【募集の背景】
2024年度に新設された本部門では、ファクトに基づくデータ分析からデジタルソリューション開発、現場実装までを一気通貫で推進しています。海外情勢の変化に伴い需給予測の重要性が増す中、販売・生産・調達のデータを結合し、独自の最適化ソリューションをアジャイル開発しています。今回は、この「デジタル生販」改革をさらに加速させるための増員募集です。最適化計算基盤を用いて需給計画を進化させ、将来のビジネス環境に適合できるデータサイエンティスト・データプランナーとして、新たな価値創出に挑戦してくださる方を歓迎します。

【仕事内容】
「データ×マーケティング」で経営の舵取りを担う、需要予測・販促最適化のデータサイエンティスト・データプランナー。
本田技研工業の四輪事業において、機械学習や生成AI、統計分析を駆使し、販売計画の精度向上（新車販売台数の台数予測）と収益最大化を牽引していただきます。従来の「モノ起点」の計画から脱却し、販促施策の感度分析や経済指標を統合した「モノ×カネ」の最適化モデルを構築し、経営層の意思決定をデータで支える「司令塔」を担うポジションです。

・意思決定エージェントAIの構築：RAG（Retrieval Augmented Generation）を活用し、社内ナレッジや市場データを統合した意思決定支援AIの開発を推進します。多様な情報をもとにシナリオ提示や意思決定支援を行う新たな仕組みの構築に挑戦いただきます。
・需要予測モデルの高度化：販売実績、在庫推移、季節性に加え、マクロ経済指標等の多角的なデータを基に、Pythonや統計的手法（時系列分析、回帰モデル等）を用いた高精度な需要予測モデルを実装します。AIによる予測値と現場の市況GAPを先行把握し、機会損失と在庫過剰を最小化します。
・経営直結型プラットフォームの構築：S&OPシミュレーション基盤を活用し、複数の市場シナリオを迅速にシミュレートできる環境を整備します。販売・生産・調達・財務の各部門を横断し、フリーキャッシュフロー（FCF）最大化に向けた意思決定プロセスそのものを設計・変革します。
・産学連携・グローバル推進：社内の関連部門や海外現地法人に加え、外部コンサルティングファームや大学研究機関とも連携。最新のアルゴリズムや学術的知見を取り入れたモデル検証と実務への適用を主導します。

【本ポジションの魅力】
・大きな裁量：関係部門と連携した5名程度のAgile（Scrum）チームを組み、プロジェクトに取り組みます。様々な部門を横断してチームを組み、若手であってもプロジェクトリーダーになる機会が豊富にございます。
・本質的な課題解決：現場とコミュニケーションを取りながら適用課題を解決していただきます。現場の営業や生産管理担当の生の情報を取得しながら、課題設定～開発～導入まで一気通貫して関わることができます。
・「経営の意思決定」を動かす当事者意識：単なるレポート作成に留まらず、自ら構築したモデルによるシナリオ提示を通じて、Honda全体の経営判断を直接後押しします。
・スキルアップのサポート：統計関連やディープラーニング関連の資格取得を推奨しており、講習費用や受験費用は会社負担となります。
・最先端スキルを「物理アセット」に実装する醍醐味：生成AIや機械学習といった最先端のデジタル技術を、自動車という巨大な「モノづくり」の実データに適用し、現実の事業を動かす手応えを実感できます。

【現場社員の声】
・海外現地法人へのDX推進を入社すぐに任され、やりがいに満ち溢れている環境です。
・学生時代に研究していた最適化計算を業務に活かすことにより、多くの改善効果を生み出すことができました。

【募集背景】
自社ブランド「primaniacs」をはじめ、キャラクターの持つ目に見えない情緒価値をプロダクトに落とし込み、多くのファンへ感動を届けている私たち。
現在、店舗数、取扱商品、企画数がいずれも急速に拡大を続けており、売上30億、そしてその先の世界市場を目指す大きな転換期を迎えています。

急成長を遂げる今、私たちが最も必要としているのが、会社の背骨となる「社内IT基盤をインハウスで一から構築・統括するシステム管理者」の存在です。
これまでは各現場のマンパワーで業務を回してきましたが、事業拡大のスピードに伴い、データ管理の属人化やアナログな運用によるボトルネックが顕在化しつつあります。
また、複数国転回を支えるグローバルIT基盤も、十分であるとは言えません。

ITベンダーやSESのように「限られた一部分の要件定義だけ」「導入して終わりの保守だけ」という環境に、物足りなさを感じていませんか？
当社が用意しているのは、ただの「社内ヘルプデスク」や「既存システムの維持係」の席ではありません。自社ブランドの成長を加速させるために、どのようなシステムを選定し、どうデータを連携させ、どう全社のIT基盤を創り上げるか、そのすべてに当事者として主導権を持ち、自分の手で組み立てられるフェーズです。
「自分が作った仕組みが、会社を、そしてブランドを支えている」というインハウスならではの手応えを、最も濃く味わえる環境で、あなたの技術と経験を存分に発揮してください。

【仕事内容】
このポジションのミッションは 「全社のあらゆる業務プロセスをデジタルと仕組みの力で再構築し、属人化を解消して、全員がブランド価値向上に集中できる圧倒的な生産性を生み出すこと」です。

経営陣や各現場のメンバーと密にコミュニケーションを取りながら、既存の業務フローや使用システム（基幹システム、EC、POS、データ連携など）の課題を抽出・可視化し、最適なITツールの選定、要件定義、導入、そして現場への定着までを主導していただきます。

▼入社後すぐ（まずは現状の業務フローとシステムの棚卸しからスタート）
・社内の現行システム（基幹システム、販売管理、EC、店舗POS等）の構成とデータ連携状況の把握
・各部署（管理・生産流通・マーケ・セールス等）へのヒアリングを通じた、アナログ業務や属人化しているプロセスの可視化・ボトルネックの抽出
・現場メンバーと密なコミュニケーションを取り、日々の困りごとを解決するための「クイックウィン（即効性のある小さな改善）」の実施
・全社的なDX・業務効率化に向けた、中長期のシステム改善/リプレイス計画の骨子策定
・各種SaaSや社内ツールの導入・運用マニュアルの整備と、現場への初期サポート

▼入社後半年～（あなたの設計した仕組みが、全社の成長を加速させる）
・全社を貫くデータ基盤（売上、在庫、顧客情報等）の統合、およびシームレスなデータ連携フローの要件定義
・感覚に頼りがちだった現場のデータ活用を促すため、誰もが簡単に欲しいデータへアクセスできるBIツール等の環境構築と社内教育
・外部の開発ベンダーやITパートナーの選定、要件定義、開発ディレクション、スケジュール・コスト管理
・海外進出や多店舗展開に耐えうる、安全でスケーラブルな社内セキュリティ・インフラ体制の整備

〈将来的に担っていただく役割〉
将来的には、まさめやのすべてのIT・システム・業務基盤を司る「DX・社内IT部門」の最高責任者（情報システム部門マネージャー）として、全社の経営戦略をテクノロジーの側面から牽引していただくことを期待しています。
ただ現場の要望を聞くだけでなく、「どのようなデジタル投資が、30億、50億規模のブランド構築に最も寄与するか」というIT戦略の上流工程から経営陣へ直接提案し、実行に移してください。
そして、組織が100人、200人と拡大していっても、誰もが迷わず、最もクリエイティブな業務に熱量を注げるような最高の環境を作り上げる中心人物となってください。

【募集背景】
IT領域に特化した人材紹介サービスを展開している当社のエンジニア組織では、顧客となる企業／求職者に好機を提供するというミッション実現のため、日々ユーザー体験を安定して届け続けることが大きな役割となっています。現状、業務委託ベースでエンジニア組織が動いていますが、今後はより主体的且つ能動的にバックエンドで抱えている技術的負債の解消やより良いアーキテクチャの設計を行っていきたいと考えており、正社員募集を行っています。

【職務内容】
・各種施策の遂行を技術視点をふまえて汎用性／メンテナンス性を鑑みたバックエンドの実装
・バックエンドの抱える技術的負債を洗い出し解決していく
・最適化を含めてバックエンドパフォーマンス向上を行っていく
・各職種と連携してバックエンドとしての最適解の提案を行う

【ポジションの魅力】
レガシーなアーキテクチャや開発手法からGo言語やTypescript等のモダンなアーキテクチャと開発手法へ転換する大きな過渡期であり、裁量高く様々な技術的な意思決定に関わりながらプロダクトと組織の成長に関わっていくことが出来ます。

【キャリアパス】
ご志向性に合わせてコース選択いただけます。（技術を極めたい方はスペシャリストコース、ピープルマネジメントのご経験を積みたい方はマネジメントコースなど。）

【ポジションについて】
FRONTEOでは、「すべての人に等しく医療を提供する」というミッションのもと、ライフサイエンス領域の専門知識とAI技術を融合した研究開発を進めています。ライフサイエンス領域の知見を活かし、医療・創薬・ヘルスケア分野に貢献するAIシステムの研究開発に取り組んでいただく方を募集します。

【ポジションの魅力】
・医療×AIの中でもテキスト解析において世界で先行している技術を提案しながら、顧客の課題や共同研究先のニーズに沿った形でアウトプットを提案できます。
・民間企業においてプロダクトサイドに近い研究活動に携わり、自身の研究・解析の成果が社会の課題解決に役立つ過程を体感できます。
・AIを活用した医療研究分野で活躍することができます。

【業務内容】
・顧客との対話を通して、顧客の課題を抽出・具体化し、AIの解析結果に基づいた課題解決案を提案します（提案内容の検討から運用環境の立ち上げまで、一連の業務を遂行します）。
・AIを活用したライフサイエンス領域の研究を推進し、ビジネスの基盤を築きます。
・医学・薬学の知識をもって、高度な専門知識を必要とする領域での業務遂行上の課題抽出や解決策を検討・探索します。

【配属部署】
雇入れ直後：ライフサイエンスAI事業本部　ライフサイエンスAI研究部　医療機器データサイエンスチーム

【勤務地】
雇入れ直後：港区本社（転勤無し）

【その他】
在宅勤務（試用期間終了後）

【仕事概要】
朝日新聞社は、140年以上の歴史を持つ総合メディア企業です。「朝日新聞デジタル」をはじめとする多様なデジタルメディアを運営し、質の高いジャーナリズムを基盤に、ユーザーに信頼される情報を提供しています。

近年はDXを強力に推進しており、本ポジションが所属するビジネス基盤開発部では、データを活用したマーケティング支援サービス「A-TANK」を展開 。5,000万UU、640万IDに及ぶ大規模なファーストパーティデータを活用し、広告主に最適なソリューションを提供することで、新たな価値創造に挑戦しています。

【募集背景】
長期的な事業成長とDX推進のため、デジタル広告領域の強化を経営戦略の核としています。特に、広告収益の最大化を目指す上で、アドテクノロジーとデータ分析基盤の高度化は不可欠です。
現在、ビジネス基盤開発部では、自社広告商品「A-TANK」を中心に、GAMやPiano DMP、GCP(Google Cloud)を活用した先進的な取り組みを進めています。変化の速い市場で競争力を維持・向上させるために、アドテク領域における深い実務経験と実装力を持つ専門人材を募集します。
このポジションでは、即戦力として広告配信基盤の最適化やデータドリブンな商品開発をリードし、組織の技術力向上と事業成長を牽引していただくことを期待しています。

【業務内容】
アドテク領域およびデジタル広告分析基盤の専門家として、以下のような業務を幅広くお任せします。

▼アドテク領域
・Google Ad Manager（GAM）を中心とした広告配信基盤の開発
・Webサイトでのサービス連携テストや広告表示調整
・Prebid.jsなどを活用したヘッダービディングの導入・運用
・SSP／DSPとの連携による運用型広告の取引最適化
・純広告、運用型広告の効果を最大化するための配信戦略の立案と実行

▼デジタル広告分析基盤領域
・GCP（BigQuery、Workflows、Dataform等）を活用したデータ分析基盤の設計、構築、運用
・自社広告サービス「A-TANK」の技術支援と機能開発
・Piano DMPと連携したターゲティング広告商品の開発、データ活用施策の実装
・GA4、GAM等の外部データをBigQueryに連携するETL／ELTパイプラインの開発・運用
・Vertex AI等のAI技術を活用した広告クリエイティブ分析やセグメント生成機能の開発

【仕事の魅力】
・朝日新聞デジタル版が持つ大規模なトラフィックとデータを基に、インパクトの大きな広告プロダクト開発に携われます。
・GCPの最新サービスやPiano、Prebidなど業界標準のテクノロジーを駆使し、モダンな環境でスキルを磨くことができます。
・少人数のチームで裁量が大きく、技術選定からアーキテクチャ設計、開発、運用まで一気通貫で関わることが可能です。

【将来的なキャリアパス】
ご経験や志向に応じて、アドテク/データ分析領域のスペシャリスト、開発チームを牽引するテックリード、広告商品開発のプロジェクトマネージャーなど、多様なキャリアパスを描くことができます。

【ポジションの魅力】
・伝統あるメディア企業の変革期において、広告事業のDXをリードする中心人物として活躍できます。
・ビジネス部門との距離が近く、自らの技術的な提案が事業の成長に直接貢献する手応えを感じられます。
・分析基盤はGCPを主体に構築されており、Cloud Workstationsでの開発、Workflowsによるパイプライン制御など、クラウドネイティブな開発スタイルを実践しています。

【身につくスキル・経験】
・GAM、Prebid、SSP／DSPなど、広告配信技術スタック全般に関する深い専門知識と運用経験
・BigQuery、Dataform、Cloud RunなどGCPサービス群を組み合わせた大規模データ基盤の構築・運用スキル
・Piano DMPなどのDMPを活用した1st Partyデータ戦略の企画・実装スキル
・Vertex AIを用いたベクトル検索やLLM活用など、最先端のAI技術を広告ビジネスに応用する経験
・GA4や各種広告APIからデータを取得し、BIツール（Looker Studio）で可視化するまでの一連のパイプライン構築経験

【会社の特徴】
（1）最先端のテクノロジーを駆使してデータ業界を牽引するコンサルティング企業 、Snowflakeの導入実績は日本国内においてトップクラス
（2） 業界のトップランナー在籍、社員の8割がデータの技術者であるプロフェッショナル集団
（3）幅広いかつ最新の技術領域の勉強会、サポートが充実

【業務内容】
データマネジメントグループにて、当社が運用する様々な業種・クライアント向けDMPなどのデータ基盤の運用保守をご担当いただける方を募集いたします。

▼データ基盤の運用保守業務
Snowflake、AWSといったクラウド上で実行しているETL処理の不具合対応、改修、仕様変更などに対応します。基本的なクラウド知識、開発言語（主にPython）の経験に加え、主体的に問題解決するための行動力、理解力をもって活躍していただくことを想定しています。 Snowflakeの導入事例が多く、そのスキル、経験を積んでいくことができます。

▼運用保守業務環境の構築・整備
データマネジメントグループとしての体制、フローの構築、整備をチームとして推進しています。より良いサービスをお客様に提供するために、課題抽出、改善を積極的に取り組んでいきます。チャレンジできる幅が広いため、任せられた業務を適切に推進していただけることを期待するポジションです。業務推進するためのフレームワーク、適切な報連相などを身につけることができます。

【プロジェクト事例】
・大手コンビニサプライチェーンの基盤システム構築
・プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築　

【このポジションの特徴】
・データ基盤の運用チームは発足したばかりで、チーム作りから携わることができます。
・最新のデータ分析・AI領域を身近に触れることができる環境です。
・クライアントの要望に応じて、各種クラウドサービスや最新技術などに触れる機会があります。

【技術スタック】
Infra：AWS、GCP
言語：Python、SQL
分析基盤ツール：Snowflake、dbt
構成管理ツール：Terraform、Serverless Framework
その他：GitHub、CircleCI、Databricks、Docker

【勤務地】
本社勤務（リモート可能）

【募集概要】
エンジニアマネージャーは、エンジニアリングに関する深い知識と経験を用いながら、チームメンバーのパフォーマンスや成長の支援や、リソースの調節を行い、チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署とのコミュニケーションを通じて合意形成を促進し、円滑な開発をリードします。

▼マネジメントするチームメンバーは例えば以下のような課題に日々取り組んでいます。
・パートナー企業の持つ様々なビジネス課題を、共通の技術やプロダクトで解決できるような共通課題に落とし込むか
・パートナー企業がフライウィールとともにビジネス課題における解決するプロセスのペインポイントを特定し、以下にそれを解決するプロダクトをどう提供するか
・パートナー企業の持つ膨大かつ多岐にわたるデータをどうやって安定的に取り扱うか
・柔軟で拡張可能、かつ安定的に稼働する「持続可能なシステム」をどのように提供するか

【業務内容】
・チームのエンジニアの評価を通じたパフォーマンス向上とキャリア成長の支援
・プロジェクト遂行に向けたリソースの調節
・チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署との調整
・効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策
・下記のような業務における支援やレビュー
　- Conataを構成するレコメンド／検索／広告配信エンジンや、プロフェッショナルサービスの各種プロジェクトにおけるシステムの新コンポーネント、機能開発、継続的なパフォーマンス改善
　- 効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策
　- 負荷試験、セキュリティー対策
　- データベース設計
　- サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用
　- システムの技術的な問題の発見と解決
　- 運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発

【開発環境】
クラウド：AWS
Backend：Kotlin、Redis、Elasticsearch、Micronaut、gRPC
Frontend：TypeScript、React、Next.js、MySQL、Auth0
Data Platform：Python、Dagster、dbt、Airflow、Snowflake、Amazon Athena
Infrustructure：Amazon EKS（Kubernetes）、Terraform、Prometheus、Grafana
DevOps：Bazel、GitHub、GitHub Actions

【勤務地】
・勤務形態：在宅勤務選択可
・転勤：当面想定していません

【就業場所の変更の範囲】
なし

【従事すべき業務の変更の範囲】
なし

【現状の課題】
新規事業「SAT」は、国産LLMと高精度Agentic RAGを活用したAI実装基盤を軸に、大手製造業等のエンタープライズ企業へ導入を推進しています。
SATは標準基盤でありながら、顧客ごとの業務要件や既存環境に応じたカスタマイズを前提としています。現在、PoCから本番導入、RAG高度化、AIエージェント構築を含むプロジェクトが急増中です。
プロダクトとしての再現性と各社固有の複雑な業務環境に適合させる高度な技術的判断が求められており、提案から本番稼働まで一気通貫でリードできる体制強化が急務です。その中核を担うAIソリューションエンジニアを募集します。

【業務内容】
・顧客のビジネス課題解決をミッションとし、当社の強みである「国産LLM」と「高精度RAG」を核としたプロフェッショナル向け業務AI実装支援プラットフォームであるSATなどを活用したAI時代のDX推進をリードする
・プロジェクトの提案フェーズから参画し、技術的な妥当性の判断、アーキテクチャ設計、ロードマップ策定、技術コンサルティング、および技術的なプロジェクトマネジメントを一気通貫で実行
・コンサルメンバーおよび開発チームと連携しながら顧客と技術要件を具体化し、業務ドメインを迅速に構造化。社内エンジニアリソースを統括しつつ、自らも実装に関与しながら技術面からプロジェクトをリードする

▼具体的な業務内容
・顧客への新規提案への技術的支援と技術コンサルティング
・プロジェクト提案、POC、受託プロジェクトにおける技術的な妥当性の判断とロードマップ策定
・顧客の技術要件・システム要件に対する実現可能性の判断（受諾の可否、必要な工数見積もりを含む）
・プロジェクトに必要な技術を分解し、適切な担当エンジニアを定義
・技術的側面からプロジェクトをリード・サポート（技術的なPM）
・アーキテクチャ図の読解に基づき、システム的な制約や条件を明確化
・顧客の業務理解・要件定義・実装・運用、そしてプロダクト改善へのフィードバックまでの一気通貫での伴走

【チーム構成】
▼PaaS SAT Devision
・ビジネスサイド：13名
・開発サイド：19名

【開発環境】
▼使用言語／フレームワーク
TypeScript、Vue.js 、Node.js、Python

▼コンテナ
Docker

▼IaC
Terraform

▼クラウド
AWS、Azure

【ポジションの魅力】
・生成AIをPoCで終わらせず、エンタープライズ環境で業務インフラとして成立させる技術設計を主導できます。前例の少ない領域でアーキテクチャ設計と実装責任を担う、難易度の高いポジションです。
・国内大手製造業をはじめとする企業の複雑な業務基盤に直接入り込み、技術的意思決定をリードできます。自身の判断が企業活動に直結する、高い影響力を持つ役割です。
・個別プロジェクトに閉じることなく、得られた知見を抽象化し、SAT基盤の進化に反映できます。デリバリーに留まらず、プロダクトの技術思想や方向性にも関与できる立場です。
・提案・設計・実装・運用までを横断し、生成AIの社会実装を推進する中核を担えます。上流とハンズオンの双方を高次元で求められる、国内でも希少なポジションです。

【勤務体系】
リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。
勤務時間の調整や中抜けなどで、子育てや介護との両立もしやすい環境です。

【勤務地】
▼就業場所
本社または自宅その他リモートワークが行える場所（変更の範囲なし）
※フルリモートワーク可

▼リモートワークについて
基本的にはフルリモート体制

仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています

【業務概要】
大手金融企業にて、FXサービスにおけるキャッシュバック等のインセンティブ付与キャンペーンの運用および効果計測をご担当いただきます。
マーケティング施策の効果を最大化させるため、データ抽出や条件判定などの運用面をリードしていただくポジションです。

【業務詳細】
・キャンペーン対象者の資格判定および条件合致の確認
・キャンペーン対象者数、およびインセンティブ（バック額）の算出・集計
・PythonやSQLを用いた各種データの抽出、加工、効果計測
・その他キャンペーン運用に伴う運用管理・関連業務
※経験と能力に応じて、業務内容を決定

【組織構成】
部長1名　課長2名　メンバー6名

【勤務形態】
・希望は週5日での稼働想定しています。※週3日稼働でも相談可能です。

【募集背景】
当社はデータとテクノロジーを駆使し、不動産取引をより「安心・簡単・最適」に変革することを目指しています。
不動産業界は巨大な市場規模を持ちながら、依然としてデジタル化の余地が大きい領域のため、物件情報や顧客接点のデータを適切に整備・管理することで、プラットフォームから生み出される価値は無限に広がる可能性があります。

当社は経営の中核にデータマネジメントを掲げています。
多種多様なデータが蓄積され、業界内でも独自のポジションを確立しつつある今、この基盤をさらに強固なものにし、グローバル展開を加速させるためのデータエンジニアを募集しています。

【ミッションと課題】
当社のデータプラットフォームは構築フェーズから、グループ全体をカバーする大規模スケールと極めて高い信頼性の両立フェーズへとシフトしています。

・データパイプラインをプロダクトとして扱い、SLI／SLO（サービスレベル目標）の策定、可観測性インフラ（IaC／CI／CD）の徹底的なコード化によって、手作業や属人化したトイルをゼロに近づける
・ビジネスの実行スピードを落とさずに、個人情報保護や機密性を保つガバナンス体制を、DMBOKなどのフレームワークに則ってアーキテクチャレベルで実装
・GAグループ横断的なデータ基盤・データマネジメントシステムの構築・運用

【仕事概要】
国内外のグループ会社を含めた全社共通のデータマネジメントおよびデータプラットフォームの進化をリードしていただきます。
CDO直下組織のもと、単なるデータ連携の実装にとどまらず、プロダクトとしての強固なデータプラットフォームのアーキテクチャ設計、
高いサービスレベルの担保（SLM）、およびセキュアなガバナンス構築を推進する役割を担っていただきます。

・Snowflake × dbt × Dagsterを主軸としたデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・移行・最適化
・TerraformおよびTerragruntを用いた、再現性が高く、複数部門・複数会社へ迅速に横展開可能なIaCプラクティスの整備
・SRE観点に基づくパフォーマンスチューニング、データレイクハウス（Apache Iceberg等）の評価・検証および実運用
・データモデリング（履歴管理、コンテキストモデリング）およびデータ品質テスト自動化システムの構築
・権限設計、アクセスコントロール、マスキングルール構築を包括するデータガバナンス標準化の主導
・ADR（Architecture Decision Records）を用いた技術選定プロセスの明確化と、メンバーに対するコードレビューやメンターシップの実施

【本ポジションの魅力】
・CDO直下組織のため、意思決定が非常にスピーディーで、既存の基盤に縛られず、理想の構造を目指した抜本的な改善や技術選定に挑戦できます。
・基盤を単なるシステムではなく継続運用されるプロダクトと捉え、ユーザー（社内各部署）の利便性と信頼性を高めていくプロダクトマネジメント的な視点での開発が可能です。
・手動運用や属人化を排除し、自動化・標準化を通じて仕組みで課題を解決していく文化があります。
・国内外のグループ全体のデータ利活用の土台を中長期的な目線で設計・構築していく、社会的意義と難易度の高いミッションに携われます。

【開発環境】
・主要：Snowflake × dbt × Dagster × Terraform
・詳細：Snowflake、Apache Iceberg、dbt、Dagster、Python、dlt、TROCCO、Airbyte、Treasure Data、Terraform、Terragrunt、GitHub Actions、Docker、OpenMetadata、Tableau、Prometheus、Grafana、AWS（ECR、ECS Fargate、S3、DMS）

【Data Managementチームについて】
当チームは、高品質で安全なデータ基盤の整備・提供に留まらず、データを武器に事業や業務課題の解決を加速させる組織です。
これまでは、意思決定を支えるデータ基盤の構築、品質向上、ガバナンス推進といった土台作りに注力してきました。
今後はその基盤を活かし、各事業組織の課題に対して、AI活用や業務支援の仕組みづくりまで踏み込み、
データによる直接的な価値創出を担う役割を強化していきます。

▼私たちが大切にしている価値観
・高品質で安全なデータ提供を大前提とする
・属人化を排除し、再現性のある仕組み・運用を構築する
・手作業やトイル（作業的負荷）を放置せず、エンジニアリングで解消する
・基盤整備をゴールとせず、常に「現場の価値」に結びつける
・技術的な理想を追求しつつ、現場で機能する「現実的な解」を出す

【リモートワーク】
テック部門はオフィスワークとリモートワークを組み合わせたハイブリッドワーク体制を採用しております。
※ 原則は週3日の出社となりますが、出社頻度は個人のご事情に合わせて相談可能です

【現状の課題】
・数億件規模のWeb上の文献をクローリング/コンテンツ抽出／配信するためのデータパイプラインを開発、運用する人材が不足している
・自社プロダクトのAI Agent開発のためのデータ拡充の方針検討、要件定義、実装をプロダクトチームのPMやエンジニアとコミュニケーションしつつ自ら実行する人材が不足している

【業務内容】
当社は、ニュース・特許・論文・Web情報など、企業活動に関わる膨大な公開情報を収集・構造化し、最先端の生成AI技術を活用して、企業の意思決定や事業変革を支援する複数のプロダクトを提供しています。
本ポジションでは、これら全プロダクト共通の基盤となるデータ配信システムに位置づけられる、Webクローラーおよび文書配信パイプラインの設計・開発・運用を担っていただきます。プロダクト価値の根幹を支えるデータ基盤として、安定性・スケーラビリティ・拡張性を意識した開発が求められるポジションです。
エンジニアとして記載の課題解決のための開発を進めながら、データプラットフォームチームをリードし生産性の最大化を行うことも期待しています。

▼具体的な業務内容
・TypeScript／Pythonを用いたWebニュース・特許・論文などを配信するデータプラットフォームの開発と運用
・サーバーレス環境による分散処理のスケーラビリティ向上と監視設計

【チーム体制】
・事業責任者（CEO）1名
・開発責任者 1名
・プロダクトエンジニア 7名
・AI Agentエンジニア 6名
・構造化エンジニア 3名
・データエンジニア 3名
・プロダクトマネージャー 1名
・リサーチャー 1名
・CS 2名
・Biz 8名

【開発環境】
・開発言語
　- データパイプライン：Python
　- Webクローラー：TypeScript（Node.js）
・コンテナ
　- Docker
・IaC
　- Terraform
・クラウド
　- AWS
・ライブラリ
　- Pyspark、Puppeteer
・AIツール
　- Cursor、CodeRabbit、Devin

【ポジションの魅力】
▼全プロダクト共通の文書配信システムの開発・運用に携わることで、以下のような経験を積むことができます。
・数億件規模の文書データを対象とした、サーバーレス環境における大規模分散処理の設計・開発・運用経験
・数万サイトを対象としたWebクローラーの開発を通じて、Webフロントエンド・バックエンド双方の知見を活かしながら、不安定な外部環境を前提とした監視・運用設計のノウハウを習得
・PdMやCustomer Successチームと連携し、プロダクト要件や顧客課題を踏まえた新規開発・改善提案を主体的に行うことで、技術視点から事業にコミットする経験

【就業場所】
※フルリモートワーク可

【リモートワークについて】
・基本的にはフルリモート体制
・リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
　- それぞれの事情に合わせて使い分けながら勤務しています。

仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています。

【概要】
AI推論モデルや周辺センサ、その他のモジュールを含めた統合システムに関する設計・開発

AI推論モデルをエッジデバイスのシステムへ組み込む際には、限られたリソースを適切に配分し、システム全体のパフォーマンスを最適化する設計・実装が求められます。
本ポジションでは、各部署と連携しながら、これらのシステム設計・実装を進めていただける方を募集します。

【具体的な職務内容】
C／C++を使用したシステムの設計・開発

【案件例】
自動運転システムのソフトウェア開発

【プロジェクトのやりがい】
・実機やサービスを実際に稼働する製品として完成させ、市場に送り出すまでを担えます
・各部署との連携を通じて、幅広い知識・スキルを習得できる環境です

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：C／C++

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【職種】
技術職（SE・インフラエンジニア・Webエンジニア）

【募集部門】
アナリティクス本部

【事業内容】
トランスコスモスでは、豊富なお客様企業をベースにコールセンター・デジタル広告・サイト制作など様々な運用を請け負っています。
こうしたアウトソーシングビジネスは変化の時を迎えている中で、私たちアナリティクス本部に求められているのは、多岐にわたる業務領域で蓄積された運用ノウハウを活用し、お客様企業の抱える課題に対して、データ活用とシステム開発の両面から総合的な支援を行うことです。
こうした取り組みを通じて、お客様企業の成長を共に実現する“価値創造型パートナー”としての役割を果たしていきます。

【業務概要】
私たちアナリティクス本部では、自社のリサーチデータ活用プラットフォームを通じて、顧客要望に応じた提案・開発・運用を一貫して行いお客様企業の課題解決に貢献しています。
本ポジションでは、AWS環境を活用したシステム開発や運用改善を通じて、顧客体験（CX）の向上を支援するAWSクラウドネイティブエンジニアとしてご活躍いただきます。主なお客様は保険・金融関連の大手企業様で、お客様の課題や状況に応じて、システム構築・改善の提案から、開発・運用・施策実施までを担っていただきます。
当事業は10年以上にわたり成長を続けており、近年ではAWSを活用した大規模システム構築やデータ基盤開発のニーズが急増しています。
これに伴い、本番環境での設計・構築・運用に携わりながら、顧客課題の解決に直結する開発を推進できるAWSクラウドネイティブエンジニアを求めています。
まずはプロジェクトメンバーとして開発経験と実績を積んでいただき、将来的にはSEとして、要件定義などの上流工程やアーキテクチャ設計にも挑戦いただけます。
※弊社子会社のトランスコスモス・アナリティクスに出向兼務となります。（アナリティクス本部の全メンバーが出向兼務です）

【業務内容】
▼入社後お任せする業務
※最初は先輩社員や上司の支援・伴走を受けて業務いただきます。
・顧客課題にあわせた技術検証
・AWS環境でのシステム設計・構築・運用（EC2、Lambda、StepFunctionsなど）
・SQLやPythonを用いたデータ加工・集計・レポーティング
・顧客要望のヒアリングと要件定義の策定
・開発ベンダーとの連携（要件伝達・各工程レビュー）
・既存業務の課題把握と改善（内部改善ツールの開発など）
・障害発生時のリカバリー対応と改善策の実行
・プロジェクト管理（WBS作成、進捗管理、課題管理）
将来的には、上流工程（設計・提案）やチームマネジメントにも挑戦いただけます。

▼将来的にお任せしたい内容
コミュニケーションパスやドメイン知識定着後は、経験年数や実績にあわせ、段階的に以下の業務をお願いしていきます。
・3か月先の開発計画
・WBS作成と担当者の割当
・開発進捗の管理、支援
・メンバーの育成・教育およびチームビルディング
・収支改善のための主体的な改善企画
・お客様への提案やプレゼンテーション
・要件定義～開発～テスト～リリース工程の品質管理
・AWSによるアーキテクチャ設計

【仕事のやりがいと魅力】
当部門は提案・分析・開発の3つの部署が1つの部門として編成されており、役割毎の壁を廃したスピーディーなコミュニケーションが可能です。AWSのデータ分析機能（Bedrock・QuickSightなど）やSnowflakeの実践的ノウハウが身につきます。
単なるマーケティングリサーチや開発に留まらず、結果のフィードバックや活用まで提供・支援できます。
様々な制度（サンドボックス環境の提供・研修費支援・書籍購入支援・ナレッジWiki）を通じて技術やキャリアを伸ばせる環境です。

【習得いただけるスキルやキャリア】
・AWS等のクラウド開発技術やデータ活用ノウハウの習得
・生成AIや機械学習を用いた顧客理解と改善提案のスキル
・最新の開発技術や生成AI・ツールの習熟経験

【開発環境】
プロジェクト管理：ASANA
コミュニケーションツール：Microsoft Teams、Zoom
クラウド環境：主にData Analytics & Database領域 　
AWS（EC2、StepFunctions、Lambda、RDS、Bedrock など）、Snowflake　など

【使用言語】
おもにSQL、Python、その他スクリプト言語

【案件事例】
▼大手金融機関
・顧客満足度調査（CS調査）の結果データを集約し、全国、県別等のレポートを作成
・調査結果データを元に弊社メンバーが企画提案するための分析用レポートやダッシュボードを作成
・各種レポートやダッシュボード、および、業務運用フローに対し、毎年、改善を実施

▼社内業務ツールリプレース
・AccessVBAで作成された管理ツール（DB含む）に対し、AWSを活用したシステム構成（StepFunctionやLambda等）へリプレース
・業務運用フローに合わせた機能統廃合も同時に行い、オペレーション視点でのユーザインタフェースを改善
・現在も、新たな機能追加や現行機能改善を実施中

▼最新技術機能検証
・Amazon Q Developerや、Amazon Bedrockなど、新しい技術に対し、積極的に技術検証を実施
・システム設計や開発などへの活用や、リサーチャー業務への適用を視野に入れた技術検証も実施

【メンバー構成】
全体PM1名、システムPM1名、リサーチャー2～3名、エンジニア4～6名（協力会社含む）
エンジニアはPMおよびリサーチャーとともにお客様の課題を解決すべく要件整理段階から参画し、工程を進めていきます

【キャリアモデル】
▼Aさん
ソフトウェア開発会社で9年間システム開発を経験後、トランスコスモスに入社
培ったノウハウを活かし、上流工程やチームマネジメントを担当
常に改善を意識し、顧客やチームにとって、一番ベストな方法を模索しながら、プロジェクトマネージャーを担当
現在は、課長職に就き、ビジネス、システム両面を視野に入れて、メンバーコントロールを実施しております

▼Bさん
サーバー保守やコールセンター業務（スーパーバイザー含む）を約10年間経験後、トランスコスモスに入社
手探り状態ではあったものの、PGとして設計や開発に従事しながら、BIダッシュボード開発やAWSへも果敢にチャレンジ
AWSの各コンテンツ（Lambda、APIGateway、StepFunctionなど）を使ったシステム開発を担当
現在は、プロジェクトマネージャーを担当し、ビジネス、システム両面を視野に入れつつ、プレイングマネジャーとしても活躍しております

【勤務地備考】
渋谷ファーストタワーオフィス および在宅勤務

【職種】
技術職（SE・インフラエンジニア・Webエンジニア）

【採用背景と期待する役割】
各業界を代表する企業の「デジタルマーケティング」を預かる身として、『データ活用の提案』をサービスの中核に置いています。
データという確かなものを駆使することで、お客様が抱えている課題の整理や成し遂げたい事に対するソリューションを提供することが、当社のデジタルマーケティングサービスです。『データマーケティングスペシャリスト』はこのサービスの根幹を担う人材として位置付けています。

【業務概要】
様々なデジタルマーケティングデータ（顧客データ／サイト内行動データ／ソーシャルリスニングデータ／VOCデータ）を最適に活用する方法を考え、分析やツール連携のデータ構築を担う業務をお任せします。

▼業務詳細
（1）顧客ヒアリング
（2）AsIs／ToBeの可視化
（3）データ収集、整備、加工
（4）データ構造設計、データフロー設計
※タグマネジメントツールの設計・導入・運用のご経験や、アーキテクチャ設計・運用設計のご経験をお持ちの方はツールの導入・運用設計や、施策シナリオの読み解き／ToBeの立案などの業務のご相談させていただきます。

【配属部門について】
▼「エクスペリエンスプラットフォーム」
企業のDX推進において、顧客のあるべき姿を策定し、その達成に向けて現状調査、課題抽出、デジタルマーケティング施策の立案、施策導入、改善PDCAまでトータルに支援しています。特にオウンドメディアの構築・運用において、データ活用を主とした最適なデジタルマーケティング策を描き、顧客企業の成長に伴走していきます。

【キャリアパス】
通信・金融・製造・輸送・消費財を代表する企業のデジタルマーケティング案件やDX案件が多いため、大規模なデータベースや多様なデータに触れることで、スペシャリストとして成長することができます。
また仕組み全体の設計を担う『アーキテクト』やマーケティング全体の設計を担う『CXプランナー』と一緒に案件を行うことが基本であるため、「ツール導入等、CX向上の最適な仕組み構築の知見を得て『アーキテクト』に成長する」「施策やKPI策定等、マーケティングやビジネス知見を得て『CXプランナー』に転身する」という選択をすることも可能です。
将来的にはそのすべてを統括する『統括プロジェクトマネージャー』へのキャリアップも可能で、いずれの職種も当社内で活躍いただけます。

【魅力～働きやすい職場環境】
▼東証プライム企業として安心して働ける環境
当社は創業から50年以上続く、東証プライム企業です。そのため安定した基盤があり、業務に集中していただける環境があります。
上場以来、いまだ成長し続けている企業で、福利厚生も東証プライム企業に恥じない、社員一人ひとりが能力を最大限に発揮できる職場環境が揃っています。

▼リモートワークなど"今"にあった働き方が可能
原則作業は自宅中心のリモートワークを取り入れています。しかしチームビルディングやメンバーとの関係性構築、ブレストなどで出社も可能といった、柔軟な働き方ができるハイブリッドワークを採用しています。
常に移り変わる"今"にあった働き方を実現できる環境が整っています。

▼2,700人の集合知により、さらにスキル伸ばせる環境
約2,700名が在籍するWeb業界の中でもトップクラスの組織です。Web業界を代表するプロジェクトを成功させてきたスペシャリストも多く、彼らと業務を行うことで、今以上の経験やスキルを習得することが可能です。

【勤務地備考】
東京本店（渋谷）※在宅勤務中心です

【職種】
データアナリスト・データサイエンティスト・リサーチャー

【募集部門】
アナリティクス本部

【職務内容】
当社では機械学習、プロセスマイニングなどの最新AI技術を活用してお客様企業のCRMデータを解析し、顧客体験価値の向上や企業収益を拡大するための改善活動を行っております。EC・金融・通信業界をはじめとした様々なお客様データを分析し、最新の分析スキルと課題発見・提案能力を伸ばすことができる職種です。
入社後は分析を行う部分だけでなく、分析結果をお客様へ報告する部分も担当いただき、将来的にはお客様とのコミュニケーション窓口としてお客様のご要望をヒアリングし、アウトプットの要件定義を行う部分も担当いただきます。
入社初日はオフィスへ出社となりますが、その後は基本在宅勤務となります。（社員の99％はリモートワークで就業中）
※弊社子会社のトランスコスモス・アナリティクスに出向兼務となります。（アナリティクス本部の全メンバーが出向兼務です）

【業務内容】
・CRMデータを対象としたSQLでの分析、Pythonを使った機械学習モデルの構築
・分析アウトプットの作成、お客様への報告
・サイト改善後の効果測定の実施、お客様への報告

【入社後】
・合計50時間以上の課題設定、機械学習の専門研修を実施いたします。
・チーム配属後はアナリストとして既存案件のOJTで半年程度実務経験を積みながらスキルを習得いただきます。　（既存案件の業界：通信、金融、通販など）

【仕事のやりがい、魅力】
・様々な業界のCRMデータを分析することができ、幅広い課題に対応出来るデータサイエンティストとして成長できます。
・最新の機械学習モデル構築（Amazon SageMaker）、SQL（SnowFlake）の実務活用ノウハウを習得できます。
・分析を行うだけでなく、発見した課題の原因考察と改善提案を行い、効果測定まで担当するので自分の分析結果がどれだけお客様の成果に繋がったか実感できます。
・物事を筋道立てて分析し、課題から対策を導くことで、論理的思考が身につきます。

【仕事で得られるスキル／キャリア】
・機械学習（Amazon SageMaker）、SQL（SnowFlake）での分析スキル
・顧客折衝スキル
・報告書作成でのレポーティングスキル（PowerPoint、Amazon QuickSight）
・お客様へのプレゼンスキル

【業務環境】
・就業場所：東京都池袋・基本はリモートワークでの就業（社員の99％はリモートワークで就業中）
・チーム構成：配属予定先の課は6名（男性5名、女性1名）、所属部署は合計24名（男性19名、女性5名）
・リモートワーク用のWebカメラ／マイク／モニターは会社支給
・スキルアップ補助制度あり（書籍や外部研修受講が可能）
・PC：ノートPC
・ディスプレイ：ノートPC以外に21インチ or 24インチモニター
・OS：Windows
・業務ツール：Microsoft Office
・コミュニケーション：Google Chat
・ビデオ会議：Google Meet、zoom
・タスク管理：ASANA
・分析ツール：Snowflake（データ統合環境）、Jupyter Notebook（Python実行環境）、Amazon QuickSight（アウトプット環境）

【勤務地備考】
渋谷ファーストタワーオフィス および在宅勤務

【概要】
LLM（大規模言語モデル）の開発における、継続事前学習（CPT）、教師あり微調整（SFT）、
強化学習（RL）の学習実行とパフォーマンス評価・改善を担っていただきます。
実験管理ツールや各種ログから、学習の効率・性能に関するボトルネックを仮説ベースで特定し、モデルのポテンシャルを最大限に引き出すための検証と改善を主導するポジションです。 

現在のLLM開発において、多くのエンジニアが直面している課題の一つが「計算資源の不足や、実験の順番待ちによる開発スピードの停滞」です。
どれだけ優れた仮説があっても、検証環境が限られていれば最適なアプローチを見出すことは困難になります。 
当プロジェクトの最大のおもしろさは、数十ノード規模の大規模なGPUクラスタ環境を、順番待ちのストレスなく豊富に活用できる点にあります。
本ポジションでは、インフラの構築そのものではなく、この潤沢な計算資源を最大限に活かし、実際のモデル学習を回しながら
評価結果やログを徹底的に分析していただきます。
「データに基づいて仮説を立て、学習の効率化や性能向上に向けた改善を迅速に回す」という、モデル開発の本質的なプロセスに集中して取り組める環境です。 

【具体的な職務内容】
・大規模言語モデルの開発における継続事前学習（CPT）、教師あり微調整（SFT）、および強化学習（RL）の学習実行と検証
・WandBなどの実験管理ツールを用いた評価結果の調査、および各種ログ分析に基づく学習効率・性能のボトルネック特定
・特定したボトルネックに対する仮説ベースの改善策（ハイパーパラメータや分散トポロジーの調整等）の立案・検証・適用
・モデル学習の効率化や精度向上に向けた、合成データ生成を含むデータパイプラインの運用と評価
・分散学習フレームワークを用いた、モデルの学習安定性およびメモリ効率化に関する検証・チューニング

【プロジェクトのやりがい】
・計算資源の制約や順番待ちに縛られることなく、自身の立てた仮説に基づく大規模な実験・検証を迅速に実行できる
・評価メトリクスやログといった定量データから「どこが詰まっているか」を紐解き、自身のチューニングによって学習効率やモデル性能が向上していく手応えをダイレクトに実感できる
・継続事前学習から強化学習、データ生成まで、LLM開発のライフサイクル全体における「実行・評価・改善」の高度なノウハウを体系的に蓄積できる

【開発環境】
・開発環境：Python、PyTorch、Megatron-LM ／ Megatron Bridge、NVIDIA-NeMo
・その他開発環境：AWS（EC2、EKS）、AWS ParallelCluster、Slurm、Linux
・開発支援ツール：git、GitHub、Docker、WandB（Weights ＆ Biases）

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

＼嬉しい転勤なし♪／東京で受注した案件のPMをお任せ☆リーダー経験あればOK！
●Webシステム／サービスの設計・開発
●基本設計、詳細設計
●実装、レビュー、テスト
●メンバー管理、進行管理
●顧客との仕様調整
●要件整理、要件定義の補助　など

ITのトータルプロデュースとしてコンサル、企画～運用まで一気通貫でサポートする会社★
札幌にいながら東京本社で受注した不動産賃貸系案件や金融系アプリ開発、ToC向けサービスなど、複数のプライム案件に関わることができます！
またご経験に応じて段階的にスキルアップをしていける環境です！

【案件例】
1：大手住宅設備メーカー向け生活支援アプリ開発
ユーザー向けアプリの機能開発・改善を担当。

2：冠婚葬祭領域の法人向け福利厚生サービス開発
法人利用を想定したWebサービスの開発・改善を担当。

【入社後の流れ】
入社直後
まずはご経験に応じて札幌拠点の受託開発案件、または東京本社案件の開発・設計・PL業務からスタート。
チームや案件理解を深めながら、既存PMと並走して案件の進め方を学んでいただきます。

1～2年目
比較的小規模な開発・制作案件にて、顧客との調整、要件整理、進行管理などを担当。
既存PMのOJTのもとで、PMとして案件全体を動かすための実務経験を積んでいただきます。

その後
小規模案件での経験を土台に、より大きな案件のPMへステップアップ。
ご希望や適性に応じて、将来的には以下のようなキャリアを目指すことができます。

・受託開発案件のPMとして、案件全体を推進する
・開発理解のあるPMとして、顧客折衝と開発現場の橋渡しを担う
・札幌拠点の中核メンバーとして、チームづくりや後輩育成に関わる
・将来的に、自社サービスや新規案件の立ち上げに関わる

【職種】
技術職（SE・インフラエンジニア・Webエンジニア）

【募集部門】
エンジニアリング統括本部

【ビジネスプラットフォーム（BP）部について】
▼事業内容
ビジネスプラットフォーム部では、トランスコスモスの自社プロダクトである、trans-Re:Connectの開発および導入を行っています。
trans-Re:Connectは、"システムもDBも、なんでも『つなぐ』"という機能コンセプトをもち、LINEと企業がもつシステムやデバイスをつなぐことで、データをリアルタイムに活用しながら、一人ひとりに最適化された企業と消費者の1to1コミュニケーションを実現するプラットフォームです。
2014年の事業開始当初から10年間、お客様企業の課題に合わせた顧客体験の設計からシステム導入、運用まで一貫して対応してきました。
長きに渡り蓄積されたナレッジと、マーケティング領域だけでなくカスタマーサポートの領域まで深いレベルで支援できることが強みであり、SNSの運用やコールセンターといったオペレーションの部門と連携することで、トランスコスモスが提供しているデジタルマーケティングからカスタマーケアまでの世界観をカバーすることが可能です。

【業務内容】
・要件定義を基にした設計書作成
　‐ 具体的にはAPI仕様、DBテーブル設計、画面設計、出入力設計など
・基本設計、詳細設計を基にしたプログラム開発業務
・設計、開発、テスト工程での協力会社、オフショア等を含む部門外、社外のプロジェクトメンバーとの協業
・開発、導入したシステムの運用、保守業務
・新しい技術やトレンドの調査
　‐ その技術の自社製品との親和性、活用方法まで考慮した上で社内提案ができるとベター
　‐ 新しい取り組みの提案に対して受容的で、提案が必ず通るわけではありませんが、積極的な姿勢が評価される風土です

【このポジションの魅力】
▼職種・業務面
・LINEは今や国内月間アクティブユーザーが9500万人以上、利用者・利用率ともに国内トップクラスのSNSメディアであり、携わったプロジェクトが最終的に多くの消費者に届くことも多く、やりがいを感じていただけます
・SNSの運用やコールセンターなど、オペレーション領域までカバーする当社だからこそ提供できるサービスも多く他部署との連携を通して様々な知見およびスキルを身に着けていただける機会があります
・IaaS／PaaSにAWSのしくみを活用しており、新たなリリースがあった場合にはAWS社から直接説明をうけるなどいち早く最新の技術をキャッチアップしながら、技術検証や選定に関わるチャンスがあります

▼組織面・AI活用・特長
・「テクノロジーの力でサービスを進化させる」ことをミッションに、単なる開発ではなく、サービスや事業をテクノロジーで進化させる、会社トップ直下のエンジニア組織です。
・AIをコーディング補助にとどめず、要件定義・設計・開発・テストを含む開発プロセス全体の変革に活用しています。
・独自メソッド「Waterfall Boost」を実案件で展開しており、AI駆動開発をPoCではなく実務で経験できます。
・Cursor、Claude Code、GitHub Copilotなど、AI開発支援ツールを活用できる体制を整えています。
・大手お客様の大規模案件に、要件定義から運用まで一貫して関われる機会があります。

▼就業環境
・リモートワークと出社を組み合わせたハイブリッド勤務で、集中作業とチーム連携のバランスを取りながら働けます。
・残業はおおむね月20時間未満で、長期的にキャリアを築きやすい環境です。
・OKRを設定し毎月1on1を行うことで、進捗を定期的に追いながら評価に変える本部独自の取り組みを導入しています

▼キャリア／成長支援
・社内に蓄積されたナレッジ／キャリアパスが豊富な弊社ならではの制度
　‐ セミナーファンディング／ジョブポスティング／実務をもとにしたTCIオリジナルのオンデマンド講座
・エンジニアの成長支援を目的とした制度
　‐ ハッカソンの開催／サンドボックス環境の提供／トラックテスト
・その他
　‐ 資格取得支援制度／海外視察（選抜型）／書籍購入補助

【勤務地備考】
東京本店（渋谷）※在宅勤務中心です

【募集部門】
コンサルティング本部　機械学習エンジニア

【募集背景】
機械学習・ディープラーニングスキルを活かした転職を考えている方、私たちはデータ分析とAIを駆使したコンサルティング事業を展開している企業です。
最先端技術を活用し、クライアント企業の課題解決をサポートすることで、より良いビジネスの未来を創造しています。
昨今、機械学習・ディープラーニングを活用したソリューションの需要が高まっており、この分野でのエキスパートを探しています。
このような背景の中、アナリティクスコンサルティングの一環として私たちと一緒に課題解決を行う機械学習エンジニアを募集しています。

【仕事内容】
・機械学習・ディープラーニング手法を用いたモデルの開発、実装、評価
・データ前処理、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータのチューニング
・モデルのデプロイメントと運用、メンテナンス
・技術ドキュメントの作成とクライアントへの説明
・チームメンバーへの技術指導と知識共有

【働き方】
当社はワークライフバランスを重視しており、社員が仕事とプライベートの両方を楽しむことを支援しています。
アカデミア出身の社員が多く、高い技術レベルで切磋琢磨しながら自身のスキルを磨いていきます。
社員同士で勉強会を開催し、ポータルサイトで情報を共有するなど、各自が主体的に成長できる環境です。
35歳以下の社員が多く、結婚や育児の際には男性社員も育児休暇を取得し、公私ともに充実した時間を持つことができます。また、有給取得率は7割程度です。

【配属組織】
コンサルティング本部にデータサイエンティスト職またはエンジニア職として所属する予定です。（技術特性およびキャリアビジョンによって決定）
コンサルティング本部は3つのグループが存在し、データサイエンティスト及びエンジニアが協力しながら、顧客の課題解決に努めています。
現在は、機械学習／ディープラーニングに特化したチームはありません。分析案件チームもしくはプロダクト開発のチームに所属していただきます。

【勤務場所】
本社または自宅
※プロジェクトの性質や業務上の必要性に応じて、本社への出社やクライアント先での勤務が発生する場合あり

【募集部門】
DXコンサルティング部

【募集背景】
TDSEでは、データ活用・AI・機械学習を通じて、企業の意思決定高度化や業務変革を支援しています。
近年、顧客企業におけるデータ活用の内製化・高度化が進む中で、構想策定から実装・定着までを一気通貫で伴走するニーズが増加しています。
当社は、データ分析・AIの実装力を強みに、上流の構想検討から実行・運用までをつなぐ支援を行っており、こうした領域で顧客にとって価値あるパートナーとなることを目指しています。
このような背景から、DX／AI活用プロジェクトにおいて、顧客と伴走しながら課題整理・構想検討からプロジェクト推進まで担っていただける方（リーダー候補）を募集します。

【仕事内容】
DX／AI活用プロジェクトにおいて、チームの一員としてプロジェクト推進に関与いただきます。
ご経験・志向に応じて、段階的に役割を広げていただくことを想定しています。

【主な業務内容】
・顧客とのディスカッションを通じた課題整理・要件検討の支援
・データ／AI活用に関する構想検討・施策立案の補助
・プロジェクトの進行管理（スケジュール・タスク管理等）
・データサイエンティスト／エンジニアとの連携・推進
・成果物作成・報告資料作成の支援

※ご経験に応じて、提案活動やプロジェクトリードもお任せします

【案件の体制】
本ポジションは、顧客フロントに関与しながら、チームでプロジェクトを推進する役割です。
・プロジェクトには、コンサルタント／データサイエンティスト／エンジニアがチームで参画
・役割はフェーズや経験に応じて柔軟に変化
・初期は既存メンバーのサポートを受けながら業務を推進
・将来的には、プロジェクトリードや顧客対応の主担当を担うことを期待

※ご自身でPythonなどでコードを書いたり機械学習を実装したりするポジションではありません。

【キャリアパス】
・プロジェクトリード／PMとしての成長
・特定領域に強みを持つコンサルタント
・組織マネジメントや事業開発への展開

【このポジションの魅力】
・AI／データ領域の専門人材と協働しながら成長できます
・上流〜デリバリーまで一貫して関与が可能です
・段階的にリーダーへ成長できる環境です
・顧客や社内でのコミュニケーションに支障がない範囲でテレワーク、フレックスタイム就業が可能です

【弊社担当者より】
▼以下のような方を求めています！
社内外ステークホルダーとの調整力・コミュニケーション力、および複数案件の同時推進力のある方

【その他】
・在宅勤務制度：あり
・勤務場所：本社または自宅　※プロジェクトの性質や業務上の必要性に応じて、本社への出社やクライアント先での勤務が発生する場合あり

【背景・ミッション】
前年同期比600％という驚異的な成長を続けるAIスタートアップにて、プロジェクトマネージャーとして参画いただきます。同社はAIコンサルティング・プロダクト提供を主軸とし、本番コードのほぼ100％をAIで生成するAIネイティブ企業です。受注案件に対応するため、上流から開発推進まで一貫して担えるPMを複数名募集しています。 

【体制】
 外国籍比率45％のグローバルな環境で、社内外の開発チームと連携しながらプロジェクトを推進します。年齢・役職に関係なく距離が近く、意思決定のスピードが速い組織です。 

【具体的な業務内容】
・クライアントの業務フローへの深い理解と潜在課題の特定 
・AX戦略・ロードマップの策定および段階的な導入計画の提案 
・PRD・要件定義書・仕様書の作成と顧客との合意形成 
・社内外開発チームのマネジメント（スケジュール・品質・コスト管理） 
・生成AIの技術検証
・プロトタイピング、プロンプトチューニング 
・顧客向け報告書・プロジェクト進捗レポートの作成 
・提案活動・営業同行（提案書作成、顧客へのプレゼンテーション） 
・継続案件・拡大案件につなげる顧客リレーション構築

 【将来的な展望】
 LLM・RAG・AIエージェントなど生成AI領域の最前線で実務経験を積み続けられる環境です。AIツールは使い放題で、定型業務はAIエージェントで省力化されているため、本質的な上流業務に集中できます。スタートアップの急成長フェーズに乗り、事業インパクトの大きい意思決定に近い立場でキャリアを築けます。 

【変更の範囲】 なし

大手グローバル企業のWebコンテンツを、デザインやトーン＆マナーを維持し、日本市場向けに最適化・ローカライズする業務をご担当いただきます！

■業務内容
・プロジェクトの進行管理
・ダイレクトメールに関する進行管理・運用・更新補佐・提案
・クライアント資料や英語の資料から必要情報を抽出し、対応内容を整理
・品質改善や効率化施策の立案/実施/検証
・モックアップテストの実施/検証/改善提案

社内のメンバーや外部パートナーと連携しながら、プロジェクトの進行管理・品質管理を担当いただくことを想定しています！

■開発環境
・OS: Mac
・言語: HTML、CSS、JavaScript、Python など
・ツール: Slackなど
その他、独自のプロジェクト管理/開発ツール、VS Code、、CLIなど


【勤務形態】
・年に3～4回/1回につき、1か月程度繁忙期あり
・繁忙期間は、クライアント指定のオフィスにて勤務想定
・土日のどちらか勤務が発生します　※振替休日を取得いただきます
・繁忙期は40時間程度残業が発生する可能性がございます

【概要】
▼自動運転向け車載AIモデル開発
カメラ、LiDAR、レーダーなどから得られるマルチモーダルなセンサー情報を統合し、周辺環境の3次元認識、他車の行動予測、自車の経路計画までをリアルタイムに行う最先端のAIモデルの開発を行っています。
現在は、次世代車載SoCへの実装を見据えた次世代モデル（BEV［Bird's Eye View］、Transformer、End-to-Endモデルなど）の開発を強化しています。
限られたリソース内で認識・予測精度を最大化するため、学習アルゴリズムの改良と、実機（エッジ）制約を考慮した量子化・最適化プロセスをシームレスにつなぐチームの体制構築を進めています。

【具体的な職務内容】
・自動運転向け深層学習モデル（認識・予測・計画など）の設計・開発・学習
　- 最新の論文（CVPR、ICCV、NeurIPS等）ベースのアルゴリズム調査、プロトタイプ実装、評価
　- マルチモーダル（カメラ・LiDAR等）なデータを用いた大規模モデルの学習およびアーキテクチャ最適化
・車載エッジ実用化に向けた精度改善・モデル軽量化
　- 知識蒸留（Knowledge Distillation）やネットワーク剪定（Pruning）を用いた、精度を維持した状態でのモデル軽量化
　- 誤認識パターンやエッジケース（夜間、悪天候、稀な障害物など）のデータ分析と、それに基づく学習方法の改良・精度向上
・車載SoCをターゲットとした量子化（Quantization）技術の適用と評価
　- 学習フレームワーク（PyTorch等）から車載向け推論環境（TensorRT等）への最適なモデルエクスポート・変換手法の確立
・MLOpsパイプラインの構築・改善
　- データ管理、学習、評価、量子化、デプロイまでを一気通貫で行うCI／CD・CT（継続的学習）パイプラインの設計・運用
　- 開発チーム全体が効率的に精度改善のサイクルを回せるような、共通ライブラリやツールの整備・提供

【プロジェクトのやりがい】
・最先端AIへの挑戦：BEVやTransformerなど、自動運転・コンピュータビジョン領域の最先端技術にリアルタイムで触れることができる
・フルレイヤへの関与：モデル設計（上流）から、車載エッジへのデプロイ・MLOps（下流）まで一気通貫で開発に携われる
・充実した開発環境：大規模データの学習をストレスなく高速で回せる、豊富なGPUリソース（最先端GPUクラスタ）を利用可能

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：Python、PyTorch、C++
・開発支援ツール：Git、GitLab、GitHub
・開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【概要】
▼LLM／VLMなどを用いた、顧客の課題を解決するAIエージェント開発
様々な業界のクライアント企業が抱える特有のビジネス課題に対し、LLM（大規模言語モデル）やVLM（視覚言語モデル）を活用した独自の「AIエージェント」を設計・開発・導入するプロジェクトです。
顧客の既存システムや業務フロー、ドメイン知識を深く理解した上で、自律的に思考・行動し、外部ツールと連携する次世代のAIエージェントシステムを構築します。

【具体的な職務内容】
クライアントのビジネス要求を技術要件に落とし込み、AIエージェントシステムの設計から実装、実証実験（PoC）、本番導入までを担当いただきます。
・特定の作業に特化したAIエージェントの設計・開発
　- LangChain、LangGraph、LlamaIndex等を活用した、顧客のドメイン（業界特有のルールやワークフロー）に適合する推論ロジックの構築
・高度なコンテキスト理解・RAGの実装
　- 既存データを安全かつ正確に参照する、高精度なRAG（検索拡張生成）環境の構築
　- VLMを用いた、画像・動画データ等を含むマルチモーダルなデータの解析機能の実装
・検証・評価およびチューニング
　- 評価基準に合わせたエージェントの回答精度・タスク成功率の測定およびプロンプトエンジニアリングによる最適化
　- ハルシネーションや安全性のリスク（プロンプトインジェクション等）を制御するガードレールの構築

【プロジェクトのやりがい】
・「AIを自律的に動かす」という新しい開発への挑戦
・最新技術をダイレクトにプロダクトの価値に変える実感

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：Python、PyTorch、C++
・開発支援ツール：Git、GitLab、GitHub
・開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【概要】
▼LLM、VLMなどのAIモデル推論基盤の高速化
LLMの学習・推論基盤の構築や運用には、膨大なリソースを必要とします。
そのため、GPUサーバーのハードウェアコストの削減と、ユーザーエクスペリエンス（UX）の向上が急務となっています。
本プロジェクトでは、システム内のボトルネックを徹底的に調査して高速化を図るとともに、使用するハードウェアの特性に合わせたパラメータのチューニングを行います。

【具体的な職務内容】
・学習・推論基盤におけるボトルネックの調査・プロファイリングの実施
・学習・推論ソフトウェア・アーキテクチャの最適化と高速化
・ハードウェア特性に合わせたパラメータのチューニング

【プロジェクトのやりがい】
・AIの最先端かつ最難関の領域に、泥臭い低レイヤの技術で挑む面白さ
・莫大なコストを削減し、プロダクトを『実用化』へ導く決定的な役割
・世界的に枯渇している『AIインフラ／MLOpsエンジニア』として他に例のない経験

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：Python、PyTorch、C++
・開発支援ツール：Git、GitLab、GitHub
・開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【概要】
▼仮想空間シミュレーションをベースとした実機ハードウェアの完全自律化AIの開発
フィジカルAIは、Webや画面の中で完結する従来のAIとは異なり、ロボットの「身体（ハードウェア）」を通して現実の物理世界に直接作用するAI技術で、2026年現在、国内外で最も注目が集まっている最先端の技術分野です。
最新の論文調査から、仮想空間でのシミュレーション、AIモデルの学習、実機ハードウェアへの実装・検証までを、状況や適性に応じて幅広いフェーズに携わっていただきます。

【具体的な職務内容】
・3D物理シミュレータを用いたデジタルツイン環境の構築
・NVIDIA Isaac Simやゲームエンジン等を用いた、ロボットおよび周辺環境の3Dモデル（アセット）の取り込みと配置
・深層強化学習等のAIアルゴリズムを用いた自律制御モデルの開発
・シミュレーションから実機への適応（Sim-to-Real）と実世界検証

【プロジェクトのやりがい】
実機ハードウェアが自律駆動する手応え

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：Python、C++
・フレームワーク：PyTorch、ROS／ROS2
・シミュレータ：NVIDIA Isaac Sim／Omniverse、Unity、Unreal Engine

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【概要】
▼自動運転向け車載AIモデル開発におけるモデル学習の高速化
深層学習モデルの学習には、膨大な計算リソースと長時間を要します。
特に、GPUなどのハードウェアコストや学習完了までのリードタイムの増大が、開発上の主要な課題となっています。
本プロジェクトでは、GPUをはじめとするハードウェアの性能を引き出し、計算・メモリ・通信などの最適化を統合的に実施することで、開発サイクルの高速化とインフラコストの削減を実現します。

【具体的な職務内容】
・プロファイリングツール（Nsight Systems、PyTorch Profiler等）を用いたボトルネックの特定と改善方針の立案
・AIモデル高速化の実装
　- CPU処理のGPU化
　- ボトルネックへのJITコンパイルの導入
　- GPU／CPUメモリ使用量の削減
　- ストレージアクセスの最適化
　- その他、学習パイプライン全体の最適化

【プロジェクトのやりがい】
・最先端AIへの挑戦：BEVやTransformerなど、自動運転・コンピュータビジョン領域の最先端技術をリアルタイムに扱える
・フルレイヤへの関与：モデル設計（上流）から、車載エッジへのデプロイ・MLOps（下流）まで一気通貫で開発に関われる
・充実した開発環境：大規模データの学習をストレスなく高速で回せる、豊富なGPUリソース（最先端GPUクラスタ）の使用が可能

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：Python、PyTorch、C++
・開発支援ツール：Git、GitLab、GitHub
・開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【職務内容】
PFNは創業以来、日本を代表するリーディングカンパニーとの協業を、「顧客先に深く入り、現場で開発し、現場で価値を出す」スタイルで行ってきました。製造や開発の現場・研究所・店舗バックヤード等にエンジニアやリサーチャーが直接入り、ドメインを学び、データを触り、本番運用まで持っていく。これは、生成AI以前から PFN が当たり前に行ってきた開発スタイルです。

特に近年は、生成AIの性能向上も著しく、実務への導入に向けた期待がより一層高まっています。PLaMo をはじめとするLLMの導入実績も進んでおり、これまで以上に実践的な開発が求められています。

▼ミッションクリティカル領域での本格適用
材料探索におけるシミュレーション、保険のアンダーライティング、製造業の研究開発、公共の窓口業務など、PoCで終わらず、業務の中核にAIエージェントを組み込むプロジェクトが急増しています。

▼「モデルを渡す」だけに留まらない価値提供
エンタープライズの業務は暗黙知・非定型ドキュメント・複雑な業界規制で構成されており、本当に使えるAIエージェントを実装するには、業務に深く入り込み、顧客と一緒に作り上げる人材が必要不可欠です。

▼PFNの総合的なAIエージェント導入ケイパビリティ
国産LLM PLaMo の自社開発に加え、計算基盤・MN-Core・推論最適化・ポストトレーニング・エージェントフレームワークまでを内製しており、顧客の制約（オンプレミス要件、データ秘匿性、ドメイン特化精度、コスト）に合わせて最適解を組める他に例のないポジションにあります。

▼特定顧客に閉じない、横断的な社会課題の解決
製造業を始めとするさまざまな企業との先進的な取り組みを通じて蓄積されたノウハウを、いかに抽象化し、顧客課題に適用していくかが重要です。内製ユーティリティツールやエージェントスキル、PreferredAI Work Suiteなどのプロダクトを通じて、社内で培われたプラクティスを広く展開していくことが今後の鍵となります。

これらを背景に、これまで PFNのエンジニアが暗黙的に担ってきた「顧客の最前線で生成AIを実装する役割」を、Forward Deployed Engineer（FDE） として明示的に定義し、組織として強化することにしました。PFNは「純国産LLMを自ら開発しているプロダクトカンパニーの FDE」という、ユニークな立ち位置からこの役割を担います。

【具体的な業務イメージ】
FDE は、PFN のAIエージェント／生成AIソリューションを顧客の業務に深く統合させる、現場の最前線のエンジニアです。Business Developmentとペアまたは少人数チームを組み、顧客先に常駐または高頻度で往訪しながら、業務理解 → ソリューション設計 → 実装 → 本番運用 → 継続改善 までを一気通貫で担います。また、プロダクト・サービス開発エンジニアと連携し、顧客の高度な要望をPFNのプロダクトに還元し、競争力を強化するための重要なインサイトを提供します。

【主な業務】
▼顧客業務へのディープダイブ
顧客先に常駐・往訪し、現場担当者・経営層・システム部門と直接対話しながら、業務プロセス、商習慣、規制、データ構造、暗黙知を構造的に理解し、ときに顧客以上にドメインに詳しくなることが期待されます。

▼解くべき課題の定義
Business Developmentと協働し、生成AI／AIエージェントで本当に価値を出せる業務を見極め、要件・成功指標・運用設計まで落とし込みます。

▼AIエージェント／生成AIアプリケーションの設計・実装
顧客にとって最適なモデルを選定し、必要に応じてPLaMoも組み合わせ、RAG／ポストトレーニング／エージェントオーケストレーション／評価基盤等、顧客課題に最適な技術選定を行い、本番導入も見据えたソフトウェアを自ら手を動かして実装します。

▼本番導入と継続改善
オンプレミス／クラウドを問わず、エンタープライズのセキュリティ・可用性要件を満たすシステムとして導入し、利用率・精度・データドリフト等のシグナルを見ながら継続的に改善します。

▼プロダクト／モデル開発チームへのアセット還流
現場で得た知見・データセット・評価セット・ユースケースを抽象化し、PLaMo の事後学習、PFN の生成AIプロダクト、内部のエージェント基盤・評価基盤に体系的にフィードバックします。FDEの価値は、顧客案件の成功が第一ではありますが、PFNのプロダクトの競争力をどれだけ強化したかという観点も重要視されます。

【アピールポイント（本ポジションの魅力）】
▼国産LLM PLaMo を含む、PFN の AI バリューチェーン全てを武器に、エンタープライズの最重要業務にAIを実装できる
海外モデルのラッパー実装に留まらない、純国産モデルの追加学習・カスタマイズ・オンプレ展開を含むフルスタックソリューションを提案できます。

▼「現場の最前線」と「基盤モデル開発」の両方に同時に関与できる
PFN の FDEは、出張型エンジニアに留まらず、自社プロダクト・モデル開発に直接フィードバックを提供することができます。

▼金融・製造・素材・製薬・公共など、日本を代表する産業のミッションクリティカル業務に挑める
PFNは様々なインダストリにおけるリーディングカンパニーとの協業実績があり、AIエージェントの導入や、業界特化型PLaMoの導入など、PoC を越えた本番案件が動いています。

▼少数精鋭・大きな裁量
顧客プロジェクトのテクニカルオーナーとして、大きな裁量とスピード感ある意思決定環境・責任範囲で働けます。

【求人の特色・一押しポイント】
・年間数千億円のIT投資を続ける日本最大級の総合金融グループのシステム部門の求人。約3人に1人が中途採用。
・データエンジニア・アーキテクト・データマネジメントを軸に、MUFGグループの膨大な情報資産をAI・BI活用につなげ、大規模データ基盤の刷新とビジネス変革をリードするポジションです。

【ポジション概要】
当行およびMUFGグループのデータ利活用・AI活用を支えるデータ基盤領域において、企画・要件定義から開発、データマネジメント、基盤更改プロジェクトの推進まで一連の工程を担います。

【業務内容・役割】
具体的には下記のような業務を想定しています。
・MUFG各社の膨大なデータを集約・加工し、AI・BI活用に向けたデータパイプラインの企画・開発。
・DWH、データレイク、マーケットプレイス等のデータプラットフォーム企画・推進。
・データガバナンス、データアーキテクチャ設計、生成AI活用検討。
・超大規模なデータ基盤の更改をはじめとした大中小の開発プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント。

【配属予定部署】
三菱UFJインフォメーションテクノロジー（株）※当行への入行と同時に関連IT会社へ出向いただきます。

【配属予定部署_詳細】
当行およびMUFGグループのデータ利活用・AI活用を支える情報系システム領域を担う組織です。膨大なデータをビジネス価値につなげるため、データ基盤やDWH／データレイクの企画・開発・保守、AI・BI活用に向けた基盤高度化、大規模更改やモダナイズを推進します。銀行の業務・企画部門や外部パートナーとも連携し、要件整理やアーキテクチャ検討など上流工程から関与しながら、技術と業務の両面からMUFGの変革を支えています。

【魅力・やりがい】
日本最大級・世界有数の金融グループが保有する膨大なデータを活用し、AI・BIの高度化や大規模データ基盤更改に上流から関われます。データ品質が事業競争力を左右する環境で、アーキテクチャ検討から実装・改善、海外製品や先進技術の導入検討まで幅広く担い、MUFGのビジネス変革に直結する貴重な経験を得られます。

【想定キャリアパス】
少なくとも入行後数年はシステム開発現場でご活躍いただきます。プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー等、役割・担当プロジェクト数を拡大しつつ開発現場で活躍を続けることも可能ですし、銀行に帰任し銀行・MUFG全体のアーキテクチャ戦略の企画・推進などに従事することも可能です。

【勤務地区分】
▼別に定める勤務地区分（注）を選択可能とする
I：全国グローバル
本人の同意なく、国内海外を問わず転居を伴う異動がある
II：国内ブロック・本部
本人の同意なく、転居を伴う「東日本」「中部」「西日本」の各地域ブロック内および全地域の本部への異動がある
なお、FM職の場合は、本人の同意なく、転居を伴う「東日本」「中部」「西日本」の本部への異動がある
・東日本ブロック：北海道・東北・関東エリア
・中部ブロック：中部・北陸エリア
・西日本ブロック：関西・中国・四国・九州エリア
III：転居を伴う異動はない
本人の同意ない転居を伴う異動はない。

（注）ライフデザインや環境変化等に応じ、行員全員（プロフェッショナル職・FM職・総務職）が、原則年1回、勤務地区分を選択・変更することが可能です。また、区分II（国内ブロック・本部）を選択する場合は、併せて「地域細区分（東日本・中部・西日本）」を選択・変更できます。
※FM職につきましては、2026年度入行での募集はありません。

【キャリア採用比率】
2019年度：9.6%
2020年度：16.4%
2021年度：18.1%
2022年度：45.7%
2023年度：48.8%

【勤務地】
※在宅勤務制度あり
※公共交通機関以外での通勤は原則不可（自転車を除く）

【企業・求人の特色】
・「個人が主役となった世界を実現する」をスローガンに、国内最大級のネイルサロン予約アプリ 『ネイルブック』を展開
・利用者：月120万人／ネイルサロン掲載数：14,500店舗／アプリダウンロード数：290万DLの実績あり (2026年1月時点) 

【仕事の内容】
▼概要
国内最大級のネイル予約アプリを運営する当社にて、自社プロダクトの設計・開発をお任せします。エンジニアとして開発に携わりつつ、将来的には企画・戦略から参画するPdMへの転向や兼務を目指せる環境です！

▼詳細
入社後はPythonやTypeScriptを用いた開発で当社の文化に慣れていただき、半年後にはPdMと連携してビジネス要件を技術仕様へ落とし込む工程を主導していただきます。ユーザーの声やデータに基づき「なぜ作るか」を追求し、AI等の新技術を積極的に取り入れた改善提案を歓迎します。ムーンショット目標を掲げ、失敗を恐れず付加価値の高い挑戦を推奨しており、エンジニアの枠を超えた活躍を期待します。

【働き方】
フルフレックス制を導入し、月8回までリモートワークが可能です。自主学習補助もあり、自律して業務をコントロールいただけます。また月1回1.5万円までネイルサロン施術代を会社で負担しています。

【配属先情報】
フルスタック1名、アプリ2名の計3名体制です
・平均年齢：33.0歳
・男女比：女性68.4% 男性31.6%

【その他勤務条件に関する備考】
これまでの予約サービスはお店（サロン）を探して、お店に対して予約するスタイルが主流でしたが、ネイルブックでは実際に施術する人であるネイリストを探して予約します。

この「ネイルブック」 ですがサービス的には下記のような2つの側面があります。
・ユーザ目線：ネイリストから探せるネイルサロン予約サービス
・ネイリスト目線：予約管理や顧客管理などができるネイルサロン運営SaaS

▼『ネイルブック』の特徴（2026年1月時点）
・利用者：月120万人
・ネイルサロン掲載数：14,500店舗
・アプリダウンロード数：290万DL
・ネイルデザイン：850万枚
・Instagramフォロワー：40.5万人

【勤務地備考】
・一部リモートワーク（リモートワーク月8回）
・転勤：無

【業務内容】
・ FAMに付随する新規機能開発や既存機能改修、新規事業に関する開発等を行なっていただきます
   - GraphQLを用いたAPI開発
   - 生放送 ／ ビデオ通話などの動画ストリーミングサービスの開発
   - 技術選定、設計など裁量の大きいスモールチームでの開発。
-
【採用背景】
・事業拡大における、人員強化
   - 現在2名＋業務委託という少数体制で開発をしている状況です。
   - 既存機能の改修はもちろんのこと、新規機能や新規事業が非連続的に立ち上げており、人手が足りていません。

【訴求ポイント】
・プロダクトの機能改善、ユーザビリティ改善に提案できる
・自社CMSの設計、開発など、上流工程から開発に携われる
・少人数体制のため、やる気次第で裁量の大きい業務を任せてもらいやすい
・十数万人分のデータを扱う仕事になる

【よくある懸念・課題への回答】
▼残業は多いですか？
職種や繁閑によりますが、 月平均20時間程度です。フレックス制度を活用して柔軟に働いているメンバーが多いです。

▼スキルアップ環境は？
書籍購入補助・外部勉強会参加費用補助があります。

▼評価制度はどうなってますか？
等級制度、報酬制度、評価制度の３つから人事評価制度が成り立っており、全社の事業計画の達成に向け、部署、個人の目標が立てられます。半期に1度評価面談を行い、報酬を決めています（3月・9月）
等級は5段階に分かれています。

【リモート】
週3（月・木・金）リモート可

【業務内容】
機械学習、データサイエンスを活かしてAmebaブログの自然言語処理システムまたは推薦システムを改善します。
具体的な業務内容は下記のようなものを想定しています。

▼自然言語処理システム
・自然言語処理を用いた記事情報の解析
・自然言語処理システムの改善と運用
・A／Bテストによる効果測定と施策の評価、分析

▼推薦システム
・推薦アルゴリズムの改善と新規開発
・推薦システムの改善と運用
・A／Bテストによる効果測定と施策の評価、分析

【主な利用技術】
クラウドサービス：GCP
ML・DS：Python（Tensorflow、PyTorch、scikit-learnなど）、Spark（MLlib）
DWH：Apache Hive、BigQuery
KVS：HBase、Redis
CI／CD：Github Actions、Kubernetes
ドキュメント管理：Notion、esa、GoogleDrive
コード管理：GHE
ServerSide：Java（Spring Boot）

【チームの文化や体制、働く環境について】
Amebaに携わるデータ職5名となっています。
メインとする職種は分かれているものの、プロジェクトの状況や本人の志向性に応じて領域の境界線は動的に変わります。
メディアの横軸組織にはデータサイエンティストと機械学習エンジニアが29名在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。

【配属について】
サイバーエージェント メディア事業のあらゆる事業部に配属の可能性がございます。
事業状況を踏まえて、ご希望・適正を元にご入社までに決定します。
会社として推奨するキャリア、ロールモデル等を特に提示しておりません。

個人の性質、性格、能力、今後イメージするキャリア等を面接で伺い、ご本人としっかりお話した上で最初の配属を決定します。
尚、入社後の異動、ミッション変更については、柔軟に対応する仕組みがあります。
※但し契約社員の場合、正社員登用するまでは同一の部署の配属を原則としています。

【勤務地】
東京本社

【業務内容】
機械学習エンジニアが扱う課題は幅広く、必要となる技術も多岐に渡ります。課題の一例として、サービスの安全性と信頼性を維持するための、悪質な投稿の検知・ユーザにとってより良いコンテンツを配信するための推薦・収益性の高い広告セグメントを作成するためのユーザ属性推定などがあります。こういった課題に対し、情報推薦・情報検索・画像解析・自然言語処理などの知見に基づいて、コアとなるアルゴリズムの開発から成果を様々なサービスに展開するための基盤開発までを進めています。

本ポジションでは、本人の強みや志向性に合わせて、下記のような業務に従事することになります。

・データに基づいた意思決定のサポート
　- ステークホルダーとの調整を通じた仕様策定

・ソフトウェア開発に関わること
　- 推薦システムの開発計画の策定・設計・実装
　- 推薦システムの運用
　- 推薦システムの開発効率性を高める取り組み
　- 推薦システムの信頼性や可用性、機密性などを高める取り組み

・機械学習モデル開発と改善に関わること
　- 推薦アルゴリズムの開発
　- 推薦アルゴリズムの実サービスへの適用と効果検証

本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。

【勤務地】
東京本社

【業務内容】
ピグ事業部では今年9周年を迎えたピグパーティを始めピグライフや新規事業など複数のプロジェクトを運営しております。これらのプロジェクトの運営が業務となりますが、ご経験や能力、思考性などを元にどのチームで業務を行ってもらうかを決定いたします。

基本的には、アバターの制御や着せ替え、仮想空間上への機能実装や、周辺機能の設計開発、そして保守やバグ調査、修正などの運用が業務の中心となります。

歴史の深いサービスもまだこれからのサービスもあるので、技術を幅広く経験する事ができます。

【チームの文化や体制、働く環境について】
スピード感を持って開発する必要があるため、各メンバーが裁量と強い責任感を持って自走しております。常にユーザ視点で開発することを大切にしており、エンジニアが企画から携わるなど、職種の垣根を超えて、開発に取り組んでいます。また、多職種のサポートやそれ用のツール開発も行うため、職種を越えたコミュニケーションも盛んです。

・原則週3日出社、週2日リモートワーク（相談可）
・コミュニケーションツールはSlackやZoomなどを利用
・定期的な1on1面談
・交流ランチ
・月初会
・締め会
・懇親会

【業務概要】
カケハシのSaaSプロダクトと薬局現場をつなぐWindowsアプリケーションの設計・開発・運用を担うポジションです。プロダクトマネージャ、デザイナー、サーバーサイドエンジニアと共に、クライアントサイドの専門家として開発をリードしていただきます。
薬局業務は、レセプトコンピュータ、調剤機器、自動分包機、電子薬歴端末、各種周辺機器など、多種多様なデバイス・システムが複雑に絡み合って成立しています。私たちのWindowsアプリケーションは、これらの薬局内デバイス機器や他社システムと、カケハシが提供するクラウド上のSaaSプロダクトとをシームレスに連携させ、調剤から服薬指導、会計までの業務フローを一気通貫で制御する役割を担います。数千店舗の薬局現場で日々稼働し、薬剤師の業務を止めないことを最優先に、安定性と応答性の高いクライアント基盤を開発します。
医療情報を扱うプロダクトとして、厚労省ガイドラインへの準拠や患者情報の保護など、クライアント側でも高いセキュリティ要件に向き合います。ローカルでの機微情報の取り扱い、デバイス認証、SaaS基盤との安全な通信、オフライン耐性など、医療現場特有の制約下で堅牢な設計を実現する必要があります。
多様なハードウェアと他社システムが混在する複雑な現場の制約を解き、安定稼働を守りながら技術的挑戦を継続することで、医療業界という奥深いビジネスドメインを紐解く、貴重な経験を味わうことが可能です。
また、チームではAI駆動開発もしっかり定着しており、要求分析からエンジニアが裁量を持って活躍しています。オンボーディングも整っていますので、チームで大きな挑戦ができるポジションです。

【開発環境】
・言語：C#、TypeScript、Python
・フレームワーク：.NET Framework、.NET
・インフラ：AWS（DynamoDB、Aurora、Cognito、API Gateway、Lambda、SQS）
・IaC：Terraform、Terragrunt
・モニタリング：Datadog／PagerDuty／Sentry
・CI／CD：GitHub Actions
・コミュニケーション：Google Workspace、Slack
・ドキュメント：Confluence
・タスク管理：JIRA

【楽天・事業について】
アド&メディアカンパニーは、デジタル広告事業、リサーチ事業、インフルエンサービジネスを含む広告およびマーケティングサービスを提供しています。
上流の戦略立案から、広告運用、効果測定、データ分析といった下流の実行まで、マーケティングに関わる全ての部分に対し、一気通貫でソリューション提案ができる点が魅力です。
マーケティング関連事業は、デジタルマーケティング全般のソリューションを提供する「楽天マーケティングプラットフォーム／リンクシェア」や、楽天が保有するビッグデータを活用したマーケティングソリューションを提供する「楽天データマーケティング」、マーケティングリサーチサービスを提供する「楽天インサイト」など、幅広いマーケティング事業等がそれに当たります。
楽天グループの中核を成す組織に身を置いて、ご自身の成長とキャリアアップに繋げていただくことができる環境です。

【部署・サービスについて】
▼事業について
楽天グループのメディア&トレンド部は、月間1,000万人以上が利用する多様なメディアサービスを統括しています。
「毎日のくらしによりそう」をミッションに、ポイントメディア、ニュース、ライフスタイル情報などを運営。ユーザーの購買や行動の起点となるメディア体験を通じて、楽天エコシステム全体の価値最大化に貢献しています。

▼私たちの強み
圧倒的な影響力：1,000万人超のユーザーに直接価値を届け、社会に大きなインパクトを与えます。
データ×AIの最先端：楽天の膨大なデータとAI技術を駆使し、メディア体験の高度化と事業成長を両立
多角的な事業展開：ユーザーメディア運営に加え、店舗販促支援、広告事業も手掛け、メディア・データ・広告を横断した挑戦が可能です。
イノベーションへの挑戦：既存メディアの変革に加え、新規メディア・新規価値創出にも積極的に取り組んでいます。

▼ポジションの魅力
このポジションは、楽天グループという巨大なフィールドで、デジタルマーケティングの未来を切り拓くリーダーとして活躍できる機会です。
大規模事業を動かす裁量：月間1,000万人規模のメディア事業をあなたの戦略と実行力で牽引。大きな裁量と責任を持って事業成長に貢献できます。
データドリブンマーケティングの真髄：楽天が保有する膨大なデータを活用し、徹底したデータ分析に基づく戦略立案から実行、効果検証までを一貫して経験できます。
多様なキャリアパス：複数のメディアサービスや、メディア・データ・広告の各領域を横断したキャリア形成が可能。あなたの専門性と市場価値を飛躍的に高めます。
ユーザーとビジネス価値の両立：ユーザーの「毎日のくらし」を豊かにするメディア体験を創造しながら、楽天エコシステム全体のビジネス価値最大化に貢献する、やりがいのある仕事です。

【募集背景】
事業規模拡大に伴い、事業成長を担っていただける人材を募集いたします。

▼業務概要
楽天グループ内のインベントリを使いながら、楽天データや世界最先端のAI最適化ツールも活用しながら、クライアントに対して運用型広告サービスを提供し、顧客課題を解消するポジションです。

▼やりがい／魅力
・広告業界の中ではユニークな購買データを軸に自社プラットフォームでの運用を行うため、より顧客の効果に寄り添える環境です。
・まだ、立ち上がったばかりであり急速に拡大をしている広告プロダクトを扱うため、大企業の中で、ベンチャー感をもって、仕事を行うことができます。
・立ち上げ段階のプロダクトのため運用だけでなく広告商品の企画や販売計画の作成など、意欲があれば様々な経験を積むことが可能です。

【業務内容】
▼本ポジションの具体業務
・運用型広告を使ったWebマーケティング戦略立案
・自社プラットフォームを利用した広告運用
・運用フローの構築、改善業務

【働く環境】
配属される部署は、約20名程度の人員で構成されています。
楽天新卒メンバーやデジタル広告業界中心に様々な業界出身の中途社員で構成されています。新卒と中途の割合は、約半々です。

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【仕事内容】
GUIアプリから呼び出されるAI学習ライブラリ .dll の設計・実装・テストを担っていただきます。

具体的には…

▼以下のAPI機能群の設計・実装
・データセット管理：追加・削除・参照
・学習制御：初回／追加学習の開始・一時停止・再開・キャンセル
・学習進捗監視：進捗率・損失・精度のリアルタイム取得
・学習結果取得：精度指標・処理時間など
・モデル生成・出力：エッジ向けの場合はINT8量子化を含む
・中間データ管理：チェックポイントの保存・読込・削除
・エラー通知
・C++で書いた .dll から、実行ファイル化したPythonの学習処理をサブプロセスとして起動する構成の設計・実装（プロセス間通信、ライフサイクル管理、エラー伝搬を含む）
・要件に応じて、Python依存部分をLibTorch等でC++に置き換える設計・実装
・DLLのAPI仕様の策定と、顧客およびGUI・マイコン実装ベンダとの仕様調整
・Windows向け配布形態の設計
・テスト、ドキュメント作成、Git／GitHubを用いたチーム開発

【業務の魅力】
・実社会（エッジデバイス）で動かすための最先端の最適化・高速化スキルが身につく点
・量子化やONNX変換、未サポート演算の代替など、AIエンジニアの中でも市場価値が特に高い「エッジAIの専門性」を確立できる点
・精度・速度・メモリのトレードオフを定量的に評価し、検証の再現性を担保するような、質の高いMLOps（機械学習基盤）の実務経験が積める点
・研究開発にとどまらず、自分が最適化したAIモデルが実機に組み込まれ、現場でリアルタイムに動作する手応え（社会実装）を感じられる点
・スマート工場やIoTの普及に伴い、今後世界中でさらに需要が高まる「エッジAIのスペシャリスト」としてのキャリアパスが広がる点

【ミッション】
『未来を造る人に　次世代の「はかる」を』

HACARUSは、『未来を造る人に　次世代の「はかる」を』をミッションに掲げるAIのプロダクト開発やサービス提供を行うテックカンパニーです。インフラを支え、「未来」を築いている製造業や建設業、インフラ業といった人達をテクノロジーの力で支えたいという想いの下、これまで複数のプライム企業や京都大学・東京大学などのアカデミアと連携しながら、100社を超える幅広い事業者様にAIの開発や実用化などのサービスを提供してまいりました。

【業務内容の変更】
変更の可能性なし

【仕事内容】
機械学習エンジニアとして以下、業務をご担当いただきます。

具体的には…
・PyTorchで実装された画像解析モデルの構造・推論処理を理解し、エッジデバイス上で動作可能な形式へ実装を修正・最適化する
・INT8量子化、ONNXエクスポート、推論ランタイム・変換ツールに対応したモデル変換対応を行う
・エッジデバイス向け変換ツールでサポートされないPyTorch演算や実装を特定し、対応可能な演算のみを用いた実装へ置き換える
・PyTorchモデルおよびエッジデバイス上にデプロイしたモデルの推論精度・速度・メモリ使用量などの性能評価を行う
・Precision、Recall、IoU、mAPなどの評価指標を用いた画像解析モデルの評価スクリプトをPythonで実装する
・評価データセット、前処理、推論結果、評価条件を整理し、再現性のある評価環境を構築・運用する
・Git／GitHubを用いたコード管理、レビュー、チーム開発を行う
・モデル変換・量子化・評価結果について、課題や改善案をドキュメント化し、関係者へ共有する

【業務の魅力】
・PyTorchモデルの「作った先」である、実社会（エッジデバイス）で動かすための最先端の最適化・高速化スキルが身につく点
・量子化やONNX変換、未サポート演算の代替など、AIエンジニアの中でも市場価値が特に高い「エッジAIの専門性」を確立できる点
・精度・速度・メモリのトレードオフを定量的に評価し、検証の再現性を担保するような、質の高いMLOps（機械学習基盤）の実務経験が積める点
・研究開発にとどまらず、自分が最適化したAIモデルが実機に組み込まれ、現場でリアルタイムに動作する手応え（社会実装）を感じられる点
・スマート工場やIoTの普及に伴い、今後世界中でさらに需要が高まる「エッジAIのスペシャリスト」としてのキャリアパスが広がる点

【このポジションにマッチする方】
・既存のPyTorch実装を丁寧に読み解き、モデル精度を維持しながらエッジデバイス向けに最適化できる方
・モデル変換や量子化における制約・エラーに対して、原因を切り分けながら粘り強く解決できる方
・精度、速度、モデルサイズ、実装制約などのトレードオフを意識して開発できる方
・評価条件や実験結果を整理し、再現性のある形で作業を進められる方
・チームメンバーと適切にコミュニケーションを取りながら、課題・進捗・リスクを共有できる方
・実装だけでなく、評価結果をもとに改善方針を考えられる方
・新しい変換ツール、推論ランタイム、エッジAI技術に対して自ら調査・検証できる方

【ミッション】
『未来を造る人に　次世代の「はかる」を』

HACARUSは、『未来を造る人に　次世代の「はかる」を』をミッションに掲げるAIのプロダクト開発やサービス提供を行うテックカンパニーです。インフラを支え、「未来」を築いている製造業や建設業、インフラ業といった人達をテクノロジーの力で支えたいという想いの下、これまで複数のプライム企業や京都大学・東京大学などのアカデミアと連携しながら、100社を超える幅広い事業者様にAIの開発や実用化などのサービスを提供してまいりました。

【業務内容の変更】
変更の可能性なし

【会社概要】
GA technologiesは「テクノロジー × イノベーションで驚きと感動を生み、世界を前進させる。」をミッションに掲げ、創業5年での上場後も年間30%超の成長を続け、現在は売上高2,000億円を超える成長を遂げています。
不動産業界は65兆円という巨大なマーケットでありながら、今なおアナログな慣習が色濃く残るレガシーな産業であり、当社はデータとテクノロジーを駆使した自社プラットフォーム「RENOSY（リノシー）」をはじめとする多様なサービスを展開しています。
私たちは、さらなるグローバル展開と事業拡大を見据えた組織の再定義を進める「第二創業期」にあります。
完成された組織の歯車ではなく、「産業を創る側」として、1兆円企業への飛躍を自ら創り上げていく仲間を探しています。

【募集背景】
今後、データとテクノロジーを駆使して「安心・簡単・最適」な不動産取引へと進化させ、よりグローバル市場への展開を目指しています。
不動産市場は巨大な産業規模である一方で、依然としてデジタル化の余白が大きく残された領域です。
物件データや顧客接点のデータが適切に統合・管理されることで、プラットフォームから生まれる価値は無限に広がる可能性があります。

また、当社は経営戦略の核にデータマネジメントを据えています。
多種多様かつ膨大な不動産データが集積し、業界内でもユニークなポジションを確立しつつある今、「データの力で業界の構造自体をアップデートする」という挑戦に、グローバルな視点で参画いただけるデータエンジニアを募集します。

【本ポジションにおけるミッション】
国内外のグループ各社を横断し、データによる課題解決を仕組みとして社会や組織に定着させることがミッションです。
単なる基盤構築や分析に留まらず、Data Enablingを軸に、以下の役割を一貫して担っていただきます。

・データ基盤の立ち上げから、業務改善、AI活用の定着までをエンドツーエンドで設計・実行する
・現場が自らデータを活用できるよう、組織的なデータリテラシー向上やプロセス整備を支援する
・現場の複雑な課題を整理し、データとアプリケーションを組み合わせて、持続可能なビジネス価値（売上向上・コスト削減等）へと繋げる
このような分析レポートで終わらせず、現場の動きが変わるまでをデザインしたいという、事業貢献意欲の高いデータエンジニアを求めています。

【仕事概要】
国内外のグループ会社含めたデータマネジメント業務をお任せします。

・各部門・各組織の課題ヒアリング、要件整理
・データを活用した業務改善施策の企画・実装
・データ基盤上のデータを活用した仕組み、アプリケーション、機能の開発
・AI活用や自動化を含む業務改善の企画、検証、導入支援
・ログ整備、計測設計、データ取得設計など、利活用しやすい状態づくり
・分析要件を単発対応で終わらせず、継続利用可能な仕組みに落とし込む業務
・基盤チーム、アナリスト、事業部門と連携したプロジェクト推進

【本ポジションの魅力】
・ユーザーや現場の課題を自ら構造化し、データと実装の力で直接解決に導ける「当事者意識」を持って取り組める環境
・小規模環境で一人で広範囲を担ってきた経験を、グループ横断という「巨大なレバレッジ」がかかるフィールドで試せる経験
・綺麗なコードを書くだけでなく、泥臭い現場の業務に溶け込み、実際に活用され続ける仕組みを構築できる醍醐味
・経営層に近い組織のため、ボトムアップの提案が通りやすく、最新技術の導入や大胆なアーキテクチャ刷新にも柔軟な挑戦が可能
・「不動産×データマネジメント×グローバル」という、市場価値が極めて高い専門性

【開発環境】
主要：Snowflake x dbt x dagster x Terraform
詳細：Snowflake、Apache Iceberg、dbt、Dagster、Python、dlt、TROCCO、Airbyte、Treasure Data、Terraform、Terragrunt、GitHub Actions、Docker、OpenMetadata、Tableau、Prometheus、Grafana、AWS（ECR、ECS Fargate、S3、DMS）

【Data Managementチームについて】
当チームは、高品質で安全なデータ基盤の整備・提供に留まらず、データを武器に事業や業務課題の解決を加速させる組織です。
これまでは、意思決定を支えるデータ基盤の構築、品質向上、ガバナンス推進といった土台作りに注力してきました。
今後はその基盤を活かし、各事業組織の課題に対して、AI活用や業務支援の仕組みづくりまで踏み込み、データによる直接的な価値創出を担う役割を強化していきます。

▼私たちが大切にしている価値観
・高品質で安全なデータ提供を大前提とする
・属人化を排除し、再現性のある仕組み・運用を構築する
・手作業やトイル（作業的負荷）を放置せず、エンジニアリングで解消する
・基盤整備をゴールとせず、常に「現場の価値」に結びつける
・技術的な理想を追求しつつ、現場で機能する「現実的な解」を出す

【リモートワーク】
テック部門はオフィスワークとリモートワークを組み合わせたハイブリッドワーク体制を採用しております。
※ 原則は週3日の出社となりますが、出社頻度は個人のご事情に合わせて相談可能です

【仕事概要】	
研究開発をAI・インフォマティクスで加速するためのソリューションの開発や提案をしながら、プロジェクトリードを担っていただきます。

【ポジションについて】
MI-6の全事業を技術的に支えるデータサイエンティストチームのリーダー候補のポジションです。顧客の研究開発課題に対して成果をハンズオンで（協業しながら直に）届けるプロフェッショナルサービスの価値を技術的側面から高めていく役割です。

本ポジションでは、顧客の課題を適切に構造化した上でデータサイエンスを用いた最適な解決策を設計し、実際にモデルを構築して成果物をデリバリーする、という一連のプロジェクトをリードしていただきます。

顧客の研究開発をAI・インフォマティクスで加速するためのソリューションの開発や提案をしながら、プロジェクトリードを担っていただきます。

発想力を活かしながら、様々な技術を組み合わせ、価値創造を行います。

【ポジションの魅力】
材料開発・化学プロセス・実験計測など、フィジカルな研究開発への知識領域と触れ合えます。さらに、MI-6にはソフトウェアエンジニア、Lab Automationエンジニア、機械学習リサーチャーなど多領域の専門家がいるため、「研究開発サイクル」全体をカバーした統合的なソリューションの設計に取り組むことができます。

【業務内容】
・顧客の研究開発課題の構造化
・担当プロジェクトの推進
・新規技術の導入と標準プロセス整備
・新規ソリューション企画の提案や実行

【概要】
クルーエージェントの中核となるBFF／API領域を担い、業務システムやAI基盤をつなぐ安定したバックエンドを構築

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
技術統括 ビジネスシステム開発本部  デジタルカスタマーケア統括部  カスタマーサービス部

【採用部門 概要】
本部門では、店舗接客領域のDXを推進し、クルーエージェントを中心とした生成AI活用基盤の内製開発を進めています。
クルーエージェントは、検索効率化や提案支援、登録自動化など、あらゆるAIエージェントを集約し、ソフトバンク　クルー業務の効率化／生産性向上を支援するプラットフォームです。
Ph2では、提案トーク／訴求ポイント出力、音声入力、顧客情報取り込みなどの新機能開発を予定しており、BFFを「記憶と制御」、DifyなどのAI基盤を「回答生成」とする疎結合アーキテクチャで継続的な機能追加／改善を進めます。

【職務内容】
▼ミッション
クルーエージェントの中核となるBFF／API領域を担い、業務システムやAI基盤をつなぐ安定したバックエンドを構築する。
顧客情報や提案ロジックを扱うシステムとして、拡張性／保守性／安全性を備えた基盤を整え、継続的な機能追加を支える。
                                                
▼主な業務
・クルーエージェントBFF／APIの設計／実装
・外部システム／社内データ連携の実装
・認証、状態管理、データ永続化、運用設計
・AIワークフローとのインターフェース設計／実装

▼具体的な業務
・BFF（Router／State）やAPI Router、Context管理、履歴管理などのバックエンド実装
・顧客情報、接客履歴、提案ロジックに関連するデータモデル設計
・AIオーケストレーション／LLM呼び出し、業務システム連携、非機能要件を考慮した実装
・単体／結合テスト、自動化、性能／障害対応を踏まえた品質改善
・フロントエンジニア、テックリードと連携した仕様整理／機能改善

【仕事の魅力】
全国約2万人近いソフトバンク クルーが利用する大規模システムの開発に携わることができ、自身の開発したプロダクトが現場の変革に直結する大きなやりがいを感じられる仕事です。
また、生成AI機能を支えるコア基盤として、単なるAPI開発にとどまらず、業務システム連携、AI制御、履歴管理、将来の横展開まで見据えたバックエンド設計に携われます。
内製チームの初期メンバーとして、プロダクトの中核を自ら作っていける点が魅力です。
GitHub Copilot、NotebookLMなどの最新のソリューションを利用できる開発環境が用意され、最新の技術スタックに触れながら、成長できる環境をご用意しております。

【勤務地】
竹芝本社（東京都港区海岸）、天王洲アイルオフィス／リモートワークも可（在宅勤務・サテライトオフィスなど）

【概要】
大規模インフラを牽引し運用を自動化することで次世代のデータ基盤・生成AI計算基盤を生み出す

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
技術統括 IT&ソリューション運用本部 インフラ運用統括部 仮想基盤運用部 Database運用課

【採用部門 概要】
国内通信事業（移動体通信事業や固定通信事業）や未来に向けて実装が進む生成AI開発向けの計算基盤において、データベースの保全運用を行う部門です。
国内最大級のインフラサービスの運用だけでなく、業務用ツールの開発や業務設計・運用ドキュメントの作成など、幅広く業務に携わっていただけます。

【職務内容】
▼ミッション
ソフトバンクのプライベートクラウド基盤／生成AI開発向け計算基盤における、データベースに関する運用高度化を実現し、新技術新領域へのリソース確保に貢献する
                                                
▼主な業務
データベース関連の運用保全業務（プライベートクラウド基盤、生成AI計算基盤）

【具体的な業務】
▼データベースに関する以下の業務を行っていただきます。
・障害発生時における迅速な問題切り分け、問題解決
・高負荷事象における性能調査および問題切り分け、問題解決
・業務効率化・自動化（プログラミングによる業務用ツールの開発など）
・業務フロー、手順書などの運用ドキュメント作成
・ベンダーとの折衝
・障害対応のコントロール、他部署との折衝（一部担当）

▼リーダー候補には「ここまで任せます」
上記メンバークラスの業務に加え、以下の役割を主導していただきます。
・障害対応のコントロール、他部署との折衝
・人材育成
・社内のエンジニア、外部パートナーを巻き込んだプロジェクトチームの組成とマネジメント（最大10名規模を想定）

【仕事の魅力】
・ソフトバンクの国内通信事業全般を支える役割を担っています。大手法人企業や5000万人を超えるコンシューマーのお客さまを支える大規模システムの安全・安心な運用の実現に向けて、ご参加いただける方をお待ちしております。
・大規模なオンプレミス環境（プライベートクラウド基盤）から最新の生成AI開発向けの計算基盤まで幅広いインフラ設備に携わり、最新の技術に触れていただけます。
・データセンターファシリティ／サーバー／ストレージ／データベースだけではなく、AIOpsなどトレンドの技術向上にも力を入れており、新技術の導入提案や検証なども行っておりますので、最新技術を学びたい方、触りたい方などもご活躍いただけます。

【勤務地】
六本木、勝どき／リモートワークも可（在宅勤務・サテライトオフィスなど）

【概要】
接客音声データを価値ある情報へ変換し、業務改善／品質向上／顧客体験（CX）の向上につながる仕組みを実装

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
技術統括 ビジネスシステム開発本部   デジタルカスタマーケア統括部 CX部

【採用部門 概要】
カスタマーサポート領域の顧客接点におけるシステム企画、開発及びプロジェクト推進

【職務内容】
▼ミッション
店舗／窓口で発生する接客音声データを価値ある情報へ変換し、業務改善／品質向上／顧客体験（CX）の向上につながる仕組みを実装すること。
録音デバイス、音声認識、要約、検索、可視化などの一連の機能を通じて、サービスの実用性と拡張性を高める役割を担っていただきます。
                                                
▼主な業務
・接客録音システムの企画、設計、開発、運用
・録音デバイスや周辺システムとの連携設計
・音声データの蓄積、加工、分析基盤の整備
・音声認識、要約、検索、可視化などの機能開発
・業務部門、ベンダー、社内関係者との要件整理および推進

▼具体的な業務
・Webアプリケーションの要件定義、設計、実装、テスト、リリース
・既存接客録音システムのAWS環境へのリプレイスに伴う設計、開発、移行対応
・新デバイス（ウェアラブル型）を活用した新規システムの開発／構築
・録音デバイス、音声認識、AI機能、各種SaaS／外部システムとの連携設計／実装
・音声データの蓄積、管理、活用に関するアプリケーションおよび関連機能の開発
・業務部門、社内関係者、ベンダーと連携した要件整理および開発推進
・コードレビュー、技術課題の解消、開発品質の向上
・リリース後の運用改善、機能追加、安定稼働に向けた継続的な改善

▼主な開発環境・技術スタック
・プログラミング言語：Java、JavaScript、TypeScript、Python
・フレームワーク：Spring Boot、Node.js、Vue.js、React
・データベース：PostgreSQL
・クラウド：AWS
・コンテナ：Docker、Kubernetes
・その他：音声認識サービス、生成AI関連サービス（GitHub Copilot）

【仕事の魅力】
・ソフトバンクの多様な事業／業務基盤と接続しながら、音声データを活用した業務DX／AI活用基盤の開発に携わることができます。
・録音デバイス、音声認識、要約、検索、可視化など幅広い領域に関わり、Webアプリケーション開発にとどまらない実践的な経験を積むことができます。
・現場部門に近い立場で課題整理から入り、業務改善や顧客体験向上に直接つながる仕組みを形にしていくやりがいがあります。
・既存接客録音システムのAWS環境へのリプレイス、および新デバイス（ウェアラブル型）を活用した新規システムの開発／構築に携わることができ、業務変革に貢献できます。
・SaaSやクラウドサービスを積極的に活用しながら、技術進化の速いAI／音声領域において拡張性の高いシステム構成を検討／推進できる環境があります。
・将来的には他領域への展開や横展開も見据えており、システム拡張性や汎用化を意識した企画／開発経験を積むことができます。
・新しい技術やサービスを取り込みながら、スピード感を持って開発し、現場の反応を得ながら改善を重ねていく達成感があります。

【勤務地】
竹芝本社（東京都港区海岸）、天王洲アイルオフィス／リモートワークも可（在宅勤務・サテライトオフィスなど）

【楽天・事業について】
テクノロジーマネジメントディビジョン（TMD）は、楽天グループの各カンパニーに対しコーポレートIT、サイバーセキュリティおよびプライバシーガバナンスを提供しています。また、開発組織の中核となる事業マネジメントを担っており、イノベーションの実現と技術基盤の強化を推進しています。TMDに所属するコーポレート情報技術統括部（CITD）は楽天のグローバルなコーポレートITサービスとインフラを統括しています。
私たちのミッションは、効率性と生産性向上を実現する革新的かつ安全なITソリューションを通じて、楽天の成長を支えることです。

【部署・サービスについて】
グローバル情報技術戦略オフィス（GITSO）は、革新的で安全なITソリューションを通じて楽天をエンパワーメント、効率化と生産性向上を推進しています。グローバル組織として、グローバルプロジェクト管理（PMO）、ソリューションおよびエンタープライズアーキテクチャ、グローバルビジネスアプリケーション戦略、テクノロジーサービスといった、複数の主要機能にわたる包括的なITサポートを提供するため、プロセスの標準化を進めています。グローバルでの連携と戦略的なIT方針の実現に向けて、楽天のデジタルトランスフォーメーションと業務効率化の取り組みにおいて重要な役割を担っています。

【募集背景】
チームは日本をはじめ、北米、ヨーロッパ各地に6名のメンバーがおります。日本における人員増強を図りたいため、採用しております。

【業務内容】
・ソリューション設計：ビジネスの方向性、戦略、要件に沿った拡張性、効率性、実用性に優れたビジネス主導のITソリューションを設計すること
・設計書：ITプロジェクトの要件定義、設計、テストフェーズに参画し、設計ドキュメント、図解、実装に関する推奨事項を提供すること
・概念実証（PoC）およびプロトタイピング：ビジネス上の制約の中で最適なITアーキテクチャを設計するため、新技術の調査、選定、絞り込みを行い、ハンズオンでの環境構築を通じてPoCやプロトタイプの検証を行うこと
・ソリューション評価：長期的なロードマップを支え、既存のアプリケーション、システム、プラットフォームとの互換性や統合性を確保するための新技術の評価基準を策定すること
・トラブルシューティングおよび課題発見：トラブルシューティングを主導し、客観的な証拠と分析スキルを駆使して技術的な課題の根本原因を特定し、改善案を提示すること
・コラボレーションとメンターシップ：経営層や関連するビジネスステークホルダーと連携してソリューションの推奨案を提示し、エンジニアリングチームや運用チームと協力して、ソリューションの拡張性、安定性、セキュリティ、運用持続性を確保すること

【働く環境】
私たちのチームメンバーは、すべて異なるIT分野から来た経験豊富なエンジニアです。

【勤務地に関する補足】
この職務は東京本社勤務となり、週4日以上の出社が必須となります（条件は予告なく変更される場合があります）

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【概要】
現場の運用を紐解き品質を最適化することで次世代のITガバナンスを創る

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
技術統括 IT&ソリューション運用本部IT サービスマネジメント統括部

【採用部門 概要】
ソフトバンクの事業を支える商用ITシステムおよび社内ITシステムを対象に、監視・一次対応から全体統制、品質管理までを幅広く担っています。
現場最前線での「障害検知・復旧オペレーション」から、ルール策定やガバナンスを通じた「品質とコストの最適化」まで、ITサービスマネジメントの全域をカバーしているのが特徴です。
全システムを俯瞰する横串組織として、本部が提供するITサービスの品質に責任を持ち、ビジネスの安定成長を支えています。

【職務内容】
▼ミッション
本部のIT品質とコストの最適化実現、それに向けた組織全体の推進

【主な業務】
▼運用オペレーション
・監視（24／365）、一次対応、自動化推進
・新規システム受入
・継続的改善

▼運用統制
・業務プロセス管理、リスク管理、品質管理
・障害復旧コントロール
・ユーザー窓口、情報発信

【具体的な業務】
▼運用オペレーション
・新規システム受入対応（各種対応手順、ナレッジなど）
・発生アラームに対する一次対応、復旧しない場合の二次エスカレーション
・アラーム対応の自動化、受入手順の自動化、その他各種改善

▼運用統制
・大規模障害の復旧コントロール、全体指揮
・障害の再発防止活動、未然防止対策（リスク点検、商用作業のチェックなど）
・品質管理の状況の発信と、組織全体の改善推進
・ユーザー問い合わせ対応、情報発信
・ユーザー問い合わせ対応の自動化、その他各種改善

【仕事の魅力】
非常に大規模なシステム運用現場において、最前線でのオペレーションおよび自動化・効率化から、組織全体の統制や品質改善まで、幅広く汎用的、実践的なITサービスマネジメント力を磨くことができます。

【勤務地】
六本木／リモートワークも可（在宅勤務・サテライトオフィスなど）

【概要】
レガシーからクラウド、そして生成AIへ。「守る」だけでなくシステム運用を「変革」する

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
技術統括 IT&ソリューション運用本部 システム運用第1統括部
技術統括 IT&ソリューション運用本部 システム運用第2統括部

【採用部門 概要】
ソフトバンクを支える基幹事業である、国内通信事業（移動体通信事業や固定通信事業）など、ミッションクリティカルなシステムの運用を行っています。
そのため、最新技術やOSSを駆使して、インフラ・ネットワーク、ミドルウェアプラットフォーム、開発プラットフォーム、業務パッケージシステムを組み合わせ、最適な稼働環境を提供し安定稼働させる仕事です。

【職務内容】
▼ミッション
ソフトバンクの基幹事業である国内通信事業（移動体通信事業や固定通信事業）を支えるITサービスシステムを運用し安定稼働させることです。
運用業務のシステム化・自動化を推進し、ITサービスの品質向上・効率化に取り組んでいます。

▼主な業務
・ITシステムの運用業務全般、品質低下時のシステム構成設計や対応
・新規システム構築時やシステムリプレイス時の環境や運用の設計・構築

▼具体的な業務
・SoftBankショップ店員が利用するエントリーシステム
・My Softbankなどお客様が利用するオンラインシステム
・顧客情報を管理するシステム
・課金／請求システム
・コールセンターシステム

【仕事の魅力】
ソフトバンクのシステム群は、新しいアーキテクチャのシステムやレガシーシステムなど、多種多様のため、みなさまの経験や知識はいずれかのシステムで必ず役に立ちます。
AI、Big Dataなど、比較的新しいサービスや技術、レガシーシステムの効率化や自動化を行う方が多数在籍しており、活躍の場は広く、ご自身の知識や経験にとらわれず、与えられた業務で常に問題意識をもって改善提案ができる方を募集しております。

【勤務地】
六本木／リモートワークも可（在宅勤務・サテライトオフィスなど）

【概要】
レガシーからクラウド、そして生成AIへ。「守る」だけでなくシステム運用を「変革」する

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
技術統括 IT&ソリューション運用本部 システム運用第1統括部

【採用部門 概要】
ソフトバンクを支える基幹事業である、国内通信事業（移動体通信事業や固定通信事業）など、ミッションクリティカルなシステムの運用を行っています。
そのため、最新技術やOSSを駆使して、インフラ・ネットワーク、ミドルウェアプラットフォーム、開発プラットフォーム、業務パッケージシステムを組み合わせ、最適な稼働環境を提供し安定稼働させる仕事です。

【職務内容】
▼ミッション
ソフトバンクの基幹事業である国内通信事業（移動体通信事業や固定通信事業）を支えるITサービスシステムを運用し安定稼働させることです。
運用業務のシステム化・自動化を推進し、ITサービスの品質向上・効率化に取り組んでいます。

▼主な業務
・ITシステムの運用業務全般、品質低下時のシステム構成設計や対応
・新規システム構築時やシステムリプレイス時の環境や運用の設計・構築

▼具体的な業務
・SoftBankショップ店員が利用するエントリーシステム
・My Softbankなどお客様が利用するオンラインシステム
・上記に付随するモバイル関連顧客管理システム

【仕事の魅力】
ソフトバンクのシステム群は、新しいアーキテクチャのシステムやレガシーシステムなど、多種多様のため、みなさまの経験や知識はいずれかのシステムで必ず役に立ちます。
AI、Big Dataなど、比較的新しいサービスや技術、レガシーシステムの効率化や自動化を行う方が多数在籍しており、活躍の場は広く、ご自身の知識や経験にとらわれず、与えられた業務で常に問題意識をもって改善提案ができる方を募集しております。

【勤務地】
大阪市中央区／リモートワークも可（在宅勤務・サテライトオフィスなど）

【募集背景】
当社は日本がかかえる「人口減少」という社会課題に対し、ITの力で「仕事も人生も楽しくなる」社会の実現を目指しています。
これまでの実績を基盤に、これからは売上伸長のみならず「持続的な成長と収益性強化フェーズ（クオリティグロース）」へと進化を遂げます。
この新たなステップにおいて、顧客満足度の高いプロダクトを提供するため、エンジニア組織として「デリバリーの高速化」や「クラウドネイティブ・オンプレミス」、「AIを取り入れた機能開発の強化」といったテーマに対し、スピード感を持って向き合っていきたく、その中でも特にKubernetesを活用したコンテナ化を推進し、サービスのパフォーマンス向上に寄与いただけるエンジニアを募集したいと思います。

【仕事内容】
10以上にもわたる、自社クラウドサービスの成長を支えるインフラ基盤の設計・構築・運用改善を担っていただきます。

当社では、コストメリットの大きいオンプレミスをベースとしながら、Kubernetesを用いたコンテナ化やIaC（Infrastructure as Code）による自動化を推進し、クラウドの利便性とオンプレミスのコスト優位性を両立する「クラウドネイティブ・オンプレミス」戦略を推進しています。
単なる運用改善のみではなく、技術選定から設計構築、AIを活用した運用効率化までを一貫して手がけ、事業の利益率向上に直結するインフラ基盤を、自らの手で創り上げるポジションです。
開発チームと密に連携し、サービス設計の段階から介入することで、高い信頼性と拡張性を実現していただきます。

【具体的には・・・】
▼自社クラウドサービスインフラ基盤の設計・構築・推進
・Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーション環境の設計・構築および移行推進
・TerraformやAnsible等の構成管理ツールを用いたInfrastructure as Code（IaC）の実践と自動化の徹底
・オンプレミスとクラウド（AWS）を最適に組み合わせたハイブリッド構成の検討・実装
・ミドルウェア、ネットワーク、仮想化レイヤーを含むフルスタックな技術選定および検証
※リードのご経験が長けている方については、ご経験に応じてテックリードやマネジメントを早期でおまかせします。

▼AI駆動による運用高度化
・AIを用いたログ解析、アラート精査、トラブルシューティングの迅速化
・生成AI（Devin／GitHub Copilot等）を活用した運用業務の自動化・効率化による「学習時間の創出」の実践

【AI活用例】
▼IaCコードレビュー・コーディングの自動化
TerraformやAnsibleなどのInfrastructure as Codeについて、AIを活用したコードレビューを実施しています。Pull Request作成時にAIが構成ミスや改善点を指摘することで、レビュー品質の向上とレビュー時間の短縮を実現しています。
また、AWS新規リソースのプロビジョニングの際、GitHub Copilot を用いてTerraformのHCLコードの雛形を生成し、従来の手作業によるコーディング時間を75%削減しています。

▼インフラ変更作業の事前レビュー
本番環境の変更作業では、作業手順書や構成変更内容をAIに事前レビューさせています。
設定ミスや考慮漏れの可能性を事前に洗い出すことで、変更作業の安全性向上とヒューマンエラーの低減に活用しています。

▼障害調査・ログ分析の支援
ログやメトリクス情報をもとにAIを活用した初期分析を行い、原因調査の効率化を図っています。
過去の障害事例や一般的なトラブルシューティングパターンを参考に、調査の初動を早める用途で活用しています。

【技術環境】
・OS：Linux
・Web：Apache、tomcat
・DB：Mysql、PostgreSQL
・NW：Firewall（メーカは問わず）、ロードバランサ（メーカは問わず）、Cisco
・クラウド：AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成
・DevOps／IaC：Ansible、Terraform、Github
・OSS設計：Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix
・仮想化：VMWare
・コンテナ：Kubernetes
・ストレージ：Everpure、VMWare VSAN
・生成AI：ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等

【ポジションの魅力】
▼ユーザー数の多く、社会貢献性の高いプロダクト開発に携わり、インフラ分野の幅広い領域に関われる
当社は、日本の社会問題である「労働人口の不足」に業務効率化の観点から、商材全体で約95,000社の顧客に向け、サービスを提供しています。
また、提供している複数のプロダクトは、各商材技術スタックが違います。
オンプレ・クラウド・ネットワーク・仮想環境構築・自動化等、幅広い技術に触れ、自己研鑽していくことが叶います。

▼内製比率が高く、最上流から下流までをワンストップで経験出来る
SIer、SESなど外注を極力活用せず、基本的に内製でインフラ環境の構築を行っています。
プロジェクトによっては、最適な環境を構築するため、技術選定から携わることができます。
スケジュールのゴールも自分たちで自由に決めてプロジェクトを進められるため、時間のコントロールがしやすいです。

▼ロジカルで業務改善や効率化へのリテラシーが高いカルチャー
提供している商材が「業務改善」「業務効率化」にアプローチしているがゆえ、当社内も「無駄をなくしていく」「非効率をなくす」という文化が全社的に根付いています。
ありがたいことに顧客導入数も増加している中で、商材活用の親和性を考え、既存の手法を踏襲するのではなく、最適な運用設計を自分たちで考えていく必要があります。
課内では自動化などの取り組みも進んでおります。

▼志向性に応じたキャリア形成
マルチプロダクトを持つ当社で、商材をローテーションして技術の幅を広げていただくことが可能です。
また、技術スペシャリストまたはマネジメント志望をご自身で取捨選択してキャリア形成を行う事ができます。

▼分からないことを気軽に解決できる環境
中途採用比率の高い当社において、チーム間コミュニケーションを円滑にするため、基本出社での勤務となります。（水曜のみ在宅可能）
そのため、対面でのコミュニケーションにて入社後のオンボーディングや業務を進めていきます。
毎朝チームで朝会を行っており、そこでの不明点解消やナレッジ共有をし、業務理解を深めていくことができます。
また、ご入社後はOJT担当で先輩が付くため、タイムリーに疑問解消ができ、早く業務になじんでいただくことが叶います。

【配属組織】
▼開発本部 インフラ開発部（全体約50名）
・東京インフラ開発1〜4課　※今回は1課もしくは4課での配属となります。
　※各課、メンバー5〜10名程
・大阪インフラ開発課

当社ではエンジニア／デザイナー向けの会社説明会及び勉強会イベントを定期開催しております。
エンジニア／デザイナー組織の雰囲気など知りたいという方はお気軽にご参加下さい！

【仕事内容】
Webアプリケーション開発エンジニアとして、「ブラストメール」における新機能開発やパフォーマンス向上、技術的改善や刷新などの開発業務に携わって頂きます。

【具体的な業務内容】
・ブラストメールにおけるバックエンド開発
　- REST APIの新規作成／改修
　- バッチアプリケーションの新規作成／改修
　
　※開発フェーズの担当領域は以下の通りです。
　- 基本設計～詳細設計（DB設計も含む）
　- 実装（単体テストコード作成も含む）
　- 結合テスト（テストコード作成）
　- リリース準備

・開発成果物の作成／レビュー
　- 仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー
　※仕様書や設計書については顧客向けではなく、内部の情報共有向けの資料で必要状況に応じて作成をします。　　　
　- コードレビューによる品質の確保

▼担当製品
顧客導入数（契約数24000社）＆シェア数14年連続業界トップクラスのメール配信サービスです。
※稼働顧客数、新規顧客吸数、稼働顧客数伸率　全てトップクラス

【採用背景】
メール配信サービスのブレインメールをMAによって取得。その後ブラストメールにサービス名変更し、現在はメール配信業界において契約者数トップクラスとなるサービスを提供しております。
一方で新たな競合の参入や、外部環境が目まぐるしく変化している中で、さらに多くのユーザに利用いただくためには、顧客提供価値を最大化していく必要がございます。
そこで、ブラストメールにおけるユーザ体験の更なる向上を目指し、新機能開発や機能改善へより一層注力していくため、開発体制を強化することとなりました。

【ポジションの魅力】
▼アーキテクチャの選定や検証などに携わることができる
入社後4か月程度で、一機能のアーキテクチャ選定を担当しているメンバーもいます。
本人の希望に応じて積極的なチャレンジが推奨される環境があります。

▼サーバー構築の知見も習得できる　
本番環境についてはインフラ部隊で担当するものの、検証環境の構築などを実施して頂く機会があります。
バックエンドだけではなく、AWS環境の構築など広く知識を習得して頂けます。

▼自分たちのプロダクトを持ち、それを育てることができる
自社サービスのため、一つのプロダクトに長く腰を据えてじっくり改善やグロースに携わって頂くことが可能です。

【ミッション】
・市場のニーズ／シーズを満たし、競合に打ち勝つ製品を設計・開発する
・高品質なサービスが提供できるように改善を重ねる
・高効率・高スピードでの開発ができるように体制や業務手法の改善を重ねる
・人材の育成により、より強い組織へ成長していく

【こんな方にぴったりです】
・受け身な開発体質から脱して、主体的にサービス開発できる環境に身を置きたい方
・技術の情報収集をもとに製品やサービスに適用して改善してみたい方
・現状に満足することなく目的思考も持ちPDCAを回せる方
・決められたプロセスに従うだけでなく、「もっとこうしたい」を組織に取り入れるなど変化を楽しめる方

【配属組織】
配属：ラクスに入社して頂き、ラクスライトクラウドに出向となります。
※給与形態や福利厚生等は全てラクスと同じ内容となります。

開発部 BM（ブラストメール）バックエンド開発課
※課長含めて、7名の組織です

【開発環境】
▼開発
・利用言語：Java（他、Go／PHP／Python）
・ミドルウェア：Apache／Nginx／Jetty／RabbitMQ／Amazon SQS
・フレームワーク・ライブラリ：Spring Boot／JUnit／Mockito
・データベース：PostgreSQL／MongoDB
・CI、テスト：GitLab CI／Cypress／Karate
・実行環境：EC2、Lambda、Docker
・エディタ（コーディングツール）：IntelliJ、VS Code、GitHub Copilot

▼管理
・バージョン管理システム：GitLab
・チケット管理システム：Redmine
・その他：ChatGPT／SonarQube／Slack／Rundeck／Elasticsearch／Notion
・※当社では積極的なAI利用を進めており、有償ライセンスに投資をして全メンバー利用できる環境があります。

【楽天・事業について】
楽天グループは、「イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする」ことをミッションとしています。
その中で楽天トラベルは、宿泊予約サイトとして日本最大級の規模を誇り、多種多様な旅行ニーズに応える魅力的なサービスを提供しています。楽天グループの強固な顧客基盤とテクノロジーを活かし、旅行業界に革新をもたらすダイナミックな事業展開が魅力です。

【部署・サービスについて】
カスタマーソリューション室は、カスタマー・サービスプロバイダへのサポートおよびトラベル事業のNPSを推進する3つのグループからできています。トラベル事業のミッションである「Maximize Customer Satisfaction」の理念の元、CSOでは「Be the customer」を掲げ、楽天トラベル事業の顧客であるエンドユーザーからサービスプロバイダーをエンパワーメントし、日々サポートを行っています。

【募集背景】
楽天トラベルでは、お客様に真に愛され、選ばれ続けるサービスを目指し、NPS（Net Promoter Score）を重要な経営指標の一つとして位置づけています。現在、各事業部でNPS向上のための取り組みが進む一方で、全社横断でのNPS向上のための戦略立案、施策の推進、そしてその効果測定と改善サイクルを回すための専門部署が不可欠となっています。お客様の声を起点としたサービス改善を加速させ、顧客ロイヤルティを最大化するため、この度NPS推進グループを新設し、その中心を担うメンバーを募集します。
・配属部署のビジョン：お客様の声を起点としたサービス改善を通じた顧客ロイヤルティの最大化
・組織・事業の現状：各事業部でのNPS取り組みを全社横断で推進・加速させるフェーズ
・来てほしい人物像：NPSに対する深い理解と、データに基づいた課題特定・施策立案・推進能力を持つ方
・募集コメント：お客様の成功と企業の成長をNPSを通じて実現する仲間を募集

【魅力】
・事業への影響力：全社横断のNPS戦略立案・推進に携わり、事業成長に直結する重要な役割を担えます。
・裁量と挑戦：少数精鋭グループのため、NPS向上のための戦略や仕組みづくりにゼロから関わり、大きな裁量を持って挑戦できます。
・専門性の深化：NPSに関する最先端の知見や手法を学び、実践することで、顧客体験マネジメントの専門性を高められます。
・多様なステークホルダーとの連携：経営層から各事業部の担当者まで、多様な部署と連携し、全社を巻き込む経験を積めます。
・顧客中心の文化醸成：お客様の声を起点としたサービス改善を推進することで、社内の顧客中心主義の文化醸成に貢献できます。
・データドリブンな意思決定：NPSデータだけでなく、様々な顧客データを活用し、論理的な課題特定と効果的な施策立案を実践できます。

【業務内容】
NPSグループのメンバーとして、全社横断でのNPS向上戦略の立案から、具体的な施策の企画・推進、効果測定、そして継続的な改善サイクル構築までを一貫して担当します。お客様の声を深く理解し、データに基づいたインサイトを抽出することで、各事業部と連携しながら顧客体験の向上に貢献していただきます。

▼具体的な業務内容
・全社NPS戦略の立案とロードマップ策定
・NPS調査設計、データ収集、分析、レポート作成
・顧客の声（VoC）の収集、分析、課題特定
・各事業部との連携、施策推進のサポートと進捗管理
・施策の効果測定、NPSへの影響分析、改善提案
・社内へのNPSに関する啓蒙活動、ベストプラクティスの共有
・競合他社のNPS動向調査、顧客体験に関する最新トレンドのキャッチアップ

【働く環境】
▼組織構成
・グループ人数：4名
・年齢層：20代～40代
・新卒中途割合：新卒3名、中途1名

▼活躍をしている中途入社者のキャリアパス実例
・入社後1年半でアシスタントマネージャーになり、その1年後にマネージャー昇格
・入社2年後にスキルアップのため、オペレーション部門から企画部門へ異動

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。