401k（確定拠出年金）あり 機械学習のITエンジニア求人・転職情報

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（CTC）

※弊社にてご経歴を確認の上マッチする部署を選定させていただく応募コースとなります。 【業務内容】 海外の新しい技術や製品を顧客へ展開するCTCの強みを活かし、システムエンジニア職として顧客に対し、アプリケーション開発、製品導入の案件を担当いただきます。 担当業務例) ・ユーザ企業向けのソリューション提案 ・プロジェクト計画 ・進捗管理/品質管理/調達管理/リスク管理などプロジェクト管理全般 ・上流設計(要件定義、外部仕様設計、アーキテクチャ設計)業務 ・協力会社(オフショア企業を含む)との協業 ・顧客へのプロジェクト状況報告

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（CTC）

業務内容 ※弊社金融事業担当開発部署の中から、ご経歴を確認の上マッチする部署を選定させていただく応募コースとなります。 【担当業界】 ・大手金融機関(メガバンク、政府系金融機関、ネット銀行、証券、カードなど) 【業務内容】 海外の新しい技術や製品を顧客へ展開するCTCの強みを活かし、システムエンジニア職として顧客に対し、アプリケーション開発、製品導入の案件を担当いただきます。 担当業務例) ・ユーザ企業向けのソリューション提案 ・プロジェクト計画 ・進捗管理/品質管理/調達管理/リスク管理などプロジェクト管理全般 ・上流設計(要件定義、外部仕様設計、アーキテクチャ設計)業務 ・協力会社(オフショア企業を含む)との協業 ・顧客へのプロジェクト状況報告

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【業務内容】※補足 ・データ分析・AIモデル開発に加え、企画〜運用まで一貫して関与 ・ビジネス部門と連携し、課題設定から価値創出まで担うプロジェクト推進 ・不正検知、マーケティング、業務効率化など多様なテーマに対応 ・大規模データ(数千万件規模)を活用した分析・開発 ・MLOps等を用いたモデル運用・改善の高度化 【役割・責任】 ・MUFG事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定 ・データの前処理、モデル構築、モデル評価 ・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する ・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。 ・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。 【配属想定部署】 データサイエンス部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 ・AI/データサイエンス推進に係る企画・推進・管理・取り纏め(※銀行と協働) ・AI/データサイエンスの人材開発、体制整備 ・データ分析業務 【配属想定部署の人員構成】 約50名が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・20代-30代のメンバーが大半 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。 また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。 学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化 ・生成系AI活用案件 ・金融サービスに係わる不正検知 【インタビュー記事】 https://www.it.mufg.jp/recruiting/career/work/projects.html ・データサイエンス部：[データサイエンスで推進するMUFGのビジネス変革](https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rgpw7g8/)

AMBL株式会社

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

AMBL株式会社

AIの未来を、あなたと創る。経験も情熱も活かせる、AIプラットフォームエンジニア募集! 本ポジションでは、LLMやAIエージェントといった最先端の技術を駆使し、社会の変革を支えるAIサービスの基盤開発をリードしていただきます。 今回は、 微経験の方から経験者まで幅広く募集 しておりますので、お気軽にご応募お待ちしております。 単なる開発者ではなく、AIモデルを社会に届け、育てていく中心的な存在として、技術とビジネスの両面から事業を牽引する、やりがいのある仕事です。 具体的には ●AIエージェント開発: LangGraphやADKなどの先進的なフレームワークを活用し、自律的に思考・行動する高度なAIエージェントの設計・開発をお任せします。 ●MLOps/LLM-Ops: AIモデルをスムーズに本番環境へデプロイし、安定稼働させるためのMLパイプラインを設計・実装します。開発から運用、継続的な改善まで一貫して携わり、サービスの価値を最大化するプロセスを構築してください。 ●技術の社会実装: 画像解析、自然言語処理、数理最適化など、幅広い分野のAI技術を駆使し、お客様の複雑な課題を根本から解決するソリューションを提供します。 ●技術とビジネスの架け橋: 技術的な知見を活かし、事業の成長にどう貢献できるかを見極める力を養うことができます。技術とビジネスの両輪で、お客様と当社の成功を牽引してください。 組織のミッション AI開発事業部:未来を創造し、社会を動かすAIのプロフェッショナル集団 私たちは、「AIの社会実装を構想・実現する力」と「人を育成する力」をミッションに掲げ、お客様の課題解決とAI活用推進を使命とするAI開発事業部です。めまぐるしく進化するAI領域において、常に最先端を走り続けます。 トレンドの速いAI領域において、 画像解析 、 数理最適化 、 生成AI 、そして AIエージェント といった「使えるAI技術」を常に追求し、社会実装を推進。 20以上の自社サービス開発と300件以上のAIプロジェクト支援実績があります。お客様の課題に合わせたAIソリューション提案から実装、そして内製化支援・教育まで一貫してサポートし、真に活用できるAIを提供します。AIによる効率化、生産性向上、新規ビジネス創出で、社会全体のDXを推進します。

株式会社システナ

様々な業界の大手顧客を中心にIT戦略策定、システムの導入、業務改善、 社内のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進など、 IT領域における多様なコンサルティング業務に携わって頂きます。 仕事例①(メタバースプラットフォーム開発&支援) プロダクト開発全般の統括: 企画段階からリリース後の運用まで、プロダクト開発のすべてを支援します。 プロジェクト推進とチームマネジメント: スケジュール管理、タスクの割り振り、課題解決を通じてプロジェクトを成功に導きます。 AI駆動開発の導入と実践: 機械学習を活用した機能開発や、開発プロセスの自動化を推進し、効率化とイノベーションを追求します。 技術的な意思決定: システムのアーキテクチャ設計、最適な技術選定、および品質保証のためのテスト戦略を策定・実行します。 多様な関係者との連携: 開発チーム内外のエンジニア、デザイナー、ビジネス部門、外部パートナーと密に連携し、円滑なコミュニケーションを築きます。 仕事例②(自動運転/MaaS開発&支援) 自動運転・MaaSの事業企画と推進: 自治体や交通事業者と連携し、社会実装に向けた実証実験の企画・推進をリードします。 技術ロードマップの策定: 自社が保有する技術を応用・拡張し、将来的なサービス展開を見据えた技術戦略立案を支援します。 システム開発と実装: 自動運転やMaaSサービスに必要なシステムの要件定義、設計、開発、そして実証現場での実装までを一貫して担当します。 先端技術のR&D: 通信技術や映像伝送技術といった、サービスの根幹をなす要素技術の調査・研究開発を主導します。 事業化モデルの構築: 技術と市場ニーズを結びつけ、持続可能なビジネスモデルの検討と事業計画の策定を支援します。

株式会社プログデンス

ID管理 × セキュリティ自動化アプリ開発のリード ID管理システムやSASE製品、各種SaaSを連携させ、アカウント管理・セキュリティポリシーの自動化を実現するアプリケーション開発プロジェクトをプレイングマネージャーとして推進いただきます。 【1】ID連携 / プロビジョニング自動化アプリ開発 ・人事DB ⇄ AD / IDaaS / 各種システムをつなぐAPI連携基盤の設計(Python/FastAPI) ・入退社・組織変更に伴う権限変更の自動化ロジックの実装 ・アカウントライフサイクル管理の設計・改修 【2】SASE / セキュリティ制御の自動化 ・CiscoなどのSASE製品APIを用いたポリシー設定自動化 ・ゼロトラストに基づくアクセス制御ルール反映 ・ログ取得・分析の自動化ツール ・IDイベント(入社・異動)と連動したネットワーク制御 ※ ID × SASE × アプリ自動化 は、現在最も需要が高い領域です。 【3】PM/PLとしてのプロジェクト推進(10〜20人月) ・顧客要件整理(IDガバナンス・アクセス管理) ・アーキテクチャ設計・技術選定 ・メンバー支援、レビュー、進行管理 ※PM未経験の方は、まずは小規模案件のリーダーや、先輩PMの補佐からスタートし、徐々に規模を広げていただきます。 安心してPM/PLへステップアップできる体制です。 【4】自社プロダクトの開発にも携われます 当社のID管理プロダクト「ID Flow Orchestrator」「School Shuttle」 に参画いただきます。 ・Next.js / TypeScript を用いたフロントエンド開発 ・Python / C# を用いたバックエンド・API開発 ・ChatGPT / Claude などAI機能組み込み ・UI/UX改善、機能提案、レビュー ※受託とプロダクト開発を往復できるため、“継続的な価値づくり” を行うエンジニアへと成長できます。 ●技術スタック / 開発環境(モダン技術を積極採用) ・言語:Python / TypeScript / JavaScript / C# / PHP ・FW:Next.js / React / FastAPI / Flask / Node.js ・ID管理:AD / LDAP / IDaaS(Okta/Entra ID等) / SAML / OIDC ・自動化:Ansible / Terraform / CI/CD / Docker ・クラウド:AWS / Azure / GCP ・AI活用:ChatGPT / Claude / Azure OpenAI ● 重要ポイント:ネットワーク知識は不要です ID連携にはSaaSやSASEなどの外部システムが関わりますが、担当いただくのは アプリケーション層(ID・権限・連携ロジック) が中心です。 専門的なネットワーク知識は不要で、必要に応じてインフラ専門チームが技術支援を行います。

株式会社プログデンス

大規模なインフラ基盤導入プロジェクトにおける、全責任者(PM)としてプロジェクトを牽引していただきます。 対象業界:金融、人材サービス、不動産、サービス業、公共、製造等 担当範囲:顧客折衝、要件定義、見積作成、工数積算、要員アサイン、進捗・品質・コスト管理 ※単なる進捗管理ではなく、技術選定から体制構築まで、プロジェクトの全権を掌握して動かしていただきます。 ※クラウドシフトに伴うSASE(Prisma Access, Zscaler等)を軸とした、セキュリティとNWを統合する次世代案件の比率が高まっています。 ●対応事例 ・大手人材サービス企業様:次期VDIシステムを支えるNW基盤(Cisco ACI)再構築。 要件定義から運用まで3年間、最大20名規模のチームを率いて完遂。 ・不動産業・人材サービス業様等:Mist Cloudを用いたNW統合管理基盤の導入。 顧客固有の課題(無線 品質、NAC刷新)を整理し、共通プロセスを軸とした多拠点展開をマネジメント。 ・大手サービス業様:関東/関西の新規データセンター基盤構築。 Cisco ACIをコアとしたインテントベース・ネットワークへの移行を、要件整理から全体管理。 (【変更の範囲:会社の定める業務】)

Sansan株式会社

●サービスについて AI契約データベースである、取引管理サービス「Contract One」は、企業の契約に関わるあらゆる意思決定を支援するデータソースとして機能します。契約データの活用は企業によりさまざまであり、あらゆるユースケースに対応するデータ表現、および検索インターフェースが「Contract One」の根幹となります。当社が長年培ってきたデータ化技術やオペレーション体制と、最先端AI技術や高度な情報検索領域のエンジニアリングを組み合わせることにより、他社では実現できない多くの機能がエンジニアの手によって開発されています。 ●組織のミッション 契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。Contract OneのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。 ●具体的な業務 取引管理サービス「Contract One」において、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI/UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。 ・検索体験の向上 — サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善 ・評価指標の設計 — 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善 ・可観測性の向上 — パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築 ・AIエージェント — ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用 ●開発環境、使用するツールなど ・フロントエンド:TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS ・サーバーサイド:Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python ・データベース:Cloud SQL(PostgreSQL), Elasticsearch ・運用・監視:Splunk, Cloud Logging ・CI:GitHub Actions, Cloud Build ・バージョン管理・コラボレーションツール:GitHub, Notion, Gather ・インフラ:Google Cloud(Cloud Run/Cloud Functions/Cloud Tasksなど), Cloudflare ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

ソフトバンク株式会社

AI-RAN/Open RAN基地局ソフトウエアの開発を通じて、5G Advancedおよび将来の6G時代を支える高性能・高品質な無線アクセスネットワークの実現に貢献していただきます。 ・AI-RAN/Open RAN基地局ソフトウエア(Layer1～Layer3)の設計・実装 ・GPU/CUDAを活用したアクセラレーション技術の開発 ・RANソフトウエアの性能最適化および機能拡張 ・AI-RANを含む次世代RANアーキテクチャの設計・実装 ・Layer1(PHY)またはLayer2/3(MAC、RLC、PDCP、RRC)のソフトウエア開発 ・C/C++を用いた基地局ソフトウエアの設計・実装 ・3GPP仕様に基づく無線通信機能の設計・実装・性能最適化 ・GPU/CUDAを活用したアクセラレーション技術の実装・最適化 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ●就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

ウェルスナビ株式会社

●期待する役割 顧客規模の拡大やマルチプロダクト化を背景として、規模拡大を可能とする業務効率化と複数サービスを考慮した顧客体験の向上が今まで以上に重要になってきています。業務効率化と顧客体験の向上のためには、自動化やパーソナライズを可能にするAI技術が非常に重要です。 社内AI利活用の浸透とともに、リスク管理・法規制対応・社員教育・ツール導入など、AIガバナンスに関わる業務領域は急速に拡大しています。現場に寄り添いながら「使われるガバナンス」を設計・推進し、プロジェクトをリードできる人材を求めています。 組織横断でAIガバナンスを設計・推進し、現場への浸透を担うリードポジションです。ポリシー策定からツール導入・社員教育・現場伴走まで、一気通貫で担当いただきます。 ●業務内容 【AIガバナンスフレームワークの設計・運用】 ・AIの安全な利用に向けたガイドライン・ポリシーの策定・改定 ・AIリスクアセスメントプロセスの構築・維持 ・AI関連法規制・ガイドラインのモニタリングおよび社内対応 ・セキュリティ・法務部門と連携した継続的なガバナンス強化 【AI利活用の推進・統制】 ・全社的なAIツールの選定・導入・運用 ・AIツール・機能のリスク評価・リスク棚卸し ・全社員を対象としたAI活用の相談対応・伴走支援 ・現場社員向けのAI活用勉強会・リテラシー向上研修の企画・実施 ・ボトムアップのAI活用エコシステム構築(個人利用と組織利用の良いサイクル構築等) 【AI人材育成・教育基盤の整備】 ・社員のAIスキル定義・測定の仕組み構築 ・全社員・管理職向けAI教育コンテンツの企画・制作・展開 ・AIリテラシートレーニングの実施とモニタリング 【ステークホルダー連携・プロジェクトマネジメント】 ・経営層・法務・セキュリティ・人事・現場部門との横断的な連携・調整 ・AIガバナンス関連プロジェクトの計画立案から推進・報告まで一気通貫での管理

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 中古スマホの売買を最適化するAIプラットフォームの構築と中古スマホ売買の収益の最大化 【主な業務】 中古スマホのAIプラットフォームの企画立案、要件定義、PoC、開発推進、運用改善までを一気通貫でリード 【具体的な業務】 中古スマホの売買を最適化するAI/データ活用施策の企画立案と開発推進 中古スマホ売買に関する中長期戦略、事業計画、利益計画の策定 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 家庭向けおよび産業・商業向けEMSサービス(エネルギーマネジメントシステム/電気の見える化サービスなど)の企画・設計・開発を通じて、蓄電池や太陽電池などエネルギーデバイスと連携した実用化を実現すること 【主な業務】 家庭向けおよび産業・商業向けEMSサービスの企画から要件定義、アプリケーション・クラウドシステム開発、エネルギーデバイス連携、AI活用による機能実装・最適化を一貫して推進 【具体的な業務】 ※これまでのご経験、適性に応じて以下業務をご担当いただきます。 ・サービス企画・要件定義:EMSアプリ(充放電最適化、VPP連携、電力可視化など)の機能企画・UI/UX設計・仕様策定 ・システム設計・開発:フロント(Web/モバイルアプリ)からバックエンド(API、データベース、サーバー)、クラウド基盤の設計・実装リード ・ハードウエア(蓄電池/太陽電池)連携・導入:各種エネルギーデバイス(BESS、PV、PCSなど)とEMSを結ぶ通信プロトコル(ECHONET Lite、Modbusなど)の実装、および現場へのシステム導入・実証試験の統括 ・AI連携・データ利活用:需要予測、発電予測などのAIモデルをサービスに組み込むためのデータ基盤構築と運用最適化 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

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 ・LLM/RAGを活用した業務アプリの開発(要件整理→プロトタイプ→本番実装まで) ・データ整備・検索設計(ドキュメント分割、メタデータ設計、検索精度の改善) ・評価・品質担保の設計(評価指標、テストケース、ガードレール/プロンプト改善) ・既存システムとの連携実装(API連携、権限、ログ/監視、運用手順の整備) ・学びを資産化(実装パターンのドキュメント化、社内共有、再利用できる部品化) 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 得られるキャリア・ベネフィット ・LLM/RAGを“触る”で終わらせず、要件→実装→運用までを経験できる ・プロンプトだけに寄らない設計力が身につく(評価指標、データ整備、ガードレール設計) ・PoCの先にある“現場で使われ続けるAI”をつくる実装力が鍛えられる ・キャリアの分岐が広い(生成AIアプリ/AI×バックエンド/AI-PM・テックリード など) ・キャリアを逆算したアサイン:伸ばしたい軸(上流/技術深掘り/リード)から役割を設計します ・複数の視点で成長を支える体制:定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決めます 仕事の難しさ ・LLMは挙動が揺れるため、“動いた”で終わらず評価指標・ガードレール・運用まで作り込む必要があります。 ・要件が曖昧なまま始まることも多く、仮説→検証→改善のサイクルを自走できることが重要です。 ・セキュリティ/権限/ログ/コストなど、プロンプト以外の論点が成果を左右します。

BIPROGY株式会社

【組織ミッション】 当社注力領域「リテール」業界において、食品SMやドラッグストアなどの小売店舗をメインターゲットとしたAI発注予測サービスを提供しています。 深刻な人手不足(長期労働)や属人化した熟練スキルの継承課題を、店舗DXによる社会課題解決に取り組んでいます。 【サービス規模】既存顧客8社・新規4社、年間数社の新規獲得を推進中。 【プロジェクト概要】 2026年度時点で既存顧客8社、新規導入4社にてサービスを提供しており、今後も年間数社の新規獲得と既存顧客でのサービス拡大を推進予定です。 今まで少数精鋭部隊で運営してきましたが、事業拡大に伴いプロパー要員数も増強し体制強化しております。 ◇現在のフェーズ 既存顧客へのサービス提供と、新規導入・サービス拡大を並行して進めています。 ◇今後の予定 年間数社の新規導入、既存顧客での対象商品・店舗の拡大、機能改善を推進します。 ◇プロジェクト規模 1案件4～6名程度。 サービス全体で既存8社・新規4社を支援しています。 【入社後想定する業務】 PM候補として、まずは新規顧客へのサービス導入・適用を中心に、パートナー要員と協働しながらプロジェクトを牽引いただきます。 実開発を自ら担う場面は多くありませんが、開発知識を活かしてパートナーへの指示出しや成果物レビューを行う、プレイングマネージャーに近い役割です。 ●顧客課題解決/需要予測精度向上による店舗DX推進 ●新規サービス適用/要求整理、要件定義の作成・レビュー、サービス適用 ●顧客接点DX/予測値改善提案、品群拡大(予測商品拡大)・店舗拡大の企画推進 ●主管部機能改造/改造要求整理、改造計画策定、設計～開発～テスト推進 ※入社後は導入・適用業務を主軸とし、将来的にはローテーションにより主管機能の改造にも携わる想定です。 【キャリアの広がり】 ◇短期(入社後1〜2年) 入社後1年程度はPM候補として、先輩メンバーの支援を受けながらサービス内容と導入・適用プロセスを習得いただきます。 その後はPMとして主体的に案件を推進し、リテール業界や顧客業務への理解を深めながら、複数案件を牽引いただくことを期待しています。 ◇中長期(3〜5年/その先) 3～5年で、当社プロジェクトマネージャとしての知識・経験も積んでいただき、サービスのプロダクトマネージャとして事業運営を牽引いただくことを期待しています。 将来的には組織マネージメントのポジションも目指せます。 【チーム・体制】 ◇参画予定チーム人数 4～6名程度 ◇チーム内訳 当社2～3名、パートナー企業2～3名。 ◇担当範囲(工程) 要求整理、要件定義、サービス導入、改善提案、パートナーへの指示、成果物レビューを担当します。 将来は機能改造の設計・開発・テスト推進にも携わります。 ◇担当内訳(プロパー/パートナー) 当社:顧客折衝、要件定義、プロジェクト推進、成果物レビュー パートナー企業:実装、テスト ◇リード規模の目安(PL,PMの場合) 4～6名程度。 PM経験は不問で、リーダー・サブリーダー経験またはリーダーシップを重視します。 ◇開発環境(例) 開発言語:C# DB:SQL Server、PostgreSQL 【組織構成】 インダストリーサービス第一本部 関西リテールサービス部:28名 三室:6名(配属予定組織/全員関東勤務) 男性:4名、女性:2名 20代:3名、30代:1名、40代:1名、50代:1名 うちキャリア入社:2名 ※2026年4月時点 【メッセージ】 当社メンバーと協力会社の仲間が協働し、お客様と同じ目線で日々自動予測値の精度向上を追求している現場です。 先輩メンバーの支援を受けながら若手が活躍しており、経験者採用のメンバーも在籍しているため、中途入社でも馴染みやすい職場です。 需要予測・自動発注サービスや店舗DXに関心を持ち、中長期でサービスを育てていきたい方をお待ちしています。 変更の範囲:当面の間は本職務に従事いただく予定です。 配置転換により当社拠点全般に異動の可能性があります。

株式会社ログラス

本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 ●顧客課題の探索とプロダクト設計 顧客へのヒアリングや業務観察を通じた課題・業務フローの理解 PdM、デザイナー、ドメインエキスパートと連携したプロダクト体験の設計 顧客課題と技術的な実現可能性を踏まえた機能要件・仕様の策定 プロトタイプを用いた仮説検証と顧客フィードバックの収集 ●LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発 LLMを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装 プロンプトエンジニアリング、コンテキスト設計、RAG等を活用した機能開発 AIエージェントを活用した業務フロー・ユーザー体験の設計 モデルの出力品質を評価する仕組みや評価指標の設計 精度・速度・コスト・再現性を踏まえた継続的な改善 新しいモデルやAI技術の検証とプロダクトへの適用 ●PMFに向けた高速な開発・改善 新規プロダクトや機能のプロトタイピング 顧客利用を通じて得られたフィードバックを踏まえた改善 利用状況や定性・定量データに基づく優先順位の判断 PdM・デザイナー・ビジネスメンバーと連携した開発計画の策定 技術的な知見を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップへの提案 ●プロダクトの成長を支える技術基盤の構築 プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャ設計 可用性・拡張性・セキュリティ・パフォーマンスの改善 コードレビュー、テスト設計、自動化による開発品質の向上 AIコーディングツールを活用した開発プロセスの改善 複数のAIプロダクトで再利用できる知見・技術基盤の整備 ※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。 ●開発環境 サーバーサイド:Go フロントエンド:React / Next.js / TypeScript インフラ:AWS / Terraform / Fargate / ECR データベース:Aurora PostgreSQL テストツール:Datadog Synthetics / Playwright コミュニケーション・設計・開発支援:Slack Gather Figma Findy Team+ Notion Miro diagrams.net Cursor Claude Code Gemini ※参画プロダクトによって、一部の技術構成が異なる場合があります。 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

【組織体制】 COMPANYのSRE組織には、以下のようなグループがあります。 1グループは3～10名で、グループに関わらず全員で運用作業を分担しています。 ・監視など運用基盤を開発、改善するグループ ・運用自動化(AIOps含む)を進めるグループ ・クラウドサービスインフラを設計し、改善するグループ ・セキュリティ、コンプライアンス強化を進めるグループ 採用後には1on1を実施し、お持ちのスキルや今後のキャリアパスを踏まえて配属先を決定します。 【配属組織】 SRE部門 約40名 国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

株式会社S-FIT

●ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIを活用したシステム設計・開発・テスト効率化 ●AIサービスやAPIの調査・試行、PoC(概念実証)の実施 ●Pythonやクラウド(AWS/GCP/Azure)を活用したAIアプリ開発 ●AIを活用した業務効率化・自動化の推進 ●他部門との協働による新しいAI活用プロジェクトの立案・実行 <1日のスケジュール例> 9:30～ 出勤・メール対応 10:00～ AIツールの検証・プロトタイプ開発 12:00～ 昼休憩 13:00～ システム設計・実装(AIを組み込んだ開発) 15:00～ チームミーティング/技術共有 16:00～ 新規AIサービス調査・PoC作業 18:30～ 退勤

三井住友カード株式会社

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット ●概要 当社の既存業務に対してAIの活用を前提とした再設計を推進します。 社内各部署における「業務変革の実行支援」、全社横断での「活用促進」の企画、推進、「AI開発」に従事いただきます。 ●業務変革の実行支援 ・各部署のビジネス要望、課題をヒアリングし、業務変革テーマ検討・選定 ・業務変革テーマ別の立ち上げからリリースまでのプロジェクト計画策定 ・担当部署と連携しての進捗・課題等のプロジェクト管理、要件交渉 ・業務変革テーマについてのAI活用イメージの具体化(要件定義支援) ●生成AI開発 ・クラウド環境でのAIワークフロー/エージェントの構築 ・プロンプトエンジニアリング ・業務要件に合わせた非構造化データのマネジメント ●活用促進 ・全社横断でのAI活用促進策の企画・実行・モニタリング ・社員向け研修の企画・実施

パーソルホールディングス株式会社

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 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。その中で、パーソルグループのAI/データ企画・開発をお任せします。 ●業務詳細 パーソルグループにおけるデータ及び生成AIの利活用を、データサイエンティストとしてリードする役割を担っていただきます。 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。 パーソルグループの主要事業である人材ビジネスは、候補者と企業をつなぐ「リボンモデル」を基盤としており、以下の4つの領域におけるプロジェクトが予定されています: 人材マッチングの効率化/顧客接点のデジタル化/セールスプロセスのデジタル化/業務オペレーションの効率化 本ポジションでは、事業課題に対する最適な解決策やAIの活用について、企画段階から関わります。 さらに、グループ全体に対する横断施策の戦略立案から実装までを一貫して担当し、技術的な観点からプロジェクトやチームをリードしていただきます。 ●具体的な担当業務 データサイエンティストとしてプロジェクトをリードし、以下の業務に携わっていただきます。 なお、保守業務の割合は全体の約1割程度です。 1,データ分析と企画立案 ・デジタル企画担当や事業責任者と連携し、データを分析することで示唆を得る ・分析結果をもとに企画立案をサポートし、必要に応じてAIのプロトタイプモデルを作成・検証する 2,AIモデルの構築およびサービス化 ・サービス化に向けたAIモデルの設計・構築 ・AIシステムやAIプロダクトの開発・保守運用 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●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。 ●募集部門 グループAI本部　データソリューション部 ●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)

パーソルホールディングス株式会社

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 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。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●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。 ・事業課題に基づくデータ要件定義 ・データモデリング(DWH設計)およびデータマート整備(dbt等) ・データ品質管理(テスト・監視) ・機械学習・レコメンド向け特徴量データの整備 ・事業KPI(粗利/人、生産性、成約率等)に紐づくデータ設計 ・定義した指標に基づく分析および事業改善の推進 ・セキュリティやガバナンスを考慮したデータ管理ルールの整備 ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●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。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●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)

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【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

株式会社ディスコ

長野事業所 情報システム部門のアプリエンジニア(開発担当)として、生産拠点で利用するiOSアプリ、Webアプリ、画像認識、AI、IoT、分野横断で開発します。 ●内製での開発例 社用スマホでの内線通話アプリ、工場での通信/モニタリング用のIoTシステム、AIによる自動文字起こし、社内向けの中古品フリマアプリ、Web会議システム、社内チャットツール …など様々 ※リリース後、ユーザー(従業員)から直接FBをもらい改善していきます ●案件アサインのしくみ ・開発案件は他部署からの依頼がきっかけとなることもあれば、自分で起案することもできます。 ・他部署からの依頼の場合、チーム内で案件オークションを実施し担当者を決めます。 ※社内通貨「Will」を活用 ●使用技術の例 Python/Rust/Golang/Swift/TypeScript/JavaScript/C/C#/C++/React/Next.js/Vue.js/Nuxt.js/Django/FastAPI/Flutter/Laravel/OpenCV/YOLO/Raspberry Pi/Arduino/Transformer …など ※開発の際のプログラミング言語は担当者が自由に選定できます。 新たな技術へ挑戦しやすい環境です。 ※オンプレで開発しています。