機械学習・データ活用 年収500万円以上のITエンジニア求人・転職情報

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

Google Cloud プレミアパートナーとして培ったインフラ基盤の技術力と、生成AI・データ分析基盤・クラウドネイティブ技術を掛け合わせ、お客様のビジネス課題を解決するアプリケーション開発エンジニアを募集します。 本ポジションでは、実務で培ったスキルを重視します。アプリケーション、インフラ、データなどの領域を横断し、AIも活用しながら、要件の整理から設計・実装・運用まで携わります。 経験を重ねた先には、自ら設計・実装に携わりながら、技術面とプロジェクトの両方をリードする役割も担っていただきます。 具体的な業務 ご経験やキャリア志向に応じて、以下の業務を幅広くお任せします。 ●Webアプリケーション:設計・開発・運用 ・Google Cloud / AWS / Azure の最適なマネージドサービスを活用したアーキテクチャ設計・実装 ・生成AI (LLMなど)を活用した新規機能・PoCの提案および開発 ・既存アプリケーションをクラウドネイティブ環境へ刷新するモダナイゼーション ●データ分析基盤:開発・運用 ・大規模データの並列・分散処理システムの設計・開発 ・意思決定支援のためのKPI可視化・パイプライン構築 ●PL / リード業務(志向性に応じて担当) ・プロジェクト推進、タスク管理、技術選定の主導 ・若手エンジニアのコードレビューや技術メンタリング ・クライアントへの技術提案・要件定義支援 開発環境 ●開発言語 ・バックエンド:Python ・フロントエンド:TypeScript(React) ●クラウドサービス • Google Cloud, AWS, Microsoft Azure ●ミドルウェア・コンテナ ・コンテナ:Docker, Podman ・データベース:MySQL, PostgreSQL, etc... ●ツール・開発環境 ・IDE:VS Code, JetBrains系(PyCharm等), etc... ・ソース・プロジェクト管理:GitHub, Bitbucket, Backlog, etc... ・ドキュメント管理:Google Workspace, DocBase, Box, etc... 案件例・実績 ●Agent Search(旧Vertex AI Search)を組み込んだ社内ナレッジ検索システムの開発 【課題】 ・事業部内に散在する膨大な技術文書や過去の資料から、必要な情報を探し出すのに膨大な時間がかかっていました。 【アプローチ】 ・Google Cloudのエンタープライズサーチ技術である「Agent Search(旧Vertex AI Search)」を導入。自然言語での曖昧な検索にも対応し、AIが関連性の高い文書を瞬時に提示するシステムを構築しました。これにより、従業員の調査時間を大幅に短縮し、検索業務の効率を80%改善することに成功しました。 チーム体制 所属部署: CloudTech Division / Cloud Development Sec. CloudTech Divisionは、以下の2つの専門チームで構成されています。 ・Cloud Development Sec.: Webアプリケーション開発 ・Cloud Infrastructure Sec.: クラウドインフラ ●変更の範囲 ・入社後1年間は、原則として業務内容の変更なし。その後、本人のスキルやキャリアプランを考慮し、双方合意の上で変更する場合あり。

担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。 出発点は「1. 捉える」で、経営の構想を売れるサービスに落とし込む「3. 形にする」も同じ比重です。サービスとして最も大切なのは「5. 型にする」です。 【1. 捉える ― 技術トレンドを誰よりも早くキャッチし、自社での実践につなげる】 ・AIエージェント・生成AI・データ基盤の新しい技術・サービス・トピックスを、国内外の情報源から誰よりも早くキャッチし、何が変わるのか、いまの仕組みを置き換えられるのか、判断の軸を整理します。 ・見極めた技術を、立ち上げリーダーとともに自社の情報システム部門・問い合わせ対応などの社内の環境で実践し、効果と課題を確かめます。 ・AIの中核は先端企業の進化に任せ、当社はその周辺のどこで価値を出すか。 その切り分けと、サービスのアーキテクチャを考えます。 【2. けん引する ― 立ち上げリーダーを、技術でリードする】 ・キャッチした情報と判断の軸、実践の結果をチームに広げ、メンバーそれぞれの情報収集を、チームの知見と技術の標準に変えます。 ・立ち上げリーダーの相談相手として、技術の選定・組み合わせ、セキュリティ・権限・運用のしやすさを含めた要となる判断をリードします。 ・相談相手として関わる範囲は、立ち上げリーダー層に絞ります。 メンバーのマネジメントは立ち上げリーダーが担い、顧客先に分かれて働く多数のエンジニアを直接管理することは求めません。 【3. 形にする ― 経営の構想と顧客の課題を、売れるサービスに設計する】 ・経営トップや顧客の構想・要望の意図をくみ取り、誰のどの課題を解くか、どの範囲で、どの順番で出すかを決め、優先順位をつけてエンジニアが動ける単位に落とし込みます。 ・経営トップの構想や新しい提案について、技術と市場の両面から実現性を確かめて優先順位をつけ、「いま何をやるか」を決めて、チームが迷わず進める状態をつくります。 ・価値(工数削減・期間短縮などの効果を数字で示す)、段階別のメニューと対象範囲、成果物、価格と契約の形、収支と体制を設計します。 ・段階ごとの計画と、進めるかどうかの判断の基準を決め、経営層とすり合わせながら進めます。 出発点は技術ではなく顧客の課題で、最新の技術はそれを解く手段として選びます。 【4. 出して磨く ― 自社・既存顧客で試行し、事業として育てる】 ・自社・既存顧客での試行で効果を測り、本格的な提供へ広げるかを経営と判断します。 ・入り口となる提案メニュー(診断・アセスメントなど)、提案書、導入事例、価格表を整え、営業担当と組んで顧客の前に立ち、技術を語れるプリセールスとして提案と最初の提供を担います。 ・提供を始めたあとも、粗利・受注件数・継続率などの指標を追い、顧客の声をサービスに組み込み、メニュー・提供方法・価格を見直し続けます。 【5. 型にする ― 誰が提供しても同じ品質で届けられる状態にする】 ・提供の手順、成果物のテンプレート、規模別の見積りの算定表、品質の基準、AIの仕組みの構築・運用手順を「型」として整え、立ち上げリーダーとともに現場に広げます。 ・案件ごとの学びを型に戻し、提供するたびにサービスが強くなる仕組みをつくります。 【入社後のロードマップ】 【入社〜3ヶ月】 進行中のサービス(AIの利用ルールの運用支援、AIヘルプデスクなど)と経営の構想をつかみ、使っている技術を棚卸しします。 技術の最新の動向を捉え、自社の環境での実践につなげながら、最初に出すサービスの対象・範囲・優先順位を経営層とすり合わせて決めます。 【3〜6ヶ月】 自社・既存顧客で試行し、効果を測ります。 価値・メニュー・価格・提案書を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。 技術の判断の軸をチームに広げ、立ち上げリーダーの技術の標準をそろえます。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。 提供の手順・見積り・品質の型を整え、指標を追いながら、メニュー・価格を改善します。 【1年〜】 サービスの責任者(オファリングオーナー)として、サービスとチームを育てていただきます。 技術の先端を取り込み、AI導入の伴走など次のサービスの立ち上げもリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。 どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 【あえてお伝えしたい「厳しいリアル」】 【最新の技術を追い続けることが、仕事そのものです】 AIエージェント・データ基盤の領域は、数か月で前提が変わります。 業務の中で情報を集め、見極め続けることが仕事の一部です。 それを楽しめる方には面白く、そうでない方には負担の大きい環境です。 【サービスの形は、これから一緒につくります】 どのサービスを、どの範囲で、どの順番で出すかは、経営と議論しながら具体化している段階です。 決まった計画をなぞる仕事ではなく、経営の構想と市場の動きを踏まえて、目的に立ち返りながら優先順位をつけ、前に進める力が求められます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人がほとんどです】 運用・ヘルプデスクのエンジニアの多くは、顧客の情報システム部門の現場で日々の業務を担っています。 サービスづくりに関わる時間は、事業の責任者と調整しながら確保します。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。 一方で、試行の段階の提案と最初の提供では、ご自身が技術を語れる立場として顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、経営層・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 【担当していただくサービス】 【サービスの方向性】 情報システム部門の業務を、生成AIを組み込んだ「型のある商品(オファリング)」として届ける(人月の支援からの転換) 【サービスの中身(例)】 ① AIの利用ルールの運用支援:当社のAI活用の知見をもとに、生成AIの利用規程の策定と運用を、実際に動く画面とあわせて提供(顧問・研修へも展開) ② AIヘルプデスク:社内の問い合わせ対応へのAIの組み込み。 対応記録の蓄積と分析、ナレッジ(RAG)・AIエージェントを使った回答の自動化 ③ 情報システム部門の運用の標準メニュー:既存の顧客の業務を棚卸しし、標準メニュー・運用手順・サービスレベル・価格にまとめる 【立ち上げの進め方】 課題の発見 → 対象と提供範囲の絞り込み → 事業計画(価値・価格・収支・体制)→ 型づくり(手順・テンプレート・ツール)→ 自社・既存顧客での試行と効果測定 → 販売開始と改善。 段階ごとに、経営と「進めるか、直すか」を判断しながら進めます。 【いまの進み方】 立ち上げリーダーが自ら手を動かして、サービスの形をつくっています。 自社の情報システム部門・人事の問い合わせ対応と、その記録の蓄積も進めています。 サービスの形は経営と議論しながら具体化している段階で、顧客に出してフィードバックを得るサイクルは、これからつくります。 【一緒に動くメンバー】 サービスの立ち上げリーダー、営業担当、経営層。 必要に応じて、顧客の情報システム部門で運用・ヘルプデスクを担う社内のエンジニア、システム開発のエンジニア ※ どのサービスから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 将来は、AI導入の伴走など、次のサービスの立ち上げにも広げていきます。 【技術環境】 【生成AI】 Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI、Dify(LLM/RAG/AIエージェント) 【データ】 Databricks、問い合わせ対応の記録を蓄積・分析するデータ分析基盤 【Microsoft 365】 Microsoft 365、Entra ID、Intune、Exchange Online、SharePoint、Teams 【自動化】 Power Automate、Power Apps、PowerShell 【運用】 ITサービスマネジメント(ITSM)、AIOps 【AI開発ツール】 Cursor、Claude Code ※ 上記にとらわれず、新しい技術・サービスを試し、取り入れることを歓迎します。 従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

●ポジション概要 ITエンジニアとして、電力インフラにおける基幹業務システム、電力制御システム、または通信インフラシステムの構想・要件定義・プロジェクト推進に携わっていただきます。 ご自身の適性や、「どのような形でインフラに貢献したいか」という志向に基づき、システム部、系統運用部、電子通信部のいずれかの最適なポジションへ配属を決定するオープンポジション型の求人です。貴方のコンサルタントとしての要件定義・構想策定の経験を活かし、事業会社の大規模プロジェクトを牽引していただきます。 具体的な業務内容は、カジュアル面談時に部門担当者よりご説明しますので、お気軽にご応募ください! ●業務内容 【システム部】 数十〜数百億円規模の基幹系システム(配電系・顧客管理・設備管理など)の刷新に向けた、業務部門との要件整理、IT投資計画策定、システム企画・構想のリード。 【系統運用部】 再生可能エネルギーの導入拡大や電力システム改革に伴う、24時間365日稼働する電力制御系システム・自動給電システムの上流設計、パートナー折衝、開発マネジメント。 【電子通信部】 電力システムの「神経」となる大規模ネットワーク管理システムや、スマートメーター関連システム、ビッグデータ活用基盤の要件定義とプロジェクト推進。 (業務内容) 雇入れ時と将来の変更範囲は以下のとおり 経営戦略部門、法務部門、総務部門、広報部門、環境・地域共生部門、新規事業部門、グローバル事業部門、人事部門、経理部門、調達部門、用地部門、パワーグリッド営業部門、法人営業部門、リビング・ビジネス営業部門、電力調達・需給部門、ガス事業部門、カーボンニュートラル推進部、再生可能エネルギー部門、原子力部門、電子通信部門、配電部門、系統運用部門、送変電部門、ミライズエンジニア部門、土木部門、建築部門、IT部門

機械学習領域の技術方針・技術判断 ・事業課題・プロダクト要件を踏まえた機械学習の活用方針の検討 ・機械学習を使用する/使用しない判断を含む技術的な実現方法の選定 ・モデル・アルゴリズム・特徴量等の選定と技術的な妥当性の検証 ・複数の機械学習テーマを見据えた技術方針・開発優先順位の検討 ・精度、開発工数、運用負荷、保守性、コストを考慮した技術的な意思決定 大規模LLMとの連携・活用に向けた技術設計・開発 ・業務要件やユースケースに応じた大規模MLMの選定・評価および技術的な活用方針の策定 ・大規模LLMとのAPI連携や既存システムへの組み込みを見据えたアーキテクチャの設計・実装 ・Pythonを用いたモデル連携機能の開発および推論処理・データ連携の最適化 ・出力精度・応答速度・コストなどの評価指標の設計および検証結果に基づく継続的な改善 ・大規模LLMのプロダクション環境への導入・運用における技術的課題の解決や難易度の高い開発テーマのリード システム設計・MLOpsの推進 ・機械学習モデルをプロダクトに組み込むためのAPI・バッチ処理・推論基盤の設計 ・データ処理・学習・推論パイプラインの設計・構築 ・モデルの本番環境への導入、監視、運用改善 ・精度低下やデータ変化を踏まえた再学習・改善プロセスの設計 ・再現性、可観測性、保守性、運用コストを考慮したMLシステムの改善 開発品質・技術基盤の整備 ・モデル・コード・実験結果・評価設計に関する技術レビュー ・モデルの評価方法や開発手順の標準化 ・技術的負債や運用課題の可視化、改善方針の策定 ・実験管理、CI/CD、モデル監視等を含む開発・運用環境の改善 ・機械学習領域における技術知見のドキュメント化・共有 関係部門との連携・技術支援 ・PdMや事業側と連携した課題整理、技術的な実現可能性の検討 ・アプリケーションエンジニア等との連携によるプロダクトへの機械学習機能の実装 ・AIデータ品質担当との連携による学習・評価データの品質向上 ・開発メンバーへの技術レビューや設計・実装面での支援 ・技術選定の理由、評価結果、リスク等の関係者への説明 ※人員管理や組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションでは機械学習領域の技術的な意思決定と開発・運用品質を中心に担っていただきます。 課題や事業上の優先順位はPdM等と連携し、AIデータ品質担当とはデータ品質に関する役割を分担します。

当ポジションのミッションは、GTNが展開する複数事業の課題やユーザー行動データをもとに、 「次に何を作るべきか」を定義し、プロダクトを通じて事業成長を実現することです。 GTNでは、外国人が日本で安心して暮らすための「信頼創造プラットフォーム」の構築を目指し、 住まい・金融・通信・生活支援など、外国人の暮らしに関わる複数領域でサービスを展開しています。 今後さらに事業を拡大していくためには、事業部から上がってくる要望をそのまま開発に渡すのではなく、 ユーザー価値、事業インパクト、開発コスト、緊急度を踏まえ、 何を優先して作るべきかを見極めるプロダクトマネジメント機能が重要になります。 本ポジションでは、経営層・事業責任者・開発チーム・デザイナーと連携しながら、 事業KPIやユーザー行動データを読み解き、プロダクトの方向性、 優先度、仕様、ロードマップを設計していただきます。 単なる要件整理や進行管理ではなく、「言われたものを作る」のではなく、 「事業成長とユーザー価値のために何を作るべきか」を意思決定するポジションです。 ●プロダクト戦略・ロードマップの設計 ・複数事業・複数チームから上がる課題や要望の整理 ・事業KPI、ユーザー行動データ、現場課題を踏まえたプロダクト課題の特定 ・事業インパクト、ユーザー価値、開発コスト、緊急度を踏まえた優先度設計 ・経営層・事業責任者・開発責任者との合意形成 ●仮説検証・データ分析・グロース企画 ・CVR、LTV、契約数、利用率などの事業KPIをもとにした課題分析 ・SQL、GA等を活用したデータ確認、分析 ・プロダクト主導での事業KPI改善に向けた施策立案 ●要件定義・仕様策定 ・抽象的な事業要望を、ユーザー価値とビジネスインパクトの両面から整理 ・実装すべき機能、対象ユーザー、提供価値、期待効果の定義 ・ワイヤーフレーム、プロトタイプ、機能要件の作成 ・リリース後の効果測定を見据えた要件設計 ●ステークホルダーとの合意形成 ・経営層、事業責任者、ビジネスサイドとの優先度調整 ・開発チーム、デザイナー、PjMとの連携 ・優先度のトレードオフ設計 ・プロダクト方針やロードマップに関する社内説明 ●プロダクト品質・UXへの関与 ・ユーザー体験を踏まえたプロダクト改善提案 ・リリース前の仕様確認、品質確認 ・サービス利用者・社内利用者双方にとって使いやすいプロダクト設計の推進 ※変更の範囲:当社で発生するすべての業務

【まずお任せしたいこと】 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。 データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。 -レコメンドエンジンの設計・開発・改善(協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど) -検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション -Google Cloud(BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等)を中心としたMLインフラ(特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等)の設計・開発・運用 -学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化(CI/CD) 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。 【バックグラウンドや志向に応じた広がり】 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。 ●データサイエンス寄りの方には: -ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 -事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 -A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進 ●データエンジニア寄りの方には: -dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 -KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境(Metabase x 生成 AI)整備 -プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備 -いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーションの設計〜開発〜運用までを担当します。 ●<主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 ●プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発　 ●技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

【具体的な業務内容】 グループ各社(4社)のバックアップおよび社内におけるIT推進全般を担うポジションとして、以下の業務をお任せします。 ●社内へのIT推進・プロジェクト管理 ・社内システム(Salesforce/Filemaker/基幹システムなど)の導入、運用およびシステム再構築プロジェクトの推進 ・社内要望をもとに社外の開発ベンダーへの提案、進行管理、折衝 ●データ活用・ビジネス分析 ・KPI管理方法の策定や運用方法の決定/BIツールなどでの可視化の仕方の検討 ・グループ各社からのシステム要望のヒアリング、データ調査・分析 ●現場への伴走・サポート ・社内に対する技術的なサポート(項目管理のカスタマイズ、レポート作成、データ抽出など) ・社内啓蒙(ユーザーに向けた利用説明会や勉強会の企画立案、実施) ・PC・携帯等キッティング業務 ●部署 ITソリューション部

要件定義やベンダーコントロールなどの上流工程を中心に、事業成長に貢献するシステムの企画・開発・運用を担当します。 ①マンション事業のDX推進・システム企画 ・見込顧客・契約顧客管理システムの刷新・改修企画 ・電子契約プロジェクトの推進、システム企画 ・顧客データの分析・活用基盤の構築(MAツール連携など) ・営業部門の業務プロセスをシステムで効率化するための要件定義 ②社内業務プロセスのデジタル化(コーポレートDX) ・ワークフローシステムによるペーパーレス化・決裁スピード向上の推進 ・基幹会計システムの運用およびグループ会社への展開、データ連携の強化 ③その他業務アプリケーションの運用・最適化 ・最新技術(SaaS等)の調査・選定・導入による業務改善 【部署の特徴】 メンバー構成:男性7名、女性6名 年齢:25～35歳 落ち着いた性格の社員が多いです。 効率よく仕事を進めており、ワークライフバランスの改善も叶えられる環境です!

<「DX&VX推進部」欠員によるメンバーの募集/正社員> DXという新しい領域で活躍いただだける方を募集します! MIRARTHホールディングスならびにグループ各社(規模:約1,500名)へ向けた情報システム部としての一般的な業務およびDX戦略～推進をお任せ致します。 その中でも特にデータ活用/分析/業務改善周りの業務を主軸として、お願いしたいと考えております。 【具体的には】 ●DX/IT施策検証(企画立案〜計画実施・検証報告まで) ●DX/IT施策における部門間調整 ●DX/IT関連ソリューションの調査、選定 ●DXソリューションの導入、グループ会社への展開導入・定着化 ●・ITシステムの導入、運用業務(インフラ・ネットワーク・セキュリティ・開発等)・社内教育 ※適性や希望を考慮し、できる範囲からお任せしていきます。 【部署の特徴】 メンバー構成:男性6名、女性5名 年齢:20代半ば〜40代 落ち着いた性格の社員が多いです。 効率よく仕事を進めており、ワークライフバランスの改善も叶えられる環境です!

顧客に直接価値を届けているプロダクトの現場へ深く入り込み、各領域のテックリード・エンジニアとともに手を動かし、事業やコード、アーキテクチャを理解しながら、難易度の高い技術課題を解決していただきます。 その上で、徐々にプロダクト間やデータ基盤との接続へとスコープを広げ、DX管轄全体の技術的な進化につなげていくことを期待しています。 ●Phase 1|4つのプロダクト領域に入り込み、技術課題を解く まずは、 コンテンツメディア・EC・LINE・ソーシャル領域を担う4プロダクト を中心に、それぞれのプロダクト・エンジニアリングチームと伴走していただきます。 事業や顧客課題、既存のコード・アーキテクチャを理解したうえで、例えば以下のようなテーマに取り組みます。 難易度の高い技術課題に対する設計・実装 中長期の技術方針・アーキテクチャ設計 技術選定や、個別実装/共通化の境界に関する意思決定 技術的負債やスケーラビリティを踏まえた改善 PoC・プロトタイプを通じた新しい技術的アプローチの検証 レビューやアドバイスに留まらず、自らコードを書き、難易度の高い技術課題を解くことで、 現場を牽引し、周囲のエンジニアに新たな技術的視点や選択肢を示していくこと を期待しています。 ●Phase 2|プロダクトを横断し、データ・技術をつなぐ 各プロダクトへの理解を深めた後は、個々のプロダクトに閉じているデータや技術を、DX管轄全体の事業価値へつなげていきます。 例えば、 プロダクトに蓄積されたデータと内製データ基盤を接続し、他のプロダクトや営業・プランニング、AIを活用した新しい機能・業務へ展開する こともテーマの一つです。 また、各プロダクトで個別に持つべきものと、共通機能・共通基盤として持つべきものを見極め、プロダクトを横断したアーキテクチャや仕組みを設計していきます。 ●その先|DX管轄全体の技術的な進化へ さらに将来的には、コアプラットフォーム・エンジニアリング局やコーポレートITガバナンス局とも連携し、単一プロダクトでは解決できないDX管轄横断の技術課題へと影響範囲を広げていただきます。 一つのプロダクトで得た技術的な知見や設計思想を他領域へ展開したり、プロダクト・データ・共通基盤をつなぐ新しいアーキテクチャを構想・実装したりすることで、 個々のプロダクトの改善に留まらず、CARTA ZEROの事業活動そのものを技術で進化させていくこと を目指します。 ピープルマネジメントを主務とするポジションではありません。 スタッフエンジニアとして技術に深く入りながら、 プロダクトからプロダクト横断、そしてDX管轄全体へと技術的な影響範囲を広げていくポジション です。 ●変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

担当プロダクトの責任者として、「何をつくるか」を決め、事業を動かす役割です。 プロダクト戦略はもちろん、時には営業やCSを巻き込み、事業戦略まで担っていただきます。 担当領域は、ご経験とご希望を踏まえて入社時に決定します。 ●コンセプト・価値定義:生徒・先生・企業の課題から、解くべきテーマと提供価値を定める ●指標設計:担当プロダクトの事業指標を定義し、データ分析から改善につなげる ●体験設計:デザイナーとともに、ユーザー体験を具体化する ●システム要求の策定:必要な機能と優先順位を決め、エンジニアと実装方針を議論する ●効果検証:リリース後の数字を追い、次の打ち手につなげる

当社のミッションは「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」こと。 Web黎明期から25年の歴史を持つ700名規模のIT企業として、常に時代の変化を捉え、現在はAXによる事業変革支援を軸に事業を拡大しています。 ●具体的な業務内容 ITコンサルティング、UXデザイン、システム開発まで自社の多様な専門メンバーがチームを組み、お客様のパートナーとして深く伴走するスタイルです。 ・業界を問わず、Webアプリ、スマホアプリ、業務アプリの新規開発および大規模エンハンスプロジェクトにおける技術リード ・顧客の事業課題を深く理解し、要件定義・基本設計などの上流工程において、エンドツーエンドのシステムアーキテクチャの構想・設計を主導 ・バックエンド(Java、Kotlin、Go、Python等)とフロントエンド(React、Vue.js、Next.js等)またはインフラ(AWS、Azure、GCP、Docker/Kubernetes)を横断した最適な技術選定をエンジニア主導で行い、クライアントに提案・推進 ・大規模データ処理基盤やAI連携システム(例:法人向けAIナレッジマネジメントシステム)の設計・開発におけるフルスタックな実装、技術指導および品質保証 ・開発チームの技術指導、フロント/バック/インフラ各層のコード・設計レビュー、開発生産性向上に向けたCI/CD環境構築・プロセス改善 ●【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP、TypeScript、JavaScript、Python フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ・クラウド:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog、CI/CDツール 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ツール:Gemini、Claude Code、Cursor、Copilot 等 ●【ポジションのミッション】 大手ナショナルクライアントの事業成長を加速させるため、領域を限定せず(「バックエンド×フロントエンド」または「バックエンド×インフラ・DevOps」)、高度なシステムアーキテクチャの設計・開発を主導し、技術的な専門性とリーダーシップをもってプロジェクトを成功に導くことをミッションとします。 特に、AI活用を含めた事業変革を全方位的な技術面から推進し、顧客のビジネス価値最大化に貢献いただきます。

ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。 開発・構築案件 AI活用・データ活用のための基盤設計・開発(データ統合・自動化・可視化) ・将来的なLLM・生成AI(RAG等)活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築 ・社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)向けの高精度な検索基盤の整備 ・非構造化データ(PDF・画像・ログ等)のマルチモーダル前処理パイプラインの開発 ・データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備 ・DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化 ・ETL/ELTパイプライン(dbtやAirflow等)によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携 ・データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備(Atlan, Alation等) データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築 ・基幹オンプレミス環境からクラウド(AWS/Google Cloud/Azure)環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築 リード・推進案件 上流工程の牽引・技術リード ・クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント(PL/PMサポート、または兼務による推進) ・技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS / Google Cloud / Azure ・ オンプレミス / ハイブリッド環境 : 各種基幹データベース(Oracle Database / SQL Server / PostgreSQL等) ・ データプラットフォーム・ツール : Snowflake / Databricks / ベクトルDB(Pinecone / Milvus / pgvector等) / データパイプライン構築ツール(dbt / Apache Airflow / Fivetran等) ・開発言語 : SQL, Python ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。

ビジネスプロセス・トランスフォーメーション本部 事業推進部の中核として、 全社横断の業務・システムアーキテクチャの改編と、IS〜Sales〜CSを横断するRevOps/BizOpsの機能を担っていただきます。 数千万円規模のシステム導入・リプレイスを企画から設計・実装まで内製で主導し、経営層との議論から現場との要件詰め、泥臭いデータ加工までを往復していただくポジションです。 1)業務内容 ・大規模システム導入・リプレイスの内製主導:数千万円規模のシステム導入/リプレイスの企画立案・要件定義・設計・実装・推進を、外注任せにせず内製で完遂 ・営業〜販売管理プロセス改革(Theモデル/Q2C):Salesforceを用いた営業業務改善、受注〜販売管理〜会計接続(Q2C)の設計・最適化。サブスク管理/SF連携ツールの選定・導入・運用 ・RevOps〜BizOps/目標設計・計数管理:IS〜営業〜CSの各ファネルのオペレーション設計・改善、組織のKGI/KPI設計・目標分解、予算策定〜予実管理・KPIモニタリング ・全社横断の業務・システム改革:部門を跨ぐ業務プロセス改善、システムアーキテクチャの改編企画・推進、事業統合(分社化・M&A・PMI・DD)に伴う制度/システム統合 ・事業分析・データ基盤〜AI基盤:データ収集・加工・整形(名寄せ・クレンジング・突合・集計等)、分析による意思決定支援、データ基盤の構築からAI活用基盤への発展構想と実装 ・AI基盤の全レイヤー設計・実装:AIエージェントが企業データ上で機能するための三層(データ層/意味定義・オントロジー層/ハーネス層)を一気通貫で設計・実装。全社データの"AI Ready"化 ・クラウドアプリケーション/自動化開発:GCP(Cloud Run等)上でのアプリケーション開発、AI Bot・SFA連携アプリ・Chrome拡張の開発、RPA/iPaaS/GAS、LLM/MCP連携等を用いた業務自動化 ・コスト最適化:SaaSライセンス/システム費用の最適化(利用実態分析、重複・過剰ライセンスの整理、契約更改・ベンダー交渉、投資対効果の評価) ・情報セキュリティ・内部統制:ISMS(ISO27001)/SOC2等の取得・維持プロセスの企画・推進 ・経営層との連携・部門調整:経営層とのディスカッション、社内稟議・部門間調整の推進 ・運用・データ整備:Salesforce/各SaaSのデータメンテナンス、細かい改修・バッチ処理・不整合是正など、地に足のついた運用改善 ※チームマネジメントは必須業務ではありませんが、状況に応じてメンバー育成・チーム牽引を担っていただきます 2)システム・ツール ・CRM:Salesforce / Gainsight / HubSpot / Zendesk ・データ基盤/ETL:GCP(BigQuery・Cloud Run等)/ dbt / trocco ・LLM/AI:Anthropic(Claude)/ Gemini ・Automation:UiPath / AUTORO / Power Automate / Google Apps Script / AskOne ・開発/コラボレーション:VS Code / GitHub / Slack / Backlog / Zoom

株式会社ラクーンホールディングスで採用後、出向となります。 BtoB決済サービス「Paid(ペイド)」のプロダクトマネージャーとして、数値分析や仮説をもとにしたサービス改善、施策立案、開発チームの牽引、プロジェクトの実行管理をお任せします。開発チームや事業部と連携しながら、ユーザーに沢山の価値を届けていくことがミッションとなります。 <具体的な業務内容> ・BtoB決済サービス『Paid(ペイド)』のプロダクト戦略の検討 ・目的を達成するための要件定義 ・プロジェクトマネジメント ・質の高いUI/UXの提供による満足度の向上 ・データ収集・分析 『Paid(ペイド)』とは? 企業間の請求業務の手間と未回収リスクをゼロにするBtoB決済サービスで、「掛売り(後払い)」を導入することができる決済サービスです。 与信管理、請求書発行、入金管理、未入金時の督促といった煩雑な請求業務を丸ごと代行し、取引代金を100%保証。Paidを導入することで売り手企業は、手間がかかりリスクのある請求業務から解放されるため、事務的業務の効率化を実現できます。 昨今はコロナ禍による与信不安、労働人口減少による生産性向上や業務DX化、働き方改革、脱炭素など多くの社会課題がありますが、これらの課題解決に貢献できるFintechサービスとしても注目を受け、導入企業数は5,000社を超えて増え続けています。 業務内容の変更範囲:当社業務全般(出向先/転籍先等も含む)

●このポジションの3つの特徴 01　「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02　AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03　仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

●ミッション・役割 グループ全体の生産性向上・業務変革を、DXの企画から実装・運用まで一貫して推進します。 生成AI・各種SaaS・API連携を活用し、グループ各社の業務支援ツール・業務アプリケーションの開発を業務改善・標準化によって生産性向上を目的に推進します。 アプリケーション開発の規模によって外部ベンダーに依頼する前段のPOCや、情報提供依頼用やユーザ確認用のアプリケーションイメージを自ら内製開発し、スピードとコストの両面からDXを加速する。 ●具体的なミッションとしては以下を想定しています。 ・業務課題の解決と可視化 現場の業務課題を仕組みに落とし込み、意思決定に使えるダッシュボード等を実現する ・全社最適の実現 単なるツール開発・運用にとどまらず、「どの業務を、どう変えるべきか」を構想し、関係者を巻き込みながら推進する 将来的には、経験や適性に応じて企画・要件定義・導入推進・運用改善など以下の様な上流工程も担って頂くことを想定しています。 ・各部門へのヒアリングを通じた業務整理、課題抽出、要件定義、運用設計 ・業務効率化・品質向上を目的としたDX施策・AI活用施策の企画立案 ・業務部門や関係者と連携した導入推進・定着支援 担当する業務内容 ・DX施策の企画立案(業務課題の抽出、優先順位づけ、施策設計) ・生成AIを活用した業務支援ツール・分析機能・業務アプリケーションの設計・開発 ・API連携、スクリプト開発、SaaS活用による業務自動化・システム連携の設計・実装 ・データの収集・加工・分析・可視化、ダッシュボードの構築 ・POCの企画・開発・検証、RFI用等のアプリケーションイメージの内製 ・基幹システムなど社内システムの自動化 ・導入後の保守・運用改善・活用促進

大手エンタープライズ企業のデータ・AI戦略に基づく基盤設計から構築まで一気通貫で支援します。 ●業務イメージ ・データ活用戦略策定(当社コンサルティング部門と共に) ・データ収集・蓄積処理の設計 ・MLOps基盤の設計・構築 ・LLM/RAG向けデータパイプライン構築 ・BIツール向けデータ基盤構築 ・API・システム間データ連携 ●主なプロジェクト事例 ・大手金融機関:顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計 ・大手エネルギー系インフラ:データ活用基盤企画構想 ・大手製造業:基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施 ・大手製造業:データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発 ・大手自動車メーカー:スポーツ動作に関するデータ解析支援 ●プロジェクト組織体制 ・マネージャーとメンバーの比率を1対2程度で編成しています。 ・経験豊富なエンジニアが多く、負荷のかからないバランスの良い組織体制となっています。 ●技術スタック ・開発言語:Java、Python、TypeScript、JavaScript ・クラウド系:AWS、Azure、GCP、Terraform、Docker ・フレームワーク:Spring Boot、Spring、Django、React ・CI/CD:GitHub、CircleCI、GitLab ●当事業の目指す姿 当社は「CxO firm 1000人のCxOを輩出する企業へ」をVISIONに掲げ、「個の能力を徹底的に磨け」というコアバリューのもと、マインド・能力開発できる環境づくりを追求し、既に数名のCxOを輩出してきました。 Technology領域においても、技術軸のCxO(CTO、CIO、CDO…)や、社会的にインパクトのあるプロダクト開発、市場トップレベルの技術的な強みの獲得・発揮など、本人の志向に合わせた成長機会を創出していきます。 ●キャリア機会 事業立ち上げフェーズの中で、案件獲得及び採用が順調で急拡大しており、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会があります。 また、将来的な自社プロダクト開発を見据え、開発体制の内製化を進めています。 コンサルティング事業への社内異動も可能で、ご志向に合わせたキャリア選択が可能です。 <教育研修制度> 【社内副業制度(+1制度)】 自身の能力開発機会として、社内システム開発、技術広報活動、セキュリティレベル向上施策など、多様な社内業務に関与することができます。 成果は加点評価として賞与に還元しています。 【プロダクト開発研修機会】 オリジナルWebガチャゲーム開発を題材としたプロダクト開発研修を行っています。 企画構想から拡張構想・クラウド環境構築・DB設計・実装・応用まで、プロダクト開発における一連のプロセスを学ぶ機会を作っています。 【AI駆動開発機会】 AI駆動開発の実践機会として、様々な社内システム実装・運用改善の機会を作っています。 <評価制度について> 半期ごとの能力評価で昇給率が高く、大手SIer以上の給与水準を実現しています。 設計思想:顕在化重視・再現性重視 評価軸:人物評価・能力評価・実績評価 ●事業部の雰囲気について 仕事に全力で取り組みつつ、心理的安全性が非常に高い組織です。 また、コンサルティング事業部との繋がりも深く、コミュニケーションがとりやすい環境です。 ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇入れ直後:配属先に関する業務一般 ・変更の範囲:会社が定める業務

本ポジションのミッション AIを活用した新機能および新規プロダクトの企画から、要件定義・設計、開発チームのディレクション、リリース後のKPI運用までを一貫して担い、「求職者・企業・エージェント」三者の体験(UX)と事業成果を最大化することがミッションです。 AIを活用したプロダクトあるいはJoBinsプラットフォーム上の既存プロダクトの改善や新規プロダクトの企画・開発を担っていただきます。 決められた仕様を実装するのではなく、ユーザーの行動データから課題そのものを定義し、プロダクトをどう価値に変えるかを構想するところから携わっていただきます。 仕事内容 ・既存プロダクトの改善やAIを活用した新規プロダクトの企画・要件定義・改善など ・ユーザー(求職者・企業・エージェント)の行動データ分析および課題特定 ・開発チーム(エンジニア・QA・UI/UXデザイナー)へのディレクション ・ワイヤーフレームの設計 ・開発ロードマップの策定およびプロジェクト全体の進捗管理 ・経営陣やビジネスサイドとのすり合わせ ・KPI設計・運用

まずご一緒すること 具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。 1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用 ● マルチLLM(OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等) や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発 ● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント(Agentic Workflow)の構築・評価 ● Vector DB や RAG(検索拡張生成) パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化 2. コンピュータビジョン(CV)・機械学習モデルの最適化&開発 ● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル(CNN / Swin Transformer / YOLO等)の開発・精度向上および推論高速化 ● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化(能動学習/BaaL等)の仕組み化 ● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定(scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで)と精度検証 3. MLOps基盤構築・API化・本番運用(PoCからプロダクト化へ) ● FastAPI や Docker、各種クラウド(AWS / Azure / GCP)を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築 ● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD(GitHub Actions等) による継続的学習(Continuous Training)環境の自動化 ● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ(レガシーからの移植やコード変換支援)の推進 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと Almondoではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。 ・AIソリューション企画〜提案メニューの作成〜実提案 ・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション ・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 ・事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 ・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

プロジェクトの例 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さ んと多くご一緒しています。 大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・自社用データマートのゼロからの設計・ 構築 Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築および Redash/TableauでのKPI可視化 全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチュー ニング Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進 技術スタック(一部) AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag 分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce 言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux ツール: Slack, Notion, Google Workspace

●複数プロダクトの開発統括・チームマネジメント ・複数サービスの開発計画・ロードマップ策定 ・複数チーム(エンジニア、QA、デザイナー、保守要員等:全体40〜50名規模)の進捗・リスク管理と意思決定 ・開発体制の最適化・外部パートナーディレクション・開発プロセス(アジャイル/スクラム等)の改善 ●顧客折衝・要件定義・プロダクト企画 ・顧客(大手企業)や事業責任者からの要求ヒアリング、業務/システム要件・仕様への落とし込み ・顧客との仕様調整・合意形成、非機能要件(性能・セキュリティ等)の整理 ・ワイヤーフレーム・画面仕様・業務フロー等の策定および管理 ●技術・アーキテクチャ・開発方針の意思決定 ・エンジニアと対等に議論を行い、技術的フィージビリティやアーキテクチャ・技術選定を判断 ・技術的負債の解消方針や、複数プロダクト間における共通基盤・機能の統合方針策定 ●品質管理・リリースマネジメント ・テスト計画/品質基準の策定と品質リスクのコントロール ・リリース判定、本番リリース後の障害・インシデント分析および再発防止策の推進 ●仮説検証(PoC・プロトタイピング)と継続改善 ・AI/ノーコード/ローコード等を活用したPoC・MVP・プロトタイプの検証 ・定量/定性データ(KPI・利用状況)の分析に基づくプロダクトのPDCA推進 詳しくは面接でお話させていただきますので是非お気軽にご応募ください。

●私たちが取り組む「プロシェアリング」「FLEXY by PKSHA」「AI Powered Worker」構想とは? 私たちは、外部プロフェッショナルの経験・知見を複数の企業でシェアし、経営課題を解決する新しい人材活用モデル「プロシェアリング」を展開するベンチャー企業です。2025年8月よりPKSHA Technologyグループに参画。 現在はグループ全体の核心戦略である「AI Powered Worker(AIと人の協働)」の社会実装を担う推進主体へと進化しました。特に技術顧問/CTOなどを強みにしたITフリーランス事業「FLEXY by PKSHA」では、PKSHAのアルゴリズムを実装し、レガシーな人材業界のビジネスモデルそのものをテクノロジーで再定義するフェーズにあります。 本ポジションはその中核となるマッチング基盤の本格開発フェーズを牽引するPMです。 ●業務内容 「FLEXY by PKSHA」向けマッチング基盤「FLEXYマッチングシステム」のプロダクトマネジメントをお任せします。 プロジェクトのPMとしてインパクト起点で要求・要件定義から実装の優先順位付け、社内エンジニア、PKSHAアルゴリズムエンジニアと連携しながら開発、リリース後の改善推進まで、全体をドライブいただきます。 ●具体的な業務の流れ 1.ユーザー・現場の課題抽出: 現場(FS:フィールドセールス、IS:インサイドセールス、マーケティング)の業務プロセスや抱えている課題をヒアリングし、定性・定量の両面から「解くべき本質的な問題」を構造化・抽象化します。 2.要求・要件定義の策定: 抽出した課題を、開発チームが実装可能な形へと翻訳。複雑なマッチング要件やドメインロジックを整理し、機能要件・仕様書に落とし込みます。 3.アルゴリズムのビジネス実装: PKSHA TechnologyのPdMやアルゴリズムエンジニアと日常的にディスカッションを行い、最先端のAIモデルを「ビジネス成果(マッチング精度向上・速度向上)」に繋げるための仕様設計・PoC(概念実証)から本実装への落とし込みを推進します。 4.プロジェクト推進・ディレクション: 社内のエンジニアチームと連携し、成果を最大化するためのロードマップ策定および優先順位付け、開発のディレクションを行います。 5.リリース後のデータ分析・改善: 数字や計数(マッチング率、成約率、業務効率化指標など)をベースにプロダクトの投資対効果(ROI)を検証し、高速で仮説検証・機能改善を繰り返します。

本職種ではデータサイエンス・生成AIに関する高い専門性を活かし、顧客業務に対する当社生成AI PFの適用とその効果検証を実施する。または生成AI PFの技術検証とPF開発を実施する。 さらに顧客業務に合わせたNTT独自の生成AIモデルやオープンウェイトモデルのカスタマイズやハーネス、コンテキストまで含めた全体最適化およびそのための技術検証、ソリューション開発を実施する。 ・顧客の業務課題に基づき生成AIを用いた課題解決策の検討と提案 ・課題解決に必要な顧客データや重要なコンテキストの特定と整備 ・AI PF/RAGシステム・エージェントの顧客適用に向けた構築 ・グローバルのグループ会社や顧客とのコミュニケーション ・生成AIモデルのファインチューニングや事後学習、およびユースケースに応じた評価検証方法の提案と実施 ・上記業務のドキュメンテーションなど ・当社エグゼクティブへのレポーティングの実施 ●組織情報 グローバルなグループ会社とのナレッジシェア、人財育成、提案/案件支援を通じて、グローバルにAI/データ活用のビジネス拡大を図り、NTTデータのグローバル化に貢献することをミッションとする。 ●想定役職 課長 , 課長代理 , 主任

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門概要 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化する証券ビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能(AI)技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 求人の概要 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、機械学習モデル、自然言語モデル、マルチモーダルモデル、生成AIなど、データサイエンステクノロジーの調査/企画/研究/開発/ビジネス実装がミッションです。 業務の詳細 - AI/機械学習モデルによりビジネス改善をもたらす、新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、データサイエンティスト/AIコンサルタントとして従事いただきます。 - 研究開発は、グループ各社やグループ外の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的/自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして、スピード感をもった課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと折衝を重ねつつ、AIソリューションを作り上げていくことがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーの適用を前提とした、顧客企業の課題解決を可能とするAIソリューションの研究開発 - リサーチ、分析設計、データ加工、データ分析、モデリング、モデル評価、ビジネス効果シミュレーション - 顧客折衝、企画、AIプロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用、AIエンジン部分中心) - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、ひとりですべてを担当するのではなく、それぞれ強みを持ったメンバーがチームを組んでプロジェクトを遂行していきます。入社後はご経験や強みのある分野、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定していきます。 具体的な担当案件の例 - 機械学習関連論文の調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - グループ内におけるAIシステムの研究開発、構築。 - グループ外の企業向けのAIプロダクト研究開発。 - 金融業界各種企業向けAIプロダクト - 通信業界各種企業向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した人事部向け経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発。 - 研究開発成果の社外発信。講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など。 - 社内のシステムエンジニアを対象とした、AI教育と育成。 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。またご入社いただいた後も、ポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化するビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能(AI)技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 求人の概要 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、AIエンジンの実行プラットフォーム、データマネジメントプラットフォーム、新しいAIソリューションに必要なアーキテクチャ全体の調査・企画・研究・開発・ビジネス実装がミッションです。 業務の詳細 - AI/機械学習モデルを用いてビジネス改善をもたらす新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、AIエンジニア/AIアーキテクトとして従事していただきます。AIの実行基盤やアーキテクチャの設計・構築を中心に、AIソリューション研究開発活動全体を支える業務です。 - 研究開発は、グループ各社や外部の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的・自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして迅速に課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと協議しつつソリューションを作り上げることがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーを活用した顧客企業の課題解決ソリューションの研究開発 - 顧客折衝、企画、プロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用) - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、各メンバーがそれぞれの強みを活かしてチームでプロジェクトを遂行します。入社後はご経験や強み、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定します。 具体的な担当案件の例 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - グループ企業におけるAIシステムの研究開発、構築 - グループ外の企業向けAIプロダクト研究開発 - 金融業界向けAIプロダクト - 通信業界向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発 - 研究開発成果の社外発信(講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など) - 社内のシステムエンジニアを対象としたAI教育と育成 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。また、ご入社後もポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門概要 社会保険、健康経営、医療等ヘルスケアに関する業務を行う事業者、および団体に対して 社会保険ソリューションを提供しております。所属社員数は約200名です。 採用部門のミッション 健康保険組合を中心とした社会保険事業者へのシステムサービスの提供、およびRMによる顧客との信頼関係の構築や課題解決のほかに、蓄積されたレセプト情報を活用したビジネス企画・展開の推進も行っております。 業務詳細 アプリケーション開発プロジェクトのチームリーダーやプロジェクトマネジャーとして以下のような業務をご担当いただきます。(配属組織内に分散系/汎用系両方のシステムが存在しています。入社後はこれまでの経験を活かしていただけるプロジェクトに配属を想定しています。) ・新機能追加やユーザーヒアリングの企画実行 ・システム要件定義、設計、プロジェクトマネジメント、保守 ・新システムやデータレイク、大規模DWHに関する企画実行 ・オフショアマネジメント　など 開発事例 ・健康保険組合、国民健康保険組合向けシステム(分散/メインフレーム)の開発(設計、開発、運用、保守) ・健康保険組合向けシステム 　-健康保険組合の職員向けポータルサイト 　-健康保険組合の職員向け申請サイト 　-健康保険組合の職員向け分析システム ・国民健康保険組合向けシステム ・被保険者向け医療費情報紹介サイト ・被保険者向けe-Tax用データ提供サイト ・分散システムのアーキテクチャ設計 ・ローコード開発ツールによるフロントシステム開発

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門の企業システム事業本部では主にグループ以外の外部のクライアントに対してサービスを提供しており、営業部門と開発部門を同一本部内に有する製販一体の組織です。(在籍社員数は約300名) 大手通信事業会社や大手クレジットカード会社のほか、事業会社、生損保等の金融機関、官公庁が主な顧客で、昨今は営業チャネルを活用して製造業や流通業へもアプローチしています。 採用部門のミッション 外販収益の拡大に向け顧客の経営層に訴求するソリューション提案を通じて、顧客から選ばれるパートナーとなることがミッションです。 クラウドサービスの開発・提供を軸に、その中でAIを活用した新しい事業やサービスの企画・開発およびデリバリーを担っております。 業務詳細 当社では、クラウドシフトやデータ分析基盤の構築をはじめとする先進的なプロジェクトを多数推進しており、これらの実績を背景に、AIエージェントプラットフォームの構築をはじめとするAI関連案件の提案機会が増加しています。 主要顧客は大手通信事業者および金融機関ですが、近年ではエネルギー、デジタルコマース、オンライン決済など、ライフデザイン領域へと事業が拡大しており、AI技術を通じて多様な分野における価値提供が可能となっています。 また、社内においても最先端のAI技術を活用した自社プロダクトの企画・開発・提案活動を強化しており、技術者としての専門性を活かしながら、社会的意義のあるプロジェクトに参画いただける環境を整えています。 ・AIに関する市場動向や技術の調査・検証 ・営業担当と連携した、顧客のビジネスニーズに即したデータ分析・利活用のコンサルティング ・AI・データ分析基盤の設計・開発・運用 ・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動 ・AIを活用したプロダクトの企画・設計・開発、プロダクト化に向けたプロトタイプの作成 ・社内におけるAI活用の推進・展開支援