「プロンプトエンジニア」を含む転職・求人の検索結果

こんな仲間を探しています AI・LLMとソフトウェアエンジニアリングの力で、自動車ソフトウェア開発プロセスを革新する社内プラットフォームの開発に一緒にチャレンジしてくれる仲間を募集しています。【業務内容】当社が開発を推進するAI駆動のソフトウェア開発基盤は、AIを活用して設計・コード・テスト等の成果物を高速自動生成する社内プラットフォームです。その基盤自体の設計・開発、および電動・内燃系ソフトウェア開発の現場適用に携わっていただきます。【業務のやりがい・魅力】 AI/LLM最前線のスキル　―プロンプトエンジニアリングを実プロダクトで活用自動車×AIの融合経験 ― A-SPICE / ISO 26262 / AUTOSAR など自動車業界のスタンダードとAIを組み合わせた唯一無二の開発経験社会インパクト ― 開発した基盤がデンソー全社18,000人のエンジニアの生産性を変革する影響力グローバル展開― 国内外OEM対応の多国籍プロジェクト【募集背景】自動車業界はSDV（Software Defined Vehicle） への転換期にあり、ソフトウェア開発の量・複雑さは急増しています。従来型の開発プロセスでは、仕様の読み解き・手戻り対応など本質的でない作業がエンジニアの時間を圧迫しています。当社では、この課題をAIとデータで解決し、開発リードタイムの大幅短縮を目指す社内変革プロジェクトを推進しています。A-SPICEプロセスの自動実行、トレーサビリティの自動構築など、基盤の高度化を加速するため、AI/ソフトウェアエンジニアリングに強みを持つ即戦力エンジニアを募集しています。【職場情報】 ①組織ミッションと今後の方向性デンソー全社のソフトウェア開発生産性を革新するためのAI駆動プラットフォームの構築および適用を推進しています。「設計者が設計に集中できる」をミッションに掲げ、A-SPICE準拠のプロセス・テスト自動化基盤を開発しています。様々なOEM・製品展開を見据えたスケーラブルな基盤設計に取り組んでおり、社内外から高い期待が寄せられています。②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率◎キャリア入社比率：約20％◎在宅勤務：月3回程度自動車業界だけでなく、IT・AIなど多様なバックグラウンドのメンバーが在籍しています。慣習や年齢、役職にとらわれず一人ひとりが能力を発揮できる組織カルチャーがあり、新しい技術の導入に積極的なチームです。③キャリア入社者の声/活躍事例★37歳（社会人経験14年目）中途入社（前職：SIer）私は自動車制御システムの組み込みソフト設計を担当しており、自動車メーカの要望を具体化・しながらソフト開発を推進しています。統合システムメーカということで、メカ領域・エレ領域・ソフト領域の三位一体で開発を進めていく中で大変さもありますが、自動車に関わる様々な領域にチャレンジができ自身の成長を感じながら仕事ができています。

【業務内容】主要顧客である大手自動車メーカー、グループへの生成AIを活用したソリューションの提供〇生成AIソリューションの開発・実装・品質管理　PGM生成、テキスト生成、画像生成、音声生成などの生成AI技術を活用したソリューションの設計・開発。　RAG調整、導入。求める結果を導出するためのプロンプトエンジニアリング。　生成結果の品質管理・改善。　例）特定業務の自動化など〇プロンプトエンジニアリング　AIソリューション性能を最大化するためのプロンプトの設計、テスト、最適化。　プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスの確立と文書化。〇顧客・社内関係者とのコミュニケーション　顧客や社内関係者と連携し、生成AIプロジェクトの要件定義、進捗管理、成果報告を行う。　顧客のニーズを理解し、それに基づいたAIソリューションの提案。〇プロジェクトマネジメント　生成AIプロジェクトの計画、実行、監視、評価を行う。　プロジェクトのリスク管理やコスト管理。〇データ収集・前処理　活用データの収集と前処理。データクレンジング他。〇教育・トレーニング　社内スタッフや顧客向けに生成AI技術およびプロンプトエンジニアリングの教育・トレーニングを実施。　AI技術に関するワークショップやセミナーの企画・運営。〇倫理的・法的考慮　生成AIの利用における倫理的、法的な側面を考慮。データプライバシーの確保。〇技術調査・最新技術の導入　生成AIおよび関連技術の最新動向を調査し、適切な技術の導入を検討・提案。　技術的なリサーチとプロトタイピング。【期待する役割やミッション】本ポジションは、大手自動車メーカー・グループにむけて生成AIのソリューション開発・提供のリーダーとして、お客様のビジネス・業務を理解しソリューション提供によって得られる利益・削減コストを見定め、最適な手法・フロー・プロンプトなどでの実装・提供する事を担務頂きます。生成AIを単なるチャットアプリケーションとしてではなく、その活用範囲の広さや有用性を理解し、顧客の変革をテクノロジーでリードする立場・役割を期待しています。【仕事の魅力・やりがい】顧客の変革をテクノロジーでリードし、より良い社会へ。当社と顧客とは、これまで培った信頼関係や数多くの成功商談があり良好なビジネス関係を構築してきています。そうした関係性の中で、新たな価値創造や効率化につながる内容を提案しやすい環境です。〇得られる経験やスキル〇・最新技術をすぐに顧客へ提供できる・最新技術を活用したプロジェクト推進経験・技術〇職場環境（働きやすさ）〇・全国からのリモート勤務（顧客先への出張あり）【会社の魅力】■卓越社会人博士制度、博士号取得支援、海外派遣制度。～アカデミックな研究と社会課題解決を両軸で支える～日本では博士課程に進学する学生が減少傾向にあり、欧米諸国と比べても博士号取得者の数が少ないという現状にあります。その課題に対して、日本の国際競争力や世界におけるプレゼンス低下を食い止めるべく、本制度を敷きました。その他、「博士号取得支援制度」や、研究所出身者の海外派遣制度等、アカデミックな人材を支援する環境が富士通にはあります。■働き方について働き方においては全社で年間80％以上の在宅勤務活用率となっており、93％の方が在宅勤務を活用しております。コアタイム無しのフレックスタイム制であるため、子育て、介護、私用などを問わず、私生活に合わせた働き方を実現できます。サテライトオフィスは1,900拠点もあるため家で仕事ができない時でも、近くのサテライトオフィスを活用して勤務する事が出来ます。■キャリアについて全社的に個人の自律的なキャリア形成を推進しており、グループ全体でポスティング制度が利用です。そのため各部門はいかに現メンバーに充実して働ける環境を作れるか、組織エンゲージメントを高める活動にも力を入れており、定着する職場環境の風土醸成に意欲的です。

【業務内容】主要顧客である大手自動車メーカー、グループへの生成AIを活用したソリューションの提供〇生成AIソリューションの開発・実装・品質管理　PGM生成、テキスト生成、画像生成、音声生成などの生成AI技術を活用したソリューションの設計・開発。　RAG調整、導入。求める結果を導出するためのプロンプトエンジニアリング。　生成結果の品質管理・改善。　例）特定業務の自動化など〇プロンプトエンジニアリング　AIソリューション性能を最大化するためのプロンプトの設計、テスト、最適化。　プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスの確立と文書化。〇顧客・社内関係者とのコミュニケーション　顧客や社内関係者と連携し、生成AIプロジェクトの要件定義、進捗管理、成果報告を行う。　顧客のニーズを理解し、それに基づいたAIソリューションの提案。〇プロジェクトマネジメント　生成AIプロジェクトの計画、実行、監視、評価を行う。　プロジェクトのリスク管理やコスト管理。〇データ収集・前処理　活用データの収集と前処理。データクレンジング他。〇教育・トレーニング　社内スタッフや顧客向けに生成AI技術およびプロンプトエンジニアリングの教育・トレーニングを実施。　AI技術に関するワークショップやセミナーの企画・運営。〇倫理的・法的考慮　生成AIの利用における倫理的、法的な側面を考慮。データプライバシーの確保。〇技術調査・最新技術の導入　生成AIおよび関連技術の最新動向を調査し、適切な技術の導入を検討・提案。　技術的なリサーチとプロトタイピング。【期待する役割やミッション】本ポジションは、大手自動車メーカー・グループにむけて生成AIのソリューション開発・提供のリーダーとして、お客様のビジネス・業務を理解しソリューション提供によって得られる利益・削減コストを見定め、最適な手法・フロー・プロンプトなどでの実装・提供する事を担務頂きます。生成AIを単なるチャットアプリケーションとしてではなく、その活用範囲の広さや有用性を理解し、顧客の変革をテクノロジーでリードする立場・役割を期待しています。【仕事の魅力・やりがい】顧客の変革をテクノロジーでリードし、より良い社会へ。当社と顧客とは、これまで培った信頼関係や数多くの成功商談があり良好なビジネス関係を構築してきています。そうした関係性の中で、新たな価値創造や効率化につながる内容を提案しやすい環境です。〇得られる経験やスキル〇・最新技術をすぐに顧客へ提供できる・最新技術を活用したプロジェクト推進経験・技術〇職場環境（働きやすさ）〇・全国からのリモート勤務（顧客先への出張あり）【会社の魅力】■卓越社会人博士制度、博士号取得支援、海外派遣制度。～アカデミックな研究と社会課題解決を両軸で支える～日本では博士課程に進学する学生が減少傾向にあり、欧米諸国と比べても博士号取得者の数が少ないという現状にあります。その課題に対して、日本の国際競争力や世界におけるプレゼンス低下を食い止めるべく、本制度を敷きました。その他、「博士号取得支援制度」や、研究所出身者の海外派遣制度等、アカデミックな人材を支援する環境が富士通にはあります。■働き方について働き方においては全社で年間80％以上の在宅勤務活用率となっており、93％の方が在宅勤務を活用しております。コアタイム無しのフレックスタイム制であるため、子育て、介護、私用などを問わず、私生活に合わせた働き方を実現できます。サテライトオフィスは1,900拠点もあるため家で仕事ができない時でも、近くのサテライトオフィスを活用して勤務する事が出来ます。■キャリアについて全社的に個人の自律的なキャリア形成を推進しており、グループ全体でポスティング制度が利用です。そのため各部門はいかに現メンバーに充実して働ける環境を作れるか、組織エンゲージメントを高める活動にも力を入れており、定着する職場環境の風土醸成に意欲的です。

同社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測系AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点から活躍いただきます。同社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AIを活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。【職務詳細】■予測系AI等を用いた社内各部署のビジネス課題解決・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討・分析テーマに基づく特徴量設計・入力データ作成・モデル作成(DataRobot、Python、SAS、SPSS)および効果検証・モデル本番適用・運用支援・実績検証■生成AIの活用推進に向けた各種整備・生成AIの活用推進に向けた戦略策定・SMBCグループ各社および外部パートナー含む社内外のステークホルダーとの各種調整・プロンプトエンジニアリングを用いた業務改善＜関連ニュースリリース＞・革新的なAIプラットフォーム「UNIVERSE」の独占的利用契約を締結https://www.smbc-card.com/company/news/news0001960.pdf【本ポジションの魅力】・世界的なテクノロジートレンドである生成AIの社内展開・推進に従事できる・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産(ファーストパーティデータ)を分析対象にできる・2020年立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境【組織構成】マーケティング本部　マーケティングユニット

【仕事内容】クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発を担当します。プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発を行います。【配属部署】■配属予定部署：クライアント・システム開発事業部　■配属予定部署の特色・PRさまざまなビジネスシーンにおいて、生成AIの活用が進んでいます。生成AIを活用したパーソナライズされたサービスによるユーザー体験の向上や、カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの効率化など、生成AIの活用によってビジネスのあり方が大きく変わろうとしています。特に、クラウドプラットフォームを活用した生成AIシステムの開発は、その柔軟性、拡張性やコスト効率の高さからニーズが高まっています。日々進化するAI技術を迅速にキャッチアップし最新のソリューションを提供し続ける上でもクラウドを用いた開発はそのスピード感に大きなアドバンテージがあります。生成AIとクラウド技術を駆使して、新たな価値を提供するシステム開発を行っています。【身につくスキル】・Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AI Platformなどクラウドの生成AIサービスを活用したバックエンドシステムの設計・開発・運用・生成AIモデルを組み込んだAPIの開発、外部システムとの連携処理の実装・プロンプトエンジニアリングによる精度向上・FastAPI、Django、Flaskなどのフレームワークを用いた開発・LangChainの利用、RAGの実装経験・マイクロサービスアーキテクチャでの開発経験・サーバーレスアーキテクチャ（AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions等）での開発経験・コンテナ技術（Docker, Kubernetes）の利用経験、CI/CDパイプライン構築経験・APIのセキュリティ（認証・認可など）実装・パフォーマンスチューニング、ログ監視

成長戦略として、自ら生成AIを駆使したプロダクト開発を加速させると共に、「Findy AI+」をデファクトスタンダードへと磨き上げるためのプロダクト確立・グロースを強力に推進します。そして、動画プラットフォームを軸とした戦略的マーケティングを本格始動し、挑戦する人々を強力にバックアップしていきます。プロダクトとメディアの両面から、日本の技術立国・ものづくりに関わる人々が挑戦し続けられる世界を共に創り上げるメンバーを募集します。【職務内容】■動画メディアを活用した戦略的マーケティング・動画プラットフォーム（YouTube等）を起点としたマーケティング戦略の立案・運営（2年で20万人の登録者獲得目標）・「キャリアの不透明性をチャンスに変える」をテーマに、生成AI人材に向けたコンテンツの企画・出演・ディレクション・「Findy AI Career」へのユーザー流入最大化と、生成AI時代のキャリアを牽引するエバンジェリスト活動■生成AIを活用した新規事業の企画・開発・推進・市場動向、顧客ニーズに基づいた生成AI関連新規事業の仮説構築、検証、事業計画策定・PoC（概念実証）の推進、MVP（実用最小限の製品）開発のディレクション（「Findy AI+」等）・事業化に向けたパートナーシップ開拓、アライアンス戦略の立案・実行■既存事業のプロダクト確立・グロース・プロダクト価値の検証と、PMF確立に向けた要件定義・プロダクトの磨き込み・「AIによる生産性向上」の体験設計と、デファクトスタンダード化に向けた戦略の策定・既存ユーザーのフィードバック収集および、それに基づくプロダクト変革・改善の推進■開発サイドとの連携とプロジェクトマネジメント・Claude、Cursor、Gemini等の生成AIツールを活用し、開発チームと連携しながらプロジェクトを推進・AIモデルの選定、プロンプトエンジニアリングに関する開発チームへのフィードバックと協業■社内オペレーションのAI変革・社内業務プロセスへの生成AI導入、既存ツールのAI連携による効率化ソリューションの企画・導入〇お任せする業務の範囲についてこれまでのご経験・スキル、および今後のキャリア志向に合わせて、お任せする業務範囲は柔軟に調整いたします。「動画マーケティングのスペシャリティを活かしてメディア成長に特化したい」「事業開発をメインに据えつつ、メディアを強力な武器として活用したい」など、面談・面接を通じて最適な役割を共に定義していければと考えています。【ポジションの魅力】■最先端の生成AI領域で、事業と組織の両面にインパクトを与える未開拓な領域で0→1の事業創造や、YouTube登録者20万人を目指すメディア構築など、会社全体のプレゼンス向上に直接貢献できます■「動画×AI」で個人の挑戦を後押しする生成AI時代のキャリアの不安を「ワクワク」に変えるコンテンツを発信し、20万人のコミュニティを創り上げる、新時代のトップランナーとしての経験が積めます■高い裁量と意思決定のスピード代表直下かつスタートアップである当社ならではの環境で、自身のアイデアを即座にプロダクトや動画コンテンツに反映し、スピーディに形にできます■多様な専門性を持つメンバーとの協業エンジニア、デザイナー、ビジネスサイドなど、様々なバックグラウンドを持つプロフェッショナルと共に「技術立国・日本」を支えるプラットフォームを創る醍醐味があります■プロダクトとメディアの相乗効果自ら「Findy AI Career」等のサービス成長を担い、その価値を自身の言葉でマーケットに直接届けるという、BizDevとして最も手触り感のある挑戦が可能です

■業務内容入社後はLBチームの「Web広告運用コンサルタント」として、以下の業務を担当します。(1) 戦略プランニング・全体設計「獲得単価を抑えつつ、売上を3倍にしたい」といった難問に対し、GoogleやMeta、LINE、TikTokなど、どの武器（媒体）に、いくらの予算を投下すれば「勝ち筋」が見えるか。数千万円の投資対効果を最大化させるシナリオを描きます。(2) アカウント構築・クリエイティブ選定AIを壁打ち相手にした高度なプロンプトエンジニアリングで、ターゲットに刺さる仮説を高速で生成します。バナーの構成や広告文を考えるのは、いわば「ユーザーの心理を読み解く心理戦」。実際の入稿作業はサポートチームに任せられるため、あなたは「勝てるコンセプト」を練ることに集中できます。(3) 仮説検証・データ分析（PDCA）「なぜこの広告は当たったのか？」「なぜここで離脱したのか？」を散らばったデータ（数字）から因果関係を読み解き、次の打ち手を導き出します。単なる数字の整理ではなく、複雑なユーザー行動を読み解く「探偵」のような分析業務です。(4) クライアントへの進言分析結果と次なる戦略を、企業の経営層やマーケターへ提案します。単なる「報告」ではなく、「次はこう攻めましょう」と事業成長を加速させるための議論を交わします。【組織構成】SMBチーム：洗練された「型」で、確かな成果を広く届ける当社が培ってきた必勝パターンを標準化し、数多くのクライアントへスピーディーかつ確実に成果を届けるチームです。定められた運用手法を高い精度で実行する「運用のプロフェッショナル」が集まっています。LBチーム（今回の募集）：「型」のない課題に、フルカスタマイズで挑む一社あたりの予算規模が大きく、既存の枠組みだけでは解決できない複雑な課題を持つ顧客を支援するチームです。顧客のビジネスモデルそのものを深く理解し、ゼロから戦略を組み立てる「思考の深さ」が求められます。正解のない問いに対し、パートナーとして対等に議論し、AIも駆使してオーダーメイドの解決策を提示する。デジタルマーケティングの「軍師」として、一歩踏み込んだ介在価値を発揮したい方に最適な環境です。コンサルティング部LBチーム8名　※全員中途入社です【募集背景】業績拡大中のため組織強化■「作業」は任せる。「思考」に集中する。私たちは「世界一効率的な企業」を目指しています。LBチームの担当者が戦略立案や顧客とのコミュニケーションという「人間にしかできない付加価値の高い業務」に集中できるよう、入稿作業やレポート作成などの定型業務は、AIや社内の専門部隊や外部パートナーなどのサポート体制を活用しています。「作業に追われて考える時間がない」という、広告業界特有の悩みとは無縁の環境です。

1. AI統合型新規プロダクトの設計・開発AI機能を組み込んだバックエンド/フロントエンドの設計・実装：LLM API（OpenAI, Anthropic等）や独自モデルをプロダクトのワークフローに最適に組み込むアーキテクチャの構築。プロンプトエンジニアリングおよび精度改善：ユーザーの入力や蓄積されたデータに対して、AIが意図した通りの高品質な回答・処理を行えるよう、プロンプトの最適化やRAG（検索拡張生成）の実装。2. プロダクト開発（0→1）MVP（Minimum Viable Product）の開発：仮説検証を迅速に行うためのプロトタイプ開発から、本番環境へのデプロイ。フィードバックを元にした継続的な機能追加。技術選定：プロダクトの成長性とAIの進化スピードを考慮した、最適な言語・フレームワーク・インフラの選定。3. AIを活用したユーザー体験の構築とプロダクトデザインプロダクトオーナーやビジネス部門との協働：「AIで何ができるか」から逆算するのではなく、「ユーザーの課題をAIでどう解くか」を技術的視点から提案、壁打ちしながらプロダクトを企画、設計します。フィードバックループの構築：ユーザーの利用ログやAIの回答品質を分析し、継続的にプロダクトのパフォーマンスを向上させる仕組み作り。

【職務内容】クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発を担当します。プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発を行います。【身につくスキル】・Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AI Platformなどクラウドの生成AIサービスを活用したバックエンドシステムの設計・開発・運用・生成AIモデルを組み込んだAPIの開発、外部システムとの連携処理の実装・プロンプトエンジニアリングによる精度向上・FastAPI、Django、Flaskなどのフレームワークを用いた開発・LangChainの利用、RAGの実装経験・マイクロサービスアーキテクチャでの開発経験・サーバーレスアーキテクチャ（AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions等）での開発経験・コンテナ技術（Docker, Kubernetes）の利用経験、CI/CDパイプライン構築経験・APIのセキュリティ（認証・認可など）実装・パフォーマンスチューニング、ログ監視【魅力】◎中途入社社員が大活躍20名いる社員のうち、8割ほどがエンジニア。男女比は5：5で、平均年齢は30歳。ほとんどが中途入社で、年次に関係無く、20代後半～30代前半の若いうちからPL、PMとして活躍しています。◎スキルアップ充実エンジニア出身の講師が複数在籍。資格取得支援制度、AWSハンズオン研修もあり、Java等の社内勉強会も随時開催しております。また今後は生成AIやクラウド系も展開していく予定です。◎年に一度給与UPのチャンスあり顧客満足度、技術力、業務遂行力など複数の観点から総合的に評価を行い、年1回の昇給機会を設けています。成果に応じて年収ベースで約20～60万円の昇給が可能です。努力と成果が正当に報われる制度設計となっており、継続的な成長を支援します。

＜仕事内容＞同社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。【職務概要】本ポジションでは、同社が開発する金融機関向けの自社プロダクトを開発するメンバーとして参画いただきます。特にお客様のご要望に従って必要な機能の追加開発を行ったり、生成AIのプロンプトエンジニアリングを実施するなど、AI技術を用いた自社プロダクトのお客様導入において必要なプロダクトのカスタマイズや追加開発といった開発の最前線を担っていただきます。同社は他社からの出資を受けることなくコンサルティング業務で得られた利益を原資にプロダクト開発を実施しております。このため、中長期でプロダクトを開発していくフローはありながらも、短期的にも世の中に成果を出していき、それらをプロダクトとしてまとめ上げていくという営みが求められる環境にあります。このような環境を楽しんで業界に変革をもたらすプロダクトを提供していくことに興味がある方を募集しております。【開発規模】10～15名(東京拠点含む)【具体的な業務内容】・金融向け自社プロダクトのアプリケーション開発・技術リード・チームメンバーの技術支援・方針決定・技術的意思決定・スクラムベースでの開発プロセス改善・プロダクト化前のPoC段階から短サイクルでの実装・検証・Trust TLanP や Trust GenGA などのプロダクト開発・改良【自社プロダクト開発例】・Trust TLanP（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）https://trust-partner.co.jp/TrustTLanP・Trust GenGA（AIを活用して金融事務プロセス刷新をサポートするツール）https://trust-partner.co.jp/TrustGenGA＜魅力ポイント＞【プロジェクトの魅力】・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める【組織とカルチャー】・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化・外国籍の方も多く働く環境のため、英語を使用する社内会議の実施【成長環境】・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用を推進・最新技術への取り組みと、自社プロダクト開発にも関与可能【働きやすさ】・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実

技術部門として社内の業務効率化や開発効率化に向けた生成AIサービス構築や、生成AIサービスを活用した社内開発業務効率化に向けた取組みの推進や、社外顧客向けに生成AIを活用したシステム開発を要件定義から設計開発、移行までを推進いただきます。【募集背景】同社は、2025 年10月1日にデータ・ＡＩ事業の推進および企業競争力強化目的に、テクノロジー部門に「データ・ＡＩ本部」を新設し、テクノロジー本部より「データテクノロジー部」を移設するとともに、「ＡＩテクノロジー部」を新設いたしました。組織拡大に伴い、人員を募集いたします。【具体的な業務内容】■開発エンジニア　生成AIサービスのアプリケーション開発業務（例：RAG、チャットボット、行動・判断への提案など）＜導入事例＞・https://dx.mri.co.jp/cases/rag-generative-ai/・https://www.mri.co.jp/news/press/20250305.html【同ポジションの魅力】■三菱総研グループの強みを活かしたグループ連携による案件獲得に強みを持っています。■要件定義から開発、移行までをワンストップで携わる成長機会を得ることができます。■親会社である三菱総研との協働案件や当社独自のプライム案件が多い、且つ顧客チャネルも幅広いため、あらゆる案件を経験しながらPLやPMを目指していただける環境です。■三菱総研DCS社として品質保証に力を入れており、案件受注、管理、計画等に対し、全社的な視点を取り入れながらプロジェクトを推進しています。高い品質で顧客に価値提供ができる環境です。【キャリアパス】技術部門メンバーとして、技術力によって社内をリードする立場で新たな技術の習得・活用促進など幅広くご活躍いただけます。【開発環境】■Python（LangChain などのライブラリ）■TypeScript■React, Vue.js■Next.js■GitHub, GitLab，GitHubCopilot■AWS？Bedrock，OpenSearchService，Azure？OpenAIService，AISearch など■snowflake，Tensorflow■プロンプトエンジニアリングスキル【同社について】三菱総研DCS株式会社は、1970年に三菱銀行（現・三菱UFJ銀行）の受託計算部門が分離・独立して以来、特にシステム構築やサービス事業展開において、数多くのお客様に支えられながら成長を続けて参りました。2004年からは三菱総合研究所（MRI）グループの中核企業となり、シンクタンク・コンサルティングからIT実装に繋げることによって、お客様や社会課題の解決に真に貢献できる存在を目指しています。従来、多くの経験を得てきた金融・決済系のエリアに加え、製造・流通・電力等の産業分野、三菱総合研究所との連携を活かして公共分野等においても、DX、テクノロジーを活かしたシステム構築、サービス、ソリューションの強化、コンサルテーション力の強化を図っています。【同社の魅力】■コンサルティングから運用までトータルでITソリューションを提供三菱総合研究所、三菱UFJフィナンシャル・グループとの戦略的連携を重視した経営方針によって事業基盤を強化し、日本有数の企業をお客様として多数抱えています。ITコンサルからシステムの設計・開発、運用・処理までITトータルソリューションを提供し、お客様の課題を解決できるのは三菱総研DCSならではの強みです。 ■約5,000社との取引実績有り三菱総合研究所、三菱UFJフィナンシャル・グループ、三菱UFJリサーチ＆コンサルティングとの戦略的連携により、約5,000社との取引実績があります。日本有数の企業をお客様として多数抱えているのが特徴です。4社の連携により提供価値を拡大し、企業の業務変革を強力にバックアップしています。

【ミッション】・Aflacのビジネスプロセスを革新し、競争力を高めるために、最先端のAI技術を駆使して高性能かつ信頼性の高いAIシステム（生成AI含む）を開発・最適化すること※生成AIを使ったアバター開発等・Aflacの生成AIや、データ分析モデルをAIシステムに実装、開発、最適化を行い、Aflacのビジネスパフォーマンスを向上させる・機械学習のためのデータ処理（ETL等）を効率的に行い、質の高いデータを提供するとともに、機械学習モデルを動かすための環境（AIHUB）を構築し、運用を最適化する。【職務内容】■機械学習やAIのアルゴリズムを動かすための、アプリケーションの設計・開発■既存システムとの連携におけるAPI設計・開発・実証・検証■械学習モデルを動かすためフレームワークの設計・開発（AIHUB）■生成AIにおけるプロンプトエンジニアリング■機械学習のためのデータ処理（ETL等） ■海外ベンダーのマネジメント【配属組織】AI・データアナリティクス部【部門の雰囲気について】同社のIT・デジタル部門ではすべての部でフレックスタイム制度やハイブリッドワークを活用しており、柔軟な勤務が可能です。年次や性別に関係なく多様な人財が活躍しています。 【募集背景】2025年1月に立ち上げる組織メンバーとしての増員【必須要件】続き■セキュリティやIT全般の知識■システム開発スキル■データサイエンスに関する体系的知識(統計学・機械学習・AIなど)■Python、R、SASなどで、データの加工から集計・分析まで実行できるスキル【歓迎要件】■データサイエンティストとしての実務経験が３年以上■統計／機械学習などのモデリングの経験があること■解析結果を用いてビジネスでのレポーティング経験があること■最新のアナリティクスインフラ・分析基盤の知識・構築経験■データベースの知識■DataRobot を活用した分析経験■高度な専門知識を関係者に分かりやすく伝えることのできるコミュニケーションスキル

■部門概要【Solution Accelerator事業本部について】システムの設計から開発・構築・保守・運用まで一気通貫したサービスを、日本国内だけでなくグローバル・デリバリーセンターと連携して実施します。最先端技術でお客様のニーズに合わせた請負・受託サービスを提供します。【Enterprise Innovation部について】アプリケーション開発・ファーム・IoT・R&D・データサイエンス＆AIを担当する開発PM/PLの70名の組織です企画構想支援を中心としたITコンサルティングの領域にも注力しています■業務内容◇お任せしたい業務内容既に取引のある大手企業様の案件が中心です。既に常駐しているエンジニア部隊・営業との連携、ソリューションサービスを既に提供しているお客様や過去取引企業様への直接アプローチによりお客様の課題やニーズを把握し、プリセールス～見積・提案書作成～PJ立ち上げ体制検討～PJ管理（コスト管理含む）などプロジェクトマネジメント全般をご担当いただきます。また新たなプロジェクトマネージャーの育成もご担当いただきたいです。◇業務内容詳細AI導入おけるPoC案件のプロジェクトマネジメントをお任せします。PoC案件とは言え、同社には1,000件以上の案件が常時稼働していることもあり、業界だけをみても、自動車/輸送、防衛/航空宇宙、通信、クリーンテック、ヘルスケアなど多岐に渡りますので、幅広いインダストリーにおけるAI導入経験を身に着けることが可能です。PoCで終わりではなく、あくまでも実際にAI技術をクライアントの業務の中に取り入れることがゴールとなりますので、AI導入後の効果測定まで伴走していきたいと考えています。また、案件によってはPoCに入る前段階の、クライアントの事業課題の抽出や、AsIs/ToBe分析など、AIコンサルタントとしてご活躍いただくことも想定しています。・業務効率化、生産性向上のため生成AI等の活用における有用性検証・AX実現に向けたシステム課題の抽出およびシステム導入提案・AX実現に向けたシステム開発プロジェクトのマネジメント　L プロジェクト進捗管理、QCD管理、メンバーマネジメントなど・ドキュメント整備（各種運用フローや操作マニュアル等の作成・管理）■プロジェクト事例・電気・ガス・熱供給・水道業　RAG実装PoC(Azure)　（Azure コンソールの使用、リファレンスアーキテクチャの基本、Flask、OpenAI APIの使用）・金融業、保険業　顧客訪問時話題生成（複雑なプロンプトエンジニアリング?、複数段のLLMとのやりとり）【歓迎要件】■プロジェクトマネジメントの経験・能力・志向・「プロジェクト」の概念を正しく理解していること・得意領域にいて、技術に深い知識を有しており周辺技術においても知識を有している・自ら市場の動向を独自に収集し、技術のみならず業界知識向上する意識を持っている・要件をロジカルにとらえ、要件を取りまとめることが出来る・要件（要望）からリスクを洗い出し、文章含め提案書（見積書）に書き起こす事が出来る■プリセールスの経験・能力・志向・得意領域においてPMとしてプロジェクトをリードしたご経験・マーケットインの発想に基づく、テクノロジーを活用した提案し受注したご経験・人脈やご経験を基にご自身でプロジェクトを受注できるご経験・自ら市場の動向を独自に収集し、技術のみならず業界知識向上する意識を持っている・要件をロジカルにとらえ、要件を取りまとめることが出来る・要件（要望）からリスクを洗い出し、文章含め提案書（見積書）に書き起こす事が出来る・クラウド、セキュリティ、等の最先端技術のご経験がある方・後輩の指導経験がある方【福利厚生補足】財形貯蓄制度、団体保険制度、副業制度、産前産後休暇制度、育児休暇制度、介護休暇制度、資格取得報奨金制度、結婚祝い金制度、出産祝い金制度、健康保険組合福利厚生サービス など※定年60歳、再雇用制度有（65歳の誕生月末まで1年毎の契約社員）

■採用背景同社／コンサルティングでは、コンサルティング業務のみならず、システムの導入インプリから開発や継続的な保守に至るまで、End To Endのサービスを展開しております。我々は、クライアントが抱える「人材」や「組織」の課題に対して、「HR Tech」を活用した提案を行っています。VUCA時代と言われる昨今において、人材が経営資本としてより重要視され、人事・組織コンサルティングの需要はますます高まっています。その課題解決に有用な「HR Tech」関連のプロダクトの開発体制をより強化し、多種多様なクライアントの課題解決を推進していきます。「HR Tech」は、採用、人事給与、評価、労務管理、という従来のコア人事の領域にとどまらず、タレントマネジメント、エンゲージメント、働き方改革、人材育成、組織開発などにも範囲を広げ、人と組織に関するあらゆる課題を、ビッグデータを収集・解析するクラウド基盤をベースに、AIを活用したテクノロジーの力で解決していきます。同社コンサルティングは、未来を見据えた「HR Tech」の世界感を描き、これからの人々の働き方に対する、デジタルでの課題解決を、共に企画し、デザインしていけるメンバーを求めています。■業務内容クラウド基盤のHR Techアセット開発における各種プロジェクトにご参画いただきます。デザイン構想からアーキテクチャ設計、アプリケーション企画から開発まで、全ての工程をワンチームで実装してきます。多様なスキルを持ったメンバーの中で活動していただきます。アセット開発に携わっていただく他、希望によりHR系コンサルにおけるクライアントニーズから発生する開発系プロジェクト、分析系プロジェクトへの支援に携わっていただく機会もご提供します。■募集職種① チーフアーキテクト・ クラウド基盤のアーキテクチャ設計のリード・ システム開発プロジェクト管理（アジャイル、DevOps）② プロダクトマネージャー・ サービスや製品の企画・ビジョン策定および推進・ 市場・顧客ニーズの調査、課題の発掘、競合リサーチ・ プロダクトのロードマップ策定、機能仕様の作成・優先度付け、UX向上施策の推進・ ユーザー要望・市場情報の収集、改善施策の立案・実行・ 要件定義、プロダクトバックログの作成・管理・運用③ フロントエンドエンジニア・ React/TypeScriptを用いた業務アプリケーション開発・ プロダクトマネージャー・デザイナーとの協働による機能検討・ UIコンポーネントの設計・実装・ 複雑なフォーム・データテーブル・ダッシュボード等の実装・ 状態管理・データフェッチングの設計・ テストコード作成（単体・結合・E2E）・ 企画・要件定義フェーズでのプロトタイプ作成④ バックエンド・クラウドエンジニア・ 新規プロダクトの立ち上げおよび既存プロダクトの機能追加・改善・ HR系サービスにおけるバックエンドシステムの設計・開発・運用・ システムアーキテクチャ設計、ベストプラクティス策定と社内展開・ クラウド・ネットワーク・インフラの設計・構築・運用・ 運用自動化、システム効率化、技術課題の調査・解決・ プロダクトマネージャー・デザイナーとの連携による新機能の企画・実装・ SRE・セキュリティチームとの連携による信頼性・安全性の向上および保守対応・ 開発チームのリードおよびメンバー育成・サポート⑤ データサイエンティスト・ 事業課題の整理とKPI設計、分析・ML施策の企画・ 大規模データの収集・前処理・特徴量設計・品質管理・ 回帰・分類・クラスタリング等のモデル選定、構築、評価、改善・ 分析結果の可視化・レポーティング、意思決定支援（ダッシュボード整備含む）・ ETLパイプラインや分析基盤の設計・構築・運用（クラウド環境）・ ステークホルダーとの要件定義・合意形成、課題の優先度付け・ 分析・MLのベストプラクティスの社内展開、継続的な改善推進⑥ AIエンジニア・ LLM APIを用いた機能開発・ RAGシステムの設計・構築・ プロンプトエンジニアリング・評価・改善・ AIエージェント/ワークフローの実装

■LLMの選定・カスタマイズ・学習: 半導体設計に特化したLLMの選定、既存LLMのカスタマイズ、および大量の半導体設計データを用いた事前学習・ファインチューニング。■データセットの構築・管理: 自然言語による半導体仕様書、既存RTLコード、テストベンチなど、LLM学習に必要な高品質なデータセットの収集、前処理、アノテーション、および管理。■プロンプトエンジニアリング: 自然言語の仕様から効果的にRTLを生成するためのプロンプト設計、最適化。■RTL生成システムの開発: LLMからのRTL生成フローの設計、実装、および関連ツールの開発。■評価指標の策定と検証: 生成されたRTLの品質、正確性、および最適性を評価するための指標策定と検証環境の構築。■GPUサーバーインフラの最適化: LLMの学習・推論を効率的に行うためのGPUサーバーインフラの設計、構築、最適化、およびメンテナンス。■生成結果のベンチマーク及び物理設計との相関、LLMへのフィードバックなどを関連部署と連携して行う。■開発したLLMのサポート。【期待する役割】当社は、半導体設計プロセスの革新を目指し、GPUサーバー上に大規模言語モデル（LLM）を構築し、自然言語で記述された半導体チップもしくは論理モジュール(IP)の仕様から、ハードウェア記述言語（RTL, System Verilog）を自動生成する画期的な環境の開発を進めています。このプロジェクトを推進するため、AI技術と半導体設計に関する深い知識を持つAIエンジニアを募集します。【魅力】■国内最大級の開発に携わり、日本を背負う産業に関わるチャンスです。■ゆくゆく上場を目指しているため大型上場に関わることもできる予定です。【定年】65 歳　※65 歳以降有期契約による継続雇用有【Rapidus社とは】元東京エレクトロン会長の東様が発起人となり、キオクシア、ソニー、ソフトバンク、デンソー、トヨタ自動車、NEC、NTT、三菱UFJ銀行が出資し、海外では2nm技術を有する米IBMおよびEUV露光装置技術を持つベルギーimecとの協力体制構築、国内では技術研究組合最先端半導体技術センター(LSTC)との連携によりサムスン社やTSMC社でも成しえていないbeyond 2nmを掛け声に同社は設立されました。この度2027年に次世代半導体生産を目指し、キャリア採用を加速させております。

【募集背景】同社には20を超える事業が存在し、各チームが多様なデータや業務課題を抱えています。近年、生成AI（Generative AI）の進化が著しく、特に大規模言語モデル（LLM）の台頭によって、あらゆる領域で新しいアプローチやプロダクトの可能性が広がっています。しかし、そのキャッチアップや実装を事業単位で個別に進めるだけでは限界があるため、CTO直下の「Generative AI Lab」を設立。社内全体で知見を集約し、生成AIに関わるプロジェクトや機能開発を加速させる体制を整えています。今後、以下の取り組みをより強化したいと考えています。1: 継続したモデル構築・評価生成AIのプロジェクトでは、単なるアプリケーション開発だけでなく、モデルの選定・学習・評価指標の設計といった高度なデータ解析・モデリングスキルが必要です。データサイエンティストはまさにそこが専門領域であり、モデルの精度向上や効果検証をリードします。2: モデル観点のコミュニケーションが必要LLMを含む生成AIのビジネス活用では、「このモデルがどの程度課題解決につながるか」という価値検証を行う場面が多くあります。データサイエンティストは、その精度評価や潜在的なリスク洗い出しを定量的に行いながら、ビジネスチームとの橋渡しをする役割を担います。これらを専門性によってアプローチし、持続したAIの利活用を推進するため、1人目のデータサイエンティストを募集することになりました。【業務内容】Generative AI Lab のミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、同社全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。▼課題抽出・要件定義・生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、同社全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し・各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定▼LLMの検証・評価・OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価・社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成▼事後学習の可能性調査（fine-tuning / prompt-tuning等）・エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証・事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討▼PoCサポート・アプリケーション開発支援・各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援・必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供・モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う▼社内ナレッジ共有・教育・チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信・勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、同社全体の生成AI活用レベルを引き上げる▼やりがい・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく・CTO直下のポジションで、同社全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる【求める人物像】・曖昧な状況でも自ら課題を定義し、粘り強くトライ＆エラーを繰り返せる方・新たな技術や知識を柔軟に吸収し、自分のバイアスに気づきながらアップデートできる方・他者を理解し、チームワークを重視して成果を最大化できる方

高いシェアを誇る製品分野を多数保有する産業機器メーカーにて、「業務革新」に向け、最新のAI技術とデータを活用した業務プロセスの再構築および自動化推進を行って頂きます。【具体的な職務内容】■バリューチェーン全体の業務自動化・標準化・営業～設計～生産～出荷、品質の各工程に点在する業務フローの分析および自動化要件の定義・Python、RPA、API連携などを駆使した、人が介在しない業務フロー（完全自動化）の実装■事業部内のIT戦略の策定および実行環境の構築・全社情報システム部門との折衝および、事業部独自のクラウド活用・開発環境の獲得・AI・自動化ツール導入におけるセキュリティリスク評価と、ネットワーク/権限課題の技術的解決■全社AI基盤の事業部利活用および展開・全社AIプラットフォームを活用した、技術ナレッジ検索・活用システムの構築・社内ドキュメントを学習させたRAG（検索拡張生成）環境の整備による、技術伝承と問い合わせ対応の自動化■Google Workspace（Gemini等）を活用したオフィス業務の抜本的効率化・生成AI機能を活用した非定型業務の工数削減プロセスの確立、AI活用リテラシー教育およびプロンプトエンジニアリングの普及・標準化【ポジションの魅力】「改善」から「革新」への過渡期にあります。決まりきったレールの上を進むのではなく、「どのような組織・システムにすべきか」というグランドデザイン（全体構想）から参画でき、ご自身のキャリアそのものも自ら構築できるフェーズにあります。【入社後のキャリアパス】■入社-2、3年目：DX推進の実践担当・リーダーまずは「業務自動化・標準化」「AI活用」などの特定テーマを担当。各部門ユーザ目線での課題を解決。「DXで成果が出る」という成功モデルを早期に作り上げる。■3、4年目-5年目：事業部横断プロジェクトのPM / チームマネジメント成功モデルを事業部全体、あるいはカンパニーへ横展開。数名規模のメンバーを率いるリーダーとして、組織的な標準化・自動化を推進。※将来は「効率化」だけでなく、「データ活用による新価値創造」を担う組織のリーダとして、事業成長をダイレクトに支える人材に成長することを期待。【募集背景】顧客のグローバル化と市場の急拡大により、製品への需要がかつてないペースで増加しています。この好機を確実なものとし、さらなる拡販と増産体制を維持するためには、営業から設計・生産・出荷に至る全プロセスにおいて、DXによる効率化とスピードアップが急務となっています。そこで今回、社内に蓄積されたノウハウと業務プラットフォームを高度に連携させ、データ活用による業務革新を主導していただける新たなメンバーをお迎えすることになりました。【組織構成】■勤務地：藤沢事業所（神奈川県藤沢市本藤沢4-2-1）※最寄駅：小田急線善行駅（横浜駅より約35分、東京駅より約60分）■配属予定部署：装置事業部 企画部 業務革新課■人数構成：16名※男女比：男性11名 女性5名※精密電子カンパニーとは※半導体の製造に欠かせないCMP装置を始め、ドライ真空ポンプ・排ガス処理装置・オゾン水製造装置など様々な製品を製造・販売しております。（参考：https://ebara-recruiting-site.jp/business-precision）【働き方】■在宅：あり（現在は週2日程度可能ですが、今後の状況により在宅頻度が変わる可能性があります）■残業：平均25-30時間程度■社員食堂有り、事業所内にコンビニ有り※車通勤可（駐車場の空きがある場合に限る）■寮・社宅：独身寮、厚生社宅（借上社宅）完備（ただし年齢等入居条件あり）※福利厚生等の参考サイト※https://ebara-recruiting-site.jp/benefit

【募集内容について】SGEやAI検索の台頭により、SEOのあり方が根本から変わろうとしています。そんな激変期を「SEOの終焉」ではなく「テクノロジーによる高度化のチャンス」と捉え、LLM（特にClaudeやMCP（Model Context Protocol））の特性を深く理解し、プロンプトエンジニアリングやワークフロー構築によってSEOプロセスを根本から自動化・高度化する「AIギーク」なマーケターを募集します。プロンプトを少し工夫する単なる記事量産マーケターではなく、「Claudeならこう動く」「MCPを使ってこう自動化できる」と目を輝かせて語れる、技術に狂ったギークな方を募集しています。【募集背景について】freeeは「スモールビジネスを、世界の主役に。」というミッションのもと、国内屈指のドメインパワーを築き上げてきました。しかし、アルゴリズムが高度化する今、これまでの定石は通用しません。 私たちが求めているのは、既存のSEOの定石を疑い、Claude等の最新LLMやMCP（Model Context Protocol）等の新技術を自ら触り、プロトタイプを爆速で回せる「探究者」であり「実行者」です。生成AIやLLMを活用したコンテンツ制作の自動化・高度化、データ解析に基づく精密な仮説検証など、テクノロジーを武器に「攻めのSEO」を体現できるギークな才能が必要です。【業務内容】■AIを活用したSEO戦略の立案・実行・Claudeを中心としたLLMを駆使し、単なる量産ではない高品質な記事制作フローの自動化と、検索順位に基づいた自律的なリライトサイクルの構築・運用 ・MCP（Model Context Protocol）を活用して社内データや最新の検索トレンドをリアルタイムに集約し、競合優位性の高いキーワードを自動抽出する独自SEOエージェントの構築・検証 ■データドリブンなテクニカルSEO・改善・SQL/Pythonを用いた大規模な検索クエリ分析と、LLMによる深い検索意図の解析・構造化に基づく、サイト全体の設計および内部リンク構造の最適化 ・検索アルゴリズムの変動をデータから逆算し、Claude等のAIを用いた記事制作物の品質スコアリングと、エンジニアと連携したテクニカルな内部対策の実装 ・SEO流入からコンバージョンに至るまでのユーザー体験（UX）を、AIによるパーソナライズ等の新技術を用いて最大化させる施策の立案【ポジションの魅力】? AI-Agent時代の「SEO」を再定義する最前線国内屈指のドメインパワーを持つfreeeを舞台に、Claudeなどの最先端LLMを駆使した自律的な記事制作フローを構築し、YMYL（税務・会計）という難度の高い領域で「AIと人間が共創する新しい検索体験」を世界に先駆けて実装できます。?「SEOマーケター」の枠を超えた「AI SEOマーケター」への進化MCPを活用した外部データ連携や、BigQueryを用いた大規模なデータ抽出、PythonによるAPI実装など、技術を直接武器にして成果を出す「フルスタックなSEOマーケター」としての成長

■LLMの選定・カスタマイズ・学習: 半導体設計に特化したLLMの選定、既存LLMのカスタマイズ、および大量の半導体設計データを用いた事前学習・ファインチューニング。■データセットの構築・管理: 自然言語による半導体仕様書、既存RTLコード、テストベンチなど、LLM学習に必要な高品質なデータセットの収集、前処理、アノテーション、および管理。■プロンプトエンジニアリング: 自然言語の仕様から効果的にRTLを生成するためのプロンプト設計、最適化。■RTL生成システムの開発: LLMからのRTL生成フローの設計、実装、および関連ツールの開発。■評価指標の策定と検証: 生成されたRTLの品質、正確性、および最適性を評価するための指標策定と検証環境の構築。■GPUサーバーインフラの最適化: LLMの学習・推論を効率的に行うためのGPUサーバーインフラの設計、構築、最適化、およびメンテナンス。■生成結果のベンチマーク及び物理設計との相関、LLMへのフィードバックなどを関連部署と連携して行う。■開発したLLMのサポート。【期待する役割】当社は、半導体設計プロセスの革新を目指し、GPUサーバー上に大規模言語モデル（LLM）を構築し、自然言語で記述された半導体チップもしくは論理モジュール(IP)の仕様から、ハードウェア記述言語（RTL, System Verilog）を自動生成する画期的な環境の開発を進めています。このプロジェクトを推進するため、AI技術と半導体設計に関する深い知識を持つAIエンジニアを募集します。【魅力】■国内最大級の開発に携わり、日本を背負う産業に関わるチャンスです。■ゆくゆく上場を目指しているため大型上場に関わることもできる予定です。【定年】65 歳　※65 歳以降有期契約による継続雇用有【Rapidus社とは】元東京エレクトロン会長の東様が発起人となり、キオクシア、ソニー、ソフトバンク、デンソー、トヨタ自動車、NEC、NTT、三菱UFJ銀行が出資し、海外では2nm技術を有する米IBMおよびEUV露光装置技術を持つベルギーimecとの協力体制構築、国内では技術研究組合最先端半導体技術センター(LSTC)との連携によりサムスン社やTSMC社でも成しえていないbeyond 2nmを掛け声に同社は設立されました。この度2027年に次世代半導体生産を目指し、キャリア採用を加速させております。