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テックタッチ株式会社

【プロダクトビジョン】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供する、AI型Digital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数900万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) 【主な業務内容】 ・データパイプラインの設計/構築/実装/運用 ・CDK/ CloudFormationを利用したインフラの構築/CI/CDの自動化 ・データ基盤監視設計/運用 ・社内向けのデータプロダクトの開発運用 ・テックタッチにおけるデータを活用した機能開発 <使用技術> ・開発言語: Python / Typescript ・クラウド: AWS ・コンテナ: Docker / ECS Fargate ・Data Warehouse: Snowflake ・オーケストレーションツール:Dagster Cloud ・ETL: dbt / dlt / Trocco ・ログコレクタ: Amazon Data Firehose ・データベース: MySQL / PostgreSQL ・構成管理: CloudFormation / CDK / Serverless framework ・CI / CD: CircleCI ・監視: Cloudwatch, Elementary, DataDog ・BI: Tableau / Redash / QuickSight 【チームミッション】 正しい価値・正しい数値の提供 DAP(Dagital Adaption Platform)のデータ活用を主軸とするチームです。 「どのような価値が顧客に提供できたのか?」「サービスがどの程度利用され、生産性が改善されたのか?」を正しく届けることが責務です。 Data Enabling 顧客にデータを届けると同時に、会社全体のデータ活用の促進も責務としています。 必要なときに必要な人がデータの活用を思い浮かぶことができ、それが実行できるように掲げています。 データ活用の深化・進化 「今あるデータ」だけで事業が必要なことが必ずしもできるとは限りません。 本当に今必要なデータとは何であるのか?どのように活用すれば良いのか?もちろんいまの活用を深めることも大事ですが、いまできていない活用へと進めることも重要な責務です。 ※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

テックタッチ株式会社

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【仕事概要】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 この新規事業の立ち上げにおいて、プロダクト開発に従事していただける方を募集します。 事業のゼロイチフェーズで仮説構築と検証を繰り返しながら、BizDevメンバーやクライアントと共にソリューションを作り上げていただきます。 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

テックタッチ株式会社

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ・生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 ・LLM(OpenAI, Claude等)と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 ・実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 ・可観測性(logging / metrics / tracing)やアラート設計による運用負荷の最小化 ・プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備

テックタッチ株式会社

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ・生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 ・LLM(OpenAI, Claude等)と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 ・実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 ・可観測性(logging / metrics / tracing)やアラート設計による運用負荷の最小化 ・プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

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

株式会社日立製作所

【職務概要】 ミッション: データサイエンティスト、システムエンジニアの作業性を改善し、日立グループのDXソリューション・サービスの展開スピード、価値向上に寄与するMLOps関連技術・ソリューションを提案・開発すること 期待する役割・責任:上記ミッションを実現するために、 ・顧客・日立グループ内のデータサイエンティスト部門、システム化部門等と連携した課題の定義すること、 ・最新のMLOps関連技術・OSS・サービスを活用して、課題を解決する技術・ソリューションを開発し、検証すること、 ・海外の技術者と協力して、国際的なディリバリ環境を整備すること、 ・技術を特許にまとめること、 ・複数の研究者をとりまとめて、関連する研究テーマをリードすること 【職務詳細】 ・全社および事業部門への新規研究・事業の提案と、技術・ソリューション開発 ・国内外のデータサイエンス・システム化部門や顧客とのPOC推進と、技術のエンハンス ・特許創出、ニュースリース、学会発表 ・研究テーマ・研究プロジェクトのリーダ 働く環境 ・配属組織/チーム:10～20人規模のチームで、若手からベテランまで様々です。 ITやデジタル系専門の方から、産業分野、機械分野などの様々なバックグラウンドを持ったメンバーで構成されています。 互いの異なる専門性を活かし、相互に協力して取り組む雰囲気をもったチームです。 ・働き方:在宅勤務可。現在は、基本在宅勤務で、必要に応じ出社しディスカッションをしたり、事業部や顧客との打ち合わせで東京のオフィスに出張する事も発生する可能性あり。 配属組織名 Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　社会インテリジェンス研究部 配属組織について Lumada Data Science Lab.は、2020年に新設された事業部一体の研究所です。 データサイエンティストのトップ人財として、AI・データアナリティクス分野の研究者や高度なデータサイエンスと技術の業務適用に不可欠なOT(Operational Technology)の深い知見を有するエンジニア・コンサルタントなど約100名を結集し、個々のスキルと知見を生かしてコラボレーションする新組織です。 その中で、我々の部署ではデータサイエンティストによるデータ分析等の業務の効率化するMLOps技術の開発に取り組んでいます。 データサイエンティストのための効率的な開発方式、データサイエンスノウハウの共有技術、AI/MLコードのシステム化技術、AI/MLコードの運用技術を開発し、日立グループ内のデータサイエンス部署への提供、もしくはお客様に提供するシステムへの組み込み等で事業に貢献しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ①AIフレームワークの開発 データサイエンティストの開発効率性、および分析コードのシステム化・運用時に必要な処理(デプロイ・監視・修正等)を可能とする製品です。 製品URL:https://www.hitachi.co.jp/products/it/appsvdiv/service/justware/ai-apfw/index.html ニュースリリース:https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/03/0323a.html ②Lumada Data Science Lab データサイエンティストのトップ人財を結集して、事業部一体の組織です。 我々もそこに所属しつつ、そこに所属するデータサイエンティスト・エンジニア等と連携して、彼らの生産性の最大化を実現します。 組織URL:https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/about/ai/ldsl/index.html 書籍:「実践 データ分析の教科書 現場で即戦力になるデータサイエンスの勘所」株式会社日立製作所 Lumada Data Science Lab. (監修)の内、「第5章 データサイエンスの現場適用とは」に関連する様々な取り組み

株式会社日立ハイテク

【配属先】 産業・社会インフラ事業統括本部　IS事業本部　社会インフラ設計部 【ビジョン/ミッション】 人々が移動する際の足として不可欠な公共交通機関。 私たちのミッションは人々の日常生活からビジネス、レジャーまで、社会に必要不可欠な鉄道の安全と安心を支えることです。効率的で高精度の検測装置を必要とする鉄道事業者のために、そして、鉄道を利用するすべての人々のために、軌道検測と架線検測のみならず装置コンパクト化やデータ活用などの先端技術開発を進めています。事故につながるリスクを早期に発見し、迅速かつ適切な対応につなげる検査・測定技術を提供して、各地で安全・安心な運航を24時間365日支えています。 業務内容 当社の鉄道検測装置は「軌道検測装置」と「架線検測装置」の2種類あり、双方ともに顧客となる鉄道事業者の安全な鉄道運行のために欠く事の出来ない役割を担っています。 「軌道検測装置」は線路の歪みや変位を事前に検測し脱線を未然に防止するための検測であり、国内トップシェアを誇っています。 「架線検測装置」は車輌を運行するために不可欠な電力を供給する「架線」に対し摩耗度合いを測定する事により、架線の切断を未然に防止するために用いられます。 いずれの装置も滞りのない鉄道運行を実現しております。 現在ではこれら検測装置を多くの方が乗車されるような鉄道にも搭載し、日々の営業運行の中で鉄道事業各社の安全な鉄道運行に貢献しています。 【具体的な業務内容】 ・組み込み制御チームが取得・生成した検測データをクラウドやサーバーに蓄積・処理 ・C#やクラウド技術を用いて、お客様向けのデータ可視化・提供システムを開発 ・検測結果を分析・表示するアプリケーション、運用支援ツールなどの開発 ・顧客の運用ニーズをヒアリングしながら、提案・改善 ・自らコーディングを行い、システム設計から実装・テストまで幅広く担当 ※グループ内で担当製品によってチーム分けをしております。経験ある社員と協業して業務を担当頂きます。 【キャリアパス】 装置の設計担当いただき、検測装置を構成する各種技術を習得いただきます。 ゆくゆくはプロジェクトリーダーとして、仕様検討・設計・試験までを一貫して担当いただきます。 将来的には管理職に挑戦することも可能です。 【働き方】 出社と在宅のハイブリッドです。在宅頻度は週に1回程度です。 【出張/駐在に関して】 出張:有り(当社拠点または納品先 年3～5回程度)、駐在:基本的に無し 【教育/育成支援に関して】 ・入社後はご経験・スキルに応じて、製品及び開発を担当いただきます。 　そこを軸にOJT等を通じて製品を理解して頂き、ご自身の業務の幅を無理なく広げて頂ける環境です。 ・経験者採用入社の方の入社直後の悩み解消、早期適応をサポートするバディ制度やコミュニティがあります。 ・自己啓発のオンデマンド教材が無償で受講でき、ご自身でのスキルアップを図ることも可能です。 【業務の変更範囲】会社の定める業務

株式会社日立製作所

【職務概要】 ●主に、MLCP、Gurobi、CMOS等、最適化のデリバリ業務をご担当いただきます。 ・“生産計画、要員計画、作業指示計画、配送計画、アサイン計画”の最適化のシステムを構築するにあたって主にプロトPOC開発を含めた、上流フェーズでの業務対応に責任を負い推進します。 ・業務UCを見据え、運用要件(非機能)の範囲に収まる探索範囲を、顧客との対話の中でリードしてコントロールを実施、および本番稼働までに必要な作業・体制、役割分担を定義します。 ・サイジング/フィージビリティ検証のプロトPOC開発では、サイジング/フィージビリティのエビデンス抽出のために、顧客ヒヤリングをベースにJava or Python でプロト開発、POCを実施いただきます。 ・上流要件定義で顧客との合意形成を図った後、外注含めた本番化開発のPMを実施。 本番化開発の期間中に生じた顧客要望を、前述のPOCサイジングをベースに新要件追加開発のgo↔nogoを判断し、必要に応じて顧客とのネゴシエーションを実施。 ・入社後直近にお任せしたい業務内容: 印刷業界のお客様に対して、高効率な作業計画を自動立案したいという課題に対して、最適化ソリューションを企画・開発いただきます。 1人あたり2件ほどの顧客を随時担当。 1案件2人ほどのチームで案件を担当し、1つのプロジェクトの期間は約6ヶ月～3年となります。 【職務詳細】 ・「As Is/To Be」の分析 「As Is (現状)」と「To Be (あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を記述します。 ・ビジネス要件の識別 ワークショップ、ワークフロー分析など、さまざまな方法を使用してビジネス要件を収集し、ターゲットユーザーの役割と目標の観点から要件を表現します。 ・高度な予測分析 業務課題に対して”最適なソルバー”の選択することができ、さまざまなビジネスパフォーマンス指標の達成に貢献し、洞察結果を実行可能な提案に結びつける。 ・データアーキテクチャー 業務アプリケーション/システムのデータをビジネスインサイトにつなげるように、データアーキテクチャ(データ蓄積/分析基盤)のあらゆる面を導入する。 ・データ探索 主要なテーマおよび傾向の分析を可能にするために、主要なデータソースおよびBIツール、分析ツールなどを使用して調査を実施し、適切なデータを選択する。 ・プロジェクト管理 小規模または中規模のプロジェクトを遂行します。 ・案件開発、および事業投資開発 顧客要件を分析し、最適なアーキテクチャを見積し、顧客ニーズに合ったサービス・システムを定義し、提供します。 ・最新動向の把握 社外の動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性の評価に貢献します。

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 【配属組織について(概要・ミッション)】 公共システム事業部では、官公庁、自治体、外郭団体等、公共・社会分野にて50年以上のIT導入実績があります。 その中で培ってきた知見やノウハウに最新技術を適用することで、デジタルトランスフォーメーションを実現しています。 今回は、その中でも社会貢献度が高く、先端技術を使いながらキャリアアップ、スキルアップができる分野のインフラエンジニアを募集いたします。 なお、希望する仕事内容・キャリアプラン等について、面接時にお聞かせください。 ●募集部署1:オンプレミス環境でのプラットフォーム構築 ハードウェア/ミドルウェアのプレ・調達から設計～構築～テストを実施し、お客様へ納めることを専門とした部署にて、様々なお客様のプラットフォーム構築を実施します。 ●募集部署2:パブリッククラウドを用いたプラットフォーム構築 最新クラウド技術(AWSやAzureの活用を含む)を用いて、大量データ解析・可視化する基盤構築やデータサイエンティストがデータ分析する基盤等のソリューション構築を実施します。 弊社では、上記以外にも多種にわたるインフラエンジニアの活躍機会があります。 配属後のキャリアプランについては柔軟に対応できますので、配属組織の上長とご相談ください。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 【職務概要】 ITアーキテクトとして、最新技術をいち早く検証し、顧客にとって最適な技術の組合せを検討・提案し、ソリューション構築を担当していただきます。 そのため、顧客にとって価値の高い業務/システムの企画から構築までを担うために、常に最新技術を貪欲に追い求めることを期待します。 【職務詳細】 企画・プレ段階～構築、稼働、保守までトータルで活動をしていただきます。 どのような技術を用いたアーキテクチャとするかは、お客様の要求をベースに最適な形を検討していただきます。 具体的な職務の概要(流れ)は以下になります。 (1)企画・プレ段階 顧客要求に応じた最新アーキテクチャの検討・提案を行います。 ・AWS/AzureのPaaSや他社サービス(SaaS)の適用検討 ・セキュリティ等顧客の心配事項に応じた説明 ・社内/社外のサービスとの組合せに関する検討・協議 (2)技術検証段階 PoC等の実験環境の構築/評価に基づく要件見直しを行います。 ・実証実験計画書の作成 ・クラウド等を利用したアーキテクチャ概要設計・構築 ・実証実験評価(技術的課題等の洗い出し、費用試算等) (3)構築段階～本番稼働以降 実証段階の評価を踏まえ環境等の構築を行い、ノウハウ蓄積を行います。 ・クラウド等を利用した商用環境の設計・構築 ・効率的な保守を実現するための設計・実施 ・最新技術の適用事例化(社内発表) ●公共システム事業部ニュースリリースはこちら http://www.hitachi.co.jp/Div/jkk/press/index.html 【働く環境】 【配属組織構成】 組織では20代～50代まで、幅広い年齢層の社員が活躍しております。 【働き方】 若手を中心に経験者採用で活躍しているメンバーも多く、働きやすい職場です。 在宅勤務と出社もフレキシブルに組み合わせながら仕事を進めていただけます。 ※配属部署によって異なる場合がございます。予めご了承ください。詳細は面談にてご確認ください。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 【キャリアパス】 ●クラウド環境の構築・開発の経験、キャリアを積むことができる。 ●最新技術を組み合わせて社会課題の解決に寄与するシステム構築を経験できる。 ●キャリアを積み上げる機会が無数にあり、繰り返しキャリアを研鑽できる。

株式会社日立製作所

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ・損害保険会社のDX開発案件、次世代ITシステム開発におけるアーキテクチャー策定、提案活動、プロジェクト上流工程におけるシステム処理方式/アプリケーション処理方式設計 【職務概要】 ・損害保険会社のDX推進・次世代システム構想において、クラウドアーキテクチャの検討・設計を主導し、上流工程から技術面でプロジェクトを支援する。 ・クラウド基盤を中心としたシステム全体設計を担い、非機能要件(可用性・性能・セキュリティ等)を考慮した方式設計を行う。 ・クラウド技術の有識者として、技術選定、設計指針の整備、既存構成の改善提案を行い、組織全体のクラウド活用レベル向上に寄与する。 【職務詳細】 ・【クラウド戦略・方式設計】 AWSを中心としたクラウド活用方針および全体アーキテクチャ方式の検討・設計を行う(GCP経験があれば尚可)。 ・【コンテナ/サーバレス設計】 ECS/Fargate、Lambda 等を活用したコンテナ・サーバレスアーキテクチャの構成設計および方式検討を行う。 ・【技術動向調査・評価】 クラウド、コンテナ、サーバレス、運用自動化に関する最新技術・サービス動向を調査し、適用可否の評価および技術提案を行う。 ・【クラウドアーキテクチャ設計】 Webシステム・業務アプリケーションに対し、可用性・拡張性・性能を考慮したAWSベースのクラウドアーキテクチャ設計を行う。 ・【データ基盤設計】 AWS上のアプリケーションログや業務データを対象に、蓄積・分析・可視化を見据えたデータ基盤およびデータアーキテクチャ設計を行う。 ・【アプリケーション開発支援】 コンテナ/サーバレス環境を前提としたアプリケーション開発について、方式設計や構成観点で技術支援を行う。 ・【IaC/運用自動化】 Terraform や CloudFormation 等のIaCを用いたクラウド環境構築・変更管理の自動化、および運用作業の自動化設計を行う。 ・【クラウド基盤設計・最適化】 AWSのネットワーク、コンピューティング、ストレージ、コンテナ基盤について設計・改善を行い、運用性・コスト・性能の最適化を図る。 ・【セキュリティ設計・統合管理】 AWSおよびコンテナ/サーバレス環境におけるセキュリティ設計を行い、ログ・アラート等によるセキュリティの可視化および統合的な管理・改善を推進する。

エッジテクノロジー株式会社

AIイノベーション推進部 お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案して実装しています。 業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。 プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。 千葉銀行グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。 【会社、事業の強み】 金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。 また、独立系AIベンダーのアジリティを維持しつつ、金融機関の安定した事業基盤の上で、長期的なAI能力構築に専念できます。 また、独立系AIベンダーとして様々な企業様のAI導入PJもございます。 金融ドメインに限らず幅広くサービスを提供しています。 期待する役割・将来像 プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。 主に株式会社千葉銀行の各担当者と千葉銀行グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。 銀行業界特有のPJや社内業務効率化の為のPJ等、幅広い内容を想定しています。 各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。 データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。 週1～2回程度、千葉銀行本店(千葉みなと駅)で勤務頂く想定となります。 【PJイメージ】 ・金融商品販売モニタリング ・不正口座検知 ・粉飾検知 ・離職リスク関連 ・デフォルト検知 ・審査モデル ・RPAの効率化 ・ニーズランクモデル 【具体的には】 ・役員、経営層、事業責任者のへ報告、折衝 ・ヒアリングから課題の特定及び具体化、提案検討(要求分析、要件定義) ・データ分析・AIを活用した課題解決提案 ・プロジェクト実行体制構築と進捗管理 ・開発管理と品質評価 ・PJメンバーのマネジメント ・本番テスト、社会実装、デリバリー、追加提案、改善検討 【そのほかの業務】 ご経験や経験役職に応じて、社内メンバーの管理、技術指導、採用面接など幅広く業務をお任せします。 【配属先情報】 AIイノベーション推進部 部長:1名 副部長:1名 チーフデータサイエンティスト:1名 AIコンサルタント:1名 プロジェクトマネージャー:2名 エンジニア:4名 データサイエンティスト:2名 ※2025年11月時点の情報です 【変更の範囲】会社内での全ての業務

株式会社GROWTH VERSE

ミッション(優先度順) クライアント事業変革の技術的な主体となる クライアント(主に金融・規制産業の大手企業)の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。 AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証(PoC)で終わらせない。 クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する 単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。 FDEとしての知見を組織に還元する クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。 主な業務内容 [顧客業務のAI Agent化・Platform構築] ・顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計 ・GV の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用 ・LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計(PoC ではなく本番実装) ・予測・最適化モデル(需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等)の設計・社会実装 ・運用定着KPIの設定とモニタリング(活用率・業務インパクトの数値化) [顧客への伴走・定着] ・課題定義・要件定義・提案(技術担当者〜経営層まで幅広いオーディエンスへの説明) ・定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理 ・顧客担当者(非エンジニア含む)へのハンズオン・研修設計 ・障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり [セキュリティ・コンプライアンス対応] ・金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件(ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等)への対応 ・クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠 活用する技術スタック(例) AIエージェント:OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装 言語:Python / TypeScript が中心(実装言語は案件により異なります) クラウド:AWS 等(クラウド種別は顧客環境により異なります) Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用 LLM / RAG を活用した本番システム開発(PoC ではなく本番実装) ※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。 チーム構成 FDEは、案件ごとに4〜5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

株式会社TRAILBLAZER

【募集概要】 JR西日本グループ全体のデータ駆動型経営(DX)を技術面から支える、横断組織のマネージャーを募集します。 本ポジションは、特定の事業部を支援するのではなく、全社で利用する「データの土台(基盤)」や「分析のルール・標準」を整備し、組織全体のデータ活用レベルを引き上げる「技術のハブ」としての役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 「技術開発・先行導入」の観点から、以下の業務を遂行いただきます。 ●技術力向上と成果のアセット化: データサイエンスのケイパビリティを持つメンバーの技術力底上げ、共通ライブラリの開発、R&D 活動を通じビジネス成果の技術的な観点からのアセット化の推進。 ●ピープル・組織マネジメント: 技術志向の強いデータサイエンティストの育成、キャリア支援、チームビルディング、および組織マネジメント。 ●技術的課題解決と推進: 全社的なデータ活用における技術的課題を特定し、その解決に向けたロードマップの策定と進捗管理。 ●社内外との技術連携・調整: 新しい技術基盤の構築や技術導入に伴う、JR 西日本本体、IT 子会社、外部 SI ベンダーとの技術的な合意形成と連携。 【技術スタック】 ●言語・フレームワーク ・Python(pandas / polars を用いたデータ加工・分析) ・PySpark(分散データ処理の運用) ・FastAPI / Flask(API開発・運用) ・pytest(テスト設計・運用) ●データベース / SQL ・複雑なクエリ設計(window関数を用いた時系列データ処理・順位付け) ・WITH句(CTE)を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 ●クラウド ・Azure(Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク) ・GCP(BigQuery / Gemini API) ・AWS(S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell) ●データ基盤 / ワークフロー ・Databricks(コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps) ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte(データパイプライン構築・運用) ●インフラ / DevOps ・Docker / Terraform(IaCによる環境構築) ・GitHub(バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用) ●開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot

アクセンチュア株式会社

お客様企業のデータ活用ビジネスを支え、将来的にも「使われ続ける」データ基盤の構築を実現するエンジニアスペシャリスト集団です。 お客様企業のビジネス要件のシステム要件への落とし込み、ソリューション選定、アーキテクチャ設計、アプリケーションプログラム設計、それらの実装・テスト、システムリリースおよび、その後の運用まで総合的に支援します。 ●役割・期待 サイロ化システム/データの統廃合、基幹システム刷新に伴うデータ基盤のレガシーアーキテクチャからモダンアーキテクチャへのマイグレーション、グローバル展開を見据えたデータメッシュアーキテクチャの実現など、さまざまな課題・チャレンジ要素を持つデジタルトランスフォーメーション案件において、お客様企業のビジネスバリューを見据え、データ活用のためのあるべき姿、それらに最適なソリューション選定・アーキテクチャ設計、および我々が一番大切にしている"実装"を担当頂きます。 ●業務内容 ・データ基盤(インテグレーション/データレイク/DWH/データマート/BI/ML/AI/MDM/データカタログなど)のソリューション選定およびアーキテクチャ設計 ・データ基盤のシステム要件定義・設計・開発・テスト・移行 ・プロジェクト作成物のアセット化および類似プロジェクトへの横展開適用

株式会社TWOSTONE&Sons

TWOSTONE&Sonsは「BREAK THE RULES(不合理な常識をぶっ壊す)」を経営ビジョンに掲げ、「テクノロジー×HR」をテーマに、ITエンジニアに特化した事業を主軸に展開をしております。 ●部門概要 IT系のフリーランスエンジニア、デザイナー(個人事業主)専門のエージェントサービスであるMidworks事業部、IT/WEBのエンジニア職種にスコープを絞り、より専門性の高い転職・採用支援を行っているTechStars事業部、企業向けWebマーケティングコンサルサービスを提供しているMedia事業部、これらの事業部を支える経営戦略本部、私たちプロダクト室の業務はこの経営戦略本部に属し、各事業部のビジネスを多角的にバックアップする戦略的システムの企画から設計、構築、運用を担う部門となっております。 ●職種概要 経営戦略本部配下のプロダクト室にて、各事業部のビジネスを多角的にバックアップする戦略的システムの企画〜設計〜構築〜運用を担うシステムエンジニアポジションです。 ●具体的な業務内容 ・自社サービスのシステム構築 ・バックオフィスシステム構築 ・全社横断的ビッグデータ環境の構築 ・構築した各システムの運用保守と最適化 ・PoCによる新技術の検証と実践投入　　　　　…など ●案件例 自社サービス/Web領域:新機能開発、既存機能改善、パフォーマンス改善、運用最適化 業務効率化領域:業務フローの見直し、システム化・自動化、運用設計、改善サイクルの定着 データ基盤領域:データの収集・蓄積・活用のための環境整備、運用設計 PoC領域:新技術の検証→価値検証→運用・本番投入までの推進 ●現在進行しているPJT例 ①業務効率化PJT: 各部門の業務フローを整理し、改善・自動化・システム化までを推進 ②AIの既存システムへの導入PJT: 既存業務システムのフローにAIを組み込み、導入設計〜運用までを推進(高効率な組み込み・定着がテーマ) ③Web関連PJT: Webサービス/Webサイトの機能改善、新規施策の実装、運用最適化 ※新規プロダクトに関して開発者が様々な企画を実施し、KPI等の設定から予算獲得まで入り込むこともございます。 【開発環境】 ●開発言語:Java/.NET/PHP/Ruby/Pythonなど ●サーバサイド:各種フレームワークによる開発(案件により異なる) ●フロント:フロントエンドフレームワークを多用(案件により異なる/例:React、Next.js、Vue.js、Nuxt.js、Angular等) ●OS:案件により異なる(例:Linux/Windows等) ●DB:案件により異なる(例:RDB/NoSQL等) ●インフラ:クラウド/オンプレ含む(インフラ構築・運用、導入設計含む) 【AI活用の実績】 弊社では積極的にAIを活用した開発に取り組んでおります。 ●AIを自分の業務に使えること 開発・運用・調査・ドキュメントなど、日々の業務でAIツールを活用し、生産性と品質を上げられること。 ●システムのフロー上で高効率に導入設計できること 「個人の便利ツール」で終わらせず、業務プロセス/既存システムのフローに組み込む前提で、導入ポイント・運用方法・品質担保・リスク整理まで設計できること。 ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。クラウドネイティブな技術選定から、ビジネス要件に基づいたプラットフォーム設計、さらには自ら手を動かしてのシステム構築・デリバリーまでを一気痛感で主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションになります。 ・エンタープライズにおける顧客のビジネス課題に基づいたクラウド戦略立案、アーキテクチャ策定、ビジネスケース・ロードマップ策定 ・AWS, Azure, Google Cloud等のパブリッククラウドを用いた、スケーラビリティと堅牢性を両立するシステム全体のアーキテクチャ設計および実構築 ・データサイエンティストやアプリケーションエンジニアと連携した、LLM活用プラットーフォーム、バックエンド基盤、AIモデルの実装基盤(MLOps)の設計・プロトタイプ構築・本番導入支援 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。経営課題を技術で解決するためのデータアーキテクトのグランドデザインおよびデータモデリングを主導するスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、および中長期的なデータ利活用戦略の立案とアーキテクチャ設計支援 ・AWS、Azure、GCPなどのクラウド環境を活用したデータ基盤・分析基盤の設計 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

オリックス株式会社

● オリックス(株)法人営業本部デジタル戦略推進室にて、主にデジタル領域のプロダクト企画・プロダクトマネジメントを担当していただきます。 ※システム設計、運用の実務は、グループのオリックス・システムと外部ベンダーが担当しています ● 顧客の業務課題や利用データを起点に「何を作るか」を定義し、エンジニア・デザイナー・開発パートナーと協働しながらプロダクトの企画・推進を行います。 ● 少数精鋭のチームで裁量とスピード感を持って企画から推進まで関われる環境です。 中途入社者も多く、自由闊達でフラットな組織風土です。 1.既存プロダクトのプロダクト企画・推進 ● 導入社数2,000社超の文書データ活用プラットフォーム「PATPOST」のプロダクト企画を中心に担当いただきます。 ● 顧客の声・利用データを基に、成長戦略・ロードマップ策定、機能企画、要件定義を行います。 ● 外部開発パートナーと協働し、要求整理から受け入れテストまで、プロジェクト全体の推進および品質管理を担っていただきます。 ＜業務例＞ ・ SaaSプロダクト「PATPOST」における成長戦略およびプロダクトロードマップの策定 ・ 顧客ヒアリング、業務分析、データ分析に基づく課題抽出と機能企画 ・ 生成AI技術を活用した新機能・利用シナリオの企画 ・ 要求事項整理、要件定義 ・ 開発パートナーへの要件説明、進捗管理 2.新規事業・新機能の企画(PoC 推進) ● 既存プロダクトおよび顧客基盤を活かし、新規事業や新機能の企画・PoC(概念実証)の立案および推進を行います。 ● 内製エンジニアと密に連携しながら、企画から検証、将来的な事業化判断に関与いただきます。 ※詳細事業内容や採用後ポジションは面接時にご説明いたします ● 業務内容の変更の範囲 会社の定める業務

株式会社CARTA HOLDINGS

機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。 ●具体的に次のようなタスクを担います。 ・入札ログ等を用いた探索的分析 ・入札ログの再設計や外部データの活用 ・CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築 ・数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築 ・オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証 ・大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用 ・学会参加や論文調査による情報収集 ●業務上触れる分野や技術スタック 【分野】 ・機械学習 ・統計学 ・数理最適化 ・制御工学 ・因果推論、計量経済学 【スタック】 ・Python, Kotlin(一部のみ) ・AWS ・dbt, Snowflake ・Prefect ・Terraform ・GitHub ・Slack

アクセンチュア株式会社

お客様の基幹系および情報系の業務システムの要件定義、アーキテクチャ策定・標準化、設計、構築、テスト、開発、保守、運用を担当頂きます。 データエンジニアリングをはじめとした様々な最新テクノロジーや国内・グローバルネットワークを活用し、杜の都仙台からお客様企業のデジタル変革を支援します。 ワークライフバランスを保ちながら、多様なスキルを持ったメンバーと一緒にダイナミックなプロジェクトに参画するといった次世代型の働き方を仙台の地で一緒に実践してみませんか。 企業におけるデジタルトランスフォーメーション案件において、最先端のテクノロジーを活用した業務・ビジネスの変革を推進するために、戦略企画から変革実行・運用まで一貫した支援を行う人材を募集いたします。 具体的には、ソリューションエンジニアとして、下記を担当して頂きます。 [データエンジニア] ・データ活用の企画、アーキテクチャ設計からソリューション選定、そして実装と継続的な改善まで、お客様企業の変革をデータ活用の側面から支援する業務を担います。 ・Snowflake, Databricks, Redshift, BigQueryを活用したデータプラットフォーム構築やtableau, powerBI等のツールを用いて蓄積したデータの分析・可視化を行う業務を担います。 [カスタムエンジニア] ・Java, Go, Node.js, Python, TypeScript,.Net等の開発言語によるWebアプリケーション開発・運用、アーキテクチャ設計、アプリケーション設計・開発標準書や手順書の作成・展開等の業務を担います。 ・Swift、Kotlin、Objective-c、Android-Java等の開発言語によるiOS/Androidのモバイルアプリケーションの要件定義、設計、構築、テスト、開発、保守、運用の業務を担います。 [クラウド／パッケージエンジニア] ・AWS, GCP, Azure, Salesforce, ServiceNow, SAPといったクラウドやパッケージソリューションを活用した開発・運用、ETL Tool(PowerCenter, Talend, MuleSoft, Boomi, SAP Hana Cloud Integration etc.)を使用したIntegration設計・開発、新システムへのデータ移行計画・実施等の業務を担います。 ●職種：コンサルタント グローバル対応・デジタルトランスフォーメーションを主体的に推進するITコンサルタント・ビジネスアナリスト（BA）およびプロジェクトマネジャー（PM）を募集いたします。 具体的には、各種業界のITコンサルティングの専門家として、主に下記を担当していただきます。 ・システム将来像の策定 ・DXプランニング、DX推進 ・グローバルプロジェクトプランニング、グローバルプロジェクト推進 ・ビジネス要件の定義・最適化 ・ソリューション検討、システム開発計画の立案 ・システムアーキテクチャの選定・設計 ●役割・期待 ・お客様にとって最適なソリューションの提案から導入支援まで行って頂きます。 ・新しいテクノロジーにキャッチアップしながら、様々な業界で、要件定義から設計、開発、テスト、保守運用まで幅広くチャレンジして頂きます。 ●経験できる領域 [共通] ・システム化企画や刷新計画などの上流フェーズから参画し、プロジェクトの目的やゴール設定から携われることができます。 ・システム開発・運用案件の多くは元請（プライム）での仕事になるため、主体的に責任ある立場でお客様とダイレクトに向き合うことができます。 ・グローバル共通開発方法論であるADM（Accenture Delivery Method）に則ったシステム開発や運用の手法を習得することができます。 ・中国やフィリピン、インドといった世界各地のデリバリーセンターを活用したグローバルな分散開発を経験することができます。 ・DevOpsやアジャイル、クラウドの専門家と協力し、お客様のアイデアの迅速なgo-to-market化を支援する経験を積むことができ、またDevOpsやRPA等のオートメーション技術を活用し、システム開発の生産性と品質を劇的に向上させるための自動化方針の立案から導入まで担当することができます。 [データエンジニア] ・データエンジニアとして最新の技術を用いた大規模なデータプラットフォーム構築、保守開発を通じてフルスタックのデータアーキテクト、データエンジニアへの成長が可能です。 また、データの分析・可視化を通じてお客様企業のデータ利活用を促進し、デジタル変革の礎を築くことができます。 [カスタムエンジニア] ・Web系のカスタムアプリケーションのみならず多様なテクノロジーが採用された大手企業のシステム開発、運用を担うため、アーキテクトに必要な幅広いテクノロジーに触れることができます。 ・大手企業の既存基幹系システムを分析し、サーバーレス化や、マイクロサービス化を支援することで、Web系企業でも経験することのできない大規模案件に携わることができます。 ・OSSをフル活用したJavaの最新アーキテクチャをお客様に提案できるアーキテクチャ検討フェーズから参画できます。 [クラウド／パッケージエンジニア] ・SCM（サプライチェーン）/CRM（顧客管理）/HCM（人財管理）/ITSM（ITサービス管理）等の業務をソリューション導入を通して学ぶことができます。 ・多種多様でかつ最先端のクラウド、パッケージソリューションの導入を経験することができます。 ・クラウドソリューション/既存のクライアント資産を分析し、データフローの概略設計、データ移行計画策定を実施することが求められるため、広範囲のITスキルのみならず、お客様/海外ベンダーとのコミュニケーション能力・分析力・計画立案力を身に着けることができます。 ［コンサルタント］ ・お客様の業務や状況を理解し、課題を解決するためのソリューションを検討、提供することが出来ます。 ・DXにおいて企画から実行まで携われることが出来ます。 上記領域について、個別に専門性を深めていくこともできますし、いろいろなソリューションに触れながら広範にスキルを伸ばしていくこともできます。

株式会社Sun Asterisk

社内における、DataOps推進のためのデータ利活用するための基盤設計、データ戦略立案、データガバナンスのプランニングなどを行っていただきます。 DMBOKの思想などを理解したうえで現代のデータを元に事業が動くために必要な要件に取り組んでもらいます。 【業務詳細】 社内データ基盤のアーキテクチャ設計を主導 既存データインフラ環境の分析や、改善提案。 具体的なアプローチの提示 データガバナンスのポリシーの策定と推進 自社内のチームや他部署と連携し、データ基盤プロジェクトの推進

株式会社日立ハイテク

●職務内容 本ポジションは、半導体製造装置・計測検査装置から生み出される膨大なデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。 AI画像処理・データ解析エンジニアが開発するモデルやソリューションを、 「安定して・安全に・継続的に使える形で現場に届ける」ための基盤づくり・運用を担っていただきます。 クラウド前提のDevOpsとは異なり、オンプレミス/GPUサーバー環境を中心とした、半導体業界特有の制約下でのAI基盤整備が特徴です。 ●職務詳細 以下の業務を、AIソリューション開発チームと密に連携しながらご担当いただきます。 1.インフラ・基盤設計/運用 ・オンプレミス環境におけるLinuxサーバーやGPUサーバーの設計・構築・運用 ・半導体製造装置・計測検査装置向け機械学習/AI開発基盤の整備・最適化 ・セキュリティ・性能・運用性を考慮した基盤構成の検討 2.開発支援・DevOps領域 ・AI開発チームが効率的に利用できるCI/CD環境の構築・改善・運用支援 ・コンテナ環境の構築・運用(開発～検証フェーズ中心) ・開発・検証プロセスの標準化、運用ルール整備 3.横断的な役割・改善活動 ・複数のAI開発チーム(約4チーム)を横断し、 ・基盤・運用面から支援 ・社内のAI開発者・サーバー管理担当と協働し、開発環境の共通化やベストプラクティスの整理・展開 ・新技術・新ツールの調査・評価・導入によるシステム全体の信頼性・パフォーマンス・ユーザビリティ向上 ※AIモデル開発そのものが主業務ではありませんが、AI開発プロセスに日常的に関わる立場となります。 ●開発環境 ・OS/インフラ: Linuxサーバー、GPUサーバー ・CI/CD: GitHub Actions ・コンテナ技術: Kubernetes、Docker ・IaC (Infrastructure as Code): 該当ツール ・監視・可観測性: Prometheus、Grafana ・ML基盤: PyTorch、TensorFlowを用いた環境

フリー株式会社

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

株式会社奥村組

■データエンジニアををお任せいたします。 ■・データ基盤の設計・構築・運用/・データ分析環境の設計・構築・運用　※実際の作業はベンダーに外注。 企画・プロマネをお任せします。 データ活用の成否が今後の業績に大きく影響するとの見通しから、データドリブン経営に向けて「事業部門が扱えるデータ」を生データから効率的に生成、活用可能な状態に処理する役割を期待する 【採用背景】土木建築におけるデジタル革命を推進。 ICTを適用した生産性向上のための業務プロセスとワークスタイルの変革を関係部門と連携し実施するため、プロフェッショナルな人材を求めております。

AMBL株式会社

日本のAXを、現場から動かす。25年の技術基盤を持つAMBLで、企業のAI変革をリードする。 AX事業について 生成AIの進化により、企業に求められる変革は「AIを導入すること」から、「AIを活用して業務・組織・ビジネスそのものを変えること」へ進化しています。 AMBLは、25年以上培ってきたシステム開発、クラウド、データ活用、UXデザイン、AI技術などの専門性を掛け合わせ、企業のAI変革を支援するAX(AI Transformation)領域に注力しています。 AX事業部は、企業のAI活用を単なる導入やPoCで終わらせず、実際の業務変革や事業成果につなげるための専門組織です。AI活用テーマの整理、導入ロードマップ策定、AIソリューション設計、開発、現場への定着支援まで、企業ごとの課題に合わせて一気通貫で伴走しています。 AIを実際の業務プロセスに組み込み、継続的に成果を生み出す仕組みづくりまで支援することが、AMBLのAX支援の特徴です。 ポジション概要 本ポジションは、従来のDX(デジタルトランスフォーメーション)の枠を超え、最先端のAI技術を駆使して顧客のビジネスモデルそのものを変革する「AX(AI Transformation)」を推進する中核・リードアーキテクト職です。 AX事業部にて、顧客の課題ヒアリングからAIを活用した戦略提案、最適なAIシステムアーキテクチャの設計、プロトタイプ(PoC)開発、プロジェクトの実装・リード、さらには社内AI人材の育成まで、最上流から開発リードまでを一気通貫で担っていただきます。技術力を活かしてビジネスに大きなインパクトを与えたい方に最適なポジションです。 業務内容 1.AXコンサルティング&ソリューション提案 ● 顧客課題の抽出とAI活用提案:営業担当と同行してクライアント企業の経営・現場の課題をヒアリングし、生成AI等の最先端AI技術を用いたビジネスモデルの変革・業務改革・コスト削減策を企画・立案・提案します。 ● AIシステムアーキテクチャの設計:生成AI、LLM、RAG、機械学習などの技術群をどのように組み合わせれば、顧客の高度な要望を実現できるか、実用性と精度を担保した最適なアーキテクチャを設計します。 2.生成AI等を活用したプロトタイプ開発およびプロジェクト参画 ● プロトタイプの迅速な開発(PoC):生成AIなどの最新技術を活用し、提案したソリューションの実現可能性や精度をスピーディーに検証するためのプロトタイプ(PoC)構築を行います。 ● 本開発プロジェクトへの参画・リード:提案した案件が受注・プロジェクト化された際、主要メンバーとしてプロジェクトへ入り、自ら手を動かす実装支援から技術リーダーとしてチームを牽引・開発管理を行います。 3.最先端技術のR&D(研究開発)および産学連携プロジェクトの推進 当社では以下のような高度な技術研究や先進ソリューション開発に直接携わることができます。 ● システム運用の無人化・自動化ソリューション(AIOps) ○ Grafana等のオブザバビリティツールと連携した、ログやメトリクスの高度な異常検知。 ○ 異常検知を起点にGitHub(GitHub MCP等)と連携させ、ソースコードの自動解析から、プルリクエストの自動作成までを連動させる仕組みの構築。 ○ GitHub Actions(CI/CD)や自動テストツールをシームレスに組み合わせ、開発からテスト、本番環境への自動デプロイまでを無人化・自動サイクル化するシステムの開発。 ● RAG(検索拡張生成)の精度向上&共同研究: ○ 大学との産学共同研究として、グラフニューラルネットワーク(GNN)やGraphRAG技術を取り入れた超高精度なRAGソリューションの開発。 ○ コールセンター等のQA業務効率化に向け、膨大な非構造化データを国際基準(KCS:Knowledge Centered Serviceなど)に準拠した形式へ構造化し、ナレッジをグラフ化するアプローチの実践・システム構築 4.社内AIネイティブ化の推進・教育支援 ● 従来のSES在籍エンジニアや社内開発メンバーを対象に、AI技術の普及を踏まえたマインドセット・技術シフトを促す啓発活動を行います。 ● メンバーが「AIが存在する前提で業務やシステム設計を行える(AIネイティブな思考)」状態へと成長できるよう、教育カリキュラム作成のサポートや、教育用の社内システムの開発・提供を担当します。 プロジェクト例 <案件事例①:製造業向けAIプロセス最適化・可視化検証プロジェクト> 大手食品製造メーカーの粉体製造ラインにおける、製造プロセスの可視化・最適化を目指した検証プロジェクトです。天候、湿度、温度、原材料の状態、設備設定など、製造現場に蓄積される多様なセンサーデータを「Grafana」を用いて可視化。製造現場に蓄積されるセンサーデータを活用し、熟練者の経験や判断に依存していた製造条件について、データ分析やAIによる数理最適化を活用し、品質安定化と生産プロセスの高度化を支援しました。 <案件事例②:メーカー向け営業DX支援AI「トークジェネレーター」開発プロジェクト> 家電・スマートフォンメーカー向けに、競合情報の収集や販売スタッフ向けの提案トーク作成を効率化する生成AIシステム開発プロジェクトです。新製品発売時に発生する競合製品の調査、比較情報の整理、販売現場向けトーク作成などの業務負荷や属人化を解消するため、生成AIと市場データ分析技術を活用。 公開されている製品情報や市場トレンドをAIで収集・分析し、自社製品の強みや差別化ポイントを踏まえた最適なカウンタートークを自動生成する仕組みを構築しました。 情報収集から営業現場での活用までを支援し、業務効率化と販売品質向上を実現しました。

Sansan株式会社

サービスについて 本ポジションでは、プロダクト開発チームまたは横断的な技術組織において、サービス価値の向上を担う役割を担います。 担当する領域は複数の選択肢があり、選考を通じて希望や経験を踏まえ、最適なチーム・領域を提案します。希望があれば、応募時にお知らせください。 担当プロダクト・領域例 ・Sansan:名刺や企業情報、営業履歴を一元管理して全社で共有できるようにすることで、売上拡大とコスト削減を同時に実現するビジネスデータベース ・Eight:価値ある出会いをつなぐ、ビジネスのための名刺アプリ ・Bill One:請求書受領、経費精算、債権管理といった、さまざまな業務領域の課題を解決する、経理AXサービス ・Contract One:契約書をはじめとする取引書類をデータ化し、取引の条件や変遷を可視化することで、機会の損失や信用の低下を防ぎ、企業の利益を守る、取引管理サービス ・データ基盤/統合領域:企業内外のデータを統合し、ビジネスデータベースとして活用するための基盤サービス いずれの領域も事業成長にあわせて組織規模が急拡大しており、新機能開発、スケールに耐えるアーキテクチャ設計、技術的負債の解消、グローバル展開など、大きな技術課題・組織課題に取り組むフェーズにあります。 具体的な業務 テックリード/アーキテクトとしてプロダクト価値を最速かつ高品質で届けるための技術戦略・アーキテクチャー設計・基盤改善をリードします。 新機能開発から長期的な技術課題解決まで、プロダクトの成長と組織の技術力向上に幅広く関わるポジションです。 ・プロダクトの新機能開発・既存機能の改善および運用 ・重要プロジェクトにおける技術リード/アーキテクチャー設計 ・開発効率・スケーラビリティを高めるための基盤改善・技術刷新の推進 ・技術的負債の可視化と解消、将来を見据えたアーキテクチャー最適化 ・各チームへの技術支援、レビュー、設計・実装の伴走、メンバー育成 ・プロダクト横断の技術課題の発見と解決、技術スタック選定のリード ・パフォーマンス改善、マイクロサービス化、機械学習/LLM 活用基盤の整備などの推進 ・中長期視点での技術戦略立案および重要な技術意思決定 ・エンジニア発の企画・改善アイデアの立案および実行 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 主な技術スタック ●開発言語・フレームワーク・ライブラリ 【フロントエンド】 -TypeScript/React/Vite/Storybook/HTML/CSS 【サーバーサイド】 -TypeScript(Express.js/Node.js) -Kotlin(Ktor/Spring Boot) -Go/Ruby(Ruby on Rails)/C# ●データベース・検索基盤 -PostgreSQL/Cloud SQL -Aurora MySQL/Aurora PostgreSQL -DynamoDB/Elasticsearch/OpenSearch -Redshift/BigQuery/Cloud Spanner/Cloud Firestore ●インフラ / プラットフォーム -Google Cloud(Cloud Run/App Engine/Cloud Functions/Cloud Tasks/GKE など) -AWS(EC2/ECS/Fargate/Lambda/S3/SQS/Kinesis/Athena など) -Azure(App Service/Functions/Service Bus/Cosmos DB など) -Cloudflare ●コンテナ・IaC・構成管理 -Docker/Kubernetes/GKE Autopilot -Terraform(HCP Terraform)/Ansible/Chef/Bicep/Packer ●CI/CD・テスト -GitHub Actions/CircleCI/Azure DevOps/Argo CD/Cloud Build/Jenkins ●運用・監視 -Datadog/Grafana/New Relic/Zabbix -Cloud Monitoring/Cloud Logging/Cloud Trace -Splunk/Fluentd/Application Insights/Opsgenie/Sentry ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

Sansan株式会社

サービスについて 「名刺管理」から「ビジネスインフラ」への転換期において、契約データや企業情報など多種多様なデータを活用し、企業の課題解決や生産性向上に貢献する新たな価値を創出します。 具体的な業務 当社が展開する「Sansan」「Contract One」「Bill One」などのプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術(AI・機械学習・生成AI)を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。 ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。 1.検索・推薦エンジニアリング 「Contract One」などにおける検索機能(キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど)の設計・実装 検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定 2.機械学習・自然言語処理・画像認識 文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発 生成AI(LLM)を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装 実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化 3.データサイエンス・戦略 事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出 独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用 4.アーキテクチャー・技術基盤 AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定 大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用 主な技術スタック ●開発言語 -Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等 ●インフラ -AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform ●データベース / 検索基盤 -PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub, Datadog ※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

Sansan株式会社

●サービスについて 当社が保有する膨大なビジネスデータ(名刺、企業情報、接点情報など)と、社内外の多様なデータを統合・活用するための基盤構築および推進を担います。 「sansan」を単なる名刺管理から「ビジネスインフラ」へと進化させるためのデータ基盤整備、または顧客へのデータ活用価値を届ける「sansan bi」の導入・構築支援を行います。 具体的な業務 経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域を中心に担当します。 1.データ基盤・アーキテクチャー設計(データエンジニア) 全社横断データ基盤または次世代データ統合基盤のアーキテクチャー設計・構築 大規模データパイプライン(ETL/ELT)の開発・運用(Dataform, dbt, Airflowなど) データ品質管理、ガバナンス策定、技術的負債の解消 2.データ活用推進・BI構築(データディレクター/エンジニア) 顧客や社内ユーザーの課題解決に向けたダッシュボード設計・実装(Looker, BigQuery) データモデリング(スタースキーマなど)およびSQLによるデータマート構築 顧客へのBI導入支援、要件定義、活用定着までのプロジェクトマネジメント 3.データマネジメント・組織貢献 各プロダクトチームへのデータ活用支援、ナレッジ共有、教育 新技術(生成AI、最新DWH機能など)の検証・導入推進 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。 主な技術スタック ●開発言語 -Python, SQL, Ruby, TypeScript, Rust ●データベース・検索基盤 -BigQuery, Aurora MySQL, Redshift, OpenSearch -Dataform, dbt, Cloud Composer, Airflow -Looker, Tableau ●インフラ -Google Cloud, AWS, Terraform, Docker ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub

【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 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築: 　世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築: 　収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築 　また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング) 　データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス: 　データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 尚、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。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが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】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

【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 市場でのシステム利用状況や弱点を早く正確に把握することが、競争力を高める鍵です。そのため、市場走行車両データやテストデータ、市場の声など多様なデータを収集・分析し、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発/ユーザーインザループ開発を推進します。 当部門は、この開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を担い、以下の業務を行います。 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善(データドリブン開発)や、ユーザーの声の継続的反映(ユーザーインザループ)を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画～実装～実現 尚、他部門や外部パートナーとの連携、海外拠点との共同研究・デモンストレーションなど、グローバルなやり取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】　 ●言語: Python, SQL等 ●データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ●AWS: Amazon Athena,Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ●CI/CD: GitHub, Docker,CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。