関東 Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

株式会社エスタイル

大規模言語モデル(LLM)や生成AI技術活用に特化し、提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」の開発チームにて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発業務を担当いただきます。 具体的には、AIと外部システムをつなぐAPI連携や、高性能な検索システム(RAG)、AIエージェントなどのアプリケーション開発に取り組みます。 AI領域未経験の方でも安心のチーム体制でのプロジェクトなので、上流〜下流まで一気通貫で新しいサービスを生み出すプロジェクトで、エンジニアとして技術・キャリアの幅を大きく広げていただけます。 ●具体的な業務 ・大規模言語モデルの技術調査 ・AIを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計、開発、運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ、チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築、運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なく意見が言いやすい環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています! 【変更の範囲】 会社の定める業務

株式会社エスタイル

提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」にて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発プロジェクトを、"プロジェクトリーダー(PL)候補"として、まずは開発工程から参画いただきます。 PMの元でメンバーの業務をリードするだけでなく、実装で技術を磨きつつ、段階的に設計などの上流工程へも参画いただけます。 はじめは開発経験を活かしながら、設計・実装フェーズでプロジェクトをリード。 将来的に、技術とビジネスの両面を理解した"PM"や"ITコンサル"として成長できるポジションです。 ●具体的な業務 ・生成AI/LLMを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計・開発・運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ・チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

株式会社エクストリーム

あなたにお任せしたいお仕事は、スマホ向けゲームアプリ、家庭用ゲーム、PCゲームなど、幅広いゲームコンテンツのプログラミング業務のお仕事になります。 ・PCブラウザ、スマートフォン向けアプリのサーバサイド設計/開発/運用 ・DB設計/構築/運用、API作成など ・負荷対策 ・管理画面の設計、実装 ・インフラ設計、構築、運用など・外部もしくは他部署との折衝 ・その他付随する業務 ※上記サーバーサイド業務は全てではなく、これまで実績や適性に合わせていずれかの業務を担当頂きます。 バンダイナムコグループ、セガグループ、コナミなど、ゲーム業界を牽引するトップ企業と安定的な取引を行っております。プロダクションカンパニーの一員として様々なクライアントのプロジェクトに参画して頂き、1つの会社だけでは実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることが可能です!

株式会社エクストリーム

あなたにお任せしたいお仕事は、AWS、GCP、Azureなどのクラウド環境の設計や構築など案件によって基本設計、詳細設計、構築、テストまで一貫した業務をお任せします。 IT系だとCTCやSCSK、Skyや帝人など、WEB系だとアクセンチュアやシャノンなど業界を牽引するトップ企業含め様々な企業と安定的な取引を行っております。 当社社員は、プロダクションカンパニーの一員として各社クライアントのプロジェクトに参画し、1つの会社に長年いては実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることができます!

株式会社NTTデータ

日本を代表する大手自動車メーカー様におけるマーケティングから販売、アフターサービス、モビリティサービス利用に至るまでの全てのカスタマータッチポイントをつなげ、新たな顧客体験を創り上げることが我々のミッションになります。 カスタマージャーニー全体をデザインした上で、CMS、MA、CRM、ビッグデータ分析、認証等、多様なデジタルソリューション・テクノロジーを活用して顧客体験とそれを支えるバックエンドの仕組みを提供していきます。 複数のチームがクライアントの状況にあわせて戦略的に活動を行っていますので、チームに参画して徐々に業務に慣れて頂きながら、多様なプロジェクトを経験頂けます。

株式会社NTTデータ

NTTグループは、トヨタ自動車様とのモビリティ領域において、広く連携しています。AIや自動運転といった先進領域における取り組みから、商用システム開発まで、幅広く推進しています。 その中で、NTTデータはコネクティッドカーから得られる膨大なデータを活用するためのプラットフォーム開発や、関連する各種システム開発プロジェクトを数多く推進しています。 本ポジションでは、こうしたプロジェクトにおいて、システム全体の企画・設計・開発・推進を担うシステムエンジニアとしてご活躍いただきます。 先進技術のPoC推進から、アプリケーション開発、アーキテクチャ設計、プロジェクト推進など、これまでのご経験や強みに応じて、幅広い役割を担っていただくことを想定しています。 先進技術を活用しながら、単なるシステム開発にとどまらず、新しいモビリティ社会を支える仕組みづくりに上流から関われることが、この仕事の大きな特徴です。 ※意向・適性を互い擦り合わせ可能です。

ハコベル株式会社

物流DXプロダクトである「トラック簿」の開発をお任せします。 物流業界に対する高い解像度をもとに、現場の課題やニーズを的確に捉え、それらを技術的な最適解へと昇華していくことが求められます。 また、単なる機能開発にとどまらず、ユーザー体験や業務変革の視点を持ち、プロダクトを通じて業界全体にインパクトを与えていく役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・BizやPdMメンバーと連携し、プロダクトのビジョン、目標達成に向けての開発および運用 ・プロダクトがユーザーに提供する価値を理解し、その実現方法を検討・実践 ・TLと連携したプログラミング言語やフレームワーク、ライブラリの技術調査・選択 ・プロダクトの安定した運用と定期的な改善サイクルの実現 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 ・開発言語/フレームワーク等: 　-Backend: Kotlin, Java 　-DB: PostgreSQL 　-Frontend: TypeScript, React 　-Mobile App: Flutter, Dart ・インフラ: AWS,Firebase,GCP ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace ●作業環境 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 <キャリア事例> ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 配属されるシステム開発部トラック簿システムGは、9名のメンバーが在籍しています。 <在籍メンバー例> ・[EM田中](https://note.com/hacobell/n/n0f6e2e0c9500) エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ●AI活用状況 【開発プロセスそのものをAIで作り替えている組織です】 ハコベルにとってAI活用は、個人の生産性ツールではなく経営アジェンダです。プロダクト戦略と対になる「Tech戦略」の中で「AI自律開発による開発生産性10x」を経営レベルの方針として定義し、開発組織のファーストプライオリティに位置づけています。 私たちが取り組んでいるのは、コーディングをAIに委託することではありません。 ・要件定義: 開発マイルストーン→PBI→SBIへの分割・プランニングをAIが担い、NotionをSSoTとして運用 ・設計: 実装前にAIとdesign.md/ADRを作成し、設計判断は組織の資産として蓄積 ・実装: 複数サブエージェントによる並列実装を含め、AI主体の実装が全チームで稼働 ・レビュー: design.mdとの差分ベースのレビューや、観点別レビューエージェントの整備 ・QA: ケース自動生成、Gherkin×PlaywrightによるE2E自動化 といったように開発フローの全工程をAIが自律的に駆動できる形に再設計している最中です。AIが安全かつ有効に動ける環境・コードベース・ワークフローそのものを設計する「ハーネスエンジニアリング」に組織として取り組んでおり、「AI活用推進会」で各チームの知見を集約・横展開しています。成果・進捗はDORAメトリクス(デプロイ頻度・リードタイムなど)や実装量で計測し組織的に前進させています。 しかし、正直に言えばまだまだ道半ばです。実装のAI化が進んだ結果、レビューとQAが新たなボトルネックとして顕在化しており、まさに今この構造問題を解いているフェーズです。「完成されたAI開発環境を使う」のではなく、「AI時代の開発のあり方を自分の手で定義する」ことに面白さを感じる方に入社いただき、試行錯誤も含めてチャレンジしていきたいと考えています。

株式会社NTTデータ

【職務内容】 先進テクノロジー(※)を活用し、行政や金融機関、大企業を含むさまざまな業界をお客様とし、ビジネス変革をITで支援する業務です。 テクノロジーコンサルティングやアセットベースのオファリング提供を実施、社会課題や企業課題の解決に寄与するソリューションを提供します。 具体的には、社会課題や企業課題の解決に向けたテクノロジーコンサルティングを行い、インフラからアプリケーション、データ分析、AIまでお客様にとって適切なソリューションの提案や新たなソリューションの企画を実施します。 ※先進テクノロジー:CyberSecurity、VDI(仮想デスクトップ基盤)、Cloud、DataCenter、Map、Data&Intelligence、Salesforce、Servicenow、Generative AI、ITO/BPO/BPS/BPS、UC(ユニファイドコミュニケーション)等 本ポストでは顧客の業界が多岐にわたるほか、特定の製品にとどまらず、課題・ニーズに合わせた柔軟なソリューション提案を行っているため、業務においてダイナミックさを感じられる点が魅力です。 また、ネットワーク・クラウド・データセンタ・セキュリティのインフラ領域を主軸にしながら、生成AI等の新技術も駆使し、お客様の業務変革を推進、伴奏していく経験とスキルを身につけることができます。 【業務内容】 各業界のリーディングカンパニーであるクライアントに対して当社が扱う先進テクノロジーを活用したソリューション・カスタマイズ提案・プリセールス・サービス企画等を幅広くご担当いただきます。尚、営業スタイルは顧客への直販と、自社内で当該顧客に深く入り込んでいる部署と連携して販売しながら、必要に応じて上流(コンサル)からの提案も行います。 ・本ポストは最適なITインフラ基盤、生成AI領域の構築に向け、顧客課題特定、あるべきITインフラ基盤の定義から行うソリューション営業を担当します。 ・具体的な内容として、自身が直接顧客と対峙またはNTTデータの他分野の営業と連携する形で顧客へアプローチし、ITインフラソリューション導入に関するニーズ発掘、およびそれに対するソリューション提案を行い、案件化を目指します。 ・導入実績となったソリューションにおいては、機能を汎化し業界横断での利用を目指し、自社のアセットにフィードバックする営みを継続的に行うことで商品力の強化につなげるサービス企画の活動も行います。 ・当社で取り扱っているITインフラソリューションのラインナップは多岐にわたります。 【獲得できるスキル・経験】 ・先進テクノロジー(上述)を活用したコンサルティング及びセールススキル ・公共部門、金融機関、一般企業など、様々な業界の顧客に幅広いITソリューションを提供する広範な知見 ・大規模案件提案に関する提案スキル、折衝スキル ・新技術(生成AI等)を駆使した業務の変革を推進し、伴奏していく経験とスキル 【キャリアパス】 業界の特性への理解を深め、提案スキルを高めながら、新規サービス企画へとチャレンジいただくことも可能です。 また、ソリューション営業としての経験を積みながら専門性を高め、将来的にはコンサルタントやビジネスディベロッパなどへのキャリアの幅だしも目指すことが可能です。

株式会社NTTデータ

先進エンジニアリング技術部では、高度な専門知識とスキルを持つアーキテクトの育成を促進しつつ、重要案件支援やグローバル展開を推進しています。 当推進部で募集している下記ポジションから、選考プロセスの中で、ご希望と、ご経験・適性を踏まえていずれかをご提案いたします。 面談・面接を通して、ご自身に適したポストを検討されたい方向けの募集となります。 以下をご確認いただき、ご興味あれば各ポスト詳細をご覧ください。 ●【技術革新】フルスタックエンジニア/パフォーマンスアーキテクト<399> 当組織は、先進技術を活用し変革を狙うお客様とともに、日々進化するテクノロジに挑戦し続けており、日本および世界のITシステムの「性能」の課題を解決する専門集団です。 職務として、社内の様々なテクノロジを活用したプロジェクトにおいて、自身が得意とする技術領域(※)においてその知見を発揮し、要件定義・設計・試験・チューニングを通して、パフォーマンス(性能)を中心とした問題/課題解決やアーキテクチャ設計等の技術支援を行います。 (※) 技術領域例: クラウドアーキテクチャ設計、アプリケーション処理方式設計、データベースやアプリケーションのチューニング、パフォーマンス・テスティング 等 ●【技術革新】DBコンサルタント/DBスペシャリスト<660> 顧客システムにおけるデータベースの最適化がミッションです。 顧客のデジタルトランスフォーメーション実現に向けて、SoR領域をはじめとするレガシーなシステムが足枷となっているケースが多いため、レガシーシステムに対するアジリティ向上、コスト削減が大きなニーズとしてあります。 顧客ニーズの実現に向けて、世の中にある最適なデータベース製品を選定し、移行に向けた実現性のある計画を立案し、実行することが我々のミッションです。 ●【技術革新】グローバルITアーキテクト<1423> NTTデータ全体のグローバル各国におけるシステム開発を対象に、性能・非機能に関するあらゆる課題を解決する専門組織です。4,500を超えるプロジェクトで培った技術力を駆使し、「止まらないシステム」「成長するビジネス」をグローバルに支えます

株式会社NTTデータ

【職務内容】 クラウド領域における戦略的アライアンス推進およびパブリッククラウド ソリューション営業を担っていただきます。 ハイパースケーラー(AWS/Microsoft/Google Cloud)とのアライアンスを軸に、ライセンスリセールから協業施策の企画・実行までを一気通貫で推進するポジションです。 直近では、マルチクラウド戦略のもと、Microsoft AzureおよびGoogle Cloud領域の体制強化を進めており、それぞれのクラウドを主担当として事業拡大を推進していただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・パブリッククラウド(AWS/Microsoft Azure/Google Cloud)に関するライセンス販売・各種手続き、ファンド適用に関する営業対応 　(他分野との調整、お客様との打ち合わせ同席による営業フォロー含む) ・ハイパースケーラー各社とのアライアンス推進 　協業施策の企画・実行 　目標設定・進捗管理 　定期的なレビュー対応 ・新サービス・新ソリューションへの対応 　Google:Google Distributed Cloud、Google Workspace、Gemini Enterprise 等 　Microsoft:Azure関連新サービス、自社開発の生成AI関連サービス 等 ・社内関係部署との連携、案件創出・提案活動の支援 ・クラウド関連イベント・セミナー等の企画・運営 ・海外拠点や技術部門との情報連携

株式会社NTTデータ

本ポストでは、公共分野（知的財産・司法法務）を中心とした大規模～中小規模システムのITインフラを設計・構築するインフラエンジニアとしてご活躍いただきます。 クラウド・AI・コンテナ・オンプレミスなど幅広い技術を活用し、最適な基盤を提案・実現することが主なミッションです。 ご入社後は、ご本人の経験や希望を考慮し、以下のいずれかの業務を担当いただきます。案件やキャリア志向に応じてプロジェクト配置やチーム間連携も柔軟に行いますので、専門知識の幅を広げながら成長いただけます。 公共分野の知識がなくても、入社後にしっかりとフォローいたします。 ＜業務例＞ ①クラウド基盤の設計・構築 （例：AWS/Azure/GCP/OCIなどを用いた新規サービス基盤の導入、オンプレからクラウドへの移行） ②コンテナ基盤の設計・構築 （例：KubernetesやOpenShiftを活用したマイクロサービス基盤の導入） ③AI・データ分析基盤の構築 （例：MLOps環境の整備、AIモデル運用のための基盤構築） ④仮想化基盤・プライベートクラウドの構築 （例：VMwareやOpenShiftVirtualizationなどを活用した既存システムの仮想化・統合） ⑤大規模～中小規模オンプレシステムの更改対応 （例：既存ハードウェアのリプレース、インフラのモダナイズ検討） いずれの業務も、設計から実装・運用まで幅広く関与でき、インフラエンジニアとしてキャリアを積みながら、リーダーやサブリーダーとしてチームを率いる経験を積むことができます。さらに、経験に応じてアーキテクチャ設計や技術選定に意見を反映させられるため、技術者としての成長と影響力の拡大を実感できるポジションです。

株式会社NTTデータ

【職務内容】 ・現在、スマートフォン上では様々な企業が、身近な生活を豊かにするサービスを提供しています。 ・私たちの仕事は、そのような企業と共創し、数千万人が利用するサービスを企画・開発する仕事になります。(現在の私たちのメインクライアントは、通信キャリアをはじめとした社会インフラ企業になります。) ・現在、私たちが手掛けるサービスはポイント・QR決済・映像配信・XR・ライフサポート・音声対話・クラウドストレージなど多岐にわたります。 ・クラウド技術をベースとして、サービスに最適なアーキテクチャ検討やプロジェクトマネジメント力などにより、新たなサービスや価値を世の中へ提供する仕事になります。一年未満の短い期間でのサービスローンチを目指し、最適な開発手法やクラウドプラットフォームを提案し、設計～構築まで一気通貫で開発プロジェクトをマネジメントします。 ・技術としては、マルチベンダとして複数のパブリッククラウドの中から最適なプロダクトやサービスを選定します。 ・アーキテクチャ設計においては、IaaSからSaaSまで非常に広い領域をカバーします。最適なプロダクトやサービスを組み合わせ、サービスに最適なアーキテクチャを設計します。 ・システム開発においては、アジャイルをベースとしつつ、100人超のマネジメント手法など独自に開発プロセスの組み立てを行い、プロジェクトを進めています。 ・提供しているサービス事例 　https://www.nttdata.com/jp/ja/data-insight/2022/0316/

株式会社NTTデータ

●職務内容:パフォーマンスエンジニア 当組織は、先進技術を活用し変革を狙うお客様とともに、日々進化するテクノロジに挑戦し続けており、日本および世界のITシステムの「性能」の課題を解決する専門集団です。 職務として、社内の様々なテクノロジを活用したプロジェクトにおいて、自身が得意とする技術領域(※)においてその知見を発揮し、要件定義・設計・試験・チューニングを通して、パフォーマンス(性能)を中心とした問題/課題解決やアーキテクチャ設計等の技術支援を行います。 (※) 技術領域例: クラウドアーキテクチャ設計、アプリケーション処理方式設計、データベースやアプリケーションのチューニング、パフォーマンス・テスティング 等 ●対象業種 社内で開発する公共・金融・法人の全システムが支援対象となり、様々な業種のシステムに携わることが可能です。 海外グループ会社向けにも支援を多数行っており、グローバル案件対応も可能です。 ●組織のミッション 当組織は、「パフォーマンスクリエーター」という価値観のもと、様々なテクノロジを活用したシステムへ「性能」を中心に要件定義、設計、試験、運用といった全行程を「技術」的な観点で支援しています。 専門的なスキルを有するアーキテクト、専門家を含むメンバー200名超のノウハウ等を結集することで、年間で400超の案件を対応し、年間20%の成長を続けています。

フューチャー株式会社

●採用部門、または　アサイン予定プロジェクトの概要 Technology Innovation Group(以下TIG)は、 　①最先端、且つ先進的なテクノロジーのプロフェッショナル集団 　②プロジェクト品質と生産性の向上 　③自社サービス事業の立ち上げ を主なミッションとして発足しました。 同ポジションは、TIGにてシステムインフラの設計・実装経験と先進IT技術を駆使し、システムの最適化をテクノロジー面で自ら推進していけるスペシャリスト層を想定しています。 ミッションクリティカルな大規模エンタープライズシステムのアーキテクトチームの一員として活躍したい方、テクノロジーを軸に顧客のDXを伴走型スタイルで支援したい方は是非ご応募ください。 ●職務内容の概要 インフラスペシャリストとして、業務要件・業界・最新の技術動向を踏まえて最適なシステム構成を導出し、顧客・プロジェクト・チームをリードするポジションです。 経営・業務・ITの戦略的コンサルティングの中で、システムインフラ部分を核とし、システム化検討・提案・設計・構築・非機能評価を担います。従来型のシステム統合にとどまらず、クラウドの力を最大限に活用したアーキテクチャへの刷新(モダナイゼーション)を牽引し、顧客企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を伴走型で支援します。 ●職務内容の詳細 ・顧客業務特性に合わせたベストな構成提案・計画立案(ベンダフリー) ・ミッションクリティカルな基幹業務システムやビッグデータを扱う情報系システムのインフラ要件定義・設計・構築 ・既存システムのアセスメント・改善提案(品質/性能/コスト/体制課題) ・クラウドを活用した次世代IT基盤の実現に向けたロードマップ策定、テクノロジー戦略策定、CIO/CTO/CISO支援、技術アドバイザリ ・Infrastructure as Code(IaC)やCI/CDパイプラインを活用した、インフラ構築・運用の自動化および標準化の推進 ・上記全般を通じての顧客および多様なステークホルダとの折衝・リード

FPTコンサルティングジャパン株式会社

ミッション 生成AI・AIエージェントの普及により、クラウドインフラは「システムを動かす基盤」から、IDを起点にAI・業務・データを安全に接続する中核アーキテクチャへと進化しています。特にAzureでは、Microsoft Entra ID(旧Azure AD)を中心としたID・認証・認可の設計が、セキュリティ、ガバナンス、AI活用の成否を左右する時代になっています。 Entra IDを起点に、AI時代のAzureアーキテクチャを設計する。 認証・セキュリティから運用まで、本番で成立するクラウド基盤を作る仕事です。 職務内容 Azureを中心としたクラウド基盤において、以下を担当していただきます。 ●Azure / Entra ID を前提としたクラウド基盤の企画・構想策定 ●Entra ID(ID・認証・認可)を起点としたアーキテクチャ設計 ●セキュリティ、ネットワーク、ガバナンスを含めた全体設計 ●条件付きアクセス、RBAC、PIM 等を含むID・アクセス設計 ●オンプレミスAD/他クラウドからのEntra ID・Azure移行支援 ●IaC(Bicep / Terraform 等)を前提とした基盤実装・標準化 ●監視・運用設計、SecOps / FinOps を含めた運用高度化 ●AI・データ基盤(Azure OpenAI / Fabric 等)を支えるインフラ設計 ※ID設計を“後付け”にしない、AI前提のクラウド設計を重視しています。

株式会社NTTデータ

◆クラウドを活用したシステムにおいて、検討・提案・設計・構築・運用までの上流工程からの一連の業務をプライムの立場で担当していただきます。◆ 【事業・ミッション】 現在、当担当では公会計に関わる官庁会計システムや政府の入札・契約・請求といった政府調達を一元的に管理する電子調達システム、マイナンバーカードを活用した給付SaaS等に取り組んでおり、デジタル庁が掲げる「デジタル社会の実現に向けた重点計画」に基づき、国・地方公共団体の行政サービスのデジタル化や業務改革(BPR)、社会全体のデジタル化を推進しています。 政府情報システムにおけるクラウド領域は、 「クラウド・バイ・デフォルト原則」 に加えて、「モダン技術の利用」が方針として打ち出されており、今後クラウド活用のみならず、アプリケーションのモダン化およびモダン化に伴う案件の拡大戦略がミッションとなります。 【役割】 ・クラウドアーキテクト（リーダー）：高い技術力/先見性をもってアプリケーションのモダン化を含めたシステムの将来像を描き、システムアーキテクチャ全体の検討・提案・設計・構築をリードしていただきます。 ・クラウドエンジニア（サブリーダー/メンバー）：顧客サービスを支える安定/高品質なクラウド基盤をスピード感をもって提供すべく、クラウドおよびインフラ領域の設計・構築・運用に携わっていただきます。

株式会社NTTデータ

【事業・ミッションについて】 当事業部では、マイナンバー制度を軸として、誰もが、いつでも、どこでも、ライフスタイルに応じたサービスをスピーディに受けられるデジタル社会を実現することをミッションとし、デジタル庁及び地方公共団体の外郭団体を顧客としたマイナンバー関連システムの企画・開発・運用保守を提供しています。 国民の皆様の生活の基盤となっているマイナンバーの仕組みを支える既存システムの刷新・高度化と並行して、金融等、公共以外の分野とも連携してマイナンバーの仕組みを利活用したサービスを提供する等、当社だからこそできる新たな仕組みを提供しています。 【主な業務内容】 ・インフラエンジニアとして業務アプリケーションを構築するインフラ基盤(仮想基盤、OS、DB、NW等)の運用保守及び機能改善 ・アプリケーションエンジニアとして業務アプリケーションの運用保守及び機能改善 ・顧客に対する運用保守状況の定例報告 (プロジェクト例) 　ー大規模情報連携基盤に関する運用保守 　ーマイナンバー制度の土台となる関連システムの運用保守 　ーマイナンバーカードの認証機能の利活用システムの運用保守 ※運用保守に参画いただき、業務知識や現行システムへの理解を深め、新たに次期システムや新規システム案件に携わることも可能です 【特徴について】 ・構築・試験自動化技術等、日々進化する技術を活用することを推奨しています。 ・規模の大きなプロジェクトが多数のため、ステークホルダが多く、チーム一丸となって仕事を推進することが求められます。

株式会社NTTデータ

近年、社会全体でAI活用が加速する中、AI開発を支えるGPU基盤へのニーズが急速に高まっています。NTTデータではこのような社会的ニーズに応えるべく、最新技術を活用したGPU基盤サービスの開発を強化しており、2024年度に自社の大規模GPUサービスの企画・提供を開始しました。現在はファースト顧客向けの開発を進めており、今後さらなる需要拡大が見込まれています。 これに伴い、GPU基盤開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーやリーダーとして活躍いただけるエンジニアの採用を強化しています。 ●主な業務内容は以下の通りです。 [顧客への提案] お客様のニーズや市場動向を把握し、営業担当者と一緒にGPU基盤の提案を行います。 ・新技術のリサーチ ・導入提案 [設計・開発] お客様のご要望をくみ取り、お客様とコミュニケーションをとりながらGPU基盤に関するサービス仕様検討から設計、開発を行います。 ・GPUを利用した高性能コンピューティング基盤の設計、構築、運用 ・クラウド環境上でのGPUリソースの最適化と自動化 ・AI、ディープラーニング等のアプリケーションに向けたインフラの提供とチューニング ・パフォーマンス分析と最適化に関する技術支援 [主な技術環境] ・GPU:NVIDIA ・GPUサーバ:NVIDIA、Dell、HPE、Super Micro等 ・ネットワーク:プロトコルとしてはInfiniBand、Ethernet(RoCE) ・ストレージ:NetApp、VAST、DDN、PowerScale、Pure Storage等 ・ジョブスケジューラ:Slurm、Kubernetes ・コミュニケーションツール:Teams等

FPTコンサルティングジャパン株式会社

ERP導入における拡張開発・自動化・外部連携を担うエンジニアポジションです。コンサルタントと協働し、Fit to Standardを守りながら、必要最小限の拡張を高品質に実装します。 特定製品経験は必須ではありませんが、オラクルERP:NetSuite等を活用する想定です。(Web/業務システム開発経験を重視) 【担当業務】 1)拡張開発/業務自動化 ・ワークフロー、画面、帳票、バッチ等の拡張設計〜実装〜テスト ・JavaScript/TypeScript等を用いたカスタマイズ(例:SuiteScript相当の拡張) 2)外部連携/データ連携基盤 ・REST/SOAP/CSV/バッチ等による外部連携設計・実装(MES/PLM/WMS等) ・認証、エラー処理、再送、ログなど運用を見据えた連携品質の担保 ・iPaaS/ETL活用(経験があれば) 3)移行・品質・リリース管理 ・データ移行支援(変換、検証、移行リハ) ・UT/SIT支援、性能・監査・権限観点のレビュー ・Sandbox/本番のリリース管理、変更管理、切替手順整備 ・運用保守ドキュメント整備・引継ぎ 【導入事例】 昨年秋の立上以降、バイオ医薬業の新工場立上を支援しています。具体的にはエンタプライズアーキテクチャデザイン、即ち新工場全体のビジネス/データ/アプリケーション/テクノロジーアーキテクチャデザインを担当しました。

株式会社NTTデータ

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う ●AI、特にAIエージェントの要件定義から運用における全工程を技術的にサポート ●AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装 ●チームメンバーの指導・育成

株式会社NTTデータ

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装 -AIエージェント(AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等)の特徴 -データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴 -データパイプライン -AIモデルの継続的改善(LLMOps/FMOps) -セキュリティやガバナンス ・上記を実現するための最新技術調査、検証 ・チームメンバーの指導・育成

株式会社NTTデータ

職務内容:グローバルITアーキテクト NTTデータ全体のグローバル各国におけるシステム開発を対象に、性能・非機能に関するあらゆる課題を解決する専門組織です。4,500を超えるプロジェクトで培った技術力を駆使し、「止まらないシステム」「成長するビジネス」をグローバルに支えます。 担当業務 グローバル各国のメンバーと協働し、性能/非機能の課題解決を現場から主体的にリードするアーキテクトを募集します。アーキテクチャ設計から性能検証・チューニング、さらにはSREやObservability、FinOpsといった領域まで、システムの最適化と品質向上を自らの手で実現するポジションです。国内で培った経験を、今度は“世界基準”へ。技術で世界を支える次世代アーキテクトを目指しませんか? 組織のミッション 当組織は「顧客の性能・非機能問題を解決するだけでなくビジネス価値向上につなげる高度ITアーキテクト&スペシャリストのトップチーム」を目指して、国内・海外のお客様に対する性能・非機能面を中心とする技術支援やプロジェクトリードを行います。専門的なスキルを有するアーキテクト、専門家を含むメンバー200名超のノウハウ等を結集することで、年間で400超の案件を対応し、年間20%の成長を続けています。 特に、「AI-Driven性能エンジニアリングの確立と普及展開」「国内海外の重要プロジェクトに対するアーキテクトとしての価値提供」「ITアーキテクト領域のスケール拡大」を注力領域の柱と位置付けており、グローバルでも活躍できるアーキテクトの仲間を募集しています。

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

JAPAN AI株式会社

ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AIエージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。本ポジションは「テストする人」ではなく、 「何をもって良いAIとするかを定義し、測定する科学者」 です。 期待する役割について AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します ●自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します ●レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します ●統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します ●評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します 業務内容 AI Evaluation Scientistとして、 AIエージェントの評価基盤 (Evaluation Infrastructure) の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 ・LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) ・評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) ・報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 ・評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) ・評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス ●自動評価パイプラインの設計・構築 ・スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 ・CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 ・エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) ・評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 ●安全性・品質検証 ・自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 ・安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ・ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 ・プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 ●統計分析・実験設計 ・統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 ・品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 ・品質レポート作成と改善提案 ・評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です ●シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 ●シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 ●シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 成果責任 (KR/メトリクス) ●評価カバレッジ率(テストケース網羅率) ●回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%) ●評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了) ●LLM-as-Judge と人間評価の一致率 ●False Positive / Negative 率 ●安全性インシデント発生率(リリース後) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Evaluation Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します: ●密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 ●言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ●評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks ●データ : BigQuery, Spark, Pandas ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform ●CI/CD : GitHub Actions ●ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion ●AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin ●作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。 市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。 RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ● シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。 コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。 エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ● シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。 可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。 エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 ●ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 ●期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

●技術オンボーディング・トレーニング FDE から引き継いだ導入済みワークフローの技術オンボーディング設計・実施 顧客の業務ワークフローに合わせた AI 活用方法の設計・提案 トレーニング資料・ベストプラクティスの作成・提供 ●利用定着・ROI実現 成功指標 (KPI) の設計と定期的なROIレビュー 利用状況モニタリングとプロアクティブな改善提案 利用データのダッシュボード構築・定量分析による課題の早期発見 プロンプト最適化・エージェント設定の改善支援 評価基盤 (eval) の運用支援・品質改善 ●テクニカルサポート・問題解決 レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析 テクニカルサポートのエスカレーション対応 API/SDK/インテグレーションに関する技術支援 セキュリティ・ガバナンス・コンプライアンス対応 ●プロダクトフィードバック・拡大展開 顧客フィードバックの収集とプロダクトチームへの還元 拡大展開 (アップセル/クロスセル) の技術支援 新規ユースケースの発見・提案 【業務シナリオ例】 ● シナリオ 1 : SaaS 横断ワークフローの利用定着支援 FDE が製造業の顧客に構築した「経費精算自動承認ワークフロー」(楽々精算 → SmartHR 連携) の導入後、利用率が伸び悩んでいる。 利用データを分析し、「現場作業者がスマートフォンから使いにくい」「承認結果の通知が遅い」という課題を特定。 モバイル向けの利用ガイドを作成し、通知設定を最適化。 さらに、現場向けトレーニングを実施。 利用率が 2倍に改善し、月間 400時間の業務削減効果を可視化して経営層に報告。 ● シナリオ 2 : 「企業の脳」の ROI 可視化と全社展開 FDE が金融機関の 1部門に構築した「見込み顧客探索エージェント」の導入後、ROI レビューを実施。 アプローチ数 3倍、受注率 15% 向上という成果を定量化し、経営層向けレポートを作成。 この成果をもとに、他の 5部門への全社展開の意思決定を支援し、アップセルに貢献。 展開先の各部門に合わせたプロンプト最適化とエージェント設定の調整を実施。 ● シナリオ 3 : ワークフロー品質改善のフィードバックループ 小売業の顧客が JAPAN AI AGENT を活用した「稟議承認 AI」で、回答精度に関するフィードバックが増加。 eval 基盤を活用して回答品質を定量分析し、特定の稟議カテゴリで factuality スコアが低いことを特定。 プロンプト最適化とナレッジベースの改善を提案し、回答精度が 15% 向上。 この改善パターンをプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。 ●ミッション 「企業の脳」が定着し、成果を出し続ける状態を作る AI プロダクト導入後の顧客成功を技術面から最大化し、利用定着・拡大展開・ROI 実現を推進する。 ●AI Success Engineerとは AI Success Engineerは、OpenAI社やDatabricks社が確立した職種で、AIプロダクトの導入後に顧客の成功を技術面から支援するエンジニアです。 従来のカスタマーサクセスやテクニカルサポートとは異なり、AIプロダクト特有の課題 (プロンプト最適化、eval設計、利用データ分析、ワークフロー改善) を技術的に解決する専門職です。 従来のカスタマーサクセス | AI Success Engineer 利用状況のモニタリング・報告 | 利用データを分析し、プロアクティブに改善提案 機能の使い方を説明する | AIの使い方を設計し、業務ワークフローに組み込む 問い合わせに対応する | 問題の根本原因を技術的に特定・解決する チャーン防止 | ROI実現・拡大展開の推進 ●FDE との分担 FDE | AI Success Engineer 課題発見→PoC→本番導入 | 導入後の定着→活用拡大→ROI 実現 「企業の脳」を実装する | 「企業の脳」が成果を出し続ける状態を作る 新規ワークフローの構築 | 既存ワークフローの改善・最適化 顧客の未来を発見する | 顧客の成功を証明する ●期待する役割について AI Success Engineer として、顧客の AI プロダクト導入後の成功を技術面からリードしていただきます。 FDE が構築した「企業の脳」のワークフローが現場で実際に使われ、成果を出し続ける状態を作る 顧客の業務部門・IT 部門と密接に連携し、AI プロダクトが実際の業務で成果を出し続ける状態を作る 顧客の IT 部門・開発チームと協働し、API 連携やデータ統合の技術支援を行う 利用データの分析に基づくプロアクティブな改善提案を行う レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析を行い、エスカレーション対応をリードする 顧客フィードバックをプロダクトチームに還元し、プロダクトの進化に貢献する ●成果責任 (KR/メトリクス) 顧客ヘルススコア (利用率、API呼出数、アクティブユーザー数) チャーン率 ≤ 目標値 拡大展開率 (アップセル/クロスセル貢献) 顧客NPS ≥ 目標値 技術サポートチケット解決時間 (MTTR) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Success Engineerは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: FDE — 導入フェーズからの引き継ぎ Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 プロダクトチーム — フィードバック還元 サポートチーム — エスカレーション対応 ●開発環境 言語 : Python (自動化・分析), SQL (データ分析) AI / LLM : JAPAN AI STUDIO SDK, プロンプトエンジニアリング, RAG データ : BigQuery, Looker, Pandas インフラ : GCP, Docker (基礎理解レベル) ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●顧客対応・提案業務 営業チームと連携した顧客の技術的課題のヒアリング 顧客の課題に対する最適なソリューション提案 技術検証(PoC)の企画・実施・評価 提案資料・技術提案書の作成 デモンストレーション・プレゼンテーションの実施 ●技術支援業務 システム要件の理解とスコープ定義 RFP対応・技術提案書作成 顧客の業務理解と課題の構造化 営業チームへの技術的サポート ●その他業務 プロダクトの技術的知見の蓄積と共有 顧客フィードバックのプロダクト開発への反映 技術トレンドの調査と社内共有

JAPAN AI株式会社

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応