AIエンジニア(DL/機械学習)×設立年数11〜30年のリモートワーク転職・求人情報一覧
99件中 1件~10件
株式会社エスユーエス
【京都・滋賀ハイブリッド/AIエンジニア】面接1回|人財育成力が強み!|転勤無し|IT分野の開発を軸に成長中。AI・VR等の新技術にも積極投資する上場企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
お客様が抱えている業務課題にAIの専門知識や技術を通して向き合っていただき
ます!
大手メーカー様や受託プロジェクトにて、AI関連の研究開発、機械学習、データ
分析、画像処理などの業務に携わっていただきます。
【プロジェクト例】
◎AI搭載ロボット研究開発
◎AI画像認識による劣化診断システム研究開発
◎大手電機メーカー向け生成AIシステム開発
◎AIカメラキャリブレーションによる自動運転システム開発
◎クラウド型コンテンツAIマッチングサービス開発
◎防犯カメラ画像処理システム開発
◎ドローンによる橋梁点検測量サービス開発
◎建設現場の省人化・効率化にむけたAI研究開発
◎ファクトリーオートメーション領域でのAI 研究開発
◎PythonでのAI開発業務
◎ヘルスケア領域でのAI 研究開発
■募集の背景
当社主要取引先である世界的大手メーカー様からの依頼が増加しております。
高い能力や知見を持つエンジニアが多数必要となっています。
■実績への信頼
◎25年1月には当社AI エンジニアが世界最大級のデータサイエンスコンペティションで金メダルを獲得!
成長を支援する環境が好評で定着率 88.7 %♪
◎AI搭載の自社製品が表彰!「組織心理学×AI搭載」による自社・人材管理システム「SUZAKU」が、HRアワード 「優秀賞」を受賞しました。
◎最先端技術者を多数輩出しておりAIデザイナー育成講座やVRイノベーションアカデミー京都のカリキュラムなど、他社にない研修がございます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
お客様が抱えている業務課題にAIの専門知識や技術を通して向き合っていただき
ます!
大手メーカー様や受託プロジェクトにて、AI関連の研究開発、機械学習、データ
分析、画像処理などの業務に携わっていただきます。
【プロジェクト例】
◎AI搭載ロボット研究開発
◎AI画像認識による劣化診断システム研究開発
◎大手電機メーカー向け生成AIシステム開発
◎AIカメラキャリブレーションによる自動運転システム開発
◎クラウド型コンテンツAIマッチングサービス開発
◎防犯カメラ画像処理システム開発
◎ドローンによる橋梁点検測量サービス開発
◎建設現場の省人化・効率化にむけたAI研究開発
◎ファクトリーオートメーション領域でのAI 研究開発
◎PythonでのAI開発業務
◎ヘルスケア領域でのAI 研究開発
■募集の背景
当社主要取引先である世界的大手メーカー様からの依頼が増加しております。
高い能力や知見を持つエンジニアが多数必要となっています。
■実績への信頼
◎25年1月には当社AI エンジニアが世界最大級のデータサイエンスコンペティションで金メダルを獲得!
成長を支援する環境が好評で定着率 88.7 %♪
◎AI搭載の自社製品が表彰!「組織心理学×AI搭載」による自社・人材管理システム「SUZAKU」が、HRアワード 「優秀賞」を受賞しました。
◎最先端技術者を多数輩出しておりAIデザイナー育成講座やVRイノベーションアカデミー京都のカリキュラムなど、他社にない研修がございます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 350 〜 750 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 09:00~18:00(休憩60分) ※プロジェクトにより異なります
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10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 28年 | 従業員数 | 2,600人 |
株式会社エスユーエス
【関東ハイブリッド/AIエンジニア/データ分析、生成AI、機械学習モデルの開発・実装経験3年以上】面接1回|人財育成力が強み!|転勤無し|IT分野の開発を軸に成長中。AI・VR等の新技術にも積極投資する上場企業! のリモートワーク求人
\東証グロース上場!/
■お仕事内容
25年 1月には当社AI エンジニアが世界最大のデータサイエンスコンペティションで1位を獲得!
成長を支援する環境が好評で定着率 88.7 %♪
<職務概要>
当社はあらゆる技術を組み合わせ、お客様の課題を解決するソリューション企業でございます。
お客様が抱えている業務の課題にAIの専門知識や技術を通して向き合っていただきます。
<プロジェクト内容>
・資格学習を支援するRAG型チャットボットの開発
・仮想都市空間を構築する生成AI×VRシステムの開発
・画像生成AIを用いたポスター自動生成システムの構築
・建設DX教育サポートチャットボットの開発
・会話可能なAIタレントの企画・実装
・脳波データから認知症兆候を検出する解析モデルの研究・論文発表
・登記ポリゴンと地図情報をマッチングするAIモデルの開発
・複数カメラ間で人物を追跡する画像認識モデルの開発
・資料画像内の化学構造式を検出・判定するAIシステムの構築
・無人機の環境適応型自律制御を実現する強化学習モデルの開発
■募集背景
請負事業拡大と技術力強化のため、AIエンジニアを募集します。最先端技術を通じて市場価値を上げられる環境です!
■働く環境
最先端技術に携われる環境!(AR・VR開発)
社内イベントもあり、社員同比のコミュニケーションを大切にする風通しの良い会社!
一人ひとりにあった、キャリアパスを専門部署が全力でサポート!
★事業モデル「社会人学校」を制定★
・希望のキャリアチェンジが叶う!
・ボトムアップでやりたいことを実現しやすい風通しの良い職場!
・FV(フリーランスバリュー)制度で自由度の高い働き方を実現!
【業務の変更の範囲】
新規事業ならびに会社の定める業務
■お仕事内容
25年 1月には当社AI エンジニアが世界最大のデータサイエンスコンペティションで1位を獲得!
成長を支援する環境が好評で定着率 88.7 %♪
<職務概要>
当社はあらゆる技術を組み合わせ、お客様の課題を解決するソリューション企業でございます。
お客様が抱えている業務の課題にAIの専門知識や技術を通して向き合っていただきます。
<プロジェクト内容>
・資格学習を支援するRAG型チャットボットの開発
・仮想都市空間を構築する生成AI×VRシステムの開発
・画像生成AIを用いたポスター自動生成システムの構築
・建設DX教育サポートチャットボットの開発
・会話可能なAIタレントの企画・実装
・脳波データから認知症兆候を検出する解析モデルの研究・論文発表
・登記ポリゴンと地図情報をマッチングするAIモデルの開発
・複数カメラ間で人物を追跡する画像認識モデルの開発
・資料画像内の化学構造式を検出・判定するAIシステムの構築
・無人機の環境適応型自律制御を実現する強化学習モデルの開発
■募集背景
請負事業拡大と技術力強化のため、AIエンジニアを募集します。最先端技術を通じて市場価値を上げられる環境です!
■働く環境
最先端技術に携われる環境!(AR・VR開発)
社内イベントもあり、社員同比のコミュニケーションを大切にする風通しの良い会社!
一人ひとりにあった、キャリアパスを専門部署が全力でサポート!
★事業モデル「社会人学校」を制定★
・希望のキャリアチェンジが叶う!
・ボトムアップでやりたいことを実現しやすい風通しの良い職場!
・FV(フリーランスバリュー)制度で自由度の高い働き方を実現!
【業務の変更の範囲】
新規事業ならびに会社の定める業務
| 想定年収 | 350 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 09:00~18:00 所定労働時間 8時間(休憩60分) ※プロジェクトに準じます。
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10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 28年 | 従業員数 | 2,600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 |
株式会社ドワンゴ
【正社員/全国フルリモート可/データサイエンス】教育事業◆「ZEN Study」日本最大級の教育事業の開発~ のリモートワーク求人
■お仕事内容
職務内容
様々な授業を受けることができるWeb上の学習サービス「ZEN Study」や教職員向けのコーチング支援Webサービス、また関連する教育サービスの企画開発を担当していただきます。
<サービスの紹介>
私たちは、未来の「当たり前」の教育をつくるため、生徒・学生や教職員の「学ぶ」「教える」体験の最大化を日々目指しています。
2025年4月に開学した日本発の本格的なオンライン大学「ZEN大学」や、3万名を超え日本最大の生徒数であるネットの高校「N高等学校・S高等学校・R高等学校」と連携し、ネットの時代に合わせた教育関連のサービスを開発・運営しています。
【ZEN Study】
ひとつで学習が完結するオールインワン学習アプリです。
主に次のような機能を提供しています。
リアルタイムに先生や仲間の生徒とコミュニケーションを取ることで理解を深める「ライブ授業」
自分のペースで学習を進めることができて一目で進捗率がわかる「教材」
学習者同士の教え合いの場「フォーラム」
【ZEN Compass】
学習者を導く教職員や管理者が利用するコーチング支援Webサービスです。
LMS(Learning Management System)として学習状況を見ることができるだけではなく、より学習者を効率的に支援できるように、さまざまな指標で教職員や管理者を支えます。
<募集背景>
私たち「ZEN Study」の企画開発チームは、企画者とエンジニアの混合チームです。あらゆる学びたい人たちの、ひとりではなかなか学習が継続しないという課題に対して、彼らを自律的に生涯学習ができるような状態にできるようなサービスを目指し、日々企画開発を行っています。
「ZEN Study」に日々蓄積されていくN高等学校・S高等学校・R高等学校の生徒の学習ログなどのデータを元に、それぞれの学習者が効果的に学べる、学び続けることができる学習サイクルをどのように実現していくか検討し、
データを活用した新サービスの技術検証、企画への提案・実際のアプリケーションの設計・実装を行えるようなデータサイエンス領域のソフトウェアエンジニアを募集しています。
<業務内容>
学習サービス「ZEN Study」やコーチ向けの「ZEN Compass」、または関連する教育サービスのデータ解析・技術検証、検証結果の実サービスへの適用に関わる設計・実装を主業務とし、必要に応じて企画者や教材開発者とのコミュニケーションを行なっていただきます。
主業務の一例:
新企画の技術検証・機能開発に向けた設計・実装
新企画構築に向けてさまざまな理論や手法を適用できるかを検証・プロトタイピング
例:学力測定や行動理解のためのデータ分析、アダプティブラーニングやレコメンドなどのデータ活用型アプリケーションの実現など
仮説検証後の課題抽出・企画への提案
データ解析基盤の構築・運用・改善
他チームと協力しながらZEN Studyのデータを収集する部分の 検証・設計・構築
実際に企画検証としてデータ解析を行い不足データの提案・設計・構築
データ駆動アプリケーションを支えるパイプラインの改善・保守・運用
データ解析基盤等を活用したデータ駆動アプリケーションの保守・運用
オペレーション改善のための機能提案や実装
企画開発と企画開発チームのための種々の業務
カジュアル面談や選考への参加などの採用活動
技術や教育領域のサーベイやトレンド調査
【業務の変更の範囲】
会社の定める場所
職務内容
様々な授業を受けることができるWeb上の学習サービス「ZEN Study」や教職員向けのコーチング支援Webサービス、また関連する教育サービスの企画開発を担当していただきます。
<サービスの紹介>
私たちは、未来の「当たり前」の教育をつくるため、生徒・学生や教職員の「学ぶ」「教える」体験の最大化を日々目指しています。
2025年4月に開学した日本発の本格的なオンライン大学「ZEN大学」や、3万名を超え日本最大の生徒数であるネットの高校「N高等学校・S高等学校・R高等学校」と連携し、ネットの時代に合わせた教育関連のサービスを開発・運営しています。
【ZEN Study】
ひとつで学習が完結するオールインワン学習アプリです。
主に次のような機能を提供しています。
リアルタイムに先生や仲間の生徒とコミュニケーションを取ることで理解を深める「ライブ授業」
自分のペースで学習を進めることができて一目で進捗率がわかる「教材」
学習者同士の教え合いの場「フォーラム」
【ZEN Compass】
学習者を導く教職員や管理者が利用するコーチング支援Webサービスです。
LMS(Learning Management System)として学習状況を見ることができるだけではなく、より学習者を効率的に支援できるように、さまざまな指標で教職員や管理者を支えます。
<募集背景>
私たち「ZEN Study」の企画開発チームは、企画者とエンジニアの混合チームです。あらゆる学びたい人たちの、ひとりではなかなか学習が継続しないという課題に対して、彼らを自律的に生涯学習ができるような状態にできるようなサービスを目指し、日々企画開発を行っています。
「ZEN Study」に日々蓄積されていくN高等学校・S高等学校・R高等学校の生徒の学習ログなどのデータを元に、それぞれの学習者が効果的に学べる、学び続けることができる学習サイクルをどのように実現していくか検討し、
データを活用した新サービスの技術検証、企画への提案・実際のアプリケーションの設計・実装を行えるようなデータサイエンス領域のソフトウェアエンジニアを募集しています。
<業務内容>
学習サービス「ZEN Study」やコーチ向けの「ZEN Compass」、または関連する教育サービスのデータ解析・技術検証、検証結果の実サービスへの適用に関わる設計・実装を主業務とし、必要に応じて企画者や教材開発者とのコミュニケーションを行なっていただきます。
主業務の一例:
新企画の技術検証・機能開発に向けた設計・実装
新企画構築に向けてさまざまな理論や手法を適用できるかを検証・プロトタイピング
例:学力測定や行動理解のためのデータ分析、アダプティブラーニングやレコメンドなどのデータ活用型アプリケーションの実現など
仮説検証後の課題抽出・企画への提案
データ解析基盤の構築・運用・改善
他チームと協力しながらZEN Studyのデータを収集する部分の 検証・設計・構築
実際に企画検証としてデータ解析を行い不足データの提案・設計・構築
データ駆動アプリケーションを支えるパイプラインの改善・保守・運用
データ解析基盤等を活用したデータ駆動アプリケーションの保守・運用
オペレーション改善のための機能提案や実装
企画開発と企画開発チームのための種々の業務
カジュアル面談や選考への参加などの採用活動
技術や教育領域のサーベイやトレンド調査
【業務の変更の範囲】
会社の定める場所
| 想定年収 | 590 〜 960 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 30年 | 従業員数 | 900人 |
AMBL株式会社
【リモート◎/上流工程/プライム案件】新規部署立ち上げメンバー★ AX/AXアーキテクト! のリモートワーク求人
DXは終わり、AX(AIトランスフォーメーション)の時代へ
■お仕事内容
<新規事業「AX診断サービス」の立ち上げ>
様々な業界の企業の「業務AI代替可能性」を診断し、AI導入のロードマップを提示するサービスの
立ち上げメンバーとして下記業務をお任せします。
・CTOの設計意図を具現化するAI・LLMアプリ実装
・社内エンジニアへの技術展開(AIエバンジェリスト活動)
・PoC・プロトタイプの実際の構築
・顧客企業の「AI内製化」に向けた技術的な支援と伴走
・社内エンジニアへの技術展開および育成(全社員をAI人材化するプロジェクトの牽引)
■AX事業部 設立の背景
生成AIの台頭による「AI革命」の中、企業が求めているのは、言われたものを作る「作業者」ではなく、AI前提でビジネスを再設計する「AXパートナー」です。
そこでAMBLは、従来の作業受託モデルから完全に脱却し、お客様の業務変革を共に担う「価値共創型AXパートナー」へと生まれ変わります。
「日本のAXを、現場から動かす。」
この新たなビジョンのもと、全社の専門知見を掛け合わせ、最前線でAIネイティブな価値を生み出す中核組織として「AX事業部」を新設しました。
■AXアーキテクト募集の背景
AMBL最高技術責任者の直下で、AI時代の最前線を創る「AIアーキテクト」へ
私たちがまず仕掛けるのは、企業のAI導入ロードマップを描く新規事業「AX診断サービス」の立ち上げです。
単なる絵に描いた餅のコンサルティングではなく、CTOの設計意図を具現化し、AI・LLMアプリやプロトタイプを爆速で形にしていく、
技術的「手触り感」のあるコアメンバーを募集します。
■このポジションの魅力
① 構想で終わらない。CTO直下で「手を動かして」最先端を実装する環境 技術戦略を担うCTOと密に連携しながら、
クラウド環境での実務経験やプロセス理解をフルに活かし、実際にLLMアプリのアーキテクチャ設計から実装までを一貫して担います。
単なる作業者ではなく、ゼロから事業とプロダクトを作り上げる大きな裁量と経験が得られます。
② コンサルにはできない「本質的な業務変革」を手掛ける面白さ
既存の枠組みにとらわれず、顧客企業が自らAIを使いこなす「真の内製化」を本気で支援します。
中長期的には顧客の業務プロセス自体を根底から変革していく、他社では経験できない圧倒的なやりがいがあります。
③ 「全社員AI人材化」を牽引するダイナミックな環境 事業立ち上げだけでなく、「今後3年間で全社員をAI人材にする」という
会社の重要ミッションにも関わります。社内への技術展開のハブとして、前例のない仕組みづくりに最前線で挑戦できます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■お仕事内容
<新規事業「AX診断サービス」の立ち上げ>
様々な業界の企業の「業務AI代替可能性」を診断し、AI導入のロードマップを提示するサービスの
立ち上げメンバーとして下記業務をお任せします。
・CTOの設計意図を具現化するAI・LLMアプリ実装
・社内エンジニアへの技術展開(AIエバンジェリスト活動)
・PoC・プロトタイプの実際の構築
・顧客企業の「AI内製化」に向けた技術的な支援と伴走
・社内エンジニアへの技術展開および育成(全社員をAI人材化するプロジェクトの牽引)
■AX事業部 設立の背景
生成AIの台頭による「AI革命」の中、企業が求めているのは、言われたものを作る「作業者」ではなく、AI前提でビジネスを再設計する「AXパートナー」です。
そこでAMBLは、従来の作業受託モデルから完全に脱却し、お客様の業務変革を共に担う「価値共創型AXパートナー」へと生まれ変わります。
「日本のAXを、現場から動かす。」
この新たなビジョンのもと、全社の専門知見を掛け合わせ、最前線でAIネイティブな価値を生み出す中核組織として「AX事業部」を新設しました。
■AXアーキテクト募集の背景
AMBL最高技術責任者の直下で、AI時代の最前線を創る「AIアーキテクト」へ
私たちがまず仕掛けるのは、企業のAI導入ロードマップを描く新規事業「AX診断サービス」の立ち上げです。
単なる絵に描いた餅のコンサルティングではなく、CTOの設計意図を具現化し、AI・LLMアプリやプロトタイプを爆速で形にしていく、
技術的「手触り感」のあるコアメンバーを募集します。
■このポジションの魅力
① 構想で終わらない。CTO直下で「手を動かして」最先端を実装する環境 技術戦略を担うCTOと密に連携しながら、
クラウド環境での実務経験やプロセス理解をフルに活かし、実際にLLMアプリのアーキテクチャ設計から実装までを一貫して担います。
単なる作業者ではなく、ゼロから事業とプロダクトを作り上げる大きな裁量と経験が得られます。
② コンサルにはできない「本質的な業務変革」を手掛ける面白さ
既存の枠組みにとらわれず、顧客企業が自らAIを使いこなす「真の内製化」を本気で支援します。
中長期的には顧客の業務プロセス自体を根底から変革していく、他社では経験できない圧倒的なやりがいがあります。
③ 「全社員AI人材化」を牽引するダイナミックな環境 事業立ち上げだけでなく、「今後3年間で全社員をAI人材にする」という
会社の重要ミッションにも関わります。社内への技術展開のハブとして、前例のない仕組みづくりに最前線で挑戦できます。
【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 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ・コアタイム:なし
・フレキシブルタイム:なし
・標準労働時間:8h(うち1h休憩)/月160h程度
※例)9:00-18:00、10:00-19:00
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 |
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| 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 |
スマサテ株式会社
【首都圏ハイブリッド/機械学習(AI)エンジニア/機械学習、ディープラーニング、画像認識等のモデル構築およびプロダクトへの実装経験】元クックパッド副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップ|プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア のリモートワーク求人
■お仕事内容
主な業務内容
▼お任せしたいこと|プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア
スマサテが提供するAI SaaSのコア競争力となる、AI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引していただきます。現在、生成AI/LLMをプロダクトに深く組み込み、顧客体験(UX)の向上や圧倒的な業務生産性の向上を実現するための新機能開発が必要不可欠となっています。単なる技術検証やモデルの精度向上にとどまらず、本番環境で安定稼働させるためのMLOps/LLMOpsの構築まで、一気通貫で裁量を持って取り組めるポジションです。
▼具体的には....
•不動産データ(画像、テキスト、数値データ)を用いた機械学習モデルの設計、開発、評価
•画像認識技術を用いた部屋の特徴抽出や間取り図解析アルゴリズムの開発
•LLMを活用した新たなデータ生成機能や解析機能のプロダクト実装
•機械学習モデルを本番環境で継続的かつ安定的に運用するためのMLOps/LLMOpsの設計および構築
•データサイエンティストやデータエンジニア、バックエンドエンジニアとの連携、実装要件のすり合わせ
開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、データサイエンティストやPdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 顧客志向のAI開発:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
• 部署間の壁がないフラットな組織:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、AIエンジニアがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。
最近の技術的取り組み事例
• LLMを活用したアノテーションの効率化
• 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
• 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
• 因果推論による賃料への設備寄与度の推定
今後計画している技術的取り組み事例
• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
• LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化
• オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
主な業務内容
▼お任せしたいこと|プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア
スマサテが提供するAI SaaSのコア競争力となる、AI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引していただきます。現在、生成AI/LLMをプロダクトに深く組み込み、顧客体験(UX)の向上や圧倒的な業務生産性の向上を実現するための新機能開発が必要不可欠となっています。単なる技術検証やモデルの精度向上にとどまらず、本番環境で安定稼働させるためのMLOps/LLMOpsの構築まで、一気通貫で裁量を持って取り組めるポジションです。
▼具体的には....
•不動産データ(画像、テキスト、数値データ)を用いた機械学習モデルの設計、開発、評価
•画像認識技術を用いた部屋の特徴抽出や間取り図解析アルゴリズムの開発
•LLMを活用した新たなデータ生成機能や解析機能のプロダクト実装
•機械学習モデルを本番環境で継続的かつ安定的に運用するためのMLOps/LLMOpsの設計および構築
•データサイエンティストやデータエンジニア、バックエンドエンジニアとの連携、実装要件のすり合わせ
開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、データサイエンティストやPdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 顧客志向のAI開発:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
• 部署間の壁がないフラットな組織:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、AIエンジニアがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。
最近の技術的取り組み事例
• LLMを活用したアノテーションの効率化
• 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
• 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
• 因果推論による賃料への設備寄与度の推定
今後計画している技術的取り組み事例
• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
• LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化
• オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【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 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 27人 |
株式会社PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/アルゴリズムエンジニア/機械学習・深層学習の経験】自然言語処理や機械学習・深層学習などのアルゴリズムを研究開発し、それを社会実装する企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
仕事内容
事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。
テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。
ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
クライアントに対する分析結果等のレポーティング
ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み
最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み
※過去事例:クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る
ポジションの魅力
自身が生み出したアルゴリズムが、各業界の抱える課題を解決し、多くの方々に使われ続ける(大手セキュリティ企業、保険会社、製造業、キャリア、web企業など)
多様な機械学習技術を利用して社会課題を解決していく過程で、アルゴリズムを社会に提供していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
機械学習技術やソフトウェア開発の知識はもちろん、様々な業界知識に習熟した経験豊富なメンバーと共に働ける(Kaggle Grandmaster、助教、博士、海外MBAホルダーなど)
近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した研究開発・社会実装に取り組める
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
仕事内容
事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。
テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。
ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
クライアントに対する分析結果等のレポーティング
ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み
最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み
※過去事例:クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る
ポジションの魅力
自身が生み出したアルゴリズムが、各業界の抱える課題を解決し、多くの方々に使われ続ける(大手セキュリティ企業、保険会社、製造業、キャリア、web企業など)
多様な機械学習技術を利用して社会課題を解決していく過程で、アルゴリズムを社会に提供していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
機械学習技術やソフトウェア開発の知識はもちろん、様々な業界知識に習熟した経験豊富なメンバーと共に働ける(Kaggle Grandmaster、助教、博士、海外MBAホルダーなど)
近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した研究開発・社会実装に取り組める
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,400 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社プレイド
【フルリモ相談可◎データサイエンティスト】有名CXプラットフォームSaaS展開/東証グロース上場!福利厚生◎ のリモートワーク求人
■お仕事内容
クライアントのデータ活用プロジェクトにおいて、基盤構築支援から高度な分析モデルの開発、施策検証まで、データサイエンスの側面からリードしていただきます。
1. 施策PDCA・統計的効果検証
・マーケティング施策のKPI設計と、統計的仮説検定を用いたA/Bテストの評価
・BIツール(Looker Studio, Tableau, Codatum等)を用いたダッシュボード構築とモニタリング環境の整備
2. 多様な手法を用いたモデリング・実装
・Python / R / SQL などを用いた探索的データ分析によるインサイトの抽出
・機械学習モデル(予測、クラスタリング、レコメンデーション等)の構築と、KARTEへの推論結果の実装
・生成AI(LLM)を活用した新しい顧客体験ソリューションのプロトタイピングと実戦投入
3. データパイプライン設計・基盤構築支援
・クライアントのDWH(BigQuery, Databricks, Snowflake等)とKARTEの連携設計・実装
・SQLを用いた高度なデータ加工(ETL/ELT)、分析用データマートの構築
・データ品質管理とクエリパフォーマンスの最適化
■募集背景
エンタープライズ企業のDXが進む今、最大の課題は「データの利活用」の深刻化にあります。
プレイドが目指すのは、AIや機械学習を単なる予測で終わらせない、実アクションに直結する「Actionable(実行可能)」なデータエコシステムの構築です。
KARTEを軸に、モダンデータスタックの最新技術を柔軟に取り入れながら、クライアントと共に「データによる意思決定と実行」の新しいスタンダードを創り上げる。
データの「蓄積」から「価値創出」へ。ラストワンマイルを突破する専門家を募集しています。
■ポジションの魅力
Actionable AIの実践
・自分の作った予測モデルが、KARTEを通じて即座にWebサイトのポップアップやアプリ通知としてユーザーに届きます。
「分析して終わり」ではない、リアルなフィードバックループとビジネスインパクトを肌で感じられます。
Modern Data Stackへの深い関与
・Google Cloudのプレミアパートナーであり、Databricks等とも強力なパートナーシップを結んでいます。
最新のクラウドネイティブな環境で、技術的な制約に縛られず最適なアーキテクチャを追求できます。
多様な業界のドメイン知識とデータ
・EC、金融、人材、メディアなど、日本を代表する企業の多種多様な1st Party Dataに触れることができます。
特定業界に閉じない、汎用性の高いデータサイエンス力を養うには最高の環境です。
「自走支援」という視座
・単なる受託分析ではなく、クライアント組織が自らデータを利活用できる文化を作ることを目指します。
技術提供の先にある「組織変革」に携わる醍醐味があります。
■関連インタビュー記事
PLAID ALPHAについて(https://recruit.plaid.co.jp/plaid-alpha)
CGO桑野 × ALPHA責任者・濵﨑対談インタビュー(https://blog.plaid.co.jp/n/n560ecdda3a18)
ALPHA責任者・濵﨑 × Team Head古市対談インタビュー(https://wired.jp/branded/2025/09/09/plaid-1/)
【業務の変更の範囲】
業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
クライアントのデータ活用プロジェクトにおいて、基盤構築支援から高度な分析モデルの開発、施策検証まで、データサイエンスの側面からリードしていただきます。
1. 施策PDCA・統計的効果検証
・マーケティング施策のKPI設計と、統計的仮説検定を用いたA/Bテストの評価
・BIツール(Looker Studio, Tableau, Codatum等)を用いたダッシュボード構築とモニタリング環境の整備
2. 多様な手法を用いたモデリング・実装
・Python / R / SQL などを用いた探索的データ分析によるインサイトの抽出
・機械学習モデル(予測、クラスタリング、レコメンデーション等)の構築と、KARTEへの推論結果の実装
・生成AI(LLM)を活用した新しい顧客体験ソリューションのプロトタイピングと実戦投入
3. データパイプライン設計・基盤構築支援
・クライアントのDWH(BigQuery, Databricks, Snowflake等)とKARTEの連携設計・実装
・SQLを用いた高度なデータ加工(ETL/ELT)、分析用データマートの構築
・データ品質管理とクエリパフォーマンスの最適化
■募集背景
エンタープライズ企業のDXが進む今、最大の課題は「データの利活用」の深刻化にあります。
プレイドが目指すのは、AIや機械学習を単なる予測で終わらせない、実アクションに直結する「Actionable(実行可能)」なデータエコシステムの構築です。
KARTEを軸に、モダンデータスタックの最新技術を柔軟に取り入れながら、クライアントと共に「データによる意思決定と実行」の新しいスタンダードを創り上げる。
データの「蓄積」から「価値創出」へ。ラストワンマイルを突破する専門家を募集しています。
■ポジションの魅力
Actionable AIの実践
・自分の作った予測モデルが、KARTEを通じて即座にWebサイトのポップアップやアプリ通知としてユーザーに届きます。
「分析して終わり」ではない、リアルなフィードバックループとビジネスインパクトを肌で感じられます。
Modern Data Stackへの深い関与
・Google Cloudのプレミアパートナーであり、Databricks等とも強力なパートナーシップを結んでいます。
最新のクラウドネイティブな環境で、技術的な制約に縛られず最適なアーキテクチャを追求できます。
多様な業界のドメイン知識とデータ
・EC、金融、人材、メディアなど、日本を代表する企業の多種多様な1st Party Dataに触れることができます。
特定業界に閉じない、汎用性の高いデータサイエンス力を養うには最高の環境です。
「自走支援」という視座
・単なる受託分析ではなく、クライアント組織が自らデータを利活用できる文化を作ることを目指します。
技術提供の先にある「組織変革」に携わる醍醐味があります。
■関連インタビュー記事
PLAID ALPHAについて(https://recruit.plaid.co.jp/plaid-alpha)
CGO桑野 × ALPHA責任者・濵﨑対談インタビュー(https://blog.plaid.co.jp/n/n560ecdda3a18)
ALPHA責任者・濵﨑 × Team Head古市対談インタビュー(https://wired.jp/branded/2025/09/09/plaid-1/)
【業務の変更の範囲】
業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ■フルフレックスタイム制
・コアタイム:なし
・フレキシブルタイム:7:00〜22:00
・標準労働時間:9:00~18:00(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 |
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| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 466人 |
株式会社プレイド
【フルリモ相談可◎AIエンジニア】有名CXプラットフォームSaaS展開/東証グロース上場!(AIプロダクト開発) のリモートワーク求人
■お仕事内容
<業務内容の一例>
・データ基盤の設計・構築・運用:
・数百億UU規模の1st Party Dataを収集・蓄積・処理・活用するためのスケーラブルかつ高信頼なデータ基盤の設計、構築、運用
・データ分析および顧客への価値提供:
・構築したデータ基盤を活用し、顧客のビジネス課題解決に繋がるデータ分析、レポーティング、示唆抽出。必要に応じて顧客へのヒアリングや分析結果の説明も実施
・多様な行動ログや属性データを組み合わせた多角的な分析による、新規顧客セグメントの発見やマーケティング施策に繋がるインサイトの提供
・機械学習を使ったアルゴリズムの設計 / 実装:
・行動データを活用した、高精度なユーザーモデル(クラスタリング、LTV予測、推薦モデル等)構築
・機械学習モデルの学習・推論に必要なデータフローを自動化・効率化するためのデータパイプライン(学習データセット作成、特徴量ストア連携等)の設計・構築
・弊社独自の貴重な1st Party Dataを最大限に活用するためのデータ戦略立案や新規データソースの検討
■募集背景
プレイドでは「データによって人の価値を最大化する」をミッションとして掲げており、
主要なプロダクトであるKARTEでは、利用いただいているさまざまな企業・サービスの膨大な1st Party Customer Dataを保持しております。
この膨大なデータを活用し、AIによる価値提供を最大化するためのデータ基盤の設計・構築から、データ分析、
さらには機械学習モデル開発のためのデータ準備まで、データに関わる幅広い領域でご活躍いただくデータエンジニアを募集しています。
本ポジションでは、Data Mindの中核である「Context Lake」をリードしていただきます。
Context Lakeは、社内に散らばるあらゆるデータを繋ぎ合わせ、事業成長と顧客体験の向上を直結させる「データAI戦略基盤」です。
Context Lakeの詳細については、是非プレスリリース(https://plaid.co.jp/news/20251110/)をご覧ください。
■ポジションの魅力
・解析UU数が数百億規模にのぼるデータをすでに保持しているため、貴重な経験が積め、また分析の深さや機械学習モデルの精度向上が期待できる
・データ基盤の技術選定やアーキテクチャ設計において、大きな裁量を持って取り組める
・データに関するさまざまな業務を経験できるため、データエンジニアとしてのキャリアの幅を広げられる
・先進的なAI開発プロジェクトにデータ面から深く関与できる
■関連インタビュー記事
Engineer Blog(https://tech.plaid.co.jp/)
【業務の変更の範囲】
業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
<業務内容の一例>
・データ基盤の設計・構築・運用:
・数百億UU規模の1st Party Dataを収集・蓄積・処理・活用するためのスケーラブルかつ高信頼なデータ基盤の設計、構築、運用
・データ分析および顧客への価値提供:
・構築したデータ基盤を活用し、顧客のビジネス課題解決に繋がるデータ分析、レポーティング、示唆抽出。必要に応じて顧客へのヒアリングや分析結果の説明も実施
・多様な行動ログや属性データを組み合わせた多角的な分析による、新規顧客セグメントの発見やマーケティング施策に繋がるインサイトの提供
・機械学習を使ったアルゴリズムの設計 / 実装:
・行動データを活用した、高精度なユーザーモデル(クラスタリング、LTV予測、推薦モデル等)構築
・機械学習モデルの学習・推論に必要なデータフローを自動化・効率化するためのデータパイプライン(学習データセット作成、特徴量ストア連携等)の設計・構築
・弊社独自の貴重な1st Party Dataを最大限に活用するためのデータ戦略立案や新規データソースの検討
■募集背景
プレイドでは「データによって人の価値を最大化する」をミッションとして掲げており、
主要なプロダクトであるKARTEでは、利用いただいているさまざまな企業・サービスの膨大な1st Party Customer Dataを保持しております。
この膨大なデータを活用し、AIによる価値提供を最大化するためのデータ基盤の設計・構築から、データ分析、
さらには機械学習モデル開発のためのデータ準備まで、データに関わる幅広い領域でご活躍いただくデータエンジニアを募集しています。
本ポジションでは、Data Mindの中核である「Context Lake」をリードしていただきます。
Context Lakeは、社内に散らばるあらゆるデータを繋ぎ合わせ、事業成長と顧客体験の向上を直結させる「データAI戦略基盤」です。
Context Lakeの詳細については、是非プレスリリース(https://plaid.co.jp/news/20251110/)をご覧ください。
■ポジションの魅力
・解析UU数が数百億規模にのぼるデータをすでに保持しているため、貴重な経験が積め、また分析の深さや機械学習モデルの精度向上が期待できる
・データ基盤の技術選定やアーキテクチャ設計において、大きな裁量を持って取り組める
・データに関するさまざまな業務を経験できるため、データエンジニアとしてのキャリアの幅を広げられる
・先進的なAI開発プロジェクトにデータ面から深く関与できる
■関連インタビュー記事
Engineer Blog(https://tech.plaid.co.jp/)
【業務の変更の範囲】
業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ■フルフレックスタイム制
・コアタイム:なし
・フレキシブルタイム:7:00〜22:00
・標準労働時間:9:00~18:00(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 |
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| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 466人 |
コインチェック株式会社
【リモートあり/データサイエンス】米NASDAQ上場/国内最大規模の暗号資産取引サービス運営企業 のリモートワーク求人
■お仕事内容
<担当していただくこと>
フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げに伴い、立ち上げフェーズに参画頂ける人材を募集しております。
暗号資産ディーリング業務における定量分析・モデル開発を通じた収益最適化をご担当頂きます。
-カバー取引のコスト分析・カバー戦略の定量的な策定・改善
-自社のスプレッド・パラメータ設定
-市場データを活用した収益機会の探索・分析
-デリバティブの理論価格算出モデルの設計・実装・検証
-Python / BigQuery / GCP を用いた分析基盤上でのモデル開発・運用
■この仕事の魅力
-暗号資産という成長市場で、カバー取引・資金管理・デリバティブなど多領域の定量分析に横断的に関われる
-フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げフェーズに参画できる
-分析から戦略策定まで一気通貫で携われる裁量の大きさ
-AIツールを活用した分析・開発ワークフローの構築スキル
■この仕事で伸ばせるスキル
-暗号資産特有の市場構造(24/365、高ボラティリティ)に対する定量分析スキル
-Cursor・Claude Code等のAIコーディングツールを業務に全面導入しており、分析・実装の生産性が高い環境で働ける
-フロントオフィスとしての収益最適化の意思決定経験
■配属部門について
暗号資産交換業事業(現物・デリバティブ)の運営を担うトレジャリー部では暗号資産のポジション管理の他、カバー先(LP)との契約・口座管理や、
カストディシステム(Fireblocks)の運用まで広く担当しております。
■募集背景
フロント業務に特化した組織の立ち上げに伴い定量分析を担うクオンツ人材を募集しております。
■コインチェック株式会社について
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。
2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。
私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、
新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。
インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、
安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。
こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。
コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。
「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。
私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか?
■関連記事
note(コインチェック株式会社 公式note):https://note.com/coincheck
Company Deck(コインチェック会社紹介資料/Coincheck Company description):https://speakerdeck.com/coincheck_recruit/coincheck-company-description
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
<担当していただくこと>
フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げに伴い、立ち上げフェーズに参画頂ける人材を募集しております。
暗号資産ディーリング業務における定量分析・モデル開発を通じた収益最適化をご担当頂きます。
-カバー取引のコスト分析・カバー戦略の定量的な策定・改善
-自社のスプレッド・パラメータ設定
-市場データを活用した収益機会の探索・分析
-デリバティブの理論価格算出モデルの設計・実装・検証
-Python / BigQuery / GCP を用いた分析基盤上でのモデル開発・運用
■この仕事の魅力
-暗号資産という成長市場で、カバー取引・資金管理・デリバティブなど多領域の定量分析に横断的に関われる
-フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げフェーズに参画できる
-分析から戦略策定まで一気通貫で携われる裁量の大きさ
-AIツールを活用した分析・開発ワークフローの構築スキル
■この仕事で伸ばせるスキル
-暗号資産特有の市場構造(24/365、高ボラティリティ)に対する定量分析スキル
-Cursor・Claude Code等のAIコーディングツールを業務に全面導入しており、分析・実装の生産性が高い環境で働ける
-フロントオフィスとしての収益最適化の意思決定経験
■配属部門について
暗号資産交換業事業(現物・デリバティブ)の運営を担うトレジャリー部では暗号資産のポジション管理の他、カバー先(LP)との契約・口座管理や、
カストディシステム(Fireblocks)の運用まで広く担当しております。
■募集背景
フロント業務に特化した組織の立ち上げに伴い定量分析を担うクオンツ人材を募集しております。
■コインチェック株式会社について
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。
2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。
私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、
新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。
インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、
安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。
こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。
コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。
「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。
私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか?
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note(コインチェック株式会社 公式note):https://note.com/coincheck
Company Deck(コインチェック会社紹介資料/Coincheck Company description):https://speakerdeck.com/coincheck_recruit/coincheck-company-description
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 清算期間と1ヶ月の総労働時間:毎月1日~末日
所定労働時間:8時間×月の所定労働日数を満たす必要があります。
標準労働時間:1日8時間(部署により基本勤務時間は異なる)
コアタイム:12時~15時
フレキシブルタイム:7時~22時
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 |
||
| 企業概要 |
2014年8月に暗号資産取引サービス「Coincheck」を開始して以来、金融リテラシーにかかわらず、誰でも使いやすいサービスを提供することにより、「新しい価値交換」を身近に感じられる機会をお客さまに届けてきました。
暗号資産やブロックチェーンは日々進化を重ね、より個々人を主体とした「新たな価値交換」を実現しつつありますが、あたらしい技術がもたらす恩恵はまだほんの一部の人にしか行き届いておらず、情報リテラシーによる格差が生じています。 コインチェックは、暗号資産やブロックチェーンにより生まれる「新しい価値交換」、またその次に現れる新しいテクノロジーにより実現される変革を誰もが身近に感じられるように、より良いサービスを創出し続けます。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 212人 |
99件中 1件~10件
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