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491件中 141件~150件
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AIプロジェクトマネージャー/AI/機械学習モデルの開発経験&AI プロジェクトにおけるPM経験】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定(モデル/アーキテクチャ)
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC:AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定(モデル/アーキテクチャ)
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC:AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 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: ◼︎勤務時間
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
※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
ENECHANGE株式会社
【地方フルリモート相談可/シニアエンジニア/GO実務開発経験必須】新規自社プロダクト開発のテックリード募集! のリモートワーク求人
ENECHANGEは、「エネルギーの未来をつくる」というミッションを掲げ、エネルギーの流通を支えるプラットフォームを目指すエネルギーテック企業です。
BtoC、BtoB、BtoBtoCと幅広いソリューションを展開していますが、中でも法人向けには電力切替や業務効率化を支援する複数のプロダクトを提供しています。
法人向けのサービスは取り扱う電力量が大きく、長期的な継続利用が見込めるため、ビジネス上のインパクトが大きい領域です。
会社としても、今後より高い角度で事業を成長させていくため、プロダクトの強化や、新たな提供価値の創出に注力をしています。
今回はこの重要領域でプロダクトを技術的に支え、Go開発を牽引できるテックリードを募集します。
■ 業務内容
Goを用いたプロダクト開発において、技術基盤の整備や実装品質の向上をリードいただきます。
【具体的な業務】
Goでの設計・実装およびコードレビュー
技術方針・アーキテクチャ設計の検討と推進
PM・営業との仕様調整や要件詰め
チーム内のレビュー文化醸成、知見共有
■ 担当いただくプロダクト
・法人需要家向け電力切替支援プロダクト
・再生可能エネルギー領域のDXプロダクト
※未リリースのプロダクトにつき概要のみ記載しております。ご面談にてより具体的なお話をさせていただきます。
開発の初期フェーズにある複数プロダクトにおいて、ビジネスサイドと議論して要件定義フェーズからプロダクト開発に携われる方、Goでのコード品質の改善やパフォーマンス最適化なども見据えて技術をリードいただける方を求めています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
BtoC、BtoB、BtoBtoCと幅広いソリューションを展開していますが、中でも法人向けには電力切替や業務効率化を支援する複数のプロダクトを提供しています。
法人向けのサービスは取り扱う電力量が大きく、長期的な継続利用が見込めるため、ビジネス上のインパクトが大きい領域です。
会社としても、今後より高い角度で事業を成長させていくため、プロダクトの強化や、新たな提供価値の創出に注力をしています。
今回はこの重要領域でプロダクトを技術的に支え、Go開発を牽引できるテックリードを募集します。
■ 業務内容
Goを用いたプロダクト開発において、技術基盤の整備や実装品質の向上をリードいただきます。
【具体的な業務】
Goでの設計・実装およびコードレビュー
技術方針・アーキテクチャ設計の検討と推進
PM・営業との仕様調整や要件詰め
チーム内のレビュー文化醸成、知見共有
■ 担当いただくプロダクト
・法人需要家向け電力切替支援プロダクト
・再生可能エネルギー領域のDXプロダクト
※未リリースのプロダクトにつき概要のみ記載しております。ご面談にてより具体的なお話をさせていただきます。
開発の初期フェーズにある複数プロダクトにおいて、ビジネスサイドと議論して要件定義フェーズからプロダクト開発に携われる方、Goでのコード品質の改善やパフォーマンス最適化なども見据えて技術をリードいただける方を求めています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 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 |
作業時間: ・フレックスタイム制(コアタイム:10時~15時)フレキシブルタイム:7:00~18:00 標準労働時間:8時間
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22時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ENECHANGE社では「エネルギーを選ぶを常識に」をVISIONに、日本最大級のエネルギー切り替えプラットフォームである「エネチェンジ」を開発・運用しています。
2016年4月の電力自由化からは6年、2017年のガス自由化からは5年が立ち、一定規模のエネルギーの切り替えは行われていますが、まだまだ「常識」と言えるほどの規模には至っておらず、特にWEB・オンライン領域は伸びしろが大きいと考えています。 また、今後は電力データさらなる利活用に向けた制度整備が予定されており、「エネチェンジ」の新しい形を模索していく必要もあると考えています。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 181人 |
マツダ株式会社
地方フルリモート/IVI/デジタルコックピットのシステムアーキテクチャ開発 ※コネクティッドカー開発 のリモートワーク求人
【職務概要】
100年に1度の大変革期にある自動車産業において、
マツダではCASEなどに対応することでMobilityを通じて
お客様を持続的Well-beingな状態にすることをソフトウェアファーストで実践していくことを目指しています。
そのために、多様化する価値観に対応するため、
ますます複雑化、高度化、大規模化する車両システム開発のうち、IVIおよびデジタルコックピット領域において、
ソフトウェアによる継続的な価値提供を支えるシステムアーキテクチャ、ハードウェア設計を行う業務をご担当頂きます。
【職務詳細】
・車載情報システム(デジタルコックピット、インフォテイメントシステム)のシステムアーキテクチャ設計
- 継続的な価値提供実現に向けたリソース算出、最適デバイスの選定、および、最適なECU間機能配置の検討/決定
- ECU間、および、周辺デバイスとの映像/音声/通信インターフェースの選定
- 車載用通信システムを介してつながるセンター・モバイルデバイスとの最適な機能配置の検討/決定
【部門ミッション】
その中で、ソフトウェアの進化を下支えするハードウェア設計を製品企画段階で
開発ベンダーのさらに先のソフトウェア開発会社や半導体メーカーの製品・技術領域にも踏み込んだ設計開発、および共同開発を行うことにより機能実現を目指しております。
今回配属の部署では特定の機能/性能ではなく、今後のクルマに求められる機能/性能を予測しながら、
処理速度・通信速度の高速化など、「ECUそのものの高性能化」を実現いただくことがミッションです。
【ポジション特徴】
マツダでは「一括企画」「コモンアーキテクチャ」という形で、車種ごとではなく、
「将来を見通し、マツダが目指すべきクルマは何か、技術は何か」を追求し、
今後導入するクルマ共通の形状・構造を統一化し開発を進めております。
また、車載システムも頭脳となるECUを統合するアーキテクチャに進化することになるため、
自ユニットだけでなく、車両1台分で最適な機能配分を実現するシステム開発に携わることになります。
【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
100年に1度の大変革期にある自動車産業において、
マツダではCASEなどに対応することでMobilityを通じて
お客様を持続的Well-beingな状態にすることをソフトウェアファーストで実践していくことを目指しています。
そのために、多様化する価値観に対応するため、
ますます複雑化、高度化、大規模化する車両システム開発のうち、IVIおよびデジタルコックピット領域において、
ソフトウェアによる継続的な価値提供を支えるシステムアーキテクチャ、ハードウェア設計を行う業務をご担当頂きます。
【職務詳細】
・車載情報システム(デジタルコックピット、インフォテイメントシステム)のシステムアーキテクチャ設計
- 継続的な価値提供実現に向けたリソース算出、最適デバイスの選定、および、最適なECU間機能配置の検討/決定
- ECU間、および、周辺デバイスとの映像/音声/通信インターフェースの選定
- 車載用通信システムを介してつながるセンター・モバイルデバイスとの最適な機能配置の検討/決定
【部門ミッション】
その中で、ソフトウェアの進化を下支えするハードウェア設計を製品企画段階で
開発ベンダーのさらに先のソフトウェア開発会社や半導体メーカーの製品・技術領域にも踏み込んだ設計開発、および共同開発を行うことにより機能実現を目指しております。
今回配属の部署では特定の機能/性能ではなく、今後のクルマに求められる機能/性能を予測しながら、
処理速度・通信速度の高速化など、「ECUそのものの高性能化」を実現いただくことがミッションです。
【ポジション特徴】
マツダでは「一括企画」「コモンアーキテクチャ」という形で、車種ごとではなく、
「将来を見通し、マツダが目指すべきクルマは何か、技術は何か」を追求し、
今後導入するクルマ共通の形状・構造を統一化し開発を進めております。
また、車載システムも頭脳となるECUを統合するアーキテクチャに進化することになるため、
自ユニットだけでなく、車両1台分で最適な機能配分を実現するシステム開発に携わることになります。
【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 | 500 〜 1,000 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/ADAS/AD向け検証環境の開発エンジニア(生成AIやクラウドを活用した検証システム開発) のリモートワーク求人
【職務内容】
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(AD)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、
制御モデルやAI/MLモデルの検証手法検討、及び検証環境構築をご担当いただきます。
具体的には、以下をご担当いただきます。
・ADAS向け制御モデルのための机上検証システム(MILS/SILS)の構築
・AD向けAI/MLモデルのための机上検証システム(MILS/SILS)の構築
・AD検証手法の動向調査
・ADAS/ADのリスクの定量化を行う研究開発
【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。弊部門はマツダの最新安全の自動運転技術を支える部門になります。
【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。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定めるすべての業務に配置転換の可能性がございます
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(AD)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、
制御モデルやAI/MLモデルの検証手法検討、及び検証環境構築をご担当いただきます。
具体的には、以下をご担当いただきます。
・ADAS向け制御モデルのための机上検証システム(MILS/SILS)の構築
・AD向けAI/MLモデルのための机上検証システム(MILS/SILS)の構築
・AD検証手法の動向調査
・ADAS/ADのリスクの定量化を行う研究開発
【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。弊部門はマツダの最新安全の自動運転技術を支える部門になります。
【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。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定めるすべての業務に配置転換の可能性がございます
| 想定年収 | 520 〜 1,000 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 |
Idein株式会社
★【リモート可/東京/機械学習エンジニア(リーダークラス)/理工系分野の修士号&機械学習技術実務5年以上&画像・点群・音声などいずれか1つ実務経験】国内シェアトップクラス!現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
*本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ:ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証(運用保守は担当外)
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【開発言語・ツール】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack・Google Workspace・Notion
その他:Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC:BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム(任意参加):毎週開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ:ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証(運用保守は担当外)
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【開発言語・ツール】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack・Google Workspace・Notion
その他:Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC:BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム(任意参加):毎週開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
株式会社ナウキャスト
【フルリモート可/シニアデータサイエンティスト/データアナリストとしての実務経験】東大発/オルタナティブデータを用いたSaaSサービスを展開する企業のデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニア(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。
アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ)
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・DataLensオフィス営業
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■社員インタビュー
・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi
・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto
■事例
・DataLens店舗開発
ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援
https://nowcast.co.jp/news/20240723/
ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens(マーケットレンズ)」を提供開始
https://nowcast.co.jp/news/20241028/
ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入
https://nowcast.co.jp/news/20241101/
・DataLensオフィス営業
総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/
徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事:https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
インタビュー記事:https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata
【業務の変更の範囲】
無
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニア(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。
アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ)
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・DataLensオフィス営業
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■社員インタビュー
・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi
・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto
■事例
・DataLens店舗開発
ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援
https://nowcast.co.jp/news/20240723/
ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens(マーケットレンズ)」を提供開始
https://nowcast.co.jp/news/20241028/
ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入
https://nowcast.co.jp/news/20241101/
・DataLensオフィス営業
総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/
徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事:https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
インタビュー記事:https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata
【業務の変更の範囲】
無
| 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 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 28人 |
マツダ株式会社
【IT25301】全社情報セキュリティ統括 のリモートワーク求人
【職務概要】
法規動向を踏まえ、全社横断(車両開発、製造、物流、販売・サービス、IT領域)のサイバーセキュリティマネジメントシステム(CSMS)およびソフトウェア更新マネジメントシステム(SUMS)の構築・運用・改善を推進いただきます。
【職務詳細】
(1)サイバーセキュリティ関連法規の動向把握と法規解釈の推進
L 最新の法規動向を把握するため、国内外自動車業界のサイバーセキュリティ関連活動への参加
例)自動車工業会、自動車部品工業会、自動車技術会、Auto-ISACなど
(2)マツダ車のUN-R155/UN-R156 認可取得(能力審査・型式認可) と セキュリティ技術・プロセスの開発
L プロセス認可取得(3年毎またはプロセス変更時)のための全社取りまとめ、審査現場での認可当局との折衝
L 車両型式認可(車両プロジェクト毎)の審査準備
(3)CS/SU法に準拠したCSMS/SUMSの構築・運用
L 海外工場、海外拠点のCSMS/SUMS構築
L マツダグループ全体のサイバーセキュリティ監視活動のプロセス整備と効率化(ツール開発)
L マツダグループおよび取引先で発生するサイバーセキュリティ事案の初動対応をリード
※幅広い領域に関わる業務のため、入社後のご活躍次第で、他領域を含めて多岐にわたる領域へチャレンジすることが可能です。
【ポジション特徴/魅力】
本ポジションでは、経営者とも直接コミュニケーションを取りながら全社の情報セキュリティ戦略を構築し、会社全体のセキュリティレベルを向上させる重要な役割を担っています。
将来的には、グローバルセキュリティ担当として、グループ全体でのセキュリティ管理や国際的なセキュリティ基準の導入/運用にも貢献いただく予定です。
全社的なサイバーセキュリティマネジメントシステムの構築をリードし、広範な視野と俯瞰的なアプローチが求められますため、業務範囲が広く、幅広いスキルと知識を活かせることが大きな魅力ポイントです。
また、最新のセキュリティ技術や法規動向を常に把握し、グローバルな視点での問題解決に取り組むことで、キャリアの幅を広げていただけます。
【配属先】
MDI&IT本部 MDI業務設計部 セキュリティ戦略チーム
【採用背景】
自動車産業においては、デジタル技術の進化や新たなプレーヤーの参入で、多種多様な商品が導入され、IoTによりあらゆるものにつながることで
さまざまな機能やサービスが提供されるようになり、自動車が社会に提供できる価値も今後変化していきます。
車のコネクティッドサービスが当たり前となり、電動化も進んでいく中で、我々が、サイバーセキュリティ対策を実装していくことで、お客様が安全・安心・自由に移動できる社会へ貢献しています。
2022年からサイバーセキュリティに関する法規・CS/SU法(*1)が施行され、車両開発だけでなく、車両外の領域のサイバーセキュリティ対策も車両型式認可取得に必要となりました。
当社としては早期のタイミングで認可取得の第一段階をクリアしておりますが、今後も新しいクルマや技術開発に向け、継続的に技術レベルを高めていく必要があると考えています。
今回ご入社をいただく方にはCS/SU法における認可取得活動のリーダーとしてご活躍をいただくことを期待しております。
(*1)CS/SU:CyberSecurity/SoftwareUpdateの略。自動車型式規則UN-R155/156。
【部門ミッション】
本部付き全社セキュリティ統括と連携し、マツダ車のUN-R155/UN-R156 認可取得とセキュリティレベルや技術コンセプト、セキュリティガバナンスを強化することをミッションとしております。
また、ソフトウェアPLMの業務設計およびシステム構想立案、システム構想品質の劇的な向上も目指しております。
【業務の変更の範囲】
海外拠点も含め、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
法規動向を踏まえ、全社横断(車両開発、製造、物流、販売・サービス、IT領域)のサイバーセキュリティマネジメントシステム(CSMS)およびソフトウェア更新マネジメントシステム(SUMS)の構築・運用・改善を推進いただきます。
【職務詳細】
(1)サイバーセキュリティ関連法規の動向把握と法規解釈の推進
L 最新の法規動向を把握するため、国内外自動車業界のサイバーセキュリティ関連活動への参加
例)自動車工業会、自動車部品工業会、自動車技術会、Auto-ISACなど
(2)マツダ車のUN-R155/UN-R156 認可取得(能力審査・型式認可) と セキュリティ技術・プロセスの開発
L プロセス認可取得(3年毎またはプロセス変更時)のための全社取りまとめ、審査現場での認可当局との折衝
L 車両型式認可(車両プロジェクト毎)の審査準備
(3)CS/SU法に準拠したCSMS/SUMSの構築・運用
L 海外工場、海外拠点のCSMS/SUMS構築
L マツダグループ全体のサイバーセキュリティ監視活動のプロセス整備と効率化(ツール開発)
L マツダグループおよび取引先で発生するサイバーセキュリティ事案の初動対応をリード
※幅広い領域に関わる業務のため、入社後のご活躍次第で、他領域を含めて多岐にわたる領域へチャレンジすることが可能です。
【ポジション特徴/魅力】
本ポジションでは、経営者とも直接コミュニケーションを取りながら全社の情報セキュリティ戦略を構築し、会社全体のセキュリティレベルを向上させる重要な役割を担っています。
将来的には、グローバルセキュリティ担当として、グループ全体でのセキュリティ管理や国際的なセキュリティ基準の導入/運用にも貢献いただく予定です。
全社的なサイバーセキュリティマネジメントシステムの構築をリードし、広範な視野と俯瞰的なアプローチが求められますため、業務範囲が広く、幅広いスキルと知識を活かせることが大きな魅力ポイントです。
また、最新のセキュリティ技術や法規動向を常に把握し、グローバルな視点での問題解決に取り組むことで、キャリアの幅を広げていただけます。
【配属先】
MDI&IT本部 MDI業務設計部 セキュリティ戦略チーム
【採用背景】
自動車産業においては、デジタル技術の進化や新たなプレーヤーの参入で、多種多様な商品が導入され、IoTによりあらゆるものにつながることで
さまざまな機能やサービスが提供されるようになり、自動車が社会に提供できる価値も今後変化していきます。
車のコネクティッドサービスが当たり前となり、電動化も進んでいく中で、我々が、サイバーセキュリティ対策を実装していくことで、お客様が安全・安心・自由に移動できる社会へ貢献しています。
2022年からサイバーセキュリティに関する法規・CS/SU法(*1)が施行され、車両開発だけでなく、車両外の領域のサイバーセキュリティ対策も車両型式認可取得に必要となりました。
当社としては早期のタイミングで認可取得の第一段階をクリアしておりますが、今後も新しいクルマや技術開発に向け、継続的に技術レベルを高めていく必要があると考えています。
今回ご入社をいただく方にはCS/SU法における認可取得活動のリーダーとしてご活躍をいただくことを期待しております。
(*1)CS/SU:CyberSecurity/SoftwareUpdateの略。自動車型式規則UN-R155/156。
【部門ミッション】
本部付き全社セキュリティ統括と連携し、マツダ車のUN-R155/UN-R156 認可取得とセキュリティレベルや技術コンセプト、セキュリティガバナンスを強化することをミッションとしております。
また、ソフトウェアPLMの業務設計およびシステム構想立案、システム構想品質の劇的な向上も目指しております。
【業務の変更の範囲】
海外拠点も含め、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 | 770 〜 1,200 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:★、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 |
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。
【具体的には】
・LLMを組み込んだRAGアプリケーションの開発
・画像検索アプリケーションの高速化
・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発
・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発
・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
【具体的には】
・LLMを組み込んだRAGアプリケーションの開発
・画像検索アプリケーションの高速化
・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発
・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発
・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証
【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
■業務内容
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
<大規模案件の提案経験>
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
<データプラットフォーム領域での専門性>
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
<キャリアの幅の拡張>
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
<案件開始~2週間>
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
<1か月~2か月目>
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
<2か月~3か月目>
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう!」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催!
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
<大規模案件の提案経験>
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
<データプラットフォーム領域での専門性>
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
<キャリアの幅の拡張>
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
<案件開始~2週間>
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
<1か月~2か月目>
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
<2か月~3か月目>
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう!」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催!
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500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/DevExコンサルタント/コンサルティングアプローチおよびロードマップ策定の経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■業務内容
社内の営業・技術チームと連携しながら、お客様の課題に応じた戦略的提案や、横断プロジェクトの推進に関わっていただきます。
<具体例>
・開発リードタイム短縮によるROIのモデリングと計測
・開発組織のパフォーマンス(Four Keysなど)と事業KPIの相関関係を示したレポート策定
・事業戦略と連動した開発チームの体制や技術投資を盛り込んだ予算策定/提案
・Internal Developer Platform (IDP) の構築計画の策定
・開発生産性の可視化
・AIコーディングアシスタントの全社導入と活用方針の策定
・自律型AIエージェントによる開発タスクの洗い出し
・AI駆動開発プロセスの導入
“正解がない領域をお客様と一緒に考える”というスタンスを大切にしているため、ドキュメントの整備や仮説の言語化、
関係者とのコミュニケーションといった基礎的な業務も重要な役割です。
■入社後イメージ
入社後、2ヶ月はオンボーディング期間として、商談やプロジェクトへの同席などを通して事業部が提供する各サービス(Platform Engineering、AI駆動開発支援等)の
技術概要や価値、お客様が抱える課題や提案プロセスをキャッチアップします。必要に応じて外部研修などの支援も行う場合もあります。
3ヶ月以降は、徐々にお客様へのヒアリングを通し、社内のエンジニアと連携した上で、課題の仮説構築と提案ストーリーの設計に挑戦してもらいます。
必要に応じて、プロジェクトコントロールもお任せします。
“開発者体験が導く価値”を具体化し、技術的な裏付けと合わせてお客様課題解決につないでいく ──それが、DevExコンサルタントに求められる役割です。
< プロジェクト例>
資産運用会社|実践型クラウドネイティブトレーニング、Platform Engineering推進支援、開発者ポータル「PlaTT」
大手定期船・物流系IT企業|Platform Engineering推進支援、開発者ポータル「PlaTT」
大手小売系IT企業| Platform Engineering推進支援
など実績多数
■職種概要
お客様の開発組織が抱える構造的課題に対し、DevEx(開発者体験)変革のロードマップ策定やプロジェクトの設計・推進に段階的に関わっていただきます。
※DevExとは
開発環境の最適化、ツール導入、プロセス改善、文化醸成などを通じた、開発者の生産性向上と満足度向上を目的とした概念・取り組みを指します。
近年、ソフトウェア開発の複雑化とエンジニアの需要増加を受けて注目されている概念です。
事業部が提供するサービスポートフォリオはすべてお客様のDevExの向上につながるよう設計しています。
最初は既存メンバーと連携しながら学びを深め、将来的には価値ある提案を形にし、お客様の開発組織の発展をリードする中核人材へのステップアップを目指していただきます。
◎当社サービスポートフォリオの例
・Platform Engineering推進支援(Azure、Kubernetes、Terraform、CI/CDなど)
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/platform-engineering/
・AI駆動開発支援(GitHub Copilot)
・AIエージェント開発支援(Azure AI Foundryなど)
・開発者ポータル「PlaTT」
https://www.ap-com.co.jp/platt/
■募集背景
事業部では、お客様開発組織のDevEx(開発者体験)向上をMissionに、専門性を持ったエンジニアでチームを構成しお客様へ価値提供を行ってきました。
一方で、チーム毎の個別アプローチでは、お客様開発組織全体に関わる課題や経営的なテーマに対して、横断的かつ継続的な価値提案を届けることが難しい局面もありました。
そこで今回、提案初期の段階からお客様と伴走し、事業部の各チームやサービスポートフォリオを組み合わせた大きな価値提供を設計・適用していくための体制強化の一環として、新たな仲間を募集します。
◎参考情報
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
■期待する役割
DevEx変革に向けた共創パートナーとして 、お客様の課題整理・仮説構築・提案の設計支援を担っていただくことを期待しています。
お客様との継続的な関係構築を通して、社内チームとつなぐ役割も含め、段階的に領域を広げていただきます。
■魅力・やりがい
◎現場と経営をつなぐ“技術×戦略”の対話に関わる経験が大きな糧となります。
・お客様経営層との提案やディスカッションの現場に立ち会います。
・戦略的な視点や事業開発的思考を身につけることができます。
◎今まさに市場が求めている最先端技術の知見を深め、提案幅を広げることができます。
・Kubernetes、AIエージェントなど
◎培ってきた技術的知見が、お客様の経営判断にどう影響を与えるのかを間近で体感できます。
・コードを書くだけでは体験できない開発組織全体の課題解決に上流から関われます
◎立ち上がったばかりのポジションです。
・プロセスや仕組みも一緒に整えていく経験ができます。
(まだ整っていないものを創っていく面白さとやりがいがある環境です)
◎エンジニア・マーケ・コンサルの枠を超えた“越境型キャリア”を築く一歩を踏み出せます。
・技術的な裏付けを持って具体的な解決策を提示できます
・絵に描いた餅で終わらせない、実現可能性の高い提案ができます
(クライアントからの絶大な信頼獲得と自信成果に繋がります)
ビジネスと技術の間を越境しながら、自分の言葉で価値を伝え、お客様に並走していきたい──
そんな志向をお持ちの方にとって、最適な挑戦の場です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
社内の営業・技術チームと連携しながら、お客様の課題に応じた戦略的提案や、横断プロジェクトの推進に関わっていただきます。
<具体例>
・開発リードタイム短縮によるROIのモデリングと計測
・開発組織のパフォーマンス(Four Keysなど)と事業KPIの相関関係を示したレポート策定
・事業戦略と連動した開発チームの体制や技術投資を盛り込んだ予算策定/提案
・Internal Developer Platform (IDP) の構築計画の策定
・開発生産性の可視化
・AIコーディングアシスタントの全社導入と活用方針の策定
・自律型AIエージェントによる開発タスクの洗い出し
・AI駆動開発プロセスの導入
“正解がない領域をお客様と一緒に考える”というスタンスを大切にしているため、ドキュメントの整備や仮説の言語化、
関係者とのコミュニケーションといった基礎的な業務も重要な役割です。
■入社後イメージ
入社後、2ヶ月はオンボーディング期間として、商談やプロジェクトへの同席などを通して事業部が提供する各サービス(Platform Engineering、AI駆動開発支援等)の
技術概要や価値、お客様が抱える課題や提案プロセスをキャッチアップします。必要に応じて外部研修などの支援も行う場合もあります。
3ヶ月以降は、徐々にお客様へのヒアリングを通し、社内のエンジニアと連携した上で、課題の仮説構築と提案ストーリーの設計に挑戦してもらいます。
必要に応じて、プロジェクトコントロールもお任せします。
“開発者体験が導く価値”を具体化し、技術的な裏付けと合わせてお客様課題解決につないでいく ──それが、DevExコンサルタントに求められる役割です。
< プロジェクト例>
資産運用会社|実践型クラウドネイティブトレーニング、Platform Engineering推進支援、開発者ポータル「PlaTT」
大手定期船・物流系IT企業|Platform Engineering推進支援、開発者ポータル「PlaTT」
大手小売系IT企業| Platform Engineering推進支援
など実績多数
■職種概要
お客様の開発組織が抱える構造的課題に対し、DevEx(開発者体験)変革のロードマップ策定やプロジェクトの設計・推進に段階的に関わっていただきます。
※DevExとは
開発環境の最適化、ツール導入、プロセス改善、文化醸成などを通じた、開発者の生産性向上と満足度向上を目的とした概念・取り組みを指します。
近年、ソフトウェア開発の複雑化とエンジニアの需要増加を受けて注目されている概念です。
事業部が提供するサービスポートフォリオはすべてお客様のDevExの向上につながるよう設計しています。
最初は既存メンバーと連携しながら学びを深め、将来的には価値ある提案を形にし、お客様の開発組織の発展をリードする中核人材へのステップアップを目指していただきます。
◎当社サービスポートフォリオの例
・Platform Engineering推進支援(Azure、Kubernetes、Terraform、CI/CDなど)
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/platform-engineering/
・AI駆動開発支援(GitHub Copilot)
・AIエージェント開発支援(Azure AI Foundryなど)
・開発者ポータル「PlaTT」
https://www.ap-com.co.jp/platt/
■募集背景
事業部では、お客様開発組織のDevEx(開発者体験)向上をMissionに、専門性を持ったエンジニアでチームを構成しお客様へ価値提供を行ってきました。
一方で、チーム毎の個別アプローチでは、お客様開発組織全体に関わる課題や経営的なテーマに対して、横断的かつ継続的な価値提案を届けることが難しい局面もありました。
そこで今回、提案初期の段階からお客様と伴走し、事業部の各チームやサービスポートフォリオを組み合わせた大きな価値提供を設計・適用していくための体制強化の一環として、新たな仲間を募集します。
◎参考情報
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
■期待する役割
DevEx変革に向けた共創パートナーとして 、お客様の課題整理・仮説構築・提案の設計支援を担っていただくことを期待しています。
お客様との継続的な関係構築を通して、社内チームとつなぐ役割も含め、段階的に領域を広げていただきます。
■魅力・やりがい
◎現場と経営をつなぐ“技術×戦略”の対話に関わる経験が大きな糧となります。
・お客様経営層との提案やディスカッションの現場に立ち会います。
・戦略的な視点や事業開発的思考を身につけることができます。
◎今まさに市場が求めている最先端技術の知見を深め、提案幅を広げることができます。
・Kubernetes、AIエージェントなど
◎培ってきた技術的知見が、お客様の経営判断にどう影響を与えるのかを間近で体感できます。
・コードを書くだけでは体験できない開発組織全体の課題解決に上流から関われます
◎立ち上がったばかりのポジションです。
・プロセスや仕組みも一緒に整えていく経験ができます。
(まだ整っていないものを創っていく面白さとやりがいがある環境です)
◎エンジニア・マーケ・コンサルの枠を超えた“越境型キャリア”を築く一歩を踏み出せます。
・技術的な裏付けを持って具体的な解決策を提示できます
・絵に描いた餅で終わらせない、実現可能性の高い提案ができます
(クライアントからの絶大な信頼獲得と自信成果に繋がります)
ビジネスと技術の間を越境しながら、自分の言葉で価値を伝え、お客様に並走していきたい──
そんな志向をお持ちの方にとって、最適な挑戦の場です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
491件中 141件~150件
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