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

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

お任せしたい業務内容 ・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝 ・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー ・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決 ・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整 ※ご経験とご希望に合わせてアサイン工程を決定いたします。 目指せるキャリアパス ・上級SE ・アーキテクト(スペシャリスト) ・管理職 ・フルスタックエンジニア 教育体制について 当社では、自社オリジナルのコンテンツを用いて技術研修を実施しています。各分野におけるプロフェッショナルメンバーにてそのノウハウや過去の事例等を紹介、技術の理解だけではなく、テックファームにおける開発の考え方・ルール等について理解を深めることができます。 ※オリジナルコンテンツは、総計50本、35時間以上の研修動画が用意されており、現在も追加制作中です。 研修例(エンジニア向け) ●ソフトウェアアーキテクチャ設計 性能や保守性を考慮した、言語・フレームワーク選定を含むアーキテクチャ設計の方法を解説します。 ●フロントエンドWebアプリ設計 イベントモデルやコンポーネント設計など、Webアプリの設計手法と実践的ノウハウを紹介します。 ●スマホアプリ設計 データの種類に応じた保存領域の選定など、利便性とセキュリティを両立する設計を解説します。 ●DBテーブル設計 これまでのシステム開発経験で得られた知見をベースに、現実的なDBテーブル設計手法を学びます。 ●セキュリティ設計 攻撃への防御、インシデント対応・復旧など、セキュリティ全般の設計ポイントを解説します。 ●運用設計 運用作業の役割分担や体制、サービスレベルを満たす設計と運用準備の方法を説明します。 ●AI研修(社内) 上流工程編 ●講義 LLMの基礎知識・プロンプト作成のコツやAI利用時の注意点を紹介します。 ●入門編 AIによる議事録・打ち合わせメモの自動要約と論点整理と既存システム仕様書からの必要情報抽出のやり方についてワーク形式で学びます。 ●応用編 要件定義フェーズでのヒアリング項目作成支援、業務フロー・業務一覧のドラフト自動生成の仕方についてワーク形式で学びます。 ●発展編 AIによる要件定義書・設計書のレビュー支援についてワーク形式で学びます。 下流工程編 ●プロンプト入力の基礎 プロンプトに必要な要素や指示を明確にすることの大切さ、コンテキストの考え方などを理解し、適切なプロンプトを入力できるようにします。 ●AIエージェントIDE入門 AI エージェントIDEの操作方法や実際の課題に対して、どのような利用方法が適切かを知り、実際の業務で活用できるようにします。 ●各種ハンズオン 開発や保守運用で生成AIツールを使うことでどのようなメリットがあるのか、気をつける点は何なのかを実際のハンズオンを通して学びます。 ●AI研修(外部) 上流工程から下流工程までAIツールを活用し、プロンプト操作を行いながらアウトプットを作成していく実践に近い内容を想定しています。

「開発のプロフェッショナル」として顧客のビジネスに深く入り込み、要求事項の整理から技術提案、実装までを一貫してリードしていただきます。 サービスをグロースさせる技術提案・顧客折衝 顧客(事業主)の要求に対し、技術的な実現可否の判断や代替案の提示を行い、最適な着地点を合意形成する「パートナー」としての役割。既存システムの制約を踏まえつつ、ビジネスの成長を止めないための段階的な機能追加や改善案のプレゼンテーション。 大規模プラットフォームの設計・開発の主導 月間数億PVを支えるインフラ構成を考慮した、スケーラブルな基本設計および詳細設計。PHP5系をメインとした巨大な既存資産を、WindsurfやClaude Code等のAIエージェントを駆使して効率的に解析・進化させる開発プロセス。 【技術スタック】 バックエンド: PHP (5系/8系), Java, ColdFusion フレームワーク: Zend, Smarty, Phalcon, 独自FW データベース: Oracle (11g/19c), MySQL インフラ: オンプレミス (RHEL 400台超), AWS, JP1, nginx, Apache 開発環境: Windsurf, Rancher Desktop, Git, Claude Code等のAIツール

AI駆動開発(仕様駆動開発)という最先端の武器を駆使し、幅広い業種・業態のWEBシステム開発における上流工程からリリース、品質管理までを一気通貫でお任せします。 ●要件定義・顧客折衝 顧客との直接の会話を通じて、ビジネス要件・業務要件を深く把握 顧客の課題をWEBシステムの機能要件へ翻訳し、優先順位付けを実施 ●基本設計 DB設計、運用設計、移行設計、試験設計の実施 仕様駆動開発の核となる、高精度な設計・レビュー ●開発 AI駆動開発環境下における進捗管理、品質管理 発生したテクニカルな問題に対する対応と解決 ●試験 試験計画の策定、各種試験の準備、顧客との調整 不具合の分析と対策によるWEBシステムの品質担保 使用ツール: ●Windsurf ●PR-Agent ●Claude Code ●Devin

約90名体制の専門組織(アプリ開発、インフラ、DBA、共通基盤)の中で、開発ユニットのリーダーとして以下の業務を裁量を持って推進していただきます。 プロジェクト・リーディング: 要件定義からリリースまでの全工程を牽引。課題発生時には自ら手を動かして巻き取る、あるいは実装経験に基づいた具体的な技術指導。 大規模環境の設計・最適化: 400台超のサーバー群において「最もパフォーマンスが出る設計は何か」を追求し、デプロイ戦略やバッチ処理の最適化を立案。 ステークホルダー調整: 事業主との仕様・スコープ調整、工数見積の提示。およびPMへの定例報告。 チームマネジメント: メンバーへのタスク割り当て、コードレビュー、リスクの早期発見と対策立案。 テックファームの特徴 〜 90%以上の案件は顧客から 直接受託 ・ プライム開発〜 お客様と直接話をし、どうシステムを造るか、からプロジェクトに参画することができます。 開発は、基本社内で開発するスタイルで常駐比率は低いことも特徴です。(戦略的に期間限定で常駐の可能性もまれにあります、ご応募頂く時点で分かっている場合は事前にお話し致します) Web、スマホアプリ、基幹システムなど、要件定義や機能・非機能設計をお任せします。 調整面、技術面、得意な部分を活かした上流工程を進めてください。 入社後はその方の適性を判断した上で、最適なプロジェクトへとアサインします。 技術スタック バックエンド: PHP (5系/8系), Java, ColdFusion フレームワーク: Zend, Smarty, Phalcon, 独自FW データベース: Oracle (11g/19c), MySQL インフラ: オンプレミス (RHEL 400台超), AWS, JP1, nginx, Apache 開発環境: Windsurf, Rancher Desktop, Git, Claude Code等のAIツール 開発に使っている主なツール ●利用技術: ・Web: Vue.js, React.js, HTML5, CSS など ・サーバサイド: Spring Framework, Phalcon, Laravel, Node.js(express, Nest.js) など ・サーバレス: AWS Amplify, Firebase など ・インフラ: AWS, Azure など ・スマートフォンアプリ: Flutter, Swift, Kotlin など ●言語: ・Java, PHP, Swift, Kotlin, Typescript, Javascript を主に利用しています 弊社で開発したシステムの構成例: ・コンシューマ向け会員システム: Vue.js(Web/Front) + Phalcon(ServerSide / REST API) + AWS (EC2, RDSなど) ・タスク管理システム: Angular.js(Web/Front), Flutter(App) + Firebase ・IoT機器管理システム: Laravel + AWS (EC2, RDS, Dynamo, AWS IoTなど) ・AIエージェントバックエンドシステム: Netty + AWS (EC2, RDSなど) プロジェクトでの開発においては主にソースコード管理にGitを用い、PRベースでコードの管理を行うことが多いです。 PJ内コミュニケーションツールとしてSlack, Backlogを利用しています。 開発で使うエディタ・ツール類は基本自由に選択することができます。

当社は、福岡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、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 ●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)支援制ラウンジでシアター投影等) ※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

●職務概要 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社(HD)であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。 プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。 ●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基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進 ・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード ・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定 ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure)を活用したDWH・Datalake設計および導入支援 ・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援 ・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進 ・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進 ●プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革 ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援 ●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

(雇い入れ時) 技術領域における業務 オムロングループや大手外部企業にてFA(ファクトリーオートメーション)、医療機器、環境製品(パワコン等)、自動車関連機器など幅広い業界でアプリケーション開発エンジニアとして技術を磨いていただくことができます。 要件定義、基本設計、詳細設計、コーディング、プログラミング等などをご担当いただく予定です。 配属後もオムロングループで管理職経験のあるエンジニアから技術面でのお困りごとやキャリアについて3か月に1回面談等、サポート体制も充実しています。 ※ご経験及びご希望にあわせて担当業務を決定いたします 【具体的には…】 ・自動運転用プラットフォームのWEBアプリ開発 ・工場IoT化、データ収集(センサ→ゲートウェイ→クラウド)、状態監視、予兆保全 ・Java または Kotlin を用いたHMIアプリケーション実装 ・音響機器向けモバイルアプリ開発 ・物流倉庫自動化に向けたリモート制御アプリケーションの仕様検討～実際の開発・検証 ・分析計測機器のテスト解析支援アプリ開発 ・検査装置からデータを集計するアプリ(WindowsC#、WPF)の設計、設計変更 ・製造業向けデータ中継システム構築 ・医療検査装置のアプリケーション開発(C++) 基本設計～開発～テスト ・パッケージ製品の地図情報Webアプリケーションのカスタマイズ設計 など、製品や製造業に近い領域の開発テーマが多くあります。 ※上記のプロジェクトはあくまでも一例です。 (変更の範囲) 業務の変更の範囲:技術領域における業務

(雇い入れ時) 技術領域における業務 オムロングループや大手外部企業にてFA(ファクトリーオートメーション)、医療機器、環境製品(パワコン等)、自動車関連機器など幅広い業界でAIや画像処理の技術を磨いていただくことができます。 ご経験及びご希望のキャリアの希望を伺い、配属先を決めています。 配属後もオムロングループで管理職経験のあるエンジニアから技術面でのお困りごとやキャリアについて3か月に1回面談等、サポート体制も充実しています。 ※ご経験及びご希望にあわせて担当業務を決定いたします AIの業務も様々で、ほぼ実務未経験の方からでもやる気があれば挑戦できる業務もございます。 【具体的には…】 ・製造装置の次世代プラットフォーム開発 　製造装置のログを収集し、可視化させるプラットフォーム開発 ・ロボット会話機能開発のためのAI開発 　複数のセンサを搭載したロボットに対し、会話機能を新規で追加 ・AIプラットフォーム開発 　IoT技術を搭載した製品のPythonを使ったアルゴリズム開発 ・自動運転のための画像認識ソフト　 　画像認識アルゴリズムの処理速度改善など ※上記のプロジェクトはあくまでも一例です。 (変更の範囲) 業務の変更の範囲:技術領域における業務

(雇い入れ時)技術領域における業務 オムロングループや大手外部企業にてFA(ファクトリーオートメーション)、医療機器、環境製品(パワコン等)、自動車関連機器の要件定義、基本設計、詳細設計、コーディング、プログラミング等などをご担当いただく予定です。 ※ご経験及びご希望にあわせて担当業務を決定いたします 具体的には ●自動車 ・車載カメラの評価用ソフトの実装 ・EV・HV向け車載組み込みソフトウェア設計 ・ADAS(先進運転支援システム)機能の設計・実装 ・車載デジタルキーの制御ECU用ソフトの設計 ●FA(産業機器) ・AI技術を使ったロボット会話機能開発のための設計評価 ・次世代工作機のHMI用ソフトの実装 ・産業用ロボット用マイコンの組み込みソフトの設計・実装 ●医療 ・医療機器のコンソール画面の制御用ソフトの実装 ・病院向け医療機器の組み込みソフトの実装 ・健康医療機器の新規/派生モデル開発における組み込みソフト実装 ●家電 ・家電製品の組み込みソフトの検証、不具合改修 ・家電製品の新商品の設計、新機能の実装 ・Wi-Fi/BLEで通信するIoTデバイスの設計 ●その他(デジタル・エネルギー) ・パワーコンディショナーの組み込みソフト設計評価 ・決済端末の通信制御用ソフトの検証、不具合改修 ※上記のプロジェクトはあくまでも一例です。 (変更の範囲)業務の変更の範囲:技術領域における業務

事業・プロダクト ●AIMSTAR LTV向上に必要なCDP・MA・分析・AIを搭載したAll in Oneマーケティングツール ●ミセシル 3000万人規模の行動データで自店/自施設・競合・商圏を分析する人流分析AI Agent ●Zero 紙運用が中心だったテナントの売上管理業務をデジタル化する売上管理AI Agent ●DHK CANVAS IVRを中心としたコールセンター業務自動化AI Agent ●Agent Platform FDE・SREが使う共通基盤 加えて、まだプロダクトがない事業ドメインへのトライも進んでいます。 プロダクト化される前の"意思決定の最前線"に立てる場所があります。 ●5つのバリュー ・INTEGRITY(誠実さ) 誠実に行動し言行一致。 オープンであること、自分の言動に責任を持つこと、倫理的な判断 ・DEEP DIVE(徹底的な探究) 本質を捉え、深く掘り下げて問題解決する。 お客様以上にお客様を理解する ・OURS(自分の責任で行動する) 目の前のタスク・問題を「自分ごと」として責任を持って行動する ・WILD SPEED(スピード感を持った行動) 完璧主義に陥らず、柔軟・迅速に最速最高のアウトプットを出す ・LASTMANSHIP(最後までやり抜く姿勢) 責任を持って最後の仕上げまでやり遂げ、目標を達成する 3つの道 どれが上・下ではありません。 それぞれ違うチャレンジができる3つのルートです。 ① プロダクトエンジニアの道 多くの顧客に届けるSaaS/BtoBプロダクトを、設計・実装・改善する。 プロダクトエンジニア — 長期運用されるプロダクトを育てる AIエンジニア — プロダクトへのAI機能組み込みを中心に担う ② FDEの道(Forward Deployed Engineer) まだ解のない現場に入り込み、ゼロからAIの解を作る。 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agentで構築できる形に分解・再設計します。 課題定義から要件定義、技術説明、定例MTGのファシリテーション、ハンズオン研修、障害対応まで。 PoCで終わらせず、本番運用・定着までを1つのチーム(2〜3名)で一貫して担当します。 少人数の体制なので、1人が受け持つ範囲は自然と広くなります。 言われたものを作る受託開発ではありません。 要望をそのまま受け取るのではなく、データと 現場の業務そのものに踏み込み、相手の理解度を引き上げながらAI Agentを提案し、実際に使われる 状態まで持っていきます。 入り込む先は、経営の意思決定に近いところです。 そこで得た知見は、納品して終わりにせず自社のアセットとして残します。 FDEは、社員として入ることを前提にした職種です。 再委託に制約のある領域では、外から手を 貸すのではなく、内側に入って責任を持つことが求められます。 案件と顧客の広がりに合わせて、 この体制を広げていく方針です。 客先の曖昧な要望を要件に落とし込み、進む方向を決める仕事です。 技術力よりも、自分で課題を見つけて動きたい人に向いています。 (TypeScript/Python等が主流ですが、二の次で構いません。 キャッチアップする意欲があれば十分です) ③ Agentic Enabling Engineer の傘 開発と運用そのものを、AI Agentで作り変える。 SRE — 信頼性・可用性を守りながら、AI Agentによる運用の自動化と進化(Agentic SRE) プラットフォームエンジニア — 安全・高速なAI Agent開発基盤を支えるEnabling Team QAエンジニア — 品質保証のAgentic化。 テスト自動化・継続的品質担保 インフラエンジニア — クラウド/オンプレ基盤運用 技術スタック クラウド: AWSがメイン(ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions) データ基盤: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 AI/LLM: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク 開発文化: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 AI駆動開発: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。 いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 成長環境:DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。 重点は 事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか 教材は空想上のアプリではなく、実際の開発現場に近い課題を扱います 設計しているのは現役の技術責任者(VP of Technology 稲田)です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 ●Phase 1 プレイヤー 自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 ●Phase 2 マネージャー 複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 ●Phase 3 事業部CTO AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 学び合いと、アウトプットの文化 TGIF(月次) — Tech部全体で集まるLT会。 2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。 1人5分。 オンライン参加もできます 社内勉強会 — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 ここで話したことが、そのまま社外向けのテックブログ・登壇のネタになる導線があります 外部イベントへの登壇・共同運営 — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GVのエンジニアが登壇しました 働き方(正直にお伝えします) 出社を基本としつつ、リモートワークも可能です(基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます) 専門業務型裁量労働制(労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です) 成果責任型の文化。 時間管理より成果で評価します 必須の対面イベントがあります 全社集会・懇親会(半期/四半期に1回) エンジニアTGIF等(月1回程度)

●ミッション 医療×ITの分野で日本トップシェアを誇るエムスリーのデータ基盤の設計・開発および、データを活用した施策の推進を通し、データを軸に医療現場を変革する ●担当事業・プロダクト 社内には多くの事業、サービスがあります。 以下に一例を挙げます。 ・医療従事者向けメディア m3.com ・製薬企業のプロモーション支援サービス MR君 ・国内シェアNo. 1のクラウド電子カルテ エムスリーデジカル ・医療施設向け予約〜会計までできる総合サービス デジカルスマート診療 ・コンシューマ向けの健康相談サービス Askdoctors ・グローバル向けプロダクト ●担当業務 BigQueryを中心に構築しているデータ基盤の設計・開発・運用をご担当いただきます。 データの収集・集計加工・可視化までを一気通貫で担い、クライアント企業へのデータ関連サービスの提供、およびエムスリー社内でのデータドリブンな意思決定の支援をすることが業務の中軸です。具体的には、以下のようなチャレンジがあります。 ・各種データマート及びデータパイプラインの設計・開発 ・データ品質担保のための戦略検討やツール導入 ・AI・機械学習チームなど他組織と協調しての新規プロダクトの開発 データを用いたビジネス価値の創出に向け、自ら手を動かしてデータパイプラインや各種アプリケーションを開発していきます。 ●テックブログ記事例: LookerによるダッシュボードのアーキテクチャとTerraform providerの実装と運用 https://www.m3tech.blog/entry/looker-dashboard-architecture エムスリーのデータ基盤を支える設計パターン https://www.m3tech.blog/entry/data-platform-design-pattern ●技術スタック ・開発言語:LookML / Python / SQL / Bash ・データパイプライン:Digdag / Embulk / Fluentd / Dataflow ・DB・データウェアハウス: BigQuery / PostgreSQL / MySQL / Oracle ・インフラ・IaC:AWS / GCP / Terraform / オンプレミス ・BIツール:Looker / Redash / Tableau ・その他: Slack / Figma / GitLab / GitHub / Confluence / Jira ●チーム体制 システム担当も含めたチーム全体では、エンジニア28名、ディレクター10名、デザイナー3名、QA(テスター)10名。うち、データ基盤エンジニアは4名。 社員同士をお互いにプロとして尊重する文化。チーム内のシステム設計のプロとして、方針策定の議論から参加し、実際の開発、リリース、運用フェーズまで担当。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

●ミッション 「医療xインターネット」の領域で日本発のビジネスモデルを創出、世界に驚きを与え続ける事業をリードすること ●所属 ヘルスケア業界向け戦略・セールスマーケティング支援事業(海外など他事業兼任の可能性あり) ●担当業務 ・クライアントのマーケティング課題解決事業のチームリード 　-10億円規模～の利益責任×5～10名のメンバーマネジメント 　-事業・成果にオーナーシップを持ちPDCA、成果が出るまで実行 　-2～5年以内に～30億円規模のリード、関係会社経営などへの発展を想定 　-採用、アサイン、育成、評価、リテンションなど包括的な人材育成 ・最先端テクノロジーの実用化×大企業CxOとの協業 　-AI・DX推進・RWD活用など最先端テクノロジーを用い、実体のある価値創出(売上アップ等)につなげ、利益創出までリード 　-AIエンジニアとのPJ開発・デリバリー、PF開発チームとの新規テーマPF立ち上げ・事業化推進 　-課題解決に向け、クライアント社内の複数部門が関わる数億円規模の大型プロジェクト立ち上げ～CxOクラスとのディスカッションリード <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

Webエンジニアとして開発・設計を担当しながら、PM候補として徐々に上流・顧客対応・プロジェクト推進へ業務の幅を広げて必ずPMになっていただきます。 ●具体的には 《入社直後》 ・自社SaaSの新機能開発や改善 ・顧客向けカスタマイズ開発 ・要件整理、基本設計、詳細設計への参加 《将来的な業務》 ・営業メンバーと一緒に顧客との打ち合わせへの参加 ・開発メンバーやベンダーとの連携、進行管理 ・予算、品質、スケジュール、リソース管理 ●開発環境 Claude Code・Cursorを活用したAI駆動開発・仕様駆動開発を推進。AIで開発の品質とスピードを高めています。 ●キャリアイメージ 開発・設計 ↓ 要件整理・顧客折衝 ↓ 進行管理・小規模案件の推進 ↓ PMとして案件全体をマネジメント PM経験は問いません。 一方で、「開発だけを続けたい」という方ではなく、技術を武器に顧客やプロジェクトまで動かしたい方を求めています。 ●受託案件のイメージ 受託案件に関しては基本的にクライアント直案件で、よくある案件パターンは以下の通りです。 《チーム体制》 PM配下・・・メンバー5名ほど（社内＋ベンダーコントロール含む） 《案件規模》 ボリュームゾーンは1,000万台、上は5,000万台の案件あり ●開発環境 開発言語：TypeScript (Next.js, NestJS) / PHP（Laravel）/ Java AI駆動開発:cursor/Claudecode/Figma データベース： Aurora，RDS（MySQL, PostgreSQL） OS： Linux （RedHat, CentOS） ミドルウェア： Apache, Nginx インフラ環境： AWS ●配属部署について システムデベロップメント本部

Webエンジニアとして開発・設計を担当しながら、PM候補として徐々に上流・顧客対応・プロジェクト推進へ業務の幅を広げて必ずPMになっていただきます。 ●具体的には 《入社直後》 ・自社SaaSの新機能開発や改善 ・顧客向けカスタマイズ開発 ・要件整理、基本設計、詳細設計への参加 《将来的な業務》 ・営業メンバーと一緒に顧客との打ち合わせへの参加 ・開発メンバーやベンダーとの連携、進行管理 ・予算、品質、スケジュール、リソース管理 ●開発環境 Claude Code・Cursorを活用したAI駆動開発・仕様駆動開発を推進。AIで開発の品質とスピードを高めています。 ●キャリアイメージ 開発・設計 ↓ 要件整理・顧客折衝 ↓ 進行管理・小規模案件の推進 ↓ PMとして案件全体をマネジメント PM経験は問いません。 一方で、「開発だけを続けたい」という方ではなく、技術を武器に顧客やプロジェクトまで動かしたい方を求めています。 ●受託案件のイメージ 受託案件に関しては基本的にクライアント直案件で、よくある案件パターンは以下の通りです。 《チーム体制》 PM配下・・・メンバー5名ほど（社内＋ベンダーコントロール含む） 《案件規模》 ボリュームゾーンは1,000万台、上は5,000万台の案件あり ●開発環境 開発言語：TypeScript (Next.js, NestJS) / PHP（Laravel）/ Java AI駆動開発:cursor/Claudecode/Figma データベース： Aurora，RDS（MySQL, PostgreSQL） OS： Linux （RedHat, CentOS） ミドルウェア： Apache, Nginx インフラ環境： AWS ●配属部署について システムデベロップメント本部

「受託PMの次のキャリア」をつくる会社 大手SIerなら「大規模案件を動かす」。 ITコンサルなら「顧客の課題を解く」。 SaaS企業なら「自社プロダクトを伸ばす」。 クラブネッツなら、そのすべてを一気通貫で経験できます。 クラブネッツのPMは、営業が受注した案件を管理するだけの役割ではありません。 顧客との対話やプロジェクトを通じて課題を発見し、「この課題をどう解決するか?」を考え、提案・開発まで自ら推進します。 そして、そこで見つけた課題を一つの案件で終わらせず、多くの企業に共通する課題であれば、自社プロダクトとして事業化する。 実際にクラブネッツでは、現在の主要サービスの一つである「+DIRECT」も、当時のPMがLINEのAPI公開をきっかけに自ら企画・開発し、社長とともにまず1社へ提案。そこで得られた反響をもとに自社プロダクトとして事業化しました。 また、業界特化型の自社SaaS「CoNnect Board」や「CareLoop」も、ガス会社や介護事業者の現場にある「アナログな業務」「手作業による工数ひっ迫」といった課題を起点に、 PMが先頭に立って解決策を考え、会社全体で事業化してきたプロダクトです。 「プロジェクトを成功させるPM」から、「プロダクト・事業を成長させるPM」へ。 受託開発PMとして培ってきた経験を、顧客課題の発見、プロダクト企画、新規事業の立ち上げへ広げていきたい方に向けたポジションです。 顧客課題を起点に、プライム受託案件の提案・開発推進から、自社プロダクト・新規事業の企画まで、PMとして幅広くお任せします。 LINE関連のマーケティングDXプロダクトや、ガス・介護・自治体などの業界特化型DXサービス、自社SaaS、顧客向けのプライム受託案件など、様々なプロジェクトに携わります。 受託案件では、顧客との直接対話を通じて課題を整理し、「何をつくるべきか」を考えるところから、提案・開発・リリースまで一気通貫でプロジェクトを推進します。 また、顧客との対話や案件を通じて見つけた課題が他社にも共通するものであれば、自社プロダクトの機能開発や新規サービス・事業の企画につなげていきます。 ●具体的な業務 ・顧客との課題ヒアリング、要件整理 ・顧客へのシステム提案、企画 ・見積・工数・スコープの策定 ・プロジェクト計画、進捗管理 ・社内エンジニア、外部ベンダーのマネジメント ・品質、コスト、スケジュール、リスク管理 ・顧客との折衝・合意形成 ・リリース後の改善提案 ・顧客課題を起点とした新規プロダクトの企画 ・自社プロダクトへの機能・サービス展開の企画 ・新規プロダクト・新規事業の立ち上げ ●受託案件のイメージ 基本的にクライアント直案件で、よくある案件パターンは以下の通りです。 《チーム体制》 PM配下・・・メンバー5名ほど(社内+ベンダーコントロール含む) 《案件規模》 ボリュームゾーンは1,000万台、上は5,000万台の案件あり ●開発環境 開発言語:TypeScript (Next.js, NestJS) / PHP(Laravel)/ Java AI駆動開発:cursor/Figma データベース: Aurora,RDS(MySQL, PostgreSQL) OS: Linux (RedHat, CentOS) ミドルウェア: Apache, Nginx インフラ環境: AWS ●部門が担っている事業　/　具体的な支援内容 システムデベロップメント本部では、自社SaaSの開発・改善に加え、顧客企業向けのプライム受託開発、新規プロダクトの企画・立ち上げなどを担っています。 PMには、開発プロジェクトの進行管理だけでなく、顧客課題の発見→解決策の提案→開発→プロダクト化→事業化という一連の流れを見据えた価値創出を期待しています。 ●配属部署について システムデベロップメント本部　ITイノベーション部

AWSを中心としたインフラ・SRE業務を軸に、サービスの安定稼働や開発環境の改善、社内外のプロジェクト推進など、幅広い業務をお任せします。 ・AWS環境の設計・構築・運用、改善 ・システムの監視・障害対応、パフォーマンス改善 ・インフラ運用やCI/CDなどの自動化・効率化 ・Webアプリケーションの技術的な課題解決、開発チームのサポート ・開発プロジェクトの進捗・課題管理、関係者との調整 ・社外パートナーや顧客との技術的な折衝・要件整理 ・新規サービスの立ち上げや既存サービスのインフラ改善 ●受託案件のイメージ 基本的にクライアント直案件で、よくある案件パターンは以下の通りです。 《チーム体制》 PM配下・・・メンバー5名ほど(社内+ベンダーコントロール含む) 《案件規模》 ボリュームゾーンは1,000万台、上は5,000万台の案件あり ●開発環境 開発言語:TypeScript (Next.js, NestJS) / PHP(Laravel)/ Java AI駆動開発:Claudecode/cursor/Figma データベース: Aurora,RDS(MySQL, PostgreSQL) OS: Linux (RedHat, CentOS) ミドルウェア: Apache, Nginx インフラ環境: AWS ●クラブネッツのサービス クラブネッツは、販促領域を中心としたDXサービスの総合商社です。 業界特化型や汎用型など多数のサービスがあり、これらの既存プロダクトの開発の他にも新サービスの開発があります! 受託開発でのニーズを横展開し、自社プロダクト開発につながることもあり、0→1に携われる機会があるのも特徴です。 <販促領域を中心としたDXサービス> 業界特化型SaaS(Vertical) ・CoNnect Board・・・ガス業界向け ・CN Govtech・・・自治体向け ・CareLoop・・・介護業界向け　など 汎用型SaaS(Horizontal) ・LINE公式アカウント・・・コミュニケーションサービス ・+DIRECT・・・LINEと連携したマーケティングツール(CRM連携可) └関連商材:+CAMPAIGN、+PUT、+CHECK、+LETTER、+NOTICE、+FRENDS AIによる社内マニュアルのRAG構築支援サービス ・社内に散在するマニュアル・規程・ノウハウなどの情報をAIが検索・回答できる「社内向けAI検索環境」を構築し、導入後の運用・定着まで支援 雇い入れ直後:仕事内容に記載の業務 変更の範囲:会社の定める業務(詳細は面接時にご確認ください) ●配属部署について システムデベロップメント本部　ITイノベーション部

車載システムの開発において、開発初期段階からの品質設計およびハードウェア・ソフトウェアが高度に連携するテストエンジニアリング・自動化基盤の構築をリードしていただきます。 ハードウェア、ソフトウェア、QA、PdMなど多岐にわたる専門領域の知見を統合しながら、最適な開発プロセスとテスト戦略を構築します。 単なるテスト自動化にとどまらず、CI/CD環境の最適化や現場での検証アプローチを通じて、開発初期から「品質を作り込む」ための計画づくりと実行がミッションです。 参考記事 [「日本の"移動"を止めない」──GO IoT本部が挑む、車載システムの統合と品質の裏側](https://go-on.goinc.jp/n/n03b4732753f9) 業務内容 ● 全体品質プロセスの構築・テスト戦略立案 ・ハードウェアエンジニア、ソフトウェアエンジニア、QA、PdMと連携し、開発初期からの品質設計・検証計画の構築 ・Android OS/アプリ、車載機器(決済端末・メーター等)、ネットワーク、位置情報を包括するフルスタックなテスト戦略策定 ● CI/CD基盤構築・テスト自動化による開発スピード向上 ・CI基盤の構築・運用フローの改善による、リリースサイクルの低下防止と高速化 ・E2Eテスト自動化および実機に依存しないシミュレーター/モック環境の企画・実装 ● 多角的アプローチによる品質検証の実践 ・既存の枠組みに捉われない柔軟な検証アプローチの提案・実行(実際のタクシー車両に乗車して行う「フィールドテスト」の実践など) ・テスト結果や品質指標(カバレッジ、障害傾向)の可視化と、プロダクト/開発プロセスへのフィードバック ● 開発環境 プログラミング言語 : Kotlin, TypeScript, SQL ライブラリ類等 : Android Jetpack, Kotlin coroutines, Appium, Firebase, GCP, BigQuery, etc. CI/CD : Github Actions、Bitrise ● 所属組織 IoT本部 IoT開発部 ● 業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

サーバやクラウド、ネットワーク環境の設計・構築・運用保守などのプロジェクトを担当いただきます。 ※スキルとご希望に応じて構築～設計～要件定義のいずれかをお任せします。 成長に合わせて上流の業務をお任せしていく方針です。 具体的には ●サーバやクラウド、ネットワークの設計・構築・保守 ●顧客のシステム環境に応じたデータベースの構築 等 期待する役割 サーバ・クラウド・ネットワークといったIT基盤を支え、安定稼働と最適な環境構築に向けた判断・推進を担っていただきます。 DX推進やクラウド移行などの領域では、顧客の課題や業務環境を理解し、技術的な視点から最適な改善・提案を行っていただきます。 顧客やチームと協力しながら、安定と進化の両立を実現していくことを期待しています。 直近のプロジェクト例 ①国内有数の通信事業者様 〈概要〉マーケティング情報分析のためのデータ収集システム構築 〈規模〉120人月 〈参画工程〉要件定義、システム提案、製品PoC、基本設計、 開発、テスト、リリース、運用保守 〈使用技術〉 言語⇒Java、Shell DB⇒Oracle OS⇒Linux その他⇒Talend ②大手飲料水サービス提供企業様 〈概要〉加盟店(FC店)向けの基幹システム(請求・販売・顧客・受発注管理)開発 〈規模〉800人月 〈参画工程〉見積/提案、要件定義、基本設計、詳細設計、 各種テスト、リリース、運用保守(予定) 〈使用技術〉 言語⇒Java DB⇒Oracle OS⇒Linux クラウド⇒AWS その他⇒Spring Boot ③大手通信業界 企業様 〈概要〉販売実績をもとに最適な発注数を算出するシステムの構築 〈規模〉150人月 〈参画工程〉要件定義、基本設計、詳細設計、開発、 テスト、リリース、運用保守 〈使用技術〉 言語⇒Java、PL/SQL、javascript DB⇒Oracle OS⇒Windows、Linux ④大手通信/ハードウェア販売企業様 〈概要〉ITハードウェア機器販売買取のお見積用webサイト開発及びエンハンス 〈規模〉70人月 〈参画工程〉要件定義、基本設計、詳細設計、開発、テスト、リリース 〈使用技術〉 言語⇒Python DB⇒mySQL クラウド⇒AWS その他⇒react、FastAPI、API Gateway ⑤その他の例 ・メガバンク(日銀対応システムの変更) ・大手保険会社基幹業務の構築(ERPパッケージの導入・カスタマイズ) ・大手保険会社(社内システム更改) ・大手クレジットカード会社(発券システムの構築) ・大手広告会社データ基盤の構築/更改(AWS等、クラウド環境への移行) ・大手通信会社(ビックデータ収集システムの構築) ・大手通信会社5G認証/コアネットワークの構築 ・システム連携部の構築(SOA、API、JOB 構築) ・SalseForceの導入・カスタイマイズ(CRM系) ・ServiceNowの開発・カスタイマイズ(CRM)

●BIツールを用いたデータの可視化・レポーティングによる経営課題の整理 ●統計解析・機械学習を活用した高度な分析や予測モデルの構築 ●クライアントのデータ活用における課題抽出、解決策の提案と実行支援 ●分析結果を基にした意思決定支援や施策効果検証の実施 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ●中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ●サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ●各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり ●会社概要 WorkXは、既存のコンサルティングファームの枠組みを超え、自らもAIを活用したプロダクト等を創出・運営する「ハイブリッドファーム」です。 他社へのコンサルティングだけでなく、自社での事業創出を通じたクライアント提供価値の最大化に重きを置いており、 AI・データを活用したコンサルティング&エンジニアリングサービス「LeanDataX」 戦略・IT・DX・経営などの領域における大手企業向けのコンサルティング&事業創出支援「LeanX」 8,000人以上のハイエンドプロフェッショナルが登録する人材プラットフォーム「ProConnect」 など、複数事業を展開しています。 (上記のほか、プラットフォームに関連した複数サービスを展開。過去にも地方創生など複数事業の立ち上げ実績あり。) さらに、自社で完結すること無く、グローバルトップのソリューションベンダーやアカデミアとの協創も通じ、独自のエコシステムを構築することで高水準のサービス提供を可能にしています。 売上高は創業以来、常に2桁成長。21年:3.5億→23年:16億→25年:28億 と5年で800%成長を遂げており、2028年のIPOを視野に入れ、証券会社や投資家からも高く評価されています。

●システムインテグレーションサービスについて Web系/OPEN系のアプリケーションシステムを中心に豊富な経験と高度な技術で、クラウド化、マイグレーション・モダナイゼーション等を含むお客様のDX化ニーズにお応えしています。 もちろん、レガシーシステムやインフラ設計・構築・運用も対応しています。 ●各種システム開発 強みとするWeb/オープン系を中心に、汎用系や組み込み系、Salesforceなど様々な技術領域に対応しています。 運用保守からテスト、開発、設計、要件定義まで幅広いフェーズに対応可能です。 成長意欲の高い若手人材からPLクラスのベテランまで在籍しております。 ●インフラサービス(設計・構築・運用) サポート・運用保守から評価検証、サービス選定や設計構築まで、幅広いフェーズにおいて対応可能です。 Windows/Linux系サーバやAWSサービス、ネットワーク(有線・無線)等、ご要望に合わせて対応させていただきます。 ●ERPソリューションサービスについて SAP、mcframeを中心としたERPの導入、開発、保守・運用など、専門性の高い技術をお客様のフェーズに応じて技術提供しています。 SAP、mcframe中心に、お客様の業務課題を解決するERPソリューションを提供しています。 ●AI事象検知アプリ開発 ●公共サービス開発・保守 ●ビル管理システム開発・保守 ●携帯料金請求システム ●顔認証アプリ開発 その他60以上のプロジェクトが稼働しています。 安心のサポート体制で、未経験から開発エンジニアへステップアップ! IT業界は今後も成長していく業界です。 当社も更なる成長に向けた積極的な採用を実施しております。

PdMとして、以下のような業務に幅広く携わっていただきます。 ▼短期的に任せたい業務(立ち上げフェーズ) ・FLUXのプロダクト、事業環境を踏まえたプロダクト戦略の設計 ・現場メンバーへの業務課題ヒアリング └ 実務フローやペインポイントの把握 ・ プロダクト構想・コンセプト設計(どの課題をどう解くか) └ 解決すべき優先課題の明確化 ・プロトタイピングや仕様策定(要件定義・画面設計など) └ 開発初期フェーズにおける仮説設計・ユーザーストーリーの作成・Coding Agentによる実装 ▼中長期的に任せたい業務(成長・改善フェーズ) ・プロダクトKPIの設計と改善サイクル推進 └ ユーザーデータや業務指標に基づいた仮説検証と改善活動 ・ 現場・事業部門との中長期的な連携を通じた、プロダクト戦略の立案と実行 └ 将来的なSaaS化の可能性も含めた、プロダクトの進化をリード ・開発、現場、経営層など、異なる専門性やバックグラウンドを持つステークホルダーのハブとなり、共通のゴールに向けてチームを牽引・結束させる役割 ・全業務AI Agent化の責任者

Next.js / TypeScript を中心としたフロントエンド開発と、バックエンド開発、PostgreSQLを用いたDB設計・実装を横断的にご担当いただきます。加えて現場の課題を吸い上げ直接的に改善するために必ずしもプロダクトやシステムを開発するのではなく業務プロセスを改善する他、簡単なスクリプトを書いて動かすことも求められます。 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

QAエンジニアとして、以下のような業務に幅広く携わっていただきます。 ●短期的に任せたい業務(立ち上げフェーズ) ・現状の開発・リリースフローの把握とテストプロセスの設計 ・手動テストによる既存プロダクトの品質検証 ・Playwright等を用いたE2Eテスト自動化の設計・実装 ・AIを活用したテスト効率化の推進 ●中長期的に任せたい業務(成長・改善フェーズ) ・CI/CDパイプラインへのテスト自動化の組み込み ・AIプロダクト特有の品質評価の仕組み化 ・全プロダクト横断での品質指標の設計と改善サイクルの推進 ※業務の変更の範囲 会社の定める業務 本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

●データ基盤の設計・開発・運用(DWH、ETLパイプラインなど) ●クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築 ●データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化 ●分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ●中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ●サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ●各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり ●会社概要 WorkXは、既存のコンサルティングファームの枠組みを超え、自らもAIを活用したプロダクト等を創出・運営する「ハイブリッドファーム」です。 他社へのコンサルティングだけでなく、自社での事業創出を通じたクライアント提供価値の最大化に重きを置いており、 AI・データを活用したコンサルティング&エンジニアリングサービス「LeanDataX」 戦略・IT・DX・経営などの領域における大手企業向けのコンサルティング&事業創出支援「LeanX」 8,000人以上のハイエンドプロフェッショナルが登録する人材プラットフォーム「ProConnect」 など、複数事業を展開しています。 (上記のほか、プラットフォームに関連した複数サービスを展開。過去にも地方創生など複数事業の立ち上げ実績あり。) さらに、自社で完結すること無く、グローバルトップのソリューションベンダーやアカデミアとの協創も通じ、独自のエコシステムを構築することで高水準のサービス提供を可能にしています。 売上高は創業以来、常に2桁成長。21年:3.5億→23年:16億→25年:28億 と5年で800%成長を遂げており、2028年のIPOを視野に入れ、証券会社や投資家からも高く評価されています。

・担当プロダクトにおける、管理・実行業務全般 ・品質管理方針およびテスト戦略の立案・遂行 ・品質向上のための業務フローの立案・改善・効率化 ・各部署との調整及びコミュニケーション ・検証ベンダーとのコミュニケーション ※出社日数に決まりはありませんが、入社後のオンボーディング期間中やプロダクトの状況次第で出社が必要になる場合がございます。 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 ●参考記事 ・[「テストだけのQA」じゃない。 プロダクト開発にもコミットする品質の番人たち](https://go-on.goinc.jp/n/n80d85edff265) ・[QA経験者に惹かれる!クオリティマネジメント部の働き方 #タクシーアプリ『GO』のQAチーム](https://go-on.goinc.jp/n/n80c49e347033) ・[「当事者たれ。 」の気持ちで肩書きを越境していきたい。 若手QAエンジニア対談](https://go-on.goinc.jp/n/n17a4ec19e8c9) ●参考サイト ・[GO Lab (Tech blog) ](https://techblog.goinc.jp/) ・[PdM本部ブログ (#QAエンジニア)](https://go-on.goinc.jp/m/mb5b6511cd661/hashtag/400895) ・[GO-on](https://go-on.goinc.jp/)(GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ) ・[タクシー乗車費用を会社が一部補助する「トライアルタクシー制度」 とは](https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510)

あなたにお任せしたいお仕事は、スマホ向けゲームアプリ、家庭用ゲーム、PCゲームなど、幅広いゲームコンテンツのプログラミング業務のお仕事になります。 ・インゲーム実装(AI設計/実装/キャラクター制御/演出実装など) ・アウトゲーム実装(UI実装/画面遷移/合成/進化画面実装など) ・API実装 ・開発環境の整備 ・ゲームエンジン開発 ・プラグイン開発など・外部もしくは他部署との折衝・その他付随する業務 ※上記クライアントサイド業務は全てではなく、これまで実績や適性に合わせていずれかの業務を担当頂きます。 バンダイナムコグループ、セガグループ、コナミなど、ゲーム業界を牽引するトップ企業と安定的な取引を行っております。プロダクションカンパニーの一員として様々なクライアントのプロジェクトに参画して頂き、1つの会社だけでは実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることが可能です!

●ミッション 「テクノロジーを創造的に活用し、健康で楽しく長生きする人を1人でも増やし、不必要な医療コストを1円でも減らすこと」をデザインの力で実現していきます。 ●このポジションについて 生成AI技術により、動画制作のスピードと可能性が劇的に拡大しています。 エムスリーのAIクリエイター(主に動画担当)は、AI活用による動画制作の効率化と、事業成長に直結する動画施策の高速な仮説検証を担います。 AIエージェントに定型作業を任せ、人間は「何を・なぜ作るか」の判断と企画に集中する——その新しい制作スタイルで、チームとして大量・高速・高品質の制作検証サイクルを回していきます。 ●デザインは事業そのもの エムスリーでは「デザインは事業そのもの」と捉えています。 AIクリエイターチームは年間の利益貢献を目標に掲げ、「作ること」ではなく「事業成果」を追求しています。AI活用による圧倒的な効率化と、事業の売上・利益への価値貢献が使命です。 ●担当事業 エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こし、より良い医療の実現を目指しています。 国内最大の医療メディア・プラットフォーム「m3.com」の提供を通じて、日本国内の医師の約9割にあたる35万人の医師への情報を配信し、1億人以上の患者に貢献するため、医療従事者の意思決定を左右する膨大なコンテンツを世に送り出しています。 私たちが手がけるのは、単なるシステムの開発ではありません。医薬品プロモーションサービス「MR君」を中心に、医療関連ニュースサイト・医療従事者コミュニティ「m3.com」、遠隔相談「AskDoctors」、そしてクリニックの風景を変えるDXソリューション。これらを一つの巨大なエコシステムとして繋ぎ、「正しく、価値ある情報」を圧倒的なスピードでより多くの医師に提供しています。 ●担当業務 日本最大級の医療従事者向けプラットフォームを展開するエムスリーグループのプロダクトプロモーションやブランド構築のためのクリエイティブ制作を担当し、より多くのユーザーに適切で価値ある情報を提供しつつ、ビジネス成果への貢献をしていただきます。 具体的には以下のような業務を想定しています。 ・AIエージェント・自動化を活用した動画制作ワークフローの設計と最適化 ・事業部門への動画活用提案(時には「作らない」提案も含む) ・従来の動画制作とAI活用のハイブリッド制作 ・生成AIを活用した動画コンテンツの企画・制作・効果検証 ・事業成果(売上・利益貢献)を最大化するための仮説検証と改善施策立案 ※チームで1日50本規模の制作・検証体制を構築し、高速PDCAで事業を加速させます 具体例: ・AIを活用したシナリオ作成 ・AIを活用したビデオクリップの生成・検索・選定 ・AIを活用した音声合成 ・AIを活用した字幕・テロップの生成 ・AIを活用した制作管理・進行自動化 ＜入社時＞上記に記載の業務 ＜変更の範囲＞会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務 ●開発環境 ・AIエージェント:Claude Code、Codex等 ・画像生成AI:GPT Image、Nano Banana(Gemini)、Adobe Firefly 等 ・動画生成AI:Veo、HeyGen、Higgsfield 等 ・音声合成:GeminiTTS等 ・動画編集ツール:Premiere、After Effects 等 ・グラフィック編集ツール:Photoshop、Illustrator、Figma 等 ※必要であれば適宜AIツールの導入は可能です。 ●チーム体制 デザイン組織のAIクリエイターチームに所属し、様々な事業でプロジェクトごとにビジネス、エンジニア、マーケター、デザイナーなど各担当者と少数精鋭でチームを組成し動画制作を進行します。

業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までを担当します。 <主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

●職務内容 当社は、ウォーターフォールを軸にしつつAI・UI/UXを組み込んだ次世代SIで、顧客の「持続的な高速度成長」にコミットしています。 その実現には、要件定義からリリースまでのQCDSを崩さずに完遂し、計画書・品質の可視化を"型"として定着させるPMが不可欠です。 単なる進捗管理ではなく、経営と現場をつなぎ、全体最適で「変革を前に進める」デリバリーリーダーを募集します。 ●業務詳細 ・大規模基幹・業務システム(WF型中心)のプロジェクト計画策定〜推進 ・WBS/体制/スコープ/変更管理/リスク管理/品質計画 ・QCDSをコントロールし、安定したプロジェクト運営を実現 ・要件定義・基本設計における全体最適(業務・IT・組織・運用)のリード ・顧客の意思決定を前に進めるためのステークホルダー設計/合意形成 ・品質可視化(レビュー設計、品質指標、進捗・課題の定量化)と改善の定着 ・必要に応じて、プロジェクトにおける難局の立て直し(リカバリー計画、信頼再構築) ※変更の範囲:会社が定めた業務 ●具体的なミッション ・「経営課題」→「要件」→「実装可能な計画」への変換を主導 ・要件定義の品質を担保し、後工程の手戻りを抑制(品質の見える化を標準化) ・開発チーム(国内外)を束ね、納期と品質の両立を実現 ・"型(テンプレート・標準プロセス)"をプロジェクトで使える形に磨き込む ●プロジェクト事例 ・航空会社会員アプリ 約150万ユーザーが使用するアプリ。 モジュラーモノリスを採用し、機能間を疎結合に保ちメンテナンス性を高めた開発。 ・人材システム 総レコード数62億。 60億のデータを持つ機能はマイクロサービス化し、大量データを保持する機能が落ちてもサービス継続できるようにアーキテクチャを設計。 ・大和証券の次世代資産プラットフォーム『D-Port』開発支援 大和証券の統合プラットフォーム「D-Port」は、資産情報を一元化し利便性を向上。 Sunは構想段階から開発・運用まで伴走し、金融DXと顧客体験向上を支援。 ・事業の中枢を担う生産管理システムのスクラッチ開発支援 複雑で専門性の高い業務を理解するため、日本人メンバー全員で現地工場を訪問し、業務内容をしっかり把握したうえでシステムを設計。 同時にデザイナーが要件をヒアリングし、モック画面をデザイン。