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企業経営に影響を与えるセキュリティ問題の解消、または顕在化に至っていないセキュリティ課題の解決について支援を提供します。 あわせて、プロセス構築やシステム導入といった、企業が備えるべき手段の整備についても、経営者視点を用いて、クライアントをあるべき姿へと導くセキュリティコンサルティングサービスを提供します。 【プロジェクト事例】 ・経営課題に合わせた、投資計画立案、セキュリティ戦略策定を支援 ・組織やシステムの問題を課題へ変換し、解決策の実行計画立案、実装を支援 ・リスクマネジメント視点でのプロセス整備、ガバナンス構築を支援 ・セキュリティ監査結果に対応した課題解決、実装支援 ・セキュリティ診断の実施（Webフロント、プラットフォーム） ・セキュリティソリューションの採用、導入支援 ・クライアントのセキュリティ成熟度ステージを測定するアセスメントの提供
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■同社にて、コンサルタント(先端テクノロジー)をご担当いただきます。 【入社後のアサイン想定プロジェクト】 最前線の先端技術を「誰よりも早く触り、言語化して届ける」ことをミッションとし、新機能の検証・レポーティングから、技術トレンドリサーチ、パートナー技術評価まで、リサーチャーとしての知見をチームと顧客の意思決定に活かしていただきます。 【プロジェクト例】 ・先端技術（生成AI／フィジカルAI／ロボティクス／デジタルツイン・3D等）の新機能・新ツールの定期検証レポート作成と社内共有 ・企業システムへの先端技術適用に向けた技術調査・実現可能性評価（PoC） ・新規サービス開発・提案に向けた技術トレンドリサーチ支援 【本ポジションをおすすめしたい方】 ① 技術の最前線を「すぐに触る」探索者 ・生成AI／フィジカルAI／ロボティクス／デジタルツイン・3D等の新機能・新ツールをリリース直後に試し、本質的な変化を見極められる方 ・キャッチアップを義務ではなく知的好奇心として楽しめる方 ②気づきを「言語化・構造化」して届けられる方 ・試した結果・気づき・限界を分かりやすくまとめ、チームや顧客に意味ある示唆として発信できる方 ・「企業システムへの適用論点・懸念」まで踏み込んで補記できる方 ・正解のない領域でも仮説を立て、見解を表明できる方 ③コミュニティに根ざした「潮流アンテナ」 ・OSS／勉強会／SNS等のエンジニアコミュニティに積極参加し、"次の波"を引き出せる方 ・国内外の先行事例から、自チームの方向性への接続を描ける方 ④本質的価値を軸に技術と向き合える方 ・技術を本質的なインパクト・価値で評価できる方 ・発信・共有を惜しまず、チームの集合知向上に貢献できる方
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世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 【具体的には】 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト（シミュレーション、実車など） ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
■自社商品評価／検証エンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ・自社商品のソフトウェア評価／検証プロジェクトに参画していただきます。 ・主にWindowsアプリケーション、モバイルアプリケーション、Webシステムのテスト計画設計、実施までの評価／検証業務全般(※1)を実施いただきます。 ・他にもネットワーク、サーバー構築などのテスト環境構築、テスト自動化対応、動作環境仕様書(※2)作成を含む他部署との調整を行っていただきます。 ※1 評価／検証業務では機能要件だけでなく、非機能要件(負荷試験、異常系など)も実施しています。 ※2 動作環境仕様書とは動作保証または動作検証実績があるOSやスペック、連携するアプリケーションバージョンなどの環境条件を整理し、公開している仕様書となります。 【配属予定部門について】 ソフトウェア評価／検証業務で培った幅広い領域の検証実績と技術力をもとに、バグの検出はもちろんのこと、メーカー評価として「軽い」、「速い」、「使いやすい」にこだわった品質向上に努めています。
■Windowsアプリケーション開発エンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ■プロダクト(製造業)領域 ターゲット製品により違いはありますが、GUIはC#もしくはC++、装置制御をC++で開発するケースが多く、GUIはWindowsベース、装置制御はWindowsもしくはLinux上で開発するケースが多い領域です。 開発プロセスはウォーターフォールモデルが中心ですが、GUI開発などで一部アジャイル開発を取り入れています。参画されたタイミングでは詳細設計から結合試験を担当いただきますが、徐々に上流工程も担当していただきます。 特色にあるように開発対象が多岐にわたるため、言語OS、フェーズ(要求分析、市場対応)も様々です。設計・実装・デバッグを中心とするソフトウェア開発に幅広く携わっていただきます。 【活かせるスキル・身につく想定のスキル】 ・Windows上で動作するソフトウェア開発の上流工程(要件定義、システム設計、ソフトウェアのアーキテクチャ設計)スキル ・装置制御がLinuxベースで開発されるケースもあるため、Windowsベースの開発だけでなくLinuxベースでの開発スキルも習得可能 ・FA／半導体／医療などの組込み機器や制御システムの業務知識、ならびに、各ドメインにおける次世代システムの先進技術知見・顧客折衝、チームリーダースキル、プロジェクトマネジメントスキル
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■DXプロジェクト推進リーダーとして下記の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 PPMBOK（Project Management Body of Knowledge）をベースとしたプロジェクトマネジメントの推進、海外を含めたステークホルダーとの調整、社員並びに開発を担う協力会社を率い、信頼関係を築きながら担当プロジェクトを推進していただきます。 【ポジションの魅力】 ・同社がグローバル企業として大きく飛躍するDX基盤を作る、大変やりがいのある仕事です。 ・プロジェクトのオーナーとして裁量を持ちながら、グローバルな仕事に挑戦することが可能です。英語力やコミュニケーション能力を発揮しながら、経験を積みたい方にはぴったりの環境です。 ・全世界の販売拠点で、一貫性のあるERPをグローバルで統一することがミッションです。
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■サプライチェーンに関するグローバルシステム（ERP）導入プロジェクト推進 【具体的には】 同社DX推進本部では、開発・製造・販売等のバリューチェーンに関わるシステムを統一化しビッグデータを効率的に扱うことで、バリューチェーンの最適化し顧客によりよい製品・サービスを提供するために、全社プロジェクトとして、グローバルシステム（ERP）の刷新を行っています。 そのプロジェクトの中で、国内および全世界に広がる販売・製造拠点の各業務部門からの要求を吸い上げ、SAP ERPに要件を落とし、システムを導入していくプロジェクトの推進を行っていただきます。 ※ERPはS4／HANAをベースとし、基本モジュールとしてFICO、SDMM、PPがメインの対象となります 【ポジションの魅力】 ・同社がグローバル企業として大きく飛躍する基盤を作る、大変やりがいのある仕事です。 ・プロジェクトのオーナーとして裁量を持ちながら、グローバルな仕事に挑戦することが可能です。英語力やコミュニケーション能力を発揮しながら、経験を積みたい方にはぴったりの環境です。 ・全世界の販売拠点で、一貫性のあるERPをグローバルで統一することがミッションです。
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■ネクテッドカー・サービスのソフトウェアプロジェクトリーダーをご担当いただきます。 【具体的には】 車載情報システム（デジタルコックピット等）およびインフォテイメントシステムの ●開発計画策定 ●開発進捗管理 ●経営層への進捗状況報告 ●プロジェクト推進のため社内外関係各所との調整 ●報告対応 ※他部門や開発協力会社、研究機関など様々な関係者とコミュニケーションをとりながら開発業務を進めていきます。 海外出張など発生する可能性も大いにございます。 【開発ツール】 構成管理ツール：Git（Gerrit）／SVN 開発言語：Java、C/C++、JavaScript、Python、Perl インフラ: Amazon Web Service、On-Premises 開発手法：Waterfall、Agile（Scrum、Kanban） コミュニケーションツール：Slack（or Teams） プロジェクト管理ツール：JIRA、Confluence等 データ分析ツール：Qlik 等
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SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム（CI／CD、 テスト、 品質評価等）の設計 ・ナレッジグラフ／ドキュメント自動生成基盤の構築（例：設計書、仕様書生成） ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ・クラウド／オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築（AWS、 Azure、 GCP） ・開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開
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SDV開発を支えるデータ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを担当していただきます。 【具体的には】 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL／ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化
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SDV開発を支えるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。 【具体的には】 SDV開発を支えるソフトウェア開発基盤のインフラ構築・運用を担当していただきます。 ●クラウド環境（AWS, GCP, Azureなど）上での開発インフラの設計・構築・運用 ●CI/CD・テスト自動化基盤の設計・最適化（Jenkins, GitHub Actions等） ●Kubernetesやコンテナ技術を活用した高可用性システムの構築 ●モニタリング・可観測性（Observability）基盤の整備 ●セキュリティ／ガバナンスを考慮したマルチクラウド環境の運用設計 ●開発者の生産性を最大化するためのツールチェーン整備・自動化推進 ●プロセス刷新や新規導入プロジェクトに伴うインフラ設計・拡張提案 ・クラウド基盤：AWS, GCP, Azure ・コンテナ／オーケストレーション：Docker, Kubernetes, OpenShift ・CI/CD：Jenkins, GitLab CI, ArgoCD, Spinnaker ・監視・可観測性：Prometheus, Grafana, Datadog, ELK Stack ・構成管理／IaC：Terraform, Ansible, CloudFormation ・開発ツール：GitHub / GitLab, JIRA, Confluence, Python, Shell Script
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複雑な交通環境下で、車両が「今どこにいて、周囲に何があるか、その中で最も安全かつ効率的な移動をする」をリアルタイムに生成するアルゴリズム開発を担当していただきます。カメラ、レーダー、LiDARなどマルチモーダルな情報を統合（センサーフュージョン）し、最適な移動をするロボティクス領域の技術を自動運転に応用していただきます。 【具体的には】 ・マルチセンサーフュージョンアルゴリズムの開発（カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ等） ・SLAM技術を用いた自己位置推定（ローカリゼーション）技術開発 ・3次元シーン理解、周辺環境のセマンティック理解アルゴリズム構築 ・点群処理およびトラッキングアルゴリズムの実装・評価 ・動的環境下におけるリアルタイム走行軌道計画 ・行動決定アルゴリズムの開発 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
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■内製開発推進モバイルアプリエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ・プロダクト企画チームやUXデザインチームと直接連携したアプリの開発推進 ・継続的なアプリの機能追加・品質改善の実行と、それを実現する開発プロセスの改善・ソリューションの構築 ・プロトタイプ開発やPoCの迅速な計画と実行 ＜フェーズごとの業務内容：下記業務をアジャイル開発プロセスで進めていただきます。＞ ■企画フェーズ：サービス設計のフェーズからプロダクトチームやUXデザインチームと共に、車両データやユーザーデータ、市場のニーズを元に同社の数あるモビリティを対象としたデジタルサービスのプロトタイプやPoCを自らの手で開発していき、顧客価値を検証していきます。 ■開発フェーズ：試作開発の前段階における検証やデモンストレーションなどのPoCで検証されたサービスに対して開発メンバーとして、リリースに向けた実装を進めていきます。MVPを意識してスピーディーにリリースを行うことが求められます。 ■運用フェーズ：DevOps技術を用いて、リリース後も顧客の価値向上を目指し、サービスの継続的開発を行っていきます。
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IVI（車載インフォテインメント）システム開発に関わる業務を、生成AI（例：Claude Code/GitHub Copilot）を活用して再設計し、開発スピードと品質の両立を実現するための「開発業務改革」を推進していただきます。 【具体的には】 ・現場の困りごと発掘・解決：レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握、課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ・AI活用の仕組み化：Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化、CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ・AIエージェントドリブン開発への移行設計：開発タスクの分解、前提情報（入力データ）の整備、AIエージェント活用に適したガードレール設計、生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ・品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化：安全性・品質を担保するための運用ルール整備、レビュー観点の体系化、再現性のあるナレッジ（Playbook）の構築 ・効果測定と定着化支援：リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定、チーム横断の導入・定着に向けた教育（勉強会）や伴走支援 【担当領域例】 ・IVIシステムのアプリケーション層/HMI/周辺サービスに関わる開発プロセス全般（要件定義 〜 運用まで） ・生成AIを組み込んだ開発フローの設計・改善（コードレビュー、テスト自動化、ドキュメント運用、チケット分解など）
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■SDV（Software Defined Vehicle）に必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務を担当していただきます。 【具体的には】 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ※上記に伴う研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。また、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
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■同社において戦略企画・アーキテクチャ（AD／ADAS向けソフトウェアプラットフォーム領域）業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・超長期的な技術ロードマップの策定 5年・10年先を見据えた、AD/ADAS向けソフトウェアプラットフォームの開発戦略の立案 技術トレンドや市場環境を分析し、自社で開発すべきコア技術と、外部技術（OSSやパートナー企業との連携）を組み合わせた技術スタックの選定・決定 ・プラットフォーム・アーキテクチャの定義 アプリケーションがハードウェアに依存せず進化し続けられるための、疎結合かつスケーラブルなプラットフォーム構成の設計 OS、ミドルウェア（通信スタック、ミドルウェア連携、データ基盤）のインターフェースおよびデータフローの全体設計 ・技術的意思決定と標準化のリード プラットフォームのアーキテクチャにおける技術的整合性の評価、および開発チームに対する設計指針の提示 機能安全（ISO 26262）やサイバーセキュリティなど、モビリティに求められる高度な信頼性をプラットフォーム層で担保するための設計方針の策定 ・技術課題の解決と戦略的牽引 複雑化するソフトウェア構成における技術的ボトルネックの特定と、根本解決に向けた構造設計の刷新 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等
■同社にて、ソフトウェア開発エンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ご経験内容により下記配属先部門いずれかが同社で検討され、グループ内のメンバー管理、及びプレイングマネージャーをご担当いただきます。 ・業務系開発部門 ・組込み制御系開発部門 ・モバイル系開発部門 ＜配属予定部署の特色＞ ◯業務系開発部門 大手企業を中心に様々な業界の業務系システムやWebアプリの上流から開発工程までをご担当頂きます。急激に成長してきているため、優秀なリーダーが多数在籍しています。 SIerを目指し、今の課題に全員で取組み、日々改善していくことができる組織であり、商売力のあるメンバーと一緒に強みづくりを随時行っている勢いのある部隊です。 ◯組込み制御系開発部門 カーナビ、車載ECU、医療機器、コピー機など、様々なターゲット機器のSW開発を受託しています。また、昨今需要の増えているIoTでは組込／制御系のエッジ側の技術だけでなく、Webフロントやサーバーアプリ、AI／画像認識など多岐に渡る技術を持ったエンジニアを同社では必要としています。まず経験を踏まえた業務に就いて頂き、実績にあわせて上流や窓口業務も担って頂きます。 ◯モバイル系開発部門 携帯端末アプリやWebアプリ、Nativeアプリからハイブリッドアプリの開発を専門とする集団です。大手メーカーや通信キャリアを中心に、様々な業界のWebアプリ開発に要件定義から開発・運用まで一貫して携わることができ、Webアプリエンジニアとしてのスキルアップが可能です。開発の流行に左右される分野であるため、Agile開発やCIツールの導入は当然のこととして、新しい開発手法やツールも積極的に導入しています。
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AI、制御、センサー処理など多岐にわたるコンポーネントが連携する自動運転システムにおいて、「意図した機能の商品性」、「安全性」と「拡張性」とを両立する全体アーキテクチャ及びシステム振舞いを描きます。SOA（サービス指向アーキテクチャ）の導入や、次世代電子プラットフォームの構想、自動運転/運転支援を実現する機能の定義と振舞いの設計をご担当いただきます。 【具体的には】 ・自動運転システムの全体ソフトウェアアーキテクチャ設計・要件定義 ・意図機能を実現するシステム振舞い設計・機能要件定義、妥当性検証 ・システムの安全設計（機能安全・SOTIF等のリスク分析及び安全機構の設計）・検証 ・各機能モジュール間のインターフェース設計および通信プロトコル策定 ・レガシー資産の刷新およびモダナイゼーションの推進（SOA化） ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
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世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫してご担当いただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 【具体的には】 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化（Pruning, Quantization等） ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
大規模ソフトウェア開発（IVI（車載情報）システム)における開発効率向上を実現するために、以下のような業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ●ソフトウェアの開発プロセスの構築・改善 ●ソフトウェア開発のプロジェクト運用支援（進捗管理・プロセスの見える化、不具合管理） ●プロセス改善に必要なツール開発 ・各開発上の課題を積極的に吸い上げて改善活動を行っていただくため、課題の具体化・抽象化が得意な方にマッチしているポジションだと考えています。 【担当業務例】 SEP、SQA、PMO（進捗管理、成果物管理、不具合管理）、各種ツール開発
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医療ビッグデータ利活用プロジェクト（DATuM IDEA）に従事いただきます。 【具体的には】 ・システム開発、環境整備にかかるインフラ・運用設計業務 ビジネス企画チームと共に、新機能開発や、既存システムの効率化等を含めたインフラ設計の見直し ・システムの保守運用業務 ・社内セキュリティ監査対応業務、ISMSや同社のセキュリティポリシーに則った監査対応 【開発環境】 ・OS：RedHat、Amazon Linux、Windows ・開発言語：Python、PHP、HTML5、Javascript、SQL、Powershell ・フレームワーク：Laravel、AngularJS、Node.js ・データベース：PostgreSQL、Redshift、Snowflake ・BI：Tableau、MotionBoard ・インフラ：AWS、一部オンプレ ・コード管理 ：AWS CodeCommit ・コミュニケーション ：Slack、Zoom、Google Hangouts ・業務ツール：GoogleWorkSpace、box等 【DATuM IDEA（デイタムイデア）について】 次世代医療基盤法に基づき収集された医療現場由来のリアルワールドデータ（電子カルテ、レセプト、DPCデータなど）を提供する医療情報分析・提供サービスです。 製薬企業やアカデミア・医療機関向けに、医薬品開発や研究、治療実態の把握などに活用できるWebツールや解析・レポート、データセット提供などを行っています。 国内で3社のみの＜次世代医療基盤法 認定事業者＞で、匿名加工前の医療データをオプトアウトにて収集することができています。 そのため、より制度の高いデータを元に情報収集・データの利活用を行うことができるという優位性がございます。 参考資料：https://datumidea.jp/
同社の主力事業のひとつであるインテグレーション事業を拡大するため、上流工程からのコンサルアプローチおよび提案活動を実施いただきます。 案件獲得後は、システムインテグレーション案件のプロジェクトマネージャーまたはその上位管理者を担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客への業務改善提案、プリセールス ・プロジェクト管理（QCD、ベンダー） ・システムアーキテクチャの検討、採用 ・ベンダー選定、採用 ・製品選定、採用 ・開発（要件定義～総合テスト）、運用、移行
生成AIを含むAI技術を業務改善に活用し、企画から導入・定着までを推進するAI活用人材を募集します。 AIモデルやアルゴリズムの研究開発が主目的ではなく、AIを現場で使われ成果が出る形に落とし込むことがミッションです。 ■役割と職務内容 事業部門のAI活用施策の推進役として、次の業務を担当します。 ・事業部門の業務課題を把握し、AI活用による業務改善テーマの選定、企画、要件整理を行う ・生成AI（例：LLM、Copilot、Dify等）を用いたPoCを企画・実施し、PoCから本番導入・定着まで支援する ・業務改善で得たノウハウを形式化し、横展開する ・社員のAI基礎知識向上のための学習機会を企画・実施する 将来的には、事業部門と共創し複数領域で生成AIを定着させるリーダーとして、業務プロセス改善の企画・要件定義からPoC→本番化→運用最適化までを自律的に推進する役割を担っていただきます。 ■本ポジションの魅力・やりがい ・研究や検証で終わらず、業務変革まで関わることができます ・事業部門と密に連携し、AIを現実の業務に落とし込んで事業成長に貢献できます ・成果を横展開することで、組織全体の生産性向上に寄与できます
Microsoft365やBOX等のクラウドサービスに関して、自社・グループ会社・海外拠点への導入・展開・運用を担当して頂きます。 内部・外部の勉強会や研修参加の機会も豊富にあり、スキルアップが望める環境です。 【このポジションの魅力】 ・Microsoft365の大規模検証・導入経験を通じ、業界トップレベルの専門スキルを習得することができます。 ・Microsoft365連携システムの開発経験を通じ、アプリケーション開発スキルを身に着けることができます。 【将来的にお任せしたい内容】 ・システム課題や業務課題を解決するために、新たなクラウドサービスの選定や、導入に向けた提案・企画をお任せします。
■主な職務内容 ・M365 CopilotやBOX AI等のAIサービスに関する導入・展開・運用 ・AIルーターやMicrosoft Purview Suiteなどを利用したAI基盤の設計や監査の仕組みの検討・実装 ■将来的に期待する役割 全社的なAI活用戦略の策定やロードマップ立案のリード、経営層への提言・意思決定支援 ■本ポジションの魅力 ・M365 Copilot、BOX AI等、常に進化する生成AI製品に常に触れ続けられる環境 ・「何にAIを使えば生産性が向上するのか」、「どうすればガバナンスを担保できるのか」など、企画から本番運用まで一貫して推進可能
データ分析・予測・可視化を業務や意思決定に組み込み、事業成果につなげる人材を募集します。 分析そのものを目的とせず、データを業務で実際に使われる形に設計・定着させることがミッションです。 ■役割と職務内容 事業部門のデータ活用施策の推進役として、次の業務を担当します。 ・事業部門の業務課題と意思決定プロセスを理解し、分析・予測・可視化の結果を業務や意思決定に組み込むための設計、提案、定着支援 ・関係部門と連携し、データ活用施策の実行と継続的な改善 ・AI活用人材やIT部門と協業し、データとAIの観点から業務全体の最適化 将来的には、事業部門の業務・意思決定を起点に、データ活用を設計・定着させる中核人材として、IT部門と連携し組織横断で業務最適化を推進していただきます 【本ポジションの魅力・やりがい】 ・単なる分析担当にとどまらず、業務設計・改善に深く関わり、分析結果を意思決定で活用できる形に変える役割を担当できる ・事業部門と協働してデータ活用の価値を直接感じることができる ・AI活用人材と連携し、データとAIの相乗効果を創出できる
各国・各拠点で利用されているERPや業務システムからデータを集約し、経営・現場双方の意思決定を支える「東レの統合データ基盤」におけるテックリードとして、データ基盤の設計、構築、運用をご担当いただきます。 【具体的には】 ■クラウド環境上でのデータウェアハウス／データレイクのアーキテクチャ設計、技術選定、実装方針の策定を担い、財務・原価・生産・販売などの基幹業務データをグローバルで横断的に扱えるデータ基盤を構築。 ■データ連携においては、ETL／ELT処理の設計・開発に加え、データ品質チェックや異常検知の仕組みの構築や、データ連携部品の開発効率化、CI／CDパイプラインを設計・構築し、運用高度化の推進。 ■BIツールを活用したダッシュボード・レポート提供や、AI・高度分析を見据えたデータマート整備など、データ利活用の促進。利用部門と直接コミュニケーションを取り、業務課題を理解した上で、データ基盤側から改善提案。 ■単なるシステム構築にとどまらず、DevOpsを前提とした基盤開発・運用モデルの確立をミッションとし、マネジメント専任ではなく、自ら手を動かしながら設計・実装を行い、メンバーのレビューやテックリードを主導。
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システム開発／運用チームのプロジェクトリーダーとして、医療ビッグデータビジネス（DATuM IDEA）におけるシステム開発のプロジェクト管理や推進をご担当いただきます。 また、ベンダー管理や社内開発チームとの連携推進も行っていただきます。 【具体的には】 ・本事業におけるシステム開発のプロジェクト管理／推進 ・開発関連のベンダー管理 ・同部門内における開発チームとの連携推進 【DATuM IDEA（デイタムイデア）について】 次世代医療基盤法に基づき収集された医療現場由来のリアルワールドデータ（電子カルテ、レセプト、DPCデータなど）を提供する医療情報分析・提供サービスです。 製薬企業やアカデミア・医療機関向けに、医薬品開発や研究、治療実態の把握などに活用できるWebツールや解析・レポート、データセット提供などを行っています。 国内で3社のみの＜次世代医療基盤法 認定事業者＞で、匿名加工前の医療データをオプトアウトにて収集することができています。 そのため、より制度の高いデータを元に情報収集・データの利活用を行うことができるという優位性がございます。 参考資料：https://datumidea.jp/
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テックリードとして、グローバル運用の仕組み作りや部門の技術レベル向上に向けての業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■グローバル運用の仕組み作り：70％ ・海外クラウド環境でのインフラ構築・整備、アーキテクチャ設計・構築 ・CICD基盤の整備・ログやアプリケーションメトリクスの運用基盤整備 ・インシデント管理 ・インシデント対応含む運用負荷軽減のための自動化推進 ■部門の技術レベル向上：30％ ・技術広報活動（登壇、 テックブログ の執筆） ・クラウドサービス含む新規サービス・ツール・先端技術に対する技術検証 ・テックリードとして自社およびプロジェクト内での技術レベルの向上
同社ECサイトは、顧客にとっての主要な購買チャネルです。同部門は、ECサイトを中心に、顧客の購買体験を継続的に改善・進化させるための企画・開発・運用を担っています。内製開発を基本とし、事業・企画・エンジニアリングが一体となり、価値ある機能を迅速に届けることをミッションとしています。 同チームは、ECサイトの既存機能改善や新規機能追加を通じて、顧客エンゲージメントを高めることを目的とした開発チームです。小規模な改善から中規模プロジェクトまで、年間数百件に及ぶ案件を継続的に推進しています。 【具体的には】 （1）担当業務内容 ・担当案件（小～中規模）のプロジェクト推進（約60％） ・要件整理、画面・機能設計の検討（約20％） ・エンジニアとの仕様調整・進行管理（約10％） ・関係部門との打ち合わせ・調整（約10％） （2）仕事のやりがい（面白さ） ・顧客の課題に直結する改善をスピーディに形にできる ・PMとしての基礎～応用を実践の中で身につけられる ・将来的にリーダーPMを目指せる成長環境 （3）3～5年後の想定されるキャリアパス ・リーダーPM ・大規模案件の主担当PM ・専門性を持つプロダクトPM （4）業務上の課題 ・多様な関係者との合意形成 ・技術進化や事業変化に応じた柔軟な判断が求められる （5）使用ツール ・開発環境：React / Next.js を中心としたフロントエンド環境 ・その他：各種AIコーディング支援ツール
■AI検索サービスの根幹となるデータアーキテクチャの設計、およびデータ管理プロセスの最適化・自動化のリードをご担当いただきます。 【具体的には】 1．AIモデルのためのデータ基盤構築・パイプライン設計：50% AI／MLモデルの学習・推論に必要なデータを、高品質かつタイムリーに供給するための基盤を作っていただきます。 ・データ収集／加工：多様なログデータや商品データを収集し、モデルが学習可能な形式へ加工（ETL／ELT）するパイプラインの設計／構築 ・特徴量管理（Feature Store）：特徴量の作成／管理を一元化し、学習時と推論時のデータ不整合（Training-Serving Skew）を防ぐ仕組みの導入 ・データ品質管理：データの欠損や異常を検知し、常にクリーンなデータを維持するための監視／通知システムの構築 2．データ管理プロセスの最適化および自動化推進：30% 属人化しがちなデータ抽出・加工作業を排除し、自動化されたワークフローを確立していただきます。 ・データ運用の自動化：手動SQLやスクリプトに依存しているデータ作成フローを、Workflow Engine（Airflow等）を用いて自動化／コード化（IaC） ・MLOps基盤の強化：データサイエンティストがスムーズにモデル実験／デプロイを行えるよう、インフラ側からの環境整備 ・メタデータ管理：どのデータがどこにあり、どう加工されたかを追跡可能にするデータカタログの整備 3．チームマネジメント・戦略策定：20% ・セクションリーダーとしてメンバー（正社員・パートナー）のタスク管理、技術指導、評価 ・事業目標に基づいた中長期的なデータ戦略／アーキテクチャロードマップの策定
AI検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、AIレコメンド等）を提供するプラットフォームの信頼性向上、パフォーマンス改善、開発効率化をリードしていただきます。 【具体的には】 ■信頼性向上・スケーラビリティ確保：40% ・コンテナ基盤の高度化: GKE (Kubernetes) / Cloud Run を活用した、高負荷に耐えうるオートスケーリング基盤の構築と運用 ・SLI/SLOの導入・運用: サービスの信頼性を定義し、エラーバジェットに基づいた運用ルールの策定と、開発チームへの信頼性文化（Reliability Culture）の浸透 ・グローバルインフラ設計: 各国のレイテンシ要件を満たすマルチリージョン構成やCDN戦略、ネットワーク設計の最適化 ■パフォーマンス・エンジニアリング・可観測性：40% ・検索基盤の高速化: Elasticsearchやベクトル検索エンジンのインデックス設計、クエリパフォーマンスのボトルネック特定と解消 ・分散トレーシングの確立: マイクロサービスとAIモデルを横断するリクエストフローを可視化し、障害発生時の原因特定時間を短縮 ・コスト最適化 (FinOps): クラウドコストやAIリソース（GPU等）の使用状況を監視し、性能を維持しつつのコスト削減を提案・実行 ■DevEx向上・チームマネジメント：20% ・Toil（労苦）の削減： 手作業によるオペレーションを自動化し、エンジニアが創造的な作業に集中できる時間を創出 ・CI/CDパイプラインの進化： テスト自動化、カナリアリリース等のデプロイ戦略を実装し、安全かつ高速なリリースサイクルを実現 ・技術共有・育成： SREプラクティスの勉強会実施やコードレビューを通じ、開発メンバーのインフラ・運用スキルの底上げを図る。
AI検索機能（キーワード検索、マルチモーダル検索、AIレコメンド等）を提供するWebアプリケーションおよびAPIの開発・運用をリードします。 【具体的には】 ■検索API・バックエンド開発および検索体験の高度化：50% ・検索・推薦ロジックの進化（Evolution）: ベクトル検索やリランキング機能を活用し、「曖昧な入力から正解を導く」「検索結果から次のアクションを提案する」といった、従来の検索エンジニアリングの枠を超えたロジックの実装・改善 ・高度な分散処理のチューニング: 複数のAIモデルと検索エンジンが連動する複雑なバックエンドにおいて、gRPC等を用いた通信の効率化や非同期処理を駆使し、ユーザーにストレスを感じさせない「思考スピードのレスポンス」を追求する。 ・グローバル要件への適応: 国ごとに異なるデータ特性やユーザー行動をシステムに取り込み、世界中のどの国からアクセスしても最適な検索体験が得られるよう、ローカライズと共通化のバランスを設計する。 ■フロントエンド連携・フルスタック開発推進：30% ・BFF (Backend For Frontend) 構築: フロントエンド（React/Next.js等を想定）が効率よくデータを取得できるAPI層の設計 ・UI/UX改善の技術サポート: 検索サジェストや動的なフィルタリングなど、フロントエンドエンジニアと連携し、リッチな検索体験を技術面から実現 ■チームマネジメント・技術リード：20% ・コードレビュー、設計レビューを通じたメンバー（正社員・パートナー）の技術力向上 ・技術選定（言語、フレームワーク、ライブラリ）の意思決定と、開発生産性を高めるための開発フロー整備（CI/CD、テスト自動化）
■AI検索サービス向けデータ基盤において、データの品質保証（Data Quality）、およびETLパイプラインの実装・運用をご担当いただきます。 【具体的には】 ■データ品質管理（Data Quality）の実装と監視：40% AIモデルが常に「正しいデータ」を利用できるよう、データの品質を監視・維持する仕組みを実装していただきます。 ・データテストの実装：Dataformやdbt等を用い、データの欠損・重複・異常値を検知するテストコード（Assertion）の作成と実装 ・モニタリング環境の整備：データの鮮度や品質低下を検知した際、即座にSlack等へ通知し、原因を特定できるダッシュボードや監視フローの構築 ・データリネージの管理：データの発生源から利用箇所までの流れ（リネージ）を整理し、メタデータ管理ツールへの登録・更新を行い、トレーサビリティを確保 ■データパイプライン（ETL／ELT）の開発・改善：40% 設計されたアーキテクチャに基づき、実際のデータ処理フローを開発していただきます。 ・ETL処理の実装：PythonやSQLを用いて、ログデータや商品データを収集・加工する処理のコーディング ・ワークフローの移行・自動化：手動で行われている既存のデータ処理を、WorkflowEngine（Airflow／VertexAIPipelines）上での自動実行ジョブへ書き換え ・パフォーマンスチューニング：クエリの最適化を行い、データ処理時間の短縮やコスト削減（BigQueryのコスト管理等） ■データサイエンティストとの連携・サポート：20% データサイエンティストからの「こんな特徴量が欲しい」「データがおかしい」といった要望・問い合わせに対し、SQLを用いた調査やデータ抽出、マート作成を行っていただきます。
■主に中小企業の顧客を想定したクラウドサービス（SaaS・IaaSなど）を提供するための、仮想サーバ環境に関する企画・開発、設計・構築、運用など幅広い業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■インターネットやVPNを介してサービスを提供する仮想サーバ環境（主にVMwareを使用した仮想サーバ）の設計・構築、クラウドサービス並びにサービスを提供するサーバインフラ全般の企画・起案、サービスの可用性および安全性を確保するための上位レイヤネットワーク装置（負荷分散装置やファイアウォール等）を含んだ稼働環境の設計・構築、それらの運用管理および運用。
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