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株式会社 Photosynth (フォトシンス)

国内シェアトップクラスのスマートロック「Akerun」を用いた「Akerun入退室管理システム」を開発し、サービス提供しております。 新機能開発や既存機能の改修を中心として、設計・開発・運用の SaaS プロダクト開発に必要な開発フェーズ全てに携わっていただきます。 業務を行う中ではアプリ開発における「何を作るか(PdM)」と「どう進めるか(PjM)」の両面を統括します。 具体的には、 ▼ロードマップの策定と優先順位付け ビジネスサイドからの要望を、解約率低下や顧客満足度向上といったSaaSの重要KPIに基づき厳格にスクリーニング。 エンジニアが迷わず開発に集中できるバックログを構築します。 ▼仕様策定・要件定義 デザイナーやエンジニアと密にアライメントを取り、手戻りのない要件定義書やワイヤーフレームを作成。 プロトタイピングを通じた迅速な仮説検証を行ないます。 ▼データ活用・UX改善の主導 既存のバックエンドログと、新たに設計するアプリの行動ログ・BLE(Bluetooth)テレメトリーデータを掛け合わせ データドリブンな改善施策を企画・推進します。 ●技術スタック ▼Android ・開発言語:Kotlin、Java ・フレームワーク:RxJava、RxAndroid、Dagger Hilt ・ライブラリ:AndroidX、Retrofit ・アーキテクチャ:Clean Architecture、MVVM(一部Jetpack Compose) ・開発環境:Android Studio ▼iOS ・開発言語:Swift、Objective-C ・フレームワーク:SwiftUI、UIKit、XCTest、CoreBluetooth、WidgetKit ・アーキテクチャ:Clean Architecture、MVVM ・開発環境:Xcode ▼Flutter ・開発言語:Dart ・ライブラリ:Provider、RiverPod ・アーキテクチャ:MVVM ・開発環境:Visual Studio Code ▼共通ツール Google Workspace、Slack、JIRA、GitHub、Bitrise、Figma ●プロダクトについて 【Akerun入退室管理システム】 世界初の「後付け型」スマートロックとして7つの特許を保有・出願するAkerun。 クラウド連携による継続的なアップグレードで、強固なセキュリティと業務効率化を実現しています。 ・累計導入社数7,000社突破(2022年5月時点/日本マーケティングリサーチ機構調べ) ・オフィス、ジム、小売店、大学、工場など幅広い業種で導入 ・手厚いサポート体制や、受付・勤怠管理まで対応するオフィス向けソリューションとして高評価 ・AI時代のSaaSでも、ハードのあるセキュリティ商材のため圧倒的に低い解約率・収益率が強み

エムスリー株式会社

●担当事業・プロダクト 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をミッションに、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。 ●主な技術スタック ・サーバーサイド: Kotlin / Go / Ruby / Scala / Java / Spring Boot / Ruby on Rails ・フロントエンド: TypeScript / Dart / React / Vue / Next.js / Nuxt / Flutter ・インフラ: AWS / GCP / CDK / Terraform / Ansible ・モニタリング: DataDog / Sentry ・その他: Slack / GitLab / GitHub / JIRA / Confluence ●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。 ●働き方 エンジニアはリモート中心の業務です。月2回の出社タイミングにて、チーム内で負債解消デーやGameDay、勉強会、開発定例を組むなどしてハイブリッドな働き方を実現しています。 <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

株式会社SUBARU

・内製ソフトウェア開発におけるCI/CDシステムやテスト自動化などによる開発速度向上・品質向上を、部署横断的に働きかけていく推進活動 ・CI/CD・テスト自動化プラットフォームの設計や利用するツール群の選定 ・オンプレミスやクラウドのインフラ上でのCI/CD・テスト自動化プラットフォーム構築 <具体的には> ①内製ソフトウェアを対象とした、CI/CDシステムとテスト自動化を活用した開発速度向上と品質向上を、様々な部署を横断し、開発プロセスを根付かせる推進活動を行う。 ②ソフトウェア構成管理ツール(Git)を活用した、CI/CDシステムの構築。 ※:GitのCI/CDの機能を使った、CI/CDシステムの構築。 ③オンプレミスとクラウドのテスト自動化プラットフォームの構築。 ※:オンプレミスとクラウドの両方を活用した、テスト自動化環境のプラットフォーム設計と構築。 ④CI/CD・テスト自動化プラットフォームで利用するツール群の選定 ※:オープンソースソフトウェアや有償ツールなどのCI/CDやテスト自動化プラットフォームを構築する上で必要なツール群を選定する。 <使用言語/環境/ツール/資格等> ・開発言語:C/C++ ・モデル開発ツール:MATLAB, Simulink ・リポジトリ管理ツール:GitLab , GitHub ・OS:Linux、Windows ・コンテナ:Docker、Kubernetes ・クラウドサービス:AWS ●取り扱っていただくプロダクト/技術 ステレオカメラを中心としたADASシステム(アイサイトと呼ばれる運転支援システム)や車両制御システム。 ADASシステムは、SUBARUの総合安全の内、予防安全を実現するシステムです。自動ブレーキ機能や全車速追従コントロール、自動操舵などといった運転支援機能を実現しています。 車両制御システムは、SUBARUの総合安全の内、走行安全を実現するシステムの1つです。 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

株式会社SUBARU

車載プラットフォームから取得したカメラ映像に深層学習を適用し、物体検出・追跡や自車の走行経路予測を行う先行開発を担当します。 組込み向けGPUマシンを中核に、CAN・(車載)Ethernet・カメラI/Fの入出力制御と表示出力(HDMI)を含むソフトウェア設計、計測データや画像/動画を保存・検索するDB設計、走行データのクラウド送信とAI学習向けの前処理・加工ワークフロー設計までを一貫して担います。 走行試験と性能評価で得た知見をもとに、要件定義から試作・検証・改善を社内でゼロから素早く回し、必要な仕組みを自ら考案して形にしていく業務です。 <具体的には> ADAS検証車両に搭載する機器の選定から、実際に搭載して走行できる環境構築までを担当し、以下の業務を複数担当します。 ・車両内で利用する各種センサーや計測器のセットアップ・相互接続 (例:地図情報利用のためにJetsonとLocatorをEthernetで接続) ・車両内で動作するソフトウェアの開発 (AI推論のためのSocket通信、GPUでの推論結果をCPUで演算し情報変換、CAN通信による車両制御) ・ソフトウェア管理用のWebUI・WebAPI開発 ・DBへの動作結果保存および検証結果確認 【使用するツール】 ・開発言語:Python, C, C++, JavaScript, HTML ・Web技術:React, Drogon ・OS/インフラ:LINUX (Shell script, rootファイルシステム) ・画像処理/AI最適化:OpenCV, CUDA, TensorRT ・データベース:PostgreSQL, SQLite, Redis (NoSQL) ・バージョン管理:Git, GitHub, SVN 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

株式会社SUBARU

機械学習技術を用いて自動運転に必要なアルゴリズムの研究・開発を行います。 文献調査やアルゴリズム考案から、実環境での有効性の実証まで行うことで新技術を創出します。 【主要な開発テーマ】 ・Depth Estimation ・Opticalflow Estimation ・Motion Prediction ・Scene Recognition ・Multitask Learning ・Unsupervised Learning ・Reinforcement Learning ・Generative Adversarial Network 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・C言語/C++/Python ・Tensorflow(Keras)、PyTorchなどのDNNフレームワーク 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

株式会社SUBARU

車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支える MLOps 基盤の構築・運用 をお任せいたします。 <具体的には> 膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、ML エンジニア/MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。 【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】 ・クラウド/オンプレミス上における学習・評価パイプライン(MLOps)の設計・構築および保守・運用 ・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行 ・データセットのキュレーション(バランス設計、データリーク防止、品質管理)およびデータセット生成パイプラインの構築 ・データやモデル評価指標を統合的に可視化する BI ツール環境の設計・構築 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・開発言語/データ操作言語:Python、SQL ・クラウド:GCP、AWS ・OS:Linux、Windows ・深層学習フレームワーク:TensorFlow(Keras)、PyTorch ・実験管理/設定/可視化:MLflow、Hydra、TensorBoard ・MLプラットフォーム/パイプライン:Vertex AI、SageMaker ・CI/CD:GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline ・データETL/分散処理:Dataflow、EMR(Spark/Hadoop) ・データ分析:BigQuery、Amazon Redshift ・BIツール:Looker Studio、Amazon QuickSight ・オーケストレーション:Apache Airflow、Amazon MWAA ・コンテナ:Docker ・その他:GitLab、Confluence、Jira、Teams 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

株式会社レオパレス21

【具体的な業務内容】 人事システムのサーバ等運用管理 人事部のシステム支援 組織変更に伴うシステム関連業務 ActiveDirectory・GPOの運用管理 担当業務のサーバ運用管理 上記を行う上での企画や提案業務 【配属先情報】 情報システム部インフラ・セキュリティ管理グループ ITセキュリティ運用課 昨期インフラグループだったグループの名称が4月からがインフラ・セキュリティ管理グループとなり、会社としてセキュリティ分野に力を入れています。 変更の範囲:会社の定める業務

株式会社ウィルズ

IR×IT領域の中核プロダクトの"開発全体"を支える基盤設計を担うエンジニア [このポジションのインタビュー記事はこちらから!](https://www.wills-net.co.jp/recruit/interview/4) これまでのご経験に応じて業務をお任せします。 現在、IR-naviではJavaベースの旧システムから Python 3.13 / Django / PostgreSQL へのフルリニューアルを進行中です。 ●主な業務例 ・要件定義・基本設計・詳細設計など上流工程の主導 ・IR-navi Python 版(ir-navi-v2)の機能開発・機能拡張・バグ修正 ・旧システム(Java 版)から Python / Django への移行設計・実装 ・Django ORM を使ったデータモデル設計・クエリ最適化 ・Celery を活用した非同期タスク(レポート生成・メール配信等)の設計 ・コードレビュー・技術的意思決定・アーキテクチャ改善提案 ・5名程度のチームメンバーのタスク管理・育成・評価支援 ・Azure インフラと連携したデプロイパイプライン整備 ・非機能要件(パフォーマンス・セキュリティ・可用性)の担保 ※ご志向や適性に応じて、将来的にエンジニアリングマネージャーやプリンシパルエンジニアへステップアップしていただくことも可能です。 ●技術スタック例 ・言語(メイン):Python 3.13 ・フレームワーク:Django ・非同期処理:Celery / Redis ・DB(新):PostgreSQL(Azure Database for PostgreSQL) ・DB(旧):PostgreSQL(レガシー DB、踏み台サーバ経由) ・フロントエンド:Node.js v22 / pnpm / TypeScript ・インフラ:Azure ・コンテナ:Docker / Docker Compose ・ツール:uv(パッケージ管理)、just(タスクランナー)、Ruff(Lint/Format ・バージョン管理:GitHub(Wills-INC/ir-navi-v2) ●キャリアパス例 ・入社～1年:チーム・プロダクトへのオンボーディング、担当領域の設計リード ・1～3年:テックリード / アーキテクトとしてレガシー移行・Docker化を主導 ・3年目以降:エンジニアリングマネージャー(EM)またはプリンシパルエンジニアへ ●システム部の取り組み 当社の技術情報を外部へ発信するため、技術ブログの公開を準備中です。現在はその前段階として、社内の技術やノウハウを蓄積し、新入社員の入社時や他の人の業務を代理で行う際などに役立てています。 また、出社とリモートを組み合わせたハイブリットワークでメリハリをつけた働き方をしています。 ※他、入社前に開発マシンの希望スペックをお聞きして、ご希望をすり合わせたPCをご準備しています。

株式会社ROBOT PAYMENT

●全社のプロダクト戦略策定・推進 ●フィナンシャルクラウド事業を中心とした複数プロダクトのポートフォリオ管理 ●プロダクトマネジメント組織のマネジメント・育成 【業務内容詳細】 (1)プロダクト戦略の立案・実行 └全社プロダクトのポートフォリオ設計(既存プロダクト・新規プロダクト含む) └投資アロケーションおよび予算管理 └プロダクトロードマップの策定と進捗管理 (2) KPI/顧客価値指標の最大化 └LTV向上施策の立案・実行 └顧客満足度向上および継続利用率向上のための施策実施・改善 └プロダクト品質とユーザー体験の向上に向けた戦略策定 ●期待する具体的な成果 ・全社のプロダクト戦略を再定義し、ロードマップを策定する ・組織体制の課題を洗い出し、PMの増員や教育計画を策定 ・LTVやNPSなど主要指標を一定期間(四半期など)で継続的にモニタリングし、前年比より向上 ・必要なリソース(予算・人材)を確保し、段階的に組織体制を整備 ・現場レベルの実行力を高めるPDCAサイクルやツール整備 ・経営目標である売上拡大・顧客継続率向上に直結するプロダクト戦略を実行 ・全社的な事業ポートフォリオの最適化に貢献 ・就任後3か月以内に戦略および組織体制の問題点を洗い出し、アクションプランを策定 ・就任後6か月以内に主要プロダクトのKPIを設定し、実行プランを浸透させる ●開発環境など ・開発言語:C# / PHP / JavaScript / Python / Powershell / Shell ・ミドルウェア:MySQL / Apache / SQL Server / IIS / Redis ・フレームワーク:Codeigniter / .NET 6 / .NET Framework / ASP.NET MVC ・バージョン管理:GitHub ・CI/CD:Jenkins / CodePipeline / CodeBuild / CodeDeploy ・コミュニケーション:Slack / Notion / Confluence ・タスク管理:Backlog / Toggl / Redmine ・監視:Newrelic / Pagerduty / Mackerel / Cloudwatch / Trend Micro CloudOne ・構成管理:Terraform / Ansible / SAM / Cloudformation ・インフラ:AWS / RDS / Elasticache / FSx / ALB / S3 / WAF / Cloudwatch / EC2 - Windows/Amazon Linux 2 / DirectConnect ・その他:Docker Compose / デュアルディスプレイ / Mac・Windows選択可 / 好みのエディタ・IDE選択

株式会社エル・ティー・エス（LTS）

【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

株式会社メドレー

エンジニアリーダーとして、プロジェクトに対して品質と開発スケジュール面で責任を担っていただきます。開発初期からリスクや想定外のトラブルを想像し、その影響を最小化するために、スコープの調整やリリースタイミングの判断を的確に行っていただくことに加え、チームメンバーのナレッジ共有や情報発信を促進し、自律的かつスケーラブルに成長し続けられる組織づくりも推進していただきます。 具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ●プロジェクトマネジメント スコープやリリースの調整を行い、開発におけるリスクの早期発見と最小化のための施策立案・実行 ●技術意思決定と品質担保 ・PdMと連携した開発見積もり、技術選定、および開発全般における意思決定 ・設計・コードレビューを通じたプロダクト品質の担保 ●チームビルディングと組織成長 ナレッジ共有や学習内容の積極的な発信を促進し 、メンバーとの1on1を通して一人ひとりの志向に合わせたキャリア構築を支援するなど、教え合う文化を醸成し、チーム全体のパフォーマンス向上を推進 <プロダクトの技術スタック> ・開発言語:PHP, TypeScript, JavaScript ・フレームワーク:Laravel, React, Inertia.js ・データベース:MySQL, Redis ・品質管理ツール:PHPStan, PHP CS Fixer, Rector, ESLint, Prettier, Stylelint ・インフラ監視:Mackerel ・エラー監視:Sentry, Kibana ・リポジトリ管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

ジャパニアス株式会社

創業以来黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! ご志向/ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください! ●取引業界 製造メーカー、通信キャリア、金融、流通、官公庁　等 ●開発環境 Java / Spring Boot / JavaScript / TypeScript / React / Next.js / PostgreSQL / AWS / Git / Jira / Backlog JUnit / Jenkins / GitHub / Slack ●プロジェクト例 ・システム要件定義・設計(上流)SE ・システム実装・テスト(下流)PG ※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します 公共・自治体向け「電子申請・ポータルサイト」の開発 金融・保険業界の「インターネットバンキング」刷新 製造・物流現場の「タブレット・スマホ向けアプリ」開発 バス・鉄道の「リアルタイム運行管理」システム開発 AIを活用した「需要予測・自動発注」システム開発 自治体基幹システム開発(標準化対応)　など ※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。

株式会社情報戦略テクノロジー

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)の「0次DX」を推進するリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。 単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。 【業務詳細】 技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針(ビジョン)を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。 モダン開発の推進: 生成AI(LLM等)の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。 チームマネジメント(技術面): コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。 顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。 若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。 【技術スタック・使用ツール】 言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など クラウド: AWS, Azure, GCP インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

株式会社情報戦略テクノロジー

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

BRANU株式会社

複数のデジタルツールで建設業界を支援してきた弊社が2019年から取り組んできた「建設 DX Platform」構想。 具体的にいうと、BtoBオンラインマッチングプラットフォームとCMSツールに、新たなSaaSツールを組み合わせることで「建設業がデジタルトランスフォーメーションに舵を切りやすくするための環境」を構築していこう!という取り組みです。 今回、入社していただく方に期待しているのは、以下の3点です。 ①経営層との調整、および経営戦略に紐づいた技術的な方向性の設計と推進 ②社内のエンジニアチームの技術的なマネジメントや制度設計 ③自社サービスのアーキテクチャの設計や構築、またはその運用 弊社のミッションは「スモールビジネスを前進させるブレークスルーカンパニー」。 ビジョンは「建設をテクノロジーでアップデートする」。 日本巨大産業のひとつである建設業界の変革は、他社で経験を積まれた方にとって、とても刺激的かつチャレンジングな仕事になるでしょう。 また社内のエンジニアの技術的なサポートも業務として発生します。 積極的にアウトプットをしながらチーム全体のスキルアップ変化を進められる方を募集します。 開発環境 フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド:Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース:MySQL, Redis iOS / Android:Dart, Flutter インフラ:Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール:GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント:Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視:Sentry, Redash デザインツール:Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です! https://branu.jp/news/page/230518/

株式会社 Laboro.AI

最先端のAI技術を、誰もが直感的に使える形へ。 私たちは、まだ世にない価値をデザインの力で社会に実装するUI/UXデザイナーを募集しています。 アカデミアで研究される最新の機械学習技術と、ビジネスの現場にあるリアルな課題。 その二つを繋ぎ、複雑なソリューションに「使いやすさ」という命を吹き込む、非常に難易度が高く、やりがいのあるポジションです。 各分野のトップランナーである機械学習・システム開発エンジニアやコンサルタントと共に、デザインの力で社会課題を解決しませんか? <業務内容> クライアントが抱える本質的な課題を解決する「カスタムAI」ソリューションのUI/UXデザイン全般をお任せします。 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネスとテクノロジー、そしてユーザー体験を繋ぐハブとしての役割を期待しています。 <具体的な業務内容> ・課題発見・要件定義: クライアントへのヒアリングやワークショップを通じて、ビジネス要件とユーザーニーズを深く理解し、解決すべきデザイン課題を定義します。 ・情報設計・プロトタイピング: 複雑なAIのロジックやデータを、ユーザーにとって価値ある体験として再構築するための情報設計、ワイヤーフレーム、プロトタイプの作成を行います。 ・UIデザイン: プロトタイプを元に、ユーザビリティと美しさを両立させたUIデザインを作成します。 デザインシステムの構築・運用にも携わっていただきます。 ・ユーザー検証: ユーザビリティテストなどを計画・実施し、仮説検証を繰り返しながらデザインの品質を高めます。 ・チーム連携: プロジェクトマネージャー、機械学習・システム開発エンジニア、コンサルタントなど、多様な専門性を持つメンバーと密に連携し、プロダクト開発を推進します。 <開発環境・使用ツール> デザインツール: Figma コミュニケーション: Slack, Google Workspace など プロジェクト管理:Backlog など 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 <カスタムAIソリューション事業とは?> 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ●オーダーメイドによるAI開発 ・アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ●企業のコア業務をAIで変革 ・画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 <裁量の大きさについて> 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ●技術者がお客様に対して直接提案をすること ●お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ●チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ●会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること <社内活動> エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ●技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ●最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) ・本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ●チームビルディング施策 ・“チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 プロダクトの急拡大に伴い、PROEVERのバックエンド基盤を「セキュリティを後付けにしない(Security by Design)」形で設計し直すフェーズに入ります。 専任のセキュリティ担当としてではなく、「セキュリティや高いパフォーマンスを、自身の設計責務としてシステム構造に組み込める」バックエンドエンジニアとして、自ら手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ※ すぐにすべてをお任せすることはありません。まずは現状を把握し、優先順位を決めて取り組んでいきます。 ・本番環境のボトルネック解消: パフォーマンス課題(ネットワーク、データベース、コンテナリソースなど)の調査と改善 ・セキュリティの現状可視化: 認証認可・データ保護まわりの現状整理と、横断観点の言語化 ・技術負債のロードマップ策定: コードベースに潜む技術課題の洗い出しと優先順位付け ・アーキテクチャの最適化: Azure / データベース構成の見直しと、必要に応じた選定変更 ・コア認証基盤の刷新: 堅牢かつ柔軟な認証認可基盤の設計と実装 ・技術組織のリード: 設計レビュー・ドキュメント整備・メンタリングを通じたチーム全体の設計力向上 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●仕事内容 ・次世代プロダクトの技術戦略の策定と実行 ・プロダクト全体アーキテクチャ設計、技術スタック選定 ・コードの品質と一貫性を保つためのコードレビューやペアプロの実施 ・技術的課題の発見/解決、パフォーマンス最適化 ・チームの技術的な底上げに向けたコーチング、メンタリング ・定常的に新しい技術やツールを評価し、プロダクトに取り入れるべきか判断 ●技術環境 ・OS: Windows Server, Linux ・フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui ・バックエンド:TypeScript / Python ・データベース:PostgreSQL / GraphQL ・インフラ:Azure / Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・バージョン管理:GitHub ・プロジェクト管理:PROEVER ・デザイン管理:Figma / Storybook ・コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 ・その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Keeper ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名) ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」

株式会社 Laboro.AI

PoCから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、PoC後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 具体的な業務内容 ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 ・システム開発エンジニアチームの組織拡大に必要な活動全般(部内への定期的な技術発信活動、メンバー育成活動など) 技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) 社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 ● 業務の変更範囲:なし

株式会社 Laboro.AI

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます） ＜具体的な業務内容＞ ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは？ 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow） ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...） ・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...） 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 業務の変更範囲:なし

株式会社 Laboro.AI

● 募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

株式会社 Laboro.AI

●募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

株式会社 Laboro.AI

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

株式会社 Laboro.AI

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

株式会社 Laboro.AI

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様) ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ●このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1.機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●キャリアパスについて 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長) 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。 ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 ● 業務の変更範囲:なし

株式会社kubell

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) dbtを用いたデータモデリングの実装 横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 戦略的示唆の抽出による意思決定支援 ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

株式会社kubell

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 -メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) -dbtを用いたデータモデリングの実装 -横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 -事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 -ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 -戦略的示唆の抽出による意思決定支援 -ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 -事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 -Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 -事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 -レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 -ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 -ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 -データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 -クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

株式会社Finatextホールディングス

本ポジションでは、金融システム開発における上流工程を担って頂きます。特に業務要件定義や基本設計を中心に推進していただきます。 【具体的な業務内容】 •業務要件定義・基本設計: プロダクト仕様を含むビジネス要件の整理、言語化を通じ、最適なシステム設計への落とし込みを実施 •サービス企画: システム開発が絡むサービスの企画立案から推進まで、関係各所との連携を図りながら推進 •ステークホルダー折衝: 社外パートナーや金融機関等との交渉・調整を行い、円滑なプロジェクト進行をサポート •プロジェクト支援: BA・上流SEとして、場合によりプロジェクトマネージャーやチームリーダーと協力しながらプロジェクト全体の品質と進捗管理に寄与

株式会社メドレー

「頭痛ーる」(iOS / Android / Web)のプロダクト成長に向けて、開発業務全般をリードしていただきます。 具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ・頭痛ーる(iOS / Android / Web)の機能開発・改善の推進、DAU/MAU・継続率・収益の向上への貢献 ・サブスクリプション・広告収益モデルを支える機能基盤の設計・実装 ・PdM・デザイナー・気象予報士など多職種と連携した仕様策定・技術判断 ・コードレビュー・技術共有を通じたエンジニアリング組織全体の品質・生産性向上 ・気圧×症状データの分析に基づく新機能(予測精度向上・行動変容促進など)の検討・設計 ・100万MAUを支えるインフラのコスト最適化・パフォーマンス改善 ・AIを活用したレガシーシステムのモダナイズ 業務の変更の範囲：会社の定める業務

株式会社カオナビ

カオナビ労務の成長を担うプロダクトマネージャーとして、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略の策定と実行 ●市場調査・競合分析によるプロダクト要件の定義 ●エンジニアやデザイナーとの連携によるプロダクト開発の推進 ●複数のプロダクトマネージャーと協力しながらの横断的な課題解決 ●ユーザーフィードバックの収集と分析、改善施策の立案 ●KPIの設定と進捗管理 ●ステークホルダーへの報告とコミュニケーション ●プロダクトのローンチ計画と実行管理 ●データ分析に基づくプロダクト改善の提案 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript フレームワーク:Echo, React 開発/運用環境:Docker, GoLand, Figma, GitHub, GitHub Copilot 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Mailgun 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch, Mackerel 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom, Miro