関東 機械学習のITエンジニア求人・転職情報

【企業・求人の特色】 《富士フイルムGroup》 ●あらゆる業界のお客様の経営課題をとらえ、課題解決に向けたソリューションを提供いたします。 ●想いは～働くを良くしたい～「働く現場で生まれるお困りごとの解決」です。 ●業績成果目標はチームで持ち、協力しながら活躍いただきます。 【業務内容】 ●中規模案件及び高難易度/大型プロジェクトにおいて、構成する各領域の技術リーダー・メンバー、社内のシステムエンジニアとの協働に留まらず、社外パートナー企業との連携・協業により、QCDをコントロールしながら、プロジェクトリードして頂きます。 【ソリューション例】 製造:生産見える化SOL/金融:金融事務デジタル化SOL/公共:電子申請SOL/その他、ネットワーク・サーバーSOL等や電帳法SOL、文書管理SOL等 【顧客業界例】製造/金融/流通/官公庁/公共/医療等 【配属先】 システムエンジニアリング統括部

【企業・求人の特色】 《富士フイルムGroup》 ●あらゆる業界の経営課題をとらえ、課題解決に向けたソリューションを提供いたします。 ●想いは～働くを良くしたい～「働く現場で生まれるお困りごとの解決」です。 ●業績成果目標はチームで持ち、協力しながら活躍いただきます。 【業務内容】 ●営業と同行し、お客様の業務内容や課題を理解し、課題解決に向けた最適ソリューション提案に向けて、要件定義からシステムやサービスの設計・構築、導入、保守・運用を役割に応じて担当して頂きます。自分が携わった仕事やシステムがお客様にどう活用され、働き方を改善できたか、ダイレクトに味わえる業務です。 【担当領域】 オフィス関連業務、基幹業務(基幹システム)等を想定　※ご経験・スキルに応じて決定 【担当業界一例】 製造、金融、流通サービス、文教、官公庁/公共、医療などの各種業務における課題解決を実現する業務ソリューションを担当します。 ●新しい技術分野も活用し、お客様の課題に合わせた最適なソリューションを提供します。

【企業・求人の特色】 《富士フイルムGroup》 ●あらゆる業界のお客様の経営課題をとらえ、課題解決に向けたソリューションを提供いたします。 ●想いは～働くを良くしたい～「働く現場で生まれるお困りごとの解決」です。 ●業績成果目標はチームで持ち、協力しながら活躍いただきます。 【業務内容】 ●中規模案件及び高難易度/大型プロジェクトにおいて、構成する各領域の技術リーダー・メンバー、社内のシステムエンジニアとの協働に留まらず、社外パートナー企業との連携・協業により、QCDをコントロールしながら、プロジェクトリードして頂きます。 【ソリューション例】 製造:生産見える化SOL/金融:金融事務デジタル化SOL/公共:電子申請SOL/その他、ネットワーク・サーバーSOL等や電帳法SOL、文書管理SOL等 【顧客業界例】製造/金融/流通/官公庁/公共/医療等 【配属先】 システムエンジニアリング統括部

【企業・求人の特色】 《富士フイルムGroup》 ●あらゆる業界のお客様の経営課題をとらえ、課題解決に向けたソリューションを提供いたします。 ●想いは～働くを良くしたい～「働く現場で生まれるお困りごとの解決」です。 ●業績成果目標はチームで持ち、協力しながら活躍いただきます。 【業務内容】 ●中規模案件及び高難易度/大型プロジェクトにおいて、構成する各領域の技術リーダー・メンバー、社内のシステムエンジニアとの協働に留まらず、社外パートナー企業との連携・協業により、QCDをコントロールしながら、プロジェクトリードして頂きます。 【ソリューション例】 製造:生産見える化SOL/金融:金融事務デジタル化SOL/公共:電子申請SOL/その他、ネットワーク・サーバーSOL等や電帳法SOL、文書管理SOL等 【顧客業界例】製造/金融/流通/官公庁/公共/医療等 【配属先】 システムエンジニアリング統括部

●パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、データを用いた課題解決に向けてたプロジェクトを推進いただきます。 └クライアント課題に対しての分析設計 └機械学習を用いたモデルの構築 └モデルの精度の検証　PDCAサイクル回す └案件によっては顧客への提案も行いビジネスのサポート ●パーソルクロステクノロジーにてデータサイエンティスト育成を進めており、社内のエンジニアの育成に携わっていただきます。 【プロジェクト例】 ◆プロジェクト概要(3名) 化粧品の需要予測 ・業務内容 ・売上実績をもとに、発売後の販売量を予測する時系列モデルを開発 ・Pythonでのモデル開発 ・開発したモデルの精度評価・報告 ・前処理からモデル構築、ハイパーパラメータチューニング、精度検証 ・顧客への報告資料作成 ・技術: Python, Tableau

Google Cloud上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。 DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。 将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。 ●データ基盤の設計・開発・運用 ●BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理 ●データ収集・加工・可視化基盤整備 ●セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計 ●バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計

【職務概要】 関東地区の金融機関を担当領域とし、システム構築プロジェクトの推進に加え、ホワイトスペースの特定から新規提案活動までを一気通貫でご担当いただきます。 また、構築したシステムについては他金融機関への横展開も行い、ソリューションの拡販・高度化を推進します。 従来のITシステム開発事業を安定的に遂行しつつ、生成AIやデータ分析などの先進技術領域にも参画し、金融分野における新たなビジネス領域の創出・拡大を担っていただく裁量のあるポジションです。 【職務詳細】 ・現状データ分析、課題明確化を含めたシステム化構想策定、要件定義支援などの上流工程の推進 ・システム導入及びプロジェクトのマネジメント ・導入システムのパッケージ化および他金融機関への横展開 実際のシステム構築をご担当いただきながら、より当社からソリューション提案の可能性がないかを顧客との課題調査の中から見出していき、さらなる顧客への価値提供に向けて営業部隊や他組織と協業をしていきながらプロジェクトの提案/拡大を担っていただくことを期待しております。

医療機関・医療従事者双方に支持される人材関連サービスの品質保証にコミットする、エンジニアリング業務全般をお任せします。 具体的には下記業務をお願いします。 ・開発プロセス上流での仕様レビュー及び仕様改善 ・新機能開発やシステム改修におけるテスト計画、設計、実施及びバグ報告 ・テスト効率化及び自動化 ・API テスト、E2E テスト、UI テスト、リグレッションテストの設計と実装、運用保守 ・開発プロセス全体に関する改善業務 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

所属は人事部ですが、代表や経営統括部をレポートラインに、Giveryの中期経営戦略ビジョンの最も重要なKPIを追っていただきます。 社内のエンジニア専任執行役員やエンジニアマネージャーと密接に連携し、採用戦略の設計から実行までを担っていただきます。 また、経営統括執行役員と直接連携しながら、重要な意思決定や戦略立案に関わっていただきます。 主な担当業務 ●エンジニア採用の戦略立案から実行までの一気通貫運用 ・求人設計・採用要件定義 ・採用チャネル開拓・集客施策の企画実行 ・面接設計・評価基準の策定 ・オファー交渉からクロージングまでのリード ●DevRel活動の立ち上げと推進 ・技術広報戦略の策定・実行 ・開発者向けイベントの企画・運営 ・技術ブログの編集・執筆推進 ・技術カンファレンスでの登壇企画 上記に限らず下記のミッションを追うために幅広く業務を行っていただきます。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 主なミッション ・3カ年・300人エンジニア採用プロジェクト ・社長直下AI BizDevの組成 ・Givery AI Labでの自社開発環境整備 ・技術広報(DevRel、エンジニアマーケティング含む)の立ち上げ ・MANAのノーコード/ローコード案件の構築支援体制の拡大 ・グローバル展開に向けた東アジア拠点立ち上げ ・新卒エンジニア採用の強化(FY26は15-20名採用目標) 主な採用ポジション ・PMポジション ・AIエンジニア ・AIソリューションアーキテクト ・セールスエンジニア ・DevOpsエンジニア ・グローバル開発拠点の立ち上げメンバー ・新卒AIエンジニア 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス ●エンジニア採用・DevRelのエキスパート ・技術組織の採用戦略立案から実行までを統括 ・業界をリードするDevRel活動の確立 ●人事戦略/開発組織HRBP ・採用だけでなく、技術組織全体の人事戦略を統括 ・組織開発・タレントマネジメントの統括責任者へ ●経営への関与 ・Giveryの戦略のある意味最も重要なKPIを追っていただきます ・必然的に経営の関与へ

売上1兆円規模、グループ148社(国内:37社　海外:111社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 6万人のグループ企業に対し、ホールディングスの専門部隊(CoE)の一員として、各社の事業・サービス企画を一緒に立案・推進し、実現します。2026年度も積極的に組織を拡大していく方針ですので、変化に富んだ状況の組織作りにも挑戦することが可能です。 ●業務詳細 パーソルグループにおいて最も規模が大きく、DXによる事業インパクトが期待されるStaffingSBUを対象に、事業課題の解決および価値向上を目的としたシステム・プロダクトの企画・開発を推進していただきます。 ビジネス企画担当と密に連携しながら、事業課題やビジネス要件を起点に、システム化構想から開発・リリース・改善までを一気通貫でリードいただくポジションです。 単なる個別最適な開発ではなく、業務・システム全体を俯瞰した全体最適のアーキテクチャ設計を担っていただきます。 【ご担当頂く業務領域】 ①事業課題起点でのシステム化構想 ビジネス企画担当が整理した事業課題・ビジネス要件を起点に、営業やマッチング、派遣スタッフ接点といった主要業務領域におけるシステム化構想の策定を担っていただきます。 プロダクト単体での最適化に留まらず、業務フローおよび既存システムの構造を踏まえ、システム全体の整合性や役割分担、データの流れを含めた視点で、最適なプロダクトおよびシステムのあり方を設計していただきます。 As-Is/To-Be整理、業務要件定義、投資対効果の試算を通じて構想を具体化するとともに、システム間の役割分担やデータの流れを含めたアーキテクチャ設計を推進していただきます。 また、経営層との合意形成やビジョンの言語化をビジネス企画担当と協働しながら推進し、開発フェーズへ円滑に移行できる状態を構築していただきます。 ②構想を起点としたプロダクト開発・改善のリード 策定した構想をもとに、ビジネス企画担当および現場部門と連携しながら、ビジネス要件・システム要件の両面を踏まえた開発推進をリードしていただきます。 個別プロダクトの開発推進に加え、複数システムやプロダクトを横断したアーキテクチャの整合性を担保し、全体最適を維持・進化させる役割を担っていただきます。 また、開発チームのマネジメント、利用部門との折衝、課題解決、改善施策の立案・実行まで一貫して担い、リリース後もモニタリングと継続的な改善を通じて、プロダクトおよびシステム全体の価値最大化を推進していただきます。 ●プロジェクト事例 以下4つのテーマを元に、システム構想～PoCフェーズの案件が複数あり、ご経験に応じたプロジェクトをアサインします。 <取り組みテーマ> ・派遣スタッフ向けデジタル接点の高度化 ・営業・マーケティング領域におけるAI活用およびプロセス自動化 ・データ/AIを活用したマッチング精度向上およびリードタイム短縮 ・業務プロセスの標準化およびオペレーション改革(BPR・システム再構築) ●配属組織について StaffingITソリューション部DX開発室は10名程度の人数で構成されています。 事業会社の社内SEやSIer出身など多様なバックグラウンドのメンバーが在籍し、共通してシステム企画フェーズや多様な開発プロジェクトの経験を有しています。支援会社と一体となるミラー組織を構築し、運営について事業会社メンバーとホールディングスメンバーが混合となって進めています。 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社　海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスの専門部隊の一員として、各社の事業・サービス企画を一緒に立案・推進し、実現します。部門を跨いだ組織を形成しており、2025年度も積極的に組織を拡大していく方針ですので、変化に富んだ状況の組織作りにも挑戦することが可能です。 ●業務詳細 本ポジションはパーソルグループの各社事業におけるAI利活用を通じた業務改革の推進役として、企画立案に携わっていただきます。 ・事業会社のビジネスにおける課題抽出 ・課題解決にむけた戦略・企画の立案 ・他部門と連携し施策を実行 ・成果測定・検証 事業責任者と一緒にゼロベースから企画を立ち上げたり、事業データをもとに示唆を生み企画にまでつなげたりと、中心メンバーとしてご活躍いただく業務です。難易度は高いですが大変やりがいのある仕事です。 AIモデル開発・システムの実装やデータの専門的な分析は、社内SEやデータサイエンティストがいますのでチームで連携して動いていただく形になります。 ●配属組織 グループAI本部　AI推進部 グループAI本部は「AIファーストな事業モデルへの転換」をリードする役割の組織で、全体で150名ほどが在籍しています。 なかでもAI推進部は、ビジネス企画、デジタル企画といった職種が所属し、グループ共通のAI施策の企画検討を行っています。 中途社員がほとんどで、立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●担当職種の変更範囲 会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

本ポジションの役割 本ポジションでは最新のAI技術を活用し、業務効率化や開発支援ツールの設計・開発を担当します。主に、大規模言語モデル(LLM)やAI支援ツール(Devin、GitHub Copilot Workspace など)の導入・活用を検討し、エンジニアリングの生産性向上に貢献する役割を担っていただきます。 具体的な職務内容 ●AIを活用した開発支援ツールの設計・開発・導入 ●Devin、GitHub Copilot Workspace などの導入検討と最適な運用設計 ●LLMなどの最新AI技術のリサーチ・評価・実装 ●社内エンジニアがAIツールを活用しやすい環境の構築と推進 ●APIやクラウドサービスを活用したAIツールの統合・開発 <開発環境> ・ミドルウェア PostgreSQL, CloudRun, Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, Go, Rust ・そのほか GitHub Copilot

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

IoTエンジニアの「オープンポジション」として、IoT事業の各ポジション(※)で幅広く検討し、最適なポジションを提案いたします。 ◆IIJのIoT事業について これまで提供してきたネットワーク、クラウド、セキュリティといったITサービスをIoT向けに進化させながら、事業発展を続けてきました。 ・お客様のIoTビジネス実現に適した形でのサービス提供 ・IoT市場の中でも先進的な自社サービス・ソリューションの開発・展開 などを通し、お客様へ新たな価値を提供しながら、IoTによる課題解決への貢献へ取り組んでおります。 ◆活躍している社員 現在当社では、 ・デバイス関連の技術を背景にソリューション企画へ携わる社員 ・ソフトウェア開発と共にデバイス技術にも携わるエンジニア などが多数活躍しており、どのような背景の方でも、IoTサービスの開発へ携わりたい思いを叶える環境が提供できるのではと考えております。 ◆※検討対象のポジション ・IoTソリューション営業/企画営業 ・IoTサービス企画・開発エンジニア ・IoTサービスインフラ構築・運用エンジニア ・開発/運用エンジニア(バックエンド) ・開発エンジニア(WEBアプリケーション)

・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計 ・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証 ●チームの雰囲気 • データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わりながら、プロダクト価値を最大化することを重視しています。 • メンバー同士の距離が近く、技術的な議論も活発で、役職や職種を問わず、フラットかつオープンなコミュニケーションが根付いています。 常に最先端の技術開発を行うため、東京大学、神戸大学、早稲田大学、慶応大学の経済学の教授陣を含めたR&D定例MTGが週次で開催されています。

【職務概要】 ・生成AIエージェント(ClaudeCode、GithubCopilot等)を活用したインフラ領域におけるAI駆動開発の施策立案と導入の支援を行う。 (例、設計書生成、IaC・スクリプト生成、テストコード生成、運用高度化) ・インフラ生成AI領域での社内の技術コンサルティング活動 ・既存ソリューション(生成AIソリューション及びツール類)の事業部展開(ソリューションの提案からソリューション適用) 【職務詳細】 主にプロジェクトの推進者として、社内連携先のフロントに立ちプロジェクトを取りまとめていただきます。 ・生成AI技術をベースとしたシステム開発高度化(高速・高品質開発)の推進 ・先進技術やサービスの調査・研究、および社内での活用企画・導入推進 ・生成AIを活用したシステム運用高度化のためのツール開発と展開 ・生成AIと連携したIaCコードや設計書生成の技術検証及び評価 ・DevSecOpsでのCI/CD実装のための実案件参画によるIaC技術支援

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。 候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします 。 ●募集ポジション ・データ分析基盤エンジニア(SQL・DWH・ETL・BI基礎) ・BIエンジニア(Tableau / Power BI / Looker) ・データアナリスト(SQL / Python / BI) ・データエンジニア(GCP / AWS / Snowflake など) ・AI/機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ●募集部門 ・データ利活用部 ・AIビジネス部 ・ACR(Analytics Consulting Research)部 ・基盤運用構築部 ・BI推進部 ・SAC(Strategic Anltics & Consulting)部

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

・当社が提供する各種サービスに高い付加価値をつけるため、最先端AI技術を取り入れてエンジンやモデルを一から開発していただきます。 ・各種サービスに高い付加価値をつけることを目的とした機能の設計・開発・リリースまでをお任せします。 チームメンバの経歴: ・数社のAIベンチャーでテックリードを勤め、画像、自然言語、数値データ等の多様なデータを扱うプロジェクトを多数経験。 モデル作成だけでなく、システムへの組み込みまでを担当し、導入に導いてきた実績を持つ　2021年に1人目のAIエンジニアとして当社に入社し、AI導入による顧客価値向上に取り組んでいる。 【環境】 利用言語:Python、 Go、 Javaなど フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorchなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー バージョン管理システム:GitLab チケット管理システム:GitLab 【取り組む課題】 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析などの分野で開発を進めていただきます。 【組織構成】 課長(50代、男性/課長)−メンバー2名 ※エンジニアの全体人数としては250名程度で、製品別・役割別に7つの部と25つの開発チーム(課)に分かれ、それぞれ10名〜20名ほどの規模となっています。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

当社が提供する複数プロダクトに対して、AI開発の上流から下流まで裁量を持って開発を担っていただきます。 (1) 最新技術の調査・手法の選定 ・論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定 (領域:画像認識・自然言語処理など) (2) データ収集・前処理 ・AIモデルの学習に必要なデータの収集・整備(ログデータ、画像データ、テキストデータ など) ・学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理 ※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理 (3) PoCの実施・モデル開発 ・最適なアルゴリズムの設計・改善 ・ハイパーパラメータの最適化 (4) 評価指標の設計・精度検証 ・評価データの作成・整備(偏りのない指標で性能を測定) (5) システム実装・運用 ・API化(Flask / FastAPI)、実サービスシステムへの統合/連携 ・クラウド環境(AWS・GCPなど)へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理 【環境】 利用言語:Python フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorch、FastAPIなど 生成AI : OpenAI API、AWS Bedrock、VertexAIなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP 利用AI開発ツール: Github Copilot、Claude Code、Cursurなど コードレビュー:Pull Request ベースでのコードレビュー バージョン管理システム:GitHub チケット管理システム:GitHub 【組織構成】 課長(30代、男性)-メンバー9名 ※エンジニアの全体人数としては350名程度で、製品別・役割別に組織が分かれております。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

【主な業務内容】 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 ・プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 ・課題解決に向けたAIソリューション(生成AI・RAG・機械学習モデルなど)の提案・検証 ・プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 ・本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 ・品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 ・各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく-- そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら ・https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※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(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービス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(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●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/ ●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 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

【ポジション概要】 ●メガバンクにおいて、グローバル規制対応とリスク管理システム構築で、市場ビジネスを守る 世界各国にグローバル展開しているMUFGでは、各種市場商品の金融サービス(為替/資金/金利デリバティブ等)もまたグローバルに活用されています。 MUFGのお客さま向けの市場金融サービス、ポジション・収益管理、商品横断のリスク管理、各国の規制・報告やコンプライアンス順守等、MUFGの市場業務もまた多岐にわたり、その広範な業務を支えるシステムソリューションへのニーズは年々増加傾向にあります。 そんな背景の中、激動の金融市場を勝ち抜いていくためのシステム創りで、MUFGの市場業務を共に支えていく仲間を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行及びMUFGグループの市場リスク管理業務を支える以下システムのプロジェクトマネジメント、AI活用、企画、設計、開発やをご担当頂きます。 ・市場リスク管理システム(市場リスク、市場性信用リスク、CVA、与信管理 等) (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 経験・適性に応じた役割をアサインし、プロジェクトマネジメント、AI活用、システム化の企画検討や、要件定義からシステムリリースまで一貫したシステム開発によるソリューション実現、大小並行するグローバルに推進するプロジェクトの牽引・コントロールなどを行っていただきます。 ユーザーと近い距離で、その期待に応えていく為、得られる達成感、やりがいも大きな仕事です。 【想定担当案件(例)】 <市場リスク管理システム(市場リスク、市場性信用リスク、CVA、与信管理 等)> ・クラウドを活用した大規模分散リスク計算機構の構築 ・海外拠点展開 ・新商品対応(全世界グローバル) ・与信管理高度化 ・各国規制対応 ・AI活用、アジャイル開発推進

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

マルチモーダルAIを活用した高度な機能実装およびプロトタイプ開発を担っていただきます。 画像、音声、テキストなど複数モダリティを扱うAI機能を企画段階の検証にとどまらず、実際のプロダクトへの実装や性能改善まで一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・画像、音声、テキストを組み合わせた高度な推論モデルの実装 ・プロダクトへのAI機能組み込み(バックエンド実装含む) ・推論速度や精度の最適化、評価指標の設計 自律性の高いスクラムチームの中で、特定領域のスペシャリストとして技術的な意思決定をリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 特定の技術課題(例:食べログメニュー画像認識機能の実装等)の担当者として開発をリードいただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・プロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 配属組織 ●グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 担当職種の変更範囲 会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、 人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.データ処理・ツール操作 Python や SQL を使ったデータ整理、RPA・Power Automate・生成AIツールの設定や動作確認、API連携の試行・動作検証 2.生成AI/AIエージェントの動作検証 LLM(OpenAI / Azure OpenAI など)の利用、Dify を使ったAIエージェント・ワークフローの構築補助、プロンプト改善・動作調整 3.業務改善プロジェクトのサポート 先輩メンバーと一緒に業務課題の整理、自動化案の作成やサンプル実装、効果測定のサポート(工数削減の整理など) 4.ドキュメント作成・定着支援 手順書・マニュアルの作成、作成したツールやフローの説明資料づくり 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ●生成AI:OpenAI / Azure OpenAI ●AIエージェント:Dify ●自動化:Power Automate、UiPath ●データ処理:Python、SQL ●クラウド:AWS / Azure / GCP ※入社後にキャッチアップいただく前提のため、「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 ・AI、機械学習、3次元データ(SLAM)に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行います ・エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心です ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です ・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます ・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ ・課題定義(顧客課題の整理・要件の明確化) ・技術提案(解決に向けたアプローチの検討・提案) ・技術検証(アルゴリズム開発や実データを用いた検証) ・成果報告(検証結果の取りまとめ・次フェーズの提案) ・技術雑誌や論文の執筆など ●入社後の業務 社内で請け負っているPoC案件に従事していただきます。 ・技術提案 ・技術検証 ・成果報告 社内での経験を積んだのち、顧客折衝(課題定義、見積もりなど)も行っていただきます。 また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●眼底検査装置への先端技術導入 □概要 AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 セグメンテーションAI技術を使用し、眼底画像の自動色分けAIモデル開発を行っています。 また、生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 □開発環境 OS:Windows10 □開発言語、技術:C++、Python、CUDA □関連技術:DeepLab V3+(セグメンテーション) ●リサイクル選別機開発 □概要 AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 複数種類の物体をラインカメラで撮像し、物体検知にて判別を行うAIモデルを開発しています。 判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu □開発言語:Python、C++、CUDAなど □関連技術:DeepLearning(物体検知) ●CutPaste手法の高度化による精度改善 □概要 既存手法をベースとした、アルゴリズム改造による精度向上検証案件です。 論文調査から手法検証までを対応しています。 こちらは大学との産学連携案件であることも特徴です。 □開発環境 OS:Ubuntu □開発言語:Python □関連技術:CutPaste、DeepLearning、異常検知 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

このポジションは TSA(テクニカルソリューションアーキテクト)と組みながら、顧客現場で AI モデルの設計・実装・システム化を一気通貫で担うエンジニアポジションです。ML もできる、かつ顧客の目の前でディスカッションしながら主にPythonベースのコードで、手を動かして実装できる人を求めています。 ●このポジションのメンバーがやること ・TSA と一緒に顧客と議論しながら、プロトタイプを組み・動かし・調整する ・AI モデルの設計・学習・評価を担当し、そのまま顧客のワークフローに組み込む ・顧客環境まで、自分の手で届ける ML モデル開発と現場実装の両方を手掛けるエンジニアに向けたポジションです。TSA が「何を作るか」を顧客と定義する役割であるのに対し、このポジションは「モデルも含めて、技術的な知見を加味してどう動くものにするか」を顧客と会話しながら形にします。 ●業務内容 1.顧客現場での実装伴走 ・TSA とペアで顧客との打ち合わせに入り、プロトタイプ要件を定義したうえで実装する ・顧客のフィードバックを受けて、仕様と実装を並行して調整する ・閉域網・顧客施設内での開発・デプロイに対応する ・データを見ながらシステム要件などを微修正する 2.AI モデルの設計・開発・組み込み ・衛星画像解析モデルや生成 AI システムの設計・学習・評価を行う ・既存の社内モデル資産を組み合わせつつ、現場要件に合わせたカスタマイズや追加学習を行う ・学習 / 推論パイプライン、前後処理、API 化、運用監視まで一気通貫で実装する ・現場で得た情報(使われ方、制約、エッジケース)をそのままモデル改善に反映する 3.セキュアな環境でのシステム構築 ・セキュリティ要件を満たすクラウド構成(AWS / GCP / Azure)、必要に応じてオンプレ環境での実装 ・IaC、コンテナ、CI/CD を用いた運用可能なシステムの構築 ・顧客環境の制約を前提にした現実的なアーキテクチャ設計 ●入社後の流れ 〜3ヶ月: 既存案件に TSA とペアでサブ参画。並行して GIS・衛星画像処理・安全保障ドメインのオンボードプログラムを受講 4ヶ月〜: 実際に現場で顧客と話しながら運用を担当(徐々にカバー範囲を広げていただきます)

募集背景 近年AI技術の急速な進展とともに、クライアントからのプロジェクト要請が増加しております。 エンジニアとして機械学習/ディープラーニング/最適化等の最先端技術のことを理解しながら、クライアントのビジネス課題を引き出し、理解し、それに最適な技術を考案、提案、合意形成、実装、デリバリーをリードしていただけるメンバーを募集しております。 事業領域について 事業領域 カスタムAIソリューション事業内でいずれかのプロジェクトマネジメントに関わっていただきます。 クライアントやプロジェクト内容によって領域を横断することもあります。 *AI活用コンサルティング・AI開発サービス* ●DX、AI活用アドバイザリー ●AIシステム提案 ・AI PoC、プロトタイプ作成 ●AIシステム開発 *人工衛星データ・AI解析サービス* ●衛星活用アドバイザリー契約 ●GRASP EARTH Forestレポートの提供 ●AI解析エンジンの開発 ●AI解析レポートの提供 *MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービス* ●AIの使用量、利用台数に応じたライセンスフィー ●パートナー企業の事業収益に応じたレベニューシェア ●継続学習環境の提供と追加学習支援 成長市場であるAI分野において、大規模プロジェクトを牽引し、ビジネスへのインパクトを生み出すチームメンバーとして役割を担っていただきます。 主な業務内容 ●クライアントが抱える課題に対して、統計的・機械学習的手法によるソリューションを調査研究及び考案、実装、評価 ●AIシステム設計・開発・テスト ●クライアントとの打ち合わせにおいて、技術的な面での進捗報告や議論 ●ソリューションアーキテクトと一体になってプロジェクトを推進