関東 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

●このポジションの位置付け Ridge-iの技術職ポジションの中でも、本ポジションは「生成AI・LLM・AIエージェント領域」に特化した専門職です。 AIソリューションアーキテクトとパートナー関係を組み、顧客の経営課題に対するAIソリューションを、上流設計から実装・運用まで一気通貫で担います。 業務内容 AIエージェントソリューション開発エンジニアとして、生成AI・LLMを活用したAIエージェントの設計・実装をリードいただきます。 「研究レベルの先端技術」を「実際の現場で使われるシステム」に落とし込む、技術実装の中核を担うポジションです。 【担当いただく技術領域】 ●AIエージェント/LLMアプリケーション開発 LLM(Claude、GPT、Gemini等)を活用したAIエージェントの設計・実装。 TypeScript環境では Mastra、Python環境では LangChain / LangGraph 等のフレームワークを活用し、ReAct、Tool Use、Multi-Agent、MCPなどのエージェント設計パターンを用いた業務自動化・意思決定支援ソリューションを開発します。 ●RAG・ナレッジ基盤の構築 検索拡張生成(RAG)システムの設計・実装。 ベクトル検索、ハイブリッド検索、メタデータフィルタリング、評価・チューニングまでを含む、信頼性の高いRAG基盤の構築。 ●ワークフロー自動化・ツール連携 外部API・SaaS・社内システムとのツール連携設計。 エージェントが実業務を遂行するための認可・ガードレール・監査ログ設計を含む、本番運用可能なワークフローの構築。 ●LLMOps・評価基盤の構築 LLMOpsパイプライン、観測性(Langfuse等)、評価(LLM-as-a-Judge、オフライン評価、A/Bテスト)の設計・実装。

募集背景 近年AI技術の急速な進展とともに、クライアントからのプロジェクト要請が増加しております。 エンジニアとして機械学習/ディープラーニング/最適化等の最先端技術のことを理解しながら、クライアントのビジネス課題を引き出し、理解し、それに最適な技術を考案、提案、合意形成、実装、デリバリーをリードしていただけるメンバーを募集しております。 事業領域について 事業領域 カスタムAIソリューション事業内でいずれかのプロジェクトマネジメントに関わっていただきます。 クライアントやプロジェクト内容によって領域を横断することもあります。 *AI活用コンサルティング・AI開発サービス* ●DX、AI活用アドバイザリー ●AIシステム提案 ・AI PoC、プロトタイプ作成 ●AIシステム開発 *人工衛星データ・AI解析サービス* ●衛星活用アドバイザリー契約 ●GRASP EARTH Forestレポートの提供 ●AI解析エンジンの開発 ●AI解析レポートの提供 *MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービス* ●AIの使用量、利用台数に応じたライセンスフィー ●パートナー企業の事業収益に応じたレベニューシェア ●継続学習環境の提供と追加学習支援 成長市場であるAI分野において、大規模プロジェクトを牽引し、ビジネスへのインパクトを生み出すチームメンバーとして役割を担っていただきます。 主な業務内容 ●クライアントが抱える課題に対して、統計的・機械学習的手法によるソリューションを調査研究及び考案、実装、評価 ●AIシステム設計・開発・テスト ●クライアントとの打ち合わせにおいて、技術的な面での進捗報告や議論 ●ソリューションアーキテクトと一体になってプロジェクトを推進

●グループAI事業戦略の検討・実行 ・執行役員およびAI推進チーム ディレクターと連携し、グループ全体のAI事業戦略の立案・推進を技術面からリード ・最新のAI技術動向(LLM/生成AI、エージェント、RAG等)のリサーチおよび事業適用の検討 ・グループ各社の事業課題に対するAI活用方針の策定・技術検証 ・AI関連の業務提携における技術デューデリジェンスおよび技術評価 ・ナレッジ共有活動への貢献・推進 ●AIソリューションの企画・実行(テックリード) ・グループ各社と協働し、顧客課題を解決するAIソリューションの企画・設計・開発をリード ・グループ会社に所属するエンジニアの育成指導、必要に応じた採用活動への関与 ・パートナー企業との技術連携・協業の推進

私たちのチームでは、最先端のAI技術を駆使し、様々な業界のお客様の課題解決に取り組んでいます。 お客様に寄り添い、「作ったら終わり」ではない未来を見据えたシステム開発を通じて、顧客体験や価値を最大化することを目指しています。 AIをどのように活用するかという視点を持ち、 最新のAI技術を用いたデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進し、新たな価値創造を実現します。 #### 本ポジションの特徴 ●AI技術を用いたWebシステム開発に携わることができます ●AI関連の実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます ●最新の技術を取り入れた開発に挑戦したい方、「やってみたい」という意欲や得意分野を伸ばしたい方、大歓迎です ●適性や希望を考慮し、最適なポジションをお任せします #### 開発環境 ●Python ●AWS(SageMaker, Bedrock, Glue, Athenaなど) ●各種機械学習系ライブラリ ●Docker ●GitHub #### 案件例 ●社内用ファイル検索システム 主にAWSが提供するAI系サービスを使用し、社内の業務効率改善に貢献。 設計から実装、テストまでを担当し、AI周りの実装だけでなくインフラの構築や画面の実装も行った。 ●AIチャットアプリ 主にAWSやOpenAIのサービスを使用して新規サービスを構築。 設計から実装、テストまで実施。 AI周りの実装だけでなくインフラの構築やAPIの実装などを幅広く担当。 ●土木施工現場の業務効率化 画像解析AIのモデルの開発を担当。 データの収集、解析、モデル作成まで一貫した開発に携わった。 ●建設現場向け危険箇所検知アルゴリズム開発 ●既存システムへのAIレコメンド機能導入 ●商品陳列最適化アルゴリズム開発 ※プロジェクトの規模にもよりますが、基本的に2、3名のチームでアサインを予定しています。 ※客先常駐は原則ありませんが、案件によっては相談させていただく可能性があります。 ※現状、業務に合わせて出社とリモート勤務を臨機応変に対応しています。 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

本ポジションは、Sansanの人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。 HCM(人事基盤)やATS(採用管理システム)などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。 〔具体的な業務〕 ●HRデータプラットフォームの拡張・最適化 ・採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定 ・BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築 ・各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装 ●人事業務の再設計(BPR) ・既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築 ・AI/LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化 ・人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装 ●データ活用の民主化とガバナンス設計 ・セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築 ・非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装 ●開発環境、使用するツールなど ・言語:Python, SQL, Google Apps Script ・データベース・DWH:BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL ・インフラ・プラットフォーム:GCP(Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など) ・CI/CD・運用・監視:GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務

・Salesforce、RPA、Tableau、生成AIなどを活用した 業務改善・運用改善の推進(課題整理、業務フロー可視化、改善企画 など) ・SaaS導入支援(ヒアリング、要件整理補助、PoC、設定、定着化支援)および データ活用(ダッシュボード整備・レポート作成) ・中長期DXロードマップやIT投資計画の策定に向けた 資料作成・調査・素案作成での参画 ・プロジェクト推進におけるベンダー調整(進捗・課題・品質レビュー)と、部内の業務標準化・ナレッジ整理 ●部内構成 本部長:1名 - 部長:1名 - 担当部長:1名 - グループリーダー:1名 - チームリーダー:1名 - サブマネジャー以下:4名

●配属予定先部署 管理本部 業務推進部 ●役職名 担当部長 or グループリーダー or マネジャー <管理職> ●担当業務 ・Salesforce、RPA、Tableau、生成AIなどの全社横断的なDXツールの企画、導入、運用、定着化推進 ・各部門の業務改善やデータ活用に向けた伴走支援(要件整理、プロセス改善、SaaS導入支援など) ・中長期のDXロードマップ策定、IT予算案の作成、IT投資効果の評価および経営層への報告 ・プロジェクト推進におけるベンダーコントロール(契約・進捗・品質管理)と、業務推進部内の体制整備・ナレッジ管理 ●部内構成 本部長:1名 - 部長:1名 - 担当部長:1名 - グループリーダー:1名 - チームリーダー:1名 　- サブマネジャー以下:4名

●不動産の取引、運用、管理をよりなめらかにするための新規Webサービスもしくはモバイルアプリの開発 ●10以上存在する既存プロダクトの運用および継続的な品質向上 ●若手中心の開発組織における、開発力 / 技術力 / 組織力の強化 ●PdMと協力する形での事業部門からの要望の整理、あるべき仕様への落とし込み ●開発力を向上させるためのエンジニア組織のマネジメント、育成、評価 【技術スタック詳細】 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 主要言語:Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin ライブラリ/フレームワーク:Ruby on Rails, React, Vue.js インフラ/監視:AWS, Terraform, Datadog その他:Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence チケット/バージョン管理:GitHub, GitHub Issue, Backlog 継続的インテグレーション:CircleCI 生成AIツール:Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT 【開発手法・文化】 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入/活用(Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など) ・技術ブログの執筆(Zenn:https://zenn.dev/p/gatechnologies ) 【開発組織についてさらに知る】 ▼Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ▼公式テックブログ(Zenn) https://zenn.dev/p/gatechnologies ▼GA technologies エンジニア採用情報 https://ga-technologies-engineering.notion.site/GA-technologies-9794c78bc56c4011a03f7f3dcf91a18f ▼採用に関するFAQ 『GAテクノロジーズの採用チームが「よくある質問」にお答えします』 https://note.ga-tech.co.jp/n/n1a5cc3982295

●以下のような業務に、共に取り組んでいただきたいと考えています。 ・経営戦略と連携する形での、グループ全体の技術的な方針や、短期・中長期の技術戦略の策定・実行 ・複数プロダクトにまたがるエンジニアリング組織全体のマネジメント（目標設定、評価、育成、採用 など） ・事業の成長スピードに対応できる、スケーラブルで効率的な開発体制・プロセスの設計と継続的な改善のリード ・技術的負債の解消を目指した長期的な視点での計画策定・実行 ・未来の事業成長を見据えた技術選定やR&Dの推進 ・経営会議等における技術的な観点からの事業戦略の意思決定への貢献 開発環境 ●技術スタック詳細 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 ・主要言語：Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin ・ライブラリ/フレームワーク：Ruby on Rails, React, Vue.js ・インフラ/監視：AWS, Terraform, Datadog ・その他：Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence ・チケット/バージョン管理：GitHub, GitHub Issue, Backlog ・継続的インテグレーション：CircleCI ・生成AIツール：Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT ●開発手法・文化 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入／活用（Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など） ・技術ブログの執筆（Zenn：https://zenn.dev/p/gatechnologies ） 開発組織についてさらに知る ●Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ●公式テックブログ（Zenn） https://zenn.dev/p/gatechnologies

ネットワークエンジニアとしてネットワークシステムの提案、設計、構築などの担当を行っていただきます。 民間企業や文教・公共市場の顧客へ無線/有線ネットワークを中心としたインフラ系システムのプリセールス(提案・受注活動支援)、受注後のシステム設計・構築などがメインミッションとなります。 また、その他の技術領域のチームへの移籍なども行えるため、要望や成長に応じてキャリアを積んでいただくことも可能です。

ネットワークエンジニアとしてネットワークシステムの提案、設計、構築などの担当を行っていただきます。 民間企業や文教・公共市場の顧客へ無線/有線ネットワークを中心としたインフラ系システムのプリセールス(提案・受注活動支援)、受注後のシステム設計・構築などがメインミッションとなります。 また、その他の技術領域のチームへの移籍なども行えるため、要望や成長に応じてキャリアを積んでいただくことも可能です。

成長市場であるAI分野において、大規模なプロジェクトを牽引し、チームメンバーと共にビジネスへのインパクトを生み出すAIアルゴリズムの開発やシステム開発をリードする役割を担っていただきます。 ●主な業務 ・クライアントの課題解決に向けて、AIエンジニアと協力し、統計学や機械学習手法を活用したAIアルゴリズムの調査、設計、実装、評価を行う ・開発したAIアルゴリズムを活用し、AIシステムの構想策定・設計・開発・運用をチームとともに推進 ・プロジェクト管理を通じて進捗をリードし、ビジネス価値の最大化と成果創出を支援 ●開発環境 ・使用言語 　Python ・クラウド/オンプレミス 　クラウド：AWS、GCP、Azure 　オンプレミス：自社サーバー ・バージョン管理 Git (GitHub) ・CI/CD 　Github Actions ・インフラ 　コンテナ：Docker 　インフラ構成管理：Terraform、AWS CDK ・ドキュメント管理 　Google Drive ・コミュニケーションツール 　Slack

システム部のCTO候補、フルスタックエンジニアの募集です。 <システム部について> DYMグループのWEB資産を管理し、社内外のネットワークを強固に支える、成長著しいシステム部で活躍しませんか? 2023年に設立されたばかりの組織で、今後大きな拡大が予定されています。 最新の技術環境で、これからの成長を支えるコアメンバーとして参加いただける方を求めています! 具体的な職務内容 新しいシステムの設計・開発から、最新技術の全社導入や業務の効率化まで、DYMグループの成長に不可欠な役割を担っていただきます。 具体的には、以下の業務をお任せします: ●各組織の業務効率化支援やコンサルティング ●WEBサービス開発の上流設計(要件定義、基本設計) ●AWSを活用したインフラ構築 ●新規システム開発におけるベンダーコントロール ●PHP、JavaScript、Python等を用いた開発 ●新規WEBサイトの立ち上げやメンテナンス ●グループ全体のWEB資産セキュリティ管理 ※スキルや経験に応じた業務を担当していただきます。 技術スタック 幅広いスキルセットを活かして、以下の技術に触れることができる環境です 言語:PHP、Python、JavaScript、TypeScript、HTML/CSS、Go フレームワーク:Laravel、Django、Vue.js、Next.js、React.js、Node.js インフラ/ツール:AWS(EC2、ECS、Step Functions、DynamoDB、RDS、Amplify、Bedrock、S3など)、Git、Docker、WordPress、Slack データベース:MySQL、PostgreSQL、MongoDB その他:Tailwind CSS、LangChain、Pandas 以上の技術を駆使し、成長と挑戦ができる環境が整っています。 一日のスケジュール(例) 09:00～11:00:開発タスク 11:00～12:00:技術会議 12:00～13:00:開発タスク 13:00～14:00:休憩 14:00～15:00:社内組織ミーティング 15:00～18:00:開発タスク 18:00～19:00:部署内ミーティング(進捗確認および翌日のタスク整理) スケジュールは柔軟に調整可能で、効率的な開発とコミュニケーションを重視しています。

デジタルパートナー事業部の”データエンジニア(リードエンジニア)”として、分析基盤の構築・運用やデータ活用プロジェクトの技術的リードを担っていただきます。 顧客の業種や課題に応じた最適なデータ基盤設計、データパイプラインの構築、データマートの整備など、幅広い領域での技術支援をお任せします。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり 仕事内容の例 以下のような業務を想定しています ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)におけるデータ分析基盤の設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理やデータパイプラインの設計・実装・改善 ・分析用データマートやDWHの設計・実装・保守運用 ・SQLによるデータ抽出・集計処理の開発 ・BIツール導入・データ可視化支援 ・チームの技術リード、コードレビュー、プロジェクト推進 ・クライアントの要件整理、課題ヒアリング、提案支援 主な取引先　※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数

Givery AI Labの一員として、クライアント先に深く入り込み、生成AI/LLMを活用したソリューションを構築・展開・運用する役割です。 単なる設計ではなく、コードを書き、システムを構築し、運用フェーズで起こる課題に責任を持ちます。 ・クライアントの業務フロー・ナレッジを深く理解し、AIソリューション(RAG、エージェント、モデル活用ワークフロー)に落とし込む ・Python/TypeScript等を用いたプロトタイプ開発および本番展開 ・クラウド基盤(GCP/AWS等)上でのAIプラットフォーム構築・デプロイ・運用 ・フロントエンド/バックエンド/データパイプラインなどを含むフルスタックでコード貢献 ・顧客折衝・ユーザーインタビュー・ログ解析・改善施策立案までを含む伴走型実装 ・本番運用時のモニタリング、データドリフト対策、機能追加/改善の実行 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です フロントエンド:TypeScript, React バックエンド:Python AI開発:Python データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL フレームワーク:Flask インフラ:Azure, AWS, GCP 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 技術顧問・アドバイザー 東京大学名誉教授　竹内 郁雄(技術顧問) https://givery.co.jp/news/n20160601/ 東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) https://givery.co.jp/news/20240809_1/ 東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) https://givery.co.jp/news/20240902_1/

業界特化型生成AIエージェントの開発(AI SaaS事業部への配属)において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。 【ミッション】 ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。 詳細な業務内容 【業務例】 ・要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。 ・タスク分解と采配(ディスパッチ): 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ(1〜3日程度)」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。 ・アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。 ・組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール(Devin/Claude Code等)の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

●こんなことやります AI SaaS事業本部にてモバイルエンジニアを担っていただきます。AI SaaS事業本部は、建設業界特化のバックオフィスDXサービス「Digital Billderシリーズ」や建設業界特化の生成AIサービス「AIコンストシェルジュ 光/Hikari」などを複数展開し、立ち上げから約3年間で導入企業数が1,000社を超えるなど、急激に拡大している事業本部です。 具体的には以下のような業務をお任せしたいと考えています。 ●具体的なタスク例 ・建設業特化で指数関数的成長中!燈ならではの技術を搭載したLLMのアプリ ・交通系ICカード情報とモバイル情報を連携するアプリケーション ●AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

DX Solution事業本部において、クライアント企業のDXを推進するWebアプリケーション開発に携わっていただきます。主に、AIソリューションの実装を担います。画像認識AIや最適化アルゴリズムなどを組み込んだ、Webアプリケーションのフロントエンド/バックエンド実装及びインフラ構築などフルスタックな開発をお任せします。 入社直後は、テックリードやシニアエンジニアの指導のもと、設計思想やコーディング規約を学びながら機能実装を担当していただきます。 また、単なる実装作業にとどまらず、クライアントとのMTG参加などを通じて、顧客に近い距離でシステムを構築する経験を積むことも可能です。シニアメンバーの知見を吸収しながら、将来的にはPMとしてのキャリアを目指すこともできる環境です。 【開発例】 ・RAGを用いた社内ナレッジ検索Webシステムの開発:社内技術文書を検索・回答生成するエージェント機能のバックエンドAPIおよびフロントエンド開発。 ・画像認識AIを搭載した写真管理プラットフォームの構築:数百万枚規模の現場写真を高速に処理するデータベース設計・API実装。画像分類パイプラインと連携したWebアプリケーションの開発。 ・動画解析によるインフラ異常検知ダッシュボードの開発:車載カメラ等の動画データを解析し、変状箇所を可視化する管理画面(UI)の実装。解析結果を蓄積・配信するバックエンドシステムの構築。 ・ドメイン特化LLMを活用した業務支援ツールのAPI開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および業務フローに組み込むためのマイクロサービス設計・開発。 【技術スタック(一例)】 フロントエンド:Typescript/Node.js/React/Next.js バックエンド:Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini 【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】 ・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。会社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。 ・燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。 ・燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。 ・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。 主な業務内容 ●データ基盤の刷新・標準化の推進 ●データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築 ●サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備 ●複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定 ●技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進 ●技術育成・牽引 ●Peopleマネジメント 開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

●担っていただきたい役割 AX(AIトランスフォーメーション)を「構想」ではなく「現場で機能する仕組み」として実装するために、フォワードデプロイドエンジニア(FDE)として尽力していただきます。 FDE は、顧客企業の業務現場に深く入り込み、課題発見から設計・実装・運用改善までを高い裁量をもってリードするポジションです。 要件が完全に固まっていない状態から、顧客と対話しながら「何を作るべきか」「どこまで作るべきか」を決め、AI/LLM を活用したソリューションを実際の業務に定着させることがミッションとなります。 具体的には以下のような業務に携わっていただきます。 ・顧客企業の業務現場に入り込み、業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定 ・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと連携し、AI/LLM 活用の方針・優先度を現場視点で整理 ・顧客業務に最適化された AI ソリューションの構想・PoC 開発を主導 ・プロトタイプを迅速に現場へ持ち込み、フィードバックを反映しながら本番実装まで推進 ・導入後も継続的に顧客と向き合い、業務変化や利用状況に応じた改善・高度化をリード

あずさ監査法人におけるAI関連プロダクトの開発運用を担当していただきます。 あずさ監査法人 Digital Innovation & Assurance 統轄事業部(DIA)は、最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査の高度化・効率化や不正の検知・防止、データドリブンな意思決定の実現など、会計監査・経理財務領域のDX(デジタルトランスフォーメーション)を推進しています。 <参考> AX for Trustを実現する　あずさ監査法人の監査DX https://kpmg.com/jp/ja/home/services/audit/digital-audit.html <具体的な業務内容> ●生成AI/大規模言語モデル(LLM)を活用した新規ユースケースの探索および業務課題の特定 ●LLMを用いたPoC(Proof of Concept)の企画・設計・開発 ●技術調査(最新LLM、関連ツール・フレームワーク等)および有効性・実現性の評価 ※業務内容の変更の範囲:全ての業務への配置転換あり

事業概要(DXパートナーサービス) 各業界をリードする大手企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 ACESは、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客と近い距離感でスピード感を持って開発し、社会へ「価値の高いAIソリューション」を提供したい方に最適な環境です。 仕事概要 さらなる事業成長に向け、DXパートナー事業のAlエンジニアを募集します。 AIエンジニアとして自然言語・画像・映像・音声をマルチモーダルに掛け合わせ、大手企業の課題を解決するアルゴリズムの設計・実装をお任せします。 技術だけに閉じずビジネス観点を踏まえた上で、上流から関わっていただくことを期待しています。 将来的には複数のAIプロジェクトをリードする立場として、アルゴリズムの品質保証や内部の技術資産設計にも関与いただく想定です。 様々な業界に対して「技術×ビジネス」の観点で最適なAIソリューションを構築し、社会実装まで繋げられる手触り感の強いポジションです。 具体的な業務内容 ■入社直後の業務 クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 クライアントに対する分析結果等のレポート ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み ■将来的な業務 AI導入プロジェクトの技術的なリード └クライアントの課題に応じたアルゴリズムの設計・技術方針策定 └モデル設計・検証のプランニングの妥当性判断および品質担保 └機械学習モデルの社会実装における制約・運用面を踏まえた技術判断 AIアルゴリズムの技術戦略策定 └技術の横展開を可能にする戦略的な技術資産の蓄積方針設計 └再利用性の高い仕組み/オペレーションの構築 (希望に応じて)機械学習エンジニアチームに対するピープルマネジメント

ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます ●不動産に関する情報の収集システム(入力システムや連携API、バッチ処理)の構築 ●収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング ●収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤(データ加工パイプライン)の実装・運用 (Python, dbt, Terraform) ●上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー(ジオコーディング、機械学習、データ配信)の実装・運用 (Python, Rust) ●社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python) 【業務内容の変更の範囲】 (入社時)ソフトウェア開発・保守業務 (変更の範囲)当社の定める業務(出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務)

PKSHA Technologyでは、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、新規事業を開拓し、事業の0→1にチャレンジする組織を立ち上げました。 このポジションでは人事領域を始めとして、PKSHAが新たに挑戦していく領域で、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクトの立ち上げから開発・運用まで関わっていただきます。 【プロダクト例】 ・面トレAI powered by PKSHA ・面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム ・株式会社トライアンフと共同開発中

Microsoft Power Platformを用い、お客様企業のIT内製化支援、DX推進をお任せします。 お客様内でMicrosoft Power Platformを活用していくための課題設計から、実装、その先内製化支援までを一気通貫でサポートし、ユーザー定着までを支援をしていきます。 直接ユーザーの方とも会話を行いながら、経営や事業課題に対して寄り添い、一緒に解決していくためやりがいを感じられるポジションです。 【業務詳細】 ・PowerPlatFormを用いた社内DX推進、開発、導入支援 ・生成AIを活用したアプリの研究、開発​ ・PowerPlatFormを用いた業務系アプリの運用保守​、データメンテナンス、画面改修など ・SharePointを使った社内ポータルサイトの運用保守 【プロジェクト例】 案件例①：EUCツールのデジタル化対応 　工程：要件定義～リリース、保守開発(アジャイル) 　使用言語/環境：Power Apps、PowerAutomate 案件例②：生成AI活用推進 　工程：要件定義～リリース 　使用言語/環境：Power Apps,Power Automate,Dataverse ※従事すべき業務の変更の範囲：IT開発関連業務

入社後は、広告代理事業部向けの開発チームにて、以下のような業務に携わっていただきます。 ・課題の構造化と解決策の具現化:ビジネスサイドのメンバーと密に連携し、社内でボトルネックとなっている本質的な課題を特定。 ・企画・設計・実装:特定した課題に対し、新機能や機能改善の企画立案・設計・実装を主体的に進めます。 ・システム構築・運用:開発したプロダクトのサーバー構築・運用までを担当。 ●弊社プロダクト開発内容 ・注力プロダクト: 広告代理事業部マンガチームの武器!「MANGA CRESTRA」 CyberZのマンガ広告チームは国内トップクラスのシェアを誇り、弊社の中核となっている精鋭チームです。マンガ市場は国内だけでなく、グローバルでも伸び続けている市場であり、2032年には250億ドルを超える市場になると予測されています。 弊社のマンガ広告チームは市場の伸び以上の成長を続けており、今後も中核として広告代理事業部を支えていくことを期待されています。 マンガ広告の領域では、作品の選定が広告効果の肝となっており、どのマンガ作品を広告利用すれば広告効果が高くなるかを分析し、選定するために日々人的作業により膨大な時間を要しています。 MANGA CRESTRAでは、SNSでのトレンドや広告データから、次に広告で当たる可能性が高いマンガ作品の推薦や人が分析するための深い洞察を提供します。 ・生成AI活用: 生成AIを活用した広告運用サポート&分析ツール「AI CRESTRA」 生成AIが登場して以降、様々な業界・職種でパラダイムシフトが起こっています。 データの価値は更に高まり、生成AIを使えて当たり前の時代が到来しています。 そんな中、広告代理事業の業務において、まだまだ人力に頼った運用は少なくありません。 AI CRESTRAは広告運用業務全般の効率化・広告効果向上のために、CyberZが持つ広告運用の知見と生成AIと組み合わせることで、広告運用をサポートするツールです。 エンジニアも非エンジニアのメンバーと連携して業務理解を進めるつつ、より深いレベルで生成AI・LLMの理解を深めることで、業務で活用できるレベルの高度な生成AI活用を進めています。 ・新規事業: エンタメ領域・IPビジネスの最大化のための新規事業 CyberZでは次々に新しい市場を開拓しており、新規事業のサービス開発に関わりたい方も歓迎しています。 現在に至るまで下記のような、様々な市場でプロダクト開発を行ってきました。 ・広告効果計測ツール「F.O.X」 ・ゲーム実況プラットフォーム「OPENREC.tv」 ・アニメやゲームのグッズ販売事業「eStream」 ・医療領域事業 ・エンタメ系投稿プラットフォーム事業 など

●INTECHとは 私たちINTECHは、2024年10月に結成された新しい組織です。 これまで外部に委託していた開発案件や、エンジニア不足のために開発できなかった案件を内製化することを目的としています。 組織名は「Inhouse(内製)」と「Innovation(革新)」、そして「技術(Tech)」を組み合わせた造語で、内製化を通じて革新を推進することを目指しています。 ●INTECHの現在 私たちは現在、DX事業の拡大に向けて動き始めています。 INTECHは、各案件の品質向上と内製化による利益創出を担い、事業は立ち上げ期から拡大期に移行しています。 今後5年で売上を4倍にする計画を立てており、それに伴いエンジニアの体制も現在の10人から2年後には60人に拡大する予定です。 組織の成長に合わせて、より大きく幅広い仕事を任される機会が増えていくでしょう。 ●INTECHが実現すること 私たちは、事業への貢献と技術的な挑戦に目標を置き、価値の創造に取り組んでいます。 ・外注案件の内製化を進め、DX事業の品質向上と利益創出に貢献 ・生成AIを活用し、開発生産性を飛躍的に向上 ・エンジニアに成長機会を提供し、組織全体の技術力を強化 ●業務内容 DX事業パートナー様のグロース案件において、プロダクトの成長にエンジニアとして貢献していただきます。 案件ごとに技術要件や状況が異なり、アプリ開発に従事するエンジニアや、品質管理責任者として社内外で活動するエンジニアなど、新しい挑戦が満載で機会に溢れています。 ●使用している技術 Flutter (Dart) iOS (Swift) / Android (Kotlin, Java) GitHub / GitHub Actions Bitrise Firebase

精密機器の組み込みソフトウェア検証、PC・スマートフォンアプリケーションのテスト設計及びテスト実行業務をお任せします。 ●テスト計画立案(テスト要求分析) ●テスト設計 ●テスト実行、不具合報告 ●不具合分析、評価報告 ●テスト自動化ツール作成 ※ご経験やスキルに応じて決定します。 ●一眼レフ/デジタルカメラ ●画像センサー/工業用ハイスピードカメラ ●音響機器 ●車載機器 ●医療用/工業用カメラ ●X線/内視鏡/検査画像ビューアシステム ●AIチャットボット ●ドローン ●プリンター、複合機 ●Webサイト ●CADソフト

生成AIを活用して現場の課題解決を最短最速で実現いただくことを期待します。 急速に進む技術革新の中で、事業・プロダクトの両方の成長に対して主体的に関与し、推進し、意思決定する機会を得られるチャレンジングなポジションです。 ●現場の課題特定とソリューション開発 ・人事、法務、ファイナンス、事業部門などの各現場における業務プロセスに潜む課題の特定 ・特定した課題に対し、AIを中核とした実行アーキテクチャを構築し、PoCに留まらない実装・運用・現場定着までを担う ●全社基盤への統合、昇華 ・部分最適で構築されたAIツール群を横断的に再設計し、社内AIプラットフォームへと統合 ・Rapid Prototypingから本番運用までを一気通貫で担い、AIによる業務実行モデルを構築 ●業務プロセスの再定義(Re-design) ・現場業務をAI前提で再構築し、実行可能な形で実装・定着までを担う ・人とAIの協働を前提とした体験設計および実行フローの最適化 技術環境(全社共通の一例) ・クラウドインフラ 　AWS, Google Cloud, Azure ・コラボレーション 　Google Workspace, Slack, Confluence, Linear, GitHub etc. ・AI関連ツール 　Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Devin, Langfuse etc. ・思考支援・問題解決ツール 　ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM ・AI 開発プラットフォーム 　Dify, n8n ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

総合医療アプリ「melmo」のグロースに向けて、関連システムのバックエンド開発業務全般をお任せします。 具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ・プロダクトのアーキテクチャ設計 ・アプリケーションのバックエンド開発において、チームを跨いだ開発・運用のリード ・サービスの安定稼働に必要な保守運用業務 ●技術スタック ・開発言語: TypeScript, JavaScript, Go ・フレームワーク: Next.js / Express.js ・データベース: MySQL ・インフラ: AWS, GCP ・開発効率化: Storybook / OpenAPI Generator ・生成 AI 関連: GitHub Copilot / Cursor / Claude Code / Devin ・ソースコード管理: GitHub ・モニタリングツール: Datadog, Sentry ●周辺ツール ・情報共有: Confluence ・タスク管理: Jira ・コミュニケーション: Slack ・UI 設計: Figma ・データ基盤: BigQuery / Looker Studio ※業務の変更の範囲:会社の定める業務