キーワード「演奏」 × 勤務地「埼玉県さいたま市西区」の検索結果

保育園での担任業務又は補助業務です。 ・お便り帳の記入（パソコン入力） ・保育計画の作成（パソコン入力） ・絵本の読み聞かせや手遊び ・音楽遊び ・散歩 ・食事のお世話 ・掃除等 ＊経験のない方にも丁寧に指導します。 「変更範囲：変更なし」 ◆検索コード「保育」

幼児の児童発達支援事業所において ・子供たちの集団活動を支援していただきます。基本的にお子様１人に対し１人の指導員が支援をします。 【一日の支援の流れ】 ・朝のプログラム （体操 ・手遊び ・マッサージ ・シーツブランコ等） ・公園遊び ・室内遊び ・制作等 ・給食 ・自由遊び ・帰りのプログラム（読み聞かせ ・課題・チャレンジ等） ・１４：３０頃まで支援をします ※変更範囲：変更無し

２０２２年４月認可園としてリニューアルオープンしました♪ 【リトル百音保育園】 新しく綺麗な園舎で一緒に働きましょう♪ ※未経験の方でも ・最初は補助業務から丁寧な育成をしています。 語学 ・音楽 ・スポーツ等を取り入れていますので ・子ども達と一緒に学ぶことも出来ます。 ＊ホームページをご参照ください。 ※ＪＲ指扇駅から徒歩５分。通勤に便利です。 変更範囲：変更なし

・預かり保育を行います。 ・満３歳〜５歳までの縦割り保育を行っています。 ・屋外・室内で自由遊びを行ったり ・おやつを食べたりして過ごします。 ・清掃や雑務 ・園行事の際には保育補助をお願いします。 ・長期休業中はシフト制での勤務となります。 変更範囲：変更なし

早番または遅番 早番：開園準備 ・登園の受け入れ ・子の保育 遅番：保育室の清掃 ・降園時の伝達 ・子の保育 子供たちの人権や主体性を大切にしています。また ・異年齢保育を取り入れて ・子ども同士が育ち合う環境を作っています。 ＊変更範囲；変更なし

２０２２年４月認可園としてリニューアルオープンしました♪ 【リトル百音保育園】０歳〜未就学児 定員７５名 新しい園舎で一緒に働きましょう♪ ※未経験の方でも ・最初は補助業務から丁寧な育成をしています。 語学 ・音楽 ・スポーツ等を取り入れていますので ・子ども達と一緒に学ぶことも出来ます。 ＊ホームページをご参照ください。 ※ＪＲ指扇駅から徒歩５分。通勤に便利です。 変更範囲：変更なし

＊小学生を対象としたさいたま市放課後児童クラブでの 民間保育です。 保育スタッフのアイディアをまとめ ・創り上げていく お仕事です。 ・小学生児童の保育業務 変更範囲：変更なし

・ライブ／コンサート／音楽フェス／サイン会／握手会／演芸／ＴＶ撮影など様々なイベント警備及び警備の運営（警備計画の作成 ・アルバイト等への指示）をお願いします。 ◇イベント警備の受注拡大につきイベント事業部を立ち上げます◇ ＊イベントがない日は交通誘導警備の現場をお願いします。 変更範囲：変更無し

・預かり保育教諭の補助。 ・満３歳〜５歳までの縦割り保育を行っています。 ・屋外・室内で自由遊びを行ったり ・おやつを食べたりして過ごします。 ・清掃や雑務 ・園行事の際には保育補助をお願いします。 ・長期休業中はシフト制での勤務となります。 変更範囲：変更なし

０歳児から５歳児までの６クラス ・クラス別保育を行っている 認可保育園です。ひとりひとりに寄り添いながら子供の気持ちに 共感し ・保育者も一緒に楽しむ保育を大切にしています。 クラス担任（複数担任）として ・また園全体で子供たちの健やかな 成長を目指し保育しています。 そして ・日々の生活と共に季節ごとの行事も大切にしています。 基本クラス別保育ですが ・一緒に園内で楽しんだり ・２〜３クラス合同で散歩に出かけたり異齢児保育も行っています。 変更範囲：育成会が定める業務

クラウドサービス（ＡＷＳ）の構築を行っていただきます。 ＊従事すべき業務の変更範囲：プロジェクトの状況やスキル等の要因により ・他のプロジェクトへ変更の可能性があります。

＊小学生を対象としたさいたま市放課後児童クラブでの 民間保育です。 保育スタッフのアイディアをまとめ ・創り上げていく お仕事です。 ・小学生児童の保育業務 「変更範囲：変更なし」

＊公認教習所での自動車免許取得の為の教習指導業務に なります。 ・マンツーマンによる技能教習指導を行います。 ・学科の教習指導を行います。 （受講生５０〜６０名程度に対して） 変更範囲：変更なし

既存Ｅｘｃｅｌマクロの改修を担当します。 要望を整理し処理ロジックを追加。 テストと動作確認を行います。 エラー発生時の調査を実施。 利用者対応も一部行います。 ＊変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般

＊小学生を対象としたさいたま市放課後児童クラブでの 民間保育です。 保育スタッフのアイディアをまとめ ・創り上げていく お仕事です。 ・小学生児童の保育業務 変更範囲：変更なし

我が国の防衛 ・災害派遣 ・国際平和協力活動など自衛隊の任務を遂行するため ・各種業務に従事します。（業務の区分である職種については採用後に本人の希望や適性などを踏まえて決定されます。） 〈陸上自衛隊の主な職種〉 普通科 ・機甲科 ・野戦特科 ・高射特科 ・航空科 ・施設科 ・システム通信科 ・武器科 ・需品科 ・輸送科 ・会計科 ・衛生科 ・警務科 ・化学科 ・音楽科 ・情報科 その他 ・陸上自衛隊が定める業務 変更範囲：陸上自衛隊の定める業務

◆ドライカーボン素材を「型」に「貼って」特注の試作品をつくる 仕事です。前の工程で上がってきた試作品をつくるための「型」 に職人技を駆使して ・アートに貼っていきます。アパレルメーカ ーのパターンナーさんの仕事に少し重なるイメージです。 ◆スマホで「株式会社ＵＣＨＩＤＡ ワークフロー」で検索してく ださい。なるべくわかりやすく ・ご説明をしております。 ◆ドライカーボン ・ＣＦＲＰ（カーボンファイバーレインフォース ドプラスチックス）とは ・炭素繊維と樹脂との複合材料で炭素繊 維強化プラスチックの意味です。鉄の１０倍強くて軽い素材です ◆世界中の会社から「こういう試作品をつくりたい。この部分でＣ ＦＲＰを使いたい。つくってくれないか？」に応える仕事です。 変更範囲：変更なし

乳幼児の保育業務 （保育計画作成・記録簿作成・保育準備・保育環境整備・その他） ＊変更範囲：変更なし

◆ドライカーボン素材が「型」に「貼られて」大きなオーブンで熱されて上がってきた試作品の仕上げをしたり ・トリミングしたり 穴を空けたり ・組み立てたり ・接着したりする仕事です。塗装前 の最終加工段階の重要なパートです。 ◆スマホで「株式会社ＵＣＨＩＤＡ ワークフロー」で検索してください。なるべくわかりやすく説明しています。 ◆ドライカーボン ・ＣＦＲＰとは ・炭素繊維と樹脂との複合材料で炭素繊維強化プラスチックの意味です。鉄の１０倍強くて軽い素材です ◆世界中の会社から「こういう試作品をつくりたい。この部分でＣＦＲＰを使いたい。つくってくれないか？」に応える仕事です。 変更範囲：変更なし

ＶＢ．Ｎｅｔを用いたバッチ処理プログラムの 開発業務を担当していただきます。 【業務内容】 ・ＶＢ．Ｎｅｔによるバッチ処理プログラムの作成 ・修正 ・既存バッチの改修 ・機能追加対応 ・テスト仕様書に基づいたテスト作業 ・関連ドキュメントの作成 ・更新 【ポイント】 ・ＶＢ．Ｎｅｔを活用した開発スキルを磨ける環境 ・安定した案件で長期的に経験を積める ・スキルに応じて詳細設計から実装 ・テストまで幅広く担当可能 変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般

保育全般（クラス運営 ・環境設定 ・清掃 ・生活の援助等） 子ども達の人権や主体性を大切にしています。また ・異年齢保育を取り入れて ・子ども同士が育ち合う環境をつくっています。 ＊変更範囲：変更なし

■展示会などのイベント会場や美術館や博物館など の文化施設に加え ・オフィスや店舗 ・ホテルな ど ・幅広い分野の内装や装飾事業を展開する当社 にて ・人事採用事務の業務をお任せいたします。 【 具体的には 】 ・採用募集に関する業務全般 ・会社説明会の司会進行 ・人事評価 ・勤怠管理 ・電話対応 ・ファイリングなど ※残業 月５〜１０時間 ワークライフバランスも◎ 変更範囲：会社の定める業務

工場内で作業を行っていただきます。 プラスチック材料の準備 ・原料の攪拌 ・押出機の操作 ・材料の袋詰め・ミシンかけ・清掃等 ※変更範囲：変更なし

◇即席カップ麺の製造工場でのお仕事です。 ・生産ライン設備の点検や修理・部品交換交換業務 ・設備の改善・改良業務 ・生産ライン設備で工具を使用しての設備切替業務 ・機械設備や建築設備のメンテンンス計画立案・管理業務（ボイラー ・コンプレッサー ・空調・給排水など） をお任せ致します。 即席麺を生産する設備の仕組みや原理を理解していただき ・いずれは新規設備導入や大型設備の更新等にも携わって頂きます。 機械や電気に興味があれば ・専門的な知識はなくても丁寧に教育しますのでご安心ください。 変更範囲：全ての業務

歯科医療一般助手 未経験の方でも親切に指導いたします。年齢は問いません。 ※変更範囲：変更なし

大成建設のエンジニアリング事業は一般的な建設会社の建築・土木事業の範囲を超え、生産設備の計画や施設運用の計画などに踏み込んでいます。 生産施設・物流施設・新エネルギー施設・インフラ施設・水族館・水処理施設など、様々な領域に拡大しています。 設計前の上流フェーズ（事業可能性検討・企画・コンサルティング）から施設完成後の川下フェーズ（運営支援・メンテナンス）に至るまで、エンジニアリングと関わる全てのフェーズに対応しております。 ■担当業務 ●設計対象はバイオ医薬品製造施設のプロセス設計とする。 ●施主から提示される製造処方、能力等の要件から、機器構成の立案、プロセスフロー図の作成、 　熱・物質収支計算、シミュレーション、機器・配管のサイジングに加え、P&IDの作成を行う ●機器リスト、機器データシートの作成 ●プロセス機器配置計画 ●プロセスに関する提案業務 ●他のエンジニアが設計したプロセスの評価・検証

■具体的な仕事内容 アーティストのツアーグッズや ファンクラブグッズなど各種アイテムの生産管理。 生産拠点である中国にいる当社スタッフと連携して仕入先と直接交渉をしたり、 納期・コストを コントロールしながら指示を出し、ハイレベルな進行管理をお願いします。 ―――――――――――― ▼具体的な業務内容 ―――――――――――― ◆見積依頼 ◆金額交渉 ◆工場リサーチ ◆サンプルチェック ◆進行管理 ◆検品・梱包指示など ◆生産・出荷スケジュール管理 ◎現地に行き直接指示を出したり、 新規工場の開拓を行うため、 長期出張も発生します。 より高い品質・低コストを実現させることもあなたのミッションです。 ◎手掛けるアイテムは、Ｔシャツ、 バッグ、ポーチ、キャップ、 ぺンライト、キーホルダー等、 グッズと呼ばれるものはほとんど手掛けています。 取り扱うアイテムの幅が広いため、総合的なスキルアップが目指せる環境です。 ―――――――――――― ▼ツアーグッズ製作実績 ―――――――――――― ・THE RAMPAGE ・FANTASTICS ・NCT127 ・aespa ・Stray Kids ・藤井風 ・TWICE ・NiziU ・NIssy ・新しい学校のリーダーズ ・BLACKPINK

【募集背景】 データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員となります。 【業務概要】 クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 【業務詳細】 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 　開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、 　幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

【仕事内容】 財務会計システムの開発プロジェクトにおける「マネジメントチームのメンバー」を担当いただきます。 現在テスト工程にあるシステムの「品質管理」「課題管理」「進捗管理」「ベンダー管理」などの幅広いPMO業が対象です。 即戦力メンバーとして稼働していただき、テスト～リリース導入工程・安定稼働化・保守改善に参画していただきます。

【仕事内容】 MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的に 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。 また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進を リードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。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。 ・機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築 ・本番環境での監視、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 ・VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用 ・推論・学習プラットフォームのコストの最適化 ・モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、 ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、 新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。 【開発環境】 ・言語 ※フロントエンド: TypeScript ※バックエンド: Rust, TypeScript, Python ・フレームワーク・ライブラリ ※フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly ※バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch ・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh ・データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

クラウドプラットフォーム上で動作するアプリケーションやサービス開発に関するプロジェクトマネジメント、 顧客との折衝などをお任せします。 【具体的な仕事】 ・プロジェクトの計画、進捗管理、リスク管理 ・海外協力会社との連携、調整 ・ステークホルダーとの要件定義、仕様調整 ・チームメンバーの指導、管理

＜主な業務＞ ・データ抽出・加工 ・集計・解析 ＜具体的な業務内容＞ まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当していただき、 それから分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 ＜過去の案件事例＞ 案件例1：ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 内 容：アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python ＜中途入社者経歴＞ ■2019年入社Tさん ■前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE ・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート →現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア ・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP） ・分析設計 ・報告書作成 ■2019年入社Aさん 前職／医療関係にて医療技師 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成など ■2019年入社Iさん 前職／自動車業界にて開発職 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修

■具体的な業務内容 これまでのご経験やスキルを踏まえ、以下BLUEPRINTグループ内のいずれかプロダクトの開発業務に関わっていただきます。 また、新規プロダクトの立ち上げも予定しているため、0→1フェーズ、グロースフェーズ、どちらにも携わっていただきます。 ・中長期での事業成長を見据えた開発イシューの特定 ・既に構築したシステムにとらわれず、最適な技術環境の選定 ・事業のフェーズに合わせた適切なチーム、組織構築 ・要件定義～実装までの開発実務 なお今回関わって頂くのは、以下のプロダクトを想定しています。 ・建材サーチ　https://kenzai-search.jp/ ・ズメーン　https://lp.zume-n.com/ ・Translead CRM　https://lp.translead.jp/ ・その他新規開発予定のプロダクト（直近でも3つほど計画をしています） ■期待する役割 ・経営陣/PdMと密にコミュニケーションをとり、サービスの最適化をすること ・開発体制の構築/技術的意思決定/ステークホルダとの合意等を、イシューを解決に向けて自律的に推進すること ・顧客の課題解決に重きを置き、中長期の価値最大化を見据えたチームの文化を形成すること

エモミル事業のプロダクト開発に必要なことを職能に縛られず横断的に行っていただきます。 【具体的には】 ◆開発：要件定義・基本設計・実装・テストコード追加・レビュー・検証・リリースなど ◆仕様検討：PdMと協働し、仕様策定や要件定義 ◆プロジェクト進行 など 【技術スタック】 ・開発技術：React, Next, Typescript , GraphQL, Python, Polars, SQL ・インフラ：Vercel, AWS(AppSync, Lambda, RDS, S3等), Github ・PJ管理： GitHub projects, Backlog ・その他ツール：Figma, GoogleDrive, Notion, Slack

▼概要 リーダー候補として、クライアントのビッグデータを処理する基盤のアーキテクチャの策定から、 DWHやデータ加工処理の開発、機械学習モデルのML&Opsへの組み込み等、 開発案件を技術的にリードし、後進の育成もお任せいたします。 当社の根幹事業である受託開発サービスの更なる成長に向けた施策の企画実行や、 新規プライム案件のリードにチャレンジいただけるポジションです。 プレイングマネージャーとしてのロールを期待しています。 当社の開発体制として、案件ごとにチームを組んで開発を推進する体制をとっています。 そのため、同じ所属のデータエンジニアだけでなく、コンサルタントや、エンジニア、PM等の 色んなポジションの方々と協働で開発を進めて働ける環境なので、切磋琢磨し合いながらスキルを伸ばしていけます。 ▼具体的な業務内容 ・技術上の調査及び提案のための研究 ・顧客との要件定義、打ち合わせへの同席 ・メンバーのレビューや指導や支援などの開発チームの技術力向上 ・プロジェクトのスケジュール管理 ・コーディング作業 ・バグ修正作業 ・ドキュメント作成／修正作業 ▼過去の開発案件事例 ・マンションオンライン販売「sumune for LIVIO」 ・施設利用者向け情報配信アプリ「My Sunshine City」 ・多言語対応ヘルスケアサービス「WELL ROOM」 ・中小企業の経営相談と専門家を派遣できるサービス「中小企業119」 ・オンライン対戦ゲーム「ソーセージレジェンド2」 ・結婚式専用ライブ配信アプリ「WeddingLive」 ・オンラインクレーンゲーム「Liftる」 ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様な案件をいただいております！ 【言語・フレームワーク】 Pythonがメインですが、以下の言語やスキルも活用する場合があります。 開発言語：Python, Java等 分散処理：EMR, Spark, PySpark等 DWH：Redshift, BigQuery, Snowflake, Databricks等 DBMS：MySQL, PostgreSQL, DynamoDB, Firestore等 ETL：AWS Glue, Talend, PowerCenter, Informatica等 CI/CD：GitHub, Docker, CircleCI, GitHub Action, Terraform

自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当していただきます。 基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的です。シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発になります。（LLM自体の開発ではありません。またプロンプトエンジニアの募集とも異なります。） ＜技術開発＞ ・機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査 ・技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施 ・モック開発 ＜組み込み＞ ・モック開発からシステム開発へのブリッジ ・実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト

【仕事内容】 Machine Learning 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。 以下に業務例を示します。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。 【業務例】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 【業務例】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 【業務例】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 【開発環境】 ・言語 ※フロントエンド: TypeScript ※バックエンド: Rust, TypeScript, Python ・フレームワーク・ライブラリ ※フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly ※バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch ・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh ・データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

Pytorchを用いたAIアルゴリズムの開発・検証、学習効率化のための機能開発、ONNXを利用したC++プロジェクトへの組み込み、AI実行プラットフォームにおける処理時間最適化、ユーザーや営業の学習サポート ■職務の特徴：汎用プロダクトにおけるAI機能の実現のため、オープンソースをpythonで簡単に実装するのみではなく、アルゴリズム改善、プラットフォーム最適化、機能実現方法の検討など、AI技術を使い方から実装まで深堀りすることができます。 ■適用事例： ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け不良品検査システム

▼クラウドエンジニア／データ基盤構築エンジニア チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。 案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく～時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。 ＜業務内容＞ 様々な課題をデータで解決いたします。 ・要件定義 ・データパイプラインの設計／構築 ・データPF・DWH・DMの設計／構築 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計／構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ整備 など ＜開発環境＞ ・言語：SQL ・インフラ：GCP、AWS、Azure ・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake ・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt ＜プロジェクト例＞ ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※ ・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築 ・航空業の会員向けデータ基盤構築 ・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築 ・大手食品会社向けDMP構築 ・行動データのデータ分析基盤の設計支援 など ====================== ▼データアナリスト ＜業務詳細＞ 上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。 様々な課題をデータで解決いたします ・データの加工／集計／抽出 ・データ分析設計／実施 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計／構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ活用／整備 など ＜データの種類＞ 大手通信キャリアのビックデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ WEB広告のデータ など ＜PJT例＞ ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など ====================== ▼両職種共通 ＜職種の魅力＞ ・多種多様なビックデータの取り扱いができるため、技術の幅をより広げることができる ・直受け案件のため、より上流の工程で働けたり、幅広い業務に携わることができる ・充実した資格取得奨励手当制度により、技術者としての市場価値を高められる ＜入社直後にお任せ予定の業務＞ 面接や面談にてヒアリングした上で、一人ひとりにあったプロジェクトにアサインいたします。 求人票にPJT例を記載しておりますので、ぜひご確認くださいませ。 ＜業務を通して得られるスキル＞ ◎データアナリストとして専門的なスキル・知識を極めたい方や、 　プレイングマネージャーへのステップアップを目指す方にもマッチするポジションです。 　当社が手掛ける案件には誰もが知っている大規模サービスのデータ基盤構築を 　要件定義から手掛けられることも多くありますので、やりがいが非常にある業務です。 ◎様々な業界でのデータを扱えるため、技術者としての市場価値を高められ、 　クライアントの業種を問わず、様々な業態のプロジェクトに関与することで 　様々な業界知識と適応力を高めることができるため、プロフェッショナルなスキルが身につきます。 ◎社内勉強会参加や主催することも歓迎されており 　知識の共有やコミュニティの形成をサポートする環境です。 　エンジニア同士の技術も高めあえます。 ◎「DX」「データ活用」「AI」領域のプロフェッショナルと協働し、 　最新の技術やトレンド情報を収集する機会が豊富です。 ◎今後のステップアップとしてプロジェクトリーダー、マネージャーを目指すことも可能ですし、 　さらにスキルを磨きたい方にはデータ活用コンサルタントへステップアップも可能です。 ＜組織構成＞ 1ユニット：4～7名（マネージャー、リーダー含む） ＜働き方＞ リモート勤務：週1,2回出社OK（メンバーコミュニケーションも含めた出社）※案件により異なる 年間休日：125日程度 副業：可能（申請許可必須）

データ活用の基盤となるデータ・パイプラインの構築や、データマネジメントの プロセス整備、システム実装などを主にご担当いただきます。 【プロジェクト例】 ・某大手証券会社のIB（投資銀行）業務の数値リサーチPJT ・銀行様向けにEUCツール開発PJT ・動画配信サービス企業向けにデータインフラの設計開発業務や、 　ユーザーに向けたパーソナライズの自動化など、高度な分析機能実装PJT ※官公庁、メガバンク、通信キャリア等のネットワーク設計、構築、運用・保守、 　技術支援など一流企業の大規模プロジェクトが多数です。

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、クライアント企業の組織課題解決に貢献してもらうことを期待しています。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ～～～案件事例～～～ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ≪ スキルアップの流れ ≫ Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

【ミッション】 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 クライアント企業が抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていただきます！ お客様の抱える経営課題を、データサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 【業務内容】 業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。 以下のような業務に携わっていただきます。 - 顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード - クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案 - 機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等） - 国際会議、論文などによる技術調査 - アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価 - AWS, GCP, ABEJA Platform等への商用実装 - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） - 前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成 - 技術スタックについては、https://stackshare.io/abeja/abeja-datascienceをご覧ください。 - https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-ds-team-202111のブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 - フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 - プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 - 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) - お客様とのコミュニケーション - 提案から運用までのトータルフェーズにおいて、お客様のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、解決策やご提案を行います。 - 共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値のある方向に進めていきます。 ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり

▼仕事内容 ・顧客折衝やコンサルテーションを行い、要望を踏まえた上での仕様策定 ・ステークホルダーとの納期、品質基準に関する期待値調整 ・仕様策定からの設計、稼働見積、開発エンジニアへの落とし込み、サービスイン迄の進捗管理等のプロジェクトマネジメント ・環境構築(AWS)についてインフラエンジニアへの相談や依頼 ・追加でカスタマイズ案件が発生した場合の見積もり対応 ▼エンジニアとしてのスキルアップ これから伸ばしたいスキルやキャリアの方向性を、役員や営業メンバーとしっかりとすり合わせしてから、携わる案件を決定していきます。 キャリアアッププランも一人一人異なるため、進みたい方向とキャリアアップを全力でサポートします！ ▼募集背景 当社は、設立以来黒字経営を続けています。 将来のコアメンバーを募集します！ 将来の中核メンバーはあなたかもしれません！

【募集背景】 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。 【業務内容】 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 - データ分析、モデル作成 - データ要件の整理、技術スタック選定 - データの前処理、EDA、可視化 - 最適な手法の調査、選定 - モデルの作成、精度性能評価 - ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) - 統計解析・因果推論などの統計モデリング - 数理最適化などの数理モデリング - エンジニアと連携したモデルの商用実装 - 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 - プリセールス活動、提案内容レビュー - 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 - 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 - チームリーディング、メンバーメンタリング - クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う - メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う - 組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり

PL/PMなどで案件に入っていただき、ゆくゆくはグループ長として1０人規模のグループ運営をお任せ予定です。 ※PM,PL、上級SEを経験されていて、部門責任者・組織運営へのキャリアチェンジを目指している方の募集となります。 【業務詳細】 ・グループ社員に対しての人事評価、役割評価、業績評価 ・プロジェクトのスケジュール管理、案件管理 ・メンバーマネジメント等 [業務内容の変更の範囲:当社業務全般]

CTO直下のVPoEとして、当社の複数プロダクトの開発マネジメント、開発プロセス改善をご担当いただきます。 具体的には、開発プロセス設計と改善プロジェクトの牽引、エンジニア評価/制度のアップデート等を通してエンジニアリングチーム全体の生産性向上、成長支援のリードをお願いいたします。 ■業務内容 ▪️開発プロジェクトマネジメント - 事業計画に基づく経営層への定期レポーティング - 開発ロードマップの策定と運用 - 複数プロダクトの開発マネジメント・プロセス改善 ▪️テクノロジーマネジメント - 技術課題抽出・対応方針立案 - 技術レビュー (コードレビューを含む)・指導 ・品質管理 ▪️組織マネジメント - 採用計画の立案と実行 - エンジニアリングチームのマネージャー・メンバーの育成 - エンジニアリングチームの生産性向上・評価制度のアップデート

CTO直下のVPoEとして、当社の複数プロダクトの開発マネジメント、開発プロセス改善をご担当いただきます。 具体的には、開発プロセス設計と改善プロジェクトの牽引、エンジニア評価/制度のアップデート等を通してエンジニアリングチーム全体の生産性向上、成長支援のリードをお願いいたします。 ■業務内容 ▪️開発プロジェクトマネジメント - 事業計画に基づく経営層への定期レポーティング - 開発ロードマップの策定と運用 - 複数プロダクトの開発マネジメント・プロセス改善 ▪️テクノロジーマネジメント - 技術課題抽出・対応方針立案 - 技術レビュー (コードレビューを含む)・指導 ・品質管理 ▪️組織マネジメント - 採用計画の立案と実行 - エンジニアリングチームのマネージャー・メンバーの育成 - エンジニアリングチームの生産性向上・評価制度のアップデート

専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。 ◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 　AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、 　データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。 　機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。 ◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 　機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。 　案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。 ◆機械学習サービスの技術検証 　主にAzureやAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。 　検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ◆統計/機械学習手法の調査・検証 　最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。 　成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ※技術者派遣は行っておらず、全プロジェクトでプライムとして開発支援を行っています。 【配属予定プロジェクト】 企業向けLLMの技術検証・設計、構築、カスタマイズ ▽プロジェクト体制 ・通信系のIT企業、または大手小売（EC）企業のPJ配属を予定しています。 ・クリエーションラインの２〜３人＋顧客企業のエンジニア２〜３人の１チーム ・クリエーションラインのチームリーダーが上司となります。 ▽環境 ・技術環境：GCP、Azure、AWS、Gitlab ・使用言語 ：Python、R、SQL ＜その他にもチャレンジングなプライムプロジェクト事例多数！＞ ・大手製造業向け：アジャイル・スクラムの考え方を用いたデータ基盤の構築プロジェクト ・大手物流業向け：クラウド基盤開発・エッジクラウドサービス開発プロジェクト ・大手小売業向け：トラフィック増減に対応可能なECサイト構築プロジェクト ・大手通信業向け：セキュアなコンテナ利用環境構築支援プロジェクト

▼仕事内容 サーバサイドのコーディングをメイン業務とするエンジニア 機能開発 バグ修正 リファクタリング パフォーマンスチューニング ▼募集背景 当社は、設立以来黒字経営を続けています。 将来のコアメンバーを募集します！ 将来の中核メンバーはあなたかもしれません！