年収350万円以上 PythonのITエンジニア求人・転職情報

●部門(領域)の役割 車を軸としたクロスドメインプロダクトのスピード企画/開発/配信に向けた一気通貫体制の構築及びバリューチェーン拡大を目指しております。また、車購入後もクルマが進化/成長していく【SDV】(※ソフトウェアディファインドビークル)を実現するための業務を推進しております。 部門の業務例: ・SDVプロダクト コンパニオンアプリの 企画/開発/配信 (機能集約) ・データドリブンで顧客ニーズ・ビジネス課題を抽出し、デジタルプロダクトの進化を通じてSDV事業へ貢献 ・クルマ操作走行データ/スマホアプリのデータの分析 ・お客様の利用実態の把握および継続的により良い体験を提供し続けるための企画開発業務 など ●任せる業務と期待役割 カスタマーにとってパーソナライズされたサービスやプロダクト開発に対し、データドリブンで寄与いただきます。ユーザ行動の可視化とモビリティライフの実態を把握することで、プロダクトUXの向上とサービス価値の最大化を実現頂くことを期待します。また分析業務だけでなくPJTリーディングも担いながら、社内ステークホルダーへの戦略立案や合意形成業務も想定をしております。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 ●具体的な想定業務 四輪製品におけるソフトウェア・サービスの企画・オーナー部門と連動し、問題や課題を把握しながら、市場・顧客データや、プロダクトのログデータ等を活用して、プロダクトオーナーと共に課題の仮説を構築し、分析設計をする業務。 具体的には ・ログ分析や定量インサイト抽出によるペインポイントの発見と仮説立案 ・分析結果に基づく改善施策/機能改善の立案 ・外部調査を自ら設計し、Honda保有データや生成AIと組み合わせて、最適なCX創出に向けた示唆を抽出 ・プロジェクト全体の進捗を可視化し、関係者とのスムーズな情報共有を推進 など ●使用ツール/開発言語など ・言語:Python(pandas) ・アナリティクス:Amplitude, Goggle Analytics, Jupyter, ・情報共有ツール:Teams

【具体的には】 ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の実現に向けた、世界トップレベルのAI性能、省電力を有するカスタムSoCの企画・開発を行います。 ●将来技術(半導体/AI/ソフトウェア)の調査に加え、VoCや市場/競合分析に基づくユーザーニーズの予測・仮説立案を行い、ユースケースから逆算した次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値(電力・熱・起動時間・安全要求等)に基づき、車両/ECUシステムからSoCへのトレーサビリティを意識した要求仕様書の作成、およびアーキテチャ開発(ハード/ソフトウェア) ● AIワークロード(モデル種類・性能・スケーラビリティ)の定義と評価を通じたNPUの最適化(ハード/ソフトウェア) ● OEMにしかできない・OEMならではのHondaスペシフィックな数10億Gateの大規模カスタムSoC(独自機能・低消費電力・高性能)の開発 ● 車載半導体領域における差異化要素であるAI・画像処理技術・高速インターフェース技術の開発 ● 既存のSoC開発スタイルに捉われず、最先端の開発環境をゼロベースからの立ち上げ、SoC開発を支える開発基盤の構築、EDA導入戦略の立案 ●完成したSoCに対する機能・性能・信頼性評価プロセスの構築(実機評価、TEG/ATE等を活用した特性評価・使いこなし)、および開発・評価環境の構築(ハード/ソフトウェア) ●カスタムSoC開発における半導体パッケージ領域の企画・設計検討および、SoCメーカーやOSAT等エコシステムと連携した開発推進 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 プログラミング言語(C/C++/Python/tcl 等) RTL(Verilog/VHDL),System-C SoC開発のためのEDAツール全般

【こんな方におすすめ】 ●製品開発の現場で、クラウドを使って開発効率化や新しい仕組みづくりをしてきた方 ●「クラウドで作ったものが、そのまま製品や車両機能の価値に直結する」環境に挑戦したい方 ●自動車開発という巨大なスケールで、クラウド技術の応用に挑みたい方 ●クラウド×車載という新しい開発領域で、自動車業界の常識を変える開発基盤づくりに携わりたい方 ●単なるインフラ整備ではなく、開発者体験(Developer Experience)を向上させる仕組み設計に興味のある方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 └ CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ●プロセス革新の仕組みづくり └ クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ●クラウドと車載開発の橋渡し └ 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ●最新技術の導入・実装 └ 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 複雑な交通環境下で、車両が「今どこにいて、周囲に何があるか、その中で最も安全かつ効率的な移動をする」をリアルタイムに生成するアルゴリズム開発です。カメラ、レーダー、LiDARなどマルチモーダルな情報を統合(センサーフュージョン)し、最適な移動をするロボティクス領域の技術を自動運転に応用していただきます。 ・マルチセンサーフュージョンアルゴリズムの開発(カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ等) ・SLAM技術を用いた自己位置推定(ローカリゼーション)技術開発 ・3次元シーン理解、周辺環境のセマンティック理解アルゴリズム構築 ・点群処理およびトラッキングアルゴリズムの実装・評価 ・動的環境下におけるリアルタイム走行軌道計画 ・行動決定アルゴリズムの開発 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 C/C++, Python, ROS/ROS2, PCL (Point Cloud Library), OpenCV, MATLAB/Simulink 等

SDVを実現するためのソフトウェアプラットフォームおよび、AD/ADASのプラットフォームの設計・戦略策定をお任せします。 ●超長期的な技術ロードマップの策定 5年・10年先を見据えた、AD/ADAS向けソフトウェアプラットフォームの開発戦略の立案 技術トレンドや市場環境を分析し、自社で開発すべきコア技術と、外部技術(OSSやパートナー企業との連携)を組み合わせた技術スタックの選定・決定 ●プラットフォーム・アーキテクチャの定義 アプリケーションがハードウェアに依存せず進化し続けられるための、疎結合かつスケーラブルなプラットフォーム構成の設計 OS、ミドルウェア(通信スタック、ミドルウェア連携、データ基盤)のインターフェースおよびデータフローの全体設計 ●技術的意思決定と標準化のリード プラットフォームのアーキテクチャにおける技術的整合性の評価、および開発チームに対する設計指針の提示 機能安全(ISO 26262)やサイバーセキュリティなど、モビリティに求められる高度な信頼性をプラットフォーム層で担保するための設計方針の策定 ●技術課題の解決と戦略的牽引 複雑化するソフトウェア構成における技術的ボトルネックの特定と、根本解決に向けた構造設計の刷新 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等

【仕事内容】 SDVを実現するためのソフトウェアプラットフォームおよび、AD/ADASのプラットフォームの設計・戦略策定及び最終的な意思決定、マネジメント等を管理職としてお任せします。 ●超長期的な技術ロードマップの策定 5年・10年先を見据えた、AD/ADAS向けソフトウェアプラットフォームの開発戦略の立案 技術トレンドや市場環境を分析し、自社で開発すべきコア技術と、外部技術(OSSやパートナー企業との連携)を組み合わせた技術スタックの選定・決定 ●プラットフォーム・アーキテクチャの定義 アプリケーションがハードウェアに依存せず進化し続けられるための、疎結合かつスケーラブルなプラットフォーム構成の設計 OS、ミドルウェア(通信スタック、ミドルウェア連携、データ基盤)のインターフェースおよびデータフローの全体設計 ●技術的意思決定と標準化のリード プラットフォームのアーキテクチャにおける技術的整合性の評価、および開発チームに対する設計指針の提示 機能安全(ISO 26262)やサイバーセキュリティなど、モビリティに求められる高度な信頼性をプラットフォーム層で担保するための設計方針の策定 ●技術課題の解決と戦略的牽引 複雑化するソフトウェア構成における技術的ボトルネックの特定と、根本解決に向けた構造設計の刷新 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

【想定業務内容】 1.AIセキュリティ・ガバナンス体制の策定 ・SDV開発におけるAI活用のガイドライン・標準プロセスの策定 ・AIのライフサイクル(学習〜実装〜運用)全体を通じたリスクアセスメントの実施 2.国際法規制・標準化への対応推進 ・欧州AI法(EU AI Act)やISO/IEC、国際的なセキュリティ基準(UN-R155等)の動向調査 ・規制要件を具体的な開発要件に落とし込み、現場への導入を支援 3.AI脆弱性管理プロセスの構築 ・AIモデルの改ざん、インプットデータへの攻撃(Adversarial Examples)等に対する、技術的な防御基準の策定 ・脆弱性が発生した際のインシデントレスポンス体制の構築と運用 4.AIリスクに対する防御技術の研究開発 ・共通で提供するAIリスクに対する防御技術(AIガードレール、AIアライメント技術等)の研究開発 ・リスクの自動評価技術(LLM as a Judge等) 5.開発現場へのコンサルテーションと監査 ・各開発チームに対し、ガバナンスに則った開発が行われているかのレビュー ・AIアルゴリズムの信頼性評価基準の策定 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト(シミュレーション、実車など) ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

次世代の四輪EVバッテリーシステム開発リーダーとして、技術およびメンバーのマネジメントを担当して頂きます。 【目指すべきミッション】 カーボンニュートラルの実現というチャレンジングな目標に向け、今後、進化拡大してゆく電動車および、その先のエコロジーな社会のキーコンポーネントである、エネルギーストレージシステム用リチウムイオンバッテリーシステムの研究開発を行っています。我々は信頼性と商品魅力を高次元で両立させ、日々変化するお客様のニーズを具現化し、高効率なバッテリーシステムの開発を推進することでカーボンニュートラルな社会の実現を目指していきます。 【具体的には】 ●車載用リチウムイオンバッテリーの開発 ・バッテリーサプライヤとの要求仕様書およびSPECのとりまとめ・管理・検証 ・バッテリー適用技術(材料・機構部品・製造技術)の探索・開発 ●リチウムイオンバッテリー制御開発(状態推定・入出力管理・故障検知) ・仕様書および適用技術のとりまとめ・管理・検証 ・制御アルゴリズム開発と制御設定 ・セルおよび組電池、バッテリーパックシステム、実車による制御検証 ●各種CAE・シミュレーションツールを用いた性能・耐久性予測技術の開発 ●電池リサイクル技術の開発 ●リチウムイオンバッテリー関連サプライヤーとの部品開発 ●関連技術調査・探索および将来戦略・コンセプト立案 ●グループメンバーのマネジメント業務 (1on1によるコーチングやメンタリングを通した育成支援および人事評価を通した成長促進やキャリア支援等) ※社内関連部門(栃木/大阪拠点バッテリー開発メンバー)や社外(材料部品メーカー・バッテリー評価機関・お取引様企業)と連携して業務を推進いただきます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 ※ミッションにより異なります ・AI/DXツール:Copilot、Claude Code、Gemini 等 ・設計/解析ツール:CATIA V5/V6、各種CAEツール 等 ・分析/シミュレーションツール:SEM系/X線系の分析装置、一般的な電気/機械系の計測器、MATLAB、Simulink、Labview 等 ・データ分析プログラミング:Python、VBA 等 ・評価/計測ツール:温度、応力、騒音測定等の試験機器、EMC評価設備 等

長野事業所 情報システム部門のアプリエンジニア(開発担当)として、生産拠点で利用するiOSアプリ、Webアプリ、画像認識、AI、IoT、分野横断で開発します。 ●内製での開発例 社用スマホでの内線通話アプリ、工場での通信/モニタリング用のIoTシステム、AIによる自動文字起こし、社内向けの中古品フリマアプリ、Web会議システム、社内チャットツール …など様々 ※リリース後、ユーザー(従業員)から直接FBをもらい改善していきます ●案件アサインのしくみ ・開発案件は他部署からの依頼がきっかけとなることもあれば、自分で起案することもできます。 ・他部署からの依頼の場合、チーム内で案件オークションを実施し担当者を決めます。 ※社内通貨「Will」を活用 ●使用技術の例 Python/Rust/Golang/Swift/TypeScript/JavaScript/C/C#/C++/React/Next.js/Vue.js/Nuxt.js/Django/FastAPI/Flutter/Laravel/OpenCV/YOLO/Raspberry Pi/Arduino/Transformer …など ※開発の際のプログラミング言語は担当者が自由に選定できます。 新たな技術へ挑戦しやすい環境です。 ※オンプレで開発しています。

※ご経験に合わせて以下業務における組織マネジメントやプロジェクトリーディングをお任せします ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の実現に向けた、世界トップレベルのAI性能、省電力を有するカスタムSoCの企画・開発を行います。 ●将来技術(半導体/AI/ソフトウェア)の調査に加え、VoCや市場/競合分析に基づくユーザーニーズの予測・仮説立案を行い、ユースケースから逆算した次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値(電力・熱・起動時間・安全要求等)に基づき、車両/ECUシステムからSoCへのトレーサビリティを意識した要求仕様書の作成、およびアーキテクチャ開発(ハード/ソフトウェア) ● AIワークロード(モデル種類・性能・スケーラビリティ)の定義と評価を通じたNPUの最適化(ハード/ソフトウェア) ● OEMにしかできない・OEMならではのHondaスペシフィックな数10億Gateの大規模カスタムSoC(独自機能・低消費電力・高性能)の開発 ● 車載半導体領域における差異化要素であるAI・画像処理技術・高速インターフェース技術の開発 ● 既存のSoC開発スタイルに捉われず、最先端の開発環境をゼロベースからの立ち上げ、SoC開発を支える開発基盤の構築、EDA導入戦略の立案 ●完成したSoCに対する機能・性能・信頼性評価プロセスの構築(実機評価、TEG/ATE等を活用した特性評価・使いこなし)、および開発・評価環境の構築(ハード/ソフトウェア) ●カスタムSoC開発における半導体パッケージ領域の企画・設計検討および、SoCメーカーやOSAT等エコシステムと連携した開発推進 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 プログラミング言語(C/C++/Python/tcl 等) RTL(Verilog/VHDL),System-C SoC開発のためのEDAツール全般

当社が展開する高性能デジタルカメラ「X/GFXシリーズ」やインスタントカメラ「INSTAX」、プリンティングサービス「Year Album」等のスマホアプリ/オンラインサービスに向けた、主に画像・動画を対象としたAI領域のプロジェクト推進および研究開発を担当していただきます。 <具体的には> ・商品化開発に向けた、AI領域の提案・要件定義 (商品企画担当者やアプリ/サービス開発担当者と連携) ・開発方針の策定、データ整備、モデル試作・評価、およびAPI設計・開発 (グループ内外の協力会社を含む体制でのプロジェクト推進、または自身で実施) ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般 <富士フイルムについては以下をご参照ください> ・富士フイルムグループ紹介動画(※音声が再生されます) https://youtu.be/TuLkE-elaL0?si ・富士フイルム グループパーパス(※音声が再生されます) https://youtu.be/EEtolzWAlKE ・富士フイルムグループ紹介 https://holdings.fujifilm.com/ja/about ・富士フイルムグループの価値創造 https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html <関連技術・事業については以下をご参照ください> ・INSTAX UP!アプリ https://instax.jp/up/ ・mini Link 2商品化インタビュー記事(商品化現場の雰囲気が分かります) https://magazine.instax.jp/cheki-press/interview/34493/ ・mini Evo 製品発表会記事(注目のB2C製品) https://magazine.instax.jp/cheki-press/news/32687/ ・SQUARE Link https://www.fujifilm.com/jp/ja/consumer/instax/printers/squarelink ・Image Organizer(画像処理/AIの活用事例) https://brand.fujifilm.com/sekai-hitotsuzutsu/contents/album/ ・かぞくのきろく(画像処理/AIの活用事例) https://sp-jp.fujifilm.com/netprint/shiranai-sekai/jan_2019/

新規タイトルのテクニカルアーティストとして、以下業務を中心にご担当いただきます。 ●職務詳細 ・開発環境やワークフローの構築・改善 ・DCCツールのプラグイン作成、改修 ・ゲームエンジンのカスタマイズツールの作成、改修 ・グラフィック仕様の検証と素材作成 ・その他、エンジニア/デザイナー間の橋渡し業務 ※ご応募時にはポートフォリオのご提出をお願いしております。

SDVを実現するためのソフトウェアプラットフォームおよび、AD/ADASのプラットフォームの設計・戦略策定をお任せします。 ●超長期的な技術ロードマップの策定 5年・10年先を見据えた、AD/ADAS向けソフトウェアプラットフォームの開発戦略の立案 技術トレンドや市場環境を分析し、自社で開発すべきコア技術と、外部技術(OSSやパートナー企業との連携)を組み合わせた技術スタックの選定・決定 ●プラットフォーム・アーキテクチャの定義 アプリケーションがハードウェアに依存せず進化し続けられるための、疎結合かつスケーラブルなプラットフォーム構成の設計 OS、ミドルウェア(通信スタック、ミドルウェア連携、データ基盤)のインターフェースおよびデータフローの全体設計 ●技術的意思決定と標準化のリード プラットフォームのアーキテクチャにおける技術的整合性の評価、および開発チームに対する設計指針の提示 機能安全(ISO 26262)やサイバーセキュリティなど、モビリティに求められる高度な信頼性をプラットフォーム層で担保するための設計方針の策定 ●技術課題の解決と戦略的牽引 複雑化するソフトウェア構成における技術的ボトルネックの特定と、根本解決に向けた構造設計の刷新 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

リギングアーティストとして、主に以下業務を中心に携わって頂きます。 ●業務詳細 ・ゲーム開発におけるテクニカルリグ制作 ※ 過去に作成された作品・ポートフォリオのご提出をお願いしております。

●ミッション 機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。 モデル設計、実装、オフライン・オンラインでの検証、改善までを高精度にやり切り、分析・アルゴリズムの品質を継続的に高めていただきます。 ●本ポジションの役割 価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。 本ポジションは、機械学習を用いて価格・クーポン最適化の「最適解」を導き、モデル設計から検証・改善までを高精度にやり切るスペシャリストです。 プロジェクト全体の推進やクライアントコミュニケーションはアナリティクスコンサルタントが担い、本ポジションは分析・モデル面の品質、精度、再現性に責任を持ちます。 ＜PHASE 2｜モデル開発（主担当）＞ ・価格・クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 ・顧客データに対する探索的データ分析（EDA）および特徴量設計・前処理 ・既存モデルのチューニングに加え、必要に応じて新規アルゴリズムの研究・開発を行う ＜PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）＞ ・最適化結果に基づくシミュレーション設計・実施、およびKPI試算 ・本番環境でのA/Bテストにおける検証設計、評価指標の設計、効果検証 ・検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを継続的に回す ＜PHASE 1｜要件定義・課題設計（協働）＞ ・アナリティクスコンサルタントやビジネスメンバーと連携しながら、分析観点から課題設計・KPI設計に参画する ・クライアント課題を踏まえ、どのような因果推論・機械学習アプローチが有効かを技術観点から整理する ●プロジェクトの進め方 1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、アナリティクスコンサルタント・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。 本ポジションは、モデルの品質・精度・再現性に責任を持ち、アナリティクスコンサルタントと役割分担しながら分析・検証を主導する役割です。 ●チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に仮説構築・モデル設計・検証に関わり、分析品質を高め続けることを重視しています。 研究者やビジネスメンバーとも議論しながら、技術と事業成果の両立を目指すチームです。 職種を越えてフラットに意見を交わせる、オープンなコミュニケーションが根付いています。 ●業務内容の変更の範囲 【雇⼊れ直後】 データサイエンティスト 【変更の範囲】 会社の定める業務

新規オリジナルIP創出を目的とした市場調査や分析業務をご担当いただきます。ゲーム領域におけるデータ分析のプロフェッショナルを目指したい方や、将来的にデータ分析に強みを持つゲームプロデューサーや事業責任者としてご活躍いただける方を募集しております。 ●業務詳細 ・新規ゲーム企画立ち上げのための市場調査やファクト調査分析 ・ソーシャルゲームに対する課題発見や施策検証 ・プロデューサーや事業責任者に対する助言と提案 ・分析ツールを用いたデータの可視化と運用 ・新しい数値指標の発見と提案

当社のインフラエンジニアとして、運用中・開発中のゲームタイトルを横断的にご担当いただきます。 ●業務詳細 ・スマートフォン向けゲーム/Webサービス サーバインフラ環境の設計・構築・運用 ・新しい技術の検証、導入展開 ・インフラ面からの問題解決(パフォーマンス向上、コスト削減など)　等 ●開発体制 ・新規・運用のゲームタイトルを複数開発 ・チーム規模:プロジェクトにより40名～100名程度 ・SREチーム(4名)が横断組織として全プロジェクトのインフラ設計・構築・運用

●ミッション 現場の課題に深く入り込み、課題設定からモデル開発、検証、改善、プロダクト化までを自ら一気通貫で推進しながら、価格エージェントをより汎用的で再現性のあるプロダクトへ進化させることが本ポジションのミッションです。 分業された一工程を担うのではなく、事業と技術を往復しながら全体を握り、自ら価値をつくり切ることを期待しています。 ●本ポジションの役割 価格エージェントの価値の中核を担い、事業と技術をつなぎながらプロダクト開発を推進するPdM/データサイエンティストを募集します。 クライアント課題の構造化、分析設計、アルゴリズム開発、効果検証、改善、プロダクト化までを一気通貫で担い、事業と技術の両面からプロダクトを前進させる役割です。 <PHASE 1|要件定義・課題設計> ・クライアントの経営課題(原資削減・売上向上等)をヒアリングし、分析・検証で解くべき問題に整理する ・使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する ・提案資料の分析パート(効果試算・ケイパビリティ説明)を作成し、必要に応じて営業提案を支援する <PHASE 2|モデル開発> ・価格・クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 ・顧客データに対する探索的データ分析(EDA)および特徴量設計・前処理 ・既存モデルのチューニングに加え、必要に応じて新規アルゴリズムの研究・開発を行う <PHASE 3|オフライン/オンライン検証> ・最適化結果に基づくシミュレーション設計・実施、およびKPI試算 ・本番環境でのA/Bテストにおける検証設計、評価指標の設計、効果検証 ・検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを継続的に回す <PHASE 4|プロダクト化・横展開> ・プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する ・新たな差別化要素の研究開発 ・知財保護のためのシステム構成設計(CA環境でのモデル構築・BQ連携等)や特許出願にも関与 ●プロジェクトの進め方 ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。 ●チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。 ●業務内容の変更の範囲 【雇⼊れ直後】 データサイエンティスト 【変更の範囲】 会社の定める業務

・プロダクトビジョン・ロードマップの策定 ・ユーザーリサーチ（エージェント / 不動産購入者 / 社内スタッフ） ・課題設定・要件定義・仕様策定 ・開発チームとの協働・推進 ・KPI設計・効果測定・継続的な改善 本ポジションでは、下記3領域のいずれか、または複数を担当します（経験・志向に応じてアサイン）。 【プロダクト領域】 領域1｜エージェント向けプロダクト エージェントの仕事そのものを支える基幹プロダクトです。顧客・案件・商談の一元管理、物件提案・価格判断の支援、契約・取引プロセスの効率化、行動・成果データの可視化など、属人化しがちな業務を再現性ある仕組みに落とし込み、エージェントが「顧客対応」に集中できる環境をつくります。 領域2｜顧客向けプロダクト（不動産購入者） 人生最大級の意思決定を支える体験プロダクトです。物件探索・比較体験の最適化、価格・ローン・諸費用の可視化、検討フェーズに応じた意思決定支援、エージェントとのコミュニケーション支援など、「探す → 悩む → 決める」を一気通貫で支え、納得感のある購入体験を設計します。 領域3｜社内・本部向けプロダクト 不動産取引の現場を裏側から支える業務効率化プロダクトです。重要事項説明書の作成支援ツールをはじめ、バックオフィスや本部業務のデジタル化・自動化に取り組みます。エージェントと購入者の体験品質を高めるため、社内オペレーションそのものを改善する領域です。 【主な技術スタック】 ・フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js ・バックエンド TypeScript / Node.js / (Python) ・インフラ Google Cloud Platform / CDKTF 【主な利用ツール】 ・Slack ・Notion ・Github ・Google Workspace(meet, calendar, gmail)

事業・販売領域におけるデータ分析および意思決定を支えるため、課内の分析基盤の設計・構築・運用・発展を担っていただきます。また、グローバル拠点を含めた分析環境の連携を推進するとともに、外部ベンダーや関係部門と協働しながら、将来的な技術変化も見据えた最適なアーキテクチャの構築をリードしていただきます。 ①社内のデジタル統括部が提供するクラウド基盤上で、分析ツールや環境を活用しやすい形に整備し、安定的かつ継続的にデータ活用が行える状態を実現 ●デジ統とシステムの連携と部門ニーズを踏まえた要件整理を行いアナリティクスツール(DataIKU/Qlik etc)活用を最大化できる分析基盤の構築および機能拡張 ●Azure等のクラウド基盤上における分析環境の設計・実装・運用改善 ●分析業務の安定稼働を支える運用設計およびパフォーマンス・障害対応の改善 ②外部ベンダーや関係部門と協働しながら、将来的な技術変化も見据えた最適なアーキテクチャの構築リード ●外部ベンダーとの協働によるシステム開発・改善およびアーキテクチャ検討 ●生成AI・アナリティクスツールが持つ機能拡張など新技術の活用を見据えた分析基盤アーキテクチャの検討および導入支援 ③グローバル拠点を含めた分析環境の連携 ●北米・アジア・インド等の海外拠点との分析Prj促進を現地メンバーとのスムースなやり取りにむけた分析基盤の連携推進 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams

四輪事業の事業戦略・販売戦略の高度化に向けて、市場・顧客・競合環境や自社の強み・弱みを多角的に分析し、事業成長・販売強化につながる戦略オプションの立案を行います。 市場分析とデータ分析を融合させることで、グローバル四輪事業における意思決定の質向上と、事業・販売成長への貢献を目指すポジションです。 ①事業・販売環境の構造的解釈による事業成長・販売強化にむけた課題形成と筋の良い顧客ターゲティング ●事業部門や販売部門と密接に連携しながら部門が抱える問題を構造化し筋の良い課題形成 ●PEST・3C分析等の事業・販売環境の構造的な把握による事業成長・販売向上にむけた課題特定 ●マーケティングリサーチやWeb行動データ分析の推進を通じた顧客ニーズの把握や購買行動の理解 ②高度なデータ分析の企画とプロジェクトマネジメントを通じた分析価値の向上 ●ビジネス部門と部門内の複数のデータ分析チームと連携した分析プロジェクトの企画とマネジメント ●分析結果を多角的に組み合わせて戦略オプションとして協業部門に提言を行うためのストーリー作成 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります <プロジェクト概要> 日本はもとより北米・アジアを中心とするビジネス部門との協業体制で市場・顧客分析プロジェクトに参画いただきます。1つのプロジェクトは数か月～1年程度の期間で進行し、複数の分析テーマで構成されます。 チームメンバーは分析難易度やボリュームに応じて異なりますが、ロール毎に主メンバーとサポートメンバーで構成されます。 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・オンラインサーベイ:SurveyMonkey, Qualtrics ・情報共有ツール:Teams

【具体的には】　※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築: 　世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築: 　収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築 　また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング) 　データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス: 　データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

マーケティングおよびデジタルマーケティング領域において、データサイエンスを活用した顧客分析・市場分析を推進により、既存ビジネスの改善や新たな事業機会の創出に貢献します。 販売増加にむけた課題形成や課題解決にむけた仮説立案から分析設計、モデル構築、インサイト創出までを担い、データ分析を通じてマーケティング施策や事業戦略の高度化を支援し、データドリブンな意思決定を推進する役割です。 ①Hondaが保有する様々なデータや外部データを組み合わせた高度なデータ分析技術による 分析Prj企画・推進 ●ビジネスアナリストや営業部門と連携した販売増加課題解決にの為の仮説立案および分析設計の実施と分析プロジェクトの推進 ●マーケティング投資の最適化に向けた予測モデルの構築(販売台数予測、マーケティング・ミックス・モデリング(MMM)等) ●ビジネス部門が持つ知見や仮説のデータによる検証、および分析結果に基づく戦略・施策提言 ②複数の顧客データ分析にもとづく顧客行動の理解 ●AIDMA等の顧客行動モデルや価値観データに基づく顧客状態の可視化・分類 ●コネクテッドカーから取得されるビッグデータを活用したライフスタイル・移動特性の推定 ③販売領域課題解決・顧客理解を促進するデータ分析技術の開発 ●統計解析、機械学習、クラスタリング、次元圧縮などの手法を用いた顧客セグメンテーション技術・顧客状態推定技術の開発 ●価格感度や各種販売施策による販売台数影響推定技術の開発 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 <プロジェクト概要> 国単位の大規模プロジェクトでは5～6名程度のチームで数か月から1年程度の期間をかけて推進し、営業部門や販売会社と密接に連携しながら、実際の販売戦略や投資判断に反映される成果創出を目指します。 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams

●お任せする業務 電気設備スマート保安向けの監視制御システム(SCADA)およびクラウド基盤の開発をご担当いただきます。設備から各種センサー情報を収集し、アルゴリズムによる分析、結果を表示するシステムを開発いただきます。 ※開発領域が多岐にわたるため、これまでのご経験・スキルに合わせてお任せする業務を社内検討させていただきます。まずはお気軽にご応募をご検討いただけますと幸いです。 ≪具体的には≫ ・監視システムの開発(SCADA画面の構築・UI開発等) ・AIなどを使用した異常検知アルゴリズムの開発・実装 ・データ利活用のためのデータ分析およびAWS等を用いたクラウド環境でのシステム・コンテナ構築 ※上記1, 2, 3の要件定義や仕様管理、検証をご対応いただきます。 社内デジタル基盤連携のためSaaS開発関係部門との協業や改善活動、パートナー会社(外注先)管理・仕様検討等もご対応いただきます。 ≪開発期間の目安≫ 2026年～2029年までを想定しております。 ≪使用言語/開発ツール≫ Python, TypeScript, JavaScript, C#, C, C++, AWS(コンテナ環境、Lambda等), Microsoft Office 【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

●詳細 エンジニア組織のマネジメント全般をお任せします。 ・ピープルマネジメント 　-目標設定、評価、課題解決支援を通しメンバー育成 　-メンバーとの1on1ミーティングの実施 　-組織課題の特定、改善の提案および実施 ・開発プロセスの推進と改善 　-開発プロセスの方針決定、当事者意識を持った推進と継続的改善 　-開発プロセスにおける関係者(経営層、他部門)との連携、調整 　-メンバーのアサイン管理、開発進捗把握 ●開発組織について レバレジーズでは創業以来、代理店や外注業者をほぼ使わずインハウス型でノウハウを蓄積している環境で、以下部署により構成されてます。 ※配属先は以下の通りですが、適性や希望を鑑みて決定いたします。 <メディアシステム部> ・システムデベロップメントグループ レバレジーズの中長期目標に向けたソリューションプロダクトを企画からローンチまで一貫して行うグループです。 少人数かつゼロからのスタートとなるため、プロダクトの製造工程をすべて経験することができ、高い専門性が身につくとともに、顧客への提供価値を深く考える機会を得ることができます。 ・テラテイルグループ エンジニア向けQ&Aサービス「teratail」の開発、運用を行っています。 エンジニアのみでサービスを運営し、開発だけでなく企画やデータ分析まで行える裁量の大きなチームとなっています。 大規模の負荷をさばく技術が身につくとともに、企画や要件定義、アーキテクチャー設計、データ分析、マーケティングなどサービス開発に関わるすべての経験を積んでいただくことが可能です。 ユーザーのことを考えながら、技術力だけではなく、サービスを作る力を成長させて行きたい方にマッチしたグループです。 <ソリューション開発部> 若年層向け転職支援、新卒向け就職支援、アグリゲート、医療向け入退院支援、海外在住者向けメディア、オンライン診療、といった複数の事業やプロダクトを持ったエンジニア組織です。 事業毎にチームを分割し、担当する事業の成長に向けエンジニアという枠に囚われず、各々が業務領域を広げて行きます。 新規立ち上げ中のアグリゲート事業や医療向け入退院支援、オンライン診療に参画していただける方を募集しています。 事業成長に向けてエンジニアの目線を活かし考え、行動できる方をお待ちしています。 <レバテック開発部> ITエンジニアと開発組織の挑戦と成長を加速させるプラットフォームとなるべく、「レバテック」ブランドとして様々なサービス開発を行っています。 ITフリーランス・求職者向け、企業担当者向け、社内営業担当向けなどユーザも多岐に渡りますが、他職種と協働して機能検討・設計・開発・運用しています。 また今後の事業展開を見据えて、データやプロダクトの観点から全体のアーキテクチャ改善に向けた大規模プロジェクトなどが進行しています。 <レバウェル開発部> 医療・介護・ヘルスケア領域における転職支援サービス「レバウェル」を中心に、弊社が運営する看護・介護領域人材サービスの開発を行っています。 「レバウェル」として10ブランドのサービス運用をメイン業務としつつ、複数サービスに関わる施策の実行や、社内ユーザー体験の改善を行っていますが、事業課題や中長期計画を見据えたリアーキテクチャの重要性が増しており、事業戦略を意識して開発ができる方を募集しています。 <NALYSYS開発部> HR系SaaSプロダクト「NALYSYS」の開発チームでは、定着・労務領域のグロースを支えるとともに、新規プロダクトの開発にも取り組んでいます。 機能追加や保守運用だけでなく、新規プロダクト開発やインフラ構築に至るまで、幅広い業務を担う環境です。 フロントエンド、バックエンド、インフラなど多岐にわたる領域でスキルを磨き、成長を目指せます。 さらに、事業企画や営業、デザイナーなど、他職種と連携する職能横断型のチーム体制を採用しており、開発以外の視点や知見を吸収しながら成長できる機会が豊富にあります。 私たちと一緒にプロダクトのグロースを推進してくれる仲間を募集しています。 <テクノロジー戦略室> 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。CoEとしてSREチームやMLOpsチームを擁しています。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ・SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ・MLOpsチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるプラットフォームを開発しているチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ●開発環境 ・開発言語:TypeScript、PHP、Python、Golang、Dart、JavaScript ・フレームワーク:Next.js、React、Nuxt.js、Vue.js、 NestJS、Flutter、Serverless Framework、Laravel、Express ・インフラストラクチャ: 　-AWS:EC2、ECS、S3、RDS、ElastiCache、Lambda 　-Google Cloud:GCE、GKE、Cloud SQL、Cloud Run ・ミドルウェア:nginx、Node.js ・DB、検索エンジン:MySQL、PostgreSQL、Elasticsearch ・OS:Linux ・構成管理ツール:CDK、Ansible、CloudFormation、Terraform ・CI/CD:CircleCI、GitHub Actions ・監視ツール:Cloudwatch、Datadog ・その他ツール、サービス:Docker、Swagger、GitHub、Slack、gRPC、GraphQL ・開発マシン:MacBook Pro

レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ●使用技術 ・言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud、AWS

●詳細 レバレジーズグループのkubernetes基盤を構築、運用するポジションの募集です。 レバテック、レバウェル、nalysys、Career Ticket、ハタラクティブ、teratailなどレバレジーズグループのサービスが稼働する基盤の構築、運用を行っていただきます。 加えて、kubernetesのエコシステムを設計し、アプリ開発者の開発効率や開発体験の向上にも貢献するポジションとなります。 ・kubernetesクラスターの構築～運用 ・アプリのkubernetes移行のサポート ・kubernetesエコシステムの設計 ・kubernetes周辺ツールの導入 ●担当サービス ・IT領域人材サービス「レバテック」 ・メディカル領域人材サービス「レバウェル看護」「レバウェル介護」 ・若年層向けの人材サービス「ハタラクティブ」「career ticket」 ・その他新規事業 ●テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ・SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ・AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ・データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。 ●開発環境 ・インフラストラクチャ 　AWS:EKS、Google Cloud: GKE、Azure: AKS ・IaC:Terraform、Ansible、Helm ・CI/CD:GitHub Actions ・監視ツール:Cloudwatch、Datadog、New Relic ・開発言語:TypeScript、Python ・その他ツール/サービス:Slack、GitHub、Asana