【概要】
従来の創薬手法では、新薬候補の枯渇に加え、上市までの期間とコストの増大が喫緊の課題となっています。
こうした状況に対し、AI（人工知能）と分子シミュレーションを高度に活用することで、創薬研究における時間とコストを大幅に削減し、新薬開発の成功率向上への貢献が強く求められています。
私たちは、最新鋭のGPUやスーパーコンピュータを用いた最先端のin silico創薬の導入にソフトウェアエンジニアとして参画することで、これらの課題解決を力強く支援してまいります。

お客様とともに創薬向けソフトウェア開発を行います。
研究開発からリリースまでの間、性能のよいアルゴリズム開発から特定ハードウェア向け高速化まで行います。

【具体的な職務内容】
・小規模チームのチームメンバーまたはリーダー
・特定マシン向けのソフトウェア改善
・ソースコード・動作マシンへの深い理解
・最新技術の継続的な学習・知識更新
・専門知識を活かした顧客提案と開発主導
・顧客技術者との連携・協働

【案件例】
GPUとスーパーコンピュータでの創薬ソフトウェア高速化

【開発環境】
お客様の開発環境に応じて変化します。

・OS：Linux
・開発言語：C++, CUDA C++, Python
・開発ツール：MPI
・フレームワーク：PyTorch
・開発支援ツール：GitLab, Slack
・開発手法：アジャイル
・クラウドプラットフォーム：AWS, GCP
・開発内容タイプ：B2B

【概要】
フィックスターズでは、機械学習や数値演算の性能向上など様々な課題を持つお客様向けに、データ転送、機械学習処理などにFPGAをアクセラレータとして活用する開発プロジェクトを行っています。FPGAに限定された部分最適だけではなく、ディープラーニングや数値処理のエンジニアと共に、顧客のシステム全体の最適化を実現しています。

【具体的な職務内容】
・高品質、高性能、高エネルギー効率の RTL 設計・実装
・数値演算や機械学習などのアルゴリズムの並列化設計
・C/C++ コードの FPGA ポーティング

【開発環境】
開発環境：C・C++・Verilog HDL・VHDL
その他開発環境：Linux・Windows・Vim・Emacs
開発支援ツール：Git・GitHub・Github Actions・GitLab
開発手法：プロジェクトごとに選択・アジャイル・チケット駆動開発・プロトタイピング・コーディング規約あり
開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・数値演算・画像処理・AI・ネットワーク設計・ハードウェア制御・組込み・動画（ストリーミング、エンコード）
インフラ管理：Docker・Kubernetes

【概要】
LLMや大規模AIをはじめとした「複数の計算機サーバーを必要とするアプリケーション」を、高速・効率的に実行する計算基盤の研究開発業務

現在、LLMをはじめとした生成AIなどの需要の高まりにより、GPUなどを大規模に利用する研究者・開発者が増えてきています。
また、彼らに提供されるためのサーバーやハードウェアを提供するベンダー企業のサービスも増加しており、実際にその利用も増加の一途を辿っています。
しかしながら、そのようにサーバーやハードウェアを購入し提供されたAI研究開発者らが、せっかくの高額なサーバーを十分に使いこなすことができていないのが実状です。
そこでフィックスターズでは、そのような下回りのサーバー・ハードウェアのベンダーと、上層の応用側にいる研究者・開発者の差を埋めるため、その中間に位置するミドルウェアを中心とした開発基盤を開発・提供しています。
もちろん、ミドルウェアの範囲に拘泥もしていません。必要があれば下のハードウェアにも上のソフトウェア・スクリプトにも対応し、「利用者にとって最も便利で高速な状態」という価値提供を目指すプロジェクトになります。

このたび、業務拡大に伴い、HPC・高性能計算の分野での知見と経験のある方を募集します。

【具体的な職務内容】
下記の範囲から、まずは自身の得意分野から始め、成果を出しながら業務を通して対応領域を拡大していただきます
・アプリケーションコードの高速化（AIモデルの軽量化など）
・アプリケーションの実行効率や処理時間の詳細計測と解析
・ライブラリやミドルウェアの環境変数や設定ファイルのチューニング
・ハードウェアやサーバーの特性を考慮した並列化設定
・算術演算や通信手法の改善や新規手法の開発
・高速通信やストレージの整備や高速化
・システムの管理監視ツールの導入
・高速になるOSソフトウェアおよびドライバなどのバージョン選定

【開発環境】
開発環境：Ubuntu・Python3・C/C++
開発支援ツール：Git・GitLab・Docker・Slack
開発内容タイプ：B2B・リサーチ

【概要】
フィックスターズでは、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、自動運転や自律走行ロボットの実用化など、様々な課題を持つお客様向けに、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェアの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。

【具体的な職務内容】
・自動運転を実現するためのソフトウェア開発
・AGV／AMR向けロボットシステム開発、データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェア開発
・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービスおよび量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発
・データセンター向けNVMe SSDファームウェア開発（組込みソフトウェア開発）
・FPGAをアクセラレータとして活用するシステム開発
・組込み機器に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発(例：4K8K機器・ADAS・医療画像処理・検査装置)
・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェア及びソリューションの開発
・金融系システム（デリバティブプライシング）開発

【概要】
フィックスターズでは、データセンター向けSSD製品の三次元フラッシュメモリを
制御するコントローラ向けのファームウェアおよびデバイスドライバの開発を行っています。
大規模言語モデル（LLM)をはじめとする生成AIの需要により、SSD に対する性能要求も年々厳しくなっています。
本プロジェクトでは、次世代製品の性能・寿命を満たすアルゴリズムのシミュレータ開発・評価を行っています。

【具体的な職務内容】
次世代のデータセンター向けストレージの性能・寿命シミュレータ開発

・C++、System Cによる次世代ストレージのシミュレータ開発
・開発したシミュレータを用いたI/O性能・寿命シミュレーション
・シミュレーション結果の解析・可視化
・問題点の調査、改善案のプロトタイプ実装など

【開発環境】
開発環境：C・C++・Python3
その他開発環境：Linux
開発支援ツール：Redmine・Subversion・GitLab
開発手法：オブジェクト志向・ウォーターフォール・チケット駆動開発
開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析

システムエンジニア/コンサルタントとして、業務/システム要件の定義、Fit&Gap 分析、データ・画面・機能の基本設計/詳細設計、開発・onfiguration、各種テストの計画・実行、システム/データ/業務移行の計画・実行、デプロイ・導入等を担当いただきます。
経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。

■プロジェクト事例
エネルギー：会社統合による基幹システム刷新(SAP)
銀行：インターネットバンキングシステム更改
製造：AIを用いた工場省人化システムのPoC
決済：モバイルペイメントサービス立ち上げ支援
流通：ドローン運航管理サービスのPoC
商社：グローバルデータセンターの再構築に係るインフラ構築
エンタメ：音楽配信メタ情報管理システム開発支援

【概要】
データ分析環境の設計・構築・運用およびデータ分析ソフトウェア開発

フィックスターズでは、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、
自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、大規模データ分析環境の設計から構築・運用、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。
機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、
他社にはない高い価値をお客様に提供しています。

【具体的な職務内容】
・自律走行に関わる分析基盤の設計・構築・運用
・データ前処理アルゴリズムの検討・高速化
・データ分析ソフトウェアの開発・高速化
・実データを用いた分析

【案件例】
・大規模データ取り込みパイプラインの設計・実装
・データ抽出から可視化までをシームレスに行うアプリケーションの開発

【開発環境】
開発環境：Ubuntu
フレームワーク：PyTorch・OpenCV
データベース：PostgreSQL・MySQL・DynamoDB・Snowflake・Databricks
開発支援ツール：JIRA・Confluence・Git・GitHub・GitHub Actions・GitLab・Apache Airflow・SageMaker AI
開発手法：Agile
開発内容タイプ：B2B・リサーチ・SaaS・解析・機械学習・AI・インフラ設計・データベース設計・チューニング・モビリティ（自動運転・交通関連）
クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service・Microsoft Azure・Google Cloud Platform
インフラ管理：Terraform・AWS CloudFormation・Ansible・Docker・Kubernetes・Amazon ECS
AI・データ分析：Apache Spark・Amazon Athena・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・Plotly・NumPy・Streamlit・Apache Iceberg

【概要】
フィックスターズでは、データセンター向けSSD製品の三次元フラッシュメモリを制御するコントローラ向けのファームウェアおよびデバイスドライバの開発を行っています。フラッシュメモリは微細化、三次元化、大容量化により制御が年々複雑化する上、ハードウェアに関する特殊な知識が必要です。また、製品レベルの品質を担保し、スケジュールを順守するため、高い専門性と技術力を持つエンジニアが数十名規模で開発を行っています。

【具体的な職務内容】
・ARMを使用したマルチコアSoCの組込み開発（C言語中心）
・周辺ハードウェアの制御、NAND FLASHの制御などの低レイヤの機能開発
・ガーベージコレクションを始め、上位レイヤの機能開発
・開発TAT向上のためのツール開発・自動化環境構築

【開発環境】
開発環境：C・Python3
その他開発環境：Linux
開発支援ツール：Redmine・Subversion・GitLab
開発手法：ウォーターフォール
開発内容タイプ：B2B

ソフトウェア開発及びプロジェクトマネジメント

【プロジェクト概要】
当社では、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、自動運転や自律走行ロボットの実用化など、
さまざまな課題を持つお客様向けに、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェアの開発を行っています。
低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。
今後の更なる成長に向けて、既存事業の飛躍、受託ビジネスとストックビジネスの両立に向けた組織風土の改革、といった取り組みを強化していく必要があります。
そのための事業/組織をリードするプロダクトマネージャーを募集します。

【具体的な職務内容】
・開発プロジェクトの計画立案と進捗管理
・技術的課題の特定と解決策の検討・実行
・開発チームとプロダクトオーナー間のコミュニケーション橋渡し
・顧客要件の技術的解釈と開発タスクへの落とし込み
・リリース計画の策定と実行管理
・プロジェクトの技術リスク管理

【案件例】
・自動運転を実現するためのソフトウェア開発
・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェアおよびソリューションの開発
・DevOps/MLOpsを活用した基盤環境構築、およびソフトウェア開発
・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービス
・量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発
・組込み機器(ADAS・医療画像処理・検査装置)に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発

【開発環境】
開発言語：C・C++・Python3
その他開発環境：Linux
開発支援ツール：Git・GitLab
コミュニケーションツール：Slack. Google Workspace等
開発手法：プロジェクトごとに選択・チケット駆動開発
開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AI・モビリティ関連（自動運転、交通関連）
クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service
インフラ管理：Docker
AI・データ分析：PyTorch・NumPy・TensorFlow・TensorRT・OpenVINO・ONNX Runtime等

【概要】
微細化、高解像度化、リアルタイム化を追求した革新的な製品を市場へ投入するためには、ソフトウェアの性能向上が不可欠です。
しかし、その高度な要求に応えるためには、計算機のマルチノード化やCPU・GPUの並列度増加といった複雑なプログラミングが課題となります。
そこで、私たちはこれらのハードウェアが持つ潜在能力を最大限に引き出すプログラミング技術で、この難題を解決します。

お客様の新規装置開発を、研究開発段階から製品リリースまで一貫して支援いたします。
高性能アルゴリズムの開発から、特定のハードウェアに最適化された高速化技術まで、お客様のニーズに寄り添い、性能向上に貢献いたします。

【具体的な職務内容】
・小規模チームのチームメンバーまたはリーダー
・特定装置のソフトウェア改善
・ソースコード・動作マシンへの深い理解
・最新技術の継続的な学習・知識更新
・専門知識を活かした顧客提案と開発主導
・顧客技術者との連携・協働

【案件例】
スループットが目標性能に達しないため、ボトルネックを解消し、性能を最大限に引き出す高速化を支援する

【開発環境】
お客様の開発環境に応じて変化します。

・開発内容タイプ：B2B,画像処理,組込み
・開発手法：アジャイル
・OS：Linux, Windows
・開発言語：C++, CUDA C++, Python
・開発支援ツール：GitLab, Slack

【概要】
次世代AD/ADAS向けのAIモデル開発

自動運転の実現にはカメラや各種センサを用いた高精度な周辺認識AIモデルを開発することが不可欠です。
特に最新の自動運転向けのAIは次々と新しい手法が発表されており、最新トレンドを把握したうえで、
精度、速度に優れるAIモデルを開発することが重要になります。
フィックスターズでは最新の論文の調査から、それを生かしたAIモデルの開発まで、
実際にAD/ADASに利用されるAIモデルの開発を行っています。

【具体的な職務内容】
・最新論文調査
・Pytorchを用いたAIモデル開発
・各種ツールを用いた特定HW向けのAIモデルの圧縮
・PytorchやONNXなどのツールを用いたAIモデルの最適化のためのツール開発

【概要】
次世代AD/ADASシステムでの車両データ収集アプリケーション開発

次世代AD/ADASでのデータドリブン開発の一環として、市販車両の各種データを効率よく収集し、クラウドに送信する車載アプリケーションを開発

【具体的な職務内容】
・画像データの個人情報保護のための匿名化処理の開発
・画像データを効率よく収集するための動画圧縮処理の開発
・特定のハードウェアアクセラレータを用いた画像処理の高速化
・セキュリティ対策のためのデータの暗号化・複合化処理の開発
・次世代ミドルウェア・ソフトウェアプラットフォームへの要件定義と、アプリケーションの適合

【案件例】
・次世代車載ソフトウェアをアップデートするためのミドルウェアの開発
・次世代車載ソフトウェア開発の基盤となるOSカーネル、エンジニア支援システムの開発

【プロジェクトのやりがい】
・車載アプリケーションだけでなく、クラウド側のシステムとも連携したデータドリブン開発の構築に貢献できる。
・仕様や実装の改善だけでなく、ソフトウェア開発の仕組みや進め方の改善についても提案・推進できる。

【開発環境】
開発環境：C・C++
その他開発環境：Linux・Windows
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：アプリケーション・ミドルウェア・画像処理・モビリティ関連（運転支援）
インフラ管理：Docker

＜仕事内容＞
■CPC内で細胞培養スタッフと一緒に培養業務を行ってもらいます。日々培養のルーチンワークを行います。※研究自体は行っていません。
■スタッフのマネジメント、スケジュール調整
■他部署からの問い合わせ対応
■新人教育

《当医院の幹細胞再生医療について》
・自己培養幹細胞を提供しています。培養する際には、患者自身の皮膚皮下脂肪の細胞を培養加工施設にて培養増殖しています。
・安全性や保管方法:採取基準や保存管理基準、衛生管理基準、品質管理基準に基づいて、医師が細菌検査/ウイルス検査を調整。細菌検査等のチェックも行っています。

■職務内容
機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して、お客様のビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出するミッションに携わっていただきます。仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用も担当いただきます。

■プロジェクト例：
【小売業】多種多様な事業データを一元管理するデータ基盤を構築し全社員のデータ利活用を可能とする環境を整備
【情報通信業】機械学習を用いて、広告施策実施前の施策効果予測モデル構築を支援
【製造業】画像やセンサデータを用いて故障予測を行い、最適なタイミングでのメンテナンス提案を実現
【金融業】生成AIを活用して音声データの要約や顧客提案のサポートなど、オペレーターの業務効率化を実現
【公共サービス】高齢者のデジタルデバイドを解消する事業を支えるデータ分析基盤の構築支援
※プロジェクトの規模は3～10名規模が中心です。
　
■技術環境
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

■職務内容
データ利活用に課題を抱える企業に対して、企業が保有するデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤を構築するポジションです。データ利活用の企画、アーキテクチャの設計からソリューション選定、設計フェーズから構築、その後の継続的な改善まで、開発業務全般を推進いただきます。最新の技術動向、手法の調査・検証も実施しながら積極的に採用しており、直近では、Snowflakeをはじめ、dbtなど常に新しい技術に触れることができます。

■職務詳細
・AWS Redshift、Google BigQuery、Snowflake等を活用したデータパイプライン
・DWHの設計、開発、運用
・データ利活用のためのETL処理の開発と運用
・Tableau等BIツールや機械学習を使った分析環境の開発、運用
※入社研修の後、その方のご経験により、各PJTにアサインされます。3名～10名程度の規模のPJTが多く、チームで業務を進めて頂きます。中途研修やPJに配属後は、先輩メンバーに質問していただきながら、業務の中でスキルを身に着けて行って頂きます。

■PJT事例
プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築／製薬メーカー向けDMP構築支援／メディア向け機械学習を用いたレコメンドロジック構築
※取引先例として、ANA X／トヨタ自動車／デンソーなど、業界問わず幅広いお客様をご支援しています。

■キャリアプラン
週次で上長との1on1を実施しており、今後のキャリアについても会話をして頂きながら、テックリード／PMのいずれかのキャリアを選択される社員が多いです。

■技術環境
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

■職務内容
データ利活用に課題を抱える企業に対して、企業が保有するデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤を構築するポジションです。データ利活用の企画、アーキテクチャの設計からソリューション選定、設計フェーズから構築、その後の継続的な改善まで、開発業務全般を推進いただきます。最新の技術動向、手法の調査・検証も実施しながら積極的に採用しており、直近では、Snowflakeをはじめ、dbtなど常に新しい技術に触れることができます。

■職務詳細
・AWS Redshift、Google BigQuery、Snowflake等を活用したデータパイプライン
・DWHの設計、開発、運用
・データ利活用のためのETL処理の開発と運用
・Tableau等BIツールや機械学習を使った分析環境の開発、運用
※入社研修の後、その方のご経験により、各PJTにアサインされます。3名～10名程度の規模のPJTが多く、チームで業務を進めて頂きます。中途研修やPJに配属後は、先輩メンバーに質問していただきながら、業務の中でスキルを身に着けて行って頂きます。

■PJT事例
プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築／製薬メーカー向けDMP構築支援／メディア向け機械学習を用いたレコメンドロジック構築
※取引先例として、ANA X／トヨタ自動車／デンソーなど、業界問わず幅広いお客様をご支援しています。

■キャリアプラン
週次で上長との1on1を実施しており、今後のキャリアについても会話をして頂きながら、テックリード／PMのいずれかのキャリアを選択される社員が多いです。

■技術環境
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

■職務内容
データ分析およびデータ基盤の設計・開発に関わるプロジェクトをご担当いただきます。
プロジェクトマネージャとして、様々な業種のお客様の課題に対して、最適なソリューションを提供するためのデータ分析プロジェクトを牽引していただきます。仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用を推進していただきます。

■プロジェクト例：
【小売業】多種多様な事業データを一元管理するデータ基盤を構築し全社員のデータ利活用を可能とする環境を整備
【情報通信業】機械学習を用いて、広告施策実施前の施策効果予測モデル構築を支援
【製造業】画像やセンサデータを用いて故障予測を行い、最適なタイミングでのメンテナンス提案を実現
【金融業】生成AIを活用して音声データの要約や顧客提案のサポートなど、オペレーターの業務効率化を実現
【公共サービス】高齢者のデジタルデバイドを解消する事業を支えるデータ分析基盤の構築支援
※プロジェクトの規模は3～10名規模が中心です。
　
■技術環境
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

■職務内容
機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して、お客様のビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出するミッションに対し、プロジェクトマネージャーとして推進いただきます。

仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用も担当いただきます。

■職務詳細
・クライアントのデータ利活用の提案内容の策定
・各プロジェクトの計画立案
・アーキテクチャの検討
・BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift等を活用したデータパイプライン、DWHの設計、開発、運用
・データ利活用のためのETL処理の開発と運用
・Tableau、Looker、PowerBI等BIツールや機械学習を使った分析環境の開発・運用
・AIシステムの開発・導入、運用

■PJT事例
・製造業向け機器の故障予測モデル開発
・機械学習を用いたオークション落札価格の予測
・金融業向け生成AIを活用した業務効率化

■オフィス環境：
自由な社風で私服勤務も可能です。
技術者については新卒から40代まで、幅広い社員が活躍しています。
部活動や勉強会等、社員同士のコミュニケーションも活発な環境です。

■技術環境
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

社内エンジニア／プログラマと連携したツール・技術の開発および進行管理
ソフトウェアの要件定義や工数見積もり
クライアント（プロダクション会社）との要件ヒアリング・調整・折衝
ソフトウェア改善案の提案および、施策の設計・実施・検証
デザイナーなどユーザー部門とのコミュニケーション
プロジェクトの状況整理・報告資料の作成

■職務内容
データマネジメントグループにて、当社が運用する様々な業種・クライアント向けDMPなどのデータ基盤の運用保守をご担当いただける方を募集いたします。

＜データ基盤の運用保守業務＞
Snowflake、AWSといったクラウド上で実行しているETL処理の不具合対応、改修、仕様変更などに対応します。基本的なクラウド知識、開発言語（主にPython）の経験に加え、主体的に問題解決するための行動力、理解力をもって活躍していただくことを想定しています。 Snowflakeの導入事例が多く、そのスキル、経験を積んでいくことができます。

＜運用保守業務環境の構築・整備＞
データマネジメントグループとしての体制、フローの構築、整備をチームとして推進しています。より良いサービスをお客様に提供するために、課題抽出、改善を積極的に取り組んでいきます。チャレンジできる幅が広いため、任せられた業務を適切に推進していただけることを期待するポジションです。業務推進するためのフレームワーク、適切な報連相などを身につけることができます。

■PJT事例
・大手コンビニサプライチェーンの基盤システム構築
・プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築

■技術環境
Infra：AWS, GCP
言語：Python、SQL
分析基盤ツール：Snowflake、dbt
構成管理ツール：Terraform, Serverless Framework
その他：GitHub, CircleCI, Databricks, Docker

■職務内容
お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤を構築するためのプロジェクトを推進いただける、プロジェクトマネージャを募集します。

プロジェクトマネージャとして、様々な業種のお客様の課題に対して、最適なソリューションを提供するためのデータ基盤開発プロジェクトを牽引していただきます。
具体的には、データ利活用の企画、アーキテクチャの設計からソリューション選定、設計フェーズから構築、その後の継続的な改善まで、開発業務全般を推進していただきます。

【業務詳細】
・クライアントのデータ利活用の提案内容の策定
・各プロジェクトの計画立案
・アーキテクチャの検討
・BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift等を活用したデータパイプライン、DWHの設計、開発、運用
・データ利活用のためのETL処理の開発と運用
・Tableau、Looker、PowerBI等BIツールや機械学習を使った分析環境の開発・運用
・AIシステムの開発・導入、運用

■PJT事例
・プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築　
・製薬メーカー向けDMP構築支援
・機械学習を用いたオークション落札価格の予測

■ 技術スタック
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

ライフサイエンス・マテリアルサイエンス分野の研究支援を行う当社にてクライアントの研究プロジェクトの一員として参画いただき解析・シミュレーションやデータベースの構築をお任せします。

・研究機関等の研究支援
・コンピューターハードウェア・アプリケーションの提供
・HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)環境構築・保守
・バイオ関連データベースの開発及び構築
・バイオインフォマティクスデータ解析
・プログラム開発
・コンサルティング
など※IT技術を活用した教育・研究環境を構築するための総合サービスの提供を行います。
【クライアント例】大学、国の研究機関、製薬会社の研究所等

当社で実施する各種研究・開発をリードいただく人財を募集いたします。

具体的な業務内容は以下のようなイメージです。
・酵素等を用いた効率的なタンパク質抽出
・各種分析試験（一般成分分析等）、外部機関への分析依頼
・実験データ処理、データ整理
・飼育試験（外部委託）による給餌効果の検証
・研究レポートの作成、その他社内外資料の作成（補助金等）
・外部有識者との打ち合わせ

使用機器など
インキュベーター、分光計、凍結乾燥機、真空乾燥機、オートクレーブなど

仕事概要
■募集背景
バンドルカードは2016年のリリース後順調にアクティブユーザー数を伸ばしており、それに伴いデータの活用がビジネス戦略においてますます重要になっています。データを活用して、プロダクトの改善、効果的なプロモーション施策の策定、機能の追加などに直接貢献していただきたいと考えています。分析技術だけでなく、ビジネスに対する深い理解を持ち、データを基に新たな価値を生み出すことができる方を募集します。

# ミッション
ユーザーのLTV最大化のための課題特定～解決策立案・提言・実行・効果検証
バンドルカードの機能改善を課題特定から施策企画、効果検証まで一貫して担っていただきたいと考えています。プロダクトチーム、特に機械学習エンジニア、バックエンドエンジニアと協力しながら具体的には以下のような仕事をお願いします。

■ 業務内容
(雇入れ時)
・KPIの設計、モニタリング、変動要因の分析
・課題の特定から解決策の提案・インパクトの試算を行い、ステークホルダーを巻き込んで実行プランを示し、解決策の詳細を詰めて実行。その効果検証とさらなる改善の提案まで。
・予算精緻化
・その他当社指定業務

■ チーム構成　マネージャー1名、メンバー3名

■仕事の魅力
●事業成長に直結するやりがいあるポジション●
私たちのビジネスモデルではデータ分析の結果が事業上重要なKPIに直接結びついており、大きな影響を与える環境で働くことができます。ただ数値を改善するだけではなく、課題の特定から解決施策の立案、そしてその効果検証まで幅広く関与し、事業の未来を形作る手応えを実感できます。また、元データエンジニアであった代表の八巻を筆頭に経営陣もデータ分析への理解が深く、データドリブンな意思決定がなされている環境です。

● 挑戦と成長を後押しする文化●
新しい挑戦を歓迎し、失敗を恐れず前進できるカルチャーが根付いています。データ分析を通じて事業成長に貢献するだけでなく、施策立案や検証など幅広い経験を積むことで、自身のスキルやキャリアを着実に成長させることができます。さらに、チーム内でのサポート体制が整っており、協力しながらスキルアップを目指せる環境があります。

●全国フルリモートで柔軟な働き方を実現●
全国どこからでも働けるフルリモート環境を完備し、場所に縛られない柔軟な働き方が実現可能です。さらに、フレックス勤務制度を導入しており、自分のペースで効率よく仕事を進められます。ライフステージやライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が可能で、ワークライフバランスを大切にした環境が整っています。自由度の高い働き方を追求しながらも、プロフェッショナルとして成果を発揮しやすい体制を構築。柔軟性とやりがいの両立を叶える職場で、充実した仕事に取り組むことができます。

●ご入社後のキャリアパス●
段階的な成長を通じ、データ活用で事業を動かすキャリアを築けます。入社時のスキルや経験に応じて業務内容を調整するため、早期に2～3年目相当のプロジェクトへ挑戦いただくことも可能です。
【1年目：基礎スキルの習得と小規模プロジェクトへの挑戦】
事業モデルやデータ基盤を理解し、SQLやPythonを活用してKPI分析や改善提案をサポート。小規模プロジェクトを担当し、課題抽出から効果検証まで一貫して経験します。
・目標スキル: データ基盤や分析ツールの習得、KPI分析・施策提案の基礎スキル、優先順位を考慮した問題解決力の習得
・アウトプット例: KPIダッシュボード整備、予測モデル構築、施策のデータ裏付け提示
・期待成果: データ構造やビジネスモデルの理解を深め、KPI分析を自走可能にし、複数の小規模プロジェクトを自分自身がオーナーとなり完遂する。
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【2年目：高度な課題解決と中規模プロジェクトの推進 】
LTV改善やコスト削減など抽象度の高い課題に取り組み、機械学習モデルや統計モデリングを活用してプロジェクトを推進。データ活用文化の組織的な定着に貢献します。
・目標スキル: 仮説立案とプロジェクト推進力、機械学習モデルの開発・活用、KPI管理プロセスの標準化とリード
・期待成果: 中規模プロジェクトで、LTV改善や不正検知モデル導入・改善などの明確な成果創出、データ分析を戦略設計の一部に組み込む仕組みの構築。
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【3年目：データ戦略のリードと組織成長の推進】
経営戦略に直結するデータ活用をリードし、新規事業提案やチーム育成を通じて事業成長を牽引。高度な分析基盤整備とデータ文化の内製化を推進します。
・目標スキル: データ戦略の立案と経営戦略へのデータ活用の統合、分析チームのリード、新規シーズ創出、分析基盤整備と内製化推進
・期待成果: 経営判断に直結する成果の創出、分析チーム全体の能力向上、新たなビジネス価値の創造と組織リーダーシップの確立。

■ 使用言語
- SQL
- Redash
- PostgreSQL
- BigQuery
- Python/R
- Googleスプレッドシート

■職務内容
当社に依頼いただく多種多様な業界のデータ利活用案件のシステム開発・エンジニアリングに携わっていただきます。構想策定から入り、多種多様なお客様と直接対話をしつつ課題解決をしていきます。
ビッグデータ、AI、IoT、最新のクラウドアーキテクチャ等を用いて、ビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出しましょう。

■職務詳細
・AWS Redshift、Google BigQuery、Snowflake等を活用したデータパイプライン

■PJT事例
・大手コンビニサプライチェーンの基盤システム構築
・プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築　
・製薬メーカー向けDMP構築支援
・機械学習を用いたオークション落札価格の予測

■技術環境
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

各業界をリードする大手企業や政府機関を対象に、彼らが直面する多くの課題を各種調査・分析手法を用いて紐解き、その解決策を提示すると同時に、実行推進と定着までを視野に入れた支援を行います。支援内容はStrategy、Operations、Digital/Technologyのいずかにカテゴライズされ、そこに専門性を持つコンサルタントが従事することになりますが、プロジェクトの多くは複数の領域に跨り設定され、コンサルタントは自身の専門領域外も含む幅広い知見が求められます。

1.Strategy
限られた経営リソースをどのように配分し、ビジネスの成果を最大化するか。
目まぐるし変化する世界経済の中で、企業はどの方向に進むべきなのか。
その解を導き出すためのマクロ動向やマーケット・競合企業等に関する調査・分析から、打ち手の洗出しと絞り込みを各種フレームワークや分析手法を用いて実施します。また、単なる計画の策定に留まらず、企業組織の全体にその構想が根付き、コンサルタントの支援を受けずに推進可能な状況になるまでの実行・定着支援、スキル/ケイパビリティトランスファーまで行います。
プロジェクトテーマ例：全社・事業戦略、海外進出、M＆A、新規事業、アライアンス推進、ビジネスDD、R＆D戦略等

2.Operations
策定された戦略の効用を最大化する上で、柔軟かつ強固な組織と精緻なビジネスプロセスは必要不可欠であり、また正しいオペレーションが存在することで企業は更に正確な戦略の分析や立案が可能となります。
そうした企業全体の最適化、競争力強化に繋がる組織のあるべき姿や、ガバナンス、ビジネスプロセス等のデザインと定着化を各種調査・分析等を通じ支援します。局所的な効率化や単純なベストプラクティスの導入ではない、個々の企業特性に合わせた改革を行うため、発想力やクライアント企業との協働を加速させる推進力が強く求められます。
プロジェクトテーマ例：組織改革、オペレーション改革/標準化、業務効率化、調達コスト削減、
CRM、SCM、経営幹部/人材育成、バリューチェーン改革等

3.Digital/Technology
クライアントが直面する経営課題を先端テクノロジーを活用しどう克服するのか。
無限とも言える選択肢の中から最適なものを絞り込み、理想像に向けた計画の策定とその推進を支援します。
テクノロジートレンドと経営に対する洞察力、どちらかが欠けても最適な解を導き出すことは難しく、ワンプールの環境を生かし双方を理想的なバランスで身につけたコンサルタントが存分に力を発揮することのできる領域です。
トレンドワードに振り回されることなく、手段としてのDigital/Technologyを経営の中でどう位置付けるか、本質を常に意識し、クライアントに寄り添うことが成功の鍵と言えます。
プロジェクトテーマ例：DXによる将来像構想、DX戦略/ロードマップ策定、デジタル人材育成、
デジタルマーケティング、IT戦略策定、ITガバナンス構築、IT人材育成、ITコスト削減等

「TOPs細胞®」は、東京大学整形外科との共同研究による脂肪由来幹細胞です。
細胞培養作業、製造付随する各種書類整備、電話対応、その他付随する業務をお任せします。
☆専門知識は入社後に学べます。

■当社について
・当社は再生医療の導入を適確にサポートし、適切に品質管理された幹細胞を培養受託／提供することで、医療機関様から最も信頼される再生医療のパートナーでありたいという想いを掲げ、医療機関への再生医療導入サポートと幹細胞培養受託／提供を行っています。
・再生医療を通じて、ひざの軟骨の治療・アトピー軽減・美容アンチエイジングなど幅広い病気の治療に貢献しています！
・また東京大学とのアカデミア共同研究を通じて、再生医療・幹細胞治療のメカニズム究明やエビデンス取得のための臨床解析、細胞培養に関する技術開発を行っています。

■再生医療市場について
再生医療の実用化を促進する制度として、2014年に薬事法改正法および再生医療等安全性確保法が施行され、再生医療等製品の上市や臨床現場での利用が進んで来ました。2015年の140億円の規模から、2030年には1兆1,000億円を超えると予想されています。

ソフトクリームフリーザー/シェークフリーザーの冷凍サイクル制御，機器のユーザーインターフェイス部制御，IoT機器との通信機能制御開発。

開発環境：ルネサスCS+，C言語，リアルタイムOS(μITRON)を用いたソフトウェア開発

開発本部は「構造設計」「冷凍サイクル」「プログラム開発」「電気」の4チームで構成（各4〜5名）。
配属予定のプログラム開発チームは、上長の加瀬様を含め現在4名体制です。
1名が異動するため、3名体制のチームに加わっていただきます。
一つの機種開発には約1年半を要し、複数の開発プロジェクトが並行して進んでいます。

私たちは、世界トップレベルの技術を誇るARグラスを開発・製造しているスタートアップ企業です。
スマートフォンに次ぐ次世代デバイスとして言われるARグラスの実用化にあたって、従来のARグラスは視野角が狭く、視野角や厚みが課題で、日常的な使用には現実的ではありませんでした。

当社は独自の光学シミュレーションと生産技術を活用し、一般的なメガネのような薄さ・軽さを実現しながら、鮮明な表示と世界最大級の広視野角を可能にしました。この革新的な技術力が評価され、グローバル企業とも連携しながらARグラスの社会実装を進めています。

また、当社は空間認識技術「SLAM」をベースとしたソフトウェア開発にも取り組んでおり、空間のデジタル化、画像整理などの機能を産業別ソリューションの開発・提供を行っています。
※SLAM…カメラの映像からリアルタイムもしくはオフラインで3次元的な位置情報を取得する技術

【募集背景】
今後は顧客ごとの高度なカスタマイズ開発が増加することが見込まれており、特に光学設計領域では、設計・試作・評価を担えるエンジニアの増強が急務となっています。また、今後はWaveguideにとどまらない新規要素技術開発も本格化するため、市場の最前線で実務を担当いただく光学設計エンジニアを募集します。

【具体的な仕事内容】
Waveguide開発の光学設計のシミュレーション対応をメイン業務として担って頂き、ご経験に応じて将来的にチームマネジメントをお任せする予定です。

■Waveguideおよびマイクロプロジェクタの光学設計・試作・評価
・顧客仕様やPoC要求に応じて、実務を通じたシミュレーションおよび性能改善
■生産技術エンジニアと連携した工程開発のサポート
■海外のBig Tech企業との技術ミーティング／レビュー対応

私たちは、世界トップレベルの技術を誇るARグラスを開発・製造しているスタートアップ企業です。
スマートフォンに次ぐ次世代デバイスとして言われるARグラスの実用化にあたって、従来のARグラスは視野角が狭く、視野角や厚みが課題で、日常的な使用には現実的ではありませんでした。

当社は独自の光学シミュレーションと生産技術を活用し、一般的なメガネのような薄さ・軽さを実現しながら、鮮明な表示と世界最大級の広視野角を可能にしました。この革新的な技術力が評価され、グローバル企業とも連携しながらARグラスの社会実装を進めています。

また、当社は空間認識技術「SLAM」をベースとしたソフトウェア開発にも取り組んでおり、空間のデジタル化、画像整理などの機能を産業別ソリューションの開発・提供を行っています。
※SLAM…カメラの映像からリアルタイムもしくはオフラインで3次元的な位置情報を取得する技術

【募集背景】
今後は顧客ごとの高度なカスタマイズ開発が増加することが見込まれており、特に光学設計領域では、設計・試作・評価を担えるエンジニアの増強が急務となっています。また、今後はWaveguideにとどまらない新規要素技術開発も本格化するため、市場の最前線で実務を担当いただく光学設計エンジニアを募集します。

【具体的な仕事内容】
Waveguide開発の光学設計のシミュレーション対応をメイン業務として担っていただきながら、チームを率先してリーディングいただきます。

■Waveguideおよびマイクロプロジェクタの光学設計・試作・評価
・0→1のフェーズから顧客に価値提供できる技術を実装
・顧客仕様やPoC要求に応じて、実務を通じたシミュレーションおよび性能改善
■生産技術エンジニアと連携した工程開発のサポート
■海外のBig Tech企業との技術ミーティング／レビュー対応