【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】
・プロダクトビジョン・ロードマップの策定
・ユーザーリサーチ（エージェント／不動産購入者／社内スタッフ）
・課題設定・要件定義・仕様策定
・開発チームとの協働・推進
・KPI設計・効果測定・継続的な改善

本ポジションでは、下記3領域のいずれか、または複数を担当します（経験・志向に応じてアサイン）。

【プロダクト領域】
領域1｜エージェント向けプロダクト
エージェントの仕事そのものを支える基幹プロダクトです。顧客・案件・商談の一元管理、物件提案・価格判断の支援、契約・取引プロセスの効率化、行動・成果データの可視化など、属人化しがちな業務を再現性ある仕組みに落とし込み、エージェントが「顧客対応」に集中できる環境をつくります。

領域2｜顧客向けプロダクト（不動産購入者）
人生最大級の意思決定を支える体験プロダクトです。物件探索・比較体験の最適化、価格・ローン・諸費用の可視化、検討フェーズに応じた意思決定支援、エージェントとのコミュニケーション支援など、「探す → 悩む → 決める」を一気通貫で支え、納得感のある購入体験を設計します。

領域3｜社内・本部向けプロダクト
不動産取引の現場を裏側から支える業務効率化プロダクトです。重要事項説明書の作成支援ツールをはじめ、バックオフィスや本部業務のデジタル化・自動化に取り組みます。エージェントと購入者の体験品質を高めるため、社内オペレーションそのものを改善する領域です。

【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／CDKTF

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

※週に2回、出社日アリ

【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。

【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。

【勤務地】
▼雇入れ直後
東京オフィスおよび労働者の自宅

【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。

【勤務地】
▼雇入れ直後
東京オフィスおよび労働者の自宅

【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。

【勤務地】
▼雇⼊れ直後
東京オフィスおよび労働者の⾃宅

【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。【仕事についての詳細】
経済学×機械学習を応用したプロダクト開発にチャレンジしませんか？

【AI事業本部】
全体の7割以上が技術職で構成されるデジタルマーケティング分野のサービス開発を行う事業部です。主に下記の領域にて経済学に関連するアプローチで課題の定義および解決に取り組んでいます。

▼小売・行政・医療DX領域
・小売
店舗集客施策・ロイヤリティプログラム・広告などの小売業において行われている日常的な施策の効果検証やそれに基づいたそれぞれの施策の最適化をおこないます。その他にも実店舗を商品を紹介するメディアとして活用する試みや、広告収益を作るための店舗設計なども行っています。

・行政
官公庁・自治体のDX推進の支援を行っています。具体的には、AI電話など各種行政サービスの自動化、メカニズム／マーケットデザインを活用した資源配分の改善、ナッジを活用した行動変容などを実施しています。

・医療
オンライン診療、オンライン服薬指導など、医療機関のDX推進を支援を行っています。これらのサービスの内部におけるUI／UXの最適化や、ナッジを利用したユーザーリアクションや服薬の促進に取り組んでいます。

▼アドテクノロジー領域
AIを用いた予算配分・入札の最適化・事前効果予測を行うなど、より精度の高い広告配信プロダクトを開発しています。オークションにおける入札戦略の策定やその基礎となる予測モデルの効果検証をおこないます。

そのほか、AIを活用した革新的な制作プロセスによる広告クリエイティブ制作を行う「 AIクリエティブ領域 」や、チャットボットや音声対話プロダクトの研究・開発を推進する「 オンライン接客領域 」においても、今後経済学を活用した施策の提案等を進めていく予定です。

【ミッション】
AI事業本部のプロダクトに対して、経済学的な観点からの分析や機械学習モデルの改善を通じて、ビジネス上の課題を解決すること。
膨大なで多様なデータを扱うことができ、アルゴリズムやモデルの良し悪しがそのままビジネスにインパクトするため、重要かつやりがいのあるミッションです。
すでに経済学をバックグラウンドに持つデータサイエンティストや、入社後に経済学を学んだデータサイエンティストが活躍しており、ビジネス上での意思決定に経済学の知見を応用する文化が浸透している環境です。

【業務内容】
プロダクトへの経済学的な知見にもとづくアルゴリズム改善／提案など

▼例
・アドテクノロジー領域
　- 広告のクリック率／コンバージョン率などの予測モデル
　- ダイナミックリターゲティング広告での商品レコメンデーション
　- 広告クリエイティブ選択アルゴリズム
　- 広告枠オークションにおける最適入札戦略
　- 実験設計
・小売DX領域
　- 店舗内施策の因果効果検証
　- 個別因果効果の予測と入札戦略
　- 位置情報や購買データにもとづいた広告最適化
・行政DX領域
　- マーケットデザインの応用
　- ナッジを用いた行動変容促進

【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。
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

【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

【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

【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・自律化を行うフィジカル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、フィジカル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。

【開発環境】
・主な対象ハードウェア：シングル・ダブルアーム、デクスタラスハンド、ヒューマノイド
・AI開発言語：Python、（Shell Script）
・インフラ：Azure、Google Cloud、AWS、ABCI
・コンテナ基盤：Docker、Singularity
・機械学習関連ツール：Hugging Face、W&B
・ドキュメント・バックログ管理：Notion
・コード管理：GitHub
・社内コミュニケーションツール：Slack、Google Meet、MetaLife
・シミュレーター：MuJoCo、Isaac Sim
・AI関連ツール：Claude Code、Devin、Gemini Pro、Notion AI ほか
・開発周辺ツール：Google Drive、Figma、GitHub

【勤務地】
▼就業場所
本社または自宅（変更の範囲なし）
リモートワーク環境あり。

その日によって出社、リモートワークを選択いただけます。
ただし本ポジションは、業務内容の兼ね合いで、週1～3日程度の出勤が求められる場合があります。状況に応じてご相談します。

・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

【本ポジションの魅力】
・KDDIとの提携による豊富な計算基盤を活用し、「基盤モデルの構築」に取り組むことができる
・ロボティクス実装現場のリアルなデータを高度な知能へと昇華させ、研究開発だけでなく「社会実装」との両輪を回すことができる

【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。

・主な対象ハードウェア：シングル・ダブルアーム、デクスタラスハンド、ヒューマノイド
・AI開発言語：Python、（Shell Script）
・インフラ：Azure、Google Cloud、AWS、ABCI
・コンテナ基盤：Docker、Singularity
・機械学習関連ツール：Hugging Face、W&B
・ドキュメント・バックログ管理：Notion
・コード管理：GitHub
・社内コミュニケーションツール：Slack、Google Meet、MetaLife
・シミュレーター：MuJoCo、Isaac Sim
・AI関連ツール：Claude Code、Devin、Gemini Pro、Notion AI ほか
・開発周辺ツール：Google Drive、Figma、GitHub

【勤務地】
▼就業場所
リモートワーク環境あり

【リモートワークについて】
その日によって出社、リモートワークを選択いただけます。
ただし本ポジションは、業務内容の兼ね合いで、週1～3日程度の出勤が求められる場合があります。状況に応じてご相談します。

【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

【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　サイエンスエンジニアリングG

【組織概要】
パーソルキャリアでは、「はたらいて、笑おう。」をビジョンに掲げ、転職支援サービス「doda」「doda X」をはじめとしたさまざまなキャリア支援サービスを展開しています。
約1000万人ユーザー規模の行動ログや法人求人データ・スカウトデータを活用し、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届けるため、AI・機械学習を活用したレコメンド・マッチング機能の高度化を推進しています。
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、プロダクトにおけるデータ活用・AI活用を推進する組織です。データサイエンスとプロダクト開発を融合し、レコメンド・マッチングを通じて継続的にユーザーへ価値を届けられるプロダクトへ進化させることで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。

【募集背景・現在の課題】
転職支援サービスにおけるAI・機械学習の活用は年々広がっており、レコメンド・マッチング機能はプロダクト価値を支える重要な要素となっています。
一方で、データサイエンティストが開発したモデルを、性能・可用性・セキュリティを担保しながら安定的にプロダクトへ届けるだけでなく、事業の変化に合わせてスピーディーに改善・展開できる仕組みづくりが重要なテーマとなっています。
現在は、レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や開発プロセスの標準化を進めることで、安全かつ迅速に社会実装できる開発体制の構築に取り組んでいます。レコメンド・マッチングを「安全に、素早く、継続的に価値として届ける」実現を担うエンジニアを募集しています。

【本ポジションのミッション】
転職という人生の大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチングを、ユーザーへ価値として届ける「社会実装」を担うことが、本ポジションのミッションです。
データサイエンティストが開発したレコメンドモデルや機械学習モデルを、APIやバッチなどのアプリケーションとして実装し、本番環境で安定して利用できるサービスへと進化させます。
また、単にモデルを組み込むだけではなく、性能・可用性・セキュリティ・保守性を考慮した設計・運用や、レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤の整備を通じて、安全かつスピーディーにユーザーに届けられる仕組みづくりにも携わります。
レコメンド・マッチングを「一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける仕組み」として社会実装することを期待しています。

【ポジション概要】
本ポジションは、データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。
モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。
また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。

【担当業務】
・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装
・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発
・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用
・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計
・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備
・A／Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善
・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当
・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
データベース：Amazon Redshift、Amazon RDS for PostgreSQL、Redis
クラウドサービス：AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（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、Microsoft Teams

【チーム・開発スタイル】
レコメンド・マッチング機能ごとに、2～3名程度の少人数チームで開発を進めています。
データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携しながら、企画段階から技術的な観点で議論に参加し、要件整理、設計、実装、リリース、A／Bテスト、改善までを一貫して担当します。
少人数だからこそ、一人ひとりの裁量が大きく、ユーザーや事業の変化に合わせてスピーディーに意思決定・改善を進められることが特徴です。
事業会社のエンジニアとして、ユーザーの体験価値向上と事業成果の最大化に向けて、自ら課題設定・解決に向けた取り組みを進めていく「主体性」を大事にしています。
また、レコメンド・マッチング開発チームは現在拡大フェーズにあり、組織を成長させていく段階です。
開発だけでなく、共通基盤や開発プロセスの整備、技術文化の醸成、エンジニアリングのベストプラクティスづくりなど、これからの組織のスタンダードをつくることにも主体的に関わっていただけます。

【本ポジションの特徴・魅力】
・データサイエンティストが生み出したレコメンド・マッチングモデルを、ユーザーへ価値として届ける最後の重要なフェーズを担当します。「一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける仕組み」として社会実装し、AI・機械学習をプロダクト価値に変換するポジションです。
・性能・可用性・セキュリティ・保守性を考慮しながら、レコメンド・マッチング機能を安心して利用できるサービスとして継続的に改善していきます。
・レコメンド・マッチング開発チームは、これからさらに拡大していくフェーズです。技術だけでなく、共通基盤や開発プロセス、技術文化など、これからの組織のスタンダードを仲間とともにつくり上げる経験を積むことができます。
完成された組織で開発するのではなく、「これからの組織をつくる当事者」として挑戦できることも、このポジションならではの魅力です。

【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。
・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。遠方にお住まいの方はフルリモートでの勤務相談も可能です。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当を支給しています。
・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】
▼日本全国どこでも勤務可能
拠点：麻布台本社
・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】
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。

【楽天・事業について】
テクノロジープラットフォームディビジョン（TPD）は、統合された管理体制と戦略的パートナーシップを強みとした、革新的で高品質なテクノロジープラットフォームを提供することで、「楽天エコシステム」の成長を推進しています。
TPD内のクラウドプラットフォーム統括部（CPSD）は、楽天の最先端クラウドプラットフォームの開発と運用を担うことで、グローバル展開を可能にし、多岐にわたる事業でイノベーションを加速させています。

【部署・サービスについて】
クラウドサービス部（CLSD）は、楽天グループのすべてのアプリケーション開発者に対し、高品質なクラウドインフラストラクチャーとプラットフォームサービスを提供しています。私たちのミッションは、安全で、拡張性の高い効率的なデジタルイノベーションを可能にすることです。
私たちは、コンピューティング、ストレージ、コアインフラコンポーネント、データベース、コンテナプラットフォーム、オブザーバビリティ、ゲートウェイソリューションなどの主要なドメインサービスを提供することで、アプリケーション開発チームがそれぞれのコアビジネス目標に集中できるよう支援しています。

【募集背景】
楽天グループのビジネスは急速に成長しており、我々のプライベートクラウドも共に急速な成長をしております。
この成長を支えるため、多数の野心的で魅力的なプロジェクトが進行しています。チャレンジを楽しみながら、共に成長を追求する方を募集しています。将来的にマネージャー・シニアマネージャーへの昇進を考えている野心的な方を歓迎いたします。
また、既存の枠組みに捕らわれることなく、社内外の技術と柔軟な思考で新たなアイディアを提案してくれる方を歓迎いたします。

【業務内容】
（1）システムの安定運用
・エンジニア・プロジェクトマネージャをまとめ、システムのインフラの安定運用
・システムのApp／Middleware／OSのリリースオペレーションの品質管理

（2）タスク・プロジェクトマネジメント
・各タスク・プロジェクトの計画作成、進捗管理、リスク管理、報告
・リリースオペレーションのレビューと承認、シニアマネージャからの承認取得のサポート

（3）会計業務・サーバリソース割当
・月次請求レポート：提供しているサービスの利用料金をユーザに課金するため、各サービスの利用状況をまとめてレポートの作成。またユーザから問い合わせがあった場合には情報開示のための調査
・月次サーバーリソース調整：ユーザからの需要予測をまとめ、必要なサーバ数などの計算
・サーバーリソース割り当て：実際に調達されたサーバを優先度に応じてユーザにの振り分け
・月次売上・コスト分析：各サービスの売上・コスト・利益のKPIレポートの作成
・年間予算計画：各ユーザの利用予測とグループの計画を元に翌年度の予算編成
・新しくサービス・製品を展開する際に、売り上げやコストのシミュレーションとその分析

（4）人事業務
・社員の評価・フィードバックのサポート：定期的な1on1、目標設定、評価面談、フィードバックの提供
・トレーニングとキャリア開発のサポート：社員のスキルアップやキャリアパスの策定支援
・チームビルディング活動の企画・実施
・採用活動のサポート：求人票の作成、候補者の評価、面接の調整・実施・評価

（5）プロダクト戦略策定
・プロダクトビジョンとロードマップの策定：長期的なプロダクトビジョンを描き、具体的なロードマップを作成する
・ユーザーニーズの把握と反映：ユーザーからのフィードバックを収集し、プロダクトに反映する
・業界調査と競合分析：業界のトレンドや新しい技術の動向を調査し、分析する
・新機能の企画と実行：新しい機能やサービスの企画を立案し、実行する
・各プロダクトの中長期のプロジェクト計画の作成
・プロダクトのバックログの管理
・プロダクトの維持・成長に必要なその他業務全般

（6）その他、非エンジニア業務全般
・ユーザからの問い合わせへの対応
・ユーザへのアンケートのマネジメント
・日常的に発生するエンジニアタスク（運用タスク）のマネジメント（優先度付け、アサイン、進捗管理）
・グループ内で発生するその他業務

【働く環境】
・メンバー数：23名
・使用言語：Go、Python、Groovy、Shell Script
・インフラ：プライベートクラウド（Kubernetes、ベアメタル、VM、コンテナ）
・プロビジョニング／運用：Ansible、Goで書かれた複数の社内ツールとオペレーターパターン（Red Hat Operator Frameworkなど）、Jenkins
・監視：Prometheus、Cortex、Grafana、Kibana、Datadog、PagerDuty
・CI／CD：Jenkins、インハウスPythonツール
・ナレッジツール：Confluence
・プロジェクト管理：JIRA
・コミュニケーションツール：Slack、MS Teams、Viber

【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。

【現状と課題】
セカンドサイトアナリティカは、東証グロース上場のAI専業企業です。自社プロダクト「R2Engine」は、与信判断・不正検知などに活用するAIモデルの総合実行基盤で、金融機関を中心に導入が拡大しています。

R2Eユニットは、R2Engineの製品開発と顧客デリバリを担う専任チームです。現在のメンバーは以下の2名です。

▼ユニット長
SXIの立ち上げ期から在籍。スクラッチでのサービス開発を一貫して経験し、組織設計・評価制度・採用を含めチーム全体をリード 

▼エンジニア
R2Engineの初期開発から携わり、プロダクトの技術基盤を熟知。開発・デリバリの両面で中核を担う 

少人数のチームだからこそ、一人ひとりが裁量を持って自由に動ける環境があります。また、AIをコーディングだけでなく、ドキュメント作成・思考の深掘り・情報整理など業務全般で活用し、人は意思決定の質とスピードを高めることに集中します。導入企業の拡大とプロダクトの進化に伴い、専門性を持って自走し、製品開発・デリバリの両面で推進力を発揮できるエンジニアが必要になっています。

【ミッション】
このポジションのミッションは、『R2Engineの製品グロースと拡販』です。「この機能は誰のどんな課題を解決するのか」「どう作れば導入企業が増えるのか」を常に考えながら開発に取り組んでいただきます。

▼製品グロース ― プロダクトを進化させる
・顧客ニーズや市場動向を踏まえた新機能の企画・設計・実装
・導入企業からのフィードバックを製品改善に反映する仕組みづくり
・LLM／RAG等の先端技術の調査・プロトタイピング・製品への導入判断
・コードレビュー・品質改善・技術的負債の解消

▼拡販 ― プロダクトを届ける
・新規顧客へのR2Engine導入・構築・カスタマイズ
・顧客の業務課題を理解し、R2Engineを活用したソリューションを設計・提案
・導入後の運用支援・障害対応を通じた顧客との信頼構築

▼共通
・自身およびチームの作業計画策定・進捗管理
・技術ドキュメントの作成・ナレッジ共有
・AIを活用した業務プロセスの実践・改善

【こんな方におすすめです】
・「なぜ？」を問い続けられる人
　- 指示をそのまま実行するのではなく、前提を検証し、より良い方法を提案できる
・自走できる人
　- 担当領域の業務をサポートなしで遂行し、ほとんどの開発課題を自力で解決できる
・完遂できる人
　- 品質と納期を両立させ、期待値以上の成果物を出すことにこだわれる
・変化を楽しめる人
　- 新しい技術やプロセスに好奇心を持ち、AIの出力を批判的に検証・修正できる
・少人数の環境で裁量を持ちたい人
　- 大きな組織の歯車ではなく、自分の判断がプロダクトを動かす実感を求める

【技術スタック・開発環境】
・バックエンド：Python、Django、Django REST Framework、Pydantic 
・フロントエンド：TypeScript、React、Material-UI、Redux Toolkit 
・データ／ML：pandas、NumPy、scikit-learn、LightGBM、LLM API（OpenAI／Claude） 
・データベース：PostgreSQL、Redis 
・インフラ：AWS（ECS Fargate、RDS、S3、Lambda、Step Functions）
・IaC、CI／CD：Terraform、GitHub Actions 
・監視：CloudWatch、Sentry 
・開発ツール： VS Code／Cursor、Claude Code、Docker 

【ポジションの魅力】
・R2Engineは成長フェーズにあり、新機能の企画から実装・顧客導入まで一気通貫で関われる。自分のコードがそのまま製品となり、顧客の課題解決に直結する手応えを得られる
・AIを「ツール活用」ではなく「業務プロセスの前提」として実践しており、AIとの協働を通じてエンジニアとしての次のキャリアを切り拓ける
・少人数チームのため意思決定が速く、自分の提案がダイレクトにプロダクトの方向性に反映される。大組織では得られない裁量と影響範囲がある
・ユニット長はSXI立ち上げ期からのスクラッチ開発経験者、もう1名はR2Engineの初期開発メンバー。プロダクトと技術の両方を熟知した2人と密に連携しながら働ける
・製品開発とデリバリの両面に関わることで、技術力だけでなくビジネス感覚・プロダクト思考も養われ、エンジニアとしての幅が広がる

【サービス内容について】
『R2Engine』は、企業のAIモデル運用を支える総合実行基盤（アナリティクスプラットフォーム）です。
・与信判断：カードローン審査、保険審査等で利用される与信・審査エンジン
・不正検知：決済不正検知、加盟店審査エンジン
・データ活用基盤：機械学習モデルの構築・デプロイ・運用を一気通貫で実現

金融機関を中心に導入が拡大しており、NTTドコモ（dカード与信審査）をはじめ、通信・決済・小売・ヘルスケア・製造など幅広い業界で活用されています。当社はこのR2Engineを軸に「パッケージプロバイダ型モデル」— "powered by R2Engine" が様々な企業に導入される世界観を目指しています。

【勤務地】
転勤なし

【業務概要】
MUFGの内部監査（統制の運用テスト等）において、データ分析／生成AIを活用し、監査の実効性向上と効率化を推進するポジション。分析の設計から実行まで担い、監査部のデータ分析／生成AI活用を高度化。

【業務内容】
・監査業務（統制の運用テスト等）におけるデータ分析の設計・実行（例：データクレンジング、データ可視化、異常検知、再計算・突合、テキスト分析等）
・生成AI活用を通じた、監査プロセスの標準化・効率化
・MUFGの内部監査におけるデータ分析／生成AI活用の高度化推進（ユースケース創出、分析ガバナンス整備、ナレッジ共有等）

【使用ツール例】
Tableau、Python、Excel／Access、行内生成AIツール等（案件特性に応じて選定）

【魅力】
・監査として、MUFGが保有する大量データの分析ができる。
・監査業務へのデータ活用は重要施策と位置付けられており、監査部内にデータ分析・AI活用の専門チームあり。
・監査として、経営に近い立ち位置で、MUFG全体を俯瞰することができる。

【MUFGならではのダイナミズム】
▼規模感
・事業規模の大きさは国内随一である。
・グループ各社と協働しながら、グループベースでの監査を担える。
・海外監査部との連携により、グローバルに活動できる。

▼MUFGの立ち位置
業界を牽引するトップバンクとして常に関心を持たれており、監査／内部統制が強く求められる環境である。

【風土・雰囲気】
キャリア採用者やグループ内他社からの出向者、行内の他部署から希望して異動してきたメンバーも在籍。組織として非常に多様性があり、キャリア採用者の提案も柔軟に受け入れる雰囲気あり。

【組織】
・本邦監査部　約240名
・海外監査部　約740名

【魅力】
▼ワークライフバランス
・小さなお子様がいる行員も在籍している他、男性育児参画の休暇取得制度あり。
・在宅勤務制度、フレキシブル勤務等の柔軟な働き方を支援する制度あり。

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

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

【職務内容】
AIの構想、開発、実装、運用、プロダクト化・事業化までを一気通貫で担い、産業変革を起こす。

【AIプラットフォーム事業について】
AIプラットフォーム事業では、AI技術やプロフェッショナルサービスを活用して、幅広い業界のリーディングカンパニーに対する課題解決ソリューションを提供しています。
自社のAIプラットフォーム「exaBase Studio※」を用いたサービスから、完全にカスタマイズされたソリューションの企画・開発・実行まで多様な「オファリング」を用意しています。

▼「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

【エクサウィザーズのFDEの特徴】
1．自社プラットフォームとカスタムソリューションを組み合わせ、顧客課題に最適な解決策を提供できる
自社のAIプラットフォーム「exaBase Studio」や蓄積されたAIアセットを活用することで、ゼロから開発せずスピーディーにプロトタイプを構築し、価値検証を進められます。一方でそれに固執せず、顧客課題に合わせて特定のAIモデルを開発したり、データ基盤やアプリケーションをスクラッチで構築することもあります。自社のプラットフォームやアセットを活用したスピードと再現性、顧客固有の課題に合わせて設計・開発できる柔軟性の両方を持つことで、あらかじめ決められた製品や仕様ではなく、顧客にとって本当に必要なソリューションを追求できます。

2．システム開発の枠を超え、「経営・事業課題の解決」というビジネ課題の上流にも携われる
FDEが向き合うのは整理されたシステム要件ではありません。
「複雑な業務をAIによって再設計したい」「社内の点在データを活用したい」「新しいサービスの利用率を高めたい」といった抽象度の高い経営・事業課題からプロジェクトが始まります。
顧客との対話を通じて「何をつくるべきか」を自ら定義し、技術選定、アーキテクチャ設計、本番実装までやり切ります。
技術から離れてビジネス側へ移るのではなく、コードを書き、動くものをつくる力を持ったまま、事業課題やサービス構想、顧客の意思決定へ担当領域を広げられることが当ポジションの特徴です。プロジェクトによっては、顧客の現場部門との要件整理にとどまらず、エンジニア自身が経営層に対して新たなAI活用や事業変革の構想を提案するなど、ビジネスの意思決定に直接的に関わる事例も生まれています。

3．担当するプロジェクトの100％がAI関連
担当するのは、生成AI、AIエージェント、機械学習、数理最適化、データ分析など、すべてAI技術に関連するプロジェクトです。
AIモデルの技術検証だけではなく、AIを組み込んだアプリケーションやデータ基盤の構築、既存システムとの連携、本番導入まで幅広く携わります。
配属や案件のタイミングに左右されることなく、これまでのエンジニア経験を生かしながら、継続的にAI領域の最先端の実践経験を積める環境です。

4．開発環境自体もAIネイティブ
顧客へサービスとしてAI技術を提供するだけでなく、自分たちの開発にもコーディングエージェントをはじめとするAIツールを本格的に取り入れています。AIによって実装や検証のスピードを高め、エンジニアが課題発見やソリューション設計など、より本質的な役割に時間を使える開発環境を追求しています。

【業務内容】
顧客固有のデータや業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM／機械学習など）を、実際に使われるアプリケーションや業務の仕組みへ落とし込みます。
プラットフォーム型とカスタムソリューション型の両方を組み合わせながら、顧客課題の特定、企画～設計、実装～本番導入、継続的な改善までを一気通貫で担っていただきます。
プロジェクトごとに担当範囲は異なりますが、主な業務は以下のとおりです。

・顧客課題の理解・プロジェクト構想
　- 顧客担当者（経営層、部門マネージャー等）との対話を通じた事業、業務フロー、データ、システムの理解
　- AI技術によって実現すべきソリューション・サービスの構想・提案
　- ビジネスチームと連携したプロジェクトテーマ、スコープ、KPI等の設計

・ソリューション設計・技術選定：生成AI（LLM／RAG／エージェント）や機械学習・数理最適化など最適な技術を選定し、アーキテクチャを設計
　- カスタムソリューション型：高度な固有課題に対し、AI／MLエンジニアと連携してモデル開発・スクラッチでのシステム開発まで
　- プラットフォーム型：AIエージェントプラットフォーム『exaBase Studio』を活用し、LLMコンポーネント等を組み合わせて高速にソリューションを構築

・プロジェクト推進
　- 品質・コスト・納期に加え、AI開発特有の不確実性や検証結果を踏まえ、スコープや進め方を柔軟に調整
　- AIコンサルタントやPMと協働したPoC設計・技術提案の主導

・実装のリード・ハンズオン・デリバリー
　- 要件定義と並行してプロンプトエンジニアリングやPoCを実施し、フィードバックを回す
　- LLM APIの統合、非構造化データのパイプライン構築、業務アプリケーション開発
　- 既存システム（API、データ基盤、セキュリティ要件）との統合設計、クラウド環境へのデプロイ

・アセット構築・プラットフォームへの還元
　- プロジェクトで得た知見の再利用可能なアセット化、ソリューションパターンの型化
　- exaBase Studioをはじめとする自社プラットフォームへのアセット蓄積、機能改善

【技術スタック】
・Languages：Python、TypeScript／JavaScript、SQL
・Backend：FastAPI、Node.js 等
・Frontend：React、Next.js 等
・Infrastructure：AWS／GCP／Azure、Docker、Kubernetes
・Platform：exaBase Studio
・Tools：Git、CI／CD
・AI／LLM：LangChain、LangGraph、HuggingFace Transformers、各種LLM API、Claude Code、Codex

【プロジェクトの進め方】
プロジェクトの性質やフェーズに応じて、顧客先を訪問して業務理解やディスカッションを行う場合もあれば、自社オフィスやリモート環境で開発に集中する場合もあります。
働く場所や関わり方を固定するのではなく、顧客課題を解決し、最も高い成果を生み出すために必要な手段を選択します。

顧客の事業や業務を深く理解するため、顧客と密接にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めますが、顧客先への常駐そのものを目的としたポジションではありません。重要なのは、物理的に顧客の隣にいることではなく、顧客と同じ目線で事業・業務の課題に向き合い、素早く仮説検証を行い、技術によって価値を届け切ることです。

【入社後のキャリアパス】
FDEとして経験を積んだ後は、本人の志向や強みに応じて、複数の方向へキャリアを広げることができます。
技術を手放さずに専門性を深めることも、技術を基軸に顧客、プロダクト、事業へ責任範囲を広げることも可能です。

・技術を深める：テックリード、ソリューションアーキテクト
・顧客価値を広げる：リードFDE、プロジェクトマネージャー
・プロダクトへ広げる：プロダクトマネージャー、プロダクト責任者
・ビジネス領域へ広げる：AIコンサルタント、BizDev、新規事業責任者

【ポジションの魅力】
・技術判断が事業を動かす手応え：自ら設計したアーキテクチャが企業の業務を実際に動かします。現場のユースケースがプロダクトの次の進化を定義し、自社プラットフォームへ直接還元できる醍醐味があります。
・課題定義から自分で決める：要件定義書を受け取るのではなく、経営層や部門マネージャーと「何を作るか」から議論しソリューション全体を設計するため、技術力とビジネス力の両方が向上します。
・巨大産業の「核心」に挑む：金融・エネルギー・インフラなど、日本を代表する大手企業の基幹テーマに入り込み、巨大なデータ領域にダイレクトに技術適用できる環境です。
・トップタレントとの協働：学会発表クラスのAI／MLエンジニアや戦略コンサル出身者と、互いの専門性を尊重しながら「対等なプロ」として議論できる環境です。

【案件事例】
▼プロジェクト事例
・保険 × 営業育成AI：exaBase Studioで約3万人が利用するAI顧客管理＋AIロールプレイングシステムを構想から実装まで一気通貫で開発支援（住友生命様）
・ヘルスケア × R&D：データ駆動型創薬支援により、一連のデータ解析時間を大幅に短縮（第一三共様）
・エネルギー × 全社DX：「DX戦略2026」を文化醸成・人財育成・環境構築の3領域で包括支援、事業構造変革に伴走（関西電力送配電様）

▼exaBase Studio導入事例
・セブン銀行様：AIエージェントテンプレートを活用し、社内データの自然言語分析で企画業務の意思決定を迅速化
・サッポロホールディングス様：購買データ分析から施策案生成までをAIエージェントが代替、店舗でのテスト展開を開始
・第一生命様：exaBase Studioを生成AI活用プラットフォームとして採用、外部提出書類のひな型生成アプリなどを内製化

▼戦略的アライアンス
・三井住友フィナンシャルグループ：2026年3月、資本業務提携を締結（第三者割当約54億円、議決権比率10%・筆頭株主）。SMBCグループのAI戦略パートナーとして数十人規模の専任チームを組成し、AIエージェントによる業務改革・AI駆動型開発プロセスの構築を推進。AIプロダクトの共同開発・外販も視野に入れた中長期提携
・NTTドコモビジネス：2025年5月、資本業務提携を締結（約4.7億円出資）。セキュアなAIプラットフォームの共同開発、業界・業務特化型AIエージェント（金融・公共・製造を初期ターゲット）の共同開発、65万社の顧客基盤を活用したAIサービス販売加速の3本柱で協業
・ふくおかフィナンシャルグループ： 025年5月、業務提携を締結。exaBase StudioのAIエージェント・RAG Opsテンプレートを活用し、本部業務改革・営業生産性向上・コンプライアンス高度化を推進。FFGのAIユースケース約90%がexaBase Studioのテンプレートで対応可能であることを実証。将来的に地域企業向け共同展開も視野

【勤務地】
※リモート＆出社のハイブリット勤務。ご希望に合わせて、東京オフィスまたは大阪オフィスへの出社を想定（顧客先への常駐も発生）

【職務内容】
あらゆる社会課題をAIで解決していく基盤を共に創り、社会に実装していきませんか。

【AIプラットフォーム事業について】
AIプラットフォーム事業では、AI技術やプロフェッショナルサービスを活用して、幅広い業界のリーディングカンパニーに対する課題解決ソリューションを提供しています。
自社のAIプラットフォーム「exaBase Studio※」を用いたサービスから、完全にカスタマイズされたソリューションの企画・開発・実行まで多様な「オファリング」を用意しています。

※「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

【業務内容】
スクラッチ開発のカスタムソリューション（AI／ML）、AIプラットフォーム製品「exaBase Studio」を用いたセミカスタム型の2軸のプロジェクトがあり、適性や志向性に合わせて、両方お任せする機会があります。
単なる導入支援やPoCではなく、顧客固有のデータ・業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM／ML など）を、実際に使われるアプリケーションへと落とし込む、AIのラストワンマイルを担う、企画・設計～実装責任まで持った役割です。

▼AI／LLMソリューションの技術選定・設計：顧客の課題に対し、生成AI（LLM／RAG／エージェント）や機械学習・数理最適化・ロボティクスなど最適な技術を選定し、アーキテクチャを設計
・スクラッチ開発型：高度な固有課題に対し、MLエンジニアと連携して1からモデル開発・実装
・プラットフォーム型：AIエージェントプラットフォーム『exaBase Studio』を活用し、LLMコンポーネント等を組み合わせて高速にソリューションを構築

▼実装のリードとハンズオン
・要件定義と並行してプロンプトエンジニアリングやPoCを実施し、フィードバックループを回す
・LLM APIの統合、非構造化データ（テキスト／画像）のパイプライン構築、業務アプリ化など、AIモデルを本番活用するための開発・分析

▼プロジェクトマネジメント
・AI特有の「やってみないとわからない」不確実性を考慮に入れた計画策定
・QCDF（品質・コスト・納期・柔軟性）を管理し、顧客期待値を調整してプロジェクトをゴールへ導く

【技術スタック】
・Languages：Python、SQL
・Infrastructure：AWS／GCP／Azure
・Tools：exaBase Studio、Docker、Git

【入社後のキャリアパス】
個人の希望に合わせて、柔軟なキャリアパスを想定しております。
・AI×データ×システム開発経験を兼ね備え、次世代型エンジニアとしてのキャリアを歩む
・AIプロジェクトマネージャー／ソリューションアーキテクト
・エンジニアやPdMとして自社プロダクト開発に関与
・ビジネススキルを磨き、AIコンサルタントにキャリアチェンジ

【ポジションの魅力】
・AI／MLとアプリケーション／システム開発の二刀流エンジニアとして、技術とビジネスを橋渡ししつつ、AIを社会実装できる市場価値の高い人材へ成長できます。
・巨大産業の「核心」に挑む：金融・エネルギー・インフラなど、日本を代表する大手企業の基幹テーマに入り込みます。ベンチャーのスピード感を持ちながら、巨大なデータ領域にダイレクトに技術適用できる環境です。
・トップタレントとの協働：学会発表クラスのMLエンジニアや戦略コンサル出身者と、互いの専門性を尊重しながら「対等なプロ」として議論できる知的好奇心を満たせる環境です。

【勤務地】
※リモート＆出社のハイブリット勤務。ご希望に合わせて、東京／大阪オフィスへのいずれかの出社を想定（顧客先への常駐も発生）

【楽天・事業について】
楽天が取り組む倉庫型ネットスーパー事業「楽天マート」は、大手小売りチェーンに匹敵する商圏を持ちながら、個人商店のような小回りの利くMDを実現できる、新しい事業形態です。
その事業形態の特性を活かした独創的な品揃えを展開する事で国内の食品流通市場を改革し、ユーザー、生産者双方にとってより付加価値の高い社会の実現を目指します。

一般消費者向け流通市場の中でも、食品流通市場は特に、EC化・デジタル化が遅れている分野です。楽天はネットスーパー事業を推進する事で食品流通のEC化・デジタル化を進め、食品流通改革を通じて社会をエンパワーメントします。
日本におけるリーディングポジションを確立すべく事業拡大に参画いただけるポジションです。

【部署・サービスについて】
生鮮食品・日用品を扱うネットスーパー「楽天マート」に関するマーケティングをお任せします。

▼事業内でのミッション
楽天の保有するデータソースを活用した中長期でのマーケティング戦略立案、短期プロモーション施策の立案・実行により、「楽天マート」の顧客獲得・育成を行います。

▼マート企画＆マーケティング課　プロモーション推進グループ
あらゆるマーケティングチャネルを活用し、売上予算達成のためのユーザー獲得・リテンション計画を策定及び実行、マーケティング活動の安定運用を目指します。

チームは少数精鋭であるため、プランニングから運用の仕組みづくりまで業務フェーズ問わず、マーケティング活動におけるPDCAを幅広く対応します。

【募集背景】
事業規模の拡大を推進するための募集となります。

▼楽天マートのサービスエリアと配送方法
首都圏の対象世帯数：1,200万世帯をカバーしており、自動倉庫2拠点から出荷。H&S型で効率的な配送網を構築し、当日中の配送と商品温度帯の管理を実現しています。なお最先端の自動倉庫により、商品探索時の歩行時間と商品確認作業の短縮し、効率性の高い作業が実現可能です。 

【業務内容】
ユーザー獲得のためのプロモーションやリテンション計画を策定・実行します。

ユーザー獲得には大きく2種類あり、
1．新規ユーザーの獲得
2．既存ユーザーの利用頻度を増やす
上記をメインにそれぞれのユーザーに合わせたプロモーションを行います。

・ユーザー獲得プロモーションの企画と実行（他事業部や外部メディアとも連携して企画実施）
・CRMやUXの改善
・エリアごとの販売計画
・データ分析（顧客、商品、UI等セールス関連）等

【働く環境】
▼組織構成
事業部全体：約60名
マート企画＆マーケティング課：14名
プロモーション推進グループ：6名

事業会社のマーケティング担当、業務運用管理担当、新卒など様々なバックグラウンドの人がおります。

【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。