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• エージェント求人

  楽天　データマーケティング／データ分析【インキュベーションオフィス　店舗AIソリューション課】

  700~1000万

  • 運用設計
  • マネジメント
  • 検証
  • 効果検証
  • 事業推進
  • 新規事業
  • 戦略提案
  • マーケティング
  • KPI設定
  • 課題設定
  • 戦略立案
  • 分析
  • BIツール
  • 提案
  • データ分析
  • Python
  • Domo
  • Tableau
  • SQL

  楽天グループ株式会社東京都世田谷区

  楽天　データマーケティング／データ分析【インキュベーションオフィス　店舗AIソリューション課】気になる

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  仕事内容

  【部署・サービスについて】 ＜部署＞ 本ポジションは、経営陣直下の「グループカンパニーディビジョン」内にある 新規事業開発組織です。 楽天グループ全体のアセットやネットワークを活用しながら、新しいビジネスの立ち上げ（0→1）と、戦略立案・実行をリードします。 「企画だけ」「分析だけ」で終わらず、事業サイドでスピード感を持って ビジネスを動かすのがこの部署の特徴です。 ＜サービス概要：楽天安心サイネージ＞ 70以上ある楽天グループのサービスの中でも、最も新しいサービスの一つが 「楽天安心サイネージ」です。 防犯とリテールメディアを一体化した、“一石二鳥”の次世代AIサイネージとして 店舗・現場の課題解決と収益化の両方に貢献します。 主な機能（3つの価値） 1．万引き行動検知（防犯） AIが来店者を判別、リアルタイムにアラート。 従業員の負担を減らし、安全な店舗運営を支えます。 2．視聴データに基づく販促最適化（体験価値の向上） コンテンツ配信の効果を視聴データで捉え、データに基づくPDCAで販促を磨き込めます。 3．広告メディアとしての収益化（新たな稼ぐ力） 防犯・販促に活用しながら、空き枠を広告枠として販売し、店舗と事業の 新しい収益源をつくります。 楽天安心サイネージは「導入して終わり」ではありません。 防犯データ×視聴データで効果を検証し、改善を積み重ねて成果を 伸ばし続けるデータドリブンに進化するサービスです。 ＜事業の魅力＞ 当事業の強みは、単体のサイネージに留まらないこと。万引き対策（防犯）と リテールメディア（広告・販促）を両立する“一石二鳥”の 次世代AIサイネージを提供しています。 店舗様の「安心」をデータで可視化し、現場の行動変容につなげることができます。 さらに、視聴分析を通じて、店舗で見られやすいメディアコンテンツの 最適配信を実現するなど、リアル接点での効果をデータで証明しながら 事業成長に直結する取り組みが可能です。 ＜裁量権や組織カルチャー＞ 新規事業の立ち上げフェーズならではの、裁量の大きい環境で挑戦できます。 単なるレポーティングにとどまらず、指標を自ら定義し、仮説→検証→改善の サイクルを高速で回す、データドリブンな業務を自律的に推進できます。 ＜キャリアステップ＞ KPI設計／効果検証／運用設計／改善サイクル構築までを一気通貫で担えるため 分析スキルに加えて、意思決定を動かすプロダクト・事業推進力が身につきます。 また、データを「分析結果」で終わらせず、お客様にとって価値ある形で提供し 店舗課題の解決をリードする“事業の要”として活躍することで 課題解決力を実践的に強化できます。 【業務内容】 ＜業務概要＞ データ抽出・集計やBIツールの構築、分析レポートの作成を通じて 意思決定を支援する重要な役割を担っていただきます。 ＜主な業務＞ ・データ抽出・集計・分析（各種データの取得、加工、可視化まで一気通貫） ・効果分析（施策の成果を定量化し、改善ポイントを特定） ・レポート作成（「見やすい」だけでなく「判断できる」アウトプットを設計） 　BI／ダッシュボード構築・改善 ・データに基づくサービス提案：防犯 × リテールメディアの両面から多角的に分析し 　クライアント課題に対する打ち手を提案します ・KPIマネジメント（設計→検証→改善）：KPIを設計→実績検証→改善実施・指標の 　定義から運用、管理まで、パフォーマンス最大化をドライブします ＜仕事のやりがい＞ 新規事業の0→1フェーズで、型をつくる側に立てる：仕組み・指標・レポートの 正解を与えられるのではなく、自分で定義し、運用に落とし込めます。 一石二鳥の価値をデータで証明できる：防犯とリテールメディアの両立という 独自性を、分析と提案で「成果」として可視化できます。 分析がそのまま提案・改善につながる手触り：数字を読むだけでなく 次のアクションまで設計し、クライアントの価値創出を前進させられます。 ＜具体的には＞ 「楽天安心サイネージ」から得られる店舗内の行動データや視聴データを活用し 多角的な分析・提案を行います。 1. 店舗オペレーションの最適化（防犯・安全対策） ・分析データ 　店舗内での顧客行動に関するデータ ・示唆・提案 　蓄積されたデータから防犯上のリスクが高い場所や時間帯を 　可視化し、安心・安全な店舗環境づくりを支援します。 2. リテールメディアを通じた販促効果の最大化 ・分析データ 　サイネージのコンテンツ視聴状況 ・示唆・提案 　視聴データを分析し、ターゲット層に最適な広告配信の 　タイミングや内容を導き出します。 　データに基づき、店舗の広告収益および販促効果の最大化を支援します。

  求める能力・経験

  【必須要件】 ・大規模データを扱った経験 　（一定のデータ量での抽出・加工・集計・分析の実務経験） ・データ分析〜改善施策の立案・実行経験 　（示唆出しで終わらず、打ち手に落として回した経験） ・論理的思考に基づく問題解決力 　（課題設定→仮説→検証→結論の構造化ができる） ・コミュニケーション能力 　（関係者と調整し、合意形成しながら進められる） ・分析能力 　（定量・定性） ・数字に基づく定量分析ができる ・状況に応じて定性情報も踏まえて解釈できる ・資料作成能力 　（意思決定者が一目で判断できる、視覚的にわかりやすい資料を作れる） 【歓迎要件】 データの解釈〜提言までできる高度な分析力（示唆を「提案」に変換できる） BI／分析ツールの活用経験（いずれか／複数）SQL、DOMO、Tableau、Python など

  事業内容

  -

• エージェント求人

  AIネイティブエンジニア【TDC-DAX】

  年収非公開

  PwCコンサルティング合同会社東京都千代田区

  AIネイティブエンジニア【TDC-DAX】気になる

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  仕事内容

  【当職種について】 生成AIの登場により、ソフトウェア開発は大きな転換期を迎えています。これから求められるのは、人がすべてのコードを書くことではなく、AIを前提とした開発プロセスを設計し、複数のAIエージェントを使い分けながら、品質・アーキテクチャ・ユーザー価値をリードし、クライアントの事業に使われ続ける商用システムとして高い価値を届けることができるエンジニアです。私たちは、この新しい時代のエンジニアを AIネイティブエンジニア と定義しています。 AIネイティブエンジニアは、AIを前提とした新しい開発スタイルを実践するエンジニアリングポジションです。AIを単なるコーディング支援ツールとは考えず、複数のAIエージェントを適材適所で活用し、人は設計・品質・技術判断・ユーザー価値の創出に集中します。AIと協働することで、これまでにないスピードでプロダクトを開発・改善し、より早くビジネス価値を届けることを目指しています。また、役割を細かく分業するのではなく、一人ひとりが専門性を持ちながら、AIを活用して領域を越え、プロダクト全体に責任を持つ働き方を重視しています。私たちが向き合うのは、PoCや検証で終わるシステムではなく、大手企業の基幹業務を支え、規制・ガバナンス要件のもとで安定稼働し続ける商用システムです。構想から設計、実装、本番運用、グロースまで一貫して携わり、リリース後に起きる予期せぬ課題にも当事者として向き合い、プロダクトを通してクライアントのビジネス成功に責任を持つことが、AIネイティブエンジニアのミッションです。 【当職種で働く魅力】 ■ AIネイティブな開発環境AIは「使える人だけが使うツール」ではなく、開発プロセスの標準です。コード生成・レビュー・テスト・ドキュメント作成まで、Claude CodeやCursorなどのAIコーディングエージェント、複数のLLMを目的に応じて使い分けます。それによって、一人のエンジニアが動かせる範囲と裁量は、これまでとは比較にならないほど大きくなっています。ツールを使いこなすこと自体がゴールではなく、それによって生まれた時間を、設計・品質・アーキテクチャ・ユーザー価値の創出といった、人にしかできない本質的な判断に振り向けることを大切にしています。 ■ 構想からグロースまで一気通貫で携われるPoCだけ、実装だけ、といった役割分担ではありません。事業構想、要件整理、MVP開発、本番リリース、運用改善まで、一つのプロダクトに継続して関わります。自分が設計し、書いたコードが実際のユーザーに使われ、クライアントのビジネス数字を動かしていきます。リリースして終わりではなく、実際の利用状況やビジネス指標を見ながら改善を重ね、「作ったもの」の先にある成果まで見届ける経験ができます。 ■ 専門性を持ちながら、領域を越えて成長できる私たちは専門性を大切にしています。一方で、フロントエンド、バックエンド、クラウド、生成AI、UI/UXなどの役割を固定することはありません。得意領域を軸にしながら、AIを味方につけることで、これまで踏み込めなかった領域にも挑戦でき、プロダクト全体を理解できるエンジニアへと成長できます。 ■ 最先端技術を実プロジェクトで活用Azure、AWS、Google Cloudをはじめとするクラウド環境や、生成AI、AIエージェント、クラウドネイティブ技術など、最先端のテクノロジーを、検証だけで終わらせず、大手企業の基幹業務という大きなスケールの中に実装します。自分の技術判断が、事業の現場でどう効くかを実感できます。 ■ 多様な業界・グローバル開発を経験製造、金融、小売、ヘルスケアなど、多様な業界の商用システム開発・デジタル変革に携わります。また、PwCグローバルの開発拠点とも連携し、海外メンバーとの共同開発を経験できます。業界や技術の壁を越えて経験を積めることは、AI時代における自身の市場価値を継続的に高めていくことにもつながります。 【職務内容】 以下の業務を担当いただきます。 ・AIコーディングエージェントを活用したアプリケーション開発 ・生成AI・LLMを活用したシステムおよびAIエージェントの設計・開発 ・クラウドネイティブ環境におけるシステムアーキテクチャの設計・実装 ・MVP開発から本番リリース、障害対応を含む安定運用・継続的改善までの推進 ・UI/UX改善やユーザー体験を踏まえたプロダクト改善 ・PwCグローバル開発拠点との共同開発・レビュー

  求める能力・経験

  Associate / Senior Associate以下①?③を満たし、④?⑦のいずれかを強みとしてお持ちの方 ① クラウドを利用したWebシステム開発経験（目安3年以上） ② AIコーディングツールを活用した開発の実践経験、またはそれに準ずる具体的な学習・自己開発の実績 ③ クライアントや非エンジニアのステークホルダーに対し、技術的な意思決定の背景やトレードオフを構造化して説明し、資料・ドキュメントに落とし込める経験 以下のいずれかを専門性としてお持ちの方 ④ Application Engineering・React、Next.js等を用いたフロントエンド開発・Python（FastAPI、Django、Flask等）を用いたバックエンド開発・LLMアプリケーション開発 ⑤ Cloud Engineering・Azure、AWS、Google Cloud・Kubernetes・Terraform等のIaC・CI/CD・DevOps ⑥ Product Engineering・UI/UX設計・Figma等を用いたプロトタイピング・デザインシステムの構築・運用・ユーザー視点でのプロダクト改善 ⑦ AI Engineering・RAG・AI Agent・MCP（Model Context Protocol）・Function Calling・マルチエージェント構成の設計・実装

  事業内容

  ストラテジーコンサルティング マネジメントコンサルティング テクノロジーコンサルティング エクスペリエンスコンサルティング

• エージェント求人

  ログラス_【新規事業】ビジネスコンサルタント - LLM領域

  1000~2000万

  • コンサルティング業務
  • 新規事業
  • プロジェクト
  • 予算管理
  • クラウド
  • 分析
  • 要件定義
  • コンサルタント
  • プロダクト開発
  • マネジメント
  • デザイン
  • プロジェクトマネジメント
  • 機械学習
  • 開発

  株式会社ログラス東京都港区

  ログラス_【新規事業】ビジネスコンサルタント - LLM領域気になる

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  仕事内容

  ■ポジション概要 私たちは、「AIを業務に溶け込ませる」世界の実現に向け、LLM・AIエージェントを企業の中核業務へ本格実装する取り組みを推進しています。近年、企業のAI活用はPoC（実証）から本番活用へと急速にシフトしています。しかし、実際の大規模業務の中では、どの業務にAIを適用すべきか？どのようなワークフローが最適なのか？どこまでLLMが担えるのか？業務要件を踏まえてどう設計すれば動くのか？といった 「技術と業務の翻訳」 が極めて重要になります。そこで、 顧客の業務を深く理解し、AIエージェントのユースケースを設計し、技術チームと共に実装まで導くコンサルタント を新たに募集します。 ■プロダクト概要 「Loglass 経営管理」は、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト／サービスを提供するまでに至りました。また、プロダクトビジョンである「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。 ■チームについて ＜所属予定チーム＞ ・新規事業部、LLM基盤チーム ・CEO直下のAI・LLM領域のクロスファンクショナルチーム ・コンサル、FDE（エンジニア）、PdM、デザイナーが密に連携し、課題発見から実装までを一気通貫で担当 ・エンタープライズ企業の経営企画・業務部門と直接連携し、AI導入の成功パターンを創出 ・LLM基盤チームと協働し、ユースケースの共通化・AIエージェントの標準化も推進 ・「机上の戦略」ではなく、実際に動くAIエージェントを顧客とつくる実装特化型のコンサル組織です。 ■具体的な業務内容 ・顧客の業務プロセス分析・課題の構造化 ・AI適用ポイントの特定とユースケース設計 ・LLM／AIエージェントの要件定義（FDEと連携） ・業務フロー・ナレッジ・ツール連携を踏まえたAIエージェント設計 ・導入プロジェクトの推進（要件整理～導入～定着まで） ・AI精度評価・改善サイクルの運用 ・顧客で生まれた成功パターンの標準化・プロダクトへのフィードバック ・ステークホルダー管理、進捗・リスクのハンドリング ■ミッション ・LLM技術を「使える形」で事業価値に転換する ・高速に検証→改善→実装できるAI基盤の構築 ・複雑な文書業務をAIで処理できるドメイン特化基盤を作り上げる ・顧客企業でのAI活用の成功例を再現性ある形で創出する

  求める能力・経験

  ■MUST要件 ・コンサルティングファームでの実務経験（3年以上） ・顧客課題の構造化／プロジェクトマネジメント経験 ・エンジニアを巻き込んだ要件定義・実装ディレクション経験 ・日本語でのビジネスコミュニケーション力 ・以下いずれかの経験 ・AI／データ活用プロジェクトの実務経験 ・プリセールス／セールスエンジニア経験 ・エンジニアリング経験 ■WANT要件 ・エンタープライズ企業向けの業務改革・DXプロジェクト経験 ・プロダクト企画（顧客要件→機能要件変換）の経験 ・データサイエンス／機械学習／LLMに関する知見 ・AIエージェントやAIワークフローの理解 ・コンサル×プロダクト開発の両面に興味がある方 ■求める人物像 ・AI/LLMの社会実装・業務変革に強い関心がある ・顧客現場に深く入り込み、課題を自分ごととして扱える ・技術だけでなく「業務デザイン」「プロダクト」の観点で考えられる ・完璧な要件より、価値ある成果を優先して動ける ・エンジニアやPdMと並走し、共にAIエージェントを作りたい ・チームで学習し、再現性ある成功モデルをつくることに喜びを感じる ・ミッション・バリューに共感し、組織の成長を牽引できる

  事業内容

  経営管理クラウド「Loglass 経営管理」の提供、開発

• エージェント求人

  【株式会社Sar】データサイエンティスト・データエンジニア｜年収~600万｜ITコンサルを目指せる！

  340~700万

  • コンサルティング業務
  • DB設計
  • 携帯電話/PC/PC周辺機器
  • PC/Web
  • リーダー
  • マネジメント
  • PC
  • データベース
  • AWS
  • データ分析
  • 開発
  • Python
  • クラウド
  • 分析
  • コンサルタント
  • SQL

  株式会社SaR東京都港区

  【株式会社Sar】データサイエンティスト・データエンジニア｜年収~600万｜ITコンサルを目指せる！気になる

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  仕事内容

  ■AI時代の最重要ポジション。未経験から「データ基盤」を創るエンジニアコンサルタントへ。 「バラバラのデータをAIや分析で使えるようにキレイに整え、道（仕組み）を創る」仕事です。世の中で話題のAIも高度なデータ分析も、データエンジニアが作る「土台」がないと動きません。企業のDX（デジタル化）を根底から支える、まさに「心臓部」であり「最重要ポジション」です。 ■業務内容 ・データベース・プラットフォームの構築 ・データ収集の仕組み開発 ・データの加工・集計 ・データの可視化を用いたデータ共有 ・統計モデルの設計・構築など ※使用言語：SQL、Python ■入社後の2ヵ月間 業界の第一人者が監修した約400時間の完全ハンズオン研修を受講いただきます。PCの基本操作からスタートし、段階的に学べるカリキュラムを用意。 ・コンピュータの基礎 ・SQL・Python実践 ・クラウド基盤（AWS等） ■魅力 大手クライアントからの直請け案件が75%。解決策を一緒に考える課題解決型案件が約7割を占めます。上流設計から実装・可視化・分析まで一気通貫で経験できるため、技術スペシャリストやコンサルタントの両方のキャリアパスが描けます。組織拡大フェーズのため、リーダー・マネジメントへの道も開かれています。

  求める能力・経験

  ■基本条件 ・23～29歳／大学卒業以上 ■必要資格・経験 ・なし ■求める人物像 ・データ分析やAIに興味がある方 ・将来性の高い分野で自分の市場価値を高めたい方 ・論理的思考を大切にし、自ら学ぶ意欲のある方 ・仲間と切磋琢磨し、成長を楽しめる方

  事業内容

  データとITを活用して企業の真のデジタル化(DX)を支援。戦略立案から現場への定着まで一気通貫で伴走します。データ分析・活用支援、BIツール導入・可視化、高度なデータ分析・AI実装などを提供。

• エージェント求人

  【東京勤務】【年収700万〜1040万】四輪事業の意志決定を高度化するデータサイエンティスト

  700~1040万

  • 戦略立案
  • 需要予測
  • 統計解析
  • データ分析
  • Google Analytic...
  • Python
  • 分析
  • 自動車
  • 自動車/輸送機械
  • 提案
  • 市場分析
  • 課題設定

  本田技研工業株式会社東京都港区

  【東京勤務】【年収700万〜1040万】四輪事業の意志決定を高度化するデータサイエンティスト気になる

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  仕事内容

  ■ポジション名 四輪事業の意志決定高度化の為のデータサイエンティスト ■業務概要 四輪事業を取り巻く市場環境や顧客ニーズが変化する中、データサイエンスの専門性を生かして事業戦略および意思決定の高度化を推進していただきます。将来の需要やリスク予測をもとに事業成長検討のための販売台数を予測し、重要な意思決定に貢献していただく役割です。 ■業務詳細 現場担当者とのコミュニケーションを通じた事業課題の明確化および戦略提言 事業戦略や商品戦略部門と連携した事業課題の整理、構造化 市場動向や競争環境等を活用した中長期の販売需要予測 サプライチェーン部門と連携した短期販売台数予測および在庫リスク分析 原材料供給や地政学等を踏まえた事業環境リスク予測 社内外のデータを活用した高度分析モデルの作成（統計解析、機械学習等の予測モデル開発、特徴量エンジニアリング等） ※専門性や適性等を踏まえ、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 汎用分析ツール：Python（pandas、scikit-learn）、Dataiku、MS excel Webおよびアプリ分析ツール：Google Analytics、Sprinklr 情報共有ツール：Teams ■このポジションの魅力 四輪事業をはじめとする幅広いものづくりのバリューチェーン全体に関わりながら、多様な専門家と連携し事業やものづくりに対する理解を深められます。海外事業所やグローバルメンバーとの協業機会も多く、専門領域の枠を超えた視点を身につけられる環境です。データ分析を通じてモビリティ社会の持続的な発展に寄与できるほか、将来的には分析プロジェクトのリーダーや事業戦略からのロードマップ立案へとキャリアを広げることができます。

  求める能力・経験

  【必須】 ※業界および業種は不問 ・データ解析力および問題解決力 　∟課題設定、仮説設計、意思決定に必要なデータ分析に基づく提案経験など ・手段にとらわれず自分の頭でしっかりと考えて行動できる方 ・多様な分野の人達と働くためのコミュニケーション力と協調性 【歓迎】 ・英語力（目安としてTOEIC700点以上） ・自動車業界のバリューチェーンやビジネス構造に関する知見 ・顧客や市場分析等のマーケティング経験 ・企画、商品開発、生産、品質、購買等ものつくりの経験 ・コンサルティング等による問題解決の経験 【求める人物像】 ・Hondaフィロソフィーに共感し、論理的かつ柔軟に技術課題に取り組める方 ・部門を超えたコミュニケーションができ、改善や最適化のソリューションを提案できる方 ・断片的な分析ではなく、一貫したストーリーとして繋ぐ思考を好む方

  事業内容

  -

• 企業ダイレクト

  官公庁・国際機関向け AIエンジニア｜研究～実装まで一気通貫

  600~1000万

  

  株式会社Ｓｏｌａｆｕｎｅ東京都千代田区

  官公庁・国際機関向け AIエンジニア｜研究～実装まで一気通貫気になる

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  仕事内容

  行政・企業・国際機関の社会課題に対し、AIとデータ解析技術を用いて解決策を生み出すポジションです。画像・時系列・テキストなど多様なデータを対象に、AIモデルの設計から実装・運用まで一貫して担当します。 ■AIモデル全般（画像処理・時系列予測・生成モデル等）の設計・開発 ■Python/PyTorchを用いた深層学習モデルの実装・学習・評価 ■API化、MLOps、クラウド環境での本番実装 ■PoCから本番運用までのプロセスリード ■研究チームと連携した新規アルゴリズム検証

  求める能力・経験

  【必須】■Pythonを用いたAI/MLモデル開発経験■深層学習モデル構築経験 【尚可】■クラウド環境での構築経験■DockerやLLM関連開発経験 【必須・尚可要件】■機械学習の基礎理論、評価方法の理解■Gitチーム開発経験■英語での読み書き力 【働き方について】リモート勤務可。フレックス制（コアタイム11時～15時）で柔軟に働けます。 【求める人物像】自ら課題を発見し、仮説検証～改善を主体的に進められる方

  事業内容

  -

• エージェント求人

  大塚商会/社内DX・エージェンティックコマース領域で活躍するデータサイエンティスト

  800~2000万

  • 商品企画
  • マネジメント
  • プロジェクト
  • PoC
  • 効果検証
  • 機械学習
  • マーケティング
  • 検証
  • 分析
  • データサイエンス研究開発
  • サイエンス部担当
  • データ分析
  • コーディング
  • Python
  • クラウド
  • Databricks
  • dbt
  • SQL

  株式会社大塚商会東京都千代田区

  大塚商会/社内DX・エージェンティックコマース領域で活躍するデータサイエンティスト気になる

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  仕事内容

  【業務内容】 ・顧客・商品・購買・営業・マーケティング等のデータを活用した高度分析、予測・レコメンドモデルの設計・構築 ・社内DX領域における、生成AI／LLM／RAG／AIエージェントを活用した業務高度化・自動化・意思決定支援の推進 ・エージェンティックコマース領域における、商品探索・比較・選定・発注・承認支援など次世代購買体験の企画・検証・実装 ・AIエージェントが業務データを安全かつ適切に活用するためのMCP活用・設計、オントロジー／セマンティックレイヤー設計 ・事業部門、EC部門、営業部門、IT・データ基盤部門と連携した課題定義、PoC、効果検証、経営層への提案 【業務は何名くらいで連携して行うのか】 ・通常は3〜6名程度の少人数チームでプロジェクトを推進 ・データサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニアと連携 ・EC・商品企画、営業、マーケティング、IT、UX/UIなど各部門と連携 ・テーマに応じて、社内DXやエージェンティックコマース領域の横断プロジェクトとして推進 ・プロジェクト規模によっては、10名以上の関係者と連携する場合あり 【キャリアパス】 ・キャリアパスは、スペシャリストコースとマネジメントコースの2軸を想定 ・スペシャリストとして、シニアデータサイエンティストへステップアップ ・さらに上位の専門職として、リードデータサイエンティストを目指すことが可能 ・志向や適性に応じて、管理職としてチームをマネジメントするキャリアも選択可能 ・専門性の深化と組織運営の両面でキャリア形成が可能

  求める能力・経験

  【ハイエンド人材認定必須スキル】　 ①②両方の条件を満たしていること ①コンペティション・保有資格 下記いずれか1つを保有 ・データ分析：Kaggle Competitions Expert～/SIGNATE Competitions Expert～ ・アルゴリズム・コーディング：AtCoder レート1,800～/Codeforces Expert～/Codechef ★5～ ・統計：統計検定 準1級以上/CAP-Pro（Certified Analytics Professional） ②研究実績・論文・外部登壇 下記いずれかの実績があること ・査読ありの論文1本～ ・OSSに年間5件以上のPRおよび採択 ・社外のカンファレンスに年2回以上登壇 【必須スキル】 ・SQL／Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験 ・予測モデル、レコメンドモデル等の設計・構築・評価経験 ・ビジネス課題をデータ分析・AI活用テーマに落とし込み、効果検証まで推進した経験 ・大規模データを活用した特徴量設計、分析、モデル改善の経験 ・事業部門やエンジニアと連携し、分析結果を事業成果・業務改善につなげた経験 【歓迎スキル】 ・Databricks、Spark、dbt、クラウドDWH等を活用した大規模データ分析経験 ・生成AI／LLM／RAG／AIエージェント、MCP等に関する知識・活用経験

  事業内容

  -

• 企業ダイレクト

  【SAR解析エンジニア】衛星データ活用/リモート可/フレックス制

  800~1200万

  

  株式会社Ｓｏｌａｆｕｎｅ東京都千代田区

  【SAR解析エンジニア】衛星データ活用/リモート可/フレックス制気になる

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  仕事内容

  SAR（合成開口レーダー）データを用いた研究開発、および実用的なアプリケーションの開発をご担当いただきます。 ■SARおよび地理空間データを使用した解析・研究開発 ■PythonやR、GISツールを用いたプログラミングとアルゴリズム実装 ■鉱業、林業、農業、防衛など多岐にわたるドメインへの適用検証 ■課題特定から技術的な解決策の提案、関係各所との調整 ■研究プロジェクトや開発のリード（経験やスキルに応じる）

  求める能力・経験

  【必須】■SARおよび地理空間データの解析・研究実務経験 ■Python、R、GIS関連ツールのいずれかを用いた開発経験■日常会話レベルの英語力 【働き方】フルリモート勤務相談可能。実機検証や会議等で東京・丸の内オフィスへの出社が発生する場合があります。 【当社の強み】最先端の宇宙×AI領域で官公庁との直取引実績が多数あり、社会的インパクトが非常に大きい事業に携われます。 【人物像】主体的に問題解決に取り組み、専門外の領域にも貪欲に挑戦できる方を歓迎します。

  事業内容

  -

• 企業ダイレクト

  【官公庁×社会課題】地理空間データ・衛星データのシステム開発エンジニア

  600~1000万

  

  株式会社Ｓｏｌａｆｕｎｅ東京都千代田区

  【官公庁×社会課題】地理空間データ・衛星データのシステム開発エンジニア気になる

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  仕事内容

  官公庁や研究機関と連携し、地理空間データや観測データを用いた情報統合・自動処理・可視化システムの設計、開発、実装を担当します。社会的意義の高い領域で、信頼性の高いデータ基盤の構築を担います。 ■Pythonによるバックエンド・データ処理開発 ■GeoTIFF、GeoJSON等の地理空間データの取り扱い ■REST APIの設計・実装、Linux環境での開発 ■Git/GitHubを用いたチーム開発、ドキュメント作成 ■官公庁や研究機関との仕様検討・協議対応

  求める能力・経験

  【必須】■Pythonによる開発経験3年以上■地理空間データ（GeoTIFF等）の取扱い経験■チーム開発経験 【尚可】■防災・環境・公共領域での開発経験■ArcGIS、Docker等の利用経験 【必須・尚可要件】英語の技術文書が理解できる方を歓迎します。 【働き方について】リモート勤務が可能で、フレックスタイム制（コアタイム11時～15時）により柔軟な働き方が実現できます。 【求める人物像】社会課題解決への強い意志があり、主体的に自走できる方。

  事業内容

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• エージェント求人

  【事業横断】ソフトウェアエンジニア（LLM）

  年収非公開

  株式会社ディー・エヌ・エー東京都渋谷区

  【事業横断】ソフトウェアエンジニア（LLM）気になる

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  仕事内容

  DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。 本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア（LLM）として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。 業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。 職務詳細 ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。 展開中の主なプロジェクト例 ・AI英会話アプリ LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学習体験の構築 ・AI受験コーチング 手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発 ・AIネイティブゲーム AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造 ミッション ・LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる ・個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する ・評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る 業務内容 LLMワークフローの設計・実装 ・多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装 ・LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善 ・ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計 ・LLMマイクロサービスの実装 ・評価用・アノテーション用社内ツールの実装 プロダクト開発・運用改善 ・PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索 ・ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり ・立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発 ・本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理 LLMOps・評価基盤の構築 ・入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計 ・評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築 ・LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化 ・プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備 ・レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視 利用技術・開発環境 開発言語 ・Python ・SQL LLM / AIアプリケーション ・OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API ・LangChain、LangGraph ・RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント ・LLM-as-a-judge インフラ ・Google Cloud 　- Cloud Run 　- Cloud SQL 　- BigQuery 　- Vertex AI / Agent Builder 　- Cloud Logging ・Docker ・Terraform ・GitHub Actions 開発支援ツール ・GitHub ・Claude Code ・Codex ・Cursor ・Devin 働き方 週5日の渋谷オフィス出社を前提としています。 0→1フェーズの小さなチームでの密なコミュニケーションを重視しているため、基本的にはオフィスでの勤務となります。ただし、体調不良やご家庭の都合など一時的なご事情によっては、一部リモート勤務とすることもご相談可能です。

  求める能力・経験

  必須要件 ・toCまたは多数のユーザーが利用するLLMプロダクトにおいて、出力品質・応答速度・コストなどを改善した経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・クラウド環境でのサービス開発・運用経験 ・PdMなど複数職種と連携して仕様策定からリリースまで推進した経験 ・日本語による円滑なコミュニケーション能力と、技術的な課題や仕様を明確に説明・議論できる能力 歓迎要件 ・Pythonを用いたWebバックエンドシステム開発・運用経験 ・LLMプロダクト、AIエージェント、RAG、LLMOpsの開発・運用経験 ・LangChain / LangGraph等を用いた複雑なLLMワークフローの構築経験 ・評価ハーネス、LLM-as-a-judgeの構築経験 ・vLLM、TensorRT-LLM、量子化、バッチング、キャッシュ設計など推論最適化の経験 ・BigQuery等を用いたログ設計・可視化・モニタリングの経験 ・セキュリティ、可用性、パフォーマンス、コストを考慮した本番システム設計の経験 ・Cursor、Devin、Claude Code等のAIネイティブな開発ツールを活用した開発経験

  事業内容

  ゲーム エンターテインメント スポーツ オートモーティブ ヘルスケア Eコマース その他