【募集部門】
データ･AIソリューション本部　AIプロダクト開発部

【当社・配属組織について】
パーソルキャリアは、転職サービス「doda」をはじめ新卒向けやキャリア支援、副業支援など総合的なキャリア支援サービスを展開する企業です。蓄積された膨大なデータとAIを駆使し、人々の「はたらく」の可能性を拡げることを目指しています。

本ポジションが所属する「データ・AIソリューション本部」は、全社のデータ利活用基盤の構築・整備・運用を推進し、AIを標準的に利活用できる環境を整備することでAI文化の浸透と業務・サービスの変革を牽引する部門です。

管掌いただく「AIプロダクト開発部」では、生成AI／LLMを活用した各種プロダクトの開発・運用を横断で推進し、プロダクト価値と事業成果の最大化を担います。「doda」をはじめとした既存サービスと連携しながら、日々生成される膨大なデータと最先端のML／LLM技術を活用し、実運用レベルのAIプロダクトを中長期の負債を抑えつつ継続的に出荷・改善することがミッションです。LLM／生成AIの適用（対話型UI、RAG、評価自動化、意思決定支援、業務自動化など）も推進します。

【募集背景と期待する役割】
AIプロダクトの事業適用が本格フェーズに入り、プロダクト価値の最大化と開発スピードの両立、ならびに運用コスト最適化が喫緊の課題となっています。
LLM／ML×プロダクト設計×MLOps×インフラを統合的に設計・運営し、事業成果に直結するAIプロダクトを継続的に出荷できる組織を作れるエキスパートを募集します。
ご入社後は、短期の価値実装（PoCから本番化・初期KPI創出）と、中長期の技術負債最小化（標準化・自動化・共通化・再利用性向上）を両立する意思決定を牽引いただきます。

【職務概要】
データ・AIエンジニアリング領域のエンジニアとして、AIプロダクト開発部の戦略策定～実行をお任せします。
本ポジションは、機械学習／LLMモデルの知見に基づき、プロダクト設計・MLOps・データ基盤・インフラを統合した「再利用可能なAIプロダクトアーキテクチャ」を設計・実装・運用の全段で統括します。属人化を排し、プロダクト管理・ドキュメント管理・開発プロセスを組織標準として根付かせ、費用対効果（TCO／ROI／FinOps）を勘案しながら継続的改善をドライブします。
企画（ユースケース設計）から開発・運用・評価までを貫くプロダクトエンジニアリング体制を整備し、事業KPI（利用率、継続率、業務削減効果、売上貢献度等）に結び付く成果を四半期ごとに証明することをリードします。

【業務詳細】
・組織の方針・戦略策定、実行
・経営陣や他部門（プロダクト・開発部門・企画部門・営業部門・管理部門の事業部長）との折衝
・AIプロダクトのロードマップ策定と四半期計画（OKR／KPI）運用
・LLM／MLを活用したプロダクトアーキテクチャの設計・標準化
・MLOps／LLMOps 基盤の整備
・データモデル設計
・インフラ設計
・評価と実験運用の標準化
・費用対効果の管理
・ドキュメント文化の定着
・プロジェクト管理

【ポジションの特徴・魅力】
・経営直下でのAI推進：AIプロダクトの成果が事業KPIに直結。改善の可視化～投資判断までの裁量が大きいポジションです。
・事業への直接的な影響力：Time-to-Value短縮と価値創出の両立により、業務効率化・顧客体験・売上貢献を同時に実現します。
・技術チャレンジの自由度：対話型AI、RAG、マルチエージェント、業務自動化、評価自動化、ガバナンス設計などに挑戦可能
・データサイエンスとプロダクトの融合：研究→実運用までの「橋渡し」をプロダクトとして標準化し、継続的に価値を出せる体制を構築
・業界トップクラスのデータ活用：大規模データ資産を背景に、横展開と再利用性を前提としたAIプロダクト群を設計可能
・社会への大きな貢献：人の意思決定とキャリア形成を支援するAIを通じて、求職者・企業双方の価値を高めます。

【組織構成】
データ・AIソリューション本部は150名程度（パートナー、兼務を含めると300名程度）の組織です。
AIプロダクト開発部には、MLエンジニア、LLMエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、プラットフォームエンジニア、SRE など多様な専門性を持つメンバーが所属しています。

【働き方】
ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインできる環境です。
・有給休暇の積極的活用を推奨
・フレックスタイム制度
・週4～5日リモートワーク、男性育休取得者あり、柔軟な勤務時間調整可

【募集背景】
当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というミッションのもと、スポットワーク市場のリーディングカンパニーとして急速な事業成長を遂げています。この成長を支え、さらに加速させるためには、AI／MLの力でプロダクトの価値を直接高める「プロダクトAI／MLエンジニア」の存在が不可欠です。

現在、データサイエンスグループでは、ワーカーと事業者の最適なマッチング体験の実現から、プラットフォームの信頼性・安全性の向上まで、多岐にわたる領域でAI/MLを活用した課題解決に取り組んでいます。これらの取り組みでは、LLM等の基盤モデルを活用した高度な解釈・制御を行う「AIエンジニアリング」と、従来の機械学習を用いた高精度なパターン認識・最適化による「MLエンジニアリング」の両輪が求められます。

その中でもシニアポジションでは、既存のML／LLM基盤を前提に、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装を前進させるだけでなく、技術方針の設計、優先順位付け、評価設計、運用設計、関係者の巻き込みまで含めてリードできる方を求めています。事業課題と技術課題の双方を構造化しながら、プロダクトAI/MLの実装を一段上の水準へ引き上げられる「シニアプロダクトAI／MLエンジニア」を募集しています。

【業務内容】
データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML／LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。

本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety（信頼性・安全性）領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML／LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。

課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML／LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。

シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。

（1）マッチング体験の向上
・マッチング機能の技術リード：ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする
・マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進：マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する
・ML基盤近接領域の機能実装・改善：Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする
・LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進：LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する

（2）プラットフォームの信頼性・安全性向上
・AI機能の安全性設計・実装のリード：LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする
・運用を踏まえたリスク制御の設計：AI／MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する
・リスク予測・異常検知モデルの開発リード：構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする
・データセット設計・品質改善の主導：多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する

（3）共通基盤を活用した実装・改善
・LLMOps／評価基盤の活用と改善提案のリード：実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する
・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化：モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す
・重要テーマの推進：マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う

【入社後の期待イメージ】
・入社後3ヶ月：担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態
・入社後6ヶ月：マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態
・入社後12ヶ月：マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態

【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・クラウド
　- Google Cloud
・開発言語
　- Python
・データ基盤
　- BigQuery／Fivetran／dbt Cloud
・ML／LLM基盤
　- Vertex AI／MLflow／LiteLLM／Datadog LLM
　- Observability
・BIツール
　- Looker／Looker Studio
・IaC
　- Terraform
・開発環境・ツール
　- Visual Studio Code／Cursor／Claude Code／GitHub Copilot／Devin／GAS etc

【扱っているデータ】
▼以下のようなデータを扱っています
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で頻繁に勉強会を実施しています。部署を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【本ポジションの魅力】
・スポットワークという、高頻度・高変動・短寿命な需給データを扱う二面市場で、AI／MLを直接プロダクト価値につなげることができます。
・単純なモデル精度改善だけでなく、マッチングロジック・安全性・ユーザー体験・現場運用の成立を同時に考える、難易度の高い課題に取り組めます。
・マッチングとTrust & Safetyの両領域を横断し、従来の機械学習とLLMの双方を実プロダクトで活用する経験を積むことができます。
・モデルやAI機能を作って終わりではなく、評価・監視・継続改善まで含めた運用に責任を持てます。
・データサイエンティストやMLOpsエンジニアと連携しながら、プロダクトへの価値実装に集中できます。
・既存の仕組みを運用するだけでなく、課題設定、評価設計、改善方針の検討まで含めて主体的に関わることができます。
・シニアポジションとして、重要テーマの優先順位付けや技術方針の設計、複数職種をまたいだ推進まで担うことができます。
・グループのミッション実現に向けて、最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールについてチームで議論・提案しながら前に進める文化があります。

※フルリモート勤務可

【業務内容】
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI（LLM）のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI／CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード

【キャリアパス】
・エンジニアリング領域への拡張
　- MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
　- ビジネス視点の獲得：経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
　- リーダーシップ・マネジメント経験：複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
　- LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
　- スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
　- 社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
　- 海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。

【この仕事の魅力】
・幅広い業務範囲を経験しながら専門性を確立できる
 　- モデル構築・PoCはもちろん、MLOpsやクラウドでの運用設計にも携われるため、広く技術をカバーしつつ自分の得意分野を深められます。
・事業成果へのダイレクトな貢献
 　- 自分が手がけた分析やアルゴリズムがリアルタイムで事業成長に結びつくやりがいがあります。経営層やビジネスサイドとの距離も近いです。
・外部知見の活用
　- 社内外のコミュニティや勉強会に積極的に参加できる環境があるため、常に新しいナレッジやトレンドをキャッチアップしながら成長できます。

【開発環境】
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Flask
インフラ・ミドルウェア：AWS、Google Cloud、MySQL、Redis、Docker、ElasticCloud
CI／CD：GitHub Actions
ツール：Jupyter、BigQuery、Google Data Studio、Vertex AI、Datadog、GitHub、Slack
生成AI関連ツール・フレームワーク：ChatGPT、Claude、Gemini、Dify、Devin、AWS Bedrock、cohere、Scribe、Cline、Cursor、Notion AI、NotebookLM

【勤務体系】
※現在、週3程度の出社をお願いしております。

【採用背景】
自動車の電動化加速に伴い、サーマル（空調・熱マネジメント）領域は、限られたエネルギーで「快適性」と「燃費・電費」を両立させるための最重要技術となっています。
当社では、テレマティクスや市場品質データ等のビッグデータを起点に、顧客の実使用実態を定量的に捉え、従来の評価指標や開発プロセスそのものを刷新する取り組みを推進しています。
AI等の先端技術を積極的に取り入れ、データから得た知見を実際の車両開発における意思決定に直結させるため、新たな開発手法を企画・構築できるエンジニアを募集します。

【配属先ミッション】
・カーボンニュートラルへの対応、排気ガス浄化（Clean Air）、および車両の長寿命化（Longevity）をSUBARU車として体現し、高品質な商品を適正なコストとスピードで顧客に提供することを使命としています。
・テレマティクス等の市場データを活用した「データドリブンな開発手法」を確立し、顧客の実使用環境に基づいた評価指標の刷新を通じて、実用域における商品力の抜本的向上を目指しています。

【取り扱っていただくプロダクト／技術】
▼開発対象システム
・車両統合熱マネジメントシステム（冷却・暖房・創熱・排熱の統合制御）
・車室内空調システム（HVAC）および空調制御アルゴリズム
・BEV／HEVにおける航続距離最大化のためのエネルギー管理技術

▼活用技術・手法
・データサイエンス（テレマティクスデータや市場品質データの統計解析・AI活用）
・性能予測モデルの構築およびシミュレーション技術（CAE等）
・概念実証（PoC）による新評価基準の策定および実車検証手法

【業務内容】
サーマル性能開発の企画・推進エンジニアとして、市場実態に基づいた次世代の性能定義および開発プロセスの構築を担当いただきます。

▼具体的には
以下いずれかの業務をお任せいたします。
（1）市場データ分析技術およびデータ基盤の構築
お客様の使われ方・期待を製品開発の目標に反映するために、市場データ分析技術・基盤を、外部のデータサイエンティストや関連部署と連携しながら構築します。

（2）空調・熱マネジメントの目標性能や評価条件の妥当性を高める仕組みづくり
データ分析に基づく仮説を机上検討に留めず、実機検証やPoCを通じて「その目標・評価で本当にお客様実態を捉えられているか」を確認し、性能開発部署と協力しながら、開発の仕組みとして定着させます。

（3）次世代サーマル性能の企画・開発推進
データから導き出したインサイトに基づき、他社との差別化に繋がる空調・熱マネジメント性能の実現に向けた先行開発・企画を推進します

【キャリアパス】
入社当初は、既存のデータ収集・分析フローやSUBARUの車両開発プロセスを習得いただきます。
習得後は、データ分析結果を性能開発へフィードバックする実務リーダーを担い、入社2年後を目途に、自らデータ活用による開発革新を企画・推進する立場へのステップアップを想定しています。
将来的には、サーマル領域におけるデータサイエンス活用の技術リーダーとして、次世代車両の競争力を左右する性能定義の責任者としての活躍を期待しています。

【当ポジションの魅力】
当部署のお仕事は、お客様の声や実使用データを起点に、SUBARUの「安心と愉しさ」を支えるサーマル（空調・熱マネジメント）開発を進化させる仕事です。IQS（初期品質調査）やテレマティクスなどの市場データから、お客様がどんな場面で快適さを感じ、どこに不満や違和感を持っているのかを構造的に捉え、空調・熱マネジメントの目標性能や評価条件そのものを見直し、設計改善へと直接つなげていきます。
今後の電動化時代では、ハード性能だけでなく、「実使用でどう感じられるか」を起点に性能を定義し直せるかどうかが、他銘との大きな差別化要因になります。SUBARUでは、分析に留まらず、仮説立案からPoC、実開発への反映まで一貫して関われるため、データを“判断材料”ではなく、“開発を動かす武器”として使える点が特長です。市場データは膨大で扱いも難しく、正解が決まっていないからこそ、自ら考えた分析や評価の考え方が、開発の意思決定や次世代車の価値につなげていきます。SUBARUならではの実用価値を磨き込み、競争力を生み出していくことができるやりがいあるポジションです。

【職場環境】
・残業時間：月平均20時間
・出張：有（数回／年）
・リモートワーク：有（週1～2日程度利用可能）
・フレックス活用実績：有
・職場雰囲気：
平均年齢38歳で20代の若手から50代のベテランまで多様な年代で構成された組織です。専門分野もサーマル・CAEなど異なる専門性を持つメンバーが集い、新たなお客様価値の創出や開発の合理化に向けて、前例にとらわれないチャレンジを行っています。技術的な議論を活発に行いながらも、冗談も言い合えるような風通しの良い雰囲気の職場です。

【業務内容】
当社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、各事業部のデータ分析を行い必要な技術的な支援を行います。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。

▼本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。
・経営層や事業責任者と深く連携し、データを用いた意思決定ができるよう、現場から支援する
・機械学習やデータサイエンス業務を効率的に行えるような施策を立案し、実施する
・機械学習やデータサイエンスを扱うメンバーを中心としたエンジニア組織の戦略を立案し、実行する

【会社紹介】
DATUM STUDIOは「データとテクノロジーで、ビジネスに持続的成長と新しい可能性を提供する」データ分析コンサルティング、ソフトウェア開発企業です。
人工知能＆ビッグデータ領域のトップランナー2人が創業以来、様々な業界、業種の課題を解決しています。
直近5年間における売上高のCAGR（年平均成長率）は25%で成長してきております。
コンサルティングからデータ基盤の構築やデータ分析、システム開発、開発後の運用までワンストップで提供できる強みから将来的にも売上高の拡大が見込まれています。

【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）PyLadies Tokyo初代代表＆自然言語処理のスペシャリストである分析業界のトップクラスの女性リーダーや全世界最高峰のデータエンジニア等、 業界をリードするランナーが在籍、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

【業務概要】
顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション／システムの設計～開発～運用までを担当します。

▼主な業務例
・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発
・生成AIアプリケーション／システムのLLMOps／AgentOps設計・開発
・機械学習PoCプロジェクトの本番化／製品化に向けての開発
・機械学習アプリケーション／システムのMLOps設計・開発
・機械学習アプリケーション／システムの新規技術・サービス調査検証

※詳細は面接時に説明します。

【募集背景】
当社は、生成AIやデータサイエンスの力で企業の課題を解決するテクノロジーカンパニーです。
近年、ChatGPTなどの普及を背景に「生成AIを本格的にビジネス活用したい」という企業ニーズが急増しています。

しかし実際の現場では、「生成AIのゆらぎ（非決定性）」の制御や「データ変化への対応」「運用基盤の設計」など、導入後に直面する課題が数多く存在します。
当社では、こうした技術的・運用的課題を乗り越え、AIを“使える形”にするプロフェッショナル集団として、設計・開発・実装・運用まで一貫して支援しています。

【プロジェクト事例】
・AI自動発注システム
・未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発

【技術スタック】
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL／ELTツール：dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

【ポジションの魅力】
（1）事業インパクトを実感できる
顧客企業の内部に眠る大量のデータを掘り起こし、自らの手でアレンジして新たな価値を創出します。
データ利活用を通じて顧客事業を成長させる実感が得られるポジションです。
データドリブン経営が広がる中、まだ活用が進んでいない領域も多く、挑戦の機会が豊富にあります。

（2）常に新しい技術を実務で試せる環境
決まったやり方をなぞるのではなく、顧客の課題に応じて最適解をチームで探り、試行錯誤しながら進めていきます。良い技術はすぐ試す文化があり、Snowflake、Tableau、Microsoftなど最新ツールとのパートナーシップを活用して実践的に学べます。

（3）AIエンジニアとして市場価値を高められる
グループ企業が保有する国内有数のビッグデータ環境を活かし、AI・機械学習の大規模実装に携われます。
PoCから本番運用、アーキテクチャ設計まで一貫して関わる中で、ビジネス要件を満たすAIシステム設計力を習得可能。結果として、生成AI／データエンジニアとして市場価値を飛躍的に高められます。

【勤務地】
リモート可能

【職務内容】
・画像およびマルチモーダルの基盤生成モデルにおいて、性能・スケーラビリティ・効率性の向上を推進する
・Scientistsが開発した研究プロトタイプを、実際の事業価値を生み出す実用的かつ本番運用可能なソリューションへと落とし込む

【ミッション】
・研究成果を、チームやプロダクト／アプリケーションチームが活用可能な、堅牢性・拡張性・再現性を備えた技術資産へと落とし込むためのエンジニアリングシステムを担う
・レーニング、評価、推論のワークフローを構築・維持し、研究成果が確実に実証、テスト、統合できるようにします。

【仕事の魅力】
・大規模マルチモーダル生成モデルの学習と開発プロジェクトに携わることができる
・研究成果を実世界のアプリケーションに適用し、ビジネスに測定可能なインパクトをもたらすことができる
・東京拠点の多様かつ国際色豊かなチームで連携して研究開発ができる
・日本国内最大級の計算リソースを使った研究開発ができる

【勤務地】
フルリモートワークも可能ですが、予め申請が必要となります。

【出社頻度】
・リモートワークと出社のベストミックス（出社頻度の規定なし）
　※平均実績 週1～2日出社
　※業務の必要性に応じて出社指示の可能性あり
・国内遠方居住の場合は、フルリモート可。但し事前申請が必須
（尚、遠方居住でも出社時の交通費は会社負担［上限あり］）

【ポジション】
CEO直下・執行役員待遇

【募集背景】
Ridge-iは2023年の東証上場を経て、創業10年目の「第2創業期」を突き進んでいます。生成AIの台頭により、顧客企業からの要請は実証実験フェーズを完全に脱し、「ビジネスモデルのリデザイン」や「全社的AI CoEの構築」へと高度化しています。
弊社はSBIグループとの大型AXパートナーシップ（AX戦略・生成AIサービス開発をカバー）を筆頭に、複数の大企業との最重要AXプロジェクトを主導しています。この加速するフェーズを確実に勝ちきるため、戦略立案からAIの実装、そしてインパクトの創出まで、CEOおよび経営層と共に動けるプロフェッショナルを募集します。

【ミッション】
戦略コンサルファームのトップ層が担う上流業務を、Ridge-iというプリンシパル（事業主体）として実行する役割です。

（1）グローバル水準のAI戦略策定とビジネスモデル変革
・海外の最先端AI活用事例を調査・分析し、顧客の次世代ビジネスモデルを構想・提案
・ツール導入に留まらず、顧客組織内のAI CoE設計・設立まで深くコミット

（2）経営層との合意形成と変革推進
数兆円規模の金融グループ等の会長・社長クラスをカウンターパートに、変革ロードマップのディスカッションと意思決定支援を主導

（3）Ridge-i経営の推進（執行役員・COOトラック）
・CEO直下の実務責任者として、組織課題・成長戦略に日常的に関与
・入社後1～2年での執行役員就任・COOへのキャリアパスを明示

【このポジションの魅力】
▼経営に最も近い実務ポジション
単なる「社長補佐」ではありません。CEOのディスカッションパートナーとして意思決定に直接関与し、時期経営幹部としてキャリアを形成できます。

▼戦略を「AIで実装する」という経験
自ら描いた戦略が、トップクラスの研究者・エンジニアとの協業によって技術的に実装され、社会課題の解決まで一気通貫で携わることができます。
戦略を描き、チームを率いて、AIを実装する。この経営経験は、戦略コンサルファームでも経験できない非常に稀有な環境です。

▼プロフェッショナルへの正当な報酬
最低保証1,500万円 ＋ 成果連動賞与により年収2,500～3,000万円の支給実績あります。
将来的なストックオプション等のエクイティ参加機会についても個別に協議します。

【勤務地】
大手町（大手町駅直結）｜ハイブリッド勤務
※出張：あり（顧客環境での実装・デプロイ時。頻度は案件による）
※閉域網・セキュア環境での作業があるため、特定業務は顧客施設内での対応が必要

【仕事概要】
JDSCは「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。

【担っていただきたい役割】
・ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進
・顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用
・データパイプライン・データ基盤（DWH）の設計・開発・運用
・MLOps環境の構築・整備、CI／CDパイプラインの運用
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進

【主な開発環境】
・言語：TypeScript、JavaScript、SQL、Python等
・採用フレームワーク：GraphQL、Node.js、Prisma等
・データベース：MySQL、PostgreSQL、BigQuery、Databricks、Microsoft Fabric等
・クラウド環境：Google Cloud、AWS、Azure、Snowflake等
・ソフトウェア管理ツール：GitHub、Jira、Slack、Confluence
・BIツール：Power BI、Tableau

【キャリアアップの上での特長】
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています

【主な業務内容】
当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。

物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。

・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階

当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

【本ポジションの魅力について】
AIエージェント × データエンジニアリングの両領域を横断的に経験できる希少なポジション

・エンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。当社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、エンジニアの成長を強く後押しできるものと信じております。

・単なるパイプライン構築に留まらず、DatabricksやMicrosoft Fabricといった最新プラットフォームを駆使し、ビジネス課題をどう解くかという「アーキテクチャ設計」から関与いただけます。

・データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。

※フルリモート可

【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西日本グループ全体のデータ駆動型経営（DX）を技術面から支える、横断組織のマネージャーを募集します。
本ポジションは、特定の事業部を支援するのではなく、全社で利用する「データの土台（基盤）」や「分析のルール・標準」を整備し、組織全体のデータ活用レベルを引き上げる「技術のハブ」としての役割を担っていただきます。

▼募集背景
JR西日本グループでは現在、膨大な鉄道・生活サービスデータを活用した変革を加速させています。
これまでは個別のプロジェクトごとに最適化されてきましたが、今後はグループ全体で効率的にデータを活用するため、「共通の技術基盤」「データマネジメントの標準化」「最新技術（生成AI等）の展開」をリードする体制強化が不可欠です。
技術に精通したスペシャリスト集団をまとめ上げ、大規模組織特有の複雑な調整をこなしながら、組織の成長を牽引してくださるマネジメント人材を求めています。

▼具体的な業務内容
「技術開発・先行導入」の観点から、以下の業務を遂行いただきます。

・技術戦略の策定・推進
　- 全社的なデータ活用の理想像（TOBE）を描き、実現に向けたロードマップの策定と進捗管理
・組織・ピープルマネジメント
　- 技術志向の強いデータサイエンティストの育成、キャリア支援、チームビルディング
・大規模ステークホルダー調整
　- JR西日本本体、IT子会社、外部SIベンダーとの間に立ち、データ利用に関する合意形成
・技術文化の醸成
　- 生成AI等の先端技術の選別・導入支援や、社内への技術知見の共有・標準化

【ポジションの魅力】
▼「全社基盤」を作る手応え
特定の案件に留まらず、JR西日本グループ全体のデータ活用の「当たり前」を設計・構築する大きな裁量があります。

▼高度な調整スキルの獲得
大規模組織特有の力学を理解し、多くの関係者を巻き込んでプロジェクトを完遂させる、一段上のマネジメント経験を積むことができます。

▼技術への投資
技術志向のメンバーが集まっており、最新技術をいかに実務に落とし込むかという戦略的な議論が日常的に行われる環境です。

【技術スタック】
▼言語・フレームワーク
・Python（pandas ／ polars を用いたデータ加工・分析）
・PySpark（分散データ処理の運用）
・FastAPI ／ Flask（API開発・運用）
・pytest（テスト設計・運用）

▼データベース ／ SQL
・複雑なクエリ設計（window関数を用いた時系列データ処理・順位付け）
・WITH句（CTE）を活用した可読性の高いクエリ設計
・explainを用いたクエリチューニング
・JSON等のネストデータ処理

▼クラウド
・Azure（Blob Storage ／ ファイル共有 ／ VM運用・コスト管理 ／ ネットワーク）
・GCP（BigQuery ／ Gemini API）
・AWS（S3 ／ ECR ／ EKS ／ Bedrock ／ CloudShell）

▼データ基盤 ／ ワークフロー
・Databricks（コード管理 ／ ダッシュボード ／ ワークフロー運用 ／ Apps）
・Airflow ／ dbt ／ Dagster ／ Airbyte（データパイプライン構築・運用）

▼インフラ ／ DevOps
・Docker ／ Terraform（IaCによる環境構築）
・GitHub（バージョン管理 ／ GitHub Actions ／ Copilot活用）

▼開発環境
VS Code ／ Claude Code ／ GitHub Copilot

【勤務地】
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

【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西日本の観光ナビ「tabiwa（タビワ）」をはじめとする、モビリティ・観光プロダクトの成長を支える「シニア・データサイエンティスト（マネージャー）」を募集します。分析設計から施策提言までを主導し、プロダクト戦略に直接寄与する役割です。

▼募集背景
観光ナビアプリの拡大に伴い、JR・旅行会社・開発ベンダー等の多種多様なステークホルダーが関わる複雑な環境での意思決定支援が急務となっています。現職のマネージャーと共に、戦略レベルの意思決定を分析に落とし込み、現場をリードできるマネージャー職人材を募集します。

▼具体的な業務内容
・分析戦略の策定
　- プロダクトのKPI／KGI設計、および仮説検証・因果関係まで考慮した効果検証
・横断的な調整業務
　- JR各部、NTA（日本旅行）、開発ベンダー等との複雑な利害調整および推進
・チームビルディング
　- メンバーの分析品質向上、知見の共有、組織開発への積極的な関与
・Webマーケティング支援
　- 広告効果分析やユーザー行動分析に基づくグロース施策の提案

【ポジションの魅力】
・JRWグループにおいて戦略的に重要なデジタルツーリズム事業推進の中核として、数百万ユーザー規模のプロダクト成長に直結する実感を得られます。
・複雑なステークホルダー構造の中での「立ち回り」や、組織を動かすリーダーシップが磨かれます。

【勤務地】	
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

【楽天・事業について】
楽天グループは日本に約1億人、世界中で10億人の顧客基盤を抱え、Eコマース、決済サービス、金融サービス、モバイル、メディア、スポーツなど、70以上のサービスを提供しています。
先進的なAI技術をサービスに利用するだけでなく、自社で生成AIモデルを含むAI技術を開発・運用し、サービス－市場－社会にインパクトを与えるAIとDataの革新的企業グループであることを指向しています。

【部署・サービスについて】
グローバルCDO室（CDOO）は、楽天グループ全体のすべてのデータ関連プロジェクトの戦略的計画と管理において主導的な役割を担っています。この組織は、データ戦略を策定、実施、監督し、データイニシアチブが会社の事業目標と効果的に連携し、価値を提供することを保証します。
データビズ・ガナバンス戦略課は、グループ全体のデータビジネスとガバナンスイニシアチブの戦略的計画と監督を専門としています。
私たちのチームの主な目的は、当社のデータが適切に管理され、事業成長を支援するために活用されることを保証しつつ、データガバナンスの基準を遵守することです。私たちは、グループ全体のデータ活用とコンプライアンスを推進するため、全部門と協力して取り組みます。

【募集背景】
グループ全体のAIとDataの活用を加速する体制を強化すべく、全社に対してリーダーシップを取れる人材を募集します。

【業務内容】
本ポジションでは、データ戦略の策定およびデータ利活用環境の改善を主体的に推進していただきます。あわせて、経営管理指標およびレポートの設計・実装を担います。戦略立案からプロジェクトの実行管理まで、幅広い責任範囲を持つポジションです。

▼主な業務内容
・事業目標・組織方針に整合したデータ戦略の策定および実行推進（データ施策の価値創出、事業成長への貢献を最大化）
・データ利活用に関する現状課題の可視化、改善施策の企画・実行による利活用環境／条件の整備
・経営管理に資する管理指標（KPI等）およびレポーティングの設計・実装・運用（意思決定支援）
・データガバナンスの企画・推進（データ品質管理、セキュリティ、コンプライアンス遵守の標準化・徹底）
・データ関連プロジェクトのプロジェクトマネジメント（企画、計画策定、実行、進捗管理、効果検証、経営層への報告まで一気通貫で担当）
・社内各部門・グループ各社のステークホルダーと連携した、高度なデータユースケースの推進および、効率的かつ適正なデータ利活用プロセスの構築・改善
・日本語・英語を用いた関係者調整、合意形成、コミュニケーション（多様なバックグラウンドの関係者との協働を含む）
・経営層向けPowerPoint資料の作成およびプレゼンテーション（報告・提案）

【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。

【楽天・事業について】
マーケティングディビジョンは、70以上のサービスを有する楽天グループのメンバーシップバリュー、エコシステムの拡大をミッションに、グループ横断組織としてブランド、クリエイティブ、マーケティング、メンバーシップをリードしています。
モバイル領域はエコシステムの根幹を担うプラットフォームと考えており、マーケティングディビジョンとして、楽天モバイルとの連携をより推進しています。

【部署・サービスについて】
データマーケティング部では楽天グループの各データを用いてWebマーケティング領域で楽天モバイルの新規加入者数を増やし、市場シェアの拡大を推進しています。
配属予定のデータマーケティング課では、70以上のサービスを有する楽天グループの各メディア（楽天市場、楽天トラベル、楽天カード、楽天ペイなど）と連携して楽天モバイルの新規獲得に向けたWebマーケティング戦略の企画・実施・分析を推進しています。

今回募集するPlanning&Analysis Sectionは、楽天モバイルの新規加入者数獲得を最重要ミッションとする部署です。楽天グループが保有する膨大なデータと楽天グループ内部／外部の多様なチャネルを最大限に活用し、Webマーケティング戦略の企画、実施、分析を一貫して推進しています。

▼具体的には、以下の領域を統合的にカバーしています。
・デジタルマーケティング領域：楽天グループ外の主要なデジタルメディア（リスティング広告、ディスプレイ広告、アフィリエイト、SEOなど）を活用し、楽天モバイルの新規獲得に向けた戦略立案、施策実行、効果測定を行います。
・楽天グループ内領域：楽天市場、楽天トラベル、楽天カード、楽天ペイといった70以上の楽天グループサービスが持つ多様なメディアや顧客資産と密接に連携し、シナジーを最大化したWebマーケティング戦略を推進します。

本部署では、これらの広範なチャネルから得られるデータを統合・分析することで、ユーザー行動の深い理解に基づいた精緻なマーケティング施策を設計・実行し、楽天モバイルの成長を強力に牽引しています。

【募集背景】
楽天モバイルの回線契約数獲得に向けたマーケティング活動において、データ活用は不可欠です。この度、より高度なデータ分析と楽天内部／外部での高度な広告配信制御を実現するためのデータ基盤の構築・活用をさらに強化するため、データアナリストを増員募集いたします。本ポジションは、豊富なデータと最新のテクノロジーを駆使し、顧客理解を深め、施策の最適化を通じて事業成長を牽引する重要な役割を担います。

【業務内容】
本ポジションでは、楽天モバイルのマーケティング部署において、回線契約数獲得を最大化するためのデータ活用を推進していただきます。多岐にわたるデータソースを統合・分析し、ビジネスインパクトに直結するインサイトを導き出し、実行可能な施策へと落とし込むまでの一連のプロセスを主導します。

▼データ集計・分析を通じた課題解決
・楽天グループが持つ膨大なユーザーデータや行動ログ、充実したデータ分析環境（BigQuery・Databricks・BIツールなど）を活用したデータ分析
・モバイル回線契約獲得に向けたデータ分析と改善提案
・新規サービス導入における効果試算や効果検証

▼マーケティング施策のハイパーパーソナライゼーションの推進
・内部／外部ツール（KARTE、SalesForce、LINEなど）へのデータ連携基盤構築
・ハイパーパーソナライゼーション実現に向けた設計立案
・専門部門との機械学習・AIモデルの構築・最適化

▼ダッシュボードの設計・構築・運用
BigQuery／BI（DOMO Tableau、Lookerなど）を用いたデータ加工、ダッシュボードの設計、構築、自動化、KPIモニタリング基盤の開発

▼分析結果の提言と意思決定支援
・アドホックなデータ抽出や仮説検証をサポート
・分析結果をストーリーとして構造的に整理し、資料やプレゼンテーションを通じて提案と報告を実施
・多様なステークホルダー（マーケティング担当者、開発チームなど）と連携し、定量的なインサイトに基づいた提案や意思決定支援

【働く環境】
当組織は、楽天モバイルの回線契約数獲得をミッションとするマーケティング部に属し、データ活用を推進するチームです。20代～30代を中心にデータアナリスト3名・データサイエンティスト2名で構成されており、個々が大きな裁量と影響力を持ち、スピーディーな環境で挑戦することができます。常に新しい技術や分析手法を取り入れ、データに基づいた意思決定を重視するカルチャーです。

【魅力】
・Data／AI活用の最前線：全社的にAI活用を推進しており、楽天が持つ豊富なデータを組み合わせえた業務経験を積むことができます。
・事業貢献へのインパクト：自身が導き出したインサイトが、楽天モバイルの回線契約数獲得という事業の根幹に直接的なインパクトを与え、その成果を実感できるやりがいのあるポジションです。
・専門家との連携：社内にはデータサイエンスやAIの専門家が多数在籍しており、彼らとの連携を通じて自身のスキルアップを図ることができます。

【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。

【採用背景】
自動車業界は、SDV（Software Defined Vehicle）化によりソフトウェアと電子制御が価値の中心となる大変革期にあります。
多様なECUや先進制御を安定稼働させる車載電源は、もはや“車両インフラ”として戦略的な重要性を持つようになりました。
SUBARUは「2030年死亡交通事故ゼロ」の実現や電動化の加速を掲げ、電池・電源領域の開発体制を強化しています。
当部門は、世界的にも例の少ない補機用リチウムイオンバッテリシステムの開発統括を担い、SUBARU車の新たな価値基盤となる電源アーキテクチャの創出に挑んでいます。
未踏領域を切り開き、次世代電動車の価値をともに創造する仲間を募集します。

【配属先のミッション】
▼E&Cシステム開発部
電気電子関係の設計／評価が主なミッション
※E＆C=Electric（電気）／Electronic（電子）＆Connected（コネクティッド）／Control（制御）

▼主査（12V LIB統括）
補機用リチウムイオンバッテリーのシステム開発を専門とする組織となり、「次世代電源システム開発をスピードと品質に拘りやり抜く」ことをミッションとしております。

【職務内容】
補機用リチウムイオン電池のセル開発をお任せします。
（1）セル性能や耐久性の実機評価
（2）シミュレーションやデータ分析による電池状態推定方法の進化
（3）業界動向調査と最適調達戦略の策定

▼具体的には
（1）評価条件を自ら定め、自社設備または外部設備を用いてセルの性能評価を実施いただきます。
（2）膨大な評価データから、特定の性能に寄与度の高いパラメータを探索するような高度なデータ分析を実施したり、シミュレーションも活用して様々な使われ方における電池寿命のケーススタディなどを行っていただきます。時にはシミュレーション環境の整備や新規導入にも関与いただきます。
（3）世界中の自動車OEMやサプライヤの技術動向、リチウムイオン電池採用動向を調査したり、競争力のあるセル調達を目指して戦略策定に関与いただきます。

【業務のやりがい／魅力／優位性】
▼V字開発プロセスの上流から下流まで一貫して経験できます
要件定義から設計、実装、検証、実車評価まで、システム開発の全工程に携わることができます。セルの専門知識だけでなく、車両システム全体を見渡しながら開発を進められるため、自動車開発の幅広い経験を積むことができます。

▼車両全体のシステムを理解できる貴重な経験
補機用12Vバッテリーは、ボディ系、シャシー系、パワートレーン系など、車両の全サブシステムに電源を供給する重要な役割を担っています。全ての電子制御システムの起点となる電源システムの開発を通じて、車両全体のシステムを深く理解することができます。

▼SDV時代を支える基盤技術の開発
走行・安全・快適性を支える全電子制御の起点であり、今後のSDV（Software Defined Vehicle）時代を支える基盤技術の開発に携わることができます。

▼世界的にも先進的な開発分野
補機用リチウムイオンバッテリーは、世界的にも一部企業のみが実用化している先進分野です。各社が開発に着手し始めた段階であり、この分野の専門家として先駆的な経験を積むことができます。

▼裁量の大きい開発環境
少数精鋭の組織であり、自ら企画提案しながら開発を進めることができます。設備導入や先行開発の企画など、主体的に開発を推進できる環境です。

【キャリアパスについて】
▼バッテリー開発の専門性を深めるキャリア
まずはリーダーの元で、電池セルの性能評価業務やシミュレーション、データ解析業務をお任せします。その後、車両システム要求やマネジメントについても学んでいただき、セル専門家の視点を持ちつつ電源システム開発全般に携わっていただきたいと考えています。

▼車両システム開発への展開
補機用バッテリーの開発を通じて車両全体のシステムを理解することで、将来的には他の分野への異動も可能です。V字開発の全工程を経験できるため、幅広いキャリア展開が可能です。

【職場環境】
残業時間：月平均15時間／繁忙期30時間
出張：有（月1回程度）
リモートワーク：有（週2日まで利用可能）
フレックス導入実績：実績有

▼職場の雰囲気
E＆Cシステム開発部 12V LIB統括主査は東京（三鷹市）と群馬（太田市）に拠点を持ちます。若手や中途入社の方も多く、活気のある職場です。定期的に東京・群馬の全メンバが集まり、皆で議論したり宴会で盛り上がったりします。
また、E&Cシステム開発部はイベントも多く、宿泊でスキーに行ったりバーベキューをしたり、大所帯ながら和気あいあいとした雰囲気です。

【業務内容】
・データサイエンス、データエンジニアリングを用いた問題解決と価値創造
・プロセスシミュレーション、CFDを用いた問題解決と価値創造
・DX先端技術調査
・DX企画立案とプロジェクト運営

【採用背景】
化学品カンパニーではDX推進の一環でデータサイエンスおよびシミュレーションを活用した様々な取り組みを行っています。本ポジションはその中心メンバーとしてご活躍いただける推進者を募集します。

【ポジションのやりがい】
化学品カンパニーは国内外において化学品製造・開発・販売を行っており、DXの対象もその全般におよびます。特にデータサイエンスやシミュレーションによる改善は様々な成功事例が出始めており、今後更なる発展が期待されます。本ポジションではそうした未来志向のDXに関わっていただくことができます。

【得られるスキル・経験】
・データサイエンスやシミュレーションの専門技術の高度化のみならず、生産や事業全体を見据えたDX企画業務を担当していただく可能性があります。
・生産拠点は日本と東南アジアにあり、海外での活躍機会もあります（技術者育成や技術支援）。

【キャリアパス】
ご本人の適性や意向に応じたキャリア形成が可能です。

【配属先組織のミッション・概要】
化学品カンパニーのミッション：化学の力を通じて、安全、安心、快適で、環境に優しい世の中を創造します。
配属部門の役割：化学品カンパニーのDX推進部門として、カンパニー全体のDX企画およびプロジェクト推進を担っています。

【メッセージ】
化学品事業におけるDX推進は拡大深化を続けており、データサイエンスやシミュレーションという専門技術を武器にさらなる革新を共に目指していただける方のご応募を歓迎します。

【募集背景】
弊社は2004年の創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化／複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
　顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。

【具体的な業務内容】
小売、メーカー、金融、エンターテインメント、IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト（※）における設計、分析、意思決定の支援

データ活用プロジェクト（※）： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト

【ポジションの魅力】
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX／データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境

【配属部門】
▼アナリティクスコンサルティングユニット
コンサルティング組織については、2017年にお客様のデータ活用（DX）に関する構想策定からビジネス実装までEnd to Endでお客様の支援をすべく立ち上げた組織となっております。
現在コンサルタントは、50名規模で多様な人材が活躍しており、外資系コンサルティングファーム、外資系大手IT、日系大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャー出身者などが在籍しております。

【在宅勤務制度】
2023年11月より、月4回以上の出社を原則必須としています。
アサインされるプロジェクトによっては、出社日数の調整をしていただく場合があります。
個々の社員が選んだ任意の日、もしくは上長が指定した日を出社日としています。
尚、将来的に出社回数は変更する可能性があります。
※在宅勤務手当を毎月5,000円支給しています。

【出張について】
アサインによっては宿泊を伴う出張も発生する可能性がございます。
出張へのご対応が事情により難しい等の場合は面接時にご相談ください。

【募集背景】
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。

【ミッション】
▼「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題／事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習／評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト／プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。

【業務内容】
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。

▼大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
・モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
・継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
・長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
・日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立

▼評価・ベンチマーク設計
・日本語／業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
・オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
・ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策

▼開発基盤・データ基盤の整備
・学習／評価／推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
・データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
・コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備

▼プロダクト／ソリューションへの接続
・PM／PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
・エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
・業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
・再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開

▼チームリーディング、技術横展開・技術発信
・技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
・メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
・技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）

【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】
・少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト／ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。

・受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能／コスト／セキュリティ／運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。

・また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習／評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。

・ABEJAは大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。

・LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。

【募集背景】
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、社会課題の解決や産業変革のインパクトは、デジタル空間にとどまらず、現場の物理世界へと広がりつつあります。倉庫や工場などでは、特定エリアで特定タスクを自動化するロボットが普及してきましたが、複雑な状況判断や臨機応変な対応には限界があり、より柔軟で汎用的な自律性が求められています。ハードウェアやセンサー、制御の高度化に加え、LLMがもたらした自然言語理解や推論、意思決定支援といった知的能力をロボットと融合することで、状況に応じた対処や複雑なタスク実行をリアルタイムに実現する潮流が強まっています。
ABEJAはこれまでLLM領域で培ってきた知見やノウハウを強みに、次の成長領域としてフィジカル領域への展開を加速します。言語と行動をつなぐVLA（Vision-Language-Action）をはじめとしたEmbodied AIの研究開発を推進し、ロボットが現場で価値を発揮するために必要となる学習データや評価手法、開発基盤の整備まで含めて取り組むことで、AIロボティクス領域での社会実装を現実のものにしていきます。
こうした挑戦を継続的に拡大し、LLM×ロボティクスの融合によって、従来のロボットでは難しかった柔軟な動作や判断を可能にし、実現場の生産性・安全性・品質を大きく向上させる価値提供を強化するため、Embodied AI領域を担うデータサイエンティストを募集します。

【ミッション】
▼「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、Embodied AI／VLA（Vision-Language-Action）を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習／評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト／プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。

【業務内容】
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。

▼Embodied AI／VLAの研究開発
・Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
・模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
・実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ／外乱／環境変化への耐性）

▼学習データ収集・データ基盤整備
・実機・現場からのセンサデータ／操作ログ／デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
・データ品質管理、アノテーション方針、学習／評価に使える形への整形・再現性確保（データセット／メタデータ設計）
・合成データの作成戦略作りおよび活用

▼シミュレーション環境構築
物理シミュレーション／閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ／アクチュエータ／制御のモデリング含む）

▼評価・ベンチマーク設計
・タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
・オフライン評価（ログ／リプレイ／シミュレーション）とオンライン評価（実機／現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
・データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化

▼プロダクト／現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
・プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
・プロダクト／プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習／再評価／リリース）まで推進
・導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開

▼チームリーディング、技術横展開・技術発信
・技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
・メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
・技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）

【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】
・立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。

・研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト／プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。

・AIロボット協会を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。

・学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。

・ABEJAが培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。

【事業・組織構成の概要】
NECのAI事業を牽引する私たちAIテクノロジーサービス事業部門（AITS）は、単なる技術開発に留まりません。最適化や機械学習、生成AIやLLMといった最先端技術を用いてリアルな価値を創造し、仕組み化を目指すチームです。
その中でも特にミッションクリティカルな防衛・宇宙事業部門（ANS-BU）とタッグを組むプロジェクトメンバーの募集です。
研究室で生まれた技術を、日本の安全保障という壮大な舞台で開花させるダイナミズムが体験できます。

【職務内容】
▼技術の力で、事業目標の達成をリード
・最適化・AIの実運用への適用
・顧客への技術提案、要件定義から導入までを一気通貫して対応
※防衛・宇宙領域のビジネス担当と共同（当組織は技術適用と展開がメイン）

【ポジションのアピールポイント】
私たちは、AIの力で日本の安全保障という、最もクリティカルな領域のDXに挑んでいます。
国防領域におけるAI活用のトップランナーであるNECで最適化やAIスキルを活かして活躍することができます。
今後防衛領域で得たAIスキルを基に他領域へのキャリアチェンジも可能です。

【職場環境】
リモートワーク：週1程度可能
案件によっては相談可能

【事業・組織構成の概要】
NECのAI事業を牽引する私たちAIテクノロジーサービス事業部門（AITS）は、単なる技術開発に留まりません。最適化や機械学習、生成AIやLLMといった最先端技術を用いてリアルな価値を創造し、仕組み化を目指すチームです。
その中でも特にミッションクリティカルな防衛・宇宙事業部門（ANS-BU）とタッグを組むプロジェクトメンバーの募集です。
研究室で生まれた技術を、日本の安全保障という壮大な舞台で開花させるダイナミズムが体験できます。

【職務内容】
▼技術の力で、事業目標の達成をリード
・最適化・AIの実運用への適用
・顧客への技術提案、要件定義から導入までを一気通貫して対応
※防衛・宇宙領域のビジネス担当と共同（当組織は技術適用と展開がメイン）

【ポジションのアピールポイント】
私たちは、AIの力で日本の安全保障という、最もクリティカルな領域のDXに挑んでいます。
国防領域におけるAI活用のトップランナーであるNECで最適化やAIスキルを活かして活躍することができます。
今後防衛領域で得たAIスキルを基に他領域へのキャリアチェンジも可能です。

【職場環境】
リモートワーク：週1程度可能
案件によっては相談可能

ゲーム・IT業界に人材を輩出する専門学校にて、２年生以上を対象として、下記２科目のどちらか、または両方を教えていただく非常勤講師を募集しています。

科目Ａ：プログラミング応用Ⅱ　2コマ
Javaプログラムの基礎について、講義をご担当いただきます。（90分授業×週2コマ×年間30週）

科目Ｂ：データサイエンス系講師
Python等のプログラミングとデータサイエンスの基礎について講義をご担当いただきます。

●上記授業に加えて、１年生向けの基礎クラスや高等課程（専門学校が設置する中学校卒業者を対象としたカリキュラム）のクラスをご担当いただける場合、最大週2日程度ご出講いただくことが可能です。
●年間の授業日数は30週となります。
●講師業務には、授業の準備・実施のほか、試験（または課題）作成と採点・評価を含みます。

■■株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社■■
テクノプロHDのソリューションカンパニーとして、大手メーカー（自動車・航空宇宙機・鉄道・医療機器・産業用機械など）を中心に、ソフトウェア・ハードウェア・ITの技術領域での技術サービスの提供及び研究開発
◆技術サービスソリューション（派遣・請負・受託開発）
◆技術コンサルティング
◆人工知能（AI）、機械学習領域におけるデータ分析サービス
◆AI関連技術などの産学連携（大学との共同研究）


【業務内容】
先端半導体の製造・開発・設備領域でデータ活用の重要性が高まる中、分析基盤の高度化や機械学習活用が急速に進展。北海道エリアでも生産ライン立ち上げや品質改善が進んでおり、データ分析に基づく課題抽出・改善提案を担うデータサイエンティストを募集します。
Python／SQLを用いたデータ分析・モデル構築・可視化・ダッシュボード作成を担当し、現場で活用できる実践的なアウトプットを求められるポジションです。

製造・開発データの分析、可視化、機械学習モデル構築を通じて、現場課題の可視化・改善に貢献します。

【想定業務】
先端半導体メーカーにて、製造データ・品質データ・設備データなどを対象に一連の分析業務を担当
・Python／SQLを用いたデータ抽出・加工
・モデリング（回帰／分類など）、特徴量設計、評価
・工程・設備データの可視化、品質指標分析
・歩留まり改善、予兆検知モデル構築、相関分析など
・BIツール（Tableau／Power BI）でのダッシュボード作成
・分析結果の報告・改善提案、関係部門との連携

【仕事の魅力★】
①役割・裁量：分析方針の提案など、一定の裁量を持ちながら活動できる
②成長機会：半導体領域の大量・時系列データなど、実務ならではの分析経験を積める
③業務魅力：技術＋業務理解の両面が鍛えられ、成果が現場活用される実感を得やすい
④キャリアパス：データサイエンス特化のスキル深化、リーダー職へのステップアップなど複数のキャリアパスあり

【ポジションで求めること】
・題に適した分析手法の選定・提案ができること
・前処理～モデリング～評価までを主体的に遂行できること
・分析結果を実務で活用できる形でアウトプットし改善提案までつなげる姿勢


【想定勤務地詳細】
・勤務地：東京都千代田区or北海道千歳市
・就業形態：取引先構内
　※転勤の有無：あり／ただし、希望を考慮します

【仕事概要】
弥生の使命（ミッション）は「中小企業を元気にすることで、日本の好循環をつくる」こと、掲げるビジョンは「現場に力を、経営に可能性を。知とテクノロジーの融合で道筋を照らし事業によい巡りを生み出す。」です。
事業者の皆さまが事業を立ち上げ、発展する過程で直面するさまざまな課題にお応えできる存在を目指しています。
世の中の最先端のAI・テクノロジーを取り入れながら、次の弥生・社会の核となるAI Productの検討・検証・創出を担っていただきます。

【具体的な業務内容】
▼下記業務をシニアエンジニアとしてリーディング・実装・検証を行っていただきます。
・弊社の製品サービスに搭載するAIエージェントの開発と検証
　- LLM（各種）を用いた応答UIUX、API／MCP連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーション構築
　- Databricksを活用したデータ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発
　- UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
・企画、要求定義から要件定義、設計、開発・検証まで、上流から下流工程までの幅広いフェーズに携わっていただきます
まずはアジャイルでAI駆動開発によりMVPをプロトタイピングしながら、現状のAIの可能性や実現性・課題について検証し、製品化やサービス化に向けたリードをいただきます
・製品／システム開発チームへの技術移管、運用設計・実行
　- サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポートしていただきます

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
お客さまのバックオフィス業務や経営を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような製品サービスの開発を行うことが可能です。
また、ご自身がお持ちのAIに関する知見を活かして、新たな価値を創出するプロダクト開発に携わることができます。

【使用技術・開発環境】
▼以下の社内の環境の中で、Speed、Cost、Skill、Usability等を鑑みて、選択可能
・クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks、その他必要な環境
・フロントエンド：TypeScript、React、Next.js、Java（Spring Boot）、Rubyなど
・バックエンド：TypeScript、NestJS、GraphQL、Prisma
・データベース：Aurora（MySQL）、DynamoDBなど
・AWS：ECS Fargate Lambdaなど
・CI／CD：GitHub Actions、Codeシリーズなど
・バージョン管理：GitHub
・データ・AI環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
・AI：LLM・Agent（ChatGPT、Gemini／VertexAI、Claude／Sonet xx・co work…）
・コミュニケーションツール：notion、Google workspace

【採用背景】
AI活用やデータビジネスの拡大に伴い、弥生製品や業務システムにおいても先端技術を取り入れ、新たな価値を創出し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実行することが不可欠となっています。
これを推進するためには、技術の獲得から開発・実装・運用までを一貫してリードできる人材が求められています。
そのため事業部横断のAIの先行技術調査・実装検証・導入をリードしながら、経営者や現場と共に新しい価値を実現していけるエンジニアを募集します。

【配属先チームの特徴】
弥生のAIエンジニアを統括する全社横断組織となります。今回の募集は、その組織の初期メンバーとなります。
AI・データ戦略部と連携しながら、社内のデータの利用や、エージェント基盤の利用・構築、R&Dの技術連携が可能です。

【チーム人数】
これから立ち上げていく組織となります。
AI・データ戦略部では30名弱のデータエンジニア・データサイエンティスト・R&Dメンバーが在籍しており、連携しながら進めます。

【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
これから立ち上げていく組織となります。
関連するAI・データ戦略部では、データエンジニア・データサイエンティスト・MLエンジニア・フルスタックエンジニアなどの幅広いAI・データに関わるスキルを保有するメンバーがいます。

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
弥生全体の技術獲得・実装・運用をリードしていくようなポジションで、チームをリードし、弥生の将来を担う製品群の立ち上げを行うことができます。
フルスタックエンジニアやMLOpsエンジニア、データサイエンティストなどの専門性を極めることも、PdMやビジネス企画、DX推進（社内コンサル）、マネジメントなどのポジションへもキャリア転換していくことも可能です。

※リモート勤務可（週1での出社想定）、業務都合によって出張有

【組織の概要・ミッション】
日本が直面する医療・健康・介護領域の社会課題に対し、デジタル技術を核に新たな社会基盤を創出することが私たちのミッションです。
医療ビッグデータ、AI、クラウド技術を駆使し、国民一人ひとりの健康で豊かな未来を支える“社会インフラ”を形にしていきます。

【職務概要】
医療情報を対象としたデータ分析、分析結果の検証・考察、研究成果の創出を担います。さらに、AI技術を活用したサービスの調査・技術検証・提案を通じ、顧客業務の高度化を実現します。

（1）医療情報基盤に関する業務
国の医療情報の収集・蓄積・分析を担う基盤の受注に向け、事前PoCの実施や提案書作成を推進します。データサイエンティストとして、多様な医療情報を扱った分析やAIサービス検討にも取り組みます。

（2）レセプト等を用いた分析業務
レセプトをはじめとする医療情報を用いたデータ分析・検証・考察を実施します。さらに、AI技術を活用したユースケースの企画・提案や技術検証を行い、実業務への適用を目指します。

【職務詳細】
ヘルスケア事業部のデータサイエンティストは、国の政策立案支援から企業の新薬開発支援まで、社会的インパクトの大きいプロジェクトに携われる点が特徴です。
（1）データ基盤構築・提案リード
AWS／Databricks／Snowflakeを活用したデータ基盤アーキテクチャの検討、PoCによる実現性検証・評価、成果を踏まえた提案書作成と案件獲得活動。
単なる分析者ではなく、技術×ビジネスの双方を動かす“提案リード人材”として活躍できます。

（2）データ分析・AI活用の推進
分析・技術調査に基づく顧客課題の可視化、データ分析やAI適用領域の特定、課題設定～実現性検証～提案までの一連の推進。
顧客の事業変革に直結する、ビジネスドリブンなデータ活用プロジェクトを担います。

ご経験・志向をお伺いした上で、最適なプロジェクトへアサインします。
国家的プロジェクトから企業の新規事業まで、あなたの専門性が最大限活かせるフィールドをご用意します。
まずはお気軽にお問い合わせください。"

【アピールポイント（職務の魅力）】
▼伸ばすことができるスキル
・医療ビッグデータ分析スキル：全国民レベルのレセプトなど、国内最大規模・世界的にも希少な医療データを扱うことで、他では得られない高度な分析スキルを獲得できます。
・AI／Gen-AIの社会実装力：最先端技術のPoCから制度設計・実装まで、技術検証とビジネス適用の全プロセスをリードできる実践力を身につけられます。
・事業・政策へのインパクト創出力：分析にとどまらず、国の施策や顧客企業の事業に直接影響するインサイトを生み出す力が養われます。“机上の分析”ではなく、社会を動かす分析者として成長できる環境です。

▼チームの魅力
私たちのチームは、知的好奇心と挑戦を心から歓迎する組織です。国内最大級の医療データを前に「もっと深く分析できる」「新しい手法を試したい」という探究心こそが、次の価値創出に繋がります。
論文を読み、最先端の知を吸収する、新しい分析手法やAI技術を試す、得られた成果を実際の業務や社会へ実装する、これらすべてが“推奨されるカルチャー”として根づいています。
専門性を磨きながら、新たな挑戦にどんどん手を挙げられる成長環境がここにあります。

【職場環境】
・20代の若手層から40代のベテランまで、幅広い年齢層の社員が活躍しております。
・新卒中心を思われがちですが、若手を中心に経験者採用で活躍しているメンバーも多数おります。
・若手のうちから、自ら意思決定・方針決定し、物事を進めることが求められ、責任とともに裁量があります。
・テレワーク率は概ね60%～80%程度です。配属後、上長とご相談ください。

【想定役職】
課長代理
主任
一般

【組織情報】
ヘルスケア事業部は「すべての人の健康で幸せな生活」の実現を使命とし、多様な専門性を持つメンバーが協働する環境で業務を推進しています。
社会を支える責務を担いながら、新しい仕組みの創出に積極的に取り組む文化があり、20～30代も多数活躍し、若手の段階からリーダーを任される風土があります。

【出張有無・頻度】
原則ない

【募集背景】
ABEJAでは、Vision-Language-Action（VLA）をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。
その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。
ロボットからのデータ収集基盤、学習・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。

【ミッション】
本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。
ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。

【業務内容】
・ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務
・ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務
・学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務
・ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務
・クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務
・顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務
・実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務
・ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務

【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】
・Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験
・単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境
・ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計・実装する実践的な経験
・技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点
・実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験

【概要】
AIによるデータの利活用を実現する高度なデータ連携基盤の社会実装を目指す

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
テクノロジーユニット統括 データ基盤戦略本部 デジタルインフラ研究開発統括部

【採用部門 概要】
次世代デジタルインフラを構成する超分散コンピューティング基盤やデータスペース＋AIを研究開発しています。

【職務内容】
▼ミッション
AI研究開発チームやデータサイエンス部門が生み出す成果を、実際の業務やサービスで活用できる「基盤システム」として実装していくポジションです。
生成AI、LLM、マルチモーダルデータ、分散データ基盤などの最先端技術を理解し、社会実装に求められる品質／スケーラビリティ／セキュリティを備えたアプリケーションやプラットフォームを構築します。
研究成果を「技術」から「価値」へと変える、実装現場のリーダーを求めています。

▼主な業務
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤の設計および実装

▼具体的な業務
・AI要素技術（LLM、Embedding、Rerankなど）の成果を理解し、基盤システムへ実装
・クラウド上でのAI／データ連携基盤およびアプリケーションの設計／開発／運用リード
・LLMや生成AI APIを活用したアプリケーションや業務支援ツールの開発
・データパイプライン、API、コンテナ環境（Kubernetesなど）の設計／構築
・PoCから本番導入までの技術検証、性能最適化、信頼性設計
・研究部門やビジネス部門との要件調整、プロトタイプ開発および改善のリード

【仕事の魅力】
AIが自律的にデータと連携する新しい世界を自らの技術で創り上げることができます。
生成AI、計算基盤、多種多様なデータの全てを揃えるソフトバンクだからこそ実現できる、次世代の基盤をぜひ一緒に開発しましょう！

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

【仕事内容／Work Description】
▼お任せしたいミッション
（1）日本最大規模・最高レベルの精度の膨大な位置情報データ（数百万ユーザー／1日2億レコード／データ取得間隔1分）を元にした来店者数推定モデル／歩行者・自転車・自動車交通量推定モデルの開発・改善
（2）解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発
（3）（1）を元にした、新規出店時の売上予測モデル開発・AIバスの路線選択アルゴリズム開発

▼日本を代表する人流分析サービスのアルゴリズムを開発する「データサイエンティスト」
データワイズは、2019年に日本の人流ビッグデータを活用するサービス開発のために設立された、データサービス開発企業です。
優秀なデータサイエンティスト、エンジニアを集め、他社では実現できていない位置情報データに対応した独自機械学習モデルをコアとする高精度な人流分析サービス Datawise Area Marketer 国内居住者版 を2021年3月1日にリリース。三井不動産様、大和リース様、タリーズコーヒージャパン様、プロントコーポレーション様、マルエツ様、徳島市役所様、岸和田市様といった、日本を代表する企業・団体に導入され、人流分析のリーディングカンパニーとなりました。2024年8月にはDatawise Area Marketer インバウンド版をリリース。今では100社を超える日本を代表する企業・自治体がDatawise Area Marketer 国内居住者版・インバウンド版を導入・活用しています。
これからさらに、売上予測、位置情報広告等の機能を追加、人流ビッグデータを活用する分析基盤・マーケティング基盤を作っていきます。データサイエンティストは、そのコアとなるアルゴリズムを開発・改善していくポジションです。

▼機会学習モデルと位置情報データの組み合わせによる新しいマーケティングSaaSサービス
弊社が展開するSaaS「Datawise Area Marketer」は、日本最大規模の膨大な位置情報データ（数百万ユーザー／1日2億レコード）と属性データ（性／年代のみならず年収・職業など14属性）を活用し、ある店舗・施設・地点へ来訪された方の分析を行うことができるマーケティングサービスです。
このSaaSサービスにより、店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。
他の人流分析サービスとの違いは、データサイエンスの活用により精度の大幅な向上がなされていることです。位置情報データの特性に対応した独自の機械学習アルゴリズムを開発、導入しています。

▼開発環境
・言語：Python、JavaScript、SQL
・データ処理：BigQuery、Airflow、その他GCP全般

【やりがい／Worthwhile to work】
▼日本最大級の位置情報ビックデータへアクセス
・国内居住者のデータでいえば、数百万アクティブユーザー／1日2億レコード／データ取得間隔1分の日本最大級・最高レベルの精度の位置情報ビッグデータにアクセスすることができます。
・このほか、インバウンドデータ、クライアントからお預かりしている各種データを扱う環境です。

▼日本最先端の位置情報アルゴリズム開発に参画
・たとえばGPSデータを用いた階層判別など、他社で実現できていない、データサイエンスの位置情報データへの適用の最新事例に触れることができます。
・「このデータとアルゴリズムの組み合わせで、AIバスの路線選択アルゴリズムができるのではないか」といった、自分のアイデアを日本でいち早く製品化できるデータと環境と仲間がここにはあります。

▼クライアントの近さ
・日々、日本を代表する企業・自治体から、（時としてまだ市場にはない）サービス開発・改善要望が上がってくる環境です。
・自分の作った機能に対して「これほしかったんだよね」と言っていただける環境です。

▼最新の開発環境
・クラウドベース、サーバレスな開発環境で最新技術の採用を志向しています。
・技術選定、仕様検討も含め、ご自身で実施いただけます。

▼キャリア形成で誇れるプロダクト
「自ら開発のリードを取ったプロダクトが何百社、何千社の利用となった」と将来誇れるフェーズです。

【募集背景／Recruitment background】
業務拡大による増員

【勤務地／Work location】
本社（虎ノ門ヒルズ）※フルリモート

■■株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社■■
テクノプロHDのソリューションカンパニーとして、大手メーカー（自動車・航空宇宙機・鉄道・医療機器・産業用機械など）を中心に、ソフトウェア・ハードウェア・ITの技術領域での技術サービスの提供及び研究開発
◆技術サービスソリューション（派遣・請負・受託開発）
◆技術コンサルティング
◆人工知能（AI）、機械学習領域におけるデータ分析サービス
◆AI関連技術などの産学連携（大学との共同研究）

【概要】
同社「データサイエンス課」では、AI・データサイエンス分野で活躍できる人材を育てることを前提とした組織運営を行っています。
デジタル変革が進む中、AI/データ活用のニーズは年々拡大しており、当社では協業先企業と連携しながら実務で通用するデータサイエンティストの育成に取り組んでいます。

入社後は、弊社の教育担当が想定される案件に合わせてカスタマイズした研修プログラムをご提案いたします。その後は、ご自身で自己学習を進めながら、段階的にAIやデータ分析業務へ携わっていただきます。
また、プロジェクト開始後も教育担当によるサポート体制が整っておりますので、着実にキャリアアップを図ることが可能です。

▼想定業務内容（スキル習得後）
習得レベルに応じて、以下の業務に携わっていただきます。
・データ分析・異常検知・時系列分析
・Webアプリ／業務システム開発
・自然言語処理・プロンプトエンジニアリング
・画像処理・画像認識
・BI（Business Intelligence）・データ可視化

▼参画プロジェクト例
・AI分析システム開発（製造・流通・金融 等）
・Webアプリ／業務システム開発
・自然言語処理を活用したAIシステム
・画像認識・検査自動化システム
・BIツールを用いた経営支援・データ活用

▼組織について
・データサイエンス課 在籍人数：210名（2025年6月末時点）
・未経験入社から活躍しているメンバーも多数
・将来的には
メンバー → リーダー → マネージャー
とキャリアアップ可能

【想定勤務地詳細】
・勤務地：全国
・就業形態：「データサイエンス課」に所属いただきます
※転勤の有無：あり／ただし、希望を考慮します

【職務内容】
Preferred Networks（PFN）では、「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」というミッションのもと、AI半導体・計算基盤・生成AI基盤モデル・ソリューション／プロダクトといったAI技術のバリューチェーンを自社内で垂直統合し、競争力の高い技術の開発と社会実装を推進しています。
防衛・安全保障分野においては、官公庁・公共機関やその関連組織、パートナー企業等と連携しながら、AI技術の応用に取り組んでいます。
本ポジションでは、機械学習・最適化・データサイエンスに関する最先端の技術を駆使して、防衛・安全保障分野の各種課題に取り組んでいただきます。

【期待する役割・業務内容】
以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。
防衛・安全保障分野のプロジェクトにおいて、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。

・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング
・対象となる実在のプロセスおよび関連業務などの観察および分析
・機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義
・実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルやアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証
・機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める技術手法の開発・実装・検証
・顧客組織のエンジニアに対する技術的なアドバイス
また、問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・強化学習・数理最適化などの問題解決を行います。
なお、担当業務の性質上、日本国籍を持たない方をアサインできない業務を含む可能性がありますので、書類選考の段階で国籍を確認させていただきます。

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【募集背景】
私たちキャディは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を展開しています。
「製造業AIデータプラットフォーム」は製造業に眠る膨大な知識・経験を、誰もが活用できる資産へと変えるプロダクトです。2022年のローンチ後、既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、T2D3を大きく上回るスピードで成長しています。現在はアメリカ・タイ・ベトナムにも進出し、グローバル展開も加速させています。
今後は更に製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。その中でもEnterprise Solution部では、より一層個社の課題にディープダイブし、既存のアプリケーションでは解決できない課題を解決しています。
そのため既存のプロダクトとは異なり、テナント固有のセキュアな環境上でソリューション構築および運用を行う必要があります。顧客の課題ヒアリングからPoC、ソリューション提供までを一気通貫でマネジメントする高難易度でインパクトの大きな取り組みです。
ソリューション開発から得られた知見をプロダクトにも還流し、さらなる価値向上へと繋げることもまた我々の大きなミッションです。ぜひ一緒にこのサイクルを実現しましょう。

【期待する役割】
Enterprise Solution部において、ソリューション提供におけるEngineering Management全般の役割を担っていただきます。
技術専門家として顧客とのコミュニケーション・要件定義・仕様策定を行い、プロジェクトマネジメント・デリバリーマネジメント・運用マネジメントまでを一気通貫で推進していただきます。
また、事業戦略にアラインしたチームの目標設定・育成・評価を通じて、組織としての成果を最大化する役割も期待します。
さらに、ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流を意識し、他部署のPdMらと協働することで、全社レベルでの技術的な価値向上にも貢献していただきます。

【想定される業務例】
（以下に限定されるものではありません）
・顧客の経営課題に基づくソリューション提供に関わるプロジェクトマネジメント（要件定義～デリバリー～運用）
・PoCフェーズのプロトタイプをAWS上の本番アプリケーションとしてプロダクション化するための設計・開発マネジメント
・事業戦略にアラインした目標設定と達成マネジメント
・1on1や評価フィードバックを通じたチームメンバーの育成
・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成
・ソリューション開発で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署PdMとの協働
・エンジニア採用活動の推進

【所属組織について】
Enterprise Solution部への配属を想定しています。

【このポジションの面白さ・得られる経験】
・製造業AIデータプラットフォーム「CADDi」を活用したソリューションでエンタープライズ企業の経営課題を自ら解決できる経験
・数多くのソリューションを効率的に複数社に提供するために求められる難易度の高いテクノロジーマネジメント経験
・ソリューションだけでなく全社のプロダクトの成長に対して技術力をもって貢献する経験

【開発環境】
・フロントエンド：TypeScript、React、Next.js
・バックエンド：Rust（axum）、TypeScript、Node.js（Express、Fastify、NestJS）
・機械学習・アルゴリズム：Rust、Python、OpenCV、PyTorch、TorchServe、Elasticsearch、Vertex AI
・インフラ：Amazon Web Services、Google Cloud、Google Kubernetes Engine、Anthos Service Mesh、Istio、Cloudflare、Argo Workflows
・Event Bus：Cloud Pub／Sub
・DevOps：GitHub、GitHub Actions、ArgoCD、Kustomize、Helm、Terraform、Datadog、MixPanel、Sentry
・Data：CloudSQL（PostgreSQL）、AlloyDB、BigQuery、dbt、trocco
・API：GraphQL、REST、gRPC
・認証：Auth0
・開発ツール：GitHub Copilot、Figma、Storybook
・コミュニケーションツール：Slack、Discord、JIRA、Miro、Confluence

【働き方】
▼働く場所について
・リモートワークをベースとしています。
　- メンバー同士の交流を目的として、週1回程度の出社推奨日や四半期に1～2回程度のオフサイトミーティングを設けています。
　- 詳細はチームにより多少異なりますので、面談や面接にてご質問ください。
・中部・関西・九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数名活躍しています。
・出社を希望される場合、いつでもオフィスを使っていただくことも可能です。
※働き方にするご質問がございましたら、採用プロセスの中でお気軽にご相談ください。

【仕事内容】
当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。
立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。

▼職務概要
本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。

▼プロジェクト体制
2名～6名程度でチーミング

▼具体的な業務内容
・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積

▼プロジェクト事例
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトTrust GenGAを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

【魅力ポイント】
▼プロジェクトの魅力
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める

▼組織とカルチャー
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化
・外国籍の方も多く働く環境のため、英語を使用する社内会議の実施

▼成長環境
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用を推進
・最新技術への取り組みと、自社プロダクト開発にも関与可能

▼働きやすさ
・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準
・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助
・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実

【勤務地】
大阪市内
※自宅とオフィスを組み合わせたハイブリッド勤務が可能

【仕事についての詳細】
※シニア求人も並行して募集中です

【募集背景】
当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というミッションのもと、スポットワーク市場のリーディングカンパニーとして急速な事業成長を遂げています。この成長を支え、さらに加速させるためには、AI／MLの力でプロダクトの価値を直接高める「プロダクトAI/MLエンジニア」の存在が不可欠です。
現在、データサイエンスグループでは、ワーカーと事業者の最適なマッチング体験の実現から、プラットフォームの信頼性・安全性の向上まで、多岐にわたる領域でAI／MLを活用した課題解決に取り組んでいます。これらの取り組みでは、LLM等の基盤モデルを活用した高度な解釈・制御を行う「AIエンジニアリング」と、従来の機械学習を用いた高精度なパターン認識・最適化による「MLエンジニアリング」の両輪が求められます。
私たちはこれらの技術を適切に組み合わせ、プロダクトの課題を技術で解決し、事業インパクトを生み出せる「プロダクトAI／MLエンジニア」を募集しています。

【業務内容】
データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety（信頼性・安全性）領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML／LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。
課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML／LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。

1.マッチング体験の向上
・マッチングロジックの実装・運用 ：ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う
・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 ：マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する
・ML基盤上での機能実装・運用 ：Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う
・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 ：LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する

2. プラットフォームの信頼性・安全性向上
・AI機能の安全性実装 ：LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する
・運用を踏まえたリスク制御の設計 ：AI／MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する
・リスク予測・異常検知モデルの開発 ：構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング
・データセット設計・品質改善 ：多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化

3. 共通基盤を活用した実装・改善
・LLMOps／評価基盤の活用と改善提案：実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善
・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化：モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す

▼入社後の期待イメージ
・入社後3ヶ月 ：担当ユースケースの1つで、モデル・AI機能・業務ロジックの改善を本番に反映し、評価・監視・運用まで含めた改善サイクルを回し始めている状態
・入社後6ヶ月 ：マッチングまたはTrust & Safety領域において、課題設定、評価設計、改善方針の検討、実装、運用までを主体的にリードし、継続的な改善ループの高度化に貢献している状態
・入社後12ヶ月 ：マッチングまたはTrust & Safety領域で複数の関係者を巻き込みながら改善テーマを継続的に推進し、改善ループの高度化や技術的な意思決定の質向上に明確に貢献している状態

【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・クラウド
　- Google Cloud
・開発言語
　- Python
・データ基盤
　- BigQuery ／ Fivetran ／ dbt Cloud
・ML ／ LLM基盤
　- Vertex AI ／ MLflow ／ LiteLLM ／ Datadog LLM Observability
・BIツール
　- Looker ／ Looker Studio
・IaC
　- Terraform
・開発環境・ツール
　- Visual Studio Code ／ Cursor ／ Claude Code ／ GitHub Copilot ／ Devin ／ GAS etc

【扱っているデータ】
以下のようなデータを扱っています
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で頻繁に勉強会を実施しています。部署を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【本ポジションの魅力】
・スポットワークという、高頻度・高変動・短寿命な需給データを扱う二面市場で、AI/MLを直接プロダクト価値につなげることができます。
・単純なモデル精度改善だけでなく、マッチングロジック・安全性・ユーザー体験・現場運用の成立を同時に考える、難易度の高い課題に取り組めます。
・マッチングとTrust & Safetyの両領域を横断し、従来の機械学習とLLMの双方を実プロダクトで活用する経験を積むことができます。
・モデルやAI機能を作って終わりではなく、評価・監視・継続改善まで含めた運用に責任を持てます。
・データサイエンティストやMLOpsエンジニアと連携しながら、プロダクトへの価値実装に集中できます。
・既存の仕組みを運用するだけでなく、課題設定、評価設計、改善方針の検討まで含めて主体的に関わることができます。
・グループのミッション実現に向けて、最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールについてチームで議論・提案しながら前に進める文化があります。

※フルリモート勤務可

【会社・事業紹介】
当社は、間接資材（オフィス用品、工具、消耗品など）を取り扱う国内最大級のBtoBオンラインストアを運営しています。商品点数2,800万点超、長期間にわたって前年比20%成長というスピードでビジネス規模の拡大を続けています。
2010年からは、大企業のお客様に対し当社購買システムの導入・ご提案し、管理購買に関わるコスト・業務の削減に寄与する「購買管理システム事業」をスタートさせました。
工場や支店ごとにバラバラに行われている資材購買を一括管理し、全社の購買プロセスを劇的に効率化する本事業は、2025年時点で4,200社を超える企業に導入され、複数年連続で前年売上比150%を達成しています。

【ミッション】
本ポジションでは、大企業ビジネス成長の鍵を握る「現場のエンドユーザー（利用者・管理者）」向けのダイレクトマーケティングを担っていただきます。
当社が培ってきた「データドリブン」の知見と、メールやWeb接客、紙媒体などマルチチャネルを駆使し、お客様ごとにパーソナライズされたOne to Oneマーケティングを推進します。膨大なデータを活用し、お客様一人ひとりに最適化されたコンテンツを届けることで、ユーザーの利便性向上と、大企業ビジネス全体のさらなる拡大を牽引していただく、やりがいの大きな役割です。

▼主な役割
・仮説設計と施策の立案から実行・評価までの一連のサイクルを一気通貫で素早く実行する。
・ITツールとデータを活用し、メール・Web・紙媒体を通じて一人ひとりに最適化された体験を届ける。
・ABテスト等の定量的評価に基づき、施策の有効性を判断し、継続的な改善をリードする。

【楽天・事業について】
楽天グループ株式会社は、日本を拠点に約1億人、グローバルでも10億人のお客様にご利用いただいている、革新的なインターネットサービス企業です。
EC、決済サービス、金融サービス、通信、メディア、スポーツなど、多岐にわたる分野で70以上のサービスを提供し、人々の生活と社会を豊かにする「楽天エコシステム」を構築しています。
お客様に最高のサービスとエンターテインメントを提供し、テクノロジーの力でビジネスの成長を促進することを目指しています。

【部署・サービスについて】
ECビジネスデータアナリティクス&プラットフォーム課は、コマース&マーケティングカンパニー内のビジネスサポート開発部（BSD）に属し、楽天グループ株式会社の根幹事業である楽天市場の膨大なデータを活用したデータプラットフォームの開発・運用を担っています。
当セクションは、楽天市場のビジネス成長をデータとAIの力で加速させるため、以下の主要なサービスと機能を提供しています。

▼データプラットフォーム（DWH）の開発・運用
楽天市場の多種多様なデータを統合・蓄積するデータウェアハウス（DWH）の設計、構築、運用を通じて、堅牢でスケーラブルなデータ基盤を提供します。

▼データパイプラインの開発・運用
リアルタイムおよびバッチ処理に対応するデータパイプラインを開発・運用し、データの収集、加工、連携を自動化し、安定したデータ供給を実現します。

▼データソリューション（データ処理、BI）
データの分析、可視化、レポーティング機能の開発を通じて、ビジネスインテリジェンス（BI）を推進し、データに基づいた迅速かつ的確な意思決定を支援するソリューションを提供します。

▼AIソリューションの開発・運用
機械学習やAI技術を活用し、予測分析、自動化、顧客行動分析、AIエージェントなど、新たなビジネス価値を創出する革新的なAIソリューションの開発・運用を行います。

【募集背景】
データ分析・AIソリューション開発体制を強化すべく、データサイエンティストを募集しています。本ポジションでは、機械学習や生成AI、高度な分析手法を駆使してビジネス課題を解決に導く方を募集しています。不正検知（不正決済検知）の業務に携わって頂きます。

【業務内容】
楽天市場の膨大なデータを活用し、ビジネス成長を加速させるデータサイエンス業務全般を担っていただきます。具体的には、以下の業務を通じて、革新的なAIソリューションの開発と運用に貢献していただきます。

▼ビジネス課題の特定とデータ戦略の立案
・プロダクトマネージャーや各ビジネス部門と連携し、ヒアリングを通じてデータサイエンスで解決可能なビジネス課題を特定します。
・課題解決に必要なデータ要件を定義し、効率的かつ効果的なデータ収集戦略を立案・実行します。

▼高度なデータ分析とAIソリューション開発
・収集したデータに対し、統計学、機械学習、生成AIなどの高度な手法を適用し、深いインサイトを抽出します。
・ビジネス課題を解決するための機械学習モデルや生成AIを活用したAIソリューションの実験計画を設計し、検証を行います。
・開発したソリューションの精度向上と最適化のため、継続的なモデルチューニングを実施します。

▼成果の共有と効果検証
・実験結果や分析結果を明確かつ視覚的に分かりやすいレポートにまとめます。
・ステークホルダーに対して、データに基づいた示唆に富むプレゼンテーションを行い、意思決定を支援します。
・リリースされたソリューションの効果を継続的にモニタリングし、客観的な指標に基づいた効果検証と改善提案を行います。

【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。

【募集背景】
カケハシでは「明⽇の医療の基盤となる、エコシステムの実現」というビジョンを掲げ、日本の医療現場が抱える課題をテクノロジーで解決しています。薬局現場の様々な課題、医薬品の流通、患者さんのサポートまで、多岐にわたるサービスを通じて、誰もが安心して暮らせる社会の実現を目指しています。
2025年6月10日には、合計約140億円のシリーズDラウンドの資金調達を完了しました。この資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。事業の拡大に伴い、蓄積されるデータも量／種類両面で増大しています。この貴重なデータを適切に整備し、最大限に活用し、より良いプロダクト開発や意思決定に繋げるためには、一気通貫でデータ基盤の強化を行い、さらなるデータ活用ができる人材が不可欠です。
そこで今回、当社では新たなメンバーとしてアナリティクスエンジニアを募集します。データアナリストやビジネスサイドのメンバーと密接に連携しながら、時には自身でデータアナリストロールも持ちながら、複雑な医療データを整理し、分析しやすい形で提供する役割を担っていただきます。専門知識と経験で、カケハシのデータドリブンな文化を一層推進し、日本の医療の未来を共に創る仲間を募集します。

【具体的な職務内容】
データに基づいた意思決定を加速させるための分析基盤の構築と改善、および分析を担っていただきます。データアナリストやデータサイエンティスト、アナリティクスエンジニアと共に、ビジネスサイドのメンバーと密接に連携し、事業成長に貢献するデータマートの設計・開発・運用や分析を通じて、事業を推進します。

▼チーム構成
Data & AI Domainの組織構成は以下の通りです。配属先はEngagementチームを想定しています。
・VP of Data & AI
 　- SCMチーム：医薬品流通の最適化に関わるプロダクト、サービス企画開発
 　- Engagementチーム：患者体験の向上に向けたサービス企画開発
 　- 生成AI研究開発チーム：生成AIを活用したプロダクト企画開発 
 　- Data Reliability Engineeringチーム：データ基盤の企画開発
 　- Musubi Insightチーム：薬局経営“見える化”クラウド「Musubi Insight」の企画開発
 　- 企画室チーム ：上記以外に関わる企画、学会活動企画など

【社内の生成AI利用状況】
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。（利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。）
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。

【本ポジションの魅力】
・医療DXの最前線で社会貢献：大型資金調達を背景に、日本の医療現場が抱える課題をデータとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます。
・急成長フェーズでの挑戦：急速に事業が拡大するカケハシにおいて、データ基盤の強化とデータ活用文化の構築という重要なフェーズに、中心メンバーとして貢献できます。
・裁量と責任のある環境：データアナリストやビジネスサイドと密接に連携し、要件定義から構築、分析や意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです。

【開発環境】
▼利用技術
・データソース
　- AWS（RDS、DynamoDB、Glue Data Catalog、S3、Kinesis Streams）
　- その他（Kintone、Trello、GCS）
・データ分析基盤
　- Databricks
・クエリエンジン
　- Databricks SQL
　- Spark
・テーブルフォーマット
　- DeltaLake
・ETLツール（ジョブオーケストレーター）
　- Databricks Lakeflow Jobs
・データカタログ
　- Databricks Unity Catalog
・CI／CD
　- Databricks Data Asset Bundles
　- GitHub Actions

▼LLM
・OpenAI
・Gemini
・Claude（Amazon Bedrock）

▼AI SaaS
・GitHub Copilot
・Dify
・Cursor
・Devin
・NotebookLM

【業務概要】
カケハシでは「明⽇の医療の基盤となる、エコシステムの実現」というビジョンを掲げ、日本の医療現場が抱える課題をテクノロジーで解決しています。薬局現場の様々な課題、医薬品の流通、患者さんのサポートまで、多岐にわたるサービスを通じて、誰もが安心して暮らせる社会の実現を目指しています。
2025年6月10日には、合計約140億円のシリーズDラウンドの資金調達を完了しました。この資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。
Musubi Insightは、薬局経営に関わる多様なデータを可視化し、オーナーや現場薬剤師の日々の意思決定を支援するBIツールです。
事業の拡大に伴い、より多くの薬局データを扱い、より高度な分析・可視化機能が求められています。そこで今回、チームをリードいただけるエンジニアリングマネージャーを募集します。

▼本ポジションでは、主に以下のような業務に従事していただきます。
・プロジェクトマネジメント、ソフトウェアエンジニアリングなどに関する技術的支援
・技術面・組織面での潜在的課題発見と課題解決の推進
・チームの強化計画（採用など）の立案と推進
・チーム、メンバーの目標設定と評価
・1on1などを通じたメンバー育成やキャリア設計支援、モチベーション向上支援

【チームについて】
当ポジションは、Musubi Insightチームのエンジニアリングマネージャーになります。

▼チーム構成
EM1名（兼務）、Eng 4名、PdM 1名、デザイナー1名

▼社内のカウンターパート
PdM、CS、SRE、DRE、Data Scientist

▼社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。（利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。）
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。

【開発環境】
▼利用技術
・データ分析基盤
　- Databricks
・データソース
　- AWS（RDS、DynamoDB、Glue Data Catalog、S3、Kinesis Streams）
・Web アプリケーション
　- Python
　- React、Next.js
　- TypeScript
　- AWS（Cognito、Amplify、API Gateway、Lambda、RDS、S3）
・Infrastructure as Code
　- Terraform
　- CI／CD
　- GitHub Actions
・監視・分析
　- Datadog
　- Google Analytics、GTM、KARTE
・LLM
　- OpenAI
　- Gemini
　- Claude（Amazon Bedrock）
・AI SaaS
　- GitHub Copilot
　- Dify
　- Cursor
　- Claude Code
　- Gemini
　- Devin
　- NotebookLM
・開発ツール
　- Slack
　- Google Workspace
　- Jira
　- Confluence
　- Figma
　- Datadog
　- Pager Duty

【業務内容】
主にラクスル事業におけるさまざまな事業課題を統計や機械学習を用いて解決し、事業成長や事業競争力の向上を推進する役割を担っていただきます。また、本ポジションはTech LeadやManager層としての採用を想定しているため、メンバーの統計・機械学習による課題解決アプローチのアドバイスやモデル改善のリードなども実施いただきます。

▼具体的な業務内容
・統計、機械学習の実装による課題解決の実行および指導
・付随する記述統計的な分析業務の遂行

【利用技術】
・DWH：BigQuery
・プログラミング言語：Python、R
・分析環境：Veretex AI（Jupyter Lab）、Colaboratory、Google Spread Sheet、Exploratory など
・コミュニケーション : Slack、Notion

【働き方】
▼出社頻度
リモートと週数回の出社を組み合わせたハイブリットワーク形式。柔軟な勤務スタイルを取り入れています。

【Job Description】
Preferred Networks（PFN）では、大規模言語モデル（LLM）を中心としたマルチモーダルな基盤モデルの開発を進めています。基盤モデル開発に加え、エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域を強化する形での導入を目指した応用開発や、多様な産業への応用研究も行っています。
推論最適化チームのミッションは、自社開発のLLMを実運用に求められる品質・速度・コストで提供し、PFNのプロダクトやソリューション事業の拡大を技術の出口から支援することです。代表的な業務内容の例は以下の通りです。

▼LLMモデルの推論性能向上
量子化・推論エンジンの改善・パフォーマンスチューニングなどを通じて、モデルの出力品質を担保しながら、ターゲット環境におけるスループットの向上やレイテンシ／メモリ使用量の削減を行う

▼LLM推論エンジンの開発
SaaS環境やオンプレミス環境でのサービングに必要となる推論エンジンと、その周辺機能の開発およびインテグレーションを行う

▼LLMのカスタマイズ・デプロイの支援
案件ごとのニーズに応じてLLMモデルのカスタマイズを行うためのワークフローや、デプロイのパイプラインを整備する

▼OSSコミュニティ活動
vLLMをはじめとするLLM推論エンジンのエコシステムで、新機能の実装・バグフィックスのアップストリーム対応を行う。また、必要に応じて、関連イベントへの登壇や情報発信を行う

入社後に実際に担当いただく業務内容は、専門・ご経験を考慮のうえ決定します。

【募集背景】
▼私たちが実現したい社会
日本は従業員の高齢化と深刻な人手不足に直面し、従業員の健康増進が企業の生産性や健保財政に影響を与える課題になってきています。また、雇用の流動化が進み、企業と働く人の関係が変わりつつある中、優秀な人財の確保と定着には、個々の事情や価値観に配慮した従業員との関係づくりが大切です。コーポレートヘルス事業部では、「社員の健康をつうじた日本企業の活性化と健保の持続可能性の実現」に共感する産学官を巻き込みながら、企業と人々がともに成長し、幸せに過ごせる社会を目指します。

▼社会に貢献し続けるために生まれた新しい組織
私たちデータソリューション事業本部は、オムロン創業90周年を迎えた2023年に誕生しました。
これまでもオムロンは公共輸送・交通安全・決済などの社会インフラ領域で、およそ半世紀にわたり公共性の高いサービスを提供し、人々の生活を支えてきました。昨今、社会が大きな変革期を迎える中で、これまでの「モノ」による課題解決から、「モノ」の利用を通じた課題解決（ソリューションビジネス）へビジネスモデルを進化させる必要があります。私たちが目指すのは、オムロンの存在意義である「事業を通じて社会価値を創出し、社会の発展に貢献し続けること」の体現であり、社会課題の解決につながる次の成長事業を創造することです。

▼募集背景
コーポレートヘルス事業部は、2025年10月に産業保健・健康経営ソリューションサービスを提供するiCAREを完全子会社化し、グループ事業として統合しました。事業部内では、健康経営に関するデータ分析サービスを来年度のローンチに向け開発中です。
新サービスリリースに向けての体制強化にあたり、（1）新サービス改善に向けたプロダクトに蓄積されるデータ分析、（2）新サービスの啓もうに向けたアカデミアとの健康経営の取り組み価値の解明に取り組んでくれるデータサイエンティストを募集しています。

【担っていただきたい具体的な仕事内容】
（1）新サービス改善に向けたプロダクトに蓄積されるデータ分析
・新規プロダクトに蓄積される企業がもつ従業員の健康データとサービス利用履歴の分析と、プロダクトの改善提案・反映の推進
・新サービスの進化に向けた新たなデータ活用の検討・データサイエンティストの観点からの新サービス開発への提案

（2）プロダクトに実装するモデルの設計・構築
・新規プロダクトに搭載する機械学習モデルを、ビジネス要件を踏まえながら構築（必要データの整形～評価／デプロイ）
・既存モデルのブラッシュアップ（データ拡張／再学習、特徴量エンジニアリング など）

（3）ビジネス要件の実現性に関する検討・実証
・ビジネス側で構想した分析ロジック／フローについて、数理的アプローチから見ても問題ないかの点検
・検証経験について、ビジネス側へのフィードバック／議論

【使用する開発言語・ソフト・装置／機器等】
・Python（もしくはR）
・SQL
・AWS Redshift
・オフィスソフト（Word、Excel、PowerPoint）

【業界動向と自社事業の特徴】
▼事業内容
「社員の健康を通じた日本企業の活性化」をミッションに掲げ、企業の人事向けに、社員の生産性・定着率の向上につながるソリューションの開発・提供を行っています。2025年10月にiCARE社が事業部傘下にグループインしました。また、データに基づいた労働機会損失の可視化と組織の健康課題の特定を行うデータ分析サービスの開発も行っています。

▼強み
・ソーシャルニーズを捉えた中長期視点での事業開発
・会員数約500社となる健康経営アライアンスと連携した企業人事との接点・露出機会

▼今後の展望
今後も、コーポレートヘルス領域の企業と連携し、新しい市場創造に向けて複数のサービス開発を積極的に行っていきます。
まずは、データ分析結果を受けて、ユーザー企業の健康経営の体制・施策の改善を行う健康経営コンサルティングサービスの開発・事業立ち上げを行う予定です。

【部・チームの業務概要】
▼配属部署
データソリューション事業本部　コーポレートヘルス事業部

主な業務は以下の3つになります。
1．iCARE社の事業推進（健康管理クラウド、産業医・保健師の専門職サービス）
2．新規サービス・プロダクト開発　※募集テーマはこちらに含まれる
3．健康経営アライアンスの運営

【配属先の課・チームの人数や雰囲気】
データソリューション本部は、多様性に富んだオープンでフラットな組織です。
所属メンバーのキャリア採用の比率も高く、一人ひとりがプロ意識を持ち、お互いを尊重し合う組織であるため、キャリア採用の方もスムーズに組織に溶け込んでいただけると思います。また、プロフェッショナル集団として、個々の責任と判断を重んじていますので、業務との両立が可能であれば、テレワークや副業など自身のライフスタイルに合った形で自由な働き方ができます。

※在宅勤務制度あり

【業務内容】
AIエンジニアとして自動運転／先進運転支援システム（AD／ADAS）や外観検査、病理診断や故障予知、来店者数予測など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用などに携わっていただきます。

・画像認識・自然言語処理を活用したDeep Learning アルゴリズム開発
・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発
・学習済みモデルを実装したシステムの開発（Edge、Cloud、オンプレ、MLOps）

※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

【H.R.Iの魅力】
▼中途入社社員が大活躍！
420名いる社員のうち、8割ほどがエンジニア。男女比は5：5で、平均年齢は30歳。
ほとんどが中途入社で、年次に関係無く、20代後半～30代前半の若いうちからPL、PMとして活躍しています。

▼スキルアップ充実！
エンジニア出身の講師が複数在籍！
資格取得支援制度、AWSハンズオン研修もあり、Java等の社内勉強会も随時開催しております。また今後は生成AIやクラウド系も展開していく予定です。

▼年間休日123〜125日前後、平均残業時間9時間
平均残業時間は9時間、有給消化率100%！
お休みも取りやすく、ワークライフバランスが整いやすい環境です。

▼あなたのキャリアに真摯に向き合う、専任の人事担当がつきます！
まず、あなたの理想のキャリアや将来の方向性について丁寧にヒアリングを実施し、最適なプロジェクトへ配属します。
配属後も定期的な面談を通じて、必要なスキルや成長ステップを一緒に考えながら、あなたらしいキャリアを築いていける環境です。
また報告・相談・質問など、チャットでスムーズに対応可能。柔軟にやり取りできる点も安心です。

▼年に一度給与UPのチャンスあり！
顧客満足度、技術力、業務遂行力など複数の観点から総合的に評価を行い、年1回の昇給機会を設けています。
成果に応じて年収ベースで約20～60万円の昇給が可能です。努力と成果が正当に報われる制度設計となっており、継続的な成長を支援します。

【勤務地】
▼転勤なし／リモート案件あり
大阪府を中心とした関西圏の各プロジェクト先にて勤務いただきます。
※配属は本人の希望を考慮して決定します。
・転居を伴う転勤はありません。

【業務内容】
AIエンジニアとして自動運転／先進運転支援システム（AD／ADAS）や外観検査、病理診断や故障予知、来店者数予測など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用などに携わっていただきます。

・画像認識・自然言語処理を活用したDeep Learningアルゴリズム開発
・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発
・学習済みモデルを実装したシステムの開発（Edge、Cloud、オンプレ、MLOps）

※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

【H.R.Iの魅力】
▼中途入社社員が大活躍！
420名いる社員のうち、8割ほどがエンジニア。男女比は5：5で、平均年齢は30歳。
ほとんどが中途入社で、年次に関係無く、20代後半～30代前半の若いうちからPL、PMとして活躍しています。

▼スキルアップ充実！
エンジニア出身の講師が複数在籍！
資格取得支援制度、AWSハンズオン研修もあり、Java等の社内勉強会も随時開催しております。また今後は生成AIやクラウド系も展開していく予定です。

▼年間休日123〜125日前後、平均残業時間9時間
平均残業時間は9時間、有給消化率100%！
お休みも取りやすく、ワークライフバランスが整いやすい環境です。

▼あなたのキャリアに真摯に向き合う、専任の人事担当がつきます！
まず、あなたの理想のキャリアや将来の方向性について丁寧にヒアリングを実施し、最適なプロジェクトへ配属します。
配属後も定期的な面談を通じて、必要なスキルや成長ステップを一緒に考えながら、あなたらしいキャリアを築いていける環境です。
また報告・相談・質問など、チャットでスムーズに対応可能。柔軟にやり取りできる点も安心です。

▼年に一度給与UPのチャンスあり！
顧客満足度、技術力、業務遂行力など複数の観点から総合的に評価を行い、年1回の昇給機会を設けています。
成果に応じて年収ベースで約20～60万円の昇給が可能です。努力と成果が正当に報われる制度設計となっており、継続的な成長を支援します。

【勤務地】
本社、もしくは東京23区やその近郊エリアのプロジェクト先

▼本社
東京都港区赤坂9-7-1 ミッドタウン・タワー32F

▼プロジェクト先の例
・東京23区／新宿区・渋谷区・品川区・目黒区・豊島区・中央区・港区・千代田区 など
・東京23区近郊／埼玉県・千葉県・神奈川県の一部

・転居を伴う転勤はありません。

【募集背景】
生成AIの登場は、プロダクト開発に留まらず、産業構造、ビジネスモデル、そして人々の働き方そのものに根本的なパラダイムシフトをもたらしました。
この未曾有の時代において、私たちは変化に「対応」するのではなく、変化そのものを「創造」するリーダーシップが不可欠であると考えます。世界中のあらゆる企業がAIを戦略の核心に据え、生き残りをかけた競争を繰り広げる中で、現状維持は後退を意味します。
私たちのミッションは、既存事業の連続的な成長をAIによって加速・高度化させつつ、生成AIを起点とした未来の収益柱となる新規事業を速やかに立ち上げることです。これは単なる効率化を超え、当社の企業価値と市場ポジションを再定義する、最も重要なキードライバーとなります。
私たちは「生成AIの登場」を、単なる技術導入ではなく、企業文化、経営戦略、そして私たちが社会に提供する価値の再定義と捉えています。この重要な変革期において、全社的なAI戦略を策定し、企業変革を牽引いただけるリーダーの参画を強く望みます。

【具体的な業務内容】
経営直下で、全社のデータ・AI戦略を策定し、組織運営と先端技術活用を統括。事業構造の変革とデータ駆動型経営をリードいただきます。

1．全社データ戦略の設計と推進
・経営・事業戦略に基づき、データ／AIの中長期戦略、ロードマップ、予算の立案
・各事業（Findy、Findy Freelance、Findy Team+など）のデータ活用方針を統合し、全社的なデータ駆動型経営を推進
・データガバナンス、プライバシー、品質管理の仕組みを構築・運用
・経営／事業レベルの意思決定を支援するため、KPIフレームや指標体系の再設計をリード

2．データ組織のマネジメント・再編
・データサイエンス、データエンジニアリング、GenAIイネーブルメント各チームを束ねる統括責任者として組織運営をリード
・各領域のマネージャー層をリードし、組織横断でリソース配分・優先順位付けを実行
・データ系人材の採用・育成・評価制度設計

3．AI・生成AIの戦略的活用
・機械学習、LLM／RAG、MLOpsなど先端技術を事業課題と結びつけ、ROI（投資対効果）の見える形で推進
・社内AIプラットフォーム構築・全社導入の統括（例：社内向けAIポータルや共通基盤）
・各事業におけるAIプロダクトの方向性策定・優先順位付けと、新規AIサービスの企画・事業化を推進
・エンタープライズ顧客への提案
・既存業務のAIエージェント化の全体推進

4．経営／事業とのリレーション
・経営陣とともにデータに基づく経営意思決定を設計・支援
・各事業責任者、CTO、VPoEとの連携による横断イニシアチブの推進
・社外パートナー（学術機関、AIベンダーなど）との連携構築

【ポジションの魅力】
1．経営層と直結した意思決定
経営直下で事業全体の方向性にデータ・AIの力でダイレクトに影響を与えられる

2．戦略と実務のバランス
戦略策定やチームマネジメントだけでなく、新規事業立ち上げの最前線に立ち、技術的・事業的な成功体験を創出できる

3．全社的な事業変革の推進
単なるモデル開発に留まらず、AGI時代を見据えた事業構造の「改造」そのものをリードする経験が得られる

4．強力なアセットと圧倒的な開発スピード
エンジニア会員基盤および開発組織の貴重な独自のアセットと、国内トップレベルの開発スピードを誇るAI駆動のエンジニア組織がパートナーとなり、圧倒的なスピードでプロダクトとして実現（企画～α版リリースまで2か月の実績あり）

※フルリモート不可

▽募集背景
毎期増収を続けており、クライアントからの依頼多数につき、増員のため

▽概要
クライアントが保有するデータ分析～統計モデルの設計・構築までをお任せします。入社後は、業界トップクラスの取締役が直接育てたデータサイエンティストたちが講師として研修を実施。未経験でも一流のデータサイエンティストを目指せます。
▽想定業務の一例
・分析用データベースの整備・構築
・データの基本的な集計・可視化と考察
・統計モデル、機械学習モデルの設計・構築
・プロダクト開発における先端論文のリサーチと実装
・クライアントに対するプレゼンの準備・実施　など

【背景】
当社は、地域金融機関（地方銀行・信用金庫など）向けに勘定系システムやデータ分析基盤、チャネル系システム、バックオフィス系システムなど様々なシステムを提供してきました。しかし、人口減少やデジタル化の進展により、金融機関のビジネスモデルや顧客とのコミュニケーションのあり方が大きく変化しています。こうした環境変化に適応するため、地域金融機関からは新たなデータ活用サービス、AIサービス（生成AIを含む）が求められており、そのニーズに応えるためのソリューションを一緒に企画・設計し、実際に形に作り上げて頂く方を募集します。

【職務内容】
昨年、汎用問い合わせの生成AIサービスをリリースし、今年度もまた銀行の本業に貢献する商用サービスをリリースしようとしています。PoCで終わりがちな生成AIの領域において実ビジネス化の最先端を走っている組織で、私たちは金融機関向けの生成AIプラットフォームを提供し、顧客課題の解決から新規サービスの事業化までを推進しています。BedrockやChatGPTをはじめとする大規模言語モデルや各種マネージドサービスを活用し、PoCにとどまらない実装と価値創出を実現してきました。今後も、我々の生成AIプラットフォームに、新たなAIエージェントサービスを開発・拡充しながら、地域金融機関のDX・AI化を促進していただきます。

▼具体的な仕事内容
・地域金融機関向け生成AIプラットフォームの開発・運用やプロンプト設計、Python実装
・生成AIを活用した新規サービス企画・立ち上げ（プロンプト設計・Pythonによる業務ロジック実装を含む）
・LLMモデルの選定・評価、PoC推進。金融機関の実業務適用・事業化に向けたリード
・当社のビジネス企画チームや社内外ステークホルダーとの協働によるソリューション提案

【アピールポイント（職務の魅力）】
・最先端のAI技術を活用した新規サービスの創出や業務改善の経験をつむことが可能です。
・トップクラスの技術メンバーと働くことでスキル向上が見込めます。
・新規ビジネスにおけるサービス企画から実装まで一連のプロセスを経験し、ゼロから価値を生み出す実践力を身に付けることができます。
・データ分析からモデル構築、評価、運用まで、データサイエンスの専門性を高めることができます。
・部内ではアジャイル開発を通して、スピード感ある開発をリードする推進力とチームマネジメント力を養えます。
・クラウド環境での設計、開発、運用を通じて、最先端のアプリケーション開発の知識と実装経験を積むことが可能です。
・組織内に「企画」「開発」「営業」「運用」ができるメンバが揃っています。そのため、身近なメンバと直接コミュニケーションしながらワイワイと一緒にビジネスを作り上げることが可能です。

【想定役職】
課長代理
主任

【組織情報】
生成AI、機械学習、クラウドなどの先端技術を活用した次世代の金融チャネル、ソリューションを創出

【出張有無・頻度】
出張はあり。頻度は業務の状況により変動。

【仕事概要】	
顧客企業におけるDX組織開発と人材育成を推進する法人向けデータサイエンス研修講師を募集します。

昨今のAI技術の進歩を受けて、数多くの企業においてデータ分析・AI活用を担う社内組織の必要性が認識されるようになりました。当社では、かねてよりそうした企業様向けに人材育成や組織改革のお手伝いをしてきましたが、事業拡大にあたりこの活動をともに進めるデータサイエンティストを募集します。

【主な業務内容】
・データ分析・機械学習の基礎知識・スキル習得のための研修プログラムの企画・開発・実施
・受講生の学習進捗管理、サポート
・受講生による応用プロジェクトの伴走支援

▼スキルやご指向性に合わせて、講師研修業務以外に、以下のようなクライアント向けのデータサイエンティスト業務もお任せする予定です。
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート

【開発環境】
・言語：SQL、Python、案件によってR
・クラウド環境：GCP、AWS、Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack、Confluence

【本ポジションの魅力】
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

※リモート可

【募集背景】
CARTA HOLDINGSには20を超える事業が存在し、各チームが多様なデータや業務課題を抱えています。近年、生成AI（Generative AI）の進化が著しく、特に大規模言語モデル（LLM）の台頭によって、あらゆる領域で新しいアプローチやプロダクトの可能性が広がっています。しかし、そのキャッチアップや実装を事業単位で個別に進めるだけでは限界があるため、CTO直下の「Generative AI Lab」を設立。社内全体で知見を集約し、生成AIに関わるプロジェクトや機能開発を加速させる体制を整えています。

今後、以下の取り組みをより強化したいと考えています。

1：継続したモデル構築・評価
生成AIのプロジェクトでは、単なるアプリケーション開発だけでなく、モデルの選定・学習・評価指標の設計といった高度なデータ解析・モデリングスキルが必要です。データサイエンティストはまさにそこが専門領域であり、モデルの精度向上や効果検証をリードします。

2：モデル観点のコミュニケーションが必要
LLMを含む生成AIのビジネス活用では、「このモデルがどの程度課題解決につながるか」という価値検証を行う場面が多くあります。データサイエンティストは、その精度評価や潜在的なリスク洗い出しを定量的に行いながら、ビジネスチームとの橋渡しをする役割を担います。

これらを専門性によってアプローチし、持続したAIの利活用を推進するため、1人目のデータサイエンティストを募集することになりました。

【業務内容】
Generative AI Lab のミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、CARTA全体の生成AI活用を底上げすることです。
具体的には下記のような業務を想定しています。

（1）課題抽出・要件定義
・生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、CARTA全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し
・各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定

（2）LLMの検証・評価
・OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini（Vertex AI）などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価
・社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成

（3）事後学習の可能性調査（fine-tuning ／ prompt-tuning等）
・エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証
・事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討

（4）PoCサポート・アプリケーション開発支援
・各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援
・必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供
・モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う

（5）社内ナレッジ共有・教育
・チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信
・勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、CARTA全体の生成AI活用レベルを引き上げる

【やりがい】
・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める
・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく
・CTO直下のポジションで、CARTA全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる

【開発環境・利用しているツール】
・LLM基盤・ツール
　- OpenAI、 Anthropic Claude、 Google Gemini（Vertex AI）など
　- LangChain、Langfuse
・プログラミング言語・フレームワーク
　- Python（pandas、scikit-learn など）
　- 必要に応じて PyTorch, TensorFlow（主に評価・事後学習の検証用）
・インフラ・MLOps
　- AWS、 GCP
　- Terraform、 CDK などを用いた環境構築・運用
・コミュニケーション
　- GitHub、 Slack、 Google Meet

【職務内容】
当社は、2300万点以上の間接資材商品（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。
前年比20％成長を10年以上にわたって継続・2010～2020の10年で売上規模は9倍近くの成長を遂げており、2025年時点で商品点数は2,800万点超、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。

▼マーケティングチームの役割
さらなる事業成長にむけ、Web広告、メール、チラシなどのマーケティング施策を通じた顧客獲得、顧客育成を行っています。
マーケティングチームでは各種施策の効果測定、モニタリング、評価を行い施策の改善提案を行っています。

▼マーケティングチームの環境
・顧客の行動・購買データ、商品データなど顧客理解に必要なデータが整備されておりBigQuery、Python等を用いて必要なレポートを作成
・販促実施チームと連携し共同で施策の改善・企画を実施
・データ分析のスペシャリストが複数名在籍。データサイエンスCoEとも連携し立ち上がりをサポート

本ポジションでは、このチームにおいてスペシャリストとして、以下の役割を担います。

【主な役割】
・マーケティング部門の戦略および販促施策の方針を理解し、KPI・ダッシュボード・レポートを整備
・販促施策の結果をモニタリング・評価し、改善施策を関係するチームと議論、改善案を企画・検討

【勤務地】
東京都／大阪府

【職務内容】
当社は、2300万点以上の間接資材商品（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。
前年比20％成長を10年以上にわたって継続・2010～2020の10年で売上規模は9倍近くの成長を遂げており、2025年時点で商品点数は2,800万点超、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。

▼マーケティングチームの役割
さらなる事業成長にむけ、Web広告、メール、チラシなどのマーケティング施策を通じた顧客獲得、顧客育成を行っています。
マーケティングチームでは各種施策の効果測定、モニタリング、評価を行い施策の改善提案を行っています。

▼マーケティングチームの環境
・顧客の行動・購買データ、商品データなど顧客理解に必要なデータが整備されておりBigQuery、Python等を用いて必要なレポートを作成
・販促実施チームと連携し共同で施策の改善・企画を実施
・データ分析のスペシャリストが複数名在籍。データサイエンスCoEとも連携し立ち上がりをサポート

本ポジションでは、このチームにおいてスペシャリストとして、以下の役割を担います。

【主な役割】
・マーケティング部門の戦略および販促施策の方針を理解し、KPI・ダッシュボード・レポートを整備
・販促施策の結果をモニタリング・評価し、改善施策を関係するチームと議論、改善案を企画・検討

【勤務地】
大阪府／東京都

【会社・事業紹介】
当社は、間接資材（オフィス用品、工具、消耗品など）を取り扱う国内最大級のBtoBオンラインストアを運営しています。商品点数2,800万点超、長期間にわたって前年比20%成長というスピードでビジネス規模の拡大を続けています。
2010年からは、大企業のお客様に対し当社購買システムの導入・ご提案し、管理購買に関わるコスト・業務の削減に寄与する「購買管理システム事業」をスタートさせました。
工場や支店ごとにバラバラに行われている資材購買を一括管理し、全社の購買プロセスを劇的に効率化する本事業は、2025年時点で4,200社を超える企業に導入され、複数年連続で前年売上比150%を達成しています。

【ミッション】
本ポジションでは、大企業ビジネス成長の鍵を握る「現場のエンドユーザー（利用者・管理者）」向けのダイレクトマーケティングを担っていただきます。
当社が培ってきた「データドリブン」の知見と、メールやWeb接客、紙媒体などマルチチャネルを駆使し、お客様ごとにパーソナライズされたOne to Oneマーケティングを推進します。膨大なデータを活用し、お客様一人ひとりに最適化されたコンテンツを届けることで、ユーザーの利便性向上と、大企業ビジネス全体のさらなる拡大を牽引していただく、やりがいの大きな役割です。

▼主な役割
・仮説設計と施策の立案から実行・評価までの一連のサイクルを一気通貫で素早く実行する。
・ITツールとデータを活用し、メール・Web・紙媒体を通じて一人ひとりに最適化された体験を届ける。
・ABテスト等の定量的評価に基づき、施策の有効性を判断し、継続的な改善をリードする。

【仕事概要】
OLTAは「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションに、日本経済を支えるSMB（中小企業）の強みを最大化する、新たな与信プラットフォームの構築を目指しています。

【募集背景】
オンライン型ファクタリングサービスに加え、2024年7月には独自与信の法人カードをリリースし、事業は今、大きな成長フェーズを迎えています。
この成長をさらに加速させるため、事業の根幹であるデータサイエンス領域をリードし、共に未来を創ってくださる仲間を募集します。

【ポジションの魅力】
中小企業向け与信領域は、今、世の中のDX化の潮流とともに非常に大きな盛り上がりを見せています。大手銀行も中小企業向け与信の再構築に注力するなど、この分野は今、大きな転換期を迎えています。
本ポジションでお任せしたいのは、この大きな市場の変化の中で、データサイエンスの力で新たな事業価値を創造する、当社のコアとなる役割です。OLTAが独自に保有する、希少価値の高い企業の資金繰り情報や財務データを駆使し、これまで光の当たらなかった中小企業の事業価値を正しく評価する。
その新たな与信モデルの構築は、日本経済の根幹を支える企業を後押しし、社会全体を豊かにすることに繋がります。

▼仕事の具体的内容
・機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用
・プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア／プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む）
・既存の機械学習モデルの運用、改善
・ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有
・リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進

【入社後の役割／チーム体制】
与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。
また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。

OLTAのチームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。

※リモート勤務可能