{"id":35717,"state":"published","closed_at":0,"company_name":"givery_technology","company":{"id":1850,"name":"株式会社ギブリー","user_name":"givery_technology","company_name":"givery_technology","number_of_employee":null,"number_of_developer":null,"icon_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/1850/f85ff64b2b5bc2a709d9a707d2b35368.png","avatar_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/1850/f85ff64b2b5bc2a709d9a707d2b35368.png","thumbnail_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/1850/f85ff64b2b5bc2a709d9a707d2b35368.png","article":{"id":2989,"title":"Givery AI Labのミッション","body":"# **PoCでは終わらせない、AIの社会実装**\n\n私たちが持つ“**Give \u0026 Giveの精神**“と\n日本ならではの“**Omotenashiの精神**“と掛け合わせ、\n人々の生活を豊かにし、世界に向けて必要不可欠なAI実装集団へ\n**\nAIの進化に対して、社会で「実用・浸透」させ「人々の生活が豊かになる」レベルに\n到達するには、**ソリューションファーストではなく「顧客ファースト」** でなければなりません。\n\n利用者一人ひとりのシチュエーションや課題の把握からニーズを汲み取り、\nその人**それぞれに最適な会話や体験を設計していく顧客中心視点**、\nそしてその**利用シチュエーションに合わせたAIの実装**が必要です。\n\nそこで、私たちは **“真に顧客の課題を解決するAIを社会実装する”** ために、\nGivery AI Labを立ち上げました。","sort_order":1}},"team_gender_composition":{"id":26789,"number_of_male":null,"number_of_female":null,"number_of_other":null},"service_and_product":"**【Givery AI Labについて】**\r\n私たちは、顧客の真の課題を解決するAIを社会に実装するため、「Givery AI Lab」を立ち上げました。\r\n\r\nGivery AI Labは、生成AIを活用した開発プロジェクトを総合的にサポートする「共創型ラボ開発機関」であり、クライアントとのプロジェクト推進から、自社プロダクト（Track／DECA／MANA）におけるAI実装やAI Agent開発まで幅広く手がけています。\r\n自社のデータ基盤を活かしたAI開発に挑戦できる、技術的にも事業的にも最前線の環境です。\r\n\r\n◾️参考記事\r\n[Givery AI Labのテックブログ](https://zenn.dev/p/givery_ai_lab)\r\n[Givery AI Lab HPについて](https://givery.co.jp/services/ai-lab/)\r\n[▼Givery AI Lab 採用ピッチ資料](https://speakerdeck.com/givery_recruit/entrance-book-givery-ai-lab)\r\n\r\n**【募集背景】**\r\n生成AIの急速な普及により、「一人一台のAIを持つ時代」が現実味を帯びてきました。\r\nとはいえ、ユーザーごとの生産性向上や課題に寄り添ったAI活用は、まだまだ発展途上です。\r\n\r\nGivery AI Labは、顧客ファーストの視点で、本当に価値あるAIを社会に実装するために誕生しました。\r\n私たちのAI技術と「Give \u0026 Give」の精神をかけ合わせ、人々の生活を豊かにし、世界に必要不可欠なAI実装集団になることを目指しています。\r\n\r\nそんな私たちの想いに共感し、ともにAIの未来をつくる仲間を募集しています！\r\n\r\n**【業務内容】**\r\nGivery AI Labの一員として、課題発見・PoC、独自AI実装・AI内製化、AI精度評価・改善などの開発支援に携わっていただきます。\r\n\r\n・顧客のユースケースに合わせたAI活用方法の企画～PoC開発\r\n・利用者に最適なインターフェース（会話設計）やデータ連携の実装\r\n・開発ロードマップの策定とステークホルダーとの連携\r\n・AI精度の継続的な評価と改善\r\n\r\n**【ご担当いただく業務の魅力/やりがい】**\r\n■リモート×フレックスで自由な働き方\r\n働く場所も時間も柔軟に選べ、趣味や家庭との両立ができる環境です！\r\n残業もほとんどないため、ワークライフバランス◎\r\n\r\n■技術力の高い仲間と共に、刺激的な毎日を\r\nGAFAM出身者をはじめとした優秀なエンジニアが多数在籍し、技術的なレベルが非常に高い環境です。\r\nAIをはじめとした、様々な技術を学べるため、スキルアップにつながります！\r\n\r\n■新規事業立ち上げに積極的＆挑戦的なフィールド\r\n新規事業の立ち上げにも積極的で、0→1の挑戦が豊富。\r\nAI Labの自社SaaSもインターン生が起案して、PJが始動しました。\r\nまた、年2回の評価サイクルがあり、スキルや努力の正当な評価につながり、成長がそのままキャリアと報酬につながる環境です。\r\n\r\n**【使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です】**\r\nフロントエンド：TypeScript, React\r\nバックエンド：Python\r\nデータベース：PostgreSQL(RDS), MySQL\r\nフレームワーク：Flask\r\nインフラ：Azure, AWS, GCP\r\n\r\n**【案件例】**\r\n＜自動車・住設メーカー向けAIソリューション開発＞\r\n生成AIを活用した業界特化型のソリューション開発を実施\r\n・自動車設計\r\n- テキストデータ、画像データから、3D図面の作成や新規自動車の提案をするAI\r\n・商品提案\r\n- ユーザペルソナ情報、住宅情報など、ショールーム来訪顧客に対して、\r\n- 顧客情報や会話から最適なプランを提案してくれるAIエージェントを構築\r\n\r\n＜選考環境構築：地方銀行様＞\r\n現場のニーズを踏まえた「適切な情報管理」「社内独自の文書やデータの取り込み」などの専用環境構築\r\n・実施内容\r\n- 導入、活用のための伴走支援 アドバイス＆コンサルティング\r\n- 全社員・役員向け生成AI研修\r\n- 自社専用環境の構築・音声AIを活用した業務効率化\r\n・得られた成果\r\n- 働き方改革拡大、DX人材育成、全社員の意識改革に貢献\r\n\r\n＜社内プロダクトへのAI実装：弊社＞\r\nChatGPTを活用した法人向けプラットフォーム「法人GAI」や生成AIで業務を効率化するAIマーケティング支援ツール「マーケGAI」、デジタル人材育成プラットフォーム「Track」のAI機能実装\r\n・実施内容\r\n- ユーザペルソナ作成から商品開発や検索広告文作成などを提案するAI機能の開発\r\n●実施内容\r\n・導入・活用のための伴走支援（アドバイス＆コンサルティング）\r\n・自社専用環境AIアシスタントの構築\r\n●得られた成果\r\n・年間約12億円の削減見込み\r\n\r\n**【▼技術顧問・アドバイザー】**\r\n[東京大学名誉教授　竹内 郁雄（技術顧問）](https://givery.co.jp/news/n20160601/)\r\n[東京大学大学院教授　江崎 浩（技術アドバイザー）](https://givery.co.jp/news/20240809_1/)\r\n[東京工業大学大学院教授　岡崎 直観（技術顧問）](https://givery.co.jp/news/20240902_1/)\r\n\r\n**【▼会社全体の魅力・雰囲気】**\r\nGiveryのモットーである「Give \u0026 Give」の精神が根付いており、困ったときは自然と助け合うチーム文化があります。\r\n新しい技術が好きなメンバーばかりなので、日々ワクワクしながら最新技術を学べる環境です。\r\nリモートOKで、柔軟な働き方も魅力のひとつ。もちろん出社も自由にできます◎\r\n\r\n**【キャリアパス/支給PC】**\r\n▼キャリアパス\r\nエンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます\r\n入社から半年で役員登用になった方もいます！\r\n\r\n▼支給PC\r\nWindows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです！\r\n","required_experience_and_skills":"Pythonを用いた2年以上の実装経験\r\n","preferred_experience_and_skills":"・AIおよび機械学習などの開発経験\r\n・自然言語処理に関するAIモデル構築／取扱の経験\r\n・統計学や機械学習に関する知見、それらを用いた分析業務経験がある\r\n","desired_personality":"**【マインド】**\r\n・チームで開発することが好きな方\r\n・最新の技術トレンドを取り入れて、スキルアップしたい方\r\n・リモート環境でも自走し、バリューを出せる方","message_for_candidates":"**【ギブリーグループについて】**\r\nギブリーグループは、 「すべての人が物心豊かな社会を実現する」 をビジョンに掲げ、企業のAI活用とDX推進を支援する、2009年創業のAIイネーブルメント企業群です。\r\nグローバルな開発組織と事業創造力、スピードを強みに事業を展開し、累計5,000社を支援。\r\n生成AI分野の実績は1,000社以上。\r\n\r\nギブリーグループは、株式会社ギブリーを中心に4つのグループ会社で構成され、\r\n・人的資本インテリジェンス事業「Track」\r\n・マーケティングDX事業「DECA」\r\n・AX（AIトランスフォーメーション）事業「MANA」\r\n・AI開発支援事業「AI Lab」\r\n・AIコンサルティング事業「Givery Consulting」\r\n・サイバーセキュリティ事業「Secure 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Studio（マルチLLM）利用\r\n・年2回の全社総会 / 表彰\r\n\r\n**【加入保険】**\r\n・社会保険完備（雇用、労災、健康、厚生年金）\r\n ・関東ITソフトウェア健保\r\n \r\n**【給与】**\r\n 年収 600万円 〜 1200万円\r\n※固定残業代45時間を含む（例）年収600万円の場合1,537,100円\r\n ※超過した場合残業手当を支給\r\n ※上記の給与は目安です。現年収・能力やご経験を考慮いたします。\r\n ※試用期間：3ヶ月（条件の変更なし）\r\n \r\n ＜評価制度＞\r\n ・評価 / 昇給 / 昇進：年2回(4月・10月)\r\n ・インセンティブ制度あり（個人成績に応じて年2回支給）\r\n \r\n **【稼働条件について】**\r\n当社が提供するシステム開発業務において、顧客のセキュリティポリシーに準拠する必要があるため、以下の条件を満たしていただける方を募集しております。\r\n・作業拠点の制限\r\n顧客指定のセキュリティ要件に基づき、作業拠点は日本国内、または顧客が許可する地域に限定されます。一時的に日本国外で作業を行う場合、事前に顧客および当社の承認が必要です。\r\n\r\n・ネットワーク環境\r\n作業時には、顧客指定の安全なネットワーク環境を使用する必要があります。特定の地域でのネットワーク利用が制限される場合があるため、詳細は面談時にご確認ください。\r\n\r\n・勤務形態\r\nリモート勤務を希望される場合も、顧客のセキュリティ要件を遵守する必要がございます。\r\n\r\n・貸与品の取り扱い\r\n当社および顧客から貸与されるPC、周辺機器、ストレージデバイスなどの機器類は、許可なく日本国外へ持ち出すこと、または第三者に利用させることを禁止します。万が一、日本国外で利用する必要がある場合、事前に顧客および当社の承認を取得してください。\r\n \r\n 【その他】\r\n※法改正（2024年4月1日施行）に伴う特記事項※\r\n\r\n・就業場所の変更の範囲\r\n　会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)\r\n　\r\n・業務の変更の範囲\r\n　会社内での全ての業務","primary_base_salary":{"id":151673,"unit":"year","min_value":600,"max_value":1200},"technology":{"practical_skilltags":{"言語":[{"id":2373,"name":"typescript","created_at":"2012-12-09T11:40:14+09:00","updated_at":"2026-06-12T10:29:13+09:00","has_image":false,"formal_id":2373,"popular":false,"real_name":"TypeScript","skilltag_category_id":1},{"id":140,"name":"css","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-06-11T17:11:31+09:00","has_image":null,"formal_id":140,"popular":false,"real_name":"CSS","skilltag_category_id":1},{"id":77,"name":"javascript","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-06-11T20:43:58+09:00","has_image":true,"formal_id":77,"popular":true,"real_name":"JavaScript","skilltag_category_id":1},{"id":66,"name":"python","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-06-12T10:29:13+09:00","has_image":true,"formal_id":66,"popular":true,"real_name":"Python","skilltag_category_id":1}],"フレームワーク":[{"id":652,"name":"flask","created_at":"2012-04-04T15:20:54+09:00","updated_at":"2026-06-11T17:11:31+09:00","has_image":false,"formal_id":652,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":2},{"id":74,"name":"django","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-06-11T17:11:31+09:00","has_image":true,"formal_id":74,"popular":false,"real_name":"Django","skilltag_category_id":2},{"id":6189,"name":"fastapi","created_at":"2020-09-04T12:19:32+09:00","updated_at":"2026-06-11T17:11:31+09:00","has_image":false,"formal_id":6189,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":2},{"id":3889,"name":"react","created_at":"2014-10-08T16:44:36+09:00","updated_at":"2026-06-12T10:29:06+09:00","has_image":false,"formal_id":3889,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":2}],"データベース":[{"id":155,"name":"postgresql","created_at":"2012-02-21T15:22:15+09:00","updated_at":"2026-06-11T17:11:31+09:00","has_image":true,"formal_id":155,"popular":true,"real_name":"PostgreSQL","skilltag_category_id":3},{"id":152,"name":"mysql","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-06-11T20:43:58+09:00","has_image":true,"formal_id":152,"popular":true,"real_name":"MySQL","skilltag_category_id":3}],"プロジェクト管理":[{"id":186,"name":"github","created_at":"2012-02-21T15:22:15+09:00","updated_at":"2026-06-12T10:29:06+09:00","has_image":true,"formal_id":186,"popular":true,"real_name":"","skilltag_category_id":4}],"AIツール":[{"id":7753,"name":"github-copilot","created_at":"2023-03-31T17:22:15+09:00","updated_at":"2026-06-12T10:16:57+09:00","has_image":false,"formal_id":7753,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":8},{"id":8739,"name":"cursor","created_at":"2024-11-15T14:22:15+09:00","updated_at":"2026-06-11T17:13:50+09:00","has_image":false,"formal_id":8739,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":8},{"id":8960,"name":"claude-code","created_at":"2025-07-11T20:08:08+09:00","updated_at":"2026-06-11T17:13:50+09:00","has_image":false,"formal_id":8960,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":8},{"id":8835,"name":"devin","created_at":"2025-02-27T19:41:01+09:00","updated_at":"2026-06-11T17:13:50+09:00","has_image":false,"formal_id":8835,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":8}],"その他":[{"id":5218,"name":"azuru","created_at":"2018-03-07T20:38:40+09:00","updated_at":"2026-06-11T17:11:31+09:00","has_image":false,"formal_id":5218,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":363,"name":"aws","created_at":"2012-02-21T15:22:16+09:00","updated_at":"2026-06-12T10:29:13+09:00","has_image":null,"formal_id":239,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":4233,"name":"gcp","created_at":"2015-07-23T12:10:47+09:00","updated_at":"2026-06-12T10:10:34+09:00","has_image":false,"formal_id":4346,"popular":false,"real_name":"Google 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といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使うことができる"},{"id":3,"name":"タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行う"},{"id":4,"name":"全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行う"},{"id":5,"name":"プロダクトの開発言語やフレームワークなど主要な構成技術は、基本的に最新版より1年以上ビハインドしていない"}]},{"id":2,"name":"コード品質向上のための取り組み","environments":[{"id":6,"name":"本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施している"},{"id":7,"name":"「リファクタリングは随時行われるべき」という価値観をメンバー全員が共有しており、日常的に実施している"},{"id":8,"name":"何らかのコーディング規約をチーム全体で遵守するようにしている"},{"id":9,"name":"提出されたコードには自動的にリグレッションテストが実行される環境が構築されている"},{"id":10,"name":"コード品質評価ツールを導入して、メンバーが常に確認できるようにしている"}]},{"id":3,"name":"テストの実施度","environments":[{"id":11,"name":"ほとんどのプロダクトコードに単体テストを記述、実施している"},{"id":12,"name":"ほとんどの機能に受け入れテストを記述、実施している"},{"id":13,"name":"機能の実装と同時にテストコードを記述している"},{"id":14,"name":"想定される複数環境での品質チェックを義務づけている"}]},{"id":4,"name":"アジャイル実践状況","environments":[{"id":15,"name":"1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している"},{"id":16,"name":"デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っている"},{"id":17,"name":"イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングを行っている"},{"id":18,"name":"タスク見積もりの単位には絶対量（人日など）ではなく相対ポイントを用い、極力複数人の意見を調整する形で行っている"},{"id":19,"name":"継続的なデプロイ（デリバリー）を行っている"}]},{"id":5,"name":"ワークフローの整備","environments":[{"id":20,"name":"全てのコードをバージョン管理ツールで管理している"},{"id":21,"name":"各メンバーが実装したコードのマージは 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