機械学習・データ活用 DockerのITエンジニア求人・転職情報

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。 プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・Embodied AI / VLAの研究開発 　ｰEmbodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装 　ｰ模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価 　ｰ実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性) ・学習データ収集・データ基盤整備 　ｰ実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新 　ｰデータ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計) 　ｰ合成データの作成戦略作りおよび活用 ・シミュレーション環境構築 　ｰ物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む) ・評価・ベンチマーク設計 　ｰタスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計 　ｰオフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング 　ｰデータ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化 ・プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫) プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み 　ｰプロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進 　ｰ導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　ｰ技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　ｰメンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　ｰ技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

●フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) ・こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-system-dev-team-202112 ・技術スタックについては、こちらをご覧ください。 https://stackshare.io/abeja/abeja-system-dev

本ポストは開発経験者を対象にした第一金融事業本部の銀行・クレジットの開発を希望する方向けの集約ポストです。 貴方のご経験・希望をもとに、幅広いポストからマッチするプロジェクトをご提案します。 職種 ・業務アプリケーションエンジニアとして、顧客企業の要望を実現、または自ら新たなサービスを企画提案し、設計・開発する。 ・インフラエンジニアとして、オンプレサーバ・クラウドやネットワーク・データベース・OS・ミドルウェア等、各種基盤の設計・構築する。 ・プロジェクトマネージャとして、大規模なプロジェクトから小規模なチームまで、ご経験に応じた運営を行う。 配属予定プロジェクト 例 1.銀行系 ・大規模基幹系システムのシステム更改や機能改善の企画検討、業務アプリケーション開発、基盤開発 ・インターネットバンキング/スマホアプリ/オープンAPIなどのデジタル技術を活用したシステム開発 2.クレジット系 ・メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(基幹系システムのモダナイズ案件、オープン系システムの開発) ・国内最大級のデータ利活用基盤構築、最先端のクラウドデータプラットフォーム構築 ・数百万~数千万会員を抱える会員向けスマホアプリ、QRコード決済サービス、ポイントサービスや各種新サービスなどのアプリ開発・クラウドプラットフォーム構築 関連する技術やサービス 言語:Java(Spring Framework)・JavaScript・HTML・C++・PL/Ⅰ・COBOL など 製品/サービス:Linux・Windows・AIX・RHEL SAS Viya・Oculus-CDD・Oculus-Filter・VMware・intra-mart Docker・Kubernetes・Ansible AWS・Azure・GCP・Salesforce・ServiceNow Oracle・Postgre Systemwalker・Hinemos など 開発手法:CI/CD・DevOps・SAFe・TERASOLUNA開発標準 など お客様例 日本最大の金融機関を含む、本邦5大金融グループの一角を担う金融機関のうち、3銀行。 大規模かつ先進的なクレジットカード会社 多数。 セーフティネットを担う金融機関(国内外) 組織情報 金融業界における大規模先進企業と共に社会変革・業界変革の最前線に立つ

当社のミッションは「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」こと。 Web黎明期から25年の歴史を持つ700名規模のIT企業として、常に時代の変化を捉え、現在はAXによる事業変革支援を軸に事業を拡大しています。 ●具体的な業務内容 ITコンサルティング、UXデザイン、システム開発まで自社の多様な専門メンバーがチームを組み、お客様のパートナーとして深く伴走するスタイルです。 ・業界を問わず、Webアプリ、スマホアプリ、業務アプリの新規開発および大規模エンハンスプロジェクトにおける技術リード ・顧客の事業課題を深く理解し、要件定義・基本設計などの上流工程において、エンドツーエンドのシステムアーキテクチャの構想・設計を主導 ・バックエンド(Java、Kotlin、Go、Python等)とフロントエンド(React、Vue.js、Next.js等)またはインフラ(AWS、Azure、GCP、Docker/Kubernetes)を横断した最適な技術選定をエンジニア主導で行い、クライアントに提案・推進 ・大規模データ処理基盤やAI連携システム(例:法人向けAIナレッジマネジメントシステム)の設計・開発におけるフルスタックな実装、技術指導および品質保証 ・開発チームの技術指導、フロント/バック/インフラ各層のコード・設計レビュー、開発生産性向上に向けたCI/CD環境構築・プロセス改善 ●【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP、TypeScript、JavaScript、Python フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ・クラウド:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog、CI/CDツール 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ツール:Gemini、Claude Code、Cursor、Copilot 等 ●【ポジションのミッション】 大手ナショナルクライアントの事業成長を加速させるため、領域を限定せず(「バックエンド×フロントエンド」または「バックエンド×インフラ・DevOps」)、高度なシステムアーキテクチャの設計・開発を主導し、技術的な専門性とリーダーシップをもってプロジェクトを成功に導くことをミッションとします。 特に、AI活用を含めた事業変革を全方位的な技術面から推進し、顧客のビジネス価値最大化に貢献いただきます。

大手エンタープライズ企業のデータ・AI戦略に基づく基盤設計から構築まで一気通貫で支援します。 ●業務イメージ ・データ活用戦略策定(当社コンサルティング部門と共に) ・データ収集・蓄積処理の設計 ・MLOps基盤の設計・構築 ・LLM/RAG向けデータパイプライン構築 ・BIツール向けデータ基盤構築 ・API・システム間データ連携 ●主なプロジェクト事例 ・大手金融機関:顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計 ・大手エネルギー系インフラ:データ活用基盤企画構想 ・大手製造業:基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施 ・大手製造業:データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発 ・大手自動車メーカー:スポーツ動作に関するデータ解析支援 ●プロジェクト組織体制 ・マネージャーとメンバーの比率を1対2程度で編成しています。 ・経験豊富なエンジニアが多く、負荷のかからないバランスの良い組織体制となっています。 ●技術スタック ・開発言語:Java、Python、TypeScript、JavaScript ・クラウド系:AWS、Azure、GCP、Terraform、Docker ・フレームワーク:Spring Boot、Spring、Django、React ・CI/CD:GitHub、CircleCI、GitLab ●当事業の目指す姿 当社は「CxO firm 1000人のCxOを輩出する企業へ」をVISIONに掲げ、「個の能力を徹底的に磨け」というコアバリューのもと、マインド・能力開発できる環境づくりを追求し、既に数名のCxOを輩出してきました。 Technology領域においても、技術軸のCxO(CTO、CIO、CDO…)や、社会的にインパクトのあるプロダクト開発、市場トップレベルの技術的な強みの獲得・発揮など、本人の志向に合わせた成長機会を創出していきます。 ●キャリア機会 事業立ち上げフェーズの中で、案件獲得及び採用が順調で急拡大しており、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会があります。 また、将来的な自社プロダクト開発を見据え、開発体制の内製化を進めています。 コンサルティング事業への社内異動も可能で、ご志向に合わせたキャリア選択が可能です。 <教育研修制度> 【社内副業制度(+1制度)】 自身の能力開発機会として、社内システム開発、技術広報活動、セキュリティレベル向上施策など、多様な社内業務に関与することができます。 成果は加点評価として賞与に還元しています。 【プロダクト開発研修機会】 オリジナルWebガチャゲーム開発を題材としたプロダクト開発研修を行っています。 企画構想から拡張構想・クラウド環境構築・DB設計・実装・応用まで、プロダクト開発における一連のプロセスを学ぶ機会を作っています。 【AI駆動開発機会】 AI駆動開発の実践機会として、様々な社内システム実装・運用改善の機会を作っています。 <評価制度について> 半期ごとの能力評価で昇給率が高く、大手SIer以上の給与水準を実現しています。 設計思想:顕在化重視・再現性重視 評価軸:人物評価・能力評価・実績評価 ●事業部の雰囲気について 仕事に全力で取り組みつつ、心理的安全性が非常に高い組織です。 また、コンサルティング事業部との繋がりも深く、コミュニケーションがとりやすい環境です。 ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇入れ直後:配属先に関する業務一般 ・変更の範囲:会社が定める業務

【ご入社の流れ】 親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。 ※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。 ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、 BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、 並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。 【仕事概要】 ・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用 ・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発 ・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング ・AIモデルの評価、改善、最適化 ・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合 ・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション ・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証 【技術】 サーバサイド:Python(FastAPI),Azure App Service/StaticWeb,サーバレス(Azure Functions/LogicApps) スマホアプリ:React Native,Flutter,Kotlin,Swift コンテナ:Kubernetes,Docker,Service Fabric,Container Registry ビッグデータ:Data Lake,Data Factory,Synapse Analytics,Data Explorer,Evetnt Hub データベース:AzureマネージドDB(Cosmos DB,SQL DB,MySQL) セキュリティ:Azureセキュリティ(Application Gateway,Front Door,Private Link,Express Route,Sentinel,AzureAD) 運用管理:Azure Monitor/Application Insights,Azure Automation プロジェクト管理:Azure DevOps,Git ローコード:PowerPlatform(Power Apps,Power Automate/Power Pages) デプロイ自動化、テスト自動化、コンポーネント再利用型で高付加価値な時間配分

まずご一緒すること 具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。 1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用 ● マルチLLM(OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等) や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発 ● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント(Agentic Workflow)の構築・評価 ● Vector DB や RAG(検索拡張生成) パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化 2. コンピュータビジョン(CV)・機械学習モデルの最適化&開発 ● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル(CNN / Swin Transformer / YOLO等)の開発・精度向上および推論高速化 ● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化(能動学習/BaaL等)の仕組み化 ● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定(scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで)と精度検証 3. MLOps基盤構築・API化・本番運用(PoCからプロダクト化へ) ● FastAPI や Docker、各種クラウド(AWS / Azure / GCP)を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築 ● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD(GitHub Actions等) による継続的学習(Continuous Training)環境の自動化 ● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ(レガシーからの移植やコード変換支援)の推進 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと Almondoではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。 ・AIソリューション企画〜提案メニューの作成〜実提案 ・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション ・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 ・事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 ・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

プロジェクトの例 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さ んと多くご一緒しています。 大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・自社用データマートのゼロからの設計・ 構築 Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築および Redash/TableauでのKPI可視化 全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチュー ニング Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進 技術スタック(一部) AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag 分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce 言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux ツール: Slack, Notion, Google Workspace

クラウドを「つくる」だけでなく、「どうあるべきか」から考える。 ITSOでは、企業のDX/AXを支えるクラウド基盤の設計・構築・運用を行っています。 本ポジションでは、AWS・Azure・Google Cloudを活用し、単なるサーバー構築や移行作業だけではなく、 <要件整理> → アーキテクチャ設計 → 構築 → IaC/CI/CD → 運用・監視 → 改善 まで一気通貫で携わります。 ITSOのクラウドエンジニアに求めるのは、「指示されたインフラを構築すること」だけではありません。 顧客の業務・システム要件を理解し、 「どんな構成が最適なのか」 「どうすれば安全かつ運用しやすいのか」 「どうすれば自動化できるのか」 まで考え、クラウド基盤そのものを設計していく仕事です。 <具体的な仕事内容> ●クラウドアーキテクチャ設計 ・AWS/Azure/Google Cloudを活用したクラウド基盤設計 ・クラウド移行方針/ロードマップ策定 ・マルチクラウド/ハイブリッドクラウド構成の検討 ・クラウドネイティブアーキテクチャ設計 ・AI/データ活用基盤設計 ・システム構成の最適化 ●クラウドインフラ構築 ・クラウド環境構築 ・ネットワーク設計 ・VPC/VNet/サブネット/ルーティング設計 ・IAM/認証/権限設計 ・高可用性/冗長化設計 ・バックアップ/DR設計 ・コンテナ/Kubernetes等の基盤構築 ●DevOps/自動化 ・Terraform/CloudFormation/Bicep等を利用したIaC ・CI/CDパイプライン構築 ・GitOps環境構築 ・開発/検証環境の自動化 ・Platform Engineering推進 ●運用・改善 ・監視設計 ・ログ/メトリクス分析 ・SRE活動 ・障害分析/再発防止 ・性能改善 ・コスト最適化 ・セキュリティ強化

【期待役割】 ・当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。 ・与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。 ・単なる「検証(PoC)」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。 ・コールセンター業務のAI化(LLM / 音声認識等) ・数理最適化による訪問ルート最適化 ・画像認識を用いた査定のAI化 ・データ基盤・MLOps構築 【主な業務内容】 ・ビジネスサイド(事業部等)の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案 ・課題特性(自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など)に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計 ・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発 ・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善 ・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

【職務内容】 ・全リユース事業プロセスを支える基幹プラットフォーム「Cosmos」のバックエンド開発 ・AI自動査定(画像情報から商品特定・真贋判定・プライシングまでを自動化)やコール業務のAI自動化など、業務オペレーションへのAI実装を支えるアーキテクチャ設計 ・グループ買取在庫の統合、AIを活用した商材別最適販路選定など、データドリブン経営を支えるデータ基盤・API設計 ・EM・PdMと連携したプロダクト開発、技術的負債解消とDX推進の計画・実行 ・開発ガイドラインの策定、オブザーバビリティ強化などエンジニアリング組織の基盤づくり ・事業部と一体で開発を進めるFDE組織における次世代テックリードの創出・育成 【組織/配属先の特徴】 ・本部長(プロダクト責任者)や事業部と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM・AIエンジニア・SREと協働し、事業課題に直結する開発を推進 ・AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

FDEチームの一員として、エンジニア/DS/AIエンジニアと一体で以下を担っていただきます。 ● ドメイン没入と課題設定 ・現場(買取現場・コールセンター・物流倉庫・コーポレート部門)への同行・観察・1次情報収集 ・業務プロセス/顧客/市場の構造を解像度高く理解し、AI/データで解くべき課題を自ら定義 ● 事業KPIに対する仮説オーナーシップ ・担当ドメインKPI(成果向上・生産性改善)に対する仮説立案、優先順位付け、結果の解釈と次手の設計 ・他領域への波及効果も含めた全体最適視点での意思決定 ● AIプロダクトの企画〜実装リード ・AI/データ活用プロダクト(需要予測、査定モデル、業務自動化、レコメンド 等)の企画〜要件定義〜プロダクト実装ディレクション ・AIモデル開発の要件整理(学習データ要件、評価指標、MLOps連携、モニタリング設計) ● AIネイティブ開発プロセスの推進 ・AIエージェントによる高スピード開発を前提とした要件整理・仮説検証・ナレッジベース構築 ・スピード重視で「未完成のものを早期に実験する」プロトタイピング/PoCの設計と運用 ● エンジニアと一体のプロダクト設計 ・「何を作るか」をエンジニア/DS/AIエンジニアと協働で決定 ・Cosmosを中心とした新機能開発/業務標準化プロジェクトの企画〜要件整理〜現場接続 ● ステークホルダーマネジメント ・事業責任者・現場リーダーとの合意形成 ・グループ企業(TL/RGT/NKD)への横展開設計 ● データ/ユーザーインタビューを通じた継続的改善 【組織/配属先の特徴】 ・3層構造の技術組織:FDE層(事業ドメイン没入)/プラットフォームエンジニアリング層(FDEの生産性向上)/コアドメイン層(共通API基盤)の3層に再編し、AIネイティブ前提の組織を構築中 ・配属:データ・AI戦略推進部に所属/いずれかのドメインのFDEチームにジョイン ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 ・規模:PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約 80名規模 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js (Next.js), TypeScript, Python(AI/ML) ・インフラ:GCP (Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL, Vertex AI...), Terraform, Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry/APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira/ドキュメント管理:Confluence ・AI活用:Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ほか(AIエージェント前提のワークフローを推進中) ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

▼業務内容 自社SaaS「AI Monitoring」の海外展開フェーズにおいて、手を動かして開発を進められるエンジニアを募集しています。 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボード、セキュリティ検知機能などのプロダクトのコアを共につくっていきます。 AI Monitoringのバックエンド/フロントエンドの設計・実装(主に Go / Python / TypeScript) 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボードの実装 プロンプト検知・アノマリー検知などセキュリティ機能の開発 各種生成AIサービス(ChatGPT、Microsoft Copilot、Gemini 等)との連携実装 API設計、DB設計、アーキテクチャ設計・改善 AWSを利用したクラウドインフラの設計・構築・運用 コードレビューや品質改善、チーム内の開発スタイル改善 PM・デザイナー・セキュリティ専門家と連携した機能開発と改善 ▼開発環境 開発言語: Go, TypeScript フレームワーク: Go (Clean Architecture / Gin), Next.js, React テスト: Go testing, Jest, Playwright (E2E), Chromatic (ビジュアル) インフラ・ミドルウェア: AWS (ECS/Fargate, RDS, Cognito, S3, CloudWatch), PostgreSQL, Redis, Docker, Nginx CI/CD: GitHub Actions, AWS CodeBuild ツール: GitHub, Teams, Terraform, Terragrunt, AWS CDK, dependabot AIツール: GitHub Copilot, Google Gemini, Claude (Claude Code / Cowork) ▼身につくスキル、経験 様々な職種の担当者と連携を取りながら、事業成長や技術に対する取り組みができるため、多角的な視点を身につけることができます 経営層との連携が多いポジションのため、経営視点での戦略思考が養われます ▼募集職種 フルスタックエンジニア(グローバル) ▼セキュアサイクルについて 生成AI時代の到来とともに、企業のDXは加速し続ける一方、新たなセキュリティリスクも急増しています。 私たちセキュアサイクルは「サイバーセキュリティに悩むことのない社会の実現」のために、システム開発のセキュリティコンサルをはじめ、Webアプリケーション、スマートフォンアプリケーションやIoT機器における脆弱性診断・ペネトレーションテストなどのサービスを展開しています。 システム開発においては、開発後の脆弱性診断だけを行って安心するのではなく、設計の段階からセキュリティを考慮して設計を行い、開発の途中においてもセキュリティのチェックを行うことが重要だと考えています。 システム開発事業においてもそれらの実現ができるような仕組みを構築するために日々研鑽を積んでいます。 また、地方でも給与面・待遇面で東京に劣らない環境を作り、地方の出身者や若者のU/Iターン先になることを目標に北九州本社から仙台オフィス、博多オフィス、札幌オフィスと拠点を開設、業務拡大しております。 ●ギブリーグループについて ギブリーグループは、 「すべての人が物心豊かな社会を実現する」 をビジョンに掲げ、企業のAI活用とDX推進を支援する、2009年創業のAIイネーブルメント企業群です。 グローバルな開発組織と事業創造力、スピードを強みに事業を展開し、累計5,000社を支援。 生成AI分野の実績は1,000社以上。 ギブリーグループは、株式会社ギブリーを中心に4つのグループ会社で構成され、 ・人的資本インテリジェンス事業「Track」 ・マーケティングDX事業「DECA」 ・AX(AIトランスフォーメーション)事業「MANA」 ・AI開発支援事業「AI Lab」 ・AIコンサルティング事業「Givery Consulting」 ・サイバーセキュリティ事業「Secure Cycle」 の6つの事業領域でサービスを展開。 グループ各社が連携し、企業のAI活用と変革を支援しています。 ギブリーグループはAI時代を牽引する仲間を募集しています。 ▶︎ギブリー採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-company-deck) ▶︎ギブリーコンサルティング採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-consulting-the-entrance-book) ・業務の変更の範囲 　会社内での全ての業務

【ミッション】 デジタルツイン領域において、3D可視化やリアルタイムデータ処理を支える高品質なバックエンドシステムを構築し、クラウドネイティブなアーキテクチャによって拡張性・可用性の高いシステム基盤を実現する /実用的な最先端技術を活用したAI向けのデータエコシステム基盤および関連システムの開発・整備および導入支援 【主な業務】 ・デジタルツインシステムの開発において、クラウド環境上で動作するバックエンドシステムの設計・開発・運用を一貫して担当する ・AI向けデータエコシステム基盤および関連システムの設計・構築・運用・自動化を担当する 【具体的な業務】 <デジタルツイン開発 バックエンド> ・Java / Spring BootによるAPIおよび業務ロジックの設計・開発 ・gRPC通信を用いたマイクロサービス間連携の実装 ・PostgreSQLを用いたデータ設計およびクエリ最適化 (特に時空間データのモデリング・最適な保持設計) ・CZML(Cesium Language)などを用いた3D地理空間データ配信のサーバサイド実装 <デジタルツイン開発 クラウド/インフラ> ・AWS(ECS / Fargate / EKS / S3 / RDS / CloudFrontなど)を活用したシステム基盤の設計・構築 ・Dockerコンテナ環境の構築および運用 ・CI / CDパイプラインの整備・運用(CodePipeline / CodeBuild など) ・CloudFormationによるInfrastructure as Codeの推進 <データエコシステム開発> ・AI向けデータエコシステム基盤および関連システムの設計・構築・運用 ・データ収集・蓄積・配信を支えるデータパイプラインの設計および自動化 ・データ基盤および関連システムの企画・導入支援 <運用・品質・改善> ・セキュリティ設計(WAF / IAM / KMS /ACMなど)およびネットワーク設計(VPC / ALB / NLBなど) ・フロントエンド/インフラチームと連携したアプリケーション実行環境の最適化 ・コードレビュー、自動テスト実装、リリース支援による品質担保 ・コスト最適化、パフォーマンス改善、運用効率化の推進 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ●就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

●現状の課題/今後取り組みたいこと freee のデータ活用は長らくデータ分析が主軸でした。 しかし生成 AI の台頭により、データを資源とした活用ニーズは多様化・複雑化し、マルチプロダクト戦略のもとプロダクトを横断したデータ活用ニーズも急増しています。 私たちは 「AI Ready の正体はデータマネジメントである」 と考えています。 AI Ready とは、LLM に収まるコンテクストかつ解釈可能なレベルまで、高品質なデータが構造化・管理されている状態を指します。 これは AI 技術だけの問題ではなく、データマネジメントそのものの問題です。 freee は現在、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュ(Provider / Hub / Consumer)への変革期にあり、メダリオン 2.0(Bronze / Silver / Gold + Platinum)を共通言語に、全社プロジェクトを同時並行で推進しています。 本ポジションは、その中でも 「データを人とエージェントに届ける最終区間(ラストワンマイル)」 を担い、以下を推進します。 ・指標・ディメンションの一元管理とガバナンス LookML、BigQuery、dbtを用いて定義の一元化と変更管理を行う。 ・AI向けコンテキストの構造化 エージェントが参照可能なビジネス用語やメタデータを「AI-ready」な状態に整備する。 ・リモートMCPの設計・運用 社内外のAIクライアントに対し、セマンティックレイヤーやコンテキスト基盤を開放する仕組みを構築する。 ・回答品質の評価と改善サイクルの確立 正答率や解決率をロギングし、それを起点とした継続的な改善を行う。 ・評価駆動開発へのシフト 評価駆動開発への移行が進み、品質改善が人手の勘ではなくデータ(評価)で回るようになっている ・データプロダクトマネジメント 部門からの要望をインテークし、優先度付けや「作らない」判断を含めた製品マネジメントを担う。 ●業務内容詳細 freee の全社員が、エージェントとの対話だけで信頼できるデータに到達できる状態をつくる。 セマンティックレイヤーとコンテキスト基盤をユーザー需要から逆算して設計し、その回答品質をロギング・評価で計測しながら、分析エージェントとして届けきる。 具体的には以下を担っていただきます。 ・セマンティックレイヤー / コンテキスト基盤の整備 ・分析エージェント / リモートMCPの開発・運用 ・ ロギング・評価基盤の設計・運用 ・データプロダクトマネジメント ・ファシリテーション / 全社への浸透 ※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 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

【事業説明]】 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 【募集概要】 株式会社TRAILBLAZERにおいて、JR西日本グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアを募集します。 本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、JR西日本側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。 【具体的な業務内容】 データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。 ●自社R&D環境・データ分析基盤の構築と運用: ・モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装 ・ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備 ●データ整備とパイプライン実装: ・実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理 ・上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視 ●JR西日本側データ基盤の整理と上流調整: ・JR西日本側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処 ・上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化 ・分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導 ●分析プロセスの標準化実行 ・DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透 【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

AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します ▼担っていただきたい役割 ・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発 ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 ▼主な開発環境 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入、、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります ・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります ・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます ・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています ▼主な業務内容 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ・顧客の業務で使用される本番運用段階 ・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

ヘルスケア領域におけるプロダクトやヘルスデータを用いたAgent主導のデータ処理/分析システム開発チームのリーダーをお任せいたします。 ▼具体的な業務内容 開発チームのメンバーをリードし、他部署と協働しながらプロダクト開発を牽引するTL候補を募集いたします。 具体的な業務内容としては、以下のようなものを想定しています。 (配属チームによって担当プロダクトが異なります) ・チームのシステム開発方針や設計の意思決定・技術的サポート ・健診データ等を活用したサービスや分析/処理システムの企画・開発・運用 ・ビジネス部門や自治体担当者と連携し、課題解決につながる開発をリード ・各事業のプロダクト仕様のレビュー/承認 ・数名規模のチームを率いてスクラム/アジャイル開発の推進 ・チームメンバーのプロジェクトアサインおよびプロジェクト管理/推進 ・チームメンバーのピープルマネジメント、育成、採用活動　など ▼関わるプロダクトのインパクト 2025年度における実績値として全国自治体の50%近くの830を超える自治体へ予防医療事業支援に介入しております。 健診受診率や過去の生活習慣病治療歴を分析し、国保の特定健診対象者(約1,786万人)のうち、3人に1人の行動変容を支援することが出来ました。 ▼主な開発環境 ・Coding Agent: Claude, Codex ・開発言語:Python, Typescript, Go など ・インフラ:AWS, GCP ・ツール:Google workspace, Gemini, Slack, GitHub Enterprise, Notion, Docker ・PC:MacBookPro ▼チーム構成 各チーム3～6名程度、平均年齢30歳前後

当社のフィジカルAI・ロボティクス技術をリードするエンジニアとして、研究・開発・実証実験を担当いただきます。 ・模倣学習やVision-Language-Action(VLA)モデルなどを活用した、物理ロボット・システムの制御アルゴリズムの研究開発 ・センサーデータ(画像、点群、触覚等)を統合した実世界認識技術の開発 ・シミュレータ(Isaac Sim、MuJoCo等)を用いた環境構築および検証、実機へのポーティングと実証実験 ・研究成果の知財化(特許出願)および国内外の主要学会での論文発表 ・事業部門や外部パートナー(大学・研究機関)と連携したPoCの推進 【 開発環境】 ・Linux(Ubuntu) ・ROS 2 ・AWS ・Isaac Sim ・docker 【言語】 ・C++ ・Python ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

当社のマルチモーダルAI技術全般をリードするAIエンジニアとして、最先端モデルの研究・開発・PoCを担当いただきます。 ・マルチモーダル機械学習におけるアルゴリズムの調査・検証および個別ドメイン向けカスタマイズ・追加学習 ・テキスト、画像、音声等の異種データを統合した独自データセットの構築 ・先進的なAI技術のビジネス展開に向けたプロトタイプ開発および事業部連携によるPoC ・研究成果の知財化(特特許化)および査読付き国内・国際学会での論文発表 【開発環境】 ・言語:Python(PyTorch、Transformers、FastAPI 等) ・クラウド:Microsoft Azure(Container Apps、GPU workload profile 等) ・ツール:Docker、GitHub、VS Code、Jupyter ・データ:動画(YouCook2等の公開データセット、独自収集データ)、音声、センサ時系列データ 【研究支援】 ・GPU計算資源(クラウドGPU利用可) ・論文執筆・学会参加費用の会社負担 ・関連書籍・オンラインコースの受講支援 ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

ご経験と志向性に合わせて、下記のような役割をお任せいたします。 【概要】 2024年にM&Aで獲得した「ミセシル」事業のエンジニアを募集しています。 ミセシルは3,000万人規模の位置情報データを扱う人流分析AI Agentです。 上記のデータを活用した分析プロダクトの開発を進めており、一緒に手を動かして事業を前に進めるメンバーを新たに迎えたいと考えています。 【主な業務内容】 3,000万人規模の位置情報データを活用し、商業施設向けの分析プロダクトを開発しています。今までのミセシルのダッシュボードを刷新していく開発と、新たに進めているPoC向けの新規開発の両方に携わります。 担当領域を技術で固定することはなく、プロダクトの状況に応じて、アプリケーション開発からデータ基盤の構築まで横断的に手を動かします。 並行して、稼働中の既存システムの安定運用・改善も担います。 ・ダッシュボードの刷新に向けた開発 ・PoC向けの新規開発 ・位置情報データを用いたデータ基盤の開発 ・稼働中の既存システムの安定化・改善 【技術スタック】 ・バックエンド:Python、FastAPI ・フロントエンド:TypeScript、React、Vite ・データ基盤:Snowflake、dbt ・データ取り込み:S3、Snowpipe、Snowflake Tasks ・データベース:Aurora PostgreSQL Serverless v2 ・インフラ:AWS(ECS、ECR、S3、Aurora)、Terraform、Valkey ・開発環境:GitHub、GitHub Actions、Docker、Claude Code

● Pythonを活用したシステム開発 Pythonを中心に、AI・データ分析・Webアプリケーションなど、 今後さらに需要が高まる領域のプロジェクトに携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・Webアプリケーション開発 ・バックエンド開発 ・API開発 ・データ処理/データ分析 ・AI関連システム開発 ・業務効率化ツール開発 ・自動化/RPA関連開発 ・テスト/保守運用 <使用技術例> Python/JavaScript/TypeScript Django/FastAPI/Flask AWS/Azure PostgreSQL/MySQL 生成AI/機械学習関連技術

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの先端技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックおよびAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外での発信(講演・論文・資料作成) 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、分析基盤の高度化を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視/セキュリティ/ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

●募集概要 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ●担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 ●技術スタック ・言語: Python, TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch ・クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud ・データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ・ツール: GitHub, Docker ●プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●入社受入の体制 <前提となる働き方> コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 <3ヵ月のオンボーディングプログラム> MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

職務概要 日立グループの事業戦略にアラインした人財戦略を実現する為に、HR領域におけるDXをリード頂きます。具体的な職務概要は下記の通りです。 1.デジタルツールの導入・運用 2.データ分析を踏まえた提案 3.HRメンバーのデジタルスキルの育成 4.社内外ステークホルダーとのパートナーシップの構築・協働 職務詳細 1.デジタルツールの導入・運用: 新たなデジタルツールやシステムの導入をリードし、幹部、マネージャ、従業員の業務効率化や生産性向上を図ります。また、既存のツールの運用改善や最適化、業務プロセスの最適化をステークホルダーと連携して行います。(当社の人財マネジメントプラットフォームであるWorkdayを始めとして、その他のデジタルツールを活用。) 2.データ分析を踏まえた提案: デジタル化されたプロセス、プラットフォームからHRデータを抽出・分析し、人財戦略や人材管理に関する提案を行います。HR部門におけるデータに基づいた意思決定を推進し、組織の成果を最大化に貢献します。 3.デジタルスキルの育成: HRメンバーのデジタルスキルを向上させるためのトレーニングや教育プログラムを企画・実施します。デジタルリテラシーの向上を通じて、組織全体のデジタルトランスフォーメーションを促進します。 4.社内外ステークホルダーとのパートナーシップの構築・協働:　本社人財部門の一員として、社内外ステークホルダーとパートナーシップの構築、協働により、DXを通じた日立Grの業務プロセス・オペレーションを効率化・高度化、価値創造を実現頂きます。また、最新の技術トレンドやベストプラクティスを取り入れて頂く活動も行って頂きます。 日立の各本社機能、ビジネスユニット、グループ会社、プロジェクト内の海外チーム(在イギリス、アメリカ、インド他)等、多岐にわたるステークホルダーと連携して行うプロジェクトのため、ステークホルダーとの調整や折衝にも積極的に取り組む必要があります。ありたい姿の探求や課題の解決に向けて前向きに取り組み、グローバルにコミュニケーションを図るマインドや姿勢にも期待しています。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 日立製作所におけるWorkday導入の背景、狙いは、以下のURL(ニュースリリース)を参照ください。 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2017/11/1128.html 日立製作所における生成AIの利活用推進に関する取り組み概要は、以下のURL(ニュースリリース)を参照ください。 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/05/0515.html 配属組織名 人財統括本部 デジタルHR部 配属組織について(概要・ミッション) デジタルHR部は、日立グループコーポレート部門として、グループ・グローバル共通の人財マネジメント統合プラットフォームである「Workday」の導入、運用を企画・推進すると共に、活用推進、およびそれに伴うWorkdayの機能設定、その他HRデータの利活用やHRテクノロジー活用により、日立グループ事業の成長に貢献する組織です。直近では、AI、RPA、BIツールやその他ITツールを駆使し、HR業務における課題解決の為のソリューション提供や効率化・高度化に向けた取り組み拡大を推進しています。

- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex

創業5年で評価額1,000億円超/急成長を続け使命の実現を目指す 2021年の創業以来、黒字経営を続けてきた弊社があえて資金調達に踏み切った理由。それは、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立する、その決意の表れです。 評価額は1,000億円を超え、大きな期待を背負う形となりました。創業から5年間急成長を続けてきた弊社ですが、目指すのはさらにその先、ここがゴールではありません。長きに渡って日本が磨き続けてきた「ものづくり」という世界に届く武器を、最先端AIやロボティクスの力でさらに強固なものにする。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興する。そして私たち燈も日本一・世界一の企業となり日本の希望の光となる。それが実現できた時、私たちが掲げる「日本を照らす燈となる」という使命は達成されます。 ここから燈の成長は第二フェーズに突入します。これまで以上にダイナミックなビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、私たちと一緒に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない思いや、詳細な業務内容について、ぜひカジュアル面談でお話しさせてください。 DX Solution事業本部のシステム開発チームにソフトウェアエンジニアとして配属され、クライアント企業のDXを推進するシステム開発に携わっていただきます。 入社直後は、テックリードやシニアエンジニアの指導のもと、設計思想やコーディング規約を学びながら、フロントエンド・バックエンド・インフラなどフルスタックな領域に対しての実装をメインで担当していただきます。単なる実装作業にとどまらず、クライアントとのMTG参加などを通じて顧客に近い距離でシステムを構築する経験を積むことも可能です。 【入社後にまずお任せしたいこと】 新規開発では、案件へ参画して要件をキャッチアップしていただき、既存開発メンバーと共に詳細設計・開発・テスト業務を担当いただきます。 保守・追加開発では、既存メンバーと共に担当案件の仕様やシステム構成などをキャッチアップしていただき、不具合の修正対応や追加開発案件での実装業務から着手いただきます。 【開発例】 ・RAGを用いた社内ナレッジ検索Webシステムの開発:社内技術文書を検索・回答生成するエージェント機能のバックエンドAPIおよびフロントエンド開発。 ・画像認識AIを搭載した写真管理プラットフォームの構築・運用:数百万枚規模の現場写真を高速に処理するデータベース設計・API実装。稼働後のパフォーマンス改善やデータ量増加に伴うスペック検討も担当。 ・動画解析によるインフラ異常検知ダッシュボードの開発:車載カメラ等の動画データを解析し、変状箇所を可視化する管理画面(UI)の実装と、解析結果を蓄積・配信するバックエンドシステムの構築。 ・ドメイン特化LLMを活用した業務支援ツールのAPI開発・追加開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および稼働中サービスへの機能追加・改善。 ・稼働中Webシステムの保守・改善:不具合調査や修正、脆弱性対応、ボトルネック特定によるパフォーマンスチューニング、インフラ監視や改善対応、機能追加・改善提案により発足した開発案件の開発プロセス進行。 【技術スタック(一例)】 フロントエンド:TypeScript / Node.js / React / Next.js バックエンド:TypeScript / Node.js / Python / NestJS / FastAPI / GraphQL / Hasura / gRPC インフラ:Terraform / Kubernetes / AWS / Microsoft Azure / Google Cloud AI:Python / Numpy / Pandas / PyTorch / OpenCV AI開発ツール:Devin / Claude Code / GitHub Copilot / Gemini 燈では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 Devin:自動タスク実行により、同時並行での実装数を向上 Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードおよび同時並行実装数を向上 GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ Gemini:Deep Research / Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ●具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・データ基盤・AI基盤全体のセキュリティ設計 ・AWS環境におけるIAM、権限管理、ネットワーク設計 ・機微データを扱うためのアクセス制御・データ保護設計 ・DevSecOpsの設計とCI/CDへのセキュリティ組み込み ・脆弱性管理、ログ監視、インシデント対応体制の構築 ・開発・インフラチームへのセキュリティレビュー・支援 ・セキュリティポリシー・ガイドラインの策定と定着 ・セキュリティバイデザインの推進(開発初期からの組み込み ・生成AIにおけるリスク管理(プロンプトインジェクション、出力制御等) ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ●具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・クラウド上でのデータ基盤および実行基盤のアーキテクチャ設計・構築 ・データガバナンスを考慮した基盤設計 ・CI/CD, IaCによる構築・運用自動化の設計・推進 ・コンテナ基盤(Kubernetes等)の整備 ・SLI/SLOに基づく信頼性向上 ・可用性、パフォーマンス、コストのトレードオフ設計 ・再利用可能な共通基盤の設計(マルチテナント設計) ・クラウドコスト最適化(FinOps)の設計・運用 ・内部開発者向けプラットフォームの設計・提供と開発者体験の向上 ・技術選定、アーキテクチャ方針の策定、構成レビューの主導 ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

Trackプラットフォーム上のスキルデータ基盤「Skill Data Cloud」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです 。 スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。 ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、Skill Intelligence Lab全体の技術・運用標準をリードしていただきます 。 ●スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します 。 ●Skill Data Cloudの設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します 。 ●スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します 。 ●ML/生成AIモデルの設計・実装・評価; スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します 。 ●MLOps基盤の設計・構築・運用:セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。 ●モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。 ●運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します 。 ●プロジェクトマネジメント:プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします 。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 ●開発環境・ツール ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる技術です ※支給PC:Windows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・プログラミング・スクリプト言語:Python ・クラウド・インフラ・コンテナ基盤:パブリッククラウド全般 、Kubernetes ・CI/CD・認証:CI/CD環境 、IAM (Identity and Access Management) ・MLOps・MLプラットフォーム:MLflow 、モデルレジストリ 、Feature Store 、実験管理ツール ・データ基盤:DWH (データウェアハウス) 、データパイプライン構築・運用