英語活用 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

アイシングループ国内外の工場を舞台に、スマートファクトリーを具現化するAI応用技術開発を担当。 ニーズ・課題抽出から技術開発、現場導入、成果創出まで一貫して対応。 ●具体的な業務内容 ・画像・作動音による製品検査技術の開発と現場適用 ・生成AIなど最新技術を活用した新たなソリューション開発 使用技術・環境 ・使用言語:Python ・環境:Windows, Ubuntu ・ツール:TensorFlow, Keras, PyTorch, 生成AI, AWS, Microsoft Azure 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

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社グリッド

●本ポジションの役割 Forward Deployed Engineer(FDE)は、顧客の現場とGRIDの技術をつなぐポジションです。 顧客の業務現場や意思決定の場に入り込み、現場責任者・業務担当者・経営層と対話しながら、業務の構造、制約条件、意思決定の難しさを理解します。そのうえで、数理最適化・AI・データ分析・システム開発の知見を用いて、解決すべき課題を定義し、解決策の仮説をプロトタイプとして形にしていきます。 受注前は、顧客理解、課題仮説の構築、簡易プロトタイプやデモの作成、PoCテーマの設計を担います。受注後は、プロジェクトチームと連携しながら、本開発・プロダクト化・運用定着に向けた橋渡しを担います。 ●仕事内容 技術共創室のForward Deployed Engineerとして、以下の業務を担当いただきます。 ・顧客企業の現場責任者、業務担当者、経営層とのディスカッション ・顧客の業務プロセス、意思決定プロセス、制約条件、現場課題の理解 ・顧客自身がまだ言語化できていない課題や改善余地の発見 ・顧客業務を数理最適化、AI、システム開発の観点から構造化 ・Python等を用いた簡易プロトタイプ、デモ、モックアップの作成 ・PoCテーマの設計、検証観点、成功条件の整理 ・エンジニア、PM、コンサルタント、営業と連携した本開発・プロダクト化への橋渡し ●働き方 ・CTO直下の技術共創室に所属いただきます。 ・リモートワークを基本としつつ、顧客訪問、現場理解のために出張が発生する場合があります。 ・顧客の現場に深く入り込むポジションですが、常駐型の働き方ではありません。 ・顧客理解、課題発見、プロトタイプ開発、PoC設計、本開発への橋渡しを、社内外のメンバーと連携しながら進めます。 ・裁量労働制またはフレックスタイム制を想定しています。

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

機械知覚機能を支える先端AI技術の研究開発(Ex. 学習効率化)を担当いただきます。 主に、画像認識、マルチモーダル生成AI、機械学習方法論・理論といった専門性にもとづいて、テーマを決定します。 ●具体的な業務内容 【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】 【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】 ・担当テーマに関する研究開発業務(文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など) ・研究開発に伴う成果物(技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など) ・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携 ・社内協業部門との連携 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生産技術業務を対象に、生成AIを活用したナレッジ情報共有化・再現性向上を部門横断的に行います。 AIと人の役割分担(人の判断を支えるAI活用設計)を前提に、属人化しない業務の仕組みづくりと横断展開を担当します。 ●具体的な業務内容 主な内容 ・生成AI活用テーマの整理・具体化 ・過去資料・事例の整理方法設計 ・AIと人の役割分担(人の判断を支えるAI活用設計)の整理 ・横展開を見据えた形式整理 使用ツール ・Copilot / ChatGPT、Teams、SharePoint、Excel 等 環境 ・本部主導、個人任せにしない体制 ・AI/DX担当の支援あり 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化(脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI)の領域から、適性に基づき配属を決定します。 ●具体的な業務内容 【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】 【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】 ・担当テーマに関する研究開発業務(文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など) ・研究開発に伴う成果物(技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など) ・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携 ・社内協業部門との連携 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AI活用を軸とした全社教育・人材育成施策を設計・推進するとともに、社員の行動変容・学習文化の醸成をリードします。 また、社内外への情報発信を通じて生成AI活用を加速させる役割を担っていただきます。 ●具体的な業務内容 【1. 生成AI教育・人材育成の設計と推進】 ・全社向け生成AIリテラシー教育、職種別・階層別教育の企画・運営 ・DXキーマン/領域キーマン育成プログラムの設計・伴走 ・教育と実務活用(KPI・成果)を結びつける仕組みづくり 【2. 組織文化・行動変容の醸成】 ・『生成AIを使うのが当たり前』になるための行動設計・仕掛けづくり ・現場の成功事例・失敗事例の抽出、ストーリー化、横展開 ・社内コミュニティ、勉強会、ワークショップの企画・運営 【3. 生成AIエバンジェリストとしての活動】 ・社内ポータルやイベントを通じた生成AI活用の啓発・発信 ・経営層・本部長層への説明・メッセージ設計支援 ・社外事例・最新動向の収集と、自社文脈への翻訳・共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

JFEエンジニアリング株式会社

【お任せする業務内容】 AI関連に関する以下の業務 ・プラントデータを活用した解析検討 ・画像データを活用した各種診断 ・大規模言語モデルを活用したユースケース及び活用促 進検討 ・上記プロジェクトの管理 職種の変更範囲:当社業務全般

株式会社エス・エム・エス

具体業務例 本ポジションは、コーポレート管理領域のDX推進チームのマネージャーとして、国内にとどまらず海外子会社(MIMS等)や今後のM&Aを見据えた「グループ全体の最適化・統合」を牽引していただきます。4,500名規模からさらなる飛躍を目指すグローバル企業において、テクノロジーを活用したダイナミックなチェンジマネジメントを主導することが最大のミッションです。 1.グローバル視点でのコーポレートIT戦略と統合推進 経営戦略と連動し、グループ全体を俯瞰したシステム統合のロードマップを描き、実行します。 ●ガバナンスの統合 経理や購買領域において、グローバルで求められる一定水準の統制・コントロールを効かせるためのシステム基盤・プロセスの構築。 ●経営管理の高度化 海外子会社の状態を一元的に把握し、管理会計の精度をグローバル目線で統合・向上させるためのデータ基盤やBIの構想・推進。 ●M&A・PMI対応: 今後増加するグループ会社のITインフラや業務システムを評価し、全体最適の視点で統合プロジェクトをリード。 2.大規模組織における変革のリード(チェンジマネジメント) 単なるシステム導入にとどまらず、新しい業務プロセスやスタンダードを組織に定着させます。 国内外のステークホルダー(経営陣や各国の業務部門)と密に連携し、変革の意義を浸透させながら、複雑な利害を調整してプロジェクトを前進させます。 シニアなBA陣が起案する複数の業務変革プロジェクト(ERPリプレイス等)をポートフォリオとして俯瞰し、上位の意思決定やブロッカー排除を支援します。 3.チームのマネジメント 制度会計や管理会計などの領域を担うビジネスアーキテクトと、技術的な実装を担うコーポレートITエンジニアが混在するチームを統括します。 ビジネス要件と技術アーキテクチャの橋渡しを行い、職能の垣根を越えたコラボレーションを促進する組織づくりを行っていただきます。 各メンバーの専門性を引き出し、中長期のIT戦略と個人の目標をリンクさせた評価・育成・パフォーマンス管理を行っていただきます。 ※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 開発環境・利用ツール ●既存システム ・Saas: NetSuite, V-Oneクラウド, マネーフォワード、バクラク, SmartHR, ・パッケージ: DIVA ・スクラッチ開発: 販売管理システム、購買(P2P)システム、得意先・ベンダーマスタ、管理会計システム、etc... 　開発言語: Python(Django, Flask)、Access 　データベース: RDB(Amazon Aurora, SQL Server)、BigQuery 　クラウド環境: AWS、GCP 　認証基盤: Google Workspace 　バージョン管理: GitHub 　その他: GAS、Tableau、RPAツール、生成系AI 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。

株式会社本田技術研究所

●部門(領域)の役割 2030年までに世界3,000万人/年のホンダのお客様と繋がり、「電動事業のさらなる加速」と「Hondaならではのモビリティの拡がりによる価値創造」を車両と一体で実現するデジタルサービスプラットフォームを世界中のお客様に世界一の品質、効率でアジャイルに提供し続けることを目指しております。 その中で、当領域ではビジネス部門、車両開発部門、その他関連部門連携部門と連携し、最適な開発手法(WF / スクラム etc)を選択し、開発・運用を推進しております。 ●任せる業務の概要 Hondaのコネクテッドサービスおよびデジタルサービス領域において、Engineering Managerとして、担当組織をリードしていただきます。 組織マネジメントだけではなく、自らもプロダクト・プロジェクトの重要な意思決定を担いながら、開発組織の成長、人材育成、開発プロセス改革、品質向上を推進し、世界中のお客様へ価値を届けるデジタルサービスの継続的な進化を牽引していただきます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 ●具体的な想定業務 • 担当グループにおける開発・保守・運用のマネジメントおよびQCDの高い次元での達成 • プロダクト・プロジェクトのリーダーとして、技術的な意思決定および開発推進 • メンバーの育成・評価、組織づくりを通じた開発組織の強化 • DevOps、AI活用、品質向上、開発プロセス改善などの組織横断施策の企画・推進 •車両開発部門、事業部門、海外拠点、パートナー企業など多様なステークホルダーとの連携・プロジェクト推進 ●期待する役割 担当組織のEngineering Managerとして、技術と組織の両面から開発をリードし、プロダクト・プロジェクトの成果創出と開発組織の成長を両立することを期待しています。 また、自らも重要な技術・プロダクトの意思決定に関わりながら、人材育成や開発プロセス改善、DevOps変革を推進し、HondaのSDV時代を支える強い開発組織づくりを牽引していただきます。 ●使用ツール/開発言語など 量産環境:AWS、Google Cloud 使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI、CICD、VSCode

プライマル株式会社

AI×データ テクニカルプロデューサーとして、定量データ分析を起点に、課題発見・仮説立案・施策提案・可視化・業務改善まで幅広く担っていただきます。 また、生成AIを活用した分析業務の効率化や、AIエージェント化・自動化にも取り組み、データ活用とAI活用の両面から事業推進を支援していただきます。 主な業務内容は以下の通りです。 ・膨大なデータからのデータ抽出、集計、加工、分析 ・SQL、Pythonなどを用いた定量データ分析 ・分析結果からの傾向把握、課題抽出、仮説立案 ・データに基づく施策考案、改善提案、事業推進支援 ・分析結果の可視化、レポート作成、ダッシュボード化 ・分析目的・KPI・集計ロジックなどのデータ分析設計 ・生成AIを活用した分析業務の効率化、自動化 ・Codex、Claude Code、ChatGPTなどを活用したコード生成、分析支援、プロトタイプ開発 ・AIエージェントや生成AIツールを活用した業務改善・新しい分析手法の検討 ・データ分析・生成AI活用を通じた新規事業やプロダクト開発の支援 ●社員ブログ 社員記載ブログです。ご参考までにご確認お願いいたします https://www.primal-biz.co.jp/recruit ●CxO事例 https://x.gd/XEBRL ～分析・レポーティングだけでなく“創れる”人材へ～ 顧客の課題を発掘し、目的設定→運用設計→データ分析→改善提案まで一気通貫。さらにAI・ツール・DBで、レポーティングや業務を自動化し、事業の自走化を後押しします。そこから新規事業を共創する中心メンバーを募集。 ～新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に～ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 【入社～1年後の成長ステップイメージ】 社員の多くは元々新規事業立上げ未経験者ですが、採用面接から成長工程を意識しており、 下記ステップを着実に進めることで素早い成長を目指します。 (1)採用面接:面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修:成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き:クライアントの事業立上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え:クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立上げに向けたチーム作りを開始。

株式会社NTTデータ

大手飲料業界向けITプロジェクトにおいて、SCM(商品開発、調達管理、需給計画・生産・物流)領域の業務変革およびシステム刷新を、業務部門と連携しながら変革に資するシステム開発の上流から下流までトータルにコーディネートする役割を担っていただきます。 業務部門とともに課題を整理し、To-Be像を描く構想フェーズから、要件定義・設計・開発推進・リリース後の改善まで、プロジェクト全体を俯瞰しながら価値創出をリードします。 また、生成AIなどの先進技術や、NTTデータのグローバルリソース(海外グループ会社・ソリューション)を活用し、単なるシステム導入にとどまらない、次世代SCMの実現に向けた提案・実行に携わります。 ●主な業務内容は以下の通りです。 ・お客様事業部門との対話を通じた業務課題整理、構想策定(To-Be) ・SCM領域における業務変革・基幹刷新の企画、要件定義 ・お客様を含むプロジェクトメンバーのマネジメント ・プロジェクト計画策定および進捗・品質・課題管理 ・生成AI・データ活用を含めた業務高度化施策の検討・推進 ・海外グループ会社と連携したグローバルソリューション活用の提案、推進 ご経験・キャリア志向に応じて、将来的には複数案件の統括や、顧客に対するコンサルテーションの参画も可能です。

株式会社ギブリー

所属は人事部ですが、代表や経営統括部をレポートラインに、Giveryの中期経営戦略ビジョンの最も重要なKPIを追っていただきます。 社内のエンジニア専任執行役員やエンジニアマネージャーと密接に連携し、採用戦略の設計から実行までを担っていただきます。 また、経営統括執行役員と直接連携しながら、重要な意思決定や戦略立案に関わっていただきます。 主な担当業務 ●エンジニア採用の戦略立案から実行までの一気通貫運用 ・求人設計・採用要件定義 ・採用チャネル開拓・集客施策の企画実行 ・面接設計・評価基準の策定 ・オファー交渉からクロージングまでのリード ●DevRel活動の立ち上げと推進 ・技術広報戦略の策定・実行 ・開発者向けイベントの企画・運営 ・技術ブログの編集・執筆推進 ・技術カンファレンスでの登壇企画 上記に限らず下記のミッションを追うために幅広く業務を行っていただきます。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 主なミッション ・3カ年・300人エンジニア採用プロジェクト ・社長直下AI BizDevの組成 ・Givery AI Labでの自社開発環境整備 ・技術広報(DevRel、エンジニアマーケティング含む)の立ち上げ ・MANAのノーコード/ローコード案件の構築支援体制の拡大 ・グローバル展開に向けた東アジア拠点立ち上げ ・新卒エンジニア採用の強化(FY26は15-20名採用目標) 主な採用ポジション ・PMポジション ・AIエンジニア ・AIソリューションアーキテクト ・セールスエンジニア ・DevOpsエンジニア ・グローバル開発拠点の立ち上げメンバー ・新卒AIエンジニア 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 ●エンジニア採用・DevRelのエキスパート ・技術組織の採用戦略立案から実行までを統括 ・業界をリードするDevRel活動の確立 ●人事戦略/開発組織HRBP ・採用だけでなく、技術組織全体の人事戦略を統括 ・組織開発・タレントマネジメントの統括責任者へ ●経営への関与 ・Giveryの戦略のある意味最も重要なKPIを追っていただきます ・必然的に経営の関与へ

テイラー株式会社

本ポジションの役割 Professional Serviceのメンバーの一員として、プリセールスの段階からお客様の課題発見から課題解決の実装をしていただきます。または既存の案件を成功確率を最大化するために、お客様と共創しながらプロダクト開発を行います。そして、これらのご経験を活かし、Tailor Platformの進化に直接貢献していただきます。 具体的な業務内容 FDEとして期待される役割を自ら考え選択していただきます。 以下はその一例です。 ・多様なエンタープライズの業務にお客様と直接連携しながら深く入り込み、業務ドメインの迅速なキャッチアップを実施する ・お客様のビジネス課題を解決するための武器としてエンジニアリングスキルを活用・適応的に学習する ・優れたチームプレイヤーとして、提供するソリューションを通じてお客様の成長に貢献する ・直面したお客様の様々な問題に対する解決策を再利用可能な形で抽象化し、Tailor Platformの進化に貢献する 開発環境 ・ミドルウェア Auth0等のIDP, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・使用言語 Typscript, React.js ・フレームワーク等 Next,js, Playwright, vitest ・そのほか GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

IQVIAジャパン グループ

部署・チーム名 Technology Solutions – Customer Engagement IQVIAのTechnology Solutions部門では、ヘルスケア業界向けに最先端技術とパートナーシップを活用し、DXを戦略的に推進するパートナーです。 Customer Engagement部署では、企業の成長を支援するコマーシャル領域のソリューションを提供しています。Customer Engagementチームは以下の領域を中心に活動しています ●事業成長に直結するソリューション設計 日本独自開発のCRMソリューションを核とした統合型ソリューション(BI、AI、データ)の設計・開発・導入 クライアントの営業・マーケティング戦略を変革 ●最先端技術 x ビジネス戦略 AI/生成AIなどの最新技術を活用したソリューションの導入 AI/生成AI、データアナリティクスを活用し、顧客課題を解決する新しい価値創出 ●グローバル連携と日本市場特化の両立 グローバルのベストプラクティスを取り込みつつ、日本独自のニーズに応えるソリューションを開発 ●多様な専門家との協働 コンサルタント、エンジニア、データサイエンティストなどと連携し、戦略から実装まで一気通貫して支援 ヘルスケア業界のDXを率引する当社のCRM AI・BI・Dataを統合した次世代ソリューションの製品戦略をリードいただきます。単なる製品管理ではなく、市場分析から戦略策定、事業成長に直結する意思決定まで担うポジションです。 ●製品戦略 市場調査・顧客ヒアリングを通じた業務課題の収集 データ分析と市場動向を踏まえたCRM製品の競争力強化と新機能検討 ●製品ライフサイクル管理 製品企画から開発、導入、運用までの全プロセスの管理 開発チームとの連携による設計・開発推進 スケジュール管理と品質保証 ●提案・デリバリー支援 セールス/マーケティングチームとの協働による提案活動支援 製品機能・開発ロードマップの説明 導入後のサポート体制構築と運用状況の把握 ●テクノロジーとイノベーション AI、BIツール、データアナリティクスを活用した新CRMソリューションの構想策定 役割への期待 1か月目～3か月目:IQVIA各種製品、Tech製品の機能、Tech製品の開発ライフサイクル等のキャッチアップと提案支援 3か月目～6か月目:製品戦略、製品ロードマップの検討および製品ライフサイクルの管理 6ヶ月～1年目:チーム内、チーム外、社外とのコラボレーション強化 過去のプロジェクト事例 グローバル/ローカルCRM製品の導入事例多数 AI/生成AI製品の導入事例多数

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 生成AIを核に市場ビジネスの早い変化への対応とビジネスのアジリティ向上を実現する人材を募集します。 市場エリアでは、グローバル化・多岐にわたる市場金融サービスへの対応や、各国規制・セキュリティの順守など、システムへの期待の高まりとともに難易度もまた年々向上しています。 この期待に応えるべく、開発の様々な局面にAIを活用することで、品質・コストを最適化しながらスピードを実現する、業務変革をともにリードしてくれる仲間を募集しています。 MUITでは多様な領域でAI活用が加速しており、今まさに現場への浸透が進み始めていますので、銀行やMUITのAI推進部署の支援を受けながらAIスキルを活用して延ばす、やりがいのある成長機会が提供できます。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行及びMUFGグループの市場業務を支える以下システムの設計・開発・保守へのAI活用と浸透 ・為替予約の顧客チャネルシステム(国内、海外) ・為替電子取引・プライシングプラットフォーム ・為替資金、先物、通貨オプション、金利デリバティブ、債券等の社内業務システム ・情報系システム、規制報告・コンプライアンスモニタリングシステム ・リスク管理システム(市場リスク、信用リスク) (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 経験・適性に応じた役割をアサインし、アプリケーション開発をリード。 若年層は、AIによるコーディングやテストコード生成、デプロイ・テスト自動化等を中心とするAI活用の浸透を行っていただきます。 管理職層は、AI活用シーンの新たな発掘や未活用エリアへの導入サポートなど、市場エリアのAI拡大のリードを行っていただきます。 市場エリアの大きな特徴は、ユーザーと距離が近いことであり、自身の成果をユーザーから直接フィードバックを得られることで、達成感・やりがいが感じられます。 ユーザー部門でもAI活用が急速に広がっており、ユーザー・システム一体で取り組みが進められます。 【配属想定部署】 市場本部 【配属想定部署概要】 業務内容欄に記載のシステム群を全8部に分けて開発・推進。 いずれもビジネスパートナーと共に開発・保守を担当。 【配属想定部署の人員構成】 本部全体で、約200名のMUIT社員と、約500名のビジネスパートナー各社社員が協業する計700名規模の組織です。 【おもな関係者】 グローバルに広がるユーザー組織、IT組織、ビジネスパートナー、外部機関、そしてMUIT社内各部署の、それぞれのトップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで、幅広い人たちと協業しながら仕事を進めます。 国内金融機関の中でも常にフロントランナーとして道を開き、先進的なプロダクト、サービス、技術に挑戦する、各エリアのエキスパート達と切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。 【想定担当案件(例)】 ・為替予約の顧客チャネルシステム(国内、海外) 機能レベルアップ、海外拠点展開 ・為替電子取引・プライシングプラットフォーム プライス提供先の拡大 ・為替資金、先物、通貨オプション、金利デリバティブ、外国債券等の社内業務システム 新商品対応、ISO等制度対応、各国規制対応、基幹系システムの更改 ・情報系システム、規制報告・コンプライアンスモニタリングシステム AWS環境への準リアルタイムDB構築、データ利活用拡大、各国規制対応 ・リスク管理システム(市場リスク、信用リスク) 新商品対応、与信管理高度化、海外拠点展開

対話システムに関わる研究開発 ●具体的な業務内容 ・対話システム制御SW(C++) ・音響認識/画像認識/SLM/LLM(Python) ・プロンプト/シナリオ開発 ・セキュリティ 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

自動運転/自動駐車/自動バレー駐車/社室内監視システムにおける、ミドルウェア開発及びデバイスドライバ開発をご担当頂きます。 ●具体的な業務内容 ・画像系SoC/FPGAを活用したADASソフトウェアミドルウェア開発 ・新規採用SoC/McuでのOS選定からミドルウェア開発 ・カメラ、ADASセンサなどのデバイスドライバ開発 ・C, C++,Python ・JIRA,Redmine,Bitbucket,MATLAB,Simulink,CarSim,EA 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務