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MNTSQ株式会社

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://info.mntsq.com/aicontract-assistant) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・既存プロダクトの既存機能の改善や新機能の開発 ・新プロダクトの開発 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・フロントエンド領域の技術的なリード 　└技術的な課題発見および解決策の提案・実行 　└コードレビューを通じた知見の共有 　└要件定義・設計・実装 　└最新技術の検証と導入の検討 　└新規プロダクトを生み出すための社内基盤の構築 ・他部門とのコラボレーション 　└デザイナーや PdM と共に UI/UX デザインの検討 　└知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション 　└Slackチャンネルや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客との商談やヒアリングに同席する機会あり 【参考記事】 [「フロントエンド」の枠を超えて、事業価値を最大化する。MNTSQエンジニアの“越境”思考とは](https://note.mntsq.co.jp/n/nb414778ed30d) ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

MNTSQ株式会社

UIに関する高い専門性を活かし、プロダクトデザインエンジニアは、プロダクトのUI品質と一貫性を高めるために、デザインシステムの拡充と既存アプリケーションへの適用をリードします。デザインをコードとして再現しきる実装力を前提に、複雑なUIの設計から実装までを担い、プロダクト全体の体験向上につながるUI基盤を整備します。デザイン・フロントエンド開発を担当いただくポジションです。 ●業務詳細 ・デザインシステムの拡充 　└コンポーネントやスタイルの整備 　└再利用性・保守性を高める設計(UIの標準化、ガイド整備) ・既存アプリケーションへの適用推進 　└既存画面への段階的な適用計画の策定 　└既存実装との整合を取りながらの移行・改善 ・複雑なUIの設計と実装 　└仕様やデザイン意図を踏まえたUI設計 　└UIの統一性、操作性、拡張性を意識した実装 ・関係者連携 　└デザイナー、フロントエンド/バックエンド、プロダクトマネジャーなどと連携し、UIの論点整理と実装方針の進行 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●デザインエンジニア・フロントエンドエンジニア・プロダクトデザイナーの役割の違い <プロダクトデザイナー> ・UX・体験設計の起点を担う:情報設計・UIデザイン・プロトタイピングを通じて「何をどう見せるか」を定義する ・PdM・エンジニアと要件定義フェーズから連携し、ユーザー課題を解決するデザインを主導する ・デザインシステムの構築・運用やプロセス標準化など、デザイン組織の基盤づくりにも携わる <デザインエンジニア> ・UIに責務を持つスペシャリストとして品質と一貫性を担う:デザインシステムの拡充・既存プロダクトへの適用をリードする ・デザインをコードとして再現しきる実装力を前提に、複雑なUIの設計から実装までを一気通貫で担う(UI専門職) ・デザイナー・フロントエンド・バックエンド・PdMと横断的に連携し、UI基盤の整備を推進することで他職種の開発生産性に貢献する <ソフトウェアエンジニア(フロントエンド)> ・アプリケーションのロジックとバックエンド連携に責務を持つ:UIにも携わるポジションですが、比重はロジック・設計・アーキテクチャが高い ・既存プロダクトの改善から新プロダクトの立ち上げまで、フロントエンド全体の技術的課題発見・解決を担う ・複雑な契約業務をユーザーが直感的に操作できる体験へ落とし込む 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

MNTSQ株式会社

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割 　担当開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

MNTSQ株式会社

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・テックリードとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて <テックリードの役割> ・アーキテクチャー設計 ・全体最適をふまえた技術意思決定 <リードエンジニアの役割> ・担当開発アイテムのリード ・技術的意思決定・テックリード補佐 ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】 [MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

LiNKX株式会社

LiNKXのFintech分野におけるソフトウェアエンジニアとして、下記業務をご担当頂きます: ・製品開発をサポートし、最新のソフトウェアソリューションを実装する ・スケーラブルなシステム、データベース、アプリケーションの開発と管理 ・クリーンで保守性の高いコードの作成、高水準のAPIの作成 ・ソフトウェアのテスト、トラブルシューティング、デバッグ、アップグレードによるパフォーマンスの最適化 ・セキュリティとデータ保護におけるベストプラクティスの適用 ・技術文書の作成と管理 ※インフラメインではありますが、一部DevOps業務も含まれます。 ●プロジェクト例 1.サードパーティーに向けた金融機能の公開APIの開発 ・Frontend: TypeScript/Angular/Ionic ・Backend: Go, Kotlin/Spring ・認証認可: OAuth 2.0/OpenID Connect/FAPI(Financial-grade API) 2.小売業のキャッシュレス促進/加盟店手数料の仕組みを変えるインハウス決済システムの企画/開発 ・Backend: Go, Java ・Infrastructure: GCP, マイクロサービス, GKEなどのKubernetesを前提にしたサービス 3.大手金融機関のオンライン完結型金融サービスの新規開発 ・Frontend TypeScript/Vue.js ・Backend: C#/.Net Core, ASP.NET ・認証認可: OAuth 2.0 4.勘定系システムのモダナイズ ・Backend: Java/Kotlin Spring ・Infrastructure Azure/GCPマルチクラウド

株式会社ディー・エヌ・エー

ゲームクライアントエンジニアとして、ゲーム本体の機能実装などの開発業務を担っていただきます。それと同時に、開発した成果物を安全・迅速に各環境(開発/QA/本番)へ届ける一連の工程(デリバリー)の仕組み化にも同様の比重でコミットしていただきます。 開発業務に専門性を発揮するだけにとどまらず、「開発現場がわかるクライアントエンジニア」としての強みを最大限に活かし、ビルドパイプラインや開発ワークフロー全体をシステム・組織の両面からエンジニアリングしていく重要な役割です。 職務内容詳細 1.ゲームクライアント開発業務 ・プロジェクトの状況や適性に応じた、ゲーム本体のランタイムコードや各種ゲーム機能の実装 ・デプロイされたアセットやマスタデータをクライアントからロードする境界・基盤部分の実装 ・各種SDK・ライブラリの組み込み、更新 ・QAや開発現場で必要となるデバッグ機能の実装、Unity等のエディタスクリプトの作成 2.リリースエンジニアリング・ワークフロー設計業務 ・アプリをどうデリバリーすべきか、リリースパイプラインを中心に開発ワークフロー全体に踏み込んだ設計・提案・導入 ・組織の属人化(単一障害点)を解消し、持続可能で強固な開発体制の構築 ・クライアント/アセットのビルド・デプロイパイプライン(GitHub Actions等)の構築・保守運用 ・自動テストやアセット自動生成など、幅広いCI/CDワークフローの開発・運用 ・開発効率化のための支援ツール(C#、Python、Go、GAS等)の開発・運用 3.リリース運用・トラブルシューティング ・各環境向けのビルド作成、アセット・マスタデータのデプロイ管理、トラブル発生時の一次受け・原因究明 ・障害発生時のスケジュール設計や進行窓口、トラブルを元にしたワークフローやゲーム実装側の改善 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

日本ビジネスシステムズ株式会社

新組織のフィジカル AI & プラットフォーム事業推進室では、生成 AI、ロボティクス、 IoT、デジタルツイン などを活用し、現実世界(フィジカル空間)とデジタル技術を融合した新たな価値創出を推進します。 製造、物流、建設、インフラ、保守運用 などの現場領域に対して、 AI エージェント、映像解析、センサーデータ活用、ロボット連携 などを組み合わせたソリューション開発を行い、「社会課題である労働力不足の解消と、元気な日本の復活」を目指します。 また、生成 AI を活用した AI 駆動開発( AI-Driven Development )にも積極的に取り組み、企画・設計から実装・テスト・運用までの開発プロセスを革新しながら、高品質かつ高生産性なアプリケーション開発を推進しています。 単なる PoC に留まらず、共通プラットフォームとして横展開可能なアーキテクチャ構築や事業化までを視野に入れ、社内外パートナーと共創していきます。 対象領域は、生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム、アプリケーション開発 など、多岐にわたります。 お客さまや現場部門と直接コミュニケーションを取りながら、企画〜提案〜開発〜運用まで一気通貫で推進していきます。 ●具体的な業務内容 ・生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム などを活用したシステム開発 ・AI 駆動開発を活用したアプリケーション開発および開発プロセスの改善 ・新技術の調査・検証および PoC の推進 ・お客さま課題の解決に向けたソリューション企画・提案 ・新規サービス・新規事業の企画および事業化推進 ●案件で使用する主な技術 開発言語:C#、 .NET、 Python、 JavaScript / TypeScript、 React など DB: SQL Database、 Cosmos DB など クラウド: Azure / AWS、 Azure OpenAI、 Azure AI Foundryなど AI・データ活用: 生成 AI、 AI エージェント、 RAG、画像・映像解析など プラットフォーム・基盤: Docker、 Kubernetes、 API 連携、データ基盤、 IoT 連携など 開発手法: AI 駆動開発(AI-Driven Development)、アジャイル開発、 DevOpsなど ●プロジェクト例 ・ IoT デジタルプラットフォーム開発 ・ フィジカル AI の PoC ・ AI 駆動開発の伴走支援 組織構成 5名(室長、マネージャー、メンバー) 既存メンバーも、フィジカル AI や AI 駆動開発について、試行錯誤しながら学んでいる最中です。 アプリケーション開発を通じて実践的にスキルを磨きながら、 AI、クラウド、データ、プラットフォームを横断できるフルスタックエンジニアを目指し、共に新しい事業を創り上げていきましょう。 ●従事すべき業務の変更の範囲 その他会社が指定した業務 ※会社が指定した業務には顧客事業所内での業務を含む

株式会社TRAILBLAZER

●事業説明 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 ●募集概要 JR西日本グループの鉄道事業におけるデータ活用を牽引する「データサイエンティスト・マネージャー」を募集します。顧客のニーズが抽象的な段階から対話し、課題設定・案件組成からプロジェクト完遂までを一気通貫でリードする役割を担っていただきます。 ●具体的な業務内容 ・分析戦略の策定 クライアントのビジネス課題を分析課題として定義し、分析プロジェクトととして組成 ・プロジェクトリード メンバーへの分析タスクの指示、進捗管理、成果物のレビューおよび品質の担保 ・チームビルディング 組織としてのアセット蓄積、組織開発への積極的関与 【プロジェクト例】 ・オペレーションの高度化: 運行や駅業務の各種アセットデータを分析し、混雑緩和やアセット利用の最適化による生産性向上 ・KPIの変動要因分析と、次の一手を導くデータドリブンな戦略提案 ・効率的なデータ利活用のためのパイプライン整備と、分析プロセスの自動化・高速化 【本ポジションでメインに扱うデータ例】 ・駅、路線の時間帯別・属性別「人流・移動ログデータ」 ・運行アセットおよび駅周辺の「リアルタイム混雑・バイタルデータ」 ・MaaSアプリや定期券利用に伴う「移動経路のライフサイクルデータ」 ・新幹線や在来線特急等の予約・購入トランザクション、改札通過ログ

株式会社ARISE analytics

●概要 KDDIのネットワーク設計・設定・監視・運用に関わる業務を対象に、データとAIを活用した業務自律化を支える基盤の構想・要件定義・アーキテクチャ設計・導入推進を担っていただきます。 ●詳細 ・ネットワーク業務(企画・開発・運用・品質最適化のE2E)のAs-Is整理、課題抽出、To-Be業務・システム構想の策定 ・OSS/BSS(*注)、ServiceNow等の業務基盤、デジタルツイン、生成AI/AI Agentを組み合わせた自動化アーキテクチャの設計 ・KDDI業務部門、開発部門、外部パートナーとの要件定義・合意形成・プロジェクト推進 ・PoCから本番導入、運用定着、効果測定までの一気通貫支援 ・社内のデータサイエンティスト、AIエンジニア、データエンジニアと連携したソリューション化 *注: OSS:Operation Support System BSS:Business Support System ●キャリアパスの一例 ・1〜2年目:チームリードとして複数プロジェクトを安定運営し、成果の再現性を確立して顧客の信頼を獲得する ・3年目以降:チーム横断でのマネジメントを強化し、後進の育成・採算管理・案件ポートフォリオ設計に取り組む ・その後:部門全体の戦略立案・売上/利益責任を担うUnit Leadとして、数十名規模の組織を統括する

三井住友カード株式会社

【職務内容例】 ・ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証 ・機械学習による予測モデル構築と評価 ・KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援 ・LLM(GPT-4, Claude, Llama等)を用いたアプリ・PoC開発 ・LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築　など 【ポジション例】 ・AIエンジニア ・データサイエンティスト

三井住友カード株式会社

●配属部署 デジタルイノベーションオフィス ソフトウェアディベロップメントオフィス 「デジタルイノベーションカンパニー」として業界をリードしていくことを、テクノロジーで牽引し、モダンな思考やプロセスを適用することで、お客様や社会に最大の価値を継続的に提供していくために、プロフェッショナルなエンジニアリング集団として「デジタルイノベーションオフィス」を新設いたしました。 当社のITインフラストラクチャエンジニアとして、クレジットカード事業を支える基盤の設計・構築・運用を担当していただきます。 最新のクラウド技術とゼロトラストアーキテクチャを駆使し、「金融なのに自由で速い」インフラ環境を一から設計・実装する攻めのポジションです。 【職務詳細】 ●ハイブリッドクラウド基盤(Core Infra)の設計・高度化 ・ミッションクリティカルな決済事業を支える、AWS/Azure/オンプレミスを統合したネットワークおよびセキュリティ基盤の設計・構築 ・Infrastructure as Code(Terraform等)の徹底的な推進による、手動オペレーションの廃止と構成管理の自動化 ・プラットフォームエンジニアと連携した、可用性・可観測性(Observability)の高いアーキテクチャの策定 ●開発者体験を最大化する「出島(開発環境)」の構築 ・全社のセキュリティポリシーを遵守しつつ、エンジニアがMacBookやSaaS(GitHub, Slack, JIRA等)を不自由なく利用できる「開発専用ネットワーク(出島)」のグランドデザインと実装 ・IDaaS(Okta, Entra ID)やMDM(Intune, Jamf)、EDR等を組み合わせたゼロトラストセキュリティの導入により、場所を選ばないセキュアで快適な開発体験を提供する ●信頼性エンジニアリング(SRE)の実践 ・SLO/SLIの策定支援や、Datadog等を用いた監視基盤の高度化 ・セキュリティガードレールの実装による、開発スピードを落とさないセキュリティ統制の実現 【開発環境】 バックエンド:Java, Spring Boot フロントエンド:TypeScript, React, Next.js モバイル:Swift, Kotlin, React Native インフラ:AWS, Kubernetes, Docker, Terraform データベース:Oracle, PostgreSQL CI/CD:GitHub Actions, Argo CD 開発ツール:GitHub, Visual Studio Code, Claude Code, Jira, SonarQube 等 ※業務用端末(Windows)とは別途、開発用の端末はMacBook Proを貸与

三井住友カード株式会社

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット 当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点からご活躍いただきます。 当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AI/データ分析を活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。 職務詳細 ●予測AIを用いた社内各部署のビジネス課題解決 ・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討・設計、ステークホルダーとの各種調整 ・分析テーマに基づく特徴量設計、入力データ作成(SQL/SAS) ・モデル構築(Dataiku/Python等)および効果検証の設計・実行 ・モデルデプロイ・運用支援・実績検証 ●生成AIを用いたビジネス課題解決・実証実験 ・各部署のビジネス課題ヒアリングや業務設計検討 ・簡易的なプロトタイプ開発 ・AIエンジニアと連携し、プロダクト開発および業務への組み込み ●自社ビジネスに貢献するための研究・開発活動や社内教育 ・不正検知モデル開発等の自社ビジネス貢献に向けた研究活動 ・社内AIリテラシー向上のための各種研修やワークショップ <関連ニュースリリース> ・革新的なAIプラットフォーム「UNIVERSE」の独占的利用契約を締結 https://www.smbc-card.com/company/news/news0001960.pdf

三井住友カード株式会社

【職務内容例】 ・デザインシステムの構築・運用およびフロントエンド開発 ・クラウドやコンテナなどのモダンな開発環境を活用したサーバーサイド開発 ・ユーザー体験を重視したアプリケーションの設計・開発・運用 ・セルフサービス型の「内部開発者プラットフォーム(IDP)」の構築・運用 ・オンプレミスおよびクラウド環境におけるサーバーやネットワークの設計・構築・運用　など 【ポジション例】 ・フロントエンドエンジニア ・バックエンドエンジニア ・モバイルエンジニア(iOS/Android) ・プラットフォームエンジニア ・インフラストラクチャエンジニア ・テックリード

株式会社CARTA HOLDINGS

▼概要 NTTドコモの各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。 本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。 ▼詳細 ●顧客の課題整理・要求定義 ・顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリング→データで解決可能な形(分析要件)へと翻訳・定義します。(例:特定料金プランのユーザー動向調査など) ●分析設計・データ抽出(SQL) ・課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。 ●チーム連携・ディレクション ・高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。 ●資料作成・提案 ・分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。

株式会社グリッド

アプリケーションとAI(機械学習、生成AI、数理最適化、アルゴリズムなど)を融合し、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。 ●AIとシームレスに連携するアプリケーションの全体設計、およびそのコンセプト策定を主導 ●AIモデルの特性を最大限に引き出すための、AIモデル内のアーキテクチャ設計と実装 ●AIとアプリケーション間の最適なインターフェース設計と、その継続的な改善・最適化を主導 ●LLMやAI-Agentの活用を前提とした、次世代の開発プロセスの構築 ●技術選定、設計方針の策定、コードレビューなど、チーム全体の技術力向上に貢献する役割 ●組織の成長戦略に基づき、技術的なロードマップ策定にも参画いただけます。 インフラ+LIFE+イノベーション インフラと社会を、その先へ グリッドは、サプライチェーン、電力、スマートシティといった社会インフラに対し、AI技術を用いて企業のデジタル化を支援する、日本国内では希有なテクノロジース上場企業です。国内でも数少ない独自プラットフォームの開発や、社会インフラ分野を中心に機械学習・強化学習などの最先端技術を用いたソリューションを提供することで、企業の様々な課題を解決してまいりました。 ▼インタビュー『CTOが語るGRIDの強みと展望 』 https://www.youtube.com/watch?v=3JSD_OU--dk AI系のスタートアップは今や様々な企業が多方面でビジネスを展開しておりますが、弊社が挑戦している領域は、人間が既にできることをAIに置き換えるのではなく、人間では容易に思いつくことができずに多くの時間を費やしてしまう計画業務を対象に、企業の事業全体に関わるような課題に対してAIを活用することで、顧客の課題解決を支援しています。 産業界のほとんどでは、需要供給、設備能力、天候その他の外的な要因も含む様々な要素を考慮した複雑な計画が組まれ、計画作成担当者はとても労力がいる作業を行っています。そこで、人間が策定するには非常に困難で複雑な計画業務をAIが瞬時に導き出し、社会インフラ分野の計画業務最適化に取り組んでいます。 2015年にAI事業を本格的に開始して以降、有り難いことに多方面から評価を頂いており、大手インフラ企業との協業プロジェクトを多数抱えるなど、国内外での注目度も高い企業として成長を遂げております。 ※プロジェクト例(一部紹介) ●グリッドが北海道電力と協業、AI・デジタルツインで火力・水力発電運転計画最適化へ https://ascii.jp/elem/000/004/085/4085443/ ●四国電力とAIベンチャー、発電計画を｢デジタルツイン｣で最適化するAI https://www.businessinsider.jp/post-255802 ●お客様事例:四国電力様_電力需給計画の最適化システム(動画) https://www.youtube.com/watch?v=9nc7oNDue4w ●“超アナログ”のタンカー配船計画、出光はどうやってデジタルツイン化したのか https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2009/28/news013.html グリッドの行動指針 ●高い人間性と高い専門性を両立した魅力的な人を目指す ●驚くような高い価値を提供することにチャレンジする ●One for all, All for one. 一人はみんなのために、みんなは一つの目標のために

株式会社アシュアード

プロダクトの信頼性に関する技術的なオーナーシップを持ち、機能開発チームと密に連携しながら、以下のミッションをリードすることをお任せします。 ・SLO/SLIの策定と運用:サービスレベル目標を定義し、エラーバジェットを基にした開発・リリースプロセスの推進 ・モニタリングとオブザーバビリティの強化:DataDogやSentryを活用し、システムの健全性を可視化。 障害の早期発見と原因究明を迅速化する仕組みの構築・改善 ・インシデント対応と改善活動の推進:障害発生時の対応プロセスをリードし、ポストモーテムを通じて恒久的な再発防止策の推進 ・Toil(手作業)の削減と自動化: 運用に関わる反復的な手作業を特定し、自動化ツールやスクリプトの開発 ・信頼性・スケーラビリティの高いインフラ設計・構築: Google Kubernetes EngineやCloudRunなどのコンテナ技術と、TerraformによるIaCを駆使し、スケーラブルで耐障害性の高いインフラの構築・運用 ・CI/CDパイプラインの最適化: CloudBuildやGitHub Actionsを用いたデプロイプロセスの高速化と安全性を向上させ、開発チームのアジリティの向上 ・パフォーマンスチューニングとキャパシティプランニング: 負荷テストの実施、ボトルネックの特定・解消、事業の成長予測に基づいたキャパシティプランニングの実施 ・AI Opsの推進: 生成AIを用いた機能の信頼性を支える基盤整備。 生成AIを使用したアプリケーションや、AIエージェントの安定稼働と継続的な改善を支援 ・DevSecOpsの推進: 脆弱性スキャンの自動化やコンテナセキュリティの強化により、開発スピードを損なわない安全性の担保 ※ご志向や適性、戦略・組織状況に応じて期待役割を調整させていただきます。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go 　※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash ・その他API等: Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 ●事業紹介 「取引に確信を与える、セキュリティの星つきガイドへ。」をビジョンに、取引先の安全性を可視化するセキュリティ評価プラットフォームを運営しています。 2022年に、初めてクラウドサービスの評価サービス「Assured」をリリースし、2025年6月に2つ目のサービスとして取引先の評価サービス「Assured 企業評価」をリリースしました。 サイバー攻撃の脅威が増大し、取引先のセキュリティが企業の命運を握る今、私たちは「この時代における信頼のカタチを創り、社会の変革を加速させること」を目指しています。 【勤務地及び業務の変更範囲】 業　務:会社の定める業務(出向等を含む)

株式会社アシュアード

CREとして、Assuredクラウド評価のお問い合わせに対する技術サポートやプロダクトの改善を担当していただきます。 【具体的な業務内容】 CREとして、Assuredクラウド評価の顧客信頼性向上に責任を持ちます。 ▼ 短期的に取り組む業務 お客様からの技術的な問い合わせの調査・回答 セキュリティチェックシートの対応 お客様対応や社内オペレーションを支援する小〜中規模システムの実装と運用改善(Google Apps Script / Python / サーバーレス構成など、軽量な手段を機動的に選ぶ) お客様の要望・不具合に関する、要求 / 要件 / 受け入れ条件の整理と、エンジニアリングチームへの橋渡し 比較的小規模な機能改善・不具合修正については、自身で設計・実装・テスト・リリース 複雑なプロダクト仕様の整理、ドキュメント化 ▼ 中長期で設計・推進していく業務 顧客信頼性を測るKPIの設計と、計測基盤(BigQuery / dbt / Lightdash)の構築 KPIから見えた阻害要因に対する施策設計と実行(CS組織内に閉じず、セールス・運用組織の業務改善や、プロダクトの構造的改善まで射程) セルフサービス化の優先順位設計と、機能としての実装 問い合わせ対応フロー・エスカレーション設計・チェックシート運用などの再設計 CREグループとしての中長期ロードマップの策定と、リードとの並走 これらの中で、何から着手すべきか・どこにレバレッジがあるかの判断自体も、入社後に一緒に設計するテーマです。 ●チームについて CREは立ち上がったばかりの組織で、現在は1名のマネージャーと1名の専属エンジニアの2名体制です。 顧客、営業、CS、プロダクトと連携し、技術とデータを活用して顧客の信頼性を向上させ、事業成長を加速させることを目指しています。 現在は、お問い合わせ対応・顧客要望対応を通じてお客様からのフィードバックを迅速に取り入れ、改善につなげることを行っています。 同時に、中長期的にどういう価値を出していくべきか絵を描き、計画しているフェーズです。 将来目指しているのは、データと技術を使って顧客の状態を可視化し、よりプロアクティブに顧客信頼性を向上させることです。 そのためにCREが担っていきたい観点は以下の通りです。 ・プロダクト各機能が潜在的に持っている価値をお客様の課題と結びつけ、価値を最大化する ・お問い合わせをゼロにする ・お客様自身で問題を解決できるセルフサービス化の推進 ・お客様が困ったときの体験の向上/エフォートレス化 ●事業紹介 「取引に確信を与える、セキュリティの星つきガイドへ。 」をビジョンに、取引先の安全性を可視化するセキュリティ評価プラットフォームを運営しています。 2022年に、初めてクラウドサービスの評価サービス「Assured」をリリースし、2025年6月に2つ目のサービスとして取引先の評価サービス「Assured 企業評価」をリリースしました。 サイバー攻撃の脅威が増大し、取引先のセキュリティが企業の命運を握る今、私たちは「この時代における信頼のカタチを創り、社会の変革を加速させること」を目指しています。 ●このポジションで、一緒に作る未来 CREが扱う「顧客信頼性」は、お客様のビジネスと我々のビジネスを同時に伸ばすための重要な要素だと思っています。 お客様が安心して『Assuredクラウド評価』を使い続け、その上で本来やりたいDXや事業判断を進められること。 それがお客様の事業成果になり、同時に我々の成長にもなります。 CREのミッションは、そのベースとなる「顧客信頼性」を最大化することです。 その実現のために、立ち上げ期ではまず以下3つのスコープを設計・推進します。 1.プロダクト改善・実装 お客様の声を一次情報として受け取り、不具合修正・機能改善・セルフサービス化できる機能をプロダクトに反映していきます。 2.KPI・計測基盤の設計 「顧客信頼性が向上している」と言える状態を、データで定義します。 問い合わせ削減率・セルフサービス到達率・お客様の利用熟達度など、何を測るべきかから設計し、BigQuery / dbt / Lightdashの基盤上で計測・可視化を立ち上げます。 3.CREプロセス・運用設計 問い合わせ対応フロー、セキュリティチェックシート対応、エスカレーション設計、技術調査の標準化など、現在は属人的に回っている運用を、再現可能なプロセスとして組み立て直します。 ●そして、その先に取りに行く未来 スコープ2のKPI基盤が立ち上がり、「顧客信頼性を阻害している要因」がデータで見えてきた段階から、CREの射程は、プロダクト単体に閉じません。 阻害要因がセールスの提案プロセスにあれば、営業組織の業務の改善に取り組みます。 運用組織のオペレーションに起因していれば、その自動化やシステム化も取り扱いたいと思っています。 プロダクトの構造的な改善が必要であれば、PdMと一緒に上流から設計します。 一般的にCREはお問い合わせ対応やCS組織内の改善に役割が限定されがちですが、私たちはそこに留まるつもりはありません。 顧客信頼性向上のレバーがある場所に、エンジニアリングの力で踏み込んでいくことを目指しています。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go(ScalaからGo/TypeScriptへの移行中です) ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore, BigQuery ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: CloudBuild, GitHub Actions ・その他API等: ChatGPT, Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma 他 【勤務地及び業務の変更範囲】 業　務:会社の定める業務(出向等を含む)

株式会社ディー・エヌ・エー

DeNAが展開する多角的な事業ポートフォリオには、活用の余地を残した膨大なデータが蓄積されています。 これらを既存の延長線上ではない「非連続な成長」へと繋げるためには、最新のAI技術やデータ活用手法を貪欲に取り込み、事業の現場へスピーディーに実装していく人材が不可欠です。 本ポジションでは、現在の専門スキル以上に、データとAIの可能性を信じ、自律的な学習を通じて事業に大きな変化をもたらしたいという強い意志を求めています。また、専門領域に閉じずに事業の為に周辺領域にも染み出し、泥臭くやり抜く力を重視します。 <具体的な業務内容> ※これまでの経験に合わせ、各事業のデータ分析関連組織にて選考が進む可能性があります。 詳細は、選考を通して期待役割などの説明をさせていただく予定です。 ●全社共通部門例: ・DeNA Account Service(共通ID)を基盤とした全社的なデータ利活用施策の推進 ・データ活用の仕組み化と、AIを活用した分析基盤の構築推進 ●各事業部所属(ゲーム、スポーツ・スマートシティ、ヘルスケア、メディカル等)例: ※子会社に出向するケースもございます ・スポーツスマートシティ事業における、データ分析を通じた多角的な事業支援 ・PHR(パーソナルヘルスレコード)データの利活用による、新規事業開発およびサービス改善・CRMの推進 ・事業成長に向けたデータ分析、戦略策定/各種プロジェクトの推進 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

株式会社Sun Asterisk

● 全社の採用業務の責任者 ・全社採用戦略の策定および実行(新卒・中途採用) ・特にシステム開発部門の技術者採用強化(PM、エンジニア、AI専門家等) ・採用プロセスの設計および採用KPIマネジメント ● 採用プロセスの設計・最適化(選考フロー、評価基準の構築) ・候補者体験(CX)の向上施策の企画・実施 ・採用チャネル管理(ダイレクトリクルーティング、エージェント、求人媒体) ・採用データ分析による採用活動の効果測定と改善 ・採用関連システムの運用管理 ● 採用チームのマネジメント ・採用チームのマネジメント(目標設定、進捗管理、育成) ・採用予算の策定・管理 ・社内ステークホルダーとの連携(事業部門長、人事企画チーム) ● 採用ブランディング ・エンプロイヤーブランディングの企画・推進 ・採用イベントの企画・運営(キャリアフェア、会社説明会) ・ダイバーシティ採用施策の立案・実行 ● その他 ・インターンシップおよび早期採用プログラムの運営 ・労働市場トレンドの分析と採用戦略への反映 ・オンボーディングプロセスの改善支援 ・採用関連コンプライアンスの確保(個人情報保護、公正採用) ・社内リファラル採用プログラムの企画・推進

株式会社グリッド

当社では量子計算を含む量子技術を「実務で使えるレベル」に落とし込み、プロダクト・顧客実案件へ統合する取り組みを加速させています。本ポジションは、量子技術を最適化に限定せず、機械学習や、不確実性下の評価・シミュレーションにも適用し、価値検証(PoC)から実運用までを担う、極めてチャレンジングな役割です。 ●このポジションの役割 【ミッション:量子技術の「社会実装」の最短経路を設計する】 量子計算技術を、実務の制約(計算時間、精度、コスト、再現性、運用性)を前提に成立させ、PoCから実運用までの技術ロードマップを策定・推進します。数理最適化エンジニアと連携し、古典計算・近似・サロゲート等の手段も含めた選択肢の中で、量子技術を「必要なところに、必要な形で」組み込み、最短で価値を出すことが責務です。 ●仕事内容 ・量子アルゴリズムの実装・検証 　量子回路/量子アルゴリズム/量子シミュレーション等の実装と検証 ・ユースケース開発(最適化・機械学習・不確実性下評価) 　社会インフラ領域の課題に対し、量子技術の適用仮説を立案し、PoC設計(指標、比較対象、統計的評価、再現性担保)を推進 ・実案件へのアサイン 　顧客のプロジェクトにおいて、数理最適化エンジニアと協力し、ハイブリッド(量子+古典)アルゴリズムの適用可能性を検討・検証 ・最新技術の社会実装 　最先端の論文知識を実務上の制約条件(コスト、計算時間、精度)の中で最適化し、プロダクトへ反映

株式会社CARTA HOLDINGS

CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

株式会社CARTA HOLDINGS

▼概要 NTTドコモの各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。 本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。 ▼詳細 ●顧客の課題整理・要求定義 ・顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリング→データで解決可能な形(分析要件)へと翻訳・定義します。(例:特定料金プランのユーザー動向調査など) ●分析設計・データ抽出(SQL) ・課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。 ●チーム連携・ディレクション ・高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。 ●資料作成・提案 ・分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。

明治安田生命保険相互会社

データサイエンティストとして、経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値の創出に向け、データ利活用を中心に担っていただきます。 ・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計 ・データ活用基盤の整備・管理 ・データ分析業務の推進(AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど) ・データ分析人財の教育(社内研修の企画立案や講師など)

株式会社グリッド

●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。

株式会社ディー・エヌ・エー

【ミッション】 当社の Pococha 事業におけるデータ分析組織 (ビジネスインテリジェンスチーム) の中核メンバーとして、プロダクト開発やマーケティング、事業戦略等、サービス内の担当領域に深く入り込んで分析業務を担っていただきます。 単なる「分析業務の受注者・作業担当者」ではなく、分析を通じた示唆の提示やユーザー体験の改善、事業目標達成への貢献に深く関わり、事業を動かす当事者の一人としてプロダクトマネジャーや Biz メンバーに伴走する「参謀」としての役割をミッションとしたポジションです。 【具体的な業務内容】 ・プロダクトやマーケティングの各施策に対し、施策のビジネスインパクト試算、効果検証、A/Bテスト設計、 意思決定支援といった一連の分析業務を一気通貫で担っていただきます。 ・ライバー・リスナーの行動データを用いた課題探索、仮説構築、改善提案を行い、プロダクトマネジャーやマーケターと連携し、 データを武器として事業価値の創出を強力に推進していただきます。 ・各領域や施策の KPI を設計し、モニタリング用のダッシュボードの設計・運用を行っていただきます。 ・生成 AI や AI エージェントを活用した分析プロセスの変革を担っていただきます。 ●業務内容 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

JFEエンジニアリング株式会社

【お任せする業務内容】 AI関連に関する以下の業務 ・プラントデータを活用した解析検討 ・画像データを活用した各種診断 ・大規模言語モデルを活用したユースケース及び活用促 進検討 ・上記プロジェクトの管理 職種の変更範囲:当社業務全般

株式会社フレクト

・Salesforce、Amazon Web Service、Mulesoft、Oktaを中心とした幅広いクラウドサービスを使ったアプリケーション開発 ●使用技術 ・クラウドサービス:Salesforce/heroku/AWS/MuleSoft/Okta/Databricks/tableau ・言語:Java/TypeScript/Apex/Python ・フレームワーク:Spring Boot/Vue.js/React ・ソースコード管理:GitHub ・DB:PostgreSQL/MySQL/DynamoDB/ ・チケット管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack、Teams、Zoom

株式会社フレクト

・Salesforce、Amazon Web Service、Mulesoft、Oktaを中心とした幅広いクラウドサービスを使ったアプリケーション開発 ・Amazon Connectを利用した開発 ・MuleSoft(iPaaS)を用いたWeb API中心のシステム間連携や公開APIの開発 ・コンシューマ向けWebサービスのAWSインフラ設計〜構築 ・ミドルウェア(Webサーバ、RDBなど) の設計〜構築 ●使用技術 ・クラウドサービス:Salesforce/heroku/AWS/MuleSoft/Okta/Databricks/tableau ・言語:Java/TypeScript/Apex/Python ・フレームワーク:Spring Boot/Vue.js/React ・ソースコード管理:GitHub ・DB:PostgreSQL/MySQL/DynamoDB/ ・チケット管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack、Teams、Zoom

●組織のミッション ・本部・事業部 航空管制・空港市場対応、航空管制・空港システムの販売 ・ITシ二部 航空管制・空港分野における製品企画、設計、製作、システム納入後のフォロー等、システムエンジニアリング ミッション:日本の航空インフラを支える航空管制システム、空港向けシステムを提供 国土交通省航空局向け航空管制システム、および周辺システム(訓練システム、エアライン(航空会社)との連携システム)開発のプロジェクト推進、および設計業務をお任せします。ステークホルダーは、国交省、民営化されている空港会社、エアライン、航空管制に関連する外郭団体、また三菱電機内では営業、研究所、航空管制システムへのインプットデータとなるセンサーやレーダを開発する工場(製作所)等、多岐にわたります。 【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 ≪具体的には≫ 主にTAPS(Trajectorized Airport traffic data Processing System)といわれる空港及び空港近傍空域の航空管制を実施するシステムに関わる以下のいずれかの業務をご担当いただきます。 (1)企画、提案 (2)設計、開発 (3)保守 (4)数億から数十億円規模のプロジェクト推進 (5)ハードウェア(汎用品)の組み上げと設置、現地でのシステム調整作業 ●参考情報 ・プロジェクトの期間:短くて1年程度、長いもので3年程度 ・プロジェクト管理の規模:直接的には、最大20名～30名程度のとりまとめ ※各関係会社(間接的な管理)を含めるとこれ以上の規模となります。 ●使用言語、環境、ツール等 Linux上でC++、Java、Pythonでの開発。主体はオンプレであるが一部AWS等のクラウド開発。また、非機能要件(性能、信頼性等、ミッションクリティカルシステムに求められる要件)を実現するための設計(試験設計含む)ができること。

●組織のミッション 日本の鉄道インフラを支えるITシステムの提供を通して、社会に貢献する。鉄道分野・社会インフラ分野におけるITソリューションの製品企画から開発、アフターフォローまでを一気通貫でシステムエンジニアリング。鉄道分野・社会インフラ分野で長年取り組んできた技術力とドメイン知識を活かし、未来社会を見据えた新たなシステム・サービスを創出していきます。 ・組織の構成 ITソリューションシステム部 業務アプリケーション開発一課、業務アプリケーション開発二課、インフラ基盤設計課、品質管理課、管理課 の5課構成(部門全体人数 60名) 鉄道会社向けITシステム開発のシステムアーキテクトまたはシステムアーキテクト補佐 *鉄道会社向けITシステム開発プロジェクトにおけるアーキテクチャの設計・開発をお任せします。 ステークホルダは、鉄道会社及びその情報システム子会社であり、三菱電機内の営業や研究所と連携しお客様のビジネスを支えます。 【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 ≪具体的には≫ 鉄道会社向けITシステム開発のシステムアーキテクトまたはシステムアーキテクト補佐として下記業務を担当頂きます。システム全体で、常時200名～300名規模のプロジェクトであり、複数のプロジェクトが並行して動いています。 ・鉄道事業者が求める価値観を理解し、それに基づいたアーキテクチャ提案と設計・開発 ・ミッションクリティカルなシステムのリスク管理、パフォーマンス最適化、品質保証 ・ユーザビリティを考慮したアーキテクチャ設計と改善 ・技術的な問題解決と新技術の導入推進 ●使用言語、環境、ツール等 レガシーからクラウドまで幅広い技術に触れられる環境での開発があります。(COBOL、C/C++、Java言語、Pythonでの開発、またAWS等)