事業概要
■ モバイルオンライン対戦ゲーム『将棋ウォーズ』で蓄積した機械学習などのAI技術を活かし、各種産業に応用展開しています
■ 自社開発のAIは2013年に現役プロ棋士に勝利した実績があり、AI技術に関するトップエンジニアが多く所属しているのが強みです
仕事内容
■ 概要 ・社内情報システム部門にて、HEROZだけでなく、グループ会社含めたグループ全体の効率化に向けたDX推進をメンバーとして担います ・社内SEの経験のほか、コミュニケーションスキルや組織運営の経験を活かしていただきます
■ 詳細 <具体的な業務例> ・新しいツール導入の立案、パッケージ/ソフトウェア選定、受入テスト ・ITシステム増強時の機器選定、ネットワーク設計、発注、受入テスト ・情報セキュリティ規程の作成/運用 ・サーバー管理、アカウント発行/削除、ライセンス管理 ・HPや社内ポータルサイトの更新作業 ・企業の成長速度にあったDX戦略の実行 ・セキュリティ対策計画の実施 ・上記に関する、トラブルシューティング、修理/購入手配 ※入社後は経験やスキルに合わせながら、記載の業務のみならず社内ITエンジニアとして幅広く業務をお任せしたいと考えています
<ミッション> HEROZグループは国内トップクラスのAIエンジニアをはじめ、高い専門性を持つコンサルタントやコーポレートスタッフが多数在籍している組織です。 社員がパフォーマンスを最大限に発揮できるよう、よりよいIT環境を作ること、体制を整えることがミッションです。
■ この仕事の面白み、魅力 ・知的探求心と情熱を持って技術を追求し、新たな価値創造に取り組み続ける事ができます ・自由度と不確実性が高い文字通りの0→1環境で、尖ったエンジニアリソースを武器にしたビジネス、事業創造に挑戦できます
それぞれの強みを活かした業務をお任せします。 エンジニアリソースを武器にしたビジネス・事業創造に挑戦できます。
求められるスキル・人物像
■ 必須スキル/経験 ・Linux(Ubuntu)サーバの設計/構築/運用経験 ・Windowsサーバの設計/構築/運用経験 ※意欲を重視します、必ずしも全てに精通している必要はありません
■ 歓迎スキル/経験 ・物理のサーバ/スイッチの設計/構築/運用経験 ・Active Directoryの設計/構築/運用経験 ・Dockerの設計/構築/運用経験 ・AWS(EC2/ECSなど)の設計/構築/運用経験 ・SaaS(Azure AD/Google Workspaceなど)の設計/構築/運用経験 ・ネットワークスペシャリスト資格 ・情報処理安全確保支援士
■ 求める人物像 ・効率を考えた業務運用ができる方、さまざまな作業を効率化したい方 ・技術や自動化が大好きな方 ・価値のあるサービスをいち早く世の中に出したい方 ・アーキテクチャを考えるなど、難易度の高いことが好きな方 ・エンジニアの成長を手助けしたい方 ・チームワークが好き、良いチームを作りたい方 ・既存の仕組みに疑問を持つことが多い方 ・新しいことへの挑戦がワクワクする、常に新しいことに挑戦していたい方
勤務地・給与・その他情報


想定年収、待遇・福利厚生、選考プロセス
などを確認するには会員登録が必要です
利用規約 および レバテックID利用規約 、 個人情報の取り扱い をご確認のうえ、同意いただける場合は上記ボタンをクリックしてください。
開発環境・現場
それぞれが成長できる環境を提供しています。 隔週1回社内勉強会を実施しています。
このPJ・案件で使われている技術
ミドルウェア・ツール |
|
---|---|
クラウド |
|
OS |
|
プロジェクト管理 |
|
コミュニケーションツール |
|
支給PC | 希望スペックのPCを用意 |
得られる経験・キャリアパス
■ キャリアパス ・マネジメントコースとエキスパートコースを用意しています ・幅広い知識が身に付くため、ゼネラリストを目指すことが可能です
事業内容の詳細
HEROZは、AI技術を活用したサービスの企画・開発・運用を行っている企業です。 法人向けには、自社開発で培ったノウハウを活かしたソリューションを提供。AI導入に必要なビックデータを保有する大手企業がメインで、金融業界や建設業界、エンターテインメント業界などのクライアントと取引を行っています。個人の顧客に向けたサービスは、将棋の対戦ができるオンラインプラットフォームの『将棋ウォーズ』を提供しています。
<人工知能研究部の研究活動の一部事例> エンターテインメント系AI ・ゲームAI(将棋AI、ルール、テスト) 使用技術:機械学習、MCTS(モンテカルロ木探索) ・キャラクター(NPC)AI 使用技術:自然言語処理、画像処理
ビジネス系AI ・金融(株価予測、与信判断) 使用技術:アンサンブル学習、強化学習 ・医療、人材、製造、物流など 使用技術:深層学習(ディープラーニング)、アンサンブル学習、画像処理、GAN