★流通小売業界で日本最大級の規模であるイオングループのビックデータを活用したアナリティクスプロジェクトの推進をお任せ★ 【ハイブリット型勤務/平均残業時間15h/離職率5％/充実した休暇制度有/フルフレックス】 ■本ポジションのミッション： 当部署はイオングループ各社のデータを集約し、グループ内でのデータ活用がミッションです。グループ内の部署/従業員がユーザーとなるため、現場が抱える課題をデータ活用によってどう解決していくか、ユーザーが求める情報をどのように提供していくかを考え業務を行っていただきます。 プロジェクトはデータ量や関わる事業会社などの数に応じて異なるため、大規模プロジェクトを推進しながら、小規模のプロジェクトを並行して推進するなど、多面的に活躍いただくことが可能です。 ■業務内容： ・ユーザー折衝、ベンダーコントロール ・レポーティング（ダッシュボード開発） ・BIツールの改良や作成、データ利活用推進 ・分析要件定義・分析設計の策定と実施 ・KPI設計とモニタリング ・データ加工のロジック、データモデリングのドキュメント化 ・ETLツールを用いたデータ連携 ・機械学習やAIの学習データの作成 等 ※直近は社内の営業情報システムのリプレイスやDWH（Data Ware House）の整理/や活用を中心に行なっていただく予定です。 ※今後は各領域を横断したデータ活用や、AI/機械学習を活用した顧客分析や競合比較など、より多くのフィールドでのデータ活用を目指しています。 ■魅力： ・日本最大の小売〜流通企業のビッグデータを活用したプロジェクト推進を通し、他社では触れることのできないデータ量の利活用経験を得ることが可能です ・ユーザーが抱える課題に対して向き合いながらプロジェクトを推進することができるため、実際のデータが活用されていく手応えを感じることが可能です ・「お客さま第一」を実践するため、グループ方針、及び事業各社からの要望に対する要件整理と企画提案、事業各社への改善提案の策定を行っており、グループ各社を通じて、お客さま、地域へ貢献しています。 ■企業魅力： イオングループの従業員買物割引制度や社員食堂制度（本社のみ）×充実した福利厚生（住宅手当有）など安心して長期的に働ける環境が整っています。 変更の範囲：会社の定める業務

【BCGの出身者によって設立された転職エージェント｜週1回〜フルリモートまで相談可｜時価総額1,000憶円以上の大型上場を狙って2028年IPO準備中】 ■業務内容： 当社の機械学習チームにおいて下記に携わっていただきます。 ＜詳細＞ ・業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築 ・MLの活用による転職体験（求職者・求人企業・社内メンバー）の改善 ・データ分析を活用した経営支援 ※CTOを含め、ML領域に明るいメンバーが複数在籍しており、技術的な議論や実装がしやすい体制が整っています。 ■業務の特徴： (1)MLチームの立ち上げから運用まで一貫して関われる 既存データの活用だけではなく、取得方法やデータ構造の戦略設計から実践できます。 分析で終わらず、成果を自社サービスに実装し、実際のユーザー体験の改善まで携わることができます。 (2)強い開発組織と連携しながら高速で改善を進められる 開発チームは創業期から頻繁にプロダクト改善を続けており、高速でPDCAを回せる環境です。 現場のオペレーション理解が深く、エンジニアとビジネス側の連携も密なため、仕様変更や改善がスムーズに進みます。 ■開発部：SWE 約12名＋PdM 1名（FE・BE専任やフルスタックも在籍） CTO直下の内製体制で現時点でデザイナー、LLM/MLエンジニアチームを抱えています。 開発部としては、上場までに50名規模の拡大を予定しています。 ■開発環境： ・開発手法：アジャイル（デイリースクラム、週次定例、月次1on1）—会議は必要最小限 ・リリース：本番リリースは日次運用。小さく速く検証し、継続的に改善 ■使用技術・ツール一覧： ・フレームワーク・言語…React JS、Next.js、GraphQL、Angular、Ruby on Rails、TypeScript ・インフラ・BaaS…AWS、BigQuery、Vercel、Firebase、Elasticsearch、GitHub Actions ・テスト…RSpec、Playwright ・その他開発ツール…Figma、Findy Team+、Slack、GitHub、Docker 変更の範囲：会社の定める業務

〜累計500万ダウンロードを突破／発見型ソーシャルECアプリ「カウシェ」を運営／資金調達46億円〜 ■業務内容 機械学習領域において技術面をリードしていただきたいです。 ・機械学習（特にレコメンデーション）を用いたプロダクト体験の設計・実装 ・要件定義、開発進行、技術的意思決定などの推進・リード ・機械学習基盤のアーキテクチャや運用面の改善（Training pipeline, Serving, Monitoring など） ・運用フロー、実験管理の自動化・効率化 ・システムの信頼性 / 品質の向上 今後MLチームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記のような技術的リードに専念いただきます。 ■開発環境 Python Vertex AI, Dataform, BigQuery, Spanner, Cloud Run Cloud Monitoring, Cloud Logging Terraform, Github Actions Looker Studio, Google Spread Sheets GitHub, Slack, Notion ■カウシェについて 「新しい生活圏のカタチをつくる」をビジョンに、発見型ソーシャルECアプリ「カウシェ」を運営しています。 セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。 “毎日のディスカウントマルシェ”として、買い手にとっては楽しく、売り手にとっては買い手の情報が見える新たな販路としての価値を提供。情報・モノ・感情を循環させることで体験と産業の革命を目指します。 変更の範囲：会社の定める業務

〜大手企業との取引多数／自社内勤務比率8割／売り上げ右肩上がりで安定性◎／時差出勤制度やテレワーク制度あり〜 ■事業の魅力： 「不良品検査装置」「食品異物検査や果物外観検査」「眼疾患の診断高速化」等、日本の産業の課題を画像系AIや3次元点群技術で解決へ導いています。 お客様と長期間、二人三脚で業務を進めることができるため、真にお客様のために価値貢献することができます。 ■業務概要： 受注拡大のため、AI、機械学習、3次元データ（SLAM）に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発をお任せします。エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心となり、案件の多くがプライム案件のため、顧客（メーカー）との距離が近いです。 ■業務の特徴： ・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます。 ・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます。 ■組織について： ・チームは30代〜40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ■当社の特徴： ・9割がプライム案件 ・エンドユーザー様と近い距離で開発に関われる ・上流工程〜下流工程まで経験することができる ・先端技術（AI、機械学習、データ解析、3次元点群）の多くの開発実績がある ・AI系、制御系、業務系、Web系など幅広い案件があり、スキルチェンジや他分野の知見を身につけることができます。 ・アカデミックな活動にも取り組むことができます。 ■働く環境： ・テレワークが可能で、週2〜3日程度リモート勤務をしている社員が多いです ・先端技術エンジニアが30名近く在籍しています。 ・数学チームに数学Dr.、統計検定1級保持者等の有識者が多く在籍しています。 変更の範囲：会社の定める業務

【製造業のDX化を推進／自社プロダクトAI機械学習「WALL」／事業の立ち上げフェーズに携われるポジション／フルフレックスで働き方◎】 ■募集背景 「未来の価値観を創造し、人類の理想を実現する」をビジョンとする当社。本ポジションではこのビジョンを達成すべく、製造業向けAI機械学習プラットフォームの「WALL」を開発いたしました。このプロダクトを通して、製造業の課題解決を一緒に進めていただけるエンジニアを募集します。 ■業務内容 ・自社サービスの新機能開発及び保守、運用 ・自社サービスの機械学習機能のPoC、初期検討 ・クライアントデータの分析、改善提案 ＜開発環境＞ 開発言語：Python, TypeScript フレームワーク：FastAPI, React, Redux, Next.js, Tensorflow, Pythorch, scikit-learn インフラ・ミドルウェア：AWS データベース：PostgreSQL 開発ツール：Slack, GitHub(Actions), Docker, notion ■ポジションに求めること： ユーザーの所属する領域が研究開発と専門性が高く、変数も多いため、アルゴリズムを日々改善しております。 設計開発や材料選定で用いる数多ある変数を想定しながら、最適解を導くAIサービスの開発を進めていただきたいです。 顧客からは特に、構造化データを使った最適化問題への対応や、スパースなデータの取り扱いが求められます。 ■当社の魅力 ◎事業の立ち上げフェーズに携われる ◎製造業の貴重なデータを扱うことができる ◎トラディショナルな領域におけるDX推進に携われる ■自社開発プラットフォーム「WALL」の強み 〇製造業の人たちが使いやすい 分かりやすいユーザーインターフェースのため直感的に操作ができる 〇技術コンサルにも対応 機械工学、機械学習に知見を持つスタッフによるサポート体制があるため、データリテラシーがなくても分析が可能 〇かゆいところに手が届くUX パラメータの固定、上限下限の設定など業務に即したオプションを搭載 ⇒上記強みを活かしトヨタ・日産・BOSCHなど大手企業に多く導入しております。 変更の範囲：会社の定める業務

〜大手企業との取引多数／自社内勤務比率8割／売り上げ右肩上がりで安定性◎／時差出勤制度やテレワーク制度あり〜 ■事業の魅力： 「不良品検査装置」「食品異物検査や果物外観検査」「眼疾患の診断高速化」等、日本の産業の課題を画像系AIや3次元点群技術で解決へ導いています。 お客様と長期間、二人三脚で業務を進めることができるため、真にお客様のために価値貢献することができます。 ■業務概要： 受注拡大のため、AI、機械学習、3次元データ（SLAM）に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発をお任せします。エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心となり、案件の多くがプライム案件のため、顧客（メーカー）との距離が近いです。 ■業務の特徴： ・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます。 ・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます。 ■組織について： ・チームは30代〜40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ■当社の特徴： ・9割がプライム案件 ・エンドユーザー様と近い距離で開発に関われる ・上流工程〜下流工程まで経験することができる ・先端技術（AI、機械学習、データ解析、3次元点群）の多くの開発実績がある ・AI系、制御系、業務系、Web系など幅広い案件があり、スキルチェンジや他分野の知見を身につけることができます。 ・アカデミックな活動にも取り組むことができます。 ■働く環境： ・テレワークが可能で、週2〜3日程度リモート勤務をしている社員が多いです ・先端技術エンジニアが30名近く在籍しています。 ・数学チームに数学Dr.、統計検定1級保持者等の有識者が多く在籍しています。 変更の範囲：会社の定める業務

【ミッション】 「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」 実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること 【概要】 ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。 【詳細】 担当するフェーズ：ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証（運用保守は担当外） ・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする ・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う ・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う ・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す ・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験 ・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装 ・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化 ・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理 など 【ポジションの強み】 ・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること ・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること ・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと ・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること 【開発言語・ツール】 言語：Python フレームワーク：PyTorch ソースコード管理：GitHub 情報共有ツール：Slack・Google Workspace・Notion その他：Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi 支給PC：BYOD（個人保有の端末を業務利用可能） 【開発〜リリースまでの環境】 ・機械学習モデル開発についてはサーバを活用 ・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施 変更の範囲：会社の定める業務

◆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しませんか？国内の大手製造業から加工会社まで幅広く導入されるプロダクト／グローバル展開中◆ ■ミッション ML Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それら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。キャディの持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 ■業務内容（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） ◎図面に対する画像認識システムの構築 図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・画像認識モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ ◎CADデータに対する解析システムの構築 CADデータを解析し、CAD内の情報や3D形状情報から必要な情報を抽出する技術開発を行います。 ・CAD解析モデル・アルゴリズムの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成したCAD解析モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・CADデータから情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ ◎機械学習プロジェクトマネジメント 図面解析モデルをはじめとした機械学習モデル開発のプロジェクトマネジメントを行います。 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・プロダクトマネージャーと議論し、機械学習モデルのKPI詳細化・スケジュール合意 ・必要に応じてアノテーションを定義し、アノテーションチームと適宜連携しデータセット作成 ・図面解析・CAD解析に記載の業務例を自身 or チームの機械学習エンジニアとともに推進

〜ユーザーの声を聞きながら裁量を持って働ける／場所や時間に捉われない自由な働き方が実現〜 ■業務内容： 機械学習エンジニアとして、機械学習・自然言語処理の技術を応用し、分析アルゴリズム及びプログラムの開発にご従事いただきます。 ■業務詳細： ◇プロダクト開発 ┗会社ごとの建設データに対しての、解析処理の実装 ┗機械学習モデルの開発 ┗新機能開発やモデル・システムの改善 ◇PoC及び新規プロダクト開発 ┗PoC・フィージビリティスタディ ┗機械学習システム周りの要件定義・設計・開発 将来的には、ご志向やスキルに応じてプロダクト単位でメンバーのリードをお任せできればと考えております。 当社社員及び業務委託メンバーと連携して、プロジェクトの推進を担っていただける方を必要としております。 ■技術スタック： ・メイン：Python、Pandas ・インフラ：AWS、Amazon SageMaker ・機械学習：勾配ブースティング ・その他：GitHub、GitLab、Slack、Asana等 ※新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定します。 ※上記の技術スタック全てに精通している必要はありません。 ■やりがい・魅力： ◎業界の課題に向き合い、本質的な価値を提供するエンジニアリングです◎ 近年、建設業界においてIT活用の必要性が高まっています。 一方で、業界特有のデータ構造や現場ニーズに対応したソリューションの余地は多く存在しており、多くの企業が課題を抱えています。 私たちは、業界特化のデータを活用し、現場のリアルな課題を解決するサービスを開発しています。 扱うデータは、業界特化型でこれまで十分に活用されていない貴重な情報が多く含まれており、これらをもとに機械学習アルゴリズムの社会実装に取り組むことができます。 機械学習技術を用いて具体的な変革をもたらすことは、大きなやりがいと社会的意義を感じられる仕事です。 建設業界という成熟した市場の中で、次のスタンダードを一緒に作り上げていきましょう。 変更の範囲：会社の定める業務

■仕事内容： モノづくりの製品開発におけるハードウェア開発の評価テストに携わっていただきます。 ■業務詳細： □自動車、及び自動車部品開発におけるテスト/評価業務 ・車載電池ECU試作 ・エンジンECU評価 ・画像センサの評価 □産業用機器の制御ソフト開発におけるテスト/評価業務 ・FA機器の電子回路設計〜試作品評価 ・半導体ウェハ評価業務 ■入社後のフォローについて ≪未経験者の場合≫ マナーやOfficeソフトから始まり、モノづくり業界のエンジニアに必要な各分野（電気／機械／ソフトウェア）の体験研修を行い、その後配属プロジェクトを踏まえた研修を実施します。 トーテックグループの研修部門技術者出身の講師がサポートします。 ≪研修例：一例です。ご経験などにより異なります≫ ≪ご経験の浅い方の場合≫ モノづくり業界のエンジニアに必要な各分野（電気／機械／ソフトウェア）など、配属プロジェクトを踏まえた研修を実施します。 トーテックグループの研修部門技術者出身の講師がサポートします。 ≪研修例：一例です。ご経験などにより異なります≫ AutoCAD自学／研修　通信知識学習／回路はんだ付け実習／テスター／オシロスコープ実習／電気電子回路知識学習／ドライバーモニタリングシステム構造学習／C言語学習／テスト技法演習 ■トーテックビジネスカレッジ：最大規模のグループ研修制度 技術系や資格対策まで、オンラインや集合の研修が200講座が受け放題（無料） ■その他、成長支援施策： ・資格受験料を全額補助（資格試験の合格時、受験料が全額補助） ・資格取得のインセンティブ（5,000円〜200,000円まで難易度に応じた金額が支給） ・その他、スキルアップにつながる学習には、年間5万円まで返還させていただいています。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務概要： ソリューションデザイナは、ミッションの一つである「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」ための当社ならではのポジションです。AIをビジネスで実用化していく上で不可欠な人材であり、「ビジネス」「機械学習・AI」双方の知識を持って、クライアント企業の課題解決・共同開発・新規事業や全社DXを推進します。ソリューションデザイナの主な役割は、コンサルティング・AIに関する知見をもとにAI関連のプロジェクトの提案およびプロジェクトマネージャーになります。中でもシニアソリューションデザイナはプロジェクトの推進に加え、クライアント企業のアカウントマネジメントやLaboro.AIにおけるソリューションデザイン部門と関連部門の組織作り、協業先企業との事業検討など、より高い責任を担っていただきます。 ■業務詳細： AIを活用したプロジェクト受注を目指した企画・提案セールス クライアントへのプロジェクト提案・セールス活動（セールスのリードは問い合わせや紹介といったpull型営業が中心） クライアントへのヒアリングおよび施策の提案 クライアントの役員・リーダークラスのアカウントマネジメント 受注プロジェクトの推進 AI活用戦略立案 AI活用の企画・要件定義 プロジェクトマネジメント エンジニアへの要件伝達・エンジニアと連携して成果創出 AIの学習結果、分析等のクライアントへの報告 クライアントのデータの簡易的な分析（機械学習のコーディングは業務には含まず） チーム、組織作り ソリューションデザイナのチームリード、スーバーバイズ、評価、採用 ソリューションデザイナのチームにおける営業企画のリード ■事業紹介： 「すべての産業の新しい姿を作る」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションとして掲げ、機械学習技術を活用して、クライアント企業のビジネスプロセスの中でも特に独自性や収益性の高いコアプロセスに対して、課題解決・技術の共同開発・新規事業や全社DX推進の支援などを行っています。具体的には、「アカデミアから発進される最先端の機械学習技術」と「ビジネス現場の理解とそこへのAI導入の知見・ノウハウ」の2軸を武器として、汎用的なプロダクトやパッケージ製品では実現困難な課題を解決するオーダーメイドの「カスタムAI」を開発・提供しています。 変更の範囲：会社の定める業務

■全国フルリモート／利用者数1000万人超えのスキマバイトアプリ／優秀なメンバーが多数在籍／フレックス□■ ■業務内容： スキマバイトアプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。 ■業務詳細： （1）機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 ・機械学習APIサーバーの設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン構築 ・機械学習ワークフローの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など （2）生成AIを実運用していくための切開・開発・運用・ルール整備など （3）上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるデプロイ自動化 ・サービス監視設計・運用 ・パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など （4）社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務 （5）ML基盤活用戦略の作成・推進や、全社的なML活用の環境整備・啓蒙活動 ■扱うデータ例： ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ ■当ポジションの魅力： ・グループのミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 ・メンバーは、「MLOpsエンジニアとして世界的に展開しているアパレル企業での大規模な機械学習の基盤の開発」や「国内最大手のスキルマーケットプレイスでの推薦システム開発、不正検知」「国内ビッグテックでの広告配信の最適化」「ITベンチャーにてR＆D組織の立ち上げ」などを経験した優秀なメンバーが集まっており、お互いに学び合いながら開発に取り組んでいます。 変更の範囲：会社の定める業務

■全国フルリモート／利用者数1000万人超えのスキマバイトアプリ／優秀なメンバーが多数在籍／フレックス□■ ■業務内容： アプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。 ■業務詳細： （1）機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 ・機械学習APIサーバーの設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン構築 ・機械学習ワークフローの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など （2）生成AIを実運用していくための切開・開発・運用・ルール整備など （3）上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるデプロイ自動化 ・サービス監視設計・運用 ・パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など （4）社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務 （5）ML基盤活用戦略の作成・推進や、全社的なML活用の環境整備・啓蒙活動 ■扱うデータ例： ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ ■当ポジションの魅力： ・グループのミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 ・メンバーは、「MLOpsエンジニアとして世界的に展開しているアパレル企業での大規模な機械学習の基盤の開発」や「国内最大手のスキルマーケットプレイスでの推薦システム開発、不正検知」「国内ビッグテックでの広告配信の最適化」「ITベンチャーにてR＆D組織の立ち上げ」などを経験した優秀なメンバーが集まっており、お互いに学び合いながら開発に取り組んでいます。 変更の範囲：会社の定める業務

【Python、C／C++のスキルが活かせる／「世界と戦う技術」を提供するソフトウェア高速化のエンジニア集団／社内外の各種勉強会・研修・資格取得補助などエンジニアのスキルアップを支援／年休126日】 ■業務内容： 当社では、生産現場と連携し、様々な最適化アルゴリズムを使用した自動化や機械学習によるデータ分析、およびその結果の可視化を行っています。 また、カメラ画像の画像処理や解析など、幅広い技術分野での開発も行っています。 このプロジェクトを通じて、我々は主導で生産現場のDX推進を行っています。 ■詳細： ・生産現場の自動化および可視化 ・工程管理のソフトウェア設計、評価（スケジューリング管理の最適化アルゴリズムの設計、評価） ・測定ソフトウェアの最適化（保守性の向上、高速化など） ・生産データベースを基に機械学習を用いた認識、データ分析による様々な予測および可視化 ・画像処理による画像解析と高速化 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 ■案件例： 半導体工場におけるスマートファクトリー推進 ■案件例：やりがい ・世界最先端工場のDXを担うことで大きな技術キャリアアップが得られる ・現場連携でソフトウェア以外の技術領域に直接触れることができ、技術の幅が広がる ・最先端で多種多様のデータを直接扱うことができ機械学習（認識やデータ分析）の大幅な技術力アップが可能 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般

【ご経験にマッチするポジションを当社からご提案するオープンポジション／dodaを中心とした大規模サービス×膨大なデータ基盤／データ・AI領域のエキスパートポジション】 ※こんな方にお薦め ●データ・AI領域で自身の専門性を発揮したい ●大規模データ・高トラフィック環境で技術力を磨きたい ●生成AIやLLMなど先端技術を実サービスに適用したい ●事業KPIに直結する開発・分析に関与したい ■業務内容 同社のデータ・テクノロジー領域において、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案し、事業成長に直結するデータ・AI活用を推進いただきます。 <ポジション例> ●データサイエンティスト ・機械学習／生成AI（LLM等）を活用したモデル設計・開発・改善 ・人材マッチング高度化に向けたアルゴリズム開発 ・Python／PySparkによる分析・モデリング ・PoC／プロトタイプ開発による技術検証 ・業務効率化・自動化に向けたAI活用推進 ・データ前処理／特徴量設計／データ設計 ・社内外への技術発信（論文・登壇等） ●データエンジニア／データアーキテクト ・データ基盤構想の策定／ロードマップ設計 ・技術選定およびアーキテクチャ設計 ・データマネジメント方針の策定・推進 ・データ基盤構築および改善プロジェクト推進 ・ETL／データパイプライン開発 ●データエンジニア／アナリティクスエンジニア ・データマート設計・構築（要件定義〜運用） ・データ収集／加工／集計 ・バッチ処理基盤の運用・改善 ・dbt等を用いたデータ変換・モデリング ・意思決定支援に向けたデータ整備 ●AIエンジニア（バックエンド／インフラ） ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・LLM／AIエージェント活用機能の開発 ・API／非同期処理／キュー設計 ・マルチクラウド環境構築（AWS／GCP／Azure） ・スケーラビリティ／パフォーマンス最適化 ・セキュリティ／監視／ガバナンス設計 ●機械学習エンジニア ・レコメンド／マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルの本番実装・改善 ・Python／SQLを用いた分析・検証 ・KPI改善に向けたアルゴリズム最適化 ・PdM・データサイエンティストとの連携推進 変更の範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

■□IBMグループのDX領域を牽引する／AIプロダクトの中心でリードできる□■ ●AIプロダクトの「設計〜運用」まで一気通貫で経験できる ●最新AI技術スタックに触れられる ●フレックス×リモート（PJによる）×柔軟な働き方、充実した教育体制（最新プログラム・グローバルナレッジ） ■業務内容： 経験・志向に応じて、ローコードAIエンジニアまたはAIエンジニアとして、AIソリューションの設計・開発・運用を担当します。 (1)ローコードAIエンジニア watsonx Orchestrate、Copilot Studio、Dify などを用い、業務自動化・AIワークフローの設計・開発を担当。 必要に応じて Python でカスタムスキルやAPI連携を実装し、運用に乗るAIソリューションを構築します。 主な業務内容： ・AIプラットフォームを用いた業務自動化フローの設計・開発 ・複数ステップ/分岐を含むワークフロー設計・改善 ・Python等を用いたローコード補完（カスタムスキル、API連携、データ変換） ・業務要件（As-Is / To-Be）の整理と自動化設計 ・安定運用を考慮した例外処理・ログ・品質設計 ・チーム内レビュー、テンプレート化・再利用設計の推進 ・業務部門・他エンジニアとの仕様調整・合意形成 (2)AIエンジニア Python/OSS を用い、機械学習・生成AI・Agent を活用したAIアプリの設計・開発・運用を担当。 RAG や複数Agent協調など、高度設計を含むプロジェクトを技術面でリードします。 主な業務内容： ・Pythonを用いたAIアプリケーションの設計・実装 ・機械学習パイプライン（前処理・学習・評価・推論）の構築 ・生成AI（LLM）を用いたRAG/Agentの設計・開発 ・複数Agent/外部システム連携を含む構成設計 ・MLOps（実験管理、モデル管理、品質・劣化監視）の設計・運用 ・AIシステムの性能・コスト・品質を考慮した最適化 ・チーム内レビュー、技術方針策定・標準化 ・技術選定の説明、ステークホルダーとの合意形成 変更の範囲：会社の定める業務

〜AI・数理・統計の基礎力を、日本のエネルギー市場で“実装価値”に変えるポジション〜 本ポジションは、再生可能エネルギー発電・電力小売・トレーディング事業を支える「電力×AI×データサイエンス」領域のコアメンバーとして、 分析・モデル設計・プロトタイピングから本番活用までを一気通貫で担っていただきます。 ■業務概要 当社のエネルギー事業を担うデータ＆AIソリューションチームにて、AIエンジニアとして、電力市場データや再生可能エネルギー発電データ、需要データ等の大規模データを活用したAIモデルの研究・開発から、システム実装・運用までエンドツーエンドでご担当いただきます。 ■業務詳細 ・電力市場分析および予測のための機械学習・深層学習モデルの研究・開発（価格・発電量・需要予測等） ・AIを活用したエネルギートレーディング戦略や運用最適化アルゴリズムの設計・開発 ・シミュレーションやバックテストによる戦略評価とモデル改善 ・社内データ基盤を活用したAIモデルの学習・評価・本番環境へのデプロイ ・AIモデルの出力を業務システムやAPIへ統合し実際の業務意思決定に活用 ・データサイエンティストやエンジニアと連携したプロダクト開発推進 【技術スタック】 ・プログラミング / データ分析：Python / Pandas / NumPy / SQL ・機械学習 / AI：PyTorch / TensorFlow / 時系列予測フレームワーク ・最適化 / 数理モデリング：Pyomo / 数理最適化（LP / MILP） ・データ基盤 / インフラ：AWS / PostgreSQL / Data Lake アーキテクチャ ■扱うサービス 当社の再生可能エネルギー発電・小売プラットフォームやエネルギーデータプラットフォーム、電力トレーディング支援AIシステム ■組織構成 データサイエンティスト・AIエンジニア・バックエンド/フロントエンドエンジニアで構成されたチームです ■教育体制 社外資格取得支援や最新技術・AI分野の研修制度あり ■企業の特徴/魅力 グリーントランスフォーメーションやSDGs達成に貢献し、安定した財政基盤と成長市場でチャレンジを続ける組織です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜独自のAI技術とハードウェアを組み合わせたAIソリューションを提供しているスタートアップ／フレックスタイム・リモートあり〜 ■業務内容： ・WPFのアプリケーションUIの実装 ・バックエンド処理の実装 ・画像処理、機械学習ライブラリの組み込み、カメラ・照明等のHW制御 ・新規技術の調査とチームでの共有 ・コードの品質の向上に向けての取り組み ・エンジニアチームの生産性をあげるための技術的な支援 ■開発環境： C#、.NET6、Docker,Git,Figma等 ■組織構成： 外観検査チーム：営業4名、データサイエンティスト2名、機械学習エンジニア3名、アプリケーションエンジニア2名、プロダクトオーナー1名 ※まずは先輩社員とマンツーマンで業務を行っていただきます。 ■業務の魅力： ハードウェアとAIソフトウェアが一体となったプロダクトの開発に携わっていただけます。また、人手不足等により自動化・省力化を目指している企業様の課題解決に役立てた時には大きなやりがいを感じることができます。 ■働く環境： ◎京都移住手当あり（引越し費用支給） ◎技術勉強会・研修合宿など学習機会が豊富 ◎語学学習・書籍購入・資格取得費用を会社がサポート 少数精鋭ならではの大きな裁量とスピード感ある環境で、主体的に挑戦できるのが特徴。 キャリアアップ・スキル向上に意欲的な方に最適なフィールドです。 ■同社について： 同社は、「少ないデータで価値を生む」独自AI技術（スパースモデリング）を強みに、製造・建設・インフラといったニッチかつ高度な領域のDXを推進。大手企業が参入しにくい領域で、社会課題の本質的な解決に挑んでいます。 また、三菱電機・大阪ガス・ダイキンなどの大手企業が株主として参画しており、スタートアップでありながら安定した案件基盤を確立している点も大きな魅力です。 変更の範囲：会社の定める業務

■ポジション概要： ロボット開発に興味はあるけれど、どの領域が自分に合っているかわからない。そんなソフトウェアエンジニアを募集します。 あなたがこれまで培ってきたソフトウェア開発の経験を、ロボット開発に活かしませんか？ 入社後、あなたのバックグラウンドや興味に応じて、自律走行、ロボット制御、HRI、組み込み、機械学習など、担当領域を一緒に決めていきます。 シリーズB以降の拡大期において、アーキテクチャの再設計や開発プロセスの構築、そして「ロボットを社会に実装する」という事業成長そのものにコミットできる環境です。 ロボット開発未経験でも大丈夫。幅広い技術領域に触れながら、ロボティクスのソフトウェアエンジニアとして成長できます。 ■業務概要： AIロボット「ugo」の中核ソフトウェア開発全般に取り組んでいただきます。 入社後、あなたのバックグラウンドや興味に応じて、担当領域を一緒に決定します。ロボット開発が初めてでも、先輩エンジニアのサポートを受けながら、徐々にロボット開発のスキルを習得できます。 ■業務内容詳細： あなたのバックグラウンドに応じて、以下のような開発に取り組んでいただきます。 ◇Web／バックエンド経験者：ロボット管理API、リアルタイム通信システム、クラウド連携の開発 ◇インフラ経験者：ロボット群の運用基盤、監視システム、デプロイパイプラインの構築 ◇アプリ開発経験者：ロボット操作UI、HRI（対話システム）、マルチモーダルフィードバックの開発 ◇組み込み経験者：マイコン制御、デバイス連携、低レイヤー通信の開発 ◇機械学習経験者：物体認識、異常検知、模倣学習などのAI機能の開発 ＜その他の共通業務＞ ・技術選定のサポートとアーキテクチャ設計 ・システム全体の統合とパフォーマンス最適化 ・開発プロセスの最適化（Git flow、CI／CD等） ・フィールドテストおよび技術検証 ・新規ロボット機種の立ち上げプロジェクトへの参画 ■魅力： ◎ロボット開発未経験でも、これまでのソフトウェア開発経験を活かして挑戦できる ◎Web開発、バックエンド開発、インフラ開発などの経験が、ロボット開発に直接役立つ ◎適性や興味に応じて、担当領域を決定（自律走行、制御、HRI、組み込み、機械学習など） 変更の範囲：入社後、ご本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

【事業・経営へインパクトを与える業務推進が叶う◎／Techに積極的な投資がされる環境／東証グロース上場・業界トップクラスの「バイセル」でデータドリブン経営の推進を支援】 ◇当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。 ⇒こちらの適応範囲の拡大はもちろん、新たなAI活用の提案までお任せします ◇一方でAI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。 ◇既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。 ◇PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、一気通貫で全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。 ■業務内容 ◎事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画 ◎課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計 ◎検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進 ◎既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開 ◎モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善 ■期待すること（〜半年） 特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待しています。その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。 ■魅力 ◇事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験 ◇既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境 ◇特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会 変更の範囲：会社の定める業務

〜クラウド経験あれば挑戦可◎／自社ML基盤の開発／最新技術やAIを積極活用／週2リモート／豊富なキャリアパス〜 ■募集背景・配属部門について グループ全体のインフラを支える CIU（CyberAgent group Infrastructure Unit） では、グループ内向けにプライベートクラウドやPaaS等の共通基盤サービスを内製で開発・運用しており、 募集部門では社内のAIエンジニアやプロダクトチームが使う当社の機械学習基盤「ML Platform」の開発・運用を担当していただきます。 ■業務内容 経験・スキルに応じて徐々にお任せし業務範囲を広げていただきます。 ＜入社後業務例＞ 社内向けML Platformの運用・改善 GPUノードのセットアップ（OSインストール、パラメータチューニング等） Kubernetesクラスタの運用業務（既存環境の安定運用、理解を深めていただけます） 機械学習ジョブの管理・運用サポート ＜以下も挑戦可能です＞ Kubernetesクラスタの構築・アップデート対応 モデルデプロイ機能やMLワークフローの改善・機能追加 Kubernetesカスタムコントローラ（Go）の開発・運用 UX改善、パフォーマンス最適化、ML Platform全体の設計・拡張への参画 ＜技術環境＞ ・インフラ：プライベートクラウド ・コンテナ：Kubernetes ・プログラミング言語：Go ・ハードウェア：GPUサーバ ・開発スタイル：AIツール積極活用（全社的に推奨） ■キャリアパス 機械学習×インフラ領域の専門性を高める他、グループ内の別組織へ異動し、上流のIT企画や別領域に挑戦することも可能です。 年1回、全社横断の異動希望制度あり（グループ会社への異動実績あり） ■働き方 週2リモート／週3出社（全社ルール） 平均残業時間：月20時間程度 ■魅力 未経験からでも最新のGPUハードウェアや機械学習フレームワーク、Kubernetesの新機能など、常に技術の最前線で活躍できます。 ソフトウェア開発からインフラ構築、機械学習の応用まで経験できます。 AI活用が全社的に推奨され、最先端の開発・運用スタイルを実践可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

【AI、IoT・画像解析等の最先端技術で社会に貢献／ソフトウェア〜ハードウェアまで完全内製／100%自社勤務／年間休日129日】 ■事業概要： 当社はサイバーフィジカルシステム（以下、CPS）という仕組みを用いてお客様の意思決定支援や最適化のためのサービスを開発しております。CPSとは、実世界（フィジカル空間）にて人やモノの動きをデータとして取得し、取得したデータをサイバー空間にて人工知能技術（機械学習）を用いながら情報の抽出や解析を行う仕組みのことで、当社はCPSによるお客様の意思決定支援の可視化や最適化を実現しています。 これまで人が行っていたことを技術や機械に任せることで現代日本の社会問題である人手不足の解決を図ろうというのが当社のミッションです。 ■担当業務： ※適正に応じてAIエンジニア／数理エンジニアいずれかへの配属となります。 ■AIエンジニア■ 【ミッション】 データの収集・前処理からモデルの学習・検証までを幅広く担当。自ら技術を吸収し、プロジェクトに貢献します。 【具体的な作業】 ・収集データのクレンジング、前処理、モデル学習・評価の遂行 ・最新のAIツールやライブラリの調査、および技術検証（PoC）の遂行 ・既存モデルを用いた推論テスト、精度評価、レポーティング ■数理エンジニア■ 【ミッション】 今後検討が本格化する工場や建設・物流の現場でのオペレーション最適化や各種設備の予兆保全向けの技術開発において、シニアエンジニアの指導のもと、実証実験やデータ解析のサポートを担っていただきます。 【具体的な作業】 ・最適化手法の活用や外部研究機関との連携における、データ整理、文献調査、およびシミュレーションの実行サポート ・センサデータなどに基づく異常検知・故障予測アルゴリズムの開発における、実験データログの解析やプロトタイプのテスト検証 ■働き方： 現在の勤務形態は、オフィスワーク（４日間）とリモートワーク（１日間）のハイブリッド勤務です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜機械学習知見不問／最先端のAI知見を社会実装するプライム上場企業／在宅勤務可〜 自然言語処理、機械学習/深層学習技術等に関わるアルゴリズムを研究開発し、それらを自社サービスとして社会実装している当社にて、社内外のコミュニケーションに関する課題を解決するAI自社SaaSの開発業務をバックエンド〜フルスタックまでご経験に応じてお任せします。 ■業務例 ・法人向けに提供している対話エンジンサービスのバックエンド開発 ・機械学習以外の各種対話ロジックの開発 ・機械学習のモデルをサービングするアプリケーションの開発 ■プロダクト例 プロダクトごとにチームが分かれており、スキルや志向性に応じて配属いたします。 ＜外部ユーザーからの問い合わせ対応等CS業務向けAISaaS＞https://com.pkshatech.com/products/ ・PKSHA Chatbot / Voicebot：大手企業中心に100社以上が導入。コールセンターに入電する定型的なお問合せを自動音声対話で完結させ、オペレーターの対応工数を削減 ・PKSHA FAQ：FAQの作成・公開・評価からお問い合わせ対応管理までをワンストップで実現 ・PKSHA Speech Insight：高精度音声認識、AIによって電話対応時の通話後処理時間を短縮。 ■開発環境 言語：Python、Ruby (Ruby on Rails)、Golang、JavaScript/TypeScript (Vue.js, React)、Dart (Flutter) クラウド：AWS、Azure バージョン管理：・Git (GitHub) ■当ポジションの魅力： ・社会に広く流通するシステムの創造に携わることが可能です。 ・社内には、深層学習技術の各分野やソフトウェア開発等それぞれの分野に精通したメンバーがおり、刺激も学びも多い環境で最先端の機械学習知見が得られます。 ■当社の特徴： 当社は「未来のソフトウェアを形にする」をミッションに掲げ、2024年にプライム上場した最先端のAI知見を持つ成長企業。2012年の創業以来、ミッションの達成に向けて2000を超える企業に160以上のアルゴリズムやAI SaaSを導入し、1日930万人以上のユーザーに利用されています。 変更の範囲：会社の定める業務

≪近い将来、今よりも上流の工程へキャリアアップをしたい方!!／実務未経験も可！学生時代の専攻を活かしてエンジニアにキャリアチェンジ／スキルアップが給与UPに繋がる制度のある会社で働きたい方!!≫ ■仕事内容： 産業用ロボットや自動車、半導体業界で機械系エンジニアとしてご活躍を頂きます。まずは学生時代の学びを活かし未経験からでも就業しやすい環境でスタートします。 ■業務内容： 面接内でそれぞれの理想のキャリア、興味のある業務内容をお聞きいたします。理想を実現するためにBREXATechnogyが何が出来るのか、求職者の皆さまがこれから何をすべきかを一緒に考えます。 【想定業界】 産業用ロボット、自動車、半導体、プラント 【想定業務内容】 ・生産管理：生産スケジュールの調整や在庫管理 ・設備保全：設備や装置のメンテナンス、修理 ・生産技術：新製品生産準備や手順書の作成、改善業務 ・試験評価：開発に伴う機械特性や耐久性評価 ■当社だからこそ実現できるエンジニアとしての未来がある： ＜お取引社数5,100社＞ 同業他社と比較をしても圧倒的なお取引社数を誇る当社。 当社独占のプロジェクトも多数あり、当社だからこそ挑戦できる仕事があります。 ＜エンジニアポスティング制度＞ 自分の希望に合わせて社内で多様なプロジェクトや職種に応募でき、専門チームやキャリアアドバイザーの支援で挑戦しやすい環境を提供。 経験やスキルに応じて新しい分野への挑戦が広がり、主体的に成長しながら多様な業務に携われる仕組みです。知識の共有やスキルアップも促進され、自己成長を支援します。 ■学びが昇給に直結、充実のスキルアップ支援： エンジニアの希望に応じた業務への挑戦を支援する体制が整っており、専任担当が社内調整を行うことでキャリアの実現を後押しします。 技術研修は単位制で、取得状況が昇給に直結する仕組みを採用。研修はオンライン受講も可能で、時間や場所を選ばずスキルアップが図れる環境です。 ■スキルUPで給与もUP： スキルを上げてより難易度の高いプロジェクトへ配属をされる事で給与も上がる仕組みを取っています。 定性的な評価のみではなく、スキルを磨くことが給与UPに繋がるエンジニアにとっては非常分かり易い制度です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜AI×ドローンや自律走行クローラーを用いた農園監視システムなど、画像解析やRAG構築を活用し社会インフラ強靭化にも貢献できるAIエンジニアの募集です。課題ヒアリングから手法提案、開発、アプリ化まで一気通貫で携わり、高度な専門性と課題解決力を磨けます。土日祝休み・残業10時間程度・リモート勤務相談可と働きやすさも整っています。〜 ◆採用背景： 親会社や大手SierからのAI関連案件が増加しており、AI画像解析や自律走行システムなどの技術領域を一層強化するための増員募集です。専用開発ルームの設置により自社開発比率を高めるフェーズにあります。 ◆業務内容： 画像解析、テーブルデータ解析、自然言語処理など、機械学習や統計解析を用いたシステムの研究開発を担当いただきます。工場部品や構造物表面の異常検知、ドライブレコーダー映像解析、カルテデータ解析、RAG構築など、多様なプロジェクトがあります。AI×ドローンや走行体を活用した案件では、ドローン操縦用タブレット画面等のインターフェース開発やドローン制御システム、自律走行クローラーによるイチゴ農園監視システムなどの実証実験にも取り組みます。 各種IoT開発やWeb系・オープン系業務アプリ開発なども行っており、AIコア部分に加え周辺システムも含めた実装スキルを身につけられます。案件の約7割は親会社および大手Sierからの直接依頼で、仕様が固まる前段階から相談されるため、要件整理やアルゴリズム選定といった上流工程に関わる機会が豊富です。 ◆働き方・体制： 基本的に2名以上のチームで参画するため、技術面の相談やレビューを受けやすい環境です。リモート勤務も案件やフェーズに応じて相談可能で、残業は月10時間程度と少なく、ワークライフバランスを保ちながら先端技術に挑戦できます。 ◆技術的特徴： 組込みソフトウェア開発で培ったC言語中心のノウハウに加え、DECTやSIP、BTU、WiFiなどの通信規格を活用した開発実績を福岡エリアで蓄積しています。上場企業グループの安定基盤のもと、AI技術を社会実装する経験を積みたい方に適したポジションです。 変更の範囲：会社の定める業務