データサイエンティスト・データ分析・データアナリストのネットワーク監視・管理のスキル・経験が活かせる転職・求人情報

【AI事業本部について】組織全体の7割以上が技術職で構成されているサービス開発組織です。主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。【審査AIとは】「大量化する広告クリエイティブのチェックをAIでサポートするシステム」です。現在、バナーなどの広告クリエイティブ制作においては、自社の極予測AI*を活用し、多様性かつ効率的な制作フローを実現しています。一方、生成されたクリエイティブのブランド毀損リスクなどは人手で対応しており、生成量に対しチェックの量が追いつかなくなる未来が予想されます。「審査AI」は適法性や個社ごとのレギュレーションなど様々な観点から自動審査を実現することで、広告主のクリエイティブチェックをサポート。広告主の趣向を学習したモデルを活用し「人間よりも精度の高い」審査を実現することで、クリエイティブチェックの主要課題である「量的課題」及び「質的課題」の解決に寄与することを目指しています。【ミッション】インターネット広告事業で国内トップクラスの事業者であり続けるためにも、「信頼と品質を担保しながら効果的なクリエイティブを大量に生成する技術力」 は非常に重要です。広告クリエイティブ審査の「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 自然言語処理や画像処理の技術を用いた審査AIプロダクトの開発に取り組んでいただきます。【具体的な業務内容】審査AIでは、生成AI時代における広告効果最大化を目指し、広告クリエイティブ審査の自動化を実現するためのAI開発を行っています。広告表現の顧客レギュレーション審査から景品表示法・薬機法などの法令審査、訴求内容の事実性チェック、炎上リスク評価といった多様な審査タスクを、自然言語処理・画像認識・大規模言語モデルを組み合わせたマルチモーダルなAIシステムとして構築しています。リスティング広告などのテキストからバナー画像・動画、音声まで幅広い広告フォーマットを扱い、ご自身の専門領域を軸にしながら、専門領域を越えて審査AIのコア技術開発をリードしていただきます。■LLMアプリケーション開発：GPT・Geminiなど最先端のクローズド/オープンモデルを活用し、広告表現規制・法令審査・事実性チェックなどの審査ロジックを構築。プロンプト設計、コンテキストエンジニアリング、複数モデルを組み合わせた多段推論のパイプライン開発など■自然言語処理：日本語テキストの解析、固有表現抽出、情報検索を用いたファクトチェック、訴求表現のクラスタリング、類似事例検索など、広告テキストを理解・照合するための技術開発■画像・動画認識（マルチモーダル）：バナー・動画広告からのOCRやシーン検出、ロゴ改変・画像差分の検出、レイアウト・訴求画像表現の理解など、VLMを活用したクリエイティブ理解技術の開発■モデル開発・推論基盤（LLMOps）：審査タスクに特化した言語モデル/分類モデルのfine-tuning（LoRA、SFT、RL等）や、Embeddingモデル＋ベクトル検索を用いた事例検索基盤の構築。学習から推論サービング、大規模バッチ審査、精度評価・監視までを一貫して担う【本ポジションの魅力】■テキストから画像・動画まで、広範なモダリティのAI開発■LLM・VLMの技術検証で終わらせず事業成果まで一気通貫で担当できる■最先端の技術/研究を活用した開発経験■社内屈指の技術組織、AI事業本部

【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。

【特色】車載AIアシスタントを支えるモデル運用基盤（LLM・機械学習）の中核コンポーネントを、設計から実装・運用までハンズオンで構築するエンジニアを募集。評価・ログ・学習パイプラインの立ち上げ期です。【概要】トヨタはモビリティカンパニーへの変革に向け、車載AIアシスタントを中心としたソフトウェアサービスの開発を推進しています。本ポジションでは、車載AIアシスタントを支えるモデル運用基盤（LLMおよび機械学習モデル）の中核コンポーネントを、設計から実装・運用までハンズオンで構築いただきます。アーキテクトと協働しつつ、担当領域については自ら技術選定・設計判断を行っていただきます。【詳細】・LLMゲートウェイ／プロキシ層の構築・運用（モデルルーティング、セマンティックキャッシュ、レート制御、コスト可観測性）・評価自動化基盤の構築（回帰評価スイート、ドメイン横断評価、リリース可否判定の自動化）・ログ収集・分析パイプラインの構築（プライバシー保護処理を含む）・ファインチューニングパイプラインの構築（データキュレーション→学習→評価→配信）・予測・パーソナライゼーション系モデルの学習・評価・配信パイプラインの構築と、性能・ドリフト監視・リージョン別デプロイ構成、データレジデンシー要件への対応・プロンプト・設定・モデルのバージョン管理と段階的リリース（CI/CD for LLM）・他部門が所管するデータ収集・配信基盤とのインターフェース設計・調整（データスキーマ、連携仕様の合意）? ■本求人の想定役割：チームリーダー【職場イメージ・職場ミッション】＜ミッション＞車載AIアシスタントを、販売後も進化し続けるサービスとして実現するための技術基盤を構築することが私たちの使命です。市場から得られるデータをもとに「ログ収集→評価→改善→配信」のサイクルを回し続け、お客様一人ひとりに最適化された体験を提供するAIプラットフォームを開発しています。＜職場イメージ＞・対話系LLMと、予測・パーソナライゼーション等の機械学習モデルを、単一の改善サイクルの上で運用する基盤を立ち上げ期から設計するフェーズです。・日本・北米・欧州の開発拠点や社内関係部署と連携しながら、グローバル共通の基盤を開発します。【やりがい・PR】＜やりがい＞・車両というセンシングプラットフォームの上で動くAIの運用。機能安全境界・車載リソース制約・OTA配信と結合したLLM運用課題という、ハイパースケーラーにも存在しない問題領域に取り組めます。・日米欧の異なるデータ保護規制のもとで市場データを収集・活用するアーキテクチャ設計という、世界的にも前例の少ない挑戦ができます。＜PR＞・対話系LLMだけでなく、パーソナライゼーション・予測・知覚といった多様な機械学習モデルを単一の改善サイクルで運用する基盤設計。LLMOpsと従来型MLOpsの両方の知見が活きます。・既存の車両クラウド基盤の上にLLM運用レイヤーを新規に立ち上げるフェーズであり、技術選定・アーキテクチャ決定に直接関与できます。将来的にグローバルで数百万台規模に拡大するフリートを見据え、初期段階から拡張可能な基盤を設計できるタイミングです。【採用の背景】■生成AI時代のサービス競争力は、モデル単体の精度ではなく、市場データを活用して継続的に改善できる仕組みを持つかどうかで決まりつつあります。■トヨタは車載AIアシスタントの開発を加速していますが、LLMと機械学習モデルの双方を本番サービスとして運用し、改善サイクルを設計・確立できる人材が不足しています。■他業界で培った知見を持ち込み、トヨタのAI開発プロセスそのものを変革していただける方を求めています。

マルチ決済サービスを展開する同社にて、システムのDB関連処理解析、DBに関する基盤構築、技術支援対応、障害調査、及び新システム構成の計画立案をお任せします。上記業務に加え、DBのパフォーマンスチューニングやDBMS(サーバ)運用/監視におけるスキーム確立にも携わることが可能です。【ご入社お任せしたい業務/詳しい職務内容】■電子決済やサブシステムのデータベース設計、構築、運用管理　以下DBMSいずれかのメインDB担当として従事　　・MS SQL Server（2012－2019）　　・MySQL（8.0x）　　・OracleDB（12c以降）■新規案件や新規プロジェクトにおけるデータベース担当■アプリケーション担当やインフラ担当と協調しての業務遂行■データベース開発、構築、保守における外部ベンダーコントロール■データベースに関するトラブルシュート、対策、改善対応等【将来的なキャリアプラン】将来的に下記のようなマネジメント/スペシャリストになって頂きます。■ラインマネジメント：DBAを組織的にまとめ、部門計画の実現に向けて業務計画を立案し、人材を管理しながら計画の推進や実行に伴う意思決定を担う■プロジェクトマネジメント：DBA主体プロジェクトについて、計画された経営資源を使い、QCDのバランスを勘案しながら完遂させる■データベーススペシャリスト：データベースや周辺知識を豊富に保有し、また向上させながら、それら知識を活用し事業の発展や、人材の育成に貢献する【組織構成】部長(50代男性、本部長が兼務)、GM(40代男性)、プロパー8名(20~60代まで幅広く在籍)【レポートライン】社長-管掌役員-本部長-部長-GM【定年】60歳【働き方】想定法定外残業時間：20時間リモート割合：～50％【同社の魅力】■キャッシュレス決済の普及・社会的安定性国内で初めてキャッシュレス決済ゲートウェイ(ネットワーク/クラウド型の仕組み)を開発した企業でもあり、キャッシュレス業界内では必要不可欠な企業となります。厚生労働省が進める給与デジタル払いの開始など後押しをしており、Pay系の普及・拡大により今後も事業拡大が見込めます。■5～10時間の残業/子育てとの両立全社平均残業が10.7時間/月であり、男性育休の取得促進など個々のライフステージに合わせた就業が可能な環境です。各求人にて目安となる残業時間も定めており、繁忙期期間に伴う時間の多い/少ないあるものの長時間残業抑制に繋がっております。お子様がいる方についても事前相談でお子様の送り迎え時間への配慮など制度・環境ともにあるため仕事と私生活の両立が可能な企業です。【ご入社後の育成/キャッチアップについて】ご入社後はe-ラーニングや既存メンバーから業界や同社についてを習得をしていくイメージです。コーポレートとしての知見・経験を活かしながら、IT業界のバックグラウンドがない方でもご活躍頂ける環境です。【サービスについて】同社では従来の仕組みと異なるシンクライアント型の電子決済インフラを開発しており、現在は電子マネーだけではなくクレジットやプリペイドなど決済分野で、従来よりも低コストでご利用頂ける決済システムを中心に提供しています。業界でも最多のカードに対応している事、仮想化技術を用いる事、優れた拡張性高いセキュリティを可能としており、業界での大きな優位性を確立しております。https://www.tm-nets.com/service/thinclient/

【組織のミッション】ＡＩソリューションの開発による車載製品の魅力最大化、異業種連携による新たな価値創造と新規事業創出をミッションとしています。部品メーカであるからこそ保持している多様なデータを活用して、社会をより豊かにする、人々のお困りごとを解決できるようなサービス開発を進めています。【募集背景】競争の激しい領域で他社に負けない製品をつくり上げるためには、技術をもったメンバーの拡充と、開発の効率化が急務となっています。目指す姿を実現するにあたっては、シミュレーションを用いた開発効率化や、エッジ内に閉じないリアルタイムなサービス提供の実現、安価な単眼カメラ以外の選択肢の模索など、解決すべき課題が多くあります。このような課題に共に取り組んでいただける仲間を募集いたします。【業務のやりがい】●自動運転やスマートファクトリーなど、社会的意義の大きな開発テーマに挑戦できる大都市の渋滞や、交通弱者問題など、自動運転には社会課題の解消への期待が寄せられています。自動運転を世界中に普及させるには様々な機能の進化が必要です。例えば、乗員の状態を確認し車内で快適に過ごす機能など走行制御だけではない機能が求められます。また、全世界への普及には、価格の適性化を果たす製造プロセス改革を、スマートファクトリーで実現することも欠かせません。ここに、人工知能開発によるブレイクスルーが求められています。自動車に使用される重要な技術を提供しているのは、私たちサプライヤー。私たちが未来のモビリティ社会の技術を担っていくと言っても過言ではありません。社会的意義が大きなプロジェクトに最前線で携わっていただけます。●社会を変える開発テーマに携わることで、実現できる技術者としての成長できる自動車業界に訪れるCASE（自動運転、コネクティッドカー、シェアリング、電動化）によって、AI・機械学習の技術が今後ますます重要になってきます。アイシンでも、社会を変える新しい開発テーマが、日々、生まれており、最先端の技術を駆使して、最前線で研究・開発に携わっていただけます。●事業戦略上の重点領域として位置づけ、全社で強化を図るDS部は次世代の技術革新に対応するため、全社の期待を込めて組閣された専門組織です。愛知以外に、東京や福岡にも開発拠点を設置するなど強化を図っています。●多様なバックグラウンド、強みを持ったメンバーと仕事ができる自動車のみでなく、その他製造業、IT、ソフトウェア等様々なバックグラウンドのメンバーが在籍。チームとして保有する技術の幅が広いのが特徴です。また、AIリサーチャーの部署とは密に連携して仕事を行うため、最新技術動向などをキャッチアップしやすい環境であるといえます。業務内外で自学自習の意識が強いメンバーが多く、切磋琢磨できる活気のある職場です。【職務内容】CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発をお任せします。直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。以下いずれかのテーマを担当して頂きます。・走行領域への技術提供（走行制御システムと連携した機能開発）・モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発）・車体領域への技術提供（車室内外監視システムと連携した機能開発）【具体的な業務内容】商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。・「低速自動運転/自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術開発・「自動運転時代の新サービス：おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉や不審者検出などの実現に向けた行動・意図推定技術開発

製造・装置・検査データを活用し、品質・歩留まりの向上および製造プロセスの安定化をデータサイエンスの観点から推進していただきます。製造・プロセス・装置・品質エンジニアと連携し、データに基づく改善活動を現場へ実装・定着させる役割を期待しています。＜具体的には＞※ご経験を踏まえて決定させていただきます。◆製造工程・装置・検査・計測データを横断的に分析し、歩留まり低下や品質ばらつきの要因特定および改善提案を実施◆統計解析や機械学習を用いた、工程異常の早期検知・不良発生予兆の可視化・原因分析◆SPC（統計的工程管理）や工程能力指標（Cp/Cpk 等）を用いた工程状態の見える化および安定化支援◆ウェハマップや欠陥データの解析による不良分布の特徴抽出および装置・工程起因の切り分け◆装置ログ・センサーデータを活用した装置状態監視、異常検知、予知保全に向けた分析モデルの構築◆検査・評価工程におけるデータ活用（画像検査データ、電気特性データ等）による品質改善・特性安定化の支援◆データ集計・分析業務の自動化や可視化基盤の構築を通じた製造現場の業務効率化・意思決定の推進＜募集背景＞近年、AI技術の急速な進化に伴い、製造現場においてもデータ活用を前提としたDX（デジタルトランスフォーメーション）が加速しています。当社においても、生産データの集計・可視化にとどまらず、データ収集の自動化、分析から異常発生時の原因究明までを一気通貫で行う高度な仕組みづくりが求められています。今後は、AIを駆使したデータ分析により、製造プロセスの最適化や品質向上、設備トラブルの予兆検知などを実現するSmart Factory構想を本格的に推進していく方針です。その実現に向け、データ基盤の構築から分析モデルの設計・運用までを担えるデータサイエンティストの役割はますます重要となっています。こうした背景から、AI・データ活用を軸に製造現場の高度化をリードいただける人材を迎え入れ、体制強化を図るため、新たにデータサイエンティストを募集することとしました。

製造・装置・検査データを活用し、品質・歩留まりの向上および製造プロセスの安定化をデータサイエンスの観点から推進していただきます。製造・プロセス・装置・品質エンジニアと連携し、データに基づく改善活動を現場へ実装・定着させる役割を期待しています。＜具体的には＞※ご経験を踏まえて決定させていただきます。◆製造工程・装置・検査・計測データを横断的に分析し、歩留まり低下や品質ばらつきの要因特定および改善提案を実施◆統計解析や機械学習を用いた、工程異常の早期検知・不良発生予兆の可視化・原因分析◆SPC（統計的工程管理）や工程能力指標（Cp/Cpk 等）を用いた工程状態の見える化および安定化支援◆ウェハマップや欠陥データの解析による不良分布の特徴抽出および装置・工程起因の切り分け◆装置ログ・センサーデータを活用した装置状態監視、異常検知、予知保全に向けた分析モデルの構築◆検査・評価工程におけるデータ活用（画像検査データ、電気特性データ等）による品質改善・特性安定化の支援◆データ集計・分析業務の自動化や可視化基盤の構築を通じた製造現場の業務効率化・意思決定の推進＜募集背景＞近年、AI技術の急速な進化に伴い、製造現場においてもデータ活用を前提としたDX（デジタルトランスフォーメーション）が加速しています。当社においても、生産データの集計・可視化にとどまらず、データ収集の自動化、分析から異常発生時の原因究明までを一気通貫で行う高度な仕組みづくりが求められています。今後は、AIを駆使したデータ分析により、製造プロセスの最適化や品質向上、設備トラブルの予兆検知などを実現するSmart Factory構想を本格的に推進していく方針です。その実現に向け、データ基盤の構築から分析モデルの設計・運用までを担えるデータサイエンティストの役割はますます重要となっています。こうした背景から、AI・データ活用を軸に製造現場の高度化をリードいただける人材を迎え入れ、体制強化を図るため、新たにデータサイエンティストを募集することとしました。

【業務の概要】プロダクトデータ基盤開発部では、デジタル広告媒体（Google, Yahoo, Meta等）のデータを高速かつ確実に転送するデータパイプライン、データを集約するためのデータ基盤の開発/運用がミッションです。蓄積されたデータは博報堂ＤＹグループの広告代理店業務を支援するCREATIVITY ENGINE BLOOM等の各種プロダクトおよびAIの研究開発等に利用されます。【具体的には】■ステークホルダー（Biz/アプリケーション開発者/データサイエンティスト）との折衝、開発項目の調整■データ基盤の設計/構築/運用■ETLパイプライン開発■Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化■サービス監視設計/運用当部署で構築したデータ基盤は部署や組織をまたいだ開発チームやデータサイエンティストから利用されることが多いので、チームの垣根を超えたコミュニケーション、問題解決力が求められます。【開発環境】■言語：Python, SQL■クラウド　‐GCP：GCS, BigQuery, Cloud Composer, GKE　‐AWS：S3, Lambda, ECS, Step Functions, SQS, Kinesis Data Firehose, Event Bridge■その他：Docker, Github Actions, DataDog, Terraform我々はデジタル広告の高品質なデータ基盤を構築、運用することで、博報堂ＤＹグループのデータ利活用の推進、LLM・AIエージェント等を活用した広告ビジネスの発展を支えます。【仕事のやりがい・魅力】博報堂ＤＹグループのデジタル広告に係るデータ基盤の構築に携わることができ、広告代理店のビジネスで日常的に利用される大規模なデータ基盤構築の経験が可能です。中長期的には、スキルセットや嗜好性に応じてキャリアパスの変更が可能です。エンジニアにとって働きやすい環境作りをすすめています。■大規模かつ多様な広告データを扱える環境‐テーブルデータのような構造化データだけでなく、非構造化データ（画像・動画）を含む‐アプリケーションの用途に応じて、柔軟にクラウド設計・選定が可能■ビジネスとの直結性‐見ているデータがそのまま広告ビジネスに直結する■レガシー刷新のフェーズ ‐以前から続く、古い基盤を刷新していく過程に携われる■広範囲に渡る技術環境■分野特化のスペシャリストと共に働ける環境‐データサイエンティストや博報堂ＤＹグループ内の運用担当等、広告業界に深く根差した専門人材との協働ができる【3～5年後の想定されるキャリアパス】入社後は既存のシステムの保守開発や新規機能開発を担当いただき、既存のシステムの理解や広告代理店業務への理解を深めていただければと思います。経験を積んでいく中で新規システムの構築のリードやプロジェクトマネジメントといったマネジメントも担っていただければと思います。専門職としてのキャリアを希望する場合は、システムアーキテクトやデータアーキテクトといったポジションでシステムやアプリケーションを跨いで、システムアーキテクチャやデータ基盤の全体最適化を行うというポジションも想定しております。【募集背景】データ基盤のさらなる高度化に向けて、設計・要件定義を技術面で推進していく人材の必要性が高まっています。データ基盤の改良に向けて、実現していきたいことがまだまだあり、この度募集を開始いたします。【自組織の強み・事業責任者からのコメント等】今日のデジタル広告の運用において、「広告の配信・予算管理」、「広告クリエイティブの作成・入稿」、「広告配信実績のレポーティング」といった広告配信の一連の流れを行うために、データは必要不可欠なものになっています。【配属される組織】データマネジメントセンター配属

■募集背景博報堂DYグループがマーケティング・広告メディアビジネスの次世代型モデルとして提唱しているAdvertising as a Service（AaaS）というビジネスモデルを実現するためのデータ基盤を開発いただくエンジニアを募集。 データ基盤のさらなる高度化に向けて、設計・要件定義・実装を技術面で推進していく人材の必要性が高まっており、この度募集を開始します。■組織ミッション「システム」を基盤としたメディアを統合した効果最大化運用「サービス」の提供です。広告産業のDX（デジタルトランスフォーメーション）として、広告メディアビジネスの次世代型モデル「AaaS（Advertising as a Service）」を掲げ、博報堂ＤＹグループ・媒体社・クライアントが常時つながるメディアPDCA業務基盤に進化していくことを目指します。■チームミッション広告メディア業務のDXを支える基盤システム群の開発・改善を通じて、博報堂ＤＹグループの事業の効率化・高度化・価値創出に貢献する■自組織の強み・事業責任者からのコメント等・広告メディアの最前線に立つ開発部門　テレビ広告、デジタル広告、OOH、新聞、雑誌など多様なメディア領域の基幹業務・データ基盤の開発を担い、広告業界のDXを支えています。・20以上のプロダクトを統括する横断型開発組織　単一プロジェクトにとどまらず、モニタリングダッシュボード、効果予測シミュレーター、媒体社連携API開発、クライアント向けプロダクト、データ基盤など、複数の事業領域を横断するスケール感のある組織です。・ビジネス現場と密に連携した、実装力と調整力　開発部門でありながら、業務課題の理解とコミュニケーションを重視。ビジネス部門と密に連携し、要求開発からリリース後の運用改善まで一貫して支援します。・内製開発の強化　アジャイル開発を主とし、内製力の強化にも取り組んでおり、柔軟で持続可能な開発体制を構築中・組織再編で誕生した新しい部門　複数の旧開発組織を統合する形で生まれた新組織。技術標準化やドキュメント整備、ルールづくりなどゼロイチの設計に挑戦できます。■担当業務AaaSでは広告マーケティングのPDCAサイクル（プランニング、バイイング、モニタリング）において必要となるデータ基盤を構築し、そのデータを活用したダッシュボード、Webアプリケーション、AIや統計理論に基づいた広告効果予測といったサービスを提供。当ポジションでは様々な外部サービス・データベンダーからのデータ収集やクレンジング、データ基盤の設計や構築、マーケティング用のダッシュボード（BI）や外部アプリケーション向けのデータ提供をご担当いただく予定です。当業務にて保有データや業務知識を獲得いただいた後、将来的にはWebアプリケーション（フロント・バックエンド）や、様々なデータを活用したサービスの企画・運営等も担っていただきたいです。［具体的には］・データ基盤の設計/構築/運用(データクリーンルームを含む)・ETLパイプライン開発・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる環境構築、デプロイ自動化・サービス監視設計/運用・ステークホルダー（Biz/アプリケーション開発者/データサイエンティスト）との折衝・データを分析/活用し、その結果をユーザーに提供する案件対応（クライアントの要件ヒアリング、分析・設計、開発等）・広告データを活用した新しいプロダクトの企画開発（アプリケーション設計・開発、業務フロー整備、ユーザー展開など）■関連記事・https://www.hakuhodo.co.jp/aaas/・https://recruit.hakuhodo-technologies.c[開発環境]・使用言語：主にPython、SQL・使用クラウド：GCP中心（一部AWSあり）・インフラ構成管理：Terraform・ソース管理： Github （申請によりGithub Copilotの利用も可）・CI/CD： Github Actions、GCPサービス各種機能・コミュニケーションツール：Slack、Teams・ドキュメント/チケット管理：Notion、Backlog

■AIを駆使して顧客の課題を解決する生成AIエンジニアとして、　要件定義から本番運用・改善まで一気通貫でご担当いただきます。・顧客の課題をヒアリングし、GeminiやAmazon Bedrockなどの最新サービスから最適な技術を選定・提案・要件定義からPoC、本番稼働、運用改善（LLMOps）まで一気通貫で担当・技術実装にとどまらず、チームリード、設計の主導、コードレビュー、後輩育成の実施【担当案件例】・RAGシステムの精度・パフォーマンス改善・LLM評価・監視の自動化と運用基盤の構築・大規模固有データを活用した生成AI基盤の構築とセキュリティ設計・Fine-tuningやエージェント設計を用いたRAG精度向上・検索・コンテンツ生成を自動化するマルチエージェント構築・生成AIを組み込んだAI駆動開発の導入と検証【身に付くスキル・働く魅力】・業界最先端のAI技術を複数案件で横断的に評価・検証する中で、クラウド・セキュリティ・スケーラビリティを　　　統合したエンタープライズAIアーキテクチャの高度な設計力を磨くことができます・多様なプロジェクトへの参画を通じて特定領域の専門性を深めつつ、技術的判断の根拠を提示して　顧客の意思決定を支援する高い提案力とコミュニケーションスキルが身に付く環境です・自身で得た知見をアウトプットする社風があるため、自身の技術力向上と組織全体の底上げへと　直結させることで市場価値向上に繋げることができます【技術環境】■ Core Stack言語：Python / JavaScript / TypeScript / PHPフレームワーク：FastAPI / Laravel / Next.jsGoogle Cloud：Cloud Run / App Engine / GKE / Cloud SQL / Big Query / SpannerAWS： Lambda / ECS / EKS / Fargate / Aurora / DynamoDB / RDS■ AI StackGoogle Cloud：Gemini Enterprise Agent Platform（Agent Search / Vector Search / Agent Development Kit ）AWS：Amazon Bedrock（Agent Core / Managed Knowledge Base）その他：AI駆動開発 / 仕様駆動開発（Kiro / OpenSpec / cc-sdd）

■AIを駆使して顧客の課題を解決する生成AIエンジニアとして、　要件定義から本番運用・改善まで一気通貫でご担当いただきます。・顧客の課題をヒアリングし、GeminiやAmazon Bedrockなどの最新サービスから最適な技術を選定・提案・要件定義からPoC、本番稼働、運用改善（LLMOps）まで一気通貫で担当・技術実装にとどまらず、チームリード、設計の主導、コードレビュー、後輩育成の実施【担当案件例】・RAGシステムの精度・パフォーマンス改善・LLM評価・監視の自動化と運用基盤の構築・大規模固有データを活用した生成AI基盤の構築とセキュリティ設計・Fine-tuningやエージェント設計を用いたRAG精度向上・検索・コンテンツ生成を自動化するマルチエージェント構築・生成AIを組み込んだAI駆動開発の導入と検証【身に付くスキル・働く魅力】・AWSとGoogle Cloudの最先端環境で、生成AI基盤の設計からLLMOpsを用いた運用・改善まで　一気通貫で携わることで、実践的なマルチクラウド×AIのアーキテクチャ設計力が身に付きます・技術実装にとどまらず、顧客の課題を技術に落とし込む提案力や、チームリード・若手育成を通じた　マネジメント視点も磨ける環境です・最前線の技術変革を自ら推進し、チームとともに成長していく手応えと魅力を実感していただけます【技術環境】■ Core Stack言語：Python / JavaScript / TypeScript / PHPフレームワーク：FastAPI / Laravel / Next.jsGoogle Cloud：Cloud Run / App Engine / GKE / Cloud SQL / Big Query / SpannerAWS： Lambda / ECS / EKS / Fargate / Aurora / DynamoDB / RDS■ AI StackGoogle Cloud：Gemini Enterprise Agent Platform（Agent Search / Vector Search / Agent Development Kit ）AWS：Amazon Bedrock（Agent Core / Managed Knowledge Base）その他：AI駆動開発 / 仕様駆動開発（Kiro / OpenSpec / cc-sdd）

エンジニアリング（技術実装）のご経験と強みを活かし、お客様の業務変革をテクノロジー面から推進する役割を担います。企業の「AI Agent CoE」構築支援やAI Agent 駆動型業務プロセスの導入において、特に「価値検証」「実装」などの上流フェーズから参画し、徐々に戦略・コンサルティング領域へ役割を広げていただきます。【採用背景】同社はAI Agentを活用した全く新しい業務コンサルティング部門の立ち上げました。今後の事業拡大とAI領域における成長へ向けコアメンバーを募集します。【具体的な職務内容】■戦略策定/CoE構築支援経営戦略と連携したAI Agent活用の全社方針策定、ガバナンス・リスク管理の仕組みづくり。■Readiness評価（Assessment）顧客のデータ、システム、組織文化が「Agent First」に対応可能かの診断。■価値検証（PoC）新プロセスをプロトタイプで構築し、定量的な価値証明を実施。■実装/展開（Implement）検証されたプロセスを本番環境へ実装し、全社展開および内製化支援（人材育成）を行う。■自律的進化（Evolve）導入した AI Agent 群を管理・監視し、継続的な学習と改善サイクルを構築する。※事業立ち上げ期においては、「自らを最初のクライアント」とし、社内業務プロセスの変革を実践しながら方法論を確立していく活動にも従事していただきます。【配属部署】AXコンサルティング部【同ポジションの説明サイト】■親会社吉積ホールディングス採用ページhttps://www.yoshidumi-group-recruit.com/consulting■事例紹介https://cloud-ace.jp/case/【同ポジションの魅力】■Google Cloudアプリ開発で世界No.1Google Cloudアプリ開発で世界No.1の取得実績を持っており、メンバー全員はGoogleCloudのスペシャリストに認定されています。国内でも1000社以上と取引経験があり、今後も伸びが期待されています■Google社と連携GoogleCloudをメインに扱う背景から米Google社との連携が増えてきます。世界最大とも呼べるIT企業と業務進めて行く背景から、ITの最先端技術技術はもちろん社会的影響力持って業務を行えます。■資格取得/手当GoogleのCloud Engineer、Cloud Architectなどの認定資格以下URLの資格取得の試験費用負担や取得による手当などがあります。《エンジニア・PM向け福利厚生》・GitHub Copilot の企業ライセンス利用可能・JetBrains IDE の企業ライセンス利用可能・自己学習支援　3万円/年　書籍の購入やセミナー参加などに活用可能・Google Cloud 認定トレーニングの無料受講■全国からフルリモート可部内でも地方から就業を行っており、国内どこからでも就業が可能です。就業形態(フルリモート/ハイブリット/出社型)も入社時に希望を伝えられる為、それぞれに合った働きか方が可能です。※フルリモート手当 10,000円/月【数字で見る同社の強みについて】・同社経由でのGoogle Cloud導入社数：1400社・Google Cloud専門分野認定数：12分野　(世界トップクラス)・Google Cloud認定トレーナー数：26名　(国内トップクラス)・海外拠点数：12拠点（※日本、シンガポール、ベトナム、インドネシア、台湾、タイ、 中国/深セン、香港、インド、ドイツ、ブラジル、アメリカ）【同グループ企業】▼吉積ホールディングス株式会社・グループ会社の経営管理、およびこれらに付帯する業務・事業戦略立案▼クラウドエース株式会社・Google Cloudトータル サポート サービス▼吉積情報株式会社・Google Workspace のライセンス販売▼ガオ株式会社・生成 AI の運用支援にかかわるプロフェッショナル サービス

エンジニアリング（技術実装）のご経験と強みを活かし、お客様の業務変革をテクノロジー面から推進する役割を担います。企業の「AI Agent CoE」構築支援やAI Agent 駆動型業務プロセスの導入において、特に「価値検証」「実装」などのエンジニア上流フェーズから参画し、徐々に戦略・コンサルティング領域へ役割を広げていただきます。【採用背景】同社はAI Agentを活用した全く新しい業務コンサルティング部門の立ち上げました。今後の事業拡大とAI領域における成長へ向けコアメンバーを募集します。【具体的な職務内容】■戦略策定/CoE構築支援経営戦略と連携したAI Agent活用の全社方針策定、ガバナンス・リスク管理の仕組みづくり。■Readiness評価（Assessment）顧客のデータ、システム、組織文化が「Agent First」に対応可能かの診断。■価値検証（PoC）新プロセスをプロトタイプで構築し、定量的な価値証明を実施。■実装/展開（Implement）検証されたプロセスを本番環境へ実装し、全社展開および内製化支援（人材育成）を行う。■自律的進化（Evolve）導入した AI Agent 群を管理・監視し、継続的な学習と改善サイクルを構築する。※事業立ち上げ期においては、「自らを最初のクライアント」とし、社内業務プロセスの変革を実践しながら方法論を確立していく活動にも従事していただきます。【配属部署】AXコンサルティング部【同ポジションの説明サイト】■親会社吉積ホールディングス採用ページhttps://www.yoshidumi-group-recruit.com/consulting■事例紹介https://cloud-ace.jp/case/【同ポジションの魅力】■Google Cloudアプリ開発で世界No.1Google Cloudアプリ開発で世界No.1の取得実績を持っており、メンバー全員はGoogleCloudのスペシャリストに認定されています。国内でも1000社以上と取引経験があり、今後も伸びが期待されています■Google社と連携GoogleCloudをメインに扱う背景から米Google社との連携が増えてきます。世界最大とも呼べるIT企業と業務進めて行く背景から、ITの最先端技術技術はもちろん社会的影響力持って業務を行えます。■資格取得/手当GoogleのCloud Engineer、Cloud Architectなどの認定資格以下URLの資格取得の試験費用負担や取得による手当などがあります。《エンジニア・PM向け福利厚生》・GitHub Copilot の企業ライセンス利用可能・JetBrains IDE の企業ライセンス利用可能・自己学習支援　3万円/年　書籍の購入やセミナー参加などに活用可能・Google Cloud 認定トレーニングの無料受講■全国からフルリモート可部内でも地方から就業を行っており、国内どこからでも就業が可能です。就業形態(フルリモート/ハイブリット/出社型)も入社時に希望を伝えられる為、それぞれに合った働きか方が可能です。※フルリモート手当 10,000円/月【数字で見る同社の強みについて】・同社経由でのGoogle Cloud導入社数：1400社・Google Cloud専門分野認定数：12分野　(世界トップクラス)・Google Cloud認定トレーナー数：26名　(国内トップクラス)・海外拠点数：12拠点（※日本、シンガポール、ベトナム、インドネシア、台湾、タイ、 中国/深セン、香港、インド、ドイツ、ブラジル、アメリカ）【同グループ企業】▼吉積ホールディングス株式会社・グループ会社の経営管理、およびこれらに付帯する業務・事業戦略立案▼クラウドエース株式会社・Google Cloudトータル サポート サービス▼吉積情報株式会社・Google Workspace のライセンス販売▼ガオ株式会社・生成 AI の運用支援にかかわるプロフェッショナル サービス

◆機械学習を活用したアプリケーションの設計・開発、データパイプライン・APIの構築、機械学習基盤の開発・運用をご担当いただきます。【職務内容】当社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。本ポジションでは ML（機械学習）を活用するエンジニアとして、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なプロダクトの設計・開発を担当していただきます。具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築することが挙げられます。また、モノタロウの機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。モノタロウにとって重要な、データサイエンスグループにて、機械学習を活用したアプリケーション開発の中心として関わることが出来ます。現時点でのML経験は問いません。まずは学び、実践し、成長することを大切にする組織文化ですから、ぜひ私たちと共にMLエンジニアとして成長していきたいという方をお待ちしております。【主な役割】・データサイエンティストと協業したプロダクト開発・機械学習用のデータパイプライン開発・APIとパイプラインの開発、監視、運用・データベースツールの開発・内部用のライブラリ開発

【業務について】DatabricksとGoogle CloudのBigQueryを中心としたクラウドDWHの企画、設計、開発、運用改善を担います。社内外のデータを「集める、整える、届ける」まで一貫して手がけ、生成AIも活用しながら、ベンダー任せにしない内製開発チームを育てます。【お任せする業務例】　＜具体的な仕事内容＞【データをつなぎ、使える形にする】・社内外システムからのデータ収集、加工、クレンジング、蓄積・ETL／ELTパイプライン、データモデル、データマートの設計・開発・SQLやPythonを用いたデータ処理、品質チェック、自動化【クラウドDWHを育てる】・Databricks、BigQueryを活用した基盤の設計・改善・性能、コスト、可用性、セキュリティ、監視・運用の最適化・障害やデータ品質課題の調査、再発防止【利用部門と価値をつくる】・分析、マーケティング、事業部門との要件整理・データ定義、利用ルール、メタデータ、ドキュメントの整備・生成AIや新技術の調査、検証、実務への適用【内製チームを強くする】・コードレビュー、開発標準、CI/CD、テスト自動化の改善・外部パートナーとの協働、ナレッジの社内蓄積＜仕事の面白さ＞・企画から設計、開発、リリース、改善まで一貫して携われます。・クラウドやデータ、生成AIなどの技術を、実際のビジネス課題に生かせます。・自分がつくったデータ基盤が、さまざまな部門の意思決定や新しい施策を支えます。・メンバー同士で気軽に相談し、試し、学び合えるチームづくりに参加できます。＜キャリアパス＞まずはデータパイプラインやデータマートの開発・改善を担当します。その後は、データエンジニアのスペシャリスト、データアーキテクト、テックリード、プロジェクトリーダー、データプラットフォーム責任者などへ、志向に応じて成長できます。＜このポジションの魅力＞・大規模で多様なデータを扱い、全社のデータ活用を支えられる・Databricks、BigQuery、Python、生成AIを実務で活用できる・上流と下流を分けず、自分のアイデアを形にできる・クラウドの性能、品質、コストをバランスよく設計する力が身につく・内製チームの文化と開発プロセスを一緒につくれる【扱うデータ基盤】クレジットカード、電子マネー、コード決済、ポイントなどの会員・決済情報や、イオングループのPOS情報を集約し、会員分析やマーケティングに活用するクラウドデータ基盤を構築しています。【組織構成】＜チームについて＞データ基盤の企画・開発・運用を担うチームです。得意分野を持ち寄り、レビューや勉強会、日々の相談を通じて学び合います。組織人数などの詳細は、選考時にご案内します。＜入社後のフォロー＞まずはデータ構成、業務知識、開発・運用フローをOJTで学びます。経験に応じてSQL開発、パイプライン改善、クラウド設計、利用部門との要件整理へ担当を広げます。　＜期待する立ち位置＞手を動かしてデータを届けるエンジニアであると同時に、利用部門の課題を理解し、より良いデータの持ち方や届け方を提案する役割です。＜活躍いただきたい方＞データエンジニア、アプリケーションエンジニア、SIerのSEなど、出身業界は問いません。SQLを軸に、クラウド・Python・生成AIへスキルを広げたい方も歓迎します。

クライアント企業のデータ活用を前に進めるために、データを「分析や業務判断に使える形」に整備するポジションです。複数のデータソース（売上・購買・商品・顧客・市場データなど）を扱い、変換・集計・品質担保を通じて、再利用可能なデータセット（データマート）を構築します。【具体的な業務】・データ整形・変換処理（ELT/ETL）の設計・実装・運用・分析/可視化で使いやすいデータマートの設計・作成・ドキュメント化・データ品質のテスト設計・実装（欠損、重複、遅延、整合性など）・データ更新運用（スケジュール、監視、エラー時の切り分け・復旧）・利用部門・分析担当者と連携した要件整理（粒度・指標・更新頻度の合意）・標準化・再利用性を意識した整備・AIで参照しやすい構造・形式でのデータ整備と品質管理＜求める人物像＞・作ることよりも、使われ続ける品質と安全性に関心がある・価値を感じる方・失敗を前提に、テスト・監視・改善サイクルを設計し改善できる方・曖昧な業務要求を、評価可能な仕様（何がOK/NGか）に落とし込める方・外部パートナーを活用しながらも、品質保証の中核を内側で担いたい方＜フルリモート可＞入社後の研修～実務までフル在宅で対応可能です。※実際に他県からフルリモで勤務実績がございます。出張・出社もほぼ無く、年間で1～2回程度となります。

【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。

【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

AI・DL（Deep Learning）などの機械学習を含むAIアプリの開発および製造ITシステムへの組み込みを推進するデータサイエンティスト・チームのメンバーとして、品質・設備領域でのAI活用に加え、スケジューラや生産計画における最適化AIの開発も担当していただきます。工場監視システムのKPIチャート・自動監視応答対応AI(生成AI）の開発も担当していただきます。＜定年＞有（65 歳※65 歳以降有期契約による継続雇用有）＜同社とは＞某社元会長が発起人となり、複数企業が出資し誕生しました。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。

■担当業務事業課題に対し、仮説立案 → データ収集・前処理 → 探索・分析 → モデル化 → 示唆抽出 → 意思決定支援までを一気通貫でリードいただきます。各工程で成果物・評価KPI・Go/No-Go基準を設定し、事業・現場・IT/データ基盤・法務など関係者と合意形成しながら、PoCでの価値検証から本番導入・運用定着（監視・ドリフト検知・再学習・SLA整備）まで推進します。業界横断のSIerとして、既存システム連携やデータガバナンスにも配慮した設計・実装・改善を担っていただきます。併せて、個人の知見を組織知として体系化・展開する施策（標準化、ナレッジ整備、育成 等）も担っていただきたいと考えています。■ポジションの魅力【プライム案件】当社はプライムとして顧客課題に直接向き合い、課題の定義・要件化～PoC（概念実証）での価値検証～本番化・運用定着まで一気通貫でご担当いただきます。 統計的妥当性・再現性・説明可能性・プライバシー／ガバナンスを起点に、実験設計と評価指標（KPI：重要業績評価指標）の設計、モデル運用（監視・ドリフト検知・再学習）を含むMLOps（Machine Learning Operations）まで主導いただきます。 手法・ツール選定や施策には大きな裁量があり、部門横断の専門家と連携して分析標準やベストプラクティスの策定・展開をリードいただけます。多様な業界のステークホルダーと協働し、検証に基づく意思決定を促しながら、成果を組織知（標準化・ナレッジ・育成）へ還元していただくポジションです。【働き方の多様性】多様な働き方に対応しており、リモートワークが可能です。プロジェクトや個人の状況に応じて、生産性と成果を重視した柔軟な働き方を推奨しています。【案件のバリエーションが豊富】Global Bridge部ではWebシステム開発、モバイルアプリ開発、ローコード/ノーコード開発、AWS上でのAI活用案件、技術検証（PoC）案件など様々な種類の案件があります。また、案件規模も1人でこなす小規模案件から10名以上の体制を引いて行う大規模案件まで幅広く行っているので、技術・工程共に幅広く経験できる機会があります【裁量の大きさ】当組織では一人ひとりの自主性を重んじ、「経験がないのでできない」ではなく、「経験がないからこそ挑戦しよう」という風土があります。PLのご経験であればPMの役割を与える等、一段上のミッションを担っていただくことで、個々の成長に繋げていきます。誰かに指示を受けるのではなく、メンバー一人ひとりが自身で考え行動するからこそ、裁量の大きさを実感いただけます。経験がないことから不安に感じることもあると思いますが、失敗を恐れず、ぜひ挑戦してください。***********************************************************************************************【動画のご紹介】システムソリューション統括本部のカルチャーや、「はたらいて、笑おう。」を実現するための制度・取り組みについて30秒～1分ほどのショート動画でご紹介しております。ぜひご覧ください。https://note.com/ppt_hr/n/na642e98915d8***********************************************************************************************

■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

【期待する役割】■本ポジションは、電力の安定供給を支える基幹システムを対象に、更新・運用・改善を一貫して担う社内SEの役割です。老朽化したシステムのリニューアルや、24時間365日稼働が求められるシステムの安定運用を、関係部署やベンダーと連携しながら推進していきます。【募集背景】近年は、システムリプレースや新技術導入に関する案件が増加しており、設計・開発から運用・保守までを安定的に推進できる体制の強化が課題となっています。こうした状況を踏まえ、日々の運用を支えながら、将来を見据えたシステム更新や改善にも継続的に取り組める体制を整えるため、増員での採用を行います。【具体的な業務】・電力需給制御・監視制御システムの更新案件における要件定義、設計、開発推進・システムベンダーと連携したプロジェクト管理、進捗・品質のコントロール・運用開始後の保守対応、運用手順の改善や課題整理・系統運用部や発電・変電所など現場部門との調整、運用方法の整理・新技術導入やシステム改善に向けた検討・提案【入社後】社内SEとして、担当システムの安定稼働と継続的な改善を意識しながら、プロジェクトと日常業務の両面を担っていただきます。チームリーダーと連携しつつ、現場に近い立場で判断・調整を行う役割です。・電力需給制御・監視制御システムのリプレース案件の推進・制度変更やユーザーニーズを踏まえた要件定義の整理・運用・保守業務における日常的な判断や、障害対応の調整・関係部署やシステムベンダーとの進捗管理、調整・合意形成・経験に応じた改善提案や、新技術導入検討への参画【配属組織】■系統運用部　制御システムグループマネージャー＋メンバー11名(メンバーは20代3名,30代1名,40代7名)メンバーは3チームにてチームリーダーの助言のもと業務を遂行■系統運用部　中央給電指令所　中給システムグループマネージャー＋課長＋メンバー14名(メンバーは30代7名,40代3名,50代3名,60代2名)メンバーは3チームにてチームリーダーの助言のもと業務を遂行【部署の雰囲気】■系統運用部　制御システムグループ・部門の制御システムに関する業務全般を主導しており、業務の幅が広い分、各自の知見・経験を活かすこと、未経験者をフォローすることを考えてグループ内でコミュニケーションよく業務を進めています。・担当業務や時期にもよりますが、グループとしては在宅勤務の割合が多くなっています。・現在キャリア採用者はいませんが、業務の幅が広く将来の制御システムの構想も検討もするため様々な知見・経験が活かせる職場です。■中央給電指令所　中給システムグループ・電力システム改革に伴う制度変更が多く、キャリア採用者の活躍により活気ある職場です。・キャリア採用者は5名（2025年8月時点）で、前職の経験・知見を活かして業務に意欲的に取り組んでいます。・電力業界に関わる知識は、組織全体で開催される勉強会や実業務を通してグループメンバーから丁寧にレクチャーを受けることができ、これまでの経験を活かしながら活【働き方】・フレックス勤務制（所定時間8:40～17:20/内休憩60分）・想定残業時間：40時間/月【魅力】社会インフラの中核を担うシステムに関わり、日々の安定運用から中長期の更新までを一貫して経験できる点が特長です。・大規模かつ高信頼性が求められるシステムの運用・更新に携わる経験・複数部署・外部パートナーと連携するプロジェクト推進力・セキュリティ対応や教育・訓練など、事業継続を支える知見の習得・改善提案が現場や組織全体の安定性向上につながる実感個人の取り組みが、安定供給や業務品質の向上といった形で還元される環境です。【キャリアパス】■短期～中期系統運用部門のシステムの運用・保守・改善業務の経験を通じて専門性を高めるとともに、システムリプレースや改善プロジェクトの中核メンバーとして活躍していただきます■長期（将来）大規模システム更新や新技術導入を主導する立場として、プロジェクトマネジメントにも関与し、将来的には責任ある立場（管理職）も担って頂くキャリアパスを想定しています。