東京都品川区のソフトウェアエンジニアの求人情報

【業務内容】 本ポジションでは、Webバックエンドエンジニアとして、自然言語処理技術を活用したプロダクトの開発・運用を担当します。自然言語処理の専門家と協力し、アイデアを具現化し、プロダクトの安定稼働を支える役割を担います。LLM等の機械学習技術を利用したソフトウェアの開発・運用に関する素養を必要とします。 具体的には、以下のような業務を担当する可能性があります。 - ESG評価を支援するAIベンチマーク分析システムのバックエンド開発・運用 - API開発、データパイプライン構築、データベース設計・運用 - システム監視、パフォーマンス改善、セキュリティ対策 - ESG業務を自動化するための分析・生成技術を支えるバックエンド開発・運用 - 社内ソフトウェア開発基盤の構築・運用 - 自然言語処理エンジニアと連携した機能開発・改善 【会社概要】 私たちシェルパ・アンド・カンパニーは、SaaSプロダクト「SmartESG」をはじめ、エンタープライズ企業の「ESG・サステナビリティ経営」への移行を支援するESG×AIのスタートアップです。 近年、国や地域単位の枠組みで企業のサステナビリティ（持続可能性）に関する情報開示における法制化・基準化が急速に進んでいます。企業が国内外でビジネスを展開するにあたってこれら規制や基準に適切に対応するニーズが急増していることを背景に、当社プロダクトは2022年11月の正式版リリース前から多くのお問い合わせをいただき、現在、東証プライム上場企業など日本を代表する数々の大企業を中心に多くの企業で導入いただいています。 当社は『利益とサステナビリティが融合する世界を実現する。』をビジョンとし、その世界の実現のため、AIをはじめとした先端テクノロジーと、サステナビリティに関する専門知識を掛け合わせることでアプローチしています。我々が取り扱うESG・サステナビリティ情報は、財務情報のように数値化できないことから指標化や価値判断が困難である一方、中長期的に企業活動に大きな影響を及ぼすと考えられています。この非財務情報のポテンシャルを引き出し、持続的な社会実現のために企業に寄り添うことが当社の事業です。 ▼News: この度シリーズB1stクローズとして10億円の資金調達を行いました https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000096.000100923.html ▼News: 当社をまるわかり！いただける記事がFast Growに掲載中です https://www.fastgrow.jp/articles/cierpa-deepreserach ▼SaaSプロダクト「SmartESG」 https://smartesg.jp/ 【エンジニアとしての仕事の魅力】 - ESG領域への機械学習適用はまだ発展途上の領域のため、マーケットを引っ張るポジション - ESGコンサルが複数在籍しており、経験値の高いドメインエキスパートと協業できる - 元GoogleのNLPエンジニアが在籍しており、実務でのNLPを学ぶのに適した環境

■募集背景 TENTIALでは「健康に前向きな社会を創り、人類のポテンシャルを引き出す」ことをビジョンに掲げ、急成長するD2C事業を支えるための全社的な生成AI活用および業務効率化の基盤づくりを推進しています。 本ポジションは、その中核を担うデータ戦略部において、全社横断での業務改善・自動化・AI活用・社内ツール整備などを主導するソフトウェアエンジニア：AIプロジェクトマネージャーを募集します。 ■具体的な業務内容 全社の業務効率・ナレッジ基盤を飛躍的に向上させるための、以下のような領域をお任せします - Dify / n8n / Zapier / Slack Bot を活用した、社内業務の自動化・AIエージェント構築 - 社内ツールやSaaSのAPI連携によるノーコード・ローコードの業務最適化 - BigQuery、Looker等を活用した社内データ活用の基盤整備 - 全社のテクノロジーツールに関するドキュメント構築・運用（Notion, Slack連携等） - 社内外の業務データや業務オペレーションの標準化に向けたソフトウェア設計と実装 - GPT/LLMベースの社内専用エージェント・ナレッジBotの開発 開発環境・技術スタック - 言語：Python, TypeScript, Node.js, SQL - AI・自動化基盤：Dify, n8n, Zapier, LangChain - 社内連携：Slack bot, Notion API, Google Apps Script - データ基盤：BigQuery, Looker Studio, SQL - ドキュメント・コミュニケーション：Notion, Slack, Figma, Github - その他：Docker, GCP, Firebase, AWS（App Runner, Lambda など） ■働き方 TENTIALが掲げるミッションは短期間で達成できるものではなく、中長期的な挑戦を通じて達成されるべきものだと私たちは考えています。また、事業の推進のみならず、組織全体および個々の従業員が持つポテンシャルを引き出すことが不可欠と考えています。これらの背景から従業員が自らのポテンシャルを最大限に発揮できるようサポートする制度を策定しました。 - 入社時に有給休暇を10日間付与 - 社会保険&労働保険完備 - 在宅勤務手当 - 通勤手当実費支給　※上限3万円/月 ■選考フロー 書類選考→一次面接→二次面接→最終面接→内定 ※応募状況により変更になる場合があります ※選考中に筆記試験をお願いする場合があります

ファインディは「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」をビジョンに、エンジニアと組織のマッチングやエンジニア組織支援SaaSの開発などエンジニアの成長を支援するプロダクトを複数展開しています。 独自開発のアルゴリズム×ヒューマニティの掛け合わせで、エンジニアスキルやエンジニア組織の課題解決を行い、技術やデータを活かし、マッチングやマネジメントの精度を上げることで、開発者体験の向上をサポートします。 ▼Findy Team+について(https://findy-team.io/) Findy Team+は、開発生産性を可視化をはじめ、経営層の意思決定支援、開発チームのAI共創、エンジニアのアウトカム志向推進を通じて、組織全体の価値最大化を目指すプロダクトです。 生成AIの普及によって開発スピードは格段に向上し、これまで以上に多くのプロダクトを市場に送り出せるようになりました。とはいえ、本当に求められるのは“数”の多さだけではなく、“数×質”の掛け合わせです。 ユーザーに価値を届けるプロダクトを生み出すためには、開発現場にとどまらず、経営を含めたモノづくり全体の最適化が欠かせません。 さらに、AIを活用できる組織づくりには基盤や状況の可視化が不可欠であり、開発プロセスの重要性はますます高まっています。 こうした時代の変化に応えるべく、モノづくりの企画をサポートする『Findy Insights』、組織の生成AI活用状況を分析する『Findy AI+』をリリースし、AI時代のモノづくりのあり方を更新し続けています。 ▼募集背景 Findy Team+は、エンジニア組織の生産性を可視化・改善するSaaSとして、シリーズD調達後さらに機能開発を加速しています。 現在、8つの開発チームがFindy Team+の進化を支えていますが、今後さらにプロダクトとしてFindy Team+の内部でプロダクトや機能を増やしていく予定です。日々の開発業務において生成AIを活用し効率化を進めながらプロダクトにもAIを組み込んでユーザー体験を改善していきます。 今後の機能群では、生成AIを前提としたUI/UX設計や新たな体験設計を行っており、それらを実現するAIソフトウェアエンジニアを募集します。 ▼業務内容 Findy Team+の新機能におけるAI活用機能（例：レポート自動生成、LLMベースのUIなど）の設計・実装を進めていただきます。 特に、AIを活用した機能をプロダクト内部に設け、開発生産性の向上やユーザーの悩みを解決するため、Webアプリケーションだけではなく、LLMの特性を活かしたトータルのプロダクト開発を実現していただきます。 ・ OpenAIやClaudeなど外部APIのプロンプト設計・統合 ・ フロント～バックエンドを横断したWebアプリケーション開発 ・ AI体験におけるUI/UX設計やユーザー価値検証への関与 ・ LLM活用のPoC～本番実装までのリード、継続的な改善 ▼開発環境 開発言語：Ruby, TypeScript, GraphQL フレームワーク：Ruby on Rails, React, ,Nx,Redux, Apollo Client テスト：RSpec, Jest, Autify, Storybook,React Testing Library, Playwright インフラ・ミドルウェア：AWS, MySQL, Redis, Docker, SendGrid,Terraform, Node.js CI/CD：GitHub Actions ツール：GitHub, GitHub Copilot, Slack, Sentry, Datadog, Dependabot, Wallaby.js, Notion, Figma,Findy Team+ Findy Team+開発チーム：25名（2025/07現在） ファインディ：エンジニア総数：57名（2025/07現在） ◎直近の取り組みはこちらもご参考ください。 Findy Tech Blog：https://tech.findy.co.jp/※業務の変更の範囲

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ▽このポジション・事業について ・【実績】2,000社導入／累計調達34億円。データ活用SaaS×専門家集団で事業拡大中 ・【裁量】要件定義から実装までPdMやEMと共にプロダクトを育てる開発に挑戦できる ・【挑戦】32兆円規模へ拡大するデータマネジメント市場 × 生成AI事業化にも挑戦中 💬 「ちょっと話を聞いてみたい」も大歓迎です。お気軽にご応募ください。 https://herp.careers/v1/primenumber/g2y0kzsO6A8s 🔍 10分でわかる事業紹介資料はこちら（私たちの挑戦、プロダクト紹介、組織紹介など） https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-introduction ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■primeNumberとは 私たちは、「あらゆるデータを、ビジネスの力に変える」をビジョンに掲げるデータテクノロジーカンパニーです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIが正確なアウトプットを生み出すためには、質の高いデータが不可欠です。 primeNumberは、人とAIが共存していくこの時代において、企業のデータ活用における不自由をなくし、誰もがデータの価値と共にある世界を実現します。 ■primeNumberの提供するサービス ・クラウドETL「TROCCO」の開発・運営 ・AIデータプラットフォーム「COMETA」の開発・運営 ・データテクノロジー領域の課題解決を実現するPROFESSIONAL SERVICESの提供 主力事業であるTROCCOは、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、2,000を超える企業や団体に提供しています。 また、グローバル展開も推進しており、高度なテクノロジーと独自のアイデアで、世界中のビジネスを支援しています。 会社やカルチャーの詳細は、ぜひprimeNumber採用サイトをご確認ください。 採用サイト https://recruit.primenumber.co.jp/ ■採用背景 主力プロダクトであるクラウドETL SaaS「TROCCO」は、既に多くの企業のデータ基盤として導入され、事業としても拡大フェーズに入っています。今後、より高度なニーズやエンタープライズ対応、AI時代の要件に応えていくために、プロダクトの安定性・柔軟性・セキュリティをさらに進化させる必要があります。 その実現に向け、開発体制の強化を目的としてエンジニアを募集します。プロダクトの中長期的な進化を支え、価値のある機能を世界中のユーザーに届け続けるための開発をリード・推進いただける方をお迎えしたいと考えています。 ■業務内容 事業戦略に基づくTROCCOの新規機能・既存機能の開発プロジェクトにおいて、すばやく試して挑戦し、チームでプロダクト価値を最大化していくポジションです。まずはドメイン知識やプロダクトをキャッチアップいただきながら、最終的にはPdM、EM、エンジニアメンバーと議論しながらプロダクトの要件定義や仕様策定、技術改善などに広げていくことを期待しています。 以下のような業務に取り組んでいただきます。 ・「TROCCO」の新機能開発、既存機能改善（Ruby / Java / TypeScript / AWS 等） ・要件に基づいた機能設計・実装、及び軽微な技術選定や改善提案 ・エンジニアチーム内でのタスク遂行・コードレビュー・テスト ・PdMやQAと連携した仕様確認・不具合修正 ・AIや自動化ツールを活用した開発効率の向上（例：コード生成・テスト補助など） ・ドキュメント整備、ナレッジ共有、開発プロセスの改善提案 ■TROCCOのソフトウェアエンジニアとして働く魅力 ・大規模リアーキテクチャの実務経験 　モノリスからマイクロサービスへの移行や、Embulkを含むETL基盤の再設計など、大規模かつ技術的難易度の高いプロジェクトに参加できます。現場での実装・検証を通じて、クラウドネイティブ化や最新技術の活用方法を学べます。 ・事業フェーズ転換期での開発経験 　汎用的なデータ転送基盤から、特定業界・業務向け（バーティカル）プロダクトへの展開に関わることで、複数プロダクト間の連携やスケーラビリティの確保など、成長フェーズ特有の課題を体験できます。 ・AI時代の基盤開発スキル習得 　CDCやリアルタイム処理、データモデリングなど、AIが正しく機能するために必要な基盤整備のプロダクト実装に携わることで、AI活用に不可欠なデータエンジニアリングの実務スキルが身につく。 ・プロダクトマネジメント視点の習得 　PdMやEMとの議論に参加し、「何を作るか（What）」と「どう作るか（How）」の両面を意識した開発経験を積めます。エンジニアリングの枠を超えて、プロダクト価値を高める思考プロセスを身につけられるチャンスが多いです。 ・外部連携・グローバル対応の経験 　外部システムやAPIとの接続、グローバル展開を見据えた開発に関わることで、より広い市場で通用するプロダクト開発スキルを養えます。 ■キャリアパス エンジニアリングマネージャー、プロダクトリード、テックリード、テックエキスパート、PdMなど、幅広いキャリアを歩むことが可能です。事業やプロダクトにどのように貢献していきたいかマネージャーと対話しながら、支援します。 また、開発チームも複数に分かれており、ご本人のスキルと希望に合わせて、相談しながら配属先を決定しています。 ＜開発組織について＞ ■プロダクトエンジニアリング本部　組織構成（社員約27名/業務委託約18名） ・CTO 1名／エンジニアリングマネージャー3名 ・ソフトウェアエンジニア15名／Product SRE 3名 ・テクニカルライター1名／QAエンジニア3名／セキュリティエンジニア1名 ■開発環境 ・言語 　Ruby (Rails), Typescript (React), Java (Embulk) ・インフラ 　AWS (EKS, ECS Fargateが中心) ・構成管理 　Kustomize, Terraform ・監視 　CloudWatch, New Relic, Redash, Rollbar ・CI/CD 　CircleCI, GitHub Actions ・AI活用 　Claude Code / Github Copilot / Gemini ・コミュニケーション 　GitHub, Google Workspace, Slack, Confluence, Miro ・その他 Okta, 1Password ■参考資料 ・primeNumberカルチャー 創業背景や大事にしている価値観（8 Elements）を紹介しています https://note.primenumber.co.jp/m/m01089dc05116 ・プロダクトのミライを俯瞰して支えたい〜CTO室のこれまでとこれから〜 https://note.com/gtnao/n/n0f61927f0924?magazine_key=mca2b9cd5c5d3

◆本求人は、機械学習・自動運転・コンピュータビジョンのいずれかの領域で専門性を持つMLエンジニアや、大規模なMLOps・データ基盤開発に取り組んできたソフトウェアエンジニア、あるいはロボティクス領域でMLやソフトウェアエンジニアリングに取り組んできた方を対象としています◆ チューリングでは、車載カメラの映像を入力に車の制御を行う「End-to-endの自動運転モデル」の開発を行っています。チューリングのミッションは、完全自動運転レベルの自動運転システムの開発を行うことです。大きく2つの方向性でわれわれは開発を進めています。エキスパートドライバーのデータを模倣学習させ、数ミリオンほどのニューラルネットワークで多様なシーンを学習させるものと、Vision-Language-Actionモデル（VLAモデル）をはじめとした基盤モデルを車両で動かし、さまざまなシーンを判断させるものです。 VLAモデルを使った自動運転は世界レベルで見てもまだ知見が少なく、最新の論文や開発事例を参考にし、探索的に取り組んでいかねばなりません。そのためには機械学習の知見だけではなく、さまざまなエンジニアリング要素を駆使してプロジェクトを進めていく必要があります。 今回の求人ではそういった挑戦的な取り組みを進めるメンバーを募集しています。基盤モデルの学習パイプライン構築や、モデルの量子化・最適化などさまざまなレイヤーで開発イシューがあります。 【業務内容】 ※下記のうちの全てを担当するわけではなく、自身の強みを活かしたドメインで開発を進めつつ、他領域にも染み出しながら開発を進めていただきます ・データキャリブレーションや異なるセンサデバイス間の座標変換 ・データセットの作成・改善 ・論文や既存実装の調査・再現・実装 ・自社データセットを利用した既存実装の評価 ・モデル量子化・最適化 ・実車でのモデル評価・実験管理 ・自動運転VLAモデルの実装 ・オートラベリングの実装 【Embodied AIというテーマの最前線を楽しむ】 AIに身体性を持たせ、物理空間の中で価値を発揮する。そういったテーマにおいて自動運転はまさに人類がいま取り組んでいるものです。すでに社内で進んでいるプロジェクトのナレッジを活かしつつも、独自のMLパイプラインを構築していかなければなりません。レファレンスがほとんどない領域で開発を推進していただける方を探しています。 【自分のつくったモデルを実車で試して改善していく】 「データセットやモデルを作る→走行実験→実験ログ解析実験→モデルの管理」という流れで自動運転AIを進化させていきます。自身のつくったモデルを五感で捉えながら改善サイクルを回していきます。机上だけでなく、現実世界からのフィードバックを開発に活かしてください。 【こんな人が活躍しています】 - 研究機関出身の自然言語処理リサーチャー - システム開発会社でのシステムエンジニア/データサイエンティスト - 広告系メガベンチャー出身の機械学習/ソフトウェアエンジニア

キャンサースキャンは『人と社会を健康に』をミッションとし、日本の予防医療に貢献するヘルスケア領域の企業です。現在、全国の多くの自治体様を中心に、健康受診率向上や疾病重症化予防など予防医療を推進する支援サービス等を提供しております。 ナッジ理論等を活用して人々の行動変容を促す仕組みや、健診データやレセプトデータ（診療報酬明細書）などのヘルスビッグデータを解析したインサイトをもとに、社会に革新をもたらす予防医療アプローチを実現しています。 【私たちのチームについて】 プロダクト開発チームでは複数の複雑なデータを簡単に抽出できるデータ処理/分析システムを開発・運用しています。 このプロダクトは、多くのクライアントに多様なサービスを提供するための基盤となっています。 【プロダクトにより解決したい社会課題】 通院では部分的な健康状態の把握しか出来ていないため本当は健康診断で全体的に健康状態を把握する必要がある状態にもかかわらず、通院しているから健康診断を受ける必要がないと考えている人が多くいます。 健康診断と同等の状態把握が出来ているか否かを含む状態を分析・把握が出来ておらずそういった方々へのアプローチが出来ていない課題に対し、住民の状態をより解像度高く把握し状態に応じて適切なアプローチを特定することで、『通院している住民を対象に健診事業の健康的な行動変容を加速させる』ことを目指しています。 ▼直近のプロジェクト ・薬局勧奨事業分析データアップデート ・大規模自治体向け対象者抽出ロジック構築 【このポジションの募集背景】 近年、顧客・案件数の増加と顧客ニーズの多様化に伴い、取り組む課題の数や重要度が大きくなってきており、チーム強化を図ることが今回の募集目的です。 【業務内容】 事業部、データサイエンス本部、データ処理チームなどと協力しながら、プロダクトの設計・開発・運用をお任せします。 ・AWSやGCPのクラウド技術を用いたデータETLアプリケーション開発 ・業務支援システムのアプリケーション基盤開発 ・非エンジニア組織からの要件・要望の収集、開発タスクへの落とし込み 【本ポジションの魅力】 - エンジニアがEM等に改善提案し、主導して推進することができる - 手作業オペレーションの自動化プロジェクトの創成期であり、エンジニア組織を超えたインパクトのある業務に関わることができる - 電子レセプトなど医療データやヘルスケア関連の事業ドメインの専門性を身につけることができる - フルスタックエンジニアとしてのご活躍が可能 - 専門性を高めるキャリアパス、マネジメントに挑戦するキャリアパスのいずれも目指すことが可能 【開発環境】 　・開発言語：Python 　・パッケージ管理：poetry, uv 　・インフラ：AWS,Google Cloud 　・ソースコード管理：GitHub 　・CI/CD：GitHub Actions 　・IaC：Terraform 　・ドキュメント管理：Notion, Miro, GWS, draw.io 　・開発マシン：MacBook Pro 　・タスク管理：Notion,Asana 　・生成AI利用ツール：Cline, Github copilot, Bedrock 　・その他：Docker, VSCode など 【チーム構成】 3名、平均年齢30歳

【当社について】 ギフティは、eギフトプラットフォーム事業を国内外で展開しており、2019年にマザーズ上場、2022年にはプライム市場へ移行しています。 eギフトの生成におけるシェアは約98％とリーディングカンパニーとして業界を牽引しており、eギフト市場が更に発展すべく事業展開を行なっています。 ※eギフト生成におけるトップシェアを獲得しており、LINEギフトで流通しているギフトの多くも当社が提供しています。 当社はCtoCギフトサービスの印象が強いですが、eギフトを通じてクライアントの効果的なマーケティング等を支援するBtoBサービスも展開しています。 身近な例ですとSNSキャンペーンや、友人紹介キャンペーンなどを通じてeギフトを提供できるプロダクトを一気通貫で提供しており、実はこのtoBサービスが事業の柱です。 eギフトプロダクトは、いわゆるギフトとしての利用用途だけではなく、その贈り手と貰い手の関係性やシチュエーションによって最適な形が変わる点に面白さがあります。 実際に直近はマーケティングでの活用だけではなく、企業の福利厚生や自治体からの補助金など様々なシーンにおいて、多様な形で活用されています。 機能的な価値だけではなく情緒面とのバランスを取りながら、「ギフト」をどの領域に掛け算するか。 またそれに合わせて最適なプロダクトを実現することで、人間の文化に深く根差した「ギフト」を通じて人のキモチが循環する社会の実現を目指しています。 ■具体的な業務内容 各開発チームにアサインされる形で、eギフト事業におけるプロダクト開発、ユーザビリティ改善、パフォーマンス改善、システム信頼性向上など、プロダクトの開発の全般に携わります。 - 新規及び既存プロダクト開発全般 - サービス開発に関わる業務全般 - サービスのアーキテクチャ設計および実装 - サービスの安定稼働に必要な保守運用業務 それぞれの技術領域における専門性を発揮しながら、役割をグラデーションにすることによって、価値の提供を非連続に高めていきます。 ※変更の範囲：会社内での全ての業務 ■開発環境（一部） - 開発言語：Ruby,Go - フレームワーク：Ruby on Rails - Webフロントエンド: Vue.js, React - モバイル：Flutter - DB / KVS:MySQL(Aurora) / Redis - インフラ：AWS - 構成管理：Kubernetes, Terraform - CI：CircleCI - ソースコード管理：GitHub - その他：Slack, ZenHub, esa, Sentry, Redash ■このポジションの魅力 - 人に喜んでもらえるサービスに関わり、今後新たな文化を作っていく面白さを体感できるフェーズです - クライアントと近い距離感で、ユーザーの声にふれながらプロダクト開発ができます - 社会に大きな影響、インパクトを与えるサービスに携わることができます。 【関連リンク】 ▶︎ “Geek Suit”の精神のもと高度な課題に挑戦。自己組織化と全体最適のバランスを追求する、エンジニア組織の変革 https://note.com/giftee_career/n/n8a70f2a079bb ▶︎ 「キモチが循環する社会」を創るために。ギフティのエンジニア組織のあるべき姿とは https://note.com/giftee_career/n/n7f29bd0a10d5 ▶︎ 若手メンバーによる未踏の挑戦。福利厚生×デジタルギフトの新領域を開拓した『giftee Benefit』の誕生秘話 https://note.com/giftee_career/n/nb497399e25d1 ▶︎ 複雑な課題を合理的に解く。giftee for BusinessのBPRプロジェクトで実感したBtoBビジネスの醍醐味 https://note.com/giftee_career/n/n165d4dbaa1ae

運転のソフトウェアをオープンソース化するとともに、それらソフトウェアの要求を満たすことのできるハードウェア（センサー、ECU、車両）をリファレンスハードウェアとして提供しています。 自動運転システムが安全かつ低消費電力で走行するために必要なソフトウェアやハードウェアの性能を明らかにし、プロファイリングによりそれらの性能のボトルネックの分析及び改善に取り組んでいます。 【仕事内容】 - 自動運転システムを安全に動作させるためのソフトウェア性能の分析 - 自動運転システムを低消費電力で動作させるためのハードウェア資源の分析 - 性能メトリクスのプロファイリング及び分析（応答時間、演算資源、メモリ資源、メモリ帯域） - 分析作業や評価作業のプロセスの構築 - 分析作業や評価作業の自動化のためのツール開発 【チャレンジ・やりがい】 - 安全性と消費電力という自動運転の普及を阻害する大きな課題に対して、社内関係者、提携している大学の有識者を巻き込んで取り組む - 特定の領域だけではなく、パフォーマンスという観点から自動運転システム全体を俯瞰した開発に取り組むことができる - アプリケーション、ミドルウェア、ハードウェアの協調性を意識する必要があり、技術知見の幅が広がる 【従事すべき業務の内容】 - 雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 - 変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務