【募集背景】
株式会社Surpriseは「人生にサプライズを」を理念に、AI・クリエイティブ・テクノロジーを重視するクリエイター集団です。非エンジニアを含む全社員がAI開発ツール「Cursor」で日常業務を行い、全員がAIを活用した開発技術を習得するなど、AI時代の新しい働き方を体現しています。

社内では、本気AI（AI教育プラットフォーム）、AI-Driven School（AI&テクノロジー教育プログラム）、YouTubeコンテンツ制作など、複数事業でツール群を開発・運用しています。

事業が急拡大する中で__将来的にAIを活用した開発エンジニアとして活躍することを前提にした育成枠 __としてこちらのポジションを募集します。

はじめは、QAとカスタマーサクセスで事業・プロダクト・技術の全体像を体に染み込ませ、実力がついた段階から開発課題（Issue）のアサインを増やしていきます。

QAやサポートを一生続けるポジションではありません。

【このフェーズでジョインするメリット】
▼自社事業のプロダクトに横断的に触れる
QAとカスタマーサクセスは、プロダクトの全体像を最も深く理解できるポジションです。
本気AIのWebアプリ・モバイルアプリ、動画制作を自動化するツール群、AI-Driven School受講生向けツールやサイト、Slack連携ボットなど、テストとサポートを通じて全事業のプロダクトに触れることで、「この機能はなぜこう動くのか」「ユーザーはどこでつまずくのか」が自然と見えてきます。

この「課題の解像度」は、その後の開発で使える武器になります。

▼技術の話が通じない人が、一人もいない
Surpriseでは、エンジニア以外のメンバーもCursorでコードを書き、QAに携わっています。デザイナーも編集者も人事も、プロダクトの品質に対して当事者意識を持つ文化があります。

当社代表は元エンジニアで、今もCursorとClaude Codeを毎日使ってプロダクトを自ら開発しています。LLMのAPI利用料に月300万円以上使うこともあります。
週1回のエンジニア勉強会には、副業で在籍する7名のシニアエンジニアと全エンジニアが参加し、代表も加わって技術トピックを議論します。最新のAIモデルが発表されたら、翌日にはチームの誰かが検証結果をSlackに共有しています。

▼開発環境への本気の投資
生産性高く開発ができるように、オフィスには以下のような設備を用意しています。

・全席に40インチのディスプレイ
・M5 Pro Max（メモリ128GB）を10台購入
・音声入力用マイクと高性能MacBookを全員に支給
・エルゴヒューマン、アーロンチェアなどの椅子を用意
・月1万円の生産性グッズ経費（入社3ヶ月後〜）
・LLM API利用に金額上限なし。稟議・承認は一切不要

▼QAからエンジニアチームのPMになった人が、すぐ隣にいる
SurpriseのエンジニアチームのPMは、もともとエンジニアではありません。マーケティング出身で、Surpriseでは別事業部を経て、エンジニアとしてはQA業務からスタートしました。
テストシナリオの確認やバグ報告を通じてプロダクトの全体像を把握し、AIを活用した開発スキルを自ら身につけ、今ではエンジニアチーム全体を束ねるPMとして活躍しています。

このポジションの成長パスは、現在のエンジニアチームのPMが実際に歩んだ道そのものです。

【ミッション】
事業とプロダクトを体で理解し、品質を守りながら、開発エンジニアへ成長する

【業務内容】
1．QA・テスター（入社後〜）
社内で開発しているプロダクト・ツールの品質を専任で支えます。

・テストシナリオに沿った操作確認・動作検証
・バグの発見・報告・再現手順の整理
・本気AI（Web・モバイルアプリ）、AI-Driven School（AI&テクノロジー教育プログラム）受講生ポータル、動画制作自動化ツール、コンテンツ管理ダッシュボードなどのテスト
・リリース前の品質チェックと開発チームへのフィードバック

2．カスタマーサクセス・テクニカルサポート（入社後〜）
AI-Driven School（AI&テクノロジー教育プログラム）の受講生に対する技術的な問い合わせ対応を担当します。

・受講生からの問い合わせ対応（Slack経由。AIが返信案を自動生成するCSボットとの協働）
・受講生が課題やツールの利用でつまずいたときのサポート
・よくある問い合わせの分析・FAQ整備
・プロダクト改善につながるフィードバックの収集と開発チームへの共有

3．開発課題への参加（段階的に移行）
事業理解とプロダクト理解が深まった段階で、開発Issueのアサインを増やしていきます。

・既存ツールのバグ修正・機能改善
・社内ツール（業務自動化、Slack連携、ダッシュボードなど）の新規開発
・LLM APIを活用した業務効率化の仕組みづくり
・将来的には、課題発見から設計・実装までを自走で担えるエンジニアへ

▼主な技術スタック・開発環境
特定の技術に固執せず、課題に応じて最適な技術を選ぶのがSurpriseの方針です。現在、全プロジェクトで共通して使われている主な技術は以下の通りです。

・言語 TypeScript
・フロントエンド： React／Next.js／Tailwind CSS／shadcn／ui
・モバイル： React Native + Expo
・データベース： PostgreSQL（Supabase／Neon）
・AI： Claude／Gemini／GPT（用途別に使い分け）
・インフラ： GCP／Terraform
・開発ツール： Cursor／Claude Code／GitHub Actions

※入社時点でこれらの経験は必須ではありません。QA・カスタマーサクセスの業務を通じて各プロダクトに触れていく中で、自然と理解が深まっていく環境です。

【メッセージ】
ここまでお読みいただきありがとうございます！

「エンジニアとしてのキャリアを本気で築きたい。でも、まだ実力が追いついていない」 そう感じている方にこそ、読んでほしい求人です。

SurpriseのエンジニアチームPM・柾木は、エンジニア未経験からQAを経て、今ではチーム全体を統括しています。プロダクトと事業を自分の目で理解した先に、開発エンジニアとしての道が拓けます。

大切なのは今の実力ではなく、本気で成長する覚悟とAIへの好奇心。
少しでも興味を持ってくださったら、ぜひご応募ください！

【プロダクト】
1／eSquare：トレーディングプラットフォーム
国内でいち早くオンラインでエネルギーを自由に売買できる本格的なトレーディングプラットフォーム（経産省による許認可事業）
2／eCompass：マーケットデータプラットフォーム
電力取引に必要な、電力価格や燃料価格の市況データなど、エネルギーに関するあらゆるデータ・マーケット情報を提供するデータプラットフォーム
3／eScan：マーケットのリスク管理ツール
取引状況や市況データから事業上のリスク量を可視化する日本電力に特化したETRＭ（Energy Trading Risk Management System）
4／ CEX：環境価値取引のマーケットプレイス
気候変動の緩和や日本におけるカーボンニュートラルの実現を後押しする、国内の環境価値や海外ボランタリークレジットをオンライン上で売り買いできるマーケットプレイス

【SRE領域に関する課題】
（1）高速な事業成長と、マーケットプレイスとして求められる高い信頼性の両立
enechainは、エネルギーのマーケットプレイスという社会的責任の大きい領域で事業を展開しています。今後さらに事業が成長していく中で、可用性・セキュリティ・監査対応・BCPなどを高い水準で維持しながら、スタートアップとしての開発速度も落とさない仕組みが必要です。

（2）AI時代の開発速度を支える運用基盤づくり
AIの活用により、実装スピードは大きく上がっています。一方で、監視・テスト・デプロイ・障害対応・運用設計が従来のままだと、開発組織全体としては速くなりません。SREには、AI時代に合わせて「信頼性の作り方」そのものをアップデートすることが求められています。

（3）少人数で複数プロダクトを支える、AI Native型 Hybrid SREへの挑戦
enechainでは、プロダクトや基盤システムが増える一方で、SRE組織はまだ少人数です。そのため、特定の人が頑張り続ける運用ではなく、監視・障害対応・リリース・セキュリティ・ガバナンスを仕組み化し、プロダクトチームが自律的に信頼性を高められる状態を目指しています。

その実現手段として、AIエージェントやSRE業務ナレッジベースを活用し、SRE業務そのものを再利用・自動化・高度化していきます。一般的なSREプラクティスをそのままなぞるのではなく、AI時代に合った新しいSREの形をつくっていくフェーズです。

【業務内容】
SREとして、マーケットプレイスとして求められる高い信頼性と、スタートアップとしての開発速度を両立するための仕組みづくりを担っていただきます。

現状では監視まわりの設計・実装と監査対応に必要な運用ポリシーの整備・運用作業の自動化が主な業務になっていますが、チーム拡大と共に業務スコープは大いに見直していく予定です。
・サービス全体の信頼性向上に向けた戦略検討、ロードマップ策定
・プロダクトチームと対話しながらの監視ダッシュボードやアラートの設定
・インシデント検知、一次調査、復旧支援の仕組み化・自動化
・障害復旧能力向上に向けたRunbook、ポストモーテム、障害対応訓練の整備
・GitHub Actions等を用いたCI／CDパイプラインの改善
・Production Readiness Review（PRR）など、リリース前の運用品質チェックの仕組み化
・セキュリティ、可用性、運用性を踏まえたアーキテクチャレビュー
・監査対応や証跡管理に必要な運用業務の自動化
・SRE業務ナレッジベースの整備
・AIエージェントを活用したSRE業務の効率化・自動化

【技術スタック】
・フロントエンド：React、TypeScript
・バックエンド：Go／gRPC、NestJS／GraphQL
・データベース：PostgreSQL
・データエンジニアリング：Python
・モバイル：Flutter
・インフラ：GCP、GKE、Argo Workflow、BigQuery、Pub／Sub、DataFlow、etc
・IaC：Terraform
・分析ツール：Looker Studio、Tableau、Google Analytics
・CI／CD：Cloud Build、GitHub Actions、Argo CD
・ロギング／モニタリング：Datadog

【AI環境】
・NotionAI
・OpenAI
・Claude
・Gemini
・NotebookLM
・CURSOR
・Devin

【勤務地】	
※リモートワーク可（但し、オンボーディング期間は出社が必要となる場合があります）

【業務内容】
当社は鉄道業界（民鉄・私鉄）や大手商社とのお取引が多く、その他ロボットや災害・セキュリティ領域（センサ・カメラ活用）など、多様な業界との接点があります。
顧客向けAIシステムや自社プロダクトの開発が進む中で、Webアプリケーション領域を中心に、開発から運用まで担えるエンジニアの増員が急務となっています。

本ポジションでは、フロントエンド・バックエンドを限定せず、Webアプリケーション全体の設計・実装・運用まで幅広く担当いただきます。
大規模toCサービスの分業開発というよりも、少人数チームの中で、要件整理から実装・改善まで一貫して関わりたい方にフィットするポジションです。

【具体的な職務内容】
・AIシステムを管理・運用するWebアプリケーションの設計・開発・運用
・エッジAIと連携するクラウドサービスの開発
・フロントエンド・バックエンド双方を含むWebシステム全体の実装
・組み込み案件（特殊車両等）に関連するUI・管理画面の開発
・要件整理・仕様検討から実装、運用・改善までの一貫したプロジェクト推進
・AWS・Azure等クラウド環境を利用したシステム構築・運用

【勤務地】
リモートワーク可

【仕事概要】
Copiaのパーパスは 「Empower Japan」 です。
停滞する日本を復活させ、日本を再び世界に誇れる国にするため、様々な事業に取り組んでいます。
また、私たちは 2045年に売上1兆円 を達成することを目標に掲げています。
当社では マルチスタートアップ戦略 を掲げ、2045年までに100以上の事業展開 を目指しています。
オンリーワンでナンバーワンのサービスしかリリースしないという理念のもと、“ココロ起点”でのビジネスづくりを徹底しています。

【募集背景】
全社のAI活用を推進するポジションを担っていただきます。
AIを使った業務改善・効率化のプロジェクト推進・生成AIなどを活用した、弊社のサービスやプロダクトへの付加価値の創出をします。
社内では1名、AI推進の人材がいるものの他業務との兼ね合いで、こちらに注力することが難しく専任で全社のAI推進をお任せしたいです。

【業務内容】
・全社的なAI活用に関する課題抽出・要件整理
・AI導入・活用プロジェクトの立案・推進
・各部署とのコミュニケーションを通じた要件定義
・生成AI、LLM等の先端技術調査、PoCの実施、効果検証
・サービス・プロダクトへのAIを使った機能の導入
・簡易的な実装作業（Python、GAS等を使用）
・データ抽出・分析（BigQuery等を使用）
・ノーコード生成AIツールの活用・導入支援
・AI活用に関する社内啓蒙活動

【Copiaの目指す方向】
Copiaの目標は、単なる業界トップの維持ではありません。
「各事業を通じた社会課題の解決」です。
事業ごとに社会全体にインパクトを与えるミッションを担い、より豊かな未来を築くことを目指しています。
また、マルチスタートアップ戦略を行っているため、新規事業立ち上げフェーズに関われるチャンスも大いにあります。
実際に昨年入社したAI推進の中村は、10月に新規事業としてAI教育スクール「シゴトAI」を立ち上げ現在では責任者を担っております。

【ポジションの魅力】
・最新のAI技術に触れながら、実務での活用経験を積むことが可能
・全社的なDX推進の中核を担うことができる
・AI技術の導入から運用まで、一気通貫でプロジェクトを推進する経験

【最後に】
業務や事業そのものを“AIが前提の形”に組み直していく。
ここまで踏み込めるかどうかで、これからの事業の伸び方は大きく変わってきます。
だからこそ、AI推進というポジションの重要度はこれまで以上に増していくと考えています。
AIを起点に、会社と社会をアップデートしていく面白さを、ぜひ一緒に味わいませんか。
ご応募をお待ちしています。

【就業】
一部リモートワーク有（週3日出社）

【仕事概要】
キャンサースキャンは『人と社会を健康に』をミッションとし、日本の予防医療に貢献するヘルスケア領域の企業です。現在、全国の多くの自治体様を中心に、健康受診率向上や疾病重症化予防など予防医療を推進する支援サービス等を提供しております。
ナッジ理論等を活用して人々の行動変容を促す仕組みや、健診データやレセプトデータ（診療報酬明細書）などのヘルスビッグデータを解析したインサイトをもとに、社会に革新をもたらす予防医療アプローチを実現しています。 
「エンジニアリングの力で、日本の健康の未来を変えたい」そんな志を持つ方からのご応募を、チーム一同心よりお待ちしております。
たとえるなら、私たちの仕事は「社会全体の健康を支えるOSをアップデートする」ようなものです。膨大で複雑なデータを整理し、一人ひとりに最適な健康への一歩を届けるための強固な基盤を、一緒に作り上げましょう。

【このポジションの募集背景】
新チーム立ち上げのため。このチームはデータサイエンティストとエンジニアから構成され、営業と密に連携しながらスピーディーに顧客に価値提供していくことを期待されています。

【業務内容】
・チームの出力を最大化するようなシステム・ソフトウェアの開発／運用
・分析用途に特化したエージェント向けハーネスの整備

【キャンサースキャンでエンジニアとして働く魅力】
▼働きやすい環境を整備 
フレックス制を導入しており、責任さえ果たせば働く場所や時間の自由度が高いことが特徴。また効率的に業務を進めるためのインフラ投資を惜しみなく行う文化があります。 

▼研識しあえるチーム 
チームは研究職・コンサル・金融・メーカーなど様々な出身のメンバーが活躍しています。勤務しながら大学の博士課程に在籍するメンバーや、京都大学公衆衛生大学院の研究員のポストをもらっているメンバーもおり、 知的刺激に満ち溢れたチームとなっています。 

【利用技術・環境】
・言語：Python、SQL
・クラウド：AWS、Google Cloud
・ソースコード管理：GitHub
・課題管理：GitHub Projects
・コミュニケーション：Slack、Notion、Google Workspace
・AI コーディングエージェント：GitHub Copilot、Claude Code、Codex
・AI サービス：Google Gemini、Google NotebookLM
・PC：MacBook Pro

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

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

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


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

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

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

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

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

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

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

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

【業務概要】
「人とAIの価値を掛け合わせ、HRの構造を再設計する」
PKSHA Technologyは「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、自然言語処理・画像認識・機械学習／深層学習などのアルゴリズムを開発し、AIソフトウェアの社会実装を進めてきました。
現在PKSHAでは、AIと人の価値を組み合わせた新しい事業モデルとして「AI Powered Worker」事業を推進しています。
この事業では、BPOや人材サービスなどの既存の業務プロセスにAIを組み込み、人の能力を拡張するAIソフトウェアを社会実装することを目指しています。
特に注力しているのがHR領域です。採用・人材評価・業務オペレーションなどの構造的課題に対し、AIとソフトウェアを組み合わせたプロダクト・システム開発を進めています。
本ポジションでは、このAI Powered Worker事業の開発業務を技術面からリードし、エンジニアリング組織を成長させるエンジニアリングマネージャー候補を募集します。

【業務内容】
AI Powered Worker事業のエンジニアリングマネージャー候補として、開発の推進とエンジニアリング組織の成長、両面をリードしていただきます。

▼開発業務
・プロダクトやシステムのアーキテクチャ設計・開発
・技術戦略の策定
・グループ会社との協業における技術支援

▼組織マネジメント
・開発チームのマネジメント
・エンジニア採用
・技術文化の醸成
・開発生産性の向上

【技術的挑戦】
▼テクノロジーによる組織スケーラビリティの最大化
AIによってソフトウェアの開発プロセスが大きく変わろうとしている中で、高い水準が求められる開発品質や開発スピードを上げ、組織としてのケイパビリティを上げていく必要があります。より良い評価や採用など、組織戦略に関わっていただき、AIを活用した開発プロセスの標準化や、開発文化の醸成など、強い技術組織の土台作りを担っていただきます。

▼複雑なドメインロジックの構造化とシステム設計
システム設計においては属人化・ブラックボックス化しやすいHR領域の業務プロセスを深く理解し、システムが扱えるデータ構造やロジックへと落とし込む力が問われます。現場でのAI活用が進んでいくことを前提に業務フローそのものの再設計も選択肢に入れながら、様々なステークホルダーとコミュニケーションを行い、テクノロジーによって古い商習慣を刷新していくことが期待されています。

【ポジションの魅力】
・PKSHAグループのもつシナジーを活かしながら、事業のバリューアップや新規事業の創出に関わることができる
・技術戦略と組織づくりの両方に関わることができる
・AI×HRという新しい事業領域に挑戦できる
・AIプロダクト・サービスの0→1／1→10フェーズに関わることができる
・AIの存在を前提とした開発環境を経験できる
　‐ 複数事業・複数企業を跨ぎ、プロダクトやサービスを立ち上げ続ける環境がある
・優秀なエンジニアやビジネス部門のメンバーと共に、経営目線・長期的視点でプロダクトやサービスに関わることができる
・出自を問わず熱意のあるメンバーと共に、裁量の大きい環境で働くことができる

【技術スタック】
▼利用言語･フレームワーク
・TypeScript
・Python

▼クラウド
・AWS
・Azure

▼プロビジョニングツール
・Terraform
・AWS CDK

▼コミュニケーション
Slack

※リモートワークと出社がハイブリッドとなります。

【募集背景】
生成AIの次のテーマとして、ロボティクス・自動化・実世界AIを含む「Physical AI」が急速に注目されています。
その中で重要になるのが、“AIが現実世界を理解し、制御するためのデータ”　です。
特にロボティクス領域では、実世界だけで十分なデータを集めることが難しく、シミュレーション環境を活用した合成データ生成の重要性が急速に高まっています。

APTOでは現在、
・Isaac Sim
・MuJoCo
・シミュレーション環境
・Synthetic Data
・Sim2Real
・Cosmos

などを活用しながら、Physical AI向けデータ生成基盤の構築を推進しています。

今回募集するポジションでは、ロボティクス向けシミュレーション環境の構築から、AI学習用データ生成、シナリオ設計、Sim2Real改善までを担っていただきます。
単なるシミュレーション開発ではなく、「AIが現実世界で機能するために、どのようなデータが必要なのか」を考えながら、0→1で基盤を作っていくフェーズです。

【業務内容】
・Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
・ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
・実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
・学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
・MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証

【本ポジションの魅力】
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI／MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
・単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
・Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

【業務内容】
グループ研究開発本部は、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。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、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。
以下のいずれかにまず参加して頂きます。専門性を高めて実績をあげたら、幾つかのプロジェクトでプロジェクトマネジメントの経験を積んでいただき、将来は部署のマネージャーとなっていただきます。

・フィンテック（Fintech）のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

・アドテク（Adtech）のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand-Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

・アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

・その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに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ます

【ポジションの魅力】
・GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります。
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます。
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます。
・フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます。
・重要な3つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます。
・グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます。
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます。
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます。
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです。

【利用技術】
▼解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習／勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR、Random Forest、ExtraTree、Ada Boost、XGBoost、LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC、ブートストラップ法など）、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

▼開発技術／環境
プログラミング／フレームワーク：
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）

クラウド／オンプレ（ミドルウェア）：
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR／Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop／HDFS
ConoHa（GPUサーバー）

大規模言語モデル（LLM）関連：
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

▼開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

▼開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

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大阪オフィスの部署にてアプリケーションの開発およびマネジメントをご担当いただきます。

【具体的な業務内容】
▼新卒および中途の若手エンジニアの指導・育成
管理職として、新卒および中途の若手エンジニアにWeb開発業務で求められる全般的な技術スキルの指導をしていただきます。

▼システム開発業務
ご経験・強みに応じて下記のいずれかのプロジェクトに参加していただきます。
Webアプリケーション開発を軸としつつ、要件定義、アーキテクチャ設計、プログラム開発、テスト、サービスKPIの計測と分析、効率的な運用自動化など、サービスの成功につながるあらゆるパートでご活躍いただくことを期待しております。

・大規模システムの開発
GMOインターネットグループ内でも最大規模のユーザ数とトラフィック量を扱うサービスにてスケーラビリティや低レイテンシーが求められるシステムの開発を行っていただきます。
　‐ GMO ID：GMOインターネットグループの複数サービスと連携するログインとAPIのプラットフォームの開発
　　画面まわりの設計・開発に加え、 Kubernetes を用いたコンテナの効率的な運用も担当領域となります。
　‐ ReeMo：インターネット広告プラットフォームの開発
　　高負荷のトラフィックをクラウドと NoSQL を駆使して処理するシステムを拡張する開発を行います。

・スタートアップ事業におけるサービス開発
毎年のように立ち上がる新規事業の成長を支援するため、ゼロベースもしくは立ち上げ直後のシステムを拡張する開発を担当していただきます。
フロントエンド、API、管理画面、スマートフォンアプリ等の開発全般が担当範囲となります。
　‐ FREENANCE：フリーランスの方と企業の金銭取引を補償するフィンテックサービスの開発
　　リピート率が高く、より多くのフリーランサーに利用してもらえるよう新たな機能開発に取り組んでおります。
　‐ タウンWifi by GMO：フリーWiFiに自動接続できるスマートフォン向けサービスの開発
　　スマートフォンアプリ関連のシステム以外に、WiFiを設置する店舗向けや広告サービスとの連携に関する管理画面やAPIのシステムの開発をサポートしております。

・新規専門技術の検証と社会実装
→ 高度に専門的な知識を要する技術領域について調査・検証し、サービスへ応用するポジションを担当していただきます。
日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極める知見が求められます。
　‐ Adam byGMO：ブロックチェーンのNFTを利用したデジタルコンテンツの売買を行うサイトの開発
　‐ GYEN：ステーブルコインの管理運営プラットフォームの開発

上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり適性に応じてアサインが検討されるため、非常に多くのチャンスがございます。
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】
業務の10%＋αを新規技術の調査・検証に充てることで実践的な技術力を向上させています。研究テーマはAI、Blockchain、AWS・GCPを中心に今後さらに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。
・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。

【開発ツール】
▼開発技術／環境／ツール
PHP Node.js TypeScript Java Python Golang Scala Ruby
NestJS Next.js React Vue.js
GCP AWS 自社クラウドサービス
Microsoft 365 Google Workspace
MySQL PostgreSQL Oracle
ElasticSearch Redis Bigtable BigQuery Hadoop
GitHub Trello Jira Confluence

▼開発プロセス
スクラム（もしくはカンバン）

▼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）

【ポジションの魅力】
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定やアーキテクチャーは現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができる環境でございます。
・全て自社サービスのため、開発を中心に企画からリリース後の改善サイクルまで事業部と一緒に考え、No.1のサービスを目指すことができます。
・GMOインターネットグループの様々な事業領域を支援するため、新しいことに挑戦する機会が多く、幅広いご経験を得られます。
・GMOインターネットグループならではの自社クラウドプラットフォームをいかして、完全自社開発で開発に取り組むことができます。
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます。

【業務内容】
グループ研究開発本部は、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。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、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。
以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。

・フィンテック（Fintech）のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

・アドテク（Adtech）のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand-Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

・アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

・その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに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ます

【ポジションの魅力】
・GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります。
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます。
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます。
・担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます。
・重要な3つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます。
・グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます。
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます。
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます。
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです。

【利用技術】
▼解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習／勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR、Random Forest、ExtraTree、Ada Boost、XGBoost、LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC、ブートストラップ法など）、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

▼開発技術／環境
プログラミング／フレームワーク：
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）

クラウド／オンプレ（ミドルウェア）：
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR／Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop／HDFS
ConoHa（GPUサーバー）

大規模言語モデル（LLM）関連：
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

▼開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

▼開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

【業務内容】
グループ研究開発本部は、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。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、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。
東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。
・バイオインフォマティクス（ドライ解析）でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
・最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究

また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。
・フィンテック（Fintech）のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。

・アドテク（Adtech）のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand-Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。

・アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。

・その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。
・さらに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ます。

【ポジションの魅力】
・生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます。
・最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます。
・重要な3つのスキル（課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます。
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます。

また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。
・GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります。
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます。
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます。
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます。
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです。

【利用技術】
▼解析手法
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習／勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR、Random Forest、ExtraTree、Ada Boost、XGBoost、 LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

▼開発技術／環境
プログラミング／フレームワーク：
R、Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）

クラウド／オンプレ（ミドルウェア）：
SHIROKANE
GPUワークステーション

開発ツール：
Atlassian（Jira、Confluence）
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
ChatGPT、Gemini、Claude

開発手法：
アジャイル開発（scrumベース）

【業務内容】
・生成AIを活用した映像制作（Image／Video生成）
・CM／広告案件におけるビジュアル開発・ルック設計
・プロンプト設計および生成ワークフロー構築
・絵コンテ／プレビズ制作（AIベース）
・ディレクター・プランナーとの連携による企画開発
・制作工程の効率化・自動化（AI活用）

【募集概要】
▼配属部門：データエンジニアリングユニット　プラットフォーム開発領域（PFD）
ビジネス要件の実現に向け、データ基盤の導入や蓄積したデータの活用施策の提案等を実施します。決められたものを提案するのではなくクライアントの環境や課題・要求に合わせたソリューションを提案します。
またプロジェクトマネジメントのご経験がない方でも、まずはプロジェクトメンバーやプロジェクトリーダーの立場で開発経験と実績を積んでいただき、将来的にプロジェクトマネージャーを目指すことが可能です。

・データ活用施策を見据えたデータ基盤の構築
・システムロードマップや開発計画の策定
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・データ基盤を中心としたアーキテクチャ構想、RFP策定支援
・データの可視化（Tableau、PowerBI、Looker等）やデータ分析支援 

クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなります。

【プロジェクト事例】
・3銀行のデータをMicrosoft Azure上で一元収集・活用する統合データベースを構築（株式会社山口フィナンシャルグループ様）
・新規ビジネスにも貢献した分析基盤（IQVIAソリューションズ ジャパン株式会社様）

【募集背景】
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、データ活用のリーディングカンパニーである当社にクライアントからのご相談が増加しています。ブレインパッドがこれまで培ってきたデータ活用・データ基盤構築ノウハウを武器に、クライアントとともにデータ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくっていきたいという想いのある方を募集しております。

【現状について】
企業のデータリテラシーや活用への期待が高まる中、データ活用施策を見据えたデータ基盤の提案からシステム構築、その後の活用までワンストップでのプロジェクト推進が求められています。
そのため、クライアントのビジネス要件を的確に整理し、日々進化を遂げるクラウドサービスを踏まえた最適なシステム（アーキテクチャ構成）を提案・構築できる人材が益々必要とされています。また技術的にも、重要なデータを取り扱うシステムとして「セキュリティが担保された安定性・拡張のある基盤」や、活用を見越した「顧客側で運用保守しやすい設計、品質の高い成果物」といったものがより一層求められている状況です。
データ活用領域に興味のある方、先進的な技術を利用し顧客のビジネス貢献に興味のある方等には、ぜひ当社の仲間になっていただきたいと考えております。

【業務内容】
▼入社直後にお任せしたいこと
※アサイン案件はスキル・志向・希望を踏まえ柔軟に決定します。
・クラウド環境（AWS／GCP等）を活用したデータ基盤（データレイク、DWH、ETLパイプライン）に関わる提案、推進
・小規模（数百万円～数千万円規模）案件や既存案件の機能拡張提案の実施
・要件定義・アーキテクチャ検討・システム設計・運用設計
・データ活用施策（BI、分析支援）におけるシステム構築・運用設計
・PoC（技術検証）の実施、最適な技術アプローチの選定
・クライアントとの折衝、ファシリテーション、課題整理

▼将来的にお任せしたいこと
・データ基盤構築およびデータ活用施策に関する提案・社内外調整
・要件定義フェーズから開発計画策定・リソース管理・実行計画の立案
・特定クライアントを専任PMとして担当し、継続的な改善提案・データ利活用の高度化支援
・若手PM・テックリードの育成、ナレッジ共有・型化

【開発環境】
・プロジェクト管理：Backlog、JIRA
・コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Meet
・クラウド環境：主にData Analytics & Database領域
　- Azure（Synapse、DataFactoy、SQLDatabase など）
　- AWS（Redshift、EMR、StepFunctions、AWMS、RDS など）
　- GCP（BigQuery、Cloud SQL、DataFusion、Composer など）
　- Snowflake
・使用言語：SQL、Python、その他スクリプト言語

【働く魅力】
・大手事業会社を中心としたクライアントに対し、上流から伴走型でデータ活用基盤を設計・実装・推進できる
・生成AI・大規模データ基盤構築といった、最先端のテーマにも早期から携われる
・提案フェーズから開発・運用まで一気通貫で関与するため、幅広い視野とビジネス推進力が身につく
・スピード感のある組織で、裁量を持ちながら案件推進にチャレンジできる
・クラウド・データ領域の実践知見を積みながら、PMスキル・コンサルスキルを高められる

【出社ポリシー】
ブレインパッドでは、可能な限り出社することをポリシーとしています。
※個別の事情がある方は、上長と相談のうえ出社頻度を決定します。

当社は、「人への興味と共感／人との接点」を重視しています。対面での会話は、社員のキャリア形成や会社全体のパフォーマンス向上に不可欠な要素です。
したがって、出社による他者との会話を、「中期的な会社全体のパフォーマンス向上への貢献」と定義します。
会社として、出社して働くこと、そして対面での交流を積極的に推奨しています。
※在宅勤務の頻度によらず通信費等補助費を毎月支給しています。

【出張について】
アサインによっては宿泊を伴う出張も発生する可能性がございます。
出張へのご対応が事情により難しい等の場合は面接時にご相談ください。

【募集概要】
▼配属部門：マーケティングトランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通して顧客のDX戦略の実現を施策の実行まで含めて推進し、最終的にはデータ活用を自走できる状態を目指して支援することで、顧客の事業成長へ中長期的に貢献することをミッションとするユニットです。

クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。

【募集背景】
ここ数年のDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスに直結しやすいデータ活用の実施（攻めのIT投資）が一気に進んでいます。こうした市場背景から、データ活用市場の草創期から1400社以上の支援実績があり、データ活用のリーディングカンパニーである当社へのご相談が増えている状況です。
ブレインパッドには、おおよそ20年蓄積してきた、活用を見据えた基盤設計・構築・運用のような顧客の事業成長に貢献する一気通貫のデータ活用知見があります。

この知見を目の前のクライアントのために本質的に必要な形にカスタマイズしながら、対等なパートナーとしてデータ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくっていきたいという想いのある方を募集しております。

【現状について】
企業のデータリテラシーや活用への期待が高まる中、データ活用施策を見据えたデータ基盤の提案からシステム構築、その後の活用と効果検証、自走化支援までワンストップでのプロジェクト推進が求められるようになりました。
上記のプロジェクト推進にあたり、クライアントのビジネス要件を的確に整理し、最終的にはクライアントに適したデータ活用体制を構築していくために、まず我々自身が活用方針の提案から運用まで入り込むことが増えてきています。

その中でも「マーケティング活動の促進を支援してほしい」という顧客ニーズは多く、顧客の可視化分析やマーケティング施策の立案・実行、施策によってもたらされたビジネスインパクトの検証までを一気通貫でご支援しています。
マーケティングに関する知見を活かして顧客のビジネスに貢献していきたい方はもちろん、マーケティングテクノロジーの領域で専門性を身に着けていきたい方にはマッチするポジションと考えており、ご興味のある方はぜひ当社の仲間になっていただきたいと考えております。

【業務内容】
主にコンシューマービジネスを営む業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとにデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。

具体的には、Treasure Dataを中心としたCDPの導入・運用支援をお任せします。

▼具体的な業務内容
・クライアントのビジネス課題に基づいたデータ活用要件の定義、Treasure Dataの導入設計・構築
・データ収集からデータ整備、顧客分析やマーケティング施策に利用するデータやセグメントの作成、他システムへの連携まで一連の処理構築など
・運用フロー構築、マニュアル作成、クライアント担当者の自走に向けたトレーニングなど
・MAツールやサイト接客ツール、広告プラットフォームといったアクションツールとの連携設定、施策の効果検証
・Treasure Data新機能の技術検証とクライアントの業務改善につなげられるかの確認

【ポジションの魅力】
▼一気通貫での支援による手触り感が得られる
戦略立案から、実際に手を動かす実装、その後の運用・伴走まで、「顧客の変革」を最後まで見届けることができます。

▼最新技術に触れられる
エンジニアリング組織が母体であるため、単なるツール設定に留まらず、複雑なデータハンドリングや先進的なデータアーキテクチャに触れる機会が豊富です。

▼人材市場価値を向上できる
Treasure Dataを軸に、Salesforce Data CloudやTealiumといった他のCDP、MAツール等の幅広い知見を習得し、マーケティングテクノロジストとしての専門性を磨けます。

【開発環境】
・CDP／プラットフォーム：Treasure Data、Salesforce Data Cloud、Tealium
・MA／接客ツール：Salesforce Marketing Cloud、KARTE、Braze等
・クラウド環境：Azure、AWS、GCP、Snowflake
・使用言語：SQL、Python
・ツール：Backlog、Confluence、Slack

【働く魅力】
・当社はデータ活用を専業としているため、ビッグデータ／DXといった先進的な案件に一貫して関わりながら、リーディングカンパニーとしての豊富なノウハウを学べる環境です。
・日本を代表する多様な業界の顧客に対して、データの活用支援を目的としてビジネスに必要な施策とセットでシステム提案を行うため、本質的な仕事ができます。
・様々な規模のプロジェクトを経験できます。アサインされる案件においてもクライアントの業種を問わないため、業種・業態の幅を広げることができます。
・将来的なキャリアパスとしては、マーケティングプランニングの領域でご活躍いただくことや、マーケティングテクノロジストとしてエンジニアリングの専門性を身に着けることもできる環境です。
・社員には技術に貪欲な人が多く、様々な勉強会に参加することが可能です。

【出社ポリシー】
ブレインパッドでは、可能な限り出社することをポリシーとしています。
※個別の事情がある方は、上長と相談のうえ出社頻度を決定します。

当社は、「人への興味と共感／人との接点」を重視しています。対面での会話は、社員のキャリア形成や会社全体のパフォーマンス向上に不可欠な要素です。
したがって、出社による他者との会話を、「中期的な会社全体のパフォーマンス向上への貢献」と定義します。
会社として、出社して働くこと、そして対面での交流を積極的に推奨しています。
※在宅勤務の頻度によらず通信費等補助費を毎月支給しています。

【出張について】
アサインによっては宿泊を伴う出張も発生する可能性がございます。
出張へのご対応が事情により難しい等の場合は面接時にご相談ください。

【業務内容】
グループ研究開発本部は、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。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、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。
フィンテック、もしくは、金融の定量取引や暗号資産取引などのプロジェクトに参加して頂きます。また、スキルや意欲に応じて他のプロジェクトに関わることも可能です。

・フィンテック（Fintech）のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

・アドテク（Adtech）のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand-Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

・アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

・その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに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ます

【ポジションの魅力】
・GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります。
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます。
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます。
・フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます。
・重要な3つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます。
・グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます。
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます。
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます。
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです。

【利用技術】
▼解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習／勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR、Random Forest、ExtraTree、Ada Boost、XGBoost、LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC、ブートストラップ法など）、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

▼開発技術／環境
プログラミング／フレームワーク：
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）

クラウド／オンプレ（ミドルウェア）：
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR／Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop／DFS
ConoHa（GPUサーバー）

大規模言語モデル（LLM）関連：
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

▼開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

▼開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

【概要・業務内容】
▼業務概要
ご経験やスキル、ご興味に応じて、以下の業務を幅広くお任せします。

▼具体的な業務内容
ご経験やスキル、ご興味に応じて、以下の業務を幅広くお任せします。

▼基盤開発
・MLOpsの観点からのCI／CD導入や、効率的なモデル運用・管理体制の構築
・クラウドサービス（GCP、AWS等）を活用したAI開発基盤の構築・運用
・AI技術を用いたコンテンツ制作パイプラインの構築

▼設計・技術検証・実装
・クリエイターと協働し、AI技術を活用した新しい表現・体験のアイデア出しから実装まで
・最新のAI論文のサーベイと、プロトタイプ実装による有効性検証
・マルチモーダルAIなどを活用したインタラクティブ体験・ツールの設計・実装

▼分析・モデリング
・ゲームのログデータやユーザー行動データ等を用いた、課題発見のための探索的データ分析
・機械学習・深層学習・LLM等を用いた、予測・最適化・異常検知・生成モデルの設計、開発、評価
・最新のAI関連論文のサーベイ、アルゴリズムの有効性検証とプロトタイピング
・分析結果やモデルの評価を開発チームや企画チームにフィードバックし、議論を主導

【担当プロダクト】
・ポケモンカード事業の分析推進、体験創出のためのトライアル
・AIを活用したゲーム開発のトライアル
・全社のAX推進

【使用サービス・システム例】
・バージョン管理ツール：Git
・クラウドプラットフォーム：AWS、GCP、Azure
・データウェアハウス：BigQuery、Snowflake
・データ分析基盤：Databricks
・コンテナ技術：Docker、Kubernetes
・MLOps関連技術　等

【使用言語例】
・Python
・SQL　等

【募集部門】
開発統括部 経営企画室 AI推進チーム

【募集背景】
クリーチャーズは「ポケモンカードゲーム」の開発のほか、ポケモン関連のデジタルゲーム開発や3DCGの制作を行っているクリエイター中心の会社です。
近年、生成AI技術の進展により、さまざまな分野で変革が起きつつあります。クリーチャーズにおいても、ゲーム開発を含む幅広い業務へのAI技術の活用が模索されています。
こうした状況の中で、データ分析から課題を発見し、解決策となるAIモデルやシステムを自らの手で実装まで行う、AI技術のスペシャリストを募集します。
先端技術への飽くなき好奇心、「データの中に眠る価値」を探し出す探求心と、「それを動く形にする」エンジニアリング能力。
その両方を武器に、チームのクリエイターと共に、これまでにないエンターテイメント体験の創造に挑戦したい。そんな熱意を持つ方からのご応募をお待ちしています。

【仕事の面白さ・魅力】
1．世界的コンテンツに携わる誇り
「ポケモンカードゲーム」や関連デジタルゲーム、3DCG制作など、世界中で親しまれているポケモンブランドの一翼を担うプロジェクトに関われることは、大きなやりがいです。自分の仕事が多くのファンに届くという実感を得られます。

2．最先端AI技術を活用した挑戦的な開発
生成AIや大規模言語モデル（LLM）など、急速に進化する技術を活用し、ゲーム開発・運用を支援するAIシステムの設計・導入に携われます。技術的な好奇心を満たしながら、実際のプロダクトに貢献できる点が魅力です。

3．プロジェクト全体に関与できる裁量の広さ
技術選定、UX最適化、システム評価など、AI活用プロジェクトの全工程に関わることができ、専門性を活かしながら幅広いスキルを磨ける環境です。

4．現場と密に連携しながら課題解決に取り組める
社内にはクリエイターやエンジニアなど、テクノロジーに強いメンバーが多数在籍しており、現場と一体となって課題に向き合える風土があります。チームで協力しながら成果を出すプロセスにやりがいを感じられます。

5．知識を組織に還元し、成長をリードできる
AI技術の最新トレンドをキャッチアップし、社内に共有する役割も担うため、自らの学びが組織全体の成長に貢献するという実感を得られます。

【チーム体制】
AI推進チームには現在7名の社員が所属しています（2026年5月現在）

【転勤】
なし

【入社時期】
各月1日付

【その他拠点情報】
※また、担当するプロジェクトによって、本社から徒歩10分以内のプロジェクトオフィスに勤務していただくこともあります。

【業務内容】
・ゲーム制作に関わる、モーション制作業務
・クオリティや進捗管理業務

【配属部署】
デザイン制作部

【キャリアプラン】
人事・評価制度を刷新し、スキルと経験を積まれた社員にマネージャー職とスペシャリスト職を用意しております。各自のキャリアプランに合わせて選択頂くことで、自信を持って実力を発揮できる環境整備を進めています。

【募集背景】
hacomonoは「ウェルネス産業を、新次元へ。」をミッションに、ウェルネス・運動施設向けのインダストリーSaaSを提供しています。中核プロダクト「hacomono」は12,000以上の店舗・920万人を超えるユーザーに利用されており、直近では初のBtoCサービス「FitFits」をはじめとする新規プロダクト群を立ち上げ、ウェルネス領域全体を包括するプラットフォームカンパニーへの進化を目指し、マルチプロダクト戦略の実現フェーズに入っています。

これに伴い、店舗・施設運営者（BtoB）の予約・決済データやIoTから得られる施設運営データ、エンドユーザー（toC）の利用・行動データ、そして社内の事業運営データなど、事業・プロダクトの成長を支える多種多様なデータが日々蓄積されています。

データエンジニアリンググループでは、こうしたデータの利活用を軸に、以下のような価値創出を目指しています。

・マルチプロダクト横断でのデータ統合と、ウェルネス領域のデータプラットフォーム化
・会員の行動データ × AIの掛け合わせによる、会員体験のパーソナライズと退会予防の高度化
・AI／LLMを活用した、データドリブン経営／店舗運営のイネーブルメント

しかし現在のデータ基盤は、これらの価値創出を充分に支えられる状態には至っていません。そのため、hacomonoならではの事業特性に即した設計、そして個人情報や機密情報を含むデータを「安全かつ安心」に扱うためのデータガバナンスの強化など、技術的に難易度の高い基盤づくりが求められます。

こうした背景から、データ基盤の構築・運用、そしてデータ利活用を共に推進する仲間を募集しています。

【お任せする仕事内容】
hacomonoのデータ基盤を支えるメンバーとして、新データ基盤の開発・運用、データモデリング、データマート整備などを担っていただきます。担当領域では自走を期待し、マルチプロダクト横断のデータ利活用にも関わっていただくポジションです。

▼新データ基盤の開発・運用
・ETL／ELTパイプラインの実装・改善
・新規プロダクト・データソースの連携追加
・マルチテナント／マルチプロダクト対応

▼データモデリング・データマート整備
・DWH／DM層の設計と実装
・マルチプロダクト横断のID統合・名寄せ
・BI／分析チーム向けデータセットの提供
・BI／AI／LLM活用を前提としたデータセットの提供

▼データ基盤の運用・品質改善
・監視・運用改善（Datadog）
・データ品質チェック／メタデータ整備

【やりがい・魅力】
▼マルチプロダクト × BtoBtoCのユニークなデータに触れられる
・hacomono運用データとtoCサービスの行動データを横断して扱える
・マルチプロダクトを横断するデータ統合・分離の設計・実装を経験できる
・IoTから得られる施設運営データなど、業界の中でも珍しい組み合わせのデータを扱える

▼リアーキテクチャ中のデータ基盤に携われる
・ETL／ELT・データモデリング・データマート整備を「これから作る／改善する」フェーズから担当できる
・完成された基盤の運用ではなく、技術選定や検証など意思決定の手前から関われる
・AI／LLM活用を前提としたデータ提供の仕組みづくりにも関与できる

▼スタートアップならではのスピード感と裁量
・技術選定やアーキテクチャ設計の自由度が大きく、自分の提案が基盤に反映されるサイクルが速い
・組織の文化醸成や、将来的なチーム拡大にも関与できる

▼シニアエンジニアと並走しながら成長できる
・担当領域だけでなく、データ基盤全体を俯瞰する視点を養える
・中長期でのリーダー候補としての成長機会

【勤務地】
原則、フルリモート

【募集背景】
案件拡大に伴い、PoCや単発導入ではなく、全社活用を前提としたAI基盤構築案件が急増しています。現在、優秀なAIエンジニア・PM・コンサルタントは揃いつつありますが、
・複数LLMを踏まえた最適構成設計
・RAG／Agent／Workflow全体設計
・セキュリティ・権限・監査対応
・既存基幹システムとの統合
・本番運用を見据えたスケーラブル設計
をリードできるAIアーキテクト人材が不足しています。

AIを“試すもの”から“経営インフラ”へ。
その中心を担う方を募集します。

【配属部署】
グローバル×プロフェッショナルな多才集団　AXチーム
・日本チームに加え、IIT出身者を中心としたトップAIエンジニア陣
・CTO／CAIO直下で技術戦略に関与
・エンタープライズ企業の変革案件多数
・インフラ、アプリ、AI、業務改革が交差する刺激的な環境

【仕事内容】
企業変革を支えるAIシステム全体設計を担っていただきます。

▼具体的な業務内容
・生成AI活用基盤のアーキテクチャ設計
・LLM／OSSモデル／API選定および技術検証
・RAG基盤設計（検索、Embedding、評価）
・AIエージェント基盤設計
・各種SaaS／ERP／CRM／基幹システム連携設計
・AWS／GCP／Azure環境での実装方針策定
・セキュリティ・権限・監査ログ設計
・開発チームへの技術リード、レビュー

▼当社のAIソリューション領域（一例）
・次世代型ナレッジ経営（RAG／LLM活用）
　- 数万件の社内文書や暗黙知をAIが学習。ベテラン社員の知見を瞬時に引き出し、全社員の生産性を底上げする「企業の脳」を構築します。
・自律型業務エージェントの構築
　- 指示待ちのツールではなく、自らタスクを分解し、外部APIと連携して業務を完遂するAIエージェントの実装。定型業務からの「人間解放」を実現します。
・特定ドメイン特化型AI（ファインチューニング）
　- 製造・医療・金融など、機密性が高く専門用語が飛び交う現場に最適化された独自モデルを構築。汎用AIでは不可能な精度を追求します。
・データドリブンな意思決定支援（ML／予測モデル）
　- 需要予測や異常検知、レコメンドエンジンなど、統計学と深層学習を組み合わせ、経営判断の精度を科学的に向上させます。

【このポジションの特徴・魅力】
・AIアーキテクトとして市場価値が跳ね上がる経験
　まだ国内でも希少な「生成AI本番実装経験」を積めます。

・技術選定の自由度が高い
　特定ベンダー縛りではなく、最適解ベースで構成を決定。

・経営インパクトが大きい
　コスト削減・売上向上・生産性改善に直結する案件多数。

・CTO・CAIO直下で技術戦略に関われる
　単なる現場設計者ではなく、組織の技術中核へ。

【勤務地】
本社または東京都内23区のクライアント先
プロジェクトにより勤務地が異なります。

【メッセージ】
日本企業のAI活用は、これからが本番です。
その裏側で必要なのは、派手なデモではなく、現実に動く堅牢なアーキテクチャです。
次の10年を支えるAI基盤を、一緒に設計しませんか。

【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！

ゲーム開発を行う複数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。

（事例）
・株式会社QualiArts　
・株式会社Colorful Palette　
・株式会社サムザップ　
・株式会社アプリボット　

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】
ゲーム開発・運用現場に深く入り込み、機械学習・最適化・生成AIなどの技術を活用して、プロダクト課題の発見から仮説設計、実装、運用改善までを一気通貫で推進していただきます。

単にモデルを構築するだけではなく、ゲーム開発に携わるプランナー、エンジニア、クリエイター、プロデューサーなど多様な職種と連携しながら、実際の開発・運用フローに組み込まれる形で技術を価値に変える役割です。

▼業務例
・ゲーム開発・運用現場における課題探索、要件整理、技術的な解決方針の設計
・機械学習、数理最適化、生成AI、強化学習などを用いたプロトタイプ開発
・ゲーム内データ・ユーザー行動データ・レベルデータ等を活用したモデル構築
・機械学習モデルや支援ツールの実運用導入、改善、効果検証
・プロジェクト固有の課題に応じた技術調査、PoC、実装方針の提案
・研究成果・技術成果の社内外発信

▼プロジェクト例
・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援
・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定
・対戦型ゲームにおける敵AI・行動AIの開発
・非公開の新規ゲーム・研究開発プロジェクト

【ポジションの魅力】
・ゲーム開発・運用の現場に最も近い立場で、技術を実際のプロダクト価値につなげる役割です。
・研究開発や技術検証にとどまらず、現場の意思決定や制作フローそのものを変えるような取り組みに携われます。
・機械学習モデルの精度だけでなく、「現場で使われるか」「運用に耐えるか」「ゲーム体験を良くできるか」まで踏み込んで成果を出したい方に適したポジションです。

【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！

ゲーム開発を行う複数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。

（事例）
・株式会社QualiArts　
・株式会社Colorful Palette　
・株式会社サムザップ　
・株式会社アプリボット　

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】
ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるためのML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。
モデルやアルゴリズムを、再現性・拡張性・保守性の高い形で実運用へ接続する役割です。
研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋め、ML活用を継続的にスケールさせるための基盤づくりを推進していただきます。

▼業務例
・機械学習パイプラインの設計・構築・運用
・モデル学習、評価、デプロイ、監視を行うMLOps基盤の整備
・実験管理、モデル管理、特徴量管理、データバージョニングの仕組みづくり
・ゲーム内データ・ログデータ・シミュレーションデータの処理基盤構築
・バッチ推論・オンライン推論・社内ツール向け推論APIの設計・運用
・モデル性能、データ品質、推論結果のモニタリング・アラート設計
・GPU・クラウド・コンテナ環境を活用した学習・推論環境の最適化
・MLエンジニア・リサーチャーが効率よく開発できる社内開発環境の整備
・セキュリティ、権限管理、コスト管理を考慮したML基盤運用

▼プロジェクト例
・ゲームAI開発向けの学習・評価パイプライン構築
・運営型ゲームにおけるバランス調整支援システムの基盤開発
・生成AI・LLMを活用した社内制作支援ツールのバックエンド基盤
・複数プロジェクト横断で利用可能なML実験・モデル管理基盤
・非公開プロジェクトにおけるAI開発基盤の設計・構築

【ポジションの魅力】
・ゲーム領域におけるAI活用を、単発の技術検証ではなく、継続的に運用可能な仕組みとして支えるポジションです。
・研究開発・プロダクト開発・インフラ・データ基盤の接点に立ち、ML活用の生産性や再現性を大きく向上させることができます。
・モデル開発者やゲーム開発者がより速く、安全に、安定してAI技術を活用できる環境をつくることに関心がある方に適しています。

【配属先】
MAXプロジェクト室　データマネジメントチーム

【採用背景】
100年に一度の大変革期にある自動車業界において、マツダはデータとAIを経営の中核に据え、全社の「生産性倍増」を目指すデータ基盤刷新を進めています。
これまでは外部パートナーへの委託を中心に進めてまいりましたが、データを経営判断や現場改善のスピードに直結させていくためには、データ基盤の企画・設計・実装を社内で担っていく体制を整えていく必要があると考えています。
その推進母体として、全社データマネジメントオフィス（DMO）を新設いたしました。
DMOの立ち上げメンバーとして、データ基盤（DWH／データレイク）の構築・運用と、工場コスト可視化、購買ダッシュボード、IT予算管理、経営ダッシュボード等の業務領域横断プロジェクトの推進、データガバナンス整備までを一気通貫で担い、将来的にはチームをリードいただける方を求めております。

【職務概要】
全社データ基盤（DWH／データレイク）の設計・構築・運用を主導し、BIやDXプロジェクトを横断的に推進して経営判断・現場改善に直結するデータ活用とガバナンス体制の構築を担っていただきます。

【職務詳細】
・データガバナンス、品質管理およびMDM設計、運用ルール整備
・AIトランスフォーメーション（AX）／DX視点での横断プロジェクト推進
・部門横断のデータ活用プロジェクトリード等
・全社データ基盤（DWH／データレイク）の設計・構築・運用（BigQuery／Snowflake／Redshift／Oracle Cloud等）
・BIダッシュボードの設計、実装（Tableau／Power BI／Looker等）
※将来的には、チームメンバーのリードや育成にも取り組んで頂く可能性がございます。

【ポジション特徴】
新設組織にて、全社データ活用戦略の立案～実行まで主体的にリードいただけるポジションです。
経営層と近い距離で意思決定に関与できるため、スピード感のある施策実行と高い裁量が得られます。
加えて、自動車業界ならではの設計・生産・品質・販売など多種多様なデータを横断的に統括し、グローバル視点で俯瞰的に価値を創出する役割を担っておりますので、高い市場価値と幅広い経験を積んでいただけます。
昨今AIへの関心が高まる中、安定的かつ効果的にAI活用を行うための仕組みづくりやデータ整備、ガバナンス構築に携われる点も魅力ポイントです。

【勤務地】
※I・Uターン歓迎、広島の場合は借上住居（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。
※リモート勤務については特に制限なく、業務に支障がない前提で柔軟に取得可能

【業務内容】
・キャラシステムの設計、実装、デバッグ
・キャラコンテンツの設計、実装、調整、デバッグ

【開始時期】
2026年6月以降

【所属部署と職種】
viviONの映像制作チームは、「ユーザーとクリエイターが楽しみながら、生きていける社会にする」というパーパス達成のために、自社のサービスやコンテンツの魅力を最大限に引き出す映像制作を担っています

『映像ディレクター』は、自社IPやVTuberのプロモーション映像、コミックマーケットなどの大規模イベント用映像、SNS向け動画コンテンツなど、多岐にわたる映像制作を牽引するポジションです。企画段階からのコンセプト立案や絵コンテ作成、After Effectsを用いた実制作はもちろん、外部クリエイターと連携したディレクション業務まで幅広く担当していただきます。また、映像制作におけるワークフローの設計やパイプラインの構築を通じて、チーム全体の生産性向上にも貢献していただく役割が期待されます

【採用背景】
当社は事業拡大に伴い、自社キャラクターコンテンツやVTuber、海外イベントなど様々なジャンルにおいてプロモーション映像やイベント映像の制作依頼が急増しているフェーズにあります。続々と増える制作案件に対し、より高い表現力でユーザーの体験を最大化し、クリエイティブの観点からブランディングや事業成長を牽引していくことが急務となっています。

【業務内容】
・プロモーション映像やイベント映像、SNS向け動画などの企画立案から制作およびディレクション
・外部クリエイターや制作会社との折衝、発注管理、品質管理、スケジュール調整などの窓口業務全般
・映像制作における効率的なワークフローの設計や改善、制作パイプラインの構築と運用
・適性や志向に応じた後輩ディレクターの育成やチームマネジメント業務
※一部成人向けコンテンツの取り扱いが含まれる場合があります

【このポジションの魅力】
・影響力の大きな映像制作：数十万人が訪れる大規模イベントの映像や、プロモーションのメイン映像に直接関わることができます
・ダイレクトな反響と成長実感：制作した映像に対するユーザーの熱量の高い反応をSNSなどで即座に確認でき、事業やサービスの成長を肌で感じられます
・表現の幅とスキルアップ：自社IPからVTuberまで多彩なジャンルを扱うため、様々なテイストの映像表現力を磨くことができます
・裁量の大きさと組織貢献：生成AIの活用や効率的なワークフローの構築など、新しい技術や仕組みづくりに主体的に挑戦し、チームの生産性向上に貢献できます

【事業・組織構成の概要】
AIテクノロジーサービス事業部門（AITS）は、NECのAI事業を全社横断で牽引する中核組織です。
配属となるAIソリューション開発グループは、NECの中央研究所などR&D部門が生み出す最先端のAI技術を、具体的な製品・サービスへと昇華させる事業化の最前線を担っています。特に次世代AIエージェント技術「cotomi Act」をはじめとする、NECのAI戦略の根幹を担うプロダクト開発に挑戦しています。

【職務内容】
NECの次世代AIエージェント技術「cotomi Act」を始めとする、LLM／Agent関連プロダクトの開発を技術的に牽引していただきます。
・最先端AIモデル（LLM等）を活用したプロダクト開発のリード
・研究成果に基づく製品企画、システムアーキテクチャ設計
・技術的リーダーとして開発チームの課題解決を支援し、コードレビュー等を通じて品質向上に貢献

【ポジションのアピールポイント】
研究と事業の最前線で、次世代AIプロダクトを創出できます。
私たちのチームは、NECの次世代AIエージェント技術「cotomi Act」など、R&D部門が生み出す最先端技術を事業化するミッションを担っています。「研究のための研究」で終わらせず、その成果を社会に価値あるプロダクトとして届ける。そのダイナミックなプロセス全体に、技術的なオーナーシップを持って深く関与できるのがこのポジション最大の魅力です。
世界トップレベルのリサーチャーやエンジニアと協働し、技術的なリーダーシップを発揮しながら、自らの手でプロダクトを形にし、事業の成長を直接ドライブする。そんな手応えのあるチャレンジングな環境で、あなたの技術力を存分に発揮しませんか。
将来的には、AI技術のスペシャリストとして専門性を極めるキャリアパス、あるいはチームや組織を率いるマネジメントへのキャリアパスなど、ご自身の志向に合わせて多様なキャリアを描くことが可能です。

【職場環境】
リモートワーク：個別相談

【仕事内容】
全社的なAI活用の業務負荷軽減を目的とし、データパイプライン・API・アプリケーション統合を中心に開発業務を担って頂きます。ご経験次第では、主要プロダクトへのアルゴリズム導入など、チームで推進中の優先度の高い業務領域も担っていただきます。
具体的には以下の業務を想定しています。

＜AIアプリケーションエンジニア（MLエンジニア）の業務＞
▼AIエージェント開発と全社AI化の推進
全社的なAI活用に伴う業務負荷軽減を目的とした開発業務
　- 生成AIのAPIやSlack Botを活用した社内業務効率化ツールの開発
　- BIダッシュボードによる可視化
　- データ品質管理のアップデート
　- etc

▼既存プロダクトのマッチングアルゴリズムの高度化
with／Omiaiにおける下記の開発、改善、運用
　- 相互推薦モデル
　- レコメンドエンジン
　- etc

【募集背景】
エニトグループでは、「ライフ・ハブ構想」と称する新規ドメインへの事業拡大や、既存主力事業である「with」「Omiai」でのマッチングアルゴリズムの高度化、AI活用による全社的な業務負荷の軽減ニーズ増加などを背景にMLエンジニアを募集します。

【チーム構成】
所属は株式会社エニトグループのデータ戦略室となり、withとOmiaiの両事業に密接に関わりながら、全体のAI化ミッションを担っていただきます。
上司には既に全社のAI開発をリードしているMLOpsエンジニアが着任予定です。

【本ポジションの魅力】
・プロダクトと社内、両方に価値を出せる
・裁量が大きく、課題ドリブンでスピーディーに動ける
・PoCから実運用までAI活用の全フェーズに関われる
・ビジネス／開発の両サイドと密にコミュニケーションを取りながらAI開発を推進出来る
・ユーザーの人生の一大イベントに直接貢献が出来る

【業務内容（変更の範囲）】
▼雇入れ直後
経営企画室

【勤務地】
雰囲気が良く、周辺の飲食店も充実の好立地

【仕事内容】
主要プロダクトへのアルゴリズム導入や全社的なAI活用の業務負荷軽減を目的とし、現在チームで推進中の、優先度の高い業務領域を中心に担当いただきます。得意とする分野や関心のある業務を優先的に担当いただくことを想定しています。
具体的には以下の業務を想定しています。

＜リードMLモデリングエンジニア（リードデータサイエンティスト）の業務＞
▼既存プロダクトのマッチングアルゴリズムの更なる高度化
with／Omiaiにおける下記の開発、改善、運用
　- 相互推薦モデル
　- レコメンドエンジン
　- etc

▼AIエージェント開発と全社AI化の推進
全社的なAI活用に伴う業務負荷軽減を目的とした開発業務
　- 生成AIのAPIやSlack Botを活用した社内業務効率化ツールの開発
　- BIダッシュボードによる可視化
　- データ品質管理のアップデート
　- etc

上記に関わるKPI改善やモデル設計方針の策定などの主導

【募集背景】
エニトグループでは、「ライフ・ハブ構想」と称する新規ドメインへの事業拡大や、既存主力事業である「with」「Omiai」でのマッチングアルゴリズムの高度化、AI活用による全社的な業務負荷の軽減ニーズ増加などを背景にMLエンジニアを募集します。

【チーム構成】
所属は株式会社エニトグループのデータ戦略室となり、withとOmiaiの両事業に密接に関わりながら、全体のAI化ミッションを担っていただきます。
上司には既に全社のAI開発をリードしているMLOpsエンジニアが着任予定です。

【本ポジションの魅力】
・プロダクトと社内、両方に価値を出せる
・裁量が大きく、課題ドリブンでスピーディーに動ける
・PoCから実運用までAI活用の全フェーズに関われる
・ビジネス／開発の両サイドと密にコミュニケーションを取りながらAI開発を推進出来る
・ユーザーの人生の一大イベントに直接貢献が出来る

【業務内容（変更の範囲）】
▼雇入れ直後
経営企画室

【勤務地】
雰囲気が良く、周辺の飲食店も充実の好立地

【仕事内容】
主要プロダクトへのアルゴリズム導入や全社的なAI活用の業務負荷軽減を目的とし、現在チームで推進中の、優先度の高い業務領域を中心に担当いただきます。得意とする分野や関心のある業務を優先的に担当いただくことを想定しています。
具体的には以下の業務を想定しています。

＜MLモデリングエンジニア（データサイエンティスト）の業務＞
▼既存プロダクトのマッチングアルゴリズムの更なる高度化
with／Omiaiにおける下記の開発、改善、運用
　- 相互推薦モデル
　- レコメンドエンジン
　- etc

▼AIエージェント開発と全社AI化の推進
全社的なAI活用に伴う業務負荷軽減を目的とした開発業務
　- 生成AIのAPIやSlack Botを活用した社内業務効率化ツールの開発
　- BIダッシュボードによる可視化
　- データ品質管理のアップデート
　- etc

【募集背景】
エニトグループでは、「ライフ・ハブ構想」と称する新規ドメインへの事業拡大や、既存主力事業である「with」「Omiai」でのマッチングアルゴリズムの高度化、AI活用による全社的な業務負荷の軽減ニーズ増加などを背景にMLエンジニアを募集します。

【チーム構成】
所属は株式会社エニトグループのデータ戦略室となり、withとOmiaiの両事業に密接に関わりながら、全体のAI化ミッションを担っていただきます。
上司には既に全社のAI開発をリードしているMLOpsエンジニアが着任予定です。

【本ポジションの魅力】
・プロダクトと社内、両方に価値を出せる
・裁量が大きく、課題ドリブンでスピーディーに動ける
・PoCから実運用までAI活用の全フェーズに関われる
・ビジネス／開発の両サイドと密にコミュニケーションを取りながらAI開発を推進出来る
・ユーザーの人生の一大イベントに直接貢献が出来る

【業務内容（変更の範囲）】
▼雇入れ直後
経営企画室

【勤務地】
雰囲気が良く、周辺の飲食店も充実の好立地

【仕事概要】	
▼前年比150％成長継続中／大手取引先多数／年休120日以上／在宅可・フルフレックス
私たち株式会社フェズは、「リテール産業の新たな常識をつくる」をミッションに、小売業界（小売企業様・メーカー様／広告代理店様等）向けのデータプラットフォーム「Urumo」を提供しています。
全国10,000店舗以上から収集した購買データを活用し、メーカーや小売企業が売上向上や業務効率化を実現できるよう支援しています。特に、現場の課題に即したソリューションの開発と、顧客との強固なパートナーシップ構築を重視しています。設立以来、リテールテック市場で急成長を遂げ、現在はIPOを視野にさらなる事業拡大に挑戦しています。

【募集背景】
Urumoはリテール業界のデータプラットフォームとして、現在ドラッグストアを中心に全国10,000店舗以上の購買データを保有しています。さらに、多様な小売業態やパートナー企業との提携により、データの規模と種類が拡大中です。これに伴い、技術投資が必要となり、データ基盤の強化・スケーラビリティ向上が求められています。
また、データの活用を最大化し、構造や設計の継続的な改善も進める必要があるため、プロジェクト推進をし、メンバーを牽引いただける方を募集しています。

具体的には以下の業務をお任せする予定です。

【具体的な業務内容】
▼データエンジニアとして、当社のデータ基盤の中核を担い、以下の業務に従事していただきます。
・クラウド環境（主にGoogle Cloud）におけるデータ基盤の全体設計、構築および運用
・大規模データを扱うデータパイプラインの設計・実装・改善、およびデータ品質・信頼性の担保
・事業・プロダクト要件を踏まえた、スケーラブルかつ拡張性の高いデータアーキテクチャの設計と技術的意思決定
・技術的課題や構造的な問題の特定と、チームを横断した改善のリード
・チーム内における技術的な助言・レビューを通じた、開発品質および生産性の向上への貢献

※ご本人の専門性や経験を踏まえ、技術選定、設計方針の策定、他部署との技術的調整など、より上流工程や横断的な役割を担っていただくことがあります。

【現在採用している技術やツール】
・クラウド基盤：Google Cloud
　- BigQuery、Cloud Storage、Cloud Composer、Cloud Run、Dataflow、Dataproc
・データ関連ツール：dbt、Great Expectations
・開発言語：Python
・開発ツール：Docker、Terraform、Datadog、GitHub、Slack

【配属先情報】
データテクノロジー開発部

【このポジションの魅力】
▼最新技術に触れ、成長を牽引する裁量
生成AIやビッグデータ解析などの最前線の技術を活用に関して最終的な技術的判断や設計方針に責任を持ち、チーム全体をまとめていく役割を担います。最新技術を取り入れるチャレンジングな環境で、チームの成長を支えながら、自らもスキルを磨き続けることができるポジションです。

▼新規データプロダクトの成長に貢献するチャンス
Urumo BIはリテール業界向けの新しいデータプロダクトで、その成長を支える役割を担うことができます。データを活用して業界の課題を解決するプロダクトの進化に貢献することが、日々の業務を通じて実感できるやりがいです。

▼主体的に課題を解決し、成長できる環境
既存システムの改善やデータ品質向上など、自ら課題を発見し、チームと協力して解決策を導き出せる環境があります。

あなたのアイデアと技術力で、データの可能性を最大限に引き出し、一緒に未来を創りましょう！

【リモート勤務について】
リモート可：原則週1回の出社は必要

【弥生のミッション・ビジョン】
弥生の使命（ミッション）は「中小企業を元気にすることで、日本の好循環をつくる」ことです。
私たちが掲げるビジョン「現場に力を、経営に可能性を。知とテクノロジーの融合で道筋を照らし事業によい巡りを生み出す。」を具現化するため、事業者が直面するさまざまな課題に寄り添い、解決できる存在を目指しています。
世の中の最先端AI・テクノロジーをいち早く取り入れ、弥生のDX／AX（AI Transformation）を推進し、AIを前提とした業務変革を担っていただきます。
さらに、その過程で得た知見や経験をプロダクトへフィードバックし、新たなAIプロダクトの創出にもチャレンジしていただくエキサイティングなポジションです。

【具体的な業務内容】
シニアエンジニアとして、以下の業務のリーディング・実装・検証を遂行していただきます。
1．AI＆データ駆動型アプリケーション・エージェントの開発
・AI連携基盤の構築：各種LLMを用いた応答UI／UX、API／MCP（Model Context ・Protocol）連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーションの構築
・プラットフォーム活用：DatabricksやGoogle Cloud（Vertex AI等）を活用した、高度な業務アプリケーションの開発
・要件定義から実装まで：自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論などを用いた業務モデルの設計・導入

2．アジャイルによるプロトタイピングと検証
・AI駆動開発によるMVP（Minimum Viable Product）の迅速な開発
・UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
・現状のAIの可能性や実現性、課題を検証し、将来的な製品化に向けた技術的リード

3．各ビジネス領域におけるAI実装（想定領域）
・FP&A（財務・経営企画）：財務経理プロセスやKPI管理のロジック化・自動化、AIによる業務効率化
・製品開発：VoC（顧客の声）からの改善要求やペインポイント抽出の自動化
・Contact Center／Contents Marketing：汎用LLMを用いたGEO（Generative Engine Optimization）対策、FAQ・ナレッジ構築の自動化
・Marketing & Sales：マーケティングAI基盤（MCP、データパイプライン、Bot）の設計・開発、Creative Automation（画像・動画・コンテンツ量産）の実現

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
・大規模な業務変革の当事者になれる：自社のマーケティング、セールス、バックオフィス、経営判断をAIで高度化する、手応えの大きなプロジェクトに携われます
・「Dogfooding」からプロダクトへ：自社内で磨き上げたAI活用ノウハウを、そのまま弥生の次世代プロダクトへ反映させ、世の中の中小企業へ価値提供するプロセスを経験できます
・技術選定の裁量：スピード、コスト、スキルを鑑みながら、最適な技術を自ら選定し、0→1の開発をリードできます

【使用技術・開発環境】
プロジェクトの特性に応じて、以下の環境から最適なものを選択可能です
クラウド／AI： AWS（SageMaker、 Bedrock）、 Google Cloud（Vertex AI）、 Databricks
LLM・Agent： ChatGPT、 Gemini、 Claude、 MCP（Model Context Protocol）
開発言語： Python、 TypeScript、 Java （Spring Boot）、 Ruby
フロントエンド： React、 Next.js
バックエンド： NestJS、 GraphQL、 Prisma
データベース： Aurora （MySQL）、 DynamoDB
インフラ／CI／CD： ECS Fargate、 Lambda、 GitHub Actions
分析・フレームワーク： PyTorch、 Pandas、 Jupyter Lab
ツール： Slack、 Notion、 Jira、 Confluence、 GitHub

【採用背景】
弥生が提供するサービスや社内システムにおいて、AI・データビジネスの拡大は不可欠な戦略となっています。現在、私たちは「AIを前提とした業務変革（AX）」を強力に推進しており、技術獲得から実装・運用までを一貫してリードできる人材を求めています。
特に、各事業部の製品開発におけるAI実装を技術面から強力にバックアップし、経営層や現場と共に新しい価値を創造できるエンジニアを募集いたします。

【配属先チームの特徴】
・全社横断組織：弥生のAIエンジニア全体を統括する「AI・データ戦略部」に所属
　‐ DX・インテリジェンスチームとして、ビジネスサイドと技術の架け橋となり、ビジネス要件定義からUX・データの設計実装までを担います
・多様なプロフェッショナル：30名弱のデータエンジニア、データサイエンティスト、R&Dメンバーが在籍。フルスタックエンジニアやMLエンジニアと連携してプロジェクトを進めます

【このポジションで描けるキャリア】
社内のDX・AXから始まり、弥生の将来を担う次世代製品群の立ち上げをリードする経験も将来的に得られます
スペシャリストパス：フルスタックエンジニア、MLOpsエンジニア、データサイエンティストとしての専門性の深化
マネジメント・ビジネスパス：PdM（プロダクトマネージャー）、ビジネス企画、DX推進コンサルタント、あるいはチームマネジメントへの転換

【勤務地】
東京本社
※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

【概要】
LLM、VLM、音声モデルなどのAIモデルを活用するための学習・推論環境の構築、運用、最適化を担うエンジニアを募集します。
本ポジションでは、既存のAIフレームワークやオープンモデルを活用し、学習・推論が可能なGPU環境や分散処理環境を整備したり、学習・推論の高速化・安定化に取り組んでいただきます。

また、プロジェクトの状況に応じて、モデルの学習・ファインチューニング、評価、ハイパーパラメータチューニングなどにも関わっていただきます。
AIモデルを実用的に動かし、効率よく学習・推論できる状態に整えるための技術基盤づくりを担うポジションです。

【プロジェクト概要】
本プロジェクトでは、LLM、VLM、音声モデルなどのAIモデルを、実際のプロダクトや研究開発テーマに活用するための技術検証・実装を行っています。
生成AIやマルチモーダルAIの活用が進む中で、モデルを選定して動かすだけではなく、用途に応じた実行環境の構築、学習・推論パイプラインの整備、推論性能の最適化、評価方法の確立、GPUリソースの効率的な利用などが重要になっています。

本プロジェクトでは、既存のAIフレームワークやオープンモデルを活用しながら、さまざまなモデルを検証し、実用に耐える性能・速度・安定性を備えたAI活用環境の実現を目指します。
モデル自体の新規研究開発を主目的とするのではなく、AIモデルを実際のシステムやサービスに組み込める状態にするための技術課題に取り組むプロジェクトです。

【具体的な職務内容】
・モデルを学習・推論できるようにするためのスクリプト、パイプライン、周辺ツールの実装
・複数GPU・複数ノードを用いた分散学習・分散推論環境の構築および検証
・推論サーバやモデルサービング基盤の構築、API化、監視、ログ収集
・推論レイテンシ、スループット、GPUメモリ使用量、GPU利用率、コストの計測・分析・改善

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。

【業務内容】
クラウドインフラ（IaaS活用）に関するプロジェクトを推進するプロジェクトリーダー・サブリーダーとして、以下いずれかのプロジェクトの推進をお任せします。
※プロジェクトは今までのご経験、ご希望を考慮して決定します。

▼案件例
（1）既存システム更改に伴うクラウドリフト（AWS／Azure）
システム更改を行うサーバーの仮想マシン払い出しから、バックアップ／監視までの実装。またクラウド活用時のルール規約を策定や、クラウド（AWS／Azure）環境と社内環境を接続するためのネットワーク設計を実施。また定期的に顧客とのワークショップを実施、本番稼働および安定的な運用保守までをトータルサポート。

（2）クラウドインフラ基盤導入・構築運用保守（AWS／Azure）
社内システムと社外向けシステムのインフラ基盤領域における導入構築から保守運用までのトータルサポート。年数十案件にのぼるシステム導入要件に伴い、要件定義から設計構築テスト、保守運用までを対応。

（3）クラウド構想策定コンサルティング（AWS／Azure）
顧客の現行システム環境や業務要件、将来的なIT戦略を踏まえ、クラウド活用における課題・ニーズをヒアリング。現状分析（As-Is）および目標像（To-Be）の整理を行い、最適なクラウド活用方針を策定する。ガバナンス方針やセキュリティポリシー、運用設計の基本方針を定義し、クラウド導入に向けたロードマップ策定を実施いただきます。

（4）クラウドセキュリティ導入（AWS／Azure）
導入済みクラウド環境を対象にセキュリティヒアリングを実施し、現状のリスクや課題を可視化。顧客ニーズに基づき、アクセス管理、ネットワーク、ログ監視などの設定見直しや最適化を行う。さらに必要なセキュリティ対策の導入から運用設計、保守運用まで一気通貫で対応し、安全で持続可能なクラウド活用を支援

【業務の魅力】
・クラウドインフラに関するプロジェクトの提案～開発・運用保守まで一気通貫で対応いただけます。
・大規模システム・インフラ基盤に関わる案件が多く、リーダー・サブリーダーとして案件の運営を行いながら、様々なクラウド活用の知見・経験を積むことが可能です。
・個別のSI案件だけでなく、新たなクラウドソリューションの企画立案やサービス提案等の機会も数多くあります。

【配属部門】
サイバーセキュリティ&インテリジェント・オペレーション事業本部

【働き方について】
当社では、出社とテレワークを組み合わせたハイブリッドな勤務を全社推奨方針としており、フルリモートやリモート主体の勤務は実施しておりません。
※部署や携わるプロジェクトによって比率は変動します。

【正規雇用労働者の経験者採用比率】
2023年度：正規雇用労働者97人、経験者採用数48人（経験者採用比率49%）
2022年度：正規雇用労働者85人、経験者採用数37人（経験者採用比率44%）
2021年度：正規雇用労働者49人、経験者採用数11人（経験者採用比率22%）
公表日：2024年4月1日

【募集背景】
デジタルマーケティング領域において、企業が保有する顧客データ（1stパーティデータ）の戦略的活用への需要が急速に高まっています。
Cookie規制の強化やプライバシー保護意識の高まりを背景に、自社データを起点としたマーケティング基盤の構築・高度化は、多くの企業にとって喫緊の経営課題となっています。
当社（Hakuhodo DY ONE）では、企業の顧客データや、当社独自の生活者データ（オーディエンスデータ）を組み合わせた高度なデータ活用支援を推進しており、クライアント企業からの引き合いも年々増加しています。また、リテール（小売）企業を中心に、顧客データを活用したマーケティングサービスの開発の需要も増加しています。
こうした事業拡大に対応し、データ分析、エンジニアリング領域の専門人材を増強するため、このたび新たなメンバーを募集します。

【職務概要】
クライアント企業のマーケティング課題や、メディア企業（開発検討段階含む）のサービス開発課題に対し、データの力でソリューションを提供するポジションです。営業担当やビジネス開発、ストラテジック・プランナー等と連携しながら、クライアントが保有する顧客データや当社の生活者データを活用した分析、アルゴリズム構築、システム連携を担当します。
単なるデータ処理にとどまらず、ビジネス課題の解決に直結するインサイトの導出や、マーケティング施策の効果検証、最適化まで幅広く関与します。将来的には、クライアントとの直接折衝やデータ戦略の立案にも携わるストラテジックプランナーとしての成長も期待しています。

▼具体的には
・1stパーティデータ活用支援
クライアント企業の顧客データの集計・分析、セグメンテーション設計、アルゴリズム構築（レコメンド、スコアリング等）、各種システム間のデータ連携処理の構築・運用

・オーディエンスデータ活用支援
当社が保有する生活者データを用いた分析、モデリング、マーケティング施策へのデータ活用設計、システム連携処理の実装

・マーケティングミックスモデリング（MMM）等のアルゴリズム実装
広告出稿量、売上データ等の時系列数量データを活用したMMM等の統計モデルの検討、実装、実行、マーケティング投資効果の可視化・最適化提案

・クライアントサポート業務全般
分析結果のレポーティング・可視化、社内チームへの分析サポート、データ活用に関するクライアントへの提案補助

【チームの特徴】
▼多様な専門家が集まるクロスファンクショナルなチーム
営業、ストラテジックプランナー、データアナリスト、エンジニアが一体となってクライアント課題に向き合います。異なる専門性を持つメンバーとの協働を通じて、幅広い視点とスキルを身につけられる環境です。

▼最前線のデータ活用案件に携われる
国内トップクラスの広告・マーケティンググループの一員として、大手クライアントの顧客データやオーディエンスデータ活用、MMM等、最先端のデータマーケティング案件に関与できます。

▼技術と事業の両面を学べる環境
単なるデータ処理にとどまらず、マーケティング戦略、メディア事業、ビジネスモデルへの理解を深めながら成長できるポジションです。

▼風通しの良いフラットな文化
経験・年次に関わらず意見を発信できる環境を大切にしており、新しいアイデアや技術の提案を歓迎します。

【キャリアパス】
入社後はまず、データ集計・分析・システム連携の実務を通じてクライアントプロジェクトに貢献いただきます。その後、習熟度・志向に応じて以下のようなキャリアパスを想定しています。

▼入社〜概ね1〜2年
・データアナリスト／エンジニアとしての実務習得
・集計・分析・システム連携の実装を担当

▼概ね2〜3年以降
専門性の深化 or 領域の拡張
・［専門深化］シニアアナリスト／データサイエンティスト
　‐ 高度なモデリング・アルゴリズム開発のリード
・［領域拡張］ストラテジックプランナー（データ領域）
　‐ クライアントとのデータ戦略立案・折衝を担う

▼その先
・プロジェクトリード／組織マネージャー
・チームや事業の牽引、新規サービス開発への参画

【募集ポジション概要】
本ポジションでは、クライアントの1stPartyData（自社保有データ）の可視化、LTV分析や継続購入解析などを通じて、需要予測・業務効率化・営業支援など経営視点からの課題解決を目指しています。

【主な業務内容】
・データ戦略の立案、最適なツール・ソリューションの選定
・SaaSを活用した顧客データ基盤（DWH）の構築および整備
・データ分析基盤の構築、BIツールによる可視化・ダッシュボード開発
・データ分析から広告・CRM施策の実行までの一貫支援
・データに基づくマーケティングPDCAサイクルのコンサルティング
・クーポン最適化やダイナミックプライシングなどの先進的AIソリューション提供
・機械学習モデルを活用したユーザー行動予測および広告効果最適化
・CRM施策におけるコミュニケーションシナリオ設計とデータ連携構築

【ポジションの魅力】
・様々な業界のクライアントに対して、広告代理店と事業会社双方の知見を活用し、単なる戦略立案にとどまらず実質的な成果創出によるマーケティング支援が可能です。
・案件ごとに「クライアントのCDO的存在」として大きな裁量を持ち、最適かつ革新的なソリューションで実践的なコンサルティング経験を積めます。
・当社AI事業本部と連携し、先端AI技術を活用したデータ基盤構築や最適化ソリューションのご提案が可能な環境です。

【募集背景】
当社は「21世紀を代表する会社を創る」をビジョンに掲げ、インターネット領域で時代の変化に合わせた様々な事業を展開してきました。
この度、データ本部においてクライアント企業のサービスグロースを加速させるデータコンサルタントを募集いたします！
事業拡大フェーズのため、将来的にはチームマネジメントまで拡げたミッションをお任せしたいと考えております。

【インターネット広告事業本部について】
サイバーエージェントの連結売上高の約半分を担うインターネット広告事業。 1998年の創業からサービスを提供しており、運用力やAI等の技術力を強みに顧客の広告効果最大化を追求し、インターネット広告のリーディングカンパニーとして市場を牽引しています。
現在は広告にとどまらず新たにDX事業にも参入。各業界の大手企業との協業を拡大しDX推進に取り組んでいます。

【勤務地】
勤務場所：渋谷スクランブルスクエアおよび労働者の自宅
※原則(月)(水)(金)が出社日、(火)(木)がリモートワークとなります。

【職務概要】
システム設計・開発、サーバ・ネットワーク構築、システム保守・運用等をお任せします。入社後は開発案件をお任せ予定です。
★開発からインフラ、保守・運用まで幅広く、最上流から下流まで経験可能です。

【職務詳細】
システムの提案、要件検討から設計・製造・導入・運用管理まで、システム開発のあらゆるフェーズを全面的に対応いたします。

【プロジェクト実績】
デジタル書籍（ネットマンガ等）のシステム開発
大手ショッピングモール向けシステム開発
大手化粧品メーカー向けECサイト開発
航空券チケット予約システム開発
ブロックチェーン技術を使った証券トークン管理システム開発 ほか

【業務概要】
当社のEdge Tech事業における、アシスタントとして、以下の業務をお任せします。

【業務詳細】
・AIエンジニアの研究開発業務のサポート
・AIアーティストの制作業務のサポート
・データ整理、検証環境の構築補助、リファレンス収集

【魅力ポイント】
例えば、以下のような内容について、少しでも親和性を感じていただけましたら、やりがいを感じていただけるのではないかと考えております。

（1）最先端AI技術へアクセスしたい　　
・有償AIサービスを会社負担で利用可能
　- ChatGPT Pro、Claude Pro Max、Gemini、Midjourney、Runway、
・ComfyUI、Midjourney、Runway等、最新ツールの実験的導入支援に携われる
・画像・映像生成にかかわらずAI関連サービス・ツールの積極的な利用を推奨

（2）未踏領域での技術的な挑戦ができる
・AIと映像表現の融合による新しいワークフロー開発
・従来手法とAI技術の融合による表現の追求

（3）エンターテインメント領域での研究開発ができる
・事業の短期的な成果だけでなく、エンターテインメントの未来を見据えた研究開発ができる
・R&Dに特化した活動も奨励

（4）クリエイティブの自由度が高い
・技術と表現の両面に高い好奇心を持つ人材の活躍
・新しいエンターテイメント創造への参画

（5）成長機会・専門性の活用機会が豊富
・スペシャリストとしての裁量の大きさ
・チームのリードや技術指導の機会

（6）将来性のある事業領域に携われる
・AI×映像の融合による新市場の開拓
・スタートアップ的な挑戦を楽しめる環境

【業務概要】
当社のEdge Tech事業における、コンポジッターとして、以下の業務をお任せします。

【業務詳細】
・アニメ・実写映像制作におけるコンポジット、撮影処理、VFX合成の制作
・AIを用いた新しい映像表現の開発
・AIを用いた映像制作ワークフローの開発
・生成AIで作成された素材の統合とクオリティ向上

【魅力ポイント】
例えば、以下のような内容について、少しでも親和性を感じていただけましたら、やりがいを感じていただけるのではないかと考えております。

（1）最先端AI技術へアクセスしたい
・ChatGPT Pro、Claude Pro Max、Gemini等、有償AIサービスを会社負担で利用可能
・ComfyUI、Midjourney、Runway等、最新ツールの実験的導入支援に携われる

（2）未踏領域での技術的な挑戦ができる
・AIと映像表現の融合による新しいワークフロー開発
・従来手法とAI技術の融合による表現の追求

（3）エンターテインメント領域での研究開発ができる
・事業の短期的な成果だけでなく、エンターテインメントの未来を見据えた研究開発ができる
・R&Dに特化した活動も奨励

（4）クリエイティブの自由度が高い
・技術と表現の両面に高い好奇心を持つ人材の活躍
・新しいエンターテイメント創造への参画

（5）成長機会・専門性の活用機会が豊富
・スペシャリストとしての裁量の大きさ
・チームのリードや技術指導の機会

（6）将来性のある事業領域に携われる
・AI×映像の融合による新市場の開拓
・スタートアップ的な挑戦を楽しめる環境

【業務概要】
当社のEdge Tech事業における、AIエンジニアとして以下の業務をお任せします。

【業務詳細】
・AIを用いた新しい映像表現の研究開発
・AIを用いた映像制作ワークフローの開発
・LLM、LoRA、ファインチューニングを用いたキャラクターアニメーションや映像の生成
・ツール開発・ワークフロー設計
・ComfyUIを使った映像・画像制作の自動化とワークフロー構築

【魅力ポイント】
例えば、以下のような内容について、少しでも親和性を感じていただけましたら、やりがいを感じていただけるのではないかと考えております。

ChatGPT Pro、Claude Pro Max、Gemini等の有償AIサービスやComfyUI、Midjourney、Runway等のツール活用はもちろん、理想の画像・映像コンテンツをつくるために、必要なコストは会社が負担し、自由な発想でチャレンジいただきたいと考えております。

（1）理想のコンテンツをつくつために、必要コストは会社が負担し、自由な発想でチャレンジできる
・ChatGPT Pro、Claude Pro Max、Gemini等、有償AIサービスを会社負担で利用可能
・ComfyUI、Midjourney、Runway等、最新ツールの活用が可能
・その他、画像・映像生成に関わらず、AI関連の利用・検証したいツールがあれば、積極利用を推奨

（2）未踏領域での技術的な挑戦ができる
・AIと映像表現の融合による新しいワークフロー開発
・従来手法とAI技術の融合による表現の追求

（3）エンターテインメント領域での研究開発ができる
・事業の短期的な成果だけでなく、エンターテインメントの未来を見据えた研究開発ができる
・R&Dに特化した活動も奨励

（4）クリエイティブの自由度が高い
・技術と表現の両面に高い好奇心を持つ人材の活躍
・新しいエンターテイメント創造への参画

（5）成長機会・専門性の活用機会が豊富
・スペシャリストとしての裁量の大きさ
・チームのリードや技術指導の機会

（6）将来性のある事業領域に携われる
・AI×映像の融合による新市場の開拓
・スタートアップ的な挑戦を楽しめる環境

【仕事概要】
当社のゲーム事業におけるデータ分析組織をリードし、事業本部長の参謀として、事業戦略の継続的な改善および既存業務の革新、組織マネジメント全般の業務を担っていただきます。
グローバルにおいてスピード感高く、再現性を持ってヒットを量産することを目指し、事業基盤、プロダクト開発、マーケティングなどあらゆる領域・視点から事業活動・組織の改善に取り組み続ける役割になります。

具体的な業務の一例は以下の通り
▼戦略的データ分析：
・ゲームのLTV、DAU／MAU、リテンション、課金行動、イベント効果など、多様なKPIの定義、モニタリング、および詳細な分析
・新機能やイベント導入時のA／Bテスト設計・実施・評価、効果測定
・ユーザー行動ログ、ゲーム内データ、マーケティングデータなどを統合し、多角的な視点からゲーム体験改善、収益最大化のための示唆を導き出す
・市場トレンド、競合分析と自社データの統合による、将来的なゲームポートフォリオ戦略への貢献

▼データ基盤の構築・改善提案：
・データウェアハウス、データマートの設計・最適化に関する提言、エンジニアとの連携
・分析環境（BIツール、DWHなど）の選定・導入・改善提案

▼レポーティングとコミュニケーション：
・分析結果を経営層、開発チーム、マーケティングチームなどのステークホルダーに対して、分かりやすく、actionableな形でレポートし、提言を行う
・データドリブンな文化を組織全体に浸透させるための啓蒙活動、トレーニング

▼チームマネジメント・育成：
・データアナリストチームのリード、メンタリング、育成
・分析プロジェクトの管理、進捗管理

【勤務地】
▼雇入れ直後
株式会社ディー・エヌ・エー／横浜オフィス またはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所
神奈川県横浜市中区尾上町1-8（関内新井ビルディング）

株式会社ディー・エヌ・エー／本社（渋谷オフィス）またはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所
東京都渋谷区渋谷2-24-12（渋谷スクランブルスクエア）

【仕事概要】
当社のゲーム事業におけるデータ分析組織をリードし、事業本部長の参謀として、事業戦略の継続的な改善および既存業務の革新、組織マネジメント全般の業務を担っていただきます。
グローバルにおいてスピード感高く、再現性を持ってヒットを量産することを目指し、事業基盤、プロダクト開発、マーケティングなどあらゆる領域・視点から事業活動・組織の改善に取り組み続ける役割になります。

具体的な業務の一例は以下の通り
▼戦略的データ分析：
・ゲームのLTV、DAU／MAU、リテンション、課金行動、イベント効果など、多様なKPIの定義、モニタリング、および詳細な分析
・新機能やイベント導入時のA／Bテスト設計・実施・評価、効果測定
・ユーザー行動ログ、ゲーム内データ、マーケティングデータなどを統合し、多角的な視点からゲーム体験改善、収益最大化のための示唆を導き出す
・市場トレンド、競合分析と自社データの統合による、将来的なゲームポートフォリオ戦略への貢献

▼データ基盤の構築・改善提案：
・データウェアハウス、データマートの設計・最適化に関する提言、エンジニアとの連携
・分析環境（BIツール、DWHなど）の選定・導入・改善提案

▼レポーティングとコミュニケーション：
・分析結果を経営層、開発チーム、マーケティングチームなどのステークホルダーに対して、分かりやすく、actionableな形でレポートし、提言を行う
・データドリブンな文化を組織全体に浸透させるための啓蒙活動、トレーニング

▼チームマネジメント・育成：
・データアナリストチームのリード、メンタリング、育成
・分析プロジェクトの管理、進捗管理

【勤務地】
▼雇入れ直後
株式会社ディー・エヌ・エー／本社（渋谷オフィス）またはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所
東京都渋谷区渋谷2-24-12（渋谷スクランブルスクエア）

株式会社ディー・エヌ・エー／横浜オフィス またはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所
神奈川県横浜市中区尾上町1-8（関内新井ビルディング）

【募集背景】
新規金融事業部でのサービス提供開始に伴い、データエンジニアリングによる定性／定量評価の重要性が高まってきております。
現在、膨大な決済・行動データが蓄積されていますが、各所に散在するデータはフォーマットが未整備で乱雑な状態にあります。
データ基盤の整備からモデル実装、MLOpsの構築までを地続きで担っていただけるプロフェッショナルを募集します。

【所属部署・チーム体制】
NPファイナンスに所属します。

▼チームは以下で構成されています
・EM：2名
・エンジニア：3名（全員フリーランス）
・PdM：5名
・デザイナー：0名

ビジネスとコーポレートを含め会社全体で約13名体制です。
年齢層は20代後半～30代前半、新卒入社メンバーが多く、意思決定がスピーディで裁量が大きいのが特徴です。
フルリモート環境で、GoogleMeetやSlackを通じた随時コミュニケーションにより、他職種とも密に連携しています。
AI活用にも積極的で、PoC環境を用いてAWSサービスやAIエージェントを自由に試行可能です。

【ミッション（このポジションの果たす役割）】
現在プロダクト刷新を推進しており、刷新後のデータ解析環境の整備を一から構築していくこと。
既存データに対して現在発見できていないインサイトを提供し与信審査ロジックのアップデートをしていくこと。
入社後半年～1年で、ビジネスドメインを理解した意思決定、モデル構築が推進できることを期待しています。

【業務内容】
・新機能に伴う予測モデルの設計
・ハイパーパラメータのチューニング、A／Bテストの設計・評価
・散在する非定型・乱雑なデータのクレンジング、名寄せ、フォーマット変換
・整理されたデータを活用した、与信アルゴリズムの設計、学習、チューニング
・長期的視点でのMLシステムアーキテクチャ設計
・PdMメンバーとの協業によるプロジェクト推進
・AI駆動の開発推進

まずはプロダクト刷新のエンジニアリングをリードし、将来的には組織づくりやアーキテクトとしてのチャレンジを担っていただきます。

【開発環境・技術スタック】
・言語：Python（Pandas、Scikit-learn、PyTorch／TensorFlow）
・分析基盤：AWS（SageMaker）
・インフラ：Docker、Kubernetes、Terraform
・IaC：Terraform、AWS SAM
・データベース：PostgreSQL
・CI／CD：GitHub Actions
・コミュニケーション：Slack、Notion、GitHub
・AI開発エージェント：Cursor、ClaudeCode、Devinほか

【募集背景】
APTOでは現在、Physical AI・ロボティクス領域への投資を本格化しています。
その中で、AIモデル開発だけでなく、実世界データを取得・制御・運用するためのハードウェア設計能力が重要になっています。

▼今回募集するポジションでは、
・CADを用いた機構設計
・試作
・センサー／デバイス組み込み
・筐体設計
・実機検証
・シミュレーション

などを中心に、AIチーム・ソフトウェアチームと連携しながら、Physical AIを支える実機開発を推進いただきます。
単なる受託的な設計ではなく、「AI時代に必要なハードウェアとは何か」から考え、0→1で形にしていくフェーズです。

【業務内容】
・CADを用いた機構／筐体設計
・試作機開発、組み立て、評価
・センサー／カメラ等を含むHW構成検討
・ロボティクス関連機材の設計／改善
・AIデータ取得を目的としたデバイス開発
・ソフトウェア／AIチームとの仕様調整
・部材選定、発注、ベンダー折衝
・量産を見据えた設計改善
・PoC～実運用に向けたHW改善
・データ拡張

【本ポジションの魅力】
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI／MLエンジニアと密に連携しながら、ソフトウェアと実機を横断した開発ができる
・単なるCAD設計ではなく、試作・組み立て・改善・運用まで一気通貫で関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIデータ取得やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、仕様策定・技術選定・HW構成などに大きな裁量を持てる

【勤務地】
※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

【募集背景】
NP掛け払いは、企業間後払い決済サービスです。「自由になれる決済」として、売り手・買い手ともに、決済ひいては取引にかかる時間・負荷・不安から自由になり、なめらかな取引ができることを目指しています。

おかげさまで、サービス開始から順調に利用企業が増加し、年間取扱高は2,400億円を突破。74万社を超える企業様にご利用いただいています。さらに価値あるプロダクトを届け続けるため、私たちは「内製化」にも力を入れてきました。プロダクトの方向性や意思決定をチーム自らが担うことで、より事業や顧客に向き合った開発を行える組織づくりを進めています。

こうした内製化の広がりに伴い、技術の専門性を持ちながらも、ビジネスの目的や価値に対して深くコミットできる仲間を迎えたいと考えています。「コードを書くこと」だけにとどまらず、「どんな価値を生み出すか」を共に考え、挑戦していける方とご一緒したいと思っています

【職務内容】
NP掛け払いの品質保証と向上を担っていただきます。品質のインプットとなる要求・要件定義段階から参画し、プロジェクトチームの一員としてPM、エンジニアと共にチームビルディングを行います。
バグの発見だけでなく、初期段階からの品質リスク特定、テスト戦略の立案・実行・自動化、および開発チームへのフィードバックを通じて、ユーザーに価値のある、高品質な製品を届けることに貢献します。

【主な職務内容】
▼テスト計画・設計・実行
・製品仕様、要件定義に基づいたテスト計画の策定
・テストケース（機能テスト、非機能テストなど）の設計および作成
・手動テストおよびテスト自動化ツールを用いたテストの実行、結果の分析

▼品質保証とプロセス改善
・開発プロセス全体における品質リスクの特定と分析
・バグの特定、報告、再現手順の明確化、および開発チームとの連携による修正の確認
・リリース可否判断への貢献と、製品の品質基準の維持
・テストプロセスの効率化、および品質保証体制の継続的な改善提案と実行

▼チーム連携
・開発、PdM、デザイナーなどの関係者と密接に連携し、品質に関する情報共有と課題解決を行う
・新しい技術やツールに関する情報収集と導入の検討

【ポジションの魅力】
ゼロベースからの品質体制の立ち上げを経験いただけます。企画段階から携わりユーザーのインサイトを考え機能・品質共に解像度高いプロダクト開発に携われます

【募集背景】
現在、事業横断での信用データ基盤の構築や、データに基づく支払いリマインド体験の構築を急ピッチで進めています。しかし、この難易度の高い構想をシステムとして具現化し、牽引できるフルスタックエンジニアが不足しています。

そこで、新規事業においてゼロイチを牽引していただける、新しい仲間を募集します。

▼補足：「信用」という言葉の意味
金融における「信用」とは、「この人はお金を借りたら、ちゃんと返してくれるか」という評価のことです。
評価審査の内容は公にはされていませんが、職業・年齢・年収・過去の借入返済履歴などのデータから判断すると、一般的には言われています。

▼なぜ私たちが今この事業を始めるのか
世の中は「信用」によって円滑に回っています。
クレジットカード、住宅・カーローン、家賃保証、そして後払い決済。
これら「信用」の付与（＝与信）があるからこそ、私たちは生活や企業活動をより豊かに、スピーディーに進化させていくことができます。

しかし、従来の信用評価には、無視できない「限界」があると私たちは考えています。

・若い頃のうっかりした支払い忘れで、数年間クレジットカードが作れない
・現金主義で「実績（クレジットヒストリー）」がないために、必要な融資を受けられない
・海外からの移住者であるという理由だけで、国内のサービスを断られる
・過去に破産を経験したが、現在は真摯に再起しようとしているが、既存の金融システムでは人生を前に進める術が閉ざされている

今の日本には、こうした「既存の物差し」での信用調査や与信審査では金融上での信用を得ることが難しい方が数多く存在します。

私たちはBNPL（後払い決済）のパイオニアとして、20年以上ある信念を貫いてきました。
それは、「まずは誰にでも信用を付与する」という運営です。

まずは弊社の決済を使っていただく。万が一お支払いが遅れても、完済いただければ再び信用を付与し、次につなげる。

この「誰も取りこぼさない」姿勢で向き合い続けた結果、私たちは独自の膨大なデータ基盤を築くに至りました。

・BtoC：年間ユニークユーザー 約1,500万人（日本の7人に1人）
・BtoB：年間ユニークユーザー 約74万社（日本の5社に1社）

この「7人に1人」「5社に1社」という圧倒的な接点から得られる、他社には決して真似できないユニークで膨大な行動データこそが、私たちの強みです。

＜この「信用」を、自社のみではなく社会のインフラへ＞
今、私たちはこの独自の資産を自社サービスの中だけに留めておくべきではない、と考えています。
私たちの持つデータ基盤と与信アルゴリズムを、社外の様々なファイナンスサービスへ開放していくこと。
それによって、従来の評価軸ではチャンスを得られなかった個人や法人が、正当に評価され、何度でも挑戦できる世界を作りたい。

それがこの新規事業であり、私たちが今この事業に取り組む理由です。

【所属部署・チーム体制】
ご入社後は、CreditTechグループという、与信を専門に扱う部門に所属していただく想定です。

新規事業は、3～8名程度の少人数チームで推進します。技術選定から実装までをチームで担い、企画段階から議論しながら進めます。経験や年次を問わず、フラットに意見交換できる環境です。

アーキテクチャ設計や技術課題の解決については、技術顧問や他部署のエンジニアからもフィードバックを得ながら、最高のソリューションを妥協せず追求しています。

【ミッション（このポジションの果たす役割）】
少人数チームで、自らの手でアーキテクチャを設計し、新規プロダクトを最速で立ち上げるフルスタックエンジニアです。

与信領域で培った技術基盤を活用し、信用データ基盤や新しい金融体験をシステムとして実装。次々と新規事業を生み出すサイクルを、技術面から牽引していただきます。

【業務内容】
▼新規事業のフルスタックエンジニアとして、以下を担っていただきます
・信用データ基盤の設計・開発・実装
・新規プロダクトのアーキテクチャ設計と技術選定
・開発パートナーを含むチーム開発の推進
・生成AI（Cursor、Claude Codeなど）を活用した開発の推進

社会価値の大きい事業を、技術で形にできる環境です。

【開発環境・技術スタック】
▼採用するプロダクト・フェーズに応じて最適な構成を選定します。想定される要素の例は以下のとおりです。
・クラウド・IaC：AWS、Terraform
・バックエンド：Go、TypeScript、Python など
・コンテナ・データストア：Lambda、DynamoDB、S3、Amazon Neptune など
・データ閲覧・分析基盤：Snowflake など
・機械学習：Amazon SageMaker など
・生成AI：LLMを主軸としたワークフロー設計・運用。Cursor、ClaudeCode など
・その他：イベントソーシング、DDD、CQRS。グラフDB。セキュリティ・ガバナンス要件に沿った設計。ラムダアーキテクチャの導入検討

【勤務地】
東京、京都、福岡に拠点があり、リモート勤務やフルリモート勤務のメンバーも多く在籍しています。

【募集背景】
「atone」は、ユーザーに対して後払いの新しい選択肢を提供し、柔軟でスムーズな購買体験を実現しています。
現在はプロダクトのさらなる進化を見据え、UI／UXの大幅リニューアルや、新規機能追加・パフォーマンス改善など、多くのチャレンジを進行中です。
今後のスケーラビリティや安定性を支える柱の一つとして、クラウドエンジニアの増員を行います。

【業務内容】
▼主要業務
システムの信頼性や効率性などの品質を向上させるための指標策定、および開発ロードマップ策定とそれらの推進
・AWSを活用したインフラの設計、構築、運用、および最適化
・サービスの信頼性、可用性、パフォーマンス及びモニタリング最適化
・データベースのパフォーマンスチューニングおよび最適化
・運用の自動化推進
・セキュリティ向上施策推進
それ以外でもご希望に応じて、メンバーのサポートを受けながらチームマネジメント／メンバー育成、アーキテクチャー設計などに業務幅を拡大していただけます。

将来的に、エンジニアリングマネージャーやテックリード、SREなどへのキャリアアップも期待できるポジションです。

■開発環境
・バックエンド：Ruby、Ruby on Rails、Go、JavaScript、TypeScript
・フロントエンド：Vue.js、React
・インフラ：AWS、Terraform、DynamoDB等
・ツール：GitHub、GitHub Actions、Slack
・AIツール：Cursor、Gemini、Amazon Bedrock等

【魅力・このポジションの面白さ】
・クラウドベースの月間MAU50万人／取引件数100万件超の大規模システムのエンハンス
・保守・運用だけでなく、企画・設計などのインフラ全体のアーキテクチャ設計
・ビジネスサイドとのやり取りや調整の機会
・最新技術の導入及びその検討
・専門性の深耕（DevOpsやセキュリティなど）もしくは他領域へのシフト（バックエンドエンジニアなど）

【企業・求人の特色】
＜導入サロン数1.45万件＞自社プロダクト 『ネイルブック』を運営し、ネイルにこだわりのあるユーザと質の高いネイリストのマッチングを実現しています。美容業界におけるサロン経営プラットフォームの確立を目指しています！

【仕事の内容】
自社プロダクトであるサロン予約サービス 『ネイルブック』を行う当社にて、Webアプリケーションの設計・開発をお任せします。
入社後はエンジニアとして活躍いただき、将来はリーダーへのステップアップを期待し
ます。
・入社直後はPythonTypeScriptを用いた機能開発でプロダクトへの理解を深めていただきます。
・ミドルエンジニアと一緒にシステム開発に集中できる環境です。
・リーダー／チーフとしてのキャリアを希望される方は、コードレビューや進捗管理、プロダクトマネージャーと連携した仕様策定、メンバーのメンタリング等を通じた技術力の底上げを主導いただけます。

【配属先情報】
ミドルエンジニア1名／メンバーエンジニア2名（計3名）のチームです
・平均年齢：33.0
・男女比：女性68.4% 男性31.6%

【働き方】
フルフレックス制を導入し、月8回までリモートワークが可能です。自主学習補助もあり、自律して業務をコントロールいただけます。また月1回1.5万円までネイルサロン施術代を会社で負担しています。  

【その他勤務条件に関する備考】
これまでの予約サービスはお店（サロン）を探して、お店に対して予約するスタイルが主流でしたが、ネイルブックでは実際に施術する人であるネイリストを探して予約します。 この「ネイルブック」ですがサービス的には下記のような2つの側面があります。   

・ユーザ目線：ネイリストから探せるネイルサロン予約サービス
・ネイリスト目線：予約管理や顧客管理などができるネイルサロン運営SaaS   

これまでユーザサイドとネイリストサイドで担当を分けずにやってきましたが、サービスが成長し規模が大きくなり分業の必要がでてきたため、プロダクトマネージャーを増員することになりました。

【勤務地備考】
・一部リモートワーク（リモートワーク月8回）
・転勤：無

【業務内容】
通信キャリア、自動車メーカー、官公庁・大学などの研究開発部門に対しエンジニアリングコンサルティングサービスを提供する仕事です。
顧客の技術課題をヒアリングして深く理解した上で、ツールの販売やシステム開発の請負、シミュレーション評価や実証実験などを提案し、顧客に伴走しながらこれらを進めます。

・5G／6G通信シミュレーションの提案・解析
・ネットワークシミュレータ（QualNet、EXata、ns3、OMNet++、sionna）を用いた解析業務、モデル作成
・実機検証ソリューションの導入支援（OpenAirInterface、ソフトウェア無線）
・オープンソースソフトウェアやOAIベースの5G基地局キット「OAIBOX」を用いた、研究開発用テストベッドの構築支援
・シミュレーション結果と実機データの突合・検証（Digital Twin化）
・産学連携プロジェクトの推進
・大学との共同研究による最先端アルゴリズムの実装や、国の実証実験案件（Beyond 5G／6G関連）のプロジェクトマネジメント

【やりがい】
「まだ世にない通信」を設計する：6GやNTN（非地上系ネットワーク）など、教科書にも載っていない次世代通信の規格策定や技術検証の最前線に関わることができます。
サイバーとフィジカルの融合：「計算して終わり」ではなく、OAIBOX等の実機を使って実際に電波を出し、理論と現実の両面から技術を追求できる環境は国内でも稀有です。
アカデミックな環境：社内には博士号取得者も多く、業務時間の一定割合を自身の研究テーマや学会発表に充てることが奨励される文化があります。

【難しさ】
高い専門性と学習意欲の維持：通信規格（3GPP）は日々更新され、物理・数学の知識も不可欠です。新しい論文を読み解き、キャッチアップし続ける知的なタフさが求められます。
「正解のない問い」への対応：顧客の相談は「5Gを入れたいが、工場で本当に使えるか分からない」といった抽象的な課題から始まります。自ら仮説を立て、検証シナリオを設計するコンサルティング能力が必要です。

【主要取引先】
通信・放送：大手通信キャリア（3大キャリア）、通信機器メーカー、放送局
製造・モビリティ：大手自動車メーカー（コネクテッドカー開発）、重工メーカー、鉄道会社
公共・学術：総務省、情報通信研究機構、防衛装備庁、国立大学・高専の研究室

【募集背景】
24年秋にローンチした、法人様向けの販売・仕入れプラットフォーム「スニダンBiz」は、現在数百社を超える企業様にご利用いただき、当社の中核事業へと急成長を遂げています。

事業の拡大に伴い、オペレーションの煩雑化を解消し、さらにデータに基づいた戦略立案を行うため、SQLやAIを駆使して業務フローを再定義・自動化できるリーダー候補を募集します。

【ポジションの役割】
OPSチームは単なるバックオフィスに留まりません。社内の膨大なデータ資産と最新のAI技術を掛け合わせ、「どの企業をターゲットにすべきか」「どうすれば法人セラーの売上が最大化するか」といった問いにデータドリブンな回答を出し、戦術策定に直接寄与します。

AIを活用した圧倒的な生産性向上と、データ抽出・分析による事業支援の両輪を担う、非常に重要度の高いポジションです。

【具体的な業務】
▼データ駆動型の戦略支援
・SQLやAIを活用したデータ抽出・整形・分析および、営業・ECコンサルチーム向けのダッシュボード／レポート作成
・データに基づく法人バイヤー・セラーの行動分析と課題特定、および改善施策の提案

▼AIによる業務変革・生産性向上
・AIを活用した業務自動化・効率化の企画
・AI導入によるチーム全体の生産性向上スキームの構築

▼オペレーションマネジメント
・OPSチーム（メンバー・業務フロー）のマネジメント
・実務を自動化するためのデータの構造化と業務フローの構築
・クライアントから出品される商品のデータ紐付けプロセスの最適化・自動化
・請求書管理・入金確認等のバックオフィス業務のフロー構築と改善

▼プロジェクト推進
他部門（開発・営業）と連携した、システム改善や新規機能の要件定義

【仕事内容】
製造業における工場DX推進の一環として、産業用ロボットを中心とした自動化設備の立ち上げおよび調整業務をご担当いただくポジションです。
生産現場における省人化・生産性向上・品質安定化を目的に、ロボットシステムを中心とした自動化ラインの構築および最適化を行っていただきます。

▼業務内容
・産業用ロボットのティーチングおよび動作調整
・ロボットアームの立ち上げ・現地調整
・FA設備の導入・試運転・最適化
・生産ラインの改善およびトラブルシューティング
・AMR（自律搬送ロボット）の導入支援・運用
・工場DXに伴う自動化設備の実装支援

【事業内容】
消費者が利用する携帯電話やスマートフォンへのコンテンツ配信などのネットサービスを提供している会社です。2006年に提供を開始した電子コミックサービス「めちゃコミック」は、豊富な作品ラインナップや使いやすいサービス設計、強力な広告宣伝活動などの強みを活かしています。成長著しい電子書籍市場において、年度売り上げは500億円超の規模感にあり、業界トップクラスに成長しています。
今後の成長戦略として「めちゃコミック」のオリジナル作品の強化とIP（知的財産）創出を掲げ、2025年7月にはサービス初のショートドラマ独占配信も開始しました。今までにない新たな試みにチャレンジし、より多くのユーザーの皆様に「楽しいひととき」を提供するサービスへの成長を目指す第二創業期ともいえるタイミングにあります。

【募集背景・理由】
▼事業拡大に伴う体制強化のための募集
今回採用を行う部署は、主力事業である「めちゃコミック」の認知度向上やブランディング強化を目的とした広告宣伝・PRを担当する部署です。サービスの更なる認知と利用の拡大に向けプロモーションチームの体制を強化しており、大規模な自社データを活用したデータドリブンなオンライン広告運用について、主にデータの利活用の面からリードいただけるスペシャリストにジョインいただくことで、オンライン広告領域における主要KPI（ROIや新規顧客獲得）を拡大します。加えて、広告運用チーム全体のデータ活用スキルの底上げを目指します。

▼本人の役割
インターネット広告領域において、自社データと広告プラットフォーム（Google、Meta、Yahooなど）の深い理解を元に、広告経由の顧客獲得の最大化・最適化をリードいただきます。
社内各部署（特にデータアナリストやデータサイエンティスト）、外部パートナー（主に代理店や広告媒体社）と連携し、豊富な自社データと最新の広告テクノロジー／3rd partyデータやツールを徹底的な活用を通じて、広告におけるデータ活用戦略立案・実行・分析改善全体のディレクションや推進を担当いただきます。
自社のインターネット広告運用業務へのデータによる意思決定や最適化の強化を通じて、より高い広告費用対効果（ROI）での顧客獲得を行ったり、顧客獲得数や期待LTVを最大化することがミッションです。「めちゃコミック」はマーケティング費用、顧客規模、コミック点数規模がいずれも大きいサービスで、データの整備も進んでいるため、データの利活用を推進しやすい環境にありますし、顧客の利用拡大、獲得拡大は、事業そのものに大きなインパクトをもたらします。
現時点でオンライン広告の実務経験を十分にお持ちでなくても、広告以外のマーケティング分野でのデータ活用経験をお持ちであったり、データサイエンスの専門性を持ちつつ今後よりマーケティングの実務側の立場でデータ活用を推進したい方にご活躍いただけるポジションの募集です。

▼具体的な業務内容
広告に関わるデータ（出稿データ、impression／clickデータ、conversionデータ）と、自社データ（サイト回遊データ、クロスセルなどの購買データ、LTVデータ、顧客セグメントや商品セグメントなどの属性データ）を掛け合わせ、ROIや獲得を最大化するための広告改善施策や運用手法の立案、実行、結果評価、改善という一連のPDCAサイクルをリードします。簡単なケースでは自ら手を動かして分析して進め、より専門的な経験が必要な場合には社内のアナリスト・サイエンティストの専属チームや広告代理店／広告媒体社のデータサイエンティストなどと協力し、数字の改善を主体的に進めていただきます。
会社全体とインターネット広告におけるビジネスゴールを十分に理解し、その実現のための広告運用設計とそこにおけるデータ活用設計が、本業務における重要なポイントとなります。

▼具体的な業務例
・（例）広告媒体や広告面、自社作品・ジャンル・ユーザーセグメントなど、複数の要素の基づくCPC／CPA分析にを行い、作品選定、ターゲティング、クリエイティブ、その他各種広告に関わる設定など、幅広い範囲でのボトルネックや改善施策の発見・立案ならびに実施・改善までを行う
・（例）広告媒体や作品ごとのCPC、CVR、ROI、LTV分析を行い、広告プラットフォームの仕様・動作理解にも基づいて、媒体間・作品間での機動的かつデータドリブンなコストアロケーションや、予算のおけるKPIの最大化が可能な運用設計と実装を行う。
・（例）入札戦略やコンバージョン値の最適化、LP改善など、各種改善施策を、データに基づいて設計・実施・評価する

【部署の人員構成】
8名（リーダー：1名、メンバー：7名）