フレックス勤務 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

役割 AI/ML/LLMを活用したソリューションの設計・開発・運用を担い、クライアントの業務変革を技術面から実現する役割。 主たる業務 ●AI/ML/LLMモデルの実装・最適化 ●RAG・エージェント・ワークフローの設計・開発 ●API連携、アプリケーション開発、PoC構築 ●MLOps/LLMOps環境の設計・構築 ●データパイプラインの設計・実装 ●技術アーキテクチャの策定と技術選定

「資源・エネルギー・環境」「社会基盤」「産業システム・汎用機械」「航空・宇宙・防衛」の4分野を始めとする、IHIグループにおける本社および事業の各現場の業務プロセス変革や価値創出に向けた、データ整備や利活用に必要な基盤の整備に関する企画・設計業務をお任せいたします。会社としての重点施策に対する全体最適と、コングロマリット企業特有の課題に対する個別最適と、それぞれのプロジェクトにおいて、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、課題解決のためのデータ基盤づくりやAI活用に向けた仕組みづくりを担当いただきます。 ●今後のビジネスの目指す姿に照らした会社全体のデータ戦略の立案～仕組みづくり ●部門やデータサイエンティストなど他職種とのDXプロジェクトに対して関連する既存データを整備し、業務改善・DXにつなげるPoC、検証の支援 ●AI活用を前提としたデータ整備や仕組みづくり、継続的な最適化 実際の基盤構築はIHIの情報子会社やベンダーと進めて行きます。運用成果をもとに新たな仮説を構築し、戦略へ落とし込むサイクルを続けながら、よりスリムにデータが利活用できるような基盤の整備を進めて行きます。

経営メンバーの一員として、自社ドローン開発の技術戦略の策定から実行、グローバルでの量産体制の構築までをリードしていただきます。 1.全社技術戦略の策定と実行 ・経営戦略と連動した、中長期的なプロダクトロードマップの策定 ・市場ニーズ(測量、点検、農業、物流等)に基づいた、勝てる機体スペックの定義と開発推進 2.ハードウェア開発・量産化の統括 ・試作から量産(数千～数万台規模)へのフェーズ移行におけるQCD管理とプロセス構築 ・サプライチェーンマネジメント(SCM)の構築 3.グローバル展開の推進 ・海外グループ会社やパートナー企業との技術連携・統合 ・各国の規制見据えた技術戦略の立案 4.エンジニア組織のマネジメントと採用 ・ハードウェア、ソフトウェアが融合する開発組織の構築とピープルマネジメント ・「Terra Way」を体現するグローバルな技術チームの組成

「連結開示の未来を、私たちの手で定義する」 本ポジションは、約1,300社のソフトウェア導入実績と、約300社のBPOで培ったリアルな業務知見を掛け合わせ、連結決算業務の「あるべき姿(正解)」を定義し、プロダクトという形で具現化する役割です。単なる理論や思想を語るだけでなく、AI等の先進技術を駆使し、市場の生産性を飛躍的に高める「具体的な仕組み」を構築します。 (具体的な業務内容) ・プロダクト/サービス進化の最前線で、企画・設計・実装の各フェーズを横断的に牽引していただきます。 ・連結決算業務の「標準化」設計BPO事業部と連携し、属人化している決算業務の可視化・標準化を推進。 ・システムと業務運用の両面から、誰もが効率的に決算を遂行できる「最適解」のフローを設計。 革新的なプロダクト企画・要件定義ユーザーの声(VoC)やBPOの現場データをもとに、製品の改善ロードマップを策定。 ・AIを活用した新しい開発手法を取り入れ、連結会計システム「DivaSystem」および関連製品(Formula-X等)の機能要件を定義。 ・ソリューション戦略の策定市場環境の変化を先読みし、お客様の経理部門が抱える「付加価値の高度化」に応えるための、新しいソリューションモデルを企画・立案。

アプリケーションとAI(機械学習、生成AI、数理最適化、アルゴリズムなど)を融合し、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 ●AIとシームレスに連携するアプリケーションの全体設計、およびそのコンセプト策定を主導 ●AIモデルの特性を最大限に引き出すための、AIモデル内のアーキテクチャ設計と実装 ●AIとアプリケーション間の最適なインターフェース設計と、その継続的な改善・最適化を主導 ●LLMやAI-Agentの活用を前提とした、次世代の開発プロセスの構築 ●技術選定、設計方針の策定、コードレビューなど、チーム全体の技術力向上に貢献する役割 ●組織の成長戦略に基づき、技術的なロードマップ策定にも参画いただけます。 インフラ+LIFE+イノベーション インフラと社会を、その先へ グリッドは、サプライチェーン、電力、スマートシティといった社会インフラに対し、AI技術を用いて企業のデジタル化を支援する、日本国内では希有なテクノロジース上場企業です。国内でも数少ない独自プラットフォームの開発や、社会インフラ分野を中心に機械学習・強化学習などの最先端技術を用いたソリューションを提供することで、企業の様々な課題を解決してまいりました。 ▼インタビュー『CTOが語るGRIDの強みと展望 』 https://www.youtube.com/watch?v=3JSD_OU--dk AI系のスタートアップは今や様々な企業が多方面でビジネスを展開しておりますが、弊社が挑戦している領域は、人間が既にできることをAIに置き換えるのではなく、人間では容易に思いつくことができずに多くの時間を費やしてしまう計画業務を対象に、企業の事業全体に関わるような課題に対してAIを活用することで、顧客の課題解決を支援しています。 産業界のほとんどでは、需要供給、設備能力、天候その他の外的な要因も含む様々な要素を考慮した複雑な計画が組まれ、計画作成担当者はとても労力がいる作業を行っています。そこで、人間が策定するには非常に困難で複雑な計画業務をAIが瞬時に導き出し、社会インフラ分野の計画業務最適化に取り組んでいます。 2015年にAI事業を本格的に開始して以降、有り難いことに多方面から評価を頂いており、大手インフラ企業との協業プロジェクトを多数抱えるなど、国内外での注目度も高い企業として成長を遂げております。 ※プロジェクト例(一部紹介) ●グリッドが北海道電力と協業、AI・デジタルツインで火力・水力発電運転計画最適化へ https://ascii.jp/elem/000/004/085/4085443/ ●四国電力とAIベンチャー、発電計画を｢デジタルツイン｣で最適化するAI https://www.businessinsider.jp/post-255802 ●お客様事例:四国電力様_電力需給計画の最適化システム(動画) https://www.youtube.com/watch?v=9nc7oNDue4w ●“超アナログ”のタンカー配船計画、出光はどうやってデジタルツイン化したのか https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2009/28/news013.html グリッドの行動指針 ●高い人間性と高い専門性を両立した魅力的な人を目指す ●驚くような高い価値を提供することにチャレンジする ●One for all, All for one. 一人はみんなのために、みんなは一つの目標のために

テクノロジー組織が最大限に価値発揮をするための組織マネジメント活動や、事業戦略上の意思決定プロセスへの関与をお任せします。 ※ご経験やご志向を踏まえ、単一チームまたは複数チームのマネジメントを担っていただく想定です。 ・事業戦略やプロダクトビジョンにアラインした目標設定と目標達成マネジメント ・1on1や評価フィードバック等を通じたチームリーダーやマネージャー層の育成 ・事業・プロダクトのスケールを見据えた組織設計 ・日本語/英語の2言語を用いる組織において、生産性を向上させるための情報流通の企画・推進 ・エンジニア採用活動・社外広報活動の推進 ・CADDi Techカルチャーの浸透 ・その他、エンジニアリング組織の価値発揮を最大化するための問題提起や施策の企画・実行 開発環境 ・フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ・バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ・機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ・インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ・Event Bus:Cloud Pub/Sub ・DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ・Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ・API:GraphQL,REST,gRPC ・認証: Auth0 ・開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ・コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

当社が施設運営効率の向上を目的に展開するギグワーカープラットフォーム「Migakun(ミガクン)」のプロダクトマネージャーをお任せします。 Migakunは、フィットネスクラブ・コワーキングスペースなど無人・省人化ニーズが高まる施設向けに、清掃・受付・設備管理などのノンコア業務をギグワーカーで代替する、Photosynthの第二の事業の柱として成長中のサービスです。 本ポジションでは、市場・顧客ニーズの調査から、新規サービスのコンセプト策定・ビジネスモデル構築・プロダクト開発推進・サービスローンチ・改善まで、プロダクトのライフサイクル全体を牽引していただきます。経営層・事業責任者・社内外ステークホルダーと密に連携しながら、Migakun事業のプロダクト・事業開発の両輪を担う、事業成長のコアとなるポジションです。 ●具体的には ・市場調査と分析(顧客ニーズの把握/競合分析/市場トレンドの調査) ・サービス企画立案(新規サービスのコンセプト策定/ビジネスモデルの構築/収益計画の作成) ・プロジェクト管理(開発チームとの連携/スケジュール管理/リソース配分の最適化) ・ステークホルダーとの調整(社内関連部署との連携/外部パートナーやクライアントとの交渉) ・サービスローンチ準備(マーケティング戦略の立案/販促施策の企画/運用体制の構築) ・サービス設計・改善(ユーザーフィードバックの分析/KPIモニタリングと改善策の立案/継続的なサービス最適化) ●入社後にまずお任せしたいこと まずはMigakunのサービス・顧客・市場を深く理解していただいた上で、プロダクト開発の推進と、事業価値の創造という2つの軸を担っていただきます。 ①プロダクト開発の推進 開発チームと連携しながら、プロダクト化に向けたビジネス要件の定義から開発チームとのスケジュール・リソース管理まで、プロジェクト全体を主体的に牽引していただきます。 ②市場・顧客理解とサービス企画 顧客ニーズの把握・競合分析・市場トレンドの調査をもとに、新規サービスのコンセプト策定やビジネスモデルの構築、収益計画の立案までを担います。 ③GTM戦略・サービスローンチへの貢献 営業・マーケティング部門と連携したGTM戦略の設計や、ローンチに向けた販促施策・運用体制の構築にも携わっていただきます。 ④サービスの継続的な改善 ローンチ後はユーザーフィードバックの分析やKPIモニタリングを通じて、サービスの継続的な最適化を推進していただきます。

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定 　-プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ・Event Bus: Cloud Pub/Sub ・DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ・Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ・開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

●期待する役割 ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。 その後は、経営・CPO・プロダクトマネージャーと連携し、その時々で解くべき「最も手応えのある壁」に向き合っていただきます。 ●想定される業務例 ・戦略的プロダクトデザインへの推進　 成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定から情報設計・インタラクション設計・UI設計まで、難易度の高い課題をリードする。 ・組織全体へのデザインの浸透 セールス・カスタマーサクセスなど社内の様々なチームと連携し、ユーザー中心の視点を広げるとともに、各部門の顧客理解や現場知見をプロダクトに還元する。 部門横断のステークホルダーマネジメントを通じ、デザインの視点をプロダクト単体にとどまらない事業判断にも反映させる。 ・リサーチ主導のプロダクト戦略への貢献 ユーザーリサーチ・定性定量分析を自ら設計・主導してプロダクト課題を構造化し、プロダクトマネージャー・エンジニアと対等に議論しながらプロダクト戦略・ロードマップの意思決定に関与する。 ・デザイン組織の成熟化への寄与 課題解決を通じて次世代デザイナーを育成するとともに、デザインプロセス・意思決定フレームワークを整備し、チームの生産性とアウトプットの質を高める。 ●使用ツール デザイン:Figma コラボレーション:Slack、miro、Jira AIツール:Figma Make、Claude Design、Claude、Devin、Cursor、Deep Research(Gemini)

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やAIエージェント技術を顧客企業の業務プロセスに素早く組み込むため、Microsoft Power PlatformやCopilot Studioをはじめとするローコードツールを活用したシステム設計・構築・導入を牽引していただきます。 【具体的な業務イメージ】 ●ローコードツールを用いたハイスピード開発 Power Apps、Power Automate、Power BI等を用いた、企業の業務効率化・自動化・可視化を支えるアプリケーションやワークフローの設計および構築 ●Microsoft Copilot Studio等を活用したAIエージェントの構築 各種生成AIモデルや社内データと連携したカスタムCopilot(AIチャットボット/エージェント)の構築、および社内コミュニケーションツール(Teams等)への実装 ●業務プロセスの可視化とソリューション提案 コンサルタントと協働し、顧客が抱える複雑な業務フローを可視化(BPR/BPMN等)。 ローコードツールを活用し、いかに短期間で課題を解決できるかの実現可能性(PoC)検証とアーキテクチャ選定 ●パブリッククラウド(Azure/AWS)との連携および環境構築 構築したローコードアプリやAIエージェントが、顧客企業のセキュアな自社環境下で安定して動作するためのクラウドインフラ(Azure、AWS等)との連携設計・環境ガバナンスの構築 ●顧客の課題解決起点で行う要件定義および上流設計 顧客企業の「どの業務に課題があり、どうAIやローコードで解決すべきか」という本質的な課題の特定から伴走。 言われたものを作るのではなく、要件定義などの最上流工程から主体となってシステム設計へと落とし込みます。 **※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ** ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

エンタープライズ企業の課題解決に向け、技術のプロフェッショナルとして最前線でクライアントと向き合い、技術検証(PoC)から本番環境への実装、そして定着支援(イネーブルメント)までを一貫して担っていただきます。 <具体的な業務> ●顧客課題のヒアリングと要件定義:ビジネスコンサルタントと共に顧客の経営層や現場部門と折衝し、AIを活用したシステムアーキテクチャや技術的な解決策を策定。 ●プロトタイピングとアジャイル開発:生成AI(ChatGPT、Microsoft Copilot等)やLLMを活用したRAG(検索拡張生成)環境、AIエージェントのプロトタイプを高速で開発。 ●システム実装とインテグレーション:既存システムや社内データとのAPI連携、セキュリティ要件(特に金融機関等で求められるセキュアな専用環境)を考慮したシステム構築のリード。 ●技術的なフィージビリティ(実現可能性)検証とリスク管理。 ●プロダクト開発部門へのフィードバック:現場で得た顧客のニーズや知見を、自社SaaS基盤の改善や新規プロダクト創出へ還元(ワンプール制の強みを活かした連携)。 **※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ** ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。 特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 【具体的な業務イメージ】 ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。 必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。 セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

・情報セキュリティポリシーの策定、実施、アセスメント ・新規IT ツールの調査、評価、導入プロジェクトのリード ・社内簡易ツールの開発、改善、運用 ・社内セキュリティ教育プログラムの企画・実施 一緒に働くチームの特徴 ・プライム上場企業でIT 部門を統括経験があり、IT 戦略・プロジェクト管理に長けたメンバー(40 代後半・男性) ・前職でも部長級でシステム管理、DX ツール導入に取り組んでいるメンバー(30 代後半・男性)

当社が施設運営効率の向上を目的に展開するギグワーカープラットフォーム「Migakun(ミガクン)」の事業開発をお任せします。 Migakunは、フィットネスクラブ・コワーキングスペースなど無人・省人化ニーズが高まる施設向けに、清掃・受付・設備管理などのノンコア業務をギグワーカーで代替する、Photosynthの第二の事業の柱として成長中のサービスです。 本ポジションでは、Migakunの事業価値を最大化する事業開発担当をお任せします。 市場・顧客理解をもとに新規サービスのコンセプト策定・ビジネスモデル構築・GTM戦略の設計まで、事業開発とプロダクト開発の両軸を担っていただきます。 具体的には ・市場調査と分析(顧客ニーズの把握/競合分析/市場トレンドの調査) ・事業企画立案(新規事業のコンセプト策定/ビジネスモデルの構築/収益計画の作成) ・GTM戦略の設計と実行(営業・マーケティング部門との連携/販促施策の企画/市場投入に向けた運用体制の構築) ・ステークホルダーとの調整(社内関連部署との連携/外部パートナーやクライアントとの交渉) ・プロダクト開発への貢献(ビジネス要件定義/開発チームとのスケジュール・リソース管理) ・事業の継続的な改善(ユーザーフィードバックの分析/KPIモニタリングと改善策の立案/事業・プロダクト両面からの最適化) ●入社後にまずお任せしたいこと まずはMigakunのサービス・顧客・市場を深く理解していただいた上で、事業価値の創造とプロダクト開発の推進という2つの軸を担っていただきます。 ①市場・顧客理解とサービス企画 顧客ニーズの把握・競合分析・市場トレンドの調査をもとに、新規サービスのコンセプト策定やビジネスモデルの構築、収益計画の立案までを主体的に担っていただきます。 ②GTM戦略・サービスローンチの推進 営業・マーケティング部門と連携しながら、GTM戦略の設計からローンチに向けた販促施策・運用体制の構築まで、事業化の全体を牽引していただきます。 ③プロダクト開発への貢献 開発チームと連携しながら、事業要件をプロダクトに落とし込むビジネス要件の定義や、開発チームとのスケジュール・リソース管理をサポートしていただきます。 ④サービスの継続的な改善 ローンチ後はユーザーフィードバックの分析やKPIモニタリングを通じて、事業・プロダクト両面からサービスの継続的な最適化を推進していただきます。

Trackプラットフォーム上のスキルデータ基盤「Skill Data Cloud」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです 。 スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。 ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、Skill Intelligence Lab全体の技術・運用標準をリードしていただきます 。 ●スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します 。 ●Skill Data Cloudの設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します 。 ●スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します 。 ●ML/生成AIモデルの設計・実装・評価; スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します 。 ●MLOps基盤の設計・構築・運用:セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。 ●モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。 ●運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します 。 ●プロジェクトマネジメント:プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします 。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 ●開発環境・ツール ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる技術です ※支給PC:Windows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・プログラミング・スクリプト言語:Python ・クラウド・インフラ・コンテナ基盤:パブリッククラウド全般 、Kubernetes ・CI/CD・認証:CI/CD環境 、IAM (Identity and Access Management) ・MLOps・MLプラットフォーム:MLflow 、モデルレジストリ 、Feature Store 、実験管理ツール ・データ基盤:DWH (データウェアハウス) 、データパイプライン構築・運用

CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 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)

「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」のプロジェクトにおいて、PMの右腕となって推進サポート業務を行っていただきます。データ分析が得意な方には、RAG等の精度向上や分析関連プロジェクトでの調査・補助業務をお任せすることもございます。 ・プロジェクト計画立案や進行管理のサポート(WBS作成補助など) ・開発チーム(エンジニア、デザイナー、データサイエンティストなど)との連携・調整補助 ・ステークホルダーとのコミュニケーション補助(議事録作成やタスク整理など) ・プロジェクト進捗状況の簡易モニタリングとリスク管理サポート ・資料作成やデータ整理などのバックオフィス業務 ※経験やスキルに応じて、幅広い業務を割り振ります。将来的にPMとしてステップアップできる環境を整えています。 1日のスケジュール例 ※フルリモート勤務・フレックス制のため、コアタイム(13:00~16:00)以外はご自身で調整可能です! 09:30～ ログイン・Slackやメールの確認 10:00～ トレンド調査・情報収集 (AI関連の最新トピックをチェック) 10:30～ PJタスク進捗確認 (担当タスクの進行状況やフィードバック受け取り) 11:30～ お昼休憩 13:00～ チームMTG・PMとのWBS確認・資料作成 (共同で成果物のレビュー) 14:30～ お客様向け資料のドラフト作成や議事録整理 16:00～ データ分析・レポート作成 (得意な方は分析プロジェクトをサポート) 17:00～ チーム内共有・開発メンバーとの状況共有 18:00～ その日の作業内容まとめ、翌日のタスク整理 18:30～ 退勤 お客様事例 自動車・住設メーカー向けAIソリューション開発 生成AIを活用した業界特化型のソリューション開発を実施 ●自動車設計 ・テキストデータ、画像データから、3D図面の作成や新規自動車の提案をするAI ●商品提案 ・ユーザペルソナ情報、住宅情報など、ショールーム来訪顧客に対して、 ・顧客情報や会話から最適なプランを提案してくれるAIエージェントを構築 専用環境構築:大手銀行様 現場のニーズを踏まえた「適切な情報管理」「社内独自の文書やデータの取り込み」などの専用環境構築 ●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 ・全社員・役員向け生成AI研修 ・自社専用環境の構築・音声AIを活用した業務効率化 ●得られた成果 ・働き方改革拡大、DX人材育成、全社員の意識改革に貢献 社内プロダクトへのAI実装:弊社 ChatGPTを活用した法人向けプラットフォーム「法人GAI」や生成AIで業務を効率化するAIマーケティング支援ツール「マーケGAI」、デジタル人材育成プラットフォーム「Track」のAI機能実装 ●実施内容 ・ユーザペルソナ作成から商品開発や検索広告文作成などを提案するAI機能の開発

「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」のプロジェクトマネジメントを行っていただきます。 データ分析が得意な方には、RAG等の精度向上や分析関連プロジェクトをお任せすることもございます。 ・AI製品開発プロジェクトの計画立案、進行管理、リソース調整 ・開発チーム(エンジニア、デザイナー、データサイエンティストなど)との連携、調整 ・ステークホルダー(社内外)とのコミュニケーションおよび要件定義 ・プロジェクトの進捗状況のモニタリングとリスク管理 ・プロジェクト後のフィードバック収集と改善提案 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 1日のスケジュール例 ※リモート勤務・フレックス制のため、コアタイム(13:00~16:00)以外はご自身で調整可能です! 10:00~ キャッチアップ(Slackやメールの処理) 10:30~ トレンドキャッチアップ 11:00~ PJ進捗確認 12:00~ お昼休憩 13:00~ PM・ハンズオン作業(WBS作成・資料作成・開発業務) →セミナー用資料やお客様向けの資料、社内の作業管理など 15:00~ チームMTG、1on1 16:30~ お客様とのMTG 18:00~ MTGやPM業務・ハンズオン作業など 19:00 退勤 技術スタック ※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 ※支給PC:Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・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 案件例 <自動車・住設メーカー向けAIソリューション開発> 生成AIを活用した業界特化型のソリューション開発を実施 ●自動車設計 ・テキストデータ、画像データから、3D図面の作成や新規自動車の提案をするAI ●商品提案 ・ユーザペルソナ情報、住宅情報など、ショールーム来訪顧客に対して、 ・顧客情報や会話から最適なプランを提案してくれるAIエージェントを構築 <専用環境構築:大手銀行様> 現場のニーズを踏まえた「適切な情報管理」「社内独自の文書やデータの取り込み」などの専用環境構築 ●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 ・全社員・役員向け生成AI研修 ・自社専用環境の構築・音声AIを活用した業務効率化 ●得られた成果 ・働き方改革拡大、DX人材育成、全社員の意識改革に貢献 <社内プロダクトへのAI実装:弊社> ChatGPTを活用した法人向けプラットフォーム「法人GAI」や生成AIで業務を効率化するAIマーケティング支援ツール「マーケGAI」、デジタル人材育成プラットフォーム「Track」のAI機能実装 ・実施内容 -ユーザペルソナ作成から商品開発や検索広告文作成などを提案するAI機能の開発 ●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

仕事内容 生成AIが「使える人だけのもの」から「企業全体のインフラ」へと変わる転換期に、テクノロジーだけでなく“人・組織・業務の変化”まで含めて設計するシニアPdMを募集します。 このポジションの醍醐味は、プロダクトを作ること自体が目的ではなく、顧客企業の現場に入り込み、行動変容・意思決定・コラボレーションの仕方を変え、組織が強くなるプロセスをプロダクトで実装できることです。HR/組織開発領域に関心がある方にとっては、「制度・研修・コミュニケーション設計」だけでは届きづらい変化を、プロダクトとデータの力で加速させるチャレンジになります。 本ポジションは、0→1と1→10フェーズにおけるプロダクト戦略・顧客価値検証・開発推進をリードし、プロダクトの勝ち筋を作る役割です。プロダクトの形は固定せず、顧客課題と検証結果をもとにスコープや提供価値を進化させていきます。 主な業務内容 ・顧客課題の探索(現場観察・業務理解・ステークホルダーの合意形成)と、提供価値・ターゲット・ユースケース仮説の構築/更新 ・中長期ロードマップ、KPI、優先度の策定と意思決定の推進(プロダクト指標に加え、導入定着・行動変容・業務成果の指標化も含む) ・PRD作成、要件定義、仕様策定、リリース判断を含む開発プロセスの推進(スクラム等) ・生成AIを活用した業務オペレーション/プロセス設計(社内外)と継続的な改善 ・ドメインエキスパート(業務側)と開発チーム(エンジニア/デザイナー)間のコラボレーション設計・合意形成 ・必要に応じて、価格/パッケージ、導入・運用設計、エンタープライズ要件(セキュリティ/権限/監査等)の論点整理 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 全社AI活用推進・研修支援 社員数約1.4万名(グループ計約2.5万名)の大手物流企業様において、全社員が生成AIを使いこなせる組織変革をご支援。 年間に渡り生成AIを全社員で活用、研修プログラムを設計・実施し、生成AIを日常で活用及び業務で活用できるAIエージェントを内製構築できる社員様を拡大伴走中。 入社時にお任せしたいこと ・顧客の現状を深く理解した上での、AIドリブンな戦略方針の提言 ・未来の企業活動のあるべき姿を見据えたプロダクト構想の立案、およびチームのリード 応募要件 必須スキル ・B2Bプロダクトにおけるプロダクトマネジメント経験 ・不確実性の高いフェーズ(0→1、または大きな方向転換を伴う1→10)で、課題探索〜価値検証〜開発推進までを主導した経験 ・スクラム等のアジャイル開発で、エンジニア/デザイナーと協働しながら意思決定・優先度付けを行った経験 ・複数のステークホルダー(経営/営業/CS/開発等)を巻き込み、合意形成しながら前進させるコミュニケーション力 ・データ/定性情報をもとに仮説検証を回し、KPI設計・改善サイクルを運用した経験

タイミーのデータマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。 現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験 を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案 にあります。 ・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング) ・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ ・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割) ・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進 ・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進) ・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備 ・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案 ●技術スタック ・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・勤怠に関する情報 ・レビュー / 評価情報、アプリインストールなど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・各種マスタデータ など

●入社後～中期的にお任せしたいこと 本ポジションでは、AWSを活用したシステム基盤・データ基盤案件において、プロジェクトリーダーとして案件全体をリードしていただきます。 中期的には、構築に留まらず、SRE/運用保守を含めた改善提案、データ&AI領域への拡張、サービス化への関与を担い、技術×ビジネスの両面で価値創出できる人材としての活躍を期待しています。 【主な業務内容】 ご経験やスキル、適性に応じて①～④の中でいずれかをお任せします。 ①AWS基盤構築・モダナイゼーション ・既存システムのAWSへのリフト&シフト ・最新AWSサービスを用いた基盤最適化/コスト最適化 ・Webシステム/業務システムのインフラ設計・構築 ②データ基盤・データ&AI領域 ・データ基盤(DWH/データレイク)の設計・構築 ・データパイプライン/ETL処理の設計・構築 ・データ利活用基盤のアーキテクチャ設計 ・PoC実施およびアセット化(サービス展開) ③プロジェクトマネジメント ・プロジェクト計画/進捗/品質/コスト管理 ・顧客折衝/課題抽出/改善提案 ・提案活動(オファリング型ビジネス) ・チームマネジメント/メンバー育成 ④SRE/運用改善 ・運用保守を含めた全体最適化 ・SRE/ITSM観点での改善提案 ・運用サービスの標準化・サービス化 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

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

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

【概要】 AWSを活用したアプリケーションの設計やサーバーレス開発におけるプロジェクトマネージャー/プリセールスとしてご活躍いただきます。 プロジェクトの期間は、短期から運用を含む長期まで幅広く、技術領域もサーバーレス環境でのアプリ開発からインフラ構築まで多岐にわたります。 最新技術を検証しながら活用し、多種多様な規模の案件を対応しながらも、働き方やキャリアを大事にしたい方はぜひご検討ください。 【具体的な仕事内容】 プロジェクトの計画・立案・実行・完了に至る一連の業務を担当していただきます。具体的には下記のとおりです。 ●提案書の作成 ●要件ヒアリング ●プロジェクト計画の策定 ●プロジェクト管理 ●AWSをつかったアプリケーションの設計 上記に加えて、少人数で行う案件では、手順書や設計のレビュー、技術的なリードをしていただく場合もあります。 また、導入後の運用最適化を支援する案件では、新しい技術やコスト削減の提案を行うプリセールス的な立ち位置としても活躍していただきます。 (雇入れ直後)アプリケーションサービス業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務 【組織構成】 <アプリケーションサービス部> ●ミッション:『サーバーレス』を『OSレス』のアーキテクチャと定めたシステム開発の実現 ●メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課3+教育課1)、課員49名

【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

●入社後～中期的にお任せしたいこと 【主な業務内容】 AWS・Azure環境におけるシステム構築案件のアサインを想定しています。 物流・小売業界を中心としたお客様の基幹システムに対し、クラウド基盤の設計・構築からアプリケーション開発、要件定義など上流工程まで幅広く携わっていただきます。 また、生成AIツールを活用したAI駆動型開発にも取り組んでおり、Claude・Kiro等を活用実施も進めております。 ご経験に応じて、要件分析・アセスメント/要件定義/アプリ開発設計/プログラム/テスト/運用保守/PL補佐など最適なポジションからスタート可能です。 上流工程未経験の方でも、経験豊富な先輩社員のフォロー体制が整っているため、実務を通じてスキルアップいただけます。 将来的には、クラウドアーキテクトやPL/PMとして、案件推進や技術選定などにも挑戦いただける環境です。 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

大規模リアルタイム意思決定システムのソフトウェア開発業務 【具体的には】 1.システム設計支援、ソフトウェア要求分析、設計、製作、艦上での実用試験までの一連の開発 2.次世代システム向け開発及び既存システムの能力向上のための最新技術の調査・適用検討 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 【OS】Linux、Windows 【言語】C/C++、C#、VBA 【開発ツール】 GitLab、Jenkins、Docker/Podman/Kubernetesなど各種OSSツール

※こちらのポジションは、DeNA AI Linkへの出向となります DeNA AI Link は「AIで、日本企業の生産性向上を支援する」をミッションに掲げ、DeNAグループの技術・事業開発力を活かしてエンタープライズ向けAIサービスを展開しています。 リーダーズAI は、DeNA AI LinkとTHAが共同開発する次世代の組織変革プロダクトです。経営層・事業リーダーの思考・判断基準をAI化し「理想のリーダー」を組織内に実装することで、企業理念・戦略・文化に基づいたアドバイスを24時間365日、全社員が受け取れる環境を実現します。ビジネスチャットツールから気軽に相談できる設計で、物理的・時間的制約を超えてリーダーの知見を組織全体へ届けます。インタビュー・社内資料の学習・精度調整を含め約3ヶ月での導入完了を強みとしており、大手企業の意思決定の質とスピード向上に貢献します。 本ポジションでは、リーダーズAIのPdM として、プロダクト全体の方向性を担いながら、GTM戦略・グロース領域の推進、プロダクトUXの磨き込み、AIヒアリング機能の組み込みといった大きなイシューを主導していただきます。 私たちのチームは「早く・たくさん動く」を文化として体現しており、PdM自身がClaude Codeで開発するのが当たり前の、AIネイティブな開発スタイルを追求しています。 ●職務内容詳細 ・GTM戦略の立案・実行:ターゲット企業セグメントの設定、セールス・マーケティングとの連携、導入ハードルの分析と改善施策の仮説検証 ・プロダクトUXの設計・改善:ChatUI・ダッシュボード等のコンテキストUX設計、フィードバックループの仕組み化、KPIモニタリングと改善サイクルの推進 ・AIヒアリング機能の企画・実装推進:LLMアプリ設計・プロンプト設計・RAG構築に関する要件定義、開発チーム(Webフロント・サーバーサイド)へのディレクション ・AIネイティブな開発設計:プロダクト開発の各フェーズで「どこをAIに任せ、どこは人が動くべきか」を設計し、AIエージェントを積極的にチームワークフローへ組み込む ・ステークホルダー調整:事業責任者・エンジニア・デザイナー・外部パートナー・顧客との仕様合意・優先度決定 ・導入・運用設計:エンタープライズ顧客への導入フロー設計、運用定着支援の仕組み化 ・プロダクト戦略策定:中長期ロードマップの策定・アップデート、競合・市場分析に基づく意思決定 ・知見の組織還元:業務で得た学びや失敗を他チームへ積極的に展開し、組織全体のプロダクト開発力を底上げする 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務