年収500万円以上 機械学習のITエンジニア求人・転職情報

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) はAIの専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 【NLPエンジニアの仕事】 ●メンバーとして自然言語処理技術・生成AI等を用いた顧客課題の解決に従事します ●業界横断的な課題や特定顧客のニーズに応えるため研究開発を実施することもあります ●希望・能力に応じて大学との共同研究に参画する可能性もあります 将来は自然言語処理・生成AIを中心としたAI案件のプロジェクトリーダーやAIテックリードなどへのキャリアも希望や素養に応じて可能となります。 高い専門性を発揮できる場合には学術研究を行いながら言語活用の技術アドバイザリやコンサルティングを行うリサーチエンジニアへの道もあります。 ●業務内容の変更の範囲 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。 【AI社会実装の事例】 ●AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ●全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ●全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ●新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ●精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ●業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ●美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ●50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ●年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ●構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ●マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) 【基礎研究・応用研究の事例】 ●LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ●AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ●MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ●その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) の専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 【AI・機械学習エンジニアの仕事】 ●生成AI、自然言語処理、画像処理、統計・機械学習等の専門性を駆使し、多様な業界の顧客の課題を解決に導きます ●AI領域のメンバーまたはテックリードとしてAI検証・開発やR&Dを牽引します ●社外への情報発信(講演活動、専門誌への執筆など)を通じて、AI領域における当社のプレゼンスを確立することもできます 【AI社会実装の事例】 ●AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ●全社基盤のAIエージェント・プラットフォームの設計・開発(製造) ●全社の生成AI活用施策の推進の伴走支援およびAI基盤構築(製造) ●新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ●精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ●業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社性の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ●美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ●50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測(食品製造) ●年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ●構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ●マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) 【基礎研究・応用研究の事例】 ●LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ●AI Agentの最新手法、ツール、アーキテクチャの調査や応用研究開発 ●MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ●その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など 【変更の範囲】 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) はAIの実践者と研究者が集う専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性を持つAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸で進めています。 私たちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 ● AIエージェント・テックリードの仕事 ・AIエージェントを用いた業務変革を技術面から推進します ・顧客課題・業務プロセスを深く理解し、最適なエージェント実装方針や全体アーキテクチャをデザインし実装へと導きます ・AIエージェントの先端技術調査、ツール・コンポーネント開発、標準アーキテクチャ開発等のR&Dをリードする機会があります ・学会発表、講演、書籍執筆などの対外活動を通じた当社AI技術力・実績の発信、社会・業界全体の発展への貢献を推奨しています ● AIエージェント社会実装の事例 ・AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ・全社基盤のAIエージェント・プラットフォーム設計・開発(製造) ・業務特化AIエージェント開発と汎用化/標準化(製造) ・新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ・全社的な生成AI活用施策推進の伴走支援、およびAI基盤構築(製造) ・ESG支援・経営アドバイスエージェント(全業界) ● AI社会実装の事例 ・精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ・業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社製の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ・美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ・50万個/日の生産を支える日々の消費需要予測(食品製造) ・年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ・構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ・マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) ● 基礎研究・応用研究の事例 ・AIエージェントの最新手法、ツール、アーキテクチャの先行調査や応用研究開発 ・LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ・MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ・その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など 業務内容の変更の範囲: 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) はAIの実践者と研究者が集う専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性を持つAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸で進めています。 私たちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 ●AIエージェント・エンジニアの仕事 ・AIエージェントを用いた業務アプリケーションを開発し、AI-nativeな社会の実現を力強く推進します ・顧客の真の課題を見極め、業務プロセスそのものをAI前提で再構築する技術検証および設計開発を進めます ・AIエージェントの先端技術、クラウド等のインフラ・アーキテクチャ検討や汎用的なツール・コンポーネント開発等の先行調査・開発に参画することがあります ・学会発表、講演、書籍執筆などのプロモーション活動を通じて、社外に当社のAI技術力と実績を広く発信し、業界の発展に貢献する機会があります ●AIエージェント社会実装の事例 ・AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ・全社基盤のAIエージェント・プラットフォーム設計・開発(製造) ・業務特化AIエージェント開発と汎用化/標準化(製造) ・新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ・全社的な生成AI活用施策推進の伴走支援、およびAI基盤構築(製造) ・ESG支援・経営アドバイスエージェント(全業界) ●AI社会実装の事例 ・精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ・業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社製の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ・美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ・50万個/日の生産を支える日々の消費需要予測(食品製造) ・年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ・構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ・マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) ●基礎研究・応用研究の事例 ・AIエージェントの最新手法、ツール、アーキテクチャの先行調査や応用研究開発 ・LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ・MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ・その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など ●業務内容の変更の範囲: 当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

【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。

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。 あなたらしい働き方をサポート

DX Solution PLとして、基本プライム案件を中心に、金融・保険・製造業・流通業等、BtoB領域における多種多様な業種・業態のお客様に対して、担当案件におけるプロジェクト推進を担当して頂きます。 　 ・プロジェクト管理(3～30名)全般　※PL管理スパン目安:10未満/PM管理スパン目安:8名以上 ・プロジェクト計画書作成 ・プロジェクト採算管理、要員管理、外部調達管理、進捗管理、品質管理、リスク管理 ・要件定義から設計、製造、テストの開発一連作業 ・プロジェクトメンバー育成

● 魅力/得られる経験やスキル ・自ら推進したプロジェクトにより、テクノロジーの社会実装を担っていく、非常に意義があり、かつ、やりがいのある業務になります。 ・技術力に強みのある当社の中でも、特に技術力の高いメンバがDX Solution Unitには在籍しており、メンバの開発力には自信があります。 ・DX Solution UnitのPM/PLから参画いただきますが、将来的にはDX Solution Unitのセクターリーダー(部門長)/テクニカルリーダーを担っていただくことも想定したポジションです。 ●本ポジションの特徴 多種多様な業界業種、多くの技術領域に触れながら、プロジェクト推進することができ、将来のキャリアパスを考える上で最適な環境を得ることができる。 また、MBO実施により、人材育成・キャリア支援への投資が本格化。2024年には元ABeamCEOの岩澤、元デロイトGのコンサルティングパートナーの信國といったリーダーが経営陣に加わり、より高度な経営戦略と技術戦略が一体となって動き出しました。元プライム企業×Bain Capitalによる出資による安定した経営基盤の元、M&Aを含む積極的な成長投資も実行に移して参りました。 グループ全体でも社員数は約1,500名。自身の意志と挑戦次第で組織の中核メンバーとして活躍できる規模感も現在の魅力の一つです。「技術に強いPMとして、より上流へ、より本質的に関わりたい」「製品に縛られず、最適解を自ら提案したい」──そんな志を持つ方にとって、最適な挑戦のフィールドが、ここにあります。 なお、SI&Cは2025年8月にアクセンチュアにグループインすることが決定いたしました。 詳細はこちらのリリースをご覧ください。 https://www.siac.co.jp/news/2249

DX Solution PLとして、基本プライム案件を中心に、金融・保険・製造業・流通業等、BtoB領域における多種多様な業種・業態のお客様に対して、担当案件におけるプロジェクト推進を担当して頂きます。 ・プロジェクト管理(3～30名)全般　※PL管理スパン目安:10未満/PM管理スパン目安:8名以上 ・プロジェクト計画書作成 ・プロジェクト採算管理、要員管理、外部調達管理、進捗管理、品質管理、リスク管理 ・要件定義から設計、製造、テストの開発一連作業 ・プロジェクトメンバー育成

クライアント企業の業務プロセスの自動化を支援するプロジェクトにおいて、 エンジニア/チームリーダー/ PM/PMO としてご活躍いただきます。豊富な案件の中から、あなたのスキルやキャリアプランに最適なプロジェクトをお任せします。 クライアント先に常駐、または社内受託案件にてチームで業務を遂行します。 主な活躍の場は、RPAツールとして高いシェアを誇る「UiPath」、そして導入企業が急増している「Microsoft Power Platform」を活用したプロジェクトです。(他主要RPAツールの案件もあります。) 最近では、従来のRPAの枠を超え、AIエージェントなどを活用した、より高度で広範囲な業務自動化プロジェクトも増加中です。 案件によってツール選定、コンサルティング、要件定義、プロジェクトマネジメント等の上流工程からお任せしますので、これからの時代のDX/AX推進を前進させる経験を積むことができます。 【プロジェクト例】 ・大手専門商社向け:営業部門における定型的な事務作業を自動化(UiPath) ・大手メーカー向け:経理・人事など管理部門の膨大なデータ入力を自動化(UiPath/生成AI/OCR) ・大手メーカー向け:既存RPAからのマイグレーション(Power Automate for Desktop) ・採用代行事業向け:スカウト等採用業務の自動化(BizRobo! / Power Automate for Desktop) ・大手製薬会社向け:市民開発者の育成の伴走支援(UiPath / Power Platform / Copilot Studio) ●あなたらしい働き方をサポート 【会社概要】 「個」の才能を解き放つ。クラウドワークスグループが描く、新しいエンジニアの在り方。 私たちクラウドワークスコンサルティング(CWC)は、日本最大級のクラウドソーシングプラットフォームを展開する、東証グロース上場・クラウドワークスのグループ会社です。 私たちが目指しているのは、エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境です。 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。この文化を徹底するため、現在も給与・評価制度や福利厚生を現在進行形でアップデートし続けています。 3. 共に創る、ITの未来 エンジニア、コンサルタント、そしてプラットフォームに集う多くのプロフェッショナルたち。多様な才能と共創しながら、顧客の課題を解決し、同時にあなた自身の市場価値を最大化していく。 CWCは、技術を愛するすべての人が、もっと自由に、もっと欲張りに成長できる場所であり続けます。 【当社の特徴】 “成長も、安定も。 選べる機会がここにある。” クラウドワークス コンサルティングでは、一人ひとりの意思を尊重したキャリア形成と働き方を大切にしています。 上流から下流まで幅広い工程、開発からインフラ・クラウドまで多彩な技術領域、金融・製造・通信など多業種にまたがる案件。その中から、自分の志向やライフステージに合わせて選択できる環境があります。 挑戦したい人には成長の機会を 、 安定を求める人には働きやすさを 。 エンジニア一人ひとりが主体的に未来を描ける、それが弊社の特徴です。

クライアント企業のDX/AX推進において、ニーズの高まっているPower Platformを活用するプロジェクトをお任せします。 単なる開発に留まらず、ツール選定やコンサルティング、要件定義、プロジェクトマネジメントといった上流工程から一貫して携わる案件をアサインさせていただく可能性もございます。 最近では、Copilot Studioや他AIエージェントツールを活用した、より高度で広範囲な業務DXプロジェクトも増加中です。 豊富な案件の中から、あなたのスキルやキャリアプランに最適なプロジェクトをお任せします。 クライアント先に常駐、または社内受託案件にてチームで業務を遂行します。 【プロジェクト例】 ・大手食品会社向け:既存システムからPower Platformへの移行(Power Apps / Power Automate / SharePoint) ・大手メーカー向け:市民開発者への研修、伴走支援(Power Apps / Power Automate / Power BI) ・大手エンタメ向け:既存RPAからPower Platformへの移行検証(Power Automate for Desktop / Power Automate / Power Apps) ・採用代行事業向け:スカウト等採用業務の自動化(Power Automate for Desktop) ・大手専門商社向け:社内ヘルプデスクの自動化(Copilot Studio) ●あなたらしい働き方をサポート 【会社概要】 「個」の才能を解き放つ。クラウドワークスグループが描く、新しいエンジニアの在り方。 私たちクラウドワークスコンサルティング(CWC)は、日本最大級のクラウドソーシングプラットフォームを展開する、東証グロース上場・クラウドワークスのグループ会社です。 私たちが目指しているのは、エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境です。 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。この文化を徹底するため、現在も給与・評価制度や福利厚生を現在進行形でアップデートし続けています。 3. 共に創る、ITの未来 エンジニア、コンサルタント、そしてプラットフォームに集う多くのプロフェッショナルたち。多様な才能と共創しながら、顧客の課題を解決し、同時にあなた自身の市場価値を最大化していく。 CWCは、技術を愛するすべての人が、もっと自由に、もっと欲張りに成長できる場所であり続けます。 【当社の特徴】 “成長も、安定も。 選べる機会がここにある。” クラウドワークス コンサルティングでは、一人ひとりの意思を尊重したキャリア形成と働き方を大切にしています。 上流から下流まで幅広い工程、開発からインフラ・クラウドまで多彩な技術領域、金融・製造・通信など多業種にまたがる案件。その中から、自分の志向やライフステージに合わせて選択できる環境があります。 挑戦したい人には成長の機会を 、 安定を求める人には働きやすさを 。 エンジニア一人ひとりが主体的に未来を描ける、それが弊社の特徴です。

顧客現場でAI×Security Operationsを実装するForward Deployed Engineer(FDE)型エンジニアとしてご経験や案件特性に応じて以下の業務を担当いただきます。 【顧客課題・AIユースケース設計】 ・ 顧客のセキュリティ運用業務に入り込み、現行プロセス、課題、属人化、ボトルネックを整理 ・ AI/自動化の適用候補を抽出し、ユースケース、優先順位、KPI、実現方式を設計 ・ 顧客担当者と協働し、要件が明確でない状態から仮説検証を通じて解決策を具体化 ・ AI活用施策について、削減工数、対応時間、利用率、品質改善等の指標を設定し、顧客業務への効果を可視化 【プロトタイプ・PoC・実装】 ・ 生成AI、LLM、AIエージェント等を活用したプロトタイプ/PoCの設計・開発 ・ Python、PowerShell、API等を用いた運用ツール・自動化処理の実装 ・ SIEM/XDR/SOAR、チケット、ナレッジ等とのシステム連携 ・ 必要に応じて自らコードを書き、技術課題の調査・デバッグ・解決を実施 【本番導入・運用定着】 ・ PoC結果を踏まえた本番化設計、運用フロー、Runbook、承認・エスカレーション設計 ・ AI出力の品質・精度を評価するための評価指標、テストケース、評価データの設計 ・ 評価結果をもとにしたプロンプト、RAG、Agent Workflow等の継続改善 ・ 本番運用を想定した権限管理、監査、モニタリング、障害時対応等の設計 ・ 顧客運用担当者への展開、トレーニング、利用定着支援 【標準化・サービス化】 ・ 案件で得られたAI活用ユースケース、コード、プロンプト、Runbook、評価方法等の標準化 ・ 再利用可能なテンプレート、ライブラリ、Playbook、共通コンポーネントの整備 ・ 他案件への横展開、サービスメニュー化 ・ 個別案件で得た実装パターンや成果を再利用可能な形に整理し、他案件・サービスへ横展開 セキュリティ運用高度化×AI活用案件における主担当者として、計画立案、課題整理、技術検証、導入、運用改善までをリードし、案件品質と再現性を担保する役割です。 あわせて、ナレッジ整備、標準化、社内展開を通じて、AI×Security Operations領域の技術基盤強化に貢献いただくことを期待します。 ●想定プロジェクトイメージ ※以下に記載する業務内容・技術領域をもとにしたプロジェクトイメージです。特定の実案件を示すものではありません。 【生成AIを活用したSOC分析業務高度化】 ・ 課題:大量アラートの分析・報告に時間を要している └対応:SIEM/XDRと生成AIを連携し、アラート要約、関連情報収集、調査支援、報告書生成を実装 └担当工程:現状分析/ユースケース設計/PoC/API連携/実装/制度評価/本番導入/効果測定 【AIエージェントによるセキュリティ運用自動化】 ・ 課題:複数ツールを横断した定型調査が属人化 └対応:AIエージェント、Python、APIを用いて情報収集・調査・チケット登録等を自動化 └担当工程:業務分析/Agent設計/Tool連携/実装/Human-in-the-loop設計/本番化 【RAGを活用したセキュリティナレッジ高度化】 ・ 課題:手順書・過去インシデント・FAQが分散し、調査に時間がかかる └対応:RAGを活用した運用ナレッジ検索・回答支援環境を構築 └担当工程:データ整理/RAG設計/PoC/回答精度評価/権限設計/本番導入/利用定着

INTLOOPグループでは、中期売上目標として1,000億円の達成を掲げています。 2030年問題として社会課題化している労働人口減の加速に伴い発生する産業課題の解決に向けて、従来のプロフェッショナル/ヒトによる課題解決を行う事業に加えて、AIなどの先端技術を活用してヒトとテクノロジーを融合した新事業を創出し、新たな収益の柱としていくことを目指しています。 ストラテジックデータ/UXマネジメントのポジションは、プロダクト・セールス・マーケティング領域のデータ分析を通じて、顧客行動や事業課題を可視化し、プロダクトの機能/UX改善施策を企画/推進できるポジションです。 【AIエージェント「INTLOOP Pocket」】 コンサルティング業務でのAI活用から業種を問わず転用可能な取り組みを汎用化したAIエージェントソリューション群「INTLOOP Pocket」として事業展開しています。2026年6月より以下の第1弾ソリューションのPoCおよび開発を順次開始しており、今後さらにラインナップを拡大予定です。 ・Sales Pocket:営業の商談創出から提案勝率アップまで、トップライン拡大を支援。 ・Training Pocket:AIの力で自律的な人材成長を促進し、組織力を強化。 ・PMO Pocket:PMOタスクの先回りアドバイスで、PMのスキルレベルに依存せずプロジェクト完遂を支援。 【今後の注力取り組み】 事業の急拡大に向け、以下の3点に注力しています。 ・ソリューションの多角化:コンサル派生領域から業務領域全般へ、新たなAIエージェントの企画・開発 ・オファリング提供モデルの構築:INTLOOPグループのコンサル/エンジニアなどと連携したユースケースオファリングやBPOなどAIのみに閉じない事業モデルの構築 ・ディストリビューションネットワーク構築:スタートアップ、VC、行政、金融機関等のパートナー連携を通じて地方中堅・中小企業(SMB)市場へもアプローチし、新たな収益の柱を確立

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やAIOpsを活用した運用効率化・自動化の実務を担っていただきます。 ● AWSを活用したインフラの設計・開発・運用 ・CDK、AnsibleなどのIaCを活用した、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理の自動化と構成スクリプトの開発・運用 ・運用における障害対応、および製品やシステムへのフィードバック・改善 ・サーバー、データベース(Oracle、PostgreSQLなど)のパフォーマンスチューニング ・運用コスト、クラウドコスト低減のための継続的改善・自動化 ● サービスのモニタリング、測定および改善 ・Datadog、AppDynamics、ELK Stack等を活用した障害検知・キャパシティプランニングのためのモニタリングシステムの開発・運用 ・障害検知時の自動復旧システムの開発・改善 ・インフラログやメトリクスの集約と可視化(オブザーバビリティ)の高度化 ● セキュリティ強化のための取り組み ・ベストプラクティスに基づくクラウドセキュリティの強化、運用統制の策定 ・ISO、ISMAPを通じたお客様へのセキュリティ・統制状況の説明 ほとんどの運用作業が自動化されているため、業務の約8割が開発、残り2割が運用作業や問い合わせ対応というイメージです。リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●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 ●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

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。

急成長中の人材プラットフォーム事業が運営する、『ジョブメドレー』や『ジョブメドレーアカデミー』といったプロダクトにおけるデータ分析基盤の開発・運用をお任せします。 ELT パイプラインを中心とした『安心して分析に使える(Analytics-ready)、かつ AI による利活用が可能(AI-ready)』なデータ提供が主なミッションになりますが、まだ立ち上げ期のフェーズということもあるため、これまでのご経験や今後のキャリアプランに応じて、データ分析も含めた様々な業務に取り組んでいただくことが可能です(一般的にアナリティクスエンジニアと呼ばれる職種の領域も含まれます)。 ご参考までに、データ組織としての直近の取り組みと今後取り組んでいきたいことをご紹介します。 <直近の取り組み> ●Google BigQuery x Data Transfer Service x Dataform によるデータ基盤の開発・運用 ●Trocco x dbt の導入による、運用効率および拡張性の高い ELT パイプラインの実装 ●dbt による既存 BigQuery 環境のデータリモデリング、および dbt MCP x AI ツール(Cursor, Claude Code など)による効率的なデータモデル開発 ●Metabase の導入による、事業標準ダッシュボード環境の構築に向けた取り組み、および Lightdash x 生成 AI による Generative BI の検証 ●Google 広告や App Store / Play Connect といった 3rd party データの連携、および Kintone などへのリバース ETL 連携開発・運用 ・参考記事:[BigQuery Data Transfer Service を通して学ぶ Google 広告のデータモデル](https://developer.medley.jp/entry/2025/07/24/120228/) ●事業の意思決定支援のための各種アドホック分析、見通しの予測・レポーティング、およびそのための予測モデルの開発・運用 <今後取り組んでいきたいこと> ●dbt docs / Open Metadata などのデータカタログ + MCP 提供による、AI ツールを含めた社内でのデータ利活用のしやすさの改善 ●Snowflake や Iceburg といった基盤技術や、Google Datastream をはじめとする CDC の導入によるデータ連携・運用効率性の改善 ●レコメンドや検索をはじめとしたプロダクト機能への機械学習モデルの導入、および MLOps の実現 ●データサイエンスを通した、マーケティングを含むより精密な事業構造のモデリング、およびそこから得られたインサイトによるプロダクト利用者の課題解消 ●ダッシュボード提供による営業現場の業務効率性改善 ●個人情報の取り扱いからメタデータ管理まで、データマネジメントの更なる強化・運用効率性の改善 <主な技術スタック・利用ツール> ●BigQuery ●dbt, Dataform ●Trocco, Embulk, Datastream, Google BigQuery Data Transfer Service ●Looker Studio, Redash, Metabase ●MySQL, PostgreSQL ●Cursor, Claude Code, Devin ・参考記事 : [メドレーのAI活用戦略:「AI for All」 | MEDLEY Developer Portal](https://developer.medley.jp/entry/2025/04/25/112655/) ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

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

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。 【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

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。 【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

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。

「AIを作る」から「AIを動かす」へ。ガバナンスと構造で挑む、社会実装の仕組みづくり。 つくるのはAIそのものではなく、AIが正しく動く「仕組み」です。 私たちのミッションは、単なるプログラミング(実装)ではありません。AIがビジネス現場で安全かつ確実に機能するための「統治(ガバナンス)」と「構造」を設計することです。 ※AI領域の専門知識は、入社後に実案件の中で身につけていただけます。 【具体的な役割・業務内容】 実行境界・信頼性の設計: アクセス権限策定、AIガードレール構築、監査対応、データガバナンスの設計 定量的評価・コスト最適化: LLM基盤の品質評価モデル策定、運用コスト構造の最適化 次世代アーキテクチャの定義: Advanced RAG(GraphRAG等)の設計、マルチエージェント構成のグランドデザイン ビジネス変革の要件定義: クライアントの曖昧な課題からAIが解くべき「真の問題」を抽出し、本番展開へ牽引 【キャリアパスと得られる成長】 調整役で終わらない。AI社会実装をリードし、次世代「AI PM」へ駆け上がりませんか? ・意思決定の主導権を握る 単なる受け身の調整役にとどまらず、技術選定からアーキテクチャ構築、評価指標の策定まで、顧客と共に主導権を持って決定します。 ・実戦派「AI PM」への最短ルート 現場でのアーキテクチャ設計と高度な顧客折衝を同時並行で経験。理論にとどまらない、市場価値の高いプロジェクトマネジメント能力を磨けます。 ・プロジェクトを導く司令塔 顧客の対等なパートナーとして、AI導入の構想策定から本番展開に至る全工程を牽引する役割を担っていただきます。 【成長を支えるバックアップ体制と働く環境】 確かなキャリア形成と柔軟な働き方。プロフェッショナルとして輝き続けられる環境がここに。 ・伴走型キャリア形成 定期的な1on1を通じて目指すPM像を深く理解し、成長に最適なプロジェクトへ優先的にアサインします。 ・知の共有コミュニティ 現場で一人抱え込むことはありません。社内コミュニティを通じ、トップクラスの有識者にいつでも技術相談ができる環境です。 ・持続可能なハイパフォーマンス 基本は週4リモート・週1出社(※プロジェクト状況により客先常駐の可能性あり)。リモートの比率より、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。 ・実力に報いる正当評価 年間平均昇給率6%という実績が示す通り、高めた市場価値や成果に対して確かな還元で応える評価体制を整えています。 ・育成環境 資格取得支援:270種以上が対象、前期221名が利用(年600件・3年で5,000万円の支給実績)/AMBL PANEL(約460コンテンツの自己学習システム)/社外研修費 会社負担/修士・博士を含む専門家100名以上が在籍しています。機会は最大限・平等に用意します。 【どのような市場価値向上が出来るか】 一生モノの市場価値を、AI時代の「ルールメイカー」として手に入れる ・「境界」を語れる希少な人材へ PoCで終わらせず、AIを本番運用まで牽引できるPM・アーキテクトは、現在の市場において極めて稀有な存在です。 ・経営と技術を繋ぐ視座を獲得 ガバナンス・コスト構造・要件定義を一手に担うことで、経営層と対等に渡り合い、事業成長を牽引する高度な視座が身につきます。 ・人間にしかできない「思考」の最大化 定型作業はAIアシスタントに委任。あなたは人間にしかできない「真の問いの定義」と「アーキテクチャの創造」に全エネルギーを注げます。 【具体的なプロジェクト例】 最先端AIからエンタープライズ基盤まで。【AI開発プロジェクトへの参画を前提に配属します】 ・LLM基盤最適化 トークン消費最適化と出力精度の定量評価による品質・コスト設計 ・GraphRAGエージェント 複雑な社内規定を構造化し、AIが論理的回答を行う自動化基盤構築 ・Azure/AKSインフラ エンタープライズ水準を満たす高信頼なSRE・AI基盤の運用設計 ・製造予兆検知 センサーデータ分析によるダウンタイム削減・予兆保全モデルの設計・実装

●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR さまざまなビジネスシーンにおいて、生成AIの活用が進んでいます。 生成AIを活用したパーソナライズされたサービスによるユーザー体験の向上や、 カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの効率化など、生成AIの活用によって ビジネスのあり方が大きく変わろうとしています。 特に、クラウドプラットフォームを活用した生成AIシステムの開発は、その柔軟性、 拡張性やコスト効率の高さからニーズが高まっています。 日々進化するAI技術を迅速にキャッチアップし最新のソリューションを提供し続ける上でも クラウドを用いた開発はそのスピード感に大きなアドバンテージがあります。 生成AIとクラウド技術を駆使して、これまでのご経験を活かし、新たな価値を提供するシステム開発をリードしていただくことを期待しています。 <国内唯一。 社内研修でE資格の受験資格が得られる企業> Sky株式会社は、JDLA主催のE資格の認定プログラムを実施できる「E資格プログラム事業者」に認定されています。 これにより、社内研修によって受験資格を得ることができる国内唯一の企業です(2026年6月現在)。 この仕組みを活用し、積極的に資格取得を推進することで、一人ひとりがAIの知見・能力を身につけ、業務に生かしています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発をリードしていただきます。 単なる開発に留まらず、企画・PoCから運用保守に至るAI開発ライフサイクル(AI-DLC)全体を俯瞰し、プロジェクトの技術選定、アーキテクチャ設計への貢献を期待しています。 AI Readyなデータ構築、RAG、ガードレール等を含めたAIエージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発をリードします。 ●案件例 <車載システムへ搭載するエージェントの構築> 車載機器を制御するエージェントの開発案件です。 主に以下の対応を行います。 ・MCPサーバーのインターフェース設計、実装 ・エージェントの動作を決めるシステムプロンプトの設定、テスト ・クラウドプラットフォーム上へのシステムデプロイ 技術要素: Python、AWS、A2Aプロトコル、Docker <生成AIを活用した顧客内DX> 顧客の業務プロセスにおける課題を解決するために、生成AIやRPAツールを活用して取り組む案件です。 主に以下の対応を行います。 ・課題解決に用いる技術の選定(使用するツール、言語、モデルなど) ・モックアップを用いた顧客との認識合わせ ・選定した技術をもとに実際のシステムを設計、実装 技術要素: Python、Azure、Power Automate ●生成AIエンジニア育成のためのサポート体制 私たちは、生成AIエンジニアの育成をサポートする体制を整えています。 入社後には必要に応じて、生成AI技術を習得するためのトレーニングに参加していただきます。 このトレーニングでは、生成AI技術の基礎からしっかり学び、スキルを身につけることができます。 実際に、生成AIの開発経験がなかったWebエンジニアが、トレーニングを通じて生成AIエンジニアとして現場で活躍するようになっています。 <実践的なトレーニング> 主要なクラウドプラットフォームのサービスを活用し、RAGやエージェント開発に取り組む実践的なトレーニングを提供します。 このトレーニングを通じて、基本的な構築や運用技術が自然と身につき、実務に直結するスキルを習得できます。 プログラミングスキル、データベース、クラウドなどのWebエンジニアとしての知識さえあれば、生成AIエンジニアとして大きく成長することができます。 <集合技術研修> 生成AIやクラウドの基本概念や技術を学ぶための集合技術研修に参加できます。 研修では、専門の講師による講義やハンズオン形式の実習を通じて業務での活用方法を学ぶことができます。

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やAIOpsを活用した運用効率化・自動化の実務を担っていただきます。 ● AWSを活用したインフラの設計・開発・運用 ・CDK、AnsibleなどのIaCを活用した、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理の自動化と構成スクリプトの開発・運用 ・運用における障害対応、および製品やシステムへのフィードバック・改善 ・サーバー、データベース(Oracle、PostgreSQLなど)のパフォーマンスチューニング ・運用コスト、クラウドコスト低減のための継続的改善・自動化 ● サービスのモニタリング、測定および改善 ・Datadog、AppDynamics、ELK Stack等を活用した障害検知・キャパシティプランニングのためのモニタリングシステムの開発・運用 ・障害検知時の自動復旧システムの開発・改善 ・インフラログやメトリクスの集約と可視化(オブザーバビリティ)の高度化 ● セキュリティ強化のための取り組み ・ベストプラクティスに基づくクラウドセキュリティの強化、運用統制の策定 ・ISO、ISMAPを通じたお客様へのセキュリティ・統制状況の説明 ほとんどの運用作業が自動化されているため、業務の約8割が開発、残り2割が運用作業や問い合わせ対応というイメージです。リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●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 ●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

ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるためのML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。 モデルやアルゴリズムを、再現性・拡張性・保守性の高い形で実運用へ接続する役割です。 研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋め、ML活用を継続的にスケールさせるための基盤づくりを推進していただきます。 ●業務例 ・機械学習パイプラインの設計・構築・運用 ・モデル学習、評価、デプロイ、監視を行うMLOps基盤の整備 ・実験管理、モデル管理、特徴量管理、データバージョニングの仕組みづくり ・ゲーム内データ・ログデータ・シミュレーションデータの処理基盤構築 ・バッチ推論・オンライン推論・社内ツール向け推論APIの設計・運用 ・モデル性能、データ品質、推論結果のモニタリング・アラート設計 ・GPU・クラウド・コンテナ環境を活用した学習・推論環境の最適化 ・MLエンジニア・リサーチャーが効率よく開発できる社内開発環境の整備 ・セキュリティ、権限管理、コスト管理を考慮したML基盤運用 ●プロジェクト例 ・ゲームAI開発向けの学習・評価パイプライン構築 ・運営型ゲームにおけるバランス調整支援システムの基盤開発 ・生成AI・LLMを活用した社内制作支援ツールのバックエンド基盤 ・複数プロジェクト横断で利用可能なML実験・モデル管理基盤 ・非公開プロジェクトにおけるAI開発基盤の設計・構築

ゲーム開発・運用における高度な技術課題に対して、機械学習、強化学習、数理最適化、生成モデルなどの技術を用いた研究開発を推進していただきます。 論文や先端技術の調査にとどまらず、実データ・実プロダクトに適用可能な形でアルゴリズムを設計・実装し、プロトタイプから実運用を見据えた検証まで担っていただきます。 ●業務例 ・ゲームAI、強化学習、生成モデル、数理最適化等に関する技術調査・研究開発 ・ゲームデータやシミュレーション環境を用いたアルゴリズム設計・実装 ・レベル生成、バランス調整、敵AI、プレイヤー行動予測等に関するモデル開発 ・研究論文・OSS・先端技術の調査、再現実装、応用可能性の検証 ・実プロダクトへの適用を見据えたPoC設計、実験、評価 ・モデル性能やアルゴリズムの定量・定性評価手法の設計 ・学会発表、論文投稿、技術ブログ、イベント登壇等による研究成果の発信 ・社内外の研究者・開発者との共同研究・技術交流 ●プロジェクト例 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・NPC行動生成 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・強化学習を用いたゲームプレイエージェントの開発 ・数理最適化・組合せ最適化を用いたゲーム設計支援 ・非公開の新規研究開発プロジェクト

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。経営課題を技術で解決するためのデータアーキテクトのグランドデザインおよびデータモデリングを主導するスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、および中長期的なデータ利活用戦略の立案とアーキテクチャ設計支援 ・AWS、Azure、GCPなどのクラウド環境を活用したデータ基盤・分析基盤の設計 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。AI実装を支えるスケーラブルなデータパイプラインの設計・実装やエンジニアリングにおけるデータ活用高度化プロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の設計、構築・刷新推進 ・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

ゲーム開発・運用現場に深く入り込み、機械学習・最適化・生成AIなどの技術を活用して、プロダクト課題の発見から仮説設計、実装、運用改善までを一気通貫で推進していただきます。 単にモデルを構築するだけではなく、ゲーム開発に携わるプランナー、エンジニア、クリエイター、プロデューサーなど多様な職種と連携しながら、実際の開発・運用フローに組み込まれる形で技術を価値に変える役割です。 ●業務例 ・ゲーム開発・運用現場における課題探索、要件整理、技術的な解決方針の設計 ・機械学習、数理最適化、生成AI、強化学習などを用いたプロトタイプ開発 ・ゲーム内データ・ユーザー行動データ・レベルデータ等を活用したモデル構築 ・機械学習モデルや支援ツールの実運用導入、改善、効果検証 ・プロジェクト固有の課題に応じた技術調査、PoC、実装方針の提案 ・研究成果・技術成果の社内外発信 ●プロジェクト例 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・行動AIの開発 ・非公開の新規ゲーム・研究開発プロジェクト

検索連動型広告において、MLエンジニアと協力して、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。データパイプラインの構築と維持管理などのデータエンジニアリングや機械学習モデルのサービングなどの開発・運用業務を担当いただきます。また、希望に応じて、LLMなどの機械学習技術の活用し、MLエンジニアのサポートを得ながら、上記研究開発にも取り組んでいただきます。 ●クリエイティブがもたらす広告効果の探求 ●より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求 ●質の高いクリエイティブの自動生成の探求 ●多種多様なデータの戦略的な活用と実践 ミッション インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。 広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。 チーム体制/文化 ・現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織 ・ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。 ・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。

募集ポジション 部署概要 AI事業本部 組織全体の7割以上が技術職で構成されているサービス開発組織です。 主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。 ●特徴 ・内部にAI研究組織「AI Lab」やデータサイエンティストの横断組織「DataScienceCenter」などの専門組織を設置 ・部署の垣根を問わず、ビジネス・開発・研究がシームレスに連携しより良い事業づくりに挑戦 ・技術選定/ツール/プロセスなどは各プロダクトごとで大きな裁量を持って決定、推進 ・技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備にも注力 極予測TDとは 極予測TDは、AIを活用した広告テキストの効果を予測・自動生成するツールであり、広告事業の未来を切り拓くべく、最先端のAI技術を駆使したプロダクト開発を進めています。 常に変化する検索連動型広告の運用に対応し、広告効果の自動最適化を実現するため、「自動検知から即時生成、そして配信まで」を一貫して行う「トリガー運用」という機構を開発・導入し、より高精度な広告運用を可能としております。 今後は、Googleなど主要媒体が注力するサービスにも積極的に対応し、テキストにとどまらず多様なクリエイティブを幅広く展開していきます またAI技術の研究開発組織である「AI Lab」と連携することで、予測精度の向上や新しいクリエイティブ価値の創出を目指しています。 私たちは、AIの力で広告のあり方そのものを変革していく、刺激的な開発に取り組んでいます。 <参考> [AI Lab、情報検索・推薦システム分野のトップカンファレンス「SIGIR 2024」にて論文採択](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=30417) [AI Lab、自然言語処理分野のトップカンファレンス「ACL 2025」にて5本の論文採択](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=32078) チーム体制/文化 ●現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織 ●ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。 ●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。 業務内容 検索連動型広告において、LLMなどの機械学習技術を活用し、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。 ・クリエイティブがもたらす広告効果の探求 ・より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求 ・質の高いクリエイティブの自動生成の探求 ・多種多様なデータの戦略的な活用と実践 ミッション インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。 広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。