年収600万円以上 KaggleのITエンジニア求人・転職情報

【配属組織名】 研究開発グループ Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　ビジョンインテリジェンス研究部 【配属組織について(概要・ミッション)】 日立グループ本社の研究開発部門として、イノベーション創生を主導。 我々、先端AIイノベーションセンタのビジョンインテリジェンス研究部では、画像処理・認識技術をベースに、人々の業務を革新する新たなソリューションやサービスの研究開発を行っています。 技術の適用先は、例えば、鉄道・工場・公共・ソフトウェア開発など広い分野にわたります。 画像・映像解析技術及びVision Language Model (VLM)をミッションクリティカルな領域で社会実装し、広く社会に貢献することが我々の強みであり、ミッションです。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 下記の例のように、画像・映像解析技術・VLMの社会実装、システム開発に携わって頂きます。 ●ニュースリリース 「災害状況の把握に特化した独自AIで東京都の災害対応の高度化を支援する高所カメラ被害情報収集システムが本格稼働」 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/03/0301.html 「画像・映像利活用のための類似画像検索システム」の開発に対して日立製作所が第56回市村産業賞・貢献賞を受賞」 https://www.hitachi.co.jp/information/info/20240523.html ●Qiita Zine 「リスクテイクしてこそ研究者だ。 音響と画像認識で成果を出し続ける日立研究員のマインド」 https://zine.qiita.com/interview/202103-hitachi/ ●関係の深い発表文献リスト ・Data Cleansing for GANs, IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems, 2025 ・MILA: Memory-Based Instance-Level Adaptation for Cross-Domain Object Detection, BMVC, 2023 ・Class-Difficulty Based Methods for Long-Tailed Visual Recognition, IJCV, 2022 ・Sensor-Augmented Egocentric-Video Captioning with Dynamic Modal-Attention, ACM MM, 2021 ・QPIC: Query-Based Pairwise Human-Object Interaction Detection with Image-Wide Contextual Information, CVPR, 2021 ・Influence Estimation for Generative Adversarial Networks, ICLR, 2021 ●その他 文献リスト:https://hitachi-speech.github.io/ Kaggleメダル実績多数 【職務概要】 日立グループにおけるAI技術分野(特に画像・映像解析技術・VLM)の産業応用を主導するための研究開発の取り纏めを担って頂きます。 【職務詳細】 製品・サービスにおける差別化技術、イノベーションの創生のために、業務の取り纏め者として従事頂きます。 社内外の多様なステークホルダーとのバランスを加味して関係者との良好な関係を構築し、難易度の高い調整や折衝についても上位者の監督のもと、自らまたは下位の者に指示しながら進めて頂きます。 (次期)チームリーダとして、複数のテーマにおいてチームの現在及び将来を見通した研究戦略の提案を行うと共に、その実行に必要なリソース獲得活動を積極的に行い、リソースを適切に配分することで、チームの成果を最大化して頂きます。 【具体的な職務】 ・研究戦略の考案および、それに基づく新規研究・事業の提案と、その実行 ・国内外のお客様との共同研究やPOCの推進と、技術のエンハンス ・特許創出、ニュースリース、学会発表、展示会出展などの社外PRへの貢献 ・チームマネジメントまたはそのサポート、円滑な組織運営への貢献 【働く環境】 ①3～5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 ②在宅勤務を主として、週に数回程度の出社頻度での業務実施が可能です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。 予めご了承ください。

●具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ・人材採用PF開発に関わる業務全般 ・ユーザの利用状況の分析と改善案の提案 ・人材採用PFの新規・既存案件のアーキテクチャ設計および実装 ・人材採用PFの安定稼働に必要な保守運用業務 ●使用技術 ・Ruby on Rails / GraphQL / Protocol Buffers ・React / TypeScript / Nexts.js ・Flutter ・MySQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / Terraform / Azure OpenAI ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

ゲーム開発・運用における高度な技術課題に対して、機械学習、強化学習、数理最適化、生成モデルなどの技術を用いた研究開発を推進していただきます。 論文や先端技術の調査にとどまらず、実データ・実プロダクトに適用可能な形でアルゴリズムを設計・実装し、プロトタイプから実運用を見据えた検証まで担っていただきます。 ●業務例 ・ゲームAI、強化学習、生成モデル、数理最適化等に関する技術調査・研究開発 ・ゲームデータやシミュレーション環境を用いたアルゴリズム設計・実装 ・レベル生成、バランス調整、敵AI、プレイヤー行動予測等に関するモデル開発 ・研究論文・OSS・先端技術の調査、再現実装、応用可能性の検証 ・実プロダクトへの適用を見据えたPoC設計、実験、評価 ・モデル性能やアルゴリズムの定量・定性評価手法の設計 ・学会発表、論文投稿、技術ブログ、イベント登壇等による研究成果の発信 ・社内外の研究者・開発者との共同研究・技術交流 ●プロジェクト例 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・NPC行動生成 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・強化学習を用いたゲームプレイエージェントの開発 ・数理最適化・組合せ最適化を用いたゲーム設計支援 ・非公開の新規研究開発プロジェクト

●配属先 ・SDガンダム ジージェネレーション エターナル ・ちいかわぽけっと ・新規プロジェクト(超大型IP×マルチプラットフォーム展開×3Dゲーム) ※上記のほかにも開発ラインが複数あるため、お強みやご経験に応じて柔軟に検討させていただきます。 アプリボットの各ゲームタイトル開発を横断して支える技術組織「Applibot-LDX(Lead Developer Experience)」にて、各種ゲーム基盤の開発、プラットフォーム機能実装、開発効率化実現などの担当としてご活躍いただきます。 - アプリ・アセットビルド基盤の構築、運用、最適化、技術向上 - 通信基盤や課金基盤などのライブラリ開発、改良 - iOS/Androidなどのプラットフォーム機能実装 - セキュリティ対策のためのセキュリティ対応 - 開発効率化、低コスト化の提案、実現 - パフォーマンスチューニング 開発体制 LDX専任メンバーと、各プロジェクトから職務領域の近いメンバーが連携し、開発環境の改善に取り組んでいます。 各プロジェクトの状況や改善要望をヒアリングしたうえで、プロジェクト特性に即した改善施策の提案から実装までを担当します。 また、横断的に活用可能な取り組みについては、ライブラリ化や基盤化を進め、全体最適の実現を図っています。 開発環境 ・Unity (プロジェクトによりバージョンは異なります) ・使っているライブラリの一例 　 　UniTask、R3、UniRx、MasterMemory ・AI系ツール 　Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Cursor

三井住友カードは、決済プラットフォーム「stera」を核に、決済と連動した新たな付加価値サービスを事業者様へ展開しています。 SMBCグループのキャッシュレス戦略の中核を担う内製開発組織として、2025年4月に「steraエンジニアリング室」を新設いたしました(2026年4月に「デジタルステーション部」へ組織名称変更)。 事業者様の視点に立ち、プロダクト開発を通じて体験価値を最大化することが私たちのミッションです。 立ち上げ期を経て現在は、約40名のプロフェッショナルが集まる組織へと急成長を遂げました。 グローバルリーダーとの戦略的業務提携による共同開発プロジェクトも本格化しており、決済の枠を超えた新たな価値創造に挑戦するエンジニアを募集しています。 【職務詳細】 ・Goを用いた決済システムのバックエンド開発 ・マイクロサービスアーキテクチャに基づく設計・実装 ・決済データの整合性を担保するためのDB設計および最適化 ・AIツールを駆使したプロダクト開発の効率化 【開発環境】 -バックエンド:Go -モバイル:Kotlin, Jetpack Compose -インフラ:AWS, Docker, Terraform, Datadog -データベース:PostgreSQL -CI/CD:GitLab CI/CD, AWS CodeDeploy -開発ツール:GitLab, Visual Studio Code, Android Studio, Claude Code 等 ※業務用端末(Windows)とは別途、開発用の端末はMacBook Proを貸与

AI活用を推進したいお客様に向けて、機械学習プラットフォームのDataRobot、SageMaker AI等を利用しデータ分析、予測の支援を担当していただきます。 機械学習で解決できるテーマを創出し、テーマを実現するためにデータを収集・整形し、DataRobotやSageMaker AI、独自技術を利用して予測モデルを構築、結果をレポーティングします。 予測結果をシステムと連携することで効果が見込まれる場合は連携ソリューションの構築を支援します。 また、お客様が自社のデータサイエンティストを育成する要望があれば、育成を支援します。

配属部署 ●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ●仕事内容 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、生成AIを用いた業務・開発効率化など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。 スキル ●活かせるスキル/身につくスキル ・自動車/農機・建機/医療/FA/金融/物流/マーケなど、複数に渡る分野におけるAIを用いるシステムの業務知識 ・画像認識、データ分析、自然言語処理、機械学習、深層学習、3D点群処理、OpenCV、Edge AI、生成AI・AIエージェント、フィジカルAIなどの開発技術 ・Python/C++/C/C#/Java/JavaScript/各種LIB/各種FW/Cloud/WebUIなどソフトウェア開発者として幅広く活躍いただける技術 ・要求分析、顧客折衝、チームマネジメント ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務

●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、 生成AIを用いた業務・開発効率化など、 顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

会員数約25万人以上、累計成約件数5000件以上と業界No.1サービス(※)として急成長するM&Aプラットフォーム「BATONZ」や金融機関向けM&A支援SaaS「B MASS」を展開しています。 BATONZはM&Aという業務の特性上、高いセキュリティが求められます。M&Aプラットフォームとしての信頼性を高める、堅牢なシステム基盤の構築に携わっていただきます。 また、今後のM&Aのデファクトスタンダードを創出するべく、ビジネスサイドと開発チームが連携してプロダクトを磨き込んでいます。この開発チームが生産性高く創り続けるのを支援するプラットフォームやツールの構築に携わっていただきます。 ※ M&Aプラットフォーム市場における累計成約件数・総登録案件数・成約件数2021～2023年度(見込値を含む)No.1 出典:デロイト トーマツ ミック経済研究所 2023年発刊「国内ビジネスマッチングプラットフォーム市場の現状と展望【2023年版】」 <業務詳細> ・ビジネスロードマップに即したインフラ・プラットフォームの設計・構築 ・システムの運用、監視、管理を自動化するためのツールやプロセスの構築と保守 ・開発生産性を高めるツールセットやプラットフォームの設計・構築 ・ビジネス特性に合わせたSLI/SLOの検討 ・プロダクトを継続的に改善できる可観測性の検討・計装 ・トイルを減らすためのスクリプトの作成と自動化の構築 ・パフォーマンスボトルネックの特定と対処、システムアーキテクチャの最適化 <開発プロセス> ・プロジェクトごとにビジネスチームと週次〜隔週程度の頻度で行う定例で目線合わせを行いつつ、プロダクト開発を行っています。 ・日々の小規模な機能開発や改善は個々のエンジニアが裁量を持ってアジャイルに開発を行っています。 ・数ヶ月など一定規模のある機能開発はリードエンジニアクラスのメンバーが中心となってプロジェクトマネジメントを担い、ウォーターフォール的に開発を行っています。 <開発カルチャー> ・DX(開発者体験)改善カルチャーがあり、情報の共有、仕組みの改善、自動化などを自律的に行っています。 ・「フロントエンド改善」「ドキュメント管理改善」「UI/UX改善」などをテーマにした各論の技術課題解消に向けた分科会がメンバー主導で自律的に立ち上がり、改善が進んでいます。 ・エンドポイント単位でRspecなどで単体テストを記述しており、カバレッジは80%程度の水準です。専任QAチームがMagicPodを採用してE2Eテストを推進しており、リグレッションテストの強化に取り組んでいます。 ・マージリクエストの際はコードレビューを必須としています。ランダムで2名アサインされ、アサインされたメンバーが滞っているとリマインドする仕組みがあり、開発フローが何らかのボトルネックで停滞することを防ぐ仕組みを運用しています。 <マネジメント体制> エンジニア兼務の執行役員が経営メンバーにおり、評価や制度設計を含めたピープルマネジメントを担っています。そのためエンジニアとしてプロダクトの価値向上に集中して取り組むことができます。 またプロダクトの急成長に伴い、今後数年で現在の10名規模から3倍程度まで拡大する計画を持っています。 EM、テックリード、プロダクトマネージャーなど様々な役割が生まれていくため、新たな役割に挑戦する機会も数多くある環境です。 <開発環境> ■開発 ・バックエンド:Ruby/Ruby on Rails ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript/Nuxt.js/Vue.js ・OS:Linux/Mac OS/Windows ・DB:PostgreSQL ・AI活用: GitHub Copilot/AWS Bedrock/Python/LangChain/OpenAI API/D-ID ・テスト: MagicPod, Rspec ■インフラ ・クラウド:AWS(Fargate/Aurora/OpenSearch/QuickSight等)/Google Cloud ・IaC:Ansible, Terraform ・監視:NewRelic/Sentry ■その他 ・コード管理:GitLab/GitLab CI ・タスク管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack/Zoom ※開発機のOSは選択可能です。 ※貸与機のスペック一例:Macbook Pro M2 Max 32GB 500GB <エンジニア採用資料> 下記リンクからご確認ください。 https://speakerdeck.com/batonz/pitch-for-engineer

【本ポジションのミッション】 ～10X(10倍の成長)に耐えうる、攻めのデータプラットフォームへの進化～ 現在、当社のデータ基盤は、主軸サービスであるロボアドバイザーがユーザー数45万人・預かり資産1兆9,000億円(2026年2月時点)を突破したことに加え、個人向け金融プラットフォームを目指し、新規事業の多角化により、扱うデータ量と複雑性が飛躍的に増しています。 単なるデータの蓄積や可視化に留まらず、10倍のデータ量や多様なステークホルダーの要望を先回りして解決する、スケーラブルなデータプラットフォームへと再構築することがミッションです。自ら課題を抽出し、技術で事業成長を加速させる攻めのデータエンジニアリングを作る仲間を募集しています。 【業務内容(期待する役割)】 ●データ基盤・パイプラインの設計と構築 ・AWSとGCPを跨ぐクロスクラウド環境において、セキュリティを考慮した権限設計および安全なデータ連携・受け渡しの仕組みの設計・構築 ・Airflow等のワークフロー管理ツールを用いた、Pythonによるメンテナンス性・可読性の高いデータパイプライン(DAG)の開発 ●事業要件に基づくデータモデリング・システム設計 ・事業チームと密にコミュニケーションを取り、分析要件をシステム仕様へ落とすコミュニケーション ・データ利用者にとって理解しやすく、かつや運用負荷を考慮した、持続可能なデータモデリングの設計・実装 ●データマネジメントの確立とセキュリティ・信頼性の担保 ・Knowledge Catalog等のデータカタログを活用したメタデータ管理と、データ品質チェックパイプラインの組み込み・自動化 ・金融機関に求められるセキュリティ(機密データの精査、アクセス権限設計等)の考慮、障害監視、およびパイプラインの依存関係の整理・最適化による高可用なシステム設計 ●パフォーマンス最適化とアーキテクチャ改善 ・今後の急激なデータ量増大を見据えた、各種マネージドツールのスケールアップ・バージョンアップ、およびパイプライン全体のボトルネック解消 ・ビジネスの拡大に合わせた、最適なツールやアーキテクトの選定・検証および移行計画の策定と実行 【データ基盤を強くするために今後取り組みたいこと】 ●データカタログの導入 ・複数プロダクト投入前にカタログの運用フローを固める ・AI Readyなデータ基盤の実現 ●複数プロダクトデータの投入 ・事業ごとのデータソースの違い ・個人情報のリスク ・分析したいKPIの定義 ・関連ツール(CRM・MA)のマルチプロダクト化 ●アーキテクトの強化 ・マネージドツールのバージョンアップ戦略 ・デジタルバンク開業による、データ増大への対応 ・データの連携処理の見直し ・全量洗い替え処理の改善 ・データ処理時間の削減・コスト対策 【技術スタック】 ・DWH:BigQuery ・インフラ:AWS, GCP ・IaC: Terraform ・ワークフローエンジン:Apache Airflow ・ETL: Amazon Appflow ・使用言語:SQL, Python など 【働き方】 弊社はフレックス制(コアタイム:10:00〜16:00)のハイブリット型の勤務形態で、週2日リモート可能です。 労働時間の清算期間は月単位(=営業日数×8時間を月単位で担保いただく)となるため、コアタイムを中心とし、柔軟に就業できます。 またチーム内には小さいお子様がいる社員もいるため、何かあった際に相談しやすい環境です。

JDSCが持つ様々なソリューションのいずれかの事業開発、もしくは新しいソリューションの立ち上げを担って頂きます。 ソリューションのフェーズによって、BizDevのメンバーが担う役割は多様ですが、いずれもデータサイエンティストやエンジニアと連携しながら課題解決をドライブすることが求められます。 その上で、個々人のレベルや志向に応じ、ソリューション企画を担う人、企業への導入プロジェクトのデリバリを行う人、ソリューション導入先企業のアセスメント及び周辺領域の支援を行う人、ソリューションの責任者、など様々な役割の方を、このポジションでは募集します。 JDSCはUPGRADE JAPANというミッションを達成するため、様々なソリューションを活用して、産業共通課題や社会課題の解決を目指しています。 そのため、特にBizDevのメンバーには、個社ではなく産業レベルの課題に目を向け、業界内の各プレーヤーを巻き込む視座の高さを求めています。

事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。 テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。 コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。 AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。 ●ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ●ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポーティング ●ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ●最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ●自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み ※過去事例:クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る

AIコンサルタント/AIテックリードとして、AIモデルの設計・開発・改善を中心に、プロジェクトの技術面をリードしていただきます。 入社後はデータ分析・モデル開発を中心に担当しつつ、徐々に設計や技術方針の検討にも関わっていただきます。 将来的には、AI開発プロジェクトにおけるコンサルタント/テックリードとして、チームを牽引する役割を期待しています。 ●AI/機械学習モデルの設計・開発・改善 ●データ収集・前処理・分析 ●Pythonを用いたAI実装・テスト ●モデル評価および精度改善 ●技術調査・新技術検証 ●エンジニアメンバーの技術サポート

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化。 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache Pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、Dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 シニアソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。また、運用性・安全性の向上、技術課題の解決や支援を通じてチームの発展と顧客への高付加価値なソリューション提供を実現します。

●データの統合と見える化を可能にするためのプラットフォームの開発 ●クライアントデータ分析におけるディレクション、運用 ●データ解析をもとにしたニーズ探索およびサービス企画デザイン

【事業概要】 持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。 カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。 【募集概要】 自社サービスのタレントマネジメントシステム「カオナビ」において、新機能開発や機能拡張の実装、パフォーマンス向上のためのリファクタリングや新しい技術の導入など様々な業務をサーバーサイドエンジニアとしてご担当いただきます。 またSRE (Site Reliability Engineering) 活動を行なっているインフラグループと連携し、品質を維持しながらスピード感をもった開発を行っていただきます。 【業務内容】 (1)機能開発を主なミッションのエンジニアの場合 開発に伴う計画の作成および進捗の管理 新機能作成や既存機能の改善のためのサーバサイド側の設計および開発 機能のパフォーマンス向上に伴う改善活動 (2)技術横断的な保守や改善が主なミッションのエンジニアの場合 機能横断で利用されているモジュールのリアーキテクチャリング ライブラリや使用言語のバージョンアップ 開発効率や開発者体験向上を目的とした改善活動 また、ご希望や経験に応じて、以下のようなロールをお任せすることもあります。 テックリード エンジニアリングマネージャー その他にも有志で以下のような取り組みを行っています。 (主に若手の)メンバー教育のための企画/施策 エンジニア採用広報に関する活動 【チーム開発の具体例】 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

ミッション(優先度順) クライアント事業変革の技術的な主体となる クライアント(主に金融・規制産業の大手企業)の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。 AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証(PoC)で終わらせない。 クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する 単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。 FDEとしての知見を組織に還元する クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。 主な業務内容 [顧客業務のAI Agent化・Platform構築] ・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 ・GV の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用 ・LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計(PoC ではなく本番実装) ・予測・最適化モデル(需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等)の設計・社会実装 ・運用定着KPIの設定とモニタリング(活用率・業務インパクトの数値化) [顧客への伴走・定着] ・課題定義・要件定義・提案(技術担当者〜経営層まで幅広いオーディエンスへの説明) ・定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理 ・顧客担当者(非エンジニア含む)へのハンズオン・研修設計 ・障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり [セキュリティ・コンプライアンス対応] ・金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件(ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等)への対応 ・クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠 活用する技術スタック(例) AIエージェント:OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装 言語:Python / TypeScript が中心(実装言語は案件により異なります) クラウド:AWS 等(クラウド種別は顧客環境により異なります) Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用 LLM / RAG を活用した本番システム開発(PoC ではなく本番実装) ※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。 チーム構成 FDEは、案件ごとに4〜5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

●職務概要 最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM(大規模言語モデル)をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。 単なる分析PoC(概念実証)で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。 ●業務内容 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。 ・生成AI・LLM活用: RAG(検索拡張生成)を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。 ・予測・最適化モデル構築: 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。 ・社会実装とMLOps: 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。 ・研究開発(R&D): 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。 ・ステークホルダーとの折衝: クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。

機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。 ●具体的に次のようなタスクを担います。 ・入札ログ等を用いた探索的分析 ・入札ログの再設計や外部データの活用 ・CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築 ・数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築 ・オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証 ・大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用 ・学会参加や論文調査による情報収集 ●業務上触れる分野や技術スタック 【分野】 ・機械学習 ・統計学 ・数理最適化 ・制御工学 ・因果推論、計量経済学 【スタック】 ・Python, Kotlin(一部のみ) ・AWS ・dbt, Snowflake ・Prefect ・Terraform ・GitHub ・Slack

freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発（メインミッション） ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識（OCR）、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python（マイクロサービス・開発環境）、Ruby on Rails, Go（アプリケーション） 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) 　https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 　https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●その他 ・大野(Kevin)が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出 　https://finatext.com/hd/news/pYa0o88X ・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定 　https://nowcast.co.jp/news/20241022/ ・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞 　https://nowcast.co.jp/news/20250912/ ・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任 　https://finatext.com/hd/news/20251021 ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

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)

●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

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場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、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、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、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、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、組織としての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 大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発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、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、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、現場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。 ・Embodied AI / VLAの研究開発 　ｰEmbodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装 　ｰ模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価 　ｰ実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性) ・学習データ収集・データ基盤整備 　ｰ実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新 　ｰデータ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計) 　ｰ合成データの作成戦略作りおよび活用 ・シミュレーション環境構築 　ｰ物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む) ・評価・ベンチマーク設計 　ｰタスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計 　ｰオフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング 　ｰデータ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化 ・プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫) プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み 　ｰプロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進 　ｰ導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　ｰ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 　ｰメンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　ｰ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

クラウドエースで、未来を創造するエンジニアになりませんか? Google Cloud のエキスパート集団であるクラウドエースは、お客様のビジネスを成功に導く、クラウドネイティブなシステム開発を数多く手掛けてきました。 Google Cloud の最高位パートナーとして、Google Cloud 認定トレーナーを多数輩出している私たちだからこそできる、質の高いエンジニアリングを提供しています。 しかし、私たちは現状に満足していません。 これまで培ってきた「高い技術知見」を活かし、お客様の真のニーズに応える「課題解決」へと進化を遂げるため、生成AIをはじめとした先端技術を積極的に活用していきます。 業務内容 ク ラウドエースでは、お客様のビジネスニーズに合わせて、幅広い開発業務に携わっていただきます。 簡単に言うと、「クラウド」と「AI」を駆使して、お客様のビジネスを成功に導くのが、あなたのミッションです。 具体的には、以下業務内容になります。 1.クラウドでシステムを作る お客様に合うクラウド環境(Google Cloudを中心に、AWSやAzureなども必要に応じて)を設計・構築・運用します。 大量のデータを扱うシステムやAIを使ったシステムも作り、セキュリティ対策もしっかり行い安全で快適なシステムを提供します。 2.AIで新しいサービスを生み出す 最新の生成AI技術を使って、今までにない新しいサービスやコンテンツを開発します。 例えば、AIで画像や動画を生成したり、文章を自動で作成したりするシステムも作れます。 3.お客様の視点に立って、システム開発を行う お客様の要望を丁寧にヒアリングし、どんなシステムを作るのかを一緒に考えます。 要件定義から設計、開発、テスト、運用まで、システム開発の全工程に携わることができます。 プロジェクトマネージャーと協力して、プロジェクトを成功に導きます。 4.常に新しい技術に挑戦する クラウドやAIの技術は常に進化しています。 最新技術やノウハウを学び、常にスキルアップを目指します。 配属部署 会社名:クラウドエース株式会社 本部:技術本部 部署:第一開発部～第四開発部 組織体制 クラウドエースの開発部は、インダストリー(業界)ごとに4つの事業部に分かれています。 選考を通じて、経験やスキル、そして希望を考慮し、最適な配属先を決定します。 ・第1開発部(小売り・製造業) 小売業や製造業のお客様に対し、クラウド技術を活用した業務効率化やDX推進を支援します。 サプライチェーン最適化、在庫管理、顧客体験向上など、幅広い分野のシステム開発に携わることができます。 ・第2開発部(ゲーム・メディア) ゲーム業界やメディア業界のお客様に対し、クラウドネイティブなシステム開発や、データ分析、AI活用を支援します。 大規模オンラインゲームのインフラ構築、動画配信プラットフォームの開発、AIを活用したコンテンツ生成など、最先端の技術に触れることができます。 ・第3開発部(情報通信・金融) 情報通信業界や金融業界のお客様に対し、セキュリティや信頼性の高いクラウドシステムを構築します。 通信インフラのクラウド化、金融システムのモダナイゼーション、FinTechサービスの開発など、社会インフラを支える重要なプロジェクトに携わることができます。 ・第4開発部(公共・医療・文教) 公共機関、医療機関、教育機関のお客様に対し、クラウド技術を活用した効率化やサービス向上を支援します。 行政サービスのデジタル化、医療情報のクラウド管理、オンライン教育プラットフォームの開発など、社会貢献性の高いプロジェクトに携わることができます。 開発関連情報 開発言語:Go, Java, Python, Kotlin, TypeScript データベース:Cloud SQL(MySQL等), BigQuery, Cloud Spanner, Cloud Datastore, Firestore CI/CD:Cloud Build エディタ:Cursor, Visual Studio Code, JetBrains IDE(ライセンス利用可), Vim, v0など 環境構築:コンテナ, Terraform ソースコード管理:GitHub など プロジェクト(タスク)管理:Backlog, GitHub issue クラウドエースは、エンジニアの創造性を最大限に引き出すため、最新のAI技術を積極的に取り入れた開発環境を提供します。 Geminiで要件をまとめ、v0でプロトタイピングを行い、Cursorでプロダクトを作り、Devinに仕事を任せる。 ・社員全員が利用できるGemini Advanced:コーディング、ドキュメント作成、情報検索など、開発のあらゆる場面を強力にサポート。 ・AIを活用したUI生成ツール「v0」:テキストによる指示から、洗練されたUIを瞬時に生成。 ・AIコーディングツール「Cursor」: AIがあなたの思考を加速させ、コード生成を強力にサポート。 ・次世代AI開発エージェント「Devin」: AIが自律的にタスクをこなし、開発プロセスをサポート。

【まずお任せしたいこと】 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。 データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。 -レコメンドエンジンの設計・開発・改善(協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど) -検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション -Google Cloud(BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等)を中心としたMLインフラ(特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等)の設計・開発・運用 -学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化(CI/CD) 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。 【バックグラウンドや志向に応じた広がり】 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。 ●データサイエンス寄りの方には: -ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 -事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 -A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進 ●データエンジニア寄りの方には: -dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 -KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境(Metabase x 生成 AI)整備 -プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備 -いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

本職種ではデータサイエンス・生成AIに関する高い専門性を活かし、顧客業務に対する当社生成AI PFの適用とその効果検証を実施する。または生成AI PFの技術検証とPF開発を実施する。 さらに顧客業務に合わせたNTT独自の生成AIモデルやオープンウェイトモデルのカスタマイズやハーネス、コンテキストまで含めた全体最適化およびそのための技術検証、ソリューション開発を実施する。 ・顧客の業務課題に基づき生成AIを用いた課題解決策の検討と提案 ・課題解決に必要な顧客データや重要なコンテキストの特定と整備 ・AI PF/RAGシステム・エージェントの顧客適用に向けた構築 ・グローバルのグループ会社や顧客とのコミュニケーション ・生成AIモデルのファインチューニングや事後学習、およびユースケースに応じた評価検証方法の提案と実施 ・上記業務のドキュメンテーションなど ・当社エグゼクティブへのレポーティングの実施 ●組織情報 グローバルなグループ会社とのナレッジシェア、人財育成、提案/案件支援を通じて、グローバルにAI/データ活用のビジネス拡大を図り、NTTデータのグローバル化に貢献することをミッションとする。 ●想定役職 課長 , 課長代理 , 主任

【ミッション】 ソフトバンクの基地局の展開効率最大化を達成するために、データ基盤の整備/業務プロセスの改善/無線機のロジスティクスの最適化を推進いただきます。 【主な業務】 無線機器の需要予測/機器発注予実/納品と配布状況の集計および自動化 基地局工事の進捗データの集計/自動化 【具体的な業務】 無線機需給分析とその自動化に向けたツールの開発/構築/運用 基地局工事進捗データ集計の自動化に向けた開発/構築/運用 基地局の工程管理に必要な社内システムオペレーション 社内外向け報告資料の作成(総務省向けなど) AI活用による業務効率化 ※Google Apps Script(GAS)、データ分析Platform(KNIMEなど)、RPAツール(Velox RPAなど)を活用いただきます。

プロダクトチームに所属し、ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を牽引します。 技術的な意思決定を能動的に行いながら、フロントエンド開発を1人で完結できるレベルで開発を進めていただけることを期待します。 ●具体的な仕事内容 ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を中心に、プロダクトの成長を技術面から支えていただきます。 開発時間の割合は、開発タスクが約80%、会議やコミュニケーションが約20%を想定しています。 仕様についてはデザイナーやビジネスサイドと話し合って決め、技術的な設計や実装方法についてはフロントエンド側で能動的に検討・決定していただきます。 スクラムに則った開発推進(スプリント単位でのタスク実行)を行いながら、以下の領域に携わっていただきます。 <機能開発・実装領域> 自社プロダクト「ReDesigner」「ReDesigner for Student」のWebアプリケーションのフロントエンド開発(Vue / Nuxtを使用) デザイナーが作成したデザインに基づいたUI/UXの実装 バックエンドエンジニアと連携したAPIとの接続、データ取得・表示の実装 既存機能の改善や新規機能開発(ユーザー体験向上を目的とした機能追加・改修) <技術設計・アーキテクチャ領域> 技術選定や実装方法の検討(ブラウザ毎の仕様の確認など) パフォーマンス最適化(ページ読み込み速度の改善、レンダリング最適化など) 状態管理やUIの設計指針の検討・検証 セキュリティを考慮した実装・設計 <開発基盤・品質向上領域> テストコードの作成・実行(ユニットテスト、E2Eテストなど) コードレビューを通じた品質向上への貢献 ドキュメント整備(仕様書の補完など) 開発フローの改善提案・実行 ●チーム体制 ReDesignerグループ全体:27名 事業責任者代理:1名 Career Designer Group:4名 Sales Group:3名 Company CS Group:7名 Marketing Group:4名 エンジニア Group:3名 └フルスタック兼グループ長:1名 └バックエンド:2名 デザイナー Group:2名 ビジネス統括 Group:4名 ※その他、業務委託のエンジニア・デザイナーが複数名参加 ●使用ツール・開発環境 開発言語・フレームワーク:TypeScript / Vue / Nuxt / tailwindcss インフラ:AWS(ECS、Fargate、RDS(MySQL)、EC2、S3、etc) CI/CD:Circle CI / Github Actions その他:GitHub / Slack / Zoom / Jira / Notion AIツール:Claude Code (予算内で自由に使用可能) 働き方:フルリモート可(全員リモートワーク)、非同期コミュニケーション中心 ●業務内容の変更の範囲 雇入れ直後:上記参照 変更の範囲:当社における各種業務全般