パーソルキャリア株式会社

■部門概要
私たちは、「AIと人の協調をデザインし、事業の進化と『はたらいて、笑おう。』を加速する」をミッションに掲げています。
2030年に目指す姿は、「テクノロジーにより支援の制約を取り払い、最速ですべての人にキャリア機会を提供すること」です。
その実現に向けて、私たちはAIネイティブ企業への進化を推進しています。
配属先となる組織では、生成AI・データ活用・プロダクト開発を支える共通基盤の設計・開発から、AIを活用したプロダクトの実装・運用まで、事業とテクノロジーの両面から変革を推進しています。

本ポジションは、単なるクラウドインフラの運用担当ではありません。クラウドインフラを軸に、Webサービス開発、AI・LLM活用、AI Agent開発まで幅広く担うフルスタックエンジニアとして、共通AI基盤の開発やAIプロダクトのPoC・本番展開を推進していただきます。インフラとアプリケーションの境界を越えて、自ら設計・実装しながら、AIを活用した新しいサービス開発を技術面からリードするポジションです。

■募集背景
今後の競争力の源泉は、人材ビジネスに蓄積された膨大な知見や業務プロセスといった「暗黙知」を、AIが活用できるデータ資産へ変換することにあります。その実現に向けて、全社横断のデータ＆AI基盤の整備と、AIアプリケーションを迅速に開発・検証・本番展開できるクラウドプラットフォームの構築が重要テーマとなっています。

現在は、基盤整備フェーズから「AIを実際の事業・プロダクトへ組み込むフェーズ」へ移行しつつあります。
そのため、インフラだけ、アプリケーションだけ、AIだけといった単一領域ではなく、インフラとソフトウェア開発の両方を理解し、AI技術を実際のプロダクトへ落とし込めるエンジニアが必要となっています。

本ポジションでは、自ら手を動かして開発・構築を行いながら、技術的な意思決定をリードし、AIネイティブ企業への変革を支えていただける方を募集しています。

■これまでの取り組みと今後の方針
当社では、生成AI活用やデータドリブンなサービス開発を加速するため、全社規模でシステムアーキテクチャの進化を進めています。

＜現在の課題＞
・レガシーシステムと新しいAI基盤が混在している
・データ活用のための統合基盤整備が途上
・プロダクトごとにインフラ運用やクラウド構成が分散している
・AI活用を前提としたアーキテクチャ標準化が必要
・AIアプリケーションを迅速に開発・検証・本番展開できる共通基盤が必要
・セキュリティ・可用性と開発スピードの両立が求められている

今後は、「レガシー脱却」と「AIによる短期収益創出」を両立する2層並走戦略を推進しながら、全社データを安全かつ一元的に供給するSingle Source of Truth（SSOT）の実現を目指します。同時に、AI・LLM・AI Agentを活用した新しいプロダクトや業務体験を迅速に実装・検証できる、共通AI基盤の整備を進めています。

■業務内容
＜主なミッション＞
AIネイティブ企業への進化を支える、「インフラ × AI 機能開発」のフルスタックエンジニアとして、共通AI基盤の開発からAIプロダクトのPoC・本番運用まで幅広く担当していただきます。

インフラ領域では、AWS/GCPを中心としたクラウド環境、CI/CD、IaC、監視・可観測性などの設計・構築を推進します。開発領域では、TypeScript / React / Node.js / Pythonなどを活用し、共通AI基盤、LLMを活用したアプリケーション、AI Agentなどの設計・開発を担当します。特に、単に既存システムを運用するのではなく、「アイデア → PoC → 検証 → 本番リリース → 運用・改善」までを一気通貫で担い、AIを事業で継続的に活用できる仕組みを作ることがミッションです。

【開発業務（約5割）】
・認証・認可、API、データアクセスなどの共通基盤開発
・LLM活用におけるPoC〜本番運用・改善までの一連の実装
・AI Agent（RAG / GraphRAG等を含む）の開発・運用
・AI アプリケーションで共通利用するAPI・サービス・コンポーネントの設計・開発

【インフラ・プラットフォーム業務（約5割）】
・AWS / GCPを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用
・TerraformによるInfrastructure as Codeの推進
・Docker / ECS等を活用したコンテナ基盤の構築
・GitHub Actionsを活用したCI/CDパイプラインの設計・構築
・Datadog / CloudWatch / Grafana等を活用した監視・可観測性基盤の設計
・セキュリティ、可用性、スケーラビリティを考慮したアーキテクチャ設計

※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）​

フルスタックエンジニア

テックリード

TypeScript

Python

Node.js

React

Terraform

Docker

Databricks

Azure OpenAI Service

Amazon Bedrock

Vertex AI

GitHub Actions

GitHub

【データ・AIソリューション本部AIプロダクト統括部AIプロダクト開発部】フルスタックエンジニア（AI基盤開発 兼 インフラエンジニア）

■当社・組織概要
パーソルキャリアでは、「はたらいて、笑おう。」をビジョンに掲げ、転職支援サービス「doda」「doda X」をはじめとしたさまざまなキャリア支援サービスを展開しています。
約1,000万人ユーザー規模の行動ログや法人求人データ・スカウトデータを活用し、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届けるため、AI・機械学習を活用したレコメンド・マッチング機能の高度化を推進しています。
プロダクトサイエンス部は、転職支援サービス「doda」「doda X」を中心に、プロダクトにおけるデータ活用・AI活用を推進する組織です。データサイエンスとプロダクト開発を融合し、レコメンド・マッチングを通じて継続的にユーザーへ価値を届けられるプロダクトへ進化させることでユーザーの転職活動体験の向上と事業成果の最大化を目指しています。

■募集背景・現在の課題
転職支援サービスにおけるAI・機械学習の活用は年々拡大しており、レコメンドやマッチング機能は、一人ひとりに最適な仕事との出会いを生み出す中核的な役割を担っています。
サイエンスインフラグループでは、こうしたレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の構築および運用を担っています。
パーソルキャリアではこれまで、長年にわたりAI・機械学習領域における知見や技術資産を蓄積してきました。一方で、事業やサービスの拡大に伴い、基盤の可用性向上や運用効率化、データ品質の向上、MLOpsの高度化など、より高いレベルでの基盤整備が求められるフェーズに入っています。
また今後は、一部の専門家のみが活用できる仕組みではなく、さまざまなプロダクトや組織がAI・機械学習を安全かつ効率的に活用できるプラットフォームへと進化させていく必要があります。
そこで今回、レコメンドプラットフォームの品質向上やモダナイズを推進しながら、将来的には全社のAI・機械学習活用を支える基盤づくりを担うエンジニアを募集します。

■本ポジションのミッション
転職という人生における大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチング機能の価値をさらに高め、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける。その基盤となるレコメンドプラットフォームの改善と進化を推進することが本ポジションのミッションです。
現在は、既存レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用に取り組むとともに、他部署で開発が進む「全社データ活用基盤」との連携を見据えたデータ基盤の刷新を進めています。
単なる運用改善に留まらず、パーソルキャリアが長年蓄積してきたAI・機械学習の資産や知見を全社で活用できる仕組みへと昇華し、多様な利用者やユースケースに対応できる形で提供することで、全社のAI活用を加速させ、事業価値創出に貢献していただくことを期待しています。

■職務概要
本ポジションでは、レコメンドプラットフォームのさらなる進化に向けて、システム基盤・データ基盤の改善や新たなプラットフォーム技術の検証・導入を担っていただきます。
短期的には、可用性・レイテンシ・セキュリティ・コスト最適化など、レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用を推進していただきます。
中長期的には、ワークフローエンジンのモダナイズやデータモデル・データパイプラインの刷新に加え、次世代データプラットフォームの技術選定や導入にも携わっていただきます。
また、AI・機械学習資産を全社で活用しやすい形へと展開するための共通基盤づくりにも参画いただき、将来的には技術戦略や基盤アーキテクチャの検討にも関わっていただくことを期待しています。

■担当業務：ご経験・ご志向性に応じて担当いただく領域を決定します。
＜機械学習基盤・プラットフォーム領域＞
機械学習基盤（AWS）の運用・保守および改善
共通コンポーネントの設計・開発・改善
監視・アラート基盤の整備・運用
SLI/SLOの設計・運用
可観測性向上に向けた監視基盤の改善
中長期的な基盤アーキテクチャの検討および技術検証
クラウド利用料を含むインフラコストの最適化

＜データエンジニアリング領域＞
データマートの要件定義、設計、開発、運用
ETL／ELTパイプラインの設計・開発・改善
dbtを活用したデータ変換処理およびデータモデルの設計・開発
データ品質向上に向けたテスト設計、監視、改善

＜データマネジメント領域＞
メタデータ管理の推進
データカタログの整備・運用
DMBOKの考え方を踏まえたデータマネジメントの推進

＜技術改善・技術戦略領域＞
生成AIを活用した開発プロセスの改善
新技術・新ツールの調査、検証、導入
開発生産性向上に向けた継続的な改善活動
将来を見据えた技術戦略やアーキテクチャの検討

※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）​

■チーム・開発スタイル
私たちは、転職支援サービスのレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の進化を担う組織です。日々の改善活動から大規模な基盤刷新まで幅広いテーマに取り組み、サービス価値の向上を技術面から支えています。
機械学習エンジニアやデータサイエンティストと密接に連携しながら、インフラ運用に留まらず、MLOpsの高度化やデータ活用推進、開発生産性向上など、事業価値につながる課題解決を推進しています。
また、職域に縛られず、インフラ、データエンジニアリング、MLOps、SRE、データマネジメントなど幅広い領域に挑戦できることも特徴です。新しい技術や改善施策の提案を歓迎する文化があり、自らのアイデアを実際のサービスや基盤へ反映できる機会も豊富にあります。課題発見から企画、設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わりながら、ユーザー体験の向上や事業成長へ直接貢献できる環境です。

■働き方
ライフステージや価値観に合わせて、自分らしい働き方を実現したい方にマッチする環境です。
・フレックスタイム制度を導入しており、育児と仕事を両立している社員や副業に取り組む社員も在籍しています。
・多くのメンバーがリモートワークを活用しており、遠方にお住まいの方はフルリモート勤務の相談も可能です。また、ワークスタイルに応じたリモート勤務手当を支給しています。
・エンジニアとして市場価値を高めることを推奨しており、研修受講や技術イベントへの登壇、副業などに積極的に取り組んでいる社員もいます。
・自己研鑽を支援するため、書籍購入補助やオンライン学習コンテンツの提供など、継続的な学習を後押しする制度を整えています。

データエンジニア

Amazon Redshift

Redis

Backlog

Confluence

Jira

Slack

【フルリモート可】インフラエンジニア・データエンジニア／転職支援サービスを支えるAI・レコメンドプラットフォーム変革

■概要：クライアントプロダクト本部は、法人向けプロダクト戦略・企画・開発を担う部門です。
■目指したい未来：2030年を見据え、「スピード」を重視した法人プロダクト体験の変革を進めており、テクノロジーを駆使してサービス構造を抜本的に改革し、迅速かつ効率的な体験を提供することを目指しています。配属先となるテクノロジー統括部 プロダクト開発1部は、法人向けサービスを開発するエンジニア組織としてサービスが複雑化している現状を打破し、AIをはじめとする最新テクノロジーを活用したリードタイムの短縮を目指した組織として、「すぐ始まる、すぐ見つかる、すぐ決まる」体験を提供することで、法人のお客様に圧倒的な価値を届けます。

■業務概要：
転職サービス「doda」のダイレクトリクルーティングサービス「dodaダイレクト」を開発するチームで、主に技術面でチームを率いていただきます。
①戦略案件の推進
・テックリードとして、「すぐ始まる、すぐ見つかる、すぐ決まる」体験を実現するための企画を要件定義から開発、リリースするまでの推進。
・案件開発における設計、製造、レビュー等の対応。
・他のエンジニアやディレクター・デザイナーとのコミュニケーションやメンバーに対する技術系なフォローやサポート

②パフォーマンス改善・技術負債の解消
・dodaダイレクトの主要機能におけるパフォーマンスの分析、改善施策の検討立案・実行や技術負債解消のための計画検討・推進。
その他にも既存の開発プロセス改善による開発生産性の向上など、技術面のスペシャリストとして裁量をもって開発を動かしていただけます。
また、ご自身が手を動かして開発業務に従事いただくことも可能です。

■職務の特徴/魅力
・主要事業のミッションクリティカルなシステムに携われます。ダイレクトリクルーティングの事業として無くてはならない存在であり、貢献度と責任感が高い業務において、上流工程・意思決定・戦略に関与できます。
・レガシーなシステムからの変革に対し、裁量をもって開発をリードいただけるポジションです。今後内製化、AI基盤やデータ分析基盤の高度化、クラウドネイティブな体制の実現等を目指す上で、技術的な負債や課題が多くあります。技術的負債の解消を目的とした改善活動、既存の開発プロセス改善による開発生産性の向上など、技術面のスペシャリストとして裁量をもって開発を動かしていただけます。
・HRに特化して幅広い事業を展開する当社で、多くの人に影響を与える社会貢献性の高いサービスの開発ができます。既存の転職支援事業だけでなく、新規サービスを含めHRにおける多様なサービスを展開しており、はたらく6000万人を支援するサービスに携わることができます。既存事業の進化や新規事業の開発へのIT投資も積極的に行っていく方針です。

■入社後お任せしたいこと：
・LLM施策の技術的なリード：設計や製造等における技術方針の検討・決定／レビューでの品質担保／業務委託メンバーの技術的フォロー・サポート
・パフォーマンス改善・技術負債の解消：主要機能におけるボトルネックの特定、発見した課題に対する解消方針の検討、（可能であれば）
・Cursorを利用した開発プロセスの効率化、現状の開発プロセスにおいて、効率化可能な工程の特定、Cursorを用いた改善の手順の確立と他メンバーへのレクチャー
中長期的には、dodaダイレクトの技術的な一人者として、法人体験変革の実現に向けてドメインや技術的なやり取りを行って頂きたいと考えています。

■現状の課題：
dodaダイレクトでは現在、次世代基盤への移行とプロダクト進化を支えるため、開発組織の内製化と技術リーダーシップの強化に取り組んでいるための採用です。
アーキテクチャ設計、品質基準の策定など、エンジニアリング組織の中核となる仕組みづくりをリードできるフェーズです。技術的な方向性の検討から組織への浸透まで、大きな裁量を持って推進できることが特徴です。

■プロダクト詳細：
dodaダイレクト：https://www.saiyo-doda.jp/lp/DR/001/
dodaの持つ日本最大級のスカウト会員データベースに企業が直接アクセスし、転職希望者の登録情報（現職種、スキル、居住地、年収など）を確認した上で、直接スカウトメールが送れるサービス

■働き方/就業環境
・エンジニアが快適に開発しやすい環境の整備を進めており、様々な取り組みを行っています。
・リモートワークメインで働くことが可能です。また、フレックスタイム制（コアタイム有）を活用し、子育てと両立しているなど柔軟な働き方が可能す。
・キャリアパスは、ご自身の志向性に応じて、技術エキスパートの他、組織マネジメント、プロジェクトマネジャー、サービス企画など、多様なポジションを目指すことが可能です。
・中途入社者中心に組織が構成されており、多様なバックグラウンドを持った方が組織で活躍いただいています。

※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

バックエンドエンジニア

HTML

Java

JavaScript

ElastiCache

Okta

Oracle

Datadog

Jenkins

Windows Server

Teams

Lambda

【フルリモート可】テックリード（法人顧客向け自社サービス dodaダイレクト）

■募集背景
当社は転職支援サービス「doda」をはじめとした採用/転職支援サービスで生み出される膨大なデータを活用し、多様なキャリアの実現をサポートすることで、キャリアオーナーシップを育むことを目指しています。
「doda」では、約1,099万人（2026年6月末時点）の会員データをはじめ、求人・企業・応募・行動ログなど、多様かつ大規模なデータを保有しています。
現在、AI活用やデータドリブンな意思決定をさらに加速するため、分析担当者や事業部門が安心して利用できるデータ基盤・データプロダクトの整備を進めています。
本ポジションでは、単なるデータパイプライン開発にとどまらず、データマート設計やデータモデリング、データ品質向上、データマネジメントまで幅広くご担当いただきます。事業成長を支える分析基盤の構築と、信頼性の高いデータの安定提供をともに推進していただける方を募集します。

■配属組織（プラットフォーム基盤部 アナリティクスエンジニアリングG）と本ポジションのミッション
所属いただくプラットフォーム基盤部では、全社の分析基盤・データマネジメントを統合的に整備しています。
アナリティクスエンジニアリングGでは現在MGRの元5名のメンバーが在籍しています（兼務・常駐社員を除く）。
本ポジションのミッションは、単なる分析基盤を構築することが目的ではありません。私たちが目指しているのは、「データを事業価値へ変えること」です。

データエンジニア／アナリティクスエンジニアとして、
・事業部門が迅速に意思決定できるデータ環境の整備
・AI・機械学習で活用できる高品質なデータ基盤の構築
・データ品質向上とデータマネジメント推進
・分析しやすいデータモデル・データマート設計
などを推進していただきます。

 ■業務内容
「doda」「doda X」におけるデータ活用を高度化するため、以下の業務をお任せします。
- データマートの要件定義・設計・開発・運用
- ETL／ELTパイプラインの設計・改善
- dbtを用いたデータ変換・データモデル開発
- KPI定義・集計ロジックの標準化
- データ品質向上に向けたテスト・監視・改善
- メタデータ管理・データカタログ整備
- DMBOKを踏まえたデータマネジメント推進

■キャリアパス
ご志向性に応じて、専門性を高めるエキスパートコース又は組織運営を担うマネジメントコースのキャリア選択が可能です。
データエンジニアリング、アナリティクスエンジニアリング、データマネジメントなどの専門性を深めながら、将来的にはテックリードやアーキテクトとして技術を牽引するキャリアも目指せます。

■働き方
ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。
・有給休暇の消化は推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。
・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です
・週4日リモートワークとリモート中心の働き方です。男性育休取得者あり、子どもの送迎など柔軟に勤務時間の調整が可能です。

※補足※
■フレックスの場合：週5日、1日標準労働時間8時間のマンスリーフレックスの勤務形態（コアタイムは部署によって異なります）
1日の標準的な勤務時間例／10:00～19:00　(コアタイム：11:00～16:00）※月間所定労働時間：162時間

※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）


Google Cloud

BigQuery

Azure

PostgreSQL

Tableau

Google Analytics

Airflow

Azure DevOps

【リモート中心／東京】「doda」「doda X」のデータエンジニア（アナリティクスエンジニア）／1000万人規模のHRデータを支える分析基盤・データプロダクト構築

■組織概要
パーソルキャリアでは、「はたらいて、笑おう。」をビジョンに掲げ、転職支援サービス「doda」「doda X」をはじめとしたさまざまなキャリア支援サービスを展開しています。
約1000万人ユーザー規模の行動ログや法人求人データ・スカウトデータを活用し、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届けるため、AI・機械学習を活用したレコメンド・マッチング機能の高度化を推進しています。
プロダクトサイエンス部は、転職支援サービス「doda」「doda X」を中心に、プロダクトにおけるデータ活用・AI活用を推進する組織です。データサイエンスとプロダクト開発を融合し、レコメンド・マッチングを通じて継続的にユーザーへ価値を届けられるプロダクトへ進化させることでユーザーの転職活動体験の向上と事業成果の最大化を目指しています。

■募集背景・現在の課題
転職支援サービスにおけるAI・機械学習の活用は年々広がっており、レコメンド・マッチング機能はプロダクト価値を支える重要な要素となっています。
一方で、データサイエンティストが開発したモデルを、性能・可用性・セキュリティを担保しながら安定的にプロダクトへ届けるだけでなく、事業の変化に合わせてスピーディーに改善・展開できる仕組みづくりが重要なテーマとなっています。
現在は、レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や開発プロセスの標準化を進めることで、安全かつ迅速に社会実装できる開発体制の構築に取り組んでいます。レコメンド・マッチングを「安全に、素早く、継続的に価値として届ける」実現を担うエンジニアを募集しています。

■本ポジションのミッション
転職という人生の大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチングを、ユーザーへ価値として届ける「社会実装」を担うことが、本ポジションのミッションです。
データサイエンティストが開発したレコメンドモデルや機械学習モデルを、APIやバッチなどのアプリケーションとして実装し、本番環境で安定して利用できるサービスへと進化させます。
また、単にモデルを組み込むだけではなく、性能・可用性・セキュリティ・保守性を考慮した設計・運用や、レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤の整備を通じて、安全かつスピーディーにユーザーに届けられる仕組みづくりにも携わります。
レコメンド・マッチングを「一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける仕組み」として社会実装することを期待しています。

■ポジション概要
本ポジションは、データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。
モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。
また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。

■担当業務
・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装
・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発
・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用
・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計
・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備
・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善
・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当
・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

■チーム・開発スタイル
レコメンド・マッチング機能ごとに、2〜3名程度の少人数チームで開発を進めています。
データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携しながら、企画段階から技術的な観点で議論に参加し、要件整理、設計、実装、リリース、A/Bテスト、改善までを一貫して担当します。
少人数だからこそ、一人ひとりの裁量が大きく、ユーザーや事業の変化に合わせてスピーディーに意思決定・改善を進められることが特徴です。
事業会社のエンジニアとして、ユーザーの体験価値向上と事業成果の最大化に向けて、自ら課題設定・解決に向けた取り組みを進めていく「主体性」を大事にしています。
また、レコメンド・マッチング開発チームは現在拡大フェーズにあり、組織を成長させていく段階です。
開発だけでなく、共通基盤や開発プロセスの整備、技術文化の醸成、エンジニアリングのベストプラクティスづくりなど、これからの組織のスタンダードをつくることにも主体的に関わっていただけます

■はたらき方：
ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。
・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。
・大半のメンバーが在宅勤務をしています。遠方にお住まいの方はフルリモートでの勤務相談も可能です。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当を支給しています。
・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます
・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。

※補足※
■フレックス：週5日、1日標準労働時間8時間のマンスリーフレックスの勤務形態（コアタイムは部署によって異なります）
1日の標準的な勤務時間例／10:00～19:00　(コアタイム：11:00～16:00）※想定労働時間：162時間
休憩／60分
※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

機械学習エンジニア

【フルリモート可】プロダクトエンジニア（データ・ML・AI）／転職支援サービスにおけるレコメンドプラットフォーム運営

経験者向け人材紹介（若手層・中堅層・ハイクラス層・エグゼクティブ層）、新卒向け人材紹介、転職メディア、ダイレクトソーシング、副業・兼業・フリーランス支援、キャリア自律支援、外国人材就労支援

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【データ・AIソリューション本部AIプロダクト統括部AIプロダクト開発部】フルスタックエンジニア（AI基盤開発兼インフラエンジニア）

【フルリモート可】インフラエンジニア・データエンジニア／転職支援サービスを支えるAI・レコメンドプラットフォーム変革

【フルリモート可】テックリード（法人顧客向け自社サービス dodaダイレクト）

【リモート中心／東京】「doda」「doda X」のデータエンジニア（アナリティクスエンジニア）／1000万人規模のHRデータを支える分析基盤・データプロダクト構築

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【データ・AIソリューション本部AIプロダクト統括部AIプロダクト開発部】フルスタックエンジニア（AI基盤開発兼インフラエンジニア）