機械学習・データ活用 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

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 「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。

アクセンチュア株式会社

<SDET(Software Development Engineer in Test) > SDETとしてお客様に最適なテストオートメーションを提案・提供します。​ より高速・安定・堅牢なテストオートメーションの実装に向け、日々更新されるQAテクノロジーをキャッチアップする熱意と技術力が求められます。 ・​最適なテストオートメーション戦略の提案​ (テスト自動化だけではなく、導入効果の高いテストスイーツの定義、データ管理やDevOpsパイプライン設計も含む)​ ・APIテストオートメーションの設計・開発・保守 ・​UIテストオートメーションの設計・開発・保守 ●役割・期待 ・お客様の要望に基づいた適切なテストオートメーションの提案、適切なフレームワークの選択、テストオートメーションの開発および保守できる技術力 ・様々なチームやステークホルダーと連携して、テストオートメーション実装に必要な要件、ビジネスルール、データなどを定義する事ができる能力 ・クラウドやDevOpsと連携したテストオートメーションの高度化の実装ができる技術力 <プロンプト・エンジニア for SDET​> プロンプト・エンジニアとして従来の品質保証に対しLLMを用いた品質保証ソリューションの開発を推進します。 このポジションには要望や課題を解決する為のアルゴリズム設計からプログラム実装・展開まで行う技術力と熱意が求められます。 ・プロンプトエンジニアリングを用い設計評価・分析、ソースコード生成や品質予測・分析など実施し、品質保証の技術化を促進 ・​効果的なプロンプトの設計・最適化・評価 ・​開発や品質保証プロセスのエージェント化 ●役割・期待 ・お客さまの要望や課題を理解し、創造的なアイディアからアルゴリズム設計し、プログラム実装できる技術力 ・​チームでの協働を大切にし、積極的にコミュニケーションが取れる方 ・​LLMや関連する技術、アイディアに対する好奇心と学習意欲が高い方​

株式会社SaR

データエンジニアリング事業とデータ分析コンサルティング事業を担当。 データ基盤構築からBIツールを活用した分析まで一貫して対応し、クライアントのDX推進を支援します。 具体的には クライアントのローデータを整理し、データ基盤の構築からプラットフォーム設計まで一貫して対応。 BIツール(Tableau、Looker等)を活用した可視化、各企業に合わせたAI構築やデータ分析を通じて、クライアントの戦略立案を技術面からサポートします。 データドリブンな意思決定を支援し、ビジネス成長に直結する価値を提供する仕事です。

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】 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/)

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】 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

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。

コクヨ株式会社

データドリブン経営の推進がミッションです。 エンドユーザーが利用するためのデータ整備、データ・AI利活用のための環境整備と、環境を使っていくユーザーに対してのスキルアップの機会を提供します。 下記①、②が主な業務となります。 <①ビジネスサプライ事業のデータ分析基盤構築・運用・利活用促進> 1.データパイプラインの開発・運用 様々なデータソースからデータを収集し、データ分析基盤に連携し、ビジネスユーザーに提供するまでのETL/ELTパイプラインの構築 2.データ分析基盤内のデータ管理 データウェアハウスの設計・構築・運用、データの正確性・一貫性を保つためのデータ品質管理 3.データ分析AIエージェントの提供 データ分析基盤において、セマンティックレイヤーを整備し、それを活用するためのAIエージェントを開発し、エンドユーザーに提供 4.データ分析基盤の設計・構築・運用 ビジネスユーザーと協力しながらデータ活用による課題解決や価値創造につながるユースケースの実現とそれを可能にするデータ環境の整備 5.データ分析環境の提供 ビジネスユーザーやデータアナリスト・データサイエンティストが効率的にデータを分析するためのBIツールやAI環境の整備 <②コクヨグループとパートナー企業へのデジタルスキル向上支援> 6.KOKUYO DIGITAL ACADEMYでの技術支援 AI・IT・データに関する知識の獲得とスキル向上を目的としたプログラム(講座と実践)のテクニカルサポート 【部門について】 <データドリブン推進ユニット> データドリブン推進ユニットは2023年5月に発足し、コクヨ内でデータとテクノロジー利活用において最先端を走るチームです。 私たちは、開発とユーザーサポート活動のスピードと質を継続的に高めるために、アジャイル(スクラム)手法を導入しています。 2週間を1スプリントとし、スプリントプランニング(計画)、スプリントレビュー(成果確認)、レトロスペクティブ(振り返り)のサイクルを回しながら、日々の業務に取り組んでいます。 <組織構成> ①データテクノロジーグループ:ユニット長兼グループリーダー1名、メンバー2名(データエンジニア、データサイエンティスト) ②データアナリティクスグループ:グループリーダー1名、メンバー3名 他、コクヨの人材プログラムである「20%チャレンジ(全工数の20%を社内複業として別ミッションに充てる)」で参画しているメンバーが4名所属 【ビジネスサプライ事業について】 配属先となるビジネスサプライ事業は、文具や家具にとどまらずオフィスで使うものをトータルでお届けする流通事業を担っています。ニーズに合わせてサービスを多角化させながら、オフィス用品購入の効率化と販売店側の受発注業務の効率化をサポートしています。EC購買のニーズが高まっている法人向け通販市場をベースに継続的な事業拡大を目指しています。

株式会社SmartHR

「AI開発部」でAIプロダクトマネージャーを担当していただきます。 AI開発部は各プロダクトチームと連携しながら、AIを用いた機能を実験、実装、運用するチームです。将来的には学習パイプライン、各プロダクトで横断的に利用するデータ基盤の整備など、ML/LLMOpsにも取り組みます。 現在は具体的に以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・他社プロダクトとのデータ連携の効率化 ・書類からのデータ入力の効率化 ・タレントマネジメント関連データの分析高度化 AIプロダクトマネージャーの役割は、各プロダクトの解決しなければいけない課題を理解し「何をつくるのか」「なぜつくるのか」に責任を持ち、開発チームと一緒に「どのようにつくるか」「どう実現するか」を考え、推進していくことです。 具体的には以下のような活動を行います。 ・各プロダクトチームと認識を揃えるためのドキュメント作成やコミュニケーション、調整 ・中長期ミッション達成のためのチームの目標やロードマップの作成 ・新規のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・既存のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・共通モジュール、データパイプライン整備のための企画や設計、推進 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

Trust株式会社（トラスト）

当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

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】 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/)

Trust株式会社（トラスト）

本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

株式会社ABEJA

以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ●ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施 ・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 ●プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施 ・以下一例、スキルに応じて ・LLM/生成AIに関する技術検証 ・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証 ・新しいIoTデバイスの価値検証 ●各種スクラムイベントへの参加 ・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加 ・開発進行に関する議論に参加 ●サービスレベル改善と運用効率化業務(SRE業務)の実施 ・KAIZEN DAY(週1回)に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 ●その他の業務 ・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加 ・技術スタック一覧(StackShare)に基づいた開発や技術の選択と活用 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社ABEJA

ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 ・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) ・大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

株式会社ABEJA

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、大規模言語モデル(視覚言語モデルを含む)の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・大規模言語モデル(LLM)の開発・改善・研究 　-モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装 　-継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上 　-長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討 　-日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立 ・評価・ベンチマーク設計 　-日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用 　-オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知 　-ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策 ・開発基盤・データ基盤の整備 　-学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築 　-データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用 　-コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備 ・プロダクト/ソリューションへの接続 　-PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定 　-エンジニアと連携した商用実装(API化、周辺機能、運用設計)、クライアント環境での導入支援(オンプレミス含む) 　-業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善 　-再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　-技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　-メンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　-技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

AMBL株式会社

●具体的には ・AWSを用いたクラウド基盤構築・運用 ・クライアントとの技術要件調整、アーキテクチャ設計・技術選定 ・Terraform、CI/CD、Docker、k8s等を活用した自動化やDevOps導入支援 ・新技術やサービスのリサーチ・検証 ●プロジェクト事例 ＜業務改善データ分析基盤構築＞ 顧客のデータレイクをデータソースにデータマートを構築し、顧客の業務効率化を行います。またBIを構築したり、生成AIと連携させて顧客の意思決定をサポートするシステムの構築を行います。 ・工程:要件定義～保守 ・クライアント:医療・介護系企業など ・構成:PM、メンバー3名 ・AWSサービス:EC2、Lambda、Glue、RDSなど ＜住宅ローンアプリ基盤構築＞ 住宅ローン申込者が使用し、返済予定表や残高照会ができるアプリの基盤を構築。AMBLのアプリケーション開発チームと連携して基盤の構築を行います。 ・工程:要件定義～保守 ・クライアント:大手金融系企業 ・構成:PM、メンバー6名(インフラ2名) ・AWSサービス:EC2、RDSなど ＜店舗入退店および売上分析基盤構築＞ 弊社AIプロダクトの「AgenderCROSS」を活用し、監視カメラで取得した画像データから店舗の来場者数のカウントや属性を取得するデータ蓄積基盤の構築を行います。またその情報と売上データの可視化や販売活動の最適化を行うデータ分析基盤の構築も行います。 ・工程:要件定義～保守 ・クライアント:大手サービス系企業など ・構成:PM、メンバー20名

AMBL株式会社

AIの未来を、あなたと創る。経験も情熱も活かせる、AIプラットフォームエンジニア募集! 本ポジションでは、LLMやAIエージェントといった最先端の技術を駆使し、社会の変革を支えるAIサービスの基盤開発をリードしていただきます。 今回は、 微経験の方から経験者まで幅広く募集 しておりますので、お気軽にご応募お待ちしております。 単なる開発者ではなく、AIモデルを社会に届け、育てていく中心的な存在として、技術とビジネスの両面から事業を牽引する、やりがいのある仕事です。 具体的には ●AIエージェント開発: LangGraphやADKなどの先進的なフレームワークを活用し、自律的に思考・行動する高度なAIエージェントの設計・開発をお任せします。 ●MLOps/LLM-Ops: AIモデルをスムーズに本番環境へデプロイし、安定稼働させるためのMLパイプラインを設計・実装します。開発から運用、継続的な改善まで一貫して携わり、サービスの価値を最大化するプロセスを構築してください。 ●技術の社会実装: 画像解析、自然言語処理、数理最適化など、幅広い分野のAI技術を駆使し、お客様の複雑な課題を根本から解決するソリューションを提供します。 ●技術とビジネスの架け橋: 技術的な知見を活かし、事業の成長にどう貢献できるかを見極める力を養うことができます。技術とビジネスの両輪で、お客様と当社の成功を牽引してください。 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。

AMBL株式会社

顧客のビジネス課題解決を技術で支えるクラウドエンジニアを募集 AWSを中心にAzure、Oracle Cloudを用いたクラウド基盤の設計・構築・運用を担当。 また、kubernetesやDevOps領域の自社プロダクトにも携わっていただき、技術者としてのスキルを広げられる環境があります。Kubernetes、CI/CD、IaC(Terraform等)、DevOpsなど、モダンなクラウド技術スタックを実案件で使える環境です。 【具体的には】 ●AWS/Azure/Oracle Cloudを用いたクラウド基盤構築・運用 ●クライアントとの技術要件調整、アーキテクチャ設計・技術選定 ●Terraform、CI/CD、Docker、k8s等を活用した自動化やDevOps導入支援 ●新技術やサービスのリサーチ・検証 【プロジェクト事例】 <業務改善データ分析基盤構築> 顧客のデータレイクをデータソースにデータマートを構築し、顧客の業務効率化を行います。またBIを構築したり、生成AIと連携させて顧客の意思決定をサポートするシステムの構築を行います。 ・工程:要件定義~保守 ・クライアント:医療・介護系企業など ・構成:PM、メンバー3名 ・AWSサービス:EC2、Lambda、Glue、RDSなど <住宅ローンアプリ基盤構築> 住宅ローン申込者が使用し、返済予定表や残高照会ができるアプリの基盤を構築。AMBLのアプリケーション開発チームと連携して基盤の構築を行います。 ・工程:要件定義~保守 ・クライアント:大手金融系企業 ・構成:PM、メンバー6名(インフラ2名) ・AWSサービス:EC2、EKS、RDSなど <店舗入退店および売上分析基盤構築> 弊社AIプロダクトの「AgenderCROSS」を活用し、監視カメラで取得した画像データから店舗の来場者数のカウントや属性を取得するデータ蓄積基盤の構築を行います。またその情報と売上データの可視化や販売活動の最適化を行うデータ分析基盤の構築も行います。 ・工程:要件定義~保守 クライアント:大手サービス系企業など 構成:PM、メンバー20名 組織のミッション AI・データ領域と密接に連携できるクラウドポジション! AMBLにはデータサイエンス事業部やAI開発事業部があり、クラウドエンジニアとしてもそれらと横断的に連携. 生成AIと接続するアーキテクチャ設計や、データレイク/データマートの基盤構築、AIの推論環境のインフラ整備などにも携われます。 【ビジネス × 技術をつなぐ橋渡し役として活躍できる】 単なる技術者ではなく、クライアントのビジネスを“技術でどう支えるか”を考えられる立場. 生成AIとの連携や、データ分析基盤の構築など、「クラウド=土台」ではなく、“価値を生み出す仕組み”として携われるのがAMBLの特徴です。 あなたの挑戦が、AMBL、そして未来のクラウドソリューションを創ります。ぜひ、AMBLでチャレンジしてみませんか?

株式会社システナ

様々な業界の大手顧客を中心にIT戦略策定、システムの導入、業務改善、 社内のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進など、 IT領域における多様なコンサルティング業務に携わって頂きます。 仕事例①(メタバースプラットフォーム開発&支援) プロダクト開発全般の統括: 企画段階からリリース後の運用まで、プロダクト開発のすべてを支援します。 プロジェクト推進とチームマネジメント: スケジュール管理、タスクの割り振り、課題解決を通じてプロジェクトを成功に導きます。 AI駆動開発の導入と実践: 機械学習を活用した機能開発や、開発プロセスの自動化を推進し、効率化とイノベーションを追求します。 技術的な意思決定: システムのアーキテクチャ設計、最適な技術選定、および品質保証のためのテスト戦略を策定・実行します。 多様な関係者との連携: 開発チーム内外のエンジニア、デザイナー、ビジネス部門、外部パートナーと密に連携し、円滑なコミュニケーションを築きます。 仕事例②(自動運転/MaaS開発&支援) 自動運転・MaaSの事業企画と推進: 自治体や交通事業者と連携し、社会実装に向けた実証実験の企画・推進をリードします。 技術ロードマップの策定: 自社が保有する技術を応用・拡張し、将来的なサービス展開を見据えた技術戦略立案を支援します。 システム開発と実装: 自動運転やMaaSサービスに必要なシステムの要件定義、設計、開発、そして実証現場での実装までを一貫して担当します。 先端技術のR&D: 通信技術や映像伝送技術といった、サービスの根幹をなす要素技術の調査・研究開発を主導します。 事業化モデルの構築: 技術と市場ニーズを結びつけ、持続可能なビジネスモデルの検討と事業計画の策定を支援します。

株式会社NTTデータ

地域金融機関のユーザー利便性向上や業務効率化を実現するAI(生成AI含む)を用いたソリューションを提供するため、当社の保有資産/スキルや商品を(必要に応じて他社商品も)組み合わせて実際に形にしていく、これらに必要なプラットフォームの設計、構築、開発を行います。システムの基盤となる基本的なプラットフォームの設計、構築、導入または、各種技術やソフトウェアを用いたアーキテクチャの設計、構築、導入をお任せします。また、さらなるビジネス拡大に向けて、サービスを拡充していく必要があるため、企画から携わっていただくことも可能です。 具体的な仕事内容 ・システムの基盤となる基本的なプラットフォームの設計、構築、導入 または、各種技術やソフトウェアを用いたアーキテクチャの設計、構築、導入 ・開発協力会社や社内関連部門との連携・調整 ・新規ソリューション・サービスの企画、要件定義、設計

株式会社BuySell Technologies

【ご入社後に期待する成果】 ～6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待しています。その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。 ～1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。 【職務内容】 ・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画 ・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計 ・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進 ・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開 ・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 【あなたに提供できる価値】 ・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験 ・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境 ・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会 【キャリアパス】 ・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア ・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード ・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

イグニションポイント フォース株式会社

本ポジションでは、0→1フェーズにおける価値検証・技術検証から実際のプロダクト構築まで、事業立ち上げに幅広く関わっていただきます。 短期的な顧客価値のデリバリーと中長期的な持続的成長(技術負債のコントロールなどを含む)のバランスを取りながら開発を推進することが求められます。 具体的には AIエージェントの力を引き出し、プロダクト開発プロセス全体を効率化・高度化する役割を担っていただきます。具体的な業務は以下の通りです • AIエージェントを活用した新規プロダクト/機能の開発、プロトタイプ設計、実装、精度検証 • 要件定義・アイデア創出へのAIエージェント活用: 膨大なデータ分析に基づくインサイト抽出、革新的なアイデアの自動生成・提案 • 開発プロセスにおけるAIエージェントの導入・最適化 └コード生成、バグ検出、リファクタリング └テスト自動化、テストケースの自動生成 └CI/CD連携 • データ前処理、モデル構築、API連携: 大量のデータの管理・解析、機械学習モデルの構築と実装、実システムへの組み込み • 新技術の調査・評価と導入推進: 最新の研究論文や技術トレンドのキャッチアップと、プロダクトへの応用 • 開発成果の評価と改善活動: プロダクトの継続的な品質向上とユーザー体験(UX/UI)の設計支援および改善提案 • ビジネスサイドとの連携: 技術的な知見を活かしたソリューションの企画・提案、ビジネス課題の理解と解決策の提案

パーソルキャリア株式会社

●組織概要 データ・AIソリューション本部は、全社的なAI活用方針の策定やデータ利活用の推進、AIを活用したサービス・業務変革の実現を目的として、25年度上期に設立されました。 これまで各サービス・プロダクトごとに個別最適で推進してきたデジタル・データ戦略を全社視点で統合し、AIを競争優位の源泉として活用できる組織・仕組み・基盤づくりを推進しています。 また、パーソルキャリアが掲げる2030年に向けたIT中期経営計画においては、「独自データ資産の創出と活用による競争力強化」を重要戦略テーマとして位置づけており、本組織はその中核を担っています。 ●業務内容 本ポジションでは、全社または複数部門にまたがるAIプロジェクトについて、事業・業務上の課題を起点に構想を具体化し、実現方式の検討、プロジェクト計画、関係者との合意形成、開発・導入、本番定着までを一貫してリードしていただきます。 単に決められた計画を管理するのではなく、目的・成果指標・スコープ・推進体制を自ら設計し、不確実性の高い状況でも意思決定を促しながら、事業・業務成果につなげることを期待しています。 また、単発のAI導入に留まらず、以下に携わる可能性があります。 ・担当プロジェクトのロードマップ・実行計画へ具体化 ・AIユースケースの創出・評価 ・アーキテクトやエンジニアと連携した実現方式・基盤方針の検討推進 ・AIガバナンスおよびAI倫理の仕組みづくり ・AIエージェント(業務自動化・生産性向上)活用による業務変革推進 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成AIなどを活用した新規機能開発や既存サービス改善に加え、全社AI活用基盤整備や業務変革プロジェクトをPMとして推進いただきます。 ① 事業・サービスにおけるAI活用 ・生成AI・機械学習を活用した新規サービス、新機能、既存サービス改善 ・AIユースケースの企画、価値・実現可能性評価、開発・本番導入 ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題管理・進捗確認等) ② 業務AI化・AIエージェント活用 ・各部門の業務課題を起点とした業務プロセス再設計 ・AIエージェントを活用した業務変革、生産性・品質向上施策の推進 ・効果指標の設定、導入後の定着・効果検証・横展開 ③ 全社AIプラットフォーム・ガバナンス ・複数のAIサービスやAIエージェントを安全かつ効率的に利用するための共通基盤整備 ・AI活用に関するガバナンス、リスク管理、標準プロセスの整備 ・AIプロジェクトの再現性を高めるベストプラクティス・評価方法の標準化 得意領域やご志向に応じて、企画・構想フェーズから事業実装フェーズまで幅広く携わっていただきます。 ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL　など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、CloudFormationなど 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、CodePipeline、　など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど ※職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)​

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

フリー株式会社

●現状の課題/今後取り組みたいこと freee のデータ活用は長らくデータ分析が主軸でした。 しかし生成 AI の台頭により、データを資源とした活用ニーズは多様化・複雑化し、マルチプロダクト戦略のもとプロダクトを横断したデータ活用ニーズも急増しています。 私たちは 「AI Ready の正体はデータマネジメントである」 と考えています。 AI Ready とは、LLM に収まるコンテクストかつ解釈可能なレベルまで、高品質なデータが構造化・管理されている状態を指します。 これは AI 技術だけの問題ではなく、データマネジメントそのものの問題です。 freee は現在、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュ(Provider / Hub / Consumer)への変革期にあり、メダリオン 2.0(Bronze / Silver / Gold + Platinum)を共通言語に、全社プロジェクトを同時並行で推進しています。 本ポジションは、その中でも 「データを人とエージェントに届ける最終区間(ラストワンマイル)」 を担い、以下を推進します。 ・指標・ディメンションの一元管理とガバナンス LookML、BigQuery、dbtを用いて定義の一元化と変更管理を行う。 ・AI向けコンテキストの構造化 エージェントが参照可能なビジネス用語やメタデータを「AI-ready」な状態に整備する。 ・リモートMCPの設計・運用 社内外のAIクライアントに対し、セマンティックレイヤーやコンテキスト基盤を開放する仕組みを構築する。 ・回答品質の評価と改善サイクルの確立 正答率や解決率をロギングし、それを起点とした継続的な改善を行う。 ・評価駆動開発へのシフト 評価駆動開発への移行が進み、品質改善が人手の勘ではなくデータ(評価)で回るようになっている ・データプロダクトマネジメント 部門からの要望をインテークし、優先度付けや「作らない」判断を含めた製品マネジメントを担う。 ●業務内容詳細 freee の全社員が、エージェントとの対話だけで信頼できるデータに到達できる状態をつくる。 セマンティックレイヤーとコンテキスト基盤をユーザー需要から逆算して設計し、その回答品質をロギング・評価で計測しながら、分析エージェントとして届けきる。 具体的には以下を担っていただきます。 ・セマンティックレイヤー / コンテキスト基盤の整備 ・分析エージェント / リモートMCPの開発・運用 ・ ロギング・評価基盤の設計・運用 ・データプロダクトマネジメント ・ファシリテーション / 全社への浸透 ※会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

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

野村證券株式会社

●部の紹介、概要: 野村ホールディングスIT戦略部は、野村グループ全体で効率的なIT業務オペレーションを実現し、ITのグループ運営を確立するための活動を行っています。 また、野村グループ全般のビジネスを更にスケールアップするために、生成AI等の技術を起点としたデジタル化を促進し、人+AIによる新しいオペレーションモデルを企画・提案・推進します。 ●担当業務、責務: 野村ホールディングスのIT戦略部デジタル企画推進課では、生成AIの利活用を推進するAI CoE(Center of Excellence)、Technology Initiative Group、及びData Science Initiativeなど、先進的なテクノロジーを利活用し、ビジネス部門とのパートナーシップを通じて、様々なAI/DXサービスをビジネス部門と共同開発しています。 本ポジションでは、IT戦略部デジタル企画推進課の一員として、生成AIをはじめとする最先端技術を駆使した社内のDX推進と堅牢なITガバナンスの両面から当社の未来を作るための企画・推進する人材を募集します。 経営層との距離も近く、自身の提案がグループ・グローバルを含めた全社に影響を与えることに携わることができる環境です。 先進的な取り組みをリードし、野村グループ全体の変革を共に牽引していくことができるポジションです。 <主な業務> 生成AIの活用推進:生成AIを活用した新たなアプリケーションやサービス、社内向け研修等を各ビジネス部門やグループ会社と協働し企画立案・推進する ITガバナンスの構築・運営:セキュリティ、コンプライアンス、リスク管理やAI利用に関する社内審査を含むAIガバナンス体制の構築および運営、関係部門(ITガバナンス担当、リーガル・コンプライアンス・リスク管理部門、グローバルのAI推進・ガバナンス担当等)との折衝業務 AI関連プロジェクトマネジメント:ビジネス部門と連携したデジタルトランスフォーメーション(DX)推進、および関連プロジェクトの管理 先端技術調査:AIをはじめとする先端技術のリサーチや他社動向調査、ビッグテック・ベンチャー企業等有望な技術力を持つ企業との協業検討 経営層および他部門、グループ会社等ステークホルダーマネジメント:AIに関するステアリング・コミッティ、経営層向け定例等各種会議体の企画・運営