栃木県 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

●主な業務内容(一例) ・テクニカルプロジェクトマネジメント ・仕様策定スケジュール管理、進捗管理 ・仕様調整用のドキュメント作成 ・フロントエンド開発 ・バックエンド開発 ※ご経験や適性をもとに、参画ポジションをご提案させていただきます ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇い入れ直後:システムエンジニア業務 ・変更の範囲:本人の適性により当社業務全般に変更の可能性がございます。 ●中途入社者事例 <これまでの経験> 経験のあるキーワードはPHP、Java、GO、React、AWSなど幅は広いが、Web系のプロジェクトでサーバー側がメインだった。 <現在のプロジェクト> 車載のプロジェクトに参画して約1年。IVIシステムのフロントエンド開発エンジニアとして半年経験を積んだのち、車両×AI活用のPoC開発プロジェクトに参画。スピードが求められる開発の中で、テクニカルリードとして新しい技術を吸収しながら成果を出している。 <ポイント> 以前、Reactを使ったフロントエンド開発に携わったことがあり、フロントエンドとしての考え方はその知識が大きく役立った。業界知識は全くなかったため、車載の知識やルールを覚えることは大変だったが、実際に動かしながら開発できるので、知識を増やしながら成果を出すことができた。 元々AI技術に興味があり自宅で開発をしていたため、現在のAIに関わるプロジェクトについての基礎的な部分は、障壁なく入ることができた。技術は勉強して、開発しながら知識を溜めていくしかないと考えているが、最先端の知識を覚えるのが好きなので、苦にならずチャレンジを続けることができている。

●主な業務内容(一例) ・テクニカルプロジェクトマネジメント ・仕様策定スケジュール管理、進捗管理 ・仕様調整用のドキュメント作成 ・フロントエンド開発 ・バックエンド開発 ※ご経験や適性をもとに、参画ポジションをご提案させていただきます ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇い入れ直後:システムエンジニア業務 ・変更の範囲:本人の適性により当社業務全般に変更の可能性がございます。 ●中途入社者事例 <これまでの経験> 開発言語は「C言語」、車載ECU組込み開発に携わってきた。詳細設計、実装、単体テスト、HILS検査まで多岐にわたって経験し、処理効率を意識した開発や品質を高めるためのテスト、デバッグ技術を磨いてきた。その他、業務改善としてPythonやVBAのツール作成経験もあり。 <現在のプロジェクト> AIを使ったIVIのPoC開発プロジェクトに、Pythonを用いたサーバ側の開発メンバーとして参画中。Webアプリのサーバサイドの開発は初挑戦だが、参画6ヵ月でチームメンバーのレビューを行い、品質を担保する役割も担っている。 <ポイント> 前職の経験で培った思考力と品質を向上させるマインドが、スキルチェンジに役立っている。いかに「処理を効率化するか」「バグの少ない構造にするか」を考えることが、品質の高いアウトプットに繋がっている。 使ったことのない言語やツールは、社内の生成AIを活用することで、学習の手助けになっている。拠点が離れたチームメンバーもいるが、チャットやオンラインミーティングですぐに質問できる環境と体制が整っており、新しい技術にも挑戦しながら成長し、貢献できている。

二輪販売シェア世界トップ企業のグローバルマザー工場としてHondaを支えている熊本製作所にて、「工場DXの推進役」として、現場起点のスマートファクトリー化・デジタル施策の企画立案・導入・改善をお任せします。現場の課題に寄り添いながら、データ活用やIT導入によって、“早く・安く・良いものをつくる”ものづくり体質への進化を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ご自身の専門性を活かして、製作所内の部門横断的なDX推進をリーディングして頂き、ゆくゆくは国内外の拠点でグローバルにご活躍頂くことを期待します。 ●設備稼働・生産状況などのデータの見える化、分析基盤構築、自動化 ●各部門(生産技術・製造・物流等)を横断する業務データの統合・活用支援 ●工場内のスマート化・DXに向けた企画立案、導入、効果検証 ●サプライチェーン・物流を含む領域横断全体最適の一元化推進 ●ソリューション導入におけるシステムベンダーとの連携・ディレクション ※コードが書ける方は尚歓迎ですが、導入・企画・要件定義フェーズをリードできる方であれば問題ありません。 ※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

全社AIプラットフォームの企画・設計・構築・運用を担当し、Microsoft CopilotやAzure OpenAI、ChatGPT、Claudeなど複数の生成AIを活用できる環境を整備します。 単なるインフラ構築ではなく、各部門の業務課題を理解しながら、AI活用の要件定義、AIエージェント基盤の構築、ベンダーマネジメント、社内コンサルティングまで一貫して担い、Honda全体の業務変革を推進していただきます。 <具体的には> ●AIプラットフォームの企画・構築・運用 ・Microsoft Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI 等を活用したAIプラットフォームの設計・構築・運用 ・ChatGPT、Claude、Google Workspaceなど各種AIツールの導入・運用 ・AIエージェントの連携およびAIエージェント実行基盤の整備 ・セキュリティ・認証・ガバナンスを考慮した利用環境の設計 ●全社AI活用の推進 ・各部門へのヒアリングを通じたAI活用要件の整理・設計 ・AI活用に関する技術支援・社内コンサルティング ・AI活用事例の創出・横展開 ・教育・トレーニング・利用促進施策の企画・実施 ●プロジェクト推進 ・MicrosoftやSIベンダーとの技術検討・折衝 ・関係部門(セキュリティ・調達・IT等)との調整 ・AIプラットフォームの標準化・アーキテクチャ設計 ・最新AI技術の調査・評価・導入 ●利用データの分析・最適化 ・AI利用状況・コスト・効果の可視化 ・ROI分析・運用改善 ・全社最適の観点でのプラットフォーム高度化 ※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 【利用技術・サービス】 Microsoft 365(Teams/Outlook/Excel/Word/PowerPoint/SharePoint) Microsoft Copilot、Azure OpenAI Service Power Platform(Power Automate/Power Apps/Power BI) Microsoft Azure、Amazon Web Service、Google Cloud Platform

Hondaの研究開発部門のAIドリブン開発を支えるAIエンジニアリング基盤の構築と運用に携わっていただく仲間を募集いたします。 【具体的には】 ご経験や適性に応じて、以下業務をお任せ致します。 ・研究開発領域ユーザー部門と連携、AI開発基盤として必要な要件を定義、その要件を備えた基盤の構築 ・コーポレートIT部門が管理するクラウド基盤の上で、POC環境、開発環境、本番環境を如何に早く提供していくかを、クラウド技術知識をバックグラウンドとして議論し定める ・情報セキュリティ部門と連携、AIエンジニアリング基盤としてのセキュリティを如何に担保するかを議論し定める ・上記活動を外部委託業者、クラウド業者、関連部門、ユーザー部門と多岐にわたる利害関係者とコミュニケーションを取りながら同じ目標に向かって業務を推進する 【技術スキル・関連ターゲット】 ネットワーク、クラウド、ローコード/ノーコード、AI、DX、業務効率化、価値創造、AWS、Azure、OCI、GCP、Claude、Codex、OPEN AI、Copilot、GPT、Gemini、AIエージェント、RAG、生成AI ※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

お客様に「安心・安全・価値ある品質」を提供することをミッションに、市場品質情報やテレマデータを活用し、不具合の早期顕在化・解決をお任せします。 開発・製造部門や海外拠点、取引先と連携し、品質改善・不具合解決を推進し、新規事業(電動化)では期待を超える品質、既存事業(ICE・HEV)では当たり前品質をお客様に届けます。 【具体的には】 ●市場不具合情報の収集・分析 └不具合発生状況・傾向を把握し、迅速な対応の基盤を作る ・国内外の販売会社から寄せられる不具合情報の収集 ・発生状況、発生傾向の分析 ・社内サービス部門及び社内端末に集約された情報を用いた解析 ・ビッグデータ解析による特異性検知・発生メカニズム推定 ●不具合部品・制御の解析・対策 └根本原因を特定し、再発防止策を講じる ・不具合部品の解析、制御系の調査 ・開発・製造・取引先品質部門と連携し、原因究明 ・対策の適用と再発防止活動の推進 ・解析結果の社内サービス部門・渉外担当部門への簡潔な報告 ●既販車対応の検討・推進 └市場での影響を最小化し、お客様の安全と信頼を確保する ・発生予測・予見性検証による既販車対応要否の判断 ・技術報告書の作成と各会議体への報告 ・市場修理手法・改善策の提示 ・国交省届け出までの各種手続き、資料作成、整合・調整・推進 ●社内外連携・報告・改善活動(情報共有と再発防止の体制を強化する) └情報共有と再発防止の体制を強化する ・関連部門を巻き込んだ早期対応体制の構築・推進 ・製品開発部門への周知・フィードバック ・新技術・新システムに対応した解析手法の構築 ※国内外の出張および将来的な海外拠点への駐在が発生する可能性があります。 ※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ございます。

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 顧客の戦略的IT投資に対して、パブリッククラウドの採用計画の策定、競争力の高いシステム全体のグランドデザイン、モダンなアプリケーションアーキテクチャ設計、およびクラウド運用コストの適正化等を担当いただきます。 ミッションクリティカルな基幹業務システムから、ビッグデータを扱う大規模な情報系システムまで様々なシステムに携わることが可能です。 ● 具体的な業務 ①クラウド採用計画の策定と最上流の提案(最上流) ・顧客の経営・ビジネス戦略を理解し、テクノロジー観点での課題ヒアリング、課題抽出、およびクラウド・アプリケーション刷新に向けたロードマップ策定 ・高度な専門技術をクライアント(経営層・IT部門)へ説明・提案(効果的なプレゼンテーションの実施) ②ハイトランザクション・ミッションクリティカルなシステム設計 ・大規模かつ大量のデータ処理が走る環境において、リアルタイム性、信頼性、拡張性(スケーラビリティ)、保守性に優れた最適なシステムアーキテクチャのデザイン ・AWS / Azure / Google Cloud などの特性を見極めたマルチクラウド/ハイブリッドクラウドのグランドデザイン ③クラウド運用の最適化・ガバナンス策定 ・クラウド移行後を見据えた、運用コスト(FinOps)の適正化、およびエンタープライズ環境における高度なセキュリティ・ガバナンス設計 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

●本ポジションについて D.Node内すべてのポジションにて幅広く検討させていただきます。 希望するポジションが明確に決まっていない方はちらにご応募ください。 ※フルリモートでの就業となりますので、全国の方からご応募を受け付けております。 ●募集ポジション (1)プロジェクトマネージャー/PM(エンタープライズ領域 )※フルリモート勤務※ プロジェクトマネージャーとして、プロジェクト推進(チームビルディング/タスク・課題管理/スケジュール管理/顧客折衝/戦略策定なプロジェクトマネージャー(PM)として、エンタープライズ領域における「ミッションクリティカルなシステム開発」「大規模クラウド移行」「プラットフォーム開発」「アプリケーションモダナイゼーション」などのプロジェクト推進をお任せします。 システムのグランドデザインを描き非機能要件を見据えながら、不確実性をコントロールして大規模なプロジェクトを成功へと導く中核ポジションです。 (2)クラウドマイグレーションエンジニア(テックリード) 大企業のレガシーなオンプレミスシステムをクラウド環境へ段階的に移行(マイグレーション)し、さらにクラウドネイティブなアーキテクチャへと刷新(モダナイズ)する業務をお任せします。 (3)システムアーキテクト(テックリード)※フルリモート勤務※ 顧客の戦略的IT投資に対して、パブリッククラウドの採用計画の策定、競争力の高いシステム全体のグランドデザイン、モダンなアプリケーションアーキテクチャ設計、およびクラウド運用コストの適正化等を担当いただきます。 ミッションクリティカルな基幹業務システムから、ビッグデータを扱う大規模な情報系システムまで様々なシステムに携わることが可能です。 (4)プロジェクトマネージャー/PM(AI、データ基盤領域)※フルリモート勤務※ AI/生成AIやデータ基盤といった変化のスピードが極めて早い技術領域において、不確実性の高い最先端プロジェクトをクライアントと共に強力に推進する「プロジェクトマネージャー(PM)またはPM候補」としてご活躍いただきます。 技術的な前提や制約(API利用、モデル特性、コスト・セキュリティ観点など)をしっかりと理解した上で、チームビルディングから顧客折衝、戦略策定まで、プロジェクトの全責任を担う非常に裁量の大きいポジションです。 (5)AI・データ基盤領域プロダクトエンジニア(テックリード)※フルリモート勤務※ AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 (6)プロダクトエンジニア(テックリード)※フルリモート勤務※ プロダクトの成長フェーズに応じ、技術選定・アーキテクチャ設計・開発プロセスを柔軟に変えながら、クイックに価値検証と改善を回す「テックリード候補」としてご活躍いただきます。 ●案件事例: ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け: 　複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け: 　車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け: 　車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け: 　デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け: 　生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1 ★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 2025年12月時点

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 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。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティスト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。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 ●具体的な業務 ①AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード AI/生成AI、および大規模データ基盤(ETL/ELT、データパイプラインなど)領域におけるプロジェクト推進(タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど) ②アーキテクチャ設計・実装 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成 ③チームリード・メンバー育成 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面(データモデリングやAI実装など)でのサポートや教育、指導 ④ビジネスサイドとの連携 プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進 ●案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

●求人概要 【AI/DXコース】 当社は「メーカー」や「自治体」を主要顧客としており、メーカー向けWEBシステムや行政向け総合システムといった、専門システムを取り扱うことが多くあります。 皆さまには研修を通して、AI/DXエンジニアとしてのご活躍を期待し、入社後約3か月間の研修にご参加いただきます。 ●研修内容 データをもとにAIを活用しDX現場の課題解決を進められる人材の育成プログラム 研修期間:約3ヵ月 1.基礎学習 └SQL、Pyhton基礎 └データ分析基礎(Excel,Tableauなど) └IT基礎(Linux,Git,HTML,CSS,JavaScript,Django) 2.チーム開発演習 └GitHub copilot └AI駆動開発 └DX模擬プロジェクト演習 ※研修内容・期間は変更になる可能性がございます。 ●配属例 2023年10月入社/23歳/文系大学卒 前職でもBIツールを活用したデータ分析業務に従事。 よりデータサイエンスの知識を身に着け、市場価値を高めたいと思い転職。 配属プロジェクト 工場内データ可視化業務 プロジェクトにて、 データ分析、伴走型支援業務に従事

●組織について 大手自動車メーカー企業様を中心にしたソフトウェア領域全般における開発支援サービス、ソリューション開発/提供等のアカウントビジネス推進を担う組織となります。 ●組織の業務・事例紹介 モビリティシステム開発に関わる各種業務 ・モビリティ向けソフトウェアの上流設計・設計・実装・テスト ・ソフトウェアプラットフォーム領域のソリューション開発と販売 ・ソフトウェアプラットフォーム領域の研究開発、開発支援 ・パワートレーン領域(モータ、バッテリー、トランスミッションなど)の制御開発 ・シャシー領域(シフトバイワイヤ制御、走行モード選択機能等)の制御開発 ・自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)研究開発、量産開発 ・シミュレーション検証(DILS/HILS)環境構築構築・検証実施業務 ・デジタルコックピット領域の開発支援サービス ・モビリティDX関連ソフトウェア開発 ●職務内容・担当業務 本田技研工業株式会社様との取り組み重点4領域(①次世代電子プラットフォームのオペレーティングシステム、②電動パワートレーン、③先進安全・自動運転、④IVI:インビークルインフォテインメント)における、以下のソフトウェア開発関連業務を実施していただきます。 【プロジェクト推進エンジニア(PM/PL)】 ・ソフトウェア開発のプロジェクト管理、及びプロジェクト推進・管理支援、オフショアマネジメント 【ソフトウェア開発エンジニア(SE/PG)】 ・ソフトウェアの設計、実装、テスト(アジャイル、ウォーターフォール) ・コア技術・新技術の先行調査、適用検討 【制御ソフトウェア開発エンジニア(SE/PG)】 ・制御ソフトウェアの設計、実装、テスト(MBD、MBSE) ・制御ソフトウェアのシミュレーション検証(HILS、DILS) ●役割・ポジション 開発エンジニア、リーダー ●研修 ITエンジニアとしての教育プログラム、モビリティ専門教育カリキュラムの中から必要に応じて研修に参加・受講いただきます。 IT技術やモビリティに関連する様々な技術(MBD、MBSE、AUTOSAR、シミュレーション、セキュリティ、Android、Agile開発、AI、機能安全、A-SPICE、クラウド など)、英語やビジネススキルの学習機会も積極的に提供します。 ●配属部署 モビリティ事業グループ　モビリティシステム第一事業本部　システム第二部/システム第三部 ●その他 本田技研工業株式会社様と戦略的パートナーシップについて https://www.scsk.jp/news/2023/pdf/20230707.pdf 当社はHonda Racing(HRC)のスポンサーとして、モータースポーツ活動を支援しています。 [Honda.Racing - The official home of Honda Racing](https://honda.racing/ja/racing-partners)

大手プロジェクトの案件からWebアプリ・業務システム・組込ソフト等の開発業務 技術を突き詰めたい、マネジメントを行いたいなど、豊富な案件数にて要望に応えます。 【案件例】 <Web・オープン系システム> ◎大手金融システム開発 ◎AI関連システムやWebアプリの開発 ◎Androidアプリ、スマートフォン分野での各種開発 ◎ECサイト、ポータルサイトの開発 <業務系システム> ◎顧客管理システム開発 ◎医療・福祉系システム開発 ◎顧客向けシステム開発・運用・保守 <組込制御ソフトウェア開発> ◎車載系制御システム開発 ◎IoT画像処理制御開発 (変更の範囲)会社の定める業務

大手プロジェクトの案件からWebアプリ・業務システム・組込ソフト等の開発業務 サーバー、ネットワーク等の構築業務 【案件例】 <Web・オープン系システム> ◎大手金融システム開発 ◎AI関連システムやWebアプリの開発 ◎Androidアプリ、スマートフォン分野での各種開発 ◎ECサイト、ポータルサイトの開発 <業務系システム> ◎顧客管理システム開発 ◎医療・福祉系システム開発 ◎顧客向けシステム開発・運用・保守 <組込制御ソフトウェア開発> ◎車載系制御システム開発 ◎IoT画像処理制御開発 <インフラ構築> ◎大手Sier社内情報基盤構築PJ(Windows Server) ◎大手メーカー基幹システムクラウド構築(AWS,Azure,Google) ◎インフラ仮想基盤構築(Citrix,Vmware) ◎基幹ネットワークの更改(設計、構築、導入支援) (変更の範囲)会社の定める業務

●職務内容・担当業務 モビリティ向け　デジタルサービス開発に関わる各種業務。(組み込み、制御開発経験は不問です) ・デジタルサービスの企画・設計エンジニア(お客様と一緒に、デジタルサービス機能の企画、要求定義、ソフトウェアアーキテクチャ設計等、主に上流設計業務を行います。) ・デジタルサービスの開発エンジニア(デジタルサービス機能ソフトウェアの設計・実装・テスト業務をアジャイル型の開発として行います。) ・デジタルサービス開発プロジェクトのリーダー業務(数か月～1年単位のプロジェクトのリーディングを行います。) ●研修 ITエンジニアとしての教育プログラム、モビリティ専門教育カリキュラムの中から必要に応じて研修に参加・受講いただきます。IT技術やモビリティに関連する様々な技術(ネットワーク、セキュリティ、Agile開発、AI、CI/CD、A-SPICE、クラウド など)、英語やビジネススキルの学習機会も積極的に提供します。

Deployment Strategist の役割 「Deployment Strategist」は、顧客の経営アジェンダを起点に、AI と自社プロダクトを組み合わせて業務を設計し直し、現場で経営判断が変わるところまでを一気通貫で実装する責任者です。マッキンゼー最速AP、アクセンチュア最速SMと共に、日本を代表するエンタープライズ企業の変革をお任せします。 日々の業務では、最先端のデータ解析AIを活用して顧客の一次情報を自由自在に解析し、様々な業界・業種の経営課題を解くための新たなユースケースの開拓を担っていただきます。戦略提言に留まらず、見つけ出した経営示唆をプロダクトに埋め込むことで、顧客の意思決定を変革し続けます。 Claude Code をはじめとする AIを使い倒し、戦略とプロダクトの両方を握って前に進める ― 経営視点 × 現場視点 × AI 実装力の三点を併せ持つ、市場で最も希少な人材を生むキャリアです。

●職務内容・担当業務 ・ソフトウェア開発の一連の工程(要求定義、設計、実装、テスト)、アジャイル開発も積極的に導入 ・先進機能の研究開発(ROS、C++、生成AI、データエンジニアリング) ・量産向け制御ソフトウェア開発(C++、MATLAB/Simulink) ・開発環境・開発支援ツールの開発(AWS、Python、MLOps、DataOps、各種開発・検証ツール) ※ 業務経験・スキル、希望に沿って担当業務を決定します ●研修 ・業務開始までに必要な研修を受講していただきます。具体的には、IT基礎、C/C++/Python、MATLAB/Simulink、自動車工学基礎、自動運転基礎、AIなどの研修プログラムを準備しています。 ・業務開始後も必要に応じて、IT、モビリティ、ビジネススキルに関連する教育が受講可能です。

●職務内容・担当業務 自社製品(AUTOSAR BSW:QINeS)の製品企画・開発・保守、顧客提供を行うエンジニアを募集致します 【具体的には】 ・QINeS、次世代ソフトウェアプラットフォームビジネス推進に関わる各種業務 ・QINeS製品の導入・海外展開支援、AUTOSAR対応支援業務、QINeS製品開発業務 ・自動車メーカー向け次世代プラットフォーム開発、自動運転開発支援、ソリューション企画・開発・PoC ・製品開発および新規ソリューションに関連した企画業務およびプロモーション支援 ※技術キーワード: ・製品開発:組込、通信、MBD、車載セキュリティ ・先進開発:クラウド技術、アジャイル開発、CI/CD、サイバーセキュリティ、AI、自動運転、Vehicle-OS関連技術 ◎関連URL https://www.qines.jp/ ●役割・ポジション ご経験・スキル等により

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 プロジェクトマネージャーとして、プロジェクト推進(チームビルディング/タスク・課題管理/スケジュール管理/顧客折衝/戦略策定なプロジェクトマネージャー(PM)として、エンタープライズ領域における「ミッションクリティカルなシステム開発」「大規模クラウド移行」「プラットフォーム開発」「アプリケーションモダナイゼーション」などのプロジェクト推進をお任せします。 システムのグランドデザインを描き非機能要件を見据えながら、不確実性をコントロールして大規模なプロジェクトを成功へと導く中核ポジションです。 ● 具体的な業務 ①プロジェクト全体の推進・管理 ・複数チームで構成される中〜大規模プロジェクト(30人月以上)における体制構築 ・不確実性の高い環境における、先回りしたタスク・リスク・スケジュール・品質管理の徹底 ②最上流のステークホルダーマネジメント・顧客折衝 ・クライアントやグループ内のコンサルタント等の多様な関係者との要件調整、期待値調整 ・グランドデザインを理解した上で、課題の抽出・整理および「そもそも何を作るか」の合意形成 ③現場のボトルネック打破・障壁の排除 ・開発チームが迷わずモノづくりに集中できるよう、推進の障壁(プロセスの不備や課題など)を能動的に見つけ出し、解決に向けて周囲へ働きかけ・排除を実施 ④モダンツールを用いたチームリード ・Jira / Confluenceなどをフル活用したプロジェクト管理 ・ハイクオリティなドキュメンテーションの作成、およびチームメンバーの円滑な牽引・サポート ⑤スコープやチーム体制の「大胆な意思決定」 ・状況の変化に応じてプロダクトオーナー(PO)と対等に議論・相談を実施 ・リリーススケジュールの見直し、開発範囲(スコープ)の変更、チーム体制の刷新などを臆せず柔軟に決断・実行 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点

・クライアントとの折衝における技術面での要件議論をリード ・プリセールス段階での技術検討・PoC設計(営業・コンサルタントとの協働) ・要件定義〜基本設計〜実装・検証〜リリースまでの技術統括 ・プロジェクト全体の進行管理・課題解決・リスクマネジメント ・外部ベンダー/フリーランスの選定、契約、進捗・品質管理 ・設計・実装レビューを通じた品質担保 ・運用・保守体制の構築およびモニタリング設計 ※案件規模は数人月〜半年程度、最大5名規模のPoC/中規模開発が中心です。

●具体的な仕事内容 ・マルチプロダクト化に向けた取り組み ・新規プロダクト/開発チームを迅速に立ち上げるためのプラットフォームエンジニアリング ・グロースに耐えうる信頼性やオブザーバビリティを容易に導入するための仕組みづくり ・信頼性向上に向けた取り組み ・組織への信頼性イネーブリング戦略立案・推進 ・クラウドインフラセキュリティの向上 ・プロダクト開発のアジリティ向上に向けた取り組み ・開発環境改善やリリースエンジニアリングの最適化 ・トイル削減を目的としたツールや仕組みを構築することによる自動化 ・SRE x AIの分野における新たな価値創出、開発者体験の向上 ●使っている技術・サービス ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・インフラ:AWS(ECS、S3、Lambdaなど), Terraform ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・ミドルウェア:Redis, Nginx ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・品質保証:Autify ・チャット:Slack ・Knowledge Tool:Confluence ●組織体制 組織体制については以下の体制をとっております ・プラットフォームG SREチーム └主務メンバー3名 ※SREチームの取り組みについては、以下のnoteもご覧ください。 ・SREチーム発足から2年間の取り組み〜急成長するモビリティSaaSで信頼性とアジリティの両立を指す～ (https://note.nealle.com/n/n530c5238836d) ・ニーリーのSREによるリリースサイクルの改善〜「隔週深夜1回→1日2回」にリリース頻度を向上させた道のり〜 (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ・SREチームのSLI/SLO策定への取り組み ～3つの視点から観測する信頼性～ (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ●ニーリーのプロダクト組織のことが分かるコンテンツ エンジニア向け会社説明資料 https://speakerdeck.com/nealle/nirienziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao Nealle Developer’s Blog https://nealle-dev.hatenablog.com/ 公式note(エンジニアの入社エントリなど) https://note.nealle.com/m/m061b64cfaed8 ●改正職業安定法に基づく記載 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

● 金融・通信系システム開発(アプリケーション開発) ～業務内容～ ・基幹システムの維持保守・改修 ・システム移行に伴う開発 ・詳細設計・基本設計・テスト・運用改善 将来的には要件定義・ベンダーコントロール・PM/PLへステップアップ可能! ～使用技術例(※いずれかの経験があれば歓迎)～ Java/C#/Python/Oracle/Linux/AWS など ● 情報システム部門向け開発(社内システム・業務効率化ツール) ～業務内容～ ・社内向けシステムの開発・維持保守 ・RPA・スクリプトなどの業務効率化ツール開発 ・システム管理、運用改善、セキュリティ対応 多様な技術に触れながら、幅広い領域でスキルを伸ばせます! ～使用技術例(※いずれかの経験があれば歓迎)～ Java/VB.NET/C++/C♯/COBOL/PL/SQL/RPA/AWS・Azure/生成AIツール など プロジェクト紹介 ①官公庁系業務システム新規構築PJ ●業務内容 ・官公庁系業務システムのアプリケーション開発(PG〜IT工程) ・Java(Spring)を用いたバックエンド開発 ・Angular(JavaScript)を用いたフロントエンド開発 ・生成AIを活用したコーディング ●活かせるスキル/ご経験 ・Java開発経験(Springフレームワーク) ・PostgreSQLなどRDBMSを用いた開発経験 ・PG〜IT工程を一貫して対応できる経験 ・Angular(JavaScript)を用いたフロントエンド開発経験 ・Azure環境での開発・運用経験 ・官公庁系システムの開発経験 ・生成AIツールを活用したコーディング経験 ●勤務地 　　都内(リモート可能) ②製造業の基幹システムリプレースに伴うシステムの刷新案件 ●業務内容 ・Webシステムの設計～開発業務 ・Java(Spring Boot)を用いたサーバーサイド開発 ・React(Next.js)/TypeScriptを用いたフロントエンド開発 ・基本設計～詳細設計、実装、テスト対応 ・チーム内でのレビュー対応、仕様調整 ●活かせるご経験/スキル ・React または Next.jsでの開発経験 ・Java(1.8以上)+Spring Bootでの開発経験 ・Javaでの基本設計経験 ●勤務地 　　神谷町(リモート併用)

創業以来黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! ご志向/ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください! ●取引業界 ・製造メーカー、通信キャリア、金融、流通、官公庁　等 ●開発環境 ・使用OS:Linux、UNIX、Windows、μITRON、Symbian OS、メーカ独自OS　等 ・使用言語:C、 C++、VC++、アセンブラ　等 ・使用DB:Oracle、MySQL、PosgreSQL、MS SQL Server　等 ●プロジェクト例 ・システム要件定義・設計(上流)SE ・システム実装・テスト(下流)PG ※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します ※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。

Enterprise Salesは、エンタープライズ顧客の経営層・事業責任者と深く向き合い、「一次情報経営」という新しい市場の旗手としてアジェンダを切り開く役割を担います。経営層との対話から事業課題を引き出し、自社プロダクトと実装パッケージを提案・受注、顧客の事業変革のパートナーとして深く並走します。 また、顧客の事業戦略の中で、ブリングアウトの価値が代替不可能な位置を占め続ける状態を作る役割です。新規アカウントでは、価値の輪郭がこれから具体化していく段階から顧客に入り込み、契約として検討できるテーマへと共に形にしていきます。既存アカウントでは、一度の成果で終わらせず、顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意し、業務の中で自然に活きる状態を作っていきます。受注は通過点であり、ブリングアウトが顧客の戦略に欠かせない存在となるまでの設計と判断を担うのが、この役割の核です。 価値の輪郭をこれから形にしていく段階の対話 まだ言葉になりきっていない関心を拾い、検討テーマとして立ち上げる 契約として議論できる形まで価値を共に磨き、Deployment Strategist チームへ繋ぐ 顧客の事業戦略における自社の位置づけの確認と、共に進める方向の合意 顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意していく 業務の中で自然に活きる状態への接続 顧客のあるべき姿の言語化と、共有資料化 拡張シナリオの合意形成 顧客側キーパーソンとの長期リレーション構築 価値設計プロセスの言語化・標準化 Deployment Strategist チームとの密な連携 次のフェーズへ進めるか・一旦立ち止まるかの判断軸を組織に蓄積

完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●要素探索テーマのプロジェクトマネジメント ・新技術・要素探索テーマに関するプロジェクト進捗管理 ・間接業務の進捗管理、課題整理、関係者調整 ●機種PLサポート ・車両機種プロジェクトリーダー(PL)の補佐業務 ・タスク管理、会議運営、報告資料作成 ●開発効率化・AI活用推進 ・自動化・AI導入、データ管理(構造化・モデル化・収集) ・CAE代替化技術構築に関するマネジメント業務 ・AI技術を活用した自動車開発プロジェクトの推進支援 → 部品設計部門・性能設計部門・AI技術開発部門との連携 → プロジェクトマネージャー補佐(進捗管理・課題整理・技術的橋渡し) ●物レス開発推進 ・テスト代替手法検討(CAE/サロゲートモデル/MBS/1D) ・部門ヒアリングサポート、検討結果の整理 ●eAxle適合テストサポート ・車両駆動用eAxleの実車適合テストに関する進捗管理・調整

業務内容 完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●ECUソフト開発業務の自動化 ・ECUソフト開発業務の効率化・自動化 → ビルド、テスト、リリース工程の自動化 ・GitHubのコード管理の即時実行とClaude連携による解析効率化 → 差分解析、影響範囲推定、レビュー支援 ・GitHub IssueのAI活用まとめとJIRA起票の自動化 → 課題管理の自動化、トレーサビリティ強化 ●開発効率化・CAE代替化 ・開発効率化に向けた自動化・AI導入 ・データ管理(構造化、モデル設計、収集基盤構築) **CAE代替化技術(Surrogate/Meta-model)**の構築・運用 → 衝突・流体などの大規模シミュレーションを高速化する3Dサロゲートモデルの設計・評価 ●シミュレーション最適化 × LLM/生成AI ・シミュレーションによる最適化とLLM/生成AIを組み合わせたエージェント技術構築・運用展開 → Copilot Studio連携によるパラメータ探索、感度解析、レポート自動生成 ・モデル入出力仕様の標準化、プロンプト設計、ワークフロー自動化(CI/CD連携) ●データプラットフォーム運用 ・Amannectシステムの運用業務 → データ管理、運用ルール整備、問い合わせ対応

- 自動車向け組み込みソフトウェア開発プロジェクトのマネジメント(要件定義~リリースまで) - 顧客との折衝、スケジュール・品質・コスト・リスク管理 - 生成AIを活用した開発プロセスの効率化・自動化の企画・導入 - アジャイル開発体制の構築・運営(スクラム導入支援など) - チームマネジメント、若手エンジニアの育成" 想定されるプロジェクト - ADAS(先進運転支援システム)向けECUソフトウェア開発 - 車載OS(AUTOSAR、Linuxベース)上でのアプリケーション開発 - 生成AIを活用したテストコード自動生成ツールの導入 - アジャイル開発によるHMI(ヒューマンマシンインターフェース)開発プロジェクト

機械学習領域の技術方針・技術判断 ・事業課題・プロダクト要件を踏まえた機械学習の活用方針の検討 ・機械学習を使用する/使用しない判断を含む技術的な実現方法の選定 ・モデル・アルゴリズム・特徴量等の選定と技術的な妥当性の検証 ・複数の機械学習テーマを見据えた技術方針・開発優先順位の検討 ・精度、開発工数、運用負荷、保守性、コストを考慮した技術的な意思決定 大規模LLMとの連携・活用に向けた技術設計・開発 ・業務要件やユースケースに応じた大規模MLMの選定・評価および技術的な活用方針の策定 ・大規模LLMとのAPI連携や既存システムへの組み込みを見据えたアーキテクチャの設計・実装 ・Pythonを用いたモデル連携機能の開発および推論処理・データ連携の最適化 ・出力精度・応答速度・コストなどの評価指標の設計および検証結果に基づく継続的な改善 ・大規模LLMのプロダクション環境への導入・運用における技術的課題の解決や難易度の高い開発テーマのリード システム設計・MLOpsの推進 ・機械学習モデルをプロダクトに組み込むためのAPI・バッチ処理・推論基盤の設計 ・データ処理・学習・推論パイプラインの設計・構築 ・モデルの本番環境への導入、監視、運用改善 ・精度低下やデータ変化を踏まえた再学習・改善プロセスの設計 ・再現性、可観測性、保守性、運用コストを考慮したMLシステムの改善 開発品質・技術基盤の整備 ・モデル・コード・実験結果・評価設計に関する技術レビュー ・モデルの評価方法や開発手順の標準化 ・技術的負債や運用課題の可視化、改善方針の策定 ・実験管理、CI/CD、モデル監視等を含む開発・運用環境の改善 ・機械学習領域における技術知見のドキュメント化・共有 関係部門との連携・技術支援 ・PdMや事業側と連携した課題整理、技術的な実現可能性の検討 ・アプリケーションエンジニア等との連携によるプロダクトへの機械学習機能の実装 ・AIデータ品質担当との連携による学習・評価データの品質向上 ・開発メンバーへの技術レビューや設計・実装面での支援 ・技術選定の理由、評価結果、リスク等の関係者への説明 ※人員管理や組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションでは機械学習領域の技術的な意思決定と開発・運用品質を中心に担っていただきます。 課題や事業上の優先順位はPdM等と連携し、AIデータ品質担当とはデータ品質に関する役割を分担します。

●仕事の進め方 1. 事業の仮説を立て、社内外の顧客からインサイトを集める。 2. 抽象的なコンセプトを、画面やプロトタイプなどの具体的な形にする。 3. プロダクトの段階に合わせて、アーキテクチャを設計する。 4. AIと一緒に実装し、AIが書いたコードに責任を持ってレビューする。 5. 検証の結果をもとに、次に何をするかをCEO・CTOと一緒に決める。 現在は、クライアントの利用前のコンセプト検証の段階です。 複数の事業・プロダクトを並行して探索しています。 ●チーム体制 ・現在はCEO・CTO・シニアフルスタックエンジニアの3人体制です。 ・AI駆動開発をフルに使い、コンセプト検証から実装までを少人数で回します。 ・事業の意思決定者と、日常的に直接やり取りします。 ●役割分担 受託案件のようなPM・コンサルタントとの分業はありません。 エンジニアが次の範囲を一気通貫で担当します。 ・仮説検証 ・アーキテクチャ設計 ・実装 ・顧客インサイトの収集 技術スタック ・言語・FW:TypeScript、Next.js、React、Tailwind CSS、Node.js、Prisma、Zod ・モノレポ:pnpm、Turborepo ・AI:Claude(Anthropic API、Amazon Bedrock)、OpenAI API、Vercel AI SDK、Bedrock Agents/Knowledge Base、MCP ・インフラ・DB:AWS(Lambda、Aurora PostgreSQL、DynamoDB、Cognito、Amplify、S3、CloudFront)、Terraform、Serverless Framework ・テスト・CI/CD:Vitest、Jest、Playwright、GitHub Actions(Claudeによる自動レビューを含む) ・AIコーディングエージェント:Claude Code、Codex ・ツール:GitHub、Slack、Notion ●入社後の流れ ・1週目:開発環境のセットアップ(GitHub、AIサービスのアカウント、Claude Code、Codex)、会社・事業の説明、CEO・CTO・エンジニアとの対話。 ・〜1ヶ月:既存のリポジトリと、CI/CD・自動レビューなどの開発の仕組みを理解する。 小さな実装をAIと一緒に進め、レビューする。 ・2〜3ヶ月:担当範囲を持ち、特定の事業・プロダクトの検証を任される。 意思決定の近くで、仮説検証のサイクルに入る。 ●成長支援 ・CTOとの1on1 ・日々のフィードバック ・LLMタスクフォース(社内のAI勉強会)への参加 ・AIサービスのアカウント、書籍、イベント参加費を全額補助

業務概要 AWSプレミアティア サービスパートナーとして、累計30,000件以上の実績を持つ当社にて、インフラ構築・クラウドネイティブ化プロジェクトの技術面を牽引するテックリードを募集いたします。 「アーキテクチャ選定」「難易度の高いインフラ技術課題の解決」「チームの技術指導・標準化」を中心に担っていただき、成果を発揮していただきます。 具体的な業務内容 大規模・複雑なAWSインフラの要件定義およびアーキテクチャ設計(マルチアカウント管理、ネットワーク設計、セキュリティ基盤など) 生成AI(Amazon Bedrock等)を活用したクラウド基盤構築や、Kiro・Gemini・NotebookLM・Claude等のAIツールを駆使したインフラ構築プロセスの生産性向上とチームへの展開 IaC(Terraform, AWS CDK, CloudFormation等)やCI/CDを用いたインフラ自動化・コード化の推進およびチーム内での標準化 チームメンバーが作成したインフラ設計書やコード(IaC)のレビュー、ペアプログラミング、技術指導によるチーム全体のスキル向上 PL/PMと連携した技術見積もり・実現可否調査(PoC)および障害時の高度なトラブルシューティング支援 携わる案件 これまでの導⼊実績は累計で取引社数1,500社以上、AWS案件実績30,000件を超えています。 そのうちの90%以上が直接の受注です。⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 小規模では2～3名程度で1ヶ月程度のプロジェクトから、大規模なものになれば外部含めて数十名のステークホルダーと関わり数年がかりとなる案件まで幅広く対応しています 組織構成 クロスインダストリー第1本部への配属となります。 新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献する製販一体の組織です。 全体構成:部長1名、課長8名(営業課2+技術課7 ※課長兼任あり)、メンバー100名超 スキル・ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの課に加わっていただきます(現在、複数課でPLポジションを募集中です)。 ●SA1課(中小企業CI・プロジェクト推進型) メンバー構成:課長1名、メンバー9名 期待する役割:中小企業(SMB)を中心とした新規インフラ構築プロジェクトにおいて、PM/PLとして案件を力強く推進していただきます。 ●CC1課(エンタープライズ・計画立案/顧客コミュニケーション重視) メンバー構成:課長1名、メンバー19名 期待する役割:お客様の言葉の裏にある意図を理解し、中長期的な計画立案や案件推進を実施していただきます。AWSの一般的な知識を前提としつつも、顧客との高度なコミュニケーション能力とビジネス視点をより重視するチームです。 ●CC2課(中小規模CSM/技術先行型) メンバー構成:課長1名、メンバー17名 期待する役割:お客様の技術課題をメインにアーキテクチャやAWSサービスの調査・提案します。特に昨今登場している生成AI関連のサービスはお客様のビジネス課題を大きく改善する可能性はありながら、技術的な仕様の把握・導入方法・限界や責任分界点の把握の難易度が高い領域です。本当にお客様の課題解決に繋がるのか、時にはお客様と一緒にトライアンドエラーを行いながら解決を目指すポジションです。 【業務内容の変更範囲】 (雇入れ直後) クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲) 会社の定める業務