生成AI開発ツール導入 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●ECU/制御系ソフト開発経験を持ち、クラウドや新しい開発スタイルに挑戦したい方 ●「開発プロセスの改善」に興味があり、技術的にも組織的にもインパクトを与えたい方 ●自分の組込み技術を活かしつつ、新しいキャリア領域に広げたい方 ●ECU/制御系などの組込み開発経験を軸に、クラウドや新しい技術領域へ広げたい方 ●現場視点を活かし、開発プロセス全体を改善・変革したい方 ●車載・クラウド・AIといった複数技術が交わる場所で、自ら新しい仕組みを作り出したい方 ●将来、クラウドネイティブ開発やSDV開発基盤の設計リーダーを目指したい方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 組込み開発とクラウド開発をつなぐプロセス設計 ECUや制御ソフト開発に必要な検証・テスト環境をクラウド上に展開 プロセス改革と自動化推進 CI/CD、バーチャル検証環境、自動テストなどの仕組みを導入し、開発スピードを加速 開発効率化の推進 バーチャル検証環境や自動テストをクラウド上で活用し、組込み開発の工数を削減 最新技術の活用 シミュレーション環境を取り入れ、より早いフィードバックループを実現 生成AIやシミュレーション技術の活用 コード解析、テスト設計、仕様ドキュメント作成支援などへのAI応用 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure 開発言語:C/C++, Python, JavaScript, Shell Script 自動化・CI/CD:Jenkins, GitHub Actions コンテナ/仮想化:Docker, Kubernetes モデルベース開発/組込み関連:AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz PlatformなどのALMツール データ/AI活用環境:TensorFlow, PyTorch, Generative AI Tools

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

株式会社本田技術研究所

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

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ●AIセキュリティガバナンス構築 上記に伴う研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。また、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●ECU/制御系ソフト開発経験を持ち、クラウドや新しい開発スタイルに挑戦したい方 ●「開発プロセスの改善」に興味があり、技術的にも組織的にもインパクトを与えたい方 ●自分の組込み技術を活かしつつ、新しいキャリア領域に広げたい方 ●ECU/制御系などの組込み開発経験を軸に、クラウドや新しい技術領域へ広げたい方 ●現場視点を活かし、開発プロセス全体を改善・変革したい方 ●車載・クラウド・AIといった複数技術が交わる場所で、自ら新しい仕組みを作り出したい方 ●将来、クラウドネイティブ開発やSDV開発基盤の設計リーダーを目指したい方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●組込み開発とクラウド開発をつなぐプロセス設計 └ ECUや制御ソフト開発に必要な検証・テスト環境をクラウド上に展開 ●プロセス改革と自動化推進 　└ CI/CD、バーチャル検証環境、自動テストなどの仕組みを導入し、開発スピードを加速 ●開発効率化の推進 └ バーチャル検証環境や自動テストをクラウド上で活用し、組込み開発の工数を削減 ●最新技術の活用 └ シミュレーション環境を取り入れ、より早いフィードバックループを実現 ●生成AIやシミュレーション技術の活用 　└ コード解析、テスト設計、仕様ドキュメント作成支援などへのAI応用 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure 開発言語:C/C++, Python, JavaScript, Shell Script 自動化・CI/CD:Jenkins, GitHub Actions コンテナ/仮想化:Docker, Kubernetes モデルベース開発/組込み関連:AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz PlatformなどのALMツール データ/AI活用環境:TensorFlow, PyTorch, Generative AI Tools

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

株式会社本田技術研究所

※ご経験に応じてお任せできる業務から担当いただきます。 ●ダイアグ通信(診断プロトコル設計・実装) 車両の健康状態を診断し、OTAの成否を左右する「診断通信」の要件定義と実装サポート。 UDS(ISO14229)や、最新の車載診断規格であるSOVD、DoIP(Ethernet経由の診断)の仕様策定。 ●ネットワーク機種開発(車両導入・実機適合) 開発中の新型車両(機種)に対し、ネットワーク仕様を最適化し、実機での通信品質を担保。 各ECU間の通信タイミング設計、バス負荷率の計算・最適化、実車を用いた通信ログ解析と不具合修正。 ●ネットワーク共通仕様策定(アーキテクチャ設計) 特定の車種に閉じない、次世代プラットフォーム(Gen4等)全体の通信プロトコル・トポロジーの標準化。 車載Ethernet(SOME/IP等)の導入、セキュリティプロトコル(TLS/IPsec)の共通要件定義、低消費電力管理(スリープ/ウェイク)の策定。 ●ネットワーク開発環境構築、開発プロセス構築(DX・自動化) ネットワーク開発のスピードを最大化するための、検証環境および開発プロセスのデジタル化。 Vector系ツール(CANoe等)**やHILSを用いた自動検証システムの構築。 生成AIを活用した仕様書作成やコード生成プロセスの導入。 ※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

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

株式会社本田技術研究所

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

パーソルクロステクノロジー株式会社

パーソルグループ各社およびクライアント企業に対し、AIを活用したビジネス課題解決支援、AI駆動開発、AI実装支援、AI定着化支援、プロジェクト実行管理等の技術リードを担当していただきます。 <具体的な業務内容例> ●各種基盤モデル(生成AI等) ●AI SaaS を活用したAIシステムアーキテクチャの設計 ●業務要件を踏まえたAIモデル選定・評価・PoC 設計 ●エンジニア/データサイエンティストを巻き込みAI実装プロジェクト推進 ●PoC に留めず、本番運用レベルのAIプロダクト導入までを一気通貫でリード ●AI駆動開発 └ 利用可能ツール(Cursor,Claude Cod,GitHub Copilot,Open AI CodeXなど顧客に合わせカスタマイズ) 期待するミッション AI を単なる技術導入ではなく、「業務と事業を変えるプロダクト」として実装することが本ポジションのコアミッションです。 ●AI トランスフォーメーション(AX)推進 └ AI導入ロードマップ策定、技術選定、アーキ設計 ●AI エコシステム整備 └ 生成AI(LLM)・RAG 構成、AI SaaS、データ基盤などを組み合わせた拡張性の高い技術構成の設計 ●AI × ヒトの共進化プロセス設計 └ AI 活用前提の業務フロー再設計、人による最適な介在点の設計、チェンジマネジメント ●実装フェーズの技術リード └ 社内エンジニア・データサイエンティストと連携し、PoC→本番導入へのスケールアップを牽引 プロジェクト事例 以下は案件事例の一部で、今後も多様な案件の獲得を予定しております。 <具体的なプロジェクト例> ●人事領域向け 生成AI(LLM)活用プラットフォーム構想、技術選定 ●営業オペレーション最適化に向けた AI ワークフロー構築、PoC 推進 ●営業スキル向上のための AI ロールプレイ自動生成ツール設計、実装 ●製造業向け最適化 AI(加工条件最適化モデル等)の PoC ～ プロダクション化支援 ●人材マッチングの AI 自動最適化アルゴリズム開発支援

株式会社ギブリー

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」を行っていただきます。 ・顧客に対する特定のユースケースに対応した独自のAIプロトタイプ開発 ・SaaSプロダクトへの生成AI機能の開発〜実装 ・モデル選定から、RAG/ファインチューニングをマルチモーダルで実装 ・PoCの結果を受けたアジャイル開発 ・RAGの精度改善(LLM実装) ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 技術顧問・アドバイザー ・東京大学名誉教授　竹内 郁雄(技術顧問) ・東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) ・東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) 使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス/支給PC ●キャリアパス ・エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます ・入社から半年で役員登用になった方もいます! ●支給PC Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア ・テックリードを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション ビジネスサイドの戦略を、開発チームが実装可能な論理モデルへと翻訳し、マーケティングオートメーションや意思決定支援におけるデータの信頼性と活用精度を最大化することがミッションです。 数百万の求職者の属性、行動、および面談等から得られるインテント(意図)データを深く理解し、それらを統合的な属性/行動のモデルとして定義、設計していく一連のプロセスをお任せします。 具体的な業務内容 1.求職者のデータモデリングとセマンティック定義 事業責任者やマーケターと対話し、求職者の「状態」「意欲」「LTV」といった重要指標の算出ロジックを確定。dbt等での実装を前提とした、一貫性のある論理データモデルの設計および仕様策定を行います。 2.マルチチャネルにおけるID統合と行動ログの構造化 Webサイト、アプリ、LINE、基幹システム等に散在する求職者接点を統合し、時系列でのキャリアライフサイクルを可視化するためのデータ構造を設計。名寄せロジックや属性付与のルールを定義します。 3.非構造化データを活用したインテント抽出の論理設計 キャリアパートナーによる面談音声や対話テキストから抽出される「悩み」や「希望条件」等のインテントデータを、どのように属性化し施策に活用するか、その分類体系と活用フローを設計します。 4.データ品質管理体制(ガバナンス)の構築 膨大な求職者関連カラムの中から、マーケティング施策(Braze連携等)に不可欠な項目を厳選し、品質基準(SLO)を策定。現場が100%信頼して活用できる「認証済みデータセット」の運用をリードします。 5.事業所・法人データとの統合設計(将来像の構築) 求職者データと、医療法人や事業所のデータを掛け合わせ、最適なマッチングを実現するためのリレーション設計を行い、キャリア事業の統合データ利活用基盤のグランドデザインを支えます。 将来のキャリアパス SMS全体として、定型化したキャリアステップはなく、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 弊社は現在、医療/介護キャリア・介護障害福祉事業者SaaS・ヘルスケア・シニアライフ・海外領域に対し、BtoB・BtoCと様々事業を展開しており、事業数は40以上を超えます。 そのため、転職なしで異なるビジネスモデル/異なる事業フェーズのキャリアを開発することも可能です。 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 配属部署 BPR推進部への配属を予定しています。 BPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。 部内でのデータエンジニアとの連携はもちろん、各事業のオーナーやマーケター、セールス等、部門を超えて多くの方とコミュニケーションを取りながら業務を推進いただきます。 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。 ・とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。 ・残業時間はチーム平均で20～30時間/月ほどで、リリース前の繁忙などは少し上振れる場合もあります。 ・基本の業務時間は9:00～18:00ですが、ユーザーの業務後にリリース作業がある場合などで、9時前や19時以降の業務となる場合があります。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する""データの民主化""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""AI-Readyなデータ基盤""の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ●データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ基盤 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール 　Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社Works Human Intelligence

「COMPANY」の開発生産性と開発者体験(DevEx)の向上をミッションとするDX/プラットフォーム組織のマネジメントをお任せします。担当組織の戦略実行にとどまらず、複数のプロダクトをまたいだ全社横断の生産性改善を『プロジェクト』としてリードする、AI駆動開発時代のDXの中核を担う重要なポジションです。 ●部門横断の生産性改善プロジェクトのリード ・横断的な課題分析・優先順位付け ・部門/製品を越えたプロジェクトの企画・推進・完遂 ・個別最適から全体最適への束ね・横展開 ●開発生産性・AI活用の技術戦略リード ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進の戦略策定とロードマップ立案 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの構想・推進の意思決定リード ・開発者体験(DevEx)およびFour Keys(DORA)等の生産性指標の定義と、データに基づく全社的な改善活動の推進 ・各製品開発チーム・SET・QA等のステークホルダーと連携した、全社共通の開発基盤戦略の調整 ●組織・ピープルマネジメント ・4～10名規模のCI/CD・DXチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIによる開発効率化など新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・先進的な技術を自ら試して仕組み化し、全社へ展開する文化を醸成する組織づくり 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけ、組織の枠を越えて全体の開発生産性を変革する推進力を発揮していただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●技術スタック ・サーバーサイド: Java, Python ・フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript ・フロントエンド(ライブラリ):Vue.js ・データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ・ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat ・クラウド: Amazon Web Service ・CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline ・構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible ・モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub ・タスク管理:Redmine ・開発ツール:Visual Studio Code ・コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発および既存プロダクトの進化に向けた、開発組織のマネジメントをお任せします。 ご自身の担当ドメイン(人事/給与/勤怠など)における複数の開発チームを統括し、UI/UXデザインチーム、ビジネスサイドと密に連携しながら、AI技術のプロダクト実装戦略を策定・実行していただきます。 「複雑な業務要件をいかにAIに解かせるか」という技術的難易度の高い課題に対し、エンジニアがパフォーマンスを最大限発揮できる組織・環境づくりを担う重要なポジションです。 【主な職務内容】 ●プロダクト開発・技術戦略のリード ・担当プロダクトへのAI組み込み(新機能・業務アシスタント機能等)に向けた技術戦略・ロードマップの策定支援 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)や複雑な業務要件の制御に対する、アーキテクチャ設計および技術選定の意思決定リード ・他チームや他組織と連携した、要求事項の具体化と最適なリソース配分・プロジェクト推進 ・開発生産性の継続的な向上、開発プロセスの最適化、および技術的負債のマネジメント ・コンサルタント部門と連携した、顧客課題の吸い上げとエスカレーション対応の統括 ●組織・ピープルマネジメント ・5～10名程度の開発チームのエンジニアおよびリーダーのマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・開発組織のエンゲージメント向上、および自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ※ご本人のご希望とチーム状況によっては製品開発業務をご自身で担当する場合もあります。 ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

「COMPANY」の開発プロセスのAI化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)向上における技術的リードをお任せします。開発基盤の技術責任者として「AIをどう開発プロセスに組み込み、生産性と開発者体験を最大化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ●アーキテクチャ設計・技術選定 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの全体設計(グランドデザイン)と技術選定 ・GitHub Copilot等のAIツールを全社で安全かつ効果的に活用するための仕組み化・ガイドラインの設計 ・大規模SaaS開発に耐える、スケーラブルなビルド・テスト・デプロイ基盤の設計・最適化 ●開発リード・品質担保 ・難易度の高いコアコンポーネント(CI/CD基盤、AI連携基盤等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)による先進的なAIツール・新技術の検証と本番適用のリード(自ら試して仕組み化する) ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、チーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、信頼性基準の策定までを一貫して牽引し、当社のSRE領域における技術的支柱(テックリード)として、大規模運用の自動化と信頼性を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、数千〜数万インスタンス規模の運用を技術の力で進化させていただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●技術スタック ・サーバーサイド: Java, Python ・フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript ・フロントエンド(ライブラリ):Vue.js ・データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ・ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat ・クラウド: Amazon Web Service ・CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline ・構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible ・モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub ・タスク管理:Redmine ・開発ツール:Visual Studio Code ・コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。 企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。 【主な職務内容】 自社パッケージソフト「COMPANY」の企画・設計・開発・運用業務 基本的にはサブシステムの単位で企画～運用まですべてのフェーズをチームで担当していただきます。 ・(AI活用も含めた)既存プロダクトの機能強化/改善案件 ・当社コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援 ・新規サービス(マイクロサービス)の企画開発 ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。 具体的には、5~10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装 ・堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理など)の設計・開発 ・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計(UIUXチームと連携) ・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング ・サービス企画の立案 ・要件定義、詳細設計、レビュー等 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、レビュー等 ・実装、レビュー等 ・テスト設計、テスト実施(自動化)、レビュー等 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 ・チームメンバーのマネジメント業務(スクラム、1on1、各種面談含)※必要や役職に応じて 【職種について】 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。 ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Finatext

新規クレジット商品立ち上げの基幹システム構築・導入プロジェクトに携わって頂きます。 顧客・PMとのコミュニケーションを取りながらの顧客ニーズの把握、要件定義/設計、実際のプロダクト開発を行っていただきます。 「アカウントエンジニア」として以下を担当して頂きます。 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」を顧客企業へ導入する際に、顧客とコミュニケーションを取りながらビジネス要件を理解し、PjM、PdMと協力してプロダクトの成長を考慮しながらの上流工程の要件定義、設計を行う。 ・スクラムチームに所属してのプロダクト開発を行う。 【開発環境】 Go gRPC+Connect TypeScript React Vue PostgreSQL (Aurora) Terraform Docker 【使用サービス】 GitHub GitHub Copilot Slack Amazon Web Services Google Workspace 1Password Kibela

セーフィー株式会社

サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 <カルチャー> コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています 個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります 主な業務内容 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) パートナー向け管理アプリケーションの機能開発 100万台規模のクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキ テクチャの設計‧開発 サーバコストを抑えるための各種最適化 画像‧動画の解析システムの設計‧開発 ライブ再⽣時の遅延を⼩さくするためのチューニングや新しいコー デックへの対応 サーバ間連携のための各種配信プロトコルへの対応 (※各グループによってミッション・業務内容の詳細は異なります) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 <具体の業務イメージ> 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD:Github Actions その他:Github、 Docker、Fluentd, Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

株式会社トリプルアイズ

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容　※一例です】 1.メイン業務 ・クラウド基盤の設計・構築: AWSやAzureを中心とした、高可用性・スケーラビリティを備えたシステム基盤の要件定義から実設計・構築。 ・バックエンドとの連携最適化:アプリケーション特性を理解した上でのDB最適化、コンテナ化(Docker/Kubernetes等)、サーバーレス構成の提案。 ・AI・最新ツールの活用: 生成AIや最新のツールを戦略的に使いこなし、インフラ構築・運用の自動化および品質向上を推進。 2.リーダー業務(マネジメント・提案・オーケストレーション) ・案件全体のオーケストレーション: インフラの知見を土台にAIエンジニアとしての視点を持ち、基盤構築・AI実装・バックエンド 開発など、プロジェクト全体の技術的な連携と最適化を指揮します。 ・プロジェクト推進・管理: 新規ソリューション開発における進捗・タスク・品質管理。 ・技術提案と計画立案: 顧客との折衝を通じ、ビジネス課題を技術で解決するためのソリューション提案とプロジェクト計画策定。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

株式会社ギブリー

▼業務内容 自社SaaS「AI Monitoring」の海外展開フェーズにおいて、手を動かして開発を進められるエンジニアを募集しています。 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボード、セキュリティ検知機能などのプロダクトのコアを共につくっていきます。 AI Monitoringのバックエンド/フロントエンドの設計・実装(主に Go / Python / TypeScript) 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボードの実装 プロンプト検知・アノマリー検知などセキュリティ機能の開発 各種生成AIサービス(ChatGPT、Microsoft Copilot、Gemini 等)との連携実装 API設計、DB設計、アーキテクチャ設計・改善 AWSを利用したクラウドインフラの設計・構築・運用 コードレビューや品質改善、チーム内の開発スタイル改善 PM・デザイナー・セキュリティ専門家と連携した機能開発と改善 ▼開発環境 開発言語: Go, TypeScript フレームワーク: Go (Clean Architecture / Gin), Next.js, React テスト: Go testing, Jest, Playwright (E2E), Chromatic (ビジュアル) インフラ・ミドルウェア: AWS (ECS/Fargate, RDS, Cognito, S3, CloudWatch), PostgreSQL, Redis, Docker, Nginx CI/CD: GitHub Actions, AWS CodeBuild ツール: GitHub, Teams, Terraform, Terragrunt, AWS CDK, dependabot AIツール: GitHub Copilot, Google Gemini, Claude (Claude Code / Cowork) ▼身につくスキル、経験 様々な職種の担当者と連携を取りながら、事業成長や技術に対する取り組みができるため、多角的な視点を身につけることができます 経営層との連携が多いポジションのため、経営視点での戦略思考が養われます ▼募集職種 フルスタックエンジニア(グローバル) ▼セキュアサイクルについて 生成AI時代の到来とともに、企業のDXは加速し続ける一方、新たなセキュリティリスクも急増しています。 私たちセキュアサイクルは「サイバーセキュリティに悩むことのない社会の実現」のために、システム開発のセキュリティコンサルをはじめ、Webアプリケーション、スマートフォンアプリケーションやIoT機器における脆弱性診断・ペネトレーションテストなどのサービスを展開しています。 システム開発においては、開発後の脆弱性診断だけを行って安心するのではなく、設計の段階からセキュリティを考慮して設計を行い、開発の途中においてもセキュリティのチェックを行うことが重要だと考えています。 システム開発事業においてもそれらの実現ができるような仕組みを構築するために日々研鑽を積んでいます。 また、地方でも給与面・待遇面で東京に劣らない環境を作り、地方の出身者や若者のU/Iターン先になることを目標に北九州本社から仙台オフィス、博多オフィス、札幌オフィスと拠点を開設、業務拡大しております。 ●ギブリーグループについて ギブリーグループは、 「すべての人が物心豊かな社会を実現する」 をビジョンに掲げ、企業のAI活用とDX推進を支援する、2009年創業のAIイネーブルメント企業群です。 グローバルな開発組織と事業創造力、スピードを強みに事業を展開し、累計5,000社を支援。 生成AI分野の実績は1,000社以上。 ギブリーグループは、株式会社ギブリーを中心に4つのグループ会社で構成され、 ・人的資本インテリジェンス事業「Track」 ・マーケティングDX事業「DECA」 ・AX(AIトランスフォーメーション)事業「MANA」 ・AI開発支援事業「AI Lab」 ・AIコンサルティング事業「Givery Consulting」 ・サイバーセキュリティ事業「Secure Cycle」 の6つの事業領域でサービスを展開。 グループ各社が連携し、企業のAI活用と変革を支援しています。 ギブリーグループはAI時代を牽引する仲間を募集しています。 ▶︎ギブリー採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-company-deck) ▶︎ギブリーコンサルティング採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-consulting-the-entrance-book) ・業務の変更の範囲 　会社内での全ての業務

SCSK株式会社

●組織について デジタルエンジニアリング事業本部 ソリューション推進部は、CAE・PLM・データ・AIを組み合わせ、製造業のエンジニアリング領域(特に設計開発領域)の変革を担う組織です。 設計知・解析知の活用とAI・データ連携により、顧客課題起点で設計品質と開発スピードを同時に引き上げる取り組みを行っています。 ●組織の業務・事例紹介 製造業の設計領域を中心に、AI・データ・シミュレーションを組み合わせた業務変革を推進しています。 主な取り組み例: ・データ管理システムとCAEの連携によるシミュレーションデータ管理 ・解析依頼の背景を明らかにするAIエージェント開発 ・CAE自動実行基盤とAIエージェントの連携による開発高速化 これらは、単なる業務効率化に留まらず、設計判断や意思決定の高度化を支える基盤構築へと発展しています。 ●職務内容・担当業務 生成AI(AIエージェント/RAG等)を活用し、製造業顧客の設計・開発プロセスを変革するソリューションの設計・実装を担います。 単なる開発ではなく、顧客の業務課題を踏まえた要件定義から始まり、顧客の持つ膨大なデータベース、自動化ワークフロー、そしてCAE(計算科学シミュレーション)ソフトを最新のAI技術(AIエージェント、MCP、RAG)と「接続」し業務を圧倒的に自動化・高度化するアーキテクチャの設計・実装までを担うポジションです。 具体的には: ・顧客課題の整理および要件定義(上流工程) ・AIエージェントを活用した業務自動化・高度化設計 ・PLM、CAE、各種データ基盤との連携アーキテクチャ設計 ・PoC(概念実証)による検証・改善 ・本番環境への実装および精度改善 ●開発環境・商材の説明 【技術スタック・開発環境】 主要言語: Python 開発支援: GitHub Copilot、Gemini、Copilot等のAIツールを活用可能 【扱う商材(連携対象)】 自動化プラットフォーム「pSeven Enterprise」 PLMソリューション「Aras Innovator」 主要なCAE(シミュレーション)ソフト 【案件工程(一気通貫で主導)】 要件定義・体験設計: 顧客の業務・システム環境を分析し、実装方針を策定 アーキテクチャ設計・PoC: ツール/データ連携の設計、AIロジックの迅速なプロトタイプ開発・検証 本実装・システム統合: Pythonによるエージェントの自律シナリオ実装、既存システム(pSeven等)との接続、運用に向けた精度チューニング ●役割・ポジション 製造業の設計・開発領域における AIソリューションの設計・実装を担うアーキテクト/エンジニア ●研修 ・プロジェクト参画を通じたOJT ・AI/クラウド/データ領域の技術習得機会 ・PoC形式での早期検証・実装経験 ※実案件に近い形で技術を習得できる環境です 【全社研修】 上記の他、各種技術研修、リーダーシップ・マネジメントスキル・ビジネススキル・語学教育・キャリア研修等200コース以上が毎年提供されており、スキルや役割・今後目指すキャリアに応じてご受講いただけます。 ●配属部署 製造事業グループ　デジタルエンジニアリング事業本部　ソリューション推進部

株式会社くすりの窓口

くすりの窓口では、薬局・医療・製薬会社向けに、認証基盤・データ分析基盤・情報連携システムの開発を行っています。 今回募集するポジションでは、下記システムの開発・運用・改善をご担当いただきます。 担当システム ① MFA認証基盤 各システムから利用される多要素認証基盤の開発・運用 ② 製薬会社向け情報連携基盤 製薬会社向けにデータ連携・分析を行うシステム開発 ③ Dify基盤運用 生成AI基盤(Dify)を利用した社内システムの運用・改善 ④ 製薬会社向けデータ連携 AWS上での大規模データ処理・S3連携・Step Functionsによるデータフロー開発 ・Python / React を利用したWebアプリケーション開発 ・AWS Lambda / Step Functions を利用したサーバレス開発 ・Athena / QuickSight を利用したデータ分析基盤構築 ・DMS等を利用したデータ連携開発 ・Dify基盤の運用・改善 ・製薬会社向けデータ分析機能の開発 ・システム運用・保守 ・新規事業PS企画部との要件整理・仕様検討 AI駆動開発も積極的に導入しており、 Claude Code や Dify を利用した業務効率化も進めています。 【開発課題】 ・複数システム間のデータ連携 ・製薬会社向けデータ分析基盤の強化 ・MFA認証基盤の拡張 ・AIを活用した運用改善 ・大量データ処理の性能改善 ・運用が属人化している箇所がある ・データ連携処理が複雑化している ・AWS利用拡大に伴うコスト最適化 ・既存バッチやデータ処理の整理

株式会社くすりの窓口

プロダクトのバックエンド開発を中心に、以下の業務を担当していただきます。 Webアプリケーションの設計・開発・運用 システム要件定義、仕様設計 実装およびテストのリード 既存機能の改善およびパフォーマンス最適化 プロダクトの保守・運用 チームメンバーの技術サポートや開発推進(リーダーポジションの場合) プロダクトの成長に伴い、新機能の開発や既存システムの改善など、サービスの価値を高めるための開発に幅広く関わっていただきます。 本ポジションでは、以下いずれかのサービス開発に携わっていただきます。 音声予約システム 電話や音声を通じて予約を受け付けるためのシステムです。 Web操作に不慣れなユーザーでも利用できるよう、AIを活用した音声認識や対話処理と連携しながら、予約受付からデータ管理までをデジタル化しています。 多様なユーザー層に対応する予約インフラとして、サービス全体の利便性向上を支えています。 Hospital Support 医療機関向けの業務支援システムです。 予約管理や患者情報の管理、各種業務フローの効率化など、医療現場のオペレーションを支える機能を提供しています。 医療機関と他サービス(健診・薬局・健保など)をつなぐ役割も担い、医療DXの推進に貢献しています。 ※ご経験や志向に応じて担当プロダクトを決定します。 【技術スタック】 言語/フレームワーク:Python、AWS Lambda 　　　　　　　　　　 PHP/FuelPHP,Laravel 　　　　　　　　　　 Next.js RDS:MySQL クラウド:AWS 【AIツール】 Claude Code 【開発課題】 現在EoL対応中 社員手薄による保守体制面の課題 【チーム構成】 病院事業開発:SE9名　+PM1名 部署 システム開発部 職種 Web(Python)エンジニア(リーダー)※システム開発部

株式会社サーバーワークス

最新のクラウド技術を武器に、「継続的な改善」環境を自らの手で作り上げて回し続けるエンジニアを募集します。 ◆ミッション ・スモールスタートで始めたシステムを、ビジネスの状況に合わせて柔軟に、かつ着実に育てていくこと。 ・開発者が自ら運用にも責任を持ち、技術の力でシステムとプロセスの両面を磨き上げ続けること ・プロセスの最適化や自動化を通じて、クライアントのビジネスゴールをより速く、より確実に達成できることを目指していただきます。 (※プロセスの自動化例:CI/CDパイプラインの構築やセキュリティ検知の自動化など) ・自動化できるところは極力自動化し、開発者が本質的な価値創造に集中できる環境作りにも挑戦していただきます。 具体的な業務内容 ①スクラムによる継続的なシステム開発 ・開発と運用の境界をなくし、短期間でのリリースとフィードバックのサイクルを回す現場実践 ・ 価値のある機能を素早く届けるための、ソフトウェアアーキテクチャの設計・実装(例:マイクロサービスなど) ②開発プロセスの自動化と手作業の排除 ・AWS環境のIaC(AWS CDK等)を活用したインフラのコード化 ・効率化とミス防止のための自動化(CI/CDパイプライン整備、セキュリティ検知の自動化など) ・開発者が本質的な価値創造に集中できるよう、デプロイやテストの負荷を最小化する仕組み作り ③データに基づいたシステム改善 ・監視やログ、ユーザーの反応から得られた情報を次の開発へと繋げるフィードバックループの構築 ・IaC(AWS CDK等)を活用し、変更を恐れず安全にシステムを進化させられる環境の維持 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

株式会社サーバーワークス

・最新の生成AI(LLM)とAWSのサーバーレスアーキテクチャを武器に、 「開発プロセスの変革(仕様駆動開発)」と「ビジネスへのAI実装(RAG等)」 の両輪をリードしていただきます。 ・Anthropic Claude 等の高度な基盤モデルを最大限に引き出し、AIエージェントによるコード生成や自動検証を組み込んだ、これからの時代のスタンダードとなる開発スタイルを顧客と共に創り上げることがミッションです。 具体的な業務内容 ①仕様駆動開発(Specification-Driven Development)の実践 ・自然言語や構造化された仕様から、Anthropic Claude(Amazon Bedrock経由)等のLLMを用いてコードやテストコードを自動生成する開発フローの構築 ・AIによるコード生成プロセスを前提とした、圧倒的な開発スピードと品質を両立させる「次世代のエンジニアリング手法」の確立 ②高度なRAG(検索拡張生成)システムの構築 ・Amazon Bedrock、Knowledge Bases for Amazon Bedrockを活用した、高精度なナレッジ活用基盤の実装 ・Amazon Connect との連携:コンタクトセンターの通話ログやFAQデータをRAGに組み込み、オペレーターへのリアルタイムな回答支援や応対要約を実現するアーキテクチャの設計 ③サーバーレスAIネイティブな設計・実装 ・ Lambda、Step Functions、EventBridge等を活用し、AIワークフローをスケーラブルに組み込むアプリケーション設計 ・IaC(AWS SAM / AWS CDK / Terraform)を用いた、再現性の高いAIインフラの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

株式会社サーバーワークス

顧客の業務課題を解決する Web アプリケーションのフロントエンド開発を中心に担っていただきます React / Next.js(SPA / SSR)を用いた UI 構築がメインとなり、AWS サーバーレスバックエンドと連携しながら、使いやすく価値のある画面を顧客に届けます。 要件定義から設計・実装・運用まで一気通貫で携わるのが私たちのスタイルです。 顧客との距離が近い環境で、オーナーシップを持ってプロジェクトに向き合えます。 また、AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)や Spec Kit を活用した「AI 仕様駆動開発」をベースに開発を進めています。 仕様を構造化し、生成 AI がコードや設計を補助することで、エンジニアがより本質的な課題解決に集中できる環境を目指しています。 具体的な業務内容 ① 顧客向け Web アプリケーションの開発(フルスタック) ・ React / Next.js(SPA / SSR)を用いた業務 Web アプリケーションの開発 ・ Lambda / API Gateway / DynamoDB 等を活用したサーバーレスバックエンドの設計・実装 ② BI ツールの活用 ・ Amazon Managed Grafana / Amazon Quick を活用したダッシュボード構築 ・ 要件に応じた可視化手法の選定(スクラッチ vs BI ツール) ③ データ収集・加工基盤の構築(IoT) ・デバイス・ゲートウェイから AWS 上にデータを収集するパイプラインの設計・実装 ・ 集計処理・外部 API 連携による付加価値化 ④ インフラのコード化・CI/CD ・AWS CDK / AWS SAM による再現性の高いインフラ管理 ・GitHub / GitHub Actions を活用したソース管理・CI/CD パイプラインの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

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最新のクラウド技術を武器に、「継続的な改善」環境を自らの手で作り上げて回し続けるエンジニアを募集します。 ◆ミッション ・スモールスタートで始めたシステムを、ビジネスの状況に合わせて柔軟に、かつ着実に育てていくこと。 ・開発者が自ら運用にも責任を持ち、技術の力でシステムとプロセスの両面を磨き上げ続けること ・プロセスの最適化や自動化を通じて、クライアントのビジネスゴールをより速く、より確実に達成できることを目指していただきます。 (※プロセスの自動化例:CI/CDパイプラインの構築やセキュリティ検知の自動化など) ・自動化できるところは極力自動化し、開発者が本質的な価値創造に集中できる環境作りにも挑戦していただきます。 具体的な業務内容 ①スクラムによる継続的なシステム開発 ・開発と運用の境界をなくし、短期間でのリリースとフィードバックのサイクルを回す現場実践 ・ 価値のある機能を素早く届けるための、ソフトウェアアーキテクチャの設計・実装(例:マイクロサービスなど) ②開発プロセスの自動化と手作業の排除 ・AWS環境のIaC(AWS CDK等)を活用したインフラのコード化 ・効率化とミス防止のための自動化(CI/CDパイプライン整備、セキュリティ検知の自動化など) ・開発者が本質的な価値創造に集中できるよう、デプロイやテストの負荷を最小化する仕組み作り ③データに基づいたシステム改善 ・監視やログ、ユーザーの反応から得られた情報を次の開発へと繋げるフィードバックループの構築 ・IaC(AWS CDK等)を活用し、変更を恐れず安全にシステムを進化させられる環境の維持 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。 (雇入れ直後)各オフィス及び在宅勤務 (変更の範囲)会社の定める場所