機械学習・データ活用 年収300万円以上のITエンジニア求人・転職情報

【ミッション】 PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。 【主な業務】 PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。 【具体的な業務】 ・リアルワールドデータの分析 ・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出 ・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発 ・疾患特化AIの継続的な改善 ・新機能開発の推進 ※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

【ミッション】 企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進 【具体的な業務】 ・提案・設計:顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書の作成 ・実装・開発:生成AIを含むウェブアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装 ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施 ※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

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

●電波信号を用いたアルゴリズム開発 ・Wi-Fi CSI(Channel State Information)を活用した非接触型の人検知・行動解析 ・電波強度・位相情報を用いた高精度屋内測位アルゴリズムの構築 ・ワイヤレス給電の最適化制御(ビームフォーミング制御の高度化等) ●センサ信号を用いたアルゴリズム開発 ・IoTセンサの時系列データを用いた電力需要予測モデルの構築 ・人流データを用いた小売店舗での需要予測 ●PoC(実証実験)のリード ・顧客環境での実験設計、環境構築、データ取得 ・データ解析およびアルゴリズムのチューニング ・顧客への技術提案および改善提案

データプラットフォーム構築を担うエンジニア組織のマネージャーとして、プロジェクト推進およびチームマネジメントを担当いただきます。 ●業務詳細 ・プロジェクトマネジメント ・顧客との要件定義、技術的折衝 ・プロジェクト計画の策定、推進 ・品質管理、課題管理 ・複数案件の進捗管理 ・組織マネジメント ・チームメンバー(5～10名程度)の育成、評価 ・キャリア支援、1on1実施 ・アサイン調整 ・組織課題の改善 ・技術推進 ・Snowflake、Microsoft Fabric、Denodoなどの活用推進 ・データ基盤構築に関する技術レビュー ・プロジェクト標準化・品質向上施策の推進 【将来的なキャリアアップ】 将来的にはグループ長や部門責任者など、より大きな組織運営にチャレンジできる環境があります。

●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。

概要 ・国内約40社のグループ会社を有するパーソルグループでは、中期経営計画で掲げる「テクノロジードリブンの人材サービス企業」の実現に向け、人事・財務・総務・営業支援などグループ共通業務の変革を推進しています。近年はAI活用による生産性向上やEX(Employee Experience)の向上を重点テーマとし、 グループ横断で業務改革・システム企画を推進しています。 ・ 本ポジションでは、グループ全体の業務変革や生産性向上を実現するためのIT戦略の策定から課題整理 、業務改革(BPR)、システム企画、ソリューション選定、導入推進まで一貫して担当いただきます。役割やプロジェクト規模によっては、PM・PLとしてプロジェクト推進を担っていただくことも想定しています。 ●業務詳細: ・グループ共通業務の変革 に向けた新規企画、業務担当への提案 ・システム導入プロジェクトの推進、各種要件の検討、ベンダーマネジメント ・上記に伴うホールディングス内業務担当やグループ各社との調整、協議 ●想定されるプロジェクト: ・生成AIを活用した業務生産性向上施策の企画・推進 ・人事、財務会計、総務等のコーポレート領域における業務改革(BPR)およびシステム企画 ・グループ横断で利用する共通システムにおけるAI活用施策の企画・導入推進 ・データ利活用やBI活用による業務高度化・意思決定高度化施策の企画・推進 ・グループ共通業務の標準化・効率化に向けたシステム導入プロジェクトの推進 ※現時点で進行しているプロジェクトの推進だけでなく、状況により業務理解・分析を通して自ら提案、企画していくことも求められます。 ●使用システム(予定含む): Company、Service Now、Snowflake、BIツール、独自開発システム等 ※着任当初はご希望やご経験を考慮して、担当プロジェクトを検討いたします。 ●キャリアパス: 入社後はまずご経験に応じて既存のPJTに着任頂き、徐々にリードやPMをお任せしていく想定です。 将来的には管理職としてピープルマネジメントをお任せするか、もしくはエキスパートとしてIT領域の専門性を磨いていただくことを期待しています。 また、ご希望やビジネスニーズに応じて財務会計→人事などの領域を跨いだ経験を積むことも可能です。 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)

概要 クライアント(金融機関:銀行・証券・保険・クレジット等)の経営・事業課題に対し、仮説構築・マーケティング分析・AIモデル構築・新たな顧客体験の実装・プロジェクト推進までを一気通貫で担当します。 詳細 業務改革・プロセス設計(BPR) As-Is業務フローの調査・可視化、To-Be設計、ROI試算 マーケティング分析 顧客データ(取引履歴・属性・接点履歴)の分析、セグメンテーション設計 施策効果検証、KPI設計 AIモデル構築・検証 Tech部門と連携した休眠予測・離反予測・クロスセル・リスク判定等のモデル企画・要件定義 A/Bテスト設計、精度検証 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点の再設計(コール・チャット・Web・アプリ等) オペレーション実装・現場定着化 戦略策定 AI活用ロードマップ策定、事業KPI設計 プロジェクト推進(PM) Tech部門との要件整理、PMとしての品質・スケジュール管理、クライアント経営層・現場との合意形成 7. プロジェクト事例(抜粋) ふくおかフィナンシャルグループ(FFG)|リテール顧客LTV予測AIと顧客体験再設計 課題:リテール顧客のLTVを個別に予測し、世代・ライフステージに応じた最適な金融商品提案を実現したい 取組: 顧客属性・取引履歴・行動データから特徴量を設計し、LTV予測AIモデルを構築(SHAP解析による説明性担保) 年代 × 金融リテラシーで顧客セグメント設計(Expert / Learner / Beginner × 20〜60代) セグメント別のカスタマージャーニー再設計(NISA・資産運用・ローン等) ATM・SNS・YouTube・Web・iBankアプリを横断した顧客接点の再設計 成果:LTV Top20%顧客の行動パターン可視化、Profit予測モデル精度の獲得、施策優先度(新規/休眠/継続別)の明確化 某大手証券会社|休眠顧客予測AI 課題:月に約2,000人が休眠化。従来の取り組みでは予測・防止が困難 取組:顧客属性/取引履歴/コンタクト履歴から250個以上の特徴量でAIモデルを構築、カバー率と正答率の2パターンで検証 成果:約97%の精度で休眠顧客を特定、事前施策の高度化を実現 キャリアパス 短期:Consultant → Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)

概要 クライアント(総合通販・EC・小売・D2C等)の経営・事業課題に対し、仮説構築・マーケティング分析・AIモデル構築・新たな顧客体験の実装・プロジェクト推進までを一気通貫で担当します。 詳細 業務改革・プロセス設計(BPR) As-Is業務フロー(マーケ・CS・物流・コールセンター等)の調査・可視化 AI Agent導入後のTo-Be業務フロー策定、ROI試算 マーケティング分析 顧客データ(購買履歴・属性・接点履歴)の分析、セグメンテーション設計 施策効果検証、KPI設計 AIモデル構築・検証 Tech部門と連携した需要予測・離反予測・レコメンド・クリエイティブ生成等のモデル企画・要件定義 A/Bテスト設計、精度検証 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点の再設計(メール・DM・コール・Web・アプリ等) オペレーション実装・現場定着化 戦略策定 AI活用ロードマップ策定、CRM/CDP戦略、事業KPI設計 プロジェクト推進(PM) Tech部門との要件整理、PMとしての品質・スケジュール管理、クライアント経営層・現場との合意形成 7. プロジェクト事例(抜粋) 某健康食品通販企業|AIによるDM最適化 課題:RF分析での絞り込みが最適でなく無駄打ちコスト発生。NET会員への購買促進が未実現 取組:顧客属性/商品/購買履歴/施策履歴からAI反応予測モデル構築、顧客別に最適リスト生成 成果:DM CVR 20%改善、メール 18%改善、約1億円の粗利創出 某老舗お茶販売企業|DM反応予測モデル 取組:機械学習モデルでDM反応予測確率を会員ごとに算出、A/Bテストで効果検証後に定常運用化 成果:1ヶ月で売上115%(約2,000万円UP) 某大手通販企業|DM最適化+統合差配エージェント 取組:DM/メール/架電を横断するスコアリングAI構築、領域横断の統合差配エージェントを構築中 成果:主力商品のDM最適化で従来比約154%の売上向上 某アパレルEC|AIレコメンドエンジン 取組:業界最先端のAIモデルで関連ユーザー/商品を測定、コーデ/スタッフレコメンド・マルチモーダル・リアルタイムパーソナライズを追加実装 成果:導入後3ヶ月で約3,000万円の売上効果 キャリアパス 短期:Consultant → Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)

概要 業界を横断したクライアント案件・社内の新規ソリューション立ち上げ・M&A PMIに対し、仮説構築・マーケティング分析・AIモデル構築・新たな顧客体験の実装・プロジェクト推進までを一気通貫で担当します。 詳細 業務改革・プロセス設計(BPR) 業界横断でのAs-Is / To-Be業務設計、ROI試算 マーケティング分析 顧客データの分析、セグメンテーション設計、施策効果検証、KPI設計 AIモデル構築・検証 Tech部門と連携した予測・最適化・レコメンド・生成AI等のモデル企画・要件定義、A/Bテスト設計 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点の再設計、オペレーション実装・現場定着化 戦略策定 AI活用ロードマップ、事業戦略、KPI設計 新規ソリューション立ち上げ Tech部門と連携した新規AI Agentの事業検証・GTM設計 M&A・PMI支援 買収先企業のAI実装による業務改革・事業再生 プロジェクト推進(PM) Tech部門との要件整理、PMとしての品質・スケジュール管理、クライアント・社内ステークホルダーとの合意形成 7. プロジェクト事例(抜粋) ふくおかフィナンシャルグループ(FFG)|リテール顧客LTV予測AIと顧客体験再設計 取組:LTV予測AIを構築(SHAPで説明性担保)、年代×金融リテラシーでセグメント設計、ATM・SNS・Web・iBankアプリ横断の顧客接点を再設計 成果:LTV Top20%顧客の行動パターン可視化、施策優先度の明確化 某大手旅行代理店|媒体配送最適化 取組:顧客属性/参加履歴/配信履歴からスコアリングモデル作成、媒体特徴×商品特徴の予測AIで配送効率最大化 成果:従来比約90%の申込を維持しつつ配送量60%減 某エンターテインメント企業|PR画像のAI生成 取組:大量保存画像の特徴量をベースに入力要件をエンコーダーで変換、光源等を自動調整 成果:ポスター制作で従来比約70%コスト削減 某大手健康食品通販|AI DM最適化 成果:DM CVR 20%改善・メール 18%改善、約1億円の粗利創出 キャリアパス 短期:Consultant → Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)

【職務内容】 メガバンクをクライアントとする情報系・決済系・市場系などのシステム開発や、新規システム化の提案を担うポジションです。 金融業界の最前線で、ITスキル・業務知識・プロジェクト推進力を活かしながら、システム開発に携わっていただきます。 開発スタイルはウォーターフォールとアジャイルの両方を採用。自動化ツールや開発支援ツールを活用し、ニアショア・オフショアのチームと連携しながら、オンサイト/リモートのハイブリッド環境で開発を進めています。 【組織のミッション】 私たちのミッションは、業務知識・ITスキル・プロジェクトマネジメント力を結集し、お客様のビジネスに真の価値を提供することです。 メガバンクのシステムといっても、従来型のメインフレーム中心ではなく、Azure・AWS・Salesforceなどのクラウド技術、生体認証、データ分析など、先進技術を積極的に取り入れています。 また,AIを活用したシステム開発にも取り組んでいます。これらの取り組みは、金融業界のスタンダードとなる事例も多く、他の金融機関への展開も視野に入れています。 社内でも今後のビジネス拡大が期待されており、開発だけでなく、新たなサービス創出や技術習得など、幅広い活躍の場があります。 【求める人材】 コミュニケーション力:お客様やチームメンバーと円滑に連携し、情報共有ができる方 挑戦心:新しい技術への好奇心と、お客様の課題解決に向けた高い意欲を持つ方 技術力:クラウド、AI、データ分析などの最新技術を積極的に学び、活用できる方 リーダーシップ:多様な関係者を巻き込み、プロジェクトを前進させる推進力のある方 【技術要素】 ・Exadata ・Hadoop ・Terasoluna ・ViSC ・Mobile ・Agile ・Flutter ・React ・Node.js ・SAFe ・AWS ・Azure ・オフショア ・ニアショア ・eB ・Swift ・Salesforce ・Snowflake ・MuleSoft　・Databricks ・AI

我が国の安全保障環境を支える重要なシステム・サービス案件に参画頂き、マルチモーダルAI・生成AI/LLM・AutoML・オントロジー・仮想データレイク等の世界最先端のデータ活用テクノロジーを活用し、防衛分野(自衛隊等)のお客様の意思決定を強力に支援するサービス提案・実証・開発に携わって頂きます。 　これらシステム・サービスの実現に向けては、Foresight・先見性の視点を重視し、国内先端R&D機関であるNTT及び米軍実績等を有する米国企業等の世界最先端技術・ノウハウを有する企業との連携を積極的に進め、革新的なシステム・サービスを追求しております。 　目まぐるしく変化する安全保障環境・デジタル技術の台頭等を念頭に、提供するシステム・サービスも変革が本格化する中にあり、ソフトウェアの力で防衛力強化の実現を追求し、先進技術・手法の適用を含めたアプリケーション開発に携わることによってエンジニアとしての成長や社会的意義・誇りを感じることができます。

具体的な技術に関する情報は「[歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう](https://hello-world.smarthr.co.jp/)」をご覧ください。 ●役割 私たちが期待するのは、Customer Observabilityという新しい技術領域の構想を、実際に動くシステムと社内外に届く成果へと変えていく役割です。これまでエンジニアリングに対する取り組みやその文化・プラクティスを土台に、Webアプリケーション開発とデータ分析基盤の双方を横断しながら、「お客さまがSmartHRから何を得ているのか」を把握する仕組みをかたちにしていただきます。 まだ確立されていない領域だからこそ、既存の枠にとらわれず、プロダクト開発チーム・ビジネスサイド・データ基盤チーム、といった様々な部署と積極的に協働し、事業と組織の成長に直結する成果を生み出していただきたいと考えています。SmartHRのCREを「この業界における普遍的な技術」として位置づけていく、その中核を担っていただくポジションです。 ●具体的な業務 入社直後は、CREユニットが取り組んでいるCustomer Observabilityの現在地と目指す姿、そしてすでに動き始めている隣接部署(プロダクト開発/データ基盤/ビジネスサイド)の取り組みへの理解を深めることから始めていただきます。その後、マネージャーと連携しながら、BigQueryを中心としたデータ基盤やLookerなどの可視化基盤、既存のプロダクト観測環境(NewRelicやSentryなど)を活用し、プロトタイピングから着手します。 得られた知見をもとにトライアンドエラーを重ねながら、プロダクトチームやビジネスサイドと連携し、意思決定や組織としての学びを支えるインサイトを届ける仕組みへと育てていきます。実装にとどまらず、そのプロセスや成果を社内外に発信していくことも重要な取り組みのひとつです。 ●開発規模・開発体制 ・現在のCREユニットは、プロダクト改善を担うメンバー3名と、本ポジションから本格的に立ち上げていく「Customer Observability」領域で構成されています。 ・Customer Observability領域は、現時点ではマネージャー兼チーフエンジニアが兼務でリードしている立ち上げフェーズです。ジョインいただく方には、その初期メンバーとして構想・実装・発信を一緒に推進いただきます。 ・SmartHR全体のデータ基盤・観測基盤・AI活用の取り組みと密接に連携し、部署の枠を越えたコラボレーションが日常的に発生する環境です。 ・個人コントリビューター(IC)またはプレイングマネージャーとしての活躍を想定しており、将来的にはCREユニット全体のリードをしていただくことを期待しています。 ●配属先 選考を通して、経験や志向性などをもとに配属先を決定しています。現在募集している配属先は以下です。 ・人給基幹プロダクト開発本部 / CREユニット / CRE(Observability) └[SmartHR の CRE チームに興味をお持ちの方へ](https://tech.smarthr.jp/entry/cre-matome) └[テックブログ](https://tech.smarthr.jp/archive/category/CRE) ●現在取り組んでいる課題 「CRE」という、いまだこの業界にデファクトスタンダードと呼べる技術として確立されていない領域において、私たちが「Customer Observability」という概念・プラクティスを提唱したのが2026年4月(["Customer Observability" の対象となりうるものは何かを考えてみる](https://tech.smarthr.jp/entry/2026/04/13/094613))。 ここからの数ヶ月間でのプロトタイピングにより、少なくともSmartHRのビジネスサイドに対しては、とても有用な取り組みになり得ると判断するに十分な結果を出すことができました。 一方で、プロダクト開発サイドに対しては未だに構想止まりの状況のため、「2030年1000億円」という高い目標を達成するためにも、いち早く仮説検証・プロトタイピング・仕組みの構築に着手する必要があります。 ●業務内容変更範囲 会社の定める業務

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。

職務概要 ・計画最適化サービスにおける案件対応(開発リーダー) ・計画最適化サービスにおけるサービス開発まとめ(既存プログラムのアップデートや追加オプション・アセットの開発) ・DX、AIなどの新技術ソリューションの開発・導入 職務詳細 計画最適化サービスとしてエンジンを活用したアプリケーション開発を案件を通して経験いただき、計画最適化サービスの開発プロセスやノウハウを経験いただき徐々に開発リーダーとして案件対応やサービス機能エンハンスのリーダーをお任せしていきます。 アジャイル開発で対応する場合が多いので、アジャイルの開発の経験もできます。 <具体的な業務例> ・プロジェクトの開発リーダーとしてチームを牽引し、業務アプリケーション開発を推進 ・エンジンやサービスの機能のエンハンス検討・推進 ・新技術ソリューションの検討・検証・評価・開発 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●Hitachi AI Technology/計画最適化サービスMLCP https://www.hitachi.co.jp/products/it/industry/solution/mlcp/index.html ●日立の生産計画最適化技術が「第71回大河内記念生産賞」を受賞 https://www.hitachi.com/ja-jp/press/articles/2025/03/0326a/ ●日立のLumadaソリューションを通して、日立ハイテクの半導体製造装置における生産計画の自動立案を実現 https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/news/20230524.html ●ニチレイフーズと日立が協創 AI技術を活用した、食品工場の「最適生産・要員計画自動立案システム」本格稼働へ 出展:日立ニュースリリース https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/02/0204.html ●花王が日立との協創により、売場づくり強化に向けて店頭支援巡回計画を自動化 出展:日立ニュースリリース https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/07/0719.pdf ●日立評論2020 Vol.102 No.6 https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2020/06/06b07/index.html ●日立評論2021 Vol.103 No.6 https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2021/06/06a06/index.html 配属組織名 インダストリアルソリューションビジネスユニット ソリューション&サービス事業部 産業第2ソリューション本部 産業第4ソリューション部 配属組織について(概要・ミッション) 幅広い業種の計画業務に課題を抱えるお客様に対して、計画最適化サービスを提供しています。 数理最適化、機械学習、生成AIなどの最新技術を活用したソリューションで顧客導入実績を積み上げており、サービス内容のアップデートをしながら、さらに事業規模拡大を狙っています。 キャリアパス 業務アプリケーション開発を通じて、アプリケーションスペシャリストとしての専門スキルを習得しながら、将来的にはサービスにおける開発全般のとりまとめを期待しますが、その他にもプロジェクトマネージャとしてプロジェクト全体を牽引する道や、複数案件に技術者として参画するスペシャリストとしての道、新技術を用いた新サービス・ソリューションの事業の企画開発の道など、多様なキャリアパスを選択できます。 幅広い業務を経験いただきながらご本人の経験・適性・志向に応じて相談しながら選択が可能です。

職務概要 社内IT統括部門やR&D部門と連携しながら、(CI)セクター共通の「Agentic Enterprise基盤」の設計・構築・検証を担っていただきます。 AI Agent開発環境やクラウド基盤の技術検証・選定に加え、データ連携およびAI活用に向けたデータ整備(構造化、セマンティック定義等)を一貫して担当いただきます。 次世代の社内業務基盤を実装・構築し、各事業部門の業務改革を技術面から支えるポジションです。 職務詳細 ・各種AI Agent開発環境・ツール(Vertex AI Agent Engine、Dify、Copilot Studio等)の技術検証・評価 ・クラウド基盤(Azure、GCP等)上でのAI Agent実行環境・連携基盤の設計・構築 ・既存システム(ERP等)のデータをAIで活用するためのデータ連携およびデータ整備の設計・実装(構造化、セマンティックレイヤー定義、データディレクトリ整備等) ・AI Agentプール/カタログ機能の設計・構築 ・AIガバナンス(ガイドライン・ガードレール)の技術的な調査・検証 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など (CI)セクター(ビル、家電、水・環境など)全体が利用する、AIエージェントを活用した次世代の社内基幹系・業務基盤(Agentic Enterprise基盤)の構築に携わります。 配属組織名 コネクティブインダストリーズセクター Enterprise Architecture Office　第一部 配属組織について(概要・ミッション) コネクティブインダストリーズセクター(以下(CI)セクター)全体のAI変革を牽引する「『One CI』を体現する 『One Team』の中核となる組織」として新たに発足した、(CI)セクター直轄の新組織です。 本組織のミッションは、(CI)セクター全体最適の「Agentic AI Enterprise Architecture(AEA)」を策定し、AI Agentの現場実装を根底から支える強固な「Agentic Enterprise基盤」を提供し、各事業体のAI活用を技術面から直接支えるエコシステムの中核を担います。 全体像を示す「道標」、共通基盤を築く「礎」、現場と共に進む「伴走者」として、(CI)セクター全体を「AI Ready」な状態へとリードします。

【組織の概要・ミッション】 我々のミッションは、日本の医療・健康・介護が直面する社会課題に対し、デジタル技術の力で新たな社会基盤を構想し、実現すること。お客様、そして国民一人ひとりの健康な未来を支え続けます。 【職務概要】 公的機関や医療に関わる企業等と共に、医療・介護データを活用し、健康長寿社会の実現をリードする仕事です。AIやクラウドを駆使し最適解を提案、あなたの構想が数億円規模のプロジェクトとなり日本の医療を動かします。 【職務詳細】 営業チームは、国の未来を支える多様な社会システム開発プロジェクトを担っています。医療・介護・福祉など、人々の生活を支える重要な仕組みづくりに携われるポジションです。厚生労働省や審査支払機関などの公共機関を中心に、AI・クラウド・データ分析を活用したDX推進や制度改革を支援。さらに、ナショナルデータベース（NDB）をはじめとする医療・介護・健診データを活用し、研究者や民間企業との共創による新たな事業創出にも挑戦します。政策・技術動向を踏まえた社会課題解決型の提案を通じて、健康長寿社会の実現と次世代医療の発展に貢献できる仕事です。

【ポジション概要】 プロジェクト品質管理部署として、グループ会社を含むMUFG全体の主要な開発プロジェクトに対し、リスク・品質管理やプロジェクト知見に基づく支援を行い、安定的かつ効率的なプロジェクト遂行に貢献するポジションです。 大規模かつ多様な開発プロジェクトを横断的に把握し、第三者的な立場からプロジェクトの健全化を支援することで、MUFG全体の開発品質向上とプロジェクトマネジメント力の強化に寄与します。 ・システム開発プロジェクトモニタリングにおける第三者的な評価・助言を通じて、品質と成果の最大化を支援し、プロジェクトの健全化に貢献 ・プロジェクトデータの分析を通じて、リスクの兆候を早期に把握・可視化する枠組みを構築し、適切な意思決定と迅速な対応を支援 ・標準プロセスおよびベストプラクティスの整備と展開により、組織全体の最適化と開発プロジェクトの統制管理を推進 ・業務部門、システム部門、グループ会社、外部委託先など多様な関係者と連携し、プロジェクト推進に必要な関係構築・調整を担う ・開発ルールやプロジェクト管理の実務知見を深めながら、開発PMOとしても活躍できる専門性・素養を身につけることができる 【目的】 ・プロジェクトの高度化・複雑化に伴い、第三者的な評価・助言、リスクの可視化、標準化・仕組み設計といった役割の重要性が高まっています。 一方で、これらを担う専門人材は減少傾向にあります。 このため、幅広い開発プロジェクトの健全化と統制強化を安定的に推進する体制を確立すべく、人員の強化を図ります。 【業務内容】 (雇入れ直後) 以下いずれかの業務に携わっていただきます。 ①プロジェクト監査・支援業務　※支援/監査ライン 定型的なプロジェクト確認業務に留まらず、MUFGの主要開発プロジェクトを横断的に支援し、プロジェクトの健全な遂行を後押ししていただきます。 また、PM/PMOが遵守する開発手続き・管理プロセスの整備や、過去事例・ナレッジを踏まえた実効性ある枠組み作りにも携わっていただきます。 開発ルールや品質管理・リスク管理の考え方に精通し、将来的に開発PMOとして活躍できる実践的な素養を身につけられる業務です。 ・MUFGの主要プロジェクトに対する進捗管理、品質管理、リスク管理支援 ・主要プロジェクトの成果物監査や報告会議資料への助言・指摘 ・PM/PMOが遵守すべき開発手続き、管理プロセス、標準ルールの整備・改善 ・過去のプロジェクト事例や課題を踏まえた再発防止策、モニタリング観点、支援枠組みの企画・整備 ・業務部門、システム部門、グループ会社など多様な関係者との連携・調整を通じたプロジェクト推進支援 ②プロジェクト・データ管理・分析業務　※データ/BPRライン プロジェクト・データの整備・集計・分析を通じて、MUFGの開発プロジェクトにおけるリスクや品質上の課題を可視化し、改善策の立案・推進を担っていただきます。 個別プロジェクトの状況把握に加え、組織横断でプロジェクト品質を高めるための仕組みづくりにも関与できる業務です。 データに基づくリスク管理や意思決定支援を通じて、開発管理・品質管理の高度化に貢献いただきます。 ・プロジェクト・データの整備・集計・分析を通じた、プロジェクト品質に関する傾向や問題の特定および改善策立案 対象例:リスク、生産性管理、開発速度、テスト品質、進捗状況、障害傾向 等 ・分析結果に基づくリスク兆候の早期把握、課題の可視化、関係者への示唆提供 ・プロジェクト管理の高度化に向けたデータ活用、レポーティング、BPR施策の企画・推進 ・業務部門、システム部門、グループ会社など多様な関係者との連携を通じた、改善施策の具体化・定着支援 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 着任からの期間や業務の軽重等に応じ役割は調整しますが、基本的には主任、調査役として業務をリードしていただきます。 【配属想定部署】 プロジェクト管理部　支援/監査ラインもしくは データ/BPRライン 【配属想定部署概要】 MUFGの主要開発プロジェクトを主にリスク・品質管理やプロジェクト知見支援等を通じて支援し、安定的かつ効率的なプロジェクト遂行に貢献する部署です。 ・開発プロジェクトのリスク管理、品質管理を通じたプロジェクト遂行支援 ・プロジェクト管理フレームワークの整備・運営、プロジェクト管理能力向上施策の立案・推進 ・プロジェクト・データ分析を通じたプロジェクト品質(QCD)改善支援 【配属想定部署の人員構成】 MUIT プロジェクト管理部 計30名 【おもな関係者】 現場PM、部長

当社は今、デジタルによる劇的な業務変革の真っ只中にあります。 新システムの導入や早期定着を目指す中で、単にツールを導入するのではなく、現場の業務を深く理解し、課題を特定した上で、実装までを一気通貫で完遂できる仲間が必要です。 私たちが求めているのは、画面の前だけでコードを書くエンジニアではありません。 実際の施工現場(最前線)に深く入り込み、最先端のAIツールとGoogle Workspace(GWS)をフル活用して、現場専用のWebアプリケーションを最速でビルド・適用できる社内DX推進エンジニアを募集します。 【具体的な業務内容】 システム戦略課において、外部ベンダー依存からの脱却を主導し、GWSの徹底活用、および現場に最適化された自社Webアプリケーションの高速開発・社内DXを推進します。 ●業務の可視化・課題特定 └施工現場や事務スタッフへのヒアリングを行い、現状の業務フロー(As-Is)を可視化。 現場が本当に困っている「ペインポイント」や、あえて変えたくない「こだわり」を丁寧に言語化します。 ●AIを活用したWEBアプリ開発 └AIツールをフル活用し、数日から1〜2週間というスピード感で実用最小限のWebアプリ(MVP)を構築します。 また、Google Workspace(各種ツールやGAS)をデータ基盤やインターフェースとして徹底活用。 最小の工数で現場が最も使いやすいシステムをデザインします。 ●アジャイル改善・現場適用 └構築したアプリを即座に現場へ適用。 ユーザーのフィードバックをもとに、その場で、あるいは数日中に修正・アップデートをリリースします。 現場への浸透(オンボーディング)から効果測定までを担います。

メディア業界向け開発組織として、AI活用したお客様業務の自動化を行うことで事業部門の課題解決を狙いさらにレイヤーを上げてお客様の経営課題そのものに踏み込むとともに、バリューチェーン全体への展開を加速していきます ●主なプロジェクト内容・提案テーマ ① IPホルダー様のクリエイティブ業務変革案件 ・IPライセンスビジネスを行っている大手ライセンサー様に対して、生成AIを活用してキャラクターデザインや監修等のクリエイティブ業務の効率化・高度化を推進 ・関係者と連携しながら、業務プロセスの最適化および新たな価値創出を推進 ・アジャイル開発によるプロダクト実装 ・お客様向けに提供したプロダクトを他IPホルダーのお客様に展開 ② 広告業界DXプロダクト開発 ・大手広告代理店様に対して、サービス企画フェーズから参画し、プロダクトオーナー(事業部門)と連携しながら業務DXを推進 ・ユーザとの対話を通じたAs-Is/To-Be整理およびサービス設計 ・開発優先順位の整理および要件定義の推進 ・アジャイル開発によるプロダクト実装 ・開発後の社内ユーザ導入支援および定着化推進 ●アサイン先想定 ※上記①②の案件がありますので、ご希望やご経験を鑑み、最適な案件アサインを検討いたします。

新組織のフィジカル AI & プラットフォーム事業推進室では、生成 AI、ロボティクス、 IoT、デジタルツイン などを活用し、現実世界(フィジカル空間)とデジタル技術を融合した新たな価値創出を推進します。 製造、物流、建設、インフラ、保守運用 などの現場領域に対して、 AI エージェント、映像解析、センサーデータ活用、ロボット連携 などを組み合わせたソリューション開発を行い、「社会課題である労働力不足の解消と、元気な日本の復活」を目指します。 また、生成 AI を活用した AI 駆動開発( AI-Driven Development )にも積極的に取り組み、企画・設計から実装・テスト・運用までの開発プロセスを革新しながら、高品質かつ高生産性なアプリケーション開発を推進しています。 単なる PoC に留まらず、共通プラットフォームとして横展開可能なアーキテクチャ構築や事業化までを視野に入れ、社内外パートナーと共創していきます。 対象領域は、生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム、アプリケーション開発 など、多岐にわたります。 お客さまや現場部門と直接コミュニケーションを取りながら、企画〜提案〜開発〜運用まで一気通貫で推進していきます。 ●具体的な業務内容 ・生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム などを活用したシステム開発 ・AI 駆動開発を活用したアプリケーション開発および開発プロセスの改善 ・新技術の調査・検証および PoC の推進 ・お客さま課題の解決に向けたソリューション企画・提案 ・新規サービス・新規事業の企画および事業化推進 ●案件で使用する主な技術 開発言語:C#、 .NET、 Python、 JavaScript / TypeScript、 React など DB: SQL Database、 Cosmos DB など クラウド: Azure / AWS、 Azure OpenAI、 Azure AI Foundryなど AI・データ活用: 生成 AI、 AI エージェント、 RAG、画像・映像解析など プラットフォーム・基盤: Docker、 Kubernetes、 API 連携、データ基盤、 IoT 連携など 開発手法: AI 駆動開発(AI-Driven Development)、アジャイル開発、 DevOpsなど ●プロジェクト例 ・ IoT デジタルプラットフォーム開発 ・ フィジカル AI の PoC ・ AI 駆動開発の伴走支援 組織構成 5名(室長、マネージャー、メンバー) 既存メンバーも、フィジカル AI や AI 駆動開発について、試行錯誤しながら学んでいる最中です。 アプリケーション開発を通じて実践的にスキルを磨きながら、 AI、クラウド、データ、プラットフォームを横断できるフルスタックエンジニアを目指し、共に新しい事業を創り上げていきましょう。 ●従事すべき業務の変更の範囲 その他会社が指定した業務 ※会社が指定した業務には顧客事業所内での業務を含む

【組織の概要・ミッション】 我々のミッションは、日本の医療・健康・介護が直面する社会課題に対し、デジタル技術の力で新たな社会基盤を構想し、実現すること。お客様、そして国民一人ひとりの健康な未来を支え続けます。 【職務概要】 あなたの設計が、未来の社会基盤の「標準」になる。医療ビッグデータを扱うAWS上のデータ基盤や、子どもたちを守るAIシステムなど、国の最重要プロジェクトの技術の心臓部を担い、ゼロからあるべき姿を描く仕事です。 【職務詳細】 ヘルスケア事業部の基盤開発チームは、国の未来を支える多様な社会システムの設計・構築を担っています。 医療・介護・福祉といった分野をはじめ、人々の生活を支える重要な仕組みづくりに携わることができます。 たとえば、以下のようなミッションに挑戦する機会があります。 ・国の「情報連携基盤」におけるデータ収集・分析基盤の構想、PoC ・医療・介護分野におけるDXを実現するシステム基盤開発 ・パブリッククラウド(AWS)上でのアーキテクチャ設計(マネージドサービス、Databricks, Snowflake等を活用) ・児童虐待防止AIツールのアーキテクチャ設計と技術選定(生成AI活用) ・全国の病院・薬局検索サイトの開発サブリーダー ・ガバメントクラウド(サーバレスアーキ)で動作するシステム開発のリーダ・サブリー　等 どのミッションに携わっていくかは、皆様のご希望を伺いながら、コミュニケーションを重ねて一緒に決めていきたいと考えています。ぜひお気軽にお問い合わせください。

- 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

メガバンク系の国内最大手カード会社や、コンシューマー向けのファイナンス事業を展開する大手事業者の事業パートナーとして、経営戦略(キャッシュレス戦略やデジタル化構想)の実現に向けて、データ分析、人工知能(AI)、音声認識等の新技術やFintechを活用して「業界で最先端のシステム提案」を行い、新規ビジネス及び既存ビジネスの幅出しの受注を目指した営業活動を行っていただきます。

職務概要 金融分野向けのパッケージアプリケーションの新規企画・設計・開発、お客様向けの業務アプリケーションの設計・開発、生成AIと連携するアプリケーションの設計・開発などのプロジェクト推進・取り纏めをお任せいたします。 職務詳細 ・組織内のメンバーの進捗や品質を管理する業務の取りまとめ役として、ソフトウェアアプリケーションの企画～実装を行う ・要件を明確化するためにビジネスアナリストと連携し、開発手法やコードの標準化を図るために他の開発者と協働 ・テスト計画の支援や仕様設計、性能基準のレビューを品質管理・評価担当者の連携 ・アプリケーションソフトウェアの質を改善するための技術開発を検討・技術提案 ・顧客ニーズに合った製品とサービスの企画・提案・開発 ・技術文書やユーザー向け文書の作成 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●提供製品 ・Hitachi AI Technology/Prediction of Rare Case(AT/PRC)　 発生頻度の低い事象を高精度で予測し、その根拠を提示する日立の人工知能技術Hitachi AI Technology/Prediction of Rare Case(以下、AT/PRC)を活用した、AIスコアリングサービス 稀な事象の予測や、予測根拠の説明が求められる新規取引顧客の評価、信用度調査や株式の不公正取引審査など、さまざまな業務に適用可能 ※参考:　金融ソリューションHP(https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/common/atprc/index.html) 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融デジタルイノベーション本部　第3部　 配属組織について(概要・ミッション) 金融デジタルイノベーション本部は事業創出～実装・保守までの一気通貫のソリューション提供/金融分野を起点とした共通技術支援をミッションの主軸としております。 金融業界に向け、機械学習、生成AIなど、新技術を用いた新しいソリューションの提案を通して、お客様への価値提供、そのための、技術検証・技術開発を実施し、社会貢献を行う組織です。 ●顧客領域:銀行・証券・保険など 金融システム事業部内でのソリューション提供組織となるため、組織内にはデータサイエンティスト・ビジネスアナリスト・アプリケーションエンジニアなど様々な職種の方が在籍しております。 キャリアパス ・アプリケーション開発に関わる専門領域を高めるキャリアアップも可能 ・アプリケーション開発を軸とする新規DXビジネスの創出に関わるキャリアアップも可能

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

●配属先 配属先はLumadaソリューション開発部(25年度秋に新設)で、日立製作所からの出向者や兼務者を含めて約15名のチームです。 【Lumadaについて】 Lumadaとは、お客さまのデータから価値を創出し、デジタルイノベーションを加速するための、日立の先進的なデジタル技術を活用したソリューション/サービス/テクノロジーの総称であり、「Illuminate(照らす・解明する・輝かせる)」と「Data(データ)」を組み合わせた造語です。お客さまのデータに光をあて、輝かせることで、新たな知見を引き出し、お客さまの経営課題の解決や事業の成長に貢献していく、という思いを込めています。 Lumada事業推進本部　Lumadaソリューション開発部(25年度秋に新設)にて、生成AI/AIを利用した材料開発支援用デジタルシステム開発のプロジェクト管理をお任せします。 Lumada事業推進本部は日立ハイテクの解析・分析装置などのOT領域の強みと、日立のデジタル領域を融合させた事業の推進をミッションとしており、今後事業の中核に育てていく方針です。 現在は、特に材料開発支援用デジタルシステム開発を進めており、こちらのプロジェクト管理をお任せしますが、将来的には他のデジタルプロジェクト・事業にも幅広く関与いただくことを想定しています。 今回のポジションでは、材料開発支援用デジタルシステム開発のプロジェクト全体管理(事業企画、開発管理、予算策定、スケジュール策定、進捗管理、リスク管理等)がミッションとなります。 ※システム開発における、実装・コーディングは行わない役割です。 日立ハイテクグループは、半導体、ヘルスケア、環境、材料、産業・社会インフラなど、人々の生活を支える幅広い領域において、グローバルに事業を展開しており、各業界ごとで統括部を分けて活動しています。 顧客フロントはこれら統括部や営業が担っており、システム自体の開発(実装・コーディングなど)は日立製作所の開発部隊(開発部隊のとりまとめ担当も存在)が担う体制でプロジェクトを進めています。 そのため、統括部や営業が顧客から持ち帰った要求を受け取り、日立製作所の開発部隊に連携するなど、複数の関連部門と折衝しながらとりまとめとしてプロジェクトを推進する役割となります。 ●開発システムについて [Process Improvement Support AI(PISAI)](https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/products/ict-solution/randd/discoverer/pisai.html) [フィジカルAIに関するイベントでの発表事例](https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/physical_ai/events/260520/report3/index.html) ●働き方 現在は週1日出社日を設けており、基本的にはリモート主体での業務となります。 ●出張に関して 顧客への訪問などで大阪・名古屋・東京近辺への出張が発生する可能性がございます。 ●変更の範囲 会社の定める業務 ※変更の範囲:会社の定める場所 (在宅勤務及びサテライトオフィス勤務制度に定める就業場所を含む)

● ポジション概要 先端半導体の製造・開発・設備領域でデータ活用の重要性が高まる中、分析基盤の高度化や機械学習活用が急速に進展。 北海道エリアでも生産ライン立ち上げや品質改善が進んでおり、データ分析に基づく課題抽出・改善提案を担うデータサイエンティストを募集します。 Python/SQLを用いたデータ分析・モデル構築・可視化・ダッシュボード作成を担当し、現場で活用できる実践的なアウトプットを求められるポジションです。 ● 業務内容(概要) 製造・開発データの分析、可視化、機械学習モデル構築を通じて、現場課題の可視化・改善に貢献します。 ● 業務内容(具体的に) 先端半導体メーカーにて、製造データ・品質データ・設備データなどを対象に一連の分析業務を担当: Python/SQLを用いたデータ抽出・加工 モデリング(回帰/分類など)、特徴量設計、評価 工程・設備データの可視化、品質指標分析 歩留まり改善、予兆検知モデル構築、相関分析など BIツール(Tableau/Power BI)でのダッシュボード作成 分析結果の報告・改善提案、関係部門との連携 (変更の範囲)会社の定める場所(リモートワークの場所を含む)

当社のCRMシステムアーキテクトとして、Salesforceプラットフォームを中核とした、マーケティングおよびセールス活動を支えるCRMシステム全体の設計・構築をリードしていただきます。 Salesforceだけではなく、多様な外部SaaS(Marketo、Zoom API、MiiTel、ユーソナー、troccoなど)やSnowflake・Google Cloud・AWSなどが提供するAIサービスとのインテグレーションを積極的に推進し、CRM活動の更なる高度化・効率化を実現することで、事業成長に貢献することがミッションです。 同じ組織内のデータチームやオペレーション設計チーム、組織を跨いでマーケティング、セールス、IT部門など、多くの組織とのハブになりながら、密接に連携していくことを重視しており、現場からの業務要件を、実現可能なシステム要件定義へと具体化し、開発計画に落とし込み、開発を推進する役割を担って頂きます。 ●<業務内容の一例> ・全社および関係部門(マーケティング、セールス等)の戦略・業務特性の理解 ・CRMシステムのグランドデザイン設計 ・Salesforceおよび連携システムの設計・構築・運用 ・多様な外部SaaS(Marketo, Zoom API, MiiTel, ユーソナー, trocco等)との連携、インテグレーション ・データ基盤(Snowflake等)やAIサービス(Google Cloud, AWS等)との連携とデータ・AI活用の推進 ・パートナーマネジメント ※変更の範囲 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) ●所属部門・チーム ・所属組織のデータソリューション推進ユニットは、データアナリティクス、データエンジニアリング、CRMシステム開発、ビジネスオペレーション設計などの機能が集結した組織形態になっており、互いに連携し、スピーディな意思決定ができる組織体制となっています。 ・本ポジションであるCRM推進チームはBizOps推進グループの協働が特に多く、kubellグループが持つ顧客情報が統合的に管理され、マルチプロダクト化に向けてCRMオペレーションとシステム構築を担っています。 ・少数精鋭で、当事者意識を持って主体的に動き、周囲の組織を巻き込みながら推進をしていくスタンスがチームの特徴です

IoT・M2Mを通した製造業DXを実現するために、データの蓄積・見える化からデータと機械学習・統計的手法ソリューションの連携、IoTプラットフォームの構築まで、PLとしてプロジェクトをリードしていただきます。 当社では、IoT・M2M領域における「スマートプロダクト」を通した顧客企業のDX推進に注力しています。 具体的には、顧客の実態に即したIoT・M2Mプラットフォームのカスタマイズ導入(既存の機械や機器にIoT技術を導入することで、遠隔監視やデータ収集を可能にし、付加価値を高めるソリューション※例えば監視体制のDX化やモニタリングプロセスの自動化・稼働率改善に向けた自動化)を様々な業界に対し提供しています)等を実現することで、大手顧客の顧客企業のDXを支援していきます。 本ポジションでは、IoTプラットフォーム開発のプロジェクトリーダー(PL)として、要件定義から開発・運用フェーズまで一貫してプロジェクトを牽引していただける方を募集します。 ●具体的な業務内容 スマートプロダクトにおけるIoTアプリ(Web/モバイル)の開発PLとして、以下の業務をご担当いただきます: ・顧客との要件定義、仕様設計、開発スコープの明確化 ・アプリ開発におけるクラウド基盤(AWS・Azure)構築に伴うアーキテクチャの設計 ・プロジェクト全体の進行管理(品質・コスト・納期) ・開発メンバー(社内・パートナー含む)への指示・レビュー・調整 ・UI/UXやアーキテクチャ設計への技術的アドバイス ・運用・改善フェーズにおける継続的な機能提案・改善 ●体制規模 各プロジェクトは数千万～1億程度の規模となり、PM・PL・メンバーにて組成されます。 PL候補メンバーは案件規模の小さいPJからご参画いただき、OJTベースでPLとしてのいろはをキャッチアップいただく想定です。 ●顧客について 大手～中堅企業様を中心として、プライムのお取引企業になります。 ●配属先 サービスソリューション事業本部 ビジネスイノベーション事業部 スマートプロダクト部 【業務の変更範囲】 すべての業務への配置転換あり(在籍出向を含む)