【募集背景】 大規模なユーザーデータとコンテンツデータを活用し、最適な創作と読者を結びつける推薦基盤を発展させるための体制強化を目的として募集しています。 【作業内容】 おすすめ機能や検索機能の要件定義および目標指標の設計、技術選定を行います。 ユーザーの行動ログやコンテンツの特徴量を抽出するデータ処理基盤を設計・運用します。 LLMや埋め込み技術を用いてコンテンツ理解および検索の基盤を設計・運用します。 推論パイプラインやLLM・機械学習モデルの開発および運用体制（LLMOps / MLOps）の仕組みを設計し、継続的に改善します。 ユーザー行動とコンテンツ情報に基づく推薦エンジンの開発・改善を行います。 コンテンツ分類の仕組みと記事評価機能の開発・改善を行い、その運用をチームとして支援します。 信頼性・安全性向上のため、悪意ある行動を検知しLLMで判定するフィルタリング機能を開発します。 既存の機械学習基盤を最新技術に更新し、性能およびコストの改善を図ります。 新規事業における検索・おすすめ機能の企画・開発・改善に携わります。 【求める人物像】 ミッション・ビジョン・バリューに共感し、その実現に主体的に取り組める方を求めています。 新しい技術への感度が高く、プロダクト品質向上にこだわりを持って取り組める方を歓迎します。 環境変化に柔軟に対応し、建設的な議論を推進できる方を求めています。 計測と実験を重視し、データドリブンに意思決定できる方に適したポジションです。 技術以外の要素も含む複雑なビジネス課題に対して前向きに取り組み、解決を楽しめるマインドをお持ちの方を歓迎します。 生成AIの最新技術を積極的に取り込み、基盤の継続的な改善に強い興味をお持ちの方を求めています。 【ポジションの魅力】 多様なコンテンツとコミュニティから生まれるユニークなデータを扱いながら開発に携わることができます。 国内でも有数のデータ規模を持つコンテンツプラットフォームで、推薦・検索基盤の運用経験を積むことができます。 LLMを推薦に活用する実践的な知見を蓄積できる環境です。 最新のAI技術を積極的に取り入れ、対外的な発信も奨励される文化があります。 技術選定やロードマップ策定に大きな裁量を持ち、AI・機械学習基盤構築の中核として活躍できるポジションです。 【開発環境】 機械学習システムの開発には主にPythonを使用し、Databricks上で動作することを前提にライブラリを選定します。 システム間通信にはProtocol Bufferを利用します。 開発にはJupyter Notebook on Databricksを利用し、Pythonプロジェクトのパッケージングにはrye（uv backend）を利用します。 データ処理基盤としてはSnowflakeおよびDatabricksのSparkを使用し、大規模データの処理・学習・推論を行います。 マネージドクラウドサービスとしてDatabricks on AWSおよびQdrantを利用します。

【募集背景】 仕様調査支援を目的とした業務固有知識に特化したAIを開発し、調査業務の効率化と精度向上を図るためのプロジェクトです。 【作業内容】 オフライン環境で利用可能な仕様調査支援向けAIの開発を行っていただきます。一般的な知識ではなく業務固有知識を追加学習させることで精度向上を図っていただきます。GraphRAGやファインチューニングなど、その他有効な手法を検討しつつ、モデルの選定、チューニング、チューニング前後のモデル検証および評価報告を実施していただきます。 【求める人物像】 業務固有ドメインの理解を深めながら、最適なAIモデル構成やRAG構成を自ら提案し、検証を回しながら粘り強く精度改善に取り組んでいただける方を求めています。また、新しいAI技術やフレームワークのキャッチアップに積極的で、関係者と連携しながら柔軟に進めていただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 オフライン環境かつ業務固有知識に特化したAI開発に携わることで、生成AIやRAG、ファインチューニングなどの先端技術を実務レベルで活用しながら、要件定義からモデル検証・評価まで一連のプロセスに関わることができます。ローカル実行を前提としたモデル運用ノウハウを蓄積できる点も魅力です。 【開発環境】 LinuxサーバやDockerなどのインフラ環境上で、Pythonおよび各種オープンウェイトモデルを用いて開発していただきます。OpenAI APIやTransformer系ライブラリ、RAG関連コンポーネントなどを組み合わせて環境構築および実装を行っていただきます。

【募集背景】 自社プロダクトおよび社内システムにおけるインフラ設計・構築・運用改善を推進し、DevOpsやSREの観点から信頼性と開発生産性を高めるための体制強化を行うための募集です。 【作業内容】 自社プロダクトおよび社内システムのインフラ設計・構築・運用改善をリードしていただきます。会計データを扱う高いセキュリティ要件を満たしながら、開発チームが迅速かつ安全にデプロイできる環境を構築していただきます。SLI/SLOによる信頼性の指標化、IaCによる再現性のある基盤づくり、監視・オブザーバビリティ基盤の整備を通じて、属人化しない運用体制を組織に根付かせていただきます。 【求める人物像】 インフラやSRE領域に強い関心を持ち、DevOpsの推進や運用改善に主体的に取り組んでいただける方を求めています。開発チームと連携しながら、信頼性向上とデリバリー速度の両立を意識して行動できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 自社プロダクトと社内システムの双方に関わりながら、クラウドインフラ、IaC、監視基盤、DevOpsなどSRE領域全般をリードできるポジションです。会計データという高いセキュリティ要件下での設計・運用経験を通じて、信頼性工学や運用自動化のスキルを幅広く身につけていただけます。 【開発環境】 Azureを中心としたクラウドインフラ、Terraformによる全環境のコード管理、Front Doorを用いた負荷分散、Azure Monitor / Application Insights を用いた監視とアラートのコード化、PITRによるバックアップ・リストア運用などの環境で作業していただきます。

【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】 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】 大手鉄道会社や大手通信企業向けに、AzureをベースとしたAIエージェント基盤を新規構築するプロジェクトとなります。 【作業内容】 顧客要求一覧の整理などの要求整理支援を行います。要件一覧の整理や作成などの要件定義支援を行います。AIエージェント基盤の機能設計や、基本設計書・詳細設計書などの設計書作成を行います。Python等を用いたAIエージェント実装およびAzure OpenAI ServiceやAzure Functions等の実装を行います。単体テスト・結合テストの実施やテスト計画書・テスト仕様書の作成を行います。顧客要望に基づく製品説明資料など各種資料作成も行います。担当フェーズはご経験やスキルに応じて調整いたします。 【求める人物像】 ウォーターフォール型の開発プロセスに沿って、要件定義からテストまで主体的に取り組んでいただける方を求めています。大手企業向けの基盤構築において、関係者と連携しながら粘り強く業務を推進していただける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 既存システムへの機能追加ではなく、生成AIを利活用するためのAIエージェント基盤そのものを一から構築するフェーズに参画していただけます。要件整理から設計、開発、テストまで一連のプロセスに携わることができ、大手企業の生成AI活用基盤づくりを経験できる点が魅力です。 【開発環境】 Azureをベースとしたクラウド環境において、Azure OpenAI ServiceやAzure Functionsなどを用いてAIエージェント基盤を構築いたします。開発にはPython等の言語を利用いたします。

【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。

【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

【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】 ・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

【募集背景】 某重電機器メーカーのエネルギーマネジメントシステムの商用化に向けた対応を支援するための増員募集です。 【作業内容】 クラウドシステムとしてのエネルギーマネジメントシステムに対して、AWS環境におけるシステムアーキテクチャ設計や開発を行います。必要事項の調査や要件の洗い出し、対応方針の策定などの上流工程を中心にご対応いただきます。上流工程を担当しているプロパーを中心とした体制に参画し、開発要員としてシステム商用化に向けた各種対応を行います。 【求める人物像】 関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、基本設計以降の工程を主体的に進めていただける方を求めています。テスト観点をしっかり持ち、説明や実施を自律的に行える方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 AWSを活用したクラウドベースのエネルギーマネジメントシステムに上流工程から関わることができ、アーキテクチャ設計から開発、テストまで一貫して携わることができます。電力やIoT、産業機器連携などのドメイン知識や、Infrastructure as Code といったクラウドネイティブな技術スタックを身につける機会があります。 【開発環境】 AWS環境上での開発を想定しており、Python（Lambda）やAPI Gateway、RDS/Aurora、CloudFormationやCDKなどのIaCツールを利用する構成です。

【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】 「DXエンジニア人材の育成」の領域で、独自のHRプラットフォームを活用した、新入社員向け研修のメイン講師を募集しております。 今回は主に組み込み系をメインで教えていただける方を探しております。 一方的に講義を行う集合研修スタイルではなく、研修生1人1人の習熟度に応じたアダプティブラーニングを取り入れて運営していただきます。（プロダクト使用） ＜業務内容＞ ・研修準備 ・朝礼/夕礼の参加 ・クライアント向けの振り返り資料の作成（スライドで1,2ページ程度） ・受講生との1on1 ・講義 ・研修全体のハンドリング ・全体向けの講義 ・進捗度合いにより、講義内容の順番を変更するなどの臨機応変な対応 ・教材のカスタマイズ ＜業務詳細＞ ■研修運営準備（報酬は発生しませんのでご了承ください） ・4月開始前に30hの準備時間が発生する想定です。 -研修で使用する教材（自社プロダクト）などのキャッチアップ -講師としてのふるまい方についてのレクチャー -非同期の作業と併せて、キックオフや1on1、講師同士のmtgなどの同期の作業が5hくらい発生 ■研修運営 ・各種カリキュラムの運営 ■顧客へのレポーティング ・進捗/勤怠/素行不良などの研修生の報告 ・長期間にわたる研修の場合、顧客との運営定例会への出席 / 会議準備

【募集背景】 大手メーカーにおける最先端の画像処理・3D空間認識技術を用いた開発プロジェクトにおいて、専門性の高いエンジニアを必要としているための募集となります。 【作業内容】 SfM（Structure from Motion）技術を用いた道路のわだち掘れ量の自動算出システムの開発・アルゴリズム実装をご担当いただきます。カメラ画像から3D点群データを生成し、ノイズ除去や平面推定を行ったうえで、断面形状の解析および計測精度の検証・改善まで一連の工程を実施していただきます。 【求める人物像】 仮説検証を自走して繰り返せる方を求めています。また、チーム内でコミュニケーションを取りながら協調的に業務を進められる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 最先端のコンピュータビジョンおよびSfM技術を活用し、実世界の計測・評価に直結するシステム開発に携わっていただけます。アルゴリズム設計から検証・改善まで一気通貫で関われるため、専門性を高めつつ幅広い工程を経験できるポジションです。 【開発環境】 PythonおよびOpenCV、NumPy、SciPyなどの数値計算ライブラリを用いた開発環境を想定しています。また、COLMAPやOpenSfMなどのSfMツールを併用した開発を行います。

【募集背景】 AIを活用したプロダクトの機能拡充および品質向上のための開発体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 AIを活用したプロダクトの設計・開発を担当していただきます。ある程度設計は固まっていますが、AI開発の知見を活かした提案を行いながら開発していくスタイルとなります。設計、開発、テスト、リリースまで一連の工程をご担当いただきます。具体的には、AI連携APIの開発、データ連携やバッチ処理、プロンプトの調整および精度評価などを行っていただきます。 【求める人物像】 AIを活用したプロダクト開発に強い関心を持ち、自ら積極的に提案しながら開発を進めていただける方を求めています。新しいツールや技術のキャッチアップに前向きで、柔軟に設計変更や改善に対応できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 AI連携APIやプロンプト設計など、先端的なAI技術を活用したプロダクト開発に携わることができます。TypeScriptやPythonに加え、DifyやOpenAI APIといったツールを活用しながら、設計からリリースまで一貫して関わることで、プロダクト開発の経験を広く積むことができます。 【開発環境】 TypeScript（フロント）、Python、Dify、OpenAI APIなどを利用した開発環境となります。

【募集背景】 音声合成およびTTS技術を活用したプロダクト・サービスの高度化を目的として、専門性の高いエンジニアを募集しております。 【作業内容】 TTS/音声合成モデルのFine-tuningおよび追加学習を行い、話者適応や感情・プロソディ制御、多言語対応などの高度なカスタマイズを実施していただきます。音声データセットの構築や前処理パイプラインの設計・実装、GPUを活用した推論最適化や推論基盤のチューニングを行っていただきます。また、REST APIやWebSocket、gRPCを用いた推論サービスの設計・実装および運用に携わっていただきます。 【求める人物像】 独自データや事業領域に強い関心を持ち、新たな価値創造に貢献したいという強い意欲のある方を求めております。非常に困難な課題に対しても粘り強く研究開発を推進でき、自律的に行動し未知の領域にも積極的に挑戦できる方、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じてプロジェクトを推進できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 最先端のTTSおよび音声生成技術に携わりながら、モデル開発から推論基盤の構築、サービス化まで一連のプロセスに関与していただけます。高難度な技術課題に取り組むことで、音声AI分野における専門性を高めることができ、事業インパクトの大きい取り組みに参画していただけます。 【開発環境】 PyTorchを中心とした機械学習環境およびGPUを活用した推論基盤を使用し、vLLM、TensorRT-LLM、SGLang等のミドルウェアや各種監視・可観測性ツールを組み合わせて開発を行います。

【募集背景】 大手企業における生成AI活用基盤の新規構築プロジェクトにおいて、AIエージェント基盤の立ち上げを推進するための体制強化を目的としております。 【作業内容】 大手企業向けにAzureをベースとしたAIエージェント基盤の新規構築に携わっていただきます。顧客要求一覧の整理や要件一覧の整理・作成といった要求整理支援・要件定義支援を行い、AIエージェント基盤の機能設計や基本設計書・詳細設計書の作成を実施していただきます。開発フェーズでは、Python等を用いたAIエージェント実装やAzure OpenAI Service・Azure Functions等の実装を行っていただきます。テストフェーズでは、単体テスト・結合テストの実施およびテスト計画書・テスト仕様書の作成を担当していただきます。また、顧客要望に基づく製品説明資料等の各種資料作成も行っていただきます。 【求める人物像】 顧客要求を丁寧に整理しながら、要件定義から設計・開発・テストまで一連のプロセスを主体的に推進できる方を求めております。技術タスクを自ら設計し進捗管理を行える方や、品質に対して責任感を持ち、不安要素の洗い出しやレビューを通じて品質担保を主導できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 既存システムへの機能追加ではなく、企業の生成AI利活用の土台となるAIエージェント基盤そのものをゼロから構築するフェーズに参画いただけます。要件整理からテストまで一連の工程に関わることで、生成AI活用基盤づくりの知見を幅広く獲得でき、大手企業向けのAIエージェント基盤構築経験を積むことができます。 【開発環境】 Azureをベースとしたクラウド環境上で、Azure OpenAI ServiceやAzure Functionsを活用したAIエージェント基盤をPython等で実装していただきます。

【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導入を行っていただきます。 【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 etc. ・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 etc.

【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】 自動車関連システム向けにテストベッド環境および関連アプリケーションの実証・検証を行うため、基盤およびアプリケーション開発体制を強化する目的で増員募集を行っております。 【作業内容】 ・Databricksで実施してきたPoC結果を踏まえたテストベッド環境の開発をご担当いただきます。 ・基盤要員として、エンド側システムをテストベッド環境へ移行し、各種アプリケーションを試行できるようにするための基盤開発を行っていただきます。 ・Kubernetes上で各種ミドルウェアやDB、監視・ログ基盤などの構築および設定作業を実施いただきます。 ・既に構築済みのシステムを用いた実証において、基盤側およびアプリ側の技術的な支援や改善対応を行っていただきます。 ・アプリ要員として、Kubernetesクラスター内で動作するPythonアプリケーションの開発・改修・検証を行っていただきます。 ・実証結果や検証内容を整理し、ドキュメントとしてナレッジ化していただきます。 【求める人物像】 ・技術的な試行錯誤を楽しみながら、自ら課題を見つけて改善に取り組める方を求めております。 ・チームメンバーと定期的に成果や課題を共有しながら、オープンに議論し合える方を歓迎いたします。 ・新しい技術要素やツールに対して前向きにキャッチアップし、知見として蓄積・共有していただける方を想定しております。 ・自律的にタスクを管理し、ゴールから逆算して動ける方にマッチするポジションです。 【ポジションの魅力】 ・自動車関連の先進的なシステム領域において、テストベッド環境の構築や実証など上流フェーズから関わることができます。 ・Kubernetesを中心としたモダンな基盤技術や各種ミドルウェア、Pythonによるアプリ開発など、幅広い技術スタックを実務で扱うことができます。 ・PoCや実証を通じて、アーキテクチャ設計や技術選定にも関与できるため、技術的な成長機会が多い環境です。 ・ナレッジの整理・文章化を重視しているため、技術ドキュメント作成や情報発信のスキルも磨いていただけます。 【開発環境】 ・Kubernetesクラスター環境 ・Databricks ・各種ミドルウェア（PostgreSQL, Redis, MongoDB, Kafka, Mosquitto, RabbitMQ, Triton Inference Server, elasticsearch, grafana, fluentd, metricbeat, cert-manager, keycloakなど） ・Pythonを用いたアプリケーション開発 ・Jira / Confluence 等のドキュメント・タスク管理ツール

【募集背景】 通信会社向けシステム開発において詳細設計以降の開発体制を強化するための募集になります。 【作業内容】 通信会社向けシステムの詳細設計以降の工程をご担当いただきます。機能設計をインプットにした詳細設計書の作成を行っていただき、その後Pythonを用いた実装およびテストまでを一貫して対応していただきます。REST APIの作成やコンテナ環境を用いた開発を行っていただきます。 【求める人物像】 与えられた機能設計から自走して詳細設計と実装まで対応していただける方を求めております。途中で離脱せず、プロジェクト完了まで責任を持ってやり切っていただける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 通信会社向けシステム開発において、Pythonやコンテナ技術などの実践的な経験を積むことができます。詳細設計からテストまで一連の工程に関わることで、上流から下流までのスキルを磨いていただけます。 【開発環境】 Python、Linux環境上での開発となり、REST API開発やFlask、OpenAPI、FastAPIなどのフレームワークを利用した実装を行っていただきます。コンテナとしてKubernetesやDockerを利用し、Pytestによるテストを実施いたします。

【募集背景】 3Dデータ処理とAIアルゴリズムを中核としたプラットフォームの機能強化およびプロダクト成長を推進するための体制強化として、リードソフトウェアエンジニアを募集しております。 【作業内容】 3Dデータ処理およびAIアルゴリズムを活用したプラットフォームにおいて、要件定義から設計・実装、運用まで一貫してご担当いただきます。具体的には、React/TypeScriptを用いた3Dモデルビューア・エディタ機能の設計・開発や、Python/GCPによるスケーラブルなAPIおよびバックエンド基盤の構築、ML/AIモデルを本番環境へ統合するためのMLOps開発・運用などを行っていただきます。また、技術的不確実性が高い課題に対するアーキテクチャ選定やプロトタイピング、コードレビューやCI/CD改善を通じた品質・生産性向上にも携わっていただきます。 【求める人物像】 プロダクト全体のアーキテクチャや技術選定に主体的に関わりながら、チームメンバーと協力して開発を推進できる方を求めております。新しい技術やAIツールの活用に前向きで、技術的不確実性の高い領域にも意欲的に取り組み、関係者とのコミュニケーションを通じて合意形成やチームビルディングができる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 3Dデータ処理とAIアルゴリズムを組み合わせた先進的なプロダクトにおいて、フロントエンドからバックエンド、MLOpsまで幅広い領域に関わることができます。プロダクトのコアとなる機能開発と技術選定に深く関与しながら、テックリードとして開発プロセスや品質向上にも影響力を発揮できる環境です。 【開発環境】 Python, React, TypeScript, GCP を中心としたクラウドネイティブな開発環境となっております。

【募集背景】 レコメンドモデルを中心としたML施策を通じてプロダクト体験と事業成長を加速させるため、モデル設計から実装・運用まで一気通貫で担えるMLエンジニアを募集しております。 【作業内容】 レコメンドモデル（Two-Tower、LightGBM等）の設計・実装・チューニングを行っていただきます。 特徴量エンジニアリングの実装やオフライン・オンライン評価指標の設計を担当していただきます。 A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCAを推進していただきます。 モデルのプロダクション化や基盤上への実装・最適化を行っていただきます。 ML施策に関する技術的意思決定を行い、PdMなど他職能メンバーと連携しながら開発を進めていただきます。 レコメンドアーキテクチャの進化やコールドスタート問題への対応、リアルタイム性向上などの課題に対して、実装レベルで解決策を設計・実装していただきます。 UGCのパーソナライズ、広告配信最適化、ダイナミックプライシングなど、新たなML活用領域に対してモデル設計・実装を行っていただきます。 【求める人物像】 「日常に楽しさを」「新しい生活圏のカタチをつくる」といったミッションに共感し、変化の大きい環境で挑戦したいと考えている方を求めております。 EC体験の可能性に関心を持ち、ソフトウェアを軸に大きなチャレンジを行いたい方に参画していただきたいです。 事業インパクトを意識しながら、データとモデルを用いて課題解決を進める姿勢をお持ちの方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 実装したモデルの改善が売上や滞在時間、継続率などのKPIに直接反映される環境で開発していただけます。 既に本番稼働しているレコメンドエンジンの次世代アーキテクチャを、自身の技術判断で設計・検証できる裁量があります。 高頻度かつ高密度な行動ログを活用し、精度の高いモデル設計と実験を行うことができます。 レコメンドにとどまらず、UGCパーソナライズや広告配信最適化など、幅広いML活用領域に関わりながらキャリアを広げていただけます。 AIツールを前提とした開発スタイルの中で、少人数でもスピードと品質を両立する経験を積んでいただけます。 【開発環境】 データ基盤・分析にはBigQuery、Dataform、Python、Looker Studioを利用しております。 ML基盤としてGoogle CloudのVertex AIやCloud Spannerなどを利用しております。 AI/LLMツールとしてClaude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilotなどを活用しております。 その他のツールとしてGitHub、Slack、Notionなどを利用しております。

【募集背景】 AIオペレーター向けSaaSプロダクトの開発に伴い、体制強化のため募集を行っております。 【作業内容】 業務シナリオに基づき顧客対応を行うAIオペレーターのSaaS開発を担当していただきます。個社ごとにアプリケーション設計を行い、プロンプトチューニングやAIエージェント開発を通じて最適な対話フローを構築していただきます。また、AIエージェントのタスク分解やツール連携、ワークフロー設計、エージェント精度向上のための評価指標設計や改善サイクル設計、RAG最適化などにも携わっていただきます。 【求める人物像】 生成AIやLLM技術への関心が高く、新しい技術要素を自らキャッチアップしながらプロダクトに取り込んでいける方を求めております。チームメンバーと協調しつつも、自走的に課題を発見し解決へと導ける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 音声認識とAIエージェント技術を組み合わせたSaaSプロダクトの中核に関わることができ、LLM連携やRAG最適化など先端領域の知見を実務を通じて蓄積していただけます。設計から検証まで一貫して関われるため、技術的な裁量と学習機会が大きいポジションです。 【開発環境】 Python、FastAPI、Flask、LLM、LangChain、LangGraph、RAG、Azure、AKS、Foundry、AI Search、音声認識AIを利用して開発を行っております。

【募集背景】 交通系ToCサービス開発プロジェクトにおいてバックエンドシステム開発体制を強化するための募集です。 【作業内容】 交通系ToCサービス開発プロジェクトにおいて、バックエンドシステムの開発をご担当いただきます。要件定義から技術設計、バックエンド開発、DB設計、SQL実装、パフォーマンスチューニング、プロダクトリリース対応など一連の業務をご対応いただきます。 【求める人物像】 大規模なDBやクラウド環境を前提とした設計・開発に主体的に取り組んでいただける方を求めています。プロジェクトメンバーや関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、品質とスピードの両立を意識して業務を進めていただける方です。 【ポジションの魅力】 大手交通系グループのToC向けサービス開発に携わることで、大規模ユーザー向けのプロダクト開発経験を積むことができます。要件定義からリリース対応まで一貫して関わることで、バックエンド領域だけでなくDB設計やパフォーマンスチューニングなど幅広いスキルを伸ばしていただけます。 【開発環境】 言語はPython、TypeScript、Javaを用いて開発いたします。DBはPostgreSQL、Oracle、SQL Server、BigQueryを利用し、クラウドはAWS、GCP、Azureを活用いたします。IaCにはTerraformを利用し、NotionやNotionAI、GitHub Copilotを併用しながら、SlackやDiscordでコミュニケーションを取りつつ開発を進めていきます。

【募集背景】 小売業向けシステムにおいて、クラウド環境上でのデータ連携機能強化に伴い、インフラ領域の開発支援が必要となっております。 【作業内容】 GoogleCloud環境上で作成されたファイルやBigQueryテーブルデータを外部システムへ連携するためのインフラ構築および設定支援を行っていただきます。 具体的には、対向システムごとのフォーマットに合わせたファイル連携基盤の設計・構築、データ取得からファイル作成までの処理を支えるインフラの整備、対向システムへのPUSHおよび外部システムからのPULLに対応するための仕組みの構築などを担当していただきます。また、APIとしての提供方式に対応するための環境構成や関連する設定作業も行っていただきます。 【求める人物像】 クラウドインフラに関する知見を活かし、要件を踏まえて自律的に環境構成を検討できる方を求めております。関係者とのコミュニケーションを取りながら、安定したデータ連携基盤の構築に取り組んでいただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 マルチクラウドを前提とした外部システム連携基盤の構築に携わることができ、GCPを中心としたクラウドインフラの実務経験を深めていただけます。データ処理から連携まで一連の仕組みづくりに関わることで、インフラエンジニアとしてのスキルの幅を広げることができます。 【開発環境】 GoogleCloud環境（IAM、VPC、Firewallルール、VM、Pub/Sub など）を利用したインフラ構成となります。Dockerイメージを用いたコンテナ運用を前提とし、BigQueryやストレージサービスとの連携を行います。

【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】 AWS環境へのリプレース後システムの開発および運用体制強化のための募集です。 【作業内容】 PythonおよびTypeScript、Vue.jsを用いたポイントシステムの新規機能開発および既存機能の改善対応を行っていただきます。クレジットカード連携やPOS連携を含む複雑なシステム構成下での設計・実装・検証および運用保守作業を担当していただきます。 【求める人物像】 既存システムの構成や仕様を自らキャッチアップしながら主体的に開発・運用に取り組める方を求めております。関連システムとの連携を意識し、周囲とコミュニケーションを取りながら柔軟に対応いただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 大規模なポイントシステムに携わることで、決済連携を含む複雑な業務ロジックや高トラフィック環境での開発・運用経験を積むことができます。PythonとTypeScript、Vue.jsなど複数技術スタックを活用しながらスキルの幅を広げていただけます。 【開発環境】 Python 3、Jinja2、FastAPI、TypeScript、Vue.js、MySQL、GitHub、Slack、Docker などを利用した開発環境です。

【募集背景】 既存の旅行検索アプリの安定運用および機能改善を継続的に行うための体制強化として、バックエンド領域を担っていただける方を募集しております。 【作業内容】 既存旅行検索アプリのバックエンド保守および改修をご担当いただきます。クライアントとのデイリーMTGに参加し、要件や仕様の確認を行いながら、AWS LambdaやPythonを用いて機能追加や修正を実施していただきます。また、仕様調整の打ち合わせに参加し、要件を踏まえた設計や実装方針の検討にも関わっていただきます。 【求める人物像】 クライアントとのコミュニケーションを取りながら主体的に開発を進められる方を求めております。要件や仕様を正確に理解し、自ら課題を抽出して改善提案ができる方、チーム開発において協調性を持って取り組める方にご活躍いただける環境です。 【ポジションの魅力】 既存サービスの保守開発を通じて、AWSを中心としたクラウドネイティブなバックエンド開発経験を積むことができます。クライアントとの直接的なコミュニケーションを通じて、要件定義から実装まで一連の工程に携わることができるため、上流から下流まで幅広い経験を得られます。 【開発環境】 バックエンドはAWS LambdaとPythonを中心に構成されており、データベースにはDynamoDBやRDSを利用しております。メッセージキューとしてSQSを使用し、フロントエンドはFlutterで実装されています。

【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。