年収550万円以上 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

キャディ株式会社

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

キャディ株式会社

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

株式会社アシュアード

プロダクトマネージャーとして、担当プロダクトの短期的な施策から中長期的な機能開発までお任せします。 Assuredの事業戦略を踏まえ、市場やユーザーに支持されるプロダクト開発にコミットすることを期待しています。 【業務例】 ・担当プロダクトにおける戦略検討、KPI設計と達成に向けた開発計画の策定・推進 ・ユーザーヒアリング、データ解析などを通じた企画立案・仮説検証 ・プロダクト、サービスの体験設計・要件定義 ・デザイナー、エンジニア、ビジネスチームと協業したプロダクト開発のリード ・その他、サービスグロースのための必要なさまざまな実務 ●事業紹介 「取引に確信を与える、セキュリティの星つきガイドへ。 」をビジョンに、取引先の安全性を可視化するセキュリティ評価プラットフォームを運営しています。 2022年に、初めてクラウドサービスの評価サービス「Assured」をリリースし、2025年6月に2つ目のサービスとして取引先の評価サービス「Assured 企業評価」をリリースしました。 サイバー攻撃の脅威が増大し、取引先のセキュリティが企業の命運を握る今、私たちは「この時代における信頼のカタチを創り、社会の変革を加速させること」を目指しています。 【勤務地及び業務の変更範囲】 業務:会社の定める業務(出向等を含む)

株式会社アシュアード

プロダクトの信頼性に関する技術的なオーナーシップを持ち、機能開発チームと密に連携しながら、以下のミッションをリードすることをお任せします。 ・SLO/SLIの策定と運用:サービスレベル目標を定義し、エラーバジェットを基にした開発・リリースプロセスの推進 ・モニタリングとオブザーバビリティの強化:DataDogやSentryを活用し、システムの健全性を可視化。 障害の早期発見と原因究明を迅速化する仕組みの構築・改善 ・インシデント対応と改善活動の推進:障害発生時の対応プロセスをリードし、ポストモーテムを通じて恒久的な再発防止策の推進 ・Toil(手作業)の削減と自動化: 運用に関わる反復的な手作業を特定し、自動化ツールやスクリプトの開発 ・信頼性・スケーラビリティの高いインフラ設計・構築: Google Kubernetes EngineやCloudRunなどのコンテナ技術と、TerraformによるIaCを駆使し、スケーラブルで耐障害性の高いインフラの構築・運用 ・CI/CDパイプラインの最適化: CloudBuildやGitHub Actionsを用いたデプロイプロセスの高速化と安全性を向上させ、開発チームのアジリティの向上 ・パフォーマンスチューニングとキャパシティプランニング: 負荷テストの実施、ボトルネックの特定・解消、事業の成長予測に基づいたキャパシティプランニングの実施 ・AI Opsの推進: 生成AIを用いた機能の信頼性を支える基盤整備。 生成AIを使用したアプリケーションや、AIエージェントの安定稼働と継続的な改善を支援 ・DevSecOpsの推進: 脆弱性スキャンの自動化やコンテナセキュリティの強化により、開発スピードを損なわない安全性の担保 ※ご志向や適性、戦略・組織状況に応じて期待役割を調整させていただきます。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go 　※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash ・その他API等: Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 ●事業紹介 「取引に確信を与える、セキュリティの星つきガイドへ。」をビジョンに、取引先の安全性を可視化するセキュリティ評価プラットフォームを運営しています。 2022年に、初めてクラウドサービスの評価サービス「Assured」をリリースし、2025年6月に2つ目のサービスとして取引先の評価サービス「Assured 企業評価」をリリースしました。 サイバー攻撃の脅威が増大し、取引先のセキュリティが企業の命運を握る今、私たちは「この時代における信頼のカタチを創り、社会の変革を加速させること」を目指しています。 【勤務地及び業務の変更範囲】 業　務:会社の定める業務(出向等を含む)

株式会社アシュアード

CREとして、Assuredクラウド評価のお問い合わせに対する技術サポートやプロダクトの改善を担当していただきます。 【具体的な業務内容】 CREとして、Assuredクラウド評価の顧客信頼性向上に責任を持ちます。 ▼ 短期的に取り組む業務 お客様からの技術的な問い合わせの調査・回答 セキュリティチェックシートの対応 お客様対応や社内オペレーションを支援する小〜中規模システムの実装と運用改善(Google Apps Script / Python / サーバーレス構成など、軽量な手段を機動的に選ぶ) お客様の要望・不具合に関する、要求 / 要件 / 受け入れ条件の整理と、エンジニアリングチームへの橋渡し 比較的小規模な機能改善・不具合修正については、自身で設計・実装・テスト・リリース 複雑なプロダクト仕様の整理、ドキュメント化 ▼ 中長期で設計・推進していく業務 顧客信頼性を測るKPIの設計と、計測基盤(BigQuery / dbt / Lightdash)の構築 KPIから見えた阻害要因に対する施策設計と実行(CS組織内に閉じず、セールス・運用組織の業務改善や、プロダクトの構造的改善まで射程) セルフサービス化の優先順位設計と、機能としての実装 問い合わせ対応フロー・エスカレーション設計・チェックシート運用などの再設計 CREグループとしての中長期ロードマップの策定と、リードとの並走 これらの中で、何から着手すべきか・どこにレバレッジがあるかの判断自体も、入社後に一緒に設計するテーマです。 ●チームについて CREは立ち上がったばかりの組織で、現在は1名のマネージャーと1名の専属エンジニアの2名体制です。 顧客、営業、CS、プロダクトと連携し、技術とデータを活用して顧客の信頼性を向上させ、事業成長を加速させることを目指しています。 現在は、お問い合わせ対応・顧客要望対応を通じてお客様からのフィードバックを迅速に取り入れ、改善につなげることを行っています。 同時に、中長期的にどういう価値を出していくべきか絵を描き、計画しているフェーズです。 将来目指しているのは、データと技術を使って顧客の状態を可視化し、よりプロアクティブに顧客信頼性を向上させることです。 そのためにCREが担っていきたい観点は以下の通りです。 ・プロダクト各機能が潜在的に持っている価値をお客様の課題と結びつけ、価値を最大化する ・お問い合わせをゼロにする ・お客様自身で問題を解決できるセルフサービス化の推進 ・お客様が困ったときの体験の向上/エフォートレス化 ●事業紹介 「取引に確信を与える、セキュリティの星つきガイドへ。 」をビジョンに、取引先の安全性を可視化するセキュリティ評価プラットフォームを運営しています。 2022年に、初めてクラウドサービスの評価サービス「Assured」をリリースし、2025年6月に2つ目のサービスとして取引先の評価サービス「Assured 企業評価」をリリースしました。 サイバー攻撃の脅威が増大し、取引先のセキュリティが企業の命運を握る今、私たちは「この時代における信頼のカタチを創り、社会の変革を加速させること」を目指しています。 ●このポジションで、一緒に作る未来 CREが扱う「顧客信頼性」は、お客様のビジネスと我々のビジネスを同時に伸ばすための重要な要素だと思っています。 お客様が安心して『Assuredクラウド評価』を使い続け、その上で本来やりたいDXや事業判断を進められること。 それがお客様の事業成果になり、同時に我々の成長にもなります。 CREのミッションは、そのベースとなる「顧客信頼性」を最大化することです。 その実現のために、立ち上げ期ではまず以下3つのスコープを設計・推進します。 1.プロダクト改善・実装 お客様の声を一次情報として受け取り、不具合修正・機能改善・セルフサービス化できる機能をプロダクトに反映していきます。 2.KPI・計測基盤の設計 「顧客信頼性が向上している」と言える状態を、データで定義します。 問い合わせ削減率・セルフサービス到達率・お客様の利用熟達度など、何を測るべきかから設計し、BigQuery / dbt / Lightdashの基盤上で計測・可視化を立ち上げます。 3.CREプロセス・運用設計 問い合わせ対応フロー、セキュリティチェックシート対応、エスカレーション設計、技術調査の標準化など、現在は属人的に回っている運用を、再現可能なプロセスとして組み立て直します。 ●そして、その先に取りに行く未来 スコープ2のKPI基盤が立ち上がり、「顧客信頼性を阻害している要因」がデータで見えてきた段階から、CREの射程は、プロダクト単体に閉じません。 阻害要因がセールスの提案プロセスにあれば、営業組織の業務の改善に取り組みます。 運用組織のオペレーションに起因していれば、その自動化やシステム化も取り扱いたいと思っています。 プロダクトの構造的な改善が必要であれば、PdMと一緒に上流から設計します。 一般的にCREはお問い合わせ対応やCS組織内の改善に役割が限定されがちですが、私たちはそこに留まるつもりはありません。 顧客信頼性向上のレバーがある場所に、エンジニアリングの力で踏み込んでいくことを目指しています。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go(ScalaからGo/TypeScriptへの移行中です) ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore, BigQuery ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: CloudBuild, GitHub Actions ・その他API等: ChatGPT, Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma 他 【勤務地及び業務の変更範囲】 業　務:会社の定める業務(出向等を含む)

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

AIソリューションアーキテクトとして、顧客の経営課題をAIで解決する一連のプロセスをリードいただきます。 技術的専門性とビジネス理解を兼ね備え、顧客との関係構築からプロジェクトの上流設計まで、ソリューション実現の要となるポジションです。 【担当いただく4つのフェーズ】 ●課題発見・構想策定 顧客経営層・事業責任者との対話を通じて、AI適用領域と事業インパクトを定義します。 ●ソリューション設計 社内のAI/ML専門家やエンジニアと協働しながら、AI技術選定、データ戦略、システムアーキテクチャ、KPI設計など、プロジェクトの上流設計をリードします。 ●プロジェクト推進 社内の研究者・エンジニア、顧客サイドの事業部門・情シス、外部パートナーとの連携をリードします。 ●ビジネスインパクト検証 導入後の効果測定、運用定着、次フェーズ提案までを担当します。

株式会社ギブリーコンサルティング

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

株式会社ギブリーコンサルティング

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

株式会社アルファドライブ

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

株式会社 Photosynth (フォトシンス)

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

株式会社ギブリー

エンジニアリングのバックグラウンドを活かしつつ、「AIを使いこなすことが、これからの個人・組織の命運を分ける」という強いマインドセットを持って、教材作成や研修対応を担っていただきます。 技術トレンドから「顧客が真に習得すべき本質」を抽出し、受講者のマインドからスキルまでをアップデートさせる役割です。 主な業務内容 ●「AIによる生産性向上」から逆算した教材企画・設計 :AIをツールとして使いこなし、実務成果を出すために必要なケイパビリティを特定。自社プロダクトを活用した演習・評価設計を構築。 ●新技術の本質的なカリキュラム化 :CursorやClaudeCode、マルチAIエージェント等の最新トレンドをいち早くキャッチアップし、単なる操作方法ではない「AI時代の設計思想」を研修パッケージとして開発。 ●最先端テクノロジー研修の登壇 :AI駆動UI/UX、RAG開発実践、生成AIエンジニア研修等の講師。 ●講師チームの技術標準化 :AIによるコードレビューの仕組み作りや、最新AIツールの知見共有。 ※業務変更の範囲:会社内での全ての業務

株式会社クーリエ

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※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

株式会社DELTA

本ポジションでは、クライアントの事業価値を最大化することをミッションとし、自ら手を動かして顧客の技術課題を解決します。 クライアントのビジネス課題を技術で解決するクライアントワークの募集です。 コードを書くだけでなく、顧客への技術提案や要件定義といった上流工程から携わり、プロジェクトをリードできるエンジニアを目指していただきます。

株式会社ギブリー

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

株式会社CARTA HOLDINGS

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

株式会社クーリエ

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

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」のプロジェクトマネジメントを行っていただきます。 データ分析が得意な方には、RAG等の精度向上や分析関連プロジェクトをお任せすることもございます。 ・AI製品開発プロジェクトの計画立案、進行管理、リソース調整 ・開発チーム(エンジニア、デザイナー、データサイエンティストなど)との連携、調整 ・ステークホルダー(社内外)とのコミュニケーションおよび要件定義 ・プロジェクトの進捗状況のモニタリングとリスク管理 ・プロジェクト後のフィードバック収集と改善提案 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 1日のスケジュール例 ※リモート勤務・フレックス制のため、コアタイム(13:00~16:00)以外はご自身で調整可能です! 10:00~ キャッチアップ(Slackやメールの処理) 10:30~ トレンドキャッチアップ 11:00~ PJ進捗確認 12:00~ お昼休憩 13:00~ PM・ハンズオン作業(WBS作成・資料作成・開発業務) →セミナー用資料やお客様向けの資料、社内の作業管理など 15:00~ チームMTG、1on1 16:30~ お客様とのMTG 18:00~ MTGやPM業務・ハンズオン作業など 19:00 退勤 技術スタック ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ※支給PC:Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 案件例 <自動車・住設メーカー向けAIソリューション開発> 生成AIを活用した業界特化型のソリューション開発を実施 ●自動車設計 ・テキストデータ、画像データから、3D図面の作成や新規自動車の提案をするAI ●商品提案 ・ユーザペルソナ情報、住宅情報など、ショールーム来訪顧客に対して、 ・顧客情報や会話から最適なプランを提案してくれるAIエージェントを構築 <専用環境構築:大手銀行様> 現場のニーズを踏まえた「適切な情報管理」「社内独自の文書やデータの取り込み」などの専用環境構築 ●実施内容 ・導入、活用のための伴走支援　アドバイス&コンサルティング ・全社員・役員向け生成AI研修 ・自社専用環境の構築・音声AIを活用した業務効率化 ●得られた成果 ・働き方改革拡大、DX人材育成、全社員の意識改革に貢献 <社内プロダクトへのAI実装:弊社> ChatGPTを活用した法人向けプラットフォーム「法人GAI」や生成AIで業務を効率化するAIマーケティング支援ツール「マーケGAI」、デジタル人材育成プラットフォーム「Track」のAI機能実装 ・実施内容 -ユーザペルソナ作成から商品開発や検索広告文作成などを提案するAI機能の開発 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み

株式会社クーリエ

ミッション ヘルスケア領域プラットフォームの製品戦略を主導し、革新的なプロダクト開発を通じて事業成長と社会課題解決を実現することがミッションです。ユーザーニーズと技術トレンドを的確に捉え、顧客価値を最大化する製品ビジョンを描き、実行に移していただきます。 業務概要 プロダクト戦略の立案から実行までを主導し、ヘルスケア領域における業界トップクラスのプラットフォームサービスの進化を推進します。データドリブンなアプローチでユーザー体験を最適化し、AI活用やDXを通じて社会課題解決に貢献していただきます。 具体的な業務内容 ・プロダクト戦略立案と中長期ロードマップ策定 ・KPI設計とデータドリブンな意思決定プロセス確立 ・ユーザー体験最適化のためのUI/UX改善施策立案 ・新規機能の要件定義と開発チームとの連携推進 ・プロダクトビジョン策定とステークホルダーへの共有 ※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

株式会社クーリエ

ミッション 介護領域における「施設探し」と「仕事探し」を利用者/クライアント両面から繋ぎ、ベストマッチングを提供する「リボンモデル」のビジネスを展開し、既存事業から得られる「市場の一次データ」からプラットフォームを構築することで、売上最大化をさせることがミッションです。 業務概要 業界トップクラスの自社プラットフォームで生成・蓄積されるデータを管理・活用することで、プラットフォームとしての競合優位性を構築していただきます。 具体的な業務内容 ・プラットフォームで蓄積するデータの整理・加工・管理 ・蓄積されたデータのビジネスへの活用 ・データ活用・データメンテナンスのためのオペレーションの仕組化、現場への落とし込み ・データの蓄積・活用ためのインフラの設計・構築 ・プラットフォームのマスタデータの管理・活用 ・AIや機械学習などへの活用 ※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

株式会社荏原製作所

全社生成AIプロジェクトにおいて、内製開発を主導し、企画・実装・運用までを一気通貫で推進することで、事業部の課題解決とAX(AIトランスフォーメーション)の加速を実現いただきます。 ●自社生成AI・AIエージェント基盤の継続的な内製開発・運用(フロントエンド・バックエンド開発、ETL/ELT処理の実装、パブリッククラウド上での最新技術検証) ●LLM/RAG APIの各種業務アプリへの組み込み ●セキュリティを考慮した社内AIエージェントエコシステムの構築 ●技術動向や事業部のニーズを踏まえた開発企画、要件整理、およびプロジェクト/開発チームのマネジメント ●経営層への技術報告や外部発信(事例公開、登壇)への関与 ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社Algomatic

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

株式会社AXIS

●FDE(Forward Deployed Engineer) 要件定義 → PoC → 本番運用 → 改善 まで一気通貫で担当する主担当ポジション。 「AIに詳しいエンジニア」ではなく「業務を理解しAIで現場を動かせる人」を求めます。 【仕事内容】 ①現場張り付きでドメイン理解(業務フロー観察、ペイン発見) ②業務要件 → 技術仕様への変換(OpenAI/Claude API、LangChain等で実装) ③高速プロトタイピング → 本番運用 → 改善(数日〜数週間でPoC、現場で回す) ④AI活用パターンの横展開・組織化 【中長期キャリア】 FDE → AIプロジェクトリード → AXIS技術組織のヘッド職を想定。 現場エンジニアと並走しながら組織全体の生産性向上をリードする役割へ。

株式会社タイミー

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

明治安田生命保険相互会社

データサイエンティストとして、経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値の創出に向け、データ利活用を中心に担っていただきます。 ・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計 ・データ活用基盤の整備・管理 ・データ分析業務の推進(AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど) ・データ分析人財の教育(社内研修の企画立案や講師など)

日本システム技術株式会社

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

宝印刷株式会社

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。

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

地図DBの開発分野において、単純なプログラマーではなく、上流工程の設計、顧客調整、要件定義においても、即戦力として担当していただくことを考えております。 ●具体的な業務内容 次世代SD地図、自動運転地図、MaaS向け地図、ISA向け地図の企画、要件定義、設計、開発 使用言語:C+、Python、SQL 開発環境:windows、Linux、AWS、M365Copilot、Github Copilot、Claude code 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社クーリエ

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

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。 図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務