フルリモート（出社なし） BacklogのITエンジニア求人・転職情報

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。

●ミッション 日本の救急医療は世界トップレベルである一方、現場の情報伝達は未だ「紙と電話」が主流であり、データが構造化されずに分断されているという課題を抱えています。また、病院内においても医師の業務時間の多くが書類作成に割かれ、本来の「患者を診る」ための時間が圧迫されている実態があります。 TXP Medicalは、大病院の救急外来や救急隊向けに医療情報プラットフォームを開発・提供することで、アナログな現場をテクノロジーで繋ぎ、データに基づく意思決定を支援しています。 2026年4月には全正社員に生成AI「Claude」を展開し、「AI-native企業」へ移行。テクノロジーと医療データの掛け合わせで、医療界全体の最適化を目指しています。 ●業務内容 自治体、病院、製薬企業などに向け、TXP Medicalが幅広く提供しているプロダクト群のバックエンド(サーバーサイド・インフラ)領域をお任せします。 これまでのご経験を活かし、単なる機能実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、データモデリングから、チーム全体の生産性向上まで、技術面からプロダクトの成長を牽引していただくことを期待しています。 社内に在籍する現役の救急医や看護師(ドメインエキスパート)と連携し、「どうすれば技術で複雑な医療課題を解決できるか」をチームで協調し、自発的に検証・アクションしていく姿勢を歓迎します。 【具体的な業務・チャレンジ】 ・アーキテクチャの最適化とスケーラビリティの確保:AWS(Lambda/ECS等)を活用したサーバーレス/コンテナアーキテクチャの設計・改善や、技術的負債の計画的な解消 ・耐障害性の高いバックエンド開発:救急車内などの不安定な通信環境や、24時間365日止まらない医療現場でも確実に動作する堅牢なAPIの設計 ・開発組織のリード:チーム全体の開発生産性を向上させるためのCI/CD環境の整備や、コードレビュー、モダンな開発プロセスの主導 ●担当予定プロダクトの例 ご志向や組織の状況に応じ、以下のいずれか、または横断的に関わっていただきます。 ・救急搬送システム『NSER mobile』: 救急隊と病院間のアナログな連絡をデジタル化。現場からバイタルサインや画像情報をワンタップで病院へ送信し、搬送時間の短縮とミスマッチを防ぐアプリ。 ・急性期病院向けシステム『NEXT Stage ER / ICU』: 全国の救命救急センターで約50%のシェアを誇る、カルテ入力業務支援と研究支援を両立する統合プラットフォーム。 ・NEXT Stage Document Assistant(NSDA): 電子カルテのデータを抽出し、LLMを用いて退院サマリー等の医療文書を自動生成するシステム。 ●開発環境・技術スタック CTO(メルカリ等出身)率いる開発組織のもと、モダンな技術選定を行っています。 社内に現役の救急科専門医などが多数在籍しており、要件に対するドメイン知識の補完やフィードバックを即座に得られる圧倒的な「現場感」が強みです。 ・バックエンド: Python (Flask, Serverless), TypeScript, Node.js ・フロントエンド: TypeScript (React, Next.js, Vue, Nuxt), Dart (Flutter) ・インフラ: AWS (Lambda, ECS, DynamoDB, RDS, CloudFront, SNS, SQS, Amplify, CDK) ・データベース: PostgreSQL, MySQL, Oracle ・その他ツール: GitHub, Slack, Figma, Backlog, Claude(全社員貸与)

●仕事内容 「AI 駆動で、プロジェクトマネジメント を『進捗管理』から『ビジネス価値の創造』へ回帰させる」 私たちは、生成 AI の出現により、プロジェクトマネージャー はこれまで以上にビジネス価値への貢献に寄与できるようになると信じています。提案資料の作成やプロジェクトの進捗管理に費やす時間は大幅に短縮され、案件創出、戦略的意思決定、ステークホルダーマネジメントなど、真にビジネス価値を生み出す活動に集中できるようになります。 AIにより計画書作成は容易になりますが、それを経営層を動かす戦略へ昇華させ、プロジェクトを完遂するには、深いビジネス洞察と高度な調整力が不可欠です。実行スピードが劇的に向上する今だからこそ、ビジネス価値の優先順位を見極め、チームを導くプロフェッショナルの手腕が問われます。 本ポジションでは、ご自身が得意とする専門領域(プリセールス、プロジェクトマネジメント、ビジネスコンサルティング等)を軸足にしつつ、生成 AI をフル活用することで、案件創出から価値実現までのフルサイクルを統合し、顧客の事業成長と自社の収益に直接責任を持つ「ビジネス価値の創造者」として活躍していただきます。 ●業務内容 ・案件創出とアカウント戦略:AIを活用して顧客の経営課題や業界動向を分析し、数千万〜億円規模の潜在ニーズを発掘。経営層への提案を行い案件を創出する。 ・AIによる提案/計画の高速化:提案書、見積もり、ROI分析、リスク評価等をAIで高速生成。浮いた時間を「顧客の意思決定を動かす戦略策定」と「ステークホルダー調整」に充てる。 ・プロジェクト統制とP/L責任:予算(数千万〜億円)、スコープ、品質を統合管理。AIによる予兆検知を活用し、プロジェクトの黒字化と顧客満足を両立させる。 ・複雑なステークホルダーマネジメント:顧客(経営・事業・調達)、自社(営業・開発)、パートナー企業など、多岐にわたる利害関係者の合意形成を主導する。 ・AI時代のPMプロセス開拓:「AIと共創するPM像」を模索し、社内のプリセールス・開発プロセス自体をアップデートする。 ●開発関連情報 「AIネイティブ」な働き方を実現するため、最新ツールへの投資は惜しみません。 AI Assistants: Cursor, Devin, v0, Gemini, NotebookLM 等(随時最新を検証・導入) PM/Collaboration: Linear, Jira, Backlog, Google Workspace, Slack Infrastructure: Google Cloud, BytePlus Others: Aqua Voice (Voice Coding) 等 ●技術本部の構成 ・コンサルティング部 顧客のビジネス課題を深く理解し、IT 戦略の提案からプロジェクトの全体管理までを担い、課題解決の道筋を描きます。特定のインダストリー(第一事業部～第四事業部)を担当し、アカウント獲得や長期的な関係の構築をお任せします。 ・開発部(第一～第四) 技術的な観点でリーダーシップを発揮し、ビジネス課題を解決するためにアプリケーションを形にします。開発部は、顧客のビジネス領域(ドメイン)に特化した 4 つの部で構成されており、各エンジニアはそれぞれの事業領域で専門性を磨きながら活躍しています。 第一開発部:小売り・製造業 第二開発部:ゲーム・デジタルメディア 第三開発部:商社・金融・通信業界 第四開発部:パブリックセクター ●風土・カルチャー ・挑戦を賞賛する:「まずはやってみる」精神で、新しいアイデアや技術への挑戦を歓迎します。 ・心理的安全性:「正直を仕事にする」を掲げ、役割に関わらず「もっと面白くするには?」を率直に議論できるフラットな関係性です。 ・柔軟な働き方:リモートワーク主体の働き方ですが、定期的な対面交流でチームワークを高めています。 ●キャリアパス ・事業責任者、経営幹部:P/L責任と戦略的意思決定の経験を積むことで、将来的な事業部長、COO候補としての道が開けます ・AI×コンサルタントのオピニオンリーダー:まだ世の中にないAI活用メソッドを確立し、社内外に向けて発信する第一人者としてのキャリアを築けます。 ●職務内容 【雇入れ直後】プロジェクトマネージャー 【変更の範囲】会社の定める業務

●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

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

● 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

●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

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

組織説明 ・配属グループは、MGRの元、エンジニアが14名ほど在籍しています。 ・全員中途入社者となり、さまざまなバックグラウンドを持った方が活躍しています。 全社のデータ活用を支える基盤の企画・設計から構築・運用まで一貫して携わっていただきます。 ●データ活用基盤の構想化検討/ロードマップ策定/ソリューション選定 ●現状のデータ活用環境の主要課題の整理/改善策の方針・実施 ●データマネジメント方針策定(ガバナンス、メタデータ管理、品質管理)およびデータ活用プロセスの整備 ●構想化検討後のデータ環境構築またはデータ活用プロジェクト計画の計画・推進(要件定義～運用まで) ●パイプライン開発、ETL/ELT設計 開発環境 【言語】Pythonなど 【データ管理・基盤】Oracle、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricksなど 【BI】Looker、Tableau、PowerBIなど 【ソースコード管理】Git 【プロジェクト管理】Backlog 【インフラ】AWS、GCP、Azure 【課題管理、コミュニケーション】Slack、teams 働き方 ●フレックスタイム制度を導入。 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。 ●リモートワークを推進しており、9割がリモート主体の就業です(必要に応じて出社の必要あり)。 遠隔地にお住まいの方のフルリモート就業も可能です(要相談)。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります。 ●PC選択(Mac・Windows)が可能。 ●研修受講、イベント登壇、副業など自己研鑽を推奨。マルチクラウドでの技術検証も行え、学習環境も充実しています。 社員インタビュー データマネジメントの重要性を探る―データ総研×パーソルキャリア特別座談会 https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/culture/250219_01

中央省庁/地方自治体における入札案件のプロジェクトマネージャー業務 入札から関与し、PMとして全工程を担当 プロジェクトに対するリソースの管理や調整をし、要件定義およびシステムの基本設計もマネジメント Salesforce、Amazon Web Service、Mulesoft、を中心とした幅広いクラウドサービスを利用したアプリケーション開発 ●使用技術 ・クラウドサービス:Salesforce/heroku/AWS/MuleSoft/Okta/Databricks/tableau ・言語:Java/TypeScript/Apex/Python ・フレームワーク:Spring Boot/Vue.js/React ・ソースコード管理:GitHub ・DB:PostgreSQL/MySQL/DynamoDB/ ・チケット管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack、Teams、Zoom

・Salesforce、Amazon Web Service、Mulesoft、Oktaを中心とした幅広いクラウドサービスを利用したアプリケーション開発 ・大規模コンシューマ向けWeb/スマホサービスの開発、業務システムからIoT、AI、EC、アイデンティティ管理の開発など、クライアントと直接折衝をしながらプロジェクトをマネジメント。お客様はエンタープライズが中心 ・プロジェクトは概ねプライム案件であり、プロジェクトによってはサービスの企画やデザインからPMとして全工程を担当 ●使用技術 ・クラウドサービス:Salesforce/heroku/AWS/MuleSoft/Okta/Databricks/tableau ・言語:Java/TypeScript/Apex/Python ・フレームワーク:Spring Boot/Vue.js/React ・ソースコード管理:GitHub ・DB:PostgreSQL/MySQL/DynamoDB/ ・チケット管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack、Teams、Zoom

・Salesforce、Amazon Web Service、Mulesoft、Oktaを中心とした幅広いクラウドサービスを使ったアプリケーション開発 ●使用技術 ・クラウドサービス:Salesforce/heroku/AWS/MuleSoft/Okta/Databricks/tableau ・言語:Java/TypeScript/Apex/Python ・フレームワーク:Spring Boot/Vue.js/React ・ソースコード管理:GitHub ・DB:PostgreSQL/MySQL/DynamoDB/ ・チケット管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack、Teams、Zoom

・Salesforce、Amazon Web Service、Mulesoft、Oktaを中心とした幅広いクラウドサービスを使ったアプリケーション開発 ・Amazon Connectを利用した開発 ・MuleSoft(iPaaS)を用いたWeb API中心のシステム間連携や公開APIの開発 ・コンシューマ向けWebサービスのAWSインフラ設計〜構築 ・ミドルウェア(Webサーバ、RDBなど) の設計〜構築 ●使用技術 ・クラウドサービス:Salesforce/heroku/AWS/MuleSoft/Okta/Databricks/tableau ・言語:Java/TypeScript/Apex/Python ・フレームワーク:Spring Boot/Vue.js/React ・ソースコード管理:GitHub ・DB:PostgreSQL/MySQL/DynamoDB/ ・チケット管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack、Teams、Zoom