AIエンジニア(DL/機械学習)×受託開発企業のリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
46件中 11件~20件
Idein株式会社
★【リモート可/東京/自動運転機械学習エンジニア/理工系分野の修士号&深層学習フレームワークでのモデル開発経験3年以上】国内シェアトップクラス!現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
*本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
Ideinは「ソフトウェア化された世界を創る」というビジョンのもと、エッジAIを活用し、サイバー世界に閉じない実世界のリアルタイムビッグデータを計測・認識し、フィードバックすることによる価値創造のために、基盤・応用・研究開発の3本立ての事業を展開しています。
■ 基盤
大量のエッジAIデバイスを安全かつ効率的に遠隔運用できるプラットフォームを狙うActcastを開発・運営し、国内大手製造業との連携も進めています。
■ 応用
AIカメラやAIマイクなど、顧客課題に直接向き合い価値を届けるソリューションの提供で、ファミリーマートやKDDIなどとの事業共創を展開したり、Phonoscapeという自社プロダクトの開発・提供をしています。
■ 研究開発
実世界に対し、そこで生まれる画像、音声、その他様々なデータを認識し、働きかける技術開発を実施し、未来の可能性を拓く取り組みです。
それぞれをバラバラではなく三位一体で推進しており、Deep Learning推論を高速化するコンパイラ技術と、大規模エッジAI運用基盤を併せ持つことが強みです。
ぜひ一緒に「最新の技術を誰もが手軽に使える未来」を創りましょう!
【募集背景】
自動運転については、特に商業施設などの駐車場をターゲットとした低速領域の自動運転の経路生成アルゴリズムの開発を行っています。
モデル開発には、現在自動運転開発をリードする企業に打ち勝つために、強化学習とSim-to-Realとよばれるアプローチで開発を進めており、
開発をより早く進めて機能実現するために、一緒に挑戦していただける方を募集します。
【業務概要】
商業施設の駐車場など低速領域に特化した自動運転システムの開発に携わっていただきます。
【具体的な業務】
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・机上でのモデル評価・実験管理
・実車両でのモデル評価・実験管理
・上記を効率よく行うためのMLOpsの開発
【開発言語・環境】
・言語:Python、C++
・機械学習モデル開発についてはサーバ、ABCIを活用
・ソースコード管理:GitHub
・情報共有ツール:Slack、Google Workspace、Notion
・その他:Docker、Linux
【他社にはないこの仕事の魅力・得られる経験】
・最先端の強化学習を用いた自動運転技術の開発経験
・ソフトウェア(シミュレーター)からハードウェア(実車)までを横断する統合的な開発経験
・受託開発にもスクラムを取り入れた、実践的かつ柔軟なアジャイル開発経験
・急成長していく組織に身をおくことで得られる経験・成長機会
【企業のミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
【チームのミッション】
経験やスキルを活かすとともに新たに学び、自社やクライアントの課題を解決する機械学習を中心とした情報技術の開発を行い、世に出して価値創造を導く
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
・様々な領域での AI を用いた事業開発実績がある
【所属】
技術開発本部AI開発部
15名(パートタイマー1名、内出向3名)
【受賞一例】
・英Arm社「AI Partner」選出(2020)
・米NVIDIA社「Inception Program Partner」選出(2019)
・Forbes「日本のスタートアップ200」選出(2019)
・日本経済新聞社「NEXTユニコーン企業」選出(2019)
・経済産業省「J-Startup」選出(2018)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
Ideinは「ソフトウェア化された世界を創る」というビジョンのもと、エッジAIを活用し、サイバー世界に閉じない実世界のリアルタイムビッグデータを計測・認識し、フィードバックすることによる価値創造のために、基盤・応用・研究開発の3本立ての事業を展開しています。
■ 基盤
大量のエッジAIデバイスを安全かつ効率的に遠隔運用できるプラットフォームを狙うActcastを開発・運営し、国内大手製造業との連携も進めています。
■ 応用
AIカメラやAIマイクなど、顧客課題に直接向き合い価値を届けるソリューションの提供で、ファミリーマートやKDDIなどとの事業共創を展開したり、Phonoscapeという自社プロダクトの開発・提供をしています。
■ 研究開発
実世界に対し、そこで生まれる画像、音声、その他様々なデータを認識し、働きかける技術開発を実施し、未来の可能性を拓く取り組みです。
それぞれをバラバラではなく三位一体で推進しており、Deep Learning推論を高速化するコンパイラ技術と、大規模エッジAI運用基盤を併せ持つことが強みです。
ぜひ一緒に「最新の技術を誰もが手軽に使える未来」を創りましょう!
【募集背景】
自動運転については、特に商業施設などの駐車場をターゲットとした低速領域の自動運転の経路生成アルゴリズムの開発を行っています。
モデル開発には、現在自動運転開発をリードする企業に打ち勝つために、強化学習とSim-to-Realとよばれるアプローチで開発を進めており、
開発をより早く進めて機能実現するために、一緒に挑戦していただける方を募集します。
【業務概要】
商業施設の駐車場など低速領域に特化した自動運転システムの開発に携わっていただきます。
【具体的な業務】
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・机上でのモデル評価・実験管理
・実車両でのモデル評価・実験管理
・上記を効率よく行うためのMLOpsの開発
【開発言語・環境】
・言語:Python、C++
・機械学習モデル開発についてはサーバ、ABCIを活用
・ソースコード管理:GitHub
・情報共有ツール:Slack、Google Workspace、Notion
・その他:Docker、Linux
【他社にはないこの仕事の魅力・得られる経験】
・最先端の強化学習を用いた自動運転技術の開発経験
・ソフトウェア(シミュレーター)からハードウェア(実車)までを横断する統合的な開発経験
・受託開発にもスクラムを取り入れた、実践的かつ柔軟なアジャイル開発経験
・急成長していく組織に身をおくことで得られる経験・成長機会
【企業のミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
【チームのミッション】
経験やスキルを活かすとともに新たに学び、自社やクライアントの課題を解決する機械学習を中心とした情報技術の開発を行い、世に出して価値創造を導く
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
・様々な領域での AI を用いた事業開発実績がある
【所属】
技術開発本部AI開発部
15名(パートタイマー1名、内出向3名)
【受賞一例】
・英Arm社「AI Partner」選出(2020)
・米NVIDIA社「Inception Program Partner」選出(2019)
・Forbes「日本のスタートアップ200」選出(2019)
・日本経済新聞社「NEXTユニコーン企業」選出(2019)
・経済産業省「J-Startup」選出(2018)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 想定年収 | 745 〜 979 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
Idein株式会社
★【リモート可/東京/機械学習エンジニア/理工系分野の修士号&機械学習技術を画像・点群・音声のいずれか1つのデータ知見と実務2年以上】国内シェアトップクラス!現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
*本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【企業ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【部署のミッション】
経験やスキルを活かすとともに新たに学び、自社やクライアントの課題を解決する機械学習技術を開発し、世に出して価値創造を導く
【募集ポジションの責務】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発を実施していただきます。
また、次世代モビリティ分野に活用する機械学習技術の開発実務に加え、技術的課題の特定や解決までの計画立案についてもリーダークラスとともに実施していただきます。
※本ポジションは、受託開発事業を主に行うAI開発部のエンジニア募集です。
全く新しいプロダクト・コンセプト・テクノロジーを世に発信していくことの面白さ、そして急成長していく組織に身をおくことで得られる経験・成長機会などの魅力があります。
<詳細>
機械学習エンジニアとして、ドメインの課題を解決し、新たな価値創造に繋がる技術開発を行っていただきます。
担当するフェーズ:
社外関係者との連携のもと、課題解決のための機械学習に関する要件定義、技術調査、開発・検証(運用保守は担当外)。
【具体的な仕事内容】
・様々なセンサデータを処理するアルゴリズムの開発
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化・最適化
・上記プロセスの文書による記録、スライドによる要約
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理など
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【配属部署】
AI開発部
【部署人数・メンバー構成など】
<配属先>
・配属先:AI開発部
・メンバー:15名程度(協業先からの出向者も含む)
・3〜5名の小グループに分かれて活動
<コミュニケーション促進の取り組み>
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
<チームの雰囲気>
・各エンジニアが担当プロジェクトに集中して取り組む
・セミナーやレビュー会を通じた技術交流
・裁量労働制、リモート主体で柔軟に働く
【使用言語など】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack、Google Workspace、Notion
その他:Docker、Linux、計算機クラスタ、Raspberry Pi
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【募集背景・課題】
当社は、エッジAIを中身から作り上げる技術力と、業界大手との協業や自社プロダクト「Actcast」を通じた展開力を併せ持つスタートアップ企業です。
自動車部品のグローバルサプライヤーである株式会社アイシンと協業し、エッジAIカメラ「ai cast」の開発や、次世代自動車で使用されるアルゴリズム(外界の認識、モーションプランニング等)の研究開発などの受託業務にも取り組んでおります。
これまで実施してきたプロジェクトに加え、機械学習で解くべきタスクの多様化、カメラ映像以外の観測モダリティの増加などに取り組むプロジェクトを実施していくために、機械学習の知見を活かし、自律的に技術的な課題を発見し、成果創出まで遂行できる方を採用したいと考えております。
【クライアントとの開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【企業ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【部署のミッション】
経験やスキルを活かすとともに新たに学び、自社やクライアントの課題を解決する機械学習技術を開発し、世に出して価値創造を導く
【募集ポジションの責務】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発を実施していただきます。
また、次世代モビリティ分野に活用する機械学習技術の開発実務に加え、技術的課題の特定や解決までの計画立案についてもリーダークラスとともに実施していただきます。
※本ポジションは、受託開発事業を主に行うAI開発部のエンジニア募集です。
全く新しいプロダクト・コンセプト・テクノロジーを世に発信していくことの面白さ、そして急成長していく組織に身をおくことで得られる経験・成長機会などの魅力があります。
<詳細>
機械学習エンジニアとして、ドメインの課題を解決し、新たな価値創造に繋がる技術開発を行っていただきます。
担当するフェーズ:
社外関係者との連携のもと、課題解決のための機械学習に関する要件定義、技術調査、開発・検証(運用保守は担当外)。
【具体的な仕事内容】
・様々なセンサデータを処理するアルゴリズムの開発
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化・最適化
・上記プロセスの文書による記録、スライドによる要約
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理など
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【配属部署】
AI開発部
【部署人数・メンバー構成など】
<配属先>
・配属先:AI開発部
・メンバー:15名程度(協業先からの出向者も含む)
・3〜5名の小グループに分かれて活動
<コミュニケーション促進の取り組み>
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
<チームの雰囲気>
・各エンジニアが担当プロジェクトに集中して取り組む
・セミナーやレビュー会を通じた技術交流
・裁量労働制、リモート主体で柔軟に働く
【使用言語など】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack、Google Workspace、Notion
その他:Docker、Linux、計算機クラスタ、Raspberry Pi
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【募集背景・課題】
当社は、エッジAIを中身から作り上げる技術力と、業界大手との協業や自社プロダクト「Actcast」を通じた展開力を併せ持つスタートアップ企業です。
自動車部品のグローバルサプライヤーである株式会社アイシンと協業し、エッジAIカメラ「ai cast」の開発や、次世代自動車で使用されるアルゴリズム(外界の認識、モーションプランニング等)の研究開発などの受託業務にも取り組んでおります。
これまで実施してきたプロジェクトに加え、機械学習で解くべきタスクの多様化、カメラ映像以外の観測モダリティの増加などに取り組むプロジェクトを実施していくために、機械学習の知見を活かし、自律的に技術的な課題を発見し、成果創出まで遂行できる方を採用したいと考えております。
【クライアントとの開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 想定年収 | 700 〜 934 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
Idein株式会社
★【リモート可/東京/機械学習エンジニア(リーダークラス)/理工系分野の修士号&機械学習技術実務5年以上&画像・点群・音声などいずれか1つ実務経験】国内シェアトップクラス!現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
*本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ:ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証(運用保守は担当外)
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【開発言語・ツール】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack・Google Workspace・Notion
その他:Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC:BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム(任意参加):毎週開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ:ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証(運用保守は担当外)
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【開発言語・ツール】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack・Google Workspace・Notion
その他:Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC:BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム(任意参加):毎週開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
株式会社ストラテジーアンドパートナー
【地方フルリモ・首都圏ハイブリ/東京/日本の教育を変えるエンジニア/HTML・CSS・JavaScript基礎&いずれかの言語での開発経験(経験年数不問)】AI×教育で社会を変える挑戦に、あなたの技術を!未来の教育を創る最先端AI技術を駆使した教育プラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
| 想定年収 | 360 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 従業員数 | 8人 | ||
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データエンジニア・データサイエンティスト/PythonやSQLでのコーディング& AzureやAWSでの環境構築・運用経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■業務内容
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
<大規模案件の提案経験>
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
<データプラットフォーム領域での専門性>
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
<キャリアの幅の拡張>
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
<案件開始~2週間>
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
<1か月~2か月目>
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
<2か月~3か月目>
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう!」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催!
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
<大規模案件の提案経験>
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
<データプラットフォーム領域での専門性>
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
<キャリアの幅の拡張>
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
<案件開始~2週間>
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
<1か月~2か月目>
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
<2か月~3か月目>
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう!」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催!
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
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| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社ジール
★【ハイブリ/東京/データプラットフォームエンジニア/データベース領域の知見】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
●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。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
●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。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
| 想定年収 | 430 〜 550 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
フレキシブルタイム/6:00~10:00、15:00~22:00
コアタイム/10:00~15:00
標準的な勤務例(標準労働時間)/9:00~18:00
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時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
ジールは、データ活用のプロフェッショナル集団/東証一部上場グループの中核企業です。
近年ではビッグデータ、クラウド、AI、IoTを活用した事例も増加し、顧客のDX推進を支援する立場にスコープを拡張しています。 顧客の大半は大手企業となっており、30年以上データ活用領域に特化してきたナレッジ/市場からの信頼が強固な経営基盤を支えています。 ■Mission:専門性と技術力、高度な分析ノウハウの提供 多様な企業活動の情報の価値転換というニーズに応えるため、私たちは「プロフェッショナルサービスの大衆化」をミッションとして掲げております。高い専門性を持った技術力、深い経験から得られた多様性のある高度な分析力をハイクオリティ&ローコストで提供することで、企業の競争優位確保に貢献することを私たちは使命としております。 ■Vision:100年企業の創造 私たちはビジョンとして「100年企業の創造」を掲げて、理想企業の創造に向け、「社員全員が燃える会社」を目指しています。理想企業とは「他者貢献」を通して誰よりも発展する企業です。そして、社員全員が燃え続ける会社が「100年企業」であると信じています。お客様に対する長期的な貢献を果たすことに最大の意義をもって事業活動に取り組んで参ります。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 411人 |
株式会社Zhienius
【首都圏フルリモート/AIエージェント開発エンジニア/実務3年~】HRtech Saas/LLM・生成AI活用プロダクト開発 のリモートワーク求人
【業務内容】
当社が展開するHRTech SaaSプロダクト及び、クライアントワークにおいて、AIエージェントを実装・運用するための開発業務を担っていただきます。企画段階から携わり、AIを活用したプロダクト/機能の社会実装を一気通貫で推進できるポジションです。
▼主な業務内容
LangChainやOpenAI API等を活用したAIエージェント開発
HRTechSaaSにおけるAIエージェントの機能開発
外部RAG(Retrieval-Augmented Generation)や社内DBとの連携
AIエージェントのパフォーマンス改善、プロンプト設計・最適化
プロダクト・インフラ要件の設計および開発
AIエージェントを用いた新規事業の立ち上げ支援
【エンジニアのキャリアマップ】
バックエンド/フロントエンド/AI・LLM領域問わず、エンジニア1人1人に合わせたキャリアマップをご用意しています。 ご自身の技術フェーズややりたいことを第一優先として、キャリアマップを描いていきます。 MCV(My Creation Vision)という独自の目標管理と評価を導入しており、キャリアの実現までを可視化しています。 例) アーキテクト/マネジメント/ITコンサル/自社プロダクト開発/新規事業開発etc
▼具体的なプロジェクト
■HRtech Saas自社プロダクトの開発
・新規、追加機能の仕様策定、設計
・Pythonを利用したバックエンド開発全般
・テストコード、CI/CDの構築
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
■LLM・生成AIを活用したエージェントワークフローの開発(自社サービス)
・要件定義、PoC、仕様策定、設計
・LLMを活用した各種AIエージェント
・OpenAI Function CallingやLangChain Agentを利用したワークフロー構築
・各エージェントの状態管理やマルチステップ実行(tool calling、memory management)
・Pythonを利用したバックエンド開発全般
・テストコード、CI/CDの構築
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
■toC向けサービスバックエンド開発支援
・既存システムのバージョンアップやエンハンス開発
・Pythonを利用したバックエンド開発
・アジャイル開発
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当社が展開するHRTech SaaSプロダクト及び、クライアントワークにおいて、AIエージェントを実装・運用するための開発業務を担っていただきます。企画段階から携わり、AIを活用したプロダクト/機能の社会実装を一気通貫で推進できるポジションです。
▼主な業務内容
LangChainやOpenAI API等を活用したAIエージェント開発
HRTechSaaSにおけるAIエージェントの機能開発
外部RAG(Retrieval-Augmented Generation)や社内DBとの連携
AIエージェントのパフォーマンス改善、プロンプト設計・最適化
プロダクト・インフラ要件の設計および開発
AIエージェントを用いた新規事業の立ち上げ支援
【エンジニアのキャリアマップ】
バックエンド/フロントエンド/AI・LLM領域問わず、エンジニア1人1人に合わせたキャリアマップをご用意しています。 ご自身の技術フェーズややりたいことを第一優先として、キャリアマップを描いていきます。 MCV(My Creation Vision)という独自の目標管理と評価を導入しており、キャリアの実現までを可視化しています。 例) アーキテクト/マネジメント/ITコンサル/自社プロダクト開発/新規事業開発etc
▼具体的なプロジェクト
■HRtech Saas自社プロダクトの開発
・新規、追加機能の仕様策定、設計
・Pythonを利用したバックエンド開発全般
・テストコード、CI/CDの構築
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
■LLM・生成AIを活用したエージェントワークフローの開発(自社サービス)
・要件定義、PoC、仕様策定、設計
・LLMを活用した各種AIエージェント
・OpenAI Function CallingやLangChain Agentを利用したワークフロー構築
・各エージェントの状態管理やマルチステップ実行(tool calling、memory management)
・Pythonを利用したバックエンド開発全般
・テストコード、CI/CDの構築
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
■toC向けサービスバックエンド開発支援
・既存システムのバージョンアップやエンハンス開発
・Pythonを利用したバックエンド開発
・アジャイル開発
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 510 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
株式会社Zhieniusは、「人的資本が事業価値を創造する時代をリードする」というコンセプトのもと、次の4つの領域においてサービスを展開しているスタートアップ企業です。同社では、アウトソーシング事業の拡大と自社プロダクトの成長を目指し、エンジニアの方を募集しております。
組織人事採用コンサルティング事業 HRや業種に精通した専属コンサルタントを中心に、幅広いHR分野のプロフェッショナルパートナーとプロジェクトチームを組成し、事業価値の向上につながる組織・人事・採用の戦略設計から実装、サポートまでを一貫して支援しております。 採用やオンボーディング、タレントマネジメントなどに関する多様なHRテックプロダクトやサービスの選定から導入までをご提案いたします。 アウトソーシング事業 幅広い職種のプロフェッショナル人材を社員およびパートナーとして擁し、顧客のニーズに応じたプロジェクトを組成し、成功までを支援しております。 主にRPO(採用代行)やBPOにおいて、該当業務に精通した人材をアサインしております。 また、エンジニアリング領域にも力を入れており、案件はエンジニアのスキルや希望に応じてアサインすることを基本としております。加えて、組織人事採用に関するプロジェクトにも関わっていただくことで、シナジーの実現を図っております。さらに、HRtechプロダクトの開発も計画しており、自社プロダクト開発に携わる機会もご用意しております。 クリエイティブデザイン事業 企業や事業、組織が社会や顧客、生活者に対して提供する価値を言語化し、上質なデザインによって伝えるクリエイティブを提供しております。 クライアントのバリューメイキングやブランド戦略から、コンテンツの企画・制作(採用サイトやオウンドメディア制作など)、デリバリーまでを担い、ブランド価値の向上に貢献しております。 ビジネスインキュベーション事業 組織人事採用に関する知見を活かし、新規事業の開発・立ち上げ、プロダクトの開発・実装など、新たな価値の創出を支援しております。 現在は、自社のHR領域における知見を活かしてジョイントベンチャーを設立し、HRtechプロダクトの成長にコミットするプロジェクトを進めております。今後は、より幅広いクライアントに対して、様々な形態での伴走支援を行ってまいります。 同社の強みは、“組織”“人事”“採用”をそれぞれ個別に取り扱うのではなく、経営戦略に基づいてトータルに俯瞰し、整合的に進めていく総合力にあります。こうしたアプローチが評価され、設立から5年弱でクライアント数は約100社以上に達しており、流通、情報サービス、人材サービス、経営コンサルティングファームなど、業界を代表する大手企業も少なくありません。 「また、90%以上のお客様から継続的にお取引いただいております」と、代表取締役CEOの中島陸氏は胸を張って語っております。 |
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| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 10人 |
AMBL株式会社
【正社員/ハイブリッド/ITコンサル×AIエンジニア】上流工程!戦略コンサル企業のIT事業部門でスキルアップ★ のリモートワーク求人
職務内容
AIの社会実装を最前線で牽引する、AIプラットフォームエンジニア募集!
本ポジションでは、LLMやAIエージェントといった最先端の技術を駆使し、社会の変革を支えるAIサービスの基盤開発をリードしていただきます。単なる開発者ではなく、AIモデルを社会に届け、育てていく中心的な存在として、技術とビジネスの両面から事業を牽引する、やりがいのある仕事です。
◆具体的には
・AIエージェント開発: LangGraphやADKなどの先進的なフレームワークを活用し、自律的に思考・行動する高度なAIエージェントの設計・開発をお任せします。
・MLOps/LLM-Ops: AIモデルをスムーズに本番環境へデプロイし、安定稼働させるためのMLパイプラインを設計・実装します。開発から運用、継続的な改善まで一貫して携わり、サービスの価値を最大化するプロセスを構築してください。
・技術の社会実装: 画像解析、自然言語処理、数理最適化など、幅広い分野のAI技術を駆使し、お客様の複雑な課題を根本から解決するソリューションを提供します。
・技術とビジネスの架け橋: 技術的な知見を活かし、事業の成長にどう貢献できるかを見極める力を養うことができます。技術とビジネスの両輪で、お客様と当社の成功を牽引してください。
組織のミッション
AI開発事業部:未来を創造し、社会を動かすAIのプロフェッショナル集団
私たちは、「AIの社会実装を構想・実現する力」と「人を育成する力」をミッションに掲げ、お客様の課題解決とAI活用推進を使命とするAI開発事業部です。めまぐるしく進化するAI領域において、常に最先端を走り続けます。
トレンドの速いAI領域において、 画像解析 、 数理最適化 、 生成AI 、そして AIエージェント といった「使えるAI技術」を常に追求し、社会実装を推進。
20以上の自社サービス開発と300件以上のAIプロジェクト支援実績があります。お客様の課題に合わせたAIソリューション提案から実装、そして内製化支援・教育まで一貫してサポートし、真に活用できるAIを提供します。AIによる効率化、生産性向上、新規ビジネス創出で、社会全体のDXを推進します。
ポジション(職務)の魅力
1.事業成長を「育てる」中心的な役割
開発したAIモデルを社会に届け、運用し、成長させていくプロセス全体に関わることができます。最先端のAI技術を活かし、事業の成長を技術と運用の両面から支える貴重な経験は、あなたのキャリアを大きく飛躍させるでしょう。
2.最先端の運用プラクティスを自ら確立する
LLMやAIエージェントの運用手法は、まだ確立されていません。市場に先駆けて、顧客のフィードバックを反映しながら最適な運用手法を自ら模索し、AIサービスの価値を最大化するプロセスを構築できます。
3.技術と事業を繋ぐ広い視野
開発だけでなく運用まで一貫して担うことで、AIプロジェクトの全体像を深く理解できます。技術的な課題を解決する力が、どのように事業の成果に繋がるかを肌で感じ、技術とビジネスの両輪で成長を牽引する力を養えます。
キャリアパス
【選択肢】AI事業を牽引する多様なキャリアパス!
・技術エキスパート: 特定の技術を深く追求し、テックリードやシニアエンジニアとして組織全体の技術力を牽引する道。
・マネジメント: チームリーダーやマネージャーとして、プロジェクトや組織を率い、事業を成長させる道。
・AIスペシャリスト: MLOps/LLM-Opsの専門家やAIサイエンティストとして、AI技術そのものに特化し、新たな価値を創出する道。
最後に
あなたの「AIへの情熱」が、社会を変える。
AIで社会にインパクトを与えたい、事業を自らの手で牽引したいという熱意をお持ちの方。私たちは、あなたのその想いを実現できる場所です。最先端のAI技術と、それを社会に実装するダイナミックな環境で、あなたの力を存分に発揮してください。この挑戦に少しでも心惹かれたなら、ぜひ一度、私たちと話してみませんか?
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
AIの社会実装を最前線で牽引する、AIプラットフォームエンジニア募集!
本ポジションでは、LLMやAIエージェントといった最先端の技術を駆使し、社会の変革を支えるAIサービスの基盤開発をリードしていただきます。単なる開発者ではなく、AIモデルを社会に届け、育てていく中心的な存在として、技術とビジネスの両面から事業を牽引する、やりがいのある仕事です。
◆具体的には
・AIエージェント開発: LangGraphやADKなどの先進的なフレームワークを活用し、自律的に思考・行動する高度なAIエージェントの設計・開発をお任せします。
・MLOps/LLM-Ops: AIモデルをスムーズに本番環境へデプロイし、安定稼働させるためのMLパイプラインを設計・実装します。開発から運用、継続的な改善まで一貫して携わり、サービスの価値を最大化するプロセスを構築してください。
・技術の社会実装: 画像解析、自然言語処理、数理最適化など、幅広い分野のAI技術を駆使し、お客様の複雑な課題を根本から解決するソリューションを提供します。
・技術とビジネスの架け橋: 技術的な知見を活かし、事業の成長にどう貢献できるかを見極める力を養うことができます。技術とビジネスの両輪で、お客様と当社の成功を牽引してください。
組織のミッション
AI開発事業部:未来を創造し、社会を動かすAIのプロフェッショナル集団
私たちは、「AIの社会実装を構想・実現する力」と「人を育成する力」をミッションに掲げ、お客様の課題解決とAI活用推進を使命とするAI開発事業部です。めまぐるしく進化するAI領域において、常に最先端を走り続けます。
トレンドの速いAI領域において、 画像解析 、 数理最適化 、 生成AI 、そして AIエージェント といった「使えるAI技術」を常に追求し、社会実装を推進。
20以上の自社サービス開発と300件以上のAIプロジェクト支援実績があります。お客様の課題に合わせたAIソリューション提案から実装、そして内製化支援・教育まで一貫してサポートし、真に活用できるAIを提供します。AIによる効率化、生産性向上、新規ビジネス創出で、社会全体のDXを推進します。
ポジション(職務)の魅力
1.事業成長を「育てる」中心的な役割
開発したAIモデルを社会に届け、運用し、成長させていくプロセス全体に関わることができます。最先端のAI技術を活かし、事業の成長を技術と運用の両面から支える貴重な経験は、あなたのキャリアを大きく飛躍させるでしょう。
2.最先端の運用プラクティスを自ら確立する
LLMやAIエージェントの運用手法は、まだ確立されていません。市場に先駆けて、顧客のフィードバックを反映しながら最適な運用手法を自ら模索し、AIサービスの価値を最大化するプロセスを構築できます。
3.技術と事業を繋ぐ広い視野
開発だけでなく運用まで一貫して担うことで、AIプロジェクトの全体像を深く理解できます。技術的な課題を解決する力が、どのように事業の成果に繋がるかを肌で感じ、技術とビジネスの両輪で成長を牽引する力を養えます。
キャリアパス
【選択肢】AI事業を牽引する多様なキャリアパス!
・技術エキスパート: 特定の技術を深く追求し、テックリードやシニアエンジニアとして組織全体の技術力を牽引する道。
・マネジメント: チームリーダーやマネージャーとして、プロジェクトや組織を率い、事業を成長させる道。
・AIスペシャリスト: MLOps/LLM-Opsの専門家やAIサイエンティストとして、AI技術そのものに特化し、新たな価値を創出する道。
最後に
あなたの「AIへの情熱」が、社会を変える。
AIで社会にインパクトを与えたい、事業を自らの手で牽引したいという熱意をお持ちの方。私たちは、あなたのその想いを実現できる場所です。最先端のAI技術と、それを社会に実装するダイナミックな環境で、あなたの力を存分に発揮してください。この挑戦に少しでも心惹かれたなら、ぜひ一度、私たちと話してみませんか?
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
AMBL株式会社は、AI活用を中心に、クラウドネイティブ、UXデザイン、マーケティングの4つの事業領域でデジタルトランスフォーメーション(DX)を支援しています。AIを活用した課題解決や人材育成、クラウドネイティブなシステム開発、ユーザー体験の最適化、そしてブランド戦略とクリエイティブに特化したマーケティングを提供し、企業のDX推進を総合的にサポートしています 【★社風/文化】 AMBL株式会社は、社員の自主性とチャレンジ精神を尊重する社風が特徴です。若手社員にも積極的に挑戦の機会を与え、OJT制度やチーム内のサポート体制が整っています。また、社員同士のコミュニケーションを大切にし、フレンドリーで協力的な環境が醸成されています 【★働き方/リモートワーク】 AMBL株式会社では、フレックス制度やリモートワークを積極的に導入しており、柔軟な働き方が可能です。リモートワークに適したセキュリティ環境やコミュニケーションツールの提供により、社員が効率的に働ける環境を整えています。また、有給の1時間単位での取得や育児の時短勤務など、ライフステージに応じた働き方をサポートしています |
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| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 544人 |
テックファーム株式会社
◆【フレックス/ハイブリ/東京/AI駆動開発エンジニア/JavaもしくはPHPで新規開発の経験】20年以上の開発実績を誇る企業! のリモートワーク求人
【お任せしたい業務内容】
・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝
・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー
・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決
・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整
※ご経験とご希望に合わせてアサイン工程を決定いたします。
【生成AI案件事例】
旅メディア「ことりっぷWEB」のAIレコメンド機能開発支援
*目指せるキャリアパス
・上級SE
・アーキテクト(スペシャリスト)
・管理職
・フルスタックエンジニア
*本ポジションのやりがい
・幅広い業種、業態の経験ができる
・モノづくりだけでなく、顧客の課題を見つけ、解決することができる
・上流から携われる
・技術に特化したキャリアを続けられる
・SEも直接顧客と会話する機会が多い
・技術面の責任者を任せてもらえる
・幅広い開発領域の経験(フロント、バックエンド、インフラ)が積める
※上記やりがいをもとに、ご自身のキャリアの幅、経験を増やすことができます。
■教育体制について
当社では、自社オリジナルのコンテンツを用いて技術研修を実施しています。
各分野におけるプロフェッショナルメンバーにてそのノウハウや過去の事例等を紹介、技術の理解だけではなく、テックファームにおける開発の考え方・ルール等について理解を深めることができます。
※オリジナルコンテンツは、総計50本、35時間以上の研修動画が用意されており、現在も追加制作中です。
【研修例(エンジニア向け)】
・ソフトウェアアーキテクチャ設計
性能や保守性を考慮した、言語・フレームワーク選定を含むアーキテクチャ設計の方法を解説します。
・フロントエンドWebアプリ設計
イベントモデルやコンポーネント設計など、Webアプリの設計手法と実践的ノウハウを紹介します。
・スマホアプリ設計
データの種類に応じた保存領域の選定など、利便性とセキュリティを両立する設計を解説します。
・DBテーブル設計
これまでのシステム開発経験で得られた知見をベースに、現実的なDBテーブル設計手法を学びます。
・セキュリティ設計
攻撃への防御、インシデント対応・復旧など、セキュリティ全般の設計ポイントを解説します。
・運用設計
運用作業の役割分担や体制、サービスレベルを満たす設計と運用準備の方法を説明します。
・AI研修(社内)
【上流工程編】
・講義
LLMの基礎知識・プロンプト作成のコツやAI利用時の注意点を紹介します。
・入門編
AIによる議事録・打ち合わせメモの自動要約と論点整理と既存システム仕様書からの必要情報抽出のやり方についてワーク形式で学びます。
・応用編
要定義フェーズでのヒアリング項目作成支援、業務フロー・業務一覧のドラフト自動生成の仕方についてワーク形式で学びます。
・発展編
AIによる要件定義書・設計書のレビュー支援についてワーク形式で学びます。
【下流工程編】
・プロンプト入力の基礎
プロンプトに必要な要素や指示を明確にすることの大切さ、コンテキストの考え方などを理解し、適切なプロンプトを入力できるようにします。
・AIエージェントIDE入門
AI エージェントIDEの操作方法や実際の課題に対して、どのような利用方法が適切かを知り、実際の業務で活用できるようにします。
・各種ハンズオン
開発や保守運用で生成AIツールを使うことでどのようなメリットがあるのか、気をつける点は何なのかを実際のハンズオンを通して学びます。
・AI研修(外部)
上流工程から下流工程までAIツールを活用し、プロンプト操作を行いながらアウトプットを作成していく実践に近い内容を想定しています。
■プロジェクトについて
開発領域
戦略立案〜企画〜設計〜開発〜保守運用、ワンストップでソリューションを提供します。
規模は1億円以上の大規模案件から、数百万〜数千万円規模案件まで多数あります。
★クライアント先一部
・株式会社NTTドコモ
・株式会社ぐるなび
・ANAシステムズ株式会社
・株式会社東京証券取引所
・株式会社読売新聞
・株式会社ビックカメラ
・カシオ計算機株式会社
・全日本空輸株式会社
★開発事例一部
・株式会社NTTドコモ しゃべってコンシェル(意図解釈サーバ開発)
・第一生命株式会社 健康第一(アプリ開発/アジャイル)
・カシオ計算機株式会社 G-SHOCK Connected(腕時計G-SHOCK連携アプリ)
・エフコープ生活協同組合 コープのれいちゃん(冷蔵庫食材管理アプリ)
・大正製薬株式会社 RAIZIN(WEBプロモーション、キャンペーンアプリ)
・株式会社SBI証券 取引サイト(サイトリニューアル)
■本ポジションについて
私たちは、生成AIや大規模言語モデル(LLM)を活用したAI駆動型の開発プロジェクトを積極的に推進しています。
従来のエンジニアスキルに加え、AIを効果的に活用する実践的なスキルを身につけられる環境が整っています。
特に、これまでDXが進んでこなかったレガシーな業界のお客様に対して、AIを活用した業務変革や自動化の提案を行う機会も豊富。
顧客と近い立場で課題を引き出し、技術×AIの力で課題解決に貢献できるポジションです。
また、社内全体としてもAI活用に強いコミットメントを持っており、技術顧問やグループ企業にはAI研究に強みを持つ専門家が在籍しております。
最新技術に触れながら、実ビジネスへの適用に挑戦できる刺激的な環境で、AIに関心のあるエンジニアの皆さんを心から歓迎します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝
・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー
・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決
・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整
※ご経験とご希望に合わせてアサイン工程を決定いたします。
【生成AI案件事例】
旅メディア「ことりっぷWEB」のAIレコメンド機能開発支援
*目指せるキャリアパス
・上級SE
・アーキテクト(スペシャリスト)
・管理職
・フルスタックエンジニア
*本ポジションのやりがい
・幅広い業種、業態の経験ができる
・モノづくりだけでなく、顧客の課題を見つけ、解決することができる
・上流から携われる
・技術に特化したキャリアを続けられる
・SEも直接顧客と会話する機会が多い
・技術面の責任者を任せてもらえる
・幅広い開発領域の経験(フロント、バックエンド、インフラ)が積める
※上記やりがいをもとに、ご自身のキャリアの幅、経験を増やすことができます。
■教育体制について
当社では、自社オリジナルのコンテンツを用いて技術研修を実施しています。
各分野におけるプロフェッショナルメンバーにてそのノウハウや過去の事例等を紹介、技術の理解だけではなく、テックファームにおける開発の考え方・ルール等について理解を深めることができます。
※オリジナルコンテンツは、総計50本、35時間以上の研修動画が用意されており、現在も追加制作中です。
【研修例(エンジニア向け)】
・ソフトウェアアーキテクチャ設計
性能や保守性を考慮した、言語・フレームワーク選定を含むアーキテクチャ設計の方法を解説します。
・フロントエンドWebアプリ設計
イベントモデルやコンポーネント設計など、Webアプリの設計手法と実践的ノウハウを紹介します。
・スマホアプリ設計
データの種類に応じた保存領域の選定など、利便性とセキュリティを両立する設計を解説します。
・DBテーブル設計
これまでのシステム開発経験で得られた知見をベースに、現実的なDBテーブル設計手法を学びます。
・セキュリティ設計
攻撃への防御、インシデント対応・復旧など、セキュリティ全般の設計ポイントを解説します。
・運用設計
運用作業の役割分担や体制、サービスレベルを満たす設計と運用準備の方法を説明します。
・AI研修(社内)
【上流工程編】
・講義
LLMの基礎知識・プロンプト作成のコツやAI利用時の注意点を紹介します。
・入門編
AIによる議事録・打ち合わせメモの自動要約と論点整理と既存システム仕様書からの必要情報抽出のやり方についてワーク形式で学びます。
・応用編
要定義フェーズでのヒアリング項目作成支援、業務フロー・業務一覧のドラフト自動生成の仕方についてワーク形式で学びます。
・発展編
AIによる要件定義書・設計書のレビュー支援についてワーク形式で学びます。
【下流工程編】
・プロンプト入力の基礎
プロンプトに必要な要素や指示を明確にすることの大切さ、コンテキストの考え方などを理解し、適切なプロンプトを入力できるようにします。
・AIエージェントIDE入門
AI エージェントIDEの操作方法や実際の課題に対して、どのような利用方法が適切かを知り、実際の業務で活用できるようにします。
・各種ハンズオン
開発や保守運用で生成AIツールを使うことでどのようなメリットがあるのか、気をつける点は何なのかを実際のハンズオンを通して学びます。
・AI研修(外部)
上流工程から下流工程までAIツールを活用し、プロンプト操作を行いながらアウトプットを作成していく実践に近い内容を想定しています。
■プロジェクトについて
開発領域
戦略立案〜企画〜設計〜開発〜保守運用、ワンストップでソリューションを提供します。
規模は1億円以上の大規模案件から、数百万〜数千万円規模案件まで多数あります。
★クライアント先一部
・株式会社NTTドコモ
・株式会社ぐるなび
・ANAシステムズ株式会社
・株式会社東京証券取引所
・株式会社読売新聞
・株式会社ビックカメラ
・カシオ計算機株式会社
・全日本空輸株式会社
★開発事例一部
・株式会社NTTドコモ しゃべってコンシェル(意図解釈サーバ開発)
・第一生命株式会社 健康第一(アプリ開発/アジャイル)
・カシオ計算機株式会社 G-SHOCK Connected(腕時計G-SHOCK連携アプリ)
・エフコープ生活協同組合 コープのれいちゃん(冷蔵庫食材管理アプリ)
・大正製薬株式会社 RAIZIN(WEBプロモーション、キャンペーンアプリ)
・株式会社SBI証券 取引サイト(サイトリニューアル)
■本ポジションについて
私たちは、生成AIや大規模言語モデル(LLM)を活用したAI駆動型の開発プロジェクトを積極的に推進しています。
従来のエンジニアスキルに加え、AIを効果的に活用する実践的なスキルを身につけられる環境が整っています。
特に、これまでDXが進んでこなかったレガシーな業界のお客様に対して、AIを活用した業務変革や自動化の提案を行う機会も豊富。
顧客と近い立場で課題を引き出し、技術×AIの力で課題解決に貢献できるポジションです。
また、社内全体としてもAI活用に強いコミットメントを持っており、技術顧問やグループ企業にはAI研究に強みを持つ専門家が在籍しております。
最新技術に触れながら、実ビジネスへの適用に挑戦できる刺激的な環境で、AIに関心のあるエンジニアの皆さんを心から歓迎します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 444 〜 705 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレキシブルタイム/5:00~10:00、12:00~19:00
コアタイム:10:00〜12:00
標準労働時間/9:30~18:30
(休憩時間:60分)
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10時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
テックファームは、独立系システムベンダー、20年以上の開発実績を誇ります。
一次請けのSIerとして、最新技術をいち早く取り入れたシステム開発を通じ多種多様な業界で、お客さまが抱えている課題解決や効率化・合理化などのお手伝いをしています。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 215人 |
株式会社SHIFT
【HR_PAラボ】データサイエンティスト・データエンジニア_生成AI・機械学習活用|人的資本を最大化するHRデータスペシャリスト のリモートワーク求人
■お仕事内容
▼データ・AI基盤の設計・構築
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築
▼統計的解析・機械学習・生成AI活用
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG(検索拡張生成)による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール(PowerBIなど)による分析
▼業務自動化・効率化ソリューション開発
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化
▼MLOps環境構築と自動化
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視
▼データドリブンな人事施策の企画
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策(採用、育成、配置、定着など)の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成
■ポジションの魅力
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる
■キャリアの可能性
まずは、生成AIや機械学習を活用した 人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニア として、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに 戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在 へとステップアップいただきます。
SHIFTの成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、 「人と組織を科学するプロフェッショナル」 として、 経営・事業の意思決定をリードするキャリア を築いていただけます。
■募集背景
当社は日経ビジネスの特集「急膨張 SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ」として取り上げられたように
「人的資本経営」を企業成長の核と位置づけ、データドリブンな人材戦略を推進しています。
日経ビジネス:SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ
この取り組みをさらに加速すべく、人事領域のデータ活用(ピープルアナリティクス)を強化し、AI活用を含む高度なデータ分析環境の構築を進めています。
クラウドベースのデータプラットフォーム(Microsoft Azure/FabricやGoogle BigQueryなど)を新たに構築し、
採用・育成・定着など人事領域の意思決定を支えるデータ基盤とAIソリューション開発に取り組みます。
機械学習モデルの構築から生成AI活用までテックリードをお任せする、AIエンジニア・データサイエンティストを募集します。
現在の組織はラボ長とデータサイエンティストの2名体制。新メンバーには新しい業務に裁量をもって取り組んでいただける環境があります。
■勤務地
出社と在宅のハイブリッド勤務を中心に業務を行える環境です。一部配属プロジェクトによっては、常時お客様先や会社での就業の可能性がございます。詳細な就業場所については入社後に決定します。
■配属部署
人事本部 コーポレート人事部 ピープルアナリティクスラボ
※現在、グループ長1名、メンバー1名
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務の範囲
▼データ・AI基盤の設計・構築
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築
▼統計的解析・機械学習・生成AI活用
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG(検索拡張生成)による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール(PowerBIなど)による分析
▼業務自動化・効率化ソリューション開発
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化
▼MLOps環境構築と自動化
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視
▼データドリブンな人事施策の企画
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策(採用、育成、配置、定着など)の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成
■ポジションの魅力
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる
■キャリアの可能性
まずは、生成AIや機械学習を活用した 人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニア として、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに 戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在 へとステップアップいただきます。
SHIFTの成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、 「人と組織を科学するプロフェッショナル」 として、 経営・事業の意思決定をリードするキャリア を築いていただけます。
■募集背景
当社は日経ビジネスの特集「急膨張 SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ」として取り上げられたように
「人的資本経営」を企業成長の核と位置づけ、データドリブンな人材戦略を推進しています。
日経ビジネス:SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ
この取り組みをさらに加速すべく、人事領域のデータ活用(ピープルアナリティクス)を強化し、AI活用を含む高度なデータ分析環境の構築を進めています。
クラウドベースのデータプラットフォーム(Microsoft Azure/FabricやGoogle BigQueryなど)を新たに構築し、
採用・育成・定着など人事領域の意思決定を支えるデータ基盤とAIソリューション開発に取り組みます。
機械学習モデルの構築から生成AI活用までテックリードをお任せする、AIエンジニア・データサイエンティストを募集します。
現在の組織はラボ長とデータサイエンティストの2名体制。新メンバーには新しい業務に裁量をもって取り組んでいただける環境があります。
■勤務地
出社と在宅のハイブリッド勤務を中心に業務を行える環境です。一部配属プロジェクトによっては、常時お客様先や会社での就業の可能性がございます。詳細な就業場所については入社後に決定します。
■配属部署
人事本部 コーポレート人事部 ピープルアナリティクスラボ
※現在、グループ長1名、メンバー1名
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務の範囲
| 想定年収 | 600 〜 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: 9:00~18:15
(休憩12:00~13:00、15:00~15:15/実働8時間)
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均7.5時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
毎年約150%の売上高成長率を継続中の今、急成長中の企業です。テスト開発を基盤に成長を遂げており、現在では、連結9,000名以上の従業員が在籍をしております。また、開発案件も現在では非常に多岐に渡っており、金融や官公庁系の開発からWeb系の開発まで様々な開発を行われております。
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| 設立年数 | 22年 | 従業員数 | 3,247人 |
46件中 11件~20件
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