機械学習・AI・データ基盤エンジニア アクセス解析 IT・通信の求人情報・お仕事一覧

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▽募集背景 プロジェクトマネージャー（プロジェクトリーダー）として転職を考えている皆様へ？TDSEでは、データを活用した意思決定やAI・機械学習を活用したアプリケーションを開発し、お客様のビジネス価値を最大化することを目指しています。 MLOpsを導入し、AI・機械学習のプロダクション化する案件も増えてきました。 現在、データエンジニアやアプリケーションエンジニアのチームをリードし、プロジェクトマネージメントを担当するプロジェクトマネージャを募集しております。一緒に業界を変革する意欲的な方、ぜひご応募ください。 ▽仕事内容 ■プロジェクトの計画・スケジュール管理 ■チームメンバーのタスク管理・進捗確認・サポート ■リソース管理・コスト管理 ■プロジェクトリスクの評価・対策 ■ステークホルダーとのコミュニケーション・報告 ■データエンジニアリング・アプリケーション開発プロセスの改善・最適化 ■チームの技術力向上・知識共有の促進 ▽働き方 ワークライフバランスをうまく取りながら、仕事もプライベートも楽しんでいる社員が多いのが同社の特徴の一つです。 定時には退社できるよう会社をあげて取り組んでいます。 業務後は先端テクノロジーのキャッチアップやスキルアップ、趣味のために時間を費やす社員も多くいます。 社員同士でも主体的に勉強会を開催し、ポータルサイトで情報共有したり、各自スキルアップを行っています。 35歳以下を占める割合が高く、結婚・育児とライフイベントを迎えると男性社員も育児休暇を取得し、公私ともに充実した時間を持てる環境でもあります。また、有給取得率は7割程度です。 事業内容・業種 ITコンサルティング

当社サービスデザイナーと協力し、AIを活用したソリューションの企画から開発、テストまで幅広くご担当いただきます。 サービスデザイナーのほか、共同研究を推進する大学機関や圃場作業者等の現場、フロントエンドエンジニアとコミュニケーションをとりながら進めていただくポジションです。 ＜ポジションの魅力＞ 筑波大学発テックベンチャーとして、最先端の知見を活かした社会課題解決にゼロベースで挑戦することができます。 産官学連携のオープンイノベーションへの参画など、大規模コンソーシアムへの積極的な参加を通じ、先端技術と幅広い知見を得る機会があります。 ＜具体的な仕事内容＞ 各種ライブラリを活用したAIモデル設計/アノテーション/データサイエンス/要件定義・詳細設計・開発・テスト 数値予測/画像認識/データサイエンス ＜職場環境＞ 当社サービスデザイナーならびにフロントエンドエンジニア、共同研究を推進する大学機関等との円滑なコミュニケーションをとりながら仕事をすることになります 【職務内容】 ●要件定義・基本設計・詳細設計・開発・テスト ●各種ライブラリを活用したAIモデル設計 ※ヒアリングや調査の為に２か月に1回度ほど、日帰り～2泊3日程度の出張に行っていただく可能性がございます。 出張先：農業関連システム：埼玉県羽生市 / メタン発電関連システム：兵庫県養父市 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

【具体的な職務内容】 現場の事業部門と協力し顧客への提案から、実際のシステム構築に至るまでの一連のプロセスを担って頂きます。 ▽主な業務内容 ■顧客のビジネスを理解しシステム要件を定義する。 ■AI導入に向けたフィージビリティスタディを実施する。 ■必要なデータセットを収集し、データクレンジングなどの前処理を行う。 ■カスタムAIモデルの開発とトレーニングを担当する。 ■クラウドシステム等を活用した運用基盤の設計を行う ■ユーザーインターフェイスとエクスペリエンスの設計を行う。 ■バックエンドシステムの構築を行う。 ■パートナーの進捗管理を行う ■セキュリティ対策や、システムの脆弱性テストを実施する。 ■システムのデプロイメントと運用保守計画を策定する。 ■ドキュメンテーションを行う。 ■クライアントとのコミュニケーションに同席しリレーション支援を行う。 ■新しい技術トレンドの研究と評価を行う。 ■クライアントからのフィードバックを基に機能改善を行う。 【携わるビジネス・サービス・テーマ】 ▽主な業務領域 ■DX支援一般 ■新規事業支援一般 ■コンタクトセンタ自動化 ■ヘルプデスク自動化 ■その他AI導入が要望される業務一般 【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】 このポジションでは、最先端のAI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の実用化を通じて、クライアント企業の変革をリードする役割を担います。データの収集からシステムのデプロイメントまで、一連のプロセスに深く関与することで、技術の潜在能力を最大限に引き出し、具体的なビジネス成果に直結させることができます。また、顧客のビジネスモデルを理解し、そのニーズに合わせたカスタマイズされたソリューションを提供することで、顧客企業の競争力を大幅に向上させることが期待されます。 プロジェクトは多岐にわたり、新しい課題に日々取り組むことができるため、技術スキルだけでなく、問題解決能力やプロジェクトマネジメント能力も磨かれます。事業部と協力しながら新技術を探求し、実際にそれを業務に応用することで、仕事の達成感とともに、個人の成長も感じることができます。さらに、国内外の多様なクライアントと交流する機会もあり、広い視野を持って仕事に取り組むことが可能です。 典型的なキャリアパスは以下の通りです。 １．AIプロジェクトのメンバーとしてデータ準備やシステム開発/導入の一翼を担う ２．ユニットリーダーとして、数人のメンバーを管理しながらAIシステム開発/導入を行う ３．大規模システムのＰＭとして、ＡＩシステムの開発/導入の責任を負う 【その他参考URL】 https://www.nri.com/jp/service/solution/ips/solution_ai 事業内容・業種 ITコンサルティング

■お任せしたいミッション ・NTTドコモから提供される膨大な位置情報データ（1千万ユーザー以上）とクライアントがアップロードするPOSデータを基に、新規出店時の売上を予測するモデルの開発 ・解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発 ■日本を代表する人流分析サービスのアルゴリズムを開発する「データサイエンティスト」 データワイズは、ドコモグループにおいて、2019年にその人流ビッグデータを活用するサービス開発のために設立された、戦略的なプロジェクト会社です。 このプロジェクトのために、ドコモグループ外から優秀なデータサイエンティスト、エンジニアを集め、ドコモdポイント約9,200万会員のGPSデータを活用したこれまでにない人流分析プロダクトを2021年3月1日にリリース、機械学習を導入することで、他社にはない高い精度を実現しました。たった2年半で三井不動産様、大和リース様、タリーズコーヒージャパン様、プロントコーポレーション様、マルエツ様、徳島市役所様、岸和田市様といった、日本を代表する数10社・団体に導入され、人流分析のリーディングカンパニーとなりました。（日本のコーヒーショップ、スーパーの売上トップ10のうちそれぞれ3社が弊社のクライアントです。） これからさらに、売上予測、位置情報広告等の機能を追加、人流ビッグデータを活用する分析基盤・マーケティング基盤として、圧倒的なトップを取りにいきます。データサイエンティストは、そのコアとなるアルゴリズムを作り上げるポジションです。 ■これまでにない新しいアプローチで実現するアフターコロナの売上予測 現在弊社が取り組んでいるのは、サービスレベル（コンサルティングではない）でのアフターコロナの売上予測です。コロナ以降、人の動きが年毎に大きく変わり、従来の自社来店者数（POSデータ）を用いた予測が通用しなくなりました。この環境変化に対し、弊社は自社以外のお客様、市場全体の動きをとらえられる位置情報ビッグデータを合わせて活用した予測モデルを開発することで、これまでにない精度の予測をサービスとして実現したいと考えています。 約9,200万人の会員数を誇るdポイントクラブアプリの位置情報と属性データ(性、年代に関する会員情報、アンケートからわかる年収や世帯構成、趣味嗜好）、そしてクライアント様ご自身のPOSデータを組み合わせることでベータバージョンのモデルは完成しています。 新しいデータサイエンティストに期待されるのは、あなたご自身の売上予測モデル開発の経験を活かし、このモデルを市場にリリース、新しい売上予測モデルのスタンダードとすることです。 【やりがい】 ■ドコモのGPS・他社ではアクセスできないビックデータへアクセス可能 ・コロナで脚光をあびているオフラインの人流データに触ることができます。 ・オフラインのデータを取得出来るプレイヤーは限られており、希少性が高いと言えます。 ・今後もGPSデータ以外のドコモの保有データとの連携を予定しています。 ■クライアントの近さ ・全社の人数が少ないことで逆に、クライアントの声を簡単に開発部隊へフィードバックできます。 ・自分の作った機能に対して「これほしかったんだよね」と言っていただける環境です。 ■最新の開発環境 ・クラウドベース、サーバレスな開発環境で最新技術の採用を志向しています。 ・技術選定、仕様検討も含め、ご自身で実施いただけます。 ■キャリア形成で誇れるプロダクト ・「自ら開発のリードを取ったプロダクトが何百社、何千社の利用となった」と将来誇れるフェーズです。 ■開発環境 ・言語: Python, JavaScript, SQL ・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

基盤インフラ・Webシステム構築、運用全般業務 ※お客様向け現場管理者と一緒に業務を実施いただけるPM業務含めた業務 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【募集背景】 AI プロダクトのマーケットフィットが進んでいく中で、弊社は2022年6月に海外トップティア VC をリード投資家としてシリーズ D 35億円の資金調達を行い、日本発の AI 企業としてユニコーン規模の上場が現実的になってきました。そこで現在、直近の上場、および、アジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでおり、プロダクトエンジニアとして先進的なソフトウェア開発を担っていただける方を募集しています。 【業務内容】 ・音声認識をはじめとする機械学習を利用したシステムにかかわるプロダクトのソフトウェア開発 ・フロントエンドおよびバックエンドのソフトウェア開発 ・AI に関連するプロダクトのネイティブアプリケーション開発 【技術環境】 言語：TypeScript, Python, Flutter フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace 【ポジションの魅力】 ・急速に導入社数増加がしているプロダクトの成長に貢献することができ、新しい技術に触れられる機会が豊富に存在します ・AI に関する自社プロダクトの継続的な成長に貢献できます ・組織やプロダクトの急成長と共にスキルアップできます ・大きな裁量を持って働けます ・ストックオプション付与の可能性があります ・プロダクトは順調にグロース中であり、ベンチャーながら安定感のある環境です ・需要の高い音声処理や自然言語での AI × SaaS プロダクトの知見を得られます ・将来性ある AI 分野でのキャリアを構築できます 【働き方】 各個人が1番パフォーマンスを発揮できる場所・時間で働くことを正義としているため、フルリモートなど柔軟性をもって働くことが可能です。 事業内容・業種 SaaS

MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的にサービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進をリードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ■機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築 ■本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 ■VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用 ■推論・学習プラットフォームのコストの最適化 ■モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。 ▽得られる経験 ■熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験 ■機械学習に加え、ソフトウェア領域など幅広い領域に精通したメンバーと共に仕事をする経験 ■技術をどのようにビジネスとして価値展開するかまで踏み込んで課題解決をする経験 ■ML Engineerやプロダクトマネジメントのメンバーとも距離が近く、will次第で仕事の幅を広げることができる 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

ラクスグループにおけるデータ活用推進の中核組織として、全社の意思決定や業務改革を支えるデータ基盤の整備・運用をリードしていただきます。 入社後は、まずプレイングマネージャーとして実務に携わり、当組織のデータ戦略、基盤構築プロセス、各事業部のデータ利用実態を把握していただきます。その上で、事業部との連携を深め、データ戦略の企画・実行、プロジェクトマネジメントを推進いただき、将来的には組織全体の戦略策定やメンバー育成など、より広範なマネジメント業務に取り組んでいただきます。 【担当業務】 ▽組織マネジメント ■全社のデータ活用施策を推進する各プロジェクトの進捗、リソース、予算管理を通じ、データドリブン経営の実現をリード ■定期的な1on1ミーティング等を通じ、部下のパフォーマンス評価およびキャリア育成の実施 ■チームメンバーへの技術面およびプロセス面での指導、育成計画の策定と実行 ■必要に応じた採用活動および組織体制の最適化 ▽担当プロジェクト ■データ戦略の企画・推進 　-事業部と連携し、データ利活用に向けた全社戦略の立案と実行 　-データガバナンス体制の強化およびデータ管理ルールの策定・実施 ■データ基盤・システムの整備・運用 　-社内各種システムやSaaS製品からのデータ収集、Data Lake/ Warehouse/ Martの設計・実装 　-ETLパイプライン（使用ツール例：Embulk、trocco、Dataform等）の構築と運用管理 ■業務改善とデータ活用支援 　-BIツール等を用いたデータの可視化・分析支援による、各事業部の業務改善提案 　-生成AI等の最新技術活用による業務プロセス改善 事業内容・業種 SaaS

★フレックスタイム制！運用保守から開発にチャレンジしたい方歓迎！ グループ企業であるクラスメソッドが提供する、データ分析基盤の運用・保守のお仕事です。 お客様と直接コミュニケーションを取りながら、主体的に課題解決に貢献でき長期的にはテックリードとしてのキャリアパスも描けます！ これまで運用保守の実務経験はあるけど、今後開発も携わっていきたいという方におススメのお仕事です！ →追加 ■具体的な仕事内容 ‐ETL処理、またはデータ集計処理 ‐データ分析システムの日々のデータ連携、取り込み、加工処理の障害対応や不具合修正 ‐Python、SQL 等のコードのリファクタリング ‐S3等のデータソース追加 ‐データマート作成、既存データマートのパフォーマンス改善や改修 ‐定期リリース・デプロイ作業 ‐作業手順の改善 ※分析を行うデータアナリスト、データサイエンティスト、機械学習系の業務ではありません。 ■入社後の動き ・育成期間中（3ヶ月程度）は、早期キャッチアップ頂けるよう、東京（日比谷）オフィス、もしくは沖縄（那覇）オフィスへご出社頂く可能性がございます。 ※ご経験によりご入社後からフルリモート可能。 ■環境 ・ソースコード管理：Git、Github ・コミュニケーションツール：Slack、 Backlog、 Google Meet ・利用している主な AWS サービス：S3、 Redshift、 Lambda、 　ECS、 EC2、 Systems Manager、 RDS ・構成管理ツール：CloudFormation、 Serverless Framework ■この仕事で得られるスキル/経験 ・技術力の高いメンバーに知見を得ながらクラウドエンジニアとしてスキルアップが可能 ・AWSをはじめとしたクラウドに関する圧倒的な知見が身につきます ・DWH/集計処理等データエンジニアとして様々な知見を得ることができる環境 ・Pythonによるデータ加工、ETL処理に関する知見 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

急成長中のフルマネージド分析SaaSを開発するデータエンジニア ▽ETLパイプライン構築 ■データ抽出：CRM, 広告サービス, MAなどのあらゆるデータソースからデータを自動抽出するフローを設計、実装する ■データ変換：顧客が必要としている数字をどのように算出するかを設計して、フローを実装する ■データ統合：各データをどのように格納するか設計、実装する ■自動化：ETLパイプラインの構築をコード化するなどして自動構築できるようにする 【推せること】 ■良くも悪くも自動化出来てないところが多い ■少しの自動化で事業上大きいインパクトを残すことができます ■さまざまな業種業態の顧客の生きたデータを扱います ■可視化した数字に関して顧客から直接フィードバックが返ってきます ■良くも悪くも型化はできてないのでいろんなアプローチを模索できます ■共同創業者のCTOは20年以上のエンジニアリング経験があり、前職もCTO職にて企業の成長を牽引 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）