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◆SRE専任として、自社で開発したサービスのインフラ構築・安定運用に加えて、運用自動化や障害対応の迅速化、システムのパフォーマンスやスケーラビリティを向上させるためのソフトウェア開発など、安全且つ効率的にサービスをデリバリーし続けられる仕組み作りを担っていただきます。＜具体的な職務内容＞●インフラ・ネットワークの設計・構築・運用●各種ミドルウェア、DBの構築・パフォーマンスチューニング●CI/CDパイプラインの設計・構築●自動化、業務改善やコスト最適化のための新規技術・サービスの導入や、ツールの作成●チケット管理システムやナレッジDBなどの開発ツールの構築【開発環境】クラウド : AWSコンテナ : FargateCI/CD : CodePipelineDB : MySQL(一部プロジェクトで PostgreSQL)、Amazon Aurora、DynamoDBCache ：Redis、ElastiCacheQueue：SQSIaC：CloudFormation▼サービスの一例・福岡銀行アプリ（誰でも使え、日常使いから金融商品取引までのアプリ完結を順次実現）サービス紹介　https://www.fukuokabank.co.jp/personal/service/bankapp/・BIZSHIP（デジタル通帳、経営診断機能など、事業者さま向けの便利機能を集めたポータルサイト）サービス紹介　https://bizship.fukuoka-fg.com/lp/note記事　https://note.com/ffg_oig/n/n9dfca6c00f38＜こんな方はご活躍いただけます＞・プロジェクトでのコミュニケーション能力が高い人・日本語でのビジネスコミュニケーション能力が高い人・システムの課題を特定し、チームメンバーとともに解決に取り組める人

■業務内容：入社後は関西電力株式会社に在籍しつつ、同社のDX推進・デジタル技術活用を目的として立ち上げた「K4Digital株式会社 ソリューションユニット」に出向し、業務課題を最新のデジタル技術を活用して効率化・高度化を図るデータ分析業務を担って頂く業務を通じて、データサイエンティストとしてのスペシャリスト人材を目指していただく想定をしています。（基本的には他部署へ異動することなく長期的にK4Digitalのソリューションユニットに所属いただく想定です）■業務詳細：デジタル技術適用検証の設計・実行と取りまとめや、RやPython等の分析言語や活用し、各業務部門が抱える課題に適した分析モデルの構築を行っていただきます。■魅力：関西電力は画像や音声、テキスト、テーブルデータ等多種多様なデータを保有し、機械学習から統計、最適化まで幅広く取り扱っています。業務を通じたスキルアップの機会はもちろん、PoCの結果得られる経営へのインパクトの大きさや、分析業務に集中できる環境があることに魅力を感じてご入社いただいています。■働き方：出社率1割（ほぼリモート）で、スーパーフレックス、オフィスカジュアルと自由度高く働く事が出来ます！■プロジェクトの特徴：発電・送配電・営業といった関西電力の各主管部と寄り添う形で体制をとり、案件提案から各種モデルの開発、結果確認まで一連のPoC検証のプロセスを請け負います。（３か月程度の短スパンで一つのプロジェクトに取り組んでおります。）■K4Digital：・デジタル技術活用による関電グループの業務変革や新規事業の創出を目的として2018年8月にアクセンチュア株式会社と共同で設立した企業です。関西電力が掲げるKX：Kanden Transformationの実現に向け、デジタル技術の中心として関電グループ内外から様々な経歴を持つ社員が集まり、20代～30代が多数を占める若い組織です。

【概要】フィックスターズでは、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、大規模データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】・自律走行に関わる分析基盤構築・分析基盤の改善・データ分析プログラムの開発・高速化・実データを用いた分析【案件例】・車両挙動の傾向判断をリアルタイムで行うアルゴリズムの高速化【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自律走行分野の最先端に関わることができる・実際の自律走行で得られた大規模データを扱うことができる・自身の技術を発揮して、自動化世界の実現に携わることができる・機械学習や最適化のスペシャリスト、自律走行エンジニア達との技術共有によるスキルアップができる【開発環境】開発環境：Python3・Sass・SQL・Bashその他開発環境：Linux・Windows Server・Tableau・Redash開発支援ツール：JIRA・Git・GitHub・Github Actions・GitLab・Apache Airflow開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・機械学習・AI・データベースの設計、チューニング・モビリティ関連（自動運転、交通関連）クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service・Microsoft Azureインフラ管理：Docker・Terraform・AWS CloudFormation・Ansible・Kubernetes・Amazon ECSAI・データ分析：Apache Spark・Amazon Athena・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・NumPy

生成AIを活用した社内DXをおこなうシステムエンジニアを募集します。＜具体的な業務内容＞・社内システム保守・開発業務（育成関連システム）・社内システムの運用保守業務（育成関連システム）・生成AIを用いた社内DXプロジェクトのリードおよびマネジメント・その他付随する業務＜開発環境＞言語：Python、TypeScriptフレームワーク：Vue.jsサーバー：AWS、GCP、AzureCI/CD：GitHub ActionsDB：MySQL、Cosmos DB＜PJ例＞私たちのチームでは、以下のシステムやツールの開発を進めています。社員のフィードバックをもとに、継続的な改善を行い、ユーザーの声を直接反映させることで、大きなやりがいを感じられる環境です。・社内生成AI Chatbotの開発/改善社内文書を読み込ませたAIを活用したチャットツール開発。社内のプライベート環境に構築されており、利用者が安心して業務上の質問や相談ができるよう設計。今後は、勤怠管理システム「TeamSpirit」との連携を図り、AIチャットツール上から直接登録や操作が可能になる機能拡張を計画中。→業務効率化やDXに興味があり、自社開発のプロダクトに深く関わりたい方にとって、大きなやりがいを感じられるプロジェクト。・AMBL PANELの開発/改善社員が自主的にスキルアップできるよう支援する自己学習支援ツールの開発。社内外に散在していた資料や動画、参考リンクなどを一箇所に集約し、誰でも必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現。より実践的な学びをサポートするために、演習課題に取り組める有料のWebサービスとも連携し、個々の学習スタイルに応じた活用も可能。→教育・人材育成に関心があり、ユーザー目線でサービスをつくり上げることにやりがいを感じる方にとって、魅力あるプロジェクト。・研修マスタの開発/改善社員のグレードや役職、研修の受講履歴などの情報を自動で集約・可視化する社内ツールの開発。人事部門やマネジメント層が個々の社員の成長状況を正確に把握しやすくなり、研修や評価の最適化に貢献。データの一元管理や業務効率化、社員のキャリア支援など、さまざまな側面から企業全体の成長を支えることが可能。→人材育成や組織開発にテクノロジーの力で貢献したい方、業務改善に関心のある方に適したプロジェクト。・生成AIの開発独自の生成AI技術を活用したサービスの企画・開発。単なるツールの導入にとどまらず、クライアントの業務や課題に深く寄り添った実用的かつ革新的なAIソリューションの構築を目指している。既存の枠にとらわれず、ゼロから価値を生み出すチャレンジングな環境で、生成AIの可能性を最大限に引き出すプロジェクトに参画が可能。→最先端の技術に興味があり、自社サービスの立ち上げに関わりたい、プロダクトを育てていく過程を楽しみたい方におすすめのプロジェクト。

【募集背景】ドクターネットは現在を「第二創業期」と位置づけ、遠隔画像診断サービスを軸に事業の拡大を進めています。その成長を支えるには、現行システムではスケーラビリティや柔軟性の面で限界が見えはじめており、抜本的なアーキテクチャの刷新が不可欠です。これまでもシステムのモダナイゼーションを進めて参りましたが、さらなる進化に向けてデータ活用による業務効率化や生成AIの応用など、先進技術を積極的に取り入れながら、画像診断領域のDX／スマート化を推進しています。こうした変革を実現するため、プロダクト開発をさらに加速し、エンジニア組織のスケールアップにも貢献いただける仲間を積極的に募集しています。ミッション/役割】ドクターネットが保有するデータ（依頼情報/検査画像/読影レポートなど）を機械学習などにより遠隔画像診断サービスのオペレーション/UX改善に活かす施策の立案と開発をしていただきます。【職務内容】・AI関連のPoC（自然言語処理/画像認識）と実用化検討・医療データ収集パイプラインの設計と作成・医療データを用いた識別エンジンの構築や評価 など【関わるプロダクト/サービス】・Tele-RAD・Tele-DOC・Virtual-RAD・AI-RAD・ドクターPACS※https://dr-net.co.jp/service/◆開発環境・開発言語　　　　　　　　　：Python3, TypeScript ・フレームワーク　　　　　　：FastAPI, React, Next.Js ・データベース　　　　　　　：MySQL・インフラ　　　　　　　　　：AWS・プロジェクト管理　　　　　：Github, Backlog・ソースコードバージョン管理：Git (GitHub)・コミュニケーションツール　：Slack・デザインツール ：Figma※開発言語やFWはプロダクト毎に最適な技術を選定しております。また必要に応じて適宜新規技術/ツール採用を検討し導入しております。【同社で働く魅力】◆技術的チャレンジ/医療という社会インフラのDXに貢献ドクターネットは、1995年から医療のDXに取り組んできたパイオニアであり、遠隔画像診断に関する豊富な知見と実績を持っています。現在ではこの分野で圧倒的なシェアを誇り、毎年平均10％以上の売上成長を続けています。医療という社会に不可欠な分野において、私たちはAIやクラウド技術を活用しながら、既存システムのモダナイゼーションや新しいプロダクト開発を進めており、大量の医療データや専門性の高い業務フローを扱う中で、技術的なチャレンジと社会貢献の両方を実感できる環境です。 ◆医療現場に近い環境でフィードバックを得ながらの開発が可能 医療の専門家が社内に在籍しており、エンジニアが直接コミュニケーションを取りながら開発を進めていき、UXテストやユーザーヒアリングも日常的に行われ、実際の現場の声を反映したプロダクト開発が可能です。また本社1階には、ドクターネットが運営支援する画像診断クリニックが併設されており、検証環境として活用できるほか、医療機関のユーザーからのフィードバックを直接得られることも強みです。 ◆安定した財務基盤の中でベンチャー並のスピード感をドクターネットは、時価総額4,000億円超の上場グループに属し、高い自己資本比率を誇る安定した経営基盤を持つ企業です。その安定性を背景に、研究開発への積極的な投資を可能にしています。一方で、全社150名規模とコンパクトな組織であるため、経営層との距離も近く、意思決定が速く柔軟な開発ができることも大きな特徴です。【組織】開発組織全体としては業務委託メンバー合わせて約30名のエンジニア組織となります。現状では小規模な組織なので開発領域もフロントエンドやバックエンドなどで分けておらず、個人の得意領域や要望を考慮してプロジェクトやタスクをアサインしていきます。プロジェクト毎に朝会を実施したり、一部ではスクラム開発を導入しスピード感を重視して開発を進めております。

面倒な契約(法務)業務の変革を目指し、AI技術で契約プロセスの高速化・高度化、事業の高速化を実現するプロダクトを展開しています。企業の事業活動に絶対に必要な 「契約業務のインフラ」 を展開し、毎日使われるほどに深く浸透しています。【導入企業】トヨタ自動車、三菱商事、三井住友銀行、ニトリ、パナソニックなど※プロダクトはチャーンゼロ、受託ゼロ、個社カスタマイズゼロです【業務詳細】 データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 同社は、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。　・契約データ解析・検索・推薦に関する事業課題・技術課題の発見と解決　・大規模言語モデル（LLM）を活用した製品機能の設計と開発　・プロンプトの評価・デプロイメントおよびデータのパイプライン構築　・AIプロジェクトの計画立案と実行　・カンファレンスやイベント等への登壇・寄稿■技術スタック言語: Python, TypeScriptフレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorchクラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloudデータベース・検索エンジン: MySQL, Elasticsearchツール: GitHub, Docker【企業について】MNTSQ（モンテスキュー）は自社開発のSaaSである「MNTSQ CLM」の提供を通じ、大企業の契約関連業務のDXを推進しております。さらに、2024年6月にはシリーズBのフェーズにおいて総額10億円の資金調達を実施し、より成長を加速させていきます。日本を動かす大企業顧客に、最高のUI/UXを体験していただくために、顧客フィードバックや価値仮説を基に、AI契約レビュー機能などの新規機能の開発や既存機能の改善を継続的に行っています。最高のプロダクトをお客様に届け、「すべての合意を、フェアにする」というMNTSQのVisionを実現するというチャレンジに力を貸してくれる仲間を、私たちは募集しています。【働き方】コアタイム無しのフルフレックス。リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月8日以上となります。エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

当社では、社内データを活用したAIモデルの設計・開発を行い、実際の製品への統合・運用を進めています。開発したAI機能を最大限に活かすため、データの前処理からモデル構築、評価、継続的改善までをエンドツーエンドで担当いただくことが可能です。また、開発チームや製品チームと連携しながら、実際にユーザーが利用するAI機能の要件定義・実装に関わる機会も豊富にあります。【職務内容】・社内データを活用したAIモデルの設計・開発・開発したAIモデルの製品への実装・統合・データ収集から前処理、モデル構築、評価までの一連のプロセス管理・製品利用状況のモニタリングとモデルの継続的改善・開発・製品チームや社外の関係各所との連携によるAI機能の要件定義と実装【魅力】主軸のソフトウェアテスト事業にて活用される自社ツールを開発しているR&D部門で今最も力を入れている開発に従事いただくことができます。実務未経験者も歓迎。AI技術を活用した製品開発に挑戦いただけるポジションです。【歓迎要件】・機械学習/深層学習アルゴリズムの実務での活用経験・SQL等を用いたデータ操作の知識・Docker等のコンテナ技術の知識・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure等）での開発経験・AIモデルを製品に組み込んだ経験、またはソフトウェア製品開発経験・CI/CDパイプラインの構築経験・ビジネス要件を理解し、技術的解決策に落とし込む能力【求める人物像】・データとAI技術を活用した製品開発に情熱を持つ方・AI分野に対する興味・キャッチアップ意欲が高く、長期的な成長が期待できる・エンドツーエンドで問題解決できる実装力と思考力を持つ方・ビジネス価値と技術的な実現可能性のバランスを考慮できる方・開発・製品チームと効果的にコミュニケーションできる方

当社では、社内データを活用したAIモデルの設計・開発を行い、実際の製品への統合・運用を進めています。開発したAI機能を最大限に活かすため、データの前処理からモデル構築、評価、継続的改善までをエンドツーエンドで担当いただくことが可能です。また、開発チームや製品チームと連携しながら、実際にユーザーが利用するAI機能の要件定義・実装に関わる機会も豊富にあります。【職務内容】・社内データを活用したAIモデルの設計・開発・開発したAIモデルの製品への実装・統合・データ収集から前処理、モデル構築、評価までの一連のプロセス管理・製品利用状況のモニタリングとモデルの継続的改善・開発・製品チームや社外の関係各所との連携によるAI機能の要件定義と実装【魅力】主軸のソフトウェアテスト事業にて活用される自社ツールを開発しているR&D部門で今最も力を入れている開発に従事いただくことができます。実務未経験者も歓迎。AI技術を活用した製品開発に挑戦いただけるポジションです。【歓迎要件】・機械学習/深層学習アルゴリズムの実務での活用経験・SQL等を用いたデータ操作の知識・Docker等のコンテナ技術の知識・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure等）での開発経験・AIモデルを製品に組み込んだ経験、またはソフトウェア製品開発経験・CI/CDパイプラインの構築経験・ビジネス要件を理解し、技術的解決策に落とし込む能力【求める人物像】・データとAI技術を活用した製品開発に情熱を持つ方・AI分野に対する興味・キャッチアップ意欲が高く、長期的な成長が期待できる・エンドツーエンドで問題解決できる実装力と思考力を持つ方・ビジネス価値と技術的な実現可能性のバランスを考慮できる方・開発・製品チームと効果的にコミュニケーションできる方

【職務内容】世界17か国から毎日1300万件の不動産情報を収集し、データベース化している当社において、関連するシステムのフロント側の開発（PHP/JavaScript/SQL）を担当していただきます。まずはビッグデータを扱うデータベースと、分析やフロント出力のデータの流れや仕組みを理解頂き、フロントの改修や新機能・新サービスの開発を担当します。環境に慣れてきたら、分析などと連携した新サービスの企画にもかかわって頂きます。【システム環境】Oracle Autonomous Databese/Oracle Cloud/MySQL/AWS/Laravel/CakePHP/Google API/Git/他最新かつ汎用的な構成を組んでいます。※バックエンドのデータ収集と分析は主にPythonで行っています。クローリングやテスト解析、クラスタ分析、機会学習モデルといったAIなどに興味があれば、連携部分に関わって頂くことも可能です。