【概要】
当社におけるRevenue Operations領域の全テクノロジープラットフォーム（リテール、フード＆ビベレッジ、POS、決済、在庫、サプライチェーン、モバイル／デジタルオーダー、売上連携）を対象に、デリバリー、安定運用、モダナイゼーションを統括するデリバリーマネージャーを募集します。
本ポジションは、来場者の購買体験と日々のパーク運営を支える収益直結システムのデリバリーを推進し、POS刷新、新しいリテール運営モデル、全社的な収益プラットフォームの導入など、大規模なトランスフォメーションをリードします。
Retail Operations、F&B、Finance、Supply Chain、Architecture、Engineering、Cybersecurity、外部ベンダーと密に連携し、ゲストおよびクルーメンバーにとって途切れない体験を実現する基盤を支える重要な役割です。

【業務概要】
▼プラットフォーム安定運用／デリバリー統制（約40％）
・収益系システム全体（POS、決済、在庫、KDS、モバイルオーダー、ベンダー連携等）の可用性・信頼性・運用品質に対する責任
・L3以上のインシデント、問題管理、変更管理の統括
・POS ↔ ERP ↔ WFM ↔ Finance 間の重要な売上連携を管理し、売上欠損や精算不整合の防止
・Retail、F&B、Finance、Supply Chain、Security、Infrastructure 各チームとの緊密な協業
・再発防止を見据えた根本原因分析と構造的改善の推進
・収益影響のある変更に対する厳格なテスト、リリース準備、ロールバック基準の確立

▼テクノロジー戦略／デリバリー推進（約30％）
・RevOps 領域における機能改善、アップグレード、大規模変革施策のエンドツーエンド管理
・店舗刷新、新リテールコンセプト、キャッシュレス施策など、
・ビジネス戦略を技術ロードマップへ具体化
・ソリューションアーキテクトと連携したPOS、モバイルオーダー、決済、ロイヤルティ、在庫基盤の設計判断
・内製チームおよびベンダー管理を通じた高品質なデリバリーと運用準備
・スケーラビリティ・セキュリティ・保守性を両立し、技術的負債を抑制

▼クロスチーム連携／人材育成（約20％）
・RevOps システムのデリバリー・運用を担うエンジニア／アナリストの育成・指導
・POS、連携、障害対応、売上照合プロセスにおけるチーム力強化
・Retail Ops、Food Services、Merchandising、Supply Chain、Finance、Security、Infrastructure、グローバルD&Tとのパートナーシップ構築
・ゲスト／クルーファーストを軸とした、責任感と改善意識のあるチームカルチャーの醸成

▼管理業務（約10％）
・RevOps プラットフォームに関する予算、予測、ベンダー契約、ライセンス管理
・財務・監査・コンプライアンス・EHS要件を踏まえた支出承認
・経営層向けの進捗、リスク、KPI、システム状況レポーティング
・組織方針に基づくメンバー管理・評価
・EHS（環境・安全衛生）ポリシーへの遵守・参画
・その他付随業務

【正規雇用の中途採用比率】
2023年：88%
2024年：75%
2025年：68%
※公表日：2025年12月31日

【仕事】
韓国と日本の懸け橋として、マーケティング、クリエイティブプロジェクト進行における通訳、現場のタスク管理等をご担当いただきます。

【業務内容】
・Zoomや対面ミーティングにおける日韓逐次通訳（マーケティング・クリエイティブ関連）
・翻訳・メッセージ送信（メール、Slack、LINE等）
・プロジェクト管理（ミーティング内容に基づく関係者へのタスク振り、進捗確認）
・コミュニケーション支援（日韓双方の文化・ビジネス習慣を踏まえた円滑な調整）

【募集概要】
本ポジションでは、鉄道や観光といった社会的インフラを支えるクライアント（マーケティング担当者から部門長・幹部クラスまで）の課題整理から案件化、プロジェクトのデリバリー管理、さらには経営・現場の意思決定に繋げる提案までを幅広く牽引していただきます。
自らハンズオンでデータ分析を行う必要はありません。プロジェクトマネジメントと事業企画の視点を持ち、分析結果をビジネス言語に翻訳して価値へと還元できる方を求めています。

【募集背景】
案件の拡大およびプロジェクトの多様化に伴い、データアナリティクス領域全体を統括し、さらなる価値提供を目指すための体制強化募集です。
現在、鉄道事業の収益分析や需要予測、運行計画検討など、経営の根幹に関わる高度な分析プロジェクトが多数進行しています。これらを推進するだけでなく、ITチームの立ち上げや状態基準保全（CBM）、サービスシステムの統一化など、チーム横断的な新規領域へのコンサルティング・マネジメントまでを幅広く主導していただけるリーダーを求めています。

【具体的な業務内容】
データ分析プロジェクトのマネジメントおよび複数サブプロジェクトの統括を行っていただきます。

▼マーケティングアナリティクス・インテリジェンス業務
鉄道事業に関するデータを多角的に分析し、経営・事業の意思決定を支援します。

・鉄道事業の新幹線の運輸収入収益分析、需要予測、運行計画など運賃改定に向けたシミュレーションや施策検討の推進
・マーケティング本部等の管理者クラスと連携した、経営層向けレポートおよび施策提言の作成

▼チーム横断プロジェクトのマネジメントおよびコンサルティング
分析チームの案件全体を統括しつつ、領域を超えたプロジェクトを牽引します。

・分析メンバー（データサイエンティスト等）のタスク管理、品質管理、稼働最適化
・状態基準保全（CBM）や予防保全といった新規領域へのデータ活用推進
・分析結果をビジネス言語に翻訳し、顧客の幹部クラス（本部長・事業部長等）へ意思決定を支援する提言を実施

【ポジションの魅力】
▼大規模かつ社会影響度の高いプロジェクトへ参画可能
鉄道や交通、観光といった社会的インパクトの大きい領域で、経営の意思決定にダイレクトに影響を与えるデータ活用プロジェクトを牽引できます。

▼ハンズオン不要で「PM×事業企画」のスキルを極められる
自らコードを書く・分析をする必要はなく、課題設定、クライアント折衝、戦略策定といった上位フェーズに集中してキャリアを磨くことができます。

▼新規領域の立ち上げや組織づくりに関われる
単一プロジェクトの推進にとどまらず、ITチームの立ち上げや複数サービスのシステム統一など、事業や組織の変革に直接携わることができます。

【勤務地】
※リモート勤務可
※業務事由等による出張あり

【職種】
技術

【業務内容】
▼AIによるビジネス課題の解決
経営方針を深く理解し、顕在化するビジネス課題を抽出する。その解決策として、最新技術を実装したサービスを企画・開発する。

▼開発サイクルの高速化と効率化
顧客への価値提供スピードを最優先し、開発サイクルを継続的に短縮する。

▼エンジニアリング基盤の強化
アジャイル開発を支えるCI／CD基盤を高度化し、AI駆動開発（AI-Driven Development）を導入することで、開発プロセスのさらなる効率化を追求する。

【仕事のやりがい】
（1）高度な知的興奮
混沌とした難題に対し、最適で美しい設計によって秩序をもたらすプロセス自体が、高度な知的を要求するハイレベルな仕事をこなすことができます。

（2）大きな達成感
技術の最適化により、組織や事業の構造を根本から変革し、具体的な成果を生み出すことに最大の達成感を得る。

（3）未踏への挑戦
最先端技術を駆使し、誰も解いたことのない領域を切り拓くことで、エンジニアとして常に自己をアップデートし続ける。

（4）メンバーからの知的刺激と尊敬
優れた技術者同士で議論を戦わせ、組織全体の技術レベルを牽引するリーダーシップを通じて、プロフェッショナルとしての信頼を構築する。

【業務は何名くらいで連携して行うのか】	
チームは8名社員、外部パートナー4名で現在はプロジェクトを推進しています。メンバーはAIエンジニアのほか、UX設計者やデザイナーがおります。　

【どのような能力が身につくのか】
▼AI・サービス設計力
フロントエンドからLLM活用基盤まで、ビジネス要求をシステムへ落とし込むエンドツーエンド（E2E）のアーキテクチャ設計能力

▼AIエンジニアリング
RAG構築やエージェント実装を通じ、AIを実業務に深く組み込む高度な実装力

▼DevOps・高速開発基盤
CI／CDの高度化や自動化パイプラインの構築により、価値提供サイクルを極限まで短縮するエンジニアリングスキル

▼ビジネスと技術の翻訳力
経営方針を技術戦略へ変換し、開発チームを牽引しながらビジネス成果へ結びつけるプロジェクトマネジメント能力

【キャリアパス】	
リーダー→マネージャー ・また、マネジメントだけでなく、技術スペシャリストとして、AIモデルの精度向上や新技術導入をリードし、AI分野の第一人者として、社内外の技術発表にも携われます。

【配属先】
AIブレイン共創グループ
※適性に応じて、他の課に配属となる可能性あり

【課内のメンバー構成（役職・年齢・性別など）】
▼組織全体
約50名（男性：女性　80%：20%）
年齢層：20代50%、30代20%、40代20%、50代10%
※組織内に6つの課があり、各課管理職5名を含む

【課内の雰囲気】	
・20代のメンバーが多く、若手でも裁量を持ってチャレンジできる雰囲気
・未経験分野や新しい技術領域にも前向きに取り組み、失敗を恐れず挑戦する文化
・生成AIやデータサイエンスなど、最新技術への関心が高く、学び合いながら成長できる環境
・職種や部門を越えて相談しやすく、チームで課題解決に取り組む風土
・一人ひとりのアイデアや提案を尊重し、スピード感を持って実行に移せる組織

【在宅勤務の有無】
可（要相談／週1日）ただし、会社状況により変動あり

【転勤の有無】
当面なし

【仕事概要】
全社および各事業部におけるコミュニケーションデザイン（BX：ブランドエクスペリエンス領域）のアートディレクションをお任せします。
事業部から上がってくる抽象的なオーダーを、背景にある課題解決に直結するクリエイティブ要件へと翻訳し、一貫したブランド品質を担保するハブ（一次窓口・一次監修）となっていただきます。
これまではマネージャー兼務にて案件に関する監修、管理をしていましたが、事業拡大に伴うアウトプット増に耐えうる組織的なアートディレクション体制へと進化させるため、その一翼を担う中核メンバーとしてジョインしていただきます。

【具体的な業務】
▼事業部・コーポレートの案件相談に関する窓口業務
全社クリエイティブのクオリティ管理および進行管理（フィードバックとクオリティ担保）
・社内デザイナーの制作アートディレクション
・外部ベンダーとの制作アートディレクション

▼具体の制作例
採用広報、社内エンゲージメント施策関連、ToB／ToCマーケティング関連（展示会、ノベルティ）、全社プロジェクトイベントなど、多岐にわたる定常・特殊案件の品質チェック、ディレクション

・確立されたデザインシステムや型に基づき、外部ベンダーが行うバナーやスライド等の量産・展開スピードの管理
・ブランドガイドラインの運用・審査会の実施サポート
・デザインチームメンバーマネジメント業務

【このポジションにおける組織の現状】
現在、コーポレートデザイン室はマネージャーとメンバーデザイナー3名の計4名体制です。
これまでは、全ての定常案件のクオリティチェックをマネージャー兼務で行ってきましたが、新規の戦略案件や、急増する高度なクリエイティブ案件に十分なリソースを割ききれないという状況に達しています。
そこで、今回新設する「新AD」のポジションをフロントに据えることで、組織全体のクリエイティブ生産性を底上げし、制作部隊から、自らブランド価値を創出するAD・デザイナー組織への進化を目指しています。今回の採用は、その仕組み作りのスタートアップメンバーとしての参画になります。

【仕事のやりがい】
▼上流の企画段階から並走できる
意思決定後の「イメージ確定後からの依頼」から脱却し、企画の初期段階から事業部と対等に伴走し、なぜその見せ方にするのかという本質的な議論からリードすることを目指しています。その一人目として活躍できる土壌があります。

▼コーポレートからイベント空間演出まで、圧倒的な手触り感
スライドやWEB・バナーといったデジタル領域に留まらず、季刊誌、社内エンゲージメント施策、オフィス空間演出、大規模なオフラインイベントの全体統括など、コミュニケーションデザインにまつわるあらゆるタッチポイントを一気通貫で設計するダイナミズムを体験できます。

▼「組織を作る」というフェーズに当事者として携われる
単に定められたAD業務をこなすだけでなく、1人目AD兼デザイナーmgrとして、CDP組織を拡張していく組織づくりの楽しさ、外部パートナーとの最適な提携モデルを構築する楽しさがあります。

担当ブランドの事業運営全般を、経営者的視座でオーナーシップを持って推進していただきます！

【業務内容】
※具体的な担当領域はこれまでの経験を踏まえ、相談の上決定いたします。

① 事業戦略・P/L管理
・担当ブランドの売上・粗利・販管費・営業利益のP/Lオーナーとして、予算策定〜着地見込み管理を主導
・CVR・AOV・LTV・CPA/ROAS等のKPIツリー設計と、数値からの課題特定・打ち手立案

②商品・MD戦略への連携・提案
・商品企画部門・製造部門と連携したEC商品ラインナップ・価格・季節MDの企画提案
・在庫・生産計画との整合を取った販売計画の策定

③ デジタルマーケティング・CRM
・WEB広告（Meta/Google/TikTok）・SEO・O2O施策の企画〜実行〜効果検証
・CRM/MA基盤の構築・運用、データに基づく改善サイクルの実行によるLTV最大化

④ ブランド・クリエイティブディレクション
・ブランド世界観に基づくアートディレクション、撮影スケジュール・外部パートナーの手配と進行管理
・写真・動画等ブランド資産のクオリティコントロール

⑤ EC運用・オペレーション統括
・サイト構築・コンテンツマネジメントから、受注・物流(3PL)・CSまでの一気通貫の顧客体験設計
・A/Bテスト等によるサイト改善・CRO推進

⑥ 組織・ベンダーマネジメント
・外部BPO・ベンダーへの要件定義・進行管理・品質管理
・社内横断プロジェクトの推進、経営への起案・報連相
・複数ブランド兼務の場合は優先順位設計とリソース配分の意思決定

【働き方】
基本的には八重洲オフィスでの出社での業務を想定
※一部在宅勤務も相談可

【職務内容】
PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、PFNにしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。純国産かつ日本語性能で世界トップレベルの評価を受ける大規模言語モデル（LLM）「PLaMo」や各ドメインに特化したモデル、独自の生成AIサービス群を駆使し、各業界が直面する課題の解決と新たなビジネス創出に取り組んでいます。

私たちは、このソリューションビジネスの一翼を担い、幅広い業界の企業や政府・公的機関と共同で、生成AIを活用した業務の高度化・DX推進に一緒に取り組んでいます。様々なデータの活用やデータの合成等を通じて、LLMを各社・各ドメイン・各タスクに適合させ、特定領域を深く理解した実用モデルを構築・提供することを目指します。例えば、自社サービスのPLaMo翻訳で使用しているモデルは、このような取り組みで生まれたタスク特化モデルの1つです。

特化LLM開発エンジニアは、PLaMoや、用途に応じた各種LLMを起点に、対象ドメインへの継続事前学習や、事後学習（指示学習・強化学習）などの追加学習を通じて、ドメインおよびクライアント固有の課題に適合した実用モデルを構築します。自社モデルの追加学習とドメイン適合、そしてそれによるクライアントの課題解決が中核となります。クライアントと密にコミュニケーションを取りながら、追加学習が有効な課題の見極めや、他の手法との組み合わせも含めた提案を行い、案件に応じて要件定義から学習・評価・提供までを推進します。

【業務例】
・業界のデータやクライアント提供データを用いた、PLaMoをはじめとするLLMの継続事前学習・事後学習
・多言語を含む、クライアントのドメインやタスクに特化した高品質かつスケールする学習データ・評価データの設計と生成
・追加学習の効果を測るドメイン固有の評価指標・ベンチマークの設計と、それを軸にした反復的な精度向上
・クライアントへのヒアリング・要件定義、技術検証、および結果のレポーティング
・PLaMo翻訳を始めとするタスク特化モデルの構築
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業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。

多様な産業領域におけるドメイン特化LLMの開発と社会実装に携わりたい方、熱意のある方のご応募をお待ちしています。

【仕事で身に付くスキル】
エクストリームの事業モデルは「トータルソリューション事業」「コンテンツプロパティ事業」で成り立っています。コンテンツプロパティ事業やグループ企業をはじめとした自社プロダクト開発のほか、クライアントのプロジェクトを担当するので、スキルを固定化せず、常に新しいスキルを身につけることができます。変化の激しい時代に通用する、本物のデジタルクリエイター・エンジニアになれる。この自信がエクストリームで得られる大きなメリットです。

【主な仕事内容】
▼メーカーの工場にて下記の業務をご担当いただきます
（日本語→ビルマ語 or ポルトガル語）
・安全性に関する各種説明資料、ガイドラインの翻訳業務
・品質管理に関する業務指示やフローの翻訳対応
・工場内における外国籍スタッフへの業務内容説明および各種通訳業務
・現場におけるコミュニケーション支援

※工場内には外国籍の従業員が多数在籍しており、円滑な業務遂行のため、日常的に通訳対応が発生いたします
※また、翻訳対象となる作業要領書は、プロジェクトの状況にもよりますが、1プロジェクトあたり約3,000枚程度にのぼる想定です。

・Excel　フォーマット入力、修正、表作成、四則演算
　- 簡単なグラフ作成、基本関数（SUM、AVERAGE）、応用関数（IF、VLOOKUP）
　- ピボットテーブル、複合グラフ作成、マクロ／VBA
・PowerPoint

※ご経験や志向を考慮し、業務をお任せします。

【勤務地】
※クライアントが在宅勤務制の場合、在宅勤務をお願いすることがあります。

【技術で、ブランドの体験をつくる人へ。】
決まった仕様を実装するだけではなく、テクノロジーを通じてブランドの価値を形にしていく。
ディレクターがビジョンを描き、デザイナーが形にし、エンジニアが実装するという従来の垣根を再定義し、ビジネス課題解決やブランド価値向上をエンジニアリングでも実現できるようになる。

スタジオディテイルズでは、そんなエンジニア像に共感のある方を募集しています。

【業務内容】
・Webサイト構築
・HTML／CSSの設計、コーディング、JavaScriptを利用した演出実装

ブランドの意図・トーンを理解し、戦略・デザイン・開発の整合を取りながら一貫した体験を実装します。
JavaScriptなどを用いて新しい表現方法を追求するスペシャル・コンテンツや、綿密に情報・導線設計を行う中～大規模サイト、外部APIやサーバーサイドとの連携を行う業務系Webアプリ構築など、エンジニアリングの幅は様々です。

ゆくゆくはテクノロジストとして、ブランドの文脈を深く読み解き、エンジニアリングの専門性を軸に、ブランド体験の構想から実装までを担うプロフェッショナルとしてご活躍いただきます。

【事例紹介】
▼Billboard Live
Billboard Liveが提供する、上質と高揚感が交差するライブ体験。
ページの表示が遅れたり、購入動線がもたついたりすれば、その熱は簡単に冷めてしまう。会場で得た高揚感をWebの体験から削がないことをテーマに、インフラ・API等の全体設計からフロントエンド実装までを担いました。
運用面も意識し、記事更新や定期実行時にAIによる翻訳が自動で走る仕組みをパートナーとともに構築。3店舗×多言語の構成でも運用負荷を抑えられる体制を実現しました。

▼TYO 新卒採用サイト
個性豊かなメンバーが活躍し、その個性を尊重するカルチャー・仕組みが根付くTYO。
一つひとつのピクセルが集まって映像が生まれるように、一人ひとりの磨かれた個性が集まることで人々の心を動かす映像が作ることができる。そんな読後感を与えることができるようなサイトを目指しました。
デザインカンプに明示されていない文字の出方や細かな表現は、エンジニア自ら全体のテイストを読み取り補完・調整。デザインの意図を汲み取って実装に反映することで、完成度の高い仕上がりに貢献しました。

【作業環境／技術スタック】
プロジェクトの性質・規模・運用体制に応じて最適な構成、技術を選択します。
・Languages：HTML／CSS／JavaScript／Node.js／TypeScript
・Frameworks：Astro／Next.js
・Infrastructure：Cloudflare／GCP／AWS
・CMS：microCMS／WordPress
・Collaboration：GitHub／Slack／Notion
・Design：Figma／Adobe Creative Cloud

【勤務地】
名古屋・東京・大阪の三拠点から、希望や適性を考慮し勤務地を決定します

【技術で、ブランドの体験をつくる人へ。】
決まった仕様を実装するだけではなく、テクノロジーを通じてブランドの価値を形にしていく。
ディレクターがビジョンを描き、デザイナーが形にし、エンジニアが実装するという従来の垣根を再定義し、ビジネス課題解決やブランド価値向上をエンジニアリングでも実現できるようになる。

スタジオディテイルズでは、そんなエンジニア像に共感のある方を募集しています。

【業務内容】
・Webサイト構築
・HTML／CSSの設計、コーディング、JavaScriptを利用した演出実装

ブランドの意図・トーンを理解し、戦略・デザイン・開発の整合を取りながら一貫した体験を実装します。
JavaScriptなどを用いて新しい表現方法を追求するスペシャル・コンテンツや、綿密に情報・導線設計を行う中～大規模サイト、外部APIやサーバーサイドとの連携を行う業務系Webアプリ構築など、エンジニアリングの幅は様々です。

ゆくゆくはテクノロジストとして、ブランドの文脈を深く読み解き、エンジニアリングの専門性を軸に、ブランド体験の構想から実装までを担うプロフェッショナルとしてご活躍いただきます。

【事例紹介】
▼Billboard Live
Billboard Liveが提供する、上質と高揚感が交差するライブ体験。
ページの表示が遅れたり、購入動線がもたついたりすれば、その熱は簡単に冷めてしまう。会場で得た高揚感をWebの体験から削がないことをテーマに、インフラ・API等の全体設計からフロントエンド実装までを担いました。
運用面も意識し、記事更新や定期実行時にAIによる翻訳が自動で走る仕組みをパートナーとともに構築。3店舗×多言語の構成でも運用負荷を抑えられる体制を実現しました。

▼TYO 新卒採用サイト
個性豊かなメンバーが活躍し、その個性を尊重するカルチャー・仕組みが根付くTYO。
一つひとつのピクセルが集まって映像が生まれるように、一人ひとりの磨かれた個性が集まることで人々の心を動かす映像が作ることができる。そんな読後感を与えることができるようなサイトを目指しました。
デザインカンプに明示されていない文字の出方や細かな表現は、エンジニア自ら全体のテイストを読み取り補完・調整。デザインの意図を汲み取って実装に反映することで、完成度の高い仕上がりに貢献しました。

【作業環境／技術スタック】
プロジェクトの性質・規模・運用体制に応じて最適な構成、技術を選択します。
・Languages：HTML／CSS／JavaScript／Node.js／TypeScript
・Frameworks：Astro／Next.js
・Infrastructure：Cloudflare／GCP／AWS
・CMS：microCMS／WordPress
・Collaboration：GitHub／Slack／Notion
・Design：Figma／Adobe Creative Cloud

【勤務地】
名古屋・東京・大阪の三拠点から、希望や適性を考慮し勤務地を決定します

【技術で、ブランドの体験をつくる人へ。】
決まった仕様を実装するだけではなく、テクノロジーを通じてブランドの価値を形にしていく。
ディレクターがビジョンを描き、デザイナーが形にし、エンジニアが実装するという従来の垣根を再定義し、ビジネス課題解決やブランド価値向上をエンジニアリングでも実現できるようになる。

スタジオディテイルズでは、そんなエンジニア像に共感のある方を募集しています。

【業務内容】
・Webサイト構築
・HTML／CSSの設計、コーディング、JavaScriptを利用した演出実装

ブランドの意図・トーンを理解し、戦略・デザイン・開発の整合を取りながら一貫した体験を実装します。
JavaScriptなどを用いて新しい表現方法を追求するスペシャル・コンテンツや、綿密に情報・導線設計を行う中～大規模サイト、外部APIやサーバーサイドとの連携を行う業務系Webアプリ構築など、エンジニアリングの幅は様々です。

ゆくゆくはテクノロジストとして、ブランドの文脈を深く読み解き、エンジニアリングの専門性を軸に、ブランド体験の構想から実装までを担うプロフェッショナルとしてご活躍いただきます。

【事例紹介】
▼Billboard Live
Billboard Liveが提供する、上質と高揚感が交差するライブ体験。
ページの表示が遅れたり、購入動線がもたついたりすれば、その熱は簡単に冷めてしまう。会場で得た高揚感をWebの体験から削がないことをテーマに、インフラ・API等の全体設計からフロントエンド実装までを担いました。
運用面も意識し、記事更新や定期実行時にAIによる翻訳が自動で走る仕組みをパートナーとともに構築。3店舗×多言語の構成でも運用負荷を抑えられる体制を実現しました。

▼TYO 新卒採用サイト
個性豊かなメンバーが活躍し、その個性を尊重するカルチャー・仕組みが根付くTYO。
一つひとつのピクセルが集まって映像が生まれるように、一人ひとりの磨かれた個性が集まることで人々の心を動かす映像が作ることができる。そんな読後感を与えることができるようなサイトを目指しました。
デザインカンプに明示されていない文字の出方や細かな表現は、エンジニア自ら全体のテイストを読み取り補完・調整。デザインの意図を汲み取って実装に反映することで、完成度の高い仕上がりに貢献しました。

【作業環境／技術スタック】
プロジェクトの性質・規模・運用体制に応じて最適な構成、技術を選択します。
・Languages：HTML／CSS／JavaScript／Node.js／TypeScript
・Frameworks：Astro／Next.js
・Infrastructure：Cloudflare／GCP／AWS
・CMS：microCMS／WordPress
・Collaboration：GitHub／Slack／Notion
・Design：Figma／Adobe Creative Cloud

【勤務地】
名古屋・東京・大阪の三拠点から、希望や適性を考慮し勤務地を決定します

【事業部概要】
▼サイバーエージェントAI事業本部とは
サイバーエージェントの主力事業である「インターネット広告事業」の中で、AI・DX事業を展開しデジタルマーケティング分野のサービス開発を行う組織です。
全体の7割近くが技術職で構成され、広告取引の世界で培ったAI技術を強みに、様々な事業領域へ拡大を進めています。
 
▼AIオペレーションテクノロジーとは
サイバーエージェントの連結売上高の約半分を担うインターネット広告事業。

1998年の創業からサービスを提供しており、運用力やAI等の技術力を強みに顧客の広告効果最大化を追求し、インターネット広告のリーディングカンパニーとして市場を牽引しています。

AIオペレーションテクノロジーは、こうした広告事業の効率化・自動化・武器作りをテクノロジーで実現する開発組織です。

広告運用業務を支えるプロダクト開発だけでなく、事業部横断での技術支援やITガバナンスの推進にも取り組んでおり、事業成長と持続可能なシステム運営の両立を支えています。

【組織概要】
本ポジションはAI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー所属となり、インターネット広告事業本部 セキュリティ局と連携しながら、各事業部のシステム開発やITガバナンス推進を支援するポジションです。

インターネット広告事業本部では、新規事業立ち上げや業務効率化を目的としたシステム開発が日々行われています。一方で、事業成長に伴い、認証認可や権限管理、ログ管理、システム監査対応など、セキュリティやガバナンスに関する要求も年々高度化しています。

本ポジションでは、セキュリティ局と連携しながら、事業部のスピードを損なうことなく、安全かつ持続可能なシステム開発を実現するための仕組みづくりを推進していただきます。

特定のプロダクト開発に閉じることなく、事業横断で技術課題の解決や標準化を推進できることが本ポジションの特徴です。

【業務内容】
AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー所属として、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながら、テックリードエンジニアとして以下の業務を推進していただきます。

▼技術的視座に基づく超上流工程と要件定義
・事業部からの抽象的なビジネス要件をヒアリングし、拡張性や可用性を考慮した機能要件・非機能要件への落とし込み
・システム導入や改善に向けたアーキテクチャ検討・技術選定
・セキュリティ要件を踏まえた設計レビュー

▼アーキテクチャディレクションとベンダーマネジメント
・RFP（提案依頼書）の作成
・外部パートナー企業の選定および技術評価
・納品物のアーキテクチャ・コードレビューおよび品質評価

▼ITガバナンスの推進・標準化
・認証認可や権限管理に関する設計・標準化
・ログ管理基盤の整備および運用高度化
・システム監査を見据えた運用ルール策定
・セキュリティ局と連携した技術ガイドラインの整備

▼ステークホルダーとの折衝・ファシリテーション
・ビジネスサイドとの要件整理
・技術的・セキュリティ的リスクの説明と合意形成
・複数部門を横断したプロジェクト推進
※全体のアーキテクチャ設計やディレクションを主軸としつつも、技術検証やPoC、定めた方針に基づく実装など、自ら手を動かしていただく業務も並行して担当いただきます。

【開発環境】
・クラウド：AWS／Google Cloud
・ソースコード管理：GitHub
・CI／CD：GitHub Actions
・監視：Datadog
・データ基盤：BigQuery／Snowflake
・AI開発支援：Claude Code／ChatGPT Enterprise※プロジェクトに応じて利用技術は変動します

【ポジションの魅力】
単なる「社内システムの運用・保守」にとどまらず、事業展開を技術面から支え、適切にプロジェクトをリードする中核を担っていただきます。

▼多種多様なプロダクトを横断的に支援する経験
インターネット広告事業本部内で稼働する様々なプロダクトや、新規ビジネスのシステム開発に広く関わることができます。多くのプロジェクトに並行して携わり、事業全体の技術基盤を支えるポジションならではの幅広い経験が積める環境です。

▼ガバナンスの標準化と基礎構築に初期から参画できるやりがい
セキュリティ局などで策定したガバナンス方針を、実際のシステム開発の現場に落とし込み、標準化していくフェーズです。事業部のルール作りや仕組みの基礎部分から関わり、自らの手で形にしていく面白さがあります。

▼仕組みの設計から自ら手を動かす実装まで両立できる環境
全体のアーキテクチャ設計やディレクションといった上流工程だけでなく、自身が決定した方針や要件に則り、必要に応じて自らも手を動かして実装や検証を行います。方針の策定と現場での実装の両面に携わることができる環境です。

【配属先】
AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー

※本ポジションはAI事業本部所属となりますが、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながらプロジェクトを推進します。
※特定事業部専属ではなく、事業横断で技術支援・ITガバナンス推進を行うポジションです。

【勤務地】
▼雇入れ直後
東京オフィスおよび労働者の自宅

【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

【このポジションについて】
社内では、本気AI、AI Driven School、YouTubeコンテンツ制作など、複数事業でアプリケーションとツール群を開発・運用しています。事業の急拡大に伴い、エンジニアチームの拡充が急務です。
このポジションで求めているのは、他の職種で明確な実績を積んできた人が、次のキャリアをAIエンジニアリングに賭けたいと本気で考えている——そんな候補者です。
エンジニアとしての開発経験は問いません。ただし「教えてもらえれば育ちます」という受け身のスタンスでは、Surpriseの環境では通用しません。このポジションは 「他領域で結果を出してきた人だからこそ、エンジニアとしても自走できる」 という確信の上に設計されています。
Surpriseのエンジニアチームには、もともとマーケティング出身のメンバーがいます。別事業部を経て、AIを活用した開発スキルを自ら身につけ、今では開発をリードする立場で活躍しています。このキャリアパスを、新しい仲間と再現したいと考えています。

【私たちが実現したい世界】
▼MISSION（あり方）：人生にサプライズを
誰かの人生に予期せぬ驚きや喜び、成長のきっかけを起こし続ける。創業から変わらない私たちのあり方です。

▼CONCEPT（方法）：自分でつくる人を増やす
自分の意思で意思決定し、必要なものを自分の手で増やし、ふさわしい環境を行動で築く。「人生を自分でつくる」姿勢を世の中に広げます。

▼VISION（未来）：すべての人が幸せに生きる世界をつくる
一人ひとりが自分の幸せを定義し、自分の意思で人生を選び取れる世界を目指します。

これらを支える行動哲学「サプライズマインドセット（15項目）」に、心から共感できることを最も大切にしています。

【なぜ、私たちは「自分でつくる人」を増やすのか】
私たちの原点は、「世界をクリエイティブで満たしたい」という想いです。
どれだけAIが進化しても、人の心を動かすクリエイティブは人間にしか生み出せない——私たちはそう信じています。AIは、その人間のクリエイティブを何倍にも増幅させる最強の道具です。
だからこそ、AIを誰よりも使い倒しながら「自分でつくる人」を増やすことに賭けています。

【その世界を、私たちは「本気AI」で形にしています】
主力事業の『本気AI（マジAI）』は、多くのAIサービスが「使い方」を教えるのに対し、私たちが届けたいのは「良い問いを立てる力」です。
何でも答えてくれるAIは"目的を持たない巨大な図書館"で、「何を、どう決めるか」までは教えてくれません。本気AIは、プロの「思考の型」をキャラクターのエンタメに翻訳し、「楽しく見ていたら、いつの間にかAIを使いこなせていた」という学習体験をつくります。
制作を支える動画編集ツールも自分たちで開発し、マガジンからアプリ、AI活用プラットフォームへと進化させ、日本一のAIメディアを本気で獲りにいきます。『本気AI』は登録者約9万人・総再生数300万回超（2026年6月時点）と、まだ走り出したばかりです。
代表がYouTubeで培った知見を土台に、原稿から動画編集までを一気通貫で行う動画制作ツールを自社開発し、高品質な動画をこれまでにないスピードで生み出す体制を、もう手元で動かしています。
「自分でつくる人を増やす」という思想は本気AIだけのものではありません。AIスクール事業（AI Driven School）は"AIを使って自分で必要なツールを作れる人"を増やし、エンジニアチームはコンテンツ作成に必要なツールを自分たちの手で内製しています。キャリアチェンジでエンジニアに転じる方も、いずれこうした事業の当事者として価値を生み出す側に回ります。

【このフェーズでジョインするメリット】
▼前職の「課題発見力」が、そのまま武器になる
エンジニアリングとは、本質的には「解くべき課題を見つけ、最短ルートで解決する」営みです。マーケティング、営業、新規事業開発、コンサル、デザイン、データ分析——どの職種にいても、「何が問題か」を見抜き、「どう動けば結果が出るか」を組み立ててきた経験はそのまま活きます。
Surpriseでは、言われた仕様をコードに落とす作業者ではなく「事業課題を自ら発見してプロダクトで解決する人」を求めています。前職で培った「現場の感覚」と「構造化する思考」は、ここでこそ本領を発揮します。

▼AIにオールインした環境で、エンジニアとしての第一歩を踏み出せる
「昨夜リリースされたモデルを今日試す」が当たり前の環境です。代表も元エンジニアですが、今はCursorとClaude Codeを毎日使い、LLMのAPI利用料に月300万円以上使うこともあります。Claude・Gemini・GPTなどLLMのAPI利用に金額上限はなく、稟議・承認に縛られることなく、爆速で新しい技術を試し、プロダクトに活かせます。
Cursor、Claude Code、各種LLM APIの進化で、「コードを書く」という行為のコストは数年前の10分の1以下になりました。実際、Surpriseでは非エンジニアのデザイナーも編集者も人事も、Cursorでコードを書いてプロダクトに貢献しています。エンジニアリングは、もう一部の専門家だけのものではありません。

▼他職種からエンジニアへ——実証済みのキャリアパスがある
社内には、マーケティング出身で別事業部を経て、AIを活用した開発スキルを自ら身につけ、今では開発をリードしているメンバーがいます。絵空事ではなく、同じ道を歩んだ人間が隣にいる。学んだことがその日のうちに事業に反映され、自分の手で動かした結果が翌日にはユーザーに届く——そんな距離感で成長できます。
週1回のエンジニア勉強会には副業で在籍するシニアエンジニアも参加し、代表も加わって技術トピックを議論します。

【Surpriseで働くということ】
キャリアチェンジは、決して楽な道ではありません。正直にお伝えしておきます。
・入社初期は、前職の専門知識が使えない領域に毎日直面します。「自分はこんなこともわからないのか」と思う瞬間が連続します。
・Surpriseには整った新人研修プログラムはありません。AIと先輩エンジニアを武器に、自分で学び、自分で手を動かすことが前提です。
・週1本のペースで新しいAIモデルやツールが出ます。キャッチアップを続けなければ、すぐに取り残される環境です。
・残業もあり、必要なときは深夜や土日に仕事をすることもあります。
・「頑張った過程」ではなく「出したアウトプット」で評価されます。

一方で、この環境にしかない価値もあります少しずつ信頼を積み上げれば、前職の専門性とエンジニアリングを掛け合わせ、他のエンジニアでは作れない独自のプロダクト・仕組みを提案・実装できるポジションに立てます。

「仕事への熱量の高いメンバーと信頼しあえる環境で働きたい」「キャリアチェンジを覚悟して、本気でエンジニアリングに賭けたい」という方をお待ちしています。

【得られる成長】
▼段階的な成長ステップ
キャリアチェンジ枠では、いきなり大規模開発を任されるのではなく、前職の強みが活きる領域から段階的にステップアップします。

▼入社後〜3ヶ月：ドメイン理解が活きる開発から
マーケ出身なら広告分析ダッシュボード、営業出身ならCRM周辺ツール、データ分析出身なら社内KPIの自動集計——といった形で、既存ツールの改善や小規模な業務自動化から着手します。

▼3ヶ月〜：事業を前進させるアプリケーション開発へ
プロダクトと事業の全体像が掴めた段階で、本気AIのWebアプリや全社の業務改善システムなど、よりインパクトの大きい開発に踏み込みます。

▼6ヶ月〜：前職の専門性 × AI で、独自の価値を生む
「マーケの現場で感じていた非効率を、AIエージェントで一掃する」「デザイナーとしての感性をUI生成のプロンプトに落とし込む」——あなたにしか作れない橋渡しを期待するフェーズです。

▼キャリアの実例
マーケティング出身で入社後、AIを活用した開発スキルを自ら身につけ、開発をリードする立場へ
別事業部を経てエンジニアリングに転じ、事業課題を自ら発見してプロダクトで解決するメンバーへ成長
入社時点で将来が決まっているわけではありません。事業の状況と本人の力量・意欲しだいで、想像していなかったキャリアが拓けていきます。

【ミッション】
これまでのキャリアで培った課題発見力に、AI活用エンジニアリングという武器を掛け合わせ、事業を前進させる

【業務内容（参考イメージ）】
1．事業課題のキャッチアップと、"手が届く範囲" からの開発参加（入社後〜3ヶ月）
入社直後は、前職の専門性を活かせる領域から開発に参加します。
・既存ツール・ダッシュボードのバグ修正・機能改善
・事業責任者・メンバーとの対話を通じた課題の言語化
・LLM APIを活用した小規模な業務自動化ツールの開発
・週1のエンジニア勉強会での最新AI技術のキャッチアップ

2．事業を前進させるアプリケーション開発（3ヶ月〜）
プロダクトと事業の全体像が掴めた段階で、よりインパクトの大きい開発に踏み込みます。
・新規事業（AI活用マガジン「本気AI」など）のWebアプリケーション企画・開発
・全社の生産性を向上させる業務改善システムの設計・開発
・その他、事業課題を解決するための技術選定、設計、開発全般

3．自分の専門領域 × AI で、事業の飛躍を作る（6ヶ月〜）
前職の専門性を軸に、他のエンジニアでは作れない独自のプロダクト・仕組みを提案・実装します。

【主な技術スタック・開発環境】
特定の技術に固執せず、課題に応じて最適な技術を選ぶのがSurpriseの方針です。現在、全プロジェクトで共通して使われている主な技術は以下の通りです。
・言語：TypeScript
・フロントエンド：React／Next.js／Tailwind CSS／shadcn／ui
・モバイル：React Native + Expo
・データベース：PostgreSQL（Supabase／Neon）
・AI：Claude／Gemini／GPT（用途別に使い分け）
・インフラ ：GCP／Terraform
・開発ツール：Cursor／Claude Code／GitHub Actions

入社時点でこれらの経験は必須ではありません。事業課題に取り組む中で、AIを活用しながら自然と身につけていく環境です。

【メッセージ】
「前職の専門は◯◯だった。でも、AIの時代に自分の手でプロダクトを作れる人間になりたい」——そう考えている方にこそ、読んでほしい求人です。
正直に申し上げると、このポジションで求める要求水準は決して低くありません。未経験での採用とはいえ、「他職種で自力で結果を出してきた」という確かな実績と、「エンジニアリングを一生の武器にする」という本気の意志がなければ、Surpriseの速度と密度についてこられません。

それでも、このポジションを設計した理由はひとつです。AIによって、エンジニアリングが "素養のある人なら誰でも到達できる武器" になった——この歴史的な転換点に、最も良いポジションで飛び込めるチャンスだからです。他職種からエンジニアへの道は、Surpriseで実証済みです。
少しでも心が動いたなら、ぜひ一度お話しさせてください。ご応募、心よりお待ちしています。

【募集背景】
サイカは統計コンサルの草分けとして創業し、国内におけるMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）のパイオニアとして、SaaSプロダクト「MAGELLAN」を中心に急成長を遂げてきました。「MAGELLAN」はその高い分析技術が評価され、国内外の競合を抑えて日本トップクラスのMMMプロダクトにまで成長し、エンタープライズ企業のマーケティング投資最適化に広く貢献しました。近年は経営戦略コンサルティングを中心としたデータサイエンス及びAI活用に注力しており、すでに複数のエンタープライズ企業様において経営レイヤーの意思決定支援実績を重ね、これから拡大させていくフェーズにあります。

そして現在私たちは、大きな転換期を迎えています。2024年より、従来のSaaS型モデルから「データサイエンス×コンサルティング」モデルへと進化を遂げ、クライアントの経営戦略パートナーとしての地位を確立。強みである分析力とソリューション開発力に、高度なコンサルティング力とAIを掛け合わせることで、「データサイエンスファーム」としてブランド戦略の立案からデリバリーまで一気通貫した支援体制を構築しています。高いデータサイエンス力を持つサイカだからこそ単なる業務効率化に留まらず、経営レイヤーの意思決定に資するAI活用ができ「データサイエンス×AI×エンプラ企業の経営レイヤー支援」というHOTなコンサルティングに取り組める面白さがあるフェイズに突入しました。

クライアント企業のDXやデータドリブン経営への期待がかつてないほど高まる中、私たちが提供するのは単なる分析レポートではなく、事業成長に直結する「戦略の根拠」です。現在、案件の大型化と多様化が進んでおり、高度な統計技術とビジネス視点を兼ね備え、データから確かな価値を導き出すデータアナリストの存在が不可欠となっています。次世代のデータサイエンス・リーダーを目指す新たな仲間を募集します。


【業務内容】
・データアナリストとして、クライアントのマーケティング課題に対するデータ利活用戦略の実行を担い、統計モデルを用いた高度な分析から、意思決定を支援する戦略的示唆の導出までを一貫して担当していただきます。
・本ポジションのミッションは、データサイエンスを通じて複雑なビジネス課題を解明し、クライアントが自信を持って次の一手を踏み出せる「確かな根拠」を提供することにあります。ご自身のスキルセット（Excelでの高度な集計や、大学・前職での研究・分析経験など）に合わせた業務からスタートし、コンサルタントやシニアアナリストと連携しながら、当社の独自ソリューションを用いた実践的な分析へとステップアップしていただきます。
・具体的には、マーケティング投資効果を統合的に分析するMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や、消費者インサイトを解き明かす定量的リサーチの設計・分析、クライアント課題に応じたアドホックな分析を遂行します。単にデータを集計するだけでなく、RやPython・SQL・社内分析プロダクト等を駆使してデータを解析し、そこから得られた知見をビジネスの文脈に翻訳して、クライアントのブランド戦略やコミュニケーション戦略を導くストーリーへと昇華させることが求められます。

▼具体的な業務内容
・高度なデータ解析と統計モデリングの実装
Excelの高度なスキル（VLOOKUP、ピボットテーブル、SUMIF関数など）や社内プロダクト、将来的にはSQL、R、Python等の技術要素を駆使し、ナショナルクライアントが保有する広範かつ複雑なデータの解析・モデル構築を遂行します。精緻な投資最適化シミュレーションから、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明まで、ブランド戦略の根幹を支えるプロフェッショナルな分析を実践します。

・意思決定を導く戦略的示唆の言語化
抽出された分析結果からビジネス上のインパクトを精緻に読み解き、クライアントの事業成長に直結する一貫性のあるストーリーラインを構築します。単なるデータ集計に留まらず、深い洞察に基づいた仮説検証を通じて、既存のフレームワークでは捉えきれない固有の事業課題に対する解決策を提示し、データに基づいた確かな経営判断を強力に支援します。

・専門性の追求とチームへのナレッジ還元
シニアアナリストによるディレクションのもと、統計的な妥当性とビジネス的価値を両立させた高品質なアウトプットを追求します。最新の解析手法や業界知見を積極的に取り入れ、日々の分析実務を通じて得られた知見をチームへ共有・還元することで、組織全体のデリバリー品質の向上と、自身のアナリストとしての専門性強化を並行して推進します。

【ポジションの魅力】
▼未経験・ポテンシャルからデータサイエンスのプロフェッショナルへ至る圧倒的な成長環境
統計検定2級レベルの基礎的な統計学のビジネス実装から、MMMのパイオニアであるサイカ独自の分析メソッド、さらには最新のAI／データサイエンス技術まで、実務を通じてモダンなスキルを体系的に習得できます。バックグラウンドを活かしながら、市場価値を劇的に高めることができる環境です。

▼日本を代表するナショナルクライアントの 「意思決定」に直結する分析経験
日本を代表するエンタープライズ企業の膨大なマーケティングデータに直接触れ、自らの分析結果が企業の意思決定や数億円規模の予算配分を左右する、社会的影響力の大きな経験が得られます。単なるレポート作成ではなく、経営層の判断を左右する「戦略の羅針盤」を作る役割。自らの分析が数億円規模の投資を動かすダイナミズムを味わえます。

▼職能を超えたプロフェッショナルとの協業環境
コンサルタントやデータサイエンティストなど、異なる専門性を持つプロフェッショナルとチームを組み、多角的な視点から課題解決に挑むことで、データ分析の枠を超えた戦略的思考力が身につきます。

【リモートワーク制度】
※週2～4日でリモート勤務していることが多い状況ですが、各部にて方針が異なるため、選考過程でご確認ください。

【採用背景】
タクシーアプリ「GO」の法人向けサービスである「GO BUSINESS」は、企業のタクシー移動にかかる経費精算や管理業務のDXを推進し、急速な成長を遂げています。しかし、今後の非連続な成長を目指す上で大きな壁となっているのが「事業の未来を描くマーケティング戦略と、GTMを牽引できる人材の不在」です。このボトルネックの解消が急務となっています。

まずは「本部長付き（または部長付き）」のポジションでジョインいただき、戦略立案と並行して、まだ組織化されていないマーケティング部門の立ち上げ（組織化）から牽引していただきます。「誰に？何を？どのように届けるか？」という事業の本質を設計し、事業企画チームと密に連携しながら、既存事業のグロースから新規事業のGTMまでを担う「事業責任者候補」を新たに募集いたします。

【役割】
・法人事業本部における統合的なマーケティング戦略の立案・実行、および事業戦略への参画
・市場・顧客インサイトから「次に狙うべきPMF」の仮説を構築し、事業企画チームと強固に連携して事業の非連続な成長を実現すること
・既存事業のグロースに加え、今後展開する新規事業・新マーケットにおけるGTM（Go-To-Market）戦略の牽引
・正式なマーケティング部門の立ち上げと、ポテンシャルを発揮しきれていないメンバーのマネジメント、将来の新卒採用を見据えた「教育・育成ができる組織」への変革

▼入社後3ヶ月～半年のミッション
まずは現在最大の課題である「マーケティング戦略の立案」をお任せします。同時に、メンバーとの対話を通じてマネジメントを行うとともに、「圧倒的な戦略解像度」を提示することで組織からの強固な信頼を勝ち取り、ご自身の手で正式なマーケティング組織を形作っていただくことを最初のミッションとして期待しています。

【主な業務内容】
・法人事業本部の事業戦略に紐づく、マーケティング戦略の全体設計・実行統括
・事業計画達成に向けたP／L管理、KGI／KPIの設計・予実管理
・事業企画部門との密な連携による、サービス価値の定義、ターゲティング、プライシングなど事業コントロール全般への介入
・オンライン・オフラインを統合したプロモーションの企画・実行（マス広告、デジタルマーケティング、イベント、PRなど）
・営業（セールス）部門やプロダクト部門など、部門を横断した強力な連携による顧客体験（CX）の向上とLTVの最大化
・マーケティング組織のマネジメント、メンバーの採用・育成・評価

▼レポートライン
入社直後は「執行役員」または「部長」の直下に入り、事業全体を見渡しながら組織立ち上げを進めていただきます。

【このポジションの魅力】
・「0→1」の組織構築：既存の枠組みに収まるのではなく、本部長・部長直下のポジションからスタートし、ご自身の手で「マーケティング組織」を立ち上げるという、非常にエキサイティングなフェーズを経験できます
・裁量：年間数億円規模の予算をコントロールし、マーケティングを「機能」ではなく「経営」と捉える環境で、事業そのものを動かす経験が積めます
・事業ポテンシャル：既存事業でのLTV／CACが合う未開拓市場の攻略から、新規事業のGTMまで、事業を非連続に伸ばすための「余白」が山のように残されています
・経営幹部へのキャリアパス：既存の幹部陣と健全な切磋琢磨をしながら、実力次第では将来的に法人事業全体を牽引するトップマネジメント層へ駆け上がる、明確なアップサイドが開かれています
・エグゼクティブとしての経験：経営陣と極めて近い距離で、中核事業の経営そのものに深く参画し、事業企画と連動して事業全体をコントロールできます

【職務内容】
日本で最もAI駆動型の経営・事業・開発プロセスを実現するAIネイティブカンパニーをともに創り上げませんか？

【エクサウィザーズとは】
エクサウィザーズは、2016年の創業以来、「AIを用いた社会課題の解決を通じて幸せな社会を実現する」をミッションに掲げ、独自のAI技術を活用した多様なサービスの創出に取り組む上場AIベンチャーです。
AIを真に活用するには、単なる技術導入にとどまらず、事業・業務・組織の変革、すなわちAIトランスフォーメーション（AX）が不可欠です。私たちはAXの推進パートナーとして、戦略策定から実装、そして事業そのものの変革まで一気通貫で支援しています。
その実現のため、従来型のモデル構築だけでなく、生成AI・AIエージェント、さらに高度なシステム実装力を掛け合わせ、ソリューション（コンサル・SI）、プロダクト（SaaS）、プラットフォーム（PaaS）へと事業を展開。相互に相乗効果を生み出すことで、あらゆる産業におけるAIの社会実装を加速しています。

【Exa Frontier Edgeとは】
2026年4月に設立予定の新子会社として立ち上がり、経営・組織運営・開発プロセス・サービス提供モデルのすべてを「AIエージェント活用前提」でゼロから設計したAIネイティブ企業です。
従来の人手と工数に依存した労働集約的なシステム開発を根底から変革し、圧倒的なスピードと品質を実現する「AIネイティブSI」の創出を目指します。
コーディングエージェントを中核に据えた「AI駆動型システム開発」と、企業自らがAIを活用してシステム開発を行うための「内製化支援サービス」を主軸として展開します。

【募集背景】
生成AIやAIエージェントの進化により、設計・開発・テスト・運用といった工程の多くが自動化され、ソフトウェア開発の構造は今まさに転換点を迎えています。
既存のSI構造を根本から代替するためには、既存のプロセスにAIを「追加」するのではなく、ゼロからAIネイティブな開発プロセスと組織を構築する必要があります。
この挑戦において、エンタープライズ基準の品質・セキュリティ要件を理解し、顧客との技術的な橋渡しを行いながら、AIを活用した開発の「型（仕組み）」を自ら創り上げる、子会社立ち上げの初期コアメンバーを募集いたします。

【業務内容】
エクサウィザーズが保有するプラットフォームやアセット等のAI技術と、コーディングエージェント（Claude Code等）を本格的に活⽤し、エンタープライズ企業が本番利⽤可能なアプリケーションの構築と、AI駆動開発の⼟台となる「仕組みづくり」を担っていただきます。
並⾏して、コーディングエージェントを使ったAIネイティブな開発プロセスやツールをブラッシュアップし、パッケージとして外販していくような事業展開も想定しています。

・エンタープライズ向けAI駆動型システム開発の実践：クライアントの要件をヒアリングし、コーディングエージェントを主体として圧倒的なスピードと品質でシステムを構築（生成AIアプリや業務アプリケーションなど）
・開発の仕組み化とアセット作成：コーディングエージェントが効率的に機能するための汎用モジュール、アセット、開発テンプレートの作成・継続的なブラッシュアップ
・最先端技術の検証と組み込み：ローカルモデルの開発・検証や、最新のLLM技術の開発プロセスへの統合
・プロジェクト品質管理とチーム支援：自身が構築した開発ベース上で、ジュニアメンバーが品質を保ちながら量産開発できるよう、技術支援および設計レビューを実施

【技術スタック】
・言語：TypeScript／Go／Rust／Python（案件特性に応じて選定）
・ランタイム：Node.js／Deno
・FEフレームワーク：React／Next.js／TanStack Start／Tauri
・BEフレームワーク：Hono／Express／Fastify／Axum／FastAPI
・非同期処理・Durable Execution：Temporal／Restate／Inngest（アダプター層で切替可能な設計）
・インフラ：AWS／GCP／Azure／Docker／Terraform／AWS CDK
・AI／LLM：Claude API／OpenAI API／Azure OpenAI Service／Amazon Bedrock
・AIエージェント：Claude Code／MCP／AIエージェントフレームワーク
・エンタープライズ連携：Slack Platform（Deno SDK）／Azure・M365（Teamsアプリ）
・データベース：PostgreSQL／Redis／ベクトルDB（pgvector等）
・開発ツール：GitHub／CI／CD
・ハーネスエンジニアリング：CLAUDE .md（階層的配置）／Hooks／Permissions／rules（モジュラー）／ADR
・セキュリティ：dotenvx／AI Gateway／OWASP LLM Top 10対応

【入社後のキャリアパス】
入社後は技術の最前線で顧客への価値提供、開発プロセスの基盤構築、汎用モジュール開発等を担っていただきます。将来的にはAI時代のトップランナーとして以下のようなキャリアが広がっています。

・AIアーキテクト・テックリード：エンタープライズ企業のAI内製化支援を主導し、市場全体にAIネイティブな開発プロセスを啓蒙・展開するスペシャリスト
・VPoE／CTO候補：「人間＋AIエージェント」が協働する次世代エンジニア組織全体のマネジメントと技術戦略の牽引
・事業責任者：自身が確立したコーディングエージェントの開発プロセスやツールを再販可能なレベルにパッケージ化し、新たな事業の柱としてスケールさせる責任者

【ポジションの魅力・やりがい】
・「システム開発の歴史を塗り替える」社会的インパクト：労働集約的なシステム開発の歴史を終わらせ、次世代のAIと共存したシステム開発プロセスのスタンダードを自らの手で創り上げる圧倒的なやりがいがあります。
・ゼロベースでの組織・プロセス設計：エクサウィザーズが持つ強固なエンタープライズ顧客基盤やアセットがすでに使える状態で、最新のAIエージェントを前提とした最もモダンで効率的な開発体制を追求できます。
・技術とビジネスの橋渡しによる価値最大化：これまで培ってきた「エンタープライズ要件を満たす技術力」や「課題解決力」をフル活用し、大企業のDXや内製化を直接的に推進できます。

【一緒に働くエンジニア】
3名のエンジニアがエクサウィザーズ本体と兼務で参画する想定です。
このメンバーと協働しながら、AI時代の開発プロセスのスタンダードを創り上げる挑戦をしていく仲間を募集しています。

（1）株式会社エクサウィザーズ 取締役CTO
大阪大学大学院工学研究科情報システム工学専攻博士前期課程修了。
2002年1月、静岡大学情報学部助手。2004年10月、デジタルセンセーション株式会社を設立し代表取締役社長に就任。
2017年10月、合併により現職就任。父の影響で3歳からプログラミングを始める。
現在は取締役CTOとしての役割と並行し、AIエージェントプラットフォーム「exaBase Studio」の開発領域をリード。

（2）株式会社エクサウィザーズ グループ執行役員／技術統括本部 本部長
大学院の博士課程では、水の流れを可視化・計測する「光学系」の研究開発に従事しており、当初は現在のAI領域とは異なる分野を専門としていた。
2020年に新卒でエクサウィザーズに入社してからは、AIカメラやセンサーデータを活用したプロダクト開発、さらにはクライアントプロジェクトの主導など、一貫して技術の現場に身を置く。
その過程では、エクサウィザーズ・インディアのマネージャーとして海外拠点のマネジメントにも携わり、現在は、グループ執行役員およびCEO室長として、経営層とともに全社的な技術戦略の策定に従事。
同時に、自らも「exaBase コーポITエージェント」のPdM兼開発者として、実際に手を動かしながらプロダクトの価値向上に向き合っている。
経営の視点を持ちつつも、常に現場の温度感を忘れない姿勢を大切に、技術の社会実装を追求している。

（3）株式会社エクサウィザーズ AIプラットフォーム事業本部 エンタープライズソリューション事業ユニット  AIサービスファクトリー室
2016年より金融業界でのシステム開発に従事。大手銀行でのAWS基盤構築、モバイルアプリ開発、ローン基幹システムの要件定義・設計・開発・運用を担当。FISC安全対策基準や非機能要求グレードに準拠したシステム開発の豊富な経験を保有。
2019年〜2021年にIT企業のベトナム法人の代表として海外事業を統括。開発・プロジェクト管理・会社運営を一手に担当。
エクサウィザーズでは、大手電力会社でのAI導入プロジェクトに参画。AIを活用した業務効率化の仕組み作りを推進。
現在は大手銀行にて、事務領域における業務のAI自動化や、そのAIを構築するためのプラットフォームの設計・運用・保守に従事。また、参画ベンダーのAI駆動開発に関する育成にも取り組んでいる。

【勤務地】
※リモート＆出社のハイブリット勤務

【職務内容】
日本で最もAI駆動型の経営・事業・開発プロセスを実現するAIネイティブカンパニーをともに創り上げませんか？

【エクサウィザーズとは】
エクサウィザーズは、2016年の創業以来、「AIを用いた社会課題の解決を通じて幸せな社会を実現する」をミッションに掲げ、独自のAI技術を活用した多様なサービスの創出に取り組む上場AIベンチャーです。
AIを真に活用するには、単なる技術導入にとどまらず、事業・業務・組織の変革、すなわちAIトランスフォーメーション（AX）が不可欠です。私たちはAXの推進パートナーとして、戦略策定から実装、そして事業そのものの変革まで一気通貫で支援しています。
その実現のため、従来型のモデル構築だけでなく、生成AI・AIエージェント、さらに高度なシステム実装力を掛け合わせ、ソリューション（コンサル・SI）、プロダクト（SaaS）、プラットフォーム（PaaS）へと事業を展開。相互に相乗効果を生み出すことで、あらゆる産業におけるAIの社会実装を加速しています。

▼「exaBase Studio」とは
現場と開発者を近づける開発環境として、社内外のAIモデルやサービス、データを組み合わせて、AIソフトウェア／AIエージェントを構築できるプラットフォームです。
・ビジュアルUIで誰でもAIソフトウェア／AIエージェントを構築可能。現場のフィードバックを活かした段階的改善が容易
・クライアント社内外のあらゆるデータをAPI連携し、特定データを使ったモデリングや業務改善アプリを構築
・搭載されたAI技術は常に最新化され、最新の技術レベルのAIソフトウェア／AIエージェントを利用可能

【Exa Frontier Edgeとは】
2026年4月に設立予定の新子会社として立ち上がり、経営・組織運営・開発プロセス・サービス提供モデルのすべてを「AIエージェント活用前提」でゼロから設計したAIネイティブ企業です。
従来の人手と工数に依存した労働集約的なシステム開発を根底から変革し、圧倒的なスピードと品質を実現する「AIネイティブSI」の創出を目指します。
コーディングエージェントを中核に据えた「AI駆動型システム開発」と、企業自らがAIを活用してシステム開発を行うための「内製化支援サービス」を主軸として展開します。

【募集背景】
生成AIやAIエージェントの進化により、設計・開発・テスト・運用といった工程の多くが自動化され、ソフトウェア開発の構造は今まさに転換点を迎えています。
既存のSI構造を根本から代替するためには、既存のプロセスにAIを「追加」するのではなく、ゼロからAIネイティブな開発プロセスと組織を構築する必要があります。
この挑戦において、エンタープライズ基準の品質・セキュリティ要件を理解し、顧客との技術的な橋渡しを行いながら、AIを活用した開発の「型（仕組み）」を自ら創り上げる、子会社立ち上げの初期コアメンバーを募集いたします。

【業務内容】
エクサウィザーズが保有するプラットフォームやアセット等のAI技術と、コーディングエージェント（Claude Code等）を本格的に活⽤し、エンタープライズ企業が本番利⽤可能なアプリケーションの構築と、AI駆動開発の⼟台となる「仕組みづくり」を担っていただきます。
まずはアサインされた案件で、コーディングエージェントを主体としたシステム開発、⾃分の作業から得た学びをチームの共通アセットに還元していく動きを想定しております。

・エンタープライズ向けAI駆動型システム開発の実践：クライアントの要件をヒアリングし、コーディングエージェントを主体として圧倒的なスピードと品質でシステムを構築（生成AIアプリや業務アプリケーションなど）
・開発の仕組み化とアセット作成：コーディングエージェントが効率的に機能するための汎用モジュール、アセット、開発テンプレートの作成・継続的なブラッシュアップ

【技術スタック】
・言語：TypeScript／Go／Rust／Python（案件特性に応じて選定）
・ランタイム：Node.js／Deno
・FEフレームワーク：React／Next.js／TanStack Start／Tauri
・BEフレームワーク：Hono／Express／Fastify／Axum／FastAPI
・非同期処理・Durable Execution：Temporal／Restate／Inngest（アダプター層で切替可能な設計）
・インフラ：AWS／GCP／Azure／Docker／Terraform／AWS CDK
・AI／LLM：Claude API／OpenAI API／Azure OpenAI Service／Amazon Bedrock
・AIエージェント：Claude Code／MCP／AIエージェントフレームワーク
・エンタープライズ連携：Slack Platform（Deno SDK）／Azure・M365（Teamsアプリ）
・データベース：PostgreSQL／Redis／ベクトルDB（pgvector等）
・開発ツール：GitHub／CI／CD
・ハーネスエンジニアリング：CLAUDE .md（階層的配置）／Hooks／Permissions／rules（モジュラー）／ADR
・セキュリティ：dotenvx／AI Gateway／OWASP LLM Top 10対応

【入社後のキャリアパス】
入社後は技術の最前線で顧客への価値提供、開発プロセスの基盤構築、汎用モジュール開発等を担っていただきます。将来的にはAI時代のトップランナーとして以下のようなキャリアが広がっています。

・AIアーキテクト・テックリード：エンタープライズ企業のAI内製化支援を主導し、市場全体にAIネイティブな開発プロセスを啓蒙・展開するスペシャリスト
・VPoE／CTO候補：「人間＋AIエージェント」が協働する次世代エンジニア組織全体のマネジメントと技術戦略の牽引
・事業責任者：自身が確立したコーディングエージェントの開発プロセスやツールを再販可能なレベルにパッケージ化し、新たな事業の柱としてスケールさせる責任者

【ポジションの魅力・やりがい】
・「システム開発の歴史を塗り替える」社会的インパクト：労働集約的なシステム開発の歴史を終わらせ、次世代のAIと共存したシステム開発プロセスのスタンダードを自らの手で創り上げる圧倒的なやりがいがあります。
・ゼロベースでの組織・プロセス設計：エクサウィザーズが持つ強固なエンタープライズ顧客基盤やアセットがすでに使える状態で、最新のAIエージェントを前提とした最もモダンで効率的な開発体制を追求できます。
・技術とビジネスの橋渡しによる価値最大化：これまで培ってきた「エンタープライズ要件を満たす技術力」や「課題解決力」をフル活用し、大企業のDXや内製化を直接的に推進できます。

【一緒に働くエンジニア】
3名のエンジニアがエクサウィザーズ本体と兼務で参画する想定です。
このメンバーと協働しながら、AI時代の開発プロセスのスタンダードを創り上げる挑戦をしていく仲間を募集しています。

（1）株式会社エクサウィザーズ 取締役CTO
大阪大学大学院工学研究科情報システム工学専攻博士前期課程修了。
2002年1月、静岡大学情報学部助手。2004年10月、デジタルセンセーション株式会社を設立し代表取締役社長に就任。
2017年10月、合併により現職就任。父の影響で3歳からプログラミングを始める。
現在は取締役CTOとしての役割と並行し、AIエージェントプラットフォーム「exaBase Studio」の開発領域をリード。

（2）株式会社エクサウィザーズ グループ執行役員／技術統括本部 本部長
大学院の博士課程では、水の流れを可視化・計測する「光学系」の研究開発に従事しており、当初は現在のAI領域とは異なる分野を専門としていた。
2020年に新卒でエクサウィザーズに入社してからは、AIカメラやセンサーデータを活用したプロダクト開発、さらにはクライアントプロジェクトの主導など、一貫して技術の現場に身を置く。
その過程では、エクサウィザーズ・インディアのマネージャーとして海外拠点のマネジメントにも携わり、現在は、グループ執行役員およびCEO室長として、経営層とともに全社的な技術戦略の策定に従事。
同時に、自らも「exaBase コーポITエージェント」のPdM兼開発者として、実際に手を動かしながらプロダクトの価値向上に向き合っている。
経営の視点を持ちつつも、常に現場の温度感を忘れない姿勢を大切に、技術の社会実装を追求している。

（3）株式会社エクサウィザーズ AIプラットフォーム事業本部 エンタープライズソリューション事業ユニット  AIサービスファクトリー室
2016年より金融業界でのシステム開発に従事。大手銀行でのAWS基盤構築、モバイルアプリ開発、ローン基幹システムの要件定義・設計・開発・運用を担当。FISC安全対策基準や非機能要求グレードに準拠したシステム開発の豊富な経験を保有。
2019年〜2021年にIT企業のベトナム法人の代表として海外事業を統括。開発・プロジェクト管理・会社運営を一手に担当。
エクサウィザーズでは、大手電力会社でのAI導入プロジェクトに参画。AIを活用した業務効率化の仕組み作りを推進。
現在は大手銀行にて、事務領域における業務のAI自動化や、そのAIを構築するためのプラットフォームの設計・運用・保守に従事。また、参画ベンダーのAI駆動開発に関する育成にも取り組んでいる。

【勤務地】
※リモート＆出社のハイブリット勤務

【ミッション】
クライアントの経営課題に向き合い、顧客折衝・要件定義・KPI設計から、分析結果の示唆出し・改善提案までを担い、クライアントの意思決定に資する高品質なアウトプットを実現することが本ポジションのミッションです。 既存の分析モデルを活用しながら、必要に応じてデータサイエンティスト・リサーチサイエンティストと連携し、分析方針の整理・評価観点の設計・示唆の妥当性担保をリードしていただきます。

【本ポジションの役割】
価格エージェントの導入・活用案件において、分析結果の品質管理と意思決定支援を担うアナリティクスコンサルタントを募集します。 特にPhase1・3を主戦場とし、クライアントと社内チームの橋渡し役として、分析方針の整理、評価観点の設計、示唆の妥当性担保に責任を持っていただきます。

▼PHASE 1：要件定義・課題設計（主担当）
・クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析・検証で解くべき問題に整理する
・使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する
・提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、必要に応じて営業提案を支援する

▼PHASE 2：分析推進・モデル活用（協働）
・既存の価格・クーポン最適化モデルを活用し、案件に応じた分析方針を整理する
・必要データや評価方法を明確化し、スペシャリストと連携しながら分析結果の品質を担保する
・高度なアルゴリズム開発・チューニングはスペシャリストが担い、本ポジションは分析結果の解釈・示唆整理・意思決定支援をリードする

▼PHASE 3：オフライン／オンライン検証（主担当）
・シミュレーション結果やA／Bテスト結果を踏まえ、検証観点を整理し、結果の解釈とクライアントへの報告を主導する
・検証結果をわかりやすくレポーティングし、示唆とネクストアクションを提示する
・クライアントとのコミュニケーションを主導し、改善サイクルを継続的に回す

▼プロジェクトの進め方
1案件あたり1～2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。プロジェクト全体の進行管理はPMが担い、本ポジションは分析観点での品質管理、評価設計、示唆整理、クライアントへの分析報告を主導する役割です。技術的な深化はスペシャリストが担います。

【本ポジションの魅力】
▼クライアントの経営に直結する意思決定を支える
大手アパレル・ドラッグストア・ファストフードなど多様な業界のクライアントに対し、価格戦略という経営の根幹に関わる課題解決に深く関われます。数字で見える成果（クーポン原資最大70%削減等）に、分析品質の責任者として向き合えるポジションです。

▼最先端の「AI × 経済学」技術をビジネスに活かす
自分でゼロからモデルを実装しなくても、因果推論・機械学習の最先端成果をプロダクトとして活用し、クライアントに届けることができます。技術の中身を理解し、それをビジネス価値や意思決定につなげる力が磨かれます。

▼分析結果の品質に責任を持ち、成果に結びつける経験
要件定義からクライアントへの最終報告まで関わり、分析結果の妥当性や示唆の質に責任を持てるポジションです。「分析して渡すだけ」で終わらず、成果につながるアウトプットを磨き続けることで、分析リード・コンサルタントとしての地力が鍛えられます。

▼トップクラスの研究者・スペシャリストとの協働
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣とのR&D定例MTGに参加する機会もあります。最先端の知見に触れながら、それを実際のクライアント課題の解決に落とし込む経験ができます。

【チームの雰囲気】
データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスメンバーが密に連携しながら、クライアント課題の解決とプロダクト価値の最大化を目指すチームです。職種を越えて議論しやすい、フラットでオープンなコミュニケーションが根付いています。

※原則東京本社オフィスでの勤務となります。

【業務内容】
漫画のローカライズ性能を評価・改善するアルゴリズムの開発に取り組みます。
NLPの専門性を活かしていただきながら、漫画のコマ等の画像情報と組み合わせた高度な技術課題に挑戦していただきます。

▼例
・翻訳後のキャラクターの口調の整合性を評価する手法の開発
・LLMによる文脈を考慮した翻訳の生成プロンプトの開発
・特定ジャンルの専門用語表現に特化したLLMの開発
・長期的なコンテキストを効果的に翻訳に活用するための知識表現とRAGの開発 等

【ポジションの魅力】
▼最先端の技術／研究を活用した開発経験
日本有数のAI研究組織 「AI Lab」に所属する、機械学習／強化学習／画像処理／自然言語処理／LLM など幅広い研究分野のトップランナーとともにプロジェクトに参画することも多く、最先端の技術を応用して事業成果を生み出す経験が得られます。

▼マルチモーダルなAIプロダクトの自社開発
当事業は自社プロダクトのため、「ユーザーに届けたい本質的な価値」を軸に最適解をチームで探求しながら大きな裁量をもって開発に挑めます。
創業以来インターネット広告を生業としてきた弊社の大規模なデータや、画像／テキストなどマルチモーダルなデータを扱いながらプロダクトへ応用する技術を磨けます。

▼社内屈指の技術組織、AI事業本部
組織全体の7割以上が技術職で構成されているAI事業本部に属しています。
技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備に積極投資しております。技術が好きなエンジニアが多く、新しい技術へのチャレンジも活発なため、技術を磨きながら理想のキャリアを描いていきやすい環境です。

【チーム体制／文化】	
・立ち上げ部署のため、事業統括1名・PM1名・エンジニア1名が所属し、アドバイザーとしてMLエンジニアが2名の少数精鋭体制です。
・プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸としてデータサイエンティスト／機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や実データを使った事業部内コンペも開催されています。
・海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

【勤務地】
▼雇入れ直後
東京オフィスおよび労働者の自宅

【業務内容】
漫画のローカライズ性能を評価・改善するアルゴリズムの開発に取り組みます。
CV・NLPいずれか、または両方の専門性を活かしながら、漫画というマルチモーダルデータ（画像×テキスト）を対象とした高度な技術課題に挑戦していただきます。
画像内のコマ・物体・文字構造理解から、翻訳文脈制御・LLM活用まで、視覚と言語を横断した技術開発を担っていただきます。

▼例
・CV領域
　- ページ内のコマ、テキスト、フキダシ、オノマトペ、物体などの検出
　- オノマトペの文字認識
　- 文字の除去と除去領域の生成
　- ページ内のオブジェクトの関係のグラフ化（SGG) 等
・NLP領域
　- 翻訳後のキャラクター口調の整合性を評価する手法の開発
　- LLMによる文脈を考慮した翻訳生成プロンプトの開発
　- 特定ジャンルに特化した専門用語表現LLMの開発
　- 長期コンテキストを活用する知識表現・RAGの開発
　- マルチモーダルLLMを活用した画像×テキスト統合理解

【ポジションの魅力】
▼最先端の技術／研究を活用した開発経験
日本有数のAI研究組織 「AI Lab」に所属する、機械学習／強化学習／画像処理／自然言語処理／LLM など幅広い研究分野のトップランナーとともにプロジェクトに参画することも多く、最先端の技術を応用して事業成果を生み出す経験が得られます。

▼マルチモーダルなAIプロダクトの自社開発
当事業は自社プロダクトのため、「ユーザーに届けたい本質的な価値」を軸に最適解をチームで探求しながら大きな裁量をもって開発に挑めます。
創業以来インターネット広告を生業としてきた弊社の大規模なデータや、画像／テキストなどマルチモーダルなデータを扱いながらプロダクトへ応用する技術を磨けます。

▼社内屈指の技術組織、AI事業本部
組織全体の7割以上が技術職で構成されているAI事業本部に属しています。
技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備に積極投資しております。技術が好きなエンジニアが多く、新しい技術へのチャレンジも活発なため、技術を磨きながら理想のキャリアを描いていきやすい環境です。

【チーム体制／文化】	
・立ち上げ部署のため、事業統括1名・PM1名・エンジニア1名が所属し、アドバイザーとしてMLエンジニアが2名の少数精鋭体制です。
・プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸としてデータサイエンティスト／機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や実データを使った事業部内コンペも開催されています。
・海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

【勤務地】
▼雇入れ直後
東京オフィスおよび労働者の自宅

【具体的な業務】
本ポジションは、Sansanの人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。
HCM（人事基盤）やATS（採用管理システム）などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。

▼HRデータプラットフォームの拡張・最適化
・採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定
・BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築
・各種人事ソースシステムからのETL／ELTパイプラインの設計・実装

▼人事業務の再設計（BPR）
・既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築
・AI／LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化
・人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装

▼データ活用の民主化とガバナンス設計
・セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築
・非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装

【募集背景】
Sansanは事業・組織の拡大に伴い、採用・配置・育成・評価といった人事意思決定の高度化・複雑化が進んでいます。特にタレントマネジメントや採用領域においては、「どの人材をどのタイミングでどのポジションに配置すべきか」「採用チャネルや選考プロセスのどこに改善余地があるか」といった問いに対して、データを根拠に答えられる体制の構築が急務となっています。

現在、HCM（人事基盤）やATS（採用管理システム）をはじめ複数のシステムやGoogleスプレッドシートなどにデータが分散されている中で、タレントデータと採用データを統合的に横断分析できる基盤はまだ発展途上にあり、データの利活用余地が大きく残っている状態です。

この状況を次のステージへ引き上げるため、GCP（BigQueryなど）を軸とした「止まらない・拡張し続ける」データ基盤を構築し、生成AIによる横断的な分析が可能な状態を作ります。これまで定量化が難しかった人材に関する意思決定をもデータドリブンに変えていく、次世代型の人事データ基盤を目指しています。

【本ポジションの魅力】
・「数字」と「感情」が交差するドメインへの挑戦
　‐ 経営的な計数管理（人員数・人件費など）と、定性的な人の感情（エンゲージメント・評価）という最も難易度が高く奥深い人事データに挑むことで、データマネジャーとしての市場価値を極めることができます。
・「技術的解像度」を武器に、上流工程からプロセスの再設が可能
　‐ 単なる「御用聞き」ではなく、現場の曖昧な要求を「技術的に実現可能かつ、手戻りのない精緻な仕様」へと翻訳し、プロジェクトを最短距離でけん引できます。
・AIを活用した先進的なデータ環境の構築
　‐ 既に蓄積された膨大な構造化・非構造化データを、生成AIを用いて「誰もが即座に分析・活用できる基盤」へと構築していきます。
　‐ 単なるBIツールによる数値の可視化にとどまらず、AIによる傾向分析や意思決定支援までをデータ活用のプロセスに直接統合し、経営判断の在り方をエンジニアリングの力で直接アップデートできます。

【開発環境、使用するツールなど】
・言語：Python、SQL、Google Apps Script
・データベース・DWH：BigQuery、Google Cloud Storage、Cloud SQL
・インフラ・プラットフォーム：GCP（Cloud Run、Cloud Functions、Cloud Workflows など）
・CI／CD・運用・監視：GitHub Actions、Terraform、Cloud Logging など

【働き方（出社・リモートについて）】
週3日以上出社

【ポイントメディア事業部】
▼不動産・住宅領域の自社Webプロダクトエンジニア
セレスのポイントメディア事業部では、不動産・住宅領域の自社Webプロダクト開発を担うバックエンドエンジニアを募集しています。

対象となるのは、『持ち家計画』『Oh!Ya』『持ち家売却』『持ち家リフォーム』など、住宅購入・不動産投資・売却・リフォームといったユーザーのライフイベントと、不動産会社・住宅会社をつなぐ自社サービスです。
単なる情報掲載型のメディア開発にとどまらず、問い合わせ数、CVR、送客品質、契約数といった事業KPIに関わる機能改善や、新規サービスの立ち上げにも携わっていただきます。

エンジニアは、事業部と連携しながら、要件定義・技術選定・設計・実装・テスト・リリースまで一貫して担当します。バックエンド開発に加え、AWSを用いたインフラ構築や運用基盤の整備に関わる機会もあり、アプリケーション開発だけに閉じない経験を積むことができます。

事業成長に向けて、依頼されたものを受け身で開発するのではなく、ビジネスサイドと対話しながら、技術的な観点から課題解決をリードしていきたい方にマッチするポジションです。

【配属先について】
ポイントメディア事業部の不動産・住宅領域メディア開発チームに配属となります。
セレスでは、「モッピー」「ポイントインカム」などのポイントメディアをはじめ、広告事業、D2C、フィナンシャルサービス事業など、複数の自社事業を展開しています。
その中で不動産・住宅領域チームは、『Oh!Ya』『持ち家計画』『持ち家売却』『持ち家リフォーム』といった自社Webプロダクトを軸に、既存事業のグロースと新規サービス開発の両方に取り組んでいる組織です。

既存サービスでは、ユーザー体験の改善、問い合わせ数・CVR向上、送客品質の改善、運用効率化など、事業KPIに直結する開発を行っています。
加えて、新規事業・新規サービスの立ち上げにも積極的に挑戦しており、既存プロダクトの改善と0→1に近い開発の両方を経験できる環境です。現在はエンジニア・デザイナー計4名体制で開発を進めており、少数精鋭だからこそ、一人ひとりが裁量を持ってスピード感のある開発に取り組んでいます。

【役割／ミッション】
▼役割
不動産・住宅領域チームのエンジニアとして、技術を手段にビジネス課題へ向き合い、自社プロダクトの成長に伴走していただきます。
単に仕様通りに実装するだけではなく、事業部と連携しながら、課題の整理、要件定義、技術選定、設計、実装、リリース後の改善まで一貫して関わるポジションです。

▼ミッション
（1）既存の技術スタックにとらわれず、事業やプロダクトにとって最適な技術選定・設計を行い、自社サービスの成長に貢献すること
（2）問い合わせ数、CVR、送客品質、売上、契約数といった事業KPIを理解し、エンジニア視点でボトルネックの特定から課題解決まで主体的に動くこと
（3）営業・マーケティングなどのビジネスサイドと対等に議論し、技術的な観点から意思決定に関与すること
（4）既存プロダクトの安定運用と、新規サービス開発のスピードを両立できる開発体制・運用基盤を整えていくこと

【業務内容】
主に以下の業務を担当していただきます。
・自社不動産メディア（持ち家計画等）のバックエンド開発
・事業部との要件定義、技術選定、設計、実装、テスト、リリースまでの一貫した開発
・新規サービスの企画・開発実装
・AWSを用いたインフラの構築・保守、運用基盤の整備

開発体制としては「基本的に1タスク1エンジニア」で進めていく環境です。
そのため、担当領域の要件整理から設計、実装、リリース、リリース後の改善まで、裁量を持って進めることができます。
実装力だけでなく、上流から参画いただけるため、裁量を持って進めたい方にはぴったりな環境です。

【ポジションの魅力】
▼上流からリリース後の改善まで一気通貫での開発体制
要件定義、設計、実装、テスト、リリースまでを一貫して担当していただきます。
単に指示されたものを作るだけではなく、事業部と直接やり取りしながら、何を作るべきかというより上流部分から携わっていただけます。

▼既存事業の安定基盤を活かしながら、新規サービス開発にも挑戦
既存の不動産・住宅領域プロダクトのグロースだけでなく、新規事業や新規サービスの立ち上げにも取り組んでいます。
そのため、既存サービスの改善開発だけではなく、0→1に近いフェーズでの企画検討、技術選定、設計、実装に関わる機会があります。
すでに自社事業としての収益基盤がある中で、新しいサービス開発にも挑戦できる点が特徴です。

▼バックエンド領域からAWSやフロントエンド等他領域への広がり
バックエンドはJava／Spring Bootを中心に開発しています。
SIerやSESなどでJavaを用いたシステム開発を経験されてきた方も、これまでの経験を活かしやすい環境です。
一方で、開発対象は自社Webプロダクトのため、納品して終わりではなく、リリース後のユーザー行動や事業KPIを見ながら改善を続けていきます。
また、AWSを用いたインフラ構築・運用、フロントエンド領域などにも関わる機会があり、バックエンドを軸にしながら、クラウド・フロントエンド・運用改善まで経験を広げることができます。

▼ビジネスサイドと近い距離で、事業成長に直結する開発ができる
エンジニア組織の中だけで完結するのではなく、営業やマーケティングといった非エンジニア部門と直接やり取りしながら開発を進めます。
「問い合わせ数を増やしたい」「CVRを改善したい」「送客品質を高めたい」「運用負荷を下げたい」といった事業課題に対して、エンジニアが技術的な観点から解決策を提案し、開発に落とし込んでいきます。
自分の開発した機能が、事業や売上、ユーザー体験にどうつながるのかを実感しやすいポジションです。

【技術環境】
▼クライアントPC
・MacもしくはWindowsから選択
・24インチ外部ディスプレイ

▼開発環境
・バックエンド：Java、Kotlin、PHP
・フロントエンド：JavaScript、TypeScript
・フレームワーク：Spring Boot、Nuxt.js、Next.js
・ビルドツール：Gradle
・データベース：MySQL
・クラウド：AWS（EC2、ECS、RDS、DynamoDB、Lambda 他）
・運用環境：Docker、IntelliJ（会社負担で支給）

▼利用ツール
・プロジェクト管理：Redmine
・リリース管理：Jenkins
・バージョン管理：GitLab、GitHub
・コミュニケーションツール：Slack、Chatwork
・AIツール：ClaudeCode、Gemini

【勤務地】
・東京本社（転勤なし）
・2024年3月より上記の新オフィスに移転！
・週2日リモートワークもOK

【業務内容】
変更の範囲：変更の可能性なし

【事業概要】
Ridge-iは、製造業DXなどで培われた最先端のAIを用いながら、衛星データ、オープンソース情報などを解析して得られたインサイトを安全保障・インテリジェンスの現場に届けています。 これまでに、安全保障領域で運用中のAIシステムがある他、官公庁に対する実績としては、国土地理院の地図更新業務においても実際に使われるAIシステムを開発・運用しております。衛星画像（GEOINT）、電波情報（SIGINT）、公開情報（OSINT）といったインテリジェンス情報をAIで処理・分析し、政府機関の意思決定を支援しています。
技術実証で終わるのではなく、日本を守る現場で実際に使われるシステムを作ることが、Ridge-iのこだわりであり、このポジションが存在する理由です。

【募集背景】
安全保障領域のAI活用において、最も価値が出るのは「技術を知っている人間が、顧客の業務を深く理解した上で課題を設計する」フェーズです。どれだけ優れたAIモデルがあっても、現場の業務フローや制約を理解せずに作ったシステムは使われません。
TSA（テクニカルソリューションアーキテクト）は、この「課題設計から運用定着まで」を顧客とともに推進する役割です。顧客の業務を理解し、AIで解決可能な形に課題を再定義し、システムとして届けきるまでを担います。
Ridge-iにはすでに、衛星画像解析をはじめとするAI技術資産、政府機関やパートナー企業との信頼関係、が整っています。技術も顧客基盤もある状態で、このポジションに加わっていただき、本質的な仕事に集中していただきます。

【業務内容】
TSAは、顧客の要件や課題を聞き、システム提案を行うポジションで、AI導入において最も重要とされる役割です。特に、安全保障が関わるため、秘匿性の高いエリアで即断でアドバイスする必要もあり、高い行動規範と提案力が求められます。
TSAの仕事は、大きく2つです。

1. 課題設計：顧客の業務課題をAIで解ける形にする
政府機関やパートナー企業との対話を通じて、衛星画像解析（GEOINT）を中心としたインテリジェンス業務のどこにボトルネックがあるかを特定します。「AIで解ける問題」と「解けない問題」の線引きをして、スコープと成功指標を顧客と一緒に決めるところが出発点です。

2. システム実現：設計から本番稼働まで一気通貫で推進する
課題が定まったら、AIシステムのアーキテクチャ設計に参画します。社内のAIエンジニアに「何を作るか」を適切な粒度で伝え、プロトタイプから本番稼働までを推進します。必要に応じて、顧客データの構造把握やAPI連携の設計をパートナー企業とともに行うこともあります。

現場で拾ったインサイト（顧客のペインや制約、実際のワークフロー）を社内にフィードバックし、プロダクト改善や次の案件につなげることも重要な役割です。

【ポジションの魅力】
・最先端の技術をスピード感を持って導入できる。 　
顧客は日々最前線でご活躍される方で常に最新の技術を追っておられます。そのためご自身で常にキャッチアップした技術ご提案し、納得感を持っていただければ導入までスピード感を持って進めることが可能です。
・顧客の業務改善効果をすぐ近くで見れる。
納品がゴールではなく、顧客の現場で実際に使われて成果が出るまでを自分の目で見届けられます。
・すでに動いている環境がある。
顧客との信頼関係、セキュアな環境へのアクセス基盤、運用中のAIアセットが揃っています。ゼロからの開拓ではなく、既存の基盤に乗ってすぐに価値を出せる立ち上がりの速さがあります。
・安全保障×AIという希少なキャリアが積める。
日本でこの領域にAIを本格的に運用までつなげているプレイヤーはごく少数です。技術力と安全保障ドメインの両方を持つプロフェッショナルとしてのキャリアは、今後ますます希少性が高まります。
・技術とビジネスの両方に関われる。
アーキテクチャの議論から顧客折衝まで、どちらか一方に閉じない働き方ができます。生成AIが全盛期の今、将来的に起業や事業立ち上げを考えている方にとっても、得がたい経験になります。

【入社後の流れ】
最初の3ヶ月は、既存案件にサブ担当として参画を予定しています。実案件のなかで必要な技術スタックの詳細などを把握してもらいます。3ヶ月以降で徐々に自分の担当案件を持ち、徐々に複数案件のリードや新規顧客への提案にも関わっていただきます。

【チーム体制】
最も密に連携するのは、安全保障・インテリジェンス領域のビジネス開発リードです。政府機関やSIerとの関係構築・商談をリードしており、ペアで商談からデリバリーまでを動かします。
もう一つの主な連携先は社内エンジニアチームです。GEOINT・AI/MLの技術実装を担っています。TSAは「顧客が何を求めているか」をこのチームに翻訳する役割を果たします。

【勤務地】
※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
・リモートワーク：原則、週1出社。顧客企業への訪問や、現場調査など必要な業務と併せて、仕事の状況に応じてリモートワークで効率よく勤務できます。

【仕事内容】
スマホ向けメタバース「REALITY」におけるあらゆるデータを活用し、ビジネス上の意思決定の速度を速めたり、質を高めたりするチームをマネジメントしていただきます。

【業務内容】
・事業目標（KGI）に直結するKPIツリーの構築と、各指標の定義・整合性の担保
・事業インパクトに基づいた分析案件の選別、およびメンバーへの適切なタスク割り当て
・メンバーが作成したログ定義、中間テーブル設計、分析レポートの論理性・正確性の担保
・分析結果を「ビジネスの言葉」に翻訳し、経営層や事業責任者へ施策の提言・合意形成を実施
・効率的な集計・分析を可能にするデータエンジニアリング領域のグランドデザインおよび投資判断
・メンバーのスキルアップ支援、キャリアパスの提示、および専門性を考慮した公正な評価の実施
・非専門部署へのデータリテラシー教育や、全社的なデータ活用プロセスの標準化
・MLモデル構築におけるビジネス上の妥当性確認と、リリース後の成果評価・改善指示

【使用ツール】
・BigQuery
・Looker Studio
・SQL
・Python

【勤務地】
原則として月・水・金の週3回オフィス出社

【働き方】
在宅勤務と出社を併用した就業形態をとっております。（原則として週3日は出社、週2日は在宅勤務）
※入社当初は、業務や会社のカルチャーに慣れていただくことを目的として、一定期間は出社いただくことを想定しております。

詳細は面接の際にご確認ください。

【概要】
韓国と日本の懸け橋となり、マーケティングやクリエイティブプロジェクトを円滑に進行させる実務メンバーを募集します。
通訳スキルに加え、現場のタスク管理やスピード感のあるコミュニケーションを重視するポジションです。

【業務詳細】
● リアルタイム通訳：Zoomや対面ミーティングにおける日韓逐次通訳（マーケティング・クリエイティブ関連）
● 翻訳・連絡代行：メール、Slack、LINE等での日韓翻訳およびメッセージ送信
● プロジェクト管理：ミーティング内容に基づいた関係者へのタスク振り、進捗確認
● コミュニケーション支援：日韓双方の文化・ビジネス習慣を汲み取った円滑な調整

★音楽事業本部について★
サイバーエージェントグループにおける音楽事業を専門に行う組織として、音楽事業本部が2025年4月に新設いたしました。
かねてより新しい未来のテレビ「ABEMA」をはじめとするエンターテインメントサービスの提供を行ってまいりましたが、
あらたに番組内やプロモーションで使用する楽曲に関する権利の取得・活用・管理の事業を運営することとなりました。
サイバーエージェントグループが培ってきたノウハウを生かすことで、楽曲のヒットや活用を推進し、
音楽市場ならびにエンターテインメント産業への貢献を目指しています。

【募集背景】
ELYZA（イライザ）は東京大学松尾研究室発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、大規模言語モデル（LLM）を中核としつつ、VLM/VLAや音声モデル、AIエージェント、さらには フィジカルAI領域へと広がる先端技術を、顧客課題を起点として社会実装することに挑戦しています。
私たちが目指すのは、技術ありきの開発ではなく、顧客や社会のシグナルを読み解き”課題ドリブン”で先端技術をエンタープライズ領域にカスタマイズし、世の中に前例のない社会実装を実現することです。クライアントとともに、現場に根付き、実際に価値を生み続けるソリューションを届けることを使命としています。
具体的には、日本有数の基盤モデル研究開発力を活かし、金融・製造・医療・行政といった専門性が極めて高い領域における社会実装に挑戦しています。
汎用モデルだけでは解決が困難なこれらの領域・課題に対し、「特化モデル開発」「マルチモーダル」「軽量化」などのアプローチを選定し、顧客の現場に価値を実装する一気通貫のプロセスを牽引していただきます。

【求める期待・役割】
API利用に留まらず、LLM・音声・VLMのモデル開発など、MLエンジニアリングが求められるテーマを幅広くリードし、顧客課題を解決していただきます。コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、先端技術の社会実装に向けて、以下のフェーズを推進します。

・顧客の本質的な課題を深く理解し、LLMなどの先端技術を活用した最適なソリューションを設計・検証する
・論文や最新技術動向を追いながら、エンタープライズ領域の実課題に適用可能な形に翻訳・カスタマイズする
・大手企業のパートナーとともに、現場に根付く社会実装を実現し、新たな価値を生み出す
・コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、ユーザー体験に直結するアプリケーションを構築する
・チーム横断的に知見共有や仕組み化を進め、再現性のある社会実装の加速に貢献する

【本ポジションの魅力】
研究と社会実装の狭間で、LLMを含む先端技術を価値ある形に開発できる環境があります。

・「Applied Research」の最前線：論文・研究成果をそのまま適用するのではなく、社会実装に繋げる面白さ
・成果創出までの裁量：PoC止まりではなく、導入・継続改善までコミットできる裁量と責任
・社会的インパクト：大手企業や行政機関など社会影響力の大きい顧客とのプロジェクト
・多様なキャリア： 研究開発チームと実装プロジェクトを横断する体制で、柔軟なキャリア形成が可能

【開発環境】
セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。

・バックエンド（ML）：Python、Haystack
・データベース：Amazon OpenSearch Service
・インフラ：Google Cloud（実験環境）、AWS（本番環境）、Terraform
・開発周辺ツール：Google Drive、Figma、GitHub、VS Code（任意）
・コミュニケーションツール：Slack、Notion、Google Meet

【就業場所】
本社または自宅（変更の範囲なし）
※転勤はありません
※フルリモートワーク可

【リモートワークについて】
▼リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
ELYZAはリモートワークを福利厚生ではなく、「成果を最大化するための手段」と捉えています。成果という目的に向けて、働き方は状況に応じて個人やチームの判断に委ねています。
北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、出社メインの人など、多様な働き方を実現しています。
また同時に、メンバーのコミュニケーション促進のための出社推奨日を設けるなど、各々が負担のない範囲で交流・相互理解を深める工夫をしています。

・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。
・ご自身の業務状況に合わせ、勤務時間の調整や中抜けなど子育てや介護との両立もしやすい環境です。

【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

設計部にてCADオペレーター業務をお願いします。
【建築用途】大型再開発、商業施設、ホテル、オフィス、レジデンス等、中～大規模の案件が多めです。
【業務内容】適正に合わせて下記の業務をお願いします。

■オペレーション業務：AutoCADによる企画提案・基本設計・実施設計図面の作成・修正、並びに関連資料作成、データ整理等
■CG作成業務：SketchupやLumion、Photoshopなどを使用したパース作成、CG作成
■設計補助業務：法規チェック及びそれに基づくボリュームチェック、平面・断面の検討、詳細納まりの検討
■海外向け資料の作成　(簡単な英語翻訳）

建物用途により4つの部署に分かれており、適正や案件の流入状況で配属先が決まります。
部署毎に約40名の社員に対して、15～20名程度のオペレーターの方が在籍しています。
やや女性が多い印象ですが、20代～60代まで、年齢や性別を問わず活躍しています。

【仕事概要】
⾞載プロダクトの導⼊前後にお客様先での技術サポートを担っていただきます。
当社が展開するプロダクトは、インターネットの世界だけでは完結しません。
私たちの技術は、“移動”というリアルな世界と接続することで、初めて価値を発揮します。
リアルな世界において、主にタクシー事業者様に向けた技術的なサポートという重要な役割を担うのが「フィールドエンジニア」です。

【業務内容】
当社の車載プロダクトを導⼊済み、もしくはこれから導⼊するタクシー事業者様のもとへ訪問し車載タブレット端末、決済機、タクシーメーターなどの技術サポートを行います。
乗務員や整備⼠の方々と積極的にコミュニケーションをとりながら、ITを利⽤した各プロダクトの品質向上に関わっていただきます。

・導⼊前：営業と同⾏して技術⾯から説明
・導⼊：車載プロダクトを車両へ架装するための導入サポート
・導⼊後：トラブルが起きた際の聞き取り
・検証：システムトラブルを技術的に解析し解決　etc.

【募集背景】
GOアプリ事業の成長に伴って、より多くのタクシー事業者様にご利用いただき、導入社数が増加しています。
現在は東日本5名、西日本3名の体制でご支援を行っておりますが、お客様への対応力をさらに高めるため『東海エリア』のお客様を担当いただくメンバーを募集します。

【所属組織】
▼IoT本部 プロダクト推進部
・FE1グループ（東日本）：5名
・FE2グループ（西日本）：3名

拠点の垣根を越えて和気あいあいと相談できる雰囲気、それぞれが担当してきた案件を共有し合う文化があります。
IT未経験のメンバーも多く、お互いの得意分野を伸ばしつつ、苦手を補い合って業務を進めていくことができます。

【生成AIの活用方針】
セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。
一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。
生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。

▼利用可能な主なAIツール・サービス
開発業務向けにGitHub Copilot／Claude Codeを定額制で、一般業務向けにはGoogle Gemini／NotebookLM／Atlassian Rovo等を常用しています。Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini／Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。

▼主な活用状況
・日常業務の効率化（障害対応支援Bot、ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など）
・ソフトウェア開発支援（コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど）
・サービス・プロダクトへの応用（自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など）

▼学習・コミュニティ活動や利用支援制度
・有償AIツールのアカウントを全社／部署単位で付与
・有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり
・生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施

【組織風土】
▼オンボーディング
GO Inc.では入社いただいた皆様が、新しい環境でつまずくことなく、成長し活躍いただけるように、会社・事業・組織・人を知るプログラムを様々設けています。
業務ツールや社内ルールのオリエンテーションはもちろん、各事業責任者に直接事業について質問できる事業理解プログラム、実際にタクシーに搭載されている機器と配車の仕組みを目の前で体感するフィールドエンジニア体験会、両代表とのコミュニケーションを目的とした社長&会長と話す会、カスタマーサポートの最前線をリアルに体験するプログラム等、GOの多岐にわたる事業や組織を理解できるように構成されています。
配属先上長との1on1はもちろん、入社1ヶ月・3ヶ月のタイミングにおいては事業部担当のHRBPとの面談も実施します。インプット中心の1ヶ月目から、アウトプット中心にしつつ立ち上がりをスムーズにしていく3ヶ月目まで、配属先のトレーナーやメンター、HRBPと幅広くサポートできる環境を揃えています。

【勤務地】
本ポジションは原則オフィス出社となります（一部の業務においてはリモートでの対応も可能）

【募集背景】
▼現在の課題と採用にかける想い
私たちは医療・介護・保育領域において数百万件の専門職（求職者）データを保有しています。しかし、Web上の行動ログ、LINEでの対話、キャリアパートナーによる面談記録など、多岐にわたる顧客接点が「点」で存在しており、一人の求職者の生涯にわたるキャリア遷移を構造的に捉えきれていないという大きな課題があります。
本ポジションでは、この膨大な「行動」と「声」のデータを、ビジネスの勝ち筋に直結する「論理的なデータ構造」へと昇華させる設計のプロフェッショナルを募集します。データを通じて求職者一人ひとりに最適な価値提供を実現し、人材紹介・広告ビジネスの次世代モデルを共に構築していただきたいと考えています。

▼採用背景
現在、マーケティング・営業プロセスの刷新（BPR）を全社的に推進しており、その心臓部となる「統合データ基盤」の構築が急務です。特に足元では、散在する求職者データを統合し、MA（Braze等）を用いた高度なパーソナライズを実現するためのデータ設計が最優先事項となっています。
エンジニアの実装力と、ビジネスサイドの要求を高い次元で繋ぎ合わせ、信頼できるデータモデル（SSoT）を定義できる専門人材を新たに迎え、データドリブンな変革を加速させたいと考えています

【配属部署】
BPR推進部への配属を予定しています。
BPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。
部内でのデータエンジニアとの連携はもちろん、各事業のオーナーやマーケター、セールス等、部門を超えて多くの方とコミュニケーションを取りながら業務を推進いただきます。

【仕事内容】
▼ミッション
ビジネスサイドの戦略を、開発チームが実装可能な論理モデルへと翻訳し、マーケティングオートメーションや意思決定支援におけるデータの信頼性と活用精度を最大化することがミッションです。
数百万の求職者の属性、行動、および面談等から得られるインテント（意図）データを深く理解し、それらを統合的な属性／行動のモデルとして定義、設計していく一連のプロセスをお任せします。

▼具体的な業務内容
（1）求職者のデータモデリングとセマンティック定義
事業責任者やマーケターと対話し、求職者の「状態」「意欲」「LTV」といった重要指標の算出ロジックを確定。dbt等での実装を前提とした、一貫性のある論理データモデルの設計および仕様策定を行います。

（2）マルチチャネルにおけるID統合と行動ログの構造化
Webサイト、アプリ、LINE、基幹システム等に散在する求職者接点を統合し、時系列でのキャリアライフサイクルを可視化するためのデータ構造を設計。名寄せロジックや属性付与のルールを定義します。

（3）非構造化データを活用したインテント抽出の論理設計
キャリアパートナーによる面談音声や対話テキストから抽出される「悩み」や「希望条件」等のインテントデータを、どのように属性化し施策に活用するか、その分類体系と活用フローを設計します。

（4）データ品質管理体制（ガバナンス）の構築
膨大な求職者関連カラムの中から、マーケティング施策（Braze連携等）に不可欠な項目を厳選し、品質基準（SLO）を策定。現場が100%信頼して活用できる「認証済みデータセット」の運用をリードします。

（5）事業所・法人データとの統合設計（将来像の構築）
求職者データと、医療法人や事業所のデータを掛け合わせ、最適なマッチングを実現するためのリレーション設計を行い、キャリア事業の統合データ利活用基盤のグランドデザインを支えます。

【仕事のやりがい・働く魅力】
（1）日本最大級の資産を動かすダイナミズム
数百万規模のデータを保有するビジネスだからこそ、一つの施策が大きなインパクトを生み出します。
小規模なリストへのアプローチとは異なる、大規模データベースならではのマーケティング経験が積めます。

（2）最先端のマーケティング変革をリード
DatabricksによるAI×BIを活用した分析やBrazeによるリアルタイム連携など、最新スタックを用いた「インテリジェンス・サイクル」の構築を、設計の核心から主導できます。

（3）フェーズの転換期をリードする経験
事業のさらなる成長に向けた変革期です。
従来手法での分析や活用を行ってきていますが、AI活用が進む中で非構造化データの分析なども可能になり、できることが広がってきています。
定型業務を回すのではなく、新しい勝ちパターンをご自身の手で作り上げていく面白さがあります。

【将来のキャリアパス】
SMS全体として、定型化したキャリアステップはなく、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。
弊社は現在、医療／介護キャリア・介護障害福祉事業者SaaS・ヘルスケア・シニアライフ・海外領域に対し、BtoB・BtoCと様々事業を展開しており、事業数は40以上を超えます。
そのため、転職なしで異なるビジネスモデル／異なる事業フェーズのキャリアを開発することも可能です。

【入社後の流れ】
入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。
その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。
即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。

【開発環境・利用ツール】
▼マーケティングツール（主要なもの）
Braze／Treasure

▼データ&マーケティングプラットフォーム
・Google Cloud
　- Cloud Composer（Apache Airflow）
　- BigQuery
　- Vertex AI
等
・Databricks
・dbt core

▼社内システム
Salesforce／AWS／Google Cloud／他

▼開発言語／ツール
Python／SQL／JavaScript／Google Apps Script 等

▼その他利用ツール
Google Workspace／Slack／GitHub Copilot／Backlog／Miro 等

【その他環境】
・出社／リモートワークのハイブリッド型です。
・とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。
・残業時間はチーム平均で20～30時間／月ほどで、リリース前の繁忙などは少し上振れる場合もあります。
・基本の業務時間は9：00～18：00ですが、ユーザーの業務後にリリース作業がある場合などで、9時前や19時以降の業務となる場合があります。

【勤務状況】
出社とリモートワークのハイブリッド体制となっており、出社頻度は部署等によって異なります。

【仕事概要】
GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。

データの主な活用方法は二つあります。
一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。
もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。

本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。

【仕事内容】
▼データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。
・データ基盤
　- 大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集
　- 3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集
　- 地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集
　- データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現
　- StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング
　- 100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール
・データプロダクト実行基盤
　- タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用
　- データサイエンティストの開発支援
　- AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング
　- 高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用
　- 24／365のオンコール体制（待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応）

【募集背景】
タクシーアプリ『GO』では、日々プロダクトの磨き込みを継続しています。
プロダクトの磨き込みには緻密なデータ分析やAI活用が必須であり、そのためにデータアナリストやデータサイエンティストが数多く所属しています。
ですが、データアナリストやデータサイエンティストに良質なデータや環境を提供できる人が不足しています。

【本ポジションの魅力】
・大規模アプリケーションを支えるデータ基盤での実務経験がつめます。
・高トラフィックな本番環境で、AIやアルゴリズムの実行基盤の運用経験がつめます。
・全てクラウド上で完結し、オンプレミスとは無縁であり、生産性高く開発できます。

【開発環境】
・データ基盤
　- データストア：BigQuery
　- ETL：Dataflow、独自開発（Python）
　- SQLフレームワーク：Dataform
　- ワークフローエンジン：Cloud Composer（Airflow） + GKE
　- メタデータ管理：Dataplex
　- その他ツール：Streamlit、Kepler .gl、Kubeflow
　- 言語：Python
・データプロダクト実行基盤
　- データストア：Redis、AWS Aurora（MySQL、PostgreSQL）
　- 実行基盤：AWS：AKE etc
　- 言語：Go、Python
　- モニタリング：Grafana、Sentry
　- その他ツール：Feast
・開発環境
　- LLM：Github Copilot、Claude code、gemini、MCPs etc
　- IDE：VS Code etc
　- CI／CD：GitHub Action
　- VCS：GitHub
　- その他 Google Workspace、Slack

【所属組織】
AI技術開発部 データプラットフォームグループ：4名

※関連チーム
・データサイエンティスト：20名
・データアナリスト：8名
・データアーキテクト：5名

【生成AIの活用方針】
セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。

一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。

▼利用可能な主なAIツール・サービス
開発業務向けに GitHub Copilot ／ Claude Codeを定額制で、 一般業務向けには Google Gemini ／ NotebookLM ／ Atlassian Rovo 等を常用しています。Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini／Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。

▼主な活用状況
・日常業務の効率化（障害対応支援Bot、ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など）
・ソフトウェア開発支援（コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど）
・サービス・プロダクトへの応用（自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など）

▼学習・コミュニティ活動や利用支援制度
・有償AIツールのアカウントを全社／部署単位で付与
・有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり
・生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施

【組織風土】
▼オンボーディング
GO Inc.では入社いただいた皆様が、新しい環境でつまづくことなく、成長し活躍いただけるように、会社・事業・組織・人を知るプログラムを様々設けています。
業務ツールや社内ルールのオリエンテーションはもちろん、各事業責任者に直接事業について質問できる事業理解プログラム、実際にタクシーに搭載されている機器と配車の仕組みを目の前で体感するフィールドエンジニア体験会、両代表とのコミュニケーションを目的とした社長&会長と話す会、カスタマーサポートの最前線をリアルに体験するプログラム等、GOの多岐にわたる事業や組織を理解できるように構成されています。
配属先上長との1on1はもちろん、入社1ヶ月・3ヶ月のタイミングにおいては事業部担当のHRBPとの面談も実施します。インプット中心の1ヶ月目から、アウトプット中心にしつつ立ち上がりをスムーズにしていく3ヶ月目まで、配属先のトレーナーやメンター、HRBPと幅広くサポートできる環境を揃えています。

▼エンジニア組織風土
エンジニア組織では、技術のインプット・アウトプットを積極的に行っています。
書籍購入制度や技術カンファレンス参加費負担、テックブログやYouTubeでのTechTalk配信 、様々な社内勉強会、そしてiOSDCやDroidkaigi、技術書展等のスポンサー、情報処理学会など学会での発表等、積極的にインプット・アウトプットに取り組んでいます。

また、エンジニアのスキルアップを促進するために『Engineer Challenge Week』という、2週間を新たな知識や技術の習得に充てることができる取り組みも行っています。

GO Inc.にはパパママ世代も多いことから、子育てをしながら働くエンジニアが多く、またオフィスフリー制度を活用して、地方から働くエンジニアもいます。
それぞれのライフスタイルに合った働き方をしながらチーム開発を行っているため、チームが集まるミーティングでは業務以外にも積極的に雑談の時間を設けたり、日帰りワーケーションでチーム外のメンバーとの交流を図ったりと、コミュニケーションを大事にします。

【勤務地】
・本ポジションはフルリモートワークOKです！（ただし国内のみ）
・出社日数の指定はありません。
・会社より指定があった場合は、出社していただく必要がございます。（入社日や退職日等）

【仕事概要】
タクシー配車サービス『GO』の実現に欠かせない車載アプリ（タクシー車内で動いているAndroidアプリ）の開発と継続的な改善をします。 GO Inc.は技術力を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではなくプロダクトに向き合うことを大切にしています。 ユーザーの課題やニーズを理解し、より良い体験を追求しながら開発を進めていきます。 今後はタクシー配車にとどまらず、社会課題解決に向けてより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。

【業務内容】
タクシー車両内で動く車載システムがあります。 車載システムは、Androidアプリがいくつかの機器と連携して動くことで機能を実現しています。車載システムは次世代のモビリティ体験を支える新規開発が継続しています。

本ポジションでは、従来のアプリ単体のテストにとどまらず、ハードウェア・ソフトウェアが連携する車載システムの品質向上に向けたテストエンジニアリングをリードしていただきます。不具合の検出だけではなく、開発初期から「品質を作り込む」ための計画づくりと実行がミッションです

【解決したい課題】
・ハードウェアエンジニア、ソフトウェアエンジニア、QA、PdMなど各専門領域の知見を統合して品質を作り込むプロセスの構築
・CI基盤と運用フローの構築・改善
・テスト自動化によるリリースサイクル低下の防止と向上

【本ポジションの魅力】
・自分が書いたコードやテスト戦略が、実際の社会で動くモビリティインフラの安全と利便性を支える手応えを感じられます。
・Androidアプリはもちろん、Android OS、ハードウェア、ネットワーク、位置情報などフルスタックなテストエンジニアとしてのスキルが磨けます。
・既存の枠組みに捉われず様々なアプローチが可能です。実際に車に乗ってテストするフィールドテストを実施したりしています。

【開発環境】
・プログラミング言語：Kotlin、TypeScript、SQL
・ライブラリ類等：Android Jetpack、Kotlin coroutines、Appium、Firebase、GCP、BigQuery、etc．
・CI／CD：Github Actions、Bitrise

【所属組織】
ソフトウェアエンジニア4名のチームです。カンバンでタスクの状況を把握できるようにしています。コミュニケーションはSlackとGoogle Meetを使っています。 2名がテストエンジニアとして業務をしています。残りの2名はAndroidアプリエンジニアで内部品質の向上を担っています。

【生成AIの活用方針】
セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。  
一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。  
生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。  
  
▼利用可能な主なAIツール・サービス
開発業務向けに GitHub Copilot ／ Claude Codeを定額制で、 一般業務向けには Google Gemini ／ NotebookLM ／ Atlassian Rovo 等を常用しています。Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini/Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。
  
▼主な活用状況
・日常業務の効率化（障害対応支援Bot、ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など）
・ソフトウェア開発支援（コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど）
・サービス・プロダクトへの応用（自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など）

▼学習・コミュニティ活動や利用支援制度
・有償AIツールのアカウントを全社／部署単位で付与
・有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり
・生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施

【組織風土】
▼オンボーディング
GO Inc.では入社いただいた皆様が、新しい環境でつまづくことなく、成長し活躍いただけるように、会社・事業・組織・人を知るプログラムを様々設けています。
業務ツールや社内ルールのオリエンテーションはもちろん、各事業責任者に直接事業について質問できる事業理解プログラム、実際にタクシーに搭載されている機器と配車の仕組みを目の前で体感するフィールドエンジニア体験会、両代表とのコミュニケーションを目的とした社長&会長と話す会、カスタマーサポートの最前線をリアルに体験するプログラム等、GOの多岐にわたる事業や組織を理解できるように構成されています。
配属先上長との1on1はもちろん、入社1ヶ月・3ヶ月のタイミングにおいては事業部担当のHRBPとの面談も実施します。インプット中心の1ヶ月目から、アウトプット中心にしつつ立ち上がりをスムーズにしていく3ヶ月目まで、配属先のトレーナーやメンター、HRBPと幅広くサポートできる環境を揃えています。

▼エンジニア組織風土
エンジニア組織では、技術のインプット・アウトプットを積極的に行っています。

書籍購入制度や技術カンファレンス参加費負担、テックブログやYouTubeでのTechTalk配信 、様々な社内勉強会、そしてiOSDCやDroidkaigi、技術書展等のスポンサー、情報処理学会など学会での発表等、積極的にインプット・アウトプットに取り組んでいます。

また、エンジニアのスキルアップを促進するために『Engineer Challenge Week』という、2週間を新たな知識や技術の習得に充てることができる取り組みも行っています。

GO Inc.にはパパママ世代も多いことから、子育てをしながら働くエンジニアが多く、またオフィスフリー制度を活用して、地方から働くエンジニアもいます。それぞれのライフスタイルに合った働き方をしながらチーム開発を行っているため、チームが集まるミーティングでは業務以外にも積極的に雑談の時間を設けたり、日帰りワーケーションでチーム外のメンバーとの交流を図ったりと、コミュニケーションを大事にします。

【勤務地】
本ポジションは「ハイブリッド勤務」となります。
リモートワークは可能ですが、業務上必要な場合はご出社いただくこともございます。

【Job Description】
Preferred Networks（PFN）では、大規模言語モデル（LLM）の技術を中核としたマルチモーダル基盤モデルの開発を進めています。基盤モデルの研究開発に加え、エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域の強化につながる応用開発や、多様な産業への展開を見据えた応用研究にも取り組んでいます。

VLMチームは、PLaMo-VLの開発・提供を通じて、VLM領域からPFNの事業成長を牽引することをミッションとしています。PFNの自社LLMをマルチモーダル基盤モデルへ拡張する中核として、PLaMo-VLの研究開発からプロダクト化までを推進します。画像・動画・テキスト等を統合的に理解・生成できるVLMを、実運用可能な品質・コストで提供し、PFNの事業（プロダクト、ソリューション、API／プラットフォーム）拡大に貢献します。

本ポジション（大規模言語モデル／VLMエンジニア）は、自社開発の大規模言語モデル「PLaMo」をベースモデルとして、視覚情報と言語情報を統合的に処理するVLMの開発・運用に取り組みます。産業領域での実用的なフィジカルAIに求められる高度な画像理解タスクへの対応を目指し、モデル設計・学習・評価から推論最適化、実運用に向けた品質向上までを推進します。

▼業務例
・VLMのモデル設計、学習、評価
・基盤モデルの性能をさらに向上させるような手法の研究開発
・社内外からの様々な用途・要望に対応できるような、高品質かつスケールするデータ生成手法の研究開発
・実運用に向けた品質向上（失敗ケース分析など）
※実際の業務は上記に限定されるものではありません。入社後にご担当いただく業務内容は、専門的知識・ご経験等を踏まえて決定します。

様々な産業で広く使われるVLMの開発に携わりたい方、熱意のある方のご応募をお待ちしています。

【募集背景】
サイカは統計コンサルの草分けとして創業し、国内におけるMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）のパイオニアとして、SaaSプロダクト「MAGELLAN」を中心に急成長を遂げてきました。「MAGELLAN」はその高い分析技術が評価され、国内外の競合を抑えて日本トップクラスのMMMプロダクトにまで成長し、エンタープライズ企業のマーケティング投資最適化に広く貢献しました。近年は経営戦略コンサルティングを中心としたデータサイエンス及びAI活用に注力しており、すでに複数のエンタープライズ企業様において経営レイヤーの意思決定支援実績を重ね、これから拡大させていくフェーズにあります。

そして現在私たちは、大きな転換期を迎えています。2024年より、従来のSaaS型モデルから「データサイエンス×コンサルティング」モデルへと進化を遂げ、クライアントの経営戦略パートナーとしての地位を確立。強みである分析力とソリューション開発力に、高度なコンサルティング力とAIを掛け合わせることで、「データサイエンスファーム」としてブランド戦略の立案からデリバリーまで一気通貫した支援体制を構築しています。高いデータサイエンス力を持つサイカだからこそ単なる業務効率化に留まらず、経営レイヤーの意思決定に資するAI活用ができ「データサイエンス×AI×エンプラ企業の経営レイヤー支援」というHOTなコンサルティングに取り組める面白さがあるフェイズに突入しました。

対峙する顧客層が経営層へとシフトし、案件規模が数億円単位へと大型化する中で、データサイエンスに求められる役割も「単なる分析」から「経営の意思決定を導く核」へと進化しました。この変革を支え、高度な分析結果を戦略的示唆へと昇華させる「シニアデータアナリスト」を、組織の新たなコアメンバーとして募集します。

【業務内容】
・シニアデータアナリストとして、クライアントの経営およびマーケティングにおける本質的な課題を特定し、データ利活用戦略の立案から統計モデルを駆使した高度な分析、そして経営層への戦略的提言に至るまでを、プロジェクトのコアメンバーとして一貫してリードしていただきます。
・本ポジションのミッションは、まずデータサイエンスによって経営判断を最適化することにあります。企業の命運を左右する複雑な事業課題をデータサイエンスの言語へと精緻に翻訳し、クライアントが次にとるべき戦略の一手に対して、科学的なエビデンスに基づく強固な裏付けを提供します。
・さらに、プロジェクト全体における分析方針を策定し、アウトプットの統計的な精度を担保するだけでなく、それがクライアントにとって「いかに実戦的な価値やビジネスインパクトを生むか」という、分析クオリティとビジネス価値創出の両側面において全責任を担っていただきます。

▼具体的な業務内容
・経営課題の構造化と戦略的分析設計
コンサルタントと密に連携し、クライアントが直面する抽象的な経営課題をデータサイエンスで解き明かせる「統計的な問い」へと変換します。マーケティング投資効果の最適化を図るMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や、複雑な接点を紐解くアトリビューション分析、さらには時系列分析など、多種多様な手法から課題解決に最短距離で到達するための最適な分析アプローチを設計します。

・独自ソリューションと高度なデータモデリングの実行
自社プロダクトやR、Python、SQL等を駆使し、エンタープライズ企業が保有する大規模かつ複雑なデータの解析・モデル構築を遂行します。当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析を自在に組み合わせ、精緻なマーケティング投資の最適化だけでなく、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明など、ブランド戦略の根幹を支える高度なアナリティクスを実践します。

・事業成長を牽引する戦略的示唆の導出
導き出された分析結果からビジネス上のインパクトを精緻に抽出し、クライアントの事業成長に直結する一貫性のあるストーリーラインを構築します。既存のフレームワークに収まらない固有の事業課題に対しても、深い洞察に基づいた仮説構築とオーダーメイドの解決策を提示することで、データに基づいた経営判断を強力に後押しします。

・アナリシス・ディレクションと分析品質の総責任
プロジェクトの分析リーダーとして、ジュニアアナリスト等のメンバーに対し、分析方針の提示や技術的なアドバイスを行います。チーム全体のアウトプットがクライアントの期待を超えるものとなるよう、統計的な妥当性とビジネス的価値の両面からクオリティ・コントロールを主導し、組織としての提供価値の底上げを担います。

【ポジションの魅力】
▼日本を代表するナショナルクライアントの 「意思決定」に直結する分析経験
日本を代表するエンタープライズ企業の膨大なマーケティングデータに直接触れ、自らの分析結果が企業の意思決定や数億円規模の予算配分を左右する、社会的影響力の大きな経験が得られます。単なるレポート作成ではなく、経営層の判断を左右する「戦略の羅針盤」を作る役割。自らの分析が数億円の投資を動かすダイナミズムを味わえます。

▼データサイエンスの先駆者としてのキャリア経験や高度な専門スキルの習得
MMMのパイオニアであるサイカ独自の知見や最新のAI／データサイエンス技術を融合させた業界をリードするサイカ独自の分析メソッドや最新のデータサイエンス技術に日常的に触れることで、統計学をビジネスに実装するプロフェッショナルとしての市場価値を劇的に高めることができます。

▼職能を超えたプロフェッショナルとの協業環境
コンサルタントやデータサイエンティストなど、異なる専門性を持つプロフェッショナルとチームを組み、多角的な視点から課題解決に挑むことで、データ分析の枠を超えた戦略的思考力が身につきます。

【リモートワーク制度】
※週2～4日でリモート勤務していることが多い状況ですが、各部にて方針が異なるため、選考過程でご確認ください。

【現状の課題】
エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが増加する中、テキスト情報だけでなく図面・図表を含むドキュメントの活用ニーズ（Visual RAG）が急増しています。VLM（Vision-Language Model）の活用が鍵となりますが、実運用に向けては「精度・コスト・速度・信頼性」の面で多くの課題があります。
現在、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から、それを安定した機能としてプロダクトに組み込むための運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソースを強化したいと考えています。

【業務内容】
VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードいただきます。
単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた「使える技術」への昇華を担っていただきます。

▼具体的な業務内容
・VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築・改善
・プロンプトチューニングなどによるVLM出力精度の向上と、バリデーション機能の開発
・図面解析など、顧客課題に応じたPoCの技術検証・実施

【チーム構成】
▼PaaS Unit
・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
・RAGエンジニア 5名
・機械学習エンジニア 3名
・プロダクトマネージャー 1名
・リサーチャー 1名
・CS 1名
・Biz 3名
・新規事業企画 5名

【開発環境】
・使用言語／フレームワーク：Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js
・コンテナ：Docker
・IaC：Terraform
・クラウド：AWS、Azure

【ポジションの魅力】
・VLM／マルチモーダルAIという最先端技術を、実験室レベルではなく「実運用」に乗せるための環境整備・開発ができる
・図表特化のRAGなど、市場でもまだ確立されていないソリューションの開発に携われる
・PoC対応だけでなく、モデルの運用改善やパイプライン構築など、技術的な深掘りができるテーマがある

【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。

【募集背景】
hacomonoの導入店舗数は1万店舗を超え、ウェルネス産業の多様な業種（フィットネス、スクール、公共施設等）に対応するため、システムは多機能化・複雑化しています。
この急拡大する市場ニーズに対し、開発スピードを落とさず、かつ同時多発的に「マルチプロダクト」で新しい価値を提供していく必要があります。
これまでの内製開発に加え、今後は外部開発パートナーとも柔軟に連携し、開発の選択肢を広げながらプロジェクトを推進できるプロダクトマネージャーを新たに募集します。

【お任せする仕事内容】
hacomonoのマルチプロダクト戦略において、企画からリリースまでの一連のプロセスをリードしていただきます。開発手法（内製／パートナー連携）に囚われず、最適なリソースを活用してプロジェクトを成功に導く役割です。

▼プロダクト企画・要件定義
・顧客の声やBizDev／セールスの要望をもとに、提供すべき価値と機能スコープを定義する
・実現したい仕様を、開発チーム（社内またはパートナー）へ伝達可能なレベルに落とし込む

▼プロジェクトマネジメント・開発推進
・プロジェクトの特性に応じて、外部パートナーのリソース活用も含めた最適な体制を構築する
・開発スケジュールの策定、進捗管理、品質管理（QA／テスト計画）
・ステークホルダー（社内開発陣、外部パートナー等）との調整・折衝

▼リリース・運用
リリース計画の策定および、リリース後の効果検証

【やりがい・魅力】
▼やりがい・ミッション
ウェルネス産業のインフラとして、長期的な目線で売上を最大化しつつ「ウェルネス産業を、新次元へ。」というミッションを達成するため、社内外のリソースを柔軟に組み合わせ、最速でプロダクトを世に送り出すことがミッションです。

▼社会課題への貢献
・超高齢社会における健康寿命の延伸という大きなテーマに対し、BtoBtoCモデルを通じて、店舗（toB）だけでなくその先のエンドユーザー（toC）の生活そのものを変えるインパクトを持っています。
・世の中にたくさん存在するBtoBのSaaSの中でも、hacomonoはBtoBtoCで、かつインターネット上で完結しないプロダクトです。店舗とhacomonoが一体となってエンドユーザーにより良い体験を提供することで、ご自身や身近な人の生活に大きな影響を与えることができます。

▼成長機会
hacomonoを利用いただく店舗数とエンドユーザー数が急成長を続けていく中で、この急拡大する市場ニーズに対し、開発スピードを落とさず、かつ同時多発的に「マルチプロダクト」で新しい価値を提供していく必要があり、0→1の開発から携わる機会や既存プロダクトをよりグロースさせるための経験の双方を積むことができます。

※原則、フルリモート

【仕事についての詳細】
データ戦略局は、サイバーエージェントグループ内の複数の事業部やグループ会社に対して、データ活用を支援する横断組織です。データ基盤の構築・運用から、分析環境の整備、意思決定支援に至るまで幅広く伴走しています。各メンバーがそれぞれの専門性を活かしながら、相互に連携し、横断的な価値提供を行っています。

【業務内容】
データを活用した事業課題の発見と意思決定支援を担っていただくポジションです。
単なる分析作業に留まらず、以下のような業務を一貫してリードいただきます。

・戦略立案支援：既存戦略のレビューと、理想戦略とのGAP分析を通じた事業部の成長支援
・課題発見と施策提案：問いの設計から施策の企画・効果検証までを事業部と伴走
・ログ・データ設計支援：データ収集・整備に関する要件定義や設計レビュー
・モニタリング環境の整備：KPI設計・データ取得設計・可視化設計を通じた仕組み化

【ポジションの魅力】
▼データとビジネスをつなぐ「翻訳者」的ポジション
単なる分析作業者ではなく、課題設定や意思決定の場に踏み込む上流工程に関与できます。

▼環境設計からアウトプットまで一気通貫で携われる
ログ設計、データ整備、可視化、意思決定支援まで、一貫したプロセス設計が可能です。

▼経営や現場に近い意思決定に関与できる
事業責任者とも近い距離で連携しながら、成果につながるアウトプットを追求します。

▼AIや生成系技術を含む次世代のデータ利活用にも挑戦可
生成AIやLLMの活用を見据えたデータ環境整備やログ設計など最前線の取り組みに携われます。

【部署について】
データ活用を行っている部署はサイバーエージェントグループ内に複数存在しますが、データ戦略局は特にスタートアップ系事業部を中心に、横断的にデータ活用を支援する専門組織です。
事業部の成長を支えるパートナーとして、以下のような業務を担っていただきます。

・KPI改善に向けた施策提案〜効果検証〜実行支援を、事業部と密に連携しながら推進
・ログ設計やデータ取得要件の整理など、エンジニアと協業して実装フェーズもリード
・可視化・分析レポートの提供に加え、事業部側での自走化や教育支援も実施
・分析の属人化を防ぎ、再現性や汎用性のある仕組みづくりにも積極的に取り組む

【技術スタックと開発環境】
▼主な使用技術・言語
・SQL（BigQuery 等）
・Python
・Google Apps Script
・JavaScript／JSON

▼BI・可視化ツール
・Looker Studio
・Tableau
・Google Spreadsheet

▼その他ツール
・GitHub
・Slack
・Notion
・Google Analytics／Google Tag Manager

※勤務形態：出社＆リモートのハイブリッド勤務（週3日以上出社必須）

【仕事についての詳細】
データ戦略局は、サイバーエージェントグループ内の複数の事業部やグループ会社に対して、データ活用を支援する横断組織です。データ基盤の構築・運用から、分析環境の整備、意思決定支援に至るまで幅広く伴走しています。各メンバーがそれぞれの専門性を活かしながら、相互に連携し、横断的な価値提供を行っています。

【業務内容】
サービスや周辺環境に関する事象をデータとして表現し、分析や機械学習などで活用できる状態にするための業務に取り組みます。

サービスや業務プロセスを正しく理解しそれをデータ化するためのソフトウェア開発の上流工程や、実際にデータを取り扱うための分散処理やデータベース・データウェアハウスに関するスキルが求められます。 分析や推薦・検索システムとの連携も必要となるため、統計学や機械学習などの知識も活かすことができます。

またデータマネージメント業務 - ドメインモデリングとデータ設計 - バッチ処理、ストリーム処理によるデータフローの設計、実装 - BIシステムの開発・運用、およびそのためのデータ整備 - 外部システムやオープンデータ活用のための開発、運用も行なっています。

【ポジションの魅力】
▼データとビジネスをつなぐ「翻訳者」的ポジション
単なる分析作業者ではなく、課題設定や意思決定の場に踏み込む上流工程に関与できます。

▼環境設計からアウトプットまで一気通貫で携われる
ログ設計、データ整備、可視化、意思決定支援まで、一貫したプロセス設計が可能です。

▼経営や現場に近い意思決定に関与できる
事業責任者とも近い距離で連携しながら、成果につながるアウトプットを追求します。

▼AIや生成系技術を含む次世代のデータ利活用にも挑戦可　
生成AIやLLMの活用を見据えたデータ環境整備やログ設計など最前線の取り組みに携われます。

【部署について】
データ戦略局は、サイバーエージェント各事業の成長を目指すべく、分析や機械学習などでデータを利活用できる状態にするための業務に取り組んでおり、データ戦略局は下記2チームから構成しています。

▼Data Management Team（DMT）
・データ基盤の運用
・データ基盤周りの各種開発／オンプレ用BIツールの開発 　
・開発 3名、運用 6名

▼Data Analysis Consulting Team（DAC）
・事業部内における分析業務
・分析組織の体制構築 　
・アナリスト 3名

【技術スタックと開発環境】
▼主な利用技術
yaml／ytt／git-secret／docker／bash／Python／Java／json／javascript／jsx／html／css／Ruby／go／Fargate／Lambda／Aurora Serverless／SQS

▼開発環境・ツール
GitHub／GitHub Actions／Slack／Intellij IDEA／Ansible／Terraform／Mackerel／Grafana／Prometheus／vim／vscode／babel／npm／maven／sketch／zeplin／notion／jenkins／mysql／antlr／CircleCI／iterm2／i2cssh／Joplin／vi

※勤務形態：出社＆リモートのハイブリッド勤務（週3日以上出社必須）

【職務内容】
・大規模言語モデル「Sarashina」の日本語能力改善に向けた、網羅的なデータ分析・評価ベンチマーク開発・学習データ構築
・翻訳・校正・検索などのタスク特化モデルの開発

【仕事の魅力】
・自然言語処理分野の幅広い知識や経験を活用できること
・海外ベンダにも引けを取らない計算基盤を使って正面から戦えること

【ミッション】
国産LLM「Sarashina」のユーザ体験の向上に資する、自然言語理解／生成の高品質化のための技術開発を行う。

【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］）

バトルに関するテキストに関して
中国語簡体字のテキストを機械翻訳ツールを使って日本語に翻訳した後に
ゲーム内の要件に合わせて調整・入力を行います。
いわゆる翻訳ではないので、語学力は必須ではありません。

【募集背景】
サイカは統計コンサルの草分けとして創業し、国内におけるMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）のパイオニアとして、SaaSプロダクト「MAGELLAN」を中心に急成長を遂げてきました。「MAGELLAN」はその高い分析技術が評価され、国内外の競合を抑えて日本トップクラスのMMMプロダクトにまで成長し、エンタープライズ企業のマーケティング投資最適化に広く貢献しました。近年は経営戦略コンサルティングを中心としたデータサイエンス及びAI活用に注力しており、すでに複数のエンタープライズ企業様において経営レイヤーの意思決定支援実績を重ね、これから拡大させていくフェーズにあります。

そして現在私たちは、大きな転換期を迎えています。2024年より、従来のSaaS型モデルから「データサイエンス×コンサルティング」モデルへと進化を遂げ、クライアントの経営戦略パートナーとしての地位を確立。強みである分析力とソリューション開発力に、高度なコンサルティング力とAIを掛け合わせることで、「データサイエンスファーム」としてブランド戦略の立案からデリバリーまで一気通貫した支援体制を構築しています。高いデータサイエンス力を持つサイカだからこそ単なる業務効率化に留まらず、経営レイヤーの意思決定に資するAI活用ができ「データサイエンス×AI×エンプラ企業の経営レイヤー支援」というHOTなコンサルティングに取り組める面白さがあるフェイズに突入しました。

クライアント企業のDXやデータドリブン経営への期待がかつてないほど高まる中、私たちが提供するのは単なるレポートではなく、事業成長に直結する「戦略の根拠」です。現在、案件の大型化と多様化が進んでおり、高度な統計技術とビジネス視点を兼ね備え、データから確かな価値を導き出すデータアナリストの存在が不可欠となっています。次世代のデータサイエンス・リーダーを目指す新たな仲間を募集します。

【業務内容】
・データアナリストとして、クライアントのマーケティング課題に対するデータ利活用戦略の実行を担い、統計モデルを用いた高度な分析から、意思決定を支援する戦略的示唆の導出までを一貫して担当していただきます。
・本ポジションのミッションは、データサイエンスを通じて複雑なビジネス課題を解明し、クライアントが自信を持って次の一手を踏み出せる「確かな根拠」を提供することにあります。コンサルタントやシニアアナリストと連携しながら、当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析手法を自在に組み合わせ、クライアントの事業成長をデータから支える役割を担います。
・具体的には、マーケティング投資効果を統合的に分析するMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や、消費者インサイトを解き明かす定量的リサーチの設計・分析、クライアント課題に応じたアドホックな分析を遂行します。単にデータを集計するだけでなく、RやPython・SQL・社内分析プロダクト等を駆使してデータを解析し、そこから得られた知見をビジネスの文脈に翻訳して、クライアントのブランド戦略やコミュニケーション戦略を導くストーリーへと昇華させることが求められます。

▼具体的な業務内容
・経営課題の解明に向けた分析アプローチの設計
コンサルタントやシニアアナリストと緊密に連携し、クライアントが抱える抽象的な経営課題をデータサイエンスで解き明かせる「統計的な問い」へと変換します。マーケティング投資効果を可視化するMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や、複雑な顧客接点を紐解くアトリビューション分析など、多種多様な手法の中から、課題解決に最短距離で到達するための最適な分析プランを緻密に設計します。

・高度なデータ解析と統計モデリングの実装
自社プロダクトおよびR、Python、SQL等の技術要素を駆使し、ナショナルクライアントが保有する広範かつ複雑なデータの解析・モデル構築を遂行します。当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析手法を自在に組み合わせ、精緻な投資最適化シミュレーションから、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明まで、ブランド戦略の根幹を支えるプロフェッショナルな分析を実践します。

・意思決定を導く戦略的示唆の言語化
抽出された分析結果からビジネス上のインパクトを精緻に読み解き、クライアントの事業成長に直結する一貫性のあるストーリーラインを構築します。単なるデータ集計に留まらず、深い洞察に基づいた仮説検証を通じて、既存のフレームワークでは捉えきれない固有の事業課題に対する解決策を提示し、データに基づいた確かな経営判断を強力に支援します。

・専門性の追求とチームへのナレッジ還元
シニアアナリストによるディレクションのもと、統計的な妥当性とビジネス的価値を両立させた高品質なアウトプットを追求します。最新の解析手法や業界知見を積極的に取り入れ、日々の分析実務を通じて得られた知見をチームへ共有・還元することで、組織全体のデリバリー品質の向上と、自身のアナリストとしての専門性強化を並行して推進します。

【ポジションの魅力】
▼日本を代表するナショナルクライアントの 「意思決定」に直結する分析経験
日本を代表するエンタープライズ企業の膨大なマーケティングデータに直接触れ、自らの分析結果が企業の意思決定や数億円規模の予算配分を左右する、社会的影響力の大きな経験が得られます。単なるレポート作成ではなく、経営層の判断を左右する「戦略の羅針盤」を作る役割。自らの分析が数億円  規模の投資を動かすダイナミズムを味わえます。

▼データサイエンスの先駆者としてのキャリア経験や高度な専門スキルの習得
MMMのパイオニアであるサイカ独自の知見や最新のAI／データサイエンス技術を融合させた業界をリードするサイカ独自の分析メソッドや最新のデータサイエンス技術に日常的に触れることで、統計学をビジネスに実装するプロフェッショナルとしての市場価値を劇的に高めることができます。

▼職能を超えたプロフェッショナルとの協業環境
コンサルタントやデータサイエンティストなど、異なる専門性を持つプロフェッショナルとチームを組み、多角的な視点から課題解決に挑むことで、データ分析の枠を超えた戦略的思考力が身につきます。

【リモートワーク制度】
※週2～4日でリモート勤務していることが多い状況ですが、各部にて方針が異なるため、選考過程でご確認ください。

【職務内容】
PFNの計算基盤の心臓部である、MN-Coreのソフトウェアスタックの研究開発を行うエンジニアを募集します。

PFNのさまざまな研究開発や事業は、機械学習やシミュレーションを中心とした膨大な計算量によって支えられています。計算基盤の心臓部はアクセラレータであり、PFNでは独自のアーキテクチャにもとづくアクセラレータであるMN-Core(TM)およびその後継であるMN-Core2（開発中仮称）を開発・活用しています。

MN-Coreを用いて事業を加速するためには、コンパイラなどのソフトウェアスタックの開発が非常に重要です。MN-Coreはプロセッサの制御の大半をソフトウェアで事前にスケジューリングすることによって高い効率を出すアーキテクチャを採用しており、ソフトウェアの品質が直接的にアクセラレータの効率を決定づけます。

今後、MN-Coreシリーズの活用を加速するために、継続した研究開発を担うソフトウェアエンジニアを募集します。

本ポジションでは、Pythonで定義されたNN（DL）のコードを、MN-Coreで動作できるようにするプロダクト・ツールを開発するプロジェクトへのアサインを想定しています。具体的には、以下のようなソフトウェア開発に携わることを想定しています

・グラフ最適化コンパイラ
・Numpy-like interface for MN-Core
・高速なカーネル実装
・コンパイラコア実装（計算グラフを機械語に翻訳していく処理）
・MN-Coreへの高速なデータ供給／前処理
・社内ワークロードのMN-Coreへのポーティング／高速化作業

これら業務に加え、希望や適性に応じてMN-Core自体のアーキテクチャの検討など幅広く高速な計算機を作る・活用する業務に従事していただくことができます。
PFNでは最先端のDeep Learning向けASICに向けた「実際に使われている」機械学習コンパイラの開発に関わることが出来ます。実際のユーザやハードウェア開発者と非常に距離が近い環境で、世界トップクラスの計算機を実際に活用する業務に意欲のある方のご応募をお待ちしています。

【Appeal】
・新しい世界を作り出す仕事に携われる
・最先端のDeep Learning向けASICに向けた「実際に使われている」機械学習コンパイラの開発に関わることが出来る
・実際のユーザやハードウェア開発者とも非常に距離が近いため、必要や興味に応じて様々な仕事をすることができる
・高い技術力を持ったチームメンバーと共に働くことができる
・HWエンジニアと近い距離で、共に議論しながら開発ができる

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【楽天・事業について】
グループセールスディビジョンは、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おります。
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、グループセールスディビジョンとして、楽天モバイルとの連携をより推進をしております。

【部署・サービスについて】
▼法人オペレーション部　法人オペレーション2課について
法人向けモバイルサービスを展開する組織において、唯一の技術専門集団として、社内外システムの企画・開発・保守、ベンダー管理を担っています。私たちは単なるエンジニアリング組織ではなく、ビジネスを深く理解した上でシステム戦略を立てる「事業の伴走者」です。No.1キャリアの実現を目指し、事業拡大のコアメンバーとして挑戦できる環境があります。

▼ビジネスITグループの役割
法人ビジネスの基盤を支えるため、システム企画から開発、運用保守まで広範なフェーズを担当します。

【この仕事の魅力】
法規制や社内ルールを遵守しつつ、いかに現場が効率良く動けるシステムを構築できるか。自ら企画・開発した仕組みが現場のオペレーションを劇的に変えていく、手応えの大きいポジションです。

【募集背景】
楽天モバイルとしてモバイル回線が増加する中で、楽天モバイルの核となる法人向けモバイル回線及び、ソリューションの契約獲得はますます重要な役割を占めるようになりました。その法人事業を支えるオペレーション業務のシステム企画、開発、保守等を行うProject Managerを募集しています。

【業務内容】
プロジェクトマネージャーとして、各プロジェクトの全体マネジメントを担当していただきます。
本ポジションでは、ITに関する基礎知識やシステム開発の流れ（プロセス）を理解していることが必須となります。
自らプログラミングを行うスキルは必要ありませんが、ビジネスサイドの要望を的確にITの要件へと翻訳し、社内の関係部署、エンジニア、ベンダーといった多岐にわたる関係者間の合意形成を図る「ブリッジ（架け橋）」としての役割を担っていただきます。

ITソリューション営業、ITコンサルタント、またはプロジェクト推進など、IT業界での実務経験を存分に活かせる環境です。

▼プロジェクト例
（1）社内向けシステムの開発・保守： 請求関連システム、業務効率化システム、レポートシステム等の企画・運用
（2）自社モバイルサービスの基幹システム（課金・請求管理）： モバイルサービスの根幹を支える、契約者様への料金計算や請求処理を行うシステムの開発・保守
（3）オペレーションプロセスの設計・管理： 顧客情報の登録・変更、料金請求、督促といった一連の業務フローの設計、およびシステム開発・保守・運用を担う外注ベンダーのマネジメント

【働き方・環境】
コミュニケーション：チーム内での迅速な意思決定と円滑な連携を重視し、対面でのコミュニケーションを軸とした出社スタイルを採用しています。
柔軟な働き方：週1回までの在宅勤務制度やフレックスタイム制を活用し、ライフスタイルに合わせた勤務が可能です。
言語：業務は日本語が中心です。一部の社内会議や技術チーム（Techチーム）との連携を除き、高い英語力は必須ではありません。

【働く環境・チーム構成】
多様な専門性を持つ組織： 20代から50代まで幅広い年齢層のメンバーが在籍しています。各自が独自の専門知識や強みを活かしつつ、円滑に連携し合えるコミュニケーションの活発なグループです。
中途採用者が中心： 法人オペレーション2課のメンバーは全員が中途採用で入社しています。また、8割以上が通信業界以外からの転職組であり、異業界で培ったITスキルを活かして早期から活躍できる環境が整っています。

【活用ツール・開発言語】
活用ツール： Salesforce、BluePrism（RPA）、kintone、ASTERIA Warp 等
開発言語： TypeScript、Python

【出向に関する補足】
なし

【転勤に関する補足】
有り
国内・海外の出張及び転勤の可能性があります。

【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。

【募集背景】
不動産業界は今もなおアナログな商習慣が根強く残る巨大なマーケットです。
物件や顧客接点のデータが適切に整備・管理されることで、プラットフォーム上で生まれるデータ活用の出口は多岐にわたります。
経営戦略においてもデータ戦略が重要視されているため、データマネジメント機能を組織の中心に据えています。

現在、当社には多種多様な不動産データが集積され、業界内でも非常にユニークかつ優位性のあるポジションを確立しつつあります。
この強固な基盤を活かし、国内の変革にとどまらず、グローバルな事業拡大を牽引いただける方を募集しております。

【仕事概要】
「RENOSY」事業を基軸に、国内外のグループ会社含めた事業でデータに基づいた意思決定支援をリードいただきます。
いまだ分析手法のスタンダードが確立されていない未開拓の領域にて、単なるデータ分析に留まらず、分析の新たな「型」そのものを創り上げていく役割を担うポジションです。
事業課題に高い解像度で向き合い、事業計画達成に向けた分析設計から解決策の提案、さらには現場への実装までを一気通貫で推進します。
例えば、クロス集計等の基礎分析からインサイトを導き出すことはもちろん、複雑なトレードオフを伴う経営判断の仮説構築・ロジック設計など、難度の高いミッションに裁量を持ってチャレンジできる環境です。

【具体的な業務内容】
・事業KPI策定と可視化
・データ分析に基づく事業課題の解決策立案
・事業現場へのデータ活用指導と分析環境整備
・チームメンバーの成長支援

【本ポジションの魅力】
・CDO直下組織で意思決定が早く、M&Aや新規事業に伴う多様なチャレンジ機会があり、裁量を持って事業推進することができます。
・事業の意思決定に直結する分析を担うため、自身のアウトプットが経営方針を左右する手応えを感じていただけます。
・エウレカ、Salesforce、LINEヤフー出身のメンバーなどと分析基盤の整備から複雑な課題解決まで、技術と視座の両方を高められる環境があります。

【分析環境】
インフラ：AWS（MySQL、Postgres） 
分析基盤：Snowflake、trocco、dbt、TreasureData
分析ツール：Tableau、Google Spreadsheet、Google Analytics 4
その他：Slack、Confluence、G Suite、KARTE

【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

【会社概要】
ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI LLM技術を活用し、企業の変革を支援しています。
弊社の強みは、フルスクラッチで国産LLMを開発できる技術力です。2024年5月には、国内最大級となる1,000億パラメータの日本語特化LLM「Stockmark-2」を公開しました。
多くの企業が海外モデルの微調整やOSS活用にとどまる中、当社はゼロから自らの手でモデルを設計・構築。日本語とビジネス領域に最適化された性能は、国産最高クラスの水準を誇ります。さらに、ハルシネーションを大幅に抑えており、自社管理下で安全に運用可能です。
単なる“生成AIの利用企業”ではなく、“AIそのものを創る企業”として、日本の産業競争力を技術で支えていく存在となることを目指しています。
この技術力を活かして事業展開しており、現在はSaaS事業として製造業向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として業務AI実装支援プラットフォーム「SAT（Stockmark A Technology）」を運営しています。
創業時からエンタープライズ企業をターゲットとしており、すでに日経225の30％、300社を超える企業様での導入が進んでいます。今後は製造業のR＆Dを起点に、国内のエンタープライズ企業はもちろん、日本企業全体そしてグローバル企業にも展開していく予定です。
2024年10月にはシリーズDにて45億円、累計88億円の資金調達を完了。
従業員も150名規模になり、更なる成長を目指すために人員を募集しております！

【現状の課題】
▼弊社のResearch部門は事業会社の研究開発組織として、事業貢献と研究投資の両方に力を注いでいますが、以下の課題を抱えています。
・短期～中長期両方を見据えた研究開発戦略の設計
・Research部門としての採用や組織開発の高度化
・Research部門内及び他部署との連携強化によるパフォーマンスの最大化
・自然言語処理、生成AIのトップランナーとしての広報・PR

特にマネジメント領域は経験者がおらず、知見を活かしていただける方を募集することになりました。

【業務内容】
当ポジションはResearch部門における自然言語処理・機械学習の研究開発及び部門のマネジメントをお任せします。

▼具体的な業務内容
1．自然言語処理の研究開発業務
・プロダクトにおける自然言語処理・機械学習機能の開発
・大規模言語モデルの研究開発、ビジネス文書の要約・生成に関する研究
・ニュース・特許・論文・社内データなど大量のテキストデータを用いたナレッジグラフを構築する技術の開発

2．組織マネジメント業務
・数年先のプロダクト、事業計画を達成するためのリサーチ組織の設計・構築
・組織づくりに向けた採用活動の牽引
・学会発表やイベント登壇、論文発表などの採用PR活動の推進
・パフォーマンスを最大化させるため組織作りや部門を超えた連携

【チーム体制】
Research Unit
CTO1名
Researcher 10名

【ポジションの魅力】
・1億記事以上のニュースデータベース及び国内大手エンタープライズ企業に導入されているAnewsのユーザーログ、これらのデータを使った研究開発が可能
・最先端の機械学習・自然言語処理技術を用いてプロダクトを開発できる
・日本語かつビジネス領域における自然言語解析分野においてはトップランナー
・研究開発とプロダクト開発の距離が近く、研究開発の成果がプロダクトに導入されやすい

【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

【職務内容】
急速な発展が見込まれるデジタル資格証基盤となるmdoc発行システム、利用システム開発プロジェクトにおける以下の何れかの職務を担当して頂きます。
プロジェクトにおける具体的な役職・役割については同種のシステム開発経験や技量に応じてアサインします。

・顧客：官公庁、各種身分証・資格証利用企業（公共、金融、他）
・役割：ITスペシャリストまたはアプリケーションスペシャリスト
　資格証、身分証関連技術を用いた技術者としてシステム開発の要件定義から設計・試験までの一通りの工程を担当
・業務内容：役職・技量等に応じて以下の開発業務を担当してもらいます
　- デジタル資格証（mdoc：スマホのwalletへの個人属性・資格証格納、および利用）を発行するシステムの初期開発及び機能追加開発
　- 上記や資格証を利用する他システムの開発支援

【アピールポイント（職務の魅力）】
・社会の変革に関わる仕事に携わることができ、世の中を変えるという魅力を実感できます。
・上流工程においてはお客様（主なお客様：デジタル庁）と10～20年後を見据えたシステムのあり方や新技術の使い方・使われ方を議論した上で検証・実証を行うことで、当該技術の有識者となることができます。
・この先10～20年間の日本国の各種資格・ID基盤の中心となるmdoc（自身の4情報、運転免許資格や在留資格や保険資格、その他各種国家資格等の電子的な証明）のスペシャリストとなることで市場価値の高い人財となることができます。
・NTTデータにおける高信頼・高品質のシステム開発手法を体得することができ、IT業界のどの部門、どの顧客でも通用する「SE力」「PM力」を身につけることができます。

【想定役職】
課長代理

【組織情報】
組織名：第三公共事業本部　デジタルソサエティ事業部　第四統括部　第四開発担当
組織のミッション：認証・ID基盤の提供と活用によるDX推進

【出張有無・頻度】
・定期的な出張は無い
・視察、海外企業との対面会議等で稀に海外出張（欧州又は米国）を行う場合あり

【会社概要】
ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI LLM技術を活用し、企業の変革を支援しています。
弊社の強みは、フルスクラッチで国産LLMを開発できる技術力です。2024年5月には、国内最大級となる1,000億パラメータの日本語特化LLM「Stockmark-2」を公開しました。
多くの企業が海外モデルの微調整やOSS活用にとどまる中、当社はゼロから自らの手でモデルを設計・構築。日本語とビジネス領域に最適化された性能は、国産最高クラスの水準を誇ります。さらに、ハルシネーションを大幅に抑えており、自社管理下で安全に運用可能です。
単なる“生成AIの利用企業”ではなく、“AIそのものを創る企業”として、日本の産業競争力を技術で支えていく存在となることを目指しています。
この技術力を活かして事業展開しており、現在はSaaS事業として製造業向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として業務AI実装支援プラットフォーム「SAT（Stockmark A Technology）」を運営しています。
創業時からエンタープライズ企業をターゲットとしており、すでに日経225の30％、300社を超える企業様での導入が進んでいます。今後は製造業のR＆Dを起点に、国内のエンタープライズ企業はもちろん、日本企業全体そしてグローバル企業にも展開していく予定です。
2024年10月にはシリーズDにて45億円、累計88億円の資金調達を完了。
従業員も150名規模になり、更なる成長を目指すために人員を募集しております！

【業務内容】
Research部門では、自然言語処理や機械学習の研究開発を行うとともに、プロダクトチームと密接に連携しながら、プロダクトの自然言語処理や機械学習機能の開発を行なっております。また、東北大学乾研究室との知識グラフに関する共同研究や「BERTによる自然言語処理入門（オーム社）」の出版なども行っています。
当ポジションはResearch部門における自然言語処理・機械学習の研究開発のリードをお任せします。

▼具体的な業務内容
・プロダクトにおける自然言語処理・機械学習機能の開発
・固有表現抽出やテキスト分類などを用いたニュース記事の構造化の手法の開発
・ニュース記事からのビジネスに有用な知識グラフの構築
・ニュース記事のレコメンデーションの手法の開発
・ニュース、論文／特許やビジネス文書全般からの文章要約・文章生成に関する研究開発

【開発環境】
▼組織体制
Research Division（9名）： LLM Unit（3名）

▼主な使用言語
Python

【ポジションの魅力】
・1億記事以上のニュースデータベース及び大手企業250社に導入されているAnewsのユーザーログ、これらのデータを使った研究開発が可能
・最先端の機械学習・自然言語処理技術を用いてプロダクトを開発できる
・日本語かつビジネス領域における自然言語解析分野においてはトップクラスのランナー
・研究開発とプロダクト開発の距離が近く、研究開発の成果がプロダクトに導入されやすい

【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

【職種名】
（1）DX導入コンサルタント
（2）DXサービス統合アーキテクト

【採用背景】
クライアントが成長戦略を描くうえで先端テクノロジーの活用は欠かせないものとなっており、当社に寄せられる課題は年々高度化・複雑化しています。
先端テクノロジーの中でもAI、特に生成AIがビジネスに与える影響は大変注目されています。当社のクライアントからも多くの引き合いをいただいており、また、その大半は構想から実装までのEnd to Endでの支援を希望されています。
そこで、当社のAI & Dataチームでは、生成AIやその他を活用したDigital改革支援の道筋を描くITコンサルタント、および要素技術を業務アプリケーションに昇華させるクラウドアーキテクトといったスペシャリストの方をお迎えし、さらなる体制の強化を行っていく考えです。

【AI&Dユニットの特徴】
▼多様な中途採用の方が活躍しています
メンバーの多くが中途採用でジョインしており、そのバックグラウンドもコンサルティング会社、システムインテグレーター、事業会社の企画部門・IT部門、など様々です。またその年齢層も幅広なほか、海外出身のメンバーも多く活躍頂いています。
入社された方へのサポート体制を整えるとともに、ユニット独自のトレーニングメニューも準備することで、皆さんがデロイトのコンサルタント／エンジニア／アーキテクトとしてご活躍頂ける環境を準備してお待ちしています。

▼色々なチームと柔軟にコラボレーションできます
AI&Dのコンサルタントは、単独だけではなく社内の色々なチームとコラボレーションしながらプロジェクトを進めています。
例えば、特定業界の企業におけるDX戦略を描く場合は、深い業界知見を持つインダストリのコンサルタントと、新たなデジタル組織の立上げをご支援する場合は組織機能設計に知見を持つM&Aコンサルタントと、テクノロジーアーキテクチャ戦略を描く場合はクラウド戦略コンサルタントとコラボレーションするなど、多くのシーンが存在しています。このようなコラボレーションを通じて、更にコンサルタントとしての経験の幅を広げることが可能です。

▼グローバルとの連携により高度なサービスを提供しています
デロイトトーマツは世界中の「Deloitte」ブランドに参加しているメンバー企業と強い繋がりを持っています。生成AIについては、欧米がリードする形で社会実装が進んでおり、その最先端の事例やノウハウを得て、日本のクライアントのビジネスに貢献する事が可能です。

【その他、弊社の特徴】
・グループ会社と連携した高い専門性による価値提供
・グローバルの舞台で活躍できる豊富な機会
・海外ファームへの出向による人材育成機会
・クライアントとのワークショップスペースである「Greenhouse」
・評価・育成への注力
・労働環境に合わせた時短勤務制度等

【職務内容】
メガバンク向けのシステム開発プロジェクトにおけるアプリケーションエンジニアとして、新規システムの開発、既存システムの更改、クラウドリフト等の多様な案件において、当社社員としてリーダーシップを発揮し、プロジェクトを牽引頂きます。
（APアーキテクト・処理方式設計、開発、テスト設計・実施、等）

当事業組織においては、以下のような多様なシステムを開発・運用しており、新規システム構築PJから大規模な更改PJまで複数のプロジェクトが動いていますが、本ポストに応募いただいた方の意向・キャリア・スキルを尊重しつつ、各プロジェクトの状況を踏まえ、アサインするポスト・システムを検討します。
パブリッククラウドを利用したシステムが多く、特にクラウド上での開発経験を持つ方はそのスキルを活かすとともにスキルアップが図れます。また、クラウド上での開発経験がない方にとっては多様な経験の場を提供できます。

これらのプロジェクトにおいて、リーダまたはメンバーとしてプロジェクトの一員となって、アプリケーションエンジニアとしてご活躍頂きます。

▼プロジェクト例
（1）キャッシュレス決済システム（パブクラ、Java、API、スマホネイティブアプリ、フロントエンドAP）
（2）法人企業向けグローバル資金管理Webシステム（パブクラ＋独自基盤、Webフロント、スマホネイティブアプリ）
（3）法人企業向けデジタルチャネルシステム（ポータル）（パブクラ＋独自基盤、Webフロント、API、アジャイル）
（4）デジタルマーケテイングシステム（パブクラ、DWH）
（5）超高トランザクションECシステム（パブクラ、Java、スマホネイティブアプリ）
（6）信託業務ワークフローシステム、情報系システム（独自基盤、Java、C）
（7）中小サブシステムのクラウド化（パブクラ）

【アピールポイント】
金融業界において、そのデジタルトランスフォーメーションをリードするメガバンクを主要顧客とし、職務内容に記載したような多様なプロジェクトにおいて、先進的な技術・アーキテクチャを活用したビジネス・システムにアプリケーションエンジニアとして参画機会があり、またグローバルでの活躍機会もあり、デジタル＆グローバルで多様・高度な成長機会が得られます。

【想定役職】
部長
課長
課長代理
主任
一般

【組織情報】
メガバンクのお客様とのリレーションを深化させ、新たな金融サービスを構築する事業パートナーを目指す

【出張有無・頻度】
特になし

【勤務地】
PJその1：白山（東京都文京区）
PJその2：国領（東京都調布市）
PJその3：豊洲（東京都江東区）