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3874件中 1291件～1300件
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリッド／AI推進エンジニア（全社横断）_Dev／Python、TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発経験】技術立国日本を取り戻す！｜「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
開発組織における生成AI活用の推進・仕組み化
生成AIを活用した開発効率化ツールやエージェントの設計・開発
新しい開発フロー・プロセスの設計と実践
チーム横断的なAI活用の教育・啓発支援
社内外へのナレッジ発信（ブログ、登壇など）
取り組み一例：
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/09/02/070000
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/06/02/070000
■募集背景と実現したい事
生成AIがエンジニアリングの中心になりつつある今、ファインディの開発組織でも「AIと協働する開発」の実現を加速させています。
現在、ファインディではAI活用を進めているものの、エンジニアごとの活用状況にばらつきがあり、組織全体の底上げが課題となっています。
AI推進チームは、この個人差をなくし、全てのエンジニアがAIを当たり前に活用できる環境を構築することを重要なミッションとしています。
そこで、生成AIを活用したアプリケーション開発や開発効率化ツールの構築、そして新しい開発フローの設計を共に推進してくれる仲間を募集します。
■AI推進チームのミッションについて
ファインディは、これまでブラックボックスだった開発生産性を可視化し、エンジニアのアウトプットを最大化してきました。
しかし、生成AIの登場により、私たちは今までの開発のあり方そのものを再定義するフェーズにいます。
AI推進チームは、生成AIを活用した新しい開発フローやツールの構築を通じて、 全社的な開発生産性の最大化を担っています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、エンジニアの7割以上がGitHub Copilot Agent mode、Cursor、DevinなどのAIエージェントを日常的に利用しています。
また、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIを利用できる環境も整備済みで、さらなるAI駆動開発を進められる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.i）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
開発組織における生成AI活用の推進・仕組み化
生成AIを活用した開発効率化ツールやエージェントの設計・開発
新しい開発フロー・プロセスの設計と実践
チーム横断的なAI活用の教育・啓発支援
社内外へのナレッジ発信（ブログ、登壇など）
取り組み一例：
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/09/02/070000
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/06/02/070000
■募集背景と実現したい事
生成AIがエンジニアリングの中心になりつつある今、ファインディの開発組織でも「AIと協働する開発」の実現を加速させています。
現在、ファインディではAI活用を進めているものの、エンジニアごとの活用状況にばらつきがあり、組織全体の底上げが課題となっています。
AI推進チームは、この個人差をなくし、全てのエンジニアがAIを当たり前に活用できる環境を構築することを重要なミッションとしています。
そこで、生成AIを活用したアプリケーション開発や開発効率化ツールの構築、そして新しい開発フローの設計を共に推進してくれる仲間を募集します。
■AI推進チームのミッションについて
ファインディは、これまでブラックボックスだった開発生産性を可視化し、エンジニアのアウトプットを最大化してきました。
しかし、生成AIの登場により、私たちは今までの開発のあり方そのものを再定義するフェーズにいます。
AI推進チームは、生成AIを活用した新しい開発フローやツールの構築を通じて、 全社的な開発生産性の最大化を担っています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、エンジニアの7割以上がGitHub Copilot Agent mode、Cursor、DevinなどのAIエージェントを日常的に利用しています。
また、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIを利用できる環境も整備済みで、さらなるAI駆動開発を進められる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.i）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレキシブルタイム：なし
コアタイム：10:00〜16:00
標準労働時間：10:00～19:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均10時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（ミドル）/機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価
ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO（Chief Digital Officer）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価
ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO（Chief Digital Officer）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 800 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
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20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
セーフィー株式会社
【地方フルリモート／画像認識AIプロダクト開発エンジニア／機械学習を用いた商用プロダクト・サービスの設計/実装/運用の実務経験（3年以上）】業界トップクラスのシェア｜映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX／AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人
■募集概要
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
そのAI開発部にて、画像認識AIを用いた多様なサービス・プロダクトに対して品質・保守性を実現させながらAIサービスを提供し続けるエンジニアを募集しています。
■主に担当する業務内容
◎画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発
└プロダクト開発・運用
└アルゴリズム・モデルの組み込み実装
└プロトタイプの開発
■プロダクトの利用事例
◎AI-App人数カウント・AI-App人物検索
・カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
└利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
◎Safie AI Studio
・物体検出アプリ
└利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
└利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
└利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
■当社の特徴・魅力
当社のプラットフォームには、小売、飲食、建設、製造、公共といった幅広い業界に渡り35万台以上のカメラが接続され、映像データが集積されています。AI開発部ではこれらのカメラの映像を用いた学習を行い、人間が行っている作業を代替していくことで、ユーザの課題を解決するサービスの開発を進めています。
画像認識AIプロダクト開発エンジニアは、画像認識や深層学習技術を使ってサービスや機能をメンバーをリードしながら開発します。アルゴリズムの素養や数理的な思考能力を持ったチームメンバーとディスカッションしながら開発を行います。また、製品レベルの実装も行うため、プログラミングやソフトウェアエンジニアリングの観点からのコードのレビューを通して、相互に有用なフィードバックを受け取ることができます。クラウドだけでなくエッジやフォグなどの計算資源の特性を考慮して、システムの検討とターゲットに応じたアプリケーションの実装もしています。
サービスの開発では、サーバーサイドエンジニア、フロントエンジニア、デバイスエンジニアなど他のエンジニアと連携して仕事を進めることになります。また、事業開発のために、ビジネス職のメンバーとチームを組んで、ユーザ課題の抽出、コンセプトの立案、実証実験（PoC）、プロトタイピングを共創する機会もあり、自身が開発した技術を着実に社会実装できる環境が整っています。
■部署の今後の目標・目下の取り組み
◎目標
多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。
AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。
◎取り組み
顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。
画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。
AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
そのAI開発部にて、画像認識AIを用いた多様なサービス・プロダクトに対して品質・保守性を実現させながらAIサービスを提供し続けるエンジニアを募集しています。
■主に担当する業務内容
◎画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発
└プロダクト開発・運用
└アルゴリズム・モデルの組み込み実装
└プロトタイプの開発
■プロダクトの利用事例
◎AI-App人数カウント・AI-App人物検索
・カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
└利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
◎Safie AI Studio
・物体検出アプリ
└利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
└利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
└利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
■当社の特徴・魅力
当社のプラットフォームには、小売、飲食、建設、製造、公共といった幅広い業界に渡り35万台以上のカメラが接続され、映像データが集積されています。AI開発部ではこれらのカメラの映像を用いた学習を行い、人間が行っている作業を代替していくことで、ユーザの課題を解決するサービスの開発を進めています。
画像認識AIプロダクト開発エンジニアは、画像認識や深層学習技術を使ってサービスや機能をメンバーをリードしながら開発します。アルゴリズムの素養や数理的な思考能力を持ったチームメンバーとディスカッションしながら開発を行います。また、製品レベルの実装も行うため、プログラミングやソフトウェアエンジニアリングの観点からのコードのレビューを通して、相互に有用なフィードバックを受け取ることができます。クラウドだけでなくエッジやフォグなどの計算資源の特性を考慮して、システムの検討とターゲットに応じたアプリケーションの実装もしています。
サービスの開発では、サーバーサイドエンジニア、フロントエンジニア、デバイスエンジニアなど他のエンジニアと連携して仕事を進めることになります。また、事業開発のために、ビジネス職のメンバーとチームを組んで、ユーザ課題の抽出、コンセプトの立案、実証実験（PoC）、プロトタイピングを共創する機会もあり、自身が開発した技術を着実に社会実装できる環境が整っています。
■部署の今後の目標・目下の取り組み
◎目標
多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。
AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。
◎取り組み
顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。
画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。
AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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 | |||
| 企業概要 |
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること
展開するサービス Safie（セーフィー）は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1（※）の映像プラットフォームです 遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（シニア）/機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO（Chief Digital Officer）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO（Chief Digital Officer）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 1,000 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
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20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/開発オペレーションリード/ソフトウェア開発における実務経験（3年以上目安）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
主な業務（開発オペレーションリードとして）
ドキュメントオペレーションの設計・標準化
開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計
「何を書くか／書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化
生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計
部門間連携のインターフェース設計
開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理
役割分担・責任分界点・判断フローの明確化
人に依存しない連携・調整の仕組み化
開発・運用オペレーションのリファクタリング
開発・運用プロセス全体の可視化と見直し
不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止
最小限で回る設計への再構築と定着
共通機能・開発アセットの設計と循環
各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理
共通アセットとして整備すべき対象の判断（作る／作らないの見極め）
作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり
利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善
※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
プロジェクト現場への関与（理解・改善目的）
実運用を踏まえた課題抽出
個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理
プロジェクトデリバリーへの協力
開発オペレーション改善につながる範囲での関与
単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします
※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません
ポジションの魅力
生成AI時代において、 「作る力」だけでなく「組織を機能させる力」 を実践的に身につけられます
開発・組織・事業を横断し、 作らなくても回る状態を設計する経験 を積むことができます（例：複数プロジェクトを俯瞰し、共通化すべき仕組みやアセットを判断・展開する経験）
特定の技術や役割に閉じない、 どの組織でも価値を発揮できるキャリアの軸 を築けます
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
これまでは、各プロジェクトやマネジャーの工夫によって、ドキュメント整備や部門間連携、開発・運用プロセスの改善が行われてきました。
その中で、個別プロジェクトに閉じない形で、再利用可能な共通機能・開発アセットを整備し、部門全体の生産性を高める取り組みも進めています。
一方で、
共通アセットが十分に蓄積・活用されず、定着しない
プロジェクトの知見が組織として再利用されにくい
ドキュメントや部門間連携が人に依存しやすい
といった プロジェクト横断・組織横断の課題 が、プロジェクト数や関与部門の増加とともに顕在化してきました。
生成AI / LLM の活用が前提となる現在、これらを個人の工夫に委ねるのではなく、 組織としてオーナーシップを持って設計・改善・定着させること が求められています。
そこで、各プロジェクトで生まれた知見や成果を共通アセットとして整理・循環させ、開発の進め方や連携の在り方を「人」ではなく「仕組み」で支える役割として、開発オペレーションリードを募集します。
ミッション
開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。
個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
主な業務（開発オペレーションリードとして）
ドキュメントオペレーションの設計・標準化
開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計
「何を書くか／書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化
生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計
部門間連携のインターフェース設計
開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理
役割分担・責任分界点・判断フローの明確化
人に依存しない連携・調整の仕組み化
開発・運用オペレーションのリファクタリング
開発・運用プロセス全体の可視化と見直し
不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止
最小限で回る設計への再構築と定着
共通機能・開発アセットの設計と循環
各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理
共通アセットとして整備すべき対象の判断（作る／作らないの見極め）
作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり
利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善
※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
プロジェクト現場への関与（理解・改善目的）
実運用を踏まえた課題抽出
個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理
プロジェクトデリバリーへの協力
開発オペレーション改善につながる範囲での関与
単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします
※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません
ポジションの魅力
生成AI時代において、 「作る力」だけでなく「組織を機能させる力」 を実践的に身につけられます
開発・組織・事業を横断し、 作らなくても回る状態を設計する経験 を積むことができます（例：複数プロジェクトを俯瞰し、共通化すべき仕組みやアセットを判断・展開する経験）
特定の技術や役割に閉じない、 どの組織でも価値を発揮できるキャリアの軸 を築けます
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
これまでは、各プロジェクトやマネジャーの工夫によって、ドキュメント整備や部門間連携、開発・運用プロセスの改善が行われてきました。
その中で、個別プロジェクトに閉じない形で、再利用可能な共通機能・開発アセットを整備し、部門全体の生産性を高める取り組みも進めています。
一方で、
共通アセットが十分に蓄積・活用されず、定着しない
プロジェクトの知見が組織として再利用されにくい
ドキュメントや部門間連携が人に依存しやすい
といった プロジェクト横断・組織横断の課題 が、プロジェクト数や関与部門の増加とともに顕在化してきました。
生成AI / LLM の活用が前提となる現在、これらを個人の工夫に委ねるのではなく、 組織としてオーナーシップを持って設計・改善・定着させること が求められています。
そこで、各プロジェクトで生まれた知見や成果を共通アセットとして整理・循環させ、開発の進め方や連携の在り方を「人」ではなく「仕組み」で支える役割として、開発オペレーションリードを募集します。
ミッション
開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。
個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 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 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
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20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データエンジニア/Pythonを含む複数言語(TypeScript, Javascriptなど)でのコーディング経験(3年以上)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計
プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築
データ分析のためのBIの開発・運用
継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解
プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発
プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定
運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む)
募集背景
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。ミッション
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。
ミッション
顧客企業における多種多様なデータを統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。
DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。
様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。
クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計
プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築
データ分析のためのBIの開発・運用
継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解
プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発
プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定
運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む)
募集背景
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。ミッション
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。
ミッション
顧客企業における多種多様なデータを統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。
DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。
様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。
クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 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： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
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20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
セーフィー株式会社
【地方フルリモート／画像認識AIアルゴリズムエンジニア／画像認識技術に関する研究開発経験もしくはプロダクトの開発（3年以上）】業界トップクラスのシェア｜映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX／AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人
■募集概要
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
■主に担当する業務内容
・画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発
└調査テーマの提案
└アルゴリズム・モデルの調査・評価
└アルゴリズム・モデルの改善・軽量化
└PoCの実施
└プロダクトの開発
■プロダクトの利用事例
・AI-App人数カウント・AI-App人物検索
カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
・Safie AI Studio
物体検出アプリ
利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
■主に担当する業務内容
・画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発
└調査テーマの提案
└アルゴリズム・モデルの調査・評価
└アルゴリズム・モデルの改善・軽量化
└PoCの実施
└プロダクトの開発
■プロダクトの利用事例
・AI-App人数カウント・AI-App人物検索
カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
・Safie AI Studio
物体検出アプリ
利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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 | |||
| 企業概要 |
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること
展開するサービス Safie（セーフィー）は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1（※）の映像プラットフォームです 遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 500人 |
セーフィー株式会社
【首都圏ハイブリッド／基幹システム開発エンジニア（契約・請求・会計領域担当 × 生成AI活用）／基幹システムの設計開発or導入運用経験】業界トップクラスのシェア｜映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX／AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人
■募集概要
私たちは「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像プラットフォームをベースとしたソリューションを展開しております。創業から10年でクラウド録画サービスでは業界シェア50％を超え、社員数も3名から約550名へと順調に成長してきました。
事業拡大に伴い、顧客・カメラの数・導入業界も急速に増加している中で、その成長を支える業務基盤の心臓部である基幹システム開発部のさらなる強化が必要になってきています。設立10年を経て次なるステップへと進んでいくフェーズの只中において、よりシステムの安定稼働および将来を見据えた社内基幹業務システム群の戦略的リプレースを推進するべく、その開発を担うエンジニアを募集します。
また加えて、AI技術が開発現場に急速に浸透する今、AIを「頼れるパートナー」として使いこなしながら、プロフェッショナルとしてシステム品質を担保いただくこともミッションとして想定しています。運用保守にとどまらず、ビジネスの成長に直結する基幹システムの進化に、現場の課題を直接聞きながら自ら設計・実装・運用まで一貫して携われる、やりがいのあるポジションです。
■具体業務想定
・基幹システムの改善要望における要件定義〜開発〜リリースまでの業務
・基幹システムリプレースにおけるシステム構成検討から構築まで一貫した推進（担当範囲は相談の上で柔軟に決定）
・生成AIを活用した開発・品質の向上(コード生成・レビュー・リファクタリング・リバースエンジニアリング等)
※今後はClaude Code × AWSによる業務改善アプリケーションのフルスクラッチ開発等も予定
・最新のクラウドデータ連携基盤等のノーコードツール開発業務
・契約管理システム（Zuora）と周辺の請求システムの運用保守業務
・社内関係者（カスタマーサービス・業務設計グループ等）との調整
・基幹システムエンジニアメンバーの教育、育成
※現在、契約・請求管理のシステム領域が中心ですが統合ERPの導入を推進しており、ERPも合わせた領域まで幅広く見ていただく可能性があります。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
私たちは「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像プラットフォームをベースとしたソリューションを展開しております。創業から10年でクラウド録画サービスでは業界シェア50％を超え、社員数も3名から約550名へと順調に成長してきました。
事業拡大に伴い、顧客・カメラの数・導入業界も急速に増加している中で、その成長を支える業務基盤の心臓部である基幹システム開発部のさらなる強化が必要になってきています。設立10年を経て次なるステップへと進んでいくフェーズの只中において、よりシステムの安定稼働および将来を見据えた社内基幹業務システム群の戦略的リプレースを推進するべく、その開発を担うエンジニアを募集します。
また加えて、AI技術が開発現場に急速に浸透する今、AIを「頼れるパートナー」として使いこなしながら、プロフェッショナルとしてシステム品質を担保いただくこともミッションとして想定しています。運用保守にとどまらず、ビジネスの成長に直結する基幹システムの進化に、現場の課題を直接聞きながら自ら設計・実装・運用まで一貫して携われる、やりがいのあるポジションです。
■具体業務想定
・基幹システムの改善要望における要件定義〜開発〜リリースまでの業務
・基幹システムリプレースにおけるシステム構成検討から構築まで一貫した推進（担当範囲は相談の上で柔軟に決定）
・生成AIを活用した開発・品質の向上(コード生成・レビュー・リファクタリング・リバースエンジニアリング等)
※今後はClaude Code × AWSによる業務改善アプリケーションのフルスクラッチ開発等も予定
・最新のクラウドデータ連携基盤等のノーコードツール開発業務
・契約管理システム（Zuora）と周辺の請求システムの運用保守業務
・社内関係者（カスタマーサービス・業務設計グループ等）との調整
・基幹システムエンジニアメンバーの教育、育成
※現在、契約・請求管理のシステム領域が中心ですが統合ERPの導入を推進しており、ERPも合わせた領域まで幅広く見ていただく可能性があります。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること
展開するサービス Safie（セーフィー）は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1（※）の映像プラットフォームです 遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 500人 |
セーフィー株式会社
【首都圏ハイブリッド／プロダクトマネージャー（新規事業企画）／PdM or PMのご経験】業界トップクラスのシェア｜映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX／AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人
■募集背景
セーフィーは「映像から未来をつくる」をビジョンに掲げ、クラウド映像プラットフォームをベースとしたソリューションを展開しております。セーフィーが目指すのは、日本中、世界中のカメラの映像をクラウド化し、社会の誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること。それは言い換えれば、人々の「第3の眼」となることです。カメラをはじめとした、あらゆる映像デバイスとインターネットを繋ぎ、今いるその場から世界を見渡せる次の時代のインフラづくりに挑戦します。
当社は防犯カメラ・クラウドを主軸としたSaaS事業を展開し、急成長をしている企業です。人の手間を削減して不安を払拭し、新たな時間を創出することで、あらゆる産業の社会課題解決に取り組んでいます。
さらなる事業拡大と新たな価値創造を目指し、既存事業で培った技術基盤やノウハウを活用した新規事業の立ち上げを計画しており、今回はその新事業の中核を担うプロダクトマネージャーを募集します。
まだ表に出せない情報含め、詳細はぜひカジュアル面談でお話させてください！
■業務内容
一般的なプロダクト開発・改善業務ではなく、映像・AI・IoTを活用したセキュリティ事業そのものの創出とスケールに焦点を当てた、極めて広範な役割を担っていただきます。
具体的な業務内容は以下の通りです。
・新規事業・プロダクトの企画・戦略策定
・事業・商流・オペレーションの設計と実行
・プロダクトロードマップの策定と推進
・エンジニア、デザイナー、ビジネスサイドとの協業によるプロダクト開発
■携わるサービス概要
Safie Security Alert
Safieのクラウドカメラの「人検知」機能と、新規に開発したストロボサイレンを組み合わせて、利用者のセルフによる「みまもり」を可能にする不在時の不法侵入を検知し、音と光で威嚇。自動で管理者へ通知するスマートセキュリティシステムです。
※2025年11月7日より提供開始
Safie Viewer
Safieのクラウドカメラを一つの画面で一括管理および視聴できるWebアプリケーションです。ライブ映像/録画視聴・スナップショットやムービークリップ保存が手軽なので、あらゆる現場をかんたんに管理することができ、業務効率化や省人化に貢献します。
事例：店舗店舗オペレーションの改善
Safie Manager
Safieのクラウドカメラやユーザーアカウントを安全に一括管理できるWebアプリケーションです。エンタープライズユースにも対応した高いセキュリティと、クラウドならではの導入の手軽さを実現しています。
事例：多現場・多台数のカメラを安全かつ効率的に管理
Safie Entrance
顔認証で入退出をハンズフリーに、多拠点での導入もかんたんなクラウド型入退室管理サービスです。
事例：セキュリティを向上し、ISMS認証取得もアシスト
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
セーフィーは「映像から未来をつくる」をビジョンに掲げ、クラウド映像プラットフォームをベースとしたソリューションを展開しております。セーフィーが目指すのは、日本中、世界中のカメラの映像をクラウド化し、社会の誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること。それは言い換えれば、人々の「第3の眼」となることです。カメラをはじめとした、あらゆる映像デバイスとインターネットを繋ぎ、今いるその場から世界を見渡せる次の時代のインフラづくりに挑戦します。
当社は防犯カメラ・クラウドを主軸としたSaaS事業を展開し、急成長をしている企業です。人の手間を削減して不安を払拭し、新たな時間を創出することで、あらゆる産業の社会課題解決に取り組んでいます。
さらなる事業拡大と新たな価値創造を目指し、既存事業で培った技術基盤やノウハウを活用した新規事業の立ち上げを計画しており、今回はその新事業の中核を担うプロダクトマネージャーを募集します。
まだ表に出せない情報含め、詳細はぜひカジュアル面談でお話させてください！
■業務内容
一般的なプロダクト開発・改善業務ではなく、映像・AI・IoTを活用したセキュリティ事業そのものの創出とスケールに焦点を当てた、極めて広範な役割を担っていただきます。
具体的な業務内容は以下の通りです。
・新規事業・プロダクトの企画・戦略策定
・事業・商流・オペレーションの設計と実行
・プロダクトロードマップの策定と推進
・エンジニア、デザイナー、ビジネスサイドとの協業によるプロダクト開発
■携わるサービス概要
Safie Security Alert
Safieのクラウドカメラの「人検知」機能と、新規に開発したストロボサイレンを組み合わせて、利用者のセルフによる「みまもり」を可能にする不在時の不法侵入を検知し、音と光で威嚇。自動で管理者へ通知するスマートセキュリティシステムです。
※2025年11月7日より提供開始
Safie Viewer
Safieのクラウドカメラを一つの画面で一括管理および視聴できるWebアプリケーションです。ライブ映像/録画視聴・スナップショットやムービークリップ保存が手軽なので、あらゆる現場をかんたんに管理することができ、業務効率化や省人化に貢献します。
事例：店舗店舗オペレーションの改善
Safie Manager
Safieのクラウドカメラやユーザーアカウントを安全に一括管理できるWebアプリケーションです。エンタープライズユースにも対応した高いセキュリティと、クラウドならではの導入の手軽さを実現しています。
事例：多現場・多台数のカメラを安全かつ効率的に管理
Safie Entrance
顔認証で入退出をハンズフリーに、多拠点での導入もかんたんなクラウド型入退室管理サービスです。
事例：セキュリティを向上し、ISMS認証取得もアシスト
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること
展開するサービス Safie（セーフィー）は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1（※）の映像プラットフォームです 遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 500人 |
セーフィー株式会社
【首都圏ハイブリッド／プロダクトマネージャー （AIプロダクト）／企画立案、要求定義からリリースまでの一連のプロセスを推進した経験】業界トップクラスのシェア｜映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX／AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人
■募集背景
セーフィーは「映像から未来をつくる」をビジョンに掲げ、クラウド映像プラットフォームをベースとしたソリューションを展開しております。セーフィーが目指すのは、日本中、世界中のカメラの映像をクラウド化し、社会の誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること。それは言い換えれば、人々の「第3の眼」となることです。
カメラをはじめとしたあらゆる映像デバイスとインターネットを繋ぎ、今いるその場から世界を見渡せる次の時代のインフラづくりに挑戦し続けることで、人の手間を減らし、不安感を払拭し、人の時間を生み出し、あらゆる産業の社会課題解決に取り組んでいます。
当社は「映像×AI」の力で小売や建設業界をはじめとする多様な現場のDXを推進するソリューションを展開し、急成長を遂げています。
しかし、さらなる事業拡大と新たな価値創造を目指しているものの、まだまだ仲間が足りていません。
「映像×AI」を軸としたソリューションのプロダクトマネージャーとして、人手不足が深刻なあらゆる産業の現場にある本質的な課題を解決し、事業の非連続な成長を牽引いただけるプロダクトマネージャーを募集します！
■本職種のミッション
単に映像を「見る・記録する」だけではなく、AI技術を用いて映像を「データ」として活用し、人の判断や作業の自動化・効率化はもちろん、人の目では捉えきれない事象の検知や未来予測など、従来の限界を超えた新たな価値を創出します。最新の技術シーズと顧客ニーズを結びつけ、業界の新たなスタンダードとなるソリューションを構築し、社会実装を加速させることがミッションです。
とはいえ、AIはあくまで課題解決の「手段」であり、目的ではありません。
技術的な実装や実現可能性の検証は、社内の優秀なエンジニアと伴走しながら進めていきます。
そのため、現時点でのAIに関する高度な専門知識よりも、技術シーズをどのようにビジネスや顧客価値へ転換するかという「企画力」や、正解のない中でプロジェクトを前に進める「推進力」を重視しています。
「映像×AI」を軸に、ユーザー価値の最大化とプロダクトの競争力強化を実現していただけるやりがいのあるポジションです。
※選考を通じて、ご経験・適性やキャリアの志向性を鑑み、当社内のプロダクトマネージャー（AIソリューションプラットフォーム）をご提案させていただく場合がございます。カジュアル面談内にてそれぞれ詳細にお伝えさせていただきます。
■プロダクト事例
セーフィーのプラットフォーム上に蓄積される膨大な映像データと、画像認識・生成AIなどの最新技術を掛け合わせた「AIソリューション」です。小売・飲食、建設、インフラなど、あらゆる産業の「現場」におけるDXを強力に推進しています。（以下は一例です）
・マーケティング分析ソリューション
AI-App 人数カウント
映像解析技術を活用し、入店者数や特定エリアの滞留人数、滞在時間などを自動でデータ化するソリューションです。 例えば、POSデータ（購入実績）と、AIが計測した「棚前での滞留人数（関心層）」を掛け合わせることで、これまでブラックボックスだった「購買率（CVR）」の可視化を実現。経験や勘に頼っていた店舗レイアウトや商品棚の作り込みを、データに基づいた科学的なマーケティング施策へと進化させます。
・調査BPOソリューション
Safie Survey
交通量調査など、これまで人が現地に立ちカウンターで行っていたアナログな調査業務をデジタル化し、映像データとAI技術を活用してあらゆる解析結果を提供するサービスです。「カメラの手配」「AI解析」「レポート作成」までを一気通貫で提供し、建設・土木・自治体・小売業界における調査業務の工数削減とデータ活用を支援しています。
■業務内容
「映像×AI」を活用したソリューションのプロダクトマネージャーとして、企画立案からリリース、そしてその後の事業成長（グロース）までを一貫してリードしていただきます。
◎戦略立案とプロダクト開発（0→1）
└市場調査、競合分析、ユーザーリサーチに基づくロードマップの策定
└顧客インサイトの分析と、それに基づいた要求定義
└エンジニア、デザイナー、ビジネスサイド、バックオフィスと協業したプロジェクト推進
◎プロダクトグロースとPMFの達成（1→10, 10→100）
└リリース後のPMF検証と改善サイクルのリード
「作って終わり」ではなく、市場に受け入れられ、事業として成立する状態（PMF）まで泥臭く磨き込みます。
└定性・定量データ（メトリクス）に基づく分析と改善施策の実行
└チャーン改善やLTV最大化に向けた、カスタマーサクセス・営業との連携強化
└長期的な視点でのプロダクトの進化とスケーラビリティの確保
◎AIプロダクトマネジメント
└「技術シーズ」と「顧客課題」のブリッジ
AIで「できること（技術）」と「解決すべき課題（ニーズ）」のバランスを見極め、過剰品質や実現不可能な仕様を回避し、適切な着地点を定義します。
└AIモデルの精度とUXの最適化
100%の精度が出ないことを前提とした、ユーザー体験（UX）や運用フローを設計します。
└PoC（概念実証）の計画と検証プロセスのリード
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
セーフィーは「映像から未来をつくる」をビジョンに掲げ、クラウド映像プラットフォームをベースとしたソリューションを展開しております。セーフィーが目指すのは、日本中、世界中のカメラの映像をクラウド化し、社会の誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること。それは言い換えれば、人々の「第3の眼」となることです。
カメラをはじめとしたあらゆる映像デバイスとインターネットを繋ぎ、今いるその場から世界を見渡せる次の時代のインフラづくりに挑戦し続けることで、人の手間を減らし、不安感を払拭し、人の時間を生み出し、あらゆる産業の社会課題解決に取り組んでいます。
当社は「映像×AI」の力で小売や建設業界をはじめとする多様な現場のDXを推進するソリューションを展開し、急成長を遂げています。
しかし、さらなる事業拡大と新たな価値創造を目指しているものの、まだまだ仲間が足りていません。
「映像×AI」を軸としたソリューションのプロダクトマネージャーとして、人手不足が深刻なあらゆる産業の現場にある本質的な課題を解決し、事業の非連続な成長を牽引いただけるプロダクトマネージャーを募集します！
■本職種のミッション
単に映像を「見る・記録する」だけではなく、AI技術を用いて映像を「データ」として活用し、人の判断や作業の自動化・効率化はもちろん、人の目では捉えきれない事象の検知や未来予測など、従来の限界を超えた新たな価値を創出します。最新の技術シーズと顧客ニーズを結びつけ、業界の新たなスタンダードとなるソリューションを構築し、社会実装を加速させることがミッションです。
とはいえ、AIはあくまで課題解決の「手段」であり、目的ではありません。
技術的な実装や実現可能性の検証は、社内の優秀なエンジニアと伴走しながら進めていきます。
そのため、現時点でのAIに関する高度な専門知識よりも、技術シーズをどのようにビジネスや顧客価値へ転換するかという「企画力」や、正解のない中でプロジェクトを前に進める「推進力」を重視しています。
「映像×AI」を軸に、ユーザー価値の最大化とプロダクトの競争力強化を実現していただけるやりがいのあるポジションです。
※選考を通じて、ご経験・適性やキャリアの志向性を鑑み、当社内のプロダクトマネージャー（AIソリューションプラットフォーム）をご提案させていただく場合がございます。カジュアル面談内にてそれぞれ詳細にお伝えさせていただきます。
■プロダクト事例
セーフィーのプラットフォーム上に蓄積される膨大な映像データと、画像認識・生成AIなどの最新技術を掛け合わせた「AIソリューション」です。小売・飲食、建設、インフラなど、あらゆる産業の「現場」におけるDXを強力に推進しています。（以下は一例です）
・マーケティング分析ソリューション
AI-App 人数カウント
映像解析技術を活用し、入店者数や特定エリアの滞留人数、滞在時間などを自動でデータ化するソリューションです。 例えば、POSデータ（購入実績）と、AIが計測した「棚前での滞留人数（関心層）」を掛け合わせることで、これまでブラックボックスだった「購買率（CVR）」の可視化を実現。経験や勘に頼っていた店舗レイアウトや商品棚の作り込みを、データに基づいた科学的なマーケティング施策へと進化させます。
・調査BPOソリューション
Safie Survey
交通量調査など、これまで人が現地に立ちカウンターで行っていたアナログな調査業務をデジタル化し、映像データとAI技術を活用してあらゆる解析結果を提供するサービスです。「カメラの手配」「AI解析」「レポート作成」までを一気通貫で提供し、建設・土木・自治体・小売業界における調査業務の工数削減とデータ活用を支援しています。
■業務内容
「映像×AI」を活用したソリューションのプロダクトマネージャーとして、企画立案からリリース、そしてその後の事業成長（グロース）までを一貫してリードしていただきます。
◎戦略立案とプロダクト開発（0→1）
└市場調査、競合分析、ユーザーリサーチに基づくロードマップの策定
└顧客インサイトの分析と、それに基づいた要求定義
└エンジニア、デザイナー、ビジネスサイド、バックオフィスと協業したプロジェクト推進
◎プロダクトグロースとPMFの達成（1→10, 10→100）
└リリース後のPMF検証と改善サイクルのリード
「作って終わり」ではなく、市場に受け入れられ、事業として成立する状態（PMF）まで泥臭く磨き込みます。
└定性・定量データ（メトリクス）に基づく分析と改善施策の実行
└チャーン改善やLTV最大化に向けた、カスタマーサクセス・営業との連携強化
└長期的な視点でのプロダクトの進化とスケーラビリティの確保
◎AIプロダクトマネジメント
└「技術シーズ」と「顧客課題」のブリッジ
AIで「できること（技術）」と「解決すべき課題（ニーズ）」のバランスを見極め、過剰品質や実現不可能な仕様を回避し、適切な着地点を定義します。
└AIモデルの精度とUXの最適化
100%の精度が出ないことを前提とした、ユーザー体験（UX）や運用フローを設計します。
└PoC（概念実証）の計画と検証プロセスのリード
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること
展開するサービス Safie（セーフィー）は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1（※）の映像プラットフォームです 遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。 |
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| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 500人 |
3874件中 1291件～1300件
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