【メディア事業部】機械学習エンジニア/ WINTICKET|サイバーエージェントグループ
年収非公開
サイバーエージェントグループ
東京都江東区
年収非公開
サイバーエージェントグループ
東京都江東区
データエンジニア
会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています! WINTICKETについて ■WINTICKET_佐野代表取締役インタビュー https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29734 ■競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=30240 ■ミッドナイト競輪を新しい夜のエンターテイメントに https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=27772 業務内容 WINTICKETの機械学習エンジニア として、サービス課題に対する、 蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案/実行や、WINTICKETに関わる新規事業の機械学習システムの新規開発を、リードしていただくポジションです。 機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像(競輪など)に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。 WINTICKETにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、(1)データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見(2)課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成(3)アイディアを実現するアルゴリズムの開発(4)実サービスへの適用(5)効果検証(6)運用までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。 本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。 過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。 競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発 本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発 ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発 チームの文化や体制、働く環境について チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、データエンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。
必須スキル 機械学習技術を用いたサービスの開発に携わった3年以上の経験 情報推薦・情報検索・自然言語処理・画像解析・異常検知など機械学習技術が必要とされる分野のいずれかにおいてソフトウェアの技術選定・要求分析・設計・実装・運用・改善を行える 1つ以上のプログラミング言語を深く理解している 歓迎スキル チームマネジメントやプロジェクトリーダーの経験 新規でMLシステムを開発した経験 機械学習領域の経験に限らず、Webアプリケーションの開発経験がある Dockerなどコンテナ技術を利用したサーバ開発経験がある 保守性の高いコーディングができる AWS / GCPでの開発経験 動画像、音声などに対するリアルタイム処理経験 求められるマインド 関連部署と協力をし、課題解決に向けて主体的に実行できる 技術の習得やベストプラクティスの実施に留まらず、ユーザに価値を届けることまでを実践できる 課題解決につながるコミュニケーションを実践できる
正社員
年収非公開
08時間00分 休憩60分
10:00〜19:00 週2日(火・木)リモート導入 全社員に特定曜日をリモート勤務とする「リモデイ」を導入し、出社と在宅を併用。会議の効率化や心身のリフレッシュを図り、働きやすさとチームの活気を両立しています。
内訳:完全週休2日制、祝日 日曜 土曜、夏季3日、年末年始6日
リフレッシュ休暇(勤続2年間で5日間) 慶弔休暇 産前産後・育児休暇 など
年次有給(初年度10日間) 夏期(3日間) 年末年始(12月29日~1月3日)
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
応相談 ※オファーの提示方法:年俸制 (年俸には、所定の時間外勤務手当・深夜勤務手当を含む) ※経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇します。 ※半期ごとの目標管理制度を導入しており、評価に応じて年俸を見直します。 ※選考の中で最終的なスキル・経験を加味した後、正社員・契約社員どちらかでの採用となります。
東京都江東区
リモートワーク可 出産・育児支援制度
■各種社会保険完備 ■通勤手当 ■家賃補助制度 ■従業員持株会 ■慶弔見舞金制度 ■社内親睦会費補助制度 ■macalonパッケージ ■部活動支援制度 など <家賃補助制度 2駅ルール・どこでもルール> 勤務オフィスの最寄駅から各線2駅圏内に住んでいる正社員に対し月3万円、5年以上勤続している正社員に対してはどこに住んでいても月5万円の家賃補助を支給します。 <部活動支援制度> 社員同士のコミュニケーション促進を目的に、部活動に対し補助金を支給。フットサル部、野球部、ランニング部、トレーニング部など多種多彩な部活があります。
3回〜
〒150-0042 東京都渋谷区宇田川町40番1号 Abema Towers
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
最終更新日:
900~1140万
【業務内容】 担当業務(詳細) ・プロジェクトの状況に合わせたメンバーのアサイン、稼働管理、内部コスト管理 ・開発プロセスに合わせた開発環境の定義と構築 ・要件に応じた適切な技術選定、技術的トレードオフの判断、利用技術のコスト算出、開発環境のコスト管理 ・データ基盤のシステムアーキテクチャ検討 ・データの取得/加工方法の検討 ・テーブル設計 ・データ加工ロジックの実装 ・データ処理フローの実装 【業務の魅力/面白さ】 ・最新の技術を用いる機会が多く、技術選択の幅も広い ・取組自体がチャレンジングなため、職階に関わらず、新しいアイデアの提案が求められる ・クライアント折衝の機会が多く、エンドユーザーの顔が見える環境 ・職階・職能にとらわれる必要が無く、キャリア選択の自由度が高い(成長速度も速い) ・幅広い案件に携わることができ、自身の知識やスキルの幅を広げることが可能 ・将来的には、プロジェクトマネージャー、テックリード、自社プロダクトの開発エンジニア等幅広いキャリアを描くことが可能 ・フルリモート・フルフレックスのため、自由で裁量ある働き方が可能 【活用テクノロジー/利用サービス(例)】 Google Cloud Platform:Kubernetes Engine, BigQuery, Cloud Dataflow, Cloud Composer, Cloud Run など Microsoft Azure :Synapse Analytics, Data Factory, Databricks など Amazon Web Services:Fargate, Redshift, Batch など
【必須条件(MUST)】 ※下記の、すべてを満たす方 ・開発案件におけるメンバーアサインや稼働管理、社内コストの管理の経験があること(2年以上) ・クラウドサービスを用いたシステム構築の経験がある ・新しい技術やツールに高い興味・関心があり、積極的に試している ・あれこれ細かく指示されるよりも、自ら考え、自分の裁量で動きたいという「自律行動志向」である 【歓迎条件(WANT)】 ・外部向けプロジェクトにおける、プロジェクトの状況に合わせたメンバーのアサイン、稼働管理、内部コスト管理の経験 ・開発プロセス(プロジェクトの進め方)の定義、状況に応じたカスタマイズ、プロジェクトの実行計画の策定、プロジェクト実行管理経験 ・開発プロセスに合わせた開発環境の定義と構築経験(DevOps, CI/CDパイプライン、GitOps等) ・要件に応じた適切な技術選定、技術的トレードオフの判断、利用技術のコスト算出、開発環境のコスト管理経験 ・(アジャイルな開発手法を用いて)継続的にシステムを改良した経験 ・kubernetesを用いてシステム構築をした経験 ・情報工学に関する専門知識のある方
-
900~1500万
■仕事概要: ================== 本ポジションについて ================== ◻︎ 募集背景 生成 AI の独自性を強化し、品質/速度/コストの最適化を進めるため、AI エンジニアを募集します。 ◻︎ 主要業務 - LLM 連携(OpenAI/Anthropic 等)、モデル選択/プロンプト最適化/評価 - ベクトル検索(Qdrant)・インデキシング・関連度改善 - 推論パイプラインの設計・最適化(レイテンシ/コスト/再現性) - 品質評価基盤・A/B テスト・自動評価メトリクスの実装 ◻︎ 本ポジションの魅力 プロダクトに直結する形で AI の品質と体験を磨き込み、運用改善までを一気通貫で推進できます。品質・速度・コストの最適化をデータで語れる環境です。 ============= Algoageについて ============= Algoageは、東京大学出身の機械学習研究者によって創設されたスタートアップです。2020年に合同会社DMM.comと資本業務提携を結び、誰かの痛みに、事業で挑み次の“当たり前”をつくる会社です。 ◻︎ MISSION 次の「当たり前」を生み出す ◻︎ VISION 誰かの痛みに、事業づくりで挑み続ける。 ◻︎ POLICY 事業成長のためになら惜しみのない投資を。 ========================== 新規事業(生成AI事業部)について ========================== 新規事業のため、詳細はカジュアル面談/面接にてお話しさせていただきます。 ◻︎ 部門体制 - 事業責任者・PdM(CEO): 1名 - CTO: 1名 - BizDev: 2名 - AI R&D: 6名 - ソフトウェア開発: 8名 - デザイン: 1名 ◻︎ 技術スタック - フロントエンド: React/Next.js、Chrome Extension - バックエンド: TypeScript/Hono/Drizzle、Python - データベース: PostgreSQL、Qdrant(ベクトルDB) - インフラ: AWS、Terraform - CI/CD: GitHub Actions - 監視: Datadog - AI: OpenAI/Anthropic API 等 ◻︎システム構成 業務の自動化・効率化を実現するため、以下の主要機能をマイクロサービスとして実装しています。 - ナレッジベースの構築・検索 - 業務ワークフロー管理・自動化 - マルチチャネル(チャット、音声、メール)対応 - オペレーター支援機能(AIによる応答生成・最適化) - マルチテナント対応の認証・認可基盤 - テナントごとのデータ分離・セキュリティ制御 - パフォーマンス計測・最適化基盤 - データパイプライン・ETL基盤
■必須スキル: - OpenAI, Google Gemini, Anthropic ClaudeなどのLLM APIの利用経験 - LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) - Pythonによる開発経験 - Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 - 日本在住者(フルリモート可能ですが、PC貸与のため) ■歓迎スキル: - Claude Code, CursorなどのAI支援開発環境を利用した開発の熟達 - HTTP, TCP/IPなどウェブの低レイヤーの技術の理解 - 統計の理解、データ分析の経験 - 機械学習、自然言語処理の分野で難しい問題を解いた経験 - 機械学習、LLMの分野のコンペで高い成績を修めた経験 ■求める人物像: - LLM領域への知的好奇心をお持ちの方 - 課題を自ら発見し、解決策を講じられる方 - 仕事に対しての責任感を持った行動が取れる方 - コミュニケーション、連携を主体的に取れる方
-
400~1000万
◆プロジェクトについて 大手グローバル企業日本法人様を相手にチームリードとしてお客様と要件を調整し対応いただける方を募集しています。 お客様のビジネス変革のサポートのため、データ活用の観点での支援ニーズが高まっています。 お客様の要件がまだ固まっていない場合には、Agile的に対応するなど、提案ベースで進めていただく可能性があります。 ◆主な業務内容 -データの可視化及び分析(医療/物流業等) -各種商用、非商用利用のための BIダッシュボードの開発 -BIを利用したデータ分析 -ビジネス・チームと連携して、データ可視化要件の収集および分析 -複数の部門にわたるスケーラブルなBIソリューションの設計と開発を主導 -スライサ、フィルタ、ツール、ブックマークを使用した対話型ダッシュボードの開発 -データエンジニアと緊密に連携して、レポートレイヤのデータフローを最適化 -BIガバナンス、ワークスペース構造、アクセス制御の定義と実施 -若手開発者への技術指導 ◆ポジションの魅力 グローバルにビジネスを展開するお客様に対して、データ分析及びデータ活用の取り組みを推進することを通じて、業界内の様々な役割、部門を跨ってチームをリードする機会を得ることができます。
【必須要件】 -約5年以上の専門的なソフトウェア開発経験。 -BIダッシュボードの開発経験とチームを指導/リードする能力 -BIダッシュボード開発 (エンドツーエンド)、対話型およびパラメータ駆動型ダッシュボードの設計、開発、保守に関する豊富な経験 -言語:日本語のみまたはバイリンガル (日本語/英語) 【歓迎要件】 -DAX、Power Query、およびBIスクリプティングとデータ抽出の高度なSQLに精通 -セマンティックデータモデルの開発および複数のデータソースの統合に関する経験 -パフォーマンスと大規模データセット向けにPowerBIレポートを最適化した経験 -効率的なレポート作成をサポートするSnowflakeスキーマなど、DWHの概念の理解 -BIサービス、ワークスペース管理、ユーザーアクセス、およびセキュリティ構成に関する深い理解 -クライアントとのコミュニケーションと要件の翻訳 -日英バイリンガル環境での勤務経験 -その他BI ダッシュボードの開発経験 -CI/CD、GitHub、JIRA、アジャイルの知識 -医療や物流やケミカル業界の経験、知識
-
600~950万
ミッション キャディでは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに掲げています。私たちは産業の常識を変える「新たな仕組み」をつくり、モノづくりに携わるすべての人が本来持っている力を最大限に発揮できる社会を実現することを目指しています。 本ポジションのミッションは、「キャディ社内の業務・システムを俯瞰し、適切な技術選定とその実装を通じて事業の成長を支えるクラウドインフラを提供すること」です。社内で横断的に利用されるデータの整備、システムの開発・運用保守・改修を通じて、全社横断で業務とシステムのバランスを最適化し、事業の成長を根幹から支えます。 業務内容 急成長する事業・拡大する組織を支える基盤となるクラウドインフラの設計、構築、運用をお任せします。 1)社内インフラ基盤及び業務システムの構築・運用 社内業務システムの設計・開発・運用(主に経理、人事、法務などコーポレート部門が対象) Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azure等のクラウドインフラのID・権限管理、リソース管理 BigQuery、Cloud SQL等のデータ基盤、およびBIツール(Tableau、Looker等)の管理、メンテナンス 2)システム全体としてのアーキテクチャ設計・企画 事業部門システム(Salesforce等)と連携に関わる要件ヒアリング・システム関連携の設計と実行 現状システム構成に対する技術的な課題の特定・リスクに応じた優先度付けと対応計画の立案と実行 全社で統一されたマスタデータの管理を通じたデータガバナンス・利活用推進 3)運用の自動化とトラブルシューティング Terraformなどを活用したクラウド環境のIaC(Infrastructure as Code)化・自動化 モニタリング・ログ分析基盤の構築(Cloud Monitoring、Datadog、Lookerなど) 社内向け運用ツール、アラート設計、データパイプラインの構築・保守 システム障害発生時の原因調査・復旧対応 働き方・やりがい 業務部門と直接連携し、業務課題のヒアリングからシステム化まで一気通貫で担当します。自ら設計・開発したシステムが全社の生産性を向上させ、事業の成長を加速させる手触り感をダイレクトに感じることができます。 クラウドベースの環境を基本とし、モダンな技術スタックを用いて社内インフラや業務システムをゼロベースで構築・改善できます。技術選定から設計・実装まで大きな裁量を持ち、自律的な提案と技術的探究を推奨するカルチャーです。 技術の守備範囲は多岐にわたり、インフラからデータ基盤、業務アプリケーション開発まで横断的に関与できます。急成長する組織の拡大を技術でリードし、会社の「スケール」そのものを支える基盤を創り上げる重要な役割です。 利用ツール・デバイス Windows、Macbook、iPhone/iPad Google Workspace、Microsoft Entra ID、Slack、Confluence、Jira GCP(BigQuery, Cloud SQL, Cloud Storage, IAM, Gemini API等) Azure(EntraID, AzureOpenAI等) Claude Code, Terraform, GitHub, Datadog
CADDiのミッション・バリュー・カルチャーへの共感 クラウド環境(GCP、Azure等)でのインフラ設計・運用経験 特定の業務に最適化されたシステムの要件定義〜開発をリードした経験 SQL等を用いたデータ基盤への理解とBIツールの管理経験 複数ステークホルダーとの要件調整、問題解決に向けた推進経験
■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。
500~800万
募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 <具体的な職務内容> CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
Pythonを用いたデータ分析の実務経験 BIツール(Looker 等)を用いたデータ可視化・ダッシュボード構築経験 複雑なSQL(サブクエリ・JOIN・集計等)の記述経験 望ましい経験/スキル AIを用いた業務改善・分析の経験 製造業領域において蓄積されたノウハウや経験がある方 製造業特有のデータ(BOM 等)に関わる分析経験
■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。
500~2000万
1. ミッション・業務の全体像 製造業や物流業の現場が抱える複雑な課題を、AIとロボティクスを融合した「フィジカルAI(Physical AI)」によって解決します。 単なる戦略策定や実証実験(PoC)にとどまらず、NVIDIA Isaac Simをはじめとする最新のロボット技術を駆使し、物理世界で稼働するAIソリューションの実装・定着までを一気通貫でリードします。コンサルタントとエンジニアがワンチームとなり、日本の産業競争力を再定義するプロジェクトに挑むポジションです。 2. ポジション別の業務内容 【フィジカルAIコンサルタント】 ビジネスと技術をつなぎ、プロジェクトの構想から実現までを指揮するポジションです。 プロジェクトの全体指揮:経営課題から現場のボトルネックまでを分析し、AI・ロボットの導入から運用までを牽引。投資対効果(ROI)を算出し、構想を「動く現実」へと導きます。 最適な技術の目利きと企画:特定メーカーに縛られず、世界中の最新技術(ロボット、センサー、AIなど)から最適な組み合わせを設計。スペースやタクトタイムといった現場の物理的制約も考慮し、実現性の高いソリューションを描きます。 ビジネスと技術の橋渡し:経営層への戦略提案と、エンジニアへの技術要件定義を両立。バックグラウンドの異なるステークホルダー間の合意形成を図るハブとなります。 新規事業・オファリング開発:萌芽期にある本領域において、新たなサービスメニューやソリューションをゼロから定義・開発し、自社の競争力向上にも貢献します。 【フィジカルAIエンジニア】 最新技術を駆使し、仮想空間のAIを現実世界で機能させる開発をリードするポジションです。 デジタルツイン上でのAI開発:NVIDIA Isaac Sim / Omniverse等でデジタルツイン環境を構築。模倣学習や強化学習、Domain Randomization等を駆使し、現実世界の想定外な事象にも対応できるロボット制御モデルを開発します。 AIの現実(物理)世界への適用:ソフトウェア開発だけでなく、最適なハードウェアの選定やベンダー調整も担当。従来のティーチングベースではない、フィジカルAIによる「自律した産業用ロボット」と現場オペレーションを構築します。 継続した最新技術調査:VLA(Vision-Language-Action)モデルや基盤モデルなど、日進月歩のグローバルトレンドや論文をリサーチし、ソリューションの陳腐化を防ぎます。 3. 本ポジションの魅力 フィジカルAI市場の先駆者になれる:生成AIの次に来る「現実世界を変革するAI」の波に乗り、製造・物流現場の改革における「最初の成功事例」を創出する第一人者としてのキャリアが築けます。 現実世界で「動く」成果と手触り感:机上の空論ではなく、構想策定からシミュレータ検証、実機稼働までを一貫してリード。自分の仕事が物理的にモノを動かし、現場を変える瞬間に立ち会えます。 制約なしに世界中の最新技術を駆使:自社製品を持たないため、NVIDIAの最新エコシステムなど、世界中の技術から中立かつフラットに最適なものを組み合わせた「いいとこ取り」の設計が可能です。 市場価値の高い希少スキルの獲得:「経営視点(ROI)」「最先端AI・制御技術」「現場オペレーション知識」を掛け合わせた、市場ニーズの極めて高い希少な「フィジカルAI人材」へと成長できます。 4. プロジェクト事例 物流業:デジタルツイン環境を構築し、フィジカルAIを用いたAMR(自律走行搬送ロボット)の制御を実現。 製造業:デジタルツインを用いてヒューマノイドロボットを統合し、マテリアルハンドリングやピッキング作業の自動化を実現。 製造業:XRデバイスを用いたマーケティングコンテンツの生成支援。
【コンサルタント】 ■ 必須(以下いずれか5年以上) ・製造・物流業への自動化設備やソフトの提案・導入 ・工場・倉庫における生産技術、生産管理、または工程設計 ・DX、業務改革、システム導入プロジェクトのPM ・顧客課題の言語化からROI算出、案件獲得までの経験 ■ 歓迎 ・スマート工場構築、大規模自動化ライン立上、設備導入プロジェクト経験。フィジカルAI、ROS、デジタルツイン等の先端技術の知見。PoC設計やKPI策定。ビジネス英語力・海外展開支援。 【エンジニア】 ■ 必須(以下2つ以上、各5年以上) ・現場(工場・倉庫等)でのシステム導入・立上・トラブル対応 ・ロボットやFA設備のシステム設計・制御開発(Python/C++) ・機械学習・強化学習・エッジAIの開発(Python)・運用 ・メカトロ製品の機構・回路設計、組込ソフト開発(ROS2・Python) ■ 歓迎 ・NVIDIA Isaac Sim等でのシミュレーション・強化学習経験。ROS/ROS2、SLAM等の自律移動技術、センサーフュージョン、エッジデバイス実装・最適化、自動運転のアルゴリズム開発経験。ビジネス英語力。 【共通ヒューマンスキル】 ・論理的思考力、問題解決能力、コミュニケーション能力、チームワーク
-
500~700万
◆企業概要 ・ベトナム最大級のデジタルコングロマリットであるFPTグループの日本法人 ・世界27カ国に展開し、最先端のAI・クラウド技術に強みを持つグローバル企業 ・NVIDIA社とのパートナーシップ締結など、AI・データ領域へ巨額投資を継続 ・2005年の設立以来、国内の大手金融・製造・流通など多岐にわたる顧客基盤を構築 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・クラウドサービス(AWS/Azure/GCP)を活用したETL処理の開発・運用 ・オンプレミスからSnowflake/Databricks等のクラウドDWHへの移行支援 ・新規データ分析基盤の構築における環境設定やコンポーネント開発のアシスト ・設計書や手順書などのドキュメント作成およびエンジニアリング実務全般 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・大手飲料・通信キャリア向けの大規模データレイクハウス構築プロジェクト ・金融・信託銀行におけるセキュアなクラウドデータウェアハウスへの移行 ・製造・自動車業界でのAI活用を見据えたリアルタイムデータパイプライン開発 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 年収500万〜700万円+住宅手当一律3万円支給と充実の還元体制 ✅ 残業平均月15時間程度、有給消化率8割以上でワークライフバランス良好 ✅ NVIDIA等の最先端技術に触れ、シニア層の指導下で確実にスキルアップ可能 ✅ 英語やベトナム語クラス、社内イベント等、多国籍で刺激的な社風 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 当社の独自性 ・インフラからアプリまでEnd to Endで支援できる世界でも稀有な開発体制 ・AIデータセンター「FPT AI Factory」を日本に開設する圧倒的な投資スピード ・27カ国の多様なメンバーが在籍し、フラットかつスピード感ある意思決定が特徴 ━━━━━━━━━━━━━━━━━
必須スキル・経験 SQLを用いたデータ抽出・集計の実務経験(1年以上目安) Python, Java, Scalaいずれかのプログラミング言語を用いた開発経験 リレーショナルデータベース(RDBMS)に関する基礎知識 ビッグデータ技術やクラウドサービスに対する強い学習意欲と探求心 チームメンバーと円滑に連携できるコミュニケーション能力 以上にご関心のある方もご相談ください。
-
900~1500万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓タイミーにおけるデータ利活用の価値最大化のための戦略策定・企画運用 ✓社内の様々な組織に対するデータ活用プロジェクトの組成および進行管理 ✓ビジネスサイドとエンジニアリングサイドの結節点となり、事業を前進させる推進業務 ✓課題の特定から仮説立て、必要な検証の把握、ビジネスへの展開までのトータルリード ✓AI/LLM等を用いた次世代のUX向上施策の企画・実行支援 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓膨大なマッチングデータを活用したUX向上およびレコメンドエンジンの精度改善プロジェクト ✓営業生産性の最大化を目指した、営業活動データと成約データの統合分析および施策展開 ✓GeminiやVertex AIを活用した、社内業務効率化や新規機能のプロトタイピング・実実装支援
必須条件(MUST) ✓SQL/Pythonを用いたデータ抽出・分析経験および経営意思決定に繋がる分析の遂行経験 ✓データサイエンスまたはデータエンジニアリング(DWH/ETL等)の基本的な知識 歓迎条件(WANT) ✓自らシステム・ソフトウェアを開発した経験、またはコンサルティング経験 ✓ビジネス職とエンジニアをまとめたプロジェクト推進経験
-
1000~1500万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓機械学習の学習・評価・予測を効率化するMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 ✓機械学習APIサーバーの設計・開発・運用およびデータパイプラインの構築 ✓ML関連の開発効率化を目指した社内ライブラリ開発やワークフローの設計 ✓生成AI(LLMOps)の実運用に向けた設計・開発・ルール整備 ✓IaCによるインフラ管理、CI/CD自動化、サービス監視設計などのSRE業務 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓Vertex AI Pipelinesを活用したML基盤の再構築および運用効率化 ✓Feature Storeの構築、実験管理、データ・モデル監視体制の確立 ✓LLMOpsの導入による生成AIの全社的な実運用環境の整備
必須条件(MUST) ✓Python/SQLを用いた開発経験(5年以上)およびMLフレームワークを用いた開発・運用経験 ✓商用環境における機械学習パイプライン・機能の構築・運用経験(3年以上) 歓迎条件(WANT) ✓k8sに関するPod/Serviceの開発・運用経験 ✓Web系開発および運用の実務経験
-
900~1800万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓BigQuery, Dataflow, GKE等を用いたGCPデータ基盤の設計・運用・最適化 ✓Terraform等を利用したIaCによるインフラ構成管理とプロビジョニング自動化 ✓データ基盤およびLLM活用におけるセキュリティ要件定義とアーキテクチャ設計 ✓データガバナンス体制の構築(セキュリティガイドライン策定や運用ルールの標準化) ✓第二線(リスク管理部門)や監査部門と連携した、全社的なガバナンス浸透の主導 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓LLM活用におけるデータプライバシー・セキュリティリスクの評価と対策の実装 ✓CI/CDパイプラインの構築・改善によるデプロイメントの高速化と信頼性向上 ✓外部ベンダーと安全に協業するためのセキュリティガイドライン策定とプロセス標準化
必須条件(MUST) ✓データエンジニアまたはSREとしての実務経験(3年以上) ✓GCP環境におけるIaC(Terraform等)を用いたシステム構築・運用経験 歓迎条件(WANT) ✓データ基盤におけるセキュリティ設計、またはLLM/生成AI領域の知見 ✓ITガバナンス(ISO27001, SOC2等)の理解や監査対応の経験
-