関東 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方 【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

特定の開発チームにEM職として所属し、組織成果の最大化のためのあらゆる業務を担当して頂きます。 サイバーエージェントではEMに求める3つの主要素として ●チームビルディング ●開発責任 ●事業へのシンクロ を掲げており、 ・事業に期待される品質とスピードに応えること ・ボトルネックを解消し、高い生産性を保つこと ・個々のメンバーの成功と成長に向き合うこと ・チームの能力を引き出し、持続的に成果を出せる状態を創ること を通して 事業に競争力を与える強い開発チームを創り上げることが求められます。 EM職のキャリアについて EM職としてのグレーディグと職務定義が存在し、チームのマネジメントから複数チームや組織のマネジメントに幅を広げたり、特定チームの成果最大化だけではなく、組織経営のレベルで携わっていくなどEMとしてのキャリアステップを踏めるように設計されているほか、EMという職務を持ちながらも、具体的な開発に携わるようなキャリアイメージも想定しています。 担当チームや業務・ポジションについて サイバーエージェント・メディア事業のあらゆる事業部に配属の可能性がございます。 事業状況を踏まえて、ご希望・適正を元にご入社までに決定します。 サービス例 ・ABEMA ・Ameba ・AWA ・WINTICKET ・CL ・その他スタートアップ(子会社、事業部を含みます) 会社概要 サイバーエージェントは「21世紀を代表する会社をつくる」というビジョンのもと、インターネットを軸に、「メディア事業」「インターネット広告事業」「ゲーム事業」と主に3つの事業を展開しています。 中でもメディア事業では、世の中に新しい価値を提供し続け、ユーザーから求められるサービスを創るために、主にtoCサービスで約20個以上もの事業やサービスを展開しています。 2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 その後、新しい未来のテレビ「ABEMA」を開局し、音楽配信サービス「AWA」や、競輪を“若者が楽しめるエンタメ“にすることを目指した「WINTICKET」、プロレス動画を高画質で楽しめる「WRESTLE UNIVERSE」などこれまで、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供してきました。 これからも人々の心を動かし、世界を変えるようなクオリティの高いサービスを創り続ける仲間を心からお待ちしております!

DX推進の主要施策として基幹システム刷新とデータ分析基盤構築のプロジェクトがグローバルで本格稼働しており、AI/IoTを最大限活用したBPRに向けた組織体制の強化が求められています。この職種では、海外グループ会社を含めた当社グループ会社と連携をしながら、グループ横断の基幹システム導入ならびにデータ活用推進をご担当いただきます。入社直後は、現在進行中の基幹システム統合プロジェクトの一員として、社内外のプロジェクトメンバーと共に幅広い業務をご担当いただきます。 【担当職務】 ・アプリケーション戦略(アプリケーションアーキテクチャ・データアーキテクチャ)の策定と実装 ・戦略に基づく新規IT施策の企画立案、プロジェクト立上げ、実行マネジメント ・ビジネスに有効活用するためのデータ統合・活用方法の設計と実現 ・現場から求められるDX要件に対するソリューション策定と実現 ・グローバルシステムの運用・管理ガバナンス策定 ・M&A案件発生時の方針策定と実行マネジメント 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> ・未来を創るDX戦略:富士フイルムの挑戦(※音声が再生されます) https://youtu.be/uxAKDlKvTP0 ・富士フイルムグループのデジタルトランスフォーメーション(DX) https://holdings.fujifilm.com/ja/about/dx ・DX銘柄2026に選出されました https://holdings.fujifilm.com/ja/news/list/2111

四輪向け車体電装領域の制御ソフトウェア開発をお任せいたします。 【具体的には】 ※ご経験/スキル/志向に応じて以下いずれかの業務をお任せいたします。 ●クロスドメイン制御システムにおける ・システムコンセプト設計・アーキテクチャ策定及びその具現化と実車検証 ・お取引先様と連携した制御ソフトウェアの設計 ・次世代の研究や技術探索 ※クロスドメイン制御とは・・・(例)内外装システムと安全システムのソフトウェア要求を統合し、最適な制御を行います。 ※関連開発部門やデザイン部門、お取引先との密な協調による連携業務を行います。 ●各電装部品の制御システムにおける ・システム要求に基づいた制御コンセプトの構築、及び要求仕様の策定 ・アーキテクチャ設計、ソフトウェア仕様の設計、及び検証・テスト業務 ・制御アルゴリズム/制御機能の設計および検証 ※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。 【コンポーネント例】 サンルーフ/ワイパー/エアコン/ヒーター/シート/パワーウィンドウ/ドアミラー/パワースライドドア/オートライトセンサー等 【開発ツール】 Matlab、Simulink、MBSE、MBD系ツール(Enterprise Architect、Rapsodyなど)

【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。 ●組込み開発とクラウド開発をつなぐプロセス設計 └ ECUや制御ソフト開発に必要な検証・テスト環境をクラウド上に展開 ●プロセス改革と自動化推進 └ CI/CD、バーチャル検証環境、自動テストなどの仕組みを導入し、開発スピードを加速 ●開発効率化の推進 └ バーチャル検証環境や自動テストをクラウド上で活用し、組込み開発の工数を削減 ●最新技術の活用 └ シミュレーション環境を取り入れ、より早いフィードバックループを実現 ●生成AIやシミュレーション技術の活用 └ コード解析、テスト設計、仕様ドキュメント作成支援などへのAI応用 【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 開発言語:C/C++, Python, JavaScript, Shell Script 自動化・CI/CD:Jenkins, GitHub Actions コンテナ/仮想化:Docker, Kubernetes モデルベース開発/組込み関連:AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz PlatformなどのALMツール データ/AI活用環境:TensorFlow, PyTorch, Generative AI Tools ※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。

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します AI、制御、センサー処理など多岐にわたるコンポーネントが連携する自動運転システムにおいて、「意図した機能の商品性」、「安全性」と「拡張性」とを両立する全体アーキテクチャ及びシステム振舞いを描きます。SOA(サービス指向アーキテクチャ)の導入や、次世代電子プラットフォームの構想、自動運転/運転支援を実現する機能の定義と振舞いの設計に携わります。 ・自動運転システムの全体ソフトウェアアーキテクチャ設計・要件定義 ・意図機能を実現するシステム振舞い設計・機能要件定義、妥当性検証 ・システムの安全設計(機能安全・SOTIF等のリスク分析及び安全機構の設計)・検証 ・各機能モジュール間のインターフェース設計および通信プロトコル策定 ・レガシー資産の刷新およびモダナイゼーションの推進(SOA化) ※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】 SysML/UML tools (Enterprise Architect, Cameo Systems Modeler等), Jira, Confluence, GitHub 等

モビリティ価値を最大化するSDVの世界観を早期実現するため、以下の業務を関連部門や協力会社と連携して担当いただきます 。 ●車両データ収集基盤およびデータ利活用アプリケーションの開発基盤設計 ●単一機能に留まらず、車両1台やクラウドとの連携を見据えた最適なデータアーキテクチャの策定 ●車両から取得したデータを価値へ変換するためのECU内およびシステム横断的なデータ構造設計 ●OSSやコンソーシアムへの仕様提案・コントリビューション 【開発ツール】 ・プロジェクト管理: GitHub Issue ・開発言語: C++, Python ・自動試験フレームワーク: Robot Framework, Google Test, GitHub Actions ・静的解析ツール: (BlackDuck, Coverity, C++test, QAC) ・各種AIフレームワーク

【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 運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けた下記いずれかの業務をお任せいたします。 ・物体認識/走路認識のための画像認識アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・認識情報を用いて交通環境を理解するアルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・交通環境に応じた行動計画アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・機械学習モデルのエッジデバイスへの実装 ・カメラと他の外界センシングデバイスを用いたRaw Data Fusion技術の開発 ・DNN/LLM(大規模言語モデル)を活用したドライバー状態及び車内空間認識技術の開発 ・自己位置推定及び自動地図生成技術の開発 ・MLOps環境の構築 ・最適化/確率推論/データマイニング ・画像処理/機械学習/データマイニング技術を応用した知能化技術創出 ※自動運転車のための各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】 Matlab, Simulink, MBD系ツール(Rational、Rapsodyなど)、C、C++、Java、Python、SysML、UML AI系ツール(Caffe、Chainer、TensorFlowなど)等

【具体的には】　 AD/ADASロジックのデバッグや検証の際に活用する,様々なバーチャルテスト環境(MILS/SILS/HILS/DILS/DSなど)を構築していただきます。 センサ性能や制御ロジック、ECU性能、ドライバ反応に至るまで、AD/ADAS開発におけるテスト観点は多様であり、全てを実車で実施することは困難です。そこで求められる目的に応じて、様々なバーチャルテスト環境を設計メンバと共に構築し、それを用いた検証を行うことで、製品の品質保証を担っていただきます。 ※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】　 ●規格:AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX ●言語/モデル:Matlab/Simulink,C/C++,Python,Javascript 等 ●シミュレーション環境:CarMaker, Carla等のシミュレーションツール ●OS:Linux,Windows ●スクリプト:シェルスクリプト

どの配属先でも、クライアントの事業成長に伴走するパートナーとして 以下の一連の流れを担っていただきます。 ・クライアントの事業課題/マーケティング課題のヒアリング・発掘 -「アプリのダウンロード数を前年比150%に伸ばしたい」 「新商品の売上目標を達成したい」など、様々なご相談をいただきます ・チーム内でのディスカッションとプランニング -メディアプランニング、クリエイティブの方向性、予算・スケジュール設計 ・クライアントへの提案・すり合わせ(個別提案/コンペ等) ・受注後の施策実行とディレクション、配信データの分析と高速PDCA ・振り返りと、次の施策に向けた提案 ※変更の範囲:会社の定める業務 【関連記事】 ●動画 ・【1日密着】億単位の広告費を扱う!?サイバーエージェント インターネット広告事業本部の月間MVP社員の1日 https://youtu.be/N_ssw9ae8RI?si=H1iYh3fQJqtzc7kR ・インターネット広告事業って実際どんな仕事なの!? https://youtu.be/zQNeJqMGZhs?feature=shared ・【1日密着】サイバーエージェント新卒4年目・アカウントプランナーの1日「CAの営業はお客様の聞き役だけじゃない」 https://youtu.be/AoEHJYUgsPI?feature=shared ・【密着】入社1年半でマネージャー!背伸びしない“等身大の挑戦” |サイバーエージェント https://www.youtube.com/watch?v=WwiHMNyOF0w ●記事 ・広告効果で業界トップの理由「運用力」を完全解説 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29372 ・Google、LINEヤフー、TikTok…受賞実績が証明する広告効果の実力 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=30941 ・【完全解説】サイバーエージェントの生成AI戦略 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29770 【部署概要】 インターネット広告事業本部は、サイバーエージェントの連結売上高の約半分を担う、当社の中核事業です。1998年の創業以来、運用力やAI等の技術力を強みに「顧客の広告効果の最大化」を一貫して追求し、インターネット広告の取扱高において国内トップシェアを誇るリーディングカンパニーとして市場を牽引しています。 現在は総合デジタルプロモーションに加え、SNS・インフルエンサー、リテールメディア、OOH、さらに2026年6月に新設した「AI Search マーケティング事業本部」によるAI検索(GEO)領域など、支援領域を拡大しています。また、広告にとどまらずDX事業にも参入し、各業界の大手企業との協業を通じてDX推進に取り組んでいます。

【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

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせて詳細業務を決定します。 アバターロボット(ロボットアーム・多指ハンド等)の知能化・制御領域における以下の業務 ・制御アルゴリズムの構築: 多様な物体操作を実現するためのロボットアームや多指ハンド等の動作計画・制御技術開発 ・実機への実装・テスト・評価: メカ・電装/センサ担当とも連携し、自社開発ハードの特性を100%引き出すためのシステム統合、提供価値のPoC(Proof of Concept:概念実証)。 ※学会への参加の機会もございます。 ※国内外の社内関連部署や海外の研究所との連携もございます。 ※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。 【使用ツール】 ・設計/シミュレーション ROS(Robot Operating System)、Linux 等 ・言語 C++、C、Python 等

・戦略立案:クライアントの業界・課題に応じた獲得最大化のための全体設計 ・提案/折衝:課題ヒアリングから具体的なプランの提案・すり合わせ ・クリエイティブディレクション:バナー・動画・LPのコンセプト立案と社内クリエイティブ組織との連携 ・広告運用/分析:配信データのリアルタイム分析と高速PDCAの実行、AI広告プロダクト(「極予想AI」等)の活用 ・プロジェクトマネジメント:予算・進捗管理、顧客折衝、振り返りと次回提案 【関連記事】 ●動画 ・【1日密着】億単位の広告費を扱う!?サイバーエージェント インターネット広告事業本部の月間MVP社員の1日 https://youtu.be/N_ssw9ae8RI?si=H1iYh3fQJqtzc7kR ・インターネット広告事業って実際どんな仕事なの!? https://youtu.be/zQNeJqMGZhs?feature=shared ・【1日密着】サイバーエージェント新卒4年目・アカウントプランナーの1日「CAの営業はお客様の聞き役だけじゃない」 https://youtu.be/AoEHJYUgsPI?feature=shared ●記事 ・広告効果で業界トップの理由「運用力」を完全解説 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29372 ・Google、LINEヤフー、TikTok…受賞実績が証明する広告効果の実力 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=30941 ・【完全解説】サイバーエージェントの生成AI戦略 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29770 【インターネット広告事業本部について】 サイバーエージェントの連結売上高の約半分を担うインターネット広告事業。 1998年の創業からサービスを提供しており、運用力やAI等の技術力を強みに顧客の広告効果最大化を追求し、インターネット広告のリーディングカンパニーとして市場を牽引しています。 現在は広告にとどまらず新たにDX事業にも参入。各業界の大手企業との協業を拡大しDX推進に取り組んでいます。 【企業概要】 当社は「21世紀を代表する会社を創る」をビジョンに、インターネット広告事業からスタートし、その後、時代の変化に合わせながらメディア事業、ゲーム事業へと事業を拡大させてまいりました。2016年に開局した新しい未来のテレビ「ABEMA」は社会インフラへと成長し、各事業と共にグループシナジーを生み出しています。

【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の性能を引き出すために専用BSPをSoC開発と協調して行います。 ●SoCのBSP(Board Support Package)開発および検証 ●デバイスドライバの設計・実装・テスト ●ハードウェアとソフトウェアのインターフェース設計および最適化 ●AI関連ツールの開発および最適化 ●SoC性能を最大限に引き出すための解析、パフォーマンスチューニング ●車載カメラにおける最適なデータパスの設計および最適化 ●他部門と連携した仕様検討、システム全体の最適化と問題解決 ※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(アセンブリ/C/C++/Python 等) 組込みソフトウェア開発のためのクロスコンパイル環境 AI開発のための量子化、コンパイラ、シミュレータ等の環境

サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。 横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。 具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。 ●Dataformを中心としたデータパイプライン / CICD の整備 ●データ品質モニタリング、アラート、コスト最適化の実装 ●BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制 ●属人性を排除した行動ログ設計、データ仕様整備の仕組み化 ●上記に限らない、事業全体のデータ活用における課題発見と解決 なぜデータマネジメントなのか? データは「作って終わり」ではなく、長く・広く使われ続ける資産です。 WINTICKETではユーザーのアプリ内行動、売上、広告、キャンペーンなど多様なデータが日々生まれています。 これらのデータを分析・活用するためには、利用者が迷わず使えるデータ分析基盤の継続的な改善が必要不可欠です。データマネジメントは単なるETL開発ではなく、プロダクトと組織全体の意思決定インフラを育てていく重要な役割です。 また、現在見えている具体的な課題としては以下のようなものがあります。 ・品質の高い行動ログデータの設計・管理 ・生成AI活用を前提としたデータマート開発やメタデータ拡充ルールの策定 ・新規事業のデータモデリングに必要なドメイン知識とリソース不足 上記の課題以外にも様々な課題がありますが、将来に遭遇しうるデータに纏わる課題を先回りして見つけ出し、一緒に解決できるメンバーを求めています。 このプロジェクトで経験できること ・GCPを使ったデータ基盤の整備 ・データアーキテクチャの設計・実装 ・ETL開発、BI/レポーティング環境の整理 主な利用技術 新規に開発する際には技術選定からリードしていただくことを期待していますが、現状多く使われている技術をご紹介します。 ・言語:SQL, Python, JavaScript ・インフラ:Google Cloud, Terraform ・CICD:GitHub Actions ・モニタリング:Grafana, Dataplex ・ツール:GitHub, Slack, Notion ・DWH: BigQuery ・レポート:Tableau , Google Sheets ・AI:Cursor, Claude Code 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています! WINTICKETについて ●WINTICKETにおけるAI-Readyなデータ分析基盤の構築 https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/59626/ ●WINTICKET_佐野代表取締役インタビュー https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29734 ●競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=30240

【具体的な仕事内容】 顧客起点のソフトウェアデファインドな開発へHonda全体を変革していくことを目指し、CXストラテジストとして、デジタルプロダクトのCX戦略をリードしていただきます。 『「移動」と「暮らし」の価値創造』の実現に向けて、デジタルサービスを活用した移動(運転など)と暮らしのアップデートを目指します。 ●業務例 1.調査・分析・施策設計 ・競合や業界全体の動向の構造的な分析、外部環境を踏まえた自社の方向性の言語化 ・市場・顧客調査を踏まえた顧客課題・ニーズの特定と優先順位付け ・顧客セグメントを適切に切り分け、ターゲットに対する訴求ポイントの言語化 ・市場に対する仮説を立てた上で、施策の設計 2.リリース後の分析・改善・継続施策の検討 ・販売データや顧客データを分析し、課題や成功要因を特定する ・顧客データベースを活用し、属性・行動ベースのセグメント施策を実行する 具体的には、 北米拠点のCXリサーチャー・CXデザイナーや、データ分析部門等と連携しながら、顧客の声、製品データを収集・分析し顧客課題・ニーズを探索します。その上で、顧客ニーズを満たすデジタルプロダクトの開発を実現するため、プログラムマネジメントチームをはじめとする各種ステークホルダーと連携し、戦略の推進を担います。 ※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。

【具体的には】 キャビン(=コクピット)を構成するディスプレイ製品の商品価値向上に向けて以下業務をお任せします。 新たなHMI/UI研究・開発 ・GUI/各種認識技術(音声、ジェスチャー、視線等)の活用 要求仕様への落とし込み ・お客様のニーズとメンタルモデル(インサイト/潜在ニーズなど)の把握 ・上記内容や、世の中の技術トレンド、車の機能を踏まえた、要求仕様への落とし込み ・人の特性研究、モックアップを用いた被験者検証、市場のお客様の声の製品へのフィードバック ※アジャイル/ウォーターフォールプロセス双方を織交ぜながら進めていきます。 製品作りこみ ・協力取引先様と協調しながら製品の作りこみ ・机上検証、実車、実環境での検証を実施 ※海外拠点との協調や海外での調査・テスト等も数多くあり、業務内容に依っては海外出張の機会が与えられ、現地ユーザーの声に直接触れながら製品の開発を推進できます。 ※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。 【ご担当コンポーネント・システム例】 ・ディスプレイオーディオ(Google Automotive Services採用) ・スクリーンオーディオ ・メーター ・ヘッドアップディスプレイ　等 【開発ツール】 画面遷移・デザインオーサリングツール ・Adobe Photoshop, Illustrator, After Effect, Axure, XD ・Rightware Kanzi、Candera CGI Studio、Figma　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 自動運転の高度化に伴い、車載SoCの処理能力を極限まで引き出すことが求められています。限られたハードウェアリソース(電力・熱・演算能力)の中で、最先端のAIアルゴリズムをリアルタイムに動作させるための、システム設計・実装・最適化 をリードしていただきます。 ・NVIDIA/Qualcomm等の次世代SoC向けソフトウェアアーキテクチャ設計・実装 ・GPU/DSP/NPUを用いたAIモデル・アルゴリズムの高速化・最適化 ・OS(Linux/QNX)・ドライバ・ミドルウェア層のパフォーマンスチューニング ・マルチコア/メニーコア環境下での並列処理実装 ※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++ , CUDA, Linux, QNX, RTOS, Jenkins, GitLab CI/CD 等

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【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

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform 【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方

【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 自動運転の高度化に伴い、車載SoCの処理能力を極限まで引き出すことが求められています。限られたハードウェアリソース(電力・熱・演算能力)の中で、最先端のAIアルゴリズムをリアルタイムに動作させるための、システム設計・実装・最適化 をリードしていただきます。 ・NVIDIA/Qualcomm等の次世代SoC向けソフトウェアアーキテクチャ設計・実装 ・GPU/DSP/NPUを用いたAIモデル・アルゴリズムの高速化・最適化 ・OS(Linux/QNX)・ドライバ・ミドルウェア層のパフォーマンスチューニング ・マルチコア/メニーコア環境下での並列処理実装 ※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++ , CUDA, Linux, QNX, RTOS, Jenkins, GitLab CI/CD 等

【ミッション】 ソフトバンクの基幹事業である移動体通信事業における、開通業務(新規/変更)を安定的に実行するためのシステムを提供し事業へ貢献する 【主な業務】 モバイル事業の大規模基幹システムに対するシステム開発 【具体的な業務】 店頭のショップシステム、オンラインショップ、My SoftBankなどのフロントシステムから受け取った注文情報を一元管理する注文管理システムにおける開発業務を担当いただきます。まずはご自身の開発・実装経験を生かして開発業務を担当いただき、将来的にはプロジェクト管理や上流工程へステップアップいただく想定です。 ・システム開発の各種工程の実行(要件定義～開発～リリース) ・生成AIを活用した開発の高度化・効率化の推進 ・生成AIを活用したコードやテストケースの作成 ・システム開発・維持/管理業務全般 ・関係部門との調整・折衝 【主な環境・技術スタック】 ・開発言語:Java ・フレームワーク:Spring Boot ・データベース:PostgreSQL、Apache Ignite ・環境構成:コンテナ技術を活用

【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 市場でのシステム利用状況や弱点を早く正確に把握することが、競争力を高める鍵です。そのため、市場走行車両データやテストデータ、市場の声など多様なデータを収集・分析し、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発/ユーザーインザループ開発を推進します。 当部門は、この開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を担い、以下の業務を行います。 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善(データドリブン開発)や、ユーザーの声の継続的反映(ユーザーインザループ)を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画～実装～実現 尚、他部門や外部パートナーとの連携、海外拠点との共同研究・デモンストレーションなど、グローバルなやり取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】　 ●言語: Python, SQL等 ●データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ●AWS: Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ●CI/CD: GitHub, Docker, CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。

【期待役割】 ・自動運転/自動運転支援開発環境領域のリーディングを行っていただくポジション ・開発スピードと品質確保を両立した、自動運転/自動運転支援ソフトウェアの開発環境をリードいただく ・入社直後又は将来的に管理職として自動運転/自動運転支援の枠を越え、ホンダのソフトウェア開発環境全体をリードしていただく 【具体的には】 ※ご経験に応じて、お任せする業務を決定します ・自動運転/自動運転支援開発環境の戦略策定 ・自動運転/自動運転支援開発環境構築のリーディング ・上記組織における管理職としてのマネジメント業務 ※自部門、他部門およびベンダー等の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】　 ●規格:AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX ●言語/モデル:Matlab/Simulink,C/C++,Python,Javascript 等 ●シミュレーション環境:CarMaker, Carla等のシミュレーションツール ●OS:Linux,Windows

IVI(車載インフォテインメント)システム開発に関わる業務を、生成AI(例:Claude Code/GitHub Copilot)を活用して再設計し、開発スピードと品質の両立を実現するための「開発業務改革」を推進するポジションです。 現場の困りごとを一つ一つ丁寧に解決しながら、要件定義～ 設計 ～ 実装 ～ レビュー ～ テスト ～ 運用までをAIエージェントドリブンに変革していくための企画・検討・実装・定着化までを担っていただきます。 自動車業界の経験は必須ではありません。すでに生成AIを業務で使い、成果創出につなげた経験を重視します。 【具体的には】 IVIシステム開発に関わる全工程を対象に、生成AI活用を前提とした業務プロセス改革を推進していただきます。 ●現場の困りごと発掘・解決 ・レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握 ・課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ●AI活用の仕組み化 ・Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化 ・CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ●AIエージェントドリブン開発への移行設計 ・開発タスクの分解、前提情報(入力データ)の整備 ・AIエージェント活用に適したガードレール設計 ・生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ●品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化 ・安全性・品質を担保するための運用ルール整備 ・レビュー観点の体系化 ・再現性のあるナレッジ(Playbook)の構築 ●効果測定と定着化支援 ・リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定 ・チーム横断の導入・定着に向けた教育(勉強会)や伴走支援 ※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 【担当領域例】 ・IVIシステムのアプリケーション層/HMI/周辺サービスに関わる開発プロセス全般(要件定義 〜 運用まで) ・生成AIを組み込んだ開発フローの設計・改善(コードレビュー、テスト自動化、ドキュメント運用、チケット分解など) 【開発ツール】 ●生成AI:Claude Code、GitHub (必要に応じて他ツールも検討) ●構成管理:Git(Gerrit/GitHub) ●開発言語:Kotlin、Java、Python(⼀部C++あり)、Typescript ●コミュニケーション:Slack、 Microsoft Teams ●プロジェクト管理:JIRA、 Confluenceなど

【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

【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。 SDV開発を支えるソフトウェア開発基盤のインフラ構築・運用を担当していただきます。 ※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。 ●クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)上での開発インフラの設計・構築・運用 ●CI/CD・テスト自動化基盤の設計・最適化(Jenkins, GitHub Actions等) ●Kubernetesやコンテナ技術を活用した高可用性システムの構築 ●モニタリング・可観測性(Observability)基盤の整備 ●セキュリティ/ガバナンスを考慮したマルチクラウド環境の運用設計 ●開発者の生産性を最大化するためのツールチェーン整備・自動化推進 ●プロセス刷新や新規導入プロジェクトに伴うインフラ設計・拡張提案 ※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:Jenkins, GitLab CI, ArgoCD, Spinnaker 監視・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog, ELK Stack 構成管理/IaC:Terraform, Ansible, CloudFormation 開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence, Python, Shell Script (連携領域):AUTOSAR, Enterprise Architect, PREEvision, Doors, Jazz Platform等のALMツール

【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

【具体的には】 先進安全支援システム(運転支援・自動運転・駐車支援)と視界支援システムにおける ●完成車要求に基づいたシステムの性能目標・要求仕様の策定 ●上記に基づくシステム全体設計/安全設計各種機能の設計・検証 ●基盤となるソフトウェアアーキテクチャ設計/ソフトウェア開発 ●適合・実車テスト ●機能安全・安全設計 ※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。 【ご担当システム・機能例】 トラフィックジャムパイロット(TJP)/ ハンズオフ機能付高度車線内運転支援機能/ 高度車線変更支援機能/ 衝突軽減ブレーキ(CMBS)/ 路外逸脱抑制機能/アダプティブクルーズコントロール(ACC)/ 車線維持支援システム(LKAS)/ パーキングセンサーシステム/ 低速AEB/ マルチビューカメラシステム/Honda パーキングパイロット/　等 【開発ツール】 MATLAB/Simulink/C言語/C++/ROS/その他ECU開発環境知識 等

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 EDAベンダーと共創し、AIを活用した先端EDAの開発初期から参画。「爆速開発」を掲げ、先端EDAを駆使した次世代SoC開発フローの構築・実践を推進し、EDAベンダー主催イベント等を通じた積極的な対外発信も行っています。 ※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】 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