システムインテグレーター(SIer)業界のその他エンジニアの転職・求人情報

【概要】NEDOの公募「グリーンイノベーション基金事業／次世代デジタルインフラの構築」における「次世代グリーンデータセンター技術開発」のプロジェクトで、最先端のコンピューティングパワーを活用したサービスプラットフォームを提供するためのコンパイラの技術開発を担います。【期待する役割やミッション】■本ポジションでは、ツールチェインの開発リーダーまたは中核技術者として、OSSであるLLVMの開発をOSSコミュニティと連携しながらチームをリードいただきます。■最新言語規格や業界標準仕様に対応し、新CPUの性能を最大限に引き出すために必要な機能開発に取り組む。■成果創出のため、社内外関係者と密にコミュニケーションを取り、チームの成果・ユーザへの提供価値の最大化を行う。【補足】統括部全体では開発した技術を組み合わせてコンピューティングパワーを活かした新サービスの社会実装に取り組んでいます。また、官公庁が公募した「次世代計算基盤にかかる調査研究」において、富岳の後継機である富岳NEXTの実現に向けたフィージビリティ・スタディを推進し、次世代のあるべきツールチェイン像を明確にした。【仕事の魅力・やりがい】■スーパーコンピュータ「富岳」を開発した技術者集団と共に、富士通のパーパス実現と新たなマーケットの創出に取り組めること。■特に、従来の利用領域と異なる分野へのHPC技術の適用し新たなサービス創出に貢献することができます。■顧客価値を探索し試行錯誤を繰り返しながら、サービス創出に必要なソフトウェア技術開発の戦略を策定、実行することで新たなエンジニア像にチャレンジしていただけます。■OSSコミュニティとの連携による人脈形成やスキル向上を図ることができます。【配属部門】先端技術開発本部　ソフトウェア開発統括部 ～組織としてのミッション～未来社会のインフラ、次世代グリーンデータセンター、および富岳後継システムの中核となるシステム・ソフトウェアの開発・提供を行う。【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】NEDOの公募「グリーンイノベーション基金事業／次世代デジタルインフラの構築」における「次世代グリーンデータセンター技術開発」のプロジェクト及び、富岳の後継機である「次世代計算基盤(富岳NEXT)」のフィージビリティスタディに参画しています。生成AIをはじめとするAIワークロードの増大に伴い、GPGPU等のアクセラレータを活用したヘテロジニアスなシステムが不可欠となっています。当本部で開発している新しいCPUであるMONAKAとアクセラレータを活用した次世代コンピュータシステムに必要なソフトウェアの企画・開発を実施します。【期待する役割やミッション】本ポジションでは、新しいCPUであるMONAKAとGPGPUなどのアクセラレータを活用した次世代のコンピューティングシステムに必要なソフトウェア（OS・ドライバ・アクセラレータ向けフレームワーク・ライブラリなど）を社内外の関係者と連携・調整を行いながら企画・開発を行います。【仕事の魅力・やりがい】スーパーコンピュータ「富岳」を開発した技術者集団と共に、富士通のパーパス実現と新たなマーケットの創出に取り組めること。特に、HPCだけではなく、生成AIをはじめとしたAIをターゲットに入れながら、富士通の技術を活用し、新たな価値の像出に貢献することができます。・HPC/AI/Data解析などの幅広い分野の知見、ハードウェア部隊と一体となったコデザイン開発が経験できます。・OSS(オープンソースソフトウェア)コミュニティや海外企業とのの連携による人脈形成やスキル向上に加え、新たなエコシステムの構築にチャレンジすることができます。【配属】先端技術開発本部　ソフトウェア開発統括部 ～組織としてのミッション～未来社会のインフラ、次世代グリーンデータセンター、および富岳後継システムの中核となるシステム・ソフトウェアの開発・提供を行う【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。

【仕事の内容】技術開発（R＆D）をミッションとする部門で、ご経験に応じて以下の業務をご担当いただきます。■生成AI関連技術の動向調査（論文・OSS・活用事例）、プロト開発による知見獲得、　社内外への情報発信■生成AI関連技術を用いた開発案件（お客様向け提案、要件調整から設計・実装までの工程）■生成AI関連技術に関する技術開発（R&D），自社サービス開発，外部企業との共同研究開発生成AIの急速な進化と各社での活用が加速する中、お客様に対してシステム開発やソリューション開発を行う社内各本部と協業しながら、生成AI基盤の構築や生成AIの業務適用に取り組んでいます。大阪ガス向け案件、大阪ガス以外の一般のお客様向けの案件など、稼働中案件も多数。外部企業との共同研究開発など豊富な成長機会がある環境で技術開発に取り組んでいただけます。【ＰＲポイント】・ご自身のアイデアをもとに技術開発、自社サービス開発にチャレンジできます。・社会情勢変化があったとしてもR&D領域への体制強化を進めてきた同社で、裁量を持ち、最新技術に向き合えます。・攻めのIT投資に積極的な大阪ガスと生成AIの取組みで協業しています。生成AI基盤構築や生成AIを用いた業務変革の伴走をしており、今後当たり前のように使われる生成AI関連技術の実践フィールドが多数あります。・社内メンバーの育成も実施中（OJT、AI関連教育コース受講、AI関連カンファレンスへの参加、AI関連の先端論文の追跡、AI関連コミュニティーへの参画など）であるものの、ビジネスとしてAI技術を用いた提案活動を加速しており、様々なフィールドを提供することが可能です。AI関連技術の動向調査に業務時間の一定程度を割くことは結果的に提供価値の最大化に繋がると考えているため、業務を通じたスキルアップも可能です。

【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。

【期待する役割】企業の中でのシステムが担う役割、重要度が高まってきています。そのような多種多様なシステムの構築を、画一的な仕組みで実現することができなくなってきています。我々は、お客様がシステムに求める要求に加え、その背景・将来の予測を加え、今とるべき最適で戦略的なアーキテクチャを提案していきます。また、我々は特定のソフトウェア製品やサービスを担ぐことはせず、顧客の成功に最適なアーキテクチャを実現するために必要となるソフトウェアやサービスを利用する。その様な顧客が成功する為に必要となるアーキテクチャの設計をはじめとして、チーフアーキテクトとしてプロジェクトを技術面からリードするポジションを担当して頂きます。【職務内容】■アーキテクチャ要件、非機能要件の定義ビジネスの成功におけるシステムの役割、なすべきことを理解し、アーキテクチャを設計する為に必要となる要件を定義する。機能面での要件に加え、性能・可用性・移行性・操作性・運用性・機密性など、非機能面での要件も定義する。特に我々は、大規模・ミッションクリティカルなシステムの構築が多いので、非機能面での要件には重きを置いている。■アーキテクチャ設計、Proof Of Concept、アーキテクチャチームのリーディング機能面、非機能面で要件を満たすアーキテクチャの設計を担当する。単純なソフトウェアスタックを設計するのではなく、ソフトウェアを機能レベルのコンポーネントに分解し、コンポーネント間のインターフェースおよび通信含め論理設計する。アーキテクチャ物理設計では、そのコンポーネント間の連携を実現する「実装」を決定するが、世の中にあるソフトウェアで実現できない場合は、自らその実装を開発することも厭わない。また、我々はたとえ実績がない技術であっても目的達成に必要な技術であれば積極的に採用をしていく。その為、実現性が不確実な要素に関しては、設計段階で実現性の検証（Proof Of Concept：POC）を実施する。そして、自ら設計したアーキテクチャを元にアーキテクチャチームとプロジェクトを技術面からリードしていく。■新技術の検証常に新たな技術に対しても目を向け、顧客の成功に役立つ可能性がある技術に関しては、積極的に検証を進める。【配属組織】同ポジションは、TIG内のTechnology Architect Teamへの配属です。同チームでは、独創的で自由な発想と実績をもとに、顧客の戦略的IT投資に向けて、先進IT技術の調査と伴にシステムのスリム化・効率化・最適化をテクノロジー面で推進します。また、先進テクノロジーを積極的且つ緻密に採用し、競争力の高いシステム設計・構築、開発コスト・運用コストの適正化と投資対効果の改善を実施しています。【募集部門のビジョン・ミッション】■Vision：「企業＜業界＜社会」の変革と実装■Mission:・先端テクノロジーを使いこなす、世になければ作る実装力・既インダストリーの枠にとらわれないフリーハンドなデザイン力・仮説検証と実装のスピードを兼ね備えた実現力・ブラックボックスな社会課題に仮説を立てる読解力と難題のゼロベースでの解決力・「実績がない、常識でない、変えたくない」の壁に挑む挑戦力

【業務内容】配属先の「次世代AI研究センター」ではセキュリティ、分散学習、および適応性にフォーカスしたAI研究を行っています。このポジションでは、AIの新しいアプローチに理論から応用まで幅広く取り組み、その実装と外部との協働をリードし、AI分野の限界を押し広げられる経験豊富な研究者を募集しています。【期待する役割・詳細業務】・以下のいずれかの分野での基礎研究の実施と、チームのリード　 -カーネル法＆統計的学習　 -フェデレーテッド＆セキュアAI　 -最適化＆適応学習　 -プライバシー保護＆ロバスト機械学習・概念実証(PoC)の実装を開発し、理論的な発見を検証すること・技術的リーダーシップを発揮し、ジュニアリサーチャーの指導すること・外部の研究者、学会、産業界との協働をリードすること【仕事の魅力・やりがい】当プロジェクトでは、セキュリティ、分散学習、および適応性にフォーカスしたAI研究に関する、新手法の新規開発、AIの理論から応用的まで幅広く取り組み、AI分野の限界を押し広げる世界初の研究開発にグローバルなチームで取り組むことができます。【配属部門】次世代AI研究センター～組織としてのミッション～適応的、効率的かつ堅牢なAIエコシステムを実現しAIのゲームチェンジに挑む【会社の魅力】■会社について国内ITサービス市場シェアNo.1。同社のビジネスは製造業、自治体/官公庁、物流、ヘルスケア、教育、宇宙、通信、メディア、金融など多岐に渡る市場にサービスを提供しております。デジタルイノベーションによって「SX：サスティナビリティ・トランスフォーメーションの実現（環境・社会・経済により良いインパクトを与えるためにビジネスを変革すること）」を目指しております。■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拠点あるため家で仕事が難しい時でも、近隣のサテライトオフィスを活用して仕事が可能です。■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。その影響もあり、各部門は組織員のエンゲージメントにも配慮があり、やりがいある環境、定着しやすい環境など、職場の風土醸成にも意欲的です。

【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。

【仕事の内容】技術開発（R＆D）をミッションとする部門で、ご経験に応じて以下の業務をご担当いただきます。■生成AI関連技術の動向調査（論文・OSS・活用事例）、プロト開発による知見獲得、　社内外への情報発信■生成AI関連技術を用いた開発案件（お客様向け提案、要件調整から設計・実装までの工程）■生成AI関連技術に関する技術開発（R&D），自社サービス開発，外部企業との共同研究開発生成AIの急速な進化と各社での活用が加速する中、お客様に対してシステム開発やソリューション開発を行う社内各本部と協業しながら、生成AI基盤の構築や生成AIの業務適用に取り組んでいます。大阪ガス向け案件、大阪ガス以外の一般のお客様向けの案件など、稼働中案件も多数。外部企業との共同研究開発など豊富な成長機会がある環境で技術開発に取り組んでいただけます。【ＰＲポイント】・ご自身のアイデアをもとに技術開発、自社サービス開発にチャレンジできます。・社会情勢変化があったとしてもR&D領域への体制強化を進めてきた同社で、裁量を持ち、最新技術に向き合えます。・攻めのIT投資に積極的な大阪ガスと生成AIの取組みで協業しています。生成AI基盤構築や生成AIを用いた業務変革の伴走をしており、今後当たり前のように使われる生成AI関連技術の実践フィールドが多数あります。・社内メンバーの育成も実施中（OJT、AI関連教育コース受講、AI関連カンファレンスへの参加、AI関連の先端論文の追跡、AI関連コミュニティーへの参画など）であるものの、ビジネスとしてAI技術を用いた提案活動を加速しており、様々なフィールドを提供することが可能です。AI関連技術の動向調査に業務時間の一定程度を割くことは結果的に提供価値の最大化に繋がると考えているため、業務を通じたスキルアップも可能です。

【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。

東証一部上場、独立系のSIerとして、様々な業界のクライアントに技術を提供する同社において、プロジェクトリーダーもしくはシステムエンジニアとして以下の業務をお任せします。アジャイル開発やテスト駆動などの手法も使いつつ設計～テストまでを幅広く対応していただきます。最先端技術の知見を深めたいスペシャリスト志向の方にご活躍いただける環境です。【開発事例】■サービス業：タブレット端末向け　会員カルテ管理システム■家電機器メーカ：スマートフォン端末向け　スマートフォンオーディオ■医療機関：タブレット端末向け レントゲン所見入力システム■化粧品販売：スマートフォン端末向け　店頭販売支援システム■映画館・劇場：スマートフォン端末向け　座席予約決済システム★技術研究所★ 2012年に技術研究所を設立致しました。技術研究所では、お客様の現場の課題を先端技術でお客様と一緒に解決する「共同研究」や、大学などの研究機関との「産学連携」も推進しています。【募集背景】事業拡大における増員

【概要】フィックスターズでは、15年近くお付き合いのある国内大手証券会社様にて、金融計算（デリバティブプライシング）の高速化や金融系システムの開発・運用を行っています。プロジェクト全体は1500人月を超える大規模なものですが、重点領域は当社のエンジニアが担当しています。共にシステムの要件を詰めたり、仕様を提案したりしながら開発を進めていくことができる環境です。【具体的な職務内容】■10個以上のシステムと連携するLinuxアプリケーション開発■パフォーマンスを最大化するための並列プログラミング■大容量データベース処理の最適化■リアルタイム処理■開発から修正・運用までのすべてを網羅【案件例】大手分散ミドルウェア入れ替えのため、半年という短い期間で0から分散機能を開発し大幅なコスト削減に貢献【プロジェクトのやりがい】◎金融系システムにおける最先端分野の業務を手掛けている◎仕様提案可能であり、お客様とベストなシステム開発が行える

【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

【概要】フィックスターズでは、AGVやAMRを開発するお客様向けに、ロボット試作品の組み上げ、開発プラットフォームの適用・移植に加え、自己位置推定や障害物認識アルゴリズムの開発、アルゴリズムの処理時間の短縮・高速化といった、幅広いロボットシステム開発サービスを提供しています。【具体的な職務内容】・ロボット関連アルゴリズム（自己位置推定、障害物認識、経路計画、走行制御）の開発、移植、高速化・画像処理・画像認識プログラムの開発、移植、高速化【案件例】・画像特徴点抽出処理のARM NEON/CUDAによる高速化・車両センサーデータを用いた車両挙動分析・ステレオカメラ深度推定アルゴリズム開発及びCUDA高速化・DNNによるステレオカメラ物体認識アルゴリズム開発・組込み向けDNNモデル圧縮技術開発・自律走行移動ロボットの自己位置推定・障害物認識・経路計画開発【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自動運転分野の最先端に関わることができる・自身の技術を発揮して、ロボット実現に携わることができる・コーディングに没頭し、ひたすら技術のことを考えていられる・最適化のスペシャリスト、自動運転エンジニア達との技術共有によるスキルアップ【開発環境】開発環境：C・C++・Python2・Python3・CUDA C/C++その他開発環境：Linux・Windows開発支援ツール：Git・GitHub開発手法：プロジェクトごとに選択・アジャイル・チケット駆動開発・コーディング規約あり開発内容タイプ：B2B・画像処理・ハードウェア制御・組込み・モビリティ関連（自動運転、交通関連）AI・データ分析：NumPy

【概要】フィックスターズでは、数理最適化を扱う開発サービスやクラウドサービスを行っています。ソリューション開発サービスでは、数理最適化を扱う課題について、既存ソフトウェアの高速化、新規アルゴリズム開発、最適なハードウェアアクセラレータの提案といったコンサルティング・開発サービスを提供しています。クラウドサービスでは、様々な量子アニーリング・イジングマシンを使って組合せ最適化問題を解くことができる開発プラットフォーム「Fixstars Amplify」を開発・運用しています。その他、Gurobi、CPLEX、GPU等を使った次世代アクセラレータ向けのソフトウェア開発を行っています。【具体的な職務内容】・お客様の課題ヒアリング、課題アプローチの検討、既存ソフトの高速化、アルゴリズム開発・実用アプリケーションの開発や製品への組込み支援・アニーリングマシン（量子・古典）、ゲート型量子コンピュータ（NISQ、誤り耐性）、アクセラレータ向けライブラリの研究開発【プロジェクトのやりがい】・数理理最適化に関する知識や経験を活かしつつ、新しいコンピュータに関するスキルが習得できる・国内外の量子コンピュータや数理最適化のキープレイヤーと協同し、世界にチャレンジできる・お客様の課題解決に携われる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です【開発環境】開発環境：C・C++・Python3開発手法：アジャイル・チケット駆動開発

【概要】フィックスターズでは、半導体検査装置や医用画像機器や外観検査装置の性能向上、自動運転や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、画像処理・機械学習プログラムの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、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】・画像処理、機械学習・深層学習プログラムの移植、最適化・画像処理ミドルウェアの開発・画像処理アルゴリズムの新規開発【プロジェクトのやりがい】・グローバル製品のコア部分のソフトウェア開発に携わることができる・続々と発表される最新アーキテクチャに一早く、かつ深くまで接することができる・限界近くまで高速化を行うと、ハードウェアを使い倒した独特の快感を味わえる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・プロジェクトはいずれも最先端分野の研究・開発に関わっている【開発環境】開発環境：C・C++・Python3・Bash・CUDA C/C++その他開発環境：Linux・Windows開発支援ツール：Git・GitHub開発手法：オブジェクト指向・アジャイル・チケット駆動開発開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AIAI・データ分析：PyTorch

【概要】フィックスターズでは、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、自動運転や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、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェアの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、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】・自動運転を実現するためのソフトウェア開発・AGV／AMR向けロボットシステム開発、データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェア開発・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービスおよび量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発・データセンター向けNVMe SSDファームウェア開発（組込みソフトウェア開発）・FPGAをアクセラレータとして活用するシステム開発・組込み機器に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発(例：4K8K機器・ADAS・医療画像処理・検査装置)・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェア及びソリューションの開発・金融系システム（デリバティブプライシング）開発【プロジェクトのやりがい】・顧客との直接取引が多く、次世代の技術や最先端の技術に携わることができます・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・低レイヤのソフトウェア技術が活かせるプロジェクトが多数あります・ソフトウェアエンジニアでも、技術分野とビジネス分野両方のキャリアパスが用意されています

フィックスターズでは、自動運転の実用化に向けて、障害物認識や白線認識、自己位置推定などの自動車周辺環境認識に関わる認知機能や、自車走行経路のプランニングなどの判断機能の開発を行っています。論文調査によるゼロからのアルゴリズム開発、引用元アルゴリズムの改善開発、ターゲットハードウェア向けの高速化など、理論から応用、実用化まで一気通貫した開発を行っていることが特徴です。【具体的な職務内容】・リアルタイム処理を考慮した自動運転ソフトウェアの開発・移植・高速化・自動運転システムの製品化開発・自動運転アルゴリズムの研究開発・クラウドと連携したコネクティッドシステムの実現【案件例】・画像特徴点抽出処理のARM NEON/CUDAによる高速化・車両センサーデータを用いた車両挙動分析・ステレオカメラ深度推定アルゴリズム開発及びCUDA高速化・DNNによるステレオカメラ物体認識アルゴリズム開発・組込み向けDNNモデル圧縮技術開発【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自動運転分野の最先端に関わることができる・自身の技術を発揮して、自動運転の製品化実現に携わることができる・自動運転車に採用される最新半導体アーキテクチャにいち早く、　かつ深くまで接することができる・最新論文の調査、実装、改善を通して最新技術を常に追いかけることができる・ソフトウェア高速化・コンピュータビジョン・深層学習等の各技術の　スペシャリスト達と技術を共有することで、スキルアップできる【開発環境】開発環境：C・C++・Python3その他開発環境：Linux開発支援ツール：Git・GitLab開発手法：プロジェクトごとに選択・チケット駆動開発開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AI・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インフラ管理：DockerAI・データ分析：PyTorch・matplotlib・NumPy

【概要】フィックスターズでは暗号化、セキュリティプラットフォームの開発,高速化をしております。この新規アルゴリズム実装及びシステム開発を行っています。このプロジェクトを通じて最適なハードウェアアクセラレータの提案、開発を行っております。【具体的な職務内容】・脅威モデリング、セキュリティ要件定義、POSIX準拠OS環境構築開発・TEE実装、評価・多層分離環境構築・カーネル実装、ドライバ、ファイルシステムの実装、高速化【開発環境】開発環境：C・C++・Rustその他開発環境：Linux・UNIX・TEE・VM・QNX・AGL開発支援ツール：Git・GitHub・GitLab開発手法：アジャイル・スクラム・グローバルチーム（多国籍メンバー）開発内容タイプ：B2B・ハードウェア制御・組込み・モビリティ関連（自動運転、交通関連）

【概要】フィックスターズでは、半導体検査装置や医用画像機器や外観検査装置の性能向上、自動運転や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、機械学習アルゴリズムを利用したソフトウェア及びソリューションの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、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】お客様から頂いた様々なデータセットに対して、機械学習技術を用いたデータ分析やパターン解析、予測やシミュレーションなど、新しい技術によるソリューションの提供に携わっていただきます。【プロジェクトのやりがい】・急成長するビッグデータ/AI市場において、新たな技術革新にチャレンジできる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・常に最先端の技術に触れることができる【開発環境】開発環境：C++・Python3その他開発環境：Linux開発支援ツール：Git・GitLab開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・機械学習AI・データ分析：pandas・scikit-learn・matplotlib・NumPy

◆職種内容：プリファードネットワークスでは大規模言語モデル(LLM)を中心としたマルチモーダルな基盤モデルの開発を進めています。LLM・生成AIの基盤モデル開発に加え、エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域を強化する形での導入を目指した応用開発、その他産業への応用研究も行っています。大規模言語モデルプラットフォーム開発エンジニア (アプリケーション・インフラ)は、現在開発中の100Bクラス以上のLLMや関連する技術をサービス提供するためのソフトウェアプラットフォームの開発に取り組みます。＜業務例＞・自社開発した生成AI・LLMの基盤モデルを、様々な事業領域に導入するためのシステムの設計開発開発・同基盤モデルを外部の事業者が利用できるようにするプラットフォームの設計・開発・同基盤モデルを利用した事業領域のプロジェクトにおいて、モデルを円滑に利用できるようにするためのツール作成・整備実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。

【職務内容】以下のAI／生成AIを活用したシステムの設計や構築・開発のいずれかを実施いただきます。・AIアプリケーションの設計、実装、テスト・システムへのAI実装、データ・画像分析／活用を設計、開発・開発後の運用・保守作業

【採用背景】品質保証グループのメンバーの高齢化が進んでいるため、組織の中心になる中堅社員の確保が急務である。即戦力かつ役職候補となり得る人材を採用し、職場の活性化及び組織力強化につなげたい。【具体的な職内内容】ソフトウェア検証技術者（テストエンジニア）として、同社開発ソフトウェアのシステムテスト・製品検査の実施と実行管理　（設計・実施と計画立案・実行管理）をしていただきます。■品質・効率（ex. テスト自動化）の向上■Cloud/AI/IoT/DevOpsのテスト・品質保証・最新技術の取り入れ▼関わる製品例：写真サービスの注文を受け付ける店頭機やネットサービス、内視鏡やX線などのメディカル機器などPJ規模：3名程度※富士フイルムが製品全体の品質保証を担っているのに対し、同社ではソフトウェア部分の品質保証の責任を担っています。【配属部署】品質保証グループ社員数：26名平均年齢47歳中途入社者：18/26名※富士フイルムグループからの移籍者を含む【入社後の就業イメージ】■入社後は、検証Tの一員としてプロジェクトに関与頂き、検証の上長orリーダーとコミュニケーションを取りながら、テスト実施→テストケース作成→テスト設計→テスト計画(管理)のステップでメンバースキル・成長に合わせてステップを踏んでいきます。■独自のFFS検証標準(管理編・技術編)を活用・上長からの指導のもと技術や知識等を高め、キャリアアップし、リーダー、役職者として活躍して頂く場合が多いです。■検証T社員は中途社員が多く、様々な経験を持つ人たちが集ってそれぞれの専門性を生かしながらキャリアを磨いています。【働き方】週2～3日在宅勤務可能実機でのテスト実施もあるのでテストフェーズに合わせて在宅可能なフェーズであれば在宅を週3で活用している人もいます。【同ポジションの魅力】■テストエンジニアのスキル・経験を深めた上で、QA スペシャリストへの役割拡大も可能です。■メーカーのエンジニアとして製品を世に送り出す達成感を味わえます。■富士フイルムの、業界最先端の製品開発に携わることができます。【同社の魅力】■エンジニアがメインの会社同社の所属従業員の95%がITエンジニアになります。スタッフも5%所属しておりますが、そのうちITエンジニア出身者が4割ほどいるなどITエンジニアを尊重した社風・環境がある企業です。■富士フイルムグループ唯一の全社横断ソフトウエア企業富士フイルムグループが展開するさまざまな事業にソフトウエア開発・IT技術開発の面から横断的に関わり、富士フイルムが世界中に展開するソフトウエア製品やサービスを主体的に開発しています。研究開発、DX、製品開発を主体的に進める技術力を強みとし、富士フイルムの事業をITの面から支えています。■医療・製薬業界へ向けたAI画像解析/診断技術トップクラス1936年のX線フィルム国産化から積み重ねてきた技術を活かし、医療業界や製薬業界へ技術支援を行っております。21年には富士フイルムグループへ日立製作所の画像診断関連事業の買収も行っており、医用画像情報システム(PACS)は世界シェアNo.1、メディカルシステムも国内シェア1位・世界シェア2位を誇っております。https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare【同社採用ページ】https://www.fujifilm.com/ffs/ja/careers【富士フイルムソフトウエア社　新卒採用サイト】https://careers.fujifilm.com/graduates/group/ffs.html【採用動画】https://www.youtube.com/watch?v=7c3HwQBU5xk&list=TLGGy9EVVfYvby0zMTEwMjAyMg

【東証市場上場、国内最大手の地図情報会社。「ゼンリン住宅地図」は全国市区町村の約99％をカバーし社会インフラの一端を担っています】■ミッションIoTや5GといったIT技術革新により、自動運転、スマートシティなどが普及する世の中においては、地図データベースもリアルタイムな整備・更新が求められます。AI技術やビッグデータの解析・分析技術を用いて、地図整備・更新の自動化や省力化を目指した研究開発を行うことがミッションです。■職務内容機械学習や深層学習を地図作成に応用する研究・ソフトウェア試作による概念検証実用化のためのシステム開発■開発環境：言語（フレームワーク含む）：Python, PyTorch, Jupyter, OpenCVほかOS（仮想環境含む）：Linux, Docker, AWSほかDB：特に決まった環境はありません。■組織構成：20代後半から30代前半の若手メンバーから構成される組織です。近年は、深層学習のように新しい技術に取り組むため中途採用にも力を入れています。福岡、長崎、戸畑で合計10名程度の組織です。■職務の魅力：地図データベースは応用範囲が広く、自動運転やスマートシティなど、次世代の情報基盤として大変注目されています。また、地図データベースは、センシング、位置測位、画像処理、データベース技術、データ分析、ＵＩなどさまざまなテクノロジーの組み合わせによって作られます。地図作りの専門家たちと共に、最新のテクノロジーの利活用方法についてプロトタイプソフトウェアを作りながら検討を重ね、日本全国で使われる新しい地図、地図作り技術を追求できることがこの職務の魅力です。

【職務内容】LLM/SLM/VLMといった最先端の生成AI技術の事業化に向けた研究開発の実施。同チームは主にオンプレミスでも活用可能な小型・軽量モデル（パラメータ数30B以下程度、同社の大規模言語モデルやその他オープンなモデル）の事業活用に必要な研究開発業務を実施しています。具体的には以下の業務に対して技術検証、社内外への説明、一部マネジメント業務を実施いただきます。1. 生成AIのファインチューニングとその評価　LLM/SLM/VLMに対するファインチューニング手法の検証計画立案、およびその効果測定の実施2. PoCによる技術のビジネス性検証　SLM/VLMの事業検証に向けた顧客とのPoCの計画立案、目標検討、PM業務3. 同社研究所との連携4. 海外グループ企業との共同R&D、グローバル技術サポート体制の構築・運営【アピールポイント（職務の魅力）】・技術力の高いメンバが多く所属しており、常に最新情報をキャッチアップする姿勢をもっています。また、相互に高めあう風土、フラットな文化でもあり、活発に技術議論を行っています。・チームメンバは9名、組織として約150名の幅広い先進技術の研究開発を実施している仲間たちがいます。・リモートベースのハイブリッドな勤務形態を取っており、個々人の状況に応じた柔軟な働き方ができています。【組織情報】技術とビジネスの双方を正しく理解し、最先端の技術を現実のビジネス課題に変え成果を上げる。【採用背景】採用部署では生成AIに関する研究開発を実施している。同チームの所掌は同社研究所との専門的なディスカッションから実際のビジネスニーズのヒアリング、技術検証の計画立案と実行、顧客とのビジネス目標をベースとしたPoCの実施、海外R&Dチームとの連携、海外顧客対応など技術的に深いレベルでの理解を必要とする業務から、ビジネス目線での提案、顧客対応、ビジネスレベルでの英語を利用した海外対応など複数のスキルセットを必要とするチームである。それぞれ1項目から２項目程度で高い専門性のある人材を求めているが、社内からのアサインが厳しい状況にある。また、ライフイベントにより既存人員の欠員が出たため、早急に該当する人材を獲得したい。以下、２つの項目のいずれか、またはその両方に該当する人材を求めています。・グローバルでのR&Dを経験、または志望する方・生成AI関連領域において、生成AIモデルの構造やファインチューニングなどに対して見識または経験がある方同チームの取り組みは同社の生成AI戦略おいて、中核に位置する取り組みであり幹部期待が高く、活躍できればご本人のキャリアアップにつながる貴重な機会です。【想定役職】課長代理主任【歓迎要件】■RAGを用いた生成AIアプリケーションの実装経験■AWS、Azureなどのインフラ管理経験■当該分野での特許出願、論文投稿経験■テクニカルイシューの解決経験やユーザーサポートの経験■海外との英語でのビジネス経験【求める人物像】・新しいこと、チャレンジングな取り組みに対しても前向きに推進できる方・メンバや関係者とコミュニケーション、ネゴシエーションをいとわない方・技術の本質を理解して、技術を事業・社会実装につなげることに強い意志がある方

【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。

＜分類：SE＞■内容UXデザインビジネスサービス創出プロダクト/サービスビジネスのグロースマネジメント若手デザイナー育成■対象(1) BtoB/BtoCサービス (例: EC等)(2) 社内システム (社員エンゲージメント、基幹システムなど)【ポジションの魅力・特徴】・現在は同社での少数精鋭部隊。そのため活躍の場は多い、またスタートアップと　同じようなチーム成長を経験できる。・様々な業界の有名な企業、例えば、製造業、小売業界、金融業界、　プラットフォーマーなどの社外向けのサービス開発、あるいは　社員の体験向上のためにUX設計ことなど、フィールドの種類が多い。・デザインだけでなく、プロダクトやサービス開発も同一チームで　アジャイル開発している。多くの経験を積める場である。　・Business/Technology/Design の知識と経験を積んだキャリアを歩める。　【組織メンバー構成】システム研究開発センター　サービスデザイン研究部：直営21名【将来のキャリアパス】・デザインだけでなく、プロダクトやサービス開発も同一チームで　アジャイル開発している。多くの経験を積める場である。　・Business/Technology/Design の知識と経験を積んだキャリアを歩める。　★魅力■IT構築から導入後支援まで幅広い領域をカバー上記の部門の組織のように革新的生産性向上、既存ビジネス変革、新規事業創出、組織変革と総合的に顧客に価値提供が可能です。絵に描いた餅に終わらず顧客のDX支援を最後まで見届けることが可能です。■技術の同社として10万人を超える同グループの社員データ・製鉄所のアセットを用いたPoC/実証実験ができ、技術に尖った各部署（例：DXICデータ活用、アーキ、サービスデザイン、シス研）と融合したサービス提供できるのは同社ならではの強みになります。■業界トップクラスの給与形態と福利厚生同社の平均年収は844.9万円。かつ独自のキャリア支援体制と下記福利厚生の下、長期的な就業・活躍ができる社員ファーストの文化が根付いております。

＜分類：SE＞■内容スクラッチ開発によるアジャイルスクラム開発案件のスクラムメンバのリード。アジャイルエンジニア育成。■対象(1) BtoB/BtoC プラットフォームサービス (例: ECやMaaS等)(2) 社内システム (社員エンゲージメント、基幹システムなど)【ポジションの魅力・特徴】・現在は同社での少数精鋭部隊。そのため活躍の場は多い、またスタートアップと　同じようなチーム成長を経験できる。・様々な業界の有名な企業、例えば、製造業、小売業界、金融業界、　プラットフォーマーなどの社外向けのサービス開発、あるいは　社員の体験向上のためにUX設計ことなど、フィールドの種類が多い。・プロダクトやサービス開発も同一チームでアジャイル開発している。　多くの経験を積める場である。　・Business/Technology/Design の知識と経験を積んだキャリアを歩める。　【組織メンバー構成】システム研究開発センター　サービスデザイン研究部：直営21名【将来のキャリアパス】・プロダクトやサービス開発も同一チームでアジャイル開発している。　多くの経験を積める場である。　・Business/Technology/Design の知識と経験を積んだキャリアを歩める。　【歓迎要件】■自分の領域にとらわれず、チーム全体の領域に対して当事者意識を持って関われる■顧客以上に当事者意識を持って、課題に対して前のめりに取り組める方■仮説検証の重要性を理解し、不確実性に正面から立ち向かえる★魅力■IT構築から導入後支援まで幅広い領域をカバー上記の部門の組織のように革新的生産性向上、既存ビジネス変革、新規事業創出、組織変革と総合的に顧客に価値提供が可能です。絵に描いた餅に終わらず顧客のDX支援を最後まで見届けることが可能です。■技術の同社として10万人を超える同グループの社員データ・製鉄所のアセットを用いたPoC/実証実験ができ、技術に尖った各部署（例：DXICデータ活用、アーキ、サービスデザイン、シス研）と融合したサービス提供できるのは同社ならではの強みになります。■業界トップクラスの給与形態と福利厚生同社の平均年収は844.9万円。かつ独自のキャリア支援体制と下記福利厚生の下、長期的な就業・活躍ができる社員ファーストの文化が根付いております。

【分類：SE】パブリッククラウド利用/クラウドネイティブを前提とした環境におけるシステムアーキテクチャに関する研究開発およびその成果の事業適用。例えば、マイクロサービスアーキテクチャなどの企業情報システムのコンポーネント化に関する手法の実現、新規システムの開発および既存システムの移行におけるマイクロサービス・クラウドネイティブの活用について、アーキテクチャの観点から研究を推進など。【ポジションの魅力・特徴】・アーキテクトとして企業のDX推進をリードできる・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる・最新の技術を幅広く身に付けることができる（キャリアパスの項目を参照）・アジリティと信頼性の担保を通して高品質なDX向けシステムを実現できる・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる【組織メンバー構成】■組織メンバー構成直営社員8名（うち、マネージャー4名）40歳以上1名、31歳-39歳4名、30歳未満3名■組織内の雰囲気・フラットで風通しがよく、気軽に相談、ディスカッションできる雰囲気です。・社内外の勉強会や研修、技術カンファレンスに自ら手を挙げて参加でき、技術力を高められる環境です。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工なスキル・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見■キャリアパスの例・クラウドネイティブ、マイクロサービス関連の研究を先導する研究員・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる事業部門のアーキテクト★魅力■IT構築から導入後支援まで幅広い領域をカバー上記の部門の組織のように革新的生産性向上、既存ビジネス変革、新規事業創出、組織変革と総合的に顧客に価値提供が可能です。絵に描いた餅に終わらず顧客のDX支援を最後まで見届けることが可能です。■技術の同社として10万人を超える同グループの社員データ・製鉄所のアセットを用いたPoC/実証実験ができ、技術に尖った各部署（例：DXICデータ活用、アーキ、サービスデザイン、シス研）と融合したサービス提供できるのは同社ならではの強みになります。■業界トップクラスの給与形態と福利厚生同社の平均年収は844.9万円。かつ独自のキャリア支援体制と下記福利厚生の下、長期的な就業・活躍ができる社員ファーストの文化が根付いております。

【分類：SE】【業務内容】パブリッククラウド利用/クラウドネイティブを前提とした企業情報システムのセキュリティ実現手法の確立に関する研究開発およびその成果の事業適用。例えば、ゼロトラストセキュリティやDevSecOpsの考え方に基づきアジリティを損なわないセキュリティの実現、AI活用におけるセキュリティ担保手法の確立など。【ポジションの魅力・特徴】・APから基盤まで幅広くセキュリティに関する知見を獲得できる・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見を獲得できる・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工な知見を獲得できる・日々増加するセキュリティリスクから自社や顧客を技術で守ることができる・アジリティと信頼性の担保を通して高品質なDX向けシステムを実現できる・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる【組織メンバー構成】■組織メンバー構成直営社員8名（うち、マネージャー4名）40歳以上1名、31歳-39歳4名、30歳未満3名■組織内の雰囲気・フラットで風通しがよく、気軽に相談、ディスカッションできる雰囲気です。・社内外の勉強会や研修、技術カンファレンスに自ら手を挙げて参加でき、技術力を高められる環境です。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・APから基盤までの幅広いセキュリティに関するスキル・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工なスキル・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見■キャリアパスの例・セキュリティやクラウドネイティブの研究を先導する研究員・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる事業部門のアーキテクト・AP開発を支援し、システムの信頼性を担保できる事業部門のSRE・基盤運用担当者★魅力■IT構築から導入後支援まで幅広い領域をカバー上記の部門の組織のように革新的生産性向上、既存ビジネス変革、新規事業創出、組織変革と総合的に顧客に価値提供が可能です。絵に描いた餅に終わらず顧客のDX支援を最後まで見届けることが可能です。■技術の同社として10万人を超える同グループの社員データ・製鉄所のアセットを用いたPoC/実証実験ができ、技術に尖った各部署（例：DXICデータ活用、アーキ、サービスデザイン、シス研）と融合したサービス提供できるのは同社ならではの強みになります。■業界トップクラスの給与形態と福利厚生同社の平均年収は844.9万円。かつ独自のキャリア支援体制と下記福利厚生の下、長期的な就業・活躍ができる社員ファーストの文化が根付いております。

【分類：SE】・パブリッククラウドおよびクラウドネイティブ関連技術に関する研究開発およびその成果の事業適用・アプリケーションエンジニアリングの観点を起点に、従来のアプリとインフラの全領域を幅広くカバーし、サービスメッシュ等の中間領域やレジリエンシ（回復性）などの非機能特性の技術担保を推進【ポジションの魅力・特徴】・アプリケーションのエンジニアリング力を付けることできる・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工な知見を獲得できる・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見を獲得できる・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる【組織メンバー構成】■組織メンバー構成直営社員8名（うち、マネージャー4名）40歳以上1名、31歳-39歳4名、30歳未満3名■組織内の雰囲気・フラットで風通しがよく、気軽に相談、ディスカッションできる雰囲気です。・社内外の勉強会や研修、技術カンファレンスに自ら手を挙げて参加でき、技術力を高められる環境です。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・新技術を活用したアプリケーションのエンジニアリング力・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工なスキル・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見■キャリアパスの例・クラウドネイティブ、マイクロサービス関連の研究を先導する研究員・マイクロサービスを活用し、基盤や運用を考慮できる事業部門の開発者・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる事業部門のアーキテクト

【分類：SE】・パブリッククラウドおよびクラウドネイティブ関連技術に関する研究開発および現場への成果適用・インフラエンジニアリングの観点を起点に、従来のアプリとインフラの全領域を幅広くカバーし、サービスメッシュ等の中間領域やレジリエンシ（回復性）などの非機能特性の技術担保を推進・クラウドネイティブ技術者の育成コンテンツの作成、展開【ポジションの魅力・特徴】■最先端のシステム開発技術を身につけられるクラウドネイティブ技術はマイクロサービス、コンテナ基盤、CI/CD、可観測性、セキュリティ、SRE/DevOpsなどの用語に代表されるように、業界最先端の技術を扱います。そのためエンジニアとして高付加価値なスキルが身につけられます。研究員という立場から、いままでにないモノづくり、仕組みづくりを自身の裁量で実行することができます。■チャレンジングな案件経験ができる扱う技術の先進性から前例がない事例やDX案件などの非常にチャレンジングな案件が経験できる機会が多いです。お客様内の変革に携わる機会も多いです。【組織メンバー構成】■組織メンバー構成直営社員8名（うち、マネージャー3名）40歳以上1名、31歳-39歳4名、30歳未満3名■組織内の雰囲気フラットで風通しがよく、コミュニケーションが活発。技術好きが多い。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・クラウドネイティブ技術やマイクロサービスに関連する最新技術（コンテナ基盤、CI/CD、可観測性、セキュリティ、SRE/DevOpsなど）■キャリアパスの例・クラウドネイティブ技術のスペシャリスト（研究員）・クラウドネイティブ案件のアーキテクト

【分類：SE】開発・運用プロセスへの生成AI適用やDevOps関連の新技術・新サービスの評価・検証の研究、および開発者向けソリューションの開発【ポジションの魅力・特徴】■生成AI等の先端技術の活用方法を身に付けられる生成AIの活用による開発・運用業務の効率化は急激な進化を遂げています。それらの調査や技術検証により知見を修得するとともに、エンタープライズ領域での実証検証や適用を実施することにより、現場での活用スキルが身に付けられます。■DevOpsを理論と実践の双方から深く理解できるツールなどの技術面だけでなく、組織や文化の観点からもDevOpsの理解を深め、開発の現場で実践できるようになることを目指していただきます。【組織メンバー構成】■組織メンバ構成DevOpsチーム　直営社員 5名（うち、マネージャ4名）　40歳以上1名、31歳-39歳3名、30歳未満1名■組織内の雰囲気・社内外の様々な研修やセミナーに参加することができ、　新しい技術や情報に触れることができます。・上司部下や先輩後輩関係なくフラットに意見を言い合える組織です。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・デリバリフローを構成する開発・運用プロセスや開発生産性を向上させるための技術（ValueStreamMapping、継続的デリバリ等を含むDevOpsケイパビリティ）・生成AIを活用した開発・運用プロセスの設計・システムやサービス全体を俯瞰して設計できるアーキテクティング能力■キャリアパスの例・開発・運用プロセスとそれを支援する技術のスペシャリスト（研究員）・DevOps活用を事業部門でリードするアーキテクト

【仕事の内容】システム開発プロジェクトへの技術的な支援や、マイクロサービスアーキテクチャ等の最新技術に関する技術開発、新規領域の技術調査やビジネス適用可能性の調査をご担当いただきます。技術開発については、ご自身で技術テーマを選択して取り組むことができます。ユーザー系SIとしての安定した財務基盤があるため、安定的に先を見越した技術開発に取り組める環境があります。自身のアイデアを技術開発やサービス開発に取り入れることで企画からサービス構築まで経験することも可能です。【PRポイント】・技術力の高いメンバーと共に実案件と技術開発の両方に関われるため、実践的な技術のスキルアップを図りやすい環境です。・プロジェクト事例としては、IoT・スマートシティ・マイクロサービスアーキテクチャ・コンテナ・クラウド(AWS)に関わることが多く、PoC系のプロジェクトもあり、積極的に挑戦ができる環境です。・リモートワークやフレックス勤務制度の積極活用で、残業も少なく働きやすい環境です。【配属先情報】 技術部

【仕事の内容】技術開発（R＆D）をミッションとするビジネスイノベーションセンター（以下、BIC）のメンバーとして、デザイン思考/アジャイルなどの新たなアプローチを企業に導入し、持続的なイノベーションが可能な組織を目指す変革プロセスの支援に関わっていただきます。ビジネスに新たな価値を創造したい、組織変革を実現したいなどの思いがありながらも、ビジネスの現場にうまく適用できずお困りのお客様に対して、デザイン思考/行動観察/アジャイル/組織開発など、ビジネスイノベーションに関わる最新技術や方法論を用いたビジネス課題の解決を通じ、DXやIT領域に関わる伴走支援をご担当いただきます。＜ご支援の事例＞セミナーやワークショップを通じてデザイン思考の良さを体験していただいたり、コンサルティングやアイデア創出支援を行いながら、直面する組織の壁に対して対話型組織開発を通じて、イノベーション創出を支援します。専門性ある経験豊富なメンバーが在籍しており、各自が業務で得た経験やノウハウを共有しながら業務を推進しています。まずは経験豊富なメンバーと共に経験を積んでいただきながら、将来的にはR＆D部門らしい活動として新たな技術/方法論のリサーチ・分析や実践、その成果の社内展開と共通化にも取り組んでいただきます。【ＰＲポイント】・ビジネスメソドロジに関するR＆Dを担う独自性ある組織です。新たなビジネス理論やアカデミックな知見を早い段階でビジネスに適用するなど、様々な新しい取り組みにチャレンジすることができます。・様々な専門性をもつメンバーとのコミュニケーションを通じて、幅広い知識・知見、進取のマインドを養うことができます。・チャレンジを互いに後押しし、サポートし合う風通しの良い雰囲気があります。・AI、画像解析、データ分析、基盤技術などテクノロジ領域の部門との連携機会も得ることができます。【配属先情報】 技術部

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。

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

■募集概要クライアント企業のビジネスモデルにデータ×AIで変革をもたらすことを目的として、課題定義の部分から現場導入までデータを起点とした包括的な支援をもたらすAIコンサルタントを募集しています。新規リードの開拓から、顧客のビジネス課題を徹底的にヒアリングし、AI・機械学習・データ分析を活用した解決アプローチを考え、ソリューションの企画、提案、推進、デリバリーまで幅広い業務を担うポジションです。課題やニーズに応じたデータ・タスクを扱うため、分野を超えた多様なプロジェクトに携われる事もこのポジションの魅力です。また、ベンチャー企業ならではのスピード感と自由度があり、やりたいことを任せてもらえる風土もAVILENの良さです。大手企業のDX化躍進を支えるAIコンサルタントおよびデータサイエンティストとともに、クライアントの成長を支える最高のパートナーを目指したい方、是非お待ちしております！■業務内容・AIやデータ分析に関わる領域でのヒアリングからソリューションの提案を実施する営業活動・インバウンドリード拡大を目指したマーケティング、ブランディングを目的としたウェビナーの実施、コンテンツ作成・アウトバウンドリード獲得を目指した新規オファリング施策の実施・各デリバリープロジェクトの顧客コミュニケーション、PMサポート・課題策定やコンサルティング、要件定義に関するデリバリープロジェクトの実施・プロジェクト継続に係る提案、営業活動

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

【仕事の内容】システム開発プロジェクトへの技術的な支援や、マイクロサービスアーキテクチャ等の最新技術に関する技術開発、新規領域の技術調査やビジネス適用可能性の調査をご担当いただきます。技術開発については、ご自身で技術テーマを選択して取り組むことができます。ユーザー系SIとしての安定した財務基盤があるため、安定的に先を見越した技術開発に取り組める環境があります。自身のアイデアを技術開発やサービス開発に取り入れることで企画からサービス構築まで経験することも可能です。【PRポイント】・技術力の高いメンバーと共に実案件と技術開発の両方に関われるため、実践的な技術のスキルアップを図りやすい環境です。・プロジェクト事例としては、IoT・スマートシティ・マイクロサービスアーキテクチャ・コンテナ・クラウド(AWS)に関わることが多く、PoC系のプロジェクトもあり、積極的に挑戦ができる環境です。・リモートワークやフレックス勤務制度の積極活用で、残業も少なく働きやすい環境です。【配属先情報】 技術部

世界有数の金融グループであるMUFG（S&Pグローバル,2020年4月）は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま（MUFGレポート,2024年）のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。【募集背景】昨今の生成AI技術の発展に伴い、MUFGにおいても生成AIを用いたアプリケーション開発の需要が急速に高まっていることから、MUITではAI・ML技術を用いたアプリケーションの開発および保守を所掌として組織・ユーザの課題を解決するチームを立ち上げました。本募集は、このチームでAI・ML技術を用いたシステム開発を上流から下流まで一貫して担えるアプリケーションエンジニアおよびアプリケーションアーキテクトを募集します。【具体的な業務内容】■同社で開発している主にAI・MLを用いたアプリケーションの開発（要件定義～リリースまでの全工程）と保守■技術負債の解消、新しいアーキテクチャの検討、あるべきアーキテクチャの策定■チームビルディングとプロジェクト管理■新しい技術の標準化、製品選定および評価【案件事例】2025年度以降、AI領域で数多くの開発案件が予定されている。アプリケーションエンジニアとして特定の案件に参画いただき、アプリ開発保守およびプロジェクト管理を実施頂きます。以下は開発案件の例です。■行内チャットアプリ開発三菱UFJ銀行向けのChatGPTライクな行内チャットアプリの開発、次期アプリのグランドデザイン策定、Graph-RAGなど最先端技術の提案やプロトタイピング■Visual Studio Code 拡張機能VSCodeのプラグインとして生成AIを用いたテストコード自動作成機能を開発、社内での普及促進やOSS化の推進【同ポジションの魅力】■ミッションクリティカルかつ高いレベルのセキュリティが求められる金融システムにおいて、最先端のAIテクノロジーを用いたアプリケーションの設計・実装スキルの習得が見込めます。■同社での利用事例を踏まえたクラウド事業者や製品ベンダ等への改善提案を通じて業界全体のレベルアップに貢献、第一人者とのディスカッションを通じた高度な知識の習得の取得も見込めます。■数人～十数人からなるチームのリーダーとして案件や施策をリードするリーダーシップやチームマネジメント力といったヒューマンスキルが上がります。【想定キャリアパス】■ITスペシャリスト：アプリケーション、プラットフォーム、ネットワーク、データベース、サイバーセキュリティなど、特定の専門技術領域に特化したスペシャリストとして、専門技術領域に関する広く深い知見と技術力を活かし開発をリードする■シニアシステムエンジニア：システムの専門家としてシステム開発をリードする■ITアーキテクト：日本最大の金融機関である三菱UFJ銀行・及びMUFGのビジョン、ビジネス戦略を念頭にITアーキテクチャの検討とシステム構築を担う■テクニカルリード：先端技術領域（例：AI、ブロックチェーン、ビッグデータ、AR/VRなど）に対する調査等を行い、技術内容を研究・分析、その結果を踏まえ、ビジネスへの適用検討やシステムソリューションの構築する【参考URL】■ＭＵＦＧ版「ChatGPT」の開発秘話　DX化を加速させる新たなオープンイノベーションhttps://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0112/index.html■OpenAI 社との生成 AI を用いた金融業務の高度化・効率化の取り組み開始についてhttps://www.mufg.jp/dam/pressrelease/2024/pdf/news-20241015-001_ja.pdf■「MUIT Youtube（Youtubeチャンネル）」もぜひご覧ください！https://www.youtube.com/@muityoutube836

※ニュースリリース※同社は直近ニュースリリースされました、某大手通信企業様も大規模言語モデルに大きくかかわっております。そのため、最新の大規模言語モデルにかかわる業務が今後増加する想定です。【AMBLがNTT ComとNTTの大規模言語モデル「tsuzumi」における開発サポート契約を締結】ニュースリリース：https://www.ambl.co.jp/news/detail/20240626_31101/★部門構成★AI開発事業部（計約50名）・画像認識関連部門（約10名）・AI開発部（約20名）★募集ポジション・クラウド事業部・営業部★案件AI★・openAI・Claude・tsuzumi等【業務概要】本ポジションでは、テキスト生成AIを活用し、お客様の業務改善・効率化の実現の実証と実装を目的とするプロジェクトのリードエンジニアの役割を担っていただきます。【具体的な業務】以下を想定しております。・エンドのお客さまとの対話を通したAIによる効率化可能な業務の特定などAI活用における仮説の検討・概念実証のためのAI開発を通した仮説の実証・ジュニアメンバーを活用したプロジェクト推進やメンバーの業務支援・PMに対する技術的支援やステークホルダーに対する技術的交渉【PJT例】・LLMを活用したコールセンターDX支援・金融業務におけるドキュメント生成効率化のためのLLM利用・運輸業/製薬業/小売業での業務支援のためのRAG構築・コードリード・コード生成に関する自然言語処理技術を用いた解析・ドキュメント検索の高度化【求める経験】・自然言語処理・RAG（検索エンジン）・チューニング・生成AI

通信系の設備管理システムに対するお客様ニーズ、市場動向等を把握し、商品仕様に反映し、社内組織及びNTTグループ企業と連携し、拡販を図って頂きます。【具体的な職務内容】商品企画/マーケティングチームのリーダとして、以下の業務を推進して頂きます。■NTTグループの通信サービスを提供するための設備管理システムについてお客様要望を把握し、企画型商品の仕様を検討する。■市販パッケージや他社システムを調査し、市場動向をまとめ、企画型商品の仕様を検討する。■NTTグループ以外の企業における設備管理システムについてのお客様要望を把握し、企画型商品の仕様を検討する。■上記3点から、最適な商品仕様を導き、企画型商品の仕様をまとめる。仕様から漏れた機能についてはいつシステムに反映するか適切なロードマップを描く。■アプリケーション開発チームと連携し、実開発に仕様を反映させる。■社内組織（営業組織等）、NTTグループ企業（NTTコミュニケーションズ、NTTドコモ等）と連携し、見込み客への提案活動を実施し、受注を獲得する。【配属部署】ネットワーククラウド事業本部　IOWN推進部　IOWNソリューション部門課長1名、スペシャリスト1名、担当者5名の7名体制⇒商品企画/マーケティングのリーダーとしてジョイン頂きます。【想定されるお客様先】NTT東西、NTTコミュニケーションズ、NTTドコモ、他NTTグループ企業、及び一般企業【ご入社後について】商品企画/マーケティング担当としてNTTグループ向け案件の経験を積んでいただき、リーダー/サブリーダークラスからスタートし、ゆくゆくはサービスクリエーターとして、より広範な商品企画/マーケティングに力を発揮頂きます。【同社の働き方】■全社平均残業月12.4時間未満、平均勤続年数24.5年、離職率1.6％残業時間はプロジェクトの進捗により増減し、フレックス制度や水・金曜日にノー残業デーを実施している部署もあります。平均勤続年数では国内TOP3に入っています。■有給消化年平均19.0日：年20日の有給休暇をほとんどの社員が取得しています。取得方法も1時間単位（年間合計5日分まで）や半日単位から可能です。新卒向けに楽天が出しているみん就では「安定していそう」な企業2位にランクインしています■育児休職満3歳：子供が満3歳になるまで育児休職を取得することができます。その他にも、通勤緩和や短時間勤務など、出産/育児中社員を支える制度が整っています。【同社の魅力】■NTT主要8社の一つ同社はNTTグループ全体の中核を担う企業の1社であり、各社のSIerの立ち位置としてグループ全体を支えています(主要8社)NTT東日本、NTT西日本、NTTコミュニケーションズ、NTTドコモ、NTTデータ、NTTコムウェア、NTTファシリティーズ、NTT■新ドコモグループとしてドコモのサービスを支える2022年にNTTドコモ、NTTコミュニケーションズ、同社の3社は新ドコモグループとして連携する形となり、NTTドコモ社の通信事業、非通信事業のソフトウェア開発から運用まで一元的な役割を担っています。※ドコモ社のスマートライフ(非通信事業)についてhttps://information.nttdocomo-fresh.jp/career/smart_life/service_list/

■概要PFNのさまざまな研究開発や事業は機械学習やシミュレーションを中心とした膨大な計算量によって支えられています。計算能力を提供するための計算基盤はPFNの価値の創造の源泉です。計算基盤に関する先進的な研究開発を実施し、継続的に自社計算基盤の拡大に努めています。これまでの数年間は、自社開発のアクセラレータ（MN-Core）の開発と、GPUやMN-Coreを用いた計算基盤の構築と運用、それを活用するためのミドルウェア群の開発に取り組んできました。2021年現在、2000GPU規模の計算基盤および、200MN-Core規模の計算基盤を運用しています。2020年から運用を開始したMN-3(MN-Coreを用いた計算基盤)はスーパーコンピューターの省電力性能を競うGreen500ランキングで世界一位を獲得(2020/6, 2021/6, 2021/11リストの3回）しています。これからも、GPUおよび新たに開発をおこなっている新アクセラレータ（MN-Core2）を使った計算基盤の拡大を計画しています。本ポジションでは、これらの計算基盤に関わる業務を遂行するエンジニアならびにリサーチャーを募集します。カッティングエッジな巨大計算基盤の実現に意欲のある方の応募をお待ちしています。本ポジションにおける「大規模計算基盤の研究開発」には以下の業務内容が含まれます。ここで列挙した以外にも計算力を獲得するための様々な研究課題があり、幅広い領域の先端的な課題に取り組むことができます。■業務詳細大規模な計算基盤の実現に関する企画、設計および研究開発CPU/GPU/MN-Coreを組み合わせたドメイン最適化された計算基盤の企画・設計クラスタ型計算機の設計規模性の高い計算機を支えるインターコネクトネットワークおよびデータセンタ規模ネットワーク技術規模性の高い計算機を支えるストレージ階層、ストレージシステム規模性の高い計算機を支える技術の研究開発エネルギー効率の良い大規模計算機システム高い電力密度をもつ高性能計算機の構成技術高い熱密度をもつ高性能計算機の構成技術スケーラブルな計算基盤の監視・管理技術管理運用しやすい大規模計算システム大規模なクラスタ計算機の継続的な性能改善物理的なシステムメトリクス収集とそれを用いた既存システムの改善、新規設計へのフィードバック

【ポジション概要】LLM-CoE（生成AI・LLMのセンターオブエクセレンス）として、某グループの生成AI利活用を攻めと守りの両面から支援します。生成AIに関する技術やソリューションの調査および評価、活用促進に向けた施策の企画や人材育成、その他生成AIの利活用に向けたITインフラ環境の整備等に従事いただきます。【業務内容例】・生成AIを活用したシステム開発高度化（例：レガシーマイグレーション、コード生成、テスト自動化、運用高度化）に向けたPoC企画の立案および推進・某グループにおける生成AI関連のアーキテクチャ／インフラの標準化推進・生成AI活用に関する相談・助言対応・PoC（概念実証）支援や推進・安全に利用するためのガバナンスの整備・維持活動・勉強会の企画・開催【求める人物像】・日々進化する生成AIに関する新しい技術やアーキテクチャを探求し、実際の業務への適用に向け、前向きに取り組める方・多様なシステム領域やそれに伴う関係者と、ニーズ・課題をヒアリングしながら課題解決を進められる方【当部のやりがい】・生成AIという最先端の領域で、技術調査、企画提案、ITインフラ整備、PoC推進まで、一気通貫の経験を積むことができます。・某グループという大規模なフィールドで、多様なシステムやステークホルダーと関わり、幅広い知識やスキルの向上および社内・グループ内の人脈構築が可能です。・多様なベンダーとの日常的な情報交換やカンファレンスの参加など最新技術をキャッチアップできる環境です。・自身が得た知識やスキルを人材育成につなげることができ、全社や某グループへの影響力を実感できます。

■概要AVILENでは「データとアルゴリズムで、人類を豊かにする」ため、先進的なAI技術を用いたシステム開発を行っています。創業6年で、日本のトップ企業を中心に、多数のプロジェクトを成功に導いてきました。当社は現在、技術面での更なる飛躍を目指し、新たなシステムエンジニアリングチームの立ち上げを計画しています。DXとAIを核としたプロジェクトにおいて、高い技術力と革新的なアイデアで、お客様のビジネスを変革する役割を担っていただきます。配属されるチームは、デジタル技術の最前線に立ち、クライアントのビジネスを変革することを使命としています。チームメンバーは各自の専門性を生かし、協力し合いながら、日々技術の向上を図っています。社内外の様々な部門と連携し、当社の技術とサービスが「最新のテクノロジーを、多くの人」へ届くよう努めています。■業務内容・AI技術と融合したシステムの開発と運用・データサイエンティストや営業チームと連携しプロジェクトを遂行していただきます・シニアシステムエンジニアとともにフルスタックなエンジニアリングの実施していただきます・フロントからバックエンド、クラウド、AIの理解に基づいた最適なソリューションの提供・ローコード開発を要求されるプロジェクトにおけるシステム設計および開発【魅力】■ ビルドアップ型パッケージを持ち合わせていること「最新のテクノロジーを多くの人へ」をビジョンに掲げ AIシステムのコンサルティングのみならず、企業がDX・AI活用するにあたりボトルネックになっているAIビジネス研修・AI/DX組織開発ロードマップなどのAI人材育成サービスも提供しています。AVILENの場合はカスタマイズ型パッケージ、パッケージ型ソフトウェア両者持ち合わせておりますので、AI活用とAI人材育成を合わせた面白いPJに携わることができる環境です。■ 安定した事業成長・日本郵政グループ様をはじめとしたリーディングカンパニーを中心に取引実績660社以上・創業以来、毎期増収増益。2019年から2022年までの売上成長率は「450%超」■ 最高のメンバーkaggleメダリスト/未踏スーパークリエータ/学会やハッカソンでの受賞者/東大理科Ⅱ類最高点合格者/日本生物学オリンピック金賞など……様々な分野で優れたデータサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。■ 成長できる環境最高のメンバーと共に働き様々なプロジェクトに参加するのはもちろん、LT会や勉強会を定期開催し、最新技術や学び・経験の共有などを行っています。・勉強の為の本を購入し放題（会社貸与）・AVILENのAI研修受け放題／E資格、G検定の資格費用負担・社内wikiに技術やマインドなど様々なコンテンツ

◆職種内容：Preferred Networksが誇る世界トップクラスのエンジニアたちと並走し、Matlantis（ENEOS社と共同開発した汎用原子レベルシミュレーター）に関連する新規機能開発や、量子化学計算に基づく素材開発用の新規シミュレーション手法開発において、新規事業の企画・立上げから実行・実用化までをリードして頂く。・Preferred Networksが単独/共同で開発した様々なシーズ技術と市場・社会ニーズをつなぐ、新規事業の企画・立上げ・推進　　-社外との共同研究プロジェクトおよび社内研究プロジェクトのマネージメント　　-Matlantisの適用範囲拡大を目的とした新規ソリューション開発のための企画・立上げ・推進　　-（Matlantisに関わらず、）新規シミュレーション技法や素材開発用ソリューションの開発に関連する、新規事業の企画・立上げ・推進　　-必要に応じた、社内外ステークホルダーの巻き込み、各種調整・新規クライアント開拓　　-新規クライアントとの窓口業務　　-リサーチャー・エンジニアとの協働による提案書の作成・プロダクトの事業計画や営業・マーケティング戦略の立案　　-各種事業の事業計画作成　　-営業・マーケティング（含. プロダクトの価格設定）【歓迎要件】■（B2B領域での）新規サービスや新規事業の立ち上げを行い一定の成果を残された経験（コンサルティングファーム・VC等での関連プロジェクト経験・ハンズオン支援経験含む）■経営戦略・事業戦略を自身で立案した経験（コンサルティングファーム等での関連プロジェクト経験を含む）■化学・素材・物理学分野の修士号・博士号■化学・素材分野での業務経験■Deep Learning・AIに関する基本的な知識■ソフトウェアに関する基本的な知識■エンジニアとの協働経験■ビジネスレベル以上の英語力■社会人以降の継続的な自主学習の経験【求める人物像】・「技術で世界を変える」事に興味・やりがいを持って取り組んで頂ける方・高いレベルで以下のスキル・能力をお持ちの方　-コミュニケーション力　-論理的思考をベースにした課題解決力　-事業をやりきる強い責任感とコミットメント　-市場・ステークホルダーに対する深い洞察力

プリファードネットワークスでは大規模言語モデル(LLM)を中心としたマルチモーダルな基盤モデルの開発を進めています。LLM・生成AIの基盤モデル開発に加え、エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域を強化する形での導入を目指した応用開発、その他産業への応用研究も行っています。大規模言語モデルプラットフォーム開発エンジニア (アプリケーション・インフラ)は、現在開発中の100Bクラス以上のLLMや関連する技術をサービス提供するためのソフトウェアプラットフォームの開発に取り組みます。業務例自社開発した生成AI・LLMの基盤モデルを、様々な事業領域に導入するためのシステムの設計開発開発同基盤モデルを外部の事業者が利用できるようにするプラットフォームの設計・開発同基盤モデルを利用した事業領域のプロジェクトにおいて、モデルを円滑に利用できるようにするためのツール作成・整備実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。Preferred Networks is developing multimodal infrastructure models centered on large-scale language model (LLM), and in addition to the development of LLM and generative AI foundation models, we are also engaged in applied development aimed at introducing them in ways that strengthen our own business domains, such as entertainment, scientific computing, and robotics. We are also engaged in applied development and research for application to other industries.Software engineers of LLM platform (applications and infrastructure) focus on the development of a software platform to service the currently under development 100B+ parameters LLMs and related technologies.Jobs examplesDesign development of a system to introduce the foundation model of generative AI and LLM developed in-house into various business areas.Design development of platforms to enable external providers to use the foundation models.Building and maintenance of tools to enable efficient use of such models in business projects that use the foundation models.Actual responsibilities are not limited to these. The actual tasks you will be responsible for after joining will be determined in consideration of your expertise and experience.

【募集背景・ミッション】ライフサイエンス分野全般の学術研究機関、民間企業の顧客が抱える課題や市場ニーズに対して、最先端ICT技術や計算科学技術を活用して顧客の課題解決や新規事業開発ができる人材を募集します。 【職務内容】■機械学習モデルの構築及び学習データの作成、各種統計解析■ライフサイエンス系システム開発（プロジェクトマネジメント、要件定義、設計、製造、保守運用）■DNA配列・アミノ酸配列解析、タンパク質立体構造予測、タンパク質ーリガンド間ドッキングシミュレーションの実施＜プロジェクトの例＞・創薬/コホート研究等における機械学習アルゴリズムの実装、評価・研究支援のためのWebアプリケーション開発、データベース構築＜求める人物像・マインド＞・メッセージを分かりやすく伝える論理的なコミュニケーション能力があること・考えるだけでなく、行動して成果を出す実行力があること・不確実性や難易度が高い案件にひるまずチャンレンジする精神を有すること・自身の得意な技術や知識以外にも、興味を持って取り組むことができること【魅力】国内トップクラスの研究者と最先端領域でのPJ遂行や学会等での成果発表の機会があり、最先端の知識を獲得しながら技術者として成長できます。市場潜在ニーズを捉えた新規ソリューション開発、提供により、自身の技術が世の中の役に立つ/認知されることを実感しながら成長できます。【職場の雰囲気】風通しが良く、上下関係なく会話・相談のできる環境です。キャリア採用者も多数在籍しており、若手からベテランまで、様々なキャリアを持った個性豊かなメンバーが和やかな雰囲気で業務に取り組んでいます。オフィスはフリーアドレス制で業務内容や気分によって自由に席を選ぶことができます。拠点は東京、大阪、北海道にあり、テレワークも取り入れながら遠隔メンバーともコミュニケーションを密にチーム連携しています。【募集背景】継続的な事業拡大の為