AIエンジニア(DL/機械学習)×従業員数101〜500人のリモートワーク転職・求人情報一覧 -5ページ目
84件中 41件~50件
株式会社Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】機械学習エンジニア/リーダー候補!ビジネス成果に寄与するAI開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)
と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。
(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます)
<具体的な業務イメージ>
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発
・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発
・機械学習技術を用いたシステムの開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで
全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV(スーパーバイザー)がプロジェクトに1名配置されますので、
案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは?
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアも
フロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、
提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長)
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。
<リーダーの役割>
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV(スーパーバイザー)
- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、
環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や
技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...)
・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)
と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。
(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます)
<具体的な業務イメージ>
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発
・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発
・機械学習技術を用いたシステムの開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで
全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV(スーパーバイザー)がプロジェクトに1名配置されますので、
案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは?
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアも
フロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、
提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長)
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。
<リーダーの役割>
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV(スーパーバイザー)
- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、
環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や
技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...)
・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
| 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: フルフレックス制
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:なし
標準労働時間:09:45 ~ 18:30 (休憩時間60分)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 107人 |
株式会社Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】LLMエンジニア!/ビジネス成果に寄与するAI開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)
と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、
LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。
(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。)
またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのための
フレームワーク開発などをお任せする予定です。
<具体的な業務イメージ>
・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発
・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開
・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング
■ポジションの魅力
・常に新しいLLM技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題をLLM技術で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つLLM技術応用やLLMシステム開発に携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。
プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては
非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV(スーパーバイザー)がプロジェクトに1名配置されますので、
案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは?
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、
希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、
提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で
自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長)
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。
<リーダーの役割>
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV(スーパーバイザー)
- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、
環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や
技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...)
・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)
と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、
LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。
(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。)
またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのための
フレームワーク開発などをお任せする予定です。
<具体的な業務イメージ>
・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発
・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開
・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング
■ポジションの魅力
・常に新しいLLM技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題をLLM技術で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つLLM技術応用やLLMシステム開発に携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。
プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては
非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV(スーパーバイザー)がプロジェクトに1名配置されますので、
案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは?
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、
希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、
提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で
自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長)
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。
<リーダーの役割>
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV(スーパーバイザー)
- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、
環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や
技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...)
・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
| 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: フルフレックス
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:なし
標準労働時間:09:45 ~ 18:30 (休憩時間60分)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 107人 |
株式会社Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】MLOpsエンジニア/ビジネス成果に寄与するAI開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、
その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。
<ミッション>
単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の
一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。
<業務イメージ>
①データ基盤の整備(ETLパイプライン)
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。
②AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。
③モデル配信と運用(デプロイメントパイプライン)
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、
API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、
会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、
「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。
■本ポジションの魅力
・日本を代表する大手企業のプロジェクトへ主体的に参画することができる。
・最先端の技術を活用したML基盤の構築、運用に関わることができる。
・MLOpsにチャレンジしたい、もっと大きな視野で仕事をしたいという想いを叶えることができる。
・大手企業向けにカスタムAIを提供している優秀なコンサルやエンジニアと共に仕事ができる。
・新組織作り(組織体制や評価制度など)へ主体的に関わることができる。
■募集要項
Laboro.AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、
お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。
私たちの強みは、アカデミックな知見とビジネス現場への深い理解を両立させ、
クライアントの真の課題解決に貢献するAIを開発・導入できること。多様な業界でAIプロジェクトが急速に拡大する中、
AI開発の品質とスピードを飛躍的に向上させる「MLOps基盤」の存在が不可欠となっています。
今回募集するのは、データからモデル、そしてビジネス価値創出までを繋ぐ
「仕組み」を構築するMLOpsエンジニアです。機械学習エンジニアがモデル開発に真に集中できる環境を創り出し、
AIの社会実装を根幹から支える。そんなダイナミックな役割に、私たちと共に挑戦しませんか?
【業務の変更の範囲】
無
クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、
その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。
<ミッション>
単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の
一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。
<業務イメージ>
①データ基盤の整備(ETLパイプライン)
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。
②AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。
③モデル配信と運用(デプロイメントパイプライン)
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、
API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、
会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、
「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。
■本ポジションの魅力
・日本を代表する大手企業のプロジェクトへ主体的に参画することができる。
・最先端の技術を活用したML基盤の構築、運用に関わることができる。
・MLOpsにチャレンジしたい、もっと大きな視野で仕事をしたいという想いを叶えることができる。
・大手企業向けにカスタムAIを提供している優秀なコンサルやエンジニアと共に仕事ができる。
・新組織作り(組織体制や評価制度など)へ主体的に関わることができる。
■募集要項
Laboro.AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、
お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。
私たちの強みは、アカデミックな知見とビジネス現場への深い理解を両立させ、
クライアントの真の課題解決に貢献するAIを開発・導入できること。多様な業界でAIプロジェクトが急速に拡大する中、
AI開発の品質とスピードを飛躍的に向上させる「MLOps基盤」の存在が不可欠となっています。
今回募集するのは、データからモデル、そしてビジネス価値創出までを繋ぐ
「仕組み」を構築するMLOpsエンジニアです。機械学習エンジニアがモデル開発に真に集中できる環境を創り出し、
AIの社会実装を根幹から支える。そんなダイナミックな役割に、私たちと共に挑戦しませんか?
【業務の変更の範囲】
無
| 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 |
作業時間: フルフレックス制度
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:なし
標準労働時間:09:45 ~ 18:30 (休憩時間60分)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 107人 |
株式会社MyVision
【首都圏ハイブリッド/LLMエンジニア/LLMの最新の技術トレンドにキャッチアップしている方】業界トップクラスの給与水準(上限3,000万円)|急成長HRベンチャー×最新技術|社会課題を解決するLLMエンジニア募集 のリモートワーク求人
【業務内容】
主に下記業務に携わって頂きます。
①LLMを用いた、全く新しい転職体験(転職支援AI)の企画・実現
②LLMの既存プロダクトへの組み込み・運用改善・営業支援
【募集背景】
当社では、LLMを活用した、全く新しい転職支援のあり方を模索しています。
これまではCTO岡部や副業メンバーを中心にプロジェクトを進めていましたが、昨今のLLMの重要性が増す中で、
転職支援領域における応用のポテンシャルを確信し、専任チームを結成するに至りました。
LLMに興味があり、次のステージでスキルを伸ばしたいと考えている方と一緒に仕事ができればと考えています。
【やりがい】
▼ゼロからスタンダードを作り上げるという挑戦
マイビジョンが目指す転職体験は、文字通りまだ地球上のどこにも存在していません。
参照先もない、タフなプロジェクトになりますが、マイビジョンが作り上げたものが、5年後の転職支援におけるスタンダードになる可能性はそれなりに高いと考えています。
▼総合的なスキルを磨くことができる
LLMを用いて、単なる既存業務の効率化でなく、新しい体験を作り上げるためには、複合的なスキルが必要になります。
・プロダクトマネジメントのスキル
・データサイエンスの知見
・開発に関する知見
特定領域の専門家、というより、まんべんなくどの領域も知識を持つことが求められる、起業家に近いポジションだと思います。
▼参考資料をご参照ください
CTOがLLMチーム立ち上げ背景や魅力を語っています。是非ご覧ください。
【CTOインタビュー】LLMチームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
社内開発のやりがいやLLM以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
主に下記業務に携わって頂きます。
①LLMを用いた、全く新しい転職体験(転職支援AI)の企画・実現
②LLMの既存プロダクトへの組み込み・運用改善・営業支援
【募集背景】
当社では、LLMを活用した、全く新しい転職支援のあり方を模索しています。
これまではCTO岡部や副業メンバーを中心にプロジェクトを進めていましたが、昨今のLLMの重要性が増す中で、
転職支援領域における応用のポテンシャルを確信し、専任チームを結成するに至りました。
LLMに興味があり、次のステージでスキルを伸ばしたいと考えている方と一緒に仕事ができればと考えています。
【やりがい】
▼ゼロからスタンダードを作り上げるという挑戦
マイビジョンが目指す転職体験は、文字通りまだ地球上のどこにも存在していません。
参照先もない、タフなプロジェクトになりますが、マイビジョンが作り上げたものが、5年後の転職支援におけるスタンダードになる可能性はそれなりに高いと考えています。
▼総合的なスキルを磨くことができる
LLMを用いて、単なる既存業務の効率化でなく、新しい体験を作り上げるためには、複合的なスキルが必要になります。
・プロダクトマネジメントのスキル
・データサイエンスの知見
・開発に関する知見
特定領域の専門家、というより、まんべんなくどの領域も知識を持つことが求められる、起業家に近いポジションだと思います。
▼参考資料をご参照ください
CTOがLLMチーム立ち上げ背景や魅力を語っています。是非ご覧ください。
【CTOインタビュー】LLMチームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
社内開発のやりがいやLLM以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フレックス制】
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:8:00〜22:00
標準労働時間:8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能(週4勤務、時短勤務 等)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250人 |
株式会社MyVision
【首都圏フルリモート/機械学習エンジニア/機械学習を用いたモデルの開発・実装の経験】業界トップクラスの給与水準(上限3,000万円)|急成長HRベンチャー×最新技術|社会課題を解決する機械学習エンジニアの募集 のリモートワーク求人
■MyVisionについて
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験(求職者・求人企業・社内メンバー)の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス(Lv表記)までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1(ジュニア):-550万円
Lv2(ミドル):550-750万円
Lv3(シニア):750-1,000万円
T4(スタッフ):1,000-1,500万円
M4(リード):900-1,400万円
M5(Mgr):1,200-1,800万円
M6(CXO):1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験(求職者・求人企業・社内メンバー)の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス(Lv表記)までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1(ジュニア):-550万円
Lv2(ミドル):550-750万円
Lv3(シニア):750-1,000万円
T4(スタッフ):1,000-1,500万円
M4(リード):900-1,400万円
M5(Mgr):1,200-1,800万円
M6(CXO):1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フルフレックス制】
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:8:00〜22:00
標準労働時間:8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能(週4勤務、時短勤務 等)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250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
■お仕事内容
Lakehouse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。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
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
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、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
※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iTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
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、インフラ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。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
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
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
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探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouse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。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
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
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、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
※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iTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
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、インフラ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。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
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
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
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探しています。
【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 |
||
| 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 |
株式会社豆蔵
【フルリモート◎/受託開発/AIエンジニア】エンジニアを中心とした受託開発企業!働きやすさ◎ のリモートワーク求人
■お仕事内容
顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施
・AI/機械学習プロジェクトの企画・提案:顧客のニーズをヒアリングし、AI技術による解決策を提案します。
・システム設計・開発:開発したAIモデルを組み込んだシステム(Webアプリケーション、APIなど)の設計・開発を行います。
・PoC(概念実証)の実施:新規技術やアイデアの実現可能性を検証します。
・技術調査・研究:最新のAI技術やトレンドを常にキャッチアップし、社内へのナレッジ共有や新規事業創出に貢献します。
■事業概要
豆蔵デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。
当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。
また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施します。
■会社概要
▼技術と現場に強い「エンジニアのための会社」
株式会社豆蔵は、1999年設立の技術系コンサルティング会社です。
「技術者が創る、技術者のための会社」を掲げ、Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。
現在は、以下のような領域で幅広い支援を行っています:
・エンタープライズシステム開発(Java/C#/Python等)
・クラウドネイティブアプリケーション開発(AWS/Azure)
・アジャイル開発支援・要求開発コンサルティング
・生成AI・機械学習のPoC開発支援
・エンベデッド/ロボット・自動車領域の先端技術開発
・産業DX・データ利活用支援
・エンジニア育成・教育コンテンツの提供
2025年10月にはグループ4社の統合を経て新たな体制となり、Tier0.5戦略のもと、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。
■組織・環境
▼当社の強み・魅力
・日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
・ 顧客のソフトウェア・ファースト=内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
▼働きやすい環境
社員のほとんど (95% 以上) がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
(北海道、福岡県、三重県、大阪府、静岡県、栃木県在住の社員も在籍)
平均残業時間は 2024年度実績は5.61 時間、ライフワークバランスを両立できる環境です。
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
▼技術者ファーストな企業風土
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。
①コンサルタント、②エキスパート、③マネージメントの3つのキャリアを自分で選択できます。
また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
▼技術者としての圧倒的な成長スピード
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。
▼事業部の風土
事業部メンバー構成としては、20代後半~30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。
【業務の変更の範囲】
無
顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施
・AI/機械学習プロジェクトの企画・提案:顧客のニーズをヒアリングし、AI技術による解決策を提案します。
・システム設計・開発:開発したAIモデルを組み込んだシステム(Webアプリケーション、APIなど)の設計・開発を行います。
・PoC(概念実証)の実施:新規技術やアイデアの実現可能性を検証します。
・技術調査・研究:最新のAI技術やトレンドを常にキャッチアップし、社内へのナレッジ共有や新規事業創出に貢献します。
■事業概要
豆蔵デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。
当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。
また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施します。
■会社概要
▼技術と現場に強い「エンジニアのための会社」
株式会社豆蔵は、1999年設立の技術系コンサルティング会社です。
「技術者が創る、技術者のための会社」を掲げ、Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。
現在は、以下のような領域で幅広い支援を行っています:
・エンタープライズシステム開発(Java/C#/Python等)
・クラウドネイティブアプリケーション開発(AWS/Azure)
・アジャイル開発支援・要求開発コンサルティング
・生成AI・機械学習のPoC開発支援
・エンベデッド/ロボット・自動車領域の先端技術開発
・産業DX・データ利活用支援
・エンジニア育成・教育コンテンツの提供
2025年10月にはグループ4社の統合を経て新たな体制となり、Tier0.5戦略のもと、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。
■組織・環境
▼当社の強み・魅力
・日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
・ 顧客のソフトウェア・ファースト=内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
▼働きやすい環境
社員のほとんど (95% 以上) がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
(北海道、福岡県、三重県、大阪府、静岡県、栃木県在住の社員も在籍)
平均残業時間は 2024年度実績は5.61 時間、ライフワークバランスを両立できる環境です。
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
▼技術者ファーストな企業風土
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。
①コンサルタント、②エキスパート、③マネージメントの3つのキャリアを自分で選択できます。
また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
▼技術者としての圧倒的な成長スピード
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。
▼事業部の風土
事業部メンバー構成としては、20代後半~30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 1,400 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ・コアタイム:9:00~18:00
・フレキシブルタイム:7:00~22:00
・標準労働時間:1日当たり8時間
※9:00~18:00の間で4時間稼働を前提とし、後は日々の都合に合わせて調整可能
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20時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
1粒の知性がソフトウェアエンジニアリングを変える。これは豆蔵 設立以来のキーメッセージです。
豆蔵は、発注者側(ユーザー企業)と受注者側(開発側ベンダ)の両方の視点で先進的なコンサルティングを提供することが可能な複眼的IT企業です。豆蔵のコンサルティングチームから対象となる組織に1粒のソフトウェアの種が蒔かれ、コンサルと人材育成を通して、大事に育って組織に広がっていき、さらに種が蒔かれて横展開していく再帰的・自己生成的なプロセスを表しています。 豆蔵のコンサルティングの特長は、領域横断・世界標準・実践ノウハウの3つの基本コンサル力に対して、モデリングM(odeling)を加え、それらを人材育成・教育E(ducation)のチカラで組織的に掛け算するという意味の「(3+M)xE」で表される、以下の5つのポイントに集約されます。 [領域横断]エンタープライズ系と組込みエンジニアリング系の両方のスキルと経験をもっており、まさに現代のIoT時代のコンサルティングに相応しいといえます [世界標準]UMLやSysMLそしてドメイン駆動設計、アジャイルプロセス、モデルベース開発、システムズエンジニアリングなど世界標準の工学的な技術/手法/規格にもとづいて教育もプロジェクトも実施いたします [実践ノウハウ]そのうえで、豆蔵の実際のプロジェクトの経験にもとづいて実践的なノウハウを付けくわえて、より効果的なアーキテクチャとプロセスをご提供します [モデリングのM]上記3つの項目は、モデリングM(odeling)技術によって見える化・共有・自動化され、さまざまな業務ドメインと各種テクノロジーを結び付ける土台としてノウハウの蓄積・共有に貢献しています [教育のE]これら4つの項目を、教育トレーニングや実プロジェクト内でのコンサルティングとしてご提供するとともに、お客様の組織への着実な浸透を図るべく実践的かつ組織的な教育E(ducation)プロセスを効果的に回していきます |
||
| 設立年数 | 21年 | 従業員数 | 400人 |
株式会社ヒューマンテクノロジーズ
【フルリモート/AIエンジニア/Webアプリ開発経験、AIやデータ分析の知識での業務課題解決経験】業界トップクラスのシェアを持つクラウド勤怠管理システム提供企業! のリモートワーク求人
■業務内容
当社が提供する勤怠管理・人事給与システム「KING OF TIME」および社内に蓄積された膨大なデータを活用し、AI/機械学習を用いた課題解決や機能開発を推進していただきます。
AIを活用した新たな価値提供に向け、企画・検討から実装まで幅広く関わるポジションです。
■具体的な業務内容
・AI技術の調査・選定
・社内外データを活用したAI機能の企画・検討
・AI活用による課題解決の検証・実装・運用
AI活用領域は社内向け・外部向けを問わず、幅広い可能性に挑戦できる環境です。
AI活用に関しては、すでに進行中のテーマもありますが、新たな取り組みについても方針の検討段階から積極的に関わっていただけます。
■ポジションの魅力
◎AI活用の企画段階から参画可能
具体的なテーマ設定から技術調査、実装・運用まで一貫して携われます。
すでに進行中のAI活用プロジェクトにも参加できるほか、新しい取り組みの検討段階からアイデアを出し、企画を形にしていく経験が積めます。
◎膨大なデータを活用できる環境
勤怠管理・人事給与システム『KING OF TIME』は国内トップクラスのシェアを誇っており、
利用社数 6.4万社 / 利用ID数 410万IDを誇る「KING OF TIME」のデータに加え、社内に蓄積されたさまざまな業務データも活用可能です。
これらの大規模データを組み合わせることで、他にはないAIモデルの検証や高度な分析に挑戦できます。
◎裁量を持ってAI活用を推進
少数精鋭のチームのため、AI技術の選定や課題解決アプローチの検討段階から関わることができます。
業務が細分化されていないため、エンジニアとして意見を出しやすく、自らのアイデアを活かしながら幅広い領域に挑戦できる環境です。
◎事業成長に直結するAI活用
AI活用は、「KING OF TIME」に蓄積された膨大なデータだけでなく、社内に蓄積された業務データにも及びます。
事業成長への貢献に加え、社内業務の効率化など幅広いテーマに挑戦でき、自ら手がけたAIプロジェクトの成果を事業や現場へのインパクトとして実感できる環境です。
業務内容
当社が提供する勤怠管理・人事給与システム「KING OF TIME」および社内に蓄積された膨大なデータを活用し、
AI/機械学習を用いた課題解決や機能開発を推進していただきます。
AIを活用した新たな価値提供に向け、企画・検討から実装まで幅広く関わるポジションです。
具体的な業務内容
・AI技術の調査・選定
・社内外データを活用したAI機能の企画・検討
・AI活用による課題解決の検証・実装・運用
AI活用領域は社内向け・外部向けを問わず、幅広い可能性に挑戦できる環境です。
AI活用に関しては、すでに進行中のテーマもありますが、
新たな取り組みについても方針の検討段階から積極的に関わっていただけます。
■募集背景
当社は「人時生産性の向上」をコーポレートミッションとして掲げ、これまで勤怠管理を中心に多くの企業の業務効率化を支援してきました。
今後はその知見を活かし、「KING OF TIME」の膨大なデータと社内に蓄積された各種データを活用しながら、
AIを用いたサービス開発や社内業務改善をさらに推進することで、
企業や働く人々の生産性向上に直結する新たな価値を提供していきたいと考えています。
当社のサービスは、すでに利用社数 6.4万社 / 利用ID数 410万IDに導入されており、
このスケールで得られるデータはAI活用の大きな可能性を秘めています。
これらのデータを分析・活用し、AIによる新しい機能開発や業務効率化の実現に取り組むことができます。
AIによる新たな価値提供を実現するため、AIエンジニアとして一緒に挑戦していただける仲間を募集します。
■組織構成・雰囲気
プロジェクト自体は外部含め約15名の組織で、タスク毎にチームがあり、その中の分析基盤チームに入っていただきます。
チーム構成はプロジェクトマネージャー 1名、メンバー2名の少数精鋭となっており、数名のサブメンバーも参加しています。
毎日、朝会をチーム毎に実施しており、朝会以外の時間帯でも相談・質問は気軽にできる環境であるほか、有志による勉強会に参加も可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当社が提供する勤怠管理・人事給与システム「KING OF TIME」および社内に蓄積された膨大なデータを活用し、AI/機械学習を用いた課題解決や機能開発を推進していただきます。
AIを活用した新たな価値提供に向け、企画・検討から実装まで幅広く関わるポジションです。
■具体的な業務内容
・AI技術の調査・選定
・社内外データを活用したAI機能の企画・検討
・AI活用による課題解決の検証・実装・運用
AI活用領域は社内向け・外部向けを問わず、幅広い可能性に挑戦できる環境です。
AI活用に関しては、すでに進行中のテーマもありますが、新たな取り組みについても方針の検討段階から積極的に関わっていただけます。
■ポジションの魅力
◎AI活用の企画段階から参画可能
具体的なテーマ設定から技術調査、実装・運用まで一貫して携われます。
すでに進行中のAI活用プロジェクトにも参加できるほか、新しい取り組みの検討段階からアイデアを出し、企画を形にしていく経験が積めます。
◎膨大なデータを活用できる環境
勤怠管理・人事給与システム『KING OF TIME』は国内トップクラスのシェアを誇っており、
利用社数 6.4万社 / 利用ID数 410万IDを誇る「KING OF TIME」のデータに加え、社内に蓄積されたさまざまな業務データも活用可能です。
これらの大規模データを組み合わせることで、他にはないAIモデルの検証や高度な分析に挑戦できます。
◎裁量を持ってAI活用を推進
少数精鋭のチームのため、AI技術の選定や課題解決アプローチの検討段階から関わることができます。
業務が細分化されていないため、エンジニアとして意見を出しやすく、自らのアイデアを活かしながら幅広い領域に挑戦できる環境です。
◎事業成長に直結するAI活用
AI活用は、「KING OF TIME」に蓄積された膨大なデータだけでなく、社内に蓄積された業務データにも及びます。
事業成長への貢献に加え、社内業務の効率化など幅広いテーマに挑戦でき、自ら手がけたAIプロジェクトの成果を事業や現場へのインパクトとして実感できる環境です。
業務内容
当社が提供する勤怠管理・人事給与システム「KING OF TIME」および社内に蓄積された膨大なデータを活用し、
AI/機械学習を用いた課題解決や機能開発を推進していただきます。
AIを活用した新たな価値提供に向け、企画・検討から実装まで幅広く関わるポジションです。
具体的な業務内容
・AI技術の調査・選定
・社内外データを活用したAI機能の企画・検討
・AI活用による課題解決の検証・実装・運用
AI活用領域は社内向け・外部向けを問わず、幅広い可能性に挑戦できる環境です。
AI活用に関しては、すでに進行中のテーマもありますが、
新たな取り組みについても方針の検討段階から積極的に関わっていただけます。
■募集背景
当社は「人時生産性の向上」をコーポレートミッションとして掲げ、これまで勤怠管理を中心に多くの企業の業務効率化を支援してきました。
今後はその知見を活かし、「KING OF TIME」の膨大なデータと社内に蓄積された各種データを活用しながら、
AIを用いたサービス開発や社内業務改善をさらに推進することで、
企業や働く人々の生産性向上に直結する新たな価値を提供していきたいと考えています。
当社のサービスは、すでに利用社数 6.4万社 / 利用ID数 410万IDに導入されており、
このスケールで得られるデータはAI活用の大きな可能性を秘めています。
これらのデータを分析・活用し、AIによる新しい機能開発や業務効率化の実現に取り組むことができます。
AIによる新たな価値提供を実現するため、AIエンジニアとして一緒に挑戦していただける仲間を募集します。
■組織構成・雰囲気
プロジェクト自体は外部含め約15名の組織で、タスク毎にチームがあり、その中の分析基盤チームに入っていただきます。
チーム構成はプロジェクトマネージャー 1名、メンバー2名の少数精鋭となっており、数名のサブメンバーも参加しています。
毎日、朝会をチーム毎に実施しており、朝会以外の時間帯でも相談・質問は気軽にできる環境であるほか、有志による勉強会に参加も可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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: ■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:9:00-11:00、16:00-22:00
└標準労働時間:160時間 / 月(1日8時間、稼働日が20日の月)
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20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
CORPORATE MISSION 「人時生産性*をお客様と共に考える」
■オペレーションからの解放 勤怠管理から給与支払いまでにかかる時間を圧縮 ■創造的業務への後押し データ分析に基づく「気づき」を提供し「ヒト」に紐づく様々なデータを活用できる創造的業務への転換を支援 企業にとって最も重要な経営資源は、「ヒト(人材)」と考えております。その「ヒト」の「時間」(人時)を管理するベースとなるのが「勤怠管理」であり、「人時生産性」を向上させることこそが、当社グループの使命であります。勤怠管理業務を、日々の煩雑なオペレーション業務から、「ヒト」に紐づく様々なデータを利活用できる創造的業務へと転換することを目指しております。 *人時生産性:従業員一人が1時間でどれだけの利益を生み出しているかを表す指標。 |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 304人 |
株式会社オープンドア
【正社員/事業企画(生成AI)】国内最大級の旅行比較サイト『トラベルコ』を運営するプライム上場企業での事業企画(生成AI)募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
生成AIに関する事業としての企画、設計、および、社内のAI活用の推進を担当していただきます。
社内のデザイナーやエンジニア、マーケティング担当者などと密に連携し、以下の業務を担当いただきます。
<具体的な業務イメージ>
・自社サービスの生成AIに関する新規機能や、既存課題の解決に向けた要件定義および経営陣へのプレゼンテーション
・プロトタイプ作成ツールを用いたUI設計
・エンジニアへの仕様説明
・リリース後の効果検証および改善提案
・新規サービスの企画
・社内の業務における生成AIの導入・活用推進、改善提案
・生成AIの最新情報の調査
■組織構成
事業本部 事業推進部
■ミッション
プロダクトや社内の生成AI活用を中心となって推進していただくポジションとして、幅広い裁量をもってご活躍いただけます。
■キャリアパス
メンバークラスとしてご入社いただきましたら、その後はリーダー、管理職、メニュー責任者等のキャリアがあります。
【業務の変更の範囲】
無
生成AIに関する事業としての企画、設計、および、社内のAI活用の推進を担当していただきます。
社内のデザイナーやエンジニア、マーケティング担当者などと密に連携し、以下の業務を担当いただきます。
<具体的な業務イメージ>
・自社サービスの生成AIに関する新規機能や、既存課題の解決に向けた要件定義および経営陣へのプレゼンテーション
・プロトタイプ作成ツールを用いたUI設計
・エンジニアへの仕様説明
・リリース後の効果検証および改善提案
・新規サービスの企画
・社内の業務における生成AIの導入・活用推進、改善提案
・生成AIの最新情報の調査
■組織構成
事業本部 事業推進部
■ミッション
プロダクトや社内の生成AI活用を中心となって推進していただくポジションとして、幅広い裁量をもってご活躍いただけます。
■キャリアパス
メンバークラスとしてご入社いただきましたら、その後はリーダー、管理職、メニュー責任者等のキャリアがあります。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 650 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
株式会社オープンドアは国内最大級の旅行比較サイト『トラベルコ』を運営するプライム上場企業です。
海外版の『Travelko』と、日本の伝統工芸紹介サイト『GALLERY JAPAN』も運営しております。 メインの『トラベルコ』は国内外のホテル、航空券、ツアーのほか、 アクティビティー、長距離バス、レンタカーなど、旅行と周辺サービスを全方位的に網羅! その精度とユーザーの利便性で、他社の類似サービスを大きく引き離しています。 『Travelko』は既に英語、中国語、韓国語で展開し、今後さらに世界各国へ広げていきます。 多くのユーザーに愛されるサービスで、やりがいは非常に大きいです! 1,500以上の旅行サイトを一括で検索できる旅行比較サイトで、 海外・国内のツアーや航空券、ホテルの宿泊プラン、ダイナミックパッケージなどの 幅広い旅行商品から、希望の条件での最安値商品を簡単に見つけることができます。 旅行先の基本情報のほか、定番観光スポットから最旬のお店、危険エリアまで詳しい情報が豊富なので、 旅行商品を探すだけでなく、楽しく安全な旅のサポートにも役立つサイトです。 ◆旅行を検討している人全てが”使いやすい”サイトを目指しており、旅行好きからは高いブランド認知力! 1.ほぼすべてのジャンル(ツアーやホテル、航空券、海外、オプショナルツアー等)をカバーかつ在庫情報に連動した価格比較を実現 2.1500社以上の旅行サイトを比較可能な為、圧倒的な価格競争を可能に 3.全ジャンルでUU数が伸長 4.創業以来、無借金であり、黒字経営を続けています。 |
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| 設立年数 | 30年 | 従業員数 | 183人 |
84件中 41件~50件
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