SES的新夥伴!!將經驗與直覺數據化,運用AI連結工程師與專案的次世代SES媒合系統正式公開【工程師的夥伴股份有限公司】
工程師的夥伴股份有限公司發布了由AI驅動的次世代SES媒合系統,透過LLM分析非結構化數據,解決人才錯配問題並協助提升工程師待遇。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月2日 19:00
- 🔍 收集: 2026年4月2日 14:30
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月21日 06:47(收集後448小時16分鐘)
## 開發背景:潛藏於SES產業中的「人才與專案錯配」
至今為止,本公司已在SES(系統工程服務)產業中,成功連結了超過10,000名以上的工程師與8,000件以上的企業專案。然而,工程師與專案的媒合,過去有很大部分不得不仰賴負責人的「經驗」與「直覺」。
實際情況是,專案資訊與人才資訊往往以最初提交的文本數據直接處理,並未建立適當的資料庫。結果導致有時會出現對工程師而言「為什麼我會被分配到這個專案?」的依據不夠透明的情況。
工程師的夥伴(Engineer no Mikata)股份有限公司將解決這個問題。基於本公司過去累積超過8,000件媒合的實務知識,我們融合了最新的AI技術,開發出獨家的「工程師媒合系統」。
## 本系統的特色:以AI將「現場的認同感」結構化
我們將過去本公司專家所擁有的龐大知識,配合最新的AI技術水準進行適當的結構化,並累積至資料庫中。
**1. 徹底解析「非結構化數據」**
複合分析工程師的「專業技能」、「期望收入」、「工作條件」,以及企業專案的「發包金額」、「交期」、「需求人數」等資訊。無法量化的備註資訊等,也能透過LLM加以反映。目前已有超過100,000筆的工程師與專案註冊,任何專案都能媒合到最合適的工程師。
**2. 最大化工程師職涯的提案**
透過將每位工程師的詳細資訊導入系統,能夠從眾多專案中,提議出最符合該工程師技能與未來展望的專案。
**3. CTO加藤的「獨家媒合邏輯」**
這不僅僅是機械式的連結,身兼工程經理與AI專家的CTO加藤,將從工程師與企業雙方訪談獲得的內容,轉化為獨家講究的邏輯加以反映。系統不僅止於數字,更融入了來自第一線視角的「認同感」。
## 本系統能實現的事①:改善工程師待遇
**1. 實現令人信服的「加薪」**
我們絕不會「憑感覺」來評價工程師的技能。將根據您登錄的經驗與技能,精確地將市場價值數據化。透過將每位工程師與能給予最高評價的專案進行媒合,防止技能被賤賣。正因為是有憑有據的媒合,才能獲得作為合理報酬的加薪。
**2. 找到適合自己氛圍的現場**
將「進入現場後發現比想像中吵鬧/過於安靜」或「實際進入現場後發現加班很多」等風險降至最低。透過分析過去的心得與現場氛圍,讓工程師發揮最佳表現。
至今為止,本公司已在SES(系統工程服務)產業中,成功連結了超過10,000名以上的工程師與8,000件以上的企業專案。然而,工程師與專案的媒合,過去有很大部分不得不仰賴負責人的「經驗」與「直覺」。
實際情況是,專案資訊與人才資訊往往以最初提交的文本數據直接處理,並未建立適當的資料庫。結果導致有時會出現對工程師而言「為什麼我會被分配到這個專案?」的依據不夠透明的情況。
工程師的夥伴(Engineer no Mikata)股份有限公司將解決這個問題。基於本公司過去累積超過8,000件媒合的實務知識,我們融合了最新的AI技術,開發出獨家的「工程師媒合系統」。
## 本系統的特色:以AI將「現場的認同感」結構化
我們將過去本公司專家所擁有的龐大知識,配合最新的AI技術水準進行適當的結構化,並累積至資料庫中。
**1. 徹底解析「非結構化數據」**
複合分析工程師的「專業技能」、「期望收入」、「工作條件」,以及企業專案的「發包金額」、「交期」、「需求人數」等資訊。無法量化的備註資訊等,也能透過LLM加以反映。目前已有超過100,000筆的工程師與專案註冊,任何專案都能媒合到最合適的工程師。
**2. 最大化工程師職涯的提案**
透過將每位工程師的詳細資訊導入系統,能夠從眾多專案中,提議出最符合該工程師技能與未來展望的專案。
**3. CTO加藤的「獨家媒合邏輯」**
這不僅僅是機械式的連結,身兼工程經理與AI專家的CTO加藤,將從工程師與企業雙方訪談獲得的內容,轉化為獨家講究的邏輯加以反映。系統不僅止於數字,更融入了來自第一線視角的「認同感」。
## 本系統能實現的事①:改善工程師待遇
**1. 實現令人信服的「加薪」**
我們絕不會「憑感覺」來評價工程師的技能。將根據您登錄的經驗與技能,精確地將市場價值數據化。透過將每位工程師與能給予最高評價的專案進行媒合,防止技能被賤賣。正因為是有憑有據的媒合,才能獲得作為合理報酬的加薪。
**2. 找到適合自己氛圍的現場**
將「進入現場後發現比想像中吵鬧/過於安靜」或「實際進入現場後發現加班很多」等風險降至最低。透過分析過去的心得與現場氛圍,讓工程師發揮最佳表現。