土日祝日休み 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 ●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

●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

●グループAI事業戦略の検討・実行 ・執行役員およびAI推進チーム ディレクターと連携し、グループ全体のAI事業戦略の立案・推進を技術面からリード ・最新のAI技術動向(LLM/生成AI、エージェント、RAG等)のリサーチおよび事業適用の検討 ・グループ各社の事業課題に対するAI活用方針の策定・技術検証 ・AI関連の業務提携における技術デューデリジェンスおよび技術評価 ・ナレッジ共有活動への貢献・推進 ●AIソリューションの企画・実行(テックリード) ・グループ各社と協働し、顧客課題を解決するAIソリューションの企画・設計・開発をリード ・グループ会社に所属するエンジニアの育成指導、必要に応じた採用活動への関与 ・パートナー企業との技術連携・協業の推進

成長市場であるAI分野において、大規模なプロジェクトを牽引し、チームメンバーと共にビジネスへのインパクトを生み出すAIアルゴリズムの開発やシステム開発をリードする役割を担っていただきます。 ●主な業務 ・クライアントの課題解決に向けて、AIエンジニアと協力し、統計学や機械学習手法を活用したAIアルゴリズムの調査、設計、実装、評価を行う ・開発したAIアルゴリズムを活用し、AIシステムの構想策定・設計・開発・運用をチームとともに推進 ・プロジェクト管理を通じて進捗をリードし、ビジネス価値の最大化と成果創出を支援 ●開発環境 ・使用言語 　Python ・クラウド/オンプレミス 　クラウド：AWS、GCP、Azure 　オンプレミス：自社サーバー ・バージョン管理 Git (GitHub) ・CI/CD 　Github Actions ・インフラ 　コンテナ：Docker 　インフラ構成管理：Terraform、AWS CDK ・ドキュメント管理 　Google Drive ・コミュニケーションツール 　Slack

全社のCTO候補のフルスタックエンジニアの募集です。 <当社のエンジニアチームについて> DYMグループでは、最新の技術を活用し、社内外のネットワークを支え、WEB資産の管理を行っています。 急成長を遂げる当組織は、2023年9月に設立されたばかりで、今後さらに大きな成長が見込まれています。 設立当初は4名のチームでしたが、2025年3月現在では20名に成長(外部メンバー含む)。 この成長の中で、未来を切り開くコアメンバーとして一緒に活躍していただける方をお迎えしたいと考えています。 最新の技術環境で、やりがいのある仕事に挑戦できるチャンスです。私たちと共に、次なる成長を支えていきましょう! 具体的な職務内容 新しいシステムの設計・開発から、最新技術の全社導入や業務の効率化まで、DYMグループの成長に不可欠な役割を担っていただきます。 具体的には、以下の業務をお任せします ●各組織の業務効率化支援やコンサルティング ●WEBサービス開発の上流設計(要件定義、基本設計) ●AWSを活用したインフラ構築 ●新規システム開発におけるベンダーコントロール ●PHP、JavaScript、Python等を用いた業務効率化・自動化ツールの開発 ●新規WEBサイトの立ち上げやメンテナンス ●グループ全体のWEB資産セキュリティ管理 ※スキルや経験に応じた業務を担当していただきます。 ●技術スタック 幅広いスキルセットを活かして、以下の技術に触れることができる環境です: 言語:PHP、Python、JavaScript、TypeScript、HTML/CSS、Go フレームワーク:Laravel、Django、Vue.js、Next.js、React.js、Node.js インフラ/ツール:AWS(EC2、ECS、Step Functions、DynamoDB、RDS、Amplify、Bedrock、S3など)、Git、Docker、WordPress、Slack データベース:MySQL、PostgreSQL、MongoDB その他:Tailwind CSS、LangChain、Pandas 以上の技術を駆使し、成長と挑戦ができる環境が整っています。

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

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、産業特化型のアルゴリズム開発・実装を担当していただきます。 単にモデルを作成するだけでなく、WebシステムやAPIへの組み込みを含めた「社会実装」までを一貫して担えるエンジニアを目指していただきます。 【具体的なタスク例】 ●データ前処理・データセット作成 メンターの指示に基づき、学習に必要なデータ整形(画像のりサイズ、ノイズ除去、テキストの正規化など)を行う。既存の前処理スクリプトを活用・改修し、顧客ごとのデータ特性に合わせた学習用データセットを構築する。 ●アルゴリズムの適用・実装 社内の既存モジュールや、メンターが選定したオープンソースの実装を参考に、今回の課題に適したモデルを構築・実行する。コードをゼロから書くのではなく、既存のベースコードを読み解き、必要なパラメータ変更や部分的な修正を行って動作させる。 ●モデルの学習・評価 指示された実験設定(ハイパーパラメータ等)で学習を回し、評価指標を算出する。学習曲線を確認し、過学習や学習不足が起きていないか等の基礎的なチェックを行う。 ●結果分析・レポーティング 「なぜこの精度になったのか」「どのデータで失敗しているか」を分析し、結果をメンターに報告する。数値結果だけでなく、失敗事例を目視で確認し、次回の実験に向けたデータ改善のヒントを探す。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。 ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。 【具体的なタスク例】 ●課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design) 顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。 関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。 ●SOTAモデルの実装と検証 (Implementation) 選定した論文の手法(Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等)を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。 実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。 ●プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering) 再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。 Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。 推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。 ●ステークホルダーへの技術説明 (Communication) アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

●課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design) 顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。 類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。 ●高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation) 既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。 ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。 ●アーキテクチャ設計と技術品質の統制 (Engineering) 個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。 全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。 ●事業価値への接続と期待値コントロール (Communication) 技術的なアプローチが、顧客のPL(売上向上・コスト削減)にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。 技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないか(技術的限界)を明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。サービス累計700社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。ローンチ1年で200社の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Antares(図面領域) 設計図面を3Dモデルに変換するプロセスの自動化を実現するアプリケーション プレス例(設計図書のダッシュボードシステム):https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2022/220509_8718.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。 詳細な業務内容 【タスク例】 ・仕様策定・設計: PdMが描いた要件のラフ案をもとに、DB設計・API設計・UI/UXの挙動を具体化し、関係者と合意形成を行う。 ・ドメイン連携: 建設業界特有の複雑な商習慣を理解し、現場で本当に使えるロジックをコードに落とし込む。 ・品質向上: 複雑な仕様に対するテスト設計、リファクタリング、技術的負債の解消提案。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上 〇開発例 ・建設業特化の生成AI AIコンストシェルジュ「光/Hikari」:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 ・製造業特化の生成AIエージェント「工/Takumi」:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。 累積データの検索・分析が可能。 ・物流業特化の生成AIエージェント「運/Hakobi」:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。 配送・輸送コストの見直しが可能。 ・卸売・小売業特化の生成AIエージェント「商/Akinai」:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。 仕入れ・販売計画の作成が可能。

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。 配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計1,000社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

DX Solution事業本部において、クライアント企業のDXを推進するWebアプリケーション開発に携わっていただきます。主に、AIソリューションの実装を担います。画像認識AIや最適化アルゴリズムなどを組み込んだ、Webアプリケーションのフロントエンド/バックエンド実装及びインフラ構築などフルスタックな開発をお任せします。 入社直後は、テックリードやシニアエンジニアの指導のもと、設計思想やコーディング規約を学びながら機能実装を担当していただきます。 また、単なる実装作業にとどまらず、クライアントとのMTG参加などを通じて、顧客に近い距離でシステムを構築する経験を積むことも可能です。シニアメンバーの知見を吸収しながら、将来的にはPMとしてのキャリアを目指すこともできる環境です。 【開発例】 ・RAGを用いた社内ナレッジ検索Webシステムの開発:社内技術文書を検索・回答生成するエージェント機能のバックエンドAPIおよびフロントエンド開発。 ・画像認識AIを搭載した写真管理プラットフォームの構築:数百万枚規模の現場写真を高速に処理するデータベース設計・API実装。画像分類パイプラインと連携したWebアプリケーションの開発。 ・動画解析によるインフラ異常検知ダッシュボードの開発:車載カメラ等の動画データを解析し、変状箇所を可視化する管理画面(UI)の実装。解析結果を蓄積・配信するバックエンドシステムの構築。 ・ドメイン特化LLMを活用した業務支援ツールのAPI開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および業務フローに組み込むためのマイクロサービス設計・開発。 【技術スタック(一例)】 フロントエンド:Typescript/Node.js/React/Next.js バックエンド:Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini 【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】 ・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。会社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。 ・燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。 ・燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。 ・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

事業概要(DXパートナーサービス) 各業界をリードする大手企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 ACESは、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客と近い距離感でスピード感を持って開発し、社会へ「価値の高いAIソリューション」を提供したい方に最適な環境です。 仕事概要 さらなる事業成長に向け、DXパートナー事業のAlエンジニアを募集します。 AIエンジニアとして自然言語・画像・映像・音声をマルチモーダルに掛け合わせ、大手企業の課題を解決するアルゴリズムの設計・実装をお任せします。 技術だけに閉じずビジネス観点を踏まえた上で、上流から関わっていただくことを期待しています。 将来的には複数のAIプロジェクトをリードする立場として、アルゴリズムの品質保証や内部の技術資産設計にも関与いただく想定です。 様々な業界に対して「技術×ビジネス」の観点で最適なAIソリューションを構築し、社会実装まで繋げられる手触り感の強いポジションです。 具体的な業務内容 ■入社直後の業務 クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 クライアントに対する分析結果等のレポート ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み ■将来的な業務 AI導入プロジェクトの技術的なリード └クライアントの課題に応じたアルゴリズムの設計・技術方針策定 └モデル設計・検証のプランニングの妥当性判断および品質担保 └機械学習モデルの社会実装における制約・運用面を踏まえた技術判断 AIアルゴリズムの技術戦略策定 └技術の横展開を可能にする戦略的な技術資産の蓄積方針設計 └再利用性の高い仕組み/オペレーションの構築 (希望に応じて)機械学習エンジニアチームに対するピープルマネジメント

事業概要(DXパートナーサービス) 各業界をリードする顧客企業にと共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 ACESは、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 さらなる事業成長に向けた組織改革の一環として、DXパートナー事業のAlエンジニアを統括するマネージャーを募集します。 技術責任者として複数のAI導入プロジェクトを横断し、アルゴリズムの品質担保に責任をお持ちいただきます。 顧客課題やビジネス上の制約を踏まえた最適なAIソリューションを設計・実装する、クライアントへの価値提供における根幹を担う役割です。 また中長期的な成長を視野に、技術を横展開していくための技術資産の蓄積方針設計、 蓄積した資産の活用を加速させるためのオペレーション構築など技術戦略面にも関与いただく想定です。 具体的な業務内容 ●AI導入プロジェクトの技術品質担保 クライアントの経営/事業課題に応じたアルゴリズムの設計・技術方針策定 モデル設計・検証のプランニングの妥当性判断および品質担保 機械学習モデルの社会実装における制約・運用面を踏まえた技術判断 ●AIアルゴリズムの技術戦略策定 技術の横展開を可能にする戦略的な技術資産の蓄積方針設計 再利用性の高い仕組み/オペレーションの構築 ●(希望に応じて)機械学習エンジニアチームに対するピープルマネジメント

事業概要 当社は、「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」というビジョンを掲げ、アルゴリズムを用いて人の働き方に余白をつくることを目指す、東大松尾研究室発のAIベンチャーです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 2017年の創業から、「DXパートナーサービス」と「AIソフトウェアサービス」の2つの事業を軸に、「人とAIが協働する次世代のビジネスプロセス」の構築を実現しています。 DXパートナーサービス 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 DXパートナーサービスにおけるプロジェクトを推進するAIエンジニアのポジションです。 画像・映像・音声・自然言語などをマルチモーダルに掛け合わせ、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。 クライアント企業は金融や製造、モビリティなど多岐に渡り、業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。 業務内容 ●クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポート ●ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件 (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 言語:Python Deep Learningフレームワーク: PyTorch OS:Linux コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion

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

【業務概要】 「Anywhere」をはじめ、当社が開発・運用するサービスプロダクトにおいて、主にバックエンドを中心に開発をリード頂きます。 ご経験に応じて、バックエンドからフロントまでフルスタックに携わって頂くことも可能です。 【具体的には】 ・Anywhereにおける決済センター・ゲートウェイシステムなど、主にバックエンドの機能改善、新機能開発における設計・開発・運用保守 ・コーディングなど技術的問題の解決・品質確保等の開発チームにおけるの技術面でのリード ・仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー ・機能開発における改善/技術提案 ・生産性や品質向上のためのCI/CD導入検討、PDCAサイクルの推進 【組織/体制】 プロダクト・マネジメント・ユニット ∟プロダクト・ディベロップメントグループ ∟Mgr2名　メンバー17名(PM/PL、マルチ/フロント/バックエンドエンジニア) ●技術スタック 言語　　　　 :Java, Kotlin, Swift, Objective-C, Flutter(Dart),C#, C++, C, Python, PHP インフラ　　 :AWS, オンプレミス ミドルウェア :Apache, NGINX, AWS Lambda, Hashicorp Vault, HAProxy, Corosync, Pacemaker, Redis, HULFT, Athena, QuickSight DB　　　　　:AWS Aurora, PostgreSQL, MySQL Monitoring :CloudWatch, PagerDuty, Crashlytics 環境　　　　 :Terraform, Docker, AWS CodePipeline, Github, Firebase