【募集背景】 クラウド運用保守の高度化・自動化を目的としたインフラ自動化基盤の構築ニーズが高まっていることから、AI Agent技術に精通したエンジニアを募集しております。 【作業内容】 AI Agentを活用し、障害発生時に自律的に原因分析から改善内容の検討、IaCの生成までを行うインフラ自動化基盤（EvoOps）の構築に携わっていただきます。AI×インフラ×Pythonを組み合わせた仕組みの設計・実装・検証を行い、クラウド運用保守の高度化・自動化を推進していただきます。 【求める人物像】 AIやインフラ領域の新しい技術への関心が高く、自ら情報収集しながらキャッチアップできる方を求めております。チーム内でのコミュニケーションを大切にし、アジャイルな開発スタイルに柔軟に対応できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 AI Agentとインフラ自動化基盤という先進的な領域に携わることで、AI×インフラ×Pythonを横断したスキルを実務を通じて習得・強化することができます。障害対応から改善までを自律的に行う基盤構築に関わることで、運用保守の高度化に直接貢献できるポジションです。 【開発環境】 AI Agent技術とクラウド環境を組み合わせたインフラ自動化基盤を対象とし、Pythonを用いたIaC生成や自動化処理の実装・検証を行う開発環境を想定しております。

【募集背景】 グローバルパートナー事業部における広告配信データの活用を強化するため、広告レポート業務の自動化を推進いただけるエンジニアを募集しております。 【作業内容】 クライアント企業のゲームアプリに関する広告配信データの収集・集計・レポート業務をご担当いただきます。具体的には、各広告媒体の広告APIを利用した配信データの取得およびWebスクレイピングによるデータ収集、取得データの整形・集計、DBへの保存、レポートへの反映、スプレッドシートのレポート枠作成と調整、予算超過アラートなど各種ツールの作成、内部BIツールのダッシュボード作成、外部クライアントへのデータ送信などを行っていただきます。 【求める人物像】 広告配信データの特性を理解しながら、自動化や効率化の観点で主体的に改善提案ができる方を求めております。また、関係者とのコミュニケーションを通じて要件を整理し、着実に開発・運用までやりきる姿勢をお持ちの方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 大規模な広告配信データを扱いながら、レポート自動化やツール開発を通じて業務プロセス全体の効率化に貢献できるポジションです。データ基盤からレポーティングまで一連の流れに携わることで、データエンジニアリングやアナリティクスの知見を広く深めていただけます。 【開発環境】 言語はPythonとSQLを中心に、一部でGoogleAppScriptを使用いたします。インフラおよびDBにはAWS（EC2、S3、Athena）を利用し、JenkinsやRedash、Git Hub、Visual Studio Codeなどのツールを用いて開発・運用を行っております。

【募集背景】 急成長中のリーガルテックプロダクトにおいて、生成AIや大規模言語モデルを活用した機能開発体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトにおける新規機能開発および既存機能の保守開発や改善をご担当いただきます。 新規機能のAPI実装およびAPIデプロイに携わっていただきます。 既存プロダクトにおけるAI機能の保守運用および性能改善を行っていただきます。 【求める人物像】 AIや大規模言語モデルを活用したサービス開発に主体的に取り組める方を求めています。 プロダクト視点を持ち、改善提案をしながら開発を推進いただける方ですと望ましいです。 チームメンバーとコミュニケーションを取りながら開発を進められる方を想定しています。 【ポジションの魅力】 AI×SaaS領域において、要件定義から下流工程まで一連の開発プロセスに関わることができます。 生成AIや大規模言語モデルを活用した最先端のプロダクト開発に携わることができます。 業務委託メンバーも多く参画しており、技術的な意見や改善提案がしやすい環境です。 【開発環境】 Python3およびOpenAIなどの生成AI関連技術を用いたバックエンド開発環境となります。 インフラはAWSおよびMicrosoft Azure上の環境で構築されています。 コンテナ技術としてDocker、機械学習基盤としてAWS SageMakerを利用しています。 ソースコード管理やCI/CDにはGitHub Enterprise、GitHub Copilot、GitHub Actions、CircleCIなどを利用しています。 コミュニケーションにはGoogle WorkspaceおよびSlack、タスク管理にはClickUp、Jira、GitHubを利用しています。

【募集背景】 本事業は1年半ほど前に発足した立ち上げフェーズですが既に複数の大企業との契約を実現しており、祖業で培った顧客基盤を活かした全く新しいプロダクトとして急速な成長を遂げている状況です。本事業はマルチプロダクト戦略の一つの柱であり、次のステージに向けた拡大フェーズを迎えているため、技術的知見をベースに開発プロセス全体を俯瞰しプロジェクトを牽引できる人材を求めております。 【作業内容】 企業が保有する文章データをAIで構造化し、独自のナレッジベースとして活用できるプロダクトの開発に参画いただきます。定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換し、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能となるような仕組みを構築していただきます。蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとして機能し、製品開発やマーケティング戦略の意思決定を支援する機能の高度化にも関わっていただきます。顧客のデータ活用を支援するため、データ基盤の構築からBIダッシュボードの実装まで一貫して推進し、Bizチーム・プロダクトチーム・ユーザー企業と連携しながら仮説検証を繰り返し、分析基盤や可視化環境を構築していただきます。 【求める人物像】 データ基盤およびBI領域において高い実践力を持ち、分析要件からデータモデルを設計できる方を求めております。データ品質や保守性を考慮した設計ができ、ユーザー価値を重視しながらデータを通じて意思決定を支援できる方が望ましいです。エンドユーザー視点でダッシュボードを設計でき、変化を楽しみつつ要件が固まっていない環境でも前向きに推進できるマインドをお持ちの方を歓迎いたします。Biz、PdM、エンジニアと協働しながらプロジェクトを進められる協調性も重視しております。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用した新規事業の立ち上げに中核メンバーとして関わることができ、定性データの高度な活用やナレッジ基盤構築といった先進的なテーマに取り組んでいただけます。複数の大企業との契約実績がある環境で、プロダクトの成長とともに自身の技術的・ビジネス的なスキルを高めることができます。データ基盤構築から可視化まで一気通貫で関与できるため、広範なデータエンジニアリングの経験を積める点も魅力です。 【開発環境】 BackendではPythonやFastAPI、Prefectを用い、FrontendではTypescriptおよびReact Routerを採用しております。インフラストラクチャはAWSを中心にFargate、Aurora、S3、ElastiCacheなどを利用し、Terraformで構成管理を行っております。周辺ツールとしてGithub、Slack、Notion、Datadog、Linearを活用しており、OpenAI APIやAnthropic APIなどの生成AI関連サービスや、Github Copilot、Cursor Business、Devinなどの開発支援ツールも積極的に利用できる環境です。

【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のAIエンジニア募集になります。 【作業内容】 LLMとの連携やモデル選択、プロンプト最適化および評価を行っていただきます。ベクトル検索やインデキシング、関連度改善などを通じて、推論パイプラインの設計・最適化に取り組んでいただきます。品質評価基盤やA/Bテスト、自動評価メトリクスの実装も担当していただきます。サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCを主導し、ソリューションの提案や実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装などを行っていただきます。また、FAQデータや業務マニュアル、会話ログなどのデータ取得・分析・加工を行い、AIが効果的に利用可能な状態に整えていただきます。 【求める人物像】 LLM領域への知的好奇心を持ち、主体的にコミュニケーションや連携を行っていただける方を求めています。抽象的な課題に対しても問題を構造化し、論理的に解決策を導き出せる方が望ましいです。技術的な議論において相手の意図を正確に汲み取り、指摘やヒントを柔軟に自身の思考に取り入れられる方、自身の担当領域に責任を持ち、自律的に学習や調査を行いながらゴールまで完遂できる方を歓迎いたします。 【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る環境です。品質・速度・コストの最適化についてデータに基づいた議論や改善が可能な点が魅力です。 【開発環境】 フロントエンドはReactおよびNext.jsを用い、バックエンドはTypeScriptやHono、Drizzle、Pythonを利用しています。データベースはPostgreSQLおよびベクトルDBのQdrantを使用し、インフラにはAWSとTerraformを採用しています。CI/CDはGitHub Actions、監視はDatadogを利用し、AIはOpenAIやAnthropicのAPIなどを活用しています。

【ポジションの魅力】 このポジションは、自動運転（L4）という次世代モビリティサービスを、社会実装するための配車・運行管理システムを担うエンジニアポジションです。自動運転技術そのものではなく「サービスとして安全かつ継続的に運用するための基盤づくり」に関われる点が特徴です。 本プロジェクトはスモールスタートし、5年スパンでの大規模展開を見据えた取り組みであり、今後中核となる可能性が高い案件です。 要件やアーキテクチャが固まりきっていない立ち上げフェーズから参画し、仕様検討や設計にも関与できます。 【作業内容】 自動運転サービスに必要な「配車」「運行管理」領域を中心に、システムの設計・開発・運用を担当していただきます。サービス立ち上げの初期フェーズから参画し、技術面からプロジェクトを一緒に牽引していただけるエンジニアを募集します。 具体的には以下の作業を実施していただきます。 ・配車・配送／運行管理システムの設計・開発・運用 ・車両データ（車載由来データ等）を扱うアプリケーションの実装 ・バックエンドを主軸としつつ、フロントエンドも含めた開発 ・アーキテクトやSREメンバーと連携した、品質・運用性の改善 ・マイクロサービスを前提としたサービス設計 【求める人物像】 自動運転やモビリティサービスの社会的価値に共感できる方を求めています。また、技術を軸に自走して開発を前に進められる方や、立ち上げフェーズの変化が多い環境を楽しめる方、チームでの開発・改善を大切にできる方を歓迎いたします。さらに、自動車業界や自動運転サービスに興味があり、不確実性のある状況でも主体的に行動できる方、チーム内外と積極的にコミュニケーションを取れる方を求めています。 【開発環境】 クラウド：AWS または GCP 基盤：EKS + マネージドサービス 言語：Java / Python / C++ / TypeScript など その他：マイクロサービス、データ処理設計 など

【募集背景】 社内業務マニュアルの構造化による品質の標準化と属人化の解消、AI検索・回答による照会業務や作業負荷の削減、AIが活用しやすいデータ基盤構築による高度な業務ナレッジ活用の実現を目的としております。 【作業内容】 社内業務マニュアル（事務手続書）を構造化データ化し、検索・探索・作成・閲覧機能を備えた業務ナレッジ活用基盤を開発していただきます。検索AI（RAG）・ナレッジグラフ・AI Agent等を活用し、MVP（プロトタイプ）の開発および実効性検証を実施していただきます。 【求める人物像】 新しいAI技術や検索技術のキャッチアップに積極的で、自ら課題を整理しながらプロトタイプ開発と検証を推進できる方を求めております。関係者と連携しながら業務ナレッジ活用のあるべき姿を議論し、柔軟に仕様調整ができる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 業務マニュアルの構造化から検索AIやナレッジグラフ、AI Agentまで一連の技術を実案件で試行できる環境であり、最新のAI検索基盤の知見を蓄積していただけます。MVP開発から実効性検証まで携わることで、上流から実装・検証までの一連の経験を積むことができます。 【開発環境】 Azure上でのWebアプリケーション開発環境にて、Python、Azure AI Search、ベクトルDB、RAG、ナレッジグラフ、AI Agentなどを用いて開発を行っていただきます。

【募集背景】 証券系のデータ収集業務を自動化するため、既存のデータ収集基盤にAIを加えた新たな基盤の開発を進めております。 【作業内容】 生成AIを用いたデータ収集の技術検証で確立したプロンプトを既存処理へ組み込んでいただきます。 また、業務フローで必要となる各種アクティビティの作成や、関連する処理ロジックの実装・改修を行っていただきます。 【求める人物像】 自発的に調査や検証を進められる方を求めております。 また、関係者と積極的にコミュニケーションを取りながら業務を推進いただける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用したデータ収集基盤の構築に携わることで、最新技術を用いた業務自動化の知見を深めていただけます。 証券系システムにおけるデータ活用やサーバレスアーキテクチャのノウハウも獲得いただけます。 【開発環境】 PythonおよびAWSサーバレスサービス（AWS Lambda、StepFunctions、DynamoDB等）を用いた開発となります。

【募集背景】 当該企業ではM&Aを加速させており、それに伴うITインフラのPMI案件が継続的に発生している状況です。事業拡大に伴う従業員増加に対応しつつ、次世代のIT構想や新規技術の検証といった戦略的な取り組みを推進するため、ITサービスグループの体制強化を図っております。変動する業務量へ柔軟に対応し、PMI案件の推進力を高めるために経験豊富な方に即戦力としてご活躍いただきたく、本案件を募集いたします。 【作業内容】 M&A成立後のPMI案件発生時に、プロジェクトリーダーとしてITインフラ統合プロジェクトの中心的な役割を担っていただきます。PMIの規模によっては外部パートナーとチームを編成し、統合作業の計画策定や推進、関係者調整を行っていただきます。具体的には、Active DirectoryやEntra IDへの統合、Microsoft365やGoogle Workspaceの導入支援、WAN回線の敷設やVPNの導入支援、既存PCのリプレースやMDM導入支援、ハードウェアおよびライセンス資産の見直しなどに関わっていただきます。また、ITサービスグループが抱える課題に対して、新規サービス（EDR、ゼロタッチデプロイメントなど）の比較・技術検証、ヘルプデスクからのエスカレーション案件のサポート、既存サービスの高度化支援（ツール間連携、AI活用など）、グループ会社へのITサポート体制の強化支援などの業務にも携わっていただきます。 【求める人物像】 ITインフラ領域において主体的にプロジェクトを推進でき、関係部門や外部パートナーと円滑にコミュニケーションを取りながら調整・合意形成を進められる方を求めております。変化の多い環境下でも柔軟に対応し、自ら課題を発見して解決策を提案・実行していただける方にご活躍いただきたいと考えております。 【ポジションの魅力】 継続的に発生するPMI案件を通じて、M&AにおけるIT統合の実務経験を豊富に積むことができます。ID基盤、コラボレーションツール、ネットワーク、エンドポイント管理など幅広いITインフラ領域に携われるため、技術・知見の幅を広げられる環境です。また、新規サービスの技術検証や既存サービスの高度化といった戦略的なテーマにも関与できるため、企画・検証から実務まで一貫した経験を積むことができます。 【開発環境】 Active Directory / Entra ID、Microsoft365、Google Workspace、WAN / LAN / VPN、PCキッティング、MDM（Intune, Jamf 等）、EDR、ゼロタッチデプロイメント（Autopilot, Apple DEP等）、Windows / Linuxサーバ、Azure、AWS、各種セキュリティソリューション、iPaaS、RPAなどを活用したITインフラ環境です。

【募集背景】 新規ポータルアプリ（見守りアプリ）の開発プロジェクトです。 【作業内容】 新規ポータルアプリ（見守りアプリ）におけるバックエンド開発をご担当いただきます。 連絡アプリのようにお知らせ等の通知が届く機能を想定しており、HonoやTypeScript、Pythonを用いたAPI開発やデータベース設計、インフラとの連携を中心に担当していただきます。 エンジニア2名体制（リードエンジニア含む）で、設計から実装、テストまでを迅速に進めていただきます。 ・Honoを用いたAPIおよびサーバーサイドの設計、開発 ・Pythonを用いたバックエンド処理の実装 ・データベース設計およびGoogle Cloud環境との連携 ・非機能要件（パフォーマンス・セキュリティ等）の見積もり ・テストコードの実装および品質保証　など 【開発環境】 ・フロントエンド：Expo（React Native）, TypeScript ・バックエンド：Hono, TypeScript, Python ・インフラ：Google Cloud Platform, Firebase ・CI/CD：GitHub Actions ・ツール：Claude Code, Codex, Cursor, Harness ・テスト：Detox (E2Eテスト) ・管理：GitHub, Jira, Slack, Googleスプレッドシート ・PC：Mac

【募集背景】 国内某精密機器基幹システムのバッチ基盤改善および保守対応を強化するための要員募集となります。 【作業内容】 国内某精密機器向け基幹システムのバッチ基盤改善および保守対応をご担当いただきます。 要件定義から基本設計、開発、テスト、保守まで一連の工程を継続的に対応していただきます。 REST APIベースのJavaバッチ処理や、SQLストアドプロシージャを用いた処理の設計・実装・改修を行っていただきます。 お客様との直接のコミュニケーションを通じて要件ヒアリングや仕様調整を行い、システム品質向上に向けた改善提案も行っていただきます。 【求める人物像】 技術的な課題に対して前向きかつ柔軟に取り組み、自らコミュニケーションを取りながら業務を推進できる方を求めております。 要件定義など上流工程にも主体的に関わり、長期的な視点でシステム改善に貢献していただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 基幹システムのバッチ基盤改善という重要度の高い領域に携わることで、上流工程から保守まで一貫した経験を積むことができます。 REST APIベースのバッチやSpring Boot、DB2 for i、Apache Airflowなどの技術に触れながら、バッチ基盤の設計スキルやパフォーマンスチューニングの知見を高めることができます。 【開発環境】 Javaを中心としたバッチ基盤環境を想定しており、REST APIベースのアーキテクチャやSQLストアドプロシージャを活用した構成となります。 今後、Spring BootやJDK21以上、DB2 for i、Apache Airflow、Python、生成AIツールなどの活用も見込まれております。

【募集背景】 生成AIを活用した業務Webアプリケーションの需要拡大に伴い、フルスタックに対応可能なエンジニアを募集しております。 【作業内容】 生成AIモデル（Azure OpenAI や Gemini など）を基盤とした非チャット形式の業務Webアプリケーションの設計・開発・運用を一貫してご担当いただきます。 多数のプリセットプロンプトを備えたWebアプリケーションに対して、お客様の業務特性に合わせたカスタマイズや機能拡張を行っていただきます。 お客様ごとに最適化したWebアプリケーションと自社独自開発プラグインの連携実装を行い、業務ニーズに即したソリューションを構築していただきます。 要件調整や技術スタック選定などの上流工程に参画し、仕様策定から実装、テスト、リリース後の改善までを継続的に対応していただきます。 【求める人物像】 生成AI技術や最新のWeb技術への関心が高く、自ら情報収集しながら主体的にキャッチアップできる方を求めております。 顧客とのコミュニケーションを通じて要望を正しく理解し、分かりやすく提案・説明することができる方を歓迎いたします。 バックエンドからフロントエンドまで幅広く対応しつつ、チームメンバーと協調しながら成果物の品質向上に取り組める方を想定しております。 【ポジションの魅力】 Azure OpenAI や Gemini などの最先端生成AIモデルを活用したプロダクト開発に携わることで、実践的なAI活用スキルを身につけていただけます。 要件定義から運用まで一貫して関わることができるため、フルスタックエンジニアとしての経験を幅広く積むことができます。 お客様ごとに異なる業務課題に向き合いながら、独自プラグインとの組み合わせによる多様なソリューションを企画・実装できる環境です。 【開発環境】 TypeScript/React/Next.js を用いたフロントエンドと、Python を用いたWebシステム開発を中心とした構成を想定しております。 Microsoft Azure 上の Azure OpenAI や Google Gemini などの生成AIモデルと連携するWebアプリケーション基盤を使用しております。

【募集背景】 6月末に現メンバーが退場予定となっており、その代替要員として長期で参画いただける方を募集しております。 【作業内容】 経費ワークフローシステムにおける修正対応や調査対応など、保守運用業務をご担当いただきます。具体的には、バグ調査・原因分析・改修、仕様確認、実装およびテストまで一連の工程をお任せいたします。 【求める人物像】 与えられたタスクを自走してやりきれる主体性のある方を求めております。既存システムの仕様をキャッチアップしながら、粘り強く問題解決に取り組める方ですと望ましいです。 【ポジションの魅力】 長期前提の保守運用案件のため、特定ドメインの知見を深めながら安定的にご参画いただけます。少人数体制のため、調査・改修・テストまで幅広い工程を経験できる環境です。 【開発環境】 Pythonを用いたWebアプリケーション環境を想定しており、Django / Flask / FastAPI などのフレームワークや、RDB・SQLを用いた開発が行われております。

【作業内容】 ・情報検索やレコメンデーション技術を中心とした機械学習活用やデータ活用の支援を行います。 ・ベクトル検索システムの構築を行います。 ・レコメンドAPIの構築を行います。 ・LLMアプリケーションのPoCやツール化を行います。 ・アプリケーション開発を担当します。 【求める人物像】 ・適切にコミュニケーションを取り、迅速にアウトプットを出せる方を求めています。

【作業内容】 RPAを活用した業務効率化を目的とした開発・運用支援を担当します。Python（PyAutoGUI）を用いたRPA構築を中心に、新規RPAの設計・開発、既存RPAおよびPC環境の保守・運用を行います。 【求める人物像】 業務内容を理解し、既存RPAを参考にしながら自走できる方。テストや運用フェーズを丁寧に対応できる方。月末～月初の繁忙を理解し、柔軟に対応できる方。 【開発環境】 開発環境はMac、実行環境はWindowsで、環境差分を意識した対応が必要です。 【ポジションの魅力】 Pythonを用いたRPA開発で業務効率化に直接貢献できます。UiPath移植後は新規RPA構築が中心となり、裁量を持って対応可能です。

【作業内容】 大手金融事業会社（銀行）の開発部・次期情報系にて、AWSを活用した情報系基盤の開発・運用支援を担当します。具体的には、データパイプライン構築、AWSサービス連携、DB設計レビュー、ジョブフロー改善など基盤中核業務を担当します。 【求める人物像】 自律的に行動でき、ハンズオン作業に前向きな方を求めています。関係者との調整やコミュニケーションを円滑に行い、金融案件特有のルールやプロセスに柔軟に対応できる方を歓迎します。 【ポジションの魅力】 金融×AWS×データ基盤の中核を担うポジションで、市場価値の高い経験を積めます。長期継続前提の案件で、安定した参画が見込め、TableauやSnowflakeなど周辺技術にも関与でき、スキル拡張の余地が大きいです。

【作業内容】 既存アプリ向け中継サービスの開発、運用保守を行います。 企業顧客向けアプリ認証基盤のバックエンド開発、運用保守を行います。 認証・金融系サービス基盤向けの認証基盤の管理機能開発、運用保守を行います。 【開発環境】 OS：Linux / Windows DB：DynamoDB / MySQL 言語：Python / Java / JavaScript その他：GitHub / CodeCommit にてコード管理 AWS利用サービス：API Gateway / WAF / CloudWatch / DynamoDB / Lambda / S3 / Secrets Manager / Parameter Store / KMS / ACM / Route53 / CloudFront / CloudFormation / RDS などです。

【作業内容】 AWS関連：ECS、Lambda、Cognito、DynamoDB、API Gateway、AWS IoT Coreを用いた開発支援を行います。 【求める人物像】 自律的に考え、行動できる方を求めています。必要な情報を積極的に取りに行き、その正確性を確認できるコミュニケーション力が重要です。また、検証や差異確認を行い、会話で調整できる方が求められます。

【募集背景】 【作業内容】 AIチャット機能のリグレッションテスト実施、AI会議録機能の品質検証・テスト、AIエージェント機能の動作確認・検証、ユーザー受け入れテスト（UAT）の設計・実行、テストケースの作成・メンテナンス、バグレポートの作成・管理、開発チームとの連携によるプロダクト品質向上、AI SaaS プロダクトに関するQA業務を行います。 【開発環境】 開発言語はPython、TypeScript, Next.jsで、インフラはGCP、GPU cloud Servicesを使用しています。ツールとしてSlack, Confluence, Jira, Google Workspace, GitHubなどを活用しています。

【募集背景】 自社プロダクトの製造業向けAIエージェント（SaaS）、業務AI実装支援プラットフォーム（PaaS）の導入、運営をしている企業において、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが増加する中、テキスト情報だけでなく図面、図表を含むドキュメントの活用ニーズ（Visual RAG）が急増していることや、VLM（Vision-Language Model）の活用において精度・コスト・速度・信頼性の面で多くの課題があること、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から安定した機能としてプロダクトに組み込むための運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソースを強化したいことから、AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル）を募集しております。 【作業内容】 ・VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードしていただきます。 ・単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた使える技術への昇華を担っていただきます。 ・VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築・改善を行っていただきます。 ・プロンプトチューニングなどによるVLM出力精度の向上と、バリデーション機能の開発を行っていただきます。 ・図面解析など、顧客課題に応じたPoCの技術検証・実施を行っていただきます。 【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

【作業内容】 ・仕様検討、設計～開発、テスト作業、リリースを実施いたします。 ・外部の情報ベンダーからIFファイルをDWHに取り込み、他業務やシステムにて利用している現行の取込処理（バッチシステム）をアーキテクチャレベルから改修予定です。 ・26年度にまずは一部ベンダー分を対象に改善を実施いたします。 【開発環境】 ・JP1 ・SQL Server（Transact-SQL） ・vbs、PowerShell、bash ・Python

【作業内容】 ・ステークホルダーヒアリングを通じた課題理解・改善ソリューションの実施を行っていただきます。 ・ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善を行っていただきます。 ・Airflow DAG,dbtなどによるSnowflake上でのデータパイプライン構築・実装を行っていただきます。 ・データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用を行っていただきます。 ・技術的な提案・検証（メタデータ管理、データ品質管理など）を行っていただきます。 【ポジションの魅力】 ・データモデリングについて更なるスキルアップにつなげていただける案件でございます。 【開発環境】 開発言語： Python, SQL 等 開発/運用環境： Docker, VSCode, IntelliJ, GitLab, GitLab CI, Claude Code, GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant データ基盤： Snowflake ワークフロー管理： Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)​ インフラ環境： AWS [AppFlow, MWAA, S3 等]​（※インフラの設計・構築・運用は別担当） 社内ツール： Confluence, JIRA, Redmine, Slack, Zoom, Google Meet 外部SaaS： Salesforce, Marketo, GA4, Datadog, Zendesk等

【作業内容】 AWS Lambda/ダッシュボード開発担当として、業務用複合機から取得した各種データをクラウドに蓄積して可視化する作業を行っていただきます。ダッシュボードの構築・運用を担当していただきます。AWSサービスを活用したバックエンド開発となります。 開発言語 ： 　Python, C, SQL 関連技術 ： 　AWS, Metabase

【募集背景】 社内ナレッジベースをConfluenceからNotionへ移行する数万ページ規模の大規模プロジェクトに伴い、APIを活用した自動化・効率化を推進するための要員を募集しております。 【作業内容】 ConfluenceからNotionへの社内ナレッジベース移行に伴う、データ移行スクリプトの設計・開発・テスト・デバッグ・ドキュメント作成をご担当いただきます。具体的には、Confluence APIを用いたデータ取得、取得データのNotion向け形式への変換、Notion APIを用いた移行先ページの作成および構造化などの業務を実施していただきます。 【求める人物像】 APIを活用した自動化や効率化に主体的に取り組める方を求めております。また、既存ナレッジの構造を理解しながら、正確かつ丁寧にデータ移行を進められる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 数万ページ規模の大規模なナレッジベース移行プロジェクトに携わることで、API連携やデータ移行に関する専門性を高めることができます。社内ナレッジ基盤の再構築に直接関わることで、業務効率化や情報共有の高度化に貢献できるポジションです。 【開発環境】 言語はPythonを使用し、Dockerコンテナ上で実行する環境となります。バージョン管理にはGitHubを利用いたします。

【作業内容】 1. エンジン出力の評価・ビジネス解釈として、需要予測・最適化結果（商品Mix）の精度検証および計画値との乖離分析を実施いたします。 2. DP計画レビューへの参画および関連部署（DP/SR）からの質疑応答対応を行います。 3. 精度向上や業務変更に伴うエンジン改修の要件定義を行います。 4. アルゴリズム改修およびPythonライブラリ等のアップデート対応を行います。 5. DataLake/IBPとの連携レイアウト変更に伴う入出力処理の修正を行います。 6. AWS SageMakerのバージョンアップ等、セキュリティルールに準じた環境保守を行います。 7. パイプラインおよび最適化エンジンの実行状態監視（ログ確認）を行います。 8. ジョブ異常終了時の原因特定と復旧（データ修正・コード修正）を行います。

【作業内容】 ・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善を行っていただきます。 ・機械学習モデルのパフォーマンス最適化を行っていただきます。 ・プロダクト内および社内へのAI導入に携わっていただきます。 【開発環境】 ・開発言語：Python、Typescript ・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy ・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform ・分析基盤：BigQuery ・アプリケーション：Next.js、FastAPI ・構成管理ツール：Terraform、Cloud Build ・データモデリング：Dataform ・データビジュアライゼーション：Metabase、Redash ・その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot

【作業内容】 ・開発関連: 実装・テストコード追加・検証・リリース ・問い合わせ対応: 仕様確認、不具合調査など ・仕様検討: PdM、TechRead、フロントエンドエンジニアなどと連携し、挑戦いただくことが可能です。 ・プロジェクト進行: ・各種スクラムイベントの進行・改善を通してチームとしてプロジェクト進行に取り組んでいただきます。 ・フロントエンドエンジニアやQAなど、他領域のエンジニアとのコミュニケーション、連携が重要なポジションです。 【ポジションの魅力】 ・モダンな技術スタック(Python + Django、AWS環境)を使用しています。

【作業内容】 IoTデバイスから送信される大量データを処理するWebアプリケーションおよびAPIの設計・開発・運用を担当いただきます。 オンプレ環境からAWS環境への移行、サーバーレスアーキテクチャへの刷新など、次世代基盤への移行フェーズにおける開発支援となります。 IoTデータ処理基盤の開発、AWS環境でのシステム設計・構築・運用、CI/CDパイプラインの構築および改善を行います。 既存システムの改修やパフォーマンス改善、オンプレミス環境からAWS環境への移行対応、サーバーレス構成への刷新支援にも携わっていただきます。 【開発環境】 言語：PHP、Python FW：Laravel DB：MySQL、MariaDB インフラ：AWS コンテナ：Docker CI/CD：GitHub Actions IoT：MQTT その他：Git、Slack、Asana となります。

【作業内容】 ・サービスECプラットフォーム運営企業においてプロダクトエンジニアとしてご参画いただきます。 ・プロダクト戦略に基づき、ニーズの特定や探索から機能の設計、実装まで一気通貫でご担当いただきます。 ・プロダクトのニーズに対するソリューション立案及び実現性の最適化を行っていただきます。 ・実装・自動テストの作成・レビュー・検証・リリースなどプロダクト開発を行っていただきます。 ・チームに紐付いている機能群の改善や負債解消等のメンテナンスを行っていただきます。 ・仕様確認、不具合調査などの問い合わせ対応やシステムアラートの対応を行っていただきます。 ・チームの仮説検証サイクルの最速化に向けての改善を行っていただきます。 【開発環境】 ・言語：TypeScript, Python ・フレームワーク：Laravel, Gin, React, Flutter ・インフラ：AWS ・ミドルウェア：MySQL, Apache, Nginx, Redis ・その他：Terraform, Cloudflare, Figma, GitLab, GitLab CI, Test Cafe, CloudFormation, Mackerel, Datadog, Confluence, JIRA, Slack

【作業内容】 住宅ローン商品の追加に伴い、融資実行・償還・金利計算・期日処理などの各種バッチ処理を拡張する開発をご担当いただきます。 商品仕様に応じたPL/SQLを中心としたバッチロジックの追加・修正に加え、周辺のShell・Pythonスクリプトの調整や関連テーブルの更新処理など、詳細設計から結合テストまでを一気通貫で対応いただく想定です。 【開発環境】 開発環境はPL/SQL／Shell／Python／GitHubを中心に構成されております。