研修・勉強会あり 機械学習のITエンジニア求人・転職情報

パーソルキャリア株式会社

●業務内容 既存事業及び新規事業向けにデータ分析や機械学習、生成系AIなどの技術を用いた業務改善プロジェクト、新技術の検証プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント業務に携わっていただきます。 プロジェクト計画、管理や社内外のステークホルダーとの調整を行っていただき、プロジェクトを前進させることが求められます。 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成系AIなどを用いた新規機能の企画/開発、及び、既存機能の改善などのプロジェクトをPMとして推進します。 ・ミドル部門(業務企画等)と連携しシステム化実現に向けた相談対応や推進を行います ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題等の調整、進捗状況確認、技術サポート等) ・各部門の業務課題をヒアリングし、AI適用可能性の評価〜ユースケース化〜実行計画立案等の伴走支援 ⇒得意領域やご志向性に合わせてプロジェクトに携わっていただきます ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL　など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、Cloudformation など 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、Codepipeline、　など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど

パーソルキャリア株式会社

●担当業務例 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・生成AI,機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 【主な技術テーマ例】 ・大規模言語モデル(API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI 等) ・自然言語処理、画像・動画・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発 ・推薦システム(求人レコメンド、スカウト最適化、コンテンツレコメンド 等) ・テキスト埋め込みを活用したマッチング・類似度算出 技術環境 【言語】Python、SQL、Java/Scala、C など 【DB】Oracle、PostgreSQL、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricks 【クラウド】AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト管理】Backlog、Loop + Planner、Jira + Confluence 【コミュニケーション】Slack、Teams ●働き方 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。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティスト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。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

アイリスオーヤマ株式会社

【業務概要】 全社DXを推進するためのシステム構築を専門業務として従事していただきます。 【具体的には】 ・事業ニーズや全社戦略に基づいたDX計画について、コンサルタントと相談しながら必要なデータ基盤機能やデータマネジメント環境をバランスよくデザインし実装します。 ・事業側のニーズに基づいてコンサルタントが組成したデータ利活用を伴う施策について、利活用に適したデータパイプラインの構築を担い、施策実現の前提を担保します。 ・社内プロダクトとしてのリリース管理やバージョン管理などの製品管理全般の役割も担います。 ※システム開発を伴う場合はアーキテクト及びプロジェクトマネージャーとして機能する場合もあります。 【取り扱うプロダクトのイメージ】 ・コンサルタントや社内各部署のアナリストがアドホック分析を実施するのために必要な分析環境 ・データマネジメント業務に必要な社内システム ・業務につながる分析モデルの実行環境とデータパイプライン

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ●AIセキュリティガバナンス構築 上記に伴う研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。また、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※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。 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

株式会社ジール

業務内容 ●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

株式会社ジール

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●PL/PMとしてのクライアントとの提案・折衝やチームマネジメントを担っていただく想定です。

株式会社ジール

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。 クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

株式会社ジール

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)と呼ばれるシステムの導入から実行支援までを行っています。 またクラウドを含むデータ基盤全体のDX構想から実施します。 ●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

株式会社ジール

弊社の主力事業であるデータプラットフォームの導入・構築について、Azureを中心としたMicrosoftビジネスの拡大が著しく、Azure人材の増員を図るものです。 弊社の主力事業であるデータプラットフォームの導入から実行支援について、 特にAzureを中心としたMicrosoftソリューションに関するプロジェクトを中心にご担当いただきます。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。 本ポジションでは、引き続き需要の高いAzureのソリューションを中心にデータ活用に携わっていただきます。 弊社の特徴として、AzureだけではなくDatabricksなど複数のソリューションを組み合わせて提案を行っております。 ジールは、マイクロソフト社のSpecializationパートナーとして多くの熟練したエンジニアが在籍しており、緊密にマイクロソフト社と連携し、顧客のクラウド活用、データ活用の支援を行っています。 https://www.zdh.co.jp/microsoftanalytics/ https://www.zdh.co.jp/products-services/cloud-data/azure/ また、「Microsoft Top Partner Engineer Award <Azure>」を2年連続で受賞している社員も在籍しております。 https://www.zdh.co.jp/topics/20240731/ ￮使用サービス例 ・Azure SQL ・Azure Synapse Analytics ・Azure Databricks ・Azure Data Factory ・Azure Cognitive Services ・Azure Machine Learning

株式会社サイバーエージェント

漫画のローカライズ性能を評価・改善するアルゴリズムの開発に取り組みます。 CV・NLPいずれか、または両方の専門性を活かしながら、漫画というマルチモーダルデータ(画像×テキスト)を対象とした高度な技術課題に挑戦していただきます。 画像内のコマ・物体・文字構造理解から、翻訳文脈制御・LLM活用まで、視覚と言語を横断した技術開発を担っていただきます。 <例> ●CV領域 ・ページ内のコマ、テキスト、フキダシ、オノマトペ、物体などの検出 ・オノマトペの文字認識 ・文字の除去と除去領域の生成 ・ページ内のオブジェクトの関係のグラフ化(SGG) 等 ●NLP領域 ・翻訳後のキャラクター口調の整合性を評価する手法の開発 ・LLMによる文脈を考慮した翻訳生成プロンプトの開発 ・特定ジャンルに特化した専門用語表現LLMの開発 ・長期コンテキストを活用する知識表現・RAGの開発 ・マルチモーダルLLMを活用した画像×テキスト統合理解 事業内容 ・日本エンタメ作品のローカライズ化におけるデジタルマーケティングの戦略策定および実行支援 ・原作者はもちろん、作品に携わる翻訳者や写植者、編集者など全てのクリエイターの作業をサポートするAI技術の研究・開発 ・当社がこれまで取り組んできた高度な自然言語処理技術を応用した、配信国や地域の文化や特性を考慮した表現方法および多言語対応や文脈理解などへの研究 等 これらのAI技術の研究・開発に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 チーム体制/文化 ・立ち上げ部署のため、事業統括1名・PM1名・エンジニア1名が所属し、アドバイザーとしてMLエンジニアが2名の少数精鋭体制です。 ・プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸としてデータサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ・海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア ・テックリードを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する""データの民主化""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""AI-Readyなデータ基盤""の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ●データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ基盤 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール 　Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

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

パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社

募集部門 ビジネストランスフォーメーション事業本部　DX統括部　データサイエンス部 配属先 当該ポジションが所属するビジネストランスフォーメーション事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 ●データ抽出要件の整備:クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。 ●データ基盤の構築:顧客データ(広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ)を活用して、データ基盤(CDP・DMPやDWH)を構築します。 ●中間テーブルの設計・プログラミング:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。 開発環境例(担当案件によって異なります) 開発言語:Python, SQL, JavaScript 開発環境:Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL リポジトリ管理:Git ※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。 案件例 1.大手通信会社の基盤構築PJT データ基盤の運用保守、新規構築。 ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。 活かせるスキル:ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル 2.大手通信会社のデータ活用・分析PJT ペイメント事業のデータ活用。 データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。 活かせるスキル:クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル 3.大手決済サービス会社のSalesforce運用保守PJT Salesforceの運用保守。 保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。 活かせるスキル:Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力 働く環境について ・現在、業務はリモート推奨しており、フレックスを取り入れた柔軟な働き方が可能(案件リモート率90%) ・チームメンバーは20代前半の若手新卒から40歳前後まで幅広い年齢層(男女比5:5) ・定例MTGや1on1を実施、疑問解決などについてもチャットツールを活用して気軽にやりとりできるカジュアルな雰囲気

セーフィー株式会社

サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 <カルチャー> コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています 個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります 主な業務内容 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) パートナー向け管理アプリケーションの機能開発 100万台規模のクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキ テクチャの設計‧開発 サーバコストを抑えるための各種最適化 画像‧動画の解析システムの設計‧開発 ライブ再⽣時の遅延を⼩さくするためのチューニングや新しいコー デックへの対応 サーバ間連携のための各種配信プロトコルへの対応 (※各グループによってミッション・業務内容の詳細は異なります) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 <具体の業務イメージ> 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD:Github Actions その他:Github、 Docker、Fluentd, Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

株式会社SmartHR

「AI開発部」でAIプロダクトマネージャーを担当していただきます。 AI開発部は各プロダクトチームと連携しながら、AIを用いた機能を実験、実装、運用するチームです。将来的には学習パイプライン、各プロダクトで横断的に利用するデータ基盤の整備など、ML/LLMOpsにも取り組みます。 現在は具体的に以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・他社プロダクトとのデータ連携の効率化 ・書類からのデータ入力の効率化 ・タレントマネジメント関連データの分析高度化 AIプロダクトマネージャーの役割は、各プロダクトの解決しなければいけない課題を理解し「何をつくるのか」「なぜつくるのか」に責任を持ち、開発チームと一緒に「どのようにつくるか」「どう実現するか」を考え、推進していくことです。 具体的には以下のような活動を行います。 ・各プロダクトチームと認識を揃えるためのドキュメント作成やコミュニケーション、調整 ・中長期ミッション達成のためのチームの目標やロードマップの作成 ・新規のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・既存のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・共通モジュール、データパイプライン整備のための企画や設計、推進 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

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

Trust株式会社（トラスト）

当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 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分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)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

Trust株式会社（トラスト）

本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 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分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC) ※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

株式会社ABEJA

ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 ・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) ・大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

株式会社ABEJA

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。 プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・Embodied AI / VLAの研究開発 　ｰEmbodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装 　ｰ模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価 　ｰ実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性) ・学習データ収集・データ基盤整備 　ｰ実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新 　ｰデータ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計) 　ｰ合成データの作成戦略作りおよび活用 ・シミュレーション環境構築 　ｰ物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む) ・評価・ベンチマーク設計 　ｰタスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計 　ｰオフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング 　ｰデータ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化 ・プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫) プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み 　ｰプロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進 　ｰ導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　ｰ技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　ｰメンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　ｰ技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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。

パーソルキャリア株式会社

●組織概要 データ・AIソリューション本部は、全社的なAI活用方針の策定やデータ利活用の推進、AIを活用したサービス・業務変革の実現を目的として、25年度上期に設立されました。 これまで各サービス・プロダクトごとに個別最適で推進してきたデジタル・データ戦略を全社視点で統合し、AIを競争優位の源泉として活用できる組織・仕組み・基盤づくりを推進しています。 また、パーソルキャリアが掲げる2030年に向けたIT中期経営計画においては、「独自データ資産の創出と活用による競争力強化」を重要戦略テーマとして位置づけており、本組織はその中核を担っています。 ●業務内容 本ポジションでは、全社または複数部門にまたがるAIプロジェクトについて、事業・業務上の課題を起点に構想を具体化し、実現方式の検討、プロジェクト計画、関係者との合意形成、開発・導入、本番定着までを一貫してリードしていただきます。 単に決められた計画を管理するのではなく、目的・成果指標・スコープ・推進体制を自ら設計し、不確実性の高い状況でも意思決定を促しながら、事業・業務成果につなげることを期待しています。 また、単発のAI導入に留まらず、以下に携わる可能性があります。 ・担当プロジェクトのロードマップ・実行計画へ具体化 ・AIユースケースの創出・評価 ・アーキテクトやエンジニアと連携した実現方式・基盤方針の検討推進 ・AIガバナンスおよびAI倫理の仕組みづくり ・AIエージェント(業務自動化・生産性向上)活用による業務変革推進 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成AIなどを活用した新規機能開発や既存サービス改善に加え、全社AI活用基盤整備や業務変革プロジェクトをPMとして推進いただきます。 ① 事業・サービスにおけるAI活用 ・生成AI・機械学習を活用した新規サービス、新機能、既存サービス改善 ・AIユースケースの企画、価値・実現可能性評価、開発・本番導入 ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題管理・進捗確認等) ② 業務AI化・AIエージェント活用 ・各部門の業務課題を起点とした業務プロセス再設計 ・AIエージェントを活用した業務変革、生産性・品質向上施策の推進 ・効果指標の設定、導入後の定着・効果検証・横展開 ③ 全社AIプラットフォーム・ガバナンス ・複数のAIサービスやAIエージェントを安全かつ効率的に利用するための共通基盤整備 ・AI活用に関するガバナンス、リスク管理、標準プロセスの整備 ・AIプロジェクトの再現性を高めるベストプラクティス・評価方法の標準化 得意領域やご志向に応じて、企画・構想フェーズから事業実装フェーズまで幅広く携わっていただきます。 ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL　など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、CloudFormationなど 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、CodePipeline、　など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど ※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)​

株式会社ギブリー

配属は、ご経験・志向・適性に応じて、Core領域またはMarketing Cloud領域を想定しています。 ご入社後は、Salesforce導入・活用プロジェクトの中核として、要件整理からプロジェクト推進、リリース後の活用定着まで一気通貫でリードいただきます。 具体的には、以下のような業務をお任せします。 ・Salesforce導入・開発プロジェクトにおける全体計画の策定 ・要件定義、基本設計フェーズにおける顧客折衝・要件整理・論点整理 ・スコープ・進捗・品質・コスト・課題・リスクの管理 ・社内エンジニア、コンサルタント、外部パートナーを含むプロジェクト体制のマネジメント ・クライアントおよび社内関係者との合意形成、会議体の設計・運営 ・リリース後の運用定着、追加提案、改善施策の推進 案件によっては、単なる進行管理にとどまらず、顧客の業務課題やマーケティング課題を踏まえたソリューション設計・提案にも関わっていただきます。 ●今後のキャリアパス 最初の配属チーム(Core/Marketing Cloud)は分かれますが、そこに固定されるわけではありません。 案件は多種多様で、配属チームを起点にしながら、領域横断で幅広い経験を積んでいくことが可能です。 将来的には、以下のようなキャリアパスを描いていただけます。 ・中～大規模案件の統括PMとして、複数プロジェクトを横断して推進 ・PMとしての経験を活かし、提案・要件定義・業務設計まで担うコンサルタントへ拡張 ・Core/Marketing Cloud/AI活用を横断した、より複雑性の高い案件の責任者へステップアップ ・マーケティングDX部門の他事業(DECA)と連携し、Salesforce/AIにとどまらないマーケティングDX全体の変革プロジェクトを推進 国内トップクラスの AI×Salesforce案件 に携われる環境だからこそ、PMとしての市場価値を高めながら、より上流・より広域の役割へ挑戦できます。 ●組織データ ◎平均年齢31歳 ◎新卒4割、中途6割 ◎外国籍25%、出身国20カ国以上 ◎開発職約50% ◎管理職女性比率50%以上 ◎女性役員 ◎育児中役員多数在籍 ●ギブリーグループについて ギブリーグループは、 「すべての人が物心豊かな社会を実現する」 をビジョンに掲げ、企業のAI活用とDX推進を支援する、2009年創業のAIイネーブルメント企業群です。 グローバルな開発組織と事業創造力、スピードを強みに事業を展開し、累計5,000社を支援。 生成AI分野の実績は1,000社以上。 ギブリーグループは、株式会社ギブリーを中心に4つのグループ会社で構成され、 ・人的資本インテリジェンス事業「Track」 ・マーケティングDX事業「DECA」 ・AX(AIトランスフォーメーション)事業「MANA」 ・AI開発支援事業「AI Lab」 ・AIコンサルティング事業「Givery Consulting」 ・サイバーセキュリティ事業「Secure Cycle」 の6つの事業領域でサービスを展開。 グループ各社が連携し、企業のAI活用と変革を支援しています。 ギブリーグループはAI時代を牽引する仲間を募集しています。 ▶︎ギブリー採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-company-deck) ▶︎ギブリーコンサルティング採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-consulting-the-entrance-book) ・業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

合同会社DMM.com

成長著しい電子書籍市場において、業界大手のDMMブックスのサービス実装差配をお任せします。 具体的には、 サービス改善の為の案件開発推進 開発における様々な課題の把握・特定 エンジニアやデザイナと協力してのシステム要件定義やUI設計、詳細動作の設計などの仕様策定 様々なステークホルダー間で合意形成(社内連携・折衝業務)を行い、要件への落とし込みを実行 Webとスマホアプリなど、プロダクトやプロジェクトの特性に合わせた柔軟な開発プロセスを用いた進行管理・QCDの担保 生成AI・LLMなど最新テクノロジーを用いた社内業務フローや運用オペレーションの効率化・自動化の推進 など、改善企画のサービス実装を強力に推進して頂き、世の中に出す為の幅広い業務の推進をお任せしていきたいと考えています。 経営から降りてくる事業課題の解決を目指すだけでなく、変化の速い業界トレンドやユーザーニーズを捉えながら、自らやりたいことを提唱し、実現できるお仕事です。 ●開発環境/チーム体制 40名程度 ●DMM.com グループの事業紹介 -「なんでもやってるDMM」 として成長中!- 会員数6,012万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIなど最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミアム」を立ち上げ、あらゆるエンタメ体験をシームレスにつなぐ「マルチエンタメ・プラットフォーム」の創造を目指しています。今後も、コーポレートメッセージ「誰もが見たくなる未来。」とともに、変化と進化を繰り返しながら、新たな事業に挑戦してまいります。 ● 【プライバシーポリシーについて】 DMM.comグループの採用活動におけるプライバシーポリシーについてご案内いたします。 弊社グループ会社間での個人情報の共同利用について記載しておりますので 必ず候補者様にご一読、ご承諾いただきますようお願いいたします。 ▼採用活動におけるプライバシーポリシー https://dmm-corp.com/privacy/employee/

合同会社DMM.com

成長著しい電子書籍市場において、業界大手のDMMブックスのサービス実装差配をお任せします。 具体的には、 プロジェクト進行管理のサポートおよび推進: Web(高速ウォーターフォール)やアプリ(スクラム)の開発体制において、スケジュール管理とタスク進行を担う。 要件定義・仕様策定への参画: 企画内容をエンジニア・デザイナーと協力してシステム要件やUI設計へと落とし込む。 ステークホルダー調整業務: 社内関連部署との合意形成や折衝を行い、案件を円滑に進行させる。 課題の発見と解決: 開発工程における日々の課題を特定し、チームと連携して解決に導く など、改善企画のサービス実装を強力に推進して頂き、世の中に出す為の幅広い業務の推進をお任せしていきたいと考えています。 経営から降りてくる事業課題の解決を目指すだけでなく、変化の速い業界トレンドやユーザーニーズを捉えながら、自らやりたいことを提唱し、実現できるお仕事です。 ●事業概要 電子書籍事業部では、コミック、雑誌、小説、写真集等の電子書籍を配信するDMMブックスの運営を行っています。 現在は190万冊以上の作品を取り揃えており、さまざまなジャンルの作品を提供しています。 なんでもやってるDMMのなかでも最大級に規模が大きく、中核を担うサービスの1つです。 ●開発環境/チーム体制 40名程度 ●DMM.com グループの事業紹介 -「なんでもやってるDMM」 として成長中!- 会員数6,012万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIなど最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミアム」を立ち上げ、あらゆるエンタメ体験をシームレスにつなぐ「マルチエンタメ・プラットフォーム」の創造を目指しています。今後も、コーポレートメッセージ「誰もが見たくなる未来。」とともに、変化と進化を繰り返しながら、新たな事業に挑戦してまいります。 ●【プライバシーポリシーについて】 DMM.comグループの採用活動におけるプライバシーポリシーについてご案内いたします。 弊社グループ会社間での個人情報の共同利用について記載しておりますので 必ず候補者様にご一読、ご承諾いただきますようお願いいたします。 ▼採用活動におけるプライバシーポリシー (https://dmm-corp.com/privacy/employee/)