月平均残業20時間以内 機械学習のITエンジニア求人・転職情報

●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

●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

私たちのチームでは、最先端のAI技術を駆使し、様々な業界のお客様の課題解決に取り組んでいます。 お客様に寄り添い、「作ったら終わり」ではない未来を見据えたシステム開発を通じて、顧客体験や価値を最大化することを目指しています。 AIをどのように活用するかという視点を持ち、 最新のAI技術を用いたデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進し、新たな価値創造を実現します。 #### 本ポジションの特徴 ●AI技術を用いたWebシステム開発に携わることができます ●AI関連の実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます ●最新の技術を取り入れた開発に挑戦したい方、「やってみたい」という意欲や得意分野を伸ばしたい方、大歓迎です ●適性や希望を考慮し、最適なポジションをお任せします #### 開発環境 ●Python ●AWS(SageMaker, Bedrock, Glue, Athenaなど) ●各種機械学習系ライブラリ ●Docker ●GitHub #### 案件例 ●社内用ファイル検索システム 主にAWSが提供するAI系サービスを使用し、社内の業務効率改善に貢献。 設計から実装、テストまでを担当し、AI周りの実装だけでなくインフラの構築や画面の実装も行った。 ●AIチャットアプリ 主にAWSやOpenAIのサービスを使用して新規サービスを構築。 設計から実装、テストまで実施。 AI周りの実装だけでなくインフラの構築やAPIの実装などを幅広く担当。 ●土木施工現場の業務効率化 画像解析AIのモデルの開発を担当。 データの収集、解析、モデル作成まで一貫した開発に携わった。 ●建設現場向け危険箇所検知アルゴリズム開発 ●既存システムへのAIレコメンド機能導入 ●商品陳列最適化アルゴリズム開発 ※プロジェクトの規模にもよりますが、基本的に2、3名のチームでアサインを予定しています。 ※客先常駐は原則ありませんが、案件によっては相談させていただく可能性があります。 ※現状、業務に合わせて出社とリモート勤務を臨機応変に対応しています。 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

デジタルパートナー事業部の”データエンジニア(リードエンジニア)”として、分析基盤の構築・運用やデータ活用プロジェクトの技術的リードを担っていただきます。 顧客の業種や課題に応じた最適なデータ基盤設計、データパイプラインの構築、データマートの整備など、幅広い領域での技術支援をお任せします。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり 仕事内容の例 以下のような業務を想定しています ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)におけるデータ分析基盤の設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理やデータパイプラインの設計・実装・改善 ・分析用データマートやDWHの設計・実装・保守運用 ・SQLによるデータ抽出・集計処理の開発 ・BIツール導入・データ可視化支援 ・チームの技術リード、コードレビュー、プロジェクト推進 ・クライアントの要件整理、課題ヒアリング、提案支援 主な取引先　※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数

これまでの経験とスキルを活かしながら、 BIエンジニアとして、データの収集・抽出・加工・クレンジングや、BIツールを使用したダッシュボードの作成、 データ分析、データ利活用に関わる業務に携わっていただきます。 将来的にはBIエンジニアとしてエンジニアリングを極めることも、データサイエンティストやBIコンサルタント、ITコンサルタントなどへの転身も可能です。 【主な業務内容】 ・各種DWH/データマートの設計・構築 ・ダッシュボードの要件定義、設計、開発(Tableau などのBIツールを使用) ・GCP/AWS/Azure 上で、BigQuery・Redshift・SQL を用いたデータ収集・加工・整形 ・ETLツールを用いたデータ連携フローの設計・実装 ・BIレポートを活用したデータ利活用の推進支援 ・機械学習/AIモデル向けの学習データセットの作成・加工 【プロジェクト例】 ・ポータルサイト各種データの分析 ・大手小売業のデータ分析基盤構築 ・Pythonを用いた分析処理のバッチシステム開発 ・大手製造メーカーへBI新規導入 【開発環境・技術スタック】 ・BIツール:Tableau Desktop/Tableau Server/Tableau Online/Tableau Prep ・DWH/データ基盤:Snowflake、Google BigQuery ・言語・スクリプト:SQL、Python ・クラウド:GCP ・その他:CI/CD、ETL

AIエージェントをビジネスに実装し、業務と事業のあり方そのものを作り変えていくエンジニアを募集します。 業務プロセスを深く分解し、最適なAIエージェントを設計・実装してビジネス課題を解決する。 上流から実装までを貫いて動き、新しいエージェントの使い方を自ら開拓していく。 それが「AIネイティブエンジニア」の定義です。 この役割を全社の先陣を切って体現するために設立されたのが、AI特化の戦略部門「AIアクセラレーション(AIX)室」です。 組織の"出島"として、AIエージェントをビジネスに落とし込む知見を「最も早く・最も深く」蓄積し、全社のAIシフトを牽引します。 【具体的な仕事内容】 AIX室の所属として、以下の3つのミッションを並行して推進します。 ①社内AIネイティブ化プロジェクト 人事・総務・経理などの間接部門を"顧客"に見立て、業務プロセスを分解し、AIエージェントを実装して自社の業務をAI前提に作り変えます。 自社を最大の成功事例にすることで、顧客に語る言葉を借り物ではなく本物にします。 ②顧客案件への参画(AI実装ソリューション) 外部顧客のプロジェクトにおいて、業務プロセスの分解から参画。 これまでの開発事例を組み合わせ、課題解決に直結するソリューションを設計・実装します。 ③AIエージェントシリーズの開発 エージェント開発テンプレート群の開発に携わり、実装パターンを体得します。 単なる実装スキルではなく、業務で繰り返し現れる課題を「仕組み化・洗練」させる能力を養います。 【入社後の流れ】 AIX室で集中的に知見を積み、その後に開発部署へ移って顧客案件の最前線に立ち、AI化を促進していただきます。 ・入社〜1年目:AIX室での「集中研鑽」 AIエージェント開発、社内PJ、顧客案件の3本立てで、AIネイティブな設計・実装パターンを徹底的に体得します。 ・1年後以降:開発部署への異動・最前線での「価値発揮」 開発部署へ移り、AIX室で培った知見を武器に、顧客のビジネス課題をAIで解いていくリードエンジニアとしての役割を担っていただきます。 「技術の限界を決めず、ビジネスのあり方そのものをアップデートしていく」 そんな挑戦を楽しみ、共に次世代のスタンダードを創り上げていける方、応募をお待ちしております! ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

AIエージェントをビジネスに実装し、業務と事業のあり方そのものを作り変えていくエンジニアを募集します。 業務プロセスを深く分解し、最適なAIエージェントを設計・実装してビジネス課題を解決する。 上流から実装までを貫いて動き、新しいエージェントの使い方を自ら開拓していく。 それが「AIネイティブエンジニア」の定義です。 この役割を全社の先陣を切って体現するために設立されたのが、AI特化の戦略部門「AIアクセラレーション(AIX)室」です。 組織の"出島"として、AIエージェントをビジネスに落とし込む知見を「最も早く・最も深く」蓄積し、全社のAIシフトを牽引します。 【具体的な仕事内容】 AIX室の所属として、以下の3つのミッションを並行して推進します。 ①社内AIネイティブ化プロジェクト 人事・総務・経理などの間接部門を"顧客"に見立て、業務プロセスを分解し、AIエージェントを実装して自社の業務をAI前提に作り変えます。 自社を最大の成功事例にすることで、顧客に語る言葉を借り物ではなく本物にします。 ②顧客案件への参画(AI実装ソリューション) 外部顧客のプロジェクトにおいて、業務プロセスの分解から参画。 これまでの開発事例を組み合わせ、課題解決に直結するソリューションを設計・実装します。 ③AIエージェントシリーズの開発 エージェント開発テンプレート群の開発に携わり、実装パターンを体得します。 単なる実装スキルではなく、業務で繰り返し現れる課題を「仕組み化・洗練」させる能力を養います。 【入社後の流れ】 AIX室で集中的に知見を積み、その後に開発部署へ移って顧客案件の最前線に立ち、AI化を促進していただきます。 ・入社〜1年目:AIX室での「集中研鑽」 AIエージェント開発、社内PJ、顧客案件の3本立てで、AIネイティブな設計・実装パターンを徹底的に体得します。 ・1年後以降:開発部署への異動・最前線での「価値発揮」 開発部署へ移り、AIX室で培った知見を武器に、顧客のビジネス課題をAIで解いていくリードエンジニアとしての役割を担っていただきます。 「技術の限界を決めず、ビジネスのあり方そのものをアップデートしていく」 そんな挑戦を楽しみ、共に次世代のスタンダードを創り上げていける方、応募をお待ちしております! ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

AIエージェントをビジネスに実装し、業務と事業のあり方そのものを作り変えていくエンジニアを募集します。 業務プロセスを深く分解し、最適なAIエージェントを設計・実装してビジネス課題を解決する。 上流から実装までを貫いて動き、新しいエージェントの使い方を自ら開拓していく。 それが「AIネイティブエンジニア」の定義です。 この役割を全社の先陣を切って体現するために設立されたのが、AI特化の戦略部門「AIアクセラレーション(AIX)室」です。 組織の"出島"として、AIエージェントをビジネスに落とし込む知見を「最も早く・最も深く」蓄積し、全社のAIシフトを牽引します。 【具体的な仕事内容】 AIX室の所属として、以下の3つのミッションを並行して推進します。 ①社内AIネイティブ化プロジェクト 人事・総務・経理などの間接部門を"顧客"に見立て、業務プロセスを分解し、AIエージェントを実装して自社の業務をAI前提に作り変えます。 自社を最大の成功事例にすることで、顧客に語る言葉を借り物ではなく本物にします。 ②顧客案件への参画(AI実装ソリューション) 外部顧客のプロジェクトにおいて、業務プロセスの分解から参画。 これまでの開発事例を組み合わせ、課題解決に直結するソリューションを設計・実装します。 ③AIエージェントシリーズの開発 エージェント開発テンプレート群の開発に携わり、実装パターンを体得します。 単なる実装スキルではなく、業務で繰り返し現れる課題を「仕組み化・洗練」させる能力を養います。 【入社後の流れ】 AIX室で集中的に知見を積み、その後に開発部署へ移って顧客案件の最前線に立ち、AI化を促進していただきます。 ・入社〜1年目:AIX室での「集中研鑽」 AIエージェント開発、社内PJ、顧客案件の3本立てで、AIネイティブな設計・実装パターンを徹底的に体得します。 ・1年後以降:開発部署への異動・最前線での「価値発揮」 開発部署へ移り、AIX室で培った知見を武器に、顧客のビジネス課題をAIで解いていくリードエンジニアとしての役割を担っていただきます。 「技術の限界を決めず、ビジネスのあり方そのものをアップデートしていく」 そんな挑戦を楽しみ、共に次世代のスタンダードを創り上げていける方、応募をお待ちしております! ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

業務内容 弊社は現在、データウェアハウス(DWH)を活用した最先端のデータソリューションに注力しており、その戦略の中核を担うデータエンジニアを募集します。DWHを中心としたデータ基盤の設計・構築から、データ活用、さらには高度な分析基盤の構築までを幅広く手掛け、お客様のビジネス課題解決とデジタルトランスフォーメーション(DX)を強力に推進していただきます。 具体的な仕事内容 ●顧客の課題ヒアリングからのソリューション提案、顧客との要件定義 ●データウェアハウス/データレイクの設計・構築・運用・改善 ●BIツールや分析基盤の導入・運用支援、データ可視化 ●データ活用のためのルール整備とセキュリティ強化 使用技術(例) ●クラウドプラットフォーム: AWS (S3, Kinesis, SQS等), Azure (Blob Storage, Event Hubs等), GCP (Cloud Storage, Pub/Sub等) ●データベース: PostgreSQL, MySQL, DynamoDB ●データウェアハウス: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks ●データ処理基盤: Python, SQL, Java ●ETL/ELT サービス: TROCCO, Fivetran, Talend, dbt, AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow ●BIツール/データアプリケーション: Tableau, Power BI, AWS QuickSight, Looker, Streamlit ●その他: Git, Docker, Terraform メインとなる顧客業界は小売・流通業界となりますが、お客様の課題解決のため、その他の業界のプロジェクトにも積極的に取り組んでいます。 特定の業界経験や深い知識は入社時点では必須ではありませんが、プロジェクトを通じて様々な業界のドメイン知識を習得し、顧客業務への理解を深めていただくことを期待しています。 データエンジニアとして幅広いフィールドで活躍したいという意欲のある方を歓迎します。 顧客課題の解決やプロジェクトの成功を最優先にITプロフェッショナルとして、自身のスキルセットを柔軟に変容させながら、データ技術の進化と共に、自らも成長し続ける意欲のある方をお待ちしています。 ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。