●次世代自動車のコックピット開発支援企業／大手自動車メーカーと直取引 ●リアル3D地図を実装するソフトウェアエンジニアを募集！ ●2023年からの新規立ち上げ部署／研究開発からサービス化するまで一連経験！ ■ポジション概要： 当社のこれまでの車載ソフトウェアや位置情報に関わる開発技術と経験を活かし、リアルな3D地図、それを基盤とした新しいサービスを作る構想をしています。 今回募集しているポジションは、画像解析およびデータ処理を実装するエンジニアです。 ※株式会社ミックウェア オートモーティブ（事業内容：コンピュータシステムの企画、開発、製作および販売）への在籍出向となります。 ■ポジションの魅力： 2023年からの新規立ち上げ部署となりますので、研究開発からサービス化するまでの一連のプロジェクトに参画できることが魅力の1つです。 アイデアを具現化するためのディスカッションの中で実現方法を探りながら新しい事を実現させるワクワクを感じてください。 まずはやってみよう精神で、幅広く新しい事にチャレンジしていく仲間を募集しています。 ■当社の特徴： ・事業…年間60万台の車に搭載される大手自動車メーカーの車載システムやカーナビのソフトウェア・アプリ開発事業・次世代コックピットの開発事業を手掛けております。 ・評価制度…お客様に良いサービスを提供するには、まずは社員に対して会社への帰属意識を持ってもらうことが何より大切だという考えの下、当社ではメンバーの力を105段階に分けて評価し、その頑張りを給与に反映させるという、独自の評価制度を取り入れています。 ・社風…上層部との距離が近くフラットに意見交換をすることが出来ます。また、会社全体が一丸となって上場を目指し、成長しています。 ・ワークスタイル…「マネー」「タイム」「フリー」という3つのワークスタイルを設けており、長期的に見てライフイベントに合わせた選択が出来るのも安心です。 変更の範囲：会社の定める業務

【Pythonによる開発経験をお持ちの方へ／東証スタンダード市場上場／20年連続黒字・無借金経営／設計請負率60％超え（東海地区は70％）／社員90％以上が技術者、技術者出身役員も多く技術者本位／在宅勤務、子育て支援などWLBを重視／機会平等、評価公平性を基本理念とした評価制度】 ■業務概要 研究職が作成したPythonコードの品質向上・運用化を担うエンジニアを募集いたします。 当社の正社員として、お客様先のプロジェクトに派遣もしくは準委任という形で参画いただきますが、就業場所は在宅もしくは、当社事業所への出社を予定しております。AIや機械学習に関する理解・関心をお持ちの方は、より深く業務に関わっていただけます。 ＜具体的には・・・＞ 主にデータ処理・分析・可視化を目的としたPythonコードに対し、以下の業務を担当いただきます。 ・コードの構文やロジックの正確性を確認し、必要に応じて修正。 ・処理の過不足や非効率な記述を洗い出し、改善提案 ・必要に応じて、リファクタリングやドキュメントの整備を実施 ・研究職とのコミュニケーションを通じて、要件の明確化や仕様調整 ・簡易的なユニットテストや動作確認を通じて、コードの安定性を検証　など ■入社後のフォロー 入社後、下記の事業所にての研修がございます。（期間はスキルによって異なります） ・東京システム支店：東京都豊島区北大塚1-13-4 オーク大塚ビル5F ■当社の特徴 当社はこれまで、大手自動車メーカー向けの機械設計領域を中心に事業を展開してきました。近年では設計開発に加え、システム開発やイノベーションセンターによる基礎研究、AI・AR分野の研究開発にも注力しており、顧客の潜在ニーズに応えるソリューション提案型企業として、技術の幅を広げています。 ■当社の強み 設計請負率は60％超。顧客からの信頼と高い技術力の証です。主要顧客のトヨタ自動車様では設計請負企業ではシェア最大級であり、グループ会社含め250名あまりの設計者が従事しております。他にも有望な技術分野を持つ200社以上の企業と取引実績があり、技術者の希望業務・勤務地に配慮しています。 変更の範囲：会社の定める業務

〜著作権登録済「おもてなし分析」／先端技術／機械学習・深層学習のPoC〜生成AIを活用したAIエージェントの開発まで／SQL＋Python経験を活かせる〜 ■当社について 2011年設立以来、一部門でデータ分析を展開するのではなく、データ分析一本で事業展開をしているのが特徴です。プライム上場SHIFTグループの中でもデータ分析専門企業としての立ち位置を誇っています。また、ただのシステマティックに分析をするのではなく【おもてなし分析】という当社が目指すデータ分析の在り方をコンセプトに、言語化されていない顧客の潜在ニーズを汲み取り、先回りして提案。データだけでなく、直感や事情も考慮して「納得できる意思決定」を支援しています。著作権登録済みの「おもてなし分析」という造語を掲げ、企業文化の中心に据えています。 ■募集背景 AI領域のさらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。成長期である今、核となるAIエンジニアに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 ■研修 AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます！※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。 ・Excel研修 ・SQL研修 ・Python実務研修 ・pandas研修 ・AIエンジニア研修 ■案件例 お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ■働き方 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・私服勤務OK　※PJTによる ・他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催 変更の範囲：会社の定める業務

〜日本最大規模のリーガルデータを活用し、法律業界のDXを推進するAIプロダクト開発企業〜 ■業務内容： チーム内の1人目のMLOpsエンジニアとして、MLやLLMの学習や運用を支えるシステム全般や、プロダクトの中枢であるML・LLMをフル活用したエージェントシステムの開発をリードしていただきます。 ◇機械学習モデルの実験・開発・運用プロセスの設計、構築、効率化、自動化 ・学習データ、モデル、実験結果の管理基盤の構築・運用 ・CI/CDパイプラインの設計・構築・運用 ・デプロイ戦略の策定と実行（安全かつ迅速なモデルデプロイの実現） ・モデルの評価や学習に活用できるシグナルの設計・実装 ◇モニタリングシステムの構築・運用、モデルのパフォーマンス監視と改善提案 ◇MLエンジニアと連携し、開発効率とプロダクト品質の向上を支援 ◇最新のMLOps関連技術の調査・導入検討、チームへの知見共有 ■開発環境： ◇言語・フレームワーク バックエンド：Python／FastAPI 機械学習：Python／scikit-learn など LLM：LangChain、LangGraph、Langfuse ◇技術基盤 インフラ：AWS（ECS、Lambda、S3、Redis、SES、SNS、SQS、ELB 等） データベース：Aurora、Neptune AI/検索：Vertex AI（Gemini）、Bedrock、SageMaker、OpenSearch ◇プロジェクト管理・ソースコード管理 プロジェクト管理：JIRA ソースコード管理：GitLab、GitHub CI/CD：GitLab CI、GitHub Actions ◇情報共有・開発支援 情報共有：Slack、Google Workspace、esa.io 開発支援：GitHub Copilot、NotebookLM、Cursor、Devin など ■魅力： ◇日本最大規模のリーガルデータを活用した、社会的意義の高いAIプロダクト開発に携われます。 ◇今トレンドの専門領域に特化したAIエージェントの開発に携われます。 ◇産学連携なども含め、最先端の技術を駆使した開発が可能です。 ◇社内社外の弁護士・法務部などの顧客基盤、データを活用することが可能です。 変更の範囲：会社のすべての業務

〜日本最大規模のリーガルデータを活用し、法律業界のDXを推進するAIプロダクト開発企業〜 ■業務内容： チーム内の1人目のMLOpsエンジニアとして、MLやLLMの学習や運用を支えるシステム全般や、プロダクトの中枢であるML・LLMをフル活用したエージェントシステムの開発をリードしていただきます。 ◇機械学習モデルの実験・開発・運用プロセスの設計、構築、効率化、自動化 ・学習データ、モデル、実験結果の管理基盤の構築・運用 ・CI/CDパイプラインの設計・構築・運用 ・デプロイ戦略の策定と実行（安全かつ迅速なモデルデプロイの実現） ・モデルの評価や学習に活用できるシグナルの設計・実装 ◇モニタリングシステムの構築・運用、モデルのパフォーマンス監視と改善提案 ◇MLエンジニアと連携し、開発効率とプロダクト品質の向上を支援 ◇最新のMLOps関連技術の調査・導入検討、チームへの知見共有 ■開発環境： ◇言語・フレームワーク バックエンド：Python／FastAPI 機械学習：Python／scikit-learn など LLM：LangChain、LangGraph、Langfuse ◇技術基盤 インフラ：AWS（ECS、Lambda、S3、Redis、SES、SNS、SQS、ELB等） データベース：Aurora、Neptune AI/検索：Vertex AI（Gemini）、Bedrock、SageMaker、OpenSearch ◇プロジェクト管理・ソースコード管理 プロジェクト管理：JIRA ソースコード管理：GitLab、GitHub CI/CD：GitLab CI、GitHub Actions ◇情報共有・開発支援 情報共有：Slack、Google Workspace、esa.io 開発支援：GitHub Copilot、NotebookLM、Cursor、Devin 等 ■魅力： ◇日本最大規模のリーガルデータを活用した、社会的意義の高いAIプロダクト開発に携われます。 ◇今トレンドの専門領域に特化したAIエージェントの開発に携われます。 ◇産学連携なども含め、最先端の技術を駆使した開発が可能です。 ◇社内社外の弁護士・法務部などの顧客基盤、データを活用することが可能です。 変更の範囲：会社のすべての業務

・エンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売り等、広範囲にわたる業界のクライアント企業に対して、機械学習等の先進技術を活用した アルゴリズムを内包するシステムの設計、クライアント企業におけるデータドリブンでの事業変革・業務変革・事業創造を実現するためのIT戦略構想や 中長期のシステムロードマップ策定、DX、AI活用、データガバナンス、データマネジメントを実現するための業務およびシステムの要件定義を 実施し、データサイエンティストやデータエンジニア、アプリケーションエンジニアとともに実際にこれらを社会実装する手助けをしていきます。 ・クライアントのDX（デジタル変革）に必要となるIT戦略の立案やデータマネジメント、データガバナンスを実現していくための活動、機械学習、 深層学習、数理最適化技術を活用したPoC計画の立案・実施、ならびにこれらを実現するためのシステムの構築に向けた 要件定義(特にシステム要件定義)、RFP策定支援、またクライアントとのコミュニケーションをPMとして担っていただきます。 プロジェクトによっては開発プロジェクトのPMOに参画いただく場合もあります。 【仕事内容】 ◆DX・デジタル戦略の策定におけるIT面の支援（IT戦略立案等）、システム化計画立案等 ◆データ活用状況アセスメント、データガバナンス、データマネジメント導入・定着化、 ◆データ活用の情報アーキテクチャー選定支援 ◆DX・AI活用・データ活用を実現するシステム開発プロジェクトにおける業務分析、RFP策定支援、要件定義、業務運用設計等 ◆上記およびシステム導入フェーズにおけるプロジェクトマネジメント

■仕事内容 モノづくりの製品開発における組込ソフトウェアのテスト/検証に携わっていただきます。 ■プロジェクト例 □自動車、及び自動車部品開発におけるECUテスト/評価業務 ・車載電池充電システム ・コネクテッド系システム □産業用機器の制御ソフト開発におけるソフトウェアテスト/評価業務 ・AGV（無人搬送機）制御ソフト ・NC/MC産業用工作機械の制御ソフト ■入社後のフォローについて ≪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

■ポジション概要： 本ポジションでは、生成AIを活用した電子版や周辺サービス向けの機能開発、記事のレコメンデーションなど機械学習・AIを用いた開発に取り組んでいただきます。 日経電子版では数百万件におよぶ記事データや何十億件にものぼるログデータなど、独自に保有しているデータが大量にあります。これらのデータを生成AIや機械学習・自然言語処理などによって活用し、他社にはできないサービス開発に取り組みます。 また、優秀なデータサイエンス人材が所属しており、部署を越えて定期的に情報交換や勉強会も実施しています。 例えば、データサイエンスコンペティションの「Kaggle」で優秀な結果を残した「Kaggle Master」が複数人おり、自然言語処理学会などへの論文投稿も積極的に行っています。こうした社内人材と連携しながら、機械学習・AIに対する開発力を高め、事業成長につなげていきたいと考えています。 ■仕事内容： ・生成AIを活用した機能開発および周辺システム・インフラの構築 ・記事などコンテンツの推薦システムのモデル検討、開発・運用・改善 ・効果的にKPIを改善するためのデータ分析、推薦ロジックの考案、検証と導入 ・スキルと希望に応じて、以下のような業務 -機械学習のスキルを活かした日経電子版のUX向上の企画 -MLOpsの設計、構築 ■チームについて： チームは進行中のプロジェクトや得意領域によって決まりますが、日経電子版のプロダクト開発やデータ関連チームに所属していただきます。日経電子版だけでなく、社内のデータサイエンティストやエンジニアとの情報共有・交流の枠組みもあり、チームを超えて知識を高めていくことができます。 ■経験できるキャリアについて： 自社サービスを提供しており、機械学習モデルの開発以外にもサービス企画や機械学習開発環境の改善など状況とご興味に応じて幅広い経験をつめる機会があります。有料会員97万人超、登録会員数500万人超の多くのユーザーからのアクセスに伴う大規模なログデータがあるため、大規模ログデータ分析と機械学習応用の経験が得られます。また、日経電子版の記事データを扱った自然言語処理に取り組む機会や、実サービス上で改善を実施するためデータサイエンスの経験を積むこともできます。 変更の範囲：会社の定める業務

【社員の9割がエンジニア／世界で数少ない「高速化」のリーディングカンパニー／エンジニアが主役の環境と刺激的な仲間・働きやすい環境完備】 ■業務内容： 当社では画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、大規模データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■詳細： ・自律走行に関わる分析基盤構築 ・分析基盤の改善 ・データ分析プログラムの開発・高速化 ・実データを用いた分析 ■案件例： ・車両挙動の傾向判断をリアルタイムで行うアルゴリズムの高速化 ■プロジェクトのやりがい： ・日々注目が高まる自律走行分野の最先端に関わることができる ・実際の自律走行で得られた大規模データを扱うことができる ・自身の技術を発揮して、自動化世界の実現に携わることができる ・機械学習や最適化のスペシャリスト、自律走行エンジニア達との技術共有によるスキルアップ可能 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般

【1日約3,000本の記事を公開／24時間365日常に稼働している重要なシステムの自然言語処理エンジニア／コンテンツを編集・編成するシステムを編集部門と企画・開発し、コンテンツの価値を最大化を目指す】 ■業務概要： 当社メディアサービスに掲載されるコンテンツ編集を担うCMS（Contents Management System）の内製開発をリードする自然言語処理エンジニアを募集しています。 （1）既存の自然言語処理関連のAPIの改修（リファクタリング、機能追加、改善など） （2）機械学習・自然言語処理を活用した編集ツールの企画・開発 （3）新規サービスの企画・開発 ■業務詳細： ・開発範囲 (校正、翻訳、読み上げAPI) を社内外のメンバーと開発と運用 ・編集ツール向けの機械学習モデルの開発と運用 ・自然言語処理エンジニアとして開発メンバーフォローアップ・チームビルディング ■開発環境： ・言語：Python, JavaScript, TypeScript ・FW：React/Redux, Next.js, Vue/Vuex, Express, Django, ServerlessFramework ・開発管理：GitHub ・CIツール：GitHub Actions ・コミュニケーションツール：Slack, Notion, Qiita, Office365, Google Workspace ・タスク管理： GitHub Issues, Backlog, Redmine ・クラウド環境：AWS ・AWS環境：ECS, Elastic Beanstalk, Fargate, Lambda, ELB, API Gateway, Aurora, RDS, SQS, DynamoDB ・APIリファレンス： SwaggerUI ・RDB,NoSQL：MySQL, PostgreSQL, Redis ・ログ収集・分析： Kibana, Redash ・構成管理：Terraform, CloudFormation ・監視：CloudWatch, Sentry

★養豚農家向け経営管理システムやAIカメラの開発事業を展開している企業 ★大手企業との業務提携あり国からも高く評価されている事業を展開しているため安定性◎ ★フレックス制度導入、在宅勤務可能で残業平均20h以下と働き方◎ ■募集背景 養豚専用のAIカメラの開発を推進しているチームの立ち上げメンバーとして各ポジションのプロフェッショナルを採用したメンバー構成を検討しており機械学習や深層学習を活用し現場のデータを処理・解析し、プロダクトの高度な機能を実現できるAIエンジニアを募集します。 ■業務内容 養豚専用のAIカメラ開発に関する画像解析や機械学習、深層学習の設計から実装までを担当していただきます。 ■具体的に ・機械学習および深層学習モデルの設計・実装・最適化 ・画像解析（例: 物体検出、セグメンテーション、特徴量抽出） ・統計モデルや機械学習モデルを用いたデータ解析 ・モデルの本番環境への導入および運用 ・データ前処理、可視化、モデリングを含む探索的データ分析（EDA） ・ビジネス課題を解決するためのAIソリューション提案 ・チームメンバーと協力したプロジェクト推進および技術的リーダーシップの発揮 ■開発環境 ・開発言語： TypeScript ・フレームワーク：Next.js(AppRouter) / React / GraphQL ・インフラ： AWS ・CI/CD：CircleCI / GitHub Actions ・Knowledge Tool：Slack / Notion / Backlog / Google workspace ・VCS：GitHub ・コミュニケーションアプリ：Slack ■当社について ・ビジョンである「食はいのち。次世代に食肉文化をつなぐこと。」を実現するために「データを用いた循環型豚肉経済圏の共創」を目指すデータカンパニーです。 ・現在、食肉文化を次世代に繋ぐために「タンパク質危機」と「畜産業の環境負荷」の問題解決が世界中で求められています。2040年に食肉を選択できる未来を創っていくために、ICT/IoT/AIを活用した「生産性向上」と「環境負荷軽減」を両立させるデータソリューションを養豚業界に提供し、養豚DXを起点に食料問題解決に取り組みます。 変更の範囲：会社の定める業務

【フルリモート可／商談化率の高いリード獲得を実現するWeb接客ツールを展開／上場企業はじめ幅広くサービス導入実績あり】 ■業務概要： 自社プロダクトOPTEMOのAIエンジニアとして、データ分析からアルゴリズム開発、MLOpsの仕組み構築まで幅広く担当いただきます。 プロダクトマネージャーやソフトウェアエンジニアと連携しながら、仮説検証・モデル開発・実装・運用までを一貫して推進していただきます。 ■具体的な業務内容： ・AI・機械学習を活用した新機能の企画・開発・改善 ・機械学習モデルの設計／実装／評価 ・学習パイプラインやAPI化、推論基盤の構築（MLOps） ・データ収集・加工・可視化などの前処理およびデータ分析 ・モデル精度改善やサービス品質向上のための技術調査および改善提案 ・プロダクトマネージャー、デザイナー、エンジニアとの仕様検討や仮説検証 ■開発環境： ・開発手法：アジャイル ・言語：TypeScript, Go, Python ・フレームワーク：React, NestJS, PyTorch ・データベース：MySQL(RDS) ・ソースコード管理：GitHub ・プロジェクト管理：Figma, Zenhub, Miro ・情報共有ツール：Slack, Notion ・インフラ環境：GoogleCloud,AWS(Lambda, ECS Fargate など), Terraform, Docker ・CI/CD：GitHub Actions ・監視：Sentry ■OPTEMOについて： ・WEB上で企業・顧客がリアルタイムにコミュニケーションをとることができるWEB接客ツールです。顧客が見ている自社サイト画面を確認しながら、その場でチャットや音声通話を行うことができ、【商談化率の高いリード】の獲得を可能にします。顧客を待たせてしまい離脱してしまうなどの多くの課題をダイレクトに解決するプロダクトです。 ・すでに上場企業、メガベンチャー、スタートアップなど、幅広いお客様に導入いただいております。BtoB領域の企業を主なターゲットとしていますが、BtoCや市役所などの公共施設でも導入いただいており、幅広い領域で好評をいただいております。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務概要： ◎MLOps Engineerとして、機械学習モデル開発・運用サイクル構築をリードいただきます。 ◎膨大な量のデータから、機械学習用モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、アノテーションデータの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築します。 ◎クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 ◎取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 ◎クラウド上に機械学習用GPU100台以上を運用し効率的な学習基盤を構築します。 ■具体的な業務内容： ◎機械学習モデルの開発・デプロイ・モニタリング基盤の構築・運用・最適化 ◎物体検出・Occupancy Prediction・Online HD Mapping・Drivable Area ◎Estimation・VLM などのモデル開発を支援するデータパイプラインの構築 ◎機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 ◎アノテーションパイプラインの構築および最適化 ◎実験管理の構築および自動化（Weights & Biasesなどの導入、内製開発） ◎コンテナ化（Docker, Kubernetes）によるスケーラブルなML基盤の構築 ◎CI/CDパイプラインの設計・運用 ◎クラウド上での大規模分散学習環境の構築・最適化 ■開発環境： 開発言語：TypeScript、Python インフラ：Google Cloud Platform 構成管理：Terraform ソースコード管理：GitHub CI/CD：Github Action、Cloud Run ■必須条件：別枠記載の必須条件と併せて下記に該当する方 ・データエンジニアリングやストリーミングデータ処理の知識 ・リアルタイムモニタリングやA/Bテストの設計・実装経験 ・クラウドネイティブなアーキテクチャ設計・実装経験 ・SREの知識・経験（SLI/SLOの設計、可観測性の向上など） ・gitもしくは類するバージョン管理システムを用いた開発経験 変更の範囲：会社の定める業務

【「龍が如く」や「ソニック」のほか、数々の家庭用ゲーム機やスマホ、PC向けゲームタイトルの開発企業／フレックスタイム・在宅勤務・副業可能でワークライフバランスの充実を促進】 ■業務内容： 【変更の範囲：会社の定める業務】 事業拡大（グローバル・マルチプラットフォーム）や、機械学習・大規模言語モデルなどの最新技術導入のため、ゲームに関する様々なデータを収集・蓄積・集計・出力するデータ分析基盤の開発・運営を行っていただける方を募集いたします。データベースやクラウドサービスの選定、データモデルの作成、実装といった技術的な分野に加え、部門外のデータ提供者や利用者との折衝やサービス設計など、幅広いフェーズに携わっていただく予定です。 ■業務詳細： ・クラウド環境におけるビッグデータ分析基盤の設計・実装 ・データモデルの設計と、データ集計及び出力の最適化 ・データ提供プロセスとシステム継続のための保守運用 ・データ利用に関するビジネスニーズへの提案・実装・利用サポート ・グローバルで利用されている基盤技術のリサーチと導入検証 ・機械学習プラットフォームの構築及び提供 ■魅力： 複数のシステム（ゲームのデータ分析基盤2種、BIツール基盤等）を使用して、多種多様なデータを取り扱い、自身の裁量、考えで組み合わせ、事業に合わせたデータ分析ができる、やりがいのあるポジションとなります。 また、ビッグデータの取り扱い経験や、クラウトサービス上でのデータエンジニアリング経験がつめ、データアーキテクチャの知見を得ることができます。キャリアバスとしては、現場スペシャリストコース（データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データストラテジスト等）、またはマネジメントコースがございます。 ■当社の特徴： 1960年設立の当社は、国内で先駆けとなったジュークボックス「セガ1000」を皮切りに、「ソニック」「UFOキャッチャー」「プリント倶楽部」「ムシキング」など、常に時代を先取りする新しい遊びの創造に取り組んできました。設立60周年を迎えた2020年、長い歴史の中で積み重ねてきたノウハウを強みに、新たなお客様の体験価値を創造し続けています。 変更の範囲：本文参照

＜開発経験を活かしAIに挑戦＞〜Java、C言語経験歓迎/AI有識者の下で徐々に学べる環境/エンジニアファーストな環境で希望やキャリアに合った案件アサイン、丁寧なフォローを実施/年間休日122日、月平均残業13h、リモート可と働きやすい環境〜 ■業務概要： 主に金融系システムを扱っているお客様に対して、新規AIソリューション導入に関わる開発業務となります。AI有識者の下で、AIモデル作成や精度改善を目的とした、画像分析ライブラリの処理や新しい機械学習ライブラリ作成、周辺システムに必要なツール作成などを担当していただきます。 ■業務詳細：【変更の範囲：会社の定める業務】 画像系の物体検出やOCRのAIモデル作成、チューニング、データオーギュメンテーション技術を駆使した製品レベルの開発、顧客折衝、要件定義、基本設計、詳細設計、プログラミング、テスト等 ■案件詳細： ・セキュリティ向け画像認識AIモデル開発および精度改善 L担当フェーズ：基本設計、詳細設計、製造、結合テスト、総合テスト L案件規模：約10〜20名程度 L期間：1年以上 Lチーム人数：5-6名 ■開発環境： 言語：Python、Java、Javascript、OpenCV ■組織構成： 全社員21名のうち16名がエンジニアでエンジニアが中心の会社です。男女比7:3、平均年齢は30代前半となっております。 面倒見のいい社員が多く、メンバー主催で技術の勉強会を行ったりゲーム大会を行う等和気あいあいとした雰囲気の会社です。 ■働く環境： 年間休日122日、平均残業時間は月13h程度と働きやすい環境です。稼働は日次／週次／月次ベースで管理しており、残業が上がりそうな見込みがあれば、都度相談しつつ事前に超過にならないようにしています。 リモートワークも導入しており、約8割がリモートで勤務しています。 ■エンジニアファーストな環境： 当社では人事と営業が事前に丁寧なヒアリングを行い、エンジニアの志望やキャリアパスに合った案件を探しています。最低月に1度以上の1on1面談、チャットやメール、Webミーティングや電話等も活用し、案件獲得からその後のフォローまで一貫してサポートします。 変更の範囲：本文参照

〜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

国内で他社に先駆けて創業した独立系DSPベンダー（Demand Side Platform／スマホやPCの広告枠を1回表示毎にリアルタイムで自動買付け判断をするシステム）である当社において、データマイニング・機械学習エンジニアとしてご活躍頂きます。コンピューターサイエンスの知識を活用し、広告配信のパフォーマンスを引き上げるための予測アルゴリズム（クリック率、コンバージョン率、入札勝率等）や、広告の推薦アルゴリズム等の開発を担っていただきます。 ・ログデータ分析及び参考文献を調査し、新たな予測モデル考案、設計 ・予測モデルの実装及びパフォーマンスの改善 ・広告の推薦システムの実装及びパフォーマンスの改善 ※データ規模…月8,500億req／数十億ユニークブラウザデータ ■プロジェクトの進め方： チケット駆動による機動的な開発進行／Pull Request ベースの開発ワークフロー（コードレビュー・CI・リリース）／数ヶ月規模の開発から、日々のメンテナンスなど、構築・開発から運用まで広く担当していただきます ■開発環境： Linux (CentOS), MySQL, TokyoCabinet, Memcached, Perl, Java, Scala, C/C++, Python, Go, Hadoop, Hive, Spark, Presto, re:dash, AWS (EC2, S3, VPC, Direct Connect, Route 53, EMR, SageMaker), Puppet, Fluentd, Elasticsearch, Kibana, Vagrant, KVM, Slack, GitHub, CircleCI, Ukigumo 変更の範囲：会社の定める業務

■概要： 本ポジションでは、主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。人工衛星の代表的なミッションの一つに地球観測があります。衛星による地球観測はリモートセンシングと呼ばれる技術によって行われ、可視光を捉えたいわゆる衛星写真だけでなく、赤外線やSARによる電波などさまざまな波長の電磁波を撮影しています。加えて、地球観測データはメタデータに地理空間や撮影した時刻なども含み、非常に複雑で膨大なものです。とはいえ、基本的なデータ構造は画像と同じであり、一般的な画像処理の手法を適用することができます。近年、衛星画像を活用したサービスは着々と増えてきています。しかし、膨大な地球観測データのポテンシャルを十分に発揮できているとはいえません。異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想に捉われず新たな衛星画像の活用方法を模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。 ■具体的な仕事内容： ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 ■ポジションのメリット： ・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務にあたれること ・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること ・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること ・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること ・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を体験できること ・グローバルな業務に携われること 変更の範囲：会社の定める業務

アルゴリズム開発の担当者 ■組織の役割： 私たちの組織のミッションはこれまでに見たことがない映像表現を、フォトグラファー・ビデオグラファーに届けることです。 新しい映像表現を生み出すためにAI、機械学習を用いた画像認識アルゴリズムを開発しており、AIを活用した機能開発を通じて表現の進化に貢献しています。 AIを活用した物体認識・オートフォーカス技術はデジタル一眼カメラα、動画クリエイター向けのVLOGCAM(動画ブログ制作用カメラ)からハイエンドのプロフェッショナルビデオグラファー向けのFXシリーズまで、クリエイターにとって欠かせない機能になっており、さらなる進化に向けて技術・機能開発を進めています。 ■担当予定の業務内容： 最先端のAI技術の探索から始まり、そのAI技術を用いた画像認識アルゴリズムの開発、それをカメラに組み込んで機能として動かすところまで、一貫した開発をチーム内で分担して行っています。 技術の探索は、国内外の研究所と共同で行うことも多く、世界最先端のAI技術を探求します。画像認識アルゴリズムの開発は、主にクラウドリソースを用いたDeep Learningによる性能向上と、カメラ内でリアルタイム動作させるための軽量化・量子化を行います。最後に、開発した画像認識アルゴリズムを、実際にカメラ内に組み込み実装し、お客様に見える機能として仕立て上げます。開発の途中で、プロのフォトグラファー・ビデオグラファーに試用していだだき、ご意見をフィードバックしながら機能を洗練させていきます。 ■想定ポジション： AI、機械学習を用いた画像認識アルゴリズムの開発、プロトタイピングを通じた新規機能の価値検証、製品搭載向けの実装を担当していただきます。 ■描けるキャリアパス： 将来的にはAI/画像処理アルゴリズムの開発経験を生かし、ロボティクスやメディカルなどソニーグループ内の様々なプロダクト開発に関わり、キャリアの幅を拡げるチャンスが数多くあります。 また、プロフェッショナルフォトグラファ・ビデオブラファーなどクリエイターとの接点を数多く持ち、AI・画像認識アルゴリズムの開発経験だけではなく、クリエイターとの議論や要求分析を通じての新規機能提案などに積極的にチャレンジできる組織です。 変更の範囲：会社の定める業務

同社ではリユース分野において複数の事業を運営しており、今後も更なる事業拡大、事業成長を目指しております。 今回のポジションでは、データサイエンスに関わるプロジェクトマネージャーとして機械学習プロダクトのPoC実施やアプリ組み込みなど、 開発部門だけでなく事業側である営業やマーケティングなど社内のあらゆるチームと連携、 ステークホルダーとの調整なども行いながら事業成長をサポートできるAI開発を推進いただけることを期待しております。 【 具体的な業務例】 ・データやテクノロジーを活用した研究開発プロジェクトの推進および事業化の推進 ・機械学習エンジニアやデータサイエンティストと連携してのプロダクト開発 ・機械学習を利用したプロダクトの運用（MLOps） ・各事業を担当するデータスチュワートと連携しての、プロジェクトの要求定義や要件定義 ・事業側と連携してのデータ観点テストの計画と実施 ・データ基盤と同社基幹システムとの連携など運用や機能拡張 ※勉強会やスキル研修、先端技術セッション、外部イベントへの参加・登壇等、自身のスキル・経験を育む環境は豊富にご用意しております。 ※これまでの経験・適性・ご希望を面接の中ですり合わせさせていただき、業務をお任せしていきます。

【20代〜50代まで幅広く活躍／AI、IoT・画像認識・機械学習・ロボットの知見歓迎／ソフトウェア〜ハードウェアまで完全内製／100％ユーザー直取引／年間休日129日】 ■業務内容： 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。 本ポジションでは、工場・倉庫・オフィス・店舗などを対象に、動画や静止画のような光学カメラ画像等から得られた情報を利用してエッジ、フォグ、クラウド等のデバイスを利用して機械学習による推論を行います。推論結果等をPC、スマートフォン及びタブレット用アプリケーションとしてユーザが利活用するための画面設計、実装等を行っていただきます。 ■業務詳細： □フロントエンド開発関連業務 ・顧客ヒアリング ・画面設計 ・実装/試験 □その他の業務 ・技術調査 ・プロトタイピング、評価 ・デプロイ、納品 ■魅力： お客様と接する機会も多く、喜びの声や改善点の要望を直接耳にすることができます。お客様の満足度がを肌で感じることによって、モチベーションを維持しやすい環境です。また、業務を通じて最先端のスキルに触れることができるため、エンジニアとして技術を磨くことができます。 ■組織構成： 当社は社員の8割がエンジニアで、20~50代、国籍問わず幅広く活躍中です。 ■キャリア： 自身の専門性を伸ばしつつ、フルスタックで活躍できるスキルセットを目指すエンジニアが多いです。ご本人が望めば1年程度でフロントエンド・バックエンド両方に携われます。また、スキル・経験に応じて、行く行くはマネージメントにチャンレンジいただくこともありますが、プレイングマネージャーとして、自ら手を動かして開発することも継続することが出来ます。 変更の範囲：会社の定める業務

【AI、IoT・画像認識・機械学習・ロボットの知見歓迎／ソフトウェア〜ハードウェアまで完全内製／100％ユーザー直取引／年間休日129日】 ■業務内容： 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。 本ポジションでは、工場・倉庫・オフィス・店舗などを対象に、動画や静止画のような光学カメラ画像等から得られた情報を利用してエッジ、フォグ、クラウド等のデバイスを利用して機械学習による推論を行います。推論結果等をスマートフォン、タブレット及びPC上で可視化するアプリケーションの開発等、フロントエンド〜バックエンドまでフルスタックエンジニアとしてご活躍いただきます。 ■業務詳細： □フロントエンド ・顧客ヒアリング ・画面設計 ・実装/試験 □バックエンド ・API実装（ウェブアプリ、モバイルアプリ） ・DBアクセス ・バッチ処理実装 ・テスト ■魅力： お客様と接する機会も多く、喜びの声や改善点の要望を直接耳にすることができます。お客様の満足度がを肌で感じることによって、モチベーションを維持しやすい環境です。また、業務を通じて最先端のスキルに触れることができるため、エンジニアとして技術を磨くことができます。 ■組織構成： 当社は社員の8割がエンジニアで、20~50代、国籍問わず幅広く活躍中です。 ■キャリア： 自身の専門性を伸ばしつつ、フルスタックで活躍できるスキルセットを目指すエンジニアが多いです。ご本人が望めば1年程度でフロントエンド・バックエンド両方に携われます。また、スキル・経験に応じて、行く行くはマネージメントにチャンレンジいただくこともありますが、プレイングマネージャーとして、自ら手を動かして開発することも継続することが出来ます。 変更の範囲：会社の定める業務

■仕事内容 ・NeMoを用いたLLM・画像／音声モデルのカスタマイズ・微調整（LoRA・RAG・RLHF など） ・NIMでの推論マイクロサービス設計・実装・パフォーマンス最適化 ・Python／Python向けのオープンソース機械学習ライブラリを中心としたモデル開発・評価・改良サイクルの推進 ・機械学習（ML）ワークフローを簡単に構築、デプロイ、管理するためのオープンソースプラットフォームやAI開発プラットフォームなどでのトレーニング／デプロイ自動化（※インフラ専任 SRE が別に在籍。MLOps は「使いこなす」スタンス） ・論文・オンラインプラットフォーム 上位解法・OSS を調査し、プロダクトレベルで実装 ・技術ブログ・カンファレンス登壇・OSS コントリビュート（希望者） 【雇入れ直後：Sreake事業部におけるエンジニア業務】 ■仕事の魅力 ・顧客の成長・ビジネス拡大に真に寄与できる ・スリーシェイクのサービスはクライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに展開しているのが特徴 ・クライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに開発・運用を支援 ・内製化の推進を通じて、クライアントの競争力強化に貢献 ・SREのエキスパートから、クラウドネイティブ構成について学べる ・SREを中心とした先端ITの知見を得られる環境 ・エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気 ■開発環境 ・パブリッククラウド: AWS, Google Cloud ・開発言語: Python ・開発ツール: Jupyter Notebook ・その他: Jira, Mattermost, Asana, Slack, Notion ・マシン: Mac Book Pro (14 inch) ※あくまで一例です。参画するプロジェクトによって異なる場合があります。 変更の範囲：会社の定める業務

【リモート可／社員の9割がエンジニア／高い技術力を身に着けられる】 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■概要： フィックスターズでは、画像検査装置や映像機器や金融システムの性能向上、自動運転や自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、通信処理、画像処理、機械学習処理などにFPGAをアクセラレータとして活用する開発プロジェクトを行っています。FPGAに限定された部分最適だけではなく、ディープラーニングや画像処理のエンジニアと共に、顧客のシステム全体の最適化を実現しています。 ■詳細： ・高品質、高性能、高エネルギー効率の RTL 設計・実装 ・画像処理や機械学習などのアルゴリズムの並列化設計 ・C/C++ コードの FPGA ポーティング ■プロジェクトのやりがい： ・FPGAを用いた専用アクセラレータ開発など、新たな技術革新にチャレンジできる ・仕様を理解し、設計、実装を行うだけでなく、FPGA上で動くアルゴリズムを意識した上で開発できる ・ハードウェアとソフトウェアの両方を駆使した開発ができる ・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です ・常に最先端の技術に触れることができる ・グローバル市場を舞台に、日々競合を意識しながらチーム一丸となって開発に取り組める 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般

【AI・機械学習・データサイエンスなどデジタル技術を駆使したDX推進／経験も加味してPJTをお任せ／フレックス・在宅勤務可／プライム上場】 ■概要 営業や開発などのビジネス部門の現場に入り込み、ビジネスアーキテクト、データサイエンティスト、AIエンジニアと協力しながら、データサイエンス・AI技術を通じた課題解決の推進を担っていただきます。 ＜詳細＞ ・機械学習や生成AI、データサイエンスに関わる戦略の策定及び実行 ・機械学習や生成AI、データサイエンスに関わるプロジェクトマネジメント全般 ・課題形成から、プロトタイプアプリ開発、システム化要件定義、導入まで ＜具体的なプロジェクトの例＞ ・製品開発における試作データを活用した設計開発期間の短縮 ・設備ログデータを活用した予知保全によるメンテナンス頻度の最適化 ・工程データを活用した量産品の不良率の削減 ・LLM、生成AIを活用した各種業務の効率化 ■使用言語・ツール ・Python、GitLab/GitHub、Confluence、Docker,クラウドサービス(AWS, Azure)など ■働き方特徴 ◇多くの従業員がフレックス制度、在宅勤務制度を活用しています。 ※案件次第では、国内、海外の拠点へ出張を行いながら、対面でコミュニケーションもとりつつDX推進を進めます。 ◇月平均残業は２０時間程度です。 ◇豊富な学習機会あり ・業務時間内の論文読み会、社内Kaggle開催、オンライン学習（Udemyなど）など ・社外の学会やセミナー、勉強会などの参加のための出張が月に１〜2回あり ◇副業の認定制度あり ■当ポジションの魅力 ◇機械学習や生成AI、データサイエンスを活用して、営業や開発、事業部門などの現場メンバーと一緒に課題を解決して、ビジネスに貢献していく業務です。データ分析やアルゴリズム構築だけでなく、現場での業務実装までを一緒に取組み、達成感を味わうことができます。 ◇ムラタの様々な事業活動を通じて発生する膨大で多様なクローズドデータを扱うことができます。 ■参考：株式会社村田製作所のDXについて https://recruit.murata.com/ja-jp/dx/ 変更の範囲：会社の定める業務