生成AI・LLMプロダクト開発 年収800万円以上のITエンジニア求人・転職情報

AIシニアエンジニアとして、医療プラットフォームの各プロダクトにおけるAI機能の実装やAI技術の導入をリードしていただきます。具体的には、以下の業務を想定しています。 ・AIや外部システム連携を用いた新機能の設計・実装・改善 ・PdMやデザイナーとの協働による要件整理と技術検討 ・プロダクト内外のデータ活用・自動化を支える技術基盤の整備 ・チーム内でのコードレビューや技術知見の共有 ・AI/API関連の新技術のキャッチアップとプロダクトへの適用検討 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

以下のような領域でのリードを期待しています(ご経験に応じて段階的にお任せします) ・技術選定および開発方針の意思決定 ・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・刷新 ・コードレビュー体制や品質管理の仕組みづくり ・開発組織の技術力向上に向けた育成・メンタリング ・開発体験の改善、技術負債の解消 ・生成AIを活用した新機能開発および既存機能への導入 ・採用活動への技術支援・候補者評価など ●解決したい技術的課題・テーマ ・顧客課題を起点としたプロダクト改善および、事業アウトカムの最大化に向けた開発体制の構 ・モノリス構成からの段階的分離とアーキテクチャ刷新 ・フロントエンドのリニューアル(a11y、保守性向上) ・モバイルアプリ提供体制の新設(Flutter) ・開発生産性向上を目的とした開発環境・運用体制の見直し ・生成AIを活用した業務効率化およびプロダクト強化 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

職務概要 日立製作所の各事業部、日立グループ各社に対して、グループIT戦略に基づくIT施策の創出、企画・開発をお任せします。 ・AWS、Azure、OCI、GCPに関連する企画の立案 ・4大クラウドに限らずクラウド製品を使ったイノベーション、モダナイゼーションを実現するビジネス構想・企画の立案 ・立案企画を実現するためのプロジェクト推進 日立製作所、グループ向けにガバナンスに沿ったセキュアなクラウドプラットフォームを展開しております。 サービス展開しているクラウドのセキュリティ強化、NWアーキテクチャ刷新、運用自動化などのエンハンスの他、他本部と連携し生成AIサービスの構築、クラウドリフト移行支援、新規ビジネスの創出など幅広い業務があるため、能力に応じた業務を既存メンバと協力して推進して頂きます。 職務詳細 ・IT変革を俯瞰する広い視野で解決すべき課題をとらえ、リアリティのあるビジネス創出を行う。 ・組織の中期計画に沿った新規ビジネスの立案、サービス企画、プロジェクト推進を行う。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など Microsoft Azure Amazon Web Services Google Cloud Oracle Cloud Infrastructure 〈参考URL〉 日立グループにおける社内ITの取り組み:クラウドによるIT資産の軽量化とエッジの活用 https://www.hitachi.co.jp/about/it/contents/infrastructure-modernize/contents2.html 配属組織名 ITデジタル統括本部 エンプロイーエクスペリエンス本部 モダンプラットフォームソリューション部 配属組織について(概要・ミッション) ITデジタル統括本部は、全世界30万人以上のユーザーに対し、ITソリューションの開発と提供を通じて、日立グループの成長を支えています。 その中でもモダンプラットフォームソリューション部は、Azure/AWS/Google Cloud/OCIを中心としたパブリッククラウドを扱っており、日立グループのグローバル戦略を推進するためのクラウド基盤企画、開発、運用を推進する部署です。

職務概要 顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。 職務詳細 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発 ・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発 ・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●生成AIで面談業務を効率化し、住民支援の質を高めるリンクワーカー業務支援システムを開発 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/08/0827.html ●日立、品質保証業務へのAIエージェント適用で、お客さまへの対応力・対応品質を強化 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/06/0626.html ●日立、Physical AIのイノベーションを加速するNVIDIA AI Factoryを発表 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/09/0926b.html ●日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/03/0326.html ●生成AIの本格的な業務活用に向け、「業務特化型LLM構築・運用サービス」を提供開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/08/0829a.html ●生成AIの活用でフロントラインワーカーの生産性を向上!日立製作所の取り組みに迫る https://digital-highlights.hitachi.co.jp/_ct/17709830?web_o_20240724 ●日立とマイクロソフトが、生成AIでビジネスと社会イノベーションを加速するための契約を締結 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/06/0604c.html 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) HMAX&AIサービス本部　AIサービス推進部 配属組織について(概要) ラインオブビジネス向けのフィジカルAI、間接業務含めた幅広い業務を支援するAI Agentをサービスとして提供するために、生成AIの学習、アプリ開発、AI AgentやフィジカルAIの開発、それを稼働する基盤の開発・運用迄をトータルでお客様に提供する組織となります。そしてさらに外部のお客様だけでなく日立社内、グループ会社での業務効率化に向けた全社向けの生成AI基盤の開発・運用も行っています。 配属組織について(ミッション) ・AIを通じて社会課題を解決するために必要となるAIに関するサービスを社外に展開、また日立全社に向けたAI基盤提供を通して全社の業務効率改善に貢献することをミッションとしています。 働く環境 ①配属組織/チームについて 配属組織は、30名弱が所属しています。 生成AIおよびそれを稼働する基盤迄を網羅的に開発・提供する組織であるため、研究所含めた様々な出身母体のメンバーから成る組織です。 ②働き方について 出社と在宅勤務を組み合わせた働き方が可能です。 なお、プロジェクトによっては全国各地に出張が発生する場合もございます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、変更となる場合がございます。予めご了承ください

職務概要 ・社会動向、顧客課題を踏まえたソリューション・サービスの企画、開発、展開を行います。 ・ソリューション・サービスの開発に当たっては、社内外のソリューション・サービスとの組み合わせや、デジタルテクノロジーを用いた解決方法を検討し当事者として実現に向けて活動します。 ・下記領域を軸としたソリューション・サービスの高度化を実施中であり、当該領域の専門性をコアコンピタンスとしてプロジェクトにおける問題解決、価値創造に取り組んで頂きます。 ①ソリューション・サービス開発 ②ソリューション・サービスへのデジタルテクノロジー活用 ③ソリューション・サービス活用およびお客様への適用 職務詳細 ①ソリューション・サービス開発: Lumada Solution Hubにおける生成AIに関連するソリューション・サービス開発を行います。企画、開発提案、サービス基本設計から実現まで、上流フェーズから適用フェーズまで対応を行います。 ②ソリューション・サービスへのデジタルテクノロジー活用: 主要3大メガクラウドであるAWS,Azure,GCPを中心とした技術を活用しつつ、GitHub, Jfrogを利用したエンタープライズ領域でのPaasサービスを活用します。また、日立社内で開発した様々なソリューション、サービスなどを組み合わせてプラットフォーム全体を作り上げます。 ③ソリューション活用およびお客様への適用: Lumada Solutinon Hubのお客様の適用対応を推進します。お客様自身の内製化をご支援するために、お客様内にLumada Solution Hub同等の仕組みの提供から伴走型支援を行ってお客様自身のDX化をご支援する形や、生成AI技術やDevSecOps技術を活用した課題解決支援、技術的支援を行います。 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) アプリケーションサービス事業部 テクノロジートランスフォーメーション本部 LSH適用推進部 配属組織について(概要・ミッション) ・デジタルエンジニアリングビジネスユニットでは、お客さまのDX実現をEnd to End でサポートすることをミッションとしており、コンサルティング・デザイン・アプリケーション開発・デリバリをトータルで提供できることが特徴です。 ・募集ポジションでは、昨今日立が注力分野として力を入れている生成AI分野において、お客様の生成AIトライアル～開発、本番をサポートしていくサービス開発を中心に担っているプラットフォームであるLumada Solution Hubの開発・利用促進・お客様へのデリバリーを担います。 ・AWS、Azure、Google Cloud、生成AIをはじめとした最先端の技術の活用にいち早く取り組むことが特徴です。 ・日立が全社施策として取り組んでいるLumada事業の中で、日立が培ってきたナレッジ・ユースケースなどのアセットを、組織横断で利活用にするための仕組みとしてもLumada Solution Hubは位置づけられており、様々な業種を超えた活動が出来るのも特徴の一つです。 働く環境 ・20～40代の年齢層のチームへ配属を予定しています。各メンバーは別々の顧客適用先のプロジェクトに関わっていることもありますが、オンラインで日次ミーティングを行うなど連絡を取り合って働いています。 ・オフィスはフリーアドレスです。基本は在宅勤務をベースに進めておりますが、原則週1日出社日ありで働いています。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 キャリアパス ・実際の案件参画を経て、テクニカルアドバンテージの構築、業界知見の獲得しながら、マネジメントとしてもテクニカルスペシャリストとしても、ご自身のキャリアの方向性に合わせて経験を深めることができます。

【職務概要】 公共・自治体における住民向けサービス・職員向けサービス、官民が連携したサービスなど、新技術を活用して、社会課題を解決するソリューションやサービスを企画・開発・提案していく業務、及びその具体的な案件対応等を担当していただきます。 【職務詳細】 ●対象 ・提案先・お客さまは自治体、国(総務省やデジタル庁等)、及び民間企業となる場合もある ●サービス・ソリューション企画 ・市場、ニーズ調査、サービス・ソーリューション企画、企画評価のためのPoC・評価、事業性評価 ・技術的課題・対策、ビジネス課題対策 ●サービス・ソシューション事業計画策定 ・企画において事業対象となったものの事業計画策定(開発計画、投資回収計画、拡販計画等) ●サービス・ソリューション開発、保守・稼働維持 ・事業計画化されたサービス・ソリューションの開発(開発リーダー及び一部開発) ・開発されたサービス・ソリューションの保守・稼働維持 ●サービス・ソリューション拡販、案件対応 ・開発されたサービス・ソリューションの拡販・プレ活動 ・お客様の実際の案件対応(提案/構築/保守等) ●その他 ・新規領域ビジネス推進の一環として、自部門以外(公共分野における他部門、公共分野以外の他部門)との連携、会社として取り組んでいるLumada推進活動にも関わっていただきます。

【職務概要】 保険・共済業界向けの自社DXソリューションについて、実現方法の検討、及び提案・設計・開発作業において、チームを牽引いただきます。アプリケーション開発のスペシャリスト(有識者・技術者)として参画し、市場・お客さまの共通課題を捉え、クラウド、API、マイクロサービス、AI等の技術を組み合わせながら、再利用性・拡張性・可用性・セキュリティ等を考慮したアプリケーションの定義、PoC、提案、設計・開発、サービスの継続的な高度化まで技術面から牽引していただきます。 【職務詳細】 ●自社ソリューション/サービスの企画・アーキテクチャ設計 ・保険・共済業界の業務課題やお客さまニーズを踏まえ、新たなサービス・機能を構想 ・非機能要件、拡張性、再利用性、運用性、セキュリティ等を踏まえたアプリケーションアーキテクチャの策定 ・クラウド、OSS、API、マイクロサービス、AI等の技術選定、実現性検証、PoCの推進 ●サービス開発・顧客導入のテクニカルリード ・自社ソリューションを顧客環境・業務へ適用する際の方式設計、お客さま・社内関係者との技術面の合意形成 ・設計・開発における技術課題の解決、設計レビュー、品質確保 ・開発チームやパートナーを技術面からリードし、必要に応じて大規模システム開発にも参画 ●サービスの継続的な高度化 ・導入案件で得た知見や新たなお客さまニーズを共通機能へフィードバックし、横展開可能なソリューションへ進化 ・研究開発部門や社内専門組織と連携し、新技術のサービス適用を推進 ※プロジェクト管理のみを担うPMではなく、「技術・アーキテクチャ」を軸に事業と開発をつなぐ役割を期待しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●携わる事業 保険・共済事業者向けDX領域において展開する自社サービス/ソリューションの企画・設計・開発・高度化を担います。単にお客さまからの要件に沿ってシステムを構築するだけでなく、複数社に共通する業務課題を捉え、共通化・サービス化を前提としたアーキテクチャを設計し、継続的に機能拡張していくことが特徴です。 ●ソリューション例 ①生命保険申込時マイページサービス 生命保険の申込から契約後の契約者マイページ登録までをシームレスにつなぎ、書面の電子化、契約者とのデジタル接点強化、業務効率化を支援するSaaSサービスです。AWSのマネージドサービスを活用した疎結合なマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。 https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/common/life-insurance-mypage/index.html ②仕事と介護の両立推進サービス 働きながら家族の介護に従事する本人やその周囲の従業員などに対して、仕事と介護の両立に必要な情報提供と相談・伴走支援を行うポータルサービスです。職場全体のリテラシー向上と早期の当事者意識の醸成、社内外の制度の活用を促し、従業員の誰もが仕事と介護を両立できる環境づくりを支援します。 https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/common/working-caregivers/index.html ③生命保険契約管理プラットフォーム 本ソリューションは、生命保険契約管理システムの中でも比較的差別化の少ないバックシステムを対象に、低コスト・短期間で開発を可能とするソリューションです。また、通常のパッケージ製品とは異なり、保険会社ごとに異なる固有の要件にも柔軟に対応可能です。 https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/insurance/insurance-contract-pf/index.html ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

職務概要 日立グループのIT戦略に基づき、主要クラウドサービス(AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、OCI など)の活用・運用最適化を担うポジションです。 プロジェクトマネージャー(PM)/プロジェクトリーダー(PL)として、企画・構想から推進、運用定着まで一貫して携わります。 ●企画:IT変革を俯瞰する広い視野で課題を捉え、ビジネス創出やサービス企画を推進 ●推進:関連部門・製品ベンダー・システムインテグレーターと連携し、製品導入検討からプロジェクトマネジメント、運用改善までをリード ●改善:新技術・新製品の活用による業務変革と、クラウド基盤の最適化・高付加価値化 職務詳細 日立製作所およびグループ各社に対し、先進的なクラウド・ITサービスの導入や運用最適化を担っていただきます。 担っていただく3つの役割 ●企画・構想策定 グループのIT課題を起点にクラウド・セキュリティ領域の施策を立案し、効果とロードマップを整理して社内上層部や関係部門へ提案します。 ●プロジェクト推進(PM/PL) 製品選定・PoC(実証検証)から本番展開まで、品質・納期・コストを管理し、社内メンバー、パートナー企業、外部ベンダーと協働してプロジェクトをリードします。 ●運用定着・改善 導入後の運用設計、自動化、可視化を通じて、サービス価値の最大化を図ります。 担当いただくテーマの例 ・AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、OCI など主要クラウドサービスの機能強化・運用最適化 ・Terraform(Infrastructure as Code)やPythonを活用したクラウド基盤の構築・運用自動化、および定型業務の削減による運用コスト最適化 ・クラウド利用状況の可視化とリソース最適化(FinOps)による、グループ全体のITコスト削減 ・Datadog などオブザーバビリティ製品を活用した監視設計の最適化と、ダッシュボード拡充によるシステム稼働状況の可視化推進、および障害検知・対応の効率化 ・Jira Service Management を活用したITサービスマネジメント業務フローの設計・自動化 ・Wiz(CNAPP)のアラート運用、ポリシーチューニング、レポーティング、運用自動化 ・Equinix Fabric を活用したマルチクラウド・グローバル拠点間のセキュアな通信基盤の構築 ・他本部と連携した生成AIサービスの構築、クラウド移行支援、新規ビジネスの創出 入社後の進め方 ・上記は職務内容の一例です。ご経験に応じていずれかの領域をご担当いただく想定であり、ご経験やアイデアに応じて職務内容を最適な形に調整いただくことも可能です。 ・入社後は既存メンバーによるオンボーディング支援のもと、早期にプロジェクトをリードいただけます。 ・新しい技術や分野へのチャレンジも積極的に支援します。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ・Microsoft Azure ・AWS(Amazon Web Services) ・Google Cloud ・OCI(Oracle Cloud Infrastructure) ・Terraform(Infrastructure as Code/構成自動化) ・Python、PowerShell(運用自動化スクリプト) ・Wiz(CNAPP:クラウドセキュリティ基盤) ・Jira Service Management(ITサービスマネジメントツール) ・Datadog(オブザーバビリティツール) ・Equinix Fabric(マルチクラウド間ネットワーク接続基盤) ・Splunk(ログ分析基盤) 配属組織名 ITデジタル統括本部 エンプロイーエクスペリエンス本部 モダンプラットフォームソリューション部 配属組織について(概要・ミッション) ITデジタル統括本部は、全世界30万人以上のユーザーに対しITソリューションを開発・提供し、日立グループの持続的な成長を支えています。 その中核を担うモダンプラットフォームソリューション部では、AWS(Amazon Web Services)、Microsoft Azure、Google Cloud、OCI(Oracle Cloud Infrastructure)などのパブリッククラウドを活用し、グローバル戦略の推進に向けた日立のクラウド基盤の企画・開発・運用を一貫して担っています。 企画、プロジェクトリード、プロジェクトマネジメントを担う多様なバックグラウンドのメンバーが在籍し、国内外の多様なベンダーと直接連携しながら業務を進めています。 想定されるキャリアパス ・入社2～3年:より大規模・全社横断のプロジェクトをPM/PLとしてリード ・その後:クラウドアーキテクト、ITサービスマネージャー、プロジェクトマネージャー、セキュリティリーダー、IT戦略企画など、志向に応じた多彩なキャリアパスが広がっています。

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 金融機関向けへの、生成AIを活用したサービス事業の立ち上げに関わっていただきます。 市場動向、最新技術動向、競合動向、金融機関のニーズを元に、関係各所と連携しながら事業戦略の立案・遂行をしていただきます。 【職務概要】 金融業務適用ユースケースの検討およびサービス化の検討をしていただきます。 市場分析および日立技術を把握した上で、関係各所と連携しながら事業戦略の立案・遂行をしていただきます。 【職務詳細】 金融機関業務への生成AI適用検討を担当して頂きます。具体的な業務は下記の通りです。 ・技術調査、検証 ・金融機関業務への適用ユースケース創出 ・生成AIを活用した技術検証・効果検証 ・ビジネスモデル検討 ・製品概要検討(機能要件、システム構成など) ・顧客への提案や検証 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

職務概要 金融分野向けのパッケージアプリケーションの新規企画・設計・開発、お客様向けの業務アプリケーションの設計・開発、生成AIと連携するアプリケーションの設計・開発などのプロジェクト推進・取り纏めをお任せいたします。 職務詳細 ・組織内のメンバーの進捗や品質を管理する業務の取りまとめ役として、ソフトウェアアプリケーションの企画～実装を行う ・要件を明確化するためにビジネスアナリストと連携し、開発手法やコードの標準化を図るために他の開発者と協働 ・テスト計画の支援や仕様設計、性能基準のレビューを品質管理・評価担当者の連携 ・アプリケーションソフトウェアの質を改善するための技術開発を検討・技術提案 ・顧客ニーズに合った製品とサービスの企画・提案・開発 ・技術文書やユーザー向け文書の作成 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●提供製品 ・Hitachi AI Technology/Prediction of Rare Case(AT/PRC)　 発生頻度の低い事象を高精度で予測し、その根拠を提示する日立の人工知能技術Hitachi AI Technology/Prediction of Rare Case(以下、AT/PRC)を活用した、AIスコアリングサービス 稀な事象の予測や、予測根拠の説明が求められる新規取引顧客の評価、信用度調査や株式の不公正取引審査など、さまざまな業務に適用可能 ※参考:　金融ソリューションHP(https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/common/atprc/index.html) 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融デジタルイノベーション本部　第3部　 配属組織について(概要・ミッション) 金融デジタルイノベーション本部は事業創出～実装・保守までの一気通貫のソリューション提供/金融分野を起点とした共通技術支援をミッションの主軸としております。 金融業界に向け、機械学習、生成AIなど、新技術を用いた新しいソリューションの提案を通して、お客様への価値提供、そのための、技術検証・技術開発を実施し、社会貢献を行う組織です。 ●顧客領域:銀行・証券・保険など 金融システム事業部内でのソリューション提供組織となるため、組織内にはデータサイエンティスト・ビジネスアナリスト・アプリケーションエンジニアなど様々な職種の方が在籍しております。 キャリアパス ・アプリケーション開発に関わる専門領域を高めるキャリアアップも可能 ・アプリケーション開発を軸とする新規DXビジネスの創出に関わるキャリアアップも可能

【職務概要】 生成AIアセットおよびサービスを活用し、SIを組み合わせて、お客様に対し最適な提案、デリバリに携わって頂きます。 複数のお客様の案件管理も実施いただきます。 また、生成AIを活用したソリューションに関する新技術の適用提案、新規ソリューションの開発についても参画いただきます 【職務詳細】 ・市場の変化を捉え、お客様課題を解決するための最適なアセットやサービスをソリューションとして提案。 ・お客様が抱える課題や社会背景などを踏まえ、お客様との議論や折衝を通じ、タスク優先付けを行う。 ・PoCやシステム開発を確実に遂行するためのチームマネージメントも推進。 ・サービスの企画や提案活動も合わせて推進。 ・複数の案件管理の実施 【配属組織名】 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) アプリケーションサービス事業部 HMAX&AIサービス本部 AIプラットフォームサービス開発部 【配属組織について(概要)】 ラインオブビジネス向けのフィジカルAI、間接業務含めた幅広い業務を支援するAI Agentをサービスとして提供するために、生成AIの学習、アプリ開発、AI AgentやフィジカルAIの開発、それを稼働する基盤の開発・運用迄をトータルでお客様に提供する組織となります。そしてさらに外部のお客様だけでなく日立社内、グループ会社での業務効率化に向けた全社向けの生成AI基盤の開発・運用も行っています。 【配属組織について(ミッション)】 ・AIを通じて社会課題を解決するために必要となるAIに関するサービスを社外に展開、また日立全社に向けたAI基盤提供を通して全社の業務効率改善に貢献することをミッションとしています。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて 配属組織は、30名弱が所属しています。 生成AIおよびそれを稼働する基盤迄を網羅的に開発・提供する組織であるため、研究所含めた様々な出身母体のメンバーから成る組織です。 ②働き方について 出社と在宅勤務を組み合わせた働き方が可能です。 なお、プロジェクトによっては全国各地に出張が発生する場合もございます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【職務概要】 ・日立グループ向けのITプラットフォーム・マネージドサービスにおいて、比較的小規模なチームを率いながら、1つないし複数のプロジェクトに対して責任を持ち、プロジェクトの推進・管理を担います。 ・お客さまや利用者の課題を踏まえ、サービスの企画・計画立案から設計・構築・展開までを推進するとともに、品質・コスト・納期を管理し、期待される成果の達成に責任を持ちます。 ・また、プロジェクト完了後のサービス運営や継続的改善にも携わり、クラウド、セキュリティ、生成AIなどの先進技術を活用しながら、サービス品質向上や新たな価値創出を推進します。 ・さらに、サービスオーナー、利用部門、製品ベンダ、開発・運用パートナーなどの多様なステークホルダーと連携し、プロジェクトおよびサービス全体を成功へ導きます。 【職務詳細】 日立グループ向けのITプラットフォーム・マネージドサービスにおいて、既存サービスの改善・高度化から新サービスの企画・開発まで幅広い業務を担当いただきます。主な職務は以下のとおりです。 ・お客さまや関係者と協議しながら現状分析(As Is)と将来像(To Be)を整理し、サービス構想や改善方針を策定する。 ・お客さまや利用者の課題・ニーズを踏まえ、サービス改善、新サービス・新機能の企画および要件定義を推進する。 ・クラウド、セキュリティ、生成AI、自動化技術などを活用したサービスやシステムの設計・構築・導入を推進する。 ・プロジェクト計画の策定、進捗管理、品質管理、コスト管理、リソース管理を行い、プロジェクトを円滑に推進する。 ・プロジェクト完了後もサービスの運営状況を把握し、品質向上、生産性向上、コスト最適化に向けた継続的な改善活動を推進する。 ・最新技術や市場動向の調査・評価を行い、サービス高度化や新たな価値創出に向けた企画・提案を実施する。 ・顧客、ベンダ、社内関係者、サービスオーナーなど、多様なステークホルダーとの調整・合意形成を行い、プロジェクトやサービスの推進をリードする。 ・リスク、課題、依存関係を適切に管理し、プロジェクトおよびサービス運営上の問題解決を主導する。 ・開発・運用パートナーやチームメンバーをリードし、成果創出に向けたチーム運営・能力向上を推進する 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 日立グループ向けにオンプレミスのプライベートクラウドとパブリッククラウドを組合せたハイブリッドクラウドサービス(IaaS)設計・構築・運用しています。また、生成AIやワークフロー等の最新デジタル技術を活用して様々なIT運用を自動化・高度化するサービスを開発・運用しています。 【配属組織名】 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(マネージド&プラットフォームサービス) マネージド&プラットフォームサービス事業部　ハイブリッドクラウドサービス本部　クラウド基盤サービス第3部 【配属組織について(概要・ミッション)】 ●組織の概要・ミッション、担当業界 ・日立製作所および日立グループの事業活動を支える大規模ITプラットフォーム・マネージドサービスを担う組織です。グループ全体で利用されるIT基盤や共通サービスの企画・開発・運営を通じて、日立グループのDX推進と事業成長を支えています。 ・私たちのミッションは、日立グループ全体の事業活動を支える共通IT基盤を提供し、安全・安心で効率的な業務環境を実現することで、グループ全体の持続的な成長と価値創出に貢献することです。 ・私たちが提供するITサービスは、日立グループの事業運営やお客さまへのサービス提供を支える重要な基盤であり、安全で安定したIT環境の提供を通じて、社会インフラや企業活動の継続にも貢献しています。 【キャリアパス】 ・ITプラットフォーム・マネージドサービスの企画・提案、設計・構築、運営・改善を通じて、プロジェクトマネジメント、サービス企画、ITサービスマネジメント、顧客折衝などの幅広いスキルを習得いただきます。 ・将来的には、プロジェクトマネージャとして大規模案件を牽引するキャリアに加え、サービス責任者としてサービス戦略や企画をリードするキャリアをめざすことができます。また、クラウド、セキュリティ、生成AIなどの専門領域を深め、技術スペシャリストとして活躍するキャリアも選択可能です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア(セキュリティ領域)」の募集です。 一般的なセキュリティエンジニアとして自社システムのセキュリティ対策や監査のみを担当するのではなく、セキュリティ領域の知見を活かし、顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能を企画・設計・開発するポジションです。 金融機関が抱える高度なセキュリティ課題を理解し、ソースコードやシステム構成、ライブラリ、設定情報などを分析することで、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発に取り組んでいただきます。 セキュリティの専門知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・生成AI・AIエージェントなどを活用してプロダクトへ落とし込み、専門家による判断をソフトウェアによって高度化・自動化していくことを目指します。 フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。 PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。 ●開発規模 10～15名 ●具体的な業務内容 ・金融機関向け自社プロダクトの設計・開発・技術リード ・金融機関におけるセキュリティ課題・業務要件の整理とプロダクト要件への落とし込み ・顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能の企画・設計・開発 ・ソースコード、システム構成、ライブラリ、設定情報などを解析し、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発 ・セキュリティに関する知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・AIなどを用いてソフトウェアとして実装するための設計・開発 ・顧客やセキュリティ専門家、コンサルタント、プロダクトマネージャー、デザイナーと連携した課題探索・仮説検証 ・生成AI・AIエージェントを活用したセキュリティ分析・診断機能の高度化 ●自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://tlanp.jp/ ●技術スタック ・バックエンド ・TypeScript ・Python ・Node.js ・Webフロントエンド ・React ・Next.js ・Tailwind CSS ・インフラ・CI/CD ・Google Cloud ・Terraform ・GitHub Actions ・AI開発ツール ・Claude Code ・Codex ・コラボレーション ・Slack ・Jira ・Confluence ・GitHub Wiki ・Figma ※業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり 【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

●職務概要 本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア」の募集です。フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。 PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。 ●開発規模 10～15名 ●具体的な業務内容 ・金融向け自社プロダクトの開発・技術リード ・Trust TLanPなどのプロダクト開発 ●自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://tlanp.jp/ ●技術スタック ・バックエンド ・TypeScript ・Python ・Node.js ・Webフロントエンド ・React ・Next.js ・Tailwind CSS ・インフラ・CI/CD ・Google Cloud ・Terraform ・GitHub Actions ・AI開発ツール ・Claude Code ・Codex ・コラボレーション ・Slack ・Jira ・Confluence ・GitHub Wiki ・Figma ※業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり 【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

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

担当プロダクト(モジュール単位のグループ)に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。 ● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計 ・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計 ・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング ・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導 ・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証 ● デザインシステム・文化の組織実装 ・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用 ・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援 ・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進 ・UI/UXの定量評価(データによる体験の可視化)の指標づくりと実行 ・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援 ●配属組織 ※2026年6月時点 ・製品開発部門約600名 ※協力会社社員含む └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●技術スタック ・デザインツール:　Figma ・開発ツール:　Git ・言語:　HTML, CSS, JavaScript(Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace ・AIツール:　GitHub Copilot, Gemini ●デザイン環境 ・デザインツール:　Figma ・言語:　HTML、CSS、JavaScript (Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace

【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

【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 ●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

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」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。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、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等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●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

【概要】 AI を活用した高速な開発ループの中で、Flutter を主軸としつつ、必要に応じてネイティブ層(Swift/Kotlin)も活用し、モバイルアプリの体験設計・実装・品質向上をリードしていただきます。 【業務範囲】 ・Flutter(Dart)によるアプリ設計・実装・CI/CD 構築 ・パフォーマンス最適化(起動時間、描画、Jank、メモリ)と計測の仕組み化 ・ネイティブ機能ブリッジ(BLE、Push、カメラ、位置情報、バックグラウンド処理 等)の設計・実装 ・オフライン対応、状態管理、エラーハンドリングの堅牢化 ・AI/LLM APIを用いたアプリ機能の実装と検証 ・デザインシステム/アクセシビリティの整備と運用 ・ストア配信、リリース運用、クラッシュ解析(Firebase Crashlytics 等) ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Flutter / Dart ・Swift / Kotlin(必要に応じて) ・Firebase(Crashlytics, Analytics, Remote Config 等)/ Sentry ・GitHub / GitHub Actions / Fastlane ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール※今後変更になる可能性がございます ・Datadog / Sentry / 各種計測基盤 ・AWS / GCP / Vercel 等のバックエンド基盤 【資質(自律性・品質志向・適応性)】 ・AI 協働を前提に、仮説検証を迅速に回す自律性 ・体験品質(滑らかさ、応答性、安定性)への強い執着 ・未確立な領域(AI×モバイル)でも構造化して前進できる柔軟性 【具体スキル】 ・Flutter(Dart)による商用開発と状態管理(Riverpod/Bloc 等)の経験 ・ネイティブ機能ブリッジ(MethodChannel、FFI、プラグイン開発)の実践 ・CI/CD(Fastlane、GitHub Actions)とリリース運用(TestFlight/Play) ・モバイルパフォーマンス計測・最適化(フレームタイム、メモリ、電力) ・クラッシュ解析/ログ収集(Crashlytics、Sentry 等)と MTTR 改善 ・セキュアなストレージ/認証/ネットワーク(TLS/証明書ピンニング 等)の理解 ・API 設計・エラーハンドリング・リトライ/バックオフ制御

【概要】 Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。 【業務範囲】 ・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化 ・Next.js(React)または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装 ・データベース設計・クエリ最適化(RDS、DynamoDB 等) ・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計 ・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善 ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Go(バックエンド主要言語) ・TypeScript / Next.js / React(Web フロントエンド) ・Dart / Flutter(モバイル/Web) ・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis ・Docker / GitHub Actions ・AWS(ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Datadog / Sentry ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール 【資質(自律性・全体最適志向・実装力)】 ・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向 ・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性 ・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力 【具体スキル】 ・Go によるバックエンド開発(API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理) ・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発 ・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略(Redis 等) ・REST API / GraphQL の設計と実装 ・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ ・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計 ・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善 ・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、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。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

世界中で利用されている何千万台という様々なソニー製品・アプリ・サービスから来る一日何億以上のビッグデータを活用し、それを新たな顧客価値に変えていく非常に重要な業務です。 また、デバイスやアプリとの連携が多いのも特徴で、クラウド側だけではなく、エッジとクラウドの連携も求められる、難易度の高い業務となっています。 また、最近では生成AIの発展もあり、データ・AI・生成AIと、クラウド・エッジを組み合わせた形での継続的な新しい技術の習得も必要な領域です。 組織文化としては、技術的に強い興味を持っているエンジニアが多く、最新技術の情報共有は勿論のこと、最新技術を用いたプロトタイプの作成や、実際の設計にいち早く適用する、といった活動も活発に行われています。 テレワーク・出社も比較的自由に選ぶことが出来、自由度の高い職場です。 我々の目指すところは、ソフトだけでもハードだけでも実現できない、ソフトとハード、それぞれの技術を高いレベルで組み合わせて初めて実現できる最高の顧客体験の提供です! 豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、ソニーの新しい顧客体験をぜひ一緒に創っていきましょう! 想定ポジション 担当者もしくはリーダーの役割を担って頂きます。(希望・スキルに応じて相談) 業務内容 ●組織としての担当業務 私たちの組織では、様々なソニー製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)のログデータを収集しています。これらのログを用いて新しい価値を提案し、実現していく業務です。例えば、パーソナライズした顧客体験を提供したり、新たな外部データを導入し、それと組み合わせることで新たな価値を提供する、といったことを行っています。 全世界の様々なソニー製品・アプリ・サービスからのビッグデータを中心として様々なデータを活用し、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう! ●担当予定の業務 ・ソニー製品・アプリ・サービスにおけるデータ・AI/ML・LLM(生成AI)を用いた新規価値提案と設計・実装業務(既に提案済みのものも含む) ・MLOps/LLMOpsを円滑にまわすための仕組み作り ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ●マッチング機能の技術リード ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする ●運用を踏まえたリスク制御の設計 AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ●リスク予測・異常検知モデルの開発リード 構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 3.共通基盤を活用した実装・改善 ●LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード 実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

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

●Summary freeeは「スモールビジネスを、世界の主役に。 」をミッションに掲げる企業です。 そしてそのミッションを『だれもが自由に経営できる統合型経営プラットフォーム』を提供することで実現したいと考えています。 現在、私たちは単なる業務ソフトの提供を超え、日本のバックオフィス全体の在り方を再定義するフェーズにあります。 特に「会計」「申告」や「人事労務」などをはじめとする、freeeのプロダクトの中で歴史があり大規模なシステムにおいて、既存のプロダクトの枠組みを超えて、AIネイティブなプロダクトへの変容が不可欠です。 そういったAI新時代に適用できるシニアなハイスキルエンジニアを募集します。 オープンポジションにつき、希望する役割を面談の中ですり合わせ可能です。 ●配属先想定プロダクト freeeのプロダクトでもコア領域と位置づけられている会計・申告・人事労務領域は、現在売上規模増大を見据えた継続的な成長と、それゆえの構造的転換期を迎えています。 ※当ポジションは以下のいずれかのポジションを中心にこれまでのご経験や今後やっていきたい志向性に合わせて配属を決定いたします。 ・freee会計 モノリスなプロダクトのリアーキテクトを推進し、開発のスケールと高速化を図ります。 あわせてAIエージェントによるDone for you体験の提供やAPI連携の強化、業種特化型機能の拡充により、単なる業務ソフトを超えた「統合型経営プラットフォーム」への進化と、開発基盤の高度化を目指しています。 ・freee申告 確定申告に代表される税務申告というfreee社の中でも屈指のドメインの難しさを扱うプロダクトであり、それを大規模なプロダクトに落とし込んでいく難しさと面白さを体験出来ます。 また、一般的な会社員だけでなく、税理士を始めとした士業の方にも利用されており、プロに使われるプロダクトとしての高い品質も問われます。 その一方で税理士界隈はまさに今、AIによる業務改革が盛んに議論されており、サービスの力で社会を変えるまたとないチャンスに恵まれています。 ・freee人事労務 freee社の中で会計と並ぶコアサービスとして、数万の事業所、数百万の従業員の給与計算を日々支えています。 従業員情報、勤怠、給与、年末調整までカバーするドメイン的な広さと、そのそれぞれの法制度の深さがあり、難易度の高い開発を経験できます。 同時にそれらを如何にAIで効率化していくかが問われています。 また事業的にはSaaS単体だけでなくBPO領域にも進出しており、昨今のスモールビジネスの人不足という社会課題にも向き合える、成長余地が著しい分野です。 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 ●役割一覧 ・PdL(Product Lead) OKRの達成に向けて自身およびチームの技術力・開発力で実現に導きます プロダクト価値向上・事業貢献に拘り、ユーザー価値を最速で届け切ることに全方位でコミットいただきます ・EM(Engineering Manager) エンジニアがユーザー価値を最速で届けるために個とチームの能力を最大限に引き出し、成長を支援する。単発ではなく、継続的にユーザー価値を生み出すことができる組織やカルチャー、仕組みを作り上げていただきます ・TL(Technical Lead) 技術に対する深い知見を元に、チームの技術的な意思決定に責任を持ち、必要な技術投資をリードする。担当領域における技術方針を定め、技術課題の解決に必要なソリューションを立案、推進していってもらいます(プロダクト、基盤、技術的な横断領域など) こういった役割が今のfreee既存の定義としてありますが、今までのご経験や今後やりたい志向性に合わせ柔軟に期待値を面談にてすり合わせ可能です。