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
62件中の1〜50件を表示
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
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
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
2,839名
（2025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
2,839名
（2025年11月末現在（連結））
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）
株式会社マネーフォワード
仕事内容
■主な業務内容
HR領域におけるメインミッションは、既存プロダクトの新機能の企画、設計、実装です。これは単なる「実装担当」の役割ではなく、プロダクトマネージャーと密接に連携し、チームとともに製品開発プロセス全体をハンズオンでリードする、開発主導のポジションです。
・HR領域におけるAI（LLM等）を活用した新機能・新規プロダクトの技術検証、要件定義、アーキテクチャ設計
・アプリケーションのプロトタイプ作成から本番環境への実装、テスト、デプロイ、運用保守までのフルサイクル開発
・PdMやドメインエキスパート（人事労務の専門家）と連携したユーザー課題の抽出と、技術的観点からの解決策の提案・実装
・セキュリティ、データガバナンス、インフラストラクチャを考慮した堅牢なAIシステムと運用オペレーションの構築
・ディスカバリーの高速化
PdMの構想に対し、AIを活用して数時間〜数日でプロトタイプを作成し、要件の妥当性を即座に検証・提案する。
・デリバリーの圧倒的短縮
AI開発ツール（Claude Code等）をペアプログラミングのパートナーとしてフル活用し、従来数ヶ月要した実装・テスト・リリースを数週間で完遂する。
・役割を超えた影響力
従来の「エンジニアの役割」にとどまらず、異なる領域にわたって主体的に行動し、プロジェクトマネジメントや品質、チームコミュニケーション、そして開発からリリースに至るプロジェクト推進に必要なすべての行動にオーナーシップを持つ。
■このポジションの魅力
・フルスタックを超えた「フルサイクル」
企画、設計、実装、テスト、リリース、ビジネスサイドへのデモまでを一貫してリードする圧倒的な裁量があります。
・「事業およびプロダクトを作るエンジニア」としてのキャリアの拡張
開発にとどまらず「事業およびプロダクトを作るエンジニア」として、成長フェーズ特有のダイナミズムと、組織文化・プロセス・技術基盤を刷新する挑戦ができます。
・AIを駆使したモダンな開発アプローチ
プロダクト開発の全工程をハンズオンでリードしていただきながら、「AI-SDLC（AI駆動開発）」にチャレンジすることができます。
■技術スタック
・AI：Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot 等
・クラウドサービス：AWS
・Webサーバーサイド：Ruby on Rails、Kotlin
・Webフロントエンド：TypeScript、React.js、Next.js
・データベース：MySQL、DynamoDB、BigQuery
■使用ツール
・GitHub、CircleCI、Argo CD、GitHub Actions、Docker、Terraform Enterprise、Datadog、Slack、Jira、Notion 等
■環境
マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。
・支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOSまたはWindows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能
・開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。（※一部グループ会社は適用外）
・マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。
・リファラルドリブン：採用会食費の負担、リファラル謝礼金制度あり
・カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。
HR領域におけるメインミッションは、既存プロダクトの新機能の企画、設計、実装です。これは単なる「実装担当」の役割ではなく、プロダクトマネージャーと密接に連携し、チームとともに製品開発プロセス全体をハンズオンでリードする、開発主導のポジションです。
・HR領域におけるAI（LLM等）を活用した新機能・新規プロダクトの技術検証、要件定義、アーキテクチャ設計
・アプリケーションのプロトタイプ作成から本番環境への実装、テスト、デプロイ、運用保守までのフルサイクル開発
・PdMやドメインエキスパート（人事労務の専門家）と連携したユーザー課題の抽出と、技術的観点からの解決策の提案・実装
・セキュリティ、データガバナンス、インフラストラクチャを考慮した堅牢なAIシステムと運用オペレーションの構築
・ディスカバリーの高速化
PdMの構想に対し、AIを活用して数時間〜数日でプロトタイプを作成し、要件の妥当性を即座に検証・提案する。
・デリバリーの圧倒的短縮
AI開発ツール（Claude Code等）をペアプログラミングのパートナーとしてフル活用し、従来数ヶ月要した実装・テスト・リリースを数週間で完遂する。
・役割を超えた影響力
従来の「エンジニアの役割」にとどまらず、異なる領域にわたって主体的に行動し、プロジェクトマネジメントや品質、チームコミュニケーション、そして開発からリリースに至るプロジェクト推進に必要なすべての行動にオーナーシップを持つ。
■このポジションの魅力
・フルスタックを超えた「フルサイクル」
企画、設計、実装、テスト、リリース、ビジネスサイドへのデモまでを一貫してリードする圧倒的な裁量があります。
・「事業およびプロダクトを作るエンジニア」としてのキャリアの拡張
開発にとどまらず「事業およびプロダクトを作るエンジニア」として、成長フェーズ特有のダイナミズムと、組織文化・プロセス・技術基盤を刷新する挑戦ができます。
・AIを駆使したモダンな開発アプローチ
プロダクト開発の全工程をハンズオンでリードしていただきながら、「AI-SDLC（AI駆動開発）」にチャレンジすることができます。
■技術スタック
・AI：Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot 等
・クラウドサービス：AWS
・Webサーバーサイド：Ruby on Rails、Kotlin
・Webフロントエンド：TypeScript、React.js、Next.js
・データベース：MySQL、DynamoDB、BigQuery
■使用ツール
・GitHub、CircleCI、Argo CD、GitHub Actions、Docker、Terraform Enterprise、Datadog、Slack、Jira、Notion 等
■環境
マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。
・支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOSまたはWindows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能
・開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。（※一部グループ会社は適用外）
・マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。
・リファラルドリブン：採用会食費の負担、リファラル謝礼金制度あり
・カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。
求める経験 / スキル
■求めるスキル・経験
・5年以上のWebアプリケーション開発の実務経験
・プロダクト開発においてエンドツーエンドで使用される技術全般の経験（以下の技術スタックのいずれかを用いた経験）
- Ruby、Ruby on Rails、Kotlin、Spring Boot、React.js、TypeScript、AWSを用いたWeb開発経験
・プロダクト企画からリリースまでをエンジニアまたはリードとして推進した経験
・1on1などを通じて、チームメンバーをマネジメントした経験
・生成AIを活用し、自ら手を動かしてプロトタイプを実装・検証した経験（AI開発ツールへの積極的な適応姿勢）
・PdM、デザイナー、セールス、カスタマーサクセスなど、多様なステークホルダーと円滑に連携できるコミュニケーション能力
■あると望ましいスキル・経験
・人事労務、経理、会計など、企業のバックオフィス業務のドメイン知識
・ToB向けSaaSプロダクトの開発、またはプロダクトマネジメント（PdM／PO／PJM）経験
・テックリード、スクラムマスター等として、複数のエンジニアを牽引し、全体の設計やオペレーション構築をリードした経験
・ビジネス課題に対してAIソリューションを適用・導入し、課題解決・成果創出まで導いた経験
・プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、RAG、AIエージェント、MCP、生成AI、機械学習等の開発経験
・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 2026にて発表の通り、マネーフォワードは「クラウドからAIへ」という大きな転換点を迎えています。現在はDXの先にある「AX（AI Transformation）」を推進し、AIエージェントが自律的に業務を遂行する「デジタルワーカー」の提供を目指しています。将来的には全製品にAIエージェントを導入し、国内No.1のバックオフィスAIカンパニーへと進化するフェーズにあるため、AIを活用した開発や価値創造に寄与いただける方を求めています。
■求める語学力
・日本語：ビジネスレベル（読み書き・円滑な対人コミュニケーションが可能なこと）
・英語：英語で記載された要件定義書や英語でのSlack等のコミュニケーションに抵抗がないレベル。入社1年以内に英語で外国籍のエンジニアと会話出来るレベルに英語力を向上させる意欲のある方。
・入社時点での高い英語力は不問となりますが、入社後に英語力を向上させる意欲があり、1年以内に社内基準であるTOEIC 700点以上の取得を目指していただける方。
・5年以上のWebアプリケーション開発の実務経験
・プロダクト開発においてエンドツーエンドで使用される技術全般の経験（以下の技術スタックのいずれかを用いた経験）
- Ruby、Ruby on Rails、Kotlin、Spring Boot、React.js、TypeScript、AWSを用いたWeb開発経験
・プロダクト企画からリリースまでをエンジニアまたはリードとして推進した経験
・1on1などを通じて、チームメンバーをマネジメントした経験
・生成AIを活用し、自ら手を動かしてプロトタイプを実装・検証した経験（AI開発ツールへの積極的な適応姿勢）
・PdM、デザイナー、セールス、カスタマーサクセスなど、多様なステークホルダーと円滑に連携できるコミュニケーション能力
■あると望ましいスキル・経験
・人事労務、経理、会計など、企業のバックオフィス業務のドメイン知識
・ToB向けSaaSプロダクトの開発、またはプロダクトマネジメント（PdM／PO／PJM）経験
・テックリード、スクラムマスター等として、複数のエンジニアを牽引し、全体の設計やオペレーション構築をリードした経験
・ビジネス課題に対してAIソリューションを適用・導入し、課題解決・成果創出まで導いた経験
・プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、RAG、AIエージェント、MCP、生成AI、機械学習等の開発経験
・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 2026にて発表の通り、マネーフォワードは「クラウドからAIへ」という大きな転換点を迎えています。現在はDXの先にある「AX（AI Transformation）」を推進し、AIエージェントが自律的に業務を遂行する「デジタルワーカー」の提供を目指しています。将来的には全製品にAIエージェントを導入し、国内No.1のバックオフィスAIカンパニーへと進化するフェーズにあるため、AIを活用した開発や価値創造に寄与いただける方を求めています。
■求める語学力
・日本語：ビジネスレベル（読み書き・円滑な対人コミュニケーションが可能なこと）
・英語：英語で記載された要件定義書や英語でのSlack等のコミュニケーションに抵抗がないレベル。入社1年以内に英語で外国籍のエンジニアと会話出来るレベルに英語力を向上させる意欲のある方。
・入社時点での高い英語力は不問となりますが、入社後に英語力を向上させる意欲があり、1年以内に社内基準であるTOEIC 700点以上の取得を目指していただける方。
従業員数
2,839名
（2025年11月末現在（連結））
勤務地
東京都
想定年収
791 万円 ~ 1,100 万円
従業員数
2,839名
（2025年11月末現在（連結））
株式会社サイバーエージェント
仕事内容
■部署概要
本ポジションでは、クライアントの1stPartyData（自社保有データ）の可視化、LTV分析や継続購入解析などを通じて、需要予測・業務効率化・営業支援など経営視点からの課題解決を目指しています。
■業務内容
・データ戦略の立案、最適なツール・ソリューションの選定
・SaaSを活用した顧客データ基盤（DWH）の構築および整備
・データ分析基盤の構築、BIツールによる可視化・ダッシュボード開発
・データ分析から広告・CRM施策の実行までの一貫支援
・データに基づくマーケティングPDCAサイクルのコンサルティング
・クーポン最適化やダイナミックプライシングなどの先進的AIソリューション提供
・機械学習モデルを活用したユーザー行動予測および広告効果最適化
・CRM施策におけるコミュニケーションシナリオ設計とデータ連携構築
■ポジションの魅力
・様々な業界のクライアントに対して、広告代理店と事業会社双方の知見を活用し、単なる戦略立案にとどまらず実質的な成果創出によるマーケティング支援が可能です。
・案件ごとに「クライアントのCDO的存在」として大きな裁量を持ち、最適かつ革新的なソリューションで実践的なコンサルティング経験を積めます。
・当社AI事業本部と連携し、先端AI技術を活用したデータ基盤構築や最適化ソリューションのご提案が可能な環境です。
■関連記事
・マーケティングデータ基盤の整備で受注最大化を実現！SUBARU社と取り組むデータドリブンな広告配信
https://www.cyberagent-adagency.com/works/914/
・セブン‐イレブンのデータドリブンなCRM戦略
アプリとLINEの統合による顧客体験の高度化
https://www.cyberagent-adagency.com/works/969/
・【サイバーエージェント】職種別社員紹介 ～データコンサルタント編～
https://www.cyberagent.co.jp/careers/students/biz/video/detail/id=32979
・企業のデータ活用を支える専門組織「データ本部」
https://www.cyberagent.co.jp/service/dx/data/
■関連動画
データコンサルタント社員紹介
https://www.cyberagent.co.jp/careers/students/biz/video/detail/id=32979
本ポジションでは、クライアントの1stPartyData（自社保有データ）の可視化、LTV分析や継続購入解析などを通じて、需要予測・業務効率化・営業支援など経営視点からの課題解決を目指しています。
■業務内容
・データ戦略の立案、最適なツール・ソリューションの選定
・SaaSを活用した顧客データ基盤（DWH）の構築および整備
・データ分析基盤の構築、BIツールによる可視化・ダッシュボード開発
・データ分析から広告・CRM施策の実行までの一貫支援
・データに基づくマーケティングPDCAサイクルのコンサルティング
・クーポン最適化やダイナミックプライシングなどの先進的AIソリューション提供
・機械学習モデルを活用したユーザー行動予測および広告効果最適化
・CRM施策におけるコミュニケーションシナリオ設計とデータ連携構築
■ポジションの魅力
・様々な業界のクライアントに対して、広告代理店と事業会社双方の知見を活用し、単なる戦略立案にとどまらず実質的な成果創出によるマーケティング支援が可能です。
・案件ごとに「クライアントのCDO的存在」として大きな裁量を持ち、最適かつ革新的なソリューションで実践的なコンサルティング経験を積めます。
・当社AI事業本部と連携し、先端AI技術を活用したデータ基盤構築や最適化ソリューションのご提案が可能な環境です。
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求める経験 / スキル
【必須要件】
・クライアントへの提案・折衝、およびプロジェクトマネジメントの実務経験
・データ分析スキル
└SQL/BIツール（Tableau等）/Python等のデータ分析ツールを活用した実務経験
└DWH（特にBigQuery・TreasureData）を活用した実務経験
【歓迎要件】
・Google Analytics/Google Tag Managerの実務活用経験
・主要広告プラットフォーム（Google、Yahoo、Facebookなど）に関する基礎知識
・機械学習モデルの活用経験（AutoMLなどのツール利用でも可）
・CRMの設計・実装経験
・新規ツールの短期習得能力を有する方
・クライアントへの提案・折衝、およびプロジェクトマネジメントの実務経験
・データ分析スキル
└SQL/BIツール（Tableau等）/Python等のデータ分析ツールを活用した実務経験
└DWH（特にBigQuery・TreasureData）を活用した実務経験
【歓迎要件】
・Google Analytics/Google Tag Managerの実務活用経験
・主要広告プラットフォーム（Google、Yahoo、Facebookなど）に関する基礎知識
・機械学習モデルの活用経験（AutoMLなどのツール利用でも可）
・CRMの設計・実装経験
・新規ツールの短期習得能力を有する方
従業員数
8,150名
（2025年現在）
勤務地
東京都
想定年収
504 万円 ~ 1,100 万円
従業員数
8,150名
（2025年現在）
株式会社タイミー
仕事内容
【業務内容】
マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善に、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクトで安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。
ML基盤を、AI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ高規格なAI/MLを本番適用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。
● 機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・運用
・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用
・機械学習パイプラインのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用
・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用
・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備
● プロダクトAI/MLエンジニア、データサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備
・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり
・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化
・商用プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・事務分掌の整理
● 生成AI/LLMを開発チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用
・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり
・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ、利用ポリシー整備
・開発チーム・ステークホルダー・AIが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備
● データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが推進するAI/ML機能を開発・運用できるガードレールの整備
・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、情報保護、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用
・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガイドレールの整備
・開発者が方針違反やミスを検出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な仕組みを通じて支援するための非機能要件・運用品質の継続的な改善
● IaCによるインフラ構築・構成
・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化
・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用
・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善
● 社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアへの支援・スキルトランスファー、技術支援
● ML/LLM基盤活用事例の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動
【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・クラウド
○ Google Cloud
・開発言語
○ Python
・データ基盤
○ BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
・ML / LLM基盤
○ Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
・BIツール
○ Looker / Looker Studio
・IaC
○ Terraform
・開発環境・ツール
○ Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc
【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。
【タイミーのMLOpsエンジニアとして働く魅力】
タイミーのMLOpsエンジニアとして働く魅力は、「開く」インフラを支えるAI/MLを、速く・安全に・継続的にプロダクトへ届けるための基盤づくりに携われることです。マッチング品質やTrust & Safety、業務効率化、生成AI活用など、複数の領域でAI/ML活用が進む中で、個別案件の実装に閉じず、共通する課題を見つけて仕組みにし、プロダクト組織全体の開発速度と品質に影響を与えられます。
・データサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニアと近い距離で、実際のユースケースや運用課題を踏まえながら、ML/LLM基盤・推論基盤・開発運用環境を改善できます。
・Feature Store、MLパイプライン、モデル監視、LLMOps、CI/CD、インフラ、セキュリティなどを横断し、AI/MLを本番適用するための標準化・自動化・Developer Experience向上に取り組めます。
・大規模なユーザー・求人・稼働データを扱いながら、モデルを作って終わりではなく、精度・品質・信頼性・コストまで含めて継続的に価値提供する文化があります。
・多様なバックグラウンドを持つメンバーと学び合いながら、タイミーにおけるAI/ML基盤のあり方を議論し、プロダクト組織全体のAI/ML活用を支えるプラットフォームを育てていくことができます。
マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善に、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクトで安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。
ML基盤を、AI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ高規格なAI/MLを本番適用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。
● 機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・運用
・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用
・機械学習パイプラインのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用
・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用
・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備
● プロダクトAI/MLエンジニア、データサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備
・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり
・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化
・商用プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・事務分掌の整理
● 生成AI/LLMを開発チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用
・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり
・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ、利用ポリシー整備
・開発チーム・ステークホルダー・AIが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備
● データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが推進するAI/ML機能を開発・運用できるガードレールの整備
・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、情報保護、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用
・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガイドレールの整備
・開発者が方針違反やミスを検出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な仕組みを通じて支援するための非機能要件・運用品質の継続的な改善
● IaCによるインフラ構築・構成
・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化
・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用
・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善
● 社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアへの支援・スキルトランスファー、技術支援
● ML/LLM基盤活用事例の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動
【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・クラウド
○ Google Cloud
・開発言語
○ Python
・データ基盤
○ BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
・ML / LLM基盤
○ Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
・BIツール
○ Looker / Looker Studio
・IaC
○ Terraform
・開発環境・ツール
○ Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc
【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。
【タイミーのMLOpsエンジニアとして働く魅力】
タイミーのMLOpsエンジニアとして働く魅力は、「開く」インフラを支えるAI/MLを、速く・安全に・継続的にプロダクトへ届けるための基盤づくりに携われることです。マッチング品質やTrust & Safety、業務効率化、生成AI活用など、複数の領域でAI/ML活用が進む中で、個別案件の実装に閉じず、共通する課題を見つけて仕組みにし、プロダクト組織全体の開発速度と品質に影響を与えられます。
・データサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニアと近い距離で、実際のユースケースや運用課題を踏まえながら、ML/LLM基盤・推論基盤・開発運用環境を改善できます。
・Feature Store、MLパイプライン、モデル監視、LLMOps、CI/CD、インフラ、セキュリティなどを横断し、AI/MLを本番適用するための標準化・自動化・Developer Experience向上に取り組めます。
・大規模なユーザー・求人・稼働データを扱いながら、モデルを作って終わりではなく、精度・品質・信頼性・コストまで含めて継続的に価値提供する文化があります。
・多様なバックグラウンドを持つメンバーと学び合いながら、タイミーにおけるAI/ML基盤のあり方を議論し、プロダクト組織全体のAI/ML活用を支えるプラットフォームを育てていくことができます。
求める経験 / スキル
【必須要件】
■ハードスキル
・Pythonを用いた機械学習パイプライン、基盤ツール、バッチ処理等の開発経験（5年以上）
・Gitを用いたチーム開発の経験
・GitHub Actions / GitLab CI等を用いたCI/CDの設計・実装・運用経験
・Terraform等のIaCを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用経験
・Google CloudまたはAWS等のクラウド環境における開発・運用経験（直近含め5年以上）
・Docker/Kubernetes をはじめとしたクラウドネイティブな基盤に関わる開発・運用経験
・商用環境または業務システムにおいて、機械学習パイプライン、推論基盤、Feature Store・モデル管理・実験管理・モデル監視などのMLOps基盤を設計・開発・運用した経験
・監視、アラート、ログ、メトリクス、Runbook、障害対応、インシデント対応など、本番運用を前提としたシステム運用設計の経験
・VPC構成、クラウド権限管理、Secret管理、監査ログ、脆弱性対応など、インフラ・アプリケーション双方のセキュリティに関する実務経験
・Platform as a Product、Internal Developer Platform、Golden Path、セルフサービス基盤などの設計・運用経験
・保守性、可用性、セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮しながら、技術選定・アーキテクチャ設計・改善方針をリードできること
・既存基盤の制約や組織ケイパビリティを踏まえ、短期の事業要請と中長期の基盤整備のトレードオフを判断できること
■ソフトスキル
・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方
・当社のバリューにフィットしている方
・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方
・曖昧な課題を構造化し、技術・運用・組織の論点を整理しながら前に進められる方
・データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア、SRE、セキュリティ担当など、複数職種・複数チームと連携しながら横断的に業務を推進できる方
・利用者視点で、基盤・開発環境・ドキュメント・運用フローをより使いやすく改善し、標準化・セルフサービス化をリードできる方
・社内ライブラリ、テンプレート、開発者向けドキュメント、オンボーディング資料などを整備し、開発者体験を改善できる方
・技術方針、優先順位、責務分界について、関係者と合意形成しながら意思決定できる方
・小規模チームまたは横断プロジェクトにおいて、技術リード、設計レビュー、タスク分解、リリース推進を担える方
・ADR、Design Doc、Runbook、レビュー観点、チェックリスト等を整備し、技術的意思決定や運用知見を組織に残せる方
・自身で手を動かすだけでなく、レビュー、メンタリング、ナレッジ共有を通じてチーム全体の技術力・運用品質を引き上げられる方
・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方
【歓迎要件】
・dbt、Snowflake、Databricks、BigQuery等を用いたデータ基盤・分析基盤の設計・開発・運用経験
・LLMOps、プロンプト管理、評価基盤、AI as a Judge、LLM Observability、コスト管理、ガードレール設計等に関する経験
・AIガバナンス、AI利用ポリシー、モデル・プロンプトのレビュー、リスク分類、Human-in-the-loop設計等に関する経験
・リアルタイム推論、高頻度データ連携、オンラインFeature Store、検索・推薦・ランキング・マッチング基盤などの設計・運用経験
・ML/LLM基盤、推論基盤、データ基盤などの大規模な移行・刷新・技術負債解消をリードした経験
・基盤の利用率、開発リードタイム、問い合わせ件数、障害件数、コストなどの指標を用いてPlatform Productを継続改善した経験
・OSS活動、技術ブログ、登壇、社内外の勉強会などを通じて、MLOps / Platform Engineering領域の知見を発信した経験
■ハードスキル
・Pythonを用いた機械学習パイプライン、基盤ツール、バッチ処理等の開発経験（5年以上）
・Gitを用いたチーム開発の経験
・GitHub Actions / GitLab CI等を用いたCI/CDの設計・実装・運用経験
・Terraform等のIaCを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用経験
・Google CloudまたはAWS等のクラウド環境における開発・運用経験（直近含め5年以上）
・Docker/Kubernetes をはじめとしたクラウドネイティブな基盤に関わる開発・運用経験
・商用環境または業務システムにおいて、機械学習パイプライン、推論基盤、Feature Store・モデル管理・実験管理・モデル監視などのMLOps基盤を設計・開発・運用した経験
・監視、アラート、ログ、メトリクス、Runbook、障害対応、インシデント対応など、本番運用を前提としたシステム運用設計の経験
・VPC構成、クラウド権限管理、Secret管理、監査ログ、脆弱性対応など、インフラ・アプリケーション双方のセキュリティに関する実務経験
・Platform as a Product、Internal Developer Platform、Golden Path、セルフサービス基盤などの設計・運用経験
・保守性、可用性、セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮しながら、技術選定・アーキテクチャ設計・改善方針をリードできること
・既存基盤の制約や組織ケイパビリティを踏まえ、短期の事業要請と中長期の基盤整備のトレードオフを判断できること
■ソフトスキル
・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方
・当社のバリューにフィットしている方
・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方
・曖昧な課題を構造化し、技術・運用・組織の論点を整理しながら前に進められる方
・データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア、SRE、セキュリティ担当など、複数職種・複数チームと連携しながら横断的に業務を推進できる方
・利用者視点で、基盤・開発環境・ドキュメント・運用フローをより使いやすく改善し、標準化・セルフサービス化をリードできる方
・社内ライブラリ、テンプレート、開発者向けドキュメント、オンボーディング資料などを整備し、開発者体験を改善できる方
・技術方針、優先順位、責務分界について、関係者と合意形成しながら意思決定できる方
・小規模チームまたは横断プロジェクトにおいて、技術リード、設計レビュー、タスク分解、リリース推進を担える方
・ADR、Design Doc、Runbook、レビュー観点、チェックリスト等を整備し、技術的意思決定や運用知見を組織に残せる方
・自身で手を動かすだけでなく、レビュー、メンタリング、ナレッジ共有を通じてチーム全体の技術力・運用品質を引き上げられる方
・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方
【歓迎要件】
・dbt、Snowflake、Databricks、BigQuery等を用いたデータ基盤・分析基盤の設計・開発・運用経験
・LLMOps、プロンプト管理、評価基盤、AI as a Judge、LLM Observability、コスト管理、ガードレール設計等に関する経験
・AIガバナンス、AI利用ポリシー、モデル・プロンプトのレビュー、リスク分類、Human-in-the-loop設計等に関する経験
・リアルタイム推論、高頻度データ連携、オンラインFeature Store、検索・推薦・ランキング・マッチング基盤などの設計・運用経験
・ML/LLM基盤、推論基盤、データ基盤などの大規模な移行・刷新・技術負債解消をリードした経験
・基盤の利用率、開発リードタイム、問い合わせ件数、障害件数、コストなどの指標を用いてPlatform Productを継続改善した経験
・OSS活動、技術ブログ、登壇、社内外の勉強会などを通じて、MLOps / Platform Engineering領域の知見を発信した経験
従業員数
1,642名
（（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）
勤務地
東京都
想定年収
1,100 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
1,642名
（（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）
株式会社タイミー
仕事内容
【業務内容】
データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「これらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety（信頼性・安全性）領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の成果までを推進していただきます。
認定された専門テーマの探求と、データサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニアと連携しながら進める、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング領域やTrust & Safety領域の価値実装・運用・運用改善を担います。特定的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。
【1. マッチング体験の向上】
・マッチングロジックの実装・運用
ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・評価ルールをプロダクト単位に合わせて実装し、安定運用と継続改善を担う
・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装
マッチング機能の精度と運用性を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤を活用しながら実装・運用する
・ML基盤上での継続実装・運用
Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・エンドツーエンド実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う
・LLMを活用した自律的な改善ループの構築
LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する
【2. プラットフォームの信頼性・安全性向上】
・AI機能の安全性実装
LLM等の基盤モデルを活用し、事実安全性の確保、誤情報のプロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する
・運用を支えるLLM機能の設計
AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計する
・リスク予測・異常検知モデルの開発
特殊化データから、プラットフォームの信頼性を損なうリスクや挙動を予測・検知するモデルの構築、および特徴量エンジニアリング
・データセット設計・品質改善
分類タスクや信頼性を支えるための設計・収集・構成やアノテーションデザイン、AI活用データの生成によるモデルの堅牢性強化
【3. 共通基盤を活用した実装・改善】
・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案
実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善
・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化
モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す
【入社後の期待イメージ】
・入社後3ヶ月
担当ユースケースの1つで、モデル・AI機能・業務ロジックの改善を本格的に開始し、評価・運用まで含めた改善サイクルを回し始めている状態
・入社後6ヶ月
マッチングまたはTrust & Safety領域において、課題設定、評価設計、改善方針の検討、実装、運用までを主体的にリードし、継続的な改善ループに貢献している状態
・入社後12ヶ月
マッチングまたはTrust & Safety領域で複数の関係者を巻き込みながら改善テーマを継続的に推進し、改善ループの高速化や技術的な知見共有の向上に前衛で貢献している状態
【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・クラウド
○ Google Cloud
・開発言語
○ Python
・データ基盤
○ BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
・ML / LLM基盤
○ Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
・BIツール
○ Looker / Looker Studio
・IaC
○ Terraform
・開発環境・ツール
○ Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc
【扱っているデータ】
以下のようなデータを扱っています。
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
【本ポジションの魅力】
・スポットワークという、高頻度・高変動・短寿命な需給データを扱う市場で、AI/MLを直接プロダクト価値につなげることができます。
・単純なモデル精度改善だけでなく、マッチングロジック、安全性、ユーザー体験、現場運用の成立を同時に考える、難易度の高い課題に取り組めます。
・マッチングとTrust & Safetyの領域を横断し、従来の機械学習とLLMの双方を実プロダクトで活用する経験を積むことができます。
・モデルやAI機能を作って終わりではなく、評価・監視・継続改善まで含めた運用に責任を持てます。
・データサイエンティストやMLOpsエンジニアと連携しながら、プロダクトへの価値実装に集中できます。
・既存の仕組みを運用するだけでなく、課題設定、評価設計、改善方針の検討まで含めて主体的に関わることができます。
・グループのミッション実現に向けて、最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールについてチームで議論・提案しながら前に進める文化があります。
データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「これらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety（信頼性・安全性）領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の成果までを推進していただきます。
認定された専門テーマの探求と、データサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニアと連携しながら進める、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング領域やTrust & Safety領域の価値実装・運用・運用改善を担います。特定的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。
【1. マッチング体験の向上】
・マッチングロジックの実装・運用
ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・評価ルールをプロダクト単位に合わせて実装し、安定運用と継続改善を担う
・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装
マッチング機能の精度と運用性を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤を活用しながら実装・運用する
・ML基盤上での継続実装・運用
Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・エンドツーエンド実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う
・LLMを活用した自律的な改善ループの構築
LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する
【2. プラットフォームの信頼性・安全性向上】
・AI機能の安全性実装
LLM等の基盤モデルを活用し、事実安全性の確保、誤情報のプロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する
・運用を支えるLLM機能の設計
AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計する
・リスク予測・異常検知モデルの開発
特殊化データから、プラットフォームの信頼性を損なうリスクや挙動を予測・検知するモデルの構築、および特徴量エンジニアリング
・データセット設計・品質改善
分類タスクや信頼性を支えるための設計・収集・構成やアノテーションデザイン、AI活用データの生成によるモデルの堅牢性強化
【3. 共通基盤を活用した実装・改善】
・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案
実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善
・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化
モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す
【入社後の期待イメージ】
・入社後3ヶ月
担当ユースケースの1つで、モデル・AI機能・業務ロジックの改善を本格的に開始し、評価・運用まで含めた改善サイクルを回し始めている状態
・入社後6ヶ月
マッチングまたはTrust & Safety領域において、課題設定、評価設計、改善方針の検討、実装、運用までを主体的にリードし、継続的な改善ループに貢献している状態
・入社後12ヶ月
マッチングまたはTrust & Safety領域で複数の関係者を巻き込みながら改善テーマを継続的に推進し、改善ループの高速化や技術的な知見共有の向上に前衛で貢献している状態
【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・クラウド
○ Google Cloud
・開発言語
○ Python
・データ基盤
○ BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
・ML / LLM基盤
○ Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
・BIツール
○ Looker / Looker Studio
・IaC
○ Terraform
・開発環境・ツール
○ Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc
【扱っているデータ】
以下のようなデータを扱っています。
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
【本ポジションの魅力】
・スポットワークという、高頻度・高変動・短寿命な需給データを扱う市場で、AI/MLを直接プロダクト価値につなげることができます。
・単純なモデル精度改善だけでなく、マッチングロジック、安全性、ユーザー体験、現場運用の成立を同時に考える、難易度の高い課題に取り組めます。
・マッチングとTrust & Safetyの領域を横断し、従来の機械学習とLLMの双方を実プロダクトで活用する経験を積むことができます。
・モデルやAI機能を作って終わりではなく、評価・監視・継続改善まで含めた運用に責任を持てます。
・データサイエンティストやMLOpsエンジニアと連携しながら、プロダクトへの価値実装に集中できます。
・既存の仕組みを運用するだけでなく、課題設定、評価設計、改善方針の検討まで含めて主体的に関わることができます。
・グループのミッション実現に向けて、最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールについてチームで議論・提案しながら前に進める文化があります。
求める経験 / スキル
【必須要件】
・データ活用による課題解決経験 ：データ分析・機械学習を用いて、具体的なビジネス課題を解決した実務経験
・開発・分析基盤の習熟 ：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験
・機械学習・統計学の知識 ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解
・モデルやAI機能の実装・運用経験 ：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験
■ドメイン経験（いずれか1つ以上）
・マッチング・検索・ランキング機能の実装経験 ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善に携わった実務経験
・Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験 ：安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験
・リスク予測・異常検知モデルの開発経験 ：構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験
・基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験
【歓迎要件】
・マッチングシステム・マーケットデザインの知見 ：Two-Sided Marketにおけるマッチング最適化、推薦・ランキング設計、運用経験
・データセットエンジニアリングの実務経験 ：大規模なデータの収集、クリーニング、重複排除、およびアノテーションプロセスの設計・管理経験
・AIを活用したデータ生成・評価経験 ：AIを用いた合成データ生成や、AI as a Judgeによる自動データ検証システムの構築経験
・MLパイプライン・Feature Store上でのプロダクト実装経験 ：Vertex AI Pipelines等のMLパイプラインやFeature Storeを活用し、プロダクトへのモデル実装・安定運用を行った経験
・エンドツーエンドの運用設計能力 ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験
・データ活用による課題解決経験 ：データ分析・機械学習を用いて、具体的なビジネス課題を解決した実務経験
・開発・分析基盤の習熟 ：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験
・機械学習・統計学の知識 ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解
・モデルやAI機能の実装・運用経験 ：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験
■ドメイン経験（いずれか1つ以上）
・マッチング・検索・ランキング機能の実装経験 ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善に携わった実務経験
・Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験 ：安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験
・リスク予測・異常検知モデルの開発経験 ：構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験
・基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験
【歓迎要件】
・マッチングシステム・マーケットデザインの知見 ：Two-Sided Marketにおけるマッチング最適化、推薦・ランキング設計、運用経験
・データセットエンジニアリングの実務経験 ：大規模なデータの収集、クリーニング、重複排除、およびアノテーションプロセスの設計・管理経験
・AIを活用したデータ生成・評価経験 ：AIを用いた合成データ生成や、AI as a Judgeによる自動データ検証システムの構築経験
・MLパイプライン・Feature Store上でのプロダクト実装経験 ：Vertex AI Pipelines等のMLパイプラインやFeature Storeを活用し、プロダクトへのモデル実装・安定運用を行った経験
・エンドツーエンドの運用設計能力 ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験
従業員数
1,642名
（（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
1,642名
（（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）
シンプルフォーム株式会社
仕事内容
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ チームのミッション
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
各プロダクトの独自価値(Value Proposition) を最大化していくことです。エンジニアリングを武器に、必要に応じて周辺領域に染み出していきながら様々な活動を行っています。上流〜下流まで一気通貫で担うため、エンジニアの裁量・責任範囲が広く、「そもそもなぜ作るのか」の議論から積極的に入っていきます。この責任を担うエンジニアの価値はAIの台頭を持っても、揺らぐことはないと確信しています。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ 具体的な業務内容
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
プロダクトエンジニアは各プロダクトのValue Propositionを最大化するために、様々な役割を担っていきます。主な役割は以下の通りです。
① PdM、デザイナーと「何をなぜ作るのか」を議論し、要件定義を行う
② 定義されたタスクをAIを活用して実装し、成果物をレビューして完成させる
③ QAと連携し、成果物の品質を確認する
④ 毎週の成果物を社内ステークホルダーに共有し、FBを得る
⑤ リリース後の障害や問い合わせに対応し、SREと連携しながら、AIによる運用自動化や再発防止を行う
⑥ 共通基盤など複数プロダクトを横断した技術課題について議論し、ADRとして記録する
⑦ R&Dエンジニアと組んで新規プロダクトのPoCを高速に進め、プロダクト化を担う
⑧ 既存プロダクトを顧客の業務に深く埋め込むパッケージ開発プロジェクトに上流から参加し、開発を成功させる
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■開発の特徴
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1. 価値の源泉たる一次情報を扱う
外部から調達したデータに加え、自分たちで生み出した一次情報も直接扱います。
一次情報は、AI・プロダクトの進化の源泉であり、今後も投資し続けます。
2. 現実の複雑系を抽象化・構造化する
法人の実体と実態は、単純なテーブル結合やAPIでは表現できません。
変化、関係性、文脈などを全て踏まえて、抽象化・構造化し、顧客に届けます。
3. 顧客よりも顧客のことを理解する
法人審査全体を支える存在として、ビジネスも開発も垣根はありません。
全体で1つの大きな価値とするため、開発メンバーも顧客理解に努めます。
4. 非機能や裏側の改善が評価される
SimpleFormは、信念として、「面倒を愛する」 というものを掲げています。
派手さはなくとも、最終的には価値につながる裏側の改善は、正しく評価されます。
5. 長期性を前提に積み上げられる
短期で非合理であっても、長期的に合理性があれば、そちらを優先する。
長期性を非常に重んじる文化が醸造されています。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■エンジニアとして働く魅力
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
・唯一無二のドメインと独自データ
法人の実体性評価・審査業務のアップデートという前人未到の領域で、業界標準を作りにいく役割を担えます。
現地調査や行政内部データなど、Webからは到達できない独自データを武器にプロダクト作りを行います。
・AI活用の最前線に立てる
実装をAIに任せることを組織として前提化し、Claude Codeや自社AIエージェント、仕様駆動の開発プロセスが日常となっています。
「AIありきで開発プロセスを再設計する」フェーズにあり、役割を実装から設計・企画・組織へ広げる挑戦ができます。
・社会を良くしていく実感
開発した機能が不正を検知し、善良な事業者の信用を証明するなど、顧客からの熱量あるフィードバックが毎週届きます。
Bizと一緒に顧客の元に赴く機会もあり、顧客の声を直に聞くこともできます。
・少人数で任される範囲の広さ
1人が1プロダクトを丸ごと持てる規模感で、0→1の機会が今後も多く発生します。
・エンタープライズ×スタートアップの両立
メガバンク、大手カード会社、大手プラットフォーマー、行政といった顧客を相手にしながら、意思決定はスタートアップの速度感を維持しています。
PdM・EM・FDEなど、エンジニアリングを起点とした他職種への挑戦機会にも恵まれています。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■社内の環境・ツール
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
・フロントエンド: Vue.js, TypeScript
・バックエンド: Ruby on Rails, Python
・データベース: Aurora MySQL, Redis, Neptune, DynamoDB
・インフラ/IaC: AWS, Terraform
・データ基盤/BIツール: Snowflake, Redash
・CI/CD: GitHub Actions
・バージョン管理: GitHub
・デザイン: Figma
・コミュニケーション/タスク管理: Slack, Notion, Jira
・モニタリング: New Relic, Sentry
・AIコーディング支援: Cursor, GitHub Copilot
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■SimpleFormをもっと知る
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
・コーポレートサイト：https://www.simpleform.co.jp/
・CTOメッセージ：https://www.simpleform.co.jp/careers/4bWG-Lxb
・技術オウンドメディア「技術論考」： https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion
・シリーズBラウンドで総額40億円の資金調達を実施：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000101212.html
・オフィス移転：https://www.simpleform.co.jp/news/5nvgrZoV
■ チームのミッション
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各プロダクトの独自価値(Value Proposition) を最大化していくことです。エンジニアリングを武器に、必要に応じて周辺領域に染み出していきながら様々な活動を行っています。上流〜下流まで一気通貫で担うため、エンジニアの裁量・責任範囲が広く、「そもそもなぜ作るのか」の議論から積極的に入っていきます。この責任を担うエンジニアの価値はAIの台頭を持っても、揺らぐことはないと確信しています。
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■ 具体的な業務内容
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プロダクトエンジニアは各プロダクトのValue Propositionを最大化するために、様々な役割を担っていきます。主な役割は以下の通りです。
① PdM、デザイナーと「何をなぜ作るのか」を議論し、要件定義を行う
② 定義されたタスクをAIを活用して実装し、成果物をレビューして完成させる
③ QAと連携し、成果物の品質を確認する
④ 毎週の成果物を社内ステークホルダーに共有し、FBを得る
⑤ リリース後の障害や問い合わせに対応し、SREと連携しながら、AIによる運用自動化や再発防止を行う
⑥ 共通基盤など複数プロダクトを横断した技術課題について議論し、ADRとして記録する
⑦ R&Dエンジニアと組んで新規プロダクトのPoCを高速に進め、プロダクト化を担う
⑧ 既存プロダクトを顧客の業務に深く埋め込むパッケージ開発プロジェクトに上流から参加し、開発を成功させる
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■開発の特徴
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1. 価値の源泉たる一次情報を扱う
外部から調達したデータに加え、自分たちで生み出した一次情報も直接扱います。
一次情報は、AI・プロダクトの進化の源泉であり、今後も投資し続けます。
2. 現実の複雑系を抽象化・構造化する
法人の実体と実態は、単純なテーブル結合やAPIでは表現できません。
変化、関係性、文脈などを全て踏まえて、抽象化・構造化し、顧客に届けます。
3. 顧客よりも顧客のことを理解する
法人審査全体を支える存在として、ビジネスも開発も垣根はありません。
全体で1つの大きな価値とするため、開発メンバーも顧客理解に努めます。
4. 非機能や裏側の改善が評価される
SimpleFormは、信念として、「面倒を愛する」 というものを掲げています。
派手さはなくとも、最終的には価値につながる裏側の改善は、正しく評価されます。
5. 長期性を前提に積み上げられる
短期で非合理であっても、長期的に合理性があれば、そちらを優先する。
長期性を非常に重んじる文化が醸造されています。
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■エンジニアとして働く魅力
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・唯一無二のドメインと独自データ
法人の実体性評価・審査業務のアップデートという前人未到の領域で、業界標準を作りにいく役割を担えます。
現地調査や行政内部データなど、Webからは到達できない独自データを武器にプロダクト作りを行います。
・AI活用の最前線に立てる
実装をAIに任せることを組織として前提化し、Claude Codeや自社AIエージェント、仕様駆動の開発プロセスが日常となっています。
「AIありきで開発プロセスを再設計する」フェーズにあり、役割を実装から設計・企画・組織へ広げる挑戦ができます。
・社会を良くしていく実感
開発した機能が不正を検知し、善良な事業者の信用を証明するなど、顧客からの熱量あるフィードバックが毎週届きます。
Bizと一緒に顧客の元に赴く機会もあり、顧客の声を直に聞くこともできます。
・少人数で任される範囲の広さ
1人が1プロダクトを丸ごと持てる規模感で、0→1の機会が今後も多く発生します。
・エンタープライズ×スタートアップの両立
メガバンク、大手カード会社、大手プラットフォーマー、行政といった顧客を相手にしながら、意思決定はスタートアップの速度感を維持しています。
PdM・EM・FDEなど、エンジニアリングを起点とした他職種への挑戦機会にも恵まれています。
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■社内の環境・ツール
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・フロントエンド: Vue.js, TypeScript
・バックエンド: Ruby on Rails, Python
・データベース: Aurora MySQL, Redis, Neptune, DynamoDB
・インフラ/IaC: AWS, Terraform
・データ基盤/BIツール: Snowflake, Redash
・CI/CD: GitHub Actions
・バージョン管理: GitHub
・デザイン: Figma
・コミュニケーション/タスク管理: Slack, Notion, Jira
・モニタリング: New Relic, Sentry
・AIコーディング支援: Cursor, GitHub Copilot
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■SimpleFormをもっと知る
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・コーポレートサイト：https://www.simpleform.co.jp/
・CTOメッセージ：https://www.simpleform.co.jp/careers/4bWG-Lxb
・技術オウンドメディア「技術論考」： https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion
・シリーズBラウンドで総額40億円の資金調達を実施：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000101212.html
・オフィス移転：https://www.simpleform.co.jp/news/5nvgrZoV
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・RDBを用いたWebアプリケーションの設計・開発・運用の経験
・曖昧な要件を技術的仕様に落とし込んだ要件定義の経験
・AIコーディングエージェントの日常的な開発や運用に活用した経験
【歓迎要件】
・組織横断での技術的な意思決定をリードした経験
・Biz/CS/顧客と直接要件・仕様を握れるコミュニケーション能力
・要件定義〜リリースまでのプロジェクトマネジメント経験（特にエンタープライズ向け長期案件）
・開発チームのリーダーとしてメンバーの業務マネジメントやチームの目標設定・推進をリードした経験
・データ基盤・データエンジニアリングの経験（特に Snowflake の活用・構築経験）
・Ruby on Rails、Vue.js、TypeScript、Python を用いたWebアプリケーション開発の経験
・AWS を用いたシステム全体のアーキテクチャ設計経験
・0→1のプロダクト立ち上げ経験
・監視の整備、パフォーマンスチューニングなどプロダクトの信頼性を高める(SRE)活動の経験
・金融・行政など高水準のセキュリティや可用性が求められるドメインでの開発経験
【求める人物像】
・プロダクト愛があり、技術はプロダクトの価値を高めていくための手段であると捉えている
・この国を一歩でも前に進める役割を担いたい
・相手の立場に寄り添った上で提案することを大切にしている
・自分の業務範囲を越えて問題提起・解決することを厭わない
・短期利益の追求ではなく、長期目線で事業や組織に向き合いたい
・地味だが本質的な改善に価値を見いだせる
・RDBを用いたWebアプリケーションの設計・開発・運用の経験
・曖昧な要件を技術的仕様に落とし込んだ要件定義の経験
・AIコーディングエージェントの日常的な開発や運用に活用した経験
【歓迎要件】
・組織横断での技術的な意思決定をリードした経験
・Biz/CS/顧客と直接要件・仕様を握れるコミュニケーション能力
・要件定義〜リリースまでのプロジェクトマネジメント経験（特にエンタープライズ向け長期案件）
・開発チームのリーダーとしてメンバーの業務マネジメントやチームの目標設定・推進をリードした経験
・データ基盤・データエンジニアリングの経験（特に Snowflake の活用・構築経験）
・Ruby on Rails、Vue.js、TypeScript、Python を用いたWebアプリケーション開発の経験
・AWS を用いたシステム全体のアーキテクチャ設計経験
・0→1のプロダクト立ち上げ経験
・監視の整備、パフォーマンスチューニングなどプロダクトの信頼性を高める(SRE)活動の経験
・金融・行政など高水準のセキュリティや可用性が求められるドメインでの開発経験
【求める人物像】
・プロダクト愛があり、技術はプロダクトの価値を高めていくための手段であると捉えている
・この国を一歩でも前に進める役割を担いたい
・相手の立場に寄り添った上で提案することを大切にしている
・自分の業務範囲を越えて問題提起・解決することを厭わない
・短期利益の追求ではなく、長期目線で事業や組織に向き合いたい
・地味だが本質的な改善に価値を見いだせる
従業員数
161名
（2026年2月1日）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
161名
（2026年2月1日）
クラシル株式会社
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
従業員数
204名
（2025年3月現在）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
204名
（2025年3月現在）
シンプルフォーム株式会社
仕事内容
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ チームのミッション
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
SimpleFormにおいて、データ基盤は全国の法人に関する一次情報を収集・構造化し、審査判断やリスク検知、プロダクト機能開発、顧客への価値提供へと直に繋がる、事業の中心地点だと捉えています。
私たちは、Snowflake・dbtを中心に、データモデリング、パイプライン開発、品質管理、権限設計、メタデータ整備を進めながら、社内のデータ活用を支えるだけでなく、顧客である金融機関等のデータ基盤構築・変革支援にも取り組んでいます。
データから最大限の価値を引き出す「攻め」と、品質・権限・ガバナンスによってリスクを抑える「守り」の両面から、SimpleFormのプロダクト価値と、顧客の審査業務を支える基盤をつくることが、このチームのミッションです。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ 具体的な業務内容
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
・R&Dエンジニアの業務概要
R&Dチームでは、法人情報基盤を活用し、これまでにはない「不正を働く法人の発見」や「法人同士のつながりを見出すこと」という価値を提供し、
法人審査のさらなる効率化・高度化を実現するための機械学習・情報検索・データ分析を中心とした技術開発に取り組んでいます。
先進技術はもちろん、統計分析や古典的な機械学習アルゴリズムも含め、課題に応じて最適な技術を選択しながら、機械学習モデルや情報検索システムの設計・開発・改善を担っていただきます。
また、データ分析を通じて、審査・調査業務の高度化につながるインサイトの抽出や、新たな特徴量・分析手法の検討に携わる機会もあります。
業務では、弊社が独自に収集・蓄積してきたデータアセットだけでなく、お客様からお預かりしたデータも活用しながら、
お客様向けの開発・分析プロジェクトに参画し、実際の業務課題に向き合いながら技術を社会実装する機会もあります。
研究と実務の双方を経験しながら、技術的な挑戦と事業価値の創出を両立できるポジションです。
■これまでの研究開発事例
・法人間の繋がりを可視化するナレッジグラフ（Company Knowledge Graph）
RDBでは確認が難しかった法人や代表者同士の関係性を可視化するものです。
機能詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion/dzgA7U4E
・深掘り調査AIエージェント
これまで調査員が行っていた特定の法人に関する実体性・実態性の確認を、特化型AIエージェントによって行おうとする研究です。
詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion/owKaUhNG
・情報の非対称性を考慮したマネーロンダリングの検知精度の評価
人口知能学会にて発表した、アンチ・マネー・ロンダリング（AML）の高度化に向けた取り組みです。
詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/news/XJlB4GV0
■開発スタイル/イメージ
・R&Dエンジニアを含む各プロジェクトチームは、3-5 名程度に分割されたフラットな組織構成です
・チームメンバは定期的に行われるミーティングを通して、各自が取り組むタスクについて認識合わせを行います
・業務場所はオフィス／オンラインを組み合わせたハイブリッドワークです
・業務を行なう上で生じた疑問は Slack 上のコミュニケーションやショート会議を適宜開催することで解決されます
・成果物は GitHub 上で相互レビューによって改善されプロダクトに組み込まれます
・定期的に顧客先に訪問し顧客と直接対面してフィードバックをもらい、改善に繋げていきます
■ チームのミッション
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
SimpleFormにおいて、データ基盤は全国の法人に関する一次情報を収集・構造化し、審査判断やリスク検知、プロダクト機能開発、顧客への価値提供へと直に繋がる、事業の中心地点だと捉えています。
私たちは、Snowflake・dbtを中心に、データモデリング、パイプライン開発、品質管理、権限設計、メタデータ整備を進めながら、社内のデータ活用を支えるだけでなく、顧客である金融機関等のデータ基盤構築・変革支援にも取り組んでいます。
データから最大限の価値を引き出す「攻め」と、品質・権限・ガバナンスによってリスクを抑える「守り」の両面から、SimpleFormのプロダクト価値と、顧客の審査業務を支える基盤をつくることが、このチームのミッションです。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ 具体的な業務内容
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
・R&Dエンジニアの業務概要
R&Dチームでは、法人情報基盤を活用し、これまでにはない「不正を働く法人の発見」や「法人同士のつながりを見出すこと」という価値を提供し、
法人審査のさらなる効率化・高度化を実現するための機械学習・情報検索・データ分析を中心とした技術開発に取り組んでいます。
先進技術はもちろん、統計分析や古典的な機械学習アルゴリズムも含め、課題に応じて最適な技術を選択しながら、機械学習モデルや情報検索システムの設計・開発・改善を担っていただきます。
また、データ分析を通じて、審査・調査業務の高度化につながるインサイトの抽出や、新たな特徴量・分析手法の検討に携わる機会もあります。
業務では、弊社が独自に収集・蓄積してきたデータアセットだけでなく、お客様からお預かりしたデータも活用しながら、
お客様向けの開発・分析プロジェクトに参画し、実際の業務課題に向き合いながら技術を社会実装する機会もあります。
研究と実務の双方を経験しながら、技術的な挑戦と事業価値の創出を両立できるポジションです。
■これまでの研究開発事例
・法人間の繋がりを可視化するナレッジグラフ（Company Knowledge Graph）
RDBでは確認が難しかった法人や代表者同士の関係性を可視化するものです。
機能詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion/dzgA7U4E
・深掘り調査AIエージェント
これまで調査員が行っていた特定の法人に関する実体性・実態性の確認を、特化型AIエージェントによって行おうとする研究です。
詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion/owKaUhNG
・情報の非対称性を考慮したマネーロンダリングの検知精度の評価
人口知能学会にて発表した、アンチ・マネー・ロンダリング（AML）の高度化に向けた取り組みです。
詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/news/XJlB4GV0
■開発スタイル/イメージ
・R&Dエンジニアを含む各プロジェクトチームは、3-5 名程度に分割されたフラットな組織構成です
・チームメンバは定期的に行われるミーティングを通して、各自が取り組むタスクについて認識合わせを行います
・業務場所はオフィス／オンラインを組み合わせたハイブリッドワークです
・業務を行なう上で生じた疑問は Slack 上のコミュニケーションやショート会議を適宜開催することで解決されます
・成果物は GitHub 上で相互レビューによって改善されプロダクトに組み込まれます
・定期的に顧客先に訪問し顧客と直接対面してフィードバックをもらい、改善に繋げていきます
求める経験 / スキル
【必須要件】
■求める経験
下記いずれか(または複数)のご経験をお持ちでいらっしゃる方
・新規事業の開発担当者として企画担当者と密に連携し、PoCなど初期段階の開発を自力で成し遂げた経験
・既存のデータから価値ある特徴量などインサイトを自ら発見し、機能開発に繋げた経験
・顧客課題の解決に向けて、分析・開発の成果を顧客に直接デリバリした経験
・分析・技術の内容を顧客や社内の非専門家にも伝わる形で提案・プレゼンし、意思決定や課題解決を主体的にリードした経験
■求めるスキル
下記いずれか(または複数)のご経験をお持ちでいらっしゃる方
・Pythonを用いた機械学習・データ分析の実務経験
・pandas（Polars）、scikit-learn、PyTorch等の機械学習ライブラリを用いたモデル開発経験
・統計・機械学習アルゴリズムを理解し、適切なモデル設計・評価・改善のリード経験
・分類、異常検知、時系列解析、グラフ解析等の実務経験
・LLM API（Anthropic、OpenAI等）やRAGを用いた機能・システムの開発経験
・AIエージェント（ツール利用・マルチステップのワークフロー自動化）の設計・構築経験
・Git/GitHub、Dockerを用いたチーム開発経験
・AWS（ECS、S3、Lambda、Athena等）を用いたAIシステムの開発・運用経験
【歓迎要件】
・金融犯罪対策（AML、不正検知等）ドメインに関する知識や業務経験
・顧客環境でのシステム開発・導入経験
・AI・データサイエンスチームの技術リードまたはマネジメント経験
・プロジェクトの品質・スケジュール・リスク管理経験
・若手育成、技術レビュー、組織への技術展開経験
・AI・データ活用プロジェクトを企画から社会実装まで推進した経験
・AI/機械学習/データサイエンス分野のトップカンファレンス/ジャーナルでの発表経験
【求める人物像】
・この国を一歩でも前に進める役割を担いたい
・自分の業務範囲を越えて問題提起・解決することを厭わない
・相手の立場に寄り添った上で提案することを大切にしている
・短期利益の追求ではなく、長期目線で事業や組織に向き合いたい
・地味だが本質的な改善に価値を見いだせる
■求める経験
下記いずれか(または複数)のご経験をお持ちでいらっしゃる方
・新規事業の開発担当者として企画担当者と密に連携し、PoCなど初期段階の開発を自力で成し遂げた経験
・既存のデータから価値ある特徴量などインサイトを自ら発見し、機能開発に繋げた経験
・顧客課題の解決に向けて、分析・開発の成果を顧客に直接デリバリした経験
・分析・技術の内容を顧客や社内の非専門家にも伝わる形で提案・プレゼンし、意思決定や課題解決を主体的にリードした経験
■求めるスキル
下記いずれか(または複数)のご経験をお持ちでいらっしゃる方
・Pythonを用いた機械学習・データ分析の実務経験
・pandas（Polars）、scikit-learn、PyTorch等の機械学習ライブラリを用いたモデル開発経験
・統計・機械学習アルゴリズムを理解し、適切なモデル設計・評価・改善のリード経験
・分類、異常検知、時系列解析、グラフ解析等の実務経験
・LLM API（Anthropic、OpenAI等）やRAGを用いた機能・システムの開発経験
・AIエージェント（ツール利用・マルチステップのワークフロー自動化）の設計・構築経験
・Git/GitHub、Dockerを用いたチーム開発経験
・AWS（ECS、S3、Lambda、Athena等）を用いたAIシステムの開発・運用経験
【歓迎要件】
・金融犯罪対策（AML、不正検知等）ドメインに関する知識や業務経験
・顧客環境でのシステム開発・導入経験
・AI・データサイエンスチームの技術リードまたはマネジメント経験
・プロジェクトの品質・スケジュール・リスク管理経験
・若手育成、技術レビュー、組織への技術展開経験
・AI・データ活用プロジェクトを企画から社会実装まで推進した経験
・AI/機械学習/データサイエンス分野のトップカンファレンス/ジャーナルでの発表経験
【求める人物像】
・この国を一歩でも前に進める役割を担いたい
・自分の業務範囲を越えて問題提起・解決することを厭わない
・相手の立場に寄り添った上で提案することを大切にしている
・短期利益の追求ではなく、長期目線で事業や組織に向き合いたい
・地味だが本質的な改善に価値を見いだせる
従業員数
161名
（2026年2月1日）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
161名
（2026年2月1日）
AIに強い、IT企業
仕事内容
◼️業務内容
・新規開拓事業の戦略立案・実行責任
・AX／SI／コンサル／PM・PMO領域への営業戦略策定
・新規開拓担当者（3〜5名規模）のマネジメント・育成
・ターゲット選定、KPI設定、案件パイプライン管理
・経営層への業績報告と戦略提案
・主要パートナー企業との戦略レベルでの関係構築
・顧客が課題と認識していないような領域を「課題」として再定義し、人材を含むソリューションを設計・提案できるチームを作る
急成長組織の「営業戦略・仕組み・文化」の全てを創る中心人物となっていただくことを期待しています。
・新規開拓事業の戦略立案・実行責任
・AX／SI／コンサル／PM・PMO領域への営業戦略策定
・新規開拓担当者（3〜5名規模）のマネジメント・育成
・ターゲット選定、KPI設定、案件パイプライン管理
・経営層への業績報告と戦略提案
・主要パートナー企業との戦略レベルでの関係構築
・顧客が課題と認識していないような領域を「課題」として再定義し、人材を含むソリューションを設計・提案できるチームを作る
急成長組織の「営業戦略・仕組み・文化」の全てを創る中心人物となっていただくことを期待しています。
求める経験 / スキル
【必須要件】
※いずれか1つ以上に該当する方
・IT／SI業界における新規開拓営業のマネジメント経験（5年以上）
・法人営業のチームリード経験（3〜5名以上）
・コンサルティングセールス／インサイトセリングの実践経験
・顧客の潜在課題を顕在化し、ソリューション提案で受注した実績
・大手SIer／コンサル／プライム情報子会社等への営業実績
・経営層との対話・折衝経験
【歓迎要件】
・AX／DX／AIソリューション領域の知見
・コンサルファームにおけるBD・営業マネジメント経験
・業界人脈の保有
・アライアンス営業・パートナー戦略の経験
・PMO／PM領域の業務知見
・ナラティブにより顧客の意思決定を動かした経験
【求める人物像】
・当事者として主体的に自ら考え行動できる自走力の高い方
・チームワークを大切に、仲間と成果を称え合うことに喜びを感じる方
・フットワークが軽く、数字コミット、成果コミットの意識が強い方
・何もないところから付加価値を生み出せることを得意と感じる方
※いずれか1つ以上に該当する方
・IT／SI業界における新規開拓営業のマネジメント経験（5年以上）
・法人営業のチームリード経験（3〜5名以上）
・コンサルティングセールス／インサイトセリングの実践経験
・顧客の潜在課題を顕在化し、ソリューション提案で受注した実績
・大手SIer／コンサル／プライム情報子会社等への営業実績
・経営層との対話・折衝経験
【歓迎要件】
・AX／DX／AIソリューション領域の知見
・コンサルファームにおけるBD・営業マネジメント経験
・業界人脈の保有
・アライアンス営業・パートナー戦略の経験
・PMO／PM領域の業務知見
・ナラティブにより顧客の意思決定を動かした経験
【求める人物像】
・当事者として主体的に自ら考え行動できる自走力の高い方
・チームワークを大切に、仲間と成果を称え合うことに喜びを感じる方
・フットワークが軽く、数字コミット、成果コミットの意識が強い方
・何もないところから付加価値を生み出せることを得意と感じる方
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
AIに強い、IT企業
仕事内容
【主な業務内容】
クライアントのAX（AIトランスフォーメーション）の伴走パートナーとして、以下の業務を主導していただきます。
1. AX（AI変革）プロジェクト推進・デリバリー業務
クライアント企業で最先端AIやITシステムを形にするための、現場の総責任者として参画します。
経営陣が描いたビジョンを具体的なタスクに分解し、開発チームやベンダーを巻き込みながら、変革が現場に「定着」するまでの全プロセスを牽引します
2. AIを活用した業務プロセス変革（AX）の提案
社内のテクノロジストと連携しながら、既存システムのリプレイスだけでなく、
「生成AIをはじめとする最先端技術をどう業務プロセスに組み込むか」という高付加価値なソリューション提案に挑戦します。
3. 要件定義・ビジネスアナリシス
クライアントの「実現したいビジネス像」を深くヒアリングし、技術的実現可能性を考慮しながら、
実開発へと落とし込める要件定義・システム機能定義を策定。顧客と開発チームを繋ぐコアとして活躍します。
【キャリアパス】
ITコンサルタントに留まらず、AI前提の変革をリードする「AXコンサルタント」として圧倒的な市場価値を築けます。
・AI/DX領域のトップコンサルタント
・AI/DX領域のマネジメントスペシャリスト
・技術とビジネスを繋ぐプロダクトマネージャー（PdM）/ 新規事業責任者
等
クライアントのAX（AIトランスフォーメーション）の伴走パートナーとして、以下の業務を主導していただきます。
1. AX（AI変革）プロジェクト推進・デリバリー業務
クライアント企業で最先端AIやITシステムを形にするための、現場の総責任者として参画します。
経営陣が描いたビジョンを具体的なタスクに分解し、開発チームやベンダーを巻き込みながら、変革が現場に「定着」するまでの全プロセスを牽引します
2. AIを活用した業務プロセス変革（AX）の提案
社内のテクノロジストと連携しながら、既存システムのリプレイスだけでなく、
「生成AIをはじめとする最先端技術をどう業務プロセスに組み込むか」という高付加価値なソリューション提案に挑戦します。
3. 要件定義・ビジネスアナリシス
クライアントの「実現したいビジネス像」を深くヒアリングし、技術的実現可能性を考慮しながら、
実開発へと落とし込める要件定義・システム機能定義を策定。顧客と開発チームを繋ぐコアとして活躍します。
【キャリアパス】
ITコンサルタントに留まらず、AI前提の変革をリードする「AXコンサルタント」として圧倒的な市場価値を築けます。
・AI/DX領域のトップコンサルタント
・AI/DX領域のマネジメントスペシャリスト
・技術とビジネスを繋ぐプロダクトマネージャー（PdM）/ 新規事業責任者
等
求める経験 / スキル
【必須要件】
・総合／ITコンサルティングファーム、またはSIerにおけるPM、PMO、ITコンサルタント、上流設計の経験（2年以上）
・AI（LLM/生成AI等）やモダンなIT技術に対する強い興味・関心
※AIの経験は問いません。
【歓迎要件】
・クライアントの経営層や事業責任者に対し、システム導入を前提とした業務変革（BPR/DX）の提案・合意形成を行った経験
・抽象的な課題を構造化し、具体的なプロジェクト（要件定義〜実行）へ落とし込めるロジカルシンキング能力
・AI／機械学習、データ分析等のプロジェクトにおいて、PoCから実運用までをリードした経験
・エンジニアとしてのバックグラウンド（開発実務経験）をお持ちの方
・ChatGPT、Claude、Geminiなどを業務で活用した経験
・Promptの基本構造や生成AIの弱点への理解
・RAG、AIエージェント、MCP、LangChain、LlamaIndexなどへの関心・利用経験
・Cursor、Claude Code、GitHub Copilotなどを使ったAI駆動開発経験
・API設計、既存システム連携、データ連携の経験
・Evals、テスト自動化、CI/CD、品質改善への関心
・顧客折衝、要件定義、PM・PMO経験
・以下の資格保有されている方
・PMP
・ORACLE MASTER Platinum
・SAP認定エキスパート
・AWS ソリューションアーキテクト– プロフェッショナル
・日商簿記1級
・ITIL MP or SL
・CDMP 4つのレベルのいずれか
【求める人物像】
ADiXiが求めているのは、AIを使ったことがある人だけではありません。
これまで培ってきた経験を土台に、AI時代の新しい価値を生み出していきたい人です。
・新しい技術を面白がり、学び続けられる人
・自分の専門領域に閉じず、越境しながら成長したい人
・仕様、制約、検証条件を言語化することを大切にできる人
・顧客や現場の課題に誠実に向き合える人
・AIの不確実性を理解し、評価や検証を大切にできる人
・チームで知見を共有し、仲間と成果をつくりたい人
・自分の仕事を通じて、誰かの役に立ちたい人
・「日本を、デジタル先進国に」という理念に共感できる人
・総合／ITコンサルティングファーム、またはSIerにおけるPM、PMO、ITコンサルタント、上流設計の経験（2年以上）
・AI（LLM/生成AI等）やモダンなIT技術に対する強い興味・関心
※AIの経験は問いません。
【歓迎要件】
・クライアントの経営層や事業責任者に対し、システム導入を前提とした業務変革（BPR/DX）の提案・合意形成を行った経験
・抽象的な課題を構造化し、具体的なプロジェクト（要件定義〜実行）へ落とし込めるロジカルシンキング能力
・AI／機械学習、データ分析等のプロジェクトにおいて、PoCから実運用までをリードした経験
・エンジニアとしてのバックグラウンド（開発実務経験）をお持ちの方
・ChatGPT、Claude、Geminiなどを業務で活用した経験
・Promptの基本構造や生成AIの弱点への理解
・RAG、AIエージェント、MCP、LangChain、LlamaIndexなどへの関心・利用経験
・Cursor、Claude Code、GitHub Copilotなどを使ったAI駆動開発経験
・API設計、既存システム連携、データ連携の経験
・Evals、テスト自動化、CI/CD、品質改善への関心
・顧客折衝、要件定義、PM・PMO経験
・以下の資格保有されている方
・PMP
・ORACLE MASTER Platinum
・SAP認定エキスパート
・AWS ソリューションアーキテクト– プロフェッショナル
・日商簿記1級
・ITIL MP or SL
・CDMP 4つのレベルのいずれか
【求める人物像】
ADiXiが求めているのは、AIを使ったことがある人だけではありません。
これまで培ってきた経験を土台に、AI時代の新しい価値を生み出していきたい人です。
・新しい技術を面白がり、学び続けられる人
・自分の専門領域に閉じず、越境しながら成長したい人
・仕様、制約、検証条件を言語化することを大切にできる人
・顧客や現場の課題に誠実に向き合える人
・AIの不確実性を理解し、評価や検証を大切にできる人
・チームで知見を共有し、仲間と成果をつくりたい人
・自分の仕事を通じて、誰かの役に立ちたい人
・「日本を、デジタル先進国に」という理念に共感できる人
勤務地
複数あり
想定年収
800 万円 ~ 2,000 万円
ENSAPIA Engineering株式会社
仕事内容
【ポジションの概要】
エンセイピアのPED組織（Project Engineering Director）は、プロジェクト推進・開発プロセス・クリエイティブ制作を一体で担うエンジニアリング組織です。このポジションのミッションは、その運営基盤にAIを組み込み、チームの生産性とアウトプット品質を次のステージへ引き上げる仕組みを、0から設計・実装することです。
PMとしての実務経験は不問です。エンジニアとしての技術的知見を武器に、「仕組みづくりで事業成長に貢献したい方」を募集します。
※AIを用いたプロジェクトマネジメントの改革を推進するポジションを弊社ではPED（Project Engineering Director）という職種として募集しています
業務内容
AI推進組織のスターティングメンバーとして、PED組織の「次世代運営基盤」をAIで再構築するための企画・進行管理を担当します。
▼ フェーズ別の業務イメージ
まずやること（0〜6ヶ月）
各チームへのヒアリングとAI導入テーマの抽出
AIを使った進捗可視化のPoC設計と実行
現場ニーズの技術仕様への翻訳と、開発チームとの連携
次にやること（6ヶ月〜1年）
日報データから遅延検知ロジックの改善
開発リードタイムの短縮施策の立案・推進
導入後のフィードバック収集と改善サイクルの確立
目指す姿（1年〜）
AI Multi Agent等のツールの組織最適化
社内独自LLMを活用したナレッジベースの構築・展開
PED全体のAI活用戦略立案と横断展開のリード
＜変更の範囲＞
会社の定める業務
この仕事の魅力／やりがい
★ 希少性の高いキャリア形成
「開発経験 × AI × 組織開発」という、市場価値の極めて高いハイブリッドなスキルセットを、20代のうちから実戦で磨くことができます。
★ 0→1の組織づくり
既成概念に捉われず、AI時代の新しい組織の在り方を自ら定義し、形にしていく手応えを得られます。
★ 経営層に近い視点
組織運営の根幹に関わるため、高い視座でビジネスと技術の融合を体感できる環境です。
エンセイピアのPED組織（Project Engineering Director）は、プロジェクト推進・開発プロセス・クリエイティブ制作を一体で担うエンジニアリング組織です。このポジションのミッションは、その運営基盤にAIを組み込み、チームの生産性とアウトプット品質を次のステージへ引き上げる仕組みを、0から設計・実装することです。
PMとしての実務経験は不問です。エンジニアとしての技術的知見を武器に、「仕組みづくりで事業成長に貢献したい方」を募集します。
※AIを用いたプロジェクトマネジメントの改革を推進するポジションを弊社ではPED（Project Engineering Director）という職種として募集しています
業務内容
AI推進組織のスターティングメンバーとして、PED組織の「次世代運営基盤」をAIで再構築するための企画・進行管理を担当します。
▼ フェーズ別の業務イメージ
まずやること（0〜6ヶ月）
各チームへのヒアリングとAI導入テーマの抽出
AIを使った進捗可視化のPoC設計と実行
現場ニーズの技術仕様への翻訳と、開発チームとの連携
次にやること（6ヶ月〜1年）
日報データから遅延検知ロジックの改善
開発リードタイムの短縮施策の立案・推進
導入後のフィードバック収集と改善サイクルの確立
目指す姿（1年〜）
AI Multi Agent等のツールの組織最適化
社内独自LLMを活用したナレッジベースの構築・展開
PED全体のAI活用戦略立案と横断展開のリード
＜変更の範囲＞
会社の定める業務
この仕事の魅力／やりがい
★ 希少性の高いキャリア形成
「開発経験 × AI × 組織開発」という、市場価値の極めて高いハイブリッドなスキルセットを、20代のうちから実戦で磨くことができます。
★ 0→1の組織づくり
既成概念に捉われず、AI時代の新しい組織の在り方を自ら定義し、形にしていく手応えを得られます。
★ 経営層に近い視点
組織運営の根幹に関わるため、高い視座でビジネスと技術の融合を体感できる環境です。
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・アプリ* Web* サーバーサイドを問わず、実務での開発経験（目安：2年以上 / 言語不問）
・システムの構造を理解し、エンジニアと技術的な議論ができる基礎能力
・生成AIツール（ChatGPT / Gemini 等）を業務または個人開発で実際に活用した経験
・課題を構造化して整理し、エンジニア以外のメンバーにも伝えられるコミュニケーション力
【歓迎スキル】
・チームリーダーやテックリードなど、何らかのリード経験
・データ分析や、APIを活用したツール開発の経験
・プロジェクト管理ツール（Jira, Notion等）の実務活用経験
・AIを使った業務改善の経験
求める人物像
・抽象的な課題を整理し、具体的な解決策（仕組み）に落とし込むのが得意な方
・技術への探究心を持ちつつ、それが「いかにビジネス価値を生むか」にコミットできる方
・正解のない課題に対して主体的に向き合い、走りながら仕組みを構築できる方
・「正解」がない環境でも、小さく試して学びながら前進できる方（スモールスタート思考）
・アプリ* Web* サーバーサイドを問わず、実務での開発経験（目安：2年以上 / 言語不問）
・システムの構造を理解し、エンジニアと技術的な議論ができる基礎能力
・生成AIツール（ChatGPT / Gemini 等）を業務または個人開発で実際に活用した経験
・課題を構造化して整理し、エンジニア以外のメンバーにも伝えられるコミュニケーション力
【歓迎スキル】
・チームリーダーやテックリードなど、何らかのリード経験
・データ分析や、APIを活用したツール開発の経験
・プロジェクト管理ツール（Jira, Notion等）の実務活用経験
・AIを使った業務改善の経験
求める人物像
・抽象的な課題を整理し、具体的な解決策（仕組み）に落とし込むのが得意な方
・技術への探究心を持ちつつ、それが「いかにビジネス価値を生むか」にコミットできる方
・正解のない課題に対して主体的に向き合い、走りながら仕組みを構築できる方
・「正解」がない環境でも、小さく試して学びながら前進できる方（スモールスタート思考）
従業員数
172名
（2025年12月時点）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
172名
（2025年12月時点）
株式会社エンジニアのミカタ
仕事内容
【募集背景】
当社はクライアント企業における生成AI活用・AIプロダクト開発の需要増加を受け、AIエンジニア／AIアーキテクトの採用を強化しています。LLMを活用したシステム開発から、クラウド基盤設計、開発体験（DevEx）向上まで一貫して推進できる方を募集いたします。
【業務内容】
首都圏、関西エリア（大阪・兵庫・京都）を中心とした大手クライアント先にて、生成AI・LLMを活用したシステムの設計・開発から、クラウドインフラ構築・アーキテクチャ設計までを一貫して担当いただきます。
・LLM／生成AIを活用したシステム開発（AIエージェント、RAG、自動化ツール等）
・AIコードレビュー・CI/CDパイプライン高度化等によるDevEx（開発体験）向上の推進
・クラウド基盤（AWS／Google Cloud等）の設計・構築、Terraform等を用いたIaC化
・Clean Architecture／DDD／マイクロサービス／モジュラーモノリス等を用いたアーキテクチャ設計
当社はクライアント企業における生成AI活用・AIプロダクト開発の需要増加を受け、AIエンジニア／AIアーキテクトの採用を強化しています。LLMを活用したシステム開発から、クラウド基盤設計、開発体験（DevEx）向上まで一貫して推進できる方を募集いたします。
【業務内容】
首都圏、関西エリア（大阪・兵庫・京都）を中心とした大手クライアント先にて、生成AI・LLMを活用したシステムの設計・開発から、クラウドインフラ構築・アーキテクチャ設計までを一貫して担当いただきます。
・LLM／生成AIを活用したシステム開発（AIエージェント、RAG、自動化ツール等）
・AIコードレビュー・CI/CDパイプライン高度化等によるDevEx（開発体験）向上の推進
・クラウド基盤（AWS／Google Cloud等）の設計・構築、Terraform等を用いたIaC化
・Clean Architecture／DDD／マイクロサービス／モジュラーモノリス等を用いたアーキテクチャ設計
求める経験 / スキル
【必須】
・Python／TypeScript等でのバックエンド・フルスタック開発実務経験3年以上
・生成AI（LLM）を活用したシステム開発・導入経験（コード生成支援、RAG、AIエージェント実装等のいずれか）
・クラウド（AWSまたはGoogle Cloud）での設計・構築経験
【歓迎】
・アーキテクチャ設計経験（Clean Architecture、DDD、マイクロサービス、モジュラーモノリス等）
・Terraform等によるIaC（Infrastructure as Code）でのインフラ自動化経験
・CI/CDパイプライン構築、AIコードレビュー導入等によるDevEx向上の実践経験
・個人でのクラウド環境構築や最新アーキテクチャパターンのキャッチアップ習慣
・IPAシステムアーキテクト試験等の資格、または取得に向けた学習経験
・要件定義以上の工程でのリード経験、顧客折衝経験
・Python／TypeScript等でのバックエンド・フルスタック開発実務経験3年以上
・生成AI（LLM）を活用したシステム開発・導入経験（コード生成支援、RAG、AIエージェント実装等のいずれか）
・クラウド（AWSまたはGoogle Cloud）での設計・構築経験
【歓迎】
・アーキテクチャ設計経験（Clean Architecture、DDD、マイクロサービス、モジュラーモノリス等）
・Terraform等によるIaC（Infrastructure as Code）でのインフラ自動化経験
・CI/CDパイプライン構築、AIコードレビュー導入等によるDevEx向上の実践経験
・個人でのクラウド環境構築や最新アーキテクチャパターンのキャッチアップ習慣
・IPAシステムアーキテクト試験等の資格、または取得に向けた学習経験
・要件定義以上の工程でのリード経験、顧客折衝経験
従業員数
450名
（2026年5月現在）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,800 万円
従業員数
450名
（2026年5月現在）
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）
株式会社ナウキャスト
仕事内容
■finatextとは
Finatextグループは「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、AIエージェント機能の実装を見据えた金融基幹システムの提供を通じて「組込型金融（エンベデッドファイナンス）」を可能にするFintech企業です。
金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービス参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■募集背景
ナウキャスト（Finatextグループ）は、各ユニットにおいてLLM（大規模言語モデル）を活用し、業務の効率化や新たな価値創出を目指しています。
現在、新事業の立ち上げや全社的なAI活用組織「AI+（エーアイ・プラス）」の始動など、生成AIを軸とした変革が加速しています。
各プロジェクトをさらに推進するため、生成AI・LLMに精通し、業務課題に特化したAIシステムの開発やAI基盤構築に挑戦したいエンジニアを募集します。
■業務の概要
●具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
【①】Financial Research事業
●URL：https://speakerdeck.com/finatext/nowcast-financial-research
オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。
機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。
現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築
・決算速報レポートの自動生成（IR支援、Paid Research向け）
・投資判断に有用なデータ（ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等）のスクレイピング・構造化
・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化
・官公庁・機関投資家が独自の分析モデルやAIにそのまま接続して即座に活用できる「AI-readyなデータ活用基盤（データレイヤー）」の設計・構築
・膨大なオルタナティブデータや公開マクロデータをAIが誤認なく正確に読み解くための、データ名寄せ・クレンジングおよび構造化ロジックの整備
【②】Data AI Service事業
●URL：https://speakerdeck.com/finatext/nowcast-data-service
国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタや多様な3rdパーティデータに、最先端の生成AI技術を掛け合わせることで、企業の営業・開発・データ活用のDXを推進する事業です。
本事業は主に2つの核となるサービス群で構成されています。
１．Real Estate Unit(商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト )
主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。
マイソク（物件概要書）の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。
<関わるサービス>
・「DataLens オフィス営業 」
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
※事例紹介はこちら：https://nowcast.co.jp/case-studies/
・「DataLens 店舗開発」
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
※プロダクトに関わるメンバーの座談会記事はこちら
<具体的な業務内容>
・不動産業界向けプロダクト（マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など）の開発
・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発
・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装
２．Data Holder Unit(法人データ活用基盤・データ販売デリバリー)
法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。
有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。
<関わるサービス>
・「DataLinc」
ナウキャスト、法人データを名寄せして外部データと統合し、営業活動や与信管理を高度化するDaaS「DataLinc」の提供を開始
<具体的な業務内容>
・データパイプライン構築
スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ（有価証券報告書・適時開示・Webページ等）から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用
・LLMOps/品質監視
LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備
・品質保証の仕組み化
オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り
【③】Data AI Solution事業
●URL：https://speakerdeck.com/finatext/nowcast-data-and-ai-solution
データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。
Snowflakeを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（MCPass）、AI協働プラットフォーム（Finstage Cowork）まで、一貫したデータ×AIのスタックを自社で持ち、金融機関を中心としたエンタープライズ向けに展開しています。
＜関わるサービス＞
・Finatext Advisory Assist シリーズ
金融アドバイザーの提案活動を支援する、生成AI搭載型のアシストツールです。
顧客情報や保険ニーズをもとに、提案資料の自動生成・情報要約・営業ナレッジの活用などを支援しています。
※参考資料：
・Finatext Advisory Assist for 保険代理店
・Finatext Advisory Assist for 法人保険営業
・MCPass（新規立ち上げ）
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発
金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中
※参考資料：「技術構成」と「認識粒度」
・Finstage Cowork（企業向けAI協働プラットフォーム）
企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供する自社プロダクト
チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。
MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
・NorthCast
データクラウド「Snowflake（スノーフレイク）」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。
各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。
＜具体的な業務内容＞
・LLMを活用した業務システムの設計・開発
・生成AIを活用したデータ基盤の構築
・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援
■ポジションの魅力
①AI/LLMの専門性を深められる環境
社内AI基盤構築や顧客向けプロダクト開発など、生成AI・LLM案件に集中できるポジションです。
AIを単なるRAGやテンプレート用途にとどめず、業務課題に特化したAIシステムの開発に注力できるほか、MCP、AIエージェント、長期メモリー、コンテキストエンジニアリングなど最先端技術にも直接携われます。
②フルスタック×裁量のある技術環境
・データ基盤・クラウドインフラ整備、AI統合基盤構築、生成AIシステム開発まで一気通貫で担当可能です。
・ゼロレイヤーなデータプラットフォームを活用し、技術的制約に縛られず最適なAIアーキテクチャを設計・実装できます。金融など精度が求められる業界での本番導入経験も積めます。
③AI活用の高度化に挑戦
LLM/NLPやDocument AIに特化したチームの知見を共有しつつ、Human in the LoopやAIフロー設計の改善に主体的に関われます。
AIを活用した業務自動化や分析支援など、実務レベルで高度なAI活用に挑戦できます。
④柔軟な働き方と学習支援
フルリモート可、裁量労働制、年間12万円の学習支援制度や住宅手当などスキルアップと働きやすさを両立できます。
■技術スタック
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI
Finatextグループは「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、AIエージェント機能の実装を見据えた金融基幹システムの提供を通じて「組込型金融（エンベデッドファイナンス）」を可能にするFintech企業です。
金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービス参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■募集背景
ナウキャスト（Finatextグループ）は、各ユニットにおいてLLM（大規模言語モデル）を活用し、業務の効率化や新たな価値創出を目指しています。
現在、新事業の立ち上げや全社的なAI活用組織「AI+（エーアイ・プラス）」の始動など、生成AIを軸とした変革が加速しています。
各プロジェクトをさらに推進するため、生成AI・LLMに精通し、業務課題に特化したAIシステムの開発やAI基盤構築に挑戦したいエンジニアを募集します。
■業務の概要
●具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
【①】Financial Research事業
●URL：https://speakerdeck.com/finatext/nowcast-financial-research
オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。
機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。
現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築
・決算速報レポートの自動生成（IR支援、Paid Research向け）
・投資判断に有用なデータ（ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等）のスクレイピング・構造化
・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化
・官公庁・機関投資家が独自の分析モデルやAIにそのまま接続して即座に活用できる「AI-readyなデータ活用基盤（データレイヤー）」の設計・構築
・膨大なオルタナティブデータや公開マクロデータをAIが誤認なく正確に読み解くための、データ名寄せ・クレンジングおよび構造化ロジックの整備
【②】Data AI Service事業
●URL：https://speakerdeck.com/finatext/nowcast-data-service
国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタや多様な3rdパーティデータに、最先端の生成AI技術を掛け合わせることで、企業の営業・開発・データ活用のDXを推進する事業です。
本事業は主に2つの核となるサービス群で構成されています。
１．Real Estate Unit(商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト )
主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。
マイソク（物件概要書）の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。
<関わるサービス>
・「DataLens オフィス営業 」
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
※事例紹介はこちら：https://nowcast.co.jp/case-studies/
・「DataLens 店舗開発」
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
※プロダクトに関わるメンバーの座談会記事はこちら
<具体的な業務内容>
・不動産業界向けプロダクト（マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など）の開発
・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発
・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装
２．Data Holder Unit(法人データ活用基盤・データ販売デリバリー)
法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。
有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。
<関わるサービス>
・「DataLinc」
ナウキャスト、法人データを名寄せして外部データと統合し、営業活動や与信管理を高度化するDaaS「DataLinc」の提供を開始
<具体的な業務内容>
・データパイプライン構築
スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ（有価証券報告書・適時開示・Webページ等）から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用
・LLMOps/品質監視
LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備
・品質保証の仕組み化
オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り
【③】Data AI Solution事業
●URL：https://speakerdeck.com/finatext/nowcast-data-and-ai-solution
データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。
Snowflakeを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（MCPass）、AI協働プラットフォーム（Finstage Cowork）まで、一貫したデータ×AIのスタックを自社で持ち、金融機関を中心としたエンタープライズ向けに展開しています。
＜関わるサービス＞
・Finatext Advisory Assist シリーズ
金融アドバイザーの提案活動を支援する、生成AI搭載型のアシストツールです。
顧客情報や保険ニーズをもとに、提案資料の自動生成・情報要約・営業ナレッジの活用などを支援しています。
※参考資料：
・Finatext Advisory Assist for 保険代理店
・Finatext Advisory Assist for 法人保険営業
・MCPass（新規立ち上げ）
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発
金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中
※参考資料：「技術構成」と「認識粒度」
・Finstage Cowork（企業向けAI協働プラットフォーム）
企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供する自社プロダクト
チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。
MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
・NorthCast
データクラウド「Snowflake（スノーフレイク）」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。
各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。
＜具体的な業務内容＞
・LLMを活用した業務システムの設計・開発
・生成AIを活用したデータ基盤の構築
・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援
■ポジションの魅力
①AI/LLMの専門性を深められる環境
社内AI基盤構築や顧客向けプロダクト開発など、生成AI・LLM案件に集中できるポジションです。
AIを単なるRAGやテンプレート用途にとどめず、業務課題に特化したAIシステムの開発に注力できるほか、MCP、AIエージェント、長期メモリー、コンテキストエンジニアリングなど最先端技術にも直接携われます。
②フルスタック×裁量のある技術環境
・データ基盤・クラウドインフラ整備、AI統合基盤構築、生成AIシステム開発まで一気通貫で担当可能です。
・ゼロレイヤーなデータプラットフォームを活用し、技術的制約に縛られず最適なAIアーキテクチャを設計・実装できます。金融など精度が求められる業界での本番導入経験も積めます。
③AI活用の高度化に挑戦
LLM/NLPやDocument AIに特化したチームの知見を共有しつつ、Human in the LoopやAIフロー設計の改善に主体的に関われます。
AIを活用した業務自動化や分析支援など、実務レベルで高度なAI活用に挑戦できます。
④柔軟な働き方と学習支援
フルリモート可、裁量労働制、年間12万円の学習支援制度や住宅手当などスキルアップと働きやすさを両立できます。
■技術スタック
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI
求める経験 / スキル
■必須要件 以下のいずれかに該当している方
・何らかのプログラミング言語による開発経験
・生成AI/LLMを活用したプロダクトの開発経験
・生成AI/LLMに関連するSaaSサービスの利用経験
■歓迎要件
・プロンプトエンジニアリング・コンテキストエンジニアリングによるLLMの性能改善の経験
・LLMモデルのファインチューニングやベンチマークの経験
・自然言語処理や機械学習に関する基本的な知識および実務経験
・データエンジニアリング・ETLプロセスの設計・開発経験
・AWS等のクラウド上でのインフラ構築経験
・Terraform等によるIaCを用いたクラウドインフラの構築経験
・コンテナベースのアプリケーションの開発・運用経験
・データベースやネットワーク等、システムパフォーマンスのチューニング経験
・セキュアコーディングに関する知見
・何らかのプログラミング言語による開発経験
・生成AI/LLMを活用したプロダクトの開発経験
・生成AI/LLMに関連するSaaSサービスの利用経験
■歓迎要件
・プロンプトエンジニアリング・コンテキストエンジニアリングによるLLMの性能改善の経験
・LLMモデルのファインチューニングやベンチマークの経験
・自然言語処理や機械学習に関する基本的な知識および実務経験
・データエンジニアリング・ETLプロセスの設計・開発経験
・AWS等のクラウド上でのインフラ構築経験
・Terraform等によるIaCを用いたクラウドインフラの構築経験
・コンテナベースのアプリケーションの開発・運用経験
・データベースやネットワーク等、システムパフォーマンスのチューニング経験
・セキュアコーディングに関する知見
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
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）
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。
【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を行います。
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て、提案手法の実装と実験的な検証を行います。
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、社外への技術発信を行います。
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。
【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を行います。
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て、提案手法の実装と実験的な検証を行います。
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、社外への技術発信を行います。
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）
大手外資系クラウドベンダー
仕事内容
Our ML Engineers collaborate across diverse teams, projects, and environments to have a firsthand impact on our global customer base. You’ll bring a passion for the intersection of software development with generative AI and machine learning. You’ll also:
- Solve complex technical problems, often ones not solved before, at every layer of the stack.
- Design, implement, test, deploy and maintain innovative GenAI solutions to transform service performance, durability, cost, and security.
- Build high-quality, highly available, always-on products.
- Complexities will include distributed model training; low latency and high throughput model hosting.
- Will work along with scientists on SLM/LLM optimization/finetuning
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
MLエンジニアは、多様なチーム・プロジェクト・環境を横断して協働し、グローバルな顧客に直接的な価値を提供します。
ソフトウェア開発と生成AI／機械学習の融合に情熱を持って取り組んでいただきます。具体的には以下を担当します。
・スタックのあらゆるレイヤーで、複雑かつ未解決の技術課題を解決する
・サービスの性能・耐久性・コスト・セキュリティを変革する革新的なGenAIソリューションの設計、実装、テスト、デプロイ、運用
・高品質かつ高可用性（常時稼働）のプロダクト開発
・分散モデル学習、低遅延・高スループットのモデルホスティングといった高度な要件への対応
サイエンティストと連携し、小型言語モデル（SLM）および大規模言語モデル（LLM）の最適化・ファインチューニングに取り組む
- Solve complex technical problems, often ones not solved before, at every layer of the stack.
- Design, implement, test, deploy and maintain innovative GenAI solutions to transform service performance, durability, cost, and security.
- Build high-quality, highly available, always-on products.
- Complexities will include distributed model training; low latency and high throughput model hosting.
- Will work along with scientists on SLM/LLM optimization/finetuning
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
MLエンジニアは、多様なチーム・プロジェクト・環境を横断して協働し、グローバルな顧客に直接的な価値を提供します。
ソフトウェア開発と生成AI／機械学習の融合に情熱を持って取り組んでいただきます。具体的には以下を担当します。
・スタックのあらゆるレイヤーで、複雑かつ未解決の技術課題を解決する
・サービスの性能・耐久性・コスト・セキュリティを変革する革新的なGenAIソリューションの設計、実装、テスト、デプロイ、運用
・高品質かつ高可用性（常時稼働）のプロダクト開発
・分散モデル学習、低遅延・高スループットのモデルホスティングといった高度な要件への対応
サイエンティストと連携し、小型言語モデル（SLM）および大規模言語モデル（LLM）の最適化・ファインチューニングに取り組む
求める経験 / スキル
【Basic Qualifications】
- Experience with design, development, and optimization of generative AI solutions, algorithms, or technologies
- 5+ years of professional software and systems development experience
- Knowledge of at least one programming language such as Java, C#, JavaScript, Python, Ruby or Perl
- Experience as a mentor, tech lead or leading an engineering team, or experience managing teams
- Experience with one of the following areas: machine learning technologies, Reinforcement Learning, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) or related applications
- Japanese language proficiency and Business-level English communication skills
【Preferred Qualifications】
- 2+ years of experience in developing, deploying or optimizing ML models
- 5+ years of experience in the full software development life cycle, including coding standards, code reviews, source control management, build processes, testing, and operations
- Advanced degree in computer science, computer engineering, or related field
- Experience with Machine Learning and Large Language Model fundamentals, including architecture, training/inference lifecycles, and optimization of model execution, or experience (non-internship) in professional software development
- Experience with design, development, and optimization of generative AI solutions, algorithms, or technologies
- 5+ years of professional software and systems development experience
- Knowledge of at least one programming language such as Java, C#, JavaScript, Python, Ruby or Perl
- Experience as a mentor, tech lead or leading an engineering team, or experience managing teams
- Experience with one of the following areas: machine learning technologies, Reinforcement Learning, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) or related applications
- Japanese language proficiency and Business-level English communication skills
【Preferred Qualifications】
- 2+ years of experience in developing, deploying or optimizing ML models
- 5+ years of experience in the full software development life cycle, including coding standards, code reviews, source control management, build processes, testing, and operations
- Advanced degree in computer science, computer engineering, or related field
- Experience with Machine Learning and Large Language Model fundamentals, including architecture, training/inference lifecycles, and optimization of model execution, or experience (non-internship) in professional software development
勤務地
東京都
想定年収
非公開
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）
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
103名
（2025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
103名
（2025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
2,839名
（2025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
2,839名
（2025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
楽天グループ株式会社
仕事内容
データソリューションビジネスにおけるデータエンジニア／データアナリストを募集しています。楽天内外顧客から受託するデータ活用プロジェクトでの、データ仕様の整理、データ抽出・集計やBIツールの構築、分析レポートの作成を通じて、意思決定を支援する重要な役割を担っていただきます。さらに、楽天グループの保有する、豊富なデータアセットを活用したプロダクト開発など、幅広い業務に挑戦していただく機会があります。
＜担当業務＞
・楽天グループ内の豊富なデータアセットを活用し、楽天内外の顧客の意思決定や新規事業開発を支援。
・SQLを使用したデータの抽出・集計
・BIツール活用の提案と構築
・BIツールを使用した分析レポートの作成
＜仕事のやりがい＞
楽天独自の豊富なデータアセットを活用し、価値創出のプロセスを自ら設計し実行することができます。また大手事業会社や広告代理店、コンサル企業など多様な業界の意思決定に携わることができます。
＜デジタルマーケティングPDCA支援について＞
https://insight.rakuten.co.jp/digital_marketing/
＜担当業務＞
・楽天グループ内の豊富なデータアセットを活用し、楽天内外の顧客の意思決定や新規事業開発を支援。
・SQLを使用したデータの抽出・集計
・BIツール活用の提案と構築
・BIツールを使用した分析レポートの作成
＜仕事のやりがい＞
楽天独自の豊富なデータアセットを活用し、価値創出のプロセスを自ら設計し実行することができます。また大手事業会社や広告代理店、コンサル企業など多様な業界の意思決定に携わることができます。
＜デジタルマーケティングPDCA支援について＞
https://insight.rakuten.co.jp/digital_marketing/
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
・BigQueryなどのデータベースを用いた ビッグデータ処理の経験が３年以上あること
・TableauなどのBIツールを使用したデータ集計・分析に関する実務経験が1年以上あること
・ビッグデータの集計・分析の要件定義を明確に行い、プロジェクトを推進できること
＜求める人材像＞
・社内外の関係者との効果的なコミュニケーション能力があること
・楽天グループが有する膨大なビッグデータに強い好奇心を持ち、その活用を通じて新たなビジネスチャンスを創出し、スピーディーに挑戦できる方
・常に新しい情報や技術トレンドにアンテナを張り、自ら積極的に学習し、それを成果に結びつける意欲と行動力をお持ちの方
・困難な課題に直面しても、それを自身の成長機会と捉え、ポジティブかつ積極的に解決策を模索し、行動に移せる方
・AI技術の進化に高い関心を持ち、積極的に業務へ応用することで、生産性向上とアウトプットの質向上に貢献できる方
・最新のテクノロジー、市場トレンド、業界ニュースに対し常に高い感度と探求心をお持ちの方
＜歓迎要件＞
・Pythonなどのプログラミング言語を用いた業務効率化に関する実務経験
・AIを活用したデータ処理の効率化経験
・BigQueryなどのデータベースを用いた ビッグデータ処理の経験が３年以上あること
・TableauなどのBIツールを使用したデータ集計・分析に関する実務経験が1年以上あること
・ビッグデータの集計・分析の要件定義を明確に行い、プロジェクトを推進できること
＜求める人材像＞
・社内外の関係者との効果的なコミュニケーション能力があること
・楽天グループが有する膨大なビッグデータに強い好奇心を持ち、その活用を通じて新たなビジネスチャンスを創出し、スピーディーに挑戦できる方
・常に新しい情報や技術トレンドにアンテナを張り、自ら積極的に学習し、それを成果に結びつける意欲と行動力をお持ちの方
・困難な課題に直面しても、それを自身の成長機会と捉え、ポジティブかつ積極的に解決策を模索し、行動に移せる方
・AI技術の進化に高い関心を持ち、積極的に業務へ応用することで、生産性向上とアウトプットの質向上に貢献できる方
・最新のテクノロジー、市場トレンド、業界ニュースに対し常に高い感度と探求心をお持ちの方
＜歓迎要件＞
・Pythonなどのプログラミング言語を用いた業務効率化に関する実務経験
・AIを活用したデータ処理の効率化経験
勤務地
東京都
想定年収
600 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））
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））
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
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
1,550名
（2026年現在(連結1,550名 / 単体938名)）
勤務地
複数あり
想定年収
600 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
1,550名
（2026年現在(連結1,550名 / 単体938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
【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）
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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
103名
（2025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
103名
（2025年11月 現在）
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）
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