【自社サービス】計測・開発チームのエンジニアリーダー、またはエンジニアリーダー候補

条件の近いおすすめ求人

• エージェント求人

  ◎データサイエンティスト（機械学習を用いたサービスの顧客への提案・コンサルティング）◎

  1200~2000万

  株式会社キーエンス東京都港区

  ◎データサイエンティスト（機械学習を用いたサービスの顧客への提案・コンサルティング）◎気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 同社の高い利益率・生産性の根幹であるデータ分析ノウハウをプラットフォーム化し、これを企業の経営戦略・マーケティング・営業戦略、DX部門などを対象に展開しているチームです。当社が試行錯誤を繰り返し培ってきた経験をもとに形にしたサービスを活用しながら、お客様側で自走的にデータ活用ができ、成果を上げる状態になることを目指しております。この取り組みは、今後日本の産業全体のデータ活用につながっていくようなインパクトの大きな事業です。私たちが担うのは、奥行きの深い壮大なテーマであり、奥行きが深いからこそ事業の広がりもあります。 【具体的には】 お客様の自走的なデータ活用に向けた伴走型のご支援 ・中長期的なデータ活用戦略の立案 ・課題設計、課題抽出 ・データサイエンスに関する教育支援 ・施策の実施と振り返り、全体レビュー ・データに基づく意思決定の支援 ・データ活用の組織づくりや文化の醸成 社内プロジェクトの立案 ・プロダクトの新たな用途開発 ・業界別活用事例の企画と共有 ・セミナーの企画から実施 ・お客様へ提供しているEラーニングコンテンツの拡充 ・導入企業様を集ったユーザー会の開催 ※ご入社いただく方のご経験等により、担当業務を柔軟に調整することを想定しております。(求人ID：434087)

  求める能力・経験

  【必須】 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・データアナリストとしての実務経験 ・データを扱ったコンサルとしての実務経験 のいずれか3年程度 【歓迎】 ・データ分析関連のプロダクトに携わっていた方 ・データサイエンスを学ぶ意欲のある方（入社時の知識は必須ではありません）

  事業内容

  キーエンスは、ファクトリー・オートメーション（FA）の総合メーカーです。 1974年の会社設立以来、付加価値の創造こそが企業の存在意義であり、付加価値の創造によって社会に貢献するという考えのもと、 今まで世の中になかった商品の提供を通じて、お客様の課題を解決すること、新しい価値を生み出し続けること、にこだわり続けてきました。 現在ではFA用センサをはじめとする付加価値の高い商品が、幅広い業界で採用され、世界46ヵ国250拠点から35万社のものづくりに貢献しています。

• エージェント求人

  【データサイエンティスト】金融領域に強みを持ったシステムコンサルティング＆開発会社

  800~1500万

  • ソリューション開発
  • コンサルティング業務
  • プロジェクト
  • 開発
  • 機械学習
  • マネージャー
  • データ分析
  • 分析
  • 要件定義
  • システム開発
  • コンサルタント
  • レポーティング
  • CD
  • 効果検証
  • 検証
  • AWS
  • 負荷分散/チューニング
  • DB設計
  • チューニング
  • BIツール
  • テスト
  • テスト実行
  • テスト設計
  • テスト仕様設計
  • データサイエンス研究開発

  シンプレクス・ホールディングス株式会社東京都港区

  【データサイエンティスト】金融領域に強みを持ったシステムコンサルティング＆開発会社気になる

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  仕事内容

  【事業方針】 当社がこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスク等の管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した、画像認識技術等を用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューション等金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析/AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域等のコア業務に対する業務支援、ソリューション開発等を提供しており、案件の拡大が進んでいます。 【業務内容】 1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発 2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。 スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。 分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。 機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。 ※業務内容：（雇入れ直後）システムの開発及びコンサルティング （変更の範囲）会社の定める業務 【案件例】 市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。 自社ソリューション（eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知）のエンハンスを担当しているメンバーもいます。 テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。 開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。 開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。 【当社の強み】 顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを弊社では重視しています。中でも、テクノロジードリブンである金融領域（銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者等）においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでまいりました。今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー（AI、クラウド等）を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指しています。 （1）単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと。 （2）コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと。 【組織の雰囲気】 分析メンバーは20名弱。クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。 数理モデルの構築/検証といった業務を経験しているメンバーが在籍しています。一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です。

  求める能力・経験

  【必須（MUST）】 機械学習ライブラリを用いたモデリング 機械学習サービスの運用 データ分析業務に係るいずれかの経験（課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整） AWS等のクラウドベースでの開発経験 【歓迎（WANT）】 推論用APIの開発 論文採択 データ分析基盤の構築 DBの設計、チューニング BIツールを用いたデータの可視化 CI/CDの構築・改善 Kaggle等データ分析コンペティションの受賞経験

  事業内容

  -

• エージェント求人

  （機械学習エンジニア）ゲーム・エンタメ事業部/Applied Research Engineer

  600~1000万

  サイバーエージェントグループ東京都渋谷区

  （機械学習エンジニア）ゲーム・エンタメ事業部/Applied Research Engineer気になる

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  仕事内容

  業務内容 ゲーム開発・運用における高度な技術課題に対して、機械学習、強化学習、数理最適化、生成モデルなどの技術を用いた研究開発を推進していただきます。 論文や先端技術の調査にとどまらず、実データ・実プロダクトに適用可能な形でアルゴリズムを設計・実装し、プロトタイプから実運用を見据えた検証まで担っていただきます。 ▼業務例 ・ゲームAI、強化学習、生成モデル、数理最適化等に関する技術調査・研究開発 ・ゲームデータやシミュレーション環境を用いたアルゴリズム設計・実装 ・レベル生成、バランス調整、敵AI、プレイヤー行動予測等に関するモデル開発 ・研究論文・OSS・先端技術の調査、再現実装、応用可能性の検証 ・実プロダクトへの適用を見据えたPoC設計、実験、評価 ・モデル性能やアルゴリズムの定量・定性評価手法の設計 ・学会発表、論文投稿、技術ブログ、イベント登壇等による研究成果の発信 ・社内外の研究者・開発者との共同研究・技術交流 ▼プロジェクト例 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・NPC行動生成 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・強化学習を用いたゲームプレイエージェントの開発 ・数理最適化・組合せ最適化を用いたゲーム設計支援 ・非公開の新規研究開発プロジェクト ポジションの魅力 ゲームという複雑で創造性の高い領域に対して、機械学習・AI技術を応用できるポジションです。 アルゴリズムの新規性やモデル性能だけでなく、実際のゲーム開発・運用における有用性までを重視して研究開発を進められます。 研究とプロダクト応用の両方に関心があり、先端技術を実サービスに接続したい方に適しています。

  求める能力・経験

  ▼必須要件 ・機械学習、強化学習、数理最適化、生成モデル等に関する研究開発または実務経験 ・論文や技術文献を読み、再現実装・応用検証を行える力 ・実験設計、評価指標設計、結果分析に関する基本的なスキル ・チームでの研究開発・プロダクト開発における協業経験 ・ゲームに対する興味・熱意のある方 ▼歓迎要件 ・ゲームAI、ゲームデザイン、ユーザ心理、等のドメインにおける研究開発経験 ・強化学習、模倣学習、転移学習、Plannning、探索アルゴリズムに関する研究開発経験 ・数理最適化、組合せ最適化、ベイズ最適化、メタヒューリスティクス等の実務・研究開発経験 ・生成モデル、LLM、拡散モデル、マルチモーダルモデルに関する経験 ・ゲームエンジン、シミュレーション環境、Unity等を用いた開発経験 ・Kaggle、競技プログラミング、AIコンペティション等での実績 ・国際会議・国内学会での発表、論文投稿、特許出願等の経験 ・機械学習パイプラインやMLOpsに関する基礎知識 ・ゲームやアプリサービスの開発・運用経験

  事業内容

  メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業

• エージェント求人

  （機械学習エンジニア）ゲーム・エンタメ事業部/Forward Deployed Engineer

  600~1000万

  サイバーエージェントグループ東京都渋谷区

  （機械学習エンジニア）ゲーム・エンタメ事業部/Forward Deployed Engineer気になる

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  仕事内容

  業務内容 ゲーム開発・運用現場に深く入り込み、機械学習・最適化・生成AIなどの技術を活用して、プロダクト課題の発見から仮説設計、実装、運用改善までを一気通貫で推進していただきます。 単にモデルを構築するだけではなく、ゲーム開発に携わるプランナー、エンジニア、クリエイター、プロデューサーなど多様な職種と連携しながら、実際の開発・運用フローに組み込まれる形で技術を価値に変える役割です。 ▼業務例 ・ゲーム開発・運用現場における課題探索、要件整理、技術的な解決方針の設計 ・機械学習、数理最適化、生成AI、強化学習などを用いたプロトタイプ開発 ・ゲーム内データ・ユーザー行動データ・レベルデータ等を活用したモデル構築 ・機械学習モデルや支援ツールの実運用導入、改善、効果検証 ・プロジェクト固有の課題に応じた技術調査、PoC、実装方針の提案 ・研究成果・技術成果の社内外発信 ▼プロジェクト例 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・行動AIの開発 ・非公開の新規ゲーム・研究開発プロジェクト ポジションの魅力 ゲーム開発・運用の現場に最も近い立場で、技術を実際のプロダクト価値につなげる役割です。 研究開発や技術検証にとどまらず、現場の意思決定や制作フローそのものを変えるような取り組みに携われます。 機械学習モデルの精度だけでなく、「現場で使われるか」「運用に耐えるか」「ゲーム体験を良くできるか」まで踏み込んで成果を出したい方に適したポジションです。

  求める能力・経験

  ▼必須要件 ・Pythonを用いた開発経験が2年以上ある方 ・機械学習、データ分析、数理最適化、生成AI等を用いた実務または研究開発経験 ・プロダクトや事業課題を理解し、技術的な解決策に落とし込む力 ・エンジニア以外の職種と協業しながらプロジェクトを推進した経験 ・不確実性の高い課題に対して、自ら仮説を立てて検証を進められる方 ・ゲームに対する興味・熱意のある方 ▼歓迎要件 ・ゲームの開発・運用経験 ・機械学習モデルのプロダクション導入経験 ・強化学習、数理最適化、組合せ最適化、生成モデル、Procedural Content Generation等の経験 ・データ分析基盤やMLパイプラインを活用した開発経験 ・Unity、C#、C++等を用いた開発経験 ・ステークホルダーとの要件定義、仕様策定、プロジェクト推進経験 ・技術調査、学会発表、イベント登壇、ブログ等での発信経験 求める人物像 ・技術そのものだけでなく、プロダクト価値やユーザー体験に関心を持てる方 ・現場の課題を理解するために、自ら関係者と対話できる方 ・曖昧な課題を整理し、実装可能な形に落とし込める方 ・研究・開発・運用の境界を越えて動くことを楽しめる方 ・ゲーム開発チームと伴走しながら、技術の社会実装・プロダクト実装を推進したい方

  事業内容

  メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業

• エージェント求人

  【Implementation Engineer】製造業の調達領域のDXを牽引する成長企業

  800~1200万

  • 設計評価
  • SaaS
  • カスタマーサクセス設計
  • 課題設定
  • 提案
  • マネージャー
  • 営業
  • 開発
  • 検証
  • データ分析
  • コンサルタント
  • プロジェクトマネージャー
  • マネジメント
  • プロジェクト
  • SCM/生産管理/購買/物流
  • コンサルティング業務
  • プロジェクトマネジメント
  • プロジェクト推進
  • データ統合
  • PoC
  • 翻訳
  • 要件定義
  • 導入支援
  • SQL

  キャディ株式会社 Sales & Business Development東京都台東区

  【Implementation Engineer】製造業の調達領域のDXを牽引する成長企業気になる

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  仕事内容

  【募集背景】 製造業向けAIデータプラットフォーム「CADDi」は、2024年の事業統合を経て、ソリューション型SaaSとして対応する業種・規模の幅が広がる中、「業務構造起点の提案」と「PoV設計による受注確度の向上」へと提案スタイルが進化しています。 Sales Engineerが顧客の業務課題・理想フローを引き出し価値仮説を設計する一方、その仮説を実データを用いた検証環境として具現化する機能の整備が、受注確度およびカスタマーサクセスの蓋然性を高める上で不可欠となっています。 本ポジションは、Sales Engineerと連携しながら検証環境の設計・構築を専任で担う役割として、今期新設されたチームです。 当初はプレイヤーとしての参画となりますが、チームの立ち上げを主導しながらマネージャーへのキャリアパスを想定しています。 評価軸・業務プロセス・チーム設計をゼロから構築できる環境の中で、キャディの営業・デリバリー双方に影響を与えるポジションです。 【職務内容】 ■ キャディのミッションと本ポジションの役割（Why） 「ものづくり産業のポテンシャルを解放する」というCADDiのミッションのもと、本ポジションが担うのは単なるデータ設定・環境構築の代行ではありません。 Sales Engineer（Front）が顧客経営層との対話を通じて定義した経営課題・変革シナリオに対し、実データをCADDi Drawer等のプラットフォーム上で最適に構成し、顧客が経営インパクトを確信できる検証環境を構築することが主眼です。 「経営仮説」を「データで証明された意思決定根拠」へと変換する、プロダクト×データ思考の起点となる役割です。 ＜具体的な職務内容＞ 検証環境の構築：顧客データ（図面・属性情報等）を整理し、PoV（価値検証）に最適な形でプラットフォームへ実装する 検証シナリオのデータ裏付け：「このデータがあれば、この課題が解決できる」というロジックをデータ構造として証明する 要件の構造化：抽象的な業務課題・仮説を「どのデータがどう紐付けば検証できるか」というシステム要件・データ要件に分解・定義する スコープ調整：Sales Engineer（Front）・顧客・開発（OPS）間で生じる認識の齟齬を解消し、現実的な検証範囲を合意形成する 不確実性への対応：顧客データが不完全な場合においても、代替案や仮データを活用して検証プロセスを前進させる 標準化の推進：PdM・CS・Opsとの連携を通じ、プロダクト改善および実装プロセスの標準化を推進する 知見の型化：提案テンプレートや成功パターンを体系化し、チーム全体の知見として蓄積・共有する 仕事のやりがい・魅力 製造業という巨大産業の上流工程に関与し、プロダクト・組織・顧客の変革に直接寄与できるポジション ビジネス課題とエンジニアリングの双方が交差する、希少性の高い職域 PdM・CS・営業とのクロスファンクショナルな連携を通じ、プロダクトの進化と社会実装の両面を担える環境 特定機能に縛られず、顧客課題に応じた柔軟なアプローチが取れる高い自律性と裁量 チーム創設期であり、組織設計・評価軸・業務プロセスの構築に主体的に関われる機会 製造業の構造課題に向き合うチャレンジングな環境と、充実したキャッチアップ支援体制

  求める能力・経験

  【必須（MUST）】 下記いずれかを通じて、「業務課題の構造化」から「データ・システム要件への翻訳」「検証環境の実装」までを担った経験を有する方 SaaSまたはITプロダクトにおける導入支援・PoC主導・トライアル設計経験 顧客データを整理・加工し、業務課題に対応した検証環境を構築した経験 Sales・顧客・開発など複数ステークホルダー間の要件調整・スコープ管理経験 BtoB領域におけるプリセールス／ソリューション提案経験（コンサル／PM／BizDev等） SIerやPMポジションでの要件定義〜実装プロジェクト推進経験 【歓迎（WANT）】 ERP／SCM／PLMなど基幹システムに関する知見 API／ETL／RPAなどを活用した業務連携やデータ統合の知見 SQLや基本的なデータ操作スキル プロジェクトマネジメント／PdM連携経験 スタートアップ／SaaS企業での立ち上げ〜拡張フェーズ経験 【求める人物像】 当社のミッション、ビジョン、カルチャーに強く共感いただける方 顧客・社会の構造課題に向き合い、仮説構築と実行の両輪で伴走できる方 不確実な状況でも、言語化と仮説で道を切り拓ける論理性と胆力をお持ちの方 チームと共創し、再現可能な仕組みをつくることにやりがいを感じる方 産業の変革という大きなテーマに当事者として関わりたい方

  事業内容

  -

• エージェント求人

  【Data Integration】メーカーの下支え！製造業の調達領域のDXを牽引する成長企業

  800~1200万

  • 課題設定
  • ネットワーク
  • PC
  • 商談
  • PC/Web
  • アーキテクチャ設計
  • SaaS
  • 構想設計
  • 検証
  • コンサルタント
  • データ分析
  • ERP導入
  • SQL
  • AWS
  • プロジェクト
  • 生産技術
  • 分析
  • クラウド
  • Azure
  • 顧客 メーカー

  キャディ株式会社 Sales & Business Development東京都台東区

  【Data Integration】メーカーの下支え！製造業の調達領域のDXを牽引する成長企業気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 ■ キャディのミッションと本ポジションの役割（Why） 「ものづくり産業のポテンシャルを解放する」というキャディのミッションのもと、本ポジションが担うのは単なるデータ抽出・システム連携の代行ではありません。 Sales Engineer（Front）が顧客経営層との対話を通じて定義した経営課題・変革シナリオに対し、基幹システムに眠る実データを技術的に引き出しCADDi Drawer上で最適に構成することで、顧客が経営インパクトを確信できる検証環境を構築することが主眼です。 「データが使えない」という構造的障壁を突破し、「経営仮説」を「データで証明された意思決定根拠」へと変換する、データ基盤×プロダクト思考の起点となる役割です。 ＜具体的な職務内容＞ データエンジニアリング：拡張子変換・基幹システム（ERP／PLM等）からのデータ抽出・クレンジングを実行する テクニカルセールス（IT／セキュリティ）：API連携の仕様検討や、顧客IT部門とのセキュリティ商談・ネットワーク制約の解消を主導する アーキテクチャ設計：一過性の検証に留まらず、本導入を見据えた持続可能なデータ連携フローを構想・設計する 技術要件の翻訳：現場の業務要件をIT部門が理解できる技術仕様へ、逆にIT制約をSales Engineerが理解できるビジネス制約へ双方向に翻訳する 標準化の推進：PdM・CS・OPSと連携し、データ連携プロセスの標準化・型化を推進する 知見の型化：技術パターンをドキュメント化し、チーム全体の知見として蓄積・共有する 仕事のやりがい・魅力 製造業の基幹システムに眠るデータを経営資産へと変える、産業変革の技術的起点となるポジション 「データが取れない」という構造的障壁をエンジニアリングで突破する、技術的達成感の大きい仕事 ビジネス折衝（IT部門・セキュリティ商談）と技術実装の双方を担う、希少性の高いハイブリッドロール PdM・CS・営業とのクロスファンクショナルな連携を通じ、プロダクトの進化と経営インパクトの創出に直接貢献できる環境 チーム創設期であり、技術標準・連携プロセスを自ら設計できる高い裁量 製造業の構造課題に向き合うチャレンジングな環境と、充実したキャッチアップ支援体制 【募集背景】 製造業向けAIデータプラットフォーム「CADDi Drawer」は、2024年の事業統合を経て、ソリューション型SaaSとして対応する業種・規模の幅が広がる中、価値検証（PoV）の質と速度を高めることが競争優位の源泉となっています。 一方で、製造業顧客のデータの多くは基幹システムはもとより、倉庫に保管された紙図面やローカルPCのフォルダなど組織内に分散して眠っており、「データが取り出せない」「形式が合わない」「IT部門のセキュリティの壁が越えられない」という技術的制約が、プラットフォームへの導線を阻んでいます。 Sales Engineerが顧客の経営課題を再定義し変革シナリオとして価値仮説を設計する一方、その仮説を実データで検証するための技術的な受け皿を整備することが、顧客の投資意思決定を前進させ、導入後の経営インパクトを確実なものとする上で不可欠となっています。 本ポジションは、この構造的な障壁を突破しデータを資産化するための技術的突破口を担う役割として、今期新設されたチームです。 入社当初からプレイングマネージャーとして、自らデータ連携の技術的課題に取り組みながらチームの立ち上げを主導していただくことを想定しています。 評価軸・業務プロセス・チーム設計をゼロから構築できる環境の中で、キャディの営業・デリバリー双方に影響を与えるポジションです。

  求める能力・経験

  【必須（MUST）】 下記を通じて、「データ抽出・変換・連携」と「技術的折衝・調整」の双方を担った実務経験を有する方 不整合なデータや特殊フォーマットの変換・クレンジング・正規化の実務経験 ERP／PLM／AS400等の基幹システムへの理解、またはAPIを用いたシステム間連携の設計・実装経験 顧客IT部門とのセキュリティ要件・ネットワーク制約の調整経験 業務要件を技術仕様へ、IT制約をビジネス制約へ双方向に翻訳しながらプロジェクトを推進した経験 一過性の検証に留まらず、本導入を見据えたデータ連携フローの設計・主導経験 【歓迎（WANT）】 製造業（調達・設計・生産技術等）の業務知識 クラウドインフラ（AWS／GCP／Azure）の基本知識 SQLおよび基本的なデータ操作・分析スキル ネットワーク・セキュリティ（VPN／SSO／認証基盤等）の知見 スタートアップ・SaaS企業における立ち上げから拡張フェーズの経験 【求める人物像】 当社のミッション、ビジョン、カルチャーに強く共感いただける方 顧客・社会の構造課題に対し仮説構築と実行の両面から主体的に取り組める方 情報が不完全な状況においても論理的な仮説設定と言語化により推進できる方 チームと共創しながら、再現可能な仕組みの構築にやりがいを見出せる方 産業変革という大きなテーマに、当事者意識を持って関わりたい方

  事業内容

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• エージェント求人

  【SGE】（機械学習エンジニア）ゲーム・エンタメ事業部　ML Platform Engineer

  年収非公開

  サイバーエージェントグループ東京都渋谷区

  【SGE】（機械学習エンジニア）ゲーム・エンタメ事業部　ML Platform Engineer気になる

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  仕事内容

  業務内容 ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるためのML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。 モデルやアルゴリズムを、再現性・拡張性・保守性の高い形で実運用へ接続する役割です。 研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋め、ML活用を継続的にスケールさせるための基盤づくりを推進していただきます。 ▼業務例 ・機械学習パイプラインの設計・構築・運用 ・モデル学習、評価、デプロイ、監視を行うMLOps基盤の整備 ・実験管理、モデル管理、特徴量管理、データバージョニングの仕組みづくり ・ゲーム内データ・ログデータ・シミュレーションデータの処理基盤構築 ・バッチ推論・オンライン推論・社内ツール向け推論APIの設計・運用 ・モデル性能、データ品質、推論結果のモニタリング・アラート設計 ・GPU・クラウド・コンテナ環境を活用した学習・推論環境の最適化 ・MLエンジニア・リサーチャーが効率よく開発できる社内開発環境の整備 ・セキュリティ、権限管理、コスト管理を考慮したML基盤運用 ▼プロジェクト例 ・ゲームAI開発向けの学習・評価パイプライン構築 ・運営型ゲームにおけるバランス調整支援システムの基盤開発 ・生成AI・LLMを活用した社内制作支援ツールのバックエンド基盤 ・複数プロジェクト横断で利用可能なML実験・モデル管理基盤 ・非公開プロジェクトにおけるAI開発基盤の設計・構築 ポジションの魅力 ゲーム領域におけるAI活用を、単発の技術検証ではなく、継続的に運用可能な仕組みとして支えるポジションです。 研究開発・プロダクト開発・インフラ・データ基盤の接点に立ち、ML活用の生産性や再現性を大きく向上させることができます。 モデル開発者やゲーム開発者がより速く、安全に、安定してAI技術を活用できる環境をつくることに関心がある方に適しています。

  求める能力・経験

  ▼必須要件 ・Pythonを用いた開発経験が2年以上ある方 ・機械学習モデルの開発・運用プロセスに対する基本的な理解 ・機械学習パイプライン、データパイプライン、バックエンドシステムのいずれかの設計・開発経験 ・Git、Docker、CI/CD、IaC等を用いた開発経験 ・AWS、GCP、Azure等のクラウドサービスを用いたシステム構築・運用経験 ・チーム開発における設計、レビュー、運用改善の経験 ・ゲームに対する興味・熱意のある方 ▼歓迎要件 ・MLOps基盤の設計・構築・運用経験 ・PyTorch、TensorFlow、JAX等を用いたモデル開発経験 ・Feature Store、Data Lake、Data Warehouse等のデータ基盤に関する知識 ・GPU環境、分散学習、推論最適化に関する知識・経験 ・ゲームの開発・運用経験 ・セキュリティ、監視、SRE、コスト最適化に関する実務経験 求める人物像 ・研究開発成果を安定して運用可能なシステムに落とし込むことに関心がある方 ・開発者体験や運用効率を改善するための基盤づくりが好きな方 ・属人化した実験・運用を仕組み化し、再現性高くスケールさせたい方 ・モデル精度だけでなく、信頼性、保守性、コスト、セキュリティまで考慮できる方 ・複数プロジェクトを横断して、ML活用の標準化・効率化を推進したい方

  事業内容

  メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業

• エージェント求人

  IT戦略コンサルタント(Mup)_グロービング

  1300~3500万

  • 研修実施
  • KPI設定
  • マネジメント
  • 営業
  • パートナー
  • スポーツ用品
  • 開発
  • プロジェクトマネジメント
  • 品質管理
  • MA/CRM
  • コンサルティング業務
  • 自動車/輸送機器
  • 経営/戦略コンサルティング
  • アジャイル開発
  • R
  • スポーツ用品/レジャー用品
  • 自動車/輸送機械
  • ワークショップ開催
  • スポーツ用品/レジャー用品品質...
  • コンサルタント
  • デザイン
  • PMO
  • 課題設定
  • プロジェクト
  • SCM/生産管理/購買/物流
  • 会計
  • SAP
  • プロジェクト推進
  • デザイナー

  グロービング株式会社東京都港区

  IT戦略コンサルタント(Mup)_グロービング気になる

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  仕事内容

  ■事業内容 戦略コンサルティング事業×DXコンサルティング事業 大手企業を中心としたクライアント企業における、事業戦略、デジタル化戦略・DX戦略策定、実行支援プロジェクトにおけるCDO、CXOサポート/プロジェクトマネジメント支援、ビジネスモデル/オペレーションモデル/サービスモデルの変革、及び新規事業の立ち上げなどの実行推進支援。 ■デジタル新規事業の立ち上げ DXコンサルティング事業で蓄積した経営/ビジネス高度化知見と、DigitalやAI/IoT等の知見を掛け合わせた新規事業/サービスの開発、展開。 ■仕事内容 -「単なるシステム導入」のSIではなく、本来実現すべき「経営戦略の実現」をゴールに、経営戦略に紐づいた「定量的な成果を実現する変革テーマ」の具体化・優先順位付けをし、その実現に必要なHowとして「業務改革」「人材・組織変革」「デジタルアセット蓄積・活用」を追求。 -データ基盤の構想～実装、データを活用したAIの業務適用の構想、BPR、モデル構築、アプリケーション構築までの一貫した支援。 戦略ファームならではの事業戦略(新規事業進出、大規模構造改革)から、AI/Dataを活用した根本的な業務改革案件を中心とした支援。 データ駆動型経営、組織へのAIの取り組みなど組織設計・風土改革・チェンジマネジメント支援 ■コンサルティング案件のご紹介（一例） ・大手電機メーカーの全社基幹システム導入 ・大手美容機器メーカーの全面的な基幹業務の改革・基幹システムの統合 ・大手スポーツ用品メーカーの基幹システム刷新 ・大手自動車メーカーの品質管理プロセス強化のためのシステム基盤構築 ・大手音響機器メーカーのKPI設計～CRMのグローバル導入 ・大手エネルギー企業の代理店ポータルのアジャイル開発(構築～導入まで) ・大手自動車OEMのAIモデル及びデータ基盤の導入(構想～実装まで) ・大手自動車OEMの効率化・高度化を目的としたAIモデル・データ基盤構築の支援 ・大手製薬会社の全領域(R＆D、営業、オペレーション)のAI活用構想策定 ■プロフェッショナルとしてのキャリアをサポート グロービングでは、社員のスキル/マインド向上のため、下記コンテンツを実施しています。 ・全社トレーニング：シニアパートナー、各インダストリーメンバーからの講義　 ・Enjoy Working Session：仕事を楽しむためのコミュニケーションをチームで実施 ・カウンセラーとの1on1 その他リーダーシップ研修や全社ワークショップなど、圧倒的な成長スピードを支える様々な研修プログラムをご用意しております。 また、コンサルタントとしてのキャリアアップだけでなく、自社ビジネスの立ち上げや経営に関わるチャンスも豊富です。 多様な成長や活躍の機会が用意されており、個々の希望に応じたキャリアパスを追求できます。 また出産や育児などのライフイベントを経験後も、プロフェッショナルとして成長し続けながら柔軟な働き方を叶えられるようサポートします。 ＊育休取得率：70％（2025年4月現在） 女性社員だけでなく、パパ育休の取得者も増えてきています。 ■グロービングについて 2021年3月に創業し、2024年11月にグロース市場へ上場。 着実に成長を続ける私たちは、顧客基点でコンサルティングサービスの在り方を「再定義」し、顧客経営に「内なる外」として入り込み、事業インパクトの最大化を実現する新しいコンサルティングファームです。

  求める能力・経験

  【必須要件】 大学卒業以上かつ、下記いずれかの条件に該当する方 ・コンサルファーム、SIer、事業会社 IT部門での2年以上のシステム導入経験 　-SAPやSFDCなどパッケージソリューションの導入、運用の経験者 　-システム導入案件のPMOやクライアントの立場として、プロジェクト推進された方 　-特定の業務領域(営業/SCM/会計等)の業務プロセス知見とシステム導入経験 　-コンサルタントとして対クライアント向けの課題設定・要検定義の経験者 　-エンジニア・サイエンティストとして社内向け・クライアント向けのプロダクトを開発した経験者 　-デザイナーとして社内外向けデジタルプロダクトのUIUXをデザインした経験者 ・日本語がネイティブレベルの方 【求める人物像】 ・業界に捉われず、社会課題やトレンドを抑えたHot Topicテーマに携わりたい方 ・志のある方、意義ある仕事を楽しめる方 ・スタートアップでの事業成長に携わりたい方、アントレプレナーを目指す方 　(将来の事業家・起業家・経営者を目指したい方) ・知的好奇心・知的タフネスがあり、自ら積極的に物事を推進/自己研鑽できる方

  事業内容

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• エージェント求人

  AI事業本部　立ち上げメンバー/AIコンサルタント兼エンジニア

  500~2000万

  • クラウド
  • データベース
  • 開発
  • CD
  • コンサルタント
  • デプロイ
  • チューニング
  • アーキテクト
  • 議事録作成
  • コンサルティング業務
  • システム監視
  • DB設計
  • 負荷分散/チューニング
  • アシスタント
  • システム設計
  • Terraform
  • Kubernetes
  • 音声認識
  • AWS
  • GPT
  • Python
  • Gemini
  • Docker
  • 画像処理
  • Jenkins
  • Google Cloud Pl...
  • Azure
  • GCP
  • GitHub Actions

  グロービング株式会社東京都港区

  AI事業本部　立ち上げメンバー/AIコンサルタント兼エンジニア気になる

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  仕事内容

  ■募集背景 第二の創業として非連続な成長を目指す戦略領域の募集です。 創業者自らAI事業本部の本部長として、この組織をドライブしていきます。 ■募集職種 AIコンサルタント(兼エンジニア) 【役割】 AI系PJへのアサイン、クライアントとの共同開発PJのPM及びメンバー 【業務内容】 生成AIおよび関連技術を活用したプロダクト・ソリューションの開発に従事いただきます。開発チームの一員として、生成AIモデルのチューニングやプロンプト最適化、検索強化（RAG）技術の実装、クラウド環境でのAIシステム構築など、幅広い技術領域に関与いただきます。​ RAGを活用したAIシステムの設計・開発を担当し、ベクトルデータベースを活用した高精度な情報検索機能の実装を行います。また、AIモデルの継続的な運用を支援するため、MLOpsの導入を進め、CI/CDを活用した自動デプロイやモデル監視の仕組みを構築します。​ 現在は、エンタープライズ向けAIアシスタントやコンサルタントの議事録作成ノウハウを詰め込んだAI議事録作成ツールの開発を進めており、生成AIを活用した業務自動化や、個別業務に最適化されたAIモデルの開発・運用を行っています。AIシステムの精度向上や応答速度の最適化に取り組み、ユーザー体験を向上させることが求められます。​ AIエンジニアとして、AI技術の適用範囲を拡大し、データサイエンティストやシステムアーキテクトと協力しながら、最先端技術を活用した革新的なAIソリューションを実現していただきます。​ ■グロービングについて 2021年3月に創業し、2024年11月にグロース市場へ上場。 着実に成長を続ける私たちは、顧客基点でコンサルティングサービスの在り方を「再定義」し、顧客経営に「内なる外」として入り込み、事業インパクトの最大化を実現する新しいコンサルティングファームです。

  求める能力・経験

  ・生成AI（GPTやGemini）のAPIを利用した顧客向けプロダクト・ソリューションの設計・開発経験・RAGまたは関連する検索技術を利用した開発経験 ・生成AIにおけるファインチューニングやプロンプト最適化の実務経験 ・クラウド環境上でのシステム設計・開発経験 (尚可) ・ベクトルデータベース, 大規模データベース，マルチモーダルデータベースの設計・構築・運用経験 ・音声認識＋テキスト統合（NLP & 音声処理）・映像・画像処理などマルチモーダルAIの統合経験 ・DevOpsやMLOpsの導入によるモデル運用・管理経験 ・MLモデルの構築・最適化経験 【テックスタック】 ・LLMプラットフォーム：OpenAI API、Geminiなど ・クラウド環境：AWS・GCP・Azureのいずれか ・ベクトルデータベース（RAG実装）、ファインチューニング ・コンテナ技術（Docker, Kubernetes, Terraform）、バージョン管理ツール(Github) ・言語：Python（5年以上） (尚可) ・AIを実サービスとして運用するためのスキル：CI/CD（GitHub Actions, Jenkins）、LLMOps（AIモデルの継続的評価・データ更新・再学習機構の構築）の実務経験 ・LangChain（エージェント設計）、LlamaIndex（RAGの組み込み）

  事業内容

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• エージェント求人

  世界20カ国・大手上場企業9割と取引するグローバルITカンパニー/AIエンジニア募集

  480~2500万

  • プロジェクト
  • 運用保守
  • 人工知能
  • プロジェクト推進
  • 運用設計
  • システム要件定義
  • 開発
  • 要件定義
  • システム開発
  • Gemini
  • データ分析
  • ソフトウェア
  • クラウド
  • 分析

  アクセンチュア株式会社東京都港区

  世界20カ国・大手上場企業9割と取引するグローバルITカンパニー/AIエンジニア募集気になる

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  仕事内容

  AIエンジニアは、エンタープライズのお客様向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供します。 ◆役割・期待 業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。 ◆業務内容 ・ お客様の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発 ・アクセンチュア社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進 ・お客様向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革 ・生成AIを活用したソリューションの開発、導入 ・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造 ◆AIエンジニアの魅力 最先端の技術を活用した挑戦的なプロジェクトから大規模プロジェクトまで、様々な選択肢があり、自分の志向にあったキャリア形成ができます。 また、クライアント向けのデリバリだけでなく、個々人がAI技術を活用してアクセンチュア社内の自分達の業務を効率化することにも挑戦ができます。

  求める能力・経験

  ◆応募要件 ・システム開発経験・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず) ・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用までの一部、若しくはすべての工程の経験 ◆望ましい経験・スキル ・生成AIに関わる基礎知識(LLM, Prompt Engineering, LangChain, Responsible AI, AIエージェント、LLMOps/MLOps等) ・生成AIを活用したアプリケーション開発(RAGアーキテクチャやエージェントフレームワークを利用した生成AIシステム開発、等)に関する知識と実務経験：OpenAI, Gemini, Claude, NVIDIA, LLMOps/MLOps, LangChain/LangGraph/LangSmith/LangFuse ・データサイエンティストとしてデータ分析に関する知識と実務経験 ・クラウドサービスを利用したスケーラブルで高可用性のAIソリューションを設計、実装、管理する能力 ※AI技術に関わる経験は必須ではありません。システム開発における素地があり、新しい技術や働き方に意欲があれば、入社後にキャッチアップできるように育成、サポートします。

  事業内容

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