【仕事についての詳細】
統計・機械学習・AIを用いて、ビジネス課題の解決につながるモデルや分析ロジックを具現化する職種です。

【仕事内容】
クライアントが抱えるマーケティングや営業、広告領域の課題に対して、データを活用したソリューションの企画から具現化までを一気通貫で支援します。
単なる分析作業にとどまらず、コンサルタントやビジネスパートナーとしてクライアントの課題を深く理解し、統計学や機械学習の技術を駆使して「ビジネス成果を創出すること」をミッションとしています。
ご経験や適性に応じて、主に以下のいずれかのプロジェクトに携わっていただきます。

▼具体的には
（1）データストラテジー・業務変革領域
クライアントの経営・マーケティング課題に対するデータ利活用構想の策定。
営業DX支援（リード抽出、活動推進）やLTV改善、NPS向上などの統計的分析。
機械学習モデルを用いた施策提案から、他部署と連携した実運用への落とし込み。

（2）デジタル広告領域
広告領域を主としたアクセスログ、購買、クリーンルーム等の各種データ分析。
自社ソリューション（X-STACK等）の開発、または機械学習モデルの実装。
cookie規制等のテクノロジー変化に対応した、データドリブンな改善支援。

▼ポジションの魅力
独自データへのアクセス： 電通グループならではの生活者データや、クライアントの大規模な実データに触れることができます。
一気通貫の支援体制： 構想策定や戦略立案から、具体的な施策の実装・効果検証まで、データサイエンスの力をビジネスに直結させる手応えを味わえます。

【働き方】
・所定労働時間7時間／日
・原則22時以降、土日業務禁止
・有給奨励日12回／年（2022年度）
・フレックスタイム制
育児休暇取得実績多数とプライベートや育児と両立した働き方ができます。

▼Performance Based Working
出社、在宅、サテライトオフィスと「クライアントの事業成長パートナー」として一番パフォーマンスが発揮できる働き方を選択可能です。

【組織・風土】
・本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。
・5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。
・最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。
・定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。
・資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

【勤務地】
出社とリモートワークを融合させたワークスタイルを採用しています。
・オフィス
・在宅勤務（リモート勤務手当：4,000円／月）
・シェアオフィス

【仕事についての詳細】
データ活用戦略の立案から分析設計、示唆抽出までを担い、意思決定を支援する職種です。

【仕事内容】
電通グループのデータアセットと最新テクノロジーを駆使し、クライアントのマーケティング戦略立案から実行までを一気通貫で支援します。
ご経験や専門性に応じて、以下のいずれかの領域を主導していただきます。

▼具体的には
（1）UXアナリティクス領域：GA4／Adobe Analyticsを用いた計測設計、サイト／アプリのCX改善
（2）アドアナリティクス領域：大規模ログ解析（SQL/Python）による広告ROIの最適化
（3）データソリューション領域：プラットフォーマー連携による新規分析手法・ツールの企画・開発

【働き方】
・所定労働時間7時間／日
・原則22時以降、土日業務禁止
・有給奨励日12回／年（2022年度）
・フレックスタイム制
育児休暇取得実績多数とプライベートや育児と両立した働き方ができます。

▼Performance Based Working
出社、在宅、サテライトオフィスと「クライアントの事業成長パートナー」として一番パフォーマンスが発揮できる働き方を選択可能です。

【組織・風土】
・本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。
・5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。
・最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。
・定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。
・資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

【勤務地】
出社とリモートワークを融合させたワークスタイルを採用しています。
・オフィス
・在宅勤務（リモート勤務手当：4,000円／月）
・シェアオフィス

【仕事についての詳細】
生成AIや機械学習技術を活用し、AIプロダクトや業務実装を推進する職種です。

【仕事内容】
「最先端のAI技術」と「電通グループのアセット（生活者データなど）」をフル活用し、クライアントのマーケティング変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。
ご経験と志向性に合わせて、以下のいずれか、または複数の領域に携わっていただきます。

▼具体的には
（1）AIエージェント・ソリューション開発
・LLM、RAG、プロンプトエンジニアリングを活用したAIエージェントの設計・実装
・クライアント業務の自動化や、顧客体験向上を支援するアプリケーション構築

（2）自社AIプロダクト・システム基盤構築
・広告クリエイティブ制作支援ツール「∞AI（ムゲンエーアイ）」や、対話型AI開発支援アプリ「∞AI Chat」等のシステム開発・安定稼働推進
・AIモデルを組み込んだWebシステムのバックエンド／フロントエンド開発、API連携、セキュリティ対策

（3）AIコンサルティング・テクニカルリード
・クライアント課題の整理、AIによる解決方針の策定、データ活用構想の立案
・プロジェクトの技術判断、設計・コードレビュー、小規模チーム（2～5名程度）のリード

▼ポジションの魅力
・「AI×独自データ」の面白さ： 電通グループが保有する膨大な生活者データと最新AIを掛け合わせ、他社では実現できない新しい価値を生み出す醍醐味があります。
・フルスタックなスペシャリスト集団： PM、UI／UXデザイナー、データサイエンティスト等が同じチームに在籍。上流から下流まで一貫して携われる風通しの良い環境です。
・AI関連事業の拡大： AI活用ニーズが急拡大しており、今後さらに多様かつ大規模なプロジェクトが予定されています。最先端技術の実運用経験を積むことができます。

【働き方】
・所定労働時間7時間／日
・原則22時以降、土日業務禁止
・有給奨励日12回／年（2022年度）
・フレックスタイム制
育児休暇取得実績多数とプライベートや育児と両立した働き方ができます。

▼Performance Based Working
出社、在宅、サテライトオフィスと「クライアントの事業成長パートナー」として一番パフォーマンスが発揮できる働き方を選択可能です。

【組織・風土】
・本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。
・5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。
・最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。
・定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。
・資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

【勤務地】
出社とリモートワークを融合させたワークスタイルを採用しています。
・オフィス
・在宅勤務（リモート勤務手当：4,000円／月）
・シェアオフィス

【配属部署】
データサイエンス・AI開発チーム

【仕事内容】
クライアントの事業課題・業務課題に対して、AI・データサイエンス技術を用いた課題設計、データ分析、PoC、モデル開発、システム実装、運用改善までを一気通貫でご担当いただきます。

技術的な実装だけでなく、顧客の業務や事業構造を理解したうえで「どの課題にAIを適用すべきか」「どのように実運用へ落とし込むか」を考え、価値につながるAI開発を推進していただくポジションです。

▼職務詳細
・クライアントへのヒアリング、業務課題・事業課題の整理
・プロジェクト計画の立案、進捗管理、品質管理
・統計解析や機械学習を用いた分析・戦略立案
・自社プロダクト開発の推進
※これまでのご経験や、伸ばしたいスキルに応じてお任せします。

▼プロジェクト例
・大手通信会社における機械学習モデル開発・マーケティング支援
・大手放送メディア会社における動画解析技術開発
・大手保険会社における業務改善支援
・大手動画配信会社における動画解析技術を活用したコンテンツ拡張支援

【開発環境】
・プログラミング言語: Python
・機械学習/AIツール: scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
・データ処理・データベース: SQL、Pandas
・クラウド環境スキル: AWS、GCP、Azure
※上記は主要なツール・技術であり、プロジェクトによって使うツールは異なります。

【本ポジションの魅力】
・AI・データ活用のプロジェクトを、構想段階から実行まで推進できる
・クライアントの業務課題に深く入り込み、本質的な改善に関われる
・経営層と近い距離で、事業成長に直結する意思決定に関われる
・少数精鋭の環境で、大きな裁量を持って主体的に動ける
・場所や時間にとらわれず柔軟な働き方ができる
・スタートアップだからこその勢いとスピーディーさがある

【契約形態】
正社員（業務委託やフリーランスなどの働き方も相談可）

【仕事概要】
経理シンギュラリティを実現！
最先端AIでエンタープライズ企業の経理業務を革新しませんか？

「シンギュラリティ」とは、AIの進化により、人間の能力を超えてさまざまな業務を代替できるようになる転換点を指します。
「経理シンギュラリティ」は、経理領域におけるAIの活用による変革を意味します。
私たちは、AI（ディープラーニング）を駆使して、会計・経理業務の自動化を実現するクラウドサービス（SaaS）と自社独自で開発しているAIエージェントを提供しています。
特にAI-OCRや深層学習技術を組み合わせた独自のソリューションで、企業の経理業務を根本から変革。デジタル・AI時代にふさわしい新しい経理の形を提案しています。多くの注目を集め、大手エンタープライズ企業に選ばれております。

2023年9月の東証グロース市場への上場を機に、さらなる成長とプロダクトの進化を目指しています。私たちと共にこの変革を推進する新しい仲間を募集しています！

【業務内容】
バックエンドエンジニアとして、自社開発の会計分野特化型AIサービス開発を行います。
自社開発プロダクトとして主には「Robota」「Remota」「請求（Peppol）プラットホームサービス」「Steward」があります。

1）各経理の業務領域に特化したAIエージェント
2）AIによる経理業務のDX化を支援する Webアプリケーションサービス
3）会計の自動化を支援する AIエンジンAPIサービス
4）様々なシステムで電子化した請求書を送受信する標準（Peppol）プラットホームサービス

・主な対応領域
自社プロダクトのバックエンド開発
　- PdM、フロントエンドエンジニア等と連携し、スケーラブルで信頼性が高く、効率的なシステムを構築（クリーンコーディング、チームコーディング）
　- サーバーサイドのロジック、データベース、APIの設計、開発、保守を担当
　- データ管理、セキュリティ、API設計のベストプラクティスの実践
　- 機能等の新規アーキテクチャ、機能設計への貢献

※開発言語： Python／Golang／Java／Typescript
　　
体験、品質、開発効率を向上させるためのシステム開発の改善に継続的に取り組み、チーム全体の開発能力を向上させるため、技術的なインプットを欠かさず、勉強会の参加や主催も奨励しています。

・開発手法
ファーストアカウンティングではスクラムチームを組んでの開発を行っており、社内の研究チーム（リサーチサイエンティスト［CV、LLM］）や各関連エンジニアと協働しプロジェクトを遂行します。

【本ポジションの魅力】
・AIを用いた経理DX領域でシェアが高く、先端的なプロダクトの開発に関わります
・研究部門が社内にあり、優秀なリサーチサイエンティスト、エンジニアと協働し独自のAIモデル構築や生成AI、自社開発のLLM等の先端技術にも関わります
・実際にビジネスの場で使われるプロダクトを開発します。リアルな活用現場からのフィードバックの中、プロダクトとともに成長することができ、技術的経験も学ぶことができます
・小さなチームで高回転のリリースサイクルを経験できます
・多国籍で様々な経験を持ち、フレンドリーな開発チームの中で活躍いただけます

社内文化としてチームワークを推奨しており、上下関係なく風通しよい環境でお互いサポートしあいながら自立的に協働できる環境です。
ぜひAIをはじめとする最先端テクノロジーが実現する経理の「これから」を一緒に創造、提案していきましょう。

【仕事概要】
本ポジションでは、弥生のエンジニア全体に影響を及ぼすプラットフォームエンジニアリング部の一員として、利用が進み始めたGCP（Google Cloud Platform）環境について、安全かつ効率的に利用するための基盤構築・運用、およびガバナンス統制をリードしていただくGCPスペシャリストを募集します。

【具体的な業務内容】
・SREやプラットフォームエンジニアリングのプラクティスの導入
・予防的統制（ガードレールの構築）
・脆弱性や脅威検知を常時監視できるサービスを構築・導入し、担当チームに届ける仕組みの構築
・自動修復機能の実装
・マルチクラウド統制の推進
・最新の技術やセキュリティポリシー改善の推進

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
・AI開発の基盤を支える「プラットフォーム」を一から創るやりがい
・AWS／Azure／GCPといったマルチクラウドを牽引する「アーキテクト」への成長
・GCP環境のガイドラインや標準化など、全社に影響を与える取り組み

【使用技術・開発環境】
・開発言語：TypeScript、Pythonなど
・データベース：MySQLなど
・クラウド：AWS、Azure、GCP
・CI／CD：GitHub Actionsなど
・バージョン管理：GitHub
・コミュニケーション：Slack、Zoomなど

【採用背景】
事業の成長スピードをさらに加速させるためには、最新のAI技術を誰もが迅速かつ安全に利用できる土壌づくりが不可欠です。弥生ではAWSやAzureを中心に強固なセキュリティガバナンスやプラットフォーム基盤を確立してきましたが、GCPの利用拡大に伴い、主要なパブリッククラウド（AWS・Azure・GCP）を一気通貫で統制・高度化していく重要なフェーズを迎えています。各クラウドの特性を活かしたマルチクラウド環境の標準化・自動化を牽引し、開発のスピードと全社的な安全性を高次元で両立させるため、プラットフォームの次世代化をリードしていただけるコアメンバーを募集いたします。

【配属先チームの特徴】
プラットフォーム開発本部のプラットフォームエンジニアリング部はCAO（Chief Architecture Officer）直轄の部署です。CAOと連携しながら全社横断の施策の検討やデリバリを行います。

【チーム人数】
2025／09／01時点：9名

【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
・自己組織化できており、自発的に物事に取り組める方
・既存への敬意を持ちながら、常に最適な方法で改善を繰り返していける方
・技術に対して好奇心旺盛な方

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
SREやプラットフォームエンジニアリング領域の横断組織の技術リーダーや、製品開発チームのリーダーなど

※リモート勤務可（週1での出社想定）、業務都合によって出張有

【仕事概要】
朝日新聞社では、データの分析・可視化を行うデータジャーナリズムを推進しています。
データジャーナリズムに関わるエンジニアとして、SNSデータ、衛星・地理データ、その他オープンデータなどを用いたデータの収集・分析・可視化に携わるメンバーを募集しています。
分析結果は朝日新聞デジタル版や紙面にコンテンツとして掲載され、全国の読者に届けられます。
記者、デザイナーとチームを組み、コンテンツ制作に初期段階から関わり、スピード感を持ってデータ分析を進めていくのが特徴です。記者からの協力要請に対応するだけでなく、自らデータを収集・分析し、提案することも可能です。
また、R&D組織とも連携した横断チームを組んでおり、スピード感を持った分析を行う一方で、必要に応じて高度な分析手法や、専門的な知見も取り入れられる環境です。
必要に応じて、社内向けの分析・可視化ツールの開発や、データの収集・分析基盤の構築も行います。

【これまでの取り組み】
朝日新聞社におけるデータジャーナリズムの領域で、
・見えない交差点
・大阪万博 X投稿をポジネガ分析（SNSデータ分析）
・被爆者80年目の声（アンケート分析）
・600地点で人口消失 東日本大震災15年（地理情報・衛星データ分析）

などのプロジェクトを展開してきました。
社内に向けては、記者のデータ収集・分析・可視化など、コンテンツ制作の効率化のために

・震度図自動生成ツール
・インフォグラフィック作成ツール
・AI校正支援ツール

などの開発・提供も行っています。

【業務の進め方】
・記者・デザイナー・エンジニアでチームを組み、データジャーナリズムに関わるコンテンツの制作に企画段階から参加します
・日々必要なニュースに対して、スピード感を持って（時には腰を据えて）データの分析を行います
・現場の負荷軽減や効率化のため、データの分析・可視化ツールやデータ収集・分析基盤の開発も行います

【具体的な業務内容】
記者・デザイナーとのチームの中で議論をしながら、データの収集・分析・可視化を行い、結果を共有します。主に取材と記事の執筆は記者、データの分析はエンジニア、ビジュアライズはデザイナーが担当します。扱うデータは幅広く、特定の分野にとどまりません。

・SNSデータやアンケートデータの収集・分析
・衛星データ・地理データ（GIS）の処理・分析
・オープンデータや統計データの収集・整備
・スクレイピングやAPI連携によるデータ収集
・データから見える視点、切り口の提案
・社内向け分析・可視化ツールの開発
・データ収集・分析基盤の構築

【技術スタック】
要件や目的に応じて最適なものを選択します。

・言語：Python、JavaScript／TypeScriptなど
・LLM／機械学習：OpenAI API、Claude API、PyTorch、NetworkXなど
・インフラ：AWS、Google Cloudなど
・データベース：Elasticsearch、DynamoDB、MySQLなど
・開発環境：GitHub、Dockerなど
・コミュニケーション：Slack、Notionなど
・コーディング支援：Claude、Codex、Cursorなど

【ポジションの魅力】
・分析結果がニュースとして全国に届く
・記者・デザイナーと連携したスピード感のある分析ができる
・R＆D組織との連携により高度で専門的な分析ができる
・企画段階から携わり、主体的な提案ができる
・生成AI等も活用したツール開発や基盤の整備に関われる
・取材データや社内の記事・画像データなど、独自性の高いデータを扱える
・社会課題に対して、技術を使って直接アプローチできる

【業務概要】
自社サービスであるクラウド型電子薬歴「Musubi」の開発を、フロントエンド・バックエンドの領域を横断してフルスタックに担っていただきます。
あわせて、3～5名規模の少人数チームのリードを担っていただくポジションです。
特定の技術領域に自らの役割を限定せず、プロダクト全体を俯瞰しながら、設計・技術選定・実装・レビュー・案件のマネジメントまでをリードしていただくことを期待しています。

▼Musubiとは
クラウドで提供する電子薬歴・服薬指導システムです。
薬剤師が行う調剤や指導内容を記録する「薬歴」業務をデジタル化し、業務負担の軽減と、患者様一人ひとりに向き合う価値ある服薬指導の両立を実現します。

【具体的な業務内容】
▼Musubiの設計および開発
単なる新機能の追加や既存機能の改修に留まらず、品質・安定性・パフォーマンス・セキュリティなど多面的な視点から現状のシステムを分析し、将来を見据えた設計を主導していただきます。
フロントエンドとバックエンドの役割分担を最適化する視点で、必要に応じて既存の設計・実装の抜本的な見直しや技術的負債の解消も、自ら提案・実行していただくことを期待しています。

▼チームのリード
3～5名規模の少人数チームのリードとして、技術選定・アーキテクチャ判断、コードレビュー、案件のプランニングと進行管理を担っていただきます。
メンバーそれぞれが力を発揮できる状態をつくり、チームとして安定して価値を届け続けられる開発体制を築いていただきます。

▼AIを活用した開発生産性の向上
AIコーディングエージェント（Claude、Cursor、Devinなど）を使用し、自身の開発だけでなくチーム全体の開発体験・生産性を引き上げる仕組みづくりを推進していただきます。
コーディング規約の整備、AI-DLCなど開発プロセスの標準化、CI／CDの改善、運用自動化なども対象です。

▼プロダクトマネージャーとの要件整理と仕様策定
プロダクトマネージャー（PdM）が提示するビジョンや要求を深く理解し、PdMリードのもと、ステークホルダーとの対話を通じて要件・仕様を練り上げていただきます。
その際、主に技術的な実現可能性や妥当性の観点から、価値最大化のための議論に参加いただきます。

▼メンバーの成長サポート
これまでの経験・見識に基づき、コードレビューや技術的な対話を通じて、他メンバーの成長を支える役割も担っていただきます。

【募集背景】
Musubiは2017年のリリース以来、多くの薬局様で導入されるサービスへと成長しました。医療情報を扱う特性上、信頼性やセキュリティには極めて高い水準が求められます。
現場のニーズに応え続けてきた結果、機能は多岐にわたり、フロントエンドの複雑性やバックエンドの負債と向き合いながら、高いパフォーマンスを維持しつつ安定して開発を継続できる体制が不可欠なフェーズにあります。
こうした状況の中で、領域に境界線を引かずプロダクト全体を見渡し、少人数チームをリードしながらシステムを「あるべき姿」へと近づけていくことに情熱を注げる方を募集します。

【開発環境】
・言語：TypeScript、Python
・フレームワーク：Angular、Electron、FastAPI、Pyramid
・インフラ：AWS（DynamoDB、Aurora、MySQL、Cognito、API Gateway、Lambda、OpenSearch Service、SQS）
・IaC：AWS CDK、Terraform
・AIコーディングエージェント：Claude、Cursor、Devin
・モニタリング：Datadog、PagerDuty、Sentry
・CI／CD：GitHub Actions
・コミュニケーション：Google Workspace、Slack
・ドキュメント：Confluence
・タスク管理：Jira

【仕事概要】
当社の各種サービス／プロダクトの根幹であるコンピューティングリソース提供のため、オンプレミス環境・クラウド環境のシステム設計・構築・実装等、及び、システムの保守・運用を担当いただきます。

【業務事例】
・マルチプラットフォーム環境でのシステム設計・構築・検証・運用保守
・SLI／SLOの策定・測定・運用によるシステム信頼性のカイゼン
・24／365のシステム運用・障害対応
・新しいハードウェアおよびアーキテクチャの調査・検証・選定・導入

【仕事概要】
当社の各種サービス／プロダクト（パブリックGPUクラウドプラットフォームCloud Bouquet、仮想化運用プラットフォームTailorNode、HPCジョブマネジメントサービスArthur）のアプリケーション開発・運用を担当いただきます。

【業務事例】
・当社サービス／プロダクトの開発及び運用
・新機能の設計、開発、運用と、既存機能の問題抽出および解決策の提案と実行
・顧客への提案検討、資料作成等
・コードレビューを含めた、コード品質の担保・システム調査、安定稼働のためのサポート、開発、ライブラリアップデート対応
・上記に関わる、インフラエンジニアおよび協力会社様との各種連携

【仕事概要】
当社の各種サービス／プロダクト（パブリックGPUクラウドプラットフォームCloud Bouquet、仮想化運用プラットフォームTailorNode、HPCジョブマネジメントサービスArthur）のアプリケーション開発・運用を担当いただきます。

【業務事例】
・当社サービス／プロダクトの開発及び運用
・新機能の設計、開発、運用と、既存機能の問題抽出および解決策の提案と実行
・顧客への提案検討、資料作成等
・コードレビューを含めた、コード品質の担保
・システム調査、安定稼働のためのサポート、開発、ライブラリアップデート対応
・上記に関わる、インフラエンジニアおよび協力会社様との各種連携

【仕事概要】
当社の各種サービス／プロダクトの根幹であるコンピューティングリソース提供のため、オンプレミス環境・クラウド環境のシステム設計・構築・実装等、及び、システムの保守・運用のマネジメントを担当いただきます。

【業務事例】
・インフラチームの組織検討・構築
・マルチプラットフォーム環境でのシステム設計・構築・検証・運用保守
・SLI／SLOの策定・測定・運用によるシステム信頼性のカイゼン
・24／365のシステム運用・障害対応方針の検討
・新しいハードウェアおよびアーキテクチャの調査・検証・選定・導入

【仕事概要】
当社の各種サービス／プロダクトの根幹であるコンピューティングリソース提供のため、オンプレミス環境・クラウド環境のシステム設計・構築・実装等、及び、システムの保守・運用を担当いただきます。

【業務事例】
・マルチプラットフォーム環境でのシステム設計・構築・検証・運用保守
・HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）環境のサーバ設計・構築・検証・運用保守

【モルゲンロット株式会社のR＆Dの役割】
AI・GPU・先端コンピューティング技術の研究開発と実用化を通じて、革新的な価値創造を担う中核組織です。理論から実践までの一貫したアプローチにより、次世代テクノロジーの可能性を最大化し、社会実装を加速させることを使命としています。
GPU計算・機械学習・深層学習などの最先端技術を駆使し、社内プロダクト開発の技術基盤を構築するとともに、外部パートナーとの共同研究や学術活動を通じて、オープンイノベーションにも積極的に貢献します。研究成果の意欲的な発信だけではなく、知財化とともに当社の技術的競争優位性の確立とビジネスの拡大を実現することで、学術と産業の両面から社会的価値を創出します。
自律性と専門性を重視する文化の中で、多様な専門バックグラウンドを持つメンバーが協働し、より豊かな人間社会の実現に貢献する技術革新に挑戦しています。

【仕事概要】
当社の各種サービス／プロダクトを念頭に、AI、GPU、コンピューティング等に関連する研究テーマの推進、コンサルティング、プロダクト／サービス／ビジネスの設計、フィジビリティスタディ等を担っていただきます。

【業務事例】
・GPUや各種アクセラレータを用いた可視化や機械学習・深層学習に関する技術とアプリケーションの開発
・GPUサーバを中心とした、機械学習・深層学習および各種シミュレーションアプリの実行検証
・当社プロダクトであるジョブ管理ツールおよびクラウド環境の開発と実行検証
・以上に関わる研究活動（外部との共同研究有）、知財活動、および、技術営業
※各種研究会や学会活動を奨励いたします。

【モルゲンロット株式会社のR＆Dの役割】
AI・GPU・先端コンピューティング技術の研究開発と実用化を通じて、革新的な価値創造を担う中核組織です。理論から実践までの一貫したアプローチにより、次世代テクノロジーの可能性を最大化し、社会実装を加速させることを使命としています。
GPU計算・機械学習・深層学習などの最先端技術を駆使し、社内プロダクト開発の技術基盤を構築するとともに、外部パートナーとの共同研究や学術活動を通じて、オープンイノベーションにも積極的に貢献します。研究成果の意欲的な発信だけではなく、知財化とともに当社の技術的競争優位性の確立とビジネスの拡大を実現することで、学術と産業の両面から社会的価値を創出します。
自律性と専門性を重視する文化の中で、多様な専門バックグラウンドを持つメンバーが協働し、より豊かな人間社会の実現に貢献する技術革新に挑戦しています。

【仕事概要】
当社の各種サービス／プロダクトを念頭に、AI、GPU、コンピューティング等に関連する研究テーマの推進、コンサルティング、プロダクト／サービス／ビジネスの設計、フィジビリティスタディ等を担っていただきます。

【業務事例】
・GPUや各種アクセラレータを用いた可視化や機械学習・深層学習に関する技術とアプリケーションの開発
・GPUサーバを中心とした、機械学習・深層学習および各種シミュレーションアプリの実行検証
・当社プロダクトであるジョブ管理ツールおよびクラウド環境の開発と実行検証
・以上に関わる研究活動（外部との共同研究有）、知財活動、および、技術営業
※各種研究会や学会活動を奨励いたします

【概要】
データサイエンスと生成AIで、ソフトバンクのコンシューマー事業を動かす

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
ｺﾝｼｭｰﾏ事業統括 ﾌﾟﾛﾀﾞｸﾄ&ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ戦略本部 ﾃﾞｰﾀﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ統括部 ﾃﾞｰﾀ分析基盤部

【採用部門 概要】
ソフトバンクのコンシューマー事業におけるマーケティングデータ分析やデータ基盤整備を担当する部門

【職務内容】
▼ミッション
・コンシューマー事業のビジネス・データ分析やシミュレーション分析などを担当し、経営・マーケティング戦略の意思決定に寄与すること。

▼主な業務
例として、以下のようなデータ分析業務
・モバイル顧客の解約予測モデルの開発と運用
・各種マーケティング施策効果の因果推論
・LLMエージェント市場シミュレーションと評価

▼具体的な業務
例として、以下のようなデータ分析業務
・Pythonを用いた機械学習・因果推論の実装および分析・評価（分析基盤としてはGoogle Cloud／Databricksなど）
・Pythonを用いたLLMエージェントおよびシミュレーションの実装および分析・評価
・ジュニアデータサイエンティストに対する育成・指導など

【仕事の魅力】
・コンシューマー事業の顧客を対象としたリアルデータ分析ができる
・OpenAIの最新モデルのAPIを使った開発にチャレンジできる、LLMシミュレーションという方法論が定まっていない難しい課題にチャレンジできる

【勤務地】
東京ﾎﾟｰﾄｼﾃｨ竹芝ｵﾌｨｽﾀﾜｰ／リモートワークも可（在宅勤務・サテライトオフィスなど）

【職務内容】
テレビ東京グループのネット戦略を担うインターネット・テクノロジーカンパニーのマーケティング部門の募集となります。
※テレビ東京コミュニケーションズは、テレビ東京HD直下のデジタル事業会社で独自のデジタル事業開発やテレビ東京やBSテレビ東京と協力した事業を進めております。

▼具体的な業務内容
テレビ東京の放送事業や、テレビ東京コミュニケーションズ独自のデジタル事業（EC等）にて、B2B／B2Cなど様々な粒度でのマーケティング事業に携わっていただきます。
過去のご経験やスキルによって関わる領域を判断します。

事業プラン、広告・プロモーションなどの業戦略などの上流のマーケティングから、データの収集（エンジニアに近い領域）、データ整形、分析（アナリスト）、様々な業務に関わっていただきます。

以下の領域のデータ分析・マーケティングに携わっていただきます
（1）エンタメ領域における事業のマーケティング
（2）『TVer』における広告の再生回数、動画の視聴回数増加
（3）『テレ東BIZ』の会員獲得の会員獲得
（4）テレ東広告サービスのグロース（BtoBマーケティング）
（5）テレビ東京グループのデータ基盤の構築・運用
（6）EC事業（TXCOMのキャラクターIP事業領域）

【利用ツール】
▼コミュニケーションツール
・Slack
・Google Workspace（Google Chat）

▼使用ツール（すべてを扱える必要はありません）
・Google Workspace
・様々なAIツール（Gemini、ChatGPTなど）
・様々なタスク管理ツール（Backlogなど）
・様々な分析ツール（Looker Studio、Tableauなど）
・Googleのマーケティングプラットフォーム（Google Analytics、Tag managerなど）
・GCP、AWS等のクラウドサービス
・BigQuery、TreasureDataなどのデータベース
・その他デジタルツールは色々活用できます

【仕事の面白さ／やりがい】
・エンタメ領域において様々な業務に携わることができます
・テレビのデータは大規模でそれを自由に分析できる環境が揃っています。
・パートナー企業とも連携し機械学習やAIの活用など、多岐にわたって先端の技術を追いかけていることも魅力です。
・テレビ東京のアセットを活用し、新たな事業や既存配信サービスのマーケティングに関わることができ、裁量を持って仕事をすることができます。

【リモート可否】
可（週1～2日程度）
※入社後しばらくは出社し、関係部署とのつながりを積極的に築いていただきます

【現状の課題】
弊社の新規事業「SAT」には、Agentic RAG、Agentic OCR、Deep Research、ナレッジグラフ など、最先端のLLM／VLM技術を活用したAIエージェントが搭載されています。これらのエージェントはエンタープライズ顧客への導入が急速に進んでおり、お客様を交えたPoC、ベンチマーキングや精度検証、さらにリリース後の継続的な機能改善の重要性がますます高まっています。最先端のAI技術を顧客価値に転換するポジションとしてApplied Research Engineerを募集します。

【業務内容】
・先端技術を用いたAIエージェントを開発・改善し、エンタープライズ顧客の業務で価値を発揮するプロダクトへと進化させる
・初期価値検証のPoCから技術検証を伴う機能改善リリース後の継続的な改善まで、エージェントの価値転換サイクル全体をオーナーシップを持って推進する
・リサーチャー・PM・コンサルタントのメンバーと連携しながら顧客課題を技術要件へ落とし込み、自ら実装しながら意思決定をリードする

▼具体的な業務内容
・AIエージェントの中核ロジックの高度化
・研究成果・プロトタイプを顧客価値へつなげる初期価値検証PoCの設計・実行
・リリース済みエージェントの評価基盤・改善サイクルの設計と実行（精度評価の設計、ワークフロー・プロンプトの最適化を含む）
・顧客固有の業務要件を起点としたエージェントの設計・カスタマイズ（例：「より自社らしさが出るレポートにしたい」という顧客要望をPMと議論しながら要件化し、Deep Researchのアーキテクチャに反映する）
・実験・評価から得られた知見の抽象化と、SATプロダクト・研究チーム双方への還元

【チーム構成】
▼SAT Devision
・ビジネスサイド（20名）：戦略コンサル、ITコンサル出身者が中心
・テクノロジーサイド（28名）：NLP／CVのバックグラウンドを持つR&Dエンジニア、FDE、Webアプリケーションエンジニア、SRE等

▼Research Division
AI／NLPのリサーチャーが在籍し、研究開発・学会発表を推進。

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

【ポジションの魅力】
・最先端のAI／NLP研究成果を、論文にとどまらずエンタープライズ企業の業務で価値を発揮するプロダクトへと昇華させる、研究と社会実装の結節点を担うポジションです。
・強制発想・市場規模推定など前例の少ないAIエージェント領域で、分布推定への高度化等、AIの技術検証を含む難易度の高い課題に取り組めます。論文実績は問いませんが、テーマによっては論文・学会発表として世に問うことも歓迎しています。
・国内大手製造業をはじめとする顧客の現場の声に直接触れ、それを起点にエージェントの設計・進化をリードできます。自身の技術判断が顧客価値に直結する、高い影響力を持つ役割です。
・第一線のリサーチャーと日常的に議論しながら開発を進められる環境です。アカデミックなバックグラウンドを活かしつつ、事業インパクトを生み出すキャリアを築けます。
・研究とプロダクトをつなぐ新設ポジションの立ち上げメンバーとして、ロールの定義や進め方そのものから裁量を持って設計できます。

【勤務体系】
リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。
勤務時間の調整や中抜けなどで、子育てや介護との両立もしやすい環境です。

【勤務地】
▼就業場所
本社または自宅その他リモートワークが行える場所（変更の範囲なし）
※フルリモートワーク可

▼リモートワークについて
基本的にはフルリモート体制

仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています

【職務概要】
危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム（ADAS）や、自動運転技術の開発を行っています。ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援、自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、ADAS機能を構成する、ドライバーや乗員とのHMI／人間の基本原理に沿った車両制御の有効性、可用性の評価を行います。量産に向けて開発しているADAS機能を搭載した開発車両の走行やシミュレーション検証により、ADAS機能の一連の動作の、主観的・客観的な評価業務をご担当いただきます。

【職務詳細】
・人間の基本原理（メカニズム）に沿った、開発目標・性能開発・データ分析の実施
・車両や乗員の計測装置の設計・試作、データの分析・評価
・実験車両の運転および主観評価、試験者として同乗評価
・ADAS機能に応じた評価方法の検討、テストケースの設定、計測項目および評価方法の策定
・実車およびラピッドプロトを活用した制御およびHMIの評価、アルゴリズム開発および調整

【募集背景】
誰もが安全・安心・自由に移動できる社会実現のため、個別機能の進化を進めると同時に、人間の行動や現象までも数値化・モデル化し、MBD、デザインといったマツダ独自の強みを掛け合わせることで、『事故ゼロ』や『人間中心開発における持続的Well-Being』を実現し、世界中のお客さまに対して価値あるクルマを提供し続けていく予定です。
今回ご入社をいただく方には、これらを構成する先進安全技術の設計・実験をご担当いただくことを期待しております。

【部門ミッション】
マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。その中でも特に1～2年後に機能搭載を予定しているマツダコネクトや車両安全制御に関わるシステム、部品の量産化開発がミッションです。

【ポジション特徴】
マツダでは「一括企画」「コモンアーキテクチャ」という形で、車種ごとではなく、今後導入するクルマ共通の形状・構造を統一化し開発を進めております。
本ポジションについても共通化されたシステム全体として取り組む形となる為、一車種に関わらず、マツダのクルマの全ての車種に適応される可能性がある技術開発を担当いただきます。自ら取り組んだ技術開発が、製品となりお客様の手元に届くことで、社会的にも会社的にも貢献を実感できることが魅力です。

【マツダのADAS／自動運転】
当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。

▼MAZDA CO-PILOT CONCEPT
2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。

▼人を中心とした開発
当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理（メカニズム）を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。

【勤務地】
※I・Uターン歓迎、借上住居（独身者／単身者）を完備しております
※引越し費用、交通費は当社規定により支給します

【ポジションについて】
このポジションでは、日本の経済安全保障に関わるデータ基盤およびアプリケーション開発に携わっていただきます。

企業および研究機関の情報、取引情報、株式保有情報、論文情報などのオープンソースの情報を扱い、リスク分析や意思決定を支えるシステムを開発することで、社会的に重要な領域に技術で貢献できるポジションです。

【ポジションの魅力】
・社会的意義の高い領域（経済安全保障）に関われる
・仕様設計から関われるため、プロダクトへの影響力が大きい
・データ X Webアプリの設計および実装スキルが身につく
・AWS上で実運用されるシステムに携われる

【業務内容】
Dash（Python）をベースとしたWebアプリケーションの開発を担当いただきます。
単なる実装だけではなく、設計から運用まで一貫して関わります。

・要件整理・仕様設計
・Python（Dash）によるWebアプリ開発
・AWS環境へのデプロイ・運用
・DB設計・クエリ設計（PostgreSQL／MongoDB）
・パフォーマンス改善・継続的な機能改善
・他チームと連携した開発推進

▼技術スタック
・言語：Python
・フレームワーク：Dash
・インフラ：AWS
・OS：Ubuntu
・DB：PostgreSQL、MongoDB、Document DB
・開発ツール：GitHub、Backlog、Jenkins

【配属部署】
経済安全保障部　開発チーム

※雇入れ直後：港区本社（転勤無し）
※在宅勤務（試用期間終了後）

【募集背景と課題／ミッション】
開発組織では、「日本の『労働力減少』という大きな社会課題に、テクノロジー、そして『AI』で共に立ち向かう仲間を探しています。「AIネイティブ世代」を開発の主軸に据え、AIツールをチームメンバーの一員として捉える「AI駆動開発」を積極的に推進しています。
我々は、単なる求人サイトの機能開発者を探しているのではありません。AIとの協調を前提とした新しい開発スタイルを共に模索し、「エンジニア組織をアツくする」ことに情熱を燃やせる方を求めております。

ディップが提供する「バイトル」をはじめとしたプロダクトは、テラバイト級のデータを抱えています。現在、私たちはこのデータを活用し、機械学習を用いてマッチングの精度を抜本的に向上させる「AI Embedded」というプロジェクトを推進しています。
しかし、高度な数理モデルがあっても、それを大規模な本番環境で安定して動かし、100ms以下のレスポンスで提供するための「エンジニアリング」が圧倒的に不足しています。
AIをブラックボックス化せず、プロダクトの心臓部に直接組み込めるバックエンドのスペシャリストを求めています。

現状、AI／MLの知見が一部の専門家に属人化しており、組織全体のスループットが落ちる「詰まり」が発生しています。また、テラバイト級のデータを扱うパイプラインや、リアルタイム推論を支えるAPI基盤など、AIを「実戦投入」するためのエンジニアリング環境がまだ整っていません。この「未完成な環境」を自ら整備し、仕組み化していくことが急務です。

「労働市場のスループットを最大化し、なだらかなマッチングを実現する」特定の人気案件に応募が集中する歪みを数理モデルで解消し、求職者と企業の双方が「本人も気づいていなかった最適な選択」に出会える社会インフラを、技術の力で構築することがミッションです。

【業務内容】
・AI／MLモデルをプロダクトに組み込むためのAPI開発および高パフォーマンスなバックエンド構築
・テラバイト級のデータを扱う機械学習用データパイプラインの設計・運用
・100ms以下の低レイテンシを実現するためのシステム最適化、パフォーマンスチューニング
・PDMやMLエンジニアと連携した、リコメンドロジックの企画・要件定義

【働く環境・特徴（ポジションの魅力）】
・CTO直下組織のため、技術選定の裁量が極めて大きく、意思決定が迅速です。
・Python習得やAI関連のキャッチアップは業務時間内でも積極的に推奨しています。
・リモートワークと出社を組み合わせたハイブリッドな働き方を採用しています。

具体的には…

▼AIを「外付け」にしない
R＆Dチームが作ったモデルを組み込むだけの「バケツリレー」ではありません。バックエンドエンジニアがモデルの仕様やデータ構造の設計から深く入り込む「Embedded（埋め込み）」スタイルをとっています。

▼圧倒的なデータ量
日本最大級の人材プラットフォームが持つテラバイト級の生データを扱える、国内でも稀有な環境です。

▼使用ツール（共通）
・コミュニケーション・コラボレーション：Google Meet、Zoom、Slack、Figma、Notion、GitHub
・ドキュメント・ワーク環境：Google Workspace
・AIツール：Gemini

▼開発環境
・バックエンド
　- Python（FastAPI）
・データベース
　- PostgreSQL
・ミドルウェア
　- Valkey
・インフラ
　- GCP
　- Cloud Run
　- Cloud Deploy
　- Vertex AI（Pipelines、Vector Searchなど）
　- Memorystore for Valkey
　- Cloud SQL
　- Firebase
・プロビジョニングツール
　- Pulumi
・バックログ管理
　- GitHub Projects、Backlog
・AI開発環境
　- Claude Code

【キャリアパス】
▼フルサイクルエンジニア
バックエンドの専門性を軸に、AI／ML、インフラまで一気通貫でデリバリーできる、市場価値の極めて高いエンジニアを目指せます。

▼プロダクトリード
特定の機能を越え、複数のプロダクトを横断してAI戦略を統括するリーダー職への道も開かれています。

※テレワーク制度あり（週2程度）

【募集背景】
AIの導入支援は今、あらゆるプレイヤーが参入している領域です。しかし、市場には構造的な断絶が残っています。
「戦略を描く人」と「実装する人」が別の組織に属し、PoCは完了するが事業は変わらないという問題が途絶えず、「考える」と「作る」が分業されている限り、この断絶は解消されません。

エンタープライズ企業のアセットと当社のAIをはじめとする技術力・事業創出の力を掛け合わせて社会課題の解決に挑戦を続ける、エクサウィザーズのエンタープライズソリューション事業ユニットはこの構造を超えるために設計された組織です。
顧客の経営課題の定義から、AIソリューションの構想、エンジニアとの協働による実装推進、事業インパクトの創出まで、一貫してオーナーシップを持ちます。

▼業務概要
当ポジションでは、エンタープライズ企業とのプロジェクトにおけるAIソリューションのプロジェクトの企画、設計、推進、実行を担っていただきます。
スクラッチ開発型のカスタムソリューション、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。

【業務詳細】
▼プロジェクトの企画・推進・遂行
・コンサルタントやエンジニアと協働し、PoC設計から本番実装、運用定着までのプロジェクトを推進する
・AIを中心としたテクノロジーを用いたソリューションの企画・提案（デモやMoCを使った提案）
・要件定義～開発、保守に至るまで一連のプロジェクトマネジメント
・エンジニア／デザイナー等を巻き込みながらプロダクト・サービスの企画・開発

▼実装のリードとハンズオン ※ご経験や希望に応じて調整
・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（コーディングエージェントも活用）
・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

▼共通オファリング化・プロダクト化
・現場で発見した再現可能なパターンをexaBase Studioをはじめとしたデリバリー基盤に還元し、横展開できるアセット化
・顧客と企画したプロダクト・サービスの自社プロダクト化への連携

【ポジションの魅力】
▼「業界最高峰のエンタープライズ企業」との協業だからこそ、壮大な社会課題を解決できる
当社では業界トップクラスの大手企業と新しいビジネスモデルの構築に取り組んでおり、「日本の子育て世代やシニア層の支援」、「企業の生産性向上」など大きな社会変革のアジェンダに対して共に解決策を考えています。
自社独自で蓄積した多くのAIに関する知財アセットを活用しながら、まだ世の中にないソリューションを創り出すことで、これまで解決できていなかった業界や各社の課題解決を実現し、業界変革につながるような取り組みに挑戦することができます。

▼「国内最高峰クラスのAI技術を用いて、DX・AIプロジェクトの企画～実現までに打ち込むことができる」
当社は独自のAI技術アセットと業界トップクラスの大手企業が保有する業界アセットを掛け合わせて、新たなビジネスモデルを創出するプロジェクトを多数展開しており、全てがAI関連のプロジェクトであり、またテーマも金融やエネルギー、ヘルスケアなどと多岐にわたり、プロジェクト単位で数億円規模のインパクトを生み出しています。
当社アセットの根幹であるAIソフトウェア開発環境「exaBase Studio」を武器に、あらゆる業界を変えうるプロジェクトの構想企画からソリューション設計、実現までを主担当として裁量を持ってリードすることができます。

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

【プロジェクト事例】
・保険 × 営業育成AI（住友生命様）：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
・エネルギー × 全社DX（関西電力送配電様）：「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
・ヘルスケア × R&D（第一三共様）：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

【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：2025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

【社内のAI利活用状況】
・自社サービスであるexaBase 生成AIを自由に利用することが可能です
・コーディングエージェントとしてClaude Codeを利用することが可能です（エンジニア職種は全員利用可、その他職種は希望に合わせて利用可）
・その他のAIツールについては社内承認を得た上で利用することが可能です

※出社／リモートのハイブリッドワーク
※2026年時点では原則週3出社を基本ルールとしています（特定の部署、職種で例外あり）

【仕事概要】
私たちは、経営上主要な専門業務オペレーションを網羅する“Professional AI”を提供しているグローバルリーディングカンパニーです。
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、「WorkOn」「DealOn」「GovernOn」など、法務にとどまらず多様な領域で、高度な専門業務や意思決定を支援するAIプロダクトを提供しています。
OpenAI, Inc.と戦略的連携のもと、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。

【どういう使命や課題に取り組むのか】
・弊社グローバルプロダクト「LegalOn」のSoftware Engineerとして、新機能の開発から各種保守業務を通じ、企業法務の幅広い業務（契約、ガバナンス、リサーチ、社内Q&Aなど）を支援する「Legal Success Platform」を構築する
・これまでにないプロダクトを形にするうえで生じる課題に対し、技術面に閉じず自ら解決に踏み込み、顧客価値の創出につなげる

【どういう業務に取り組むのか】
・Software Engineerとして、「LegalOn」の機能開発と継続的な改善を通じた「Legal Success Platform」の進化
・AIを軸に据えた開発ワークフローの構築と継続的な改善
・顧客価値の創出に必要な周辺課題の特定と、担当領域に閉じない課題解決
・品質、保守性、運用性、生産性を高めるための継続的な各種改善

【開発環境／使用ツール】
・Backend：Go、Python、TypeScript、Java
・Frontend：TypeScript、React

【仕事内容】
全社におけるセキュリティの「あるべき姿」を実現するため、ゼロトラストアーキテクチャの高度化、仕組みの開発・実装、インシデント指揮などを主導していただきます。単なる運用にとどまらず、自動化の推進やエンジニアリングによるガバナンス強化を期待しています。

ご自身の専門性や志向に合わせて、以下のいずれかの領域を強みとして軸に持ちつつ、横断的なプロジェクトをリードしていただきます。

【具体的な業務内容例】
▼コーポレートセキュリティ（監視戦略・インシデント指揮）
・ゼロトラストアーキテクチャに基づくセキュリティ基盤（Entra ID、Intune、Jamf、Microsoft Defender for Endpoint、Netskope等）の設計、高度化、運用・改善
・大規模ログにおける検知ロジックの実装、チューニング、脅威ハンティングの推進
・インシデント発生時のログ解析、端末フォレンジック、マルウェア解析などの技術調査および全体指揮
・Python、GAS等を活用した、調査・対応オペレーションおよびSaaS連携の自動化ツールの開発

▼セキュリティガバナンス（エンジニアリングによる効率化・可視化）
・全社セキュリティポリシー・規程の策定・改定と、AI等を活用した社内問い合わせ対応の自動化・効率化
・各種認証（ISMSなど）の取得・維持に向けたプロジェクトマネジメント、内部監査対応

▼他部門連携・ベンダーコントロール
・プロダクトセキュリティ部門と連携した、自社プロダクトに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストの計画立案、外部ベンダーへの発注および進行管理

【キャリアパス例】
ご志向性等に応じて様々なパスを検討できる環境です。シニアメンバーとしてご活躍いただいた後、以下のようなキャリアを広げていくことを期待しています。
・マネジメント志向： 組織マネジメントを担うGM（グループマネージャー）へのステップアップ
・ゼネラリスト志向： 全社的なセキュリティ戦略企画やリスクマネジメントの主導
・スペシャリスト志向： IT・セキュリティ領域における高度な専門性の追求

【採用背景】
当社は、タクシーアプリ『GO』をはじめとするモビリティサービスを展開するだけでなく、今まさに自動運転領域への展開も見据えており、モビリティ社会全体の安心・安全・利便性を守る重要な役割を担っています。
リアルタイムで生成される移動データ、決済情報、個人情報など極めて機密性の高い重要情報を扱っており、セキュリティの確保は事業成長のみならず、社会全体の安全を守るための最重要課題となっています。

当社のITインフラは、これまで0→1でクラウドやゼロトラストを前提とした環境へのモダナイゼーションを推進してきました。しかし、非連続的な事業の急成長やリモートワーク等によるアクセス環境の複雑化に伴い課題も発生しており、本ポジションでは以下をお任せしたいと考えています。

【解決したい課題】
IT戦略本部 セキュリティグループにおいて、これまでのセキュリティ施策を今まで以上に深め、運用の平準化・標準化を推し進めるとともに、AIをはじめとする最新技術を取り巻く新たなリスクに対する対策・戦略立案を牽引していただきたいです。

▼運用基盤の再構築・標準化
ブラックボックス化したシステムと既存ルールを紐解き、最新の組織規模に合わせた運用フローの抜本的な見直し・標準化の推進。

▼最新技術の活用と対策・戦略立案
AI等の最新技術に対する新たなセキュリティ対策や戦略を立案する。また、過去の構築時点では解決が難しかった課題に対し、自動化ツールなどを駆使したアプローチで根本的解決を図る。

▼高度なゼロトラスト環境の確立
多様なデバイスやネットワーク環境からのアクセスに対し、「セキュリティと利便性」の高度なバランスを保ちながら、新たな脅威への対策を実施する。

【本ポジションの魅力】
・社会的意義の高い成長フェーズの事業に関わり、貢献することができる
・幅広いステークホルダーとの協働
　- 経営層から別部門のエンジニアまで、コンテキストの異なる多様なステークホルダーを巻き込んだプロジェクトリード経験が積めます。
・「セキュリティと利便性の両立」の実践
　- 事業成長を妨げない現実的なセキュリティの最適解を追求する、事業会社ならではの高度な経験が積めます。
・技術による課題解決と自動化の推進
　 - ルーチンワークや管理業務をコード（自動化ツール、AI）で解決し、組織全体の生産性を向上させるエンジニアリング駆動のセキュリティを体現できます。

【所属組織】
▼IT戦略本部　セキュリティグループ
現在5名程度の組織で、プロジェクトは1～2名のチームで担当します。
自分の担当領域に線を引かず、テクノロジーを武器に泥臭く課題解決を推進しています。

【募集の背景】
2024年度に新設された本部門では、ファクトに基づくデータ分析からデジタルソリューション開発、現場実装までを一気通貫で推進しています。海外情勢の変化に伴い需給予測の重要性が増す中、販売・生産・調達のデータを結合し、独自の最適化ソリューションをアジャイル開発しています。今回は、この「デジタル生販」改革をさらに加速させるための増員募集です。最適化計算基盤を用いて需給計画を進化させ、将来のビジネス環境に適合できるデータサイエンティスト・データプランナーとして、新たな価値創出に挑戦してくださる方を歓迎します。

【仕事内容】
「データ×マーケティング」で経営の舵取りを担う、需要予測・販促最適化のデータサイエンティスト・データプランナー。
本田技研工業の四輪事業において、機械学習や生成AI、統計分析を駆使し、販売計画の精度向上（新車販売台数の台数予測）と収益最大化を牽引していただきます。従来の「モノ起点」の計画から脱却し、販促施策の感度分析や経済指標を統合した「モノ×カネ」の最適化モデルを構築し、経営層の意思決定をデータで支える「司令塔」を担うポジションです。

・意思決定エージェントAIの構築：RAG（Retrieval Augmented Generation）を活用し、社内ナレッジや市場データを統合した意思決定支援AIの開発を推進します。多様な情報をもとにシナリオ提示や意思決定支援を行う新たな仕組みの構築に挑戦いただきます。
・需要予測モデルの高度化：販売実績、在庫推移、季節性に加え、マクロ経済指標等の多角的なデータを基に、Pythonや統計的手法（時系列分析、回帰モデル等）を用いた高精度な需要予測モデルを実装します。AIによる予測値と現場の市況GAPを先行把握し、機会損失と在庫過剰を最小化します。
・経営直結型プラットフォームの構築：S&OPシミュレーション基盤を活用し、複数の市場シナリオを迅速にシミュレートできる環境を整備します。販売・生産・調達・財務の各部門を横断し、フリーキャッシュフロー（FCF）最大化に向けた意思決定プロセスそのものを設計・変革します。
・産学連携・グローバル推進：社内の関連部門や海外現地法人に加え、外部コンサルティングファームや大学研究機関とも連携。最新のアルゴリズムや学術的知見を取り入れたモデル検証と実務への適用を主導します。

【本ポジションの魅力】
・大きな裁量：関係部門と連携した5名程度のAgile（Scrum）チームを組み、プロジェクトに取り組みます。様々な部門を横断してチームを組み、若手であってもプロジェクトリーダーになる機会が豊富にございます。
・本質的な課題解決：現場とコミュニケーションを取りながら適用課題を解決していただきます。現場の営業や生産管理担当の生の情報を取得しながら、課題設定～開発～導入まで一気通貫して関わることができます。
・「経営の意思決定」を動かす当事者意識：単なるレポート作成に留まらず、自ら構築したモデルによるシナリオ提示を通じて、Honda全体の経営判断を直接後押しします。
・スキルアップのサポート：統計関連やディープラーニング関連の資格取得を推奨しており、講習費用や受験費用は会社負担となります。
・最先端スキルを「物理アセット」に実装する醍醐味：生成AIや機械学習といった最先端のデジタル技術を、自動車という巨大な「モノづくり」の実データに適用し、現実の事業を動かす手応えを実感できます。

【現場社員の声】
・海外現地法人へのDX推進を入社すぐに任され、やりがいに満ち溢れている環境です。
・学生時代に研究していた最適化計算を業務に活かすことにより、多くの改善効果を生み出すことができました。

【募集背景】
自社ブランド「primaniacs」をはじめ、キャラクターの持つ目に見えない情緒価値をプロダクトに落とし込み、多くのファンへ感動を届けている私たち。
現在、店舗数、取扱商品、企画数がいずれも急速に拡大を続けており、売上30億、そしてその先の世界市場を目指す大きな転換期を迎えています。

急成長を遂げる今、私たちが最も必要としているのが、会社の背骨となる「社内IT基盤をインハウスで一から構築・統括するシステム管理者」の存在です。
これまでは各現場のマンパワーで業務を回してきましたが、事業拡大のスピードに伴い、データ管理の属人化やアナログな運用によるボトルネックが顕在化しつつあります。
また、複数国転回を支えるグローバルIT基盤も、十分であるとは言えません。

ITベンダーやSESのように「限られた一部分の要件定義だけ」「導入して終わりの保守だけ」という環境に、物足りなさを感じていませんか？
当社が用意しているのは、ただの「社内ヘルプデスク」や「既存システムの維持係」の席ではありません。自社ブランドの成長を加速させるために、どのようなシステムを選定し、どうデータを連携させ、どう全社のIT基盤を創り上げるか、そのすべてに当事者として主導権を持ち、自分の手で組み立てられるフェーズです。
「自分が作った仕組みが、会社を、そしてブランドを支えている」というインハウスならではの手応えを、最も濃く味わえる環境で、あなたの技術と経験を存分に発揮してください。

【仕事内容】
このポジションのミッションは 「全社のあらゆる業務プロセスをデジタルと仕組みの力で再構築し、属人化を解消して、全員がブランド価値向上に集中できる圧倒的な生産性を生み出すこと」です。

経営陣や各現場のメンバーと密にコミュニケーションを取りながら、既存の業務フローや使用システム（基幹システム、EC、POS、データ連携など）の課題を抽出・可視化し、最適なITツールの選定、要件定義、導入、そして現場への定着までを主導していただきます。

▼入社後すぐ（まずは現状の業務フローとシステムの棚卸しからスタート）
・社内の現行システム（基幹システム、販売管理、EC、店舗POS等）の構成とデータ連携状況の把握
・各部署（管理・生産流通・マーケ・セールス等）へのヒアリングを通じた、アナログ業務や属人化しているプロセスの可視化・ボトルネックの抽出
・現場メンバーと密なコミュニケーションを取り、日々の困りごとを解決するための「クイックウィン（即効性のある小さな改善）」の実施
・全社的なDX・業務効率化に向けた、中長期のシステム改善/リプレイス計画の骨子策定
・各種SaaSや社内ツールの導入・運用マニュアルの整備と、現場への初期サポート

▼入社後半年～（あなたの設計した仕組みが、全社の成長を加速させる）
・全社を貫くデータ基盤（売上、在庫、顧客情報等）の統合、およびシームレスなデータ連携フローの要件定義
・感覚に頼りがちだった現場のデータ活用を促すため、誰もが簡単に欲しいデータへアクセスできるBIツール等の環境構築と社内教育
・外部の開発ベンダーやITパートナーの選定、要件定義、開発ディレクション、スケジュール・コスト管理
・海外進出や多店舗展開に耐えうる、安全でスケーラブルな社内セキュリティ・インフラ体制の整備

▼将来的に担っていただく役割
将来的には、まさめやのすべてのIT・システム・業務基盤を司る「DX・社内IT部門」の最高責任者（情報システム部門マネージャー）として、全社の経営戦略をテクノロジーの側面から牽引していただくことを期待しています。
ただ現場の要望を聞くだけでなく、「どのようなデジタル投資が、30億、50億規模のブランド構築に最も寄与するか」というIT戦略の上流工程から経営陣へ直接提案し、実行に移してください。
そして、組織が100人、200人と拡大していっても、誰もが迷わず、最もクリエイティブな業務に熱量を注げるような最高の環境を作り上げる中心人物となってください。

【募集背景】
IT領域に特化した人材紹介サービスを展開している当社のエンジニア組織では、顧客となる企業／求職者に好機を提供するというミッション実現のため、日々ユーザー体験を安定して届け続けることが大きな役割となっています。現状、業務委託ベースでエンジニア組織が動いていますが、今後はより主体的且つ能動的にバックエンドで抱えている技術的負債の解消やより良いアーキテクチャの設計を行っていきたいと考えており、正社員募集を行っています。

【職務内容】
・各種施策の遂行を技術視点をふまえて汎用性／メンテナンス性を鑑みたバックエンドの実装
・バックエンドの抱える技術的負債を洗い出し解決していく
・最適化を含めてバックエンドパフォーマンス向上を行っていく
・各職種と連携してバックエンドとしての最適解の提案を行う

【ポジションの魅力】
レガシーなアーキテクチャや開発手法からGo言語やTypescript等のモダンなアーキテクチャと開発手法へ転換する大きな過渡期であり、裁量高く様々な技術的な意思決定に関わりながらプロダクトと組織の成長に関わっていくことが出来ます。

【キャリアパス】
ご志向性に合わせてコース選択いただけます。（技術を極めたい方はスペシャリストコース、ピープルマネジメントのご経験を積みたい方はマネジメントコースなど。）

【ポジションについて】
FRONTEOでは、「すべての人に等しく医療を提供する」というミッションのもと、ライフサイエンス領域の専門知識とAI技術を融合した研究開発を進めています。ライフサイエンス領域の知見を活かし、医療・創薬・ヘルスケア分野に貢献するAIシステムの研究開発に取り組んでいただく方を募集します。

【ポジションの魅力】
・医療×AIの中でもテキスト解析において世界で先行している技術を提案しながら、顧客の課題や共同研究先のニーズに沿った形でアウトプットを提案できます。
・民間企業においてプロダクトサイドに近い研究活動に携わり、自身の研究・解析の成果が社会の課題解決に役立つ過程を体感できます。
・AIを活用した医療研究分野で活躍することができます。

【業務内容】
・顧客との対話を通して、顧客の課題を抽出・具体化し、AIの解析結果に基づいた課題解決案を提案します（提案内容の検討から運用環境の立ち上げまで、一連の業務を遂行します）。
・AIを活用したライフサイエンス領域の研究を推進し、ビジネスの基盤を築きます。
・医学・薬学の知識をもって、高度な専門知識を必要とする領域での業務遂行上の課題抽出や解決策を検討・探索します。

【配属部署】
雇入れ直後：ライフサイエンスAI事業本部　ライフサイエンスAI研究部　医療機器データサイエンスチーム

【勤務地】
雇入れ直後：港区本社（転勤無し）

【その他】
在宅勤務（試用期間終了後）

【仕事概要】
朝日新聞社は、140年以上の歴史を持つ総合メディア企業です。「朝日新聞デジタル」をはじめとする多様なデジタルメディアを運営し、質の高いジャーナリズムを基盤に、ユーザーに信頼される情報を提供しています。

近年はDXを強力に推進しており、本ポジションが所属するビジネス基盤開発部では、データを活用したマーケティング支援サービス「A-TANK」を展開 。5,000万UU、640万IDに及ぶ大規模なファーストパーティデータを活用し、広告主に最適なソリューションを提供することで、新たな価値創造に挑戦しています。

【募集背景】
長期的な事業成長とDX推進のため、デジタル広告領域の強化を経営戦略の核としています。特に、広告収益の最大化を目指す上で、アドテクノロジーとデータ分析基盤の高度化は不可欠です。
現在、ビジネス基盤開発部では、自社広告商品「A-TANK」を中心に、GAMやPiano DMP、GCP(Google Cloud)を活用した先進的な取り組みを進めています。変化の速い市場で競争力を維持・向上させるために、アドテク領域における深い実務経験と実装力を持つ専門人材を募集します。
このポジションでは、即戦力として広告配信基盤の最適化やデータドリブンな商品開発をリードし、組織の技術力向上と事業成長を牽引していただくことを期待しています。

【業務内容】
アドテク領域およびデジタル広告分析基盤の専門家として、以下のような業務を幅広くお任せします。

▼アドテク領域
・Google Ad Manager（GAM）を中心とした広告配信基盤の開発
・Webサイトでのサービス連携テストや広告表示調整
・Prebid.jsなどを活用したヘッダービディングの導入・運用
・SSP／DSPとの連携による運用型広告の取引最適化
・純広告、運用型広告の効果を最大化するための配信戦略の立案と実行

▼デジタル広告分析基盤領域
・GCP（BigQuery、Workflows、Dataform等）を活用したデータ分析基盤の設計、構築、運用
・自社広告サービス「A-TANK」の技術支援と機能開発
・Piano DMPと連携したターゲティング広告商品の開発、データ活用施策の実装
・GA4、GAM等の外部データをBigQueryに連携するETL／ELTパイプラインの開発・運用
・Vertex AI等のAI技術を活用した広告クリエイティブ分析やセグメント生成機能の開発

【仕事の魅力】
・朝日新聞デジタル版が持つ大規模なトラフィックとデータを基に、インパクトの大きな広告プロダクト開発に携われます。
・GCPの最新サービスやPiano、Prebidなど業界標準のテクノロジーを駆使し、モダンな環境でスキルを磨くことができます。
・少人数のチームで裁量が大きく、技術選定からアーキテクチャ設計、開発、運用まで一気通貫で関わることが可能です。

【将来的なキャリアパス】
ご経験や志向に応じて、アドテク/データ分析領域のスペシャリスト、開発チームを牽引するテックリード、広告商品開発のプロジェクトマネージャーなど、多様なキャリアパスを描くことができます。

【ポジションの魅力】
・伝統あるメディア企業の変革期において、広告事業のDXをリードする中心人物として活躍できます。
・ビジネス部門との距離が近く、自らの技術的な提案が事業の成長に直接貢献する手応えを感じられます。
・分析基盤はGCPを主体に構築されており、Cloud Workstationsでの開発、Workflowsによるパイプライン制御など、クラウドネイティブな開発スタイルを実践しています。

【身につくスキル・経験】
・GAM、Prebid、SSP／DSPなど、広告配信技術スタック全般に関する深い専門知識と運用経験
・BigQuery、Dataform、Cloud RunなどGCPサービス群を組み合わせた大規模データ基盤の構築・運用スキル
・Piano DMPなどのDMPを活用した1st Partyデータ戦略の企画・実装スキル
・Vertex AIを用いたベクトル検索やLLM活用など、最先端のAI技術を広告ビジネスに応用する経験
・GA4や各種広告APIからデータを取得し、BIツール（Looker Studio）で可視化するまでの一連のパイプライン構築経験

【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

【業務内容】
データマネジメントグループにて、当社が運用する様々な業種・クライアント向けDMPなどのデータ基盤の運用保守をご担当いただける方を募集いたします。

▼データ基盤の運用保守業務
Snowflake、AWSといったクラウド上で実行しているETL処理の不具合対応、改修、仕様変更などに対応します。基本的なクラウド知識、開発言語（主にPython）の経験に加え、主体的に問題解決するための行動力、理解力をもって活躍していただくことを想定しています。 Snowflakeの導入事例が多く、そのスキル、経験を積んでいくことができます。

▼運用保守業務環境の構築・整備
データマネジメントグループとしての体制、フローの構築、整備をチームとして推進しています。より良いサービスをお客様に提供するために、課題抽出、改善を積極的に取り組んでいきます。チャレンジできる幅が広いため、任せられた業務を適切に推進していただけることを期待するポジションです。業務推進するためのフレームワーク、適切な報連相などを身につけることができます。

【プロジェクト事例】
・大手コンビニサプライチェーンの基盤システム構築
・プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築　

【このポジションの特徴】
・データ基盤の運用チームは発足したばかりで、チーム作りから携わることができます。
・最新のデータ分析・AI領域を身近に触れることができる環境です。
・クライアントの要望に応じて、各種クラウドサービスや最新技術などに触れる機会があります。

【技術スタック】
Infra：AWS、GCP
言語：Python、SQL
分析基盤ツール：Snowflake、dbt
構成管理ツール：Terraform、Serverless Framework
その他：GitHub、CircleCI、Databricks、Docker

【勤務地】
本社勤務（リモート可能）

【募集概要】
エンジニアマネージャーは、エンジニアリングに関する深い知識と経験を用いながら、チームメンバーのパフォーマンスや成長の支援や、リソースの調節を行い、チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署とのコミュニケーションを通じて合意形成を促進し、円滑な開発をリードします。

▼マネジメントするチームメンバーは例えば以下のような課題に日々取り組んでいます。
・パートナー企業の持つ様々なビジネス課題を、共通の技術やプロダクトで解決できるような共通課題に落とし込むか
・パートナー企業がフライウィールとともにビジネス課題における解決するプロセスのペインポイントを特定し、以下にそれを解決するプロダクトをどう提供するか
・パートナー企業の持つ膨大かつ多岐にわたるデータをどうやって安定的に取り扱うか
・柔軟で拡張可能、かつ安定的に稼働する「持続可能なシステム」をどのように提供するか

【業務内容】
・チームのエンジニアの評価を通じたパフォーマンス向上とキャリア成長の支援
・プロジェクト遂行に向けたリソースの調節
・チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署との調整
・効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策
・下記のような業務における支援やレビュー
　- Conataを構成するレコメンド／検索／広告配信エンジンや、プロフェッショナルサービスの各種プロジェクトにおけるシステムの新コンポーネント、機能開発、継続的なパフォーマンス改善
　- 効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策
　- 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
　- システムの技術的な問題の発見と解決
　- 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

【開発環境】
クラウド：AWS
Backend：Kotlin、Redis、Elasticsearch、Micronaut、gRPC
Frontend：TypeScript、React、Next.js、MySQL、Auth0
Data Platform：Python、Dagster、dbt、Airflow、Snowflake、Amazon Athena
Infrustructure：Amazon EKS（Kubernetes）、Terraform、Prometheus、Grafana
DevOps：Bazel、GitHub、GitHub Actions

【勤務地】
・勤務形態：在宅勤務選択可
・転勤：当面想定していません

【就業場所の変更の範囲】
なし

【従事すべき業務の変更の範囲】
なし

【現状の課題】
新規事業「SAT」は、国産LLMと高精度Agentic RAGを活用したAI実装基盤を軸に、大手製造業等のエンタープライズ企業へ導入を推進しています。
SATは標準基盤でありながら、顧客ごとの業務要件や既存環境に応じたカスタマイズを前提としています。現在、PoCから本番導入、RAG高度化、AIエージェント構築を含むプロジェクトが急増中です。
プロダクトとしての再現性と各社固有の複雑な業務環境に適合させる高度な技術的判断が求められており、提案から本番稼働まで一気通貫でリードできる体制強化が急務です。その中核を担うAIソリューションエンジニアを募集します。

【業務内容】
・顧客のビジネス課題解決をミッションとし、当社の強みである「国産LLM」と「高精度RAG」を核としたプロフェッショナル向け業務AI実装支援プラットフォームであるSATなどを活用したAI時代のDX推進をリードする
・プロジェクトの提案フェーズから参画し、技術的な妥当性の判断、アーキテクチャ設計、ロードマップ策定、技術コンサルティング、および技術的なプロジェクトマネジメントを一気通貫で実行
・コンサルメンバーおよび開発チームと連携しながら顧客と技術要件を具体化し、業務ドメインを迅速に構造化。社内エンジニアリソースを統括しつつ、自らも実装に関与しながら技術面からプロジェクトをリードする

▼具体的な業務内容
・顧客への新規提案への技術的支援と技術コンサルティング
・プロジェクト提案、POC、受託プロジェクトにおける技術的な妥当性の判断とロードマップ策定
・顧客の技術要件・システム要件に対する実現可能性の判断（受諾の可否、必要な工数見積もりを含む）
・プロジェクトに必要な技術を分解し、適切な担当エンジニアを定義
・技術的側面からプロジェクトをリード・サポート（技術的なPM）
・アーキテクチャ図の読解に基づき、システム的な制約や条件を明確化
・顧客の業務理解・要件定義・実装・運用、そしてプロダクト改善へのフィードバックまでの一気通貫での伴走

【チーム構成】
▼PaaS SAT Devision
・ビジネスサイド：13名
・開発サイド：19名

【開発環境】
▼使用言語／フレームワーク
TypeScript、Vue.js 、Node.js、Python

▼コンテナ
Docker

▼IaC
Terraform

▼クラウド
AWS、Azure

【ポジションの魅力】
・生成AIをPoCで終わらせず、エンタープライズ環境で業務インフラとして成立させる技術設計を主導できます。前例の少ない領域でアーキテクチャ設計と実装責任を担う、難易度の高いポジションです。
・国内大手製造業をはじめとする企業の複雑な業務基盤に直接入り込み、技術的意思決定をリードできます。自身の判断が企業活動に直結する、高い影響力を持つ役割です。
・個別プロジェクトに閉じることなく、得られた知見を抽象化し、SAT基盤の進化に反映できます。デリバリーに留まらず、プロダクトの技術思想や方向性にも関与できる立場です。
・提案・設計・実装・運用までを横断し、生成AIの社会実装を推進する中核を担えます。上流とハンズオンの双方を高次元で求められる、国内でも希少なポジションです。

【勤務体系】
リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。
勤務時間の調整や中抜けなどで、子育てや介護との両立もしやすい環境です。

【勤務地】
▼就業場所
本社または自宅その他リモートワークが行える場所（変更の範囲なし）
※フルリモートワーク可

▼リモートワークについて
基本的にはフルリモート体制

仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています

【業務概要】
大手金融企業にて、FXサービスにおけるキャッシュバック等のインセンティブ付与キャンペーンの運用および効果計測をご担当いただきます。
マーケティング施策の効果を最大化させるため、データ抽出や条件判定などの運用面をリードしていただくポジションです。

【業務詳細】
・キャンペーン対象者の資格判定および条件合致の確認
・キャンペーン対象者数、およびインセンティブ（バック額）の算出・集計
・PythonやSQLを用いた各種データの抽出、加工、効果計測
・その他キャンペーン運用に伴う運用管理・関連業務
※経験と能力に応じて、業務内容を決定

【組織構成】
部長1名　課長2名　メンバー6名

【勤務形態】
・希望は週5日での稼働想定しています。※週3日稼働でも相談可能です。

【募集背景】
当社はデータとテクノロジーを駆使し、不動産取引をより「安心・簡単・最適」に変革することを目指しています。
不動産業界は巨大な市場規模を持ちながら、依然としてデジタル化の余地が大きい領域のため、物件情報や顧客接点のデータを適切に整備・管理することで、プラットフォームから生み出される価値は無限に広がる可能性があります。

当社は経営の中核にデータマネジメントを掲げています。
多種多様なデータが蓄積され、業界内でも独自のポジションを確立しつつある今、この基盤をさらに強固なものにし、グローバル展開を加速させるためのデータエンジニアを募集しています。

【ミッションと課題】
当社のデータプラットフォームは構築フェーズから、グループ全体をカバーする大規模スケールと極めて高い信頼性の両立フェーズへとシフトしています。

・データパイプラインをプロダクトとして扱い、SLI／SLO（サービスレベル目標）の策定、可観測性インフラ（IaC／CI／CD）の徹底的なコード化によって、手作業や属人化したトイルをゼロに近づける
・ビジネスの実行スピードを落とさずに、個人情報保護や機密性を保つガバナンス体制を、DMBOKなどのフレームワークに則ってアーキテクチャレベルで実装
・GAグループ横断的なデータ基盤・データマネジメントシステムの構築・運用

【仕事概要】
国内外のグループ会社を含めた全社共通のデータマネジメントおよびデータプラットフォームの進化をリードしていただきます。
CDO直下組織のもと、単なるデータ連携の実装にとどまらず、プロダクトとしての強固なデータプラットフォームのアーキテクチャ設計、高いサービスレベルの担保（SLM）、およびセキュアなガバナンス構築を推進する役割を担っていただきます。

・Snowflake × dbt × Dagsterを主軸としたデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・移行・最適化
・TerraformおよびTerragruntを用いた、再現性が高く、複数部門・複数会社へ迅速に横展開可能なIaCプラクティスの整備
・SRE観点に基づくパフォーマンスチューニング、データレイクハウス（Apache Iceberg等）の評価・検証および実運用
・データモデリング（履歴管理、コンテキストモデリング）およびデータ品質テスト自動化システムの構築
・権限設計、アクセスコントロール、マスキングルール構築を包括するデータガバナンス標準化の主導
・ADR（Architecture Decision Records）を用いた技術選定プロセスの明確化と、メンバーに対するコードレビューやメンターシップの実施

【本ポジションの魅力】
・CDO直下組織のため、意思決定が非常にスピーディーで、既存の基盤に縛られず、理想の構造を目指した抜本的な改善や技術選定に挑戦できます。
・基盤を単なるシステムではなく継続運用されるプロダクトと捉え、ユーザー（社内各部署）の利便性と信頼性を高めていくプロダクトマネジメント的な視点での開発が可能です。
・手動運用や属人化を排除し、自動化・標準化を通じて仕組みで課題を解決していく文化があります。
・国内外のグループ全体のデータ利活用の土台を中長期的な目線で設計・構築していく、社会的意義と難易度の高いミッションに携われます。

【開発環境】
・主要：Snowflake × dbt × Dagster × Terraform
・詳細：Snowflake、Apache Iceberg、dbt、Dagster、Python、dlt、TROCCO、Airbyte、Treasure Data、Terraform、Terragrunt、GitHub Actions、Docker、OpenMetadata、Tableau、Prometheus、Grafana、AWS（ECR、ECS Fargate、S3、DMS）

【Data Managementチームについて】
当チームは、高品質で安全なデータ基盤の整備・提供に留まらず、データを武器に事業や業務課題の解決を加速させる組織です。
これまでは、意思決定を支えるデータ基盤の構築、品質向上、ガバナンス推進といった土台作りに注力してきました。
今後はその基盤を活かし、各事業組織の課題に対して、AI活用や業務支援の仕組みづくりまで踏み込み、データによる直接的な価値創出を担う役割を強化していきます。

▼私たちが大切にしている価値観
・高品質で安全なデータ提供を大前提とする
・属人化を排除し、再現性のある仕組み・運用を構築する
・手作業やトイル（作業的負荷）を放置せず、エンジニアリングで解消する
・基盤整備をゴールとせず、常に「現場の価値」に結びつける
・技術的な理想を追求しつつ、現場で機能する「現実的な解」を出す

【リモートワーク】
テック部門はオフィスワークとリモートワークを組み合わせたハイブリッドワーク体制を採用しております。
※ 原則は週3日の出社となりますが、出社頻度は個人のご事情に合わせて相談可能です

【現状の課題】
・数億件規模のWeb上の文献をクローリング/コンテンツ抽出／配信するためのデータパイプラインを開発、運用する人材が不足している
・自社プロダクトのAI Agent開発のためのデータ拡充の方針検討、要件定義、実装をプロダクトチームのPMやエンジニアとコミュニケーションしつつ自ら実行する人材が不足している

【業務内容】
当社は、ニュース・特許・論文・Web情報など、企業活動に関わる膨大な公開情報を収集・構造化し、最先端の生成AI技術を活用して、企業の意思決定や事業変革を支援する複数のプロダクトを提供しています。
本ポジションでは、これら全プロダクト共通の基盤となるデータ配信システムに位置づけられる、Webクローラーおよび文書配信パイプラインの設計・開発・運用を担っていただきます。プロダクト価値の根幹を支えるデータ基盤として、安定性・スケーラビリティ・拡張性を意識した開発が求められるポジションです。
エンジニアとして記載の課題解決のための開発を進めながら、データプラットフォームチームをリードし生産性の最大化を行うことも期待しています。

▼具体的な業務内容
・TypeScript／Pythonを用いたWebニュース・特許・論文などを配信するデータプラットフォームの開発と運用
・サーバーレス環境による分散処理のスケーラビリティ向上と監視設計

【チーム体制】
・事業責任者（CEO）1名
・開発責任者 1名
・プロダクトエンジニア 7名
・AI Agentエンジニア 6名
・構造化エンジニア 3名
・データエンジニア 3名
・プロダクトマネージャー 1名
・リサーチャー 1名
・CS 2名
・Biz 8名

【開発環境】
・開発言語
　- データパイプライン：Python
　- Webクローラー：TypeScript（Node.js）
・コンテナ
　- Docker
・IaC
　- Terraform
・クラウド
　- AWS
・ライブラリ
　- Pyspark、Puppeteer
・AIツール
　- Cursor、CodeRabbit、Devin

【ポジションの魅力】
▼全プロダクト共通の文書配信システムの開発・運用に携わることで、以下のような経験を積むことができます。
・数億件規模の文書データを対象とした、サーバーレス環境における大規模分散処理の設計・開発・運用経験
・数万サイトを対象としたWebクローラーの開発を通じて、Webフロントエンド・バックエンド双方の知見を活かしながら、不安定な外部環境を前提とした監視・運用設計のノウハウを習得
・PdMやCustomer Successチームと連携し、プロダクト要件や顧客課題を踏まえた新規開発・改善提案を主体的に行うことで、技術視点から事業にコミットする経験

【就業場所】
※フルリモートワーク可

【リモートワークについて】
・基本的にはフルリモート体制
・リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
　- それぞれの事情に合わせて使い分けながら勤務しています。

仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています。

【概要】
AI推論モデルや周辺センサ、その他のモジュールを含めた統合システムに関する設計・開発

AI推論モデルをエッジデバイスのシステムへ組み込む際には、限られたリソースを適切に配分し、システム全体のパフォーマンスを最適化する設計・実装が求められます。
本ポジションでは、各部署と連携しながら、これらのシステム設計・実装を進めていただける方を募集します。

【具体的な職務内容】
C／C++を使用したシステムの設計・開発

【案件例】
自動運転システムのソフトウェア開発

【プロジェクトのやりがい】
・実機やサービスを実際に稼働する製品として完成させ、市場に送り出すまでを担えます
・各部署との連携を通じて、幅広い知識・スキルを習得できる環境です

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：C／C++

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【職種】
技術職（SE・インフラエンジニア・Webエンジニア）

【採用背景と期待する役割】
各業界を代表する企業の「デジタルマーケティング」を預かる身として、『データ活用の提案』をサービスの中核に置いています。
データという確かなものを駆使することで、お客様が抱えている課題の整理や成し遂げたい事に対するソリューションを提供することが、当社のデジタルマーケティングサービスです。『データマーケティングスペシャリスト』はこのサービスの根幹を担う人材として位置付けています。

【業務概要】
様々なデジタルマーケティングデータ（顧客データ／サイト内行動データ／ソーシャルリスニングデータ／VOCデータ）を最適に活用する方法を考え、分析やツール連携のデータ構築を担う業務をお任せします。

▼業務詳細
（1）顧客ヒアリング
（2）AsIs／ToBeの可視化
（3）データ収集、整備、加工
（4）データ構造設計、データフロー設計
※タグマネジメントツールの設計・導入・運用のご経験や、アーキテクチャ設計・運用設計のご経験をお持ちの方はツールの導入・運用設計や、施策シナリオの読み解き／ToBeの立案などの業務のご相談させていただきます。

【配属部門について】
▼「エクスペリエンスプラットフォーム」
企業のDX推進において、顧客のあるべき姿を策定し、その達成に向けて現状調査、課題抽出、デジタルマーケティング施策の立案、施策導入、改善PDCAまでトータルに支援しています。特にオウンドメディアの構築・運用において、データ活用を主とした最適なデジタルマーケティング策を描き、顧客企業の成長に伴走していきます。

【キャリアパス】
通信・金融・製造・輸送・消費財を代表する企業のデジタルマーケティング案件やDX案件が多いため、大規模なデータベースや多様なデータに触れることで、スペシャリストとして成長することができます。
また仕組み全体の設計を担う『アーキテクト』やマーケティング全体の設計を担う『CXプランナー』と一緒に案件を行うことが基本であるため、「ツール導入等、CX向上の最適な仕組み構築の知見を得て『アーキテクト』に成長する」「施策やKPI策定等、マーケティングやビジネス知見を得て『CXプランナー』に転身する」という選択をすることも可能です。
将来的にはそのすべてを統括する『統括プロジェクトマネージャー』へのキャリアップも可能で、いずれの職種も当社内で活躍いただけます。

【魅力～働きやすい職場環境】
▼東証プライム企業として安心して働ける環境
当社は創業から50年以上続く、東証プライム企業です。そのため安定した基盤があり、業務に集中していただける環境があります。
上場以来、いまだ成長し続けている企業で、福利厚生も東証プライム企業に恥じない、社員一人ひとりが能力を最大限に発揮できる職場環境が揃っています。

▼リモートワークなど"今"にあった働き方が可能
原則作業は自宅中心のリモートワークを取り入れています。しかしチームビルディングやメンバーとの関係性構築、ブレストなどで出社も可能といった、柔軟な働き方ができるハイブリッドワークを採用しています。
常に移り変わる"今"にあった働き方を実現できる環境が整っています。

▼2,700人の集合知により、さらにスキル伸ばせる環境
約2,700名が在籍するWeb業界の中でもトップクラスの組織です。Web業界を代表するプロジェクトを成功させてきたスペシャリストも多く、彼らと業務を行うことで、今以上の経験やスキルを習得することが可能です。

【勤務地備考】
東京本店（渋谷）※在宅勤務中心です

【職種】
データアナリスト・データサイエンティスト・リサーチャー

【募集部門】
アナリティクス本部

【職務内容】
当社では機械学習、プロセスマイニングなどの最新AI技術を活用してお客様企業のCRMデータを解析し、顧客体験価値の向上や企業収益を拡大するための改善活動を行っております。EC・金融・通信業界をはじめとした様々なお客様データを分析し、最新の分析スキルと課題発見・提案能力を伸ばすことができる職種です。
入社後は分析を行う部分だけでなく、分析結果をお客様へ報告する部分も担当いただき、将来的にはお客様とのコミュニケーション窓口としてお客様のご要望をヒアリングし、アウトプットの要件定義を行う部分も担当いただきます。
入社初日はオフィスへ出社となりますが、その後は基本在宅勤務となります。（社員の99％はリモートワークで就業中）
※弊社子会社のトランスコスモス・アナリティクスに出向兼務となります。（アナリティクス本部の全メンバーが出向兼務です）

【業務内容】
・CRMデータを対象としたSQLでの分析、Pythonを使った機械学習モデルの構築
・分析アウトプットの作成、お客様への報告
・サイト改善後の効果測定の実施、お客様への報告

【入社後】
・合計50時間以上の課題設定、機械学習の専門研修を実施いたします。
・チーム配属後はアナリストとして既存案件のOJTで半年程度実務経験を積みながらスキルを習得いただきます。　（既存案件の業界：通信、金融、通販など）

【仕事のやりがい、魅力】
・様々な業界のCRMデータを分析することができ、幅広い課題に対応出来るデータサイエンティストとして成長できます。
・最新の機械学習モデル構築（Amazon SageMaker）、SQL（SnowFlake）の実務活用ノウハウを習得できます。
・分析を行うだけでなく、発見した課題の原因考察と改善提案を行い、効果測定まで担当するので自分の分析結果がどれだけお客様の成果に繋がったか実感できます。
・物事を筋道立てて分析し、課題から対策を導くことで、論理的思考が身につきます。

【仕事で得られるスキル／キャリア】
・機械学習（Amazon SageMaker）、SQL（SnowFlake）での分析スキル
・顧客折衝スキル
・報告書作成でのレポーティングスキル（PowerPoint、Amazon QuickSight）
・お客様へのプレゼンスキル

【業務環境】
・就業場所：東京都池袋・基本はリモートワークでの就業（社員の99％はリモートワークで就業中）
・チーム構成：配属予定先の課は6名（男性5名、女性1名）、所属部署は合計24名（男性19名、女性5名）
・リモートワーク用のWebカメラ／マイク／モニターは会社支給
・スキルアップ補助制度あり（書籍や外部研修受講が可能）
・PC：ノートPC
・ディスプレイ：ノートPC以外に21インチ or 24インチモニター
・OS：Windows
・業務ツール：Microsoft Office
・コミュニケーション：Google Chat
・ビデオ会議：Google Meet、zoom
・タスク管理：ASANA
・分析ツール：Snowflake（データ統合環境）、Jupyter Notebook（Python実行環境）、Amazon QuickSight（アウトプット環境）

【勤務地備考】
渋谷ファーストタワーオフィス および在宅勤務

【概要】
LLM（大規模言語モデル）の開発における、継続事前学習（CPT）、教師あり微調整（SFT）、
強化学習（RL）の学習実行とパフォーマンス評価・改善を担っていただきます。
実験管理ツールや各種ログから、学習の効率・性能に関するボトルネックを仮説ベースで特定し、モデルのポテンシャルを最大限に引き出すための検証と改善を主導するポジションです。 

現在のLLM開発において、多くのエンジニアが直面している課題の一つが「計算資源の不足や、実験の順番待ちによる開発スピードの停滞」です。
どれだけ優れた仮説があっても、検証環境が限られていれば最適なアプローチを見出すことは困難になります。 
当プロジェクトの最大のおもしろさは、数十ノード規模の大規模なGPUクラスタ環境を、順番待ちのストレスなく豊富に活用できる点にあります。
本ポジションでは、インフラの構築そのものではなく、この潤沢な計算資源を最大限に活かし、実際のモデル学習を回しながら
評価結果やログを徹底的に分析していただきます。
「データに基づいて仮説を立て、学習の効率化や性能向上に向けた改善を迅速に回す」という、モデル開発の本質的なプロセスに集中して取り組める環境です。 

【具体的な職務内容】
・大規模言語モデルの開発における継続事前学習（CPT）、教師あり微調整（SFT）、および強化学習（RL）の学習実行と検証
・WandBなどの実験管理ツールを用いた評価結果の調査、および各種ログ分析に基づく学習効率・性能のボトルネック特定
・特定したボトルネックに対する仮説ベースの改善策（ハイパーパラメータや分散トポロジーの調整等）の立案・検証・適用
・モデル学習の効率化や精度向上に向けた、合成データ生成を含むデータパイプラインの運用と評価
・分散学習フレームワークを用いた、モデルの学習安定性およびメモリ効率化に関する検証・チューニング

【プロジェクトのやりがい】
・計算資源の制約や順番待ちに縛られることなく、自身の立てた仮説に基づく大規模な実験・検証を迅速に実行できる
・評価メトリクスやログといった定量データから「どこが詰まっているか」を紐解き、自身のチューニングによって学習効率やモデル性能が向上していく手応えをダイレクトに実感できる
・継続事前学習から強化学習、データ生成まで、LLM開発のライフサイクル全体における「実行・評価・改善」の高度なノウハウを体系的に蓄積できる

【開発環境】
・開発環境：Python、PyTorch、Megatron-LM ／ Megatron Bridge、NVIDIA-NeMo
・その他開発環境：AWS（EC2、EKS）、AWS ParallelCluster、Slurm、Linux
・開発支援ツール：git、GitHub、Docker、WandB（Weights ＆ Biases）

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

＼嬉しい転勤なし♪／東京で受注した案件のPMをお任せ☆リーダー経験あればOK！
●Webシステム／サービスの設計・開発
●基本設計、詳細設計
●実装、レビュー、テスト
●メンバー管理、進行管理
●顧客との仕様調整
●要件整理、要件定義の補助　など

ITのトータルプロデュースとしてコンサル、企画～運用まで一気通貫でサポートする会社★
札幌にいながら東京本社で受注した不動産賃貸系案件や金融系アプリ開発、ToC向けサービスなど、複数のプライム案件に関わることができます！
またご経験に応じて段階的にスキルアップをしていける環境です！

【案件例】
1：大手住宅設備メーカー向け生活支援アプリ開発
ユーザー向けアプリの機能開発・改善を担当。

2：冠婚葬祭領域の法人向け福利厚生サービス開発
法人利用を想定したWebサービスの開発・改善を担当。

【入社後の流れ】
入社直後
まずはご経験に応じて札幌拠点の受託開発案件、または東京本社案件の開発・設計・PL業務からスタート。
チームや案件理解を深めながら、既存PMと並走して案件の進め方を学んでいただきます。

1～2年目
比較的小規模な開発・制作案件にて、顧客との調整、要件整理、進行管理などを担当。
既存PMのOJTのもとで、PMとして案件全体を動かすための実務経験を積んでいただきます。

その後
小規模案件での経験を土台に、より大きな案件のPMへステップアップ。
ご希望や適性に応じて、将来的には以下のようなキャリアを目指すことができます。

・受託開発案件のPMとして、案件全体を推進する
・開発理解のあるPMとして、顧客折衝と開発現場の橋渡しを担う
・札幌拠点の中核メンバーとして、チームづくりや後輩育成に関わる
・将来的に、自社サービスや新規案件の立ち上げに関わる

【職種】
技術職（SE・インフラエンジニア・Webエンジニア）

【募集部門】
エンジニアリング統括本部

【ビジネスプラットフォーム（BP）部について】
▼事業内容
ビジネスプラットフォーム部では、トランスコスモスの自社プロダクトである、trans-Re:Connectの開発および導入を行っています。
trans-Re:Connectは、"システムもDBも、なんでも『つなぐ』"という機能コンセプトをもち、LINEと企業がもつシステムやデバイスをつなぐことで、データをリアルタイムに活用しながら、一人ひとりに最適化された企業と消費者の1to1コミュニケーションを実現するプラットフォームです。
2014年の事業開始当初から10年間、お客様企業の課題に合わせた顧客体験の設計からシステム導入、運用まで一貫して対応してきました。
長きに渡り蓄積されたナレッジと、マーケティング領域だけでなくカスタマーサポートの領域まで深いレベルで支援できることが強みであり、SNSの運用やコールセンターといったオペレーションの部門と連携することで、トランスコスモスが提供しているデジタルマーケティングからカスタマーケアまでの世界観をカバーすることが可能です。

【業務内容】
・要件定義を基にした設計書作成
　‐ 具体的にはAPI仕様、DBテーブル設計、画面設計、出入力設計など
・基本設計、詳細設計を基にしたプログラム開発業務
・設計、開発、テスト工程での協力会社、オフショア等を含む部門外、社外のプロジェクトメンバーとの協業
・開発、導入したシステムの運用、保守業務
・新しい技術やトレンドの調査
　‐ その技術の自社製品との親和性、活用方法まで考慮した上で社内提案ができるとベター
　‐ 新しい取り組みの提案に対して受容的で、提案が必ず通るわけではありませんが、積極的な姿勢が評価される風土です

【このポジションの魅力】
▼職種・業務面
・LINEは今や国内月間アクティブユーザーが9500万人以上、利用者・利用率ともに国内トップクラスのSNSメディアであり、携わったプロジェクトが最終的に多くの消費者に届くことも多く、やりがいを感じていただけます
・SNSの運用やコールセンターなど、オペレーション領域までカバーする当社だからこそ提供できるサービスも多く他部署との連携を通して様々な知見およびスキルを身に着けていただける機会があります
・IaaS／PaaSにAWSのしくみを活用しており、新たなリリースがあった場合にはAWS社から直接説明をうけるなどいち早く最新の技術をキャッチアップしながら、技術検証や選定に関わるチャンスがあります

▼組織面・AI活用・特長
・「テクノロジーの力でサービスを進化させる」ことをミッションに、単なる開発ではなく、サービスや事業をテクノロジーで進化させる、会社トップ直下のエンジニア組織です。
・AIをコーディング補助にとどめず、要件定義・設計・開発・テストを含む開発プロセス全体の変革に活用しています。
・独自メソッド「Waterfall Boost」を実案件で展開しており、AI駆動開発をPoCではなく実務で経験できます。
・Cursor、Claude Code、GitHub Copilotなど、AI開発支援ツールを活用できる体制を整えています。
・大手お客様の大規模案件に、要件定義から運用まで一貫して関われる機会があります。

▼就業環境
・リモートワークと出社を組み合わせたハイブリッド勤務で、集中作業とチーム連携のバランスを取りながら働けます。
・残業はおおむね月20時間未満で、長期的にキャリアを築きやすい環境です。
・OKRを設定し毎月1on1を行うことで、進捗を定期的に追いながら評価に変える本部独自の取り組みを導入しています

▼キャリア／成長支援
・社内に蓄積されたナレッジ／キャリアパスが豊富な弊社ならではの制度
　‐ セミナーファンディング／ジョブポスティング／実務をもとにしたTCIオリジナルのオンデマンド講座
・エンジニアの成長支援を目的とした制度
　‐ ハッカソンの開催／サンドボックス環境の提供／トラックテスト
・その他
　‐ 資格取得支援制度／海外視察（選抜型）／書籍購入補助

【勤務地備考】
東京本店（渋谷）※在宅勤務中心です

【募集部門】
コンサルティング本部　機械学習エンジニア

【募集背景】
機械学習・ディープラーニングスキルを活かした転職を考えている方、私たちはデータ分析とAIを駆使したコンサルティング事業を展開している企業です。
最先端技術を活用し、クライアント企業の課題解決をサポートすることで、より良いビジネスの未来を創造しています。
昨今、機械学習・ディープラーニングを活用したソリューションの需要が高まっており、この分野でのエキスパートを探しています。
このような背景の中、アナリティクスコンサルティングの一環として私たちと一緒に課題解決を行う機械学習エンジニアを募集しています。

【仕事内容】
・機械学習・ディープラーニング手法を用いたモデルの開発、実装、評価
・データ前処理、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータのチューニング
・モデルのデプロイメントと運用、メンテナンス
・技術ドキュメントの作成とクライアントへの説明
・チームメンバーへの技術指導と知識共有

【働き方】
当社はワークライフバランスを重視しており、社員が仕事とプライベートの両方を楽しむことを支援しています。
アカデミア出身の社員が多く、高い技術レベルで切磋琢磨しながら自身のスキルを磨いていきます。
社員同士で勉強会を開催し、ポータルサイトで情報を共有するなど、各自が主体的に成長できる環境です。
35歳以下の社員が多く、結婚や育児の際には男性社員も育児休暇を取得し、公私ともに充実した時間を持つことができます。また、有給取得率は7割程度です。

【配属組織】
コンサルティング本部にデータサイエンティスト職またはエンジニア職として所属する予定です。（技術特性およびキャリアビジョンによって決定）
コンサルティング本部は3つのグループが存在し、データサイエンティスト及びエンジニアが協力しながら、顧客の課題解決に努めています。
現在は、機械学習／ディープラーニングに特化したチームはありません。分析案件チームもしくはプロダクト開発のチームに所属していただきます。

【勤務場所】
本社または自宅
※プロジェクトの性質や業務上の必要性に応じて、本社への出社やクライアント先での勤務が発生する場合あり

【募集部門】
DXコンサルティング部

【募集背景】
TDSEでは、データ活用・AI・機械学習を通じて、企業の意思決定高度化や業務変革を支援しています。
近年、顧客企業におけるデータ活用の内製化・高度化が進む中で、構想策定から実装・定着までを一気通貫で伴走するニーズが増加しています。
当社は、データ分析・AIの実装力を強みに、上流の構想検討から実行・運用までをつなぐ支援を行っており、こうした領域で顧客にとって価値あるパートナーとなることを目指しています。
このような背景から、DX／AI活用プロジェクトにおいて、顧客と伴走しながら課題整理・構想検討からプロジェクト推進まで担っていただける方（リーダー候補）を募集します。

【仕事内容】
DX／AI活用プロジェクトにおいて、チームの一員としてプロジェクト推進に関与いただきます。
ご経験・志向に応じて、段階的に役割を広げていただくことを想定しています。

【主な業務内容】
・顧客とのディスカッションを通じた課題整理・要件検討の支援
・データ／AI活用に関する構想検討・施策立案の補助
・プロジェクトの進行管理（スケジュール・タスク管理等）
・データサイエンティスト／エンジニアとの連携・推進
・成果物作成・報告資料作成の支援

※ご経験に応じて、提案活動やプロジェクトリードもお任せします

【案件の体制】
本ポジションは、顧客フロントに関与しながら、チームでプロジェクトを推進する役割です。
・プロジェクトには、コンサルタント／データサイエンティスト／エンジニアがチームで参画
・役割はフェーズや経験に応じて柔軟に変化
・初期は既存メンバーのサポートを受けながら業務を推進
・将来的には、プロジェクトリードや顧客対応の主担当を担うことを期待

※ご自身でPythonなどでコードを書いたり機械学習を実装したりするポジションではありません。

【キャリアパス】
・プロジェクトリード／PMとしての成長
・特定領域に強みを持つコンサルタント
・組織マネジメントや事業開発への展開

【このポジションの魅力】
・AI／データ領域の専門人材と協働しながら成長できます
・上流〜デリバリーまで一貫して関与が可能です
・段階的にリーダーへ成長できる環境です
・顧客や社内でのコミュニケーションに支障がない範囲でテレワーク、フレックスタイム就業が可能です

【弊社担当者より】
▼以下のような方を求めています！
社内外ステークホルダーとの調整力・コミュニケーション力、および複数案件の同時推進力のある方

【その他】
・在宅勤務制度：あり
・勤務場所：本社または自宅　※プロジェクトの性質や業務上の必要性に応じて、本社への出社やクライアント先での勤務が発生する場合あり

【背景・ミッション】
前年同期比600％という驚異的な成長を続けるAIスタートアップにて、プロジェクトマネージャーとして参画いただきます。同社はAIコンサルティング・プロダクト提供を主軸とし、本番コードのほぼ100％をAIで生成するAIネイティブ企業です。受注案件に対応するため、上流から開発推進まで一貫して担えるPMを複数名募集しています。 

【体制】
 外国籍比率45％のグローバルな環境で、社内外の開発チームと連携しながらプロジェクトを推進します。年齢・役職に関係なく距離が近く、意思決定のスピードが速い組織です。 

【具体的な業務内容】
・クライアントの業務フローへの深い理解と潜在課題の特定 
・AX戦略・ロードマップの策定および段階的な導入計画の提案 
・PRD・要件定義書・仕様書の作成と顧客との合意形成 
・社内外開発チームのマネジメント（スケジュール・品質・コスト管理） 
・生成AIの技術検証
・プロトタイピング、プロンプトチューニング 
・顧客向け報告書・プロジェクト進捗レポートの作成 
・提案活動・営業同行（提案書作成、顧客へのプレゼンテーション） 
・継続案件・拡大案件につなげる顧客リレーション構築

 【将来的な展望】
 LLM・RAG・AIエージェントなど生成AI領域の最前線で実務経験を積み続けられる環境です。AIツールは使い放題で、定型業務はAIエージェントで省力化されているため、本質的な上流業務に集中できます。スタートアップの急成長フェーズに乗り、事業インパクトの大きい意思決定に近い立場でキャリアを築けます。 

【変更の範囲】 なし

大手グローバル企業のWebコンテンツを、デザインやトーン＆マナーを維持し、日本市場向けに最適化・ローカライズする業務をご担当いただきます！

■業務内容
・プロジェクトの進行管理
・ダイレクトメールに関する進行管理・運用・更新補佐・提案
・クライアント資料や英語の資料から必要情報を抽出し、対応内容を整理
・品質改善や効率化施策の立案/実施/検証
・モックアップテストの実施/検証/改善提案

社内のメンバーや外部パートナーと連携しながら、プロジェクトの進行管理・品質管理を担当いただくことを想定しています！

■開発環境
・OS: Mac
・言語: HTML、CSS、JavaScript、Python など
・ツール: Slackなど
その他、独自のプロジェクト管理/開発ツール、VS Code、、CLIなど


【勤務形態】
・年に3～4回/1回につき、1か月程度繁忙期あり
・繁忙期間は、クライアント指定のオフィスにて勤務想定
・土日のどちらか勤務が発生します　※振替休日を取得いただきます
・繁忙期は40時間程度残業が発生する可能性がございます

【概要】
▼自動運転向け車載AIモデル開発
カメラ、LiDAR、レーダーなどから得られるマルチモーダルなセンサー情報を統合し、周辺環境の3次元認識、他車の行動予測、自車の経路計画までをリアルタイムに行う最先端のAIモデルの開発を行っています。
現在は、次世代車載SoCへの実装を見据えた次世代モデル（BEV［Bird's Eye View］、Transformer、End-to-Endモデルなど）の開発を強化しています。
限られたリソース内で認識・予測精度を最大化するため、学習アルゴリズムの改良と、実機（エッジ）制約を考慮した量子化・最適化プロセスをシームレスにつなぐチームの体制構築を進めています。

【具体的な職務内容】
・自動運転向け深層学習モデル（認識・予測・計画など）の設計・開発・学習
　- 最新の論文（CVPR、ICCV、NeurIPS等）ベースのアルゴリズム調査、プロトタイプ実装、評価
　- マルチモーダル（カメラ・LiDAR等）なデータを用いた大規模モデルの学習およびアーキテクチャ最適化
・車載エッジ実用化に向けた精度改善・モデル軽量化
　- 知識蒸留（Knowledge Distillation）やネットワーク剪定（Pruning）を用いた、精度を維持した状態でのモデル軽量化
　- 誤認識パターンやエッジケース（夜間、悪天候、稀な障害物など）のデータ分析と、それに基づく学習方法の改良・精度向上
・車載SoCをターゲットとした量子化（Quantization）技術の適用と評価
　- 学習フレームワーク（PyTorch等）から車載向け推論環境（TensorRT等）への最適なモデルエクスポート・変換手法の確立
・MLOpsパイプラインの構築・改善
　- データ管理、学習、評価、量子化、デプロイまでを一気通貫で行うCI／CD・CT（継続的学習）パイプラインの設計・運用
　- 開発チーム全体が効率的に精度改善のサイクルを回せるような、共通ライブラリやツールの整備・提供

【プロジェクトのやりがい】
・最先端AIへの挑戦：BEVやTransformerなど、自動運転・コンピュータビジョン領域の最先端技術にリアルタイムで触れることができる
・フルレイヤへの関与：モデル設計（上流）から、車載エッジへのデプロイ・MLOps（下流）まで一気通貫で開発に携われる
・充実した開発環境：大規模データの学習をストレスなく高速で回せる、豊富なGPUリソース（最先端GPUクラスタ）を利用可能

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：Python、PyTorch、C++
・開発支援ツール：Git、GitLab、GitHub
・開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【概要】
▼LLM／VLMなどを用いた、顧客の課題を解決するAIエージェント開発
様々な業界のクライアント企業が抱える特有のビジネス課題に対し、LLM（大規模言語モデル）やVLM（視覚言語モデル）を活用した独自の「AIエージェント」を設計・開発・導入するプロジェクトです。
顧客の既存システムや業務フロー、ドメイン知識を深く理解した上で、自律的に思考・行動し、外部ツールと連携する次世代のAIエージェントシステムを構築します。

【具体的な職務内容】
クライアントのビジネス要求を技術要件に落とし込み、AIエージェントシステムの設計から実装、実証実験（PoC）、本番導入までを担当いただきます。
・特定の作業に特化したAIエージェントの設計・開発
　- LangChain、LangGraph、LlamaIndex等を活用した、顧客のドメイン（業界特有のルールやワークフロー）に適合する推論ロジックの構築
・高度なコンテキスト理解・RAGの実装
　- 既存データを安全かつ正確に参照する、高精度なRAG（検索拡張生成）環境の構築
　- VLMを用いた、画像・動画データ等を含むマルチモーダルなデータの解析機能の実装
・検証・評価およびチューニング
　- 評価基準に合わせたエージェントの回答精度・タスク成功率の測定およびプロンプトエンジニアリングによる最適化
　- ハルシネーションや安全性のリスク（プロンプトインジェクション等）を制御するガードレールの構築

【プロジェクトのやりがい】
・「AIを自律的に動かす」という新しい開発への挑戦
・最新技術をダイレクトにプロダクトの価値に変える実感

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：Python、PyTorch、C++
・開発支援ツール：Git、GitLab、GitHub
・開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【概要】
▼LLM、VLMなどのAIモデル推論基盤の高速化
LLMの学習・推論基盤の構築や運用には、膨大なリソースを必要とします。
そのため、GPUサーバーのハードウェアコストの削減と、ユーザーエクスペリエンス（UX）の向上が急務となっています。
本プロジェクトでは、システム内のボトルネックを徹底的に調査して高速化を図るとともに、使用するハードウェアの特性に合わせたパラメータのチューニングを行います。

【具体的な職務内容】
・学習・推論基盤におけるボトルネックの調査・プロファイリングの実施
・学習・推論ソフトウェア・アーキテクチャの最適化と高速化
・ハードウェア特性に合わせたパラメータのチューニング

【プロジェクトのやりがい】
・AIの最先端かつ最難関の領域に、泥臭い低レイヤの技術で挑む面白さ
・莫大なコストを削減し、プロダクトを『実用化』へ導く決定的な役割
・世界的に枯渇している『AIインフラ／MLOpsエンジニア』として他に例のない経験

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：Python、PyTorch、C++
・開発支援ツール：Git、GitLab、GitHub
・開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【概要】
▼仮想空間シミュレーションをベースとした実機ハードウェアの完全自律化AIの開発
フィジカルAIは、Webや画面の中で完結する従来のAIとは異なり、ロボットの「身体（ハードウェア）」を通して現実の物理世界に直接作用するAI技術で、2026年現在、国内外で最も注目が集まっている最先端の技術分野です。
最新の論文調査から、仮想空間でのシミュレーション、AIモデルの学習、実機ハードウェアへの実装・検証までを、状況や適性に応じて幅広いフェーズに携わっていただきます。

【具体的な職務内容】
・3D物理シミュレータを用いたデジタルツイン環境の構築
・NVIDIA Isaac Simやゲームエンジン等を用いた、ロボットおよび周辺環境の3Dモデル（アセット）の取り込みと配置
・深層強化学習等のAIアルゴリズムを用いた自律制御モデルの開発
・シミュレーションから実機への適応（Sim-to-Real）と実世界検証

【プロジェクトのやりがい】
実機ハードウェアが自律駆動する手応え

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：Python、C++
・フレームワーク：PyTorch、ROS／ROS2
・シミュレータ：NVIDIA Isaac Sim／Omniverse、Unity、Unreal Engine

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【概要】
▼自動運転向け車載AIモデル開発におけるモデル学習の高速化
深層学習モデルの学習には、膨大な計算リソースと長時間を要します。
特に、GPUなどのハードウェアコストや学習完了までのリードタイムの増大が、開発上の主要な課題となっています。
本プロジェクトでは、GPUをはじめとするハードウェアの性能を引き出し、計算・メモリ・通信などの最適化を統合的に実施することで、開発サイクルの高速化とインフラコストの削減を実現します。

【具体的な職務内容】
・プロファイリングツール（Nsight Systems、PyTorch Profiler等）を用いたボトルネックの特定と改善方針の立案
・AIモデル高速化の実装
　- CPU処理のGPU化
　- ボトルネックへのJITコンパイルの導入
　- GPU／CPUメモリ使用量の削減
　- ストレージアクセスの最適化
　- その他、学習パイプライン全体の最適化

【プロジェクトのやりがい】
・最先端AIへの挑戦：BEVやTransformerなど、自動運転・コンピュータビジョン領域の最先端技術をリアルタイムに扱える
・フルレイヤへの関与：モデル設計（上流）から、車載エッジへのデプロイ・MLOps（下流）まで一気通貫で開発に関われる
・充実した開発環境：大規模データの学習をストレスなく高速で回せる、豊富なGPUリソース（最先端GPUクラスタ）の使用が可能

【開発環境】
・開発環境：Linux、Windows
・開発言語：Python、PyTorch、C++
・開発支援ツール：Git、GitLab、GitHub
・開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。