時短勤務可 機械学習のITエンジニア求人・転職情報

パーク２４株式会社　（登記上　パーク二四株式会社）

【概要】 国内、海外ともにグループ全体にある様々な課題に対して、データ活用を促進し、意思決定の精緻化を支援することをミッションとした部署です 【詳細】 駐車場やカーシェアは日常の移動を便利にそしてより快適にします。 例えばカーシェア事業では会員情報と紐づく形で位置情報レベルで移動履歴データを保有しており、このポジションではこれらの移動需要をより精緻に推定するための研究開発を行います。 データを分析しより精緻に移動ニーズに対応するための予測精度向上にコミットして頂ける方を募集しています。 ・社内にある大規模なデータや外部のデータを柔軟に活用して駐車場やカーシェアの需要予測の研究開発を行います ・既存の枠組みに捉われず、最先端の技術やアプローチを調査し、必要に応じて取り込みながら研究開発を主導していきます ・単にライブラリーを使うだけでなく、損失関数のチューニングや特徴量エンジニアリングなど、技術的に高度なチャレンジができる業務です ・必要に応じてクラウド環境でMLOpsを実践し、フロントエンドも含めてサービス化するタスクにも参画できます 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

レバレジーズ株式会社

レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ●使用技術 ・言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud、AWS

製造業×生成AIの新規プロダクト開発・PoC検証のど真ん中で手を動かすポジションです。 主な業務: ・顧客課題のヒアリング → 要件定義 → 技術調査 → プロトタイプ実装 → 検証 → レポーティングを一貫して担当 ・RAGシステムの設計・構築(ドキュメント検索、ナレッジベース活用など) ・LLMを組み込んだプロダクトの開発・改善(APIインテグレーション、プロンプト設計含む) ・製造業向けユースケースの探索・仮説検証・PoC推進

レバレジーズ株式会社

レバテックの新規事業領域にて、顧客の事業・サービスを支えるプロダクト開発におけるプロジェクトマネジメント全般をお任せします。 本ポジションでは、まず2～3年以内を目処にリーダーポジションを担っていただき、早期にPM・マネージャー昇格を目指せる環境です。 経験豊富なマネージャーの指導のもとで業務を進められるため、経験が浅い方でも積極的にチャレンジできるポジションです。 デジタルイノベーション事業部でのポジションサーチになります。 ご経験やスキル、そして適性や志向性に合わせて、以下のいずれかの役割でご活躍いただきます。 <QAエンジニア> 本質的な品質向上を目的とし、プロジェクトの上流(コンサルティング領域)から参画いただきます。 課題選定から顧客への企画提案、そして実行までを一気通貫で支援していただきます。 アジャイル開発を通じて顧客の要望や提案を柔軟に取り入れながら改善サイクルを回すため、ご自身の提案がサービスに直接反映されやすく、高い貢献度を実感できます。 < PL > 顧客の要望を深くヒアリングし、企画構想からアジャイル開発による開発支援までを一気通貫で推進していただきます。 プロジェクト提案・推進の中核として、企画・要件定義からテストまでの一連の工程における管理業務に加え、最上流での現状分析、顧客ヒアリング、戦略策定、技術選定、品質改善なども推進していただきます。 <ITコンサルタント> Webアプリケーション、SaaS系の領域において、大手・ベンチャー・スタートアップ企業に対する課題解決支援を行います。 直近の案件では、大規模基幹システムにおける最上流のPoC(概念実証)支援から構想策定、開発マネジメント支援までを一気通貫で担当しています。 生成AIなどの最新技術とシステムを活用し、顧客の業務革新と効率化の実現に貢献します。 ●キャリアパス事例 ・ITアーキテクト ・フルスタックエンジニア ・プロジェクトマネージャー ・エンジニアマネージャー ・プロダクトマネージャー ・ITコンサルタント ・自社内のプロダクトのPM/PdM/事業責任者 ・部長職など役職者 　 ●キャリアチェンジの可能性について レバレジーズグループ全体を対象とした社内公募制度があります。社内公募用サイト「レバチャレ」を利用し、別事業部への異動や別職種へのキャリアチェンジが可能です。社員ひとりひとりのキャリアや適性を見出し、チャレンジができる環境を用意しています。

パーソルホールディングス株式会社

●募集部門 グループAI本部　AI推進部 ●職務内容 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。 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 パーソルグループの各事業会社における経営戦略・事業課題に対し、AI活用を前提とした システム構想・設計・意思決定の中核 を担い、複数プロダクトを横断するプラットフォーム視点で、企画からリリース・進化までをリードしていただきます。 (ご担当頂く業務例) ・グループ横断/事業横断の視点でのシステム構想・全体アーキテクチャ設計 ・事業・ビジネス要件の構造化および、システム要件・非機能要件への落とし込み ・各プロダクト要求の再構造化および、共通化/個別化の判断 ・技術選定方針およびアーキテクチャ方針の策定 ・設計思想・判断基準を展開するためのガイドライン・標準化の整備 ・プロダクトマネジメント(プラットフォーム視点での横断的なPOとしての役割) ・開発フェーズにおけるディレクションおよび意思決定支援(なお、開発は開発チームが担います) ・担当PJにおけるマネジメントおよび関係者とのコミュニケーション ●プロジェクト事例 各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよび、グループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。 事例: ・営業AIロープレ(営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援) ・営業サポートAI(商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上) ・AIプロダクト開発共通基盤(複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現) ●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)

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。

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

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

三菱自動車工業株式会社

<入社後の担当領域> ・ヒューマンセンシング研究 画像処理/解析、データマイニング、機械学習(ニューラルネット、基盤モデルを含む)によるヒト理解とシーン理解を統合させた新しいアプリケーション創出/HMI技術の研究開発 ・AIロボティクスに関する研究 ・自律型移動体に関する研究 上記いずれかの研究リーダ ・社外コラボ先(大学,スタートアップ企業等)との協働 <使用言語> Python、PyTorch、Codex、JavaScript、C++など

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

【具体的なプロジェクト例】 ●大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ●次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ●技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。 【具体的なプロジェクト例】 ●MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。 ●大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 ●GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。 ●データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「今のPython開発スキルを活かして、より難易度の高いAI領域に踏み込みたい」。その意欲を、最先端の現場で形にしませんか? 【お任せする業務】 ●AIモデルの実装・組み込み: 建設業界向けの予測モデルや、商社のデータ分析ツールにおいて、Pythonを用いた高品質なコーディングを担当。 ●データ前処理・パイプライン開発: SQLを用いたデータ抽出から、AIが学習しやすい形へのクレンジング、加工処理の自動化。 ●LLM(生成AI)の活用: 既存アプリへのChatGPT連携や、非構造化データの解析ロジックの実装。 ※まずは得意なコーディングや基盤周りからスタートし、徐々にアルゴリズム選定やEDA(探索的データ解析)へと幅を広げていただけます。

株式会社荏原製作所

オゾン製品の設計開発、評価試験などの業務を主として任せます。 ・既存製品の改善、改良設計 ・改善、改良のための試作、評価試験の実施 ・新機能、新装置の検討、計画、社内評価 ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社神戸製鋼所

積層造形プロジェクトのシステム担当として、以下の業務を一気通貫で主導いただきます。 ・次世代システムの設計・構築: 試作システムの課題を抽出し、上市を見据えた柔軟で堅牢なシステムアーキテクチャの設計・再構築。 ・要件定義・PM業務: 制御系・強度系の専門研究員と連携し、物理現象をデジタルで制御するための要件定義およびプロジェクト管理。 ・ハードウェア連携実装: 溶接ロボットや電源の制御技術をシステムへ統合する実装支援。 ・技術資産のドキュメント化: 試行錯誤のプロセスをナレッジ化し、将来の「標準化(業界ルール作り)」へと繋げる活動。 業務の都合等により、会社の指示する業務への異動を命じることがあります。

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】 ・データ分析案件の担当者として、MUFGの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、評価基準策定を支援。 ・データの探索、前処理、モデル構築、モデル評価、プロダクションで稼働しているAIモデルの保守運用 ・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。 ・2022年度、2023年度の中途採用者約10名在籍しており、中途採用者も活躍中 ・20代のメンバーが約4割程度 【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/)

パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社

golangを中心としたWebフロントエンドの技術を用いて、Webアプリケーションの設計、開発、運用を担当いただきます。 PdM、EM、UI/UXデザイナーとも直接議論を交わしながらプロダクトづくりに取り組んでいただくポジションです。 ・求人まとめサイト(BtoCサービス)の設計、開発、運用 ・スマート採用ツール(BtoBサービス)の設計、開発、運用 ・上記に伴う上流工程、技術選定 ■ 利用技術・開発環境 ・Frontend: React.js ・Backend: golang(Echo), Node.js ・DB: MySQL(RDB Aurola), Elasticsearch, DynamoDB, Cognito ・サーバー: Amazon ECS, Lambda ・ソースコード管理: Github ・CI/CD: CircleCI ・モニタリングツール: NewRelic, CloudWatch ■その他開発環境 ・PC: MacBook Pro ・デザイン:Figmaなど ・プロジェクト管理:Jira ・ドキュメント:Confluence ・コミュニケーション:Slack、Zoom ■関わるチーム developmentチームに所属するメンバーは正社員5名と業務委託で、WEB広告代理店やSIerなど出身は様々です。 チームは上司に対しても「さん」付けで呼ぶなど、非常にフラットな環境です。 SEEDS COMPANYではコミュニケーションを大事にしているため、営業など他職種との垣根も少ないです。 ～CTO桑田の自己紹介～ 純文系の大学を卒業し、営業職のキャリアをスタート。 多様な職種を経て、2011年にWeb広告代理店であるフルスピード社へ入社し、エンジニアとしてのキャリアをスタート。 広告管理システムの開発やSFA導入、新規事業開発に携わる。 その後、EMを目指したいという想いが叶えられるSEEDS COMPANYへ2018年に入社し、 EM兼スクラムマスター兼バックエンドアーキテクトとして、x:eeeを中心とした開発責任者へ。 現在は、SEEDS COMPANY全体の技術責任者としてマネジメント中心に担っており、 2023年度上期に全社総会でベストマネジメント賞を受賞。 自称「4年で2億の売り上げを作るシステムを開発したおじさん」。 好きな技術領域はgolang, Goa, Amazon CloudFront, Google App Engine. 一時、桑田が執筆したQiita記事がバズり、Salesforce qiita organization ranking top 3 にランクインしたことも。 《エンジニアのためのsalesforce超入門 #ポエム》 https://qiita.com/tarokamikaze/items/0bc2988534f63d4b65c5

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

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

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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。

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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。

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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。

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【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。

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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

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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。