マーケティング・企画のPythonエンジニア・プログラマの転職・求人情報(4ページ目)

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。

【募集概要】生成AIや大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用が始まろうとしている今、契約業務のあり方も大きな変化のタイミングを迎えています。最新の技術の後押しを得て、ユーザに革新的な体験を提供できる千載一遇の機会として、今回、AI契約レビューの開発チームのソフトウェアエンジニアを募集しております。【担当業務】MNTSQ CLMの新機能や新規プロダクト（AI契約レビュー）の開発をご担当いただきます。主にLLMに関連した製品機能の開発を想定しています。MNTSQ CLMは、自然言語処理技術を活用した法務部門向けの契約業務支援サービスとして、これまで企業法務のお客様を中心に導入されてきました。自然言語処理技術からLLM技術へと進化する中で、契約書を中心とした新たなビジネスアプリケーションサービスの可能性を追求する業務となります。顧客対面チームや他プロダクトチームのメンバーと共に、最大限の裁量を持ったエンジニアとしてプロダクトを作り上げていく、チャレンジングでやりがいのある仕事です。・プロトタイピングと仮説検証を通じた新規サービス開発と改善基盤の整備・LLMアプリケーションや技術に関する情報キャッチアップと調査・大企業のユーザーにとって使いやすい業務機能の設計と開発・ビジネスメンバーやドメインエキスパートと連携しての仕様検討・策定【技術スタック】用途に合わせて攻め・守りのバランスを意識した技術とサービスを採用しております。言語：Ruby, JavaScript, Python, Java,Goフレームワーク：Ruby on Rails, Vue.jsビルドツール：Viteライブラリ：ElementPlus, PostCSS, Storybookプラットフォーム：Amazon Web Servicesデータベース：Aurora MySQL検索エンジン：Elasticsearch監視ツール：CloudWatch, Datadogコンテナ基盤：Docker, Docker Compose, ECS/Fargate構成管理：Terraform, ItamaeOS：Linux

【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

【期待する役割】業界シェアNo.1のマーケティング効果測定プラットフォーム「AD EBiS」等、 当社サービスのアプリ開発における、プロジェクトマネジメント業務をお任せします。【職務内容】「AD EBiS」の新規機能や性能改善などのプロジェクトにおける設計～リリースまでの開発全般を主に担当いただきます。「AD EBiS」の開発では膨大な計測データを取得/分析するためのバックエンド部分や、マーケティング業務支援のための多彩な機能を有したフロントエンド部分など、幅広い範囲の開発に従事頂き、Webアプリケーションエンジニアとして、AWSを活用した自社製品のアプリケーション開発を進めて頂きます。【魅力】・高い設計/開発スキルを持つメンバーと一緒に、最適なアーキテクチャを模索し、年間数百億件のトランザクションデータを扱う分析基盤の設計/開発に関わることができます。・業界最速でブラウザや広告媒体の追従を行うため、開発主導で新たな仕様や機能を提案、開発し、意思決定ラインをシンプルにすることで、スピーディなPJ開発に携わることができます。・オンプレからのクラウド化を推進しているため、サーバレスアーキテクチャなどのクラウドのメリットをフルに活かした開発やマイグレーションに携わることができます。※主にSPA(React)+API(Lambda、Python)で構成されたアプリケーションの開発に従事いただきます。・企画部門との協業により、業務を通じてWebマーケティング業界の知識を獲得することができます。・スキル上下関係なく、学んだ知識を共有し、エンジニア全体でレベルアップしていこうという文化があり、エンジニア定着率も高いため、優秀なエンジニア達と共にスキルアップしていただけます。

■配属先当該ポジションが所属するビジネストランスフォーメーション事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。マーケティングトランスフォーメーション統括部では、データ取得・統合・分析からマーケティングオートメーションやプロモーション、WEBサイトのUI改善など、データを活用した施策の実施までをワンストップで支援しています。エンジニア、アナリスト、ディレクター、広告プランナー、MAコンサル、デザイナーなど、250名以上の専門家が在籍しています。■業務内容クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。・データ抽出要件の整備：クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。・データ基盤の構築：顧客データ（広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ）を活用して、データ基盤（CDP・DMPやDWH）を構築します。・中間テーブルの設計・プログラミング：データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。■開発環境例（担当案件によって異なります）開発言語：Python, SQL, JavaScript開発環境：Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebookデータベース：Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQLリポジトリ管理：Git※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。■案件例1. 大手通信会社の基盤構築PJTデータ基盤の運用保守、新規構築。ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。活かせるスキル：ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル2. 大手通信会社のデータ活用・分析PJTペイメント事業のデータ活用。データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。活かせるスキル：クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル3. 大手決済サービス会社のSalesforce運用保守PJTSalesforceの運用保守。保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。活かせるスキル：Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力■ポジションの魅力・やりがい1. ビジネス視点のキャリアアップ：ビッグデータを扱いながら、分析チームと連携してマーケティング戦略を練り、ビジネスに精通した視座の高い人材として成長できます。2. プライム案件の担当：クライアントと直接対話し、要件定義から設計、実装、運用まで一貫して管理できます。IT、通信、金融、マーケティングなど様々な業界のプロジェクトに携わることで、幅広い経験を積むことができます。3. 裁量権がある環境：技術選定やプロジェクト運営に大きな裁量権があります。自分のアイデアや判断がプロジェクトに反映され、創造力を発揮できます。4. AIサービスの導入：顧客のニーズをいち早くリサーチし、市場で求められる最先端技術を活用したAIサービスの導入を積極的に進めているため、時代のニーズに合った市場価値の高いスキルを身に着けることができます。5. 柔軟なキャリアパス：志向性や希望に応じて、組織をリードするマネジメントコースと高い専門性を持ったエキスパート職を選択することが可能です。

【業務内容】各事業部のサービス上の課題を解決するためのAI/データ分析プロジェクトの開発エンジニアとして、データ分析やモデル開発をしたり、APIなどシステム開発をして頂きます。適性や希望に応じてプロジェクトを自ら主導する上流工程にチャレンジすることも可能です。【具体的な職務内容】■AI技術の調査/選定■レコメンドアルゴリズムの評価/改善■transfomerベースのモデル開発■画像処理技術を用いた新規機能開発■API開発/運用/保守など【主な開発言語／環境】■言語：Python3■フレームワーク：Flask, FastAPI■ライブラリ：PyTorch, 各種データ分析ライブラリ（numpy, scikit-learnなど）■クラウド：GCP■DB：MySQL（Cloud SQL）, BigQuery■その他ツール：Git, Docker, Kubernetes, Slack【ポジションの魅力】本ポジションは以下のような幅広い経験ができる貴重なポジションです。■画像処理/自然言語処理/数理最適化など次々と新しい技術に触れることができる。■バックオフィス/ライブ配信/医療など様々なドメインでのAI/データ分析経験が積める。■AI/データ分析だけでなくAPI開発やデータエンジニアリング・MLOpsの経験ができる。■全社横断的なプロジェクトに携わることができる。■いずれは上流工程にチャレンジすることもできる。【同社で働く魅力】■自己資本経営を貫き売上200億円を突破、急成長を続ける弊社の更なる成長をリードすることができます。■AI技術を通して、数多くのユーザーを抱えるサービスに新たな価値を生み出すことができます。■自社サービスのため、ユーザーが本当に求めている価値の実現に集中でき、スピード感をもって開発できる環境です。■社内には、開発に携わるエンジニアはもちろん、プロダクト企画、PM、マーケティング、セールスやCSなどサービス提供に携わるすべてのポジションのメンバーが在籍するため、直接意見交換をしながらプロダクト作りを進めることが出来ます。■社員同士が毎日顔を合わせながら業務を行っており、ささいな雑談でもコミュニケーションが取りやすい環境です。■個人の意見や提案を受け入れるオープンでフラットな社風ですので、皆さんが思い描くプロダクトを一緒に実現していきましょう！AI技術を活用して社会に貢献することに興味がある方は、是非弊社にご応募ください。一緒に、未来を変える新しいプロダクトを創り上げましょう！！

【募集背景】当社は現在を第二創業期として捉えており、データビジネスの更なる事業推進にあたって組織の拡大が必須と考えています。エンジニアとして、エンタープライズ規模のデータとIT技術を用いてデータビジネスを更に加速させたい方を求めております。【業務概要】当社の先端技術開発室において、弊社の[データビジネス]に関するあらゆる業務をエンジニアとして一手に引き受けていただきます。データサイエンス・データ基盤構築など一部分だけではなく、データを通じてデータに関する周辺領域も幅広く対応いただきます。＜想定している業務＞・データ収集方法の検討～データ収集・加工分析における企画・要件定義・開発実装・収集したデータの利活用における企画やビジネスサイドとの協働・データ基盤の設計構築・運用※上記は一例です以下は開発環境の一例です。【技術環境】・開発言語: Python、Golang、Scala、C♯、Java、JavaScript（TypeScript、React）、SQL、HTML5、CSS3（Sass）・ツール・プラットフォーム: VS Code、Kubernetes、Docker、GitLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino・データベース: Cassandra、Elasticsearch、Redis、CloudSQL（PostgreSQL、MySQL、SQL Server）・クラウド: GCP、AWS・OS: Windows、macOS、Linux、Android、iOS【同社の魅力】当社は自動車アフターマーケットを支える各事業者向けに『パッケージメーカー』として、業務支援パッケージシステムを提供し、シェアNo1を誇っています。当社の圧倒的No1の秘訣は、30年のビジネス展開で培った日本有数のビッグデータ※です。今後はこのデータを活かし、整備工場や部品商などをつなぐクラウドプラットフォームサービスを創出しさらにマーケットを発展させていこうと考えております。クラウド開発部門を大幅に強化する予定です。昨今、車は個人所有からカーシェアへ移行していますが、車の出回る台数は減少していません。ガソリン車からEVに変わり整備のニーズやバリエーションが増える一方で整備業者は減少の傾向にあります。整備業者の1社1社が効率的なメンテナンスを求められる中、業務効率（アナログ→デジタル）システムのニーズが上昇しています。業界シェアNo1である当社が、取引先ひいては業界のDXを推進していきたいと考えております。「パッケージメーカー」から自動車アフターマーケット全体を支援する『プラットフォーマー』として、自動車アフターマーケットを支える各事業者や3rdパーティー保有するベンダー、ユーザーをシームレスに繋ぐプラットフォームサービスをつくる構想がございます。※当社は、国内における3台に1台（約1682万台）の車両データ、膨大な自動車の修理データ、年間20億点以上の流通・製造データなどを保有しています。（車の仕様：48万点以上／車の部品仕様：4億6000万点以上／車、部品の流通：2億点）

■業務内容：入社後は同社に在籍しつつ、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某社に出向し、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某社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：同社は画像や音声、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。

最先端の半導体検査装置における、画像処理ソフトウェアおよび欠陥検査アルゴリズムの開発をお任せします。AI・機械学習等の技術を用い、ナノレベルの欠陥を検出する高精度なシステムの実現を担います。【配属組織】最先端半導体検査装置開発部署【仕事の魅力】顧客要望に基づく仕様検討から、画像処理・欠陥検出アルゴリズムの設計・実装(C++、Python等)、実機での検証、装置立上げまでを一貫して担当。EUV光源を用いた次世代検査装置など、世界で唯一の技術開発に携わります。AIや機械学習を活用した新規検査ロジックの構築など、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められる環境です。【魅力】顧客接点も多く、顧客の要望を反映させたものづくりができ、 ユーザー目線にとことん寄り添った開発スキルを身に付けられます。 【採用背景】需要拡大に伴う増員。半導体製造技術である「EUV」が今後の製造方法の主流となり、「フォトマスク」「マスクブランクス」領域において上記に対応した検査装置は当社が100%近いシェアを保有。 今後半導体メーカーがEUVを用いた製造を開始し、需要拡大が見込まれます。

【業務内容】同社グループのデータ戦略を技術面から牽引するポジションです。Python / FastAPI / TensorFlow / PyTorch を活用したAIソリューション開発に加え、DWH設計・構築、Tableau による BI 基盤整備まで幅広く担当。経営層・戦略部門と直接連携し、美容医療×AIの新たな価値創造を実現する方を求めます。＜具体的には＞●AI・機械学習モデルの設計・開発・実装（診療予測・需要予測・レコメンド等）●Python（FastAPI）を用いた AI バックエンド API の構築・運用●データ収集・クレンジング・特徴量エンジニアリング・モデル評価・本番展開●DWH（データウェアハウス）の設計・構築・運用・パフォーマンスチューニング●Tableau を活用した経営ダッシュボード・KPI 可視化レポートの構築●経営層・事業部門へのデータドリブン意思決定支援・AIソリューション提案●データガバナンス・データ品質管理の仕組み整備【求人の魅力】・AI推進の旗振り役全社AI活用推進プロジェクトの中核ポジション。PoC から本番運用まで一気通貫で関われます。・リアルな医療データ全国200院以上の診療・予約・患者データを活用した大規模データ分析が可能。ヘルスケア領域での希少な経験が積めます。・経営直結のインパクト分析結果が経営判断に直接反映される環境。CTO・経営層と議論しながらデータ戦略を立案できます。・DWH・BI 基盤を0から構築既存の制約なく、モダンなデータスタックを自ら設計できます（Redshift / dbt / Airflow 等の技術選定含む）。・AI × 医療の最前線美容医療領域における AI 活用は国内でもまだ黎明期。先駆者として業界をリードするポジションです。

プロダクト・サービス開発エンジニアは通年で採用しています。プロダクト・サービス開発エンジニアは、PFNにおいてプロダクト・サービスの開発・運用を通して価値を創造する仕事です。PFNの事業領域はケミカル・バイオ・ヘルスケア・教育・エンターテインメント・流通・製造等、多岐にわたっています。これらの多様な分野に対して、プロダクト・サービス開発エンジニアはフロントエンド・バックエンド等のソフトウェアの開発から運用までを一貫して行う仕事を担当します。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、PFNのvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。◆職種内容：・プロダクト・サービスのフロントエンド・バックエンドの構築から提供まで一貫して行う。・ソフトウェアやプロダクト・サービスの品質を検証し、高める・コーディングだけでなく、設計、ドキュメンテーション、運用、サポートを行う◆Contents in a resume・レジュメのフォーマットは一般的な履歴書に従う必要はありません。これまで参加したプロジェクト、アルバイト/インターン、執筆した論文、公開している実装等について自由にお書きください・自身の技術ブログ、GitHubリポジトリ、論文へのリンクなどがあれば記載してください【歓迎要件】※以下のいずれかの実績・経験を歓迎します。また、業務の中でこれらの技能の習得や経験を行って頂く事になります。■コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験・コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること■ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等)・コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る■ソフトウェアの開発経験・アプリケーション開発もしくは運用経験　-Web/クライアント/スマホなどの機種問わず(iOS/Androidなど)　-ツール/ゲームなどのジャンル問わず・ライブラリの開発経験・Unix/Linuxサーバ運用経験・リードエンジニアとして開発プロジェクトを牽引した経験・OSSへのコントリビューション経験・CI/CDの構築経験・TerraformやAnsibleなどによるインフラ管理経験■サービス運用経験・サーバーやWeb・アプリのサービス運用経験・API連携やRPA、Bot作成による作業フローの自動化経験■5名以上のチームのリーダーシップ経験■日本語でのコミュニケーション能力（業務内容・配属先の決定において考慮する場合があります）・日本語でのチャットや文書の読み書き・開発チーム内での口頭での技術的なコミュニケーション・顧客との会議・ビジネスコミュニケーション

【仕事内容】サービスや研究開発等において、ビジネス部門と協業しながら、以下のような業務に従事頂きます。・データサイエンティストが分析に利用するためのデータマートの設計・構築・Python/Rを用いたデータ分析、AIモデル構築・BIツールTableauを用いたデータ分析・データレイクの各種データ整備・AWSやサーバレスアーキテクチャを採用したシステム設計・開発・関係者（ビジネス部門、パートナー会社 等）を交えたプロジェクト推進■働き甲斐・社内外の各分野の専門家の方と仕事ができることで成長し、成長を実感できる。・Udemy for businessが提供されており、自ら勉強できる環境が整っている。・自ら提案がしやすい環境。より良い職場環境を作るための改善に積極的に取り組んでいる。・将来はマネジメントに限らず、専門性を活かしデータサイエンティスト、AIエンジニアなど専門分野を極める道も切り開けます。・自発的に取り組む研究環境（業務外ですが、AWSやGCP等のクラウドサービスを自己学習に使用できます。）

当社が提供する各サービスの生産性向上ツールとして、AI・機械学習を活用した機能開発を担当していただきます。AWSのマネージドサービスやサーバーレスアーキテクチャを活用し、Pythonを用いた開発を行います。特に、以下の領域でのAI技術の活用を進めています。【仕事内容】■音声解析：音声データのテキスト化、自然言語処理を用いた解析（例：AWS Transcribe、Whisper など）■OCR（光学文字認識）：紙やPDFなどのドキュメントデータをデジタル化し、業務プロセスを効率化（例：AWS Textract、Tesseract 、GoogleGemini など）■生成AI：業務支援のための大規模言語モデル（LLM）の活用、プロンプト設計やファインチューニング（例：Amazon Bedrock、OpenAI API など）■データパイプライン構築：AIモデルの学習データ収集・前処理・モデルデプロイの自動化（例：AWS SageMaker、Kinesis、Lambda など）■AI推論APIの開発：各種AIモデルのAPI化・運用（FastAPI、Flask などを活用）■パフォーマンス改善・精度向上：AIモデルの最適化、推論速度向上、モデル選定AWSを活用したクラウドネイティブなAI開発に興味があり、技術的な課題解決を楽しめる方を募集しています。

■同社について同社は「AI」「クラウドネイティヴ(システム開発)」「UXデザイン」「マーケティング」という4つの事業領域で、企業様のDX推進を支援する事業会社です。2001年の設立から20年以上にわたって積み上げてきたナレッジと幅広い事業領域で、各領域単独での支援だけでなく、それぞれの領域を掛け合わせた支援など、企業特有のニーズに広くお応えしております。自社プロダクトAIの開発にも力を入れています。例えば、当社が開発した「AI人数カウンターCROSS」というシステムでは、1つのカメラ映像から複数地点の人の通行量をリアルタイムでカウントすることが可能。・AI開発/データ分析：AIプロダクトの開発や、ビッグデータの分析活用提案など、データ分析を切り口に先端技術や経営効率化に携わっています。AIの自社サービスを続々とリリースしていて、プロジェクト拡大中。・システム開発：金融系の顧客を中心に、上流（企画・提案）から下流（システム開発・納品・運用）までの全工程を、ワンストップで提供・資本金：7,992万円・従業員数：708人 ※2023年9月1日現在＜業務詳細＞上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。様々な課題をデータで解決いたします・データの加工／集計／抽出・データ分析設計／実施・機械学習などのモデル構築・ダッシュボードの設計／構築・施策の実施と効果分析・生成AI活用におけるデータ活用／整備など＜データの種類＞大手通信キャリアのビックデータ大手時計メーカーの購買データスポーツ振興くじの購買データ位置情報データ電気・ガスなどの大規模な顧客データポイントカードサービスの購買データ某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データECサイト、スマホアプリの行動データWEB広告のデータなど＜PJT例＞・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築・大手製造メーカーのサイト分析・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証・在庫などの需要予測・生成AI向けデータ整備など＜詳細PJT 一部＞■例１スマホアプリ利用促進施策の分析業務施策立案をサポートする示唆出し１．基礎分析（データを可視化）RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握→傾向を元に施策の実行 or 強化使用ツール：BigQuery、Looker Studio２．予測モデルロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測使用ツール：Python（scikit-learnなど）３．レコメンドアルゴリズム協調フィルタリング、バンディット等使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）■例２ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与１．カスタマーデータ統合GA360：web行動データAdjust：アプリ行動データEC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築２．BI分析環境構築BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る３．CRM施策最適化データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施

【募集背景】これから更に事業を加速していくためには、新規機能開発はもちろんのこと、同時にサービス品質（可用性/保守性/信頼性など）も今以上に向上させていく必要があると考えており、将来を見据えたエンジニアリング体制を本気で構築するため募集しております【職務内容】自社プロダクト「OPTEMO」のプロダクトマネージャーを担っていただきます。プロダクトに関わること全般に携わっていただきます。エンジニア、ビジネスサイドと密に連携を図りながら業務を推進していっていただきます。■具体的な業務内容・各施策をステークホルダーを巻き込みながら、正しく要件定義をする・開発全体の進捗確認とチケットQA/検証、リリース対応・エンジニアと共同でスプリントを正しく運用する・プロダクトリリース後の結果を定量的に分析し、PDCAを回す・インシデントが発生した場合、ステークホルダーを巻き込みながら最短で解消、かつ根本原因も特定する■開発環境・開発手法：アジャイル・言語：TypeScript, Go, Python・フレームワーク：React, NestJS, PyTorch・データベース：MySQL(RDS)・ソースコード管理：GitHub・プロジェクト管理：Figma, Zenhub, Miro・情報共有ツール：Slack, Notion・インフラ環境：AWS(Lambda, ECS Fargate など), Terraform, Docker・CI/CD：GitHub Actions・監視：Sentry【組織構成】開発部門の配属となります。＜配属部門・人数詳細＞ビジネスサイド：18名開発サイド：8名＋業務委託4名コーポレートサイド：2名

事業成長を加速させていくためにAI/機械学習を用いた機能開発・課題解決手法の提案・検証・開発に取り組んで頂きます。当社の事業は国内外マーケットに向けて複数あり、それぞれのマーケットや事業の個性があります。■全世界で購入された商品や顧客に関するデータ■関連するマーケットの情報■それら動かすビジネスのオペレーションやシステム様々な場面でAIが活用されています。リーダーと共にビジネス開発や業務改善を、AIによる解決手段の検討からプロジェクト進行、実装・運用部分までを担っていただきます。【具体的な業務内容】■社内各部署とのコミュニケーションを通じた事業課題・業務改善ニーズのヒアリング■AIソリューションの企画・要求・要件定義・設計・開発・実装■プロジェクトの進行管理・推進■運営部署や開発チーム等ステークホルダー間の調整■AI活用周知・ 啓蒙【本ポジションの魅力】■グローバル事業へのAI貢献・越境ECのリーディングカンパニーである同社の越境ECサービスを、AIを使って顧客体験を向上させ、サービスを成長させることができる・AIによる自動化や仕組みを導入することで、従業員やサービスに関わる方々の業務時間を大幅に削減し、仕事の効率化を進めて生産性を上げることができる■AIプロジェクトの中核を担える・関連部署とコミュニケーションをとりながら企画から携わるなど、AIにおける中心的な役割を担うことができる■キャリアの肢を広げる成長機会・社内の業務改善から事業企画まで、多岐にわたるプロジェクト経験を通じて、深い専門性を育むことが出来る・事業を推進するためのビジネススキルも身につけられる【募集背景】AIトランスフォーメーションDivでは、事業成長を支える取り組みとして、AIを活用したビジネス開発や業務改善を行っています。具体的には、荷物の海外配送に必要な配送ラベル（インボイス）をAIで作成するシステムを開発をはじめ、様々な取り組みを行っていますが、よりAI活用を加速すべく、この挑戦を共に進める新たな仲間を募集します。【業務で利用するツール／開発言語】■G Suite (Spreadsheet, Google Document,Google Meet 等)■Slack■プログラミング言語：Javascript, Typescript, Python, PHP■フレームワーク等 : Dify, mastra■プラットフォーム : AWS, GCP, OpenAI, Anthropic

【ミッション】同社のデータアナリティクスグループにて、データおよびAIを活用した事業課題の解決と価値創出に取り組んでいただきます。データ分析や機械学習モデルの開発に加え、生成AI（LLM）やAIエージェントを活用したソリューションの設計・実装を行い、AIを業務プロセスやオペレーションへ組み込むことで、実際の事業成果につなげていくポジションです。事業部門やデータエンジニアと連携しながら、課題整理からアーキテクチャ設計、AIシステム構築、業務適用、運用・改善まで一貫して携わっていただきます。【募集背景】・組織強化を目的とした募集です。・AI技術の進化を踏まえ、今後はAI/データ活用を前提としたビジネスプロセスおよびオペレーティングモデルへの転換を加速していくフェーズにあります。・単なる分析や個別最適の改善に留まらず、業務プロセスや意思決定のあり方、さらには事業における価値創出の構造そのものを見直し、AIを組み込んだ新たな事業運営を実現することが求められています。・データ分析やモデル開発といった既存のデータサイエンティスト業務にどまらず、機械学習モデルや生成AI（LLM・AIエージェント）を業務プロセスに組み込み、事業成果に結び付く形で機能させることができる人材が不可欠となっています。【主な業務】・事業課題の整理・構造化およびAI／データ活用戦略の立案・データ分析、機械学習、生成AIを活用した解決アプローチの設計・SQL・Python等を用いたデータ分析、仮説構築・検証【入社後お任せしたい業務】・AI・データ活用を通じて、売上向上やコスト削減、業務効率化などの事業課題解決に取り組んでいただきます。・技術そのものだけでなく、事業成果につながる活用方法を検討・推進していただきます。・機械学習や生成AIなどの技術を組み合わせながら、実際の業務で活用できるソリューションの構築に携わっていただきます。・分析や開発に留まらず、業務への適用や定着まで見据えた取り組みを推進していただきます。・事業課題に対して、データ分析・機械学習・生成AIなどを適切に組み合わせた解決策を検討していただきます。・仮説立案と検証を繰り返しながら、より良い解決方法を導き出していただきます。・事業部門やデータエンジニアなどの関係者と連携しながら、業務要件と技術を橋渡ししていただきます。・技術的な内容をわかりやすく整理し、現場で活用できる形へ落とし込んでいただきます。・AIの導入に留まらず、運用・改善を通じて継続的に価値を生み出す仕組みづくりに取り組んでいただきます。・利用状況や効果を確認しながら、より高い成果につながる改善を進めていただきます。【配属組織】データアナリティクスG　データサイエンスチーム補足：■同グループはその他2チームで構成されています。・データビジネスチーム（新設）・データサイエンスチーム■21名中15名がキャリア採用で構成されている多様性のある組織です。リモートワークも可能で、個人の志向に合わせた働きやすい環境が整備されています。■配属先にてデータ分析・AIを活用したプロジェクトの推進に携わっていただいた後、同社グループ内のデータ・AI関連部署を経験して頂く可能性がございます。【働き方】・フレックス勤務制（所定時間8:40～17:20/内休憩60分）・在宅勤務：週2～4回程度【魅力】・電力インフラを支える小売事業領域において、事業インパクトの大きいテーマに対し、ビジネスの根幹に踏み込んだ変革に携わることができます。・生成AI／LLMやAIエージェントなどの最先端技術を、GCPを中心とした基盤上で実業務に適用しながら活用できます。・経営層と近い距離で、自ら描いたTo-Beを起点にテーマを推進できる裁量があります。・Google主催の生成AIコンペティションのファイナリスト経験や、外部メディアでの発信実績もあります。・従来のデータサイエンティストが担ってきた分析やモデル開発に加え、本ポジションでは、AIを業務プロセスに組み込み、実業務として機能させ、継続的に価値を生み出すところまで担います。

■募集背景MNTSQは、大企業の法務部門向けサービスとして盤石の体制を築きつつあります。「すべての合意をフェアにする」ミッションの実現のため、ここからさらなる非連続的な成長を積み重ねたいと考えています。今回はMNTSQのプロダクトのうち、特にAI系プロダクトのプロダクトマネージャーを募集します。「法務領域のDX」という未開の事業分野で、「大企業の顧客基盤」のもと、「AI」を活用するという、“事業”、“顧客”、“技術”という三要素が絡み合う、やりがいのある業務です。■業務内容・ミッションは、「プロダクト全体でのARR100億円の達成に向けた、担当するAI系プロダクトのグロース」です。進捗管理等のプロジェクトマネジメントではなく、プロダクトの価値を高め顧客やユーザーに届けるプロダクトマネジメントに責任を持っていただきます。チーム内での役割として、チームマネジャー、PdM、デザイナー、エンジニアからなるプロダクトチームの一員としてご活躍いただきます（※）。※当社はチームトポロジーの「ストリームアラインドチーム」を取り入れています。▼具体的な業務内容・ディスカバリー業務・マーケットリサーチ・ユーザーヒアリング・データ分析・開発アイテムの企画立案・デリバリー業務・バックログ管理・開発アイテムの要件定義・ビジネスサイドとのコミュニケーション・ディスカバリー：デリバリー＝７：３程度を想定しています。特に、PdMとして「どういうものを作ればいいかの理由を見つけてくるか」が重要となります。入社直後から上記業務に全面的に関わるというより、経験に基づき、適宜支援を受けながら「ディスカバリー業務」や「デリバリー業務」をご担当いただきます。MNTSQには、約半年程度のオンボーディング期間もあり着実にキャッチアップをいただければと考えています。メンバーとの関係構築、信頼感醸成のため経営陣や既存のプロダクト責任者・PdM陣からもサポートさせていただきます。【参考note】YouはどうしてPdMに？　～未経験から始めるPdMの喜びと難しさ～https://note.mntsq.co.jp/n/n0d6b6f05144c■開発体制MNTSQが展開するMNTSQ CLMのプロダクトマネジメントをご担当いただきます。用途に合わせて攻め・守りのバランスを意識した技術とサービスを採用しております。言語：Ruby, JavaScript, Python, Java, Goフレームワーク：Ruby on Rails, Vue.jsビルドツール：Viteライブラリ：ElementPlus, PostCSS, Storybookプラットフォーム：Amazon Web Servicesデータベース：Aurora MySQL検索エンジン：Elasticsearch監視ツール：CloudWatch, Datadogコンテナ基盤：Docker, Docker Compose, ECS/Fargate構成管理：Terraform, ItamaeOS：Linux

●データ基盤の設計・構築●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計）●データ分析・機械学習の活用●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築●生成AIや機械学習モデルの運用●開発プロセスの改善支援●データに基づいた開発プロセス改善提案●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック●組織横断でのデータ活用推進●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。【開発環境・ツール】● プログラミング言語・スクリプト：Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++（一部領域）● データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等）● 開発・運用ツール：Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence● データ分析・可視化ツール：Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn● 機械学習／AI関連：TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール（LLM活用基盤等）● 車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform【魅力・やりがい】●HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます●データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。●組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。●生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。【募集の背景】Hondaは「ソフトウェアでクルマの価値を進化させる」SDVの実現に向けて本気で取り組んでおります。上記実現に向けてソフトウェア開発や車両制御から得られる膨大なデータを活用し、開発プロセスの効率化や製品価値向上につなげることが重要になっています。そのため、データ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを募集します。Hondaは「ソフトウェアでクルマの価値を進化させる」SDV（Software Defined Vehicle）の実現に向け、本格的にデータ駆動型の開発体制への変革を進めています。ソフトウェア開発や車両制御、実走データなど、あらゆる領域から生まれる膨大なデータを横断的に活用することで、開発プロセスの効率化と製品価値の最大化を目指しています。その中核を担う「データ基盤」の設計・構築から、分析・AI活用までをリードできるデータエンジニアを募集します。 【当部署で働く社員から、応募検討者様へのメッセージ】「開拓・変革する余地はいくらでもあり、やれるかどうかは自分次第。でもそこに無限の面白さがあります。」「ソフトウェアの高効率開発が可能な先進プロセスとエンジニアリングプラットフォームを開発出来るのは、ホンダ内でも唯一無二の部署ですので、是非様々な知見を持つメンバーの方に参画頂きたいと思います。」「多くの人を巻き込んでいける仕事で、技術的なタスクもたくさん作り出すことが出来ると思っています。そのため、自分から動ける人は組み込み技術、クラウド技術など色々なことに挑戦できる環境だと思います。」

【期待する役割】開発チームでは、複雑な健診・レセプトデータ（診療報酬明細書）から、治療中断者や未治療者など保健事業対象者の情報を、様々な定義ごとに簡単に抽出できるデータ処理/分析システムを構築し、より多くのクライアントに多様なサービスを提供するための基盤を提供しています。近年、顧客・案件数の増加と顧客ニーズの多様化に伴い、取り組む課題の数や重要度が大きくなってきており、チーム強化を図ることが今回の募集目的です。＜ 取り組みの具体例 ＞・各事業で必要なデータ処理の新規・拡張開発・事業間の業務要件・仕様の標準化・探索的なデータ処理・分析環境の提供・改善・案件運用におけるデータ処理にかかるコストの削減▼具体的な業務内容今回のポジションでは、開発メンバーと協働してプロダクト開発を牽引するPOを募集いたします。具体的な業務内容としては、以下のようなものを想定しています。・プロダクトバックログや開発ロードマップの作成、管理・社内ステークホルダーとの合意形成・プロダクトの企画・要件定義・改善のリード・プロジェクト進行・管理・ドキュメントの標準化、業務フロー・マニュアルの整備▼関わるプロダクトのインパクト2022年度における実績値として全国自治体の40%を超える746の自治体へ予防医療事業支援に介入しております。予防医療事業支援を通じて1000万名を超える国民のヘルスデータの取得を実現。検診受診率や過去の生活習慣病治療歴を分析し、2022年度には国保の特定健診対象者（約1,786万人）のうち、3人に1人の行動変容を支援を実施することが出来ました。▼事業例・生活習慣病重症化予防事業：糖尿病・脂質異常症・高血圧などの生活習慣病の治療中断者や未治療者をデータから抽出し、ダイレクトマーケティングにより医療機関受診▼主な開発環境・開発言語：Python・環境仮想化：Docker・ソースコード管理：Github・クラウドコンピューティング：AWS・コミュニケーション：Slack・ドキュメント管理：Notion・PC：MacBookPro【組織構成】5名　20代～40代のメンバーが活躍しています。【求める人物像】・潜在・顕在課題をとりまとめ順次プロダクトのロードマップを設定していける方・業務や運用の整理整頓が好きな方・10人程度のプロジェクトでコミュニケーション円滑にプロジェクト進行できる方・ヘルスケアへの関心がある方・ドメイン知識の継続的な学習に意欲的な方・人と社会を健康にするというミッションに共感いただける方 ・論理的思考ができる方・問題やリスクは適切に把握しつつ、どのようにしたら目的の実現に近づけるかという建設的な思考ができる方・特定の役割や業務に限定されず、チーム内外のメンバーと協働して課題解決に取り組みたい方・プロダクト志向をもち、HowだけでなくWhyやWhatの視点からも課題解決に取り組みたい方【募集背景】事業規模拡大による組織強化【企業概要】キャンサースキャンは、ヘルスビックデータの活用とソーシャルマーケティングで行動変容を生み出し、予防医療から人と社会を健康にする急成長中のヘルスベンチャー企業です。全国の自治体に対し、データに基づいた予防医療を促進する支援サービスを提供。2020年度は全国1700の市区町村のうち、実に3割近い500以上に導入していただき、業界最大手となるシェアを獲得しています。

【仕事概要】小売・電力事業などのLeading Companyと共同で業界のDXを牽引し、国内外の商品・サービスのサステナビリティを向上させるデータエンジニア・MLOpsエンジニアを募集します【担っていただきたい役割】・大手企業が運用中・新規導入するシステムからデータを集め統合するためのデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用・AIアルゴリズム・各種設備・業務運用の状況を定期的にモニタリングする機能の実装・改善方針の策定・改修・ 継続的なAIアルゴリズムの学習を支援する基盤の構築・改善【主な開発環境】言語：Python, SQL等IaC: Terraform等データベース：RDS/Aurora, MySQL/PostgreSQL, BigQuery, Snowflake等クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure等ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence【キャリアアップの上での特長】私たちのチームはみなさまに以下の価値をご提供できます・実践的な経験: 戦略コンサルティングやデータサイエンスメンバーとともに、プロトタイプから社会実装まで幅広いフェーズに関われます・技術的成長: 様々な補助制度やツール・環境があり、最新のデータエンジニアリング技術に触れられます・社会的インパクト: クライアントの事業成長と変革を通じ、社会課題の解決に貢献できます【主な業務内容】オープンデータ化が始まった電力データ、業務を通じて生まれるデータ、その他データを統合することで、社会のサステナビリティ向上を実現します。例えば、以下のような取り組みを進めています。・データのトレーサビリティを担保することで、グリーンであることを証明された電力を24時間、安定供給する・調達～製造～物流～販売～消費にわたって、どこでどのような環境負荷・無駄が生じているか分析し改善手段を実行する・電力データと自治体が保有するデータを統合することで、要介護の予兆（フレイル）を捉え、早期介入することで社会保障費を削減するとともに、高齢者のウェルビーイングを維持・向上させる環境/サステナビリティに意識が高くない方でも、自然と環境貢献している状況を生み出すべく、私たち同社のエネルギーチームと各業界のLeading Companyは商品/サービスをサスティナブルなものに変えていきます。そのための肝であるデータ基盤の構築・運用をになっていただきます。【本ポジションの魅力について】データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えています。私たちのチームは国内最大手の電力会社・小売業のデータを取り扱い、CFE（カーボンフリーエナジー）の安定供給や、商品/サービスのサステナビリティ向上、社会の持続的発展の実現を目指しています。サステナビリティは今後発展していく領域ですので、今後のキャリア形成において価値のあるデータを取り扱っていただけると確信しています。また、サステナビリティに関して多くの”世界初/日本初”の取組みを経験していただけます。【歓迎要件】・対顧客PJにおけるアプリケーションの開発経験、特に複数名での開発経験・データパイプライン・MLOps環境の構築・運用開発の経験・クラウド環境上でのCI/CDパイプライン構築・運用の経験・Docker等のコンテナ技術を活用したソフトウェア開発運用の経験・DevOpsやSREにおける知見や経験・データサイエンス一般に関する理解・経験・B2Bソフトウェア（パッケージ・SaaS）・システム開発の経験・Webアプロケーション開発経験（Go言語, TypeScript, React等）・Kubernetesの利用・運用経験・OSSや勉強会登壇などのアウトプット経験