【完全フルリモート】サービス開発部/AIエンジニア|株式会社GameWith
700~1500万
株式会社GameWith
東京都港区
700~1500万
株式会社GameWith
東京都港区
IT研究開発
データエンジニア
GameWithは、「ゲームをより楽しめる世界を創る」をミッションに掲げ、「ゲームに熱中し、ゲームで繋がり、ゲームを仕事にし誇れる」ための基盤を作り、ゲーム業界の発展とゲーマーの地位向上を牽引する会社です。 本ポジションでは、最新のAI技術(LLM、マルチモーダルモデル等)を活用し、ゲームを高度に理解・解析する「自律型AIエージェント」の開発をリードしていただきます。単なるツール導入に留まらず、AIが自律的に推論・実行し、ユーザーへ新たな価値を提供する仕組みの構築がミッションです。 【雇入れ時】の業務内容は以下の通りです: - 自律型AIエージェントの設計・実装:ゲームの構造理解や高度な意
【必須条件】 1. AI・機械学習領域の実装経験(3年以上、またはそれに準ずる実績) 1. バックエンドまたはフロントエンドの開発経験をベースに、AIモデルの実装、RAG(検索拡張生成)の構築、あるいはエージェント設計のいずれか実務経験があること。 2. データ設計・パイプライン構築の経験 1. AIが学習・推論しやすいデータ構造(ベクトルDB、グラフ構造、メタデータ設計など)の設計経験。 2. 既存データの活用だけでなく、ログ設計やデータ収集フローの構築に関わった経験。 3. AI開発ツールの日常的な活用 1. Cursor、GitHub Copilot、Windsu
大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、大学院(法科)、大学院(その他専門職)、4年制大学、6年制大学、専門職大学、専門職短期大学、高等専門学校、短期大学、専門学校、高等学校、その他
正社員
有 試用期間月数: 6ヶ月
700万円〜1,500万円
全額支給
休憩60分
無
有
125日 内訳:土曜 日曜 祝日、夏季3日
入社直後: 10日 入社半年経過: 10日
完全週休2日制(土・日) 祝日 夏季/冬季休暇(それぞれ3日間付与) 年次有給休
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
※上記は想定年収となります。 ※給与は経験・スキルを考慮の上、決定いたします。 昇給:年2回 賞与:年2回(2月、8月)
東京都港区
屋内全面禁煙
副業OK 服装自由 出産・育児支援制度
育児休業や時短勤務の取得実績が豊富で、男女を問わず状況に応じて活用しています。ライフステージの変化に合わせた柔軟な働き方をサポートし、安心してキャリアを築ける環境です。私服勤務可、業務用PC・モニター貸与、定期健康診断(年1回)、インフルエンザ予防接種補助、従業員持株会制度(奨励金あり)、各種保険完備、技術勉強手当(月上限10,000円)、OSSコミッタ手当(月上限30,000円)、在宅勤務手当(5,000円)、交通費支給(上限1日2,000円)。副業可。育児・介護休業制度あり。
1名
3回〜
108-0073 東京都港区三田1丁目4番1号住友不動産麻布十番ビル4階
■Webサービスの開発・運営 スマートフォンゲームをより楽しめる攻略情報メディア『GameWith』や、ゲーム好きのためのクラウドソーシング『GameWorks』を運営しています。『GameWith』は2013年10月にリリース後、3カ月で月間1000万PVを突破し、現在では月間6億PVを超え日々拡大を続けている。現在、日本のスマートフォンユーザーは約7000万人おり、そのうち3500万人がゲームアプリを利用していると推計されている。『GameWith』の利用者はその約半数
最終更新日:
700~900万
当社のAI推進PM/PdMとして、AI技術の調査・選定から、選定した技術をプロダクトに実装するための計画策定までを担当していただきます。さらに、開発チームと密に連携し、実装を推進しながら、AI技術の最新動向を把握し、社内へ共有する重要な役割を担います。 具体的な業務内容は以下の通りです: - AI技術の調査・選定 - 選定した技術のプロダクトへの実装計画策定 - 開発チームとの連携による実装推進 - AI技術の最新動向の把握と社内共有 配属先は、最先端技術のR&Dを行っている「先端技術研究室」で、2025年に新設された部署です。IT業界の最先端技術である「AI・自動化」を軸に、新たなサービ
【必須要件】 AI技術の選定および実装に関する実務経験(3年程度をメド) 機械学習、深層学習に関する知識 Transformer,GPT,BERT等の理解 Python、Rなどのプログラミング言語の使用経験 AIプロジェクトのマネジメント経験 【歓迎要件】 クラウドサービス(AWS、GCP、Azure)の利用経験 ビジネス課題の解決に向けたAIソリューションの提案経験 関連分野での学位(修士、博士) 【求める人物像】 以下のような姿勢を持ち、自ら行動できる方を歓迎します。 こんな方が活躍できます! - 技術トレンドに敏感で、自己研鑽を続けられる方 - チームでの協働を重視し、コミュニケ
■デバッグ・ネットサポート・ソフトウェア品質検証事業 企画立案から、リリースされてからの運営・改善までの「サービス・ライフサイクル」の課題解決サポートを行います。 ◆主な事業 品質コンサルティング、環境構築・移行サポート、ゲームデバッグ、ソフトウェア第三者検証、モニタリング、カスタマーサポート、不正対策、BPRサポート
514~949万
<職務概要> KDDIおよびグループ会社が提供する au・UQなどのモバイルサービス、さらに アプリや金融サービスなど幅広い領域におけるマーケティング活動を、データ分析を通じて高度化させるポジションです。 市場や顧客の動向を読み解き、マーケティング課題に対する仮説を立て、データ抽出・集計・分析を行い、結果をレポートとして提案します。 データを活用し、より効果的な施策を生み出すことで、事業成長に直接貢献できるやりがいのある仕事です。 <職務内容> 〇各種事業領域におけるデータ分析業務 1. 課題把握・仮説立案 各種事業におけるマーケティング課題に対して、背景を整理し、課題解決に向けた仮説を立案 2. データ収集・準備 課題解決に必要なデータをシステムから抽出し、分析に適した形に整備 3. 分析実施 目的に応じた手法を選択分析を選択し、分析結果を可視化 4. レポート・提案 分析結果をレポートとしてまとめ、関係部署へ報告し、データに基づく改善提案や施策立案をサポート 〇その他付帯業務 ・実績動向の可視化(帳票、ダッシュボード) ・各種施策の検討から効果検証 ・過去実績を基にした予測/シミュレーション ・機械学習モデルを用いた各種スコアの構築/利活用 ・生成AIによる業務効率化推進 <魅力・アピールポイント> KDDIが掲げる 「サテライトグロース戦略」では、通信事業を基盤に、周辺の成長領域を拡大することが重要なテーマです。 通信領域は市場環境の変化が激しく、データを起点にお客さまの動向をタイムリーに捉え、市場を先読みする力が求められています。 さらに、成長領域の中でも特に注目されているのが”金融サービス領域”です。 QRコード決済やクレジットカード事業など、競合各社がしのぎを削る中、金融領域におけるデータドリブン推進の重要性はますます高まっています。 このポジションでは、各事業領域で、データ分析を通じて経営判断やマーケティング活動に直接関与できるため、事業成長に大きなインパクトを与えるやりがいがあります。 さらに、分析業務にとどまらず、機械学習モデルの構築や予測分析、スコアリングなど高度なデータサイエンス領域にも挑戦可能です。 将来的には、生成AIや高度なアルゴリズムを活用した意思決定支援にも関わることができ、データサイエンティストとしてのスキルアップを目指せる環境です。 <組織ミッション> 私たちは、各事業領域におけるデータ分析を通して、データドリブンマーケティングを実現することです。 市場動向を先読みし、お客さまを理解することでカスタマーサクセスに貢献し続けることを目指しています。 <募集背景> KDDIが掲げる 「サテライトグロース戦略」により、通信事業の基盤だけでなく、周辺の成長領域(金融サービス、アプリなど)が急速に拡大しています。 これに伴い、データ分析の対象となるサービスが増加し、モバイルと各サービスを横断したクロス分析の重要性も高まっています。 こうした環境変化の中で、データを起点にお客さま視点で仮説を立て、事業課題を解決できる分析官が不可欠です。 そのため、高度なデータ分析スキルを持ち、マーケティングや経営判断に貢献できる人材を募集します。 <参考情報> ・KDDIの経営を進化させるデータサイエンティスト データ分析から新たな施策が生まれる醍醐味 https://career.kddi.com/andkddi/category/recruitment/25053004.html ・膨大なデータを武器に、変革に挑むKDDIの戦略とは https://career.kddi.com/andkddi/category/recruitment/24013103.html
<必須の経験・スキル> ・何らかの技術を用いたデータ分析経験(3年以上) ・業務課題を理解し、分析設計/業務改善を行った経験 <あると好ましい経験・スキル> ・統計学/データ分析に関する基礎知識 ・機械学習モデルの構築/運用経験(回帰、分類、クラスタリングなど) ・クラウド環境でのデータ分析経験(AWS、GCP、Azure) ・Pythonライブラリ(pandas、scikit-learn、TensorFlowなど)の高度な利用経験 ・生成AIや自然言語処理の知識・実装経験 ・KPI設計やマーケティング領域での分析経験 ・プロジェクトマネジメント経験 ・財務・経理知識保有 <求める人物像> ・プロアクティブに業務を遂行できる方 ・事業やお客さま理解に興味がある方 ・数字/数学が好きな方 ・先進技術を自ら学び、実践できる方 ・人とのコミュニケーションが好きな方
通信を軸として、金融、エネルギー、エンタメ、教育などお客さまのライフステージに合わせた ライフデザインサービスを総合的に提供するべく「通信とライフデザインの融合」を推進しています。 また、国内はもとよりグローバルにおいても、5G/IoT時代における新たな価値創造を実現し、 お客さまの期待を超える新たな体験価値の提供を追求しています。
900~1200万
【募集背景・ミッション】 DeNAのヒューマンリソース本部は「人の力を最大化し事業と経営に資する」ことをミッションとしています。 人事はアートとサイエンスの掛け算です。人間は感情の生き物であり、組織はその人間があつまったものです。人事のプロフェッショナルが培ってきた「経験と勘」といったアートに、データやAIを活かしたサイエンスの力を組み合わせることで、組織の隅々の一人ひとりまで質の高い解決策が行き渡る世界を目指しています。 本ポジションは、多様な独自の内製HRデータを「資産」に変え、データ活用やAI技術の土台を整えることで「データ×AI」で人と組織の力を引き出し、HRデータ戦略の要となる重要な
■必須スキル 以下のいずれかの実務経験を満たす ・SQLもしくはR言語 を用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験(3年以上) ・DWH(BigQuery等)上でのデータマネジメント経験、またはデータモデリングの知識 ■歓迎スキル ・AI/LLM を活用したデータ整備や、ピープルアナリティクスへの関心 ・Google Cloud または AWS の利用経験 ・Python, Go 等を用いたデータパイプラインの実装経験 ・データマネジメント知識体系の理解 ・データの品質、定義、利用ルールの策定や運用経験 ・人事制度、労務規定、採用業務などのドメイン特有の深い知見 ■求める人物像 ・受け
■ゲーム ■エンターテインメント ■Eコマース ■オートモーティブ ■ヘルスケア ■スポーツ ■その他 同社は、「モバイルインターネット総合企業」として、多彩なサービスを展開しています。ソーシャルゲームプラットフォーム「Mobage」だけではなく、無料通話アプリ「comm」、音楽配信サービス「Groovy」などの新規事業や、「同社ショッピング」を中心としたEC関連のサービスを展開しています。 ◆同社で働く魅力:事業展開「インターネットの領域で、新しい事業を次々と生み出す」
780~1100万
【配属組織名】 Digital Innovation R&D デジタルインフライノベーションセンタ データ&ナレッジマネジメント研究部 【配属組織について(概要・ミッション)】 社会やお客さまの本質的課題・価値をデータを通じて探索・特定し、デジタルを活用したイノベーションにより、当該課題の解決を図り、新たな価値を提供する。 データとテクノロジーを通じて、社会や人の暮らしがより豊かになる世界を実現する。 【募集背景】 あらゆるデータから、環境・社会・経済を豊かにする情報を抽出し、新たな価値を提供するデータマネジメント技術に注目が集まっている。 様々な拠点や組織に散らばっているデータを安心・安全に管理・検索する分散データ統合管理技術と、それらデータを掛け合わせて迅速に価値を抽出するデータ活用自動化の双方の研究をリードできる人財を募集。 これらの研究成果を通じて、データに基づきお客様のDXを加速し、社会イノベーションに貢献していきたいと考えている。 【職務概要】 研究開発全般を担い、データマネジメント製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、業務の取り纏め者として、社内の関係者との関係を構築し、 社内外の学習機会を活用するとともに、自身の経験や先行研究から積極的に学習する。 自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す。 【職務詳細】 ・データマネジメント技術・サービスの業界動向、市場動向の調査 ・研究戦略及びロードマップの作成および支援 ・顧客課題を解決するための最良のアプローチや技術を選択・開発することにより、顧客ニーズに合った製品とサービスを定義、また、当該製品やサービスの価値を検証するためのプロトタイプ及びデモの開発 ・技術的専門性の観点からの事業部門への情報提供ならびに提言 ・知財、情報セキュリティ、安全衛生、情報資産、研究資産、労務、等の職場の中でのナレッジ蓄積・共有・活用、情報セキュリティ、安全衛生、情報資産の管理 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・魅力・やりがい: - 適用事業範囲の広さ:特定の分野に依らず、幅広く様々な事業で使われるデータ管理基盤技術の開発 - 社外に通用するトップ研究者の育成(論文や講演、ニュースリリース等を通じた社外発表の積極支援、博士取得支援制度もあり) - 毎年更新する長期研究計画への提言を通じた、新たな研究テーマの立上げ・推進(職位不問) ・キャリアパス: 研究や技術に突出した高位専門職と、研究チームを牽引するマネージャ(プレイングマネージャ含む)
・ソフトウェア開発経験3年以上(言語はPython, Java, C++等) ・下記いずれかに該当する研究開発の経験 - データベース、データガバナンス(データカタログ、オーナシップ管理、データセキュリティ) - ETL、リアルタイム/ストリームデータ処理、大規模データ処理 - データモデリング、メタデータ抽出・管理、オントロジー、グラフ処理/グラフDB - CPS/デジタルツイン、メタバース、知識抽出・活用
-
780~1100万
【配属組織名】 研究開発グループ Digital Innovation R&D 先端AIイノベーションセンタ メディアインティジェンス研究部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 当部署は、信頼できるAI技術およびその応用ソリューション技術の研究開発を通して、日立グループ全体の事業貢献することがミッションです。日立グループ内で利用されている、あるいは日立グループからお客様に製品提供されているAI関連ソリューションへ高い予測精度だけでなく、説明性、透明性、公平性など様々な性質を与える信頼できるAI技術の応用のほか、大規模言語モデルを活用したAIエージェントをミッションクリティカル業務に適用するための信頼性向上技術、およびこれを活用した新事業創生に関する研究開発を行っています。 【募集背景】 ミッションクリティカル業務を支えるAIエージェントを提供するためには、高い信頼性と高度なタスク解決能力を担保するAI技術が必要不可欠です。日立では、説明可能AI技術を活用した信頼性向上技術と、強化学習技術を応用してAIが自らタスク解決に必要な技能を獲得する自己改善型AI技術を研究開発しています。理論的/実践的な信頼できるAI技術を有する人財強化が急務のため募集いたします。 【職務概要】 画像・テキスト・表データを扱うAI/AIエージェントについて、AIの有用性、説明性、公平性、透明性、倫理などの幅広い観点からの信頼できるAI技術の研究開発を担当いただきながら、チームメンバー・後進の研究・技術開発指導を行っていただくことも期待します。いずれはチームを引っ張るリーダーとなっていただき、研究戦略立案や信頼できるAI技術を活用する新サービス・事業の構想なども担っていただく人財となることを期待します。 【職務詳細】 ・信頼できるAI/AIエージェント技術の研究開発、特許出願、研究レポート・論文執筆 ・事業部・顧客への技術プレゼン・提案、製品試作・実証実験等の提案・実施 ・信頼できるAI/AIエージェント技術の研究ファンド提案 ・研究チームのリード、後進の研究指導 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 日立のAI関連製品・ソリューション向け研究開発に幅広く関われるポジションです。社会からの技術ニーズを事業部と議論しながら研究開発ロードマップを検討し、そのための最先端の技術開発をチーム一丸となって進めていける裁量の多い業務となります。日立グループの関連製品のみならず、グループ内での技術利活用にも貢献が期待されています。学位取得支援制度あり。部としても積極的な取得を推進しています。 【働く環境】 ①3~5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 ②在宅勤務を主として、週に1回程度の出社頻度での業務実施が可能です。
(1)実務でAIの信頼性向上技術に関する研究開発またはその応用アプリケーション開発に従事した経験(3年以上) (2)TOEIC 700点以上の英語力(AI技術に関しての口頭・メール議論に支障ないレベル) (3)研究プロトを開発できるプログラミングスキル(Pythonを中心として) ※応募の際は、研究実績一覧表または職務経歴書にPublication Listを含めてのご提出をお願いいたします
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800~1100万
【職務内容】当社が運営するサービス『toridori marketing』『toridori base』、新規サービスにおける、AI/ML機能の開発・改善、データ基盤の構築・運用をお任せします。 インフルエンサーがより質の高い・関連性の高いキャンペーンに出会えるよう、キャンペーンレコメンドや検索、プッシュ通知など、インフルエンサーマーケティングの主要機能に対しLLM/MLや最適化技術を活用した仕組み作りをリードしていただきます。 単なるアルゴリズム実装だけでなく、課題の発見からデータ分析、検証、システム実装、改善サイクルまで一貫して携わり、事業成長に直結する成果創出を目指します。 候補生成・ランキング・後処理などの各フェーズごとに、効果的なアルゴリズムやシステムの設計・最適化を行います。 また、最新の機械学習・AI技術を積極的に取り入れ、サービスの品質やユーザー体験、システム性能・スケーラビリティの向上につなげる取り組みも推進していただきます。プロダクト・エンジニアリング・ビジネス・コンテンツ運用など社内多部署と連携しながら、部門横断型のプロジェクトにも主体的に携わっていただきます。 【具体的には】 ・LLM/MLや最適化技術を活用したキャンペーンレコメンド、検索、プッシュ通知機能の設計・開発 ・候補生成/ランキング/後処理など各フェーズにおけるアルゴリズムの設計・実装・最適化 ・プロダクトマネージャーや他部門と連携した課題発見、データ分析、検証、システム実装、改善サイクルの一貫した推進 ・最新の機械学習/AI技術の調査・導入によるサービス品質、UX、システム性能の向上 ・エンジニアブログやカンファレンス等を通じた業務内容のアウトプット 【開発環境】 バックエンド:Node.js / Ruby / Go フロントエンド:TypeScript / React インフラ:AWS その他:DataDog / Linear / GitHub(求人ID:407767)
【必須】・データ構造およびアルゴリズムに関する深い理解と、高いコーディングスキル ・TensorFlow、PyTorch、Flink、Trino 等のプラットフォーム/ツールの利用経験 ・Airflow/Prefect/Snowflake/BigQuery/Athena 等のデータ処理基盤における選定・実装経験(事業フェーズや課題に応じた最適な技術選択ができること) ・いずれかの領域における関連実務経験:レコメンデーションシステム開発 広告システム開発 検索システム開発 機械学習全般 ・大規模データマイニング、機械学習、強化学習、分散処理、情報検索、最適化、コンピュータビジョン(CV)、自然言語処理(NLP)、マルチモーダル領域に関連するアルゴリズム開発の実務経験・論理的思考力、問題解決力、責任感、情熱、学習意欲、批判的思考力を備え、課題に主体的かつ積極的に取り組める方 ・技術的リーダーシップを発揮し、新たな技術領域の調査・企画・推進ができる方 ・他部門との協働やチーム開発を円滑に進められるコミュニケーションスキル ・複雑な実装や新技術・新言語に対する高い適応力 ・組織内外における対面/ドキュメントベースでの円滑なコミュニケーション能力 ・リモートワーク環境下での自己管理能力および高い責任感 ・toridoriのミッション・バリューへの共感
同社は、SNSマーケティング支援事業、インフルエンサーの支援事業を運営する企業です。 具体的には、4つのサービスを提供しています。
900~1100万
【職務内容】 ビジネス映像メディアPIVOTにおける正社員一人目の機械学習エンジニアとして、機械学習とデータ分析を活用し、メディアの付加価値向上、業務効率化、意思決定支援を通じて、事業成長を加速していただきます。 1. 付加価値向上を目的としたアルゴリズムの構築 2. コンテンツ制作など各種作業の効率化 3. データ分析設計・開発・運用・分析によるデータドリブンな意思決定の支援 【具体的には】 ・ 付加価値向上を目的としたアルゴリズムの構築 ・ レコメンデーション(推薦)領域 ・ コンテンツのレコメンドアルゴリズムの設計・実装・評価 ・ 協調フィルタリングやコンテキストベース推薦の改善 ・ 関連タグ・視聴履歴・ユーザー嗜好データを用いた回遊・継続率向上施策 ・ メールマガジン・プッシュ通知などのパーソナライズ最適化 ・ 検索領域 ・ 検索アルゴリズムおよび検索体験の改善 ・ 検索APIの設計・高速化・ランキング最適化(Elasticsearchなどの検索基盤含む) ・ クエリ意図理解や類似検索の強化によるUX改善(求人ID:399478)
【必須】 ・ 機械学習モデルの構築・運用の実務経験 ・ 統計学・機械学習に関する専門的な知識 ・ 推薦システムに関する知識(推薦アルゴリズム、評価指標、ハイブリッドモデル設計など) ・ 検索システムに関する知識(検索エンジン、ランキング、クエリ理解、Elasticsearchなど) ・ データ分析に基づくビジネス意思決定支援・施策立案の経験 ・ Pythonを用いたデータ処理および機械学習開発のスキル 【歓迎】 ・ SQL、BIツール(LookerTableauなど)を用いた高度な分析スキル ・ バックエンド開発経験(Python/FastAPI/Flaskなど) ・ GCP(特にBigQueryCloudRunVertexAICloudFunctionsなど)を用いた開発・運用経験 ・ テックリードなど技術的リーダーシップを発揮した経験 ・ OSS・技術コミュニティへのコントリビューション経験
【ビジネス×学び、映像を通じて日本をPIVOTする】 同社は「ビジネス」と「学び」に特化した映像メディア『PIVOT』を運営。 毎日無料で配信されるオリジナルおよびタイアップ映像が好評で、現在YouTubeチャンネル登録者は340万人超、月間ユニーク視聴者数は780万人を超える規模へ成長しています。
600~1200万
当社ではクライアントのマーケティング課題を解決するプロダクトを複数開発しております。 LTVマーケティングを推進していくためにもデータ活用の推進は欠かせません。当社のデータマネジメント組織は「データが事業の競争力の源泉となる文化・環境の構築」をビジョンに「データを社内外に効果的に流通させ、事業成長を支援する」ことをミッションに日々取り組んでいます。グループ会社を通してデータ基盤を整備し、データ活用を推進するためにも、新たにメンバーを募集いたします。 データ基盤の構築・改善と社内におけるデータ活用支援を推進していただきます。Modern Data Stackの技術をベースにELT、DWH、Analyticsをはじめとしたあらゆるカテゴリの技術選定、データ基盤の設計、データ基盤を利用してもらうためのイネーブルメントといった業務を担当いただきます。 【具体的な業務】 機械学習エンジニアやマーケティング担当者が利用しやすいデータ収集及び分析基盤の設計および構築 dbtをはじめとしたELT/ETLツールによるデータ配布のワークフロー設計および構築 データ収集、コンプライアンス、セキュリティを考慮したデータガバナンスの取り組み Moden Data Stack領域の技術調査、検証、導入 【主な技術スタック】 データ基盤: dbt, Airbyte, Dagster, Hightouch, Looker Studio, Secoda クラウドインフラ: Google Cloud (GKE, Cloud Run, Cloud Functions) IaC: Terraform, Helm CI/CD: GitHub Actions, skaffold (Cloud Build, Cloud Deploy) コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet <仕事を通して得られること> マルチプロダクトにおけるデータ基盤の設計・構築経験 データエンジニアリング領域のモダンな技術を利用した開発経験 経験豊富なCTOを含めた成長意欲の高いチームメンバーとの協業経験 事業・プロダクトをグロースさせる経験 アジャイルな開発プロセス、モダンな技術環境下での開発経験
【必須スキル】 ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発経験 実務での SQL の利用経験 実務での何かしらのプログラミング言語によるシステム・ツールの開発経験 AWS、GCPいずれかのマネージドサービスを用いたシステム構築、運用経験 データ基盤構築やデータ活用に対して課題意識を持っていたり、興味・関心を持っていること 【歓迎スキル】 Google Cloudのサービス(Cloud Composer, BigQuery) を用いたデータパイプラインの開発・運用経験 Kubernetesをはじめとしたコンテナ関連の環境下でのアプリケーション開発・運用の経験 ディメンションモデリング / セマンティックレイヤーの実装経験 データガバナンスを考慮しながらデータ基盤を構築した経験 LookerなどのBIツールを用いた分析環境の構築・運用経験 バックエンドエンジニアとしての業務経験 【求める人物像】 ⾃ら課題を発⾒し、解決策を考え動きたいと思っている⽅ スタートアップのスピード感や変化を楽しめる⽅ 新しい技術/サービスやエンジニアリングが好きで、意欲的にキャッチアップしていきたい⽅ 組織・個人両面から既存の技術スタックにとらわれずアウトカム重視でアンラーニングしていける方 モダンな社内システムを構築していきたいと考えている⽅
LTVマーケティング事業
1190~1500万
【職務内容】 100年に一度の大変革の中で、クルマの価値を決めるのはソフトウェアです。 あなたには最先端プロダクト「Honda 0(ゼロ)シリーズ」の「車1台」を俯瞰したAI(知能化)領域における技術戦略企画 を担っていただきます。 【具体的には】 メンバーマネジメントに加えて、SDV全体戦略に基づき、下記のような業務をお任せいたします。 <クロスドメインな統合技術戦略の構築> ●世界各社の市場調査(競合分析、最新技術動向等) ●他社競争力踏まえた技術戦略の立案・検証評価 ●目標値の策定・KPI管理 <知能化領域においての戦略構築> ●市場分析・予測(ニーズ分析、競合分析、最新技術動向等) ●商品性・コスト・性能・機能等の競争力踏まえ、適用する技術戦略の立案 ●目標値の策定・KPI管理 ※四輪開発メンバーや幹部とのミーティングのため、週1~2回程度の栃木出張が発生します。リモートワークは2~3割です。 ※いずれの領域もグローバルを対象とした業務ですが、北米拠点を中心にとした海外拠点メンバや、開発部門含めた関連各所と緊密に連携推進していきます。(求人ID:406990)
【必須】 ・ メンバーマネジメント経験 以下いずれかの知識・経験をお持ちの方 ・ 機械学習技術の開発経験 ・ 認識技術の開発経験 ・ 行動計画、強化学習などの開発経験 ・ 生成AI、LLM、自然言語処理(NLP)を活用した開発経験 ・ データ処理技術の開発経験 ・ AI関連ソフトウェアの企画/開発の実務経験 ・ クラウドシステム基盤の構築、運用経験
同社は、創業者から受け継ぐ「人々の生活を豊かにしたい」という強い想いのもと、二輪車、四輪車、そしてライフクリエーション(汎用製品)や航空機まで、多岐にわたるモビリティ製品を提供しています。単なる移動手段を提供するだけでなく、製品を通じて人々に「走る喜び」や「自由な移動の喜び」を届けることをミッションとしています。
700~1200万
採用背景 Godotは、行動科学×AIで社会課題を解決するディープテックスタートアップです。 当社の作るシステムは、行動科学の理論とドメイン知識を融合し、エンドユーザーの行動を深く理解し、行動変容に繋げていくことを目指しています。 例えば、お客様システムの裏側に入りエンドユーザーにとって最適なレコメンドを送信できるようにするエージェントや、コーチングやカウンセリングを支援するようなエージェントなどの開発を進めています。 需要増により、このようなシステム開発を担っていただけるエンジニアの方を増員したいと考えています。 職務内容 マルチエージェントの設計・実装 LangChain / LangGraph などを用い、LLM・行動科学 AI・RAG ナレッジを統合するワークフローを構築 行動科学 AI との連携 API で提供される社内サービスを呼び出し、行動科学準拠のデータ構造で統合 RAG パイプラインの開発 Chroma / Weaviate 等の Vector DB に対しスキーマを設計し、検索品質をチューニング LLMOps & モニタリング LangSmith で自動評価・CI/CD を整備し、継続学習を実現 顧客フィードバックを活かした機能改善 エンドユーザーテスト結果を基にワークフローを迅速に改善 再利用可能なコアコンポーネント設計 Google, Microsoftなどの提唱するガイドラインやプロトコルなどに沿って標準化を推進 ※業務範囲が広いので、必要に応じて役割を切り出すことも検討しています
Web アプリの設計・開発・運用経験(フレームワーク不問) LLM アプリ開発の実務経験 or 個人開発 のいずれか AWS または同等クラウドでの構築経験 行動科学への関心
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