アポロ株式会社の中途採用/転職/求人情報 | レバテックキャリア

募集中求人 8 件

2026年04月21日 確認済み

• アポロ株式会社 【生成AIスペシャリスト】生成AI活用支援／クライアント伴走／社内DX推進

  • 正社員
  • 土日祝日休み
  • 年間休日120日以上
  • 服装自由
  • フレックス制
  • 外国籍の方も活躍中
  • BtoB向け

  必須条件	・Pythonの使用経験（経験年数・実務経験不問） ・ChatGPT、MS Copilotなど、AIツールやサービスの活用のご経験（経験年数・実務経験不問） ・ 以下の1．と2．いずれか一つを満たす方 　　1．デジタルツール・ソフトウェアについて一定以上のリテラシーを持つ方 　　2．下記のご経験を1つ以上満たす方 　　　・MS Office（特にExcel, PowerPoint）の実務経験2年以上 　　　・Tablauを使用した実務経験2年以上 　　　・Notionを使用した実務経験2年以上 　　　・Slackを使用した実務経験2年以上 ・クライアントの立場に立って考え、そしてクライアントのビジネスプロセスを理解する力 ・目の前の対応を丁寧に行いつつも、長期的な視点を失わずにクライアントと関係性を築き、クライアントの最善の方法のために折衝を行えるコミュニケーション能力 ・最新の情報にキャッチアップしていく情報収集力と情報整理力 ・AIツール活用への意欲がある方 ・クライアントのCXに貢献したい気持ちが強い方 ・他者の良いところを素直に吸収する柔軟性を持ちつつ、自分の良いところは広める事ができる方 ・新ツールや既存ツールの新機能のキャッチアップが得意な方 ・社内外問わず丁寧なコミュニケーションを取れる方 ・自分の頭で考える事に楽しさを感じられる方 ・以下のアポロが掲げる行動指針に共感できる方 - プロ前提：「プロになる」のではなく「プロ前提」。自分が関わった案件に関して、責任感を持って最後までやり抜こう。 - 私ならこれがいい：自分の意思があり、逃げずに発想・創造をどんどん行い、チャレンジしよう。 - うずしおスタイル：「うずしお」のようにステークホルダー全体を巻き込んで、事業や仲間づくりを推進しよう。 - リスペクトある直言：相互にリスペクトを持ち、率直に意見を言い合おう。
  想定年収	400～1,000万円
  募集職種	データサイエンティスト
  最寄り駅	JR山手線 渋谷駅
  仕事内容	【業務内容】 1. クライアントに伴走した生成AI活用支援（コンサルティングワーク） 日常的に使用するMS Office や Slack などの業務ツールに、生成AIを組み込み活用することで、クライアント企業の日常業務の生産性向上を目指します。 生成AIの「活用方法が分からない」「効果的な使い方がイメージできない」といった現場の課題に対し、個別のニーズに寄り添い、具体的な解決策を提供します。 例えば・・・ ・提案書作成の効率化： - 営業担当者からの「提案書を作るのに時間がかかる。Copilot で何ができるのか？」という相談に対し、PowerPoint上での要点抽出、資料の自動構成、過去資料との統合方法などを実演を交えて提案 - ユーザー自身が業務で使いこなせるよう、マニュアルやテンプレートも整備 ・定型報告書作成の自動化： - 経理や人事部門からの「毎月同じ報告書を作成しており、効率化したい」という要望に対し、ExcelのCopilot機能やPower Automateとの連携による自動化手順を提案 - 担当者と共に試行錯誤を重ねながら、実用的な自動化の仕組みを構築 ・AI活用アイデアの創出： - クライアントと共に「AIを活用した業務改善アイデアコンテスト」を開催 - 応募されたアイデアを、実現可能性、インパクト、創造性の観点から評価し、優秀なアイデアは実際の業務改善プロジェクトとして採用 - 従業員のAI活用への関心の向上、当事者意識の醸成に貢献 2. アポロ社内のDX業務 コンサルティングワークと比較すると業務割合としては低いですが、同様の観点から、AIツールを用いたアポロ社内のDXもお任せしたいと思っております。 【仕事の特色】 【募集背景】 アポロは、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI/DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。 また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。 2020年に設立し、現在は50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。 日々、世の中の新しい技術は進化し、基礎研究からサービス化までが過去類を見ないほどのスピードで進む中、特に生成AIの活用について、クライアントから相談を受ける機会が急増しています。 - 生成AIが搭載されたツールを導入したいけど、どのツールが適切なのか分からない、また社内浸透までできる人材が社内にいない - AIツールを導入したはいいが、上手く活用できていない、各ツールの新機能を把握できていない - 社内DXを行いたいが、専任で任せられる人材がいない 現状、上記のようなクライアントの課題を解決する案件に対応する専任メンバーがいない状況です。 今後はこのような案件を増やしていくために、本ポジションではAIが搭載されたツールの導入支援やツール活用コンサルタント業務を任せられる方を新しく募集いたします。

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• アポロ株式会社 【データサイエンティスト】生成AIチーム／新規事業開発／裁量権あり

  • 正社員
  • 土日祝日休み
  • 年間休日120日以上
  • 服装自由
  • フレックス制
  • 外国籍の方も活躍中
  • BtoB向け

  必須条件	＜スタッフレベル＞ ・Pythonの2年以上の実務経験 ・生成AI（特にLLM）に関する基礎知識 ・チーム内外の関係者と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力 ＜マネージャーレベル＞ ※ スタッフレベルに加えて ・LLMをはじめとした生成AIを活用した開発に関わるプログラミングの経験（3案件以上） ・コンサルティングファーム、分析会社、事業会社等で、データ分析・AI開発プロジェクトのマネジメント経験 ・スタッフレベルのメンバーを管理・育成した経験 ・クライアントの事を理解し、クライアントの実益や結果を追求できる方 ・他者の良いところを素直に吸収する柔軟性を持ちつつ、自分の良いところは広める事ができる方 ・自分の頭で考える事に楽しさを感じられる方 ・ 以下のアポロが掲げる行動指針に共感できる方 - プロ前提：「プロになる」のではなく「プロ前提」。自分が関わった案件に関して、責任感を持って最後までやり抜こう。 - 私ならこれがいい：自分の意思があり、逃げずに発想・創造をどんどん行い、チャレンジしよう。 - うずしおスタイル：「うずしお」のようにステークホルダー全体を巻き込んで、事業や仲間づくりを推進しよう。 - リスペクトある直言：相互にリスペクトを持ち、率直に意見を言い合おう。
  想定年収	400～1,000万円
  募集職種	データサイエンティスト
  最寄り駅	JR山手線 渋谷駅
  仕事内容	【主な業務】 1. コンサルティングワーク ・新規プロジェクトの営業活動及び提案 ・アサインされたプロジェクトのデリバリー ＜想定される仕事内容＞ ■技術PoC ・先端技術のフィジビリティ確認のための検証 ・フィジビリティ確認済みの先端技術や、ツールを使用したシステムの業務効果の検証 ■AIモデル活用システム開発 ・クライアントの課題から、機能要件・非機能要件をまとめる -機能要件：必要なデータや処理 -非機能要件：データ蓄積、セキュリティ、コストパフォーマンスなど ・仕様策定、技術選定 ・システム設計 ・実装 ・テスト 2. 自社プロダクト開発 現在、Azure基盤をベースに、情報検索ソリューションを開発中です。 ドキュメントの格納や検索体験を改善していくサービスで、イベントでのデモなども行っております。 【仕事の特色】 【募集背景】 アポロは、2020年に設立し、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI/DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。 また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。 特に生成ＡＩの活用については、基礎研究からサービス化までが過去類を見ないほどのスピードで進むなか、クライアントから相談を受ける機会が急激に増えています。 そうした状況に柔軟に対応し、クライアントの実益創出に貢献できるチームを作るため、基盤技術から最新のサービスまで、多様なケイパビリティを持った人材の採用を推し進めています。 【AI Unitの組織構成について】 アポロのデータサイエンティストはAI Unitという部署に20名程度在籍しており、個々の強みや得意を活かすべくさらに3つのチームに分かれています。 ・生成AIに強みを持つチーム（SoTAチーム） ・数理モデリングに強みを持つチーム ・ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム この募集は、主に生成AIチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。 【プロジェクト事例】 1．大手自動車メーカーにおける生成AIを活用したナレッジ検索システムの構築 ・RAG（検索拡張生成）を中心としたナレッジ検索システムのPoC（概念実証）を実施 ・特殊な文書に対する AI OCR を含む、データ基盤構築を支援 ・PoCの結果を基にした本開発における継続的な支援 2．製造業向けスキル指向人材マネジメントシステム開発における業務効率化支援 ・生成AI（GPT）を活用したスキル情報の統合・辞書化 ・スキルの名前や説明からスキルを統合し、企業共通のスキル辞書を作成 ・開発企業様の担当者との連携による、人手による統合判断との照合 【社員から見たこの仕事の面白さ】 ・生成AIを活用したシステムはもちろんのこと、システムを運用していくための組織やルール作りなど、クライアントのビジネスに対して包括的に携わることができます ・新しいモデルやツールなどを積極的に検討できます 【SoTAチームの構成】 ・平均年齢29歳 - マネージャー3名、スタッフ5名、の計8名で構成されています（2025年3月時点） ・大手コンサルファームでデータサイエンティストとして働いていたメンバーや、ソフトウエア開発を行っていたものなど様々なバックグラウンドをもったメンバーがそれぞれの強みを生かし業務にあたっています 【働き方・チームの雰囲気】 小規模なチームのため、プロジェクト横断で全体の共有をしながら、日々業務にあたっています。 また、分からないことや困っていることに対してチーム全員で解決するよう努めています。 具体的には下記の取り組みを行っています。 ・デイリーの朝会でスタッフメンバーがその日取り組む内容をマネージャーに共有し、業務の進め方の方針にずれがないか、進めるうえで困っていることがないかを確認しています ■週に2回、チーム全体の週次MTGを開催しています。 ・SoTAチームが進めている各プロジェクトの状況などを共有する会 ・全社的に生成AIの知見を蓄えるため、生成AI系の技術やプロジェクトから得た知見などをチーム内外で報告・共有する会（＝SOTA_TechPipelineと呼ばれています）

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• アポロ株式会社 【フロントエンドエンジニア】UI設計・実装／アーキテクチャ設計および保守改善／パフォーマンス最適化

  • 正社員
  • 年間休日120日以上
  • 服装自由
  • フレックス制
  • BtoB向け

  必須条件	・TypeScriptまたはJavaScriptを用いた開発経験 ・モダンフレームワーク（React, Vueなど）を用いたSPA開発経験 ・HTML / CSS によるマークアップ・スタイリングの基本知識 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・技術を用いて課題解決に取り組むことが好きな方 ・顧客や他職種と連携しながら開発を進めることに関心がある方 ・スタートアップ／スモールチームならではの柔軟性とスピード感を楽しめる方 ・プロダクトの構想段階から携わり、責任を持って育てていく意欲のある方
  想定年収	400～1,200万円
  募集職種	フロントエンドエンジニア
  最寄り駅	JR山手線 渋谷駅
  仕事内容	■フロントエンドエンジニアの仕事概要 フロントエンドエンジニアは、ユーザーに直接価値を届けるインターフェースの設計・実装を担うポジションです。 アポロが手がけるソリューションや自社プロダクトにおいて、UI/UX設計から実装、パフォーマンス改善、技術選定まで広く関与していただきます。 プロダクト開発の初期段階から携わることが多く、バックエンドエンジニアやデータサイエンスチームと密に連携しながら、プロトタイプから本番運用まで一貫して取り組む体制です。 また、リモートワーク・フレックスタイム制を活用した柔軟な働き方ができることや、安定した経営基盤の上で、中長期視点でのプロダクト開発ができることも魅力です。 ■ 主な業務内容　★「どうやって」やるのか ・顧客向け／自社プロダクトのUI設計・実装（主にReact / Next.js） ・要件定義フェーズにおける画面構成・UX設計支援 ・フロントエンドのアーキテクチャ設計および保守改善 ・API設計へのフィードバックおよびバックエンド連携 ・デザインシステムや共通コンポーネントの設計・構築 ・パフォーマンス最適化（描画速度、バンドルサイズ、レスポンス向上など） ・フロントエンド技術の選定・導入・改善 【仕事の特色】 【エンジニア組織の本格拡充へ】 アポロは着実に積み上げてきた実績を踏まえ、さらに事業の幅を広げていくフェーズに差し掛かっており、エンジニア組織を中核に据えた事業拡大を目指しています。 そのために今回、ソフトウェア開発全般を担うメンバーを広く募集することとなりました。フロントエンド、サーバーサイド、MLOps、DevOpsなど、それぞれのご経験・ご志向に応じたポジションをご用意しています。 【アポロのエンジニアの業務範囲（経験によって調整）】★アポロのエンジニアが「何を」やるのか ・顧客向けAIソリューションの開発・運用 例：需要予測、画像解析、配送最適化、RAG構成のAIアシスタントなど ・自社プロダクトの企画・開発・運用 例：マーケティング支援ツール、人事評価系サービス、ナレッジ検索システム等 ・技術基盤・開発体制の整備 例：クラウドインフラの設計、CI/CD・MLパイプライン構築、監視・セキュリティ強化 など いずれの業務も、要件定義から設計・実装・運用まで一貫して関わっていただく想定です。 開発体制やツール類については、新しい知見を取り入れた技術選定や開発プロセスの構築にも積極的に関わっていただけます。 ■このポジションの魅力 ・要件定義・画面設計・技術選定から実装まで一貫して携われる裁量の大きさ ・デザイナー不在でも裁量を持ってUIを設計し、技術的意思決定をリードできる ・バックエンド・AIチームと密に連携しながら、技術横断的にプロダクトをつくる環境 ・社会実装フェーズのLLMアプリケーションや業務SaaSにフロントから関与できる

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• アポロ株式会社 【バックエンドエンジニア】データ設計・パフォーマンスチューニング／アーキテクチャ設計／APIの設計・実装

  • 正社員
  • 年間休日120日以上
  • 服装自由
  • フレックス制
  • BtoB向け

  必須条件	・Webアプリケーションのバックエンド開発経験 ・Pythonまたは他言語でのAPI実装経験（設計〜運用まで） ・RDBの設計・運用経験（PostgreSQL / MySQLなど） ・Gitを用いたチーム開発経験 ・技術を用いて課題解決に取り組むことが好きな方 ・顧客や他職種と連携しながら開発を進めることに関心がある方 ・スタートアップ／スモールチームならではの柔軟性とスピード感を楽しめる方 ・プロダクトの構想段階から携わり、責任を持って育てていく意欲のある方
  想定年収	400～1,200万円
  募集職種	サーバーサイドエンジニア
  最寄り駅	JR山手線 渋谷駅
  仕事内容	■バックエンドエンジニアの仕事概要 バックエンドエンジニアは、アポロが手がける業務システム・AIソリューション・自社プロダクトの中核を支えるロジックやAPIの設計・実装を担うポジションです。 プロダクトごとに求められる要件に応じて、RESTful APIの設計やデータモデリング、非同期処理、セキュリティ、スケーラビリティへの配慮まで幅広く担当していただきます。 バックエンドのみならず、フロントエンドやAI技術との連携も多く、LLMアプリケーションの中間層やプロンプト制御の設計、RAG構成のハブ的実装に関わる機会もあります。 また、リモートワーク・フレックスタイム制を活用した柔軟な働き方ができることや、安定した経営基盤の上で、中長期視点でのプロダクト開発ができることも魅力の1つです。 ■ 主な業務内容　 ★「どうやって」やるのか ・REST API / Web API の設計・実装（FastAPIなど） ・RDB / NoSQLを活用したデータ設計・パフォーマンスチューニング ・バッチ処理・ジョブスケジューリング（Airflow, Celeryなど） ・LLMを活用したアプリケーションの中間層実装（FastAPI + LangChain 等） ・外部サービス連携（SaaS API, OAuth, Webhook など）の設計 ・アーキテクチャ設計、コードレビュー、テストの自動化 ・プロダクト開発の初期フェーズにおける技術検討・PoC実装 【仕事の特色】 【エンジニア組織の本格拡充へ】 アポロは着実に積み上げてきた実績を踏まえ、さらに事業の幅を広げていくフェーズに差し掛かっており、エンジニア組織を中核に据えた事業拡大を目指しています。 そのために今回、ソフトウェア開発全般を担うメンバーを広く募集することとなりました。フロントエンド、サーバーサイド、MLOps、DevOpsなど、それぞれのご経験・ご志向に応じたポジションをご用意しています。 【アポロのエンジニアの業務範囲（経験によって調整）】 ★アポロのエンジニアが「何を」やるのか ・顧客向けAIソリューションの開発・運用 例：需要予測、画像解析、配送最適化、RAG構成のAIアシスタントなど ・自社プロダクトの企画・開発・運用 例：マーケティング支援ツール、人事評価系サービス、ナレッジ検索システム等 ・技術基盤・開発体制の整備 例：クラウドインフラの設計、CI/CD・MLパイプライン構築、監視・セキュリティ強化 など いずれの業務も、要件定義から設計・実装・運用まで一貫して関わっていただく想定です。 開発体制やツール類については、新しい知見を取り入れた技術選定や開発プロセスの構築にも積極的に関わっていただけます。 ■このポジションの魅力 ・実サービスを支えるアーキテクチャの中核に携わることができる ・生成AIなど最先端のユースケースとバックエンドをつなぐ経験が得られる ・裁量の大きな環境で、技術選定や設計方針の提案から関与できる ・チームの成長と共に、テックリード的な役割へスムーズに移行可能

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• アポロ株式会社 【AIアプリケーションエンジニア】LLMアプリケーションの構築／ベクトル検索基盤の設計・実装／設計・開発・運用

  • 正社員
  • 年間休日120日以上
  • 服装自由
  • フレックス制
  • BtoB向け

  必須条件	・Pythonによるソフトウェア開発経験（2年以上） ・LangChain / OpenAI API などを用いたLLMアプリケーション開発経験 ・ベクトル検索（FAISS, Weaviate等）の基本理解と実装経験 ・REST APIの設計・実装経験（FastAPI等） ・技術を用いて課題解決に取り組むことが好きな方 ・顧客や他職種と連携しながら開発を進めることに関心がある方 ・スタートアップ／スモールチームならではの柔軟性とスピード感を楽しめる方 ・プロダクトの構想段階から携わり、責任を持って育てていく意欲のある方
  想定年収	800～1,200万円
  募集職種	データサイエンティスト
  最寄り駅	JR山手線 渋谷駅
  仕事内容	■MLOps / AIアプリケーションエンジニアの仕事概要 MLOps / AIアプリケーションエンジニアは、生成AI（LLM）や機械学習技術を活用したソリューション・プロダクト開発の中核を担うポジションです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成の設計・実装や、推論APIの構築・運用、自動評価基盤の整備など、先端技術を現場で機能させる役割を担います。 リモートワーク・フレックスタイム制を活用した柔軟な働き方ができることや、 安定した経営基盤の上で、中長期視点でのプロダクト開発ができることも魅力の1つです。 ■ 主な業務内容　★「どうやって」やるのか ・LangChainやLlamaIndex等を用いたLLMアプリケーションの構築 ・ベクトル検索基盤の設計・実装（FAISS / Weaviate / Qdrant など） ・推論用API（FastAPIなど）の設計・開発・運用 ・RAG構成のPoC〜プロダクション化 ・モデル・データ・アプリのパイプライン管理（MLflow / DVC 等） ・Embedding生成／更新処理の設計とバッチ管理 ・プロンプト設計、自動評価、A/Bテスト環境の構築 ・顧客要件に応じた生成AIの導入支援（プロンプト調整・コスト試算等） 【仕事の特色】 【エンジニア組織の本格拡充へ】 アポロは着実に積み上げてきた実績を踏まえ、さらに事業の幅を広げていくフェーズに差し掛かっており、エンジニア組織を中核に据えた事業拡大を目指しています。 そのために今回、ソフトウェア開発全般を担うメンバーを広く募集することとなりました。フロントエンド、サーバーサイド、MLOps、DevOpsなど、それぞれのご経験・ご志向に応じたポジションをご用意しています。 【アポロのエンジニアの業務範囲（経験によって調整）】★アポロのエンジニアが「何を」やるのか ・顧客向けAIソリューションの開発・運用 例：需要予測、画像解析、配送最適化、RAG構成のAIアシスタントなど ・自社プロダクトの企画・開発・運用 例：マーケティング支援ツール、人事評価系サービス、ナレッジ検索システム等 ・技術基盤・開発体制の整備 例：クラウドインフラの設計、CI/CD・MLパイプライン構築、監視・セキュリティ強化 など いずれの業務も、要件定義から設計・実装・運用まで一貫して関わっていただく想定です。 開発体制やツール類については、新しい知見を取り入れた技術選定や開発プロセスの構築にも積極的に関わっていただけます。 ■このポジションの魅力 ・LLMやRAGといった生成AI技術の実用化・社会実装に直接携われる環境 ・ソリューション／自社プロダクトいずれにも関与可能 ・MLOps〜LLMアプリ〜フロント接続まで全体像に関わる経験が積める ・成長中のチームで、技術選定や基盤構築に初期から関われる

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• アポロ株式会社 【インフラエンジニア】クラウドインフラ構築・運用／CI/CDパイプラインの構築・整備／フレックス制

  • 正社員
  • 年間休日120日以上
  • 服装自由
  • フレックス制
  • BtoB向け

  必須条件	・AWS / GCP等のパブリッククラウドに関する基本的な設計・運用経験 ・Docker, Kubernetesなどのコンテナ技術を用いた環境の構築経験 ・GitHub Actions等を用いたCI/CD構築経験 ・Linuxサーバーに関する基礎知識と運用経験 ・技術を用いて課題解決に取り組むことが好きな方 ・顧客や他職種と連携しながら開発を進めることに関心がある方 ・スタートアップ／スモールチームならではの柔軟性とスピード感を楽しめる方 ・プロダクトの構想段階から携わり、責任を持って育てていく意欲のある方 ・アポロが掲げる行動指針に共感できる方 《アポロの行動指針》 ・プロ前提：「プロになる」のではなく「プロ前提」。自分が関わった案件に関して、責任感を持って最後までやり抜こう ・私ならこれがいい：自分の意思があり、逃げずに発想・創造をどんどん行い、チャレンジしよう ・うずしおスタイル：「うずしお」のようにステークホルダー全体を巻き込んで、事業や仲間づくりを推進しよう ・リスペクトある直言：相互にリスペクトを持ち、率直に意見を言い合おう
  想定年収	800～1,200万円
  最寄り駅	JR山手線 渋谷駅
  仕事内容	■DevOps / インフラエンジニアの仕事概要 DevOps / インフラエンジニアは、アポロにおける開発・運用の安定性とスピードを支える技術基盤の整備・運用を担うポジションです。 クラウドインフラの構築・運用から、CI/CDパイプラインの設計、監視・ログの整備、セキュリティ強化まで、開発チーム全体を横断的に支援する役割となります。 また、生成AIや機械学習基盤との連携も多く、MLOps環境の整備や推論APIの実行環境構築、GPU活用のための環境整備などにも関与いただきます。 安定性と柔軟性を両立した技術基盤の構築に挑戦したい方を歓迎します。 ■ 主な業務内容　★「どうやって」やるのか ・AWS / GCP などのクラウドインフラ構築・運用（EC2, S3, Lambda, IAM等） ・CI/CDパイプラインの構築・整備（GitHub Actions） ・Docker / Kubernetes などを用いた環境構築・デプロイ ・IaC（Terraform, CloudFormation等）による環境管理 ・ログ管理・監視基盤の整備（Datadog / Sentry / Prometheus 等） ・セキュリティ設定やネットワーク設計（VPC, IAM, Firewall等） ・MLOps環境の整備（モデルのデプロイ、バージョン管理、推論環境設計） ・アラート設計・障害対応・可用性設計 【仕事の特色】 【エンジニア組織の本格拡充へ】 アポロは着実に積み上げてきた実績を踏まえ、さらに事業の幅を広げていくフェーズに差し掛かっており、エンジニア組織を中核に据えた事業拡大を目指しています。 そのために今回、ソフトウェア開発全般を担うメンバーを広く募集することとなりました。フロントエンド、サーバーサイド、MLOps、DevOpsなど、それぞれのご経験・ご志向に応じたポジションをご用意しています。 【アポロのエンジニアの業務範囲（経験によって調整）】★アポロのエンジニアが「何を」やるのか ・顧客向けAIソリューションの開発・運用 例：需要予測、画像解析、配送最適化、RAG構成のAIアシスタントなど ・自社プロダクトの企画・開発・運用 例：マーケティング支援ツール、人事評価系サービス、ナレッジ検索システム等 ・技術基盤・開発体制の整備 例：クラウドインフラの設計、CI/CD・MLパイプライン構築、監視・セキュリティ強化 など いずれの業務も、要件定義から設計・実装・運用まで一貫して関わっていただく想定です。 開発体制やツール類については、新しい知見を取り入れた技術選定や開発プロセスの構築にも積極的に関わっていただけます。 ■このポジションの魅力 ・開発プロジェクト全体の技術基盤を自ら設計・改善できる裁量 ・プロダクト開発と連携しながら、新しいDevOps体制を一から構築できる ・MLOpsや生成AI基盤など、先端技術と接続するインフラ領域に関与可能 ・安定運用だけでなく、「技術で開発チームの価値を高める」役割を担える

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• アポロ株式会社 【データサイエンティスト】アウトプットの品質を追求／誤差要因分析等のモデル改善分析／フレックス

  • 正社員
  • 服装自由
  • フレックス制
  • 外国籍の方も活躍中
  • BtoB向け

  必須条件	【スタッフレベル】 ・統計学・機械学習の基礎理解 ・データ加工・機械学習モデル開発に関わるプログラミングの経験（SQLとPythonの経験、いずれも2年以上） ・研究またはビジネスにおいて、データ分析によって課題を解決した経験（2年以上） ・チーム内外の関係者と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力 【マネージャーレベル】 ※スタッフレベルに加えて ・データ加工・機械学習モデル開発に関わるプログラミングの経験（SQLとPythonの経験、いずれも5年以上） ・コンサルティングファーム、分析会社、事業会社等で、データ分析・AI開発プロジェクトのマネジメント経験 ・スタッフレベルのメンバーを管理・育成した経験 ・クライアントValueを追求できる方 ・他者の良いところを素直に吸収する柔軟性を持ちつつ、自分の良いところは広める事ができる方 ・自分の頭で考える事に楽しさを感じられる方
  想定年収	400～1,000万円
  募集職種	データサイエンティスト
  最寄り駅	JR山手線 渋谷駅
  仕事内容	どの会社でどのような技術のAIビジネスに関わるにせよ、データサイエンティストとして創出する全ての価値の源泉となる下記の主業務に関して、大手コンサルで修羅場をくぐってきたメンバーを中心とした指導のもと、アウトプットの品質を追求していただきます。 【主業務】（※） ■スタッフレベル ・データ加工 ・基礎分析 ・AIモデルの開発・精度検証 ・誤差要因分析等のモデル改善分析 ・業務検証 ■マネージャーレベル ・分析設計、モデル設計、業務検証設計 ・AIモデル開発案件のプロジェクトマネジメント ・業務効果の設計・数値化 ・新規案件・既存案件拡大の提案 （※）上記品質が一定レベルで安定してきたら、それを更に深めるでも良いし、新サービス・ビジネス開発や大学との共同研究等、思い思いのチャレンジをお願いしたいと考えています。 【仕事の特色】 【こんな方にピッタリの環境です！】 ・現職では最強のデータサイエンティストで、更なる進化の方向性を模索している方 ・本当は超有名企業に入社したく、ステップアップを目指している方 ・PoC案件は経験豊富だが、リアルに業務効果に繋がるAI案件を見た事がない方 ・データサイエンスの実力を持ちつつ新ビジネスやサービス開発もできるスーパーマンを目指す方 ・データサイエンスは好きだが、クライアントValueを考え抜く事の面白さにまだ気づけてない方 ・AI系スタートアップの知見を学び、自身でAI系スタートアップの設立を目指す方 ・コンサルと同水準の年収を目指す方

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• アポロ株式会社 【社内SE（インフラ系）】プロダクトの運用・保守業務を中心に担当／初期対応・診断および一次対応／フレックス

  • 正社員
  • 服装自由
  • フレックス制
  • 外国籍の方も活躍中
  • BtoB向け

  必須条件	下記のご経験・スキルをお持ちの方 ・linuxサーバの保守の経験 ・ネットワークの基礎知識 ・Python / TypeScriptの使用経験 （実務でのご経験はなくてもOKです） ・仕事が丁寧な方（誤字脱字が少ない、連絡が早い、ドキュメントが丁寧 など） ・ルーティン作業を楽しめる、ルーティンワークの中にも改善点を見つけられる方 ・コミュニケーションを円滑にできる方 ・誰かをサポートすることにやりがいを感じられる方 ・共感力が強く、相手の立場に立って考えられる方 ・小さな組織で働くことを楽しいと感じられる方 ・状況を見て、自分ができることを考えられる方 ・実務経験はないが、IT系の学習経験を活かしたい方
  想定年収	350～450万円
  募集職種	社内SE
  最寄り駅	JR山手線 渋谷駅
  仕事内容	現在リリースしているプロダクトの運用・保守業務を中心にご担当いただきます。 ・システム運用業務 - システムに関する問い合わせや問題報告の受付対応（電話・メール等） - 発生した問題の初期対応・診断および一次対応 - 定常的に発生する監視や報告などの業務 (自身で対応できない問題や複雑な障害については、適切な担当者や専門チームにエスカレーションを行ってください。運用に対する改善提案をいただけると、人事評価につながります。) ※場合によって、夜間対応が発生します（月0～1回ほど） ・ドキュメント整備 - システム運用や開発に関するドキュメントの作成・更新 - 手順書やマニュアルの整備 ルーティン作業が多いですが、顧客との直接のかかわりが多く、当社のアポロの品質を保つ重要なポジションになります。 【スキルに応じて】 ・ 開発メンバーのサポート業務 （スキルに応じて、小規模な開発タスクの実施やコードの修正、機能追加などにも携わっていただく場合があります） ・開発プロダクトのテスト実施 - 新機能や修正箇所のテスト （サーバにはいってコマンドをたたいたり、ソースコードを読んだりすることができると、担当業務の幅が広がります） その他、クライアントとの打ち合わせに参加したり、直接コミュニケーションを取ることも発生します。社内システムやクラウドサービスの管理などの業務をお願いする場合もあります。 【仕事の特色】 【募集背景】 当社では、クライアントワークでのプロダクト開発にとどまらず、その知見を活かし、自社プロダクトの開発も積極的に行っています。 一方で、自社エンジニアが不足しており（現在、開発部門のメンバーは Unit長1名、マネージャー1名、スタッフ3名の合計5名）、外部のパートナー企業やフリーランスの方に協力して頂きながら進めている現状です。 システムをご利用の顧客企業に対し、よりスピーディー、かつ臨機応変で丁寧な対応を行っていくために、この度、システムの運用保守をメインで担う方を募集します。 【これまでに開発したプロダクト例（一部）】 　https://apol.co.jp/service/marketing-workspace/ 　https://apol.co.jp/solution/ilodoli/ 【開発業務に携わる場合、使用する開発・運用環境】 ・Frontend : TypeScript, React, Next.js ・Backend : Python, FastAPI ・Database : RDB・グラフDB・Redshiftなどの分析DB ・Infra : AWS (Lambda / ECS / S3 など) ・開発環境整備：GitHub, Docker, VSCode 【入社後のイメージ】 入社後まずは、システム運用・保守業務やドキュメントの整理業務をメインで行っていただきます。しかし、運用業務のみだと現状まだまだ稼働時間が少ないため、スキルに応じて開発サポートなど担当業務の幅を広げていただけたらと考えております。 【フォロー体制・教育体制もしっかり◎】 扱うシステムに関することなど、最初、覚えることが多いかとおもいますが、しっかり教えさせていただきますので、ご安心ください。 また、現在専任者がいるポジションではありませんが、必ず他に運用できるメンバーが並走し、安心して業務に取り組むことができる環境を整えております。

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