BtoB向けサービス PythonのITエンジニア求人・転職情報

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●仕事内容 ・次世代プロダクトの技術戦略の策定と実行 ・プロダクト全体アーキテクチャ設計、技術スタック選定 ・コードの品質と一貫性を保つためのコードレビューやペアプロの実施 ・技術的課題の発見/解決、パフォーマンス最適化 ・チームの技術的な底上げに向けたコーチング、メンタリング ・定常的に新しい技術やツールを評価し、プロダクトに取り入れるべきか判断 ●技術環境 ・OS: Windows Server, Linux ・フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui ・バックエンド:TypeScript / Python ・データベース:PostgreSQL / GraphQL ・インフラ:Azure / Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・バージョン管理:GitHub ・プロジェクト管理:PROEVER ・デザイン管理:Figma / Storybook ・コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 ・その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Keeper ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名) ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社日立製作所

ミッション ●業界/企業の課題把握及びその課題解決のためのHMAXソリューションの創生、サービス化、リカーリング ●新たな顧客の獲得や、既存顧客への新たな価値の提供により、スケールアップ/N倍化 ●HMAXソリューションを体現するサービスにおける、AI・MI活用を前提としたデータ及びアプリケーション基盤の設計・構築・運用 お任せしたい業務 ●日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリの設計・開発・テスト・リリース・サポート ●化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータ基盤構築・DevOpsパイプライン構築・バックエンド開発 ●顧客のデータマネジメント支援(データ定義、活用ルール検討、品質課題対応)及びPoC推進 ※ ご経験・志向に応じて、DevOps/バックエンド中心、またはデータエンジニアリング/データマネジメント支援中心の役割設計を行います。 (サービス開発事例) ・材料開発ソリューション 　材料の高機能化や環境配慮要求の高度化、開発期間の短縮などにより、従来の「経験と試行錯誤」に依存した材料開発には限界がきている。本ソリューションでは、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)及び生成AI技術を搭載したアプリケーション群を中核に、実験条件の提案、材料配合・プロセス条件の最適化、開発スピードと成功確率の向上を実現し、材料開発の競争力強化と持続的成長を支援している。 ・再生材マーケットプレイス 　欧州や日本で再生材利用を促進する法規制の強化を背景に、再生材需要は拡大する一方、品質や供給の不確実性や取引の非効率、静脈産業の投資余力不足が課題となっている。本ソリューションでは、売り手(リサイクラ等)と買い手(製品・素材メーカー)を結ぶマーケットプレイスを中核に、AI/MIによる材料提案、データ基盤、品質分析、金融連携を組み合わせ、再生材取引の高度化と規模拡大を実現し、環境素材事業の持続的成長と資源循環の加速に貢献している。 ●職務詳細 (1)化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータエンジニア(DE)及びDevOpsエンジニアを担当していただきます。　 データエンジニアとしての専門性を軸に、DevOps/ソフトウェア開発の2つの観点でサービス開発に携わっていただきます。 DevOpsの観点: ・AWS / Azure 等のクラウド環境上におけるアプリケーション実行基盤のアーキテクチャ設計・構築 ・CI/CDパイプラインの設計・構築を通じたビルド・テスト・デプロイの自動化 ・IaCの開発、既存IaCコードの負債解消 ・DORAメトリクスの追跡・DevOpsサイクル改善 ソフトウェア開発の観点: ・バックエンドを中心としつつ、必要に応じてフロントエンドも含めたWebアプリケーションの設計・実装・テスト・リリース対応 ・自ら手を動かして実装を行うプレイングマネージャーとして、 チームと同じ目線で開発に参加すること ・プルリクエストを起点としたコードレビュー・マージを通じたコード品質の継続的な向上への寄与 ・レビューを通じたコーディング規約・設計方針の浸透によるチーム全体の技術ベースの底上げ ・顧客のデータマネジメント支援やPoCの推進 実力、経験に応じて、将来的には多様な分野(産業、流通、社会、金融等)におけるサービスやデータ基盤の構築に携わっていただく可能性があります。 (担当となる主な業務・プロジェクト分野) ・日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリのの設計・開発・テスト・リリース・サポート 代表候補のアプリケーション:材料データ分析環境、実験/製造自動化プラットフォーム、再生材マーケットプレイス ・材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI/PIを用いた分析環境の実現 ・計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI/PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォームの実現 ・再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイスの実現 (対象となるアプリケーション) ・AWSやAzureなどクラウドベースのアプリケーション ・機械学習、生成AIなどAIベースのアプリケーション ・eコマースアプリケーション (2)代表的な使用する技術は以下の通りです。 ・クラウド: AWS/Azure ・言語: Java/TypeScript/Python ・フレームワーク: Spring Boot/React ・ソースコード管理: GitHub ・DB: PostgreSQL/MySQL ・プロジェクト管理: Jira ・コミュニケーション: Microsoft Teams 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(フロントサービス) デジタルサービスビジネスユニット　フロントサービス事業統括本部　サービス事業創生本部 配属組織について(概要・ミッション) ●組織のミッション:顧客の経営課題にリーチし、IT×OTプロダクトの知見を結合させたHMAXをコアとするAIソリューション群を開発し、デジタルサービス事業としてリカーリングし、新たな顧客の獲得や、既存顧客への新たな価値の提供により、スケールアップ/N倍化を図ること ●担当業界:化学・バイオなどの素材産業全般を中心とした民間企業のR&D部門 ●組織構成:上位マネージャ2名、マネジャー3名、データサイエンティスト18名、データエンジニア12名、ITエンジニア2名 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●ビジネス・サービス・製品 ・HMAXソリューション 　HMAXは、AIで社会インフラを革新する次世代ソリューション群です。　フィジカル・デジタル両方のアセットから得られる膨大なデータを活用し、先進的なAIを日立ならではの深いドメインナレッジで強化することで、社会インフラが抱える最も複雑な課題に挑み、お客さまと社会に最大の成果と価値を提供します。これらのソリューションは、体系化された構成要素に基づいており、先進的な技術を組み込み、強固なパートナーエコシステムを活用することで、現場システムの信頼性とパフォーマンスを向上させます。HMAXは、産業設備・機器など物理的なアセットやデジタルアセットから収集されるデータと、日立が長年にわたり運用・保守システムの展開を通じて培ってきたドメインナレッジを組み合わせ、 Perception AI(認識AI)や生成AI、Agentic AI、フィジカルAIなど先進的なAI技術で、世界中に新たな価値をもたらす強力なソリューションを提供します。 ・参考URL https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/index.html ●材料開発ソリューション 　従来、研究者の勘や経験、膨大な実験回数で築かれてきた材料開発を、多様な材料データから材料開発の指針を見いだすMIという手法が大きく変えようとしています。 国内外で素材産業のR&D部門がMI導入を本格的に進めており、新規市場形成および成長が進行しています。 日立は、グローバルな材料開発競争の激化を見越し、MIを用いた材料開発の導入をめざす素材産業に対して、MIを適用した「材料開発ソリューション」を2017年11月から提供開始しています。 ・参考URL https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/ ●関連ニュースリリース・記事など ・材料開発ソリューション関連ニュースリリース https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/newstopics.html ・日立評論:マテリアルズインフォマティクスを適用した材料開発ソリューションと今後の展望 https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2020/03/03b03/index.html

テックタッチ株式会社

≪DAP市場シェアNo.1プロダクトに「生成AI」を実装し、解のない問いに最適解を定義する≫ テックタッチは、「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」をミッションに、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)を開発・提供しています。 現在、国内DAP市場で5年連続シェアNo.1を誇り、事業・組織ともに急成長フェーズにあります。 この強固な顧客基盤と技術力を活かし、私たちは新たな柱となるプロダクト「Techtouch AI Hub」の開発を推進しています。 本ポジションでは、この AI Hub の中核機能である RAG(Retrieval-Augmented Generation)システム の開発をリードするAIアプリケーションエンジニア(LLM/RAG)を募集します。 ● Techtouch AI Hub とは DAP(Digital Adoption Platform)を拡張し、既存の業務システムと生成AIをシームレスに連携させることで、エンタープライズのお客様に新しい業務体験を届けることを目指す 企業向け生成AI活用プラットフォームです。 ● 担当する機能:テックタッチナレッジベース(RAG機能) 企業が保有するドキュメントを安全に取り込み、その情報と生成AIを組み合わせることで、独自のコンテクストを踏まえた回答を実現します。 テックタッチの強みであるDAP機能と連携し、画面上で「迷わず・間違わずに」業務ができる状態を実現することを狙ったプロダクトです。 現在はファーストリリース直後であり、実際の顧客への有用性を確認しつつPMF(プロダクト・マーケット・フィット)を目指すフェーズにあります ． RAG の応答品質・レイテンシ・スケーラビリティ・セキュリティ・コストをバランスさせながら、MVP(Minimum Viable Product) から 1→10 へと伸ばしていくための機能・非機能の両面に取り組んでいます。 ● チームの開発スタイル 少数精鋭のチームで、以下の通りプロダクト志向かつオーナーシップ高く開発を進めています。 PdM(Product Manager)・エンジニアが同じテーブルでロードマップを議論 仕様検討〜設計〜実装〜運用までを一気通貫で担当 ● 直近の技術的な取り組み 現在は PMFの達成に向け、主に次のような技術課題に取り組んでいます。 回答精度の追求:ユーザーの期待値を満たす回答精度と、実用的なレスポンス速度の両立 非構造化データの処理:様々なフォーマットの文書を適切にチャンク化・ベクトル化するパイプラインの構築 エンタープライズ品質の担保:マルチテナント環境におけるデータ分離とセキュリティの徹底 スケーラビリティ:複数組織からの同時アクセスを安定して捌けるアーキテクチャへの進化 言語/フレームワーク:Python, FastAPI, LangChain, React インフラAWS(CDK, ECS Fargate, Lambda, Step Function, OpenSearch, MySQL) その他:Open API, Datadog, GitHub, Slack, Linear

テックタッチ株式会社

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【仕事概要】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 この新規事業の立ち上げにおいて、プロダクト開発に従事していただける方を募集します。 事業のゼロイチフェーズで仮説構築と検証を繰り返しながら、BizDevメンバーやクライアントと共にソリューションを作り上げていただきます。 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

テックタッチ株式会社

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ・生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 ・LLM(OpenAI, Claude等)と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 ・実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 ・可観測性(logging / metrics / tracing)やアラート設計による運用負荷の最小化 ・プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備

テックタッチ株式会社

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ・生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 ・LLM(OpenAI, Claude等)と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 ・実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 ・可観測性(logging / metrics / tracing)やアラート設計による運用負荷の最小化 ・プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

テックタッチ株式会社

【事業概要】 私たちはこれまで、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)「テックタッチ」を通じて、システムの「操作」におけるユーザーのつまずきを解消してきました。 そして今、生成AIの時代においては、どんな業務でも AI を活用できるプラットフォームとしての進化が進んでいます。 また次なる一手として「AI Central」を立ち上げました。 これは企業の固有データをAIで構造化し、経営の意思決定パートナーへと昇華させる挑戦です。 「システムを使いこなせる世界」を実現するために、UIガイドによる定着化と、AIによるデータの資産化。 この2つの強力な武器を統合的に扱い、顧客価値を最大化していこうとしています。 【マネージャー候補の方にお任せしたいミッション】 まずは手を動かしつつ、中長期的には以下のマネジメント業務へのシフトを期待しています。 マネージャーの役割自体の定義もゆくゆくはお任せいたします。 プレイングマネージャーを想定しておりますが、組織と人のマネジメントを極めて VPoE のような、より経営に近い役割を目指される方も歓迎です。 1.組織マネジメントとエンジニアの成長支援 SREチームメンバーのピープルマネジメント(1on1、キャリア支援、評価)。 SREチームの組織の形や役割の定義を必要に合わせて組み替える。 2.技術戦略の策定と意思決定 事業計画に基づいたインフラ・SREロードマップの策定。 マルチAIモデル基盤やセキュリティガバナンスにおける技術選定の判断。 3.ステークホルダーとの合意形成 PdMや各プロダクトチームと連携し、SLOの策定や信頼性とデリバリー速度のバランス調整。 エンタープライズ顧客特有の高度な要求事項を、汎用的なアーキテクチャへ落とし込むための調整。 【チームの主な業務内容】 ウェブアプリケーションからクラウドインフラ、さらにビルド&開発環境まで一気通貫で、セキュリティ、信頼性、コスト最適性を追求していただきます。 そのためにエンジニア組織がセキュアに DevOps を実践できる環境を作り上げたり、オブザーバビリティを実現します。 また、今後サービス導入が拡大していく中でより良いアーキテクチャへ導く役割も持っていただきます。 (※上記はチームとして担うスコープを示したものであり、個々人がすべてを実装することを求めるものではなく、チーム全体としてこれらを実現できる状態をつくることが期待役割です。) 【開発の特徴】 必要に応じて外部サービスも活用し、テックタッチの運用を最適化するために必要な機能をインフラ面から考えていきます。 一方で、アプリケーションの特性を踏まえてインフラを改善していく必要があり、アプリケーションに対する理解力も求められます。 ●使用技術例 Go, TypeScript, Python, gin, MySQL/PostgreSQL/Aurora, CloudFront, ECS/Fargate, Terraform, Security Hub, CloudTrail, Langfuse, Dify etc. ●使用サービス例 コード管理:Github (Enterprise) プロジェクト管理・ドキュメント:Notion, Linear, Miro コミュニケーションツール:Slack, tandem.chat, Google Meet 監視・ログ収集基盤:Datadog, Sentry, AWS CloudWatch CI/CD:CircleCI, Github Actions, AWS codepipeline etc. AI:OpenAI, Anthropic, Gemini, Devin, GitHub Copilot, Cursor etc.

フリー株式会社

freeeは「スモールビジネスを、世界の主役に。」をミッションに掲げ、だれもが自由に経営できる統合型経営プラットフォームを提供しています。本ポジションでは、企業のコーポレートITや情報システム部が抱えるSaaSアカウント管理の煩雑さや管理コスト増大といった課題を解決する「IT管理領域」のプロダクト開発を担っていただきます。ユーザーの本質的な課題に寄り添い、AIを用いた業務プロセスの再定義やSaaS APIの統合プラットフォーム構築を通じて、マジ価値を届けるエンジニアを募集します。 現状の課題/今後取り組みたいこと 当部門は企業の基盤を支える重要な存在です。私たちは、情シス領域のプロダクトを単なる「便利なツール」にとどめず、「企業のガバナンスと生産性を両立させる攻めのIT基盤」へと進化させることを目指しています。 ・大量のSaaSデータを統合・解析し、AI(LLM等)を活用したIT資産管理や業務フローの自動化機能の開発 ・手動で行われている認可・権限管理の高度な自動化によるSaaS連携の標準化 ・1→10フェーズにおける技術的負債の戦略的な解消とスケーラブルな基盤構築 業務内容詳細 IT管理プロダクトの成長に向け、フロントエンド・サーバーサイド双方の開発はもちろん、企画からビジネスサイドとの連携まで幅広くお任せします。入社後はドメイン理解を深め、中長期的にはプロダクトのロードマップ策定や顧客へのヒアリングなど、ビジネス課題の解決まで染み出していくアプリPdL候補としての活躍を期待しています。 ・freeeIT管理の企画・設計・実装・テスト・計測・改善 ・外部SaaS・freeeの他サービスとのAPI連携機能や統合基盤の開発 ・AIを活用した業務プロセス自動化機能の設計・実装 ・インフラやモバイル(React Native等)領域への積極的な技術的チャレンジ ・セールスやPdMと連携し、商談等を通じた顧客ニーズのヒアリングとプロダクトへの反映 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

株式会社日立製作所

職務概要 研究開発全般を担い、データマネジメント製品・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。 職務詳細 ・データマネジメント技術・サービスの業界動向、市場動向の調査 ・研究戦略及びロードマップの作成および支援 ・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の事業部門への情報提供ならびに提言 ・知財、情報セキュリティ、安全衛生、情報資産、研究資産、労務、等の職場の中でのナレッジ蓄積・共有・活用、情報セキュリティ、安全衛生、情報資産の管理 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ニュースリリース: 製造業や社会インフラ分野でのデータドリブンなビジネス変革を支える「Hitachi IoT Platform for industryクラウドサービス」を提供開始:2022/10/25 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2022/10/1025.pdf 東京大学が「デジタルオブザーバトリ研究推進機構」を設置　日立とレジリエントな社会・経済の実現に向けて共同研究を開始:2023年4月4日 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/04/0404a.html 北海道民の生涯を通じた全世代型予防・健康づくりをめざし、人口の約7割を対象とする「健康・医療情報分析プラットフォーム」が本格稼働:2023年4月3日 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/04/0403.html 「企業内の「ダークデータ」に着目した「データ抽出ソリューション」を提供開始」:2021年6月23日 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/06/0623a.html ニューノーマルで求められるビルの高付加価値化を実現するビル向けのIoTプラットフォーム「BuilMirai(ビルミライ)」を開発 :2020年11月12日 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/11/1112.html デジタルツインとxR技術による可視化で設備管理を効率化する「都市・建物向け xRトータルソリューション」を販売開始:2022年9月30日 https://www.hitachi-solutions.co.jp/company/press/news/2022/0930.html Hack on Virtual!:2021年2月13日(土)、27日(土)、28日(日) バーチャル空間で、デジタルプロトタイピングを行うハッカソン https://protopedia.net/event/12(作品公開サイト) Application Sensitive Energy Management Framework for Storage Systems IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 27, no. 9, pp. 2335-2348, 1 Sept. 2015 https://ieeexplore.ieee.org/document/7498422 DBKDA 2018 Best Paper: Partial Order Multi Version Concurrency Control https://www.iaria.org/conferences2018/awardsDBKDA18/dbkda2018_a1.pdf PESARO 2020 Best Paper: Accelerating Real-time Processing of Articles by Using an OpenCL-based FPGA for the OSS Syntactic Parser SyntaxNet https://www.iaria.org/conferences2020/ProgramICDT20.html DATA ANALYTICS2021 Best Paper: Integrated Architecture of SQL Engine and Data Analytics Tool with Apache Arrow Flight and Its Performance Evaluation https://www.iaria.org/conferences2021/filesDATAANALYTICS21/DATA_ANALYTICS_60019.pdf 働く環境 通常は2～5名程度を1つのチームとして研究を進めます。年齢層は様々です。在宅での勤務は可能です。 研究のアイデア出しやラウンドディスカッション等のために週に1～2回程度は出社(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。 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　データ&ナレッジマネジメント研究部 配属組織について 社会やお客さまの本質的課題・価値をデータを通じて探索・特定し、デジタルを活用したイノベーションにより、当該課題の解決を図り、新たな価値を提供する。 データとテクノロジーを通じて、社会や人の暮らしがより豊かになる世界を実現する。

株式会社CLUE

既存サービスや、現在進めている新規サービスの 開発の仕様統括や、アーキテクト設計、プロダクト品質の担保を担っていただきます。 （実装もしていただきます） 開発言語はGoですが、Goの業務経験がなくとも業務の中でキャッチアップしていただければ問題ありません。 開発チームとビズサイドや、その先のユーザーや顧客との距離が非常に近いことがCLUEのプロダクト開発の特徴ですし、良いプロダクトの実現のためには机上ではなくユーザーの声を理解することが重要だと考えています。 そのため、ビズサイドとの積極的な会話やユーザー業務を理解をしながら設計・開発いただくことを期待しています。 開発チームは業務委託の方の比重が多い中で、プログラムを書きながら設計を深く理解して会社の知見として蓄積していただける方が必要です。 そのため、知見の蓄積と新規開発メンバーへの共有といったこともお願いしたいと考えています。 プロダクト開発をリードしている私（柴山）は、前職のIBMで金融系の大規模システム開発のリードから小規模チームでの最新技術のプロトタイピングなど幅広い開発プロジェクトを経験しており、エンジニアファーストのチームづくりの必要性を強く理解しているつもりです。 そんな私と、エンジニアが伸び伸びと高いパフォーマンスを発揮できるチームを作っていける人を、わたしたちは探しています。 ・ドローンを利用する建設事業者向けのSFA/CRM SaaSや、ドローン運用のためのAll in one SaaSのバックエンド開発 ・「ドローンが当たり前に飛び交う社会」の実現に向けた、新規プロダクトの設計と実装 ・コアメンバーとしての開発知見の蓄積と可視化、及びチーム内での共有 ・組織拡大に向けた開発チームの文化醸成 ・ビズサイドやPdMとの仕様検討やすり合わせ ＜開発業務＞ ・Zenhub（Github Issue）で管理されている開発チケット（Go, Python等）への対応 ・業務委託等のチームメンバーとのコミュニケーションと、チーム作業進捗の把握（Slack, Gather, Zenhub） ・AWSインフラの保守作業の管理 ・リリース作業の管理 ・開発知見の可視化とチーム内での共有 ＜社内コミュニケーション＞ ・社内問い合わせ、要望への一次対応 ・社内情報連携（リリース機能の紹介、障害対応状況の周知など） ＜プロトタイピング＞ ・R&Dで検証された技術のプロトタイピングや、プロトタイプのプロダクトへの組み込み実装 ＜チーミング＞ ・月１程度で開催しているエンジニア勉強会などのチーミング対応の企画、ファシリテーション ※コミュニケーションツールはGithub, Zenhub, Miro, Figma, Gather, Slackなどを利用しています ※上記作業以外に、専用のドローン飛行場所でのドローン飛行や、蓄積されたドローン撮影画像を使った機械学習などにも挑戦できます。

株式会社日立製作所

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 金融機関向けへの、生成AIを活用したサービス事業の立ち上げに関わっていただきます。 市場動向、最新技術動向、競合動向、金融機関のニーズを元に、関係各所と連携しながら事業戦略の立案・遂行をしていただきます。 【職務概要】 金融業務適用ユースケースの検討およびサービス化の検討をしていただきます。 市場分析および日立技術を把握した上で、関係各所と連携しながら事業戦略の立案・遂行をしていただきます。 【職務詳細】 金融機関業務への生成AI適用検討を担当して頂きます。具体的な業務は下記の通りです。 ・技術調査、検証 ・金融機関業務への適用ユースケース創出 ・生成AIを活用した技術検証・効果検証 ・ビジネスモデル検討 ・製品概要検討(機能要件、システム構成など) ・顧客への提案や検証 ※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。

株式会社日立ハイテク

業務内容 ヘルスケア領域のデジタルソリューション開発を担う事業開発本部 システム開発第二部にて、医療機関の検査室の皆様あるいは患者様が抱えている困りごとを解決に導くデジタルソリューションソフトウェア開発をお任せします。 【具体的には】 ・医療機器の故障診断、リモートサービス(遠隔での保守作業)などのシステム開発における要件分析～機能設計 └クラウド環境で稼働するアプリ開発のため、ご経験に応じて環境構築やサイバーセキュリティーなどの関連業務もございます ・コーディングを発注するベンダーのコントロール ・3～4件程度の開発案件を並行して担当 ・上流工程は2～3名、下流工程は4～5名でソフト開発を進めていただきます 病院・臨床検査センターなど、お客様先に納入した当社分析装置やデジタルソリューションに関して、稼働状況と利用履歴を分析することで、どのような機能が頻繁に利用されているか、どのような部分に改良の余地があるかがわかります。ここで得た情報をもとに、性能を向上させる、機能を追加する、UIUXの改良を施し、製品としての価値を向上させます。 【組織構成について】 現在メンバーは15名程で、若手、女性社員も多く中途入社の社員も活躍しています。 【対象装置例】 ・生化学自動分析装置 【働き方】 ・出社、在宅とご希望に応じて選択可能です。 今後も在宅勤務制度、産休/育休制度や各種オンラインツールを活用し、ワークライフバランスを考慮しながら、柔軟な働き方を実現していきます。 ・残業時間:月20時間程度 【教育・育成支援】 キャリア入社者向け育成プログラム、階層別研修、集合研修、外部講座受講による自己開発(費用会社負担)など

株式会社日立ハイテク

評価ソリューション開発部において半導体用計測検査装置のアプリケーションソフトウェア開発を担っていただきます。主に検査・計測装置が出力する画像やデータを活用し、顧客に価値を提供するソフトウェアの開発を行います。顧客の業務を理解して課題を推定し、顧客と共にスピーディーに課題解決を行うやりがいのある仕事です。 顧客の製品開発のために当社製品でどのようなことができるか、どのようなアプリケーションを搭載したら顧客ニーズにマッチするのか等、顧客の開発プロセスに合わせたソリューション開発、創生や技術の方向性の見極めを行います。 【職務詳細】 米国、中国、台湾、韓国をはじめとした大手半導体メーカーやパワーデバイスメーカー等で稼働している当社装置が顧客の課題解決に貢献できるよう、 ソフトウェアの開発を行います。担当する業務によって、ニーズ・課題を顧客にヒアリングし、課題解決に向けたアプリケーションの創生を行う場合と、画像や計測データを用いた測長やパターン認識等のアルゴリズム設計・実装を中心に業務を行う間合いがあります。 【開発環境】 言語: C, C++, C#, Python, Rust, TypeScript 環境: Linux、Windows 【開発の流れ/棲み分け】 顧客となる半導体メーカーや、自社現地法人からの要求やニーズを聞き取り、要件定義、仕様レビューを行い設計仕様書を仕上げます。 実装、単体テスト、実機テストを行い、品質保証部門による認定を受けて製品化します。 新製品開発の過程では、顧客との共同開発を行い場合が多く、短期間でプロトタイプを実装、提供して評価とフィードバックを受けながら仕様を固めていくアジャイル開発手法も適用します。 【プロジェクトに関して】 1回納入して終わりではなく、継続サポート型のソフトウェアである特性上、機能追加を順次行っていきます。 また、提供サイクルについては短いもので1か月、大半は半年～1年ほどとなります。 【補足/先端技術導入に関して】 画像処理、データ処理については、AIや深層学習などの先端技術の導入を積極的に推進しております。 開発業務の生産性向上、業務効率改善を目的として、生成AIなどの技術導入も進めております。

株式会社日立ハイテク

●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

Sansan株式会社

・サービスについて 本ポジションでは、開発組織のマネジメント、プロセス整備、技術的刷新、チームビルディングをリードします。 担当する領域は複数の選択肢があり、 選考を通じて希望や経験を踏まえ、最適なチーム・領域を提案します。希望があれば、応募時にお知らせください。 担当プロダクト・領域例 Bill One:請求書受領、経費精算、債権管理といった、さまざまな業務領域の課題を解決する、経理AXサービス Contract One:契約書をはじめとする取引書類をデータ化し、取引の条件や変遷を可視化することで、機会の損失や信用の低下を防ぎ、企業の利益を守る、取引管理サービス データ基盤/統合領域:企業内外のデータを統合し、ビジネスデータベースとして活用するための基盤サービス いずれの領域も事業成長に伴いユーザー規模・機能要件・組織体制が急拡大しており、 プロダクト価値の最大化と、スケールに耐えうる開発組織づくりが重要なテーマとなっています。 詳細な業務内容 ●開発組織・プロセスの設計と改善 ・開発プロセスやプロジェクトマネジメント手法の設計・改善 ・品質保証プロセス、ドキュメント文化の整備 ・技術的負債解消・リファクタリングへの投資判断 ・AIを活用した開発プロセス最適化(AI-Driven Devなど) ●チームマネジメント・成果最大化 ・1〜4チーム(3〜4名/チーム)の目標設定(OKRなど)と成果管理 ・生産性向上・プロダクト価値向上に向けた優先順位判断と実行支援 ・リリーススピードと品質のバランス最適化 ●ピープルマネジメント ・エンジニアの育成計画、1on1、評価、キャリア開発支援 ・採用活動(候補者評価/面接など) ・メンバーのテクニカルスキル向上のサポート ●クロスファンクショナルなリーダーシップ ・プロダクトマネジャー、QA、UX、BizDevなどとの連携 ・組織横断での課題解決、プロダクトの成功に向けた意思決定 ・ステークホルダーとのコミュニケーション・調整 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 主な技術スタック ●開発言語・フレームワーク・ライブラリ 【フロントエンド】 -TypeScript/React/Vite/Storybook/HTML/CSS 【サーバーサイド】 -TypeScript(Express)/Kotlin(Ktor/Spring Boot) -Gradle ●データベース・検索基盤 -PostgreSQL(Cloud SQL) -Cloud Spanner/Elasticsearch ●インフラ / プラットフォーム -Google Cloud(Cloud Run/App Engine/Cloud Functions/Cloud Tasks 等) -Cloudflare ●CI/CD -GitHub Actions/Cloud Build ●運用・監視 -Cloud Logging/Splunk ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

株式会社JDSC

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

株式会社ラクス

・クラウド・オンプレ両環境におけるインフラ構築(要件定義、技術検証、基本設計、詳細設計、構築・設定、各種試験、リリース、運用) ・各クラウドサービスのインフラ管理、運用保守 ・社内の開発や検証環境の整備と安定提供 ・kubernetesやECSなどのコンテナオーケストレーションツールの運用 ・ansibleやterraformなどのIaCを用いたソリューション構築 ・アプリケーションおよびSREチームとの共同検証 ・構成管理とオペレーションの自動化 ・アーキテクチャ設計・実装・運用 ・サービスのパフォーマンス改善の可視化、分析、提案、実践 ・その他、インフラ業務の効率化や改善 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql,PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・DevOps関連 ・クラウド:AWS ※オンプレ案件もあり ・OSS設計、実装、運用(Elastic Search, Kibana, fluentd, nginx, qmail, Ansible など) ・仮想化:VMWare ・コンテナ:kubernetes ・ストレージ:PureStorage、PureBlade、VMWare VSAN ●携わる課題 ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ・自社で採用する技術の検討 (IT業界で勝ち残るための新技術の調査、導入をして頂きます) ●配属組織 開発本部　インフラ開発部 └東京インフラ開発1〜3課 ※各課、メンバー5〜10名程(3課への配属を予定しています。) └大阪インフラ開発課 └SRE課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

株式会社ナウキャスト

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

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) 2024年4月に始動した新事業ユニットです。 生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援 <関わるサービス> ・Finatext Advisory Assistシリーズ 　資産運用業務に特化した営業支援基幹システム 　1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・MCPass(新規立ち上げ) 　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。 　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ 　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast 　https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 ・Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム) 　企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト。 　チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 　MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 　https://finatext.com/finstage/cowork ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。 <具体的な業務内容> ・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発 ・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発 ・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装 <関わるサービス> ・「DataLens店舗開発」 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・「DataLensオフィス営業」 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit) オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。 機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築 ・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け) ・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化 ・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化 ④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit) 法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。 有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。 <具体的な業務内容> ・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用 ・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備 ・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り ⑤Finatextグループ ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」 ●その他プロジェクト事例 エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。 ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20250716/ ・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20250819/ ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ●社員インタビュー ・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 本ポジションでは、アプリケーションのサーバーサイド開発をリードしていただきます。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) ・Finatext Advisory Assist シリーズ 　金融アドバイザーの提案活動を支援する、生成AI搭載型のアシストツールです。 　顧客情報や保険ニーズをもとに、提案資料の自動生成・情報要約・営業ナレッジの活用などを支援しています。 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・MCPass(新規立ち上げ) 　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。 　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ 　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast 　https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 ・Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム) 　企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト。 　チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 　MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 　https://finatext.com/finstage/cowork ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。 　https://nowcast.co.jp/news/20250205/ ・「DataLens店舗開発」 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ・「DataLensオフィス営業」 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ③投資分析に特化した分析用のWEBアプリケーション (Financial Reserch Unit) 弊社では、POSデータやクレジットカードなどを用いた投資分析サービスを、国内外の機関投資家に展開しています。 上記の決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら分析業務をサポートするアプリケーションの開発を行います。 ④法人データ活用基盤・データ販売デリバリー (Data Holder Unit) 弊社が保有する、国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタを軸としたデータの価値を顧客に届けるためのデリバリー基盤およびAPIの開発をリードしていただきます。 既存の法人マスタに、顧客が持つデータや3rdパーティデータを統合(名寄せ)し、高度な分析を可能にするソリューションの提供と、その基盤の汎用化を推進します。 ・「DataLinc」 　ナウキャスト、法人データを名寄せして外部データと統合し、営業活動や与信管理を高度化するDaaS「DataLinc」の提供を開始 　https://nowcast.co.jp/news/20260202/ 【具体的な業務内容】 ・プロダクト企画、設計、開発、運用 ・システム改善のための関係者へのヒアリングから改善提案 ・必要に応じてインフラ改善、データのパイプライン整備や連携の改善 ●社員インタビュー ・「DataLens店舗開発」が特許を取得 ──AIで店舗出店の常識を変える挑戦の裏側 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ・少人数チームでAIと最新技術を駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創るソフトウェアエンジニアの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako ●使用技術 Python、Go(echo)、Airflow、Snowflake、Amazon Web Services、Terraform、Docker、MySQL (Aurora)、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) 　https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 　https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) 2024年4月に始動した新事業ユニットです。 生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援 <関わるサービス> ・Finatext Advisory Assistシリーズ 　資産運用業務に特化した営業支援基幹システム 　1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・MCPass(新規立ち上げ) 　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。 　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ 　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast 　https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 ・Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム) 　企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト。 　チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 　MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 　https://finatext.com/finstage/cowork ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。 <具体的な業務内容> ・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発 ・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発 ・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装 <関わるサービス> ・「DataLens店舗開発」 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・「DataLensオフィス営業」 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit) オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。 機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築 ・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け) ・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化 ・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化 ④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit) 法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。 有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。 <具体的な業務内容> ・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用 ・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備 ・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り ⑤Finatextグループ ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」 ●その他プロジェクト事例 エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。 ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20250716/ ・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20250819/ ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ●社員インタビュー ・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 ・生成AIを用いた自社プロダクトのインフラ開発 ・Snowflake、Google Cloudなどのモダンな技術スタックによるデータ基盤構築におけるインフラ開発 ・生成AI関連のエンタープライズ向けパッケージの開発や導入開発 【具体的な業務内容】 ・AWSなどのパブリッククラウド環境におけるインフラの設計、実装、および管理 ・お客様とコミュニケーションを取りながら顧客クラウド環境にプロダクトを展開するプロジェクトの主導 ・自動コードビルド、テスト、およびデプロイメントのためのCI/CDパイプラインを設計および実装 ・信頼性および可用性を向上させるソフトウェアの開発、インフラ運用の仕組みづくり ・単一障害点やその他のリスクの高いアーキテクチャの問題特定、及びその解決法の提案、実装 ●技術スタック Python、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

株式会社Works Human Intelligence

「COMPANY」の開発生産性と開発者体験(DevEx)の向上をミッションとするDX/プラットフォーム組織のマネジメントをお任せします。担当組織の戦略実行にとどまらず、複数のプロダクトをまたいだ全社横断の生産性改善を『プロジェクト』としてリードする、AI駆動開発時代のDXの中核を担う重要なポジションです。 ●部門横断の生産性改善プロジェクトのリード ・横断的な課題分析・優先順位付け ・部門/製品を越えたプロジェクトの企画・推進・完遂 ・個別最適から全体最適への束ね・横展開 ●開発生産性・AI活用の技術戦略リード ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進の戦略策定とロードマップ立案 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの構想・推進の意思決定リード ・開発者体験(DevEx)およびFour Keys(DORA)等の生産性指標の定義と、データに基づく全社的な改善活動の推進 ・各製品開発チーム・SET・QA等のステークホルダーと連携した、全社共通の開発基盤戦略の調整 ●組織・ピープルマネジメント ・4～10名規模のCI/CD・DX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) ・AIによる開発効率化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 ・先進的な技術を自ら試して仕組み化し、全社へ展開する文化を醸成する組織づくり 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、組織の枠を越えて全体の開発生産性を変革する推進力を発揮していただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●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

【役割】 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発および既存プロダクトの進化に向けた、開発組織のマネジメントをお任せします。 ご自身の担当ドメイン(人事/給与/勤怠など)における複数の開発チームを統括し、UI/UXデザインチーム、ビジネスサイドと密に連携しながら、AI技術のプロダクト実装戦略を策定・実行していただきます。 「複雑な業務要件をいかにAIに解かせるか」という技術的難易度の高い課題に対し、エンジニアがパフォーマンスを最大限発揮できる組織・環境づくりを担う重要なポジションです。 【主な職務内容】 ●プロダクト開発・技術戦略のリード ・担当プロダクトへのAI組み込み(新機能・業務アシスタント機能等)に向けた技術戦略・ロードマップの策定支援 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)や複雑な業務要件の制御に対する、アーキテクチャ設計および技術選定の意思決定リード ・他チームや他組織と連携した、要求事項の具体化と最適なリソース配分・プロジェクト推進 ・開発生産性の継続的な向上、開発プロセスの最適化、および技術的負債のマネジメント ・コンサルタント部門と連携した、顧客課題の吸い上げとエスカレーション対応の統括 ●組織・ピープルマネジメント ・5～10名程度の開発チームのエンジニアおよび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) ・AI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 ・開発組織のエンゲージメント向上、および自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ※ご本人のご希望とチーム状況によっては製品開発業務をご自身で担当する場合もあります。 ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。 企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。 【主な職務内容】 自社パッケージソフト「COMPANY」の企画・設計・開発・運用業務 基本的にはサブシステムの単位で企画～運用まですべてのフェーズをチームで担当していただきます。 ・(AI活用も含めた)既存プロダクトの機能強化/改善案件 ・当社コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援 ・新規サービス(マイクロサービス)の企画開発 ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。 具体的には、5~10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装 ・堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理など)の設計・開発 ・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計(UIUXチームと連携) ・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング ・サービス企画の立案 ・要件定義、詳細設計、レビュー等 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、レビュー等 ・実装、レビュー等 ・テスト設計、テスト実施(自動化)、レビュー等 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 ・チームメンバーのマネジメント業務(スクラム、1on1、各種面談含)※必要や役職に応じて 【職種について】 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。 ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini