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【AI戦略オフィス】プロダクトマネージャー　AI Agent & Avatar（AISO/1028702）

楽天グループ株式会社

仕事内容

■楽天・事業について
AI & Dataディビジョンは、組織全体におけるAIとデータの戦略的活用を推進する重要な役割を担っています。AIとデータの活用を通じて企業価値を最大化し、未来に向けた成長を加速させています。

■業務内容
Rakuten AI関連のプロダクトの企画・推進をリードし、事業成長を牽引していただきます。（AI Avatar、AI Seminar、AI エージェントサービス等）

・プロダクトの企画・立案・戦略策定
・市場調査・ユーザーニーズ分析・競合分析
・開発チームやデザイナーとの連携による要件定義・仕様策定
・プロジェクト進行管理（スケジュール・リソース・品質の管理）
・リリース後のプロダクト改善・グロース施策の立案・実行
・関連部署やステークホルダーとの調整・折衝
・KPI設計、データに基づく改善・実行

■部署・サービスについて
AI戦略オフィス（AISO）は、Chief AI and Data Officer（CAIDO）直下の組織として、AI戦略の企画立案・実行を担います。市場インサイトの調査、AIプロダクト推進、組織横断的な連携が主な役割です。

私達は以下のような姿勢で仕事に取り組む方を求めています。
Open Mind：相手の意見を聞き積極的に取り入れる姿勢
Forward Looking：先に進めるために何をするべきか考える姿勢
Take Action：自らアクション取ることで問題を解決する姿勢

求める経験 / スキル

【必須要件】
・プロダクトマネジメント経験またはプロジェクトマネジメント経験（3年以上）
・AIに関連する深い知見
・論理的思考力・課題解決力
・社内外の関係者と円滑にコミュニケーションできる方
・データやユーザーの声をもとに意思決定できる方
・日本語：ネイティブレベル、英語：ビジネスレベル（TOEIC800点以上）

【歓迎要件】
・AIまたは通信業界での業務経験
・IT／Webサービスの企画・開発経験
・アジャイル開発やスクラムの知識・実務経験
・プロダクトグロースやマーケティングの知識
・セミナーやイベントプラットフォーム、教育系サービスの企画・開発経験
・イベント企画や当日の運営経験

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 1,200 万円

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

【AI & Dataコンサルティング部】コミュニケーション&エナジーコンサルティング課：AIプロジェクトリード（AIDC/1020491）

楽天グループ株式会社

仕事内容

■部署概要（サービス統括部／AISSD）
楽天グループ全体のAI活用を推進する国際的な部署。最先端のAI技術を使って、マーケティング・オペレーションをそれぞれ20%向上し、グループ横断でAI活用を拡大中です。

■業務内容の概要
当社の保有するデータ・技術(Rakuten AI for Business)と顧客企業のデータを活用した、顧客企業へのソリューションのデリバリー、コンサルティング、プロジェクトマネジメント業務を行っていただきます。具体的な業務内容は以下の通りです。

・クライアントの要件に合わせたユースケースの選定、また最適なAI Solutionの提案
・各クライアントに合わせた業務要件定義・データサイエンティスト、データエンジニアチームへの要件の説明並びに進捗管理

■業務内容の要約
1. プロジェクト立ち上げ・計画
楽天グループやクライアントの課題を把握し、AI・データサイエンスを活用した解決策を企画・立案。目標やスケジュールを設定し、実行ロードマップを作成。
2. プロジェクト
進捗管理、課題解決、関係者との連携を通じて、計画通りにプロジェクトを推進。リスク対応も担当。
3．技術とビジネスの橋渡し
ビジネス部門と技術チームの間に立ち、生成AI等を活用した提案・説明を行い、プロダクト開発から導入までを支援。
4.B2B ビジネスの推進
特にモバイル領域におけるB2Bプロジェクトを推進し、楽天モバイルなど社内外の関係者と連携して新規ビジネス機会を開拓。
5. ステークホルダー調整
社内外の関係者と連携し、プロジェクト全体の円滑な進行を支援。マネジメント層への報告や意思決定のサポートも担う。

求める経験 / スキル

【必須要件】
・データサイエンス領域への理解があり、特に生成AIやLLMに知見がある
・機械学習でよく使われるアルゴリズムや評価指標への理解
・日本語での優れたコミュニケーション能力と対人関係スキル
・データ分析を通じて、自社またはクライアントのビジネス課題を解決した経験
・プロジェクトマネージメント経験、進捗管理等PMOの経験
・セールスチームやデータサイエンスチームなど幅広いチームを巻き込み、率先してプロジェクト推進した経験
・PPT等を利用したプロジェクト資料作成経験

【歓迎要件】
・データ/ データ分析/ データを活用した事業価値創造への強い興味と理解
・複数のチームや機能をまたがって独立して自主的に働ける
・戦略的に考え、問題を解決する能力、リーダーシップを示す能力
・課題解決・戦略的思考・仮説設計の能力
・プログラミング言語(SQL、Python、Rなど)や、ツール・ソリューション(DataRobotなど)を活用した分析スキル
・ビジネスコンサルティングファームにて勤務経験があること
・データ分析に特化した企業や部署にて勤務経験があること

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,200 万円

従業員数

30,830名（単体：9,885名　（2024年12月31日現在）※ 使用人兼務取締役、派遣社員及びアルバイトを除く就業人員ベース）

【フィジカルAI／ロボティクス】リサーチエンジニア（ロボットエンジニア）

GMOインターネットグループ株式会社

仕事内容

【業務内容】

GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、下記の業務を行います。

・ロボット実機評価検証
GMO AIRではUnitree G1をはじめ、様々なヒューマノイドを取り揃えていきます。各機体のハードウェアスペック・基本動作・2次開発自由度などの評価検証を行い、お客様への導入ノウハウを蓄積します。

・動作制御プログラムの開発
従来のロボット制御プログラムの開発を行います。機体の動作以外にも生成AIを活用した対話機能や、タスクに応じてVision系機械学習を応用した物体検出などを実装します。

・お客様先へのロボット導入支援
お客様の要望に応じたロボット活用の提案、タスクに応じたソフトウェアのセットアップ、導入現地でのサポートを実施します。

ロボティクス以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。
事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。

【研究開発業務】

・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。

・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。

【ポジションの魅力】

・ヒューマノイドを中心に、最先端のロボットに触れることができます。ハードウェアの選定やソフトウェアアーキテクチャーは現場技術者に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。

・ハードウェア・大規模なAIモデルの開発は行いませんが、自社独自のサービスとして組み上げてお客様へご提供するため、事業会社とともに企画から考え、GMOならではの強み（インターネット回線・セキュリティ・クラウドサービス・GPUリソース等）を活用してNo.1のサービスを目指すことができます。

【利用技術】

・ROS/ROS2（DDS）
・Linux
・C/C++，並びにmakeやcmake等のビルドツール
・Python
・RealSense，Lidar等のセンサ・周辺機器・関連ツール
・OpenCV
・YOLO

【働く環境】

■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。

■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/

■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/

■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/

■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/

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。

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）

【フィジカルAI】リサーチサイエンティスト

GMOインターネットグループ株式会社

仕事内容

【研究業務】

GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、フィジカルAI分野における先端的な研究開発を行い、その成果を論文発表および事業応用に繋げます。

・フィジカルAI・Embodied AI分野の先端研究
・深層強化学習・模倣学習・世界モデル等を活用したロボット動作制御の新たなアルゴリズムやアーキテクチャの研究
・新規アルゴリズムの設計・実装・検証
・シミュレーション環境および実機ロボットを用いた、提案手法の実装と実験的な検証
・国際会議・ジャーナルへの論文投稿
・研究成果を国際会議やジャーナルへ投稿し、社外への技術発信
・社内の技術力向上への貢献

勉強会やメンタリングを通じて、チーム全体の技術力底上げに貢献します。研究成果をエンジニアチームと連携し、事業への応用を推進します。

【研究開発業務】

・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。

【ポジションの魅力】

フィジカルAIという急速に発展する研究領域の最前線で、自らの研究テーマを主導的に推進することができます。GMOグループの豊富なGPUリソース・クラウド基盤を活用した大規模な実験環境に加え、GMO AIRが保有する多種多様な実機ロボットを用いた検証が可能です。
研究成果を論文として発信するだけでなく、事業への実装まで一気通貫で携われるため、アカデミアと産業応用の両方でインパクトを出すことができるポジションです。

【利用技術】

・Python
・PyTorch
・Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境
・Linux
・CUDA
・ROS/ROS2（DDS）
・Docker

【働く環境】

■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。

■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/

■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/

■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/

■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/

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。

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）

ロボットエンジニア（最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット開発）

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/

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。

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）

【ヘルスケア事業】データサイエンティスト(ウェルコンパス)

非公開

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。

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

勤務地

東京都

想定年収

360 万円 ~ 1,500 万円

需要予測エンジニア【リモート勤務可能！/小売業界で革新を起こすカインズ】

株式会社カインズテクノロジーズ

仕事内容

～AI・データ活用エンジニア｜需要予測とマルチエージェントで、複雑な物流網を「オーケストレーション」する～

【ミッション】
複雑性の攻略と、自身の技術的な「飛躍」
あなたのミッションは、誰かの指示通りに動くことではありません。
「最も難易度の高いコアロジックを自ら攻略し、エンジニアとしての市場価値を一段階引き上げる」ことです。

■複雑性の隠蔽
バラバラな商品属性や業務ルールを、美しいデータモデルとAPIに落とし込み、フロントエンドが「UXの磨き込み」に集中できる環境を作る。
■生産性の追求
AI（GitHub Copilot等）をフル活用し、「人間が考えるべき設計」に集中する新しい開発スタイルを実践する。
■品質へのこだわり
あなたの書くコードが、チーム全体の品質基準（スタンダード）となるような、手本となる実装を行う。

【主な業務内容】
店舗数・商品数の増加に伴い、より精度の高い需要予測が求められています。
AI・機械学習を活用した予測モデルの構築・運用を担い、サプライチェーン全体の最適化を図っていただきます。

・高精度な需要予測モデル・システムの構築
└ 売上最大化に向けたデータドリブンな意思決定を推進
・サプライチェーンの最適化
└ 配送コスト削減、在庫管理の効率化、欠品ゼロを目指す仕組みづくり
・市場情報・顧客データの分析による商品企画・改善への提案
└ トレンドや顧客ニーズを反映した商品戦略の立案
・新規出店予測モデルの構築
└ 出店計画の精度向上によるビジネス成長への貢献

【開発環境・技術スタック】
「小売業のシステム」というイメージを覆す、モダンかつ生産性重視の環境です。
クラウド基盤: Google Cloud (GCP), AWS
開発言語:Java, Go, Python, TypeScript (Node.js) 等（適材適所で選定）
データベース: PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Redis
インフラ/IaC: Terraform, Kubernetes (GKE/EKS)
AI/開発支援: GitHub Copilot, ChatGPT Enterprise

★このポジションの魅力・キャリア★
■技術が「数字」に変わる瞬間（昨対比130%の成果実感）
あなたの設計したアーキテクチャが、検索速度の向上や在庫精度の改善をもたらし、それがダイレクトに「昨対比130%増」といった事業成長として表れます。
■「市場価値の高いエンジニア」へのキャリアパス
「複雑な業務ロジックの実装力」と「大規模トラフィックを捌くアーキテクチャ設計」の両方を経験できます。
ここで得られる経験は、将来的にテックリード、アーキテクト、エンジニアリングマネージャーいずれの道に進むにしても、強力な武器となります。
■国内最大級の「複雑系」への挑戦
100万SKUを超える商品データ、リアル店舗とECが絡み合う物流ロジック。
ここで得られる「複雑なドメインを技術でハックする経験」は、FinTechや物流など他業界でも通用する「本質的な設計力（アーキテクトスキル）」へと昇華されます。

※関連記事：https://www.talent-book.jp/cainz/stories/59667

求める経験 / スキル

【求める人物像】
■「複雑さ」に燃える方
一見カオスな多品種・多属性のデータ構造を、論理的なモデルに整理することに快感を覚える方
■「技術」で事業に貢献したい方
自分の書いたコードが、売上やUX向上といった「数字」につながることにやりがいを感じる方
■「成長」に貪欲な方
AI活用やモダンなアーキテクチャに触れ、エンジニアとしてのスキルを常にアップデートし続けたい方

【MUST】
・クラウド環境（Google Cloud Platform）での開発経験
・プログラミング経験バックエンドシステム開発5年（Python, Java, JavaScriptなど）
・データベースを利用した開発経験（SQL, NoSQLなど）
・基本的な小売業の知識

※小売業界のドメイン知識は不問です。入社後にキャッチアップいただけます。
※リーダー経験は問いません。「技術で課題を解決したい」という意欲を重視します。

【WANT】
・Google Vertex AIの利用経験
・機械学習・自然言語処理に関する知識
・データ分析経験
・アジャイル開発経験
・データマネジメント領域の開発経験

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

AI・データ活用エンジニア/需要予測とマルチエージェントで、複雑な物流網を「オーケストレーション」する

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。

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

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

AIエージェント開発エンジニア

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

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

勤務地

複数あり

想定年収

550 万円 ~ 1,250 万円

データサイエンティスト

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。

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

従業員数

1,432名（2024年12月現在(連結1,432名 / 単体851名)）

勤務地

複数あり

想定年収

600 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

1,432名（2024年12月現在(連結1,432名 / 単体851名)）

※フルリモート可※【DXコンサルタント】業務変革・事業推進リーダー【JR西日本グループに特化したデジタルコンサルティングエージェンシー】

株式会社TRAILBLAZER

仕事内容

【事業説明】
当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。
その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。

【募集概要】
JR西日本グループの多角的な事業（鉄道、流通、不動産等）を対象に、デジタル技術を駆使した「業務プロセス改革（BPR）」と「組織の生産性向上」をリードしていただきます。
単なる戦略立案に留まらず、Microsoft CopilotやPower Platform等の最新ツールを用い、クライアント（グループ各社・各部門）の隣で「実行・定着」までを伴走。2026年に向けたグループ全体のワークスタイル変革を、プロジェクトリーダーとして牽引していただくポジションです。

【具体的な業務内容】
プロジェクトリーダーとして、以下の領域におけるコンサルティング、および実行支援を牽引いただきます。

■業務プロセス改革（BPR）と自動化の推進：
・業務インタビューを通じた現状把握（AS-IS分析）、課題抽出、および標準化・マニュアル化。
・Power AutomateやCopilot Studio、Windows環境での自動化ツールを用いた、各種業務のデジタル化および効率化・生産性向上の実現。

■生成AI・先端技術の実装と文化醸成：
・Copilot等の生成AIを活用した業務改善の企画・導入支援。
・クライアント企業の社員向け「生成AI活用研修」等の企画・講師登壇。

■コーポレート機能の高度化支援：
・バックオフィス部門の業務プロセス改善。
・広報・SNSの作成プロセスの効率化や、アウトプット品質向上に向けたテック活用支援。

■PMOおよび実行支援：
・顧客との新規施策の立案から、プロジェクトマネジメント（PMO）としての確実な実行支援。

【ポジションの魅力】
■圧倒的な手触り感：JR西日本のインフラやサービス、バックオフィスという「巨大なリアルビジネス」が、自分の提案と実装で変わっていく実感を得られます。
■最新技術の社会実装：Microsoft環境をフル活用し、Copilot等の最先端AIを大規模組織にどう定着させるかという、市場価値の高い経験が積めます。
■「提言」で終わらない：報告書を書いて終わりではなく、実際に現場の担当者が「楽になった」と言うまで伴走する、本質的な課題解決に集中できます。

求める経験 / スキル

【必須要件／スキル】
・リーダー経験：3名以上のチーム、またはプロジェクトをリードした経験（3年以上）
・業務改善・推進経験

▼下記いずれかにおける実務経験▼
・事業会社での企画・推進、またはコンサルティングファーム等でのクライアント支援経験
・業務フローの可視化（インタビュー・図解）、マニュアル作成、標準化の経験
・無形商材の営業、または顧客との折衝を伴うプロジェクト推進経験
・定量・ITリテラシー：Excel等を用いた定量的な分析、またはエンジニアと連携してシステム要件を詰めた経験

【歓迎要件／スキル】
・MS・自動化スキル：Power Automate / Power Apps / Copilot Studio等の活用経験
・教育・研修実績：研修プログラムの企画、または講師としての登壇経験
・バックオフィス経験：人事・財務・経理・総務・庶務・労務等のバックオフィス実務の知見
・チェンジマネジメント：組織的なデジタル導入（DX）において、反対勢力や不慣れな層を巻き込み、最後まで完遂した経験
・資格：ITストラテジスト、PMP、またはクラウドプラットフォーム関連の認定資格

【求める人物像】
・現場主義のセルフスターター：現場に足を運び、泥臭い課題の中から本質を見出せる方
・テクノロジーへの好奇心：生成AI等の新技術を、いかに「誰でも使える道具」に変えるかを楽しめる方
・高い共感力と調整力：相手の立場に立ちつつ、変革のために粘り強くコミュニケーションが取れる方

従業員数

140名（2026年1月現在）

勤務地

複数あり

想定年収

540 万円 ~ 870 万円

従業員数

140名（2026年1月現在）

コーポレートエンジニア（AX推進：AI Transformation）

非公開

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

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

勤務地

東京都

想定年収

803 万円 ~ 1,200 万円

AIエンジニア・MLエンジニア

大手マスコミ

仕事内容

【業務詳細】
■生成AIを活用した機能開発および周辺システム・インフラの構築
■コンテンツの推薦システムのモデル検討、開発・運用・改善
■効果的にKPIを改善するためのデータ分析、推薦ロジックの考案、検証と導入
■スキルと希望に応じて、以下のような業務
　■機械学習のスキルを活かした日経電子版のUX向上の企画
　■MLOpsの設計、構築

求める経験 / スキル

【必須（MUST）】
■機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上)
　■データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築
　■機械学習モデルを利用したAPIの実装
　■モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装
　■CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験
■以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験
　■レコメンドシステム
　■自然言語処理
■機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験
　■機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること
■統計的検定とその活用についての基礎的な知識

【歓迎（WANT）】
■大規模プロダクトの開発・運用経験
■機械学習案件のプロジェクトマネジメント経験
■LLM を活用した本番サービス向けパイプラインの構築や運用

勤務地

東京都

想定年収

750 万円 ~ 1,100 万円

NLPエンジニア

大手マスコミ

仕事内容

【業務概要】
（1）既存の自然言語処理関連のAPIの改修（リファクタリング、機能追加、改善など）
（2）機械学習・自然言語処理を活用した編集ツールの企画・開発
（3）新規サービスの企画・開発
を予定しています。

【業務詳細】
・開発範囲 (校正、翻訳、読み上げAPI) を社内外のメンバーと開発と運用
・編集ツール向けの機械学習モデルの開発と運用
・自然言語処理エンジニアとして開発メンバーフォローアップ・チームビルディング

求める経験 / スキル

【必須（MUST）】
■自然言語処理・機械学習・データサイエンスに関する知識
■編集・エンジニアと協力して円滑に開発を進めるためのコミュニケーション能力

【歓迎（WANT）】
■自然言語処理に関する知識または業務の経験がある (特に日本語の自然言語処理)
■自然言語処理分野での研究開発の経験（研究発表・論文執筆など）
■機械学習を利用したプロダクトの開発経験

勤務地

東京都

想定年収

650 万円 ~ 1,100 万円

機械学習エンジニア

フリー株式会社（freee株式会社）

仕事内容

freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。

また、AIラボでは機械学習を用いたプロダクトの研究開発に加えて、プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習基盤、作業を自動化するCI/CD基盤など、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っています。

■業務内容詳細
　◆freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発
　◆新規技術分野の研究・調査
　◆主な研究開発分野
・機械学習技術
・画像認識、OCR
・異常検知、不正検知
・Explainable AI
・信用スコアリング・時系列解析
・AutoML・ドメイン適応・マルチタスク学習
・推薦システム
・LLMを用いた経営支援サービスの研究開発
・その他オリジナリティ溢れるタスク
◆MLOpsとしての役割
・プロダクト及び社内向けLLM活用基盤開発
・学習基盤開発 (AWS/EKS/Kubeflow)
・推論モデルデリバリパイプライン
・モニタリング・効果検証・Online Experimentation
・CI/CD
※会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

【開発言語】
マイクロサービス・開発環境: Python
アプリケーション: Ruby on Rails, Go
【開発リソース】
・EKS上：Jupyter notebook server on Kubeflow,
・コンテナ内部での開発：Visual Studio Code Remote
【MLライブラリ】
・TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて
【運用環境】
EKS with GitOps
【CI/CD】
Github Actions, Argo CD
【その他】
Datadog, Slack, GitHub, Re:dash, MLFlow, Argo workflows, SageMaker, dbt, etc

※上記環境業界トレンドに応じて変化いたします。

求める経験 / スキル

■募集要件
【必須要件】（Must）

・技術・開発経験
Pythonを用いたアプリケーション開発の経験がある方(2年以上)
実務でのSQL利用経験(2年以上)
データウェアハウス・分析環境の設計・運用経験がある方
外部サービスを含めた複数のデータソースを統合するシステムの開発経験がある方

【歓迎要件】（Want）
・技術・開発経験

・AWS. Google Cloud. Azure, Snowflake,Databricksなどのクラウドネイティブなデータウェアハウスでの開発、運用経験
・0->1でのデータ活用のプロジェクトを立ち上げた経験
・プロダクトマネジメントなど、顧客の潜在化・顕在化した課題に対して優先度を決め機能開発をコントロールした経験。
・プラットフォーム機能を開発するという観点においては、データ活用者が求めるソリューションの最適解を探り実現することが必要なためです。
・Webアプリケーションの開発経験がある方
・プラットフォーム機能として、データ活用用のWebアプリケーションを開発する場合があるためです。
・API によるプロダクトレベルのエンドポイントを開発した経験があるかた
・データプロダクトの提供形態として、APIエンドポイントでの提供があるためです。

【求める人物像】
・マインド・ソフトスキル（全てを満たす必要性は無く、どれか一つでも経験がある方は歓迎要件を満たします。）
・課題や仮説を定義し、不確実性の高いProjectでもチーム内外とコミュニケーションしながらアウトプットの実現が可能な方
・具体と抽象をコントロールし、プロジェクトや開発に関わるドキュメンテーションを記載することが出来る方
・組織・チームの立ち上げおよびマネジメントの経験がある方
・メンバーのスキルや成長意欲をとらまえて、適切なProjectアサインや成長に向けたアドバイスなどメンタリングを実行した経験がある方
・領域における、1-2年先を見据えた戦略立案および経営レイヤーもしくはそれに準じる方とのコミュニケーションを経て、実行計画まで落とし込む経験がある方
領域において、現状の課題を言語化し新たなアーキテクチャを０から立ち上げた経験を有する方

・freeeの価値基準への理解と共感
https://jobs.freee.co.jp/about-us/culture/

・様々な職種とコミュニケーションを図り、適切に期待値を調整しながら時には泥臭く、高い目標に対して漸進的に進められる方
・経験がない分野・技術でも積極的にキャッチアップを図り、アウトプットに繋げられる方
・心理的安全性の本質を理解し、課題に対して文脈を共有しながらもあるべき姿を議論・定義し実現できる方
・組織、チームに得られたノウハウや経験を還元する行為を厭わない方

従業員数

1,901名（※2025年6月末時点、連結会社の総数）

勤務地

東京都

想定年収

930 万円 ~ 1,350 万円

従業員数

1,901名（※2025年6月末時点、連結会社の総数）

AI Platform Engineer

フリー株式会社（freee株式会社）

仕事内容

【求人概要】
・freeeは「スモールビジネスを、世界の主役に。」をミッションに掲げ、日本中のスモールビジネスの働きかたを時代に合わせてアップデートし続けるべく、freee自体もAIファーストな会社への変革期を迎えています。2026年1月よりCAIO（Chief AI Officer）組織を新設し、プロダクトだけでなく会社全体の業務プロセスを「AI-Native」に再定義する挑戦を開始しました。
・freeeにはいままでプロダクト開発組織のAI活用を推進する「AI駆動開発チーム」が存在していましたが、それらの役割に加えて全社の業務プロセスを改善するための基盤構築とEnablingを担う「AI Platform Engineering」チームを新設しました。
・本ポジションは、単なる社内ツール導入に留まりません。社内に散在する膨大なデータ（BigQuery、Slack、Confluence、Google Drive等）をAIが理解可能な「コンテキスト」として整備し、全社員が安全かつ自律的にAI Agentやワークフローを構築できる「AIプラットフォーム」のエンジニアリングを担当します。
・また、基盤構築だけでなく、導入支援も行います。業務プロセスの可視化・ドメイン知識の言語化から現場向けハンズオン・ショーケースを通じた成功事例の横展開まで、グローバル最先端の技術情報を収集・検証しながら、freeeの生産性と創造性を非連続的に向上させる中心メンバーを募集します。

【業務詳細】
●CAIO組織直下の「AI Platform Engineering」チームにて、以下の業務を担当します。

■プラットフォーム構築
・社内AIワークフロー基盤（n8n）の運用・提供・Enterprise化：セルフホスト環境の構築、スケーラビリティの確保、カスタムノードの開発
・「コンテキスト基盤」の設計・開発 : BigQuery、Vector DB等を活用し、社内ドキュメントやデータをRAG / MCP経由でAIに提供するパイプラインの構築

■ガバナンス・セキュリティ・コスト
・社内データへのアクセス権限管理（認証・認可）とAIツールの連携実装
・シャドーITを防ぎつつ、最新ツール（Cursor, Devin, Gemini App等）を安全に利用するための技術的ガードレールや利用ガイドラインの策定
・導入効果やROIを可視化しつつ、長期的な持続可能性を意識したコスト最適化の実現

■Enabling・横展開
・各部門のヒアリングを通じた業務プロセスの可視化、ドメイン知識の言語化、およびプロンプト・ワークフロー・Agent Skills・A2Aへの落とし込み
・AI活用のショーケース案件のリード（ユースケース選定、要件定義、実装、効果検証）と、その成果の横展開・標準テンプレート化
・社内メンバー向けハンズオン、勉強会、ドキュメント・教材整備を通じたAIリテラシー向上と自走支援
・グローバル最先端のAI技術・ツール・ベストプラクティスの調査・検証・社内共有

求める経験 / スキル

【必須要件】
Webアプリケーションのバックエンド開発・運用経験、またはパブリッククラウド（AWS または Google Cloud）を利用したインフラ構築・運用経験（Go, Python, TypeScript等、目安2年以上）
LLMの特性（コンテキストウィンドウ、ハルシネーション、RAGの仕組み等）の理解と、Context Engineeringに関する基礎知識
AIツール（LLM API, n8n, 各種AIサービス等）を利用した業務改善やアプリケーション開発経験
既存業務プロセスを理解し、要件定義〜実装〜効果検証まで一貫して推進したプロジェクト経験
他チームやステークホルダーと連携し、技術的な課題解決を推進した経験

【歓迎要件】
n8n などのAIワークフローオートメーションツールの利用経験または運用経験
RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築経験
AI Agent・MCP・プラグイン等の設計・実装経験
LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等のLLMフレームワーク利用経験
大規模データ基盤（BigQuery等）の利用経験
ユーザー認証システム（IdP, OAuth等）に関する知識・連携経験
MLOpsやデータ基盤、ログ基盤などのシステム基盤の構築・運用経験
大規模な業務変革プロジェクトやAI活用プロジェクトでのリード経験

【求める人物像】
・特定技術に固執せず、課題解決のために新しい技術やツールを貪欲にキャッチアップし、試行錯誤できる方
・不確実性の高い領域でも仮説検証を高速に回し、ゼロベースで仕組みやルールをつくっていくことを楽しめる方
・ユーザー（社員）のペインに寄り添い、フィードバックを元に高速に改善を回せる方
・ステークホルダーとコミュニケーションしながら、異なる職種のメンバーを巻き込んで物事を前に進められる方
・「会社をハックする」「業務を再発明する」ことにワクワクできる方
・freeeのミッションや「AI-Nativeな働き方」に共感し、自らが先に実践者となって周囲をリードしていける方

従業員数

1,901名（※2025年6月末時点、連結会社の総数）

勤務地

東京都

想定年収

691 万円 ~ 1,057 万円

従業員数

1,901名（※2025年6月末時点、連結会社の総数）

バックエンドエンジニア・機械学習エンジニア / コマースサイエンス

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/

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

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））

機械学習エンジニア（AIエージェント開発） / 生成AI

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

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

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））

セキュリティエンジニア／不正検知×データサイエンス／内部不正対策

大手WEBプラットフォーマー

仕事内容

＜データ分析と不正検知＞
・組織内の各所から取得したデータを組み合わせて分析し、不正の兆候を検知します。
・さまざまなセキュリティツールを使用して、情報の持ち出しをはじめとする不正の兆候を検知します。兆候を検知した場合は関係部署と協力して対応します。
・意図的、非意図的を含め不正な行為につながる条件を分析し検知することで、正当に働いている従業員と組織を守ります。

＜ツールの開発と改善＞
・データ分析やモニタリング運用を効率化するツールを開発、運用します。
プロセスの特定と実装
・関連部署と協力して、組織内の脅威を軽減するプロセスを特定、実装、および文書化します。

求める経験 / スキル

＜必要な経験 / スキル＞

・Pythonを用いてデータ分析のご経験

・インフラ・セキュリティのイベントまたはログのダッシュボード、レポート、および視覚化を提供した経験
・インサイダーの脅威操作の調査をサポートした経験
・データセキュリティに関連するプロジェクトマネジメントやサービス運用経験
・JLPT N2程度の日本語能力（通訳不要なコミュニケーションレベル）

＜あると望ましい経験／スキル＞

・インハウスツールの開発
・PythonやJavaScriptなどを使ったプログラミング
・基本的なLinuxの操作
・GitHubを使った開発
・英語マニュアルの理解
・翻訳ツールを使いながら、セキュリティソリューションの英語のマニュアルを理解できる
・Data Protectionに関する経験
・製品の設計、導入、または運用経験
・データの探索と分類
・データの探索（Discovery）および分類（Classification）
・セキュリティインシデントの分析
・情報漏洩の分析および原因究明
・DLP、SIEMの管理・運営
・ポリシー設定などの管理・運営
・英語での業務に抵抗がない方（バイリンガル歓迎）

勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,250 万円

研究ポジション

非公開

仕事内容

具体的には以下の業務を想定しています。

・該当分野の研究開発、論文執筆
・該当分野の技術を必要とするサービス、プロダクトの改善、技術開発、・該当分野の技術を必要とするサービス、プロダクトのエンジニアへのアドバイス、指導

求める経験 / スキル

＜必要な経験/スキル＞
・博士号
・トップカンファレンスにおける論文採択実績
・提案手法についてデータで検証・活用するための実装スキル
・論文執筆・研究発表・議論のための英語力

勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,200 万円

データエンジニア

非公開

仕事内容

■主な業務内容

具体的には以下の業務を想定しています。

・ディスプレイ広告の大規模データ集計の設計・開発
・データウェアハウス・データマートの設計・開発

※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

求める経験 / スキル

＜必要な経験/スキル＞
・大規模データを処理するジョブの開発経験
・ストリーム処理アプリケーションの開発経験
・SQLの開発経験（1年以上）
・システムやデータの技術的な問題の発見や解決スキル
・Javaを用いたシステム開発スキル（1年以上）

＜あると望ましい経験/スキル＞
・パフォーマンスや保守性を考慮した設計・開発経験
・CI/CDによるソフトウェア開発の自動化・効率化経験
・ステークホルダーと連携し、開発を遂行した経験
・Kubernetesを用いたコンテナ管理とオーケストレーションの経験
・Pythonを用いたシステム開発スキル

＜求める人物像＞
・関係者とコミュニケーションを取りながら協業できる方
・未経験の内容でも積極的に取り組み、成長していける方
・複雑な技術課題を多角的に分析して解決に導ける方
・主体的に行動し、課題やニーズを深掘り、アクションできる方

勤務地

東京都

想定年収

550 万円 ~ 1,210 万円

データエンジニア

非公開

仕事内容

メディア、検索、コマースなど、さまざまなサービスにおけるデータ活用や、データ分析・BIのためのデータエンジニアリングをお任せします。サービスと向き合い、サービスの成長や課題に対峙しながら、大規模データ環境を構築していきます。

求める経験 / スキル

＜必要な経験/スキル＞
・Hadoopやデータウェアハウスを使ったデータ基盤構築・運用の経験（3年以上）
・Trino、Sparkなどを用いたビッグデータ基盤開発経験

＜あると望ましい経験/スキル＞
・サービスドメイン知識
・大規模データベースを扱った経験
・BI開発経験
・MLOps構築経験
・生成AIの関連技術・知識
・データ分析、サイエンスの知見
・CRMなどのデータプロダクト開発経験

＜求める人物像＞
・問題解決のために自ら考え行動できる方
・結果にこだわり最後までやりぬく力がある方
・常に変化する状況をを好み、適切に仕事を処理できる方

勤務地

東京都

想定年収

650 万円 ~ 1,800 万円

データアナリスト

非公開

仕事内容

本ポジションでは、ユーザー満足度の高いサービスを実現するため、サービス品質の分析・改善に取り組んでいただきます。

具体的には、検索サービスのアクセスログやユーザーへのインタビュー、検索結果自体のチェックを通して、ユーザーの利用状況およびプロダクトの状態調査、分析を行います。定性＆定量的な評価を通して、サービスにおける品質面の課題を可視化します。また、関係部門と連携しながら品質課題を改善し、検索サービスの品質を管理します。

多くのユーザーが利用する検索サービスを改善し、新たな価値を提供することで、ユーザーの課題解決に貢献できる点が本ポジションの魅力です。

求める経験 / スキル

＜必要な経験/スキル＞
・SQLなどを用いて自らデータを取得し分析する経験、または、アンケートやインタビューを設計し分析する経験
・分析結果のレポーティング経験

＜あると望ましい経験/スキル＞
・Webサービスにおける分析経験
・大規模なデータ集計や可視化の経験

＜求める人物像＞
・相手の意図や状況を理解し、分かりやすく伝える工夫ができる方
・柔軟性があり、変化に対応するために自ら学ぶことができる方
・一律の正解がない問題にも前向きに取り組み、スピードと品質を両立し、解決に導ける方

勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 900 万円

アナリティクスエンジニア

大手WEBプラットフォーマー

仕事内容

検索のアナリシスではログを分析し、意思決定に生かすアウトプットの提出やダッシュボードの構築などを行なっています。データや集計内容の管理運用が複雑になっているため、これらのプロセスを効率的に進めることが求められます。

本ポジションでは、データアナリストとデータエンジニアの間をつなぎ、データ利用サイクルの最適化を行っていただきます。ビジネス利用を意識した、データエンジニアリングを通じて業務効率化の経験を積むことができ、ビジネスとエンジニアリングをつなぐデータ専門家としてのスキルを伸ばせる点が魅力です。

求める経験 / スキル

■必要なスキル／経験
・Apache HiveまたはTrino（Presto）を使った集計経験
・集計のパフォーマンスの改善、運用改善
・データマートの管理、運用の経験

■あると望ましい経験/スキル
・データモデリングの経験
・データパイプライン設計の経験
・データ分析経験
・Tableauの利用経験
・データ変更に伴う利用者との折衝の経験

■求める人物像
・データの運用や、集計に高い意識をもち、数字の整合性や違和感を疎かにしない方
・アナリストとの会話やクエリを読んで意図を理解し、適切な要件調整ができる方
・改善の意識をもち、工数削減や手間の改善に積極的な方

勤務地

東京都

想定年収

450 万円 ~ 1,060 万円

データサイエンティスト

大手WEBプラットフォーマー

仕事内容

エンジニアの生産性やスキルに関するデータ管理・分析を担当

■業務詳細

技術支援本部は、全社横断組織でエンジニアの生産性やスキルに関連するプロジェクトを運営し、組織全体の生産性向上に寄与するためのデータインサイトを提供しています。ています。本ポジションでは、エンジニアが多数在籍する企業ならではのデータ管理と分析業務をお任せします。データ分析の結果はデータドリブンな意思決定支援に活用します。

組織全体の生産性向上に寄与するためのデータインサイトを提供しています。プロジェクトの特性上、データ分析の精度とスピードが求められるため、迅速かつ正確な分析ができる方を歓迎します。

■主な業務内容

・エンジニアに関するデータの管理
・生産性およびスキルに関連する分析
・広報施策の効果測定分析
・教育施策の効果測定分析
・分析結果を使用したレポート作成およびプレゼンテーション

求める経験 / スキル

■必須要件
・データサイエンティストとしての実務経験
・データ分析結果を使用したレポート作成の経験
・業務においてPythonを用いた分析の経験

■歓迎要件
・統計検定
・Four Keys、Spaceフレームワークの知識
・システム工学の知識
・Kaggleへの参加経験
・Java、TypeScriptを用いたアプリケーションの開発の経験（2年以上）
・Apache Hadoopの知識

勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 1,000 万円

バックエンドエンジニア

メガベンチャー企業

仕事内容

フルサイクル開発体制の中で、これまでのご経験やスキルに合わせて以下の業務をお任せします。

- Ruby on Rails を用いた新機能の設計・開発
- 既存機能の改善・リファクタリング
- 開発だけではなく保守・運用に参加してフルサイクル開発の実現
- APIエンドポイントのパフォーマンス改善
- ユニットテスト・UIテストの実装と継続的な改善
- IaCを用いたインフラ変更
- CI/CD 環境の整備・自動化による開発効率の向上
- コードレビュー、設計レビューによるコード品質の向上

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

勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,200 万円

【フルリモートワーク可】 Sreake／生成AI・機械学習エンジニア

株式会社スリーシェイク

仕事内容

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

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

■仕事の特徴

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

■具体的な業務内容

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

■開発環境

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

※あくまで一例です。参画するプロジェクトによって異なる場合があります。

■同社の特徴

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

☆『Kubernetes 完全ガイド』著者の青山真也氏が技術顧問に就任！技術者集団として更に進化を続けています。

求める経験 / スキル

＜求めるスキル＞いずれか必須

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

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

従業員数

170名（2025年12月）

勤務地

東京都

想定年収

750 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

170名（2025年12月）

AIエンジニア（テックリード）｜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《プライム上場G/経営直下ポジション》

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。

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

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）

【ドワンゴ】AI活用推進担当者

株式会社ドワンゴ

仕事内容

AI技術を活用した革新的なサービスや新機能の開発を推進するため、社内AI活用推進担当者を募集します。

＜募集背景＞
当社グループの多岐にわたる事業領域にAIを積極的に導入し、新規性の高いサービス開発や機能改善を実現するため、専門的なスキルを持つエンジニアを求めています。

また、ドワンゴ社内における業務全般へのAI活用を推進し、既存業務の負荷を軽減することで、社員がよりクリエイティブで付加価値の高い仕事に集中できる環境の整備や体制の構築を行う担当者も求めています。

＜業務課題＞
AI技術の全社的活用を推進し、業務変革を牽引する役割を担っていただきます。

＜具体的な業務例＞
■AI活用戦略の策定と実行
　・各部門の業務課題分析とAI活用機会の特定
　・AI活用ロードマップの策定
■社内ナレッジの構築と共有体制の確立
　・AI活用事例・ノウハウの収集と体系化
　・ベストプラクティスの標準化
　・情報共有プラットフォームの構築・運営
■人材育成と組織変革の推進
　・AI活用スキル向上のための研修プログラム設計・実施
　・AI活用コミュニティの形成と活性化
　・部門横断プロジェクトの企画・推進
■効果測定と継続的改善
　・AI活用による業務改善効果の測定手法確立
　・定量的・定性的な評価に基づく改善提案
　・経営指標へのインパクト分析

＜当ポジションの魅力＞
・社内の多くの部署と連携しながら、AIを導入することで業務効率化や生産性向上の成果をダイレクトに実感できる点が魅力です。また、組織全体を巻き込むプロジェクトを主導することで、新しい仕事の仕組みを創り上げる手応えを得られます

・組織改革やチェンジマネジメントの実績を積むことで、将来的には経営企画やDX推進責任者など、会社の戦略を担うポジションへ進む道が開けます。また、AIを中心にしたデジタル変革の知見とリーダーシップ経験が身に付くため、業界問わず多様な企業で重宝される専門性を確立できます

・新規の1人での開発となることが多いため、技術的な裁量が非常に大きい環境です
・技術交流/共有の場があり、新規技術についての刺激が多い環境です

求める経験 / スキル

・AI・デジタル技術を活用した業務改革の推進経験
・組織横断的なプロジェクト管理・推進経験
・人材育成プログラムの設計・実施経験
・データ分析やビジネスインテリジェンスツールの活用経験
・チェンジマネジメントの知識・経験

従業員数

1,537名（連結）

勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,100 万円

従業員数

1,537名（連結）

【ドワンゴ】AIアプリケーションエンジニア

株式会社ドワンゴ

仕事内容

AI技術を活用した革新的なサービスや新機能の開発を推進するため、AIアプリケーションエンジニアを募集します。

＜募集背景＞
当社グループの多岐にわたる事業領域にAIを積極的に導入し、新規性の高いサービス開発や機能改善を実現するため、専門的なスキルを持つエンジニアを求めています。

また、ドワンゴ社内における業務全般へのAI活用を推進し、既存業務の負荷を軽減することで、社員がよりクリエイティブで付加価値の高い仕事に集中できる環境の整備や体制の構築を行う担当者も求めています。

＜業務課題＞
AI技術を活用し、実用的なサービスとして迅速に具現化する役割を担っていただきます。

＜具体的な業務例＞
■新技術の評価と検証
　・最新のAI技術動向を調査・評価
　・実ビジネスへの応用可能性を検証
　・プロトタイピングによる技術検証
■実用的なデモアプリケーション開発
　・実業務課題に対するAIアプリケーションのデモ構築
　・ユーザーフィードバックを反映した改善サイクルの実施
　・開発ナレッジの体系化と共有
■本番環境でのプロダクト開発
　・AIアプリケーションの設計・実装
　・ビジネス部門と連携したサービス展開

＜当ポジションの魅力＞
・AIサービスを活用したアプリケーション開発経験を活かし、AIモデルそのものの開発に携われるチャンスがあります

・AI活用による効率化以外にも、AI技術使うことで新たに実現可能となるサービスや機能の創出に携わることができます。自らのアイデアで未来を切り拓く、やりがいのある仕事です。最新のAI技術を迅速にサービス化するため、幅広い技術スタックを横断して実装力を発揮できる点が大きな魅力です

・単体のアプリケーションとして新規に開発するため、言語/フレームワークについては特に制約はなく、案件毎に判断して決定していくことができます

・新規の1人での開発となることが多いため、技術的な裁量が非常に大きい環境です
・技術交流/共有の場があり、新規技術についての刺激が多い環境です

求める経験 / スキル

・LLMなどのAIサービスを活用したアプリケーション開発経験
・クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCPなど）での開発・運用経験
・コンテナ技術やサーバーレスアーキテクチャの実装経験
・短期間の開発サイクルでの開発経験

従業員数

1,537名（連結）

勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,100 万円

従業員数

1,537名（連結）

【急募】【第3事業部/第4事業部】データ基盤エンジニア

株式会社セガ

仕事内容

事業拡大（グローバル・マルチプラットフォーム）や、機械学習・大規模言語モデルなどの最新技術導入のため、ゲームに関する様々なデータを収集・蓄積・集計・出力するデータ分析基盤の開発・運営を行っていただける方を募集いたします。
データベースやクラウドサービスの選定、データモデルの作成、実装といった技術的な分野に加え、部門外のデータ提供者や利用者との折衝やサービス設計など、幅広いフェーズに携わっていただく予定です。

■主な業務内容
・クラウド環境におけるビッグデータ分析基盤の設計・実装
・データモデルの設計と、データ集計及び出力の最適化
・データ提供プロセスとシステム継続のための保守運用
・データ利用に関するビジネスニーズへの提案・実装・利用サポート
・グローバルで利用されている基盤技術のリサーチと導入検証
・機械学習プラットフォームの構築及び提供

複数のシステム（ゲームのデータ分析基盤2種、BIツール基盤等）を使用して、多種多様なデータを取り扱い、
自身の裁量、考えで組み合わせ、事業に合わせたデータ分析ができる、やりがいのあるポジションとなります。
また、ビッグデータの取り扱い経験や、クラウトサービス上でのデータエンジニアリング経験がつめ、データアーキテクチャの知見を得ることができます。
キャリアバスとしては、現場スペシャリストコース（データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データストラテジスト等）、またはマネジメントコースがございます。

求める経験 / スキル

■必須スキル
・データ分析基盤システムの開発・運用経験　３年以上
・チームリーダー経験
・AWS又はGCPによる開発・運用経験
・最低1種類のプログラミング言語による開発経験

■歓迎スキル
・ビッグデータの運用経験
・Pythonによるプログラム開発経験
・データを活用した新規案件の受託～導入プロセス経験
・システムやSQLのアーキテクチャを理解し、チューニングを行った経験
・BIツール（Qlik Sense等）による画面開発経験

従業員数

3,459名（2023年3月31日時点）

勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 900 万円

従業員数

3,459名（2023年3月31日時点）

Senior AI Solution Architect

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。

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

勤務地

東京都

想定年収

非公開

AI / ML Consultant

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。

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

勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 2,000 万円

Sr. Data Scientist

大手外資系クラウドベンダー

仕事内容

【Job summary】
Professional Servicesは、お客様がビジネスや運用上の課題を解決するために機械学習の利用を加速し、組織内のイノベーションを促進できるよう支援しています。私たちは、Customer Obsessionにフォーカスし、お客様の成功に共に歩んでいけることを誇りに思っています。MLモデルやDLモデルの構築といったご経験をお持ちの方には、ぜひご参加いただきたいと思います。常にイノベーションを追求するAWSで、素晴らしいチームメイトと一緒に仕事をし、共にお客様を支援できることを楽しみにしています。

Data Scientistは、データを深く掘り下げ、分析を行い、根本原因を発見し、最適な分析手法やモデルの検討、設計、実装に関するアドバイス、PoCの実施を通じて、お客様のデータ利活用によるビジネス目標の達成をご支援します。私たちはビジネス上の問題に対する技術的な解決策をお客様に提供することに熱意を持っており、お客様が意欲的な目標を設定し、それを超えることができるように支援しています。また、様々な技術を積極的に取り入れて、AIを活用して世界にイノベーションを起こしたいと考えています

Key job responsibilities
- お客様のビジネスニーズを理解し、機械学習、深層学習、AIに関わるサービス、プラットフォーム、フレームワークおよびEC2インスタンスを活用したソリューションをご案内します
- 営業活動の支援、ニーズの検証、アプローチの定義、データの集計、探索的データ分析、予測モデルの構築と検証、検証済みモデルの展開、およびその結果を使って組織にビジネスインパクトをもたらすためのトレーニングの提供などの活動を通じてML/DLプロジェクトの最初から最後に渡ってお客様を支援して頂きます。
- TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNetなどの深層学習フレームワークを使用して、お客様のDLモデル構築を支援して頂きます。
- AI/ML Consultant, ML Engineer と協力して、関連データの分析、抽出、正規化、ラベリングなどを行います。また、お客様がモデルを構築した後にビジネスでの結果が出せるように支援して頂きます。
- 上記支援のために、サービスを始めとして、GitやDocker、SQLコマンドなど、幅広いITツールを活用した作業を行って頂きます。

求める経験 / スキル

【基本条件】
- コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションズ・リサーチ、統計学、数学などの分野で大学を卒業された方、またはそれと同等のご経験をお持ちの方
- 機械学習エンジニアまたはデータサイエンティストとしての経験があり、MLモデルまたはDLモデルの構築実績がある方
- データを分析し、そこから隠れたパターンなど知識発見に貢献した実績
- 様々な役割のお客様や関係チームと共同で仕事を進められる高いコミュニケーションスキル
- PythonやRなどのプログラミング言語を利用したデータ分析やモデル構築の経験

【歓迎条件】
- コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションズ・リサーチ、統計学、数学などで修士または博士号を取得された方、またはそれと同等のご経験をお持ちの方
- お客様の経営層から技術者まで幅広い方と連携が可能な、深い技術的スキルとビジネスに精通した方
- 様々なお客様課題やニーズに対して取り組み、多様な環境で結果を出してきたご経験
- データモデリングプロセスのための実験計画と分析計画を作成するスキル、ベースラインを活用して、原因と結果の関係を正確に決定するスキル
- 機械学習、深層学習、データマイニングの専門誌・学会での発表経験
- 複雑な技術概念や先進的なトピックスについて、お客様への講義、セミナーでの講演や記事を作成したことがある方
- お客様（ユーザー部門含む）のAIニーズへのコンサルティング経験
- テラバイトサイズのデータセットの取り扱い経験
- SQLのコーディングやチューニングの知識と経験
- クラウド技術やコンピューティング／ネットワーク技術

勤務地

東京都

想定年収

1,200 万円 ~ 2,400 万円

Sr. Generative AI Specialist, Generative AI Innovation Center

Global IT Infrastructure Company

仕事内容

Key job responsibilities
- Collaborate with our applied and data scientists to build robust and scalable Generative AI solutions for business problems
- Effectively use Foundation Models available on XXXXX and XXXXX to meet our customer's performance needs
- Work hands on to build scalable cloud environment for our customers to label data, build, train, tune and deploy their models
- Interact with customer directly to understand the business problem, help and aid them in implementation of their ML ecosystem
- Analyze and extract relevant information from large amounts of historical data to help automate and optimize key processes
- Work closely with account teams, applied/data scientist teams, and product engineering teams to drive model implementations and new algorithms
- Mentor and develop junior members on the team

求める経験 / スキル

■基本条件
- Bachelor's degree in computer science or equivalent with 5+ years of relevant working experience
- Experience with machine learning fundamentals, with working knowledge of Python and experience with deep learning frameworks such as Pytorch, TensorFlow, JAX or MXNet
- 5+ years of relevant experience in developing and deploying large scale machine learning or deep learning models and/or systems into production, including batch and real-time data processing

■歓迎条件
- Bachelor’s degree in computer science or equivalent with 8+ years of relevant working experience, or Master’s degree in computer science or equivalent with 5+ years of working experience
- Experiences related to machine learning, deep learning, NLP, CV, GNN, or distributed training
- Experiences related to AWS services such as SageMaker, EMR, S3, DynamoDB and EC2
- Working knowledge of generative AI and hands on experience in prompt engineering, deploying and hosting Large Foundational Models

勤務地

東京都

想定年収

1,200 万円 ~ 2,400 万円

データエンジニア

大手ゲーム制作会社　IT戦略子会社

仕事内容

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

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

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

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

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

＜その他＞
・働き方：週3出社（ある程度融通はききます。）

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

勤務地

東京都

想定年収

520 万円 ~ 1,500 万円

◆任天堂×DeNA合弁会社◆ データエンジニア

ニンテンドーシステムズ株式会社

仕事内容

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

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

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

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

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

＜その他＞
・働き方：週3出社（ある程度融通はききます。）

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

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

▼利用技術
・AWS
Lambda, EC2, Redshift, Cloud Watch, Event Bridge, SimpleAD, RDS, S3, Athena, (Glue)
・Google Cloud
BigQuery(BigQuery Data Transfer Serviceを含む), Cloud Data Fusion, Cloud Composer, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Storage(Storage Transfer Serviceを含む), Cloud Scheduler
・言語
Bash Script, Javascript(browser, nodejs, nashorn, Google App Script), Python, HTML, CSS, XML, XSLT, SQL( PostgreSQL, MySQL, Redshift, BigQuery Legacy/Standard, Snowflake), dbt, HCL, YAML, Liquid, Jinja, LookML

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

従業員数

290名（2025年1月時点）

勤務地

東京都

想定年収

520 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

290名（2025年1月時点）

【CARTA HOLDINGS】テレシー事業/AIエンジニア

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

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

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）

AI・データ基盤エンジニア

非公開

仕事内容

ゲームのログ分析基盤の開発、及び生成AIを使った応用業務でご活躍頂きます。

・ログ分析基盤の開発 / 運用
・BIツールや分析用ツールの開発 / 運用
・生成AIを使ったシステム・ツールの開発・運用
・データアナリスト、ゲームプランナー、翻訳者、マーケターへの技術的サポート

【身につくスキル】
・ログ分析基盤はGCP上で、BigQuery、Kubernetes、GCS、Fluentd等を用いて構築されています。これらの技術を学び、活かすことができます
・生成AIの応用業務として、社内資料検索用の生成AIチャットサービスや業務効率化を目的とした生成AIツールの開発手法を学び、活かすことができます

求める経験 / スキル

◆必須スキル/経験
・AWS / GCPなどのパブリッククラウド環境でのデータエンジニアリングの実務経験（3年以上）・AWS / GCPなどのパブリッククラウド環境でのDevOpsの実務経験（3年以上）
・AWS / GCPなどのパブリッククラウド環境で動くWebアプリケーションの開発運用の実務経験（3年以上）

◆歓迎スキル/経験
・Python、PHP、SQL、RDBの実務経験
・BigQueryなどのDWHやLookerなどのBIツールの実務経験
・Django、LaravelなどのWebフレームワークの実務経験
・機械学習、生成AI、画像生成AIなどの実務経験
・ゲームなどエンタメ業界での実務経験

◆求める人物像
・真面目に業務に取り組める方
・主体的に行動できる方
・チームワークを重視し、他メンバーを活かす働き方ができる方

勤務地

東京都

想定年収

450 万円 ~ 1,200 万円

【データサイエンティストPM(自社開発SaaSプロダクト)】

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

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）

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）

データ基盤系エンジニア＜東京＞

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

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

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）

アナリティクスエンジニア＜東京＞

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

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

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）

ソリューションエンジニア

株式会社カプコン

仕事内容

【仕事内容】
ゲーム開発における、以下いずれかの業務をご担当いただきます。
・ゲームの開発業務における、AI/機械学習活用の提案、検証、導入
・ゲームの開発業務を効率化するためのシステム構築
・上記における、要件定義、設計、実装、運用(調整、進行などを含む)

求める経験 / スキル

【必須要件】
下記のいずれか複数の経験を3年以上お持ちの方
・AI技術を用いた画像解析のご経験
・グラフィックスに関するAI知識、または実務経験
・CI/CDパイプラインの構築・運用、及び自動化の実務経験
・業務効率化を目的とした、AIや機械学習活用の提案・導入経験

【歓迎要件】
下記のいずれかのスキルや経験をお持ちの方
・リーダー経験
・顧客折衝・要件定義など上流工程の経験
・Linuxサーバー、パブリッククラウドのインフラ構築・運用経験
・機械学習のモデル作成、チューニング経験

従業員数

3,531名（2024年3月）

勤務地

大阪府

想定年収

650 万円 ~ 1,000 万円

従業員数

3,531名（2024年3月）

シニアデータエンジニア

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

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）

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）

シニアデータアナリスト

株式会社primeNumber

仕事内容

■ 業務内容
本ポジションは、意思決定の質を高めるために、論点設計から分析、意思決定プロセスの構築までを自律的にリードするアナリストです。
弊社が強みとするデータ基盤整備の前後のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。

　　・事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の論点整理をリード
　　・分析・仮説検証を通じた示唆・判断基準・アクション設計のリード
　　・現場で使われるダッシュボード / レポート / 業務フローの設計
　　・AIエージェントと人が協調する前提での意思決定プロセスの設計・構築
　　・データ活用文化醸成に向けたワークショップや伴走支援のリード

プロジェクトで得た知見はTROCCO / COMETAにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。

■ 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub

■ 具体的な案件・取り組み事例
【星野リゾート様】
不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。
伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
https://primenumber.com/cases/hoshinoresorts

【TBSラジオ様】
分散データを統合し、分析フローを再構築。
データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
https://primenumber.com/cases/tbsradio

■ 本ポジションで得られる経験・スキル
・AIエージェント時代の「新しいアナリスト像」を作る経験
・経営・事業・現場の意思決定プロセスを再設計する経験
・エンジニア（技術）とコンサル（ビジネス）双方の専門家と協働し、価値を出す経験
・プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験

■ 組織の魅力
・組織全体で「AI Ready」なデータ基盤領域に挑戦しており、
　アナリストの「AI時代の意思決定をつくる」ミッションと直結
・クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど
　多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
・シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
・高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる

■ 参考情報
プロフェッショナルサービス本部　会社説明資料（10分で分かる）
https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao
データソリューション事業について
https://primenumber.com/services
事例：「データを価値に変える」を顧客とともに学ぶ。星野リゾート様向けデータ基盤勉強会を開催しました
https://lounge.primenumber.com/entry/n/nfe8e4fdffbf6

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

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）

データアナリスト

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

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）

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）

データ・AIプロジェクトマネージャー

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

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

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）

LLMエンジニア

株式会社primeNumber

仕事内容

■業務内容
社内のメンバーとコミュニケーションを取りながら企画の種をキャッチアップし、プロジェクトマネージャーと連携しながら企画から開発まで一貫して対応いただける方を求めています。企画〜プロトタイピングの営みを恒常化し、顧客課題に迅速に応えながら汎用的なソリューションに昇華させていく両輪のバランス感覚と自走力が求められます。

具体的な業務例：
・大規模言語モデル（LLM）に関するプロダクトの企画・設計・開発、プロトタイプ作成
・上記に付随する様々な論文や市場動向、技術調査
・実装後の社内開発チームの技術サポート　　etc

■組織体制
イノベーション本部　データイノベーション推進室 CIO直下

■開発環境
・インフラ
　AWS (EKS, ECS Fargateが中心)
・構成管理
　Kustomize, Terraform
・監視
　CloudWatch, New Relic, Redash, Rollbar
・CI/CD
　CircleCI, GitHub Actions
・AI活用
　Claude Code / Github Copilot / Gemini
・コミュニケーション
　GitHub, Google Workspace, Slack, Confluence, Miro

※上記は既存サービスに関しての参考情報ですが、新規開発のため必ずしも以下に限定されるものではありません。

■本ポジションで働く魅力

＜1. 日本のAI市場を定義する。デファクトスタンダードを創る挑戦＞
目指すのは、単なる一つのSaaSの成功ではありません。「データ×AI」領域において、誰もが最初に想起する存在、つまり日本のデファクトスタンダードとなることです。市場のルールそのものを定義し、未来の当たり前を創り出す挑戦が可能です。

＜2. 圧倒的な事業アセットを武器にした挑戦＞
ゼロからの挑戦には、常にリソースの壁が立ちはだかります。しかしprimeNumberには、データエンジニアリング領域で「統合・マネジメント・活用」の全てを支援するプロダクト群という強力な武器があります。点での競合はいても、総合力では真似できない、新しい顧客体験と価値創造を目指せます。

＜3. エンジニアリングファーストな（価値を生み出す人が尊重される）文化＞
primeNumberは、エンジニアリングファースト＝”自ら価値を生み出す人”が正当に評価され、裁量を持ち、成長を感じ続けられる組織であることを大事にしています。経営陣やビジネス、コーポレートのメンバーも「エンジニアリング」に関心と情熱、リスペクトがある風土です。

＜4. IPOへ。急成長スタートアップを牽引する経験＞
私たちは明確にIPOを目指しています。会社の成長がダイナミズムを増すこの最も刺激的で変化の激しいフェーズで、事業の中核を担い、自らの手で会社を次のステージへ引き上げる経験が積めます。

■primeNumberのカルチャー

・primeNumberストーリー
創業背景や大事にしている価値観（8 Elements）を紹介しています
https://note.primenumber.co.jp/m/mbc6174ec2af6

・「誰もがAIやデータの恩恵を受けられる世界へ」CIOが語る、データイノベーション推進室の役割と展望
https://note.primenumber.co.jp/n/nf92b7ea92124

・AIでプロトタイピングしまくって見えてきた、生成AI時代の越境キャリアと企業AI活用
https://note.com/pn_yamaken/n/nbbecdffad6c9

・カジュアル面談でよく聞かれる質問に答えました【DI室ver】
https://note.com/pn_yamaken/n/nb7ca11def3a9

求める経験 / スキル

■必須スキル

・Webアプリケーションの開発・運用におけるフルスタックな実務経験
・LLMを活用したプロダクト開発またはPoC推進経験
・ビジネス要件・課題を理解し、技術的な観点からソリューション提案・推進を行った経験

■歓迎スキル

・RAGやAgent設計など、最新LLM応用技術の実装経験
・MLOps（機械学習基盤構築）、LangChain、LlamaIndex等のライブラリ活用経験
・スピード感ある環境（スタートアップ、事業会社、コンサルティングファーム等）での実務経験
・自社事業やSaaSプロダクトにおいてAI導入をリードした経験
・新規事業やプロダクトにおけるPoCからプロダクション導入までの一連の経験
・コンピュータサイエンス、機械学習、自然言語処理などに関連する修士号または博士号
・データ分析またはデータエンジニアリングの領域におけるリード経験

従業員数

130名（※2025年8月時点）

勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,500 万円

従業員数

130名（※2025年8月時点）

AIエンジニア　～三井物産100%子会社～

株式会社MBKデジタル

仕事内容

【MBKデジタルとは】
株式会社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、「企業の意思決定を進化させる」会社です。単なる理想論ではなく、現場に深く入り込み、「分析」や「テクノロジー」はもちろん、「実装力」「伴走力」を強みとする私たちだからこそ実現できると思っています。

私たちは、データ分析し改善施策を提案するだけの存在ではありません。重要なのは、その先で、現場の手触り感を大事にしながら“自分ゴト”として意思決定できる状態をつくることです。そのためには、戦略だけに寄らず、テクノロジーだけに偏らず、“実装までやり切る”ことに徹底的にこだわる組織である必要があります。

「意思決定が変われば、企業が変わる。」その瞬間を生み出すために、日本でもっともアツく、泥臭く、そしてプロフェッショナルに、意思決定を変えていく、それがMBKデジタルです。

■事業概要
MBKデジタルは、企業の「意思決定の仕組み」を進化させるために、AIとデータの力を用いて、経営・事業・組織の三軸に対して総合的なソリューションを提供しています。私たちは単なる分析会社でも、広告代理店でも、SaaSベンダーでもありません。「志ある企業に伴走し、成果が出るまでやりきる」データカンパニーです。

私たちの事業は、大きく3つの柱で構成されています。
①経営と現場をつなぐ、データ活用コンサルティング・分析支援
DX戦略やデータ活用戦略の立案・実行を通じて、経営と現場の間に一貫性のある意思決定プロセスを構築します。KPI設計、ファクト分析、BI構築、ファネル分解などを用いて、現場の感覚に寄りすぎず、理屈に偏りすぎず、筋の通ったDX推進を実現します。

②LTV最大化に向けた、マーケティング施策実行・テクノロジー実装支援
広告運用やCRM施策、SNS活用に加えて、生成AIやBIツールといったプロダクトも活用しながら、新規顧客の獲得から既存顧客のエンゲージメント強化までを支援します。事業の持続的成長を現場レベルで実装していきます。

③組織を強くする、内製化支援・育成体制構築
分析や施策を外部に丸投げするのではなく、「自分たちの意思で意思決定できる状態」を目指し、データ活用やツール運用の内製化を支援します。現場の自走力を高めることで、中長期的にクライアント組織の変革を可能にします。

MBKデジタルのAIエンジニア／AI PMは、クライアントの課題に対して「構想と実装をつなぐ」存在です。
単なるモデル開発やツール導入にとどまらず、経営・事業・現場の文脈を理解したうえで、「どのようなAI活用が意思決定を変えるのか」を設計し、プロジェクトとして実行までリードします。

重要なのは、精度の高いAIを作ることではなく、「現場で使われ、成果につながる状態」を実現することです。
そのために、ユースケース設計・要件定義・データ設計・開発マネジメントから、導入後の活用設計・改善までを一気通貫で担います。

エンジニア・アナリスト・コンサルタントと連携しながら、技術的な実現性とビジネスインパクトの両立を図り、「実行されるAIプロジェクト」として成立させることが求められます。

単なる“開発”や“管理”にとどまらず、「どのようにAIを活用すれば事業が変わるのか」を定義し続ける。それがMBKデジタルにおけるAIエンジニア／AI PMの役割です。

【ポジションの募集内容】
■業務内容
AIエンジニアとして専門性を発揮しつつ、提案フェーズから運用まで幅広く関与いただきます。

＜具体的な業務内容＞
・データ基盤を活用したAIソリューションの設計・開発・運用
・PoC案件の実施および本番導入に向けた技術検証
・クライアントの課題整理に基づいたAIソリューション提案
・社内ドキュメントやナレッジを活用したAIエージェント開発
・AIモデルに関する一連の知識を把握し、オブザーバービリティ（監視・可視化）を担保
・データパイプライン構築やモデル精度向上の施策提案
・技術ドキュメント作成・標準化・効率化
・PMやPMOと連携し、プロジェクト全体の技術面を支援
・クライアント折衝やアップセル提案への技術的サポート

■ポジションの魅力と想定されるキャリアパス
・大規模プロジェクトやPoC案件でAI技術を活用し、ビジネス課題を解決できる
・提案から開発・運用まで幅広いフェーズに関わることで専門性と経験を両立可能
・チームリーダーやマネジメント経験を積みながら、経営層に近い視点を養える
・社内AIエージェントやナレッジ活用など、事業横断的なAI導入に挑戦できる
・将来的にはシニアAIエンジニアとして複数プロジェクトを牽引いただいたり、プロジェクトマネージャー（PM）として提案・開発・運用全体を統括を目指せる
・プリセールスエンジニアやコンサルタントとして、クライアント折衝・戦略策定に関与
・将来的にはラインマネージャーや事業部の技術統括として経営レイヤーに近いポジションも可能

求める経験 / スキル

■必須スキル
・データエンジニアリング経験またはAI開発実務経験
・PoCを含む大規模データ基盤構築プロジェクトでの開発経験
・チームでの開発経験、複数ステークホルダーとの連携経験

■歓迎スキル
・提案フェーズから参画したAIプロジェクト経験
・クライアント折衝や技術的アップセル提案経験
・モデル運用・改善の自動化や効率化経験
・AI導入におけるプロジェクトマネジメント経験

■MBKデジタルで求めるマインドセット
・ミッションとバリューへの共感ができる人
・ただのキャリアアップでなく、これまでの経験を活かし何かを変えたい想いのある人
・好奇心に溢れていて、新ドメインにも積極的にチャレンジしたい人
・大きなプロジェクトで、（世界を変える規模で)インパクトのある成果を出したい人

■ポジションで求める人物像
・MBKデジタルのミッション・バリューに共感いただける方
・技術的専門性を持ちつつ、ビジネス視点で課題解決できる方
・チームやクライアントと円滑に連携できる方
・新しい技術やプロジェクトフェーズにも積極的に挑戦できる方

【MBKデジタルのカルチャー】
MBKデジタルは組織としてもつ共通の価値観として５つのバリューを、息を吸うように体現できるように意識しています。
＝＝＝
◆FIND THE WAY FORWARD｜常に前向きに、できる方法を考え抜こう
◆GIVE & GIVE｜どんな時も与える人であろう
◆ACT WITH SPEED｜スピード感持って成し遂げよう
◆FULL RESPECT｜周りの人を大切にしよう
◆AI FIRST｜AI Drivenに業務を変革し続けよう
＝＝＝

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）

AIエンジニア

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。

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

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）

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