【当社について】
当社では「いい不動産取引は、いいエージェントから。」を当たり前にするプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。

【業界について】
不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。
そういった古い商習慣を変えるべく、TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では年間2～3つの新規プロダクトを開発しています。

【業務内容】
当社のプロダクト開発では、スクラム開発を採用しております。エンジニアリングマネージャーには、担当チームのエンジニアリング成果と開発プロセスに責任を持つ立場として、スクラムマスターやプロジェクトマネジメントの役割も担いながらプロジェクトを成功に導いていただくとともに、チーム内のピープルマネジメントを担っていただきます。

・新規プロダクトの開発をリードするプロジェクトマネジメント業務
・エンジニアメンバーと協働した技術的な実現方針の策定と要件定義の推進
・各スプリントの計画とタスク進捗管理、スプリントレトロスペクティブの実施
・課題管理、リスク管理などのプロジェクト実行管理
・プロダクトの品質管理および開発プロセスの継続的改善
・エンジニアメンバーの育成と評価（1on1、フィードバック、目標設定）

【主な技術スタック】
・フロントエンド
TypeScript／React.js／Next.js
・バックエンド
TypeScript／Node.js／（Python）
・インフラ
Google Cloud Platform／Terraform

【主な利用ツール】
・Slack
・Notion
・Github
・Google Workspace（meet、calendar、gmail）

※出社とリモートのハイブリッド勤務が可能です。

【職種／募集ポジション】
Media Strategy&Analytics（主任～課長代理）

【ROLES&RESPONSIBILITIES】
マーケティング本部内の各種メディア（Paid、Earned、Owned）を担当するチームや広告代理店／調査会社と連携し、当社テーマパークのあらゆる露出がビジネスに与える効果の定量的な分析／効果検証を通じて戦略提案を行い、マーケティング活動の最大化を担う。

1．各シーズン毎の国内集客を最大化するための、メディアプランニングへの貢献
社内のメディアストラテジーチームと密に連携して、広告投下エリア／媒体毎の投資最適化シミュレーションを実施するためのモデルの妥当性を担保しつつ、より集客を伸ばすための戦略／戦術への示唆出しを行う。

2．国内ゲストに対する定期的なKPI Tracking調査を実施し、市場での当社テーマパークに対する意識動向の理解／分析
当社テーマパークで定義するファネルマーケティングの構造に則って、国内ゲスト向けのインターネット調査の設計・分析を担う。定点調査によって得られたラーニングをマーケティング本部全体へと共有し、次シーズン以降のメディア戦略策定に貢献する。

3．効率改善のためのKey Questionの策定と、効果検証・ラーニング蓄積
中長期的に、より効率的なメディアプランニングを実現するための解明すべきKey Questionの策定から、それを解明するための検証方法の設計、分析・レビューによるラーニング蓄積を行う。新しいメディア媒体（Connected TVやOTTでの広告など）の効果検証や、MMM（Marketing Mix Modeling）を含めた各媒体の投資対効果の検証などを実施する。

【勤務地】
※週1リモートワーク可

【会社概要】
サイバーエージェントはABEMAをはじめとするメディア事業・ゲーム事業・広告事業等の分野において、デジタルに強みをもつ総合エンターテインメント企業です。
「21世紀を代表する会社を創る」というビジョンを掲げ、進化の早いインターネット産業において、創出力、技術力、人材力を強みに「変化対応力」を培うことで、創業以来、事業拡大を続けてまいりました。

現在では、アニメ・縦読み漫画・2.5次元舞台といった知的財産分野にも事業領域を広げ、全世界に感動と熱狂を届けるコンテンツ作りに励んでおります。

【業務内容】
画像生成を用いたクリエイターの支援開発

【勤務地】
東京本社

【プロダクト概要】
「効果おまかせAI」は、Meta・Google・Yahoo! など主要広告媒体における入札・配信設定の自動最適化に特化したAIエージェントです。株式会社サイバーエージェントのインターネット広告事業本部が開発し、2026年4月に提供を開始しました。
配信データに基づくAIの継続学習によって広告配信状況を24時間365日監視・分析し、入札やキャンペーンの最適化、クリエイティブのステータス変更、ターゲティング設計などを自動で実施します。20年以上の広告運用ノウハウとAI研究組織「AI Lab」の研究開発力を組み合わせた独自アルゴリズムにより、従来は人手での対応が困難だったきめ細かな運用改善を実現しています。
先行導入企業（化粧品業界2社）では、導入前後比でCV数が56%向上・CPAが36%改善という成果が出ており、現在もMicrosoft広告・TikTok広告など対応媒体の拡大を進めています。

【業務内容】
サイバーエージェントのインターネット広告事業を支えるAIエージェント開発をご担当いただきます。Pythonを用いたバックエンド開発、AIエージェント開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。

また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、
・広告運用を支えるAIエージェントの新機能開発
・既存機能・内部ロジックの改善
・AIエージェントと社内基盤の接続
・AIエージェント実行に必要なデータパイプラインの構築
・AIエージェント実行ログを可視化するためのデータパイプラインの構築

といった幅広い領域で活躍できるフィールドがあります。

【開発環境】
・言語：Python、TypeScript
・FW：React、dbt
・データ基盤：Snowflake 
・インフラ：AWS、GitHub Actions、Datadog
・その他：Claude Code

【ポジションの魅力】
▼拡張性を意識した基盤開発
媒体ごとに異なる仕様・制約に向き合いながら、抽象化・拡張性を考慮したシステム基盤を設計・開発できます。また、AIコードエージェントをフルに活用した開発が当たり前の環境で、生産性と技術探求を両立できます。さらに、多種多様な広告配信データを扱うため、データ量・計算コストを意識した設計・実装スキルが磨かれます。

▼成長市場のコアプロダクトを担う
広告運用自動化市場は急成長しており（国内運用型広告費：前年比112.5%・約2.9兆円）、本プロダクトは事業のコアに位置します。サイバーエージェント全体の広告運用ノウハウが集まる環境で、ビジネスインパクトの大きいシステムを開発できます。広告効果の最大化という明確なミッションがCVやCPAなどの指標に直結しており、自分の仕事の成果を実感しやすい環境です。

▼裁量広く、ビジネスインパクトを実感できる環境
少数精鋭のフラットなチームで意思決定が速く、自分の提案がプロダクトに反映されやすい環境です。担う領域が広いため、個人が及ぼせるビジネスインパクトが大きく、AIツール・プロセスへの新しいアプローチを積極的にトライできる文化があります。

【プロダクト概要】
本プロダクトは、サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームです。CRM・SFAの概念を取り入れ、広告実績・配信データのリアルタイム可視化と案件管理を一元化した社内システムとして構築しています。

社内の開発者・依頼者・利用者が一体となってプロダクトを育てられる環境で、国内取扱高トップクラスのインターネット広告事業をシステムの側面から直接支えるポジションです。

【業務内容】
サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームの開発を担当していただきます。
広告実績・配信データの可視化や案件管理を一元化する社内システムにおいて、Python（FastAPI）を用いたバックエンド開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。
また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、大規模な広告事業を支えるデータ連携・システム基盤の整備や、新規機能開発、既存機能の改善にも取り組んでいただきます。

【開発環境】
・言語：Python（Fastapi）
・FW：Next.js
・データ基盤：Snowflake 
・インフラ：AWS、GitHub Actions、Datadog
・その他：Claude Code

【ポジションの魅力】
▼大規模環境で磨かれる実践的な開発力
最先端技術を駆使しても処理しきれない規模のデータを扱いながら、短時間で成果を出すための高度な課題解決力が求められます。単なる技術検証ではなく、事業要件として必要だからこそクラウドやトレンド技術を実践レベルで活用できる環境です。さらに、約3ヶ月に1件のペースで新規開発が立ち上がるため、技術の進化をキャッチアップしながら継続的に挑戦できます。

▼事業成長に直結する開発領域
サイバーエージェントの主力であるインターネット広告事業を、システム面から直接支えるポジションです。インターネット広告は「システムで戦う領域」であり、自身の開発がそのまま競争力や売上成長に結びつきます。売上を生み出すプロダクト開発と、大規模運用を支える基盤開発の両面から、事業への価値提供が可能です。

▼成長を加速させるチームと環境
開発者・依頼者・利用者が社内に揃っており、密な連携と建設的な議論を通じてアジャイルに開発を進められる環境です。また、意思決定のスピードが速く、高い基準を持つメンバーと働くことで、自身の視野や価値観を広げることができます。適正なチーム体制のもとで無理のない開発環境が整っており、開発機会も豊富なため、リーダーへのステップアップのチャンスも多くあります。

【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。

【募集背景】
Ridge-iにはAI技術、政府機関との信頼関係、運用中のシステム資産があります。足りないのは顧客の目の前で、モデル設計から実装まで速く作れるエンジニアです。

安全保障領域は要件が現場で頻繁に変わります。設計書の往復では遅すぎる場面が多く、顧客の隣で手を動かしながら仕様・モデル・実装を同時に詰めていけるエンジニアの必要性が増しています。

TSAが要件を整理し、本ポジションのMLエンジニアが顧客現場でモデルを設計・実装し、そのままシステムとして動く形に仕上げる形でチームとして構成し、現場での実装を加速していきたいと考えています。

【業務内容】
このポジションはTSA（テクニカルソリューションアーキテクト）と組みながら、顧客現場でAIモデルの設計・実装・システム化を一気通貫で担うエンジニアポジションです。MLもできる、かつ顧客の目の前でディスカッションしながら主にPythonベースのコードで、手を動かして実装できる人を求めています。

▼このポジションのメンバーがやること
・TSAと一緒に顧客と議論しながら、プロトタイプを組み・動かし・調整する
・AIモデルの設計・学習・評価を担当し、そのまま顧客のワークフローに組み込む
・顧客環境まで、自分の手で届ける

MLモデル開発と現場実装の両方を手掛けるエンジニアに向けたポジションです。TSAが「何を作るか」を顧客と定義する役割であるのに対し、このポジションは「モデルも含めて、技術的な知見を加味してどう動くものにするか」を顧客と会話しながら形にします。

（1）顧客現場での実装伴走
・TSAとペアで顧客との打ち合わせに入り、プロトタイプ要件を定義したうえで実装する
・顧客のフィードバックを受けて、仕様と実装を並行して調整する
・閉域網・顧客施設内での開発・デプロイに対応する
・データを見ながらシステム要件などを微修正する

（2）AIモデルの設計・開発・組み込み
・衛星画像解析モデルや生成AIシステムの設計・学習・評価を行う
・既存の社内モデル資産を組み合わせつつ、現場要件に合わせたカスタマイズや追加学習を行う
・学習／推論パイプライン、前後処理、API化、運用監視まで一気通貫で実装する
・現場で得た情報（使われ方、制約、エッジケース）をそのままモデル改善に反映する

（3）セキュアな環境でのシステム構築
・セキュリティ要件を満たすクラウド構成（AWS／GCP／Azure）、必要に応じてオンプレ環境での実装
・IaC、コンテナ、CI／CDを用いた運用可能なシステムの構築
・顧客環境の制約を前提にした現実的なアーキテクチャ設計

【このポジションの魅力】
▼実装スピードがそのまま価値になる
顧客の隣で書いたコードが、翌週には現場で使われる。一般的な大企業のリリースサイクルでは得られない速度感で成果が出せます

▼ML×システム×顧客対応を一人で繋ぐ経験
モデル設計から顧客環境での運用まで、どれか一つに閉じないスキルセットは市場でも希少で、キャリアの軸を強くできるポジションです

▼モデル開発と現場実装を分断しない
「モデルを作る人」と「現場で動かす人」を分けず、自分の手で最後まで持っていけます。フィードバックループがチームを跨がない分、学習・改善が速いです

▼オンボードプログラムがある
GIS・衛星画像処理・安全保障ドメインは未経験でも問題ありません。TSAとのペア体制で立ち上がりを支援します

▼安全保障×AIという希少なキャリア
日本でこの領域にAIを本格運用まで繋げているプレイヤーはごく少数。エンジニアとして入れる機会自体が限られています

【入社後の流れ】
・〜3ヶ月：既存案件にTSAとペアでサブ参画。並行してGIS・衛星画像処理・安全保障ドメインのオンボードプログラムを受講
・4ヶ月〜：実際に現場で顧客と話しながら運用を担当（徐々にカバー範囲を広げていただきます）

※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

【募集背景】
生成AI・LLMの急速な進展に伴い、顧客企業から「本格的なAIエージェントアプリケーションの導入」を求めるプロジェクト要請が増加しています。

特に、カスタマーサポート、社内ナレッジ検索、業務自動化など、顧客の特定業務に特化したAIアプリを、フロントエンド～バックエンドまで一気通貫で構築できるフルスタックエンジニアを緊急募集しています。
早期のご入社を歓迎いたします。

Mastra（TypeScript製AIエージェントフレームワーク）の経験者は特に歓迎し、ご経験・スキルに応じて給与面での特別考慮を検討いたします。
Mastra未経験でもTypeScript実装経験があれば、入社後のキャッチアップ支援を行います。

顧客の業務に深く入り込み、ユーザーが本当に使いたくなるAIアプリを作りたい方を募集しています。

【このポジションの位置付け】
Ridge-iの技術職ポジションの中でも、本ポジションは「顧客の特定業務に特化したAIエージェントアプリ」をフロントエンドからバックエンドまで一気通貫で開発する専門職です。

AIエージェントソリューション開発エンジニア（AI基盤・RAG・LLMOps担当）とパートナー関係を組み、顧客が直接触るUI／UXから、業務ロジック、LLM統合までを横断的に担当します。

【業務内容】
AIエージェントアプリケーション開発エンジニアとして、顧客の特定業務に特化したAIアプリを、フロントエンドからバックエンドまでフルスタックで開発いただきます。

要件のヒアリングから、UI設計、API実装、LLM統合、デプロイ、運用まで、「顧客が実業務で使い続けるAIアプリ」を作り切ることに責任を持つ、顧客接点の最前線を担うポジションです。

【担当いただく技術領域】
▼AIエージェントアプリケーションのフロントエンド開発
TypeScript／React／Next.js 等を用いた、AIエージェント対話UI、ダッシュボード、業務画面の設計・実装。
LLMストリーミング表示（Server-Sent Events）、リアルタイム更新、ユーザー体験を最適化するインタラクション設計。

▼バックエンドAPI・統合レイヤーの開発
Node.js／TypeScript等を用いた、LLM統合API、業務ロジック、認証・認可、外部システム連携の実装。
TypeScript環境ではMastra、Python環境ではLangChain／LangGraph 等のフレームワークを活用し、本番運用可能なAIエージェント機能を構築します。

▼業務要件の理解とソリューションへの反映
顧客の業務フロー、エンドユーザーの使い方を深く理解し、AIアプリケーションのUI／UX・機能設計に反映します。
ソリューション開発エンジニアと連携しながら、基盤から業務画面までを一貫して構築します。

▼本番運用・改善サイクルの実行
デプロイ、運用監視、利用状況分析、改善提案までを担当。
顧客と一緒にアプリを育てていくことに責任を持ちます。


【このポジションの魅力】
・生成AI・LLM・AIエージェントなど、2024年以降急速に発展している先端技術領域を、PoCに留めず本番プロダクションで扱えます。
特にTypeScript×Mastra環境での本番開発に早い段階から携われるのは、国内でもごく限られた機会です。

・フロントエンド、バックエンド、LLM統合、運用までを横断して担当するため、「自分が作り切った」と言える実感を持って開発できます。
ユーザーが実業務で使い続けるAIアプリを世に出す経験が積めます。

・SBIグループとの大型AXパートナーシップをはじめ、売上・事業構造にインパクトを与える規模のプロジェクトで、AIアプリを実装できます。
ユーザー数・処理量ともにスケールする本番環境での実装知が蓄積されます。

・AIソリューションアーキテクト、AIエージェントソリューション開発エンジニアとパートナー関係で協働するため、単なる実装者ではなく、技術選定・アーキテクチャ設計の段階から関わることができます。

・特定のお客様専任ではなく、案件ベースでチームを組成するため、金融・製造・衛星データ・インフラなど様々な業界・業務領域でAIアプリを実装する機会があります。

【募集背景】
生成AI・LLMの急速な進展に伴い、顧客企業から「本格的なAIエージェント導入」を求めるプロジェクト要請が増加しています。

特に、TypeScript環境でのAIエージェント開発案件が急増しており、Mastra等のTypeScript製エージェントフレームワークを扱えるエンジニアを緊急で募集しています。早期のご入社を歓迎いたします。

Mastra（TypeScript製AIエージェントフレームワーク）の経験者は特に歓迎し、ご経験・スキルに応じて給与面での特別考慮を検討いたします。
Mastra未経験でもTypeScript実装経験があれば、入社後のキャッチアップ支援を行います。 

PoCで終わらせず、本番環境で動くAIエージェントソリューションを顧客とともに構築できる、実装力と先端技術への探究心を併せ持ったエンジニアを募集しています。

【このポジションの位置付け】
Ridge-iの技術職ポジションの中でも、本ポジションは「生成AI・LLM・AIエージェント領域」に特化した専門職です。
AIソリューションアーキテクトとパートナー関係を組み、顧客の経営課題に対するAIソリューションを、上流設計から実装・運用まで一気通貫で担います。

【業務内容】
AIエージェントソリューション開発エンジニアとして、生成AI・LLMを活用したAIエージェントの設計・実装をリードいただきます。

「研究レベルの先端技術」を「実際の現場で使われるシステム」に落とし込む、技術実装の中核を担うポジションです。

【担当いただく技術領域】
▼AIエージェント／LLMアプリケーション開発
LLM（Claude、GPT、Gemini等）を活用したAIエージェントの設計・実装。
TypeScript環境ではMastra、Python環境ではLangChain／LangGraph 等のフレームワークを活用し、ReAct、Tool Use、Multi-Agent、MCPなどのエージェント設計パターンを用いた業務自動化・意思決定支援ソリューションを開発します。

▼RAG・ナレッジ基盤の構築
検索拡張生成（RAG）システムの設計・実装。
ベクトル検索、ハイブリッド検索、メタデータフィルタリング、評価・チューニングまでを含む、信頼性の高いRAG基盤の構築。

▼ワークフロー自動化・ツール連携
外部API・SaaS・社内システムとのツール連携設計。
エージェントが実業務を遂行するための認可・ガードレール・監査ログ設計を含む、本番運用可能なワークフローの構築。

▼LLMOps・評価基盤の構築
LLMOpsパイプライン、観測性（Langfuse等）、評価（LLM-as-a-Judge、オフライン評価、A／Bテスト）の設計・実装。

【このポジションの魅力】
・生成AI・LLM・AIエージェントなど、2024年以降急速に発展している先端技術領域を、PoCに留めず本番プロダクションで扱えます。
特にTypeScript×Mastra環境での本番開発に早い段階から携われるのは、国内でもごく限られた機会です。
「論文で読んだ技術を、顧客の業務で動かす」経験を積める環境です。

・SBIグループとの大型AXパートナーシップをはじめ、売上・事業構造にインパクトを与える規模のプロジェクトで、AIエージェントを実装できます。
ユーザー数・処理量ともにスケールする本番環境での実装知が蓄積されます。

・AIソリューションアーキテクトとパートナー関係で協働するため、単なる実装者ではなく、技術選定・アーキテクチャ設計の段階から関わることができます。

・特定のお客様専任ではなく、案件ベースでチームを組成するため、金融・製造・衛星データ・インフラなど様々な業界・ユースケースでAIエージェントを実装する機会があります。

・最先端の研究者やエンジニアと仕事をすることで、技術的な対話の深さと、キャッチアップ速度を飛躍的に高められます。

【部署概要】
▼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サービス開発組織です。
主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。

▼特徴
・内部にAI研究組織「AI Lab」やデータサイエンティストの横断組織「DataScienceCenter」などの専門組織を設置
・部署の垣根を問わず、ビジネス・開発・研究がシームレスに連携しより良い事業づくりに挑戦
・技術選定／ツール／プロセスなどは各プロダクトごとで大きな裁量を持って決定、推進
・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も注力

▼極予測TDとは
・極予測TDは、AIを活用した広告テキストの効果を予測・自動生成するツールであり、広告事業の未来を切り拓くべく、最先端のAI技術を駆使したプロダクト開発を進めています。
・常に変化する検索連動型広告の運用に対応し、広告効果の自動最適化を実現するため、「自動検知から即時生成、そして配信まで」を一貫して行う「トリガー運用」という機構を開発・導入し、より高精度な広告運用を可能としております。
・今後は、Googleなど主要媒体が注力するサービスにも積極的に対応し、テキストにとどまらず多様なクリエイティブを幅広く展開していきます
・またAI技術の研究開発組織である「AI Lab」と連携することで、予測精度の向上や新しいクリエイティブ価値の創出を目指しています。私たちは、AIの力で広告のあり方そのものを変革していく、刺激的な開発に取り組んでいます。

【ミッション】
・インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。
・広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。

【業務内容】
検索連動型広告において、MLエンジニアと協力して、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。データパイプラインの構築と維持管理などのデータエンジニアリングや機械学習モデルのサービングなどの開発・運用業務を担当いただきます。また、希望に応じて、LLMなどの機械学習技術の活用し、MLエンジニアのサポートを得ながら、上記研究開発にも取り組んでいただきます。

・クリエイティブがもたらす広告効果の探求
・より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求
・質の高いクリエイティブの自動生成の探求
・多種多様なデータの戦略的な活用と実践

【ポジションの魅力】
・当ポジションでは、裁量を持って自ら課題を見つけ、提案・実行できる環境があります。
・業界トップクラスのデータ量を活かしたサービス基盤を構築しつつ、機械学習との連携や大規模データ処理パイプラインの開発にも携われるため、データエンジニアリングやML領域にまたがる知見を得られる点も大きな魅力です。
・勉強会や学会参加のサポートもあり、社外への発信やOSS活動などを通じて技術者としてのキャリアをさらに広げることができます。
・希望に応じてインフラやML領域などの技術領域へ挑戦するチャンスも用意されています。

【チーム体制／文化】	
・現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織
・ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。
・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。

【募集背景】
「au PAY マーケット」は、1億人超のポイント会員基盤を背景に急成長を続けています。
現在、当社は巨大なau（KDDI）経済圏のアセットを活用し、EC事業をAIの力で再定義する「AI Transformation（AX）」の大きな転換期を迎えています。AI技術の進化が加速する中、単なるツールの導入にとどまらず、技術基盤の深い理解に基づき、真にインパクトのあるAI活用を企画から運用まで一気通貫で推進できる存在が必要不可欠です。少数精鋭のチームでベンチャーのような機動力を発揮し、巨大なECドメインをAIで解き明かしアップデートを牽引していく、組織の核となる新たなメンバーを募集します。

【業務内容】
「AI Transformation（AX）リードエンジニア（MLOps & 企画推進）」として、ビジネス側の背景を汲み取ったAIソリューションの企画から、MLOpsの技術を用いた安定的な運用基盤の構築までを垂直統合でリードしていただきます。また、既存システムのAIによる構造化や、非エンジニアへの教育を含めた「組織のAI司令塔」としての役割もお任せします。

▼AI活用戦略の立案とプロトタイピング
PdMやビジネス部門と連携し、ECの課題に対するAIソリューションを企画。GeminiやAmazon Q Developer等を駆使した「数日でのプロトタイプ実装」のリード。

▼MLOps基盤の構築・運用
AIモデルやエージェントを安定稼働させるためのデータパイプライン構築、CI／CD、モニタリング環境の整備。

▼既存ドメインのAI解析
複雑な既存システムのソースコードをAIで解析・ドキュメント化し、リファクタリングや機能追加を効率化する仕組みの構築。

▼AIガバナンスと教育
全社的なAI利用の技術選定、セキュリティガイドライン策定、および非エンジニア向け技術メンタリング。

▼技術スタック
・Gemini
・NotebookLM
・Amazon Q Developer（Kiro）
・Claude Code

▼開発手法
・現状はウォーターフォール型が主体
・AXしていく上での改善提案（アジャイル・スクラム他）は歓迎

【このポジションの魅力】
▼「最新技術の社会実装」をリードできる
最新のLLMやAI技術を「試して終わり」にするのではなく、どうすれば現場のユーザー（社員・顧客）が毎日使える安定したツールになるかまで責任を持ち、社会実装するダイナミズムを味わえます。

▼カオスな巨大ドメインを攻略する面白さ
大規模ECという歴史ある巨大ドメインとレガシーシステムを、AIという最新の武器を用いて解き明かし、構造化していくゲーミフィケーション的な楽しさとやりがいがあります。

▼圧倒的な裁量と影響力
少数精鋭チームの中心人物として、企画から運用まで裁量を持って取り組めます。組織全体のビルド力を底上げし、全社的な「AI Ready」化を推進する要となるポジションです。

【配属部署、環境】
チームはベンチャーのような機動力を持ちつつも、平均年齢30代後半の落ち着いた雰囲気の中で専門性を発揮できる環境です。メンバーはそれぞれが当事者意識を持ち、ビジネスとテクノロジーの境界を越えて協働しています。

▼勤務形態について
当ポジションはフルリモート不可となり、原則として週2回以上の出社が必要です。対面での密なコミュニケーションを通じたスピーディーな意思決定や、ビジネス部門との密接な並走・連携を重視しています。

【キャリア】
キャリアイメージは、以下のステップでキャリアを築いていただけます。

▼短期
既存のIT戦略課題（MLOps基盤の整備や開発効率化）をAIで解決し、社内での圧倒的信頼を獲得

▼中期
「AIエンジニアリング組織」の立ち上げリーダーとして、技術選定や採用の意思決定を担う

▼長期
AIを前提とした事業変革を主導する、CTO直下のAIアーキテクトや、新設されるAX部門の責任者へのキャリアパス

【リモート勤務について】
在宅勤務とオフィス出勤を選択できる制度が整っています

【部署概要】
▼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サービス開発組織です。
主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。

▼特徴
・内部にAI研究組織「AI Lab」やデータサイエンティストの横断組織「DataScienceCenter」などの専門組織を設置
・部署の垣根を問わず、ビジネス・開発・研究がシームレスに連携しより良い事業づくりに挑戦
・技術選定／ツール／プロセスなどは各プロダクトごとで大きな裁量を持って決定、推進
・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も注力

▼極予測TDとは
・極予測TDは、AIを活用した広告テキストの効果を予測・自動生成するツールであり、広告事業の未来を切り拓くべく、最先端のAI技術を駆使したプロダクト開発を進めています。
・常に変化する検索連動型広告の運用に対応し、広告効果の自動最適化を実現するため、「自動検知から即時生成、そして配信まで」を一貫して行う「トリガー運用」という機構を開発・導入し、より高精度な広告運用を可能としております。
・今後は、Googleなど主要媒体が注力するサービスにも積極的に対応し、テキストにとどまらず多様なクリエイティブを幅広く展開していきます
・またAI技術の研究開発組織である「AI Lab」と連携することで、予測精度の向上や新しいクリエイティブ価値の創出を目指しています。私たちは、AIの力で広告のあり方そのものを変革していく、刺激的な開発に取り組んでいます。

【ミッション】
・インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。
・広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。

【業務内容】
検索連動型広告において、LLMなどの機械学習技術を活用し、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。

・クリエイティブがもたらす広告効果の探求
・より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求
・質の高いクリエイティブの自動生成の探求
・多種多様なデータの戦略的な活用と実践

【ポジションの魅力】
・当ポジションでは、裁量を持って自ら課題を見つけ、提案・実行できる環境があります。
・業界トップクラスのデータ量を誇る大規模データを扱いながら、モデル開発からサービス実装まで一気通貫で関わることができます。
・勉強会や学会参加のサポートもあり、社外への発信やOSS活動などを通じて技術者としてのキャリアをさらに広げることができます。
・希望に応じてバックエンドやインフラ領域など、ML以外の技術領域へ挑戦するチャンスも用意されています。

【チーム体制／文化】	
・現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織
・ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。
・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。

【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。

【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。

【募集背景】
WINTICKETはサービスリリースから数年が経ち、会員数・取扱高ともに順調に成長を続けています。事業の拡大とともに、多様なユースケースのデータ活用ニーズが日々高まっています。
こうしたニーズに応えるため、私たちは安心・安全なデータ基盤の整備と、スピード感あるデータ活用支援の両立を目指しています。その中心を担うのが「データマネジメント」です。
本募集では、データ活用の仕組みや運用を整備しながら、事業と一体になって価値あるデータ活用を進めていける仲間を求めています。

所属は、サイバーエージェントのメディア事業のデータ系横断組織である［Data Science Center（DSC）］になります。ナレッジ共有や技術的な相談を行いながら、事業部に入り込んでデータモデリング・ログ設計・分析支援など幅広く関わることができます。

▼なぜデータマネジメントなのか？
データは「作って終わり」ではなく、長く・広く使われ続ける資産です。
WINTICKETではユーザーのアプリ内行動、売上、広告、キャンペーンなど多様なデータが日々生まれています。
これらのデータを分析・活用するためには、利用者が迷わず使えるデータ分析基盤の継続的な改善が必要不可欠です。データマネジメントは単なるETL開発ではなく、プロダクトと組織全体の意思決定インフラを育てていく重要な役割です。
また、現在見えている具体的な課題としては以下のようなものがあります。

・品質の高い行動ログデータの設計・管理
・生成AI活用を前提としたデータマート開発やメタデータ拡充ルールの策定
・新規事業のデータモデリングに必要なドメイン知識とリソース不足

上記の課題以外にも様々な課題がありますが、将来に遭遇しうるデータに纏わる課題を先回りして見つけ出し、一緒に解決できるメンバーを求めています。

【業務内容】
サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。
横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。
具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。

・Dataformを中心としたデータパイプライン／CICD の整備
・データ品質モニタリング、アラート、コスト最適化の実装
・BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制
・属人性を排除した行動ログ設計、データ仕様整備の仕組み化
・上記に限らない、事業全体のデータ活用における課題発見と解決

▼このプロジェクトで経験できること
・GCPを使ったデータ基盤の整備
・データアーキテクチャの設計・実装
・ETL開発、BI／レポーティング環境の整理

▼主な利用技術
新規に開発する際には技術選定からリードしていただくことを期待していますが、現状多く使われている技術をご紹介します。
・言語：SQL、Python、JavaScript
・インフラ：Google Cloud、Terraform
・CICD：GitHub Actions
・モニタリング：Grafana、Dataplex
・ツール：GitHub、Slack、Notion
・DWH： BigQuery
・レポート：Tableau 、Google Sheets
・AI：Cursor、Claude Code

【チームの文化や体制、働く環境について】
WINTICKETのデータチームには、データエンジニア2名のほか、データサイエンティスト5名、機械学習エンジニア2名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。

【WINTICKETでデータエンジニアとして働く魅力】
・事業と直結するデータ基盤整備：売上やユーザー行動など、プロダクト改善に直結するデータに関われます。
・新規事業・新機能も多数進行中：ゼロイチの設計に関われる機会が豊富です。
・分析チームとの距離が近い：フィードバックが早く、使われる実感が得やすいです。
・横断組織所属でナレッジ共有も活発：Data Science Center に所属し、横串の知見や支援が得られます

【業務内容】
スポーツ映像における新たな体験を可能にするCV技術の開発を担当します。
機械学習モデルの開発にとどまらず、弊社サービスへの出口を想定した企画への画像認識観点からの技術アドバイスや、データセット構築、ML Ops観点からのモデルサービングまで自身の得意なスキルを活かしつつ周辺領域にも取り組んでいただきます。

▼技術応用例は以下の通りです。
レース映像における選手の3D座標認識、選手の姿勢推定、動画要約など

▼想定する画像認識技術は以下の通りです。
物体認識、マルチオブジェクトトラッキング、物体姿勢推定、三次元再構成、シーン理解、動画要約、センサーキャリブレーションなど

【チームの文化や体制、働く環境について】
▼チームの文化や体制
現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程で、スポーツ映像チームは10名ほどになります。
各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。
また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。
各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。

今後は、ABEMAと相性が良いその他のスポーツにも関与していく方針となっております。
また、競輪やオートレース領域でも、まだまだやりたいことがある状況です。

▼CVエンジニアとしてのやりがい
自社サービスのための技術開発を担当するため、プロダクトの付加価値を高めるための新たな機能は、基本的にメンバーから声が上がり、最終的にPdMと決定していく流れになります。
企画から研究開発・運用まで自社チームで取り組むことができ、開発した技術をスピーディに実サービスで運用可能です。

▼環境
・土日祝日休み 平日週5日 10：00～19：00
・原則週3日出社、週2日リモートワーク（相談可）
・コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用
・定期的な1on1
・交流ランチ

【募集背景】
配属を想定しているのはCorporate本部デジタル戦略部です。
事業成長によって事業管理や営業活動を全社横断で再定義し、情報共有や顧客提案を次のレベルへ引き上げるフェーズに入っています。
特に、顧客・商談・営業活動に関するデータをAIが最大限活用できる状態へ再構築することは、今後の事業成長を左右する重要なテーマであり、これらのプロジェクト推進を担当いただける方を募集しています。

【業務内容】
本ポジションはSalesforceを中心とした業務オペレーション領域において、チーム横断での業務設計・実装を推進していただきます。
チームとしてはAIを前提とした新しいオペレーションのあり方に挑戦していきたいと考えています。例えば社員がSalesforceの画面にログインすることなく情報の入力・取得ができるようなHeadless CRMの運用という世界線を目指して日々模索しています。
特定領域に閉じず、全体最適を意識した設計・意思決定を期待しています。

▼業務詳細
・Salesforceを中心とした業務システムの設計・実装・運用
　- 標準設定／Flow／軽微なApexを含む実装および改善
　- データモデル設計・権限設計・運用ルールの最適化
　- データ連携・APIを活用した外部システムとの接続
・AIを前提としたAdmin業務の再設計
　- Claude を活用した業務・運用プロセスの自動化設計
　- 人手入力を前提としない仕組み（API／MCP／CLIベース）の構築
　- Admin業務自体の効率化・標準化（"運用しない運用"の設計）

【組織・カルチャー】
働くメンバーは、戦略コンサルや総合商社出身者、投資銀行・ファンド、スタートアップのトップエンジニアなど、それぞれの領域のプロフェッショナルが集まった少数精鋭の組織で、お互いの専門性を尊重し、チームで大きな成果を目指すカルチャーがあります。性善説をモットーに組織運営をしており、個人の裁量が大きく、自由度の高い働き方が選択ができます。スタートアップながら人事評価制度・福利厚生制度（ex．社宅制度、確定拠出年金など）も整備されています。

【勤務地】
※リモートワーク可（業務に応じて出社も可能な方）

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

【業務概要】
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

【業務内容】
サービス成長のためのデータ分析

・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案
　- 例：ボトルネックの特定と打ち手の考
・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築
　- 例：データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出
・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発
　- 例：チャンネル表編成の数理的な最適化
・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発
　- 例：ターゲティング広告商品の開発

【楽天・事業について】
消費財&総合家電ダイレクト事業は、総合オンラインストア「楽天24」をはじめ、「楽天24ベビーショップ」などの専門カテゴリショップを運営。近年では、ご注文から最短当日中に商品をお届けする「楽天24エクスプレス」サービスを拡大し、お客様の購買体験を革新する重要な取り組みとして事業成長を牽引しており、コマース＆マーケティングカンパニーの中でも重要な役割を担っている事業です。

【部署・サービスについて】
私たちが扱うサービスは、楽天がナショナルメーカー様から商品の選定・仕入れを行い、マーケティング・販売・発送・カスタマーサポートまでを一気通貫で行う直販型のビジネスです。
今回、SCM・在庫管理担当として扱っていただく「楽天24エクスプレス」は、日用品を、もっと便利に、お得に買いたいというお客様のニーズに対して、単品からお得に購入ができ、最短当日配送というサービスを提供しており、同じく日用品に特化した別サービス『楽天24』とも連携しながら、楽天市場の日用品カテゴリの成長を牽引することが期待されています。
現在、事業立ち上げ期を終えたところで、高い中期目標の達成に向けて、商品数拡大やマーケティング投資、システム・物流プラットフォーム強化など、大規模な投資を行っています。
この成長投資フェーズに参画することで、ダイナミックなビジネスの成長に携わりながら、システムプラットフォームや組織の成長も見届けることができる、豊富な成長機会を得ることが可能です。

【募集背景】
楽天24エクスプレスは、立ち上げ期を終えたところですが、急速にサービスとして拡大をしており、取扱SKU・注文数ともに急速に成長しています。
そのため、急募で新規でメンバーを採用したいと思っており、SKU選定・在庫配置・補充ロジックといった基盤オペレーションも、属人的な運用や部分最適に依存している領域も多いため、サービス品質（欠品・在庫過多・廃棄）の安定化とさらなる効率化を可能にする即戦力の方に早期貢献をしていただきたいと思っております。

まずは、Express事業の中核であるSKU選定・在庫管理・補充設計といったオペレーション領域を担っていただき、サービスの安定化・生産性向上を推進していただきます。
将来的には、需要予測や在庫分散、配送ネットワーク最適化など、データドリブンなSCM全体の高度化をリードいただくことを期待しています。
急成長する即配ビジネスにおいて、「現場を回しながら仕組みを変える」ことに挑戦したい方を募集しています。

▼魅力
・急成長する即配ビジネスにおいて、SKU選定・在庫・補充ロジックといった事業の根幹を自ら設計・改善可能
・日々の意思決定が売上・在庫・配送品質に直結し、事業インパクトをダイレクトに実感可能
・楽天24エクスプレスをはじめとした成長領域において、サービスの拡大フェーズに当事者として関われる
・属人的な運用から脱却し、データドリブンな仕組みへと変革していくフェーズに携われる
・在庫回転・欠品・廃棄・配送コストといった複数KPIを横断してマネジメントし、事業の収益性向上に貢献できる
・現場オペレーションと戦略設計の両方に関与し、「回しながら変える」経験を積むことができる
・将来的には需要予測、在庫分散、配送ネットワーク最適化まで領域を拡張し、SCM全体の高度化をリードできる
・楽天グループのデータ・アセットを活用しながら、EC×物流の最前線でキャリアを構築できる

【業務内容】
「楽天24エクスプレス」の中核であるSKU選定・在庫管理・補充設計といったオペレーション領域を担っていただき、サービスの安定化・生産性向上を推進していただきます。
将来的には、需要予測や在庫分散、配送ネットワーク最適化など、データドリブンにSCM全体の高度化をリードいただくことを期待しています。

▼具体的な業務内容
・SKU選定・在庫・補充といったコアオペレーションの設計・改善
・属人的な運用から仕組み化
・在庫回転・欠品・廃棄といったKPIの横断的なマネジメント
・データ分析から課題を発見してオペレーション改善のリード
・将来的には、需要予測やネットワーク設計など、より上流のSCM戦略領域全般

【働く環境】
▼組織構成
・事業部全体：約100名
・FMCG企画課：8名
・シニアマネージャー（1名)、マネージャー（1名）、アシスタントマネージャー（1名）、メンバー数名
※成長フェーズのため、役割拡大や新規チーム組成の可能性あり。

▼中途入社者のバックグラウンド
・コンサルティングファーム経験
・ECプラットフォーム物流企画経験
・旅行代理店営業経験

▼活躍をしている中途入社者のキャリアパス実例
・入社2年でメンバーからマネージャーに昇格
・入社3年でサービス企画から、FMCG企画課に異動など
※ご入社後はご自身のキャリアプランに合わせたポジションに異動できます。

【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。

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

【募集概要】
JR西日本グループの鉄道事業におけるデータ活用を牽引する「データサイエンティスト・マネージャー」を募集します。顧客のニーズが抽象的な段階から対話し、課題設定・案件組成からプロジェクト完遂までを一気通貫でリードする役割を担っていただきます。

【募集背景】
『西日本最大級の生活・行動ビッグデータを社会実装する』
当社は、JR西日本が持つ「巨大な移動・ライフスタイルアセット（年間数億人の人流、購買、決済、MaaSアプリログ等）」を一手に握り、データ利活用による新規事業創出とDXを推進するデジタルコンサルティングエージェンシーです。

今回募集するマネージャーは、単なる「鉄道の運行分析」ではなく、「人流×購買×モビリティ」が複雑に絡み合う国内最大級のリアルデータを用いて、社会実装（ビジネス課題の解決）をリードする中核メンバーです。データ分析のプロ集団であるからこそ、高度な分析環境とロジカルな意思決定カルチャーの中で、その手腕を遺憾なく発揮していただけます。

【具体的な業務内容】
▼分析戦略の策定
クライアントのビジネス課題を分析課題として定義し、分析プロジェクトととして組成

▼プロジェクトリード
メンバーへの分析タスクの指示、進捗管理、成果物のレビューおよび品質の担保

▼チームビルディング
組織としてのアセット蓄積、組織開発への積極的関与

【プロジェクト例】
・オペレーションの高度化： 運行や駅業務の各種アセットデータを分析し、混雑緩和やアセット利用の最適化による生産性向上
・KPIの変動要因分析と、次の一手を導くデータドリブンな戦略提案
・効率的なデータ利活用のためのパイプライン整備と、分析プロセスの自動化・高速化

「本ポジションでメインに扱うデータ例」
・駅、路線の時間帯別・属性別「人流・移動ログデータ」
・運行アセットおよび駅周辺の「リアルタイム混雑・バイタルデータ」
・MaaSアプリや定期券利用に伴う「移動経路のライフサイクルデータ」
・新幹線や在来線特急等の予約・購入トランザクション、改札通過ログ

【ポジションの魅力】
▼WEB・アプリの世界を超え、リアルな社会インフラを動かすデータ分析：
扱うのは画面の中だけのログではなく「人の移動」「街の消費」という、日本屈指のスケールを持つリアルな行動ビッグデータを網羅的に扱える、アナリストとして最もエキサイティングな環境です。

▼「分析して終わり」ではない。意思決定に直結するカルチャー：
膨大なアセットを持つ事業部や開発ベンダーを巻き込み、抽象的な経営課題から案件を組成します。あなたの分析結果が、数万人・数百万人の行動を変える事業の意思決定にダイレクトに反映されます。

【勤務地】
本社、大阪オフィス、東京オフィス
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

【募集背景】
体制強化に向けた増員

【仕事内容】
データマネジメント部にて、各部門が活用するデータの整形・集計から、
Power BIによるダッシュボード作成／運用まで一気通貫で担当いただきます。
データ品質の担保とKPI定義の整理を行い、現場の意思決定を支えるデータ可視化を推進します。

今年度立ち上げたばかりの部署ですので、まずは目的に合わせたデータ収集、クレンジングを実施し、データ基盤を整えるところからスタートとなります。
その先に、実際の分析や品質管理、課題に対しての提案など、上流に取り組んでいただきます。

具体的には、、、
・Power BI ダッシュボードの設計・構築・運用（Power Query／DAX、データモデル設計、更新管理）
・データ集計・分析（KPI定義、SQL／Excelでの抽出・集計、定期レポート作成）
・社内外データの整形・クレンジング（欠損／重複／表記ゆれ対応、コード体系統一）
・データ品質管理とデータ定義の整備（マスタ管理、データ辞書／指標定義書の作成・更新）
・関係部門との要件整理・改善提案（課題ヒアリング、分析観点提示、意思決定支援）

▼主な業務の流れ
（1）利用部門から課題／目的をヒアリングし、KPI・必要データ・更新頻度を整理
（2）データ取得（DB／CSV／Excel／各種システム）→整形（Power Query／SQL／Excel）→集計
（3）Power BIでデータモデル設計（スター型等）・DAXで指標作成
（4）ダッシュボード作成、レビュー→公開（ワークスペース／アプリ）
（5）利用状況を踏まえた改善、データ定義書／手順書更新、品質モニタリング

★活かせるスキル★
SQL／Excel（Power Query）によるデータ加工、Power BI（DAX・データモデリング）での可視化、データ品質管理、KPI設計、業務要件整理・改善提案

【この仕事の魅力・やりがい】
全社横断でのデータ利活用を推進でき、経営／現場双方の意思決定に直接貢献できます。
また、可視化した指標が業務改善や成果に繋がるプロセスを近くで見ることができ、経営や現場への貢献度を実感することができるでしょう。

【この仕事の厳しさ】
データの定義・品質が未整備な領域もあり、仮説検証と関係者調整を繰り返しながら仕組み化する粘り強さが求められます。また、自身の作成したダッシュボードが会社の重要な判断に利用されるため、確実性・信頼性が必要となります。

【キャリアパス】
まずは当社の事業や扱うデータについての理解を深めていただき、シニアアナリストとしてデータマネジメントをリードしていくことを期待します。
また、データ活用推進のプロとして、部門横断プロジェクトのPMとしてもキャリア構築することが可能です。

【教育体制・研修制度】
OJTを中心に、既存ダッシュボード／データ定義の理解から入り、担当領域を段階的に拡大していただきます。
必要に応じてPower BI／SQL等の社外研修受講も検討しています。

【配属部署について】
グループ情報システム本部 データマネジメント部
部長以下5名の組織です。

▼ミッション
データ品質の担保とKPI可視化により、全社の意思決定と業務改善を加速しデータ定義の標準化とPower BI活用の拡大、運用自動化の推進を目指します。

【働き方】
出社と在宅のハイブリット型です。
2026年4月現在：既存メンバーは基本的に在宅勤務をメインとしていますが、
会社の指示や業務上必要な際は出社していただきます。

★即日入社歓迎

【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

【職務内容】
Engineer for Human Capital

【採用背景】
デロイトトーマツ／コンサルティングでは、コンサルティング業務のみならず、システムの導入インプリから開発や継続的な保守に至るまで、End To Endのサービスを展開しております。
我々は、クライアントが抱える「人材」や「組織」の課題に対して、「HR Tech」を活用した提案を行っています。VUCA時代と言われる昨今において、人材が経営資本としてより重要視され、人事・組織コンサルティングの需要はますます高まっています。その課題解決に有用な「HR Tech」関連のプロダクトの開発体制をより強化し、多種多様なクライアントの課題解決を推進していきます。
「HR Tech」は、採用、人事給与、評価、労務管理、という従来のコア人事の領域にとどまらず、タレントマネジメント、エンゲージメント、働き方改革、人材育成、組織開発などにも範囲を広げ、人と組織に関するあらゆる課題を、ビッグデータを収集・解析するクラウド基盤をベースに、AIを活用したテクノロジーの力で解決していきます。
デロイト トーマツ コンサルティングは、未来を見据えた「HR Tech」の世界感を描き、これからの人々の働き方に対する、デジタルでの課題解決を、共に企画し、デザインしていけるメンバーを求めています。

【業務内容】
クラウド基盤のHR Techアセット開発における各種プロジェクトにご参画いただきます。デザイン構想からアーキテクチャ設計、アプリケーション企画から開発まで、全ての工程をワンチームで実装してきます。
多様なスキルを持ったメンバーの中で活動していただきます。
アセット開発に携わっていただく他、希望によりHR系コンサルにおけるクライアントニーズから発生する開発系プロジェクト、分析系プロジェクトへの支援に携わっていただく機会もご提供します。

【募集職種】
（1）チーフアーキテクト
・クラウド基盤のアーキテクチャ設計のリード
・システム開発プロジェクト管理（アジャイル、DevOps）

（2）プロダクトマネージャー（マネージャー候補）
・事業戦略との整合を取ったプロダクト戦略の立案・推進
・複数プロダクト／チームにまたがるロードマップの統括・調整、機能仕様の優先度付けとUX向上施策の推進
・プロダクト組織の目標（KPI）設計と進捗管理
・他部門責任者への報告・合意形成
・予算管理・リソース配分の意思決定
・市場・顧客ニーズ・競合調査による課題発掘と、改善施策の立案・実行
・要件定義プロセスの設計・標準化
・PdMチームのリードおよび育成・評価・組織設計

（3）フロントエンドエンジニア
・React／TypeScriptを用いた業務アプリケーション開発
・プロダクトマネージャー・デザイナーとの協働による機能検討
・UIコンポーネントの設計・実装
・複雑なフォーム・データテーブル・ダッシュボード等の実装
・状態管理・データフェッチングの設計
・テストコード作成（単体・結合・E2E）
・企画・要件定義フェーズでのプロトタイプ作成

（4）バックエンド・クラウドエンジニア（マネージャー候補）
・新規プロダクトの立ち上げおよび既存プロダクトの機能追加・改善
・HR系サービスにおけるバックエンドシステムの設計・開発・運用
・システムアーキテクチャ設計、ベストプラクティス策定と社内展開
・クラウド・ネットワーク・インフラの設計・構築・運用
・運用自動化、システム効率化、技術課題の調査・解決
・プロダクトマネージャー・デザイナーとの連携による新機能の企画・実装
・SRE・セキュリティチームとの連携による信頼性・安全性の向上および保守対応
・開発チームのリードおよびメンバー育成・サポート

（5）データサイエンティスト
・事業課題の整理とKPI設計、分析・ML施策の企画
・大規模データの収集・前処理・特徴量設計・品質管理
・回帰・分類・クラスタリング等のモデル選定、構築、評価、改善
・分析結果の可視化・レポーティング、意思決定支援（ダッシュボード整備含む）
・ETLパイプラインや分析基盤の設計・構築・運用（クラウド環境）
・ステークホルダーとの要件定義・合意形成、課題の優先度付け
・分析・MLのベストプラクティスの社内展開、継続的な改善推進

（6）AIエンジニア
・LLM APIを用いた機能開発
・RAGシステムの設計・構築
・プロンプトエンジニアリング・評価・改善
・AIエージェント／ワークフローの実装

（7）UX／UIデザイナー
・プロダクトのUX／UIデザイン全般（ワイヤーフレーム、プロトタイプ作成、ビジュアルデザイン）
・デザインシステムの構築および運用
・アセット開発において、製品要件を満たすデザインのリード
・ユーザーリサーチやデータ分析を基にした、ユーザー体験向上のための継続的なデザイン改善
・Figmaを使用したデザイン制作およびデータ管理
・Illustrator、Photoshop等を用いたビジュアルデザインの制作
・AIツールを活用したデザインプロセスの効率化や新しいアイデアの提案
・エンジニアやプロダクトマネージャー等、他職種との協働によるプロジェクト推進

【勤務地】
東京（大阪、福岡は応相談）

【サービス概要】
toCプロダクトを中心に、それらを支える基盤システムなどにも携わっています。

【業務内容】
WESTER・tabiwa などの toC 向けプロダクトの内製化チームに参画し、バックエンドの設計／開発に従事していただきます。
具体的には以下のような役割を担っていただきます。

▼技術リード
技術選定・アーキテクチャ設計・コードレビューを通じたチームの技術品質の牽引
▼プロジェクト推進
JR西日本グループとの連携を含むプロジェクトの推進・調整
▼チームとの協働
・PdM、デザイナー・モバイルエンジニアなど、異なる専門性を持つメンバーとの連携
・各開発チームに参画し、システム的な課題だけではなく進め方を含めたチーム全体の課題を解決していただきます。

【現状の課題】
今までJRWが手掛けてきたシステムはほとんどが外注での開発であり、プロダクトごとに用いられている技術がバラバラでレガシーな部分も多く残っています。
また、個別に立ち上がったプロダクトを一つの体験に統合するため、IDの統合を進める必要もあります。
この現状を打破すべく、内製化の推進やプロダクトの再構築などを進めています。

【本ポジションの特徴】
TRAILBLAZERは、JR西日本グループの各事業に深く関わりながら、ともにデジタル変革を推進しています。

・社会インフラを担う大きな組織の中で、技術とビジネスをつなぎながら変化を起こしていく
・速さより長期的な視点で、複雑なシステムやプロダクトを育てていく
・様々な立場の人と関係を築きながら、プロジェクトを動かしていく

こうした環境に面白さを感じられる方に、特にフィットするポジションです。

【AI利用環境】
社内では Gemini・Claude などの AI ツールを開発・資料作成・分析など幅広い場面で利用しています。
JR西日本グループ側でも導入を進めており、現在は GitHub Copilot によるコードレビューは運用しています。Claude Code についてもガードレールの整備をしながら導入に向けて調整中です。

【技術スタック】
プロダクトにより技術スタックが異なります。何を担当いただくかは、ご経験などにあわせて相談させてください。

【得られる経験・魅力】
・数百万人規模のユーザーを抱える大規模プロダクトの開発・アーキテクチャ改善に携われる
・単なる開発委託ではなく、グループ企業の内側からプロダクトとDXを推進できる
・JR西日本グループという社会インフラを担う組織のDX変革に、技術面から貢献できる
・駅・鉄道・商業施設など、リアルアセットと連動したサービス開発に携われる
・フルリモートによる柔軟な働き方が可能

【勤務地】
本社、大阪オフィス、東京オフィス
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

【部署説明】
2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。
これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験（UX）、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。
「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。

【業務内容】
マルチモーダルAIを活用した高度な機能実装およびプロトタイプ開発を担っていただきます。
画像、音声、テキストなど複数モダリティを扱うAI機能を企画段階の検証にとどまらず、実際のプロダクトへの実装や性能改善まで一貫して推進いただく想定です。

▼具体的な業務内容
・画像、音声、テキストを組み合わせた高度な推論モデルの実装
・プロダクトへのAI機能組み込み（バックエンド実装含む）
・推論速度や精度の最適化、評価指標の設計

自律性の高いスクラムチームの中で、特定領域のスペシャリストとして技術的な意思決定をリードしていただくことを期待しています。

【入社後のイメージ】
特定の技術課題（例：食べログメニュー画像認識機能の実装等）の担当者として開発をリードいただきます。

【仕事の面白み】
最新技術を適用し「ユーザー体験」を自分の手で作り出せる、技術者としての純粋な楽しさがあります。

【主な開発環境】
・社内ツール：Slack、Confluence、Google Workspace
・AIツール：Claude Code、Codex、Gemini、Devin、Cursor

【勤務地】
※エンジニアとして就業する社員の多くは在宅勤務を行っています。
※在宅と出社の両方を活用したハイブリッド型のスタイルを会社としても推奨しています。

【アイスタイルについて】
当社は国内最大級のコスメ・美容の総合サイト「@cosme」、化粧品EC「@cosme SHOPPING」、化粧品専門店「@cosme STORE／@cosme TOKYO」の3事業を主軸とした、ネットとリアルを融合した世界的にもユニークな事業を運営しています。
化粧品のクチコミサイトから始まった@cosmeですが、今では「生活者中心の市場の創造」をビジョンとして掲げ、美容に関する分野で幅広くサービスを展開しています。事業の核は「MAU1,790万人、商品データ40万件、クチコミ数2,100万件」のビッグデータです。

【募集背景】
現在、データ分析基盤の活用ニーズが高まり、私たちの対応領域は急速に拡大しています。しかしながら、プロジェクトマネジメント（PM）を主導できる正社員の人数が不足しているため、拡大する対応工数が大きな課題となっています。そこで、本ポジションでは、高い専門性と自走力をもってこれらの課題を解消し、チームのキャパシティと自律性を高めていただくことを期待しています。リーダーシップとプロジェクト推進力で、データ基盤開発のスピードと質を向上させ、事業成長を後押ししていただける方を求めています。

【配属】
▼データ分析システム部
データ分析基盤上でのデータ提供を行うためモデリングとパイプライン実装や、データ分析などを利用したサービスのためのデータパイプラインの開発／運用を行う部署です。

【業務概要】
データ分析基盤の開発プロジェクトにおいて、要件整理・進行管理・部門連携のリードを担っていただきます。

▼プロジェクトマネジメントと部門間連携
・データ基盤開発プロジェクトの円滑な進行（必要に応じてサポートを受けながら進めていただけます。）
・事業部門と開発チームの橋渡し役として、要件定義、仕様調整、スケジュール調整などを行っていただき、データ活用の推進を主導

▼チーム育成とナレッジ共有
・チーム全体の技術力向上と、持続可能な開発体制の構築への貢献
・後輩メンバーへの技術指導、コードレビューを通じて、チーム全体のスキルアップ、また、開発知見の共有、ドキュメントの整備といったナレッジマネジメントの仕組み化

【具体的な業務内容】
データ分析基盤の開発プロジェクトの部門横断調整におけるリード

▼モデリング
・DWH／データマート設計理解
・ディメンショナルモデリング（スタースキーマ）の設計理解

▼プロジェクトマネジメント
・事業部門やチームメンバーとの要件整理、調整
・プロジェクト進捗管理・タスク調整

▼チーム育成、ナレッジ共有
・後輩メンバーの指導やレビュー
・知見の共有、ドキュメント整備といった仕組み化

【開発環境】
・GoogleCloud（BigQuery、GKE、Cloud Composer、CloudRun等)
・dbt
・Python
・Github
・AWS（RDS、S3、CloudWatch等）（DBサーバーは一部オンプレでの稼働）
・Terraform

【ポジションの魅力】
▼上流工程とデータ戦略設計力の獲得
単なる実装者ではなく、事業の成長をデータで支える戦略的な役割を担います。事業部門の課題抽出や要件整理をリードし、データ活用を前提とした基盤戦略の設計力を体系的に強化できます。また、データモデリングやアーキテクチャ設計支援を通じて、経営層や事業部門の戦略的な意思決定に貢献するスキルが磨かれます。

▼プロジェクトマネジメント能力の向上
データ基盤の根幹であるモデリング領域において、主体的にプロジェクトを推進する経験を積めます。モデリング領域における進捗管理、タスク調整、リスク管理をリードし、プロジェクト全体を俯瞰してスムーズな開発・運用を実現する力が磨かれます。

▼高度なステークホルダー折衝・合意形成力
多岐にわたる部門と連携し、ビジネスと技術の橋渡し役として活躍できます。事業部門やデータ活用メンバーなど、複数のステークホルダーを巻き込み、複雑な要件調整や設計に関する円滑な合意形成力が強化できます。

【フレキシブルな働き方】
本部署は平均残業時間10～20時間程度で、リモートメイン（週1回程度の出社）で働いている社員も多く、またコアタイム無しのフルフレックス勤務ができるためライフワークバランスを重視して長期的にキャリア形成をしたい方にも最適な環境です。

【仕事の魅力】
▼日本最大級の美容データ×大規模サービス開発
国内最大級の美容プラットフォーム「@cosme」の開発に携わっていただきます。
MAU1,790万人、商品データ40万件、クチコミ2,100万件と、約25年以上かけて蓄積された日本最大級の美容データを基盤に、多くのユーザーに影響を与えるサービス開発に関わることができます。
大規模なユーザー基盤を持つサービスだからこそ、自身の技術がユーザー体験や事業成長に直結する実感を得られる環境です。

▼技術的リーダーシップを発揮できる環境
チームの技術方針の検討や開発ルールの整備など、技術的な観点から組織やプロダクトの基盤づくりに関わっていただきます。
裁量を持って技術的意思決定に関与しながら、チームの成長や開発文化の形成にも貢献できるポジションです。

▼多様なプロダクトを通じた成長機会
当社は複数のサービスを展開しているため、担当領域にとどまらず、様々なプロジェクトに関わる機会があります。
多様なサービスや技術領域に触れることで、エンジニアとしてのスキルを多角的に伸ばすことができます。

▼柔軟で働きやすい環境
平均残業時間は月10〜20時間程度。
リモートワーク中心（出社は月1回程度）で、コアタイムなしのフレックスタイム制度を導入しており、個々のライフスタイルに合わせた働き方が可能です。

※リモートワーク可

【事業・組織構成の概要】
NECの新規事業開発を担う組織において、金融×AIを軸とした新たなサービス創出を推進しています。本ポジションでは、NECの金融業スタートアップとして設立した株式会社PainterにおけるAIネイティブな金融アドバイス・販売モデルの実現に向けて、データ基盤・ナレッジグラフ・データガバナンスの設計を担っていただきます。金融サービスにおける安心と信頼を支える仕組みを、事業立ち上げフェーズから形にしていく役割です。
金融アドバイスのAI実装を本格化する中で、安心して利用できるサービスを成立させるためには、データ設計とガバナンスを一体で担う必要があります。その中核人材として、本ポジションを募集します。

【職務内容】
個人のお客さまに対して、納得感があり安心して利用できる金融アドバイスを届けるためのAI活用を支えるデータ基盤と、その運用の仕組みを構築することがミッションです。
金融実務とAI実装の両立を見据え、説明可能でAIが扱いやすいデータ設計と継続的にAIが学習改善できる運用基盤を形にします。

▼主な業務
・ナレッジグラフおよびデータモデル設計
・金融ドメインにおけるデータベース設計
・同意管理・ログ取得を含むデータガバナンス設計
・AI Agentと人の協働を前提としたデータフロー設計
・継続学習を実現するデータループ設計
・技術選定およびアーキテクチャ設計

【ポジションのアピールポイント】
▼ポジションの魅力・成長機会
金融×AI×データ設計という新領域において、事業立ち上げフェーズから関与できる点が本ポジションの大きな特徴です。ナレッジグラフ、生成AI、AI Agent、データガバナンス、継続学習基盤などの領域を横断しながら、技術選定から運用設計まで広く関与することができ、データエンジニアの枠を超えたアーキテクト視点を習得できます。
また、NECの技術アセットや知見を活かしながら、新しい金融サービスの中核基盤づくりに挑戦できるフィールドであり、社会的意義の高い金融サービスをデータの側面から支える経験を得ることができます。

▼入社後のイメージ
入社後3か月で初期データモデル設計を担い、半年程度で同意管理・ログ管理フレームの整備に取り組みます。その後は、AIの継続学習を支えるデータループの構築や運用改善、サービスの高度化・スケール設計へと役割を広げていきます。

▼キャリアパス
データエンジニアとして基盤設計を担った後は、データアーキテクト、AIプロダクト開発リード、データガバナンス責任者、新規事業の技術責任者など、技術と事業の双方に跨るキャリア展開が可能です。

【職場環境】
リモートワーク：週1程度可能

【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。

【募集背景】
LOVOTの動きは、様々な種類のソフトウェアで実現されています。ソフトウェアが動作するプラットフォームの開発といった幅広い領域を拡大・強化するため、メンバーを募集いたします。

【業務概要】
LOVOTの動きを支えるソフトウェアは、駆動部に指令を出したり、センサーがとらえたデータを処理し周辺状況を把握しています。それらがハードウェア上のデータを扱えるようにするためにはミドルウェアの存在が必要不可欠です。
そのようなミドルウェアの開発を中心に、ソフトウェアが動作するOS・プラットフォームの開発等幅広い領域を担当いただきます。

多種多様な幅広い知識が必要ですが、モブプログラミングなどを活用してノウハウを共有しながらチームで開発を行っています。
そのため、最初は全部の分野をできなくても大丈夫です。少しずつ新しい分野にチャレンジして、担当領域を広げていっていただきたいと思います。

【具体的な業務内容】
・MCUやセンサーデバイスなどと上位アプリケーションを繋ぐドライバやサービス（デーモン）やAPIの開発
・LOVOT用のLinux OS（rootfs）の構築
・OSをアップデートする機能の開発
・ドライバやシステム起因の障害解析・修正

【入社後の動き】
ソフトウェアチームに所属していただき、スクラム開発をベースとした2週間のスプリントを通じて開発を進めていただきます。
小さなタスクから進めていただき、全体のアーキテクチャを学び習得していっていただきます。
ご経験のある得意な領域から開発に入っていただき、フィーチャー開発へと進んでいただきます。

【チームカルチャー】
様々なバックグラウンドを持つメンバーが所属しているチームです。
LOVOTを動かすベースとしてUbuntu Linuxを利用しているため、開発マシンもUbuntuです。
LOVOTのシステム内ではGoをつかったサービスを書くことが多く、Goland（jetbains製品）を活用して実装を進めています。
もちろん、vim／emacs／vscode 等をつかっていただいても構いません。
マネージャーがいないフラットな組織なため、チーム運用も自分たちで行います。
新しい考え方や視点、手法などを柔軟に取り入れていますので、ご自身の「こうしたい、ああしたい」を実現していける環境です。

※働き方：出社とリモートワークを併用するハイブリッドな働き方
（フルリモートワークはなし、社員の方は必要なときは出社いただけることが条件となります。）

【期待する役割と具体的な業務内容】
onerootsのWebエンジニアは、「出会いと別れを科学する」という当社のミッションを、堅牢で使いやすいWebサービスやインフラストラクチャを通じて具現化する要の役割を担います。自社AI推薦システム「Recoro」や、子どもたちのSNS上の安全を守るAIサービス「Patroots」などのプロダクトにおいて、フロントエンドからバックエンド、クラウドインフラ構築に至るまで幅広い領域をお任せします。
社内のデータアナリスト・データサイエンティストやAIエンジニアと密に連携し、彼らが構築した最先端の機械学習モデルや推薦アルゴリズムを実際のプロダクトに落とし込み、安定的にユーザーへ届けるためのシステム設計・開発・運用をリードしていただきます。当社はISMSを取得しており、高いセキュリティ水準を担保したクラウドインフラの構築・運用も重要なミッションです。少数精鋭の組織であるため、主体性とオーナーシップを持って業務に取り組むことが重要です。

【具体的な業務内容（想定）】
・自社サービス（Recoro、Patroots等）のWebアプリケーション開発（フロントエンド・バックエンド両方）
・AWSを利用したセキュアでスケーラブルなクラウドインフラの設計・構築・運用
・CI／CDパイプラインの構築・運用による開発プロセスの自動化と継続的なデリバリー
・データサイエンティストと連携した、機械学習モデルのシステム組み込み（API化、データパイプライン構築等）

【開発環境・チーム体制】
・開発環境：フロントエンド・バックエンドの開発に加え、インフラはAWSを主に使用しています。ISMS取得企業としての厳格なセキュリティ基準を満たしつつ、CI／CDを用いたアジャイルな開発プロセスを実践しています。データエンジニアリングやAI領域の技術に触れる機会も豊富です。
・チーム体制：AIエンジニアやデータアナリスト・データサイエンティストと共に、技術の境界を越えて活発に議論を交わす文化が根付いています。

【ポジションの魅力】
機械学習やAI技術がコアにあるプロダクト開発において、それを支えるWebシステムとインフラの全体像を設計・リードできる非常にやりがいのあるポジションです。「Recoro」や「Patroots」といった自社サービスは日々大規模データを扱うサービスであり、それらをセキュアかつスケーラブルに捌くアーキテクチャ設計の醍醐味を味わえます。社会的インパクトが大きい事業にコアメンバーとして深く関わり、社会への直接的な貢献を実感できます。
また、社内の優秀なAIエンジニアとの協業を通じて、最先端の機械学習モデルの実装に加え、AIエージェントや生成AI活用の知見が自然とたまる環境です。Web開発のスペシャリストとしての専門性を深めるだけでなく、意欲次第でデータエンジニアリングやAI／ML領域へスキルを拡張していく多様なキャリアパスが拓けます。
フルリモートでの勤務も可能なため、場所にとらわれず自身のパフォーマンスを最大限に発揮できます。最先端のAI技術と確かなWeb技術を融合させるonerootsで、未来を創造していきませんか。

【勤務地】
※フルリモート勤務も可能です
転勤なし

【募集背景】
LOVOTは人の声を認知することができ、自分の名前を呼ばれたら、その名前と呼ばれた方向を検知し駆け寄っていきます。また、音声操作により簡単な命令を受け取ることができます。
こうした機能は、様々な技術を活用することで創られていますが、今後さらに頑健かつ精度の高いものを実現するべく、音声認識の開発を行うエンジニアを募集いたします。

【業務概要】
LOVOTの「耳」に相当する部分のソフトウェア開発全般を担っていただきます。
LOVOTが過ごす家庭やオフィス環境では、様々な雑音にあふれている他、LOVOT自身も動き、声を発します。そうした環境下での、頑健な音声認識機能を開発していただきます。

【具体的な業務内容】
・マイクロフォンアレイによるフロントエンド処理全般の開発・実装
・音響／言語モデルの設計・学習・評価
・音声認識エンジンのLinux組み込み開発

【入社後の動き】
まずは、LOVOTに導入されている音声認識にいたるまでの一連のシステムについて理解していただき、その上で、一部システムの拡張や更新を糸口に、実務に参画いただきます。
以降、新たなアルゴリズムへの置き換えも視野に入れた上で、現行システムのさらなる改善や拡張を他のエンジニアと共に実施していきます。

【チームカルチャー】
組織風土として、意思決定が非常に早いです。
プロダクトと開発プロジェクトをマネジメントする“役割”を担うメンバーはいますが、社員同士に上下関係はなく、フラットで風通しがよい社風を築いています。また、新しいことに挑戦し、早く失敗して学ぶことを奨励しています。そのため、新たな領域にも果敢にチャレンジすることができます。

【働き方】
出社とリモートワークを併用するハイブリッドな働き方
（フルリモートワークはなし、社員の方は必要なときは出社いただけることが条件となります。）

【募集要項】	
2015年創業から10年が経過し、多くのオーナー様へLOVOTをお届けしてまいりました。
事業成長とともにLOVOTの開発を強化すべく、自律型ロボットに欠かせないナビゲーションを担う機能の開発エンジニアを募集します。

家族型ロボット「LOVOT」の「意思」と「行動」を司るソフトウェアの開発を担当します。50以上のセンサーから得られる情報を統合し、複雑な家庭環境下での自律移動（Navigation）や、生き物のようなふるまいをリアルタイムで実現するアルゴリズムの設計・実装を担っていただきます。

【業務内容】
・自律移動（Navigation）システムの高度化
　- 経路計画、障害物回避などのアルゴリズムを改善し、より複雑な住環境でもスムーズに動ける仕組みの構築
・意思決定・ふるまいアルゴリズムの開発
　- センサー情報に基づいた行動選択や、感情表現を伴う動作生成のロジック開発
・内製ロボットフレームワークの設計・拡張
　- センサー情報の抽象化、非同期処理を支えるAPI・ライブラリの開発
・ビヘイビアデザイナーとの共創
　- 数学的な動作生成とビヘイビアデザイナーの感性を融合させ、LOVOT特有の愛らしい動きを実現するパイプラインの構築

【主要開発環境】
・Ubuntu
・内製フレームワーク：Python3、C++、Golang など

【働き方】
・アジャイル・スクラム開発
　- 2週間単位のスプリントで、実機を用いたトライ＆エラーを繰り返します。
・クロスファンクショナルなチーム
　- エンジニア、ビヘイビアデザイナー、QAテスターなど、異なる専門性を持つメンバーと議論しながら開発を進めます。
・モブプロ・ペアプロ
　- 知識共有と品質向上のため、積極的に技術的な議論を交わす文化です。
・基本出社
　- 実機を扱うためリモート勤務不可。東京日本橋にある本社に出勤して開発を行っていただきます。

【募集背景・ミッション】
ELYZAは、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装において、国内トップクラスの実績を積み重ねてきました。次なる挑戦は、LLM／VLMが持つ高度な「意味理解」を物理世界へ接続し、現実空間の課題解決に挑むEmbodied AIの領域です。
物理空間のデータをAIで解析し、ロボットやデバイスの制御・自律化を行うPhysical AIの領域では、いま新たな技術革新の先駆けとして、特定の作業に縛られず多様な物理タスクをこなせるVLA（Vision-Language-Action）モデルが注目を集め始めています。
技術フェーズとしては、LLMにおける2019～2020年頃に相当するとも言われ、ELYZAでも今後1～3年で実用レベルへの進化が見込まれる重要なタイミングだと考えています。

一方で、リサーチエンジニアがどれほど優秀なAIを開発しても、それを物理世界に適用するには、ハードウェアの特性や力学を熟知し、AIと現実空間を適切に接続する専門家が不可欠です。
本ポジションのミッションは、ロボットハードウェアの実践的な知見とAIモデルのシステム統合スキルを駆使し、Physical AIの社会実装を牽引することです。
市販のロボットやエンドエフェクタでは対応が難しい課題に直面した際にも、3Dプリンタ等を用いた柔軟なプロトタイピング能力と、最先端のAI技術への探究心を掛け合わせ、実運用可能な水準までロボットシステムの完成度を引き上げていただきます。

【業務内容】
▼物理世界のハードウェア（メカトロニクス）を専門領域としつつ、AIモデルの実装やシステム統合といったソフトウェア領域まで、幅広く業務をリードしていただきます。
・ハードウェア要件定義とプロトタイピング：
　- 顧客のタスクを達成するためのロボット構成（アーム、センサ等）を選定・設計する
　- 市販のハンドや治具では対応が難しいエッジケースに対しては、3D CADや3Dプリンタを活用し、オリジナルパーツの設計・製作（ラピッドプロトタイピング）を迅速に行って物理的な課題を解決する
・ROS2等を用いたシステム統合とソフトウェア開発：
　- AIチームが開発したEmbodied AIモデルの推論結果を、実機上で安全かつ正確に実行するためのインテグレーションを行う
　- PythonやC++を用い、遅延や摩擦などのハードウェア特性を考慮した制御アルゴリズムを実装する
・AI研究開発へのディレクションとフィードバック：
　- AIリサーチャーと密に連携し、「モーターのトルク限界」や「制御周期」といった物理的制約をAIモデルの前提条件として定義する
　- 実機評価で得られた事象を分析し、「ハードウェアを改良すべきか、AIの学習データを追加すべきか」を切り分け、再学習のループに貢献する
・現場導入とハード・ソフト両面からの課題解決：
　- 試験環境および顧客現場での立ち上げを主導する
　- テスター等を用いた物理レイヤーのデバッグから、Linux環境でのソフトウェアデバッグまで、幅広い視野でトラブルシューティングを行う

【ポジションの魅力】
・事業の最上流から現場まで関与
　- 案件組成の段階から技術的なキーパーソンとして参画し、机上の設計やシミュレーションに閉じず、実機評価から運用改善まで一貫して経験できます。
・最先端AI×ロボティクスの社会実装
　- VLA等の基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせる不確実性の高い領域で、実運用に耐えるシステムへ磨き上げる経験は、希少性の高い専門性となります。
・国内トップクラスの計算機環境
　- 豊富な計算基盤を活用し、ロボットの動作生成に向けた基盤モデルの構築に取り組むことができます。

【勤務地】
▼就業場所
本社または自宅（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】
・基本的にはフルリモート体制
　‐ フルリモートでの就業場所は、日本国内に限ります。
・リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
メンバーのコミュニケーション促進のため、出社推奨日を設けていますが、各々の負担のない範囲でメンバー同士の交流を深めています。

北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、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。

・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・ミッション】
ELYZAは、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装において、国内トップクラスの実績を積み重ねてきました。私たちの次なる挑戦は、LLM／VLMが持つ高度な「意味理解」を物理世界へ接続し、現実空間の課題解決に挑むEmbodied AIの領域です。
物理空間のデータをAIで解析し、ロボットやデバイスの制御・自律化を行うPhysical AIの領域では、新たな技術革新の先駆けとして、特定の作業に縛られず多様な物理タスクをこなせるVLA（Vision-Language-Action）モデルが注目を集め始めています。
技術フェーズとしては、LLMにおける2019～2020年頃に相当するとも言われ、ELYZAでも今後1～3年で実用レベルへの進化が見込まれる重要なタイミングだと考えています。

しかし、これらのモデルをそのまま日本の現場に持ち込んでも、精度や特定ユースケースへの適応力には限界があり、真の社会実装には至りません。
本ポジションのミッションは、ELYZAがこれまで培ってきた知見を活かし、現場での実用に耐えうる「特定ユースケース特化型のEmbodied AIモデル」を開発することです。さらに、そのモデルを実際の顧客現場へ適合させ、価値証明（PoC）を完了するまでを一気通貫で牽引していただきます。
最大の魅力は、豊富な計算基盤を活用した「基盤モデルの構築」と、現場のリアルなデータを高度な知能へと昇華させる「社会実装」の両輪を回せる点にあります。

【業務内容】
ご本人の志向性やプロジェクトの稼働状況に応じて、Embodied AIモデルの研究開発から、現場でのPoC推進まで、R&Dと社会実装の垣根を越えて幅広く活躍していただきます。

・Embodied AIモデルの開発：
　- 既存のオープンモデルに対し、特定ユースケースに特化した学習を行い、精度と堅牢性を高める。模倣学習、強化学習（RL）、推論最適化などの技術を適用・拡張する
・PoC案件の技術リードと社会実装：
　- 顧客の現場課題に対し、どのようなロボット構成・AIモデルで解決可能かの技術検証を行う
　- 現場特有のドメインデータを用いたファインチューニングやエッジデバイスへの実装を主導する
・ドメイン特化型マルチモーダル学習とデータループ構築：
　- 画像・テキストに加え、「Action（軌跡や関節角度）」もモダリティとして扱う学習基盤を構築
　- PoC推進チームと密に連携し、現場の失敗データ等をモデル改善に組み込むデータフライホイールを設計する
・ハイブリッド制御設計とシステム統合：
　- 「学習ベース（AI）のアプローチ」と「ルール・アルゴリズムベースの制御アプローチ」の境界とトレードオフを正確に評価し、実機にデプロイされ確実に動作する高品質なソフトウェアモジュールを作成する
・最新手法の実装と精度検証：
　- LLM／VLM領域の最新学習手法（効率的なファインチューニング手法、新しいトークン化技術など）をいち早くPhysical AI領域に転用・実装し、技術検証を行う

【勤務地】
▼就業場所
本社または自宅（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】
・基本的にはフルリモート体制
　‐ フルリモートでの就業場所は、日本国内に限ります。
・リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
メンバーのコミュニケーション促進のため、出社推奨日を設けていますが、各々の負担のない範囲でメンバー同士の交流を深めています。

北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、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。

・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。

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

▼募集概要
JR西日本グループの共通ID・ポイント「WESTER」を軸に、鉄道・商業・ECなどのデータを活用し、事業成長をリードするポジションです。1,200万人以上の顧客データをもとに、 マーケティング戦略の立案～実行をデータ活用によって推進する「データ活用推進メンバー」を募集します。

▼募集背景
現在、WESTER経済圏領域では、アプリの急成長やグループ各社とのシナジー創出が加速しています。JR西日本グループが保有する膨大な1st Party Dataを活かし、データ分析やデータエンジニアリングを通じてWESTER経済圏の関連サービスの拡大を推進するメンバーを採用します。

▼具体的な業務内容
担当ライン（WESTER経済圏拡大に関わる各種チーム）のメンバーとして、ご経験に応じて以下の業務の何れかを遂行いただきます。
・データ分析に基づくマーケティング戦略の立案
・経営・事業部への示唆出し／意思決定支援
・データエンジニアリングによるデータパイプラインの構築やデータマート作成
・分析モデル構築
・データ基盤・マーケティング基盤の改善推進

【ポジションの魅力】
▼圧倒的な社会的影響力
数千万規模のユーザー行動を変容させ、西日本エリア全体の経済活性化に直結するプロジェクトに携われます。

▼JR西日本グループが保有する膨大な1st Party Dataを活用したデータマーケティング
鉄道・商業・EC・決済・ホテルが紐付く日本屈指のマルチドメインなデータを活用した、高度なデータマーケティングを推進できます。

【勤務地】
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

【募集背景】
私たちメドレーは「医療ヘルスケアの未来をつくる」というミッションのもと、テクノロジーを活用して医療・ヘルスケア領域における多種多様な課題の解決を目指しています。

「@link（アットリンク）」は、産婦人科に特化した予約・業務支援システムです。妊娠・出産・育児という人生の大切な瞬間を支える医療現場で20年以上利用され、全国の医療機関に導入されています。
20年にわたり日本全国の産婦人科領域に向き合い開発を続けてきた結果、高いコストパフォーマンスと700を超える機能・設定により、多くの医療機関の業務効率化を実現してきました。現在では、産婦人科領域でトップクラスシェアを獲得。年間約1,300万人の方に利用され、全国の妊産婦・不妊治療患者の圧倒的シェアをカバーする、社会的影響力の大きいサービスへと成長しています。

今後さらなる機能拡張やクラウド対応が進む一方で、医療現場に欠かせないのは 「止まらない」「安全に使える」ネットワークとインフラ基盤です。今回募集するインフラエンジニアには、患者様向けのクラウド（AWS）基盤、医療機関とのネットワーク設計、クライアントと@link（クラウドとオンプレ）をつなぐ基盤構築、IaCによる効率化などを通じて、医療と患者を安心して結ぶ仕組みを支える役割を担っていただきます。

具体的には患者様向けの総合医療アプリである「melmo」との連携基盤の構築、AWS基盤のリアーキテクチャによるモダナイズ、監視基盤の再構築による信頼性の向上などの業務をお任せしたいと思います。
社会的意義と高度な技術領域を両立できるポジションで、安定性・セキュリティ・拡張性を備えた次世代の@link基盤を共に築いていただける方を求めています。

【職務内容】
自社製品「＠link」および関連サービスを支えるインフラ基盤およびネットワークの設計・運用を通じて、医療機関とクラウド環境を結びつけ、安定したサービス提供を実現していただきます。

▼具体的には・・
・AWS上のサービス群のサーバーおよび医療機関とのネットワークのインフラの設計・構築・運用
・インフラの可用性・セキュリティ・拡張性を意識した改善推進
・医療機関や関連サービスとの連携を図り、技術的なサポートを提供
・チーム内での知見共有を通じて、インフラ品質の向上
・障害調査やボトルネック解消に取り組み、パフォーマンス改善を実施
・laCやスクリプトを活用した運用効率化の施策を提案・実施

▼主な技術スタック
・IaCツール ：Terraform、Ansible
・開発言語 ：PHP、JavaScript
・ライブラリ等 ：Laravel
・データベース ：PostgreSQL
・開発ツール ：Cursor、Windows + VisualStudioCode
・ソース管理 ：Github／GitLab
・インフラ ：AWS、オンプレミスサーバ（RHEL）
・業務ツール ：JIRA、Slack、NewRelic、Mackerel、PagerDuty、Zabbix、Docker

【ポジションの魅力】
・@linkは産婦人科領域でトップクラスシェアを持つプロダクトです。出生数の約3割に影響を与えるサービスだからこそ、インフラの安定稼働が社会に直結する大きな手応えと責任感を持てます。
・AWS中心のモダン環境だけでなく、全国の医療機関（オンプレミス環境）とを結ぶ難易度の高い技術も追求できます。インフラエンジニアとして生成AI時代においても市場価値の高い、クラウドとオンプレミス両面の技術力を磨ける環境です。

【備考】
▼過去3年間の中途採用比率
2025年99％　2024年度99%　2023年度98％

【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

【募集背景】
ファインディは、エンジニアのキャリア支援や組織課題解決を行うプラットフォームとして急成長を続けています。現在、扱うデータは26万人以上のエンジニアのスキルデータや、GitHub／Jira 等から得られる膨大な開発アクティビティデータへと拡大しています。
事業の多角化に伴い、データの複雑性は増しており、「各事業の意思決定をいかにデータで加速させるか」が組織の命題となっています。現在は3名の少数精鋭チームですが、さらなる基盤強化を目指すため、新たなメンバーを募集します。

【組織・チームについて】
・自身の開発経験を活かし、エンジニア組織の生産性を可視化する独自のデータ基盤に携われます。
・元メガベンチャーや技術選定に深い知見を持つシニアエンジニアの隣で、設計思想からダイレクトに学べる環境です。
・BigQuery、dbt、Lookerなど、業界標準かつ最先端のツール群を使い倒せます。

【業務内容】
・BigQuery を用いたデータ基盤の開発・運用
・dbt／Dataform を用いたデータモデリング
・Looker を用いた BI ダッシュボードの開発・運用

シニアエンジニアのサポートのもと、まずは既存のデータ基盤の運用・改善や、小規模な機能追加からスタートしていただき、段階的にデータ基盤の設計やデータ活用推進をリードをおまかせします。

【魅力】
・スキル偏差値や想定年収、組織の開発生産性などエンジニアの意思決定を支えるユニークかつ多角的なデータを扱える
・エンジニアが安心して挑戦し、活き活きと働けるようなサービスづくりに貢献できる

【開発環境】
・開発言語：SQL、Shell Script、Python
・インフラ・ミドルウェア：Google Cloud、AWS、Docker、Kubernetes、Terraform
・CI／CD：GitHub Actions
・データ基盤：BigQuery
・ETL：TROCCO、Embulk、Datastream、dbt、Dataform
・BI：Looker Studio、Looker
・コミュニケーションツール：GitHub（GitHub Project）、Slack、Kibela

【AIの取り組み】
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。

【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

【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

【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。

【勤務地】
本社、大阪オフィス、東京オフィス
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

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

【募集概要】
JR西日本グループの非鉄道事業（ホテル・不動産・物販飲食等）におけるデータ活用を牽引する「データアナリスト・マネージャー」を募集します。顧客のニーズが抽象的な段階から対話し、課題設定・案件組成からプロジェクト完遂までを一気通貫でリードする役割を担っていただきます。

【募集背景】
現在、ライフデザイン領域ではグループ会社支援のニーズが急増していますが、上流工程（壁打ち・要件定義）を担えるリード人材が不足しており、組織のボトルネックとなっています。現場のプロジェクトマネジメントを自走し、新たな支援案件を開拓・組成できるマネージャーを早期に補強することで、組織全体の支援キャパシティを拡大します。

【具体的な業務内容】
・案件組成・上流コンサルティング
　- グループ各社（ホテル・不動産・物販飲食等）へのヒアリングを通じた課題発見・分析PJの要件定義
・プロジェクトマネジメント
　- 分析実務のリード、および経営層（社長・役員）への分析報告・戦略的議論への参加
・アセット化の推進
　- 領域横断で共通利用できる分析テンプレートや需要予測モデル等の「共通武器」の企画・検証
・組織マネジメント
　- メンバーの育成・レビュー、およびナレッジシェア文化の醸成

【ポジションの魅力】
▼多角的な事業ドメイン
鉄道以外の多様なBtoC事業に深く関わり、実社会に変化を与える手応えを感じることができます。

▼経営層への直接提言
クライアント企業の社長・役員クラスと直接対話し、経営判断に直結する分析に携われます。

【勤務地】
本社、大阪オフィス、東京オフィス
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

【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】
モビリティ・観光領域のデータ活用を牽引する「データ活用リーダー（マネージャー）」を募集します。ご経験に応じて「データ基盤の高度化」または「プロダクト成長の分析支援」のいずれかを主軸に、組織のマネジメントを担っていただきます。

【募集背景】
モビリティ領域の4ライン再編に伴い、インバウンド・観光・鉄道マーケティングといった各領域を横断的に支援できるマネージャー層を強化します。生成AIの活用を含め、次世代のデータ活用組織を構築するためのコアメンバーを募集します。

【具体的な業務内容】
・データ利活用プロジェクトのリード
　- 基盤整備から分析設計、施策提言までの一連のプロセスの監督
・ピープルマネジメント
　- エンジニア・サイエンティストの混成チームのマネジメント、育成、評価
・組織のプロセス標準化
　- 案件管理、工数管理、評価指標の策定など、組織運営の仕組み作り
・JRグループ内のステークホルダー調整
　- 複雑な商流を理解した上での、円滑な連携体制の構築

【ポジションの魅力】
・「鉄道×観光」という独自性の高い大規模データに基づいたDXを、組織の立ち上げ期からリードできます。
・マネジメントに軸足を置きつつ、最新技術の社会実装に関与し続けることができます。

【勤務地】
本社、大阪オフィス、東京オフィス	
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

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

【募集概要】
JR西日本グループのモビリティ領域におけるデータ基盤整備を牽引する「データエンジニアリング・マネージャー」を募集します。インバウンド施策や鉄道マーケティングにおけるデータ連携の自動化・標準化を主導し、組織の技術基盤を強固にする役割を担っていただきます。

【募集背景】
現在、訪日外国人向け施策（グループインバウンド）等のデータ活用が本格化していますが、前処理の自動化や基幹システムとの連携に課題があります。現場の個別最適を脱し、横断的なデータパイプラインを構築・管理できるマネジメント人材が必要なため、今回マネージャー職として新たに採用を行います。

【具体的な業務内容】
・データ連携基盤の設計・開発
　- モダンデータスタックを活用したデータ連携基盤の実装と、効率的なパイプラインの構築
・技術マネジメント
　- 複数案件のデータ構造を把握し難易度に応じたアーキテクチャ設計の決定及びコードレビュー
・リソース・工程管理
　- 案件の優先順位付け、工数管理、およびメンバーの育成・評価
・ステークホルダー調整
　- JR本体やシステム開発ベンダー（J-BITS等）との技術的な合意形成

【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

【ポジションの魅力】
▼最先端の開発投資環境
最新の生成AIツール（Claude Code ／ GitHub Copilot等）やモダンデータスタック（Databricks, dbt等）を積極的に導入。データエンジニアリングの「標準」を自ら定義・設計していく裁量があります。  
▼社会的インパクト
観光・交通という巨大な社会インフラの生データを扱い、自分の手で社会実装する手応えを感じられます。

【勤務地】
本社、大阪オフィス、東京オフィス
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

【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

【プロジェクト例】
▼観光領域
・KPI管理ダッシュボードの作成
・観光アプリ利用者のユーザー分析及びペルソナ推定
・旅行商品レコメンドエンジンの提案
・旅行商品のプライシング適正化（ダイナミックディールの提案）

▼鉄道関係の事例
アンケート及びデプスインタビューの定性的なデータと、乗降者データを組み合わせた観光列車のポジション分析及び事業開発に関わるロードマップの提案

【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】
本社、大阪オフィス、東京オフィス
※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西日本グループが展開する決済プラットフォーム（ICOCA、J-WESTカード、移動生活ナビアプリ「Wesmo!」等）のデータ分析を担う「データサイエンティスト（メンバークラス）」を募集します。
数百万規模のトランザクションデータを活用し、マーケティング施策の最適化から不正検知・ガバナンス強化まで、決済事業の成長と信頼性を支える一翼を担っていただきます。

▼募集背景
現在、決済領域では各プロダクト（ICOCA／カード／Wesmo!等）の連携が加速し、JR西日本の決済事業全体のグロースが期待されています。それに伴い、さらなる分析スコープの拡大とスピードアップのため、実務を自律的に推進できるメンバーを増員し、体制を強化することとなりました。

▼具体的な業務内容
各プロダクトライン（ICOCA、J-WESTカード、キャッシュレス決済等）の主担当として、以下の業務を遂行いただきます。

・プロダクトグロース支援
　- SQL／Pythonを用いた大規模データの集計・分析、PoCから運用への自動化・最適化
・施策効果検証
　- 施策の設計から、因果推論等を用いた効果検証の実行
・ダッシュボード構築
　- Tableau等を用いた、ビジネスサイドが意思決定を行うための可視化基盤の整備・運用
・ガバナンス・不正検知
　- 不正対策等の分析支援、不正アクセス対策等のデータ抽出・分析支援
・ビジネスサイドとの連携
　- ビジネスコンサルタントや事業部門と連携し、分析結果から具体的なネクストアクションを提案

【ポジションの魅力】
▼社会インフラ級のビッグデータ
数百万人の移動・購買が紐付く圧倒的な情報量のトランザクションデータを扱うことで、エンジニアリング力が鍛えられます

▼「決済×生活」の最前線
決済単体ではなく、鉄道や商業施設と連動した「移動と生活」を支えるフィンテックの進化に直接関与できます

▼意思決定に近い環境
分析して終わりではなく、JR西日本の事業チームへの報告・提案を通じて、事業を動かす手応えを感じることができます

【勤務地】
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

【募集部門】
カスタマープロダクト本部 プロダクト開発統括部 プロダクトサイエンス部

【ポジション概要】
累計会員登録者数約1039万人（2025年12月末時点）の転職支援サービス「doda」や「doda X」において、個人ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるための、レコメンド／マッチング機能の開発・運用を担うポジションです。
本ポジションでは、当社が保有している法人・個人データと機械学習・生成AIなどの技術を活用し、マッチング精度向上・応募率向上などの事業KPIに直結するアルゴリズム実装〜本番運用・改善を通じて、doda／doda Xにおける転職支援体験の高度化と事業成果の向上に取り組んでいただきます。
単なる分析結果の実装に留まらず、プロダクト部門・経営企画・データサイエンティスト・エンジニアと連携しながら、企画段階から参画し、施策設計 → 実装 → リリース → A／Bテスト → 改善サイクルを回していく役割を担っていただきます。

【担当業務】
・レコメンド／マッチング機能の設計・開発・運用
・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発
・データ活用施策の本番運用・改善
・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証
・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援
・数理統計、機械学習、生成AI／LLM等の技術活用
・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

【技術環境】
▼言語
Python、SQL

▼DB
Amazon Redshift、RDS PostgreSQL、Redis

▼クラウドサービス
AWS、Azure、GCP

▼ソースコード管理
GitHub

▼プロジェクト管理
Backlog、Confluence、JIRA

▼課題管理・コミュニケーション
Slack、Teams

【配属先（プロダクト開発統括部 プロダクトサイエンス部 について）】
プロダクトサイエンス部は、転職支援サービス「doda」「doda X」を中心に、プロダクトおよびマーケティング領域におけるデータ活用・AI活用を推進する組織です。
特に、レコメンド／マッチングを中核テーマとし、ユーザーの転職活動体験の向上と事業成果の最大化を目指しています。
データサイエンティスト、PdM、企画組織、開発組織などと連携しながら、戦略立案・施策検討、分析やモデル開発、推論・推薦ロジックの実装を行います。
開発したモデルやロジックを、API・バッチ・サービス等の形で本番利用可能な状態へ仕組み化し、継続的な運用・改善まで担うことが特徴です。

【本ポジションの特徴・魅力】
・転職サービスの大規模データを扱える
約1000万人ユーザー規模の行動ログ・求人データ・スカウトデータを活用し、レコメンド／マッチングロジックを設計・改善できます。
・モデル開発だけでなく「本番運用・改善」まで一気通貫で携われる
分析やPoCで終わらず、API／バッチとして実装し、本番でA／Bテストやモニタリングを行いながら改善サイクルを回すことができます。
・データサイエンティスト・PdM・企画と並走する「事業に近いエンジニア」ポジション
事業KPIやユーザー体験を議論する場に入り、技術的な打ち手の提案〜実装まで主導します。
・キャリアパス：
マネジメントとしてのキャリアパスの他、ご経験やご志向性に応じて、レコメンド／データ活用の専門性を高めたエキスパートとしての道や複数プロダクトを横断するテックリード、データドリブンなプロダクトマネージャーなど事業と技術の両方に触れながら、キャリアの幅を広げることができます。

【はたらき方】
▼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したい方にマッチする環境です。
・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。
・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。
・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。
・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます
・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。

【勤務地備考】
・在宅勤務／リモートワーク可（出社頻度は通勤スタイルにより異なります）
・通勤スタイル：ワークスタイルB・C いずれかを提示
［ワークスタイルB：リモート勤務メイン（月平均月4日以上～週3日未満出社）勤務回数に応じて実費支給※翌月支給（定期代支給無）+リモートワーク手当（3,000円／月）］
［ワークスタイルC：フルリモート勤務、原則出社なし+リモートワーク手当（3,000円／月）※やむを得ず出社する場合は月1回まで実費支給（交通手段問わず）］

【仕事内容】
「最先端のAI技術」と「電通Gのアセット（生活者データなど）」をフル活用し、クライアントのマーケ変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。
単なる「開発担当」ではなく、技術リーダーとしてプロジェクトを牽引しながら、チームの技術力を底上げする役割を担って頂きます。プレイヤーとして第一線で手を動かし続けながら、若手エンジニアの成長を支えてAI開発の再現性を高めていく、「マネジメント専任」でも「孤高のスペシャリスト」でもない「技術で引っ張るリーダー」を求めています。

▼業務概要
・コンサルティングフェーズ​
　- コンサルタントと共にクライアントの課題を明確化し、AIによる解決方針を策定します​
　- クライアント課題の整理・現状分析​
　- AI活用戦略の設計​
　- AIの基盤となるデータ活用構想の策定​
　- プロジェクト計画・マイルストーン設計​

・エンジニアリングフェーズ​
　- 実証・実装・リリース後のサポートまで、技術判断と開発推進を担います​
　- プロジェクトマネージャーとしての全体統括​
　- LLM／RAG等を活用したアプリケーション設計・開発​
　- データ設計・データ加工方針の策定​
　- 設計レビュー／コードレビュー​
　- プロジェクトを通じての若手エンジニア育成​
　- 最新技術のリサーチ・社内プロダクトチームとの連携

▼ポジションの魅力
（1）「AI×独自データ」の面白さ
電通グループの生活者データ、プラットフォーマーのデータ、クライアント保有データなど、他社では触れられないデータ群とAIの掛け合わせによって新しい価値を生み出す醍醐味を味わえる。

（2）マーケ＆セールス領域特化のAI実装
単なる効率化ではなく、「顧客のココロを動かす」ことが求められるマーケ＆セールス領域において、クリエイターやプランナーとも協働し「AIによる新しい売り方」づくりに挑戦できる。

（3）多様な業界・プロジェクトに携われる環境
電通デジタルの年間取引社数は1000社以上で業種も多様、クライアントや業種ごとに異なる課題に適応する設計力・実装力を磨くことができる。

【組織について】
▼特徴
「Business」「Marketing」「Data」「IT」を軸に人へのインサイト×価値創造力×テクノロジーを強みに変革構想から具現化まで一気通貫で伴走することで、戦略だけではない実現可能性の高い提案を運用や定着までワンストップで支援できる環境があります。

▼組織・風土
・本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。
・5割が中途入社。SIer、コンサルファーム、テクノロジーベンダーなど様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。
・最先端の技術や知識に興味のある方が多く、業務以外のスキル育成（各G会でのプレゼンなど）でコミュニケーションが活発
・直属GMとの隔週1on1および事業部長との四半期ごとの1on1を実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。
・資格取得や研修のための費用支援制度あり。

▼メッセージ
様々なバックグラウンドを持つ中途入社メンバーを中心に構成されるチームであり、中途採用でも馴染みやすい環境です（育休明け［予定］のメンバーも）。上流の課題解決に携わリたい、事業の成果をクライアントともに生み出したい、という方のご応募をお待ちしております！

・上流志向の方へ
　- 実行まで支援するからこそ、コンサルファームよりも電通デジタルが選ばれることが多い
　- 実行フェーズで課題が発生した際の代替案検討など、現場で発生する予測不能かつ多様な課題の解決もクライアントに感謝されるポイントであり、やりがいを感じることも多い
　- また経験則としては、実行支援の経験を積むことで上流の戦略策定の精度も上がる（どこで課題が発生しそうか、の感度が上がる）

・事業会社志向の方へ
　- クライアントと共にKPIを設計し、その改善に向けて一歩一歩施策実施を並走するため、クライアントと同じ目線で価値実感できる。むしろクライアントからも"当事者"としてのコミットを求められるケースの方が多い（アドバイスをして終わりではない）
　- 事業会社側だと、ステークホルダの調整や社内説明などの付随業務に忙殺されてしまうこともあるが、コンサルの立場であれば、プロジェクト期間中は100%課題解決にコミットすることができる

AIやデータの利活用を通して、クライアント企業のビジネスや社会に貢献したいという気概がある方、一緒に働けることを心待ちにしております。案件での経験値は勿論、様々なバックグランドを持った人間が相互に刺激し合う環境がここにはありますので、ご自身のキャリアプランにあった自己実現ができると思います！

【勤務地】
出社とリモートワークを融合させたワークスタイルを採用しています。
・オフィス
・在宅勤務（リモート勤務手当：4,000円／月）
・シェアオフィス
▼勤務地に関する備考
業務上必要または当人の事情により大阪へ転勤の可能性あり

【仕事内容】
私たちはデジタル上のファンビジネスにおいて、一人ひとりのファンを徹底的にパーソナライズしていきます。ファンを一人ひとり個別化し、最適なファンサービスを提供するために、ファンが自らの行動を記録・可視化・発信化できる仕組みを取り入れ、ファンにとってもコンテンツホルダーにとっても最大の価値を得られるようなプロダクトを作っていきます。

▼本ポジションについて
データアナリストとして、野球、アイドル、プロレス、サッカー、アニメなど幅広いコンテンツの、電子トレカを運用するサービスの施策分析・可視化・提案を担っていただきます。
弊社では、各コンテンツホルダー毎に企画営業担当者が付き、サービス内施策の策定やプロモーション施策検討、事業計画の策定等の幅広い業務を行なっています。
これらの業務には分析によるデータの裏付けが不可欠です。このため、数団体に1人の割合でデータアナリストがサポートしています。

▼募集の背景
弊社ではデータアナリスト2名、データエンジニア1名のチーム体制でデータ活用を推進しています。
サービスの急成長により、社内外からデータ活用への要望が増加する中で、一緒にデータ活用を推進するメンバーを募集しています。

▼具体的な業務内容
・プロ野球球団、芸能事務所などの大手IPコンテンツを担当する社内担当者からの要望に基づいたデータの可視化・分析・施策の提案
・日々のKPI・商材・機能別の数値管理のダッシュボードへの可視化

【開発環境】
・使用言語：Python、SQL
・データベース：BigQuery、MySQL
・インフラ：AWS／Google Cloud
・使用ツール／FW：Argo Workflows、embulk、Redash、Google Spreadsheet

【勤務地】
週1出社、週4回リモートワーク可能

【部署・サービスについて】
日本を代表するOTAとして、楽天トラベルは日本国内のみならず、グローバル市場においても旅行者に最高の旅行体験を提供するため、サービスおよびコンテンツの向上に継続的に取り組んでいます。
2022年に多言語の宿泊予約サイトを刷新以来、コンテンツ・マネジメント室はホテルコンテンツの品質向上に注力してきました。特にサプライ・コンテンツグループでは、日本国内サービスからインバウンドサービスへのホテルコンテンツ移行を最適化し、日本のホテル在庫における楽天トラベルの強力なプレゼンスを確立してきました。
今後は新たな旅行マーケットへの販売を目指し、グローバルな視点からトラベル事業のさらなる成長に貢献していきます。

【募集背景】
旅行業界の急速な成長に対応するため、サプライ・コンテンツグループは担当領域を拡大し、日本国内のみならずグローバルの宿泊施設もカバーするようになりました。複数のプラットフォームを横断し、コンテンツ全般を戦略的に管理することで、旅行者の需要に合わせた旅行体験を提供したいと考えています。
将来的には、宿泊施設単体にとどまらず、旅のあらゆる要素を組み合わせた魅力的なコンテンツを提供していくことを視野に入れています。そのため、グローバルな視点からコンテンツの品質を向上させ、旅行者と宿泊施設双方にとって価値あるプラットフォームを共に築き上げていける方を募集します。

▼この仕事のやりがい
・成長が著しいグローバル旅行市場での活躍
・成長期にあるサービスだからこその大きな裁量権
・データに基づいた戦略立案から実行までを一貫して経験
・多様な専門性を持つプロフェッショナルとの活発な連携

【業務内容】
▼業務概要
本ポジションでは、楽天トラベルの国内・グローバルプラットフォームにおけるコンテンツの全般管理を行います。データ分析に基づいたコンテンツの整備から、多言語管理、他サービスとの連携まで、幅広い業務を通じて、旅行商品の魅力を最大限に引き出し、サービスの成長に貢献していただくポジションです。

▼主な業務内容
・ホテルコンテンツ入力ルールの作成と管理
・ホテルコンテンツ充足率と売上傾向のデータ分析
・国内、インバウンドの両サービスを加味したホテルコンテンツの整合性の担保
・インバウンド向けのホテル情報の翻訳管理
・グローバル提携販売先とのホテルコンテンツマッピング
・レンタカーを含む宿泊単品以外サービスの多言語展開のサポート

▼具体的プロジェクト事例
・サイトのユーザービリティ向上を目指して、国内営業側へのホテルコンテンツ整備依頼
・グローバル提携販売先に合わせた、ホテルコンテンツ登録方法の検討
・コンテンツ表示の機能改善について、開発へ提案

【働く環境】
▼組織構成
コンテンツ・マネジメント室：18名
・年齢層：20～40代
・比率：新卒4割、中途6割

サプライ・コンテンツグループ：2名
・年齢層：20～30代
・比率：新卒10割

【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。

【職務内容】
マイベストは月間3,000万人以上が利用する、選択支援のプラットフォームです。
本ポジションでは、既存の広告運用をベースにしながら、生成AIやデータ活用を取り入れ、広告運用のあり方そのものを進化させていく役割を担っていただきます。
単なる運用改善にとどまらず、「どうすればより事業成長に繋がるか」という視点で、広告戦略の設計から実行・改善までを一気通貫でリードいただくポジションです。

【職務詳細】
・戦略的プロモーションの設計・実行
　- Meta、TikTok、LINE、Google／Yahoo等を活用した広告戦略の立案・運用
　- 短期的なCPA最適化にとどまらず、LTVやユーザー体験、ブランドへの影響を踏まえた施策設計
　- 仮説設計～実行～検証を通じた継続的な改善
・クリエイティブ改善・ナレッジ化
　- バナー・動画・LP等のクリエイティブ企画およびディレクション
　- 「なぜ成果が出たか／出なかったか」をデータから分析し、再現可能な形で言語化
　- 組織全体で活用できるナレッジの蓄積・展開
・事業への横断的な貢献
　- 自社サービス（toC）の集客最大化に向けた広告運用
　- クライアント企業（toB）への広告運用支援やソリューション開発
　- 一つの施策を自社・クライアント双方に活かす形での価値創出
・広告運用の高度化（AI・データ活用）
　- 生成AI（ChatGPT、画像生成AIなど）や各種ツールを活用した、広告運用プロセスの効率化・高度化
　- クリエイティブ制作・入稿・分析における業務改善および仕組み化の推進
　- 自社で保有するユーザーデータ・商品データを活用したターゲティング設計・改善

【ポジションの魅力】
▼データとコンテンツを活かした独自の広告設計ができる
3,000万人規模のユーザーデータと、検証済みの商品コンテンツを掛け合わせ、他にはない広告施策を設計できる環境です。

▼広告運用に閉じない、事業成長への関与
単なる広告改善ではなく、「どうすれば事業が伸びるか」という視点で施策を考え、実行できます。

▼AI・テクノロジーを前提とした運用への挑戦
既存のやり方にとらわれず、生成AIやツールを活用しながら、新しい広告運用の形を試していけるフェーズです。