アジャイル・スクラム開発環境 自然言語処理のITエンジニア求人・転職情報

【こんな方におすすめ】 ●ECU/制御系ソフト開発経験を持ち、クラウドや新しい開発スタイルに挑戦したい方 ●「開発プロセスの改善」に興味があり、技術的にも組織的にもインパクトを与えたい方 ●自分の組込み技術を活かしつつ、新しいキャリア領域に広げたい方 ●ECU/制御系などの組込み開発経験を軸に、クラウドや新しい技術領域へ広げたい方 ●現場視点を活かし、開発プロセス全体を改善・変革したい方 ●車載・クラウド・AIといった複数技術が交わる場所で、自ら新しい仕組みを作り出したい方 ●将来、クラウドネイティブ開発やSDV開発基盤の設計リーダーを目指したい方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●組込み開発とクラウド開発をつなぐプロセス設計 ECUや制御ソフト開発に必要な検証・テスト環境をクラウド上に展開 ●プロセス改革と自動化推進 CI/CD、バーチャル検証環境、自動テストなどの仕組みを導入し、開発スピードを加速 ●開発効率化の推進 バーチャル検証環境や自動テストをクラウド上で活用し、組込み開発の工数を削減 ●最新技術の活用 シミュレーション環境を取り入れ、より早いフィードバックループを実現 ●生成AIやシミュレーション技術の活用 コード解析、テスト設計、仕様ドキュメント作成支援などへのAI応用 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure 開発言語:C/C++, Python, JavaScript, Shell Script 自動化・CI/CD:Jenkins, GitHub Actions コンテナ/仮想化:Docker, Kubernetes モデルベース開発/組込み関連:AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz PlatformなどのALMツール データ/AI活用環境:TensorFlow, PyTorch, Generative AI Tools

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform 【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方

●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

【こんな方におすすめ】 ●ECU/制御系ソフト開発経験を持ち、クラウドや新しい開発スタイルに挑戦したい方 ●「開発プロセスの改善」に興味があり、技術的にも組織的にもインパクトを与えたい方 ●自分の組込み技術を活かしつつ、新しいキャリア領域に広げたい方 ●ECU/制御系などの組込み開発経験を軸に、クラウドや新しい技術領域へ広げたい方 ●現場視点を活かし、開発プロセス全体を改善・変革したい方 ●車載・クラウド・AIといった複数技術が交わる場所で、自ら新しい仕組みを作り出したい方 ●将来、クラウドネイティブ開発やSDV開発基盤の設計リーダーを目指したい方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 組込み開発とクラウド開発をつなぐプロセス設計 ECUや制御ソフト開発に必要な検証・テスト環境をクラウド上に展開 プロセス改革と自動化推進 CI/CD、バーチャル検証環境、自動テストなどの仕組みを導入し、開発スピードを加速 開発効率化の推進 バーチャル検証環境や自動テストをクラウド上で活用し、組込み開発の工数を削減 最新技術の活用 シミュレーション環境を取り入れ、より早いフィードバックループを実現 生成AIやシミュレーション技術の活用 コード解析、テスト設計、仕様ドキュメント作成支援などへのAI応用 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure 開発言語:C/C++, Python, JavaScript, Shell Script 自動化・CI/CD:Jenkins, GitHub Actions コンテナ/仮想化:Docker, Kubernetes モデルベース開発/組込み関連:AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz PlatformなどのALMツール データ/AI活用環境:TensorFlow, PyTorch, Generative AI Tools

●ミッション 最先端のIT技術を使って医療現場の課題を解決し、日本の医療を変革すること ●担当事業・プロダクト エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こすことを目指して、日本国内外で数多くのWebサービスを展開しています。 「m3.com」 日本最大の医療従事者向けプラットフォーム「m3.com」における各サービスの提供を通じて国内30万人以上、世界で600万人以上の医師に適切な情報を配信し、一億人以上の患者に貢献するため、プロダクト開発に取り組んでいます。 「エムスリーデジカル」 医師の「患者と向き合う時間」を最大化する、クラウド電子カルテ「エムスリーデジカル」を開発しています。新規導入施設数でクラウド電子カルテにおいてNo.1となっています。機械学習を用いた新規機能開発、電子カルテならではの安定運用に向けた改善などに取り組んでいます。 https://digikar.co.jp/ 「エムスリーデジカルスマート診療」 クリニックでの患者の待ち時間の短縮、業務のDXのために、予約・問診・決済等の機能をシームレスに提供する「デジスマ診療」を開発しています。 電子カルテ連携・患者向けWeb・アプリや医療機関向け管理画面の改善に取り組んでいます。 https://digikar-smart.jp/doctor その他にも、数多くのプロダクトを運用・新規開発しており、選考フェーズの中で志望者様の希望も含めてご担当頂くプロダクトを決定します。 ●担当業務 担当チームが受け持つプロダクトの設計・開発・運用をお任せします。 プロダクトマネージャーやビジネスチーム、デザインチームと協力しながら、ユーザーヒアリング・技術選定・設計・実装・QA・運用保守といった様々なフェーズに関わることが出来ます。 ●チーム体制 プロダクトごとにチームを組んでおり、チーム平均5〜6名のエンジニアに、プロダクトマネージャー、デザイナー、QAを加えた体制を取っています。 スクラムをベースとした開発を行うチームが多く、継続的なリリースによってユーザに素早く価値を届けることを目指しています。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

本ポジションでは、自然言語処理や生成AIを活用したタレントマネジメントソリューションの開発を担当いただきます。社内の人材情報(スキル・人事データなど)を活用し、個人・組織のスキル可視化や育成支援に繋がる仕組みを構築します。 ●具体的には、以下の業務をアジャイル開発体制のもとで推進していただきます スキルアセスメント入力機能、スキルDBの構築 スキルカルテで組織ケイパビリティのダッシュボード開発 育成支援モデル、スキル判定エンジンの設計・実装 自然言語処理・生成AI(LLM等)を活用した機能開発 Webアプリケーション(React+FastAPI)によるフロント・バックエンド開発 AWS/Azureなどクラウド環境での実装・運用 モブプロやスクラムを活用したチーム開発 社内実践を通じて得た知見を活かし、将来的には社外展開も視野に入れたソリューション開発に携わっていただきます。 ※変更の範囲:会社の定める業務

以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ●ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施 ・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 ●プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施 ・以下一例、スキルに応じて ・LLM/生成AIに関する技術検証 ・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証 ・新しいIoTデバイスの価値検証 ●各種スクラムイベントへの参加 ・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加 ・開発進行に関する議論に参加 ●サービスレベル改善と運用効率化業務(SRE業務)の実施 ・KAIZEN DAY(週1回)に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 ●その他の業務 ・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加 ・技術スタック一覧(StackShare)に基づいた開発や技術の選択と活用 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

本職種ではデータサイエンス・生成AIに関する高い専門性を活かし、顧客業務に対する当社生成AI PFの適用とその効果検証を実施する。または生成AI PFの技術検証とPF開発を実施する。 さらに顧客業務に合わせたNTT独自の生成AIモデルやオープンウェイトモデルのカスタマイズやハーネス、コンテキストまで含めた全体最適化およびそのための技術検証、ソリューション開発を実施する。 ・顧客の業務課題に基づき生成AIを用いた課題解決策の検討と提案 ・課題解決に必要な顧客データや重要なコンテキストの特定と整備 ・AI PF/RAGシステム・エージェントの顧客適用に向けた構築 ・グローバルのグループ会社や顧客とのコミュニケーション ・生成AIモデルのファインチューニングや事後学習、およびユースケースに応じた評価検証方法の提案と実施 ・上記業務のドキュメンテーションなど ・当社エグゼクティブへのレポーティングの実施 ●組織情報 グローバルなグループ会社とのナレッジシェア、人財育成、提案/案件支援を通じて、グローバルにAI/データ活用のビジネス拡大を図り、NTTデータのグローバル化に貢献することをミッションとする。 ●想定役職 課長 , 課長代理 , 主任

FDEチームの一員として、エンジニア/DS/AIエンジニアと一体で以下を担っていただきます。 ● ドメイン没入と課題設定 ・現場(買取現場・コールセンター・物流倉庫・コーポレート部門)への同行・観察・1次情報収集 ・業務プロセス/顧客/市場の構造を解像度高く理解し、AI/データで解くべき課題を自ら定義 ● 事業KPIに対する仮説オーナーシップ ・担当ドメインKPI(成果向上・生産性改善)に対する仮説立案、優先順位付け、結果の解釈と次手の設計 ・他領域への波及効果も含めた全体最適視点での意思決定 ● AIプロダクトの企画〜実装リード ・AI/データ活用プロダクト(需要予測、査定モデル、業務自動化、レコメンド 等)の企画〜要件定義〜プロダクト実装ディレクション ・AIモデル開発の要件整理(学習データ要件、評価指標、MLOps連携、モニタリング設計) ● AIネイティブ開発プロセスの推進 ・AIエージェントによる高スピード開発を前提とした要件整理・仮説検証・ナレッジベース構築 ・スピード重視で「未完成のものを早期に実験する」プロトタイピング/PoCの設計と運用 ● エンジニアと一体のプロダクト設計 ・「何を作るか」をエンジニア/DS/AIエンジニアと協働で決定 ・Cosmosを中心とした新機能開発/業務標準化プロジェクトの企画〜要件整理〜現場接続 ● ステークホルダーマネジメント ・事業責任者・現場リーダーとの合意形成 ・グループ企業(TL/RGT/NKD)への横展開設計 ● データ/ユーザーインタビューを通じた継続的改善 【組織/配属先の特徴】 ・3層構造の技術組織:FDE層(事業ドメイン没入)/プラットフォームエンジニアリング層(FDEの生産性向上)/コアドメイン層(共通API基盤)の3層に再編し、AIネイティブ前提の組織を構築中 ・配属:データ・AI戦略推進部に所属/いずれかのドメインのFDEチームにジョイン ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 ・規模:PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約 80名規模 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js (Next.js), TypeScript, Python(AI/ML) ・インフラ:GCP (Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL, Vertex AI...), Terraform, Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry/APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira/ドキュメント管理:Confluence ・AI活用:Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ほか(AIエージェント前提のワークフローを推進中) ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

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