AIエンジニア(DL/機械学習)×地方フルリモートOKのリモートワーク転職・求人情報一覧 -5ページ目
69件中 41件~50件
マツダ株式会社
地方フルリモート/自動運転/運転支援用 HMI技術開発(自動運転またはADAS領域) のリモートワーク求人
【職務概要】
危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。
ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援,自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、
ドライバーや乗員に適切なタイミングで必要な情報を分かりやすく伝えるHMIや、ドライバ異常時緊急停止システムにおいて、
乗員や車外の交通参加者に分かりやすく緊急状態であることを伝える方法の研究開発を担当して頂きます。
【職務詳細】
・運転支援時/異常発生時にクルマに必要な機能の開発(HMI開発)
・車内(ドライバー&同乗者)及び車外(他交通参加者)へのコミュニケーションコンセプト構築
・コンテンツ割付け、要求定義、通知アルゴリズム設計および検証
【部門ミッション】
マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。
そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。
そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、
それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。
その中で、先進安全運転支援や自動運転領域のコア技術の先行開発とその技術のモデル化を推進がミッションです。
【ポジション特徴】
マツダ独自の運転支援コンセプトであるMAZDA CO-PILOT CONCEPTや、自動運転機能,運転支援機能の、量産開発における技術課題を先回りして捉え、新しい技術を創ることで解決していきます。
人間の運転行動の本質を追求、理解してそれらをクルマに織り込むという、自動車の技術歴史上いまだかつてない開発に挑戦をし、
Well-aging、Well-being実現に導く新しい価値の提案と、それを達成する喜びがあります。
また自ら考え、取り組んだことが、クルマという形となって完成することに魅力を感じることができます。
【マツダのADAS/自動運転】
当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。
だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。
この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。
■MAZDA CO-PILOT CONCEPT
2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、
高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。
■人を中心とした開発
当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理(メカニズム)を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。
ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援,自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、
ドライバーや乗員に適切なタイミングで必要な情報を分かりやすく伝えるHMIや、ドライバ異常時緊急停止システムにおいて、
乗員や車外の交通参加者に分かりやすく緊急状態であることを伝える方法の研究開発を担当して頂きます。
【職務詳細】
・運転支援時/異常発生時にクルマに必要な機能の開発(HMI開発)
・車内(ドライバー&同乗者)及び車外(他交通参加者)へのコミュニケーションコンセプト構築
・コンテンツ割付け、要求定義、通知アルゴリズム設計および検証
【部門ミッション】
マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。
そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。
そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、
それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。
その中で、先進安全運転支援や自動運転領域のコア技術の先行開発とその技術のモデル化を推進がミッションです。
【ポジション特徴】
マツダ独自の運転支援コンセプトであるMAZDA CO-PILOT CONCEPTや、自動運転機能,運転支援機能の、量産開発における技術課題を先回りして捉え、新しい技術を創ることで解決していきます。
人間の運転行動の本質を追求、理解してそれらをクルマに織り込むという、自動車の技術歴史上いまだかつてない開発に挑戦をし、
Well-aging、Well-being実現に導く新しい価値の提案と、それを達成する喜びがあります。
また自ら考え、取り組んだことが、クルマという形となって完成することに魅力を感じることができます。
【マツダのADAS/自動運転】
当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。
だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。
この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。
■MAZDA CO-PILOT CONCEPT
2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、
高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。
■人を中心とした開発
当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理(メカニズム)を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 400 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:45(休憩45分)
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:5:00~22:00、標準労働時間:1日8時間)
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 |
||
| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
マツダ株式会社
地方フルリモート/人研究(脳科学、感性工学)に基づく車両性能開発(ADAS領域) のリモートワーク求人
【職務概要】
危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。
ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援、自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、
ドライバーの疾患などの異常の検出や、意図や行動を理解するドライバ状態推定アルゴリズム、人研究(脳科学、感性工学、人間工学)に基づく車両性能(制御領域)の研究開発を担当して頂きます。
【職務詳細】
・ドライバーの状態推定及び異常判定技術の開発
・ドライバーの運転能力やその変化を計る技術の開発
・さまざまな人のスキルを模倣学習するアルゴリズム開発
・ドライビングシミュレータや実車評価技術開発
【部門ミッション】
マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。
そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。
そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、
それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。
その中で、先進安全運転支援や自動運転領域のコア技術の先行開発とその技術のモデル化を推進がミッションです。
【ポジション特徴】
マツダ独自の運転支援コンセプトであるMAZDA CO-PILOT CONCEPTや、自動運転機能、運転支援機能の、量産開発における技術課題を先回りして捉え、新しい技術を創ることで解決していきます。
人間の運転行動の本質を追求、理解してそれらをクルマに織り込むという、自動車の技術歴史上いまだかつてない開発に挑戦をし、
Well-aging、Well-being実現に導く新しい価値の提案と、それを達成する喜びがあります。
また自ら考え、取り組んだことが、クルマという形となって完成することに魅力を感じることができます。
【マツダのADAS/自動運転】
当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。
だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。
この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。
■MAZDA CO-PILOT CONCEPT
2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、
高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。
■人を中心とした開発
当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理(メカニズム)を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。
ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援、自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、
ドライバーの疾患などの異常の検出や、意図や行動を理解するドライバ状態推定アルゴリズム、人研究(脳科学、感性工学、人間工学)に基づく車両性能(制御領域)の研究開発を担当して頂きます。
【職務詳細】
・ドライバーの状態推定及び異常判定技術の開発
・ドライバーの運転能力やその変化を計る技術の開発
・さまざまな人のスキルを模倣学習するアルゴリズム開発
・ドライビングシミュレータや実車評価技術開発
【部門ミッション】
マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。
そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。
そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、
それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。
その中で、先進安全運転支援や自動運転領域のコア技術の先行開発とその技術のモデル化を推進がミッションです。
【ポジション特徴】
マツダ独自の運転支援コンセプトであるMAZDA CO-PILOT CONCEPTや、自動運転機能、運転支援機能の、量産開発における技術課題を先回りして捉え、新しい技術を創ることで解決していきます。
人間の運転行動の本質を追求、理解してそれらをクルマに織り込むという、自動車の技術歴史上いまだかつてない開発に挑戦をし、
Well-aging、Well-being実現に導く新しい価値の提案と、それを達成する喜びがあります。
また自ら考え、取り組んだことが、クルマという形となって完成することに魅力を感じることができます。
【マツダのADAS/自動運転】
当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。
だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。
この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。
■MAZDA CO-PILOT CONCEPT
2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、
高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。
■人を中心とした開発
当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理(メカニズム)を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 400 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:45(休憩45分)
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:5:00~22:00、標準労働時間:1日8時間)
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 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
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| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
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 |
ちゅらデータ株式会社
【正社員/フルリモート/AIエンジニア(シニア)】急成長中のAI・データ分析業界で受託開発をリードするシニアAIエンジニア募集! のリモートワーク求人
顧客と伴走しながら、生成AI/機械学習を組み込んだアプリケーション・システムの設計〜開発〜運用までをワンストップで担当します。シニアとしてはアーキテクチャ設計・LLMOps基盤構築・プリセールス/PMをリードする役割を担います。
【具体的には】
RAG / AIエージェント / マルチエージェント基盤のアーキテクチャ設計・構築リード
LLMOps / MLOps基盤の設計・構築(Promptfoo / Langfuse / Microsoft Foundry / Mosaic AI / Vertex AI Pipelines 等)
コーディングエージェント(Claude Code / Codex CLI)を活用した大規模システムのモダナイズ・開発リード
ハルシネーション対策 / プロンプトインジェクション対策 / ガードレール設計を含む生成AIシステムのセキュリティ・品質設計
生成AI活用プロジェクトのプリセールス / 提案 / PoC 計画立案 / 要件定義リード
機械学習・生成AI関連の新規技術・サービス調査検証
開発環境
当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。
【機械学習全般】
LLM:生成モデル / RAG / AIエージェント / ベクトル検索
クラウドAI基盤:AWS(Bedrock, Amazon SageMaker)/Google Cloud(Vertex AI, BigQuery ML, Gemini)/Azure(Azure OpenAI Service, Azure ML)/ Snowflake(Cortex, Snowpark)/ Dify
フレームワーク:各クラウドAPI / LangChain
【開発言語・フレームワーク】
Python(FastAPI)/Ruby(Ruby on Rails)/ JavaScript TypeScript(React, Vue.js 等) / SQL
【インフラ・クラウド環境】
クラウド:AWS / Google Cloud(GCP) / Azure / Snowflake
インフラ管理:Terraform(Terragrunt)/ CloudFormationなどの IaC
データ基盤:Snowflake / BigQuery / Redshift / RBD全般
【開発ツール・CI/CD】
バージョン管理:Git(GitHub/GitLab) / CI/CD:GitHub Actions / GitLab Runner
開発手法:アジャイル(スクラム/カンバン)
開発補助:GitHub Copilot / ChatGPT(業務用アカウント支給)
【開発環境】
VSCode, IntelliJ IDEAなど選択可
Cloud Code Max, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor などコーディングエージェント
【情報共有・ナレッジ管理】
コミュニケーション:Slack / Google Meet
情報共有:esa / Notion /Confluence / Backlog
ドキュメント管理:Google Workspace / Box
【支給PCスペック例】
MacBook Pro M4
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
【具体的には】
RAG / AIエージェント / マルチエージェント基盤のアーキテクチャ設計・構築リード
LLMOps / MLOps基盤の設計・構築(Promptfoo / Langfuse / Microsoft Foundry / Mosaic AI / Vertex AI Pipelines 等)
コーディングエージェント(Claude Code / Codex CLI)を活用した大規模システムのモダナイズ・開発リード
ハルシネーション対策 / プロンプトインジェクション対策 / ガードレール設計を含む生成AIシステムのセキュリティ・品質設計
生成AI活用プロジェクトのプリセールス / 提案 / PoC 計画立案 / 要件定義リード
機械学習・生成AI関連の新規技術・サービス調査検証
開発環境
当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。
【機械学習全般】
LLM:生成モデル / RAG / AIエージェント / ベクトル検索
クラウドAI基盤:AWS(Bedrock, Amazon SageMaker)/Google Cloud(Vertex AI, BigQuery ML, Gemini)/Azure(Azure OpenAI Service, Azure ML)/ Snowflake(Cortex, Snowpark)/ Dify
フレームワーク:各クラウドAPI / LangChain
【開発言語・フレームワーク】
Python(FastAPI)/Ruby(Ruby on Rails)/ JavaScript TypeScript(React, Vue.js 等) / SQL
【インフラ・クラウド環境】
クラウド:AWS / Google Cloud(GCP) / Azure / Snowflake
インフラ管理:Terraform(Terragrunt)/ CloudFormationなどの IaC
データ基盤:Snowflake / BigQuery / Redshift / RBD全般
【開発ツール・CI/CD】
バージョン管理:Git(GitHub/GitLab) / CI/CD:GitHub Actions / GitLab Runner
開発手法:アジャイル(スクラム/カンバン)
開発補助:GitHub Copilot / ChatGPT(業務用アカウント支給)
【開発環境】
VSCode, IntelliJ IDEAなど選択可
Cloud Code Max, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor などコーディングエージェント
【情報共有・ナレッジ管理】
コミュニケーション:Slack / Google Meet
情報共有:esa / Notion /Confluence / Backlog
ドキュメント管理:Google Workspace / Box
【支給PCスペック例】
MacBook Pro M4
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 900 〜 1,400 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
データ分析の高度な研究開発拠点。給与は県内トップクラス水準
ちゅらデータ株式会社は、データ分析における高度な研究開発を行う拠点として、DATUM STUDIO株式会社の完全子会社として設立されました。親会社であるDATUM STUDIOは、日本有数の分析者であり多数の著書も出版している酒巻・里の2人が立ち上げた、現在急成長中のデータ分析カンパニーです。親会社と強固な協力体制にあるため、大企業からベンチャー企業まで、業界・業種を問わず様々な仕事を担当することができるのが当社の強みです。 また、データ分析の力で沖縄を盛り上げようという意思のもと設立された会社のため、給与は沖縄県内トップクラスの水準をお約束します。 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 99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 |
マツダ株式会社
【地方フルリモート可/バックエンドエンジニア/AI開発経験必須】最新技術を用いてバックエンド~インフラ開発エンジニア募集! のリモートワーク求人
【職務概要】
全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI(Web)開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担っていただきます。
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しております。
【ポジション特徴】
AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、マツダが将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲内
全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI(Web)開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担っていただきます。
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しております。
【ポジション特徴】
AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、マツダが将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲内
| 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: 9:00~17:45
フレキシブルタイム:5:00~22:00
コアタイム:なし
標準労働時間:8時間
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 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
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| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685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 |
株式会社Sun Asterisk
【フルリモート/裁量労働制/PM(データ&AI領域)】グローバル開発組織と連携し、生成AIを活用した事業創造を推進するデータ・AI戦略コンサルタント募集! のリモートワーク求人
「採用背景」
Sun Asteriskは、「誰もが価値創造に夢中になれる世界」の実現に向け、クライアントのビジネス変革をデジタルで強力に推進しています。この変革を加速させるため、AI戦略の策定からプロジェクトのデリバリー成功まで一貫して責任を持つ、戦略と実行の架け橋となる人材を求めています。
本ポジションは、クライアントの経営課題・業務課題に対し、AI活用という革新的なソリューションを提案・設計するだけでなく、数千人規模のグローバルな開発組織を率いて、その戦略を確実に世の中に届けるという重要な役割を担います。あなたの戦略的な視点、AIリテラシー、そして強固なPM能力が、クライアントの成功を確実なものにします。
「業務内容」
お客様の事業創造と業務改善を目的としたデータ・AI活用プロジェクトにおいて、戦略の策定、要件定義の支援、そしてプロジェクトのデリバリー成功に責任を持ちます。
AI戦略立案と業務・プロダクト要件定義の主導的支援
クライアントの経営・事業課題を深く分析し、AIを活用した新規事業・プロダクト戦略、および業務改善/BPR(プロセス改革)戦略を立案。
クライアントPO/PdMを深く支援し、ビジネス要件に基づき、AIアプリケーション等の具体的な機能・業務要件を1人称で定義するプロセスを主導。
生成AI(RAG、LLMなど)の最新トレンドを組み込んだ、革新的なソリューションデザインを提案。
技術トレンドの活用と開発チームとの橋渡し
AIのトレンドやRAG等の仕組みをきちんと理解・把握し、ビジネス的な効果と技術的な実現性を両立させるためのロードマップを設計。
当社のデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを含むグローバル開発チームに対し、クライアントの意図と要件を正確に伝え、技術的なディスカッションを通じて、最適なソリューションの実現を推進。
プロジェクトマネジメント(PM)とデリバリー責任
プロジェクトの成功に責任を持ち、スコープ、スケジュール、品質、予算、リソースといったプロジェクトのデリバリー要素を総合的に管理。
アジャイル開発手法を駆使し、クライアントと開発チーム間のコミュニケーションを円滑化し、リスクを早期に特定・解決。
本ポジションは、単なる頭脳ではなく、戦略を現実世界に実装する「心臓部」です。AIという最先端の技術を、クライアントの事業創造、業務効率化という形で確実に社会に送り出す、デリバリーの責任者です。
あなたの卓越した戦略眼とPM能力をもって、当社のグローバル開発組織の力を解き放ち、クライアントのビジネス成功という結果を共に追求しましょう。
未来の価値を創造し、それを確実に実現する。その挑戦を、私たちSun Asteriskと共にしませんか。
【業務の変更の範囲】
無
Sun Asteriskは、「誰もが価値創造に夢中になれる世界」の実現に向け、クライアントのビジネス変革をデジタルで強力に推進しています。この変革を加速させるため、AI戦略の策定からプロジェクトのデリバリー成功まで一貫して責任を持つ、戦略と実行の架け橋となる人材を求めています。
本ポジションは、クライアントの経営課題・業務課題に対し、AI活用という革新的なソリューションを提案・設計するだけでなく、数千人規模のグローバルな開発組織を率いて、その戦略を確実に世の中に届けるという重要な役割を担います。あなたの戦略的な視点、AIリテラシー、そして強固なPM能力が、クライアントの成功を確実なものにします。
「業務内容」
お客様の事業創造と業務改善を目的としたデータ・AI活用プロジェクトにおいて、戦略の策定、要件定義の支援、そしてプロジェクトのデリバリー成功に責任を持ちます。
AI戦略立案と業務・プロダクト要件定義の主導的支援
クライアントの経営・事業課題を深く分析し、AIを活用した新規事業・プロダクト戦略、および業務改善/BPR(プロセス改革)戦略を立案。
クライアントPO/PdMを深く支援し、ビジネス要件に基づき、AIアプリケーション等の具体的な機能・業務要件を1人称で定義するプロセスを主導。
生成AI(RAG、LLMなど)の最新トレンドを組み込んだ、革新的なソリューションデザインを提案。
技術トレンドの活用と開発チームとの橋渡し
AIのトレンドやRAG等の仕組みをきちんと理解・把握し、ビジネス的な効果と技術的な実現性を両立させるためのロードマップを設計。
当社のデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを含むグローバル開発チームに対し、クライアントの意図と要件を正確に伝え、技術的なディスカッションを通じて、最適なソリューションの実現を推進。
プロジェクトマネジメント(PM)とデリバリー責任
プロジェクトの成功に責任を持ち、スコープ、スケジュール、品質、予算、リソースといったプロジェクトのデリバリー要素を総合的に管理。
アジャイル開発手法を駆使し、クライアントと開発チーム間のコミュニケーションを円滑化し、リスクを早期に特定・解決。
本ポジションは、単なる頭脳ではなく、戦略を現実世界に実装する「心臓部」です。AIという最先端の技術を、クライアントの事業創造、業務効率化という形で確実に社会に送り出す、デリバリーの責任者です。
あなたの卓越した戦略眼とPM能力をもって、当社のグローバル開発組織の力を解き放ち、クライアントのビジネス成功という結果を共に追求しましょう。
未来の価値を創造し、それを確実に実現する。その挑戦を、私たちSun Asteriskと共にしませんか。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 605 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
Sun*(サンアスタリスク)は、「誰もが価値創造に夢中になれる世界」をビジョンに掲げ、2012年に創業、現在4ヶ国、6都市にて1500名以上のクリエイターやエンジニアが在籍するデジタル・クリエイティブスタジオです。
新規事業・デジタルトランスフォーメーション(DX)・プロダクト開発を成功に導くため、「クリエイティブ & エンジニアリング」と「タレントプラットフォーム」の2つのサービスラインを提供し、創業より300をこえるサービス・プロダクトの開発実績を誇ります。当社は2020年7月31日に東証マザーズに上場し、1800名規模の組織に急成長しました。 Sun*は世界平和を目指します。 世界を見渡せば、SDGsで語られるような大きな社会課題から、身の回りの小さな生活の課題まで様々な課題があふれています。私たちはそういった課題解決に、デジタルテクノロジーとクリエイティブで挑んでいきます。 そして課題解決の先の未来、人がそれぞれ思い描く価値を、「自由に創造できる世界」の実現を目指します。 だれもが子供の頃のように、新たな価値を創造することにワクワクし、新しい朝を迎えるのが楽しみでしかたない状態、それが私たちにとっての世界平和です。Sun*はそんな「誰もが価値創造に夢中になれる世界」を実現するためのインフラを構築します。 |
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| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 2,000人 |
69件中 41件~50件
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