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

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。クラウドネイティブな技術選定から、ビジネス要件に基づいたプラットフォーム設計、さらには自ら手を動かしてのシステム構築・デリバリーまでを一気痛感で主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションになります。 ・エンタープライズにおける顧客のビジネス課題に基づいたクラウド戦略立案、アーキテクチャ策定、ビジネスケース・ロードマップ策定 ・AWS, Azure, Google Cloud等のパブリッククラウドを用いた、スケーラビリティと堅牢性を両立するシステム全体のアーキテクチャ設計および実構築 ・データサイエンティストやアプリケーションエンジニアと連携した、LLM活用プラットーフォーム、バックエンド基盤、AIモデルの実装基盤(MLOps)の設計・プロトタイプ構築・本番導入支援 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●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。

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。AI実装を支えるスケーラブルなデータパイプラインの設計・実装やエンジニアリングにおけるデータ活用高度化プロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の設計、構築・刷新推進 ・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 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●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。

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。機械学習モデルの実装から推論最適化、MLOpsの構築、実運用における保守・改善までを主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・顧客のビジネス課題に基づいたAIシステムの設計・開発・運用 ・機械学習・深層学習を用いたAIモデル実装、および推論パイプラインの構築・最適化 ・MLOps基盤の構築、およびモデルのデプロイ・監視・継続的な精度改善フローの運用 ・生成AI(LLM等)を含む先端技術の調査・検証、および実務プロジェクトへの実装 ・データサイエンティストと連携したPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●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。

株式会社センシンロボティクス

【ビジネスマネジメント部】 経理・経営企画・営業推進、法務・知財・総務・情報システム、人事の機能を持っているコーポレート部門の【法務・総務・情報システムチーム】に所属となります。 【法務・総務・情報システムチーム】は、部長 1名(40代男性)、チームマネージャー 1名(40代男性)、チームメンバー 4名から構成されますが、チームメンバーのうち 1名(30代男性)が情報システムスタッフとなります。 【業務内容】 事業拡大・IPOに向けて、幅広く情報システム管理業務を担っていただきます。 ・社内利用ツール、SaaSの運用方針の策定、提案・導入支援、管理 etc ・AI活用の社内推進(社内利用ルールの作成・周知、AIサービスの導入・運用、活用方法・ユースケースの社内展開) ・外部ベンダーとの調整、交渉 ・IT機器・ITサービス(デバイス、ソフトウェア、ライセンス等)の調達、管理 ・IT機器・ITサービス(デバイス、ソフトウェア、ライセンス等)の動作不具合などの受け付けやサポート ・ISMS(ISO27001)の運用、情報セキュリティの社内への啓蒙 ・その他コーポレートエンジニア業務に関わるバックオフィス業務など ※当社製品・サービスに関しては 「https://www.sensyn-robotics.com/service」をご覧ください 顧客: ・大手事業会社(電気業/石油・石炭製品業/鉄鋼業/運輸業/建設業/通信業など)の設備保全・安全管理部門、自治体、警察、消防 事業領域: ・設備点検 大手事業会社や自治体が保有する社会インフラ/大規模工場/プラント等の点検 ・災害対策 大規模な災害発生時における人の手を介さない迅速な避難状況の確認/避難広報 ・警備監視 工場/倉庫/湾港などにおける広範囲の24時間警備 ・現場管理 建設現場の効率化のための業務自動化と高度な情報管理の実現

アーキテックス株式会社

自社・グループブランドの情報発信を通じて、顧客・採用・地域・パートナーなど、あらゆるステークホルダーとの信頼関係をデザインすることがミッションです。 ①Webマーケティング戦略・実行 集客最適化: Web広告(Google/Meta等)の運用改善、LP・サイトのCVR改善。 CRM・顧客体験設計: 検討期間の長い住宅検討者に対し、適切なタイミングでのコミュニケーション設計。 データ分析: GA4等を用いたユーザー行動分析に基づき、施策のPDCAを回す。 ② ブランドPR・コンテンツ企画(広報連携) ブランド発信: 各ブランドの魅力や世界観を伝えるコンテンツ(映像・記事・SNS)の企画 メディアリレーション: プレスリリースの立案、メディアへの取材誘致、アワード(建築・デザイン賞等)へのエントリー支援。 採用広報: 採用チームと連携し、インタビュー記事や動画を通じた「働く魅力」の発信。 ③ AI・次世代マーケティングの推進 生成AIを活用したクリエイティブ制作の効率化、データ分析の高度化。 AI前提の新しいマーケティング・フローの構築

アーキテックス株式会社

各事業部・各部門と連携しながら、 生成AI活用およびDX推進に関する 企画・導入・運用・定着を担っていただきます。 ・全社における生成AI活用方針・活用ルールの企画、整備、運用 ・各部門の業務ヒアリングおよび課題抽出 ・生成AIを活用した業務改善テーマの立案・実行 ・各種業務プロセスの見直し、標準化、効率化 ・Google Workspace、各種SaaS、業務ツールの活用推進 ・業務フロー設計、簡易自動化、情報整理基盤の整備 ・会議、議事録、文書作成、分析、問い合わせ対応などの業務効率化推進 ・各部門向けの生成AI活用支援、研修、ナレッジ展開 ・導入ツール・施策の効果測定、改善提案 ・将来的にはAI・DX推進機能の組織化、体制構築への関与

AMBL株式会社

日本のAXを、現場から動かす。25年の技術基盤を持つAMBLで、企業のAI変革をリードする。 AX事業について 生成AIの進化により、企業に求められる変革は「AIを導入すること」から、「AIを活用して業務・組織・ビジネスそのものを変えること」へ進化しています。 AMBLは、25年以上培ってきたシステム開発、クラウド、データ活用、UXデザイン、AI技術などの専門性を掛け合わせ、企業のAI変革を支援するAX(AI Transformation)領域に注力しています。 AX事業部は、企業のAI活用を単なる導入やPoCで終わらせず、実際の業務変革や事業成果につなげるための専門組織です。AI活用テーマの整理、導入ロードマップ策定、AIソリューション設計、開発、現場への定着支援まで、企業ごとの課題に合わせて一気通貫で伴走しています。 AIを実際の業務プロセスに組み込み、継続的に成果を生み出す仕組みづくりまで支援することが、AMBLのAX支援の特徴です。 ポジション概要 本ポジションは、従来のDX(デジタルトランスフォーメーション)の枠を超え、最先端のAI技術を駆使して顧客のビジネスモデルそのものを変革する「AX(AI Transformation)」を推進する中核・リードアーキテクト職です。 AX事業部にて、顧客の課題ヒアリングからAIを活用した戦略提案、最適なAIシステムアーキテクチャの設計、プロトタイプ(PoC)開発、プロジェクトの実装・リード、さらには社内AI人材の育成まで、最上流から開発リードまでを一気通貫で担っていただきます。技術力を活かしてビジネスに大きなインパクトを与えたい方に最適なポジションです。 業務内容 1.AXコンサルティング&ソリューション提案 ● 顧客課題の抽出とAI活用提案:営業担当と同行してクライアント企業の経営・現場の課題をヒアリングし、生成AI等の最先端AI技術を用いたビジネスモデルの変革・業務改革・コスト削減策を企画・立案・提案します。 ● AIシステムアーキテクチャの設計:生成AI、LLM、RAG、機械学習などの技術群をどのように組み合わせれば、顧客の高度な要望を実現できるか、実用性と精度を担保した最適なアーキテクチャを設計します。 2.生成AI等を活用したプロトタイプ開発およびプロジェクト参画 ● プロトタイプの迅速な開発(PoC):生成AIなどの最新技術を活用し、提案したソリューションの実現可能性や精度をスピーディーに検証するためのプロトタイプ(PoC)構築を行います。 ● 本開発プロジェクトへの参画・リード:提案した案件が受注・プロジェクト化された際、主要メンバーとしてプロジェクトへ入り、自ら手を動かす実装支援から技術リーダーとしてチームを牽引・開発管理を行います。 3.最先端技術のR&D(研究開発)および産学連携プロジェクトの推進 当社では以下のような高度な技術研究や先進ソリューション開発に直接携わることができます。 ● システム運用の無人化・自動化ソリューション(AIOps) ○ Grafana等のオブザバビリティツールと連携した、ログやメトリクスの高度な異常検知。 ○ 異常検知を起点にGitHub(GitHub MCP等)と連携させ、ソースコードの自動解析から、プルリクエストの自動作成までを連動させる仕組みの構築。 ○ GitHub Actions(CI/CD)や自動テストツールをシームレスに組み合わせ、開発からテスト、本番環境への自動デプロイまでを無人化・自動サイクル化するシステムの開発。 ● RAG(検索拡張生成)の精度向上&共同研究: ○ 大学との産学共同研究として、グラフニューラルネットワーク(GNN)やGraphRAG技術を取り入れた超高精度なRAGソリューションの開発。 ○ コールセンター等のQA業務効率化に向け、膨大な非構造化データを国際基準(KCS:Knowledge Centered Serviceなど)に準拠した形式へ構造化し、ナレッジをグラフ化するアプローチの実践・システム構築 4.社内AIネイティブ化の推進・教育支援 ● 従来のSES在籍エンジニアや社内開発メンバーを対象に、AI技術の普及を踏まえたマインドセット・技術シフトを促す啓発活動を行います。 ● メンバーが「AIが存在する前提で業務やシステム設計を行える(AIネイティブな思考)」状態へと成長できるよう、教育カリキュラム作成のサポートや、教育用の社内システムの開発・提供を担当します。 プロジェクト例 <案件事例①:製造業向けAIプロセス最適化・可視化検証プロジェクト> 大手食品製造メーカーの粉体製造ラインにおける、製造プロセスの可視化・最適化を目指した検証プロジェクトです。天候、湿度、温度、原材料の状態、設備設定など、製造現場に蓄積される多様なセンサーデータを「Grafana」を用いて可視化。製造現場に蓄積されるセンサーデータを活用し、熟練者の経験や判断に依存していた製造条件について、データ分析やAIによる数理最適化を活用し、品質安定化と生産プロセスの高度化を支援しました。 <案件事例②:メーカー向け営業DX支援AI「トークジェネレーター」開発プロジェクト> 家電・スマートフォンメーカー向けに、競合情報の収集や販売スタッフ向けの提案トーク作成を効率化する生成AIシステム開発プロジェクトです。新製品発売時に発生する競合製品の調査、比較情報の整理、販売現場向けトーク作成などの業務負荷や属人化を解消するため、生成AIと市場データ分析技術を活用。 公開されている製品情報や市場トレンドをAIで収集・分析し、自社製品の強みや差別化ポイントを踏まえた最適なカウンタートークを自動生成する仕組みを構築しました。 情報収集から営業現場での活用までを支援し、業務効率化と販売品質向上を実現しました。

イグニション・ポイント株式会社

イグニション・ポイント フォース株式会社は、「イグニション・ポイントグループのエンジニアリング機能とセールス機能の中核を担う」ことをミッションとしています。 DX推進や新規事業創出をテクノロジーから支援するエンジニア集団として、高付加価値なサービスを提供し、社会貢献を目指しています。 近年、急速に発展するAI技術、特にAIエージェントの活用は、プロダクト開発のあり方を大きく変えつつあります。 私たちは、AIエージェントを最大限に活用し、革新的なプロダクトを世に送り出すAIプロダクト開発エンジニアを募集しています。 ～ミッションは「あらゆる業務プロセスをデジタル化し、唯一無二の価値を提供する」こと～ 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

イグニション・ポイント株式会社

弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるシステムエンジニア)としてご活躍いただきます。 ●Webアプリケーション、業務システム、モバイルアプリ等の設計・開発・運用 ●クライアントとの要件定義、仕様調整、提案 ●チーム内ミーティング、アジャイル開発推進 ●システム保守・運用・改善 ●新技術の調査・導入や開発プロセス改善 プロジェクト例 ●大手企業向け業務システム開発(Java, Spring, AWS) ●スタートアップ新規サービスの立ち上げ(React, Node.js, GCP) ●モバイルアプリ開発(Swift, Kotlin) ●ChatGPTをはじめとする生成AIの実装や、DXソリューションの技術選定 開発環境・技術スタック ●言語:Java/Python/JavaScript(TypeScript)/C#/Swift/Kotlin など ●フレームワーク:Spring Boot/React/Angular/Django など ●インフラ:AWS/GCP/Azure ●その他:Git/CI/CD(Jenkins, GitHub Actions等)/Docker/Kubernetes など ●開発手法:アジャイル/スクラム/ウォーターフォール

アヴァント株式会社

ポジションの一例を記載いたします。ご興味のあるポジションがあればぜひ教えてください!記載はあくまで一例のため、別ポジションのご提案も可能です。 【DXエンジニア】 ・クライアント企業のIT課題のヒアリング ・クラウド/オンプレミスを含むインフラ基盤の設計・構築 (ネットワーク、認証、監視、ログ、DR/BCP含む) ・課題解決に向けたコンサルティング業務 【AIエンジニア】 ・生成AIを活用した開発フローの設計 ・顧客開発組織向け生成AI活用の導入支援 ・AI活用の社内啓蒙活動 【アプリケーション開発エンジニア】 ・大規模システム開発プロジェクトの全体をマネジメント (業界は金融、不動産、官公庁等さまざまです) ・顧客との要件や優先順位調整、ヒアリング ・ベンダーコントロール、チームマネジメント 【クラウドERP導入・運用】 ・Netsuiteを中心としたクラウドERP導入プロジェクト ・要件定義/業務フロー設計 ・Netsuite設定設計/実装 【AWSクラウドエンジニア】 ※東京・大阪で募集中! ・AWSを中心としたクラウド基盤プロジェクトの全体をマネジメント ・顧客との要件や優先順位調整、ヒアリング ・ベンダーコントロール、チームマネジメント

株式会社クーリエ

【業務概要】 事業価値を最大化させることを目的に先端テクノロジーからデファクトの方法論まで徹底的に使いこなし、成果に拘るエンジニアリングチームにおいて技術力でチームを牽引していただきます。 【具体的な業務内容】 ●アーキテクチャ設計 ・SSO、MDMなどプロダクト横断でのプラットフォーム基盤の設計と構築 ・新規プロダクトの技術選定/アーキテクチャ設計と構築 ・既存プロダクトのアーキテクチャ改善/拡張の設計と実現 ●高難度機能開発 ・既存の機能では取り扱ったことのない技術要素を用いた機能の開発 ・高い性能やセキュリティ等の要件がある機能の開発 ・複数人での開発が必要な複雑な機能の全体設計 ●技術課題の解決 ・他のエンジニアでは原因究明が難しいバグの解消 ・複雑な条件下での言語/MWのバージョンアップや、フレームワークの移行の戦略策定と実現 ・事業/業務課題をテクノロジー、手法で解決する提案と実行 ●開発効率/品質向上のための仕組み化 ・エンジニアの業務に関わるあらゆるオペレーションの自動化、省力化の提案と実現 ・E2E/ユニットテスト等の仕組みの実装/運用を通して開発効率向上に貢献する ・費用対効果の高いリファクタリングや、コーディング規約/コードレビューチェックリスト等の改善に関連する提案と実現 ●技術面でのメンバー育成 ・部門内での技術情報の共有 ・エンジニアメンバーの技術面での指導 【ミッション】 事業価値を最大化するための技術戦略を描き、実現することがミッションです。アーキテクチャ設計、高難度機能開発、技術課題の解決、開発効率/品質向上のための仕組み化、技術面でのメンバー育成をしていただきます。 【開発環境】 ・言語:PHP、Python、TypeScript、JavaScript ・フレームワーク/ライブラリ:Laravel、FuelPHP、React、Next.js、ReactNative、jQuery(一部) ・インフラ:AWS(ControlTower、Organizations、Cloudfront、EC2、Aurora MySQL、Elasticache、その他多数)、GoogleCloud(BigQuery、Firebase、MAP API) ・モニタリング:NewRelic・IaC:Terraform、Docker ・ソース管理:GitHub、GitLab ・チケット管理:Redmine ・チャット:Slack ・ドキュメント:GoogleWorkSpace ・生成AI:ChatGPT、Claude3、GitHub Copilot ・その他:SendGrid、Akamai、Biztel、クラウドサイン、etc...

クラウドエース株式会社

「AI時代のシステム運用を、エンジニアリングで次のステージへ」 生成AIの登場により、開発スピードは飛躍的に向上しました。 しかし、システムが実際に動く「本番環境」の複雑さは増し続けています。 AIが生み出した成果を、いかに高い信頼性で動かし続け、ビジネスの成長へと変換するか。 クラウドエースは2025年4月、この課題に対する答えとして、次世代運用保守サービス「Business Reliability Engineering(BRE)」を始動しました。 本ポジションのミッションは、インフラからアプリケーションコードまでを横断的に捉え、AIを強力なパートナーとして活用しながら、システムの「信頼性」をビジネスの価値へと高め続けることにあります。 ●業務内容 顧客システムの「信頼性」を技術で担保し、ビジネスの成長を支援するポジションです。 インフラの構成変更から、アプリケーションのパフォーマンス改善、AIを活用した運用自動化まで、レイヤーを問わず「システムの最適解」を追求します。 ・アプリケーション&インフラのトラブルシューティング:ログやメトリクスから異常を検知し、インフラの不備かアプリケーションのバグかを特定、必要に応じてコード修正の提案や実装まで踏み込みます。 ・システムの最適化・リアーキテクチャ提案:コスト、パフォーマンス、セキュリティの観点から現状を分析し、Google Cloud の最新技術を用いた構成変更を提案・実施します。 ・AIエージェントによる運用自動化:自社開発のAIプラットフォームや、最新の生成AIツールを活用し、「人間が介在しない運用フロー」の構築に挑戦します。 ・信頼性指標(SLO)の維持:顧客システムが持つサービスレベルの維持を目指し、障害発生時の振り返りと再発防止に向けた構成変更やトイル(定型作業)の削減を提案し、共に実行します。 ・顧客とのテクニカル・コミュニケーション:SlackなどのツールやWeb会議での対面のコミュニケーションを通して、技術的課題をビジネスの視点(リスクやコスト等)を交えて説明し、立場の異なるステークホルダーとシステムの改善に向けた合意形成をリードします。 ・オンコールによる信頼性保守:24時間365日の安定稼働を実現するため、チーム内での持ち回り制(オンコール体制)を敷いています。 ・待機スタイル:常駐監視や張り付きではなく、アラート検知時の電話対応が可能な状態での待機です。 私的な時間の制限は最小限(即応できる状態の維持)で、夜間は就寝いただいて構いません。 ・サポート体制:現在は各時間 1 名体制ですが、複雑な障害時には上位レイヤーのエンジニアへエスカレーションできる体制を整えています。 ・待遇:通常の給与とは別に、オンコール担当日には規定の待機手当(日当)の支給があります。 ●開発関連情報 自社プラットフォーム開発環境 ・Cloud Platform:Google Cloud ・AI Assistants:Cursor, Devin, Gemini, ChatGPT 等(全社共通ツールに加え、部門での個別ツール導入も積極的に検証) ・Languages:Python, Go, TypeScript 等 ・IaC / DevOps:Terraform, Kubernetes (GKE), Cloud Build, GitHub Actions 等 ・Monitoring:Cloud Monitoring, Cloud Logging, Grafana, OTel 等 ● 顧客システム環境 Google Cloud (GKE, Cloud Run, Cloud SQL 等)を用いた、エンタープライズからスタートアップまで多種多様な構成のシステムが対象となります。 ●組織体制 本ポジションは、SREやDevSecOpsの専門性を持つ「DevSecOps事業部」に所属します。 現在は6名程度の少数チームで、BREという新サービスの土台を創り上げているフェーズです。 大規模組織のような分業制ではなく、個々の裁量が大きい「スタートアップ的な機動力」を持って、運用フェーズにおける高度な改善実績を積み上げています。 ●風土/カルチャー 「安定化」より「最適化」を志向する 現状維持にとどまらず、コスト削減や構成のモダン化など、より良い状態へシステムをアップデートし続けることを重視します。 単純作業を AI 等で自動化し、エンジニアはより高度な課題解決に集中できる環境を目指しています。 境界なきエンジニアリング: 「それは自分の領域外です」と言わず、問題の根本解決を優先する。 AIとの協働:AIを運用を効率化するための「強力なパートナー」と捉え、新しいツールや手法を積極的に試行する。 知見のオープン化:得た知見はブログや登壇で発信し、業界の「新しい運用の標準」を創る気概を持つ。 キャリアパス 本ポジションでは、実務を通じたスキルの拡張に合わせ、将来的に以下のようなスペシャリスト像を目指すことが可能です。 BRE プロフェッショナル:複数顧客の難易度の高い課題を解決し、信頼性エンジニアリングの第一人者としてチームを牽引する。 AIプラットフォーム・テックリード:運用を自動化・自律化させるAIエージェントのプロダクト開発をリードする。 信頼性コンサルタント:運用知見を武器に、新規案件の「設計段階」から信頼性を注入し、ビジネスを成功へ導く。 ●職務内容 【雇入れ直後】BREサービスエンジニア 【変更の範囲】会社の定める業務 ●配属部署 事業推進本部

Trust株式会社（トラスト）

本ポジションでは、金融機関向けの高度なAI・データサイエンス案件のデリバリーを担いながら、自ら設定した研究テーマに取り組み、論文発表までを行うリサーチサイエンティストとしてご活躍いただきます。 Trustは「金融×データサイエンス」に特化し、大手金融機関に対して高度な分析・モデリング・AI活用支援を提供しています。本ポジションでは、技術力の高さが求められる案件において、先端的な手法の設計・実装・検証をリードしていただきます。 業務時間の約6割は、金融機関向けプロジェクトにおける高度な技術課題の解決に従事いただきます。 残りの約4割は、ご自身が設定した研究テーマに取り組み、論文化・学会発表までを目指していただく時間として確保しています。 実務と研究を往復しながら、金融ドメインにおける実課題に根差した研究を推進できるポジションです。 具体的な業務内容 ●金融機関向け高度案件のデリバリー(60%) ・金融データを用いた高度分析・モデリング設計 ・LLM/生成AI/機械学習を活用したアルゴリズム設計・検証 ・技術的難度の高いPoC設計・実装 ・研究的アプローチを用いた課題解決および顧客への技術提案 ・プロジェクトにおける技術的リード ●研究活動(40%) ・自身で設定した研究テーマの推進 ・学会投稿論文の執筆 ・国内外カンファレンスでの発表 ・研究成果のプロダクト/案件への還元 研究テーマ例 ・金融×LLM ・金融業務自動化 ・エージェント活用 など ※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

株式会社トリプルアイズ

【職務内容】 業種問わず、SESもしくは受託開発での分析システム開発のメンバーもしくは、リーダー経験がある場合、チームリーダーとして開発業務に携わっていただく方を募集します。 DB設計・DWH構築や、ETLツールやフルスクラッチによるデータ加工、BIツールによるデータ可視化に関して、PM/PL指示のもと基本設計~リリース、保守・エンハンスまでご担当いただきます。 プロジェクトによって、オンプレ環境・クラウド環境、ツールの種類や役割などは異なります。 チームリーダーは、要件定義に携わっていただく場合もあります。 【具体的には】 ●要件定義 ●基本・詳細設計業務 ●開発業務(ツールの動作検証業務も含む) ●リリース業務 ●保守・エンハンス業務 【使用ツール例】 ●Amazon Redshift ●Oracle BI ●Tableau ●Cognos Analytics 対象業界としては、金融、流通・外食、不動産、医療・医薬など多岐にわたっており、BIツールの導入後のデータ活用方法として、分析がメインとなりますが、AIを使用した需要予測などに発展する案件もあります。

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。

H.R.I 株式会社

ネットワークエンジニアとしてネットワークシステムの提案、設計、構築などの担当を行っていただきます。 民間企業や文教・公共市場の顧客へ無線/有線ネットワークを中心としたインフラ系システムのプリセールス(提案・受注活動支援)、受注後のシステム設計・構築などがメインミッションとなります。 また、その他の技術領域のチームへの移籍なども行えるため、要望や成長に応じてキャリアを積んでいただくことも可能です。 ※業務内容変更の有無:有 ※業務内容の変更の範囲:会社の定める範囲で変更の可能性あり

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

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

株式会社ABEJA

主な業務(部門SREとして) ●モニタリング/オブザーバビリティの設計・標準化 ・メトリクス、ログ、アラート、ダッシュボード設計の共通化 ・プロジェクトごとに分断された監視の整理・統合 ●インシデント管理プロセスの設計・改善 ・対応フロー、役割分担、ポストモーテムの型づくり ・属人化しない判断・振り返りの仕組み化 ●運用ルール・設計思想の標準化と浸透 ・既存ドキュメントの整理・再設計 ・現場で「使われる」ことを前提とした改善 ●将来の24/365運用・オンコール体制に向けた設計・検討 ・現時点で常設オンコールを担うことはありません ・将来を見据えた体制・ルールの整理、提案 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●大規模・高難度プロジェクトに対するSRE観点での支援 ・初期設計レビュー ・運用・モニタリング設計の支援 ●本人の志向や状況に応じて、プロジェクトのデリバリーに一定期間関与する選択肢もあります ・ただし、SREとしての主軸が疎かにならない範囲に限ります ※ 個別プロジェクトの納期・品質の最終責任は負いません

株式会社ABEJA

ミッション エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、 プロジェクトを安定的に前進させること がミッションです。 ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。 主な業務 ●顧客案件におけるプロジェクトマネジメント ・スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理 ・技術的前提を踏まえた進行判断・調整 ●技術観点でのデリバリーコントロール ・技術的論点の整理 ・実装・設計を前提としたリスク判断 ●ビジネスサイドPMとの協働 ・案件ごとの役割分担や進め方の設計 ・技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します ・リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り ・プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整 ●プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り ・技術的な判断が滞らないための意思決定支援 ・実装方針や品質に関するレビュー・フォロー ●必要に応じたハンズオンでの開発への関与 ・リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応 ・コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援(基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています)

株式会社ABEJA

●ミッション 本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。 制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。 ●業務内容 本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。 実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。 ・ロボットの実機の評価計画立案および検証実施 ・センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価 ・PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修 ・ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整 ・移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング ・試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整 ・顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート ・トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善 ・ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック 【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 開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。 個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。 主な業務(開発オペレーションリードとして) ●ドキュメントオペレーションの設計・標準化 ・開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計 ・「何を書くか/書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化 ・生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計 ●部門間連携のインターフェース設計 ・ 開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理 ・役割分担・責任分界点・判断フローの明確化 ・人に依存しない連携・調整の仕組み化 ●開発・運用オペレーションのリファクタリング ・ 開発・運用プロセス全体の可視化と見直し ・不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止 ・最小限で回る設計への再構築と定着 ●共通機能・開発アセットの設計と循環 ・各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理 ・共通アセットとして整備すべき対象の判断(作る/作らないの見極め) ・作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり ・利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善 ※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●プロジェクト現場への関与(理解・改善目的) ・実運用を踏まえた課題抽出 ・個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理 ●プロジェクトデリバリーへの協力 ・開発オペレーション改善につながる範囲での関与 ・単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします ※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません

AMBL株式会社

日本を代表するナショナルクライアントなど、業界・規模を問わず、数千万〜数億規模の大手案件を中心に、開発プロジェクトをお任せします。 UI/UXやアーキテクチャ選定も含めて提案する弊社では、プロジェクトマネージャーやエンジニアだけでなく、デザイナーやインフラエンジニア等様々な職種のメンバーと連携を取りながらプロジェクト成功に向けてリードし、ご経験に応じて要件定義から設計・製造・試験まで一貫して担当いただきます。 開発手法はウォーターフォール開発、アジャイル開発等様々ですので、個々の適性や希望を考慮しながら開発のスピード感を経験できます。 【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、独自FW DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ:AWS、Azure、GCP その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ※アーキテクチャ選定から弊社で行っているため、状況に応じて、様々な技術を取り入れてクライアント課題に対してアプローチしています。 クライアント課題や状況にもよりますが、「○○を使ってみたい」などのメンバーの希望に応じて、技術選定を行うこともできます。

AMBL株式会社

生成AIでビジネスの未来を「革新」する自然言語処理アーキテクトを募集 生成AI(特にLLM)を用いた業務効率化・知的業務支援のプロジェクトにて、技術選定・設計・開発の中核を担っていただきます。 「PoC止まりで終わらない」本番実装の案件が豊富で、NLPの専門性をビジネスに結びつけたいエンジニアに最適な環境です。 【具体的な業務】 以下を想定しております。 ・エンドクライアントとの技術ディスカッション、業務分析、PoC仮説設計 ・LLMや検索技術(RAGなど)を用いたプロトタイプ開発、本番導入 ・ジュニアメンバーの技術支援、コードレビュー ・PM・Biz側への技術提案・交渉・仕様調整 ・LLMの評価設計(指標設計、ベンチマーク設計など)

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?