生成AI・LLMプロダクト開発 MLOpsのITエンジニア求人・転職情報

AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト/データエンジニアとして参画いただきます。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて確かな 「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパス をご用意しています。 ●具体的な業務内容 データ基盤の構築・運用 : Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築 データ抽出・加工・可視化 : 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築 その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せす可能性有。 ●具体的実例(入社後のイメージ) 地味な「泥臭い1年」を抜けた先にしか、見えない景色を伝えさせて下さい。 ハイポテンシャルの皆様に率直にお伝えします。最初の1年は、データの抽出・加工・分析、ダッシュボード保守、基盤運用、AI実装(回収)といった「基礎固め」が中心です。決して華やかな仕事ばかりではありません。 しかし、この 「データや実装と真摯に向き合う1年」を抜けたメンバーが、今どんな挑戦をしているかをお伝えさせてください。 ①心理学専攻・未経験から、生成AI連携システムの実装主担当へ(入社2年目) 大学院で心理学を専攻していた実務未経験メンバーが、Next.js/FastAPIを活用した生成AIシステムを開発。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へ(約92%削減)という劇的な成果を上げています。 ②異業種(製造業の生産技術)から、AIエージェントのPLへ AI未経験で入社後、現在は最先端の「AIエージェントのガードレール設計」をプロジェクトリーダー(PL)として牽引しています。 ③入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でPL。20代・30代で部長へ 年功序列は一切ありません。新卒入社から1年強でリーダー層へ駆け上がり、20代〜30代前半で事業部を率いる部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ●役割とプロジェクト推進体制 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 ●データ・AIインフラ領域(モダンデータ・クラウド) Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化 クラウドAI実行環境(AWS / Azure)の構築 Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計 ※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。 ● 生成AI・LLM領域(最先端エンジニアリング) グラフRAG(GraphRAG)/Advanced RAGの構築 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装 AIエージェントの設計・実装 LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発 LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計 LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減 ● 機械学習・高度アナリティクス領域 需要予測・異常予兆検知モデルの設計 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

●具体的実例(入社後のイメージ) 年功序列なし。2年で大きく飛躍したメンバーの実例を紹介します。 当社には年功序列の評価はありません。意欲と成果次第で、誰もがスピーディーに活躍の場を広げられる環境です。 ・未経験から生成AIシステムの実装主担当へ 大学院で心理学を専攻し、実務未経験で入社したメンバーが2年でNext.js/FastAPIによる生成AI連携システムの実装主担当に成長。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へと大幅な改善を達成しました。 ・年次を問わない早期キャリアアップ 新卒入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でプロジェクトリーダーに抜擢された事例や、20代・30代前半で部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ・自分らしく描ける3つのキャリアパス 技術を極める「エキスパート」、組織を牽引する「マネジメント」、技術基盤を支える「AIスペシャリスト(MLOps/LLMOps)」など、ご自身の志向に合わせたキャリアを選択できます。 【職務内容】 AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 AIがビジネス価値を生み出すためのプラットフォーム設計・構築を軸に、開発から運用、データ基盤整備まで幅広く手掛け、顧客のビジネス課題解決に伴走します。 ・AIプラットフォームの設計・構築 ビジネス価値の創出に向けたAI基盤の設計・構築 ・Web/バックエンド開発 堅牢で拡張性の高いアプリケーション・システムの開発 ・高品質なデータ基盤の構築 AI利活用を最大化・スムーズにするデータパイプラインの整備 ・クラウドネイティブ環境での開発・運用 AWS / Azure / GCP を活用したシステム開発および伴走型の運用支援 【役割とプロジェクト推進体制】 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【事業部としてのバックアップ体制と働く環境】 一人にしない、事業部のバックアップ体制 ● 助け合い、高め合える「チーム体制」 当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。社内の専門家コミュニティも活発で、高度な技術的課題もいつでも気軽に相談・解決できる安心感があります。 ● 柔軟でメリハリのある「働き方」 基本スタイルは週4日リモート・週1日出社。プロジェクトの状況に応じて客先常駐が発生する場合があります。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。 ● 成長を強力に後押しする「育成・学習環境」 270種以上の資格取得支援制度をはじめ、自社オリジナルの学習システム「AMBL PANEL」や社外研修費の会社負担など、エンジニアの成長機会を最大限に用意しています。 ●具体的なプロジェクト例 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 1.生成AI・LLM領域 グラフRAG・Advanced RAGの構築 AIエージェントの設計・実装(LangGraph/Dify等) LLM基盤の最適化(Context Engineering等) 2.AI・データインフラ領域 MLOps/LLMOps基盤の構築 Snowflake/dbtによるデータ基盤構築 Azure OpenAI/AWS Bedrock上でのシステム構築 3.高度技術・社会実装領域 画像解析・数理最適化の社会実装

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。

【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

【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 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

【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。 ●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。

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。

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

配属部署 ●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 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ●仕事内容 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、生成AIを用いた業務・開発効率化など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。 スキル ●活かせるスキル/身につくスキル ・自動車/農機・建機/医療/FA/金融/物流/マーケなど、複数に渡る分野におけるAIを用いるシステムの業務知識 ・画像認識、データ分析、自然言語処理、機械学習、深層学習、3D点群処理、OpenCV、Edge AI、生成AI・AIエージェント、フィジカルAIなどの開発技術 ・Python/C++/C/C#/Java/JavaScript/各種LIB/各種FW/Cloud/WebUIなどソフトウェア開発者として幅広く活躍いただける技術 ・要求分析、顧客折衝、チームマネジメント ※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。

●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 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、 生成AIを用いた業務・開発効率化など、 顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

世界中で利用されている何千万台という様々なソニー製品・アプリ・サービスから来る一日何億以上のビッグデータを活用し、それを新たな顧客価値に変えていく非常に重要な業務です。 また、デバイスやアプリとの連携が多いのも特徴で、クラウド側だけではなく、エッジとクラウドの連携も求められる、難易度の高い業務となっています。 また、最近では生成AIの発展もあり、データ・AI・生成AIと、クラウド・エッジを組み合わせた形での継続的な新しい技術の習得も必要な領域です。 組織文化としては、技術的に強い興味を持っているエンジニアが多く、最新技術の情報共有は勿論のこと、最新技術を用いたプロトタイプの作成や、実際の設計にいち早く適用する、といった活動も活発に行われています。 テレワーク・出社も比較的自由に選ぶことが出来、自由度の高い職場です。 我々の目指すところは、ソフトだけでもハードだけでも実現できない、ソフトとハード、それぞれの技術を高いレベルで組み合わせて初めて実現できる最高の顧客体験の提供です! 豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、ソニーの新しい顧客体験をぜひ一緒に創っていきましょう! 想定ポジション 担当者もしくはリーダーの役割を担って頂きます。(希望・スキルに応じて相談) 業務内容 ●組織としての担当業務 私たちの組織では、様々なソニー製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)のログデータを収集しています。これらのログを用いて新しい価値を提案し、実現していく業務です。例えば、パーソナライズした顧客体験を提供したり、新たな外部データを導入し、それと組み合わせることで新たな価値を提供する、といったことを行っています。 全世界の様々なソニー製品・アプリ・サービスからのビッグデータを中心として様々なデータを活用し、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう! ●担当予定の業務 ・ソニー製品・アプリ・サービスにおけるデータ・AI/ML・LLM(生成AI)を用いた新規価値提案と設計・実装業務(既に提案済みのものも含む) ・MLOps/LLMOpsを円滑にまわすための仕組み作り ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

●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

部の紹介、概要: 野村グループは、グローバル金融サービス・グループとして、世界約30の国や地域にネットワークを有しています。 日本のインフォメーション・テクノロジー部門は、25以上の国籍のメンバーが在籍する多様な環境であり、日本のリテール・ウェルスマネジメントビジネス、グローバルホールセール(グローバルマーケッツとインベストメントバンキング)において、テクニカルサポート、アプリケーション開発、システム変更などの業務に従事しています。 野村グループは、充実した福利厚生、トレーニングやスキルアップの機会を提供し、ダイバーシティー、エクイティとインクルージョンの推進、従業員の健康とウェルビーイングを重視しています。 野村ホールディングスIT戦略部は、野村グループ全体で効率的なIT業務オペレーションを実現し、ITのグループ運営を確立するための活動を行っています。 また、野村グループ全般のビジネスを更にスケールアップするために、生成AI等の技術を起点としたデジタル化を促進し、人+AIによる新しいオペレーションモデルを企画・提案・推進します。 担当業務、責務: 野村ホールディングスのIT戦略部デジタル企画推進課では、生成AIの利活用を推進するAI CoE(Center of Excellence)、Technology Initiative Group、及びData Science Initiativeなど、先進的なテクノロジーを利活用し、ビジネス部門とのパートナーシップを通じて、様々なAI/DXサービスをビジネス部門と共同開発しています。 本ポジションでは、IT戦略部デジタル企画推進課の一員として、生成AIやテクノロジーを活用したアプリケーションやサービスのPOC、開発などを推進する人材を募集します。

【ミッション】ソブリンクラウド環境において、生成AI/LLMを活用したAIアプリケーションを安全・効率的・継続的に開発、導入、運用するためのAIプラットフォームを設計・開発・運用します。 AIエージェント、ワークフロー自動化、モデル評価、データ連携、認証認可、監視、CI/CD、LLMOps/MLOpsなどの共通基盤を整備し、社内外の開発者や事業部門がAIソリューションを再現性高く構築できる環境を提供します。 また、個社・個別業務への導入支援を通じて得られた要件をプラットフォーム機能に還元し、AI活用の高度化とスケールを実現します。 【主な業務】・生成AI/LLMアプリケーション開発・導入 ・顧客・事業部門ごとの要件に応じた技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援 ・個社対応で得られた要件や成功パターンを、共通コンポーネントとしてプラットフォームへ還元 ・必要に応じた共通基盤、API、SDK、テンプレート、管理機能の設計・開発 【具体的な業務】・ソブリンクラウド上での生成AI/LLM活用に向けた、AIプラットフォームの設計・開発・運用 ・AIエージェント、ワークフロー自動化、外部システム連携など、生成AIアプリケーション開発に必要な共通機能の設計・開発 モデル、AIアプリケーション、データパイプラインのデプロイ、監視、ログ管理、CI/CD、運用自動化を包括するLLMOps/MLOps/DevOps基盤の整備 ・個社・個別業務へのAI導入における技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援、および得られた要件の共通基盤・テンプレートへの還元 ・社内外の開発者・事業部門によるAIソリューションの効率的な開発・導入に向けた、API、SDK、ドキュメント、サンプル実装、開発ガイドラインの整備

当社が提供する各サービスの生産性向上ツールとして、AI・機械学習を活用した機能開発を担当していただきます。AWSのマネージドサービスやサーバーレスアーキテクチャを活用し、Pythonを用いた開発を行います。 特に、以下の領域でのAI技術の活用を進めています。 ①音声解析:音声データのテキスト化、自然言語処理を用いた解析(例:AWS Transcribe、Whisper など) ②OCR(光学文字認識):紙やPDFなどのドキュメントデータをデジタル化し、業務プロセスを効率化(例:AWS Textract、Tesseract 、GoogleGemini など) 生成AI:業務支援のための大規模言語モデル(LLM)の活用、プロンプト設計やファインチューニング(例:Amazon Bedrock、OpenAI API など) データパイプライン構築:AIモデルの学習データ収集・前処理・モデルデプロイの自動化(例:AWS SageMaker、Kinesis、Lambda など) AI推論APIの開発:各種AIモデルのAPI化・運用(FastAPI、Flask などを活用) パフォーマンス改善・精度向上:AIモデルの最適化、推論速度向上、モデル選定 AWSを活用したクラウドネイティブなAI開発に興味があり、技術的な課題解決を楽しめる方を募集しています。

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

freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発（メインミッション） ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識（OCR）、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python（マイクロサービス・開発環境）、Ruby on Rails, Go（アプリケーション） 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

●業務の概要 ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。 アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします ①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。 https://nowcast.co.jp/news/20250205/ ・DataLens店舗開発 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・DataLensオフィス営業 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ②機関投資家・パブリックセクター向けの指数開発/分析・生成AI活用ソリューション POSデータやクレジットカードデータ等を用い、機関投資家向けの個別銘柄の売上動向指数、パブリックセクター向けの民間統計の開発のほか、生成AIの活用やデータ分析に関する官公庁の調査分析事業にてデータ分析のスペシャリストとして参画いただきます。 また、地方自治体向けのオルタナティブデータを活用した経済動向の把握、観光・消費分析などを主導いただきます。 ③金融機関向け法人与信DXソリューション 金融機関の「法人与信業務」を高度化するプロジェクトです。 既存システムで分断された情報を法人番号をキーに統合し、3rdパーティデータと組み合わせることで「限度額引き上げサジェスト」等の能動的な途上与信を実現するデータ基盤・アルゴリズムを構築します。 【具体的な業務内容】 ・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援 ・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装 ・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進 ・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供 ●社員インタビュー ・「DataLens店舗開発」が特許を取得 ──AIで店舗出店の常識を変える挑戦の裏側 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto ●事例 ・DataLens店舗開発 ナウキャストの「DataLens店舗開発」、RIZAPがコンビニジム「chocoZAP」などの出店加速に向けて導入 https://nowcast.co.jp/news/20260410/ ゴーゴーカレーグループ、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、AIによる物件情報の自動取り込み機能で物件選定の作業効率を約3割向上 https://nowcast.co.jp/news/20251211/ ファーストキッチン、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、「ウェンディーズ・ファーストキッチン」の新規出店戦略に活用 https://nowcast.co.jp/news/20251029/ ・DataLensオフィス営業 総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2

●業務の概要 ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。 アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします ①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。 https://nowcast.co.jp/news/20250205/ ・DataLens店舗開発 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・DataLensオフィス営業 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ②機関投資家・パブリックセクター向けの指数開発/分析・生成AI活用ソリューション POSデータやクレジットカードデータ等を用い、機関投資家向けの個別銘柄の売上動向指数、パブリックセクター向けの民間統計の開発のほか、生成AIの活用やデータ分析に関する官公庁の調査分析事業にてデータ分析のスペシャリストとして参画いただきます。 また、地方自治体向けのオルタナティブデータを活用した経済動向の把握、観光・消費分析などを主導いただきます。 ③金融機関向け法人与信DXソリューション 金融機関の「法人与信業務」を高度化するプロジェクトです。 既存システムで分断された情報を法人番号をキーに統合し、3rdパーティデータと組み合わせることで「限度額引き上げサジェスト」等の能動的な途上与信を実現するデータ基盤・アルゴリズムを構築します。 【具体的な業務内容】 ・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援 ・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装 ・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進 ・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供 ●社員インタビュー ・「DataLens店舗開発」が特許を取得 ──AIで店舗出店の常識を変える挑戦の裏側 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto ●事例 ・DataLens店舗開発 ナウキャストの「DataLens店舗開発」、RIZAPがコンビニジム「chocoZAP」などの出店加速に向けて導入 https://nowcast.co.jp/news/20260410/ ゴーゴーカレーグループ、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、AIによる物件情報の自動取り込み機能で物件選定の作業効率を約3割向上 https://nowcast.co.jp/news/20251211/ ファーストキッチン、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、「ウェンディーズ・ファーストキッチン」の新規出店戦略に活用 https://nowcast.co.jp/news/20251029/ ・DataLensオフィス営業 総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2

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

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業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、大規模言語モデル(視覚言語モデルを含む)の研究開発を推進し、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、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、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 高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究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、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、業務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。 ・大規模言語モデル(LLM)の開発・改善・研究 　-モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装 　-継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上 　-長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討 　-日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立 ・評価・ベンチマーク設計 　-日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用 　-オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知 　-ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策 ・開発基盤・データ基盤の整備 　-学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築 　-データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用 　-コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備 ・プロダクト/ソリューションへの接続 　-PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定 　-エンジニアと連携した商用実装(API化、周辺機能、運用設計)、クライアント環境での導入支援(オンプレミス含む) 　-業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善 　-再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　-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 　-メンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　-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

機械学習領域の技術方針・技術判断 ・事業課題・プロダクト要件を踏まえた機械学習の活用方針の検討 ・機械学習を使用する/使用しない判断を含む技術的な実現方法の選定 ・モデル・アルゴリズム・特徴量等の選定と技術的な妥当性の検証 ・複数の機械学習テーマを見据えた技術方針・開発優先順位の検討 ・精度、開発工数、運用負荷、保守性、コストを考慮した技術的な意思決定 大規模LLMとの連携・活用に向けた技術設計・開発 ・業務要件やユースケースに応じた大規模MLMの選定・評価および技術的な活用方針の策定 ・大規模LLMとのAPI連携や既存システムへの組み込みを見据えたアーキテクチャの設計・実装 ・Pythonを用いたモデル連携機能の開発および推論処理・データ連携の最適化 ・出力精度・応答速度・コストなどの評価指標の設計および検証結果に基づく継続的な改善 ・大規模LLMのプロダクション環境への導入・運用における技術的課題の解決や難易度の高い開発テーマのリード システム設計・MLOpsの推進 ・機械学習モデルをプロダクトに組み込むためのAPI・バッチ処理・推論基盤の設計 ・データ処理・学習・推論パイプラインの設計・構築 ・モデルの本番環境への導入、監視、運用改善 ・精度低下やデータ変化を踏まえた再学習・改善プロセスの設計 ・再現性、可観測性、保守性、運用コストを考慮したMLシステムの改善 開発品質・技術基盤の整備 ・モデル・コード・実験結果・評価設計に関する技術レビュー ・モデルの評価方法や開発手順の標準化 ・技術的負債や運用課題の可視化、改善方針の策定 ・実験管理、CI/CD、モデル監視等を含む開発・運用環境の改善 ・機械学習領域における技術知見のドキュメント化・共有 関係部門との連携・技術支援 ・PdMや事業側と連携した課題整理、技術的な実現可能性の検討 ・アプリケーションエンジニア等との連携によるプロダクトへの機械学習機能の実装 ・AIデータ品質担当との連携による学習・評価データの品質向上 ・開発メンバーへの技術レビューや設計・実装面での支援 ・技術選定の理由、評価結果、リスク等の関係者への説明 ※人員管理や組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションでは機械学習領域の技術的な意思決定と開発・運用品質を中心に担っていただきます。 課題や事業上の優先順位はPdM等と連携し、AIデータ品質担当とはデータ品質に関する役割を分担します。

●業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーションの設計〜開発〜運用までを担当します。 ●<主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 ●プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発　 ●技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

まずご一緒すること 具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。 1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用 ● マルチLLM(OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等) や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発 ● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント(Agentic Workflow)の構築・評価 ● Vector DB や RAG(検索拡張生成) パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化 2. コンピュータビジョン(CV)・機械学習モデルの最適化&開発 ● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル(CNN / Swin Transformer / YOLO等)の開発・精度向上および推論高速化 ● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化(能動学習/BaaL等)の仕組み化 ● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定(scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで)と精度検証 3. MLOps基盤構築・API化・本番運用(PoCからプロダクト化へ) ● FastAPI や Docker、各種クラウド(AWS / Azure / GCP)を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築 ● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD(GitHub Actions等) による継続的学習(Continuous Training)環境の自動化 ● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ(レガシーからの移植やコード変換支援)の推進 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと Almondoではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。 ・AIソリューション企画〜提案メニューの作成〜実提案 ・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション ・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 ・事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 ・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

【職務概要】 SEQSENSEは、AIを搭載した自律移動型警備ロボットの開発を通じて、警備業界の人手不足や業務効率化といった社会課題の解決に取り組むロボティクス企業です。 近年急速に進化する生成AIやVision Language Model(VLM)の技術を活用し、ロボットによる高度な状況認識や自律判断を実現することで、次世代の警備サービスの創造を目指しています。 本ポジションでは、AI・VLMを活用した新機能開発の責任者として、技術戦略の策定からアーキテクチャ設計、開発チームのリードまで幅広く担っていただきます。 【具体的には】 ・警備ロボサービスにおける、AI・VLMを活用した新機能の開発統括 ・アプリケーション全体の方向性決定 ・ユーザーニーズ・市場動向を踏まえた機能ロードマップの策定 ・プロダクトオーナーおよびステークホルダーとの要件合意 ・アーキテクチャの統括 ・クラウド(AWS/GCP)とエッジデバイスを組み合わせたシステム設計 ・スケーラビリティ、セキュリティ、可用性を考慮したインフラ設計 ・VLMを活用したリアルタイム映像解析基盤の設計・レビュー ・開発チームのリード ・エンジニアへの技術方針の展開・レビュー ・外部ベンダー・研究機関との連携マネジメント

クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。 現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 ●案件事例 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ●入社配属部署(AIビジネス部) AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。 機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。 現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。 管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。 変更の範囲:会社が指定した場所

クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。 現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 ●案件事例 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ●入社配属部署(AIビジネス部) AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。 機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。 現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。 管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。