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

Trust株式会社（トラスト）

本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

株式会社ABEJA

以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ●ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施 ・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 ●プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施 ・以下一例、スキルに応じて ・LLM/生成AIに関する技術検証 ・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証 ・新しいIoTデバイスの価値検証 ●各種スクラムイベントへの参加 ・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加 ・開発進行に関する議論に参加 ●サービスレベル改善と運用効率化業務(SRE業務)の実施 ・KAIZEN DAY(週1回)に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 ●その他の業務 ・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加 ・技術スタック一覧(StackShare)に基づいた開発や技術の選択と活用 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社ABEJA

ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 ・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) ・大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

株式会社ABEJA

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、大規模言語モデル(視覚言語モデルを含む)の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・大規模言語モデル(LLM)の開発・改善・研究 　-モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装 　-継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上 　-長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討 　-日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立 ・評価・ベンチマーク設計 　-日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用 　-オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知 　-ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策 ・開発基盤・データ基盤の整備 　-学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築 　-データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用 　-コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備 ・プロダクト/ソリューションへの接続 　-PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定 　-エンジニアと連携した商用実装(API化、周辺機能、運用設計)、クライアント環境での導入支援(オンプレミス含む) 　-業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善 　-再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　-技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　-メンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　-技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社ABEJA

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。 プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・Embodied AI / VLAの研究開発 　ｰEmbodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装 　ｰ模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価 　ｰ実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性) ・学習データ収集・データ基盤整備 　ｰ実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新 　ｰデータ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計) 　ｰ合成データの作成戦略作りおよび活用 ・シミュレーション環境構築 　ｰ物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む) ・評価・ベンチマーク設計 　ｰタスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計 　ｰオフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング 　ｰデータ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化 ・プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫) プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み 　ｰプロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進 　ｰ導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　ｰ技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　ｰメンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　ｰ技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社ABEJA

●フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) ・こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-system-dev-team-202112 ・技術スタックについては、こちらをご覧ください。 https://stackshare.io/abeja/abeja-system-dev

株式会社ABEJA

●ミッション 本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。 ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。 ●業務内容 ・ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務 ・ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務 ・学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務 ・ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務 ・クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務 ・顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務 ・実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務 ・ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社ABEJA

●データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計 ●プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築 　・データ分析のためのBIの開発・運用 　・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 　・顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

AMBL株式会社

●具体的には ・AWSを用いたクラウド基盤構築・運用 ・クライアントとの技術要件調整、アーキテクチャ設計・技術選定 ・Terraform、CI/CD、Docker、k8s等を活用した自動化やDevOps導入支援 ・新技術やサービスのリサーチ・検証 ●プロジェクト事例 ＜業務改善データ分析基盤構築＞ 顧客のデータレイクをデータソースにデータマートを構築し、顧客の業務効率化を行います。またBIを構築したり、生成AIと連携させて顧客の意思決定をサポートするシステムの構築を行います。 ・工程:要件定義～保守 ・クライアント:医療・介護系企業など ・構成:PM、メンバー3名 ・AWSサービス:EC2、Lambda、Glue、RDSなど ＜住宅ローンアプリ基盤構築＞ 住宅ローン申込者が使用し、返済予定表や残高照会ができるアプリの基盤を構築。AMBLのアプリケーション開発チームと連携して基盤の構築を行います。 ・工程:要件定義～保守 ・クライアント:大手金融系企業 ・構成:PM、メンバー6名(インフラ2名) ・AWSサービス:EC2、RDSなど ＜店舗入退店および売上分析基盤構築＞ 弊社AIプロダクトの「AgenderCROSS」を活用し、監視カメラで取得した画像データから店舗の来場者数のカウントや属性を取得するデータ蓄積基盤の構築を行います。またその情報と売上データの可視化や販売活動の最適化を行うデータ分析基盤の構築も行います。 ・工程:要件定義～保守 ・クライアント:大手サービス系企業など ・構成:PM、メンバー20名

AMBL株式会社

顧客のビジネス課題解決を技術で支えるクラウドエンジニアを募集 AWSを中心にAzure、Oracle Cloudを用いたクラウド基盤の設計・構築・運用を担当。 また、kubernetesやDevOps領域の自社プロダクトにも携わっていただき、技術者としてのスキルを広げられる環境があります。Kubernetes、CI/CD、IaC(Terraform等)、DevOpsなど、モダンなクラウド技術スタックを実案件で使える環境です。 【具体的には】 ●AWS/Azure/Oracle Cloudを用いたクラウド基盤構築・運用 ●クライアントとの技術要件調整、アーキテクチャ設計・技術選定 ●Terraform、CI/CD、Docker、k8s等を活用した自動化やDevOps導入支援 ●新技術やサービスのリサーチ・検証 【プロジェクト事例】 <業務改善データ分析基盤構築> 顧客のデータレイクをデータソースにデータマートを構築し、顧客の業務効率化を行います。またBIを構築したり、生成AIと連携させて顧客の意思決定をサポートするシステムの構築を行います。 ・工程:要件定義~保守 ・クライアント:医療・介護系企業など ・構成:PM、メンバー3名 ・AWSサービス:EC2、Lambda、Glue、RDSなど <住宅ローンアプリ基盤構築> 住宅ローン申込者が使用し、返済予定表や残高照会ができるアプリの基盤を構築。AMBLのアプリケーション開発チームと連携して基盤の構築を行います。 ・工程:要件定義~保守 ・クライアント:大手金融系企業 ・構成:PM、メンバー6名(インフラ2名) ・AWSサービス:EC2、EKS、RDSなど <店舗入退店および売上分析基盤構築> 弊社AIプロダクトの「AgenderCROSS」を活用し、監視カメラで取得した画像データから店舗の来場者数のカウントや属性を取得するデータ蓄積基盤の構築を行います。またその情報と売上データの可視化や販売活動の最適化を行うデータ分析基盤の構築も行います。 ・工程:要件定義~保守 クライアント:大手サービス系企業など 構成:PM、メンバー20名 組織のミッション AI・データ領域と密接に連携できるクラウドポジション! AMBLにはデータサイエンス事業部やAI開発事業部があり、クラウドエンジニアとしてもそれらと横断的に連携. 生成AIと接続するアーキテクチャ設計や、データレイク/データマートの基盤構築、AIの推論環境のインフラ整備などにも携われます。 【ビジネス × 技術をつなぐ橋渡し役として活躍できる】 単なる技術者ではなく、クライアントのビジネスを“技術でどう支えるか”を考えられる立場. 生成AIとの連携や、データ分析基盤の構築など、「クラウド=土台」ではなく、“価値を生み出す仕組み”として携われるのがAMBLの特徴です。 あなたの挑戦が、AMBL、そして未来のクラウドソリューションを創ります。ぜひ、AMBLでチャレンジしてみませんか?

株式会社システナ

様々な業界の大手顧客を中心にIT戦略策定、システムの導入、業務改善、 社内のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進など、 IT領域における多様なコンサルティング業務に携わって頂きます。 仕事例①(メタバースプラットフォーム開発&支援) プロダクト開発全般の統括: 企画段階からリリース後の運用まで、プロダクト開発のすべてを支援します。 プロジェクト推進とチームマネジメント: スケジュール管理、タスクの割り振り、課題解決を通じてプロジェクトを成功に導きます。 AI駆動開発の導入と実践: 機械学習を活用した機能開発や、開発プロセスの自動化を推進し、効率化とイノベーションを追求します。 技術的な意思決定: システムのアーキテクチャ設計、最適な技術選定、および品質保証のためのテスト戦略を策定・実行します。 多様な関係者との連携: 開発チーム内外のエンジニア、デザイナー、ビジネス部門、外部パートナーと密に連携し、円滑なコミュニケーションを築きます。 仕事例②(自動運転/MaaS開発&支援) 自動運転・MaaSの事業企画と推進: 自治体や交通事業者と連携し、社会実装に向けた実証実験の企画・推進をリードします。 技術ロードマップの策定: 自社が保有する技術を応用・拡張し、将来的なサービス展開を見据えた技術戦略立案を支援します。 システム開発と実装: 自動運転やMaaSサービスに必要なシステムの要件定義、設計、開発、そして実証現場での実装までを一貫して担当します。 先端技術のR&D: 通信技術や映像伝送技術といった、サービスの根幹をなす要素技術の調査・研究開発を主導します。 事業化モデルの構築: 技術と市場ニーズを結びつけ、持続可能なビジネスモデルの検討と事業計画の策定を支援します。

株式会社NTTデータ

日本を代表する大手自動車メーカー様におけるマーケティングから販売、アフターサービス、モビリティサービス利用に至るまでの全てのカスタマータッチポイントをつなげ、新たな顧客体験を創り上げることが我々のミッションになります。 カスタマージャーニー全体をデザインした上で、CMS、MA、CRM、ビッグデータ分析、認証等、多様なデジタルソリューション・テクノロジーを活用して顧客体験とそれを支えるバックエンドの仕組みを提供していきます。 複数のチームがクライアントの状況にあわせて戦略的に活動を行っていますので、チームに参画して徐々に業務に慣れて頂きながら、多様なプロジェクトを経験頂けます。 組織情報 製造業向けのプロジェクトを主導するシステムインテグレーション事業本部内において、大手自動車メーカー、tier1メーカー等をクライアントとしている事業部になります。 また、nttデータグループ内で自動車業界向けビジネスを展開するグループ会社を主導しプロジェクトを推進する役割も担います。

株式会社NTTデータ

本ポストは開発経験者を対象にした第一金融事業本部の銀行・クレジットの開発を希望する方向けの集約ポストです。 貴方のご経験・希望をもとに、幅広いポストからマッチするプロジェクトをご提案します。 職種 ・業務アプリケーションエンジニアとして、顧客企業の要望を実現、または自ら新たなサービスを企画提案し、設計・開発する。 ・インフラエンジニアとして、オンプレサーバ・クラウドやネットワーク・データベース・OS・ミドルウェア等、各種基盤の設計・構築する。 ・プロジェクトマネージャとして、大規模なプロジェクトから小規模なチームまで、ご経験に応じた運営を行う。 配属予定プロジェクト 例 1.銀行系 ・大規模基幹系システムのシステム更改や機能改善の企画検討、業務アプリケーション開発、基盤開発 ・インターネットバンキング/スマホアプリ/オープンAPIなどのデジタル技術を活用したシステム開発 2.クレジット系 ・メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(基幹系システムのモダナイズ案件、オープン系システムの開発) ・国内最大級のデータ利活用基盤構築、最先端のクラウドデータプラットフォーム構築 ・数百万~数千万会員を抱える会員向けスマホアプリ、QRコード決済サービス、ポイントサービスや各種新サービスなどのアプリ開発・クラウドプラットフォーム構築 関連する技術やサービス 言語:Java(Spring Framework)・JavaScript・HTML・C++・PL/Ⅰ・COBOL など 製品/サービス:Linux・Windows・AIX・RHEL SAS Viya・Oculus-CDD・Oculus-Filter・VMware・intra-mart Docker・Kubernetes・Ansible AWS・Azure・GCP・Salesforce・ServiceNow Oracle・Postgre Systemwalker・Hinemos など 開発手法:CI/CD・DevOps・SAFe・TERASOLUNA開発標準 など お客様例 日本最大の金融機関を含む、本邦5大金融グループの一角を担う金融機関のうち、3銀行。 大規模かつ先進的なクレジットカード会社 多数。 セーフティネットを担う金融機関(国内外) 組織情報 金融業界における大規模先進企業と共に社会変革・業界変革の最前線に立つ

株式会社NTTデータ

地域金融機関のユーザー利便性向上や業務効率化を実現するAI(生成AI含む)を用いたソリューションを提供するため、当社の保有資産/スキルや商品を(必要に応じて他社商品も)組み合わせて実際に形にしていく、これらに必要なプラットフォームの設計、構築、開発を行います。システムの基盤となる基本的なプラットフォームの設計、構築、導入または、各種技術やソフトウェアを用いたアーキテクチャの設計、構築、導入をお任せします。また、さらなるビジネス拡大に向けて、サービスを拡充していく必要があるため、企画から携わっていただくことも可能です。 具体的な仕事内容 ・システムの基盤となる基本的なプラットフォームの設計、構築、導入 または、各種技術やソフトウェアを用いたアーキテクチャの設計、構築、導入 ・開発協力会社や社内関連部門との連携・調整 ・新規ソリューション・サービスの企画、要件定義、設計

株式会社NTTデータ

当社は、日本を代表するシステムインテグレーターとして、これまで金融、公共、法人分野など多岐にわたってお客様や社会の変革を支援してまいりました。 2020年に、ニューノーマル時代に対応した「金融ITオープン戦略」とこれに基づく「Open Service Architecture（OSA）」を発表しており、当担当は、OSAにおける「データアナリティクスエリア」ビジネスを主導するチームとして、以下サービスを提供しています。 ・（ビジネス部門向け）SaaS型分析基盤サービス　　※NTTデータのマネージドサービスとして提供中 ・（先進技術志向の強い、主にハイエンドの金融機関向け）ビッグデータ基盤コンサルティング～構築/テスト　　※上流から下流まで一貫した対応を実施中 本ポストは、ソリューションアーキテクトやデリバリーエンジニアとして、上記サービスに関する案件において、プリセールス/コンサルティング/構築をご担当いただきます。 スキル・経験・キャリア志向等に応じてアサインするプロジェクトや役割を決定いたします。 ※アプリケーションスペシャリスト（AP-SP）の場合は、業務チームのリーダ/メンバとして、以下を担当いただきます。 ・DWHやデータマートの仕様調整、設計、ETL開発 ・BIダッシュボードの仕様調整、開発 ・開発プロジェクト全体の推進 等 なお、所属は金融分野となりますが、金融機関以外のお客様のプロジェクトをご担当いただくこともございます。 参考1）プロジェクト例 ・Snowflake×Qlikデジタルデータカップリング on A-gate｜https://www.nttdata.com/jp/ja/news/release/2021/011301/ ・MUFGビッグデータ基盤｜https://www.nttdata.com/jp/ja/case/2020/100100/ 参考2）Open Service Architecture https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/open-service-architecture/

株式会社WorkX

●機械学習・深層学習を活用したAIモデルの設計・開発・実装 ●プロジェクトの技術リードとして、要件定義からモデル設計・検証・実運用までを主導 ●データアナリスト・データエンジニアと連携し、クライアント課題に応じたAIソリューションを構築 ●最新技術のリサーチとPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ●中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ●サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ●各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり

株式会社SUPER STUDIO

●向き合う課題 株式会社SUPER STUDIOは、累計101億円の資金調達を達成し、上場を目指しているスタートアップです 。私たちは、コマースDXの実現に向け、AI-Readyなシステム基盤を構築するAIコマースプラットフォーム「ecforce」を通じて、AIなどの最先端の技術革新をいち早く取り入れ、コマースDXでビジネス全体を最適化することを目指しています。マーケティングの最適化や販売チャネルの強化はもちろん、AI駆動型のデータ活用、業務改善、実行までコマースビジネスに特化した様々なプロダクトを提供しながら専門性の高い意思決定や創造的な取り組みに集中できる環境を生み出すことに挑戦しています。 私たちのミッションは「コト、モノにかかわる全ての人々の顧客体験を最大化する」こと 。「良い商品が売れる」のではなく「売り方がうまい商品が売れる」という市場の不都合な真実に対し、「ecforce」を通じて、作り手の情熱が多くの消費者に届くように、テクノロジーの力でゲームチェンジを起こしたいと考えています 。 ●部署紹介 当社では、一定以上の事業規模を持つクライアントを「エンタープライズ企業」と定義しています。 成長フェーズにある当社にとって、エンタープライズ案件の獲得は事業戦略上の最重要テーマのひとつです。 エンタープライズマネジメントグループは、商談から導入まで多様な役割を担い、プロジェクトの成功に大きく貢献します。 個人のスキルや志向性を加味したアサインが可能で、以下のような役割を担うことができます。 ・PMのもとでプロジェクトの計画立案や進行管理を学ぶ ・PL経験を活かし、プロジェクトの一部をリードする ・システムやデータ構成についての設計・検討を担当する また、セールス、コンサルタント、PdM、PMM、開発エンジニアなど社内の多様な職種と連携し、幅広い知見を得られます。 将来的には社内でのキャリアチェンジも可能で、挑戦の機会が豊富にあります。 ●業務内容 本ポジションは、「ecforce」のエンタープライズ領域における導入プロジェクトで、データ設計と移行の実務を担っていただきます。 PM(プロジェクトマネージャー)と連携し、データに関する専門性を発揮しながら、プロジェクトを推進します。 具体的な業務は、経験や志向性に応じて以下のいずれか、または両方を担当します。 【システム導入プロジェクトの推進・実行支援】 ・顧客のビジネス課題を把握し、最適なソリューションの設計・提案に貢献。 ・システムリプレイスやデータ移行を進行。 ・周辺システムとのデータ連携の調整、移行データの整理・実施。 ・顧客フィードバックをプロダクトの改善に活かす。 【カート移行プロジェクト】 ・既存システムからのデータ構造を分析、マッピング、データ投入・検証。 ・動作テストや本番リリース対応。 【データ基盤導入プロジェクト】 ・顧客の要望をヒアリングし、データ統合・活用の要件を整理。 ・自社プロダクト(ecforce cdp, ecforce bi, ecforce maなど)の導入を推進。 ・自身の担当範囲のスケジュール管理や進捗共有。 ●変更の範囲 会社の定める業務 ●AI利用環境 SUPER STUDIOでは、全社員のAI活用を積極的に推進し、包括的なAIツール環境を整備しています。 充実したAI環境を活用することで社員一人一人がAIリテラシーを高め、より創造的で価値の高い業務にフォーカスできる環境を実現しています。 また新しいAIツールや活用方法も随時導入し、常に最先端の業務効率化を追求しています。 1.利用可能な生成AIツールと利用用途 ●テキスト生成・分析 ChatGPT Enterprise・Claude・Gemini・Notion AI・NotebookLM ●開発・技術 Cursor・GitHub Copilot・Devin ●デザイン・クリエイティブ Figmaのv0プラグイン・各種画像生成AI ※適宜追加予定 2.充実したAIナレッジ共有体制 ・AI Knowledge データベースによる活用事例の共有 ・定期的な「AIライフハック勉強会」の開催 ・部門横断的なAIベストプラクティスの共有 ・全社集会や社内メディアを活用したAI利用法の啓蒙 3.AIツール導入・活用のサポート体制 ・セキュリティガイドラインに基づいた安全な利用環境の提供 ・各部門のAI活用推進担当者による支援 ・AIツールの利用方法に関する定期的な情報発信やトレーニング ・新規AIツール導入時のオンボーディング

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

エンジニアとして、最先端の技術をキャッチアップし、衛星から得られる画像やデータを取り扱って、新規事業につながるアプリケーションを開発する 新規事業に求められる技術動向と顧客ニーズを主体的に調べ、開発方針を作成する 課題に対して、具体的な手法を調査し、ソリューション実装する ビジネスメンバーとチームを組んで一体ととなってプロジェクトを推進する

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

スマホアプリケーション上で展開されるコンテンツを出力するAIモデルの運用保守および改善開発をご担当いただきます。 当該のAIモデルはGCP上に展開されており、これらに関して運用をご担当いただきます。 AIモデルにエラーが発生した場合にはその保守対応についてもご担当いただきます。 AIモデルの実行結果について、効果測定を定期的に実施してデータの取りまとめをご担当いただきます。 またクライアントから要望のあった場合に、モデル改善の実装をご担当いただきます。

株式会社BuySell Technologies

【ご入社後に期待する成果】 ～6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待しています。その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。 ～1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。 【職務内容】 ・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画 ・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計 ・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進 ・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開 ・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 【あなたに提供できる価値】 ・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験 ・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境 ・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会 【キャリアパス】 ・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア ・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード ・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

株式会社フォーデジット

生成AIを活用したプロダクト・機能開発、および社内向けツールの設計・実装をお任せします。 プロトタイピングから実運用まで幅広く携わることが可能です。 プロダクト開発の最前線で生成AIを活用した新しい価値創出に取り組んでいます。 単なる業務効率化ではなく、プロダクトそのものにAIをどう組み込むか・プロダクト開発プロセスをどう進化させるかという視点から、技術とクリエイティブの交差点でチャレンジしています。 本ポジションでは、会社としてもまだ正解が見えていないテーマに対し、「ゼロイチ」で考え、形にする」フェーズから関わっていただきます。 また他クリエイターと同じく、実際のプロジェクトに携わって頂く等、ご自身の専門領域にとどまらず、さまざまなことにチャレンジできるポジションです。 ●具体的な業務内容: ・AIエージェントのプロトタイピング・運用 ・社内外向けダッシュボード・ツールの開発 ・アンケートや定量データを用いた分析・提案 ・ LangChainを用いたLLMワークフローの設計と実装 ・実プロジェクトでのAI活用(プロダクト開発の効率化・プロダクト自体のAI導入) ※技術スタック ▼バックエンド Python系 ・FastAPI(REST API設計) ・LangChain / LangGraph(AIエージェント構築) ・OpenCV(画像処理) ・pandas / numpy(数値計算・データ操作) ・matplotlib / seaborn(データ可視化) Node.js系 ・express(軽量なREST APIフレームワーク) ▼フロントエンド ・JavaScript / TypeScript ・Next.js(Reactベースのフレームワーク) ▼インフラ / クラウド AWS ・ EC2(仮想サーバー) ・S3(オブジェクトストレージ) ・ Lambda(サーバーレス関数) ・ECS / ECR(コンテナ実行・管理) ・DocumentDB(MongoDB互換のNoSQLデータベース) その他クラウドサービス ・ Pinecone(ベクトルデータベース / 類似検索) ・Snowflake(DWH / ビッグデータ分析基盤) ▼AI実行環境・LLM連携 クラウドLLMプロバイダー ・OpenAI(GPT系) ・Anthropic(Claude) ・Gemini(旧Bard / Google AI) ローカルLLM実行 ・ Ollama(ローカルでの軽量LLM推論) ▼その他ツール ・ Figma / Slack / Cursor / MCP ※CursorはAIペアプログラミングツールとして社内導入中

株式会社メドレー

社内のプロダクトマネージャーやデジタルマーケティング責任者とともに、プロダクトグロースに向けた業務に取り組んでいただきます。 具体的な内容は以下のとおりです。 ・テクニカルな施策の立案、実装、分析 ・タグの最適な実装方法の提示、実装、運用 ・BigQuery に蓄積したデータやを活用した企画立案、新たなデジタル広告の導入 ・Cookie の取り扱いに関する情報収集と未来予測 ※ Google Analytics 360 , Tag Manager , BigQueryなどを活用しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

パーソルキャリア株式会社

●組織概要 データ・AIソリューション本部は、全社的なAI活用方針の策定やデータ利活用の推進、AIを活用したサービス・業務変革の実現を目的として、25年度上期に設立されました。 これまで各サービス・プロダクトごとに個別最適で推進してきたデジタル・データ戦略を全社視点で統合し、AIを競争優位の源泉として活用できる組織・仕組み・基盤づくりを推進しています。 また、パーソルキャリアが掲げる2030年に向けたIT中期経営計画においては、「独自データ資産の創出と活用による競争力強化」を重要戦略テーマとして位置づけており、本組織はその中核を担っています。 ●業務内容 本ポジションでは、全社または複数部門にまたがるAIプロジェクトについて、事業・業務上の課題を起点に構想を具体化し、実現方式の検討、プロジェクト計画、関係者との合意形成、開発・導入、本番定着までを一貫してリードしていただきます。 単に決められた計画を管理するのではなく、目的・成果指標・スコープ・推進体制を自ら設計し、不確実性の高い状況でも意思決定を促しながら、事業・業務成果につなげることを期待しています。 また、単発のAI導入に留まらず、以下に携わる可能性があります。 ・担当プロジェクトのロードマップ・実行計画へ具体化 ・AIユースケースの創出・評価 ・アーキテクトやエンジニアと連携した実現方式・基盤方針の検討推進 ・AIガバナンスおよびAI倫理の仕組みづくり ・AIエージェント(業務自動化・生産性向上)活用による業務変革推進 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成AIなどを活用した新規機能開発や既存サービス改善に加え、全社AI活用基盤整備や業務変革プロジェクトをPMとして推進いただきます。 ① 事業・サービスにおけるAI活用 ・生成AI・機械学習を活用した新規サービス、新機能、既存サービス改善 ・AIユースケースの企画、価値・実現可能性評価、開発・本番導入 ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題管理・進捗確認等) ② 業務AI化・AIエージェント活用 ・各部門の業務課題を起点とした業務プロセス再設計 ・AIエージェントを活用した業務変革、生産性・品質向上施策の推進 ・効果指標の設定、導入後の定着・効果検証・横展開 ③ 全社AIプラットフォーム・ガバナンス ・複数のAIサービスやAIエージェントを安全かつ効率的に利用するための共通基盤整備 ・AI活用に関するガバナンス、リスク管理、標準プロセスの整備 ・AIプロジェクトの再現性を高めるベストプラクティス・評価方法の標準化 得意領域やご志向に応じて、企画・構想フェーズから事業実装フェーズまで幅広く携わっていただきます。 ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL　など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、CloudFormationなど 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、CodePipeline、　など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど ※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)​

株式会社ギブリー

▼業務内容 自社SaaS「AI Monitoring」の海外展開フェーズにおいて、手を動かして開発を進められるエンジニアを募集しています。 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボード、セキュリティ検知機能などのプロダクトのコアを共につくっていきます。 AI Monitoringのバックエンド/フロントエンドの設計・実装(主に Go / Python / TypeScript) 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボードの実装 プロンプト検知・アノマリー検知などセキュリティ機能の開発 各種生成AIサービス(ChatGPT、Microsoft Copilot、Gemini 等)との連携実装 API設計、DB設計、アーキテクチャ設計・改善 AWSを利用したクラウドインフラの設計・構築・運用 コードレビューや品質改善、チーム内の開発スタイル改善 PM・デザイナー・セキュリティ専門家と連携した機能開発と改善 ▼開発環境 開発言語: Go, TypeScript フレームワーク: Go (Clean Architecture / Gin), Next.js, React テスト: Go testing, Jest, Playwright (E2E), Chromatic (ビジュアル) インフラ・ミドルウェア: AWS (ECS/Fargate, RDS, Cognito, S3, CloudWatch), PostgreSQL, Redis, Docker, Nginx CI/CD: GitHub Actions, AWS CodeBuild ツール: GitHub, Teams, Terraform, Terragrunt, AWS CDK, dependabot AIツール: GitHub Copilot, Google Gemini, Claude (Claude Code / Cowork) ▼身につくスキル、経験 様々な職種の担当者と連携を取りながら、事業成長や技術に対する取り組みができるため、多角的な視点を身につけることができます 経営層との連携が多いポジションのため、経営視点での戦略思考が養われます ▼募集職種 フルスタックエンジニア(グローバル) ▼セキュアサイクルについて 生成AI時代の到来とともに、企業のDXは加速し続ける一方、新たなセキュリティリスクも急増しています。 私たちセキュアサイクルは「サイバーセキュリティに悩むことのない社会の実現」のために、システム開発のセキュリティコンサルをはじめ、Webアプリケーション、スマートフォンアプリケーションやIoT機器における脆弱性診断・ペネトレーションテストなどのサービスを展開しています。 システム開発においては、開発後の脆弱性診断だけを行って安心するのではなく、設計の段階からセキュリティを考慮して設計を行い、開発の途中においてもセキュリティのチェックを行うことが重要だと考えています。 システム開発事業においてもそれらの実現ができるような仕組みを構築するために日々研鑽を積んでいます。 また、地方でも給与面・待遇面で東京に劣らない環境を作り、地方の出身者や若者のU/Iターン先になることを目標に北九州本社から仙台オフィス、博多オフィス、札幌オフィスと拠点を開設、業務拡大しております。 ●ギブリーグループについて ギブリーグループは、 「すべての人が物心豊かな社会を実現する」 をビジョンに掲げ、企業のAI活用とDX推進を支援する、2009年創業のAIイネーブルメント企業群です。 グローバルな開発組織と事業創造力、スピードを強みに事業を展開し、累計5,000社を支援。 生成AI分野の実績は1,000社以上。 ギブリーグループは、株式会社ギブリーを中心に4つのグループ会社で構成され、 ・人的資本インテリジェンス事業「Track」 ・マーケティングDX事業「DECA」 ・AX(AIトランスフォーメーション)事業「MANA」 ・AI開発支援事業「AI Lab」 ・AIコンサルティング事業「Givery Consulting」 ・サイバーセキュリティ事業「Secure Cycle」 の6つの事業領域でサービスを展開。 グループ各社が連携し、企業のAI活用と変革を支援しています。 ギブリーグループはAI時代を牽引する仲間を募集しています。 ▶︎ギブリー採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-company-deck) ▶︎ギブリーコンサルティング採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-consulting-the-entrance-book) ・業務の変更の範囲 　会社内での全ての業務

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 地域に根差したネットワークの構築・品質改善を通じて、安定した通信サービスを提供するとともに、AI・データ活用を取り入れた効率的なネットワーク運営を実現することがミッションです。 ネットワーク新規構築:モバイルネットワークをゼロから構築すること ネットワーク改善/維持:モバイルネットワークを改善/安定稼働させること 災害対応時:モバイルネットワークを1秒でも早く復旧させること 【主な業務】 モバイルネットワークの構築/運用/保守の全体管理やエリア品質の改善業務をお任せいたします。 基地局、伝送ネットワークなどの設計・構築・工事管理・保守支援 ※上流のエリア設計や最終的な無線機調整(いずれもデスクワーク主体)以外は協力会社へ外注しており、全体管理が主な役割です。 エリア品質改善、容量対策、障害・災害時の対応の推進 ※災害時対応においても「指揮命令・統制」が主な役割ですが、一部現場に出て対応にあたるケースもあります。 工事会社、保守会社、ベンダー、自治体、社内部門との調整 ネットワークデータや現場情報を活用した改善施策の立案 AI/DXツールを活用した業務効率化、現場運用の改善 【具体的な業務】 ご入社後は適性を鑑みて、以下のいずれかの業務をお任せいたします。 基地局新設、増設、撤去、リプレイスなどに関する計画・設計・進捗管理 伝送路、電源、局舎、附帯設備に関する技術調整 工事仕様、工程、品質、安全、コストに関する管理 電波品質、トラフィック、障害情報などの分析と改善施策の実行 災害発生時の復旧対応、関係機関・協力会社との連携 地域部門における業務の自動化、データの可視化、AI活用施策の導入支援

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 デジタルツイン領域において、3D可視化やリアルタイムデータ処理を支える高品質なバックエンドシステムを構築し、クラウドネイティブなアーキテクチャによって拡張性・可用性の高いシステム基盤を実現する /実用的な最先端技術を活用したAI向けのデータエコシステム基盤および関連システムの開発・整備および導入支援 【主な業務】 ・デジタルツインシステムの開発において、クラウド環境上で動作するバックエンドシステムの設計・開発・運用を一貫して担当する ・AI向けデータエコシステム基盤および関連システムの設計・構築・運用・自動化を担当する 【具体的な業務】 <デジタルツイン開発 バックエンド> ・Java / Spring BootによるAPIおよび業務ロジックの設計・開発 ・gRPC通信を用いたマイクロサービス間連携の実装 ・PostgreSQLを用いたデータ設計およびクエリ最適化 (特に時空間データのモデリング・最適な保持設計) ・CZML(Cesium Language)などを用いた3D地理空間データ配信のサーバサイド実装 <デジタルツイン開発 クラウド/インフラ> ・AWS(ECS / Fargate / EKS / S3 / RDS / CloudFrontなど)を活用したシステム基盤の設計・構築 ・Dockerコンテナ環境の構築および運用 ・CI / CDパイプラインの整備・運用(CodePipeline / CodeBuild など) ・CloudFormationによるInfrastructure as Codeの推進 <データエコシステム開発> ・AI向けデータエコシステム基盤および関連システムの設計・構築・運用 ・データ収集・蓄積・配信を支えるデータパイプラインの設計および自動化 ・データ基盤および関連システムの企画・導入支援 <運用・品質・改善> ・セキュリティ設計(WAF / IAM / KMS /ACMなど)およびネットワーク設計(VPC / ALB / NLBなど) ・フロントエンド/インフラチームと連携したアプリケーション実行環境の最適化 ・コードレビュー、自動テスト実装、リリース支援による品質担保 ・コスト最適化、パフォーマンス改善、運用効率化の推進 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ●就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 ソフトバンクおよびSynapSparkに関連するスマートビルやオフィスの市場をリードする新たなソリューション開発 【主な業務】 スマートビル、オフィスサービスの具体的な事業デザイン～検証～事業化までお任せします。 【具体的な業務】 ・市場調査の実施やデータ分析(グローバル現地法人とも協働して行います) ・サービスの立ち上げ～提供・運用に必要な要件の抽出 ・"0→1" サービスアイデア創出(初期仮説アイディエーション～ビジネスモデルキャンバス相当作成) ・予算策定、PoC推進 ・外部協働パートナー(コンサルタント企業・スタートアップ企業など)との連携マネジメント ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ●就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

フリー株式会社

●現状の課題/今後取り組みたいこと freee のデータ活用は長らくデータ分析が主軸でした。 しかし生成 AI の台頭により、データを資源とした活用ニーズは多様化・複雑化し、マルチプロダクト戦略のもとプロダクトを横断したデータ活用ニーズも急増しています。 私たちは 「AI Ready の正体はデータマネジメントである」 と考えています。 AI Ready とは、LLM に収まるコンテクストかつ解釈可能なレベルまで、高品質なデータが構造化・管理されている状態を指します。 これは AI 技術だけの問題ではなく、データマネジメントそのものの問題です。 freee は現在、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュ(Provider / Hub / Consumer)への変革期にあり、メダリオン 2.0(Bronze / Silver / Gold + Platinum)を共通言語に、全社プロジェクトを同時並行で推進しています。 本ポジションは、その中でも 「データを人とエージェントに届ける最終区間(ラストワンマイル)」 を担い、以下を推進します。 ・指標・ディメンションの一元管理とガバナンス LookML、BigQuery、dbtを用いて定義の一元化と変更管理を行う。 ・AI向けコンテキストの構造化 エージェントが参照可能なビジネス用語やメタデータを「AI-ready」な状態に整備する。 ・リモートMCPの設計・運用 社内外のAIクライアントに対し、セマンティックレイヤーやコンテキスト基盤を開放する仕組みを構築する。 ・回答品質の評価と改善サイクルの確立 正答率や解決率をロギングし、それを起点とした継続的な改善を行う。 ・評価駆動開発へのシフト 評価駆動開発への移行が進み、品質改善が人手の勘ではなくデータ(評価)で回るようになっている ・データプロダクトマネジメント 部門からの要望をインテークし、優先度付けや「作らない」判断を含めた製品マネジメントを担う。 ●業務内容詳細 freee の全社員が、エージェントとの対話だけで信頼できるデータに到達できる状態をつくる。 セマンティックレイヤーとコンテキスト基盤をユーザー需要から逆算して設計し、その回答品質をロギング・評価で計測しながら、分析エージェントとして届けきる。 具体的には以下を担っていただきます。 ・セマンティックレイヤー / コンテキスト基盤の整備 ・分析エージェント / リモートMCPの開発・運用 ・ ロギング・評価基盤の設計・運用 ・データプロダクトマネジメント ・ファシリテーション / 全社への浸透 ※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 業務内容の変更範囲: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

●お任せする業務 以下の職務に係るプロジェクトの管理または遂行いただく予定です。 ①電気設備(特に受変電設備)スマート保安事業の検討・構築 ※スマート保安:労働人口が減少する中で、設備の維持をセンサー・AIを用いて人手がかからないようにすることを目的とした事業です。 ≪具体的には≫ (1)設備良否判定の基準・アルゴリズム構築やデータ分析 (2)設備取付のセンサーの検討 (3)製作所内実証 ※上記(1)(2)(3)の要件定義や仕様管理、検証をご対応いただきます。 ≪開発期間の目安≫ 2026年～2029年までを想定しております。 ②SCADA(監視制御システム)の開発 ≪具体的には≫ 上記①電気設備スマート保安向けの監視制御システムの開発です。 設備から各種センサ情報を収集し、アルゴリズムによる分析、結果を表示するシステムを開発頂きます。 また、更に詳細としては、以下の2つの業務に従事頂きます。 (1)監視システムの開発 (2)AIなどを使用した異常検知アルゴリズムの開発 (3)データ利活用のためのデータ分析 ※(1)(2)(3)の要件定義や仕様管理、検証をご対応いただきます。 社内デジタル基盤連携のためSaaS開発関係部門との協業や改善活動もご対応いただきます。 ≪開発期間の目安≫ 2026年～2029年までを想定しております。 ●使用言語/開発ツール ①電気設備(特に受変電設備)スマート保安事業の検討・構築 Microsoft Office ②SCADA(E&Fソリューション向けの監視装置)の開発 Python, TypeScript, Java Script, Microsoft Office 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります

株式会社TRAILBLAZER

【事業説明]】 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 【募集概要】 株式会社TRAILBLAZERにおいて、JR西日本グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアを募集します。 本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、JR西日本側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。 【具体的な業務内容】 データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。 ●自社R&D環境・データ分析基盤の構築と運用: ・モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装 ・ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備 ●データ整備とパイプライン実装: ・実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理 ・上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視 ●JR西日本側データ基盤の整理と上流調整: ・JR西日本側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処 ・上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化 ・分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導 ●分析プロセスの標準化実行 ・DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透 【技術スタック】 言語・フレームワーク ・Python(pandas / polars を用いたデータ加工・分析) ・PySpark(分散データ処理の運用) ・FastAPI / Flask(API開発・運用) ・pytest(テスト設計・運用) データベース / SQL ・複雑なクエリ設計(window関数を用いた時系列データ処理・順位付け) ・WITH句(CTE)を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 クラウド ・Azure(Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク) ・GCP(BigQuery / Gemini API) ・AWS(S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell) データ基盤 / ワークフロー ・Databricks(コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps) ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte(データパイプライン構築・運用) インフラ / DevOps ・Docker / Terraform(IaCによる環境構築) ・GitHub(バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用) 開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot