機械学習・AI・データ基盤エンジニア 正社員 Rubyの求人情報・お仕事一覧

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日本最大級のレシピ動画メディア「DELISH KITCHEN 」やファミリー向け動画メディア「MAMA DAYS」など、組織を横断したデータプラットフォームの構築を担当していただきます。 技術面では問題解決や効率化のため、新しい技術やプロジェクト管理手法を積極的に取り入れています。 一日あたり２億レコード以上という膨大なデータを扱うデータプラットフォームの開発から、 機械学習基盤の構築、各サービスのデータ設計、ビジネス課題発見から解決、など幅広くデータ領域を担当していただきます。 【業務内容】 ・DIKWモデルに基づくデータプラットフォームの構築 ・各サービスのログ設計支援 ・サービス運営における各施策の分析・データを用いた施策提案 ・機械学習基盤構築・運用 ・開発組織のマネジメント ・組織文化醸成に向けたリーダーシップ 【技術環境】 ・Arm TreasureData / Databricks / BigQuery ・GitHub / slack / Asana / confluence 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【業務内容】 ■スマートフォンでクルマのドアロック操作、解除やエンジン始動を実現するデジタルキー開発をお任せいたします。 ・要求仕様の策定、機能要件の明確化、整合 ・デバイス単体の妥当性検証 ・耐環境テスト（単体、実車）、各種法規テスト ・将来的な商品適用に向けた認識技術の研究・開発 【業務の魅力について】 ■お客様に新しい価値をもたらすエントリー技術の開発としてスマートフォンと連携し、車両内部だけではなく車両外部も含む大規模で複雑なシステム、プロセス、組織をコントロールいただきます。 ■多様なECUを開発しており、Gr.内のジョブローテーションも活発ですので、多様な電気・電子・ソフト技術に触れ習得することができます。 ■機能を実現するために必要な最先端のSoCの設計技術を習得でき、設計/開発した制御ユニットが適用されることがお客様の新しい体験や喜びに直結することになるため大きな責任と共に、やりがいを感じることができます。 ▼Hondaフィロソフィーとは https://www.honda-jobs.com/about/philosophy/ ▼[特別対談] 元Honda社員と語るHondaのフィロソフィーは https://global.honda/jp/career/23.html ▼仕事も育児も、しなやかに強く。Hondaで輝くワーキングマザーは https://www.honda.co.jp/career/3.html 事業内容・業種 自動車

【業務内容】 設計されたアーキテクチャ、データパイプライン、データマートの実装を主に担当します。また活用フェーズではデータアーキテクトと共に集計・分析、結果の報告までの実装を対応します。 【顧客のデータプラットフォーム構築】 ・データコンサルタントやマーケティングコンサルタントとプロジェクトを組成し、Treasure DataやGoogle Bigquery、Snowflake、Databricks等を用いてデータプラットフォームを構築します。 ・主な担当は、実装フェーズにおけるデータのアーキテクチャ整理や、データパイプライン、データマートの設計になります。また、顧客が保有するデータの棚卸や、データ戦略立案などの要件定義フェーズまで一気通貫で対応することもあります。 【顧客のデータプラットフォーム活用】 SQLやPython、BIツールでデータを集計・分析し、顧客が意思決定する際に役立つアウトプットを提供します。 マーケティングコンサルタントやデータアーキテクトと共に、顧客へのヒアリング・要件定義から、集計・分析、結果の報告までのプロセスにおけるデータ集計やBIの実装を主に担当します。 ■残業について：月残業時間0～20時間です。基本的に就業時間内で終えられるようスキルに応じてプロジェクトのアサインを調整しております 【やりがい】 ・前年比売上500%の急成長中スタートアップ企業に、コアメンバーとしてジョインしていただきます。 ・東証プライム上場自動車メーカーなど、日系大手企業をクライアントにデータの活用支援を行えます。 【成長環境】 ・コアメンバー候補を募集しており、CSO兼データ系職種の責任者とともにクライアントの支援を行っていただきます ・ビジネス／マーケティング×データエンジニアリングのスキルアップができ、市場価値や希少性を圧倒的に高められます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【配属組織名】 研究開発グループ デジタルサービス研究統括本部　先端AIイノベーションセンタ　データサイエンスラボラトリ 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 衛星画像解析ソリューションにかかわる機械学習技術の開発 日立の提供する衛星画像解析関連のソリューションの拡大に向けて、さまざまな機械学習を応用した新技術の研究開発に従事していただきます。 関連事業Webサイト：https://www.hitachienergy.com/jp/ja/products-and-solutions/asset-and-work-management/lumada-fsm/vegetation-manager 【募集背景】 日立グループでは衛星画像を用いたDX事業を推進していますが、近年の生成AI等の技術の進展に伴い、衛星画像処理にとどまらない大幅な拡張による事業のさらなる拡大が期待されます。そこで、データサイエンスラボラトリでは、幅広い機械学習の技術をとりいれた新たな衛星画像解析技術の研究開発を推進しています。この体制を強化するため、次世代の衛星画像解析のコンセプトを提案し、それを実現する新たな技術を開発し、また、その成果を学会などで発信できる素養を持った研究者を募集します。 【職務概要】 日立グループにおける衛星画像ソリューション・サービス向けの技術のコンセプトを提案するとともに、それを実現する新たな技術を開発し、その事業化にも貢献する 【職務詳細】 ・日立グループ内の各部門等と連携し事業上の技術課題を定義すること ・日立グループ外の顧客ともコミュニケーションを図り、ともにビジョンを描くこと ・最新の関連技術について調査し、その知見を取り入れて自社の技術・ソリューションを発展させること ・技術を特許にまとめ、また学会等で自社技術に関する発信を行うこと 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 生成AIの登場に伴う機械学習分野の変革期において、衛星リモートセンシング分野の発展に研究者として大きなインパクトをあたえることができます。 当研究チームは、科学分野のAI技術をテーマとした研究開発に取り組んでおり、本職務もその一環と位置づけられます。そのため、周囲の研究者は様々な科学分野の素養を持ったエキスパートがそろっており、様々な角度から刺激を受けて研究に取り組むことができます。また、衛星画像分野専業ではないので、異分野との連携や転向もできます。 キャリアとしては事業部への転籍、研究を突き詰めていくなど、様々な選択肢を提供できます。 【働く環境】 ・配属組織/チーム：10～20人規模のチームで、若手からベテランまで様々です。 　ITやデジタル系専門の方から、産業分野、機械分野などの様々なバックグラウンドを持ったメンバーで構成されています。 　互いの異なる専門性を活かし、相互に協力して取り組む雰囲気をもったチームです。 ・働き方：在宅勤務可。現在は、基本在宅勤務で、必要に応じ出社しディスカッションをしたり、事業部や顧客との打ち合わせで東京のオフィスに出張する事も発生する可能性あり。 【想定ポジション】 担当者クラス ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 事業内容・業種 総合電機メーカー

【仕事内容】 AWS、Azure、Google Cloudなどのパブリッククラウドの中から、顧客のシステム要件に基づき、最適なクラウド環境を設計・構築します。 エンド比率が高く、顧客のビジネス課題が解決できるよう積極的なコミュニケーションを図りながら作業していきます。 昨今トレンドとなっている生成AIに関する案件も多くご相談いただいており、本人の希望やキャリアパスをじっくり相談しながら、対応いただく案件を決めていきます。 【案件例】 ・データ分析基盤構築 ・機械学習を用いた需要予測モデル開発 ・生成AIによる自動化 【世界的クラウドベンダーから認められる技術屋集団】 ・AWSパートナーネットワークの『APN コンサルティングパートナー』加入 ・Google Cloudの最高位のプレミアパートナー認定 ・MicroSoft IT都市化“Azure Base”に参画・日本オラクル社『ゴールドパートナー』認定『Oracle Certification Award 2020』受賞ほか多数 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【部・チームの業務概要】 ものづくり事業統括室は、生産、調達、生産技術、部品に関する部署と横断活動をします。 生産工場のＤＸ化を推進しており、現場との調整・アイテム企画・設計・コーディング・試験・保守運用方法検討、また業務効率化を目的としたアイテム導入・運用支援など幅広い業務を行っております。先端技術のR&D(研究開発)もしており、AI/IoT/MRといった技術に触れる機会もございます。 【今回の求人の具体的な仕事内容】 スマートファクトリー化推進に向けた生産工場の業務設計をするビジネスアナリストとしての業務をお任せします。 具体的には・・・ ・工場の業務プロセスの整理 ・課題に対しての改善ポイントの提案とシステムの要件定義 ・工場へのシステムの導入支援 入社してからはまず、ワイヤーハーネスを中心とした製品や製造工程等の基礎知識を学んでから、業務についていただきます。 必要に応じて現場作業を体験する機会もございます。 【部・チームの人数や雰囲気】 ・部の人数：23名 ・雰囲気：社員は30~50歳代で、生産準備経験者、現場改善経験者、電気・システム・AIなどの専門知識を有するメンバーです。 それぞれが、生産現場や生産準備業務の効率化に向け、日々関連事業所を飛び回り、テーマ完遂に向け励んでいます。 また、ベテラン社員は後継育成の思いが強く、部としても必要なAI・システムに関する教育を受講いただけるような環境や人材育成体制を構築中です。そのためご自身のやりたいことや必要な教育など積極的にご提案いただけます。(現在部内で1名トヨタ様の”データサイエンス実践道場”を受講中です。) 事業内容・業種 自動車部品

〈データエンジニア＜自社開発ベクトルの検索エンジン＞＃TG-0918-50-M〉 ■自組織の強み・事業責任者からのコメント等 入社後に所属組織の全てのPJを自分の目で見て、自ら触れていただきます。その後希望や適性を鑑み、3ヵ月後を目安に下記を選んでいただく運用を検討しています。 ・各部門へ異動し、プロダクトラインを育てていく選択 ・GTC推進室での横断活動を継続する選択 ■担当業務内容 ①・データ分析 　・検索モデルや機械学習モデルで利用する為の特徴量含作成と管理：60％ ②データ連携におけるパイプライン開発：20％ ③新たなサービス(AWS/GCP等)・ツール・先端技術に対する技術検証：20％ ■仕事のやりがい 製造業BtoBという極めて経験者の少ない業界のため、先人の知恵は少なくスタートラインは皆同じです。その中でたくさん失敗しながら成長していくことができます。 技術難易度の高い検索エンジンを同社開発し、世界に先駆けたモデルを作ろうとするメンバーと共に、最大価値として顧客に届け切る事を突き詰める事ができます。技術として常に新しい企画・技術を試す事ができ、新インターフェースでのサービス開発等経験を積むことができ、ビジネスグロースとしても1→10→100の移行期をダイレクトに経験でき、それを糧にした0→1を創り出す事で代え難い経験を積むことができます。各国の文化・潮流に合わせた展開といったグローバル感も他企業に無い醍醐味です。商品点数約3千万、ECサイト内年間KW検索数1億超え 世界有数のBtoB向けECサイトのコアである検索を変革し、一緒に誰も成し得ていないモデルを作りましょう。 ■3～5年後の想定されるキャリアパス 志向に応じて複数のパスを選べます。 ・スペシャリストとして技術を極めるパス ・プロジェクト・プロダクトといったジェネラリストのパス ・エンジニアチーム・組織のマネージメント 世界に先駆けた製造業BtoB特化の検索サービスの先駆者として、自身のキャリアと業界でのプレゼンスをあげいただきたいです。 ■業務上の課題 内製開発で取り組んできた検索エンジン、レコメンドエンジンは、ECサイトのコア機能として急拡大を迎えています。日本からグローバルに展開が一例です。 顧客への価値提をこれまで以上に高いレベル、速い速度で行う事が必要です。その為に必要な組織的な取り組みもまだ十分にできているわけではありません。まだまだ道は遠くはあるものの、あなたと共にGoogle等のビッグテックにも負けない組織作りをしていきたいと考えています。 ■使用アプリケーション ・コミュニケーション : MS Teams, JIRA, Confluence ・サーバ監視 : CloudWatch ※サーバレス主体でサービスを構成しています ・他：Office 365、Azure OpenAI Service ■開発環境・その他 AWSを中心としたフルクラウド環境のシステム。クラウド上でもクライアントPCで開発も可。 言語はPythonが殆どですが、Rust等の新しく性能の高い言語を習得していると活躍の幅が大きく広がります。 ・DB : Redshift, BigQuery, RDS, DymanoDB, Neptune ・データカタログ：OpenMetadata, dbt, Glue Catalog, Sagemaker/VertexAI FeatureStore ・BIツール：Looker ・開発言語: Python, SQL, Spark, Rust ・フレームワーク： Fastapi, Pytorch ・コードリポジトリ：GitHub ・IDE: VS Code, Sagemaker Studio, Intelli J, Github copilot利用可 　※自由 ・AWS: Sagemaker, Lambda, StepFunctions, Batch, CloudFormation, CodeBuild/CodePipeline ... ※利用サービスに制約設けてません ・GCP：VertexAI VectorSarch, CloudRun, Memorystore for Redis, Workflows 各社員が働きやすい制度・設備を用意しています。リモートワークの導入はもちろん、出社時にも席を固定しておらず、自由席で業務中に他の社員と円滑なコミュニケーションを取ることができます。論文・技術書籍等の輪読会、各種スキル教育・育成の仕組もあります。独自で自由研究制度なども設けています。 事業内容・業種 機械部品

【仕事内容】 データをビジネス上の価値に繋げるためのシステム開発をお任せします。 データ活用を効率的に行うための、データ基盤の構築はもちろん、運用・定着化まで支援していきます。 また、データ分析基盤構築未経験の方はSQLを用いたデータ抽出、分析、可視化の業務からスタートするなど、現在のスキルを生かしながらステップアップしていただきます。 ▽データ活用のための基盤構築 ■現状調査 　-既存の業務フローやデータ構造の把握、言語化 ■分析基盤構築 　-要件を設計に落とす 　-分析基盤構築スケジュール作成 　-実装 ■データ活用 　-基盤の運用・保守 　-ユースケースやビジネスサイドの要望に基づくデータマート作成 　-データ抽出、可視化 　-AIモデルの実装 　-クライアント社員へのスキルトランスファー　など 【開発環境】 ■言語：SQL、Python、R ■クラウド：AWS（EC2、Lambda、S3、Athena等）、GCP（Compute Engine、Cloud Functions、Cloud Storage、BigQuery等） ■RDB：MySQL、PostgreSQL ■ソースコード管理：GitHub ■コミュニケーションツール：Slack ■BI：Tableau、Looker studio、QuickSightt　など 【取り扱うデータ】 売上データ、POSデータ、Webサイトアクセスデータ、会員情報などのテーブルデータが中心　　※案件により異なります 事業内容・業種 Webマーケティング・ネット広告

■生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決業務 【注力ポイント】 生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決提案、 PoC／プロトタイプ開発、生成AI（LLM）を活用したシステム開発／データ分析 【ステップアップ事例】 入社1年：　生成AIを活用したシステム開発／データ分析 入社2年：　生成AIに関する技術調査およびPoC実施 入社3年：　生成AIによるビジネス課題／業務課題の解決提案 【案件内容】 ■社内の問い合わせ業務の自動化を目的とした生成AIチャットボット開発 ■システム開発において生成AIを活用して設計書から実施すべきテストケースを自動生成 ■システム開発において生成AIを活用してソースコードから設計書を自動生成 ■生成AIモデル（LLM）の回答品質を高めるための研究開発 ■大規模言語モデル（Bert，GPT, Llama）を活用した検索アルゴリズムの研究開発 【社内取り組み】 ■成果発表会 　　エンジニアが持っている知識・経験を共有するオンライン企画 　　└ システム開発／AI開発をテーマに、月２回開催予定。 　　└ 登壇者が発表した内容について、視聴者が自由に質問できる。 ■ Kaggle Master Project 　　社会課題の解決をテーマに開催されるAI・機械学習コンペにチーム参加 　　└ コンペ参加を通して、AI機械学習のスキルアップを図る。 　　└ 前期実績としては、銅メダル（2662チーム中205位）の成績。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【業務内容】 全社DXを推進するためのシステム構築を専門とします。 事業ニーズや全社戦略に基づいたDX計画についてコンサルティングメンバーと相談しながら必要なデータ連携機能やデータマネジメント環境をバランスよくデザインし実装します。 また、事業側のニーズに基づいてコンサルタントが組成したデータ利活用を伴う施策について、利活用に適したデータパイプラインの構築を担い、施策実現の前提を担保します。 社内プロダクトとしてのリリース管理やバージョン管理などの製品管理全般の役割も担います。 システム開発を伴う場合はアーキテクト及びプロジェクトマネージャーとして機能する場合もあります。 《取り扱うプロダクトのイメージ》 ■コンサルタントや社内各部署のアナリストがアドホック分析を実施するのために必要な分析環境 ■データマネジメント業務に必要な社内システム ■業務につながる分析モデルの実行環境とデータパイプライン 【ポジションの魅力・特徴】 iFINDは2023年7月に設立され、2期目を迎えるところです。 設立して間もなく、まだ社員数は少ないため、1人1人が中心メンバーとして裁量を持って活躍しています。 同社ではコンサルティングサービスを拡大させていることもあり、 DXをキーワードに意見を挙げれば自分が好きなテーマに挑戦できる風土があり、個人のチャレンジが会社の成長に直結する環境があります。 クライアント企業を取り巻く状況は加速度的に変化しており、3年後にはきっとまた新しい世界となっていることは間違いありません。そのスピードを体感しながら、自ら動く方にとってはとても楽しい環境です。 また、育児休暇などの制度もあり、家庭を持つ人をはじめとして働きやすい環境が整えられています。 ＼こんな方はぜひご応募ください／ ☆創業期の会社でコアメンバーとして活躍したい方 ☆自身が取り組みたいテーマのビジネス実装に中心的に関わりたい方 事業内容・業種 コンサルティングファーム