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年収1,400万円以上／AI・MLエンジニアの求人・転職情報

286件中の1〜50件を表示

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【車両技術】次世代モビリティを支えるIT基盤戦略エンジニア（企画・開発・運用）

トヨタ自動車株式会社

  • 上場企業
仕事内容
【特色】
次世代バリューチェーンの実現に向け、カーアクセサリー領域のビジネス拡大とデジタル変革を推進するITエンジニア、社内SE職を募集しています。

「開発現場を変えるITで、クルマの価値を進化させる。」

開発現場と密接に連携し課題をITで解決。企画〜運用まで一貫して担い、グローバル開発と事業変革をリードできるポジションです。

【業務概要】
次世代モビリティビジネスを支える情報インフラ・システムの企画～開発～運用を一貫して担当いただきます。単なるIT運用ではなく、開発現場の業務そのものを変革する役割です。

【業務詳細】
①グローバルIT基盤の構築
・中長期のシステム全体構想の企画
・クラウド/サーバー基盤の構築・運用
・グローバル拠点・関係部署との連携

②開発エンジニアの業務変革（本ポジションの核）
・設計/評価/開発プロセスの課題抽出
・現場ニーズを起点としたシステム企画・要件定義
・開発業務の効率化・標準化を実現するシステム開発
・現場エンジニアの課題を直接解決するIT施策の推進

③プロジェクト推進
ベンダーマネジメント（外注開発管理）
開発日程・進捗管理
システムの立上げ・運用・改善
求める経験 / スキル
＜MUST＞
・SIまたは社内IT部門でのシステム構築経験
・要件定義・システム企画経験
・サーバー/クラウド構築・運用経験
・TOEIC600点相当

＜WANT＞
・Webアプリケーション開発経験
・ネットワーク/セキュリティ知識
従業員数
71,515名 （連結372,817名　2022年3月末現在）
勤務地

愛知県

想定年収

400 万円 ~ 1,680 万円

従業員数
71,515名 （連結372,817名　2022年3月末現在）
【デジタルソリューション部】AI利活用に伴うリスク・ガバナンスの企画・推進

株式会社三菱UFJ銀行

仕事内容
【業務内容】
健全なAI利活用を行うためのリスク管理・ガバナンス態勢の企画・推進

【業務詳細】
・行内の各リスク所管部署と協働し、AIの利活用に必要となるリスク管理を企画立案
・AI管理に関するガバナンスフレームワーク（含む手続きや管理プロセス）の検討
・AI利活用のユースケースに対するリスク評価と適切なリスク対策の提案・導入支援
・規制要件や業界標準に基づくコンプライアンスの確保
・経営陣を含むステークホルダーとの連携やAIリスクリテラシーの教育・啓発活動の実施

【参照記事】
当部門に所属するキャリア入行社員のインタビュー記事になります。
・データ戦略の全体感について
https://www.mysite.bk.mufg.jp/career/crosstalk/03/
・データマネジメント領域について
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0131/

【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・金融業界や類似業界でのリスク管理・コンプライアンス領域の知識と実務経験
・リスク関連や技術的な内容を、経営や推進サイドに分かり易く伝えられるコミュニケーションスキル
・変化の速い領域にアップデートを続ける意欲、AIの利活用とリスク管理を伴走させていくマインドセット

【歓迎スキル】
・リスク・セキュリティ領域での認定資格（CISA、CISM、CISSP、安全確保支援士ほか）
・AI・機械学習に関する基礎的な知識
・システム開発案件に対するリスク評価の実務経験
・社内外のステークホルダーに対する教育・啓発活動の経験
従業員数
32,786名 （2023年3月末現在、単体）
勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
32,786名 （2023年3月末現在、単体）
【デジタルソリューション部】AIを活用したDX施策の企画・PoC・開発推進

株式会社三菱UFJ銀行

仕事内容
【業務内容】
以下、共通業務をベースとして①②いずれかの業務をお任せいたします。

[共通]
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI利活用した顧客向けサービス、または業務効率化ツールの企画立案、PoC推進、開発推進
・施策推進に当たって、社内の関係各部との折衝や合意形成
・パートナー企業やベンダとのステークスホルダーとの折衝、合意形成

①プロジェクト企画・PoC
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・PoC計画の立案と遂行管理
・PoC実施に当たっての関係先部署との折衝

②本番開発
・既存 or 新規システムへのAI機能部分の要件定義を行い、開発部署もしくはベンダと連携しながら設計・開発・試験を推進
・AI特有のリスク評価とそれぞれの対策をシステム面・プロセス面で実施
・ITシステムとして機能・非機能の要件定義と品質担保を実施

【業務詳細】
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI、機械学習利活用の企画立案
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・プロジェクトマネジメント全般
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークスホルダーとの折衝、合意形成

【配属部署】
デジタル戦略統括部　AI・データ推進Gr

【参照記事】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】

■参考記事
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ MUFG版「ChatGPT」の開発秘話DX化を加速させる新たなオープンイノ
ベーション
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0112/index.html
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/

【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
AIや機械学習を用いたITシステムに関するプロジェクトにおいて、以下のいずれかを1つでも満たされている方
・事業会社での新機能・新業務の企画立案やプロジェクト推進のご経験
・Slerやコンサルとしての要件定義・設計・開発のご経験
・不確実性の高いPoCや業務改善検討のご経験

【歓迎スキル】
・金融業界、金融システムに関する知識・経験
・AIを利用した機能のプロダクトマネジメント経験、もしくは運用・性能改善の経験
・社内外の関係者と協力関係を構築するコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力
・AI・データ分析に関する技術知見および継続的なキャッチアップ
従業員数
32,786名 （2023年3月末現在、単体）
勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
32,786名 （2023年3月末現在、単体）
AI・機会学習エンジニア／Senior Machine Learning Engineer【Credit ML】 - Merpay

株式会社メルカリ

  • 上場企業
仕事内容
■業務内容
•与信モデルの開発・運用・改善を通じた、事業成長への貢献
•企画: 課題発見と言語化、解決案の提示
•評価設計: オフライン指標だけでなく、重要なビジネスKPIやリスク指標、UX を含めた評価設計
•運用設計: ドリフト/モデル性能劣化/不具合の検知から恒久対応まで含む、SLO/運用設計
•技術意思決定: モデリング方針（解釈性 vs モデル性能、オンライン/バッチ、リアルタイム要件、ルールベースとの境界等）の決定
•モデル構築: データ分析、特徴量設計、テーブルデータ向けのMLモデルの設計・実装、推論/学習パイプライン整備、再現性担保、実験管理、モデルの品質保証を含む設計・実装
•プロダクト/ビジネス/リーガル/コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成、コラボレーションの主導
•次世代与信モデルの検討および開発
•チームメンバーへの技術的なメンタリング

■ユニークなチャレンジ
•2,300万MAUを誇る国内最大のフリマアプリ「メルカリ」のエコシステムのなかで、行動から信用を創造する AI 与信、およびこれまでにない金融サービスの基盤を創ることができます。
•データと機械学習で「信用のあり方」そのものをアップデートし、これまで金融の選択肢が限られていた方々にも適切な与信機会を届けることで、金融包摂の実現に挑戦できます。
•金融という社会的責任が求められる環境において、モデル精度のみならず、UX や品質も含めた機械学習プロダクトの開発を行うため、多くの方が使いやすいプロダクトづくりに関わることができます。
•職種や役割を越え、全く新しい与信の仕組み・モデルアーキテクチャについて、企画提案から、開発まで一気通貫で携わることができます。

■組織・チームのミッション

【Mercari Engineering Principles】

Mercari Engineering Principles は、メルカリのエンジニアリング組織における信念や行動の基盤となる共通認識を明文化したもので、メルカリのメンバー全員が共有するMission、Value、Cultureをエンジニアリングの視点から補完するものとなります。これらのPrinciplesは、私たちが長期的に実現しようとする理想的な姿を定義することで、最終的にメルカリのミッションを達成するために活用していきます。

•Passion For The Product
•Grow Together
•Solve Through Mechanisms
•Collaborate Openly

▶詳細については、以下をご確認お願いいたします
https://engineering.mercari.com/culture/　

Merpay Credit Modeling チームでは、「高品質なデータサイエンス・機械学習の技術を用いて、あらゆる人に価値を届けられる与信ビジネスを作る」というチームミッションのもと、ビジネス課題の特定、モデル構築、開発・運用までを一気通貫で行っています。
• 機械学習エンジニアとして、メルカリ/メルペイのデータを使った独自の与信モデルを開発・運用しつつ、次世代与信モデルのアーキテクチャ設計・実装に貢献していただきます。

■メルカリグループについて
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる

「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。

テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。
求める経験 / スキル
■求める経験・スキル

•メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方
•scikit-learn, LightGBM, PyTorch等の機械学習ライブラリを用いたMLモデル構築およびMLプロダクトの開発経験（3年以上）
•モニタリング設計、アラート運用、モデル更新フロー、障害対応などのモデル運用・MLOps の実務経験（1年以上）
•データベース・SQLの知識、及び分析~特徴量設計の経験（2年以上）
•4人以上のチームやプロジェクトのリーダーとして、技術選定、設計レビュー、メンバーのメンタリングを行った経験（2年以上）
•チームメンバーやステークホルダーとの円滑なコミュニケーション能力

■歓迎する経験・スキル
•金融機関、Fintech企業での就業経験
•AWS/Google Cloud等のクラウド環境でのデータ分析・システム開発経験
•大規模言語モデル、基盤モデル等の深層学習モデルの開発・運用経験
•Off-Policy Evaluation / Learning、オフライン強化学習の開発、運用の経験
•機械学習・データサイエンス領域での査読付き論文採択・発表経験

■語学力
•日本語：Proficient (CEFR - C1)
•英語：Independent (CEFR - B2) 歓迎
従業員数
2,120名 （連結）
勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
2,120名 （連結）
バックエンドエンジニア（AI/ML基盤）

弁護士ドットコム株式会社

  • 在宅勤務可
  • 上場企業
仕事内容
2026年1月に発足した当部署では、「Legal Brain エージェント」や「クラウドサイン」など、複数のプロダクトでAI活用を急加速させています。
AI/MLの価値は、モデルを作って終わりではなく、いかに高い精度を維持したまま安定して動かし続け、継続的に改善できるかにかかっています。特にLLM活用の普及に伴い、評価手法の複雑化やデータの鮮度管理が極めて重要な課題となっています。

プロダクトの現場に寄り添い、MLライフサイクル（開発・評価・デプロイ・モニタリング）の自動化・高度化を通じて、具体的なビジネス成果を最大化させるバックエンドエンジニアを募集します。

【業務内容】
●プロダクトへのMLライフサイクル実装
・各プロダクトチームと連携し、AI/ML機能のデプロイパイプラインおよび推論インフラの設計・構築
・現場のニーズに合わせた、LLMアプリケーション（RAG等）の継続的改善を支える仕組みの実装
●高度な評価・モニタリング基盤の開発
・複雑化するAI出力に対する評価パイプライン（LLM-as-a-judge等）の自動化
・RAGや検索機能の精度評価を継続的に行うためのパイプライン構築
・推論精度、レイテンシ、コスト、およびデータドリフトの監視・可視化体制の構築
●全社共通のAI基盤コンポーネントの提供
・プロダクト横断で利用可能なLLMオーケストレーションや、検索基盤の運用
・開発環境の標準化を通じた、機械学習エンジニアおよびプロダクト開発者のリードタイム短縮
●SRE・インフラチームとの連携
・全社インフラ方針に基づいた、セキュアかつスケーラブルなAI/MLシステム・検索システムの構築
コスト最適化やパフォーマンスチューニングの実行

【開発環境】
言語・フレームワーク
バックエンド: Go
機械学習: Python / scikit-learn など
LLM: LangChain, LangGraph, Langfuse
技術基盤
インフラ: AWS / Google Cloud
データベース: Aurora / BigQuery
AI/検索: Bedrock / Gemini / SageMaker / Vertex AI / OpenSearch
プロジェクト管理・ソースコード管理
プロジェクト管理: JIRA
ソースコード管理: GitHub
CI/CD: GitHub Actions
情報共有・開発支援
情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io
開発支援: Claude Code, Cursor, Devin など
求める経験 / スキル
【必須要件】
パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure）を用いたインフラやサービスの構築・運用経験
機械学習システムのライフサイクル（学習・評価・推論）に対する基礎知識
CI/CDツール（GitHub Actions, CircleCI等）を用いた開発プロセスの自動化経験
Docker / Kubernetes 等のコンテナ技術の実務経験
Python または Go 等を用いたソフトウェア開発経験

【歓迎要件】
データ基盤、ML基盤等の開発・運用経験
LLMアプリケーションの運用、および評価パイプラインの構築経験
Terraform / CloudFormation 等の IaC によるインフラ管理経験
サービスKPI監視や分散トレーシング（Datadog, OpenTelemetry等）の導入経験
大規模トラフィックに耐えうるマイクロサービスの設計・運用経験

【こんな方と働きたい】
現場の痛みに対する想像力がある方
プロダクトチームが何に困っているかを察知し、技術で解決することを楽しめる方。
「自動化」への執着心がある方
手作業によるミスや遅延を嫌い、徹底的に仕組み化を進めたい方。
越境するマインドセットを持つ方
インフラの知識を持ちつつ、機械学習エンジニアのドメイン（モデル評価やデータ処理）にも深く関心を持ち、チームを繋ぐ役割を担える方。
従業員数
638名 （2026年3月末時点）
勤務地

東京都

想定年収

1,003 万円 ~ 1,805 万円

従業員数
638名 （2026年3月末時点）
【フルリモートワーク可】 Sreake／生成AI・機械学習エンジニア

株式会社スリーシェイク

  • 在宅勤務可
仕事内容
スリーシェイクは SRE 領域で国内トップクラスの実績を残してきました。
また直近、データ基盤（ DWH、パイプライン、カタログ基盤）の構築・改善、いわゆるデータエンジニアの領域を主体とした DBRE チームが立ち上がり活躍の場を広げてきました。

更に現在、Google Cloud Gemini / VertexAI、AI Plattform を用いた生成 AI 導入支援、機械学習支援が急増していることもあり、新たに経験豊富な機械学習エンジニアを募集することになりました。


■仕事の特徴

顧客の成長・ビジネス拡大に真に寄与できる
スリーシェイクのサービスはクライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに展開しているのが特徴
クライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに開発・運用を支援
内製化の推進を通じて、クライアントの競争力強化に貢献
SRE のエキスパートから、クラウドネイティブ構成について学べる SRE を中心とした先端ITの知見を得られる環境
（エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気）


■具体的な業務内容

・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発
・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築
・機械学習モデルの設計・実装・精度モニタリングの仕組み構築
・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装
・論文や Kaggle の上位解法、技術ブログなどからの情報収集と実装


■開発環境

パブリッククラウド: AWS, Google Cloud
開発言語: Python
開発ツール: Jupyter Notebook
その他: Jira, Mattermost, Asana, Slack, Notion
マシン: MacBook Pro（14 inch）

※あくまで一例です。参画するプロジェクトによって異なる場合があります。


■同社の特徴

同社は、インフラ領域で特に実力を発揮してきたテックベンチャー。
SREサービス「Sreake」のリピート率は実に95%にものぼり、多くのお客様から高評価をいただいてきました。
「お客様のインフラチーム」として携わるため、設計・構築・運用ばかりではなく、
戦略策定や意思決定、人材育成まで手がけることができます。
さらに、周りのメンバーもAWS / GCP / Kubernetesに精通したスタープレイヤーと言えるエンジニアが勢ぞろい。
インフラ領域でもっとスキルや実績を磨いていきたい方には、最高の環境になると自負しています。

☆『Kubernetes 完全ガイド』著者の青山 真也氏が技術顧問に就任！技術者集団として更に進化を続けています。
求める経験 / スキル
＜求めるスキル＞いずれか必須

・機械学習/深層学習に関する開発または研究の経験
・機械学習/深層学習のツールまたはライブラリの使用経験
・Python などでの実装経験

＜歓迎のスキル＞
・コンピュータサイエンス、コンピュータエンジニアリング、物理学、数学などの関連分野で修士号以上の学位
・画像認識や自然言語処理などの Deep Learning 分野における実装経験
・強化学習の実装経験
・GPGPU プログラミングの経験
・MLOps の経験
・英語でのコミュニケーション能力
従業員数
170名 （2025年12月）
勤務地

東京都

想定年収

750 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
170名 （2025年12月）
AI Optimization Tech Lead-LLMを活用した新規事業のテックリード-

株式会社ALGO ARTIS

  • CxO
  • 在宅勤務可
仕事内容
【このポジションが取り組むこと】
計画領域のナレッジ × LLM という挑戦
ALGO ARTIS はこれまで、社会インフラを支える計画業務を、独自の最適化アルゴリズムで解いてきました。火力発電所の燃料運用、化学プラントの生産切替、配船や運行の計画——こうした領域で実際に動くソリューションを届ける中で、私たちは「計画」という領域に固有のナレッジを積み上げてきました。

いま私たちは、この計画領域で得たナレッジを土台に、LLM を用いた新しい最適化アプローチの探索 を始めています。本ポジションは、その探索を技術面から牽引するテックリードです。

【既存の取り組み（FDE）との違い】
本ポジションは、現場に深く入り込んで既存の課題を実装し切る Forward Deployed Engineer（FDE）とは、募集枠が異なります。FDE が「すでに見えている課題を、現場で使える形に届け切る」役割だとすれば、本ポジションは「何をどう解くかという問いから入り、LLM を用いた新しいアプローチを設計・検証する」役割です。すでに確立した解き方を現場へ届けるのが FDE、新しい解き方そのものを探索するのが本ポジション、となります。

【補足：ALGO ARTIS という会社について】
私たちが扱ってきたのは「計画業務」です。火力発電所の燃料運用、化学プラントの生産切替、バスの乗務行路、配船オペレーション——いずれも組み合わせの数が天文学的に大きく（ある火力発電所の計画業務では取りうる組み合わせが 10 の 720 乗を超えます）、人の手では良い解にすら届きにくい領域です。ALGO ARTIS は、独自の最適化アルゴリズムでこうした計画を実用的な時間で解くソフトウェア「Optium」を提供し、関西電力、北陸電力、TOPPAN、住友大阪セメント、名鉄バスなどに導入してきました。

事業の前身は 2016 年に DeNA で着想され、2021 年 7 月にスピンオフして独立。事業としては丸 10 年、独立法人としても 5 年目です。2026 年 6 月にはシリーズBラウンドで総額 15.38 億円を調達しました（エクイティ累計 25.14 億円、デット含む 32.44 億円。リード投資家は米国セールスフォースの投資部門 Salesforce Ventures）

【仕事の概要】
何をどう解くかは、最初から決まっているわけではありません。計画領域のどこに新しいアプローチの余地があるか、LLM と最適化をどう組み合わせれば現場で使えるものになるか——それは自分で仮説を立て、手を動かして試してみなければ見えてこない、というのが私たちの確信です。本ポジションは、この確信に応える形で設計されたロールです。

受け取った要件を実装するのではなく、自ら仮説を立て、最速でプロトタイプにして検証し、実用に耐えるアプローチへと磨いていく。そのために、ALGO ARTIS が積み上げてきた資産——計画最適化アルゴリズム、共通技術基盤、社会インフラ各産業での顧客基盤と実績——を最大限に使います。これが、このポジションのテックリードの仕事です。

【仕事の進め方】
仕事はおおむね次のループで回ります。比重は局面によって変わります。

計画領域のどこに新しいアプローチの余地があるかを、自ら仮説として立てる。LLM と最適化の組み合わせで何が解けるようになりそうかを見極める。その仮説を、プロトタイプや PoC として最速で形にし、現場やデータで検証する。LLM を含むあらゆる技術を、目的に対して躊躇なく使う。検証結果をもとにアプローチを磨き、実用に耐える形に近づけていく。そして、得られた知見やパターンを組織に還元する。

オフィスでコードやアーキテクチャに向き合う時間と、現場や顧客と議論する時間の両方がある仕事です。少人数で動くフェーズのため、自分の判断と裁量で進められる範囲が大きいのが特徴です。
本プロジェクトが役員直下の少人数で進めており意思決定のスピードは非常に早い環境です。

【役割の意義】
社会インフラを支える計画業務の改善は、産業の競争力そのものに直結します。ALGO ARTIS はこの領域で実績を積み上げてきましたが、既存のアプローチではまだ十分に解けていない課題が数多く残っています。本ポジションは、LLM という新しい道具でその余白に踏み込み、「社会基盤の最適化」というビジョンの射程を技術の側から広げるロールです。

きれいな技術検証で終わらせず、現場で使えるところまで責任を持つ。技術と事業の両面を見ながら、新しい解き方を社会基盤の現場に届けていく——そういう手応えのある役割です。

【やりがい】
まだ確立した解き方のない領域で、自分の仮説と試行が、そのまま新しいアプローチになっていきます。誰かが定義した要件を実装するのではなく、何をどう解くかという問いから関われる仕事です。

制約の少ない環境で、LLM を最適化に組み合わせる設計に挑戦できます。少人数で裁量の大きいフェーズのため、技術選定から検証の進め方まで、自分が意思決定の中心に立てます。

そして、ゼロからすべてを積み上げるのではなく、ALGO ARTIS の技術・基盤・顧客関係という土台の上で試せます。教科書のない領域での創意工夫が、そのまま価値になる——そういう手応えのある仕事です。
求める経験 / スキル
■必須スキル
以下のうち複数が当てはまることを必須とさせていただいております。

・ソフトウェアエンジニアリングの実務経験。もしくは、技術的な意思決定に責任を持ってきた同等のキャリア。マネジメントに比重が移っていても、必要な場面で自分でコードやアーキテクチャに手を入れられること
・構造化されていない問題に対して、自分で課題を組み立て、技術的な解を設計した経験。何を作るべきかが決まっていない状態から動けること
・顧客や事業ステークホルダーの業務を深く理解し、要件を自ら形にしてきた経験。受け取った要件を実装するのではなく、何を作るべきか自体を相手と一緒に決めてきた経験
・不確実な状況で仮説を立て、検証し、進路を自分で切り拓いてきた経験
・生成AI・LLM を業務やプロダクトの中で活用した経験、または強い関心と高い学習速度

■歓迎スキル
・ゼロイチでのプロダクト立ち上げ、新規事業立ち上げの経験
・SaaS プロダクトを企画から運用まで通して見た経験。プロダクトの方向性を技術と事業の両面から判断してきた経験
・PdM・プロダクトオーナーとして、仮説を技術に落とし込んだ経験
・エネルギー、製造、化学、物流、インフラ、鉄道・交通などの産業領域での実務経験または研究経験
・数理最適化、機械学習、シミュレーションのいずれかを実務で活用したか、それらを使うチームをリードした経験。深い専門性は問いません
・技術系の創業経験、または戦略コンサルティングファームでの実績
・競技プログラミング（AtCoder 等）でのアクティビティ
・英語でのコミュニケーション能力

■求める人物像
【こういう志向の方が活きます】
・「こう解けるのではないか」というエッジの効いた仮説を、自分から立てるのが好き
・全員の納得を待つより、自分で旗を掲げて任されにいきたい
・技術的に綺麗な解より、運用に乗って実際に価値が出る解を作ることに関心がある
・マネジメントだけ／実装だけ、ではなく、両方の視点を持って動きたい
・業界の専門家や経営層と対等に議論することに抵抗がない
・確立した正解のない領域で、試行錯誤すること自体を楽しめる

【これまでの経験がどう活きるか】
このポジションは複数の専門性が交差するロールなので、これまでのキャリアで培ったものが多面的に活きます。

構造化されていない問題を自分で組み立ててきた経験は、何をどう解くかという問いに向き合う中核能力に直結します。要件を自ら主導してきた経験は、漠然とした業務課題を最適化問題や新しいアプローチとして組み立てる局面で核になります。production 品質のソフトウェアを書いてきた経験は、仮説を「使える」プロトタイプに落とし込む決め手になります。

業界知識を持っている方であれば、その領域での検証で大きな差別化要因になります。逆に業界知識はこれからの方でも、仮説を組み立てる力と実装力があれば、業界知を獲得しながら新しいアプローチを探っていくキャリアが描けます。技術・業界知・対人能力のいずれか一つが強いだけでも入口としては十分で、入社後に他の能力を磨いていけます。
従業員数
88名 （（2025年10月時点））
勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,800 万円

従業員数
88名 （（2025年10月時点））
【研究開発センター】大規模データ(End to End モデルによる自動運転)に関わるクラウド基盤開発：クラウドエンジニア 【東京】

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
交通事故のない社会と快適で自由な移動の実現を目指したい！
次世代モビリティの代表であるデータドリブン・生成AIを軸としたイノベーティブな自動運転の研究開発にチーム一丸となって取り組みたい！
そんな仲間を募集しています。

【業務内容】
クルマの知能化に向けて、大規模データをマネジメントできるクラウド基盤開発にチャレンジしていただきます。

（具体的には以下のいずれかに携わっていただきます）
・大規模データ収集に向けた要件定義、仕様検討、PoC実行
・クラウドサービス上のアプリケーション開発orクラウドインフラ基盤の構築orデータ分析
・サービス提供に向けた信頼性向上・セキュリティ確保及び運用設計
・実車評価、フィードバック

【組織のミッションについて】
先進モビリティシステム開発部のミッションは、誰もが安心して移動できる未来社会を実現することです。それを実現するために、「クルマの知能化」に関する最先端のシステム開発を行っている部門です。デンソーは、社会に「安心」を提供するリーディングカンパニーとして、交通事故死亡者ゼロを目指して、安全製品やシステムの開発に注力してきました。その中で、私たち先進モビリティシステム開発部は、クルマの知能化に関する最先端技術の応用開発を常に牽引しています。

【組織構成】
私たち先進モビリティシステム開発部は、東京の羽田オフィスに、約100名の部員が在籍しており、クルマの知能化に関する応用開発を進めるため、データ収集、大規模データマネジメント、高性能AIモデル開発、実車評価など様々なチームが一丸となって開発を進めている組織になります。

【業務のやりがい】
現在は、社内の複数の部門とも連携し、さまざまなパートナー企業との協業も組み合わせた開発を推進しており、クラウド関連技術、SoC（System on Chip）関連技術などの自動車産業以外の先端技術を融合したシステム開発を進めています。このように、社内外の仲間とチーム一丸となって、最先端のイノベーティブな技術も組み合わせた大規模な自動運転システムの開発プロジェクトに参画することができ、社会課題の解決に貢献しているというやりがいを感じることができます。
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
・AWS等のクラウドを活用したシステム・サービス開発経験（アプリケーション・インフラのいずれか）
（使用する可能性のあるツール）
・C++,Javascript,Python
・AWS EC2, ECS, Lambda,
・Github

＜WANT要件＞下記のいずれかの知識/経験を有している方
・機械学習、ML/Dev Ops、AI Opsなどの経験・知識
・海外ベンダーや海外コミュニティと直接メールや会話が可能な英語によるコミュニケーション能力
・社内外での企画提案・事業計画説明等のプレゼンテーション経験
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【研究開発センター】自動運転センシング×研究開発｜画像・ミリ波・ソナー・Sensor Fusionの中核技術開発【株式会社SOKEN】

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
デンソー・トヨタからの委託研究を通じて、自動運転・先進安全向けセンシングシステムの研究・開発・解析・評価を担当します。
単一センサに閉じず、「なぜそのセンサ構成なのか」「どう融合すれば安全性が最大化できるか」という上流設計から携われる点が特徴です。

■ センシング／認識技術
画像センサ（カメラ）向け認識アルゴリズム・ソフトウェア開発
ミリ波レーダ、LiDAR、ソナーを含む Sensor Fusion技術の研究・実装
走路認識・障害物認識など、運転支援／自動運転アプリケーション開発
次世代ソナー

ハード：マイク構造・配置検討
ソフト：信号処理・認識アルゴリズム開発


■ 基盤技術／研究領域
センサ特性評価・計測技術の開発
シミュレーション・仮想設計（モデルベース開発）
原理原則に基づくアルゴリズム検証・性能限界の見極め


【職場情報】
SOKENはデンソーとトヨタの研究所として、研究委託を受けて、先行研究から量産開発を通じた製品貢献まで幅広く携わる組織です。その中で私たちの部署は、次世代の先進安全・自動運転システムの肝となる、センシングシステム、特に走路認識などの画像認識や超音波ソナー、センサフュージョンの開発を担っています。また重点に置いているのは、「人の力」なので、任意参加ではありますが勉強会はもとより、部室をまたいだ懇親イベントなどで色んな人と人間関係を作り、技術トークに花をさかせられる場づくり雰囲気づくりも大切にしており入社後の人脈形成なども安心していただける環境整備をすすめております。

◎平均年齢：39.9歳（30代が中心です）
◎人数：14名
◎キャリア入社比率：0%
当室には現在たまたまキャリア採用者が在籍していませんが、隣の室では家電・産業機器メーカーからの入社者も在籍しており、若くして課長に昇格されて活躍されています。
◎在宅勤務：月50％程度
求める経験 / スキル
【MUST】
以下いずれかの知識/経験をお持ちの方（ハード/ソフトの経験は問いませんより自身の専門性を拡げたい方を特に歓迎致します。）
・カメラ／レーダ／LiDAR／ソナー等の認識アルゴリズム知識・経験
・AI・機械学習を用いた認識アルゴリズム開発経験
・センサ・システムのシミュレーション経験
・音（ソナー・可聴音）に関するハード／信号処理経験
・最適化アルゴリズムに関する基礎知識

【WANT】以下いずれかの経験をお持ちの方は特に歓迎致します。
・国際学会発表/論文発表、製品開発/量産経験者
・情報処理技術者(基本/応用)、画像処理検定、ディープラーニングG検定/E資格、Udacity Self-Driving Car Intro/Engineer 、計算力学技術者資格
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

愛知県

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【東京】AI活用エンジニア（生成AI／業務活用推進）◇在宅可／プライム上場スミダG／グローバルメーカー／年休127日

スミダ電機株式会社

  • 課長以上
仕事内容
当社のAI活用を推進し、業務プロセスの最適化・生産性向上に取り組むポジションです。
すでに欧州グループ会社にてAI開発・実運用の実績があり、本ポジションではそれらのソリューションを活用しながら、日本国内、アジア、USの業務に適用・改善していく役割を担っていただきます。ゼロからAI基盤を構築するのではなく、既存のAI基盤・プロダクトを活用しながら、業務への適用・実装にフォーカスできる環境です。
主な業務内容は以下のとおりです。

■業務内容

1. 生成AI／RAGを活用した業務アプリケーションの改善・実装
・欧州チームが開発した AI Extension の国内外展開
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したAI機能の実装・改善
・既存の業務アプリケーション（C#等）とAIの連携開発
・Azure OpenAIなどを活用したAI機能の組込み
※AI基盤やコアロジックの開発は欧州チームが担っており、
　本ポジションは「業務適用・改善」が主なミッションとなります

2. 業務部門と連携したAI活用の推進
・業務プロセスの理解と課題抽出
・AI活用に向けた要件整理・PoC推進
・成果検証と業務への展開

3. AI活用の社内展開・定着支援
・生成AIやデータ活用のユースケース展開
・社内向けのナレッジ共有（必要に応じて）

■開発環境（想定）
Python
Azure OpenAI / OpenAI API
RAG関連技術
SQL / oracleデータベース
既存業務システム（C#など）
※技術選定はご経験に応じて柔軟に検討可能です

■ポジションの魅力
・「ゼロから作らない」AI開発
欧州で実績のあるAI基盤・プロダクトを活用可能
AIの“研究開発”ではなく、“業務適用”に集中できる

・ 裁量のある開発環境
技術選定や実装方針は現場主導
CIO直轄プロジェクトとして迅速な意思決定

・グローバル連携
欧州AIチームとの連携
実運用されている先進ユースケースを活用可能

・キャリア成長
まずはハンズオンでAI活用を推進
将来的にはチームリード・組織拡大にも関与可能

■スミダについて
当社のコイル部品・モジュール製品は、自動車や家電、太陽光発電や医療機器など幅広い用途に使われており、2023年12月期には2期連続での最高益を更新しました。昨今は地政学リスクの高まりやEVに対する様子見姿勢等の不安定な外部環境ではありますが、中長期的に脱炭素化の流れは継続していくと考えており、グリーンエネルギー関連をはじめ、新たな分野の新製品開発も行っております。
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
・Python / SQL等を用いたデータ分析または開発経験
・業務部門と連携したプロジェクト経験
・AIまたはデータ活用の実務経験（業界不問）

【歓迎（WANT）】
・生成AI（OpenAI等）の活用経験
・機械学習やデータ分析の経験
・製造業におけるデータ活用経験
・システム連携（API、アプリ開発など）の経験
・英語でのコミュニケーション経験（欧州チームとの連携）
従業員数
14,964名 （連結(2025年時点)）
勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,400 万円

従業員数
14,964名 （連結(2025年時点)）
1007_Perception Engineer, Autonomous Driving

株式会社ティアフォー

  • 在宅勤務可
仕事内容
■仕事概要■
TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。

Perceptionエンジニアは、Lv4 自動運転において最も重要な機能の1つである、車両に搭載したセンサを利用しての自車両の周囲に存在する交通参加者・静止物の認識を行う技術の開発が主な責務となります。

開発・評価・ベンチマーク等を通して、Perceptionの専門的知識の蓄積と現実課題への対応を行い、これら技術を社内/社外で利用可能な形で成果をオープンにすることで自動運転開発の加速を目指しています。

【仕事内容】
- 自律運転向けセンサーシステムの設計、実装（センサーコンフィグレーション、キャリブレーション、同期、ノイズ除去等）
- 自律運転向け認識システムの設計、ROS 2/C++での実装（detection, segmentation, tracking, prediction等）
- 機械学習基盤/評価基盤への機能実装、テストコードの実装、学習評価用データセットの構築
- OSSへの自律走行技術の貢献

TIER IV uses Autoware, a widely used open source autonomous driving software stack, to provide a wide range of applications, solutions and services related to autonomous driving.

Autonomous Driving Perception Engineers develop autonomous driving systems that can be deployed in various situations. Applicants will be favorably looked upon if they have a graduate degree in a related subject, strong software engineering skills, and demonstrated experience in the fields of autonomous vehicles or robotics.

Perception Engineers will:
- Design implementation and test of sensor systems for autonomous driving (sensor configuration, calibration, synchronization, noise reduction, etc.)
- Design implementation and test perception systems for autonomous driving (detection, segmentation, tracking, prediction, etc.)
- Implementation of functions for machine learning platforms/evaluation platforms, implementation of test code, and construction of datasets for learning evaluation
- Contribute autonomous driving technology to OSS

【従事すべき業務の内容】
- 雇入れ直後： 本求人に記載のある業務
- 変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務
求める経験 / スキル
■必須要件
・プロセッサマイクロアーキテクチャの知識、研究/開発経験
・アルゴリズム/データ構造、及び数理最適化に対する知識
・HDL (SystemVerilog) を用いた論理設計, 検証経験
・並列処理を行うプロセッサのうち、CGRA, SIMT, SIMD, Super Scalarいずれかの実装経験（研究/実務不問）

■歓迎要件
- Hardware
・コンピュータアーキテクチャの知識
・EDAツールの使用経験
・バスプロトコル (AMBA AXI / PCIe等) の知識
・計算資源を考慮したシステム分析経験
・機能安全の知識

- Middleware
・組込み環境における、アプリケーション開発経験
・コンパイラバックエンド (GCC, LLVM) の開発経験
・リンカ及びローダ等のミドルウェア開発経験
・Linuxドライバの開発経験
・ネットワークプロトコルスタックに関する知識

- Software
・C/C++を使用した開発経験
・OpenCLを用いたGPGPUアプリケーションの開発経験
・特定のFrameworkを用いたDNNアプリケーションの開発経験
・最適化問題を併うアプリケーションの開発経験
従業員数
400名 （2024年4月時点）
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
400名 （2024年4月時点）
データエンジニア

大手ゲーム制作会社　IT戦略子会社

仕事内容
【はじめに】
＜設立の背景＞
娯楽をお客様へお届けしやすいシステムを作るため、自社のエンジニアチームを中心として、2023年4月に生まれました。
7年以上のパートナーシップで培われた信頼関係を活かし、独創性と技術への知見を原動力として、世界へ新たなイノベーションを生み出していきます。

娯楽を取り巻く技術開発は、これからも発展を続けていくことが予想されます。
レガシーな技術から最先端の技術に至るまで、多様な技術を取り込み、娯楽を通して、一人でも多くのお客様を笑顔にできるよう挑戦を続けていきます。

＜何をやっている会社なのか？＞
・ネットワークサービス全般・アカウント周りの開発
※ゲームソフトの開発は一切しません。

（例）
・オンラインシステム
・ECサイト
・ツール開発
・ゲーム大会イベント関連のシステム
など

＜魅力＞
・エンドユーザーの反応が見れる
・サービス規模が大きい（携わったサービスがすぐにクローズになることもない）
・基本的に携わるサービスは全て全世界向けなので影響力のあるサービスに携われる

＜その他＞
・働き方：週3出社（ある程度融通はききます。）

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※記載以外にも幅広いポジションがあり、
非公開情報も多いため詳細はぜひお電話にてお話できますと幸いです※

この職種では、運用している分析基盤を開発運用していただけるデータエンジニアの方を募集いたします。
▼具体的な業務内容
・スケーラブルなデータパイプラインの構築
・DataLake/DWH/DMの構成やデータモデルの継続的な改良
・定型的なデータ分析を支援するためのBIツールの開発・運用
・あるべきデータ品質を定め、モニタリングするためのプロセス・仕組みを構築
・複数のビジネスやエンジニアチームと連携し、長期的なデータプラットフォームアーキテクチャの設計

▼利用技術
・AWS
Lambda, EC2, Redshift, Cloud Watch, Event Bridge, SimpleAD, RDS, S3, Athena, (Glue)
・Google Cloud
BigQuery(BigQuery Data Transfer Serviceを含む), Cloud Data Fusion, Cloud Composer, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Storage(Storage Transfer Serviceを含む), Cloud Scheduler
・言語
Bash Script, Javascript(browser, nodejs, nashorn, Google App Script), Python, HTML, CSS, XML, XSLT, SQL( PostgreSQL, MySQL, Redshift, BigQuery Legacy/Standard, Snowflake), dbt, HCL, YAML, Liquid, Jinja, LookML
求める経験 / スキル
▼必須スキル
・サーバーサイドのアプリケーション開発、またはデータエンジニアのご経験
・GCP や AWS などクラウド環境を用いたシステム構築のご経験
・SQL/シェルスクリプトを使用した開発・運用のご経験
・課題定義から実装、開発までをオーナーシップを持って実現した経験
※ゲームに関連する開発経験の有無は問いません

▼歓迎スキル
・ワークフローエンジンを活用したデータパイプラインの開発
・Infrastructure as a Code の実践経験
・BigQueryのアーキテクチャを深く理解し、データモデル設計に活かした経験
・Pythonの言語仕様とパッケージエコシステムの理解
・Routing, Firewall, ネットワークアドレスなどのNWに関する知識
・複数BIツールの導入と運用経験
・統計学・機械学習・自然言語処理に関する知識

▼求める人物像
・ 好奇心旺盛な方
・ 技術的なバックグラウンドと高いコミュニケーション能力をお持ちの方
・ 良い意味で面倒くさがりな方
勤務地

東京都

想定年収

520 万円 ~ 1,500 万円

【市場企画部】市場系AIエンジニア(データサイエンティスト, 機械学習エンジニア)

株式会社三菱UFJ銀行

仕事内容
【業務内容】
業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成～評価、システム実装、運用まで一気通貫でご担当いただきます。
《具体的な業務内容》
下記いずれかまたは複数の業務をご担当いただきます。
・社内外の様々なデータの分析を通じた市場業務高度化に関する施策立案
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化・効率化
・OSSやAWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張
　《プロジェクト例》
　- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
　- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
　- 自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化
　- ALM・CPM（信用ポートフォリオ管理）高度化
　- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究
　- Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Langfuse等を活用したMLOps基盤の構築・改善
- 国内外ビックテック、スタートアップの調査、協働

＜業務内容備考＞
雇い入れ直後：上記参照
変更の範囲　：会社の定める業務

【配属部署／体制】
市場企画部 市場エンジニアリング室 DX推進Gr　※20~40代、約10名のメンバーが在籍

【部署概要】
市場事業本部の目指す姿を実現し、常に変化の先頭に立ち、お客様と市場をつなぎ最適なソリューションを提供するために、IT・デジタル・クオンツ関連業務全般の戦略立案・総合調整および総括機能を発揮し、グローバルスキル・ノウハウをフル活用できる体制整備と運用を担っています。

【募集背景】
市場エンジニアリング室は、為替や債券などの三菱ＵＦＪ銀行の市場ビジネスを支えるシステムの企画・開発推進を担う部署です。変化の早い市場系ビジネスにおいて、意思決定の高度化、業務プロセスの変革を通じた業務効率化、収益性の向上を実現するため、2021年からデータ分析業務、AIや機械学習を用いたモデルの内製開発を組織的に進めています。今回はチーム拡大や案件の高度化に伴い、AIエンジニアを募集します。

【このポジションの魅力】
・世界最大級の総合金融グループの中核を担う当行で、大きな裁量とスピード感を持って案件創出からモデル実装、運用まで携われます。PoC止まりではなく、様々なプロジェクトが実際に運用されており、成果の創出に貢献できます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向双方の分析に関われます。取引・財務・市場・ニュースなどのデータから顧客課題を見出し、業務部門と一体となって分析から解決策の実現までを担えます。
・データ分析環境が整っているため、顧客情報などの銀行内の大量のデータに対し、OSSやAWSマネージドサービスを活用した柔軟な分析やMLOpsサイクルを自律的に回せます。
・AI駆動開発(Claude Opus 4.7, Skills等)やGithub ActionsによるCI/CD等、組織的な開発プラクティスの醸成が可能です。
・OSSコミットや外部の登壇・書籍購入費の補助など、アウトリーチ活動を積極的に推奨しています。海外にてAI領域の著名な教授の講演に参加するなど、最新の技術動向に触れる機会も設けています。

【働き方】
・全員にモバイルPCと業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。当チームでは週2日は出社、その他は在宅勤務と出社を選択可能です。
・オフィスはフリーアドレス制度のため、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーションが取りやすく、活気にあふれています。
・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能です。

【キャリアパス】
AIエンジニアとして専門性を深めることはもちろんのこと、ご希望や適正に応じて、トレーディング部署などの他部署や子会社へ移動し、業務の幅を広げることも可能です。
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
・Python、Rなどを用いたデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験（目安：5年以上）
・生成AI、AIの先端知見に強みをお持ちの方
・金融業界などのセンシティブな情報を扱うデータ分析のご経験

【歓迎（WANT）】
・金融機関の市場業務での実務経験
・クラウドを活用したデータ分析経験(Amazon SageMaker, AWS Glueなどであれば尚可)
・業務遂行に必要な英語力（目安：TOEIC730点以上）
・OSSへの貢献・データ分析コンペへ参加し、ブロンズ相当（上位10%）以上の受賞経験
・MLOps基盤の構築・運用経験

【求める人物像】
・情報管理要件の厳しい環境下で、困難があっても諦めず、粘り強く業務に取り組める方
・チームワークを意識して業務遂行できる方
従業員数
32,786名 （2023年3月末現在、単体）
勤務地

東京都

想定年収

850 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
32,786名 （2023年3月末現在、単体）
【モビエレ】 ハードウェアを自動設計するAIシステム

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
具体的には、AIエージェントを中心に、社内に蓄積された設計知見・ノウハウを活用した最適設計提案、設計作業の自動化、シミュレーションツールと連携した設計最適化、データ分析による課題兆候の検出などの仕組み・ツールを構築します。

幅広い製品に横断的に適用できる開発基盤の構築・展開を担う役割です。
AI技術を活用し、車載エレクトロニクス製品の設計プロセスを進化させる取り組みをリードいただける方を募集しています。

CASE・SDVを背景に高度化・大規模化する車載エレクトロニクス製品を対象に、データ分析、シミュレーション、設計・解析ツールの構築・高度化をご担当いただきます。
AIを活用し、開発工数の低減や開発期間の短縮といった業務変革を推進するポジションです。

【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】
・SoCをはじめとする大規模半導体、高速有線／無線通信、車載高速通信（SI／PI／EMC）など、業界最先端のハードウェア技術を体系的に習得できます
・ハードウェア設計に留まらず、システム設計やAI・自動化技術にも関わることで、技術領域を横断したスキルアップが可能です
・技術企画から開発・評価・製品適用まで一貫して携わることで、自身の成果が製品として世に出る達成感を得られます
・自動運転、カーボンニュートラル、サーキュラーエコノミーといった社会課題解決に直結する開発に携われます
・社内外の専門家や顧客、パートナー企業との共創を通じ、技術力とともに対外折衝力・企画力を高めることができます
・国内外拠点と連携した開発を通じ、グローバルな視点での知見と人脈を築くことができます
求める経験 / スキル
＜MUST＞
下記のいずれかの経験を有している方
・クラウドを用いたシステム／アプリケーション開発経験
（クラウド環境：Azure、AWS等／開発言語：Python、TypeScript等）
・AIやデータ分析を活用した仕組み・ツールの開発経験
・業務改善・工場のDX経験者

＜WANT＞
下記いずれかの業務経験有する方
・電子系製品の回路設計
・電子系製品の検査設計
・筐体設計
・DX/AIを活用した業務プロセス改革
・ハード設計業務経験者（一連の流れを認識→改善につなげられる方）
・筐体設計の3Dデータ活用経験者
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

愛知県

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【モビエレ】次世代車載安全システム向けの組み込みソフトウェア開発のプロセス改善

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
次世代車載安全ECUのソフトウェア開発プロセスの改善

具体的には以下の業務に携わっていただきます。
◆次世代車載安全ECUのソフトウェア開発プロセスの改善
　・現行開発プロセスの分析、開発者からのヒアリング、プロセス改善、効果分析
　・AIやDXツールの調査/分析/導入、効果分析、ブラッシュアップ

【開発ツール、開発環境】
・組み込みマイコン
・RTOS
・C言語
・JIRA
・Confluence
・Git


【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
弊社は日系唯一のセンシングサプライヤであり、衝突安全システムは30年近い歴史を有します。
今後、世界へシェアを拡げていくにあたり、世界をリードする安全・安心システムを開発を目指しています。
交通死亡事故ゼロを実現するために、乗員保護、交通弱者保護、予防安全技術、緊急通報等、車両内はもちろん、車両外との連携も必要であり、プレイヤーは自動車業界内に限らず様々な業界に広がっています。そのような中で社内外のネットワークを構築しつつ、世界標準のソフトウェア構造(AUTOSAR)、セキュリティやOTA技術等、百年に一度の変革期と言われる時代で次世代車載安全システムをアップデートし続けられるソフトウェア開発プロセス改善推進者としてのご活躍を期待しています。

【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界】
◎キャリア入社比率：約22%（ソフト担当者）
　自動車業界だけでなく、IT機器メーカーや産業機器メーカーからの入社者が在籍しています。26年度は25%まで引き上げることを目標に積極的にキャリア採用を進めていきます。自動車分野の方は即戦力としてご活躍いただけるのはもちろんのこと、その他の分野の方でも、セキュリティ、通信、ソフトアップデート等の技術的知見や、アジャイル開発などのソフト開発プロセスの知見等、他業界の技術、考え方も取り入れていく必要があるため、既存社員には無い知識・スキルとして重宝されています。
◎勤務地比率：愛知:兵庫:東京 = 65%:33%:2%
◎年齢分布：若手(20代)からベテラン(50代)・再雇用(60代)まで幅広い年齢層の社員が在籍しています。

【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
★47歳（社会人経験26年目、入社13年目、前職：IT機器メーカー）
自動車業界にもマイコンにも馴染みがありませんでしたが、前職で扱っていたソフトの開発規模と比べると手頃な規模であり手元で一通り動かせるのと、
聞けば教えてくれる人が周りに多くいたため、1年目から独力でコード修正や実機評価はできるようになりました。
年齢的にリーダクラスを求められるところでしたが、実装や実機を動かすところからやらせてもらえたので理解が早まりました。
今ではエアバッグベースソフト開発統括をしておりますが、その時の経験から得た知識や考え方は、日頃のレビューやプロジェクトマネジメントする上での判断に活かせていると思っています。
★43歳（社会人経験20年目、入社13年目、前職：医療機器メーカー）
入社は馴染めるか不安でしたが、心理的安全性の高い職場のため、直ぐに馴染むことが出来ました。
デンソーはエンジニアが働き易い環境構築にも投資しており、組織にSEPG(ツール･プロセス改善)が配置されています。私は衝突判定ECUを任せて貰っています。
私の技術とアイデア次第で開発を変革できるため、日々やりがいを感じながら業務を行っています。
★35歳（社会人経験14年目、入社5年目、前職：車載部品組み込みソフト開発請負
入社当初は同年代の人が少なく、馴染めるか不安でしたが、心理的安全性が非常に高い職場だったため、すぐに溶け込むことができました。
職場全体で技術的な視点を重視する風土があり、技術力を追求したい人に向いていると思います。
また、個人の考えを尊重して仕事を任せてもらえるため、とてもやりがいがあります。
福利厚生が充実しており、長く勤められる企業です。
求める経験 / スキル
＜MUST＞
電気電子工学系または情報工学系の大学卒業レベルの基礎知識を有し、かつ
下記のいずれかの経験、またはそれらに準ずる経験をお持ちの方
・3年以上のC系言語ソフトウェア開発実務経験
・1年以上のソフトウェア開発プロジェクトリーダーの実務経験

＜WANT＞下記のいずれかの経験、またはそれらに準ずる経験をお持ちの方
・組み込みマイコンソフトウェア開発経験
・セキュリティ技術を用いたソフトウェア開発経験
・AUTOSAR、BSWに関する実務経験
・専門文書（顧客仕様書、部品マニュアル等）を読解できる英語力
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

愛知県

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
(ITデジタル本部）AI活用推進担当/AI CoE担当

Rapidus株式会社

  • 在宅勤務可
仕事内容
日本の先端半導体産業を支える企業として、当社では現在、全社的な生産性向上およびビジネス変革を目的として、生成AIの活用を推進しています。
第一段階として「Microsoft Copilot」を標準ツールとして導入済みです。
今後はさらに踏み込み、以下のように業務カテゴリごとに最適なAIを選定・標準化する戦略を推進します：（リサーチ：Gemini 等、資料作成：Genspark 等、コード生成：Claude、画像・動画生成：Runway 等）
これに伴い、「複数AIの安全な運用」「組織横断での活用推進」「セキュリティ・ガバナンスの高度化」を実現するため、AI CoE（Center of Excellence）を新設し、その司令塔となる責任者／リーダ／メンバを募集します。以下の業務を担当していただきます。（ご経験・適性に応じて業務範囲は調整します）

① AIポートフォリオ戦略（カテゴリ別標準化）
AI利用マップ（業務 × AI）の策定／AIの役割分担・使い分けルールの制定等
② 生成AIツールの評価・選定・PoC
各領域AI（Gemini、Claude等）の評価・比較／AIツール採用基準の確立等
③ AIガバナンス・セキュリティ統制
生成AI利用ガイドラインの策定・更新／リスク評価（学習有無・データ保存・国外リスク等）
④ AI CoE（推進事務局）の立上げ・運営
全社推進体制の構築・運営／進捗管理／経営層へのレポートティング
⑤ 全社展開・活用促進（チェンジマネジメント）
AI活用の横展開（成功事例の標準化）／社内教育・ガイド・プロンプト標準整備等
⑥ DX／業務改革の推進
業務プロセス変革等
求める経験 / スキル
【必須要件】
・IT/DXプロジェクトのリード経験（3年以上）
・生成AIツールへの深い関心と実務利用経験（Copilot、Claude、Gemini等）
・企業のセキュリティポリシー、コンプライアンス、著作権・データプライバシーに関する基礎知識
・経営層から現場の社員まで、巻き込みながらプロジェクトを進められる高いコミュニケーション能力・合意形成力
・情報システム部門や全社AI推進部門等の全社統括部門での実務経験

【歓迎要件】
・大企業における「AI CoE」や「DX推進事務局」の立ち上げ・運営経験
・SaaS／AIツールの評価・選定経験
・AIガバナンス／ポリシー設計経験
・クラウド・データ・セキュリティ（ISO/NIST等）の知識
・Python等を用いた生成AIのAPI連携、またはプロトタイプ開発の経験
・ITベンダーやAIソリューションベンダとの折衝・選定経験
従業員数
1,024名
勤務地

東京都

想定年収

400 万円 ~ 1,400 万円

従業員数
1,024名
大阪・東京 / データサイエンティスト / 数理最適化

株式会社フツパー

  • 在宅勤務可
  • 上場企業
仕事内容
◆フツパーのデータサイエンティストとして働く魅力
・End-to-Endで担う力
　課題ヒアリングから実装まで一気通貫で担当
・スピード感のある研究・開発力
　論文等から選定して技術の、社内データでの検証・現場実装が可能
・マルチドメイン × 専門性
　多様なデータを扱う案件と自社プロダクトへの技術適用の両輪を担当

◆仕事内容
最適化テーマの受託案件及び人員配置最適化ソリューション『スキルパズル』の最適化エンジンの強化をご担当いただきます。

①カスタムAI開発 / データ分析案件
・顧客要望ヒアリング
・人員配置 / 在庫 / 配車等の最適化案件の要件定義、最適化モデル設計、ソルバ実装（OR‑Tools / Gurobi / CPLEX等）
・納品資料作成/レポーティング

②人員配置最適化SaaS『スキルパズル』の開発（https://hutzper.com/skill-puzzle/）
・配置 / シフト計画エンジンの機能追加 / 性能改善
・制約 / 目的関数の拡張、計算時間短縮のためのヒューリスティクス / メタヒューリスティクス導入

【技術】
■使用言語：Python / C#
■コード管理：GitHub

◆最近のニュース
・CTO弓場が「Forbes 30 Under 30 Asia 2025」AI部門に選出されました。
https://hutzper.com/news/n250516/
・ロート製薬様と共同開発したデュアルエージェントAIがCEATEC AWARD 2025 ネクストジェネレーション部門賞を受賞いたしました！
https://note.com/hutzper/n/n3a918698951c
・丸紅株式会社様とスマートフォンで牛の体重を推定できるiOS版アプリ「BeecoProgram 3D Scanner」を共同開発しました！
https://hutzper.com/usecase/cattle_weight_ai_marubeni/
求める経験 / スキル
◆必須要件
①以下のご経験がある方
・OR‑Tools（Python or C#）またはいずれかの数理最適化モデル実装
・モデル適用と評価（Gap / 計算時間 / 実運用KPI）
②大阪本社もしくは関東支社に出社可能な方（一部リモート可）

◆歓迎するスキル・経験
・顧客折衝経験
・強化学習の経験
・AWS活用の経験(Lambda / ECS / ECR)
従業員数
95名 （2025年11月時点／アルバイト・インターン含む）
勤務地

複数あり

想定年収

700 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
95名 （2025年11月時点／アルバイト・インターン含む）
【モビエレ】 SDV向けADAS/コックピット向けのECU量産開発・検査エンジニア

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
CASE・SDVを背景に高度化・大規模化する車載エレクトロニクス製品を対象に、ECUの企画から量産までの、ハード/ソフトウェア設計と製造が連携して対応が必要な業務をご担当いただきます。

① ECUハードウェア設計もしくは、設計妥当性や量産性の評価
・製品のハードウェア企画から実際に量産に向けた設計
・製品評価や検査のための評価環境、評価治具、検査設備 等のハードウェア設計や評価仕様・検査仕様の策定

② 評価や検査を支えるソフトウェア設計
ECU評価や検査に必要なデバイスドライバ、評価ソフト、検査ソフト 等の設計・開発、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせた評価システム全体の設計

③ 開発と製造をつなぐマネジメント業務
製品ハードウェア設計・検査設計、評価を取りまとめ、システム設計部門、製造・生産技術部門と連携して開発。QCD（品質・コスト・納期）を意識した調整・管理業務

業務の特徴として、開発規模が大きいため、一人で全てを対応するという事では無く、チームでの開発・設計を進めているのと、ある一製品の開発・設計を担当するだけでなく、将来に向けた新しい技術の企画・開発も担当しています。新しいモノを積極的に取り込みながら、様々知識や経験を組み合わせて、一緒に今と将来の課題解決にチームで取り組んでいただける方と募集します

【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】
・SoCをはじめとする大規模半導体、高速有線／無線通信、車載高速通信（SI／PI／EMC）など、業界最先端のハードウェア技術を体系的に習得できます
・ハードウェア設計に留まらず、システム設計やAI・自動化技術にも関わることで、技術領域を横断したスキルアップが可能です
・技術企画から開発・評価・製品適用まで一貫して携わることで、自身の成果が製品として世に出る達成感を得られます
・自動運転、カーボンニュートラル、サーキュラーエコノミーといった社会課題解決に直結する開発に携われます
・社内外の専門家や顧客、パートナー企業との共創を通じ、技術力とともに対外折衝力・企画力を高めることができます
・国内外拠点と連携した開発を通じ、グローバルな視点での知見と人脈を築くことができます
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
・SWを実装（C・C＋＋＞Python）した電子系製品の開発・設計・評価の業務経験がある方
・専門外の方と連携して共に成果を出していく挑戦意欲のある方
・設計〜製造・検査までを俯瞰しつつ、仕組みの構築や高度化に挑戦したい方

＜WANT要件＞
下記のいずれかの知識/経験を有している方
・電子系製品の回路設計や、検査仕様設計
・Linuxや各種組み込みOSを搭載した製品設計
・ドライバまたはそれに準ずるHW領域に近いSW開発
・検査仕様を実現する検査SWの設計もしくは設計されたSWの妥当性評価
・企画を継続的に実現するための制度設計
・設計・製造現場のカイゼンやDX化（デジタル・トランスフォーメーション）の実務経験
・AIを活用した電気的評価、診断、検査等の企画、実装
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

愛知県

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【モビエレ】AI・デジタル技術を活用した、モビリティ製品のソフトウェア開発環境の高度化推進

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
技術・情熱・戦略的視野を持って、モビリティシステム・ソフトの「開発者体験：Developer Experience」を一緒に改革する仲間を募集中！

■ ソフト開発環境・ツールの企画・開発・提案
本業務では、組込み、ICT、AI等の多様なバッググラウンドを持つソフト技術者と共にチームで業務を推進して頂きます。
  ・IT業界含む業界横断での最先端ソフト開発環境・ツール・AI活用動向のリサーチ
  ・モビリティシステム／車両電子システムのソフト開発の現場分析
  ・顧客やグローバルな社内関係者との会話、提案
  ・クルマのソフト開発環境・ツールの開発（実装への参画は必須となります）


【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
モデル化技術、クラウド、AI技術をフルに活用して、ソフト開発の生産性・品質向上のためのDX・AIソリューション開発、及びそれを支えるインフラ開発を推進しています。大規模な仕事ですので戦略を練り上げて進む側面もありつつ、技術開発はアジャイルにスピーディーに進めるやり方で進めています。現在は総勢２０名前後、確かな技術力と豊かな個性を持つ多様なメンバが活躍する活気ある組織です！

【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界】
◎キャリア入社比率：約２０％
◎他部署から移籍した方の比率：約２０％
自動車業界だけでなく、異業種からの転職者も在籍しております。また、デンソー社内のソフトウェア以外の部署からの移籍者も多く、もともとの強みを生かしながら活躍されています。

【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
★44歳（社会人経験20年目）　中途入社（前職半導体メーカー）
新入社員だけではなく、中途入社の社員に対しても配属後サポートのしくみが充実しており、新しい環境にもはやく馴染むことができます。また、自動車業界は100年に一度の変革期のまっただ中、特にソフトウェアの開発は非常に重要な領域であり、おかたい業界イメージに反して様々な新規技術を取り入れた業務変革にチャレンジすることができます。
★39歳（社会人経験15年目）　中途入社（前職重工メーカー子会社）
一般的には中堅社員の年齢で転職したため、環境が変わることに不安はありましたが、社員一人ひとりが自分の能力を最大限発揮できるよう個々の力を引き出す風土があり、活躍しやすく、成長機会も多いです。また、前職で経験の少ない技術を扱う必要もありましたが、教育の機会が充実していたため、キャッチアップしやすかったです。
求める経験 / スキル
＜MUST＞
・ソフトウェア開発経験の経験5年以上
・現在も自らソフトウェア、クラウドインフラを作ることができる
  - 簡単なプロトタイプを自力で作り見せられるレベル
  - 生成AIのような新技術の活用に積極的である
・自ら開発を変革するための企画を創り出せる
　- 変革のためのアイデアを具体化し企画書やプレゼンにまとめられる
・UML/SysMLモデルを読める
・多様なバックグラウンドのメンバと協調してプロジェクトを推進できる

＜WANT＞下記のいずれかの知識/経験を有する方は歓迎
・プロダクトとしてのソフト開発に出荷完了まで携わった経験がある
・組込みソフトとICT系ソフトの両方の経験がある
・大規模ソフト開発のマネジメント、もしくはメンバとしての参画経験がある(目安：100万行以上の対象、100人以上のチーム開発等)
・AI以外のソフト開発経験がありながら、E資格も保有している
・UML/SysMLモデリングできる
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

複数あり

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【モビエレ】車載AI技術開発 AIエンジニア

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
– 車が自ら考え、学習し、進化するための車載AIをつくる
あなたには、車載AIの中核となるViT/VLMなどのビジョンモデル、マルチモーダルAI,LLM/SLMを含む車載AIエージェントの全体設計、およびクラウド連携基盤の開発をリードしていただきます。

✦ 具体的な業務
・車載AIのアーキテクチャ設計
・ViT／VLMなどのビジョンモデル、マルチモーダルAI、LLMエージェントを含む車内AI全体の設計。推論・判断・制御・UX連携までを見据えた仕様策定
・AIモデルの開発・学習・最適化（MLOps基盤構築）
・データ収集・前処理・学習・評価の設計。蒸留・量子化・推論最適化などエッジ実装を前提としたモデル高度化。実験管理・モデルバージョニング・自動評価環境の構築
・車載データ収集・活用基盤の構築。画像／音声／車両データの収集と分析。市場データを活用したデータ分析基盤やActiveLearning基盤の構築
・クラウド連携AI基盤の設計・運用、クラウド上での学習パイプライン設計、CI/CD・OTA連携を含むDevOps環境構築
・実車評価・改善サイクルの推進。ソフト・ハード・クラウド横断での仕様調整。実車検証による性能評価と改善。
・最新AI技術の探索と知財創出。最新アルゴリズム動向調査。車載適用検討および特許創出。世の中のAI関連技術の探索と車載への適用検討

【職場情報】
①組織ミッションと今後の方向性
制御システム開発部は、クルマ軸(ADAS/AD次世代システム)製品領域と、ヒト軸(コックピットやキャビン内乗員側監視システム)製品領域をスコープとした先行開発を担う部署です。
先行開発というポジション特性上、スピード感を維持しながら、後工程である量産開発に繋がる業務品質の維持確保の両立がチャレンジングな課題となります。
業務領域はシステム開発・ソフトウェア開発に加え、AI(人工知能及び機械学習)の利用もスコープであり、幅広い業務ドメインで活躍頂けます。

②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率
◎部としては約150名の組織です
◎キャリア入社比率は　約25％
家電メーカーや半導体メーカーからの入社者が多く在籍しています。
当社は、業務プロセスや社内ルールなどが整備されているという声を聞きます。
一方で新たな視点や技術力で業務プロセスの改廃が期待されています。
◎勤務地は、東京・愛知があります。

③キャリア入社者の声/活躍事例
★47歳 (社会人経験25年目) 中途入社 (前職：外資エンジニアリング会社)
世界トップクラスの規模を有する、電子制御とコントロールユニット(ECU)に強みを持つグローバルTier1サプライヤです。センサ単体・認識システム単体に留まらず、
システム全体を社内及び関連会社(デンソーテン等)と協業でワンストップで作れる環境があります。
必然的にプロセスエンジニアとして活躍できる範囲も幅広く、チャレンジングでやり甲斐のある環境です。
デンソー社員の社風として、手を動かす前にしっかりとあるべき論を考える性格の人が多いと思いますが、一方で昨今はSoftware Defined Vehicleの潮流などの影響もあり、スピード感重視の考え方も歓迎されます。
AIのような最新技術の導入についても、むしろ部長や執行役員が積極的なマインドで、イノベーティブな提案を受け入れる職場です。
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
データ分析・機械学習関連：Python による開発経験（1年以上）、使用ライブラリ：NumPy、Pandas、Plotly、scikit-learn、statsmodels、Optuna など、統計的手法を用いたデータ分析とアウトプットが可能な人。モデル開発経験（1年以上）、設計・学習・評価・デプロイまで一連の工程に対応可能な人
開発ツール：Git/GitHub、コンテナ（Docker・Kubernetes）、CI/CD などの一般的な開発ツールを一通り使える人、機械学習パイプラインの構築・運用、MLflow、Kubeflow などを用いた実験管理が可能な人。アルゴリズム理解、回帰・分類・時系列などの基本的アルゴリズムを理解し、モデルの作成・選定・チューニングが可能な人。深層学習関連、開発経験（1年以上）
PyTorch、TensorFlow、Keras などのフレームワークでスクラッチ実装が可能な人。画像認識やマルチモーダルモデル、最適化・強化学習の実装経験があれば尚可
。LLM 系ライブラリの活用できる人。Hugging Face、OpenAI、LangChain など
プロンプトエンジニアリングおよび RAG の実装経験がある人
インフラ関連：AWS、Azure、GCP などのクラウド環境で上記の環境構築・実装が可能。
・人工知能、情報処理の基礎知識（大学院卒業レベル）

＜WANT要件＞
下記のいずれかの知識／経験を保有している方
・最新の機械学習/AI技術に関する研究分野に精通していること
・AD/ADASの製品開発経験
・Cockpitの製品開発経験
・自動車の電子プラットフォームの開発経験
・自動車業界での開発経験
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

複数あり

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【モビエレ】次世代車載安全システム向けの組み込みソフトウェア開発リーダー

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
【業務内容】
次世代車載安全ECUのソフトウェア開発プロセスの改善

具体的には以下の業務に携わっていただきます。
◆次世代車載安全ECUのソフトウェア開発プロセスの改善
　・現行開発プロセスの分析、開発者からのヒアリング、プロセス改善、効果分析
　・AIやDXツールの調査/分析/導入、効果分析、ブラッシュアップ

【開発ツール、開発環境】
・組み込みマイコン
・RTOS
・C言語
・JIRA
・Confluence
・Git


【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
弊社は日系唯一のセンシングサプライヤであり、衝突安全システムは30年近い歴史を有します。
今後、世界へシェアを拡げていくにあたり、世界をリードする安全・安心システムを開発を目指しています。
交通死亡事故ゼロを実現するために、乗員保護、交通弱者保護、予防安全技術、緊急通報等、車両内はもちろん、車両外との連携も必要であり、プレイヤーは自動車業界内に限らず様々な業界に広がっています。そのような中で社内外のネットワークを構築しつつ、世界標準のソフトウェア構造(AUTOSAR)、セキュリティやOTA技術等、百年に一度の変革期と言われる時代で次世代車載安全システムをアップデートし続けられるソフトウェア開発プロセス改善推進者としてのご活躍を期待しています。

【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率】
◎キャリア入社比率：約22%（ソフト担当者）
　自動車業界だけでなく、IT機器メーカーや産業機器メーカーからの入社者が在籍しています。26年度は25%まで引き上げることを目標に積極的にキャリア採用を進めていきます。自動車分野の方は即戦力としてご活躍いただけるのはもちろんのこと、その他の分野の方でも、セキュリティ、通信、ソフトアップデート等の技術的知見や、アジャイル開発などのソフト開発プロセスの知見等、他業界の技術、考え方も取り入れていく必要があるため、既存社員には無い知識・スキルとして重宝されています。
◎勤務地比率：愛知:兵庫:東京 = 65%:33%:2%
◎年齢分布：若手(20代)からベテラン(50代)・再雇用(60代)まで幅広い年齢層の社員が在籍しています。

【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
★47歳（社会人経験26年目、入社13年目、前職：IT機器メーカー）
自動車業界にもマイコンにも馴染みがありませんでしたが、前職で扱っていたソフトの開発規模と比べると手頃な規模であり手元で一通り動かせるのと、
聞けば教えてくれる人が周りに多くいたため、1年目から独力でコード修正や実機評価はできるようになりました。
年齢的にリーダクラスを求められるところでしたが、実装や実機を動かすところからやらせてもらえたので理解が早まりました。
今ではエアバッグベースソフト開発統括をしておりますが、その時の経験から得た知識や考え方は、日頃のレビューやプロジェクトマネジメントする上での判断に活かせていると思っています。

★43歳（社会人経験20年目、入社13年目、前職：医療機器メーカー）
入社は馴染めるか不安でしたが、心理的安全性の高い職場のため、直ぐに馴染むことが出来ました。
デンソーはエンジニアが働き易い環境構築にも投資しており、組織にSEPG(ツール･プロセス改善)が配置されています。私は衝突判定ECUを任せて貰っています。
私の技術とアイデア次第で開発を変革できるため、日々やりがいを感じながら業務を行っています。

★35歳（社会人経験14年目、入社5年目、前職：車載部品組み込みソフト開発請負
入社当初は同年代の人が少なく、馴染めるか不安でしたが、心理的安全性が非常に高い職場だったため、すぐに溶け込むことができました。
職場全体で技術的な視点を重視する風土があり、技術力を追求したい人に向いていると思います。
また、個人の考えを尊重して仕事を任せてもらえるため、とてもやりがいがあります。
福利厚生が充実しており、長く勤められる企業です。
求める経験 / スキル
＜MUST＞
電気電子工学系または情報工学系の大学卒業レベルの基礎知識を有し、かつ
下記のいずれかの経験、またはそれらに準ずる経験をお持ちの方
・3年以上のC系言語ソフトウェア開発実務経験
・1年以上のソフトウェア開発プロジェクトリーダーの実務経験

＜WANT＞
下記のいずれかの経験、またはそれらに準ずる経験をお持ちの方
・組み込みマイコンソフトウェア開発経験
・セキュリティ技術を用いたソフトウェア開発経験
・AUTOSAR、BSWに関する実務経験
・専門文書（顧客仕様書、部品マニュアル等）を読解できる英語力
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

愛知県

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【モビエレ】 AIを活用した革新ソフト開発基盤システムの構築および適用エンジニア【東京】

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
AI・LLMとソフトウェアエンジニアリングの力で、自動車ソフトウェア開発プロセスを革新する社内プラットフォームの開発に一緒にチャレンジしてくれる仲間を募集しています。

【業務内容】
当社が開発を推進するAI駆動のソフトウェア開発基盤は、AIを活用して設計・コード・テスト等の成果物を高速自動生成する社内プラットフォームです。
その基盤自体の設計・開発、および電動・内燃系ソフトウェア開発の現場適用に携わっていただきます。


【職場情報】
①組織ミッションと今後の方向性
デンソー全社のソフトウェア開発生産性を革新するためのAI駆動プラットフォームの構築および適用を推進しています。
「設計者が設計に集中できる」をミッションに掲げ、A-SPICE準拠のプロセス・テスト自動化基盤を開発しています。
様々なOEM・製品展開を見据えたスケーラブルな基盤設計に取り組んでおり、社内外から高い期待が寄せられています。

②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界
◎キャリア入社比率：約20％
自動車業界だけでなく、IT・AIなど多様なバックグラウンドのメンバーが在籍しています。
慣習や年齢、役職にとらわれず一人ひとりが能力を発揮できる組織カルチャーがあり、新しい技術の導入に積極的なチームです。

③キャリア入社者の声/活躍事例
★37歳（社会人経験14年目）中途入社（前職：SIer）
私は自動車制御システムの組み込みソフト設計を担当しており、自動車メーカの要望を具体化・しながらソフト開発を推進しています。
統合システムメーカということで、メカ領域・エレ領域・ソフト領域の三位一体で開発を進めていく中で大変さもありますが、
自動車に関わる様々な領域にチャレンジができ自身の成長を感じながら仕事ができています。
求める経験 / スキル
＜MUST＞以下の 基礎知識を有し、かついずれかの開発経験をお持ちの方
基礎知識（いずれか）
- ソフトウェアエンジニアリングの体系的知識
- 自動車ソフトウェア開発プロセス（A-SPICE, ISO 26262等）の基礎理解

開発経験（いずれか、3年以上）
- Pythonによるバックエンドシステム / データパイプラインの設計・開発
- LLM / 生成AIを活用したアプリケーション・システムの開発
- CI/CD / DevOps基盤の構築・運用
- プロジェクトのサブリーダー以上の経験
- 社内外におけるAI/DXのソリューション企画・開発経験

＜WANT＞以下いずれかのご経験をお持ちの方
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの設計・実装経験
- AWS等クラウドAIサービスの活用経験
- 自動車組込みソフトウェア開発経験（AUTOSAR, MISRA-C等）
- OSSプロジェクトへのコントリビューション経験
- プロジェクトマネージャー経験
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【システムコントロール事業G】次世代モノづくりの生産技術開発

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
【業務内容】
次世代モノづくりへ変革する生産技術業務
・ロボットやビジョン、周辺機器のセッティング、量産機への適用検討、評価
・生産シミュレータでのモデル作成、検証
・世の中の最新技術ベンチマークと適用検討、評価

【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】
当社の生産システムは自動車部品の高品質、低コストな製品を大量に作り続ける完成度の高いシステムとして製造業全体から高い評価を受けています。
加えて、業界全体の不確実性に対応できる変種変量生産にも取り組んでおり、最先端の生産システムやそれを生み出す開発プロセスに関わり、生産技術者として成長できることが大きなやりがいです。

【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
メカシス事業部では自動車の電動化・知能化に向けた複数の成長領域製品を開発しており、製造部においてはどんな製品が来てもすばやく生産対応できる革新的な生産システムの開発、実用化に取り組んでいます。また、DXによる工程設計業務の変革もリードし、次世代のメカシス工場作りにも貢献しています。

【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率】
次世代生産技術室は在籍48名、20～30代が33人、業務経験も設計出身者が6人、他社からのキャリア入社が5人と、若く、バラエティーに富んだメンバーが活躍しています。
キャリア入社者の前職は自動車業界だけでなく、造船業や設備製作メーカなど様々で、前職経験も活かし、当社のプロセスを周囲の仲間に学びながら活躍しています。

【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
●28歳 (社会人経験6年目) 中途入社 (前職：自動車部品製造業の生産技術)
私は元々自動車部品メーカーで勤務していた経験があり、デンソーの高い技術力に魅力を感じて入社を決意しました。
現在の職場では、他社ではなかなか経験できないような新技術や生産工法開発に携わることができています。
新技術に対しての実験方法の検討、実験、理論整理などを探究していく事を通じて、自身の成長を実感しながら働けています。
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
・生産技術業務経験
・大卒

＜WANT要件＞
・技術系業務経験3年以上
OR
・プログラミング言語を使った経験(C++、Pythonなど)
・英語力：海外拠点と資料をやり取りながら簡単な会話ができるレベル
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

三重県

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【ミライズ】次世代車載システムに実装されるソフトウェア探索、HW実装研究

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
当職場は、トヨタ自動車とデンソーから研究開発を請け負う（株）ミライズテクノロジーズ内の一部門であり、トヨタグループが将来必要とするSoCの研究開発をしています。次世代SoCの目利きや将来のSoCに必要な先端技術を創り上げることができるプロ技術集団となることを目指して、日々研鑽しています。その一員として活躍して頂ける、やる気に満ちた技術者のご応募をお待ちしております。

【業務内容】
新規ソフトウェア探索と実装検証
・新規ソフトウェア（アルゴリズム）探索
　量子コンピュータ、デジタルインメモリ等
・新規ソフトウェアHW実装
　エッジコンピュータへの実装、動作確認

次世代移動手段探索
・想定シーンと最適なHW調査
・実現手段調査
・PoC制作

【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】
✓ 自分の作ったものが、顧客・社会課題解決に貢献しているというやりがいが感じられます
✓ 車載応用システムに関する知見が身につきます。
✓ 社内外の専門家との連携を通じて、自身の専門性を向上させることができます

【職場情報】
①組織ミッションと今後の方向性
当職場はキャリア採用者が7割を超える多様性に富んだ職場となります。SoCのHWやSWに関係する技術は幅広いため、いろいろな分野で尖った技術を持つ個性豊かなメンバーが集まったやんちゃなプロフェッショナル集団です。
探索研究課は、現在実装されているソフトウェアの延長線上の技術ではなく、システム制御に革新を起こすような新規ソフトウェア（アルゴリズム）の探索とHWに実装した際の課題、効果検証を進めています。
現在の車の概念に捕らわれない移動手段の探索も視野に入れて活動しています。

②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率
◎キャリア入社比率：約70％
自動車業界出身者よりも家電メーカー等出身の半導体専門家の方が多い職場です。自動車業界出身者と、半導体専門家がそれぞれの強みを活かして活躍しています。
◎在宅勤務：20-30%程度

③キャリア入社者の声/活躍事例
★49歳　中途入社（前職：家電メーカー）
・単純に研究職として仕事をするだけではなく、様々なベンダ、グループ会社の様々なグループとやり取りをしながら新しいものを作っていくというのは非常にエキサイティングです。他の技術者との交流は、時には熱くなってしまうこともありますが、新たな気づきを得ることができ、また同時に自分に足りないもの、成長の必要性を認識させてくれます。
・周囲を巻き込んで新しいことができる土壌と機会をもった環境だと思います。社員のスキルアップのための教育にも熱心です。「車」に関して自分の分野外でも一から勉強することができます。強い意思と明確なビジョンがあれば、やりたいことができる会社だと思っています。

★43歳 中途入社（前職：半導体メーカー）
研究開発部門で個性的なメンバーと和気藹々と働いています。新技術に挑戦し、チーム全員で成長を実感できる職場です。自由な意見交換とサポートが充実した研究開発の現場です。任意で勉強会を毎週開催し最新技術のキャッチアップをしています。私も転職で入社しました。最新技術を学びながら楽しく仕事をしています。ぜひ一緒に働きましょう！

★43歳 中途入社（前職：半導体メーカー）
研究開発部門で個性的なメンバーと和気藹々と働いています。新技術に挑戦し、チーム全員で成長を実感できる職場です。自由な意見交換とサポートが充実した研究開発の現場です。任意で勉強会を毎週開催し最新技術のキャッチアップをしています。私も転職で入社しました。最新技術を学びながら楽しく仕事をしています。ぜひ一緒に働きましょう！
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
・量子コンピュータアルゴリズム開発
・機械学習/AI技術に関する研究またはアルゴリズム実装
・NPU/GPUなどのAIアクセラレータを活用した開発
・画像処理技術
・ソフトウェア・ハードウェア協調設計
・IP/SoCの設計・検証
・IPのFPGA評価
・組込みソフトウェアのSoC実装経験
・ロボティクス関連研究開発経験
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【ミライズ】AD/ADAS向けAIを用いたアルゴリズム実装の先行開発（ソフトウェア開発）

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
当職場は、トヨタ自動車とデンソーから研究開発を請け負う（株）ミライズテクノロジーズ内の一部門であり、トヨタグループが将来必要とするSoCの研究開発をしています。次世代SoCの目利きや将来のSoCに必要な先端技術を創り上げることができるプロ技術集団となることを目指して、日々研鑽しています。その一員として活躍して頂ける、やる気に満ちた技術者のご応募をお待ちしております。

【業務内容】
トヨタ、デンソーの競争力向上に貢献するための先行技術開発である、次世代AD/ADASの周辺監視/自動駐車システム等におけるアルゴリズム実装について、以下に従事いただきます。

・機械学習/AI技術を用いたアルゴリズムのベンチマーク
・量子化、スパース、蒸留などを用いたAIアルゴリズムの軽量化
・アルゴリズムの高速化
・最先端SoC/IPへのアルゴリズム最適化実装/評価

【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】
✓AD/ADASのコア技術の1つであるSoCの研究開発に従事することで、日本の自動車産業、半導体産業に貢献します。
✓トヨタ、デンソー、ワールドワイドのSoCベンダなど業界トップクラスの専門性を持つメンバーとの共同業務により、先端SoCに関するコア技術を身に付けられます。
✓ 先端のAIアルゴリズムや車載SoCに関わることで、自身の専門性を向上させることができます。

【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
当職場はキャリア採用者が7割を超える多様性に富んだ職場となります。SoCのHWやSWに関係する技術は幅広いため、いろいろな分野で尖った技術を持つ個性豊かなメンバーが集まっています。私達の部署は、次世代AD/ADASで重要となるカメラを用いた周辺監視/自動駐車システムの高速化及び最適なハードウエア開発を行っています。年齢や役職に関係なくフラットに議論・相談を行うオープンなカルチャーのある組織ですので、経験者の方から新しいことに挑戦したい方まで、幅広くご活躍することができます。

【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率】
◎キャリア入社比率：約70％
自動車業界出身者よりも家電メーカー等出身の半導体専門家の方が多い職場です。自動車業界出身者と、半導体専門家がそれぞれの強みを活かして活躍しています。
◎在宅勤務：20-30%程度

【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
★49歳　中途入社（前職：家電メーカー）
・単純に研究職として仕事をするだけではなく、様々なベンダ、グループ会社の様々なグループとやり取りをしながら新しいものを作っていくというのは非常にエキサイティングです。他の技術者との交流は、時には熱くなってしまうこともありますが、新たな気づきを得ることができ、また同時に自分に足りないもの、成長の必要性を認識させてくれます。
・周囲を巻き込んで新しいことができる土壌と機会をもった環境だと思います。社員のスキルアップのための教育にも熱心です。「車」に関して自分の分野外でも一から勉強することができます。強い意思と明確なビジョンがあれば、やりたいことができる会社だと思っています。

★43歳 中途入社（前職：半導体メーカー）
研究開発部門で個性的なメンバーと和気藹々と働いています。新技術に挑戦し、チーム全員で成長を実感できる職場です。自由な意見交換とサポートが充実した研究開発の現場です。任意で勉強会を毎週開催し最新技術のキャッチアップをしています。私も転職で入社しました。最新技術を学びながら楽しく仕事をしています。ぜひ一緒に働きましょう！
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
以下いずれかを3年以上の業務経験を有すること
・機械学習/AI技術に関する研究またはアルゴリズム実装経験
・ NPU/GPUなどのAIアクセラレータを活用した開発
・ 画像処理技術
※機械学習/AI技術、画像処理は、大学・大学院で学んだ経験でも可

＜WANT要件＞
・自動車業界での開発経験
・認識系AIの開発経験
・Linux使用経験
・C/C++を使用した開発経験
・Python, Ruby等のスクリプト言語を使用した開発経験
・大学との共同研究
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【モビエレ】ソフトウェアによるクルマ・モビリティシステムの発展を支える開発環境・ツール企画・開発（自動運転・ADAS）

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
■ ソフト開発環境・ツールの企画・開発・提案
本業務では、組込み、ICT、AI等の多様なバッググラウンドを持つソフト技術者と共にチームで業務を推進して頂きます。
・航空宇宙・IT業界含む業界横断での最先端ソフト開発環境・ツール・AI活用動向のリサーチ
・モビリティシステム／車両電子システム／自動運転・ADASソフト開発の現場分析
・顧客やグローバルな社内関係者との会話、提案
・クルマのソフト開発環境・ツールの開発（生成AIを多用します）

上記に加えて、創りだした開発環境・ツールを使いこなし、自ら発展させられる人材を社内に増やす活動を行います。教育を司る部署と連携して推進します。
・新しいソフト開発環境・ツールのプロモーションと教育の企画

【開発ツール、開発環境】
言語
・C, C++, C#
・Linuxシェルスクリプト, PowerShell
・Python、JavaScript、TypeScript
・YAML、JSON、XML
・Go, Rust

ツール
・GitHub
・VSCode
・各種生成AIサービス
・BIツール (PowerBI, easyBIなど)
・WSL2/Ubuntu
・GDB, Valgrind, tcpdump

クラウド
・AWS／Azure／GCP
・AWSのサービス

【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
モデル化技術、クラウド、AI技術をフルに活用して、システムズエンジニアリングのDX、ソフト開発管理プロセスのDX、およびソフト開発の生産性・品質向上へのAI適用のためのDX・AIソリューション開発、及びそれを支える基盤インフラ開発を推進しています。大規模な仕事ですので戦略を練り上げて進む側面もありつつ、技術開発はアジャイルにスピーディーに進めるやり方で進めています。
確かな技術力と豊かな個性を持つ多様なメンバが活躍する活気ある組織です！

【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界】
◎キャリア入社比率：約２０％
◎他部署から移籍した方の比率：約２０％
自動車業界だけでなく、異業種や大学からの転職者も在籍しております。また、デンソー社内のソフトウェア以外の部署からの移籍者も多く、もともとの強みを生かしながら活躍されています。
求める経験 / スキル
＜MUST＞
・ソフトウェア開発経験の経験5年以上
・現在も自らソフトウェア、クラウドインフラを作ることができる
  - 簡単なプロトタイプを自力で作り見せられるレベル
  - 実装時に生成AIを使いこなして素早く作れること
  - 生成AIのような新技術の活用に積極的である
・自ら開発を変革するための企画を創り出せる
　- 変革のためのアイデアを具体化し企画書やプレゼンにまとめられる
・UML/SysMLモデルを読める
・多様なバックグラウンドのメンバと協調してプロジェクトを推進できる

＜WANT＞下記のいずれかの知識/経験を有する方は歓迎
・プロダクトとしてのソフト開発に出荷完了まで携わった経験がある
・組込みソフトとICT系ソフトの両方の経験がある
・大規模ソフト開発のマネジメント、もしくはメンバとしての参画経験がある
(目安：100万行以上の対象、100人以上のチーム開発等)
・AI以外のソフト開発経験がありながら、E資格も保有している
・UML/SysMLモデリングできる
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

愛知県

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【モビエレ】車載画像センサの次世代AD/ADAS向け大規模SoC（System on Chip）の企画

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
AD/ADAS 製品に求められる高度な機能や性能を、大規模SoC のハードウェア／ソフトウェア仕様に落とし込み、ASIC ベンダーと連携しながら開発を推進していただきます。

具体的には以下の業務に携わっていただきます。
◆研究段階技術の応用検討
- 最先端AIアルゴリズムの開発・応用
- AI基盤技術の応用（モデル圧縮、AIOpsなど）
- LiDARやImaging Radarなど新しいセンサー技術の活用
◆AD/ADAS システム企画の SoC 企画への落とし込み
- SoC HW/SWアーキテクチャ設計
- SoCユースケース設計 (BEVならではの新しい使いこなし技術の開発含む)
◆大規模SW開発基盤の構築
- ソフトウェアアーキテクチャ設計
- CI環境（SILS、HILS）の構築
◆ベンチマーキング


【職場情報①　組織ミッションと今後の方向性】
全７つの室で画像センサの開発をミッションに取り組んでいる部署です。総勢200名を越えますが、半数以上がキャリア採用入社の方々が主役となって活躍されています。
また、本社だけでなく東京にも開発拠点を構えます。Remoteでの業務も併用でき働きやすい職場です。忙しい部署ですが、皆高いモチベーションでチーム一丸となって開発しております。
今回入社頂く方は第１技術室への配属を予定しております。
求める経験 / スキル
＜MUST＞以下いずれかに関し、3年以上の業務経験を有すること
・SoC/システムLSI アーキテクチャ 企画・研究・開発・設計
・画像処理技術
・ソフトウエア プラットフォーム研究・開発・設計
・ソフトウェア アーキテクチャ 研究・開発・設計

＜WANT＞
・プロジェクトマネージャ経験者
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

複数あり

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【モビエレ】先進安全・自動運転向けAI技術開発

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
【業務内容】
次世代の運転支援・自動運転システムの先行開発に関して、以下の業務をお任せします。
・運転支援・自動運転システムの構成要素である認知・判断に関するAI、アルゴリズム開発
① モデル開発
- マルチモーダルE2Eモデルの設計・学習
- 実車走行データを使った模倣学習
- モデル圧縮/推論最適化（TensorRT, C++, CUDA）
② データエンジン/MLOps
- データ選別/課題シーン抽出のアルゴリズムおよび大規模分散処理システムの開発
- データ品質・カバレッジ分析のアルゴリズムおよび大規模分散処理システムの開発
③ 評価
- モデル改善及びKPIのシミュレーション/実車による評価

・新規車載センサ向け認識技術開発
・ソフトウェアのSoC最適化実装技術

【開発ツール、開発環境】
開発ツール
・python
・C/C++
開発環境
・AWS
・Azure


【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
セーフティシステム事業部は、ユーザへの価値提供として「交通事故なく自由な移動」の実現に向け、多くの方に安全と快適な運転支援を提供できるよう、製品開発に取り組んでいます。その中で、私たち制御システム開発部は、事業部の中長期戦略立案から具体的な実現手段を考え、製品企画・先行開発を担っています。また、運転支援・自動運転分野は日進月歩で進化している為、新機能開発や新技術の弾込めを持続的に行っています。開発のフェーズによってはテストコースや公道での実車評価など、自分たちで考え、作り上げたものを動かす楽しみもあります。

部としては他社を経験したキャリア入社者も多く在籍し、慣習・年齢・役職にとらわれず、一人ひとりが能力を発揮できる様、個人と組織のWill, Can、Mustをすり合わせしながら、働き甲斐を意識した組織カルチャーがあります。

【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率】
◎部としては約150名の組織です
◎キャリア入社比率は　約25％
家電メーカーや半導体メーカーからの入社者が多く在籍しています。
当社は、業務プロセスや社内ルールなどが整備されているという声を聞きます。
一方で新たな視点や技術力で業務プロセスの改廃が期待されています。
◎勤務地は、東京・愛知があり、リモート勤務を併用し、場所にとらわれない形で業務を推進できます。

【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
★47歳 (社会人経験19年目) 中途入社 (前職：半導体部品メーカー）
ADASシステムの先行開発に携わっています。自動車のシステムは非常に大きく一つの部署のみでは実現できない規模となっています。そのため部署間の連携・協力が不可欠です。事業部をまたいでの連携が必要な場面も多くあり、その場合でも風通し良く、担当レベルでも率先して活発なコミュニケーションを取りながらお互いに協力し目標に向けて開発を行っていくマインドを感じます。

★41歳 (社会人経験 16 年目) 中途入社 (前職: 画像認識 AI ベンチャー)
私は東京採用で、東京のオフィスに在籍しています。チームメンバーは本社と東京共に存在していますが、リモートワークでの環境も整っており、快適に仕事をすることができています。通勤時間を家庭の時間に使うこともでき、ワークライフバランスが取りやすい職場だと感じています。現在は、次世代の安全運転システムの認識部分の開発に携わっており、他部署、グループ会社など多数の関係者とプロジェクトを進めています。関係者が多いということもあり、関係各所と連携して大きな活動をしたい方には非常に向いている職場だと思います。
求める経験 / スキル
＜MUST＞以下いずれかの知識・経験をお持ちの方
・人工知能（AI）を活用した技術開発経験
・新しいAI技術などを理解可能なレベルの数学/計算機科学/データサイエンスの知識
・新しいライブラリなどを活用したり、最新のアルゴリズムを実装できるレベルのプログラミングスキル
・自動運転・先進安全・運転支援システム（またはそれに準ずるシステム）の開発

＜WANT＞以下いずれかの知識・経験をお持ちの方
・ソフトウェアプロセスに関する知識
・SoCに関する知見、最適化実装技術
・自動車業界での開発経験
・システムの開発経験
・プロジェクトのリーダ・サブリーダの経験
・車載E/Eアーキテクチャ
・機能安全の知見
・人工知能（AI）を活用した技術開発経験
・専門文書の読解や、ネイティブ話者と議論できる英語力
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

複数あり

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）
【AI事業本部】AIエンジニア(シニアクラス)

グロービング株式会社

  • 課長以上
  • 上場企業
仕事内容
■AIエンジニア
単なるPoCで終わるAIではなく、業務・意思決定・KPIに深く組み込まれた「実運用されるAIプロダクト」の開発を推進しています。

特定業界・業務向けAIソリューションの中核メンバーとして、LLM/ML技術を活用しながら、業務ロジックの設計・モデル化・プロダクト実装まで一気通貫で担っていただきます。
単なるモデル精度ではなく、「業務成果につながるAI」・「再利用可能なプロダクト資産」を作ることを重視しています。

<業務内容>
●特定業界・業務向けAIプロダクトの設計・開発
●業務フロー・意思決定ロジックの構造化／モデル化
●LLM・機械学習・最適化アルゴリズムの業務適用
●KPI設計および業務成果に紐づく評価指標の設計
●AIエージェント／マルチステップ推論の設計・実装
●Prompt Engineering／RAG／構造化出力等の設計
●MLOpsを含む本番運用を前提としたシステム設計
●社内のFDEやコンサルタントと連携した業務要件整理
●個別案件の知見を抽象化し、再利用可能なプロダクトへと還元する

<このポジションの特徴>
●PoCではなく「本番運用」を前提としたAI開発
●業務知見をプロダクト資産へ昇華できる環境
●AI・業務・Bizを分断しない開発思想
●顧客価値とプロダクト価値の両立を目指す組織
求める経験 / スキル
■AIエンジニア
【必須要件】
※以下いずれかのご経験をお持ちの方
・Pythonを用いたWebアプリケーション／のAPI開発経験
・LLM API（OpenAI, Anthropic, Gemini等）を用いた開発経験
・Prompt Engineering／RAG等の実装経験
・ML／データ分析／最適化領域の実務経験
・REST API／DB設計の経験
・Git/GitHubを用いたチーム開発経験

【歓迎（WANT）】
・AIエージェント設計経験
・LangChain / LangGraph 等の利用経験
・MLOps／LLMOps経験
・SaaS／プロダクト開発経験
・業務改善／業務設計経験
・特定業界ドメイン知識（製造、流通小売、自動車、SCM、通信、等）

【求める人物像】
・日本企業のグローバルでの競争力向上に貢献したいという“志”を持つ方​
・AI-Xの社会実装や、データ駆動型経営のある方​
・スタートアップでの事業成長に関わりたい方、アントレプレナーを目指す方​や将来の事業家も目指したい方​
・知的好奇心・知的タフネスがあり、自ら積極的に物事を推進/自己研鑽できる方
※以下の志向性を重視します
・モデル精度だけでなく、業務定着まで関心を持てる方
・「AI × 業務 × プロダクト」を分断せず考えられる方
・曖昧な業務要件を構造化できる方
従業員数
273名 （連結/2025年5月31日現在）
勤務地

東京都

想定年収

1,500 万円 ~ 2,500 万円

従業員数
273名 （連結/2025年5月31日現在）
【トヨタグループ】生成AIエンジニア／AIファーストG／東京・名古屋・大阪

KINTOテクノロジーズ株式会社

仕事内容
■KINTOテクノロジーズについて
弊社は、トヨタ自動車株式会社がグローバルに展開するモビリティサービスブランド『 KINTO 』をはじめとする、あらゆるモビリティサービスを技術領域から実現させる開発組織として、2021年4月に設立されました。

KINTOテクノロジーズでは、2023年6月に内製の生成AIチャットツールを導入して以来、全社的に生成AIの業務活用を推進してきました。

現在は、単発のPoCや個別最適に留まらず、複数部門・複数チームにまたがる課題を、再現性のある形で解決していくことが求められています。トヨタグループ内の複数領域にまたがる案件にも関わっています。KINTOテクノロジーズ社内にとどまらず、販売店やグループ各社への研修・伴走支援、グループ内生成AIコミュニティの活性化も含め、生成AIを現場に届けていく役割が広がっています。

近年は、生成AIがチャット中心の活用からAI Agentを含めた業務実装へと進化しています。重要なのは「動くものを作ること」ではなく、業務フローの中で使われ続ける状態を設計することです。

そのため、現場の業務を理解し、課題を見極め、技術を実装し、定着まで伴走できる方を募集します。さらに、特定の人に依存せず、他のメンバーや各開発チームでも再現できるよう、取り組みを標準化・型化していくことも期待しています。

■AIファーストGについて
生成AIの活用を通じて、KINTO及びKINTOテクノロジーズへ事業貢献することをミッションに、2024年1月に新設されたプロジェクトチームです。
生成AI技術は生まれて日が浅く、その技術を業務活用する仕事には定説がありません。常にあるべき姿を模索して、我々にとってのベストを見つけ出す、その過程を楽しめるメンバーが揃っています。

■業務内容
生成AI活用の推進担当として、全社横断で業務改善・開発・教育・ガバナンス・情報発信の領域を担います。目的は「技術を事業貢献に結びつけること」。スピード・質・量を兼ね備えた課題解決を推進していただきます。

業務内容はご経験やスキルに応じて、強みを活かせる領域を主軸にご担当いただきます。

■具体的な業務内容
横串組織として、各領域の社内関係者と連携しながら、部門を超えて広範囲に強い推進力を発揮し、生成AI活用を全社的に前進させていく役割を担います。

・システム開発：生成AIを組み込んだシステム設計・実装・運用
・情報発信・エバンジェリスト活動：社外イベント・カンファレンス登壇、自社テックブログ執筆、社内外への生成AI活用推進
・業務改善：生成AIを活用した業務改善の企画・PoC・導入支援
・技術・ツール選定：生成AI技術の選定、生成AI関連SaaS・サービス・MCPなどの検証・評価・導入
・ガバナンス：社内ガイドラインの整備・運用ルール策定
・教育：全社員・グループ会社・販売店向け生成AI研修の企画・講師担当（他業務を担える方がサポートとして関わる位置づけ）

■ポジションの魅力
・生成AIを「試す」だけでなく、事業にどう効かせるかを考え、実装し、定着させるところまで担えます。
・横断プロジェクトとして、複数の部門や開発チームを巻き込みながら進めるため、技術力だけでなく推進力や調整力も活かせます。
・KINTOテクノロジーズ社内に閉じず、トヨタグループ全体・販売店を含む多様なプロジェクトに関わる機会があります。
・今後、拡大していく「生成AI×事業」領域に深く関わり、生成AI活用の中核を形作る経験ができます。
・定説がない領域だからこそ、試行錯誤しながら「自社にとってのベスト」を作れる面白さがあります。

■開発環境
・PC：WindowsとMacより自由に選択可
・開発言語：Python, Goなど
・ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合)
・プラットフォーム：AWS, Azure, Google Cloud
・IDE：自由選択（VSCodeなど）
・生成AIツール：ChatGPT、Gemini、Claude、GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot、Devin ほか最新AIツール
求める経験 / スキル
【必須】
■生成AIを活用した業務改善またはシステム開発の実務経験
・Agenticな生成AIツールを日常的に活用し、自分や周囲の生産性を継続的に高めている方。生成AIによる業務・開発効率化を自律的に推進できること。
■部門横断または複数ステークホルダーが関わるプロジェクトの推進経験
・組織のリアリティを踏まえた優先順位付け・導入戦略・経営／事業部門への提言まで、自走して推進した経験。
■Claude Code / GitHub Copilot 等のコーディングエージェントを活用したプロトタイプ構築の経験
・自分の手でプロトタイプを組み上げ、関係者が判断できる状態まで作り切れる方

【歓迎】
・Python等によるプロダクションレベルの実装経験、およびクラウド（AWS / Azure / GCP）での本番運用経験
・生成AI技術トレンドの継続的なキャッチアップ
・製造業・自動車業界での業務経験
・経営層・事業部門への技術提言、技術ロードマップ策定、全社的な技術選定・アーキテクチャ方針の主導経験
・Forward Deployed Engineer / Deployment Strategist としての経験、またはそれに相当する動き方をしてきた方
・OSS、社内プラットフォーム、スキル／プロンプト集など、学びを再利用可能な型として組織に還流させた実績
・データサイエンスや統計の基礎理解がある方

【求める人物像】
・技術だけでなく、事業価値を軸に意思決定できる方
・自律的に課題を発見し、PoCで終わらせず業務定着までやりきれる方
・不確実性の高い環境を楽しみ、定説のない領域で試行錯誤できる方
・他部門のステークホルダーを巻き込みつつ、専門の異なる仲間とはペアで補完し合える方
・AIで自分自身の能力を拡張し、学びを再利用可能な形で組織に残せる方
・これまで積み上げられてきたものへのリスペクトを持ち、大企業・レガシー組織の文化を理解・尊重できる方
・KINTOテクノロジーズのカルチャー＆ワーキングスタンスに共感できる方
勤務地

複数あり

想定年収

800 万円 ~ 1,500 万円

【AI事業本部】AIコンサルタント(シニアクラス)

グロービング株式会社

  • 課長以上
  • 上場企業
仕事内容
■AIコンサルタント/FDE
顧客の現場に深く入り込み、業務理解・課題設定・AI実装・本番導入までを一気通貫で推進するポジションです。

単なる要件定義やPoC支援ではなく、業務に定着するAIソリューションを構築し、その知見を再利用可能なプロダクトへ還元していきます。
顧客・ビジネス/事業・開発チームを横断しながら、AIを「ツール」ではなく、業務・経営判断に組み込まれたシステムとして実装する役割を担います。

<業務内容>
・顧客業務のヒアリング・構造化・業務分析
・AI活用テーマの課題設定／ユースケース設計
・PoC〜本番導入までのプロジェクト推進
・AIソリューションの要件整理・仕様設計
・AIエンジニアと連携した実装推進
・顧客・Biz・開発チーム間のコミュニケーションハブ
・個別案件で得た知見の抽象化／プロダクト還元
・業務KPI設計・定着支援

【このポジションの特徴】
・顧客現場に深く入り込み、カスタム開発で終わらせない
・課題設定から本番導入まで担える
・AI × 業務 × プロダクトを横断できる
・業務知見をプロダクト資産へ転換できる
・“PoC止まり” を超えるAI実装に挑戦できる
求める経験 / スキル
■AIコンサルタント/FDE
【必須要件】
※以下いずれかのご経験をお持ちの方
・プロダクション環境でのWebアプリ/API開発（Python : FastAPI/Django, TypeScript : Node.js/Next.js 等）
・REST API / データベース設計の実務経験
・Git/GitHubを用いたチーム開発（PR・コードレビュー・CI/CD）

【求める人物像】
・日本企業のグローバルでの競争力向上に貢献したいという“志”を持つ方​
・AI-Xの社会実装や、データ駆動型経営のある方​
・スタートアップでの事業成長に関わりたい方、アントレプレナーを目指す方​や将来の事業家も目指したい方​
・知的好奇心・知的タフネスがあり、自ら積極的に物事を推進/自己研鑽できる方
※以下の素養を重視します
・顧客業務を深く理解し構造化できる方
・技術とビジネスを横断して考えられる方
・曖昧な課題設定を前に進められる方
・「受託」ではなく「再現性ある価値づくり」に関心がある方
従業員数
273名 （連結/2025年5月31日現在）
勤務地

東京都

想定年収

1,500 万円 ~ 2,500 万円

従業員数
273名 （連結/2025年5月31日現在）
《東京・大阪》ビジネス意思決定を支えるビジネスアナリストもしくはデータサイエンティスト【PD　アナリティクスソリューション統括部】

パナソニック デジタル株式会社

  • 課長以上
仕事内容
【ＥＸソリューション部のミッション】
■ビジョン
お客様、およびパナソニックグループのあまねくビジネス現場において、当り前に、データ分析・活用がなされる姿
■統括部ミッション
アナリティクスソリューションを武器にビジネス価値創出に向けたDX/PX2.0を実現させるためのビジネスパートナー
■ＥＸソリューション部ミッション
データ分析・AI技術を駆使し、パナソニックグループ・一般市場のデータドリブン経営の実現や、経営に直接貢献する新たなソリューション・サービス構築の取組を加速

【経営戦略・コーポレート課のミッション】
データ・テクノロジーを通じた業務変革の実現力で、事業のデータドリブン経営を具体化と定着に貢献する。
多領域でのデータ活用経験・実績と、多岐にわたる多彩な技術力で現場の業務プロセスを進化させる。

【担当業務と役割】
・経営管理やバックオフィス業務の現場に密着。事業環境や業務を理解した上で、データ活用プロジェクトの企画・提案、ビジネスアクション見届けまで一貫して推進。
・自社の社員だけでなく共栄会社・ビジネスパートナー含めた組織の牽引ができる中核メンバーとなっていただきます。
　データや数値の分析だけでなく、ビジネスそのものの課題特定からITソリューション構築を通じた解決・展開まで、より深く入り込み、一般市場のお客様や、パナソニックとその先のお客様に貢献して頂きます
・現場のデータドリブンカルチャー醸成を高めるための「セルフサービス型データプラットフォーム」も提供。

【具体的な仕事内容】
・経営管理ダッシュボードの構築・導入や、経営管理の高度化・業務プロセスの改革などに向けた、業務プロセス解析、データ収集・加工・ビジュアライゼーション・分析・機械学習モデリング・生成AI・ITシステム含めたデータ変革ソリューションの提供・運営
・災害時の情報集約管理サービス「INDIGO RIVER」の一般市場展開

【この仕事を通じて得られること】
・B2CからB2B、Web/SNSに加えてプロダクトやサービスのログ、製造現場とSCM、くらしや社会に直結した日本国内、海外の多様なデータの活用テーマに携われる。自分が活躍できる領域を見つけられる。
・同じパナソニックグループの一員として、事業/データ活用する現場が近く、分析に対するフィードバックを得やすい環境。効果・成果を実感しやすい。また、パナソニックグループ内で培ったノウハウで一般市場にも貢献が可能。
・プロセスマイニングやビジネスアナリシスといった上流スキルの習得や、クラウドを用いたビッグデータ処理や機械学習、ML Ops、生成AIなどの最新技術を駆使した、大規模・ITシステムの構築・運用にも携われる。

【職場の雰囲気】
・キャリア入社者やパナソニックグループ内からの異動者が約半数で、多様な視点を持ち、年齢や役職に関係なくフラットに議論・相談を行う活発な組織です。
・新しいことに挑戦できる、活気のある職場です。実際に自分たちの手を動かして、現場現物を重視して、業務にあたっています。
・志や自己成長意欲の高い仲間と、勉強会などを通じ、切磋琢磨しながら共に自己成長でき、組織発足後10年間のナレッジも蓄積・活用できます。
・在宅ワークを中心に業務を進め、必要に応じて出社するという業務スタイルです。

【キャリアパス】
・パナソニックグループの事業領域は広く、日本のみならず、海外の多様なデータの活用テーマに携われる。自分が活躍できる領域を見つけられます。
・家電だけではなく、車載業界や企業法人向けデバイス事業など、多様な領域のデータ活用テーマに携わりながら、スキル・キャリアアップ可能です。
・一般市場向けのソリューション展開・貢献もできます。
・モノを作る前に人を作る会社として、研修や自己実現に向けたサポート体制も充実しています。
求める経験 / スキル
■必須
・事業課題や要望に対し、データ活用テーマを企画、提案、主体的に推進できる力
・論理的思考とコミュニケーション力 （事業・業務背景、課題理解に必要）
・プログラミング力（SQL、Python、テキストマイニング技術等）
・顧客価値からの発想、本質的な解を見つけ出す探究心、課題解決へ情熱をもって推進する力
・自己成長や新技術習得へ意欲・好奇心旺盛

■歓迎
・BIツール活用技術
・Power Platform活用技術
・統計知識、機械学習モデルの開発からサービス運用まで一気通貫での経験
・生成AIを活用した事業貢献
・ITシステム設計・実装経験(AWS/Azure)
・特定分野の業務知識と要件定義力（Web,デジタルマーケティング,CRM,SCM,ECM,CS,経営管理等）
・研修講師なとの経験
・資格：統計検定、JDLA G/E検定、クラウドベンダー認定資格

■人柄・コンピテンシー
・指示待ちではなく、積極的かつ自律的に行動できる
・他メンバーと協調し、目標に向けて推進するリーダーシップ力がある
・ビジネス部門との会話・折衝できるコミュニケーションスキルがある
・相手側に訴求する資料の作成、プレゼンテーション能力がある
・能動的、主体的に活動し、最後までやり遂げる強い意志(やる気)をお持ちの方
・進化の激しい領域で、貪欲に周囲と切磋琢磨しながら、学び続けられる。
従業員数
2,200名
勤務地

複数あり

想定年収

1,085 万円 ~ 非公開

従業員数
2,200名
Senior Site Reliability Engineer（SRE）　※フルリモート※

株式会社ヘンリー

  • 課長以上
仕事内容
▼業務概要
患者情報を扱うウェブサービスとして求められる情報セキュリティの確保と、顧客の課題解決をアジャイルに実現するための高い開発生産性、優れたユーザ体験を下支える安定した運用の実現を通じて、顧客に信頼されるサービスの提供を継続的に実現していただきます。

・マイクロサービスの知識を使い、Google Cloud Platformでのインフラシステムを設計/構築
・アプリケーションやデータベースを含めた各レイヤーの信頼性向上及びパフォーマンス改善
・システム全体の可用性の可視化及び障害のトラブルシューティング
・開発体験（Developer Experience）向上に繋がるスクリプト/プログラムの開発

▼ポジションの面白さ
・初期メンバーは、ウォンテッドリーやチームラボなどテック系のスタートアップ出身のメンバーが多く、モダンな開発環境で開発しています。
・レイヤーが全く無く裁量も大きいため、すべての技術レイヤーの開発に取り組むことが出来ます。
・新しいことへの挑戦に対して積極的ですので、今までのご経験を活かし技術面、チーム作りやビジネス設計など幅広く価値を発揮し、互いに高め合う環境があります。
・今後3年間新規開発が多く見込まれ、継続的な機能改善に加え多くの新しいプロダクト開発にも関わることが出来ます。
求める経験 / スキル
■必須スキル
下記いずれも満たす方
・パブリッククラウドサービスを使ったWebアプリケーションの開発経験
・ネットワーク / Linux / RDBMS / セキュリティの基礎知識
・TerraformなどによるIaC、およびCI/CDによる継続的なサービス運用方法を実践した経験
・コンテナ技術（Docker など）を利用したマイクロサービスWebサービスの運用経験
・OSSもしくは監視サービス（Sentryなど）を用いたObservabilityエンジニアリングの経験

■歓迎スキル
・Node.js（TypeScript） / Kotlin / Java / Golang 言語の使用経験
・医療や金融など複雑なドメインにまつわるアプリケーションの開発・運用経験
・ビジネスフェーズに合わせ、開発計画や費用対効果を考慮したインフラの設計経験
・gRPC / GraphQL / Data Warehouseの使用経験
・新しい技術や未知な領域に対する高速なキャッチアップ力
・tfactionによる開発経験
・SLIやSLOを策定して組織に根付かせた経験
・データ分析サービスを設計し運用した経験
・DDD / TDD / DevOpsの基礎知識
・OSS の公開やコントリビュートの経験

■こんな人と働きたい
・思いやりがあり、チームメンバーに敬意を持って接する事の出来る方
・技術を通して社会貢献されていきたい方
・開発とビジネスに境界をつけずに働きたい方
・未知の領域など、何事にも新しい挑戦することが好きな方
・表面的な内容ではなく本質的に物事を捉え、複雑な課題を解くのが好きな方
・Get Things Doneのマインドをお持ちの方
・新しい働き方や技術などの変化などのカオスを楽しめる方
・顧客の声を反映した、より課題解決できるプロダクトを追求したい方
・個人のパフォーマンスだけではなく、開発チーム全体を底上げし、サービス全体でアウトプットを最大化するマインドをお持ちの方
・解決すべき課題に対しオーナーシップを持ち解決していく推進力のある方
従業員数
120名 （2025年12月）
勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 非公開

従業員数
120名 （2025年12月）
Senior WEB Engineer　※フルリモート※

株式会社ヘンリー

仕事内容
▼業務概要
レセコン一体型クラウド電子カルテ「Henry」のアプリケーション開発を担当していただき、複雑な診療報酬制度をモデリングし、下記の業務を通して医療従事者の方が扱いやすいサービスを一緒に実現していきます。

・Kotlinでのサーバー開発
・gRPCを使ったマイクロサービスでの開発
・Reactでのモダンなウェブアプリケーションの開発
・KPIやユーザーフィードバックなど客観的情報に紐づく新機能開発や継続的な機能改善

▼ポジションの面白さ
初期メンバーは、ウォンテッドリーやチームラボなどテック系のスタートアップ出身のメンバーが多く、モダンな開発環境で開発しています。
レイヤーが全く無く裁量も大きいため、すべての技術レイヤーの開発に取り組むことが出来ます。
今後3年間新規開発が多く見込まれ、継続的な機能改善に加え多くの新しいプロダクト開発にも関わることが出来ます。
顧客と近い距離でビジネス設計から開発まで一気通貫して貢献することができます。
求める経験 / スキル
■必須スキル
下記いずれも満たす方
・Webアプリケーションの開発実務経験
・Kotlin / Java 等の静的型言語を利用した開発経験
・TypeScriptとフロントエンドフレームワークによるフロントエンドの開発経験
・ドメインモデリング / 設計のスキル
・データ構造やセキュリティ、ネットワークの基礎知識

■歓迎スキル
・金融や医療など複雑なシステムのドメイン設計の経験
・新しい技術や未知な領域に対する高速なキャッチアップ力
・プロジェクト/プロダクトマネジメントの経験
・OSS の公開やコントリビュートの経験

■こんな人と働きたい
「 社会課題を解決しつづけ、より良い世界をつくる 」というミッションを達成するため、以下の行動指針に共感いただける方を求めています。

燃える理想
常に、みんなが成し遂げたいと思う理想を描き、更新し続ける

自分起点
個人の「こうしたい」こそが、大きな成果を生み出す原動力

爆速アウトプット
小さな行動の積み重ねが、大きな成果へと最終的につながる

ワンチーム
互いに助け合い、支え合い、高め合ってチームで力を合わせる

フィードバック is ギフト
フィードバックを積極的に求め、貰ったフィードバックに感謝する
従業員数
120名 （2025年12月）
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 非公開

従業員数
120名 （2025年12月）
藤沢勤務_各種開発プロジェクト管理担当（生産, 購買領域）_ISZF111-112

いすゞ自動車株式会社

  • 在宅勤務可
  • 上場企業
仕事内容
【企業のミッション】
世界中の人々が豊かで安心に暮らせる社会の実現に向けて、イノベーションでカーボンニュートラル、CASE、デジタルトランスフォーメーション、物流業界の課題の解決に貢献していきます。

【募集の背景】
社内業務デジタル化への対応迅速化と適応課題に向けた人材強化のため。

【職務ミッション】
工場の生産および購買領域における業務課題に対し、事業部門と連携しながらシステム企画・設計・導入を推進し、業務効率化および付加価値創出を実現する。

【職務内容】
・生産／購買領域における業務課題の整理およびシステム企画
・ユーザ要件のヒアリングおよびシステム要件定義、設計
・システム開発プロジェクトの推進・管理
・既存システムの改善・保守運用（※企画・改善を含む）
※ご経験・志向に応じて、生産領域または購買領域を担当

【やりがい】　　
・ヘルプデスクや運用オペレーションではなく、業務課題の上流（企画・要件定義）から関与するポジションです
・事業部門と直接連携し、システムのあるべき姿を構想・実現できます
・ユーザーの顔が見えるため、システムによる課題解決の現場に立ち会い、感謝を直接得られる環境です

【キャリアステップイメージ】
数年は各プロジェクト活動において、要件定義から運用までの各フェーズに参画し、業務知識習得や関連ITスキルアップを図っていただきます。その後は、本人の適正を見極めた上で、スペシャリスト又はマネージャー候補としてキャリアステップだけではなく、海外に興味があれば、複数拠点のある海外工場のシステム刷新に入っていくなど、本人の希望に応じたキャリアステップも可能です。経験やスキルに応じて、様々な選択肢があります。
入社後：現老朽化のシステムリプレイスに携わって頂き、業務知見を付けて頂きます。
数年後：いすゞとUDトラックスの統合に伴うシステム標準化という重要テーマのもと、さまざまな大規模プロジェクトに携わり、貴重な経験を積んでいただけます。

・勤務地 ：藤沢工場
・フレックス勤務制度、在宅勤務制度あり
求める経験 / スキル
【求める経験】
・業務アプリケーションにおける要件定義または基本設計の経験
（※単なるシステム運用/保守やヘルプデスク経験のみは対象外）

□歓迎
・システム開発プロジェクトの推進または管理経験
・生産業務（生産計画／部品調達／生産管理等）の知識・経験
・購買業務（ソーシング／契約／調達／支払等）の知識・経験

【求めるスキル】
・事業部門とのコミュニケーションを通じて、業務要件を整理しシステム要件へ落とし込む能力
・システム開発に関する基礎知識（アーキテクチャ／DB／プログラミング／開発プロセス）

□歓迎
・最新のアプリケーション開発トレンドと技術
・生産の業務(生産計画/部品調達/生産管理等)の知識があり、システムに興味がある方
・購買業務(協力企業管理/ソーシング/価格契約/購入支払等)の知識があり、システムに興味がある方

【学歴】
高専以上（情報技術、または関連分野　尚可）

【言語】
・日本語
・英語（尚可）

【求める人物像】
・自分の成長に必要な知識、スキル、行動を継続的に学習している方
・変化を柔軟に受け入れ、既存の枠組みにはまることなく常に新しいことへチャレンジする姿勢を持っている方
・自動車業界の大変革期の中で、自らの専門性を発揮したいと考えている方
・自分の意見を持ち、異なる考え方や意見を受け容れて最適な解を見つけることができるコミュニケーション能力が高い方
・「運ぶを創造する」ことを通じて世の中に貢献したいと想いがある方
従業員数
44,495名 （単独：8,056名(2023年3月末現在)）
勤務地

神奈川県

想定年収

500 万円 ~ 非公開

従業員数
44,495名 （単独：8,056名(2023年3月末現在)）
【マネージャー～パートナー】ITコンサルタント

非公開

  • 課長以上
仕事内容
【ミッション 】
組織ミッション：プロジェクトにおける現場責任者として、プロジェクトを組成し、プロジェクトのデリバリーを完遂。
個人ミッション：若手コンサルタントの育成、プロジェクトの収益管理、およびクライアントへのアップセル・クロスセルを通じたアカウント拡大。

【業務詳細】
ご経験や得意領域に応じて、以下の業務をお任せします。

コンサルティング・PM業務：
　└エンタープライズ企業を中心としたIT戦略立案、システム構想策定、PM/PMO業務
　└中小〜中堅企業向けDX推進支援、情シス部門のBPO・アドバイザリー業務
マネジメント・組織構築：
　└プロジェクトチームの組成、業務委託を含めたリソースマネジメントおよび品質管理
　└アサインされた若手メンバーのOJTを通じた育成
事業開発（将来的な展望）：
　└SmartHR社と連携した新規SaaSプロダクトの要件定義
　└「AI BPaaS」を実現するためのコンサルティングスキーム開発

【プロジェクト事例】
特定の業界に特化せず、幅広いインダストリーの課題解決を行っています。

中堅製造業：全社DX施策推進支援
大手製造業：SAP S/4 HANA導入 UAT支援
大手通信企業：販売管理システム統合 企画構想支援
大手不動産：マンション管理システム構築支援
国内大手自動車メーカー：AIプロダクト開発支援／部品資材情報管理システム構築支援
大手私立大学：Microsoft Dynamics 365 Customer Service導入PoC支援
求める経験 / スキル
【必須要件】
マネージャー／シニアマネージャーレイヤー：
　└コンサルティング業界やSIerにてPL、PMなど立場でプロジェクトをリードした経験（業界・領域不問）
　└チーム、メンバーの指導・育成経験

ディレクター／パートナーレイヤー：
　└コンサルティング業界またはSIerにおけるマネジャー相当の職位での経験
　└主体的な営業/顧客折衝により、クライアントの開拓もしくは新規プロジェクトの受注の経験

※上記、いずれの職位においてもビジネスレベルの英語力をお持ちの方は歓迎いたします。（英語を使った案件も多数保有していることやシリコンバレーに子会社もあるため）
勤務地

複数あり

想定年収

1,000 万円 ~ 3,000 万円

AIエンジニア/テックリード

大手銀行

  • 上場企業
仕事内容
■職務内容
グループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて特に技術面から仕組みづくり、開発の指揮・管理、個別課題の解決を担っていただくポジション

※具体的には、チームメンバーや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応
・Azure Open AI Serviceなどの生成AI技術を用いて、社内から出てきたアイデアを検証するためのアジャイルPoC開発・実行・評価
・顧客サービスの改善および新たなサービス開発のためのAIアプリケーションの設計、実装、テストを担当
・クラウド開発環境の標準化（ツール、ライブラリ、等の選定）
・大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOps
・大規模言語モデルの技術調査やAIチャットの開発、プロンプトエンジニアリング
・大規模言語モデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化
・テストデータ生成、データクレンジング、データ加工　等

■プロジェクト例
・AzureOpenAIを活用した初期的な技術検証（GPTはじめ様々なAIモデルやプラグインの活用）
・生成AIを活用した社内手続きの照会対応ツールや、稟議・提案書・レポートなどのドキュメント作成サポートツールのPoC（技術課題の解決）
・Copilot for Microsoft 365や、ローコード/ノーコード開発ツールの試行利用と社内導入の検討
・ファインチューニングを視野に入れた技術検証
求める経験 / スキル
【必要要件/must】
・Webアプリケーション開発においてフロントエンド／バックエンド／クラウドインフラのうちいずれかの開発経験が1年以上あること
・生成AIを活用したシステム開発に高い関心を持っていること

【希望要件/want】
・AI（生成AIを含む）を用いたシステム開発の実務経験
・クラウド(Azure, GCP, AWSいずれか)の知識、Webアプリの開発経験
（Python, JavaScript, HTML/CSS 等）
・プロジェクト管理スキル、および事業部側との調整経験
・金融系システム開発のプロジェクトに従事した経験
・英語の文献や論文をリサーチし自身の仕事に生かした経験
・機械学習システム、ディープラーニングに関する知識
勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 1,700 万円

ソリューションアーキテクト(データ分析基盤)

Japan Digital Design 株式会社

仕事内容
【業務概要】
三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤とクラウド技術を活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。

JDDでは従前よりDatabricksをベースにしたデータ分析基盤を活用し、3,000万顧客以上の三菱UFJ銀行の取引履歴を分析し、プロダクト、サービス、業務に活用してきました。三菱UFJ銀行においてもDatabricksをベースにした同様な基盤が構築され、2025年から利用開始しており、より一層の活用に向けて基盤の高度化が求められています。

今回募集する Solution Architect（データ基盤領域） は、JDDの立場から、三菱UFJ銀行およびJDDで利用されるデータ分析基盤（主に Databricks）について、全体アーキテクチャの検討・基盤レベルアップの推進・基盤利用の定着を担うポジションです。
特定のプロダクトや実装に閉じることなく、銀行内の関係部署やベンダーと連携しながら、
データ基盤が「業務で継続的に使われる状態」を実現することをミッションとします。

※異業界出身者歓迎（これまでの開発・インフラ・AI経験を、金融×セキュリティ領域で活かせます）
※ミッション推進に有効であれば三菱UFJ銀行担当部署との兼務も発生します。

【具体的な業務】
・データ分析基盤のアーキテクチャ統括
　-三菱UFJ銀行およびJDDで利用されるデータ分析基盤（主に Databricks、以下「基盤」）のアーキテクチャ統括を担う
　（※MUFGに出向し、JDDおよびMUFGの立場での業務遂行を想定しています）
　-将来像・全体アーキテクチャの検討および中長期ロードマップの提案
　-データレイク等の既存行内環境を踏まえた、現状課題の整理およびアーキテクチャ観点での改善提案
　-データ基盤・モデル開発環境に関する技術動向調査および行内展開方針の検討

・基盤レベルアップの企画・推進
　-基盤利用者の要望や論点を取りまとめ、システム企画やアーキテクチャ検討へ反映
　-基盤レベルアップに向けた企画・方針策定、要件定義など上流工程のリード／支援
　-設計・開発・テスト工程におけるアーキテクチャ観点でのレビューや要件充足確認
　-開発体制・ベンダー構成を踏まえた課題整理を行い、開発停滞や属人化リスクの低減に貢献

・基盤利用の促進・定着支援
　-設計標準、ガイド、サンプル等の整備を通じて、基盤利用者が業務の中で基盤を活用できる状態を支援
　-行内ユーザー・開発者向けの技術的な問い合わせ対応および利用支援
　-基盤運用・利用に関する論点整理を行い、持続可能な基盤運営に貢献

【カルチャー】
・柔軟な働き方を支える制度／オフィス／IT基盤が充実
・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実
・UX勉強会、先端分野学習の機会が豊富（Fintech、AI 等）

【技術スタック】
・インフラ
　-Amazon Web Services
　-Databricks（データ分析基盤で利用）

・利用ツール
　-Slack, GitHub, JIRA, Confluence, Microsoft Teams
求める経験 / スキル
【求める経験・知識】
・何らかのデータ分析やデータ分析基盤の開発・運用を行った経験
・SIerまたは事業会社等での、システム／基盤アーキテクチャ設計・上流工程の経験
・クラウド（AWS、Google Cloud、Azure 等）を利用したシステム開発または基盤構築の経験
・要件定義、設計レビューなどを通じて、複数関係者と合意形成を行った経験
・既存の制約を分析し、現実的な落とし所を設計できる分析力・論理的思考力

【歓迎する経験・知識】
・エンタープライズ向けシステム開発・アーキテクチャ検討の経験
・Databricks、データ分析基盤、MLOps 等に関する知識・実務経験
・複数ベンダー／複数チームが関与するプロジェクトの推進経験
・技術標準・ガイドライン策定や横断的な技術支援の経験

【歓迎するマインドセット・パーソナリティ】
・JDDが大切にする以下の価値観に共感してくれる方
「常に学び早く実践する」「オープンマインドである」「プロフェッショナルである」
・大きな将来像を描きつつ、現実的なステップに落とし込める方
・関係者を巻き込みながら自律的に進められる方
従業員数
100名
勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,600 万円

従業員数
100名
機械学習エンジニア／リサーチャー（研究員）

Sansan株式会社

  • 在宅勤務可
  • 上場企業
仕事内容
Sansan株式会社は、ビジネスインフラになるというビジョンを掲げ、創業当初から提供しているプロダクトである営業DXサービス｢Sansan｣やキャリアプロフィール｢Eight｣に加え、インボイス管理サービス｢Bill One｣など、新規プロダクトも開発・提供することで、事業を拡大させています。
研究開発部では、ビジネスデータとテクノロジーを組み合わせたプロダクトや新機能を開発することでSansan株式会社の非連続な成長を牽引することをミッションの一つとしています。

【業務内容】
ご専門の分野に応じて、以下のいずれかを担当します。
1）機械学習・データ分析（データサイエンス・データ解析）
・出会うべきビジネスパーソンを提案するレコメンデーションエンジン「スマートレコメンデーション」などの開発
・データの精度を高める、名寄せに関する技術の開発
・名刺のデータ化ミスを判定する技術の開発

2）自然言語処理
・営業DXサービス「Sansan」で利用する、ニュースレコメンデーション技術の開発
・キャリアプロフィール「Eight」で利用する、フィードの最適化エンジンの開発
・名刺のデータ化プロセスでの、表記ゆれの解消やテキスト項目の分割

3）画像認識
・機械学習とOCRを活用した、名刺のデータ化技術の研究開発
・スマートフォンアプリで利用する、名刺の即時データ化技術の研究開発

4) 新規事業向け技術開発
・上記の1)〜3)を組み合わせた、新たな事業の核となる技術の研究開発

【開発環境】
・クラウド：AWS、GCP（Google Cloud Platform）
・ソースコード管理：Github
・PC：Windows PC、Macbookから選択。AWSやGCPのインスタンスを使用できます。
・使用するライブラリやフレームワーク：テーマに合わせて自由に選択できます。
・サービス本番環境への実装：Dockerコンテナ技術やAWS（Batch、Lambda、SageMakerなど）、GCP（AppEngine、Kubernetesなど）など、各サービスの活用によって低負荷で実装できる環境を整えています。

【やりがい】
名刺管理から始まっているサービスのため、名刺という属性（正確性、人脈の網羅性、属性情報）かつビジネスにおける人と人のつながりの情報に特化したデータベースは他に類を見ません。この特殊な領域のデータを扱いながら研究開発を行う事が可能です。研究開発部門のため、個人の強みを最大限活かして、幅広い裁量をもって仕事を行う事が出来ます。
また、データサイエンスのコンペティションプラットフォーム「Kaggle」において、全世界で100名程度しか存在しないGrandmaterの称号を保持する研究員も在籍しており、世界トップレベルのデータサイエンティストと切磋琢磨できる環境があります。
求める経験 / スキル
■必須スキル：
・機械学習、自然言語処理、画像認識などデータサイエンスを用いた製品開発の経験
・ITサービス企業、メーカーなどのR&D部門で研究開発に従事した経験
・プロジェクトマネジメント、プロジェクトリーダーの経験
・担当するビジネスを理解し、ビジネス課題を技術課題に落とし込むスキル

■歓迎スキル：
・Webアプリケーション、WebAPI、バッチ処理などの実装経験
・特定分野のスペシャリストとしての経験
従業員数
1,789名 （2024年11月30日時点）
勤務地

複数あり

想定年収

938 万円 ~ 1,575 万円

従業員数
1,789名 （2024年11月30日時点）
機械学習エンジニア（グローバル推進領域）

株式会社リクルート

仕事内容
グローバル事業開発領域におけるデータプロダクト開発をリードいただくポジションです。
新規フェーズのプロダクトに対し、データサイエンスや機械学習エンジニアリングを活用した開発・運用を推進していただきます。

【詳細】
ご経験や志向に合わせて、下記いずれかのポジションをご担当いただく予定です。
・データ活用施策（短期・中期）の立案・実行
・機械学習／データサイエンスモデルの設計・実装
・MLエンジニアリングを用いたアプリケーション開発
・担当システムのエンハンス・保守・運用

◆具体的な取り組み例
・データプロダクト案件の企画・レビュー・推進、プロセス改善
・KPI設計と達成に向けた開発推進
・SLA（サービスレベル目標）の達成に向けたシステム開発
・システム価値向上を目的としたリファクタリング計画の策定

◆代表的なプロジェクト事例
・レコメンドシステムの企画・開発・運用
・検索最適化やUX自動化（データサイエンス活用）
・機械学習・自然言語処理・画像解析のアルゴリズム応用

◆開発環境
・言語：Python, SQL など
・インフラ：AWS（EC2, EMR, Redis, S3 等）、Google Cloud（BigQuery 等）
・開発ツール：JIRA, Confluence, GitHub Enterprise, Slack 等

【担当予定プロダクト】
・グローバル事業開発領域のプロダクト

【変更の範囲】全ての業務への配置転換の可能性あり

【ポジションの魅力】
◆グローバルなチャレンジの機会
様々なバックグラウンドを持つメンバーと共に、グローバル市場への挑戦が待っています。長期出張を含む現地での実践機会もあり、現場のリアルな課題に触れながら、大規模なスケールでの価値創出に携わることができます。

◆新規事業・スタートアップならではの挑戦
私たちは、グローバル市場に向けた新規事業開発をミッションとする新しい組織です。既存の常識にとらわれず、ゼロからチームやプロダクトをつくり上げていくフェーズに関われます。スタートアップ的なスピード感と裁量のある環境で、自らの手で未来を形にしていく経験ができます。

◆上流工程からUXまで深く関わる開発体制
エンジニアも単なる実装者ではありません。ユーザー理解や市場リサーチを踏まえ、要件定義・プロダクト設計といった上流工程から深く関わることが期待されます。プロダクトの本質的な価値を見極め、UXを追求しながらチームでつくり込むスタイルです。
求める経験 / スキル
■応募要件（MUST）
下記のいずれかのご経験・スキルをお持ちの方。
・機械学習エンジニアとしての開発実務経験　3年以上
・統計解析・機械学習を活用し、ビジネス課題に対するモデリング・アウトプットが自走できる方
・記述統計・推測統計・基礎的な機械学習アルゴリズムの原理を理解している方
・概念設計をもとに、意図通りにプロダクションコードを実装できるプログラミングスキル
・新しい技術への探求心・チャレンジ精神がある方
・ビジネスレベルの日本語・英語力（読み書き・会話）

■応募要件（WANT）
下記のいずれかのご経験・スキルをお持ちの方。
・多国籍チームのマネジメント経験
・海外市場向けプロダクトの開発経験／駐在経験
・エンジニアの育成・チームリーディング経験
・要件定義・設計ドキュメント作成スキル
・複数データソースの統合・データマート構築・システム設計の経験
・データサイエンス関連の論文・学会内容の理解とプロトタイプ実装経験
・計算量・メモリ効率・ライブラリ・プラットフォームなど制約を意識した実装力
・アルゴリズムとプログラミング言語の基礎理解があり、言語依存せずに開発できる方

また、海外出張または駐在が可能な方も歓迎しています。
従業員数
12,709名 （( 2026年4月1日現在 / アルバイト・パート含 )）
勤務地

東京都

想定年収

1,048 万円 ~ 1,509 万円

従業員数
12,709名 （( 2026年4月1日現在 / アルバイト・パート含 )）
R&D DevOps/MLOpsエンジニア

Sansan株式会社

  • 在宅勤務可
  • 上場企業
仕事内容
当社の研究開発部門は、当社サービスの新機能や基幹システムに組み込まれるような研究結果を日々提供しています。既存事業であるSansanやEightだけでなく、Bill Oneをはじめとした新規事業の立ち上げやコアエンジンの開発にも携わる非常に重要な役割を担っています。

このポジションでは、当社サービスのコア部分を創造する研究員と協力しながら、開発や運用における課題に対して、技術的な解決を推進します。
機能やシステムの設計リードから実装を担当し、サービスの品質・可用性・セキュリティー・オブザーバビリティーを担保します。

また研究員による試行錯誤を増やし、継続的に素早くリリースするためのML基盤の構築・推進も担当します。

【業務内容の例】
・研究結果を組み込む際の開発設計リード、実装、ベストプラクティスの共有
・クラウド上に構築された既存アプリケーションやバッチシステムの運用、改善
・AWSやGCPへのシステムの構築、運用
・可用性やセキュリティー担保のためのツール開発
・部内の開発スキル向上へ向けた取り組み

やりがい
多様なバックグラウンドや専門領域を持つ研究員がいる環境
自然言語処理、画像処理、データ解析、社会学的分析など多様な研究者が在籍。また、「Kaggle」において、全世界で100名程度しか存在しないGrandmasterの称号を保持する研究員も在籍しており、世界トップレベルのデータサイエンティストとともに、開発に携わることができます。

価値あるサービスの実現に主体的に関わる
DSOCでは、研究員の分析業務をベースに、名刺のデータ化というSansanの根幹となる仕組みに対する改善や、新たなサービスの発案が随時行われています。それに対し、アーキテクトの立場からどのようにシステム化していくかをリードし、サービス実現にゼロから携わることができます。

【開発環境】
▼開発
利用言語：Python、C#、C++、JavaScript、Shell Script、R
データベース：Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift、OpenSearch、BigQuery
構成管理：Terraform、AWS CloudFormation、AWS Serverless Application Model（SAM）、Kubernetes
運用・監視：Datadog、Opsgenie
CI・CD : Github Actions

▼管理
リポジトリ：GitHub
プロジェクト：Asana

▼インフラ
インフラ：AWS、GCP
運用・監視：Datadog
求める経験 / スキル
以下いずれかの経験必須
・一つ以上のプログラミング言語に対する深い知識
・サーバーサイドまたはインフラ領域での開発経験
・RDBMSやNoSQLなどの、データを用いた開発経験
・AWSやGCPなどのクラウドを用いた開発経験
・GitやSlackなどのツールを利用したチーム開発経験

歓迎スキル・経験
・Python、C#、C++、JavaScript（TypeScript）のいずれかを用いた開発経験
・大規模データを扱う開発経験
・大規模サービスにおけるバッチ処理の開発経験
・Dockerなどのコンテナ技術を利用した開発経験
・セキュリティやモニタリングなどの非機能要件に関する開発経験
・社内ライブラリやCI/CDなどの開発環境改善に関する開発経験
従業員数
1,789名 （2024年11月30日時点）
勤務地

東京都

想定年収

714 万円 ~ 1,505 万円

従業員数
1,789名 （2024年11月30日時点）
機械学習エンジニア

Japan Digital Design 株式会社

仕事内容
【業務内容】
三菱UFJ銀行を中心にMUFG各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発および実装、保守をしていただきます。具体的には以下のような業務があります。
・MUFGにおけるビジネス課題解決のための機械学習モデルの開発
・機械学習モデルとその周辺機能の実装
・AIに関する最新技術の調査・研究

【プロジェクト例】
・市場動向分析モデルの構築
・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発
・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築
・ビジネスマッチングのマッチングアルゴリズムの開発

【このポジションの醍醐味】
金融グループとしては世界有数の規模となる実データを分析し、その結果をビジネスに活用してインパクトを与える経験ができます。クラウドを利用した自由度が高いデータ分析環境が整備されており、分析業務に集中することができます。
フレックス制による勤務時間選択の自由度の高さに加え、業務の状況によってはリモートワーク可能。また、副業も可能となっております。個々人のライフスタイルに応じて、柔軟な働き方を実現できます。

【メンバー】
これまで銀行組織にはいなかった様々なバックグラウンドの経験豊富なメンバーが集まっています。加えて、各分野で現在も最前線で活躍されている方々をテクニカルアドバイザーとして招聘してます。

【カルチャー】
・柔軟なワークスタイル
・社内勉強会が活発
・新技術の導入に積極的
・人材育成に対して惜しみなく支援
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・機械学習や深層学習の知見
・コーディング能力（Python等）
・継続的に動作するシステムの実装および運用の経験
・機械学習モデルの仕様を顧客に分かりやすく説明する能力
・チームワーク

【歓迎スキル】
・ビジネスレベルでの英語のライティング・スピーキング力・コミュニケーション力
・文献調査して新しい機械学習の手法を理解・実装する能力
・Apache Sparkなどの分散処理の利用経験
・開発チームのリーダー経験
・MLOpsの知見

＜当社社員のバックグラウンド例（必須ではありません）＞
・金融機関でのデータサイエンティスト業務経験
・コンピュータサイエンス領域の研究経験
・金融機関でのクオンツ等の業務経験
・理数系の博士号取得者
従業員数
100名
勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
100名
運用本部におけるAIアプリケーション・データ基盤開発エンジニア

日本大手資産運用会社

仕事内容
【業務内容】
FM/アナリスト業務の効率化・高度化に向けたAIアプリケーションの実装、データ基盤の構築

＜期待する役割＞
FM/アナリストの具体的な要件を特定した上で、開発担当と連携して、主にPythonを使用したAIアプリケーション開発やクラウドを活用した開発環境・データ基盤の設計・構築を担当します
求める経験 / スキル
■尚可要件
・Pythonを用いたAI・データ分析アプリケーション開発経験、クラウド（AWS等）を活用したシステム設計・構築経験
・金融業界における開発経験があればなお可

■知識・スキル
・Pythonによるシステム開発・チーム開発のスキル、クラウド（AWS等）によるシステム設計・構築のスキル
・Snowflakeによるデータ基盤構築のスキルがあればなお可
勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,400 万円

経営企画

株式会社ELEMENTS

  • 上場企業
仕事内容
【募集背景】
個人認証市場（LIQUID eKYC）でトップシェアを有する当社は、グループミッション「BEYOND SCIENCE FICTION」のもと、連続的なプロダクト立ち上げと競合他社のM&Aを進めるなど、新たな成長局面にあります。それに伴い全社ポートフォリオ最適化と意思決定の高度化を加速するため、経営陣・事業責任者等と連携し、成長戦略の立案～実行・モニタリングを一気通貫で担う経営企画機能を強化します。


【チームについて】
当社のグロース上場を牽引した公認会計士資格を持つ執行役員兼経営管理部長が中心となり、「労務総務」「財務経理」「経営企画」「経営管理」「法務」「広報/IR」の幅広い分野でELEMENTSの成長を支えています。

■経営企画グループ（経営管理部・経営企画部では15名）
・管掌執行役員1名
・経営企画メンバー4名


【業務内容】
≪まず任せたい≫
■経営企画及び経営管理に関する業務のサポート及び主担当
・予算策定/予実管理/業績予想
・全社及び各事業のPL及びKPIのモニタリング、予実差分析
・各種開示書類の作成、開示
・取締役会、経営会議等の会議体の運営

≪ゆくゆく任せたい≫
■M&A及びPMIに関する業務
・M&A方針の策定、ソーシングの実施
・デューデリジェンスの実施
・PMIの推進
■ファイナンス業務
・資金調達手法の検討及び実行
・デット、エクイティ両面での資金調達
・銀行、証券（投資銀行）との協業及びリレーション構築
■IR業務
・国内外の機関投資家との面談等の対外対応
・決算説明会の企画・運営


【このポジションが提供できること】
■グロース上場企業における経営企画機能の主軸として深く幅広い経験値を積める
■経営企画に閉じず、コーポレート部門における幅広い経験を積む事も可能
■IT分野における拡大市場での挑戦/技術革新の最前線を通じて得られる稀有な経験


【従事すべき業務の内容】
■雇入れ直後：求人票記載の内容
■変更の範囲：会社の定めるすべての業務


【ELEMENTSについて】
弊社は、「生体認証」と「画像認識」という2つのコア技術を軸に、誰もが自然に利用できる認証アプリケーション「LIQUID eKYC」を提供しています。
リーディングカンパニーの1社であるポラリファイ社との統合により、契約数は約600社、本人確認件数は約1.5億件に達し、多くの国民に利用される、社会にとって欠かせないサービスとなりました。

さらに、『BEYOND SCIENCE FICTION』というミッションのもと、強固な画像認識や生成技術を活用し、まだ世にない未来のインフラを次々に創造し続けています。


■広報まとめページ
https://elements-career.notion.site/contentslist
■エンジニア向け広報
https://elements-career.notion.site/dev-entrance
求める経験 / スキル
【必須スキル】
■金融機関、会計事務所/税理士事務所等での業務経験
■財務会計の基礎知識がある方（簿記2級レベル）


【歓迎スキル】
■事業計画/中期経営計画等のビジネスプラン策定のご経験
■戦略コンサル・投資銀行での業務経験がある方
■M&Aの実務経験（特にPMIに関与した経験）
■IT企業の業務経験がある方


【求める人物像】
■ELEMENTSの目指す世界に共感し、ワクワクできる方
■社内外を問わず、丁寧かつ円滑なコミュニケーションを取れる方
■問題・課題に直面した際に、どのように解決するか前向きに検討できる方
■新しい技術と社会変革に対する好奇心
従業員数
66名 （2023年11月 現在）
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 1,400 万円

従業員数
66名 （2023年11月 現在）
AIエンジニア

大手銀行

  • 上場企業
仕事内容
【業務概要】
グループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて特に技術面から仕組みづくり、開発の指揮・管理、個別課題の解決を担っていただくポジション。

【職種内容】
具体的には、AIテックリードや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応。

• AWS Bedrock、Google Gemini、Azure OpenAIなどの生成AI技術を用いて、社内から出てきたアイデアを検証するためのアジャイルPoC開発・実行・評価
• 顧客サービスの改善および新たなサービス開発のためのAIアプリケーションの設計、実装、テストを担当
• 大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施
• 大規模言語モデルの技術調査やAIチャットの開発、プロンプトエンジニアリングの実施
• 大規模言語モデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化をAIテックリードと連携して実施
• テストデータ生成、データクレンジング、データ加工　等

■プロジェクト例
具体的に進行中のプロジェクトや業務の一例は以下。
（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります）
• 初期的な技術検証（様々なAIモデルやプラグインの活用）
• 生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツールをはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC（技術課題の解決）を実施
• ローコード/ノーコード開発ツールの試行利用と社内導入の検討
• ファインチューニングを視野に入れた技術検証
•独自モデルの構築及び評価実証
• AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討

■魅力
•グループ横断で、AIを活用したDXを推進する仕事です。規模が大きくやりがいのある仕事ができます。
• 特定の目的に特化した簡易なWebアプリケーションを用いてPoCを行うため、フロントエンドーバックエンドーインフラまで幅広い知識が身に付きます。
• 業務部門と一体となって推進するスクラム開発を実施していることや、内製開発を行っていることから、迅速な試行錯誤が可能な環境です。
• 裁量を持って要件定義から技術選定、開発まで一気通貫で経験することができます。
• Gitリポジトリ管理や自動デプロイ、サーバレスアーキテクチャなど最新の開発手法を取り入れているため、高い開発技術が身につきます。
求める経験 / スキル
■必須要件
• Webアプリケーション開発においてフロントエンド／バックエンド／クラウドインフラのうちいずれかの開発経験が1年以上あること
• 生成AIを活用したシステム開発に高い関心を持っていること

■希望要件
• AI（生成AIを含む）を用いたシステム開発の実務経験
• クラウド(AWS、Azure、GCPいずれか)の知識
• Webアプリの開発経験（Python, JavaScript, HTML/CSS 等）
• 金融系システム開発のプロジェクトに従事した経験
• 機械学習システム、ディープラーニングに関する知識
• 高いコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力がある方
• 分析的思考力、概念的思考力、クリティカル・シンキング力

■求める人物像
• AI技術に対して強い情熱と探求心があり、新しい可能性を創造する冒険心・意欲をお持ちの方
• AI技術の最前線で活躍するための環境と機会を最大限に活用し、技術革新に挑戦する気概のある方
• 積極的にチームメンバーとコミュニケーションを取ることができる方
• 自身の成長とともに、金融の社会的価値を発展させる想いのある方
• 将来的にグループにおけるAI技術のリーダーとなる志のある方
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 1,400 万円

【デジタル戦略部】市民開発に係る全社戦略の企画・推進（Microsoft社PowerPlatform、生成AI Copilot、Dataverse等）

三菱UFJ信託銀行株式会社

仕事内容
【募集背景】
組織体制強化に伴う増員

【組織構成】
デジタル戦略部
Ｌ AI推進グループ：31名
　・AIツール導入/組み立て：15名程度（内MUSK出向者：4名）
　・エンパワー(ツールの社内展開/浸透)：５～6名　　（★特にこの領域でご活躍頂ける方）
　・開発力強化(MUSK連携)、開発基盤関連：10名程度

【本ポジションの業務内容】
・本ポジションは、三菱UFJ信託銀行デジタル戦略部AI推進グループの開発民主化に係るもの。弊社はリテール・企業年金・証券代行など多様な部門が存在。またお客様と相対し長期間お付き合いするサービスが多いことから少量多品種の業務が多い。当該業務のデジタル化について、採算性の観点から、プロ開発に加え、生成AIやノーコード/ローコードツールを活用した開発民主化が、ビジネス戦略として必要
・開発民主化のソリューションとしてMicrosoft社のPowerPlatform・Copilotを採用。PowerAutomateDesktop、CopilotStudio、Dataverseなど高度なソリューションも導入し本格的な開発民主化を進めている
・また展開にあたって、社内浸透のためのインナーマーケティング、現場の民主化インセンティブ設計、育成企画、従業員や部門とのコミュニケーションが求められ、幅広いスキルが求められる

【三菱UFJ信託銀行の民主化の魅力】
①Microsoft社Copilot,PowerPlatformに係るスキルを獲得可能。また展開にあたってインナーマーケティングやインセンティブ/育成戦略といったスキル獲得が可能
②現場においては主体的/前向きな民主化推進アンバサダーが多数存在し、アンバサダーと協力しながら現場と本部一体の民主化活動が可能
③外部登壇の機会やベンダー重役との意見交換も定期的に実施。最新の外部動向や、様々な方の意見を得られる機会多数
④本人の希望次第で裁量広く働くこと可能。また部門により課題が多種多様で、1つの会社で様々な業務改善経験が得られる
⑤民主化領域以外も、R&D・データ利活用・データ基盤/マネジメント領域があり、AIに関し幅広くキャリアパスを描ける環境

【中長期的な業務イメージ／キャリアパス例】
・AI領域に関しては、R&D・データ利活用・データ基盤/マネジメント領域があり、AIに関し幅広いキャリアパスが描ける
・またデジタル戦略部では、部門アーキテクト戦略、基盤戦略、セキュリティなど多様な領域が存在。また部外において部門DX推進する部署もあり、中長期的なキャリアパスも多様

【働き方】
・ソリューションスキルの追求に特化することや、インナーマーケティングスキルといったビジネススキルまで幅広く活動するなど、働き方の幅の相談が可能
・また在宅勤務等も柔軟に相談可能
求める経験 / スキル
【必須要件】
・社内外を問わず、高いコミュニケーション力を発揮できる方。（巻き込み力、発信力）
・組織課題などに対する企画/検討のご経験やツールやシステム導入によるソリューション経験をお持ちの方。（AIツールの使用経験は必須ではない）

【歓迎要件】
・AIツールに関する知見をお持ちの方。（Microsoft社PowerPlatform、Copilotの知見があると尚可）
従業員数
6,372名 （2025年3月現在）
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 1,400 万円

従業員数
6,372名 （2025年3月現在）
AI・データ関連エンジニア（事業企画及び案件プロジェクトマネージャークラス）

独立系プライムSIer

  • 課長以上
  • 上場企業
仕事内容
【担当業務(業務内容・プロジェクト)】
・AI・データ分析領域における、データ基盤構築（DataLake を中心とし、ETL、プリパレーションの連携、DWH と BI の構築までカバー）の専門家・プロジェクトマネージャー
・AI・データ分析領域における、MLOps 基盤構築（AWS、GCP、Azure 等のクラウドサービスを活用した MLOps 導入、OSS を組み合わせた MLOps 環境構築）の専門家・プロジェクトマネージャー
・上記領域に関するコンサルタント業務
・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動（新規・継続ともに）※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。

【プロジェクト例】
・AI事御者向けのAI開発ライブラリの開発、MLOps基盤構築（DataRobot＋クラウドベンダー）、船向けの異常検知アプリ、画像解析アプリ、データマネジメント基盤構築、BI構築

【顧客業種】
・製造業（プロセス系、家電、自動車等）、金融業（銀行、カード、証券、保険）、コンテンツ事業会社、人材企業、SIer、官公庁等

【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】
1.国内有数のデータサイエンティストを誇る組織（会社）で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。

2.大学、公官庁での共同研究を通じ以下の大学との共同プロジェクト経験を持っています。統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いて、統計学・数学的な観点でデータ分析を行いお客様の事業においての価値を見出す事ができる国内でも唯一のサービスを保持しています。

【採用メッセージ】
AIという技術は不確実性の高い技術である一方で、世の中では徐々に実際に活用されるようになってきました。ただ、AIを専業にした我々からするとまだまだ、「試す」で終わってしまっているお客様が多いというのも事実です。我々は「AI・データ分析が社会、ビジネスに溶け込んでいる状態を作る」ことをミッションに、AI活用によるインパクトを上流から支え、実際に使われる（組み込み）状態までをトータルに支援する組織体になるべく、この考え方に賛同して頂ける仲間を探しています！
求める経験 / スキル
【MUST】
■業務
・クライアントワークの経験があること（提案、案件推進）
・データ基盤、MLOps 基盤構築のプロジェクト推進
・データサイエンティス、基盤エンジニア、開発エンジニアと協力しながらの推進
・データ基盤、MLOps 基盤に対するコンサルティングプロセスの理解

■IT(プロダクト知識)
・データ基盤、ETL等の基本知識
・機械学習のプロセスを踏まえたうえでの MLOps の基本知識
・クラウド（AWS、GCP、Azure 等）のサービスに関する基本知識　※いずれかのクラウドについては、実務経験があり、深い知識を有していることが望ましい）

■プロジェクトマネジメント経験
・規模：10人月程度のマネージメント経験
・工程：要件定義～開発・テスト
・役割：プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー、プロジェクト責任者

【WANT】
■スキル
・特定の業種・業界(ソーシャルゲーム、金融・カード、ロジスティクス、ヘルスケア、教育、小売、サービス、卸、製造など)に関する深い知識。（業務コンサルティングができるレベル）※特にSCM、マーケティング、金融関連歓迎
・複数のステークホルダーを巻き込んだビジネススキームの構築力
・統計学／機械学習の基本知識
・強い課題解決思考・顧客思考をお持ちの方
・以下のIT(プロダクト知識)スキル
　Python、R、SPSS、SAS等を用いた多変量解析・データマイニング
　SQLにようるビッグデータの抽出・集計手法
　BigQuery、Hadoop、Red Shift、Big Queryを利用してのデータ抽出
　Python実行環境構築

■プロジェクトマネジメント経験
・規模：100人月規模のマネージメント経験
・工程：システム企画、要件定義～開発・テスト、保守運用
・役割：プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー、プロジェクト責任者
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 2,008 万円

【Engineering/M以上】量子＆数理エンジニアリング / コンサルタント

合同会社デロイトトーマツ

  • 課長以上
仕事内容
■ 業務内容　　
量子コンピューティング、量子アニーリング、量子インスパイアード技術を中心に、AI・データサイエンスや最適化などの数理技術も活用し、クライアントのビジネス変革を支援します。クライアントと密にコミュニケーションを取りながら、課題の抽出から解決策の提案、実証実験（PoC）、社会実装まで一貫して推進する業務です。

主な業務内容は以下の通りです。
　①クライアントのビジネスや業務課題をヒアリング・分析し、量子・数理技術の適用可能性を検討
　②実証実験のスコープ設定、検証内容の詳細設計、検証環境の選定、プロトタイプ実装、検証実施と評価・考察
　③社会実装、既存業務フローやシステムとのインテグレーションの戦略策定および実行支援
　④実証実験の環境構築支援、ハンズオン等の人材育成支援
求める経験 / スキル
■量子コンピューティング未経験者に求める技術要件
＜必須＞
・理系分野での博士号取得者、またはそれと同等の研究業績を有する方、もしくは企業においてAI・データサイエンスや最適化など数理技術を活用した業務経験をお持ちの方
・物理系学部卒業程度の量子力学の知識
・プロトタイプアプリケーションを実装できるプログラミングスキル（例：量子アルゴリズムの実装・テスト、データ処理、計算結果の可視化など）

＜歓迎＞
・コンサルティングや受託研究・開発などクライアントとの協働によるプロジェクト推進経験（企業との共同プロジェクトの経験を含む）
・プロジェクトマネジメントの経験（大学・研究所におけるチームリードや、学生・若手研究者の指導経験を含む）

■量子コンピューティング経験者に求める技術要件
＜必須＞
・ゲート型量子コンピューティング、量子アニーリング、量子インスパイアード技術のいずれかを業務（実証実験含む）または研究活動で実際に活用した経験
・プロトタイプアプリケーションを実装できるプログラミングスキル（例：量子アルゴリズムの実装・テスト、データ処理、計算結果の可視化など）

＜歓迎＞
・コンサルティングや受託開発など、クライアントとの協働によるプロジェクト推進経験
・プロジェクトマネジメントの経験（プロジェクトの計画、進捗管理、チームリードなど）
・業務アプリケーションの要件定義、設計、開発の経験
・クラウド環境（AWS, Azure, GCPなど）を活用したアプリケーションの要件定義、設計、開発の経験

＜その他＞
・新しいソリューションや顧客価値の創出に積極的に取り組み、世の中にないものを生み出すマインドを持つ方
・問題設定と問題解決のサイクルを自律的に回せる方
・新しい技術領域へのキャッチアップ力があり、自発的に学習・挑戦できる方
・多様なステークホルダーと積極的なコミュニケーションをとりながら、量子技術の社会実装に向けて能動的に行動できる方
・チームメンバーを尊重し、チーム全体でのパフォーマンス向上に貢献できる方
勤務地

東京都

想定年収

1,100 万円 ~ 2,000 万円

【コンサルタント】【AIT】イノベーティブ・テクノロジー・コンサルタント / Advanced Innovative Technology

KPMGコンサルティング株式会社

仕事内容
テクノロジー及びデータ・サイエンスを活用して世の中にまだない新たなビジネスや既存のビジネスの抜本的な変革を推進しています。チームメンバーの各専門分野で培ってきた研究開発経験及びビジネス経験と最新のデジタル技術を融合して、各産業の根幹に今までにない深い変革を起こすことをめざしています。

また、クライアントが抱える様々な経営課題に対して、
・データ活用した課題の可視化、
・最適な業務処理に関する予測・最適化、
・デジタル技術を組み合わせた業務の自動化、
・新たなビジネスモデルの構築に関するデジタル戦略・計画の立案からその実行・実現に至るまで
トータルでサービスを提供しています。

■具体的に進捗中のプロジェクト（一例）
・約1000名規模の新入社員の研修後の適性配属：過去の配属データや配属先部門の特性をAIを駆使して最適・迅速案作成
・自治体サービス：Blockchainを活用して住民一人ひとりに対しての最適化サービスの提供をAIを活用しながら提供
・臨床検査の自動化：各種検査情報からDeeplearningや機械学習等のAI処理から検査の自動化・効率化促進

【AIT記者発表&プレスリリース情報】
・MyNavi：https://news.mynavi.jp/article/20181211-739178/
・EnterpriseZine：https://enterprisezine.jp/article/detail/11504
・クラウドWatch：https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1157591.html
・IT-Learders：https://it.impressbm.co.jp/articles/-/17137
@Press：https://www.atpress.ne.jp/news/172864
・Asahi Shinbun Digital：https://www.asahi.com/and_M/information/pressrelease/CATP2018172864.html
・Impress Watch：https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20181210-00000157-impress-sci
・Infoseek News：https://news.infoseek.co.jp/article/enterprisezine_11504/
・Live door：http://news.livedoor.com/article/detail/15723585/
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
高いビジネスマインドを持って、クライアントファーストな立ち振る舞いができること

下記いずれかのスキルを有するもの：
・３年以上のシステム開発経験（Java、Scala、JavaScript等によるカスタム開発）またはそれに準ずるスキル
・１年以上のAI・機械学習・統計モデルを活用した分析システム開発経験（PythonやR、Scala等によるカスタム開発）またはそれに準ずるスキル
・１年以上のクラウド・インフラ等のITプラットフォーム経験もしくはそれに準ずるスキル
・３年以上のクライアントフェイシング・交渉・調整能力もしくはそれに準ずるスキル

＜付加要件（Nice to have)＞
・理工学系の修士号

＜歓迎要件＞
・企業のデジタルトランスフォーメーションに係るコンサルティング業務経験
・企業の部長級以上をカウンターとするコンサルティング業務経験
・企業や大学などでの先端IT・人工知能・分析領域の研究経験
・５名以上のチームリード経験
・修士以上の数理・統計の知識
・HadoopやSpark、その他Bigdataエコシステムの活用経験
・Spark-streaming、Storm、Kafka等を活用したIoTエコシステム設計・構築経験
・Tensorflow、PyTorch、Sckit-learn等のメジャーフレームワーク・ライブラリを用いた分析システム開発経験
・Azure、AWS、GCP等のクラウドプラットフォーム設計・開発経験
・VR/AR/MR等のシステム設計・開発経験
・宇宙工学等、将来的なビジネスにおける注目要素に関する知識
従業員数
2,116名 （2025年1月6日現在）
勤務地

東京都

想定年収

575 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
2,116名 （2025年1月6日現在）
【AILセクター】Artificial Intelligence コンサルタント

アビームコンサルティング株式会社

仕事内容
◆組織について
AILセクターは「テクノロジーとイノベーションで社会に貢献」をPurposeに掲げ、クライアントが直面する前例のない社会課題・経営課題を、テクノロジーやAIによって解決するコンサルティングサービスを提供しています。
具体的には、データドリブン・トランスフォーメーションの実現に必要となる構想策定、AI技術導入、組織設計・人材育成、基盤構築・運用、データマネジメントまでをワンストップで提供しています。
参考URL：https://www.abeam.com/jp/ja/service_line/abeam_ai/intro

◆具体的な業務内容
クライアントビジネスの創出からのために、AI・テクノロジーを活用したアナリティクスによる課題解決や価値創造、データドリブン経営を実現するデータマネジメントまでワンストップでコンサルティングサービスを提供しています。
高度な分析スキルを持ったデータサイエンティストを始め、AIなど研究開発のバックグラウンドを持たれた方、
コーディングはまったくできないビジネス側で活躍されてきた方もいらっしゃるチームです。

※以下、いずれかの業務を担当いただきます。

【入社後のアサイン想定プロジェクト】
①AIソリューションプランナー・データサイエンティスト
＜AIソリューションプランナー＞
・マーケットイン思考でのソリューション開発企画・投資計画立案
・ソリューションの要件定義、開発プロセスの設計・統括　等

＜データサイエンティスト＞
・目的に合致した最適手法での分析実施、知見獲得、モデル構築支援
・分析結果の評価プロセス、運用プロセスの適正化支援
・アナリティクスに関するトレーニングサービスの提供
・最新の研究動向（学会、コンソーシアム）の調査　等

◆直近のPJ事例
・AIを活用した需要予測コンサルティング
・AIによるビジネスプロセス計画最適化
・生成AIを活用したデータ利活用
・社内知見検索システムを活用した生成AI導入支援　等

②クラウドアーキテクト・データアーキテクト・データマネジメント
＜クラウドアーキテクト＞
・ネットワーク、サーバ（インフラ/仮想化）、クラウドの設計・構築・運用支援
・技術方針やクラウド活用に向けた戦略策定支援
・生成AIモデルのデプロイメント、スケーラビリティ支援　等

＜データアーキテクト＞
・DXデータ基盤のアーキテクチャー構想・構築支援
・先進的なテクノロジーの実証検証（PoC等）　等

＜データマネジメント＞
・データ/モデルを管理・配備するためのマネジメントルール策定、システム構築支援
・データ品質/データセキュリティに関するガバナンス体制構築支援　等

◆直近のPJ事例
・クラウド環境上での生成AIを活用したアプリケーションの構築・基盤開発
・データ利活用基盤構築（DWH/データレイク等）
・データ利活用高度化支援
・データマネジメント診断、ロードマップ策定
・データマネジメント運用定着支援　等

③ビジネスプロデューサー
・デジタルを活用した新たなビジネス/サービスを実現する新規ビジネスモデルの創造支援
・カスタマエクスペリエンスマネジメント（CXM）によるサービスの持続的な成長戦略策定・実行支援
・DX・イノベーション創出に向けた、戦略・改革構想立案、ロードマップ策定、組織改編、業務改革支援
・アナリティクス結果に基づく施策実行支援、アナリティクスの定着に向けた組織運営支援

◆直近のPJ事例
・デジタルプロダクト提供企業のビジネス戦略、営業戦略の策定
・顧客体験を起点としたポイントアプリの機能改善、成長戦略策定
・企業戦略におけるAI活用方針の策定、CoE組織の立ち上げ
・生成AIを活用した顧客体験価値/業務価値創出ワークショップ　等

④グローバルAIビジネスプロデューサー
日系企業の海外子会社、もしくは当社海外オフィス経由で相談を受けた外資系企業に向けて、AIやテクノロジーを活用した下記のような案件を手掛けています。
・新規事業企画立案、サービス企画立案、価値検証支援、成長戦略策定・実行支援
・弊社海外拠点クライアントの新たなビジネス/サービスを実現する新規ビジネスモデルの創造支援
・他社とのアライアンスを通じてクライアントの課題解決につながる共同ソリューションの構築、ソリューション開発企画、投資計画立案　等

◆直近のPJ事例
・生成AIを活用した顧客体験価値/業務価値創出ワークショップ
・DX推進に向けたAI/データ利活用戦略策定
・生成AIを活用した社内問合せ対応業務効率化支援　等
・データ利活用基盤構築（DWH/データレイク等）
・データマネジメント診断、ロードマップ策定　等

➢ 営業ロールプレイングをAI が評価 営業品質の標準化と生産性向上に向けた実証実験の開始
https://www.abeam.com/jp/ja/about/news/20200805

➢ エイベックスとダンス教育分野にて協業を開始
https://www.abeam.com/jp/ja/about/news/20200121
求める経験 / スキル
※以下、いずれかの経験に当てはまる方を採用しております。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
①AIソリューションプランナー・データサイエンティスト
◆必須要件
＜AIソリューションプランナー＞
・AIを用いたプロダクトの企画・開発経験
・プロダクトマネジメントの経験

＜データサイエンティスト＞
・ビックデータ・企業内のデータの収集/加工/分析を通じて、経営課題の解決策を提言・実行してきた経験
・Python、SQL、R等を用いたアナリティクス・統計解析ツールの使用経験
・市場アナリティクス、顧客アナリティクス、調査データの分析経験
・統計解析モデルを使ったレポートまたは論文作成経験
・Vertex AI、SageMaker 、Azure Machine Learning での機械学習モデル構築経験
※自然言語処理、数理最適化のビジネス活用経験をお持ちの方はさらに歓迎

◆歓迎要件
・コンサルティング経験
・プロジェクトマネジメント経験
・事業企画/サービス企画経験
・理系修士または博士での研究経験

◆歓迎資格
・G検定/E資格
・統計検定
・プロジェクトマネジメント資格（PMP　等）
・中小企業診断士
・BABOK
・IPA高度情報処理技術者資格
・英語　※語学力があればグローバルプロジェクトへの参画等、キャリアの可能性が広がります

②クラウドアーキテクト・データアーキテクト・データマネジメント
◆必須要件
＜クラウドアーキテクト＞
・クラウドプラットフォームの経験: AWS、Azure、GCPなどの主要クラウドプラットフォームでの実務経験
・インフラストラクチャーの設計・構築: クラウドインフラの設計、構築、運用経験
・セキュリティ知識: クラウドセキュリティのベストプラクティスに関する知識と実践経験
・生成AIの知識: 生成AIモデルの理解と実装経験

＜データアーキテクト＞
・ITデータ（基幹業務関連）/OTデータ（IoT関連）/オープンデータに関するデータ活用・分析ニーズに対して、データ収集・蓄積・加工・可視化を実現する仕組みの構想・実現プロジェクトの実施経験
・クラウドやパッケージソリューション（AWS、GCP、Azure、Snowflake、Denodo、Informatica、Talend、SAP HANA等）を用いた分析・データ活用基盤（データレイク・DWHなどのプラットフォーム）の構築・導入経験
・アジャイルの考え方を適用して、分析やシステム導入プロジェクト推進の経験者

＜データマネジメント＞
・データ活用戦略やデータ活用推進の取り組み実施経験者　
・データマネジメント/ガバナンスの方針・ルールを策定し、人材の教育や組織の立ち上げ、ガバナンスツールの導入と運用の実施経験者
・アジャイルの考え方を適用して、データマネジメントの実現やデータガバナンスツール導入プロジェクト推進の経験者

◆歓迎要件
・コンサルティング経験
・プロジェクトマネジメント経験
・理系修士または博士での研究経験

③ビジネスプロデューサー
◆必須要件
・コンサル/SIer等での社会課題・ユーザ課題に対するテクノロジーやデータを活用したサービス企画の経験
・事業会社でのデジタルを活用したサービスの企画・開発経験

◆歓迎要件
・コンサルティング経験
・プロジェクトマネジメント経験
・事業企画/サービス企画経験
・経営層や事業責任者への提案・交渉経験
・企業間アライアンス交渉/締結経験

④グローバルAIビジネスプロデューサー
◆必須要件
・英語やその他外国語を使ったビジネス実務経験
上記に加え、下記いずれかのご経験がある（実務経験2年以上）
・社会課題・ユーザ課題に対するテクノロジーやデータを活用したサービス企画の経験
・事業会社・コンサルティングファームでの、サステナビリティ戦略策定、ESG投資の実務（もしくは検討）経験
・事業会社での、商品またはサービス企画・開発経験
・市場・他社動向調査、ワークショップデザイン、R&D(技術開発)からのサービス化・製品化、サービスコンセプト検討、社内関連部門調整、外部パートナー選定、アライアンス推進等の経験

◆歓迎要件
・コンサルティング経験
・海外メンバーを含むプロジェクトマネジメント経験
・海外留学/駐在経験
・企業間アライアンス交渉/締結経験
従業員数
8,816名 （2025年4月1日現在 （連結））
勤務地

東京都

想定年収

550 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
8,816名 （2025年4月1日現在 （連結））
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