【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】 事業DX推進部の業務推進を技術面・運営面の両面から継続的に支援する体制を構築するための募集です。 【作業内容】 お客様システムのダッシュボードや業務システムの新規開発や機能改善を行います。また、運用工程の効率化や既存プログラムの解析・調査、設計・運用に関するドキュメント整備、ナレッジ蓄積などを通じてDX推進に係るシステム開発・保守運用・運用改善・ナレッジ整備などの支援を行います。さらに、業務の標準化や属人化の解消、運用品質の向上に向けた改善提案も行います。 【求める人物像】 技術面と運営面の両面から主体的に支援し、業務の標準化や属人化の解消、運用品質の向上に向けた改善提案を継続的に行っていただける方を求めています。 【ポジションの魅力】 事業DX推進部の一員として、お客様のダッシュボードや業務システムの開発から運用改善、ナレッジ蓄積まで一貫して関わることで、DX推進における幅広い経験と知見を蓄積していただけます。継続的な協力体制のもとで、業務プロセス改善や標準化にも深く関与していただけます。 【開発環境】 Azure上の各種リソース（ADF、AML、BLOB、AppService）やPowerBIを活用し、ダッシュボードや業務システムの開発・運用を行います。

【募集背景】 空港のテナント管理を行うソリューション開発プロジェクトにおいて、結合試験や不具合修正、追加要件の改修を行う体制を強化するための募集になります。 【作業内容】 空港のテナント管理を行うソリューションの開発に携わっていただきます。結合試験の実施、不具合修正対応、追加要件の改修などを担当していただきます。 【求める人物像】 与えられたタスクを責任を持ってやり遂げていただける方、品質を意識して結合試験や不具合修正に取り組んでいただける方を求めています。 【ポジションの魅力】 空港向けのテナント管理ソリューションという公共性の高いシステムに携わることができ、PythonやVue.js、AWSを用いた開発経験を積むことができます。不具合修正や追加要件改修を通じて、既存システムの理解と改善スキルを身につけることができます。 【開発環境】 Python、Vue.js、AWSを用いた環境での開発になります。

【募集背景】 データマートのETL開発および運用体制を強化するための増員募集となります。 【作業内容】 ログや他システムのデータベースから取り込んだ各データソースを元に、分析用のSQLを作成し、Snowflakeに連携してTableauに表示する作業を行っていただきます。新しいコンテンツへの追加対応、イベントがあった際の個別対応、月次処理の対応を中心に、データ加工やバッチ処理を含むETL開発業務を担当していただきます。 【求める人物像】 月次処理や定型業務を正確に遂行し、エラー発生時に原因を切り分けてトラブルシュートができる運用・保守マインドをお持ちの方を求めております。お客様と円滑にコミュニケーションを取りながら、主体的に業務改善や品質向上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】 SnowflakeやRedshiftをはじめとしたクラウドベースのデータ基盤や、Tableauを用いた可視化・分析に携わることで、モダンなデータエンジニアリングのスキルを高めていただけます。ETL開発から運用まで一貫して関わることで、データ基盤全体の設計やパフォーマンス最適化に関する知見も習得していただけます。 【開発環境】 データベースはRedshiftおよびSnowflake（Snowpipe）を利用しております。プログラミング言語はPython（SQLAlchemy）およびShellを使用し、OSはLinux（AmazonLinux）となります。可視化・分析にはTableauを使用し、ジョブ管理にはJP1を利用しております。

【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】 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】 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。

【作業内容】 ・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。 ・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。 【開発環境】 ・開発言語：Python ・インフラ：GCP ・分析・モニタリング基盤：BigQuery、Tableau、Looker Studio ・その他：Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion

【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】 ・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】 ・開発体制の強化を目的とした募集になります。 【作業内容】 ・各案件の要件把握とシステム全体を俯瞰した設計レビューを行います。 ・外部連携案件における要件把握およびアーキテクチャ検討を行います。 ・今後のサービス全体を見据えての技術的な課題の発見と解決促進を行います。 ・インフラ・サーバサイド・クライアント・動画配信に関わる幅広い技術要素のキャッチアップと共有を行います。 【ポジションの魅力】 ・累計3,000万ダウンロードを突破している大規模なサービスに直接関わることができ、今後のスキルアップにつなげることができます。 ・ご自身が開発に携わった機能が非常に多くのユーザに利用され、反応をダイレクトに感じることができます。 【開発環境】 ・言語：Python / PHP / C# ・インフラ：AWS / Firebase ・クライアント：iOS / tvOS / Android / Android TV ・品質管理: NewRelic, Treasuredata ・コミュニケーションツール: Slack, Teams, Google Meet

【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】 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】 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】 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】 クライアントのプロダクトにおいて、VLMやLLMを活用した新機能やサービスの可能性を検証するため、研究開発およびプロトタイピングを推進できる専門人材を募集しております。 【作業内容】 VLM/LLMおよび物体認識モデルを対象とした実験設計、Pythonを用いたプロトタイプ実装を行っていただきます。図面やP&ID等の画像データに対して、線検出や関係性抽出を含む画像解析および評価設計を実施していただきます。実験結果の整理・ドキュメント化を行い、再現性のあるコードとして納品していただきます。クライアント側の小規模研究チームと連携しながら、スポット担当者として自走的に実験から成果物の取りまとめまでを遂行していただきます。 【求める人物像】 自ら課題を設定し、実験計画から実装、検証、改善まで主体的にやり遂げられる方を求めております。論文や技術情報から必要な知見を素早くキャッチアップし、手を動かしながら検証を進められる方、関係者と適切にコミュニケーションを取りつつ成果物に落とし込める方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 最先端のVLM/LLMおよび物体認識技術を用いた研究開発に携わることができ、構造化画像データの解析と組み合わせた高度な実装・評価経験を積むことができます。少数精鋭の研究チームと協業しながら、自身の裁量で実験設計からプロトタイプ開発まで一連のプロセスをリードできる環境です。 【開発環境】 Pythonを中心とした機械学習・深層学習環境上で開発を行います。必要に応じてPyTorchやTensorFlow、Hugging Faceなどのライブラリやフレームワークを活用し、VLM/LLMや物体認識モデルの実験・評価を進めていただきます。

【募集背景】 小売業のシフト作成業務を高度化・効率化するため、AIエージェント技術を活用した新規ソリューションの企画・検証および構築を行うための体制強化として募集しております。 【作業内容】 小売業向けシフト作成業務の効率化を目的としたAIエージェントの設計・実装を行っていただきます。チャットベースのUIを通じて、シフト作成および改善提案を行うAgentの要件整理、アーキテクチャ検討、技術選定、設計、実装、評価を担当していただきます。RFP段階から参画し、Phase0（要件定義／PoC準備）およびPhase1（Agent構築／評価）まで一貫して推進していただきます。 【求める人物像】 要件が流動的な環境下でも主体性を持って技術選定や設計方針をリードできる方を求めております。また、ステークホルダーとのコミュニケーションを通じて課題を整理し、AIエージェントの価値最大化に向けた提案や改善を積極的に行っていただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 RFP段階から参画し、要件定義からPoC、Agent構築・評価まで上流工程を含めた全体に関与できるポジションです。最新のLLM・AIエージェント技術やMicrosoft系プラットフォームを活用しながら、業務プロセス変革に直結するソリューションを企画・設計できる点が魅力です。テックリードとして、技術選定やアーキテクチャ設計を主導し、今後の展開を見据えた技術的な方向性を決めていく経験を積むことができます。 【開発環境】 Pythonを用いたバックエンド開発を中心に、LLMおよびAIエージェント関連技術、Microsoft AzureおよびMicrosoft AI Platform、Agent Framework、Foundry系サービス、Fabric環境などを組み合わせた構成を想定しております。

【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】 飲食チェーン向けに、売上データを活用したマーケティング強化を目的としたデータマネジメントシステムを構築するための体制強化の募集です。 【作業内容】 AWS環境上に明細単位の売上データを蓄積するデータベースを設計・構築し、マーケティング活用が可能なデータ基盤を整備していただきます。AWSの各種クラウドサービスやBIツールを活用し、要件定義から設計、構築、保守運用まで一貫して担当していただきます。既存のレガシーDBからのデータ移行や、Python・React・Next.jsを用いた関連アプリケーション開発、セキュリティ面を考慮した設計・実装にも関わっていただきます。 【求める人物像】 お客様と積極的にコミュニケーションを取りながら、自ら課題を把握し提案・推進していける方を求めています。納期や品質を意識しつつ、チームメンバーと連携して柔軟に対応できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 飲食チェーンの売上データを活用したマーケティング基盤の構築を通じて、データ収集から分析まで一連のDX開発に関わることができます。AWSなどクラウドサービスやBIツールを幅広く扱うことで、データ基盤構築やクラウド移行のスキルを高めることができ、今後のキャリア形成にもつながるポジションです。 【開発環境】 AWSを中心としたクラウド環境上で、Oracle・MySQLなどのデータベースを用いたデータ基盤を構築します。Python、React、Next.jsなどを利用したアプリケーション開発や、BIツールによるデータ可視化を行います。

【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】 ライブ配信事業におけるYoutubeデータ取得基盤のリファクタリングおよびdbt移行を推進するための増員となります。 【作業内容】 ・StepFunctionsベースの既存バッチをk8sコンテナベース構成へ移行いたします。 ・バッチシステムからdbt部分を分離いたします。 ・既存バッチの処理フローを整理し、運用負荷軽減と可読性向上を図ります。 ・Youtubeの既存バッチの保守作業を行います。 ・新バッチの設計および開発を行います。 【求める人物像】 ・既存システムの構造を理解しながら主体的に改善提案ができる方を求めております。 ・バッチ処理やデータ基盤に関する知見を活かし、周囲と連携しながら業務を進められる方を求めております。 【ポジションの魅力】 ・ライブ配信事業におけるデータ基盤の中核部分の改善に携わることができます。 ・k8sコンテナベース構成やdbtなどモダンなデータ基盤技術に関わる経験を積むことができます。 【開発環境】 ・Python ・dbt ・AWS ・k8sコンテナ基盤 ・GitHub

【募集背景】 資産運用会社が外部委託している証券リサーチシステムを社内で運用できるように移管するための体制強化として募集しております。 【作業内容】 既存のリサーチシステムにおけるバッチプログラムを、LinuxサーバーからWindowsサーバーへ移行していただきます。具体的には、既存バッチのPythonへの書き換え、移行に伴うテストの実施、リリース作業および運用対応を行っていただきます。あわせて、必要に応じて新規バッチの設計・開発・テストもご対応いただきます。 【求める人物像】 業務要件に対して主体的かつ責任感を持って取り組んでいただける方を求めております。適切なタイミングで進捗や成果、問題発生時の状況を分かりやすく報告・説明できる方を歓迎いたします。また、株式情報を取り扱うにあたり、高い倫理観をお持ちの方を想定しております。 【ポジションの魅力】 証券領域におけるリサーチシステムの移管プロジェクトに関わることで、金融ドメインの知見を深めながら、PythonやSQLを用いたバッチ開発・移行の実務経験を積むことができます。既存資産の移行と新規バッチ開発の双方に携わることで、設計から運用まで一連のプロセスを経験できる環境です。 【開発環境】 Windowsサーバー環境上で、PythonおよびSQLを用いたバッチ開発・運用を行います。既存環境としてLinuxサーバーも取り扱います。

【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】 社内の生成AI環境整備および業務効率化のPoCを加速させるため、増員を行うものです。 【作業内容】 社内生成AI環境の整備を行い、業務効率化を目的としたPoCの企画・推進・実装をしていただきます。具体的には、生成AIを活用した業務プロセスの整理、PoCテーマの検討、実装および検証、結果の整理とフィードバックなどを想定しております。 【求める人物像】 生成AIやPoCに強い興味を持ち、自ら主体的に企画・推進・実装までやり切っていただける方を求めています。関係者とコミュニケーションを図りながら、スピード感を持って業務を進められる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 社内の生成AI活用をリードし、業務効率化や新たな価値創出に直結するPoCを推進できるポジションです。生成AI環境整備からPoC実装まで一気通貫で経験できるため、先端領域での知見と実績を積むことができます。 【開発環境】 Pythonまたはnode.jsを用いた開発環境およびGitによるソース管理環境を利用していただきます。

【募集背景】 既存システム開発・保守案件において増員が必要となったための募集となります。 【作業内容】 リサーチ会社向けのデータ利活用基盤およびシステム基盤の開発・保守・運用を行っていただきます。 パソコンやスマホのWebサイト接触ログ、アプリ利用ログ、TV視聴ログなど各種ログデータを抽出・クレンジング・集計していただきます。 集計したデータをサービスとして提供するWEBアプリケーションの開発・保守・運用を担当していただきます。 【求める人物像】 ログデータや大量データの取り扱いに興味を持ち、主体的に学習しながら業務に取り組んでいただける方を求めています。 チームメンバーと協調しながらコミュニケーションを取り、自ら課題を発見し解決に向けて動ける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 多様なログデータを用いたデータ利活用基盤の開発に携わることで、データ解析やデータ基盤構築のスキルを高めていただけます。 WEBアプリケーション開発とデータ処理の双方に関わることで、バックエンド開発とデータエンジニアリングの経験を幅広く積むことができます。 【開発環境】 PythonおよびSQLを用いたデータ処理・解析環境と、各種DWH製品やBIツールを組み合わせたデータ利活用基盤が想定されています。

【募集背景】 音声認識SaaSアプリにおいて、業務シナリオに基づいて顧客対応を行うAIオペレーター機能を強化・拡張するためのSaaS開発プロジェクトとなります。 【作業内容】 業務シナリオを踏まえたAIオペレーターの要件整理や設計を行い、個社ごとにアプリケーション設計やプロンプトチューニング、エージェント開発を実施していただきます。LLM連携APIの設計・実装や、タスク分解・ツール連携・ワークフロー設計を行いながら、エージェントの精度向上に向けた検証・改善を継続的に行っていただきます。 【求める人物像】 生成AIやAIエージェント技術への関心が高く、自ら課題を発見しながら設計・実装・改善を主体的に進めていただける方を求めております。関係者とコミュニケーションを取りながら要件を整理し、プロダクト品質の向上に責任感を持って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】 音声認識と生成AIを組み合わせたSaaSプロダクトにおいて、プロンプト戦略やエージェント構成などコアとなるアーキテクチャ設計から関わることができます。個社ごとの要件にあわせたカスタマイズ開発を通じて、多様な業務シナリオに対するAI活用ノウハウを蓄積できる環境です。 【開発環境】 Pythonを用いたバックエンド開発環境のもと、LangChainやLangGraphなどのAIエージェントフレームワークおよびLLM連携ライブラリを活用した開発を行います。

【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。

【募集背景】 複数の業務系Webアプリケーションを同一基盤上で運用しており、保守開発および追加機能開発のニーズ増加に伴い、体制強化を目的として募集しております。 【作業内容】 AWS上で稼働する業務系Webアプリに対して、Django/Pythonを用いたバックエンド保守開発および追加機能開発をご担当いただきます。既存機能の改修、不具合対応、認証まわりや画面機能追加、マスタ変更に伴うバックエンド対応を行っていただきます。AWS環境上で稼働するWebアプリのログ確認や原因調査、本番リリース前後の改修・検証・リリース支援、設計書・テスト仕様書・リリース関連資料などのドキュメント更新もお任せいたします。必要に応じてフロントエンド側の調査や軽微な修正支援も行っていただきます。 【求める人物像】 既存システムの構造を理解しながら、自ら調査し主体的に課題解決に取り組んでいただける方を求めております。チームメンバーと協調しつつ、ドキュメント作成やレビュー指摘対応なども丁寧に行っていただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 複数の業務系Webアプリを同一基盤で扱うため、共通基盤の理解を深めながら幅広いドメインの機能開発・保守に関わることができます。リリース前後の改修や検証、障害調査など、サービスライフサイクル全体に携わることで、バックエンドエンジニアとしての経験を総合的に積むことができます。 【開発環境】 Django/Pythonを用いたバックエンド開発を中心に、AWS環境上で稼働するWebアプリケーションの保守開発を行います。RDB/SQLを利用したデータベースアクセスや、Gitを用いたチーム開発を行う環境です。

【募集背景】 医療分野に強みをもつ医療特化型エンジニアリングカンパニーとして、医療機関での課題解決やAI・IoTをはじめとする先端技術の開発・実装を行っています。生成AIを活用した新しいサービス開発を加速させるため、機械学習エンジニアを募集しています。 【作業内容】 AI診療支援ツールの導入・活用を支援しつつ、顧客からのフィードバックをプロダクト改善へつなげていただきます。 ・機械学習モデルの開発・運用（NLP、生成AIを中心としたモデル活用） ・プロンプト設計・チューニングを含むプロンプトエンジニア業務 ・カスタマーサクセスと連携した要件整理および技術サポート ・プロダクト改善のためのデータ解析およびモデル改善提案 【求める人物像】 技術とコミュニケーションのバランスが取れており、論理的思考力を持って問題の根本原因を追求できる方を求めています。医療機関のスタッフや社内メンバーと円滑にコミュニケーションを取りながら、顧客の現場に寄り添い主体的に対応いただける方を想定しています。 【ポジションの魅力】 スタートアップらしいスピード感のある環境で、自らのアイデアを形にしながらサービスの進化に直接貢献できるポジションです。「技術×ビジネス」を横断するキャリアを築くことができ、LLMや生成AIを活用した先端領域で経験を積むことができます。 【開発環境】 Pythonを用いた機械学習・生成AIモデル開発環境での業務を想定しています。クラウド環境や各種ライブラリ・フレームワークを活用しながら、NLPおよびLLM関連の開発を行っていただきます。

【募集背景】 Nシステムにおける統合UIコンポーネントの開発体制強化のための募集となります。 【作業内容】 Nシステムにおける「統合UI」コンポーネントの開発を担当いただきます。全コンポーネントで共通となるバックエンド機能の実装を行い、Pythonを用いたマイクロサービス開発や、Kubernetesを利用したコンテナオーケストレーション、AWS環境の構築やCI/CDパイプラインの整備などを実施していただきます。 【求める人物像】 要件や機能設計を的確に理解し、自走して詳細設計から実装・検証まで取り組める方を求めております。周囲とコミュニケーションを取りながら、既存コンポーネントとの整合性を考慮した開発や改善提案ができる方です。 【ポジションの魅力】 マイクロサービスアーキテクチャやKubernetes、AWSなどモダンな技術スタックを用いた開発に携わることができます。統合UIコンポーネントの共通基盤開発を通じて、システム全体に影響力のあるバックエンド機能の設計・実装経験を積むことができます。 【開発環境】 Pythonを中心としたマイクロサービス環境上で、KubernetesやAWSを用いたコンテナ運用およびインフラ構築、CI/CDパイプラインによる継続的インテグレーションとデリバリーを行う構成となっております。