株式会社ABEJA 求人の検索結果一覧

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  トランスフォーメーション領域：データエンジニア

  募集背景 顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。 ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。 それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。ミッション 顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。 ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。 それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。 ミッション 顧客企業における多種多様なデータを統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。 DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。 様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。 クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。 業務内容 データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計 プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築 データ分析のためのBIの開発・運用 継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解 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 プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定 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) 採用要件 必須要件 以下必須要件のうち、2つ以上の該当があること（全てに該当している必要はない） Pythonを含む複数言語(TypeScript, Javascriptなど)でのコーディング経験(3年以上) データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上) ETLやELTの実装経験 クラウド環境上でのシステム構築・運用の経験 GitHubを用いた開発経験 歓迎要件 PySparkによるデータ処理 Sparkの内部アーキテクチャに関する知識およびパフォーマンスチューニングの経験 データサイエンス一般に関する理解・経験 B2Bシステム開発の経験 Webアプリケーション開発経験 Kubernetesベースのデータパイプライン・MLOps環境の構築・運用開発の経験 クラウド環境上でのCI/CDパイプライン構築・運用の経験 英語によるビジネス遂行能力

  • クリエイティブ職
  • 正社員
  • 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階

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  トランスフォーメーション領域：開発オペレーションリード（ツール化・自動化を含む）

  募集背景 ＜事業・プロジェクトの背景＞ システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。 ＜システム開発部の特徴＞ システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。 この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。   ＜なぜ該当ロールが必要か＞ これまでは、各プロジェクトやマネジャーの工夫によって、ドキュメント整備や部門間連携、開発・運用プロセスの改善が行われてきました。 その中で、個別プロジェクトに閉じない形で、再利用可能な共通機能・開発アセットを整備し、部門全体の生産性を高める取り組みも進めています。 一方で、 共通アセットが十分に蓄積・活用されず、定着しない プロジェクトの知見が組織として再利用されにくい ドキュメントや部門間連携が人に依存しやすい といった プロジェクト横断・組織横断の課題 が、プロジェクト数や関与部門の増加とともに顕在化してきました。 生成AI / LLM の活用が前提となる現在、これらを個人の工夫に委ねるのではなく、 組織としてオーナーシップを持って設計・改善・定着させること が求められています。 そこで、各プロジェクトで生まれた知見や成果を共通アセットとして整理・循環させ、開発の進め方や連携の在り方を「人」ではなく「仕組み」で支える役割として、開発オペレーションリードを募集します。 ミッション 開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。 個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。 業務内容 主な業務（開発オペレーションリードとして） ドキュメントオペレーションの設計・標準化 開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計 「何を書くか／書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化 生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計 部門間連携のインターフェース設計  開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理 役割分担・責任分界点・判断フローの明確化 人に依存しない連携・調整の仕組み化 開発・運用オペレーションのリファクタリング  開発・運用プロセス全体の可視化と見直し 不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止 最小限で回る設計への再構築と定着 共通機能・開発アセットの設計と循環 各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理 共通アセットとして整備すべき対象の判断（作る／作らないの見極め） 作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり 利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善 ※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。   条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて） プロジェクト現場への関与（理解・改善目的） 実運用を踏まえた課題抽出 個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理 プロジェクトデリバリーへの協力 開発オペレーション改善につながる範囲での関与 単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします ※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません ポジションの魅力 生成AI時代において、 「作る力」だけでなく「組織を機能させる力」 を実践的に身につけられます 開発・組織・事業を横断し、 作らなくても回る状態を設計する経験 を積むことができます（例：複数プロジェクトを俯瞰し、共通化すべき仕組みやアセットを判断・展開する経験） 特定の技術や役割に閉じない、 どの組織でも価値を発揮できるキャリアの軸 を築けます 採用要件 必須要件 ソフトウェア開発における実務経験（3年以上目安） フロントエンド／バックエンド／インフラのいずれかを含む開発経験があり、フルスタック的にプロジェクトデリバリーに関与した経験（得意・不得意があっても問題ありません） 実装・設計・運用を通じて、プロジェクトを前に進めた経験 要望や課題を丁寧にヒアリングし、内容を整理した上で、仕組みや運用として形にしてきた経験 生成AI（ChatGPT、Claude Code 等）を業務に取り入れ、整理・効率化・自動化に活用した経験、またはそれを主体的に学び実践してきた姿勢 新しい技術・ツールをキャッチアップし、実務に適用していく姿勢   歓迎要件 フルスタックエンジニアとしての実装経験 SRE またはそれに準ずる運用・自動化の経験 CI/CD、IaC、業務自動化の設計・改善経験 ドキュメント基盤（Notion、Confluence、GitHub 等）の設計・改善経験 生成AI / LLM の応用的な活用（プロンプト設計、ツール連携、エージェント活用 等） 部門横断での業務整理・調整・標準化の経験 開発・運用・組織オペレーションを俯瞰し、課題を構造として捉えた上で、あるべき姿を言語化し、設計として提示してきた経験   人物イメージ 開発・運用・組織の課題を横断的に捉え、整理・構造化することに関心がある方 限られたリソースの中で、再現性やスケーラビリティを意識した設計を考えられる方 ドキュメント、プロセス、役割分担などの曖昧さを課題として認識し、改善したいと感じる方 新しい技術（特に生成AI）を、実務の効率化や仕組み改善にどう活かすかを考えられる方 個人の成果だけでなく、組織全体の生産性や意思決定のしやすさを高めることに価値を感じる方 ※ レベルに応じて、最初は対話を通じて整理・実装に注力し、経験を重ねるにつれて、より俯瞰的な設計・リードを担っていただくことを想定しています

  • クリエイティブ職
  • 正社員
  • 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階

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  トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（シニア）

  募集背景 ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。 こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。 ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 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、様々な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、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、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) 大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む） 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（ML ops / LLM ops） 提案活動、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 提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし チームリーディング、メンバーメンタリング 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（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等） あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） 受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211） 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23） 新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。 LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。 将来的に目指せるキャリアイメージ ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 データサイエンスのスペシャリスト データサイエンス組織の責任者 技術に強いプロジェクトマネージャー 事業会社のデータサイエンス部門の責任者 大手企業のCDO（Chief Digital Officer） 採用要件 必須要件 機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験） 要件定義・モデル設計・評価まで一貫してリードした実務経験 クラウドサービス（AWS/GCP/Azureなど）を用いた開発経験 git / dockerを用いたチーム開発経験 顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験 プロジェクトリードまたはチームリーディングの経験（進捗管理、評価など） 歓迎要件 LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など） 統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験 MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験 外部活動におけるご実績 Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験 データサイエンス領域におけるカンファレンス登壇経験 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 ジャーナルでの論文採用経験 OSS貢献 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません 人物イメージ 経営課題・事業課題の解決を通じて、社会にインパクトを与えることに意欲的な方 特定の技術領域に限らず、データサイエンス技術全般に幅広く興味が持てる方 自分自身のスキルや経験に謙虚な姿勢を持ち、学び続けることができる方 組織としての成果最大化に喜びを感じ、チームでの価値創出を重視できる方 技術好奇心が旺盛で、外部発信・社内共有なども積極的に行える方

  • クリエイティブ職
  • 正社員
  • 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階

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  トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト

  募集背景 ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。 こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。 ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 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、様々な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、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、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) 大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む） 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（ML ops / LLM ops） 提案活動、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 提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし 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（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等） ポジションの魅力 受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211） 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23） 新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。 LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。 ＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 データサイエンスのスペシャリスト データサイエンス組織の責任者 技術に強いプロジェクトマネージャー 事業会社のデータサイエンス部門の責任者 大手企業のCDO（Chief Digital Officer） 採用要件 必須要件 機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験） 歓迎要件 顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験 LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など） 統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験 MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験 git / dockerを用いたチーム開発経験 外部活動におけるご実績 Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験 データサイエンス領域におけるカンファレンス登壇経験 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 ジャーナルでの論文採用経験 OSS貢献 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません 人物イメージ 経営課題・事業課題の解決を通じて、社会にインパクトを与えることに意欲的な方 特定の技術領域に限らず、データサイエンス技術全般に幅広く興味が持てる方 自分自身のスキルや経験に謙虚な姿勢を持ち、学び続けることができる方 組織としての成果最大化に喜びを感じ、チームでの価値創出を重視できる方 技術好奇心が旺盛で、外部発信・社内共有なども積極的に行える方

  • クリエイティブ職
  • 正社員
  • 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階

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  トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（ミドル）

  募集背景 ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。 こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。 ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 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、様々な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、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、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) 大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む） 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（ML ops / LLM ops） 提案活動、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 提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし 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（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等） あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） 受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211） 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23） 新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。 LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。 将来的に目指せるキャリアイメージ ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 データサイエンスのスペシャリスト データサイエンス組織の責任者 技術に強いプロジェクトマネージャー 事業会社のデータサイエンス部門の責任者 大手企業のCDO（Chief Digital Officer） 採用要件 必須要件 機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験） 要件定義・モデル設計・評価までの一貫した実務経験 クラウドサービス（AWS/GCP/Azureなど）を用いた開発経験 git / dockerを用いたチーム開発経験 歓迎要件 顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験 LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など） 統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験 MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験 外部活動におけるご実績 Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません 人物イメージ 経営課題・事業課題の解決を通じて、社会にインパクトを与えることに意欲的な方 特定の技術領域に限らず、データサイエンス技術全般に幅広く興味が持てる方 自分自身のスキルや経験に謙虚な姿勢を持ち、学び続けることができる方 組織としての成果最大化に喜びを感じ、チームでの価値創出を重視できる方 技術好奇心が旺盛で、外部発信・社内共有なども積極的に行える方

  • クリエイティブ職
  • 正社員
  • 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階

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  トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（Embodied AI）

  募集背景 ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。 一方で、社会課題の解決や産業変革のインパクトは、デジタル空間にとどまらず、現場の物理世界へと広がりつつあります。倉庫や工場などでは、特定エリアで特定タスクを自動化するロボットが普及してきましたが、複雑な状況判断や臨機応変な対応には限界があり、より柔軟で汎用的な自律性が求められています。ハードウェアやセンサー、制御の高度化に加え、LLMがもたらした自然言語理解や推論、意思決定支援といった知的能力をロボットと融合することで、状況に応じた対処や複雑なタスク実行をリアルタイムに実現する潮流が強まっています。 ABEJAはこれまでLLM領域で培ってきた知見やノウハウを強みに、次の成長領域としてフィジカル領域への展開を加速します。言語と行動をつなぐVLA（Vision-Language-Action）をはじめとしたEmbodied AIの研究開発を推進し、ロボットが現場で価値を発揮するために必要となる学習データや評価手法、開発基盤の整備まで含めて取り組むことで、AIロボティクス領域での社会実装を現実のものにしていきます。 こうした挑戦を継続的に拡大し、LLM×ロボティクスの融合によって、従来のロボットでは難しかった柔軟な動作や判断を可能にし、実現場の生産性・安全性・品質を大きく向上させる価値提供を強化するため、Embodied AI領域を担うデータサイエンティストを募集します。 ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、Embodied AI／VLA（Vision-Language-Action）を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 Embodied AI / VLAの研究開発 Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装 模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価 実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性） 学習データ収集・データ基盤整備 実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新 データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計） 合成データの作成戦略作りおよび活用 シミュレーション環境構築 物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む） 評価・ベンチマーク設計 タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計 オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化 プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫） プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進 導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開 チームリーディング、技術横展開・技術発信 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 メンバー育成やカルチャー醸成への貢献 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等） あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） 立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。 研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。 AIロボット協会を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。 学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。 ABEJAが培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。 採用要件 必須要件 機械学習モデルの研究、開発経験（3年以上） 模倣学習・強化学習など、学習に基づくロボティクスに関する知識・経験 Embodied AIの研究開発分野の最先端を追いかけ続ける高い熱量 Dockerなど仮想化技術を使った開発経験 歓迎要件 ロボティクス/Embodied AI領域での研究開発経験（学会発表、論文、プロダクト実装、いずれの形でも可） LeRobot、NVIDIA Omniverse、ROS/ROS2などロボティクス関連ライブラリの利用経験 ロボット分野のトップレベル国際会議/論文誌での主著論文発表の経験 VLAや模倣学習/強化学習など、ロボットの行動生成・制御に関わる手法の開発経験 シミュレーション環境を用いた学習/評価の経験 分散/並列計算環境での学習・実験運用経験 外部活動における実績 Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験 データサイエンス領域におけるカンファレンス登壇経験 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 ジャーナルでの論文採用経験 OSS貢献 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません

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  トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（LLM開発）

  募集背景 ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。 一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。 日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。 ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究 モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装 継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上 長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討 日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立 評価・ベンチマーク設計 日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用 オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知 ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策 開発基盤・データ基盤の整備 学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築 データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用 コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備 プロダクト/ソリューションへの接続 PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定 エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む） 業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善 再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開 チームリーディング、技術横展開・技術発信 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 メンバー育成やカルチャー醸成への貢献 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等） あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） 少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。 受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。 また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。 ABEJAは大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。 LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。 採用要件 必須要件 機械学習モデルの研究、開発経験（3年以上） 大規模言語モデルの学習経験（規模は問わない） ログレベルでエラーを追いかけて適切な仮説だしと対処を実施した経験 大規模言語モデルの研究開発分野の最先端を追いかけ続ける高い熱量 歓迎要件 NVIDIA社のMegatron-LMやNeMoフレームワークを使用した開発経験 MLOps環境の構築・運用経験、分散処理の経験 外部活動における実績 Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験 データサイエンス領域におけるカンファレンス登壇経験 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 ジャーナルでの論文採用経験 OSS貢献 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません

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  トランスフォーメーション領域：リーダー／EM候補エンジニア

  募集背景 ＜事業・プロジェクトの背景＞ システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。 ＜システム開発部の特徴＞ システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。 この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。   ＜なぜ該当ロールが必要か＞ システム開発部では、今後も事業成長に伴ってエンジニア組織の拡大が続くことを想定しています。組織規模が大きくなるにつれ、個々のエンジニアの成果を積み上げるだけでは、プロジェクトや部門全体としてのアウトプットを安定的に最大化することが難しくなっていきます。 こうしたフェーズでは、開発を担う個々のエンジニアをまとめながら、チームやグループ単位で成果を最大化する視点が不可欠です。プロジェクト横断での開発の進め方や役割分担を整理し、メンバーが力を発揮しやすい環境を整えることで、組織としてスケール可能な開発体制を築いていく必要があります。 そのため当社では、入社時点ではフルスタックエンジニアとしてプロジェクトに貢献しつつ、将来的にチームを牽引するリーダーやエンジニアリングマネジャーとして、グループ全体のアウトプット最大化に関わっていく意思を持った方を求めています。 ミッション 事業成長に伴い拡大していく開発組織において、個人や特定の役割の頑張りに依存するのではなく、仕組みやプロセスを通じてチーム・グループとして継続的にアウトプットを最大化できる開発体制を構築することです。 その中で、メンバー一人ひとりが自発的に考え、自走しながら成果を出せる組織づくりを推進いただきます。 業務内容 主な業務 フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する 当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する 実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める 条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて） チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード 開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行 メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与 将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ（入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません）  ポジションの魅力 フルスタックエンジニアとしての実装力・設計力を活かしながら、プロジェクトデリバリー全体に関わる経験 技術だけでなく、プロセス・体制・人の観点から組織づくりに関与できる機会 リーダーやエンジニアリングマネジャーへのキャリアパスを、無理なく段階的に描ける環境 個人の成果だけでなく、組織として成果を出す視点を身につけられる経験  採用要件 必須要件 フロントエンド・バックエンド・インフラのいずれかに限定されず、必要に応じて幅広く関与してきたWebアプリケーション開発の実務経験 特定領域の専門性に加え、プロジェクト全体を見渡しながら設計・実装・デリバリーに携わってきた経験 AWS や GCP などのクラウド環境を用いたシステム開発・運用の実務経験 技術的な課題だけでなく、プロジェクトやビジネス全体への影響を意識して行動してきた姿勢 チームや組織全体の改善・効率化に向けた取り組みを行った経験 歓迎要件 チームリーダー、テックリード、エンジニアリングマネジャーなどの立場で、メンバーを巻き込みながら開発を推進した経験 (5名以上の巻き込み) 技術的な意思決定に加え、開発プロセスや体制の見直し・改善に主体的に関わった経験 メンバーの育成やレビューを通じて、チームやグループ全体のアウトプット向上に貢献した経験 部門やプロジェクトを横断し、組織全体の課題解決や改善に関与した経験 Python、Go、TypeScript などのモダンな言語を用いたWebアプリケーションや業務システムの開発経験（当社では主に Python を用いた開発を行っています） 人物イメージ 技術力を土台に、個人ではなくチーム・組織として成果を出すことにやりがいを感じられる方 周囲の意見に耳を傾けつつ、対話を通じてより良い判断を導き、信頼関係を築ける方 変化や課題に柔軟に向き合い、学び続けながら自らも組織も成長させていける方 関係性を大切にしながらも、状況に応じて期待や役割を明確に伝え、アウトプット最大化を優先したコミュニケーションが取れる方 個人に業務や責任を集中させるのではなく、メンバーに適切に役割や裁量を委ね、挑戦を促すことで、チームや組織全体の成長を引き出せる方

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  トランスフォーメーション領域：エンジニアリングPM

  募集背景 ＜事業・プロジェクトの背景＞ システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。 ＜システム開発部の特徴＞ システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。 この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。   ＜なぜ該当ロールが必要か＞ 現在、ビジネスサイドのPMは顧客折衝や全体構想に強みを持つ一方、技術的な設計・実装を前提とした判断や、技術マターを含む進行管理については、役割や専門性の違いから、プロジェクト体制として十分に担いきれない場面が生じることがあります。 そのギャップを埋めるため、リードエンジニアがプロジェクト推進まで担うケースが増え、本来注力すべき設計・実装・技術判断に十分な時間を割けないという歪みが生じています。 そこで今回、**エンジニアリングのバックグラウンドを持ち、技術観点でのデリバリー責任を担いながら、顧客案件のプロジェクト推進を行う「エンジニアリングPM」**を募集します。 このポジションは、 顧客案件を中心にPMとしてデリバリーをリードする 案件状況に応じて技術的な検討・設計レビューに関与する ビジネスサイドPMと並列の立場で協働しながら、役割分担や進め方を案件ごとに設計する これによって、プロジェクトの成功確率を高めると同時に、リードエンジニアが技術に集中できる体制を構築することを目的としています。 ミッション エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、 プロジェクトを安定的に前進させること がミッションです。 ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。 業務内容 主な業務 顧客案件におけるプロジェクトマネジメント スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理 技術的前提を踏まえた進行判断・調整 技術観点でのデリバリーコントロール 技術的論点の整理 実装・設計を前提としたリスク判断 ビジネスサイドPMとの協働 案件ごとの役割分担や進め方の設計 技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援   条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて） 社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整 プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り 技術的な判断が滞らないための意思決定支援 実装方針や品質に関するレビュー・フォロー 必要に応じたハンズオンでの開発への関与 リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応 コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援（基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています） ポジションの魅力 エンジニアリングのバックグラウンドを活かし、 PMを主軸としたキャリアへシフト することができます 顧客案件の中核に入り、 技術観点でのデリバリー責任を持つPM としてプロジェクトを推進する経験を積むことができます ビジネスサイドPMと並列で協働し、技術とビジネスの境界を設計・調整する立場を担えます 本ロールは 1人目のエンジニアリングPM であり、実際の動き方や成果を通じて、役割や期待値そのものを形づくっていく経験ができます 志向や成果次第では、エンジニアリングPMの増員・育成を含めた体制づくりや、 エンジニアリングPMグループを率いるマネジャー的な役割 へとキャリアを広げていく選択肢もあります  採用要件 必須要件 エンジニアとしての開発・実装経験 技術的前提を理解したうえでプロジェクトを推進した経験、またはその素地 関係者と協働しながらプロジェクトを前に進めるコミュニケーション能力 生成AI（LLM等）を業務の一部として活用し、情報整理・意思決定・プロジェクト推進の生産性を高めることに前向きな方   歓迎要件 エンジニアリングPM、テクニカルPM、またはそれに近い役割の経験 リードエンジニア、テックリードとしてプロジェクトに関与した経験 顧客案件における要件整理・技術的検討の経験 ビジネスサイドPM と協働し、役割分担や進め方を設計した経験 人物イメージ ミドル〜シニアレベルのエンジニア経験を持ち、今後はPMを軸にキャリアを築きたい方 技術を理解したうえで、プロジェクト全体を前に進めることに価値を感じる方 役割を固定せず、案件ごとに最適な進め方を考えられる方 リードエンジニアが技術に集中できる環境づくりにやりがいを感じる方 チームやプロジェクトのリソース状況に歪みが生じている場面を捉え、自ら役割を広げて入りに行ける方 前例や正解が固まっていない1人目ロールであることを理解したうえで、自ら試行錯誤しながら価値を定義していくことに前向きな方

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  MLOps・データ基盤エンジニア（ロボティクス）

  募集背景 ABEJAでは、ロボット実機を用いた研究開発を進める中で、ロボット実機から発生する大量のデータを扱うための基盤整備を進めています。今後のVLAモデル開発におけるMLOpsにおいて、戦略上重要なコンポーネントとなります。 ロボットから取得される映像、LiDAR、制御ログなどのデータは、容量が大きく生成頻度も高いため、単純なファイル保存や場当たり的な構成では、開発や検証のスピードを維持できません。 今後のデータ量増加を見据え、安定してデータを取り込み、必要なタイミングで検索・再利用できる構成を初期段階から設計する必要があります。こうした基盤は、後からの作り直しが難しく、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウドを含めた全体構成を踏まえた設計・運用が求められます。 本ポジションでは、このインフラ／データ基盤を主軸に、設計・構築・運用を担っていただきます。将来的には、その基盤の上で動くアプリケーションやツールの開発にも関わっていくことを想定しています。 ミッション 「ロボットとクラウドを繋ぐ堅牢な基盤を構築し、大規模ロボット基盤モデル開発を加速させる」 まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ／基盤の中核を担っていただきます。その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。 業務内容 主に担っていただく領域（インフラ軸） ハイブリッドクラウド／オンプレミス環境の設計・構築・運用 ロボット実機、オンプレミス環境（ストレージ・GPUサーバー）、クラウド(AWS等）を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化 技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築 仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する 将来的に期待する役割（フルスタック方向） ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発 ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面 フロントエンド（React / TypeScript） バックエンド（Go / Python） 大規模データ基盤の設計・運用（★他メンバーと協働） ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計 ワークフローエンジン（Airflow , Dagster）を用いたワークフロー定義 学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築 データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築 ※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。 あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） インフラを起点にフルスタックへ成長できる 単なる運用ではなく、設計・技術選定から関われます 「モダンデータ基盤 × ロボティクス」という希少領域 Webログではなく、物理世界データを扱う高難度なデータエンジニアリング 大規模プロジェクト × スタートアップ的スピード 技術選定や設計判断がそのまま標準になるフェーズ 研究とプロダクトの間に立つポジション 研究成果を動くシステムとして社会実装する役割 採用要件 必須要件 インフラ／基盤エンジニアリングの実務経験 インフラ／基盤エンジニアとして、Webサービスやバッチシステムのデプロイ経験 クラウド環境 or オンプレ環境問わず コンテナ技術（Docker等）の本番利用経験 画像や動画等のサイズが大きなファイルを扱ったシステムの設計開発・経験 数十GBのファイルの転送・解析・分析・変換等を行った経験 歓迎要件 Webアプリケーション開発・運用経験 React / TypeScript / Go / Python 等 コンテナ管理基盤の実運用経験 Kubernetes等 データプラットフォーム技術の利用経験 Apache Iceberg / Spark / Flink / Trino 等 ロボティクス関連技術への関心・知識 ROS2 など 人物イメージ 複雑で未整理な状況を、構造として整理することに価値を感じる方 インフラを「作って終わり」ではなく、使われ続ける前提で考えられる方 研究者やアプリケーション開発者と対話しながら仕事を進められる方 不確実性の高い環境を前向きに楽しめる方

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  Physical AI メカニカルエンジニア・ロボットエンジニア

  募集背景 ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、セミヒューマノイド、四脚ロボット、産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。 これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としており、その実現には実機を用いた評価検証、動作制御の調整、現地環境への適応、導入後の改善までを一貫して担えるハードウェアエンジニアの存在が不可欠です。 大学院やロボットメーカー、ロボットSIerなどで実機開発や導入に携わってきた経験を活かしつつ、基盤モデルという不確実性の高い新しい技術領域にも前向きに向き合い探究を積み重ねていける方を募集しています。 ミッション 本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。 制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。 業務内容 本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。 実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。 ロボットの実機の評価計画立案および検証実施 センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価 PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修 ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整 移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング 試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整 顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善 ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） 本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。 多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。 また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。 現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。 採用要件 必須要件 ロボット工学、制御工学、機械工学、メカトロニクス等に関する基礎的な専門知識を有し、ヒューマノイド、四脚ロボット、AMR、産業用ロボットなどの実機を用いた評価、検証、または運用の経験を持っていること ROS2を用いたロボットアプリケーション開発、もしくはロボットシステム構築の実務経験を持っていること ソフトウェアエンジニアやプロジェクトマネージャーなど異なる職種と連携し、技術内容や評価結果を整理して説明してきた経験 歓迎要件 PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験を有し、Linux環境での開発およびデバッグを業務として行ってきたこと IMU、LiDAR、カメラなどのセンサを用いてロボットの動作評価や制御を行った経験を有していること Isaac Sim、MuJoCo、Gazeboなどのシミュレーション環境を用いた事前検証や、シミュレーションと実機の挙動差を踏まえた制御調整、いわゆるSim2Realの実務経験 強化学習、模倣学習、深層学習などを用いたロボット制御や行動生成、または視覚認識やマルチモーダルモデルを制御系に組み込んだ経験 VLAを含む基盤モデルをロボットに適用し、実機での検証や評価を行った経験 アクチュエータやセンサの特性を踏まえた制御設計や、エンドエフェクタなど周辺ハードウェアの実装・評価経験 顧客現場でのロボット導入、立ち上げ、運用中トラブル対応など、フィールド環境での実務経験 人物イメージ 実機ロボットを触りながら評価と改善を回すことにやりがいを感じ、理論と現場の両方に向き合える方 不確実性の高い環境でも試行錯誤を続け、発生した事象を構造的に整理しながら次の改善につなげられる方 技術的に分からない点を曖昧にせず、自ら調べ、試し、解決まで持っていける自走力を持つ方 顧客先での導入や運用トラブル対応も含め、ロボットを社会実装するフェーズに責任を持てる方

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  Physical AI ミドルウェア・組み込みエンジニア

  募集背景 ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。 これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。 本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。 ミッション 本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。 ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。 業務内容 既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務 ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務 各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務 ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務 実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務 顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務 ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務 あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） 本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。 単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。 また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。 要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。 机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。 さらに、Vision Language Action などの基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。 現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。 採用要件 必須要件 ロボット工学、制御工学、情報工学、メカトロニクス等に関する基礎的な理解を有し、ロボットシステム全体を俯瞰して捉えられること ROSまたはROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整などの実務経験を持っていること C++またはPythonを用いたロボット関連ソフトウェア、もしくはミドルウェア層の開発・実装経験を有していること Linux環境における開発、デバッグ、プロセス管理、ネットワーク設定などの実務経験 複数のエンジニアや職種と連携し、システム構成や技術的な判断を言語化して共有してきた経験 歓迎要件 既製品ロボットやODMロボットに対するソフトウェアインテグレーション、またはメーカー提供SDKを用いた開発経験 センサ、アクチュエータ、コントローラなど異なるハードウェア構成を前提とした抽象化設計や差分吸収の経験 通信レイヤーや分散システムに関する知識、およびリアルタイム性や同期性を意識した実装経験 シミュレーション環境と実機を併用した検証フローの構築や、実機起因の問題をソフトウェア側で吸収した経験 顧客現場でのロボット導入、立ち上げ、運用フェーズにおける技術対応経験 人物イメージ 個々のロボットや技術要素に閉じず、システム全体としてどう成立させるかを考えることにやりがいを感じる方 仕様や前提条件が揃っていない状況でも、制約を整理しながら現実的な構成を組み上げていける方 ハードウェア、制御、AI、アプリケーションの間に立ち、技術的な翻訳役として価値を発揮できる方 実機で起きる問題を机上の理論だけで片付けず、現場で確認しながら着実に改善していける方

  • クリエイティブ職
  • 正社員
  • 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階

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  Physical AI ソフトウェアエンジニア

  募集背景 ABEJAでは、Vision-Language-Action（VLA）をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。 その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。 ロボットからのデータ収集基盤、学習・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。 ミッション 本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。 ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。 業務内容 ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務 ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務 学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務 ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務 クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務 顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務 実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務 ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務 あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験 単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境 ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計・実装する実践的な経験 技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点 実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験 採用要件 必須要件 Python、Java、Go、C++などいずれかの言語を用いたソフトウェア開発において、設計から実装までを主導した実務経験 Webサービスやバックエンドシステム、API設計など、サービスレイヤーの開発経験を有していること Linux環境における開発・運用経験を持ち、プロセス管理やデバッグ、ログ解析などを実務として行ってきたこと 複数の技術領域や関係者と連携しながら、要件整理や設計判断を行ってきた経験 未整理な要件や不確実性の高い状況においても、自ら考え、仮説を立て、実装と検証を回せる自走力 歓迎要件 ロボット、IoT、エッジデバイスなど、物理システムと連携するソフトウェア開発経験 データ収集基盤、ストリーミング処理、分散システムなどに関する設計・実装経験 機械学習やデータサイエンスチームと連携し、学習・推論パイプラインをプロダクトに組み込んだ経験 クラウドインフラやコンテナ、CI/CDなど、開発・運用基盤の設計・構築経験 技術選定やアーキテクチャ設計において、チームをリードした経験   人物イメージ 個別の技術要素に閉じず、Physical AIシステム全体としてどう成立させるかを考えることに価値を感じる方 ハードウェア、ミドルウェア、データ、AIといった異なる専門領域をつなぎ、技術的な翻訳役を担うことにやりがいを見出せる方 前提条件が揃っていない状況でも、仮説と実装を行き来しながら前に進められる方 Physical AIという未成熟な領域において、ソフトウェアの力で社会実装を支える挑戦を楽しめる方

  • クリエイティブ職
  • 正社員
  • 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階

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  CEO室（PdM）

  募集背景 　ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「エンタープライズプラットフォーム事業」を展開しているスタートアップです。 当社CEO室で日本を代表する様な大手事業会社様と一緒に、企業のDX変革や新規事業の開発やプロダクト開発を行っており、各プロジェクトにおいてプロダクト方針の設計やプロトタイプ開発・実装、データ加工・分析などの事業開発やプロダクト開発に関わる一連の業務を担っていただけるPdMを募集しています。 ミッション 　様々なプロジェクトの中で、顧客の事業責任者と対話しながら、テクノロジー面やビジネス面から事業開発やプロダクト開発支援を実施していただきます。 また、伴走支援をする中で得られた事業開発への知見やノウハウをもとに、自社プロダクト開発、新規事業化にも携わっていただく可能性もございます。 業務内容 1.プロダクト企画の提案業務 市場調査やヒアリングを実施し、ビジネスモデルや事業計画など、提案するプロダクト事業の戦略を定義 Figmaなどのデザインや簡易なプロトタイプを開発し、顧客説明や提案を実施 2.新規プロダクトの開発支援業務 プロダクトのビジョンや戦略、ロードマップを定義 顧客仮説からUI/UXを検討し、FigmaやMVPを開発し企画提案 必要に応じて外部ベンダー/エンジニアマネジメント及び、要求仕様を要件定義に落とし込む等の支援 3.既存プロダクトのビジネス支援業務データの加工やBIツールを活用した分析 分析軸に沿ってデータを取り揃え、蓄積データのクレンジング データからインサイトを発見し、事業計画やプロダクト改善への貢献 一連のインサイトを構造化し、顧客折衝や改善提案 あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） 単一業界にとどまらないプロジェクト/プロダクトのバリエーションの多さ 担当できるPJTの数が多く、複数のプロダクト開発や経験に携わることができます。 自分の得意な業界に特化することも、未経験の業界にチャレンジすることもできるため、ご志向に応じて経験の幅を広げることも深めることも可能です。 複数企業や政府機関と連携しながら産業構造の変革に携わることもあります。複数産業をかけ合わせることによるイノベーションの創出や、産業と産業のあいだに落ちる課題の解決に携わることができます。 エンタープライズ企業の経営課題に対して、最上流から裁量を持ったプロダクト開発ができる エンタープライズ企業の競争優位の源泉に関わるような経営課題の解決経験を得ることができます。ときにはエンタープライズ企業のCxOクラスの隣に座り課題解決の伴走をするため、現場課題を超至近距離で学習することができる稀有な環境です。 プロダクトの構想初期段階から経営者や決裁者に事業仮説を提案し、要件定義、実装、リリースと一気通貫で携わることができます。 優秀なエンジニアを社内に抱えているため、最先端のテクノロジーを活用して新しいプロダクトを作ることが可能です。 経営陣との距離の近さ CEO室の配属を予定しております。0→1や10→100の事業グロースを経験してきた社内の経営陣・事業責任者と一緒に業務する経験を得ることができます。 キャリアパス プロダクト開発だけでなくて事業開発の経験も積むことができるため、キャリアの幅が広がります。 ABEJAでキャリアを積んだ後、起業をしたメンバーも多くいます。 採用要件 必須要件 新規プロダクトのPdM / PO経験（1年以上） 基本的なシステム・アルゴリズムなどの技術理解をもとに、エンジニアやデータサイエンティストと会話し、システムの設計ができる エンジニア、デザイナーがいるチームのマネジメント経験 クライアントワークの経験 歓迎要件 Figma、AdobeXD等を用いたUI/UXデザインの経験 取締役以上の経営者を巻き込んだ事業開発経験

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  • 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階

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  プラットフォームグループ：ソフトウェアエンジニア

  募集背景 ABEJA Platform のプロダクト機能開発・品質向上・運用基盤の強化を加速させるため、エンジニアを増員します。 この募集ではABEJA Platform のプロダクトの一つであるABEJA Insight for Retail の開発・保守運用を担うメンバーを求めています。 ABEJA Insight for Retail は、小売業向けの AI アナリティクス SaaS として、カメラ・センサーデータをもとに来店客数・購買行動・デモグラフィック分析などをリアルタイムに可視化するABEJA Platform プロダクトです。 国内外の大手小売チェーンへの導入が拡大するなかで、プロダクトの機能開発・品質向上・運用基盤の強化を加速させるフェーズにあります。 現在のチームはバックエンド・フロントエンド・データ基盤にまたがる少数精鋭の構成で、スクラムをベースとしたアジャイル開発を実践しています。 「自分の専門領域だけ」に閉じるのではなく、スプリントゴールの達成に向けてチームで力を合わせ、必要なら新しい技術も習得しながら前進できるメンバーを求めています。 ミッション ABEJA の武器であるABEJA Platform を用いて、データとAIの力でリテールテック領域などの意思決定を変えることがミッションです。 エンジニアには、単なる機能実装にとどまらず、「どうすればエンドユーザーである店舗スタッフや本部担当者が使いやすくなるか」「どうすればシステムが安定してスケールするか」という視点を持ちながら開発に取り組んでほしいと考えています。 そして何より、自己組織化されたフラットなチームのメンバーとして、自ら考え・対話し・行動できることを大切にしています。技術スキルは入社後にチームと一緒に伸ばしていけます。私たちが一緒に作りたいのは、アジャイルの思想を土台にした「強いチーム」そのものです。 業務内容 スクラムチームの一員として、以下の領域を横断しながら開発・保守運用を担当していただきます。 機能開発・改善 ダッシュボードの新機能開発（来店客数・購買データ・デモグラフィック分析などの可視化機能） バックエンド API の設計・実装（Go / Gin / gRPC） フロントエンドの UI 実装・改善（React / Vue.js） 分析 API の開発・拡張（Python / Flask） データ基盤 ETL パイプラインの開発・保守（Python / Kedro / BigQuery / GCS） POS データなど外部システムからのデータ取り込み（AWS Lambda） インフラ・運用 Kubernetes / GKE 上でのサービス運用・障害対応 CI/CD パイプラインの整備・改善（CircleCI / Cloud Build / ArgoCD） モニタリング・アラート対応（Sentry / Cloud monitoring） チームの学び方について ペアプロ・モブプロの文化が浸透しており、「ディスカッションに参加する → 支援あり実装 → 自走」というステップでメンバー同士が支え合っています。 「まだ経験がない技術がある」ことは問題ではありません。知らないことをオープンにして、チームで一緒に乗り越えていく姿勢を大切にしています。 あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） フルスタックな技術経験 Go・Python・React・Kubernetes・BigQuery など、バックエンドからデータ基盤・フロントエンドまでを横断して経験できます。「特定技術しか触れない」環境ではなく、チームで支え合いながら技術の幅を広げたいエンジニアに向いています。 事業インパクトを実感できる開発 リリースした機能が国内外の大手小売チェーンの現場で即座に使われます。ユーザーの反応や業務改善の成果が直接フィードバックされる環境です。 AIスタートアップならではの技術的挑戦 カメラ映像の AI 解析結果を扱うため、大量のリアルタイムデータ処理・高可用性設計など、一般的な業務システムとは異なる技術的な難しさがあります。 アジャイルチームをゼロから共に作る経験 スクラムをベースとした自己組織化チームの一員として、プロセス・文化・関係性を一緒に育てていきます。「与えられた環境で働く」のではなく、「チームそのものを作る」経験ができます。 採用要件 必須要件 ソフトウェア開発・保守運用の実務経験 1〜2 年以上 Go / Python / JavaScript / TypeScript のいずれか 1 つ以上での開発経験 Git を用いたチーム開発の経験（Pull Request・コードレビューなど） Linux / Docker を用いた開発環境の構築・操作の経験 歓迎要件 Kubernetes / GKE・EKS などコンテナオーケストレーション環境での設計・運用経験 GCP / AWS を活用したクラウドアーキテクチャの設計・運用経験（BigQuery / DWH を用いたデータ処理含む） gRPC / Protocol Buffers や Terraform などの高度な開発・インフラ基盤構築経験 スクラムマスターまたはアジャイルコーチとしての実務経験 人物イメージ 自己組織化チームの一員として、自ら考え・対話し・主体的に動ける方 誠実さと相互尊重を大切にし、未知の課題にもオープンに向き合い、チームで率直に対話しながら前進できる方 小さく試して検証・改善を繰り返すアジャイルな働き方を体現し、透明性高くチームに貢献できる方 「動けばよい」ではなく、コードの品質・保守性・パフォーマンスに加え、エンドユーザーの使いやすさにもオーナーシップを持って向き合える方

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  • 正社員
  • 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階

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  トランスフォーメーション領域：SRE

  募集背景 ＜事業・プロジェクトの背景＞ システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。 ＜システム開発部の特徴＞ システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担える フルスタックエンジニア を中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。 この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。 ＜なぜ該当ロールが必要か＞ こうした体制の中で、これまでは各プロジェクトを中心に運用やモニタリングの工夫が行われてきました。その結果、プロジェクト数や規模の拡大に伴い、モニタリング、インシデント管理、運用設計といった プロジェクト横断の運用課題 がより明確に意識されるようになってきています。 現在も、モニタリングや運用に関する考え方・ドキュメントは一定程度整備されていますが、それらを 部門としてオーナーシップを持って管理・改善・浸透させる専任ロールが不在 であるため、 実運用で十分に活用されない 判断や調整が部長・マネジャーに集中する プロジェクトごとの差分が説明しづらい といった状況が生じています。 これらの課題を解消し、システム開発部として 一貫した運用設計・説明ができる状態 を実現するため、運用を「人」ではなく「仕組み」で支える部門横断の役割として、 1人目の専任SRE を募集します。 ミッション SREとして、複数プロジェクトにまたがるシステムの 信頼性・運用性・再現性 を部門横断で担保し、既存の運用ルールや考え方にオーナーシップを持って整理・標準化・浸透させることがミッションです。 人が頑張って回す運用ではなく、 仕組みとして継続的に回る状態 を設計し、システム開発部として共通の言葉で語れる運用基盤を作っていくことを期待しています。 業務内容 主な業務（部門SREとして） モニタリング／オブザーバビリティの設計・標準化 メトリクス、ログ、アラート、ダッシュボード設計の共通化 プロジェクトごとに分断された監視の整理・統合 インシデント管理プロセスの設計・改善 対応フロー、役割分担、ポストモーテムの型づくり 属人化しない判断・振り返りの仕組み化 運用ルール・設計思想の標準化と浸透 既存ドキュメントの整理・再設計 現場で「使われる」ことを前提とした改善 将来の24/365運用・オンコール体制に向けた設計・検討 現時点で常設オンコールを担うことはありません 将来を見据えた体制・ルールの整理、提案 条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて） 大規模・高難度プロジェクトに対するSRE観点での支援 初期設計レビュー 運用・モニタリング設計の支援 本人の志向や状況に応じて、プロジェクトのデリバリーに一定期間関与する選択肢もあります ただし、SREとしての主軸が疎かにならない範囲に限ります ※ 個別プロジェクトの納期・品質の最終責任は負いません ポジションの魅力 1人目専任のSREとして、部門の運用設計に強い裁量を持てるポジションです 既存の仕組みを活かしながら、「作る」だけでなく 組織に根付かせる経験 ができます 複数プロジェクト・複数ステークホルダーを横断し、技術とコミュニケーションの両面で影響力を発揮できます 将来的な24/365やミッションクリティカル領域を見据えた、 中長期で価値のあるSREキャリア を積むことができます 採用要件 必須要件 SRE、またはそれに準ずるロールとしての実務経験（目安：2年以上／ミドル〜シニア相当） モニタリング設計、インシデント管理、運用改善のいずれかに主体的に関与した経験 AWS または GCP を用いた本番システムの運用経験 人手による運用ではなく、コード・設定・仕組みによる解決を志向できる方 生成AI（LLM等）を積極的に活用し、業務プロセスや運用のあり方そのものを改善していく思考を持っている方 指示待ちではなく、自ら課題を発見し、設計・提案できる方 歓迎要件 Python を用いた開発・運用自動化の経験 24/365システムやミッションクリティカルなシステムの運用経験 オンコール体制や障害対応ローテーションに関与した経験 一次対応、エスカレーション設計、運用ルール整備など  フルスタックエンジニアとしての実務経験 アプリケーション開発からインフラ・運用までを一通り経験していること 複数プロジェクト・複数チームを横断した標準化・共通化の推進経験 既存ルールやドキュメントを整理し、改善・再設計した経験 人物イメージ 標準やルールを「作る」だけでなく、 現場で使われ、説明できる状態まで責任を持てる方 技術的な正しさと、現実的な運用・合意形成のバランスを取れる方 既存の仕組みを尊重しつつ、より良い形へ整理・改善できる方 部門横断ロールとして、エンジニア・マネジャー双方と建設的に対話できる方

  • クリエイティブ職
  • 正社員
  • 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階

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  トランスフォーメーション領域：ソフトウェアエンジニア（リードクラス）

  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、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・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。 ミッション DX推進に必要なあらゆるエンジニアリングテクノロジーをフルスタックに駆使してプロジェクトを成功に導いていただきます。 クライアント企業のDXをテクノロジー面でリードし、サービスの新たな価値提供手法や付加価値を発見・提言 データサイエンティストが構築したAI・機械学習プロトタイプモデルの実用化・本格導入 クライアントのDX実現に向けた、要件定義やアーキテクチャ設定、システム構築 業務内容 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。 採用要件 必須要件 アプリケーションの開発業務全般にわたる業務経験（要件定義、設計、実装、テスト、運用） アーキテクトポジションでのシステム構築経験 クラウド(AWS / GCP ) の運用経験 歓迎要件 Pythonでの開発経験 高トラフィックサービスの開発経験 大規模データ処理の開発経験 DevOps(MLOps) の理解 Docker を使った開発経験 機械学習の理解（実務経験がなくても構いません）

  • クリエイティブ職
  • 正社員
  • 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階

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  トランスフォーメーション領域：ソフトウェアエンジニア

  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、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・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マンとしてお迎えしたく考えております。 ミッション DX推進に必要なあらゆるエンジニアリングテクノロジーをフルスタックに駆使してプロジェクトを成功に導いていただきます。 データサイエンティストが構築したAI・機械学習プロトタイプモデルの実用化・本格導入 クライアントのDX実現に向けたシステム構築 業務内容 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) こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 技術スタックについては、こちらをご覧ください。 採用要件 必須要件 システムの開発・運用経験 (3年以上) Pythonでの開発経験 クラウド(AWS / GCP ) の運用経験 歓迎要件 DevOps(MLOps) の理解 Docker を使った開発経験 機械学習の理解（実務経験がなくても構いません） 募集要項

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