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会社について Third Intelligenceは、日本発のAGIの確立に挑戦する、AI研究・プロダクト開発企業です。Third Intelligenceが独自に提唱する「遍在型AGI（汎用人工知能）」の確立と個人に寄り添ったその成長を通じて、社会の新たな基盤となるサービスの実現を目指します。 Third Intelligence Company Deck（別タブで開きます） 私たちは、2つの事業を展開しています。 1つは、日本発の汎用人工知能（AGI）の実現。従来のような巨大なモデルを全利用者に一律に提供するのではなく、利用者に合わせて独自に成長する「遍在型AGI」の実現を目指しています。 もう1つは、遍在型AGIの特性を活かした生活者向けグローバルプロダクトの構築です。2026年1月に国内最大規模の100億円規模の初回資金調達を完了し、博報堂DYグループとの資本業務提携を経て、研究開発並びにプロダクト開発を加速しています。 ポジションについて ポジションの意義・背景 本ポジションでは、社内のプロダクト開発・研究開発の成果と、協業企業の既存システムをつなぐ役割を担います。遍在型AGI技術や既存のLLM・AIエージェントを活用し、協業企業のビジネス課題を解決するエンジニアです。 協業企業の現場でビジネスを理解したうえで、エンタープライズ環境やレガシーシステムへAIを統合し、顧客に新たな価値を届けます。協業企業の環境で本番稼働するシステムを構築し、社会実装を通じて事業インパクトを生み出す責任を担います。 業務内容・期待成果 事業開発メンバーと連携し、協業企業との対話を通じて顧客のビジネス課題を特定します。解決に向けた技術要件の定義、アーキテクチャの意思決定、ドキュメント化を推進します。また協業企業の内製チームへの引き継ぎや継続サポートを担います。 協業企業のシステム環境で本番稼働するAIプロダクト（RAG や AIエージェント等）のアーキテクチャ設計とフルサイクル開発を行います。 既存システムとの統合、性能・セキュリティ等の非機能要件への対応、協業企業環境へのデプロイメントを一貫して担います。 品質評価パイプラインの構築やハルシネーション対策を実装し、モニタリングと改善サイクルを運用します。 現場で得た知見や技術的課題を社内のプロダクトチーム・リサーチチームへ共有し、プロダクト開発に反映させます。 主な技術スタック・開発環境 ツール: GitHub / Slack / Notion / Figma AIツール: Claude Code / Cursor / ChatGPT / Gemini / Grok 技術スタック: Python / TypeScript / React / Go / AWS / Google Cloud（および関連するAI開発フレームワーク） ポジションの魅力 自社AIモデルにおける研究開発の成果をエンタープライズ環境で本番稼働させる、難易度の高い挑戦ができるポジションです。 エンジニアとしての実行・実装力に加え、協業企業との対話・意思決定など、ビジネスにも直結する役割を担える環境です。 プロトタイプから実用化へ進める過程で得た知見を、自社AI技術の開発にも還元できます。

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。専門性を高めて実績をあげたら、幾つかのプロジェクトでプロジェクトマネジメントの経験を積んでいただき、将来は部署のマネージャーとなっていただきます。 ◆フィンテック(Fintech)のプロジェクト GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます 全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます 本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepF

弊社について エクスチュアは2012年12月に創業し、データ×マーケティング×テクノロジーで日本を代表する企業のビジネス課題を解決支援している会社です。 *Data to the People* を企業ミッションに掲げ、 ・デジタルマーケティング ・高度な基盤構築及び分析支援 ・生成AI・機械学習 を組み合わせることで、誰もがデータの価値を享受できる世界を目指しています。 Adobe Analytics をはじめとしたデジタルマーケティング領域の支援からスタートし、現在では BigQuery / Snowflake などのモダンDWHや BI、機械学習・生成AI活用まで、データ領域全般に事業を拡大しています。 概要 マーケティングテクノロジーやデータ領域のテクノロジーは日々進化を遂げており新しいツールが次々と生まれています。エクスチュアはこれらの最先端のテクノロジーに専門性を持つことで価値を提供しています。 クライアントのデジタルマーケティングにおけるWeb解析ツールの活用や技術コンサルティングを手がける。特に、大企業を中心に導入が進んでいる「Adobe Marketing Cloud」に関する経験や知識の豊富さ、高度さにおいてご評価いただいております。現在は需要の多い「Google Analytics」および急成長中の「Tableau」をはじめとしたBIツールや分析クラウドの「Snowflake」などを取り扱います。 仕事内容 パブリッククラウド（Google Cloud・AWS）を中心としたクラウド環境を構築し、Snowflake、BigQueryやRedshiftなどの分析基盤にデータを格納、利用可能な状態にするためのデータパイプラインの構築、Tableauを用いたデータの可視化までの総合的な支援を主な業務としています。また、最近では機械学習案件や分析案件など業務の幅も広がっていますので、新しいことに挑戦する機会もあります。 募集背景 社会的にもデータ分析の重要性が認識される中で、データ分析基盤構築のお問い合わせを多くのお客様からいただいておりますが、エンジニアが不足してご希望に添えない状況にあります。 組織全体の底上げを目指しており、今後もニーズ拡大が予想されるためデータエンジニアを募集いたしました。 具体的には ・オンライン、オフライン両方のデータを統合して分析基盤構築 ・上記を行うための環境構築、ETL設計・開発、データ抽出など ＜業務一例＞ ・Google Cloud／AWS／Azure等のクラウドを用いたデータ分析基盤の設計、構築 ・Tableau／DataStudio／Looker 等のBIツールを用いたデータビジュアライゼーションの設計、構築 ・機械学習やディープラーニングを用いたデータ分析業務 *利用するモダン技術* ・データ基盤構築（ETL / ELT / データ統合） Fivetran / Airbyte / TROCCO（SaaS型データパイプライン） Matillion / dbt（ELT・データ変換の自動化） Apache Airflow / Dagster（ワークフローオーケストレーション） ・データウェアハウス / レイクハウス Snowflake BigQuery Databricks ・データモデリング / データマート構築 dbt（Core / Cloud） LookML（Looker） Apache Iceberg / Delta Lake（オープンテーブルフォーマット） ・データ可視化 / BI Looker / Looker Studio Tableau / Tableau Cloud Lightdash / Redash / Superset ・リアルタイムデータ処理 Apache Kafka / Confluent Cloud Amazon Kinesis ・データカタログ / ガバナンス Select Star / Secoda / Datahub ・機械学習・AI統合 Vertex AI / Amazon Bedrock / Azure Machine Learning LangChain / LlamaIndex（生成AIアプリ開発） *当社で働くメリット・魅力* 当社は、データ解析やデジタルマーケティング領域のテクノロジーに強みを持つベンチャー企業です。特に大企業を中心に導入が進んでいる「Adobe Experience Cloud」に関する経験や知識の豊富さ、高度さにおいては、日本トップクラスの地位を誇るプロフェッショナル集団として知られ、さまざまな業種の大手企業を主力顧客層としています。 *スキルアップ支援が充実しています！* トレーニングプログラムを用意しているため、必要な製品知識を学んでいただけます。またセミナーや勉強会の参加