機械学習・データ活用 年収700万円以上のITエンジニア求人・転職情報

株式会社ディスコ

現在、半導体製造装置から取得されるデータを活用し、不良検出、レシピ補正、装置状態予測などのアルゴリズムを開発・製品化する業務を推進しています。 単なるデータ解析にとどまらず、リアルタイム収集から、異常検知/予兆解析アルゴリズムの設計、さらに制御ソフトウェアへの実装・検証まで一貫して担当いただきます。 【具体的には】 ・装置データ収集システムの開発・改善 ・取得した装置データの収集・解析基盤の設計・開発 ・不良検出・異常予兆・レシピ補正アルゴリズムの企画・実装・評価 ・プロセス特性や装置条件に基づいた動的レシピ補正ロジックの開発(Run-to-Run制御含む) ・AI/統計モデルによるプロセスパラメータ最適化 ・構築したアルゴリズムを製品ソフトウェアに組み込む実装・UI開発(C#, Python 等) ・開発・評価環境の自動化(学習データ生成、シミュレーション) 【業務内容についての補足】 入社当初:各求人票内の業務内容欄記載の業務内容 変更の範囲:弊社就業規則に基づき、異動を命じることがある

株式会社ジール

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●PL/PMとしてのクライアントとの提案・折衝やチームマネジメントを担っていただく想定です。

株式会社ジール

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)と呼ばれるシステムの導入から実行支援までを行っています。 またクラウドを含むデータ基盤全体のDX構想から実施します。 ●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

株式会社ギブリー

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」を行っていただきます。 ・顧客に対する特定のユースケースに対応した独自のAIプロトタイプ開発 ・SaaSプロダクトへの生成AI機能の開発〜実装 ・モデル選定から、RAG/ファインチューニングをマルチモーダルで実装 ・PoCの結果を受けたアジャイル開発 ・RAGの精度改善(LLM実装) ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 技術顧問・アドバイザー ・東京大学名誉教授　竹内 郁雄(技術顧問) ・東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) ・東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) 使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス/支給PC ●キャリアパス ・エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます ・入社から半年で役員登用になった方もいます! ●支給PC Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する""データの民主化""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""AI-Readyなデータ基盤""の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ●データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ基盤 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール 　Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

FPTソフトウェアジャパン株式会社

エンタープライズモダナイゼーション部(EM)におけるデータサイエンティストとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。 など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 ●データサイエンティスト 航空系クライアント向けにデータ分析を行うデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。 業界特有のデータ特性を理解し、分析結果をビジネス価値へと転換します。 ・航空関連データの分析・可視化・インサイト抽出 ・予測モデル、最適化アルゴリズムの設計・実装 ・クライアントへのレポーティング・提案活動 ・日本語・英語でのステークホルダーとのコミュニケーション ●選考事業部について エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社

CTO管轄のAI技術開発部門となり、様々な分野でAIの技術開発を行っています。 以下一例として、候補者の技術等により、PJテーマをもって頂きながら、従事頂きます。 ※現在も多数のAIに関するPJがスタートしています。 ・ソリューション、サービスに搭載する内製AI技術の研究開発 (ドキュメント認識、画像認識、AIエージェント、LLM/SLM技術開発等) ・ベンチャー企業等との社外技術との組み合わせによる高付加価値化技術の 企画・開発 ・商品化に向けた社内外での検証及びUX開発 ・製品企画部門や開発部門、営業部門との連携によるアジャイル開発の推進 【配属予定(約50名)】 ●配属予定部の同ラボはAI技術に特化して技術開発を行っている2025年新設の部門となります。 ●様々な技術領域においてテーマを持っており、意欲の高いメンバーが揃っています。 ●20代と40～50代のメンバーがいます。 ※30代のメンバーは現在居ません。

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 昨今の生成AI技術の発展に伴い、MUFGにおいても生成AIを用いたアプリケーション開発の需要が急速に高まっていることから、MUITではAI・ML技術を用いたアプリケーションの開発および保守を所掌として組織・ユーザの課題を解決するチームを立ち上げました。 本募集は、このチームでAI・ML技術を用いたシステム開発を上流から下流まで一貫して担えるアプリケーションエンジニアおよびアプリケーションアーキテクトを募集します。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・当社で開発している主にAI・MLを用いたアプリケーションの開発(要件定義～リリースまでの全工程)と保守 ・技術負債の解消、新しいアーキテクチャの検討、あるべきアーキテクチャの策定 ・チームビルディングとプロジェクト管理 ・新しい技術の標準化、製品選定および評価 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ■組織(MUFGグループ各社および当社)全体に対する役割・責任 -AIテクノロジーを用いたアプリケーション開発を行うために関係者をリードし、組織内ルール・ガイド等を整備 -AI関連、クラウドネィティブな観点等、アプリケーション開発関連の動向を常に把握しアセットへ反映、現場へフィードバックする -組織内のアプリケーション開発に関するコミュニティやAI関連組織に案件を通じて得られたベストプラクティスをフィードバックする -開発環境を整備、継続的に高度化することで開発生産性を向上させる ■開発案件における役割・責任 -アプリケーションエンジニアとして主体的に開発を担う -(上位の方)プロジェクトマネージャ/スクラムマスターとして開発チームをリード、案件のQCDに責任を持つ -他エンジニアやアーキテクト等関係者と協業して、開発案件の予定通りのリリースに貢献する -課題解決のため、様々なレベルの異なるステークホルダーと調整・折衝を行う -常に最新のテクノロジーに関する情報を収集、自らの知識経験を周囲に伝播し、組織および後進の育成に貢献する 【配属想定部署】 グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下の各部 【配属想定部署概要】 分散系業務開発の標準化および機能集約の企画・推進・管理・運営を担う部署。具体的な業務は以下のとおり。 ■生成AIやデータ分析システムの開発 【配属想定部署の人員構成】 約150名 ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 2025年度以降、AI領域で数多くの開発案件が予定されている。アプリケーションエンジニアとして特定の案件に参画いただき、アプリ開発保守およびプロジェクト管理を実施頂きます。以下は開発案件の例です。 ■行内チャットアプリ開発 三菱UFJ銀行向けのChatGPTライクな行内チャットアプリの開発、次期アプリのグランドデザイン策定、Graph-RAGなど最先端技術の提案やプロトタイピング ■Visual Studio Code 拡張機能 VSCodeのプラグインとして生成AIを用いたテストコード自動作成機能を開発、社内での普及促進やOSS化の推進

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

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

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFGには、個人3400万人、法人100万社のお客さまのお取引情報をはじめとする膨大なデータが存在します。 (MUFGレポート 2025年) MUFGのビジネス戦略立案にデータは不可欠となり、この5年で管理するビッグデータはペタバイトを優に超え、BI・AIの拡大による開発量は10倍になりました。 ビジネスアジリティを高めるデータを提供するために、人やAIが利用しやすいデータを加工し提供するデータエンジニアと、それを支えるアーキテクト、またシステム全体を統括するデータマネジメントの活躍が重要になります。 加えて、20年来MUFGで稼働しているデータ基盤の大規模な更改を控えており、ゼロからシステム・MUFGの未来を設計・開発できる転換期を迎えています。 三菱UFJ銀行をはじめとする膨大なデータをMUFGすべての事業部門が活用できるデータとプラットフォームを開発し、変化の激しいビジネスに迅速に応える開発を推進するために、データそのものに価値を見いだせる人、MUFGの未来・ビジネス変革に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データエンジニアとしてデータの構造化・加工・処理高度化等の企画・開発 ・エンタープライズ データプラットフォーム(データウェアハウス・データレイク・マーケットプレイス)の企画・推進 ・データマネジメントとしてデータガバナンス、データアーキテクチャの企画・開発 ・ITアーキテクトとしてデータ活用を支えるプラットフォームの企画・開発 ・超大規模なデータ基盤の更改をはじめとした大中小の開発プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント ・生成系AIの活用推進・システム開発・データエンジニアリングへの活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ・膨大なデータの収集から利活用に向けた加工などのデータエンジニアリング開発における小規模から大規模の企画・開発担当及びプロジェクト推進 ・AI-Readyなプラットフォームと利活用のためのポータルWeb開発における中規模から大規模の企画・開発担当及びプロジェクト推進 ・データ基盤の更改における、システムアーキテクチャ、AI活用等、先進技術の適用検討及び、プロジェクト推進 【配属想定部署】 ・データエンジニアリング第一部 ・データエンジニアリング第二部 (共に情報本部配下) 【配属想定部署概要】 ・MUFGのあらゆる情報をビッグデータとして管理し、エンタープライズなデータウェアハウス、データレイクハウスの企画・開発・保守を担う 【配属想定部署の人員構成】 データエンジニアリング第一部、第二部共に約40名(計80名)が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・部長をはじめ中途採用者も多く在籍、活躍しており、風通しの良い環境 ・開発需要旺盛で、最新のテクノロジーを採用するなど若手のうちから様々なことにチャレンジできる風土 【おもな関係者】 三菱UFJ銀行のデジタル戦略(AI・BI推進等)及び経営基盤業務(経営情報管理・活用等)の業務・企画部門。 担当するプロジェクトに関わる当社各部及び、当部に在籍し、開発作業の一部をご担当頂くビジネスパートナー各社。 検討、採用する製品の営業、プロダクト担当。 【想定担当案件(例)】 ・MUFG各社で取り扱うデータをビッグデータ基盤に集約し、AIやBIをはじめとした利活用のためのデータを提供するパイプライン構築 ・20年来稼働してきたデータ基盤(メインフレーム)の超大規模更改(オープン化・クラウド化)及び、モダナイズ ・データとAIの融合(AI-Readyなプラットフォーム)及び、データ利活用のためのポータル開発

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【業務内容】※補足 ・データ分析・AIモデル開発に加え、企画〜運用まで一貫して関与 ・ビジネス部門と連携し、課題設定から価値創出まで担うプロジェクト推進 ・不正検知、マーケティング、業務効率化など多様なテーマに対応 ・大規模データ(数千万件規模)を活用した分析・開発 ・MLOps等を用いたモデル運用・改善の高度化 【役割・責任】 ・MUFG事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定 ・データの前処理、モデル構築、モデル評価 ・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する ・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。 ・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。 【配属想定部署】 データサイエンス部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 ・AI/データサイエンス推進に係る企画・推進・管理・取り纏め(※銀行と協働) ・AI/データサイエンスの人材開発、体制整備 ・データ分析業務 【配属想定部署の人員構成】 約50名が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・20代-30代のメンバーが大半 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。 また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。 学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化 ・生成系AI活用案件 ・金融サービスに係わる不正検知 【インタビュー記事】 https://www.it.mufg.jp/recruiting/career/work/projects.html ・データサイエンス部：[データサイエンスで推進するMUFGのビジネス変革](https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rgpw7g8/)

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

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)​

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

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

SCSK株式会社

当社のフィジカルAI・ロボティクス技術をリードするエンジニアとして、研究・開発・実証実験を担当いただきます。 ・模倣学習やVision-Language-Action(VLA)モデルなどを活用した、物理ロボット・システムの制御アルゴリズムの研究開発 ・センサーデータ(画像、点群、触覚等)を統合した実世界認識技術の開発 ・シミュレータ(Isaac Sim、MuJoCo等)を用いた環境構築および検証、実機へのポーティングと実証実験 ・研究成果の知財化(特許出願)および国内外の主要学会での論文発表 ・事業部門や外部パートナー(大学・研究機関)と連携したPoCの推進 【 開発環境】 ・Linux(Ubuntu) ・ROS 2 ・AWS ・Isaac Sim ・docker 【言語】 ・C++ ・Python ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

FPTソフトウェアジャパン株式会社

【期待する役割】 本ポジションは、ビジネス要件とテクニカル要件を統合し、最適な全体アーキテクチャ(Data & AI基盤の戦略・製品選定・導入計画)を設計する役割です。 ●関係者と合意形成を図りながら、実装方針・品質・運用性・セキュリティをリード ●Analytics, Big Data and Cloud Team(ABC)の一員として、専門性の異なるメンバーと協働 ●価値創出につながるData & AI基盤の実現 【職務内容】 データ&AI基盤に関する上流から導入までを担っていただきます。 ●DWH・分析システム・BI・生成AI等、情報系システムの構築/移行プロジェクトのアーキテクチャ設計 ●Data & AI基盤の戦略立案、製品選定、導入計画の策定 ●AWS・Azure等クラウド環境でのソリューション設計・提案 ●ステークホルダーマネジメント、実装方針・品質・運用性・セキュリティのリード 【主なクライアント】 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等 【過去事例】 当ポジションが携わるビジネスコンテキストと顧客課題の例です。 ●大手調剤薬局チェーン 疾患の流行状況や患者の来局パターンにより大きく変動する処方需要を正確に予測し、欠品と過剰在庫を同時に防ぐことが課題。 データ分析による需要変動の構造理解が、最適な在庫管理の鍵となりました。 ●大手自動車メーカー 顧客の車両乗換えタイミングや車種選択は、ファイナンス条件や価値観など多様な要因が絡む複雑な意思決定。 行動データを分析し購買意図を読み解くことで、販売戦略や金融商品の最適化に貢献。

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 次世代デジタルサービスの共通基盤を構築し、安全性、拡張性、相互接続性を備えたプラットフォームによって、新たなサービス創出と事業拡大を支える。 【主な業務】 6,000万ユーザーを目標とするミニアプリ型マーケットプレイスおよび外部連携可能なセキュアプラットフォームを、AWSおよびソブリンクラウド(Oracle Alloy)を活用して設計・開発・運用する。 【具体的な業務】 ・プラットフォーム全体のアーキテクチャ設計、技術選定、開発推進 ・パートナー向けAPI、SDK、認証・認可、データ連携基盤の設計・開発 ・開発者ポータル、管理画面、権限管理、審査・公開フローの構築 ・利用状況、ユーザー行動、KPIを可視化する分析基盤・ダッシュボードの開発 ・マルチテナント環境におけるデータ分離、アクセス制御、セキュリティ設計 ・インフラ、CI/CD、監視、ログ管理、障害対応、運用自動化の設計・改善 ※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

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。 【主な業務】 PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。 【具体的な業務】 ・リアルワールドデータの分析 ・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出 ・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発 ・疾患特化AIの継続的な改善 ・新機能開発の推進 ※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

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進 【具体的な業務】 ・提案・設計:顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書の作成 ・実装・開発:生成AIを含むウェブアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装 ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施 ※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