関東 機械学習のITエンジニア求人・転職情報

株式会社NTTデータ

組織情報 <組織のミッション> customer success enabler (顧客ビジネスの成功を牽引する) <職場環境> 本部、室のトップが全社的にも若い組織で、上司・部下関係なく議論が活発に行われ、風通しの良い、チャレンジをいとわない雰囲気です。 リモートワーク率は40%ほどで、Teamsのチャットや電話でコミュニケーションをとっています。(会議もほとんどがTeams会議です) 密なコミュニケーションをとったほうが良い期間は、豊洲出社で対面で議論しながら業務を進めます。 【職務の内容】 当組織はメガバンク、大手証券会社、大手信託会社など金融業界のTier1のお客様を持っています。 これらお客様の共通ニーズとし、データドリブン経営・データドリブン営業の実現があり、この高度な課題をNTTDとして解決する手段を提供しお客様ビジネスの拡大に貢献することが、私たち組織のミッションです。 また、Tier1顧客とのビジネスを通じてメソドロジとデータサイエンティストリソースをアセット(金融版デジタルサクセス)として整備し、金融分野全体への提供を目指します。 顧客のデータドリブン経営の実現、社内/顧客含めた人材育成、社内のデータ活用ビジネス拡大を一緒に推進してくれる仲間を募集します。 【具体的実施業務】 ①データ分析に関する経験、知見を駆使し、当事業部におけるデータ分析ビジネスの戦略、方針に対し専門家としての提言を行い、意思決定に関与する ②コンサルティング・データ分析案件での実務的な案件推進を担い、プロジェクト全体の推進と、データ活用領域のタスクをexpertとして対応 ③自身の持つ高度な知識の資料化と公開、講演を通じて、当社アセットとしての整備、及びそのアセットを活用した新規案件のプリセールスを実施。 ④各組織のステークホルダー(チームメンバー)に対してデータ分析、コンサルティングの考え方や実運営に関するノウハウを伝承し、後進育成を行う 【事例紹介】 大手銀行向けのデータプラットフォーム基盤構築後の活用推進(人財育成含む)の実施 【想定役職】 課長代理 , TG

アクセンチュア株式会社

企業におけるデジタルトランスフォーメーション案件において、最先端のテクノロジーを活用した業務・ビジネスの変革を推進するために、戦略企画から変革実行・運用まで一貫した支援を行います。

アクセンチュア株式会社

主に製造・流通業のクライアント企業におけるデジタルトランスフォーメーション案件において、最先端のテクノロジーを活用した業務・ビジネスの変革を推進するために、戦略企画から変革実行・運用まで一貫した支援を行います。

Trust株式会社（トラスト）

職務概要 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社(HD)であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。 プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。 ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進 ・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード ・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定 ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure)を活用したDWH・Datalake設計および導入支援 ・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援 ・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進 ・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進 プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革 ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援 業務変更の範囲 (雇入れ直後):IT専門職 (変更の範囲):すべての業務への配置転換あり

TISI株式会社

以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー ・データ利活用に関するコンサルティングワークのプロジェクトマネージャー ・案件獲得に向けた提案活動(新規・継続ともに)※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。 【プロジェクト例】 ・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析(MMM等)

株式会社スカイウイル

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装(セキュリティ、監視、性能、障害時の設計) ・ユースケースの要件整理と設計(“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き) ・評価基盤の整備(自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル) ・クラウド上でのアーキ設計・実装(API、データ、権限、コスト最適化) ・チームの型づくり(実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 仕事の難しさ ・本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生します。 ・評価(回帰)を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要があります。 ・関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結します。

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 先端基盤システム部 【配属組織について(概要・ミッション)】 世界の先端基盤技術を積極的に探索して担当するお客様のシステムへの適用検討・提案を進めている部署です。最先端のCPU・GPUサーバ、ストレージやネットワークといったハードウェア製品からオープンソースソフトウェアを含む様々なソフトウェア製品、さらには生成AIや機械学習といったAI関連技術まで幅広く扱い、製薬・医療や防災等の様々な社会課題の解決に貢献します。 【参考資料】 ・キャリア採用サイト:https://www.hitachi.co.jp/Div/jkk/careers/index.html ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 　→公共システム事業部・公共システム営業統括本部の事業概要・インタビュー記事について紹介しています。 【職務概要】 HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)分野の担当として、最新のCPU・GPU・ストレージ・ネットワーク技術を活用し、インフラ整備における新規提案、設計構築、維持運用を行っていただきます。 維持運用を行いつつ、適宜先端技術を活用した提案・構築を行い、社会貢献性の高い分野で技術力を高めていくことができます。 【職務詳細】 ・最新動向の把握と提案:HPC関連技術や生成AIや機械学習等のAI関連技術を中心に社外・社内の動向や新たな技術について調べ、それらの潜在的な影響や有用性の評価を行い提案する。 ・インフラシステム構築・サポート:サーバ、ストレージ、ネットワーク及びソフトウェア環境を設計し、構築、運用のサポート等を行う。 ・ユーザーサポート:顧客からの技術的なご相談への助言や支援を提供しつつ、エンドユーザーからのお問い合わせにも対応する。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて 　　1チームにつき社員2～5名と協力会社の方数名でのチーム構成となります。 　　年齢層は30～40代が中心であり、技術志向のメンバーが多く集まっております。 ②働き方について 　　基本的に顧客先常駐ですが、リモートワークも併用可能となっております。 　　現状、東京・三島・つくばの3拠点を3,4年でローテーションする体制を取っているため勤務地の変更が発生する可能性がございますが、 　　東京・神奈川からの通勤で対応しているメンバーが多いです。 ※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。

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●業務概要 自然言語処理・生成AIエンジニアとして、顧客課題の解決に直結するソリューション開発をお任せします。 ●具体的な業務例 ・自然言語処理技術を活用した検索・FAQシステム開発 ・生成AIを活用したチャットボット、レコメンドシステム設計・実装 ・顧客向けPoC～本番導入支援 ・クラウド環境(AWS/Azure)での開発・運用 ・将来的な自社ソリューションの企画・開発 ●チーム体制 ・規模:2〜5名の小規模チーム編成 ・本ポジション:リーダー1名+メンバー1〜3名 ●利用技術・ツール ・開発言語/環境:Python、Jupyter Notebook、SQL、Docker ・クラウド:Azure Open AI、AWS Bedrock ・開発手法:アジャイル(Redmine/Backlog利用) ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのデータ活用を支援し、分析・モデル構築・可視化を通じて課題解決を推進。 ●業務内容(具体的に) SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 アジャイル(スクラム)開発の推進 将来的にはAIエージェントや生成AIを活用した高度な分析・自動化にも取り組みます <関連業務> データ利活用サービス:課題抽出～可視化・レポーティング 機械学習エンジニア:予測・処方的分析 工場DX:属人性解消、デジタル化アセスメント ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのDX推進を支援し、業務改善・データ活用・工場立ち上げを通じて課題解決を推進します。 ●業務内容(具体的に) クライアント企業のデータを活用し、課題抽出から分析、モデル構築、可視化・レポーティングまでを担当 SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 業務改善・工場立ち上げ推進 アジャイル(スクラム)開発の推進 PL候補として、プロジェクトのQCDS管理、顧客折衝、技術選定を担当 ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ご経験や専門性に応じ、電池性能の最大化に向けた以下業務をお任せいたします。 ・バッテリーの状態推定および寿命予測アルゴリズムの開発 ・次世代BMS(バッテリーマネジメントシステム)のコンセプト設計/アーキテクチャ策定 ・サブシステム・各デバイス単位での性能目標・性能要件決定、仕様構想 ・上記に基づく制御ソフトウェアの設計・開発及び検証 ・実機検証やシミュレーション等を通じたシステム性能評価 ・関連技術調査・探索および将来戦略・コンセプト立案 使用ツール例:MATLAB/Simulink, Python, GT-Autolion ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります

Dress Code株式会社

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

TISI株式会社

●担当業務 以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進 ・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築 ・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進 【プロジェクト例】 ・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析(MMM等)

株式会社エスタイル

大規模言語モデル(LLM)や生成AI技術活用に特化し、提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」の開発チームにて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発業務を担当いただきます。 具体的には、AIと外部システムをつなぐAPI連携や、高性能な検索システム(RAG)、AIエージェントなどのアプリケーション開発に取り組みます。 AI領域未経験の方でも安心のチーム体制でのプロジェクトなので、上流〜下流まで一気通貫で新しいサービスを生み出すプロジェクトで、エンジニアとして技術・キャリアの幅を大きく広げていただけます。 ●具体的な業務 ・大規模言語モデルの技術調査 ・AIを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計、開発、運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ、チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築、運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なく意見が言いやすい環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています! 【変更の範囲】 会社の定める業務

株式会社NTTデータ

本ポストでは、公共分野（知的財産・司法法務）を中心とした大規模～中小規模システムのITインフラを設計・構築するインフラエンジニアとしてご活躍いただきます。 クラウド・AI・コンテナ・オンプレミスなど幅広い技術を活用し、最適な基盤を提案・実現することが主なミッションです。 ご入社後は、ご本人の経験や希望を考慮し、以下のいずれかの業務を担当いただきます。案件やキャリア志向に応じてプロジェクト配置やチーム間連携も柔軟に行いますので、専門知識の幅を広げながら成長いただけます。 公共分野の知識がなくても、入社後にしっかりとフォローいたします。 ＜業務例＞ ①クラウド基盤の設計・構築 （例：AWS/Azure/GCP/OCIなどを用いた新規サービス基盤の導入、オンプレからクラウドへの移行） ②コンテナ基盤の設計・構築 （例：KubernetesやOpenShiftを活用したマイクロサービス基盤の導入） ③AI・データ分析基盤の構築 （例：MLOps環境の整備、AIモデル運用のための基盤構築） ④仮想化基盤・プライベートクラウドの構築 （例：VMwareやOpenShiftVirtualizationなどを活用した既存システムの仮想化・統合） ⑤大規模～中小規模オンプレシステムの更改対応 （例：既存ハードウェアのリプレース、インフラのモダナイズ検討） いずれの業務も、設計から実装・運用まで幅広く関与でき、インフラエンジニアとしてキャリアを積みながら、リーダーやサブリーダーとしてチームを率いる経験を積むことができます。さらに、経験に応じてアーキテクチャ設計や技術選定に意見を反映させられるため、技術者としての成長と影響力の拡大を実感できるポジションです。

フューチャー株式会社

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) の専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 【AI・機械学習エンジニアの仕事】 ●生成AI、自然言語処理、画像処理、統計・機械学習等の専門性を駆使し、多様な業界の顧客の課題を解決に導きます ●AI領域のメンバーまたはテックリードとしてAI検証・開発やR&Dを牽引します ●社外への情報発信(講演活動、専門誌への執筆など)を通じて、AI領域における当社のプレゼンスを確立することもできます 【AI社会実装の事例】 ●AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ●全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ●全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ●新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ●精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ●業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ●美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ●50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ●年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ●構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ●マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) 【基礎研究・応用研究の事例】 ●LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ●AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ●MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ●その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など 【変更の範囲】 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

フューチャー株式会社

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) はAIの専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 【NLPエンジニアの仕事】 ●メンバーとして自然言語処理技術・生成AI等を用いた顧客課題の解決に従事します ●業界横断的な課題や特定顧客のニーズに応えるため研究開発を実施することもあります ●希望・能力に応じて大学との共同研究に参画する可能性もあります 将来は自然言語処理・生成AIを中心としたAI案件のプロジェクトリーダーやAIテックリードなどへのキャリアも希望や素養に応じて可能となります。 高い専門性を発揮できる場合には学術研究を行いながら言語活用の技術アドバイザリやコンサルティングを行うリサーチエンジニアへの道もあります。 変更の範囲について 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。 【AI社会実装の事例】 ●AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ●全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ●全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ●新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ●精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ●業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ●美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ●50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ●年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ●構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ●マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) 【基礎研究・応用研究の事例】 ●LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ●AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ●MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ●その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など

JAPAN AI株式会社

期待する役割 シニアプロジェクトマネージャー (IC) として、以下の3つのミッションを担っていただきます。 1.戦略案件・重要案件のデリバリー責任者 として、複数プロジェクトの成功確率を最大化する 2.AI/LLMプロジェクト 特有の不確実性を前提に、評価設計・運用設計・ガバナンスまで含めてプロジェクトを完遂する 3.プロジェクト運営の型化・標準化 を推進し、組織として再現性のあるデリバリー体制を構築する 業務内容 ●プロジェクト/プログラムマネジメント (中核) ・複数プロジェクト (並行案件) の計画策定、進捗・課題・リスク・依存関係の統合管理 ・顧客経営層・事業責任者との合意形成 (スコープ、優先度、変更管理、検収条件) ・品質管理 (要件の曖昧さを潰す、受け入れ基準の設計、レビュー、手戻り抑制) ・重要インシデント・炎上兆候の早期検知、エスカレーション、収束までの指揮 ・プロジェクトドキュメント (要件定義書・仕様書・WBS等) の作成・レビュー ●AI/LLMプロジェクト特有の設計・推進 ・AI機能の要件定義 (顧客期待値の調整、ユースケース定義、技術的制約の整理) ・品質評価の設計・運用 (評価指標の策定、テスト観点の設計、改善サイクルの構築) ・情報管理・セキュリティ/コンプライアンス要件を踏まえた推進 (社内法務・セキュリティチームとの連携) ・AI特有の不確実性 (精度のばらつき、ハルシネーション等) を前提としたスコープ・スケジュール設計 ●デリバリーオペレーションの型化 (PMO的役割) ・プロジェクト標準の整備 (テンプレート、進行ルール、品質ゲート、WBS粒度、定例体の設計) ・主要メトリクスの設計・可視化 (例:納期遵守率、手戻り率、検収リードタイム、重大障害件数、顧客満足度) ・PMメンバーへのナレッジ共有・レビュー支援・再発防止の仕組み化 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 チーム体制 ●開発組織:約70名 (PM/エンジニア/デザイナー/QA等) ●配属:PjM (プロジェクトマネージャー) チーム ・自社SaaS・AIエージェントを顧客向けソリューションとして開発・提供 ・クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 ●協働メンバー: ・PdMチーム、エンジニア (フロントエンド、バックエンド、AI/ML) 、デザイナー、QAエンジニア ・セールス、カスタマーサクセス、クライアント企業の担当者

GO株式会社

GO株式会社では、市場の変化に一早く対応し、タクシー事業者とお客様にとってより良いプロダクトを提供するとともに、モビリティ領域を軸として「移動」のみならず「交通事故削減」「脱炭素化」「人材不足解消」「地域貢献」などをテーマとした多様な事業を展開するためのプロダクト開発を行っています。 その中でプロダクトマネージャとして、プロダクトの企画から設計、リリース、リリース後の効果測定やその後の改善など、プロダクト開発における全ての工程に携わっていただきます。 具体的には、ご経験やご希望に応じて以下のようなプロダクトをご担当いただきます。 ・[タクシーアプリ『GO』](https://go.goinc.jp/) ・[タクシーのビジネス利用に特化した法人向け管理サービス 『GO BUSINESS』](https://go.goinc.jp/business/) ・[交通事故削減を支援する次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』](https://drive-chart.com/) ・[脱炭素サービス『GX(グリーントランスフォーメーション)』](https://go-gx.com/) ・[ドライバー求人サイト『GOジョブ』](https://gojob.go.goinc.jp/) ・その他新規プロダクト ●業務詳細 プロダクトマネージャーとして以下の役割を担います。 ・ユーザーのペインを正しく理解し、事業の目標を達成するために最適な案件や機能における優先順位とスコープを定義することで、プロダクトを通じてユーザーの課題解決と事業の成功の両立を実現する。 ・プロダクトを市場に送り出すために、様々なステークホルダーに向き合い議論と合意形成を行い、コミュニケーションの中心となってプロダクト開発をリードする。 ・プロダクトがどの方向に向かって進むのか、理想のビジョンを描き、実現に向けたロードマップを作成する。 ・「なぜ作るのか(Why)」「何を作るか(What)」に責任を持つ。 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 ●所属組織 ・人数:プロダクトマネージャーは20名以上在籍。B2C、B2B、決済、会計関連など様々なプロダクト開発に従事。 ・役割:プロダクトの企画から設計、リリース、リリース後の効果測定やその後の改善など、プロダクト開発における全ての工程に関与。 ・カルチャー:様々なバックグラウンドがあり異なる強みを持ったメンバーが在籍しており、強みを発揮し弱みはチームでカバーし合う文化。職歴や立場などは関係なく提案やアイデア、積極的な意見を出すことを歓迎する風土。弊社のバリューの一つである「コトに向かう。」を大切にしている環境。

パーソルキャリア株式会社

●担当業務: ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発 ・データ活用施策の本番運用・改善 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証 ・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の技術活用 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 ●技術環境: 【言語】Python、SQL 【DB】Amazon Redshift、RDS PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Azure、GCP 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、JIRA 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Teams ●はたらき方: ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。 ・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます ・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。

株式会社PKSHA Technology

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

株式会社デリバリーコンサルティング

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

株式会社インフォディオ

【自社開発プロダクト開発に参画していただけるAIエンジニアを募集】 自社製品エンジンの保守やカスタマイズ、新機能開発などをおこなっていただきます。 また、AI(Deep Learning)機械学習(CNN/RNN)、画像認識(OpenCV)、自然言語処理の開発なども担っていただきます。 案件によって異なりますが、チーム構成は3～5名。 AIなどに関するプログラム経験がない方でも、勉強意欲があればご応募歓迎です。 ■業務の変更範囲について ＜雇入時＞ 自社製品開発にかかわる業務全般・受託案件に関わる業務 ＜変更範囲＞ 自社製品開発にかかわる業務全般 入社後のフォロー 入社後3カ月間はOJT形式で業務を覚えていただきます! まずは自社サービス「AI-OCRサービス」の概要を説明し、小さな実装を1案件からお任せする予定です。 あなたの研修期間は教育担当も出社していますので、分からないことはすぐに質問できます。 ・定期的に実施されるAIやクラウド、環境全体の社内勉強会など充実の成長環境でフォローします。 メンバーからスタートし、がんばり次第でリーダー▶サブマネージャー▶︎マネージャー▶︎課長▶︎副部長▶︎部長とキャリアアップしていくことが可能です。 経験次第では役職つきで採用することも。 役職手当がついているため、キャリアアップに伴って給与も上げることができ、業務の幅を広げることも可能! ※サブマネジャーまでは一般職、マネジャーから管理職となります

株式会社インフォディオ

ご入社後は「プロジェクト開発部」に配属いただきます。 まずは小さな実装を1案件からお任せする予定です。 「自社のシステムと連携できるようにしたい」「自社独自の帳票を読ませたい」など、お客さまごとの要望に合わせたカスタマイズ開発をお任せします。 開発は2～6名ですすめます。 導入前にPoC版を作成する場合は1カ月～半年ほどで作成し、受注後の約4カ月間は要件定義～開発のいずれかの工程を担当。 PoC版の場合は5件ほど、受注後の開発の場合は3件ほど掛け持ちします。 ※お客さまとは週1回ほどの定例ミーティングを実施。 早期から大手のお客さまと直接コミュニケーションをとります。 自社製品に新機能を追加したり、スピード・精度を改善したりなど、プロジェクト開発部が案件を進める上での土台づくりをお任せします。 おもにAIアドバイザーやディープラーニング、機械学習、画像認識などの開発をおこなっていただきます。 入社後のフォロー 入社後1ヵ月間は出社していただき、社風や雰囲気やどのような案件があるかなど、 基本的な部分を把握していただいた後、まずは小規模の案件からお任せする予定です。 お客様のさまざまな案件があり、やりがいも異なってくるため 早期の段階から多くの経験を積んでいただくことが可能です。 また、ワークライフバランスを意識した働き方を推奨している会社のため、オンオフのメリハリをつけながら仕事の質を高めていただける環境があります。 ※管理監督者採用となるため、残業代はつきません。

株式会社インターネットイニシアティブ

IIJが提供するプライバシーテックの最前線で、大規模インフラの設計・運用をリードするエンジニアを募集します。 本ポジションでは、クラウド、コンテナ、データベース、セキュリティなどの最先端技術を駆使し、スケーラブルかつ高可用性のあるサービス基盤を構築していただきます。 また、アプリケーションチームと密に連携し、システムの設計段階から関わることができるため、インフラ視点だけでなく、サービス全体のアーキテクチャを最適化する経験を積むことができます。 さらに、今後の拡張として海外向けサービス基盤の構築や、AI技術を活用した新たなインフラ設計も視野に入れています。 長期的に技術の最前線で活躍できる環境です。 具体的な業務内容 ※記載内容はチーム全体での業務領域です。 技術領域が多岐に渡るので専門性や希望を考慮し主担当領域を決定します ●スケーラブルなインフラの設計・運用 ・高可用性・耐障害性を考慮したクラウド&オンプレ環境の設計・構築 ・仮想基盤/コンテナ/Kubernetes環境の最適化、オーケストレーションの強化 ・マルチクラウド・ハイブリッドクラウド環境の構築 ・将来的なAI活用を見据えたインフラ設計の検討 ●大規模データベースの設計・運用 ・トラフィックの多いシステム向けのDB設計・パフォーマンスチューニング ・スケーラビリティと高可用性を意識したアーキテクチャ設計(レプリケーション、シャーディング、分散DB設計) ・バックアップ・リカバリ戦略の策定と自動化 ●セキュアなインフラ設計・運用 ・データ暗号化、SIEMの導入・運用 ・アプリケーション脆弱性検査・ペネトレーションテスト ・ISO27017やSOC2などの認証制度及びGDPRなどのプライバシー保護規制を意識したセキュリティ対策 ●アプリケーションチームとの連携 ・アプリケーション設計段階からインフラエンジニアが関与し、最適な基盤を構築 ・アプリケーション要件に合わせたDB・ストレージ・ネットワークのチューニング ・CI/CDパイプラインの整備、IaC(Infrastructure as Code)の導入 ●海外展開を視野に入れたサービス基盤の構築 ・海外向けのサービスインフラの設計・運用に関与 ・グローバルな技術カンファレンスやイベントに参加する機会あり ・世界基準のインフラアーキテクチャを実現するための技術研究 ●技術リード & チームマネジメント ・技術的な意思決定、アーキテクチャ戦略の策定 ・若手エンジニアの育成、技術共有の推進 ・監視・障害対応の設計・自動化 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

アクシスコンサルティング株式会社

●社内システム開発・保守の技術リード ・業務システム、iPaaS、データ基盤、ポータルサイト等における設計、実装、コードレビュー ・既存システムの保守性、拡張性をふまえた改善提案、技術的負債の整理 ・障害、不具合、性能課題などに対する原因分析、対応方針の策定、実行支援 ●システム間連携・アーキテクチャ設計 ・Workato等のiPaaSを活用したシステム間連携の設計、実装、レビュー ・Salesforce、業務システム、データ基盤、ポータルサイト等をまたぐ連携設計 ・全体アーキテクチャを踏まえた技術選定、設計方針、実装方針の整理 ●ベンダーコントロール・技術レビュー ・開発ベンダー、外部パートナーとの技術領域における折衝、調整 ・ベンダー成果物に対する設計レビュー、コードレビュー、品質確認 ・社内側の技術判断者として、課題の切り分け、対応方針の提示、合意形成を支援 ●データ、AI、DX施策への技術支援 ・Snowflake、TROCCO等を用いたデータ分析基盤の構成・処理内容の管理、改善支援 ・AI、データ活用施策における技術検討、実装支援、業務適用の推進 ・DX施策に関する技術論点の整理、マネジメント層・ステアリングコミッティ向け報告支援 <関わる領域> ●業務システム ・iPaaS(Workato) ・データ分析基盤(Snowflake、TROCCO、Tableau) ・会員向けポータルサイト ●iPaaS(Workato) ・業務改善に向けたAI活用 ・AIマッチング等の事業支援施策 ・既存業務、既存システムへのAI活用の取り組み ※Salesforceは業務システムの一つとして利用しており、特定製品への深い依存よりも、周辺システムを含めた全体像の理解と連携設計・実装の視点を重視しています。

日本ビジネスシステムズ株式会社

企業のクラウド / IT 活用が活発になり、それらを活用する上での IT 企画、ソリューション選定、アーキテクチャデザインを担える高いスキルをもった人材、またそれらをリードできる次世代リーダーを募集します。 Microsoft 365・Azure に関するソリューションを理解し、お客さまの業務に合わせた最適なアプリケーションをデザイン・実装する部隊です。 案件のリーダー / メンバーとして要件定義から設計、開発、テストなど一連のプロジェクト工程を遂行いただきます。 【具体的な業務内容】 ●システム開発 1.Microsoft 365アプリケーションエンジニア ・Power Platform を利用したアプリケーション開発、業務自動化(Power Apps / Power Automate) ・Exchange Online / SharePoint / Teams などのサービスに関する連携ツール開発 2.Azure アプリケーションエンジニア ・Azure 上でのアプリケーション開発(Web Apps、SQL Database、Azure Functions、AI+機械学習…) ・Azure PaaS 上でのスクラッチ開発 ＜プロジェクト例＞ ◆Microsoft 365 Power Platform 導入支援、業務アプリケーション開発 例)コロナ禍を乗り越えるための、勤怠状況可視化のアプリケーションを Power Apps で構築 Power Automate × SharePoint を組み合わせて、ヘルプデスク業務のインシデント管理システムを構築 ◆Microsoft 365運用自動化スクリプト開発 例)人事システムと連携し、Active Directory・Exchange 上でのオブジェクト運用を自動化するツールを開発 ◆Microsoft 365と外部システムの連携(電子サイン連携開発など) 例)Microsoft 365の利活用として、リモートワークを促進する電子サインシステムを導入し SharePoint と連携 ◆IaaS / PaaS 上でのアプリケーション開発 レガシー(オンプレミス)で構築された社内システムから、Azure 上で提供される機能をベースに刷新、フルクラウド化

株式会社フライウィール

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。

株式会社フライウィール

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 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。 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。 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