その他エンジニアのCTIのスキル・経験が活かせる転職・求人情報

【会社概要】GoogleMAPに地図データ提供している日本を代表する地図データおよびビッグデータサービスのグローバル成長IT企業です。【募集背景】新規事業の技術的実現性の迅速な検討を可能とする体制構築を進めていますが、その中で生じた以下課題の解決のため、アプリケーションエンジニアを募集いたします。・市場投入レベルでのアプリケーション開発経験者が不在・ネイティブアプリケーション開発・技術検証を担えるエンジニアが不足・実用的なサービス、アプリケーションによる検証が行えていない1994年にカーナビ用のデジタル地図事業からスタートした当社は、自動走行、安全安心の為の、AD/ADAS・高精度地図制作はもとより、移動を価値に変換するM2E（エムツーイー）アプリ、そしてメタバースの領域では「位置情報」と「NFT」の活用など、日本、そして世界の人々に新たな価値を提供しています。地図のメジャーカンパニーとして、地球(Geo)に関わる膨大なビッグデータと最先端のテクノロジーを融合し、予測（Prediction）可能「Geo-Prediction：ジオプリディクション」な世界を実現することで、少子高齢化・脱炭素・自然災害をはじめとした地球を取り巻くさまざまな社会課題の解決に貢献し、ESGに配慮した経営を進めています。【ポジション概要】新規事業の技術的実現性検討を迅速に行うため、AR・VR技術などの先行技術を活用した、実用に近いレベルのネイティブアプリケーション開発を担当いただきます。そして、実用に近いサービス・アプリケーションによる検証を通じて、実用化・サービス化に向けた課題抽出を行っていただきます。【具体的な業務内容】■ネイティブアプリケーションの設計、開発、評価・AIサービスの組み込みやAR・VR技術を活用した、実用に近いサービス・アプリケーションの設計・開発。・開発したアプリケーションの技術検証。・新規事業化に向けた技術的実現性の検討・評価。【配属先、カルチャー、キャリアパス】・配属部署名は『GISディベロップメント R&D』であり、8名の組織となります。・AIやディープラーニングを活用した先行開発や研究開発に取り組んでいます。各メンバーが最新技術を積極的に取り入れて、相互連携や成果共有により、エンジニアとして互いを高めあえるカルチャーを目指しています。・在宅勤務の比率も非常に高く、東京や仙台からフルリモートで業務を行っているメンバーも在籍しており、ワークライフバランスのとれた働き方が可能です。・先行開発や研究開発で獲得した成果の新規事業化にも積極的に挑戦していく予定で、様々なキャリアパスを描ける環境です。※開発環境Bitbucket、Confluence、Jira、AWS、Android Studio、Xcode、Visual Studio【魅力ポイント】・新規技術を主体的に選定・採用して先行開発・研究開発に取り組むことが可能です。・新規事業化に向けた技術的実現性検討を通じて、新規事業の立ち上げに関わることができます。・当社の強みであるデジタル地図データにアクセスでき、地図データを取り扱うための知識・技術・経験を得ることが可能です。・フルリモート可となりますが、在宅勤務と出社を組み合わせたハイブリッドワーク等、ワークライフバランスに応じた働き方が可能です。

【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】同社では、事業成長の要としてデータ活用を非常に重視しています。これまで同社のML活用は、現マネージャーの佐々木様が立ち上げから構築までを担ってきましたが、現在はマネージャー業務が中心となり、専任のMLエンジニア不在の状態です。そこで、1人目のMLエンジニアとして新たにジョインいただき、さらなるML活用の進化をリードしてくださる方を募集しています。【業務概要】同社ではデータ基盤構築・データ活用推進を重要戦略に位置付けており、他事業部とも連携しながらプロジェクトを推進いただきます。同社の事業はD2Cビジネスで、バリューチェーンが非常に長く、かつWebとリアルを組み合わせたモデルです。関与できるスケールや深さを求めていらっしゃる方には企業の社会的意義の体現と併せて、高いやりがい・実感を得られる業務内容が特徴です！【業務内容】・ビジネス課題の発見と統計・機械学習モデルを用いたソリューションの提案・機械学習モデルの開発と評価、既存で運用されているモデルの精度改善・デプロイしたモデルの監視とチューニング・サービスのデータ分析による潜在的な課題の発見・MLパイプラインの構築〈現時点での開発実績〉■顧客の注文需要予測：過去の注文傾向などから、翌週・翌々週に顧客が注文するかどうかを予測する機能。予測結果をもとに、集客・発注などを行うことで、無駄のないオペレーションを実現する。〈技術スタック〉Data Source: firestore（つくりおき.jpのプロダクトデータ）, Hubspot, GA4, 各種広告媒体(Google広告, Meta広告など)、メニュー管理SaaS、アンケート, (今後IoTなど)Data Warehouse: BigQueryExtract, Load: firestore extensions, trocco, fivetranTransform: dbtBI: Looker StudioAnalytics: Colab Enterprise, RstudioML Pipeline: Vertex AI pipelinesCI/CD: Github ActionsIaC: terraformCommunication: Slack, Notion【本ポジションの魅力】★小規模なチーム体制：現在、マネージャー＋データアナリストの2名構成のため、ビジネス企画からPoC、モデルサービング・MLOpsまで幅広く携わることができます。★アイデアを形にしやすい環境：フラットな組織なので、自身のアイデアをスピーディに実装し、事業に与えるインパクトを直に感じながら働くことが可能です。★柔軟な働き方をサポート：フレックスやリモートワークを導入しているため、ワークライフバランスを大切にしながら、集中して開発や運用業務に取り組めます。【2-3年後に期待する姿・状態】・技術リード、あるいはマネージャーとして、データ組織のリーディングを期待しています。※キャリアパスについては、ご志向をお伺いしながら決めていければと考えています。

【募集背景】まちづくりや社会インフラの分野では、これまでデータ化やAIの適用が他分野に比べて遅れていました。私たち同社ではこれらの分野でもデジタル化・DXを推進するための研究開発部門となる「技術創発研究所」を他社に先駆けて創設し、その中にAIを専業で扱う「AI解析研究室」もあります。AI解析研究室の研究の深化・加速に向けて仲間を募集しています。【業務内容】画像データを中心にVision＆Language Model, Object Detection, Semantic Segmentation 等を適用して、防災や構造物管理に活用するための研究およびソリューション開発を行う業務となります。【魅力】■社会インフラ分野でAIの研究開発に携わる魅力・地震や洪水などの災害、社会インフラの老朽化といった社会課題に対して、現状では利用できるデジタルデータが少なく、AIが活用できる業務は限られています。その分、AI技術者がこれから広く・長く活躍できるフィールドがあり、技術の力で課題解決ができたときの効果が大きいとも言えます。私たちは比較的容易に取得できる画像・動画データを中心に、AIによる課題解決に取り組んでいます。・他業界と比べてチャレンジングな点として、屋外で自然環境の影響を受ける社会インフラでは、均質なデータを得ることが難しいという問題があります。画像特徴量の違いやインバランスデータに対応して、ロバストなAIを構築することが課題となっており、そこが難しさでもあり面白いところでもあります。