AIエンジニア（DL/機械学習）×自社サービス企業のリモートワーク転職・求人情報一覧
53件中 1件～10件
弥生株式会社
【地方フルリモート／Applied_AI エンジニア／LLM・機械学習の実装・改善経験】国内No.1会計ソフト『弥生会計』を提供する企業での募集！ のリモートワーク求人
【主な業務内容】
顧客の業務課題を起点とし、AIエージェントの設計・実装から、業務で安定稼働させるための仕組み（ハーネス）構築、評価、モデルの最適化までを一貫してお任せします。
プロダクト開発チームと協働し、AIの技術的性能を「実務で使える価値」へと昇華させるポジションです。
顧客やドメインエキスパートと対話し、業務上の成功条件・フェイルセーフを定義
業務要件に最適なAIエージェントの構成（単一/複数/ワークフロー等）の技術選定
エージェントを安全に動かす仕組み（ハーネス）の設計・実装（ツール権限、状態保存、再試行、ヒューマンインザループ、ログ追跡など）
エージェントフレームワークの選定および共通部品化
自動/人手評価・実利用データを用いた評価基準の設計と品質検証
モデルの比較選定、プロンプト/RAG調整、必要に応じたファインチューニングや軽量化による最適化（品質・コスト・速度の改善）
複数プロダクトへ展開可能なエージェント基盤や運用サイクルの確立
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務
【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
大きな裁量と一気通貫の開発：フレームワークの選定からエージェント構成の決定、評価、組み込みまで裁量を持って取り組めます。
全社への影響力：単一プロダクトにとどまらず、得られた知見を複数製品の共通基盤へとスケールさせるダイナミズムを経験できます。
「使えるAI」の追求：先端技術の探求だけでなく、実際のビジネス現場で価値を発揮するUI/UX・実用性を追求できる環境です。
【使用技術・開発環境】
アプリケーション開発：TypeScript, React/Next.js, NestJSなど
AI：各種LLMを活用したAI機能・エージェントの開発、評価・改善
エージェント：LangGraph, 各社Agent SDK, MCPなど（プロジェクトごとに最適技術を選定）
機械学習・評価：Python, PyTorch, Pandas, Jupyter Lab, SageMaker Studioなど
クラウド・データ基盤：AWS, GCP, Databricksなど
開発・コラボレーション：GitHub/GitHub Actions, Notion, Google Workspace
※最新技術を積極的に検証・導入するカルチャーです。
【採用背景】
各プロダクトへのAI実装を加速させるための体制強化です。
個別のAI開発で得た知見を標準化し、全社で再利用可能なエージェント基盤へと発展させていくため、中核となるエンジニアを募集します。
【配属先チームの特徴】
Applied AI部は、データとAIをコアに「スモールビジネスの仕事を再設計する」全社横断組織です。
会計・税務・給与・請求領域における新規AIプロダクトの検証や、既存製品へのAI機能組み込みを推進します。
製品部門や業務専門家と密に連携しながら開発を進めるチームです。
【チーム人数/活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
現在立ち上げ・拡充中のチームであり、本ポジションはまさにコアメンバーとしてのジョインとなります。
社内のデータ・AI専門部署や各製品部門と越境して連携できるフラットな環境です。
【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
AIエージェント領域における深い専門性を築けるのはもちろんのこと、ご志向に応じて「テックリード」や、複数プロダクトを横断する「AI基盤・品質管理のリードエンジニア」などへのキャリアパスが広がっています。
【業務の変更の範囲】
会社の指示する業務
顧客の業務課題を起点とし、AIエージェントの設計・実装から、業務で安定稼働させるための仕組み（ハーネス）構築、評価、モデルの最適化までを一貫してお任せします。
プロダクト開発チームと協働し、AIの技術的性能を「実務で使える価値」へと昇華させるポジションです。
顧客やドメインエキスパートと対話し、業務上の成功条件・フェイルセーフを定義
業務要件に最適なAIエージェントの構成（単一/複数/ワークフロー等）の技術選定
エージェントを安全に動かす仕組み（ハーネス）の設計・実装（ツール権限、状態保存、再試行、ヒューマンインザループ、ログ追跡など）
エージェントフレームワークの選定および共通部品化
自動/人手評価・実利用データを用いた評価基準の設計と品質検証
モデルの比較選定、プロンプト/RAG調整、必要に応じたファインチューニングや軽量化による最適化（品質・コスト・速度の改善）
複数プロダクトへ展開可能なエージェント基盤や運用サイクルの確立
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務
【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
大きな裁量と一気通貫の開発：フレームワークの選定からエージェント構成の決定、評価、組み込みまで裁量を持って取り組めます。
全社への影響力：単一プロダクトにとどまらず、得られた知見を複数製品の共通基盤へとスケールさせるダイナミズムを経験できます。
「使えるAI」の追求：先端技術の探求だけでなく、実際のビジネス現場で価値を発揮するUI/UX・実用性を追求できる環境です。
【使用技術・開発環境】
アプリケーション開発：TypeScript, React/Next.js, NestJSなど
AI：各種LLMを活用したAI機能・エージェントの開発、評価・改善
エージェント：LangGraph, 各社Agent SDK, MCPなど（プロジェクトごとに最適技術を選定）
機械学習・評価：Python, PyTorch, Pandas, Jupyter Lab, SageMaker Studioなど
クラウド・データ基盤：AWS, GCP, Databricksなど
開発・コラボレーション：GitHub/GitHub Actions, Notion, Google Workspace
※最新技術を積極的に検証・導入するカルチャーです。
【採用背景】
各プロダクトへのAI実装を加速させるための体制強化です。
個別のAI開発で得た知見を標準化し、全社で再利用可能なエージェント基盤へと発展させていくため、中核となるエンジニアを募集します。
【配属先チームの特徴】
Applied AI部は、データとAIをコアに「スモールビジネスの仕事を再設計する」全社横断組織です。
会計・税務・給与・請求領域における新規AIプロダクトの検証や、既存製品へのAI機能組み込みを推進します。
製品部門や業務専門家と密に連携しながら開発を進めるチームです。
【チーム人数/活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
現在立ち上げ・拡充中のチームであり、本ポジションはまさにコアメンバーとしてのジョインとなります。
社内のデータ・AI専門部署や各製品部門と越境して連携できるフラットな環境です。
【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
AIエージェント領域における深い専門性を築けるのはもちろんのこと、ご志向に応じて「テックリード」や、複数プロダクトを横断する「AI基盤・品質管理のリードエンジニア」などへのキャリアパスが広がっています。
【業務の変更の範囲】
会社の指示する業務
| 想定年収 | 700 〜 1,470 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ・コアタイム：10:00～15:00
・フレキシブルタイム：無
・標準労働時間： 7.5時間
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均19.33時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
【★会社概要/サービスについて】
弥生株式会社は中小規模の企業や個人事業主、起業家といったスモールビジネス向けに、「弥生シリーズ」で知られる会計、確定申告、給与計算、顧客管理といった各種業務ソフトウェアを展開している会社です。シリーズは1987年の発売から約34年を数え、今や登録ユーザー数は350万人超(2021年9月)。全国の主要販売店やネットショップによる業務ソフトの売上統計によれば、弥生シリーズの売上は26年連続ナンバーワン！2012年に順次リリースしているクラウド版も、市場調査では既にシェア50％を超え、ナンバーワンのポジションにあります。 【★働き方】 全国からフルリモート勤務にて柔軟に働くことができる数少ない企業です！ |
||
| 設立年数 | 20年 | 従業員数 | 811人 |
弥生株式会社
【地方フルリモート／Applied_AI プロダクトエンジニア／Web開発経験3年程度】国内No.1会計ソフト『弥生会計』を提供する企業での募集！ のリモートワーク求人
【主な業務内容】
お客様の業務課題を深く理解し、AIを活用したプロダクトの設計・実装から、現場での継続的な運用・定着までをフルサイクルで担っていただきます。
要件定義・UX設計：お客様や社内業務部門へのヒアリング・業務観察を通じ、現場のリアルな課題と必要な機能を具体化
フルスタック開発：AI機能やエージェントを利用するための画面（UI）、API、データ連携基盤の設計・実装
AI組み込みと技術的チャレンジ：会計・税務という高い正確性が求められるドメインに対し、RAG（検索拡張生成）の活用やプロンプトエンジニアリングの改善、ハルシネーション対策などを行い、実用的なAI機能を実装
システム統合：弥生製品や外部サービスとシームレスに連携させ、実際の業務フローへ自然に組み込む
アジャイルな仮説検証：MVPを早期に提供し、利用者のフィードバックやデータをもとに短サイクルで改善
品質担保と製品化：AI専門メンバーと協働した品質・セキュリティの確保。さらに、個別対応で得た知見を共通機能へ発展させ、本格的な製品化へと繋げる
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務
【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
技術的な難局への挑戦：ミスの許されないバックオフィス業務の領域へ、いかにLLMを安全かつ実用的に組み込むかという、エンジニアとして腕が鳴る課題に挑めます。
社会的インパクト：会計・税務課題を解決し、日本のスモールビジネスの「働き方」を根本から変革するプロダクトを創出できます。
圧倒的な「手触り感」：課題発掘から技術選定、実装、リリース後の改善まで全工程に関与。自分の書いたコードが現場の業務にどう変化を与えたかを直接確かめられます。
最新AI技術の実践：最新のLLM・AI技術を日常的に検証し、顧客課題に最も適した技術や実現手法を自らの裁量で選定・実装できます。
スケールする影響力：一つの現場で得た学びや機能を、強固な顧客基盤を持つ複数製品へと横展開していくダイナミズムを経験できます。
【使用技術・開発環境】
プロジェクトごとに最適な最新技術を柔軟に選定・検証できる体制です。
※以下すべての経験を求めるものではありません
アプリケーション開発：TypeScript, React / Next.js, NestJSなど
AI領域：各種LLMを活用したAI機能・エージェントの開発、評価・改善、LangChain等のフレームワーク活用
クラウド・データ基盤：AWS, GCP, Databricksなど
開発・コラボレーション：GitHub / GitHub Actionsを用いたCI/CD、Notion、Google Workspace
開発プロセス：アジャイル開発での短い改善サイクル、コードレビューを通じた品質向上
【採用背景】
「AIの可能性」を単なる検証で終わらせず、「実際の業務で継続的に使われるプロダクト」へと昇華させるための開発体制強化です。
顧客の現場（リアル）を高い解像度で理解し、直感的に使いやすい体験とシステム連携を自らの手で形にできるエンジニアを募集しています。
【配属先チームの特徴】
全社横断の新組織「Applied AI部」：データとAIをコアに、スモールビジネスの仕事を再設計する注力部門です。
ミッション：会計・税務・給与・請求などの領域において、新規AIプロダクトの検証と既存製品へのAI機能の組み込みを推進します。
協業と現場主義：AIの専門家、製品部門、業務ドメインの専門家など多様なメンバーとチームを組みます。顧客先への訪問や業務観察なども行い、利用者に最も近い立場で実装と定着を担います。
【チーム人数/活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
現在、立ち上げおよび急拡大フェーズにあるチームです。
今回の募集は、組織を牽引していただく「中核（コア）メンバー」としての採用となります。社内のデータ・AI専門部署や、各製品の事業部門とも密に連携しながら、モダンな開発体制づくりやカルチャー醸成にも関わっていただけるフェーズです。
【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
「顧客の業務理解」と「フルスタック開発」を軸に、AIプロダクト開発をリードするエンジニアとして市場価値の高い専門性を深められます。
ご本人の志向や経験に応じて、以下のようなポジションへ裁量と担当範囲を広げていくことが可能です。
テクニカルリード（技術牽引）
プロダクトマネージャー（PdM）
新規プロダクト立ち上げ責任者
【業務の変更の範囲】
会社の指示する業務
お客様の業務課題を深く理解し、AIを活用したプロダクトの設計・実装から、現場での継続的な運用・定着までをフルサイクルで担っていただきます。
要件定義・UX設計：お客様や社内業務部門へのヒアリング・業務観察を通じ、現場のリアルな課題と必要な機能を具体化
フルスタック開発：AI機能やエージェントを利用するための画面（UI）、API、データ連携基盤の設計・実装
AI組み込みと技術的チャレンジ：会計・税務という高い正確性が求められるドメインに対し、RAG（検索拡張生成）の活用やプロンプトエンジニアリングの改善、ハルシネーション対策などを行い、実用的なAI機能を実装
システム統合：弥生製品や外部サービスとシームレスに連携させ、実際の業務フローへ自然に組み込む
アジャイルな仮説検証：MVPを早期に提供し、利用者のフィードバックやデータをもとに短サイクルで改善
品質担保と製品化：AI専門メンバーと協働した品質・セキュリティの確保。さらに、個別対応で得た知見を共通機能へ発展させ、本格的な製品化へと繋げる
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務
【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
技術的な難局への挑戦：ミスの許されないバックオフィス業務の領域へ、いかにLLMを安全かつ実用的に組み込むかという、エンジニアとして腕が鳴る課題に挑めます。
社会的インパクト：会計・税務課題を解決し、日本のスモールビジネスの「働き方」を根本から変革するプロダクトを創出できます。
圧倒的な「手触り感」：課題発掘から技術選定、実装、リリース後の改善まで全工程に関与。自分の書いたコードが現場の業務にどう変化を与えたかを直接確かめられます。
最新AI技術の実践：最新のLLM・AI技術を日常的に検証し、顧客課題に最も適した技術や実現手法を自らの裁量で選定・実装できます。
スケールする影響力：一つの現場で得た学びや機能を、強固な顧客基盤を持つ複数製品へと横展開していくダイナミズムを経験できます。
【使用技術・開発環境】
プロジェクトごとに最適な最新技術を柔軟に選定・検証できる体制です。
※以下すべての経験を求めるものではありません
アプリケーション開発：TypeScript, React / Next.js, NestJSなど
AI領域：各種LLMを活用したAI機能・エージェントの開発、評価・改善、LangChain等のフレームワーク活用
クラウド・データ基盤：AWS, GCP, Databricksなど
開発・コラボレーション：GitHub / GitHub Actionsを用いたCI/CD、Notion、Google Workspace
開発プロセス：アジャイル開発での短い改善サイクル、コードレビューを通じた品質向上
【採用背景】
「AIの可能性」を単なる検証で終わらせず、「実際の業務で継続的に使われるプロダクト」へと昇華させるための開発体制強化です。
顧客の現場（リアル）を高い解像度で理解し、直感的に使いやすい体験とシステム連携を自らの手で形にできるエンジニアを募集しています。
【配属先チームの特徴】
全社横断の新組織「Applied AI部」：データとAIをコアに、スモールビジネスの仕事を再設計する注力部門です。
ミッション：会計・税務・給与・請求などの領域において、新規AIプロダクトの検証と既存製品へのAI機能の組み込みを推進します。
協業と現場主義：AIの専門家、製品部門、業務ドメインの専門家など多様なメンバーとチームを組みます。顧客先への訪問や業務観察なども行い、利用者に最も近い立場で実装と定着を担います。
【チーム人数/活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
現在、立ち上げおよび急拡大フェーズにあるチームです。
今回の募集は、組織を牽引していただく「中核（コア）メンバー」としての採用となります。社内のデータ・AI専門部署や、各製品の事業部門とも密に連携しながら、モダンな開発体制づくりやカルチャー醸成にも関わっていただけるフェーズです。
【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
「顧客の業務理解」と「フルスタック開発」を軸に、AIプロダクト開発をリードするエンジニアとして市場価値の高い専門性を深められます。
ご本人の志向や経験に応じて、以下のようなポジションへ裁量と担当範囲を広げていくことが可能です。
テクニカルリード（技術牽引）
プロダクトマネージャー（PdM）
新規プロダクト立ち上げ責任者
【業務の変更の範囲】
会社の指示する業務
| 想定年収 | 700 〜 1,470 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ・コアタイム：10:00～15:00
・フレキシブルタイム：無
・標準労働時間： 7.5時間
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均19.33時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
【★会社概要/サービスについて】
弥生株式会社は中小規模の企業や個人事業主、起業家といったスモールビジネス向けに、「弥生シリーズ」で知られる会計、確定申告、給与計算、顧客管理といった各種業務ソフトウェアを展開している会社です。シリーズは1987年の発売から約34年を数え、今や登録ユーザー数は350万人超(2021年9月)。全国の主要販売店やネットショップによる業務ソフトの売上統計によれば、弥生シリーズの売上は26年連続ナンバーワン！2012年に順次リリースしているクラウド版も、市場調査では既にシェア50％を超え、ナンバーワンのポジションにあります。 【★働き方】 全国からフルリモート勤務にて柔軟に働くことができる数少ない企業です！ |
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| 設立年数 | 20年 | 従業員数 | 811人 |
弥生株式会社
【地方フルリモート／DX FDE／アプリ開発・AI/LLM実装経験5年以上】国内No.1会計ソフト『弥生会計』を提供する企業での募集！ のリモートワーク求人
■弥生のミッション・ビジョン
弥生の使命（ミッション）は「中小企業を元気にすることで、日本の好循環をつくる」ことです。
私たちが掲げるビジョン「現場に力を、経営に可能性を。知とテクノロジーの融合で道筋を照らし事業によい巡りを生み出す。」を具現化するため、事業者が直面するさまざまな課題に寄り添い、解決できる存在を目指しています。
世の中の最先端AI・テクノロジーをいち早く取り入れ、弥生のDX/AX（AI Transformation）を推進し、AIを前提とした業務変革を担っていただきます。
さらに、その過程で得た知見や経験をプロダクトへフィードバックし、新たなAIプロダクトの創出にもチャレンジしていただくエキサイティングなポジションです。
【具体的な業務内容】
シニアエンジニアとして、以下の業務のリーディング・実装・検証を遂行していただきます。
AI＆データ駆動型アプリケーション・エージェントの開発
■構想・企画立案・要件定義
以下の各ビジネス領域におけるテーマ（想定領域）について、DX・AXの姿を仮説設定し、ビジネス部門への企画提案と要件定義をリードしていただきます
例
・FP&A（財務・経営企画）： 財務経理プロセスやKPI管理の標準化、メトリクスや体系の標準化とガバナンス、AIによる業務効率化など
・プロダクト・マーケティング：プロダクト開発標準・プロダクトプロセス標準化と、それによるモニタリング・データドリブンサイクルの定義・構築など
・製品開発： VoC（顧客の声）からの改善要求やペインポイント抽出の自動化、AIによる要件定義とプロダクトバックログの抽出など
・Contact Center Knowledge/ Contents Marketing： 汎用LLMを用いたGEO（Generative Engine Optimization）対策、FAQ・ナレッジ構築のAI支援と自動化、ボイスボットや検索エンジン等の自己解決チャネルの強化
・Marketing & Sales： マーケティングAI基盤（MCP、データパイプライン、Bot）の設計・開発、Creative Automation（画像・動画・コンテンツ量産）の実現
・Contact Center Operation：需要予測と供給計画の連動によるWFMの実現、AIを活用した機動的で効率的な運用の構築
■データドリブンアプリケーションの開発
DatabricksやGoogle Cloud（Vertex AI等）・AWSを活用し、要件定義後の実装についても担当・リードしていただきます
弥生ではAI駆動開発によるMVP（Minimum Viable Product）の迅速な開発、UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計と実装を進めており、プロトタイピングを重ねながら、ユーザとなるビジネス部門と共に開発を実施します
MLflowやAI Gateway等を活用した、自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論などを用いた業務モデルの設計・導入や、Appsを活用した業務アプリケーションの開発、各種LLMを用いた応答UI/UX、API/MCP（Model Context Protocol）連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーションの構築など、得意分野に応じてアサインします
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務
【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
・大規模な業務変革の当事者になれる： 自社のマーケティング、セールス、バックオフィス、経営判断をAIで高度化する、手応えの大きなプロジェクトに携われます
・「Dogfooding」からプロダクトへ： 将来的には自社内で磨き上げたプロセス・アプリケーションを、そのまま弥生の次世代プロダクトへ反映させ、世の中の中小企業へ価値提供を目指しています
・技術選定の裁量： スピード、コスト、スキルを鑑みながら、最適な技術を自ら選定し、抜本的な業務改革とそれに必要なアプリケーションの開発をリードできます
【使用技術・開発環境】
プロジェクトの特性に応じて、以下の環境から最適なものを選択可能です。
クラウド/AI： AWS（SageMaker, Bedrock）, Google Cloud（Vertex AI）, Databricks Apps
データ基盤・ML基盤：Databricks
LLM・Agent： ChatGPT, Gemini, Claude
開発言語： Python, TypeScript, Java (Spring Boot)
フロントエンド： React, Next.js
インフラ/CI/CD： ECS Fargate, Lambda, GitHub Actions
ツール： Slack, Notion, GitHub
【採用背景】
弥生が提供するサービスや社内システムにおいて、AI・データビジネスの拡大は不可欠な戦略となっています。現在、私たちは「AIを前提とした業務変革（AX）」を強力に推進しており、技術獲得から実装・運用までを一貫してリードできる人材を求めています。
特に、各事業部の製品開発におけるAI実装を技術面から強力にバックアップし、経営層や現場と共に新しい価値を創造できるエンジニアを募集いたします。
【配属先チームの特徴】
全社横断組織： 弥生のデータ活用・DXを推進する「データ戦略部」に所属。
DX・インテリジェンスチームとして、ビジネスサイドと技術の架け橋となり、ビジネス要件定義からUX・データの設計実装までを担います。
データ戦略部には、多様なプロフェッショナル： 30名弱のデータエンジニア、データサイエンティスト、R&Dメンバーが在籍しており、連携してプロジェクトを進めます。
【このポジションで描けるキャリア】
社内のDX・AXから始まり、弥生の将来を担う次世代製品群の立ち上げをリードする経験も将来的に得られます。
スペシャリストパス： フルスタックエンジニア、MLOpsエンジニア、データサイエンティストとしての専門性の深化。
マネジメント・ビジネスパス： PdM（プロダクトマネージャー）、ビジネス企画、DX推進コンサルタント、あるいはプロダクトエンジニアへの転換。
【働き方】
ハイブリッドワーク
原則として週1日以上の出社をお願いしております。
※チーム：業務状況により変動あり
【業務の変更の範囲】
会社の指示する業務
弥生の使命（ミッション）は「中小企業を元気にすることで、日本の好循環をつくる」ことです。
私たちが掲げるビジョン「現場に力を、経営に可能性を。知とテクノロジーの融合で道筋を照らし事業によい巡りを生み出す。」を具現化するため、事業者が直面するさまざまな課題に寄り添い、解決できる存在を目指しています。
世の中の最先端AI・テクノロジーをいち早く取り入れ、弥生のDX/AX（AI Transformation）を推進し、AIを前提とした業務変革を担っていただきます。
さらに、その過程で得た知見や経験をプロダクトへフィードバックし、新たなAIプロダクトの創出にもチャレンジしていただくエキサイティングなポジションです。
【具体的な業務内容】
シニアエンジニアとして、以下の業務のリーディング・実装・検証を遂行していただきます。
AI＆データ駆動型アプリケーション・エージェントの開発
■構想・企画立案・要件定義
以下の各ビジネス領域におけるテーマ（想定領域）について、DX・AXの姿を仮説設定し、ビジネス部門への企画提案と要件定義をリードしていただきます
例
・FP&A（財務・経営企画）： 財務経理プロセスやKPI管理の標準化、メトリクスや体系の標準化とガバナンス、AIによる業務効率化など
・プロダクト・マーケティング：プロダクト開発標準・プロダクトプロセス標準化と、それによるモニタリング・データドリブンサイクルの定義・構築など
・製品開発： VoC（顧客の声）からの改善要求やペインポイント抽出の自動化、AIによる要件定義とプロダクトバックログの抽出など
・Contact Center Knowledge/ Contents Marketing： 汎用LLMを用いたGEO（Generative Engine Optimization）対策、FAQ・ナレッジ構築のAI支援と自動化、ボイスボットや検索エンジン等の自己解決チャネルの強化
・Marketing & Sales： マーケティングAI基盤（MCP、データパイプライン、Bot）の設計・開発、Creative Automation（画像・動画・コンテンツ量産）の実現
・Contact Center Operation：需要予測と供給計画の連動によるWFMの実現、AIを活用した機動的で効率的な運用の構築
■データドリブンアプリケーションの開発
DatabricksやGoogle Cloud（Vertex AI等）・AWSを活用し、要件定義後の実装についても担当・リードしていただきます
弥生ではAI駆動開発によるMVP（Minimum Viable Product）の迅速な開発、UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計と実装を進めており、プロトタイピングを重ねながら、ユーザとなるビジネス部門と共に開発を実施します
MLflowやAI Gateway等を活用した、自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論などを用いた業務モデルの設計・導入や、Appsを活用した業務アプリケーションの開発、各種LLMを用いた応答UI/UX、API/MCP（Model Context Protocol）連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーションの構築など、得意分野に応じてアサインします
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務
【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
・大規模な業務変革の当事者になれる： 自社のマーケティング、セールス、バックオフィス、経営判断をAIで高度化する、手応えの大きなプロジェクトに携われます
・「Dogfooding」からプロダクトへ： 将来的には自社内で磨き上げたプロセス・アプリケーションを、そのまま弥生の次世代プロダクトへ反映させ、世の中の中小企業へ価値提供を目指しています
・技術選定の裁量： スピード、コスト、スキルを鑑みながら、最適な技術を自ら選定し、抜本的な業務改革とそれに必要なアプリケーションの開発をリードできます
【使用技術・開発環境】
プロジェクトの特性に応じて、以下の環境から最適なものを選択可能です。
クラウド/AI： AWS（SageMaker, Bedrock）, Google Cloud（Vertex AI）, Databricks Apps
データ基盤・ML基盤：Databricks
LLM・Agent： ChatGPT, Gemini, Claude
開発言語： Python, TypeScript, Java (Spring Boot)
フロントエンド： React, Next.js
インフラ/CI/CD： ECS Fargate, Lambda, GitHub Actions
ツール： Slack, Notion, GitHub
【採用背景】
弥生が提供するサービスや社内システムにおいて、AI・データビジネスの拡大は不可欠な戦略となっています。現在、私たちは「AIを前提とした業務変革（AX）」を強力に推進しており、技術獲得から実装・運用までを一貫してリードできる人材を求めています。
特に、各事業部の製品開発におけるAI実装を技術面から強力にバックアップし、経営層や現場と共に新しい価値を創造できるエンジニアを募集いたします。
【配属先チームの特徴】
全社横断組織： 弥生のデータ活用・DXを推進する「データ戦略部」に所属。
DX・インテリジェンスチームとして、ビジネスサイドと技術の架け橋となり、ビジネス要件定義からUX・データの設計実装までを担います。
データ戦略部には、多様なプロフェッショナル： 30名弱のデータエンジニア、データサイエンティスト、R&Dメンバーが在籍しており、連携してプロジェクトを進めます。
【このポジションで描けるキャリア】
社内のDX・AXから始まり、弥生の将来を担う次世代製品群の立ち上げをリードする経験も将来的に得られます。
スペシャリストパス： フルスタックエンジニア、MLOpsエンジニア、データサイエンティストとしての専門性の深化。
マネジメント・ビジネスパス： PdM（プロダクトマネージャー）、ビジネス企画、DX推進コンサルタント、あるいはプロダクトエンジニアへの転換。
【働き方】
ハイブリッドワーク
原則として週1日以上の出社をお願いしております。
※チーム：業務状況により変動あり
【業務の変更の範囲】
会社の指示する業務
| 想定年収 | 800 〜 1,470 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ・コアタイム：10:00～15:00
・フレキシブルタイム：無
・標準労働時間： 7.5時間
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均19.33時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
【★会社概要/サービスについて】
弥生株式会社は中小規模の企業や個人事業主、起業家といったスモールビジネス向けに、「弥生シリーズ」で知られる会計、確定申告、給与計算、顧客管理といった各種業務ソフトウェアを展開している会社です。シリーズは1987年の発売から約34年を数え、今や登録ユーザー数は350万人超(2021年9月)。全国の主要販売店やネットショップによる業務ソフトの売上統計によれば、弥生シリーズの売上は26年連続ナンバーワン！2012年に順次リリースしているクラウド版も、市場調査では既にシェア50％を超え、ナンバーワンのポジションにあります。 【★働き方】 全国からフルリモート勤務にて柔軟に働くことができる数少ない企業です！ |
||
| 設立年数 | 20年 | 従業員数 | 811人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/AI開発エンジニア】マーケティングSaaS企業 のリモートワーク求人
※株式会社ブレインパッドにご入社いただき、TimeTechnologies社へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所はブレインパッド社内となります）
事業内容
ブレインパッドは『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をミッションに、
1,400社を超える企業の「DX・データ活用」を支援しています。
＜サービス内容＞
・データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
・データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業
今回の募集ポジションで取り扱う ”LINE特化型のマーケティングSaaS 「Ligla」” は、既存プロダクトの成長に加え、
テクノロジー企業との業務提携や投資による成長加速を事業戦略の1つと考える中で
2022年6月「TimeTechnologies社」を子会社化したことにより、当社プロダクトに加わりました。
月間ユーザー数9,500万人を超える「LINE」は、企業がマーケティングを行う際の最重要チャネルとして注目が高まっています。
今後はLINEに留まらず、Instagram・TikTokなどのSNSやwebサイト等のチャネルの「ハブ」になることで、
更なる価値提供を通じて世の中の活性化を目指します。
配属部門・プロダクトについて
■新規プロダクト事業部 事業部付 Ligla推進部
「Ligla（リグラ）」はLINEに特化したマーケティングSaaSです。
ユーザー毎に最適なメッセージを出し分けて配信するなど、高度なLINEマーケティングやCRMを自動的に実現する事が可能です。
現在はエンタープライズ企業を中心にご導入を頂いており、LINEマーケティングを一気通貫して実現するサービスのため、
toCビジネスを展開する様々なお客様にご利用を頂いています。Webサイトからリアル店舗まで、
様々な業種のお客様のユーザーコミュニケーションを支援しています。
※ご入社後は、TimeTechnologies社へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所はブレインパッド社内となります）
募集背景
「Ligla」のさらなる成長のために新機能を継続的に提供していきたいと考えておりますが、
一方でエンジニアの手作業による運用が多数存在し、時間が取られてしまっている点が課題となっております。
新機能開発のスピードを上げつつ、並行で運用作業の自動化・効率化を進めていくために、
開発と運用の幅広いご経験を持った方を募集しております。
業務内容
新規プロダクトのAI開発エンジニアとして、下記業務をご担当いただきます。
・LiglaでのMA運用をサポートするマーケティングAIエージェント機能の開発と運用
・分析・予測に基づいたLigla管理画面でのレポーティング機能の開発
・セグメント作成や修正機能などを補助するエージェント機能の開発
・画像や動画などのクリエイティブ作成支援機能の開発
・中小企業向けのインスタグラムに投稿するため画像やリール動画を自動作成・推薦する新規事業プロダクトの開発
・LLMを使ってインスタグラムでの投稿戦略から画像・リール動画の投稿までの一連の作業を自動化するエージェントの開発
・アプリの開発（フロントエンド・バックエンド含む）
ポジションの魅力
・新規プロダクトを立ち上げるため、ユーザの声を聞きながら0 -> 1 でプロダクトを作り上げていくやりがいを感じることができます。
・LLMや生成AI、AIエージェントなど最先端の技術を活かしたプロダクト開発の経験を積むことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業内容
ブレインパッドは『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をミッションに、
1,400社を超える企業の「DX・データ活用」を支援しています。
＜サービス内容＞
・データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
・データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業
今回の募集ポジションで取り扱う ”LINE特化型のマーケティングSaaS 「Ligla」” は、既存プロダクトの成長に加え、
テクノロジー企業との業務提携や投資による成長加速を事業戦略の1つと考える中で
2022年6月「TimeTechnologies社」を子会社化したことにより、当社プロダクトに加わりました。
月間ユーザー数9,500万人を超える「LINE」は、企業がマーケティングを行う際の最重要チャネルとして注目が高まっています。
今後はLINEに留まらず、Instagram・TikTokなどのSNSやwebサイト等のチャネルの「ハブ」になることで、
更なる価値提供を通じて世の中の活性化を目指します。
配属部門・プロダクトについて
■新規プロダクト事業部 事業部付 Ligla推進部
「Ligla（リグラ）」はLINEに特化したマーケティングSaaSです。
ユーザー毎に最適なメッセージを出し分けて配信するなど、高度なLINEマーケティングやCRMを自動的に実現する事が可能です。
現在はエンタープライズ企業を中心にご導入を頂いており、LINEマーケティングを一気通貫して実現するサービスのため、
toCビジネスを展開する様々なお客様にご利用を頂いています。Webサイトからリアル店舗まで、
様々な業種のお客様のユーザーコミュニケーションを支援しています。
※ご入社後は、TimeTechnologies社へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所はブレインパッド社内となります）
募集背景
「Ligla」のさらなる成長のために新機能を継続的に提供していきたいと考えておりますが、
一方でエンジニアの手作業による運用が多数存在し、時間が取られてしまっている点が課題となっております。
新機能開発のスピードを上げつつ、並行で運用作業の自動化・効率化を進めていくために、
開発と運用の幅広いご経験を持った方を募集しております。
業務内容
新規プロダクトのAI開発エンジニアとして、下記業務をご担当いただきます。
・LiglaでのMA運用をサポートするマーケティングAIエージェント機能の開発と運用
・分析・予測に基づいたLigla管理画面でのレポーティング機能の開発
・セグメント作成や修正機能などを補助するエージェント機能の開発
・画像や動画などのクリエイティブ作成支援機能の開発
・中小企業向けのインスタグラムに投稿するため画像やリール動画を自動作成・推薦する新規事業プロダクトの開発
・LLMを使ってインスタグラムでの投稿戦略から画像・リール動画の投稿までの一連の作業を自動化するエージェントの開発
・アプリの開発（フロントエンド・バックエンド含む）
ポジションの魅力
・新規プロダクトを立ち上げるため、ユーザの声を聞きながら0 -> 1 でプロダクトを作り上げていくやりがいを感じることができます。
・LLMや生成AI、AIエージェントなど最先端の技術を活かしたプロダクト開発の経験を積むことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 550 〜 750 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ■フレックスタイム制
コアタイム：11:00〜16:00
フレキシブルタイム：8:00～19:00
標準労働時間：8時間／日
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均15時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/AIエンジニア（DL/機械学習）】受託開発 のリモートワーク求人
事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、
クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、
パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
募集概要
配属部門：データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、
機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。
また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、
実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
プロジェクト事例
・ゲーム×AI（株式会社セガゲームス）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/
・インフラ×AI（八千代エンジニヤリング株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/
・食品×AI（キユーピー株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/
・マルチモーダルAI（Google Cloud Next Tokyo 23）
https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf
募集背景
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、
ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。
本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、
データ活用のリーディングカンパニーである当社にクライアントからのご相談が増加しています。
分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、
世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。
業務内容
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核として
PJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
働く魅力
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析～開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、
クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、
パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
募集概要
配属部門：データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、
機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。
また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、
実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
プロジェクト事例
・ゲーム×AI（株式会社セガゲームス）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/
・インフラ×AI（八千代エンジニヤリング株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/
・食品×AI（キユーピー株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/
・マルチモーダルAI（Google Cloud Next Tokyo 23）
https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf
募集背景
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、
ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。
本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、
データ活用のリーディングカンパニーである当社にクライアントからのご相談が増加しています。
分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、
世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。
業務内容
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核として
PJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
働く魅力
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析～開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 400 〜 600 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ■フレックスタイム制
コアタイム：11:00〜16:00
フレキシブルタイム：8:00～19:00
標準労働時間：8時間／日
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均15時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/機械学習エンジニア】受託開発 のリモートワーク求人
事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、
クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、
パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
募集概要
配属部門：データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、
機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。
また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、
実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
プロジェクト事例
・ゲーム×AI（株式会社セガゲームス）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/
・インフラ×AI（八千代エンジニヤリング株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/
・食品×AI（キユーピー株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/
・マルチモーダルAI（Google Cloud Next Tokyo 23）
https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf
募集背景
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、
ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。
本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、
データ活用のリーディングカンパニーである当社にクライアントからのご相談が増加しています。
分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、
世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。
業務内容
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
働く魅力
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析～開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、
クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、
パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
募集概要
配属部門：データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、
機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。
また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、
実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
プロジェクト事例
・ゲーム×AI（株式会社セガゲームス）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/
・インフラ×AI（八千代エンジニヤリング株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/
・食品×AI（キユーピー株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/
・マルチモーダルAI（Google Cloud Next Tokyo 23）
https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf
募集背景
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、
ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。
本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、
データ活用のリーディングカンパニーである当社にクライアントからのご相談が増加しています。
分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、
世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。
業務内容
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
働く魅力
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析～開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ■フレックスタイム制
コアタイム：11:00〜16:00
フレキシブルタイム：8:00～19:00
標準労働時間：8時間／日
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均15時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/AIエンジニア（DL/機械学習）】受託開発 のリモートワーク求人
事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、
クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、
パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
募集概要
配属部門：データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、
機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。
また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、
実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
プロジェクト事例
・ゲーム×AI（株式会社セガゲームス）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/
・インフラ×AI（八千代エンジニヤリング株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/
・食品×AI（キユーピー株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/
・マルチモーダルAI（Google Cloud Next Tokyo 23）
https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf
募集背景
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、
ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。
本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、
データ活用のリーディングカンパニーである当社にクライアントからのご相談が増加しています。
分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、
世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。
業務内容
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
働く魅力
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析～開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、
クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、
パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
募集概要
配属部門：データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、
機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。
また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、
実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
プロジェクト事例
・ゲーム×AI（株式会社セガゲームス）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/
・インフラ×AI（八千代エンジニヤリング株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/
・食品×AI（キユーピー株式会社）
https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/
・マルチモーダルAI（Google Cloud Next Tokyo 23）
https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf
募集背景
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、
ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。
本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、
データ活用のリーディングカンパニーである当社にクライアントからのご相談が増加しています。
分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、
世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。
業務内容
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
働く魅力
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析～開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ■フレックスタイム制
コアタイム：11:00〜16:00
フレキシブルタイム：8:00～19:00
標準労働時間：8時間／日
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均15時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社ナウキャスト
【地方フルリモート／AIフルサイクルエンジニア／生成AI・LLMを活用したプロダクトの開発経験】ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業 のリモートワーク求人
■Finatextグループとは
Finatextグループは「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、AIエージェント機能の実装を見据えた金融基幹システムの提供を通じて「組込型金融（エンベデッドファイナンス）」を可能にするFintech企業です。
金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービス参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■募集する背景
ナウキャスト（Finatextグループ）は、各ユニットにおいてLLM（大規模言語モデル）を活用し、業務の効率化や新たな価値創出を目指しています。
現在、新事業の立ち上げや全社的なAI活用組織「AI+（エーアイ・プラス）」の始動など、生成AIを軸とした変革が加速しています。
各プロジェクトをさらに推進するため、生成AI・LLMに精通し、業務課題に特化したAIシステムの開発やAI基盤構築に挑戦したいエンジニアを募集します。
■業務の概要
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①Financial Research事業
オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。
機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。
現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築
・決算速報レポートの自動生成（IR支援、Paid Research向け）
・投資判断に有用なデータ（ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等）のスクレイピング・構造化
・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化
・官公庁・機関投資家が独自の分析モデルやAIにそのまま接続して即座に活用できる「AI-readyなデータ活用基盤（データレイヤー）」の設計・構築
・膨大なオルタナティブデータや公開マクロデータをAIが誤認なく正確に読み解くための、データ名寄せ・クレンジングおよび構造化ロジックの整備
②Data AI Service事業
国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタや多様な3rdパーティデータに、最先端の生成AI技術を掛け合わせることで、企業の営業・開発・データ活用のDXを推進する事業です。
本事業は主に2つの核となるサービス群で構成されています。
Real Estate Unit(商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト )
主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。
マイソク（物件概要書）の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。
<関わるサービス>
・「DataLens オフィス営業 」
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
・「DataLens 店舗開発」
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
<具体的な業務内容>
・不動産業界向けプロダクト（マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など）の開発
・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発
・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装
・Data Holder Unit(法人データ活用基盤・データ販売デリバリー)
・法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。
・有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。
<関わるサービス>
「DataLinc」
ナウキャスト、法人データを名寄せして外部データと統合し、営業活動や与信管理を高度化するDaaS「DataLinc」の提供を開始
<具体的な業務内容>
・データパイプライン構築
スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ（有価証券報告書・適時開示・Webページ等）から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用
・LLMOps/品質監視
・LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備
・品質保証の仕組み化
・オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り
③Data AI Solution事業
データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。
Snowflakeを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（MCPass）、AI協働プラットフォーム（Finstage Cowork）まで、一貫したデータ×AIのスタックを自社で持ち、金融機関を中心としたエンタープライズ向けに展開しています。
<関わるサービス>
・Finatext Advisory Assist シリーズ
金融アドバイザーの提案活動を支援する、生成AI搭載型のアシストツールです。
顧客情報や保険ニーズをもとに、提案資料の自動生成・情報要約・営業ナレッジの活用などを支援しています。
・MCPass（新規立ち上げ）
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発
金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中
・Finstage Cowork（企業向けAI協働プラットフォーム）
企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供する自社プロダクト
チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。
MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
・NorthCast
データクラウド「Snowflake（スノーフレイク）」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。
各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した業務システムの設計・開発
・生成AIを活用したデータ基盤の構築
・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援
④Finatextグループ
・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」
・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」
・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」
■その他プロジェクト事例
エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。
・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発
・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築
・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発
・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発
・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築
■メンバー
・片山 燎平 / 取締役 Data AI Solution 事業責任者
大阪大学電子情報工学科で統計的因果推論を研究。
卒業後、野村総合研究所に入社し、システム開発やデータ分析業務に従事。2017年にナウキャスト入社。
MLエンジニアとして機関投資家の投資銘柄予測モデル構築などを行う。
オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの責任者を経て、2024年4月にデータ&AIソリューション（現 Data AI Solution）事業責任者に就任、同年6月からナウキャスト取締役。
テックブログ：https://zenn.dev/fozzhey
・池田 遼太郎 / Data AI Solution事業 LLMエンジニア
東京工業大学にて経営工学を専攻。
学部を卒業後、パーソルプロセス&テクノロジー株式会社に入社し人事系SIerのフルスタックエンジニアとして従事。
生成AI関連のプロジェクトに複数携わる中で生成AIに興味を持ち、さらなるスキルアップを図るためLLMエンジニアとしてナウキャストに入社。
テックブログ：https://zenn.dev/shilla
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
Finatextグループは「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、AIエージェント機能の実装を見据えた金融基幹システムの提供を通じて「組込型金融（エンベデッドファイナンス）」を可能にするFintech企業です。
金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービス参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■募集する背景
ナウキャスト（Finatextグループ）は、各ユニットにおいてLLM（大規模言語モデル）を活用し、業務の効率化や新たな価値創出を目指しています。
現在、新事業の立ち上げや全社的なAI活用組織「AI+（エーアイ・プラス）」の始動など、生成AIを軸とした変革が加速しています。
各プロジェクトをさらに推進するため、生成AI・LLMに精通し、業務課題に特化したAIシステムの開発やAI基盤構築に挑戦したいエンジニアを募集します。
■業務の概要
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①Financial Research事業
オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。
機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。
現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築
・決算速報レポートの自動生成（IR支援、Paid Research向け）
・投資判断に有用なデータ（ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等）のスクレイピング・構造化
・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化
・官公庁・機関投資家が独自の分析モデルやAIにそのまま接続して即座に活用できる「AI-readyなデータ活用基盤（データレイヤー）」の設計・構築
・膨大なオルタナティブデータや公開マクロデータをAIが誤認なく正確に読み解くための、データ名寄せ・クレンジングおよび構造化ロジックの整備
②Data AI Service事業
国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタや多様な3rdパーティデータに、最先端の生成AI技術を掛け合わせることで、企業の営業・開発・データ活用のDXを推進する事業です。
本事業は主に2つの核となるサービス群で構成されています。
Real Estate Unit(商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト )
主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。
マイソク（物件概要書）の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。
<関わるサービス>
・「DataLens オフィス営業 」
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
・「DataLens 店舗開発」
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
<具体的な業務内容>
・不動産業界向けプロダクト（マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など）の開発
・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発
・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装
・Data Holder Unit(法人データ活用基盤・データ販売デリバリー)
・法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。
・有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。
<関わるサービス>
「DataLinc」
ナウキャスト、法人データを名寄せして外部データと統合し、営業活動や与信管理を高度化するDaaS「DataLinc」の提供を開始
<具体的な業務内容>
・データパイプライン構築
スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ（有価証券報告書・適時開示・Webページ等）から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用
・LLMOps/品質監視
・LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備
・品質保証の仕組み化
・オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り
③Data AI Solution事業
データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。
Snowflakeを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（MCPass）、AI協働プラットフォーム（Finstage Cowork）まで、一貫したデータ×AIのスタックを自社で持ち、金融機関を中心としたエンタープライズ向けに展開しています。
<関わるサービス>
・Finatext Advisory Assist シリーズ
金融アドバイザーの提案活動を支援する、生成AI搭載型のアシストツールです。
顧客情報や保険ニーズをもとに、提案資料の自動生成・情報要約・営業ナレッジの活用などを支援しています。
・MCPass（新規立ち上げ）
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発
金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中
・Finstage Cowork（企業向けAI協働プラットフォーム）
企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供する自社プロダクト
チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。
MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
・NorthCast
データクラウド「Snowflake（スノーフレイク）」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。
各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した業務システムの設計・開発
・生成AIを活用したデータ基盤の構築
・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援
④Finatextグループ
・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」
・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」
・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」
■その他プロジェクト事例
エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。
・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発
・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築
・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発
・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発
・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築
■メンバー
・片山 燎平 / 取締役 Data AI Solution 事業責任者
大阪大学電子情報工学科で統計的因果推論を研究。
卒業後、野村総合研究所に入社し、システム開発やデータ分析業務に従事。2017年にナウキャスト入社。
MLエンジニアとして機関投資家の投資銘柄予測モデル構築などを行う。
オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの責任者を経て、2024年4月にデータ&AIソリューション（現 Data AI Solution）事業責任者に就任、同年6月からナウキャスト取締役。
テックブログ：https://zenn.dev/fozzhey
・池田 遼太郎 / Data AI Solution事業 LLMエンジニア
東京工業大学にて経営工学を専攻。
学部を卒業後、パーソルプロセス&テクノロジー株式会社に入社し人事系SIerのフルスタックエンジニアとして従事。
生成AI関連のプロジェクトに複数携わる中で生成AIに興味を持ち、さらなるスキルアップを図るためLLMエンジニアとしてナウキャストに入社。
テックブログ：https://zenn.dev/shilla
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 70人 |
株式会社BuySell Technologies
【首都圏フルリモート相談可/機械学習エンジニア/エキスパート】巨大リユース市場の自社プロダクト！グループ拡大中★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
・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
■募集背景
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し
M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。
これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。
こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、
「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。
いままさに、個別最適から全社最適へ／経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。
当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。
一方で事業や業務プロセスの広がりに対して、AI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。
本ポジションでは、既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、
統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。
PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用までを一気通貫で担いながら、全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。
■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。
■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
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・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
■募集背景
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し
M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。
これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。
こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、
「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。
いままさに、個別最適から全社最適へ／経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。
当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。
一方で事業や業務プロセスの広がりに対して、AI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。
本ポジションでは、既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、
統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。
PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用までを一気通貫で担いながら、全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。
■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。
■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
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 804 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
買取・販売の循環を実現する総合リユースサービス「バイセル」を展開しています。
私たちの使命は、誰かの不要なものを、誰かの必要なものへと変えること。 そして日本の家々には、価値に気づかれていないたくさんの"かくれ資産"が、眠ったままになっています。 これらを再流通させることで、"新たなものを作っては捨てる社会"からの脱却を実現します。 私たちの事業の源泉はふたつです。 ひとつは、事業を着実に成長させ続ける優秀な人材。 ひとつは、買取から販売までを最適につなぐテクノロジー。 2015年のリユース事業開始以後、今では日本全国に拠点を構え、業界トップクラスの規模へと成長しました。 ここからは循環型社会の実現に向けて、私たちの成長に留まらず、 人とテクノロジーの力を駆使してリユース業界全体を牽引する存在へと、挑戦を続けます。 |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 1,855人 |
株式会社グッドパッチ
【地方フルリモート相談可/AI駆動開発責任者/開発リード経験必須】「デザイン思考 × AI駆動開発」/開発責任者募集 のリモートワーク求人
■お仕事内容
採用背景
グッドパッチは2026年より「AI Driven Design Company」へと舵を切り、AI専門組織「Gp-AX Studio」の設立や、全社員へのClaude Code活用義務化を進めています。
現在、クライアント案件の多くがAI活用を前提としたものにシフトしており「提案フェーズからAI実装を前提とした技術設計を行い、開発体制をゼロから構築・リードする」ための体制強化が急務となっています。
このポジションが加わることで、提案フェーズから技術的な判断を内側に持てるようになり、これまで外部の協力を得ながら進めることもあった開発領域を自分たちの力で動かせるようになります。
仕事内容
開発案件の「受注確度の向上」と「デリバリーの仕組み化」の双方に責任を持ちます。単なるエンジニアリングマネージャーではなく、AIツールを前提とした「新しい開発プロセスの標準」を作ることを期待しています。「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。
具体的な仕事内容
① 案件提案への技術参画
商談への同席、AI活用のフィジビリティスタディ（実現可否判断）
数千万〜億単位の案件における開発見積もりの作成・技術的妥当性の担保
「AIで内製するか、外部と協業するか」の判断と座組みの設計
② 案件のデリバリーリード ・Claude Code / Cursor等を活用したAI駆動開発プロセスの先導
プロジェクト横断での技術選定、要件定義、QA（品質保証）の統括
デザイナー・PMと連携した、Agentic UX（AIエージェント時代のUI）の実装
③ AI駆動開発の仕組み化・体制構築 ・AI駆動開発を前提とした開発フローの標準化（ドキュメント化・仕組み化）
外部パートナーの開拓や業務委託メンバーの採用・評価・チーム組成
組織全体で受けられる開発案件のキャパシティ拡大
業務内容の変更の範囲
雇入れ直後：上記参照
変更の範囲：当社における各種業務全般
参考情報
採用サイトでは、150名以上の社員が協力して作り上げたインタビュー・座談会・社員アンケート・社内用語集など、求人票には載せきれないリアルな情報を10万字以上公開しています。
1ページで分かるグッドパッチ
社員アンケート（約130名のリアルな声）
選考プロセス
生成AI活用の現状
エンジニアの紹介
選考プロセスについて
書類選考（履歴書・職務経歴書・ポートフォリオ（※）） → 面接（複数回） → 内定（オファー面談）
※ポートフォリオはお持ちの方のみで結構です。PDFまたはURLにてご提出をお願いします
※選考中にSPIのご受検をお願いしております。（性格検査のみ、事前学習は不要です）
※最終選考の前に、ミドル・シニア人材としての採用が想定される方についてはリファレンスチェックをお願いしております。（候補者を推薦して頂き人事からインタビューを実施）
※選考体験の品質改善を目的として、面談/面接の様子を録画させていただく場合がございます。録画を希望されない場合は、当日、面談/面接開始時にお知らせください。
【業務の変更の範囲】
当社における各種業務全般
採用背景
グッドパッチは2026年より「AI Driven Design Company」へと舵を切り、AI専門組織「Gp-AX Studio」の設立や、全社員へのClaude Code活用義務化を進めています。
現在、クライアント案件の多くがAI活用を前提としたものにシフトしており「提案フェーズからAI実装を前提とした技術設計を行い、開発体制をゼロから構築・リードする」ための体制強化が急務となっています。
このポジションが加わることで、提案フェーズから技術的な判断を内側に持てるようになり、これまで外部の協力を得ながら進めることもあった開発領域を自分たちの力で動かせるようになります。
仕事内容
開発案件の「受注確度の向上」と「デリバリーの仕組み化」の双方に責任を持ちます。単なるエンジニアリングマネージャーではなく、AIツールを前提とした「新しい開発プロセスの標準」を作ることを期待しています。「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。
具体的な仕事内容
① 案件提案への技術参画
商談への同席、AI活用のフィジビリティスタディ（実現可否判断）
数千万〜億単位の案件における開発見積もりの作成・技術的妥当性の担保
「AIで内製するか、外部と協業するか」の判断と座組みの設計
② 案件のデリバリーリード ・Claude Code / Cursor等を活用したAI駆動開発プロセスの先導
プロジェクト横断での技術選定、要件定義、QA（品質保証）の統括
デザイナー・PMと連携した、Agentic UX（AIエージェント時代のUI）の実装
③ AI駆動開発の仕組み化・体制構築 ・AI駆動開発を前提とした開発フローの標準化（ドキュメント化・仕組み化）
外部パートナーの開拓や業務委託メンバーの採用・評価・チーム組成
組織全体で受けられる開発案件のキャパシティ拡大
業務内容の変更の範囲
雇入れ直後：上記参照
変更の範囲：当社における各種業務全般
参考情報
採用サイトでは、150名以上の社員が協力して作り上げたインタビュー・座談会・社員アンケート・社内用語集など、求人票には載せきれないリアルな情報を10万字以上公開しています。
1ページで分かるグッドパッチ
社員アンケート（約130名のリアルな声）
選考プロセス
生成AI活用の現状
エンジニアの紹介
選考プロセスについて
書類選考（履歴書・職務経歴書・ポートフォリオ（※）） → 面接（複数回） → 内定（オファー面談）
※ポートフォリオはお持ちの方のみで結構です。PDFまたはURLにてご提出をお願いします
※選考中にSPIのご受検をお願いしております。（性格検査のみ、事前学習は不要です）
※最終選考の前に、ミドル・シニア人材としての採用が想定される方についてはリファレンスチェックをお願いしております。（候補者を推薦して頂き人事からインタビューを実施）
※選考体験の品質改善を目的として、面談/面接の様子を録画させていただく場合がございます。録画を希望されない場合は、当日、面談/面接開始時にお知らせください。
【業務の変更の範囲】
当社における各種業務全般
| 想定年収 | 1,500 〜 2,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
Goodpatchはビジネス課題をデザインの力で解決するデザインカンパニーです。
｢ハートを揺さぶるデザインで世界を前進させる｣というビジョンのもと、デザインの力を証明するためにUI/UXデザインを強みとした新規事業の立ち上げや、企業のデザイン戦略立案、デザイン組織構築支援などを行い、 デザインの価値向上を目指しています。 東京のほかにも、フルリモートのデザインチームGoodpatch Anywhereという拠点があります。 得意とするのはUI/UXデザインですが、領域に制限はありません。クライアントのビジネスサイドとデザインをつなぎ、事業やプロダクト、組織づくりを戦略的に支援するほか、事業会社として自社サービスやプロダクトの開発、スタートアップへの投資など、多彩に展開しています。 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 198人 |
53件中 1件～10件
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