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従業員数100名〜1000名未満 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 308 件

271~300件を表示

2512【Corporate Headquarters||IT & Security||コーポレートIT】 コーポレートIT

社内SE

正社員

ミッション 介護業界トップクラスメディアプラットフォームを支える弊社の業務ITインフラの構築と運用を通じて、社内の生産性向上と事業成長を加速させることがミッションです。テクノロジーの力で社内外のステークホルダーに新しい価値を提供し、介護業界の変革に貢献することを目指します。 業務概要 社内のITコンサルタントという立ち位置で主体性をもってプロジェクトをリードし、社内の情報システム系の業務を、ゼロベースから考え設計・実装から運用までを責任をもって推進していただきます。まずはプレイングマネージャとして実務を含めて担っていただき、事業成長と連動してコーポレートIT組織拡大のための組織設計、採用活動を行なっていただきます。 具体的な業務内容 ・全社的なAI活用の推進と各部門で生まれたプロトタイプの磨き込み/標準化 ・IT資産(SaaSアカウントやPC等デバイス)の調達、管理、運用 ・資産ライフサイクル管理(導入から廃棄まで) ・ID管理とアクセス制御など情報セキュリティ管理、運用 ・クラウドサービス利用ポリシー策定 ・クラウドリソース管理とコスト最適化 ・MDMツールの管理、運用 ・エンドポイントセキュリティ対策 ・PCのキッティング業務(自動化や効率化、外注先ディレクション) ※管理+必要に応じて実務対応 ・社内ヘルプデスク業務(ドキュメント化やBotによる自動回答化なども含む) ※管理+必要に応じて実務対応 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

600~1,300万円

東京都(渋谷区)

生成AI・LLM

育児支援制度あり

カジュアル面談可

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

株式会社クーリエ

株式会社クーリエ

生成AI・LLM

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

リモート可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

AWS

MySQL

機械学習

BigQuery

Python

Google Cloud Platform(GCP)

生成AI・LLM

Snowflake

Amazon Redshift

Microsoft Azure

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

プロダクトアーキテクト

システムアーキテクト

正社員

金融庁(EDINET)や東証(TDnet)が公開する最新のXBRL(財務報告用言語)仕様を読み解き、SaaS『WizLabo』の核となるデータ構造や機能を設計するポジションです。 制度改正という「変化」を、プロダクトの「競争優位性」へと変換する司令塔として、難解な開示ルールを直感的なUXへと昇華させる重要な役割を担います。 【具体的な仕事内容】 「何を、どう作るか」という製品価値の定義に特化し、以下の業務を推進いただきます。 ●次世代仕様の解析(インテリジェンス): 金融庁等の公開前情報や技術資料を早期に分析し、製品への影響範囲を特定。 ●製品設計と要求定義: 「どのようなデータ構造を持ち、どんなロジックで検証するか」という骨組みを設計。複雑な仕様をエンジニアが迷わず実装できる精緻な仕様書へ変換。 ●UXの追求: 難解なXBRLをユーザーが意識せず、容易に操作・出力できるための仕組み(抽象化ロジック)を考案。 ●アーキテクチャ検証: 生成されたデータが正規仕様に準拠しているか、製品としての整合性が保たれているかの最終検証。 ●AI活用の推進: GeminiやNotebookLMを活用し、膨大な技術ドキュメントの解析や要約を効率化。 ※企業の機密情報を取り扱いますので個別銘柄の株式の取引は出来ません。 ※採用時とその1年毎に身元保証人を付した機密情報漏えい防止のための誓約書を提出頂きます。 ※副業は機密性の高い情報を取り扱うため、原則禁止とさせて頂いております。

600~750万円

東京都(豊島区)

生成AI・LLM

Python

React

HTML

従業員数100名〜1000名未満

2512【Corporate Headquarters||-||CIO(Chief Information Officer)】 CIO(Chief Information Officer)

コーポレートIT

正社員

CIO(Chief Information Officer)のミッション 経営戦略とIT戦略を高度に融合させ、攻めと守りの両輪を回すことで企業価値を最大化します。テクノロジーを単なるインフラとしてではなく競争優位の源泉と定義し、全社的なDX推進とガバナンス強化を通じて、事業の非連続な成長と社会課題解決の基盤を構築します。 CIO(Chief Information Officer)の業務の概要 CEOやCFOの戦略パートナーとして、中長期的なITロードマップの策定から実行まで全責任を負います。ビジネスOSの設計者として、事業拡大に耐えうる強固なインフラ構築と、イノベーションを生むための組織変革を同時に推進します。 CIO(Chief Information Officer)の具体的な内容 経営とITの融合: 経営戦略に基づいたIT中期経営計画の策定およびROIの最大化 ●IT推進/統括 ・全社的なDX推進の旗振り役(レガシー刷新、業務プロセス改革) ・データドリブン経営を支える基盤構築(BigQuery等を用いた分析基盤の統合) ・生成AI等の新技術導入による生産性向上と競争優位性の確立 ・ITガバナンスの構築および内部統制の強化 ・情報セキュリティ戦略の立案とCISOと連携したリスク管理体制の構築 ・クラウド移行戦略(AWS等)の策定とインフラコストの最適化 ●組織マネジメント ・エンジニア組織および情報システム部門の統括・評価・採用 ・外部ベンダー/パートナーの戦略的ソーシングとコントロール ・大規模アジャイル(SAFe)導入などによる開発組織の生産性向上 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

1,500~3,000万円

東京都(渋谷区)

生成AI・LLM

BigQuery

AWS

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

Forward Deployed Engineer(FDE)|技術共創室

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●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。

1,000万円~

東京都(港区)

Slack

生成AI・LLM

機械学習

Python

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

英語活用

リモート可

フルフレックス

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

【SWX_AS】プロジェクトマネージャー/サーバーレス開発PJ担当

クラウドエンジニア

正社員

【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

750~1,200万円

東京都(新宿区揚場町)

AWS

生成AI・LLM

資格取得支援制度あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

2512【Product Development||-||CTO(Chief Technology Officer)】 CTO(Chief Technology Officer)

CTO

正社員

ミッション CTOとしてテクノロジーの力を最大限に活用し、介護・ヘルスケア領域のプラットフォーム事業において革新的なソリューションを生み出すことがあなたのミッションです。ビジネス戦略と技術戦略を融合させ、当社のプラットフォームビジネスを次のステージへと導くことを期待しています。また、技術部門の変革を主導し、最先端のテクノロジーとベストプラクティスを組織に浸透させることで、持続可能な競争優位性を確立していただきます。 業務概要 CTOとして、当社のテクノロジー戦略の立案・実行を主導していただきます。既存サービスの強化と新規プロダクトの開発を通じて、介護・ヘルスケア領域におけるデジタルトランスフォーメーションを推進します。また、技術部門のリーダーとして、エンジニアチームの育成・強化にも携わっていただきます。 具体的な業務内容 ・事業戦略と連動した中長期的な技術戦略の策定とロードマップの作成 ・新規プロダクトの技術選定、アーキテクチャ設計、および構築の指揮 ・既存プロダクトのスケーラビリティ向上とパフォーマンス最適化 ・AI/機械学習技術の導入による、データドリブンな意思決定プロセスの確立 ・事業成長のスピードを維持しながら技術的負債の解消への実現 ・クラウドインフラストラクチャの設計・運用・最適化 ・アジャイル開発手法の導入・改善によるプロダクト開発プロセスの効率化 ・技術部門の組織設計、人材採用、および育成プランの策定・実行 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

1,800~3,000万円

東京都(渋谷区)

生成AI・LLM

PHP

機械学習

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

【AIプロジェクトマネージャー候補】生成AI・RAG・自律型エージェントを社会実装する技術リーダー

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。 現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 ●案件事例 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ●入社配属部署(AIビジネス部) AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。 機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。 現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。 管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。 変更の範囲:会社が指定した場所

-

東京都

AWS

生成AI・LLM

機械学習

RAG

MLOps

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

オンライン面接完結

内定まで2週間以内

リモート可

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

【データ利活用部】データアナリスト/ジュニア

データアナリスト

正社員

●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走(おもてなし分析)を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出(SELECT、JOIN、GROUP BY等)および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化(ダッシュボード構築) ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客(または社内)への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

350~600万円

東京都

SAS

AWS

TensorFlow

生成AI・LLM

BigQuery

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

Java

Oracle

PostgreSQL

Elasticsearch

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

業界未経験歓迎

オンライン面接完結

リモート可

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /

エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
希望条件を伝えて、求人を提案してもらう

AWS

Salesforce

生成AI・LLM

AWS Lambda

Java

JavaScript

Oracle

React

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

IPO準備中

【上流SE/開発リード候補】Webシステムのスクラッチ開発・DX推進|要件定義・技術選定・設計から参画|上場企業グループ/年休125日

テックリード

正社員

金融(クレジット・メガバンク)、流通、サービス、製造業などの業務システム開発プロジェクトに参画いただきます。 Webアプリケーション開発を中心に、スキル・経験に応じて設計~実装フェーズを担当していただきます。 上流工程から設計・開発・レビュー・推進まで一貫して携わることができる環境です。 担当領域は、ご経験や志向に応じて、技術リード寄り・マネジメント寄りのいずれにも調整可能です。 案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。 また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。 ●仕事内容例 ・顧客との要件定義、課題整理、技術的提案 ・アーキテクチャ設計、技術選定 ・Javaを中心としたWebアプリケーションの設計、開発、コードレビュー ・フロントエンド/バックエンドの設計方針策定 ・開発チームの技術リード、進行管理、品質管理 ・若手育成、標準化、ナレッジ共有の推進 ・志向に応じた、組織づくりやマネジメントへの関与  など

610~755万円

東京都(港区)

C#

AWS

Salesforce

Python

Microsoft Azure

Java

JavaScript

生成AI・LLM

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

IPO準備中

シニアテックリード【AI Powered Worker事業】

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

PKSHA Technologyは、AIとソフトウェアの力で社会をより良くしていくことを目指し、事業領域を拡大しています。 PKSHAでは、BPOや人材プラットフォームのようなサービス事業と独自のAIプロダクトを組み合わせて社会に新しい価値を提供していく「AI Powered Worker事業」を新たに立ち上げ、ビジネス・技術メンバー一体となって社会・顧客・ユーザーへの新たな価値実現に向き合っています。 具体的には、サーキュレーション(プロフェッショナルワーカーのプラットフォーム)やトライアンフ(採用BPO)といった企業がグループインし、現在AIを組み合わせた新たな事業価値を創出する様々な取り組みを進めています。 このポジションでは、シニアテックリードとして、グループインしたHR領域の企業の価値を最大化するために、既存事業のオペレーションやプロダクトにAIを迅速に統合し、事業価値を向上させるAX(AI Transformation)チームの取り組みを主導していただきます。 既存組織の技術課題を把握し、適切な場所・タイミング・方法でAIを導入し、事業や組織の刷新を含む技術戦略を策定し、実行していただきます。 【具体的な業務内容】 ●既存事業の技術資産の把握、AI実装による事業価値向上に向けたロードマップの策定 ●既存システムへのAI統合に伴うアーキテクチャ設計・技術選定 ●エンジニア採用戦略の立案・実行 【技術スタック】 本ポジションでは、フェーズや課題に合わせて技術選定の裁量をお持ちいただきます。 一般的な想定ケースとして、レガシーな環境からモダンな環境への移行やアーキテクチャ設計を推進していただきます。

700~1,500万円

東京都(文京区)

生成AI・LLM

機械学習

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

リモート可

従業員数100名〜1000名未満

シニアテックリード【CEO室】

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

PKSHA Technologyは、AIとソフトウェアの力で社会をより良くしていくことを目指し、事業領域を拡大しています。CEO室では、M&Aを通じてグループに加わった企業の事業成長を加速させる「AI駆動バリューアップ」を推進しています。このAI駆動バリューアップを牽引する中核メンバーとして、共に社会に大きなインパクトを与えませんか? このポジションでは、シニアテックリードとして、グループインした企業の価値を最大化するために、既存事業のオペレーションやプロダクトにAIを迅速に統合し、事業価値を向上させるAX(AI Transformation)チームの取り組みを主導していただきます。 既存組織の技術課題を把握し、適切な場所・タイミング・方法でAIを導入し、事業や組織の刷新を含む技術戦略を策定し、実行していただきます。 【具体的な業務内容】 ●M&A先企業の技術資産の把握、AI実装による事業価値向上に向けたロードマップの策定 ●既存システムへのAI統合に伴うアーキテクチャ設計・技術選定 ●CEO室およびM&A先企業のエンジニア採用戦略の立案・実行 【技術スタック】 本ポジションでは、フェーズや課題に合わせて技術選定の裁量をお持ちいただきます。 一般的な想定ケースとして、レガシーな環境からモダンな環境への移行やアーキテクチャ設計を推進していただきます。

700~1,500万円

東京都(文京区)

生成AI・LLM

機械学習

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

リモート可

従業員数100名〜1000名未満

【PKSHA Technology】ソフトウエアエンジニア_AI Research&Solutionカンパニー

クラウドエンジニア

正社員

AI技術を核としたアプリケーション開発に携わっていただきます。多様な業界・業種のお客様に対し、ビジネスデベロッパーやアルゴリズムエンジニアといった専門家と連携し、企画提案から開発、そして運用まで、プロジェクト全体を一貫してリードしていただきます。 プロジェクト例 ・大手金融機関における次世代コンタクトセンターの構築 ・国内クレジットカード決済流通網のうち約10兆円の規模を支える不正利用検知の提供 ・大手教育事業者における生徒一人ひとりに合わせた最適な問題を出題する次世代型教育アプリの共同開発 ・大手金融機関における膨大な問い合わ対応を効率化するLLMを活用した対話型エージェントの構築 ・大手小売企業の業務効率化を加速する需要予測やシフト最適化ソリューションの提供 技術スタック ●利用言語 Python、TypeScript ●クラウド AWS、Azure ●バージョン管理 Git (GitHub) ●CI/CD Github Actions ●インフラ Docker、Terraform、AWS CDK ●ドキュメント管理 Notion ●コミュニケーション Slack ●AIツール Github Copilot、Cursor、Claude 等  ※月額3万円会社負担 ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません

700~1,300万円

東京都(文京区)

Terraform

Slack

AWS

TypeScript

Notion

生成AI・LLM

機械学習

Python

GitHub

GitHub Actions

Microsoft Azure

Docker

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

グループ長(アド)

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

●具体的な仕事内容 アドバンストテクノロジー事業部のグループ長として、Webフロントエンド(React/Vue.js)、バックエンド(Go/Node.js/Python)、クラウド(AWS/GCP)等を活用したモダンな開発プロジェクトの統括をお任せします。 10〜20名程度のエンジニアやリーダー/マネージャーを束ね、プロジェクトの成功とメンバー育成をリーディングいただきます。 <プロジェクト管理> 進捗・品質・予算管理、および顧客との折衝(超上流工程から参画)、アップセル <技術選定・アーキテクチャ設計> 現場のテックリードと連携した最適なソリューションの提案 <組織マネジメント> メンバーの評価、1on1、キャリア開発支援 ●システムアイの特徴 ・全役員がエンジニア出身 代表含む役員全員が技術者です。 モダンからレガシーまで技術に精通しているボードメンバーとともに、PJ推進をリードいただけます。 ・ボトムアップ文化 代表のパーソナリティとしてもボトムアップを歓迎しており、自らの発信をもって事業部長とダイレクトに議論し、会社の未来を形作ることができます。 決まった枠組みを回すだけでなく、必要に応じて新たなトライができる裁量の大きさがあります。 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。 新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。 良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。 開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。

800~1,200万円

東京都(中央区日本橋馬喰町)

Vue.js

Node.js

AWS

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Go

Windows

React

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

転勤なし

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

【リモート可】AIネイティブ開発 AIエンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

<「AIを導入したい」だけで、本当に業務は変わるのでしょうか。> 現在、多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進んでいます。 一方で現実には、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。 AIは、導入するだけでは価値になりません。 業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。 豆蔵のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。 顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。 また、ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。 「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。 「技術」と「業務」の両方を理解できる人材になりたい。 そんな想いを持つエンジニアを歓迎しています。 <このポジションの位置づけ> ●“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える” 豆蔵は、AIツールの導入だけを行う会社ではありません。 顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。 単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。 ●業務とAIをつなぐ 当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・生成AI活用支援  LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計する ・AI業務改善支援  BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込む ・AIアーキテクチャ設計  RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計する ・PoC〜実装支援  ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走する ●専門性の異なるメンバーとチームで戦う 豆蔵のコンサルタントは、“PowerPointだけ作るコンサルタント”ではありません。 エンジニアとしての理解を持ちながら、顧客課題を整理し、業務・AI・システムの橋渡しを行うポジションです。 ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。 <主な業務内容> ●顧客課題整理・業務分析 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。 「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。 ●AI活用提案・PoC支援 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。 ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。 ●要件整理・AI設計支援 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。 ●開発チーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。 ●内製化・定着支援 AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。 <AIネイティブ開発グループの主な実績> 〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供 概要:クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発(R&D)において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発(SDD)を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。 技術・ツール:Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等 主要顧客:大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など 〇 AIエージェントシステム開発 概要:ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索(RAG)アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。 技術・ツール:Dify, LangChain, Copilot Studio 等 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様 〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発 概要:生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物(ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等)の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。 技術・ツール:主要LLM(ChatGPT, Gemini等)、各種AIノーコードツール 主要顧客:大手生命保険会社様、大手SIer様 〇 生成AI開発ガイドライン策定支援 概要:OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。 技術・ツール:Azure OpenAI Service, ChatGPT, Claude 等 主要顧客:大手自動車部品メーカー様 〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供 概要:生成AIを活用し、業務改革(DX)やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図(UML等)を自動生成する独自の自社サービス。 主要顧客:大手通信キャリア様、大手商社様 など 〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供 概要:自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI(ChatGPT、ローカルLLM等)連携機能の実装・導入支援。 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入 <技術領域・活用例> 顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。 ●クラウド AWS / Azure / Google Cloud ●データ基盤 Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等 ●データエンジニアリング dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理 ●AI/LLM関連 OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計 ●MLOps / LLMOps MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等 ●AI駆動開発 GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用 ※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。 また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

500~1,200万円

東京都(新宿区)

HTML

Amazon Redshift

JavaScript

Java

Snowflake

Kubernetes

Redux

GitHub Actions

Python

生成AI・LLM

SASS・SCSS

AWS

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

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生成AI・LLM

React

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

FDE(Forward Deployed Engineer:フォワード・デプロイド・エンジニア)

データエンジニア

正社員

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層: TypeScript /JavaScript           Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:     Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell           SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest           API Gateway(Kong / APIGW )           gRPC / Protocol Buffers           SDD(Spec Driven Development) モバイル:     Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:    AWS/Azure/Google Cloud           Kubernetes(EKS / GKE)           IaC(Terraform / CDK / Pulumi)           GitOps(ArgoCD / FluxCD)           サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers)           デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など)           SREプラクティス SaaS/OSS活用:   Slack/Teams           GoogleWorkspace/Backlog/Box           Auth0 / Firebase Auth           GitHub Actions / GitLab CI           Cloudflare/Datadog データ/AI層:    Gemini/ChatGPT/ClaudCode/           Devin/cursor/Antigravity           Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma)           RAG基盤(Retrieval Augmented Generation)           Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store)           BigQuery / Snowflake           MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow)           オブザーバビリティ           (OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

400~1,500万円

東京都(中央区日本橋馬喰町)

React Native

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

NestJS

Kubernetes

Microsoft Azure

Snowflake

Flutter

Rails

JavaScript

React

MLOps

Datadog

GitLab

Django

BigQuery

生成AI・LLM

Backlog

Next.js

Spring Boot

TypeScript

AWS

Swift

Slack

Dart

Vue.js

Firebase

Terraform

Laravel

Angular

Kotlin

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

転勤なし

生成AI開発ツール導入

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

エンタープライズプリセールス

ITセールス・セールスエンジニア

正社員

エンタープライズ企業に対する、受注までのプリセールス活動全般を技術面からリードします。 1.テクニカル・コンサルテーション(商談リード) アカウント営業を担うマネージャー以上のコンサルタントと連携し、顧客の事業責任者やIT部門責任者に対し、技術的なプレゼンテーションおよびデモンストレーションを実行。「ecforce」を中核としつつも先方既存システムとの連携や個別要望を満たすSaaSとSIのハイブリッド構成でのシステムアーキテクチャの全体像を提示し、顧客の技術的懸念を払拭します。 2.Fit&Gap分析とソリューション設計 エンタープライズ顧客の複雑な業務/システム要件をヒアリングし、SaaS標準機能とのFit&Gap分析を実施。SaaS標準機能でカバーできない領域に対し、SaaSの有線アップデート、個別カスタマイズ、外部システム連携などを駆使したモダンなソリューションを構成・提案。RFI/RFP(提案依頼書)に対する回答作成および、システム構成図・非機能要件などの定義も行います。 3.PoC(概念実証)の計画と推進 導入後の実現性を証明するためのPoCを設計し、技術的な成功基準を定義。開発部門やプロダクトチームと連携し、デリバリー部門へスムーズに引き継ぐための導入ドキュメント作成します。 4.市場フィードバック 提案活動を通じて得た顧客要望をSaaSプロダクトチームへフィードバックし、弊社のSaaSがエンタープライズ顧客に向けて競争力を持ち続けるための機能ロードマップ策定に寄与します。 【変更の範囲】 会社の定める業務

1,000~1,500万円

東京都(目黒区)

AWS

生成AI・LLM

GitHub

Figma

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

建設・不動産業のDXを推進するAIエンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

私たちのチームでは、最先端のAI技術を駆使し、様々な業界のお客様の課題解決に取り組んでいます。 お客様に寄り添い、「作ったら終わり」ではない未来を見据えたシステム開発を通じて、顧客体験や価値を最大化することを目指しています。 AIをどのように活用するかという視点を持ち、 最新のAI技術を用いたデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進し、新たな価値創造を実現します。 #### 本ポジションの特徴 ●AI技術を用いたWebシステム開発に携わることができます ●AI関連の実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます ●最新の技術を取り入れた開発に挑戦したい方、「やってみたい」という意欲や得意分野を伸ばしたい方、大歓迎です ●適性や希望を考慮し、最適なポジションをお任せします #### 開発環境 ●Python ●AWS(SageMaker, Bedrock, Glue, Athenaなど) ●各種機械学習系ライブラリ ●Docker ●GitHub #### 案件例 ●社内用ファイル検索システム 主にAWSが提供するAI系サービスを使用し、社内の業務効率改善に貢献。 設計から実装、テストまでを担当し、AI周りの実装だけでなくインフラの構築や画面の実装も行った。 ●AIチャットアプリ 主にAWSやOpenAIのサービスを使用して新規サービスを構築。 設計から実装、テストまで実施。 AI周りの実装だけでなくインフラの構築やAPIの実装などを幅広く担当。 ●土木施工現場の業務効率化 画像解析AIのモデルの開発を担当。 データの収集、解析、モデル作成まで一貫した開発に携わった。 ●建設現場向け危険箇所検知アルゴリズム開発 ●既存システムへのAIレコメンド機能導入 ●商品陳列最適化アルゴリズム開発 ※プロジェクトの規模にもよりますが、基本的に2、3名のチームでアサインを予定しています。 ※客先常駐は原則ありませんが、案件によっては相談させていただく可能性があります。 ※現状、業務に合わせて出社とリモート勤務を臨機応変に対応しています。 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

400~500万円

東京都(千代田区)

C#

Node.js

AWS

生成AI・LLM

機械学習

Python

GitHub

Kaggle

HTML

Docker

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

月平均残業20時間以内

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

年収600万~【東京】社内システム部のフルスタックエンジニア ※経験者のみ

CTO

正社員

システム部のCTO候補、フルスタックエンジニアの募集です。 <システム部について> DYMグループのWEB資産を管理し、社内外のネットワークを強固に支える、成長著しいシステム部で活躍しませんか? 2023年に設立されたばかりの組織で、今後大きな拡大が予定されています。 最新の技術環境で、これからの成長を支えるコアメンバーとして参加いただける方を求めています! 具体的な職務内容 新しいシステムの設計・開発から、最新技術の全社導入や業務の効率化まで、DYMグループの成長に不可欠な役割を担っていただきます。 具体的には、以下の業務をお任せします: ●各組織の業務効率化支援やコンサルティング ●WEBサービス開発の上流設計(要件定義、基本設計) ●AWSを活用したインフラ構築 ●新規システム開発におけるベンダーコントロール ●PHP、JavaScript、Python等を用いた開発 ●新規WEBサイトの立ち上げやメンテナンス ●グループ全体のWEB資産セキュリティ管理 ※スキルや経験に応じた業務を担当していただきます。 技術スタック 幅広いスキルセットを活かして、以下の技術に触れることができる環境です 言語:PHP、Python、JavaScript、TypeScript、HTML/CSS、Go フレームワーク:Laravel、Django、Vue.js、Next.js、React.js、Node.js インフラ/ツール:AWS(EC2、ECS、Step Functions、DynamoDB、RDS、Amplify、Bedrock、S3など)、Git、Docker、WordPress、Slack データベース:MySQL、PostgreSQL、MongoDB その他:Tailwind CSS、LangChain、Pandas 以上の技術を駆使し、成長と挑戦ができる環境が整っています。 一日のスケジュール(例) 09:00~11:00:開発タスク 11:00~12:00:技術会議 12:00~13:00:開発タスク 13:00~14:00:休憩 14:00~15:00:社内組織ミーティング 15:00~18:00:開発タスク 18:00~19:00:部署内ミーティング(進捗確認および翌日のタスク整理) スケジュールは柔軟に調整可能で、効率的な開発とコミュニケーションを重視しています。

600~840万円

東京都(品川区)

Tailwind CSS

Docker

PostgreSQL

React

JavaScript

FastAPI

GitHub

MongoDB

生成AI・LLM

PHP

MySQL

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

Laravel

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

【デジタルパートナー事業部】データエンジニア(リードエンジニア)

BIエンジニア

正社員

デジタルパートナー事業部の”データエンジニア(リードエンジニア)”として、分析基盤の構築・運用やデータ活用プロジェクトの技術的リードを担っていただきます。 顧客の業種や課題に応じた最適なデータ基盤設計、データパイプラインの構築、データマートの整備など、幅広い領域での技術支援をお任せします。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり 仕事内容の例 以下のような業務を想定しています ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)におけるデータ分析基盤の設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理やデータパイプラインの設計・実装・改善 ・分析用データマートやDWHの設計・実装・保守運用 ・SQLによるデータ抽出・集計処理の開発 ・BIツール導入・データ可視化支援 ・チームの技術リード、コードレビュー、プロジェクト推進 ・クライアントの要件整理、課題ヒアリング、提案支援 主な取引先 ※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数

600~1,000万円

東京都(品川区)

AWS

MySQL

生成AI・LLM

機械学習

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

時短勤務可

副業OK

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

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