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関東 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 1257 件

631~660件を表示

【法人】新規サービス立ち上げのアジャイルサービス開発 リードエンジニア<1229>

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【職務内容】 スクラム開発においてリードエンジニアをとして開発チームを率いる役割を担う。 アジャイル開発(Scrum/SAFe)をベースにマイクロサービスアーキテクチャで法人分野内の自社プロダクト/サービスを開発、展開する。 具体的には、下記の役割を担い、スクラムチーム内における開発を技術力でリードいただきます。 ・モダンな技術(Go/React/Typescript等)を用いた自社プロダクトのアプリケーション開発(マイクロサービス思考) ・サービス全体のアーキテクチャの設計と統制 ・SREと連携したインフラ開発 一つのプロダクト/サービスにこだわらず、複数のサービス開発にアプリケーションレイヤからインフラレイヤまで広く関わっており、希望に応じて一定期間ごとに担当するプロダクトや役割を変えていくことも可能であるため、幅広く技術習得することが可能な環境です。 【アサイン先想定】 ※以下①➁③それぞれに多数の案件がありますので、ご希望やご経験を鑑み、最適な案件アサインを検討いたします。 ①企画型AIサービス開発・展開 ・GenAI/生成AIなどの新技術を活用した自組織の企画型サービスの開発、実案件への導入・展開 ②事業会社内製支援による新規サービスの立上 ・内製化による自社プロダクト開発を進めたい事業会社様に入り込み、プロダクト立上げを行いながらお客様自身でDevOpsを回せるように伴走支援する ③法人分野他組織支援による企画型サービスの立上 ・法人分野の他組織で企画型サービスの立上げに入り込み、企画からプロダクト開発サービスインまで伴走支援する

700~1,100万円

豊洲

AWS

TypeScript

生成AI・LLM

Python

Go

Kubernetes

Java

React

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

株式会社NTTデータ

株式会社NTTデータ

【公共】大手モバイル顧客向け_大規模ミッションクリティカルシステムのインフラ開発を行うITスペシャリスト<514>

運用・監視・保守(インフラ)

正社員

【職務内容】 ・約1億ユーザの社会インフラである携帯キャリアサービスの根幹を支える、大規模ミッションクリティカルシステムにおけるインフラ環境の構築・維持を実施いただきます。 ・新規サービスの提供、既存サービスの安定運用を実現するため、システムでの実現方式/構成のグランドデザインから開発(設計・構築・試験)、維持・保守までをトータルで行います。(システム運用自体は当社範囲外) ・400名程度でインフラ開発を進めるため、技術領域ごとに役割分担したチーム構成としており、各自の専門スキルを活かしつつ、チーム間で連携しながら業務を遂行していきます。 ・5G/IoT到来や経済圏獲得など携帯キャリアが目指す社会インフラの未来を実現するため、クラウド化/コンテナ化/自動化/生成AIなどの最新技術を活用し、先進的な基盤を開発/刷新していく仕事となります。 【役割詳細】 今までのご経験などを踏まえて、ご自身のスキルを活かせるチームに所属して担務いただくことができます。(IPAのスキル標準等を参照) ・サーバーエンジニア/プラットフォームエンジニア(サブリーダー/メンバ):OS(RHEL)、クラスタソフト、システム運用管理製品、コンテナ製品の構築 ・アプリケーション共通基盤エンジニア(サブリーダー/メンバ):C++、Javaを用いたアプリケーションフレームワーク/システム制御プログラムの開発 ・システム管理エンジニア(サブリーダー/メンバ):オンプレ運用管理製品(WebSAM)、クラウド運用管理(Datadog/Servicenow)の構築 ・クラウドエンジニア(サブリーダー):AWS、OracleCloud(OCI)のソリューションインテグレート ・インフラアーキテクト(リーダー):オンプレ/クラウド技術によるインフラアーキテクチャ策定/マネジメント ・プロジェクトマネージャ-インフラ開発(リーダー):各エンジニアチームの進捗/課題/コスト等の総合マネジメント (役割詳細補足) ・リーダー:10~20名程度のチーム全体をマネジメント、サブリーダー:5名程度のメンバをマネジメント(リーダによる支援あり)、メンバ:専門領域のインフラ開発(サブリーダーによる支援あり) ・役割はあるものの現在募集していないポスト:データベースエンジニア

550~1,400万円

東京都(品川区)

Datadog

Java

C++

AWS

生成AI・LLM

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

BtoC向けサービス

大規模トラフィック環境

【テクノロジー】ITインフラ運用におけるサービス企画/コンサルタント/エンジニア《管理職》<1367>

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

以下、いずれか業務にてマネージャー(課長)をつとめていただき、案件のリード・マネジメント、部下の育成・マネジメント等を行っていただきます。 当事業本部が提供している様々なITインフラサービス(ネットワーク、セキュリティ、ハイブリッドクラウド、自社ファシリティ)に関するサービスマネジメント(安定運用、改善活動)の他、全社戦略として推進しているITインフラサービスの運用統合に向けた方策の立案と推進を担当します。 具体的には、現状、バラバラとある各運用センタの組織体制や運用監視システムを統合していくにあたり、統合ステップの策定や統合実現に向けた各ステークホルダーとの折衝を実施します。 ●組織のミッション 当事業本部は金融・公共・法人といった様々な顧客に対してネットワーク、セキュリティ、クラウド等といったテクノロジーカットでアウトソーシングサービスを提供しています。 その中でも当事業部は構築運用フェーズのサービス提供を強みとしており、集約効果の大きいインフラレイヤの各サービスを最適な形で統合することにより、全社戦略の一つである「アセットベースのビジネスモデルへの進化」を推進しています。

1,200~1,350万円

東京都(品川区)

生成AI・LLM

AWS

管理職・マネージャー候補

英語活用

【テクノロジー】AWS/GCPを用いた自社地図系クラウドサービスの基盤構築・運用保守エンジニア<1268>

クラウドエンジニア

正社員

配属先であるロケーションインテリジェンス統括部では、AI/IoT技術を活用した当社独自開発の地図・空間情報クラウドサービス「BizXaasMaP」 を通じて顧客の課題解決をミッションとしています。自社サービスである「BizXaasMaP」のソリューションを軸に展開する開発は、お客様のシステムが主語となる従来のSI事業の仕事と比較すると制約が少なく、事業会社に近い立ち位置で自由度や裁量が大きい業務内容となる点が特徴です。 ビジネスの成長・発展を加速させていくため、本ポストではAWS等パブリッククラウドを用いた基盤拡張・構築・運用管理を担っていただく方を募集します。 この基盤は、単なるシステム構築ではなく、自社サービスの成長戦略を支える重要なアセットと位置づけられており、技術的な専門性とビジネス視点の両方が求められます。 【BizXaasS MaPとは】 2003年にサービス提供を開始した「地図のクラウドサービス」です。ブラウザーでスクロールができる地図というとGoogle マップなどを思い浮かべる方も多いかもしれませんが、BizXaaS MaPは法人向けにサービスを提供しています。地図だけでなく、顧客管理や物件管理やエリアマーケティングといったアプリケーションを併せて提供しており、金融や不動産、小売りなどの業界の企業さまに多く利用されています。 【職務内容】 具体的には以下のような業務をお任せします。 ・本サービスの機能拡張に伴うプラットフォームの設計・実装 ・顧客と本サービスのクラウド接続における構成変更・設計・テスト支援など これらの業務は、自社サービスBizXaasMaPのユーザー体験向上、機能強化、そして持続的な事業成長に直接貢献するものです。 ※基盤は1000ノード以上あり、今後も利用顧客の増加に伴いスケールアウトしていきます。大規模な自社サービス基盤の、未来を見据えた戦略的な設計・構築・運用に携わることができます。

550~1,100万円

東京都(江東区)

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

生成AI・LLM

海外勤務・出張あり

英語活用

リモート可

フレックス勤務

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

【公共】《アーキテクト》システム/組織横断の精鋭部隊のリーダ募集!(公共業務知見不問)<1202>

システムアーキテクト

正社員

【事業・ミッションについて】 当組織では、マイナンバー制度を軸として、誰もが、いつでも、どこでも、ライフスタイルに応じたサービスをスピーディに受けられるデジタル社会を実現することをミッションとし、デジタル庁及び地方公共団体の外郭団体を顧客としたマイナンバー関連システムの企画・開発・運用保守を提供しており、社会インフラの一つとなったマイナンバーの仕組みを発展させることに寄与しています。 マイナンバーの仕組みを支える既存システムの刷新・高度化と並行して、マイナンバーの仕組みを利活用し、金融等、公共以外の分野とも連携した当社ならではの新たな仕組みを提供しています。 【主な業務内容】 当組織で構築する複数のシステムについて、組織のアーキテクトとして下記活動の推進をご担当頂きます。 ・活用する技術(ツール・サービス等)の選定・評価、検証活動 ・ソフトウェアアーキテクチャ、処理方式、フレームワーク等の選定および非機能要件に配慮したシステム設計のサポート ・性能設計、性能検証活動の推進 ・内外の最新ソリューションの技術検証および事業部内展開と普及の促進

550~1,100万円

豊洲センタービル

AWS

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

Java

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

英語活用

生成AI・LLM

海外勤務・出張あり

英語活用

大規模トラフィック環境

*プロジェクトリーダー

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」にて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発プロジェクトを、"プロジェクトリーダー(PL)候補"として、まずは開発工程から参画いただきます。 PMの元でメンバーの業務をリードするだけでなく、実装で技術を磨きつつ、段階的に設計などの上流工程へも参画いただけます。 はじめは開発経験を活かしながら、設計・実装フェーズでプロジェクトをリード。 将来的に、技術とビジネスの両面を理解した"PM"や"ITコンサル"として成長できるポジションです。 ●具体的な業務 ・生成AI/LLMを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計・開発・運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ・チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

500~700万円

東京都(渋谷区)

CSS

Django

Flask

Docker

HTML

React

JavaScript

Microsoft Azure

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

転勤なし

リモート可

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名未満

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【テクノロジー】業種業態問わず先端テクノロジーを活用したオファリングベースコンサル及びソリューションセールス(インフラ領域~データ分析~EAS領域)<1388>

ITセールス・セールスエンジニア

正社員

【職務内容】 先進テクノロジー(※)を活用し、行政や金融機関、大企業を含むさまざまな業界をお客様とし、ビジネス変革をITで支援する業務です。 テクノロジーコンサルティングやアセットベースのオファリング提供を実施、社会課題や企業課題の解決に寄与するソリューションを提供します。 具体的には、社会課題や企業課題の解決に向けたテクノロジーコンサルティングを行い、インフラからアプリケーション、データ分析、AIまでお客様にとって適切なソリューションの提案や新たなソリューションの企画を実施します。 ※先進テクノロジー:CyberSecurity、VDI(仮想デスクトップ基盤)、Cloud、DataCenter、Map、Data&Intelligence、Salesforce、Servicenow、Generative AI、ITO/BPO/BPS/BPS、UC(ユニファイドコミュニケーション)等 本ポストでは顧客の業界が多岐にわたるほか、特定の製品にとどまらず、課題・ニーズに合わせた柔軟なソリューション提案を行っているため、業務においてダイナミックさを感じられる点が魅力です。 また、ネットワーク・クラウド・データセンタ・セキュリティのインフラ領域を主軸にしながら、生成AI等の新技術も駆使し、お客様の業務変革を推進、伴奏していく経験とスキルを身につけることができます。 【業務内容】 各業界のリーディングカンパニーであるクライアントに対して当社が扱う先進テクノロジーを活用したソリューション・カスタマイズ提案・プリセールス・サービス企画等を幅広くご担当いただきます。尚、営業スタイルは顧客への直販と、自社内で当該顧客に深く入り込んでいる部署と連携して販売しながら、必要に応じて上流(コンサル)からの提案も行います。 ・本ポストは最適なITインフラ基盤、生成AI領域の構築に向け、顧客課題特定、あるべきITインフラ基盤の定義から行うソリューション営業を担当します。 ・具体的な内容として、自身が直接顧客と対峙またはNTTデータの他分野の営業と連携する形で顧客へアプローチし、ITインフラソリューション導入に関するニーズ発掘、およびそれに対するソリューション提案を行い、案件化を目指します。 ・導入実績となったソリューションにおいては、機能を汎化し業界横断での利用を目指し、自社のアセットにフィードバックする営みを継続的に行うことで商品力の強化につなげるサービス企画の活動も行います。 ・当社で取り扱っているITインフラソリューションのラインナップは多岐にわたります。 【獲得できるスキル・経験】 ・先進テクノロジー(上述)を活用したコンサルティング及びセールススキル ・公共部門、金融機関、一般企業など、様々な業界の顧客に幅広いITソリューションを提供する広範な知見 ・大規模案件提案に関する提案スキル、折衝スキル ・新技術(生成AI等)を駆使した業務の変革を推進し、伴奏していく経験とスキル 【キャリアパス】 業界の特性への理解を深め、提案スキルを高めながら、新規サービス企画へとチャレンジいただくことも可能です。 また、ソリューション営業としての経験を積みながら専門性を高め、将来的にはコンサルタントやビジネスディベロッパなどへのキャリアの幅だしも目指すことが可能です。

700~1,100万円

東京都(江東区)

生成AI・LLM

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

【テクノロジー】クラウドの戦略的アライアンス推進・営業スペシャリスト<1429>

クラウドエンジニア

正社員

【職務内容】 クラウド領域における戦略的アライアンス推進およびパブリッククラウド ソリューション営業を担っていただきます。 ハイパースケーラー(AWS/Microsoft/Google Cloud)とのアライアンスを軸に、ライセンスリセールから協業施策の企画・実行までを一気通貫で推進するポジションです。 直近では、マルチクラウド戦略のもと、Microsoft AzureおよびGoogle Cloud領域の体制強化を進めており、それぞれのクラウドを主担当として事業拡大を推進していただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・パブリッククラウド(AWS/Microsoft Azure/Google Cloud)に関するライセンス販売・各種手続き、ファンド適用に関する営業対応  (他分野との調整、お客様との打ち合わせ同席による営業フォロー含む) ・ハイパースケーラー各社とのアライアンス推進  協業施策の企画・実行  目標設定・進捗管理  定期的なレビュー対応 ・新サービス・新ソリューションへの対応  Google:Google Distributed Cloud、Google Workspace、Gemini Enterprise 等  Microsoft:Azure関連新サービス、自社開発の生成AI関連サービス 等 ・社内関係部署との連携、案件創出・提案活動の支援 ・クラウド関連イベント・セミナー等の企画・運営 ・海外拠点や技術部門との情報連携

550~1,100万円

東京都(江東区)

AWS

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

英語活用

【テクノロジー】AIインテグレーションソフトウェアアーキテクト(次世代AI技術を活用したアーキテクチャの支援)<1409>

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS(MuleSoftなど)の構築、A2A(※3)やMCP(※4)などの技術プロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。 また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定しており、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。 NTTデータグループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。 ※3 A2A : Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携(通信・協調)するためのオープン規格 ※4 MCP : Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム(データベース、API、ファイルシステム等)を標準化された方法で接続するオープン規格 【AIに関連するプロジェクト事例】 ・大手通信会社:複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ ・大手製造業:データ活用基盤アーキテクチャ検討 データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制

700~1,100万円

東京都(江東区)

AWS

Java

生成AI・LLM

リモート可

フレックス勤務

アジャイル・スクラム開発環境

【テクノロジー】ローコードプラットフォームを活用したシステム開発のエバンジェリスト・アーキテクト<390>

システムアーキテクト

正社員

昨今、世界情勢の変化やテクノロジーの急速な進展により、ビジネス環境が大きく変化しています。 その変化に業務・ITを迅速に対応させるため、システム導入と高度化のスピードを上げていくことが急務となっていますが、ビジネスにフィットするパッケージが存在しなかったり、フルスクラッチだと完成までが長くアジリティが損なわれてしまったりといった問題が発生しています。 この問題に対する有効な解決手段として注目を集めているのがローコードプラットフォームです。ローコードプラットフォームを活用して前例のないシステムを高速かつ高品質で提供し、圧倒的な生産性向上とDXのスピーディーな実現を可能とします。 また、ビジネスのスピードアップを図るべく、内製化を進めるお客様も増えています。ここでもローコードプラットフォームが採用されるケースが増えていますが、ITリテラシーの不足やIT人材不足が問題となっているため、お客様の内製化や人材育成もサポートしています。 【主な業務内容】 1.システム化検討、製品選定、PoC ひとくちにローコードプラットフォームといっても様々な製品があり、導入目的によってそれぞれ向き不向きがあります。そのため、システム化検討フェーズから参画し、ローコードプラットフォームのメリットやデメリット、製品の選択肢とそれぞれの特徴、導入時の注意点などをお客様に説明します。また、システムグランドデザインの策定や製品選定を支援したり、PoCを支援したりもします。お客様の状況次第で、当社で実行まで行うこともあります。 2.顧客提案・開発支援 公共・金融・法人といった当社の各事業部からの要請を受けて、提案支援や開発体制の構築支援、プロジェクト実行支援などを行います。ローコードプラットフォーム特有の管理プロセスや開発体制などがあるため、当部で開発したメソドロジー(方法論)を有識者として各現場に展開し、生産性向上に貢献します。 3.メソドロジー開発および社内外への展開 ガートナーのハイプサイクルをはじめ、生産性向上に関連する技術トレンドは常にウォッチしており、将来予測や市場動向を踏まえつつ、各技術に利用価値があるかを調査・検討・検証します。また、顧客への提案やプロジェクトへの展開を見据えて当社独自のメソドロジーを開発・整備し、社内に広報したり教育したりします。時に、成功したプロジェクトの事例を対外発表する役割を担うこともあります。 4.顧客内製化支援 自らDXを進めたい、内製化を進めたいというお客様の要望に応じて、CoE構築や内製化体制構築を支援します。また、ローコードプラットフォーム導入ステップの指導やプロジェクト推進支援、技術者育成の仕組みづくりや市民開発を進めるための教育研修なども行います。 5.アライアンス対応 Outsystems、Microsoft、Pegaをはじめとする各ベンダーと業務提携をしており、定例会議を含めて日常的に密に連携をしています。各ベンダーの最上位ソリューションアーキテクトが当社の担当に就くことから、最新情報が入手できるだけでなく、高度な技術支援を随時得ることができます。 【プロジェクト事例】 ○NTT東日本様 ビジネスを加速させる!ローコードプラットフォームを活用した内製化の成功事例 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2023/0414/ ○日本政策公庫様 日本政策金融公庫が挑むローコード活用と共創での変革 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0906/ 【組織情報】 ●AIテクノロジー事業部 当社の各事業部が手掛ける多数のプロジェクトを業界横断的に技術面で支援する技術専門部門です。クラウド、AI、ブロックチェーン、セキュリティ、ローコードプラットフォームといった先進領域の高度な専門性を有する人材が多数在籍しており、各プロジェクトに対して技術的なリード、アドバイザリー、及び実行支援を行っています。

700~1,100万円

東京都(江東区)

C#

Java

生成AI・LLM

英語活用

リモート可

フレックス勤務

アジャイル・スクラム開発環境

IMF (旧MSS) / クラウド(Azure)インフラコンサルタント / 東京・大阪 / FPTコンサルティングジャパン

クラウドエンジニア

正社員

ミッション 生成AI・AIエージェントの普及により、クラウドインフラは「システムを動かす基盤」から、IDを起点にAI・業務・データを安全に接続する中核アーキテクチャへと進化しています。特にAzureでは、Microsoft Entra ID(旧Azure AD)を中心としたID・認証・認可の設計が、セキュリティ、ガバナンス、AI活用の成否を左右する時代になっています。 Entra IDを起点に、AI時代のAzureアーキテクチャを設計する。 認証・セキュリティから運用まで、本番で成立するクラウド基盤を作る仕事です。 職務内容 Azureを中心としたクラウド基盤において、以下を担当していただきます。 ●Azure / Entra ID を前提としたクラウド基盤の企画・構想策定 ●Entra ID(ID・認証・認可)を起点としたアーキテクチャ設計 ●セキュリティ、ネットワーク、ガバナンスを含めた全体設計 ●条件付きアクセス、RBAC、PIM 等を含むID・アクセス設計 ●オンプレミスAD/他クラウドからのEntra ID・Azure移行支援 ●IaC(Bicep / Terraform 等)を前提とした基盤実装・標準化 ●監視・運用設計、SecOps / FinOps を含めた運用高度化 ●AI・データ基盤(Azure OpenAI / Fabric 等)を支えるインフラ設計 ※ID設計を“後付け”にしない、AI前提のクラウド設計を重視しています。

400~2,500万円

東京都(港区)

Terraform

AWS

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

年俸制(12分割)

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

外資系企業

【スタッフ】集約ポスト_企画・開発・運用_社内SE/社内ITシステム<3090>

社内SE

正社員

nttデータグループのビジネスを支える社内itシステムの様々なサービスの企画立案から開発・運用までを実施し、柔軟な働き方への対応、デジタル技術の社内適用等、自らの変革を目指します。 以下に示す社内システムの多様な領域について、ご経験に応じて担当領域を決定します。 ・会計領域:aiファーストな社内itシステムのトランスフォーメーションと業務変革 ・購買領域:クラウドサービス(sap?ariba?)を活用した購買システム ・人財領域:グループ企業全体の人事系システム(主に勤怠管理、人事給与) ・システムプラットフォーム領域:各種ネットワークサービスおよびプライベートクラウドとパブリッククラウドによるハイブリッドクラウドの構築・提供 ・セキュリティ領域:ゼロトラスト技術に基づく新たなit環境の構想立案・ 企画から、設計・開発、導入推進、維持管理 ・サービスマネジメント領域:servicenowのプラットフォームを導入し、itilに準拠した運用管理プロセスの開発・導入 ・ポータルサイト:servicenowを活用した社内ポータルの企画・開発(生成ai活用/itサービス改善) ・開発プロセス:aiを活用した開発プロセス改善・pmo 株式会社nttデータグループ

550~1,400万円

東京都(江東区)

生成AI・LLM

管理職・マネージャー候補

英語活用

フレックス勤務

【テクノロジー】生成AIを支えるGPU基盤サービスのエンジニア<1319>

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

近年、社会全体でAI活用が加速する中、AI開発を支えるGPU基盤へのニーズが急速に高まっています。NTTデータではこのような社会的ニーズに応えるべく、最新技術を活用したGPU基盤サービスの開発を強化しており、2024年度に自社の大規模GPUサービスの企画・提供を開始しました。現在はファースト顧客向けの開発を進めており、今後さらなる需要拡大が見込まれています。 これに伴い、GPU基盤開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーやリーダーとして活躍いただけるエンジニアの採用を強化しています。 ●主な業務内容は以下の通りです。 [顧客への提案] お客様のニーズや市場動向を把握し、営業担当者と一緒にGPU基盤の提案を行います。 ・新技術のリサーチ ・導入提案 [設計・開発] お客様のご要望をくみ取り、お客様とコミュニケーションをとりながらGPU基盤に関するサービス仕様検討から設計、開発を行います。 ・GPUを利用した高性能コンピューティング基盤の設計、構築、運用 ・クラウド環境上でのGPUリソースの最適化と自動化 ・AI、ディープラーニング等のアプリケーションに向けたインフラの提供とチューニング ・パフォーマンス分析と最適化に関する技術支援 [主な技術環境] ・GPU:NVIDIA ・GPUサーバ:NVIDIA、Dell、HPE、Super Micro等 ・ネットワーク:プロトコルとしてはInfiniBand、Ethernet(RoCE) ・ストレージ:NetApp、VAST、DDN、PowerScale、Pure Storage等 ・ジョブスケジューラ:Slurm、Kubernetes ・コミュニケーションツール:Teams等

700~1,400万円

東京都(江東区)

AWS

PyTorch

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

Microsoft Azure

OpenStack

Ansible

生成AI・LLM

管理職・マネージャー候補

英語活用

フレックス勤務

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

【テクノロジー】生成AIを活用しCX変革を実現する開発リーダー<1349>

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

CX変革の戦略策定から実行・成果創出までを一貫して支援する「伴走支援チーム」において、生成AIを活用した開発プロジェクトの基本構想~リリース、当社プロダクトの技術構想立案~構築をリードします。 コンサルタント/デザイナー/データサイエンティスト/エンジニア等の多様な専門家と連携しながら、チーム一体でお客様のビジネス成果創出という共通の目標に向かってプロジェクトを推進します。 ●プロジェクト例 ・生成AI等を用いた抜本的なCX変革/業務効率化オファリングの企画・サービス化、顧客への提案・導入・成果創出支援(PoC~本格展開) ・顧客の事業課題、経営目標を踏まえたあるべき業務プロセスの策定とシステム機能実装 ●参考情報 AIエージェントを活用した新たな生成AIサービスを提供開始~「SmartAgent™」の実現により、オフィスワーカーの生産性向上、付加価値業務のシフトへ~ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2024/102401/ OpenAIとのグローバルでの戦略的提携を開始~日本初の販売代理店として、OpenAI関連事業で2027年度末までに累計1,000億円規模の売り上げへ~ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2025/042400/ マーケティング業務を最大6割削減する新たなAIエージェントサービスを提供開始~「LITRON® Marketing」の提供により、マーケティングの戦略・施策の企画から実行・評価まで一気通貫で支援~ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2025/051900/ 生成AIを活用した営業生産性向上PoCをテプコカスタマーサービスと実施~太陽光設備サービスにおける営業活動の効率化と業務品質向上の実現へ~ https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2025/052601/

700~1,400万円

豊洲センタービルアネックス

Salesforce

生成AI・LLM

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

リモート可

フレックス勤務

生成AI・LLMプロダクト開発

【テクノロジー】生成AI・ITコンサルタント/技術支援<1280>

ITセールス・セールスエンジニア

正社員

今後更なる発展が期待される生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。 各分野と連携を図り、当社グループが関わる各システムの開発プロセスのあるべき姿(ToBe)を描き、海外・国内で開発したアセットの開発・導入(検証・提案・技術支援)を検討します。 また、導入の結果はフィードバックを行い、次の導入に向けた改善を図ります。 (1)検証・アセット開発 最新の生成AI(LLM)のソフトウェア領域への適用性を評価するとともに、海外・国内に適用可能な生成AIアセットの開発を行います。 (2)提案・コンサルティング 当社グループが関わる各システムの開発プロジェクトの現状(AsIs)とあるべき姿(ToBe)を明確にし、GAPを捉え、最適な生成AIアセットの提案を行います。 (3)技術支援 提案した生成AIアセットの確実な展開を図ると共に、当社グループのスキル底上げを目指し、人材育成も合わせて実施します。 (4)フィードバック 技術支援の結果を確実にフィードバックし、今後新たな技術支援先に向けてブラシュアップを図ります。

700~1,100万円

東京都(江東区)

生成AI・LLM

英語活用

リモート可

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バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

タクシーアプリ『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 また、GO事業以外にもGX(グリーントランスフォーメーション)事業や人材事業など、モビリティ領域を中心にしつつも様々な事業を新たに展開しており、それらの新規事業においても必要に応じてプロダクトの内製開発を行っています。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●ポジション一覧 ・toB、toC向けのWebプロダクト開発(フルスタックエンジニア) ┗タクシーアプリ『GO』の事業者向けWebプロダクト『GO管理画面』 ┗タクシーアプリ『GO』の法人向けサービス『GO BUSINESS』 ┗その他、様々なWebプロダクト開発を行うポジションもございます。 ・『GO』の決済及び請求基盤の開発(バックエンドエンジニア) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 <参考> [【会長×社長対談】Valueアップデート!次の未来へGOするための、GOらしい働き方・価値観](https://go-on.goinc.jp/n/ncca95a79fbfd) <生成AIの活用方針> セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ●利用可能な主なAIツール・サービス ・Google Gemini / Google NotebookLM / Azure OpenAI / GitHub Copilot / Cursor / Claude Code / Bedrock / OpenAI API ●主な活用状況 ・日常業務の効率化(ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ・ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) ・サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ●学習・コミュニティ活動や利用支援制度 ・有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 ・有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり ・高性能なPCやGPU環境の提供あり ・業務内外問わず、個人のツール利用に対する費用補助制度あり ・生成AIに限らず様々な補助制度、環境の提供あり ・生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 <参考記事> ・[社会を動かすエンジニアリングって?GO開発トップが語る過去と未来|惠良×長谷 対談](https://go-on.goinc.jp/n/n5c60f6de0daa) ・[Webで移動にまつわる課題を解決へと導く。Webプロダクト開発チーム立ち上げの全貌](https://go-on.goinc.jp/n/ne993d2000196) ・[顧客の声をワンチームで実現する。『GO BUSINESS』事業企画×PdM×開発の越境対談](https://go-on.goinc.jp/n/nde99f7e20e61) <参考サイト> ・[GO Inc. Entrance Book for Engineer](https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-Engineer-e3e916579fc64696bef64488f4c7e73c)(まずはじめに知っていただきたいGO Inc.の情報) ・[GO Tech Blog](https://techblog.goinc.jp/) (GO Inc.のエンジニアが技術情報を紹介するブログ) ・[GO-on](https://go-on.goinc.jp/)(GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ) ・[オフィスフリー制度](https://go-on.goinc.jp/n/nece2dde0c633)(全国どこからでも勤務できる制度) ・[トライアルタクシー制度](https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510) (タクシー乗車費用を会社が一部補助する制度) ・[Engineer Challenge Week](https://go-on.goinc.jp/n/n03e1ca85aacd)(半年に2週間、業務を離れてスキルアップに集中できるプログラム)

600~1,200万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

大規模トラフィック環境

従業員数100名〜1000名未満

データエンジニア(MLエンジニア)

データエンジニア

正社員

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

800~1,200万円

東京都(港区)

Docker

PostgreSQL

Snowflake

Microsoft Azure

GitHub Actions

Linux

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

機械学習

生成AI・LLM

MySQL

AWS

Slack

Redis

Amazon Aurora

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フルフレックス

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

【JAPAN AI】Human-AI Collaboration Architect / Japanese

UI・UXデザイナー

正社員

エージェント体験 (AX) の設計 エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計 不確実性の可視化・信頼度表示の UI 設計 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与 UI の設計 エージェント行動のトレーサビリティ表示設計 Human-in-the-Loop 評価 UI・フィードバックループの設計 エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計 ユーザーリサーチ ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テストの設計・実施 定性・定量データに基づくデザイン判断 ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新 AI エージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定 デザインシステム・プロトタイピング AI プロダクト向けデザインシステムの構築・運用 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等) 情報アーキテクチャ (IA) 設計 デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有 【業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : 稟議承認 AI の信頼度表示 UI 設計 JAPAN AI STUDIO の稟議承認ワークフローで、AI エージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できる UI を設計。 信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。 「AI が参照したデータソース (楽々精算の金額データ + SmartHR の部門予算データ)」を可視化することで、エージェント信頼度スコアが 20% 向上。 ● シナリオ 2 : SaaS 横断ワークフローの可逆操作 UI 設計 JAPAN AI STUDIO で AI エージェントが楽々精算 → SmartHR → Salesforce を横断して自律的に実行したアクション (経費承認、人事データ更新、CRM 記録更新) に対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できる UI を設計。 複数の SaaS にまたがるアクションの Undo / Redo のインタラクションパターンを定義し、「どの SaaS のどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。 エラー回復成功率が 35% 向上。 ● シナリオ 3 : 「企業の脳」のデザインシステム構築 9 つのプロダクトで一貫した「企業の脳」体験を提供するため、エージェント対話コンポーネント (チャットバブル、ツール呼び出し表示、SaaS 連携進捗インジケーター、信頼度バッジ、可逆操作ボタン等) を標準化したデザインシステムを構築。 コンポーネント再利用率が 60% 向上し、新機能のデザイン工数を 40% 削減。 ●ミッション 「企業の脳」を信頼できる存在にする 人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。 ●Human-AI Collaboration Architect とは Human-AI Collaboration Architect は「人と Agent の信頼を設計する人」です。 従来の UX デザイナーとは以下の点で根本的に異なります。 従来のUXデザイン ユーザーの操作に対して確定的な結果を返す UIの動作は予測可能 エラーは明確 (404、入力ミス等) ユーザーが操作する 一貫した UI で信頼を構築 ・Human-AI Collaboration Architect AI の出力は確率的で、毎回異なる可能性がある エージェントの行動は不確実で、説明が必要 エラーは曖昧 (「回答が不正確かもしれない」) エージェントが自律的に行動し、ユーザーが監督する 透明性・可逆性・説明可能性で信頼を構築 ●期待する役割について Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) における AI エージェント体験の設計をリードしていただきます。 エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーが AI を信頼して業務に活用できる体験を実現する 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI 特有の UX 課題を解決する ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う AI プロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する エンジニア・PM・AI 研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする ●成果責任 (KR/メトリクス) ユーザータスク完了率 エージェント信頼度スコア (ユーザーサーベイ) エラー回復成功率 (ユーザーが自力で修正できた割合) ユーザーリテンション率 デザインシステムコンポーネント再利用率 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: Product Manager — プロダクト設計・要件定義 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 品質評価・ユーザビリティ Research Engineer — AI 技術の最新動向・制約の理解 ●開発環境 デザイン : Figma, FigJam プロトタイピング : Figma Prototyping, Framer リサーチ : Maze, Hotjar, Google Analytics コラボレーション : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

700~1,600万円

東京都(新宿区)

CSS

macOS

HTML

Figma

Confluence

React

JavaScript

生成AI・LLM

Notion

Salesforce

Slack

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

土日祝日休み

【JAPAN AI】Forward Deployed Engineer (FDE)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー(稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)を構築します。顧客の既存SaaS(Salesforce / SmartHR / kintone 等)とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例:全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

700~2,000万円

東京都(新宿区)

Notion

TypeScript

Slack

macOS

Docker

PostgreSQL

Confluence

React

Microsoft Azure

Kubernetes

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

AWS

生成AI・LLM

Next.js

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

英語活用

リモート可

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

生成AI・LLMプロダクト開発

プロダクトマネージャー(タクシーアプリ『GO』:ユーザ向けB2Cプロダクト)

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

GO株式会社では、市場の変化に一早く対応し、タクシー事業者とお客様にとってより良いプロダクトを提供するとともに、モビリティ領域を軸として「移動」のみならず「交通事故削減」「脱炭素化」「人材不足解消」「地域貢献」などをテーマとした多様な事業を展開するためのプロダクト開発を行っています。 その中でプロダクトマネージャとして、プロダクトの企画から設計、リリース、リリース後の効果測定やその後の改善など、プロダクト開発における全ての工程に携わっていただきます。 本求人では、3,000万ダウンロードを超えたタクシーアプリ『GO』をはじめとしたB2C向けのプロダクトを担っていただけるプロダクトマネージャーを募集しております。 ・[タクシーアプリ『GO』](https://go.goinc.jp/) ・[タクシーのビジネス利用に特化した法人向け管理サービス 『GO BUSINESS』](https://go.goinc.jp/business/) ・[交通事故削減を支援する次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』](https://drive-chart.com/) ・[脱炭素サービス『GX(グリーントランスフォーメーション)』](https://go-gx.com/) ・[ドライバー求人サイト『GOジョブ』](https://gojob.go.goinc.jp/) ・その他新規プロダクト ●業務詳細 プロダクトマネージャーとして以下の役割を担います。 ・ユーザーのペインを正しく理解し、事業の目標を達成するために最適な案件や機能における優先順位とスコープを定義することで、プロダクトを通じてユーザーの課題解決と事業の成功の両立を実現する。 ・プロダクトを市場に送り出すために、様々なステークホルダーに向き合い議論と合意形成を行い、コミュニケーションの中心となってプロダクト開発をリードする。 ・プロダクトがどの方向に向かって進むのか、理想のビジョンを描き、実現に向けたロードマップを作成する。 ・「なぜ作るのか(Why)」「何を作るか(What)」に責任を持つ。 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 ●所属組織 ・人数:プロダクトマネージャーは20名以上在籍。B2C、B2B、決済、会計関連など様々なプロダクト開発に従事。 ・役割:プロダクトの企画から設計、リリース、リリース後の効果測定やその後の改善など、プロダクト開発における全ての工程に関与。 ・カルチャー:様々なバックグラウンドがあり異なる強みを持ったメンバーが在籍しており、強みを発揮し弱みはチームでカバーし合う文化。職歴や立場などは関係なく提案やアイデア、積極的な意見を出すことを歓迎する風土。弊社のバリューの一つである「コトに向かう。」を大切にしている環境。

600~1,200万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

育児支援制度あり

フルフレックス

土日祝日休み

服装・髪型自由

BtoC向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

AWS

生成AI・LLM

自社プロダクト・サービス開発

アジャイル・スクラム開発環境

【JAPAN AI】AX/DX推進リード(AX推進マネージャー候補)

データアーキテクト

正社員

期待する役割 事業横断での全社AX/DX推進をリードしていただきます。 ●AI活用による事業変革の推進 ・AIを核とした既存事業の再構築、新規事業創出の企画・実行 ●全社横断プロジェクトのリード ・経営層・事業部門・エンジニアを巻き込み、部門横断的なAI活用プロジェクトを推進 ●戦略立案と実行 ・AI活用戦略の策定から、データ基盤構築、AIエージェント導入まで一貫してリード ●業務自律化の実現 ・AIエージェントによる業務プロセスの自動化・自律化を推進し、生産性・実績UPを実現 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●AI活用戦略の立案・推進 ・経営層と連携し、AI活用による事業変革戦略を策定 ・既存事業の課題分析とAI活用による解決策の企画・実行 ・全社的なAI活用ロードマップの策定と進捗管理 ●AIエージェントによる業務自律化の推進 ・業務プロセス全体を俯瞰し、AI活用による自律化領域を特定 ・AIエージェントの企画・構築・導入を推進 ・全社AI内製化体制の構築とトレーニング実施 ●AIデータ基盤の設計・構築 ・データモデル設計とアーキテクチャ最適化 ・AIを最大に活かしたデータ連携基盤の構築推進 ・データ統合・クレンジング方針策定 ●データガバナンス・運用体制の構築 ・データ品質管理、セキュリティポリシーの策定 ・アクセス制御、監査ログ管理、バックアップ体制の確立 ・運用マニュアル整備とモニタリング体制の構築 チーム体制 AXDX担当:現在3名(コンサル含む)在籍しています。 AXDX推進PJ:事業含め約30名 ※AXDX担当は、事業メンバーを取りまとめ、推進していく役割を担います。 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

800~1,200万円

東京都(新宿区)

生成AI・LLM

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

RAG

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

土日祝日休み

【フルリモート可】Python×機械学習エンジニア/転職支援サービス「doda」「doda X」のレコメンド・マッチング

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●担当業務: ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発 ・データ活用施策の本番運用・改善 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証 ・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の技術活用 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 ●技術環境: 【言語】Python、SQL 【DB】Amazon Redshift、RDS PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Azure、GCP 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、JIRA 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Teams ●はたらき方: ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。 ・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます ・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。

600~860万円

東京都(千代田区大手町)

JIRA

Slack

生成AI・LLM

機械学習

Python

Amazon Redshift

React

Confluence

GitLab

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

AIプロダクトエンジニア(営業領域 LLM新規プロダクト)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド  Kotlin / Python ・フロントエンド  React / Next.js / TypeScript ・インフラ  AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB  Aurora PostgreSQL ・テストツール  Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他  Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務

700~2,000万円

東京都(港区)

Amazon RDS

Figma

React

JavaScript

RAG

Python

生成AI・LLM

Amazon CloudWatch

Next.js

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Terraform

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

1
21
22
23
42

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ソフトウェア開発

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

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