副業OK 年収500万円以上のITエンジニア求人・転職情報

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社 Laboro.AI

●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

株式会社 Laboro.AI

Laboro.AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。AIプロジェクトの成功には、安定したネットワーク環境と計算機インフラが不可欠です。そこで、社内ネットワークの構築管理、セキュリティポリシーの運用、オンプレミスサーバ、データセンターやクラウドリソースの管理に精通したインフラエンジニアを募集します。AIの可能性を最大限に引き出し、私たちと共に次世代のイノベーションを推進する志を持った方をお待ちしています。 【本ポジションについて】 エンジニア部門の拡大に伴い、AIやシステム開発に必要なインフラの管理を専任で行っていただけるインフラエンジニアを募集します。弊社の機械学習エンジニアやシステム開発エンジニアと緊密に連携し、オンプレミスのGPUサーバやAWS・GCP・Azureなどのクラウドリソースの管理、セキュリティ対策、情報資産管理体制の整備を推進していただきます。 ※クラウドインフラはAWSを主軸(全体の約7割)としており、AWSの知見を存分に活かせる環境です。AzureやGoogle Cloudを利用する機会もあり、マルチクラウドの経験を広げられます。 【業務内容】 ●以下の業務における企画、要件定義、設計、構築、保守、運用 　- AWS・Azure・Google Cloud上のリソースに関する業務 　- オンプレミス(KVM・Kubernetes)のCPU・GPUサーバーに関する業務 　- オンプレミス及びクラウドリソースのセキュリティに関する業務 　- 社内ネットワーク・VPNに関する業務 ・オンプレミス及びクラウド環境の払い出しプロセス自動化・IaC化 ・社内サーバーの増設やセキュリティの改善に関連する施策、体制作りの企画、運営 ・ユーザー及びリソース管理の仕組みの企画、運営 ・作業手順や各種ノウハウの文書化 ・管理技術や実施体制の継続的な改善 ● 業務の変更範囲:なし

株式会社 Laboro.AI

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。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <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 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし 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。 ・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

株式会社 Laboro.AI

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

株式会社 Laboro.AI

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

Japan Digital Design 株式会社

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

Japan Digital Design 株式会社

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)

Japan Digital Design 株式会社

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、データ分析業務をリードしていただきます。 具体的には以下のような業務があります。 ・適切な課題設定を行い顧客へソリューションを提案 ・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

株式会社 Branding Engineer

●特徴 大手企業を中心とした金融、物流、製造、小売など幅広い領域の開発プロジェクト システム企画やIT戦略から、テスト計画の立案、体制構築、組織運営まで、プロジェクトの最上流から全体を設計・統括する設計・開発・運用や各工程における常務支援のプロジェクトに従事して頂きます。 大手企業からの一次請けが中心で、予算規模は8億~10億にのぼる大型案件あり。 ●案件例 *インフラエンジニア* ・大手小売メーカー向けAWS設計構築 ・データ分析基盤のインフラ構築/保守/運用 ・大手物流企業向け大規模ネットワーク構築 *システムエンジニア* ・大規模システムにおけるUI及び業務改善 ・ECショップ運営会社向けSaaSサービスの開発 ・システムパッケージカスタマイズ開発 *プロジェクトリーダー* ・メンバーの工数管理/タスク管理/業務報告/技術サポート/育成 ・顧客への営業、提案、顧客企業の開拓支援 ・上流設計、開発各工程における業務支援 ●主な業界 ・金融:銀行、証券、生命/損保保険、FX、電子マネーなど ・流通:流通、小売りなど ・パッケージソフトウェア:医療、財務会計、販売管理、在庫管理、人事給与など ●募集職種 *インフラエンジニア* クライアントの課題解決を行います。 大手SIerを中心とした上流設計など各工程における常務支援のプロジェクトに従事して頂きます。 今後のキャリアビジョンをお伺いした上で参画先をご相談いたします。 *システムエンジニア* クライアントの課題解決を行います。 大手SIerを中心とした上流設計など各工程における常務支援のプロジェクトに従事して頂きます。 今後のキャリアビジョンをお伺いした上で参画先をご相談いたします。 *プロジェクトリーダー* 具体的な仕事内容 ・メンバーの工数管理/タスク管理/業務報告/技術サポート/育成 ・顧客への営業、提案、顧客企業の開拓支援 ・上流設計、開発各工程における業務支援 etc

株式会社カオナビ

カオナビ労務の成長を担うプロダクトマネージャーとして、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略の策定と実行 ●市場調査・競合分析によるプロダクト要件の定義 ●エンジニアやデザイナーとの連携によるプロダクト開発の推進 ●複数のプロダクトマネージャーと協力しながらの横断的な課題解決 ●ユーザーフィードバックの収集と分析、改善施策の立案 ●KPIの設定と進捗管理 ●ステークホルダーへの報告とコミュニケーション ●プロダクトのローンチ計画と実行管理 ●データ分析に基づくプロダクト改善の提案 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript フレームワーク:Echo, React 開発/運用環境:Docker, GoLand, Figma, GitHub, GitHub Copilot 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Mailgun 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch, Mackerel 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom, Miro

株式会社カオナビ

本ポジションではプロダクトマネジメントや組織開発における一連の業務をお任せします。プロダクトマネジメントチームの責任者を担っていただくポジションのため、経営陣や各現場責任者と協働しながら、プロダクト戦略や組織戦略を描いていただき、実行いただくことを期待しています。 主な業務は以下となります。 ●プロダクト戦略策定業務 ・新規プロダクトの企画立案や既存プロダクトの機能改善方針の検討 ・プロダクトロードマップ策定やKGI/KPIなど達成すべき数値目標の検討 ●プロダクトマネジメント業務 ・定性・定量リサーチ(ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析・VOEやVOC分析) ・CS部門やセールス部門との連携による要求整理、改善アイデアの検討 ・開発要件整理、開発プロジェクトの進捗管理、リスク管理、納期管理 ●組織マネジメント業務 ・プロダクト戦略に紐づく、組織戦略の策定や人員計画の検討 ・チームが円滑に活動するための組織活性化施策の検討と実行 ・メンバーの意欲と能力向上を目指した各種メンバーマネジメント業務 【直近過去事例】 新機能「クリエイティブマップ」β版を提供開始 カオナビが、申請業務を効率化する新機能「ワークフロー」の提供開始 現在、他社との連携も進行中です。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

株式会社カオナビ

自社プロダクトのタレントマネジメントシステム「カオナビ」を中心に、自社の事業におけるプロダクト開発/運用を支える基盤に関わる業務に幅広く携わっていただきます。 ●プロダクト担当 自社プロダクトであるタレントマネジメントシステム「カオナビ」の基盤についてご担当いただきます。 ・「カオナビ」の機能拡充/機能改修に伴い、基盤環境を適切に設計構築及び実装する ・「カオナビ」の製品品質向上につながるSRE活動全般を実践する ●チーム開発の具体例 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。 それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 ●開発環境 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

株式会社カオナビ

【事業概要】 持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。 カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。 【募集概要】 自社サービスのタレントマネジメントシステム「カオナビ」において、新機能開発や機能拡張の実装、パフォーマンス向上のためのリファクタリングや新しい技術の導入など様々な業務をサーバーサイドエンジニアとしてご担当いただきます。 またSRE (Site Reliability Engineering) 活動を行なっているインフラグループと連携し、品質を維持しながらスピード感をもった開発を行っていただきます。 【業務内容】 (1)機能開発を主なミッションのエンジニアの場合 開発に伴う計画の作成および進捗の管理 新機能作成や既存機能の改善のためのサーバサイド側の設計および開発 機能のパフォーマンス向上に伴う改善活動 (2)技術横断的な保守や改善が主なミッションのエンジニアの場合 機能横断で利用されているモジュールのリアーキテクチャリング ライブラリや使用言語のバージョンアップ 開発効率や開発者体験向上を目的とした改善活動 また、ご希望や経験に応じて、以下のようなロールをお任せすることもあります。 テックリード エンジニアリングマネージャー その他にも有志で以下のような取り組みを行っています。 (主に若手の)メンバー教育のための企画/施策 エンジニア採用広報に関する活動 【チーム開発の具体例】 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

株式会社カオナビ

●Goを用いたアプリの設計と開発、システム改善 ●Goで実装されたコードのレビュー・品質維持 また、ご希望や経験に応じて、以下のようなロールをお任せすることもあります。 ●テックリード ●エンジニアリングマネージャー その他にも有志で以下のような取り組みを行っています。 ●(主に若手の)メンバー教育のための企画/施策 ●エンジニア採用広報に関する活動 【チーム開発の具体例】 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 開発環境 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

株式会社カオナビ

2025年8月に新設された「AI推進室」の立ち上げに関わっていただきます。 直近は以下の開発が予定されています。 ●企画・開発支援業務へのAI技術の組み込み ●AI機能の探索・試作・検証・実装 ●機能のPoC支援やユーザーテスト、効果検証のサポート 主力のカオナビ、新規サービスのロウムメイト、ヨジツティクスに続くマルチプロダクト化を推進していただくことを期待しています。 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript, Python フレームワーク:Gin, React, Next.js 開発/運用環境:Rancher Desktop, GoLand, Protocol Buffers, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, GitHub Copilot, Claude Code 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, Step Functions, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Auth0, SendGrid 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom その他:Yarn, webpack, Jotai, TanstackQuery, React Hooks, gRPC

株式会社TRAILBLAZER

JR西日本の観光ナビ「tabiwa(タビワ)」をはじめとする、モビリティ・観光プロダクトの成長を支える「シニア・データサイエンティスト(マネージャー)」を募集します。分析設計から施策提言までを主導し、プロダクト戦略に直接寄与する役割です。 【具体的な業務内容】 ●分析戦略の策定 プロダクトのKPI/KGI設計、および仮説検証・因果関係まで考慮した効果検証。 ●横断的な調整業務 JR各部、NTA(日本旅行)、開発ベンダー等との複雑な利害調整および推進。 ●チームビルディング メンバーの分析品質向上、知見の共有、組織開発への積極的な関与。 ●Webマーケティング支援 広告効果分析やユーザー行動分析に基づくグロース施策の提案。 【プロジェクト例】 ●観光領域 ・KPI管理ダッシュボードの作成 ・観光アプリ利用者のユーザー分析及びペルソナ推定/ ・旅行商品レコメンドエンジンの提案 ・旅行商品のプライシング適正化(ダイナミックディールの提案) ●鉄道関係の事例 ・アンケート及びデプスインタビューの定性的なデータと、乗降者データを組み合わせた観光列車のポジション分析及び事業開発に関わるロードマップの提案。

株式会社TRAILBLAZER

【募集概要】 モビリティ・観光領域のデータ活用を牽引する「データ活用リーダー(マネージャー)」を募集します。ご経験に応じて「データ基盤の高度化」または「プロダクト成長の分析支援」のいずれかを主軸に、組織のマネジメントを担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ●データ利活用プロジェクトのリード 基盤整備から分析設計、施策提言までの一連のプロセスの監督。 ●ピープルマネジメント エンジニア・サイエンティストの混成チームのマネジメント、育成、評価。 ●組織のプロセス標準化 案件管理、工数管理、評価指標の策定など、組織運営の仕組み作り。 ●JRグループ内のステークホルダー調整 複雑な商流を理解した上での、円滑な連携体制の構築。

株式会社TRAILBLAZER

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。 JR西日本グループが保有する豊富で多彩な顧客・運行・保守データについて、デジタル技術により利活用を進め、新たな価値の創出・提供に継続的に取り組むとともに、そのプロセスを通じて当社グループの業務変革をめざす必要があります。 また、既存の鉄道事業にとらわれず、社内アセットを広く社会に活用していくことも重要なテーマです。 また、2023年春からJR西日本ではグループ共通ポイントであるWESTERポイントを立上げ、お客様に便利でお得で楽しい“WESTER体験”を提供する企業としてさらなる飛躍を目指しています。 現在、お客様とのタッチポイントとしてWESTERアプリ、ICOCAの交通機関利用データ・電子マネー(モバイルICOCA含む)、J-WESTカード加えて鉄道発のバーコード決済の導入も控え、鉄道及び関連事業のリアルのフィールドを生かしながら、個客体験をこれらのデータから読み解き、さらに取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。 現在、これまでの取組みから、社内へのシステム開発を積み重ね、そのシーズを異なる産業への展開も実現しており、今後、その取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。 上記の状況を踏まえて、新たなソリューションを開発が次々と立ち上がっており、新規/既存問わずプロダクト開発の需要が高まっています。 Webシステム開発に対する需要が大きく、この分野をけん引できるエンジニアリーダーが不足しているため、その組織能力密度を高めてくれるテックリードを募集します。 ・クライアントの課題解決に繋がるプロダクトのアーキテクチャ設計 ・Webアプリケーションの開発・改善、機能拡張・運用 ・リリースしたプロダクトのログ収集、UX改善、パフォーマンス改善 ・AIエンジニア、データサイエンティストの開発したアルゴリズムのシステム設計・実装・基盤整備

株式会社TRAILBLAZER

●業務内容 WESTER・tabiwa などの toC 向けプロダクトの内製化チームに参画し、バックエンドの設計/開発に従事していただきます。 具体的には以下のような役割を担っていただきます。 <技術リード> ・技術選定・アーキテクチャ設計・コードレビューを通じたチームの技術品質の牽引 <プロジェクト推進> ・JR西日本グループとの連携を含むプロジェクトの推進・調整 <チームとの協働> ・PdM、デザイナー・モバイルエンジニアなど、異なる専門性を持つメンバーとの連携 ・各開発チームに参画し、システム的な課題だけではなく進め方を含めたチーム全体の課題を解決していただきます。 ●現状の課題 今までJRWが手掛けてきたシステムはほとんどが外注での開発であり、プロダクトごとに用いられている技術がバラバラでレガシーな部分も多く残っています。 また、個別に立ち上がったプロダクトを一つの体験に統合するため、IDの統合を進める必要もあります。 この現状を打破すべく、内製化の推進やプロダクトの再構築などを進めています。 ●本ポジションの特徴 TRAILBLAZERは、JR西日本グループの各事業に深く関わりながら、ともにデジタル変革を推進しています。 ・社会インフラを担う大きな組織の中で、技術とビジネスをつなぎながら変化を起こしていく ・速さより長期的な視点で、複雑なシステムやプロダクトを育てていく ・様々な立場の人と関係を築きながら、プロジェクトを動かしていく こうした環境に面白さを感じられる方に、特にフィットするポジションです。 ●AI利用環境 社内では Gemini・Claude などの AI ツールを開発・資料作成・分析など幅広い場面で利用しています。 JR西日本グループ側でも導入を進めており、現在は GitHub Copilot によるコードレビューは運用しています。Claude Code についてもガードレールの整備をしながら導入に向けて調整中です。 ●技術スタック プロダクトにより技術スタックが異なります。何を担当いただくかは、ご経験などにあわせて相談させてください。

株式会社TRAILBLAZER

【募集概要】 JR西日本グループ全体のデータ駆動型経営(DX)を技術面から支える、横断組織のマネージャーを募集します。 本ポジションは、特定の事業部を支援するのではなく、全社で利用する「データの土台(基盤)」や「分析のルール・標準」を整備し、組織全体のデータ活用レベルを引き上げる「技術のハブ」としての役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 「技術開発・先行導入」の観点から、以下の業務を遂行いただきます。 ●技術力向上と成果のアセット化: データサイエンスのケイパビリティを持つメンバーの技術力底上げ、共通ライブラリの開発、R&D 活動を通じビジネス成果の技術的な観点からのアセット化の推進。 ●ピープル・組織マネジメント: 技術志向の強いデータサイエンティストの育成、キャリア支援、チームビルディング、および組織マネジメント。 ●技術的課題解決と推進: 全社的なデータ活用における技術的課題を特定し、その解決に向けたロードマップの策定と進捗管理。 ●社内外との技術連携・調整: 新しい技術基盤の構築や技術導入に伴う、JR 西日本本体、IT 子会社、外部 SI ベンダーとの技術的な合意形成と連携。 【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

株式会社TRAILBLAZER

WESTER、tabiwaなどのプロダクトの内製化チームに参加し、QA業務に従事していただきます。 ・QA戦略の策定および実行 ・QA活動における定量的モニタリングと継続的改善 ・ インプロセスQA として開発チームに内包される形での品質保証推進 ・一連のテストプロセス(テスト計画・テスト分析・テスト設計・テスト実装・テスト実行・テスト完了)

株式会社THIRD

●ミッション 建設・不動産領域では、紙・FAX・属人的ノウハウによる非効率や人材不足が深刻です。 私たちはそこに、AIの力で構造的イノベーションを起こします。 あなたの事業開発や推進経験がなければ、現場で「本当に使われるAI」の社会実装や新規事業創出は進みません。 THIRDの事業拡大・新事業立ち上げ・プロダクトロードマップ実現を担う、多様な挑戦意欲と専門性を歓迎します。 ●業務内容 ※応募者のご経験・ご志向に合わせてポジションをご提案します 以下のような裁量やミッションに興味がある方を求めています バーティカルAIを活用した新規事業の企画推進・立ち上げ責任 建設業界の現場課題を起点とした事業ロードマップ策定・業務フロー設計 大規模建築データを活かした新たなサービス/ビジネスモデルの検討・実装 ゼネコン・不動産デベ・製造業など大手顧客との事業共創・アライアンス推進 社内外の多様な専門人材を束ねるプロジェクトマネジメント プロダクト開発チーム・営業・現場を横断した、新規/既存領域での事業責任者 その他、THIRDのコアバリュー・社会ミッションに共鳴し、自らロールをつくり出せる方

株式会社THIRD

「管理ロイド」を中心に、エンタープライズ企業向けのセールス業務全般を担当​していただきます。新規開拓 × 既存深耕 × プロジェクト推進を兼ねる、エンタープライズ専任セールスです。 ｟商談創出・調整​｠ ・新規クライアント:HPからの問い合わせ、展示会接触からのフォローコール、既存顧客からの紹介を起点とした商談調整​ ・既存クライアント:導入後の利用状況を鑑みた新規利用テーマの提案による商談調整​ ｟商談対応​｠ ・ビジネスモデルの把握​ ・ニーズ・課題の整理および特定​ ・課題解決に向けた対策の提示​ ｟トライアル獲得提案​｠ ・課題解決策の中から優先度の高い検討テーマを整理​ ・導入効果の蓋然性を確認するためのプロセス設計・検証方法の提案​ ・クロージングに必要な情報の整理・収集​ ｟プロジェクトマネジメント​｠ ・トライアルプロジェクトの全体管理​ ・クロージングに必要な情報の整理・収集​ ・意思決定者または推奨者に対するトライアル検証結果の報告​ ｟クロージング業務​｠ ・意思決定者または推奨者に対する導入プランの提案​ ・見積提案、クラウドチェック対応、契約締結対応​ ｟アカウントマネジメント​｠ ・導入企業の利用状況の把握​ ・新たな業務テーマにおけるアップセル提案の企画・実行​

株式会社THIRD

●ミッション 社長直下のエンタープライズセールスとして大手企業に対してAIソリューションの提案を行なっていただきます。提案の全てが経営課題の抽出から開始し、経営コンサルを含みながら解決すべき課題の特定、AI技術を活用した解決策の方針を提示します。案件のほとんどは数億以上の規模を超える提案となり、これらを当社代表であり、不動産/建築業界×AIの第一人者である弊社代表の井上と共に受注まで目指していただきます。 当ポジションは代表直下にて、将来の幹部候補人材数名のみで構成される組織となります。将来的には当社の幹部、各領域の事業責任者としてデリバリーやプロダクト、PL責任までを管掌するポジションを目指してもらいます。 ●業務内容 ・リードジェネレーション ・経営コンサルティング & AI導入戦略提案(経営層・部長クラス向け) ・顧客ナーチャリングと案件クロージング(専門チームと連携) ・営業戦略・KPI設計、パイプライン管理・改善 ・自社AIプロダクト/特化型AIの理解と運用提案 ・社内外ステークホルダーとの関係構築・調整 ・代表直下・現場出身プロフェッショナルとの業務推進