年収500万円以上 RAGのITエンジニア求人・転職情報

●担当プロダクト AI時代の組織知基盤「Findy Context」 Findy Contextは、Slack、Microsoft Teams、GitHub、GitLab、Notion、Confluenceなど、企業内のさまざまな場所に存在する情報をつなぎ、意思決定の背景や業務上の文脈を、人とAIが利用できる形で蓄積・提供するプロダクトです。 単に情報を検索しやすくするだけではなく、 ・なぜこの方針が選ばれたのか ・過去にどのような選択肢が検討されたのか ・どのような制約や判断基準が存在するのか ・誰がどのような知識や経験を持っているのか といった、これまで組織内で失われやすかった文脈を扱います。 企業固有の知識や判断の文脈をAIが理解できる状態にし、人とAIが協働して業務、組織、意思決定のあり方そのものを変えていく。 Findy Contextを、日本企業の真のDX/AXを支える基盤へ、そして世界で使われるエンタープライズAIプロダクトへ育てていきます。 ●Mission 日本企業の知を武器に、日本発のエンタープライズAIで世界に勝つ。 このポジションは、顧客の業務、組織、データ環境に深く入り込み、解決すべき課題の特定から、ソリューション設計、プロトタイプ開発、導入、効果検証までをend-to-endで担います。 既存のプロダクトをそのまま導入するだけでも、顧客の要望どおりに個別開発するだけでもありません。 顧客固有の課題を技術によって解決すると同時に、そこで得られた知見や実装を、次の顧客にも利用できるプロダクト、テンプレート、データ連携、導入方法へ還元します。 顧客の現場で組織知をAIが扱える仕組みとして実装し、個社の成功を世界で戦えるプロダクトへ変えることが、このポジションのミッションです。 ●具体的な業務内容 1.顧客課題のディスカバリー ・顧客の経営層、事業部門、開発組織、情報システム部門などと対話し、業務や意思決定の構造を理解する ・顧客から提示された要望だけでなく、その背景にある本質的な課題や情報の流れの詰まりを特定する ・Findy Contextによって解決するユースケースと、成果指標を設計する 2.ソリューション設計・プロトタイプ開発 ・顧客が利用するSlack、Microsoft Teams、GitHub、GitLab、Notion、Confluenceなどのデータ構造を理解する ・API、データ連携、生成AI、検索などを組み合わせ、課題を解決するアーキテクチャを設計する ・必要に応じて自らコードを書き、プロトタイプや検証用機能を短期間で実装する ・顧客のセキュリティ、権限、データ管理上の要件を踏まえて導入方法を設計する 3.導入・価値検証 ・顧客の実際の業務環境へソリューションを導入し、利用者とともに検証を進める ・AIの回答精度だけでなく、業務時間、意思決定、知識共有、利用定着などへの効果を評価する ・不確実な状況でも、仮説構築、実装、検証、改善のサイクルを素早く回す ・PoCで終わらせず、本番利用や他部門展開につながる状態をつくる 4.プロダクトへの還元 ・個社固有の要件と、複数企業に共通する課題を切り分ける ・PdMや開発チームと協働し、案件で得られた知見を共通プロダクトのロードマップへ反映する ・コネクタ、テンプレート、評価方法、導入手順など、次の案件で再利用できる資産を整備する ・顧客数に比例して個別開発が増えない、再現可能な提供モデルを構築する 5.Biz/Dev/CSとの横断連携 ・営業と連携し、商談段階における課題整理、技術提案、導入可能性の評価を行う ・顧客への提案内容や期待値を整理し、適切なPoCや導入計画を設計する ・導入後はCSと連携し、利用定着、効果測定、他部門への展開につなげる ・FDEの業務プロセスや成功基準を設計し、Findy ContextにおけるFDEの役割そのものをつくる ●キャリアパス 1.FDE Lead/Head of FDE 複数の顧客プロジェクトを横断し、FDE組織の採用・育成、導入方法、技術標準、成果創出に責任を持つポジションへ 2.プロダクト・エンジニアリングリーダー 顧客課題と技術の双方に対する理解を活かし、共通プロダクトの戦略と開発をリードするポジションへ 3.事業責任者・事業開発責任者 顧客への価値提供を起点に、GTM、事業KPI、P/L、組織づくりまで含めてFindy Contextの成長に責任を持つポジションへ ※業務の変更の範囲:会社の定める全ての業務

世界最高峰の二輪レースを支えるデータ活用基盤およびAI活用基盤の設計・開発・運用を担当いただきます。レース車両データ、解析結果、技術文書、音声情報など、さまざまな情報を活用し、エンジニアや現場担当者が必要な情報へ迅速にアクセスできる環境を構築します。AIを主役とするのではなく、人の思考や判断を支援する道具として活用し、PoCに留まらない実運用可能なシステムへ発展させることを目指します。 【お任せする業務内容】 ●データ活用基盤の設計と構築 レース開発、運営で利用される各種データを統合し、業務で活用しやすい形に整理・蓄積するためのデータ基盤を設計・構築します。 ●業務システム・AI活用基盤の開発 検索システムやAI活用機能など、現場の意思決定を支援する業務基盤の設計・開発・運用を担当します。 ●クラウド・システム基盤の整備 AWSやAzure等を活用し、開発現場で長期的に運用できるシステム環境を構築します。 ●現場展開と継続改善 利用者と対話しながら課題を整理し、小さく実装・改善を繰り返しながら実運用システムとして育てます。 【開発ツール】 開発言語:Python、SQL、JavaScript、MATLAB、.Net C# 開発環境:Windows、Linux クラウド:AWS、Azure ソースコード管理:Git、GitHub 【キーワード】 データ基盤:Datalake、DWH、RDB、ETL/ELT、SQL 開発:Python、JavaScript、MATLAB、.Net C# API設計 生成AI:RAG、LLM クラウド:AWS、Azure、Docker

生成AIの能力を最大限に引き出すプロダクト設計・要件定義を行い、ユーザー要求を言語的に解釈・構造化しながら、AIを活用して自律的に開発プロセスを進めていただきます。 【業務範囲】 ・中長期ロードマップ策定から具体アクションの落とし込み、事業グロースまで ・ユーザー課題・要求の把握と構造化 ・AIを活用したプロンプト設計・検証・調整 ・要件定義からAIによるコード生成、GitHub上でのPR作成までの一連の推進(ただし自ら手書きでコードは書かない) ・各種MCP(Model Context Protocol)ツールを活用した効率的な開発フロー構築 ・他職能(AIエンジニア、プロンプト担当、デザイナー等)との連携と仕様策定 ・AI出力結果の品質評価と改善サイクルの運用 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Claude / Claude Code / Cursor　※今後変更になる可能性がございます ・GitHub(AIを介したPR作成) ・GitHub Copilot ・各種MCPツール(codebase search、terminal操作、ファイル管理等) ・Notion / Figma / Slack ・GCP / AWS / Vercel など 【資質(自律性・構造化力・探索性)】 ・自律的に仮説を立てて実行・検証まで自走できる行動力 ・曖昧な要求を言語化し、要件へ落とし込む構造的思考力 ・AI活用という未確立な領域に対して探究心を持ち、カオスを楽しめる柔軟性と胆力 【具体スキル】 ・要件定義・仕様設計に関する実務経験 ・GitHubを用いた開発フロー理解(PR作成・レビューなど。 自らコードを書く必要はありません) ・プロダクト企画・ユーザーストーリー作成の経験 ・データ分析・KPI設計の基礎知識 ・意欲的にAIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

【概要】 AI を活用した高速な開発ループの中で、Flutter を主軸としつつ、必要に応じてネイティブ層(Swift/Kotlin)も活用し、モバイルアプリの体験設計・実装・品質向上をリードしていただきます。 【業務範囲】 ・Flutter(Dart)によるアプリ設計・実装・CI/CD 構築 ・パフォーマンス最適化(起動時間、描画、Jank、メモリ)と計測の仕組み化 ・ネイティブ機能ブリッジ(BLE、Push、カメラ、位置情報、バックグラウンド処理 等)の設計・実装 ・オフライン対応、状態管理、エラーハンドリングの堅牢化 ・AI/LLM APIを用いたアプリ機能の実装と検証 ・デザインシステム/アクセシビリティの整備と運用 ・ストア配信、リリース運用、クラッシュ解析(Firebase Crashlytics 等) ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Flutter / Dart ・Swift / Kotlin(必要に応じて) ・Firebase(Crashlytics, Analytics, Remote Config 等)/ Sentry ・GitHub / GitHub Actions / Fastlane ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール※今後変更になる可能性がございます ・Datadog / Sentry / 各種計測基盤 ・AWS / GCP / Vercel 等のバックエンド基盤 【資質(自律性・品質志向・適応性)】 ・AI 協働を前提に、仮説検証を迅速に回す自律性 ・体験品質(滑らかさ、応答性、安定性)への強い執着 ・未確立な領域(AI×モバイル)でも構造化して前進できる柔軟性 【具体スキル】 ・Flutter(Dart)による商用開発と状態管理(Riverpod/Bloc 等)の経験 ・ネイティブ機能ブリッジ(MethodChannel、FFI、プラグイン開発)の実践 ・CI/CD(Fastlane、GitHub Actions)とリリース運用(TestFlight/Play) ・モバイルパフォーマンス計測・最適化(フレームタイム、メモリ、電力) ・クラッシュ解析/ログ収集(Crashlytics、Sentry 等)と MTTR 改善 ・セキュアなストレージ/認証/ネットワーク(TLS/証明書ピンニング 等)の理解 ・API 設計・エラーハンドリング・リトライ/バックオフ制御

【ミッション】 -事業戦略に整合した技術戦略とアーキテクチャの策定・実行 -スケーラブルで信頼性・セキュリティの高いプラットフォームの構築 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提とした開発生産性・品質の最大化 -エンジニアリング組織の体制構築・採用・育成・評価 -技術ガバナンス(セキュリティ/プライバシー/コンプライアンス)の徹底 【概要】 技術戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 将来を見据えたアーキテクチャ設計とAI ファーストな開発標準を確立します。 信頼性・セキュリティ・開発速度のトレードオフを適切に設計し、成果の再現性を高めます。 【業務範囲】 -技術戦略・技術ロードマップの策定と合意形成 -技術選定・アーキテクチャ設計(マイクロサービス/イベント駆動/データ駆動等) -プラットフォーム/SRE/Observability(可用性・パフォーマンス・コスト最適化) -セキュリティ/プライバシー/リスク管理(ゼロトラスト、インシデント対応) -データ/ML 基盤の設計・運用(ストリーミング、Feature Store、Vector DB、RAG 基盤) -開発標準の整備(AI ツール/MCP 活用、CI/CD、テスト自動化、変更管理) -採用・評価・育成/キャリア設計、組織デザインとカルチャー醸成 -重大障害の指揮/問題管理/BCP、外部パートナー連携 【利用するツール】 -GitHub / GitHub Copilot -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -AWS / GCP / Vercel / Kubernetes / Docker / Terraform -Datadog / Cloud Monitoring / OpenTelemetry -Notion / Slack / Figma

【概要】 Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。 【業務範囲】 ・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化 ・Next.js(React)または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装 ・データベース設計・クエリ最適化(RDS、DynamoDB 等) ・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計 ・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善 ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Go(バックエンド主要言語) ・TypeScript / Next.js / React(Web フロントエンド) ・Dart / Flutter(モバイル/Web) ・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis ・Docker / GitHub Actions ・AWS(ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Datadog / Sentry ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール 【資質(自律性・全体最適志向・実装力)】 ・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向 ・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性 ・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力 【具体スキル】 ・Go によるバックエンド開発(API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理) ・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発 ・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略(Redis 等) ・REST API / GraphQL の設計と実装 ・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ ・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計 ・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善 ・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

【職務内容例】 ・ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証 ・機械学習による予測モデル構築と評価 ・KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援 ・LLM(GPT-4, Claude, Llama等)を用いたアプリ・PoC開発 ・LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築　など 【ポジション例】 ・AIエンジニア ・データサイエンティスト

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット 当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、AIエンジニアの観点からご活躍いただきます。 当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、生成AIを中心に活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。 職務詳細 ●業務部門と連携したAIエージェント/RAG等の技術を用いたアプリケーション開発 ・各部署のナレッジに特化したRAGアプリの設計・開発 ・社内の業務フローに即したAIエージェントの設計・開発 ・開発高速化を目的とした生成AIアプリケーションのテンプレート化 ●生成AIアプリケーションのモニタリングによる継続的な評価・精度改善 ・AIガバナンス対応のためのガードレール設計・構築 ・継続的改善に向けたモニタリングの仕組み構築 ・フィードバックに基づいた改善の実施 ●アプリケーション安定提供のための適切なAIサービスの技術選定、基盤強化の企画 ・AWSを中心とした利用サービスの選定 ・マルチクラウドを見据えたAI活用環境の企画

【ミッション】 独自開発のLLM基盤「LTM」や最新の生成AI技術を組み込んだAIエージェント・業務アプリケーションの設計/開発を主導します。 システム企画チームや業務現場と連携しながら、運用データのフィードバックに基づく自律学習メカニズムを構築し、通信オペレーションの自動化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 LTMを活用したAIエージェントおよび業務アプリケーションの開発と、社内業務への適用の推進 ●具体的な業務 【AIエージェント・ワークフロー開発】 ・LTMおよび各種LLMを組み込んだAIエージェント(Multi-Agentなど)やAIワークフローの設計/実装/コード化 【要素技術・外部連携の実装】 ・RAG、プロンプトエンジニアリング、ベクトルDB、外部API/ツール連携機能の実装/高度化 【アジャイルなPoC・アプリ実装】 ・システム企画担当と連携し、現場の要件/課題に応じた実効性の高いAIアプリケーションの迅速な試作(PoC)/本番実装 【自律学習基盤・LLMOps構築】 ・実行ログ、評価データ、ユーザーフィードバックを収集/活用し、AIエージェントの精度を継続的に向上させる「自律学習ループ」の仕組みづくり/LLMOpsの構築 【モダン開発手法の推進】 ・AI駆動開発ツール(GitHub Copilotなど)や最新ツールを活用した、効率的かつ機動的な開発サイクルの実践

●募集概要 データソリューション本部は、データ活用プラットフォームConataを中心に、企業がデータを資産として最大限に活用し、持続的な成長を実現できるソリューションを提供しています。パートナーシップの拡大やクライアントの多様化、データ利活用の高度化に伴い、私たちの事業は急速に進化し続けています。 その中でプロジェクトマネージャー(以下PjM)は、DX推進やデータ整理・活用に課題を感じているクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして、戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? ●業務内容 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質 / コスト / 納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定・実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最・最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・業界イベントやフォーラムでの発信を通じて、組織のブランド価値を高める マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 従事すべき業務の変更の範囲:なし (参考:プロジェクト例) メンバー構成:PgM / PjM / Data Engineer / Software Engineer + Product開発チーム(PdM以下各メンバー) 【主要な役割】 ・プロジェクトにスクラム開発を適用(2週間のスプリント、バックログ管理にユーザーストーリーを適用) ・顧客からの要望を整理し、解決策を設計、提案 ・Product開発チームとのコミュニケーションをリード ・ドキュメンテーション化および、顧客への適切なタイミングでのレポーティング 【開発環境】 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

●概要 当部署は、パーキング事業やモビリティ事業をはじめとするグループ各事業のデータを集約・整備し、AI・BIを活用した意思決定と業務変革を支える組織です。 データの収集・加工・品質管理から、AI・BI活用を支える共通基盤の企画・導入・運用、ガバナンス整備までを一体的に推進し、グループ全体のデータ活用の高度化を担っています。 AI活用およびデータ活用を支える共通基盤の企画・構築・運用を担います。 生成AIやデータ分析技術を事業へ安全かつ継続的に展開するため、プラットフォームの整備、技術検証、ガバナンス整備、利用促進を推進していただきます。 チームリーダー候補として、技術選定、要件定義、プロジェクト推進、関係者との合意形成、運用設計、メンバー支援にも携わるポジションです。 ●詳細 ・AI、生成AI、生成BI等の活用を支える共通基盤の企画、アーキテクチャ設計、導入推進 ・AI・データ分析基盤に関するPoC、技術評価、導入計画の策定 ・生成AIを組み込んだ社内向けツールの企画、要件定義、開発・導入プロジェクトの推進 ・AIサービス、クラウドサービス、ベンダーの調査・比較・選定および技術評価 ・AI・データガバナンス、利用ルール、セキュリティ・権限管理、審査・統制プロセスの策定と運用 ・事業部門、システム部門、関連チーム、ベンダーとの調整・合意形成 ・AI基盤および関連サービスの運用設計、モニタリング、継続的な改善 ・担当領域の方針・ロードマップ策定、案件の優先順位付け、進捗・課題・リスク管理 ・メンバーの技術支援、レビュー、育成およびチーム運営 職務内容の変更予定有無:有 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

「データ×マーケティング」で経営の舵取りを担う、需要予測・販促最適化のデータサイエンティスト・データプランナー。 本田技研工業の四輪事業において、機械学習や生成AI、統計分析を駆使し、販売計画の精度向上(新車販売台数の台数予測)と収益最大化を牽引していただきます。従来の「モノ起点」の計画から脱却し、販促施策の感度分析や経済指標を統合した「モノ×カネ」の最適化モデルを構築し、経営層の意思決定をデータで支える「司令塔」を担うポジションです。 ●意思決定エージェントAIの構築:RAG(Retrieval Augmented Generation)を活用し、社内ナレッジや市場データを統合した意思決定支援AIの開発を推進します。多様な情報をもとにシナリオ提示や意思決定支援を行う新たな仕組みの構築に挑戦いただきます。 ●需要予測モデルの高度化:販売実績、在庫推移、季節性に加え、マクロ経済指標等の多角的なデータを基に、Pythonや統計的手法(時系列分析、回帰モデル等)を用いた高精度な需要予測モデルを実装します。AIによる予測値と現場の市況GAPを先行把握し、機会損失と在庫過剰を最小化します。 ●経営直結型プラットフォームの構築:S&OPシミュレーション基盤を活用し、複数の市場シナリオを迅速にシミュレートできる環境を整備します。販売・生産・調達・財務の各部門を横断し、フリーキャッシュフロー(FCF)最大化に向けた意思決定プロセスそのものを設計・変革します。 ●産学連携・グローバル推進:社内の関連部門や海外現地法人に加え、外部コンサルティングファームや大学研究機関とも連携。最新のアルゴリズムや学術的知見を取り入れたモデル検証と実務への適用を主導します。 ※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

生成AIを活用したシステムやサービスの企画・設計・開発・導入支援を行います。 具体的には、企業の業務課題を解決するための生成AIソリューションの提案、PoC(実証実験)の推進、生成AIを組み込んだアプリケーションや基盤の開発などを担当します。 最新のクラウド技術やAIモデルを駆使し、顧客に新しい価値を提供することを目指しています。 【生成AIソリューションコンサルタント】 顧客の業務課題を深く理解し、技術的・業務的の両面から生成AIを活用した最適なソリューションを共創します。 導入戦略の策定やPoCの設計・実行に留まらず、継続的な改善やスケーラビリティを見据えた提案を行います。 ・顧客の業務プロセスや課題の深掘り、生成AI適用可能性の評価 ・生成AI活用におけるユースケースの設計と価値検証 (PoV) の支援 ・実証実験(PoC)の企画・実行と、結果に基づく改善提案 ・導入後の運用・拡張を見据えたロードマップ策定 ・リスク・倫理・ガバナンス観点での導入支援と社内啓発 【生成AIプロジェクトマネージャー】 生成AI導入プロジェクト全体を管理し、技術的な不確実性や変化の速い環境に対応しながら、成果の最大化を目指します。 顧客との共創を重視し、開発チームと連携して柔軟かつ迅速なプロジェクト推進を行います。 ・プロジェクトの目的・価値定義とロードマップ策定 ・顧客との共創による要件調整・スコープ調整 ・開発チームとのアジャイルな進行管理と技術的な意思決定 ・PoC結果のフィードバックを活用した改善推進 ・リスク・倫理・ガバナンス視点でのプロジェクト管理 【生成AIアプリケーションエンジニア】 生成AIの特性を活かし、ユーザー体験と業務価値を最大化するアプリケーションを設計・開発します。 UI/UX設計からバックエンド開発まで幅広く担当し、生成AIならではの開発プロセスをリードします。 ・生成AIを活用したWebアプリケーションやAPIの設計・開発 ・プロンプト設計、RAG、LLM応答の精度評価などの生成AI技術の実装 ・ユーザー体験を重視したUI/UX設計 ・テスト自動化や品質保証、運用フェーズでの改善支援 【生成AIソリューションアーキテクト】 生成AIの価値を最大化するためにシステム基盤やデータ活用環境の設計・構築を担います。 RAGやエージェントなど、生成AI特有のアーキテクチャに対応し、スケーラビリティ・保守性・セキュリティを考慮した設計を行います。 ・生成AIシステム全体のアーキテクチャ設計と技術選定 ・RAGやエージェント利用におけるデータ整備・前処理・検索最適化 ・ベクトル検索やナレッジグラフなどの検索基盤構築 ・クラウド環境におけるセキュリティ・ガバナンス設計と運用支援 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 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。

●職務内容・担当業務 ビジネスアーキテクトやフルスタックエンジニアと連携し、AIエージェントが企業の文脈を理解して自律的に動くための「AI-Readyなデータ基盤」の設計・構築を担っていただきます。 ・社内外に散在するデータを統合し、分析・AI活用に耐えるデータパイプライン/データ基盤を設計・実装 ・ナレッジグラフ/オントロジー(RDF・OWL等のセマンティック技術)を用いて、データに「意味」と「つながり」を与える基盤を構築 ・データ品質・データガバナンスの仕組みづくりと、AIエージェントがデータを安全に参照できる仕組み(MCP等)の整備 ・主要顧客とのPoCを通じて、再利用可能なIP(オントロジーテンプレートやパイプライン)として磨き込み、産業全体へ展開 ●開発環境 データ基盤:BigQuery、Microsoft Fabric(OneLake/Delta Parquet)、各種クラウドDWH ナレッジグラフ/セマンティック:Stardog(RDF・RDFS・OWL/W3C標準準拠)、Neo4j、SPARQL AI/LLM連携:Python、各種LLM API、ナレッジグラフ/RAG、MCP・A2A等のエージェント連携プロトコル プラットフォーム/インフラ:GCP、Azure、AWS、Kubernetes、Terraform(IaC)、GitHub Actions(CI/CD) ●研修 ・Off-JT:Udemy Business等のeラーニングに加え、クラウド(GCP/AWS/Azure)やデータ技術のベンダー資格を会社負担で取得できます。オントロジー/グラフDBについても専門トレーニングを活用し、未経験の領域でも体系的に学べる環境を整えています。 ・OJT:実際のBDX事業のプロジェクトにアサインし、第一線の技術者と協働しながら、構想からPoC・実装までを実践的に経験いただきます。 ・社内勉強会・技術共有会を定期開催し、チーム全体で学び合う文化を大切にしています。

・AI Agent/RAGアプリケーションを支えるクラウド基盤の設計・構築・運用 ・AWS/Azure環境におけるインフラ設計、権限管理、ネットワーク設計 ・Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon Q、Kiroなどを活用したAI基盤構築 ・Bedrock Knowledge Bases、Agents、Guardrailsなどを用いたRAG・AI Agent基盤の設計支援 ・IAM、KMS、VPC、PrivateLink、ゼロトラストなどを踏まえたセキュリティ設計 ・ECS、EKS、Lambdaなどのコンテナ/サーバーレス環境の構築・運用 ・Terraform、AWS CDKなどを用いたIaC・自動化 ・OpenSearch、pgvector、Snowflakeなどを活用した検索基盤・データ基盤の構築支援 ・CloudWatch、モデル呼び出しログ、トークン利用量などの監視・コスト最適化 ●入社後の役割・キャリアパス 入社後は、まずクラウドインフラの設計・構築・運用経験を活かせる領域から参画いただきます。 その後、AI Agent基盤、RAG基盤、Bedrock活用、クラウドセキュリティ、LLMOps/MLOps、データ基盤など、経験や志向に応じて担当領域を広げていただきます。 将来的には、以下のようなキャリアを目指せます。 ・AI基盤/クラウドインフラエンジニア ・AI Agent・RAG基盤の設計・構築リード ・クラウドセキュリティ/ガードレール設計担当 ・LLMOps/MLOps領域の技術リード ・AI駆動開発を支えるクラウドアーキテクト ・インフラ領域のテックリード/アーキテクト クラウドインフラの経験を軸に、AI時代の基盤設計・運用に強いエンジニアとして市場価値を高められる環境です。

●AI SaaSプロダクト開発チーム 法人向け対話エンジン開発や新規プロジェクトのソフトウエアエンジニアとして各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウエアエンジニアリングで解決できる課題を解決していただきます。 ・法人向けに提供している対話エンジンサービスのバックエンド開発 ・機械学習以外の各種対話ロジックの開発 ・機械学習のモデルをサービングするアプリケーションの開発 ・他サービスとのインテグレーション ● Al Solution チーム 多岐に渡る大手企業に、自然言語処理・画像認識・音声認識・予測・数理最適化等の領域で、機械学習・深層学習を軸にしたアプリケーション開発を行っていただきます。 ご希望やご経験に応じて、下記のような開発実績例を持つチームに参画していただき、開発力だけでなく課題解決力を得ることができます。 ・LINEや資生堂、飲食・小売など幅広い領域で100社以上に取り入れられ、カスタマーサポートや社内問い合わせの自動化を支援するチャット型対話エンジン ・国内クレジットカード決済流通網のうち約10兆円の規模を支える不正利用検知 ・MaaS時代の自動車移動を支える駐車場業界のDXを推進する精算機とAPI ● MaaS & SmartCity チーム MaaS領域におけるアルゴリズムの社会実装に向けてIoT機器の開発や、コンピュータビジョン技術・深層学習技術を用いた、画像・動画解析アルゴリズム、ソフトウエアの開発に携わって頂きます。 より詳細を知りたい方は、[SoftwareEngineer Entrance Book](https://pksha.notion.site/Software-Engineer-Entrance-Book-242b8721424280378a8ffd13605c1491)をご覧ください。

●組織について 当部はAIとクラウド技術を活用し企業のAX推進を支援するクラウド事業本部の事業戦略と全体最適を推進する中核組織です。 主なミッションはAIオファリングサービス企画・開発と、オファリングサービス運用の高度化、改善サイクルが推進できる次世代のエンジニアの育成です。 成長意欲の高い若手メンバーが多く、互いの知見を高め合いながら先進的な開発・サービスデリバリーに取り組んでいます。 国内外の最新技術や当社の幅広い業界ネットワーク、各分野スペシャリストとの協業を活かし、持続的なデジタル変革をリードできる点も特徴です。また、最新のクラウド技術に触れながら、自ら変革を主導する経験を積むことができ、組織全体でキャリア形成・成長も支援しています。 ●組織の業務・事例紹介 AIオファリングサービスの企画・開発に取り組んでいます。 次世代エンジニア育成については、例えばSREを活用して以下を実現できる人材を育成しています。 ・AIOps ・DataOps ・FinOps ●職務内容・担当業務 ・AIオファリング・サービスの企画・開発: 　AI及びクラウドを活用した新規事業やサービスの企画・設計・開発 ・AIオファリングサービス技術支援: 　全社AIエージェント基盤構築や自社IPへのAI組込み等の技術支援 ・先進技術の検証: 　Agentic AI、AI Gateway、AIガードレール/ハーネス等の新技術に関する技術検証 ●役割・ポジション 新規AIオファリングサービスの企画、アーキテクチャ設計・構築および開発業務の主要メンバー/マネージャー/技術リーダー ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ　クラウド事業本部　事業推進部

●職務内容・担当業務 ビジネスアーキテクトやデータエンジニアと連携しながら、最先端の技術や開発手法に積極的に挑戦し、顧客の事業課題を解決に導くフルスタックエンジニアの役割を担っていただきます。 ・最適な技術選定でビジネス要件をAIモデルに具現化し、デモ/MVPを構築。顧客現場でアジャイルな仮説検証を回す ・フロントエンド・バックエンド・クラウドインフラ・パイプライン構築まで、システム全体を設計・実装 ・最先端のAI・データ技術を積極的にキャッチアップし、システム・データ基盤の実装を牽引 ●開発環境 AI / 機械学習:Python、各種LLM API、LangChain / LlamaIndex(オーケストレーション)、Vector DB(Pinecone / Chromaなど)、MLOps環境 Webサーバーサイド:Python フロントエンド:React、TypeScript プラットフォーム / インフラ:AWS、GCP、Azure、Palantir(データ基盤) ●研修 Off-JT:最新のeラーニング環境(Udemy Business等)によるセルフラーニングに加え、ケーススタディやロールプレイを用いた実践的なグループワーク・集合研修を実施します。 OJT:実際のBDX(Business Digital Transformation)事業のプロジェクトにアサインし、構想からPoC(概念実証)までを主導する、実践的な変革リード経験を積んでいきます

「職務経歴書の自動生成」を極め、キャリアの棚卸しをAIで再定義する。 現在開発中の履歴書・職務経歴書自動生成プロダクトのグロースを担っていただきます。 現在は外部プラットフォームを活用していますが、今後はソースコードを買い取り、自社ドメインでのフルスクラッチ開発・改善へ移行します。 ユーザーがテキストを雑に放り込むだけで、洗練された書類が完成するという、圧倒的な利便性をAIの力(LLM/プロンプトエンジニアリング等)で実現する、プロダクトの核となるポジションです。 ◆具体的な業務内容 01.AIモデル・プロンプトの実装と改善 ・OpenAI等のLLMを活用した、高精度な職務経歴書生成ロジックの構築 ・ユーザー入力データ(テキスト・音声等)を構造化し、肉付け・最適化するプロンプト設計 02.プロダクトの自社化・リプレイス ・既存プロダクトの買い取りに伴う、自社ドメインへの移行とアーキテクチャの再設計 03新規機能開発 ・キャリアテック側プロダクトへのAI機能の統合(自動アップデート機能等)

【募集背景】 近年、WEBアプリ開発や基幹システムの更新などの従来のニーズに加えて、AI技術を活用したソリューションの需要が高まっています。現在、弊社開発部署ではそうした引き合いを多数いただいており、その需要に応えるべくPythonエンジニアの採用を強化しています。Pythonの技術を活かしてクライアントに貢献したいというご志向を持った仲間を求めています。 【職務内容】 WEBアプリケーションの開発および生成AI関連技術の導入・運用などを中心に担当していただきます。 将来的にはより上流のアーキテクチャや技術選定、顧客折衝などにまで広く携われるポジションです。 【業務内容】 ・Pythonを用いたWEBアプリケーションやAPIの設計・開発・保守運用 ・AI/機械学習を活用したプロジェクト推進 ・新技術の調査・技術検証(PoC) など ▼部門のミッション 2030年に向けて300名程のエンジニア組織をつくり、クライアントに対してより信頼される価値を発揮していきたいと考えています。 そのためには、一人一人のエンジニアがフルスタックの技術を持つことに加え、専門性を磨き、お互いの強みを引き出し合えるチームが理想となります。 このような理想の組織の土台として重要となるのが、お互いが学び合う成長環境です。 社内のエンジニアによる自主的な勉強会開催や、グループ会社同士で情報を共有したり、社外活動をしたりするなど、最新の知識を習得することに貪欲で、前向きなカルチャーがあります。 また、実際の経験から学ぶことも重視しており、声を挙げた方が別プロジェクトに挑戦するような経験を積む機会も応援しています。 今後はこういった成長環境をさらに進化させていくと同時に、その前提となる事業成長も一層加速していくことになります。 幅広い課題に一緒に向き合う、強い意志を持った事業づくりのリーダーからのご応募をお待ちしております。 ▼入社後のキャリアイメージ 入社後は、これまでのPython開発経験を活かして、Djangoなどのフレームワークを用いたクラウドネイティブなWEBサービスの設計・開発に取り組んでいただきます。 また、LLM(大規模言語モデル)やRAG(Retrieval-Augmented Generation)などの生成AI技術を活用したプロジェクトに参画頂く予定です。 さらに、これまでのご経験やご志向に応じて、以下のようなプロジェクトへの挑戦の機会もあります。 ・AWS/Azure/GCPなどのクラウド基盤を活用した開発プロジェクト ・社内外向けのPoC(技術検証)やプロダクトにおける生成AIの導入 ・API設計・データ基盤・インフラ構成などのバックエンド全般の技術選定 将来的には、ご希望と適性に応じて以下のようなキャリアにも進むことができます ・テックリードとして、アーキテクチャ設計や技術選定のリード ・プロジェクトや開発チーム全体を見渡し、技術と人の両面から成長を支えるマネジメント ▼求める役割 ・Pythonを中心とした開発のリード ・生成AIのプロダクト活用における技術的なリーダーシップの発揮 ・チーム内の技術的な意思決定やナレッジ共有の推進

【ミッション】 業務プロセス改革(BPR)および新システム導入プロジェクトの推進 【主な業務】 ・AIソリューションを活用したコールセンターの業務プロセス改革(BPR)の推進 ・AI活用によるカスタマーサポートのフロー最適化および品質向上 ・プロジェクト進行管理・各種ステークホルダー(システム部門・現場部門)との調整・合意形成 ・PoC(概念実証)の計画立案および効果検証の実施 ・各種データ(AHTや応答率など)の集計・分析に基づく課題抽出 【具体的な業務】 ・ヒアリングやデータ分析を通じたコールセンター業務の課題抽出、およびAIソリューション(FAQ推奨システムやオペレーター支援ツールなど)を用いた新しい業務フローの設計・定義 ・AI活用システムの導入に向けた要件定義の作成、およびシステム部門と現場オペレーション部門の間に立った調整・合意形成 ・AI導入前後のテスト(PoC)の実装・推進、および各種KPI(AHTや応答率など)に対する効果検証・評価 ・Excelなどのツールを用いたデータ集計・基礎分析、およびそれに基づくさらなる改善施策の立案

●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。

【ミッション】 ソフトバンクのヘルスケア戦略の実現に向け、事業、プロダクト、システム全体を俯瞰したアーキテクチャ設計をリードする。利用者体験と医療・ヘルスケア業務を理解し、サービス要件をシステム要件へ落とし込む。関係部門や外部パートナーをつなぐハブとしてプロジェクトを推進し、将来拡張を見据えたシステム構想・ロードマップを策定する。 【主な業務】 ヘルスケア領域・メディカル領域の要求整理、要件定義、システム全体設計、プロダクト・画面・API仕様の整理を担う。開発ロードマップ、優先順位、外部サービス・病院システムとの連携方式を策定し、開発ベンダーや外部パートナーへの技術ディレクション、技術課題・リスク管理、設計資料の作成を行う。 【具体的な業務】 ・UX、業務要件を画面、データ、システム全体へ落とし込む ・PHR、EHR、認証、同意、決済、通知を含むサービス全体の設計・レビュー ・病院、自治体、企業、外部サービスとのAPI・システム連携方式の設計 ・開発ベンダーとの設計レビュー、技術課題の整理、品質向上 ・システム構成図、業務フロー、API仕様書などの設計ドキュメントの整備

【ミッション】 PHR、EMRなどの医療データを活用した疾患特化AIサービスの技術戦略とアーキテクチャ設計をリードする。医療品質、安全性、拡張性を考慮したAI基盤を構築し、ヘルスケア領域のAI活用を推進する。 【主な業務】 医療・健康データを活用したAIサービスについて、技術戦略策定、アーキテクチャ設計、技術選定、AI基盤構築までを一貫してリードする。 【具体的な業務】 ・医療・健康データを活用したAIサービスのアーキテクチャ設計、技術選定 ・LLM、RAG、機械学習モデル、データ基盤を組み合わせたシステム設計 ・AIエンジニア、データサイエンティスト、医療専門家と連携した疾患特化AI開発のリード ・AI品質評価、セキュリティ、ガバナンスを考慮した持続可能なAI基盤の構築

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験にマッチするポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「どのポジションが適しているかわからない」「経験を活かせる環境で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後、社内にてポジションサーチを行い、書類選考を通過したポジションについて改めてご案内いたします。 ●募集ポジション例(※下記以外をご提案する場合があります) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの最新技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックやAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・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・モデル開発 ・提案に向けたデモ開発/PoC開発 ・業務効率改善に向けた分析/自動化・AI化 ・データ設計および前処理の開発・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や論文・資料作成 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、あるべき分析基盤の実現を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定とプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・パイプライン構築やバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、データによる意思決定を支援し、可視化とPDCAの高速化を推進します。 「doda」「doda X」において以下を担っていただきます。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計業務 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKに基づくデータマネジメントおよび利活用支援 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境(AWS/GCP/Azure)の構成設計 ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視・セキュリティ・ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 「doda」「doda X」において、ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。 当社が保有するデータと機械学習・生成AI技術を活用し、マッチング精度や応募率向上などのKPI改善に直結するアルゴリズム開発から運用・改善まで一貫して取り組んでいただきます。 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを用いたサーバーサイド開発 ・データ活用施策の運用・改善 ・Python/SQLを用いた分析・モデル開発・検証 ・データサイエンティストやPdMとの連携による施策推進 ・技術リード/プロジェクト推進

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

期待する役割 事業横断での全社AX/DX推進をリードしていただきます。 ●AI活用による事業変革の推進 ・AIを核とした既存事業の再構築、新規事業創出の企画・実行 ●全社横断プロジェクトのリード ・経営層・事業部門・エンジニアを巻き込み、部門横断的なAI活用プロジェクトを推進 ●戦略立案と実行 ・AI活用戦略の策定から、データ基盤構築、AIエージェント導入まで一貫してリード ●業務自律化の実現 ・AIエージェントによる業務プロセスの自動化・自律化を推進し、生産性・実績UPを実現 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●AI活用戦略の立案・推進 ・経営層と連携し、AI活用による事業変革戦略を策定 ・既存事業の課題分析とAI活用による解決策の企画・実行 ・全社的なAI活用ロードマップの策定と進捗管理 ●AIエージェントによる業務自律化の推進 ・業務プロセス全体を俯瞰し、AI活用による自律化領域を特定 ・AIエージェントの企画・構築・導入を推進 ・全社AI内製化体制の構築とトレーニング実施 ●AIデータ基盤の設計・構築 ・データモデル設計とアーキテクチャ最適化 ・AIを最大に活かしたデータ連携基盤の構築推進 ・データ統合・クレンジング方針策定 ●データガバナンス・運用体制の構築 ・データ品質管理、セキュリティポリシーの策定 ・アクセス制御、監査ログ管理、バックアップ体制の確立 ・運用マニュアル整備とモニタリング体制の構築 チーム体制 AXDX担当:現在3名(コンサル含む)在籍しています。 AXDX推進PJ:事業含め約30名 ※AXDX担当は、事業メンバーを取りまとめ、推進していく役割を担います。 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド 　Kotlin / Python ・フロントエンド 　React / Next.js / TypeScript ・インフラ 　AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB 　Aurora PostgreSQL ・テストツール 　Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他 　Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務