データサイエンティスト×年収900万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧
54件中 1件~10件
株式会社テックオーシャン
【首都圏フルリモート/データサイエンティスト/実務4年~】理系・テクノロジー人材と企業のマッチングサービス&新規プロダクトリリース! のリモートワーク求人
プロダクトや事業におけるデータ活用をリードしていただきます。
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
想定年収 | 700 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
---|---|---|---|
職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 | |||
企業概要 |
■同社について:
私たちテックオーシャンは「人と組織の可能性を最大化し、豊かな暮らしと社会をつくる」をビジョンに理系人材と採用企業のマッチングサービスを行っています。理系人材の就職活動は課題が多く、大学で学んで得た知識や能力、個性を活かすことができず、「TECH(TechnorogyやTechnique)」を埋もれさせてしまう若者がたくさんいます。近年、IoTやDX・AIなどの需要の伸びに伴い、理系人材の需要が高まっております。同社代表の長井は、理系採用支援事業に約15年携わっているパイオニアであり、テックオーシャンがTECH人材領域におけるライフパートナーになれるよう事業拡大をしていきます。 【あらゆるTECHを社会につなぐTECH領域のDX企業】 テクノロジーにより進化し続ける現代社会において、TECH人材(TechnologyやTechniqueを有する人材)の専門性は、あらゆる産業で必要とされています。 同社は TECH 人材とTECHの価値を可視化して、社会に解き放ち、それぞれが伸び伸びと活躍するTECHの海(エコシステム)を作ります。 このエコシステムは「若者が気付きと刺激とフィールドを得るインフラ」となり、世界中の子供たちが明るい未来を達成する礎となります。 ・理工系専用就活サイト TECH OFFERの企画・運営 |
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設立年数 | 8年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート◎×自社プロダクト×新規事業】医療薬局業界 データサイエンティスト★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
上記新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。
しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、
患者さん自身が医療に対して前向きに関与(“Patient Engagement”)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される個人データを活用し、
患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを開発しています。
その中核を担うのがデータアナリストです。データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
上記新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。
しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、
患者さん自身が医療に対して前向きに関与(“Patient Engagement”)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される個人データを活用し、
患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを開発しています。
その中核を担うのがデータアナリストです。データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
想定年収 | 700 〜 1,050 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
---|---|---|---|
職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 | |||
企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
||
設立年数 | 10年 | 従業員数 | 296人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート◎×自社プロダクト×新規事業】医療薬局業界 シニアデータアナリスト★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
[患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集]
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。
しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、
患者さん自身が医療に対して前向きに関与(“Patient Engagement”)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを開発しています。
その中核を担うのがデータアナリストです。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、
エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。
勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。(利用できるツールとしては、開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
[患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集]
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。
しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、
患者さん自身が医療に対して前向きに関与(“Patient Engagement”)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを開発しています。
その中核を担うのがデータアナリストです。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、
エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。
勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。(利用できるツールとしては、開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
想定年収 | 700 〜 1,050 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
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職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 | |||
企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
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設立年数 | 10年 | 従業員数 | 296人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート/自社プロダクト×AI】医療調剤業界★機械学習エンジニア のリモートワーク求人
■お仕事内容
生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。
カケハシでは、薬局向けSaaS事業で展開しているプロダクト群(Musubi、Pocket Musubi、Musubi Insight、Musubi AI在庫管理 等)に対し、
LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。
しかし、生成AIは技術的にまだ新しく、プロダクト開発における実践的なプラクティスも確立されていません。
また、薬局業務における生成AI活用の事例はまだ少なく、「どのような機能を、どの価格帯で、どのように提供するか」といった正解がない領域でもあります。
本ポジションでは、既存のプロダクト群に対する生成AIによる複数のエンハンスメントPJのほか、
将来的な社会実装を見据えた生成AI活用ユースケースの特許化PJなどに、機械学習エンジニアという立場から携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・音声認識、構造化等の自然言語処理に関するユースケースの問題設定、実験、評価
・同プロダクト、実験基盤の設計・実装
・プロダクト利用状況のデータ分析から、課題設定や改善施策の立案
・特許化に向けた企画/検証
・薬局の基幹業務で使われるため高い信頼性・品質が求められるプロダクトであり、業務においては精度のみならずコスト、
速度、セキュリティ、AI安全性など様々な側面の品質のバランスをとることが求められます。
■チームについて
当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーになります。
・チーム構成
EM1名, DS/MLE 1名, SWE 4名, PdM 1名, Domain Expert(薬剤師) 1名
・社内のカウンターパート
PdM, CS, SRE, DRE team
基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内にいる状況です。
・社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご参照ください)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、
生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■参考記事
▼プレスリリース カケハシ、薬歴作成における生成AI活用へ
https://www.kakehashi.life/news-post/20240917
▼「人を活かすAI」が明日の医療を切り拓く。カケハシの生成AI研究開発チームが描くビジョン
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/17/123331
▼医療という社会課題を前に、AIエンジニアに何ができるか?
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/09/09/153052
▼カケハシの生成AIプロダクトのプロダクトポリシーを公開します
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/12/02/090000
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。
カケハシでは、薬局向けSaaS事業で展開しているプロダクト群(Musubi、Pocket Musubi、Musubi Insight、Musubi AI在庫管理 等)に対し、
LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。
しかし、生成AIは技術的にまだ新しく、プロダクト開発における実践的なプラクティスも確立されていません。
また、薬局業務における生成AI活用の事例はまだ少なく、「どのような機能を、どの価格帯で、どのように提供するか」といった正解がない領域でもあります。
本ポジションでは、既存のプロダクト群に対する生成AIによる複数のエンハンスメントPJのほか、
将来的な社会実装を見据えた生成AI活用ユースケースの特許化PJなどに、機械学習エンジニアという立場から携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・音声認識、構造化等の自然言語処理に関するユースケースの問題設定、実験、評価
・同プロダクト、実験基盤の設計・実装
・プロダクト利用状況のデータ分析から、課題設定や改善施策の立案
・特許化に向けた企画/検証
・薬局の基幹業務で使われるため高い信頼性・品質が求められるプロダクトであり、業務においては精度のみならずコスト、
速度、セキュリティ、AI安全性など様々な側面の品質のバランスをとることが求められます。
■チームについて
当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーになります。
・チーム構成
EM1名, DS/MLE 1名, SWE 4名, PdM 1名, Domain Expert(薬剤師) 1名
・社内のカウンターパート
PdM, CS, SRE, DRE team
基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内にいる状況です。
・社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご参照ください)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、
生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■参考記事
▼プレスリリース カケハシ、薬歴作成における生成AI活用へ
https://www.kakehashi.life/news-post/20240917
▼「人を活かすAI」が明日の医療を切り拓く。カケハシの生成AI研究開発チームが描くビジョン
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/17/123331
▼医療という社会課題を前に、AIエンジニアに何ができるか?
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/09/09/153052
▼カケハシの生成AIプロダクトのプロダクトポリシーを公開します
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/12/02/090000
【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 | |||
企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
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設立年数 | 10年 | 従業員数 | 296人 |
株式会社インフォボックス
【東京/データサイエンティスト/フルリモート可】技術的リーダー経験×Python・TypeScript活用経験者 のリモートワーク求人
具体的な業務内容
・各種データのスクレイピング等での収集・前処理/後処理での補正処理・データ統合・可視化処理
・データ更新プロセスにおける品質保証や傾向値の分析
・現行データベース設計の課題分析と、将来を見据えた改善提案
・データガバナンス・セキュリティの方針検討と施策設計(ご経験に応じて)
・教師あり学習モデルを構築し、各企業情報に適切な特徴、属性、ラベル等を付与するプロセスの設計と実装(必須)
- アルゴリズム選定およびモデル設計
- データの収集(スクレイピング等)および前処理(クレンジング、正規化等)
- 教師あり学習モデルの構築とトレーニング
- モデル精度の評価および改善のための反復的なチューニング
担当領域
データサイエンティストとしてデータ分析・活用と品質保証
ビジネスデータ基盤を中心に、プロダクト全体の開発・設計にも連携しながら関与。
“機能”としてつくるのではなく、“価値”として届けるための設計思考を重視しています。
採用背景
2024年にプレシリーズAで16.5億円の資金調達を完了し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。
これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用の重要性が高まる中、データを事業成長の推進装置にできるデータサイエンティストの存在が必要不可欠なため、募集いたします。
お任せしたい役割とミッション
自社プロダクト「infobox」のデータ基盤は、まさにサービスの心臓部。
スケーラブルなデータアーキテクチャを設計・構築し、事業や各チームの意思決定を、データと仕組みで“前に進める”存在としてご活躍いただきます。
高い実装スキルはもちろん、「この設計や選定が、データの価値/成長につながるか?」という広い視点から、プロダクトやビジネスの変化に応じた最適な仕組みを構想・実現できる力を求めています。
特にこのポジションでは、既存の要件や依頼に応えるだけでなく、「そもそもこの要件でよいのか?」という問いから始め、技術・構造・ユーザー価値の観点から再定義する姿勢を重視しています。
プロダクトマネージャーや事業サイドとも議論を重ねながら、ユーザー価値・データ構造・技術的実現性を統合的に捉え、共に価値設計を進めていける“共同立案者”のような立ち位置でのご活躍を期待しています。
【業務の変更の範囲】
無
・各種データのスクレイピング等での収集・前処理/後処理での補正処理・データ統合・可視化処理
・データ更新プロセスにおける品質保証や傾向値の分析
・現行データベース設計の課題分析と、将来を見据えた改善提案
・データガバナンス・セキュリティの方針検討と施策設計(ご経験に応じて)
・教師あり学習モデルを構築し、各企業情報に適切な特徴、属性、ラベル等を付与するプロセスの設計と実装(必須)
- アルゴリズム選定およびモデル設計
- データの収集(スクレイピング等)および前処理(クレンジング、正規化等)
- 教師あり学習モデルの構築とトレーニング
- モデル精度の評価および改善のための反復的なチューニング
担当領域
データサイエンティストとしてデータ分析・活用と品質保証
ビジネスデータ基盤を中心に、プロダクト全体の開発・設計にも連携しながら関与。
“機能”としてつくるのではなく、“価値”として届けるための設計思考を重視しています。
採用背景
2024年にプレシリーズAで16.5億円の資金調達を完了し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。
これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用の重要性が高まる中、データを事業成長の推進装置にできるデータサイエンティストの存在が必要不可欠なため、募集いたします。
お任せしたい役割とミッション
自社プロダクト「infobox」のデータ基盤は、まさにサービスの心臓部。
スケーラブルなデータアーキテクチャを設計・構築し、事業や各チームの意思決定を、データと仕組みで“前に進める”存在としてご活躍いただきます。
高い実装スキルはもちろん、「この設計や選定が、データの価値/成長につながるか?」という広い視点から、プロダクトやビジネスの変化に応じた最適な仕組みを構想・実現できる力を求めています。
特にこのポジションでは、既存の要件や依頼に応えるだけでなく、「そもそもこの要件でよいのか?」という問いから始め、技術・構造・ユーザー価値の観点から再定義する姿勢を重視しています。
プロダクトマネージャーや事業サイドとも議論を重ねながら、ユーザー価値・データ構造・技術的実現性を統合的に捉え、共に価値設計を進めていける“共同立案者”のような立ち位置でのご活躍を期待しています。
【業務の変更の範囲】
無
想定年収 | 700 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
---|---|---|---|
職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 |
作業時間: 【フレキシブルタイム】07:00-21:00
【コアタイム】11:00−16:00
【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5時間) 休憩時間: 60分 |
||
設立年数 | 8年 | 従業員数 | 30人 |
株式会社PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/機械学習・深層学習に関連する開発または研究の経験/アルゴリズムエンジニア】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で、アルゴリズムエンジニア (機械学習エンジニア/データサイエンティスト)【AI Solution】募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
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。
<具体的な業務イメージ>
・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
◎人とソフトウエアが共進化する社会へ
「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、社会課題を解決する多様なAIおよびAIエージェントを提供しています。
これらを、金融・製造・教育といった各業界に最適化した<AIソリューション>として、
また、「PKSHA AI ヘルプデスク」「PKSHA Chat Agent」「PKSHA 面接コパイロット」など、汎用性の高い<AI SaaS>として展開することで、
未来の働き方を支援し、人とソフトウエアが共に進化する社会を実現していきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
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。
<具体的な業務イメージ>
・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
◎人とソフトウエアが共進化する社会へ
「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、社会課題を解決する多様なAIおよびAIエージェントを提供しています。
これらを、金融・製造・教育といった各業界に最適化した<AIソリューション>として、
また、「PKSHA AI ヘルプデスク」「PKSHA Chat Agent」「PKSHA 面接コパイロット」など、汎用性の高い<AI SaaS>として展開することで、
未来の働き方を支援し、人とソフトウエアが共に進化する社会を実現していきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
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 | 14年 | 従業員数 | 120人 |
株式会社PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/AIによるプロダクトの価値向上や新規プロダクト創出への強い興味/アルゴリズムエンジニア】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で、アルゴリズムエンジニア (機械学習エンジニア/データサイエンティスト)【AI SaaS】募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
PKSHA Technologyは自然言語処理を中心とするAIを活用して、
チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、
昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、
エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。
このポジションでは、弊社のSaaSに最新のAI技術を用いた新機能を加えることで新たなユーザー体験を与え、
SaaS としての提供価値を増幅することがミッションになります。ユーザー課題を根本的に解決するAIを、
最新技術をいち早く取り入れながら提案・実験・検証し、プロダクションレベルのコードに仕上げてSaaS に組み込むところまで一気通貫でご担当いただきます。
「ユーザーの課題解決」には広範なスキルセットが必要となるため、自分一人だけで進めるのではなく、
プロダクトマネージャーやカスタマーサクセスといった他職種と密に連携し、それぞれの得意領域を活かしながらチームとして仕事を進めて、
プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、
未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。
AI + SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの社会実装経験をお持ちの方のみにとどまらず、
AIプロダクト開発未経験でも以下のような今後のキャリアを志望される方々を歓迎します。
・フロントエンド/バックエンドのソフトウェア設計・実装スキルにとどまらず、自分のケイパビリティに新たにAIの設計・実装スキルを加えたいエンジニアの方。
・生成AIに関するアカデミアの研究成果がいよいよ社会実装できる段階になったと感じており、みずからプロダクトを開発して社会に直接価値を届けたい研究者の方
■ポジションの魅力
・“コミュニケーション課題の解決” というあらゆる業界に刺さるプロダクトをさらに進化させるAIを自らの手で生み出し、多くの方々に価値を届けることができる。
・急速な発展を遂げている大規模言語モデルの進化をいち早く取り込んで実用的なSaaSに仕立てることで、これまで解けなかった実社会の課題解決にチャレンジできる。
・多様なAI技術を利用してプロダクトを進化させていく過程で、AIが中心となったSaaSを開発・運用していくための実践的なスキルを身につけることができる
・CursorやClaude Codeといった最新のAIコーディングツールを社内で迅速に取り入れており、最先端技術を用いた未来のエンジニアの働き方を自ら確立することができる。
・AI・ソフトウェア開発で卓越した技術を持つエンジニアメンバーはもちろん、
・ビジネス課題やUI/UXに精通したプロダクトマネージャーと共にワンチームで働き、自他共に専門性を高め合える。
◎人とソフトウエアが共進化する社会へ
「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、社会課題を解決する多様なAIおよびAIエージェントを提供しています。
これらを、金融・製造・教育といった各業界に最適化した<AIソリューション>として、
また、「PKSHA AI ヘルプデスク」「PKSHA Chat Agent」「PKSHA 面接コパイロット」など、汎用性の高い<AI SaaS>として展開することで、
未来の働き方を支援し、人とソフトウエアが共に進化する社会を実現していきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
PKSHA Technologyは自然言語処理を中心とするAIを活用して、
チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、
昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、
エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。
このポジションでは、弊社のSaaSに最新のAI技術を用いた新機能を加えることで新たなユーザー体験を与え、
SaaS としての提供価値を増幅することがミッションになります。ユーザー課題を根本的に解決するAIを、
最新技術をいち早く取り入れながら提案・実験・検証し、プロダクションレベルのコードに仕上げてSaaS に組み込むところまで一気通貫でご担当いただきます。
「ユーザーの課題解決」には広範なスキルセットが必要となるため、自分一人だけで進めるのではなく、
プロダクトマネージャーやカスタマーサクセスといった他職種と密に連携し、それぞれの得意領域を活かしながらチームとして仕事を進めて、
プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、
未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。
AI + SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの社会実装経験をお持ちの方のみにとどまらず、
AIプロダクト開発未経験でも以下のような今後のキャリアを志望される方々を歓迎します。
・フロントエンド/バックエンドのソフトウェア設計・実装スキルにとどまらず、自分のケイパビリティに新たにAIの設計・実装スキルを加えたいエンジニアの方。
・生成AIに関するアカデミアの研究成果がいよいよ社会実装できる段階になったと感じており、みずからプロダクトを開発して社会に直接価値を届けたい研究者の方
■ポジションの魅力
・“コミュニケーション課題の解決” というあらゆる業界に刺さるプロダクトをさらに進化させるAIを自らの手で生み出し、多くの方々に価値を届けることができる。
・急速な発展を遂げている大規模言語モデルの進化をいち早く取り込んで実用的なSaaSに仕立てることで、これまで解けなかった実社会の課題解決にチャレンジできる。
・多様なAI技術を利用してプロダクトを進化させていく過程で、AIが中心となったSaaSを開発・運用していくための実践的なスキルを身につけることができる
・CursorやClaude Codeといった最新のAIコーディングツールを社内で迅速に取り入れており、最先端技術を用いた未来のエンジニアの働き方を自ら確立することができる。
・AI・ソフトウェア開発で卓越した技術を持つエンジニアメンバーはもちろん、
・ビジネス課題やUI/UXに精通したプロダクトマネージャーと共にワンチームで働き、自他共に専門性を高め合える。
◎人とソフトウエアが共進化する社会へ
「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、社会課題を解決する多様なAIおよびAIエージェントを提供しています。
これらを、金融・製造・教育といった各業界に最適化した<AIソリューション>として、
また、「PKSHA AI ヘルプデスク」「PKSHA Chat Agent」「PKSHA 面接コパイロット」など、汎用性の高い<AI SaaS>として展開することで、
未来の働き方を支援し、人とソフトウエアが共に進化する社会を実現していきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
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 | 14年 | 従業員数 | 120人 |
スパイダープラス株式会社
【GCP×データ基盤/フルリモート可/SQL・要件定義・分析経験3年以上】事業成長を支えるデータ活用リーダー募集! のリモートワーク求人
本ポジションでは、Google Cloud(GCP)を活用し、BigQuery / Cloud Storage / Cloud Functionsを基盤とする全社横断のデータ基盤の構築・運用をリードしていただきます。
具体的には、Cloud SchedulerやWorkflowsを用いたデータ取得・処理の自動化を推進し、社内外のデータを安定的・効率的に連携・活用する仕組みを設計・構築していく役割です。
また、データ品質の担保やガバナンス設計にも関わり、継続的な改善と安定運用を実現します。さらに本ポジションでは、チームの戦略立案や技術方針の設計を担うリーダーとして、全社のデータ活用文化を推進することもミッション。
ビジネスの意思決定を“勘”から“データ”へと進化させる、中心的な役割を担っていただきます。
具体的な業務内容
・GCPを活用したデータ基盤の設計・構築・運用
・kintone等の外部SaaSとのデータ連携(API連携 / ETL)
・Cloud Functions・Workflowsによるデータ取得・変換・自動化処理
・データ品質の担保、セキュリティ・ガバナンス設計の標準化
・ジョブスケジューリング・モニタリング・エラーリカバリの仕組み化
・社内の各部署と連携し、現場課題に即したデータ利活用の提案・実装
・技術的リードとしてチーム戦略を立案
このポジションについて 身に付くスキル
・GCPを活用したクラウドネイティブなデータ基盤設計・運用スキル
・データガバナンスとデータ品質管理の実践スキル
・業務効率化・仕組み化の実装力
・チームマネジメント・技術リード力
・データから読み解き、業務や経営に貢献するKPI設計・提案力
働き方について:在宅勤務制度あり
現体制(2025年5月)
・部長
・メンバー:2名
【業務の変更の範囲】
無
具体的には、Cloud SchedulerやWorkflowsを用いたデータ取得・処理の自動化を推進し、社内外のデータを安定的・効率的に連携・活用する仕組みを設計・構築していく役割です。
また、データ品質の担保やガバナンス設計にも関わり、継続的な改善と安定運用を実現します。さらに本ポジションでは、チームの戦略立案や技術方針の設計を担うリーダーとして、全社のデータ活用文化を推進することもミッション。
ビジネスの意思決定を“勘”から“データ”へと進化させる、中心的な役割を担っていただきます。
具体的な業務内容
・GCPを活用したデータ基盤の設計・構築・運用
・kintone等の外部SaaSとのデータ連携(API連携 / ETL)
・Cloud Functions・Workflowsによるデータ取得・変換・自動化処理
・データ品質の担保、セキュリティ・ガバナンス設計の標準化
・ジョブスケジューリング・モニタリング・エラーリカバリの仕組み化
・社内の各部署と連携し、現場課題に即したデータ利活用の提案・実装
・技術的リードとしてチーム戦略を立案
このポジションについて 身に付くスキル
・GCPを活用したクラウドネイティブなデータ基盤設計・運用スキル
・データガバナンスとデータ品質管理の実践スキル
・業務効率化・仕組み化の実装力
・チームマネジメント・技術リード力
・データから読み解き、業務や経営に貢献するKPI設計・提案力
働き方について:在宅勤務制度あり
現体制(2025年5月)
・部長
・メンバー:2名
【業務の変更の範囲】
無
想定年収 | 1,000 〜 1,230 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
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職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 |
作業時間: 基本勤務時間:9:00~18:00 【勤務時間に関する制度】 時差出社(7:30~10:00の間で始業可)※要上長承認 育児中の時短勤務
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18時間) 休憩時間: 60分 |
||
企業概要 |
事業内容:
建設DXサービス「SPIDERPLUS」の開発・販売 建築図面・現場管理アプリを通じて、建設業の業務効率化を支援 拠点 東京本社、札幌営業所、仙台営業所、名古屋営業所、関西支社(大阪) 福岡営業所、ベトナム(ハノイ) 主力製品「SPIDERPLUS」 iPadやiPhoneを活用した施工管理アプリで、図面への書き込み、写真・検査記録の登録などが可能。建築業、空調衛生設備業、電気工事業、プラント業など幅広い業種に対応しています |
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設立年数 | 26年 | 従業員数 | 262人 |
エフアンドエムネット株式会社
【大阪/リモート◎/HR系自社開発!】生成AI/画像解析の開発◆9万人が使用する会計代行サービス/年休125日 のリモートワーク求人
■お仕事内容
▼AI開発チームの強化"AIを活用してサービス拡充をはかるエンジニア"の募集
現在、9万人以上のユーザーが活用する自社クラウド会計システム。
その根幹を支える「AIOCR」の開発からスタートし、今後は生成AIを活用したAIエージェントやRAGなど、
より高度で先進的なAI技術の実装へと進化していくフェーズに入っています。
ただのPoCにとどまらない「本当に使われるAI」を開発し、プロダクトに実装・改善まで継続して関与できるのが最大の魅力。
ユーザーの課題解決に直結する、やりがいある開発環境がここにあります。
<具体的な業務イメージ>
・ビジネスメンバーとのヒアリング、課題抽出
・抽出した課題に対し、AIでどう解決するかを企画・設計
・AIモデルの開発、実装、デプロイメント
・データ収集・前処理・整理・クレンジング
・RAG、LangGraphなどを用いたAIエージェントの構築
・大規模ベクトル検索システムの構築
・生成AIの研究・実験・応用検討
■ポジションの魅力
・他社のAPIを利用しているのではなく、自社でモデル作成を一貫して行っているため、モデル作成の全工程に携わることができます。
・技術に対しての投資も積極的で、裁量権も大きいのが特徴です。自分から新しい技術やプロジェクトを提案し、実行に移すことができます。
・ベトナムでトップ100企業に選出されている有名研究機関と共同研究開発を行っており、最先端の研究機関と協業ができます。
・在籍しているメンバーも国際色が豊かで、様々なバックグラウンドから知見を持ち寄り、よりよい開発に活かすことができます。
■入社後のキャリアと成長環境
・生成AI・RAG・LLM応用プロジェクトに中心メンバーとして関与
・研究〜設計〜運用まで一貫して関われる環境
・将来的には技術リード、AIプロダクトマネージャーなどの役割も選択可能
・自社サービスのため、ユーザーからのフィードバックをもとに継続改善できる土壌あり"
■エフアンドエムネット株式会社について
昨今日本企業は、人手不足に直面し、生産性の向上や人事戦略を掲げ働き方改革を推進しています。
しかしながら、労務・人事領域のルーティン業務がそのボトルネックとなっています。
わたしたちは、クラウド型人事労務管理システムを主軸に「人がやるべきこと」に集中できるよう、ITの分野から企業、事業主を支援していきます。
■技術支援制度
・資格取得支援制度:受験費用は会社が負担。(※別途社内規定あり)
・ライブラリー制度:気になる書籍は、社内申請で購入が可能。
・Udemy Bussiness:Udemyを自由に使用することができます。月8時間までは勤務時間中の受講もOK。
・社内・社外研修制度:研修の費用は会社が負担。勤務時間中にも受けることができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
▼AI開発チームの強化"AIを活用してサービス拡充をはかるエンジニア"の募集
現在、9万人以上のユーザーが活用する自社クラウド会計システム。
その根幹を支える「AIOCR」の開発からスタートし、今後は生成AIを活用したAIエージェントやRAGなど、
より高度で先進的なAI技術の実装へと進化していくフェーズに入っています。
ただのPoCにとどまらない「本当に使われるAI」を開発し、プロダクトに実装・改善まで継続して関与できるのが最大の魅力。
ユーザーの課題解決に直結する、やりがいある開発環境がここにあります。
<具体的な業務イメージ>
・ビジネスメンバーとのヒアリング、課題抽出
・抽出した課題に対し、AIでどう解決するかを企画・設計
・AIモデルの開発、実装、デプロイメント
・データ収集・前処理・整理・クレンジング
・RAG、LangGraphなどを用いたAIエージェントの構築
・大規模ベクトル検索システムの構築
・生成AIの研究・実験・応用検討
■ポジションの魅力
・他社のAPIを利用しているのではなく、自社でモデル作成を一貫して行っているため、モデル作成の全工程に携わることができます。
・技術に対しての投資も積極的で、裁量権も大きいのが特徴です。自分から新しい技術やプロジェクトを提案し、実行に移すことができます。
・ベトナムでトップ100企業に選出されている有名研究機関と共同研究開発を行っており、最先端の研究機関と協業ができます。
・在籍しているメンバーも国際色が豊かで、様々なバックグラウンドから知見を持ち寄り、よりよい開発に活かすことができます。
■入社後のキャリアと成長環境
・生成AI・RAG・LLM応用プロジェクトに中心メンバーとして関与
・研究〜設計〜運用まで一貫して関われる環境
・将来的には技術リード、AIプロダクトマネージャーなどの役割も選択可能
・自社サービスのため、ユーザーからのフィードバックをもとに継続改善できる土壌あり"
■エフアンドエムネット株式会社について
昨今日本企業は、人手不足に直面し、生産性の向上や人事戦略を掲げ働き方改革を推進しています。
しかしながら、労務・人事領域のルーティン業務がそのボトルネックとなっています。
わたしたちは、クラウド型人事労務管理システムを主軸に「人がやるべきこと」に集中できるよう、ITの分野から企業、事業主を支援していきます。
■技術支援制度
・資格取得支援制度:受験費用は会社が負担。(※別途社内規定あり)
・ライブラリー制度:気になる書籍は、社内申請で購入が可能。
・Udemy Bussiness:Udemyを自由に使用することができます。月8時間までは勤務時間中の受講もOK。
・社内・社外研修制度:研修の費用は会社が負担。勤務時間中にも受けることができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
想定年収 | 550 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
---|---|---|---|
職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 | |||
設立年数 | 26年 | 従業員数 | 101人 |
株式会社SHIFT
【HR_PAラボ】データサイエンティスト・データエンジニア_生成AI・機械学習活用|人的資本を最大化するHRデータスペシャリスト のリモートワーク求人
■お仕事内容
▼データ・AI基盤の設計・構築
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築
▼統計的解析・機械学習・生成AI活用
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG(検索拡張生成)による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール(PowerBIなど)による分析
▼業務自動化・効率化ソリューション開発
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化
▼MLOps環境構築と自動化
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視
▼データドリブンな人事施策の企画
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策(採用、育成、配置、定着など)の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成
■ポジションの魅力
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる
■キャリアの可能性
まずは、生成AIや機械学習を活用した 人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニア として、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに 戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在 へとステップアップいただきます。
SHIFTの成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、 「人と組織を科学するプロフェッショナル」 として、 経営・事業の意思決定をリードするキャリア を築いていただけます。
■募集背景
当社は日経ビジネスの特集「急膨張 SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ」として取り上げられたように
「人的資本経営」を企業成長の核と位置づけ、データドリブンな人材戦略を推進しています。
日経ビジネス:SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ
この取り組みをさらに加速すべく、人事領域のデータ活用(ピープルアナリティクス)を強化し、AI活用を含む高度なデータ分析環境の構築を進めています。
クラウドベースのデータプラットフォーム(Microsoft Azure/FabricやGoogle BigQueryなど)を新たに構築し、
採用・育成・定着など人事領域の意思決定を支えるデータ基盤とAIソリューション開発に取り組みます。
機械学習モデルの構築から生成AI活用までテックリードをお任せする、AIエンジニア・データサイエンティストを募集します。
現在の組織はラボ長とデータサイエンティストの2名体制。新メンバーには新しい業務に裁量をもって取り組んでいただける環境があります。
■勤務地
出社と在宅のハイブリッド勤務を中心に業務を行える環境です。一部配属プロジェクトによっては、常時お客様先や会社での就業の可能性がございます。詳細な就業場所については入社後に決定します。
■配属部署
人事本部 コーポレート人事部 ピープルアナリティクスラボ
※現在、グループ長1名、メンバー1名
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務の範囲
▼データ・AI基盤の設計・構築
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築
▼統計的解析・機械学習・生成AI活用
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG(検索拡張生成)による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール(PowerBIなど)による分析
▼業務自動化・効率化ソリューション開発
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化
▼MLOps環境構築と自動化
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視
▼データドリブンな人事施策の企画
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策(採用、育成、配置、定着など)の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成
■ポジションの魅力
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる
■キャリアの可能性
まずは、生成AIや機械学習を活用した 人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニア として、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに 戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在 へとステップアップいただきます。
SHIFTの成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、 「人と組織を科学するプロフェッショナル」 として、 経営・事業の意思決定をリードするキャリア を築いていただけます。
■募集背景
当社は日経ビジネスの特集「急膨張 SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ」として取り上げられたように
「人的資本経営」を企業成長の核と位置づけ、データドリブンな人材戦略を推進しています。
日経ビジネス:SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ
この取り組みをさらに加速すべく、人事領域のデータ活用(ピープルアナリティクス)を強化し、AI活用を含む高度なデータ分析環境の構築を進めています。
クラウドベースのデータプラットフォーム(Microsoft Azure/FabricやGoogle BigQueryなど)を新たに構築し、
採用・育成・定着など人事領域の意思決定を支えるデータ基盤とAIソリューション開発に取り組みます。
機械学習モデルの構築から生成AI活用までテックリードをお任せする、AIエンジニア・データサイエンティストを募集します。
現在の組織はラボ長とデータサイエンティストの2名体制。新メンバーには新しい業務に裁量をもって取り組んでいただける環境があります。
■勤務地
出社と在宅のハイブリッド勤務を中心に業務を行える環境です。一部配属プロジェクトによっては、常時お客様先や会社での就業の可能性がございます。詳細な就業場所については入社後に決定します。
■配属部署
人事本部 コーポレート人事部 ピープルアナリティクスラボ
※現在、グループ長1名、メンバー1名
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務の範囲
想定年収 | 600 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
---|---|---|---|
職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 |
作業時間: 9:00~18:15
(休憩12:00~13:00、15:00~15:15/実働8時間)
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均7.5時間) 休憩時間: 60分 |
||
企業概要 |
毎年約150%の売上高成長率を継続中の今、急成長中の企業です。テスト開発を基盤に成長を遂げており、現在では、連結9,000名以上の従業員が在籍をしております。また、開発案件も現在では非常に多岐に渡っており、金融や官公庁系の開発からWeb系の開発まで様々な開発を行われております。
|
||
設立年数 | 21年 | 従業員数 | 3,247人 |
54件中 1件~10件
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