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株式会社Works Human Intelligence

「COMPANY」の開発生産性と開発者体験(DevEx)の向上をミッションとするDX/プラットフォーム組織のマネジメントをお任せします。担当組織の戦略実行にとどまらず、複数のプロダクトをまたいだ全社横断の生産性改善を『プロジェクト』としてリードする、AI駆動開発時代のDXの中核を担う重要なポジションです。 ●部門横断の生産性改善プロジェクトのリード ・横断的な課題分析・優先順位付け ・部門/製品を越えたプロジェクトの企画・推進・完遂 ・個別最適から全体最適への束ね・横展開 ●開発生産性・AI活用の技術戦略リード ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進の戦略策定とロードマップ立案 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの構想・推進の意思決定リード ・開発者体験(DevEx)およびFour Keys(DORA)等の生産性指標の定義と、データに基づく全社的な改善活動の推進 ・各製品開発チーム・SET・QA等のステークホルダーと連携した、全社共通の開発基盤戦略の調整 ●組織・ピープルマネジメント ・4～10名規模のCI/CD・DXチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIによる開発効率化など新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・先進的な技術を自ら試して仕組み化し、全社へ展開する文化を醸成する組織づくり 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけ、組織の枠を越えて全体の開発生産性を変革する推進力を発揮していただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●技術スタック ・サーバーサイド: Java, Python ・フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript ・フロントエンド(ライブラリ):Vue.js ・データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ・ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat ・クラウド: Amazon Web Service ・CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline ・構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible ・モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub ・タスク管理:Redmine ・開発ツール:Visual Studio Code ・コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

「COMPANY」の開発プロセスのAI化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)向上における技術的リードをお任せします。開発基盤の技術責任者として「AIをどう開発プロセスに組み込み、生産性と開発者体験を最大化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ●アーキテクチャ設計・技術選定 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの全体設計(グランドデザイン)と技術選定 ・GitHub Copilot等のAIツールを全社で安全かつ効果的に活用するための仕組み化・ガイドラインの設計 ・大規模SaaS開発に耐える、スケーラブルなビルド・テスト・デプロイ基盤の設計・最適化 ●開発リード・品質担保 ・難易度の高いコアコンポーネント(CI/CD基盤、AI連携基盤等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)による先進的なAIツール・新技術の検証と本番適用のリード(自ら試して仕組み化する) ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、チーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、信頼性基準の策定までを一貫して牽引し、当社のSRE領域における技術的支柱(テックリード)として、大規模運用の自動化と信頼性を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、数千〜数万インスタンス規模の運用を技術の力で進化させていただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●技術スタック ・サーバーサイド: Java, Python ・フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript ・フロントエンド(ライブラリ):Vue.js ・データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ・ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat ・クラウド: Amazon Web Service ・CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline ・構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible ・モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub ・タスク管理:Redmine ・開発ツール:Visual Studio Code ・コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

「COMPANY」の開発プロセスのAI化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)向上における技術的リードをお任せします。開発基盤の技術責任者として「AIをどう開発プロセスに組み込み、生産性と開発者体験を最大化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ●アーキテクチャ設計・技術選定 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの全体設計(グランドデザイン)と技術選定 ・GitHub Copilot等のAIツールを全社で安全かつ効果的に活用するための仕組み化・ガイドラインの設計 ・大規模SaaS開発に耐える、スケーラブルなビルド・テスト・デプロイ基盤の設計・最適化 ●開発リード・品質担保 ・難易度の高いコアコンポーネント(CI/CD基盤、AI連携基盤等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)による先進的なAIツール・新技術の検証と本番適用のリード(自ら試して仕組み化する) ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、チーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、信頼性基準の策定までを一貫して牽引し、当社のSRE領域における技術的支柱(テックリード)として、大規模運用の自動化と信頼性を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、数千〜数万インスタンス規模の運用を技術の力で進化させていただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム/ 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●技術スタック ・サーバーサイド: Java, Python ・フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript ・フロントエンド(ライブラリ):Vue.js ・データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ・ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat ・クラウド: Amazon Web Service ・CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline ・構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible ・モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub ・タスク管理:Redmine ・開発ツール:Visual Studio Code ・コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。 企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。 【主な職務内容】 自社パッケージソフト「COMPANY」の企画・設計・開発・運用業務 基本的にはサブシステムの単位で企画～運用まですべてのフェーズをチームで担当していただきます。 ・(AI活用も含めた)既存プロダクトの機能強化/改善案件 ・当社コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援 ・新規サービス(マイクロサービス)の企画開発 ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。 具体的には、5~10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装 ・堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理など)の設計・開発 ・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計(UIUXチームと連携) ・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング ・サービス企画の立案 ・要件定義、詳細設計、レビュー等 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、レビュー等 ・実装、レビュー等 ・テスト設計、テスト実施(自動化)、レビュー等 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 ・チームメンバーのマネジメント業務(スクラム、1on1、各種面談含)※必要や役職に応じて 【職種について】 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。 ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCやAIOpsを活用した運用効率化・自動化の実務を担っていただきます。 ● AWSを活用したインフラの設計・開発・運用 ・CDK、AnsibleなどのIaCを活用した、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理の自動化と構成スクリプトの開発・運用 ・運用における障害対応、および製品やシステムへのフィードバック・改善 ・サーバー、データベース(Oracle、PostgreSQLなど)のパフォーマンスチューニング ・運用コスト、クラウドコスト低減のための継続的改善・自動化 ● サービスのモニタリング、測定および改善 ・Datadog、AppDynamics、ELK Stack等を活用した障害検知・キャパシティプランニングのためのモニタリングシステムの開発・運用 ・障害検知時の自動復旧システムの開発・改善 ・インフラログやメトリクスの集約と可視化(オブザーバビリティ)の高度化 ● セキュリティ強化のための取り組み ・ベストプラクティスに基づくクラウドセキュリティの強化、運用統制の策定 ・ISO、ISMAPを通じたお客様へのセキュリティ・統制状況の説明 ほとんどの運用作業が自動化されているため、業務の約8割が開発、残り2割が運用作業や問い合わせ対応というイメージです。リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●組織体制 COMPANYのSRE組織には、以下のようなグループがあります。1グループは3～10名で、グループに関わらず全員で運用作業を分担しています。 ・監視など運用基盤を開発、改善するグループ ・運用自動化(AIOps含む)を進めるグループ ・クラウドサービスインフラを設計し、改善するグループ ・セキュリティ、コンプライアンス強化を進めるグループ 採用後には1on1を実施し、お持ちのスキルや今後のキャリアパスを踏まえて配属先を決定します。 ●配属組織 SRE部門 約40名 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社

募集部門 ビジネストランスフォーメーション事業本部　DX統括部　データサイエンス部 配属先 当該ポジションが所属するビジネストランスフォーメーション事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 ●データ抽出要件の整備:クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。 ●データ基盤の構築:顧客データ(広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ)を活用して、データ基盤(CDP・DMPやDWH)を構築します。 ●中間テーブルの設計・プログラミング:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。 開発環境例(担当案件によって異なります) 開発言語:Python, SQL, JavaScript 開発環境:Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL リポジトリ管理:Git ※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。 案件例 1.大手通信会社の基盤構築PJT データ基盤の運用保守、新規構築。 ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。 活かせるスキル:ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル 2.大手通信会社のデータ活用・分析PJT ペイメント事業のデータ活用。 データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。 活かせるスキル:クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル 3.大手決済サービス会社のSalesforce運用保守PJT Salesforceの運用保守。 保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。 活かせるスキル:Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力 働く環境について ・現在、業務はリモート推奨しており、フレックスを取り入れた柔軟な働き方が可能(案件リモート率90%) ・チームメンバーは20代前半の若手新卒から40歳前後まで幅広い年齢層(男女比5:5) ・定例MTGや1on1を実施、疑問解決などについてもチャットツールを活用して気軽にやりとりできるカジュアルな雰囲気

パーソルキャリア株式会社

組織説明 ・配属グループは、MGRの元、エンジニアが14名ほど在籍しています。 ・全員中途入社者となり、さまざまなバックグラウンドを持った方が活躍しています。 全社のデータ活用を支える基盤の企画・設計から構築・運用まで一貫して携わっていただきます。 ●データ活用基盤の構想化検討/ロードマップ策定/ソリューション選定 ●現状のデータ活用環境の主要課題の整理/改善策の方針・実施 ●データマネジメント方針策定(ガバナンス、メタデータ管理、品質管理)およびデータ活用プロセスの整備 ●構想化検討後のデータ環境構築またはデータ活用プロジェクト計画の計画・推進(要件定義～運用まで) ●パイプライン開発、ETL/ELT設計 開発環境 【言語】Pythonなど 【データ管理・基盤】Oracle、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricksなど 【BI】Looker、Tableau、PowerBIなど 【ソースコード管理】Git 【プロジェクト管理】Backlog 【インフラ】AWS、GCP、Azure 【課題管理、コミュニケーション】Slack、teams 働き方 ●フレックスタイム制度を導入。 子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ●リモートワークを推進しており、9割がリモート主体の就業です(必要に応じて出社の必要あり)。 遠隔地にお住まいの方のフルリモート就業も可能です(要相談)。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります。 ●PC選択(Mac・Windows)が可能。 ●研修受講、イベント登壇、副業など自己研鑽を推奨。マルチクラウドでの技術検証も行え、学習環境も充実しています。 社員インタビュー データマネジメントの重要性を探る―データ総研×パーソルキャリア特別座談会 https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/culture/250219_01

株式会社SmartHR

【役割】 配属先によって職務内容の詳細は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心として、企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、風通しの良いオープンな社風を良しとしているため、エンジニアリング領域のみならず全社的・組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、チームとして課題を解決していくことを最重要視しています。 また、事業拡大に向けたエンジニアの採用も組織として重視しており、様々な形での採用活動への貢献も期待しています。 【具体的な業務の例】 ・ウェブアプリケーション開発 ┗開発関連：実装・自動テストの作成・レビュー・検証・リリースなどプロダクト開発に必要なことを職能に縛られず横断的に行っていただきます ┗問い合わせ対応：仕様確認、不具合調査など ┗仕様検討：チームで行う仕様検討への貢献、ユーザーヒアリングなど ┗プロジェクト進行：多くの場合スクラムをフレームワークとして利用しているため、各種スクラムイベントの進行・改善を通してチームとしてプロジェクト進行に取り組んでいただきます ・採用活動 ┗面談・面接等の選考への参加 ┗テックブログや登壇などの発信活動 【チームについて】 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームは多くの場合5〜9名程度で構成され、そこにプロダクトエンジニア、PM、プロダクトデザイナー、QAエンジニア、UXライターといった多様な職能を有するメンバーが所属しています。 各チームはプロダクトの着想からリリースまでを一貫して担えるよう、職能横断的な構成を取っており、また職能を越えた協働も積極的に行われています。 ひとつのチームが着想からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ※業務内容変更範囲：会社の定める業務

コクヨ株式会社

データドリブン経営の推進がミッションです。 エンドユーザーが利用するためのデータ整備、データ・AI利活用のための環境整備と、環境を使っていくユーザーに対してのスキルアップの機会を提供します。 下記①、②が主な業務となります。 <①ビジネスサプライ事業のデータ分析基盤構築・運用・利活用促進> 1.データパイプラインの開発・運用 様々なデータソースからデータを収集し、データ分析基盤に連携し、ビジネスユーザーに提供するまでのETL/ELTパイプラインの構築 2.データ分析基盤内のデータ管理 データウェアハウスの設計・構築・運用、データの正確性・一貫性を保つためのデータ品質管理 3.データ分析AIエージェントの提供 データ分析基盤において、セマンティックレイヤーを整備し、それを活用するためのAIエージェントを開発し、エンドユーザーに提供 4.データ分析基盤の設計・構築・運用 ビジネスユーザーと協力しながらデータ活用による課題解決や価値創造につながるユースケースの実現とそれを可能にするデータ環境の整備 5.データ分析環境の提供 ビジネスユーザーやデータアナリスト・データサイエンティストが効率的にデータを分析するためのBIツールやAI環境の整備 <②コクヨグループとパートナー企業へのデジタルスキル向上支援> 6.KOKUYO DIGITAL ACADEMYでの技術支援 AI・IT・データに関する知識の獲得とスキル向上を目的としたプログラム(講座と実践)のテクニカルサポート 【部門について】 <データドリブン推進ユニット> データドリブン推進ユニットは2023年5月に発足し、コクヨ内でデータとテクノロジー利活用において最先端を走るチームです。 私たちは、開発とユーザーサポート活動のスピードと質を継続的に高めるために、アジャイル(スクラム)手法を導入しています。 2週間を1スプリントとし、スプリントプランニング(計画)、スプリントレビュー(成果確認)、レトロスペクティブ(振り返り)のサイクルを回しながら、日々の業務に取り組んでいます。 <組織構成> ①データテクノロジーグループ:ユニット長兼グループリーダー1名、メンバー2名(データエンジニア、データサイエンティスト) ②データアナリティクスグループ:グループリーダー1名、メンバー3名 他、コクヨの人材プログラムである「20%チャレンジ(全工数の20%を社内複業として別ミッションに充てる)」で参画しているメンバーが4名所属 【ビジネスサプライ事業について】 配属先となるビジネスサプライ事業は、文具や家具にとどまらずオフィスで使うものをトータルでお届けする流通事業を担っています。ニーズに合わせてサービスを多角化させながら、オフィス用品購入の効率化と販売店側の受発注業務の効率化をサポートしています。EC購買のニーズが高まっている法人向け通販市場をベースに継続的な事業拡大を目指しています。

株式会社SmartHR

プロダクト基盤チームでプロダクトマネージャーを担当していただきます。 プロダクト基盤チームは、マルチプロダクト戦略を支える基盤を構築するチームで、プロダクト数や領域拡大に伴う課題解決やスケーラビリティの向上、プロダクト間のデータやプロセス連携のための開発を担当します。 具体的には以下のようなプロダクトを開発しています。 ・権限基盤 ・課金基盤 ・各プロダクトに散在するデータの集約と活用API テクニカルプロダクトマネージャーの役割は、マルチプロダクト戦略実現に向けて、解決しなければいけない課題を整理し「何をつくるのか」「なぜつくるのか」に責任を持ち、開発チームと一緒に「どのようにつくるか」「どう実現するか」を考え、推進していくことです。 具体的には以下のような活動を行います。 ・中長期ミッション達成のためのプロダクト基盤の目標やロードマップの作成 ・新規の共通基盤や連携機能の企画や設計、推進 ・既存の共通基盤やAPI改善のための企画や設計、推進 ・上記の実現のための仮説検証 ・各プロダクトチームと認識を揃えるためのドキュメント作成やコミュニケーション、調整 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

株式会社SmartHR

「AI開発部」でAIプロダクトマネージャーを担当していただきます。 AI開発部は各プロダクトチームと連携しながら、AIを用いた機能を実験、実装、運用するチームです。将来的には学習パイプライン、各プロダクトで横断的に利用するデータ基盤の整備など、ML/LLMOpsにも取り組みます。 現在は具体的に以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・他社プロダクトとのデータ連携の効率化 ・書類からのデータ入力の効率化 ・タレントマネジメント関連データの分析高度化 AIプロダクトマネージャーの役割は、各プロダクトの解決しなければいけない課題を理解し「何をつくるのか」「なぜつくるのか」に責任を持ち、開発チームと一緒に「どのようにつくるか」「どう実現するか」を考え、推進していくことです。 具体的には以下のような活動を行います。 ・各プロダクトチームと認識を揃えるためのドキュメント作成やコミュニケーション、調整 ・中長期ミッション達成のためのチームの目標やロードマップの作成 ・新規のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・既存のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・共通モジュール、データパイプライン整備のための企画や設計、推進 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

Sansan株式会社

●サービスについて コーポレートブランディング室は、「出会いからイノベーションを生み出す」というミッションの下、Sansan全社としてのブランド戦略を担う中核組織です。価値観を軸にステークホルダーと共に歩み、一貫性のあるブランドコミュニケーションを実現しています。 ●組織のミッション Sansanのカタチを基盤として、コーポレートブランドの一貫性を守り、社内外のステークホルダーとの協働を通じて、ブランド価値を守り、育て、高めています。 ●具体的な業務 コーポレートブランド体験を設計・推進するポジションです。 媒体を問わずクリエイティブの方向性を定めつつ、自らも手を動かしながら、社内外のメンバーと協働してブランドを形づくります。 【担当する業務の例】 ・ブランド設計思想に基づくクリエイティブコンセプトの企画・開発 ・Sansan株式会社のミッション・ビジョンに沿ったメッセージ性の高いコンテンツ制作(採用・広報・コーポレート発信全般) ・広告、ポスター、パンフレット、採用資料、Webコンテンツなどの企画・デザイン・ディレクション ・イベントクリエイティブの開発(キービジュアル制作、会場装飾のコンセプト設計など) ・撮影ディレクション(静止画・動画など)を含む制作プロセス全般のリード ・社内デザイナーや外部パートナーへのディレクション・レビューによるクオリティ担保 ・ブランドガイドラインや世界観の維持・改善・進化 【担当するプロジェクトの例】 ・[コーポレートサイト](https://jp.corp-sansan.com/) ・新卒採用サイト ・統合報告書、YEAR BOOK(※)、周年企画 ・新興スポーツ事業(ピックルボール)など ※1年間の出来事を振り返るために年末に配布する本 ●組織構成 本ポジションは、コーポレートブランディング室への配属となります。 コーポレートブランディング室には、「PR」「クリエイティブ」「アドミニストレーション」の機能があり、兼務も含め40名ほどの組織です。 その中に、クリエイターは15名ほど所属しています。 ●開発環境、使用するツールなど ・OS:macOS ・制作ツール:Adobe CC(Photoshop, Illustrator, InDesignなど), Figma, Microsoft PowerPointなど ・その他:Notion AI, ChatGPT, MidjourneyなどのAIツール ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

ランスタッド株式会社

●受託開発モデルの確立と標準化 ・リソース提供型から「受託開発モデル」への転換に向けた体制構築 -開発・運用プロセスの標準化(標準ドキュメント、見積手法の確立等) ●プロジェクト管理全般(PJT実行責任者) ・AWS/Azure上でのクラウド構築・移行プロジェクトの進捗、品質、予算管理 -アジャイルやDevOpsプロセスを活用したプロジェクト推進 ・技術的リスクの特定と、顧客のビジネスに資する解決策の実行 ●モダンな手法の導入とソリューション提案 ・IaC/DevOps/CI/CDを前提としたプロジェクト計画の立案 ・顧客の経営課題(コスト削減・DX等)を技術に翻訳したアーキテクチャ提案 ・営業と連携したプリセールス、コンサルティング活動 ●チームマネジメントとマインドセット醸成 ・エンジニアチームのリード、および技術的な意思決定 ・「顧客価値の最大化」を追求する受託マインドセットの醸成、技術指導 【プロジェクト事例】 ●オンプレミスからクラウド(AWS/Azure)へのリフト&シフト技術支援 ●AWS/Azureなどを利用したクラウドデザイン・クラウドエンジニア技術支援 ●Kubernetes/Docker/Serverlessなどを利用したフルスタックエンジニア技術支援 ●Ansible/Terraform/CloudFormation/Python/Jenkinsなど利用した自動化・コード化技術支援

Trust株式会社（トラスト）

当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 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・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・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・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・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)支援 ※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

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 「ロボットとクラウドを繋ぐ堅牢な基盤を構築し、大規模ロボット基盤モデル開発を加速させる」 まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ/基盤の中核を担っていただきます。 その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。 業務内容 ●主に担っていただく領域(インフラ軸) ・ハイブリッドクラウド/オンプレミス環境の設計・構築・運用 └ロボット実機、オンプレミス環境(ストレージ・GPUサーバー)、クラウド(AWS等)を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化 ・技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築 └仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する ●将来的に期待する役割(フルスタック方向) ・ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発 └ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面 └フロントエンド(React / TypeScript) └バックエンド(Go / Python) ・大規模データ基盤の設計・運用(★他メンバーと協働) └ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計 └ワークフローエンジン(Airflow , Dagster)を用いたワークフロー定義 └学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築 └データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築 ※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。 インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。 ●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)

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●ミッション 本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。 ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。 ●業務内容 ・既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務 ・ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務 ・各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務 ・ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務 ・実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務 ・顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務 ・ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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●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

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主な業務(部門SREとして) ●モニタリング/オブザーバビリティの設計・標準化 ・メトリクス、ログ、アラート、ダッシュボード設計の共通化 ・プロジェクトごとに分断された監視の整理・統合 ●インシデント管理プロセスの設計・改善 ・対応フロー、役割分担、ポストモーテムの型づくり ・属人化しない判断・振り返りの仕組み化 ●運用ルール・設計思想の標準化と浸透 ・既存ドキュメントの整理・再設計 ・現場で「使われる」ことを前提とした改善 ●将来の24/365運用・オンコール体制に向けた設計・検討 ・現時点で常設オンコールを担うことはありません ・将来を見据えた体制・ルールの整理、提案 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●大規模・高難度プロジェクトに対するSRE観点での支援 ・初期設計レビュー ・運用・モニタリング設計の支援 ●本人の志向や状況に応じて、プロジェクトのデリバリーに一定期間関与する選択肢もあります ・ただし、SREとしての主軸が疎かにならない範囲に限ります ※ 個別プロジェクトの納期・品質の最終責任は負いません

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ミッション エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、 プロジェクトを安定的に前進させること がミッションです。 ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。 主な業務 ●顧客案件におけるプロジェクトマネジメント ・スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理 ・技術的前提を踏まえた進行判断・調整 ●技術観点でのデリバリーコントロール ・技術的論点の整理 ・実装・設計を前提としたリスク判断 ●ビジネスサイドPMとの協働 ・案件ごとの役割分担や進め方の設計 ・技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します ・リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り ・プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整 ●プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り ・技術的な判断が滞らないための意思決定支援 ・実装方針や品質に関するレビュー・フォロー ●必要に応じたハンズオンでの開発への関与 ・リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応 ・コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援(基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています)

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●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

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●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

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ミッション 多様なステークホルダーとの関係構築を行いながら、政府系プロジェクトをリードして成果を創出することがミッションとなります。 政府系プロジェクトでは大学、企業、独立行政法人など多岐にわたる機関が参画しており、多くの関係者とコミュニケーションを行いながらプロジェクトを推進していく必要があります。 また、技術開発・研究開発に関する未踏領域を探索するプロジェクトであるため不確実性が高く、見通しが立たない中でプロジェクトを推進しながら成果を創出を実現していただきたいと考えております。 業務内容 ABEJAプロジェクト推進責任者として政府系プロジェクトを推進 関係者とのコミュニケーション 会議資料作成(スライド)、ファシリテーション スケジュール管理、タスク設計、進捗管理 その他、仮説作成、対象業務の理解・改善提案、データ分析など、プロジェクトごとに必要な業務を社内メンバー(データサイエンティストやエンジニアを含む)と連携して積極的にご担当いただきます。 その他 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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①プロダクト企画の提案業務 ・市場調査やヒアリングを実施し、ビジネスモデルや事業計画など、提案するプロダクト事業の戦略を定義 ・Figmaなどのデザインや簡易なプロトタイプを開発し、顧客説明や提案を実施 ②新規プロダクトの開発支援業務 ・プロダクトのビジョンや戦略、ロードマップを定義 ・顧客仮説からUI/UXを検討し、FigmaやMVPを開発し企画提案 ・必要に応じて外部ベンダー/エンジニアマネジメント及び、要求仕様を要件定義に落とし込む等の支援 ③既存プロダクトのビジネス支援業務データの加工やBIツールを活用した分析 ・分析軸に沿ってデータを取り揃え、蓄積データのクレンジング ・データからインサイトを発見し、事業計画やプロダクト改善への貢献 ・一連のインサイトを構造化し、顧客折衝や改善提案 その他 変更の範囲:会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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●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

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●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

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●ミッション 本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。 制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。 ●業務内容 本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。 実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。 ・ロボットの実機の評価計画立案および検証実施 ・センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価 ・PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修 ・ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整 ・移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング ・試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整 ・顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート ・トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善 ・ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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ミッション 開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。 個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。 主な業務(開発オペレーションリードとして) ●ドキュメントオペレーションの設計・標準化 ・開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計 ・「何を書くか/書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化 ・生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計 ●部門間連携のインターフェース設計 ・ 開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理 ・役割分担・責任分界点・判断フローの明確化 ・人に依存しない連携・調整の仕組み化 ●開発・運用オペレーションのリファクタリング ・ 開発・運用プロセス全体の可視化と見直し ・不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止 ・最小限で回る設計への再構築と定着 ●共通機能・開発アセットの設計と循環 ・各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理 ・共通アセットとして整備すべき対象の判断(作る/作らないの見極め) ・作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり ・利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善 ※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●プロジェクト現場への関与(理解・改善目的) ・実運用を踏まえた課題抽出 ・個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理 ●プロジェクトデリバリーへの協力 ・開発オペレーション改善につながる範囲での関与 ・単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします ※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません