【募集背景】
主力のスキマバイトサービス「タイミー」は、リリースからわずか約6年で、ワーカー数1,190万人（※2025年7月時点）を突破し、導入事業者数200,000社（※2025年7月時点）企業超という驚異的な成長を遂げました。しかしながら、私たちの目標はさらに高く、社会インフラとしての地位を確立することにあります。現在、労働人口のごく一部にしか利用されていないタイミーですが、その可能性は計り知れません。社会インフラとしての役割を果たすための挑戦は、これからが本番です。

この大きなビジョンを実現するためには、データが中心となる事業基盤の構築が不可欠です。私たちは、社内のデータ駆動型意思決定を推進し、ビジネス各方面に対し、データ分析を通した事業成長に貢献することを目標に掲げ、日々の取り組みを進めています。

現在、タイミーでは、これらの目標を達成し、スポットワークを新しい社会インフラにしていくための核となる、データアナリストを募集しています。

【業務内容】
当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。

【中核事業】
タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます

▼分析を通した事業貢献
・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献
・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し
・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献

▼データを用いた仕組みづくり
・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進
・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化

【新規事業】
タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。

▼分析を通した事業貢献
・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引
・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋（ビジネスレバー）を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード
・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献

▼データを用いた仕組みづくり
・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築
・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 

【組織構成】
▼SpotWork1G／SpotWork2G
中核事業をデータドリブンに進化させ、顧客価値を最大化する  
タイミーの祖業であり、現在の中核事業である「スポットワーク領域」を牽引するグループです。ToB（事業者）・ToC（ワーカー）双方の膨大な行動データからインサイトを抽出し、新たなユーザー価値の創出に向けた機会の探索から提案、実行までを推進します。プロダクト開発、マーケティング戦略、ビジネス展開の全方位においてデータに基づいた意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます。

▼New-BusinessG
データ資産を武器に、タイミーの「次なる成長の柱」を創り出す
スポットワーク領域に留まらない、新規事業領域全般を担うグループです。既存事業で培ってきたデータ資産と分析の知見を最大限に活用し、ゼロからの事業立ち上げや未知の市場開拓に挑みます。不確実性の高い環境下においても、データに基づいた精緻な仮説検証と高速なPDCAを回すことで、新たなビジネス価値の創造と事業のスケールを力強くドライブし続けます。

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ
・募集内容やマッチングに関する各種データ
・地理空間データ
・レビュー情報や評価データ
・広告データ
・カスタマーサポートへの問い合わせデータ
・SFA／CRMツールによる営業活動に関するデータ
・アンケートやサーベイデータ
・人事データ

【データアナリティクス部の特徴】
・向上心のあるメンバーが多く、データアナリティクス部全体で週に約2〜3回の勉強会が実施されています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。
・データ基盤上に、データウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。
・経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、業務に対して非常に協力的です。
・課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

【タイミーのデータアナリストとして働く魅力】
・会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、経営陣とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。
・サービス・組織が成長し続けており、多岐にわたり、数多くの分析のテーマが存在しています。
・ステークホルダーを巻き込み、データアナリスト主体で課題特定から分析、アクションの提案までを行うことが可能です。
・社会貢献性の高いサービスだからこそ、単なるデータ分析にとどまらず、『どうすれば社会をより良くできるか』という大きな視点を持って働くことができます。
・分析ツール、データ基盤が整備されているため、分析業務に集中することができます。

【勤務地】
フルリモート勤務可

【ミッション】
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。

【本ポジションの役割】
価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。

▼PHASE 2：モデル開発（主担当）
・価格／クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
・顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング
・既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める

▼PHASE 3：オフライン／オンライン検証（主担当）
・最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
・本番環境でのA／Bテスト設計・実施・効果検証
・検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す

▼PHASE 1・4：要件定義・プロダクト化（協働）
・分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画
・プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
・新たな差別化要素の研究開発
・知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与

▼プロジェクトの進め方
1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、分析PM・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。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。

【本ポジションの魅力】
▼世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。

▼トップクラスの研究者との協業
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。

▼経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減（最大70%）や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。

【チームの雰囲気】
データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。

※原則東京本社オフィスでの勤務となります。

【本ポジションの役割】
・ビジネス要件／KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計
・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン／オンラインで検証

【本ポジションの魅力】
AIと経済学の組み合わせは世界的にも新しい技術です。よって、ビジネスの状況を理解し、それに対応させるようにさまざまな創意工夫を凝らしていく必要があります。

そのためにAI・機械学習や因果推論などの理論的知識を持ちつつ、それを実際のビジネス現場課題に対してリアルなデータを活用して解決し、ビジネス成果に直結させることに興味がある方はぜひ検討いただきたいです。
単なる技術的興味にとどまらず、分析やモデルの成果を経営インパクト（売上改善・コスト削減）にまでつなげる意識を持っていることが重要になります。
そして課題発見や解決策の立案を能動的に進め、主体性と柔軟性を併せ持つ方におすすめです。
※入社時に因果推論の実務経験・知見は必要ございません。（入社後にキャッチアップいただける環境があります。）

【チームの雰囲気】
・データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わりながら、プロダクト価値を最大化することを重視しています。
・メンバー同士の距離が近く、技術的な議論も活発で、役職や職種を問わず、フラットかつオープンなコミュニケーションが根付いています。
・常に最先端の技術開発を行うため、東京大学、神戸大学、早稲田大学、慶応大学の経済学の教授陣を含めたR&D定例MTGが週次で開催されています。

※原則東京本社オフィスでの勤務となります。

【ミッション】
現場の課題に深く入り込みながら、技術的な方法論を体系化し、より多くの企業に価値を届けられるスケーラブルなプロダクトへと成長させることが本ポジションのミッションです。要件定義からモデル開発・検証・改善までを一気通貫で担い、その繰り返しの中で分析手法やアルゴリズムそのものを深化させ、プロダクトとしての完成度を高めていただきます。

【本ポジションの役割】
価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。受注後のプロジェクト全フェーズに関与し、以下の業務を横断的に担当します。

▼PHASE 1：要件定義・課題設計
・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、分析で解くべき問題を定義する
・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、営業アポイントに同席することもある

▼PHASE 2：モデル開発
・価格／クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
・顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング
・既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める

▼PHASE 3：オフライン／オンライン検証
・最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
・本番環境でのA／Bテスト設計・実施・効果検証
・検証結果をクライアントにレポーティングし、モデル改善サイクルを回す

▼PHASE 4：プロダクト化・横展開
・プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
・新たな差別化要素の研究開発
・知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与

▼プロジェクトの進め方
ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティスト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。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。

【本ポジションの魅力】
▼世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。

▼トップクラスの研究者との協業
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶応義塾大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。 最新の学術知見を事業に応用する機会 があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。

▼経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減（最大70%）や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。

▼プロダクト化を通じた技術的成長
目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。

【チームの雰囲気】
データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。

※原則東京本社オフィスでの勤務となります。

【組織とポジションについて】
▼配属予定組織
Product Architectチーム
大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。

ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

【業務内容】
ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。

・Conataの製品群を操作・閲覧するWebフロントエンドおよびそのバックエンド（BFF）について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート
・上記業務プロダクトのUI／UX設計
・データ収集
　- パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築
・データ処理
　- データのETL／ELT処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築
　- バッチ／ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用
・データ管理
　- 収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築
　- センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築
・負荷試験、セキュリティー対策
・データベース設計
・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用
・開発環境や運用の整備・改善
　- インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化

【ソフトウェアエンジニアの魅力】
・パートナー・クライアントと一緒にソリューション開発・改善を行うことで、実際のビジネス課題を直に解決することが可能です。
・開発・提供したソリューションをもとに自社プロダクトであるデータ活用プラットフォームConataの製品開発にも貢献ができます。
・さまざまな顧客企業が抱えるデータに関する共通の課題を見出し、それらを解決する技術や機能に落とし込む、というフィードバックループから、さらなるプロダクトの改良・拡張を担うことができます。
・新しい技術へチャレンジすることを恐れない文化があります。
・データ、インフラ、サービング等それぞれの専門家である優秀なエンジニアと協業しプロダクト開発をできるためインフラからサービング・データエンジニアリング領域までメンバーのサポートを得ながら学び、高め合える環境です。
・高いAvailabilityが求められるサービスに対する、技術選定・監視・デプロイ・テストにおける設計、運用経験を積むことができます。

【開発環境】
・クラウド：AWS
・開発言語：Kotlin、Python、TypeScript
・フレームワーク・ミドルウェア等：React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS（Kubernetes）、Terraform
・SaaS：Auth0、Vercel

【勤務地】
・勤務形態：在宅勤務選択可
・転勤：当面想定はしていません。

【組織とポジションについて】
▼配属予定組織
Product Architectチーム
大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。

ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

【業務内容】
・FLYWHEELのプロダクト（Conata）における管理画面の設計、技術選定を含む開発・テスト・およびデプロイ
・上記業務プロダクトのUI／UX設計
・プロジェクトにおけるお客様とのコミュニケーション
・システムの技術的な問題の発見と解決
・エンジニアリング自体の支援
　- 運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発
　- システムの技術的な問題の発見と解決
　- テスト環境構築

【ソフトウェアエンジニアの魅力】
・パートナー・クライアントと一緒にソリューション開発・改善を行うことで、実際のビジネス課題を直に解決することが可能です。
・開発・提供したソリューションをもとに自社プロダクトであるデータ活用プラットフォームConataの製品開発にも貢献ができます。
・さまざまな顧客企業が抱えるデータに関する共通の課題を見出し、それらを解決する技術や機能に落とし込む、というフィードバックループから、さらなるプロダクトの改良・拡張を担うことができます。
・新しい技術へチャレンジすることを恐れない文化があります。
・データ、インフラ、サービング等それぞれの専門家である優秀なエンジニアと協業しプロダクト開発をできるためインフラからサービング・データエンジニアリング領域までメンバーのサポートを得ながら学び、高め合える環境です。
・高いAvailabilityが求められるサービスに対する、技術選定・監視・デプロイ・テストにおける設計、運用経験を積むことができます。

【開発環境】
・クラウド：AWS
・開発言語：Kotlin、Python、TypeScript
・フレームワーク・ミドルウェア等：React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS（Kubernetes）、Terraform
・SaaS：Auth0、Vercel

【勤務地】
・勤務形態：在宅勤務選択可
・転勤：当面想定はしていません。

【募集部門】
開発部門 技術戦略室 Data Science G

【職務内容】
ぐるなびのデータサイエンスチームにて、生成AIを活用した飲食店検索サービス「UMAME!（うまみー！）」のAI機能開発を担当していただきます。
「UMAME!」は、従来のキーワード検索ではなく、ユーザーとの対話から潜在的なニーズ（気分やシチュエーション）を汲み取り、最適なお店を提案するAIエージェントです。
本ポジションでは、このサービスの頭脳となる「AI Agent（自律型エージェント）」および「RAG（検索拡張生成）」システムの設計・実装・精度改善を担います。ぐるなびが保有する膨大な飲食店・メニューデータを武器に、最先端のLLM技術を用いて、全く新しい検索体験を創り上げる業務です。

▼AI Agentの設計・実装
Agent Development Kit等を用い、ユーザーの意図理解、条件整理、検索実行、提案を自律的に行うマルチエージェントシステムの構築

▼RAG（検索拡張生成）システムの高度化
・飲食店データ、メニュー情報などをVector Database化し、高精度な検索基盤を構築、運用
・回答の正確性を担保するための検索ロジックの改善

▼プロンプトエンジニアリング・モデル検証
GPT、Gemini、Claude 等の最新モデルの検証およびプロダクトへの適用

▼評価パイプラインの構築
LLM-as-a-Judge 等を用いたAI回答精度の自動評価、継続的な改善サイクルの確立

【本ポジションの魅力】
▼「日本最大級の食データ」×「最新AI技術」
他社にはない、構造化された詳細な飲食店データやメニューデータをアセットとして、RAGやAgent開発にフル活用できる環境です。データが豊富なため、AIの回答精度や提案力を追求する面白さがあります。

▼0→1の新規サービス開発
既存サービスの保守ではなく、新規サービス「UMAME!」の立ち上げ期において、最新の技術スタックを用いた実装に集中できます。

▼社会実装への手応え
多くのユーザーが利用するサービスへのAI導入を通じ、自分の書いたコードが世の中の「食の体験」や「お店探し」を変えるインパクトを実感できます。

【正規雇用労働者の中途採用比率】
2022年度：38％
2023年度：89％
2024年度：100％

公表日：2025年6月1日

【配属チーム：AIリサーチ＆イノベーション室（AIRI室）について】
「今夜どの店に行くか」「次の旅行先をどう決めるか」——日常のあらゆる選択において、人々の情報収集の仕方が根本から変わろうとしています。検索してリンクをたどる時代から、AIが文脈を読んで最適解を直接届ける時代へ。この変化の中で、「どんな情報が・どんなタイミングで・どんな形で届けば、ユーザーの意思決定を本当に支援できるか」という問いに、Speeeはプロダクト、データとAIで向き合っています。
AIリサーチ＆イノベーション室は、そのプロダクトを構築するチームです。リサーチメンバーが解明した「AIがどう情報を判断するか」「ユーザーはどう行動を変えるか」という知見を、実際に動くプロダクトとして実装し、磨き込んでいきます。自分たちが作ったシステムが、日常の消費行動から人生の大きな選択まで、何万人もの意思決定を支えていく——それがこのポジションのスケール感です。

【お任せしたい業務】
▼AIマーケティング基盤の設計・開発・進化
BizチームとリサーチチームがAIで発見した知見を、継続的に使えるシステムとして実装します。「どう作るか」ではなく「どう事業に届けるか」を起点に設計するため、技術とビジネス両方の視点が自然と身につきます。

・AIマーケティング・アプリケーションの0→1立ち上げから、稼働中システムの改善・進化まで一貫して担当
・データパイプライン、ワークフローシステム、分析・レポーティング基盤など、事業を支えるインフラを設計・実装
・AWS／IaC（Terraform／AWS CDK）による堅牢なクラウド基盤の構築・運用
・AI駆動型開発を全工程で実践（仕様検討〜実装〜ドキュメント生成をAIと協働しながら進行）

▼Biz／リサーチとの事業・技術の仮説検証
整った要件書が渡されるのを待つのではなく、事業の仮説そのものをエンジニアの視点から一緒に磨きます。「何を作るべきか」の議論から参加できるため、技術がどう事業に貢献しているかを肌で感じながら働けます。

・BizチームとリサーチチームとともにAIマーケティング施策の仮説検証に参加し、必要なシステム機能を共に定義
・得られた知見や再現性のある成果を、業務・サービスに継続的に組み込むための設計・実装

【開発環境】
▼言語
Python／TypeScript／Ruby／Go

▼インフラ・クラウド
Amazon Web Services（AWS）
Infrastructure as Code（Terraform／AWS CDK）

▼AI・LLM関連
LLM（OpenAI API等）／RAG構築／AIワークフロー基盤

▼データベース
RDB（MySQL等）

▼ソースコード管理
GitHub／Git

▼その他
Linux／Docker／GitHub Actions／Datadog

【こんな環境・働き方です】
・現在4名の少数精鋭チームで、エンタープライズ開発経験豊富なシニアエンジニアと連携しながら、設計思想から実装まで一貫して学べます
・開発プロセス自体もAI前提で進化させています。仕様検討からコード実装、ドキュメント生成まで「AI駆動型開発」を全員で実践
・BizチームやリサーチチームとOne Teamで動くため、技術が事業成果に直結する手応えを日常的に感じられます
・書籍購入費負担あり（月1万円まで）
・個人利用のクラウド環境利用費を月1万まで会社負担あり

【リモートワーク】
一部リモートワーク可（チームの状況に応じて相談）

【募集背景】
みずほフィナンシャルグループでは、中期的に1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタルを軸とした変革を推進しています。
この取り組みは、みずほフィナンシャルグループのデジタル戦略・AI活用推進を担う《デジタル戦略部デジタル・AI推進室》が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。
常時30～40件のプロジェクトが同時並行で進行しており、すでにリリースと運用フェーズに入ったプロダクトも増えています。次の成長段階では、こうした取り組みをグループ全体へ広げ、業務改革と顧客価値につなげていくことが重要です。

その実現に向けて、金融業務で求められる信頼性・安全性を満たすため、汎用LLMの活用に留まらず独自LLM（みずほLLM）の開発を進めています。オープンウェイトモデルをベースに社内ナレッジを活用し、学習・チューニングを組み合わせて継続的に性能を高めています。今後の展開を加速するため、データ設計から学習実装・評価・改善までを一気通貫で担うLLMエンジニアを募集します。

【ポジションの魅力】
（1）金融特化LLM「みずほLLM」の開発推進
汎用LLMの活用に留まらず、金融業務で求められる専門性・信頼性を満たす独自LLM「みずほLLM」の開発を推進しています。社内ナレッジを活用した学習データ設計から、学習手法の検討、チューニングの実装・実行、性能分析までを一気通貫で担い、モデルを継続的に高度化できる点が魅力です。実務テストを前提に、より専門的な業務領域への展開につなげていくフェーズに参画できます。

（2）品質と監査性を担保するLLMOps
金融機関でLLMを業務に組み込むには、モデル精度だけでなく、実務テスト設計、誤答検知、ログ設計、アクセス制御など運用面の統制が欠かせません。本ポジションでは、学習・評価に加えて運用ルール整備まで踏み込み、品質と監査性を満たした形でLLMを成立させます。技術とガバナンスの両面で意思決定し、運用に落とし込む経験が得られます。

（3）適用先検討とプロダクト連携をリード
LLM開発は、モデルを作るだけでは価値になりません。本ポジションは評価結果を踏まえた適用先の検討まで担い、業務支援アプリなどのプロダクトチームと連携しながら、LLMを業務価値へ接続します。モデル特性と業務要件を踏まえて適用方針を定め、現場で使われる形へつなげられる点が魅力です。

【職務内容】
生成AI／LLM（大規模言語モデル）の業務活用に向けて、データ整備からLLMの選定・構築、学習（チューニング）実装、技術評価、適用検討までを担い、業務改善につながるAIプロダクトを推進するポジションです。

【具体的な業務内容】
・生成AIの利活用に向けたデータの構造化・加工・分析などのデータエンジニアリング
・モデル開発に必要なデータの特定、およびデータベース設計
・LLM（大規模言語モデル）の選定、独自LLM（みずほLLM）のセットアップ
・学習手法の検討を含む、チューニング（学習）の実装・実行および性能分析（技術評価）
・LLMOpsとして、実務テスト設計と誤答検知、ログ・アクセス制御を含む運用ルール整備
・評価結果を踏まえた適用先の検討と、プロダクトチームとの連携推進

【プロジェクト例】
・独自LLM（みずほLLM）の構築に向けた、社内ナレッジの整備・学習データ設計
・継続事前学習／ファインチューニング／RAG等の手法比較と、最適な組み合わせの技術検証
・金融特化LLMの継続的な精度向上とデプロイ・評価（銀行実務テスト［預金・融資・外為・財務分析等］にて評価実施中）
・現場部署と連携しながら実務課題を特定し、独自学習の有効性を見極めつつ、要件整理からデータ収集、評価設計、学習試行までを実践
・大規模学習を効率的に実行するため、AWS等での分散計算環境（クラスター）構築および運用に向けた技術検証

【プロダクト例】
▼面談記録・議事録作成支援「めんきくん」
対面／オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS／Webアプリケーション

▼スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」
作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成

▼営業ノウハウ形式知化「みずほAIインタビュアー」
AIがRMにインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化。整理した知見はRAGの知識DBや独自LLMの学習データとして活用予定。

▼社内手続き検索支援「Wiz Search」
事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成。

【技術情報（一部）】
開発言語：TypeScript、Python
フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、FastAPI、Streamlit、FastAPI
AI関連ライブラリ：Assistants API、Agents SDK、Strands Agents SDK、LangChain、LangGraph、Vertex AI
インフラ・ミドルウェア：AWS、S3、ECS、ElastiCache、Terraform、CDK、Bedrock、Bedrock Agentcore
テスト：Jest、Pytest、Playwright
ツール：GitHub、Teams、Slack、Jira、Confluence
AIツール：Anthrpic ClaudeCode、AWS Kiro、OpenAI Codex、Amazon Q Developer、Devin、Dify、v0

【働き方】
▼支給デバイス
業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です。

▼リモート勤務
出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。

▼オフィス環境
フリーアドレスとなり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。

▼休暇
積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇（上期・下期に分けた連続休暇）、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。

【業務内容】
本求人にて配属される部室店における業務

【勤務地】
本求人勤務地欄参照

【会社名】
株式会社みずほフィナンシャルグループ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【勤務地／Work location】
本社（虎ノ門ヒルズ）※フルリモート

【概要】
当社では、お客様の要求を元に、コア技術であるニューラルネットワークの圧縮技術など最先端の技術を活用したエッジAIを用いて、お客様の課題を解決するAIアプリケーションおよびAI組み込みシステムの開発を行っています。

お客様の使用環境に応じて、筐体の設計及び筐体内に適切に基板・冷却用の付帯部品・電源などを配置し、PCを製品として開発したり、開発したPCとカメラなど他の付帯部品を連携させシステムとして完結するハードウェアの開発を行っています。

【業務内容】
主に筐体設計やシステム設計などハードウェアの開発のため、適切な部品の選定から、レイアウト設計、図面化から組み立て評価まで、社内のAIエンジニアチームとも密に連携し、開発を行っていただきます。

【具体的な職務内容】
・ハードウェアの仕様から、部品選定、筐体・システム設計および図面化
・具体化した製品の組み立て評価
・エッジAIシステム全体の組み込みに関わる協業業務

【プロジェクトのやりがい】
当社のHW開発チームは、少数精鋭で裁量の大きい環境です。
開発環境の提案から、手法・プロセスの提案まで、主体的に活躍できる方を歓迎します。

※出社前提 （ハイブリッド勤務調整可）

【仕事についての詳細】
▼SGE AI戦略本部概要
ゲーム・エンターテイメント事業部（SGE）として新時代の「ゲーム×AI」開発を推進する専門組織を創設！

ゲーム開発を行う9社のグループ各社と連携しAIを活用した開発・運用支援を横断的に実行していきます。

▼ゲーム・エンターテイメント事業部（SGE）
「インターネットの可能性とチームの力で新しい時代のエンターテイメントを創る」  
というビジョンを掲げ、スマートフォンゲームの新規開発・運用を中心に、  
グッズなどの周辺領域やグローバル事業、マンガ事業、DX事業にも積極的に展開しています。  
  
約8社の子会社が独自の強みを活かしたプロダクト開発を行う一方で、  
各職種毎のボードやワーキンググループといった横断組織を通じて  
各社が持つ技術・ノウハウや成功・失敗事例を共有し合い強く連携し合いながら  
グローバル規模でヒットタイトル創出を目指す、業界内でも稀有な特徴を持つ事業組織です。

非公開の新規開発中タイトルも複数。 
豊富なジャンルのタイトルを運用、新規開発することで、
開発や制作に関わる社員としても特定ジャンルに限定されない
多様なチャレンジができる点が魅力の1つです。

【業務内容】
機械学習モデルの構築・運用
（機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発、Python、Unityなど使用）
技術調査・研究成果の発信（学会発表、イベント登壇、SNS・広報サイト発信等）

【プロジェクト（一例）】
複数の非公開プロジェクトも推進中。経験・スキルに応じて柔軟に検討します。
ご自身の経験を活かした開発を進められたい方も歓迎！面談時にご教示ください。

・AIによるレベルデザイン支援プロジェクト
・自然言語処理を応用したオンラインゲームの運用支援プロジェクト
・パズルゲームのレベル生成（ステージ生成）
・大規模言語モデルのキャラクターへの応用プロジェクト　等（他非公開プロジェクト多数）

【ポジションの魅力】
技術検証のみならず実運用まで一気通貫して携わっていただけます。

【担当業務】
ISC（Integrated Solution Centre）は人事部（Human Capital）内において経営目線、スタッフ・ユーザ目線、高度化・効率化の3つの視点からPwCグループに最適なサービス提供及び人、組織、プロセスを最新化／最良化を徹底的に行う組織です。
今回ISCのサブチームの1つであるData&Analyticsで人材募集いたします。
Data&AnalyticsではPwCグループの人事領域におけるデータの管理、プロセス改善と最適化に伴うデータ管理の企画と実施、関係者へのレポート、データ分析そしてインサイト提供の業務を行っています。

【担当領域】
Data&Analyticsでは、3名のマネージャーと17名のメンバー（兼務含む）及び業務委託、派遣社員で構成され、以下のような業務を実施しています。
Managerとしてメンバー育成やチームの日常業務の品質管理、課題解決や対外折衝、希望やスキルに応じ各種チーム内外のプロジェクトへの参画など行っていただきます。

・人事関連データ管理基盤の運用（影響分析、要件定義、関係者との調整と折衝、スケジュール策定、実装・テスト、設定変更、運用改善）
・経営陣、社内外に向けたレポートの作成（ビジネス課題の仮説検証や解決のためのデータの抽出、処理、集計、分析そしてインサイトの提供）
・人事内外各種施策企画～推進（業務改善、DX推進含）

【部門からのメッセージ】
・経営において人事データが果たす役割がますます重要になる中、人が財産である当社で人事×Tech、システムとデータの両方の経験を高め、幅広い人事関連データ及びその分析において活躍できるポジションです。
・ご自身が担当される定常業務以外にも、新技術の勉強、随時プロジェクトや業務改善の取り組み、チーム内の改善活動などチーム内外のいろいろな業務・関係者と関わることができます。

【キャリアパス】
▼入社後下記のようなキャリアパスが想定されます。
・人事内チームのマネジメント、人事戦略、組織設計への関与
・人事データの専門家としてのDX推進リード、人事部内外のアドバイザー
・ISC内の別業務への従事、別チームとの協同による専門性の多様化
・人事部内／IT部などの他部署へのキャリアチェンジ

【教育・研修】
・人事部による人事領域に特化したトレーニング（人材管理、法制度関連など）
・社内のトレーニング（ロジカルシンキングやプレゼンテーションなどのビジネススキル、英語、コーチング）
・社外のトレーニング（システムトレーニング、英語、法制度、セミナーなど）
・オンラインオンデマンド学習コンテンツ、語学学習などの環境提供、費用補助
・その他人事業務チームへの留学（1日～数カ月の実務体験）
・PwC Firm内の人事コンサルティング部門の勉強会や共有会への参加

【勤務地備考】
リモートワークあり

【仕事概要】
GOのデータ基盤では、全国47都道府県で使用され3,500万DLのサービスアプリの中で生み出されるユーザーとタクシーを結ぶ大量データを収集し、活用しています。

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

本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。

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

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

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

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

【所属組織】
AI技術開発部 データプラットフォームグループ：4名

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

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

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

▼利用可能な主なAIツール・サービス
Google Gemini／Google NotebookLM／Azure OpenAI／GitHub Copilot／Cursor／Claude Code／Bedrock／OpenAI API

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

▼学習・コミュニティ活動や利用支援制度
・有償AIツールのアカウントを全社／部署単位で付与
・有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり
・高性能なPCやGPU環境の提供あり
・業務内外問わず、個人のツール利用に対する費用補助制度あり
・生成AIに限らず様々な補助制度、環境の提供あり
・生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施

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

▼エンジニア組織風土
エンジニア組織では、技術のインプット・アウトプットを積極的に行っています。
テックブログや、YouTubeでの月1回のTechTalk配信 、様々な社内勉強会、そしてiOSDCやDroidkaigi、技術書展等のスポンサー、情報処理学会など学会での発表等、幅広く技術情報発信に取り組んでいます。 また、エンジニアのスキルアップを促進するために『Engineer Challenge Week』という、2週間を新たな知識や技術の習得に充てることができる取り組みも行っています。

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

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

【職務内容】
AI開発が加速化し、コンタクトセンターおよびBPO業界の変革期が訪れている中、モビルスがこれからも業界のリーディングカンパニーとしてソリューションを提供して顧客の様々な課題を解決するために、エンジニアリング部門の体制強化を考えています。

生成AI時代のエンジニアリングを最大化するべく、当社のエンジニアリング組織（アプリケーション開発、QA、SRE／インフラ、DevOps／FinOpsなど）を横断し、複数の全社的・部門横断的プロジェクトを推進するメンバーを募集します。
本ポジションは、組織横断の推進力／技術基盤の理解／プロセス改善力を中心とするロールであり、メンバーの評価やピープルマネージメントは含みません。
代わりに、各チームと連携しながら 「変革の実行力」 を発揮していただきます。

【主な業務内容】
・技術横断プロジェクトの企画・推進
・開発プロセス・品質向上の仕組み作り（生成AIの使い方含む）
・クラウドコストの可視化・最適化施策のリード（AWS、SaaS各種）
・横断ワークフローへのAI導入と効果測定の推進
・全社プロジェクトの課題／進捗レポート
・不具合、インシデント発生時の対応全般（原因特定、不具合改修、再発防止等）

【開発環境】
・言語：React、TypeScript、Golang、Python
・データベース：MongoDB
・インフラ：AWS
※開発業務を担当するわけではありません

【募集背景】
▼開発組織体制強化における募集
当社では現在、開発組織の体制強化を進めています。
複数サービスを跨いだリファクタリングや新サービスの開発を進めるにあたって、成長フェーズならではの組織を超えた課題解決が急務になってきました。
生成AI時代のエンジニアリングを一緒に考えていきましょう。

【部署構成】
Engineering Division直下所属

【出社・在宅頻度】
週3日出社（チーム毎に出社日固定）※残り2日在宅勤務可

【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、分析業務を主にご担当いただきます。必要に応じて、BI・データエンジニア業務を一部ご担当いただきます。

▼分析業務
プロ野球球団、芸能事務所などの大手IPコンテンツの電子トレカを運用するサービスのデータ可視化・分析・施策の提案を担っていただきます。

▼BI・データエンジニア業務
分析や可視化を行っていく中で、定期的にモニタリングすべき指標があれば、分析ダッシュボードへのクエリ実装や必要なデータ基盤の整備を担っていただきます。

【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

【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。

本ポジションでは、弊社で二人目のデータエンジニアとして、プロ野球球団や大手コンテンツの電子トレカを運用するサービスにて、KPI管理・データ可視化・分析のためのデータパイプライン構築から、集計やダッシュボード構築までデータに関する業務を一気通貫して担っていただきます。

▼具体的な業務内容
・自社開発の電子トレカプロダクトのRDBMSから、データ基盤（BigQuery）へのデータロード処理の実装
・データ基盤上のDataLake／DataWarehouse／DataMartの設計
・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
・上記の処理を管理するデータパイプライン構築
・事業からの要望に応じてデータ基盤からSQL等を用いたデータの集計・可視化

集計要件や分析設計は別の担当者が行うためアナリストの経験や能力は問いません。志向に応じて、アナリスト領域へのチャレンジも歓迎します。

【募集の背景】
事業の成長に伴い、データチームへの機能要望や開発要望が増加しています。チーム増強のために、新たなメンバーを募集しています。

【チーム構成】
現在は、データ基盤を整備するデータチームと、データ分析を各プロダクト担当者向けに提供するグロースチームでデータの活用を進めています。

データチームは、データエンジニアとアナリストの数名で構成されています。

【仕事の魅力・キャリアプラン】
▼0→1フェーズのデータ基盤構築に携われる
データ分析を提供するために必要なデータ基盤は構築できているものの、まだまだ初期の段階です。二人目のデータエンジニアとして、データ基盤の設計から関わることができ、技術選定やアーキテクチャ設計にも携わることができます。

▼キャリアプラン
まずはデータチームのメンバーとして、既存データ基盤の改善・拡張、新規データソースの追加を担当していただきます。
中期的には、データチームを技術面でリードするテックリードや、ご志向に応じて、データ活用組織のマネージャーも目指していただくことができます。

【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

【募集背景】
私たちキャディは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を展開しています。
「製造業AIデータプラットフォーム」は製造業に眠る膨大な知識・経験を、誰もが活用できる資産へと変えるプロダクトです。
2022年のローンチ後、既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、T2D3を大きく上回るスピードで成長しています。現在はアメリカ・タイ・ベトナムにも進出し、グローバル展開も加速させています。

このプラットフォーム上に構築されたプロダクトの一つが、製造業AI見積もりクラウド「CADDi Quote」です。見積もり業務という製造業の根幹をAIで変革するプロダクトであり、現在グローバルへの本格展開フェーズにあります。
この挑戦を推進するため、日本とベトナムの開発拠点をまたいでチームを率いるエンジニアリングマネージャーを募集します。

【キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは】
・担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。
・向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。
・EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。
・テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。

【業務内容】
▼製造業AI見積もりクラウド「CADDi Quote」
データプラットフォーム上に構築されるプロダクトであるCADDi Quoteの開発マネジメント（目標設定～達成に向けた各種マネジメント業務）をお任せします。
単なるチーム管理に留まらず、事業責任者やプロダクトマネージャーと密に連携し、プロダクトの成長に責任を持つポジションです。

※以下、1人のマネージャーが一度に全てを担当する訳ではなく、担当領域、その時々の重点課題や個々人の強み・志向性に応じて担当します。

・開発チームのピープルマネジメント（採用・育成・評価・組織設計など）
・技術的な意思決定やアーキテクチャ設計のリード
・プロダクトマネージャーと連携した開発ロードマップの策定と遂行
・プロダクトの成長フェーズに応じた、スピーディかつ品質の高い開発プロセスの構築
・CADDi Quoteの海外市場展開に向けた、多国・多言語対応を含むプロダクト開発の推進
・日本・ベトナムにまたがる多国籍チームのマネジメント。仕様の認識合わせやコードレビュー、品質基準の統一など、拠点間の開発連携をリード
・ベトナム開発拠点との協働体制の設計・運用（タイムゾーンを考慮した開発フロー構築、定例ミーティングの運営など）

※入社後数ヶ月程度は、開発の実務を行いながら、プロダクト理解やステークホルダーとの関係作りを行っていただき徐々にマネジメント業務に携わっていただくといった入り方も可能です。

【開発組織について】
Apple米国本社出身のCTO、元SansanCTOのVPoEなど、国内トップクラスの技術リーダーたちが集結しています。
我々が挑むのは、一つの産業のあり方を根本から変革する、前人未到のミッションです。当然、一朝一夕に成し遂げられるものではありません。だからこそ、未完成であることを楽しみ、誰も想像したことのない未来へ挑戦するカルチャーが根付いています。個々のポテンシャル解放を重視し、互いに刺激し合いながら、より早く大きな価値を顧客に届けるための開発組織を全員で創り上げています。

【このポジションの面白さ・得られる経験】
▼世界を変えるプロダクトを、中心で創る実感
私達は日本発のソフトウェアとして、グローバルな巨大産業の変革に挑んでいます。アメリカや東南アジアでも手応えを感じており、開発の最前線で世界を感じられる稀有な環境です。

▼事業家としての視座とインパクト
担当プロダクトの開発責任者として、ビジネスインパクトに直結する意思決定をリードできます。単なる機能開発ではなく、顧客のコスト構造を変え、業界の常識を覆すような価値創造のプロセスを、牽引する経験が得られます。

▼拠点横断の開発チームを自ら設計する経験
日本・ベトナムにまたがる開発チームの協働のあり方を、自ら設計し運用できるポジションです。拠点間の開発プロセス構築や異文化チームのマネジメントなど、グローバル開発組織のリーダーとしてのスキルを実践的に磨くことができます。

▼製造業の根幹を変革する手触り感
見積もりは製造業のあらゆる取引の起点となる業務です。この領域をAIで変革するCADDi Quoteを通じて、産業構造そのものにインパクトを与える実感を得られます。

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

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

【業務内容】
GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクト、または尖った技術領域において、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。

▼主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド・レンタルサーバー［ホスティング］、インターネット接続［プロバイダー］、決済、EC支援、セキュリティ）
・インターネット広告・メディア事業（メディア、広告支援、クーポン・ポイント）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・インターネットセキュリティ事業（暗号セキュリティ、サイバーセキュリティ、ブランドセキュリティ）
・暗号資産事業（交換所、ステーブルコイン発行）

また、GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、ロボティクスおよびフィジカルAI分野における研究開発・事業化にも取り組んでいます。

最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。

【プロジェクト業務】
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、フィジカルAI技術を活用した動作制御の研究開発を行います。

▼シミュレーション環境の構築・整備
Isaac Sim／Isaac Gym／MuJoCo等のシミュレーション環境を構築し、ロボットの動作学習に必要なシミュレーションパイプラインを整備します。

▼深層強化学習・模倣学習による動作制御の開発
シミュレーション環境における深層強化学習や模倣学習を用いて、ヒューマノイドおよび四脚ロボット等の動作制御モデルを開発します。

▼Sim-to-Realパイプラインの構築
シミュレーションで学習した制御ポリシーを実機ロボットへ適用するためのSim-to-Realパイプラインを構築・改善します。

▼フィジカルAIモデルの実装・検証
最新の論文・技術動向を踏まえ、フィジカルAIモデルの実装および実機での検証を行います。

フィジカルAI以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。

【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。

【ポジションの魅力】
フィジカルAIという最先端の技術領域において、シミュレーションから実機ロボットへの応用まで一貫して携わることができます。GMOグループのGPUリソースやクラウド基盤を活用し、大規模な学習環境を用いた研究開発が可能です。
開発したフィジカルAIモデルは、GMO AIRを通じて実際のお客様へ提供されるため、研究成果が事業に直結するやりがいのあるポジションです。

【利用技術】
・Python
・PyTorch
・Isaac Sim／Isaac Gym／MuJoCo等のシミュレーション環境
・Linux
・CUDA
・ROS／ROS2（DDS）
・Docker

【働く環境】
▼開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。

▼GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。

▼オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。

▼福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。

▼社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。

【Specific Information（External）】​
当チームは、サイバーセキュリティ領域のコンサルティング業務をデジタルサービスで支援し、そこで蓄積される知見をAIで再活用することで、デリバリーの継続的な高度化を目指しています。
現在、複数のサービス・アクセラレーターがリリース済みまたは開発中であり、今後もサービス群は拡張していく想定です。

本ポジションは、これらデジタルサービス群の開発を横断的に統括するEngineering Leadです。ソリューションアーキテクトが策定した全体の設計・技術戦略に基づき、UX／UIデザイナーや外部開発パートナーとの連携を主導し、高品質なプロダクトを迅速に届けるための技術的な実行管理全般を担います。
サイバーセキュリティとコンサルティング、デジタルが交差する領域において、構想と実装の間に立ち、それを現実の仕組みとして着実に成立させていくポジションです。

【主な職務内容】
・新規サービスの開発推進
・既存サービスの整理・リファクタリングとサービス間連携の強化
・外注・パートナー企業を含む開発体制の構築・統制
・品質・進捗・技術的リスクを常に把握し、仕様変更や優先順位判断について、背景とトレードオフを説明可能な形で開発を進める

▼1．複数サービスの開発統括
・リリース済みサービス、開発中アクセラレーターを横断した開発の推進
・グループ内開発リソース・パートナー企業・UX／UIデザイナーを含む開発体制の構築と統制
・仕様の具体化、タスク分解、優先順位付け
・進捗・品質・技術的リスクの可視化と是正

▼2．既存サービスの整理・リファクタリングとサービス間連携の強化
・既存サービスの段階的な整理・リファクタリングの計画立案と推進
・サービス間連携（オーケストレーション）の実装・管理
・短期のデリバリーと中長期の拡張性を両立させるための実装順序・対応範囲に関するトレードオフの整理と合意形成

▼3．開発プロセスの改善・高度化
・アジャイル開発を前提とした開発プロセスの改善と運用
・タスク管理や進捗可視化を通じた、課題の早期把握と解決
・CI／CD、コードレビュー、テスト、リリースプロセスの高度化・運用
・品質担保・受け入れ基準の見直しと運用の定着
・障害・不具合に対する再発防止策の強化

▼4．UX／UIデザイナーとの協働
・デザイン仕様の実装への落とし込みと、実装上の制約に基づくフィードバック
・デザインと実装の間の仕様齟齬を防ぐためのプロセス整備
・デザインレビューへの参加と、技術的観点からの実現可能性の判断

▼5．外部パートナー・ステークホルダー対応
・外部開発パートナーの選定・関係構築
・開発タスクの指示、進捗管理、技術的なQ&A対応
・品質基準の設定とレビュー・受け入れテストの運用
・API仕様の整合性確認や結合テストの主導
・技術的判断・進捗・課題を非エンジニアにも説明
・判断理由や経緯を組織として共有できる、透明性の高い開発運営の維持

【技術環境（参考）】
・バックエンド：Python
・フロントエンド：React など
・クラウド基盤：Google Cloud Platform（App Engine、Cloud SQL、Cloud Functions 等）
※特定技術の深い実装経験よりも、これらを前提とした開発全体の統制・改善を重視します。

【このポジションで得られる経験】
・複数プロダクトを横断した開発統括の経験
・コンサルティングとプロダクト開発を融合させた新しいビジネスモデルへの関与
・開発体制の設計から関われる裁量の大きさ
・サイバーセキュリティ領域のドメイン知識

【勤務地備考】
リモートワークあり

【業務内容】
弊社は「APPBOX」や「FANSHIP」といった自社SaaSを展開し、1億MAU／月間数十〜数百億リクエスト／120億件以上のデータ処理を支える基盤を開発しており、これまでに300社を超える企業のアプリ開発を手がけ、誰もが利用する身近なサービスの裏側を支えてきました。

以下はその一例です
・小売・流通：ファミリーマート（ファミペイ）、ブックオフ、コーナン
・インテリア・生活用品：ニトリ
・エネルギー：ENEOS
・交通・鉄道：小田急電鉄、京王電鉄（その他、流通・小売・鉄道・金融・外食・エンタメなど多数の実績あり）

今回募集するポジションには、こうした大規模かつ社会に浸透したサービスを支える自社プロダクトの開発・運用保守業務を担っていただきます。スクラムチームにおいてPdM／POと密に連携しながら、ユーザーに価値ある製品を届けるための開発に携わることができます。
「自分の技術で大規模サービスを動かしたい」「裁量を持ってプロダクト開発に関わり、より良いプロダクトをつくりたい」という方にとって最適な環境であると同時に、チームメンバーと一体となり、ご自身を含めた成長を支えるチーム運営にも関わっていただけます。

【業務詳細】
自社プロダクトの開発・運用保守等の業務全般に携わっていただきます。
・フロントエンド、バックエンド、クラウドインフラの開発、構築、運用保守業務
・社内のステークホルダー（プロダクトマネージャー／サポート・ヘルプデスク担当等）との要件の整理、調整
・サポート・ヘルプデスク担当からエスカレーションされた問い合わせ対応
・障害時の対応

【開発手法】
・アジャイル開発をベースとしたプロセスを採用しています
・GitLabによるMerge Requestベースの開発フローで日々の作業を進めています

【開発環境】
・開発言語／フレームワーク：Python（FastAPI／Django）、Go、Vue.js、TypeScript
・インフラ
　- AWS：ECS、EC2、RDS、S3、ElastiCache、Lambda、batch、Route53、cloudfrontなど
　- GoogleCloud：Cloud Run、GCE、GAE、GKE、BigQuery、Cloud SQL、Cloud Storage、Pub／Subなど
・その他：Docker、Terraform、CDK、Fluentd、fluent-bit、ansible、nginx、uWSGI、Gunicorn、Uvicorn、yarn、chromatic、vite

使用PC：Mac／Windows／Linuxなど選択可
定番技術から新規テクノロジーまで、要件に合わせて幅広く技術選定の上で設計・開発を行っています。

・ソースコード管理：GitLab
・CI／CD：GitLabCI／CD
・運用・監視：Datadog、PagerDuty
・コミュニケーション：Slack、Jira、Google Meet
・ドキュメンテーション：Notion、Google Document
・デザインスペック：Figma
・AI：Gemini、Cursorなど

【募集背景】
事業拡大に合わせ、開発を推進していただけるエンジニアを募集いたします。
新規開発、運用保守をよりスピード感を持って推進するための増員となります。

【このポジションの魅力／キャリアイメージ】
・「APPBOX」および「FANSHIP」は、1億MAUを超えるスマートフォンアプリユーザー向けのSaaSプラットフォームを提供しています。ミリ秒単位で月間数十億～数百億のリクエストを処理し、120億件を超えるアプリのトラッキングデータを蓄積・分析している大規模なシステムに触れることができます。
・「APPBOX」は成長フェーズにつき、多数の要望に対してユースケースを考えながらプロダクトとしての機能に落とし込んでいく経験を積めます。・フロントエンドからバックエンド、インフラまでフルスタック領域の経験を積め、成長の機会があります。・自社プロダクトの企画段階から携わることで、ビジネス領域の知見・経験を得る機会があります。
・EM（エンジニアリングマネージャー）・エキスパートなどのエンジニア向けキャリアパスが用意されており、ご自身の強みを活かしてご活躍いただけます。

【プロダクトサービス部が大切にしていること】
▼部署では以下の考え方を重視しています。
・バックキャスティング
　- 常に理想形を定義し、その上で現時点でできることを考える
・アップデート
　- より良いやり方を常に探求し、現状を正とせず必要に応じてやり方・考え方をアップデートする
・決断力
　- 決断力を発揮し、頭の中の余力をつくり、本来向かうべき仕事にエネルギーを集中させる
・ユーザー視点
　- 良いプロダクトをつくるために、お客様や他部門との会話を大切にする

【募集要項】	
現在弊社ではカスタムAI事業部に並ぶ新たな事業の柱として、AIエージェントサービス「未来リサーチ（※）」の開発を進めています。
画一的なパッケージ型AIでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決を手がけてきた弊社が初めて取り組むパッケージ型のサービスであり、今後の事業拡大に向け非常に重要なプロダクトです。
現在はカスタムAI事業に取り組むエンジニアが並行して本プロダクトの開発を進めてきましたが、今後の開発を加速させるべく専任のエンジニアを採用することを決定しました。

弊社のプロダクトマネージャーや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いた本プロダクトの開発を推進して頂きます。

▼（※）未来リサーチとは
未来リサーチとは、市場規模2,725億円（対前年105%の成長市場）の消費者調査業界において、「AIシミュレーション調査」によるイノベーションを起こすことを企図したプロダクトです。

インターネットが普及した2000年頃、郵送/訪問/電話といった従来型手法に対して、インターネット調査がイノベーションを起こしました。
生成AI/AIエージェントが普及した今、インターネット調査に対して、「AIシミュレーション調査」によるイノベーションが起こるタイミングだと考えています。

未来リサーチは、クライアント企業がこれまでより10倍早く安く、かつ意思決定に必要な調査結果を得られるプロダクトです。

現在、最先端のAI技術力と、業界を代表する大手企業との共同研究開発によって、プロダクトのコア価値（特許出願準備中）が形になりつつあるフェーズです。

【具体的な業務内容】
▼機械学習を活用したシステムの要件定義、設計、実装、テスト、保守等の一貫した開発業務
現状まだ世に出ていないプロダクトであるため、要件定義～テストのフェーズが中心となる見込みです。

▼ポジションの魅力
・AIエージェントサービスをほぼ0の状態から開発する経験を得られる
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる

▼このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1．機械学習を用いたシステム開発に挑戦したい方
2．機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
3．自分が携わるプロダクトに愛情を持って仕事をしたいと思われる方

弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
また現在、新たな事業の柱を作るべくAIエージェントサービス「未来リサーチ」の開発に取り組んでいます。

【チーム構成】
・プロダクトマネージャー：1名
・リードエンジニア（マネージャークラス）：1名
・エンジニア（メンバークラス）：1名

※本ポジションはリードエンジニアとエンジニアの間の役割での採用となります。
※リードエンジニアはカスタムAI事業部のシステム開発も同時にマネジメントしているため、冒頭お伝えした通り、プロダクト開発におけるエンジニアリーダーとしての立ち位置でご活躍いただくことを期待しています。

【裁量の大きさについて】
本ポジションは「未来リサーチ」専属のエンジニアとしてご活躍いただく予定です。
弊社のプロダクトマネージャーとともに本プロダクトの未来を想像し、具体的にどのようなプロダクトであれば世の中に浸透するAIエージェントサービスになり得るのかを検討し、具現化していただきたいと考えています。
そのため、関係者との合意形成を前提とはしますが、0から1つのプロダクトを作り上げるというかなり大きな裁量のもと業務を行うことができると自負しております。

【キャリアパスについて】
将来的には以下の2点を期待しております。
・プロダクト事業視点から、プロダクト事業成長に合わせて拡大するエンジニア組織のマネジメント
・第2第3のプロダクト事業を立ち上げていくこと

一方で弊社のエンジニア組織は50名程度とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスが完全に決まりきっている部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。

そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。

【技術スタック】
使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。
・開発言語（Python、Rust、Javascript）
・インフラ（AWS、Azure、Google Cloud、社内GCPサーバ）
・開発ツール（Visual Studio、GitHub）
・その他ツール（Slack、Backlog、Jira、Cacoo、Google Meet）

【社内活動】
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...）
・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...）
　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3／4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成／予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

※転勤の有無：なし
※フルリモート可

【募集背景】
当社は2012年に創業し、ディープラーニングの黎明期からAI技術の発展に貢献してきました。高度な機械学習技術、統計モデリング、数理最適化などを駆使し、300社以上の顧客のデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現してきました。

ABEJA Platformは社内外の事業拡大の基盤に位置づけられており、更なる研究開発に力を注いでいます。現在は、少数精鋭の開発・保守運用チームが活躍しているのですが、今後の事業計画に応じて組織を強化するため、バックエンドエンジニアを募集しています。

【ミッション】
「顧客企業を未来に必要とされる存在へ変える」
ABEJAのデジタルプラットフォーム事業である「ABEJA Platform」の開発を通じて、ABEJA LLM Series／ABEJA Insight for Retail などのサービスで顧客企業や業界の変革を牽引します。

▼ABEJA Platformとは
デジタルトランスフォーメーションの実行に必要なデータ生成からデータ収集、データの加工、データ分析、AIモデリングまでのプロセスを提供し、継続的かつ安定的な運用を行うソフトウェア群です。

【業務内容】
以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。

▼ABEJA Platform／ABEJA LLM Series／ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施
AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施

▼プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施
以下一例、スキルに応じて
・LLM／生成AIに関する技術検証
・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証
・新しいIoTデバイスの価値検証

▼各種スクラムイベントへの参加
・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加
・開発進行に関する議論に参加

▼サービスレベル改善と運用効率化業務（SRE業務）の実施
KAIZEN DAY（週1回）に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現

▼その他の業務
・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加
・技術スタック一覧（StackShare）に基づいた開発や技術の選択と活用

【募集背景】
『自社開発クラウドサービスのさらなるパワーアップを見据えた開発体制強化』
当社は2007年の創業以来、導入企業10,000社を突破した電子マニフェストサービス「e-reverse .com」の提供から始まり、その後も複数の自社サービスをリリースし、建設業界特化型SaaSを展開する企業として成長を遂げてきました。
サービス強化にあたり、開発メンバーを増員します。

【仕事内容】
バックエンドエンジニアとして、ご経験や志向性に合わせて以下いずれかのプロダクトを担当頂きます。

・業界トップクラスを誇る電子マニフェスト「e-reverse .com」
建設工事の産廃処理業務で発生するマニフェスト伝票（産業廃棄物管理票）を電子化するサービス。産廃処理にまつわる煩雑な伝票業務をクラウドで完結させます。

・業界最大級の施工管理領域クラウドサービス「Buildee」
調整会議、入退場管理など現場の生産性向上させるDXプロダクト。建設現場の安全を守り、計画通りに建設を進めるとともに、建設現場のDX化を推進する施工管理サービスです。

・建設業界の担い手にアプローチ「GENBATOＮ」
建設現場の業務標準化や施工管理業務におけるノウハウを集約し、経験の浅い社員がいち早く即戦力となれる環境を支援。

▼具体的な主業務
少人数（3～5名程度）のチーム体制です。一つのサービスに限らず、複数のサービスの案件に携わります。業界に与えるインパクトが大きいサービスの開発に、コアメンバーとして携われるポジションです。
・担当機能の設計、実装、テスト
・自身の進捗管理、TLへの報告
・可能と判断した場合は要件定義もお任せします。

▼入社後の流れ
（1）（入社後～1週間程度）
参画されるプロジェクトによってトレーニング課題の実施 or 資料と動画で業務に関する知識を習得していただきます。
（2）（その後2か月程度）
5名程度のチームに配属、簡単な改修作業を実際に担当いただき、開発の進め方やスケジュール感を理解していただきます。
（3）（以降）
ご本人の目指すキャリアパスをお聞きし、プロジェクトの業務の中で可能な範囲でご意向に沿ったポジション・業務を調整していくことになります。

▼こんな経験・業界からの転職者が活躍しています
・建設業界未経験（問題なし）
・ひとつの言語を長く経験
・自社パッケージのカスタマイズ開発経験
・研究系の開発業務経験

【魅力・やりがい】
約20あるサブシステムで様々なアーキテクチャに触れたり、AWSが提供している新しいサービスを利用した開発を経験することができます。TLやチームメンバーやパートナーとコミュニケーションを取ってタスクを進めることができ、個人で問題を抱えることなく開発を進めることができます。
また、建設業界のDXを進めていくための様々なエンハンス開発や外部サービス連携の案件の推進に関わることが可能です。

（1）大手ゼネコン様に既に多く導入されており、知名度がある
（2）利用者数が多いので、データも多い
（3）新しいサービスを積極的に取り入れる予定であり、様々なチャレンジができる。スキルアップのチャンス
（4）今後、画像解析などＡＩの領域への拡大もあり（現時点ではBuildee）

【システム・開発環境】
・サーバーサイド：C#、.NET Core、Ruby on Rails、Python
・フロントエンド：React、JavaScript（jQuery）
・DB：Amazon Aurora（MySQL）、DocumentDB
・テストツール：RSpec、JMeter、Selenium、NUnit
・CI／CDツール：CodePipeline（AWS）
・インフラ：AWS
・仮想化環境：Docker（ECS（AWS）、Fargate（AWS）、Batch（AWS））
・バージョン管理：Git（Backlog）
・プロジェクト管理：Backlog
・チャットツール：Slack、Teams

※当社では「在宅勤務制度」「フレックスタイム制」を導入するなど、会社全体として残業を減らす取り組みを積極的に行っています。

【募集背景】
APTOでは、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。

近年、AIの中でも特にコンピュータービジョン領域においては、
・物体検知・セグメンテーション・トラッキングなどモデルの高度化
・実運用を前提としたデータ量・品質要件の急激な引き上げ
・製造・検査・図面解析など産業領域特有のデータ課題の顕在化
・Physical AI（ロボティクス）におけるビジョンデータの処理、シミュレーション（Data augmentation）
が同時に進み、モデル性能を左右する要因はアルゴリズム以上に 「どのようなデータを設計し続けられるか」 に移行しています。

特に現在は、
・学習データの品質が属人的に管理されている
・評価指標と実運用性能が乖離している
・データ改善の方法論が体系化されていない
という課題があり、コンピュータービジョンモデルの性能をデータの観点から継続的に引き上げられるメンバーが求められています。

そこで今回、CV領域におけるデータ設計と評価ループを担うResearch Engineerを募集します。

【コンピュータービジョン領域における課題】
コンピュータービジョンとは、コンピュータに人間の「目」と「認識能力」を持たせる技術です。

画像や映像から特徴を抽出し、
・物体が何かを識別し
・どこにあるかを特定し
・どのように動くかを理解する
ことを可能にします。

▼主な技術領域には以下があります。
・画像分類
画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術
・物体検知
画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術
・セグメンテーション
画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術
・トラッキング
動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術
・シミュレーション
Nvidia Cosmos、Issac sim等を使ったデータの増強

【本ポジションの本質】
コンピュータービジョンモデルが正しく学習され、実環境で安定して動作し、課題を解決できる状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです。

扱う対象は単なる画像データではなく、
・ノイズを含む実世界データ
・クラス不均衡の激しいデータ
・長尾分布を持つ例外ケース
といった、CV特有の難しさを持つデータです。

【主な役割】
・物体検知・セグメンテーションモデル向けデータ設計
・画像・動画データの前処理・品質管理
・アノテーション方針およびガイドライン設計
・モデル評価指標の設計および評価分析
・学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築
・モデル開発チームとの連携による性能改善

【研究・応用テーマ例】
本ポジションでは以下の一例のようなテーマに取り組みます。

▼CVデータ設計
・モデル性能を最大化するデータ分布設計
・少量データ環境におけるデータ効率化
・長尾クラス問題への対応

▼評価設計
・実運用性能を反映する評価指標設計
・誤検知・未検知の原因分析
・アノテーション品質評価手法

▼産業応用
・製造ラインにおける異常検知データ設計
・図面画像の構造理解・3D化に向けたデータ設計
・マシンビジョンにおける実環境適応

【主軸（最も期待する領域）】
・CVモデル向けデータ設計・品質管理
・モデル評価とデータ改善ループ構築
・Pythonを用いた画像データ処理・分析
・データ視点からのモデル性能改善

【このポジションで得られるもの】
・CVモデル性能を左右するデータ設計の実務経験
・実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験
・研究とプロダクト開発を横断したキャリア
・AIの社会実装を支える基盤設計への関与

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

【募集背景】
APTOでは、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。

近年、AIモデルの進化に伴い、競争力の源泉はモデル構造そのものから、「どのようなデータを、どのように設計し、評価し、改善し続けられるか」へと急速にシフトしています。

特に、
・LLM／VLM／マルチモーダルモデルの高度化
・本番運用を前提とした大規模データ要求
・データ品質がモデル性能を直接左右する構造
が同時に進み、AI開発におけるボトルネックは完全に「データ側」に移行しています。

さらに現在は、
・有害データの混入
・バイアスの増幅
・誤学習によるリスク
・評価指標と実運用性能の乖離
といった AIの安全性・信頼性に関わる課題 が顕在化しており、データ設計は単なる精度改善の問題ではなく、AIの社会実装における責任領域へと拡張しています。

APTOでは現在、
・データ設計や評価が属人的に行われている
・モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが体系化されていない
・安全性・品質・性能を統合した設計思想が未確立
という課題を抱えており、AIモデル性能と安全性を「データの観点から」引き上げられるResearch Engineerを募集します。

【このポジションの本質】
AIモデルが正しく学習され、安全性・信頼性を担保し、本番環境で信頼できる性能を発揮する状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです。

扱う対象は単なる学習データではなく、
・モデルの挙動を規定する訓練信号
・評価基準を形作るテストデータ
・安全性を担保するガードレールデータ
といった、AIのモデルの出力特性と性能を規定する要素です。

そのため本ポジションでは、
・どのデータがモデルの意思決定に影響するのか
・どの評価が本番性能を適切に測定できるのか
・どのようなデータ設計が安全性を担保するのか
といった問いに対し、研究的視点と実装視点の両方から取り組むことが求められます。

【主な役割】
・LLM／VLM／マルチモーダルモデル向けの学習データ設計
・データ前処理・アノテーション方針の設計と改善
・モデル評価指標の設計および評価結果の分析
・学習 → 評価 → データ改善 のフィードバックループ構築
・モデル開発チームとの連携による性能改善
・データ品質・バイアス・安全性に関する設計指針の確立

【研究テーマとしての領域】
本ポジションでは、以下のような研究的テーマに取り組んでいただく想定です。

▼データ設計領域
・モデル性能を最大化するデータ分布設計
・データカバレッジと一般化性能の関係
・少量データ環境での効率的データ生成

▼評価領域
・モデルの実運用性能を反映する評価指標の設計
・評価データセットの品質設計
・自動評価と人手評価の統合設計

▼AI安全性領域
・有害出力を抑制する訓練データ設計
・バイアス・公平性に関するデータ分析
・安全性評価データセット（ベンチマーク）の設計
・データガバナンス・トレーサビリティ設計
・SFT、RLHFによるモデルの性能向上

【主軸（最も期待する領域）】
・AIモデル向けデータ設計・品質管理
・モデル評価とデータ改善ループの設計
・Pythonを用いたデータ処理・分析
・データ視点からのモデル性能改善

【扱う対象例】
・LLM／VLM 向けテキスト・画像・動画データ
・物体検知・画像認識モデル向けデータ
・アノテーションデータ・メタデータ
・安全性評価用データセット

【このポジションで得られるもの】
・AIモデル性能を左右するデータ設計の実務経験
・最新のLLM／VLM を実運用レベルで扱う希少な機会
・AIの安全性・信頼性に関わる最前線の課題に取り組む経験
・研究とプロダクト開発を横断したキャリア

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

【募集背景】
現在のAI開発において、最も重要でありながら、最も未整備な領域はモデルではなく「データ」にあります。

実際、AIプロジェクトの開発工数の大半は、データ収集・整形・アノテーション・品質管理・運用設計といったデータ準備工程に費やされており、多くの企業がこの領域の難易度の高さによってAIを実運用まで到達させることができていません。

APTOは、この構造的な課題に対し、AIデータ生成・管理プラットフォームを提供すると同時に、顧客ごとのAI開発におけるデータ基盤設計・運用設計までを担うことで、企業がAIを実用化できる状態をつくることをミッションとしています。

現在はプロダクトの本番利用拡大に加え、LLM・画像認識・業務自動化など多様な領域でのAI開発支援プロジェクトが急増しており、
・顧客課題に応じたアーキテクチャ設計
・プロダクトの進化を見据えた技術判断
を横断的に担えるエンジニアが不足しています。

そこで今回、AIデータ基盤の設計責任を担いながら、顧客AIプロジェクトの技術パートナーとして関わるリードエンジニアを募集します。
顧客の業務構造やAI活用の目的を理解し、最適なソリューションを共に設計していくことが求められます。

【具体的な業務内容】
・大規模データ運用を前提としたアーキテクチャ設計
・顧客AIプロジェクトにおける技術提案およびPoCの実装
・顧客との技術ディスカッションおよび要件整理
・クラウド環境におけるソリューションの設計・運用
・プロダクトのスケールに伴う技術的ボトルネックの解消

【このポジションの難易度と面白さ】
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します。

例えば、
・顧客ごとに異なるAI開発プロセスへの適応
・Computer vision、LLMなどの領域で最先端研究へのキャッチアップ
・自律運転、LLM(VLM、RAG)、Phycial AI（ロボティクス）などの幅広い課題
といった、AI開発特有の複雑な問題に向き合うことになります。

一方で、それらを解決することで、AIが実際に社会で使われる状態を技術的に支えることができるという極めて大きなインパクトを持つポジションです。

【このポジションで得られるもの】
・プロダクト開発と顧客プロジェクトの両面における技術判断経験
・技術選定やアーキテクチャ設計を主導する裁量
・将来的にTech Leadやアーキテクトとして成長できる環境

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

【募集背景】
私たちキャディは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、「製造業AIデータプラットフォーム CADDi」を展開しています。図面データ活用クラウド『CADDi Drawer』やAI見積クラウド『CADDi Quote』は、国内のみならずグローバルでも急速にシェアを拡大しており、T2D3を上回るスピードで成長を続けています。

現在、キャディの開発組織は、これら複数のプロダクトが互いに連携し合い、巨大なデータプラットフォームとして進化するフェーズにあります。それに伴い、単一プロダクトの品質保証を超えた、システム全体の整合性やプラットフォームとしての信頼性（Reliability）の担保が、事業成長の鍵を握る最重要課題となっています。

このような背景から、CADDi Core／Reliability部門では、本部横断で品質戦略をリードするQAチームの体制強化を決定しました。

本ポジションは、CADDiの共通基盤である「CADDi Core」のテスト自動化の環境を構築していくことで、CADDi全体の品質とスピードをエンジニアリングの力で両立させる役割を期待しています。

製造業という広大で深いドメインにおいて、グローバル水準の品質基盤をゼロから形にするチャレンジをしてみませんか？

【業務内容】
「CADDi Core」本部のテスト自動化の戦略策定や実行のリードを担っていただきます。
単にテストを自動化するにとどまらず、「何を、どこまで自動化することが、開発生産性とプロダクトの信頼性にとって最適なのか」という本質的な問いを立てることが重要です。エンジニアリングの専門性を持ってプロダクトチームを技術的にリードし、継続的な価値提供を支える堅牢な仕組みを構築することで、お客様からの信頼を獲得することがミッションです。

▼具体的な業務例は以下を想定していますが、業務内容はこれに限定されるものではありません。
・テスト自動化の設計・導入・運用
・品質データの収集・分析を通じた品質改善活動
・プロダクトビジョン・事業戦略・組織状況を踏まえたあるべき品質の定義
・ミッション達成のためのQAの仕組みの構築
・プロダクト仕様の品質観点でのレビューや改善提案
・その他、品質に関する課題提起や施策の企画・推進

【チームについて】
CADDi Core／Reliability Group／QA Teamへの配属を想定しています。
・QAチームはQA Managerに加え、QA専任の社員2名が在籍しています。
・QA Managerはソフトウェア開発者からQAに転じた経歴の持ち主であり、「QAをエンジニアリングと呼べるレベルに昇華したい」という想いを持って活動しています。
・品質をはじめとした非機能要件の向上は、QA／SREチームだけでなく開発組織全体・事業の重点目標となっています。開発チームやプロダクトマネージャーも総じて品質への関心が高いメンバーが多く、協力して品質向上に取り組みやすい環境です。

【このポジションで得られる経験】
・急成長するプロダクトにおける品質向上の中心的役割を担う経験
・グローバルでビジネス展開を行う組織におけるQA業務経験
・QA組織の立ち上げ・強化を担う経験
・熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い課題に挑む経験
・AIや自動化を積極的に取り入れた次世代のQA業務の経験

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

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

【募集背景】
AIの性能を決定づけるのはモデルだけではなく、その学習に用いられるデータの質と量も大事です。
しかし現実のAI開発においては、データ収集・生成・アノテーション・品質管理といった工程が依然として属人的かつ非効率なプロセスに依存しており、この領域がAI活用の最大のボトルネックとなっています。

APTOは、この構造的な課題を解決するため、AIデータ生成・管理を一元的に扱うデータ基盤プラットフォームを開発・提供しています。

現在、プロダクトはPoCフェーズを越え本番利用が急速に拡大しており、取り扱うデータ量・ユースケース・機能要件の複雑性が同時に増大しています。

その中で、
・データ規模の急増に耐えうる設計の必要性
・長期的な拡張性を見据えたアーキテクチャ再設計
・プロダクト全体を俯瞰した技術意思決定
といった課題が顕在化しており、単なる実装ではなく、基盤設計をリードできるエンジニアが不足しています。
そこで今回、AIデータプラットフォームの中核を担うプロダクトエンジニアを募集します。

【このポジションの本質】
本ポジションは、一般的なWebサービス開発とは異なります。
開発するのはユーザー向けのアプリケーションではなく、AI開発に必要なデータを生み出すためのプラットフォームそのものです。

扱う対象の一例としては、
・生成され続ける大規模データ
・構造が一定でない非定型データ
・人手作業とシステム処理が混在するワークフロー
といった、AI開発特有の複雑性を持つ領域です。

このポジションでは、
・データがどのように生成され
・どのように処理され
・どのように品質管理され
・どのようにAI開発へ流れるか
という、データの生成から評価・改善に至る一連のプロセス設計を担っていただくポジションです。
単なる機能実装ではなく、プロダクトの長期的な進化を見据えた基盤設計を行うことが求められます。

【具体的な業務内容】
・AIデータ基盤（Backend／API／DB）の設計・改善
・大規模データ処理を前提としたアーキテクチャ設計
・データ生成・管理ワークフローのシステム設計
・プロダクトスケールに伴う技術的課題の解消
・クラウドインフラの設計・運用改善
・技術選定および設計方針の意思決定

【このポジションの難易度と面白さ】
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します。

例えば、
・正解が存在しないデータ構造の設計
・継続的に増え続けるデータの運用設計
・人手によるアノテーション工程のシステム化
・多様なAIユースケースに対応する汎用基盤の設計
といった、AIデータ領域特有の問題を解く必要があります。
一方でこれらを解決することは、AI開発の根幹を支える基盤を作ることを意味し、社会におけるAI活用の広がりに直接的な影響を与えるインパクトを持つポジションです。

【主軸（最も期待する領域）】
・Python（Django）を中心としたバックエンド設計
・PostgreSQL 等のデータ設計・運用
・大規模データを扱う基盤設計
・スケーラブルなアーキテクチャ設計

【周辺技術】
・フロントエンド：TypeScript／React／Next.js
・モバイル：React Native
・インフラ：AWS／GCP／Docker／Kubernetes
・CI／CD：GitHub Actions
・AI連携：Vertex AI／SageMaker

【任せたい裁量】
・技術選定および設計方針の決定
・基盤アーキテクチャの進化の主導
・プロダクトスケールに伴う構成変更の判断

エンジニア起点でプロダクトの構造を進化させることを期待しています。

【このポジションで得られるもの】
・AI開発の根幹を支えるデータ基盤設計の経験
・プロダクトの長期的進化を見据えたアーキテクチャ設計経験
・技術意思決定を担うポジションでの成長機会
・将来的なTech Lead／アーキテクトへのキャリアパス

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

【会社紹介／募集背景】
MFSは「テクノロジーと分析の力でユーザーにパワーを」をミッションに掲げるフィンテックベンチャーです。現在、オンライン住宅ローン比較診断サービス「モゲチェック」とオンライン不動産投資プラットフォーム「INVASE」を自社プロダクトとして運営しています。 
「モゲチェック」は、2015年のサービス提供開始から、テクノロジーとデータ分析を活かして「住宅ローン借入可能額の判定」「金融機関ごとの融資承認確立の推定」「ユーザーにとってベストな条件の住宅ローン商品の提案」などを行ない、累計の利用者数は30万人超となりました。それに伴い自社データの蓄積が進んでおり、今後のユーザー数の拡大に伴いデータの種類や量が増加することを受け、またより精度の高いサービスを目指して、データの効率的な蓄積、分析、プロダクトへの活用を想定しています。
「INVASE」は、投資物件購入アプリ「INVASE Pro」を通じて、物件探しから購入までオンラインで不動産投資ができるサービスです。「INVASE Pro」ではこれまで分かりにくかった不動産のリスクとリターンの見える化を行い、金融商品と同じ感覚でスマートに不動産投資ができる環境を提供しています。さらに今後資産評価機能を加えて、購入した物件の時価が常に分かり、売りたい人と買いたい人がいつでも適正な価格で売買できる取引プラットフォームになることを目指しています。それにともない、不動産物件に紐づく大量な外部データに加えて、当社の保有する顧客情報を紐づけ、分析することで、さらに有用なサービスに進化させていくことを企図しています。
本ポジションでは、機械学習や生成AI等を活用して、両プロダクトにおける分析モデルの高度化や精緻化を進めていただける新たなメンバーを募集します。

【業務内容】
CEO直轄の「リサーチ&アナリティクス部」に所属し、モゲチェック事業およびINVASE事業にてAIを始めとするテクノロジーを活用したサービス改善・機能追加を企画、モデリング、実装していただける方を募集します。

【具体的な業務内容】
・住宅ローンのレコメンド機能や予測機能のモデル作成および運用
　- RAGおよびベクトルデータベースを用いたシステム設計および実装
　- プロンプトチューニング
　- モデルのフィッティングの調整
・不動産の価格モデルの作成及び運用 
　- 各種関連サイトから不動産価格情報を収集 
　- データのクレンジング
　- AIツールへ投入し、相関モデルを導出 
　- モデルのフィッティングの調整
　- 実装しモニタリング及び改善 ・価格分析に基づくレポート作成 
・最新技術へのキャッチアップとプロダクトへの組み込み
・短期、長期プロジェクト双方に関わりあり
・上記業務に伴う各種データ整備、エンジニアリング業務

【チーム体制】
リサーチ&アナリティクス部：部長1名、メンバー3名（業務委託含む）
（共同で実務を行うことを想定）プロダクト開発部：部長1名、エンジニア20名、PM／PdM 3名、UI／UXデザイナー 5名 、リサーチャー 4名（業務委託、インターン含む）
※本ポジションはリサーチ＆アナリティクス部配属になります

【想定キャリア】
 ・リサーチ&アナリティクス部におけるリーダー
 ・サービス開発やビジネスラインのトップ（役員クラス） 

【本ポジションの上席者】
▼CEO（三井物産株式会社にて機械情報統括に従事。その後、モルガン・スタンレー証券会社他、証券会社各社での営業経験を経て、株式会社新生銀行にてキャピタルマーケット部部長、SBIモーゲージ株式会社［現アルヒ株式会社］にてCFO就任。2014年に株式会社MFSを創業しCEOに就任。）
 著書： まったく新しい住宅ローンの考え方、金融商品として考える不動産投資 
※2024年6月に東証グロース市場に上場

▼リサーチ&アナリティクス部長
外資系保険会社の数理部門で将来収支分析等に従事。その後、大手金融機関および医療データベース会社、人材会社で、各領域におけるAI構築およびデータ分析を社内で牽引。

【仕事内容】
スマホ向けメタバース「REALITY」におけるあらゆるデータを活用し、ビジネス上の意思決定の速度を速めたり、質を高めたりすることをお願いします。

【業務内容】
以下の業務を通じて、KPI目標数値の設定および達成に貢献いただきます
・ログ設計および定義書の作成
・中間テーブル設計およびその実現
・KPI設計およびその実現
・その他データ集計・分析による現状可視化
・Factをベースにした改善策の提案
・データ集計・分析環境の改善
・データ集計・分析人材の育成
・機械学習モデルの構築・改善

【使用ツール】
BigQuery
Looker Studio
SQL
Python

【勤務地】
※原則として月・水・金の週3回オフィス出社

【働き方】
在宅勤務と出社を併用した就業形態をとっております。
（原則として週3日は出社、週2日は在宅勤務）

※入社当初は、業務や会社のカルチャーに慣れていただくことを目的として、一定期間は出社いただくことを想定しております。

詳細は面接の際にご確認ください。

【仕事内容概要】
顧客のビジネス課題を理解し、データ分析に基づいた最適な解決策を提案・実行します。
具体的には、データ分析、統計モデリング、機械学習などを駆使し、顧客のデータから価値を引き出し、ビジネスの成長を支援します。

【仕事内容詳細】
▼お任せする業務
・顧客のビジネス課題を理解し、データ分析に基づいた解決策の提案、実行支援
・データ分析、統計モデリング、機械学習などを用いたデータ分析プロジェクトの遂行
・顧客へのプレゼンテーション、レポート作成、コミュニケーション
・新規分析手法や技術の調査、研究
・顧客折衝や社外関係者とのコミュニケーション

【募集背景】
事業拡大による増員

【この仕事で得られるもの / この仕事の魅力】
▼データ分析スキル
大手企業を中心とした支援実務を通して、データ分析、統計モデリング、機械学習などの知見や経験を深められます。
▼コンサルティングスキル
顧客の課題解決を支援する中で、コンサルティングスキルを磨くことができます。
▼プレゼンテーションスキル
顧客への提案や報告を通して、プレゼンテーションスキルを向上させることができます。
▼問題解決能力
様々な課題に対して、データ分析に基づいた解決策を提案する中で、問題解決能力を高めることができます。
▼プロジェクトマネジメントスキル
データ分析プロジェクトを推進する中で、プロジェクトマネジメントスキルを深めることができます。

【働き方】
フルリモート

【こんな方におすすめ】
・働き方を重視する方
・新しい技術を学び続けたい方
・データ分析のスキルを活かしたい方
・副業や時短勤務を視野に入れている方

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

【DXSOL】生成AIエンジニア・自然言語処理×DX推進メンバー(受託開発・DXソリューション統括部)　◆福利厚生充実◎

【募集背景】
同社は社内外のナレッジデータを活用し、顧客DXを推進しています。自然言語処理や生成AIをはじめとした先端技術を駆使し、業務効率化・属人化解消・顧客満足度の向上に貢献。事業拡大に伴い、生成AI領域のエンジニアを募集します。

【業務概要】
自然言語処理・生成AIエンジニアとして、顧客課題の解決に直結するソリューション開発をお任せします。

【具体的な業務例】
・自然言語処理技術を活用した検索・FAQシステム開発
・生成AIを活用したチャットボット・レコメンドシステム設計・実装
・顧客向けPoC～本番導入支援
・クラウド環境（AWS/Azure）での開発・運用
・将来的な自社ソリューションの企画・開発

【チーム体制】
・所属：先端技術センター（約100名／2025年7月時点）
・規模：2～5名の小規模チーム編成
・本ポジション：リーダー1名＋メンバー1～3名

【利用技術・ツール】
・開発言語／環境：Python、Jupyter Notebook、SQL、Docker
・クラウド：Azure Open AI、AWS Bedrock
・開発手法：アジャイル（Redmine/Backlog利用）

【この仕事の魅力】
・生成AIや自然言語処理の最前線でスキルを磨ける
・要件定義～設計～開発まで一貫して経験できる
・小規模プロジェクト中心で裁量が大きい
・ナレッジ共有が盛んな文化で、新規提案や挑戦が可能
・0→1の新規開発案件にも携われる

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

【DXSOL】AI×ソフトウェア開発（データ基盤・Webアプリ・MLOps）メンバー～PL　(受託開発・DXソリューション統括部)

【募集背景】
AIの社会実装が進み、AI機能を持つアプリケーションやAI開発プロジェクトが当たり前になりつつある中、同社では受託事業としてAIを活用したソリューション開発を積極的に展開しています。
特に、AIの現実実装による顧客課題の解決をテーマとしたプロジェクトが増加しており、AIとソフトウェアエンジニアリングの両方のスキルを兼ね備えたエンジニアのニーズが高まっています。
こうした取り組みをさらに拡大していくため、データ基盤構築やWebアプリケーション開発エンジニア（メンバーまたはプレイングリーダー）としてご活躍いただける方を募集します。。

【業務概要】
AI×ソフトウェア開発領域におけるデータ基盤・Webアプリケーションの設計・実装・運用をお任せします。

【業務詳細】
AIを活用したソリューション開発において、以下の業務を適性に応じてご担当いただきます。
＜主な業務＞
データ基盤構築プロジェクトの要件定義・設計・実装・テスト・導入
アプリケーションバックエンド構成設計・API設計・実装・テスト
MLOpsプロジェクトの設計・実装・運用支援
OLAP/OLTPを考慮したDB設計、データフロー・パイプライン設計

＜プレイングリーダー業務（該当者のみ）＞
プロジェクト進行管理（スケジュール・タスク管理、メンバーアサイン）
顧客との技術折衝・仕様調整
メンバーに対する技術リード

■プロジェクト事例
大手自動車メーカー研究開発部門向けデータ基盤構築
自動車サプライヤー向けMLOps環境構築
大手電機メーカー研究開発部門向けデータ活用PoC

■チーム構成・組織体制
所属：先端技術センター（102名／2025年7月時点）
チーム：専門分野ごとに7チーム、プロジェクトは2～5名体制
本ポジション：リーダー1名＋メンバー1～3名（年齢・経験ともに多様）

■使用技術・ツール
言語：Python、SQL、JavaScript、TypeScript、Terraform
ツール／環境：Docker、Kubernetes、PostgreSQL、Tableau、PowerBI、MLFlow、Azure DevOps、GitHub、DBT など
ライブラリ／アルゴリズム：一般的なものはすべて対応・使用可能

■この仕事の魅力
エンジニア同士の技術交流が活発（チーム横断のプロジェクトもあり）
希望に応じたプロジェクトアサインが可能
上流工程から顧客と向き合い、課題解決に貢献できる
製造業を中心に、医療・小売・通信など多様な業界の案件に携われる
AI活用に特化したアライアンスパートナーとの協業で最先端技術に触れられる
キャリアや得意分野に応じた研修制度あり

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

【DXSOL】コンピュータービジョン技術を活用した受託開発プロジェクトのプレイングマネージャー (受託開発・DXソリューション統括部)

【募集背景】
同社では、コンピュータービジョン（CV）技術を活用した受託開発事業を展開しており、製造・インフラ・小売・医療など多様な業界からの引き合いが急増しています。今後のプロジェクト拡大に向け、開発実務とマネジメントを兼任できるプレイングマネージャーを募集します。
要件定義から設計・実装・評価・導入までを一貫して推進し、技術力とリーダーシップを発揮しながら顧客価値の最大化を目指していただきます。

【業務概要】
■概要
コンピュータービジョン領域の受託開発プロジェクトにおいて、開発とマネジメントの両面からプロジェクトを牽引していただきます。

■具体的な業務
要件定義／アーキテクチャ設計／実装／テスト／導入までの一貫リード
物体検出・セグメンテーション・姿勢推定などのディープラーニングモデル開発
データ収集・前処理・アノテーションフローの設計と運用
精度評価・推論速度最適化・ハイパーパラメータ／後処理チューニング
REST API設計、簡易Web UIを含むバックエンド実装
スケジュール・タスク管理、コードレビュー、技術支援
顧客との技術折衝・仕様調整・成果報告・技術提案

【プロジェクト事例】
大手製造業向けの外観検査システム
医療機関向けの画像診断支援ツール
小売業向けの店舗内行動解析システム
通信業界向けの設備点検自動化ソリューション
※AI活用に特化したアライアンスパートナーとの協業も多数

【チーム構成】
所属：先端技術センター（102名／2025年7月時点）
チーム：専門分野ごとに7チームに分かれ、2名から5名規模で開発を推進
本ポジション：リーダー1名＋メンバー1名から3名（年齢・経験ともに多様）

【この仕事の魅力】
エンジニア同士の技術交流が活発で、別チームとの連携も多数
希望に応じたプロジェクトアサインが可能
上流工程から顧客と向き合い、課題解決に取り組める
製造業を中心に、医療・小売・通信など多様な業界の案件に携われる
最先端技術を活かした開発が可能（アライアンスパートナーとの協業）
キャリアや得意分野に応じた研修制度も充実

【キャリアパス】
メンバー → サブリーダー → プロジェクトリーダー（PL） → プロジェクトマネージャー（PM） → 事業所責任者

【募集背景】
▼自社開発クラウドサービスのさらなるパワーアップを見据えた開発体制強化
当社は2007年の創業以来、導入企業10,000社を突破した電子マニフェストサービス「e-reverse.com」の提供から始まり、その後も複数の自社サービスをリリースし、建設業界特化型SaaSを展開する企業として成長を遂げてきました。
既存サービス強化にあたり、開発チームおよびそのメンバーを率いていくチームリーダーを増員します。担当していただくのは、当社の主力サービス「Buildee（ビルディー）」または「GENBATON（ゲンバトン）」建設現場の課題解決を支援するクラウドサービスです。

【仕事内容】
バックエンドエンジニアとして、ご経験や志向性に合わせて以下いずれかのプロダクトを担当頂きます。

▼業界最大級の施工管理領域クラウドサービス「Buildee」
調整会議、入退場管理など現場の生産性向上させるDXプロダクト。建設現場の安全を守り、計画通りに建設を進めるとともに、建設現場のDX化を推進する施工管理サービスです。

▼建設業界の担い手にアプローチ「GENBATOＮ」
建設現場の業務標準化や施工管理業務におけるノウハウを集約し、経験の浅い社員がいち早く即戦力となれる環境を支援するサービスです。

・業界で圧倒的なシェアを誇る自社開発のICTサービスを提供
・フレックス制×リモート活用OK
・フランクにコミュニケーションしやすい環境

AWSベースの自社開発クラウドサービスの開発をリードしつつ、5名程度の開発チームをまとめ率いていくポジションを目指していただきます。クラウドサービスのユーザーは、大手建設会社（ゼネコン）とその協力会社。社会意義の大きい自社サービスに携われます。

▼具体的な業務
・機能開発におけるプロジェクトの推進
・担当案件の要件定義～基本設計～開発～リリースの一連のプロダクト開発業務および開発スケジューリング、品質管理
・担当チーム開発メンバーの進捗管理・タスク調整、PMへの報告

【入社後の流れ】
1．入社後：参画するプロジェクトによってトレーニング課題の実施 or 資料と動画で業務に関する知識を習得していただきます。（1週間程度）
2．5名程度のチームに配属、簡単な改修作業を実際に担当いただき、開発の進め方やスケジュール感を理解していただきます。（2ヶ月程度）
3．ご本人の目指すキャリアパスをお聞きし、プロジェクトの業務の中で可能な範囲でご意向に沿ったポジション・業務を調整していくことになります。

【働く環境】
※在宅：週2～3日
・子育て中のメンバーがいます。カルチャー的にも制度的にも子育てとの両立がしやすい環境です。
・部署の雰囲気：穏やかな人が多いです。
・定例ミーティング：プロジェクトは日々、情報共有のためにミーティングをしたり、情報共有を大切にしています。

▼中途入社メンバーが活躍中
・建設業界未経験（問題なし）
・ひとつの言語を長く経験
・自社パッケージのカスタマイズ開発経験
・研究系の開発業務経験

【魅力・やりがい】
PM配下で、コミュニケーションを重視し、開発メンバーと協力しながら、チームに与えられた案件を円滑に進めるために尽力していただく役割と考えています。事業部と協力しながら要件定義を進めサービス仕様を決定します。半分はメンバーのマネジメント、半分は自ら手を動かして開発するなど、柔軟な対応が選択できるかと思います。若いメンバーも多い中でメンバーの成長を感じられる機会もあり、そのうえでチームとしての成果を上げられた際にはモチベーションもアップします。

1．大手ゼネコン様に既に多く導入されており、知名度がある
2．利用者数が多いので、データも多い
3．新しいサービスを積極的に取り入れる予定であり、様々なチャレンジができる。スキルアップのチャンス
4．今後、画像解析などAI領域への拡大もあり

【システム・開発環境】
・サーバーサイド：C#、.NET Core、Ruby on Rails、Python
・フロントエンド：React、JavaScript（jQuery）
・DB：Amazon Aurora（MySQL）、DocumentDB
・テストツール：RSpec、JMeter、Selenium、NUnit
・CI／CDツール：CodePipeline（AWS）
・インフラ：AWS
・仮想化環境：Docker（ECS［AWS］、Fargate［AWS］、Batch［AWS］）
・バージョン管理：Git（Backlog）
・プロジェクト管理：Backlog
・チャットツール：Slack、Teams

【リバスタの使命】
当社は「建設業界をよりよくする現場DX・ICTプラットフォーム企業」を目指し、サービスの機能改善・新機能追加や新規事業・新サービスの立ち上げを積極的に進めております。

※残業時間は月平均20時間程度と少なめです。
※当社では「在宅勤務制度」「フレックスタイム制」を導入するなど、会社全体として残業を減らす取り組みを積極的に行っています。

【募集背景】
エンジニア個人や開発組織にまつわる独自のデータを保有するファインディにおいて、全社戦略の柱となっているのが「データの利活用」です。
中でも成長を続けるFindy Freelance事業部では、蓄積された膨大なマッチングデータや行動ログを、事業成長の直接的な「武器」へと変えるフェーズにあります。

現在、事業サイドからのハイレベルな分析リクエストや、新チーム立ち上げに伴う体制構築など、大小様々なプロジェクトが同時並行で動いています。
これらを単なる集計に留めず、事業の「攻め」の一手へと転換できるデータアナリストを募集します。
2～3名の少数精鋭チームを強化し、現場のオペレーション設計から部長やマネージャークラスへの戦略提言まで、圧倒的な裁量を持って事業を牽引していただくことを期待しています。

【業務内容】
・事業を伸長させる施策の立案および推進
・事業部のアイデアをデータに基づいて加速させるコンサルティング
・事業部の業務推進に必要なKPI設計に、KPI取得のためのオペレーションの記録システムやインターフェースの開発と、その記録を利用したダッシュボードの作成
・事業課題の特定やサービス／オペレーション改善のための分析
・KPI等のモニタリング環境の整備・構築
・データ環境の整備（データマートやDWHの構築、データ環境の移行、CRMなど上流環境の管理および改善）
・データやクエリの品質管理
・データ関連のプロジェクトマネジメント（BizOps改善）
・競合企業や公開レポートの調査と、それに基づく社内レポーティング

▼お任せする業務の範囲について
※ご経験やスキル、担当する事業領域によって、お任せする業務の内容は変わります。
※営業部門のメンバーやデータエンジニアと協働しながら仕事をしていただきます。

【魅力】
▼キャリアの多様性
ビジネスとデータの架け橋として、「事業をグロースさせるゼネラリスト」、あるいは「技術で意思決定を高度化するスペシャリスト」
ご自身の志向に合わせて、市場価値の高いハイブリッドなキャリアを築けます。

1．ゼネラリスト：事業全体を俯瞰し、変革をリードする
単なる「分析担当」に留まらず、マーケティング、営業、データエンジニア、さらには経営企画まで、社内でも類を見ないほど広範なステークホルダーと協働します。

上流工程： 各部門の課題を特定し、データに基づいた業務設計や戦略立案を行う
現場併走： 時にはプロジェクトの一員として最前線に立ち、施策の実行から改善までを完結させる
「データを使って事業の仕組みそのものを作る」手応えを実感できる環境です。

2．スペシャリスト：最先端の技術スタックで「データの価値」を最大化する
Findyが持つ膨大なデータを、いかにしてビジネス価値へ変換するか。技術的な深掘りに集中できる環境です。

高度な分析手法： SQLやPython、GASに加え、最新のAI／LLMを活用した高度なデータ解析を実践
実装・システム化： ダッシュボード構築やデータモデリング、時には機械学習モデルの実装を通じ、分析結果を「一過性のレポート」で終わらせず、プロダクトやオペレーションに組み込んで自動化・最適化する醍醐味があります。

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

【北海道】データサイエンティスト　Python使用（UIターン歓迎/残業約15h/決算賞与連続支給）リモート案件あり

【業務内容】
同社のお客さま（自動車、医療機器、半導体装置、産業機器、防衛・航空機器）の開発現場で
データサイエンティストとして開発業務に従事していただきます。

【想定業務】
仕様書や半導体デバイスエンジニアの指示に従い、下記のプログラム作成、デバッグを行う
・半導体テストプログラム (パラメトリックテスト)
・テスト結果を仕様に従い出力するプログラム
・テスト結果を仕様に従い計算、分析、グラフ表示を行うプログラム
・テスト結果を仕様に従い演算などを行い、ネットワークへ送信するプログラム
・プログラミング(Python、 MATLAB、SQL)作業
・統計ソフト(JMP、 Spotfire)を用いた作業

【主要取引先】
デンソー、三菱電機、本田技研工業、日立製作所、
SUBARU、ソニー、NEC、富士通、日産自動車、トヨタ
※敬称略

【具体的には】
取引先は全国の大手企業など800社以上ございます。
弊社とプライム契約を結んでいる、大手メーカーやSIerにて、ソフトウェア開発（AI、 IoT、アプリ、画像処理、クラウド、WEB、組込）業務をご担当いただきます。
AI、IoT、画像処理の案件も多く、最先端の技術領域の業務をご担当いただきます。
※経験や希望に応じて案件を決定いたします。

ユニットと呼ばれるチーム単位で取組んでいきます。
テクノプロデザインのエンジニアで最大20数名規模で構成されたプロジェクトもございます。
経験・スキルにより、PL、PMとして活躍いただくことも想定しています。

【業務内容事例】
・鉄道会社向け運行管理システム
・防衛相向けWEBシステム
・製鉄所向け管理システムの開発

【想定勤務地詳細】
・勤務地：北海道
・就業形態：取引先構内
※転勤の有無：あり／ただし、希望を考慮します

【業務概要】
主に自社サービスAPPBOXを活用した大手企業向けスマホアプリの設計・開発・保守などを担当していただきます。
開発未経験～ベテランエンジニアまで幅広く活躍できるよう、個人の開発スタイルを尊重し、エンジニアが働きやすい環境を提供しています。

【主な業務】
大手企業向けAndroidアプリ開発

【具体的な業務】
弊社では、誰もが知っているような大手企業向けのスマホアプリの開発およびそのインフラおよびサービス支援まで一貫して実施しております。プロジェクトのサイクルも1フェーズ3、4ヶ月から長くて1年程度と早いため、色々な業種のサービスに関わり、都度新しい技術や環境にチャレンジすることが可能です。

・要件定義段階からプロジェクトマネージャーと相談しながら、お客様のニーズに合わせたUI／UXの検討に参加していただけます。
・設計フェーズでは、プロジェクトマネージャーと協力して技術面のサポートおよび調査や時に技術検証などを実施いただきます。
・開発フェーズでは、Kotlinを中心としたAndroidネイティブアプリの開発を実施いただきます。
・運用フェーズでは、若手エンジニアへのフォローアップや引き継ぎおよび次期案件への提案サポートなどを実施いただきます。
・ご経験の浅い方は、作業の流れなどを経験者主導の元進めていくサポート体制もあるので安心です。

大手SIerで経験を積みベンチャーに興味がある方、多くのプロジェクトを経験したい方、技術力をつけたい方、一貫したプロジェクト運営に興味がある方などにマッチするのではないかと思います。
弊社では技術力の高いエンジニア集団を組織して、エンジニア同士が率直なコミュニケーションを取り、日々新しいものにチャレンジしながら、チームでプロジェクトを進めております。

【仕事のやりがい】
・大手企業向け公式アプリの開発に関わることができます。多くのユーザーに使っていただけるアプリ開発に携われるため、大きなやりがいを感じていただけます。
・技術要素に関しては比較的、自由に設計および選定することが可能で、新しいことにもチャンレンジできます。

【大切にしていること】
エンジニア同士の交流を大切にしており、コードレベルでの共有・振り返りなども実施しています。
自社プロダクト、クライアント様のアプリ開発問わず、多くのプロジェクトにおいて企画段階からお手伝いしているため、ビジネス的な要件を元に仕様を検討し、実装し、運用まで行っていく必要があります。
単にコードを書く作業以外に、今何が求められており、開発者として何をすべきか、何を作るべきか、といった幅広い視点を大切にしています。

【APPBOXについて】
「APPBOX」は、30種類以上のSDK（モジュール）をそろえたアプリビジネスプラットフォームです。必要なモジュールを組み合わせることで、スクラッチ開発・パッケージ・機能拡張のすべてのアプリ開発と、アプリの運用・マーケティング施策に対応できます。
「APPBOX」は「工数／工期を抑えたスクラッチ開発」「捨てずに拡張できるパッケージアプリ」「ベンダーフリーで内製化も妨げない機能拡張」「高速PDCAを可能にするマーケティング支援機能」「『APPBOXコネクト』をはじめとする柔軟な他社連携・カスタマイズ」の5つの価値を提供します。

【実績（※一部抜粋）】
ファミリーマートアプリ
マツモトキヨシアプリ
BOOKOFFアプリ
東急電鉄アプリなど

【開発環境】
・開発言語：Kotlin、（一部Java）
・ソースコード管理：Git、GitLab
・コミュニケーションツール：Slack

【使用ツール】
CI／CDによる自動ビルドおよびデプロイメント

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

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

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

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

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

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

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

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

【注力技術領域】センサデータ処理ソフト開発エンジニア/WEB面接　◆川崎・大阪・仙台

【仕事内容】
複数のセンサ情報を組み合わせて、高度な認識機能を実現する技術開発に携わっていただきます。
制御とアプリケーション、データベースといった情報系の業務を想定しています。

■想定される業務内容
①複数のセンサを統合するセンサネットワークの構築
②複数のセンサ情報の抽出・統合
③複数のセンサのデータ分析とチューニング・及び実装
④センサーフュージョンコンサルティング（目的を満たす最小のセンサ構成を検討）

【関われる製品・サービスの例】
自動車（AD/ADAS、車内エンタテインメント、コネクテッド）
ロボット(自律動作、協調動作、手術ロボット）
次世代ペリフェラル（センサ、AI活用、自動化）
医療（バイタルデータ、MRI/CT、内視鏡）

【想定勤務地詳細】
・勤務地：川崎・大阪・仙台
・就業形態：ソフトウェア開発センター（川崎・大阪・仙台）もしくは取引先構内での勤務を想定しています。
※勤務地はご希望を考慮いたします
※顧客要望により無期雇用派遣での勤務となります
※リモートワークの場合、必要に応じて出張が発生する場合があります
※転勤の有無：あり／ただし、希望を考慮します

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

【注力技術領域】センサデータ処理ソフト開発エンジニア/WEB面接　◆川崎・大阪・仙台

【仕事内容】
複数のセンサ情報を組み合わせて、高度な認識機能を実現する技術開発に携わっていただきます。
制御とアプリケーション、データベースといった情報系の業務を想定しています。

■想定される業務内容
①複数のセンサを統合するセンサネットワークの構築
②複数のセンサ情報の抽出・統合
③複数のセンサのデータ分析とチューニング・及び実装
④センサーフュージョンコンサルティング（目的を満たす最小のセンサ構成を検討）

【関われる製品・サービスの例】
自動車（AD/ADAS、車内エンタテインメント、コネクテッド）
ロボット(自律動作、協調動作、手術ロボット）
次世代ペリフェラル（センサ、AI活用、自動化）
医療（バイタルデータ、MRI/CT、内視鏡）

【想定勤務地詳細】
・勤務地：川崎・大阪・仙台
・就業形態：ソフトウェア開発センター（川崎・大阪・仙台）もしくは取引先構内での勤務を想定しています。
※勤務地はご希望を考慮いたします
※顧客要望により無期雇用派遣での勤務となります
※リモートワークの場合、必要に応じて出張が発生する場合があります
※転勤の有無：あり／ただし、希望を考慮します

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

【注力技術領域】センサデータ処理ソフト開発エンジニア/WEB面接　◆川崎・大阪・仙台

【仕事内容】
複数のセンサ情報を組み合わせて、高度な認識機能を実現する技術開発に携わっていただきます。
制御とアプリケーション、データベースといった情報系の業務を想定しています。

■想定される業務内容
①複数のセンサを統合するセンサネットワークの構築
②複数のセンサ情報の抽出・統合
③複数のセンサのデータ分析とチューニング・及び実装
④センサーフュージョンコンサルティング（目的を満たす最小のセンサ構成を検討）

【関われる製品・サービスの例】
自動車（AD/ADAS、車内エンタテインメント、コネクテッド）
ロボット(自律動作、協調動作、手術ロボット）
次世代ペリフェラル（センサ、AI活用、自動化）
医療（バイタルデータ、MRI/CT、内視鏡）

【想定勤務地詳細】
・勤務地：川崎・大阪・仙台
・就業形態：ソフトウェア開発センター（川崎・大阪・仙台）もしくは取引先構内での勤務を想定しています。
※勤務地はご希望を考慮いたします
※顧客要望により無期雇用派遣での勤務となります
※リモートワークの場合、必要に応じて出張が発生する場合があります
※転勤の有無：あり／ただし、希望を考慮します

【仕事概要】
私たちは、AI分野における高度な技術力と法律・契約の専門知識を兼ね備えたグローバルリーガルAIカンパニーです。
2017年の設立以来、AIを活用したリーガルAIサービスの開発に注力し、累計ラウンド総額約286億円を達成。2022年に米国法人を設立し、2025年には初のM&Aとしてドイツの「Fides Technology」がグループに参画するなど、グローバル展開をさらに加速しています。
現在は主力プロダクトとして「LegalOn」を提供し、日本・米国・英国で展開。2025年9月には、プロダクト提供開始からわずか6年半でARR100億円を突破しました。さらに「CorporateOn」「CXOn」「DealOn」など、法務にとどまらず、高度な専門性が要求される多様な領域をAIで支援しています。
OpenAI, Inc.と戦略的連携のもと、大規模言語モデル（LLM）やAIエージェントなどの最先端技術を製品開発に取り入れ、多様な企業課題に応えるソリューションを通じて、お客様のビジネスを支援しています。

LegalOn TechnologiesのAI Foundationチームは、当社製品のコア機能を支えるAI基盤の開発を担っています。具体的には、AI基盤の構築に加え、異なるタイムゾーンで活動するグローバルなプロダクト開発チーム全体に対し、AIエンジニアリングのベストプラクティスを推進しています。
本ポジションでは、柔軟性と信頼性を備えたLLMOpsプラットフォームの開発・保守を担当します。また、データサイエンティストやAIエンジニアのニーズを深く理解し、それらを技術的な観点から具体化・実装し、継続的に価値を提供する役割を担っていただきます。

【どういう使命や課題に取り組むのか】
全社のAIプロジェクトを活性化させるため、自動化されたLLMOpsインフラとツールセットを整備し、革新的なAIプロジェクトの推進をサポートする

【どういう業務に取り組むのか】
・LLMOpsプラットフォームの開発と保守、柔軟性と信頼性の確保
・機械学習とAI技術の最新動向と進歩、特にLLMに関わるLLMOpsのベストプラクティスの常時把握
・AIエンジニア、ドメインエキスパート、SREとの協力
・データ処理とモデルトレーニングパイプラインの最適化

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

【注力技術領域】クラウドサービス／WEB面接 ＜東京＞

【仕事内容】
クラウドコンピューティングを利用したサービス。
仮想化技術を用いてサーバー構築、大規模データの保管を行うサービスに関する業務に携わっていただきます。

■想定業務
①クラウドを利用したインフラ構築、運用
②クラウドを使用したアプリケーションサービス構築
③クラウドを利用したサービス
アプリケーションのカスタマイズ等

■関われる製品・サービス
自動車（自動化）
モビリティサービス
ロボット
太陽光発電システム
画像解析
AR/VR製品
金融・保険
医療機器 etc…

【想定勤務地詳細】
・勤務地：東京
・就業形態：リモート勤務もしくは取引先構内（顧客のセキュリティ要望による）
　　　　　　主に大手企業が顧客となります。
※業務状況により出張対応いただく場合がございます。
※転勤の有無：あり／ただし、希望を考慮します

【トップメッセージ】
着実に開発経験は詰めているけど、要件定義など上流工程は上の人で顧客との距離は遠い。
商流は二次請け三次請け…そんな環境で、「AIが台頭することで自分は生き残れるのかな」「このままでいいのかな」と思ったことはありませんか？
当社は、ITをトータルプロデュースする会社です。
コンサル・企画・提案・要件定義・設計・開発・運用までプライムベンダーとして一気通貫で対応しており、社会やクライアントの課題解決をゴールとし、日々業務にあたっています。

【業務内容（ 参画案件例　一部）】
（1）国税庁 大規模基幹システム刷新（Javaメイン）
レガシーフレームワークからSpring Bootへのマイグレーション。
100名超の大規模プロジェクト。

（2）音声×AI 業務効率化システム（Java・Python・Node）
通話音声のテキスト化、AIによる自動対話機能の開発。

（3）不動産業界向け業務システム再構築（Java）
要求整理・要件定義からプロジェクト推進まで担当。

【キャリアビジョン】
例：Java開発3年経験者

・1年目：まずは案件例記載の客先にてJavaPGとして参画し基本設計を0→1ベースでこなせるようになることをゴールとします。
・3年目：PMOとして上流専任エンジニアの下で、要件定義や顧客折衝に入って頂きPMとしての実務経験を積んで頂きます。
・5年目：自立したPMとして、受託開発・自社サービス・SESの事業から希望する案件へのアサインが可能です。

開発が好きだから、開発現場にいたいとPMを続ける選択肢もあれば、サービスを作っていく立場になりたいので、自社サービスのPMとして活躍していく選択肢もあれば、顧客折衝や課題解決のための提案が好きだから、ITコーディネーターとして営業の商談に同席し、技術提案を行うプリセールスの役割、ITコンサルの役割を担う選択肢もあります。
選択肢が複数あるのが、ウィナスの強みです。

【キャリアパス事例】
▼中途入社社員例（一派社員→開発部部長）
・1～2年目：受託開発　PG
・3年目：SESチーム　PG
・4年目：SESチーム　マネージャー昇格
・6年目：受託開発　PL、SE
・7年目：受託開発　PM、SE
・8年目～現在：受託開発PM　開発部部長昇格

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

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

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

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【募集の背景】
SODAではセキュリティに関する取り組みをセキュリティ部署で行っています。現在は次のチームで構成されます。

・CorporateITチーム：ゼロトラストの推進、MDMの導入・運用等を担当
・Security Assessmentチーム：脆弱性診断、DevSecOps体制の推進等を担当

ECプラットフォームとしての事業成長と攻撃手法の高度化に伴い「汎用的な検知」だけでは防ぎきれないリスクが増大しています。そこで、自社のビジネスロジックやシステム構成を深く理解した「Detection Engineeringチーム」を新設することになりました。リーダー候補として働いていただける方を募集します。

【お任せしたい業務内容】
・EDR／SIEMを用いた検知ルールの開発（Detection as Codeの推進）
・インシデントレスポンス時のログ分析・封じ込め判断
・24／365ではないアラート対応
・アラートの作成、既存のアラートの改善
・ログ分析におけるAI／LLM活用の検証・実装

【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】
・経営視点でJR西日本グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます。
・JR西日本グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます。
・JR西日本グループ全体の顧客価値創出・拡大にむけた戦略策定・施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。
・JR西日本グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM（Condition Based Maintenance）ソリューション構築のためのデータ分析・AIモデル構築及びその実装を担っていただきます。
・JR西日本グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます。

【募集背景】
現在、JR西日本グループでは、（1）グループ共通ポイントであるWESTERポイント活用しお客様に便利でお得で楽しい“WESTER体験”を提供すること、（2）JR西日本グループが保有する顧客・運行・保守データの活用による業務改革および社会へのソリューション展開、の2点を注力領域として定めています。

（1）WESTER体験の向上については、お客様とのタッチポイントとしてWESTERアプリ、ICOCAの交通機関利用データ・電子マネー（モバイルICOCA含む）、J-WESTカードに加えて鉄道発のバーコード決済の導入も控え、鉄道及び関連事業のリアルのフィールドを生かしながら、これらのデータから個客体験を読み解き、さらに取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。
（2）JR西日本グループデータを活用した業務改革・ソリューション化については、鉄道施設・電気分野のCBM（Condition Based Maintenance）の取組みをはじめとして、グループ各社の運行・業務データを活用し、業務を変革していく必要があります。

上記2領域での取組みには、データサイエンティスト組織を拡大しつつ、コンサルタントやエンジニアと連携して案件を推進していくことが必要となるため、その役割を担うデータサイエンス領域のマネージャーを募集いたします。

【具体的な業務内容】
・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析
・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営・業務効率化
・顧客課題の整理、分析設計、品質担保等を通じた分析プロジェクトの推進
・分析組織拡大に向けた制度整備、育成計画の策定・実行

▼作業環境（例）
分析用言語：Python／R／Julia
BIツール ：Tableau／Looker／PowerBI
分析環境：GCP／Microsoft Azure／AWS
ビッグデータ処理基盤：Spark／Hadoop／SQL
プログラム管理：Github／Gitlab

【ポジションの魅力】
・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できること
・現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること
・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点

【勤務地】
本社：大阪府大阪市北区芝田2-4-24 西日本旅客鉄道本社ビル
大阪オフィス：大阪府大阪市北区曽根崎新地1-13-22 WeWork御堂筋フロンティア内
東京オフィス：東京都港区虎ノ門1-10-5 WeWorkKDX虎ノ門1丁目内

※その他会社が定めた場所
※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】
ファインディは現在、組織の急拡大に伴い、従業員数や利用SaaSが爆発的に増加しています。
これまでの「点」での改善では追いつかない複雑な課題に対し、私たちはCorporate IT内に「エンジニアリングチーム」を立ち上げている真っ只中です。
社内のあらゆる業務プロセスを一つの「システム」と捉え、API連携やAI実装、スクリプト開発によって「面」での最適化をリードするフェーズにあります。
「守りの情シス」に留まらず、エンジニアリングの力で次なる成長基盤を創り上げる、初期メンバーを募集します。

【具体的な業務内容】
▼特定の部門に閉じることなく、全社の生産性向上を技術サイドからリードしていただきます。
1．業務の自動化・システム化
・各SaaS（バクラク、Slack、Notion等）のAPIを活用したサービス間連携の設計・開発
・iPaaS（Zapier等）やスクリプト（Python、GAS等）を用いたワークフローやツールの構築

2．AI・最新技術の導入と定着
LLM（ChatGPT／Gemini等）やAIエージェントを実業務に組み込み、全社の生産性を劇的に向上させる施策の推進

3．IT環境の最適化
・業務プロセスのヒアリング、要件定義、技術選定、および実装
・認証やデータ連携を意識した、セキュアで効率的な環境構築

▼2025年の実績例
直近では以下のような施策をスピード感を持って実行しており、今後もこれらをさらに発展・スケールさせていくフェーズです。
・データ基盤連携：バクラクとBigQueryを連携し、経理関連業務の可視化・自動化を構築
・入退社フローの最適化：NotionとのAPI連携により、入退社に伴う煩雑なオペレーションを自動化
・最新技術の導入：ブラウザ操作AIを活用し特定業務の自動化の検証・実装
・組織図作成の自動化：従業員データに基づいた組織図更新プロセスの完全自動化

▼利用ツール・端末
ツール：Slack、Google Workspace、1Password、Notion、zapier、Hubspot、Salesforce、Intune、Entra ID、AWS、GoogleCloud、バクラク、OpenAI、Gemini他多数
端末：Mac、Windows

【魅力】
・全社・事業部の各業務オペレーションを１つのシステムと捉えて改善していく醍醐味があります。
・課題解決のために最適な技術を自ら提案・導入できる自由度があります。モダンな手法を業務に持ち込むことが推奨される文化です。
・IPOを見据えたフェーズで、組織が完成される前の段階から、全社ITの基盤作りに携わることができます。