【データ解析職】抽出～分析まで

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  機械学習エンジニア（画像処理）／アークエッジ・スペース社

  800~1200万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

  機械学習エンジニア（画像処理）／アークエッジ・スペース社気になる

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  仕事内容

  【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 ※ 使用ツール ・主な使用言語: Python, (Rust, TypeScript) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給 ・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む) ・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom ・コード管理: GitHub ・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues, Redmine ・バージョン管理: Git ・CI/CD: GitHub Actions ・Infrastructure as Code: Terraform

  求める能力・経験

  必須スキル ・機械学習を含む画像処理の知識 ・画像を対象とした Python による機械学習モデル・画像処理アルゴリズムの実装経験 歓迎スキル ・リモートセンシングデータや地理空間データを扱った経験 ・機械学習を活用したコア機能をもつサービスの開発に携わった経験、MLOps の知見 ・英語の論文や技術文書を読んで理解し、業務に反映できること ・AWSの使用経験

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  信号データ処理エンジニア／アークエッジ・スペース社

  600~1200万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

  信号データ処理エンジニア／アークエッジ・スペース社気になる

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  仕事内容

  ・衛星が受信する電波の信号処理技術の研究・開発 ・電波の発信源を特定するためのアルゴリズム開発・最適化 ・位置推定技術（TDOA, FDOA, AOA など）の設計および実装 ・受信データの解析および評価システムの開発 ・シミュレーション環境の構築および性能評価 ・ハードウェア・ソフトウェアの統合テストおよび性能向上のための改良 ・他部門（衛星開発、運用チーム等）との連携、技術的なサポート ※使用ツール ・OS：Windows, Linux ・コード管理：GitHub ・タスク管理：GitHub Projects V2・GitHub（Issue） ・プロジェクト管理：Redmine ・バージョン管理：Git ・使用言語：C, C++, Python, MATLAB等 ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給

  求める能力・経験

  必須スキル ・信号処理・通信工学の基礎知識 ・MATLAB、Python、C++ などを用いたデータ解析およびアルゴリズム実装経験 ・TDOA, FDOA, AOA などの位置推定技術の理解 ・GNSS、レーダー、無線通信などの技術に関する知識 ・チームでの開発経験およびコミュニケーション能力 歓迎スキル ・衛星通信に関する基本的な理解 ・SDR（Software Defined Radio）の開発経験 ・機械学習を用いた信号解析・異常検知の知識・経験 ・FPGA / DSP による信号処理の経験 ・カルマンフィルタやベイズ推定などの確率的アルゴリズムの実装経験 ・大規模データの処理・解析の経験 ・宇宙工学・衛星システムの知識 ・英語論文の読解力および技術資料作成能力 求める人物像 ・スタートアップ環境下で、周囲と協力しながら自発的に活躍いただける方 ・基礎や泥臭い業務を疎かにせず、難しい目標にも果敢に挑戦し、それを達成することに喜びを感じられる方 ・人やシステムをとりまとめ、成功に導くことに強くモチベーションを感じる方

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  アルゴリズム開発エンジニア／アークエッジ・スペース社

  750~1250万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

  アルゴリズム開発エンジニア／アークエッジ・スペース社気になる

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  仕事内容

  ・フィルタを用いた軌道時刻決定・姿勢決定等、推定アルゴリズムの設計・開発 ・アルゴリズムのシミュレーションおよび精度評価 ・仕様策定およびソフトウェア設計 ・FPGA上での実装および最適化 ・外注管理（必要に応じて） 【使用ツール】 ・OS：Windows, Linux ・コード管理：GitHub ・タスク管理：GitHub Projects V2・GitHub（Issue） ・バージョン管理：Git ・使用言語：C, C++ (組み込み開発), Python, MATLAB (シミュレーション・アルゴリズム検証), VHDL, Verilog (FPGA実装) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給

  求める能力・経験

  必須スキル ・カルマンフィルタの理論と応用に関する知見 ・FPGA開発の実務経験（VHDL / Verilog） ・組み込みシステム開発の経験 ・数値シミュレーションの経験（MATLAB, Python等） 歓迎スキル ・衛星軌道力学や摂動の知識 ・衛星の姿勢制御系における知識 ・FPGAの高位合成（HLS）経験 ・衛星搭載機器の開発経験 ・プロジェクトマネジメントの経験

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  信号データ処理エンジニア(未経験者)／アークエッジ・スペース社

  600~900万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

  信号データ処理エンジニア(未経験者)／アークエッジ・スペース社気になる

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  仕事内容

  【具体的な業務】 ・衛星搭載地球観測センサのデジタル信号処理アルゴリズムの設計・実装 ・データ解析および可視化手法の開発、機械学習を用いた信号の識別 ・実験・シミュレーションによるアルゴリズムの検証 ・機器開発チームや衛星システムチームとの連携 【開発環境・使用ツール】 コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom Office：Microsoft Word、Excel、Powerpoint、Google Workplace ファイル共有：Google Drive バージョン管理: Git CI/CD: GitHub Actions パブリッククラウドサービス: AWS 開発ツール：Python、Matlab 等

  求める能力・経験

  必須スキル ・大学院修士課程以上の理数系の研究開発の経験 ・Python, Matlab等による数値解析、物理シミュレータの開発経験 ・数学的・論理的思考に基づくアルゴリズム設計能力 ・自発的にキャッチアップし、課題解決に向けて取り組める姿勢 ・泥臭い実験・実装作業を実施する熱意 ・英語での技術文書作成・読解スキル 歓迎スキル ・レーダー、マイクロ波観測等の信号処理経験 ・衛星観測、リモートセンシング、気象・海洋分野の知識 ・機械学習や統計処理によるデータ解析の経験

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  通信・社会インフラの効率的なメンテナンスに向けたファイバセンシングの高度化および事業化検討業務

  540~1060万

  NTT東日本株式会社東京都新宿区

  通信・社会インフラの効率的なメンテナンスに向けたファイバセンシングの高度化および事業化検討業務気になる

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  仕事内容

  業務詳細 〇ファイバセンシングの高精度解析に向けた技術開発および実証 ・DAS等センシングデータの信号処理・解析アルゴリズムの開発 ・機械学習を用いた異常検出・予測モデルの構築 ・通信インフラ・社会インフラ両方を対象としたセンシングPoCの設計・評価 ・光試験装置の開発、維持管理対応 〇ファイバセンシングの社会実装および事業化 ・社内外のステークホルダーと連携したプロジェクト推進・進捗管理 ・将来ネットワークへの実装を見据えた技術戦略・ビジネスモデルの検討 ポジションの魅力 社会インフラ × 通信インフラ × ファイバセンシング。 NTT東日本では、光ファイバを活用したセンシング技術により、橋梁・トンネル・河川堤防などの社会インフラと、既存の通信ネットワークの両方を同時に見守る新しい技術基盤の構築を進めています。 今回募集するのは、**ファイバセンシングにおける信号処理・データ解析（機械学習含む）**のスペシャリスト。 さらに、プロジェクトマネジメントを通じて技術の社会実装・ビジネス化を推進し、将来のネットワークへの展開を見据えた戦略立案にも関わっていただきます。

  求める能力・経験

  応募資格(必須) 以下の①②のすべての条件を満たしていること ①光ファイバセンシングに関する研究開発、導入、運用経験を有すること（2年以上） ②以下のいずれかの解析技術に関する実務経験または研究経験を有すること（2年以上） 　　　周波数領域解析（例：FFT、スペクトル解析など） 　　　時間領域解析（例：波形解析、時系列データ処理など） 　　　統計的手法によるデータ解析（例：回帰分析、異常検知、確率モデルなど） 　　　機械学習を用いた信号・振動・ひずみデータの解析（例：分類・回帰・クラスタリング等） 応募資格(歓迎) ・通信インフラと社会インフラの両方に対する理解・関心 ・プロジェクトマネジメント経験（技術推進・関係調整・予算管理など） ・技術を社会に実装することへの情熱と構想力 ・PoC（概念実証）や実証実験の企画・実施経験 ・技術標準化活動への参加経験 ・特許出願・技術論文執筆経験 ・英語による技術コミュニケーション能力 求める人物像 「技術を社会に実装できる人」 「課題を発見し、技術で解決する人」 「技術とビジネスの橋渡しができる人」 「未来のインフラを構想し、形にできる人」 「専門性を持ち、越境できる人」

  事業内容

  東日本地域における地域電気通信業務及びこれに附帯する業務、目的達成業務、活用業務

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  AI・画像解析・ナビゲーション技術を活用したスマートメンテナンス技術の開発および実証推進業務

  540~1060万

  NTT東日本株式会社東京都新宿区

  AI・画像解析・ナビゲーション技術を活用したスマートメンテナンス技術の開発および実証推進業務気になる

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  仕事内容

  業務詳細 社内外のステークホルダーと連携しながら、画像MMS・AI・ナビゲーションシステムなどを活用したスマートメンテナンス技術の開発を推進します。これにより、通信インフラ設備の保守点検業務の効率化を図るとともに、グループ内の研究所等とも連携し、学会や市場調査を通じて新技術情報を収集・検証し、技術開発の観点から新技術の導入を牽引し、社外のインフラ系企業を対象とした新たな設備点検等想定したビジネスモデルの確立に向けた仕様検討を通じて、成果創出に貢献していただきます。 【具体的な取り組み例（マネジメント視点を含む）】 ・PythonやPyTorchを活用した物体検出モデルの開発において、技術的な方向性の策定と開発チームの進捗管理を行い、成果の最大化を図る ・AIモデルの学習手法改善に向けた技術戦略の立案と、精度向上・処理時間短縮に向けた開発体制の最適化 ・画像MMSに搭載する装置構成やパラメータの検討において、技術選定と実装方針の整合性を確保し、プロジェクト全体の品質向上に寄与 ・ナビゲーションシステム導入に向けた方針策定および走行検証に関して、関係部署との連携を図りながら、実証計画の立案とリスク管理を実施 ・スマートメンテナンス技術全体のビジネスモデル構築に向けて、技術開発と事業戦略の橋渡し役として、社外パートナーとの協業推進および技術的支援を行う ポジションの魅力 NTT東日本では、電柱やケーブルなど、非常に膨大な通信インフラ設備を保有し、日々の点検・保守を通じて、社会の安心・安全を支えています。これらの設備の維持管理を、より高効率かつ高精度に行うため、私たちは「スマートメンテナンス」の取り組みを推進し、社内外のパートナーと連携しながら、設備管理の価値向上に努めてきました。 今後も、通信インフラの維持管理を通じて、お客様のイノベーションと価値創造の実現に貢献していきます。 この挑戦を、ともに進めていく新たな仲間を、私たちは求めています。

  求める能力・経験

  応募資格(必須) 以下①②③のすべての条件を満たす方。 ①開発プロジェクトにおいて、社内外ステークホルダーと連携し、要件定義～実装・評価をPLとして主導した経験を有する。 ②AIモデル開発（画像認識・物体検出）において、Python・PyTorchを用いた物体検出モデルの設計・学習・構築・評価をSE担当として従事した経験を有する。（2年以上） ③AIモデルの実装・運用において、作成したモデルを業務システムやサービスに組み込み、効率化を実現した経験を有する。 　※プロジェクト単位で、事業規模：数百万円～数千万円、影響ユーザー数：数百～数万人を満たすこと。 応募資格(歓迎) スキル：車載カメラで撮影した風景画像内の小さな物体を検出する技術 スキル：空間情報技術（LiDAR、点群データ、GIS、測地系など）に関する技術 経験　：クラウド環境（AWS/GCP/Azure）でのシステム開発を主導した経験 求める人物像 ・社内外のパートナーと協働し、既存の思考に捕らわれず新たな創造力を持って課題解決に継続的に挑戦できる方 ・組織の運営方針や研究開発業務の目的を理解し施策に対し共感し成果を出すことに情熱をもって取り組める方 ・社内外・国内外のステークホルダーの多様な価値観や文化を尊重しながら信頼関係を築き、柔軟で円滑なコミュニケーションを推進できる方

  事業内容

  東日本地域における地域電気通信業務及びこれに附帯する業務、目的達成業務、活用業務

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  【AIソリューション提案・開発】当社および当社顧客である地域企業の抱える業務課題を、AI等により解決

  540~1060万

  NTT東日本株式会社東京都新宿区

  【AIソリューション提案・開発】当社および当社顧客である地域企業の抱える業務課題を、AI等により解決気になる

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  仕事内容

  業務詳細 ・NTT東日本設備部門および関連会社で行っている通信インフラ設備の建設・保守業務等に対し、AIを活用したDXを推進するため以下を実施 　 - 各業務のコンサルティング、AI活用に向けた要件定義、システム設計、PoC＆商用システムの開発検証、導入支援 ・上記インフラ設備系業務へのDXによって得られた知見をもとに、社内他組織および社外で類似事例を創出し、コンサルおよび開発を実施 ・組織内におけるハイレベルAI技術者の育成サポート、社外事例の調査および導入提案等、担当全体の技術力向上 ※コンサルティングから開発・導入支援までを一人称で実施できるのが望ましいが、得意分野に応じてチームでの実施も検討 ポジションの魅力 ChatGPTの登場を契機にAIへの大きな期待感が醸成されています。一方で、業務にAIを適用して大きな成果を上げるためには、業務に対する深い理解と技術的なギャップを埋めることが不可欠です。NTT東日本の通信設備は東日本エリア全域の津々浦々に広がる非常に大規模なものですが、まだまだマンパワーに頼っている部分も多くなっており、設備業務に関するドメイン知識とAI領域への深い理解を組み合わせることで大きな成果を上げ、社会的貢献を果たす余地があります。 我々のチームはAI内製開発によってインフラ点検の効率化～生成AIまで幅広くプロジェクトを手掛けています。 プロジェクトを通じて更なる大きな成果を挙げるため、高度な技術力とコンサルティング力を活かし、共にAI開発に取り組んでいただける方を募集しています。 最新AI技術と現場課題をマッチングさせて新たな価値創造をすることに興味のある方、大規模な設備系AI開発に興味がある方、共に悩み共に楽しみ共に前に進んでくださる方のご応募をお待ちしております。

  求める能力・経験

  必須 ①～④の条件を全て満たす方 ①AIモデル開発経験(5年以上）* 以下のいずれかの実務経験を有すること： ・画像認識または生成AIモデルにおいて、独自データセットを用いた学習・ファインチューニングの設計・実施経験 ・既存モデルの利用に留まらず、モデル精度向上のための改良（データ設計、ハイパーパラメータ調整、アーキテクチャ選定等）を主体的に行った経験 ・市販・公開モデルと比較して、業務要件に応じた性能改善を実現した実績 ※単なる既成モデルの利用（API活用、推論パイプライン構築等）のみの経験は対象外 【該当する経験の例】 ・画像認識AIモデルを学習させて、市販品よりも高い精度を達成した ・生成AIモデルをFTし、業務ドメインの知識を注入して精度を向上させた 【該当しない経験の例】 ・YOLOの事前学習モデルを用いて物体検出をし、歩行者の数を数えるシステムを構築した ・AzureOpenAIなどの既成生成AIモデルを用いたRAGシステムを開発した ②システム開発における顧客や社内開発要望元へのコンサルティング（要件定義より上流の課題設定）経験 ③プロジェクトマネジメントの経験（3年以上） ④チーム開発の経験およびメンバー育成経験 歓迎 ・システム開発における顧客や社内開発要望元へのコンサル（要件定義より上流の課題設定）経験 ・AI以外のシステム開発の技術 等

  事業内容

  東日本地域における地域電気通信業務及びこれに附帯する業務、目的達成業務、活用業務

• エージェント求人

  弁護士ドットコム_AIエンジニア

  1003~1805万

  • Google Vertex A...
  • Gemini
  • DB設計
  • Slack
  • プロダクト開発
  • 開発
  • 機械学習
  • AWS
  • データベース
  • 提案
  • Go
  • Python
  • 検証
  • CD
  • GitHub Actions
  • 技術開発
  • マネージャー
  • ソフトウェア
  • システム設計
  • GCP
  • プロダクトマネージャー
  • クラウド
  • 執筆
  • 自然言語処理

  弁護士ドットコム株式会社東京都港区

  弁護士ドットコム_AIエンジニア気になる

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  仕事内容

  ■募集背景 これまで弁護士ドットコムでは、リーガル領域に特化したAIエージェント「Legal Brain エージェント」の開発・運用を通じて、多くの技術的資産と知見を蓄積してきました。2026年1月に発足したAI技術開発部では、これらの資産を「クラウドサイン」をはじめとする社内の各プロダクトへ積極的に注入し、具体的なビジネス成果へと繋げるフェーズにあります。単なる共通基盤の提供に留まらず、各プロダクトの現場に深く入り込み、AI基盤技術を武器に具体的な顧客価値を連続的に創出していく機械学習エンジニアを募集します。 ■ポジションについて ＜職務詳細＞ ・プロダクトへのAI/ML導入・伴走支援クラウドサインやLegal Brain エージェント等のプロダクトチームと密に連携した、ドメイン特化型の課題解決（例）プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた具体的機能の実装と最適化 ・精度評価・改善サイクルの構築と運用プロダクトの特性に合わせた評価方法の設計と継続的な精度向上プロセスの確立 ・プロダクト横断的なAI基盤・共通コンポーネントの設計・開発 ・R&D活動最新論文の調査・検証に基づいた、プロダクトへの新機能提案大学との共同研究を通じた、実務難度の高い課題に対するブレイクスルーの創出研究成果の論文や学会での発表 ＜開発環境＞ 言語・フレームワーク ・バックエンド: Go ・機械学習: Python / scikit-learn など ・LLM: LangChain / LangGraph / Langfuse 技術基盤 ・インフラ: AWS / Google Cloud ・データベース: Aurora / BigQuery ・AI/検索: Bedrock / Gemini / SageMaker / Vertex AI / OpenSearch プロジェクト管理・ソースコード管理 ・プロジェクト管理: JIRA ・ソースコード管理: GitHub ・CI/CD: GitHub Actions 情報共有・開発支援 ・情報共有: Slack / Google Workspace / esa.io ・開発支援: Claude Code / Cursor / Devin など ■ポジションの魅力 ・開発したモデルや行なった精度改善がプロダクトの価値に直結し、ユーザーへの提供価値や事業の成長をダイレクトに感じることができる環境 ・リーガルや電子契約といった専門領域での日本最大級のデータを、実際のプロダクト上で活用できる稀有な環境 ・プロダクト開発のスピード感を重視しながらも、論文の執筆や共同研究などのアカデミックな活動も推奨していること ■サービス／事業部について ＜Legal Brain（AI基盤）＞ 弁護士ドットコム独自のデータベース「Legal Graph（リーガルグラフ）」に、生成AIを組み込んだコアテクノロジーが「リーガルブレイン」です。「Legal Graph」とは、法令、ガイドラインの膨大な情報群に対して、弁護士ドットコムグループがこれまで蓄積してきた判例データや法律専門書籍の情報、法律相談の記録や弁護士からの情報といった膨大なリーガルデータを加え、それぞれのデータ同士の関係性をグラフ化して構築した独自のデータベースです。これを用いることで、今までにない利便性を持ったリーガルサービスの実現が可能になります。 ■募集部門の紹介 データ本部AI技術開発部 弁護士ドットコム内の各事業部が、AI技術の試行錯誤に時間を取られることなく、最速で顧客価値の創出に集中できる状態を作ることが我々のミッションです。そのための手段として、「Legal Brain エージェント」や「クラウドサイン」などのプロダクト開発チームへ深く入り込み、AI/MLに関する実験・精度評価・改善を共に実行する「伴走型の技術支援」を行っています。また、支援を通じて得られた共通課題を解決するためにAI基盤技術を構築し、複数のプロダクトで成果を横展開することで、会社全体のプロダクト競争力を最大化させています。

  求める能力・経験

  ■MUST要件 ・機械学習、自然言語処理、検索技術いずれかの分野において、評価・改善サイクルの実務経験3年以上 ・プロダクト開発チームと協働し、AI/MLの機能をリリースまで導いた経験 ・Pythonを用いたソフトウェア開発の実務経験 ・機械学習、エンジニアリング、データサイエンスの基礎的な知識 ■歓迎条件 ・サービスKPIに紐づいた機械学習モデルの評価・改善の経験 ・大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングやRAGの最適化経験 ・クラウドインフラ（AWSまたはGCP）を用いたシステム設計経験 ・自然言語処理（NLP）やAIエージェント分野での論文執筆、または学会発表の経験 ■求める人物像 ＜プロダクト・ファーストの思考を持てる方＞ 技術はあくまで手段であり、目的は「顧客への価値提供」であると割り切れる方。泥臭い改善を厭わない方 ＜華やかなモデル構築だけでなく、地道なデータ整備や評価の高度化が価値に直結することを理解している方＞ ＜越境するコミュニケーションができる方＞ エンジニアの枠を超えて、事業責任者、プロダクトマネージャー等のステークホルダーと対等に議論し、最適なAI体験を追求できる方。

  事業内容

  弁護士ドットコムの開発・運営 弁護士ドットコムニュースの運営 税理士ドットコムの開発・運営 クラウドサインの開発・提供 BUSINESS LAWYERSの運営 キャリア支援サービスの運営 Legal Brainの開発・提供

• 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