機械学習・データ活用 KubernetesのITエンジニア求人・転職情報

ランスタッド株式会社

GCP領域は、当社の新たなクラウドソリューションの軸としていくことを想定しています。 クラウドインテグレーターとして、AWS/Azureにおいては組織が確立されてきていますが、GCPについてはこれから拡大を目指していくフェーズになります。 初めのうちはテックリードおよびプロジェクトマネージャーとして新たな領域の実績作りをお任せします。 中長期的にはGCP領域のリードアーキテクトとして、事業拡大を担っていただきたいと考えています。 【具体的な案件/業務内容】 ★要件定義・アーキテクチャ設計: ビジネス要件に基づいたシステム構成(VPC設計、IAM権限設計、可用性設計)の策定。 オンプレミスや他クラウド(AWS/Azure)からの移行計画(マイグレーション)の立案。 ★インフラ構築・実装: Terraform などの IaC(Infrastructure as Code)を用いたリソースの自動プロビジョニング。 Compute Engine, Cloud Run, GKE 等を用いたコンテナ/サーバーレス環境の構築。 ★データ基盤・AI活用支援: BigQuery を中心としたデータレイク/データウェアハウスの設計。 Vertex AI 等を利用した AI/機械学習基盤のセットアップ。 ★運用設計・セキュリティ対策: Cloud Monitoring / Logging を活用した監視体制の構築。 組織ポリシーの設定、VPC Service Controls によるデータ漏洩防止策の実装。

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 ビジネスアーキテクトやフルスタックエンジニアと連携し、AIエージェントが企業の文脈を理解して自律的に動くための「AI-Readyなデータ基盤」の設計・構築を担っていただきます。 ・社内外に散在するデータを統合し、分析・AI活用に耐えるデータパイプライン/データ基盤を設計・実装 ・ナレッジグラフ/オントロジー(RDF・OWL等のセマンティック技術)を用いて、データに「意味」と「つながり」を与える基盤を構築 ・データ品質・データガバナンスの仕組みづくりと、AIエージェントがデータを安全に参照できる仕組み(MCP等)の整備 ・主要顧客とのPoCを通じて、再利用可能なIP(オントロジーテンプレートやパイプライン)として磨き込み、産業全体へ展開 ●開発環境 データ基盤:BigQuery、Microsoft Fabric(OneLake/Delta Parquet)、各種クラウドDWH ナレッジグラフ/セマンティック:Stardog(RDF・RDFS・OWL/W3C標準準拠)、Neo4j、SPARQL AI/LLM連携:Python、各種LLM API、ナレッジグラフ/RAG、MCP・A2A等のエージェント連携プロトコル プラットフォーム/インフラ:GCP、Azure、AWS、Kubernetes、Terraform(IaC)、GitHub Actions(CI/CD) ●研修 ・Off-JT:Udemy Business等のeラーニングに加え、クラウド(GCP/AWS/Azure)やデータ技術のベンダー資格を会社負担で取得できます。オントロジー/グラフDBについても専門トレーニングを活用し、未経験の領域でも体系的に学べる環境を整えています。 ・OJT:実際のBDX事業のプロジェクトにアサインし、第一線の技術者と協働しながら、構想からPoC・実装までを実践的に経験いただきます。 ・社内勉強会・技術共有会を定期開催し、チーム全体で学び合う文化を大切にしています。

株式会社PKSHA Technology

駐車場機器メーカーであるグループ会社のアイテックと共に、PKSHA Technology の高度なアルゴリズムやソフトウェア技術を活用して「AI x IoT x ソフトウエア」による駐車場業界及び MaaS 領域の DX を担っていただきます。 従来、駐車場機器メーカーとしてハードウェアである駐車場機器を運営会社に販売するだけに留まっていたところから、駐車場機器をクラウドにつなげ、ソフトウエア・AIの技術を活用することで、駐車場のアナログ体験の解消、駐車場情報を API 化し外部サービスと連携した新しいサービス体験を創造しています。 プロダクト ● ソフトウエアサービス ・駐車場検索・予約・スマホ精算・車番認識によるハンズフリーな自動精算ができるプラットフォーム及び mobile app『QT-net』 ・駐車場の遠隔管理及び、AI による高度な分析を運営会社に提供する webapp『i-Barms』 ● 駐車場機器 ・車番認識により従来のロック板やチケット管理をなくし、インターネットとつなげ精算機情報を API 化することで外部サービス連携を可能にした精算機『ロックレス』・『チケットレス』 技術スタック ●利用言語 ・Golang ・Flutter ・Next.js ●クラウド ・GCP ・AWS ●バージョン管理 ・Git (GitHub) ●CI/CD ・CircleCI ・Github Actions ・CodeDeploy ●インフラ ・kubernetes(GKE) ・Terraform ・AWS CDK ●ドキュメント管理 ・Notion ●コミュニケーション ・Slack / MS Teams ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません

株式会社SUBARU

車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支える MLOps 基盤の構築・運用 をお任せいたします。 <具体的には> 膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、ML エンジニア/MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。 【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】 ・クラウド/オンプレミス上における学習・評価パイプライン(MLOps)の設計・構築および保守・運用 ・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行 ・データセットのキュレーション(バランス設計、データリーク防止、品質管理)およびデータセット生成パイプラインの構築 ・データやモデル評価指標を統合的に可視化する BI ツール環境の設計・構築 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・開発言語/データ操作言語:Python、SQL ・クラウド:GCP、AWS ・OS:Linux、Windows ・深層学習フレームワーク:TensorFlow(Keras)、PyTorch ・実験管理/設定/可視化:MLflow、Hydra、TensorBoard ・MLプラットフォーム/パイプライン:Vertex AI、SageMaker ・CI/CD:GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline ・データETL/分散処理:Dataflow、EMR(Spark/Hadoop) ・データ分析:BigQuery、Amazon Redshift ・BIツール:Looker Studio、Amazon QuickSight ・オーケストレーション:Apache Airflow、Amazon MWAA ・コンテナ:Docker ・その他:GitLab、Confluence、Jira、Teams 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

Sansan株式会社

●組織ミッション 当社の研究開発部門は、事業部から独立した組織として、事業成長を加速させることをミッションとしています。イノベーション創出のための研究開発から、あらゆる事業へのアプリケーション提供・運用までを手がけます。 ●具体的な業務 研究員と協力しながらプロダクトを開発します。モデル開発以外のほぼすべてを担当します。mlopsやplatform engineeringの領域において、強みに応じて業務を決定します。 ・研究成果を組み込む際の、開発設計リード、実装、ベストプラクティスの共有 ・AWS(Amazon Web Services)やGoogle Cloudなどのクラウド上でのシステム構築、運用、改善 ・研究開発の生産性・運用性を高め、かつコストを抑えた環境の整備(Amazon Elastic Kubernetes Serviceを使用したKubernetesクラスタ「Circuit」やマネージドリソースの構築運用) ・ソフトウエア開発サイクル全体を支援する基盤とツールの設計、開発、運用 ・基盤のセキュリティーと信頼性の向上 ●開発環境、使用するツールなど - 開発言語:go, python, shell script, c#, c++ - データベース:amazon aurora, amazon dynamodb, amazon redshift, opensearch, - bigquery, google cloud sql - 構成管理:kubernetes(kustomize、helm), terraform - ci・cd:github actions, argo cd - マネージドmlサービス:amazon sagemaker, vertex ai - 管理ツール:github, notion - インフラ:aws, kubernetes(eks), google cloud - 運用・監視:datadog, aws cloudwatch logs, google cloud monitoring ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

Sansan株式会社

● 組織のミッション Sansan株式会社では、名刺・請求書・契約書といったアナログ情報をデータ化するとともに、企業情報や事業所などの多様なデータを独自に収集し蓄積しています。それらを掛け合わせたデータベースを形成し、提供しています。本ポジションは、その大規模なビジネスデータに対する分析の力を武器に、プロダクトの成長と開発をけん引する役割です。 ● チームについて 私たちのチームは、データ分析の専門家集団です。ビジネスデータの構造を深く理解し、分析を通じてプロダクトの成長と開発を後押しします。一過性の分析で終わらせず、そこで得た知見をプロダクトの企画・機能へと自ら形にしていきます。 ● 具体的な業務 プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。 ● データの調査・分析・概念設計 ・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く ・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする ・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む ● データプロダクトの企画・開発 ・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する ・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する ● 開発環境、使用するツールなど ・開発言語 : Python, R, SQL, Go (※プロダクト開発で利用) ・データベース・DWH : BigQuery ・インフラ : Google Cloud, AWS ・構成管理 : Terraform ・バージョン管理・コラボレーション : GitHub, Slack, Notion ※上記すべての利用経験が必須ではなく、また他のツールも必要に応じて柔軟に利用します。 ● 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

「最新のIT × AI技術」で医療現場を効率化するITソリューション開発。 当社は1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。 1990年代後半からは、X線フイルムがアナログからデジタルに変わりつつあり、富士フイルムとしても自らのアナログフイルムビジネスをシュリンクさせながらデジタル化を促進しました。 そして1999年には、病院内で発生する様々なデジタル医療画像(X線レントゲン、CT画像、MRI画像、超音波画像、PET画像等)を中央一括管理・配信する医用画像情報システム「SYNAPSE」を発売し、現在国内No.1シェアはもとより、グローバル市場においてもNo.1シェア(※)を獲得しています。 最近は、 「何百枚ものCT画像から、小さな癌候補を数秒で検出する」 「医師の頭の中にある多種多様な臓器、病変の情報を蓄積し、医師同等の診断案をAIが提案する」 「患者、クリニック、病院、検査機関を繋ぎ、地域としての包括的な医療基盤を構築する」 といった、これまで困難だったことが、当社の最新のAI・IT技術を駆使したソフトウェアの支援により現実化され、身近な医療機関で高度な診断を受けられる世界になってきています。 特に、当社はX線、超音波、内視鏡、CT、MRIなど幅広いラインナップの撮像機器を持っており、最新のIT・AI技術を使って当社独自の新しい医療ITソリューションを生み出そうとしています。 さらには、大規模災害対策やサイバー攻撃の脅威に対応するために、医療機関のインフラも、院内のシステムから次世代(クラウド)システムに移り変わってきています。 医師は世界中どこからでも、自分の担当する患者や病院の情報にアクセスできる世界ができつつあります。 当社は医療ITサービスを国内外で広く展開しており、これからも業界をリードしながら次の医療ITの世界を提案していきます。 【担当職務】 ・クリニック、病院向け医療ITソリューションの開発 ・クラウド上での次世代医療ITソリューションの開発 【職務詳細】 ・臨床医/放射線科医向け、医療画像診断支援システムの開発 └電子カルテおよびモダリティ等と連携する医用画像保管/診断支援システム └AIを用いた効率的な読影ワークフローを実現したシステム(Viewer、Worklist等) └AIを用いた次世代読影レポートシステム ・次世代クラウド医療IT ソリューション開発 └AI を用いた医療画像解析システム └AI に関する臨床研究を支援する医師向けAI 開発統合ソリューション └クラウドを用いた医用画像管理および読影システム └クラウドポータルサイト/バックオフィスシステム └クラウドインフラの設計・構築・運用管理 └サイバーセキュリティ対策 皆さんの幅広い経験と高い能力を、世界の共通課題であるヘルスケア分野での価値創出に活かしませんか? 富士フイルムは主力事業であるヘルスケア事業拡大のため、即戦力となるリーダー人材を求めています。 ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般

Ｓｋｙ株式会社

※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、 生成AIを用いた業務・開発効率化など、 顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

キオクシア株式会社

【お任せする業務】 AI・機械学習やビッグデータを活用した内製システムの企画・開発・運用を担当します。 技術者の困りごとをシステムからサポートして改善活動を進めていきます。 【具体的な仕事内容】 下記のようなAI/機械学習を活用した歩留まり解析および改善システムの開発をお任せします。 開発は要件に応じてウォーターフォール、アジャイル開発を使い分けて行っており、一部外部委託先を連携しながら進めていきます。 ・課題抽出・要件定義:ユーザー部門と連携し、現場課題を分析し要件を整理 ・システム企画・設計:改善策を立案し、データベース設計やWebアプリ開発を実施 ・開発・運用:システム導入から改修、効果検証、保守まで一貫して担当 ・外部委託管理:一部開発を委託する場合、ベンダーとの調整・品質管理を実施 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用言語】 Python / SQL / Java / C / C++ / C# / JavaScript / VBA 機械学習:Hadoop / HBase / Hive / PyTorch Web:Django / FastAPI その他:PostgreSQL / Kubernetes / Ceph

ウェルスナビ株式会社

AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ●AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ●AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する 期待する役割 グループ責任者やチーム責任者と共に業務効率化と顧客体験向上のプロジェクト企画や推進を担っていただきます。チームを牽引するリーダーとしてご活躍いただくことを期待しています。 ●AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ●部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ●チームで成果を出す: チームメンバーのフォローと育成。 ●投資対効果の高い施策の見極め: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、投資対効果の高い施策を見極めて、施策優先度を適切に判断 ●バランスを考慮した推進: AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、リテラシー向上や活用促進のための社員教育の推進 技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 店舗・窓口で発生する接客音声データを、業務改善・接客品質向上・顧客体験向上につながる価値ある情報へ変換すること。 本ポジションでは、録音デバイス、音声データ蓄積、音声認識、AI要約、検索、可視化などを組み合わせた接客録音システムの開発を担っていただきます。 既存システムの単純な改修・保守ではなく、AWS環境へのリプレイスを通じて、接客音声データを活用する新しいプロダクトを一から設計・開発していくフェーズです。 アーキテクチャ設計、アプリケーション設計、データ活用設計、外部サービス連携、生成AI活用など、プロダクトの土台づくりから関わり、現場で使われるシステムとして継続的に進化させていく役割を担っていただくこと。 【主な業務】 ・接客録音システムに関するWebアプリケーション/業務アプリケーションの設計/開発/テスト/リリース ・既存接客録音システムのAWS環境へのリプレイスに伴うアプリケーション設計/開発/移行対応 ・録音デバイス、音声認識サービス、生成AIサービス、社内外システムとのAPI連携設計/実装 ・音声データの蓄積、加工、検索、可視化に関する機能開発 ・接客単位の分割、音声認識結果の補正、要約、トーク抽出、単語カウントなど、音声データ活用機能の開発/改善 ・AWS上でのアプリケーション構成、データ管理、ログ管理、セキュリティを考慮した設計/実装 ・コードレビュー、技術課題の解消、性能/保守性/運用品質の改善 ・業務部門や社内関係者と連携した仕様検討、およびリリース後の機能改善/品質改善 【具体的な業務】 ・Webアプリケーションの要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース対応 ・AWS環境へのリプレイスを前提としたアプリケーション構成、データ構造、API設計の検討 ・既存接客録音システムの仕様/データ構造を読み解き、新システムへの移行方針を設計 ・新デバイス、音声認識サービス、生成AIサービス、各種SaaS/外部システムとの連携機能の設計/実装 ・音声データの蓄積、管理、検索、可視化、分析に関するアプリケーション機能の開発 ・AI要約、接客単位分割、音声認識結果の補正、トーク抽出、単語カウントなどの音声データ活用機能の開発/改善 ・業務部門や社内関係者と連携した仕様検討、およびアプリケーション設計/実装 ・コードレビュー、技術課題の解消、リファクタリング、開発品質の向上 ・リリース後の機能改善、性能改善、運用品質向上、安定稼働に向けた継続的な改善 【主な開発環境・技術スタック】 ・プログラミング言語:Java、JavaScript、TypeScript、Python ・フレームワーク:Spring Boot、Node.js、Vue.js、React ・データベース:PostgreSQL ・クラウド:AWS ・コンテナ:Docker、Kubernetes ・その他:音声認識サービス、生成AI関連サービス(GitHub Copilot) ※上記すべての経験は必須ではありません。入社後は、既存システムの理解から入り、AWS移行、新機能開発、音声AI活用機能の拡張に段階的に関わっていただきます。

ウェルスナビ株式会社

●業務内容 AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ▽AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ▽AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する ●期待する役割 グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 ▽AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ▽部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ▽AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。 ▽データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。 ▽技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。 ●技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API ●オンボーディングおよび育成計画 下記を想定しながら適宜チームでフォローします。 ▽1年目: ・ゴール:AIプロジェクトでのスキル向上 ・内容:プロジェクト参加(サポートを得ながら推進) ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価 ▽2年目以降: ・ゴール:プロジェクトリーダーへの成長 ・内容:リード役経験、戦略会議参加 ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

株式会社日立ハイテク

世界トップクラスの半導体製造・検査製品から得られるデータと技術を活用し、半導体製造の高度化・効率化を支えるデジタルソリューション開発をご担当いただきます。 本ポジションでは、開発業務にも関わりながら、チームマネジメントおよびプロジェクト推進を担っていただきます。 <具体的な業務内容> ・半導体装置データを活用したソリューション開発(設計・開発・評価) ・プロジェクトの進捗管理、課題管理、関係部門との調整 ・チームメンバーの育成、レビュー、業務支援 ・顧客課題の理解とソリューションへの落とし込み ・国内外顧客先や協創施設での評価・検証支援 ※役割・責任範囲はご経験に応じて段階的にお任せします。 ●ポジションの位置づけ 本ポジションは、開発に携わりながらチームをマネジメントし、プロジェクトを推進していただく課長候補ポジションです。 技術と事業の両面から意思決定に関わり、組織やプロジェクトに影響を与えていくことが期待されます。 開発方針や進め方についても主体的に意思決定いただけます。 入社後は、業務状況やご志向を踏まえ、役割や期待値を丁寧にすり合わせながら進めていきます。 チーム規模やプロジェクト範囲についても、ご経験に応じて無理のない範囲から段階的に広げていきます。 ●開発環境 ・言語:Python、Java、JavaScript、SQL、HTML、CSS ・OS:Linux、Windows ・ツール:GitHub、Docker

株式会社日立ハイテク

世界トップクラスの半導体製造・検査装置から得られるデータと技術を活用し、半導体製造の高度化・効率化を支えるデジタルソリューション開発をご担当いただきます。 当社の半導体製造・検査装置から得られるデータを活用し、これまでのご経験を活かしながら、チームの一員として設計・開発を担っていただくポジションです。 <具体的な業務内容> ・半導体装置データを活用したソリューションシステムの設計・開発・評価 ・データ管理・解析システム(DB、アプリケーション)の開発 ・チーム内での設計・実装・レビューへの参画 ・顧客課題に対するソリューションの理解および機能への落とし込み ・国内外顧客先や協創施設での評価・検証支援 ※将来的には、プロジェクト内でのリードや後輩育成にも関わっていただくことを期待しています。 ※役割はご経験や志向に応じて段階的に広げていただきます。 ●ポジションの位置づけ 本ポジションは、担当者として開発を担いながら、将来的に主任・リーダーとしてチームを支える役割を担っていただくことを期待する人材の採用です。 リーダー経験がない方でも、開発業務を通じて段階的に役割を広げていけるポジションです。小規模なタスクやチーム単位でのリード役を担いながら、経験を積んでいただきます。 技術力を活かしながらチームに影響を与えていくポジションであり、必ずしも早期にマネジメントを担う必要はありません。 入社後は、業務を通じて役割をすり合わせながらキャリアを形成していきます。 ●開発環境 ・言語:Python、Java、JavaScript、SQL、HTML、CSS ・OS:Linux、Windows ・ツール:GitHub、Docker

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

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

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

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

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

パーソルキャリア株式会社

新規・グロースフェーズのサービス開発エンジニアとして、ご経験に応じて下記業務を担当いただきます。 ●アプリケーション開発、API開発 ●アーキテクチャの設計、ミドルウェアの選定 ●ユーザーの行動ログなどの定量・定性的な分析による施策効果測定、サービス改善 ●AWSを中心としたクラウドリフト/シフト、新規構築のインフラの設計、検証、構築、運用 ●パーソルキャリアの各事業(doda、doda Xなどの人材紹介事業)に対して、アプリケーションの実行基盤の整備 「はたらく」を取り巻く環境が多様化する中、Mission 達成に向けて、既存のdodaを主軸とする転職支援以外の新しい領域のサービスを企画・開発中です。 ●doda 業界最大級の求人数、豊富なサポート実績を誇る転職サービスです。 登録者数:約934万人(2024年12月末時点)。 エージェントサービスの他には求人情報サービスや転職イベントなど様々なサービスを運営。 ●dodaダイレクト doda/doda Xのデータベースにアクセスし、企業からスカウトを送れるサービス ●doda X 年収600万円以上の方向けのハイクラス転職サービスです。 業界や企業動向に精通したヘッドハンターからスカウトを受け取れます。 ●dodaキャンパス 学生の就職活動を支えるダイレクトリクルーティングサービスです。 大手~ベンチャー企業まで累計契約企業10,000社以上(2024年6月時点)。 オリコン顧客満足度調査にて4年連続学生満足度、総合1位に選出。 ●MIRAIZ キャリアに役立つスキルの習得、プロによるキャリア相談がすべて無料。 学び×JOBをつなげ、転職に留まらず、一人一人に合わせたはたらくを一生涯サポートするサービスです。 ●HR Analyst 最新のテクノロジーで競り負けない採用を実現する人材分析サービス ●HR forecaster 転職マーケットに即した求人要件を作成できるサービスです。 HR アワード 優秀賞受賞、HR テクノロジー大賞 イノベーション賞 受賞。 ●HR Spanner 中途入社者が入社後スムーズに職場環境に馴染み、早期に即戦力として立ち上がれるようにコンディションチェックやコミュニケーションのサポートをするオンボーディングサービス。 簡単な操作と最小限の工数で、中途入社者の不安や悩みを検知し、現場でのコミュニケーションを促進します。

パーソルキャリア株式会社

新規・グロースフェーズのサービス開発エンジニアとして、ご経験に応じて下記業務を担当いただきます。 ●アプリケーション開発、API開発 ●アーキテクチャの設計、ミドルウェアの選定 ●ユーザーの行動ログなどの定量・定性的な分析による施策効果測定、サービス改善 ●AWSを中心としたクラウドリフト/シフト、新規構築のインフラの設計、検証、構築、運用 ●パーソルキャリアの各事業(doda、doda Xなどの人材紹介事業)に対して、アプリケーションの実行基盤の整備 Webサービスについて 「はたらく」を取り巻く環境が多様化する中、Mission 達成に向けて、既存のdodaを主軸とする転職支援以外の新しい領域のサービスを企画・開発中です。 ●doda 業界最大級の求人数、豊富なサポート実績を誇る転職サービスです。登録者数:約934万人(2024年12月末時点)。 エージェントサービスの他には求人情報サービスや転職イベントなど様々なサービスを運営。 ●dodaダイレクト doda/doda Xのデータベースにアクセスし、企業からスカウトを送れるサービス ●doda X 年収600万円以上の方向けのハイクラス転職サービスです。業界や企業動向に精通したヘッドハンターからスカウトを受け取れます。 ●dodaキャンパス 学生の就職活動を支えるダイレクトリクルーティングサービスです。 大手~ベンチャー企業まで累計契約企業10,000社以上(2024年6月時点)。 オリコン顧客満足度調査にて4年連続学生満足度、総合1位に選出。 ●MIRAIZ キャリアに役立つスキルの習得、プロによるキャリア相談がすべて無料。 学び×JOBをつなげ、転職に留まらず、一人一人に合わせたはたらくを一生涯サポートするサービスです。 ●HR Analyst 最新のテクノロジーで競り負けない採用を実現する人材分析サービス ●HR forecaster 転職マーケットに即した求人要件を作成できるサービスです。HR アワード 優秀賞受賞、HR テクノロジー大賞 イノベーション賞 受賞。 ●HR Spanner 中途入社者が入社後スムーズに職場環境に馴染み、早期に即戦力として立ち上がれるようにコンディションチェックやコミュニケーションのサポートをするオンボーディングサービス。簡単な操作と最小限の工数で、中途入社者の不安や悩みを検知し、現場でのコミュニケーションを促進します。 使用技術(一例) 言語: Java,C#,JavaScript, TypeScript, Dart, Python, ShellScript, HDL フレームワーク:Vue, Echo, Flutter ミドルウェア: Terraform, Kubernetes, Docker, クラウドサービス:AWS,Azure,Google Cloud Platform 実行環境: Kubernetes Engine, App Engine, Cloud Function, Cloud Run データベース・ストレージ: BigQuery, CloudSQL, Cloud Firesore, Cloud Storage その他: Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Trace, Cloud Pub/Sub, Google Tag Manager アクセス集計: Google Analytics はたらく環境 PC: Windows ノート (標準支給), MacBook Pro 15/16 インチモデル エディター: JetBrains IntelliJ IDEA 等のお好きな IDE, エディター ナレッジサービス: esa コミュニケーションツール: Slack, Zoom, Google Meet グループウェア: Microsoft Offi ce 365, Google Workspace 開発向けサービス: GitHub, ZenHub

株式会社フライウィール

募集概要 データソリューション本部は、データ活用プラットフォームConataを中心に、企業がデータを資産として最大限に活用し、持続的な成長を実現できるソリューションを提供しています。 パートナーシップの拡大やクライアントの多様化、データ利活用の高度化に伴い、私たちの事業は急速に進化し続けています。 その中でプロジェクトマネージャー(以下PjM)は、DX推進やデータ整理・活用に課題を感じているクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして、戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模、複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質 / コスト / 納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム・組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・業界イベントやフォーラムでの発信を通じて、組織のブランド価値を高める ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 ※従事すべき業務の変更の範囲:なし 参考:プロジェクト例 ・ メンバー構成 　PjM(プロジェクトマネージャー) 　∟個別プロジェクトの計画 / 実行 / 監視 / 改善をリード 　Solution Architect(ソリューションアーキテクト) 　∟クライアントの技術要件とビジネス要件を統合し、最適な技術ソリューションを設計 / 提案 　Data Engineer　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　∟データ基盤の設計 / 開発 / 運用 / 最適化を担当 　Software Engineer 　∟プロダクト、ソリューションのアプリケーション開発を担当 主要な役割 ●スクラム開発を適用し、アジャイルなプロジェクト推進 2週間のスプリントを基本とし、バックログ管理をユーザーストーリーで整理 チームの柔軟性を確保しながら、開発スピードと品質のバランスを最適化 ●顧客との要件整理とデータドリブンな解決策の提案 クライアントのビジネス課題を深く理解し、データ活用を軸にした最適なソリューションを設計 業界別のユースケースに基づいたソリューション提案 (例:需要予測、レコメンド、異常検知など) ●プロジェクトの可視化と適切なタイミングでのレポーティング プロジェクト進捗をクライアントと社内に透明性を持って報告 主要なKPI(納期遵守率 / 成果物品質 / ROIなど)をトラッキングし、改善施策を実施 ●プロジェクトの課題を正確に捉え、分析し、解決に向けた一連のプロセスを推進 ソリューション、プロセスの課題、リスクの抽出および追跡可能な状態を作る 課題、リスク評価を行い優先度、影響どを評価する 課題の早期解消、リスクの最小化を行う 開発環境 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド:AWS, GCP, Azure

株式会社フライウィール

概要 本ポジションは親会社である大手通信会社やグループ会社内のDX推進やAIを用いたプロジェクトに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、KDDIグループのシナジーの最大化/DX推進の横展開を目指していくポジションです。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質 / コスト / 納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 開発環境 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド: AWS, GCP, Azure プロジェクトマネジメントツール Jira / Confluence / Google Workspace / Miro / Looker Studio / Slack

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化。 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache Pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、Dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 シニアソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。また、運用性・安全性の向上、技術課題の解決や支援を通じてチームの発展と顧客への高付加価値なソリューション提供を実現します。

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 ●パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 ●データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 ●バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 ●収集したデータ、処理済みデータを保存●活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 ●センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 ●インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。 開発環境 ●クラウド:AWS ●開発言語:Kotlin、Python、TypeScript ●フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform ●SaaS:Auth0、Vercel

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

株式会社日立製作所

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

株式会社GROWTH VERSE

●職務概要 最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM(大規模言語モデル)をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。 単なる分析PoC(概念実証)で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。 ●業務内容 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。 ・生成AI・LLM活用: RAG(検索拡張生成)を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。 ・予測・最適化モデル構築: 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。 ・社会実装とMLOps: 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。 ・研究開発(R&D): 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。 ・ステークホルダーとの折衝: クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。