該当求人数 728 件
661~690件を表示
データエンジニア
正社員
ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure
750~1,000万円
東京都(千代田区)
Google Cloud SQL
Express
Docker
PostgreSQL
React
FastAPI
Kaggle
Go
Python
機械学習
Ruby
MySQL
AWS
Node.js
Vue.js
Terraform
育児支援制度あり
持ち株会制度あり
ストックオプション(信託型等)あり
リモート可
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
機械学習・データ活用
株式会社ナウキャスト

株式会社システムアイ
データエンジニア
400~1,500万円
正社員
東京都(中央区日本橋馬喰町)
●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層: TypeScript /JavaScript Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層: Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest API Gateway(Kong / APIGW ) gRPC / Protocol Buffers SDD(Spec Driven Development) モバイル: Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層: AWS/Azure/Google Cloud Kubernetes(EKS / GKE) IaC(Terraform / CDK / Pulumi) GitOps(ArgoCD / FluxCD) サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) SREプラクティス SaaS/OSS活用: Slack/Teams GoogleWorkspace/Backlog/Box Auth0 / Firebase Auth GitHub Actions / GitLab CI Cloudflare/Datadog データ/AI層: Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ Devin/cursor/Antigravity Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) BigQuery / Snowflake MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) オブザーバビリティ (OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。
React Native
Google Cloud Platform(GCP)
GitHub Actions
NestJS
Kubernetes
Microsoft Azure
Snowflake
Flutter
Rails
JavaScript
React
MLOps
Datadog
GitLab
Django
BigQuery
生成AI・LLM
Backlog
Next.js
Spring Boot
TypeScript
AWS
Swift
Slack
Dart
Vue.js
Firebase
Terraform
Laravel
Angular
Kotlin
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
転勤なし
生成AI開発ツール導入
リモート可
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数100名〜1000名未満
データエンジニア
正社員
●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層: TypeScript /JavaScript Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層: Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest API Gateway(Kong / APIGW ) gRPC / Protocol Buffers SDD(Spec Driven Development) モバイル: Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層: AWS/Azure/Google Cloud Kubernetes(EKS / GKE) IaC(Terraform / CDK / Pulumi) GitOps(ArgoCD / FluxCD) サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) SREプラクティス SaaS/OSS活用: Slack/Teams GoogleWorkspace/Backlog/Box Auth0 / Firebase Auth GitHub Actions / GitLab CI Cloudflare/Datadog データ/AI層: Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ Devin/cursor/Antigravity Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) BigQuery / Snowflake MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) オブザーバビリティ (OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。
400~1,500万円
東京都(中央区日本橋馬喰町)
React Native
Google Cloud Platform(GCP)
GitHub Actions
NestJS
Kubernetes
Microsoft Azure
Snowflake
Flutter
Rails
JavaScript
React
MLOps
Datadog
GitLab
Django
BigQuery
生成AI・LLM
Backlog
Next.js
Spring Boot
TypeScript
AWS
Swift
Slack
Dart
Vue.js
Firebase
Terraform
Laravel
Angular
Kotlin
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
転勤なし
生成AI開発ツール導入
リモート可
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数100名〜1000名未満

株式会社システムアイ

株式会社サイバーエージェント
AI・機械学習(LLM)エンジニア
600万円~
正社員
〒150-0042 東京都渋谷区宇田川町40番1号 Abema Towers
ゲーム開発・運用現場に深く入り込み、機械学習・最適化・生成AIなどの技術を活用して、プロダクト課題の発見から仮説設計、実装、運用改善までを一気通貫で推進していただきます。 単にモデルを構築するだけではなく、ゲーム開発に携わるプランナー、エンジニア、クリエイター、プロデューサーなど多様な職種と連携しながら、実際の開発・運用フローに組み込まれる形で技術を価値に変える役割です。 ●業務例 ・ゲーム開発・運用現場における課題探索、要件整理、技術的な解決方針の設計 ・機械学習、数理最適化、生成AI、強化学習などを用いたプロトタイプ開発 ・ゲーム内データ・ユーザー行動データ・レベルデータ等を活用したモデル構築 ・機械学習モデルや支援ツールの実運用導入、改善、効果検証 ・プロジェクト固有の課題に応じた技術調査、PoC、実装方針の提案 ・研究成果・技術成果の社内外発信 ●プロジェクト例 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・行動AIの開発 ・非公開の新規ゲーム・研究開発プロジェクト
C#
生成AI・LLM
機械学習
Python
Unity
C++
社宅・家賃補助制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
退職金制度あり
年間休日120日以上
土日祝日休み
BtoC向けサービス
機械学習・データ活用
上場企業
メガベンチャー
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
ゲーム開発・運用現場に深く入り込み、機械学習・最適化・生成AIなどの技術を活用して、プロダクト課題の発見から仮説設計、実装、運用改善までを一気通貫で推進していただきます。 単にモデルを構築するだけではなく、ゲーム開発に携わるプランナー、エンジニア、クリエイター、プロデューサーなど多様な職種と連携しながら、実際の開発・運用フローに組み込まれる形で技術を価値に変える役割です。 ●業務例 ・ゲーム開発・運用現場における課題探索、要件整理、技術的な解決方針の設計 ・機械学習、数理最適化、生成AI、強化学習などを用いたプロトタイプ開発 ・ゲーム内データ・ユーザー行動データ・レベルデータ等を活用したモデル構築 ・機械学習モデルや支援ツールの実運用導入、改善、効果検証 ・プロジェクト固有の課題に応じた技術調査、PoC、実装方針の提案 ・研究成果・技術成果の社内外発信 ●プロジェクト例 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・行動AIの開発 ・非公開の新規ゲーム・研究開発プロジェクト
600万円~
〒150-0042 東京都渋谷区宇田川町40番1号 Abema Towers
C#
生成AI・LLM
機械学習
Python
Unity
C++
社宅・家賃補助制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
退職金制度あり
年間休日120日以上
土日祝日休み
BtoC向けサービス
機械学習・データ活用
上場企業
メガベンチャー

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント
データサイエンティスト
600万円~
正社員
東京都(渋谷区宇田川町)
ゲーム開発・運用における高度な技術課題に対して、機械学習、強化学習、数理最適化、生成モデルなどの技術を用いた研究開発を推進していただきます。 論文や先端技術の調査にとどまらず、実データ・実プロダクトに適用可能な形でアルゴリズムを設計・実装し、プロトタイプから実運用を見据えた検証まで担っていただきます。 ●業務例 ・ゲームAI、強化学習、生成モデル、数理最適化等に関する技術調査・研究開発 ・ゲームデータやシミュレーション環境を用いたアルゴリズム設計・実装 ・レベル生成、バランス調整、敵AI、プレイヤー行動予測等に関するモデル開発 ・研究論文・OSS・先端技術の調査、再現実装、応用可能性の検証 ・実プロダクトへの適用を見据えたPoC設計、実験、評価 ・モデル性能やアルゴリズムの定量・定性評価手法の設計 ・学会発表、論文投稿、技術ブログ、イベント登壇等による研究成果の発信 ・社内外の研究者・開発者との共同研究・技術交流 ●プロジェクト例 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・NPC行動生成 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・強化学習を用いたゲームプレイエージェントの開発 ・数理最適化・組合せ最適化を用いたゲーム設計支援 ・非公開の新規研究開発プロジェクト
機械学習
Kaggle
社宅・家賃補助制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
退職金制度あり
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
上場企業
メガベンチャー
データサイエンティスト
正社員
ゲーム開発・運用における高度な技術課題に対して、機械学習、強化学習、数理最適化、生成モデルなどの技術を用いた研究開発を推進していただきます。 論文や先端技術の調査にとどまらず、実データ・実プロダクトに適用可能な形でアルゴリズムを設計・実装し、プロトタイプから実運用を見据えた検証まで担っていただきます。 ●業務例 ・ゲームAI、強化学習、生成モデル、数理最適化等に関する技術調査・研究開発 ・ゲームデータやシミュレーション環境を用いたアルゴリズム設計・実装 ・レベル生成、バランス調整、敵AI、プレイヤー行動予測等に関するモデル開発 ・研究論文・OSS・先端技術の調査、再現実装、応用可能性の検証 ・実プロダクトへの適用を見据えたPoC設計、実験、評価 ・モデル性能やアルゴリズムの定量・定性評価手法の設計 ・学会発表、論文投稿、技術ブログ、イベント登壇等による研究成果の発信 ・社内外の研究者・開発者との共同研究・技術交流 ●プロジェクト例 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・NPC行動生成 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・強化学習を用いたゲームプレイエージェントの開発 ・数理最適化・組合せ最適化を用いたゲーム設計支援 ・非公開の新規研究開発プロジェクト
600万円~
東京都(渋谷区宇田川町)
機械学習
Kaggle
社宅・家賃補助制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
退職金制度あり
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
上場企業
メガベンチャー

株式会社サイバーエージェント

株式会社ギブリー
AI・機械学習(LLM)エンジニア
600~1,500万円
正社員
東京都( 渋谷区南平台町)
最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 <具体的な業務イメージ> ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 <今後のキャリアパス> 個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。 ●マネジメントキャリア(Manager/Leader) プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス ●スペシャリストキャリア(Specialist) 高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位(Principle Specialist)として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス
Vue.js
AWS
TypeScript
Next.js
生成AI・LLM
Go
RAG
Microsoft Azure
Java
React
育児支援制度あり
資格取得支援制度あり
リモート可
時短勤務可
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
スタートアップ
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 <具体的な業務イメージ> ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 <今後のキャリアパス> 個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。 ●マネジメントキャリア(Manager/Leader) プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス ●スペシャリストキャリア(Specialist) 高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位(Principle Specialist)として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス
600~1,500万円
東京都( 渋谷区南平台町)
Vue.js
AWS
TypeScript
Next.js
生成AI・LLM
Go
RAG
Microsoft Azure
Java
React
育児支援制度あり
資格取得支援制度あり
リモート可
時短勤務可
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
スタートアップ

株式会社ギブリー
株式会社カカクコム
AI・機械学習(LLM)エンジニア
600~900万円
正社員
東京都(渋谷区宇田川町)
マルチモーダルAIを活用した高度な機能実装およびプロトタイプ開発を担っていただきます。 画像、音声、テキストなど複数モダリティを扱うAI機能を企画段階の検証にとどまらず、実際のプロダクトへの実装や性能改善まで一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・画像、音声、テキストを組み合わせた高度な推論モデルの実装 ・プロダクトへのAI機能組み込み(バックエンド実装含む) ・推論速度や精度の最適化、評価指標の設計 自律性の高いスクラムチームの中で、特定領域のスペシャリストとして技術的な意思決定をリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 特定の技術課題(例:食べログメニュー画像認識機能の実装等)の担当者として開発をリードいただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor
Slack
画像認識
生成AI・LLM
機械学習
Python
音声認識
C++
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
時短勤務可
土日祝日休み
機械学習・データ活用
アジャイル・スクラム開発環境
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
マルチモーダルAIを活用した高度な機能実装およびプロトタイプ開発を担っていただきます。 画像、音声、テキストなど複数モダリティを扱うAI機能を企画段階の検証にとどまらず、実際のプロダクトへの実装や性能改善まで一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・画像、音声、テキストを組み合わせた高度な推論モデルの実装 ・プロダクトへのAI機能組み込み(バックエンド実装含む) ・推論速度や精度の最適化、評価指標の設計 自律性の高いスクラムチームの中で、特定領域のスペシャリストとして技術的な意思決定をリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 特定の技術課題(例:食べログメニュー画像認識機能の実装等)の担当者として開発をリードいただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor
600~900万円
東京都(渋谷区宇田川町)
Slack
画像認識
生成AI・LLM
機械学習
Python
音声認識
C++
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
時短勤務可
土日祝日休み
機械学習・データ活用
アジャイル・スクラム開発環境
株式会社カカクコム
株式会社カカクコム
データアナリスト
550~990万円
正社員
東京都(渋谷区宇田川町)
HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」を主軸としながら「エンゲージ」とのデータシナジーを活かし、カカクコムグループ全体のデータ活用価値を高めることがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスやプロダクトの課題特定、および解決に向けたKPI設計・管理指標の策定 ・Adobe Analytics、GA4を用いた計測要件の定義 ・BigQuery等を用いたELT処理の実装、データモデリング、クエリチューニング ・分析効率と品質を高めるためのデータマートの設計・構築・運用 ・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築、および可視化環境のパフォーマンス管理 ・統計的手法を用いた仮説検証、施策の効果測定、およびネクストアクションの提案 ・データの品質モニタリング(テスト実装)や、集計ワークフローの自動化 ・求人ボックス全体のデータ基盤(DWH)のアーキテクチャ設計や技術選定への参画 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira ソースコード管理:GitHub Enterprise 生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 言語:Python / SQL インフラ:Google Cloud / BigQuery コンテナ/IaC:Docker BI:Looker Studio 計測ツール:Adobe Analytics / GA4 他基盤関連:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows ▼入社後のイメージ 1か月目 ・社内システムやデータ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクトの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当 ・チーム内での知見共有や後輩の指導
Docker
HTML
Snowflake
GitHub
Python
生成AI・LLM
MySQL
AWS
Access
jQuery
Slack
C#
育児支援制度あり
401k(確定拠出年金)あり
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
時短勤務可
土日祝日休み
大規模トラフィック環境
機械学習・データ活用
データアナリスト
正社員
HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」を主軸としながら「エンゲージ」とのデータシナジーを活かし、カカクコムグループ全体のデータ活用価値を高めることがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスやプロダクトの課題特定、および解決に向けたKPI設計・管理指標の策定 ・Adobe Analytics、GA4を用いた計測要件の定義 ・BigQuery等を用いたELT処理の実装、データモデリング、クエリチューニング ・分析効率と品質を高めるためのデータマートの設計・構築・運用 ・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築、および可視化環境のパフォーマンス管理 ・統計的手法を用いた仮説検証、施策の効果測定、およびネクストアクションの提案 ・データの品質モニタリング(テスト実装)や、集計ワークフローの自動化 ・求人ボックス全体のデータ基盤(DWH)のアーキテクチャ設計や技術選定への参画 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira ソースコード管理:GitHub Enterprise 生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 言語:Python / SQL インフラ:Google Cloud / BigQuery コンテナ/IaC:Docker BI:Looker Studio 計測ツール:Adobe Analytics / GA4 他基盤関連:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows ▼入社後のイメージ 1か月目 ・社内システムやデータ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクトの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当 ・チーム内での知見共有や後輩の指導
550~990万円
東京都(渋谷区宇田川町)
Docker
HTML
Snowflake
GitHub
Python
生成AI・LLM
MySQL
AWS
Access
jQuery
Slack
C#
育児支援制度あり
401k(確定拠出年金)あり
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
時短勤務可
土日祝日休み
大規模トラフィック環境
機械学習・データ活用
株式会社カカクコム
株式会社カカクコム
データエンジニア
600~800万円
正社員
東京都(渋谷区宇田川町)
Google のクラウド基盤(GCP)を活用し、データを「集める・整える・活用する」までを一貫して支えるデータ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 単なるデータ処理に留まらず、AI活用を前提とした基盤づくりを通じて、ビジネスの意思決定を支える役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・GCP上でのデータパイプライン(ETL/ELT)の設計・開発・運用 ・データ収集〜加工〜蓄積〜活用までの一貫したデータフロー設計 ・Vertex AI と連携したデータ基盤(フィーチャーストア/MLOps)の構築 ・データ処理の高速化・コスト最適化(BigQuery等の最適化) ・データ品質の担保、監視・障害対応の仕組みづくり 【業務の進め方】 SREやAIエンジニアと連携しながら、安定して動き続けるデータ基盤の設計・改善に集中していただきます。 高可用性・拡張性・メンテナンス性を意識し、「止まらない・育てられる基盤」をつくることがミッションです。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 現在のデータ基盤の運用をキャッチアップしつつ、並行して新規のデータパイプライン構築プロジェクトを実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud
Terraform
Slack
Google Cloud Platform(GCP)
Snowflake
Confluence
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
時短勤務可
土日祝日休み
機械学習・データ活用
データエンジニア
正社員
Google のクラウド基盤(GCP)を活用し、データを「集める・整える・活用する」までを一貫して支えるデータ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 単なるデータ処理に留まらず、AI活用を前提とした基盤づくりを通じて、ビジネスの意思決定を支える役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・GCP上でのデータパイプライン(ETL/ELT)の設計・開発・運用 ・データ収集〜加工〜蓄積〜活用までの一貫したデータフロー設計 ・Vertex AI と連携したデータ基盤(フィーチャーストア/MLOps)の構築 ・データ処理の高速化・コスト最適化(BigQuery等の最適化) ・データ品質の担保、監視・障害対応の仕組みづくり 【業務の進め方】 SREやAIエンジニアと連携しながら、安定して動き続けるデータ基盤の設計・改善に集中していただきます。 高可用性・拡張性・メンテナンス性を意識し、「止まらない・育てられる基盤」をつくることがミッションです。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 現在のデータ基盤の運用をキャッチアップしつつ、並行して新規のデータパイプライン構築プロジェクトを実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud
600~800万円
東京都(渋谷区宇田川町)
Terraform
Slack
Google Cloud Platform(GCP)
Snowflake
Confluence
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
生成AI開発ツール導入
リモート可
フレックス勤務
時短勤務可
土日祝日休み
機械学習・データ活用
株式会社カカクコム
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パーソルホールディングス株式会社
AI・機械学習(LLM)エンジニア
720~1,200万円
正社員
東京都(港区)
業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・プロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 配属組織 ●グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半~40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20~30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 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)
AWS
生成AI・LLM
機械学習
Python
GitHub Actions
RAG
JavaScript
MLOps
Docker
育児支援制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
リモート可
フレックス勤務
時短勤務可
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
上場企業
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・プロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 配属組織 ●グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半~40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20~30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 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)
720~1,200万円
東京都(港区)
AWS
生成AI・LLM
機械学習
Python
GitHub Actions
RAG
JavaScript
MLOps
Docker
育児支援制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
リモート可
フレックス勤務
時短勤務可
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
上場企業

パーソルホールディングス株式会社

株式会社Medical Shift
データアナリスト
600~800万円
正社員
東京都(文京区)
機能実装や改修はもちろん、開発プロジェクト全体の改善にも携わっていただきます。 ・既存サービスの成長KPI(ユーザー獲得/オンボーディング/リテンション等)を分析し、改善施策を企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫して担当。 ・Webアプリケーションの新規機能開発および改善、リファクタリング、AB/多変量テスト設計・実行。 ・データ分析やBIツールを活用したログ分析・可視化・インサイト抽出。 ・開発チーム・プロダクトチーム・マーケティングチームと連携し、グロースエンジニアリング文化を社内に根付かせる。 ※グロースエンジニアとは分析・企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫で担当するエンジニアです。 【使用技術】 ・バックエンド -Ruby, Python, JavaScript, TypeScript,Ruby on Rails, Next.js ・フロントエンド -JavaScript, Vue.js, React -1サービスのみVue.jsを利用していますが、今後は基本的にReactを利用していく想定です ・インフラ -AWS, Heroku ・データベース -PostgreSQL ・構成管理 -Terraform ・その他 -GitHub,Slack 【参考資料】 ・『開発チームの基本姿勢ガイドライン 』の短縮・抜粋版(代表兼エンジニア/堀) https://note.com/medical_shift/n/n3b70419320e2 ・チームメンバーのnoteご紹介 https://note.com/medical_shift/n/n7513eef1018e
Vue.js
Terraform
PostgreSQL
Figma
React
JavaScript
GitHub
Python
Heroku
Next.js
TypeScript
AWS
Slack
社宅・家賃補助制度あり
ストックオプション(信託型等)あり
リモート可
フレックス勤務
副業OK
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数100名未満
データアナリスト
正社員
機能実装や改修はもちろん、開発プロジェクト全体の改善にも携わっていただきます。 ・既存サービスの成長KPI(ユーザー獲得/オンボーディング/リテンション等)を分析し、改善施策を企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫して担当。 ・Webアプリケーションの新規機能開発および改善、リファクタリング、AB/多変量テスト設計・実行。 ・データ分析やBIツールを活用したログ分析・可視化・インサイト抽出。 ・開発チーム・プロダクトチーム・マーケティングチームと連携し、グロースエンジニアリング文化を社内に根付かせる。 ※グロースエンジニアとは分析・企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫で担当するエンジニアです。 【使用技術】 ・バックエンド -Ruby, Python, JavaScript, TypeScript,Ruby on Rails, Next.js ・フロントエンド -JavaScript, Vue.js, React -1サービスのみVue.jsを利用していますが、今後は基本的にReactを利用していく想定です ・インフラ -AWS, Heroku ・データベース -PostgreSQL ・構成管理 -Terraform ・その他 -GitHub,Slack 【参考資料】 ・『開発チームの基本姿勢ガイドライン 』の短縮・抜粋版(代表兼エンジニア/堀) https://note.com/medical_shift/n/n3b70419320e2 ・チームメンバーのnoteご紹介 https://note.com/medical_shift/n/n7513eef1018e
600~800万円
東京都(文京区)
Vue.js
Terraform
PostgreSQL
Figma
React
JavaScript
GitHub
Python
Heroku
Next.js
TypeScript
AWS
Slack
社宅・家賃補助制度あり
ストックオプション(信託型等)あり
リモート可
フレックス勤務
副業OK
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数100名未満

株式会社Medical Shift
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
~生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する~ 私たちは、RAG/AIエージェント/DWH/MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。 AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。 DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、 人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、 DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。 そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、 データ取得・加工・検索設計 RAG / AIエージェントの実装 精度改善・運用サイクル構築 まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・業務構造の分解 業務フロー・KPI・例外処理の可視化 自動化・AI適用が成立する領域/しない領域の見極め 2.ソリューション設計 業務要件・制約(精度/コスト/運用負荷/セキュリティ)を踏まえた 生成AI/AIエージェント/RPA/API/DWH の構成設計 技術選定およびアーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC〜本番導入) Python・API連携による実装 RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証 PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善 4.本番運用・高度化 KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築 変更管理、再学習・再設計方針の策定 手順書整備・運用定着支援 5.ステークホルダー連携 技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成 ROI可視化・報告資料作成
600~1,000万円
東京都(港区)
SQL Server
AWS
Python
RAG
HTML
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
401k(確定拠出年金)あり
時短勤務可
年間休日120日以上
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社
パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社
AI・機械学習(LLM)エンジニア
600~1,000万円
正社員
東京都(港区)
DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・現状分析 業務フロー、KPIの可視化、ボトルネックの抽出 2.ソリューション設計 業務再設計(BPR)、生成AI/AIエージェントの業務組込み、RPA・ワークフロー・API・DWHとの連携設計、UX・アーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC~パイロット) Python/API連携による実装、モデル選定(RAG、OCR、音声解析 など)、A/Bテスト、セキュリティ考慮、本番移行対応 4.運用・改善 KPIモニタリング、モデル精度改修、品質管理、手順書・教育資料作成、運用定着支援、変更管理 5.ステークホルダー連携 現場部門を巻き込んだ合意形成、トレーニング提供、ROI可視化・報告資料作成 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ● 生成AI / LLM OpenAI / Azure OpenAI などの LLM API、AIエージェント構築やRAG(検索 × 生成)の活用 ● ローコード / 自動化 Dify を活用したAIエージェント・ワークフロー構築、Power Platform(Power Automate / Power Apps) ● データ基盤・クラウド AWS / Azure / GCP など主要クラウドサービスの基本利用、データベースへの接続、簡易クエリ(SQL)、API・外部サービスとの連携 ※「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。 ※担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(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)
Node.js
AWS
MySQL
PHP
生成AI・LLM
Python
Google Cloud Platform(GCP)
RAG
FastAPI
Microsoft Azure
Docker
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
401k(確定拠出年金)あり
時短勤務可
年間休日120日以上
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・現状分析 業務フロー、KPIの可視化、ボトルネックの抽出 2.ソリューション設計 業務再設計(BPR)、生成AI/AIエージェントの業務組込み、RPA・ワークフロー・API・DWHとの連携設計、UX・アーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC~パイロット) Python/API連携による実装、モデル選定(RAG、OCR、音声解析 など)、A/Bテスト、セキュリティ考慮、本番移行対応 4.運用・改善 KPIモニタリング、モデル精度改修、品質管理、手順書・教育資料作成、運用定着支援、変更管理 5.ステークホルダー連携 現場部門を巻き込んだ合意形成、トレーニング提供、ROI可視化・報告資料作成 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ● 生成AI / LLM OpenAI / Azure OpenAI などの LLM API、AIエージェント構築やRAG(検索 × 生成)の活用 ● ローコード / 自動化 Dify を活用したAIエージェント・ワークフロー構築、Power Platform(Power Automate / Power Apps) ● データ基盤・クラウド AWS / Azure / GCP など主要クラウドサービスの基本利用、データベースへの接続、簡易クエリ(SQL)、API・外部サービスとの連携 ※「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。 ※担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(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)
600~1,000万円
東京都(港区)
Node.js
AWS
MySQL
PHP
生成AI・LLM
Python
Google Cloud Platform(GCP)
RAG
FastAPI
Microsoft Azure
Docker
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
401k(確定拠出年金)あり
時短勤務可
年間休日120日以上
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社
パーソルキャリア株式会社
AI・機械学習(LLM)エンジニア
800~1,200万円
正社員
東京都(千代田区大手町)
●ポジション概要 累計会員登録者数約1039万人(2025年12月末時点)の転職支援サービス「doda」「doda X」において、 個人ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング基盤を、技術面からリードいただくエキスパートポジションです。 当社が保有する大規模な法人・個人データと機械学習・生成AIなどの技術を活用し、マッチング精度向上・応募率向上などの事業KPIに直結するアルゴリズムの設計〜実装〜本番運用・改善を主導いただきます。 単なる分析結果の実装に留まらず、プロダクト部門・経営企画・データサイエンティスト・エンジニアを技術面からけん引しながら、 企画段階から参画し、施策設計 → 実装 → リリース → A/Bテスト → 改善サイクル全体をリードしていただくことを期待しています。 レコメンド / マッチング領域のエキスパートとして、高い専門性を発揮しつつ、組織やプロジェクトをけん引いただく役割です。 ●担当業務 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用のリード └アルゴリズム・アーキテクチャの技術選定 └重要機能の技術的な意思決定およびレビュー ・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発の技術リード └ PythonによるAPI・バッチ処理の設計・実装指針の策定 └ 推論基盤のパフォーマンス・スケーラビリティ・信頼性の確保 ・データ活用施策の本番運用・改善プロセスの設計・高度化 └ログ設計、モニタリング、モデル劣化検知などの仕組み化 └継続的なA/Bテスト・オンライン実験の設計と推進 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証のリード └難易度の高い技術テーマのハンズオン対応 └チームメンバーの技術レビュー・指導 ・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援 └技術的な観点からの施策プランニング・効果予測 └事業KPIと整合した技術ロードマップの策定 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の新技術の検証・導入推進 └新しいアルゴリズムやアーキテクチャの調査・PoCの企画・実施 └本番適用の判断・リスク評価・展開方針の策定 ・技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 └中長期の技術課題の特定と解決のドライブ └若手〜中堅メンバーの育成・メンタリング └関連組織を巻き込んだプロジェクト推進 ●はたらき方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。 ・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます ・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。
AWS
生成AI・LLM
機械学習
Python
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フルリモート(出社なし)
リモート可
フレックス勤務
副業OK
年間休日120日以上
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoC向けサービス
大規模トラフィック環境
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
●ポジション概要 累計会員登録者数約1039万人(2025年12月末時点)の転職支援サービス「doda」「doda X」において、 個人ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング基盤を、技術面からリードいただくエキスパートポジションです。 当社が保有する大規模な法人・個人データと機械学習・生成AIなどの技術を活用し、マッチング精度向上・応募率向上などの事業KPIに直結するアルゴリズムの設計〜実装〜本番運用・改善を主導いただきます。 単なる分析結果の実装に留まらず、プロダクト部門・経営企画・データサイエンティスト・エンジニアを技術面からけん引しながら、 企画段階から参画し、施策設計 → 実装 → リリース → A/Bテスト → 改善サイクル全体をリードしていただくことを期待しています。 レコメンド / マッチング領域のエキスパートとして、高い専門性を発揮しつつ、組織やプロジェクトをけん引いただく役割です。 ●担当業務 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用のリード └アルゴリズム・アーキテクチャの技術選定 └重要機能の技術的な意思決定およびレビュー ・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発の技術リード └ PythonによるAPI・バッチ処理の設計・実装指針の策定 └ 推論基盤のパフォーマンス・スケーラビリティ・信頼性の確保 ・データ活用施策の本番運用・改善プロセスの設計・高度化 └ログ設計、モニタリング、モデル劣化検知などの仕組み化 └継続的なA/Bテスト・オンライン実験の設計と推進 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証のリード └難易度の高い技術テーマのハンズオン対応 └チームメンバーの技術レビュー・指導 ・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援 └技術的な観点からの施策プランニング・効果予測 └事業KPIと整合した技術ロードマップの策定 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の新技術の検証・導入推進 └新しいアルゴリズムやアーキテクチャの調査・PoCの企画・実施 └本番適用の判断・リスク評価・展開方針の策定 ・技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 └中長期の技術課題の特定と解決のドライブ └若手〜中堅メンバーの育成・メンタリング └関連組織を巻き込んだプロジェクト推進 ●はたらき方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。 ・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます ・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。
800~1,200万円
東京都(千代田区大手町)
AWS
生成AI・LLM
機械学習
Python
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フルリモート(出社なし)
リモート可
フレックス勤務
副業OK
年間休日120日以上
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoC向けサービス
大規模トラフィック環境
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
パーソルキャリア株式会社
テクバン株式会社
データエンジニア
450~700万円
正社員
港区海岸
●配属先:システムインテグレーション第3事業本部 BIツール、データ連携ツール、iPaaS、各種SaaSなどのサービスを活用し、顧客のDX推進、データ活用を実現します。 プリセールス、インプリメント、設計/開発、運用保守、サービス企画、各メーカーとのアライアンスなど様々な立場、役割の業務があり、 あなたのスキルをベースに、上司としっかりキャリアパスを設定した上で、目標を実現するための役割を担っていただきます。 (マネージャーだけではなく、スペシャリストとしてのキャリアパスもありますので、ぜひ面接でご希望をお聞かせください) 新たなサービスの企画、開発や業務効率/品質向上のためのAI活用にも積極的にチャレンジしている、 プライム案件、自社開発部門への配属となりますので、エンドユーザの課題解決に直接的に取り組んだり、新たなチャレンジができる環境です。
Java
JavaScript
資格取得支援制度あり
401k(確定拠出年金)あり
転勤なし
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
データエンジニア
正社員
●配属先:システムインテグレーション第3事業本部 BIツール、データ連携ツール、iPaaS、各種SaaSなどのサービスを活用し、顧客のDX推進、データ活用を実現します。 プリセールス、インプリメント、設計/開発、運用保守、サービス企画、各メーカーとのアライアンスなど様々な立場、役割の業務があり、 あなたのスキルをベースに、上司としっかりキャリアパスを設定した上で、目標を実現するための役割を担っていただきます。 (マネージャーだけではなく、スペシャリストとしてのキャリアパスもありますので、ぜひ面接でご希望をお聞かせください) 新たなサービスの企画、開発や業務効率/品質向上のためのAI活用にも積極的にチャレンジしている、 プライム案件、自社開発部門への配属となりますので、エンドユーザの課題解決に直接的に取り組んだり、新たなチャレンジができる環境です。
450~700万円
港区海岸
Java
JavaScript
資格取得支援制度あり
401k(確定拠出年金)あり
転勤なし
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
テクバン株式会社
AKKODiSコンサルティング株式会社
データアナリスト
716~1,121万円
正社員
東京都
Cloud Solution部 Data&AIグループのエンジニアとして、以下のような業務を担当してくださることを想定しています。 ●具体的な仕事内容 ・PJ推進(計画策定、要件定義、設計、テスト、ユーザー教育) ・PJ管理(定例会議運営、メンバー配置最適化等) ・顧客提案(提案資料作成、情報収集、社内調整) ・ナレッジ活用(収集、整理、蓄積、活用施策支援) ・本部、部門運営(本部PJ参画、契約書レビュー支援、サービス企画PJ参画、採用・育成) 想定されるプロジェクト ●プロジェクト事例 ・大手製造業:エンジニアが持つ暗黙知化されたノウハウのデータ化による技術情報の公開
Premiere Pro
AWS
GitHub Actions
Docker
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
生成AI開発ツール導入
リモート可
フルフレックス
副業OK
月平均残業20時間以内
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
データアナリスト
正社員
Cloud Solution部 Data&AIグループのエンジニアとして、以下のような業務を担当してくださることを想定しています。 ●具体的な仕事内容 ・PJ推進(計画策定、要件定義、設計、テスト、ユーザー教育) ・PJ管理(定例会議運営、メンバー配置最適化等) ・顧客提案(提案資料作成、情報収集、社内調整) ・ナレッジ活用(収集、整理、蓄積、活用施策支援) ・本部、部門運営(本部PJ参画、契約書レビュー支援、サービス企画PJ参画、採用・育成) 想定されるプロジェクト ●プロジェクト事例 ・大手製造業:エンジニアが持つ暗黙知化されたノウハウのデータ化による技術情報の公開
716~1,121万円
東京都
Premiere Pro
AWS
GitHub Actions
Docker
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
生成AI開発ツール導入
リモート可
フルフレックス
副業OK
月平均残業20時間以内
年間休日120日以上
土日祝日休み
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
AKKODiSコンサルティング株式会社
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システムエンジニア(業務系)
正社員
●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 ・製造業、金融、エネルギー業界を中心としたWeb、業務系の開発プロジェクトがあります ・AI開発におけるPoC案件も多数手がけているため、AIモデルを組み込むシステムや アプリケーション開発に携わることができます。 ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカーやエンドユーザー)との距離が近い点も特徴です ・チームは30代~40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・多くの案件は3~10名規模のチーム体制で進めており、自社内での開発案件も多数あります ・客先開発の場合も複数名で参画するため、一人で常駐することはなく、安心して働ける環境です ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 要件定義、基本設計、詳細設計、実装、機能試験、現地試験(実機デバッグ)、 不具合修正、問い合わせ対応、レビュー ※上流~下流まで対応いただきます ●入社後の業務 社内で請け負っている受託開発案件に従事していただきます。 ・仕様理解 ・設計(基本設計/詳細設計) ・実装 ・試験 社内での経験を積んだのち、顧客折衝(仕様調整、見積もり調整など)も行っていただきます。 また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●デリバティブ取引管理システムのアプリ開発及び保守 □概要 エネルギー業界におけるデリバティブ取引管理システムのパッケージ開発案件です。 エンドユーザーの要望に合わせ、要件定義含む、上流~下流までの業務を行っています。 □開発環境 OS:Windows10 □開発言語:C#、SQL ●漁獲物の画像解析システム開発 □概要 漁獲物の自動判別AIシステムの開発案件です。 AIモデルは、物体検知やセグメンテーションなどの技術を使って開発し、 システムはデスクトップアプリやWebシステム、アンドロイド端末開発など多岐にわたります。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu、Android □開発言語:C#、C++、Python、Java、Kotlin、AWSなど ●iPhone・iPad向けアプリケーション開発 □概要 iOS、iPadOS向けのアプリケーション開発案件です。 付属のカメラやセンサー等のデバイス制御などを行います。 要件定義からアップルストアリリース業務まで行い、各種バージョンに合わせた運用保守も行います。 □開発環境 OS:iOS7~、iPadOS13~ □開発言語:Objective-C、Swift 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf
440~600万円
山梨県(甲府市)
Kotlin
C#
Swift
AWS
PHP
Python
Linux
Windows
Objective-C
Java
React
iOS
育児支援制度あり
社宅・家賃補助制度あり
資格取得支援制度あり
リモート可
月平均残業20時間以内
年間休日120日以上
土日祝日休み
受託開発(プライム案件メイン)
機械学習・データ活用
従業員数100名〜1000名未満

株式会社コンピュータマインド
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