機械学習・データ活用 年収350万円以上のITエンジニア求人・転職情報

AIコンサルタント/AIテックリードとして、AIモデルの設計・開発・改善を中心に、プロジェクトの技術面をリードしていただきます。 入社後はデータ分析・モデル開発を中心に担当しつつ、徐々に設計や技術方針の検討にも関わっていただきます。 将来的には、AI開発プロジェクトにおけるコンサルタント/テックリードとして、チームを牽引する役割を期待しています。 ●AI/機械学習モデルの設計・開発・改善 ●データ収集・前処理・分析 ●Pythonを用いたAI実装・テスト ●モデル評価および精度改善 ●技術調査・新技術検証 ●エンジニアメンバーの技術サポート

●職務内容 外資系大手コンサル出身の代表が率いる同社は、技術力に定評があります。 同社はITコンサルティングとシステム開発を内製化し、一貫したサービスを提供しています。 大手SIerが携わる企画構想段階から担当するコンサル案件、プライム案件を継続受注しています。 未経験入社者の育成力にも優れ、組織力が向上しています。 当社では、AI技術を活用したサービス開発・業務改善を推進するため、AIエンジニアを募集しています。 本ポジションでは、機械学習や深層学習を用いたモデルの設計・開発・運用を中心に、データの収集・前処理・分析を通じて、より高精度な予測や分類を実現していただきます。 また、課題解決に向けたAIソリューション提案・実装など、技術力だけではなくコミュニケーション力も活かせるポジションです。 ●ポイント ・最先端のAI技術に触れられる環境 ・大規模データを活用した実践的なプロジェクトに参画できる ●具体的な事例 大手SIer向けチャットボット導入に伴う、カスタマイズやAPI開発に携わることができます。 LLMのモデル変更及び変更後の生成結果確認。環境整備など。 ※変更の範囲:会社の定める業務

【ポジション概要】 当本部は三菱UFJ銀行並びにMUFGグループのデータドリブン経営を支える情報系システムを企画構想から設計・開発・リリース・保守まで一貫してリードしています。 経営のスピード改革が加速する中、グループ各社で日々発生する膨大な取引データを巨大DWHに集約し、意思決定に直結する“使える情報”へと磨き上げて提供。 ITの力で経営の高度化と迅速化を推進しています。 あらゆる意思決定へのデータ利活用のニーズの高まりを受けた旺盛な開発需要に応えるため、以下のポジションで即戦力となる人材を募集します。 クラウド、ERP、SaaS、データレイク/DWH/BI、データパイプライン、生成AI開発など先進技術を横断し、ペタバイト級の金融データから意思決定の質と速度を引き上げる、社会的インパクトの大きい仕事です。 ①アプリケーション開発やデータベースの最適化を主導するITスペシャリスト(アプリケーションスペシャリスト) ②大小並行する複数のプロジェクトを牽引・マネジメントするPMエキスパート ③適切なデータ配置、機能配置、適用技術の選定、テクニカルレビューを担えるアーキテクト・テクニカルリード(ITアーキテクト、ITスペシャリスト) 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行及びMUFGグループのデータドリブン経営を支える以下いずれかの業務システムの企画・開発・保守をご担当頂きます。 ●ビッグデータ基盤、経営情報システム(企業管理会計) ●財務会計 ●リスク・コンプライアンス管理、人事(従業員・組織管理、給与、勤怠、福利厚生) ●マーケティング、顧客提案支援 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 業務内容欄に記載したシステムの開発・保守に於いて、ご経験・適性に応じて以下3ついずれかの役割を担っていただきます。 ①ITスペシャリスト:アプリケーション開発の技術領域における専門性を活かし、主に設計・開発・構築・テスト・運用を主導 ②PMエキスパート:大小並行する複数のプロジェクトの牽引・マネジメント(ユーザー調整・コスト・進捗・品質マネジメント) ③ITアーキテクト・スペシャリスト:適切な機能配置、適用技術の選定・導入支援、テクニカルレビューを主導 【配属想定部署】 情報本部 【配属想定部署概要】 情報本部内の各部に於いて以下の業務システムの開発保守を担う。 ・データエンジニアリング第一部、第二部:ビッグデータ基盤、BI基盤(Tableau)、経営情報システム ・財務データ戦略第一部、財務データ戦略第二部:財務会計、決算ERP ・リスク管理データ戦略部:リスクコンプライアンス管理、信用リスク管理 ・人事データ戦略部:人事システム ・セールスデータ戦略部:マーケティング、顧客提案支援 【配属想定部署の人員構成】 情報本部全体で社員:約220名(ビジネスパートナー約700名)、大規模ですが風通しはよく、若手のうちから様々なことにチャレンジできる風土です。 【おもな関係者】 三菱UFJ銀行の経営基盤業務(経営情報管理・活用、与信、会計、人事、リスク・コンプライアンス、マーケティング等)の業務・企画部門担当者。 システム開発・保守に於いて関係する他システムを所管する当社社員。 当部に在籍し、開発作業の一部をご担当頂くビジネスパートナー各社。 【想定担当案件(例)】 ●ビッグデータ基盤の拡張・刷新 ・AIデータ分析など高まるデータ利活用ニーズに応えるためのデータ収集・加工・管理・配信などのデータエンジニアリング案件 ・業務部門の大規模データの参照、集計・加工等の利便性向上等の多様なニーズに対応する為のビッグデータ基盤、BIツールなどのモダナイズ案件。 ・20年来稼働してきた現行DWH(メインフレーム)中心とした情報系アーキテクチャの更改案件。 (DWHからビッグデータ基盤への移行など) ●財務会計システム更改(連結決算の次世代化) ・グループ横断で決算情報をシームレス集約・統合し、決算早期化と精度向上を両立。 ERPパッケージを軸に、IFRS(国際会計基準)対応や管理会計強化、ワークフロー/統制の高度化を推進する案件。 ●コンプライアンス管理システム刷新 ・M&Aやプロジェクトファイナンス、O&D等、インサイダー情報管理や利益相反管理が重要且つ複雑である領域のビジネス拡大が見込まれる中、企業コンプライアンス管理関連システムの抜本的変更を目的としたシステム更改案件。 ●人事システム更改 構築から35年を経過したメインフレーム/EUCからの脱却。 人事マスタ再設計、権限・セキュリティの最新化、クラウド/SaaS活用、データ連携の再編成で、持続性と拡張性を備えた次世代HR基盤へタレント・勤怠・給与の一気通貫を目指した再構築案件。 ●営業支援システムのレベルアップ 営業力強化をサポートする基盤として銀行営業店が使うアプリケーションを集約する顧客業務統合プラットフォーム上で稼働する営業支援システムのレベルアップ案件。 AIエージェント導入による次アクション提案、リードスコアリング、ドキュメント要約、音声メモ自動化など、現場効率と成果を劇的に高める機能の実装など。

●社内システム開発・保守の技術リード ・業務システム、iPaaS、データ基盤、ポータルサイト等における設計、実装、コードレビュー ・既存システムの保守性、拡張性をふまえた改善提案、技術的負債の整理 ・障害、不具合、性能課題などに対する原因分析、対応方針の策定、実行支援 ●システム間連携・アーキテクチャ設計 ・Workato等のiPaaSを活用したシステム間連携の設計、実装、レビュー ・Salesforce、業務システム、データ基盤、ポータルサイト等をまたぐ連携設計 ・全体アーキテクチャを踏まえた技術選定、設計方針、実装方針の整理 ●ベンダーコントロール・技術レビュー ・開発ベンダー、外部パートナーとの技術領域における折衝、調整 ・ベンダー成果物に対する設計レビュー、コードレビュー、品質確認 ・社内側の技術判断者として、課題の切り分け、対応方針の提示、合意形成を支援 ●データ、AI、DX施策への技術支援 ・Snowflake、TROCCO等を用いたデータ分析基盤の構成・処理内容の管理、改善支援 ・AI、データ活用施策における技術検討、実装支援、業務適用の推進 ・DX施策に関する技術論点の整理、マネジメント層・ステアリングコミッティ向け報告支援 <関わる領域> ●業務システム ・iPaaS(Workato) ・データ分析基盤(Snowflake、TROCCO、Tableau) ・会員向けポータルサイト ●iPaaS(Workato) ・業務改善に向けたAI活用 ・AIマッチング等の事業支援施策 ・既存業務、既存システムへのAI活用の取り組み ※Salesforceは業務システムの一つとして利用しており、特定製品への深い依存よりも、周辺システムを含めた全体像の理解と連携設計・実装の視点を重視しています。

お客さまのデータ利活用のため、データ分析基盤の構築、BI レポートの開発を行います。 データ分析基盤構築では、主に Microsoft Azure の製品を用いたデータの統合・蓄積・加工を担う一連のシステム群の要件定義から構築・開発、保守・運用を行います。 BI レポート開発では、Microsoft Power BI を用いた BI レポートの要件定義から開発、保守・運用を行います。 分析基盤構築や BI レポートの導入を検討中のお客さまに対する提案や BI レポートのモックアップ開発などを行います。 【具体的な業務内容】 ■データ分析基盤構築の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・Azure RDB などを用いたデータ分析基盤の構築 ・Azure Synapse Analytics や Azure Databricks などを用いたビックデータ分析基盤の構築 ・Azure Data Factory などを利用した ETL 機能の開発 ・Azure Cognitive Services や Azure Machine Learning などを用いた AI 機能構築 ・AWS、オンプレミスでの Hadoop、Snowflake などを使ったデータパイプラインの実装 ■BI レポート開発の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・データ分析基盤に蓄積されたデータを可視化するための BI レポートの開発 <プロジェクト事例> ・大手総合商社:BS / PL などデータを収集・蓄積するデータ分析基盤構築、Power BI レポートの開発 ・外資系衣料系ブランド:在庫/売上の把握などのデータ分析基盤の構築、Power BI レポートの開発 ・大手消費財メーカー:社員の働き方の見える化のため Power BI レポートの開発 ・大手出版社:各店舗 POS ・ Web 販売データを収集・蓄積するデータ分析基盤構築と Power BI レポートの開発

業務内容 近年、企業では CoE(Center of Excellence)や DX(デジタルトランスフォーメーション)を軸とした、ビジネススピードと柔軟性の向上が求められています。 特に、マルチベンダー環境での開発やクラウド移行を契機として、全社的な最適化を推進する動きが加速しています。 こうした市場環境の変化により、Web・クラウド・モバイルなどの多様な領域を横断的に担えるフルスタックエンジニアに加え、幅広い技術知識を活かして計画立案やガイドライン策定をリードできるエンジニアのニーズが高まっています。 このため、当部門ではナレッジや人的リソースの拡充を目的として、採用体制を強化し、開発および支援体制のさらなる充実を図っています。 【仕事概要】 ① メディア・エンターテインメント業界向けフルスタックエンジニア メディア・エンターテインメント業界向けのシステムやサービスの開発において、要件定義から設計・開発・テスト・運用まで、一貫して携わります。フロントエンドからバックエンド、クラウドインフラまで幅広い技術領域を担当し、プロジェクトの技術的な中核を担います。 ② CoE 領域フルスタックエンジニア 業界を問わず相談を受ける中で、内製化やマルチベンダー開発における環境・プロセスの整備を支援します。 具体的には、お客さまの状況に応じて現状整理とゴール設定を行い、クラウド環境における標準ドキュメントの整備や、それを実現する共通基盤(インフラ、アプリケーション、CI / CD 環境など)の構築を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・お客さま要件のヒアリングおよび技術的な課題の整理・調査・提案 ・システムやサービス開発におけるプロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダー、チームメンバーとの協働による開発推進(アジャイル / スクラムマスターなど) ・Web アプリケーションの設計・開発(React、Next.js、Vue.js など) ・サーバーサイド開発(Node.js、Python、Java、C#、Go など) ・クラウド環境(AWS、Azure、GCP など)でのインフラ設計・構築 ・データベース(PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server、Aurora、Cosmos DB、MongoDB など)の設計・構築 ・データ基盤やデータパイプライン(ETL / ELT 処理など)の設計・構築 ・CI / CD パイプラインの構築・運用(GitHub Actions など) ・技術選定やアーキテクチャ設計への参画 ＜プロジェクト例＞ ①メディア・エンターテインメント業界向けフルスタックエンジニア ・営業放送システム ・ネット局番組情報連携システム ・コンテンツ販売・Web 番版 ・メディアアセットマネジメント(MAM) ・広報情報連携システム ・スポット自動作案 ・視聴率分析システム ・ニュース情報システム ・選挙システム ・日経サステナブルリンク ・コミックス情報管理システム ・新世代ゲーム開発環境のクラウド化 ・放送設備系システムの端末セキュリティ対策 ・エンタメ企業向け Google Identity 導入支援 ②CoE 領域フルスタックエンジニア ・Azureクラウドにおける環境払い出し整備および自動化 ・API開発向け標準アプリケーション払い出し整備および自動化 ・Azureクラウドにおける社内ポリシー考慮したセキュリティ・ガバナンス向上施策 ・GitHub環境導入およびオンボーディング支援 ・GitHub環境移行支援 ・開発プロジェクト伴走によるプロジェクト標準定着化および育成支援 ・開発系ガイド検討およびドキュメント作成 ・社内システム連携用APIハブ環境構築 ・UI/UXプロセス検討および環境構築

今後、労働生産人口の減少や嗜好の多様化にともない、さらにDXへの意識が高くなっていくことが予想されます。JBSも言われたものをただ作るだけでなく、顧客のビジネス成長に向けてともに考え、遂行していく必要があります。そのために、業務アプリケーションやデータ基盤構築経験といったIT知見を持つ人材を採用し、体制強化を図りたいと考えています。 【仕事概要】 ビジネスアーキテクトとして、以下の業務をお任せします。 ・お客さまの経営課題や事業課題を紐解き、IT / DX 戦略の立案を担う ・IT導入やDX推進に伴うBPRとして、業務自体の見直しと改革を推進する ・データドリブン経営に向けたデータ利活用企画やPoCを担う 【具体的な業務内容】 従来のSIサービスを軸とし収益獲得する労働集約型から、ビジネスおよび技術の変化の把握をとらえながら、 お客さまの売上向上とコスト削減に向けた企画提案を能動的に実施し収益獲得する知識集約型へのシフトを推進していきます。 ■実施内容 ・各提案活動 - 業界分析から課題(仮説)および解決策案をもって、JBSから提案を行います。 ・各プロジェクト実施 - システム化構想策定プロジェクト 売上向上、コスト削減の課題を経営者および現場、システムの課題を明確化しシステム化による解決策を策定します。 また解決策を実施した際の定量的な効果を算出し、システム化におけるスケジュール・リソースなどの計画を策定します。 - BPRプロジェクト ツール導入以前に業務の在り方から無理・無駄を整理しながら、ツール・システム導入の価値を最大化させます。 - データ利活用企画・PoC クラウドに依存しないデータ領域を軸として、PaaSを中心としたクラウドネイティブ化のためのサービス開発、コンサルティングを実施します。 ＜プロジェクト例＞ ・間接業務効率化に向けたBPR ・SCM改革に向けたデータ利活用 ・システム化構想案件 【組織構成】 8 名の組織です。過去に IT / DX 戦略立案・開発経験、コンサルティング・提案営業経験、業務アプリケーションやデータ基盤の構築・運用・保守などを経験したメンバーで構成されています。

業務内容 完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●ECUソフト開発業務の自動化 ・ECUソフト開発業務の効率化・自動化 → ビルド、テスト、リリース工程の自動化 ・GitHubのコード管理の即時実行とClaude連携による解析効率化 → 差分解析、影響範囲推定、レビュー支援 ・GitHub IssueのAI活用まとめとJIRA起票の自動化 → 課題管理の自動化、トレーサビリティ強化 ●開発効率化・CAE代替化 ・開発効率化に向けた自動化・AI導入 ・データ管理(構造化、モデル設計、収集基盤構築) **CAE代替化技術(Surrogate/Meta-model)**の構築・運用 → 衝突・流体などの大規模シミュレーションを高速化する3Dサロゲートモデルの設計・評価 ●シミュレーション最適化 × LLM/生成AI ・シミュレーションによる最適化とLLM/生成AIを組み合わせたエージェント技術構築・運用展開 → Copilot Studio連携によるパラメータ探索、感度解析、レポート自動生成 ・モデル入出力仕様の標準化、プロンプト設計、ワークフロー自動化(CI/CD連携) ●データプラットフォーム運用 ・Amannectシステムの運用業務 → データ管理、運用ルール整備、問い合わせ対応

当社は、後継者不足などで事業継続に課題のある国内ソフトウェアを次世代へ繋ぐ「AI駆動型ソフトウェア事業承継プラットフォーム」を運営しています。 生成AIをはじめとする先端技術の社会実装・研究を担う専門組織「M-Lab」では、単なるAIツールの導入に留まらず、承継するプロダクトのソースコード解析から経営判断の自動化まで、「AIエージェントが事業を自律運営する世界」の実装に挑んでいます。 業務内容 ●プロダクトのAIモダナイゼーション コード解析・変換: LLMを用いた大規模なレガシーコードの解析、およびモダンスタックへの自動リファクタリング・移行パイプラインの構築。 ドキュメント自動生成: 既存資産からの仕様書・設計図の自動復元と、継続的なドキュメント更新の自動化。 ●知識資産の集約とRAG構築 高精度RAGの開発: 現場の暗黙知(非構造化データ)を構造化し、GraphRAGやHybrid Searchを用いた高精度な知識検索基盤の設計・実装。 業務特化型Agentの開発: 特定ドメインに最適化したプロンプトエンジニアリング、およびLLMのFine-tuningによる業務自動化ツールの開発。 ●AIによる事業運営・経営の自律化 マルチエージェントシステムの構築: 意思決定から実行までを自律的に行うAIエージェント群のアーキテクチャ設計。 ●AI活用・教育支援 技術レクチャー・導入支援: 最新AI技術のトレンド共有、および各部署の課題に応じたAI活用手法のレクチャーと導入コンサルティング。

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

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。

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

【職務内容】 大規模データ基盤上で動作するデータ加工アプリケーションの設計・開発を通じて、データを人間やAIが利用可能な価値へ変換する中核的な役割を担っていただきます。大手モバイルキャリアをクライアントとし、約1億規模の会員データや、多様なサービスから生成される膨大な行動データ・属性データを対象としたデータ加工アプリケーション開発を担当いただきます。本プロジェクトでは、通信サービスに加え、金融・決済・EC・エンターテイメント・ヘルスケアなど幅広い事業領域から収集されるデータを活用し、お客様のマーケティング高度化、顧客体験向上、新規サービス創出、AI活用などを支えるシステムを開発しています。近年は生成AIや機械学習の活用が本格化し、企業が保有するデータの価値はこれまで以上に高まっています。 【職務詳細】 大規模データ活用システムの要件定義・設計・開発を担っていただきます。ご経験に応じてアプリケーション開発やデータ処理機能の観点から以下のような仕事に従事していただきます。 ・大量データを扱うデータ処理機能や運用機能の設計・実装 ・生成AIを活用したアプリケーション開発プロセスの実装 ・性能、可用性、保守性を考慮したシステム設計 ・既存システムの改善、リファクタリング、モダナイゼーション ・新技術の探索・検証および商用適用、クライアント課題に対する技術提案・改善提案 将来的には、テックリード/アプリケーションアーキテクト/データ活用領域の技術スペシャリスト/データ活用コンサルタント/プロジェクトマネージャーなど、技術専門職からマネジメント職まで幅広いキャリアパスを描いていただくことができます。

自社のクラウドプロダクトである、Cruise, Compass等の開発、保守(DevOps)業務。 特に、データベース、API、経営データ分析などのバックエンド開発業務。 特徴 ・お客様とは基本的に直接契約のため、ユーザーと近い距離感で現場にふれることができます ・Azureをはじめ多様な技術、ソリューションにふれることができます ・フラットで合理性を重んじる社風で、部門、立場を超えたコミュニケーションが推奨されています ・時価総額数千億-1兆円規模のエンタープライズ企業の要求に応えるセキュリティ、アーキテクチャ構築のノウハウ ・会計、事業管理、経営管理分野のドメイン知識 ・自らのアイデアを企画に反映させ、プロダクトを通じて世に出す機会 ・技術スタック Azure, C#, React, Data Factory, Quicksight, DevOps, Piplelineなど / Confuluence, Teams, Github Copilot 期待する事 ・担当領域において品質、スケジュール、生産性を保ち、プロダクトの確実なデリバリに貢献すること ・システム/アプリケーションのセキュリティ、可用性を保つこと ・最終的な顧客にとっての価値の創出に貢献すること ・コンサルティング部門やグループ会社のメンバー、リソースも巻き込みながら、チームに貢献すること 配属部門 プロダクト開発本部

● 募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

●募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

PoCから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 その拡大に伴い、システム開発案件のプロジェクトマネジメントの強化を検討しており、同領域におけるプロジェクトマネジメント機能を専任の担当者にお任せしたいと考えています。 弊社のソリューションデザイナ(※1)や機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、PMの立場より機械学習を用いたシステム/サービス開発プロジェクトを推進いただきたいです。 また、通常業務に加えPM業務の型化やノウハウ蓄積などを含めた組織拡大を牽引する存在としてご活躍いただくことを期待しています。 (※1)ソリューションデザイナとはAIをビジネスで実用化するために「ビジネス」と「機械学習・AI」双方の高度な知識を持ちクライアント企業の課題解決・共同開発・新規事業や全社DXを推進する当社独自の専門人材です。 製造業、インフラ・建設、マーケティング、メディア、Webサービスをはじめとした大手企業の新規事業部門、AI/DX推進部門、研究開発部門に対して、企画提案〜プロジェクト実行まで幅広い業務を実行しています。 ●業務内容 機械学習を用いたシステム/サービス開発プロジェクトのPMとしてプロジェクト運営をお任せします。 ※機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 ●具体的な業務内容 〜提案フェーズ〜 ・プロジェクト計画書の作成、wbsの作成 ・アクティビティの洗い出し、スケジュール作成、依存関係とリソースの割り当て ・コスト見積もり ・リスクの特定、評価 〜要件定義・仕様策定・設計フェーズ〜 ・要件定義書の作成、合意取得 ・仕様書の作成、合意取得 ・進捗管理、スケジュールの詳細化 ・品質要件の定義、品質管理プロセスの実施、品質管理チェックリストやレビューの実施、テスト計画の策定 〜テストフェーズ〜 ・試験計画書の作成、合意形成 ・試験仕様書の作成 ・pj状況により試験の実施 ・外部ベンダーとの連携試験の調整 〜運用・保守フェーズ〜 ・進捗管理、インシデントの管理 ・品質監視と定期的なテスト ・保守チームのリソース確保、チームの技術研修 ・障害発生時の関係者への報告と連絡 ・運用リスクの特定と対応策の策定 ・インシデント発生時のリスク対応 ・保守外部ベンダーの管理

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様) ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ●このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1.機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●キャリアパスについて 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長) 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。 ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 ● 業務の変更範囲:なし

・各事業のデータ分析・仮説構築・施策推進 　‐各事業部の施策の設計、推進、振り返り 　‐各事業部のKPIの設定・数値管理 　‐スプレッドシートなどを用いたダッシュボードの作成 ・事業横断での各プロジェクト推進 　‐売上予測モデルの構築・精緻化 　‐Sales Forceの運用設計ならびに管理・運用 ・その他事業推進・事業開発に関わる業務 ・プロジェクト事例 　‐共通ID化 　‐ひとつのユーザー情報で当社の複数サービスを利用できる基盤・仕組づくり ※具体的な業務内容やプロジェクト事例については面接・面談の中でご説明させてください。

【エンタープライズ向けカスタマーサクセスのミッション】 担当するエンタープライズ企業様にエンジニア組織の課題分析・提案、課題解決支援、 及びコンサルティング型の利用促進を通じた深耕営業を行っていただきます。 【主な業務内容】 担当する大手エンタープライズ導入企業の組織変革に向けて、エンジニア組織の課題分析・提案、課題解決支援、および各製品の活用促進を通じたコンサルティング型の伴走支援をお任せします。 ●開発組織の課題特定と「開発資本経営」の推進: GitHubやJira等から抽出された定量データ(Four Keys等)をベースに、顧客ごとに異なる開発プロセスの課題を抽出。「速さ・品質・制御」の観点から、AI投資を組織の力に変えるための改善ロードマップを提示・伴走します。 ●経営層(本部長・CXO等)への定期レポート・プレゼンテーション: 現場レベルのサポートに留まらず、月次や四半期ごとに「組織の開発資本がどう高まったか」「AI投資のROIがどう改善したか」を、経営目線で企業の経営層や部門責任者にレポートします。 ●契約継続および導入範囲拡大(エクスパンション)への貢献: 同一企業内の他部署やグループ会社への展開を見据え、既存の成功実績をファクトデータとしてまとめ、AE(アカウントエグゼクティブ)と密に連携しながら大規模な全社導入プロジェクトを推進します。 ●VoC(顧客の声)を起点としたプロダクト進化への寄与: 大手企業特有の複雑な技術要件や最先端の要望を製品開発チーム(PdM・エンジニア)にスピーディーに共有し、サービス改善や新機能の開発にダイレクトに貢献します。 ※業務の変更の範囲 会社の定める全ての業務

●データの統合と見える化を可能にするためのプラットフォームの開発 ●クライアントデータ分析におけるディレクション、運用 ●データ解析をもとにしたニーズ探索およびサービス企画デザイン

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 東京拠点は40名体制のセクション、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。 ※福岡・広島・大阪拠点もございます。 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。

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) dbtを用いたデータモデリングの実装 横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 戦略的示唆の抽出による意思決定支援 ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【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) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 -メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) -dbtを用いたデータモデリングの実装 -横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 -事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 -ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 -戦略的示唆の抽出による意思決定支援 -ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 -事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 -Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 -事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 -レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 -ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 -ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 -データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 -クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【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) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

三菱UFJ銀行を中心にMUFG各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発および実装、保守をしていただきます。 具体的には以下のような業務があります。 ・MUFGにおけるビジネス課題解決のための機械学習モデルの開発 ・機械学習モデルとその周辺機能の実装 ・AIに関する最新技術の調査・研究 ＜プロジェクト例＞ ・市場動向分析モデルの構築 ・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発 ・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築 ・ビジネスマッチングのマッチングアルゴリズムの開発 ＜変更の範囲＞ 業務:会社の定める業務

三菱UFJ銀行を中心にMUFG各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、データ分析業務を担っていただきます。 具体的には以下のような業務があります。 ・MUFGにおけるビジネス課題解決のためのデータ分析や機械学習モデルの開発 ・顧客への分析結果の説明 ・AIに関する最新技術の調査・研究 ●プロジェクト例 ・市場動向分析モデルの構築 ・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発 ・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築 ・アンチマネーロンダリング(AML)分野における分析支援 ●変更の範囲 場所:会社の定める場所(在宅勤務を行う場所を含む)

●概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、ユーザーに価値を届ける開発業務をお任せします。 フロントエンド・バックエンド・インフラの区分にとらわれず、プロダクトの成功に必要な開発を幅広く推進していただきます。 社内で創出される多様な事業アイデアを、CEOやチームメンバーと密に連携しながらスピード感を持ってプロダクトに昇華させる機会もあり、技術選定から設計・実装・改善に至るまで、広い裁量と責任を持って取り組んでいただける環境です。 ●業務内容 当社サービスResilireのソフトウェア開発(フロントエンド・バックエンド・インフラの開発をスキルに応じて担当) 顧客フィードバックや利用ログを元にした機能改善・追加 PdMやデザイナーなどのステークホルダーとのOwnershipを持った協働 事業拡大に伴うデータ量・トラフィック増大に対するスケーリング戦略の策定と実装 AIエージェント活用を前提としたアーキテクチャの整理・品質統制の仕組みづくり 監視・ログ・障害対応を含む運用の自動化・高度化 テスト戦略の策定やリリースプロセスの設計を通じた品質の構造的な作り込み 仕様が固まっていない段階からの探索的な開発と推進 チーム全体の生産性向上に向けた開発・運用プロセスの継続的改善 技術広報・採用活動を通じた対外発信 【シニアエンジニアへの期待】 Resilireのエンジニアには、プロダクトの成功に対する高いコミットメントと貢献を期待しています。 すべての活動の前提として、下記のような姿勢で取り組むことにやり甲斐をを感じられる方を求めています プロダクトとドメインに深く入り込み、高い解像度と当事者意識を持って課題に向き合う ビジネスと開発などの垣根を超えた、幅広いステークホルダーとの越境コミュニケーション ソフトウェアエンジニアとしての技術力を活かした課題発見と解決 その上で、シニアエンジニアには以下の3つの軸のいずれか、または複数において強みを発揮し、プロダクトおよび組織の成長を牽引していただくことを期待しています。 1.システムのスケール データ量やトラフィックの増大に耐えうる設計と、AIエージェントを前提としたスケーラブルなアーキテクチャの実現を牽引していただきます。 UXや運用コストの最適化を図りながら、事業の急成長を技術面から支える根幹を担っていただくことを期待しています。 2.組織のスケール 開発の最前線で手を動かしながら、品質と生産性を両立し、継続的に高いアウトプットを生み出すエンジニアリング組織の強化を牽引していただきます。 また、技術広報や採用活動といった外部発信にも積極的に関与していただくことを期待しています。 3.プロダクトのスケール 事業課題と顧客価値を深く理解し、不確実性の高い状況下でも仮説検証をリードしながらプロダクト開発を推進していただきます。 新規・既存を問わずUXと事業KPIの最大化にコミットし、AIやデータ活用による非連続なプロダクトの成長を牽引していただくことを期待しています。 ●技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている ●開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 ●技術的チャレンジ Multi vertical SaaSとして業界横断でPMFするための画面・機能実装 グローバルに事業展開していくためのプロダクト開発 データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り APIや仕組みの整っていない各国の状況でいかにグローバルにリスク情報を取ってきてユーザーに価値を届けるか

【プロダクトビジョン】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供する、AI型Digital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数900万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) 【主な業務内容】 ・データパイプラインの設計/構築/実装/運用 ・CDK/ CloudFormationを利用したインフラの構築/CI/CDの自動化 ・データ基盤監視設計/運用 ・社内向けのデータプロダクトの開発運用 ・テックタッチにおけるデータを活用した機能開発 <使用技術> ・開発言語: Python / Typescript ・クラウド: AWS ・コンテナ: Docker / ECS Fargate ・Data Warehouse: Snowflake ・オーケストレーションツール:Dagster Cloud ・ETL: dbt / dlt / Trocco ・ログコレクタ: Amazon Data Firehose ・データベース: MySQL / PostgreSQL ・構成管理: CloudFormation / CDK / Serverless framework ・CI / CD: CircleCI ・監視: Cloudwatch, Elementary, DataDog ・BI: Tableau / Redash / QuickSight 【チームミッション】 正しい価値・正しい数値の提供 DAP(Dagital Adaption Platform)のデータ活用を主軸とするチームです。 「どのような価値が顧客に提供できたのか?」「サービスがどの程度利用され、生産性が改善されたのか?」を正しく届けることが責務です。 Data Enabling 顧客にデータを届けると同時に、会社全体のデータ活用の促進も責務としています。 必要なときに必要な人がデータの活用を思い浮かぶことができ、それが実行できるように掲げています。 データ活用の深化・進化 「今あるデータ」だけで事業が必要なことが必ずしもできるとは限りません。 本当に今必要なデータとは何であるのか?どのように活用すれば良いのか?もちろんいまの活用を深めることも大事ですが、いまできていない活用へと進めることも重要な責務です。 ※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

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【仕事概要】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 この新規事業の立ち上げにおいて、プロダクト開発に従事していただける方を募集します。 事業のゼロイチフェーズで仮説構築と検証を繰り返しながら、BizDevメンバーやクライアントと共にソリューションを作り上げていただきます。 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion