AI・MLエンジニア／WEB（デジタル・メディア・ゲーム）の求人・転職情報
52件中の1〜50件を表示
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。
•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
•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）
弁護士ドットコム株式会社
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
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。
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）
株式会社スリーシェイク
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。
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
・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）
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。）
ーーーーーーーーーーーーーーーー
※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
＜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。）
ーーーーーーーーーーーーーーーー
※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
・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
仕事内容
【MBKデジタルとは】
MBK デジタルは、「データと AI の力で志をカタチに」をミッションに掲げ、企業の意思決定と業務のあり方を進化させる会社です。
今回募集するのは、Azure や Microsoft エコシステムを活用しながら、エンタープライズ企業の業務現場に深く入り込み、生成 AI を使った業務プロダクトを企画・設計・実装・導入していく AI プロダクトエンジニアです。
いわゆるモデル開発専任の AI エンジニアではありません。求めているのは、PdM、UX デザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアの要素を横断しながら、顧客の業務課題を AI プロダクトとして形にできるエンジニアです。
特にこのポジションでは、大手企業の業務現場に入り込み、「どの業務を AI で変えるべきか」「どのような体験であれば現場に使われるのか」「Azure OpenAI や Microsoft 365、各種業務システムとどう接続すべきか」を考え、プロトタイプから本番導入まで推進していただきます。
顧客に言われたものをそのまま作るのではなく、業務理解・課題整理・技術提案・実装・改善までを一気通貫で担い、PoC で終わらない AI 活用を実現することがこのポジションの役割です。
MBK デジタルは、「データと AI の力で志をカタチに」をミッションに掲げ、企業の意思決定と業務のあり方を進化させる会社です。
今回募集するのは、Azure や Microsoft エコシステムを活用しながら、エンタープライズ企業の業務現場に深く入り込み、生成 AI を使った業務プロダクトを企画・設計・実装・導入していく AI プロダクトエンジニアです。
いわゆるモデル開発専任の AI エンジニアではありません。求めているのは、PdM、UX デザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアの要素を横断しながら、顧客の業務課題を AI プロダクトとして形にできるエンジニアです。
特にこのポジションでは、大手企業の業務現場に入り込み、「どの業務を AI で変えるべきか」「どのような体験であれば現場に使われるのか」「Azure OpenAI や Microsoft 365、各種業務システムとどう接続すべきか」を考え、プロトタイプから本番導入まで推進していただきます。
顧客に言われたものをそのまま作るのではなく、業務理解・課題整理・技術提案・実装・改善までを一気通貫で担い、PoC で終わらない AI 活用を実現することがこのポジションの役割です。
求める経験 / スキル
■必須スキル
・Web アプリケーション、業務システム、社内ツール、SaaS などのプロダクト開発経験
・フロントエンドまたはバックエンドの実装経験
・特定の言語やフレームワークに限定されない、プロダクト開発の実務経験
・API 連携や外部サービス連携を含むアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用した機能開発またはプロトタイプ開発の経験
・RAG、AI エージェント、ナレッジ検索、業務自動化など、生成 AI を業務やプロダクトに組み込んだ経験
・要件が固まりきっていない状態から、課題を整理し、仮説を立てながら開発を進めた経験
・アジャイル開発や短いサイクルでの仮説検証を通じて、プロダクト改善を進めた経験
・顧客や業務部門の要望をそのまま実装するだけでなく、技術的な実現方法やより良い解決策を提案した経験
■歓迎スキル
・Azure OpenAI Service を活用した開発経験
・Azure Functions、Azure App Service、Azure AI Search、Azure Cosmos DB など Azure サービスを用いた開発経験
・Microsoft 365、Teams、SharePoint、Power Platform など Microsoft エコシステムとの連携経験
・Entra ID、認証・認可、権限管理、セキュリティ、ガバナンスに関する知識
・エンタープライズ企業向けのシステム開発・導入経験
・IT コンサルティング、SIer、プリセールス、FDE に近い立場での顧客折衝経験
・生成 AI / LLM を活用したプロダクトの本番導入・運用経験
・複数のステークホルダーを巻き込みながら、技術選定や開発方針をリードした経験
■ポジションで求める人物像
・MBK デジタルのミッション・バリューに共感し、AI を使って企業の意思決定や業務のあり方を変えていきたい方
・AI を技術トレンドとしてではなく、現場で使われるプロダクトとして実装することにこだわれる方
・顧客や業務部門の要望をそのまま受け取るのではなく、本質的な課題を整理し、より良い解決策を提案できる方
・要件が曖昧な状態でも、仮説を立て、プロトタイプを作り、検証しながら前に進められる方
・フロントエンド、バックエンド、AI 活用、データ連携、業務設計など、領域をまたいで手を動かすことを楽しめる方
・ビジネス課題と技術的実現性の両方を踏まえて、現実的な落としどころを設計できる方
・スピード感を持って試し、ユーザーやチームからのフィードバックをもとに改善し続けられる方
・周囲へのリスペクトを持ちながら、チームやクライアントと建設的に議論できる方
・Web アプリケーション、業務システム、社内ツール、SaaS などのプロダクト開発経験
・フロントエンドまたはバックエンドの実装経験
・特定の言語やフレームワークに限定されない、プロダクト開発の実務経験
・API 連携や外部サービス連携を含むアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用した機能開発またはプロトタイプ開発の経験
・RAG、AI エージェント、ナレッジ検索、業務自動化など、生成 AI を業務やプロダクトに組み込んだ経験
・要件が固まりきっていない状態から、課題を整理し、仮説を立てながら開発を進めた経験
・アジャイル開発や短いサイクルでの仮説検証を通じて、プロダクト改善を進めた経験
・顧客や業務部門の要望をそのまま実装するだけでなく、技術的な実現方法やより良い解決策を提案した経験
■歓迎スキル
・Azure OpenAI Service を活用した開発経験
・Azure Functions、Azure App Service、Azure AI Search、Azure Cosmos DB など Azure サービスを用いた開発経験
・Microsoft 365、Teams、SharePoint、Power Platform など Microsoft エコシステムとの連携経験
・Entra ID、認証・認可、権限管理、セキュリティ、ガバナンスに関する知識
・エンタープライズ企業向けのシステム開発・導入経験
・IT コンサルティング、SIer、プリセールス、FDE に近い立場での顧客折衝経験
・生成 AI / LLM を活用したプロダクトの本番導入・運用経験
・複数のステークホルダーを巻き込みながら、技術選定や開発方針をリードした経験
■ポジションで求める人物像
・MBK デジタルのミッション・バリューに共感し、AI を使って企業の意思決定や業務のあり方を変えていきたい方
・AI を技術トレンドとしてではなく、現場で使われるプロダクトとして実装することにこだわれる方
・顧客や業務部門の要望をそのまま受け取るのではなく、本質的な課題を整理し、より良い解決策を提案できる方
・要件が曖昧な状態でも、仮説を立て、プロトタイプを作り、検証しながら前に進められる方
・フロントエンド、バックエンド、AI 活用、データ連携、業務設計など、領域をまたいで手を動かすことを楽しめる方
・ビジネス課題と技術的実現性の両方を踏まえて、現実的な落としどころを設計できる方
・スピード感を持って試し、ユーザーやチームからのフィードバックをもとに改善し続けられる方
・周囲へのリスペクトを持ちながら、チームやクライアントと建設的に議論できる方
従業員数
70名
（2025年4月現在）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
70名
（2025年4月現在）
株式会社MBKデジタル
仕事内容
【MBKデジタルとは】
MBK デジタルは、「データと AI の力で志をカタチに」をミッションに掲げ、企業の意思決定と業務のあり方を進化させる会社です。
今回募集するのは、Google Cloud や Gemini Enterprise Agent Platform などを活用しながら、生成 AI を用いた業務アプリケーション、AI エージェント、ナレッジ活用基盤を企画・設計・実装していく AI プロダクトエンジニアです。
いわゆるモデル開発専任の AI エンジニアではありません。求めているのは、PdM、UX デザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアの要素を横断しながら、顧客や業務現場の課題を AI プロダクトとして形にできるエンジニアです。
特にこのポジションでは、Google Cloud、Gemini Enterprise Agent Platform、BigQuery などを活用し、業務データやナレッジと生成 AI を組み合わせたプロダクト開発を担っていただきます。RAG、AI エージェント、ワークフロー自動化、業務アプリケーション開発などを通じて、現場で使われる AI プロダクトを作っていく役割です。
単に AI を試すのではなく、業務課題を理解し、ユーザー体験を設計し、フロントエンド・バックエンド・データ連携・LLM 活用まで含めて実装し、継続的に改善していくことが求められます。
PoC で終わらせず、実際に業務で使われ、意思決定や生産性を変える AI プロダクトを作ることにこだわるポジションです。
MBK デジタルは、「データと AI の力で志をカタチに」をミッションに掲げ、企業の意思決定と業務のあり方を進化させる会社です。
今回募集するのは、Google Cloud や Gemini Enterprise Agent Platform などを活用しながら、生成 AI を用いた業務アプリケーション、AI エージェント、ナレッジ活用基盤を企画・設計・実装していく AI プロダクトエンジニアです。
いわゆるモデル開発専任の AI エンジニアではありません。求めているのは、PdM、UX デザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアの要素を横断しながら、顧客や業務現場の課題を AI プロダクトとして形にできるエンジニアです。
特にこのポジションでは、Google Cloud、Gemini Enterprise Agent Platform、BigQuery などを活用し、業務データやナレッジと生成 AI を組み合わせたプロダクト開発を担っていただきます。RAG、AI エージェント、ワークフロー自動化、業務アプリケーション開発などを通じて、現場で使われる AI プロダクトを作っていく役割です。
単に AI を試すのではなく、業務課題を理解し、ユーザー体験を設計し、フロントエンド・バックエンド・データ連携・LLM 活用まで含めて実装し、継続的に改善していくことが求められます。
PoC で終わらせず、実際に業務で使われ、意思決定や生産性を変える AI プロダクトを作ることにこだわるポジションです。
求める経験 / スキル
■必須スキル
・Web アプリケーション、業務システム、社内ツール、SaaS などのプロダクト開発経験
・フロントエンドまたはバックエンドの実装経験
・特定の言語やフレームワークに限定されない、プロダクト開発の実務経験
・API 連携や外部サービス連携を含むアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用した機能開発またはプロトタイプ開発の経験
・RAG、AI エージェント、ナレッジ検索、業務自動化など、生成 AI を業務やプロダクトに組み込んだ経験
・要件が固まりきっていない状態から、課題を整理し、仮説を立てながら開発を進めた経験
・アジャイル開発や短いサイクルでの仮説検証を通じて、プロダクト改善を進めた経験
・顧客や業務部門の要望をそのまま実装するだけでなく、技術的な実現方法やより良い解決策を提案した経験
■歓迎スキル
・Google Cloud、Gemini Enterprise Agent Platform、BigQuery などを活用した開発経験
・Cloud Run、Cloud Functions、GKE、Firebase などを用いたアプリケーション開発経験
・RAG、AI エージェント、ワークフロー自動化などの設計・改善・評価に関する実務経験
・データ基盤、データパイプライン、BI、分析基盤と連携したアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用したプロダクトの本番導入・運用経験
・業務システム、SaaS、社内ツール、管理画面などにおける UX 設計や要件定義の経験
・ユーザーや業務部門と直接対話しながら、プロダクト改善を進めた経験
・PM、PdM、テックリードに近い役割で、技術選定や開発方針をリードした経験
■ポジションで求める人物像
・MBK デジタルのミッション・バリューに共感し、AI を使って企業の意思決定や業務のあり方を変えていきたい方
・AI を技術トレンドとしてではなく、現場で使われるプロダクトとして実装することにこだわれる方
・顧客や業務部門の要望をそのまま受け取るのではなく、本質的な課題を整理し、より良い解決策を提案できる方
・要件が曖昧な状態でも、仮説を立て、プロトタイプを作り、検証しながら前に進められる方
・フロントエンド、バックエンド、AI 活用、データ連携、業務設計など、領域をまたいで手を動かすことを楽しめる方
・ビジネス課題と技術的実現性の両方を踏まえて、現実的な落としどころを設計できる方
・スピード感を持って試し、ユーザーやチームからのフィードバックをもとに改善し続けられる方
・周囲へのリスペクトを持ちながら、チームやクライアントと建設的に議論できる方
・Web アプリケーション、業務システム、社内ツール、SaaS などのプロダクト開発経験
・フロントエンドまたはバックエンドの実装経験
・特定の言語やフレームワークに限定されない、プロダクト開発の実務経験
・API 連携や外部サービス連携を含むアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用した機能開発またはプロトタイプ開発の経験
・RAG、AI エージェント、ナレッジ検索、業務自動化など、生成 AI を業務やプロダクトに組み込んだ経験
・要件が固まりきっていない状態から、課題を整理し、仮説を立てながら開発を進めた経験
・アジャイル開発や短いサイクルでの仮説検証を通じて、プロダクト改善を進めた経験
・顧客や業務部門の要望をそのまま実装するだけでなく、技術的な実現方法やより良い解決策を提案した経験
■歓迎スキル
・Google Cloud、Gemini Enterprise Agent Platform、BigQuery などを活用した開発経験
・Cloud Run、Cloud Functions、GKE、Firebase などを用いたアプリケーション開発経験
・RAG、AI エージェント、ワークフロー自動化などの設計・改善・評価に関する実務経験
・データ基盤、データパイプライン、BI、分析基盤と連携したアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用したプロダクトの本番導入・運用経験
・業務システム、SaaS、社内ツール、管理画面などにおける UX 設計や要件定義の経験
・ユーザーや業務部門と直接対話しながら、プロダクト改善を進めた経験
・PM、PdM、テックリードに近い役割で、技術選定や開発方針をリードした経験
■ポジションで求める人物像
・MBK デジタルのミッション・バリューに共感し、AI を使って企業の意思決定や業務のあり方を変えていきたい方
・AI を技術トレンドとしてではなく、現場で使われるプロダクトとして実装することにこだわれる方
・顧客や業務部門の要望をそのまま受け取るのではなく、本質的な課題を整理し、より良い解決策を提案できる方
・要件が曖昧な状態でも、仮説を立て、プロトタイプを作り、検証しながら前に進められる方
・フロントエンド、バックエンド、AI 活用、データ連携、業務設計など、領域をまたいで手を動かすことを楽しめる方
・ビジネス課題と技術的実現性の両方を踏まえて、現実的な落としどころを設計できる方
・スピード感を持って試し、ユーザーやチームからのフィードバックをもとに改善し続けられる方
・周囲へのリスペクトを持ちながら、チームやクライアントと建設的に議論できる方
従業員数
70名
（2025年4月現在）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
70名
（2025年4月現在）
メガベンチャー企業
仕事内容
フルサイクル開発体制の中で、これまでのご経験やスキルに合わせて以下の業務をお任せします。
- Ruby on Rails を用いた新機能の設計・開発
- 既存機能の改善・リファクタリング
- 開発だけではなく保守・運用に参加してフルサイクル開発の実現
- APIエンドポイントのパフォーマンス改善
- ユニットテスト・UIテストの実装と継続的な改善
- IaCを用いたインフラ変更
- CI/CD 環境の整備・自動化による開発効率の向上
- コードレビュー、設計レビューによるコード品質の向上
- Ruby on Rails を用いた新機能の設計・開発
- 既存機能の改善・リファクタリング
- 開発だけではなく保守・運用に参加してフルサイクル開発の実現
- APIエンドポイントのパフォーマンス改善
- ユニットテスト・UIテストの実装と継続的な改善
- IaCを用いたインフラ変更
- CI/CD 環境の整備・自動化による開発効率の向上
- コードレビュー、設計レビューによるコード品質の向上
求める経験 / スキル
【必須スキル】
下記のスキル・経験を全てお持ちの方
・Webサービスまたはモバイルアプリのサーバーサイド開発と運用経験（目安として4年以上）
・APIの設計、開発、および運用経験
・RDBMSおよびNoSQLデータベースの設計、運用経験
・アジャイル開発の経験
【歓迎スキル】
・クラウドインフラの設計、構築、運用経験 / IaCによるインフラ構築と管理経験（AWS等）
・CI/CDパイプラインの構築、運用経験（GitHub Actions, CircleCI, Jenkins等）
・スケーラビリティ、可用性、セキュリティ、パフォーマンス、コスト最適化を考慮したシステム設計・改善経験
下記のスキル・経験を全てお持ちの方
・Webサービスまたはモバイルアプリのサーバーサイド開発と運用経験（目安として4年以上）
・APIの設計、開発、および運用経験
・RDBMSおよびNoSQLデータベースの設計、運用経験
・アジャイル開発の経験
【歓迎スキル】
・クラウドインフラの設計、構築、運用経験 / IaCによるインフラ構築と管理経験（AWS等）
・CI/CDパイプラインの構築、運用経験（GitHub Actions, CircleCI, Jenkins等）
・スケーラビリティ、可用性、セキュリティ、パフォーマンス、コスト最適化を考慮したシステム設計・改善経験
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,200 万円
株式会社ELEMENTS
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
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
■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）
株式会社マネーフォワード
仕事内容
■ミッション
AX推進本部の部長候補として、AIソリューション部のミッション達成に責任を持ち、以下の取り組みを推進していただきます。
・社内共通AIソリューション（ナレッジ検索基盤の管理・運用、社内共通ツール等）の技術方針策定および開発・運用の統括
・プロトタイプからプロダクションへの移行を見据えた品質基準の確立と、アーキテクチャ設計・CI/CD・可観測性の整備
・組織拡大を見据えた採用・育成・チームビルディングの推進
■主な業務内容
AIソリューション部の部長候補として、技術および組織の両面から部門全体をリードしていただきます。AIソリューションを「作る」だけでなく、「事業として継続的に価値を生み出す基盤」として確立する役割です。
具体的には、以下のような業務を担っていただきます。
■仕事のやりがい・得られる経験
① 組織を自らの手で作り上げる経験
成長フェーズにある部門において、組織設計・採用・育成を主導し、チームをスケールさせていく経験を得ることができます。自身の意思決定が組織の成長に直結する、裁量と責任の大きいポジションです。
② 全社にインパクトを与えるAI基盤の構築
社内の全部門に影響するAI基盤を構築・運用するため、自身のアウトプットが全社の生産性向上に直結します。部分最適ではなく、全社最適の視点でAI活用を推進できる経験を積むことができます。
③ 最先端技術をエンタープライズ品質で実装する経験
AIエージェント、生成AI、RAGなどの最先端技術を、社内向けとはいえプロダクション品質で展開・運用する経験を積むことができます。実運用を前提とした設計・品質担保の知見を深められます。
④ 経営層との距離の近さ
AX推進本部は経営直轄組織であり、経営戦略と直結したプロジェクトを推進します。技術判断が経営意思決定に影響を与える環境で、視座の高い経験を得ることができます。
■技術スタック
・AI / 機械学習：Python、各種 LLM API
・インフラ：AWS、GCP、Azure
・サーバーサイド：Python
・フロントエンド：React、TypeScript
■使用ツール
・リポジトリ管理：GitHub
・CI/CD：CircleCI、GitHub Actions
・開発環境：Docker、Terraform Enterprise
・監視：Datadog、Sentry
・コミュニケーション：Slack、Zoom
・チケット / プロジェクト管理：Jira、Asana
・AIソリューション部における技術ロードマップの策定および実行管理
・社内AIソリューション（ナレッジ検索基盤、共通ツール等）の企画・開発・運用全体の統括
・PoCプロダクトの引き継ぎ可否判断およびプロダクションコード化の推進
・プロダクションレベルのアーキテクチャ設計（CI/CD、可観測性、セキュリティを含む）
・チームメンバーの採用・育成・評価（目標設定、1on1 等）
・データ領域チームとの連携による、横断的なAI・データソリューションの提供
AX推進本部の部長候補として、AIソリューション部のミッション達成に責任を持ち、以下の取り組みを推進していただきます。
・社内共通AIソリューション（ナレッジ検索基盤の管理・運用、社内共通ツール等）の技術方針策定および開発・運用の統括
・プロトタイプからプロダクションへの移行を見据えた品質基準の確立と、アーキテクチャ設計・CI/CD・可観測性の整備
・組織拡大を見据えた採用・育成・チームビルディングの推進
■主な業務内容
AIソリューション部の部長候補として、技術および組織の両面から部門全体をリードしていただきます。AIソリューションを「作る」だけでなく、「事業として継続的に価値を生み出す基盤」として確立する役割です。
具体的には、以下のような業務を担っていただきます。
■仕事のやりがい・得られる経験
① 組織を自らの手で作り上げる経験
成長フェーズにある部門において、組織設計・採用・育成を主導し、チームをスケールさせていく経験を得ることができます。自身の意思決定が組織の成長に直結する、裁量と責任の大きいポジションです。
② 全社にインパクトを与えるAI基盤の構築
社内の全部門に影響するAI基盤を構築・運用するため、自身のアウトプットが全社の生産性向上に直結します。部分最適ではなく、全社最適の視点でAI活用を推進できる経験を積むことができます。
③ 最先端技術をエンタープライズ品質で実装する経験
AIエージェント、生成AI、RAGなどの最先端技術を、社内向けとはいえプロダクション品質で展開・運用する経験を積むことができます。実運用を前提とした設計・品質担保の知見を深められます。
④ 経営層との距離の近さ
AX推進本部は経営直轄組織であり、経営戦略と直結したプロジェクトを推進します。技術判断が経営意思決定に影響を与える環境で、視座の高い経験を得ることができます。
■技術スタック
・AI / 機械学習：Python、各種 LLM API
・インフラ：AWS、GCP、Azure
・サーバーサイド：Python
・フロントエンド：React、TypeScript
■使用ツール
・リポジトリ管理：GitHub
・CI/CD：CircleCI、GitHub Actions
・開発環境：Docker、Terraform Enterprise
・監視：Datadog、Sentry
・コミュニケーション：Slack、Zoom
・チケット / プロジェクト管理：Jira、Asana
・AIソリューション部における技術ロードマップの策定および実行管理
・社内AIソリューション（ナレッジ検索基盤、共通ツール等）の企画・開発・運用全体の統括
・PoCプロダクトの引き継ぎ可否判断およびプロダクションコード化の推進
・プロダクションレベルのアーキテクチャ設計（CI/CD、可観測性、セキュリティを含む）
・チームメンバーの採用・育成・評価（目標設定、1on1 等）
・データ領域チームとの連携による、横断的なAI・データソリューションの提供
求める経験 / スキル
■求めるスキル・経験
・生成AI、LLM、AIエージェント等を用いたAIソリューションの開発・運用経験（3年以上）
・プロダクションレベルのシステムにおけるアーキテクチャ設計、CI/CD、可観測性に関する知見および実務経験
・5名以上のエンジニア組織のマネジメント経験（採用・評価・育成を含む）
・技術ロードマップの策定およびステークホルダーとの合意形成経験
・AWS / GCP / Azure いずれかのクラウド環境での実務経験
・ソフトウェア開発に関する深い理解および実務経験
■あると望ましいスキル・経験
・社内IT／コーポレートエンジニアリング文脈での課題解決経験
・MLOpsの実践経験
・0→1のプロトタイプを1→10へスケールさせた経験
・データ基盤、データ分析チームとの連携経験
■求める語学力
・日本語：ビジネスレベル（社内各部門と円滑にコミュニケーション可能なレベル）
・英語：TOEIC700点以上、もしくは英語での会議・テキストコミュニケーションを入社後早期から行えるレベル
※英検準1級、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上など、英語力を示す資格をお持ちの方もご相談ください
※資格をお持ちでない場合は、選考過程で弊社指定の試験を受験いただきます
■こんな方に仲間になってほしい
・組織を構築し、チームの成長にやりがいを感じられる方
・高い技術的専門性を持ちつつ、事業インパクトへのコミットメントが強い方
・多様な社内ステークホルダーと信頼関係を構築し、巻き込みながら推進できる方
・変化の速い環境において、自律的に意思決定し実行できる方
・AI・データを活用した業務改善、生産性向上に強い関心をお持ちの方
■期待するマインド
・マネーフォワードのMVVC（Mission / Vision / Value / Culture）に共感している
・自ら課題を定義し、組織を巻き込みながら解決に導ける
・技術とビジネスの両面から物事を捉えられる
・不確実な状況においても前向きに意思決定ができる
・生成AI、LLM、AIエージェント等を用いたAIソリューションの開発・運用経験（3年以上）
・プロダクションレベルのシステムにおけるアーキテクチャ設計、CI/CD、可観測性に関する知見および実務経験
・5名以上のエンジニア組織のマネジメント経験（採用・評価・育成を含む）
・技術ロードマップの策定およびステークホルダーとの合意形成経験
・AWS / GCP / Azure いずれかのクラウド環境での実務経験
・ソフトウェア開発に関する深い理解および実務経験
■あると望ましいスキル・経験
・社内IT／コーポレートエンジニアリング文脈での課題解決経験
・MLOpsの実践経験
・0→1のプロトタイプを1→10へスケールさせた経験
・データ基盤、データ分析チームとの連携経験
■求める語学力
・日本語：ビジネスレベル（社内各部門と円滑にコミュニケーション可能なレベル）
・英語：TOEIC700点以上、もしくは英語での会議・テキストコミュニケーションを入社後早期から行えるレベル
※英検準1級、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上など、英語力を示す資格をお持ちの方もご相談ください
※資格をお持ちでない場合は、選考過程で弊社指定の試験を受験いただきます
■こんな方に仲間になってほしい
・組織を構築し、チームの成長にやりがいを感じられる方
・高い技術的専門性を持ちつつ、事業インパクトへのコミットメントが強い方
・多様な社内ステークホルダーと信頼関係を構築し、巻き込みながら推進できる方
・変化の速い環境において、自律的に意思決定し実行できる方
・AI・データを活用した業務改善、生産性向上に強い関心をお持ちの方
■期待するマインド
・マネーフォワードのMVVC（Mission / Vision / Value / Culture）に共感している
・自ら課題を定義し、組織を巻き込みながら解決に導ける
・技術とビジネスの両面から物事を捉えられる
・不確実な状況においても前向きに意思決定ができる
従業員数
2,597名
（2024年11月末現在（連結））
勤務地
東京都
想定年収
1,001 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
2,597名
（2024年11月末現在（連結））
株式会社マネーフォワード
仕事内容
■主な業務内容
マネーフォワードの各事業部に深く入り込み、AIを活用した課題解決手法の発見・提案・検証・プロトタイプ開発に取り組んでいただきます。営業・人事・知財・コンプライアンス・経営企画など、各部門の業務プロセスやペインポイントを理解し、事業インパクトのあるAIソリューションを高速に形にしていく役割です。ヒアリングから要件定義、技術選定、PoC開発までを一気通貫で推進し、現場と伴走しながら価値検証を行っていただきます。0→1フェーズに特化することで、全社のAI活用を加速させるポジションです。
具体的には、以下のような業務を担っていただきます。
・事業部へのヒアリング・ワークショップを通じた業務課題の深掘り・構造化
・業務要件・技術要件の定義、データソースの特定および品質評価
・生成AIやLLMを含む技術選定の検討と、実現可能性・リスクの判断
・AIを活用したプロトタイプ（PoC）の設計・開発（チャットボット、AIエージェント、RAGなど）
・事業部との検証・フィードバック反映を通じたプロトタイプの改善・ブラッシュアップ
・プロダクション化判断に必要な評価指標の設定・検証、および検証結果のレポーティング
※プロトタイプ完成後のプロダクション化・運用保守は別チームが引き取ります。FDEはプロトタイピングに集中し、完了後は次の案件に向かうことで、高速な価値創出サイクルを維持します。複数案件を並行して取り組むこともあり、技術・ビジネス双方の視点でのコミュニケーションが重要となるポジションです。
■仕事のやりがい・得られる経験
①自分が作ったプロトタイプが事業部の業務を直接変える手応えを得られ、企業の成長を加速させる実感を持つことができます。現場に近い位置で課題と向き合うことで、AIが業務プロセスや意思決定にどのようにインパクトを与えうるかを、実体験として学ぶことができます。また、PoCにとどまらず、プロダクション化を見据えた設計・検証まで関わることで、実ビジネスに耐えうるAIソリューション構築の知見が蓄積されます。
②AIエージェントや生成AIなど、最先端の技術を用いたプロジェクトに携わることができる環境です。新しい技術やツールを積極的に試しながら、現場で通用するベストプラクティスを自ら確立していく経験を得られます。技術キャッチアップのためのインプットと、現場でのアウトプットが高速に循環する環境で、エンジニアとしての成長スピードを高めることができます。
③少数精鋭のチーム体制のため、アイデアをスピーディーに形にし、事業部へ直接提案・実装できる裁量の大きさがあります。エンジニアの提案が尊重される文化の中で、自身の取り組みが事業成長に直結する手応えを感じながら働くことができます。また、事業部門や経営層との距離も近く、自身のアウトプットに対するフィードバックをダイレクトに受け取れる環境です。
④営業、人事、知財など多岐にわたる事業ドメインのプロジェクト経験を通じて、技術者としての深い専門性とビジネス理解の両方を育むことができます。新規プロジェクトを0→1で推進するための課題設定力、ステークホルダーマネジメント力、ROIを意識した判断軸など、ビジネススキルも同時に身につけることができます。将来的には、テックリードやプロダクトオーナー、新規事業立ち上げなど、幅広いキャリアパスにつながる経験を得られます。
■期待する役割
Forward Deployed Engineerとして、事業部の現場に最も近い位置でAIソリューションのプロトタイピングをリードする役割を期待しています。ビジネス側の課題感や要望を掘り下げ、技術的な解決策として言語化し、具体的なPoCに落とし込んでいく「翻訳者」としての役割も担っていただきます。ステークホルダーを巻き込みながらプロジェクトを前に進め、技術的に正しいだけでなく、事業として成立する解を導き出すことが求められます。中長期的には、担当事業部から「まず相談したいパートナー」として信頼される存在になっていただきたいと考えています。
■期待するマインド
マネーフォワードのMVVC（Mission, Vision, Value, Culture）に共感し、ユーザーと社会への価値提供にこだわりを持てる方
自律的に行動でき、自ら課題を見つけてプロジェクトを推進していける方
不確実性やチャレンジを楽しみ、トライ＆エラーから学び続ける姿勢をお持ちの方
技術とビジネスの両面に責任感を持ち、成果とプロセスの両方にコミットできる方
●技術スタック
AI / 機械学習：Python、各種 LLM API
Webサーバーサイド：Python
フロントエンド：React、TypeScript
プラットフォーム / インフラ：AWS、GCP、Azure
●使用ツール
リポジトリ管理：GitHub
CI/CD：CircleCI、GitHub Actions
開発環境：Docker、Terraform Enterprise
監視：Datadog、Sentry
コミュニケーション：Slack、Zoom
チケット / プロジェクト管理：Jira、Asana
マネーフォワードの各事業部に深く入り込み、AIを活用した課題解決手法の発見・提案・検証・プロトタイプ開発に取り組んでいただきます。営業・人事・知財・コンプライアンス・経営企画など、各部門の業務プロセスやペインポイントを理解し、事業インパクトのあるAIソリューションを高速に形にしていく役割です。ヒアリングから要件定義、技術選定、PoC開発までを一気通貫で推進し、現場と伴走しながら価値検証を行っていただきます。0→1フェーズに特化することで、全社のAI活用を加速させるポジションです。
具体的には、以下のような業務を担っていただきます。
・事業部へのヒアリング・ワークショップを通じた業務課題の深掘り・構造化
・業務要件・技術要件の定義、データソースの特定および品質評価
・生成AIやLLMを含む技術選定の検討と、実現可能性・リスクの判断
・AIを活用したプロトタイプ（PoC）の設計・開発（チャットボット、AIエージェント、RAGなど）
・事業部との検証・フィードバック反映を通じたプロトタイプの改善・ブラッシュアップ
・プロダクション化判断に必要な評価指標の設定・検証、および検証結果のレポーティング
※プロトタイプ完成後のプロダクション化・運用保守は別チームが引き取ります。FDEはプロトタイピングに集中し、完了後は次の案件に向かうことで、高速な価値創出サイクルを維持します。複数案件を並行して取り組むこともあり、技術・ビジネス双方の視点でのコミュニケーションが重要となるポジションです。
■仕事のやりがい・得られる経験
①自分が作ったプロトタイプが事業部の業務を直接変える手応えを得られ、企業の成長を加速させる実感を持つことができます。現場に近い位置で課題と向き合うことで、AIが業務プロセスや意思決定にどのようにインパクトを与えうるかを、実体験として学ぶことができます。また、PoCにとどまらず、プロダクション化を見据えた設計・検証まで関わることで、実ビジネスに耐えうるAIソリューション構築の知見が蓄積されます。
②AIエージェントや生成AIなど、最先端の技術を用いたプロジェクトに携わることができる環境です。新しい技術やツールを積極的に試しながら、現場で通用するベストプラクティスを自ら確立していく経験を得られます。技術キャッチアップのためのインプットと、現場でのアウトプットが高速に循環する環境で、エンジニアとしての成長スピードを高めることができます。
③少数精鋭のチーム体制のため、アイデアをスピーディーに形にし、事業部へ直接提案・実装できる裁量の大きさがあります。エンジニアの提案が尊重される文化の中で、自身の取り組みが事業成長に直結する手応えを感じながら働くことができます。また、事業部門や経営層との距離も近く、自身のアウトプットに対するフィードバックをダイレクトに受け取れる環境です。
④営業、人事、知財など多岐にわたる事業ドメインのプロジェクト経験を通じて、技術者としての深い専門性とビジネス理解の両方を育むことができます。新規プロジェクトを0→1で推進するための課題設定力、ステークホルダーマネジメント力、ROIを意識した判断軸など、ビジネススキルも同時に身につけることができます。将来的には、テックリードやプロダクトオーナー、新規事業立ち上げなど、幅広いキャリアパスにつながる経験を得られます。
■期待する役割
Forward Deployed Engineerとして、事業部の現場に最も近い位置でAIソリューションのプロトタイピングをリードする役割を期待しています。ビジネス側の課題感や要望を掘り下げ、技術的な解決策として言語化し、具体的なPoCに落とし込んでいく「翻訳者」としての役割も担っていただきます。ステークホルダーを巻き込みながらプロジェクトを前に進め、技術的に正しいだけでなく、事業として成立する解を導き出すことが求められます。中長期的には、担当事業部から「まず相談したいパートナー」として信頼される存在になっていただきたいと考えています。
■期待するマインド
マネーフォワードのMVVC（Mission, Vision, Value, Culture）に共感し、ユーザーと社会への価値提供にこだわりを持てる方
自律的に行動でき、自ら課題を見つけてプロジェクトを推進していける方
不確実性やチャレンジを楽しみ、トライ＆エラーから学び続ける姿勢をお持ちの方
技術とビジネスの両面に責任感を持ち、成果とプロセスの両方にコミットできる方
●技術スタック
AI / 機械学習：Python、各種 LLM API
Webサーバーサイド：Python
フロントエンド：React、TypeScript
プラットフォーム / インフラ：AWS、GCP、Azure
●使用ツール
リポジトリ管理：GitHub
CI/CD：CircleCI、GitHub Actions
開発環境：Docker、Terraform Enterprise
監視：Datadog、Sentry
コミュニケーション：Slack、Zoom
チケット / プロジェクト管理：Jira、Asana
求める経験 / スキル
■求めるスキル・経験
・生成AIやLLM、AIエージェントを活用したソリューション開発経験
・プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP 等の開発スキル
・事業部門やビジネスサイドのステークホルダーとの直接対話を通じて、課題発見からソリューション提案・実装までを一気通貫で行った経験
・AWS / GCP / Azure などのクラウド利用経験
上記に加えて、以下いずれかのご経験をお持ちの方
・スタートアップ初期フェーズでの高速プロトタイピング・プロダクト立ち上げ経験
・社内DX・新規事業などでのPoC開発経験
・AI／機械学習の実応用（課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用）経験
■あると望ましいスキル・経験
・Claude Code 等のAIコーディングツールを活用した高速開発の経験
・データパイプライン構築、データエンジニアリングの知見
・API設計・インテグレーション開発の経験
・コンサルティングファームやSIerでの業務改善・システム導入プロジェクト経験
・AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験
Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため
https://note.moneyforward.com/n/nbf62431c7aee
■求める語学力
日本語要件：ビジネスレベル（流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル）
要件ヒアリングやワークショップ、日々のディスカッションを日本語で円滑に行えることが求められます。
提案資料や要件定義書、検証レポートなどのドキュメントも主に日本語で作成いただきます。
英語要件：なし
■こんな方に仲間になってほしい
・チームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方
・技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方
・「0→1」を楽しめる方——完成されたプロダクトの改善よりも、何もないところから動くものを生み出すことにワクワクする方
・完璧を目指して時間をかけるよりも、素早く形にしてフィードバックから学ぶアプローチを好む方
・事業部との対話を楽しみ、技術と業務の架け橋になれる方
・営業・バックオフィスの生産性向上やDXに強い興味関心がある方
・生成AIやLLM、AIエージェントを活用したソリューション開発経験
・プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP 等の開発スキル
・事業部門やビジネスサイドのステークホルダーとの直接対話を通じて、課題発見からソリューション提案・実装までを一気通貫で行った経験
・AWS / GCP / Azure などのクラウド利用経験
上記に加えて、以下いずれかのご経験をお持ちの方
・スタートアップ初期フェーズでの高速プロトタイピング・プロダクト立ち上げ経験
・社内DX・新規事業などでのPoC開発経験
・AI／機械学習の実応用（課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用）経験
■あると望ましいスキル・経験
・Claude Code 等のAIコーディングツールを活用した高速開発の経験
・データパイプライン構築、データエンジニアリングの知見
・API設計・インテグレーション開発の経験
・コンサルティングファームやSIerでの業務改善・システム導入プロジェクト経験
・AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験
Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため
https://note.moneyforward.com/n/nbf62431c7aee
■求める語学力
日本語要件：ビジネスレベル（流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル）
要件ヒアリングやワークショップ、日々のディスカッションを日本語で円滑に行えることが求められます。
提案資料や要件定義書、検証レポートなどのドキュメントも主に日本語で作成いただきます。
英語要件：なし
■こんな方に仲間になってほしい
・チームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方
・技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方
・「0→1」を楽しめる方——完成されたプロダクトの改善よりも、何もないところから動くものを生み出すことにワクワクする方
・完璧を目指して時間をかけるよりも、素早く形にしてフィードバックから学ぶアプローチを好む方
・事業部との対話を楽しみ、技術と業務の架け橋になれる方
・営業・バックオフィスの生産性向上やDXに強い興味関心がある方
従業員数
2,597名
（2024年11月末現在（連結））
勤務地
東京都
想定年収
791 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
2,597名
（2024年11月末現在（連結））
LINEヤフー株式会社
仕事内容
生成AI関連技術を活用した新サービスの設計、開発、実装を担当いただきます。
■業務詳細
具体的には以下の業務を想定しています。
・大規模言語モデル（LLM）を利用した各種新システムの開発
LLMを利用してさまざまな新システムの開発が可能か検証し、プロトタイプを作成します。
LLMエージェントを用いた新機能提案や機能改善提案を行います。
AIエージェント開発、Model Context Protocol（MCP）などのLLMツール開発、モデルのファインチューニング、プロンプト開発とその評価などが含まれます。
・LLMを活用した社内システムの効率化
LINEヤフーが提供するサービスの内部システムにLLMを活用し、業務効率化を図るシステムを構築します。
・生成AIモデルの設計、トレーニング、最適化
・クライアントのニーズに基づくAIソリューションの提案と開発
・データ収集、前処理、解析の実施
・開発したAIシステムのテストと評価、公開新技術の迅速な評価と検証
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり
■関わるサービス：
生成AIを活用した新サービスが「LINE」に誕生。「LINE AI」、「LINE AIトークサジェスト」を提供開始。
「LINE」が人とAIをつなぐプラットフォームへ
https://www.lycorp.co.jp/ja/news/release/017395/
■業務詳細
具体的には以下の業務を想定しています。
・大規模言語モデル（LLM）を利用した各種新システムの開発
LLMを利用してさまざまな新システムの開発が可能か検証し、プロトタイプを作成します。
LLMエージェントを用いた新機能提案や機能改善提案を行います。
AIエージェント開発、Model Context Protocol（MCP）などのLLMツール開発、モデルのファインチューニング、プロンプト開発とその評価などが含まれます。
・LLMを活用した社内システムの効率化
LINEヤフーが提供するサービスの内部システムにLLMを活用し、業務効率化を図るシステムを構築します。
・生成AIモデルの設計、トレーニング、最適化
・クライアントのニーズに基づくAIソリューションの提案と開発
・データ収集、前処理、解析の実施
・開発したAIシステムのテストと評価、公開新技術の迅速な評価と検証
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり
■関わるサービス：
生成AIを活用した新サービスが「LINE」に誕生。「LINE AI」、「LINE AIトークサジェスト」を提供開始。
「LINE」が人とAIをつなぐプラットフォームへ
https://www.lycorp.co.jp/ja/news/release/017395/
求める経験 / スキル
＜必要な経験/スキル＞
・機械学習モデル、特にLLMについての基本的な知識と利用経験
・自然言語処理、画像処理、機械学習技術のいずれかを用いたサービスやプロダクトの改善経験
・アルゴリズム、データ構造の知識およびソフトウェア設計経験
・Linux環境でのWebアプリケーションもしくはサーバー開発経験（実装3年以上）
・AIやLLMエージェントの利用についてのセキュリティリスク意識
・学術論文などの専門文書を日常的に読む経験
＜あると望ましい経験/スキル＞
・生成AIを活用したサービスの開発経験
・Tool CallingやDeep ResearchなどLLM、AIエージェントの仕組みとその応用についての知識（実務問わず）
・データ設計・開発・収集の経験（テストデータ、学習データ）
・MLモデル、LLMのセキュリティに関する知識および実装経験
・査読あり論文投稿や国際会議での発表経験
＜求める人物像＞
・急速に進化する技術環境において、ソリューションを自ら設計・提案しタスク化できる方
・AIエージェントのような新技術領域への興味・関心、検証意欲をお持ちの方
・LLMのようなMLモデルを用いたソリューション開発に意欲的な方
・職種問わず円滑にコミュニケーションをとれる方
・周囲に対して常にリスペクトを持って行動できる方
・機械学習モデル、特にLLMについての基本的な知識と利用経験
・自然言語処理、画像処理、機械学習技術のいずれかを用いたサービスやプロダクトの改善経験
・アルゴリズム、データ構造の知識およびソフトウェア設計経験
・Linux環境でのWebアプリケーションもしくはサーバー開発経験（実装3年以上）
・AIやLLMエージェントの利用についてのセキュリティリスク意識
・学術論文などの専門文書を日常的に読む経験
＜あると望ましい経験/スキル＞
・生成AIを活用したサービスの開発経験
・Tool CallingやDeep ResearchなどLLM、AIエージェントの仕組みとその応用についての知識（実務問わず）
・データ設計・開発・収集の経験（テストデータ、学習データ）
・MLモデル、LLMのセキュリティに関する知識および実装経験
・査読あり論文投稿や国際会議での発表経験
＜求める人物像＞
・急速に進化する技術環境において、ソリューションを自ら設計・提案しタスク化できる方
・AIエージェントのような新技術領域への興味・関心、検証意欲をお持ちの方
・LLMのようなMLモデルを用いたソリューション開発に意欲的な方
・職種問わず円滑にコミュニケーションをとれる方
・周囲に対して常にリスペクトを持って行動できる方
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,260 万円
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
株式会社マネーフォワード
仕事内容
マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させていくためにAI/機械学習を用いた機能開発や課題解決手法の提案、検証、開発に取り組んで頂きます。ユーザーの業務視点、プロダクト仕様の観点から課題を設定し、AI/機械学習による解決手段の検討から実装、運用までを担っていただくポジションとなります
求める経験 / スキル
■求めるスキル・経験
・AI／機械学習の実応用（課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用）経験
・AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験
＊プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP等の開発スキル
＊Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため
・ソフトウェア開発に関する経験と理解
・小規模なプロジェクトリード・マネジメント経験
・AWS/GCP/Azureなどのクラウド利用経験
上記に加えて、以下いずれのかのご経験をお持ちの方数学・統計学の基礎的な知識、Pythonなどを使ったデータ分析、可視化の経験
・AIサービスを活用したWebサービス開発経験
・事業やビジネスを理解した上で、分析や提案を行った経験
■あると望ましいスキル・経験
・経理、会計、人事など、企業のバックオフィス業務への深い理解、経験
・チームによるソフトウェア開発に関する深い理解
・MLOpsの実践経験
・AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験
＊Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため
・AI／機械学習の実応用（課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用）経験
・AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験
＊プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP等の開発スキル
＊Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため
・ソフトウェア開発に関する経験と理解
・小規模なプロジェクトリード・マネジメント経験
・AWS/GCP/Azureなどのクラウド利用経験
上記に加えて、以下いずれのかのご経験をお持ちの方数学・統計学の基礎的な知識、Pythonなどを使ったデータ分析、可視化の経験
・AIサービスを活用したWebサービス開発経験
・事業やビジネスを理解した上で、分析や提案を行った経験
■あると望ましいスキル・経験
・経理、会計、人事など、企業のバックオフィス業務への深い理解、経験
・チームによるソフトウェア開発に関する深い理解
・MLOpsの実践経験
・AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験
＊Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため
勤務地
東京都
想定年収
701 万円 ~ 1,000 万円
大手外資系クラウドベンダー
仕事内容
本ポジションのミッションは GenAI/ML 技術の活用に取り組むお客様の技術課題・ビジネス課題を解決することを通じて、より多くのお客様に 同社プラットフォーム上で GenAI/MLワークロードを実行していただけるようにすることです。お客様のニーズを起点に、スケーラブルで柔軟性・レジリエンシーに優れたアーキテクチャを設計します。独自モデルの開発から Agentic アプリケーションの開発やソリューションの活用に渡り、幅広いお客様の GenAI/ML ユースケースに対し最適な支援を提供します。また、イベントやウェブセミナーでの登壇をはじめとする対外的な情報発信に携わるチャンスもあります。
本ポジション としての活動を通じて、GenAI/ML 技術に取り組むお客様のトレンドや、技術開発のトレンドに理解を深めるとともに、様々な クラウドの技術に触れ、興味を持ち、学びを深めていくことを期待しています。それには、あなたが今まで培ってきた技術や経験が充分に活かされるはずです。多様なお客様と、先進的な技術の活用について議論を重ね、価値の実現に貢献していくことは、このポジションならではの経験になるはずです。
Key job responsibilities
- AI スペシャリスト SA チームは、あらゆる規模のお客様の技術的な架け橋となり、信頼できるアドバイザーとして伴走します。具体的には、セキュリティ・コスト・パフォーマンス・信頼性・運用効率の観点からお客様の GenAI/ML および Agentic AI プロジェクトの推進に貢献します。
- 創造性を発揮して、テクノロジーを具体的なソリューションへと結び付け、多様なユースケースに対応するクラウドネイティブな GenAI/ML およびAgentic アーキテクチャパターンを定義します。
- ベストプラクティス、技術コンテンツ、新しいリファレンスアーキテクチャ（ホワイトペーパー、コードサンプル、ブログ記事など）の作成・共有に参画し、ワークショップ、ユーザーグループ、ミートアップ、講演、ウェブセミナー、カンファレンスなどを通じて、クラウド 上での GenAI/ML および Agentic AI ワークロードの普及・啓発活動を行います。
- 技術メンタリング： ハンズオン形式の深掘りセッションや技術ワークショップをリードし、再利用可能なコード、リファレンスアーキテクチャ、社内向け技術アセットを整備し、エンジニアリング組織全体に提供します。
本ポジション としての活動を通じて、GenAI/ML 技術に取り組むお客様のトレンドや、技術開発のトレンドに理解を深めるとともに、様々な クラウドの技術に触れ、興味を持ち、学びを深めていくことを期待しています。それには、あなたが今まで培ってきた技術や経験が充分に活かされるはずです。多様なお客様と、先進的な技術の活用について議論を重ね、価値の実現に貢献していくことは、このポジションならではの経験になるはずです。
Key job responsibilities
- AI スペシャリスト SA チームは、あらゆる規模のお客様の技術的な架け橋となり、信頼できるアドバイザーとして伴走します。具体的には、セキュリティ・コスト・パフォーマンス・信頼性・運用効率の観点からお客様の GenAI/ML および Agentic AI プロジェクトの推進に貢献します。
- 創造性を発揮して、テクノロジーを具体的なソリューションへと結び付け、多様なユースケースに対応するクラウドネイティブな GenAI/ML およびAgentic アーキテクチャパターンを定義します。
- ベストプラクティス、技術コンテンツ、新しいリファレンスアーキテクチャ（ホワイトペーパー、コードサンプル、ブログ記事など）の作成・共有に参画し、ワークショップ、ユーザーグループ、ミートアップ、講演、ウェブセミナー、カンファレンスなどを通じて、クラウド 上での GenAI/ML および Agentic AI ワークロードの普及・啓発活動を行います。
- 技術メンタリング： ハンズオン形式の深掘りセッションや技術ワークショップをリードし、再利用可能なコード、リファレンスアーキテクチャ、社内向け技術アセットを整備し、エンジニアリング組織全体に提供します。
求める経験 / スキル
【応募条件】
・7年以上のプロダクション AI システムの設計・実装経験
・大規模システムへのLLM/マルチモーダル FM の統合、LLM のファインチューニング、LLM のデプロイと分散推論、RAG、FM 評価、ベクター DB、Agenticワークフロー、プロンプト/コンテキストエンジニアリング、MLOps などを含む AI ソリューションの実装経験
・社内外の多様なステークホルダーに対して的確にコミュニケーションができる能力、また高度な技術を平易な言葉で説明できる能力
・技術の発信者 (Thought Leader) として、お客様および社内のビジネス意思決定者に影響を与える能力
・日本語ネイティブレベル（読み・書き・会話）、および英語の読み書きができ、流暢でなくても積極的に英語での会話に取り組む意欲があること
【歓迎条件 （必須ではありません）】
・コンピュータサイエンス・数学・統計・機械学習または同等の定量的分野における修士号、もしくは博士号
・複雑なプロジェクトを主導し、結果として拡張性、運用優秀性、コスト効率に優れた成果を実現した実績
・ビジネス目標が部分的にしか定義されていない状況でも、チームや小規模な組織横断プロジェクトをリードできる能力
・最適な成果を実現するため、ソリューション戦略を策定し、優先順位をロジカルに判断できる能力
・分散アプリケーションの設計・実装・コンサルティング経験
・エンジニアや技術系チームのマネジメント経験
・クラウドに関する技術認定資格
・AWS エコシステム (Bedrock、AgentCore、SageMaker を含む) を用いた実装経験、および埋め込み・ベクターストア・セマンティック検索最適化を用いた RAG 実装の実務経験
・LoRA/QLoRA・Instruction Tuning・RLHF などの高度な手法を用いた大規模・小規模言語モデルの運用およびファインチューニング経験
・金融・医療・公共部門など、高度な規制が存在する、またはセキュリティ要件の厳しい環境における AI システムのアーキテクチャ設計経験
・7年以上のプロダクション AI システムの設計・実装経験
・大規模システムへのLLM/マルチモーダル FM の統合、LLM のファインチューニング、LLM のデプロイと分散推論、RAG、FM 評価、ベクター DB、Agenticワークフロー、プロンプト/コンテキストエンジニアリング、MLOps などを含む AI ソリューションの実装経験
・社内外の多様なステークホルダーに対して的確にコミュニケーションができる能力、また高度な技術を平易な言葉で説明できる能力
・技術の発信者 (Thought Leader) として、お客様および社内のビジネス意思決定者に影響を与える能力
・日本語ネイティブレベル（読み・書き・会話）、および英語の読み書きができ、流暢でなくても積極的に英語での会話に取り組む意欲があること
【歓迎条件 （必須ではありません）】
・コンピュータサイエンス・数学・統計・機械学習または同等の定量的分野における修士号、もしくは博士号
・複雑なプロジェクトを主導し、結果として拡張性、運用優秀性、コスト効率に優れた成果を実現した実績
・ビジネス目標が部分的にしか定義されていない状況でも、チームや小規模な組織横断プロジェクトをリードできる能力
・最適な成果を実現するため、ソリューション戦略を策定し、優先順位をロジカルに判断できる能力
・分散アプリケーションの設計・実装・コンサルティング経験
・エンジニアや技術系チームのマネジメント経験
・クラウドに関する技術認定資格
・AWS エコシステム (Bedrock、AgentCore、SageMaker を含む) を用いた実装経験、および埋め込み・ベクターストア・セマンティック検索最適化を用いた RAG 実装の実務経験
・LoRA/QLoRA・Instruction Tuning・RLHF などの高度な手法を用いた大規模・小規模言語モデルの運用およびファインチューニング経験
・金融・医療・公共部門など、高度な規制が存在する、またはセキュリティ要件の厳しい環境における AI システムのアーキテクチャ設計経験
勤務地
東京都
想定年収
非公開
LINEヤフー株式会社
仕事内容
【ポジション概要】
LINEヤフーが推進する「AIシフト」を技術面から牽引するポジションとして、LLMおよびAI Agentを活用した次世代プラットフォームの開発に携わっていただきます。
本ポジションでは、LLMアプリケーションの改善サイクルを加速させるため、トレーシング・評価・プロンプト管理・ガードレール・コスト管理といった基盤の構築を推進します。また、オープンウェイトモデルの活用により、セキュリティ・レイテンシ・コストの最適化を図ります。
これらの取り組みを通じて、AI活用の品質向上とプロダクトとしての再現性を担保する重要な役割を担います。また、AI Agent領域においては、Agentがユーザーとの対話を通じて得た情報を蓄積・活用し、継続的に高度化していくための記憶領域（Agent Memory）や、複数のAgentが役割分担しながら協調してタスクを実行する仕組み（Multi Agent）といった新しいアーキテクチャの設計・開発に取り組みます。
さらに、こうした機能を個別開発に留めず、複数サービスで共通利用できるプラットフォームとして抽象化・提供することで、全社的なAI活用の高度化と開発効率の最大化を推進していただきます。
2026年4月時点では立ち上げフェーズにあり、技術選定やアーキテクチャ設計などの上流から関わりながら、プロダクトの方向性そのものに影響を与える経験を得ることができます。
【主な業務内容】
下記領域を横断し各サービスの戦略を踏まえ、共通して必要となる機能の抽象化およびプラットフォーム化の推進を担当していただきます。具体的には以下の業務を想定しています。
■LLM活用基盤・LLMOps
・Agentのトレーシングや評価、プロンプトの管理を行うための基盤の開発・運用
・AIガードレール機能を提供する基盤の開発・運用
・全社のLLMアクセスを一元管理して、予算管理等を行うためのGatewayの開発・運用
・オープンウェイトモデルをAPIとして提供する基盤の開発・運用
■AI Agentプラットフォーム
・Agentがユーザとの対話を通じて得た情報を蓄積・活用し、継続的に高度化していくための記憶基盤（Agent Memory）の設計・開発・運用
・複数のAgentが役割分担しながら協調してタスクを実行する仕組み（Multi Agent）のアーキテクチャ設計・および開発・運用
・Agentを効率的に構築・運用するためのAgent Builder / Runtimeなどのプラットフォームの設計・開発・運用
※直近の取り組みなどはこちらをご覧ください
https://www.lycorp.co.jp/ja/news/release/020366/
LINEヤフーが推進する「AIシフト」を技術面から牽引するポジションとして、LLMおよびAI Agentを活用した次世代プラットフォームの開発に携わっていただきます。
本ポジションでは、LLMアプリケーションの改善サイクルを加速させるため、トレーシング・評価・プロンプト管理・ガードレール・コスト管理といった基盤の構築を推進します。また、オープンウェイトモデルの活用により、セキュリティ・レイテンシ・コストの最適化を図ります。
これらの取り組みを通じて、AI活用の品質向上とプロダクトとしての再現性を担保する重要な役割を担います。また、AI Agent領域においては、Agentがユーザーとの対話を通じて得た情報を蓄積・活用し、継続的に高度化していくための記憶領域（Agent Memory）や、複数のAgentが役割分担しながら協調してタスクを実行する仕組み（Multi Agent）といった新しいアーキテクチャの設計・開発に取り組みます。
さらに、こうした機能を個別開発に留めず、複数サービスで共通利用できるプラットフォームとして抽象化・提供することで、全社的なAI活用の高度化と開発効率の最大化を推進していただきます。
2026年4月時点では立ち上げフェーズにあり、技術選定やアーキテクチャ設計などの上流から関わりながら、プロダクトの方向性そのものに影響を与える経験を得ることができます。
【主な業務内容】
下記領域を横断し各サービスの戦略を踏まえ、共通して必要となる機能の抽象化およびプラットフォーム化の推進を担当していただきます。具体的には以下の業務を想定しています。
■LLM活用基盤・LLMOps
・Agentのトレーシングや評価、プロンプトの管理を行うための基盤の開発・運用
・AIガードレール機能を提供する基盤の開発・運用
・全社のLLMアクセスを一元管理して、予算管理等を行うためのGatewayの開発・運用
・オープンウェイトモデルをAPIとして提供する基盤の開発・運用
■AI Agentプラットフォーム
・Agentがユーザとの対話を通じて得た情報を蓄積・活用し、継続的に高度化していくための記憶基盤（Agent Memory）の設計・開発・運用
・複数のAgentが役割分担しながら協調してタスクを実行する仕組み（Multi Agent）のアーキテクチャ設計・および開発・運用
・Agentを効率的に構築・運用するためのAgent Builder / Runtimeなどのプラットフォームの設計・開発・運用
※直近の取り組みなどはこちらをご覧ください
https://www.lycorp.co.jp/ja/news/release/020366/
求める経験 / スキル
【必須要件】
・Webアプリケーションまたはサーバーサイドの開発経験
・バックエンドシステムにおいて、設計から実装・運用まで一貫して関わった経験
・MySQLやPostgreSQLなどのRDBMSに加え、Redis、HBase、Cassandra、VectorDBなど複数のデータベース技術を用途に応じて選定・活用した設計・開発経験
・複数コンポーネントから構成されるシステムにおいて、コンポーネント間の責務分割やインターフェース設計を行った経験
・チームでのソフトウェア開発経験
【歓迎要件】
・新機能の要件定義から設計・実装・テスト・リリースまで一気通貫で担当した経験
・大規模システムまたは分散システムにおける設計・分析・問題解決の経験
・仮想マシンの内部構造やガベージコレクションの理解、および静的型付け言語におけるパフォーマンスチューニング経験
・Webセキュリティに関する知識および実装経験
・フロントエンド開発経験（React / Next.jsなど）
・LLMまたはAI関連技術を活用したアプリケーション開発経験
・AI Agentに関連するプロダクトまたはシステムの開発経験
・SRE（Site Reliability Engineering）に関する知識・実務経験
・LLM出力の品質最適化（プロンプト設計・評価設計など）に関する知見または実装経験
【求める人物像】
・不確実な状況でも自ら論点を整理し、目的から逆算した最適な解決策を主体的に実行できる方
・変化の速い技術領域において、常に最新情報をキャッチアップし、自ら学びをアップデートし続けられる方
・プロダクトに責任を持ち、多様なメンバーとリスペクトを持って協力しながら、組織としての成果を最大化できる方
・Webアプリケーションまたはサーバーサイドの開発経験
・バックエンドシステムにおいて、設計から実装・運用まで一貫して関わった経験
・MySQLやPostgreSQLなどのRDBMSに加え、Redis、HBase、Cassandra、VectorDBなど複数のデータベース技術を用途に応じて選定・活用した設計・開発経験
・複数コンポーネントから構成されるシステムにおいて、コンポーネント間の責務分割やインターフェース設計を行った経験
・チームでのソフトウェア開発経験
【歓迎要件】
・新機能の要件定義から設計・実装・テスト・リリースまで一気通貫で担当した経験
・大規模システムまたは分散システムにおける設計・分析・問題解決の経験
・仮想マシンの内部構造やガベージコレクションの理解、および静的型付け言語におけるパフォーマンスチューニング経験
・Webセキュリティに関する知識および実装経験
・フロントエンド開発経験（React / Next.jsなど）
・LLMまたはAI関連技術を活用したアプリケーション開発経験
・AI Agentに関連するプロダクトまたはシステムの開発経験
・SRE（Site Reliability Engineering）に関する知識・実務経験
・LLM出力の品質最適化（プロンプト設計・評価設計など）に関する知見または実装経験
【求める人物像】
・不確実な状況でも自ら論点を整理し、目的から逆算した最適な解決策を主体的に実行できる方
・変化の速い技術領域において、常に最新情報をキャッチアップし、自ら学びをアップデートし続けられる方
・プロダクトに責任を持ち、多様なメンバーとリスペクトを持って協力しながら、組織としての成果を最大化できる方
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,600 万円
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
株式会社バンダイナムコ研究所
仕事内容
【ポジション概要】
■バンダイナムコグループのエンターテインメント創出に必要な先端技術の研究開発を行うバンダイナムコ研究所にて、ゲーム開発やアニメ制作など様々なエンターテイメント領域へ応用するための最先端AI技術の研究開発をお任せします。
【業務詳細】
■AI技術（LLM、音声合成、エージェント型AI、アセット自動生成など）の研究開発
■案件アサイン期間：3～6か月程度が一般的
【ご入社後の業務イメージ】
■ご入社後～1年：社内にて組成されているPJTチームにエンジニアメンバーとしてアサインさせていただき、知見を深めていただきます。
■1年後にはメインエンジニアとしてのご活躍を期待しています。
■バンダイナムコグループのエンターテインメント創出に必要な先端技術の研究開発を行うバンダイナムコ研究所にて、ゲーム開発やアニメ制作など様々なエンターテイメント領域へ応用するための最先端AI技術の研究開発をお任せします。
【業務詳細】
■AI技術（LLM、音声合成、エージェント型AI、アセット自動生成など）の研究開発
■案件アサイン期間：3～6か月程度が一般的
【ご入社後の業務イメージ】
■ご入社後～1年：社内にて組成されているPJTチームにエンジニアメンバーとしてアサインさせていただき、知見を深めていただきます。
■1年後にはメインエンジニアとしてのご活躍を期待しています。
求める経験 / スキル
【必須要件】
・AI分野の英文学術論文を正確に読解できる知識
・PyTorch、TensorFlow などのフレームワークを利用したAIアプリの実務での実装経験（1年以上）
・AIを使った新しいエンターテインメント創出に意欲のある方
・ビジネスレベルの日本語能力（JLPT N2程度）
・AIエンジニア業務経験（1年以上）
【歓迎要件】
・React/Vue.js などの現代的なフレームワークを利用したWebアプリの開発経験
・ビデオゲームの開発経験
・ビデオゲームやアニメに関するドメイン知識
・英語でのコミュニケーション能力（会話・読み書き）
【求める人物像】
・エンターテインメントの新しい可能性を技術で切り開きたいという情熱を持つ方
・最先端のAI技術を「楽しさ」や「驚き」に変換できる創造力を持つ方
・エンドユーザーの視点で技術の応用を考えられる方
・プロデューサー、ゲームクリエイター、アーティストなど、多様な職種と円滑に協働できる方
・研究成果を商品やサービス向けに実装することも、長期的な研究開発をすることも、両方できる方
・AI分野の英文学術論文を正確に読解できる知識
・PyTorch、TensorFlow などのフレームワークを利用したAIアプリの実務での実装経験（1年以上）
・AIを使った新しいエンターテインメント創出に意欲のある方
・ビジネスレベルの日本語能力（JLPT N2程度）
・AIエンジニア業務経験（1年以上）
【歓迎要件】
・React/Vue.js などの現代的なフレームワークを利用したWebアプリの開発経験
・ビデオゲームの開発経験
・ビデオゲームやアニメに関するドメイン知識
・英語でのコミュニケーション能力（会話・読み書き）
【求める人物像】
・エンターテインメントの新しい可能性を技術で切り開きたいという情熱を持つ方
・最先端のAI技術を「楽しさ」や「驚き」に変換できる創造力を持つ方
・エンドユーザーの視点で技術の応用を考えられる方
・プロデューサー、ゲームクリエイター、アーティストなど、多様な職種と円滑に協働できる方
・研究成果を商品やサービス向けに実装することも、長期的な研究開発をすることも、両方できる方
従業員数
50名
（2026年4月15日時点）
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 900 万円
従業員数
50名
（2026年4月15日時点）
LINEヤフー株式会社
仕事内容
【ポジション概要】
「Yahoo!ショッピング」「Yahoo!オークション」「Yahoo!フリマ」をはじめとしたLINEヤフーのコマースサービスにおいて、目的や状況に応じた情報を提供するためのシステムの開発・改善に取り組んでいただきます。
ユーザー数・商品数ともに大規模なサービスに対して、ユーザー体験向上のための実応用のシステムの開発・運用を経験できます。
下記の機能を実装したAPIの開発、運用をお任せする予定です。
【主な業務内容】
■具体的には以下の業務を想定しています。
・商品検索の結果の並び替えロジック
・レコメンドモデルの構築・改善
・ユーザへの訴求ロジックの開発・改善
【業務詳細】
・企画者との要件のすり合わせや提案
・チームで設計・開発・テスト・リリース・運用までを担当する開発
・上記の提案や開発・改善に必要なテスト設計や分析
・機能提供に必要な機械学習モデルの開発・運用
【開発環境】
・言語：Java、 Python、 Go
・フレームワーク：Spring Boot
・データベース: MySQL、 Trino、 Cassandra、 Apache Solr、 Vespa
・インフラ：プライベートクラウド
・その他：Apache Airflow、GitHub Enterprise、Confluence、Slack、Jira など
※直近の取り組みなどはこちらをご覧ください
https://techblog.lycorp.co.jp/ja/20250129a
https://techblog.lycorp.co.jp/ja/20241017a
https://techblog.lycorp.co.jp/ja/20231113a
https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/overview.html
https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2024/0/JSAI2024_1F5GS1002/_article/-char/ja/
「Yahoo!ショッピング」「Yahoo!オークション」「Yahoo!フリマ」をはじめとしたLINEヤフーのコマースサービスにおいて、目的や状況に応じた情報を提供するためのシステムの開発・改善に取り組んでいただきます。
ユーザー数・商品数ともに大規模なサービスに対して、ユーザー体験向上のための実応用のシステムの開発・運用を経験できます。
下記の機能を実装したAPIの開発、運用をお任せする予定です。
【主な業務内容】
■具体的には以下の業務を想定しています。
・商品検索の結果の並び替えロジック
・レコメンドモデルの構築・改善
・ユーザへの訴求ロジックの開発・改善
【業務詳細】
・企画者との要件のすり合わせや提案
・チームで設計・開発・テスト・リリース・運用までを担当する開発
・上記の提案や開発・改善に必要なテスト設計や分析
・機能提供に必要な機械学習モデルの開発・運用
【開発環境】
・言語：Java、 Python、 Go
・フレームワーク：Spring Boot
・データベース: MySQL、 Trino、 Cassandra、 Apache Solr、 Vespa
・インフラ：プライベートクラウド
・その他：Apache Airflow、GitHub Enterprise、Confluence、Slack、Jira など
※直近の取り組みなどはこちらをご覧ください
https://techblog.lycorp.co.jp/ja/20250129a
https://techblog.lycorp.co.jp/ja/20241017a
https://techblog.lycorp.co.jp/ja/20231113a
https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/overview.html
https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2024/0/JSAI2024_1F5GS1002/_article/-char/ja/
求める経験 / スキル
【必須要件】
・JavaやPythonを用いたバックエンド開発経験
・機械学習を利用したシステム開発やプログラムの実装経験
・ビジネスレベルの日本語によるコミュニケーションスキル
・機械学習、AIに関する英語論文が理解できるスキル
・修士論文相当以上の研究経験
【歓迎要件】
・コンシューマ向けサービス関連開発経験
・スクラムなどチームメンバーと協力した開発経験
・パフォーマンスや保守性を考慮した設計・開発経験
・Spring Bootを用いた開発経験
・Kubernetes、Dockerなどを用いた開発経験
・RDB、NoSQLといったデータベースの設計・利用経験
・機械学習に関する専門的な知識
・生成AIを活用した開発経験
【求める人物像】
・自ら積極的に課題を発見し、チーム内外の関係者を巻き込みながら、能動的に仕事を進めることができる方
・成果にこだわり、最後まで責任をもってやり抜くことができる方
・変化に適応し、新しい技術や手法を迅速に学ぶなど、柔軟な対応ができる方
・ポジティブなコミュニケーションで、多様なバックグランドを持つメンバーと協力して働ける方
・複数のステークホルダーの要求の中で課題の優先順位をつけながら解決できる方
・JavaやPythonを用いたバックエンド開発経験
・機械学習を利用したシステム開発やプログラムの実装経験
・ビジネスレベルの日本語によるコミュニケーションスキル
・機械学習、AIに関する英語論文が理解できるスキル
・修士論文相当以上の研究経験
【歓迎要件】
・コンシューマ向けサービス関連開発経験
・スクラムなどチームメンバーと協力した開発経験
・パフォーマンスや保守性を考慮した設計・開発経験
・Spring Bootを用いた開発経験
・Kubernetes、Dockerなどを用いた開発経験
・RDB、NoSQLといったデータベースの設計・利用経験
・機械学習に関する専門的な知識
・生成AIを活用した開発経験
【求める人物像】
・自ら積極的に課題を発見し、チーム内外の関係者を巻き込みながら、能動的に仕事を進めることができる方
・成果にこだわり、最後まで責任をもってやり抜くことができる方
・変化に適応し、新しい技術や手法を迅速に学ぶなど、柔軟な対応ができる方
・ポジティブなコミュニケーションで、多様なバックグランドを持つメンバーと協力して働ける方
・複数のステークホルダーの要求の中で課題の優先順位をつけながら解決できる方
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 1,260 万円
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
株式会社CARTA HOLDINGS
仕事内容
■業務内容
・AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム（Bedrock, Vertex AI等）やエージェント基盤（LangGraph, CrewAI等）を活用したシステムの構築
・評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定
・運用基盤の構築 : MCP（Model Context Protocol）や外部APIを統合し、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計
・可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決
■直近で取り組んでいる業務
・セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備
■将来的に取り組みたいこと
・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供
・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化
・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築
■実際の業務進行について
社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供します。ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積していきます。
■やりがい・魅力
・実社会へのAI実装 : AIを単なる検証に留めず、実際のビジネスの意思決定基盤として運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。
・最先端技術への挑戦 : ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど、常に進化するAIテクノロジーをプロダクトに組み込む挑戦が可能です。
・AIネイティブな組織作り : 開発だけでなく運用までを見据えた品質評価や安全性の担保など、AI活用の「中核」を担う仕組みづくりに関われます。
・豊富なアセット : パートナー、グループの独自アセット等を活用して、顧客課題解決に向けたマーケティングソリューションを創出できます。
■開発環境
LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM（Llama / Qwen / gpt-oss）, LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等
MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等
データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等
インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI)
共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack
・AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム（Bedrock, Vertex AI等）やエージェント基盤（LangGraph, CrewAI等）を活用したシステムの構築
・評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定
・運用基盤の構築 : MCP（Model Context Protocol）や外部APIを統合し、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計
・可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決
■直近で取り組んでいる業務
・セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備
■将来的に取り組みたいこと
・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供
・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化
・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築
■実際の業務進行について
社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供します。ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積していきます。
■やりがい・魅力
・実社会へのAI実装 : AIを単なる検証に留めず、実際のビジネスの意思決定基盤として運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。
・最先端技術への挑戦 : ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど、常に進化するAIテクノロジーをプロダクトに組み込む挑戦が可能です。
・AIネイティブな組織作り : 開発だけでなく運用までを見据えた品質評価や安全性の担保など、AI活用の「中核」を担う仕組みづくりに関われます。
・豊富なアセット : パートナー、グループの独自アセット等を活用して、顧客課題解決に向けたマーケティングソリューションを創出できます。
■開発環境
LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM（Llama / Qwen / gpt-oss）, LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等
MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等
データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等
インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI)
共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack
求める経験 / スキル
必須スキル：
・業務課題をヒアリングし、業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用）
・AI／機械学習プロダクトの導入支援・活用推進の経験（PoC〜運用）
・ビジネス上の意思決定を行うためのダッシュボードを企画し、実装、展開、運用定着まで行った経験
・MLOps（CI/CD/CT、モニタリング、再学習パイプライン等）の設計・開発・および自動化の運用経験
・コンテナを用いたインフラ基盤の設計・運用経験
・Infrastructure as Codeを用いた構築・運用経験
歓迎スキル：
・BigQuery, SnowflakeなどのDWHを利用したデータ分析基盤の開発経験
・SQLによるデータモデリングの経験（ディメンショナルモデリングやスタースキーマの設計／実装経験）
・AIエージェントの品質保証（信頼性・安全性）およびビジネス整合性の評価・検証経験
・業務課題をヒアリングし、業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用）
・AI／機械学習プロダクトの導入支援・活用推進の経験（PoC〜運用）
・ビジネス上の意思決定を行うためのダッシュボードを企画し、実装、展開、運用定着まで行った経験
・MLOps（CI/CD/CT、モニタリング、再学習パイプライン等）の設計・開発・および自動化の運用経験
・コンテナを用いたインフラ基盤の設計・運用経験
・Infrastructure as Codeを用いた構築・運用経験
歓迎スキル：
・BigQuery, SnowflakeなどのDWHを利用したデータ分析基盤の開発経験
・SQLによるデータモデリングの経験（ディメンショナルモデリングやスタースキーマの設計／実装経験）
・AIエージェントの品質保証（信頼性・安全性）およびビジネス整合性の評価・検証経験
従業員数
1,563名
（2023年12月末時点）
勤務地
東京都
想定年収
1,080 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
1,563名
（2023年12月末時点）
ミガロホールディングス株式会社
仕事内容
【担当する業務内容】
■グループAI事業戦略の検討・実行
・執行役員およびAI推進チーム ディレクターと連携し、グループ全体のAI事業戦略の立案・推進を技術面からリード
・最新のAI技術動向（LLM/生成AI、エージェント、RAG等）のリサーチおよび事業適用の検討
・グループ各社の事業課題に対するAI活用方針の策定・技術検証
・AI関連の業務提携における技術デューデリジェンスおよび技術評価
・ナレッジ共有活動への貢献・推進
■AIソリューションの企画・実行（テックリード）
・グループ各社と協働し、顧客課題を解決するAIソリューションの企画・設計・開発をリード
・グループ会社に所属するエンジニアの育成指導、必要に応じた採用活動への関与
・パートナー企業との技術連携・協業の推進
【ポジションの魅力】
・経営直下のインパクト：執行役員（大手SIerのマネジメント出身）、ディレクター/AIコンサルタント（AIスタートアップ/コンサル/総合商社出身）と直接連携し、グループ全体のAI戦略に技術リードとして関与できます。意思決定までの距離が近く、自身の提案が事業を動かす実感を得られるポジションです。
・事業 × 技術の両面を担える環境：技術者としてのスキルを活かしながら、事業企画・プリセールスなど、ビジネスサイドにも深く関与できます。
・多様な事業ドメインへの挑戦：不動産、顔認証、クラウドインテグレーション、BPOなど、グループ各社の多様な事業領域にAIを実装するため、幅広い業界知見を得られます。
・東証プライム上場の安定基盤 × スタートアップ的なスピード感：上場企業としての安定性・信頼性を持ちながら、DX推進事業は毎期1.5〜2倍で成長中。変化と挑戦に満ちた環境で働けます。
・事業立ち上げへの参画：グループのAI推進チームはまさに立ち上げフェーズ。チームの文化やプロセスを一緒に作り上げていくことができます。
■グループAI事業戦略の検討・実行
・執行役員およびAI推進チーム ディレクターと連携し、グループ全体のAI事業戦略の立案・推進を技術面からリード
・最新のAI技術動向（LLM/生成AI、エージェント、RAG等）のリサーチおよび事業適用の検討
・グループ各社の事業課題に対するAI活用方針の策定・技術検証
・AI関連の業務提携における技術デューデリジェンスおよび技術評価
・ナレッジ共有活動への貢献・推進
■AIソリューションの企画・実行（テックリード）
・グループ各社と協働し、顧客課題を解決するAIソリューションの企画・設計・開発をリード
・グループ会社に所属するエンジニアの育成指導、必要に応じた採用活動への関与
・パートナー企業との技術連携・協業の推進
【ポジションの魅力】
・経営直下のインパクト：執行役員（大手SIerのマネジメント出身）、ディレクター/AIコンサルタント（AIスタートアップ/コンサル/総合商社出身）と直接連携し、グループ全体のAI戦略に技術リードとして関与できます。意思決定までの距離が近く、自身の提案が事業を動かす実感を得られるポジションです。
・事業 × 技術の両面を担える環境：技術者としてのスキルを活かしながら、事業企画・プリセールスなど、ビジネスサイドにも深く関与できます。
・多様な事業ドメインへの挑戦：不動産、顔認証、クラウドインテグレーション、BPOなど、グループ各社の多様な事業領域にAIを実装するため、幅広い業界知見を得られます。
・東証プライム上場の安定基盤 × スタートアップ的なスピード感：上場企業としての安定性・信頼性を持ちながら、DX推進事業は毎期1.5〜2倍で成長中。変化と挑戦に満ちた環境で働けます。
・事業立ち上げへの参画：グループのAI推進チームはまさに立ち上げフェーズ。チームの文化やプロセスを一緒に作り上げていくことができます。
求める経験 / スキル
【必須要件】
・AI/機械学習プロジェクトにおける実務経験（3年以上）
・RAG（Retrieval Augmented Generation）、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、等の実装経験
・LLM（大規模言語モデル）/生成AIを活用したシステムの設計・開発経験
・Python等を用いたAI/MLシステムの開発・運用経験
・クラウド環境（AWS、GCP、Azure等）でのAI基盤構築経験
・技術選定から要件定義、設計、実装まで一貫して推進できる能力
・開発チームのテックリードまたはプロジェクトリーダーとしてのマネジメント経験
・ビジネスサイドとの円滑なコミュニケーション能力（技術を非エンジニアにわかりやすく伝える力）
【歓迎要件】
・AIエージェント/マルチエージェントシステムの設計・開発経験
・MLOps環境の構築・運用経験
・AIソリューションの事業企画・プリセールス経験
・エンジニア採用・育成に携わった経験
【求める人物像】
・技術力だけでなく、「この技術で事業をどう変えるか」を自ら考え、提案できる方
・不確実性が高い環境を楽しみ、仮説検証を高速で回しながら前進できる方
・最新のAI技術トレンドを自発的にキャッチアップし、実務への適用を模索する方
・グループ各社の多様なステークホルダーと信頼関係を築き、協働できる方
・チームやメンバーの成長に対して当事者意識を持ち、知見共有・育成に積極的な方
・「DX推進のリーディングカンパニー」を一緒に作り上げていく志を持つ方
・AI/機械学習プロジェクトにおける実務経験（3年以上）
・RAG（Retrieval Augmented Generation）、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、等の実装経験
・LLM（大規模言語モデル）/生成AIを活用したシステムの設計・開発経験
・Python等を用いたAI/MLシステムの開発・運用経験
・クラウド環境（AWS、GCP、Azure等）でのAI基盤構築経験
・技術選定から要件定義、設計、実装まで一貫して推進できる能力
・開発チームのテックリードまたはプロジェクトリーダーとしてのマネジメント経験
・ビジネスサイドとの円滑なコミュニケーション能力（技術を非エンジニアにわかりやすく伝える力）
【歓迎要件】
・AIエージェント/マルチエージェントシステムの設計・開発経験
・MLOps環境の構築・運用経験
・AIソリューションの事業企画・プリセールス経験
・エンジニア採用・育成に携わった経験
【求める人物像】
・技術力だけでなく、「この技術で事業をどう変えるか」を自ら考え、提案できる方
・不確実性が高い環境を楽しみ、仮説検証を高速で回しながら前進できる方
・最新のAI技術トレンドを自発的にキャッチアップし、実務への適用を模索する方
・グループ各社の多様なステークホルダーと信頼関係を築き、協働できる方
・チームやメンバーの成長に対して当事者意識を持ち、知見共有・育成に積極的な方
・「DX推進のリーディングカンパニー」を一緒に作り上げていく志を持つ方
従業員数
381名
（連結 2025年3月現在）
勤務地
東京都
想定年収
1,200 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
381名
（連結 2025年3月現在）
LINEヤフー株式会社
仕事内容
【ポジション概要】
生成AI関連技術を活用した新サービスの設計、開発、実装をお任せします。
【主な業務内容】
■大規模言語モデル（LLM）を利用した各種新システムの開発
・LLMを利用してさまざまな新システムの開発が可能か検証し、プロトタイプを作成します。
・LLMエージェントを用いた新機能提案や機能改善提案を行います。
・AIエージェント開発、Model Context Protocol（MCP）などのLLMツール開発、モデルのファインチューニング、プロンプト開発とその評価などが含まれます。
■LLMを活用した社内システムの効率化
・LINEヤフーが提供するサービスの内部システムにLLMを活用し、業務効率化を図るシステムを構築します。
・生成AIモデルの設計、トレーニング、最適化
・クライアントのニーズに基づくAIソリューションの提案と開発
・データ収集、前処理、解析の実施
・開発したAIシステムのテストと評価、公開新技術の迅速な評価と検証
【開発環境】
・開発言語：Python、SQL（Apache Spark）、Rust、Go（Golang）
・OS：Linux
・機械学習ライブラリ：PyTorch、Burn
・コンテナ：Docker、Kubernetes
・監視：Prometheus、Grafana、Sentry
・CI/CD：Argo CD、GitHub Actions
・データベース：Redis、MySQL、Apache Hadoop
・その他ツール：Apache Airflow、GitHub Enterprise、Confluence、Slack、Jira
生成AI関連技術を活用した新サービスの設計、開発、実装をお任せします。
【主な業務内容】
■大規模言語モデル（LLM）を利用した各種新システムの開発
・LLMを利用してさまざまな新システムの開発が可能か検証し、プロトタイプを作成します。
・LLMエージェントを用いた新機能提案や機能改善提案を行います。
・AIエージェント開発、Model Context Protocol（MCP）などのLLMツール開発、モデルのファインチューニング、プロンプト開発とその評価などが含まれます。
■LLMを活用した社内システムの効率化
・LINEヤフーが提供するサービスの内部システムにLLMを活用し、業務効率化を図るシステムを構築します。
・生成AIモデルの設計、トレーニング、最適化
・クライアントのニーズに基づくAIソリューションの提案と開発
・データ収集、前処理、解析の実施
・開発したAIシステムのテストと評価、公開新技術の迅速な評価と検証
【開発環境】
・開発言語：Python、SQL（Apache Spark）、Rust、Go（Golang）
・OS：Linux
・機械学習ライブラリ：PyTorch、Burn
・コンテナ：Docker、Kubernetes
・監視：Prometheus、Grafana、Sentry
・CI/CD：Argo CD、GitHub Actions
・データベース：Redis、MySQL、Apache Hadoop
・その他ツール：Apache Airflow、GitHub Enterprise、Confluence、Slack、Jira
求める経験 / スキル
【必須要件】
・機械学習モデル、特にLLMについての基本的な知識と利用経験
・自然言語処理、画像処理、機械学習技術のいずれかを用いたサービスやプロダクトの改善経験
・アルゴリズム、データ構造の知識およびソフトウェア設計経験
・Linux環境でのWebアプリケーションもしくはサーバー開発経験（実装3年以上）
・AIやLLMエージェントの利用についてのセキュリティリスク意識
・学術論文などの専門文書を日常的に読む経験
【歓迎要件】
・生成AIを活用したサービスの開発経験
・Tool CallingやDeep ResearchなどLLM、AIエージェントの仕組みとその応用についての知識（実務問わず）
・データ設計・開発・収集の経験（テストデータ、学習データ）
・MLモデル、LLMのセキュリティに関する知識および実装経験
・査読あり論文投稿や国際会議での発表経験
【求める人物像】
・急速に進化する技術環境において、ソリューションを自ら設計・提案しタスク化できる方
・AIエージェントのような新技術領域への興味・関心、検証意欲をお持ちの方
・LLMのようなMLモデルを用いたソリューション開発に意欲的な方
・職種問わず円滑にコミュニケーションをとれる方
・周囲に対して常にリスペクトを持って行動できる方
・機械学習モデル、特にLLMについての基本的な知識と利用経験
・自然言語処理、画像処理、機械学習技術のいずれかを用いたサービスやプロダクトの改善経験
・アルゴリズム、データ構造の知識およびソフトウェア設計経験
・Linux環境でのWebアプリケーションもしくはサーバー開発経験（実装3年以上）
・AIやLLMエージェントの利用についてのセキュリティリスク意識
・学術論文などの専門文書を日常的に読む経験
【歓迎要件】
・生成AIを活用したサービスの開発経験
・Tool CallingやDeep ResearchなどLLM、AIエージェントの仕組みとその応用についての知識（実務問わず）
・データ設計・開発・収集の経験（テストデータ、学習データ）
・MLモデル、LLMのセキュリティに関する知識および実装経験
・査読あり論文投稿や国際会議での発表経験
【求める人物像】
・急速に進化する技術環境において、ソリューションを自ら設計・提案しタスク化できる方
・AIエージェントのような新技術領域への興味・関心、検証意欲をお持ちの方
・LLMのようなMLモデルを用いたソリューション開発に意欲的な方
・職種問わず円滑にコミュニケーションをとれる方
・周囲に対して常にリスペクトを持って行動できる方
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
勤務地
東京都
想定年収
850 万円 ~ 1,400 万円
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
フリー株式会社（freee株式会社）
仕事内容
freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。
また、AIラボでは機械学習を用いたプロダクトの研究開発に加えて、プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習基盤、作業を自動化するCI/CD基盤など、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っています。
■業務内容詳細
◆freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発
◆新規技術分野の研究・調査
◆主な研究開発分野
・機械学習技術
・画像認識、OCR
・異常検知、不正検知
・Explainable AI
・信用スコアリング・時系列解析
・AutoML・ドメイン適応・マルチタスク学習
・推薦システム
・LLMを用いた経営支援サービスの研究開発
・その他オリジナリティ溢れるタスク
◆MLOpsとしての役割
・プロダクト及び社内向けLLM活用基盤開発
・学習基盤開発 (AWS/EKS/Kubeflow)
・推論モデルデリバリパイプライン
・モニタリング・効果検証・Online Experimentation
・CI/CD
※会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります
【開発言語】
マイクロサービス・開発環境: Python
アプリケーション: Ruby on Rails, Go
【開発リソース】
・EKS上：Jupyter notebook server on Kubeflow,
・コンテナ内部での開発：Visual Studio Code Remote
【MLライブラリ】
・TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて
【運用環境】
EKS with GitOps
【CI/CD】
Github Actions, Argo CD
【その他】
Datadog, Slack, GitHub, Re:dash, MLFlow, Argo workflows, SageMaker, dbt, etc
※上記環境業界トレンドに応じて変化いたします。
また、AIラボでは機械学習を用いたプロダクトの研究開発に加えて、プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習基盤、作業を自動化するCI/CD基盤など、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っています。
■業務内容詳細
◆freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発
◆新規技術分野の研究・調査
◆主な研究開発分野
・機械学習技術
・画像認識、OCR
・異常検知、不正検知
・Explainable AI
・信用スコアリング・時系列解析
・AutoML・ドメイン適応・マルチタスク学習
・推薦システム
・LLMを用いた経営支援サービスの研究開発
・その他オリジナリティ溢れるタスク
◆MLOpsとしての役割
・プロダクト及び社内向けLLM活用基盤開発
・学習基盤開発 (AWS/EKS/Kubeflow)
・推論モデルデリバリパイプライン
・モニタリング・効果検証・Online Experimentation
・CI/CD
※会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります
【開発言語】
マイクロサービス・開発環境: Python
アプリケーション: Ruby on Rails, Go
【開発リソース】
・EKS上：Jupyter notebook server on Kubeflow,
・コンテナ内部での開発：Visual Studio Code Remote
【MLライブラリ】
・TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて
【運用環境】
EKS with GitOps
【CI/CD】
Github Actions, Argo CD
【その他】
Datadog, Slack, GitHub, Re:dash, MLFlow, Argo workflows, SageMaker, dbt, etc
※上記環境業界トレンドに応じて変化いたします。
求める経験 / スキル
■募集要件
【必須要件】（Must）
・技術・開発経験
Pythonを用いたアプリケーション開発の経験がある方(2年以上)
実務でのSQL利用経験(2年以上)
データウェアハウス・分析環境の設計・運用経験がある方
外部サービスを含めた複数のデータソースを統合するシステムの開発経験がある方
【歓迎要件】（Want）
・技術・開発経験
・AWS. Google Cloud. Azure, Snowflake,Databricksなどのクラウドネイティブなデータウェアハウスでの開発、運用経験
・0->1でのデータ活用のプロジェクトを立ち上げた経験
・プロダクトマネジメントなど、顧客の潜在化・顕在化した課題に対して優先度を決め機能開発をコントロールした経験。
・プラットフォーム機能を開発するという観点においては、データ活用者が求めるソリューションの最適解を探り実現することが必要なためです。
・Webアプリケーションの開発経験がある方
・プラットフォーム機能として、データ活用用のWebアプリケーションを開発する場合があるためです。
・API によるプロダクトレベルのエンドポイントを開発した経験があるかた
・データプロダクトの提供形態として、APIエンドポイントでの提供があるためです。
【求める人物像】
・マインド・ソフトスキル（全てを満たす必要性は無く、どれか一つでも経験がある方は歓迎要件を満たします。）
・課題や仮説を定義し、不確実性の高いProjectでもチーム内外とコミュニケーションしながらアウトプットの実現が可能な方
・具体と抽象をコントロールし、プロジェクトや開発に関わるドキュメンテーションを記載することが出来る方
・組織・チームの立ち上げおよびマネジメントの経験がある方
・メンバーのスキルや成長意欲をとらまえて、適切なProjectアサインや成長に向けたアドバイスなどメンタリングを実行した経験がある方
・領域における、1-2年先を見据えた戦略立案および経営レイヤーもしくはそれに準じる方とのコミュニケーションを経て、実行計画まで落とし込む経験がある方
領域において、現状の課題を言語化し新たなアーキテクチャを０から立ち上げた経験を有する方
・freeeの価値基準への理解と共感
https://jobs.freee.co.jp/about-us/culture/
・様々な職種とコミュニケーションを図り、適切に期待値を調整しながら時には泥臭く、高い目標に対して漸進的に進められる方
・経験がない分野・技術でも積極的にキャッチアップを図り、アウトプットに繋げられる方
・心理的安全性の本質を理解し、課題に対して文脈を共有しながらもあるべき姿を議論・定義し実現できる方
・組織、チームに得られたノウハウや経験を還元する行為を厭わない方
【必須要件】（Must）
・技術・開発経験
Pythonを用いたアプリケーション開発の経験がある方(2年以上)
実務でのSQL利用経験(2年以上)
データウェアハウス・分析環境の設計・運用経験がある方
外部サービスを含めた複数のデータソースを統合するシステムの開発経験がある方
【歓迎要件】（Want）
・技術・開発経験
・AWS. Google Cloud. Azure, Snowflake,Databricksなどのクラウドネイティブなデータウェアハウスでの開発、運用経験
・0->1でのデータ活用のプロジェクトを立ち上げた経験
・プロダクトマネジメントなど、顧客の潜在化・顕在化した課題に対して優先度を決め機能開発をコントロールした経験。
・プラットフォーム機能を開発するという観点においては、データ活用者が求めるソリューションの最適解を探り実現することが必要なためです。
・Webアプリケーションの開発経験がある方
・プラットフォーム機能として、データ活用用のWebアプリケーションを開発する場合があるためです。
・API によるプロダクトレベルのエンドポイントを開発した経験があるかた
・データプロダクトの提供形態として、APIエンドポイントでの提供があるためです。
【求める人物像】
・マインド・ソフトスキル（全てを満たす必要性は無く、どれか一つでも経験がある方は歓迎要件を満たします。）
・課題や仮説を定義し、不確実性の高いProjectでもチーム内外とコミュニケーションしながらアウトプットの実現が可能な方
・具体と抽象をコントロールし、プロジェクトや開発に関わるドキュメンテーションを記載することが出来る方
・組織・チームの立ち上げおよびマネジメントの経験がある方
・メンバーのスキルや成長意欲をとらまえて、適切なProjectアサインや成長に向けたアドバイスなどメンタリングを実行した経験がある方
・領域における、1-2年先を見据えた戦略立案および経営レイヤーもしくはそれに準じる方とのコミュニケーションを経て、実行計画まで落とし込む経験がある方
領域において、現状の課題を言語化し新たなアーキテクチャを０から立ち上げた経験を有する方
・freeeの価値基準への理解と共感
https://jobs.freee.co.jp/about-us/culture/
・様々な職種とコミュニケーションを図り、適切に期待値を調整しながら時には泥臭く、高い目標に対して漸進的に進められる方
・経験がない分野・技術でも積極的にキャッチアップを図り、アウトプットに繋げられる方
・心理的安全性の本質を理解し、課題に対して文脈を共有しながらもあるべき姿を議論・定義し実現できる方
・組織、チームに得られたノウハウや経験を還元する行為を厭わない方
従業員数
1,901名
（※2025年6月末時点、連結会社の総数）
勤務地
東京都
想定年収
930 万円 ~ 1,350 万円
従業員数
1,901名
（※2025年6月末時点、連結会社の総数）
株式会社MonotaRO
仕事内容
【職務内容】
これまで、事業成長に伴って増大する業務をエンジニアリングによって支え、業務プロセスの効率化とスケールを実現してきました。現在は、商品情報整備や問い合わせ対応、営業提案、部門横断での要件整理といった判断・実行業務が複雑化しています。こうした状況を踏まえ、人手中心の運用から脱却し、生成AI・AIエージェント技術を活用して社内業務そのものを再設計することで、さらなる飛躍的な生産性向上を目指しています。
その実現に向けて、MonotaROではAIエージェントを単なる補助ツールではなく、業務プロセスの一部として組み込み、継続的に改善可能な仕組みとして実装していきます。
開発プロダクトイメージとしては以下のようなものがあります。
・商品マスタや検索ログを活用し、商品情報整備や検索品質改善を支援する商品情報整備・検索品質改善エージェント
・問い合わせ内容や注文履歴、過去対応履歴を参照し、回答案作成を支援するカスタマーサポート向け問い合わせ解決エージェント
・商談メモや仕様書、過去対応履歴をもとに、要件整理を支援する要件整理・業務連携支援エージェント
・社内ドキュメントや業務データを活用し、問い合わせ対応や定型業務を支援する社内ナレッジ活用・業務実行エージェント
AIエージェント開発エンジニアは、これらのAIエージェントの開発や社内業務への組み込み、実運用できる仕組み構築を担当していただきます。業務システム・データ基盤・AIモデルを接続し、継続的に品質を改善しながら業務に定着させることが求められるポジションです。
■主な役割
CTO直下組織にて、AIエージェントを業務システムに統合するアプリケーション開発、LLMOps基盤の整備、業務プロセスへの組み込みまで一気通貫で担当いただきます。
AIエージェントを実運用可能な形で業務に定着させるためのエンジニアリングがミッションです。
■具体的な業務内容
①AIエージェントアプリケーションの開発
- 生成AIを活用した業務支援システムの設計・開発
- 社内システムやデータと連携するAIエージェント基盤の構築
- 業務フローに組み込まれるAIエージェントの実装および改善
②LLMOps・評価基盤の構築
- LLMを利用したアプリケーションの運用基盤構築
- AIエージェントの品質評価および改善サイクルの設計
- モデル更新やプロンプト変更に伴う品質管理プロセスの整備
③RAG・エージェント基盤の整備
- 社内情報および外部情報を活用するためのエージェント基盤構築
- 複数システムを横断した業務システムとのインターフェース設計
④業務システムとのAI統合
- 業務部門と連携した要件整理
- AIエージェントを組み込んだ業務フローの設計
- 業務システムとAIエージェントを接続するツール連携基盤の設計
- 運用状況を踏まえた改善サイクルの構築
■技術スタック
・開発言語：Python / Go
・LLM：OpenAI / Gemini
・フレームワーク：OpenAI Agent SDK
・クラウド：AWS / GoogleCloud
・コンテナ：Docker / Kubernetes/ CloudRun
※技術スタックは今後変わる可能性があります
これまで、事業成長に伴って増大する業務をエンジニアリングによって支え、業務プロセスの効率化とスケールを実現してきました。現在は、商品情報整備や問い合わせ対応、営業提案、部門横断での要件整理といった判断・実行業務が複雑化しています。こうした状況を踏まえ、人手中心の運用から脱却し、生成AI・AIエージェント技術を活用して社内業務そのものを再設計することで、さらなる飛躍的な生産性向上を目指しています。
その実現に向けて、MonotaROではAIエージェントを単なる補助ツールではなく、業務プロセスの一部として組み込み、継続的に改善可能な仕組みとして実装していきます。
開発プロダクトイメージとしては以下のようなものがあります。
・商品マスタや検索ログを活用し、商品情報整備や検索品質改善を支援する商品情報整備・検索品質改善エージェント
・問い合わせ内容や注文履歴、過去対応履歴を参照し、回答案作成を支援するカスタマーサポート向け問い合わせ解決エージェント
・商談メモや仕様書、過去対応履歴をもとに、要件整理を支援する要件整理・業務連携支援エージェント
・社内ドキュメントや業務データを活用し、問い合わせ対応や定型業務を支援する社内ナレッジ活用・業務実行エージェント
AIエージェント開発エンジニアは、これらのAIエージェントの開発や社内業務への組み込み、実運用できる仕組み構築を担当していただきます。業務システム・データ基盤・AIモデルを接続し、継続的に品質を改善しながら業務に定着させることが求められるポジションです。
■主な役割
CTO直下組織にて、AIエージェントを業務システムに統合するアプリケーション開発、LLMOps基盤の整備、業務プロセスへの組み込みまで一気通貫で担当いただきます。
AIエージェントを実運用可能な形で業務に定着させるためのエンジニアリングがミッションです。
■具体的な業務内容
①AIエージェントアプリケーションの開発
- 生成AIを活用した業務支援システムの設計・開発
- 社内システムやデータと連携するAIエージェント基盤の構築
- 業務フローに組み込まれるAIエージェントの実装および改善
②LLMOps・評価基盤の構築
- LLMを利用したアプリケーションの運用基盤構築
- AIエージェントの品質評価および改善サイクルの設計
- モデル更新やプロンプト変更に伴う品質管理プロセスの整備
③RAG・エージェント基盤の整備
- 社内情報および外部情報を活用するためのエージェント基盤構築
- 複数システムを横断した業務システムとのインターフェース設計
④業務システムとのAI統合
- 業務部門と連携した要件整理
- AIエージェントを組み込んだ業務フローの設計
- 業務システムとAIエージェントを接続するツール連携基盤の設計
- 運用状況を踏まえた改善サイクルの構築
■技術スタック
・開発言語：Python / Go
・LLM：OpenAI / Gemini
・フレームワーク：OpenAI Agent SDK
・クラウド：AWS / GoogleCloud
・コンテナ：Docker / Kubernetes/ CloudRun
※技術スタックは今後変わる可能性があります
求める経験 / スキル
【求めるスキル・経験】
・Webアプリケーションの開発・運用経験（5年以上）
・PythonまたはGoを用いた開発経験
・コンテナ技術を利用したアプリケーション開発・運用経験
・業務体験・業務フロー設計経験
・LLMを利用したアプリケーション開発への関心
・AIを活用して業務やプロダクトの価値を高めたいという志向
【あると望ましいスキル・経験】
・生成AIを用いたアプリケーション開発経験
・RAG（Retrieval Augmented Generation）を用いたシステム開発経験
・LLMOpsまたはAIシステム運用の経験
・エージェントフレームワークを利用した開発経験
・複数のシステムを連携させるアプリケーション設計・開発経験
・分散システムまたは大規模システムの設計経験
・クラウド環境（AWS / GoogleCloud）でのシステム構築経験
・Human-in-the-Loopやself correctingの構築経験
【求める人物像】
・AI技術そのものだけではなく、業務やプロダクトにどのように活用できるかを考えることに関心がある方
・不確実性の高い技術領域において試行錯誤を繰り返しながら開発を進められる方
・実際の業務で使われるシステムを作ることにやりがいを感じる方
・AIエージェントを通じて業務のあり方を変えていくことに興味がある方
・Webアプリケーションの開発・運用経験（5年以上）
・PythonまたはGoを用いた開発経験
・コンテナ技術を利用したアプリケーション開発・運用経験
・業務体験・業務フロー設計経験
・LLMを利用したアプリケーション開発への関心
・AIを活用して業務やプロダクトの価値を高めたいという志向
【あると望ましいスキル・経験】
・生成AIを用いたアプリケーション開発経験
・RAG（Retrieval Augmented Generation）を用いたシステム開発経験
・LLMOpsまたはAIシステム運用の経験
・エージェントフレームワークを利用した開発経験
・複数のシステムを連携させるアプリケーション設計・開発経験
・分散システムまたは大規模システムの設計経験
・クラウド環境（AWS / GoogleCloud）でのシステム構築経験
・Human-in-the-Loopやself correctingの構築経験
【求める人物像】
・AI技術そのものだけではなく、業務やプロダクトにどのように活用できるかを考えることに関心がある方
・不確実性の高い技術領域において試行錯誤を繰り返しながら開発を進められる方
・実際の業務で使われるシステムを作ることにやりがいを感じる方
・AIエージェントを通じて業務のあり方を変えていくことに興味がある方
勤務地
複数あり
想定年収
550 万円 ~ 1,250 万円
株式会社カプコン
仕事内容
カプコンではコンシューマーゲームのユーザー体験向上と利益貢献のために様々なデータを分析しており、当部門では多数のタイトルで開発中から発売後まで一貫してデータ分析を行っています。
ユーザーの実際のプレイからデータを収集し、ユーザーのプレイ動向をあらゆる角度から可視化して、そのタイトルの改善や将来のタイトルに向けた活用を行っています。
グローバルで何千万人ものユーザーがプレイするAAA 級のゲームタイトルをはじめ、数多くのコンシューマーゲームタイトルを取り扱っており、その膨大なデータを漏れなく、確実に、効率よく処理することが求められます。
データ基盤系エンジニアは、世界中のユーザーからの日々の膨大なデータを高速に処理し毎日蓄積するデータ基盤を安定して稼働するための開発・運用・改善を行います。
■ 業務内容
・スケーラブルなデータパイプラインの設計・構築・運用
・データ基盤の安定稼働/効率的運用の担保
・データ分析や基盤を支える社内ツールの開
ユーザーの実際のプレイからデータを収集し、ユーザーのプレイ動向をあらゆる角度から可視化して、そのタイトルの改善や将来のタイトルに向けた活用を行っています。
グローバルで何千万人ものユーザーがプレイするAAA 級のゲームタイトルをはじめ、数多くのコンシューマーゲームタイトルを取り扱っており、その膨大なデータを漏れなく、確実に、効率よく処理することが求められます。
データ基盤系エンジニアは、世界中のユーザーからの日々の膨大なデータを高速に処理し毎日蓄積するデータ基盤を安定して稼働するための開発・運用・改善を行います。
■ 業務内容
・スケーラブルなデータパイプラインの設計・構築・運用
・データ基盤の安定稼働/効率的運用の担保
・データ分析や基盤を支える社内ツールの開
求める経験 / スキル
■必須条件
・データエンジニア、もしくはサーバーサイドのアプリケーション開発の経験
・Google Cloudもしくは AWSを用いたシステム構築の経験
・Python もしくは Java の 1 年以上のプログラミング経験
・SQL を使用した開発・運用の経験
※ ゲームに関連する開発経験の有無は問いません
■歓迎条件
・大規模ユーザ基盤の運用・構築経験
・インフラエンジニアとしての知識・実務経験
・CI/CD に関する知識
・Web アプリケーション開発経験
・機械学習のモデルを実装・運用した経験
・データエンジニア、もしくはサーバーサイドのアプリケーション開発の経験
・Google Cloudもしくは AWSを用いたシステム構築の経験
・Python もしくは Java の 1 年以上のプログラミング経験
・SQL を使用した開発・運用の経験
※ ゲームに関連する開発経験の有無は問いません
■歓迎条件
・大規模ユーザ基盤の運用・構築経験
・インフラエンジニアとしての知識・実務経験
・CI/CD に関する知識
・Web アプリケーション開発経験
・機械学習のモデルを実装・運用した経験
従業員数
3,531名
（2024年3月）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
3,531名
（2024年3月）
インキュデータ株式会社
仕事内容
【ミッション】
クライアントとのプロジェクトにおいて、生成AI関連技術の担当メンバーとして参画し、ビジネス課題を技術面から解決に導くこと。
【業務概要】
生成AIコンサルタントと密接に連携し、クライアントの要件・技術仕様を深く理解した上で、技術的な価値提供を実現します。
【具体的な業務】
・AIモデルや生成AIアプリケーションの技術的な実現可能性調査や性能評価の実施
・クライアントとの打ち合わせへの同席、実装の詳細や技術的なトレードオフについての説明
・RAGシステムの構成要素（データ取込パイプライン、Embedding処理、ベクトルデータベース管理など）の構築・改善
・LLMとのAPI連携を伴うソリューションの実装
・生成AIモデルやDatabricksやSnowflakeなどのプラットフォームを活用した、アプリケーションの開発、テスト、デプロイ
【ポジションの魅力】
・最先端技術への没入
研究室ではなく、実社会のビジネス課題に対して、最先端の生成AIモデルや関連フレームワークを駆使して取り組める環境です。
・最新技術を用いた「実装」の面白さ
コンサルタントが描いた戦略やアイデアを、あなた自身の手で最新のLLMや関連技術を使って形にできます。前例のないソリューションをゼロから創出する技術者としての純粋な面白さと達成感があります。
・成長とメンターシップ
シニアクラスのコンサルタント／アーキテクトと直接協業できる環境により、技術者からビジネス価値を理解しソリューションを創造できる「AI専門家」へと成長できます。
・目に見えるインパクト
自身が書いたコードや構築したシステムが、日本の大手企業の業務を直接変革する様子を目の当たりにできます。ビジネスイノベーションの最前線で、自身の技術が価値を生む手応えがあります。
・モダンで柔軟な開発文化
リモートファースト＋スーパーフレックスタイム制度を採用し、開発に最も集中できる時間・場所で働けます。エンジニアを信頼し、最高のパフォーマンスを発揮できる自律的な環境です。
・高速なスキルアップとキャリア形成
多様な業界のクライアントが抱える様々な課題に挑むことで、短期間で幅広い技術知識と応用力を習得できます。市場でまだ少ない「生成AIエンジニア」として、希少価値の高いキャリアをいち早く築くことが可能です。
【採用メッセージ】
現在、あらゆる企業にとってDX（デジタル・トランスフォーメーション）は喫緊の課題です。とりわけデータ活用は、ビジネスを発展させていくうえで必要不可欠といえます。一方で、データ活用に取り組んでみたもののうまくいかず、データ活用やDXというワードに対してネガティブになっている経営者も多いと感じています。その根本的な要因は、データ活用に十分なリソースを割くことができない、社内でデータがサイロ化している、データ分析の結果を施策の実行にまでつなげられていないなど、さまざま考えられます。
そういった企業に対して、各領域のプロフェッショナルがワンストップで支援し、データを用いてビジネスインパクトの創出に繋げていく。
日本企業のDXをトータルで支援するために、インキュデータは誕生しました。
ソフトバンク、博報堂という2社が母体のインキュデータですが、バックボーンはしっかりとしているものの、創業間もないチャレンジングな環境下にあるのも事実です。新たにインキュデータに加わるみなさんには、第二期創業メンバーとして一緒に会社を成長させていく役割も担ってほしいと思っています。
また、インキュデータには、母体となる2社で経験を積んだメンバーだけでなく、大手コンサルティング企業やSIer、インターネットメガベンチャーなど異なる領域で実績を残してきたプロフェッショナルたちが集まり、単独ではなし得なかった新しいサービスの創出や価値の提供に向けて、尽力しています。日本企業に対して、DXを通じたビジネス変革を起こしたいという想いがある方には、ぜひその仲間に加わってほしいと思っています。
クライアントとのプロジェクトにおいて、生成AI関連技術の担当メンバーとして参画し、ビジネス課題を技術面から解決に導くこと。
【業務概要】
生成AIコンサルタントと密接に連携し、クライアントの要件・技術仕様を深く理解した上で、技術的な価値提供を実現します。
【具体的な業務】
・AIモデルや生成AIアプリケーションの技術的な実現可能性調査や性能評価の実施
・クライアントとの打ち合わせへの同席、実装の詳細や技術的なトレードオフについての説明
・RAGシステムの構成要素（データ取込パイプライン、Embedding処理、ベクトルデータベース管理など）の構築・改善
・LLMとのAPI連携を伴うソリューションの実装
・生成AIモデルやDatabricksやSnowflakeなどのプラットフォームを活用した、アプリケーションの開発、テスト、デプロイ
【ポジションの魅力】
・最先端技術への没入
研究室ではなく、実社会のビジネス課題に対して、最先端の生成AIモデルや関連フレームワークを駆使して取り組める環境です。
・最新技術を用いた「実装」の面白さ
コンサルタントが描いた戦略やアイデアを、あなた自身の手で最新のLLMや関連技術を使って形にできます。前例のないソリューションをゼロから創出する技術者としての純粋な面白さと達成感があります。
・成長とメンターシップ
シニアクラスのコンサルタント／アーキテクトと直接協業できる環境により、技術者からビジネス価値を理解しソリューションを創造できる「AI専門家」へと成長できます。
・目に見えるインパクト
自身が書いたコードや構築したシステムが、日本の大手企業の業務を直接変革する様子を目の当たりにできます。ビジネスイノベーションの最前線で、自身の技術が価値を生む手応えがあります。
・モダンで柔軟な開発文化
リモートファースト＋スーパーフレックスタイム制度を採用し、開発に最も集中できる時間・場所で働けます。エンジニアを信頼し、最高のパフォーマンスを発揮できる自律的な環境です。
・高速なスキルアップとキャリア形成
多様な業界のクライアントが抱える様々な課題に挑むことで、短期間で幅広い技術知識と応用力を習得できます。市場でまだ少ない「生成AIエンジニア」として、希少価値の高いキャリアをいち早く築くことが可能です。
【採用メッセージ】
現在、あらゆる企業にとってDX（デジタル・トランスフォーメーション）は喫緊の課題です。とりわけデータ活用は、ビジネスを発展させていくうえで必要不可欠といえます。一方で、データ活用に取り組んでみたもののうまくいかず、データ活用やDXというワードに対してネガティブになっている経営者も多いと感じています。その根本的な要因は、データ活用に十分なリソースを割くことができない、社内でデータがサイロ化している、データ分析の結果を施策の実行にまでつなげられていないなど、さまざま考えられます。
そういった企業に対して、各領域のプロフェッショナルがワンストップで支援し、データを用いてビジネスインパクトの創出に繋げていく。
日本企業のDXをトータルで支援するために、インキュデータは誕生しました。
ソフトバンク、博報堂という2社が母体のインキュデータですが、バックボーンはしっかりとしているものの、創業間もないチャレンジングな環境下にあるのも事実です。新たにインキュデータに加わるみなさんには、第二期創業メンバーとして一緒に会社を成長させていく役割も担ってほしいと思っています。
また、インキュデータには、母体となる2社で経験を積んだメンバーだけでなく、大手コンサルティング企業やSIer、インターネットメガベンチャーなど異なる領域で実績を残してきたプロフェッショナルたちが集まり、単独ではなし得なかった新しいサービスの創出や価値の提供に向けて、尽力しています。日本企業に対して、DXを通じたビジネス変革を起こしたいという想いがある方には、ぜひその仲間に加わってほしいと思っています。
求める経験 / スキル
【必須要件】
・プロフェッショナルとして 3年以上のソフトウェア開発経験
・AI/機械学習に関する基本的な知識
・ソフトウェア開発ライフサイクル（要件定義、設計、実装、テスト、運用）への理解
・AWS／Microsoft Azure／Google Cloud のいずれかのクラウドプラットフォームにおいて、認定資格取得または実践的な開発経験
・SQL及びデータベースの利用経験
【歓迎要件】
・Databricks／Snowflake を用いた開発経験
・Dify、Google Agentspace、Microsoft 365 Copilot Studio 等の生成AI関連プラットフォームでの実務経験
・Docker／Kubernetes 等、コンテナ技術に関する知識・経験
・コンサルティングファームやSIer等で、クライアント向けプロジェクト経験
・Python およびそのデータサイエンス／AIエコシステム（Pandas、NumPy、Scikit‑learn 等）に高い習熟度
・TensorFlow、PyTorch、Hugging Face など、主要なAI/MLフレームワークを用いた開発経験
・OpenAI API、Azure AI Foundry、Google Vertex AI、Anthropic Claudeなど、LLMのAPIを利用した実務経験
・LangChain、LlamaIndexなどのフレームワークを用いたアプリケーション開発経験
・Pinecone、Chroma、Milvusなどのベクトルデータベースの利用経験
・プロフェッショナルとして 3年以上のソフトウェア開発経験
・AI/機械学習に関する基本的な知識
・ソフトウェア開発ライフサイクル（要件定義、設計、実装、テスト、運用）への理解
・AWS／Microsoft Azure／Google Cloud のいずれかのクラウドプラットフォームにおいて、認定資格取得または実践的な開発経験
・SQL及びデータベースの利用経験
【歓迎要件】
・Databricks／Snowflake を用いた開発経験
・Dify、Google Agentspace、Microsoft 365 Copilot Studio 等の生成AI関連プラットフォームでの実務経験
・Docker／Kubernetes 等、コンテナ技術に関する知識・経験
・コンサルティングファームやSIer等で、クライアント向けプロジェクト経験
・Python およびそのデータサイエンス／AIエコシステム（Pandas、NumPy、Scikit‑learn 等）に高い習熟度
・TensorFlow、PyTorch、Hugging Face など、主要なAI/MLフレームワークを用いた開発経験
・OpenAI API、Azure AI Foundry、Google Vertex AI、Anthropic Claudeなど、LLMのAPIを利用した実務経験
・LangChain、LlamaIndexなどのフレームワークを用いたアプリケーション開発経験
・Pinecone、Chroma、Milvusなどのベクトルデータベースの利用経験
従業員数
139名
（2025年4月1日時点）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
139名
（2025年4月1日時点）
GMOインターネットグループ株式会社
仕事内容
【業務内容】
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、下記の業務を行います。
・ロボット実機評価検証
GMO AIRではUnitree G1をはじめ、様々なヒューマノイドを取り揃えていきます。各機体のハードウェアスペック・基本動作・2次開発自由度などの評価検証を行い、お客様への導入ノウハウを蓄積します。
・動作制御プログラムの開発
従来のロボット制御プログラムの開発を行います。機体の動作以外にも生成AIを活用した対話機能や、タスクに応じてVision系機械学習を応用した物体検出などを実装します。
・お客様先へのロボット導入支援
お客様の要望に応じたロボット活用の提案、タスクに応じたソフトウェアのセットアップ、導入現地でのサポートを実施します。
ロボティクス以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。
事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
・ヒューマノイドを中心に、最先端のロボットに触れることができます。ハードウェアの選定やソフトウェアアーキテクチャーは現場技術者に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
・ハードウェア・大規模なAIモデルの開発は行いませんが、自社独自のサービスとして組み上げてお客様へご提供するため、事業会社とともに企画から考え、GMOならではの強み（インターネット回線・セキュリティ・クラウドサービス・GPUリソース等）を活用してNo.1のサービスを目指すことができます。
【利用技術】
・ROS/ROS2（DDS）
・Linux
・C/C++，並びにmakeやcmake等のビルドツール
・Python
・RealSense，Lidar等のセンサ・周辺機器・関連ツール
・OpenCV
・YOLO
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、下記の業務を行います。
・ロボット実機評価検証
GMO AIRではUnitree G1をはじめ、様々なヒューマノイドを取り揃えていきます。各機体のハードウェアスペック・基本動作・2次開発自由度などの評価検証を行い、お客様への導入ノウハウを蓄積します。
・動作制御プログラムの開発
従来のロボット制御プログラムの開発を行います。機体の動作以外にも生成AIを活用した対話機能や、タスクに応じてVision系機械学習を応用した物体検出などを実装します。
・お客様先へのロボット導入支援
お客様の要望に応じたロボット活用の提案、タスクに応じたソフトウェアのセットアップ、導入現地でのサポートを実施します。
ロボティクス以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。
事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
・ヒューマノイドを中心に、最先端のロボットに触れることができます。ハードウェアの選定やソフトウェアアーキテクチャーは現場技術者に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
・ハードウェア・大規模なAIモデルの開発は行いませんが、自社独自のサービスとして組み上げてお客様へご提供するため、事業会社とともに企画から考え、GMOならではの強み（インターネット回線・セキュリティ・クラウドサービス・GPUリソース等）を活用してNo.1のサービスを目指すことができます。
【利用技術】
・ROS/ROS2（DDS）
・Linux
・C/C++，並びにmakeやcmake等のビルドツール
・Python
・RealSense，Lidar等のセンサ・周辺機器・関連ツール
・OpenCV
・YOLO
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
求める経験 / スキル
【必須スキル/経験】
・Python, C/C++を用いたプログラミングの知識・経験
・Linux, ROS/ROS2の知識・利用経験
・ロボット工学、制御工学、数理の基礎知識
・課題解決に向けて技術的な提案をした経験
【歓迎スキル/経験】
・各種センサー（カメラ、LiDAR、IMU等）およびモーションキャプチャーを用いた環境認識やセンサフュージョンの知識・実績
・ロボット制御における深層強化学習・模倣学習の活用経験、および実機応用（Sim-to-Real）に関する知識・実績
【求める人物像】
・どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方。
・一人ひとりではなくチームで大きな成果を目指せる方。
・ビジネスの成功のため、自ら課題を見極めて、主体的に解決まで取り組める方。
・Python, C/C++を用いたプログラミングの知識・経験
・Linux, ROS/ROS2の知識・利用経験
・ロボット工学、制御工学、数理の基礎知識
・課題解決に向けて技術的な提案をした経験
【歓迎スキル/経験】
・各種センサー（カメラ、LiDAR、IMU等）およびモーションキャプチャーを用いた環境認識やセンサフュージョンの知識・実績
・ロボット制御における深層強化学習・模倣学習の活用経験、および実機応用（Sim-to-Real）に関する知識・実績
【求める人物像】
・どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方。
・一人ひとりではなくチームで大きな成果を目指せる方。
・ビジネスの成功のため、自ら課題を見極めて、主体的に解決まで取り組める方。
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
勤務地
東京都
想定年収
570 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
GMOインターネットグループ株式会社
仕事内容
【研究業務】
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、フィジカルAI分野における先端的な研究開発を行い、その成果を論文発表および事業応用に繋げます。
・フィジカルAI・Embodied AI分野の先端研究
・深層強化学習・模倣学習・世界モデル等を活用したロボット動作制御の新たなアルゴリズムやアーキテクチャの研究
・新規アルゴリズムの設計・実装・検証
・シミュレーション環境および実機ロボットを用いた、提案手法の実装と実験的な検証
・国際会議・ジャーナルへの論文投稿
・研究成果を国際会議やジャーナルへ投稿し、社外への技術発信
・社内の技術力向上への貢献
勉強会やメンタリングを通じて、チーム全体の技術力底上げに貢献します。研究成果をエンジニアチームと連携し、事業への応用を推進します。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
フィジカルAIという急速に発展する研究領域の最前線で、自らの研究テーマを主導的に推進することができます。GMOグループの豊富なGPUリソース・クラウド基盤を活用した大規模な実験環境に加え、GMO AIRが保有する多種多様な実機ロボットを用いた検証が可能です。
研究成果を論文として発信するだけでなく、事業への実装まで一気通貫で携われるため、アカデミアと産業応用の両方でインパクトを出すことができるポジションです。
【利用技術】
・Python
・PyTorch
・Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境
・Linux
・CUDA
・ROS/ROS2（DDS）
・Docker
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、フィジカルAI分野における先端的な研究開発を行い、その成果を論文発表および事業応用に繋げます。
・フィジカルAI・Embodied AI分野の先端研究
・深層強化学習・模倣学習・世界モデル等を活用したロボット動作制御の新たなアルゴリズムやアーキテクチャの研究
・新規アルゴリズムの設計・実装・検証
・シミュレーション環境および実機ロボットを用いた、提案手法の実装と実験的な検証
・国際会議・ジャーナルへの論文投稿
・研究成果を国際会議やジャーナルへ投稿し、社外への技術発信
・社内の技術力向上への貢献
勉強会やメンタリングを通じて、チーム全体の技術力底上げに貢献します。研究成果をエンジニアチームと連携し、事業への応用を推進します。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
フィジカルAIという急速に発展する研究領域の最前線で、自らの研究テーマを主導的に推進することができます。GMOグループの豊富なGPUリソース・クラウド基盤を活用した大規模な実験環境に加え、GMO AIRが保有する多種多様な実機ロボットを用いた検証が可能です。
研究成果を論文として発信するだけでなく、事業への実装まで一気通貫で携われるため、アカデミアと産業応用の両方でインパクトを出すことができるポジションです。
【利用技術】
・Python
・PyTorch
・Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境
・Linux
・CUDA
・ROS/ROS2（DDS）
・Docker
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
求める経験 / スキル
【必須スキル/経験】
・修士号以上（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野）
・機械学習・深層学習に関する研究経験
・査読付き学会またはジャーナルでの論文発表実績
・Pythonおよび深層学習フレームワーク（PyTorch等）を用いた実装経験
【歓迎スキル/経験】
・博士号（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野）
・トップカンファレンス（NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, RSS, ICRA等）での論文発表実績
・フィジカルAI・Embodied AI・Sim-to-Real分野での研究実績
・深層強化学習・模倣学習・世界モデルに関する研究経験
【求める人物像】
・フィジカルAI分野の最新研究に強い知的好奇心を持ち、自律的に研究を推進できる方。
・研究成果を事業価値に繋げることに意欲のある方。
・チームメンバーへの技術的なリーダーシップを発揮できる方。
・国際的な研究コミュニティで積極的に発信・交流できる方。
・修士号以上（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野）
・機械学習・深層学習に関する研究経験
・査読付き学会またはジャーナルでの論文発表実績
・Pythonおよび深層学習フレームワーク（PyTorch等）を用いた実装経験
【歓迎スキル/経験】
・博士号（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野）
・トップカンファレンス（NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, RSS, ICRA等）での論文発表実績
・フィジカルAI・Embodied AI・Sim-to-Real分野での研究実績
・深層強化学習・模倣学習・世界モデルに関する研究経験
【求める人物像】
・フィジカルAI分野の最新研究に強い知的好奇心を持ち、自律的に研究を推進できる方。
・研究成果を事業価値に繋げることに意欲のある方。
・チームメンバーへの技術的なリーダーシップを発揮できる方。
・国際的な研究コミュニティで積極的に発信・交流できる方。
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
勤務地
東京都
想定年収
570 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
GMOインターネットグループ株式会社
仕事内容
仕事内容
GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクト、または尖った技術領域において、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド・レンタルサーバー（ホスティング）、インターネット接続（プロバイダー）、決済、EC支援、セキュリティ）
・インターネット広告・メディア事業（メディア、広告支援、クーポン・ポイント）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・インターネットセキュリティ事業（暗号セキュリティ、サイバーセキュリティ、ブランドセキュリティ）
・暗号資産事業（交換所、ステーブルコイン発行）
また、GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、ロボティクスおよびフィジカルAI分野における研究開発・事業化にも取り組んでいます。
https://ai-robotics.gmo
最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
【プロジェクト業務】
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、下記の業務を行います。
ロボット実機評価検証
GMO AIRではUnitree G1をはじめ、様々なヒューマノイドを取り揃えていきます。各機体のハードウェアスペック・基本動作・2次開発自由度などの評価検証を行い、お客様への導入ノウハウを蓄積します。
動作制御プログラムの開発
従来のロボット制御プログラムの開発を行います。機体の動作以外にも生成AIを活用した対話機能や、タスクに応じてVision系機械学習を応用した物体検出などを実装します。
お客様先へのロボット導入支援
お客様の要望に応じたロボット活用の提案、タスクに応じたソフトウェアのセットアップ、導入現地でのサポートを実施します。
ロボティクス以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
ヒューマノイドを中心に、最先端のロボットに触れることができます。ハードウェアの選定やソフトウェアアーキテクチャーは現場技術者に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
ハードウェア・大規模なAIモデルの開発は行いませんが、自社独自のサービスとして組み上げてお客様へご提供するため、事業会社とともに企画から考え、GMOならではの強み（インターネット回線・セキュリティ・クラウドサービス・GPUリソース等）を活用してNo.1のサービスを目指すことができます。
【利用技術】
・ROS/ROS2（DDS）
・Linux
・C/C++，並びにmakeやcmake等のビルドツール
・Python
・RealSense，Lidar等のセンサ・周辺機器・関連ツール
・OpenCV
・YOLO
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクト、または尖った技術領域において、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド・レンタルサーバー（ホスティング）、インターネット接続（プロバイダー）、決済、EC支援、セキュリティ）
・インターネット広告・メディア事業（メディア、広告支援、クーポン・ポイント）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・インターネットセキュリティ事業（暗号セキュリティ、サイバーセキュリティ、ブランドセキュリティ）
・暗号資産事業（交換所、ステーブルコイン発行）
また、GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、ロボティクスおよびフィジカルAI分野における研究開発・事業化にも取り組んでいます。
https://ai-robotics.gmo
最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
【プロジェクト業務】
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、下記の業務を行います。
ロボット実機評価検証
GMO AIRではUnitree G1をはじめ、様々なヒューマノイドを取り揃えていきます。各機体のハードウェアスペック・基本動作・2次開発自由度などの評価検証を行い、お客様への導入ノウハウを蓄積します。
動作制御プログラムの開発
従来のロボット制御プログラムの開発を行います。機体の動作以外にも生成AIを活用した対話機能や、タスクに応じてVision系機械学習を応用した物体検出などを実装します。
お客様先へのロボット導入支援
お客様の要望に応じたロボット活用の提案、タスクに応じたソフトウェアのセットアップ、導入現地でのサポートを実施します。
ロボティクス以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
ヒューマノイドを中心に、最先端のロボットに触れることができます。ハードウェアの選定やソフトウェアアーキテクチャーは現場技術者に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
ハードウェア・大規模なAIモデルの開発は行いませんが、自社独自のサービスとして組み上げてお客様へご提供するため、事業会社とともに企画から考え、GMOならではの強み（インターネット回線・セキュリティ・クラウドサービス・GPUリソース等）を活用してNo.1のサービスを目指すことができます。
【利用技術】
・ROS/ROS2（DDS）
・Linux
・C/C++，並びにmakeやcmake等のビルドツール
・Python
・RealSense，Lidar等のセンサ・周辺機器・関連ツール
・OpenCV
・YOLO
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
求める経験 / スキル
【必須スキル/経験】
Python, C/C++を用いたプログラミングの知識・経験
Linux, ROS/ROS2の知識・利用経験
ロボット工学、制御工学、数理の基礎知識
課題解決に向けて技術的な提案をした経験
【歓迎スキル/経験】
各種センサー（カメラ、LiDAR、IMU等）およびモーションキャプチャーを用いた環境認識やセンサフュージョンの知識・実績
ロボット制御における深層強化学習・模倣学習の活用経験、および実機応用（Sim-to-Real）に関する知識・実績
【求める人物像】
どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方。
一人ひとりではなくチームで大きな成果を目指せる方。
ビジネスの成功のため、自ら課題を見極めて、主体的に解決まで取り組める方。
Python, C/C++を用いたプログラミングの知識・経験
Linux, ROS/ROS2の知識・利用経験
ロボット工学、制御工学、数理の基礎知識
課題解決に向けて技術的な提案をした経験
【歓迎スキル/経験】
各種センサー（カメラ、LiDAR、IMU等）およびモーションキャプチャーを用いた環境認識やセンサフュージョンの知識・実績
ロボット制御における深層強化学習・模倣学習の活用経験、および実機応用（Sim-to-Real）に関する知識・実績
【求める人物像】
どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方。
一人ひとりではなくチームで大きな成果を目指せる方。
ビジネスの成功のため、自ら課題を見極めて、主体的に解決まで取り組める方。
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
勤務地
東京都
想定年収
570 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
仕事内容
■業務内容
・AI活用方針策定と全社テーマ優先順位付けによる戦略目標達成支援
・AIガイドライン・ポリシー策定及び運用による安全かつ倫理的な利用体制構築
・ユースケース調査分析およびPoC設計・実行支援による業務改善の促進
・社内ツール企画・運用・管理と利用ログ分析に基づく改善推進
・AIリテラシー向上施策の企画・実行
・AI活用方針策定と全社テーマ優先順位付けによる戦略目標達成支援
・AIガイドライン・ポリシー策定及び運用による安全かつ倫理的な利用体制構築
・ユースケース調査分析およびPoC設計・実行支援による業務改善の促進
・社内ツール企画・運用・管理と利用ログ分析に基づく改善推進
・AIリテラシー向上施策の企画・実行
求める経験 / スキル
【必須】
・システム導入/開発/改善プロジェクトにおいて、現状整理、課題分析、Tobe像の検討、要件定義などの上流フェーズに携わった経験（3年以上）
・クラウドシステムを中心とした業務環境での勤務経験（3年以上）
・生成AIサービスの業務利用経験（ツール問わず）
【尚可】
・AI関連プロジェクトのリード経験
・組織内技術導入やプロセス改善経験
・AI技術やデータ分析に関する知識保有者
・機械学習・深層学習に関する理解者
・データサイエンス関連資格保持者歓迎
・高いコミュニケーション能力保有者
・大規模AIプロジェクトマネジメント経験
・他部門協業によるプロジェクト推進経験
【求める人物像】
・多角的視点から課題解決へ主体的に取り組む姿勢がある方
・好奇心旺盛で変化対応力があり継続学習意欲がある方
・迅速かつ的確な行動で成果創出へ強い当事者意識を持っている方
・システム導入/開発/改善プロジェクトにおいて、現状整理、課題分析、Tobe像の検討、要件定義などの上流フェーズに携わった経験（3年以上）
・クラウドシステムを中心とした業務環境での勤務経験（3年以上）
・生成AIサービスの業務利用経験（ツール問わず）
【尚可】
・AI関連プロジェクトのリード経験
・組織内技術導入やプロセス改善経験
・AI技術やデータ分析に関する知識保有者
・機械学習・深層学習に関する理解者
・データサイエンス関連資格保持者歓迎
・高いコミュニケーション能力保有者
・大規模AIプロジェクトマネジメント経験
・他部門協業によるプロジェクト推進経験
【求める人物像】
・多角的視点から課題解決へ主体的に取り組む姿勢がある方
・好奇心旺盛で変化対応力があり継続学習意欲がある方
・迅速かつ的確な行動で成果創出へ強い当事者意識を持っている方
勤務地
東京都
想定年収
803 万円 ~ 1,200 万円
株式会社MonotaRO
仕事内容
●MonotaRO（モノタロウ）について●
MonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。2025年時点で商品点数は2,400万点超、ご登録ユーザー数は1000万件に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。
また現在は韓国、インドネシア、インドへも進出。国内事業で培ったノウハウを最大限活かし、日本発オンラインサービス事業者としてグローバル展開にも注力しています。
●MonotaROのデータサイエンス部門の特徴●
【単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある】
▼大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境▼
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる
▼事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる▼
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える
▼生成AIを活用したビジネス価値の創出▼
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる
▼事業貢献性が非常に高いポジション▼
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある
▼このポジションにおけるミッション▼
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決や、顧客体験価値の最大化のために従事いただきます。
・オペレーションの高度化、効率化
・チームのアウトプットの最大化
・チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進
▼主な役割▼
私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストア（MonotaRO.com）を運営しています。
「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。
MonotaROのデータサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。
「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。
今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。
我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用しMonotaROが目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。
MonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。2025年時点で商品点数は2,400万点超、ご登録ユーザー数は1000万件に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。
また現在は韓国、インドネシア、インドへも進出。国内事業で培ったノウハウを最大限活かし、日本発オンラインサービス事業者としてグローバル展開にも注力しています。
●MonotaROのデータサイエンス部門の特徴●
【単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある】
▼大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境▼
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる
▼事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる▼
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える
▼生成AIを活用したビジネス価値の創出▼
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる
▼事業貢献性が非常に高いポジション▼
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある
▼このポジションにおけるミッション▼
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決や、顧客体験価値の最大化のために従事いただきます。
・オペレーションの高度化、効率化
・チームのアウトプットの最大化
・チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進
▼主な役割▼
私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストア（MonotaRO.com）を運営しています。
「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。
MonotaROのデータサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。
「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。
今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。
我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用しMonotaROが目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。
求める経験 / スキル
▼求めるスキル・経験
以下の領域のいずれかにおいて2年以上の実務経験（アカデミックでの経験を含む）
・情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 統計・機械学習 / 数理最適化 の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験
・データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験
・データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力
▼あると望ましいスキル・経験
・Web系プロダクト・サービスにおいてデータサイエンティストのご経験
・事業部門など他部門と連携して、課題解決に取り組まれたご経験
・情報処理分野や統計分野の修士以上の学位（博士号取得者歓迎）
・生成AIの利活用経験（LLMを用いたプロダクト開発・PoCの推進経験など）
・AIエージェントの設計・開発経験（ツール連携、ワークフロー自動化、対話エージェントなど）
・生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用経験（いずれかのご経験をお持ちの方を特に歓迎します）
- プロンプト設計・評価・改善の経験
- RAG等を用いた社内外データとの連携・検索基盤構築の経験
- モデル選定・パフォーマンスチューニングの経験
- LLMのチューニング（ファインチューニング、LoRA 等）を通じた精度・運用性の向上経験
以下の領域のいずれかにおいて2年以上の実務経験（アカデミックでの経験を含む）
・情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 統計・機械学習 / 数理最適化 の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験
・データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験
・データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力
▼あると望ましいスキル・経験
・Web系プロダクト・サービスにおいてデータサイエンティストのご経験
・事業部門など他部門と連携して、課題解決に取り組まれたご経験
・情報処理分野や統計分野の修士以上の学位（博士号取得者歓迎）
・生成AIの利活用経験（LLMを用いたプロダクト開発・PoCの推進経験など）
・AIエージェントの設計・開発経験（ツール連携、ワークフロー自動化、対話エージェントなど）
・生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用経験（いずれかのご経験をお持ちの方を特に歓迎します）
- プロンプト設計・評価・改善の経験
- RAG等を用いた社内外データとの連携・検索基盤構築の経験
- モデル選定・パフォーマンスチューニングの経験
- LLMのチューニング（ファインチューニング、LoRA 等）を通じた精度・運用性の向上経験
従業員数
1,432名
（2024年12月現在(連結1,432名 / 単体851名)）
勤務地
複数あり
想定年収
600 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
1,432名
（2024年12月現在(連結1,432名 / 単体851名)）
エムディー株式会社
仕事内容
【企業・求人の特色】
自社SaaS「gleasin」のAI・データ活用を軸に、顧客と開発をつなぐデータサイエンティストPMポジションです。要件定義からモデル改善まで、ビジネスと技術の両面でプロジェクトをリードできます。
エムディー株式会社は、「ヒトとAIのハイブリッド・コンサルティングファーム」として、
医師・歯科医師に特化した開業・経営支援を22年間展開してきました。
私たちの強みは大きく3つあります。
1. 好立地の医療モール全国展開
大型商業施設・駅直結・商業モールなど、「人が集まる場所」に医療インフラをつくる事業を推進。
すでに全国で約100区画のクリニック開業実績があります。
2. 大手デベロッパーとの強いネットワーク
創業以来の実績により、全国の主要デベロッパーと強固な関係性を構築。
良い場所を、確度高く押さえられることが競争優位になっています。
3. AI×出店予測のプロダクト力
2023年にAI企業をM&A。
東京大学との共同研究で開発した「売上予測AI」を軸に、ナショナルチェーンの出店戦略も支援しています。
現在は上場（東証グロース）に向けて、本格的にIPO準備を進行中。
今期は40名以上の採用を予定しており、事業・組織ともに大きく伸びるフェーズに入っています。
【概要】
全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクト「gleasin」のAIアルゴリズム開発や立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストPMとしての業務をお任せします
gleasin（グリーシン）とはビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。
大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。
【詳細】
・顧客企業との要件定義・プロジェクト計画策定
・顧客折衝
・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画
・プロジェクト進行管理、スケジュール調整
・導入後の運用改善提案、データ活用支援
・gleasinのAIモデル構築・データ構築・新機能開発
・営業メンバーの育成と組織マネジメント
・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携
・チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援
自社SaaS「gleasin」のAI・データ活用を軸に、顧客と開発をつなぐデータサイエンティストPMポジションです。要件定義からモデル改善まで、ビジネスと技術の両面でプロジェクトをリードできます。
エムディー株式会社は、「ヒトとAIのハイブリッド・コンサルティングファーム」として、
医師・歯科医師に特化した開業・経営支援を22年間展開してきました。
私たちの強みは大きく3つあります。
1. 好立地の医療モール全国展開
大型商業施設・駅直結・商業モールなど、「人が集まる場所」に医療インフラをつくる事業を推進。
すでに全国で約100区画のクリニック開業実績があります。
2. 大手デベロッパーとの強いネットワーク
創業以来の実績により、全国の主要デベロッパーと強固な関係性を構築。
良い場所を、確度高く押さえられることが競争優位になっています。
3. AI×出店予測のプロダクト力
2023年にAI企業をM&A。
東京大学との共同研究で開発した「売上予測AI」を軸に、ナショナルチェーンの出店戦略も支援しています。
現在は上場（東証グロース）に向けて、本格的にIPO準備を進行中。
今期は40名以上の採用を予定しており、事業・組織ともに大きく伸びるフェーズに入っています。
【概要】
全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクト「gleasin」のAIアルゴリズム開発や立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストPMとしての業務をお任せします
gleasin（グリーシン）とはビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。
大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。
【詳細】
・顧客企業との要件定義・プロジェクト計画策定
・顧客折衝
・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画
・プロジェクト進行管理、スケジュール調整
・導入後の運用改善提案、データ活用支援
・gleasinのAIモデル構築・データ構築・新機能開発
・営業メンバーの育成と組織マネジメント
・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携
・チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援
求める経験 / スキル
【必須】
・プロジェクトマネジメント経験（ITシステム、SaaS、またはコンサルティング領域での経験）
・コンサルティング・提案営業経験
・要件定義・仕様策定の実務経験（顧客折衝を含む）
・開発チームまたはデータサイエンティストとの協業経験
・複数ステークホルダーを巻き込み、調整を行った経験
・基本的な データリテラシー（データ活用の目的理解、レポート/ダッシュボード活用レベル）
・論理的思考力と、課題解決に向けた提案力
・データ分析、AIモデル活用に関する知識
・プログラミング：Python、R、SQL など
・ビジネス理解：課題設定力、コミュニケーション能力
【歓迎】
・SaaSプロダクトの導入・運用支援経験
・リテール・外食・不動産など、多店舗展開ビジネス領域の知見
・アナリスト・データサイエンティスト・PM・PdM・コンサルタントいずれかの経験
・大手企業との顧客折衝経験
・数学・統計：確率統計、線形代数、最適化
・機械学習・AI：scikit-learn、TensorFlow、PyTorch など
・データ基盤の理解：データベース、クラウド環境（AWS, GCP, Azure）
・プロジェクトマネジメント経験（ITシステム、SaaS、またはコンサルティング領域での経験）
・コンサルティング・提案営業経験
・要件定義・仕様策定の実務経験（顧客折衝を含む）
・開発チームまたはデータサイエンティストとの協業経験
・複数ステークホルダーを巻き込み、調整を行った経験
・基本的な データリテラシー（データ活用の目的理解、レポート/ダッシュボード活用レベル）
・論理的思考力と、課題解決に向けた提案力
・データ分析、AIモデル活用に関する知識
・プログラミング：Python、R、SQL など
・ビジネス理解：課題設定力、コミュニケーション能力
【歓迎】
・SaaSプロダクトの導入・運用支援経験
・リテール・外食・不動産など、多店舗展開ビジネス領域の知見
・アナリスト・データサイエンティスト・PM・PdM・コンサルタントいずれかの経験
・大手企業との顧客折衝経験
・数学・統計：確率統計、線形代数、最適化
・機械学習・AI：scikit-learn、TensorFlow、PyTorch など
・データ基盤の理解：データベース、クラウド環境（AWS, GCP, Azure）
従業員数
58名
（2025年11月）
勤務地
東京都
想定年収
1,200 万円 ~ 1,800 万円
従業員数
58名
（2025年11月）
大手外資系ベンダー
仕事内容
【AI / ML Consultant】
大量のデータを使って機械学習(ML)や深層学習(DL)モデルを開発することにやりがいを感じますか？大手のグローバル企業がAIを活用した新しいビジネスを開発するのを支援したいと思いませんか？ 同社のMachine Learning を利用した様々な企業のユースケースの実現に携わりたいと思いませんか？同社では何十年にもわたって機械学習の分野の研究や技術活用に投資をしています。同社では、こうした機械学習分野の専門技術を活用してお客様の様々なビジネス課題の解決にご活躍いただける方を募集しています。
同社では、大企業がクラウド上に機械学習や深層学習モデルを構築し、運用する際の支援を行っています。大量のデータを分析し、そこから得られた洞察を幅広い問題解決に応用しています。
同社プロフェッショナルサービスは、お客様の企画立案から実行・実現までを伴走し、ビジネス価値創出の実現を支援する有償コンサルティングサービスです。機械学習、深層学習、AIを活用して様々なお客様のビジネス課題の解決を支援しています。
私たちは、Customer Obsessionにフォーカスし、お客様の成功に共に歩んでいけることを誇りに思っています。MLやDLモデルの開発やモデルを組み込んだアプリケーション開発、それらの開発・実行基盤構築などのプロジェクトマネージメント、リーダー経験をお持ちの方に、ぜひご参加いただきたいと思います。常にイノベーションを追求する同社で、素晴らしいチームメイトと一緒に仕事をし、共にお客様を支援できることを楽しみにしています。
AI/ML Consultantは、お客様のビジネス課題を整理するとともに、関連するデータを深く掘り下げて分析を行い根本原因を特定し、解決のための方策をまとめあげます。また、ML engineer, Data Scientist, Infrastructure Consultantといった関連するメンバーと協力し同社のAI/MLサービスをはじめ関連するサービスを組み合わせて最適なアーキテクチャや技術解決策をお客様へ提示し、その実現を支援します。お客様が革新的な目標を設定し、その実現のための技術的な解決策をお客様に提供することに熱意を持って取り組み、それを超えることができるように支援してゆきます。常に新しい学びに意欲があり、AIの世界でお客様とともにイノベーションを起こしたいと考えている方を歓迎します。
Key job responsibilities
サービス提案活動の支援、課題・ニーズの分析、解決アプローチの定義、最適なAI/MLアーキテクチャの提示、データの集計、データの探索、予測モデルの構築と検証、完成したモデルの展開、およびその結果を使って組織にビジネスインパクトをもたらすためのトレーニングの提供など、AI/MLプロジェクトの最初から最後に渡ってお客様を支援します。
- お客様のビジネス課題やニーズを適確に把握し、問題を構造化してビジネス要件として整理します。
- ビジネス要件実現のために必要なIT要件を抽出し、候補となるAI/MLサービスやアルゴリズムの候補を選定します。また、関係する技術領域のスペシャリストロールと協力し、MLモデルの構築と検証、必要な同社サービスを組み合わせたアーキテクチャおよびお客様の目標実現のロードマップ策定を支援します。
- MLモデル検証のためのPoCの実施など、お客様プロジェクトを関係メンバーと協力しながら実施し、お客様の目標達成を支援します。
- MLモデルを継続的に開発・実行するためのMLOps基盤の実現に向けて、お客様のMLモデルの特性やシステム環境などの要件を踏まえた最適アーキテクチャの提示、その実現に向けての支援を行います。
- プロフェッショナルサービスのData Scientist、Infrastructure Consultantなどと協力して、お客様がモデルを構築した後の運用のアドバイスを行い、お客様が独自で運用できるように支援します。
大量のデータを使って機械学習(ML)や深層学習(DL)モデルを開発することにやりがいを感じますか？大手のグローバル企業がAIを活用した新しいビジネスを開発するのを支援したいと思いませんか？ 同社のMachine Learning を利用した様々な企業のユースケースの実現に携わりたいと思いませんか？同社では何十年にもわたって機械学習の分野の研究や技術活用に投資をしています。同社では、こうした機械学習分野の専門技術を活用してお客様の様々なビジネス課題の解決にご活躍いただける方を募集しています。
同社では、大企業がクラウド上に機械学習や深層学習モデルを構築し、運用する際の支援を行っています。大量のデータを分析し、そこから得られた洞察を幅広い問題解決に応用しています。
同社プロフェッショナルサービスは、お客様の企画立案から実行・実現までを伴走し、ビジネス価値創出の実現を支援する有償コンサルティングサービスです。機械学習、深層学習、AIを活用して様々なお客様のビジネス課題の解決を支援しています。
私たちは、Customer Obsessionにフォーカスし、お客様の成功に共に歩んでいけることを誇りに思っています。MLやDLモデルの開発やモデルを組み込んだアプリケーション開発、それらの開発・実行基盤構築などのプロジェクトマネージメント、リーダー経験をお持ちの方に、ぜひご参加いただきたいと思います。常にイノベーションを追求する同社で、素晴らしいチームメイトと一緒に仕事をし、共にお客様を支援できることを楽しみにしています。
AI/ML Consultantは、お客様のビジネス課題を整理するとともに、関連するデータを深く掘り下げて分析を行い根本原因を特定し、解決のための方策をまとめあげます。また、ML engineer, Data Scientist, Infrastructure Consultantといった関連するメンバーと協力し同社のAI/MLサービスをはじめ関連するサービスを組み合わせて最適なアーキテクチャや技術解決策をお客様へ提示し、その実現を支援します。お客様が革新的な目標を設定し、その実現のための技術的な解決策をお客様に提供することに熱意を持って取り組み、それを超えることができるように支援してゆきます。常に新しい学びに意欲があり、AIの世界でお客様とともにイノベーションを起こしたいと考えている方を歓迎します。
Key job responsibilities
サービス提案活動の支援、課題・ニーズの分析、解決アプローチの定義、最適なAI/MLアーキテクチャの提示、データの集計、データの探索、予測モデルの構築と検証、完成したモデルの展開、およびその結果を使って組織にビジネスインパクトをもたらすためのトレーニングの提供など、AI/MLプロジェクトの最初から最後に渡ってお客様を支援します。
- お客様のビジネス課題やニーズを適確に把握し、問題を構造化してビジネス要件として整理します。
- ビジネス要件実現のために必要なIT要件を抽出し、候補となるAI/MLサービスやアルゴリズムの候補を選定します。また、関係する技術領域のスペシャリストロールと協力し、MLモデルの構築と検証、必要な同社サービスを組み合わせたアーキテクチャおよびお客様の目標実現のロードマップ策定を支援します。
- MLモデル検証のためのPoCの実施など、お客様プロジェクトを関係メンバーと協力しながら実施し、お客様の目標達成を支援します。
- MLモデルを継続的に開発・実行するためのMLOps基盤の実現に向けて、お客様のMLモデルの特性やシステム環境などの要件を踏まえた最適アーキテクチャの提示、その実現に向けての支援を行います。
- プロフェッショナルサービスのData Scientist、Infrastructure Consultantなどと協力して、お客様がモデルを構築した後の運用のアドバイスを行い、お客様が独自で運用できるように支援します。
求める経験 / スキル
【必須要件】
- 機械学習エンジニアまたはデータサイエンティストとしての実務経験があり、機械学習・深層学習モデルの開発やそれらを組み込んだアプリケーション開発のプロジェクトにおけるリーダーおよびプロジェクトマネジメントの経験
- 機械学習モデルの本番環境へのデプロイ方法を含むMLOpsのアーキテクチャ設計・実装の経験があり、それらのプロジェクトにおけるリーダーおよびプロジェクトマネジメントの経験
- お客様のビジネスや技術課題について、機械学習に関する専門知識や経験を元に的確な技術的解決手法やアドバイスを行い問題解決をリードするコンサルティング活動の経験。コンサルタント職種の経験がなくとも、それに準じる実践経験
- お客様や関係チームの様々な組織階層のメンバーと協業しながら仕事を円滑にリードできるチームマネジメントスキル
- 機械学習エンジニアまたはデータサイエンティストとしての実務経験があり、機械学習・深層学習モデルの開発やそれらを組み込んだアプリケーション開発のプロジェクトにおけるリーダーおよびプロジェクトマネジメントの経験
- 機械学習モデルの本番環境へのデプロイ方法を含むMLOpsのアーキテクチャ設計・実装の経験があり、それらのプロジェクトにおけるリーダーおよびプロジェクトマネジメントの経験
- お客様のビジネスや技術課題について、機械学習に関する専門知識や経験を元に的確な技術的解決手法やアドバイスを行い問題解決をリードするコンサルティング活動の経験。コンサルタント職種の経験がなくとも、それに準じる実践経験
- お客様や関係チームの様々な組織階層のメンバーと協業しながら仕事を円滑にリードできるチームマネジメントスキル
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 2,000 万円
株式会社カインズテクノロジーズ
仕事内容
～AI・データ活用エンジニア｜需要予測とマルチエージェントで、複雑な物流網を「オーケストレーション」する～
【ミッション】
複雑性の攻略と、自身の技術的な「飛躍」
あなたのミッションは、誰かの指示通りに動くことではありません。
「最も難易度の高いコアロジックを自ら攻略し、エンジニアとしての市場価値を一段階引き上げる」ことです。
■複雑性の隠蔽
バラバラな商品属性や業務ルールを、美しいデータモデルとAPIに落とし込み、フロントエンドが「UXの磨き込み」に集中できる環境を作る。
■生産性の追求
AI（GitHub Copilot等）をフル活用し、「人間が考えるべき設計」に集中する新しい開発スタイルを実践する。
■品質へのこだわり
あなたの書くコードが、チーム全体の品質基準（スタンダード）となるような、手本となる実装を行う。
【主な業務内容】
店舗数・商品数の増加に伴い、より精度の高い需要予測が求められています。
AI・機械学習を活用した予測モデルの構築・運用を担い、サプライチェーン全体の最適化を図っていただきます。
・高精度な需要予測モデル・システムの構築
└ 売上最大化に向けたデータドリブンな意思決定を推進
・サプライチェーンの最適化
└ 配送コスト削減、在庫管理の効率化、欠品ゼロを目指す仕組みづくり
・市場情報・顧客データの分析による商品企画・改善への提案
└ トレンドや顧客ニーズを反映した商品戦略の立案
・新規出店予測モデルの構築
└ 出店計画の精度向上によるビジネス成長への貢献
【開発環境・技術スタック】
「小売業のシステム」というイメージを覆す、モダンかつ生産性重視の環境です。
クラウド基盤: Google Cloud (GCP), AWS
開発言語:Java, Go, Python, TypeScript (Node.js) 等（適材適所で選定）
データベース: PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Redis
インフラ/IaC: Terraform, Kubernetes (GKE/EKS)
AI/開発支援: GitHub Copilot, ChatGPT Enterprise
★このポジションの魅力・キャリア★
■技術が「数字」に変わる瞬間（昨対比130%の成果実感）
あなたの設計したアーキテクチャが、検索速度の向上や在庫精度の改善をもたらし、それがダイレクトに「昨対比130%増」といった事業成長として表れます。
■「市場価値の高いエンジニア」へのキャリアパス
「複雑な業務ロジックの実装力」と「大規模トラフィックを捌くアーキテクチャ設計」の両方を経験できます。
ここで得られる経験は、将来的にテックリード、アーキテクト、エンジニアリングマネージャーいずれの道に進むにしても、強力な武器となります。
■国内最大級の「複雑系」への挑戦
100万SKUを超える商品データ、リアル店舗とECが絡み合う物流ロジック。
ここで得られる「複雑なドメインを技術でハックする経験」は、FinTechや物流など他業界でも通用する「本質的な設計力（アーキテクトスキル）」へと昇華されます。
※関連記事：https://www.talent-book.jp/cainz/stories/59667
【ミッション】
複雑性の攻略と、自身の技術的な「飛躍」
あなたのミッションは、誰かの指示通りに動くことではありません。
「最も難易度の高いコアロジックを自ら攻略し、エンジニアとしての市場価値を一段階引き上げる」ことです。
■複雑性の隠蔽
バラバラな商品属性や業務ルールを、美しいデータモデルとAPIに落とし込み、フロントエンドが「UXの磨き込み」に集中できる環境を作る。
■生産性の追求
AI（GitHub Copilot等）をフル活用し、「人間が考えるべき設計」に集中する新しい開発スタイルを実践する。
■品質へのこだわり
あなたの書くコードが、チーム全体の品質基準（スタンダード）となるような、手本となる実装を行う。
【主な業務内容】
店舗数・商品数の増加に伴い、より精度の高い需要予測が求められています。
AI・機械学習を活用した予測モデルの構築・運用を担い、サプライチェーン全体の最適化を図っていただきます。
・高精度な需要予測モデル・システムの構築
└ 売上最大化に向けたデータドリブンな意思決定を推進
・サプライチェーンの最適化
└ 配送コスト削減、在庫管理の効率化、欠品ゼロを目指す仕組みづくり
・市場情報・顧客データの分析による商品企画・改善への提案
└ トレンドや顧客ニーズを反映した商品戦略の立案
・新規出店予測モデルの構築
└ 出店計画の精度向上によるビジネス成長への貢献
【開発環境・技術スタック】
「小売業のシステム」というイメージを覆す、モダンかつ生産性重視の環境です。
クラウド基盤: Google Cloud (GCP), AWS
開発言語:Java, Go, Python, TypeScript (Node.js) 等（適材適所で選定）
データベース: PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Redis
インフラ/IaC: Terraform, Kubernetes (GKE/EKS)
AI/開発支援: GitHub Copilot, ChatGPT Enterprise
★このポジションの魅力・キャリア★
■技術が「数字」に変わる瞬間（昨対比130%の成果実感）
あなたの設計したアーキテクチャが、検索速度の向上や在庫精度の改善をもたらし、それがダイレクトに「昨対比130%増」といった事業成長として表れます。
■「市場価値の高いエンジニア」へのキャリアパス
「複雑な業務ロジックの実装力」と「大規模トラフィックを捌くアーキテクチャ設計」の両方を経験できます。
ここで得られる経験は、将来的にテックリード、アーキテクト、エンジニアリングマネージャーいずれの道に進むにしても、強力な武器となります。
■国内最大級の「複雑系」への挑戦
100万SKUを超える商品データ、リアル店舗とECが絡み合う物流ロジック。
ここで得られる「複雑なドメインを技術でハックする経験」は、FinTechや物流など他業界でも通用する「本質的な設計力（アーキテクトスキル）」へと昇華されます。
※関連記事：https://www.talent-book.jp/cainz/stories/59667
求める経験 / スキル
【求める人物像】
■「複雑さ」に燃える方
一見カオスな多品種・多属性のデータ構造を、論理的なモデルに整理することに快感を覚える方
■「技術」で事業に貢献したい方
自分の書いたコードが、売上やUX向上といった「数字」につながることにやりがいを感じる方
■「成長」に貪欲な方
AI活用やモダンなアーキテクチャに触れ、エンジニアとしてのスキルを常にアップデートし続けたい方
【MUST】
・クラウド環境（Google Cloud Platform）での開発経験
・プログラミング経験 バックエンドシステム開発5年 （Python, Java, JavaScriptなど）
・データベースを利用した開発経験 （SQL, NoSQLなど）
・基本的な小売業の知識
※小売業界のドメイン知識は不問です。入社後にキャッチアップいただけます。
※リーダー経験は問いません。「技術で課題を解決したい」という意欲を重視します。
【WANT】
・Google Vertex AIの利用経験
・機械学習・自然言語処理に関する知識
・データ分析経験
・アジャイル開発経験
・データマネジメント領域の開発経験
■「複雑さ」に燃える方
一見カオスな多品種・多属性のデータ構造を、論理的なモデルに整理することに快感を覚える方
■「技術」で事業に貢献したい方
自分の書いたコードが、売上やUX向上といった「数字」につながることにやりがいを感じる方
■「成長」に貪欲な方
AI活用やモダンなアーキテクチャに触れ、エンジニアとしてのスキルを常にアップデートし続けたい方
【MUST】
・クラウド環境（Google Cloud Platform）での開発経験
・プログラミング経験 バックエンドシステム開発5年 （Python, Java, JavaScriptなど）
・データベースを利用した開発経験 （SQL, NoSQLなど）
・基本的な小売業の知識
※小売業界のドメイン知識は不問です。入社後にキャッチアップいただけます。
※リーダー経験は問いません。「技術で課題を解決したい」という意欲を重視します。
【WANT】
・Google Vertex AIの利用経験
・機械学習・自然言語処理に関する知識
・データ分析経験
・アジャイル開発経験
・データマネジメント領域の開発経験
従業員数
186名
勤務地
複数あり
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
186名
株式会社カインズテクノロジーズ
仕事内容
【ミッション】
複雑性の攻略と、自身の技術的な「飛躍」
あなたのミッションは、誰かの指示通りに動くことではありません。
「最も難易度の高いコアロジックを自ら攻略し、エンジニアとしての市場価値を一段階引き上げる」ことです。
●複雑性の隠蔽
バラバラな商品属性や業務ルールを、美しいデータモデルとAPIに落とし込み、フロントエンドが「UXの磨き込み」に集中できる環境を作る。
●生産性の追求
AI（GitHub Copilot等）をフル活用し、「人間が考えるべき設計」に集中する新しい開発スタイルを実践する。
●品質へのこだわり
あなたの書くコードが、チーム全体の品質基準（スタンダード）となるような、手本となる実装を行う。
【業務内容】
店舗数・商品数の増加に伴い、より精度の高い需要予測が求められています。
AI・機械学習を活用した予測モデルの構築・運用を担い、サプライチェーン全体の最適化を図っていただきます。
・高精度な需要予測モデル・システムの構築
└ 売上最大化に向けたデータドリブンな意思決定を推進
・サプライチェーンの最適化
└ 配送コスト削減、在庫管理の効率化、欠品ゼロを目指す仕組みづくり
・市場情報・顧客データの分析による商品企画・改善への提案
└ トレンドや顧客ニーズを反映した商品戦略の立案
・新規出店予測モデルの構築
└ 出店計画の精度向上によるビジネス成長への貢献
【開発環境・技術スタック】
「小売業のシステム」というイメージを覆す、モダンかつ生産性重視の環境です。
●クラウド基盤: Google Cloud (GCP), AWS
●開発言語:Java, Go, Python, TypeScript (Node.js) 等（適材適所で選定）
●データベース: PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Redis
●インフラ/IaC: Terraform, Kubernetes (GKE/EKS)
●AI/開発支援: GitHub Copilot, ChatGPT Enterprise
【関連記事】
・お客様のくらしを楽しく、従業員の仕事をラクに。成果が見える現場直結DXの醍醐味 | 株式会社カインズ
https://www.talent-book.jp/cainz/stories/59667
【このポジションの魅力・キャリア】
●技術が「数字」に変わる瞬間（昨対比130%の成果実感）
あなたの設計したアーキテクチャが、検索速度の向上や在庫精度の改善をもたらし、それがダイレクトに「昨対比130%増」といった事業成長として表れます。
●「市場価値の高いエンジニア」へのキャリアパス
「複雑な業務ロジックの実装力」と「大規模トラフィックを捌くアーキテクチャ設計」の両方を経験できます。
ここで得られる経験は、将来的にテックリード、アーキテクト、エンジニアリングマネージャーいずれの道に進むにしても、強力な武器となります。
●国内最大級の「複雑系」への挑戦
100万SKUを超える商品データ、リアル店舗とECが絡み合う物流ロジック。
ここで得られる「複雑なドメインを技術でハックする経験」は、FinTechや物流など他業界でも通用する「本質的な設計力（アーキテクトスキル）」へと昇華されます。
複雑性の攻略と、自身の技術的な「飛躍」
あなたのミッションは、誰かの指示通りに動くことではありません。
「最も難易度の高いコアロジックを自ら攻略し、エンジニアとしての市場価値を一段階引き上げる」ことです。
●複雑性の隠蔽
バラバラな商品属性や業務ルールを、美しいデータモデルとAPIに落とし込み、フロントエンドが「UXの磨き込み」に集中できる環境を作る。
●生産性の追求
AI（GitHub Copilot等）をフル活用し、「人間が考えるべき設計」に集中する新しい開発スタイルを実践する。
●品質へのこだわり
あなたの書くコードが、チーム全体の品質基準（スタンダード）となるような、手本となる実装を行う。
【業務内容】
店舗数・商品数の増加に伴い、より精度の高い需要予測が求められています。
AI・機械学習を活用した予測モデルの構築・運用を担い、サプライチェーン全体の最適化を図っていただきます。
・高精度な需要予測モデル・システムの構築
└ 売上最大化に向けたデータドリブンな意思決定を推進
・サプライチェーンの最適化
└ 配送コスト削減、在庫管理の効率化、欠品ゼロを目指す仕組みづくり
・市場情報・顧客データの分析による商品企画・改善への提案
└ トレンドや顧客ニーズを反映した商品戦略の立案
・新規出店予測モデルの構築
└ 出店計画の精度向上によるビジネス成長への貢献
【開発環境・技術スタック】
「小売業のシステム」というイメージを覆す、モダンかつ生産性重視の環境です。
●クラウド基盤: Google Cloud (GCP), AWS
●開発言語:Java, Go, Python, TypeScript (Node.js) 等（適材適所で選定）
●データベース: PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Redis
●インフラ/IaC: Terraform, Kubernetes (GKE/EKS)
●AI/開発支援: GitHub Copilot, ChatGPT Enterprise
【関連記事】
・お客様のくらしを楽しく、従業員の仕事をラクに。成果が見える現場直結DXの醍醐味 | 株式会社カインズ
https://www.talent-book.jp/cainz/stories/59667
【このポジションの魅力・キャリア】
●技術が「数字」に変わる瞬間（昨対比130%の成果実感）
あなたの設計したアーキテクチャが、検索速度の向上や在庫精度の改善をもたらし、それがダイレクトに「昨対比130%増」といった事業成長として表れます。
●「市場価値の高いエンジニア」へのキャリアパス
「複雑な業務ロジックの実装力」と「大規模トラフィックを捌くアーキテクチャ設計」の両方を経験できます。
ここで得られる経験は、将来的にテックリード、アーキテクト、エンジニアリングマネージャーいずれの道に進むにしても、強力な武器となります。
●国内最大級の「複雑系」への挑戦
100万SKUを超える商品データ、リアル店舗とECが絡み合う物流ロジック。
ここで得られる「複雑なドメインを技術でハックする経験」は、FinTechや物流など他業界でも通用する「本質的な設計力（アーキテクトスキル）」へと昇華されます。
求める経験 / スキル
【MUST】
・クラウド環境（Google Cloud Platform）での開発経験
・プログラミング経験 バックエンドシステム開発5年 （Python, Java, JavaScriptなど）
・データベースを利用した開発経験 （SQL, NoSQLなど）
・基本的な小売業の知識
※小売業界のドメイン知識は不問です。入社後にキャッチアップいただけます。
※リーダー経験は問いません。「技術で課題を解決したい」という意欲を重視します。
【WANT】
・Google Vertex AIの利用経験
・機械学習・自然言語処理に関する知識
・データ分析経験
・アジャイル開発経験
・データマネジメント領域の開発経験
・クラウド環境（Google Cloud Platform）での開発経験
・プログラミング経験 バックエンドシステム開発5年 （Python, Java, JavaScriptなど）
・データベースを利用した開発経験 （SQL, NoSQLなど）
・基本的な小売業の知識
※小売業界のドメイン知識は不問です。入社後にキャッチアップいただけます。
※リーダー経験は問いません。「技術で課題を解決したい」という意欲を重視します。
【WANT】
・Google Vertex AIの利用経験
・機械学習・自然言語処理に関する知識
・データ分析経験
・アジャイル開発経験
・データマネジメント領域の開発経験
従業員数
186名
勤務地
複数あり
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
186名
株式会社primeNumber
仕事内容
■ 業務内容
本ポジションは、AI Ready化に向けて、データ基盤のアーキテクチャ設計・実装をリードするエンジニアです。
弊社が強みとするデータ基盤整備のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。
・クライアントのAI活用を前提とした、データ基盤アーキテクチャの策定
・AI Readyを満たす基盤の設計・構築（DWH / ELT / モデリング、権限・監視・テスト）
・品質担保の標準化と定着（責任分界・改善サイクルの設計と推進）
プロジェクトで得た知見はTROCCO / COMETAにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。
■ 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
ETL/ELT: TROCCO / dbt
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: OpenAI / Vertex AI / Bedrock（案件により）
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub
■ 具体的な案件・取り組み事例
【星野リゾート様】
不安定だったデータ基盤を、AI活用にも耐える形へ再設計・構築。
伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
https://primenumber.com/cases/hoshinoresorts
【TBSラジオ様】
分散データを統合し、分析フローを再構築。
データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
https://primenumber.com/cases/tbsradio
■ 本ポジションで得られる経験・スキル
・AIの大規模運用に向けた、エンジニアリング上の知見・挑戦
・AI時代に求められる「AI Readyなデータ基盤」に対して、設計〜実装までリードできる経験
・エンジニア（技術）とコンサル（ビジネス）双方の専門家と協働し、価値を出す経験
・プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験
■ 組織の魅力
・会社全体で注力するテーマ「AI Ready」の中心で、働く
・クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど
多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
・シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
・高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる
■ 参考情報
プロフェッショナルサービス本部 会社説明資料（10分で分かる）
https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao
データソリューション事業について
https://primenumber.com/services
事例：「データを価値に変える」を顧客とともに学ぶ。星野リゾート様向けデータ基盤勉強会を開催しました
https://lounge.primenumber.com/entry/n/nfe8e4fdffbf6
本ポジションは、AI Ready化に向けて、データ基盤のアーキテクチャ設計・実装をリードするエンジニアです。
弊社が強みとするデータ基盤整備のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。
・クライアントのAI活用を前提とした、データ基盤アーキテクチャの策定
・AI Readyを満たす基盤の設計・構築（DWH / ELT / モデリング、権限・監視・テスト）
・品質担保の標準化と定着（責任分界・改善サイクルの設計と推進）
プロジェクトで得た知見はTROCCO / COMETAにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。
■ 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
ETL/ELT: TROCCO / dbt
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: OpenAI / Vertex AI / Bedrock（案件により）
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub
■ 具体的な案件・取り組み事例
【星野リゾート様】
不安定だったデータ基盤を、AI活用にも耐える形へ再設計・構築。
伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
https://primenumber.com/cases/hoshinoresorts
【TBSラジオ様】
分散データを統合し、分析フローを再構築。
データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
https://primenumber.com/cases/tbsradio
■ 本ポジションで得られる経験・スキル
・AIの大規模運用に向けた、エンジニアリング上の知見・挑戦
・AI時代に求められる「AI Readyなデータ基盤」に対して、設計〜実装までリードできる経験
・エンジニア（技術）とコンサル（ビジネス）双方の専門家と協働し、価値を出す経験
・プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験
■ 組織の魅力
・会社全体で注力するテーマ「AI Ready」の中心で、働く
・クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど
多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
・シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
・高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる
■ 参考情報
プロフェッショナルサービス本部 会社説明資料（10分で分かる）
https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao
データソリューション事業について
https://primenumber.com/services
事例：「データを価値に変える」を顧客とともに学ぶ。星野リゾート様向けデータ基盤勉強会を開催しました
https://lounge.primenumber.com/entry/n/nfe8e4fdffbf6
求める経験 / スキル
■必須スキル
・クライアントワークの経験（3年以上目安）
・データ基盤のアーキ策定〜設計〜実装をリードした経験
・クラウドDWHを中心としたデータ基盤の構築経験
・ELT/データモデリングの実務経験
・データ基盤の標準化を推進し、再現性ある形にした経験
■歓迎スキル
・データ品質の仕組み化（例：データテスト、異常検知、SLA、リネージ、データ契約/定義管理）
・データ提供レイヤ/セマンティクス設計（例：マート設計、指標定義、提供インタフェース）
・LLM/生成AIの本番利用を見据えたデータ設計経験（RAG用整備、ログ設計、権限制御、評価用データ）
・CDP/CRM/MA等のデータ連携・統合経験（要件〜設計）
・Tech Lead / EM / TL いずれかの形でのチームリード経験（レビュー文化、標準化、育成）
・クライアントワークの経験（3年以上目安）
・データ基盤のアーキ策定〜設計〜実装をリードした経験
・クラウドDWHを中心としたデータ基盤の構築経験
・ELT/データモデリングの実務経験
・データ基盤の標準化を推進し、再現性ある形にした経験
■歓迎スキル
・データ品質の仕組み化（例：データテスト、異常検知、SLA、リネージ、データ契約/定義管理）
・データ提供レイヤ/セマンティクス設計（例：マート設計、指標定義、提供インタフェース）
・LLM/生成AIの本番利用を見据えたデータ設計経験（RAG用整備、ログ設計、権限制御、評価用データ）
・CDP/CRM/MA等のデータ連携・統合経験（要件〜設計）
・Tech Lead / EM / TL いずれかの形でのチームリード経験（レビュー文化、標準化、育成）
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
株式会社primeNumber
仕事内容
■ 業務内容
本ポジションは、意思決定の質を高めるために、論点設計から分析、意思決定プロセスの構築までを自律的にリードするアナリストです。
弊社が強みとするデータ基盤整備の前後のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。
・事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の論点整理をリード
・分析・仮説検証を通じた示唆・判断基準・アクション設計のリード
・現場で使われるダッシュボード / レポート / 業務フローの設計
・AIエージェントと人が協調する前提での意思決定プロセスの設計・構築
・データ活用文化醸成に向けたワークショップや伴走支援のリード
プロジェクトで得た知見はTROCCO / COMETAにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。
■ 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub
■ 具体的な案件・取り組み事例
【星野リゾート様】
不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。
伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
https://primenumber.com/cases/hoshinoresorts
【TBSラジオ様】
分散データを統合し、分析フローを再構築。
データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
https://primenumber.com/cases/tbsradio
■ 本ポジションで得られる経験・スキル
・AIエージェント時代の「新しいアナリスト像」を作る経験
・経営・事業・現場の意思決定プロセスを再設計する経験
・エンジニア（技術）とコンサル（ビジネス）双方の専門家と協働し、価値を出す経験
・プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験
■ 組織の魅力
・組織全体で「AI Ready」なデータ基盤領域に挑戦しており、
アナリストの「AI時代の意思決定をつくる」ミッションと直結
・クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど
多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
・シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
・高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる
■ 参考情報
プロフェッショナルサービス本部 会社説明資料（10分で分かる）
https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao
データソリューション事業について
https://primenumber.com/services
事例：「データを価値に変える」を顧客とともに学ぶ。星野リゾート様向けデータ基盤勉強会を開催しました
https://lounge.primenumber.com/entry/n/nfe8e4fdffbf6
本ポジションは、意思決定の質を高めるために、論点設計から分析、意思決定プロセスの構築までを自律的にリードするアナリストです。
弊社が強みとするデータ基盤整備の前後のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。
・事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の論点整理をリード
・分析・仮説検証を通じた示唆・判断基準・アクション設計のリード
・現場で使われるダッシュボード / レポート / 業務フローの設計
・AIエージェントと人が協調する前提での意思決定プロセスの設計・構築
・データ活用文化醸成に向けたワークショップや伴走支援のリード
プロジェクトで得た知見はTROCCO / COMETAにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。
■ 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub
■ 具体的な案件・取り組み事例
【星野リゾート様】
不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。
伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
https://primenumber.com/cases/hoshinoresorts
【TBSラジオ様】
分散データを統合し、分析フローを再構築。
データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
https://primenumber.com/cases/tbsradio
■ 本ポジションで得られる経験・スキル
・AIエージェント時代の「新しいアナリスト像」を作る経験
・経営・事業・現場の意思決定プロセスを再設計する経験
・エンジニア（技術）とコンサル（ビジネス）双方の専門家と協働し、価値を出す経験
・プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験
■ 組織の魅力
・組織全体で「AI Ready」なデータ基盤領域に挑戦しており、
アナリストの「AI時代の意思決定をつくる」ミッションと直結
・クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど
多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
・シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
・高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる
■ 参考情報
プロフェッショナルサービス本部 会社説明資料（10分で分かる）
https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao
データソリューション事業について
https://primenumber.com/services
事例：「データを価値に変える」を顧客とともに学ぶ。星野リゾート様向けデータ基盤勉強会を開催しました
https://lounge.primenumber.com/entry/n/nfe8e4fdffbf6
求める経験 / スキル
■必須スキル
・クライアントワークの実務経験（5年以上）
・データアナリストとして、課題構造化〜分析〜示唆出し〜アクション提言まで一連のプロセスを主導した経験
・事業KPIや論点を整理し、意思決定に必要な判断基準を設計した経験
・データ分析の実務経験（SQL・Python・BIツール等）
・社内外のステークホルダーと論点を揃え、要件整理・説明・合意形成を主導した経験
■歓迎スキル
・DWHおよびETL/ELTの基礎理解
・統計 / 機械学習 / 因果推論に関する知識
・BI可視化（Looker / Tableau等）の経験
・AI/LLMを活用した分析プロセス改善の経験
・意思決定プロセス設計に関わった経験
・クライアントワークの実務経験（5年以上）
・データアナリストとして、課題構造化〜分析〜示唆出し〜アクション提言まで一連のプロセスを主導した経験
・事業KPIや論点を整理し、意思決定に必要な判断基準を設計した経験
・データ分析の実務経験（SQL・Python・BIツール等）
・社内外のステークホルダーと論点を揃え、要件整理・説明・合意形成を主導した経験
■歓迎スキル
・DWHおよびETL/ELTの基礎理解
・統計 / 機械学習 / 因果推論に関する知識
・BI可視化（Looker / Tableau等）の経験
・AI/LLMを活用した分析プロセス改善の経験
・意思決定プロセス設計に関わった経験
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
株式会社primeNumber
仕事内容
■ お任せしたいミッション
私たちのチームは、「すべての企業、すべての人のデータ活用を当たり前にする」をミッションに、データを通じた事業成長支援を手掛けるデータ活用の専門家集団です。
なかでも、プロジェクトマネージャーは、データ活用を巡るニーズが高度化・多様化する中で、顧客ごとの課題に応じた個別性の高いプロジェクトを推進し、価値を届ける重要なポジションです。
プロジェクトのスコープも、データ基盤の構築やBIダッシュボード整備といった技術要素に加え、業務部門との折衝や、部門横断での推進体制構築など、より複雑性の高い案件へと広がっています。多様な関係者を巻き込みながら、強い推進力でチームを率いてプロジェクトを成功に導くことが、あなたにお任せしたいミッションとなります。
■ 主な業務内容
主に ①プロジェクト推進（PM）②提案活動 ③事業創出・組織強化 を担っていただきます。
①プロジェクト推進（PM）
・データ・AI基盤構築プロジェクトにおけるリードとして、全体推進を担い、プロジェクトを成功に導く
・提案内容に基づくQCD管理、社内外のステークホルダー調整・進行管理
・リスクの把握・コントロール、プロジェクト責任者と連携した対応策の策定
・（技術寄りのバックグラウンドをお持ちの方は）データ基盤／データパイプラインの実装・コードレビュー等の対応も可能
②提案活動
・セールス／プリセールス職と連携し、商談同席・提案書／見積書作成などをサポート
・継続案件における次フェーズのスコープ定義・目的設計・合意形成
③事業創出 × 組織強化活動
・TROCCOなどの自社プロダクト機能改善・新機能案の企画提言
・新規ソリューション／サービスの企画・ユースケース創出
・プロジェクト単位にとどまらず、事業部全体を対象とした能力開発・プロセス改善施策の企画・実行
■primeNumberとは
私たちは、「あらゆるデータを、ビジネスの力に変える」をビジョンに掲げるデータテクノロジーカンパニーです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIが正確なアウトプットを生み出すためには、質の高いデータが不可欠です。
primeNumberは、人とAIが共存していくこの時代において、企業のデータ活用における不自由をなくし、誰もがデータの価値と共にある世界を実現します。
■primeNumberの提供するサービス
・クラウドETL「TROCCO」の開発・運営
・AIデータプラットフォーム「COMETA」の開発・運営
・データテクノロジー領域の課題解決を実現するプロフェッショナルサービスの提供
・エージェント型AIソリューション「primeBusinessAgent」の提供
主力事業であるTROCCOは、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、2,500を超える企業や団体に提供しています。
会社やカルチャーの詳細は、ぜひprimeNumber採用サイトをご確認ください。
▽採用サイト
https://recruit.primenumber.co.jp/
▽会社説明資料
primeNumberのミッション・戦略・組織・事業について説明しています。
https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-introduction
私たちのチームは、「すべての企業、すべての人のデータ活用を当たり前にする」をミッションに、データを通じた事業成長支援を手掛けるデータ活用の専門家集団です。
なかでも、プロジェクトマネージャーは、データ活用を巡るニーズが高度化・多様化する中で、顧客ごとの課題に応じた個別性の高いプロジェクトを推進し、価値を届ける重要なポジションです。
プロジェクトのスコープも、データ基盤の構築やBIダッシュボード整備といった技術要素に加え、業務部門との折衝や、部門横断での推進体制構築など、より複雑性の高い案件へと広がっています。多様な関係者を巻き込みながら、強い推進力でチームを率いてプロジェクトを成功に導くことが、あなたにお任せしたいミッションとなります。
■ 主な業務内容
主に ①プロジェクト推進（PM）②提案活動 ③事業創出・組織強化 を担っていただきます。
①プロジェクト推進（PM）
・データ・AI基盤構築プロジェクトにおけるリードとして、全体推進を担い、プロジェクトを成功に導く
・提案内容に基づくQCD管理、社内外のステークホルダー調整・進行管理
・リスクの把握・コントロール、プロジェクト責任者と連携した対応策の策定
・（技術寄りのバックグラウンドをお持ちの方は）データ基盤／データパイプラインの実装・コードレビュー等の対応も可能
②提案活動
・セールス／プリセールス職と連携し、商談同席・提案書／見積書作成などをサポート
・継続案件における次フェーズのスコープ定義・目的設計・合意形成
③事業創出 × 組織強化活動
・TROCCOなどの自社プロダクト機能改善・新機能案の企画提言
・新規ソリューション／サービスの企画・ユースケース創出
・プロジェクト単位にとどまらず、事業部全体を対象とした能力開発・プロセス改善施策の企画・実行
■primeNumberとは
私たちは、「あらゆるデータを、ビジネスの力に変える」をビジョンに掲げるデータテクノロジーカンパニーです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIが正確なアウトプットを生み出すためには、質の高いデータが不可欠です。
primeNumberは、人とAIが共存していくこの時代において、企業のデータ活用における不自由をなくし、誰もがデータの価値と共にある世界を実現します。
■primeNumberの提供するサービス
・クラウドETL「TROCCO」の開発・運営
・AIデータプラットフォーム「COMETA」の開発・運営
・データテクノロジー領域の課題解決を実現するプロフェッショナルサービスの提供
・エージェント型AIソリューション「primeBusinessAgent」の提供
主力事業であるTROCCOは、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、2,500を超える企業や団体に提供しています。
会社やカルチャーの詳細は、ぜひprimeNumber採用サイトをご確認ください。
▽採用サイト
https://recruit.primenumber.co.jp/
▽会社説明資料
primeNumberのミッション・戦略・組織・事業について説明しています。
https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-introduction
求める経験 / スキル
■必須スキル
・IT領域・データ活用領域におけるプロジェクトマネジメント・リーダー経験（5年以上）
・5名以上の規模におけるプロジェクト推進経験
・顧客のビジネス課題を理解し、要件整理・スコープ定義を主導した経験
■歓迎スキル
以下のいずれかの経験・知見を歓迎します。（★印は、特に歓迎）
★DWH構築・データパイプライン設計等を含む、データ基盤プロジェクトの推進経験
★CDP / SFA / MA製品の提案・導入プロジェクト経験
★SCM領域 / HR領域におけるプロジェクト経験・知見
★BIツール（Tableau, Looker, PowerBI等）導入プロジェクトの推進経験
★生成AIのサービス設計・導入プロジェクトの推進経験
・顧客折衝・提案活動（提案書作成、RFP対応など）の経験
・新規サービス開発や事業開発プロジェクトへの関与経験
・チームビルディングや組織開発に向けた施策推進の経験
・IT領域・データ活用領域におけるプロジェクトマネジメント・リーダー経験（5年以上）
・5名以上の規模におけるプロジェクト推進経験
・顧客のビジネス課題を理解し、要件整理・スコープ定義を主導した経験
■歓迎スキル
以下のいずれかの経験・知見を歓迎します。（★印は、特に歓迎）
★DWH構築・データパイプライン設計等を含む、データ基盤プロジェクトの推進経験
★CDP / SFA / MA製品の提案・導入プロジェクト経験
★SCM領域 / HR領域におけるプロジェクト経験・知見
★BIツール（Tableau, Looker, PowerBI等）導入プロジェクトの推進経験
★生成AIのサービス設計・導入プロジェクトの推進経験
・顧客折衝・提案活動（提案書作成、RFP対応など）の経験
・新規サービス開発や事業開発プロジェクトへの関与経験
・チームビルディングや組織開発に向けた施策推進の経験
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
株式会社primeNumber
仕事内容
■ 業務内容
本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。
・事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の把握と課題整理
・SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
・ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計
・PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
・データ活用文化の定着に向けたワークショップや伴走支援の補佐
プロジェクトで得た知見はTROCCO / COMETAにも還元し、AIエージェント時代にふさわしいアナリストへステップアップしていける環境です。
■ 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub
■ 具体的な案件・取り組み事例
【星野リゾート様】
不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。
伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
https://primenumber.com/cases/hoshinoresorts
【TBSラジオ様】
分散データを統合し、分析フローを再構築。
データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
https://primenumber.com/cases/tbsradio
■ 本ポジションで得られる経験・スキル
・AIエージェント時代に求められる、次世代アナリストとしての基礎スキルを習得できる
・事業課題の理解からデータ分析、示唆の言語化まで、一連のプロセスを経験できる
・PM・シニアアナリストと協働しながら、意思決定プロセス設計の上流に段階的に関与できる
・SQL・BIなどの実務技術に加え、AI/LLMを活用した分析効率化にも触れられる
・プロジェクトで得た知見を、プロダクト（TROCCO / COMETA）に還元する経験
（クライアントワークとプロダクト双方に関わる、独自性の高いキャリア形成が可能）
■ 組織の魅力
・会社全体で「AI Ready」なデータ基盤づくりに取り組んでおり、
そうした環境の中でAIと協調する次世代アナリストとして成長できる
・プロダクト（TROCCO / COMETA）とクライアントワークが並走する組織のため、
分析だけでなく、データ基盤・AI活用の知見も自然と広がる
・エンジニア、PM、シニアアナリストなど、専門性の高いメンバーと協働できる
・勉強会などの学習環境が充実しており、部署横断で知見を共有する文化がある
・資格取得支援により、AI・データ領域で市場価値を高めやすい
■ 参考情報
プロフェッショナルサービス本部 会社説明資料（10分で分かる）
https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao
データソリューション事業について
https://primenumber.com/services
事例：「データを価値に変える」を顧客とともに学ぶ。星野リゾート様向けデータ基盤勉強会を開催しました
https://lounge.primenumber.com/entry/n/nfe8e4fdffbf6
本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。
・事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の把握と課題整理
・SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
・ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計
・PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
・データ活用文化の定着に向けたワークショップや伴走支援の補佐
プロジェクトで得た知見はTROCCO / COMETAにも還元し、AIエージェント時代にふさわしいアナリストへステップアップしていける環境です。
■ 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub
■ 具体的な案件・取り組み事例
【星野リゾート様】
不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。
伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
https://primenumber.com/cases/hoshinoresorts
【TBSラジオ様】
分散データを統合し、分析フローを再構築。
データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
https://primenumber.com/cases/tbsradio
■ 本ポジションで得られる経験・スキル
・AIエージェント時代に求められる、次世代アナリストとしての基礎スキルを習得できる
・事業課題の理解からデータ分析、示唆の言語化まで、一連のプロセスを経験できる
・PM・シニアアナリストと協働しながら、意思決定プロセス設計の上流に段階的に関与できる
・SQL・BIなどの実務技術に加え、AI/LLMを活用した分析効率化にも触れられる
・プロジェクトで得た知見を、プロダクト（TROCCO / COMETA）に還元する経験
（クライアントワークとプロダクト双方に関わる、独自性の高いキャリア形成が可能）
■ 組織の魅力
・会社全体で「AI Ready」なデータ基盤づくりに取り組んでおり、
そうした環境の中でAIと協調する次世代アナリストとして成長できる
・プロダクト（TROCCO / COMETA）とクライアントワークが並走する組織のため、
分析だけでなく、データ基盤・AI活用の知見も自然と広がる
・エンジニア、PM、シニアアナリストなど、専門性の高いメンバーと協働できる
・勉強会などの学習環境が充実しており、部署横断で知見を共有する文化がある
・資格取得支援により、AI・データ領域で市場価値を高めやすい
■ 参考情報
プロフェッショナルサービス本部 会社説明資料（10分で分かる）
https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao
データソリューション事業について
https://primenumber.com/services
事例：「データを価値に変える」を顧客とともに学ぶ。星野リゾート様向けデータ基盤勉強会を開催しました
https://lounge.primenumber.com/entry/n/nfe8e4fdffbf6
求める経験 / スキル
■必須スキル
・クライアントワーク、または社内関係者と協働して課題に取り組んだ経験（目安：3年以上）
・SQL を用いたデータ抽出・加工の実務経験
・BIツール（Looker Studio / Tableau / PowerBI など）を用いた可視化・レポート作成の経験
・分析結果をもとに、示唆や改善案を言語化した経験
■歓迎スキル
・DWH（BigQuery / Snowflake など）やETL/ELTへの基本的な理解
・統計・機械学習・因果推論などの知識
・Looker / Tableau などを用いたダッシュボード構築経験
・AI/LLMを活用した分析業務の効率化に取り組んだ経験
・論点整理や意思決定プロセスの整理に関わった経験（補佐レベルでも可）
・クライアントワーク、または社内関係者と協働して課題に取り組んだ経験（目安：3年以上）
・SQL を用いたデータ抽出・加工の実務経験
・BIツール（Looker Studio / Tableau / PowerBI など）を用いた可視化・レポート作成の経験
・分析結果をもとに、示唆や改善案を言語化した経験
■歓迎スキル
・DWH（BigQuery / Snowflake など）やETL/ELTへの基本的な理解
・統計・機械学習・因果推論などの知識
・Looker / Tableau などを用いたダッシュボード構築経験
・AI/LLMを活用した分析業務の効率化に取り組んだ経験
・論点整理や意思決定プロセスの整理に関わった経験（補佐レベルでも可）
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
株式会社ELEMENTS
仕事内容
【募集背景】
ELEMENTSでは、「BEYOND SCIENCE FICTION」というグループミッションのもと、「生体認証」と「画像認識」という2つのコア技術を軸に、生成AIを含む自社開発を通じて、さまざまな重大な社会課題の解決に取り組んでおり、また、SFのような未来を現実のものとする技術開発に挑戦しています。
その中で、R&Dチームは「プロダクトありき」の視点で技術を考え、【顔認証技術の進化】や【画像生成AI】などを中心に、全社横断的に各プロダクトへ高度な技術知見を提供しており、会社全体の成長を支える極めて重要な役割を担っています。
今後、既存プロダクトの磨き込みを進めるとともに、ワクワクするような新たなプロダクトの開発も予定しています。そのため、体制を強化し、より強固なチームを構築する必要があります。
そこで、技術に熱意を持ちながら、共にまだ正解のない社会課題に挑み、解決へ導いてくださる方を新たに募集いたします。
※技術の一例紹介
ディープフェイク対策：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000198.000013861.html
画像生成AI：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000061051.html
ガソリンスタンドの人手不足解消：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000014.000061051.html
【チーム体制】
当チームは、CTOの大岩を中心に9名で構成されています。
各プロダクトに横断的に対応しており、それぞれの得た知見の共有やノウハウ・モジュールの共通化を進めることで、チーム力の向上を図るとともに、技術の相乗効果を生み出すことを意識しています。
※RDに関する最新ブログ：https://note.com/elements_hrx/n/nb0fe261605fa
【任せたい事】
■eKYC/認証プロダクトにおける下記タスクの精度改善
・偽造検知、不正検知
・OCR
・品質チェック
・顔認証
■他自社プロダクトの強みを出すための技術開発
・人物・車両・危険行動の認識
・画像生成AIとそのパイプラインを用いた狙った画像の生成
・データセット計画作成、評価
■新規サービス立ち上げやプロダクト改善に向けた技術検証とプロトタイピング
・各種ワークロードのベンチマークとGPU最適化
・画像、音声などマルチモーダルな情報を用いた検証
・LLMのファインチューニング・ユースケース特化の精度検証
【ゆくゆく任せたい事】
■特定プロダクトのRD責任者として、技術戦略の策定・実行
■新規技術の導入・展開におけるリーダーシップ
【このポジションが候補者様に提供できる事】
■ユニークなデータを用いた実践的な機械学習の取り組み
■優秀なメンバーとの協働・最新技術に触れる事によるスキルアップ及び知見の拡大と深化
■大きな裁量を持ちながら、既存プロダクトの改善に加え、まだ世にない新たなサービスの構築や進化に携わる機会
■研究や活動が実社会の課題解決に直結することで得られる達成感
【本当はこんな事も進めたい】
■社内外での技術セミナー・ワークショップ開催
■技術ホワイトペーパー作成・外部公開
【開発環境や使うシステム等】
■機械学習ライブラリ
Pytorch, Onnx, MLFlow, OpenCV, Stable Diffusion, ControlNet, Gradio, ComfyUI
■バックエンド
Go (labstack/echo, jmoiron/sqlx, golang-migrate/migrate) ,Python
■フロントエンド
HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, Node.js, Vue.js(buefy, axios, axios-mock-adapter, vuex, vue router), Jest, Yarn
■データベース
Amazon Aurora (MySQL), Amazon DynamoDB, S3
■インフラ
Amazon Web Services, Terraform
■モニタリング
AWS CloudWatch, Datadog
■コンテナ
Amazon ECS, Docker
■CI
GitHub Actions, AWS CodePipeline
■ツール
Github, Github Copilot, CodeRabbit, Slack, Google Meet, JIRA, Confluence
【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。
トップベンダーの1社であるポラリファイ社との統合により、契約数は約550社、本人確認件数は約1.3億件に達し、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、新規事業として、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。
eKYC分野での更なる躍進・新規事業へのチャレンジを共に推進いただける方を探しております。
■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
ELEMENTSでは、「BEYOND SCIENCE FICTION」というグループミッションのもと、「生体認証」と「画像認識」という2つのコア技術を軸に、生成AIを含む自社開発を通じて、さまざまな重大な社会課題の解決に取り組んでおり、また、SFのような未来を現実のものとする技術開発に挑戦しています。
その中で、R&Dチームは「プロダクトありき」の視点で技術を考え、【顔認証技術の進化】や【画像生成AI】などを中心に、全社横断的に各プロダクトへ高度な技術知見を提供しており、会社全体の成長を支える極めて重要な役割を担っています。
今後、既存プロダクトの磨き込みを進めるとともに、ワクワクするような新たなプロダクトの開発も予定しています。そのため、体制を強化し、より強固なチームを構築する必要があります。
そこで、技術に熱意を持ちながら、共にまだ正解のない社会課題に挑み、解決へ導いてくださる方を新たに募集いたします。
※技術の一例紹介
ディープフェイク対策：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000198.000013861.html
画像生成AI：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000061051.html
ガソリンスタンドの人手不足解消：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000014.000061051.html
【チーム体制】
当チームは、CTOの大岩を中心に9名で構成されています。
各プロダクトに横断的に対応しており、それぞれの得た知見の共有やノウハウ・モジュールの共通化を進めることで、チーム力の向上を図るとともに、技術の相乗効果を生み出すことを意識しています。
※RDに関する最新ブログ：https://note.com/elements_hrx/n/nb0fe261605fa
【任せたい事】
■eKYC/認証プロダクトにおける下記タスクの精度改善
・偽造検知、不正検知
・OCR
・品質チェック
・顔認証
■他自社プロダクトの強みを出すための技術開発
・人物・車両・危険行動の認識
・画像生成AIとそのパイプラインを用いた狙った画像の生成
・データセット計画作成、評価
■新規サービス立ち上げやプロダクト改善に向けた技術検証とプロトタイピング
・各種ワークロードのベンチマークとGPU最適化
・画像、音声などマルチモーダルな情報を用いた検証
・LLMのファインチューニング・ユースケース特化の精度検証
【ゆくゆく任せたい事】
■特定プロダクトのRD責任者として、技術戦略の策定・実行
■新規技術の導入・展開におけるリーダーシップ
【このポジションが候補者様に提供できる事】
■ユニークなデータを用いた実践的な機械学習の取り組み
■優秀なメンバーとの協働・最新技術に触れる事によるスキルアップ及び知見の拡大と深化
■大きな裁量を持ちながら、既存プロダクトの改善に加え、まだ世にない新たなサービスの構築や進化に携わる機会
■研究や活動が実社会の課題解決に直結することで得られる達成感
【本当はこんな事も進めたい】
■社内外での技術セミナー・ワークショップ開催
■技術ホワイトペーパー作成・外部公開
【開発環境や使うシステム等】
■機械学習ライブラリ
Pytorch, Onnx, MLFlow, OpenCV, Stable Diffusion, ControlNet, Gradio, ComfyUI
■バックエンド
Go (labstack/echo, jmoiron/sqlx, golang-migrate/migrate) ,Python
■フロントエンド
HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, Node.js, Vue.js(buefy, axios, axios-mock-adapter, vuex, vue router), Jest, Yarn
■データベース
Amazon Aurora (MySQL), Amazon DynamoDB, S3
■インフラ
Amazon Web Services, Terraform
■モニタリング
AWS CloudWatch, Datadog
■コンテナ
Amazon ECS, Docker
■CI
GitHub Actions, AWS CodePipeline
■ツール
Github, Github Copilot, CodeRabbit, Slack, Google Meet, JIRA, Confluence
【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。
トップベンダーの1社であるポラリファイ社との統合により、契約数は約550社、本人確認件数は約1.3億件に達し、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、新規事業として、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。
eKYC分野での更なる躍進・新規事業へのチャレンジを共に推進いただける方を探しております。
■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】
■機械学習に関する基礎知識と実務経験
■機械学習フレームワークの使用経験（ex. Pytorch, Tensorflow）
■ドキュメント作成能力（設計書や使用マニュアルの作成）
■Gitを使用したチーム開発経験（PR作成、レビューの実務）
■なんらかのMLOpsツールの利用経験（例: MLflow, W&B, ClearML, Kubeflow）
【歓迎スキル】
■大規模データセットの取り扱い経験
■GPUを用いた機械学習モデルの最適化・実装経験。
■Kubernetes環境でのジョブ実行やデプロイ経験。
■機械学習プロジェクトにおける要件定義やリーダーシップ経験。
【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
■ 攻殻機動隊やPSYCHO-PASSの世界観が好きな人
■ 裁量の大きい職場に合う人
■ 変化の多い社会で、自発的に学び、成長し続ける意欲がある人
■機械学習に関する基礎知識と実務経験
■機械学習フレームワークの使用経験（ex. Pytorch, Tensorflow）
■ドキュメント作成能力（設計書や使用マニュアルの作成）
■Gitを使用したチーム開発経験（PR作成、レビューの実務）
■なんらかのMLOpsツールの利用経験（例: MLflow, W&B, ClearML, Kubeflow）
【歓迎スキル】
■大規模データセットの取り扱い経験
■GPUを用いた機械学習モデルの最適化・実装経験。
■Kubernetes環境でのジョブ実行やデプロイ経験。
■機械学習プロジェクトにおける要件定義やリーダーシップ経験。
【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
■ 攻殻機動隊やPSYCHO-PASSの世界観が好きな人
■ 裁量の大きい職場に合う人
■ 変化の多い社会で、自発的に学び、成長し続ける意欲がある人
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）
株式会社primeNumber
仕事内容
■業務内容
社内のメンバーとコミュニケーションを取りながら企画の種をキャッチアップし、プロジェクトマネージャーと連携しながら企画から開発まで一貫して対応いただける方を求めています。企画〜プロトタイピング の営みを恒常化し、顧客課題に迅速に応えながら汎用的なソリューションに昇華させていく両輪のバランス感覚と自走力が求められます。
具体的な業務例：
・大規模言語モデル（LLM）に関するプロダクトの企画・設計・開発、プロトタイプ作成
・上記に付随する様々な論文や市場動向、技術調査
・実装後の社内開発チームの技術サポート etc
■組織体制
イノベーション本部 データイノベーション推進室 CIO直下
■開発環境
・インフラ
AWS (EKS, ECS Fargateが中心)
・構成管理
Kustomize, Terraform
・監視
CloudWatch, New Relic, Redash, Rollbar
・CI/CD
CircleCI, GitHub Actions
・AI活用
Claude Code / Github Copilot / Gemini
・コミュニケーション
GitHub, Google Workspace, Slack, Confluence, Miro
※上記は既存サービスに関しての参考情報ですが、新規開発のため必ずしも以下に限定されるものではありません。
■本ポジションで働く魅力
＜1. 日本のAI市場を定義する。デファクトスタンダードを創る挑戦 ＞
目指すのは、単なる一つのSaaSの成功ではありません。「データ×AI」領域において、誰もが最初に想起する存在、つまり日本のデファクトスタンダードとなることです。市場のルールそのものを定義し、未来の当たり前を創り出す挑戦が可能です。
＜2. 圧倒的な事業アセットを武器にした挑戦 ＞
ゼロからの挑戦には、常にリソースの壁が立ちはだかります。しかしprimeNumberには、データエンジニアリング領域で「統合・マネジメント・活用」の全てを支援するプロダクト群という強力な武器があります。点での競合はいても、総合力では真似できない、新しい顧客体験と価値創造を目指せます。
＜3. エンジニアリングファーストな（価値を生み出す人が尊重される）文化＞
primeNumberは、エンジニアリングファースト＝”自ら価値を生み出す人”が正当に評価され、裁量を持ち、成長を感じ続けられる組織であることを大事にしています。経営陣やビジネス、コーポレートのメンバーも「エンジニアリング」に関心と情熱、リスペクトがある風土です。
＜4. IPOへ。急成長スタートアップを牽引する経験 ＞
私たちは明確にIPOを目指しています。会社の成長がダイナミズムを増すこの最も刺激的で変化の激しいフェーズで、事業の中核を担い、自らの手で会社を次のステージへ引き上げる経験が積めます。
■primeNumberのカルチャー
・primeNumberストーリー
創業背景や大事にしている価値観（8 Elements）を紹介しています
https://note.primenumber.co.jp/m/mbc6174ec2af6
・「誰もがAIやデータの恩恵を受けられる世界へ」CIOが語る、データイノベーション推進室の役割と展望
https://note.primenumber.co.jp/n/nf92b7ea92124
・AIでプロトタイピングしまくって見えてきた、生成AI時代の越境キャリアと企業AI活用
https://note.com/pn_yamaken/n/nbbecdffad6c9
・カジュアル面談でよく聞かれる質問に答えました【DI室ver】
https://note.com/pn_yamaken/n/nb7ca11def3a9
社内のメンバーとコミュニケーションを取りながら企画の種をキャッチアップし、プロジェクトマネージャーと連携しながら企画から開発まで一貫して対応いただける方を求めています。企画〜プロトタイピング の営みを恒常化し、顧客課題に迅速に応えながら汎用的なソリューションに昇華させていく両輪のバランス感覚と自走力が求められます。
具体的な業務例：
・大規模言語モデル（LLM）に関するプロダクトの企画・設計・開発、プロトタイプ作成
・上記に付随する様々な論文や市場動向、技術調査
・実装後の社内開発チームの技術サポート etc
■組織体制
イノベーション本部 データイノベーション推進室 CIO直下
■開発環境
・インフラ
AWS (EKS, ECS Fargateが中心)
・構成管理
Kustomize, Terraform
・監視
CloudWatch, New Relic, Redash, Rollbar
・CI/CD
CircleCI, GitHub Actions
・AI活用
Claude Code / Github Copilot / Gemini
・コミュニケーション
GitHub, Google Workspace, Slack, Confluence, Miro
※上記は既存サービスに関しての参考情報ですが、新規開発のため必ずしも以下に限定されるものではありません。
■本ポジションで働く魅力
＜1. 日本のAI市場を定義する。デファクトスタンダードを創る挑戦 ＞
目指すのは、単なる一つのSaaSの成功ではありません。「データ×AI」領域において、誰もが最初に想起する存在、つまり日本のデファクトスタンダードとなることです。市場のルールそのものを定義し、未来の当たり前を創り出す挑戦が可能です。
＜2. 圧倒的な事業アセットを武器にした挑戦 ＞
ゼロからの挑戦には、常にリソースの壁が立ちはだかります。しかしprimeNumberには、データエンジニアリング領域で「統合・マネジメント・活用」の全てを支援するプロダクト群という強力な武器があります。点での競合はいても、総合力では真似できない、新しい顧客体験と価値創造を目指せます。
＜3. エンジニアリングファーストな（価値を生み出す人が尊重される）文化＞
primeNumberは、エンジニアリングファースト＝”自ら価値を生み出す人”が正当に評価され、裁量を持ち、成長を感じ続けられる組織であることを大事にしています。経営陣やビジネス、コーポレートのメンバーも「エンジニアリング」に関心と情熱、リスペクトがある風土です。
＜4. IPOへ。急成長スタートアップを牽引する経験 ＞
私たちは明確にIPOを目指しています。会社の成長がダイナミズムを増すこの最も刺激的で変化の激しいフェーズで、事業の中核を担い、自らの手で会社を次のステージへ引き上げる経験が積めます。
■primeNumberのカルチャー
・primeNumberストーリー
創業背景や大事にしている価値観（8 Elements）を紹介しています
https://note.primenumber.co.jp/m/mbc6174ec2af6
・「誰もがAIやデータの恩恵を受けられる世界へ」CIOが語る、データイノベーション推進室の役割と展望
https://note.primenumber.co.jp/n/nf92b7ea92124
・AIでプロトタイピングしまくって見えてきた、生成AI時代の越境キャリアと企業AI活用
https://note.com/pn_yamaken/n/nbbecdffad6c9
・カジュアル面談でよく聞かれる質問に答えました【DI室ver】
https://note.com/pn_yamaken/n/nb7ca11def3a9
求める経験 / スキル
■必須スキル
・Webアプリケーションの開発・運用におけるフルスタックな実務経験
・LLMを活用したプロダクト開発またはPoC推進経験
・ビジネス要件・課題を理解し、技術的な観点からソリューション提案・推進を行った経験
■歓迎スキル
・RAGやAgent設計など、最新LLM応用技術の実装経験
・MLOps（機械学習基盤構築）、LangChain、LlamaIndex等のライブラリ活用経験
・スピード感ある環境（スタートアップ、事業会社、コンサルティングファーム等）での実務経験
・自社事業やSaaSプロダクトにおいてAI導入をリードした経験
・新規事業やプロダクトにおけるPoCからプロダクション導入までの一連の経験
・コンピュータサイエンス、機械学習、自然言語処理などに関連する修士号または博士号
・データ分析またはデータエンジニアリングの領域におけるリード経験
・Webアプリケーションの開発・運用におけるフルスタックな実務経験
・LLMを活用したプロダクト開発またはPoC推進経験
・ビジネス要件・課題を理解し、技術的な観点からソリューション提案・推進を行った経験
■歓迎スキル
・RAGやAgent設計など、最新LLM応用技術の実装経験
・MLOps（機械学習基盤構築）、LangChain、LlamaIndex等のライブラリ活用経験
・スピード感ある環境（スタートアップ、事業会社、コンサルティングファーム等）での実務経験
・自社事業やSaaSプロダクトにおいてAI導入をリードした経験
・新規事業やプロダクトにおけるPoCからプロダクション導入までの一連の経験
・コンピュータサイエンス、機械学習、自然言語処理などに関連する修士号または博士号
・データ分析またはデータエンジニアリングの領域におけるリード経験
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
仕事内容
DeNAグループとリゾートトラストグループにおいて、2022年3月にヘルスケア・メディカル領域におけるデジタルソリューションの提供及び事業開発を目的にウェルコンパスを設立し、顧客基盤向けのCRMソリューションや医療機関向けの健診ウェブDXソリューションなどの事業を展開してきました。
https://well-compass.jp/
本求人では、リゾートトラスト社が長年の事業運営で保有するデータと最先端のデータ系技術を利用し、新たな価値を創造して頂けるデータサイエンティストを募集します。
機械学習や生成AI系のソリューション開発（提案から実装まで）を担っていただく事がメインとなりますが、ウェルコンパス経営メンバーやデータ系職種メンバーと共に全体戦略の立案から分析支援まで広く関わって頂きます。
現在は、医療情報などを用いた高度なデータ解析、営業支援を目的とした生成AIの活用などのプロジェクトが進行しています。リゾートトラストグループが保有しているデータにはまだ大きな活用余地が残っているので、今後もさらに加速して行くことを目的とします。
業務内容詳細
・ソリューションの実装：従来の機械学習技術や最新の生成AI技術を活用し、実際のソリューション開発とその実装をリードしていただきます。
・DX・AX戦略の検討：ウェルコンパスの経営陣やデータアナリスト・データエンジニアと連携し、DX及びAX戦略の策定に携わって頂きます。
・データ活用戦略の推進：最適なデータ基盤選定含め、データ活用の全体戦略を検討・推進し、ビジネス価値の最大化を目指します。
・データ分析・仮説検証： 事業課題に応じて、データを活用した仮説の構築と検証を行い、意思決定の精度向上に貢献していただきます。
https://well-compass.jp/
本求人では、リゾートトラスト社が長年の事業運営で保有するデータと最先端のデータ系技術を利用し、新たな価値を創造して頂けるデータサイエンティストを募集します。
機械学習や生成AI系のソリューション開発（提案から実装まで）を担っていただく事がメインとなりますが、ウェルコンパス経営メンバーやデータ系職種メンバーと共に全体戦略の立案から分析支援まで広く関わって頂きます。
現在は、医療情報などを用いた高度なデータ解析、営業支援を目的とした生成AIの活用などのプロジェクトが進行しています。リゾートトラストグループが保有しているデータにはまだ大きな活用余地が残っているので、今後もさらに加速して行くことを目的とします。
業務内容詳細
・ソリューションの実装：従来の機械学習技術や最新の生成AI技術を活用し、実際のソリューション開発とその実装をリードしていただきます。
・DX・AX戦略の検討：ウェルコンパスの経営陣やデータアナリスト・データエンジニアと連携し、DX及びAX戦略の策定に携わって頂きます。
・データ活用戦略の推進：最適なデータ基盤選定含め、データ活用の全体戦略を検討・推進し、ビジネス価値の最大化を目指します。
・データ分析・仮説検証： 事業課題に応じて、データを活用した仮説の構築と検証を行い、意思決定の精度向上に貢献していただきます。
求める経験 / スキル
◆必須スキル
1. データサイエンスおよび機械学習の専門知識：
・統計学や機械学習アルゴリズムの理解
・Pythonなどを用いたデータ分析・モデリングの実務経験
2. 生成AI技術の理解と活用経験：
・最新の生成AI技術のキャッチアップ力
・生成AIを組み込んだ業務支援アプリの開発と運用（小規模で構いません）
3. コミュニケーション能力：
・経営陣や異なる専門性を持つチームメンバーとの円滑なコミュニケーション能力
・AI技術を手段と捉えた柔軟な業務分析力及び要件定義力
◆歓迎スキル
1. データ基盤の知識：
・データベースやデータウェアハウスの設計・構築経験
・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）の利用経験
2. データ分析と仮説検証の経験：
・ビジネス課題に対するデータ分析の企画・実行能力
・データに基づく仮説の構築と検証の経験
3. プロジェクト推進力：
・複数のステークホルダーと協力し、プロジェクトを成功に導いた経験
・アジャイル開発手法の理解と活用経験
◆求める人物像
・ベンチャーマインドを持って素早く手を動かし最速での価値提供に向かえる方
・多様なバックグラウンドを持つメンバーと協力して、目標達成に取り組める方
・顧客視点を持ち、事業成長とサービス品質を両立できるビジョンをもった方
1. データサイエンスおよび機械学習の専門知識：
・統計学や機械学習アルゴリズムの理解
・Pythonなどを用いたデータ分析・モデリングの実務経験
2. 生成AI技術の理解と活用経験：
・最新の生成AI技術のキャッチアップ力
・生成AIを組み込んだ業務支援アプリの開発と運用（小規模で構いません）
3. コミュニケーション能力：
・経営陣や異なる専門性を持つチームメンバーとの円滑なコミュニケーション能力
・AI技術を手段と捉えた柔軟な業務分析力及び要件定義力
◆歓迎スキル
1. データ基盤の知識：
・データベースやデータウェアハウスの設計・構築経験
・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）の利用経験
2. データ分析と仮説検証の経験：
・ビジネス課題に対するデータ分析の企画・実行能力
・データに基づく仮説の構築と検証の経験
3. プロジェクト推進力：
・複数のステークホルダーと協力し、プロジェクトを成功に導いた経験
・アジャイル開発手法の理解と活用経験
◆求める人物像
・ベンチャーマインドを持って素早く手を動かし最速での価値提供に向かえる方
・多様なバックグラウンドを持つメンバーと協力して、目標達成に取り組める方
・顧客視点を持ち、事業成長とサービス品質を両立できるビジョンをもった方
勤務地
東京都
想定年収
360 万円 ~ 1,500 万円
株式会社カプコン
仕事内容
カプコンではコンシューマーゲームのユーザー体験向上と利益貢献のために様々なデータを分析しており、当部門では多数のタイトルで開発中から発売後まで一貫してデータ分析を行っています。
開発中のゲームではテストプレイのデータを集め、わかりやすく可視化しながらゲームバランスの改善やデバッグ等を行うことでユーザー体験の向上に取り組んでおります。
開発中のゲームでは開発者に有用な非常に詳細なデータを取得することに加え仕様変更が頻繁に発生するため、柔軟で臨機応変なデータの処理が求められます。
リリース後のゲームではユーザーの実際のプレイからデータを収集し、ユーザーのプレイ動向をあらゆる角度から可視化して、そのタイトルの改善や将来のタイトルに向けた活用を行っています。
グローバルで何千万人ものユーザーがプレイする AAA 級のゲームタイトルをはじめ、数多くのコンシューマーゲームタイトルを取り扱っており、その膨大なデータを漏れなく、確実に、効率よく処理することが求められます。
アナリティクスエンジニアはこのような多種多様なプレイデータについて、データマートの設計・構築・整備、データの集計や可視化、BI ツールやダッシュボードの整備を行い、データ分析者が分析に専念できる環境をエンジニアリングで支えます。
詳細で複雑なものから非常に大規模なものまで幅広いデータを扱うデータ分析環境の構築に携われること、これがこの仕事の醍醐味です。
さらに、機械学習や AI 技術の活用についても積極的に取り組んでいます。
今まで蓄積してきた膨大なプレイデータに対して新しいテクノロジーを利用してより高度な分析を行うことで、迅速な意思決定の支援や業務効率化を目指しています。
■ 業務概要
・ゲームタイトルに応じた取得データの設計
・データ実装における技術面のサポート、ステークホルダーとの調整
・利用目的に応じた、データガバナンスを意識したデータの加工や整備、
データマートの構築
・データを用いた各種アウトプットの作成
・全社で利用される BI ツールやダッシュボードの運用
・他部門からの依頼に応じたデータの集計
開発中のゲームではテストプレイのデータを集め、わかりやすく可視化しながらゲームバランスの改善やデバッグ等を行うことでユーザー体験の向上に取り組んでおります。
開発中のゲームでは開発者に有用な非常に詳細なデータを取得することに加え仕様変更が頻繁に発生するため、柔軟で臨機応変なデータの処理が求められます。
リリース後のゲームではユーザーの実際のプレイからデータを収集し、ユーザーのプレイ動向をあらゆる角度から可視化して、そのタイトルの改善や将来のタイトルに向けた活用を行っています。
グローバルで何千万人ものユーザーがプレイする AAA 級のゲームタイトルをはじめ、数多くのコンシューマーゲームタイトルを取り扱っており、その膨大なデータを漏れなく、確実に、効率よく処理することが求められます。
アナリティクスエンジニアはこのような多種多様なプレイデータについて、データマートの設計・構築・整備、データの集計や可視化、BI ツールやダッシュボードの整備を行い、データ分析者が分析に専念できる環境をエンジニアリングで支えます。
詳細で複雑なものから非常に大規模なものまで幅広いデータを扱うデータ分析環境の構築に携われること、これがこの仕事の醍醐味です。
さらに、機械学習や AI 技術の活用についても積極的に取り組んでいます。
今まで蓄積してきた膨大なプレイデータに対して新しいテクノロジーを利用してより高度な分析を行うことで、迅速な意思決定の支援や業務効率化を目指しています。
■ 業務概要
・ゲームタイトルに応じた取得データの設計
・データ実装における技術面のサポート、ステークホルダーとの調整
・利用目的に応じた、データガバナンスを意識したデータの加工や整備、
データマートの構築
・データを用いた各種アウトプットの作成
・全社で利用される BI ツールやダッシュボードの運用
・他部門からの依頼に応じたデータの集計
求める経験 / スキル
■必須条件
・Python 等のプログラミング言語を用いてデータ加工が行えること
・複雑な SQL クエリを解読・作成し、必要なデータ操作が行えること
・担当者の要望を聞き出し、その内容に応じて適切なテーブルを設計・構築できること
※ ゲームに関連する開発経験の有無は問いません
■歓迎条件
・Google Cloudを利用したシステムの構築・運用経験
・データパイプラインの構築・運用経験
・アプリケーションの開発経験
・Tableau やLooker といった BI ツールの実務経験
・機械学習や生成AI に関する知識・実務経験
・Python 等のプログラミング言語を用いてデータ加工が行えること
・複雑な SQL クエリを解読・作成し、必要なデータ操作が行えること
・担当者の要望を聞き出し、その内容に応じて適切なテーブルを設計・構築できること
※ ゲームに関連する開発経験の有無は問いません
■歓迎条件
・Google Cloudを利用したシステムの構築・運用経験
・データパイプラインの構築・運用経験
・アプリケーションの開発経験
・Tableau やLooker といった BI ツールの実務経験
・機械学習や生成AI に関する知識・実務経験
従業員数
3,531名
（2024年3月）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
3,531名
（2024年3月）
株式会社カプコン
仕事内容
【仕事内容】
ゲーム開発における、以下いずれかの業務をご担当いただきます。
・ゲームの開発業務における、AI/機械学習活用の提案、検証、導入
・ゲームの開発業務を効率化するためのシステム構築
・上記における、要件定義、設計、実装、運用(調整、進行などを含む)
ゲーム開発における、以下いずれかの業務をご担当いただきます。
・ゲームの開発業務における、AI/機械学習活用の提案、検証、導入
・ゲームの開発業務を効率化するためのシステム構築
・上記における、要件定義、設計、実装、運用(調整、進行などを含む)
求める経験 / スキル
【必須要件】
下記のいずれか複数の経験を3年以上お持ちの方
・AI技術を用いた画像解析のご経験
・グラフィックスに関するAI知識、または実務経験
・CI/CDパイプラインの構築・運用、及び自動化の実務経験
・業務効率化を目的とした、AIや機械学習活用の提案・導入経験
【歓迎要件】
下記のいずれかのスキルや経験をお持ちの方
・リーダー経験
・顧客折衝・要件定義など上流工程の経験
・Linuxサーバー、パブリッククラウドのインフラ構築・運用経験
・機械学習のモデル作成、チューニング経験
下記のいずれか複数の経験を3年以上お持ちの方
・AI技術を用いた画像解析のご経験
・グラフィックスに関するAI知識、または実務経験
・CI/CDパイプラインの構築・運用、及び自動化の実務経験
・業務効率化を目的とした、AIや機械学習活用の提案・導入経験
【歓迎要件】
下記のいずれかのスキルや経験をお持ちの方
・リーダー経験
・顧客折衝・要件定義など上流工程の経験
・Linuxサーバー、パブリッククラウドのインフラ構築・運用経験
・機械学習のモデル作成、チューニング経験
従業員数
3,531名
（2024年3月）
勤務地
大阪府
想定年収
650 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
3,531名
（2024年3月）
弁護士ドットコム株式会社
仕事内容
■職務詳細
既存機能の改善、および新機能開発をお任せします。
具体的には、下記のような業務に携わっていただきます。
・自社開発AIプロダクト（主にAI基盤技術「Legal Brain」および「Legal Brain エージェント」）における機械学習モデルや機械学習を活用したシステムの設計・開発・評価・改善
- OpenSearchやVector Searchなどの技術を用いた検索精度の向上、速度改善
- 仮説立案、実験計画、効果測定、改善サイクルの推進
・新規AIプロダクトのプロトタイプ開発および検証
・最新の機械学習/自然言語処理/検索技術に関する調査・研究、論文実装、知見の共有
・「そもそも何を評価するべきか」といった問いを立て、主体的に課題解決をリード
・開発プロセス全体の効率化、自動化の推進
■ポジションの魅力
・日本最大規模のリーガルデータを活用した、社会的意義の高いAIプロダクト開発に携われます
・0→1フェーズ、1→10フェーズといったプロダクトの成長段階を経験できます
・基盤技術を活用し、次々と新規プロダクトを立ち上げていく活気ある組織文化です
・社内外の弁護士（ドメインエキスパート）との協業機会が豊富にあります
・最新のAI開発ツールを積極的に導入・活用しており、効率的な開発が可能です
■開発環境
・言語・フレームワーク
バックエンド: Python / FastAPI
機械学習: Python / scikit-learn など
LLM: LangChain, LangGraph, Langfuse
・技術基盤
インフラ: AWS (ECS, Lambda, S3, Redis, SES, SNS, SQS, ELB, etc.)
データベース: Aurora, Neptune
AI/検索: Vertex AI(Gemini), Bedrock,SageMaker,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: GitLab, GitHub
CI/CD: GitLab CI, GitHub Actions
・情報共有・開発支援
情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io
開発支援: GitHub Copilot, NotebookLM, Cursor, Devin など
既存機能の改善、および新機能開発をお任せします。
具体的には、下記のような業務に携わっていただきます。
・自社開発AIプロダクト（主にAI基盤技術「Legal Brain」および「Legal Brain エージェント」）における機械学習モデルや機械学習を活用したシステムの設計・開発・評価・改善
- OpenSearchやVector Searchなどの技術を用いた検索精度の向上、速度改善
- 仮説立案、実験計画、効果測定、改善サイクルの推進
・新規AIプロダクトのプロトタイプ開発および検証
・最新の機械学習/自然言語処理/検索技術に関する調査・研究、論文実装、知見の共有
・「そもそも何を評価するべきか」といった問いを立て、主体的に課題解決をリード
・開発プロセス全体の効率化、自動化の推進
■ポジションの魅力
・日本最大規模のリーガルデータを活用した、社会的意義の高いAIプロダクト開発に携われます
・0→1フェーズ、1→10フェーズといったプロダクトの成長段階を経験できます
・基盤技術を活用し、次々と新規プロダクトを立ち上げていく活気ある組織文化です
・社内外の弁護士（ドメインエキスパート）との協業機会が豊富にあります
・最新のAI開発ツールを積極的に導入・活用しており、効率的な開発が可能です
■開発環境
・言語・フレームワーク
バックエンド: Python / FastAPI
機械学習: Python / scikit-learn など
LLM: LangChain, LangGraph, Langfuse
・技術基盤
インフラ: AWS (ECS, Lambda, S3, Redis, SES, SNS, SQS, ELB, etc.)
データベース: Aurora, Neptune
AI/検索: Vertex AI(Gemini), Bedrock,SageMaker,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: GitLab, GitHub
CI/CD: GitLab CI, GitHub Actions
・情報共有・開発支援
情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io
開発支援: GitHub Copilot, NotebookLM, Cursor, Devin など
求める経験 / スキル
【必須要件】
Python等を用いたソフトウェア開発経験
上記に加えて、下記いずれかのご経験をお持ちの方
・機械学習、自然言語処理、検索技術いずれかの分野において、評価・改善サイクルの実務経験3年以上
・機械学習、自然言語処理、検索技術分野での実務経験が3年に満たない場合でも、関連するアカデミックな研究のご経験をお持ちで、かつ、ここ2～3年程度の技術トレンドを把握されている方
【歓迎要件】
・大規模データ処理基盤（Hadoop, Spark等）の利用経験
・LLM（大規模言語モデル）のファインチューニングや関連技術の知識・経験
・クラウドプラットフォーム（AWS, GCP, Azure等）上での開発経験
・プロダクト開発のリード経験、またはそれに準ずる経験
・リーガルテック領域への強い興味・関心
・英語の技術文献読解力
【こんな方と働きたい】
・既存の枠にとらわれず、「そもそもどうあるべきか」を考え、本質的な問いを立てられる方
・新しい技術や未知の領域に積極的に挑戦し、試行錯誤を楽しめる方
・チームメンバーとのコミュニケーションを大切に、ポジティブに開発に取り組める方
・技術をプロダクト価値向上に繋げる意識を持ち、ビジネス貢献を考えられる方
Python等を用いたソフトウェア開発経験
上記に加えて、下記いずれかのご経験をお持ちの方
・機械学習、自然言語処理、検索技術いずれかの分野において、評価・改善サイクルの実務経験3年以上
・機械学習、自然言語処理、検索技術分野での実務経験が3年に満たない場合でも、関連するアカデミックな研究のご経験をお持ちで、かつ、ここ2～3年程度の技術トレンドを把握されている方
【歓迎要件】
・大規模データ処理基盤（Hadoop, Spark等）の利用経験
・LLM（大規模言語モデル）のファインチューニングや関連技術の知識・経験
・クラウドプラットフォーム（AWS, GCP, Azure等）上での開発経験
・プロダクト開発のリード経験、またはそれに準ずる経験
・リーガルテック領域への強い興味・関心
・英語の技術文献読解力
【こんな方と働きたい】
・既存の枠にとらわれず、「そもそもどうあるべきか」を考え、本質的な問いを立てられる方
・新しい技術や未知の領域に積極的に挑戦し、試行錯誤を楽しめる方
・チームメンバーとのコミュニケーションを大切に、ポジティブに開発に取り組める方
・技術をプロダクト価値向上に繋げる意識を持ち、ビジネス貢献を考えられる方
従業員数
638名
（2026年3月末時点）
勤務地
東京都
想定年収
802 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
638名
（2026年3月末時点）
弁護士ドットコム株式会社
仕事内容
■職務詳細
・サービス要件定義、設計、実装
・円滑にリリースを進めるためのプロジェクト推進
・リファクタリング
・コードレビュー
・サービス改善・運用
・業務プロセスの改善・最適化
・技術課題の解決、中長期的な技術選定、技術戦略の策定・実行
■ポジションの魅力
・Legal Brainという社会貢献性の高い新規プロダクトの開発に携わることができる
・自然言語処理や生成AIを始めとしたAI技術を活用した開発に携わることができる
・大規模なリーガルデータを扱う技術基盤の開発に携わることができる
・0→1フェーズ、1→10フェーズといったプロダクトの成長段階を経験できる
・最新のAI開発ツールを積極的に導入・活用しており、効率的な開発ができる
■開発環境
・言語・フレームワーク
バックエンド: Go / Gin, TypeScript / Nest.js, Python / FastAPI
フロントエンド: TypeScript / Next.js, shadcn/ui, Radix UI, Tailwind CSS
・技術基盤
インフラ: AWS (ECS, Lambda, S3, Redis, SES, SNS, SQS, ELB, etc.)
データベース: Aurora, Neptune
AI/検索: Bedrock, Gemini, SageMaker,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: GitLab, GitHub
CI/CD: GitLab CI, GitHub Actions
・情報共有・開発支援
情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io
開発支援: GitHub Copilot, Cursor, NotebookLM など
・サービス要件定義、設計、実装
・円滑にリリースを進めるためのプロジェクト推進
・リファクタリング
・コードレビュー
・サービス改善・運用
・業務プロセスの改善・最適化
・技術課題の解決、中長期的な技術選定、技術戦略の策定・実行
■ポジションの魅力
・Legal Brainという社会貢献性の高い新規プロダクトの開発に携わることができる
・自然言語処理や生成AIを始めとしたAI技術を活用した開発に携わることができる
・大規模なリーガルデータを扱う技術基盤の開発に携わることができる
・0→1フェーズ、1→10フェーズといったプロダクトの成長段階を経験できる
・最新のAI開発ツールを積極的に導入・活用しており、効率的な開発ができる
■開発環境
・言語・フレームワーク
バックエンド: Go / Gin, TypeScript / Nest.js, Python / FastAPI
フロントエンド: TypeScript / Next.js, shadcn/ui, Radix UI, Tailwind CSS
・技術基盤
インフラ: AWS (ECS, Lambda, S3, Redis, SES, SNS, SQS, ELB, etc.)
データベース: Aurora, Neptune
AI/検索: Bedrock, Gemini, SageMaker,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: GitLab, GitHub
CI/CD: GitLab CI, GitHub Actions
・情報共有・開発支援
情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io
開発支援: GitHub Copilot, Cursor, NotebookLM など
求める経験 / スキル
【必須要件】
・Webアプリケーション開発の知識と経験
・ソフトウェアアーキテクチャの設計経験
【歓迎要件】
・ゼロからサービスを設計、開発して運用までした経験
・既存のサービスの負債や大きな変更と向き合った経験
・フィードバックを積極的に行う・真摯に受け止める姿勢
【こんな方と働きたい】
・困難な課題に粘り強く取り組み、チームで協力しながら乗り越えられる方
・新しい技術に興味を持ち、常に自ら学び続ける意欲のある方
・事業の成功に向けて、自ら行動し、積極的に周囲を巻き込める方
・HRT(謙虚さ、尊敬、信頼)を大切にできる方
・Webアプリケーション開発の知識と経験
・ソフトウェアアーキテクチャの設計経験
【歓迎要件】
・ゼロからサービスを設計、開発して運用までした経験
・既存のサービスの負債や大きな変更と向き合った経験
・フィードバックを積極的に行う・真摯に受け止める姿勢
【こんな方と働きたい】
・困難な課題に粘り強く取り組み、チームで協力しながら乗り越えられる方
・新しい技術に興味を持ち、常に自ら学び続ける意欲のある方
・事業の成功に向けて、自ら行動し、積極的に周囲を巻き込める方
・HRT(謙虚さ、尊敬、信頼)を大切にできる方
従業員数
638名
（2026年3月末時点）
勤務地
東京都
想定年収
699 万円 ~ 900 万円
従業員数
638名
（2026年3月末時点）
Global IT Infrastructure Company
仕事内容
Key job responsibilities
- Collaborate with our applied and data scientists to build robust and scalable Generative AI solutions for business problems
- Effectively use Foundation Models available on XXXXX and XXXXX to meet our customer's performance needs
- Work hands on to build scalable cloud environment for our customers to label data, build, train, tune and deploy their models
- Interact with customer directly to understand the business problem, help and aid them in implementation of their ML ecosystem
- Analyze and extract relevant information from large amounts of historical data to help automate and optimize key processes
- Work closely with account teams, applied/data scientist teams, and product engineering teams to drive model implementations and new algorithms
- Mentor and develop junior members on the team
- Collaborate with our applied and data scientists to build robust and scalable Generative AI solutions for business problems
- Effectively use Foundation Models available on XXXXX and XXXXX to meet our customer's performance needs
- Work hands on to build scalable cloud environment for our customers to label data, build, train, tune and deploy their models
- Interact with customer directly to understand the business problem, help and aid them in implementation of their ML ecosystem
- Analyze and extract relevant information from large amounts of historical data to help automate and optimize key processes
- Work closely with account teams, applied/data scientist teams, and product engineering teams to drive model implementations and new algorithms
- Mentor and develop junior members on the team
求める経験 / スキル
■基本条件
- Bachelor's degree in computer science or equivalent with 5+ years of relevant working experience
- Experience with machine learning fundamentals, with working knowledge of Python and experience with deep learning frameworks such as Pytorch, TensorFlow, JAX or MXNet
- 5+ years of relevant experience in developing and deploying large scale machine learning or deep learning models and/or systems into production, including batch and real-time data processing
■歓迎条件
- Bachelor’s degree in computer science or equivalent with 8+ years of relevant working experience, or Master’s degree in computer science or equivalent with 5+ years of working experience
- Experiences related to machine learning, deep learning, NLP, CV, GNN, or distributed training
- Experiences related to AWS services such as SageMaker, EMR, S3, DynamoDB and EC2
- Working knowledge of generative AI and hands on experience in prompt engineering, deploying and hosting Large Foundational Models
- Bachelor's degree in computer science or equivalent with 5+ years of relevant working experience
- Experience with machine learning fundamentals, with working knowledge of Python and experience with deep learning frameworks such as Pytorch, TensorFlow, JAX or MXNet
- 5+ years of relevant experience in developing and deploying large scale machine learning or deep learning models and/or systems into production, including batch and real-time data processing
■歓迎条件
- Bachelor’s degree in computer science or equivalent with 8+ years of relevant working experience, or Master’s degree in computer science or equivalent with 5+ years of working experience
- Experiences related to machine learning, deep learning, NLP, CV, GNN, or distributed training
- Experiences related to AWS services such as SageMaker, EMR, S3, DynamoDB and EC2
- Working knowledge of generative AI and hands on experience in prompt engineering, deploying and hosting Large Foundational Models
勤務地
東京都
想定年収
1,200 万円 ~ 2,400 万円
大手外資系クラウドベンダー
仕事内容
【Job summary】
Professional Servicesは、お客様がビジネスや運用上の課題を解決するために機械学習の利用を加速し、組織内のイノベーションを促進できるよう支援しています。私たちは、Customer Obsessionにフォーカスし、お客様の成功に共に歩んでいけることを誇りに思っています。MLモデルやDLモデルの構築といったご経験をお持ちの方には、ぜひご参加いただきたいと思います。常にイノベーションを追求するAWSで、素晴らしいチームメイトと一緒に仕事をし、共にお客様を支援できることを楽しみにしています。
Data Scientistは、データを深く掘り下げ、分析を行い、根本原因を発見し、最適な分析手法やモデルの検討、設計、実装に関するアドバイス、PoCの実施を通じて、お客様のデータ利活用によるビジネス目標の達成をご支援します。私たちはビジネス上の問題に対する技術的な解決策をお客様に提供することに熱意を持っており、お客様が意欲的な目標を設定し、それを超えることができるように支援しています。また、様々な技術を積極的に取り入れて、AIを活用して世界にイノベーションを起こしたいと考えています
Key job responsibilities
- お客様のビジネスニーズを理解し、機械学習、深層学習、AIに関わるサービス、プラットフォーム、フレームワークおよびEC2インスタンスを活用したソリューションをご案内します
- 営業活動の支援、ニーズの検証、アプローチの定義、データの集計、探索的データ分析、予測モデルの構築と検証、検証済みモデルの展開、およびその結果を使って組織にビジネスインパクトをもたらすためのトレーニングの提供などの活動を通じてML/DLプロジェクトの最初から最後に渡ってお客様を支援して頂きます。
- TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNetなどの深層学習フレームワークを使用して、お客様のDLモデル構築を支援して頂きます。
- AI/ML Consultant, ML Engineer と協力して、関連データの分析、抽出、正規化、ラベリングなどを行います。また、お客様がモデルを構築した後にビジネスでの結果が出せるように支援して頂きます。
- 上記支援のために、サービスを始めとして、GitやDocker、SQLコマンドなど、幅広いITツールを活用した作業を行って頂きます。
Professional Servicesは、お客様がビジネスや運用上の課題を解決するために機械学習の利用を加速し、組織内のイノベーションを促進できるよう支援しています。私たちは、Customer Obsessionにフォーカスし、お客様の成功に共に歩んでいけることを誇りに思っています。MLモデルやDLモデルの構築といったご経験をお持ちの方には、ぜひご参加いただきたいと思います。常にイノベーションを追求するAWSで、素晴らしいチームメイトと一緒に仕事をし、共にお客様を支援できることを楽しみにしています。
Data Scientistは、データを深く掘り下げ、分析を行い、根本原因を発見し、最適な分析手法やモデルの検討、設計、実装に関するアドバイス、PoCの実施を通じて、お客様のデータ利活用によるビジネス目標の達成をご支援します。私たちはビジネス上の問題に対する技術的な解決策をお客様に提供することに熱意を持っており、お客様が意欲的な目標を設定し、それを超えることができるように支援しています。また、様々な技術を積極的に取り入れて、AIを活用して世界にイノベーションを起こしたいと考えています
Key job responsibilities
- お客様のビジネスニーズを理解し、機械学習、深層学習、AIに関わるサービス、プラットフォーム、フレームワークおよびEC2インスタンスを活用したソリューションをご案内します
- 営業活動の支援、ニーズの検証、アプローチの定義、データの集計、探索的データ分析、予測モデルの構築と検証、検証済みモデルの展開、およびその結果を使って組織にビジネスインパクトをもたらすためのトレーニングの提供などの活動を通じてML/DLプロジェクトの最初から最後に渡ってお客様を支援して頂きます。
- TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNetなどの深層学習フレームワークを使用して、お客様のDLモデル構築を支援して頂きます。
- AI/ML Consultant, ML Engineer と協力して、関連データの分析、抽出、正規化、ラベリングなどを行います。また、お客様がモデルを構築した後にビジネスでの結果が出せるように支援して頂きます。
- 上記支援のために、サービスを始めとして、GitやDocker、SQLコマンドなど、幅広いITツールを活用した作業を行って頂きます。
求める経験 / スキル
【基本条件】
- コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションズ・リサーチ、統計学、数学などの分野で大学を卒業された方、またはそれと同等のご経験をお持ちの方
- 機械学習エンジニアまたはデータサイエンティストとしての経験があり、MLモデルまたはDLモデルの構築実績がある方
- データを分析し、そこから隠れたパターンなど知識発見に貢献した実績
- 様々な役割のお客様や関係チームと共同で仕事を進められる高いコミュニケーションスキル
- PythonやRなどのプログラミング言語を利用したデータ分析やモデル構築の経験
【歓迎条件】
- コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションズ・リサーチ、統計学、数学などで修士または博士号を取得された方、またはそれと同等のご経験をお持ちの方
- お客様の経営層から技術者まで幅広い方と連携が可能な、深い技術的スキルとビジネスに精通した方
- 様々なお客様課題やニーズに対して取り組み、多様な環境で結果を出してきたご経験
- データモデリングプロセスのための実験計画と分析計画を作成するスキル、ベースラインを活用して、原因と結果の関係を正確に決定するスキル
- 機械学習、深層学習、データマイニングの専門誌・学会での発表経験
- 複雑な技術概念や先進的なトピックスについて、お客様への講義、セミナーでの講演や記事を作成したことがある方
- お客様（ユーザー部門含む）のAIニーズへのコンサルティング経験
- テラバイトサイズのデータセットの取り扱い経験
- SQLのコーディングやチューニングの知識と経験
- クラウド技術やコンピューティング／ネットワーク技術
- コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションズ・リサーチ、統計学、数学などの分野で大学を卒業された方、またはそれと同等のご経験をお持ちの方
- 機械学習エンジニアまたはデータサイエンティストとしての経験があり、MLモデルまたはDLモデルの構築実績がある方
- データを分析し、そこから隠れたパターンなど知識発見に貢献した実績
- 様々な役割のお客様や関係チームと共同で仕事を進められる高いコミュニケーションスキル
- PythonやRなどのプログラミング言語を利用したデータ分析やモデル構築の経験
【歓迎条件】
- コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションズ・リサーチ、統計学、数学などで修士または博士号を取得された方、またはそれと同等のご経験をお持ちの方
- お客様の経営層から技術者まで幅広い方と連携が可能な、深い技術的スキルとビジネスに精通した方
- 様々なお客様課題やニーズに対して取り組み、多様な環境で結果を出してきたご経験
- データモデリングプロセスのための実験計画と分析計画を作成するスキル、ベースラインを活用して、原因と結果の関係を正確に決定するスキル
- 機械学習、深層学習、データマイニングの専門誌・学会での発表経験
- 複雑な技術概念や先進的なトピックスについて、お客様への講義、セミナーでの講演や記事を作成したことがある方
- お客様（ユーザー部門含む）のAIニーズへのコンサルティング経験
- テラバイトサイズのデータセットの取り扱い経験
- SQLのコーディングやチューニングの知識と経験
- クラウド技術やコンピューティング／ネットワーク技術
勤務地
東京都
想定年収
1,200 万円 ~ 2,400 万円
ニンテンドーシステムズ株式会社
仕事内容
【はじめに】
＜設立の背景＞
ニンテンドーシステムズは、任天堂の娯楽をお客様へお届けしやすいシステムを作るため、任天堂とDeNA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。
ニンテンドーシステムズは7年以上のパートナーシップで培われた任天堂とDeNAの信頼関係を活かし、任天堂の独創性とDeNAの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、任天堂の娯楽を通して、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？＞
・任天堂の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
＜ニンテンドーシステムズ社の魅力＞
・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。）
ーーーーーーーーーーーーーーーー
※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、任天堂株式会社が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
＜設立の背景＞
ニンテンドーシステムズは、任天堂の娯楽をお客様へお届けしやすいシステムを作るため、任天堂とDeNA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。
ニンテンドーシステムズは7年以上のパートナーシップで培われた任天堂とDeNAの信頼関係を活かし、任天堂の独創性とDeNAの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、任天堂の娯楽を通して、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？＞
・任天堂の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
＜ニンテンドーシステムズ社の魅力＞
・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。）
ーーーーーーーーーーーーーーーー
※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、任天堂株式会社が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
・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
従業員数
290名
（2025年1月時点）
勤務地
東京都
想定年収
520 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
290名
（2025年1月時点）
大手マスコミ
仕事内容
【業務詳細】
■生成AIを活用した機能開発および周辺システム・インフラの構築
■コンテンツの推薦システムのモデル検討、開発・運用・改善
■効果的にKPIを改善するためのデータ分析、推薦ロジックの考案、検証と導入
■スキルと希望に応じて、以下のような業務
■機械学習のスキルを活かした日経電子版のUX向上の企画
■MLOpsの設計、構築
■生成AIを活用した機能開発および周辺システム・インフラの構築
■コンテンツの推薦システムのモデル検討、開発・運用・改善
■効果的にKPIを改善するためのデータ分析、推薦ロジックの考案、検証と導入
■スキルと希望に応じて、以下のような業務
■機械学習のスキルを活かした日経電子版のUX向上の企画
■MLOpsの設計、構築
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
■機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上)
■データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築
■機械学習モデルを利用したAPIの実装
■モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装
■CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験
■以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験
■レコメンドシステム
■自然言語処理
■機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験
■機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること
■統計的検定とその活用についての基礎的な知識
【歓迎（WANT）】
■大規模プロダクトの開発・運用経験
■機械学習案件のプロジェクトマネジメント経験
■LLM を活用した本番サービス向けパイプラインの構築や運用
■機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上)
■データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築
■機械学習モデルを利用したAPIの実装
■モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装
■CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験
■以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験
■レコメンドシステム
■自然言語処理
■機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験
■機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること
■統計的検定とその活用についての基礎的な知識
【歓迎（WANT）】
■大規模プロダクトの開発・運用経験
■機械学習案件のプロジェクトマネジメント経験
■LLM を活用した本番サービス向けパイプラインの構築や運用
勤務地
東京都
想定年収
750 万円 ~ 1,100 万円
大手マスコミ
仕事内容
【業務概要】
（1）既存の自然言語処理関連のAPIの改修（リファクタリング、機能追加、改善など）
（2）機械学習・自然言語処理を活用した編集ツールの企画・開発
（3）新規サービスの企画・開発
を予定しています。
【業務詳細】
・開発範囲 (校正、翻訳、読み上げAPI) を社内外のメンバーと開発と運用
・編集ツール向けの機械学習モデルの開発と運用
・自然言語処理エンジニアとして開発メンバーフォローアップ・チームビルディング
（1）既存の自然言語処理関連のAPIの改修（リファクタリング、機能追加、改善など）
（2）機械学習・自然言語処理を活用した編集ツールの企画・開発
（3）新規サービスの企画・開発
を予定しています。
【業務詳細】
・開発範囲 (校正、翻訳、読み上げAPI) を社内外のメンバーと開発と運用
・編集ツール向けの機械学習モデルの開発と運用
・自然言語処理エンジニアとして開発メンバーフォローアップ・チームビルディング
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
■自然言語処理・機械学習・データサイエンスに関する知識
■編集・エンジニアと協力して円滑に開発を進めるためのコミュニケーション能力
【歓迎（WANT）】
■自然言語処理に関する知識または業務の経験がある (特に日本語の自然言語処理)
■自然言語処理分野での研究開発の経験（研究発表・論文執筆など）
■機械学習を利用したプロダクトの開発経験
■自然言語処理・機械学習・データサイエンスに関する知識
■編集・エンジニアと協力して円滑に開発を進めるためのコミュニケーション能力
【歓迎（WANT）】
■自然言語処理に関する知識または業務の経験がある (特に日本語の自然言語処理)
■自然言語処理分野での研究開発の経験（研究発表・論文執筆など）
■機械学習を利用したプロダクトの開発経験
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 1,100 万円
株式会社セガ
仕事内容
事業拡大（グローバル・マルチプラットフォーム）や、機械学習・大規模言語モデルなどの最新技術導入のため、ゲームに関する様々なデータを収集・蓄積・集計・出力するデータ分析基盤の開発・運営を行っていただける方を募集いたします。
データベースやクラウドサービスの選定、データモデルの作成、実装といった技術的な分野に加え、部門外のデータ提供者や利用者との折衝やサービス設計など、幅広いフェーズに携わっていただく予定です。
■主な業務内容
・クラウド環境におけるビッグデータ分析基盤の設計・実装
・データモデルの設計と、データ集計及び出力の最適化
・データ提供プロセスとシステム継続のための保守運用
・データ利用に関するビジネスニーズへの提案・実装・利用サポート
・グローバルで利用されている基盤技術のリサーチと導入検証
・機械学習プラットフォームの構築及び提供
複数のシステム（ゲームのデータ分析基盤2種、BIツール基盤等）を使用して、多種多様なデータを取り扱い、
自身の裁量、考えで組み合わせ、事業に合わせたデータ分析ができる、やりがいのあるポジションとなります。
また、ビッグデータの取り扱い経験や、クラウトサービス上でのデータエンジニアリング経験がつめ、データアーキテクチャの知見を得ることができます。
キャリアバスとしては、現場スペシャリストコース（データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データストラテジスト等）、またはマネジメントコースがございます。
データベースやクラウドサービスの選定、データモデルの作成、実装といった技術的な分野に加え、部門外のデータ提供者や利用者との折衝やサービス設計など、幅広いフェーズに携わっていただく予定です。
■主な業務内容
・クラウド環境におけるビッグデータ分析基盤の設計・実装
・データモデルの設計と、データ集計及び出力の最適化
・データ提供プロセスとシステム継続のための保守運用
・データ利用に関するビジネスニーズへの提案・実装・利用サポート
・グローバルで利用されている基盤技術のリサーチと導入検証
・機械学習プラットフォームの構築及び提供
複数のシステム（ゲームのデータ分析基盤2種、BIツール基盤等）を使用して、多種多様なデータを取り扱い、
自身の裁量、考えで組み合わせ、事業に合わせたデータ分析ができる、やりがいのあるポジションとなります。
また、ビッグデータの取り扱い経験や、クラウトサービス上でのデータエンジニアリング経験がつめ、データアーキテクチャの知見を得ることができます。
キャリアバスとしては、現場スペシャリストコース（データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データストラテジスト等）、またはマネジメントコースがございます。
求める経験 / スキル
■必須スキル
・データ分析基盤システムの開発・運用経験 ３年以上
・チームリーダー経験
・AWS又はGCPによる開発・運用経験
・最低1種類のプログラミング言語による開発経験
■歓迎スキル
・ビッグデータの運用経験
・Pythonによるプログラム開発経験
・データを活用した新規案件の受託～導入プロセス経験
・システムやSQLのアーキテクチャを理解し、チューニングを行った経験
・BIツール（Qlik Sense等）による画面開発経験
・データ分析基盤システムの開発・運用経験 ３年以上
・チームリーダー経験
・AWS又はGCPによる開発・運用経験
・最低1種類のプログラミング言語による開発経験
■歓迎スキル
・ビッグデータの運用経験
・Pythonによるプログラム開発経験
・データを活用した新規案件の受託～導入プロセス経験
・システムやSQLのアーキテクチャを理解し、チューニングを行った経験
・BIツール（Qlik Sense等）による画面開発経験
従業員数
3,459名
（2023年3月31日時点）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 900 万円
従業員数
3,459名
（2023年3月31日時点）
株式会社ドワンゴ
仕事内容
AI技術を活用した革新的なサービスや新機能の開発を推進するため、社内AI活用推進担当者を募集します。
＜募集背景＞
当社グループの多岐にわたる事業領域にAIを積極的に導入し、新規性の高いサービス開発や機能改善を実現するため、専門的なスキルを持つエンジニアを求めています。
また、ドワンゴ社内における業務全般へのAI活用を推進し、既存業務の負荷を軽減することで、社員がよりクリエイティブで付加価値の高い仕事に集中できる環境の整備や体制の構築を行う担当者も求めています。
＜業務課題＞
AI技術の全社的活用を推進し、業務変革を牽引する役割を担っていただきます。
＜具体的な業務例＞
■AI活用戦略の策定と実行
・各部門の業務課題分析とAI活用機会の特定
・AI活用ロードマップの策定
■社内ナレッジの構築と共有体制の確立
・AI活用事例・ノウハウの収集と体系化
・ベストプラクティスの標準化
・情報共有プラットフォームの構築・運営
■人材育成と組織変革の推進
・AI活用スキル向上のための研修プログラム設計・実施
・AI活用コミュニティの形成と活性化
・部門横断プロジェクトの企画・推進
■効果測定と継続的改善
・AI活用による業務改善効果の測定手法確立
・定量的・定性的な評価に基づく改善提案
・経営指標へのインパクト分析
＜当ポジションの魅力＞
・社内の多くの部署と連携しながら、AIを導入することで業務効率化や生産性向上の成果をダイレクトに実感できる点が魅力です。また、組織全体を巻き込むプロジェクトを主導することで、新しい仕事の仕組みを創り上げる手応えを得られます
・組織改革やチェンジマネジメントの実績を積むことで、将来的には経営企画やDX推進責任者など、会社の戦略を担うポジションへ進む道が開けます。また、AIを中心にしたデジタル変革の知見とリーダーシップ経験が身に付くため、業界問わず多様な企業で重宝される専門性を確立できます
・新規の1人での開発となることが多いため、技術的な裁量が非常に大きい環境です
・技術交流/共有の場があり、新規技術についての刺激が多い環境です
＜募集背景＞
当社グループの多岐にわたる事業領域にAIを積極的に導入し、新規性の高いサービス開発や機能改善を実現するため、専門的なスキルを持つエンジニアを求めています。
また、ドワンゴ社内における業務全般へのAI活用を推進し、既存業務の負荷を軽減することで、社員がよりクリエイティブで付加価値の高い仕事に集中できる環境の整備や体制の構築を行う担当者も求めています。
＜業務課題＞
AI技術の全社的活用を推進し、業務変革を牽引する役割を担っていただきます。
＜具体的な業務例＞
■AI活用戦略の策定と実行
・各部門の業務課題分析とAI活用機会の特定
・AI活用ロードマップの策定
■社内ナレッジの構築と共有体制の確立
・AI活用事例・ノウハウの収集と体系化
・ベストプラクティスの標準化
・情報共有プラットフォームの構築・運営
■人材育成と組織変革の推進
・AI活用スキル向上のための研修プログラム設計・実施
・AI活用コミュニティの形成と活性化
・部門横断プロジェクトの企画・推進
■効果測定と継続的改善
・AI活用による業務改善効果の測定手法確立
・定量的・定性的な評価に基づく改善提案
・経営指標へのインパクト分析
＜当ポジションの魅力＞
・社内の多くの部署と連携しながら、AIを導入することで業務効率化や生産性向上の成果をダイレクトに実感できる点が魅力です。また、組織全体を巻き込むプロジェクトを主導することで、新しい仕事の仕組みを創り上げる手応えを得られます
・組織改革やチェンジマネジメントの実績を積むことで、将来的には経営企画やDX推進責任者など、会社の戦略を担うポジションへ進む道が開けます。また、AIを中心にしたデジタル変革の知見とリーダーシップ経験が身に付くため、業界問わず多様な企業で重宝される専門性を確立できます
・新規の1人での開発となることが多いため、技術的な裁量が非常に大きい環境です
・技術交流/共有の場があり、新規技術についての刺激が多い環境です
求める経験 / スキル
・AI・デジタル技術を活用した業務改革の推進経験
・組織横断的なプロジェクト管理・推進経験
・人材育成プログラムの設計・実施経験
・データ分析やビジネスインテリジェンスツールの活用経験
・チェンジマネジメントの知識・経験
・組織横断的なプロジェクト管理・推進経験
・人材育成プログラムの設計・実施経験
・データ分析やビジネスインテリジェンスツールの活用経験
・チェンジマネジメントの知識・経験
従業員数
1,537名
（連結）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,100 万円
従業員数
1,537名
（連結）
-
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