Pythonの転職求人

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シニアソフトウェアエンジニアとして、AI導入のためのソフトウェア開発において技術選定やアーキテクチャ、システム要件定義 設計をリードいただきます。
各業界の大手企業が抱える事業課題を解決するAI導入や、協業によるAIを前提とした新たなビジネスモデルの創出を通じて、AI時代の新しい働き方を提供する社会的インパクトの大きい開発案件に関わっていただけます。また、システム導入後も顧客と継続的にコミュニケーションをとるため、作って終わりではなく継続的な支援が可能です。

※本ポジションはAI領域の経験は不問です。社内の機械学習エンジニアと開発を進めるため、AIに関する不明点はすぐ相談できます。

想定キャリア
自身の強みや志向性に合わせて以下のような複数キャリアの方向性を用意しています。

PM／ITコンサルタント：エンジニアとして培った技術理解を活かし、PJ推進・上流工程・顧客折衝をリード
ソフトウェアマネージャー：複数のプロジェクトにおいてソフトウェアの領域で品質担保をしつつ、チームや組織マネジメントをリード
AIエンジニア：機械学習モデルや生成AI技術をシステムに組み込む、AIプロダクト開発の中心を担うポジション
開発環境
案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。

コード管理 : Git(GitHub)
主要言語：Python／TypeScript
フレームワーク：Django／Flask／FastAPI／ React等
OS：Linux
クラウド: AWS／Azure
インフラ: Docker, Terraform
ドキュメント管理: Notion
コミュニケーション: slack, zoom

AIコンサルティングサービスにおけるプロジェクトを推進するAIエンジニア（社会人博士）のポジションです。
画像・映像・音声・自然言語などをマルチモーダルに掛け合わせ、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。

業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。

当社は社会人博士支援制度を提供しており、勤務時間120h/月(75%稼働) を前提とした正社員としての勤務となります。
いきなり正社員ではなく、インターンシップからの参画（稼働40-50%を想定）も可能です。

●社会人博士支援制度について
当社はアカデミアと社会を橋渡しする存在になるべく、研究を社会に実装できる環境を提供しており、大学院での研究と当社での実務を両立している方が在籍しています。
特に、博士課程に在籍しながら働きたい方は、フルタイムの方より短い時間でありながらもボーナスやSO、福利厚生をフルタイムの方と同等に提供しています。

・ 勤務時間 | 120h/月
・リモート勤務や就労時間を柔軟に対応
・ボーナス、社会保険等をフルタイム正社員と同等に提供


開発環境
・言語：Python
・Deep Learningフレームワーク: PyTorch
・OS：Linux

勤務時間
週25時間以上の勤務が可能な方
※リモート/フレックス相談可

Associate〜Senior Consultantは、上位FDEの監督のもと、またはチームの一員として以下を担当します。レベルに応じて担当範囲・自律度が拡大します。
1. 要件定義・課題分析支援
・クライアントへのインタビュー・ワークショップ参加
・現状業務・データフローの整理とAs-Is/To-Beドキュメント作成
・（SC）プロジェクト全体の要件定義を主導し、上位FDEとレビュー
2. AI・データソリューションの実装
・AIコーディングツール（Claude Code等）を活用したフロントエンド バックエンド・データ処理・クラウドサービスの実装
・データパイプライン構築・ETL処理・ダッシュボード開発
・AI生成コードの設計妥当性・セキュリティ・パフォーマンスの検証と修正
・（SC）単一クライアント環境へのE2Eデプロイを品質保証込みで完遂
3. クライアントコミュニケーション
・進捗報告・週次MTGでのファシリテーション
・技術的な内容を非技術者に分かりやすく説明するドキュメント作成
・（SC）担当プロジェクトにおける主要ステークホルダーとの関係維持
4. 品質管理・テスト
・ユニットテスト・結合テストの設計と実施
・AI出力の検証・バグ発見・修正
・（SC）チーム全体の成果物品質レビュー
5. ドキュメンテーション・ナレッジ共有
・技術仕様書・運用マニュアルの作成
・プロジェクト知見の社内への展開
・（SC）プロジェクト後のレトロスペクティブ主導と方法論化
6. 後輩FDE育成支援（SC）
・Associate、Consultantへの技術指導・コードレビュー
・「AIの使い方」を含むオンボーディング支援
7. 組織・方法論への貢献（SC）
・FDEコンサルタントの方法論・ツールキットへのフィードバック
・採用活動・社内勉強会への参加

・国内債券アクティブ運用のクレジット戦略担当ポートフォリオ・マネジャーとして、超過収益獲得のためのクレジット・ポジションのコントロール、個別銘柄の売買を立案、執行する。
・戦略立案にあたって、マクロ経済、市場動向に関する情報収集、リサーチを実施し、クレジット・アナリストと連携し個別企業の信用力を把握、国内クレジット市場の将来の方向性、個別銘柄のスプレッド動向を予測し、具体的なポジションの提案を行う。
・経済、市場、個別銘柄のリサーチにおいては、経済理論、ファイナンス理論、経済統計、財務分析に関する知識を用い、データに基づいて分析を行う。
・ＲやＰｙｔｈｏｎ、ＶＢＡ等のプログラミングを活用し、統計処理や運用ツール開発、業務フロー改善のためのインフラ開発等を行う。
・他部署と連携し、顧客向けの運用報告書のコメント作成、大口顧客への運用状況の報告を行うほか、新規顧客向けの運用商品のプレゼンテーションを行うことがある。

主にデータ基盤整備担当として、以下の業務を担当いただきます。

・データ品質管理のための体制整備、運用
・データガバナンス体制整備、運用
・データストレージ&オペレーションの実施
・上記体制の維持、改善
・各部からのDWHに関する要望取り纏め、要件調整等

【業務内容】
＜1＞構築中の新共通データベース等にて管理するデータの各種マネジメント業務の推進
・データガバナンス基本方針の企画・提案および推進
・データ管理・運用ルールの策定・運用
・データ品質管理
・データセキュリティ・プライバシー管理
・データ利活用・AI活用推進支援
・データ関連リスク・コンプライアンス管理
　　
＜2＞全社にかかるITデジタル戦略の策定および推進
・全社中期経営計画に沿った中長期的なIT戦略（ITデジタル戦略）の策定
・ITデジタル戦略に基づくシステム開発・導入の運営、推進

※上記のうち主として＜1＞を主導できる人財

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業（主に東証プライム上場企業）のリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。
単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。


【業務詳細】
技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針（ビジョン）を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。
モダン開発の推進: 生成AI（LLM等）の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。
チームマネジメント（技術面）: コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。
顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。
若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。


【技術スタック・使用ツール】
言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など
フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など
クラウド: AWS, Azure, GCP
インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など
データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など
ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など
その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

□ 暗号資産等、デジタルアセットへ投資する新たな運用商品の設計および実務・インフラ構築
・ ブロックチェーンやスマートコントラクトを活用した運用ビジネスの企画立案
・ 上記に関連する内外最新動向のリサーチ、関連企業とのパートナーシップ検討

●期待する役割
□ テクノロジーへの深い理解をもって新規ビジネスに主体的に関わるとともに、非技術者にわかりやすく説明を行い、円滑にプロジェクトを推進することを期待。

《AIセキュリティのプロフェッショナルとしてお客様の課題解決を担当》
AIのビジネス導入が急速に進む中、企業が直面する新たなセキュリティリスクへの対応を支援していただきます。AIセキュリティの各領域に対する実行・実装をお客様の課題に合わせて支援して頂きます。

【具体的な業務】
・AIを利用したアプリケーションのセキュアな設計・開発支援
・AI IDE（Cursor, Windsurf, Claude Codeなど）を安全かつ効率的に活用した開発環境・ルールの整備
・AIシステム特有の技術的な脆弱性評価および対策の実装

業務概要
当社ではマーケティング戦略の強化を推進しております。マーケティング戦略の強化を実現するために新システムの導入や既存システムのバージョンアップなどの対応をおこなっております。

具体的な業務
本施策を推進するために証券ビジネスを支えるITシステムの設計・開発する業務に従事いただきます。
1. 証券周辺システムの新規開発案件やベンダーシステム導入に伴う一連の対応
見積計算、要件定義、基本設計、詳細設計、開発、テスト等
2. 証券周辺システムの維持保守対応
障害対応、問い合わせ対応、開発等
3. 上記業務を円滑に推進するにあたっての各種会議体への参加
ユーザ、ベンダとの会議、各種社内会議等

ポジション・部門の魅力
DX開発部にはメンバーが在籍しており、活気ある職場です。

【概要】当社では暗号資産ファンドの運用を開始し、高度な資産運用ノウハウを構築してきました。現在当グループでは暗号資産を保有しており、他社資本の受入も含め今後も積極的な運用と拡大を見込んでいます。そこで当社アセットマネジメント領域の更なる成長のため、ご活躍いただけるトレーダーを募集します。
【具体的な業務】
・暗号資産ポートフォリオ運用におけるトレーディング業務（現物・先物取引等）
・アセットマネジメント戦略構築に有用な情報収集と共有
・その他、上記に付随する業務
※ 暗号資産業界に興味があれば、未経験でも歓迎です。
【ポジション・部門の魅力】
高度な資産運用ノウハウを構築しており、今後も積極的な運用と拡大を見込んでいるアセットマネジメント領域で、更なる成長に貢献できます。
【配属先】ブロックチェーン事業推進部

業務概要
全社のデータ活用推進と、AI/ITツールを用いたコーポレート業務のDX化をリードしていただきます。

具体的な業務
・業務プロセス改善：コーポレート各部門の業務フローを可視化し、ボトルネックを特定。BPR（業務プロセス再設計）の実行
・データ基盤構築：各SaaSや社内システムに点在するデータを統合し、経営指標を可視化するBIダッシュボードの構築
・AI/自動化ツールの実装：生成AI（LLM）やRPAを活用した定型業務の自動化（例：契約書チェックの一次対応自動化、経理仕訳のAI化など）
・社内への定着支援：導入したツールや新しい業務フローの社内向け研修・イネーブルメント

ポジション・部門の魅力
社内DXの成功事例を創出した後、DX推進部門の責任者へのステップアップや、自社の知見を活かして顧客向けのAIコンサルタントやプロダクトマネージャーへとキャリアを広げることも可能です。

業務概要: AI画像認識（外観検査）の学習・評価に必要なデータ整理・品質担保・データベース/ストレージ/パイプラインの設計実装を担うポジションです。フロントエンド担当は別にいるため、本ポジションはMLOpsの仕組み・データベース利用・運用設計を理解し、社内向け/顧客向けにシステム化を行っていただきます。
具体的な業務:
1. AI画像認識（外観検査）におけるデータ基盤の設計・構築・運用
2. 画像・アノテーション・メタデータの管理およびデータモデリング設計
3. データパイプライン（取り込み・前処理・検証・更新）の構築
4. データ品質管理（欠損・重複・ラベル整合性・不正データ検出）
5. 学習・評価用データセットの生成およびバージョニング管理
6. MLOps基盤との連携（実験管理・再現性担保・成果物管理）
7. AIエンジニア向けのデータ利用インターフェース（API / CLI等）の整備
8. 顧客向けデータ管理システムの設計（クラウド / オンプレ対応）
9. データアクセス制御、監査ログ、バックアップ・DR設計
10. 制約環境（閉域・低帯域）でのデータ転送・同期設計
変更の範囲: 当社の定める全ての業務

業務概要:
内製化チームの立ち上げ・推進を担っていただきます。（内製化チーム リード / テックリード / PM候補）

具体的な業務:
経営の意思決定や業務の本質は外からは完全には理解できない為、この領域のシステムを外部ベンダーだけで開発することは難しいと考えます。だからこそ当社では“自分たちで理解し、自分たちで進化させる”内製化モデルに舵を切りました。その社内システム開発、および内製化推進をリードしていただける方を求めています。
・システムアーキテクチャ設計
・技術選定・開発方針策定
・開発チームのリード
・内製開発プロセス設計
・ベンダーコントロール
・若手エンジニア育成
具体的には
・社内システムの設計、開発
・既存システムのリファクタリング
・業務部門との要件整理
・ベンダーとの協働開発
・開発プロセス改善

ポジション・部門の魅力:
1. エンジニアが主体的に関与
・内製化チームの“0→1”に関われる
・技術・組織・開発プロセスを自ら設計できる
・将来的にIT組織の中核ポジションを担える
2. 長期プロダクト開発
SIerではプロジェクトが終われば次の案件へ移ることが多いかと思いますが、ここでは「作る」「改善する」「進化させる」という長期プロダクト型開発になります。
3. 経営に直結
このチームが作るのは会社の経営管理を支えるシステムです。
例
・決算システム
・経営管理・業績管理システム
・データ分析基盤など
IT・DXが会社の経営判断に貢献します。

業務概要: 開発の中核メンバーとして、実装および設計を担っていただきます。（エンジニアリング中心 / 将来PL・PM志向）
具体的な業務: 社内システム開発および内製化推進を担っていただきます。具体的には、社内システムの設計、開発、既存システムのリファクタリング、業務部門との要件整理、ベンダーとの協働開発。
対象システム例:
・基幹業務システム
・ERP周辺システム
・経営管理 / BI
・データ基盤
・業務自動化ツール
経験・志向に応じて、テックリード、アーキテクト、PL / PM、IT戦略 / DX企画など多様なキャリアがあります。
ポジション・部門の魅力:
1. エンジニアが主役: このチームでは「設計」「開発」「アーキテクチャ」にエンジニアが主体的に関わります。
2. キャリアアップ可能: 実装だけでなく設計にも関わり、上流工程へキャリアアップ可能。
3. 長期プロダクト開発: SIerではプロジェクトが終われば次の案件へ移ることが多いかと思いますが、ここでは「作る」「改善する」「進化させる」という長期プロダクト型開発になります。
4. 経営に直結: このチームが作るのは会社の経営管理を支えるシステムです。例: 決算システム、経営管理・業績管理システム、データ分析基盤などIT・DXが会社の経営判断に貢献します。

【業務概要】当社は真に顧客の課題を解決するAIを社会実装するために、「当社のAI Lab」を立ち上げました。AI技術が持つポテンシャルを掛け合わせることで、人々の生活を豊かにし、世界に向けて必要不可欠なAI実装集団になることを目指すための体制を構築しようとしています。
「当社のAI Lab」は、生成AIを活用した開発プロジェクトをサポートする「共創型ラボ開発機関」です。また、自社プロダクトにおけるデータ基盤を活用した独自のLLM開発やAI Agent開発も実施しております。

▼お客様事例
＜自動車・住設メーカー向けAIソリューション開発＞
生成AIを活用した業界特化型のソリューション開発を実施
・自動車設計: テキストデータ、画像データから、3D図面の作成や新規自動車の提案をするAI
・商品提案: ユーザペルソナ情報、住宅情報など、ショールーム来訪顧客に対して、顧客情報や会話から最適なプランを提案してくれるAIエージェントを構築

＜専用環境構築：大手銀行様＞
現場のニーズを踏まえた「適切な情報管理」「社内独自の文書やデータの取り込み」などの専用環境構築
・実施内容: 導入、活用のための伴走支援 アドバイス＆コンサルティング、全社員・役員向け生成AI研修、自社専用環境の構築・音声AIを活用した業務効率化
・得られた成果: 働き方改革拡大、DX人材育成、全社員の意識改革に貢献

＜社内プロダクトへのAI実装：当社＞
ChatGPTを活用した法人向けプラットフォーム「自社サービス」や生成AIで業務を効率化するAIマーケティング支援ツール「自社サービス」、デジタル人材育成プラットフォーム「自社サービス」のAI機能実装
・実施内容: ユーザペルソナ作成から商品開発や検索広告文作成などを提案するAI機能の開発

【具体的な業務】
「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」のプロジェクトにおいて、PMの右腕となって推進サポート業務を行っていただきます。データ分析が得意な方には、RAG等の精度向上や分析関連プロジェクトでの調査・補助業務をお任せすることもございます。
・プロジェクト計画立案や進行管理のサポート（WBS作成補助など）
・開発チーム（エンジニア、デザイナー、データサイエンティストなど）との連携・調整補助
・ステークホルダーとのコミュニケーション補助（議事録作成やタスク整理など）
・プロジェクト進捗状況の簡易モニタリングとリスク管理サポート
・資料作成やデータ整理などのバックオフィス業務
※経験やスキルに応じて、幅広い業務を割り振ります。将来的にPMとしてステップアップできる環境を整えています。

【ポジション・部門の魅力】
・最先端のAIプロジェクトに携わりながらキャリアアップが可能
・大手企業との連携を通じ、最新技術やノウハウを吸収できる
・自社プロダクトがあるため、上流から下流まで一貫して関わり、製品価値を高める経験を積める
・立ち上がったばかりの部門でスピード感のある環境。早期からプロジェクトに深く関与できる
・お客様からのフィードバックをダイレクトに得られ、やりがいを感じやすい

業務概要
自社プラットフォーム上のスキルデータ基盤「自社スキルデータ基盤」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです。スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、当組織全体の技術・運用標準をリードしていただきます。

具体的な業務
1. スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します。
2. 自社スキルデータ基盤の設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します。
3. スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します。
4. ML/生成AIモデルの設計・実装・評価: スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します。
5. MLOps基盤の設計・構築・運用: セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。
6. モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。
7. 運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します。
8. プロジェクトマネジメント: プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします。

ポジション・部門の魅力
●経営・事業戦略へのダイレクトな貢献
経営層や事業責任者と直接ディスカッションを行い、全社的なデータ戦略と整合した中長期構想の策定をリードできます。技術戦略と事業戦略の結びつきを担い、大規模プロジェクトの方向性や投資判断に直接的な影響を与えることができる、非常にインパクトの大きなポジションです。
●大規模かつ高度なML/データ基盤の構想・立ち上げ
複数事業やサービスにまたがる「自社スキルデータ基盤」において、AIフレンドリーなデータ基盤や、大規模なMLOps基盤の構想・立ち上げを統括できます。外部データ連携やパートナーシップを含めたエコシステム戦略の推進など、単なるシステム開発に留まらないスケールの大きな技術的挑戦が可能です。
●専門組織のカルチャー形成とチームビルディング
当組織全体の技術・運用標準をゼロから定義し、組織の技術的土台作りに貢献できます。また、データサイエンティストチームのディレクションを行うだけでなく、組織設計や採用方針にも関与し、ご自身の手でチームの成長戦略を描いていける点も大きなやりがいです。

業務概要: 最先端AI技術を「教育」で組織の武器に変える。自社サービスと連動した次世代型カリキュラムを創る講師兼コンテンツ企画職を募集します。クライアント企業のエンジニアやビジネスパーソンに対し、AI・DX領域の研修登壇およびカリキュラム企画を担っていただきます。単に既存の知識を教えるのではなく、生成AI（Cursor, ClaudeCode, Dify等）を用いた最新の開発手法やRAG構築など、「現場で成果を出すために、今どのケイパビリティが必要か」を本質的に見抜き、学びを体系化することで顧客の組織力を最大化させることがミッションです。
具体的な業務: エンジニアリングのバックグラウンドを活かしつつ、「AIを使いこなすことが、これからの個人・組織の命運を分ける」という強いマインドセットを持って、教材作成や研修対応を担っていただきます。技術トレンドから「顧客が真に習得すべき本質」を抽出し、受講者のマインドからスキルまでをアップデートさせる役割です。
主な業務内容:
1. 「AIによる生産性向上」から逆算した教材企画・設計 ： AIをツールとして使いこなし、実務成果を出すために必要なケイパビリティを特定。自社サービスを活用した演習・評価設計を構築。
2. 新技術の本質的なカリキュラム化 ： CursorやClaudeCode、マルチAIエージェント等の最新トレンドをいち早くキャッチアップし、単なる操作方法ではない「AI時代の設計思想」を研修パッケージとして開発。
3. 最先端テクノロジー研修の登壇 ： AI駆動UI/UX、RAG開発実践、生成AIエンジニア研修等の講師。
4. 講師チームの技術標準化 ： AIによるコードレビューの仕組み作りや、最新AIツールの知見共有。
ポジション・部門の魅力:
1. 「教育×生成AI」の最前線 ： 当社にAI Labを持ち、学術界の権威が顧問を務める環境で、常に最先端の技術を教材に反映できます。
2. 日本標準の「スキル定義」への参画 ： 公的なデジタルスキル標準に準拠したスキルタクソノミー策定を通じ、日本のデジタル人材の「ものさし」を創る経験ができます。
3. 圧倒的な生産性を支える基盤 ： 自社サービスを活用し、教育効果の可視化と効率的な運営を両立した「DX化された教育」を実践できます。

1．業務内容
本ポジションでは、電力・送配電領域における大規模データを活用し、業務判断の高度化や現場改善につながる分析を担います。【業務詳細】
・電力・送配電に関わる比較的大規模なデータの分析・可視化
・需要予測や設備状態把握などを目的とした分析モデルの設計・実装
・データに基づく判断材料の整理と意思決定支援
・現場・主管部門と連携した分析結果の業務反映サポート
・モデル改善や再分析による継続的な精度向上
データ理解から分析、示唆の整理、業務への落とし込みまでを一連のプロセスとして担当し、データ活用の成熟度向上に貢献いただく業務です。

2．職責
まずは既存の分析テーマやデータを理解し、進行中プロジェクトの中で分析・改善を担っていただきます。経験や状況に応じて、徐々に分析設計や仮説立案の比重を高めていきます。【詳細】
・既存データ・分析テーマの把握および再現分析
・進行中プロジェクトにおけるデータ分析・モデル改善
・分析結果の可視化および関係部署への説明
・業務主管部門と分析目的や活用方法のすり合わせ
・分析手法や仮説設定、示唆の整理に関する判断
分析の専門性を活かしつつ、関係部署と合意形成を行い、業務に役立つ形で成果を届けることが期待されるポジションです。

3．採用背景
これまで取り組んできたAI・データ活用施策は、実証段階を越え、事業や業務そのものを変えていくフェーズに移行しています。個別テーマ単位の分析から、再現性を持って複数部門へ展開できる体制づくりが求められています。一方で、全社からのデータ活用ニーズは急速に増加しており、需要予測や設備管理など複数テーマが同時並行で進む状況です。スピードと品質を両立させながら対応するため、データ分析を中核的に担う人材の増員が必要となり、今回の採用に至りました。

4．魅力・やりがい
電力という社会インフラ領域において、データ活用を通じて持続可能な社会の実現に貢献できる点が、この仕事の大きな魅力です。扱うテーマやデータのスケールも大きく、影響範囲の広さを実感できます。【詳細】
・再生可能エネルギー活用やレジリエンス強化に関わる分析テーマ
・需要予測や設備劣化予測など、多様な業務課題への挑戦
・スマートメーター等、大規模データを扱う経験
・分析結果が現場や業務判断に反映されやすい環境
・研修やOJTを通じた継続的なスキル向上の機会

5．キャリアパス
以下のようなキャリアパスを想定しています。
短期（1 3年）：データ分析を経験頂きます。
中期（3 5年）：データ分析をリーダー的な立場で運営頂きます。
長期（5年以上）：リーダーとしての経験を積み、ひいては組織全体の経営に携わっていただくことを期待しています。

◇職務内容
グローバルリスクアナリティクスチームは、当社グループのリスク管理部門のグローバルリスクプラットフォームオフィスの一部です。グローバルリスクアナリティクスチームは、市場リスクとカウンターパーティ信用リスクにおけるリスク手法の開発と改善、およびすべての関連エンティティ（東京、ロンドン、アムステルダム、香港、シンガポール）での実装の監督を担当しています。また、グローバルリスク運営モデルの有効性に関する必要な監視を提供し、重要なリスクが適切なレベルで強調されることを保証します。
リスクアナリティクスチームは複数の地域で活動し、ロンドンと東京に所在するグローバルテクノロジーチームと緊密に連携しています。
この役割の主な目的は、関係するビジネス施策の推進を支援することで、内部リスク管理および規制リスクの分野に貢献することです。
グローバルリスクプラットフォームで実施されるリスク計算を生成し、関連グループ全体で使用して、重要なリスクを識別、定量化、および伝達することに責任を持ちます。
新しい製品のオンボーディングや上流評価システムのグローバルリスクプラットフォームへの変更をサポートします。
グローバルリスクプラットフォーム内のリスクメトリクスを理解し伝達し、必要に応じて各エンティティのリスクプロファイルの詳細な分析を行います（例：What-if分析、インパクト分析）。
すべての利害関係者からの要求が明確に理解され、グローバルに合意され、ITによって優先されるように、将来の開発を確保します。
開発されたITソリューションが目的に適合し、要件をすべて満たしていることを、広範なテストを通じて確認します。
グローバルプロジェクトに積極的に参加し、すべてのグローバルおよびローカルの規制要件を満たすプロジェクト成果物を確保します。

【仕事内容】
・ノーコード、ローコードを使用したシステム開発（DX含む）及び保守
※Microsoft Power Platform（Apps、Automate、Power BI、Copilot Studio）等を使用した開発・保守
・開発言語（Pythonなど）を利用したシステム開発
・Microsoft Power Platform環境整備
・エンドユーザーへのサポート

【当社の方向性】
・DX化推進

業務概要:当社では、デジタルマーケティングを活用し、新しい営業モデルへの変革に挑戦しています。
中小企業の事業成長を支援する法人向けデジタル総合金融サービス「自社サービス」を2025年5月にリリースし、既存の法人営業組織に依存しない形での企業アプローチ、取引先の新規開拓や取引進耕にも注力しています。
当社の法人ビジネスの変革に共に挑戦いただける、頼れる仲間を求めています。

具体的な業務:
法人向けデジタル総合金融サービス「自社サービス」において、マーケティング施策の準備・実行・結果集計の各フェーズでデータ集計ツールの企画・開発に携わっていただきます。
自社システムや、外部システムに点在するデータを繋ぎ合わせ、Excelベースでのデータ収集・分析業務の高度化・効率化を図ります。
具体的には、以下のような職務に従事していただきます。

・RPA(UiPath）、Microsoft Power Automate、Accessなどを用いたデータ集計
・分析ツールの開発
・ノーコードアプリを用いたデータ集計
・分析ツールの開発
・自社システムのデータ構造修正、データ項目追加の提言、実行支援

ポジション・部門の魅力:
【配属予定部署】
企画部門中小企業向け事業拡大を目的として、法人向けデジタル総合金融サービス「自社サービス」の事業戦略、商品戦略の策定・実行に取り組んでいます。
キャリア採用者はITサービス業界や広告業界出身の方々がおり、金融のバックグラウンドが無くても活躍できる環境です。

想定されるキャリアパス:
・データ集計/分析ツール開発のプロフェッショナルとして、当社や当グループ内の関連部署にて同業務に取組むキャリアや、データ管理部門・システム開発部門のキャリアも想定

【仕事内容】
・クラウドを利用した社内システムインフラの構築及び保守・運用
・クラウド基盤（IaaS,SaaS,iDaas等）の開発・維持運用
・クライアント（PC、スマートフォン）環境の開発・維持運用

【環境】Azure、Windowsが中心

【当社の方向性】
・DX化推進に伴い、各種インフラ環境の構築、保守

【業務概要】
自社製品の開発部門構成は、SW開発機能、HW開発機能、半導体業界特化開発機能、顧客対応開発機能の4つの機能から構成されます。それぞれ、アプリケーションに応じたX線検査装置をSW技術軸、HW技術軸、業界技術軸、顧客軸で統括しているため、複数のX線検査装置に携わることができます。

【具体的な業務】
自社製品装置開発において、AIを活用した品質改善・開発生産性向上を推進していただきます。
1. AIを活用した不具合分析（過去トラブル分析）
2. 開発データの分析による品質改善
3. テストプロセスの改善
4. AIを活用した開発効率向上施策の推進
5. 開発プロセスの改善
6. 品質指標の設計
将来的には、
1. AI品質戦略の立案
2. 開発組織の品質文化構築
なども担っていただきます。
本ポジションでは、AIやデータ分析を活用しながら、開発効率と品質の両立を実現する品質エンジニアリングの推進を担っていただきます。自社製品装置のソフトウェア開発において、過去の開発データやトラブル情報を分析し、AIを活用した品質改善および開発生産性向上の仕組みづくりを推進していただきます。
具体的には以下のような成果創出を期待しています。
1. 過去の不具合データやトラブル情報の分析による品質課題の可視化
2. AIを活用した不具合分析・トラブル予測の仕組み構築
3. 開発プロセスのボトルネック分析と改善施策の提案
4. AIツールや自動化技術を活用した開発効率向上の推進
5. テストプロセスおよび品質管理プロセスの高度化
将来的には、
1. AIを活用した品質改善の仕組み化
2. 開発プロセスの高度化（AI Dev Productivity）
3. 開発組織全体の品質文化の醸成
など、開発組織全体の生産性と品質を底上げする役割として活躍いただくことを期待しています。

【ポジション・部門の魅力】
1. AI × 品質エンジニアリング: AIを活用して、トラブル分析・品質予測・開発プロセス改善などを推進する次世代品質エンジニアリングに挑戦できます。
2. 世界トップシェア製品: EV・半導体・AIサーバー向け最先端製品の品質を支える技術に関われます。
3. 開発組織全体に影響を与えるポジション: 開発チームと密接に連携しながら、開発効率と品質の両立を実現する重要な役割です。
4. 新しい役割: このポジションは新設のため、品質戦略・AI活用・プロセス設計など、自由度高く取り組むことができます。

業務概要:当社の開発部門構成は、SW開発機能、HW開発機能、半導体業界特化開発機能、顧客対応開発機能の4つの機能から構成されます。それぞれ、アプリケーションに応じた自社製品をSW技術軸、HW技術軸、業界技術軸、顧客軸で統括しているため、複数の自社製品に携わることができます。どの開発機能も、ベンチャマインドにあふれ、顧客との議論や、顧客課題を解決する技術構築を自社だけでなくオープンイノベーションで実施しています。

具体的な業務:
・AIを用いたユーザ向け操作支援機能の開発(自動機のユーザーティーチング効率化機能の開発)
・AIを用いた画像処理開発
・プロジェクトリーダ
具体的な仕事内容に対しての期待する成果:
・AIを活用し既存処理とは異なる角度から解決を図る。
・AIだけにとらわれず、様々な角度から最適手法を模索できる。
・間違いが許されない、検査という分野におけるAIのあり方を理解できる。
・プロジェクトリーダーとして、メンバを巻き込み推進できる。

ポジション・部門の魅力:当社事業は今まさに拡大期にあり、装置設計としての関与範囲も非常に広く、自らのアイデアを形にしやすい環境です。多様な先端技術を取り込みつつ、企画・販売（国内外含む）・製造と連携しながら、単なる構造物の設計・開発に留まらず、「見せ方」「動かし方」「使われ方」「伝え方」といった視点から開発の本質に深く関わることができます。また、ベンチャーマインドにあふれたチーム体制のもと、裁量をもってチャレンジできる風土が整っており、自身の成長と事業成長を同時に実感できる魅力的なポジションです。

・社内ツールやAccess、Excel関数などでDBからデータを抽出し、Word、ExcelやPowerPointで資料を作成し、マニュアルを整備。
・初級レベルのプログラミング（VBAマクロ、python、SQLなどAIに聞きながら）による資料の自動作成。
・顧客からのファンドや運用体制への質問書、運用報告書などに対して、社内DBや関連部署からの回答をもとに書類を作成。
（チームメンバーから丁寧に手順を説明いたします）
・上記業務プロセスの高度化、効率化に向けたDX推進　など

●役割期待
・チーム長の指示のもとメンバー（現在5名中、3名が初級レベルのプログラミングスキル）と協働してRFP関連資料作成やDB整理を行う
・関係者との適宜・適切なコミュニケーションやIT・DXの積極活用等により、既存の業務プロセスの高度化・効率化に果敢にチャレンジする
・ファンド分析機能等の発揮により販売方針策定や営業活動支援等に貢献する

【業務内容】
データ戦略を技術面から牽引するポジションです。Python / FastAPI / TensorFlow / PyTorch を活用したAIソリューション開発に加え、
DWH設計・構築、Tableau による BI 基盤整備まで幅広く担当。経営層・戦略部門と直接連携し、美容医療×AIの新たな価値創造を実現する方を求めます。

＜具体的には＞
●AI・機械学習モデルの設計・開発・実装（診療予測・需要予測・レコメンド等）
●Python（FastAPI）を用いた AI バックエンド API の構築・運用
●データ収集・クレンジング・特徴量エンジニアリング・モデル評価・本番展開
●DWH（データウェアハウス）の設計・構築・運用・パフォーマンスチューニング
●Tableau を活用した経営ダッシュボード・KPI 可視化レポートの構築
●経営層・事業部門へのデータドリブン意思決定支援・AIソリューション提案
●データガバナンス・データ品質管理の仕組み整備

【求人の魅力】
・AI推進の旗振り役
全社AI活用推進プロジェクトの中核ポジション。PoC から本番運用まで一気通貫で関われます。

・リアルな医療データ
全国200院以上の診療・予約・患者データを活用した大規模データ分析が可能。ヘルスケア領域での希少な経験が積めます。

・経営直結のインパクト
分析結果が経営判断に直接反映される環境。CTO・経営層と議論しながらデータ戦略を立案できます。

・DWH・BI 基盤を0から構築
既存の制約なく、モダンなデータスタックを自ら設計できます（Redshift / dbt / Airflow 等の技術選定含む）。

・AI × 医療の最前線
美容医療領域における AI 活用は国内でもまだ黎明期。先駆者として業界をリードするポジションです。

業務概要:半導体レーザチップ製造工程の生産技術職として、以下の業務をお任せ致します。

具体的な業務:
1. 生産設備(チップテスタ、素子化装置、外観検査システム)の新規製造導入、量産仕組みづくり
2. 自動外観検査用AIの開発および改善による判定精度向上
3. 生産設備の設備維持管理、設備のコンディション維持と調整、トラブルの復旧対応、未然防止
4. チップ工程におけるQCDの改善と管理、工程歩留改善、生産性向上、開発品の工程設計

ポジション・部門の魅力:
当課のミッション:
1. 半導体レーザ製品の端面コーティング工程およびチップ工程の歩留向上、生産性改善、増産対応、トラブルシューティングを含む設備の維持管理
2. 新規製品の製造導入に伴う生産技術開発、製造仕組みづくり
3. AIを含むIT技術導入推進によるデータ分析手法の革新と製造工程へのフィードバックの迅速化

当ポジションで働くやりがい:
先端技術を用いた光半導体製造を行っています。新規設備や生産ラインの立ち上げを進めており、自らが設備立上げやライン構築ができる点はやりがいを感じられると思います。最新のAI技術を活用した開発プロジェクトにも携わることができ、新しい価値を創り出す挑戦ができる環境です。

将来的なキャリアパスのイメージ:
実務経験を経て、5 10年で課内のリーダへ、その後5年程度で、設計開発部や研究部での新製品開発担当、もしくはスキルに応じて課長としてマネジメント業務を担って頂く事を期待しています。

業務概要:
トレジャリー部門は、当グループ全体の資金調達・流動性管理、バーゼルIII規制の流動性規制遵守を担当しています。業務は日本国内だけでなくグローバルに展開し、海外の地域トレジャリーチームと連携しています。
当グループトレジャリーデータ・レポーティングチームは、バーゼルIII流動性規制当局への報告、規制がビジネスおよび当グループの流動性に与える影響分析、適切な資金調達活動および流動性管理の支援を担当しています。
流動性レポーティングが所有・報告する主要指標には、当グループの流動性カバレッジ比率（LCR）および安定調達比率（NSFR）、ならびに市場混乱時や流動性危機状況における重要な流動性分析が含まれます。
当社本社流動性レポーティングチームの一員として、JFSA規制解釈、日次およびアドホックなレポート作成、流動性レポートのプロセス設計とレビューに参加し、経営陣、ビジネス部門、すべてのステークホルダーに正確かつタイムリーな情報を提供することが期待されます。このデータおよびレポーティングは、トレジャリー部門で報告および分析目的（規制および内部）に使用されるグローバルデータベースを管理することで運営されます。
この役割は、流動性規制の専門知識、当社のトレーディングポートフォリオの理解、トレジャリーデータおよびレポーティング業務とテクノロジーインフラの詳細な知識を組み合わせ、規制当局とのコミュニケーション戦略、義務的な規制報告、内部リソースおよびトレーディングポートフォートフォリオ管理に関連する問題解決を支援し、当社の流動性リソースを最適化します。

具体的な業務:
流動性レポーティングチームは、海外オフィスと協力し、連結ベースでの流動性規制レポートの作成と分析に従事します。
流動性規制は、最も重要な経営指標の一つであり、当局、経営陣、外部格付け機関、内部ビジネス部門から注目されています。
主な職務は以下の通りです:
1. 当グループの流動性カバレッジ比率（LCR）および安定調達比率（NSFR）を、日次、月末にタイムリーかつ正確に内部ステークホルダーに報告し、アドホックベースで差異分析を実施する。
2. 当グループのLCRおよびNSFRの運用レポーティングプロセスを一貫して改善し、運用リスクを低減または効率と能力を向上させる。
3. ホールセール、ウェルスマネジメント、バンキング、およびトレジャリー部門の資金調達活動が規制数値に与える影響を分析する。
4. 個人貢献者として、より広範なトレジャリーデータおよびレポーティングをサポートする。

業務概要:Treasury部門は、当グループ全体の資金調達
・流動性管理、およびバーゼルIII流動性規制遵守を担当しています。
業務は日本国内だけでなくグローバルに展開しており、各地域のTreasuryチームや海外拠点（ニューヨーク、ロンドン、シンガポール、インド）と連携しています。
Treasury内の流動性レポーティングチームは、バーゼルIII流動性規制当局への報告、規制がビジネスおよび当グループの流動性に与える影響の分析、適切な資金調達活動および流動性管理の支援を担当しています。
流動性レポーティングチームが所有
・報告する主要な指標には、当グループの流動性カバレッジ比率（LCR）および安定調達比率（NSFR）のほか、市場の混乱時や流動性危機状況における重要な流動性分析が含まれます。
当社本社流動性レポーティングチームの一員として、JFSA規制ルールの解釈、日次およびアドホックなレポート作成、流動性レポートのプロセス設計とレビューに参加し、経営層、ビジネス部門、およびすべてのステークホルダーに正確かつタイムリーな情報を提供することが期待されます。
このデータとレポーティングは、Treasury部門で報告および分析目的（規制および内部）の両方に使用されるグローバルデータベースを管理することで運用されます。
この役割は、流動性規制の専門知識、当社のトレーディングポートフォリオの理解、およびTreasuryのデータとレポーティング業務およびテクノロジーインフラストラクチャの詳細な知識を組み合わせ、規制当局とのコミュニケーション戦略、義務的な規制報告、内部リソースおよびトレーディングポートフォリオ管理に関連する問題を解決し、当社の流動性リソースを最適化する上で経営層を支援します。
具体的な業務:1. バーゼルIII流動性規制（流動性カバレッジ比率（LCR）および安定調達比率（NSFR））に関連するフロントからバックまでのレポーティングプロセス全体を、ルール解釈、データ管理、計算分析、JFSAへの最終報告提出、および公開開示まで担当します。
2. 当グループの流動性状況を、日本銀行、金融庁、当社経営層、グローバルTreasury、およびビジネスユニットに適切に報告します。
3. バーゼルIII流動性規制のルールを理解
・解釈し、当社ビジネスによるキャッシュフローおよびポジションの計算実装の適切性を検証します。
4. レポーティング運用モデル、プロセス、システム開発の管理と改善、およびすべての領域のガバナンスを維持します。
5. グローバルマーケッツ部門およびその他のビジネスユニットの業務、ならびに当部門の資金調達活動が規制数値に与える影響を分析します。
6. 必要に応じてルールの解釈と計算システムへの実装をレビューし、新しい規制、商品、ビジネスに対応します。
7. 小規模チーム（2〜3名）およびムンバイのオフショアサポートチームを率いる役割が含まれる場合があります。

業務概要:
ビジネス要件定義からアーキテクチャ設計、データモデリング、パイプライン実装、品質・ガバナンス運用までを横断的に担当していただきます。AWS・Snowflake などのクラウド基盤上で、信頼性とスケーラビリティを備えたデータプロダクトの開発、及びデータプロダクトの品質管理と監視体系を整え、継続的な運用改善を推進する役割を担っていただきます。

具体的な業務:
・データ要件定義・システム要件定義、スコープ策定と優先度管理
・AWS・Snowflake 等のデータマネジメントツールの設定・運用、コストと性能の最適化
・データカタログの構築・整備、メタデータ管理・リネージ追跡の仕組み化
・データプロアダクトのアクセス権限の設計・運用（IAM/ロール設計）と定期棚卸
・データモデリング（ER 図、命名規約、正規化/スキーマ設計）とガバナンス標準の策定
・ETL/ELT パイプラインの設計・実装（Python/SQL、ワークフロー/スケジューラ）
・データ品質管理（重複・欠損・矛盾・異常値検知）、品質レポート出力とSLA運用
・GDPR・社内規程に準拠したデータ保持・マスキング・監査ログの実装
・パフォーマンス最適化（クエリ/ストレージ/ネットワークのボトルネック解析・改善）
・Tableau、DataRobotなどデータ活用ツールとの連携支援。
・データプロダクトのバックログ整理、ドキュメント整備と運用。

ポジション・部門の魅力:
・経営企画本部においてグローバル含む幅広いデータの収集・統合・管理に携わることが可能。
・企画（標準・ポリシー）と実装（アーキ・開発・運用）を一気通貫で担い、全社の意思決定スピードと信頼性向上に直結する影響力。
・ツール選定や命名規則・モデリング基準など「会社のデータの作法」を形にできる職務。

業務概要: 社内情報システムとして、ICT基盤の構築及び運用やITツールの導入を担うだけでなく、事業部門と連携しながら業務プロセスの最適化や生産性向上を目的とした、業務システムの構築及び導入を推進していただきます。
単なる社内情報システムの管理やヘルプデスク対応だけではなく、ITを手段として組織課題を解決するコーポレートITポジションです。
具体的な業務:
・顧客管理ツール（CRM/SFA等）の設計
・整備
・運用改善
・顧客データの一元管理およびデータ品質向上の推進
・各部門（営業
・マーケ
・CS等）と連携した業務プロセスの整理
・標準化
・業務フローに紐づくITツールの選定
・導入
・最適化
・SaaS間のデータ連携および運用設計
・業務効率化に向けた自動化
・仕組み化（GAS等の活用含む）
・社内IT環境（アカウント
・デバイス等）の基盤運用
・セキュリティポリシーおよびIT統制の整備
・ITコストの可視化および最適化※本求人は、当社での採用となります。
※業務内容の変更の範囲：当社業務全般。
ポジション
・部門の魅力:
・ヘルプデスクやアカウント管理に閉じず、業務改善
・仕組み化
・IT戦略にまで関与できます。

・全社に影響を与えるポジション 各部門と連携しながら、業務フローやツール活用を変えていくため、組織全体の生産性に直接インパクトを出せます。

・裁量を持ってIT環境を設計できる ツール選定や導入方針など、ゼロベースでの設計に関わることが可能です。

・コーポレートITとしての市場価値向上 単なる運用担当ではなく、「IT×業務改善×組織設計」の経験を積むことで、市場価値の高いキャリア形成が可能です。

業務概要ECロールアップ事業を展開する当社では、経営・事業戦略の意思決定を支えるデータ基盤を自社で構築・運用しています。IPO準備の本格化に伴いチームを拡大する中で、今回はデータ基盤チームのデータエンジニア（メンバー）を募集します。シニアメンバーの指導のもと、EC事業のデータ分析基盤の開発・運用からスタートし、習熟度に応じて担当領域を広げていただけるポジションです。

具体的な業務
メイン業務:
・dbtモデルの運用・保守（モデル規模のdbtプロジェクト）
・seeds／マスタデータの更新（ブランド追加、手数料率変更、予算反映、warehouse map更新など月次 週次で発生）
・ダッシュボード（Next.js + BigQuery）のデータ層・クエリ保守
・データ品質管理（dbt testの拡充、エラー検知・復旧対応）
・APIコネクタの保守（ECモール→BigQueryのデータパイプライン、Python／Cloud Run Jobs）

サブ業務:
・EC事業のマーケティング・在庫最適化に必要なデータ整備
・CI/CDパイプラインの軽微な改善・ドキュメント整備

開発環境・技術スタック:
言語：Python 3.12
DWH：BigQuery
データ変換：dbt Core（324モデル）
インフラ：GCP（Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Scheduler）
CI/CD：GitHub Actions
BI：Looker Studio／Next.js（社内ダッシュボード）
AI：Claude Code, GitHub Copilot（AI活用を積極推進する文化）

ポジション・部門の魅力
ビジネス全領域を横断するデータエンジニアとしての市場価値形成
EC・財務会計・在庫・マーケティング・M&Aなど、事業運営の全領域にまたがるデータを扱う経験は、特定システムの担当に留まりがちな大企業や受託環境では得難いものです。「データで経営の意思決定を動かした」という具体的な実績を積み上げることで、技術力とビジネス理解の両軸でデータエンジニアとしての市場価値を高めることができます。

事業の中核データを動かす裁量と事業インパクト
楽天・Amazon等、実データを扱い、経営判断・マーケティング・在庫最適化など多岐にわたる意思決定を直接支えます。スタートアップだからこそ、大企業では得られない設計・意思決定の裁量を早期から持つことができます。

モダンデータスタックとAI活用による最先端の開発環境
dbt Core・BigQuery・GCPを日常的に扱うモダンな開発環境に加え、Claude CodeやGitHub Copilotを全面活用するAI-Native開発文化が根付いています。生成AI活用補助（最大2万円/月）の支給など、常に最新技術でスキルを磨ける環境を整えています。

経営視点とキャリアの早期成長
大手EC企業・外資系投資銀行・戦略コンサルティングファームなど多様なバックグラウンドを持つメンバーと共に、経営・事業の現場で仕事ができる環境です。データエンジニアとしての専門性を高めながら、将来的にはテックリード・CTO・データ基盤責任者へのキャリアパスも開かれています。

次世代クラウドセキュリティソリューションの導入・運用支援を通じて、顧客のシステムセキュリティを最適化する業務に携わっていただきます。
以下のような幅広い業務を担当し、専門性を高めながら、チームとともに成長できる環境を提供します。

【想定業務】

◇ソリューション導入支援業務
・プロダクト検証：最先端セキュリティ製品（例：Okta、Illumio、Prisma Cloud、Proofpoint ITMなど）の機能や適用性を検証
・本番環境設定作業：セキュリティ製品の導入および設定を実施し、顧客環境に最適化
・ドキュメント作成：設計書、試験仕様書、ナレッジサイト、顧客説明資料など、業務を支える各種資料を作成（英語対応含む）
・コミュニケーション業務：メーカー問い合わせ（英語対応あり）、顧客および社内会議参加、議事録作成
・問い合わせ対応：顧客からの質問に対応し、適切なソリューションを提供
・タスク管理：管理ツールを使用して業務の進捗やタスクを効率的に管理

◇ヘルプデスク業務
・問い合わせ対応：顧客からの質問に対し、マニュアルや社内ナレッジを活用して迅速かつ的確に回答
・エスカレーション対応：解決が難しい場合にはメーカーへの問い合わせや社内連携を実施（英語対応あり）
・進捗管理：専用ツールを用いてタスク進行状況を把握し、顧客や関係者に共有

【この仕事で実現できること】

◇最先端技術への挑戦
　次世代セキュリティソリューションを扱い、技術者として常に最新の知識を習得できます。
◇グローバルな経験
　英語でのメーカー対応やドキュメント作成を通じて国際的な視野を広げられます。
◇キャリア成長の機会
　資格取得支援や専門セミナー参加など、プロフェッショナルとして成長するための環境を提供します。
◇社会的な貢献
　サイバーセキュリティの最前線で、顧客や社会の安全を支える重要な役割を担います。

【今後のキャリアパス例】

毎期初にマネージャーと今後のキャリアパスについて検討し、方向性を決めていきます。
＜キャリアパス例＞
・クラウドセキュリティの専門家として成長しPM/PLとしてチームを率いていく/メンバーの育成などマネジメント業務を行う
・顧客のセキュリティ戦略策定を支援するセキュリティコンサルタントへのキャリアアップを目指す

業務概要:大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AI技術を用いて、AIサービス・プロダクトの開発・運用を担います。プロンプト設計、LLM API活用、ファインチューニング、AIエージェント構築、MLOps環境整備など、モデルを「動くもの」として実装する技術に携わります。学術研究や個人開発での経験も歓迎します。

具体的な業務:
1. LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
2. LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築
3. PythonによるAPI開発（FastAPIなど）・コンテナ化（Docker）
4. CI/CD・MLOps環境整備
5. ユーザー課題に即したLLM選定・チューニング・評価

ポジション・部門の魅力:
1. 金融×AIのリアルな社会課題に挑戦: 決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
2. 生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト: ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
3. LLM活用の全工程を経験できる環境: PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
4. 自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化: PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。

AI & Model Development
Design, train, and deploy predictive machine learning models and LLM-powered applications, including Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems.
Leverage Azure Machine Learning and Azure AI Foundry to build scalable and production-ready AI solutions.

Data Integration & Collaboration
Partner with data engineering teams to ingest and process high-volume datasets (Parquet, CSV, text) from Azure Data Lake Storage (ADLS) and Azure Synapse Analytics.
Ensure seamless integration between data pipelines and AI workflows.

Application Architecture
Develop serverless orchestration layers using Azure Functions to connect AI models with downstream applications and APIs.
Support real-time and batch inference use cases.

Search & Storage Optimization
Use Azure AI Search to enable low-latency retrieval for AI outputs, embeddings, and metadata.
Contribute to efficient data and metadata storage strategies.

Operational Excellence & MLOps
Implement MLOps best practices, including model versioning, monitoring, and lifecycle management.
Integrate AI workflows into CI/CD pipelines to enable automated testing and deploym

【ポジションの魅力】
・新チーム立ち上げにおいて、技術/アーキテクチャの意思決定を担える
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる

【具体的な業務】
業務プロセスを踏まえたAI活用の設計およびアドバイザリー業務に従事していただきます。

業務イメージ:
・システム全体（LLM、データ基盤、クラウド）のデザイン・設計方針策定
・Webアプリケーションおよびバックエンドシステムにおけるアーキテクチャ設計および技術選定
・生成AI（RAG等）を活用したアプリケーションに関する設計および技術的意思決定
・設計 開発プロセスにおける技術的観点でのレビューおよび意思決定支援

主なPJ事例:
・クライアント企業：AI-Ready戦略企画
・クライアント企業：アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・クライアント企業：工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・クライアント企業：新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発

業務概要
現在トレンド真っ只中のAI産業。生成AIの台頭により、当社はAI革命を起こす企業だと確信し、全社一丸となって日々業務に取り組んでいます。本ポジションは、カスタマーサクセスメンバーと連携しながら、顧客向けのAI AGENT作成・ワークフロー構築を技術面から支援する、新設ポジションです。

具体的な業務
本ポジションのミッションは、カスタマーサクセスメンバーからの依頼を受けて、顧客向けのAI Agent作成・ワークフロー構築を技術面から支援し、顧客の成功を実現することです。
1. AI AGENT作成支援：カスタマーサクセスメンバーからの依頼を受けて、顧客向けのAI Agentを作成（プロンプトエンジニアリング、RAG構築、API連携等、顧客要件のヒアリング、仕様策定、開発、テスト、納品）
2. STUDIO作成支援：カスタマーサクセスメンバーからの依頼を受けて、顧客向けの自社サービスSTUDIOを作成（ノーコード/ローコードでのワークフロー設計・構築、顧客の業務フローに合わせたカスタマイズ）
3. ワークフロー構築支援：ノーコード/ローコードツールを活用した業務自動化ワークフローの構築（既存システムとの連携、データ連携の設計・実装）
4. 技術的サポート：新機能追加や改善時の内容をカスタマーサクセスメンバーへの展開・共有や、顧客からの技術的な問い合わせ対応、トラブルシューティング、AI AGENT・ワークフローの動作検証、障害対応、プロダクトの仕様確認、エスカレーション
5. プロダクト改善支援：顧客の声を元にして開発部門へのフィードバックや新機能・新ツールの検証、AI AGENT・ワークフローの改善提案、ベストプラクティスの整理、社内勉強会の実施、マニュアル・ガイド作成、FAQ作成、ナレッジベースの整備

ポジション・部門の魅力
1. 業務自動化の経験を、AI×カスタマーサクセスの最前線で活かせる
これまでのRPA開発・業務自動化の経験を活かしながら、AI AGENT作成・ワークフロー構築という最先端技術で顧客の成功を支援できます。WinActor、PAD、Difyなどの経験が、そのまま当社のAI AGENT作成・ワークフロー構築に活かせる環境です。
2. 「0→1」でテックCSの仕組みを創り、事業の中核を担える
テックCSは当社で新設されたばかりのポジションです。完成した仕組みをこなすだけでなく、自ら仕組みを創る側に回れる貴重な経験ができます。AI AGENT作成・ワークフロー構築のプロセス設計、マニュアル作成、ナレッジ共有など、事業の中核を担う経験は、将来的なキャリアパスを大きく開きます。
3. AI市場の最前線で、「AI×テクニカルサポート」人材として唯一無二のキャリアを築ける
AI市場は成長が見込まれます。パイオニア企業として最新AI技術（AI AGENT、STUDIO、n8n、Dify等）の知見を獲得し、今後重要視される「AI×テクニカルサポート」人材として、唯一無二のキャリアを築けます。
4. 多様なキャリアパスを描ける
・テックCSのスペシャリストとして、AI AGENT作成・ワークフロー構築の第一人者へ
・カスタマーサクセスへのキャリアチェンジ（技術的知見を活かしたCS）
・プロダクト開発部門（PdM、エンジニア）へのキャリアチェンジ
・テクニカルCSチームのリーダー・マネージャーへ（今後増員の可能性が高いです。）
5. 安定した基盤の中で、成長企業に参画できる
当グループのアセットを活用できるため、安定した基盤の中で、グロースフェーズの組織に携わることができます。スタートアップのスピード感と当グループのアセットを活用したスケーラブルな仕事という環境で仕事に取り組むことができます。

業務概要
CxO管轄のDXチームの一員として、当グループ全体の生産性向上を目的に、業務効率化・品質向上につながるDX施策およびAI活用施策に携わっていただきます。
入社後は、生成AI、データ活用、各種SaaS、API連携などを用いた業務支援ツールや業務アプリケーションの実装・改善を中心にご担当いただきます。将来的には、経験や適性に応じて、企画、要件定義、導入推進、運用改善などの上流工程にも携わっていただくことを期待しています。

具体的な業務
・生成AIを活用した業務支援ツール、分析機能、業務アプリケーションの設計・開発
・API連携、スクリプト開発、SaaS活用による業務自動化・システム連携の設計・実装
・データの収集・加工・分析・可視化およびダッシュボードの構築
・AI出力の評価・改善および業務適用に向けたチューニング
・導入後の保守・運用改善・活用促進

将来的には以下の業務にも携わっていただくことを想定しています。
・各部門へのヒアリングを通じた業務整理、課題抽出、要件定義、運用設計
・業務効率化・品質向上を目的としたDX施策・AI活用施策の企画立案
・業務部門や関係者と連携した導入推進・定着支援

業務概要:Salesforce/ServiceNow等をベースとした自社ビジネスアプリケーションサービスの開発および、その他クラウドサービスとのAPI連携機能開発を実施していただきます。
当社自身のビジネス力強化と合わせて、その先にいるお客様にも貢献するポジションです。
特定のお客様だけに提供するサービスではなく、当社が提供するサービスを横断的に高度化することを目指しています。
これまでネットワーク関連のサービスを支えるアプリケーションを開発してきましたが、ネットワークに限らずITインフラ全般/アプリケーションに領域拡大することを目指しています。
具体的な業務:1. マネージドサービスを支えるプラットフォームのサービス企画2. マネージドサービスを支えるプラットフォームの開発と維持運用3. プラットフォーム中のデータ活用（AI等）（プラットフォーム：Salesforce、ServiceNowを活用したシステム）(サービス例：契約/オーダ/問合せ/インシデント管理の高度化、機器/ネットワーク/ソフトウェア/設備等の構成管理の高度化、Ansible連携による設定自動化、見積書自動生成、等)ポジション
・部門の魅力:お客様が要件を決める開発ではなく、自社で要件を決めて自身のプラットフォームに機能を追加し、お客様にサービスを提供しています。
プロジェクト経験を通し、主に以下の技能の習得が可能です。
1. マルチクラウドシステムのプロジェクトマネージメント、システム開発2. Salesforceの開発スキル：Sales Cloud、Salesforce Platform3. ServiceNowの開発スキル：Now Platform、IT Service Management、IT Operations Management、Customer Service Management4. AWSの開発スキル：EC2、S3

【職務概要】
医用機器から取得される各種装置データ（時系列データ、ログデータ等）を活用し、機器の稼働状況の可視化や故障予兆検知などを目的としたCBM（Condition Based Maintenance）ソリューションの検討・要件整理・開発を担っていただきます。主な利用者は、病院・検査センターで医療機器を支えるアフターサービスエンジニアや関連部門であり、「現場で実際に使われる予兆・可視化の仕組み」を構築することがミッションです。
【職務詳細】
医療機器の安定稼働を支えるため、装置から得られるデータを活用したサービス高度化・DXを推進します。
・装置データ（時系列データ、エラーログ、数値データ等）を活用したテーマ検討
・アフターサービスエンジニアや関連部署へのヒアリングによる課題・ニーズ把握
・データの取得方法・前処理方法の検討、データ整理
・故障予兆検知、稼働状況可視化、保守タイミング最適化に向けた分析・ロジック検討
・データ分析結果をソリューションとして活用可能な仕組み・システムへの落とし込み
・AWS環境上での分析・可視化・システム開発
・開発した仕組みの現場展開、利用定着に向けた改善
※ユーザーからの問い合わせ対応やヘルプデスク業務が主業務ではなく、業務理解・要件整理の一環として現場とのコミュニケーションを行う位置づけです。
【具体的に業務イメージ】
医療機器から取得される以下データの活用
時系列データ、エラーログ、モーターや各種部品の稼働ログ・数値データ
※画像データは基本的に対象外
・機器の稼働状況可視化、故障兆候の検知、保守タイミング最適化の検討
・装置データ活用のための既存フレームワークを活用した新規／拡張開発
・サービスエンジニアが「現場に行かずとも状態を把握できる」環境の高度化
・AWS環境を活用し、設計者や分析担当がデスク上で装置データを確認・分析できる仕組みづくり
※ERPデータやパーツ在庫管理は主業務ではなく、CBMは装置データを中心とした解析・予兆領域を担当します。
【携わる事業・ビジネス・サービス・製品】
当部門では、顧客価値と持続可能な事業価値の両立を目指し、医療現場を支えるサービスのデジタル化・高度化に取り組んでいます。本ポジションでは、医用機器から得られる装置データを活用し、保守・アフターサービスの高度化を実現するCBM（予兆診断）サービスの開発に携わっていただきます。病院・検査センターといった医療現場の安定稼働を裏側から支え、社会的意義の高いサービス創出に貢献できるポジションです。
【開発環境】
言語：python、VBA
環境：AWS、Linux、Windows
ツール：BIツール（Tableau 等）
【配属先】
ヘルスケアソリューション事業部 サービスソリューション本部 サービスDXデジタルソリューション開発
●役割：
医療機器から取得される装置データ（時系列データ、エラーログ、稼働ログ・数値データ等）を活用し、機器の稼働状況の可視化、故障予兆検知、保守タイミング最適化などを目的としたCBM（予兆診断）ソリューションの企画・分析・ダッシュボード／可視化ツール開発を担う
※サービスエンジニアが現場に行かずとも状態把握できる仕組みづくりが主眼
●体制：現行体制
装置データ活用・予兆診断を担う中核チーム
※別途、装置データの共通フレームワークを担う別チームと連携
スタッフクラスを中心に増員予定
既存のリーダー／主担当の配下で、装置データ分析・可視化・CBMソリューション開発を担うポジションを想定しています。
※チームリード経験は必須ではなく、まずは実務プレイヤーとしての参画を想定しています。
【ビジョン／ミッション】
当グループのヘルスケアを担い、診断・治療事業で把握した顧客課題を計測・オートメーション・デジタル技術を駆使して解決し、臨床医や医療従事者を輝かせ、継続的な医療の高度化に貢献します。
【組織の強み／魅力】
1. 医療機器の稼働を支えるアフターサービスエンジニアを中心とした医療現場のフロントラインをデータで支援する仕組みづくりに直接関与することができ、社会的意義の高いテーマに取り組めるポジションです。
2. 社内およびグループ会社向けに、装置データ（時系列データ、エラーログ等）を活用したCBM（予兆診断）ソリューションの構築・検討を行うため、データ取得・前処理から分析、可視化、システム化まで、幅広い技術領域に携わることができます。
3. CBMソリューションは、まだ整備・検討フェーズのテーマも多く、決まった正解がない中で仮説検証を繰り返しながら形にしていく手触り感がある点が特徴です。開発の中核メンバーとして、スピード感を持って新しい取り組みに挑戦できます。
4. 開発した仕組みが、「現場に行かずとも装置の状態が把握できる」「保守のあり方が変わる」といった形でサービス現場の業務そのものに影響を与える実感を得やすい点も、本ポジションならではのやりがいです。
【キャリアパス】
配属先には、装置理解・データ分析・システム開発など、それぞれ異なるバックグラウンドを持つ経験者採用メンバーが在籍しており、日常的な議論やプロジェクトを通じて、互いの専門性を活かしながら成長できる環境です。
入社後は、CBM領域における実務を通じて、装置データの理解とデータ活用・分析スキルを深めていただくことを期待しています。
その後は、ご志向や適性に応じて、予兆診断・分析テーマを主導する立場、複数装置・複数テーマを横断的に支援する立場、装置データ活用の高度化・標準化を担う立場など、専門性を軸に役割を広げていくキャリア形成が可能です。
将来的には、CBM分野における中核人材として、サービスDXやデータ活用を牽引するポジションでの活躍も期待されています。
【働き方】
業務によって出社と在宅を使い分けたハイブリッドワークが可能です。
＜教育／育成支援に関して＞
キャリア別の教育プランを用意しています。業務遂行にあたり必要な知識を学ぶための外部セミナー等も受けていただくことができます。

●職務概要
走査電子顕微鏡（SEM）、イオンミリング装置などを用いた製品デモンストレーションおよび応用技術開発を中心に担当いただきます。「アプリケーション（使用方法・測定条件・解析手法など）の開発・提案」に特化したポジションです。主なクライアントは、電池・非鉄金属・高分子・セラミックス・バイオなど幅広い材料科学分野・ライフサイエンス分野のお客様です。

●配属部署
顧客に最も近い設計開発部門に所属します。同部門はおおまかに製品設計、制御設計、ソフトウェア設計、応用技術開発で構成され、本ポジションは顧客対応・デモ・販促を担うチームへの配属想定です。部門全体は若手 中堅が中心の組織です。顧客ニーズに特化したソフトウェア／アプリケーション開発や、リチウムイオン電池など二次電池をはじめとした幅広い業界向けソリューション提供を行います。

【職務詳細／業務内容】
1. 応用技術開発
お客様の課題解決をサポートするため、試料前処理 観察・分析 データ解析までを含む応用技術（測定メニュー・手順）の開発
「どのような前処理・測定条件・解析を行えば目的の構造・現象が見えるか」を検討・実証

2. 製品デモンストレーション
お客様の試料や要求仕様目的を踏まえた装置デモ（主に来社頂き対応、一部訪問当社のデモラボでの対応）
課題解決の方法や測定メニューを提案し、装置導入を促進

3. 顧客サポート
装置導入後のお客様に対する技術サポート（技術問い合わせへの対応、測定条件の提案、使い方のアドバイス 等）
技術問い合わせへの対応、顧客資料を読み込みながら最適な使い方を一緒に検討

4. 学会・セミナー対応
開発した応用技術や製品の紹介を通じ、自社技術・製品のプレゼンス向上を図る

●業務スタイルの特徴
本部門は組成新設された新しい組織となります。別々の部門で業務運営していた顧客対応を中心とした業務を集約するような形で出来上がった組織であり、「アプリケーション開発・応用技術検討」に専念しやすい環境です。

●求められる役割
本部門では「お客様の分析目的狙いに沿って測定条件や手法・測定条件などを開発する」ことに重点を置いています。お客様から持ち込まれるさまざまな材料・試料（電池、非鉄、電子材料、金属、高分子、セラミックスなど）に対し、「どう分析したら目的のものが見えるか」「見えないものをどう見えるようにするか」「必要なデータを取得する方法」を考える仕事です。測定条件の設定から、効果的にデータを取得する自動測定メニューの組み立てまで含めて提案することが求められます。

●期待する役割・重点テーマ
特に電池業界についてはニーズも非常に多く、部門全体の業務ボリュームとしても多くなる見込みです。

※業務の変更範囲※
当社の定める業務

【業務概要】CTシステム製品本部 半導体ソリューション設計部にて、主に半導体製造・検査向けの解析システム製品のフロント設計(システム設計およびアプリケーション開発)業務をご担当いただきます。お客さまや社内関係者と直接会話しながらの業務となるため、今までの多様な経験やスキルを十分に生かし、新たなことにチャレンジできる環境です。

【具体的な業務】
1. システム設計（構想設計 PoC実施）
・お客様との協創活動を通じた顧客ニーズ(潜在ニーズ含む)の把握/ヒアリング
・上記内容を踏まえた構想設計
・機能仕様書作成（システム／ハード／ソフトの要件定義）
・各設計部門との設計仕様のすり合わせ
・試作品または製品を用いた社内/顧客サイトでのPoC実施
2. アプリケーション開発（応用技術開発）
・技術マーケティング（学会/セミナーでの発表）、購入調査（製品説明/デモ）
・試料前処理 データ取得・解析までの最適な解析手法の開発および提案
・データ取得/解析の自動化設計（Pythonスクリプト、画像処理、AI活用 等）

【業務役割分担について】
原則として、システム設計とアプリケーション開発までを一貫して担当していただきます。Will(やりたいこと)、Can(スキル)、Must(仕事上のミッション)を踏まえ、3名 10名規模のチーム内で適切に役割分担を行い、チームリーダのもとで主体的に業務を推進していただくことを想定しています。

【ポジション・部門の魅力】
1. 「見る」だけでなく「加工して見る（FIB×SEM/TEM）」という、半導体デバイス内部構造まで踏み込んだ解析ソリューションに携われる点が最大の特長です。装置開発と顧客課題解決の両方に関わるフロント寄りの技術職として、仕様検討からPoC、顧客展開まで一気通貫で携われるため、成果が見えやすく大きな達成感があります。フロント設計者として、電子光学系、機構系、制御系、ソフト系など各設計部との仕様打合せから、お客さまサイトでのPoCの実施まで一貫して携わることができます。自ら検討/設計した内容が顧客価値として形になるため、成果を実感しやすく、大きな達成感を得られる環境です。
2. 半導体の前工程を主戦場としつつ、今後は後工程・量産検査分野の強化も進めており、自動化・省人化・データ信頼性向上などを自身が関わる中で実現していける環境です。市場シェア・技術優位性を背景に、顧客と「品質対応」だけでなく伴走型パートナーとして関係構築できる点も魅力です。当社は、半導体市場向けに自社製品であるインライン検査計測装置や、各種プロセス製造装置の開発・製造・販売を手がけています。装置・プロセスの双方に強みを持つ点は、技術力および製品ラインアップの面で、競合他社にはない大きな優位性となっています。
3. キャリアパスとして、若手エンジニアに対する海外研修(1年間)や、中堅エンジニアの海外ラボへの駐在(2 3年間)など、グローバルな経験を通じた高度技術者の育成を積極的に行っています。更に、業務で培ったドメイン知識を活かし、より機能に特化する形で製品設計部署や、製品戦略を担当する部署へ異動して活躍するなど、将来的に多様な活躍が可能な組織です。

AIガバナンスリードAI活用を安全かつ継続的に推進するため、AIガバナンス体制の構築および運用を担います。事業環境や技術動向の変化を踏まえ、AIガバナンスフレームワークの整備・維持・改善を行うとともに、AI活用案件に対する承認、記録、モニタリングの仕組みを設計・運用し、グローバルおよびグループポリシーとの整合性を確保します。また、高リスクと判断されるAI利用案件のレビュー対応や、モデル特性、利用データ、利用目的、業務影響などの観点から、各AI活用案件に対して専門的な助言を提供します。

AIプラットフォームの導入・展開支援全社的に高まりつつあるAIエージェント活用の機運を背景に、Databricks上のMosaic AIおよびAzureを基盤としたAIプラットフォームの導入・展開を支援します。プラットフォームに関する知見を深化させるとともに、グループ各社からの情報を集約し、全社の各領域においてAI開発・活用が円滑に進むよう、ユーザー向けの支援を行います。さらに、Databricks上でのAutoML導入を通じて、ユーザーが機械学習を業務に取り入れられるよう、教育および継続的なサポートを提供します。AI開発の民主化における司令塔として、全社横断でのAIユースケース創出に貢献します。

AI・データプロジェクトのリードおよび推進保険業界におけるAI・データ活用プロジェクトをリードし、業務課題の特定からソリューション設計、モデル開発、実装までを一貫して推進します。規制対応やリスク管理を十分に考慮しながら、顧客データを活用した予測モデルや業務自動化を実現し、業務効率化および収益性向上に貢献します。また、部門横断での調整や多様なステークホルダーとの連携を担い、戦略的な視点からプロジェクトを成功に導きます。

【入社後の教育・研修について】
社内研修としてDataAcademyを備えており、社内のツールについて学ぶことができる要望があれば社外の研修も受講することができる機会がある (マイクロソフト社の認定資格取得など)

【当該業務の魅力】
全社横断でAI戦略とガバナンスの中核を担うポジション全社のAIユースケースを俯瞰でき、実務につながるAI活用をリードできるグローバルなチーム構成でかつ、在宅勤務可外資系金融機関で保険に関する業務経験を得ることができる今後数年で確実に重要度が高まるキャリア分野

【将来のキャリア展望】
AIガバナンスのエキスパートAI／データ戦略関連マネジメントポジションAIアーキテクト

We are seeking a hands-on QA Lead to establish and drive our quality engineering practices across the organization. Today, we do not have a dedicated QA team; our goal is to enable all engineers to take ownership of quality by providing standards, frameworks, training, and tooling.



As QA Lead, you will define the quality vision, create and roll out testing standards and templates, and coach our engineering teams so that quality becomes an integral part of our development lifecycle. This is a time-bound role (1-2 years) focused on building sustainable capabilities, not a permanent centralized QA function.You will work closely with engineering, product, architecture, and operations to embed quality practices into everyday work, ensuring that teams can independently design, implement, and maintain effective tests and quality controls long after the engagement ends.



IN THIS ROLE, YOU WILL:- Establish the overall QA/quality engineering strategy aligned with company goals and engineering practices.- Define what “good quality” means for our products (e.g., reliability, performance, security, usability) and how it will be measured.- Create and maintain organization-wide QA standards, guidelines, and best practices (e.g., test levels, test design, test data, environments).-Develop reusable templates for test plans, test cases, test reports, and defect reports.- Select or standardize on test frameworks and tools (unit, integration, API, UI, performance, security) in collaboration with engineering and architecture.

自動車業界におけるADAS関連機能の検証業務

ミッション
技術革新の推進 : 自動車の性能、安全性、環境への影響を改善するための新技術の提供
持続可能なモビリティの実現 : 自動運転技術等の提供を通じて、持続可能なソリューションを提供する
品質と信頼性の確保 : 高品質で信頼性の高いサービスを提供し、顧客満足度を向上させる
コスト効率の向上 : 全世界おける最適なソリューション提案による価値向上を目指す
グローバル競争力の強化 : 世界市場での競争力を高めるために、国際的な標準や規制に対応する

職務詳細
xILS (MILS、SILS、HILS)、ベンチテスト実行及び結果とりまとめ
xILS (MILS、SILS、HILS)、テストベンチの構築及び保守
テストケースの作成・管理
オンサイトサポートを通じた顧客との信頼性構築
テストプロセスの最適化と自動化の推進

当ポジションのやりがい・魅力
自動車の安全性を支える最先端ADAS技術の品質保証という、社会的意義の高い仕事に携われます
MILS/SILS/HILSといった多様なテスト環境を扱うことで、幅広い技術スキルを磨ける環境があります
自動車業界の技術革新の最前線で、次世代モビリティの実現に貢献できる醍醐味があります
テストプロセスの最適化や自動化推進など、創意工夫を活かせる機会が豊富にあります
当社のグローバルネットワークを活用した、国内外でのキャリア発展の可能性があります
自動運転技術という成長分野で専門性を高めることで、将来的な市場価値の向上が期待できます
チーム内での後輩育成や技術共有を通じて、リーダーシップスキルも養うことができます

業務概要
ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。

具体的な業務
1. データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む)
2. 自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
3. 生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域)

ポジション・部門の魅力
1. ソフトウェアエンジニアとしての開発経験を活かしながら、AI時代の中核スキルを獲得できる
2. 最新クラウド・モダンデータスタック(Snowflake, dbt, Airflow, Terraform, AWS/Google Cloud/Azure)を活用し、アーキテクチャ設計から実装まで一貫して関われる
3. ソフトウェアエンジニア経験を通じて培った「つくる」力を、「データで意思決定を支える」力へと転換できるキャリアパスを実現できる
4. データをプロダクト・事業の中心に据え、戦略的インパクトを出すことができる
5. AI・リアルタイム分析・パーソナライズなど最前線のテーマに触れ、スキルアップが可能

業務概要:AI研修を多数実施する中で、AI基盤の構築
・導入に関するご相談も増加しています。
AIが正確な意思決定を行うためには、信頼性の高いデータ基盤の整備が不可欠です。
こうしたニーズの高まりを受け、データエンジニアの募集を開始します。
具体的な業務:大手企業のAI活用プロジェクトやデータ基盤構築案件に参画いただきます。
Snowflake／BigQueryなどのモダンデータ基盤を活用し、AI活用を支えるデータ環境の設計
・構築
・最適化を担っていただきます。
1. データ基盤設計
・構築
・クラウドDWH（Snowflake／BigQuery 等）の設計
・運用
・データパイプライン設計（ETL／ELT）
・パフォーマンス最適化／コスト最適化2. データ整備
・品質管理
・データクレンジング
・データモデリング
・教師データ設計
・品質改善3. AIシステム連携
・API連携／DB連携
・データ基盤の監視
・保守
・データ活用基盤の高度化※プロジェクトにより担当領域は異なります。
ポジション
・部門の魅力:◎当社内外のエンジニア
・AI人材
・コンサルタントと連携できる環境があります。
AIのプロたちと連携しながらプロジェクトを動かしていくことか可能です。
【アピールポイント】
あなたの成長意欲をしっかりとサポートする環境があります。
◆超実践型AI研修「自社サービス」でキャリアを伸ばす当社で年3回の最新AI研修を実施しています。
超実践型AI研修「自社サービス」や最新AIに関する研修、サイバーセキュリティに関するエンジニア向け研修などが受講できます。
エンジニアとしての市場価値を高めたい方に最適な環境です。
※研修の受講は、入社後一定期間（原則3ヶ月以上）を経た方が対象となります。
◆資格取得支援制度スキル向上を目的とした資格取得を支援しています。
対象資格の受験費用は合格時に当社が補助します。
AIに関われるプロジェクトも多数あります。
技術と向き合い続けたい方にとって、挑戦し続けられる環境があります。

本ポジションでは、AI駆動によるエンタープライズ開発全般に関わるアーキテクトの設計、構築。
※AI開発へのご経験に関わらず、ネットワーク領域へお強みのある方は歓迎いたします。