機械学習・データ活用 SlackのITエンジニア求人・転職情報

株式会社JDSC

JDSCは「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX(AIトランスフォーメーション)・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。 【担っていただきたい役割】 ●ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進 ●顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用 ●データパイプライン・データ基盤(DWH)の設計・開発・運用 ●MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用 ●隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 【主な業務内容】 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ●プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ●顧客の業務で使用される本番運用段階 ●単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。 【主な開発環境】 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence BIツール:Power BI, Tableau

株式会社ACES

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 当社のDXパートナーサービス事業のソフトウェアエンジニアとして、AIアルゴリズムを利用したシステム開発の要件定義から実装をお任せします。 様々な業界の企業にAIを導入するためのシステム開発を中心としながら、サービスを安定運用するための基盤システム整備まで幅広い開発をご担当いただきます。 当社は最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。 AI技術を活用したDXプロジェクトは生成AIの登場により多くの企業でニーズが高まっています。 属人化した業務をオーダーメイドAIの導入により改革する、社会的なインパクトの強いエンジニアリングを行うポジションです。 ※入社時点で機械学習やMLに関する知見や経験は不問です! 業務内容 ●DXプロジェクトにおける AIアルゴリズム導入のためのサーバーサイド開発およびインフラ設計・構築 ●利用シーンに合わせた データ管理基盤の設計・開発 ●AIアルゴリズムの高速化・最適化 に関する研究開発 ●システムの安定稼働を支える モニタリング・死活監視の仕組みの設計・運用 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

株式会社ACES

事業概要 当社は、「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」というビジョンを掲げ、アルゴリズムを用いて人の働き方に余白をつくることを目指す、東大松尾研究室発のAIベンチャーです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 2017年の創業から、「DXパートナーサービス」と「AIソフトウェアサービス」の2つの事業を軸に、「人とAIが協働する次世代のビジネスプロセス」の構築を実現しています。 DXパートナーサービス 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 DXパートナーサービスにおけるプロジェクトを推進するAIエンジニアのポジションです。 画像・映像・音声・自然言語などをマルチモーダルに掛け合わせ、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。 クライアント企業は金融や製造、モビリティなど多岐に渡り、業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。 業務内容 ●クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポート ●ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件 (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 言語:Python Deep Learningフレームワーク: PyTorch OS:Linux コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion

セーフィー株式会社

●主に担当する業務内容 画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発 プロダクト開発・運用 アルゴリズム・モデルの組み込み実装 プロトタイプの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。 肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。 (建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。 ⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術‧開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

セーフィー株式会社

●主に担当する業務内容 画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発 調査テーマの提案 アルゴリズム・モデルの調査・評価 アルゴリズム・モデルの改善・軽量化 PoCの実施 プロダクトの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。 肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。 (建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。 ⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術・開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

セーフィー株式会社

部署の業務内容 クラウドカメラの映像を利用した既存アプリケーションの改善や新規アプリケーションの開発を、営業・企画・デザインと共に考えて形にします。 より直観的で扱いやすい映像ビューアーのUXを追求し、カメラを数百台導入して頂いているクライアント向けにより効率的なカメラ・映像の検索UIを議論し実装します。 また、AIの解析データやセンサーデータといった映像以外のデータと連携した機能開発も進めていきます。 主に担当する業務内容 自社のクラウド録画サービス向けのモバイルアプリ開発を担うチームの、iOS開発チームメンバーとしてご活躍頂きます。 モバイルアプリ Safie Viewer for Mobile の新機能開発と保守・運用 AIによる映像解析やGPSを用いた機能、360°カメラ対応など タブレット向けレイアウトを含むUI/UXの開発 保守性、機能拡張容易性を目指したリファクタリングなど 技術・開発環境について 開発言語 Swift フレームワーク・ライブラリ UIKit, SwiftUI, Combine, Swift Concurrency CocoaPods, Swift Package Manager (SPM), SwiftLint mBaaS Firebase Messaging / Remote Config / Crashlytics / Analytics CI/CD/自動テスト GitHub Actions, Bitrise Autify for Mobile, Magic Pod コミュニケーション Slack, Gather, Google Meet, Backlog その他 GitHub, Figma, Notion 働く環境 ●開発環境/自己研鑽 PCのOS/スペック等については、弊社指定の中から柔軟に選んで頂くことが出来ます。 業務を通じての成長はもちろんの事、各種イベントへの参加サポートや書籍購入補助等もございます。 ●働き方 専門業務型裁量労働制、副業可、上長承認のもとリモート勤務など、柔軟な働き方ができます。 ●入社後のサポート リーダー/部長との定期的な1on1による、業務/キャリアプラン/その他パフォーマンスの維持向上にまつわる各種支援がございます。 ご入社日より5日間は入社研修を実施します。 同期入社の方々と共に、会社 部署 サービス理解を深めて頂き、配属後のスムーズな立ち上がりを支援致します。 配属後2ヶ月はマンツーマンでメンターがつき、業務に限らず新しい環境に慣れていただくための様々な相談を気軽にして頂けます。 (規定回数メンターとのランチ代も支給致します) 部署の今後の目標・現在の課題 ●現在の課題 「モバイルならでは」の強みを活かしたUX創出の不足 技術的負債の蓄積による開発効率の低下 採用している技術スタック・ライブラリの陳腐化 ●今後の目標 セーフィーモバイルプロダクトの新規機能開発 Safie Viewer for Mobile の UX&品質向上 アーキテクチャ刷新、リファクタリング推進 開発組織の目標 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用を行います。 カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。 様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。 この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。 このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。

株式会社サイバーエージェント

サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。 横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。 具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。 ●Dataformを中心としたデータパイプライン / CICD の整備 ●データ品質モニタリング、アラート、コスト最適化の実装 ●BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制 ●属人性を排除した行動ログ設計、データ仕様整備の仕組み化 ●上記に限らない、事業全体のデータ活用における課題発見と解決 なぜデータマネジメントなのか? データは「作って終わり」ではなく、長く・広く使われ続ける資産です。 WINTICKETではユーザーのアプリ内行動、売上、広告、キャンペーンなど多様なデータが日々生まれています。 これらのデータを分析・活用するためには、利用者が迷わず使えるデータ分析基盤の継続的な改善が必要不可欠です。データマネジメントは単なるETL開発ではなく、プロダクトと組織全体の意思決定インフラを育てていく重要な役割です。 また、現在見えている具体的な課題としては以下のようなものがあります。 ・品質の高い行動ログデータの設計・管理 ・生成AI活用を前提としたデータマート開発やメタデータ拡充ルールの策定 ・新規事業のデータモデリングに必要なドメイン知識とリソース不足 上記の課題以外にも様々な課題がありますが、将来に遭遇しうるデータに纏わる課題を先回りして見つけ出し、一緒に解決できるメンバーを求めています。 このプロジェクトで経験できること ・GCPを使ったデータ基盤の整備 ・データアーキテクチャの設計・実装 ・ETL開発、BI/レポーティング環境の整理 主な利用技術 新規に開発する際には技術選定からリードしていただくことを期待していますが、現状多く使われている技術をご紹介します。 ・言語:SQL, Python, JavaScript ・インフラ:Google Cloud, Terraform ・CICD:GitHub Actions ・モニタリング:Grafana, Dataplex ・ツール:GitHub, Slack, Notion ・DWH: BigQuery ・レポート:Tableau , Google Sheets ・AI:Cursor, Claude Code

アジアクエスト株式会社

弊社は現在、データウェアハウス(DWH)を活用した最先端のデータソリューションに注力しており、その戦略の中核を担うデータエンジニアを募集します。 DWHを中心としたデータ基盤の設計・構築から、データ活用、さらには高度な分析基盤の構築までを幅広く手掛け、お客様のビジネス課題解決とデジタルトランスフォーメーション(DX)を強力に推進していただきます。 【具体的な仕事内容】 ・顧客の課題ヒアリングからのソリューション提案、顧客との要件定義 ・データウェアハウス/データレイクの設計・構築・運用・改善 ・BIツールや分析基盤の導入・運用支援、データ可視化 ・データ活用のためのルール整備とセキュリティ強化 【使用技術(例)】 ・クラウドプラットフォーム: AWS (S3, Kinesis, SQS等), Azure (Blob Storage, Event Hubs等), GCP (Cloud Storage, Pub/Sub等) ・データベース: PostgreSQL, MySQL, DynamoDB ・データウェアハウス: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks ・データ処理基盤: Python, SQL, Java ・ETL/ELT サービス: TROCCO, Fivetran, Talend, dbt, AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow ・BIツール/データアプリケーション: Tableau, Power BI, AWS QuickSight, Looker, Streamlit ・その他: Git, Docker, Terraform メインとなる顧客業界は小売・流通業界となりますが、お客様の課題解決のため、その他の業界のプロジェクトにも積極的に取り組んでいます。 特定の業界経験や深い知識は入社時点では必須ではありませんが、プロジェクトを通じて様々な業界のドメイン知識を習得し、顧客業務への理解を深めていただくことを期待しています。 データエンジニアとして幅広いフィールドで活躍したいという意欲のある方を歓迎します。 顧客課題の解決やプロジェクトの成功を最優先にITプロフェッショナルとして、自身のスキルセットを柔軟に変容させながら、データ技術の進化と共に、自らも成長し続ける意欲のある方をお待ちしています。 ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

ALH株式会社

上級開発エンジニアとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど、幅広い業界のプロジェクトにおいて、要件定義からリリース、運用保守までの全工程を技術主導していただきます。 特に現在は、生成AI(LLM)の導入やRAG(検索拡張生成)を用いた精度向上など、最新技術を実際のビジネス現場に実装するプロジェクトが加速しており、これらの技術選定やプロトタイプ開発も積極的にお任せします。 ■具体的な仕事内容 ・要件定義～設計、実装、テスト、リリースまでの一貫したリード。 ・生成AI等を活用したシステム設計・開発および最新技術の評価・検証。 ・自社社員を中心としたチームのマネジメントおよび後進育成。 ・顧客とのリレーション構築および技術的な提案活動。 ■顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 プロジェクト事例 ・生成AI(LLM)を活用した顧客対応自動化システムの設計・開発 大規模言語モデルを導入し、RAG(検索拡張生成)等の手法を用いて回答精度を向上させ、商用環境へ適用。 ・数千万ユーザー規模の通信サービスにおけるデータ活用基盤の構築 膨大な利用ログやテキストデータを整理・解析し、サービスの利便性向上や業務効率化を実現。 ・マルチクラウド環境(AWS/Azure/GCP)でのSaaSプラットフォーム開発 モダンな技術スタック(TypeScript, Go, React等)を用い、要件定義からリリースまで一貫して推進。 ・大規模基幹システムのマイグレーションおよびクラウド化 既存の複雑なシステムを最新のアーキテクチャへ移行し、ビジネスの機動力向上を支援。 よく使われる開発言語、フレームワーク、サービス ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems (ローコード), Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール 配属部署について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 選考内でご意向を鑑み、適切な部署へと配属させていただきます。 役割・ミッション ・要件定義からリリース、運用保守まで一貫した開発工程を推進します。 ・大規模・直取引案件をリードすると共に、顧客のビジネス課題に踏み込んだ提案活動や「次代に通用するチームビルド」をお任せします。 ・生成AIやLLM等の先端技術を深く理解し、実際のビジネス現場で安定稼働する機能へと昇華させていく役割を担っていただきます。