持ち株会制度あり 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

株式会社荏原製作所

CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォーム(「X-bility」および「EBANET3」等)の開発・強化業務を担当いただきます。 開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。 ・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ(高頻度時系列データ)の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード ・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み ・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進 ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

株式会社タイミー

AI・データを活用した複数のプロジェクトをプログラムとして束ね、事業・プロダクト・エンジニアリング・データ専門組織を横断しながら、構想から成果創出・定着までを推進していただきます。 ●事業・プロダクト課題を構造化し、AI・データ戦略、活用テーマ、実行ロードマップを策定 ●複数プロジェクトの優先順位・依存関係・リスクを統合し、組織横断の推進体制と意思決定プロセスを設計 ●PoC・MVPから本番展開、定着、成果検証までを推進し、得られた学びを他領域へ展開 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python / SQL ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

フューチャー株式会社

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI GroupはAIの専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、 基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、 フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 【AI・データ分析プロジェクトリーダーの仕事】 ●AI・データ分析の力を最大限に活用し、顧客のビジネス変革を推進するコンサルティング案件の提案・受注をリードします ●AI・データ分析技術を駆使した、市場をリードする新しいサービス・ソリューションを企画し、実行します ●AI・データ分析プロジェクトを成功に導くための最前線に立ち、プロジェクト全体をマネジメントします ●社外への情報発信(講演活動、専門誌への執筆など)を通じて、AI領域における当社のプレゼンスを確立することもできます 【AI社会実装の事例】 ●AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ●全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ●全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ●新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ●精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ●業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ●美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ●50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ●年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ●構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ●マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) 【基礎研究・応用研究の事例】 ●LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ●AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ●MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ●その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など 【変更の範囲】 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

フューチャー株式会社

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:strategic ai group) はAIの専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、 基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、 フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 【シニアデータサイエンティストの仕事】 ●データサイエンス領域のプロジェクトにおいてプロジェクトマネージャーまたは主要メンバーとして、仮説検討から検証までを推進し、顧客に具体的な成果をもたらします ●データサイエンス案件の獲得に向けた営業・提案活動の最前線に立ち、技術的な専門性とビジネス理解に基づいた提案で案件を成功に導きます ●社外への情報発信(講演活動、専門誌への執筆など)を通じて、AI領域における当社のプレゼンスを確立することもできます 【AI社会実装の事例】 ●AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ●全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ●全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ●新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ●精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ●業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ●美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ●50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ●年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ●構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ●マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) 【基礎研究・応用研究の事例】 ●LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ●AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ●MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ●その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など ※業務内容の変更の範囲: 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

JAPAN AI株式会社

プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 【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: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。 市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。 RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ● シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。 コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。 エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ● シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。 可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。 エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 ●ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 ●期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 ●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, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform 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

JAPAN AI株式会社

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

JAPAN AI株式会社

期待する役割 本ポジションでは、JAPAN AI STUDIOを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。 具体的には、以下のような成果を期待しています。 ●顧客価値の迅速な提供 ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。 ●プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速 実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。 ●ナレッジの蓄積と組織全体への展開 実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。 ●顧客とエンジニアリングチームの架け橋 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。 業務内容 自社サービスであるJAPAN AI STUDIOを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行う PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定を行う 具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。 ●AIアプリケーションの実装 ※vibe codingの手法で行うため、エンジニアリング経験不要です ・JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成(プロンプト設計、パラメータ調整) ・ワークフロー設計と構築(業務フローの可視化と自動化) ・PAGE機能を使ったUI/UX調整(ユーザーインターフェースの最適化) ・AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 ・データ構造の定義(AIエージェントの補助を活用) ・JSON/Webhook等を使った外部システムとの連携設定 ●品質保証と継続的改善※vibe codingの手法で行うため、エンジニアリング経験不要です ・実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ・ユーザーフィードバックの収集と分析 ・課題の特定と改善案の提案・実装 ・パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ●ドキュメント作成とナレッジ共有 ・実装結果の仕様書・手順書作成 ・成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 ・チーム内での知見共有(勉強会、レビュー会等) ・再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ●ステークホルダーとの連携 ・顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング ・顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 ・開発チームとの技術的な調整と連携 ・プロジェクトの進捗報告と課題共有 ●自社プロダクトの開発優先目標の策定 ・自社プロダクトの開発優先度の検討・策定 ・開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ・自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ・AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ・PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF Marketing Domainチームへの配属となります。

JAPAN AI株式会社

●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

JAPAN AI株式会社

期待する役割 シニアプロジェクトマネージャー (IC) として、以下の3つのミッションを担っていただきます。 1.戦略案件・重要案件のデリバリー責任者 として、複数プロジェクトの成功確率を最大化する 2.AI/LLMプロジェクト 特有の不確実性を前提に、評価設計・運用設計・ガバナンスまで含めてプロジェクトを完遂する 3.プロジェクト運営の型化・標準化 を推進し、組織として再現性のあるデリバリー体制を構築する 業務内容 ●プロジェクト/プログラムマネジメント (中核) ・複数プロジェクト (並行案件) の計画策定、進捗・課題・リスク・依存関係の統合管理 ・顧客経営層・事業責任者との合意形成 (スコープ、優先度、変更管理、検収条件) ・品質管理 (要件の曖昧さを潰す、受け入れ基準の設計、レビュー、手戻り抑制) ・重要インシデント・炎上兆候の早期検知、エスカレーション、収束までの指揮 ・プロジェクトドキュメント (要件定義書・仕様書・WBS等) の作成・レビュー ●AI/LLMプロジェクト特有の設計・推進 ・AI機能の要件定義 (顧客期待値の調整、ユースケース定義、技術的制約の整理) ・品質評価の設計・運用 (評価指標の策定、テスト観点の設計、改善サイクルの構築) ・情報管理・セキュリティ/コンプライアンス要件を踏まえた推進 (社内法務・セキュリティチームとの連携) ・AI特有の不確実性 (精度のばらつき、ハルシネーション等) を前提としたスコープ・スケジュール設計 ●デリバリーオペレーションの型化 (PMO的役割) ・プロジェクト標準の整備 (テンプレート、進行ルール、品質ゲート、WBS粒度、定例体の設計) ・主要メトリクスの設計・可視化 (例:納期遵守率、手戻り率、検収リードタイム、重大障害件数、顧客満足度) ・PMメンバーへのナレッジ共有・レビュー支援・再発防止の仕組み化 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 チーム体制 ●開発組織:約70名 (PM/エンジニア/デザイナー/QA等) ●配属:PjM (プロジェクトマネージャー) チーム ・自社SaaS・AIエージェントを顧客向けソリューションとして開発・提供 ・クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 ●協働メンバー: ・PdMチーム、エンジニア (フロントエンド、バックエンド、AI/ML) 、デザイナー、QAエンジニア ・セールス、カスタマーサクセス、クライアント企業の担当者

JAPAN AI株式会社

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

JAPAN AI株式会社

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。 ●プロダクト戦略 会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 セールス領域における市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 ●プロダクト開発 開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定をリード ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 プロダクトのリリース計画の策定および実行 最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ●ステークホルダーとの連携 営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 多国籍チームとの効果的なコミュニケーションの構築 期待する役割 当ポジションでは、急速に成長するAIプロダクトを適切にハンドリングし、プロジェクトを成功に導くリーダーシップを発揮していただきます。 具体的には以下の役割を担っていただきます。 ●プロダクト戦略の策定と実行 会社のビジョンと事業戦略に基づいた中長期プロダクトロードマップの策定 市場調査・競合分析を通じた差別化戦略の立案 データドリブンな意思決定によるプロダクト優先順位の設定 ●プロダクト開発のリード エンジニアリングチームと連携した要件定義・仕様策定 ユーザーインタビューやデータ分析に基づくプロダクト改善の推進 最新AI技術の理解と実用化への橋渡し ●クロスファンクショナルな連携 営業・カスタマーサクセスチームとの協働による顧客ニーズの把握 経営層への報告と戦略的提案 多国籍・多職種チームのマネジメントとモチベーション向上 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約65名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ●自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ●AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ●PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供

パーソルキャリア株式会社

●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。

JAPAN AI株式会社

【チームの目標/ミッション】 当社は、「一企業に一つオリジナルのAIを持つ時代を創る。そしてAIは働く人をサポートし、圧倒的な生産性を実現する。」というビジョンを掲げ、日々事業運営をしております。 本ポジションのミッションは、パートナー経由で受注した顧客の成功を実現し、パートナー企業とエンドユーザー顧客のWin-Win-Winの協業体制を強化することです。 具体的には、以下3つの役割を担います： 1.パートナー経由顧客へのカスタマーサクセス支援：導入・活用支援、技術サポート、成果創出 2.パートナー企業への提言・支援：技術情報の共有、課題解決支援 3.パートナーサクセスの仕組み構築：0→1でオペレーション・プロセスを設計し、再現性ある支援体制を確立 【業務内容】 『～日本一になりたい方へ～AIで日本に革命を起こしませんか？』 現在トレンド真っ只中のAI産業。生成AIの台頭により、何十年に一度の産業革命が起こると言われており、何百社もの生成AIスタートアップが誕生しています。 その中で当社こそがAI革命を起こす企業だと確信し、全社一丸となって日々業務に取り組んでいます。 本ポジションは、パートナー経由で受注した顧客の成功を支援しながら、パートナー企業との協業を強化する、新設ポジションです。 ●パートナー経由顧客へのカスタマーサクセス支援 ・パートナー経由で受注した顧客の導入支援、オンボーディング ・AIエージェントの活用方法のトレーニング、ベストプラクティスの共有 ・技術的な問い合わせ対応（生成AIサービス特有のテクニカルサポート） ・顧客のニーズに応じたカスタマイズされたプロンプトの作成や設計を代行 ・顧客の成功事例の創出、導入効果の可視化 ●パートナー企業への提言・支援 ・パートナー企業への技術情報、活用提案の提供、勉強会の実施 ・パートナー企業との期待値調整、座組・商流の最適化 ●パートナーサクセスの仕組み構築（0→1） ・パートナーサクセスのオペレーション・プロセス設計 ・パートナー向けマニュアル・資料の作成 ・パートナーサクセスのKPI設計、効果測定 ・プロダクトチームへのフィードバック、改善提案 ●描けるキャリアパス ・入社後、半年～1年後：成果次第で、リーダー～マネージャーへ昇格 パートナーサクセスの仕組み構築（0→1）をリードし、実績を創出 パートナー企業との信頼関係を構築し、協業を拡大 パートナー経由顧客の成功事例を創出 →成果・ 実力次第で、入社後1年でマネージャーへの昇格も可能です。 ※全社として大幅な増員計画があり、パートナーサクセスは立ち上げフェーズで今後増員の可能性が高いため、チームの細分化に伴いポストがどんどん空きます。実力次第で、圧倒的なスピードでキャリアアップが可能です。 ●配属予定部署 【カスタマーサクセス部 20名】 ・事業本部長:1名 ・エンタープライズチーム:6名 ・Opsチーム:2名 ・アダプションチーム:6名 ・オンボーディングチーム:5名 【連携部門】 ・セールス部門(エンタープライズセールス、インサイドセールス) ・プロダクト開発部門(PdM、エンジニア) ・マーケティング部門 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

JAPAN AI株式会社

『～日本一になりたい方へ～AIで日本に革命を起こしませんか?』 現在トレンド真っ只中のAI産業。 生成AIの台頭により、何十年に一度の産業革命が起こると言われており、何百社もの生成AIスタートアップが誕生しています。 その中で当社こそがAI革命を起こす企業だと確信し、全社一丸となって日々業務に取り組んでいます。 カスタマーサクセス部は、当社のサービスにご期待いただいた顧客が最大限の価値を受け取れるよう支援する重要な役割を担っています。 カスタマーサクセス担当として、以下業務をお任せいたします。 ●顧客オンボーディング 新規顧客の導入支援を担当します。プロダクトの使い方や機能の説明にとどまらず、顧客側のAI導入プロジェクト責任者や推進担当者を巻き込み、導入プロジェクトそのものを推進します。プロジェクトのゴール設定や推進体制づくりを顧客と共に行い、利用開始から社内定着までを伴走します。 ●顧客の成功のための戦略立案 顧客のビジネス目標や課題を深く理解し、全社的なAI活用・AIDXの推進を支援します。ツールの導入を目的とするのではなく、顧客の事業課題の解決を起点に、AIをどう活用すれば成果につながるかを設計・提案します。 ●エクスパンション (アップセル / クロスセル) の機会の特定と提案 顧客の利用状況やニーズを分析し、ライセンス(ID)拡大に向けた活用提案を行います。汎用型のAIツールから業界・業種特化型のツールまで、顧客の業務を最も理解しているCSの立場から、最適なプランを提案し、顧客の事業成長と当社の収益拡大の双方を実現します。 ●顧客向けプロンプトの作成代行と設計 必要に応じて、顧客の業務フローを理解した上で、ニーズに合わせたプロンプトの作成・設計を代行します。求める成果を出せるプロンプトを具体的な設計に落とし込みます。 ●技術サポート 生成AIやプロダクトの仕様に関する質問に対応します。プロダクトチームやカスタマーサポート部門と連携しながら、顧客が製品を効果的に活用できるよう支援します。 ●CSの各種仕組みづくりや企画 CSプロセスの改善や、顧客エンゲージメントを高めるためのイベント・セミナーの企画など、顧客の成功を支援する仕組みづくりに携わります。 ●配属予定部署 【カスタマーサクセス部 20名】 ・事業本部長:1名 ・エンタープライズチーム:6名 ・Opsチーム:2名 ・アダプションチーム:6名 ・オンボーディングチーム:5名 【連携部門】 ・セールス部門(エンタープライズセールス、インサイドセールス) ・プロダクト開発部門(PdM、エンジニア) ・マーケティング部門

株式会社日立製作所

職務概要 ●ITアーキテクトとして下記の3点を期待しています。 (1)顧客要求に応じた最適なアーキテクチャの検討を行い、提案することができる。 (2)検討・提案したソリューションの設計・構築をチームを率いて担当することができる。 (3)常に最新技術を貪欲に追い求めることができる。 職務詳細 企画・プレ段階、設計・構築段階、保守・運用段階までトータルで活動をしていただきます。 具体的な職務は下記の通り。 (1)企画・プレ段階 ●顧客の要求に応じた最適なアーキテクチャの検討・提案を行います。 ・顧客の要求事項や課題の整理 ・自社/他社の製品やサービスの適用検討 ・PoCや検証による評価 ・顧客への提案やプレゼン (2)設計・構築段階、保守・運用段階 ●製品やサービスの導入、ITインフラの保守・運用、得られた技術のノウハウ蓄積を行います。 ・自社/他社の製品やサービスの設計・構築 ・データ移行や顧客への研修・教育 ・安定的・効率的な保守・運用を実現するための設計・オペレーション ・最新技術の適用事例化(社内外での発表) 働く環境 ・社員と協力会社でチームを構成して業務を遂行します。 ・チームは大規模プロジェクトでは数十人、小規模プロジェクトでは数名で構成されます。 ・在宅勤務と拠点勤務を適宜組み合わせた勤務体系です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 プラットフォームソリューション第三部 配属組織について(概要・ミッション) 公共分野において顧客のニーズに合わせた最適なアーキテクチャの選定・導入・運用を行い、効率的かつ安全なITインフラを提供する業務です。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8

株式会社イングリウッド

私たちは小売市場の課題を解決するための技術・仕組みを提供しています。 日本の小売市場は150兆円の巨大産業ですが年間で3,000社ほどの企業が倒産・廃業しています。 素晴らしい商品を持っている企業がどうすれば顧客に届けれらるかや商品の売り方を理解できていないのが現状です。 クライアントや社内から課題について担当者からヒアリングを行い、内容からPoCを作成し検証・実施しています。 ビジネス的な要件にエンジニアの観点を加えアプローチを考えています。 エンジニア向け会社説明資料:https://inglewood.app.box.com/s/kpa3ydfmvwjlw2l8ffa2musebbaecqtc 課題からPoCの検証・実施を素早く行うために新たなメンバーを募集します。 PoCの結果が良ければそのまま新システムの構築を担当していただきます。 APIなどバックエンドを中心とした開発 要件定義段階でのミドルウェアやフレームワーク等の技術選定と技術検証 API、並列分散処理などアプリケーションアーキテクチャ全体の設計、実装 コーディングルール策定、先行開発〈共通処理部分など〉、コードレビュー 社内外の最新技術やベストプラクティスのキャッチアップとチーム横断のセクション組織内での技術共有 他の職種とのコミュニケーションを取り、要件を整理/決定しながらプロダクトを完成まで導く

アクシスコンサルティング株式会社

●社内システム開発・保守の技術リード ・業務システム、iPaaS、データ基盤、ポータルサイト等における設計、実装、コードレビュー ・既存システムの保守性、拡張性をふまえた改善提案、技術的負債の整理 ・障害、不具合、性能課題などに対する原因分析、対応方針の策定、実行支援 ●システム間連携・アーキテクチャ設計 ・Workato等のiPaaSを活用したシステム間連携の設計、実装、レビュー ・Salesforce、業務システム、データ基盤、ポータルサイト等をまたぐ連携設計 ・全体アーキテクチャを踏まえた技術選定、設計方針、実装方針の整理 ●ベンダーコントロール・技術レビュー ・開発ベンダー、外部パートナーとの技術領域における折衝、調整 ・ベンダー成果物に対する設計レビュー、コードレビュー、品質確認 ・社内側の技術判断者として、課題の切り分け、対応方針の提示、合意形成を支援 ●データ、AI、DX施策への技術支援 ・Snowflake、TROCCO等を用いたデータ分析基盤の構成・処理内容の管理、改善支援 ・AI、データ活用施策における技術検討、実装支援、業務適用の推進 ・DX施策に関する技術論点の整理、マネジメント層・ステアリングコミッティ向け報告支援 <関わる領域> ●業務システム ・iPaaS(Workato) ・データ分析基盤(Snowflake、TROCCO、Tableau) ・会員向けポータルサイト ●iPaaS(Workato) ・業務改善に向けたAI活用 ・AIマッチング等の事業支援施策 ・既存業務、既存システムへのAI活用の取り組み ※Salesforceは業務システムの一つとして利用しており、特定製品への深い依存よりも、周辺システムを含めた全体像の理解と連携設計・実装の視点を重視しています。

株式会社日立ハイテク

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

株式会社日立ハイテク

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 プロダクトの急拡大に伴い、PROEVERのバックエンド基盤を「セキュリティを後付けにしない(Security by Design)」形で設計し直すフェーズに入ります。 専任のセキュリティ担当としてではなく、「セキュリティや高いパフォーマンスを、自身の設計責務としてシステム構造に組み込める」バックエンドエンジニアとして、自ら手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ※ すぐにすべてをお任せすることはありません。まずは現状を把握し、優先順位を決めて取り組んでいきます。 ・本番環境のボトルネック解消: パフォーマンス課題(ネットワーク、データベース、コンテナリソースなど)の調査と改善 ・セキュリティの現状可視化: 認証認可・データ保護まわりの現状整理と、横断観点の言語化 ・技術負債のロードマップ策定: コードベースに潜む技術課題の洗い出しと優先順位付け ・アーキテクチャの最適化: Azure / データベース構成の見直しと、必要に応じた選定変更 ・コア認証基盤の刷新: 堅牢かつ柔軟な認証認可基盤の設計と実装 ・技術組織のリード: 設計レビュー・ドキュメント整備・メンタリングを通じたチーム全体の設計力向上 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

株式会社日立製作所

【職務概要】 Physical AI技術、6G/IOWN等の次世代ネットワーク技術、エッジ・クラウド連携データ処理に関する研究開発業務全般を担い、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、特定分野における技術開発の責任者、又は専門家として、社内外の多様なステークホルダーとの関係構築を行いつつ、自身の経験や先行研究から積極的に学習し、自身とチームの研究開発を推進いただきます。 【職務詳細】 AI技術(分散AI、エッジAI、業務特化AI、連合学習、Physical AI)、ネットワーク技術(5G/6G、通信制御、SDN(Software Defined Network)、無線システムエンジニアリング、データ処理技術(データ統合、分散データ処理、エッジコンピューティング)に関する研究開発 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 IoTプラットフォーム事業、5Gの環境構築事業、5Gや最新の通信・コンピューティング技術を活用したソリューション事業 https://www.hitachi.co.jp/products/it/IoTM2M/list/datahub/ https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/10/1023.html

株式会社日立製作所

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●生成AI活用によるインフラ開発プロセスの高度化 生成AIエージェントやAI駆動開発を軸に、インフラ開発プロセスを高度化を目指す。具体的には、生成AIやパブクラ・デジタル技術を活用したインフラ開発標準プロセスの定義、高品質確保と開発効率化を実現する適用技術の標準化・共通化、各プロジェクトへの適用促進・サポートなどに取り組む。これらを通じて、開発期間短縮・生産性向上・高品質確保を実現し、経営基盤の強化に貢献する。 【職務概要】 ・生成AIエージェント(ClaudeCode、GithubCopilot等)を活用したインフラ領域におけるAI駆動開発の施策立案と導入の支援を行う。 (例、設計書生成、IaC・スクリプト生成、テストコード生成、運用高度化) ・インフラ生成AI領域での社内の技術コンサルティング活動 ・既存ソリューション(生成AIソリューション及びツール類)の事業部展開(ソリューションの提案からソリューション適用) 【職務詳細】 主任担当者と連携をしながら案件の技術領域の実務活動をメインに担当いただきます。 ●入社後お任せする業務 ・生成AIを活用したシステム運用高度化のためのツール開発と展開 ・生成AIと連携したIaCコードや設計書生成の技術検証及び評価 ・DevSecOpsでのCI/CD実装のための実案件参画によるIaC技術支援 ●将来的にお任せしていく業務 ・生成AI技術をベースとしたシステム開発高度化(高速・高品質開発)の推進 ・先進技術やサービスの調査・研究、および社内での活用企画・導入推進 在籍社員は2～3案件兼務をしているケースもございますが、基本的には案件ごとにそれぞれ担当割り振りをしております。

株式会社 Laboro.AI

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます） ＜具体的な業務内容＞ ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは？ 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow） ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...） ・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...） 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 業務の変更範囲:なし

株式会社 Laboro.AI

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

株式会社日立製作所

【職務概要】 ①知的財産分野に関連する官公庁向けシステムインテグレーション+事業企画 知的財産分野における官公庁向け業務システムについて、課題解決提案から開発・インフラ構築までをリーダとして推進するとともに、将来を見据えたシステム・事業構想にも関与する業務。 ②民間企業向け知的財産ソリューション(事業運営、企画・戦略推進) 知的財産管理・特許情報提供・分析サービスを中心とした民間向け知財ソリューションにおいて、生成AI等を活用した価値向上を図りながら、事業企画・戦略推進を取り纏める業務。 【職務詳細】 ①知的財産分野に関連する官公庁向けシステムインテグレーション+事業企画 知的財産分野に関連する官公庁向け業務システムにおいて、お客様のシステム課題を整理し、最適な解決策を提案するとともに、アプリケーション開発やインフラ構築を含む各プロジェクトをリーダとして推進いただきます。作業計画の立案から、計画に基づいたチームメンバー・協力会社の統括、進捗・品質管理までを担います。 加えて、単なる個別プロジェクトの推進にとどまらず、将来の制度改正や業務変化を見据えたシステム構想、ロードマップ検討など、官公庁向け事業の企画・高度化にも関与いただきます。生成AIを活用した要件整理、設計レビュー、テスト効率化などにより開発生産性・品質向上を図るとともに、One Hitachiの枠組みを通じて、研究所や他事業部、グループ会社の技術・アセットを活用した付加価値の高い提案・解決策の提示が期待されます。 ②民間企業向け知的財産ソリューション(事業運営、企画・戦略推進) 企画・事業戦略の立案および推進を、取り纏め者として担当いただきます。市場環境や顧客ニーズを踏まえ、各ソリューションの価値向上や新たなサービス展開を検討します。 具体的には、生成AIや検索・分析技術を活用した機能拡張、業務効率化・高度化に資する新サービスの企画、既存サービスとの組み合わせによる付加価値創出などを主導します。また、営業・開発・運用部門や日立グループ各社と連携し、One Hitachi活動を通じて、他分野のソリューションや技術を活かした統合的な提案・ビジネス創出についても推進していただきます。 【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共システム事業部 官公ソリューション第一本部 官公システム第三部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 公共システム事業部は、日立製作所において国・地方自治体向けの基幹システムや行政サービスの高度化を担う組織です。社会的信頼性が強く求められる公共分野において、長年培ってきたITと業務ノウハウを基に、日本社会を支えるデジタル基盤の構築に取り組んでいます。 本事業部のミッションは、行政・公共サービスの安定運用と高度化を通じて、安全・安心で持続可能な社会の実現に貢献することです。制度改正や社会環境の変化に対応しながら、高品質・高信頼なシステムを提供しています。 官公システム第三部は、公共システム事業部の中で、官公庁の業務システムおよび民間企業向け知財関連ソリューションを担う組織です。制度や業務への深い理解を基に、システムの企画から開発・運用までを一貫して担い、顧客と長期的な信頼関係を築いています。また、知財関連システムで長年培ったノウハウを活用した画像AIソリューション等も展開中であり、公共システム事業部の中では珍しく、官公庁と民間企業、双方のお客様を持つ組織です。 当部のミッションは、知的財産行政や企業の知財活動を支える情報基盤をITで実現し、産業競争力の強化と社会の持続的発展に貢献することです。本ポジションでは、社会的意義の高い事業の中核メンバーとして、プロジェクトを通じた社会価値創出に直接関わることができます。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ・知的財産分野に関連する官公庁のシステム開発 ・民間企業向け知的財産ソリューション(日立知財ソリューション) ・マルチモーダル深層学習基盤「MMDL」(画像解析AIソリューション)

株式会社Finatextホールディングス

本ポジションでは、金融システム開発における上流工程を担って頂きます。特に業務要件定義や基本設計を中心に推進していただきます。 【具体的な業務内容】 •業務要件定義・基本設計: プロダクト仕様を含むビジネス要件の整理、言語化を通じ、最適なシステム設計への落とし込みを実施 •サービス企画: システム開発が絡むサービスの企画立案から推進まで、関係各所との連携を図りながら推進 •ステークホルダー折衝: 社外パートナーや金融機関等との交渉・調整を行い、円滑なプロジェクト進行をサポート •プロジェクト支援: BA・上流SEとして、場合によりプロジェクトマネージャーやチームリーダーと協力しながらプロジェクト全体の品質と進捗管理に寄与

株式会社日立製作所

職務概要 データ・AIを活用したデジタルサービス事業(DX事業、特にHMAX事業)において、プロジェクトの停滞や品質問題、重大な障害の未然防止を目的に、品質課題の解決施策をリードします。本ポジションでは、デジタル領域における品質保証の知見やツールを活用しながら、プロジェクトで活用する品質保証プロセスの設計・改善を主導いただきます。 ・HMAX事業におけるプロジェクトの横断的な把握、および品質課題の抽出・解決策の検討 ・関係部署と連携した品質改善活動の推進、および勉強会・ワークショップの企画運営 ・デジタルソリューションの品質保証業務におけるAIエージェントの導入および活用促進 ・品質保証統括部門(本社QA)と連携したナレッジ共有および全社展開の推進 ・グローバルプロジェクトや海外拠点での品質保証活動における課題抽出および改善施策の実行 職務詳細 2026年度は新規領域拡大に向けて、既存の活動に加え、HMAXタスクフォース(社内横断のプロジェクトチーム)を立ち上げています。本タスクフォースには、各業界を担当する品質保証部門も参画しており、実際のプロジェクト遂行の中で発生する課題を横断的に収集しています。本ポジションでは、これらの課題に対し、解決策の検討や必要な調査を行い、最適な品質保証のノウハウやナレッジとして体系化し、他部門へ展開していく役割を担います。また、関係部署と連携した勉強会やワークショップの企画・運営を通じて、組織全体の品質向上を支援します。 さらに、本社QA、グローバル部門、企画部門、システムエンジニア部門と連携し、HMAXの最新動向を踏まえながら、AIやデータ、部門横断の連携を活用した「顧客価値につながる品質」を実現する新たな品質保証モデルの検討・構築を行います。 加えて、生成AIを活用した品質保証業務の高度化・効率化にも取り組みます。従来の品質保証業務を生成AIにより効率化するだけでなく、新たな価値創出につながる活用方法を検討し、その成果を全社へ展開していきます。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 新領域のデジタルサービス事業であるHMAXについて社外HPに公開中 https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/index.html 配属組織名 デジタルシステム&サービス統括本部 品質保証統括本部　デジタルサービス品質保証部 配属組織について(概要・ミッション) デジタルサービス品質保証部(デジQA)は、日立グループ全体およびグローバルで連携する品質保証体制(One QA)の中核として、デジタルサービスの品質確保をリードする組織です。顧客体験(CX)の向上に直結する品質づくりを担い、品質保証統括本部の直轄部門として活動しています。 本組織のミッションは、日立グループ全体での連携(One Hitachi)やHMAX事業(*1)における品質保証活動を高度化し、AIエージェントの活用による品質保証プロセスの変革や、顧客価値を測る品質指標(顧客価値品質指標)の策定・改善、ならびにフィードバックループの確立を推進しています。また、業界ごとに製品・サービスの品質を担う品質保証部門や、システムエンジニア/開発部門に対して、組織横断で支援を行っています。さらに、本社QAと連携し、品質確保の事例やノウハウの共有を推進するとともに、各ビジネスユニット(BU)が展開するLumada事業の品質保証活動を支援しています。 これらの活動を通じて、デジQAはデジタルシステム&サービス(DSS)セクターにとどまらず、日立グループ全体の品質向上と社会価値創出に貢献しています。 (*1)HMAXとは:AIを活用して社会インフラの高度化を実現する次世代ソリューション群。フィジカル(現場)とデジタル双方のデータを活用し、エネルギー・交通・産業などの分野における課題解決を支援します。

株式会社日立製作所

職務概要 品質保証を行う上で、プロジェクトのプロセスとプロダクトの両面に対して、SE部門とは独立した部門として客観的な品質の「測定」作業を行い結果を基に品質状況の分析・判定をします。 (1)ITシステム・ソフトウェア自体の品質測定テスト (2)開発プロセスの点検・監査 (3)設計内容に基づく品質分析・評価の実施 (4)リスクポイントに対する解決提案 改善状況のフォローアップを行い、確実なプロセス改善・是正を確認します。 職務詳細 ソフトウェア設計・開発・品質管理に関する知見・知識を活用し、顧客の要求によって左右される開発プロセス上の品質課題・品質リスクを洗い出して対応策を検討、提案することがミッションとなります。 上流工程から下流工程、本番稼働における品質確保に関する業務を行います。 　・プロジェクトの品質確保施策の遂行 　・設計/製造/テストの各工程の品質検査、品質分析、改善事項の提示 　・システム稼働に向けた検査合否判定 　・稼働状況の監視、品質状況の監視 配属組織名 デジタルシステム&サービス統括本部 品質保証統括本部　産業システム品質保証本部　産業第一品質保証部 配属組織について(概要・ミッション) 私たちの職場は、産業分野のIT・OT・プロダクトをシームレスに組み合わせた企業向けソリューション提供を担っている事業の品質保証を担当する部門です。 この事業は、ITの最新のテクノロジーに興味を持つ技術者にとって魅力的な環境です。IoT、AI、クラウドサービスなど、先進的な技術を採用してお客様へソリューションを提供しています。 自動化・ロボット化した生産ライン・自動化倉庫構築を含めた効率的なサプライチェーン構築をIT・OT・プロダクトを効果的に組み合わせて実現、提供することに取り組み、IT/OTのサイバーセキュリティやデジタル免疫システムにも注力して、安全性も重視したシステムの構築に取り組んでいます。 私たちの職場では、これらの技術を活用して効率的で革新的なソリューションの品質確保・品質保証をすることで広く社会貢献に取り組んでいます。さらに、この事業を遂行する組織と私たち品質保証部は新しい技術のトレンドや将来の展望にも積極的に取り組んでおり、最新のテクノロジーに触れながら、自身のスキルを高めることができる環境が整っています。また、グローバルな環境での活躍の機会があり、国内外のプロジェクトに参加することで、さまざまな文化やバックグラウンドを持つ人々との協力も経験できます。私たちの職場は、技術者にとって成長と挑戦の場であり、将来のキャリアを築くことができます。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 日立の強みを生かしたLumada活用ソリューションの提案・提供、さらに顧客要望に応える受託システム構築プロジェクトやITサービスの開発・提供事業を支える品質保証・品質管理業務に関わることになります。 主な対応案件例を以下に示します。 (1)製造系企業の生産管理システム、流通系企業の物流システムを始めとする、企業基幹システム構築 (2)航空や鉄道等の重要インフラに関わるシステム構築

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルシステム&サービス統括本部 社会システム品質保証本部/公共システム品質保証部 【配属組織について(概要・ミッション)】 公共システム品質保証部は、社会ビジネスユニット/公共システム事業部に対応する品質保証専門部門です。公共システム事業部は、官庁分野(国税、年金、外郭団体)、自治体分野(地方公共団体)、社会保障分野(番号制度)、社会インフラ(警察・消防・道路)など、社会を支える基盤事業を担っています。 当部門は、こうした事業におけるシステム開発・運用の品質を確保し、安定稼働を実現することで「品質の日立」ブランドを体現しています。約350名規模の組織で、若手からベテランまで幅広いメンバーが活躍。お客様先でのプロジェクト参画もあり、社会インフラや公共サービスの健全性を品質で支える重要な役割を担っています。 【職務概要】 品質保証部は、独立した立場で客観性を維持しながら、SE部門と協働し総合的な品質を作り込みます。品質とは、信頼性・正確性だけでなく、使いやすさや要求充足度、サポート品質まで含まれます。重大事故や品質コンプライアンス違反を防ぐため、引き合いから納品までの各工程を監視・指導し、最終的な合否判定や稼働状況の監視を主導します。 【職務詳細】 上流工程から下流工程、本番稼働における品質確保に関する業務 ・検査計画の立案と品質確保施策の遂行 ・設計/製造/テスト各工程の品質検査(実機テスト含む) ・品質分析・改善提案、稼働に向けた最終判定 ・稼働状況の監視、品質リスクの未然防止 ※品質保証未経験でも、業務を通じて理解を深められます。 【働く環境】 ・配属組織/チーム:10～20名のチーム ・働き方:在宅勤務と出社のハイブリッド(平均で週1～2回の出社) ・開発・検査の時期やプロジェクトの状況により出張あり。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。