【シニアソフトウェアエンジニア】自社AIのコンビニ7,000店導入/リモート勤務可
800~1200万
クーガー株式会社
東京都渋谷区
800~1200万
クーガー株式会社
東京都渋谷区
領域特化データサイエンティスト(自然言語処理)
バーチャルヒューマンエージェント「レイチェル」の基盤となる人型AIプラットフォーム「LUDENS」を支えるWebシステム全体の設計・開発・運用を、フルスタックエンジニアとして担っていただきます。 フルスタックWebチームの中核メンバーとしてプロダクト開発に深く関わっていただき、能力や志向に応じて、将来的にはテックリードとしてチーム間の認識や前提をすり合わせながら、プロダクト全体として納得感のあるアーキテクチャ、技術選定を推進する役割も担っていただくことを期待しています。※具体的な業務内容については制度・福利厚生備考に記載しています。
【必須】■TypeScriptで3年以上の実務での開発経験 ■フルスタックでのWebアプリケーションの設計・開発・運用経験 ■システムアーキテクチャ設計、DB設計、WebAPI設計の経験 ■AWSなどのクラウドインフラの設計・構築経験 【歓迎】■大規模・高可用性システムの設計・運用経験 ■機械学習/LLMを用いたプロダクト開発・運用経験 ■イベント駆動型アーキテクチャの設計・運用経験 ■検索エンジンやベクトルデータベースを用いた開発経験 ■開発チームやプロジェクトにおける技術的リード経験■Pythonでの開発経験
日本語中級
高校、専修、短大、高専、大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 3ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
800万円~1,200万円 月給制 月給 666,667円~1,000,000円 月給¥666,667~¥1,000,000 基本給¥491,957~¥738,584 固定残業代¥174,710~¥261,416を含む/月
会社規定に基づき支給
08時間00分 休憩60分
10:00~19:00
無 コアタイム 無
有
有 固定残業代制 超過分別途支給 固定残業代の相当時間:45.0時間/月
年間120日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日
入社半年経過時点10日 最高付与日数20日
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【求める人物像】 ■「未知を構造化する」ことに興味がある方 ■モデル精度だけでなく「人の行動変化」を見据えて技術を磨ける方 ■専門性を持ちながらも、プロダクト提供やUXを重視できる方 ■実装・運用を一気通貫で担うオーナーシップを持つ方 【語学スキル】 ■日本語:ネイティブレベルもしくはJLPT N1相当以上 ■英語:ビジネスレベル(社内のチームメンバーと業務に関して英語でやりとりできる) 【職務内容の補足】 レイチェルをはじめとするバーチャルヒューマンエージェントの基盤開発をリードいただきます。 LLMやマルチモーダルモデルを活用したアルゴリズムをプロダクションレベルに落とし込み、人の行動や意思決定を支援するAIを共に進化させていきます。 [業務内容の変更の範囲:当社業務全般]
※就業場所の変更の範囲:全国の当社拠点
無
東京都渋谷区神宮前6-19-16 越一ビル201
JR山手線渋谷駅 徒歩5分 東京メトロ半蔵門線渋谷駅 徒歩5分
敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所あり)
リモートと出社を組み合わせたハイブリッド(フルリモートは不可)※入社後1ヶ月間は、原則出社。2ヶ月目以降は各自の裁量で調整可
在宅勤務(全従業員利用可) リモートワーク可(全従業員利用可) 時短制度(一部従業員利用可) 服装自由(全従業員利用可) 出産・育児支援制度(一部従業員利用可)
無
無
【休暇】夏期休暇/年末年始休暇/病気休暇/慶弔休暇
※業務内容続き 【Webアプリケーション開発】●人型AIプラットフォーム「LUDENS」に関わるWebシステムの設計・開発・運用 ●Python/TypeScript を用いたバックエンドAPIデータ処理基盤の開発●TypeScript/React/Next.jsを用いたフロントエンドの設計・開発・改善 【技術的リード・チーム貢献】●設計ドキュメントの作成・レビュー・改善 ●コードレビューを通じたチーム全体の技術力・生産性向上 【開発環境】◆言語:Python,TypeScript,JavaScript ◆クラウドサービス:Amazon Web Services,Google Cloud,Microsoft Azure,Firebase ◆フレームワーク:React,Next.js,LUDENS SDK◆プラットフォーム:Linux,Windows,Docker ◆UIライブラリ:Material UI,Tailwind CSS◆ソースコード管理:GitHub ◆CI/CDツール:GitHub Actions◆テスト環境:Jest, MSW, Cypress,Storybook ◆コラボレーションツール:Confluence,Jira,Slack◆貸与端末:MacBook Pro,Windows PC
1名
2~3回
筆記試験:有(課題を実施する場合有) 1次面接(WEB)/2次面接(WEB)/最終面接(対面)
◆「人間に寄り添う人型AI」をテーマに,人型AIアシスタント「レイチェル」を開発 ◆伊藤忠商事と資本業務提携し, ファミリーマート全国約7,000店舗へ「レイチェル」の導入PJTが進行中 ◆人型AIシステムのリーディングカンパニー!
【CEO】日本IBMを経て,楽天/ライコスの大規模検索エンジンを開発。その後,日米韓を横断したオンラインゲーム開発の統括,ホンダへのAI学習シミュレーター提供等を務める。スタンフォード大学2018年AI特別講義の講師。Enterprise Ethereum Alliance日本支部代表。 【CTO】大手独立系SIにて数々のシステムを開発。2001年,ライコスジャパンに入社し,大規模ユーザーを対象としたメールシステム,コミュニティシステムの設計・開発を担当。その後,楽天及びインフォシークにおいても大規模コミュニティシステムの設計・開発に数多く携わる。 その他,●IEEEやFacebook主催の画像認識コンペで世界トップ3に入るAIリサーチャー ●東京大学博士課程に在籍しつつ自然言語処理プロダクトを開発するエンジニア ●楽天/メルカリで大規模検索エンジンの開発に携わった検索・自然言語処理エンジニア ●Final Fantasyシリーズの開発メンバー ●PlayStation Networkのシステム設計・研究に関わったエンジニア ●イーサリアム財団認定のオープンソースソフトウェアを開発しているブロックチェーンエンジニア等,技術力の高いメンバーが在籍しています!
〒150-0001 東京都渋谷区神宮前6-19-16越一ビル201
人型AIプラットフォーム「LUDENS」およびバーチャルヒューマンエージェント「RACHEL(レイチェル)」の提供/開発
非公開
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | - | - | - |
| 前期 | - | - | - |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
営業実績非公開
最終更新日:
800~1000万
最先端の技術を社会に届け、実装まで責任を持てる方を求めています。 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・開発・評価・運用、クラウド実装まで一貫して担当します。 研究チーム・プロダクトチーム・クライアントと連携し、最先端技術を実環境へ適用しながら社会実装を推進いただきます。 業務内容 ・画像処理・時系列予測・生成モデルなど、AIモデル全般の設計・開発・最適化 ・Python / PyTorch 等による深層学習モデルの実装・学習・評価 ・画像・数値・テキストなどのデータ前処理、特徴抽出、評価指標の設計 ・API化・MLOps・クラウド環境(AWS / GCP / Azure)での実装 ・PoC(技術検証)〜本番運用までのプロセスリード ・研究チームとの協働による新規アルゴリズムの検証・実装
必須スキル ・Pythonを用いたAI / MLモデル開発経験 ・PyTorch または TensorFlow による深層学習モデルの構築・学習経験 ・機械学習の基礎理論および評価方法への理解 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・英語での読み書き・会議の基本的なコミュニケーション能力 歓迎スキル ・AWS / GCP 等クラウド環境での学習・推論環境構築経験 ・Docker / CUDA / TensorRT を用いた推論高速化の経験 ・LLM、RAG、Diffusion Model など先端技術の開発経験 ・OpenCV / NumPy / Pandas / FastAPI などの実務経験 ・研究論文の再現・応用実装の経験 ・ビジネスレベルの英語力
Solafune は、農業、災害、天然資源、金融、防衛、マーケティング、保険などの分野向けの衛星および地理空間データ分析テクノロジーを開発しています。
1000~2500万
【職務概要】 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。 【プロジェクト体制】 2名~6名程度でチーミング 【具体的な業務内容】 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 【プロジェクト事例】 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援(自社プロダクトTrust GenGAを活用) ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援
<必須要件> 【次のすべてを満たす方】 ・機械学習を用いた実務経験が1年以上 ・構造化データ(テーブルデータ)を対象とした分析の実務経験 ・日本語での業務遂行能力(日本語能力試験N1相当) <歓迎要件> ・ビジネス課題を理解し、分析を通じて価値創出に貢献した経験 ・金融業界でのデータ分析またはモデル開発の経験 ・PythonまたはRを用いたモデリング・評価・適用の一連の経験 ・Snowflake、Databricks、BigQueryなどデータ基盤での分析経験 ・応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了 ・英語による技術文書の読解や基本的な業務コミュニケーションが可能な方
-
700~1250万
【業務内容】 SATの中核技術(RAG・VLM・LLMOps)の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。 ・SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行う ・ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進める ・プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行う ■具体的な業務内容 ・SAT中核技術(RAG/Agentic RAG/LLMOps)の研究開発・高度化 - SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計 - Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装 - 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進 ・マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化 - VLM(Vision-Language Model)を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価 - ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用 - 汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討 ・研究成果のプロダクト接続・技術設計 - 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計 - Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善 ・PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証 - プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計 - エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査 - 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバック ※業務内容の変更の範囲:会社が運営するサービス、プロダクトの開発・運営、及びこれらに付随する業務、その他会社が指定する業務 【開発環境】 [使用言語/フレームワーク] Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure 【ポジションの魅力】 ・生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでのフルサイクルでプロダクト開発に携わることができる ・汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライできる ・顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感できる ・最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装できる ・LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験できる ・新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与できる ・各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができる
【必須スキル】 ※すべて必須 ・3年以上のエンジニア経験 ・NLPを用いた研究、または開発経験 - 自然言語処理を用いた研究テーマでの修士号取得や学会発表の実績 - 自然言語処理モデルを用いた検索・推薦システムの開発経験 - ドキュメント解析システムの開発経験 【歓迎スキル】 ・コンピュータサイエンスに関連する技術分野の修士号または博士号 ・顧客向け自社開発サービスの開発/運用経験 ・AWSを用いた機械学習実験, モデル管理, データ管理, 学習・推論パイプライン構築の経験 ・Terraformを用いた開発/運用経験 ・リーダーなどの立場で事業背景を理解し自ら施策を立案/実行した経験 ・生成AIを用いたエージェントや検索システムの開発経験 ・VLMを用いたシステムの開発・検証・評価経験
自然言語処理を活用した企業文化変革の支援を行うサービスの開発・運営
800~1500万
【募集概要】 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e 【担当業務】 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 【技術スタック】 言語: Python, TypeScript フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ツール: GitHub, Docker 【プロダクト開発体制】 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【3ヵ月のオンボーディングプログラム】 MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。
【必須要件】 ・ML/NLPに関する体系的な知識 ・ML/NLP技術をプロダクトに組み込み、評価指標の設計や継続的な性能改善に取り組んだ経験(3年以上) ・主要なLLM API(OpenAI, Claude, Geminiなど)の利用経験 ・WebアプリケーションやAPIの開発・運用経験 ・GitHub等を用いたチーム開発の経験 【歓迎要件】 ・MCPやA2A等を用いたAIエージェントの開発・運用経験 ・Elasticsearch、OpenSearch等の検索エンジンを用いた検索システムの開発・運用経験 ・データ分析基盤の構築・運用経験 ・LLMのFine-tuningやPretraining等の訓練経験 ・コンピューターサイエンス、NLP、または関連分野の学位 ・AI/NLP技術に関する学会・カンファレンス等で登壇・寄稿した経験
誰もが面倒で難解と感じる「契約」の課題を解決する MNTSQは [ すべての合意をフェアにする ] をビジョンに掲げるテクノロジーカンパニーです。 AIテクノロジーで契約業務の高速化・高度化、ひいては、事業の高速化の実現を目指します。 企業の事業活動に絶対に必要な “ 契約業務のインフラ ” をプロダクトとして展開し、毎日使われるほどに深く浸透しています。 【導入企業一覧】 ※トヨタ自動車さま、三菱商事さま、三井住友銀行さま、ニトリさま、パナソニックさまなど
800~1500万
■誰もが面倒で難解と感じる「契約」の課題を解決する MNTSQは『すべての合意をフェアにする』をビジョンに掲げるテクノロジーカンパニーです。 AIテクノロジーで契約業務の高速化・高度化、ひいては、事業の高速化の実現を目指します。 企業の事業活動に絶対に必要な “ 契約業務のインフラ ” をプロダクトとして展開し、毎日使われるほどに深く浸透しています。 ・導入企業一覧:トヨタ自動車さま、三菱商事さま、三井住友銀行さま、ニトリさま、パナソニックさまなど ※受託ゼロ、個社カスタマイズゼロ 【募集概要】 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e 【担当業務】 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 【技術スタック】 言語: Python, TypeScript フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ツール: GitHub, Docker 【プロダクト開発体制】 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。
【必須要件】 ・ML/NLPに関する体系的な知識 ・ML/NLP技術をプロダクトに組み込み、評価指標の設計や継続的な性能改善に取り組んだ経験(3年以上) ・主要なLLM API(OpenAI, Claude, Geminiなど)の利用経験 ・WebアプリケーションやAPIの開発・運用経験 ・GitHub等を用いたチーム開発の経験 【歓迎要件】 ・MCPやA2A等を用いたAIエージェントの開発・運用経験 ・Elasticsearch、OpenSearch等の検索エンジンを用いた検索システムの開発・運用経験 ・データ分析基盤の構築・運用経験 ・LLMのFine-tuningやPretraining等の訓練経験 ・コンピューターサイエンス、NLP、または関連分野の学位 ・AI/NLP技術に関する学会・カンファレンス等で登壇・寄稿した経験
-
500万~
Claude・ChatGPT・Geminiなどの生成AIを活用し、クライアント企業やPRUM社内の業務改善・自動化を、課題ヒアリング(上流)から実装、本番運用・定着(下流)まで一気通貫で担っていただきます。 ◆ 課題ヒアリング・要件定義 ◆ 生成AIを活用した解決策の設計・実装 ◆ 本番導入・定着支援 ◆ 関連業務 【業務内容の変更範囲】当社の指定する業務
【必須】何らかのシステム開発・Web開発の実務経験3年以上(言語不問:Java・PHP・Ruby・JavaScript 等)※AI・生成AIの実務経験は不問「今の現場では触れられないが、AIを仕事にしたい」という方こそ歓迎します。 【歓迎するご経験・スキル ・生成AI(Claude・ChatGPT・Gemini 等)の活用経験(個人利用でもOK) ・曖昧な要件を整理し、実装まで進めた経験/顧客折衝・要件定義の経験 ・Python・GAS・API連携・クラウド(AWS/GCP/Azure)等の経験 ・AI導入支援・業務改善・DX推進の経験 AIの経験値よりも、顧客課題に向き合う姿勢と、実装までやり切る力を大切にできる方を歓迎します。
システム開発、地方創生、シード投資型 MVP開発、プログラミングスクール事業、人材紹介、自社サービス開発
800~1500万
【職務内容】当行における健全なAI利活用を推進するため、AIに関するリスク管理・ガバナンス態勢の企画・整備・運用を担っていただきます。 本ポジションは、AIを「使わせないための管理」ではなく、「安全かつ適切に使うための管理」を設計・実装する役割です。 AI利活用を進める業務部門・企画部門と、リスク管理・コンプライアンス・法務・情報セキュリティ等の各専門部署をつなぎ、推進と統制の両立を図っていただきます。 AIガバナンスにおける1.5線機能として、AI利活用の企画・実装に近い立場から、個別のAI活用ユースケースに伴走しながら、全社的なAI管理のルール・プロセスを設計・運用・高度化していくポジションです。 なお、AIガバナンス領域では、リスク管理を担う2線部署(リスク統括部等)とも連携しながら業務を進めます。ご本人の希望・適性等に応じて、将来的に1.5線・2線双方の業務を経験し、AI利活用推進とAIリスク管理の両面で専門性を高めていくキャリアも想定されます。 【具体的には】 ■行内の各リスク所管部署と協働し、AI利活用に必要となるリスク管理の企画・立案 ・AI管理に関するガバナンスフレームワークの検討・整備 ・AI利活用に係る手続き、管理プロセス、リスク評価プロセスの設計・改善 ・AI利活用ユースケースに対するリスク評価の実施 ・各ユースケースに応じたリスク低減策・管理策の提案および導入支援 ・AI利活用の企画・検証・実装・運用に係る関係部署への助言・伴走支援 ・MUFGグループ各社・海外拠点におけるAIガバナンス態勢の構築・高度化支援 ・規制要件、監督指針、業界標準等を踏まえたコンプライアンス確保 ・経営陣、業務部門、リスク所管部署、システム部門、グループ会社、海外拠点等のステークホルダーとの連携 ・AIリスク・AIガバナンスに関する社内教育、啓発活動の企画・実施(求人ID:459747)
【必須】・金融業界または類似業界におけるリスク管理・コンプライアンス領域の知識および実務経験、または、システム開発、デジタル施策、データ利活用、AI活用等に関する企画・推進経験 ・リスク関連や技術的な内容を、経営層・業務部門・推進サイドに分かりやすく伝えられるコミュニケーション力 ・変化の速いAI・デジタル領域について継続的に学び、知識をアップデートしていく意欲 ・AI利活用とリスク管理を対立させるのではなく、両者を両立させていくマインドセット 【歓迎】 ・リスク・セキュリティ領域に関する認定資格(CISA、CISM、CISSP、情報処理安全確保支援士 等)/AI・機械学習に関する基礎知識/システム開発案件に対するリスク評価・リスク審査の実務経験/データ利活用・デジタル施策・生成AI活用等に関するリスク管理経験/社内外ステークホルダーへの教育・啓発活動経験/ガバナンスフレームワーク・社内規程・手続き・管理プロセス等の企画・整備経験/グループ会社・海外拠点・グローバル部門等と連携したプロジェクト推進経験/英語での情報収集・資料作成・会議参加・海外関係者とのコミュニケーション経験
【国内900拠点、世界で500拠点。業界屈指のネットワークを活かす世界トップクラスのメガバンク】 国内最大、邦銀随一の顧客基盤を持つ同行は、国内900拠点を構え、業界屈指の総合金融グループとして成長を続けています。三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)の中核をなし、世界でも屈指の実力を誇る銀行でもある同行は、国内最大規模の個人4000万口座、法人50万社にもおよぶ邦銀トップクラスの顧客基盤を待ちます。
950~2200万
【職務内容】 顧客の現場(最前線)に入り込み、課題ヒアリングから技術提案、実装、導入までを一気通貫でこなす 生成AIを活用した導入支援を行っております。 企業の業務課題解決のため、生成AIソリューションの提案、実証実験の推進、 アプリケーションや基盤開発などを最新のクラウド技術やAIモデルを駆使して実施し、 顧客に新たな価値を提供することを目指しています。 近年ではWebアプリケーションシステム開発に加え、 生成AIならではの技術課題に取り組むプロジェクトが急増しており、 業務効率化や情報活用支援などのソリューション開発に注力しています。 技術選定やアーキテクチャ設計の自由度が高く、新しい技術へのチャレンジを歓迎する文化のもと、 エンジニア同士の情報共有や勉強会を通じて専門性を高める機会が豊富に用意されています。 【具体的には】 ・ 生成AIを活用したシステムやサービスの企画・設計・開発・導入支援 ・ 企業の業務課題を解決するための生成AIソリューションの提案 ・ PoC(実証実験)の推進 ・ 生成AIを組み込んだアプリケーションや基盤の開発 ・ 最新のクラウド技術やAIモデルの活用 ・ 生成AIソリューションコンサルタント(求人ID:404105)
■必須条件 【共通条件】 システム開発経験が実務5年以上ある方 + 以下のいずれかの経験が1年以上ある方。 ・生成AIを活用した業務改善またはソリューション提案の経験 ・顧客課題のヒアリングとPoC設計・実行の経験 ・ビジネスプロセスの理解と業務要件定義の経験 ・プロンプト設計やRAGなどの生成AI技術に関する知見 ・顧客との共創やステークホルダー調整の経験
ソフトウェアを通じて情報社会の実現を支援し、革新的なICTソリューションを提供します。
600~1000万
【職務内容】 AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。 【具体的には】 1.課題把握・業務構造の分解 業務フロー・KPI・例外処理の可視化 自動化・AI適用が成立する領域/しない領域の見極め 2.ソリューション設計 業務要件・制約(精度/コスト/運用負荷/セキュリティ)を踏まえた 生成AI/AIエージェント/RPA/API/DWH の構成設計 技術選定およびアーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC~本番導入) Python・API連携による実装 RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証 PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善 4.本番運用・高度化 KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築 変更管理、再学習・再設計方針の策定 手順書整備・運用定着支援 5.ステークホルダー連携 技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成 ROI可視化・報告資料作成(求人ID:445456)
【必須】 ・ 何らかの言語を用いた開発実務経験(2年以上) ・ 開発業務の中で、設計・実装・テストいずれかに関わった経験 ・ 業務改善や効率化を目的とした開発・仕組みづくりに携わった経験 【歓迎】 ・ Python や SQL を用いた開発・データ処理経験 ・ API連携、外部サービス・業務システム連携の経験 ・ クラウド(Azure / AWS / GCP)環境での開発・デプロイ経験 ・ Power Automate、UiPath、Dify、n8n 等を用いた業務自動化の経験 ・ 生成AI/LLM、RAG、AIエージェント等を用いたPoC・検証・導入経験 ・ PoCだけでなく、本番運用や改善フェーズに関わった経験 ・ AIスキルは不問で、開発経験のあるエンジニアの方々に是非ご応募いただきたいと考えております。
【売上1兆円規模を誇るパーソルグループの中核企業/同グループのIT投資は年間数百億】 国内第2位、世界第7位の時価総額を誇るパーソルグループの中核企業です。 ヒト・プロセス・テクノロジーの3軸で、企業の課題に対して、様々なソリューションを提供しています。
800~2200万
【募集背景】 デジタルトランスフォーメーション(DX)の加速に伴い、多くの企業で生成AIをはじめとしたAI技術の導入・活用ニーズが急増しています。クライアントのビジネス変革を強力に支援するため、体制強化を目的とした増員募集です。 【職務内容】 クライアント企業の経営課題や業務プロセスを分析し、最適なAIソリューションの企画・提案から導入、定着化までを一気通貫で伴走支援します。技術とビジネスの架け橋となり、業務効率化や新規事業創出などの成果最大化にコミットするポジションです。 【具体的には】 ・クライアントの経営課題・業務課題のヒアリングおよび可視化 ・AI(機械学習、LLM等)の活用シナリオ、PoC(概念実証)の企画・立案 ・適切なAIツール・ベンダーの選定および要件定義 ・AI導入プロジェクトの進捗・品質・リスク管理(PMO業務) ・導入後の効果測定、業務定着化に向けた研修やチェンジマネジメントの推進 (求人ID:412107)
【必須要件】 ・ITコンサルティング、またはITシステム開発におけるプロジェクトマネジメント(PM/PL)の経験(3年以上) ・AI(機械学習、深層学習、生成AIなど)に関する基礎的な技術知識 ・クライアントの役員・マネジメント層に対する論理的な提案力およびプレゼンテーションスキル ・変化の激しいAIトレンドを自発的にキャッチアップし、インプットし続ける学習意欲
【東証プライム上場のITコンサル!/炎上案件が少ない/リスクテイクモデルのコンサルティング事業を展開】 現在では東証プライム市場に上場している経営コンサルティングファームです。 同社は「働きがい認定企業」に選出されており、認定は複数回受けている実績があるため、 社員のエンゲージメントを高めることが出来ています。