【AIガバナンス】世界トップクラスの総合人材G企業の内製化推進/超上流から一気通貫でのPJ参画/フルリモート推奨で全国どこでも可/育児

■必須条件

・クラウド（AWS/Azure）上でのシステムのアーキテクチャ設計・構築の経験をお持ちの方 ・クラウドインフラおよびネットワーク設計（VPC、接続設計等）の経験をお持ちの方 ・コンテナ技術を用いた開発・運用の経験をお持ちの方（Docker必須、Kubernetes尚可）

■必須条件

・「ITソリューションを用いたBPRの企画」または「新規のITシステム導入に向けたの企画」の経験 ※顧客向け、自社向けかは問わない ・複数のステークホルダーとの調整経験

■必須条件

・SQLおよびPythonを用いたデータ分析またはデータ処理経験をお持ちの方 ・事業部門またはプロジェクトにおけるデータ活用の経験をお持ちの方 ・ビジネス活用に向けたデータマネジメントに興味をもって取り組んでいただける方 ・DWH/データマート設計の実務経験をお持ちの方

■必須条件

■大卒以上 以下の条件をすべて満たしている方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある ・システム開発におけるテストをきちんと行える ・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

■必須条件

・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上) 　・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築 　・機械学習モデルを利用したAPIの実装 　・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装 　・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験 ・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験 　・レコメンドシステム 　・自然言語処理 ・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験 　・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること ・統計的検定とその活用についての基礎的な知識

■必須条件

- DWH (BigQuery, Redshift, Snowflake等) を利用したデータ基盤の設計・構築・運用経験 - SQLを使った大規模データの分析経験

■必須条件

* 言語を問わず、Webアプリケーションのスクラッチ開発経験 （Java・Python・TypeScript・C#・Ruby・PHP 等／アーキテクチャを理解している方） * Claude Code・Codex 等を用いた開発経験 （業務・個人を問わず、AIを主体に開発している方）

■必須条件

・TypeScript (Node.js) または Python でのWebアプリケーション開発の実務経験（目安：3年以上） ・API連携、プロンプトエンジニアリング、RAG構築などの実践的な知識・スキル（目安：1年以上） ・LangChain / LangGraph等を用いたAIエージェント開発経験（個人開発やプロトタイプ、検証レベルでも可） ・GitHubを利用したチーム開発経験 ・ビジネスレベルの日本語

■必須条件

・Pythonのプログラミングスキル ・SQL、NoSQLなどのデータベースに関する知識と利用経験 ・Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

■必須条件

■大卒以上 ・SmartHRのミッション・バリューへの共感 ・不確実な状況を楽しみ、学習し続けられること ・実験からバックエンドエンジニアリングを含むモデルのデプロイまで、機械学習ソリューションを大規模な本番システムで開発、リリースした経験 ​​・TensorFlowやPyTorchなどの主流の機械学習フレームワーク、およびscikit-learn、NumPy、pandasなどの主要なライブラリの使用経験　（5年以上目安） ・ウェブアプリケーションや API の本番システムでの開発経験（3年以上目安） ・AWS、GCP、Microsoft Azure等のクラウドプラットフォームの使用経験（3年以上目安） ・他ソフトウェアエンジニアとのGitHub、Slack、各種ドキュメントツールを利用した共同開発経験 ・機械学習モデルやLLMサービスを継続的に運用した経験 ・開発したモデルやサービスの品質・性能を継続的にチェックするための評価方法やメトリクスに関する基本的な理解 ・必要に応じたML Pipeline/MLOps/LLMOpsの導入

■必須条件

・最低限のITリテラシーをお持ちの方

■必須条件

・コミュニケーション能力 ・生成AI／機械学習に関する実務経験 　- LLMや生成AIツールの導入・運用経験 　- PoCから業務適用までの一連のプロセス経験 ・基本的なシステム開発およびクラウドスキル・経験

■必須条件

・ネットワーク/クラウド/セキュリティのいずれかで、設計・構築・運用の実務経験 ・オンプレミスまたはクラウド（AWS/Azure/GCP）のインフラ/ネットワーク/セキュリティの基礎知識 ・技術内容を整理し、分かり易く説明できるコミュニケーション力（顧客/社内）

■必須条件

・ネットワーク/クラウド/セキュリティのいずれかで、設計・構築・運用の実務経験 ・オンプレミスまたはクラウド（AWS/Azure/GCP）のインフラ/ネットワーク/セキュリティの基礎知識 ・技術内容を整理し、分かり易く説明できるコミュニケーション力（顧客/社内）

■必須条件

・顧客あるいは自社の業務改善・業務設計の経験 ・開発プロジェクトのリード経験

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：5年以上） ・バックエンド、フロントエンド、インフラなど、特定の領域に縛られず幅広く技術を扱ってきた経験（フルスタックな志向性） ・ビジネス要求を理解し、技術的な解決策を自ら提案・プレゼンできる能力 ・業務の中でAIを積極的に利活用していくという強いマインド

■必須条件

【コンサルタント】 以下のいずれかの業務経験5年以上 ・製造・物流業界に対する自動化設備やソフトウェアの提案・導入経験 ・工場や物流倉庫における生産技術、生産管理、または工程設計の実務経験 ・DX推進、業務改革、またはシステム導入プロジェクトのマネジメント経験 ・顧客課題の言語化からROI（投資対効果）算出、案件獲得までの一連の経験 【エンジニア】 以下のいずれか２つ以上の業務経験それぞれ5年以上 ・工場や物流倉庫等の実環境におけるシステム導入・立ち上げおよびトラブルシューティング経験 ・産業用ロボット、移動ロボット、またはFA設備のシステム設計・制御開発（PythonまたはC++）の経験 ・機械学習・強化学習・エッジAIの開発（Python）・運用経験 ・メカトロニクス製品における機構設計、電子回路設計、または組み込みソフト開発（ROS2への理解、Pythonでのコーディング）の経験

■必須条件

※すべて必須 - 画像処理・自然言語処理に対する深い知識と業務経験 (特に、深層学習を用いた画像処理・自然言語処理の実務経験) - 査読あり国際学会や英文学術誌での論文採択の実績 - 理工系大学院修了

■必須条件

・SQL、Pythonの基礎知識をお持ちの方（実務経験は問いません)、またはデータ分析業務（Tableau、PowerBIなど）のご経験をお持ちの方 ・35歳までの方（長期勤続によるキャリア形成を図るため） ・転職歴が当社を含め3社目までの方 ・円滑にコミュニケーションを取れる方 ・外国籍の場合には、N1資格保有者及び日本での就業経験3年以上の方に限る

■必須条件

・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験: 1年以上 ・Python または TypeScript いずれかでの実装経験 ・フルスタック志向 (バックエンド + フロントエンドのどちらかが主軸でも、もう一方を学ぶ意欲があれば可) ・LLM / 生成 AI を活用したアプリケーション開発の経験または強い興味 ・日本語: Native Level

■必須条件

■開発プロジェクトにおけるリーダー経験（メンバー3名以上） ※2年以上 ■ソフトウェア開発PJにおける要件定義、基本設計など上流工程の経験 ※2年以上 ■高水準言語（Java、C#、Pythonなど）およびデータベースで構成される 　WEBシステム設計・開発経験 ※3年以上

■必須条件

・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 : 3年以上 ・フルスタック開発能力 (バックエンド + フロントエンド) ・LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験 ・クラウド環境 (AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験 ・日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル)

■必須条件

・Webアプリケーションのバックエンド開発経験（3年以上目安） ※Python / TypeScript /Go / Node.js 等、モダンな言語でのご経験 ・AI・機械学習・LLMなどを活用した機能開発経験 ※例：チャットボット、検索、推薦、分類など

■必須条件

・ 3年以上のモダンな技術スタック（バックエンドまたはフロントエンド）でのWEBアプリケーション開発経験（Python,TypeScript,React,等） ・要件が曖昧/変化する状況で、課題を分解しながら自ら手を動かして前に進めた経験（MVP/PoC/プロトタイピング等） ・技術選定や設計のトレードオフを理解し、意思決定プロセスを説明できること