[東海]PL/要件定義から開発まで一貫担当/大手麻生GでキャリアUP/無期雇用派遣

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• エージェント求人

  ◆【愛知県】プロジェクトマネージャー／PM（顧客提案・要件定義からDXプロジェクトを牽引）◆

  550~900万

  株式会社パソナ愛知県名古屋市

  ◆【愛知県】プロジェクトマネージャー／PM（顧客提案・要件定義からDXプロジェクトを牽引）◆気になる

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  仕事内容

  同社開発拠点にて、Webシステム開発プロジェクトのプロジェクトマネジメントを担当いただきます。 公共機関・民間企業向けのDX推進案件や新規サービス開発案件など、 多様なプロジェクトを対象に進めていただきます。 顧客との課題整理や要件定義などの上流工程から、開発計画の策定、 進捗・品質・予算・リスク・リソース管理まで幅広く担います。 営業や開発メンバー、社内外の関係者と連携しながら、提案活動や受注後の要件定義、運用保守設計、 体制調整を推進します。 また、社内エンジニアを中心に、必要に応じてグループ会社やパートナー企業も活用しながらプロジェクトを進 行します。 同社のX-TECH本部では、システム開発やDX推進などを通じて、 企業の課題解決と継続的な変革支援を行っています。 【具体的には】 ・同社開発拠点（Hub）にて、Webシステム開発プロジェクトのプロジェクトマネジメントを担当 ・公共機関・民間企業を問わず、Webシステム開発やクラウド活用を伴うDX推進案件、 共創型の新規サービス開発案件など、多様なプロジェクトを担当 ・顧客との課題整理や要件定義などの上流工程から、開発計画の策定、進捗・品質・予算管理まで幅広く担当 ・顧客・開発メンバー・営業などの関係者を巻き込みながらプロジェクトを推進 ・営業と協力して提案方法の検討、仕様書読み込みの上での提案資料作成、提案実施(求人ID：494337)

  求める能力・経験

  ・5名以上のWeb系システム開発のプロジェクトマネージメント経験 ・要件定義～開発・運用までの実務経験 ・ベンダーコントロール経験 ・営業や開発チームと連携した顧客提案のご経験（提案書／見積書作成、顧客向けプレゼンのご経験） 【歓迎】 ・自治体案件のプロジェクトマネージメントのご経験 ・AWSやAzureなどのクラウドサービスの技術知識 ・保守運用設計経験 ・何かしらのプロジェクトマネージメント資格を保有されている方（IPA プロジェクトマネージャ資格やPMP資格など）

  事業内容

  【派遣・請負事業を中心とする、日本屈指の総合人材サービス企業】 ITソリューション(DXソリューション・ITアウトソーシング)/BPOサービス(委託・請負)/エキスパートサービス(人材派遣)/HRコンサルティング/教育・研修/グローバルソーシング(海外人材サービス)/キャリアソリューション(人材紹介、キャリア支援) 等

• 企業ダイレクト

  【名古屋/開発SE】U/Iターン歓迎/リモート・在宅有/年休125日/無期雇用派遣

  420~600万

  

  株式会社ＮＩＳ愛知県名古屋市

  【名古屋/開発SE】U/Iターン歓迎/リモート・在宅有/年休125日/無期雇用派遣気になる

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  仕事内容

  名古屋エリアの顧客に向けたシステム開発プロジェクトにおいて、ご経験や希望に応じた工程（上流～開発）を担当します。案件は既に安定して稼働・拡大中のため、新規開拓の負担はございません。 顧客先にて各種業務システムの設計・開発をお任せします。これまでのご経験やスキルを考慮し、最大限希望に沿ったプロジェクトに参画していただきます。 【具体的には】既存システムのリニューアルや機能追加プロジェクトが多数。要件定義・基本設計などの上流工程に携わっていただいたり、PLとしてチームの牽引を担っていただくなど、希望に応じた働き方を実現いたします。 【採用背景について】 現在、当社の名古屋エリアにおけるプロジェクトが順調に拡大しており、今回ご入社いただく方には、この既存の顧客基盤・案件を引き継ぎ、名古屋専任のエンジニアとしてご活躍いただきます。 【ポジションの魅力・企業の魅力】 自身のタスクを責任持って完遂できる方であれば、大きな裁量と柔軟な働き方ができる環境です。平均残業時間は月11時間以下、年間休日125日とプライベートを大切にできる基盤に加えて、U/Iターンの方も安心できるサポート体制を完備。入社後は既存の優良案件でスキルを磨きながらリモートを活用しながら働くなど、ライフステージの変化に合わせた長期的なキャリアを描くことができます。 （業務内容の変更の範囲）当社業務全般

  求める能力・経験

  【必須】システム開発の実務経験が3年以上ある方 《テスト業務の経験がある方、設計・開発の上流工程へステップアップしたい方歓迎！》 【当社の魅力】SES事業をメインとした事業基盤による安定性と、自社サービス展開や新拠点立ち上げという挑戦志向が両立しています。自身の技術スキルを向上させながら、会社と一緒に拠点を大きくしていく面白さを実感できます。 【プロジェクト例】■業務支援システムの新規開発（要件定義～/Java）　■既存業務アプリケーションのモダナイゼーション対応（基本設計～/Java）

  事業内容

  システムエンジニアリングサービス、ソフトウェアの開発業務、労働者派遣事業など

• エージェント求人

  プロジェクトマネージャー（ITコンサル／ワンプール制で多様な業界）

  800~3000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  プロジェクトマネージャー（ITコンサル／ワンプール制で多様な業界）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①【通信・サービス】0→1の新規事業。アジャイル開発による「スーパーアプリ」立ち上げと内製化支援 [プロジェクトの背景] 大手通信キャリアが、決済・ポイント・ECなどを統合したアプリの立ち上げを計画。しかし、社内はウォーターフォール文化が根強く、変化の激しいBtoCサービスを開発するノウハウが不足していました。また、ベンダー丸投げ体質からの脱却（内製化）も同時に目指していました。 [PMとしてのミッション] ・アジャイルプロセスの導入: ビジネスサイド（企画）とエンジニアサイド（開発）がワンチームとなるスクラム体制を構築。スプリントごとの優先順位付けや、要件変更への柔軟な対応フローを整備し、組織にアジャイル文化を定着させる。 ・MVP開発のリード: 膨れ上がる要望を整理し、「最初にリリースすべき最小限の価値」を定義。最短期間での市場投入を実現するスケジュール管理を徹底。 開発チームビルディング： クライアント社員と外部パートナーが混在するチームにおいて、心理的安全性を確保し、自律的に動ける開発組織を醸成する。 [案件の魅力] 「プロダクトマネージャー（PdM）」に近い立ち位置で、ビジネスの成功に直結する開発をリードできます。また、単にモノを作るだけでなく、クライアント組織に「アジャイル文化」や「内製化の仕組み」を植え付けるという、組織変革の経験も得られます。 ②【製造・商社】グローバル30拠点のデータ統合。全社DX推進室の立ち上げとガバナンス策定 [プロジェクトの背景] グローバル展開する総合商社。海外現地法人ごとにERPやCRMがバラバラに導入されており、本社が経営数値をリアルタイムに把握できない状態でした。全社的なデータ活用を推進するため、グローバル統一のデータ基盤構築と、それを統括する「DX推進室」の立ち上げが急務でした。 [PMとしてのミッション] ・グローバル・ステークホルダーマネジメント: 本社の意向と、海外現法の事情（法規制、商習慣、現場の抵抗）の板挟みになりがちな状況下で、粘り強く対話し、全社統一のデータ標準やセキュリティポリシーへの合意を取り付ける。 ・プログラムマネジメント: インフラ構築、データ移行、BIツール導入、現場教育といった複数のサブプロジェクトを包括的に管理（プログラムマネジメント）。全体最適の視点でリソース配分やリスク管理を行う。 ・組織・ルール設計: システムを作るだけでなく、稼働後の運用体制、データ入力ルール、権限管理プロセスといった「ガバナンス」を設計し、永続的に機能する組織を作る。 [案件の魅力] システム開発の枠を超え、「組織作り」や「グローバルガバナンス」という経営視点のマネジメントスキルが磨かれます。英語力を活かしたい方や、特定のシステムだけでなく、企業全体のITランドスケープをデザインしたい方に最適な案件です。

  求める能力・経験

  【必須】 ・プロジェクトマネジメント経験 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

• エージェント求人

  AIエンジニア（AI開発PM/PL／製造業向け画像認識AI）

  600~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  AIエンジニア（AI開発PM/PL／製造業向け画像認識AI）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■AIエンジニアリングのプロジェクト事例 ①【製造業】画像認識AIを活用した製品検査の自動化・高度化 [クライアントの課題] 大手精密機器メーカーにおいて、熟練作業員の目視に頼っていた製品の外観検査が、品質のばらつきや人手不足によりボトルネックとなっていました。微細な傷や異物の検知精度を高め、検査プロセスを自動化する必要がありました。 [プロジェクト概要] 高解像度の製品画像データを活用し、人間の目では識別が困難なレベルの欠陥をリアルタイムで検出するAIモデルを開発・導入しました。 ・PoC（概念実証）: 多様なAIアルゴリズム（CNN, Faster R-CNN, YOLOなど）を比較検証し、クライアントの要求精度と処理速度を両立する最適なモデルアーキテクチャを選定。 ・モデル開発と精度向上: 正常品・不良品の画像データを収集・アノテーションし、データ拡張（Data Augmentation）技術も活用して学習データセットを拡充。深層学習（Deep Learning）により、99%以上の高精度な欠陥検出モデルを構築。 ・システム実装: 開発したAIモデルを工場の生産ラインに組み込み、推論結果を既存の生産管理システムへフィードバックする仕組みを構築。異常検知時には即座にアラートを発報します。 [技術スタック例] Python, TensorFlow/PyTorch, OpenCV, CUDA, CNN, Docker, AWS/Azure/GCP ②【金融・保険】自然言語処理AIを用いた査定・審査業務のDX [クライアントの課題] 金融機関や保険会社における融資審査や保険金支払い査定業務では、膨大な量の申込書、診断書、過去の対応履歴といった非構造化テキストデータを人手で確認しており、業務の長期化と担当者の負荷増大が課題でした。 [プロジェクト概要] 自然言語処理（NLP）技術、特にBERTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用し、各種ドキュメントから審査に必要な情報を自動で抽出・構造化し、判断の根拠となる重要箇所をハイライトするAIソリューションを開発しました。 ・情報抽出モデルの開発: 固有表現抽出（NER）や文書分類、類似文書検索の技術を用い、査定担当者が確認すべき情報を自動でピックアップ。 ・要約・レポート生成: 関連資料の内容をAIが自動で要約し、審査レポートのドラフトを生成することで、担当者のドキュメント作成業務を大幅に効率化。 ・リスク検知: 過去の不正請求事例などを学習させ、疑義のある申請を早期に検知するリスクスコアリングモデルを構築。 [技術スタック例] Python, spaCy, GiNZA, Hugging Face Transformers (BERT), scikit-learn, SQL ③【全業界】生成AI（Generative AI）を活用した社内業務改革・新規サービス創出 [クライアントの課題] ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの企業がその活用に関心を持つ一方、「具体的にどのように業務へ適用すればよいか」「情報漏洩などのリスクをどう管理すべきか」といった悩みを抱えていました。 [プロジェクト概要] クライアントの業務内容や保有データを深く理解した上で、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すための戦略策定から、セキュアな環境でのプロトタイプ開発、全社展開までを一気通貫で支援します。 ・活用ユースケース創出: 社内文書の検索・要約、FAQ自動応答、マーケティングコンテンツの自動生成、ソースコード生成支援など、クライアントの業務に即した具体的な活用シナリオを定義。 ・セキュアなAI環境の構築: MicrosoftのAzure OpenAI Serviceなどを活用し、入力した情報が外部のモデル学習に利用されない、セキュアな専用環境を構築。 ・プロンプトエンジニアリングとファインチューニング: 期待通りのアウトプットを得るためのプロンプト設計や、クライアント独自の社内データを用いたモデルのファインチューニングを実施し、回答精度を向上。 [技術スタック例] Azure OpenAI Service/Vertex AI, LangChain, Python, Vector Database (Pinecone, Milvus)

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニア/AIエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

• エージェント求人

  ITコンサルタント（製造業DX／PM・PL／スマートファクトリー）

  800~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  ITコンサルタント（製造業DX／PM・PL／スマートファクトリー）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 製造業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①AIとデジタルツインが駆動する「自律進化型スマートファクトリー」の実現 [クライアントの課題] 国内大手の自動車部品メーカー。熟練作業員の「匠の技」に依存した品質管理、予期せぬ設備故障による生産ラインの停止、紙とExcelによる非効率な生産管理が常態化。グローバルでのコスト競争が激化する中、生産性の抜本的な改革が急務でした。 [DXプロジェクト概要] 工場内のあらゆるデータをリアルタイムに収集・分析し、物理空間とデジタル空間を同期させる「デジタルツイン」を構築。AIが自律的に生産プロセスを最適化する、次世代のスマートファクトリーをゼロから構想・開発しました。 ・アーキテクチャ設計: 数千のセンサーからデータを収集するIoTプラットフォーム、リアルタイムでデータを処理するストリーム処理基盤、そしてAIモデルを実行するエッジコンピューティングまで含めた、工場全体のIT/OT統合アーキテクチャを設計。 ・カスタムアプリケーション開発: 収集したデータを基に、AIが設備の故障を数週間前に予測する予知保全システムや、画像認識AIが製品の微細な欠陥を自動検知する品質検査システムをPythonやJavaでスクラッチ開発。 ・現場業務の変革: 現場作業員が持つタブレット上で、AR（拡張現実）を用いて作業手順をナビゲーションしたり、デジタルツイン上で生産計画のシミュレーションを行ったりするアプリケーションを開発。 [役割] この壮大な構想の技術責任者（アーキテクト）として、クライアントの経営課題を具体的なIT要件に落とし込み、全体の技術選定から設計、開発マネジメントまでを一気通貫でリード。ビジネス部門、現場、データサイエンティスト、アプリケーション開発者を繋ぐハブとなり、技術の力で「未来の工場」を創造しました。 ②グローバル・サプライチェーンの完全可視化。マルチクラウドによるデータレイクハウス構築 [クライアントの課題] 世界中に生産・販売拠点を持つ総合化学メーカー。各拠点のERPや生産管理システム（MES）は完全にサイロ化。顧客からの受注、工場の生産進捗、部品の在庫、物流状況といった情報が分断され、「今、世界のどこに、どれだけの在庫があり、いつ顧客に届けられるのか」を誰も正確に把握できていませんでした。 [DXプロジェクト概要] 世界中のサプライチェーンに関わる全てのデータを一元的に収集・分析し、経営層から現場まで、誰もがデータに基づいた意思決定を行える全社統一データ分析基盤（Data Lakehouse）をマルチクラウド（AWS/Azure/GCP）環境上に構築しました。 ・クラウド基盤設計: 各クラウドの強みを活かすマルチクラウド戦略を策定。例えば、データ収集・蓄積の柔軟性からAWS（S3/Glue）を、高度な分析機能からGCP（BigQuery）を選択するなど、最適なサービスを組み合わせたアーキテクチャを設計。 ・データプラットフォーム構築: 世界中のERP、MES、物流システム等から、数テラバイト/日に及ぶデータをリアルタイムに収集するデータパイプラインを構築。データ品質を担保するためのデータガバナンス態勢も整備。 ・データ活用支援: 構築した基盤の上で、BIツール（Tableau等）を用いてサプライチェーン全体を可視化するダッシュボードを開発。さらに、データサイエンティストと協働し、AIによる需要予測や在庫最適化モデルを構築。 [役割] クラウドとデータの専門家として、クライアントのDX戦略の根幹となるデータ基盤のグランドデザインを描きました。技術的な知見はもちろん、サプライチェーンという複雑な業務プロセスを深く理解し、「どのようなデータが、どのように繋がれば、ビジネス価値が生まれるのか」を定義。企業の神経系とも言えるデータプラットフォームを創り上げました。

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

• エージェント求人

  ITコンサルタント（製造業DX／PM・PL／スマートファクトリー）

  600~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  ITコンサルタント（製造業DX／PM・PL／スマートファクトリー）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 製造業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①AIとデジタルツインが駆動する「自律進化型スマートファクトリー」の実現 [クライアントの課題] 国内大手の自動車部品メーカー。熟練作業員の「匠の技」に依存した品質管理、予期せぬ設備故障による生産ラインの停止、紙とExcelによる非効率な生産管理が常態化。グローバルでのコスト競争が激化する中、生産性の抜本的な改革が急務でした。 [DXプロジェクト概要] 工場内のあらゆるデータをリアルタイムに収集・分析し、物理空間とデジタル空間を同期させる「デジタルツイン」を構築。AIが自律的に生産プロセスを最適化する、次世代のスマートファクトリーをゼロから構想・開発しました。 ・アーキテクチャ設計: 数千のセンサーからデータを収集するIoTプラットフォーム、リアルタイムでデータを処理するストリーム処理基盤、そしてAIモデルを実行するエッジコンピューティングまで含めた、工場全体のIT/OT統合アーキテクチャを設計。 ・カスタムアプリケーション開発: 収集したデータを基に、AIが設備の故障を数週間前に予測する予知保全システムや、画像認識AIが製品の微細な欠陥を自動検知する品質検査システムをPythonやJavaでスクラッチ開発。 ・現場業務の変革: 現場作業員が持つタブレット上で、AR（拡張現実）を用いて作業手順をナビゲーションしたり、デジタルツイン上で生産計画のシミュレーションを行ったりするアプリケーションを開発。 [役割] この壮大な構想の技術責任者（アーキテクト）として、クライアントの経営課題を具体的なIT要件に落とし込み、全体の技術選定から設計、開発マネジメントまでを一気通貫でリード。ビジネス部門、現場、データサイエンティスト、アプリケーション開発者を繋ぐハブとなり、技術の力で「未来の工場」を創造しました。 ②グローバル・サプライチェーンの完全可視化。マルチクラウドによるデータレイクハウス構築 [クライアントの課題] 世界中に生産・販売拠点を持つ総合化学メーカー。各拠点のERPや生産管理システム（MES）は完全にサイロ化。顧客からの受注、工場の生産進捗、部品の在庫、物流状況といった情報が分断され、「今、世界のどこに、どれだけの在庫があり、いつ顧客に届けられるのか」を誰も正確に把握できていませんでした。 [DXプロジェクト概要] 世界中のサプライチェーンに関わる全てのデータを一元的に収集・分析し、経営層から現場まで、誰もがデータに基づいた意思決定を行える全社統一データ分析基盤（Data Lakehouse）をマルチクラウド（AWS/Azure/GCP）環境上に構築しました。 ・クラウド基盤設計: 各クラウドの強みを活かすマルチクラウド戦略を策定。例えば、データ収集・蓄積の柔軟性からAWS（S3/Glue）を、高度な分析機能からGCP（BigQuery）を選択するなど、最適なサービスを組み合わせたアーキテクチャを設計。 ・データプラットフォーム構築: 世界中のERP、MES、物流システム等から、数テラバイト/日に及ぶデータをリアルタイムに収集するデータパイプラインを構築。データ品質を担保するためのデータガバナンス態勢も整備。 ・データ活用支援: 構築した基盤の上で、BIツール（Tableau等）を用いてサプライチェーン全体を可視化するダッシュボードを開発。さらに、データサイエンティストと協働し、AIによる需要予測や在庫最適化モデルを構築。 [役割] クラウドとデータの専門家として、クライアントのDX戦略の根幹となるデータ基盤のグランドデザインを描きました。技術的な知見はもちろん、サプライチェーンという複雑な業務プロセスを深く理解し、「どのようなデータが、どのように繋がれば、ビジネス価値が生まれるのか」を定義。企業の神経系とも言えるデータプラットフォームを創り上げました。

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

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  組み込みエンジニア（自動車DX／SDV開発）

  600~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  組み込みエンジニア（自動車DX／SDV開発）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①【自動車DX】「走るスマホ」を実現する、ソフトウェア・デファインド・ビークル（SDV）開発 [クライアントの課題] 世界的な大手自動車メーカー。従来の自動車開発は、機能ごとに独立した多数のECU（電子制御ユニット）が搭載され、ハードウェアとソフトウェアが密結合していました。これにより、開発は長期化し、購入後にソフトウェアを更新して性能を向上させること（OTA: Over-the-Air）も困難でした。テスラに代表されるような、ソフトウェア中心の車両開発への変革が急務でした。 [DXプロジェクト概要] 次世代の車両アーキテクチャとして、車両の機能をソフトウェアで定義・制御する「SDV」への全面的な移行を支援。ドメインコントローラーと呼ばれる数個の高性能な統合ECUに機能を集中させ、OTAによる継続的な機能アップデートを可能にする基盤を構築しました。 ・統合ECUのファームウェア開発: 自動運転支援（ADAS）やコネクテッド機能を担う統合ECUの、極めて複雑なソフトウェアを開発。安全性を担保するため、リアルタイムOS（RTOS）であるQNXやAutomotive Grade Linuxを採用。 ・低レイヤー・パフォーマンスチューニング: カメラやLiDARからの膨大なセンサーデータをリアルタイムに処理するため、C/C++による低レイヤーのコード最適化や、CPU/GPUの性能を最大限に引き出すチューニングを実施。 ・セキュアなOTA基盤の構築: 外部からのハッキングを防ぐセキュアブートの実装や、安全にソフトウェアを更新するためのOTAクライアントモジュールを開発。 [技術スタック例] C/C++, Python, QNX, AUTOSAR, Linux, CAN, 車載Ethernet (AVB/TSN), Hypervisor [プロジェクトの魅力] 100年に一度と言われる自動車業界の大変革の、まさに中心に身を置くことができます。組込エンジニアとして、安全性と性能の両立という極めて難易度の高い課題に取り組み、「クルマの価値がソフトウェアで決まる時代」を自らの手で創り出す、非常にエキサイティングなプロジェクトです。 ②【産業DX】工場の"止まらない"未来を創る、エッジAI予知保全システム [クライアントの課題] 大手化学プラントを保有する企業。生産ラインの重要設備が突然故障し、数日間の生産停止と数億円規模の損失が発生。従来の時間ベースのメンテナンスでは、突発的な故障を防ぎきれませんでした。設備の振動や温度といったデータを活用した予知保全が求められましたが、全てのデータをクラウドに送るのはコストと通信帯域の面で非現実的でした。 [DXプロジェクト概要] 「異常の兆候は、現場（エッジ）で捉える」をコンセプトに、AI機能を搭載した小型のエッジデバイスを開発。クラウドと連携しつつ、デバイス側でリアルタイムに異常検知を行う、次世代の予知保全システムを構築しました。 ・エッジAIの実装（TinyML）: 振動センサーから得られる波形データを、マイコン上でリアルタイムに分析。TensorFlow Lite for Microcontrollersを使い、学習済みのAIモデルをリソースの限られた組込機器上で動作させる、高度な実装を実現。 ・省電力・無線通信設計: 電池駆動で数年間の稼働を目指し、消費電力をマイクロアンペア単位で最適化。LPWA（LoRaWANなど）無線技術を用い、広大なプラント内のデータを効率的に収集。 ・リアルタイムOS（RTOS）の活用: データ収集、AI推論、無線通信といった複数のタスクを、ミリ秒単位の遅延も許されない厳しい制約の中で、安定して並行処理させるため、FreeRTOS等を活用した緻密なソフトウェア設計を実施。 [技術スタック例] C/C++, MicroPython, TensorFlow Lite for Microcontrollers, FreeRTOS, LoRaWAN, MQTT [プロジェクトの魅力] 組込エンジニアの腕の見せ所である、ハードウェアの性能を限界まで引き出す最適化スキルと、AIという最先端の知識を融合させる、まさにDX時代の花形プロジェクトです。自ら実装したAIが、巨大な工場の安定稼働を守り、クライアントのビジネスに直接貢献する手応えを感じることができます。

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

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  組み込みエンジニア（自動車DX／SDV開発）

  800~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  組み込みエンジニア（自動車DX／SDV開発）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①【自動車DX】「走るスマホ」を実現する、ソフトウェア・デファインド・ビークル（SDV）開発 [クライアントの課題] 世界的な大手自動車メーカー。従来の自動車開発は、機能ごとに独立した多数のECU（電子制御ユニット）が搭載され、ハードウェアとソフトウェアが密結合していました。これにより、開発は長期化し、購入後にソフトウェアを更新して性能を向上させること（OTA: Over-the-Air）も困難でした。テスラに代表されるような、ソフトウェア中心の車両開発への変革が急務でした。 [DXプロジェクト概要] 次世代の車両アーキテクチャとして、車両の機能をソフトウェアで定義・制御する「SDV」への全面的な移行を支援。ドメインコントローラーと呼ばれる数個の高性能な統合ECUに機能を集中させ、OTAによる継続的な機能アップデートを可能にする基盤を構築しました。 ・統合ECUのファームウェア開発: 自動運転支援（ADAS）やコネクテッド機能を担う統合ECUの、極めて複雑なソフトウェアを開発。安全性を担保するため、リアルタイムOS（RTOS）であるQNXやAutomotive Grade Linuxを採用。 ・低レイヤー・パフォーマンスチューニング: カメラやLiDARからの膨大なセンサーデータをリアルタイムに処理するため、C/C++による低レイヤーのコード最適化や、CPU/GPUの性能を最大限に引き出すチューニングを実施。 ・セキュアなOTA基盤の構築: 外部からのハッキングを防ぐセキュアブートの実装や、安全にソフトウェアを更新するためのOTAクライアントモジュールを開発。 [技術スタック例] C/C++, Python, QNX, AUTOSAR, Linux, CAN, 車載Ethernet (AVB/TSN), Hypervisor [プロジェクトの魅力] 100年に一度と言われる自動車業界の大変革の、まさに中心に身を置くことができます。組込エンジニアとして、安全性と性能の両立という極めて難易度の高い課題に取り組み、「クルマの価値がソフトウェアで決まる時代」を自らの手で創り出す、非常にエキサイティングなプロジェクトです。 ②【産業DX】工場の"止まらない"未来を創る、エッジAI予知保全システム [クライアントの課題] 大手化学プラントを保有する企業。生産ラインの重要設備が突然故障し、数日間の生産停止と数億円規模の損失が発生。従来の時間ベースのメンテナンスでは、突発的な故障を防ぎきれませんでした。設備の振動や温度といったデータを活用した予知保全が求められましたが、全てのデータをクラウドに送るのはコストと通信帯域の面で非現実的でした。 [DXプロジェクト概要] 「異常の兆候は、現場（エッジ）で捉える」をコンセプトに、AI機能を搭載した小型のエッジデバイスを開発。クラウドと連携しつつ、デバイス側でリアルタイムに異常検知を行う、次世代の予知保全システムを構築しました。 ・エッジAIの実装（TinyML）: 振動センサーから得られる波形データを、マイコン上でリアルタイムに分析。TensorFlow Lite for Microcontrollersを使い、学習済みのAIモデルをリソースの限られた組込機器上で動作させる、高度な実装を実現。 ・省電力・無線通信設計: 電池駆動で数年間の稼働を目指し、消費電力をマイクロアンペア単位で最適化。LPWA（LoRaWANなど）無線技術を用い、広大なプラント内のデータを効率的に収集。 ・リアルタイムOS（RTOS）の活用: データ収集、AI推論、無線通信といった複数のタスクを、ミリ秒単位の遅延も許されない厳しい制約の中で、安定して並行処理させるため、FreeRTOS等を活用した緻密なソフトウェア設計を実施。 [技術スタック例] C/C++, MicroPython, TensorFlow Lite for Microcontrollers, FreeRTOS, LoRaWAN, MQTT [プロジェクトの魅力] 組込エンジニアの腕の見せ所である、ハードウェアの性能を限界まで引き出す最適化スキルと、AIという最先端の知識を融合させる、まさにDX時代の花形プロジェクトです。自ら実装したAIが、巨大な工場の安定稼働を守り、クライアントのビジネスに直接貢献する手応えを感じることができます。

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

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  AIエンジニア（AI開発PM/PL／製造業向け画像認識AI）

  800~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■AIエンジニアリングのプロジェクト事例 ①【製造業】画像認識AIを活用した製品検査の自動化・高度化 [クライアントの課題] 大手精密機器メーカーにおいて、熟練作業員の目視に頼っていた製品の外観検査が、品質のばらつきや人手不足によりボトルネックとなっていました。微細な傷や異物の検知精度を高め、検査プロセスを自動化する必要がありました。 [プロジェクト概要] 高解像度の製品画像データを活用し、人間の目では識別が困難なレベルの欠陥をリアルタイムで検出するAIモデルを開発・導入しました。 ・PoC（概念実証）: 多様なAIアルゴリズム（CNN, Faster R-CNN, YOLOなど）を比較検証し、クライアントの要求精度と処理速度を両立する最適なモデルアーキテクチャを選定。 ・モデル開発と精度向上: 正常品・不良品の画像データを収集・アノテーションし、データ拡張（Data Augmentation）技術も活用して学習データセットを拡充。深層学習（Deep Learning）により、99%以上の高精度な欠陥検出モデルを構築。 ・システム実装: 開発したAIモデルを工場の生産ラインに組み込み、推論結果を既存の生産管理システムへフィードバックする仕組みを構築。異常検知時には即座にアラートを発報します。 [技術スタック例] Python, TensorFlow/PyTorch, OpenCV, CUDA, CNN, Docker, AWS/Azure/GCP ②【金融・保険】自然言語処理AIを用いた査定・審査業務のDX [クライアントの課題] 金融機関や保険会社における融資審査や保険金支払い査定業務では、膨大な量の申込書、診断書、過去の対応履歴といった非構造化テキストデータを人手で確認しており、業務の長期化と担当者の負荷増大が課題でした。 [プロジェクト概要] 自然言語処理（NLP）技術、特にBERTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用し、各種ドキュメントから審査に必要な情報を自動で抽出・構造化し、判断の根拠となる重要箇所をハイライトするAIソリューションを開発しました。 ・情報抽出モデルの開発: 固有表現抽出（NER）や文書分類、類似文書検索の技術を用い、査定担当者が確認すべき情報を自動でピックアップ。 ・要約・レポート生成: 関連資料の内容をAIが自動で要約し、審査レポートのドラフトを生成することで、担当者のドキュメント作成業務を大幅に効率化。 ・リスク検知: 過去の不正請求事例などを学習させ、疑義のある申請を早期に検知するリスクスコアリングモデルを構築。 [技術スタック例] Python, spaCy, GiNZA, Hugging Face Transformers (BERT), scikit-learn, SQL ③【全業界】生成AI（Generative AI）を活用した社内業務改革・新規サービス創出 [クライアントの課題] ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの企業がその活用に関心を持つ一方、「具体的にどのように業務へ適用すればよいか」「情報漏洩などのリスクをどう管理すべきか」といった悩みを抱えていました。 [プロジェクト概要] クライアントの業務内容や保有データを深く理解した上で、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すための戦略策定から、セキュアな環境でのプロトタイプ開発、全社展開までを一気通貫で支援します。 ・活用ユースケース創出: 社内文書の検索・要約、FAQ自動応答、マーケティングコンテンツの自動生成、ソースコード生成支援など、クライアントの業務に即した具体的な活用シナリオを定義。 ・セキュアなAI環境の構築: MicrosoftのAzure OpenAI Serviceなどを活用し、入力した情報が外部のモデル学習に利用されない、セキュアな専用環境を構築。 ・プロンプトエンジニアリングとファインチューニング: 期待通りのアウトプットを得るためのプロンプト設計や、クライアント独自の社内データを用いたモデルのファインチューニングを実施し、回答精度を向上。 [技術スタック例] Azure OpenAI Service/Vertex AI, LangChain, Python, Vector Database (Pinecone, Milvus)

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニア/AIエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

• エージェント求人

  クラウドエンジニア 業界トップ企業の課題解決／多様な業界経験

  600~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  クラウドエンジニア 業界トップ企業の課題解決／多様な業界経験気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①【Fintech】ベスト・オブ・ブリード戦略による次世代AI与信審査プラットフォーム構築 [クライアントの課題] 急成長するFintech企業が、AIを活用した革新的な与信審査モデルの開発を目指していました。しかし、データ分析基盤、AI開発環境、アプリケーション実行環境の全てにおいて、単一のクラウドプロバイダーでは要件を完全に満たすことができないと判断。各領域で最高のサービス（ベスト・オブ・ブリード）を組み合わせる必要がありました。 [DXプロジェクト概要] GCPの強力なデータ分析・AI機能と、AWSの成熟したサーバレス・コンピューティング環境を、Azureの堅牢なID管理基盤の上で連携させる、高度なマルチクラウド・アーキテクチャを設計・構築。 ・データ分析基盤 (GCP): 数テラバイト規模のオルタナティブデータを高速に分析するため、Google BigQuery を採用。AIモデル開発には Vertex AI を活用し、開発サイクルを高速化。 ・アプリケーション実行基盤 (AWS): 与信審査のAPIは、AWS Lambda と API Gateway を用いたサーバレスアーキテクチャで構築。高いスケーラビリティとコスト効率を実現。 ・ID管理・セキュリティ基盤 (Azure): 社員の認証基盤として利用していた Azure Active Directory (Azure AD) を、GCP/AWS上のリソースへのアクセス権限管理にも適用し、ID管理とガバナンスを一元化。 [クラウドエンジニアの役割] この複雑なシステムをシームレスに連携させる技術的司令塔として、Cloud Interconnect (GCP) と Direct Connect (AWS) を用いたクラウド間の専用線接続を設計。Terraformを駆使し、GCPとAWSのリソースを単一のコードベースで管理するIaC環境を構築。さらに、Azure ADのID情報を各クラウドのIAMへ連携させる仕組みを設計するなど、マルチクラウド環境におけるネットワーク、IaC、ID管理の全てをリードしました。 ②【製造業】M&A後のIT統合。Azure Arcによるハイブリッド・マルチクラウド環境の一元管理 [クライアントの課題] Azureを全社標準としてきた国内大手製造業が、AWS上で先進的なIoTサービスを展開するスタートアップを買収。しかし、買収先のAWS環境はガバナンスが不十分で、全社的なセキュリティポリシーの適用が困難でした。かといって、サービスを停止してAzureへ全面移行させるのは、ビジネスへの影響が大きすぎました。 [DXプロジェクト概要] 「クラウドを無理に移行させず、そのままの場所で統制する」というコンセプトのもと、Azure Arc を活用。オンプレミス環境に加え、AWS上のサーバーやKubernetesクラスターを、Azureの管理プレーン（Azure Resource Manager）から一元的に管理・監視する仕組みを構築しました。 ・統一ガバナンスの実現: AWS上のEC2インスタンスやEKSクラスターをAzure Arcに接続。Azure Policy を使い、パスワードポリシーや特定のポートのブロックといった、全社共通のセキュリティポリシーをAWS環境にも強制適用。 ・統合監視: Azure MonitorやMicrosoft Sentinelが、AWS CloudTrailのログやCloudWatchのメトリクスを収集・分析。マルチクラウド環境全体のセキュリティインシデントを単一のダッシュボードで検知。 ・運用の継続性: 買収先のエンジニアは、使い慣れたAWSのコンソールやCLIを継続して利用可能。運用を変えずに、管理レイヤーのみを統合することで、スムーズなPMI（Post Merger Integration）を実現。 [クラウドエンジニアの役割] Azure Arcの導入プロジェクトを技術リーダーとして推進。AWSとAzureのネットワーク接続設計、Arcエージェントの展開計画策定、複数クラウドを横断するポリシーの設計などを担当。企業のM&A戦略という、極めてビジネスインパクトの大きい局面において、クラウド技術を駆使して組織統合の課題を解決しました。

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム