401k（確定拠出年金）あり 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

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

【役割と期待内容】 沖縄開発拠点において、プリセールスエンジニア部隊の立ち上げを担う中核メンバーとして、重要な顧客接点の構築と事業拡大を牽引していただきます。顧客の潜在的な課題を深くヒアリングし、当社のソリューションで解決できる最適な提案を行うことで、顧客の成功を加速させる責任を担っていただきます。沖縄拠点所属の営業および開発チームと密に連携し、技術的な知見を活かした提案活動を通じて、事業成長に貢献していただきます。将来的には、沖縄拠点のプリセールスエンジニア組織の中核として、チームの成長と事業拡大、そして顧客ニーズの多様化に対応できる体制強化を推進することを期待します。 ●顧客の潜在的な課題を深くヒアリングし、最適なITソリューションを提案 ●顧客向け技術提案書や見積書を作成し、プレゼンテーションを実施 ●自社製品やサービスの技術的なデモンストレーションを顧客向けに実施 ●顧客ニーズを開発・プロダクトチームへフィードバックし、製品改善に貢献 ●IT業界の市場トレンドや競合情報を収集・分析し、社内へ共有 ●沖縄の新規開発拠点におけるプリセールス部隊の立ち上げと体制構築を支援 ●顧客との長期的な信頼関係を構築し、事業拡大に貢献 【案件例(沖縄拠点)】 ●大手通信キャリア様の社内DX化システム開発(ニアショア30名、アジャイル/スクラム開発) ●大手スーパーゼネコン様の社内DX化システム開発(ニアショア25名、アジャイル/スクラム開発) ●大手自動車メーカー様の社内DX化システム開発(ニアショア10名+オフショア5名、ウォーターフォール開発) ●大手重工業系データドリブン支援開発(ニアショア22名、ウォータフォール開発) ●大手鉄鋼業系基幹システムのモダナイ開発(ニアショア3名+オフショア10名、ウォータフォール開発) ●大手不動産業様の基幹システム・WEBシステムの開発～運用保守(ニアショア18名+オフショア9名、アジャイル/ウォーターフォール) ●大手運輸業様の社内システム運用保守(ニアショア3名+オフショア6名)

【案件概要】 オンプレミス環境における RHEL基盤の設計・構築～運用 を中心に、監視設計(監視ツール設定・アラート運用)や障害一次切り分け、手順書作成までを担当いただきます。 【業務内容】 ●RHELサーバの設計・構築・運用(オンプレ環境) ●監視設計・運用(監視ツール設定、閾値設計、アラート対応) ●障害一次切り分け、原因調査の補助、エスカレーション ●PostgreSQLの運用・構築(環境に応じて) ●NWの基礎対応(疎通・切り分け・運用レベル) ●構築手順書/運用手順書の作成・更新 ※リーダーポジションの場合: チーム取りまとめ、タスク管理、進捗管理、関係者調整 などチーム推進を担っていただきます。 【社内の雰囲気】 ●交流の機会がたくさんあり、チームビルディングがしやすい環境です。 ●社内は7割が外国籍の方ですが、皆さんとてもフレンドリーです。 ●社内の平均年齢は33.8歳。若くて活気あふれる会社です。 ●ベトナム語が話せなくても大丈夫です。(社内公用語は日本語です。) ●ベトナム語講座が定期的に開催され、どなたでもご参加いただけます。 ●コーヒーサーバーがあるので、無料でコーヒーやお水、お茶を飲むことができます。 【北海道拠点の環境】 ●2025年1月～4月の平均残業時間:約9時間(※プロジェクトや時期によって残業時間は変動するので、この残業時間はお約束できるものではありません。) ●2025年6月の時点で、北海道拠点在籍メンバーは約100名です。 ●男女比:男性68%、女性32% ●国籍比率:ベトナム48%、日本46%、他国籍6%(インドネシア、スペイン、ロシアなど) ●2023年9月にできたばかりの、綺麗なオフィスです。 ●有志の社員による英会話クラブ、フットサルクラブ、登山クラブなど、各種活動あり ●転勤はございません。 ●オンライン自己研鑽としてLinkedin Lerningのアカウントを全社員に付与 ●教育部が開催する技術勉強クラスあり(Java、Pega、インフラ、PMP取得、etc...) ●Google Cloudクラブ、AWSクラブ、生成AIクラブなど各種クラブ活動あり ●ベトナム語クラスあり 【入社後のフォロー体制】 ●FPT全体で、メンター・メンティー制度を導入しています。わからないことはメンターにいつでも質問できます。 ●PJにアサインする前に、一定期間の講習を受けていただくことがあります。 ●メンター面談:試用期間中、計5回の面談を実施します。

ウォーターフォール開発において、基本設計、機能設計、詳細設計、プログラム製造、試験工程に携わっていただきます。 ●案件例 通信キャリアの店頭契約業務で利用されるタブレット向け業務システムのUI/UX開発プロジェクトです。 ・チーム規模:20名程度 ・役割:サブリーダー、メンバー(ご経験による)

FPTニアショアジャパン株式会社 は、FPTジャパングループのニアショア・オフショア・ベストショア拠点として、2017年に沖縄を拠点に設立し、2022年には福岡、2023年には北海道へと事業を拡大してまいりました。当初は10名にも満たない体制でスタートいたしましたが、2025年現在では沖縄拠点で約250名、3拠点で400名近い規模へと成長を遂げております。FPTジャパングループ全体としても、現在売上高が前年比40%増と急成長を遂げており、今後もさらなる事業拡大と人材育成に注力していく方針です。 沖縄地場企業とのつながりはもちろん、首都圏に本社を構えるお客様の案件も非常に多く、沖縄にいながら首都圏の案件にプライムで関われることが大きな特徴の一つとなっています。 【期待すること】 ●プログラマーではなく、システムエンジニアとしてのキャリアを伸ばすこと ●顧客折衝・上流工程ができるようになる、もしくは更にその領域の力を伸ばすこと ●会社の研修や自己研鑽ツールを活用して開発力を向上させること ●様々な国籍の社員の、多様な価値観を受容して、チームをまとめる力をつけること ●後輩社員のメンタリング、教育 【開発体制】 ●ニアショア開発 ●オフショア開発 ●ベストショア開発（ニアショアとオフショアのハイブリッド体制） いずれの案件の場合でも、原則はチーム作業になります。 チームメンバーの大半が外国籍メンバーになりますが、社内公用語は日本語となります。 オフショア、ベストショア開発の場合は、ベトナムチームとの懸け橋となるブリッジSEとして勤務していただく可能性があります。（英語不問） 【案件例（沖縄拠点）】 ●大手通信キャリア様の社内DX化システム開発（ニアショア30名、アジャイル/スクラム開発） ●大手スーパーゼネコン様の社内DX化システム開発（ニアショア25名、アジャイル/スクラム開発） ●大手自動車メーカー様の社内DX化システム開発（ニアショア10名＋オフショア5名、ウォーターフォール開発） ●大手重工業系データドリブン支援開発（ニアショア22名、ウォータフォール開発） ●大手鉄鋼業系基幹システムのモダナイ開発（ニアショア3名＋オフショア10名、ウォータフォール開発） ●大手不動産業様の基幹システム・WEBシステムの開発～運用保守（ニアショア18名＋オフショア9名、アジャイル/ウォーターフォール） ●大手運輸業様の社内システム運用保守（ニアショア3名＋オフショア6名）

2025年8月に新設された「AI推進室」の立ち上げに関わっていただきます。 直近は以下の開発が予定されています。 ●企画・開発支援業務へのAI技術の組み込み ●AI機能の探索・試作・検証・実装 ●機能のPoC支援やユーザーテスト、効果検証のサポート 主力のカオナビ、新規サービスのロウムメイト、ヨジツティクスに続くマルチプロダクト化を推進していただくことを期待しています。 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript, Python フレームワーク:Gin, React, Next.js 開発/運用環境:Rancher Desktop, GoLand, Protocol Buffers, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, GitHub Copilot, Claude Code 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, Step Functions, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Auth0, SendGrid 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom その他:Yarn, webpack, Jotai, TanstackQuery, React Hooks, gRPC

●業務内容 WESTER・tabiwa などの toC 向けプロダクトの内製化チームに参画し、バックエンドの設計/開発に従事していただきます。 具体的には以下のような役割を担っていただきます。 <技術リード> ・技術選定・アーキテクチャ設計・コードレビューを通じたチームの技術品質の牽引 <プロジェクト推進> ・JR西日本グループとの連携を含むプロジェクトの推進・調整 <チームとの協働> ・PdM、デザイナー・モバイルエンジニアなど、異なる専門性を持つメンバーとの連携 ・各開発チームに参画し、システム的な課題だけではなく進め方を含めたチーム全体の課題を解決していただきます。 ●現状の課題 今までJRWが手掛けてきたシステムはほとんどが外注での開発であり、プロダクトごとに用いられている技術がバラバラでレガシーな部分も多く残っています。 また、個別に立ち上がったプロダクトを一つの体験に統合するため、IDの統合を進める必要もあります。 この現状を打破すべく、内製化の推進やプロダクトの再構築などを進めています。 ●本ポジションの特徴 TRAILBLAZERは、JR西日本グループの各事業に深く関わりながら、ともにデジタル変革を推進しています。 ・社会インフラを担う大きな組織の中で、技術とビジネスをつなぎながら変化を起こしていく ・速さより長期的な視点で、複雑なシステムやプロダクトを育てていく ・様々な立場の人と関係を築きながら、プロジェクトを動かしていく こうした環境に面白さを感じられる方に、特にフィットするポジションです。 ●AI利用環境 社内では Gemini・Claude などの AI ツールを開発・資料作成・分析など幅広い場面で利用しています。 JR西日本グループ側でも導入を進めており、現在は GitHub Copilot によるコードレビューは運用しています。Claude Code についてもガードレールの整備をしながら導入に向けて調整中です。 ●技術スタック プロダクトにより技術スタックが異なります。何を担当いただくかは、ご経験などにあわせて相談させてください。

【ビジネスマネジメント部】 経理・経営企画・営業推進、法務・知財・総務・情報システム、人事の機能を持っているコーポレート部門の【法務・総務・情報システムチーム】に所属となります。 【法務・総務・情報システムチーム】は、部長 1名(40代男性)、チームマネージャー 1名(40代男性)、チームメンバー 4名から構成されますが、チームメンバーのうち 1名(30代男性)が情報システムスタッフとなります。 【業務内容】 事業拡大・IPOに向けて、幅広く情報システム管理業務を担っていただきます。 ・社内利用ツール、SaaSの運用方針の策定、提案・導入支援、管理 etc ・AI活用の社内推進(社内利用ルールの作成・周知、AIサービスの導入・運用、活用方法・ユースケースの社内展開) ・外部ベンダーとの調整、交渉 ・IT機器・ITサービス(デバイス、ソフトウェア、ライセンス等)の調達、管理 ・IT機器・ITサービス(デバイス、ソフトウェア、ライセンス等)の動作不具合などの受け付けやサポート ・ISMS(ISO27001)の運用、情報セキュリティの社内への啓蒙 ・その他コーポレートエンジニア業務に関わるバックオフィス業務など ※当社製品・サービスに関しては 「https://www.sensyn-robotics.com/service」をご覧ください 顧客: ・大手事業会社(電気業/石油・石炭製品業/鉄鋼業/運輸業/建設業/通信業など)の設備保全・安全管理部門、自治体、警察、消防 事業領域: ・設備点検 大手事業会社や自治体が保有する社会インフラ/大規模工場/プラント等の点検 ・災害対策 大規模な災害発生時における人の手を介さない迅速な避難状況の確認/避難広報 ・警備監視 工場/倉庫/湾港などにおける広範囲の24時間警備 ・現場管理 建設現場の効率化のための業務自動化と高度な情報管理の実現

日本のAXを、現場から動かす。25年の技術基盤を持つAMBLで、企業のAI変革をリードする。 AX事業について 生成AIの進化により、企業に求められる変革は「AIを導入すること」から、「AIを活用して業務・組織・ビジネスそのものを変えること」へ進化しています。 AMBLは、25年以上培ってきたシステム開発、クラウド、データ活用、UXデザイン、AI技術などの専門性を掛け合わせ、企業のAI変革を支援するAX(AI Transformation)領域に注力しています。 AX事業部は、企業のAI活用を単なる導入やPoCで終わらせず、実際の業務変革や事業成果につなげるための専門組織です。AI活用テーマの整理、導入ロードマップ策定、AIソリューション設計、開発、現場への定着支援まで、企業ごとの課題に合わせて一気通貫で伴走しています。 AIを実際の業務プロセスに組み込み、継続的に成果を生み出す仕組みづくりまで支援することが、AMBLのAX支援の特徴です。 ポジション概要 本ポジションは、従来のDX(デジタルトランスフォーメーション)の枠を超え、最先端のAI技術を駆使して顧客のビジネスモデルそのものを変革する「AX(AI Transformation)」を推進する中核・リードアーキテクト職です。 AX事業部にて、顧客の課題ヒアリングからAIを活用した戦略提案、最適なAIシステムアーキテクチャの設計、プロトタイプ(PoC)開発、プロジェクトの実装・リード、さらには社内AI人材の育成まで、最上流から開発リードまでを一気通貫で担っていただきます。技術力を活かしてビジネスに大きなインパクトを与えたい方に最適なポジションです。 業務内容 1.AXコンサルティング&ソリューション提案 ● 顧客課題の抽出とAI活用提案:営業担当と同行してクライアント企業の経営・現場の課題をヒアリングし、生成AI等の最先端AI技術を用いたビジネスモデルの変革・業務改革・コスト削減策を企画・立案・提案します。 ● AIシステムアーキテクチャの設計:生成AI、LLM、RAG、機械学習などの技術群をどのように組み合わせれば、顧客の高度な要望を実現できるか、実用性と精度を担保した最適なアーキテクチャを設計します。 2.生成AI等を活用したプロトタイプ開発およびプロジェクト参画 ● プロトタイプの迅速な開発(PoC):生成AIなどの最新技術を活用し、提案したソリューションの実現可能性や精度をスピーディーに検証するためのプロトタイプ(PoC)構築を行います。 ● 本開発プロジェクトへの参画・リード:提案した案件が受注・プロジェクト化された際、主要メンバーとしてプロジェクトへ入り、自ら手を動かす実装支援から技術リーダーとしてチームを牽引・開発管理を行います。 3.最先端技術のR&D(研究開発)および産学連携プロジェクトの推進 当社では以下のような高度な技術研究や先進ソリューション開発に直接携わることができます。 ● システム運用の無人化・自動化ソリューション(AIOps) ○ Grafana等のオブザバビリティツールと連携した、ログやメトリクスの高度な異常検知。 ○ 異常検知を起点にGitHub(GitHub MCP等)と連携させ、ソースコードの自動解析から、プルリクエストの自動作成までを連動させる仕組みの構築。 ○ GitHub Actions(CI/CD)や自動テストツールをシームレスに組み合わせ、開発からテスト、本番環境への自動デプロイまでを無人化・自動サイクル化するシステムの開発。 ● RAG(検索拡張生成)の精度向上&共同研究: ○ 大学との産学共同研究として、グラフニューラルネットワーク(GNN)やGraphRAG技術を取り入れた超高精度なRAGソリューションの開発。 ○ コールセンター等のQA業務効率化に向け、膨大な非構造化データを国際基準(KCS:Knowledge Centered Serviceなど)に準拠した形式へ構造化し、ナレッジをグラフ化するアプローチの実践・システム構築 4.社内AIネイティブ化の推進・教育支援 ● 従来のSES在籍エンジニアや社内開発メンバーを対象に、AI技術の普及を踏まえたマインドセット・技術シフトを促す啓発活動を行います。 ● メンバーが「AIが存在する前提で業務やシステム設計を行える(AIネイティブな思考)」状態へと成長できるよう、教育カリキュラム作成のサポートや、教育用の社内システムの開発・提供を担当します。 プロジェクト例 <案件事例①:製造業向けAIプロセス最適化・可視化検証プロジェクト> 大手食品製造メーカーの粉体製造ラインにおける、製造プロセスの可視化・最適化を目指した検証プロジェクトです。天候、湿度、温度、原材料の状態、設備設定など、製造現場に蓄積される多様なセンサーデータを「Grafana」を用いて可視化。製造現場に蓄積されるセンサーデータを活用し、熟練者の経験や判断に依存していた製造条件について、データ分析やAIによる数理最適化を活用し、品質安定化と生産プロセスの高度化を支援しました。 <案件事例②:メーカー向け営業DX支援AI「トークジェネレーター」開発プロジェクト> 家電・スマートフォンメーカー向けに、競合情報の収集や販売スタッフ向けの提案トーク作成を効率化する生成AIシステム開発プロジェクトです。新製品発売時に発生する競合製品の調査、比較情報の整理、販売現場向けトーク作成などの業務負荷や属人化を解消するため、生成AIと市場データ分析技術を活用。 公開されている製品情報や市場トレンドをAIで収集・分析し、自社製品の強みや差別化ポイントを踏まえた最適なカウンタートークを自動生成する仕組みを構築しました。 情報収集から営業現場での活用までを支援し、業務効率化と販売品質向上を実現しました。

具体的な業務 Sansan株式会社が展開するサービスやイベントなどに関するWebサイト・Webコンテンツの企画・制作・運用を担当します。また、中長期的な事業活動の拡大を見据えて、Webサイト全体の設計や技術選定なども担います。なお、希望するキャリアによっては、Webサイトに限らず、さまざまな幅広い種類の制作物のディレクション・進行管理業務などに関わることもできるポジションです。 担当する業務(一部) - 自社サービスやブランドに関連したWebサイト、Webコンテンツの企画・制作・運用 - 各種サービスやイベントなどに関連したWebサイトやオウンドメディア、各種LP(ランディングページ)などの企画・制作・運用 - 自社が主催するビジネスイベント、キャンペーン施策に関するWebクリエイティブ全般の企画・制作・運用 担当するWebサイトの例 - 「Sansan」(サービスサイト) - 「Bill One」(サービスサイト) - 「Contract One」(サービスサイト) - Sansan Innovation Summit(イベントサイト) ※ 担当業務は個人の特性やキャリア・経験などを踏まえて決定します。 開発環境、使用するツールなど OS:macOS/Windows選択可 開発言語・環境:HTML、SCSS、JavaScript、TypeScript、React(Next.js)、PHP(WordPress/Laravel)、AWS、Docker(rancher)、microCMS など 制作ツール:Figma、Adobe CC(‎Photoshop、Illustrator)など その他利用ツール:Git、Backlog、ChatGPT Enterprise、GitHub Copilot、Slack、Boxなど 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

●お任せする業務 まずお任せしたいのは、テレシーのビジネスプロデューサーが顧客に向き合う時間を最大化するための、社内AIエージェント基盤の設計・開発・運用です。 AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築 評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定 運用基盤の構築 : MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、認証・権限管理・監査ログ・ガードレールを含む、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計 可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決 業務ヒアリング・要件定義 : BPや社内メンバーの業務課題を理解し、「何をAI化すべきか」「どこに人の判断を残すべきか」を整理・設計 実業務への組み込み : AIエージェントを実際の情報収集・分析・資料作成・提案準備フローへ組み込み、運用・改善まで推進 標準化・プロダクト化 : 個別案件で得られた解決策を抽象化し、複数業務で再利用可能な標準機能・共通アーキテクチャへ展開 ●直近で取り組んでいること セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備 BP業務へのAI実装 : 情報収集、資料作成、分析、提案準備など、顧客提案前後に発生する業務をAIで支援し、提案のスピードと質を高める仕組みづくり ●将来的に取り組みたいこと ・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供 ・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化 ・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築 AI活用の標準化・プロダクト化 : 個別の業務改善に留めず、うまくいった仕組みを共通化し、複数のBP・案件・プロダクトに展開できる状態をつくる ●開発環境 ・LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM(Llama / Qwen / gpt-oss), LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等 ・MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等 ・データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等 ・インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI) ・共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack 単に特定技術を使うだけではなく、AIエージェントを安全に、継続的に、業務の中で使える状態にするための評価・監視・権限管理・ログ設計・ガードレール設計まで含めて取り組みます。 ●参考記事 (外部リンク) ・[テレシー コーポレートサイト](https://telecy.tv/) ・[脳内で、事業の「正解」を描き切る](https://evolution.cartaholdings.co.jp/article-0087/) 　・オウンドメディア『EVOLUTiON』 テレシー社員紹介記事 ・[データドリブンで実現するテレビCM変革!テレシーの取り組みとは?](https://telecy.tv/column/sendenkaigi-mmm-telecyanalytics/) ・[疲労回復パジャマ「BAKUNE」躍進の裏側](https://telecy.tv/column/crosstalk-sendenkaigi-tential/)

●業務概要 ・データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、テックリードまたはプロジェクトマネージャーを担当していただきます。 ・お客様に付加価値を提供できるよう、最新技術を常にキャッチアップし、自ら進んで技術力・付加価値を社内外へ発信していただきます。 ・ご自身の技術的な専門性を活かし、他のAIエンジニアの指導や育成を行って頂きます。 ●詳細業務 ・AI案件のリーダー(テックリード、プロジェクトマネージャー) ・お客様の課題や要件のヒアリング ・AIソリューションの設計および実装に向けた見積・提案作業 ・FPTのエキスパートと連携した提案・デリバリー ・FPTのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討 ・AIエンジニアチームのリーダー(チーム管理など)など ●主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー等

●業務概要 ・データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、AIソリューションの開発をしていただきます。 ・AI開発のご経験がない方は、スキルのキャッチアップからしていただきます(Python経験者前提)。 ●詳細業務 ・アルゴリズム開発やAIモデルのチューニング、周辺開発(例:データ加工やパイプラインの開発、RAG、など) ・FPTのエキスパートと連携したデリバリー ・FPTのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討(ハンズオン含む) など ●主なクライアント ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等

【入社後のミッション 】 「顧客の課題解決を技術で牽引し、自律駆動型のモダン開発組織を共創する」 ●お客様に寄り添う上流工程の推進 お客様と丁寧に対話を重ね、業務課題のヒアリングから要件定義、データモデル設計までを一気通貫でリードしていただきます。 ●AIを組み込んだバックエンド設計・実装 PythonやTypeScriptを活用し、生成AIと連携するWebアプリケーションのバックエンドアーキテクチャ設計から実装までをお任せいたします。 ●最適な技術の選定と導入検証 お客様の課題を解決に導くため、LLM(RAG、要約、分類機能など)の導入検証や最適な技術選定に、あなたのご知見をぜひ活かしてください。 ●チームの技術底上げとサポート ご自身の開発にとどまらず、若手メンバーに向けてAIを開発に組み込む際のスタンダードやベストプラクティスをご指導いただき、チーム全体の成長を優しく牽引していただくことを期待しています。 【プロフェッショナルとしての評価基準】 当社は現場に大きな裁量を委ね、エンジニアが自律的に動ける環境を大切にしています。 以下の行動と成果を正当に評価し、年収・上位ポジションで還元します。 ●上流工程からの参画と顧客価値の創出 基本設計以上の段階から参画し、DB設計・クラウドを前提としたアーキテクチャの意思決定に関与。エンジニアならではの視点で、顧客への最適な解決策を提案から実行まで担う(※ご経験に応じて担当工程は調整します)。 ●AI・モダン技術の探求とチームへの還元 最新技術や生成AIツールを実務へ柔軟に取り入れ、自身の生産性にとどまらず、プロジェクト全体の品質・生産性向上に貢献する(生成AIを活用した開発経験は市場でも新たな評価軸となっています)。 ●チームの牽引とメンバーへの技術サポート 自身の開発だけでなく、コードレビューや若手への技術アドバイスを通じ、チーム全体の技術力とモチベーションを底上げする。 [案件事例はこちら](https://saiyo.skywill.jp/jobs/application/) 【開発スタイル】 ●脱・歯車的な働き方 当社の技術支援は、言われたものを作るだけのリソース提供ではありません。開発者主導で顧客と長期伴走し、要件定義やモダン技術・DB設計の選定から深く入り込める環境です。 ●「技術の固定化」を回避 1つのプロダクトや言語に縛られず、多様なWebシステム開発の現場があります。 React+Python等の最新技術でスキルを磨き続けられます。 ●生成AI活用状況とセキュリティ体制 高い技術倫理とガバナンス意識(ガイドライン・利用誓約の整備)のもと、セキュアな環境で安全にAI技術を導入・提案できる体制を整えています。 1)従事すべき業務の変更の範囲 →【変更の範囲】会社の定める業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

【ポジションについて】 データソリューション部門の事業拡大に伴い、AI/データ活用プロジェクトや、システム開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーとしてご活躍いただきます。 ウォーターフォール型、アジャイル型のいずれの開発手法にも対応しており、プロジェクトの特性に応じて柔軟に進めていくポジションとなります。 【職務内容】 ・AI/データプロジェクト及び業務系・基幹系システム開発プロジェクトの管理・推進 ・要件定義から設計、開発、テスト、リリースまで、開発工程全体のマネジメント ・顧客との打合せ、要件調整、進捗・課題の報告 ・開発チーム(日本・海外)との連携、コミュニケーション ・進捗・品質・コスト・リスクの管理 ・プロジェクト関連ドキュメントの作成(日本語) 【主なクライアント】 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

【ポジション概要】 当社はMUFGの金融サービスをITで支えるという役割を担っています。 競争力の高い金融システムを構築するためには、先進性の高い技術を一早く導入し、開発生産性やアジリティを継続的に高めることが不可欠です。 ただし、先進技術が常に最適なソリューションであるとは限りません。我々には、当該の技術を自分たちの目でしっかりと検証し、三菱UFJ銀行の業務への適用可否や将来性を見極めることが求められています。 このような背景を踏まえて、R&D(Research & Development)部の一員として、先進技術の調査・研究や、導入推進、本番業務適用のためのPoCを担う業務において、リーダーまたはサブリーダーとして活躍することができる人材を募集します。 【業務内容】 (雇入れ直後) 主に下記の業務を担っていただきます。 ・先進技術の調査・研究と、レポート作成・経営あて報告　及び　外部向け情報発信 ・三菱UFJ銀行の事業部門からのニーズ収集や先進技術を踏まえたソリューション選定 ・ニーズがある、または将来性の高い先進技術に対するPoCの実施と評価 ・先進技術の社内への導入推進や、各開発セクションへの技術支援・スキルトランスファー ・先進的な外部企業や大学等とのネットワーキングや情報発信・収集 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 先進技術分野の中から選定したテーマを担当し、主にAWS環境を利用して自身で手を動かして調査・研究を行い、テーマによっては協業するパートナー企業への委託内容の整理や要件の挙げ出し、成果物に対する評価を実施するなど、業務内容に記載した業務を中核的な役割で推進していただきます。 【配属想定部署】 三菱UFJインフォメーションテクノロジー(MUIT)R&D部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 先進技術のR&D(Research & Development)を担う部署。直近の主要なテーマは以下のとおり。 ■AI ・生成AIのシステム開発への適用可能性検証(テスト自動生成、画面デザイン作成自動化、コーディング支援など) ・生成AIの銀行システムへの適用可能性検証 ・特化型LLMによる業務効率化の実用性検証 ■Web3 ・ブロックチェーン技術を用いたDID、ウォレット、ステーブルコインなどの実用性検証 ■XR ・VisionPro、拡張現実、仮想現実など 【配属想定部署の人員構成】 R&D部(約10名在籍) ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 ■生成AIのシステム開発への適用に関する調査・研究 生成AIの最新モデルや各種ソリューション、ツール類について、パートナーと協業の上で調査を実施。自らも要件を整理したり、検証内容の評価を行い、その結果に応じて実システム開発への適用を推進する。また検証内容を適切にトランスレーションし、経営向けに報告する。 ■Web3、XR技術などの実用可能性検証 DID、ウォレット、ステーブルコイン、VisionProなどの技術仕様を調査し、MUFG事業部門にどう活用していけば良いか提案する。活用に向けて不確定な要素については実機検証を行い活用可否を明らかにしてレポート等にまとめ関係者に説明する。

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【業務内容】※補足 ・データ分析・AIモデル開発に加え、企画〜運用まで一貫して関与 ・ビジネス部門と連携し、課題設定から価値創出まで担うプロジェクト推進 ・不正検知、マーケティング、業務効率化など多様なテーマに対応 ・大規模データ(数千万件規模)を活用した分析・開発 ・MLOps等を用いたモデル運用・改善の高度化 【役割・責任】 ・データ分析案件の担当者として、MUFGの事業部門と協働しビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準策定を支援。 ・データの探索、前処理、モデル構築、モデル評価、プロダクションで稼働しているAIモデルの保守運用 ・エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。 【配属想定部署】 データサイエンス部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 ・AI/データサイエンス推進に係る企画・推進・管理・取り纏め(※銀行と協働) ・AI/データサイエンスの人材開発、体制整備 ・データ分析業務 【配属想定部署の人員構成】 約50名が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・2022年度、2023年度の中途採用者約10名在籍しており、中途採用者も活躍中 ・20代のメンバーが約4割程度 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。 また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。 学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化 ・生成系AI活用案件 ・金融サービスに係わる不正検知 【インタビュー記事】 https://www.it.mufg.jp/recruiting/career/work/projects.html ・データサイエンス部：[データサイエンスで推進するMUFGのビジネス変革](https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rgpw7g8/)

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 昨今の生成AI技術の発展に伴い、MUFGにおいても生成AIを用いたアプリケーション開発の需要が急速に高まっていることから、MUITではAI・ML技術を用いたアプリケーションの開発および保守を所掌として組織・ユーザの課題を解決するチームを立ち上げました。 本募集は、このチームでAI・ML技術を用いたシステム開発を上流から下流まで一貫して担えるアプリケーションエンジニアおよびアプリケーションアーキテクトを募集します。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・当社で開発している主にAI・MLを用いたアプリケーションの開発(要件定義～リリースまでの全工程)と保守 ・技術負債の解消、新しいアーキテクチャの検討、あるべきアーキテクチャの策定 ・チームビルディングとプロジェクト管理 ・新しい技術の標準化、製品選定および評価 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ■組織(MUFGグループ各社および当社)全体に対する役割・責任 -AIテクノロジーを用いたアプリケーション開発を行うために関係者をリードし、組織内ルール・ガイド等を整備 -AI関連、クラウドネィティブな観点等、アプリケーション開発関連の動向を常に把握しアセットへ反映、現場へフィードバックする -組織内のアプリケーション開発に関するコミュニティやAI関連組織に案件を通じて得られたベストプラクティスをフィードバックする -開発環境を整備、継続的に高度化することで開発生産性を向上させる ■開発案件における役割・責任 -アプリケーションエンジニアとして主体的に開発を担う -(上位の方)プロジェクトマネージャ/スクラムマスターとして開発チームをリード、案件のQCDに責任を持つ -他エンジニアやアーキテクト等関係者と協業して、開発案件の予定通りのリリースに貢献する -課題解決のため、様々なレベルの異なるステークホルダーと調整・折衝を行う -常に最新のテクノロジーに関する情報を収集、自らの知識経験を周囲に伝播し、組織および後進の育成に貢献する 【配属想定部署】 グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下の各部 【配属想定部署概要】 分散系業務開発の標準化および機能集約の企画・推進・管理・運営を担う部署。具体的な業務は以下のとおり。 ■生成AIやデータ分析システムの開発 【配属想定部署の人員構成】 約150名 ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 2025年度以降、AI領域で数多くの開発案件が予定されている。アプリケーションエンジニアとして特定の案件に参画いただき、アプリ開発保守およびプロジェクト管理を実施頂きます。以下は開発案件の例です。 ■行内チャットアプリ開発 三菱UFJ銀行向けのChatGPTライクな行内チャットアプリの開発、次期アプリのグランドデザイン策定、Graph-RAGなど最先端技術の提案やプロトタイピング ■Visual Studio Code 拡張機能 VSCodeのプラグインとして生成AIを用いたテストコード自動作成機能を開発、社内での普及促進やOSS化の推進

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【業務内容】※補足 ・データ分析・AIモデル開発に加え、企画〜運用まで一貫して関与 ・ビジネス部門と連携し、課題設定から価値創出まで担うプロジェクト推進 ・不正検知、マーケティング、業務効率化など多様なテーマに対応 ・大規模データ(数千万件規模)を活用した分析・開発 ・MLOps等を用いたモデル運用・改善の高度化 【役割・責任】 ・MUFG事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定 ・データの前処理、モデル構築、モデル評価 ・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する ・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。 ・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。 【配属想定部署】 データサイエンス部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 ・AI/データサイエンス推進に係る企画・推進・管理・取り纏め(※銀行と協働) ・AI/データサイエンスの人材開発、体制整備 ・データ分析業務 【配属想定部署の人員構成】 約50名が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・20代-30代のメンバーが大半 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。 また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。 学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化 ・生成系AI活用案件 ・金融サービスに係わる不正検知 【インタビュー記事】 https://www.it.mufg.jp/recruiting/career/work/projects.html ・データサイエンス部：[データサイエンスで推進するMUFGのビジネス変革](https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rgpw7g8/)

【ポジション概要】 当社はMUFGの金融サービスをITで支えるという役割を担っています。 競争力の高い金融システムを構築するためには、先進的かつ近代的な開発手法やツールを導入し、開発生産性やアジリティを継続的に高めることが不可欠です。 当社ではこのような「開発プロセスモダナイゼーション」を推進中ですが、2024年度からの中期経営計画の中で、この取り組みをさらに加速させるために、「業務」「基盤」の垣根を超えた専用のプロジェクトチームを発足させました。 このプロジェクトチームは、DevOpsによるエンジニアリングの機能を担います。 具体的には、Gitとコンテナ技術を中心にパイプラインを構築し、単体テストや回帰テストを自動化したり、デプロイまでを効率化したりするといったタスクです。 またこのような開発手法を、当社の各開発部に広く浸透させるという重要な役割も負っています。 このプロジェクトチームのメンバーを我々は「モダナイズコンシェルジュ」と呼んでいます。 「コンサルタント」ではなく「コンシェルジュ」という呼び方をしているのは、開発案件の懐に入り、自分事として伴走していただく、という思いを込めています。 今回このプロジェクトチームに参画し、「モダナイズコンシェルジュ」として様々な開発案件を支援していただく方を募集します。 【業務内容】 (雇入れ直後) ご経験や適性に応じて、以下のような業務を担っていただきます。 ・ソースコードのGit(GitLab)への移行推進 ・テスティングフレームワーク(JUnit、Mockito、DBUnit、Seleniumなど)を利用した、テスト自動化の推進やプロジェクトへの導入支援 ・GitLab、Maven、Nexus Repositoryによるコードやリソースの管理運営 ・GitLab Runnerによるパイプライン構築や、プロジェクトへの導入支援 ・プロジェクト管理ツール(Redmine)の導入推進 ・開発プロジェクトメンバーへの啓蒙活動やスキル育成 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ご経験や適性に応じて、開発チームのリーダーあるいはメンバーをご担当頂きます。 【配属想定部署】 三菱UFJインフォメーションテクノロジー(MUIT)業務共通開発部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 分散系業務開発の標準化および機能集約の企画・推進・管理・運営を担う部署。 具体的な業務は以下のとおり。 ■開発プロセス標準化およびモダナイゼーション ■分散系Webアプリケーション標準フレームワーク ■生成AIやデータ分析システムの開発 ■API標準化・ガイド作成、再利用促進、ガバナンス ■SoE(Systems of Engagement)開発 【配属想定部署の人員構成】 業務共通開発部(約40名が在籍) ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、三菱UFJ銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 新規システム開発案件や、アーキテクチャ刷新案件への支援メンバーとして参画し、各種モダンツールの導入推進および社内ツールへの改善要望吸い上げを行います。 支援対象システムの例 ・法人顧客向けのインターネットバンキングシステム ・預金・為替・融資といった銀行のコアサービスのシステム

日本を代表するナショナルクライアントなど、業界・規模を問わず、数千万〜数億規模の大手案件を中心に、開発プロジェクトをお任せします。 UI/UXやアーキテクチャ選定も含めて提案する弊社では、プロジェクトマネージャーやエンジニアだけでなく、デザイナーやインフラエンジニア等様々な職種のメンバーと連携を取りながらプロジェクト成功に向けてリードし、ご経験に応じて要件定義から設計・製造・試験まで一貫して担当いただきます。 開発手法はウォーターフォール開発、アジャイル開発等様々ですので、個々の適性や希望を考慮しながら開発のスピード感を経験できます。 【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、独自FW DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ:AWS、Azure、GCP その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ※アーキテクチャ選定から弊社で行っているため、状況に応じて、様々な技術を取り入れてクライアント課題に対してアプローチしています。 クライアント課題や状況にもよりますが、「○○を使ってみたい」などのメンバーの希望に応じて、技術選定を行うこともできます。

生成AIでビジネスの未来を「革新」する自然言語処理アーキテクトを募集 生成AI(特にLLM)を用いた業務効率化・知的業務支援のプロジェクトにて、技術選定・設計・開発の中核を担っていただきます。 「PoC止まりで終わらない」本番実装の案件が豊富で、NLPの専門性をビジネスに結びつけたいエンジニアに最適な環境です。 【具体的な業務】 以下を想定しております。 ・エンドクライアントとの技術ディスカッション、業務分析、PoC仮説設計 ・LLMや検索技術(RAGなど)を用いたプロトタイプ開発、本番導入 ・ジュニアメンバーの技術支援、コードレビュー ・PM・Biz側への技術提案・交渉・仕様調整 ・LLMの評価設計(指標設計、ベンチマーク設計など)

AIで「改善」から「革新」へ!最先端技術で社会を動かすプロジェクトをリードしませんか? AI技術の進化は、あらゆる業界に革新をもたらしています。AMBLでは、その最前線でクライアントのビジネス変革を牽引するAI開発プロジェクトマネージャーを募集しています。 単なる改善に留まらない、真の「革新」を生み出すプロジェクトをまるごと牽引していただきます。トレンドの 生成AI 、 画像AI 、 数理最適化 、 AIエージェント といった最先端技術を駆使し、顧客の抱える複雑な課題をAIで解決に導く、非常にダイナミックな役割です。 具体的には ●プリセールス支援 :営業と共にAI技術の専門家として顧客の課題を深く理解し、最適なソリューションを提案。案件獲得の鍵を握ります。 ●受託PoC・受託案件のプロジェクトマネジメント: 要件定義から設計・開発、テスト、そして納品後のサポートまで、プロジェクトの全工程を統括。スケジュール、品質、コスト、リスクを徹底管理し、プロジェクトを成功に導きます。 ●チームマネジメント: 開発メンバー、営業、そして顧客といった多様なステークホルダーを巻き込み、円滑なコミュニケーションと最適な連携を実現。プロジェクト推進のハブとなり、チームを勝利へ導く司令塔です。 ●顧客との関係構築: 顧客の期待を超える成果を追求し、深い信頼関係を構築。継続的なビジネスチャンスへと繋げます。 ●予算・進捗管理: 限られたリソースの中で最大の成果を生み出すため、予算と進捗を綿密に管理し、常に最適な調整を行います。 組織のミッション AI開発事業部:未来を創造し、社会を動かすAIのプロフェッショナル集団 私たちは、「AIの社会実装を構想・実現する力」と「人を育成する力」をミッションに掲げ、お客様の課題解決とAI活用推進を使命とするAI開発事業部です。めまぐるしく進化するAI領域において、常に最先端を走り続けます。 トレンドの速いAI領域において、 画像解析 、 数理最適化 、 生成AI 、そして AIエージェント といった「使えるAI技術」を常に追求し、社会実装を推進。 20以上の自社サービス開発と300件以上のAIプロジェクト支援実績があります。お客様の課題に合わせたAIソリューション提案から実装、そして内製化支援・教育まで一貫してサポートし、真に活用できるAIを提供します。AIによる効率化、生産性向上、新規ビジネス創出で、社会全体のDXを推進します。 キャリアパス ●専門性の深化と最新技術への挑戦 AI技術の進化は目覚ましく、私たちは常に最先端の技術動向を追い、それを実案件に導入しています。LLMや生成AI、数理最適化など、最新技術を駆使したプロジェクトを通じて、あなたの専門性をさらに深化させることができます。社内外の勉強会や、資格取得支援制度を活用し、常にスキルをアップデートできる環境です。 ●新規事業・サービス開発への参画 あなたのアイデアが、新たなAIソリューションやサービスとして具現化される可能性も大いにあります。顧客のニーズを捉え、AIで社会に新たな価値を生み出す新規事業やサービス開発に、企画段階から参画できるチャンスがあります。 ●組織の中核を担う存在へ AI事業部の拡大に伴い、組織体制も常に進化しています。プロジェクトマネージャーとしての経験を積んだ後は、チームリーダーやマネージャーとして、組織の中核を担い、若手メンバーの育成や組織体制の強化に貢献していただくことも期待しています。

●ポジションについて 「ソフトウェアアーキテクチャ」としての基盤開発へ。 プラットフォームエンジニアと聞くと、インフラ運用やSRE寄りの業務を想像するかもしれません。当社の共通基盤エンジニアが担うのは、それとは別の仕事です。複数プロダクトそれぞれの異なる業務ドメインを横断し、そこに共通する構造を見出して変更に強いモデルへと抽象化し、その設計を実装・運用まで担う仕事です。この抽象化の土台になるのが、1つのプロダクトで業務ドメインと向き合い、データベース構造やドメインモデルを設計してきた経験です。 ログラスは今、単一プロダクトからマルチプロダクト戦略へと大きく舵を切る転換点にあり、認証・契約管理・外部連携といった共通機能をゼロから設計・構築している最中です。まだ誰も答えを出していない抽象化に、立ち上げの段階から関わることができます。 アプリ開発の知見を、複数プロダクトを支える基盤の設計に生かしてみませんか。 ●チームについて ・所属:技術基盤部 プロダクト基盤チーム 構成: └開発責任者(部長)兼 PdM(基盤領域PdM) └エンジニアリングマネージャー、エンジニア複数名 ●仕事内容 各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保する設計・実装・運用をリードします。 ・認証認可基盤の構築 : マルチプロダクト化に対応した認証・認可(OIDC/OAuth2)、SSO、特権管理、ユーザー管理機能のマイクロサービス化 ・機能制御・契約管理基盤の構築 : 複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピング機構、フィーチャーフラグ制御基盤の設計 ・外部連携基盤の構築 : 外部サービスとセキュアに連携するためのM2M認証・認可、リミット制御、IPアドレス制限などの共通API実装 ・内部開発者プラットフォーム(IDP)の整備: 開発者がセルフサービスでインフラや共通機能を活用できる仕組み(DevEx)の推進 ●技術スタック/ツール ・アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust ・データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 ・インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog ・AIツール: Claude Code / Codex / Gemini ・コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

Webサイト、スマートフォンアプリ、空間演出など、多様なタッチポイントにおけるインタラクティブコンテンツ/体験型デジタルコミュニケーション制作を技術面からリードするポジションです。 プロジェクトにおける技術選定やアーキテクチャ設計、デバイス・センサー等の連携検証(R&D)、実装管理までを主導し、クリエイティブなアイデアを確かな技術で具現化します。 ▼詳細 ・技術戦略立案・アーキテクチャ設計 　∟プロジェクト初期からの技術選定、システム構成・ネットワーク・ハードウェア・ソフトの全体アーキテクチャ設計 　∟演出アイデアに対する技術的実現可能性の検証(Feasibility Study)および機材・システム仕様の策定 ・R&D・プロトタイピング推進 　∟XR、AI、ロボティクス、各種センシングデバイス等の最先端技術を活用した新しい体験のプロトタイピング 　∟既存概念にとらわれない自社R&Dや新規ソリューションの開発・技術検証 ・現場指揮・テクニカルディレクション・品質管理 　∟巨大ディスプレイやプロジェクションによる「映像演出」、各種センサー連携による「空間演出」などの技術的指揮 　∟設営現場での調整、システム稼働テスト、障害対策・セキュリティ・安全管理の徹底 ・チームマネジメント・技術指導 　∟チームメンバーや外部エンジニアへの技術指導・育成、および開発プロセスのマネジメント 　∟案件における技術的課題の早期発見と解決主導 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む) ▼プロデュース領域 ・リアル・体験領域 : インスタレーション、プロジェクションマッピング、体験型イベント・POP-UPストア演出、常設展示、XRコンテンツ、OOH連動演出 他 ▼案件実績一覧 https://www.d2cid.co.jp/projects/ ▼案件詳細 予算規模:500万円〜2000万円 (1)ITOCHU SDGs STUDIO KIDS PARK(遊びながら学べる体験型施設の空間・デジタル演出) PROJECTSページ: https://www.d2cid.co.jp/projects/sdgs-studio-kidspark/ D2C事例・レポート詳細: https://www.d2c.co.jp/works/6149/ (2)Maison KOSÉ NEW ME COLLECTION(AR技術等を活用したデジタルビューティー体験・イベント演出) D2C事例・レポート詳細: https://www.d2c.co.jp/works/5934/ (3)VISON「月の神さまと不思議なまつり」(光・映像・音がインタラクティブに連動する体験型ナイトウォーク) D2C事例・レポート詳細: https://www.d2c.co.jp/works/7166/

【まずお任せしたいこと】 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。 データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。 -レコメンドエンジンの設計・開発・改善(協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど) -検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション -Google Cloud(BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等)を中心としたMLインフラ(特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等)の設計・開発・運用 -学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化(CI/CD) 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。 【バックグラウンドや志向に応じた広がり】 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。 ●データサイエンス寄りの方には: -ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 -事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 -A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進 ●データエンジニア寄りの方には: -dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 -KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境(Metabase x 生成 AI)整備 -プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備 -いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーションの設計〜開発〜運用までを担当します。 ●<主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 ●プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発　 ●技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible