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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【勤務地】
フルリモート勤務可

海外パッケージベンダーと日本顧客のブリッジとして、以下業務をご担当いただきます。

・海外パッケージベンダーと日本顧客間のコミュニケーション調整
・英語でのヒアリング内容を日本語で顧客へ説明
・日本語での顧客要望を英語でベンダーへ伝達
・説明資料の作成（日本語／英語）
・パッケージ・業務教育の受講（必要に応じて顧客と一緒に受講／英語）

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

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

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

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

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

▼プロジェクトの進め方
1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、分析PM・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。

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

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

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

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

※原則東京本社オフィスでの勤務となります。

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

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

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

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

※原則東京本社オフィスでの勤務となります。

【事業・組織構成の概要】
私たちは、NECのAI事業を加速させるためのAIスーパーコンピュータを開発・運用する、新設のエンジニアリンググループです。世界で最高のモノづくりにこだわり、先進AIで社会にイノベーションを起こしたい方を募集しています。

NECでは、世界でも有数の数百名のAIエンジニアがAIスパコンを用いて、NEC独自の生成AI等の大規模なAIモデルの開発を行っています。また、生成AI以外にも世界トップレベルの生体認証技術を始めとして、画像認識・データ分析・言語モデル（LLM）・ロボット制御等、多種多様な分野でAIの開発を行っており、事業の応用分野も多岐に及んでいます。

このAIスパコンは、AIの研究開発を支えるキーコンポーネントであり、NECのAI事業全体を強化・推進するべくAIスパコンの開発・運用を共に行って頂ける方を求めており、技術の力で事業の未来をデザインする、極めて重要なポジションです。

【職務内容】
現在、NECのAIスパコンは928GPUの国内最大級のGPUクラスタで、NECの数百名のAIエンジニアが先進AIを生み出すべく利用しています。本AIスパコンはKubernetesを中核とした先進的なソフトウェア基盤と、NVIDIAの先進HWやDDNのストレージなどを含む先端のHW基盤から構成されます。本グループでは、次の先進AIを生み出すべく、AIスパコンのソフトウェア基盤の開発を主に行っていただきます。特に、次期AIスパコンの構築PJが始動しており、この新しい環境をターゲットに開発を行って頂きます。

【ポジションのアピールポイント】
・世界の先端の生成AIの技術開発に携わることができ、AIが紡ぎだす未来を自らの手で作れます。
・生成AIの技術開発には高度な分散システムが必要であり、先端のSW／HWに精通できます。
・AI／HPC／分散システムのスペシャリストとしてのキャリアパスを想定しています。

【職場環境】
リモートワーク：週半分以上可能
・出社推奨日として、チーム全体で集合日を週一回程度設定しています。
・構築期間は、データセンター（関東）へ高頻度で行く必要があります。

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

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

▼PHASE 1：要件定義・課題設計
・クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する
・使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する
・提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、営業アポイントに同席することもある

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

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

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

▼プロジェクトの進め方
ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティスト1～2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。

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

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

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

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

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

※原則東京本社オフィスでの勤務となります。

【事業・組織構成の概要】
当事業部門は、NECが持つ最先端のAI技術を搭載したソリューションで市場に価値を届ける事で事業貢献を行うミッションを持つ部門です。特に、募集グループでは、映像やセンサデータを活用する生成AI技術に関するプロダクトマネジメントと製品開発を担当しており、事業企画（Generate）、事業検証（Ideate）、製品開発（Develop）の各段階を通して、新しい製品事業を生み出していく事がミッションです。

【職務内容】
映像やセンサデータを活用する最先端のAI技術群を活用した製品開発において、主に事業検証（Ideate）と製品開発（Develop）の業務を担当頂きます。
・事業検証（Ideate）：特定の事業領域の課題を解決するユースケース仮説を実現するプロトタイプ開発と、プロトタイプを用いた顧客への実証実験提案と遂行、仮説の改善を実施。顧客導入シナリオ（導入価値の策定とユースケース確立）をまとめ製品要件に落とす。
・製品開発（Dvevelop）：プロトタイプを理解し、リファクタリングのポイントを整理し、開発計画を策定。開発プロジェクトをリーダーあるいはプロジェクトマネージャーとして推進し、製品化を行う。製品化後は、初期顧客適用を推進する。

【ポジションのアピールポイント】
▼スキル・経験・キャリア
映像、センサ情報などを扱う最先端のAI技術や、生成AI技術に関わる事ができます。
先端技術を活用した事業検証（Ideate）や製品開発（Develop）に携わる事ができ、技術的な知見を深めると共に、プロジェクトの運営経験を積むことが可能です。経験を重ねる事で、さらに、事業企画（Generate）も担当頂く事も可能です。
業務経験を積んだ上で、技術専門職としてのプロフェッショナル職やチームをまとめるマネジメント職として、先端技術を活用する製品事業をリードする人材にキャリアアップしていく事を期待しています。

▼部署の雰囲気
事業部門自体が、設立から1年程度と若い部門であり、キャリア採用者を含め様々な背景を持つメンバーが集まっており、相互理解を深める活動を行うなど多様性を重んじる組織運営がなされています。また先端技術を活用した事業化に前のめりのメンバーの集合体のため、互いに刺激しあいながら成長ができる環境と思います。

【職場環境】
リモートワーク：週半分以上可能

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

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

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

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

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

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

【勤務地】
・勤務形態：在宅勤務選択可
・転勤：当面想定はしていません。

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

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

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

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

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

【勤務地】
・勤務形態：在宅勤務選択可
・転勤：当面想定はしていません。

【募集部門】
開発部門 技術戦略室 Data Science G

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

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

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

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

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

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

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

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

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

公表日：2025年6月1日

【仕事内容】
にじさんじプロジェクトの音楽事業を担当する部門において、プロジェクトマネージャーを募集いたします。

【業務内容】
各プロジェクトにおけるタスク、工数、予算を把握し、プロジェクト全体の管理を行います。

【具体的には】
・プロジェクトの進捗確認、スケジュール調整業務
・工数の管理、リソース配分の提案
・各種調整業務
・予算実績の管理

【このポジションに期待していること】
社内外問わず友好的なコミュニケーションを取りながら、正確かつ迅速に業務を遂行できる方

【事業・組織構成の概要】
NECは日本を代表するSIerとして大規模・ミッションクリティカルなシステムを担っていますが、募集部門である、みらい価値共創部門は、これまでと異なるビジネスモデルに挑戦しています。NECのデジタルテクノロジーを活かし、自ら金融業を実行することで、事業をスケールさせることを目的としています。
本プロジェクトは、NECの新規事業の主力候補として位置づけられております。NEC100%出資で個人向け金融業を展開するPainter社を設立。Painterはスタートアップ等の金融業を買収し、DX・AI実装することでの成長を計画しています。2023年にPainter社を通じて資産運用アドバイス会社Japan Asset Management（JAM）を買収、2026年以降も継続した買収を計画しています。

【職務内容】
本ポジションではNEC／Painterが出資提携していく企業のDXとAI実装を通じ、事業成長の実現をしていただきます。
以下主な業務内容です。
・金融業務に特化したDXの推進、AIAgentの実装
　- 資産運用アドバイスAI Agent、コンプライアンス業務AI Agenet等
・技術選定・アーキテクチャ設計
　- クラウド／データ基盤／LLM活用方針の策定
　- セキュリティ・個人情報・金融規制を考慮した設計
・DX・AI実装の推進
　- 買収した金融子会社の現場とのビジネスゴールとロードマップの整理と定期的更新
　- アジャイル／仮説検証型の実装推進
・AI実装エンジニア組織作り・人材マネジメント

【ポジションのアピールポイント】
▼アピールポイント
・金融×AIという高難度かつ社会的インパクトの大きさ
・デジタルトランスフォーメーション、AI実装について責任持って推進できる経験
・対個人のユーザと近い関係性
・内製開発・裁量の大きさ

▼想定キャリアパス
・エンジニアリーダーからPainter社のCTO
・NECでの新規事業・デジタル・AI領域の中核人材

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【業務内容】
本求人にて配属される部室店における業務

【勤務地】
本求人勤務地欄参照

【会社名】
株式会社みずほフィナンシャルグループ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【勤務地／Work location】
本社（虎ノ門ヒルズ）※フルリモート

【当ポジションの募集背景】
現在、Supershipでは「KDDI MessageCast」というSupershipとKDDIが共同運営しているSMSとRCSをモバイル端末に送信するメッセージングプラットフォーム事業の開発・運用・改善を推進する新たなメンバーを募集しています。

KDDI MessageCastは単なる「メッセージ配信ツール」から、企業のDXやCRMを支える「重要インフラ」へと進化するフェーズに差し掛かっています。
プロダクトは安定期からさらなる急拡大へと向かっており、システムにはさらなる高可用性と大量データ処理能力が求められている中で、技術的な卓越性のみならず「技術的に何が可能で、何が最短ルートか」をビジネスサイドと対等に議論し、プロダクトを牽引するリーダーを求めています。

【業務内容】
エンジニアリングマネージャー候補として、国内最大級のメッセージングプラットフォームにおける「大量配信・高スループット基盤の進化」と、それを支えるチームの技術戦略をリードしていただきます。
入社後は既存技術・運用のキャッチアップとステークホルダー連携から入り、2～3ヶ月を目安に配信基盤の進化とロードマップの優先順位付け（技術×事業の意思決定）を主導いただく想定です。

月間1～2億通規模の配信において、遅延・再送／重複排除・スパイク耐性・キュー詰まり・コスト最適化といった論点を扱いながら、重要インフラとしての信頼性を高めつつ、ビジネスサイドと連携して新機能の投入や事業拡大に向けたロードマップを策定・推進していただきます。

1．技術戦略の策定とアーキテクチャの進化リード
・配信スループットの最適化：配信量増加を見据え、ボトルネックの特定と、スケーラブルな配信基盤（非同期処理、キューイング戦略等）へのリプレイス・改善計画の策定
・技術選定の最終意思決定：メンバーの提案を尊重しつつ、プロダクトの中長期的成長、保守性、コスト効率の観点から最適な技術スタックへの投資判断
・SLO／監視・アラート・障害対応フローの整備・改善：重要インフラとしての可用性を担保するための、監視体制の高度化のリード

2．ビジネスサイドとの連携・合意形成
・ロードマップの策定：事業責任者や顧客と密に連携し、ビジネスインパクトと開発工数のバランスを考慮した開発優先順位の決定
・要件定義への技術的な意思決定：営業が顧客から吸い上げたニーズに対し「技術的に最短で価値を届けるための代替案」や「将来的な拡張性を損なわない実装方針」の提案

3．エンジニア組織のパフォーマンス最大化（ピープルマネジメント）
・メンバーのキャリア支援と成長促進：1on1等を通じてより高難易度な技術課題への挑戦や、キャリアパスの構築を支援
・開発体験の向上：チームがより本質的な開発に集中できるよう、CI／CDの改善やデプロイフローの最適化、技術負債の返済計画をマネジメントの立場からバックアップ
・採用実行：組織拡大に向けたエンジニアの採用要件定義や面接などを通じたチームブランディング

【技術スタック】
フロントエンド：TypeScript、React
サーバーサイド：Go、Echo、GraphQL
DB：AmazonRDS（PostgreSQL）、Redis、AmazonMQ等
インフラ：AWS（Fargate、各種ManagedService等）
※実装に関して、エンジニア裁量を重視している環境です。習得していきたい技術、チャレンジしたい技術を軸に選定しています。

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

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

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

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

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

※出社前提 （ハイブリッド勤務調整可）

【業務内容】
当ポジションでは、人事制度構築コンサルタントとしてお迎えし、現状分析・課題整理～制度構築・運用まで、入口から出口まで一気通貫した組織開発・人材育成と連動した人事制度構築・運用支援のプロジェクトにご参画いただきます。

【業務詳細】
▼コンサルティング業務
・課題解決のためのソリューション策定
・ディスカッションのファシリテーション
・クライアントとの打ち合わせ資料の作成
・案件獲得のための提案サポート
・定量的・定性的な分析、調査の実施
・議事録の作成、など

▼研修講師
1,200種類以上にわたる公開型研修、または企業ごとの課題に合わせて実施する企業内研修（講師派遣型）の講師を担当します。
講師として登壇することにより体系化された経営テーマを学ぶことができます。※中途入社社員の9割以上が講師未経験者です。

※Empower HRの強み
・組織開発・人材育成における20,000社の支援実績がある強固な顧客基盤
・個社の仕様に合わせた制度構築から運用までの圧倒的な伴走支援

人事制度設計から運用まで、教育研修による人材育成の支援と並行して伴走することで経営のありたい姿の実現を目指しています。

▼プロジェクト例
100名から1000名規模の、業種を問わないお客様へご支援しています。
PM含め3～5人のチームを組成し、常時2～3案件を担当し、真摯にお客様と向き合える環境を整えています。
また制度構築後も人材育成チームと連携し、お客さまが自走できるよう支援を行っています。

【想定キャリア】
強固な顧客基盤による案件の豊富さから、実践経験を多く積めるからこそ数年でPMを担っていただくことを期待しています。
まだまだ立ち上げフェーズでもあるため、組織創りにも携わっていただきながら下記キャリアを想定しています。

▼マネジメントコース
組織・人事コンサルティング領域のプロとして、プロジェクトマネジャーを複数案件経験後に、管理職として組織を牽引する。

▼スペシャリストコース
組織・人事コンサルティング領域のプロとして、プロジェクトマネジャーを複数案件経験後に、より難易度の高い案件や、大型案件のプロジェクトマネジャーを担う。

【勤務地】
初任地：東京本社

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【勤務地備考】
リモートワークあり

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

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

本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。

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

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

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

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

【所属組織】
AI技術開発部 データプラットフォームグループ：4名

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【部署構成】
Engineering Division直下所属

【出社・在宅頻度】
週3日出社（チーム毎に出社日固定）※残り2日在宅勤務可

【職務内容】
PwCコンサルティングでは、Salesforceを活用し、顧客の「セールス」「サービス」「マーケティング」「アナリティクス」などの領域において構想立案から課題解決の実行までを支援しています。今後のSalesforce導入案件の拡大、導入後の運用・改善までを含む継続的な支援に着実に対応していくため、福岡にSalesforce開発のプロフェッショナルチームを設立いたします。Salesforce開発経験がある、または他ソリューションの開発経験がありSalesforceに興味があるエンジニアの方を募集しております。

【担当業務】
構想策定や業務要件定義等を担うコンサルティング部門と連携しながら、Salesforce導入における下記業務を推進いただきます。（全国のクライアントを基本的にリモートで担当いただきます）

・設計・開発・各種テスト
・運用設計・運用／保守
・エンハンスメント対応

※案件によってはSalesforce以外のプロダクトを扱う可能性があります。

【担当業界】
業種業界を問わず、金融・製造・メディア／テクノロジー・医療・ヘルスケア・官公庁など幅広く携わることが可能です。また、グローバル案件に携わる機会が増えています。

【Salesforce構築プロジェクト事例】
▼Sales Cloud
・大手電機メーカーの営業支援システムの構築
・大手製造業のCPQを含むグローバル営業支援システムの構築、運用保守

▼Service Cloud
・大手光学メーカーのグローバルコンタクトセンターの構築、運用保守
・大手人材派遣企業のインサイドセールス向けシステムの構築

▼Net Zero Cloud
大手自動車のサステナビリティ情報開示システムの構築、運用保守

※上記以外に、金融、不動産、食品、流通、製薬、広告、IT企業、公企業、プロスポーツ企業などの業界、Experience CloudやPardotなどの導入支援実績があります。

【入社後サポート】
Salesforce未経験の方には、早期のスキル習得を支援するための研修を用意しています。（1～2か月程度を想定）

【部門からのメッセージ】
多くのIT企業が集まり活気あふれる福岡にて、新たにSalesforce開発チームを立ち上げる運びなりました。PwCは、セールスフォース社のグローバルストラテジックパートナーとして協業を行っているだけでなく、PwCとしてグローバル・ソリューションの提供を行うなど、新たな挑戦を進めることができる絶好の職場です。福岡でエンジニアとしてキャリアを築きたい方や、福岡へのUターン・Iターンをお考えの方で、コンサルタントと協業しながら成長を希求される皆さんの、積極的な応募を心からお待ちしております。

【勤務地備考】
リモートワークあり

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

【本ポジションについて】
データアナリストとして、分析業務を主にご担当いただきます。必要に応じて、BI・データエンジニア業務を一部ご担当いただきます。

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

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

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

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

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

【勤務地】
週1出社、週4回リモートワーク可能

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

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

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

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

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

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

データチームは、データエンジニアとアナリストの数名で構成されています。

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

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

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

【勤務地】
週1出社、週4回リモートワーク可能

【仕事内容】
▼プロダクト管理のご経験をスポーツ・エンタメビジネスに活かせます！
プロ野球球団や芸能事務所と提携し、スポーツ・エンタメのファンの皆さまに広く楽しんで頂いている電子トレカサービス「ORICAL」の新規導入や機能開発の際の進行管理などを統括していただくポジションです。
ファンの皆さまに喜んでいただけるような機能の立案から、社内外調整まで、その業務は多岐にわたります。

【仕事内容詳細】
※すべてのご経験がなくてもOK！
・KPI分析に基づく企画立案、新機能提案
・サービス内コンテンツや機能の企画、設計、仕様の作成
・タスク管理・スケジュール管理・コスト管理・リスク管理
・テスト・リリース管理・運用など
・IP元・クライアント・外部パートナーとのコミュニケーション
各IP向けコンテンツの企画全般に関わるポジションで、幅広い業務に携わることができます。
また今後はスポーツ以外の領域への展開なども計画しており、新規事業にも関わることができます。

週1出社、週4回リモートワーク可能

【募集背景】
事業の急拡大に伴い、モバイルアプリ開発を担当する技術のスペシャリストを募集しています。

【仕事内容詳細】
モバイルアプリエンジニアとして、チームのテックリードやメンバーと協力しながら、機能追加やリファクタリングを行っていただきます。

【開発環境】
言語：TypeScript
フレームワーク：React Native+Expo
ソースコード管理：Git
プロジェクト管理：GitHub／Jira
情報共有ツール：Slack／Confluence

※週１出社、週４回リモートワーク可能

【SSGとは】
『いつからでも、どこにいても、誰もがより良い「働く」に出会える社会』を実現するため、働きたい意欲のある様々な人が安心して働ける社会を創っていくために、私たちが果たす役割は雇用や労働にまつわる「不」を敏感に捉え柔軟にその解消のお手伝いをすることです。個人と企業の様々なニーズをつなぐことで多くの就業機会を創出し日本の産業・経済の支えとなる。それが、私たちの使命です。

【業務内容】
求職者とクライアント企業、双方の希望条件をマッチングし、就業開始に結びつけていただくお仕事です。
登録のあった求職者に対して応募書類のアドバイスや面接トレーニングを行うこともあり、求人応募から入社までのプロセスにおいて、営業（リクルーティングアドバイザー）と協働し就職・転職成功に導きます。


▼具体的には 
・登録面談（キャリアカウンセリング） ※電話面談中心
・職業紹介（企業と求職者のマッチング業務）
・求職者のサポート
・営業（リクルーティングアドバイザー）との協働
・問い合わせ対応、その他庶務

【SSGとは】
『いつからでも、どこにいても、誰もがより良い「働く」に出会える社会』を実現するため、働きたい意欲のある様々な人が安心して働ける社会を創っていくために、私たちが果たす役割は雇用や労働にまつわる「不」を敏感に捉え柔軟にその解消のお手伝いをすることです。個人と企業の様々なニーズをつなぐことで多くの就業機会を創出し日本の産業・経済の支えとなる。それが、私たちの使命です。

【職務内容】
「ミラエールカウンセラー」は、「未経験から事務職をしたい」という求職者に寄り添い、入社後の就業サポートやキャリアを支援するお仕事です。

▼具体的には 
①就業中ミラエール社員のフォロー
　就業スタート後のコンディション確認（電話・WEB・対面）
　ミラエール社員からの各種問い合わせ対応
　契約にかかわる確認、半期に一度の評価面談、目標設定の伴走
　ミラエール社員の再配属面談等

②配属先企業担当者様との対応
　ミラエール社員の評価確認、フィードバック、派遣料金に関する相談・交渉
　ミラエール社員退職時の後任募集の対応
　クレーム対応、就業環境改善依頼など一部折衝業務あり

③弊社営業担当との連携
　配属先の企業様を担当している弊社営業と連携し、ミラエール社員が安定して働けるよう
　情報共有を行う

【仕事の魅力】 
・「人のサポートをしたい」「寄り添うことでありがとうという言葉をもらいたい」という方におすすめのお仕事です。
・同業務の先輩社員もおりわからないことはすぐに聞ける環境です。
・人の育成を重視しており、未経験からでも活躍できる環境・研修体制を整えております。
・風通しが良く一体感のあるチームで『働きやすさ』と『やりがい』両方を得られる環境があります。

【SSGとは】
『いつからでも、どこにいても、誰もがより良い「働く」に出会える社会』を実現するため、働きたい意欲のある様々な人が安心して働ける社会を創っていくために、私たちが果たす役割は雇用や労働にまつわる「不」を敏感に捉え柔軟にその解消のお手伝いをすることです。個人と企業の様々なニーズをつなぐことで多くの就業機会を創出し日本の産業・経済の支えとなる。それが、私たちの使命です。

【職務内容】
「ミラエールカウンセラー」は、「未経験から事務職をしたい」という求職者に寄り添い、入社後の就業サポートやキャリアを支援するお仕事です。

▼具体的には 
①就業中ミラエール社員のフォロー
　就業スタート後のコンディション確認（電話・WEB・対面）
　ミラエール社員からの各種問い合わせ対応
　契約にかかわる確認、半期に一度の評価面談、目標設定の伴走
　ミラエール社員の再配属面談等

②配属先企業担当者様との対応
　ミラエール社員の評価確認、フィードバック、派遣料金に関する相談・交渉
　ミラエール社員退職時の後任募集の対応
　クレーム対応、就業環境改善依頼など一部折衝業務あり

③弊社営業担当との連携
　配属先の企業様を担当している弊社営業と連携し、ミラエール社員が安定して働けるよう
　情報共有を行う

【仕事の魅力】 
・「人のサポートをしたい」「寄り添うことでありがとうという言葉をもらいたい」という方におすすめのお仕事です。
・同業務の先輩社員もおりわからないことはすぐに聞ける環境です。
・人の育成を重視しており、未経験からでも活躍できる環境・研修体制を整えております。
・風通しが良く一体感のあるチームで『働きやすさ』と『やりがい』両方を得られる環境があります。

【SSGとは】
『いつからでも、どこにいても、誰もがより良い「働く」に出会える社会』を実現するため、働きたい意欲のある様々な人が安心して働ける社会を創っていくために、私たちが果たす役割は雇用や労働にまつわる「不」を敏感に捉え柔軟にその解消のお手伝いをすることです。個人と企業の様々なニーズをつなぐことで多くの就業機会を創出し日本の産業・経済の支えとなる。それが、私たちの使命です。

【職務内容】
「ミラエールカウンセラー」は、「未経験から事務職をしたい」という求職者に寄り添い、入社後の就業サポートやキャリアを支援するお仕事です。

▼具体的には 
①就業中ミラエール社員のフォロー
　就業スタート後のコンディション確認（電話・WEB・対面）
　ミラエール社員からの各種問い合わせ対応
　契約にかかわる確認、半期に一度の評価面談、目標設定の伴走
　ミラエール社員の再配属面談等

②配属先企業担当者様との対応
　ミラエール社員の評価確認、フィードバック、派遣料金に関する相談・交渉
　ミラエール社員退職時の後任募集の対応
　クレーム対応、就業環境改善依頼など一部折衝業務あり

③弊社営業担当との連携
　配属先の企業様を担当している弊社営業と連携し、ミラエール社員が安定して働けるよう
　情報共有を行う

【仕事の魅力】 
・「人のサポートをしたい」「寄り添うことでありがとうという言葉をもらいたい」という方におすすめのお仕事です。
・同業務の先輩社員もおりわからないことはすぐに聞ける環境です。
・人の育成を重視しており、未経験からでも活躍できる環境・研修体制を整えております。
・風通しが良く一体感のあるチームで『働きやすさ』と『やりがい』両方を得られる環境があります。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【サービスについて】
ビジネスデータベース「Sansan」をはじめ、経理AXサービス「Bill One」や取引管理サービス「Contract One」などに携わります。

【組織のミッション】
プロダクト開発を支える技術組織においては、マルチプロダクト戦略とAIをはじめとする急速な技術変化の中で、開発生産性・組織健全性を高い水準で維持し続けることが、事業競争力を支える重要な基盤となっています。
その組織づくりを担う技術HRBP組織は、技術組織の人事機能を構築・推進し、Sansan株式会社のプロダクトが継続的に事業成長をリードできる状態をつくることをミッションとしています。

【具体的な業務】
技術HRBP組織の「組織戦略グループ」の一員として、エンジニア・プロダクトマネジャー・デザイナーなど約600名が所属するプロダクト開発組織の基盤構築を担います。
まずは定常的な個別対応を仕組み化し、組織を安定稼働させる基盤運用からスタートします。将来的には組織再編や人材高度化といった戦略介入へと領域を広げていくことを期待します。

▼入社後すぐに取り組む領域
プロダクト開発組織における人事オペレーションの「型」を作り、再現性を高める役割です。
・評価・異動の実務運用設計：複雑な技術組織の評価・異動プロセスを遅滞なく完遂させるためのフロー構築と進行管理
・組織コンディションの可視化：エンゲージメントサーベイ（wevoxなど）の運用・データ分析、および現場改善に向けた一次情報の集約
・ドキュメント・ガバナンス整備：技術組織独自のルールや期待役割（JD）の言語化・ナレッジ化

▼中長期的に取り組む領域
基盤運用の安定化後、事業を勝たせるための「組織と人の質」にアプローチします。
・組織デザインの実行：事業戦略に同期した組織再編のグランドデザイン策定、およびチェンジマネジメントの推進
・技術職スキルモデルの構築：全社グレードをプロダクト開発組織に最適化した評価・育成基準へのアップデート
・次世代リーダー育成：ハイグレード人材の選抜および育成のパイプライン構築
・戦略的要員ポートフォリオの策定：中長期のプロダクトロードマップから逆算した人員配置・採用要件の定義

【募集背景】
Sansanの技術組織は、AI・クラウド技術の進化に伴い、組織の高次化・専門化が求められる大きな転換期にあります。
現在、採用・育成・評価・要員計画を一貫して扱う「技術HRBP」の立ち上げフェーズですが、現状は個別対応や運用実務が属人化しており、戦略的な仕込みにリソースを割ききれていません。
そこで、まずは基盤となる運用プロセスを仕組みとして再構築し、強固な組織土台を創り上げる人事企画のプロフェッショナルを募集します。

【本ポジションの魅力】
▼技術HRBP組織の立ち上げ期に参画できる希少なチャンス
組織の人事基盤を設計・構築するフェーズそのものを経験でき、将来のキャリアにおいて強力な武器となる「組織構築スキル」を身につけることができます。

▼オペレーション基盤を入口に、HRBPとして領域を拡張できる成長環境
基盤運用→評価・育成制度の型化→組織再編・人材戦略と、実務を通じてキャリアの広がりが明確に描ける環境です。

▼技術本部・経営層との距離が近く、事業戦略に直結したHR企画
VPoXやCxOと直接対峙し、プロダクトの未来を決める組織再編の当事者として関与できます。「事業を前に進める人事」としての手応えをダイレクトに実感できます。

▼組織の安定稼働からプロダクトの成長へ大きく貢献することが可能
評価・運用などの仕組み改善から約600名のエンジニア組織の機動力を高め、プロダクト価値・事業成果に直結する影響を与えることができます。

▼変化の激しいITソフトウェア領域の最前線を体感
生成AIを中心とした技術トレンドや組織のあり方が刻々と変わる中で、それに対応する「次世代の組織役割・期待値」を定義していく経験が得られます。

【組織構成】
所属するHRBPは約5名
担当する技術職種の社員数は、エンジニアやプロダクトマネジャー、デザイナーなどを含め約600名

【働き方（出社・リモートについて）】
※週3日以上出社

【仕事概要】	
MyDearestはアメリカを中心とした海外市場で、VRゲームが実際にプレイされ、話題とユーザー数の両方を伸ばしてきたゲームスタジオです。
売上の大半を海外ユーザーが占め、北米を主戦場としてVRタイトルを展開しています。

本ポジションでは、完全新規で制作するVRゲームタイトルのプロジェクトマネジメント全般をお任せします。
コンソールゲーム型（買い切り型）のVRタイトルや、オンライン・マルチプレイ要素を含む作品など、「VRでしか成立しない体験」をゼロから形にしていくプロジェクトです。

現在社内には、エンジニア、ゲームデザイナー、3DCG／モーション／サウンドなど、約50名のクリエイターが在籍しています。

本ポジションをお任せしたい方にお願いしたいのは、スケジュールやコストを管理するだけでなく、多様な専門性を持つメンバーの力を束ね、体験の完成度に最後まで責任を持つこと。

プロジェクトを前に進める管理者ではなく、チームのパフォーマンスとモチベーションを最大化するバイプレイヤーとして活躍していただきたいと考えています。

▼具体的な業務内容
・VRゲーム開発におけるプロジェクトマネジメント全般
（人員管理、スケジュール管理、コスト管理、クオリティコントロール、マスターデータ設計、外注管理など）
・企画書・仕様書の作成および管理
・ゲーム内外を含めた、ユーザー体験を意識した仕様設計・進行管理
・開発効率と品質を両立するためのワークフロー設計、ツール導入や自動化の検討、現場への浸透・改善推進など
・エンジニア／デザイナー／アーティスト間のハブとしてのコミュニケーション設計

▼この仕事で得られるもの
・完全新規IP×VRという、裁量の大きな開発環境
・進行管理に留まらず、体験の完成度にコミットできるPM経験
・北米を中心としたグローバルユーザーに直接届くプロダクト開発
・正解のないVR市場で、開発プロセスそのものを設計する経験

〇技術や研究の仕事を続けたい、チャレンジしたい、とお考えなら、是非、ご応募ください。
・リクルートR&Dスタッフィングには機会があります。
・機会をご自身の変化のきっかけとして、大いに変化を楽しんでください。
・私達となら、これからのあなたの可能性を拡げることができます。
・どんな時代にも必要とされる仕事、それが設計開発、研究開発の仕事です。

【業務内容】
〇オープン系アプリケーションソフトウェアの設計・開発をお任せします。
・業務システムを中心に仕様検討、詳細設計、プログラミング、テスト、デバッグ、実機試験といった幅広いフェーズに携わっていただきます。
※入社後はあなたの希望や興味を最大限考慮し、最適なプロジェクトをご紹介します。

【プロジェクト、案件事例】
・各種Webサービス開発
・金融系システム開発
・大手メーカーの業務システム開発
・医療系システム開発 など
※常時600件のプロジェクトがあるため、あなたの希望や興味を叶えることができるはずです。

【会社、部門、仕事の魅力】
・テストのみ・運用保守のみはなく、上流工程に関わる機会があります。
・スペシャリスト、マネジメント、大手メーカーという三つのキャリアアッププランが用意されています。
・社内規則や仕事の進め方など、基礎から学べる入社時研修からスタートし、あなたが希望する分野へ進むために豊富なスキル研修で継続的にスキルアップをサポートしていきます。
・カウンセリングサービスやキャリアサポート、資格取得支援も充実しているため、年齢と経験に応じて確かなキャリアを積み重ねていくことが可能です。

〇技術や研究の仕事を続けたい、チャレンジしたい、とお考えなら、是非、ご応募ください。
・リクルートR&Dスタッフィングには機会があります。
・機会をご自身の変化のきっかけとして、大いに変化を楽しんでください。
・私達となら、これからのあなたの可能性を拡げることができます。
・どんな時代にも必要とされる仕事、それが設計開発、研究開発の仕事です。

【業務内容】
〇オープン系アプリケーションソフトウェアの設計・開発をお任せします。
・業務システムを中心に仕様検討、詳細設計、プログラミング、テスト、デバッグ、実機試験といった幅広いフェーズに携わっていただきます。
※入社後はあなたの希望や興味を最大限考慮し、最適なプロジェクトをご紹介します。

【プロジェクト、案件事例】
・各種Webサービス開発
・金融系システム開発
・大手メーカーの業務システム開発
・医療系システム開発 など
※常時600件のプロジェクトがあるため、あなたの希望や興味を叶えることができるはずです。

【会社、部門、仕事の魅力】
・テストのみ・運用保守のみはなく、上流工程に関わる機会があります。
・スペシャリスト、マネジメント、大手メーカーという三つのキャリアアッププランが用意されています。
・社内規則や仕事の進め方など、基礎から学べる入社時研修からスタートし、あなたが希望する分野へ進むために豊富なスキル研修で継続的にスキルアップをサポートしていきます。
・カウンセリングサービスやキャリアサポート、資格取得支援も充実しているため、年齢と経験に応じて確かなキャリアを積み重ねていくことが可能です。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【勤務地備考】
リモートワークあり

【Specific Information（External）】​
〜不確実な市場で「Moving Target」を射抜く、常駐型ストラテジックデザイン支援〜

1．ポジションの概要
本ポジションは、PwC Future Design Labにおける「Forward Deployed Innovator」として、クライアントの新規事業立ち上げ現場に深く入り込み（Deploy）、戦略策定からプロダクト実装、マーケットローンチまでを一気通貫でリードする役割を担います。変化の激しい現代において「Moving Target（動く標的）」を射抜くため、机上のドキュメント作成に留まらず、自ら手を動かして「動くもの」を作り、市場の反応をダイナミックに戦略へフィードバックすることで事業の成功確率を極限まで高めます。

2．募集の背景＜なぜこの役割が必要か＞
かつての「3〜5カ年の静的なロードマップ」に基づく計画された戦略は、現代のビジネス環境では機能しづらくなっています。大企業やスタートアップ企業の現場において求められているのは、現場主導で目標（KPI）やプロトタイプを高速にアップデートし続ける「適応する戦略」です。従来のコンサルティングのような外部からの助言や、制作会社のような指示待ちの実装では追従できないスピード感を実現するため、戦略を練りながら同時に手を動かす「現場常駐型の伴走者」を募集します。
※物理的に常駐型になるかハイブリッド型になるかはプロジェクトのタイプによります

3．業務内容とアプローチ
「Agile Strategy Deployment」という独自のアプローチにより、以下の3つのサイクルを回します。

（1）Tactical Strategy Integration（戦術的戦略統合）
現場に常駐し、プロダクトの反応を見ながら戦略・KPIを週単位で書き換えます。戦略と実行を分断せず、「今、何をすべきか」のピン留めをリアルタイムで行います。

（2）Multilayered Prototyping（多層的な試作）
UI／UXだけでなく、ブランド体験、パートナーシップの座組み、コミュニティの熱量など、事業を構成するあらゆる要素を「目に見える形」にして検証します。

（3）Asset-Driven Execution
蓄積されたトレンド知見やデザインシステムを即座にインストールし、ゼロから作る無駄を省いて最初から高品質な市場投入を実現します。

▼支援フェーズごとの役割イメージ
・ビジョニング／リサーチ
トレンドの解釈と北極星（ビジョン）の提示

・ビジネス構築
アントレプレナーシップを持って事業性と持続性を担保

・体験デザイン・実装
PdMやCX／UX／UIデザイナーとして、ブランド価値の構築と具体化

・エコシステム形成
パートナーシップマネジメントやコミュニティ設立

4．本ポジションの魅力
・越境的なキャリア形成
「デザインが経営を学ぶ」「コンサルがデザインを学ぶ」といった、職種の境界線が消えていく中での最先端のキャリアを築けます。

・圧倒的な当事者意識
外部アドバイザーではなく、クライアント組織の「中」からイノベーションを推進する生々しい体験が可能です。

・ポストAI時代のスキル習得
AI活用により実装の自動化が進む中で、より上流のインサイト抽出から体験設計までを統合できる能力を磨くことができます。

【勤務地備考】
リモートワークあり

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※転勤の有無：なし
※フルリモート可

【募集背景】
INTLOOPは「コンサルティング×プロ人材」のハイブリッド支援で急成長を続けるコンサルティングファームです。中期経営計画（売上1,000億円）の達成、そしてその先の社会課題解決に向け、社内のデータ利活用をさらに加速する経営関連のデータアナリストを募集いたします。
経営・事業・マーケティングの運営において、データは意思決定の基盤です。
一方で、膨大なデータにより数字の整合性確保や継続運用に負荷がかかりやすい現状課題があるため、本ポジションは、月次／週次／四半期で発生する運営データを安定的に提供する各事業部から必要データを安定的に収集・連携できる状態をつくりつつ、将来的なBIツール導入・データ統合も見据えた運用整備・要件整理をお任せします。
全社の意思決定を支え、経営判断に必要不可欠なデータアナリストとして、事業運営の判断の質を高める役割を担っていただきます。

【仕事概要説明】
本ポジションは、経営・事業・マーケティングにおける意思決定に必要なデータを対象に、データの取得・検証から集計・分析、レポーティングまでを一気通貫で担当します。週次／月次／四半期の運営サイクルに合わせて、データを使える状態に整え、関係部門と連携しながら改善を進めていただきます。

【業務内容詳細】
（1）全社にかかわる業務（経営・事業横断）
・全社およびプロフェッショナル人材領域別KPI（売上、粗利、稼働率、案件数、単価等）の集計・分析
・月次／四半期の経営会議向けのレポーティング（定常運用に加え、追加の分析評価を含む）
・各プロフェッショナル人材のLTV／ROIの算出および評価分析
・定義されたKPIに基づく継続的なモニタリング（推移・定常指標の分析、YoY／MoM等の変動要因整理と示唆出し）
・基幹システム出力データの取り込み・集計・検証・報告
・データ運用整備（散在データの集約、集計ロジック／数式の整理、KPI定義・算出ルールの整理・ドキュメント化）
・将来的なBIツール（Tableauなど）導入／データ統合に向けた要件整理
・IR掲載向けデータの集計・資料反映、および他データとの整合性確認（四半期）

（2）マーケティングにかかわる業務（主にB2C領域）
・週次／月次でのマーケティングKPI集計（流入、登録、CV、CPA等）とレポーティング
・媒体別・施策別（広告、コンテンツ等）の成果把握、および進捗を数値で管理できるフォーマット整備・運用
・施策の効果測定に向けた指標設計（Web／イベント等の成果KPI設定、マーケ／広報／ブランディング指標の整理）
・全社KPIとの整合性を踏まえたマーケ指標の整理
・戦略検討のためのシミュレーション／試算作成（例：ブランド統合時の中長期コスト・ROI試算、方針変更時の登録数／CPA／LTV影響試算）
・自社スクラッチ開発CRMデータのアクセス・エクスポート、データクレンジング等の基礎処理

【本ポジションのミッション】
▼数字で企業を動かす"データドリブンな企業経営の仕組みの創出
中期経営計画、売り上げ1000億円を目指すVISION2030達成に向けて、全社KPI／マーケKPIの定義＋集計ロジック＋経営会議資料を一次責任で継続提供すること。
全社KPI（売上・粗利・稼働率・案件数・単価等）およびマーケティングKPI（流入・登録・CV・CPA等）の集計・検証・分析・示唆出し・レポーティングまでを一気通貫で対応いただきます。

【使用ツール】
・MicosoftOfficeツール（Excel、Word、PowerPoint）
・Google Analytics4
・Salesforce
・Clarity
・AD EbiS
・KeywordMap
・Semrush
・Tableau

【本ポジションの魅力／ポイント】
（1）経営・事業運営に必要なKPIを扱い、意思決定を支える経験が積めます
経営会議や各種会議で使用される数値を扱い、定例の運営サイクル（週次／月次／四半期）に合わせてレポーティングします。 

（2）集計・レポートに加えて、データ運用の整備まで担当できます
散在データの集約、集計ロジックの整理、数式の見直し、定義・算出ルールのドキュメント化など、継続運用に必要な整備に関与します。 

（3）全社KPIとマーケティングKPIを横断して扱えます
全社KPIの運営と、マーケKPI／試算の両方に関わるため、数値の整合性を意識した分析・報告の経験を積めます。 

（4）将来的なBI／データ統合に向けた検討に関われます
BIツール（Tableauなど）導入・データ統合に向けた要件整理が業務に含まれます。

【配属部署】
マーケティング・コミュニケーション統括本部（社員20名）

〇技術や研究の仕事を続けたい、チャレンジしたい、とお考えなら、是非、ご応募ください。
・リクルートR&Dスタッフィングには機会があります。
・機会をご自身の変化のきっかけとして、大いに変化を楽しんでください。
・私達となら、これからのあなたの可能性を拡げることができます。
・どんな時代にも必要とされる仕事、それが設計開発、研究開発の仕事です。

【業務内容】
〇オープン系アプリケーションソフトウェアの設計・開発をお任せします。
・業務システムを中心に仕様検討、詳細設計、プログラミング、テスト、デバッグ、実機試験といった幅広いフェーズに携わっていただきます。
※入社後はあなたの希望や興味を最大限考慮し、最適なプロジェクトをご紹介します。

【プロジェクト、案件事例】
・各種Webサービス開発
・金融系システム開発
・大手メーカーの業務システム開発
・医療系システム開発 など
※常時600件のプロジェクトがあるため、あなたの希望や興味を叶えることができるはずです。

【会社、部門、仕事の魅力】
・テストのみ・運用保守のみはなく、上流工程に関わる機会があります。
・スペシャリスト、マネジメント、大手メーカーという三つのキャリアアッププランが用意されています。
・社内規則や仕事の進め方など、基礎から学べる入社時研修からスタートし、あなたが希望する分野へ進むために豊富なスキル研修で継続的にスキルアップをサポートしていきます。
・カウンセリングサービスやキャリアサポート、資格取得支援も充実しているため、年齢と経験に応じて確かなキャリアを積み重ねていくことが可能です。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【部署概要】
▼ABEMAは、2026年で開局10周年を迎える、大事なフェーズです。
ABEMAは、テレビ朝日とサイバーエージェントの共同出資によって2016年に設立され、"新しい未来のテレビ"として幅広いジャンルのコンテンツを視聴者に提供しています。ニュース、スポーツ、アニメ、バラエティなど、幅広いジャンルを24時間365日「無料」で楽しめるだけでなく、ABEMAならではのオリジナルコンテンツやスポーツの生配信を通して多くの方にご利用いただけるメディアへ成長を遂げてきました。

私たちは、リアルタイム配信とオンデマンド視聴を組み合わせた全く新しい視聴体験を提供し、日々進化するメディアの最前線で挑戦を続けています。2026年には、ABEMA開局から10周年という節目も迎えます。そのような大事なフェーズで、常に新しいアイデアや技術を取り入れ、エンタメの未来を共に創り上げる仲間を募集しています。

ABEMAの「総合編成本部 アニメ局」が管轄する本ポジションでは、単なる動画配信プラットフォームの枠を超え、アニメIPの価値を最大化させるための多角的なビジネス展開を担います。

「無料」「リニア（放送）」というABEMA独自の強みを活かしたマーケティングプラットフォームとして、新作・旧作アニメの調達から、声優番組やアニメ情報番組などの制作、さらにはリアルイベントやグッズ展開、PPV（ペイパービュー）といった収益化施策までを一気通貫でプロデュースします。アニメ業界のパートナーと共に、視聴体験を盛り上げ、日本のアニメ産業を支える強固なビジネスインフラを構築することを目指しています。

【募集背景】
アニメ宣伝やコンテンツビジネスの領域において、即戦力として現場をリードできる方を求めています。新卒育成のみでは賄えない専門性と推進力を外部から取り入れることで、業界にインパクトを与える新たな成功事例を創出することを目指したいと考えています。

【ミッション】
▼配属部門のミッション
業界パートナーと共にアニメ視聴体験を最大化し、作品配信・特番・イベント・グッズ展開を融合させたビジネス基盤を構築することで、日本のアニメ産業を次のステージへ押し上げます。
無料放送による話題性の最大化と、オンデマンド・特番・PPV・コマースへの緻密な誘導を掛け合わせ、唯一無二のファンエンゲージメントを創出し、ABEMA独自の「熱狂」の構築と収益化の両立も担ってまいります。

【具体的な業務内容】
入社後は、ご経験に応じて以下の領域からスタートし、1年後には特定の領域で成功事例を創出、将来的なリーダー候補として活躍いただくことを期待します。

▼戦略設計・コンテンツ調達
新作・旧作問わず、アニメ作品の権利元や制作会社との渉外・調達業務

▼宣伝・PR・編成
大型作品や企画案件の宣伝戦略立案、および仕入れたコンテンツの最適な編成

▼制作・出資業務
声優番組やアニメ情報番組の制作ディレクション、および作品の目利きによる投資（出資）業務

▼ビジネス管理
コスト管理、契約交渉、ブランド管理および収益化施策の実行

【具体的な業務の流れ】
プロジェクトごとに、アニメ作品権利元や制作会社といった外部パートナー、および社内の宣伝・制作・技術チーム等と連携して進めます。
基本的には任された領域において大きな裁量権が与えられており、自ら「どう届けるか」というHOWの設計から意思決定までをスピーディーに行うことができます。

【配属について】
▼組織構成
アニメ局全体で約25名。20代の若手から30歳前後のメンバーが主軸の活気ある組織です。

▼雰囲気
多種多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まっており、アニメへの純粋な「愛」とビジネス視点の「戦略性」が共存しています。

▼カルチャー
常にアニメを中心に事業に関する議論が活発で、自ら仕事を創り出す主体性が重んじられるフラットな環境です。

【ポジションの魅力】
▼圧倒的な市場インパクト
作品単体のヒットに留まらず、ジャンル全体やアニメマーケットそのものに影響を与えるダイナミックな仕事が可能です。

▼一気通貫のプロデュース
「作る」だけでなく「作って届ける」までを自社アセットで完結できるため、コンテンツマーケティングの深い専門性が身につきます。

▼ハイブリッドなキャリア
toB（権利元交渉）とtoC（ユーザー反響）の両面を経験でき、若年層へのリーチに特化した稀有なプロデューサーとしての市場価値を高められます。

【職務内容】
株式会社TVerの持続的な事業成長に向け、ユーザーデータを起点とした事業戦略立案・意思決定支援・価値創出を担うミドルデータアナリストを募集します。
本ポジションでは、単なるマーケティング支援や施策評価に留まらず、
・TVerが保有する大規模ユーザーデータの戦略的価値最大化
・プロダクト・広告事業を含む全社的な事業戦略・収益構造の高度化
・ユーザー体験と事業KPIを同時に伸ばすためのデータ起点の構造設計
を主導していただきます。
ミドルデータアナリストとして、「データで何を測るか」ではなく「データで事業をどう変えるか」を考え抜き、経営・事業サイドの意思決定に深く関与していただく役割です。

▼業務内容例
・TVerの事業戦略を支えるデータ取得・蓄積・分析方針の設計および実行
・ユーザー行動データ（視聴・回遊・定着・離脱等）を基にした事業構造・成長ドライバーの可視化と課題特定
・セグメンテーション設計・高度化を通じたユーザー価値の再定義および事業戦略への反映
・広告事業を含む各事業領域におけるユーザーデータ起点の収益性分析・事業価値最大化支援
・事業KPI設計、目標数値策定、事業シミュレーションを通じた中長期の事業戦略・成長戦略の意思決定支援
・ビジネスパフォーマンスの横断的分析による構造的課題の特定と、定量根拠に基づく戦略提案
・BI基盤の設計・構築・運用、および経営・事業判断に耐えうるデータ基盤の最適化
・経営層、事業責任者、プロダクト、広告事業関係者との協業によるデータドリブンな事業運営体制の構築

【分析環境】
・BigQuery
・Looker

【働く環境】
・オフィスは溜池山王駅直結！
・オフィス内は、フリーアドレスの全てのデスクにモニターを常設。集中スペースや疲れにくいチェアを配備
・スーパーフレックス制度を活用し、ご自身のライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が可能です。
・リモートワーク相談可（原則週2日限度）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

【仕事内容】
数千万規模のWebサイト構築もしくはWebシステム開発プロジェクトにおいて 全体の管理・監督 を担います。クライアントと共にプロジェクトの最上流から参画し、提案、要件定義、設計・開発、テスト・移行、運用・保守まで、プロジェクト全体を成功に導く役割です。

実際の進行は、フロントエンド領域を管轄するWebディレクターと、システム開発領域を管轄するシステムディレクター が担当します。プロジェクト・マネージャー（PM）は、両ディレクターを統括し、品質・納期・コストを管理しながら、顧客のビジネス課題を解決するための戦略的な意思決定を行います。

▼主な業務内容
・プロジェクト全体の進行管理（品質・納期・コスト）
・クライアントとの折衝・要件定義・提案活動
・Webディレクター・システムディレクターの統括
・プロジェクトリスクの予測・回避策の策定
・顧客のビジネス課題を解決するための技術的助言・提案

【部署】
Webインテグレーション事業部

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

エンジニア起点でプロダクトの構造を進化させることを期待しています。

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

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【使用ツール】
BigQuery
Looker Studio
SQL
Python

【勤務地】
※原則として月・水・金の週3回オフィス出社

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

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

詳細は面接の際にご確認ください。