該当求人数 481 件
271~300件を表示

株式会社本田技術研究所
データサイエンティスト
570~1,040万円
正社員
愛知県(名古屋市)
【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform
AWS Lambda
Kubernetes
Microsoft Azure
JavaScript
自然言語処理
Amazon Redshift
Confluence
Docker
GitLab
C++
Shell
R言語
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
BigQuery
機械学習
生成AI・LLM
Jenkins
PyTorch
TensorFlow
AWS
JIRA
生成AI開発ツール導入
機械学習・データ活用
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上
データサイエンティスト
正社員
【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform
570~1,040万円
愛知県(名古屋市)
AWS Lambda
Kubernetes
Microsoft Azure
JavaScript
自然言語処理
Amazon Redshift
Confluence
Docker
GitLab
C++
Shell
R言語
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
BigQuery
機械学習
生成AI・LLM
Jenkins
PyTorch
TensorFlow
AWS
JIRA
生成AI開発ツール導入
機械学習・データ活用
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所
AI・機械学習(LLM)エンジニア
570~1,040万円
正社員
大阪府(大阪市)
【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 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 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。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりと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】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等
C++
Docker
MLOps
Microsoft Azure
Kubernetes
Kaggle
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
PyTorch
TensorFlow
画像認識
AWS
BtoC向けサービス
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
【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 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 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。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりと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】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等
570~1,040万円
大阪府(大阪市)
C++
Docker
MLOps
Microsoft Azure
Kubernetes
Kaggle
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
PyTorch
TensorFlow
画像認識
AWS
BtoC向けサービス
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所
SREエンジニア
570~1,040万円
正社員
東京都(港区)
●任せる業務の概要 Hondaのコネクテッドサービスおよびデジタルサービスを支えるSREエンジニアとして、サービスの信頼性・可用性・運用効率の向上を担っていただきます。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・コネクテッドサービスにおける信頼性設計(SLI/SLOの定義・運用) ・システムの可用性・パフォーマンス・スケーラビリティの向上施策の企画・実行 ・モニタリング/Observability基盤の設計・構築(ログ/メトリクス/トレース) ・インシデント対応および再発防止に向けた原因分析・改善推進 ・CI/CDやIaC(Infrastructure as Code)を活用した運用自動化・効率化 ・クラウド環境(AWS等)におけるインフラ設計・運用改善 ・キャパシティプランニングおよび負荷対策の実施 ・開発チームと連携した信頼性向上のための設計・改善活動 ●使用ツール/開発言語など 量産環境:AWS、Google Cloud 使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI、CICD、VSCode、Xcode、AndroidStudio
Slack
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
大規模トラフィック環境
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上
SREエンジニア
正社員
●任せる業務の概要 Hondaのコネクテッドサービスおよびデジタルサービスを支えるSREエンジニアとして、サービスの信頼性・可用性・運用効率の向上を担っていただきます。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・コネクテッドサービスにおける信頼性設計(SLI/SLOの定義・運用) ・システムの可用性・パフォーマンス・スケーラビリティの向上施策の企画・実行 ・モニタリング/Observability基盤の設計・構築(ログ/メトリクス/トレース) ・インシデント対応および再発防止に向けた原因分析・改善推進 ・CI/CDやIaC(Infrastructure as Code)を活用した運用自動化・効率化 ・クラウド環境(AWS等)におけるインフラ設計・運用改善 ・キャパシティプランニングおよび負荷対策の実施 ・開発チームと連携した信頼性向上のための設計・改善活動 ●使用ツール/開発言語など 量産環境:AWS、Google Cloud 使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI、CICD、VSCode、Xcode、AndroidStudio
570~1,040万円
東京都(港区)
Slack
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
大規模トラフィック環境
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所
CI・CDエンジニア
570~1,040万円
正社員
愛知県(名古屋市)
【こんな方におすすめ】 ●製品開発の現場で、クラウドを使って開発効率化や新しい仕組みづくりをしてきた方 ●「クラウドで作ったものが、そのまま製品や車両機能の価値に直結する」環境に挑戦したい方 ●自動車開発という巨大なスケールで、クラウド技術の応用に挑みたい方 ●クラウド×車載という新しい開発領域で、自動車業界の常識を変える開発基盤づくりに携わりたい方 ●単なるインフラ整備ではなく、開発者体験(Developer Experience)を向上させる仕組み設計に興味のある方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 └ CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ●プロセス革新の仕組みづくり └ クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ●クラウドと車載開発の橋渡し └ 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ●最新技術の導入・実装 └ 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール
Shell
C++
GitLab
Datadog
Docker
MLOps
Confluence
JavaScript
Microsoft Azure
Kubernetes
GitHub Actions
GitHub
C言語
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
生成AI・LLM
Jenkins
Ansible
AWS
JIRA
Terraform
従業員数1000名以上
CI・CDエンジニア
正社員
【こんな方におすすめ】 ●製品開発の現場で、クラウドを使って開発効率化や新しい仕組みづくりをしてきた方 ●「クラウドで作ったものが、そのまま製品や車両機能の価値に直結する」環境に挑戦したい方 ●自動車開発という巨大なスケールで、クラウド技術の応用に挑みたい方 ●クラウド×車載という新しい開発領域で、自動車業界の常識を変える開発基盤づくりに携わりたい方 ●単なるインフラ整備ではなく、開発者体験(Developer Experience)を向上させる仕組み設計に興味のある方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 └ CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ●プロセス革新の仕組みづくり └ クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ●クラウドと車載開発の橋渡し └ 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ●最新技術の導入・実装 └ 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール
570~1,040万円
愛知県(名古屋市)
Shell
C++
GitLab
Datadog
Docker
MLOps
Confluence
JavaScript
Microsoft Azure
Kubernetes
GitHub Actions
GitHub
C言語
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
生成AI・LLM
Jenkins
Ansible
AWS
JIRA
Terraform
従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所
AI・機械学習(LLM)エンジニア
570~1,040万円
正社員
栃木県(芳賀郡芳賀町)
【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 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 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。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりと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】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等
C++
Docker
MLOps
Microsoft Azure
Kubernetes
Kaggle
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
PyTorch
TensorFlow
画像認識
AWS
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
【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 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 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。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりと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】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等
570~1,040万円
栃木県(芳賀郡芳賀町)
C++
Docker
MLOps
Microsoft Azure
Kubernetes
Kaggle
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
PyTorch
TensorFlow
画像認識
AWS
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所
モバイルアプリエンジニア
570~1,040万円
正社員
東京都(港区)
●部門(領域)の役割 Hondaのコネクテッドソリューション開発部門は、年間で世界3,000万人にも及ぶホンダのお客様に対してコネクテッドサービスの新価値サービスの提供を通し、「Hondaならではのモビリティの拡がりによる価値創造」を進めており、2030年までに車両と一体で実現するデジタルサービスプラットフォームを世界一の品質と効率でアジャイルに提供し続けることを実現すべく日々の開発に取り組んでおります。 その中で、当領域ではビジネス部門、車両開発部門、その他関連部門連携部門と連携し、最適な開発手法(WF / スクラム etc)を選択し、開発・運用を推進しております。 ●任せる業務の概要 Hondaのコネクテッドサービスおよびデジタルサービスにおけるスマートフォンアプリのエンジニアとして、ユーザー接点となるアプリケーションの設計・開発をリードしていただきます。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・ユーザー接点となるスマートフォンアプリ(iOS / Android)の設計・開発 ・アプリストア配信・運用(CI/CD、クラッシュ解析、A/Bテスト等) ・ユーザー行動分析に基づく機能改善・UX最適化の推進 ・バックエンドAPIおよびクラウド基盤と連携したデータ通信・同期処理の設計・実装 ・車両連携機能やコネクテッドサービス機能を外部アプリから利用可能にするSDKの設計・開発 ●期待する役割 単なる画面実装にとどまらず、ユーザー体験(UX)を意識した機能設計・改善、バックエンドや車両データと連携したアプリケーション開発まで一貫して関与し、プロダクト価値の最大化を担っていただくことを期待します。 また、DevOpsの考え方に基づき、リリース後の利用状況やユーザーフィードバックを踏まえた継続的な改善を行い、グローバルに展開されるコネクテッドサービスの進化・推進を期待します。 ●キャリアパス 現場のエンジニアとして経験を積んだ後、スペシャリストもしくはマネージャーとしてキャリアアップが可能です。 ●使用ツール/開発言語など ・量産環境:AWS、Google Cloud ・使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI、CICD、VSCode、Xcode、AndroidStudio
Kotlin
JIRA
Slack
Swift
AWS
生成AI・LLM
Google Cloud Platform(GCP)
GitHub Actions
Android
iOS
英語活用
自社プロダクト・サービス開発
BtoC向けサービス
大規模トラフィック環境
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上
モバイルアプリエンジニア
正社員
●部門(領域)の役割 Hondaのコネクテッドソリューション開発部門は、年間で世界3,000万人にも及ぶホンダのお客様に対してコネクテッドサービスの新価値サービスの提供を通し、「Hondaならではのモビリティの拡がりによる価値創造」を進めており、2030年までに車両と一体で実現するデジタルサービスプラットフォームを世界一の品質と効率でアジャイルに提供し続けることを実現すべく日々の開発に取り組んでおります。 その中で、当領域ではビジネス部門、車両開発部門、その他関連部門連携部門と連携し、最適な開発手法(WF / スクラム etc)を選択し、開発・運用を推進しております。 ●任せる業務の概要 Hondaのコネクテッドサービスおよびデジタルサービスにおけるスマートフォンアプリのエンジニアとして、ユーザー接点となるアプリケーションの設計・開発をリードしていただきます。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・ユーザー接点となるスマートフォンアプリ(iOS / Android)の設計・開発 ・アプリストア配信・運用(CI/CD、クラッシュ解析、A/Bテスト等) ・ユーザー行動分析に基づく機能改善・UX最適化の推進 ・バックエンドAPIおよびクラウド基盤と連携したデータ通信・同期処理の設計・実装 ・車両連携機能やコネクテッドサービス機能を外部アプリから利用可能にするSDKの設計・開発 ●期待する役割 単なる画面実装にとどまらず、ユーザー体験(UX)を意識した機能設計・改善、バックエンドや車両データと連携したアプリケーション開発まで一貫して関与し、プロダクト価値の最大化を担っていただくことを期待します。 また、DevOpsの考え方に基づき、リリース後の利用状況やユーザーフィードバックを踏まえた継続的な改善を行い、グローバルに展開されるコネクテッドサービスの進化・推進を期待します。 ●キャリアパス 現場のエンジニアとして経験を積んだ後、スペシャリストもしくはマネージャーとしてキャリアアップが可能です。 ●使用ツール/開発言語など ・量産環境:AWS、Google Cloud ・使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI、CICD、VSCode、Xcode、AndroidStudio
570~1,040万円
東京都(港区)
Kotlin
JIRA
Slack
Swift
AWS
生成AI・LLM
Google Cloud Platform(GCP)
GitHub Actions
Android
iOS
英語活用
自社プロダクト・サービス開発
BtoC向けサービス
大規模トラフィック環境
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所
データエンジニア
570~1,040万円
正社員
栃木県
【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 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト(シミュレーション、実車など) ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 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。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりと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】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等
AWS
PyTorch
Python
Google Cloud Platform(GCP)
GitHub
MLOps
Matlab
C++
英語活用
リモート可
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
データエンジニア
正社員
【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 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト(シミュレーション、実車など) ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 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。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりと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】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等
570~1,040万円
栃木県
AWS
PyTorch
Python
Google Cloud Platform(GCP)
GitHub
MLOps
Matlab
C++
英語活用
リモート可
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所
データアーキテクト
570~1,040万円
正社員
埼玉県(さいたま市)
【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)
PyTorch
Ansible
Jenkins
Python
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
AWS Lambda
Snowflake
Amazon Redshift
Docker
GitLab
Terraform
英語活用
リモート可
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
データアーキテクト
正社員
【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)
570~1,040万円
埼玉県(さいたま市)
PyTorch
Ansible
Jenkins
Python
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
AWS Lambda
Snowflake
Amazon Redshift
Docker
GitLab
Terraform
英語活用
リモート可
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所
AI・機械学習(LLM)エンジニア
570~1,040万円
正社員
愛知県(名古屋市)
【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※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】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール
Shell
C++
Docker
MLOps
Confluence
JavaScript
Microsoft Azure
Kubernetes
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
生成AI・LLM
Jenkins
PyTorch
TensorFlow
TypeScript
AWS
JIRA
Terraform
生成AI開発ツール導入
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※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】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール
570~1,040万円
愛知県(名古屋市)
Shell
C++
Docker
MLOps
Confluence
JavaScript
Microsoft Azure
Kubernetes
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
生成AI・LLM
Jenkins
PyTorch
TensorFlow
TypeScript
AWS
JIRA
Terraform
生成AI開発ツール導入
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所
データアーキテクト
570~1,040万円
正社員
栃木県(芳賀郡芳賀町)
【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方 【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform
AWS Lambda
Kubernetes
Microsoft Azure
JavaScript
自然言語処理
Amazon Redshift
Confluence
Docker
GitLab
C++
Shell
R言語
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
BigQuery
機械学習
生成AI・LLM
Jenkins
PyTorch
TensorFlow
AWS
JIRA
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
データアーキテクト
正社員
【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方 【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform
570~1,040万円
栃木県(芳賀郡芳賀町)
AWS Lambda
Kubernetes
Microsoft Azure
JavaScript
自然言語処理
Amazon Redshift
Confluence
Docker
GitLab
C++
Shell
R言語
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
BigQuery
機械学習
生成AI・LLM
Jenkins
PyTorch
TensorFlow
AWS
JIRA
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所
\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /
エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。
株式会社メドレー
サーバーエンジニア
600~1,000万円
正社員
東京都(港区)
具体的にお任せしたい業務領域は以下です。 ・みんかい システム開発に関わる業務全般 ・みんかい システムの新規・既存案件のアーキテクチャ設計および実装 ・みんかい システムの安定稼働に必要な保守運用業務 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務
Redis
CircleCI
Google App Engine(GAE)
MySQL
Google Cloud Platform(GCP)
GitHub
Kubernetes
Microsoft Azure
PostgreSQL
Docker
Elasticsearch
育児支援制度あり
401k(確定拠出年金)あり
生成AI開発ツール導入
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoC向けサービス
従業員数1000名以上
上場企業
サーバーエンジニア
正社員
具体的にお任せしたい業務領域は以下です。 ・みんかい システム開発に関わる業務全般 ・みんかい システムの新規・既存案件のアーキテクチャ設計および実装 ・みんかい システムの安定稼働に必要な保守運用業務 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務
600~1,000万円
東京都(港区)
Redis
CircleCI
Google App Engine(GAE)
MySQL
Google Cloud Platform(GCP)
GitHub
Kubernetes
Microsoft Azure
PostgreSQL
Docker
Elasticsearch
育児支援制度あり
401k(確定拠出年金)あり
生成AI開発ツール導入
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoC向けサービス
従業員数1000名以上
上場企業
株式会社メドレー

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)
AI・機械学習(LLM)エンジニア
500~1,000万円
正社員
東京都(港区)
●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)
Figma
Next.js
Tailwind CSS
機械学習
自然言語処理
RAG
MLOps
GitHub
Slack
Notion
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
GitHub Actions
TypeScript
Windows
Linux
Python
Node.js
PostgreSQL
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
年俸制(12分割)
生成AI開発ツール導入
リモート可
フルフレックス
年間休日120日以上
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
SaaSプロダクト開発
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
上場企業
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)
500~1,000万円
東京都(港区)
Figma
Next.js
Tailwind CSS
機械学習
自然言語処理
RAG
MLOps
GitHub
Slack
Notion
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
GitHub Actions
TypeScript
Windows
Linux
Python
Node.js
PostgreSQL
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
年俸制(12分割)
生成AI開発ツール導入
リモート可
フルフレックス
年間休日120日以上
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
SaaSプロダクト開発
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
上場企業

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)

株式会社エス・エム・エス
データエンジニア
810~1,300万円
正社員
東京都(港区)
ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム ・Google Cloud ・Cloud Composer(Apache Airflow) ・BigQuery ・Vertex AI 等 ・Databricks ・dbt core ・社内システム Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) Braze / Treasure ・開発言語/ツール Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。
JavaScript
Microsoft Azure
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
BigQuery
機械学習
生成AI・LLM
Backlog
Salesforce
AWS
Slack
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
メガベンチャー
データエンジニア
正社員
ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム ・Google Cloud ・Cloud Composer(Apache Airflow) ・BigQuery ・Vertex AI 等 ・Databricks ・dbt core ・社内システム Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) Braze / Treasure ・開発言語/ツール Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。
810~1,300万円
東京都(港区)
JavaScript
Microsoft Azure
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
BigQuery
機械学習
生成AI・LLM
Backlog
Salesforce
AWS
Slack
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
メガベンチャー

株式会社エス・エム・エス

株式会社エス・エム・エス
データエンジニア
690~810万円
正社員
東京都(港区)
ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア ・テックリードを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム ・Google Cloud ・Cloud Composer(Apache Airflow) ・BigQuery ・Vertex AI 等 ・Databricks ・dbt core ・社内システム Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) Braze / Treasure ・開発言語/ツール Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。
JavaScript
Microsoft Azure
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
BigQuery
機械学習
生成AI・LLM
Backlog
Salesforce
AWS
Slack
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
メガベンチャー
データエンジニア
正社員
ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア ・テックリードを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム ・Google Cloud ・Cloud Composer(Apache Airflow) ・BigQuery ・Vertex AI 等 ・Databricks ・dbt core ・社内システム Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) Braze / Treasure ・開発言語/ツール Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。
690~810万円
東京都(港区)
JavaScript
Microsoft Azure
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
BigQuery
機械学習
生成AI・LLM
Backlog
Salesforce
AWS
Slack
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
メガベンチャー

株式会社エス・エム・エス

株式会社エス・エム・エス
データアーキテクト
730~1,300万円
正社員
東京都(港区)
ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する""データの民主化""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""AI-Readyなデータ基盤""の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ●データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ基盤 ・Google Cloud ・Cloud Composer(Apache Airflow) ・BigQuery ・Vertex AI 等 ・Databricks ・dbt core ・社内システム Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。
機械学習
GitHub
Slack
Backlog
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
Terraform
Apache
JavaScript
Python
Snowflake
BigQuery
生成AI・LLM
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
メガベンチャー
データアーキテクト
正社員
ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する""データの民主化""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""AI-Readyなデータ基盤""の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ●データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ基盤 ・Google Cloud ・Cloud Composer(Apache Airflow) ・BigQuery ・Vertex AI 等 ・Databricks ・dbt core ・社内システム Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。
730~1,300万円
東京都(港区)
機械学習
GitHub
Slack
Backlog
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
Terraform
Apache
JavaScript
Python
Snowflake
BigQuery
生成AI・LLM
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
メガベンチャー

株式会社エス・エム・エス
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株式会社エス・エム・エス
DevOpsエンジニア
650~1,600万円
正社員
東京都(港区)
全社SREチームではクラウドマネジメント(AWS, Google Cloud)、セキュリティ、ガバナンスなど組織横断での取り組みや、インフラ専任者が不在のチームに対して技術的なサポートを行っています。 時には社内にある別のIT部門と協力をして商用環境のみならず全社のIT基盤への取り組みまで行うことがあります。 具体的な業務内容の例は以下のとおりです。 ●AWS, Google Cloudなど商用環境を安全かつスムーズに利用できるための取り組み ・ガイドライン、ポリシーの構築 ・GuardDuty、Inspector、Control Towerなどの統制管理とセキュリティへの取り組み ・脆弱性、EOL、コンプライアンスへの取り組み ・コスト管理 ●運用管理と障害対応 ・メンテナンス対応 ・AWS, Google Cloud、OS、ミドルウェアの運用 ・クラウドサービスの設計、運用、管理 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・AWS, Google Cloud GitHub,Slack, esa.io, miro ●その他環境 こちらをご覧ください [組織横断的なSRE活動を始めようとしています](https://tech.bm-sms.co.jp/entry/2024/12/09/100000_1) 配属部署 プロダクト推進本部 技術推進グループに所属し、全社横断のSREチームとして活動いただきます。このチームは組織横断で商用環境の運用管理やセキュリティを担っています。 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。
GitHub
Slack
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
MySQL
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
従業員数1000名以上
メガベンチャー
DevOpsエンジニア
正社員
全社SREチームではクラウドマネジメント(AWS, Google Cloud)、セキュリティ、ガバナンスなど組織横断での取り組みや、インフラ専任者が不在のチームに対して技術的なサポートを行っています。 時には社内にある別のIT部門と協力をして商用環境のみならず全社のIT基盤への取り組みまで行うことがあります。 具体的な業務内容の例は以下のとおりです。 ●AWS, Google Cloudなど商用環境を安全かつスムーズに利用できるための取り組み ・ガイドライン、ポリシーの構築 ・GuardDuty、Inspector、Control Towerなどの統制管理とセキュリティへの取り組み ・脆弱性、EOL、コンプライアンスへの取り組み ・コスト管理 ●運用管理と障害対応 ・メンテナンス対応 ・AWS, Google Cloud、OS、ミドルウェアの運用 ・クラウドサービスの設計、運用、管理 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・AWS, Google Cloud GitHub,Slack, esa.io, miro ●その他環境 こちらをご覧ください [組織横断的なSRE活動を始めようとしています](https://tech.bm-sms.co.jp/entry/2024/12/09/100000_1) 配属部署 プロダクト推進本部 技術推進グループに所属し、全社横断のSREチームとして活動いただきます。このチームは組織横断で商用環境の運用管理やセキュリティを担っています。 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。
650~1,600万円
東京都(港区)
GitHub
Slack
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
MySQL
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
従業員数1000名以上
メガベンチャー

株式会社エス・エム・エス

株式会社エス・エム・エス
テックリード
500~1,400万円
正社員
東京都(港区)
●ユーザーやビジネスサイドの要望のヒアリングや解決すべき課題の選定 ●iSSUEを中心としたプロダクト開発 ●事業成長を見据えたアーキテクチャ設計や技術選定 ●サービスの安定稼働を維持するための施策・運用など チームでアジャイル開発をしていく中で状況に併せて各自のロールを決めて開発を行います。 フルスタックエンジニアとしてサーバーサイドからインフラまで幅広く裁量を持ち、安定した基盤の中で自由度の高いサービス開発を行うことができます。 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 開発環境・利用ツール ≪シニアライフ事業≫ ・言語・フレームワーク: Ruby / Ruby on Rails ・インフラ: AWS ・その他: Jira, GitHub, Figma, Slack, Miro, Notion ≪介護キャリア事業≫ ・言語/フレームワーク:Ruby, Ruby on Rails, React, Vue.js ・インフラ:AWS, GCP,Docker, Ansible, New Relic, mackerel, Fluentd ・その他:GitHub,Slack,esa.io ≪医療キャリア事業≫ ・言語・フレームワーク: Ruby / Ruby on Rails ・インフラ:AWS ・その他:GitHub, Slack, esa.io, Miro ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 配属部署 本ポジションは、プロダクト推進本部の中でシニアライフ事業、介護キャリア事業、医療キャリア事業に配属予定となります。ご経験やスキル、ご志向性に合わせて、いずれかの事業部で選考を進めさせていただきます。 組織を超えたコミュニケーションの機会の創出やLT会なども行っています。 特にRubyKaigi, Kaigi on Railsなどのカンファレンス準備や当日運営などでチームを超えたコミュニケーションの機会があります。 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。 カジュアル面談でよくご質問頂くこと https://careers.bm-sms.co.jp/engineer/faq
Vue.js
GitHub
Slack
Notion
JIRA
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
Ansible
Nginx
Unity
macOS
JavaScript
Ruby
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上
メガベンチャー
テックリード
正社員
●ユーザーやビジネスサイドの要望のヒアリングや解決すべき課題の選定 ●iSSUEを中心としたプロダクト開発 ●事業成長を見据えたアーキテクチャ設計や技術選定 ●サービスの安定稼働を維持するための施策・運用など チームでアジャイル開発をしていく中で状況に併せて各自のロールを決めて開発を行います。 フルスタックエンジニアとしてサーバーサイドからインフラまで幅広く裁量を持ち、安定した基盤の中で自由度の高いサービス開発を行うことができます。 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 開発環境・利用ツール ≪シニアライフ事業≫ ・言語・フレームワーク: Ruby / Ruby on Rails ・インフラ: AWS ・その他: Jira, GitHub, Figma, Slack, Miro, Notion ≪介護キャリア事業≫ ・言語/フレームワーク:Ruby, Ruby on Rails, React, Vue.js ・インフラ:AWS, GCP,Docker, Ansible, New Relic, mackerel, Fluentd ・その他:GitHub,Slack,esa.io ≪医療キャリア事業≫ ・言語・フレームワーク: Ruby / Ruby on Rails ・インフラ:AWS ・その他:GitHub, Slack, esa.io, Miro ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 配属部署 本ポジションは、プロダクト推進本部の中でシニアライフ事業、介護キャリア事業、医療キャリア事業に配属予定となります。ご経験やスキル、ご志向性に合わせて、いずれかの事業部で選考を進めさせていただきます。 組織を超えたコミュニケーションの機会の創出やLT会なども行っています。 特にRubyKaigi, Kaigi on Railsなどのカンファレンス準備や当日運営などでチームを超えたコミュニケーションの機会があります。 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。 カジュアル面談でよくご質問頂くこと https://careers.bm-sms.co.jp/engineer/faq
500~1,400万円
東京都(港区)
Vue.js
GitHub
Slack
Notion
JIRA
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
Ansible
Nginx
Unity
macOS
JavaScript
Ruby
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上
メガベンチャー

株式会社エス・エム・エス

株式会社エス・エム・エス
プロダクトマネージャー(PdM)
650~1,600万円
正社員
東京都(港区)
カイポケの事業ドメインにおける特定領域を担当する開発チームにおいて、開発業務に携わっていただきます。 現行システムであれば、介護・医療・障害福祉・経営支援のいずれかのチームに所属して、顧客への価値提供に繋がる開発やシステムの安定性向上に関わる開発に携わっていただくこととなります。 また、サービスや体制の比重がリニューアルプロジェクトに推移していく中で、現行システムと制度の知識を持ってリニューアルに参画していただくことも想定しております。 リニューアルプロジェクトであれば、「拡張性」・「スケーラビリティ」・「開発並列性」をキーワードにしたアーキテクチャとチーム体制の中で、担当する事業ドメインの制度や業務の複雑性を解消するための開発に携わっていただきます。 カイポケの開発では、実際に介護事業所へ出向いたユーザーインタビューを実施しております。ユーザーの課題にダイレクトに直面するため、生の声をプロダクトに反映させることができ、プロダクトマネージャーやデザイナーとの協業を通して、手触り感を持ちながらプロダクト開発に取り組むことができます。 【具体的な業務内容の例】 ・ユーザーやビジネスサイドの要望のヒアリングや解決すべき課題の選定 ・ISSUEを中心としたプロダクト開発 ・データモデルの設計 ・事業成長を元にしたサービス設計、開発、開発環境の改善 チームでアジャイル開発をしていく中で状況に併せて各自のロールを決めて開発を行います。 ソフトウェアエンジニアとしてサーバーサイドからインフラまで幅広く裁量を持ち、安定した基盤の中で自由度の高いサービス開発を行って頂けます。 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・フロントエンド: TypeScript, React, Next.js, Chakra UI, Storybook, Jest ・バックエンド: Kotlin, Java, Spring Boot, JUnit ・データベース: PostgreSQL, MySQL ・API: GraphQL ・インフラ: AWS (ECS, Fargate, Aurora, CloudFront など), Terraform ・モニタリング: Datadog, CloudWatch ・分析: Google Cloud, BigQuery ・コミュニケーション・プロジェクト管理ツール: Slack, GitHub, esa, miro, JIRA, Backlog など ・事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。
React
Spring Boot
Next.js
GitHub
Slack
JIRA
Backlog
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
Amazon CloudWatch
Amazon CloudFront
Terraform
Datadog
Kotlin
TypeScript
Java
MySQL
PostgreSQL
BigQuery
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
SaaSプロダクト開発
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上
メガベンチャー
プロダクトマネージャー(PdM)
正社員
カイポケの事業ドメインにおける特定領域を担当する開発チームにおいて、開発業務に携わっていただきます。 現行システムであれば、介護・医療・障害福祉・経営支援のいずれかのチームに所属して、顧客への価値提供に繋がる開発やシステムの安定性向上に関わる開発に携わっていただくこととなります。 また、サービスや体制の比重がリニューアルプロジェクトに推移していく中で、現行システムと制度の知識を持ってリニューアルに参画していただくことも想定しております。 リニューアルプロジェクトであれば、「拡張性」・「スケーラビリティ」・「開発並列性」をキーワードにしたアーキテクチャとチーム体制の中で、担当する事業ドメインの制度や業務の複雑性を解消するための開発に携わっていただきます。 カイポケの開発では、実際に介護事業所へ出向いたユーザーインタビューを実施しております。ユーザーの課題にダイレクトに直面するため、生の声をプロダクトに反映させることができ、プロダクトマネージャーやデザイナーとの協業を通して、手触り感を持ちながらプロダクト開発に取り組むことができます。 【具体的な業務内容の例】 ・ユーザーやビジネスサイドの要望のヒアリングや解決すべき課題の選定 ・ISSUEを中心としたプロダクト開発 ・データモデルの設計 ・事業成長を元にしたサービス設計、開発、開発環境の改善 チームでアジャイル開発をしていく中で状況に併せて各自のロールを決めて開発を行います。 ソフトウェアエンジニアとしてサーバーサイドからインフラまで幅広く裁量を持ち、安定した基盤の中で自由度の高いサービス開発を行って頂けます。 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・フロントエンド: TypeScript, React, Next.js, Chakra UI, Storybook, Jest ・バックエンド: Kotlin, Java, Spring Boot, JUnit ・データベース: PostgreSQL, MySQL ・API: GraphQL ・インフラ: AWS (ECS, Fargate, Aurora, CloudFront など), Terraform ・モニタリング: Datadog, CloudWatch ・分析: Google Cloud, BigQuery ・コミュニケーション・プロジェクト管理ツール: Slack, GitHub, esa, miro, JIRA, Backlog など ・事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。
650~1,600万円
東京都(港区)
React
Spring Boot
Next.js
GitHub
Slack
JIRA
Backlog
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
Amazon CloudWatch
Amazon CloudFront
Terraform
Datadog
Kotlin
TypeScript
Java
MySQL
PostgreSQL
BigQuery
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
年俸制(12分割)
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
SaaSプロダクト開発
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上
メガベンチャー

株式会社エス・エム・エス

株式会社エス・エム・エス
AI・機械学習(LLM)エンジニア
650~1,600万円
正社員
東京都(港区)
求職者の体験を向上し、よりサービスを利用していただくため、キャリアパートナーの業務を改善する必要があります。そのためのサービス基盤の開発や改善をお任せします。 エス・エム・エスのビジネスを牽引してきたサービスを、さらに進化させていくことがミッションです。 ・ユーザーへのヒアリングを通じた企画・要件定義 ・Next.js/FastAPIを用いたWebアプリケーションの設計・開発 ・Gemini等を活用した生成AI機能の実装 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・言語・フレームワーク:TypeScript, Next.js, shadcn/ui, Python, FastAPI ・インフラ:Google Cloud(Cloud SQL, Cloud Tasks, Eventarc, BigQuery, Vertex AI etc) ・情報共有ツール:Slack, esa, Miro ●その他環境 ・GitHub,Slack, esa.io, miro, Gemini, ChatAPI, OAuth 配属部署 プロダクト推進本部 プロダクト開発部 人材紹介グループ 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。
Vue.js
Next.js
FastAPI
GitHub
Slack
Google Cloud Platform(GCP)
TypeScript
Python
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
年俸制(12分割)
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
メガベンチャー
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
求職者の体験を向上し、よりサービスを利用していただくため、キャリアパートナーの業務を改善する必要があります。そのためのサービス基盤の開発や改善をお任せします。 エス・エム・エスのビジネスを牽引してきたサービスを、さらに進化させていくことがミッションです。 ・ユーザーへのヒアリングを通じた企画・要件定義 ・Next.js/FastAPIを用いたWebアプリケーションの設計・開発 ・Gemini等を活用した生成AI機能の実装 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・言語・フレームワーク:TypeScript, Next.js, shadcn/ui, Python, FastAPI ・インフラ:Google Cloud(Cloud SQL, Cloud Tasks, Eventarc, BigQuery, Vertex AI etc) ・情報共有ツール:Slack, esa, Miro ●その他環境 ・GitHub,Slack, esa.io, miro, Gemini, ChatAPI, OAuth 配属部署 プロダクト推進本部 プロダクト開発部 人材紹介グループ 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。
650~1,600万円
東京都(港区)
Vue.js
Next.js
FastAPI
GitHub
Slack
Google Cloud Platform(GCP)
TypeScript
Python
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
年俸制(12分割)
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
メガベンチャー

株式会社エス・エム・エス

株式会社エス・エム・エス
フロントエンドエンジニア
500~1,600万円
正社員
東京都(港区)
コンパクトなチームでのサービス開発をしており、ユーザーの声や事業展開の中での要望を聞いてプロダクトとしてなにをどのように実現していくのがよいかを考えてもらうところからが仕事です。なにが本当に課題になっているのか、それをどのように実現するのが最適か。それを考えるのに必要であれば実際に業務をしている人と働きますし、ユーザーの声を聞きに行ったりもします。 プラットフォーム開発をしていくので、多くのリクエストを受けてもさばききれるような設計や処理をブロックして他のサービスを巻き添えに落とすことがないような堅牢な設計が求められます。比較的複雑なドメインを扱うので、データモデルの設計も重要です。簡単な仕事ではないですが、互いにレビューをしながら進めていきます。 事業の成長を考えながら、製品の設計、開発や開発環境の改善など幅広くサービス開発を担当していただきます。下記の中からいずれかを候補者様の志向に合わせて、ご担当頂きます。 ・既存サービス「カイポケ」「ウェルミージョブ」など介護・医療領域のプラットフォーム開発 ・新規サービスの開発 ・技術基盤の整備や改善 各サービスごとにフェーズや扱っている技術が異なりますので、志向性を加味して配属先を決定いたします。 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 開発環境・利用ツール ・言語: Java, Ruby, Kotlin, PHP, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク/ライブラリ: Spring Boot, Ruby on Rails, Laravel, Next.js, React ・インフラ: AWS, GCP, Docker, ECS ・クエリ言語: GraphQL ・監視ツール: Sentry ・その他: Slack, esa, Miro, JIRA, Figma ●その他環境 ・ユーザーとのヒアリング機会が多く、プロダクトが社会に与える影響を直接感じられます。 ・未成熟なプロダクト・チーム環境下で、主体的に変化を楽しめる方が活躍できるフェーズです。 ・最新技術の導入や、サービス横断での技術戦略策定など、幅広い業務にチャレンジできます。 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。 カジュアル面談でよくご質問頂くこと https://careers.bm-sms.co.jp/engineer/faq 配属部署 ・プロダクト推進本部 カイポケ、ウェルミージョブ、シニアライフなど各戦略単位で抱えている複数サービスのうちのいずれかに配属となります。 どの事業も単一のアプリケーションではなく、複数プロダクトをプラットフォームとして展開しており、複数からなるユーザーの流れやインフラ等広い範囲を加味しながら設計を行います。 大きく分けて、カイポケ・キャリアに分かれますが、チームの状況としては以下です。 ・カイポケ事業部 フロントエンド・バックエンド双方のエンジニアが同じチームに所属し、必要に応じてフロントエンドエンジニアがバックグラウンドのチケットを担当したりすることもあります。PdMがいるため、エンジニア、デザイナー、PdMで会話し開発を進めることが一般的です。 ・キャリア事業部:全員でバックエンド/フロントエンド問わず開発をしています。直接マーケターとコミュニケーションをとることも多いです。
Figma
React
Spring Boot
Next.js
Laravel
Slack
JIRA
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
Kotlin
TypeScript
Java
PHP
JavaScript
Ruby
Rails
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
年俸制(12分割)
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
従業員数1000名以上
メガベンチャー
フロントエンドエンジニア
正社員
コンパクトなチームでのサービス開発をしており、ユーザーの声や事業展開の中での要望を聞いてプロダクトとしてなにをどのように実現していくのがよいかを考えてもらうところからが仕事です。なにが本当に課題になっているのか、それをどのように実現するのが最適か。それを考えるのに必要であれば実際に業務をしている人と働きますし、ユーザーの声を聞きに行ったりもします。 プラットフォーム開発をしていくので、多くのリクエストを受けてもさばききれるような設計や処理をブロックして他のサービスを巻き添えに落とすことがないような堅牢な設計が求められます。比較的複雑なドメインを扱うので、データモデルの設計も重要です。簡単な仕事ではないですが、互いにレビューをしながら進めていきます。 事業の成長を考えながら、製品の設計、開発や開発環境の改善など幅広くサービス開発を担当していただきます。下記の中からいずれかを候補者様の志向に合わせて、ご担当頂きます。 ・既存サービス「カイポケ」「ウェルミージョブ」など介護・医療領域のプラットフォーム開発 ・新規サービスの開発 ・技術基盤の整備や改善 各サービスごとにフェーズや扱っている技術が異なりますので、志向性を加味して配属先を決定いたします。 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 開発環境・利用ツール ・言語: Java, Ruby, Kotlin, PHP, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク/ライブラリ: Spring Boot, Ruby on Rails, Laravel, Next.js, React ・インフラ: AWS, GCP, Docker, ECS ・クエリ言語: GraphQL ・監視ツール: Sentry ・その他: Slack, esa, Miro, JIRA, Figma ●その他環境 ・ユーザーとのヒアリング機会が多く、プロダクトが社会に与える影響を直接感じられます。 ・未成熟なプロダクト・チーム環境下で、主体的に変化を楽しめる方が活躍できるフェーズです。 ・最新技術の導入や、サービス横断での技術戦略策定など、幅広い業務にチャレンジできます。 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。 カジュアル面談でよくご質問頂くこと https://careers.bm-sms.co.jp/engineer/faq 配属部署 ・プロダクト推進本部 カイポケ、ウェルミージョブ、シニアライフなど各戦略単位で抱えている複数サービスのうちのいずれかに配属となります。 どの事業も単一のアプリケーションではなく、複数プロダクトをプラットフォームとして展開しており、複数からなるユーザーの流れやインフラ等広い範囲を加味しながら設計を行います。 大きく分けて、カイポケ・キャリアに分かれますが、チームの状況としては以下です。 ・カイポケ事業部 フロントエンド・バックエンド双方のエンジニアが同じチームに所属し、必要に応じてフロントエンドエンジニアがバックグラウンドのチケットを担当したりすることもあります。PdMがいるため、エンジニア、デザイナー、PdMで会話し開発を進めることが一般的です。 ・キャリア事業部:全員でバックエンド/フロントエンド問わず開発をしています。直接マーケターとコミュニケーションをとることも多いです。
500~1,600万円
東京都(港区)
Figma
React
Spring Boot
Next.js
Laravel
Slack
JIRA
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
Kotlin
TypeScript
Java
PHP
JavaScript
Ruby
Rails
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
年俸制(12分割)
リモート可
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
従業員数1000名以上
メガベンチャー

株式会社エス・エム・エス
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
<SDET(Software Development Engineer in Test) > SDETとしてお客様に最適なテストオートメーションを提案・提供します。 より高速・安定・堅牢なテストオートメーションの実装に向け、日々更新されるQAテクノロジーをキャッチアップする熱意と技術力が求められます。 ・最適なテストオートメーション戦略の提案 (テスト自動化だけではなく、導入効果の高いテストスイーツの定義、データ管理やDevOpsパイプライン設計も含む) ・APIテストオートメーションの設計・開発・保守 ・UIテストオートメーションの設計・開発・保守 ●役割・期待 ・お客様の要望に基づいた適切なテストオートメーションの提案、適切なフレームワークの選択、テストオートメーションの開発および保守できる技術力 ・様々なチームやステークホルダーと連携して、テストオートメーション実装に必要な要件、ビジネスルール、データなどを定義する事ができる能力 ・クラウドやDevOpsと連携したテストオートメーションの高度化の実装ができる技術力 <プロンプト・エンジニア for SDET> プロンプト・エンジニアとして従来の品質保証に対しLLMを用いた品質保証ソリューションの開発を推進します。 このポジションには要望や課題を解決する為のアルゴリズム設計からプログラム実装・展開まで行う技術力と熱意が求められます。 ・プロンプトエンジニアリングを用い設計評価・分析、ソースコード生成や品質予測・分析など実施し、品質保証の技術化を促進 ・効果的なプロンプトの設計・最適化・評価 ・開発や品質保証プロセスのエージェント化 ●役割・期待 ・お客さまの要望や課題を理解し、創造的なアイディアからアルゴリズム設計し、プログラム実装できる技術力 ・チームでの協働を大切にし、積極的にコミュニケーションが取れる方 ・LLMや関連する技術、アイディアに対する好奇心と学習意欲が高い方
-
東京都
Kaggle
機械学習
自然言語処理
PyTorch
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
生成AI・LLM
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上

アクセンチュア株式会社
パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社
データエンジニア
600~1,000万円
正社員
東京都(港区)
募集部門 ビジネストランスフォーメーション事業本部 DX統括部 データサイエンス部 配属先 当該ポジションが所属するビジネストランスフォーメーション事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 ●データ抽出要件の整備:クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。 ●データ基盤の構築:顧客データ(広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ)を活用して、データ基盤(CDP・DMPやDWH)を構築します。 ●中間テーブルの設計・プログラミング:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。 開発環境例(担当案件によって異なります) 開発言語:Python, SQL, JavaScript 開発環境:Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL リポジトリ管理:Git ※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。 案件例 1.大手通信会社の基盤構築PJT データ基盤の運用保守、新規構築。 ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。 活かせるスキル:ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル 2.大手通信会社のデータ活用・分析PJT ペイメント事業のデータ活用。 データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。 活かせるスキル:クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル 3.大手決済サービス会社のSalesforce運用保守PJT Salesforceの運用保守。 保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。 活かせるスキル:Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力 働く環境について ・現在、業務はリモート推奨しており、フレックスを取り入れた柔軟な働き方が可能(案件リモート率90%) ・チームメンバーは20代前半の若手新卒から40歳前後まで幅広い年齢層(男女比5:5) ・定例MTGや1on1を実施、疑問解決などについてもチャットツールを活用して気軽にやりとりできるカジュアルな雰囲気
機械学習
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
Salesforce
Linux
JavaScript
Python
Snowflake
Amazon Redshift
PostgreSQL
BigQuery
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
401k(確定拠出年金)あり
リモート可
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
年間休日120日以上
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
データエンジニア
正社員
募集部門 ビジネストランスフォーメーション事業本部 DX統括部 データサイエンス部 配属先 当該ポジションが所属するビジネストランスフォーメーション事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 ●データ抽出要件の整備:クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。 ●データ基盤の構築:顧客データ(広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ)を活用して、データ基盤(CDP・DMPやDWH)を構築します。 ●中間テーブルの設計・プログラミング:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。 開発環境例(担当案件によって異なります) 開発言語:Python, SQL, JavaScript 開発環境:Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL リポジトリ管理:Git ※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。 案件例 1.大手通信会社の基盤構築PJT データ基盤の運用保守、新規構築。 ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。 活かせるスキル:ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル 2.大手通信会社のデータ活用・分析PJT ペイメント事業のデータ活用。 データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。 活かせるスキル:クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル 3.大手決済サービス会社のSalesforce運用保守PJT Salesforceの運用保守。 保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。 活かせるスキル:Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力 働く環境について ・現在、業務はリモート推奨しており、フレックスを取り入れた柔軟な働き方が可能(案件リモート率90%) ・チームメンバーは20代前半の若手新卒から40歳前後まで幅広い年齢層(男女比5:5) ・定例MTGや1on1を実施、疑問解決などについてもチャットツールを活用して気軽にやりとりできるカジュアルな雰囲気
600~1,000万円
東京都(港区)
機械学習
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
Salesforce
Linux
JavaScript
Python
Snowflake
Amazon Redshift
PostgreSQL
BigQuery
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
401k(確定拠出年金)あり
リモート可
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
年間休日120日以上
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社
パーソルキャリア株式会社
データアーキテクト
600~1,000万円
正社員
東京都(千代田区大手町)
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
Slack
AWS
MySQL
Backlog
BigQuery
Python
Google Cloud Platform(GCP)
GitHub
Microsoft Azure
Oracle
Amazon Redshift
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フルリモート(出社なし)
リモート可
フレックス勤務
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
データアーキテクト
正社員
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
600~1,000万円
東京都(千代田区大手町)
Slack
AWS
MySQL
Backlog
BigQuery
Python
Google Cloud Platform(GCP)
GitHub
Microsoft Azure
Oracle
Amazon Redshift
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フルリモート(出社なし)
リモート可
フレックス勤務
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
パーソルキャリア株式会社
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