機械学習・データ活用 年収450万円以上のITエンジニア求人・転職情報

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 先端基盤システム部 【配属組織について(概要・ミッション)】 世界の先端基盤技術を積極的に探索して担当するお客様のシステムへの適用検討・提案を進めている部署です。最先端のCPU・GPUサーバ、ストレージやネットワークといったハードウェア製品からオープンソースソフトウェアを含む様々なソフトウェア製品、さらには生成AIや機械学習といったAI関連技術まで幅広く扱い、製薬・医療や防災等の様々な社会課題の解決に貢献します。 【参考資料】 ・キャリア採用サイト:https://www.hitachi.co.jp/Div/jkk/careers/index.html ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 　→公共システム事業部・公共システム営業統括本部の事業概要・インタビュー記事について紹介しています。 【職務概要】 HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)分野の担当として、最新のCPU・GPU・ストレージ・ネットワーク技術を活用し、インフラ整備における新規提案、設計構築、維持運用を行っていただきます。 維持運用を行いつつ、適宜先端技術を活用した提案・構築を行い、社会貢献性の高い分野で技術力を高めていくことができます。 【職務詳細】 ・最新動向の把握と提案:HPC関連技術や生成AIや機械学習等のAI関連技術を中心に社外・社内の動向や新たな技術について調べ、それらの潜在的な影響や有用性の評価を行い提案する。 ・インフラシステム構築・サポート:サーバ、ストレージ、ネットワーク及びソフトウェア環境を設計し、構築、運用のサポート等を行う。 ・ユーザーサポート:顧客からの技術的なご相談への助言や支援を提供しつつ、エンドユーザーからのお問い合わせにも対応する。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて 　　1チームにつき社員2～5名と協力会社の方数名でのチーム構成となります。 　　年齢層は30～40代が中心であり、技術志向のメンバーが多く集まっております。 ②働き方について 　　基本的に顧客先常駐ですが、リモートワークも併用可能となっております。 　　現状、東京・三島・つくばの3拠点を3,4年でローテーションする体制を取っているため勤務地の変更が発生する可能性がございますが、 　　東京・神奈川からの通勤で対応しているメンバーが多いです。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【職務概要】 官庁等のお客様向けプロジェクトにおける業務の取り纏め(プロジェクトリーダやチームリーダ)として、お客様の課題を解決するシステムやアプリケーション、ソリューションの設計・開発や運用に従事していただきます。 プロジェクトやチームのリーダとして、お客様のみならず社内を含めた関係者との調整や、担当する範囲のプロジェクト管理も担当していただきます。 【職務詳細】 参画時期によってプロジェクトのフェーズは異なりますが、具体的には以下のとおり上流から下流まで幅広いフェーズに従事していただきます。 ①要件定義・設計フェーズ お客様の課題を解決するソリューションについて、要件の確認や外部仕様、内部仕様を設計し、結果を文書化します。 ・機能要件/非機能要件に対する実現方式や手段、開発手法の具体化 ・設計計画や設計基準、設計標準などの策定 ・アプリケーション/インフラ/運用それぞれの領域に関する仕様調整、設計レビュー ・お客様や社内関係者との各種調整 ②製造・構築・試験 お客様と合意した設計に基づき、ソリューションやシステムを実装し、設計との一致を確認します。 ・実装計画やテスト計画、実装基準の策定 ・実装時に生じる課題への対策や対応方針検討、推進 ・品質状況を監視し、必要に応じた品質確保施策の検討、実施 ・試験結果に基づく定量的、定性的品質評価の実施 ・総合試験、受入試験等システム全体に関わる試験の取り纏め ③運用保守 お客様と合意した運用設計に基づき、システムや業務の運用と保守を実施します。 ・運用保守業務における各種管理(作業管理、課題管理、インシデント管理など) ・必要に応じお客様への改善提案

●業務概要 自然言語処理・生成AIエンジニアとして、顧客課題の解決に直結するソリューション開発をお任せします。 ●具体的な業務例 ・自然言語処理技術を活用した検索・FAQシステム開発 ・生成AIを活用したチャットボット、レコメンドシステム設計・実装 ・顧客向けPoC～本番導入支援 ・クラウド環境(AWS/Azure)での開発・運用 ・将来的な自社ソリューションの企画・開発 ●チーム体制 ・規模:2〜5名の小規模チーム編成 ・本ポジション:リーダー1名+メンバー1〜3名 ●利用技術・ツール ・開発言語/環境:Python、Jupyter Notebook、SQL、Docker ・クラウド:Azure Open AI、AWS Bedrock ・開発手法:アジャイル(Redmine/Backlog利用) ※変更の範囲:会社の定める業務

●概要 コンピュータービジョン領域の受託開発プロジェクトにおいて、開発とマネジメントの両面からプロジェクトを牽引していただきます。 ●具体的な業務 要件定義/アーキテクチャ設計/実装/テスト/導入までの一貫リード 物体検出・セグメンテーション・姿勢推定などのディープラーニングモデル開発 データ収集・前処理・アノテーションフローの設計運用 精度評価・推論速度最適化・ハイパーパラメータ/後処理チューニング REST API設計、簡易Web UIを含むバックエンド実装 スケジュール・タスク管理、コードレビュー、技術支援 顧客との技術折衝・仕様調整・成果報告・技術提案 【プロジェクト事例】 大手製造業向けの外観検査システム 医療機関向けの画像診断支援ツール 小売業向けの店舗内行動解析システム 通信業界向けの設備点検自動化ソリューション ※AI活用に特化したアライアンスパートナーとの協業も多数 ※変更の範囲:会社の定める業務

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのデータ活用を支援し、分析・モデル構築・可視化を通じて課題解決を推進。 ●業務内容(具体的に) SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 アジャイル(スクラム)開発の推進 将来的にはAIエージェントや生成AIを活用した高度な分析・自動化にも取り組みます <関連業務> データ利活用サービス:課題抽出～可視化・レポーティング 機械学習エンジニア:予測・処方的分析 工場DX:属人性解消、デジタル化アセスメント ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ●マッチング機能の技術リード ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする ●運用を踏まえたリスク制御の設計 AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ●リスク予測・異常検知モデルの開発リード 構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 3.共通基盤を活用した実装・改善 ●LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード 実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのDX推進を支援し、業務改善・データ活用・工場立ち上げを通じて課題解決を推進します。 ●業務内容(具体的に) クライアント企業のデータを活用し、課題抽出から分析、モデル構築、可視化・レポーティングまでを担当 SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 業務改善・工場立ち上げ推進 アジャイル(スクラム)開発の推進 PL候補として、プロジェクトのQCDS管理、顧客折衝、技術選定を担当 ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

タイミーのプロダクト組織におけるプロダクトマネジメントチームの運営を担い、その有効性と効率性を最大限に高めることがミッションになります。具体的には、プロダクト戦略をプロダクト開発の現場に浸透させ、実行される体制を構築・推進をお任せします。 プロダクトマネージャーチームの育成やコーチング、部門横断での連携強化、そしてプロダクトマネジメントプロセスの最適化を通じて、プロダクト組織全体の生産性とアウトカムの向上に責任を持っていただきます。また、プロダクト開発の運用プロセスを最適化し、プロダクトマネージャーが戦略的な価値創造に集中できる環境を整えることで、プロダクト組織の生産性向上と事業目標達成に貢献していただきます。 具体的な業務内容 ●プロダクト組織の強化と人材育成 ・プロダクトマネージャーなど、プロダクト関連職種の採用、オンボーディング、育成の支援 ・プロダクトゴールと主要KPIの策定をサポートし、トラッキングを通じて適切なコーチングの実施 ・プロダクト戦略とその意図をメンバーやステークホルダーに伝達し、円滑なコミュニケーションと目標設定の実現 ●データドリブンな意思決定の支援 ・プロダクトの主要KPIの仕組み構築、データ分析(トレンドや変動要因の特定)、プロダクトパフォーマンスに関する明確なレポートの作成、関係者への報告 ・プロダクトチームの目標(OKRなど)や成果の進捗を効率的に可視化する仕組みを設計・実装、リソース配分や計画策定に役立つレポートの作成 ・プロダクト分析プラットフォームを整備・運用に責任を持ち、組織全体のデータに基づいた意思決定の促進 ●プロダクトマネジメントプロセスの設計・運用と最適化 ・意思決定の質を向上を目的としたプロダクト戦略の展開やロードマップレビューなど、重要な会議体の設計・運営 ・プロダクトチーム横断で必要な戦略実行のプロセスを標準化、必要なツール群を整備・最適化 ・円滑な連携の実現のためのプロダクト、エンジニアリング、デザインなど多様なチーム間のコミュニケーションハブとして機能 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend ・言語: Ruby 3.4系 ・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend ・開発言語: TypeScript ・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) ・開発言語: Swift ●Mobile(Android) ・開発言語: Kotlin ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ・Google Cloud(一部サービス) ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●その他 ・コード管理: GitHub ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ・AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 中核事業 タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます ▼分析を通した事業貢献 ・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 ・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し ・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 ・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 新規事業 タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 ▼分析を通した事業貢献 ・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 ・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋(ビジネスレバー)を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード ・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 扱っているデータ ●アプリユーザーのアクセスログ ●募集内容やマッチングに関する各種データ ●地理空間データ ●レビュー情報や評価データ ●広告データ ●SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ ●アンケートやサーベイデータ

企業のクラウド サービスの利活用が進む中で、セキュリティと利便性を両立させる有効な手段として HENNGE One は今後もニーズの拡大が見込まれています。 サービスの成長に伴い、ユーザーの利用ログは増加の一途を辿っており、これらのデータをいかに効率的かつ安全に管理するかが、今後のサービス発展の鍵を握っています。 単なるシステム管理者ではない、データ基盤の構築・運用のスペシャリストとして一緒にビジネスの発展を支える仲間を募集します。 膨大なユーザーログやサービス利用状況のデータを活用するための社内向けの Web アプリケーション開発を担っていただきます。 Web サービスの要件定義から仕様策定、AWS 上での開発・テスト・リリースまで、一貫して携わっていただきます。 データ可視化ツールの UI/UX 改善や、業務効率化に繋がる機能開発などといった地道な作業も含まれますが、これらは社内メンバーの生産性向上に直結する重要なプロセスです。 具体的な業務内容 ●具体的なプロジェクト例 HENNGE One ビジネスを支える各部門における業務のボトルネックにを横断的に解決するためのツールの選定・開発・運用支援を行うことで、会社全体の業務効率を向上する 顧客がどのようにサービスを利用しているかの状況を把握するための利用ログの可視化ツールを構築することで HENNGE One の製品開発の方針策定を支援する <依頼元とチーム体制> 依頼元はプロダクトマネージャー、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった HENNGE Oneビジネスを推進する各部門のメンバーです。 HENNGE One ビジネスの状況を深く理解し、彼らがデータをスムーズに利用できるよう、技術的な側面から支援します。 チームの垣根を越え様々な部門と密に連携を取りながら、ビジネスの成長という共通の目標に向かってプロジェクトを推進していきます。 <業務の裁量範囲> Web エンジニアとして、HENNGE One のデータ活用のための社内向け Web アプリケーションの開発全体に責任を持って取り組んでいただきます。 要件定義から開発、リリースまで、業務改善の施策を主体的に立案し、実行できる大きな裁量があります。 あなたのアイデアとスキルで、ビジネス部門の生産性向上に貢献し、HENNGE One の成長を加速させるコアメンバーとなることができます。 ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の裁量により、変更となる可能性があります。 入社後のキャリアパス まずは、AWS 上のデータ基盤の管理・運用に関する業務からスタートし、当社のビジネスや担当製品である HENNGE One について理解を深めていただきます。 その後は、あなたのスキルや志向性に合わせて、以下のようなキャリアパスを描くことができます。 フルスタック エンジニア : フロントエンドからバックエンド、インフラまで幅広い開発スキルを習得し、フルスタックエンジニアとして活躍できます。 クラウド アーキテクト : AWSに関する深い知識と経験を活かし、クラウドアーキテクトとして大規模システムの設計・構築を担えます。 セキュリティ エンジニア : Webアプリケーション開発で培ったセキュリティ知識を活かし、セキュリティエンジニアとして活躍できます。 データ エンジニア : 大規模データ処理の経験を活かし、データエンジニアとしてデータ基盤の構築やデータパイプラインの開発を担えます。 テクニカル プロダクト マネージャー : 技術知識とビジネス理解を活かし、Webアプリケーション開発をリードするテクニカルプロダクトマネージャーとして活躍できます。

企業のクラウド サービスの利活用が進む中で、セキュリティと利便性を両立させる有効な手段として HENNGE One は今後もニーズの拡大が見込まれています。 サービスの成長に伴い、ユーザーの利用ログは増加の一途を辿っており、これらのデータをいかに効率的かつ安全に管理するかが、今後のサービス発展の鍵を握っています。 単なるシステム管理者ではない、データ基盤の構築・運用のスペシャリストとして一緒にビジネスの発展を支える仲間を募集します。 ●業務概要 HENNGE One の各種データ (ユーザーの利用ログ・サービス ステータス等) の活用を通じて、サービスの発展や会社の成長に貢献いただきます。 社内メンバー向けのデータ閲覧ツールとしての BI ツールの選定から運用策定およびリリース、その後の運用まで、幅広い業務を担う BI エンジニアを募集します。 部署ごとのデータ活用の目的に合わせた BI 環境を提供いただくことで、あなたのスキルと経験を活かしてビジネスの発展のために活躍できる環境があります。 ●具体的な業務内容 全社に向けたデータ分析基盤の設計・構築・管理を通じて、ビジネスの成長を加速させるデータ活用プロジェクトを推進します。 BIツールの導入・運用から、ダッシュボードの構築、アクセス権限管理まで、一貫して担当します。 地道なデータクレンジングや権限管理も、誰もが安全かつスムーズにデータを利用できる環境を築くための重要な業務です。 ●具体的なプロジェクト例 ビジネス部門のメンバーが必要なデータ閲覧ツールに必要な要件をヒアリングし、データ可視化ツールの選定、構築および利用部署への展開を行う 現場のメンバーが必要な情報を得るために HENNGE One の開発チームとの技術的な調整を行い、これまでになかった視点でのデータ活用を支援する ●依頼元とチーム体制 依頼元はプロダクトマネージャー、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった HENNGE One ビジネスを推進する各部門のメンバーです。 彼らの業務と HENNGE One ビジネスの状況の双方を深く理解し、彼らのニーズを満たすためのデータをスムーズかつ効果的に提供できるよう技術的に支援します。 チームの垣根を越え様々な部門と密に連携を取りながら、ビジネスの成長という共通の目標に向かってプロジェクトを推進していきます。 ●業務の裁量範囲 BI エンジニアとして、データ分析基盤全体に責任を持って取り組んでいただきます。 BI ツールの選定・導入、ダッシュボードの設計、アクセス権限管理方針の策定など、幅広い業務を主体的に立案・実行できる大きな裁量があります。 あなたのアイデアとスキルで、会社全体のデータ活用を次のレベルに引き上げ、HENNGE One の成長に貢献できます。 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の裁量により、変更となる可能性があります。

●事業概要 昨今のビジネス環境では、SaaSをはじめとする最新テクノロジーの活用が組織の生産性向上に不可欠となっています。しかし一方で、SaaSの急速な普及に伴い、不正アクセスや情報漏洩等のセキュリティリスクや運用管理の煩雑さなど、様々な課題も浮き彫りになっています。 HENNGEでは、このような課題を包括的に解決し、企業の安全かつ便利なクラウドサービスの活用をサポートする、クラウドセキュリティサービスの「HENNGE One」を提供しています。 HENNGE Oneはサブスクリプション型のクラウドサービスとしてお客様にご提供していますが、解約率は一般的なSaaSビジネスの解約率を大幅に下回る0.3%前後で推移しており*、お客様から必要とされるサービスとして、上場企業を含む多くの企業にご利用いただいています。今後も継続的な顧客拡大やサービスの拡充を進め、企業のクラウドサービス活用を促進するため、積極的な人員増員を行っています。 *2025年9⽉期決算説明資料より 参考:[会社紹介資料](https://speakerdeck.com/hennge/company-introduction) ●具体的な業務内容 膨大なユーザーログやサービス利用状況のデータを扱う、データ管理基盤の設計・改良・運用が主な業務です。 AWS 上のデータパイプラインやデータベースの最適化、ETL プロセスの設計・開発を通じて、ビジネスの意思決定を支える情報インフラを構築します。 データクレンジングやフォーマット変換など、地道な作業も含まれますが、これらはデータ活用の精度を左右する重要なプロセスです。 ●具体的なプロジェクト例 HENNGE One の新サービスや新機能の効果測定を行うため、新しい機能のリリースに合わせて取得されるデータ集計のプロセス策定を行う ビジネス部門のマネージャーと連携しながら、既存顧客のサービス利用状況分析のために必要なデータの定義を行うことで、販売戦略の意思決定を支援する ●依頼元とチーム体制 依頼元はプロダクトマネージャー、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった HENNGE Oneビジネスを推進する各部門のメンバーです。 HENNGE One ビジネスの状況を深く理解し、彼らがデータをスムーズに利用できるよう、技術的な側面から支援します。 チームの垣根を越え様々な部門と密に連携を取りながら、ビジネスの成長という共通の目標に向かってプロジェクトを推進していきます。 ●業務の裁量範囲 データエンジニアとして、HENNGE One のデータ管理基盤の全体に責任を持って取り組んでいただきます。 ETL プロセスの設計・開発はもちろん、データパイプラインのアーキテクチャ改良、AWS リソースの最適な運用方法の提案と実行まで、大きな裁量があります。 あなたのアイデアとスキルで、データ活用の新たな可能性を切り開き、ビジネスの成長を加速させることができます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の裁量により、変更となる可能性があります。

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

テクノロジーセグメントでは、お客様のDX推進や課題解決に向けて、先進技術を活用したソリューションやサービスを提供しており、当セグメントのソリューションやサービスを開発するエンジニアを募集しています。 テクノロジーセグメント内のエンジニアを募集している下記ポジションの中から、書類上のご経験・適性を踏まえて最適なポジションをご提案いたします。 ご自身に適したポストを検討されたい方はこちらにご応募ください。 ◆テクノロジーセグメントとは NTTデータの事業領域のうち、公共・社会基盤、金融、法人分野は顧客業界特化型である一方、テクノロジーセグメントは業界横断で価値提供しています。 最新のテクノロジーを用いて、お客様の課題解決に向けて伴走している組織です。 中でも当セグメントのエンジニアは、ソリューションやサービスの企画・設計・開発・導入・運用・プロジェクトマネジメント等の様々な経験を積むことが可能です。 ◆提案ポジション例 ・データ分析・活用に向けたプラットフォームの企画・開発 ・DX推進に向けたデータサイエンティスト ・働き方改革ソリューションの企画・開発 ・ゼロトラストを前提としたセキュリティエンジニア 等

●業務内容 データサイエンティストとして、ビッグデータ/情報処理/AI/BI/統計学などの情報科学を活用したお客様の事業課題解決を支援します。 <チームの職務内容> ・お客様の課題の把握 ・適切な評価指標の設定/分析計画策定 ・適切な分析手法や技術の評価・選定 ・分析結果の見える化によるお客様の納得感醸成 <マネージャーポジションの職務内容> ・組織方針/計画を基とした具体的な業務計画立案 ・ステークホルダーとの円滑なコミュニケーション、パートナーとの協業推進 ・適切に情報収集、分析を行いながら課題、テーマを解決 ・チーム内の適切な目標設定を行い、進捗を確認しながらチームを牽引、成果創出 ・所属メンバーの適性、意向を踏まえた業務アサイン、中長期的なキャリア形成支援 ●組織情報 ・お客様企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けて上流の構想立案から実行支援まで幅広く対応。コンサル/データサイエンティスト/エンジニアなど多様な人財で組織されており、データドリブンによるビジネスプロセスイノベーション、ビジネスモデルイノベーション、CXイノベーションを推進しています。

データ基盤の新潮流である「Databricks」の登場により、AIを活用したデータ分析が企業にとってより身近な存在となりました。本ポストではデータエンジニア/クラウドエンジニア/PMとして、Databricksの導入によるデータ基盤開発や顧客企業のデータ利活用の促進業務を担っています。業務を通して、データ活用の各工程に関するコンサルティングから開発・運用まで携わることができ、AI・データ領域のトップエンジニアを目指すことができる点が本ポストの魅力です。 より多くの顧客へとDatabricksを導入し、「データとAIの民主化」を実現するため、プロジェクトの中心メンバーとしてリードできる課長~主任までの人財を募集します。 ●Databricksを用いた顧客のデータ活用基盤開発、データ活用を支援するため、下記の業務を担当します。 ・データ利用部門との課題定義および要件整理 ・データ基盤の設計/開発(AWS、Azure等、他のクラウドと連携したデータ基盤の設計・開発) ・データ基盤上のデータモデル設計・開発 ・データ加工処理(ETL/ELT)の設計・開発 ・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発 ・AIモデルの継続的なデリバリ(MLOps)を考慮した環境の設計・開発 ●上記に加えて、顧客企業内部でのデータ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニングも行います。 案件例 ・大手保険会社における業務改善や新規サービス開発に向けたデータ分析基盤の構築支援:企業が持つデータを集積・統合する仕組みからそれらを活用する機能の開発を支援 ・https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2020/071001/ ・https://www.nttdata.com/jp/ja/-/media/nttdatajapan/files/lineup/databricks/databricks-tokyomarine.pdf?rev=a42ccbfd89154adb8b1aaf2e233a5135 キャリアパス ●下記の様なスキルを磨き、AI・データ活用領域のトップエンジニアを目指すことができます。 ・AI・データ活用領域における最先端の技術を活用したシステム開発における上流のアーキテクチャ検討 ・顧客のシステム環境に合わせたAIモデル等に関する技術的開発力 ●管理職を目指すキャリアだけでなく、テクニカルグレード(TG)と呼ばれる技術職のスペシャリストのポジションを目指すことも可能です。

お客様企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けて、データエンジニアリングの知見に基づき、データエンジニア/PMとしてデータレイク、DWH、ETL、BI、AI領域におけるソリューション開発の推進、および、お客様企業のデータ利活用の促進業務を実施します。 ●業務例 ・データ利用部門との課題定義および要件整理 ・データレイク、データウェアハウス、データマートのデータモデル設計・開発 ・データ加工処理(ETL・ELT)の設計・開発 ・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発 ・データ利活用を促進させるためのデータカタログの設計・開発 ・データ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング

当社のデータ分析プラットフォームソリューションの企画から提案、開発、導入までの業務に関するプロジェクトマネジメントを実施するポストです。主に基本構想策定(アーキテクチャコンサルティング、開発ロードマップ策定)、要件定義、仕様策定、開発マネジメント等を中心とした業務を実施していただきます。 【業務例】 ●スコープ管理 顧客ニーズの確認とプロジェクトの目的の把握、ステークホルダとの合意形成、成果物の検証 ●スケジュール管理 スケジュール策定、モニタリング、遅延に対する予見、遅延に対するリカバリープラン策定と実行 ●コスト管理 コスト見積とコスト計画策定、モニタリング、計画との差異発生時の対応 ●品質管理 品質基準の策定、品質管理の仕組みの構築、品質のモニタリング、品質改善計画策定と実行 ●リスク管理 リスク対策方針の策定、リスクの予見と予防策の立案、リスク検知と対策の実行 【AI・データの民主化を促進するクラウド型ビッグデータ分析基盤「Trusted Data Foundation」】 https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tdf 【お客様事例】 https://www.nttdata.com/jp/ja/data-insight/2020/071001/ https://www.nttdata.com/jp/ja/data-insight/2020/071002/

●サービス概要 「Trusted Data Foundation Analytics Managed Service」 NTTデータが提供するクラウド型データ活用基盤サービスです。 AWSを中心に、企業のデータ分析環境を短期間で構築し、運用・保守まで一括でご提供します。 https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/tdf_am/ ●職務内容 企業のデータ活用を支援するため、自社サービス「Trusted Data Foundation Analytics Managed Service」を活用したプラットフォーム構築・運用と、生成AIを活用した新サービス開発を推進しています。 主に、以下のような業務を担っていただきます。 ※選考を通じて、ご経験やスキル、ご志向に合わせて配属予定です。 ① データ活用プラットフォームのプロジェクト推進 ・顧客の課題に対する構想策定・提案・プロジェクトマネジメント ・AWS・Azure・GCPなどクラウド基盤を活用したデータ活用環境の構想策定支援、要件定義～構築・運用設計 ・自社マネージドサービスを活用した効率的な基盤提供 ・顧客折衝やチームリード(小規模～中規模案件) ② 生成AI×データ活用のサービス開発・検証 ・生成AI×データ活用のサービス企画・PoC・環境構築 ・自社生成AIサービス「LITRON」との連携 ・最新クラウドサービスやAI技術の調査・評価・導入検討 ・LLMOps、AgentOpsなどのサービス化に向けた仕組みづくり

クラウドや生成AIなどの技術を活かし、当社が手がけるデータ分析プラットフォームソリューション(DWH、BI、ETL領域)の企画から提案、開発、導入までの業務や、システムグランドデザイン策定におけるアーキテクチャ検討等の業務を行っていただきます。 ●AI・データの民主化を促進するクラウド型ビッグデータ分析基盤「Trusted Data Foundation」 https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tdf ●お客様事例 https://www.nttdata.com/jp/ja/data-insight/2020/071001/ https://www.nttdata.com/jp/ja/data-insight/2020/071002/ ●参考URL 『テクノロジー起点で描いた未来をデータとデザインで実装。テクノロジーコンサルティング事業本部が目指す世界』 https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/1931/ 『最先端のソリューションを探求し、日本のデータ活用のレベルを引き上げる。Snowflakeビジネス推進室の目指す姿とは』 https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/2173/ 『先進技術とデータの利活用で目指す「デジタルサクセス®」とは 』 https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/1021/ 『ユニコーン企業の最先端技術の目利きとデータマネジメントを武器に、真の事業変革パートナーへ』 https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/1099/

【当ポジションのミッション】 中央省庁のビジネス・プロセス・アウトソーシングを通じ、顧客業務の変革・デジタルトランスフォーメーションを推進し、非SIのビジネスモデルの確立を牽引する。 【組織概要】 当組織は厚労省の全国規模の勘定系・情報系システムの開発・運用に長年携わっており、保険審査業務におけるBPOソリューションも展開しています。具体的には、医療機関から送られてくる請求明細(レセプト)を審査する業務のアウトソーシングを行っており、すでに全47都道府県への展開を完了しています。現在は拡大フェーズから品質向上・生産性向上フェーズへと移行しており、特に生成AIを活用したレセプト点検の自動化を最重要テーマとして取り組んでいます。 【職務概要】 従来、熟練した医療事務スタッフが担ってきた点検業務を生成AIで代替・支援する仕組みの構築を推進しており、業務変革の中核を担っていただきます。 また、全都道府県の業務を一元管理する立場として、地域差のないルール統一化への提案や、データ分析・RPAを活用した継続的な業務改革にも取り組んでいただきます。 <具体的な業務内容> ・診療報酬明細書の審査プロジェクトにおける業務管理、進捗管理、課題管理 ・顧客との業務仕様の調整、業務内容の改善検討・提案 ・業務効率化に向けたデータ分析、プロセス改善、RPA・AIの活用 ・生成AIを活用したレセプト点検の自動化・高度化に向けたツール開発・改善　等

CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォーム(「X-bility」および「EBANET3」等)の開発・強化業務を担当いただきます。 開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。 ・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ(高頻度時系列データ)の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード ・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み ・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進 ※変更の範囲:会社の定める業務

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

●これまでのご経験を活かして、法人分野における様々な業界(小売、自動車、食品、製薬、メディア等)のお客様の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ活用、BIによる付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。 ●データエンジニアリングの活動を通じて、将来はDX推進リード、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、データ活用における業務コンサルや、より深いテクノロジーコンサルとして、お客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。さらにデータサイエンティストへの幅出しも可能です。 ●業界・業種に強みのあるデータエンジニアリング経験者、また特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を、広く募集しております。 【プロジェクト事例】 主な事例は以下の通り。 ① 小売業のビッグデータ活用を支えるデータ基盤の構築と販売、調達の高度化を支援 ② 製造業のSAPシステムにて発生する基幹システムデータをもとに、お客様の経営管理基盤としての数値可視化と経営高度化を支援 ③ 製造業におけるデータ仮想化を実現することで、お客様のデータ活用のサイロ化を回避し、利活用促進を支援

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

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

CTシステム製品本部 半導体ソリューション設計部にて、主に半導体製造・検査向けの解析システム製品のフロント設計(システム設計およびアプリケーション開発)業務をご担当いただきます。 お客さまや社内関係者と直接会話しながらの業務となるため、今までの多様な経験やスキルを十分に生かし、新たなことにチャレンジできる環境です。 【解析システム製品】 ●半導体や材料、バイオなどの幅広い分野において、アカデミアから研究開発、品質管理にいたる多様な場面で、構造理解とその計測・分析・物性把握を目的として活用されています。 ・観察装置:走査電子顕微鏡(FE-SEM、C-SEM)、透過電子顕微鏡(TEM) ・計測装置:微小デバイス特性評価装置(SEM式 ナノ・プローバⓇ) ・前処理装置:集束イオンビーム-走査電子顕微鏡(FIB-SEM)、イオンミリング装置(IM) ●特に半導体製造・検査向けの製品では、自動化による省人化・スキルレス化に加え、データの再現性・信頼性が強く求められています。 【お客さま】 ●半導体デバイスの製造メーカー(前工程、後工程)や製造装置メーカー、受託分析会社が主なお客さまです。 ※米国、韓国、台湾、日本の先端半導体デバイスメーカーとの協創活動に注力しています。 【主な業務内容】 ●システム設計(構想設計～PoC実施) ・お客様との協創活動を通じた顧客ニーズ(潜在ニーズ含む)の把握/ヒアリング ・上記内容を踏まえた構想設計 ・機能仕様書作成(システム/ハード/ソフトの要件定義) ・各設計部門との設計仕様のすり合わせ ・試作品または製品を用いた社内/顧客サイトでのPoC実施 ●アプリケーション開発(応用技術開発) ・技術マーケティング(学会/セミナーでの発表)、購入調査(製品説明/デモ) ・試料前処理～データ取得・解析までの最適な解析手法の開発および提案 ・データ取得/解析の自動化設計(Pythonスクリプト、画像処理、AI活用 等) ※協創活動については、当部署が当社戦略企画部と連携しながら、お客さまとの技術ロードマップの擦り合わせを進めていきます。 そのため、お客さまの表面的な要望だけでなく、真の課題を知る力が求められます。 また、キーカスタマーとは毎週リモートで定例会議を実施し、迅速に開発へフィードバックする体制を構築しています。 一方、既設製品の運用に関する対応は、原則として海外現地法人、代理店、またはサービス部門が担いますが、新たな開発が必要となる案件については、当部署が主体となって対応します。 【業務役割分担について】 原則として、システム設計とアプリケーション開発までを一貫して担当していただきます。 Will(やりたいこと)、Can(スキル)、Must(仕事上のミッション)を踏まえ、3名～10名規模のチーム内で適切に役割分担を行い、チームリーダのもとで主体的に業務を推進していただくことを想定しています。 【担当製品例】 ・高性能FIB-SEM複合装置 Ethos NX5000シリーズ ・超高分解能電解放出形走査電子顕微鏡SU9600 ・電解放出形透過電子顕微鏡HF5000

提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」にて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発プロジェクトを、"プロジェクトリーダー(PL)候補"として、まずは開発工程から参画いただきます。 PMの元でメンバーの業務をリードするだけでなく、実装で技術を磨きつつ、段階的に設計などの上流工程へも参画いただけます。 はじめは開発経験を活かしながら、設計・実装フェーズでプロジェクトをリード。 将来的に、技術とビジネスの両面を理解した"PM"や"ITコンサル"として成長できるポジションです。 ●具体的な業務 ・生成AI/LLMを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計・開発・運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ・チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!