データ統合処理の開発 ・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション(日本語・英語) ※ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。 <選考事業部について> デジタル流通事業本部は、流通・物流を中心に、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

800~1,000万円

東京都(港区芝公園1丁目7-6 KDX浜松町)

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Snowflake

Amazon Redshift

BigQuery

社宅・家賃補助制度あり

退職金制度あり

英語活用

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

外資系企業

DLG /【ハイレベル】データエンジニア / 東京 / FPTソフトウェアジャパン株式会社

データエンジニア

正社員

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニアとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 <具体的には> 小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。 ・クラウド環境(AWS, GCP)でのデータパイプライン設計・構築・運用 ・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装 ・各種API連携、データ統合処理の開発 ・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション(日本語・英語) ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。 <選考事業部について> デジタル流通事業本部は、流通・物流を中心に、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

1,000~1,200万円

東京都(港区芝公園1丁目7-6 KDX浜松町)

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Snowflake

Amazon Redshift

BigQuery

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

英語活用

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

外資系企業

1
4
5
6
8

Python×詳しい条件で求人を探してみる

ソフトウェア開発

フロントエンドエンジニアバックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)フルスタックエンジニアモバイルアプリエンジニアシステムエンジニア(Web)システムエンジニア(業務系)フィールドアプリケーションエンジニア(FAE)パッケージ導入・システム導入ERPエンジニアプログラマー(PG)SalesforceエンジニアServiceNowエンジニアローコードエンジニアRPAエンジニア

条件を変えて求人を探してみる