Python×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 -9ページ目
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株式会社Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】MLOpsエンジニア/ビジネス成果に寄与するAI開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、
その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。
<ミッション>
単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の
一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。
<業務イメージ>
①データ基盤の整備(ETLパイプライン)
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。
②AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。
③モデル配信と運用(デプロイメントパイプライン)
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、
API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、
会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、
「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。
■本ポジションの魅力
・日本を代表する大手企業のプロジェクトへ主体的に参画することができる。
・最先端の技術を活用したML基盤の構築、運用に関わることができる。
・MLOpsにチャレンジしたい、もっと大きな視野で仕事をしたいという想いを叶えることができる。
・大手企業向けにカスタムAIを提供している優秀なコンサルやエンジニアと共に仕事ができる。
・新組織作り(組織体制や評価制度など)へ主体的に関わることができる。
■募集要項
Laboro.AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、
お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。
私たちの強みは、アカデミックな知見とビジネス現場への深い理解を両立させ、
クライアントの真の課題解決に貢献するAIを開発・導入できること。多様な業界でAIプロジェクトが急速に拡大する中、
AI開発の品質とスピードを飛躍的に向上させる「MLOps基盤」の存在が不可欠となっています。
今回募集するのは、データからモデル、そしてビジネス価値創出までを繋ぐ
「仕組み」を構築するMLOpsエンジニアです。機械学習エンジニアがモデル開発に真に集中できる環境を創り出し、
AIの社会実装を根幹から支える。そんなダイナミックな役割に、私たちと共に挑戦しませんか?
【業務の変更の範囲】
無
クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、
その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。
<ミッション>
単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の
一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。
<業務イメージ>
①データ基盤の整備(ETLパイプライン)
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。
②AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。
③モデル配信と運用(デプロイメントパイプライン)
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、
API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、
会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、
「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。
■本ポジションの魅力
・日本を代表する大手企業のプロジェクトへ主体的に参画することができる。
・最先端の技術を活用したML基盤の構築、運用に関わることができる。
・MLOpsにチャレンジしたい、もっと大きな視野で仕事をしたいという想いを叶えることができる。
・大手企業向けにカスタムAIを提供している優秀なコンサルやエンジニアと共に仕事ができる。
・新組織作り(組織体制や評価制度など)へ主体的に関わることができる。
■募集要項
Laboro.AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、
お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。
私たちの強みは、アカデミックな知見とビジネス現場への深い理解を両立させ、
クライアントの真の課題解決に貢献するAIを開発・導入できること。多様な業界でAIプロジェクトが急速に拡大する中、
AI開発の品質とスピードを飛躍的に向上させる「MLOps基盤」の存在が不可欠となっています。
今回募集するのは、データからモデル、そしてビジネス価値創出までを繋ぐ
「仕組み」を構築するMLOpsエンジニアです。機械学習エンジニアがモデル開発に真に集中できる環境を創り出し、
AIの社会実装を根幹から支える。そんなダイナミックな役割に、私たちと共に挑戦しませんか?
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックス制度
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:なし
標準労働時間:09:45 ~ 18:30 (休憩時間60分)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 107人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/プロジェクトマネージャー】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 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ◼︎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20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151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 |
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
【地方フルリモート可/車両制御ソフトウェア開発におけるCI/CDおよびDX推進エンジニア】 のリモートワーク求人
【職務概要】
車両制御ソフトウェアのCI/CD環境構築・運用および最新テクノロジーを活用した業務プロセスの革新や効率化に向けた取り組みを推進いただきます。
【職務詳細】
・CI/CD環境の構築と運用
L CI/CD運用状況の可視化、分析、改善検討
L HILSやMILSと連携したテスト環境の拡充
L 社外との連携を活用した課題解決 等
・DX案件の推進
L 機械学習手法を導入した制御システムの検証精度および効率の向上
L 手順書や過去開発事例に関する問い合わせに迅速かつ効果的に応える為のChatBot開発
L RPAやプログラミングによるCAEツールと資料(Word/Excel等)を行き来する業務プロセス自動化 等
【ポジション特徴/魅力点】
製造業の旧来プロセスが残る領域に最新技術を活用し、CI/CDやDXを実現することで、会社全体および業界全体のプロセスを変革し、
マツダの豊富なモデルベース開発(MBD)関連資産と連携して超高効率プロセスを実現できるポジションです。
また、マツダは英国Secondmind社と戦略的パートナーシップを提携しており、最先端のAI技術導入をリードしながら
エンジンの制御パラメータ適合工程の効率化を実現した実績がございます。
社内全体の変革に繋がる先進的な取り組みに携われる事も大きな魅力ポイントです。
【配属先】
パワートレイン開発本部 PT制御システム開発部 第1制御システム開発グループ
または 第4制御システム開発グループ
【採用背景】
マツダでは、ソフトウェアの品質を確保しつつ迅速な提供を実現するため、DevOpsプロセスおよびCI/CDの標準手法を導入しています。
しかしながら、パワートレイン制御ソフトウェア開発に適用できる「DevOpsシステム製品」は存在せず、エンジニアが独自に技術習得し、システム構築を行ってきました。
社外との連携を含むDevOpsの進化に伴い、今後はセキュリティ、テスト、データベースを考慮した開発を推し進めていく必要がありますので、
これらの分野で高度な知識とスキルを持つエンジニアを求めております。
また、製造業においてDX(デジタルトランスフォーメーション)が進む中、制御開発における新しいスキルやアプローチも求められています。
AI/機械学習の活用、RPA、プログラミングによる自動化を通じて、品質を維持しながら生産性を向上させる新しいアイデアの実現に向け、組織強化のための採用活動を進めております。
【部門ミッション】
PT制御システム開発部は、HEV,PHEVを含む内燃機関搭載車からPureEV車までマツダが開発する全てのパワートレインの制御システム開発を担っています。
今回の募集での配属は、同部の開発プロセス革新チームです。クルマのCASE化やSDV化に伴い部門の担当領域が急拡大する中でも、高効率、高品質な開発プロセスを実現する事が
当チームのミッションです。更に、部門内で有効性を実証したプロセスは、部門の枠を超えて全社的な開発プロセスの変革につなげる為の提案をおこなっていきます。
【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
車両制御ソフトウェアのCI/CD環境構築・運用および最新テクノロジーを活用した業務プロセスの革新や効率化に向けた取り組みを推進いただきます。
【職務詳細】
・CI/CD環境の構築と運用
L CI/CD運用状況の可視化、分析、改善検討
L HILSやMILSと連携したテスト環境の拡充
L 社外との連携を活用した課題解決 等
・DX案件の推進
L 機械学習手法を導入した制御システムの検証精度および効率の向上
L 手順書や過去開発事例に関する問い合わせに迅速かつ効果的に応える為のChatBot開発
L RPAやプログラミングによるCAEツールと資料(Word/Excel等)を行き来する業務プロセス自動化 等
【ポジション特徴/魅力点】
製造業の旧来プロセスが残る領域に最新技術を活用し、CI/CDやDXを実現することで、会社全体および業界全体のプロセスを変革し、
マツダの豊富なモデルベース開発(MBD)関連資産と連携して超高効率プロセスを実現できるポジションです。
また、マツダは英国Secondmind社と戦略的パートナーシップを提携しており、最先端のAI技術導入をリードしながら
エンジンの制御パラメータ適合工程の効率化を実現した実績がございます。
社内全体の変革に繋がる先進的な取り組みに携われる事も大きな魅力ポイントです。
【配属先】
パワートレイン開発本部 PT制御システム開発部 第1制御システム開発グループ
または 第4制御システム開発グループ
【採用背景】
マツダでは、ソフトウェアの品質を確保しつつ迅速な提供を実現するため、DevOpsプロセスおよびCI/CDの標準手法を導入しています。
しかしながら、パワートレイン制御ソフトウェア開発に適用できる「DevOpsシステム製品」は存在せず、エンジニアが独自に技術習得し、システム構築を行ってきました。
社外との連携を含むDevOpsの進化に伴い、今後はセキュリティ、テスト、データベースを考慮した開発を推し進めていく必要がありますので、
これらの分野で高度な知識とスキルを持つエンジニアを求めております。
また、製造業においてDX(デジタルトランスフォーメーション)が進む中、制御開発における新しいスキルやアプローチも求められています。
AI/機械学習の活用、RPA、プログラミングによる自動化を通じて、品質を維持しながら生産性を向上させる新しいアイデアの実現に向け、組織強化のための採用活動を進めております。
【部門ミッション】
PT制御システム開発部は、HEV,PHEVを含む内燃機関搭載車からPureEV車までマツダが開発する全てのパワートレインの制御システム開発を担っています。
今回の募集での配属は、同部の開発プロセス革新チームです。クルマのCASE化やSDV化に伴い部門の担当領域が急拡大する中でも、高効率、高品質な開発プロセスを実現する事が
当チームのミッションです。更に、部門内で有効性を実証したプロセスは、部門の枠を超えて全社的な開発プロセスの変革につなげる為の提案をおこなっていきます。
【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 | 520 〜 830 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 研修期間:9:00~17:45
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 |
株式会社ストラテジーアンドパートナー
【地方フルリモ・首都圏ハイブリ/東京/日本の教育を変えるエンジニア/HTML・CSS・JavaScript基礎&いずれかの言語での開発経験(経験年数不問)】AI×教育で社会を変える挑戦に、あなたの技術を!未来の教育を創る最先端AI技術を駆使した教育プラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
| 想定年収 | 360 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 従業員数 | 8人 | ||
株式会社グランドツー
【フルリモ/東京/AI駆動開発をリードするフルスタックエンジニア/フルスタック経験1年以上&TypeScriptでの開発経験1年以上】独自SaaSで社会に貢献しながら、柔軟な働き方と多様な成長機会を提供する、革新的ベンチャー企業! のリモートワーク求人
■募集背景
私たちは「0から1を創造し、100を具現化する」という理念のもと、
既存の商習慣にとらわれない革新的なサービス開発を行っています。
現在、生成AIの進化によりソフトウェア開発のあり方は劇的に変化しています。
私たちは単にコードを書くだけでなく、
Claude CodeやAntigravityなどのAIコーディングエージェントを開発プロセスの「標準」として組み込み、
圧倒的なスピードと品質でプロダクトを成長させる新たなフェーズへ移行しようとしています。
AIを「ツール」ではなく「パートナー」として扱い、
次世代の開発文化を共に創り上げてくれるエンジニアを募集します。
■具体的な業務内容
フロントエンドからバックエンド、インフラまで一気通貫で携わりつつ、
AIを活用した開発生産性の向上を推進していただきます。
• モダンなWebアプリケーション開発:
◦ TypeScriptを中心とした、堅牢かつスケーラブルなアーキテクチャ設計・実装。
◦ Next.jsを用いたパフォーマンスの高いフロントエンド構築。
◦ Nest.jsによる保守性の高いバックエンドAPI開発。
• クラウドインフラ・DevOps:
◦ AWS / GCPを活用したサーバーレス/コンテナ環境の設計・構築。
◦ Terraformを用いたIaC(Infrastructure as Code)の実践によるインフラ管理の自動化。
• AI駆動開発の推進(AI Driven Development):
◦ Claude Code等のコーディングエージェントを活用した実装・リファクタリング・テスト自動化。
◦ AIツールを前提とした開発フローの策定とチームへの浸透(プロンプトエンジニアリングのナレッジ共有など)。
■キャリアパス:
スペシャリストとしての深化はもちろん、AI活用を軸とした開発組織のマネジメントや、技術戦略を担うVPoE/CTO候補としての道も開かれています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務範囲
私たちは「0から1を創造し、100を具現化する」という理念のもと、
既存の商習慣にとらわれない革新的なサービス開発を行っています。
現在、生成AIの進化によりソフトウェア開発のあり方は劇的に変化しています。
私たちは単にコードを書くだけでなく、
Claude CodeやAntigravityなどのAIコーディングエージェントを開発プロセスの「標準」として組み込み、
圧倒的なスピードと品質でプロダクトを成長させる新たなフェーズへ移行しようとしています。
AIを「ツール」ではなく「パートナー」として扱い、
次世代の開発文化を共に創り上げてくれるエンジニアを募集します。
■具体的な業務内容
フロントエンドからバックエンド、インフラまで一気通貫で携わりつつ、
AIを活用した開発生産性の向上を推進していただきます。
• モダンなWebアプリケーション開発:
◦ TypeScriptを中心とした、堅牢かつスケーラブルなアーキテクチャ設計・実装。
◦ Next.jsを用いたパフォーマンスの高いフロントエンド構築。
◦ Nest.jsによる保守性の高いバックエンドAPI開発。
• クラウドインフラ・DevOps:
◦ AWS / GCPを活用したサーバーレス/コンテナ環境の設計・構築。
◦ Terraformを用いたIaC(Infrastructure as Code)の実践によるインフラ管理の自動化。
• AI駆動開発の推進(AI Driven Development):
◦ Claude Code等のコーディングエージェントを活用した実装・リファクタリング・テスト自動化。
◦ AIツールを前提とした開発フローの策定とチームへの浸透(プロンプトエンジニアリングのナレッジ共有など)。
■キャリアパス:
スペシャリストとしての深化はもちろん、AI活用を軸とした開発組織のマネジメントや、技術戦略を担うVPoE/CTO候補としての道も開かれています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務範囲
| 想定年収 | 400 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 18年 | 従業員数 | 5人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データエンジニア・データサイエンティスト/PythonやSQLでのコーディング& AzureやAWSでの環境構築・運用経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化の支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化の支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社グローバルITパートナーズ
【福岡ハイブリッド~フルリモート/ITエンジニア/開発経験1年以上~(言語不問)】単価公開制度&約80%の高還元/希望は100%聞き入れます/賞与3回/年休125日/フルリモート案件有 のリモートワーク求人
■業務内容
各クライアント先にて、開発業務を行っていただきます。
750社以上の顧客から、あなたの希望・経験に合致した案件にアサインします。
<案件例>
・基幹系システムの開発支援(Java、TypeScript、Spring、Vue.js)
・電力系営業システムの開発(Java、VB.net、VBA)
・大手企業のECサイト構築(C#、VB)
・MuleSoft開発(Java、SQL、Salesforce)
・販売管理システムの開発(COBOL、JCL)
・車載電池ECUシステムの開発(C)
・国税のインフラ環境構築(AWS、Azure、Linux、Windows)
・各種NW/DB/サーバ/設計・構築・運用・保守(cisco/FortiGate)
・商船某大手会社向けのクラウドのセキュリティ強化活動(Azure/AWS)
・クラウド環境構築(AWS/Terraform)
・メーカー向け仮想環境移行(VMware/Windows/Active Directory)等
■エンジニアファーストの制度
【案件選択制度】
現在は750社以上とお取引を行っています。偏ることなく幅広い分野を取り扱っているので、ご自身が本当にやりたい案件に取り組むことが可能です。希望は100%聞き入れていますので、ぜひ理想の案件にチャレンジしてください。
【単価公開/単価連動制度】
当社ではご紹介する案件はすべて単価を公開しています。加えて単価のおよそ80%をエンジニアへ還元する仕組みを導入しています。
そうすることによって、
・案件の透明性の確保
・自身の市場価値の把握
・給与などの待遇面の向上
これらがしやすくなるため、より理想的な働き方を叶えることができます。
■チーム組織構成
風通しのいい雰囲気がなによりの特長です。仕事のことはもちろん、会社の制度についても意見しやすい環境になっています。
当社はこれからも「エンジニアファースト」な会社を目指し、さまざまな改革を続けていきます。
\ 先輩たちの入社理由 /
□案件を自分で選びたい
□リモートワークに比重を置きたい
□自分のプライベートはしっかり確保したい
□もっと違う業界・分野のプロジェクトに挑戦したい
□今の収入に不満がある
そんな想いをもった先輩たちが
当社で充実したエンジニアライフを手に入れています!
できる限り多くの方にお会いしたいと考えていますので、お気軽にご応募ください♪
※場合により、親会社での採用になる可能性もございます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
各クライアント先にて、開発業務を行っていただきます。
750社以上の顧客から、あなたの希望・経験に合致した案件にアサインします。
<案件例>
・基幹系システムの開発支援(Java、TypeScript、Spring、Vue.js)
・電力系営業システムの開発(Java、VB.net、VBA)
・大手企業のECサイト構築(C#、VB)
・MuleSoft開発(Java、SQL、Salesforce)
・販売管理システムの開発(COBOL、JCL)
・車載電池ECUシステムの開発(C)
・国税のインフラ環境構築(AWS、Azure、Linux、Windows)
・各種NW/DB/サーバ/設計・構築・運用・保守(cisco/FortiGate)
・商船某大手会社向けのクラウドのセキュリティ強化活動(Azure/AWS)
・クラウド環境構築(AWS/Terraform)
・メーカー向け仮想環境移行(VMware/Windows/Active Directory)等
■エンジニアファーストの制度
【案件選択制度】
現在は750社以上とお取引を行っています。偏ることなく幅広い分野を取り扱っているので、ご自身が本当にやりたい案件に取り組むことが可能です。希望は100%聞き入れていますので、ぜひ理想の案件にチャレンジしてください。
【単価公開/単価連動制度】
当社ではご紹介する案件はすべて単価を公開しています。加えて単価のおよそ80%をエンジニアへ還元する仕組みを導入しています。
そうすることによって、
・案件の透明性の確保
・自身の市場価値の把握
・給与などの待遇面の向上
これらがしやすくなるため、より理想的な働き方を叶えることができます。
■チーム組織構成
風通しのいい雰囲気がなによりの特長です。仕事のことはもちろん、会社の制度についても意見しやすい環境になっています。
当社はこれからも「エンジニアファースト」な会社を目指し、さまざまな改革を続けていきます。
\ 先輩たちの入社理由 /
□案件を自分で選びたい
□リモートワークに比重を置きたい
□自分のプライベートはしっかり確保したい
□もっと違う業界・分野のプロジェクトに挑戦したい
□今の収入に不満がある
そんな想いをもった先輩たちが
当社で充実したエンジニアライフを手に入れています!
できる限り多くの方にお会いしたいと考えていますので、お気軽にご応募ください♪
※場合により、親会社での採用になる可能性もございます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 300 〜 600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員、契約社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 |
|
||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
株式会社グローバルITパートナーズは、東京都渋谷区に本社を構えるITソリューション企業で、2014年にグループ創業しました。(連結社員数:150名程度)主な事業は、システムエンジニアリングサービス(SES)、ソフトウェア開発、クラウドサービスの3本柱で、AWSやAzureなどのクラウド構築から業務システム開発まで幅広く対応しています。特徴として、エンジニアが希望する案件を選べる「案件選択制度」や報酬を透明化する「単価公開制度」を導入し、キャリア形成を重視。Udemy教材や資格取得支援などスキルアップ支援も充実しており、IT人材の挑戦をサポートする企業理念「Linking Success Together」を掲げています。
|
||
| 設立年数 | 3年 | 従業員数 | 150人 |
195件中 81件~90件
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