統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、同社社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。 【具体的には】 ・データ分析 ・解析データのレポートの見える化（可視化） ・プログラミング（解析、シミュレーション等） 【ポジションの特長】 ・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。 ・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
開発支援AIの開発と社内適用事例の創出を担当いただきます。 【具体的には】※以下のいずれか、または両方の業務を担当いただきます。 ・開発支援AIを進化させるため、協業先のAI研究者・エンジニアとの技術的な議論のリード、集約 ・当該AIの社内適用のための現開発工程および、ツールの調査、自動化プログラム作成 【やりがい・魅力】 ・AI開発に特化した別会社を立ち上げたり、社内に専門部署を設置する企業もあるかと思いますが、マツダにおいては社内の自動車の開発組織内に AI 技術チーを設けている為、研究がビジネス的な成果に直結し、現場のフィードバックもダイレクトに感じながら AI 開発を行う事が可能です。 ・協業先の機械学習のトップカンファレンスに、論文発表し続けているような世界トップクラスのAI研究者・エンジニアと直接、AI進化の研究テーマ・内容について議論するのは大変エキサイティングな経験です ・同チームは、社内全体の変革につながる先進的な取り組みを多く行っており、既に実績を上げています。会社全体さらには業界全体のプロセスを変えるといった大きな視野で仕事をする事が出来ます 【実績】 同社は英国のSecondmind社と戦略的パートナーシップを提携しており、高度化・複雑化する自動車の設計・開発に対応していくため開発プロセスの革新に取り組んできました。同社はグローバルで初めてSecondmind社のアクティブラーニング技術をエンジンの制御パラメータの最適化工程に適用し、同工程の所要時間を1／3に短縮することに成功しました。 現在、Secondmind社と新たなAI（Augmented Intelligence／拡張知能）技術に取り組み、人間の創造性や独自性を最大限に発揮できる究極の開発プロセスの実現を目指しています。
■同社にて、下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI（Web）開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担う ＜ポジション特長＞ AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、同社が将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。 ＜配属チーム＞ 全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しています。
■開発支援AIの開発および他開発本部を含む社内適用事例の創出に向け、組織リードの役割を担当していただきます。 【具体的には】 ・数学的知見を活かした課題抽出/抽象化および機能追加（ 課題を特定した上で実装すべき機能を適切に判断／選定していく） ・開発支援AI進化に向けた、協業先のAI研究者およびエンジニアとの技術的な議論リード／集約 ・当該AIの社内適用に向けた、現開発工程およびツールの調査／自動化プログラム作成リード 【業務プロセスイメージ】 ■AI開発業務： ・次の研究フェーズに向けたAI開発方針の検討／決定および具体的な研究テーマの絞り込み（6カ月～12カ月毎） ・協業先に弊社の要件を提示し、開発に向けた詳細すり合わせ（週次～月次） ・協業先からの報告に対するレビュー（週次から月次） 報告の形は、週例打ち合わせ、技術レポート、実装したAIプロトタイプ等 ・研究フェーズ毎の社内役員報告会 ■社内へのAI適用業務： ・他本部への適用事例創出（随時） 協業先と開発したAIツールを他部門に紹介し、適用可能なテーマを模索 適用候補となるテーマを持っている部門と問題をすり合わせ、適用イメージや役割分担等を決定 ※分担に応じて適用例を創出
■開発支援AIの開発および他開発本部を含む社内適用事例の創出に向けた業務を担当していただきます。 【具体的には】 ※経験やスキルに応じて以下いずれか、または両方を担当いただきます。 ・開発支援AI進化に向けた、協業先のAI研究者およびエンジニアとの技術的な議論／評価 ・当該AIの社内適用に向けた、現開発工程およびツールの調査／自動化プログラム作成 ※個別のAI技術開発や、個別のAI適用テーマに取り組む業務からスタートし、そこで身につけたスキルを武器として将来的にはより広範囲の開発プロセス変革を担うキャリアパスを想定しています。 【業務プロセスイメージ】 ■AI開発業務： ・次の研究フェーズに向けたAI開発方針の検討/決定および具体的な研究テーマの絞り込み（6カ月～12カ月毎） ・協業先に同社の要件を提示し、開発に向けた詳細すり合わせ（週次～月次） ・協業先からの報告に対するレビュー（週次から月次） 報告の形は、週例打ち合わせ、技術レポート、実装したAIプロトタイプ等 ・研究フェーズ毎の社内役員報告会 ■社内へのAI適用業務： ・他本部への適用事例創出（随時） 協業先と開発したAIツールを他部門に紹介し、適用可能なテーマを模索 適用候補となるテーマを持っている部門と問題をすり合わせ、適用イメージや役割分担等を決定 ※分担に応じて適用例を創出。
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