日本を代表する大手自動車向け開発プロジェクトを担当。カスタマーエクスペリエンス領域におけるデジタル化、ソフトウェアファーストなクルマ作り、EV化に伴うモビリティサービス開発等のお客様の変革領域におけるプロジェクトの超上流工程～設計、プロジェクトリーディングを担当。IT戦略立案やデジタル化提案業務、基幹システム構築の開発・PM業務などを、様々なプロジェクトの中からご経験に応じてアサイン致します。

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。

・AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う
・AI、特にAIエージェントの要件定義～運用における全工程を技術的にサポート
・AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装
・チームメンバーの指導・育成

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。

・以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装
－AIエージェント（AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等）の特徴
－データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴
－データパイプライン
－AIモデルの継続的改善（LLMOps／FMOps）
－セキュリティやガバナンス
・上記を実現するための最新技術調査、検証
・チームメンバーの指導・育成

■採用背景
弊社では、リアルワールドの視点でクルマをつくり「2030年交通死亡交通事故ゼロ」を目指し、新時代でも安心と愉しさで選ばれる存在となることを目指しております。あらゆる道路での安全性を高めていくために、コアテクノロジーであるステレオカメラの画像認識に、最先端技術を融合していく事で新たな技術革新を生み出していきます。
ステレオカメラの画像認識のソフトウェアは内製で開発しており、このソフトウェアに実装する障害物や走行経路等を検出する画像認識アルゴリズムの開発を弊社のエンジニアが行っております。
このソフトウェアの検証、設計改善、開発プロセス構築など、ソフト技術を駆使して品質向上に関わる業務も、全て自前で行っております。
年々、画像認識ソフトウェアの開発規模が大きくなっていることから、ソフトウェアの品質向上に関わるチームの体制強化が急務となっております。開発規模拡大に伴い、画像認識ソフトウェア全体のアーキテクチャの規模も拡大しております。画像認識ソフトウェア全体のアーキテクチャ設計を担い、設計品質向上に向けた改善や画像認識ソフトウェア設計全体を纏められる方を探しております。
■配属先ミッション
弊社ADAS開発部では、世界最先端の先進安全技術を導入し、安全運転を支援するクルマづくりを行っております。具体的には、クルマに搭載する、センサーの設計、ソフトウェア開発、車両実験など予防安全領域における全ての業務を担っております。
その中でも当ポジションではアイサイトのステレオカメラの画像認識ソフトウェアの品質確認を担当しております。具体的には、最先端のIT技術を活用したソフトウェアの検証環境構築、独自のソフトウェア開発プロセスの構築、ソフトウェア管理やソフトウェアのアーキテクチャ設計品質改善など、ソフトウェア開発で必要な開発環境などを全て担当しております。（ソフトウェア開発は同部署の別の課が担当）
■取り扱っていただくプロダクト/技術
アイサイトのステレオカメラの画像認識ソフトウェア
当社が実現する「予防安全」は国内外の安全性評価において常にトップクラスの評価をいただいていますが、リアルワールドで安心して使える技術を追及して、2030年に死亡交通事故ゼロを実現していきます。
アイサイトは、ステレオカメラを搭載することで、人の目と同じように、あらゆる物体に対する高い認識性能を実現しつつ、高精度な物体の位置・速度を測ることができ、多様な検知情報を組み合わせることで、高度な運転支援機能を実現する事が出来ます。これらの一部を（画像認識）ソフトウェアにて実現しています。
■職務内容
アイサイトの画像認識ソフトウェアを対象とした、
・アーキテクチャ設計に関する業務全般。
・構造化リファクタリング設計・実装、テストと運用。
・アーキテクチャ全体の取り纏め。
<具体的には>
①画像認識ソフトウェアの構造化リファクタリング設計・実装、テストと運用
※：モジュール化（依存関係の整理なども含む）設計、設計支援、実装とテストまたはテスト支援。
※：構造化リファクタリング後の品質維持活動。（設計ルールの策定、テスト環境構築と運用など）
②画像認識ソフトウェアのアーキテクチャの取り纏め
※：アーキテクチャの全体設計、設計方針決めやソフト開発現場への啓蒙活動
<使用言語/環境/ツール/資格等>
開発言語：Python, C/C++
OS：Linux、Windows
Testing Framework：Google Test
IDE：Visual Studio, Visual Studio Code
その他：GitLab , Confluence, Jira, Teams, Jenkins 等
■業務のやりがい/魅力/優位性
・ソフトウェアの開発からテストまでのプロセスを自前で考え構築・運用して仕上げたまさに、自分たちが携わったソフトウェアを100万台以上の規模で世界に送り出すことができます。
最新のソフトウェアのテスト手法を調査しご自身の経験を活かしながら、最適なテスト手法を取り入れることができるためソフトウェアのテストスキルを向上することができます。
・SUBARUは完成車メーカーであるため、直接商品をお届けするエンドユーザーを意識した開発を行っています。画像認識ソフトウェアのアーキテクチャ設計品質向上においても、最終的には商品として車両ハードウェアに搭載されるまでを意識したプロセス・コードに関するスキルを身に着けることが出来ます。
■入社後キャリアパス
1～2年程度、リーダ指導の下、指示に基づく業務を遂行。
その後、担当（係長）として部下を持ち、1つのプロジェクトを推進してもらいます。ご自身のこれまでの経歴や経験を元に、課題形成を行い、様々な課題解決手段でソフト開発を改善してもらいたいと考えています。
■職場環境
残業時間：月平均30時間
出張：無
リモートワーク：有 (週3～4日程度利用可能)
フレックス活用実績：有
職場雰囲気：
当部署は30代中盤の比較的若いメンバーで構成されているため、非常にフランクにメンバーと会話できる雰囲気がございます。ビジネスパートナーの方も多く在籍しており、社会人経験豊富なエンジニアもいることから、幅広い業務の話や様々な雑談話もできます。出社と在宅をハイブリットで活用している社員も多く、出社時のメンバー間コミュニケーションはもちろん、リモート勤務時でもオンライン会議等でのコミュニケーションを図りながら業務を進めております。

【事業部門】
■鉄鋼アルミ（Ｔ）
・扱う製品
鉄の薄板・厚板・線材、アルミ板、鉄鋼スラグ製品
・用途
自動車、建設機械・産業機械、電機、建築、造船
・拠点
加古川製鉄所、真岡製造所
------------------
■素形材（Ｓ）
・扱う製品
鋳鍛鋼、アルミ押出・サスペンション、チタン、銅、鉄粉
・用途
自動車・輸送機器、生活用品（アルミ缶材）、電子材料・電子部品、CO2排出量削減
・拠点
高砂製作所、大安製造所、長府製造所
・チタン製造工程
https://www.kobelco.co.jp/products/titan/files/process.pdf
------------------
■溶接（Ｙ）
・扱う製品
溶接材料、溶接システム、溶接ロボットシステム
https://www.kobelco.co.jp/welding/youtube/index.html
・用途
建築、様々な製品
世界的な脱炭素化への動きが活発化により、新しいエネルギー（LNGや水素、アンモニアなど）や自然エネルギー（風力発電など）への転換が進んでいます。これに伴い、これらのエネルギーを生み出す設備や、貯蔵・輸送設備の需要が急速に高まっています。これらの設備の建造には溶接が不可欠で、溶接業界に求められる性能がこれまで以上に高くなってきています。また、少子高齢化が極めて深刻な状況であり、溶接作業における省人化や脱技能化、高能率化といった需要が急速に高まっています。当社のように装置と材料の両方を提供することのできるメーカーは限られており、トップクラスの溶接技術を有する当社の役割が高まっています。溶接装置やロボットとそれに最適な溶接材料を組み合わせる取組みを強化しているところです。
・拠点
藤沢事業所
------------------
■機械（Ｋ）
・扱う製品
汎用圧縮機、回転機（非汎用圧縮機）、タイヤ・ゴム機械、樹脂機械、圧延設備など
・用途
自動車、エネルギー・化学
・拠点
高砂製作所
------------------
■エンジ（Ｅ）
・扱う分野
製鉄プラント、原子力プラント・機器、都市交通システム、エネルギー・化学プラント、水処理
・用途
資源の有効利用・省エネ、エネルギー・化学、輸送機器
・拠点
神戸本社
------------------
■電力（Ｄ）
・電力事業に取り組む背景と現在の事業状況
①背景：
もともと1950年代から製鉄プロセスで必要となる電力を自家発電で対応しており、発電のノウハウは持っていた。また石炭調達のノウハウ・製鉄所の既存インフラを活かせる等あり、1995年の電気事業法改正による電力の自由化を受けて、2002年、高炉跡地に神戸発電所(石炭火力)を稼働。また栃木真岡にも2019年に高炉の跡地に都市ガスベースの火力発電所を設けた。
②状況：
神戸発電所は電力卸供給事業としては国内最大規模。神戸市の夏場のピーク電力需要の約7割を賄える規模。
真岡発電所は栃木県の電力需要の約4割を賄える規模。安定的に利益創出できる事業として、コベルコ内でも3本柱(他素材・機械)の一つとして数える。
一方、特に神戸発電所の石炭火力は二酸化炭素の排出量も多く、現在はGXリーグの加入など、脱炭素に向けた取り組みを進める。(中計内でも鉄鋼と並んでCNの重要事業として取り上げてます)
・拠点
神戸発電所、神戸発電所
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■技開（Ｇ）
・詳細
鉄鋼アルミ、素形材、溶接、機械、エンジニアリング、建設機械、電力といった幅広い事業分野で培った知見や技術力をもとに、新たな価値を創造し、お客様や社会が抱える課題の解決に貢献していきます。
・組織図
https://www.kobelco.co.jp/products/r-d/tdg/
・拠点
神戸総合技術研究所（西神）、場合によって各拠点
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■本社（Ｈ）
・拠点
東京本社、神戸本社、場合によって各拠点
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■技能職・基幹職
・内容
高卒以上の方を対象とした製造オペレータ求人です。
・拠点
大安製造所
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■第二新卒
・ターゲット
22卒～24卒の高専卒以上理系専攻出身者が対象
・採用背景
新卒採用の未充足枠を、第二新卒採用にて補う。
・選考フロー
応募→書類選考→1次（筆記・人事面接・作文）＠WEB→2次（部署面接）＠WEB/対面→内定
※1次面接にてご本人の専攻・希望職種・希望勤務地をお伺いし、2次面接案内時に配属ポジションの打診をさせていただきます。
※2次の面接方法（WEBもしくは対面）につきましては、2次面接の案内時にお送りさせていただきます。
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イメージングソリューション事業部の開発部門において、当事業部が展開する高性能デジタルカメラ「X/GFXシリーズ」やインスタントカメラ「INSTAX」等のスマホアプリ/オンラインサービス向けのデータベース構築、データの収集/可視化/分析の実務をご担当頂きます。

- 顧客データ収集用データベース/データマート構築（BigQuery）
- データ収集の仕様策定（Firebase, GoogleAnalytics）
- データの可視化サイト構築（Tableau）
- データ分析
- 最新のデータ関連技術動向調査および技術提案

＜施策例＞
- マーケティング部門、アプリ開発チームと連携し、スマホアプリのイベントログ可視化の仕様を策定する。
- 上記可視化仕様に基づき、データベース、可視化サイトを構築する。

【仕事内容】
ドメイン登録サービス「お名前.com」に関わる以下の業務を担っていただきます。

①リードデザイナー（Web・ブランディング）
登録実績3,300万件以上を誇る大規模サービスのブランディングをリードしながら、デザインの制作・クオリティ管理・ガイドラインの制定等を行なっていただきます。

②リードデザイナー（UI/UX）
より良いユーザー体験実現のために、UI設計・クオリティ管理・ガイドラインの制定等を行なっていただきます。多くのお客さまに影響を与えるやりがいのあるポジションです。

どちらもマーケティングチームや開発チームと連携を取りながら、お客さまにとってより良いサービスの実現を目指し、顧客視点を持った画面作りをリードしていただける方を募集いたします。

【具体的な業務内容】

顧客体験の改善や事業推進のために、マーケティングチームや開発チームと共に企画から携わり
提案や制作、制作に関わる工数の見積もりや他デザイナーのクオリティーチェック、運用フローの改善といったディレクション業務も担っていただきます。

①リードデザイナー（Web・ブランディング）
【業務内容】
・KPI達成のための施策立案・企画・制作
・ビジュアルデザインの制作（LP・バナー等）
・デザインガイドラインの制作・運用
・サービス全体のクオリティー管理
・デザイナーの育成

②リードデザイナー（UI/UX）
【業務内容】
・KPI達成のための施策立案・企画・制作
・プロトタイピングの計画・実施
・管理画面や申込フローのUI/UX設計
・ディレクション業務
　・クオリティチェック
　・Webサイト/管理画面の構築、運用、改善提案
・デザイナーの育成
・ビジュアルデザインの制作（LP・バナー等）

また、会社のブランディングに関わるプロジェクトの制作をお願いする場合があります。

■ 会社のブランディングに関わるクリエイティブ業務（Webサイト・グラフィック・撮影）
- 新規プロジェクト
- 採用サイトやグループ全体に向けた社内イベント
- エンジニア・クリエイターのための社外イベント
- 陸上部

GMOインターネットグループの事業領域において、直近で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトへの技術提案・開発支援などを行い、技術の力でビジネスの成功を実現する部門です。

主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド、決済、EC）
・インターネット広告・メディア事業（SSP、DSP）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・仮想通貨事業（交換所、マイニング）

最新のテクノロジーを研究開発し、いち早くビジネスに投入することで、お客様の発展と成功に貢献することを主要なミッションとしています。
業務内容 ベトナムと日本の開発チームの間をつなぐブリッジエンジニアを募集いたします。Webアプリケーション開発業務に従事していただきます。

【プロジェクト開発業務】
開発チームは日本とベトナムでハイブリッドなチームを構成しており、その間に立つ日本側のブリッジエンジニアとして業務を担当いただきます。ご自身で開発を担当していただきながら、ベトナム側のチームへシステム仕様を伝え、コードをレビューし、受け入れのテストを実施する業務をリードしていただきます。（チーム内の言語は日本語をメインにしております）
また、ブリッジの業務以外にもWebアプリケーション開発の全工程を担当いただく機会がございます。具体的には、要件定義、システム仕様の策定、フレームワークやライブラリの選定、インフラの設定など、サービスの成功につながるあらゆるパートでご活躍いただくことが期待されています。

プロジェクトは下記のGMOインターネットグループのいずれかのものに参加していただきます。

◆大規模システムの開発
GMOインターネットグループ内でも最大規模のユーザ数とトラフィック量を扱うサービスにてスケーラビリティや低レイテンシーが求められるシステムの開発を行っていただきます。
グループ共通ログインID基盤API
GMOインターネットグループの複数サービスと連携するプラットフォーム基盤の開発です。APIのプログラム開発と、インフラとしてKubernetesなどのコンテナ技術・クラウド基盤の安定化が担当領域となります。

◆スタートアップ事業におけるサービス開発
GMOインターネットグループにて毎年のように立ち上がる新規事業の成長を支援するため、スピード感のある開発を行っていただきます。要件定義やスケジュール策定から参加し、フロントエンド、API、管理画面、スマートフォンアプリ、AWS・GCP等のインフラ設定など開発全般が担当範囲となります。
フリーランサーの請求書買い取りサービス
フリーランスの方が企業と取引をする際に金銭のやり取りを保証するフィンテックのサービスです。リピート率が高く、より多くのに利用してもらえるよう新たな機能開発を目指して対応いただきます。
NFTを利用したコンテンツ販売・取引サービス
ブロックチェーンのNFTを利用したデジタルコンテンツの販売・取引サービスの開発を行っていただきます。日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極める知見が求められます。

◆データ解析・機械学習のプロジェクト
ベトナム側のデータサイエンティストとともにデータ解析とAIの開発を担当するプロジェクトがございます。この業務を担当する方にはデータサイエンティストとしての充分な実務経験が求められます。

上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり適性に応じてアサインが検討されるため、非常に多くのチャンスがあります。事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。

【ベトナム側チームの運営サポート】
現在日本側にベトナム人のエンジニアが数名所属しており、一緒に協力してプロジェクトの業務とベトナム側のチームの運営サポートに当たっていただきます。内容は技術指導、四半期評価、日本語コミュニケーションサポートなどです。年に数回ベトナム現地（ハノイ、ホーチミン、ダナン）への出張があるため、同行いただく可能性がございます。（現在はコロナの影響で見合わせ中）

【研究開発業務】
業務の10%＋αを新規技術の調査・検証に充てることで実践的な技術力を向上させています。研究テーマはAI、Blockchain、AWS・GCPを中心に今後さらにビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。

【利用技術】
開発技術/環境/ツール
Java PHP Python Scala Ruby Golang Node.js TypeScript Vue.js React Native
自社クラウド GCP AWS
Office 365 Google Workspace
MySQL PostgreSQL Oracle
ElasticSearch BigQuery Hadoop
GitHub Trello Jira Confluence
他業種からのご転職の場合、最低限のレベル感として以下の弊社の新人研修のプロダクト開発力が前提となります。これらに類する業務経験や自己研鑽のアウトプットのご準備をお願いいたします。
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/anonymous-chat-lively/
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/translate-engineering-terms-by-enginingual/
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/prevent-forget-something-by-prepasy/
開発プロセス
スクラム（もしくはカンバン）

業務内容
GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド、決済、EC）
・インターネット広告・メディア事業（SSP、DSP）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・仮想通貨事業（交換所、マイニング）
最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
経験・強みに応じて下記のいずれかのプロジェクトに参加していただきます。
◆スケーラビリティ、低レイテインシが求められるシステムの開発
GMOインターネットグループ内でも規模の大きいトラフィックをさばくシステムの開発を行います。
GMOインターネットグループの複数サービスと連携するプラットフォーム基盤の開発。コンテナ技術やクラウド基盤を用いたサービスの高速化や安定化なども担当領域となります。
インターネット広告のRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の開発を行います。
◆スタートアップ事業の開発
新規に立ち上がった事業の成長のため、クラウドサービス等を駆使してスピード感のある開発を行います。必要に応じてモバイルアプリの開発も行います。
フリーランサーの請求書（売掛債権）を買い取るフィンテックサービス。リピート率が高く、より多くのフリーランサーに利用してもらえるよう新たな機能開発に取り組んでいきます。
フリーWiFiに自動接続できるスマートフォン向けサービス。スマートフォンアプリ関連のシステム以外に、WiFiを設置する店舗向けや広告サービスとの連携に関する管理画面やAPIのシステムの開発をサポートしています。
◆新規専門技術の検証と応用
個々の事業会社で取り組むのが難しい新規専門技術を調査・検証し、サービスへ応用していきます。
NFTやステーブルコインの発行に関わるブロックチェーンを活用したプロジェクト。日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極めていきます。
上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり、適正に応じてプロジェクトにアサインされることがあります。
事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはBlockchain、xRなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【利用技術】
開発技術/環境/ツール
PHP Node.js TypeScript Java Python Golang Scala Ruby
NestJS Next.js React Vue.js
GCP AWS 自社クラウドサービス
Microsoft 365 Google Workspace
MySQL PostgreSQL Oracle
ElasticSearch Redis Bigtable BigQuery Hadoop
GitHub Trello Jira Confluence
開発プロセス
スクラム（もしくはカンバン）

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。

主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド、決済、EC）
・インターネット広告・メディア事業（SSP、DSP）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・仮想通貨事業（交換所、マイニング）

最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
経験・強みに応じて下記のいずれかのプロジェクトに参加していただきます。

◆スケーラビリティ、低レイテインシが求められるシステムの開発
GMOインターネットグループ内でも規模の大きいトラフィックをさばくシステムの開発を行います。
GMOインターネットグループの複数サービスと連携するプラットフォーム基盤の開発。コンテナ技術やクラウド基盤を用いたサービスの高速化や安定化なども担当領域となります。
インターネット広告のRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の開発を行います。

◆スタートアップ事業の開発
新規に立ち上がった事業の成長のため、クラウドサービス等を駆使してスピード感のある開発を行います。必要に応じてモバイルアプリの開発も行います。
フリーランサーの請求書（売掛債権）を買い取るフィンテックサービス。リピート率が高く、より多くのフリーランサーに利用してもらえるよう新たな機能開発に取り組んでいきます。
フリーWiFiに自動接続できるスマートフォン向けサービス。スマートフォンアプリ関連のシステム以外に、WiFiを設置する店舗向けや広告サービスとの連携に関する管理画面やAPIのシステムの開発をサポートしています。

◆新規専門技術の検証と応用
個々の事業会社で取り組むのが難しい新規専門技術を調査・検証し、サービスへ応用していきます。
NFTやステーブルコインの発行に関わるブロックチェーンを活用したプロジェクト。日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極めていきます。

上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり、適正に応じてプロジェクトにアサインされることがあります。
事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。

【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはBlockchain、xRなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。

【利用技術】
開発技術/環境/ツール
PHP Node.js TypeScript Java Python Golang Scala Ruby
NestJS Next.js React Vue.js
GCP AWS 自社クラウドサービス
Microsoft 365 Google Workspace
MySQL PostgreSQL Oracle
ElasticSearch Redis Bigtable BigQuery Hadoop
GitHub Trello Jira Confluence
開発プロセス
スクラム（もしくはカンバン）

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。

東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。
バイオインフォマティクス（ドライ解析）でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究
プレスリリース：
https://www.gmo.jp/ir_news/article/732/
https://www.gmo.jp/news/article/8598/

また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。

◆フィンテック(Fintech)のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。

◆アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。

◆アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。

◆その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。

【利用技術】
◆解析手法
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）
統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

◆開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
R、Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
SHIROKANE
GPUワークステーション
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。

主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド、決済、EC）
・インターネット広告・メディア事業（SSP、DSP）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・仮想通貨事業（交換所、マイニング）

最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
経験・強みに応じて下記のいずれかのプロジェクトに参加していただきます。

◆スケーラビリティ、低レイテインシが求められるシステムの開発
GMOインターネットグループ内でも規模の大きいトラフィックをさばくシステムの開発を行います。
GMOインターネットグループの複数サービスと連携するプラットフォーム基盤の開発。コンテナ技術やクラウド基盤を用いたサービスの高速化や安定化なども担当領域となります。
インターネット広告のRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の開発を行います。

◆スタートアップ事業の開発
新規に立ち上がった事業の成長のため、クラウドサービス等を駆使してスピード感のある開発を行います。必要に応じてモバイルアプリの開発も行います。
フリーランサーの請求書（売掛債権）を買い取るフィンテックサービス。リピート率が高く、より多くのフリーランサーに利用してもらえるよう新たな機能開発に取り組んでいきます。
フリーWiFiに自動接続できるスマートフォン向けサービス。スマートフォンアプリ関連のシステム以外に、WiFiを設置する店舗向けや広告サービスとの連携に関する管理画面やAPIのシステムの開発をサポートしています。

◆新規専門技術の検証と応用
個々の事業会社で取り組むのが難しい新規専門技術を調査・検証し、サービスへ応用していきます。
NFTやステーブルコインの発行に関わるブロックチェーンを活用したプロジェクト。日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極めていきます。

上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり、適正に応じてプロジェクトにアサインされることがあります。
事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。

【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはBlockchain、xRなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。

【利用技術】
開発技術/環境/ツール
PHP Node.js TypeScript Java Python Golang Scala Ruby
NestJS Next.js React Vue.js
GCP AWS 自社クラウドサービス
Microsoft 365 Google Workspace
MySQL PostgreSQL Oracle
ElasticSearch Redis Bigtable BigQuery Hadoop
GitHub Trello Jira Confluence
開発プロセス
スクラム（もしくはカンバン）

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。

主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド、決済、EC）
・インターネット広告・メディア事業（SSP、DSP）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・仮想通貨事業（交換所、マイニング）

最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
経験・強みに応じて下記のいずれかのプロジェクトに参加していただきます。

◆スケーラビリティ、低レイテインシが求められるシステムの開発
GMOインターネットグループ内でも規模の大きいトラフィックをさばくシステムの開発を行います。
GMOインターネットグループの複数サービスと連携するプラットフォーム基盤の開発。コンテナ技術やクラウド基盤を用いたサービスの高速化や安定化なども担当領域となります。
インターネット広告のRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の開発を行います。

◆スタートアップ事業の開発
新規に立ち上がった事業の成長のため、クラウドサービス等を駆使してスピード感のある開発を行います。必要に応じてモバイルアプリの開発も行います。
フリーランサーの請求書（売掛債権）を買い取るフィンテックサービス。リピート率が高く、より多くのフリーランサーに利用してもらえるよう新たな機能開発に取り組んでいきます。
フリーWiFiに自動接続できるスマートフォン向けサービス。スマートフォンアプリ関連のシステム以外に、WiFiを設置する店舗向けや広告サービスとの連携に関する管理画面やAPIのシステムの開発をサポートしています。

◆新規専門技術の検証と応用
個々の事業会社で取り組むのが難しい新規専門技術を調査・検証し、サービスへ応用していきます。
NFTやステーブルコインの発行に関わるブロックチェーンを活用したプロジェクト。日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極めていきます。

上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり、適正に応じてプロジェクトにアサインされることがあります。
事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。

【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはBlockchain、xRなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。

【利用技術】
開発技術/環境/ツール
PHP Node.js TypeScript Java Python Golang Scala Ruby
NestJS Next.js React Vue.js
GCP AWS 自社クラウドサービス
Microsoft 365 Google Workspace
MySQL PostgreSQL Oracle
ElasticSearch Redis Bigtable BigQuery Hadoop
GitHub Trello Jira Confluence
開発プロセス
スクラム（もしくはカンバン）

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。

以下のいずれかにまず参加して頂きます。専門性を高めて実績をあげたら、幾つかのプロジェクトでプロジェクトマネジメントの経験を積んでいただき、将来は部署のマネージャーとなっていただきます。

◆フィンテック(Fintech)のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

◆アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

◆アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

◆その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います

【ポジションの魅力】
GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます
時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます
別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます
グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです

【利用技術】
◆解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

◆開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

◆開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

◆開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する大阪オフィスの部署にてアプリケーションの開発およびマネジメントをご担当いただきます。

【具体的な業務内容】

【新卒および中途の若手エンジニアの指導・育成】
管理職として、新卒および中途の若手エンジニアにWeb開発業務で求められる全般的な技術スキルの指導をしていただきます。

【システム開発業務】
ご経験・強みに応じて下記のいずれかのプロジェクトに参加していただきます。
Webアプリケーション開発を軸としつつ、要件定義、アーキテクチャ設計、プログラム開発、テスト、サービスKPIの計測と分析、効率的な運用自動化など、サービスの成功につながるあらゆるパートでご活躍いただくことを期待しております。

■大規模システムの開発
GMOインターネットグループ内でも最大規模のユーザ数とトラフィック量を扱うサービスにてスケーラビリティや低レイテンシーが求められるシステムの開発を行っていただきます。
【GMO ID】GMOインターネットグループの複数サービスと連携するログインとAPIのプラットフォームの開発。
　画面まわりの設計・開発に加え、 Kubernetes を用いたコンテナの効率的な運用も担当領域となります。
【ReeMo】インターネット広告プラットフォームの開発。
　高負荷のトラフィックをクラウドと NoSQL を駆使して処理するシステムを拡張する開発を行います。

■スタートアップ事業におけるサービス開発
毎年のように立ち上がる新規事業の成長を支援するため、ゼロベースもしくは立ち上げ直後のシステムを拡張する開発を担当していただきます。
フロントエンド、API、管理画面、スマートフォンアプリ等の開発全般が担当範囲となります。

【FREENANCE】フリーランスの方と企業の金銭取引を補償するフィンテックサービスの開発。
リピート率が高く、より多くのフリーランサーに利用してもらえるよう新たな機能開発に取り組んでおります。

【タウンWifi by GMO】フリーWiFiに自動接続できるスマートフォン向けサービスの開発。
スマートフォンアプリ関連のシステム以外に、WiFiを設置する店舗向けや広告サービスとの連携に関する管理画面やAPIのシステムの開発をサポートしております。

■新規専門技術の検証と社会実装
→ 高度に専門的な知識を要する技術領域について調査・検証し、サービスへ応用するポジションを担当していただきます。
日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極める知見が求められます。
【Adam byGMO】ブロックチェーンのNFTを利用したデジタルコンテンツの売買を行うサイトの開発
【GYEN】ステーブルコインの管理運営プラットフォームの開発

上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり適性に応じてアサインが検討されるため、非常に多くのチャンスがございます。
事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。

【研究開発業務】
業務の10%＋αを新規技術の調査・検証に充てることで実践的な技術力を向上させています。研究テーマはAI、Blockchain、AWS・GCPを中心に今後さらにビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。

▼詳しくはこちらのページをご覧ください。
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/entry/osaka-engineer-manager/

【開発ツール】

■開発技術/環境/ツール
PHP Node.js TypeScript Java Python Golang Scala Ruby
NestJS Next.js React Vue.js
GCP AWS 自社クラウドサービス
Microsoft 365 Google Workspace
MySQL PostgreSQL Oracle
ElasticSearch Redis Bigtable BigQuery Hadoop
GitHub Trello Jira Confluence
■開発プロセス
スクラム（もしくはカンバン）
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。

以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。
◆アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

◆アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

◆その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います

【利用技術】
◆解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）
統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

◆開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
・Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
・PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
・Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
・AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
・ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

◆開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

◆開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
フィンテック、もしくは、金融の定量取引や暗号資産取引などのプロジェクトに参加して頂きます。また、スキルや意欲に応じて他のプロジェクトに関わることも可能です。

■フィンテック(Fintech)のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

■アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

■アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

■その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います

【利用技術】
■解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）
統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

■開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

■開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

■開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。

◆フィンテック(Fintech)のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

◆アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

◆アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

◆その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います

【ポジションの魅力】
GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます
時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます
別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます
グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです

【利用技術】
◆解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）
統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

◆開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

◆開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

◆開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

当社が得意とする「クラウド」上のインフラ要件定義から設計、構築のプロジェクトをリードして頂きます。顧客の期待をインフラアーキテクチャの設計により実現するやりがいのある仕事です。ＡＷＳ、Googleなどクラウド上のインフラ設計・構築案件のリーダーをお任せします。複数の案件を同時にリードして頂く場合もあります。顧客と直接会話をしながら進めるため、新しい技術の提案・ＰｏCを重ねながら顧客の期待に応えるインフラを設計していく醍醐味があります。今後のクラウド時代のＰＬ/ＰＭとなっていただくことを期待しています。

■仕事内容
サーバーサイドエンジニアとして以下の業務をお任せいたします。
- withの各開発案件に応じた、フロントエンド、バックエンド、インフラをまたがる設計・開発
- Webサイトおよびモバイルアプリ向けAPIの開発
- データベース設計・チューニング
- AWS, GoogleCloudを用いたインフラ構築・運用（リソース監視・改善含む）
- データパイプラインの構築・運用

ネットの高校で、授業と単位認定業務を中心に担当していただきます。

【具体的な業務内容】
・スクーリング授業対応（地方スクーリング運営のため出張が発生します）
　指導案を元に授業スライドを作成し、動画やネットを活用しながら授業を行います。
　また、生徒の交流を深める企画の運営なども行います。

・レポート添削対応（課題の添削指導）
　生徒がきちんと学べているかを確認する課題（レポート）の添削指導を行います。
　ネット上で添削ができるシステムを導入しております。

・生徒指導
・式典対応
・質問対応
・その他、学校運営や生徒対応にかかる業務

【一日の流れ】
9:30～11:00：出勤、生徒受け入れ準備、授業準備など
11:00～13:00：生徒の受付、スクーリング授業
13:00～14:00：昼休憩
15:00～17:00：スクーリング授業、次回授業準備やミーティング
17:00～18:00：レポート添削や生徒の友達作りサポート（生徒交流のための放課後イベント運営など）
18:00～18:30：翌日の準備
18:30～19:00：退勤 　　　　※あくまでも一例です。

スクーリングの授業がない日や、自分の担当教科の授業がない場合はレポートの添削や教室巡回、
生徒のスクーリング問い合わせ対応などをご対応いただきます。
テスト実施の時期はテストの作成や試験監督もご担当いただきます。

自社開発クラウドERP「ZAC」の導入プロジェクトのPMとして、半年～1年に渡る基幹システム導入のQCD管理を行っていただきます。半年以上（長い場合2年程度）に渡る大型かつ長期の基幹システム導入プロジェクトを成功に導くため、スコープ整理、クライアント・関連企業との適切なコミュニケーション、スケジュール調整などのマネジメント業務をお任せいたします。

【具体的な業務内容】
- 主なステークホルダーとの調整
- RFP回答/要件定義、運用設計におけるファシリテート、ドキュメント作成
- ZAC導入プロジェクトのキックオフ
- 業務ヒアリング・現状分析に基づく運用案整理、提案
- 本稼働前のテスト支援、教育・トレーニング支援
- 本稼働と稼働後支援

日常業務で利用するツール：
- Zoom（面談）
- ZAC（案件数値管理,予定表・勤怠・経費など）
- プロジェクト管理ツール
- GoogleWorkspase
- MicrosoftOffice
- Slack, Googlechat

求められるスキル・知識：
- 長期プロジェクトのスコープ管理
- クライアントプロジェクトチームとの連携
- ITシステムへの深い理解
- 営業やカスタマーソリューションとの連携

キャリア事業推進部直下で計数管理業務、リサーチに関連した業務を行っていただきます。
※ご経験・能力に応じて、複数の業務/事業領域をご担当いただく想定です

◆計数管理業務
・SMSグループのうちのいくつかの事業において、必要な各種データの更新、集計、分析、帳票作成等を担当いただきます。

◆リサーチ
・政府統計や各種調査レポート等をもとに、医療・介護・ヘルスケアに関わる政策や従事者・事業者の情報、競合情報、その他マーケット情報の調査を担当いただきます。

●仕事概要
タクシー配車サービス『GO』に関するデータ分析に携わっていただきます。2800万ダウンロードのユーザアプリケーションや10万台規模のタクシー車両のデータを収集し、これらのデータ活用を通して事業貢献していただきます。

データは全社データ基盤に蓄積され、そのデータを約20名のデータアナリストやデータサイエンティストが利用しています。データ活用の成果はビジネス担当やプロダクトマネージャをはじめとする全社の様々な組織で利用されるとともに、AIの元データとしても使われています。

本ポジションは、全社データ基盤のデータエンジニアです。必要なデータを社内外から収集し、データ基盤に蓄積。活用のニーズにもとづいてデータモデリングしたり、分析ツールを提供することで、全社のデータ活用を支援します。

●業務詳細
■データの生成・収集
- 分析に必要なデータをアプリケーションログに出力させるための設計。ログの出力、ログの収集
- ユーザの端末や車載デバイスからデータ収集。
- 業務データベースからのデータ収集。
- 社外からのデータ収集。

■データの蓄積
- 全社データ基盤であるGoogle CloudのBigQueryに蓄積。管理。

■データマートの作成
- 分析の要件に応じたデータモデリング。データマートの作成。
- BIツールLookerのセマンティックレイヤーである「LookML」の開発
- Google CloudのdataformやAirflow(Cloud Composer)などを活用してデータ加工パイプライン構築
- データマートやセマンティックレイヤーの本番運用。データ品質のモニタリング。

■データ活用のための活動
- データ活用のための分析ツール(LookerやStreamlitなど)の提供
- メタデータ整備
- データガバナンスのための利用ルールの策定

●解決したい課題
データドリブンの意思決定が徹底された会社であり、何をするにもデータが求められます。
また、会社の成長スピードが早く、新規の案件がどんどん生まれます。
そのため、会社全体でデータに対するニーズが高まっており、手が足りません。

●本ポジションの魅力
・2800万DLのスマホアプリや10万台規模のタクシー車両のデータなどモビリティ関係のビッグデータを保有し、このデータ活用を通して事業貢献できます。
・データドリブンな社風であり、どんな案件でもデータが求められます。そのため「データ基盤を作ったけど使われない」「データ分析結果が事業に使われない」といったことは一切なく、データが事業に活用されていることを肌で感じられる現場です。
・データエンジニアとしてのキャリアは不問です。これまでエンジニアとしてキャリアを積んできた方であれば、本ポジションでの経験を積めばデータエンジニアになれます。
・モダンな環境で最先端のデータエンジニアリングが出来ます。オンプレミスやレガシーなシステムはなく、技術的な負債と向き合うことが少ないです。

●所属組織
・人数：グループは正社員が5名、業務委託が4名です。
よく一緒に仕事をするチーム：データ基盤エンジニアが5名、データサイエンティストが9名、データアナリストが10名。

・カルチャー：社内のだれでもSlackに気軽に相談できます。データアナリストやその先にいる事業担当ともシームレスに会話できるため、「情報が降りてこない」や「何でこの仕事をするのか」といったことが少ないです。成果に向かって、部署を越えて一丸となって進めます。

【概要】
フィックスターズでは、数理最適化を扱う開発サービスやクラウドサービスを行っています。
ソリューション開発サービスでは、数理最適化を扱う課題について、既存ソフトウェアの高速化、新規アルゴリズム開発、最適なハードウェアアクセラレータの提案といったコンサルティング・開発サービスを提供しています。
クラウドサービスでは、様々な量子アニーリング・イジングマシンを使って組合せ最適化問題を解くことができる開発プラットフォーム「Fixstars Amplify」を開発・運用しています。その他、Gurobi、CPLEX、GPU等を使った次世代アクセラレータ向けのソフトウェア開発を行っています。

【具体的な職務内容】
・お客様の課題ヒアリング、課題アプローチの検討、既存ソフトの高速化、アルゴリズム開発
・実用アプリケーションの開発や製品への組込み支援
・アニーリングマシン（量子・古典）、ゲート型量子コンピュータ（NISQ、誤り耐性）、アクセラレータ向けライブラリの研究開発

【従事すべき業務の変更の範囲】
会社の定める業務全般

【プロジェクトのやりがい】
・数理理最適化に関する知識や経験を活かしつつ、新しいコンピュータに関するスキルが習得できる
・国内外の量子コンピュータや数理最適化のキープレイヤーと協同し、世界にチャレンジできる
・お客様の課題解決に携われる
・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

【開発環境】
開発環境：C・C++・Python3
開発手法：アジャイル・チケット駆動開発

【概要】
マルチセンサーによるセンサーフュージョン認識アルゴリズム開発

自動運転車向け、マルチカメラ・LiDARによるセンサーフュージョン認識アルゴリズム開発

【具体的な職務内容】
・センサーフュージョン物体認識AIアルゴリズム開発
・大規模モデルによるEnd2Endの自動運転システム構築検討
・シミュレータを活用したセンサーフュージョン向け学習データ生成
・次世代HWをターゲットとした自動運転認識ソフトウェアの高速化

【従事すべき業務の変更の範囲】
会社の定める業務全般

【プロジェクトのやりがい】
・自動運転実現のためのアルゴリズムの選定・評価・改善を主体的に行うことができる
・実際に試験車で走行し、フィードバックされた結果を基に改善するサイクルで開発することができる

【開発環境】
開発環境：Python3・C++
その他開発環境：Linux
開発支援ツール：Git・GitLab
開発手法：チケット駆動開発
開発内容タイプ：ミドルウェア・コンピュータビジョン・機械学習・AI
モビリティ関連（運転支援・自動運転）
AI・データ分析：Pytorch・NumPy・OpenCV

【概要】
自動車やロボットの自動運転実現に向けた画像処理のアルゴリズム開発と高速化

自動車やロボットの自動運転実現に向けて、ますます画像処理技術の重要性が高まっています。
フィックスターズではSLAMやSfMなどの３次元画像処理からCNNやVision Transformerを使用した
AIによる画像認識まで幅広い手段を用いて画像処理アルゴリズムを開発しています。
特に組み込み用途向けの画像処理アルゴリズムの設計においてはアルゴリズムの精度と
同時に実行速度も重要になることから、両者のバランスをうまく設計すべく
幅広い知識を活用して画像処理アルゴリズムの開発を行っています。

【具体的な職務内容】
・画像処理アルゴリズムの最新論文調査
・画像処理アルゴリズム設計
・認識AIモデル開発やモデル圧縮
・画像処理アルゴリズムの特定HW向けの最適化

■データエンジニアリングユニット（DE）について
2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援を推進する当社において、データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。

・データエンジニアリングユニットの紹介資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-de-202107ver
※代表的な取引先、各部署の案件事例、技術スタック、福利厚生&カルチャー等の詳細はこちらで紹介しています
・DX/データ活用情報発信メディア「DOORS」
https://www.brainpad.co.jp/doors/

■オープンポジションについて
DEユニットは、データ分析・活用のために必要なシステム要件を知り尽くし、プロジェクトをリードするスペシャリストが多数在籍していますが、人材の需要が高まる一方、経験者が少ない領域となります。
そのため、業界未経験でご入社し、活躍されている社員も多くいます。
データエンジニアリングユニットでは、下記いずれかの想いがある方と是非一緒の仲間になっていただきたいと考えております。
「開発だけでなく、クライアントのビジネス貢献にも興味がある方」
「テクノロジーを通してデータ活用の支援に携わりたい方」
「社会実装を担える人材を目指したい方」
「技術が好きで、学ぶことが”大好き”な方」
「エンジニアとして、常に技術を磨きながらキャリアアップしたい方」

DEユニットには、多様な業種・業界のクライアントに対し、データ活用基盤構築や機械学習システム実装など、データ活用を支援するための様々なシステム開発プロジェクトが存在します。
エンジニアドリブンで顧客のビジネス課題の明確化や解決方法の提案、開発プロジェクトのマネジメントまで一貫して取り組んでいただきます。

【職務内容】
日本を代表する大手自動車メーカー様におけるマーケティングから販売、アフターサービス、モビリティサービス利用に至るまでの全てのカスタマータッチポイントをつなげ、新たな顧客体験を創り上げることが我々のミッションになります。
カスタマージャーニー全体をデザインした上で、CMS、MA、CRM、ビッグデータ分析、認証等、多様なデジタルソリューション・テクノロジーを活用して顧客体験とそれを支えるバックエンドの仕組みを提供していきます。
複数のチームがクライアントの状況にあわせて戦略的に活動を行っていますので、チームに参画して徐々に業務に慣れて頂きながら、多様なプロジェクトを経験頂けます。
【アピールポイント（職務の魅力）】
自動車業界はCASEのトレンドに代表されるように大変革期にあり、モビリティサービスカンパニーへの変革、顧客を中心としたリアルとバーチャルの融合等の顧客経営課題に対し、デザインから実装、成果創出までEnd to Endでチャレンジが出来る職務になります。
また、技術的にもAI、ビッグデータ解析、パブリッククラウド、最新デジタルソリューションの活用、アジャイルプロジェクトの実行等、新しい領域へのチャレンジも可能です。

仕事概要
プレックスは、創業7年目で売上60億円、年間成長率2～3倍、独立資本で毎年増収増益を果たす急成長企業です。インフラ産業を支えるエッセンシャルワーカーに特化した人材紹介・求人媒体サービス「プレックスジョブ」、建設業界に向けた業務支援SaaS「サクミル」、事業承継の課題解決に取り組む「M&A支援機構」など、多岐にわたる事業を展開。

マーケティングによる効率的な顧客獲得を強みとしており、この分野をさらに強力に推進していただける方を募集しています。

オープンポジションでの募集になりますので、面接を通じてご希望を伺いつつ、最適な事業部へのアサインを提案させていただきます。

■業務内容の一例
<人材紹介事業>
・人材紹介事業のtoC集客チャネルの開拓と検証
・リスティング広告のキーワード、広告文、LPの改善施策の立案と改善の実行
・LPの制作などの開発体制の構築（実際の実装はエンジニアが担当）
・SEO対策／記事作成・改善
・新規事業の集客コスト、獲得数の検証
・スプレッドシートやGoogleデータポータル、Redashによるダッシュボードの企画、作成


・デジタルマーケティング
・Webサイトの改善/LP制作・改善
・デジタル広告
・コンテンツマーケ（事例・SEO）
・MA/CRM
・メールマーケ（Hubspot）
・CRM・マーケOps・Sales Ops（Hubspot・Kintone）


・データを活用したターゲティング選定
・pythonやjavascriptを活用した社内業務の自動化
・過去行動データの分析、ターゲティング選定のロジック構築
・社内データベース、社内CRMツールの作成
・Webサイトの改善/記事制作・改善

■魅力
・代表や事業責任者と綿密に連携しながら課題解決にあたれるため、素早く柔軟に意思決定と実行が可能
・代表や取締役をはじめ、マーケティングスキルに長けたメンバーが揃っており、刺激を受けるとともにノウハウやリソースを借りながら力強く推進ができる
・既存事業で十分な利益が出ており、ROIが見合えば大きな投資も柔軟に実行可能
・事業に関するデータソースが潤沢に存在し、精度の高い意思決定とスピーディな検証サイクルが実現可能
・独立資本のため、少数の意思決定者とともに素早く推進ができる

仕事概要
プレックスは「日本を動かす仕組みを作る」をミッションに、インフラ産業を支えるエッセンシャルワーカーに特化した人材紹介・求人媒体サービス「プレックスジョブ」を提供しています。人材事業にとどまらず、建設業界に向けた業務支援SaaS「サクミル」、事業承継の課題解決に取り組む「M&A支援機構」など、多岐にわたる事業を展開し、今期の年商は昨年比2倍の60億円を見込んでいます。

今回のポジションは、人材紹介・求人媒体サービス「プレックスジョブ」の事業企画・マーケティングを務めていただける方を募集しています。弊社はマーケティングを強みに持っており、現在の「プレックスジョブ」導入企業数は24,000社、登録者数は100万人と、マーケティングを起点にサービスは急速な成長を遂げています。今後のさらなる事業拡大に向けて、マーケティング職のメンバーはさらに増員していく必要があり、お力添えいただける仲間を探しています。

■配属
採用プラットフォーム本部 ダイレクトリクルーティング事業部 マーケティンググループ

■業務内容
人材紹介・求人媒体サービス「プレックスジョブ」において、toC集客チャネルの開拓と検証、および運用全般をお任せいたします。弊社のマーケティング組織では、事業側と密に連携をとり、事業の売上最大化に資するマーケティングKPIを達成することが求められます。マーケターとして広告運用のスキルを磨くだけでなく、マーケティングを手段としてビジネスを伸ばす経験を得ることができます。

<具体的な業務例>
・人材紹介事業のtoC集客チャネルの開拓と検証
　┗主な媒体：Google/Yahoo!/meta/TikTok
・リスティング広告のキーワード、広告文、LPの改善施策の立案と改善の実行
・LPの制作などの開発体制の構築（実際の実装はエンジニアが担当）
・強みや志向性に併せて、その他業務をお願いする可能性もあります。
　┗新規事業の集客コスト、獲得数のスピーディーな検証
　┗CRM（顧客管理システム）のUIや情報設計の改善
　┗集客成果を可視化するGoogleスプレッドシートやGoogleデータポータル、Redashを用いたダッシュボードの企画、作成


■魅力
・スピード感のある意思決定を行える組織のため、新規のチャネル検証や新しいサービスの導入への稟議スピードが早く、改善や施策を早く回すことができる
・既存事業で十分な利益が出ており、ROIが見合えば大きな投資も柔軟に実行可能
・代表や取締役をはじめ、マーケティングに長けたメンバーが揃っており、刺激を受けるとともにノウハウやリソースを借りながら力強く推進ができる
・マーケット規模が大きく、社会への影響も事業としての規模も大きくなる将来性があるビジネスを伸ばす経験を積める