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自社開発のパフォーマンスエンジニアリングプラットフォーム『Fixstars AIBooster』のForward Deployed Engineerとして、製品の導入・活用支援・開発チームへのフィードバック・営業支援をご担当いただきます。 顧客が直面するAI開発（環境構築、精度改善、パフォーマンス改善など）の技術的な課題を解決し、製品価値を最大化することで、顧客と自社製品双方の成功を能動的にリードするポジションです。 【具体的には】 ・顧客へFixstars AIBoosterの導入・活用支援 ・顧客のAI開発における困りごと全般の解決支援（環境構築、精度改善、パフォーマンス改善、etc...） ・製品導入から活用促進までのプランの構築 ・顧客課題に基づく技術検証や製品仕様へのフィードバック ・活用事例などによる営業・マーケティング支援
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■ソフトウェアエンジニをご担当いただきます。 【具体的には】 AI技術への専門知識に基づいたプロダクトの応用方法を提案していただきます。 ＜詳細＞ ・AIを活用しプロダクトの価値を向上させる先行技術開発 ・特定領域のアルゴリズム開発を行うAI機能設計 【ポジションの魅力】 ・日本全体、そして世界へと羽ばたくことを目指しているプロダクトをリードすることが可能 ・大企業の規模感でありながら、スタートアップのようなスピード感をもって働くことが可能 ・ポジションや年齢、性別、国籍にとらわれずにフラットな意見交換ができる風土がある
同社情報システム本部 情報システム部の専任担当として、生成AI（LLM）を中心とした最新技術の検証から、全社導入に向けた環境構築、業務適用への企画・推進までを一貫してご担当いただきます。決まったシステムを作るのではなく、「同社のビジネスにおいて、どこにAIを適用すれば最大の効果が出るか」を探索し、形にしていくポジションです。 【具体的には】 ・全社AI活用の方針策定・ロードマップ作成 ・生成AI活用基盤（社内版ChatGPT、RAG環境等）の設計・構築・運用 ・各事業部門（研究開発、マーケティング、製造、営業等）との連携によるユースケースの発掘 ・PoC（概念実証）の実施、プロトタイプ開発 ・AI活用におけるセキュリティガイドライン・利用ルールの策定 ・社内リテラシー向上のための研修企画・勉強会の実施 ・最新AI技術の調査・検証および社内展開 【プロジェクト事例（想定）】 ・社内ナレッジ検索システム（RAG）の構築による、問い合わせ対応の自動化・効率化 ・マーケティング部門における広告コピー・商品PR文の生成支援ツールの開発 ・研究開発部門における論文要約・実験データ分析補助AIの導入 【ポジションの魅力】 ・AI推進の「旗振り役」： 全社的なAI活用の第一人者として、ルール作りから技術選定まで大きな裁量を持ってリードできます。 ・ビジネスインパクトの大きさ： 事務効率化だけでなく、新商品開発や顧客体験の向上など、メーカーとしての競争力に直結するプロジェクトに関われます。 ・最新技術への挑戦： 生成AIをはじめとする新しい技術を積極的に試し、実戦投入できる環境です。
■同社にて、以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・自動車車体設計におけるデータ利活用DXツールの開発 ・AIエージェントによる社内業務アプリケーションの開発 ・技術支援ワークフローシステムおよびツールの開発 ・Local LLMを使った評価業務の効率化 ・ソフトウェア開発で利用する生成AIツールの開発 ・AIによる船舶制御の先行技術開発 ・AIのOSSを応用した映像解析開発 ・AIプロンプト自動更新機能の開発 【関われる製品・サービス】 自動車（開発効率化・自動化/生産効率化）、ロボット、次世代デバイス、医療機器、AR/VR製品、センシング/IoT 等
■同職種では様々なテーマに取り組んでいます。 各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。 人材の流動性を重要視していて、職務内容については、強みや希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定されます。 【具体的には】 ・企業におけるAI/生成AI活用戦略策定支援 ・AIに代表される高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援 ・全社データ利活用に向けたCoE組織組成、および運用支援 ・社内データ活用人材内製化における伴走型人材育成支援 ・業務におけるAI活用に必要なPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援 ・同社内部のインダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の業務課題に対するAI活用ソリューションの提案 ・AIガバナンスに関するポリシー・ガイドライン策定、社内オペレーション設計 など
■社会インフラを支える産業用電源装置・蓄電システムの研究開発業務を担当いただきます。 社会や人々の生活基盤を支える重要な製品であり、地球環境への貢献につながる製品もあるため、強いやりがいを感じられる職種です。 【具体的には】 産業用電源装置・蓄電システムの制御技術開発 ・AIを用いた充放電・温調・運転条件の最適化（最適制御）アルゴリズム開発 ・需要・負荷予測（時系列予測）モデルの開発 ・AIを用いた異常検知（予兆保全）、劣化診断／寿命予測モデルの開発 ・モデルの実装（Python等）および実機／シミュレーション環境での検証・運用設計 ・AIを活用した設計開発プロセスの効率化（要求仕様整理の支援、設計案の自動生成／比較、評価データ解析の自動化、など） ※産業用電源装置・蓄電システムとは：以下の施設に搭載されているバックアップ用の電源装置であり、社会インフラの一翼を担う重要な設備です。 ビルやショッピングセンター等の商業施設、鉄道（駅）・道路・通信等のインフラ施設、プラント（工場）やデータセンター、上下水道・ダム など また、蓄電池システムは、BESS（Battery Energy Storage System）を中心に、系統安定化・需給調整・再エネ出力変動対策などに用いる大規模蓄電システムを手掛けています。 さらに、電力市場取引も見据え、蓄電池と系統をつなぐパワーコンディショナ（PCS）を含む周辺機器・制御まで一体で提供しています。
■以下の業務領域を主なスコープとし、業務プロセスの現状把握と課題抽出、AI技術の適用領域の特定・PoC設計、ステークホルダーとの要件定義・ファシリテーション、社内データ・システムチームとの連携を行います。 【具体的には】 ・需給調整（S&OP）領域：需要計画と供給計画の整合、需給ギャップの可視化／意思決定支援 ・生産領域：生産現場等でのAI活用促進、工場での製造計画立案支援など原材料／部材調達やロジスティクス領域は別部門が担当のため主要な領域ではありませんが、必要に応じて各部門と連携する可能性はあります。 【担う役割】 同ポジションは、AIスペシャリストとして、オペレーション部門におけるAIなどのデジタル技術を活用したプロジェクトの「企画」「実行」「現場への定着」を一気通貫でリードする中心的な役割を担っていただきます。プロジェクトの成否に直結する、極めて重要な役割です。 ・真の課題発見：現場に入り込み、「本当の課題は何か」という問いを設計し、AI活用に向けた仮説を構築する。 ・変革の推進：AI技術の選定、PoCの実行、そして現場／IT／本部／経営層など多様なステークホルダーを巻き込んだ業務変革を推進する。
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■AIを車載機へ適用するための先行開発業務、また、プロジェクトマネージャーをご担当いただきます。 【具体的には】 ・車載機向けAIのモデル設計、開発、評価、車載評価ボードへの実装 ・プロジェクト管理、改題解決推進 ・社内関連部署とのやりとり、顧客とのやりとり ＜想定ポジション＞ 先行の技術開発エンジニア、もしくは、先行技術開発リーダー（5名程度のグループをリード） ※車載機向けのAI設計、開発、実装の一連の技術が身につきます。また、自動車メーカーとの調整やマネジメントのノウハウも身につきます。 【業務の魅力】 ・車載機に搭載されたAI演算能力に合わせたAI設計～開発・実装までの一連のプロセスを習得できます。 ・また、新しい機能を実現するサービスやアプリの基となるAIを自動車メーカーと一緒に開発できるため、実際にご自身が開発したAIを搭載した完成車がユーザーに届くという大きなやり甲斐を感じることができます。
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同社にて、主に以下の業務を担当いただきます。これまでのご経験を参考に、ご自身に適した業務から優先的に担当いただきます。 ■AIをはじめとした先端技術の調査・研究 ■先端技術を活用したシステム開発 【具体的には】 ①AIをはじめとした先端技術の研究 ・論文などによる最新技術の調査 ・動作検証 ・性能向上施策の検討、評価 ・研究成果の社内公開 ②先端技術を活用したシステム開発 ・先端技術を利用したサービスの検討 ・プロトタイプ開発、PoCの実施 ・社内へのシステム展開 【プロジェクト事例：AIチャットボット開発】 －開発体制：1~5名体制（参入いただくプロジェクト規模により変更があります。） －使用言語：Python、JavaScript －使用OS： Windows、Linux －担当フェーズ：AI精度向上、基本設計～システム試験、インフラ構築、運用保守 【このポジションで働くメリット】 1.最先端技術の知見習得 ・技術の最前線の状況を把握し、評価・分析する経験が得られます。 ・AIを活用したシステムの企画～開発までの経験が得られます。 ・IT業界全般の知識やデジタルトランスフォーメーションについて学べる。 2.次世代リーダーへのキャリアパス ・将来のリーダー・マネジャー候補としてのチーム運営の経験を積める。 【キャリアパス】 研究開発(R&D)業務の実務を担当いただきます。 先端技術の調査・研究、検証・分析など、これまでのご経験を参考に、ご自身に適した業務から優先的に担当いただきますのでご安心ください。 また、将来のリーダー・マネジャー候補者としてのチーム運営面も含めてステップアップしていただきます。
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■同社が展開する高性能デジタルカメラやインスタントカメラ、プリンティングサービス等のスマホアプリ/オンラインサービスに向けた、主に画像・動画を対象としたAI領域のプロジェクト推進および研究開発を担当していただきます。 【具体的には】 ・商品化開発に向けた、AI領域の提案・要件定義 （商品企画担当者やアプリ/サービス開発担当者と連携） ・開発方針の策定、データ整備、モデル試作・評価、およびAPI設計・開発 （グループ内外の協力会社を含む体制でのプロジェクト推進、または自身で実施）
■自社プロダクトの未来を創るAIエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ■業界特化・業務特化AIエージェントの企画‧設計 ・ ERPに蓄積された会計、販売、生産管理、⼈事のデータを活⽤した、新たなAI機能の企画⽴案 ・ 顧客の潜在的なニーズや業務課題を分析し、解決策となるAIソリューションの設計 ・ ⽣成AI（LLM）、需要予測、異常検知、最適化など、最新AI技術の応⽤研究と技術選定 ■AIモデル‧AIを活⽤したシステムの開発‧実装 ・ Python、各種AIフレームワークを⽤いたAIモデルの開発、評価、改善 ・ Google Cloud (Vertex AI, Gemini) やMicrosoft Azure (Azure OpenAI Service) などクラウドプラットフォーム上でのAI機能の実装 ・ PROACTIVE本体やBIツール（Looker等）とのAPI連携開発 ■プロダクトへのインテグレーションと改善 ・ 開発したAI機能をプロダクトへ組み込み、継続的なパフォーマンス改善や機能拡張 ・ リリース後の効果測定、ユーザーフィードバック分析に基づいた改善サイクル
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同組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。同ポジションでは、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームの提案、実装をご担当いただきます。 【具体的には】 ■以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装 ・AIエージェント（AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等）の特徴 ・データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴 ・データパイプライン ・AIモデルの継続的改善（LLMOps／FMOps） ・セキュリティやガバナンス ■上記を実現するための最新技術調査、検証 ■チームメンバーの指導・育成 【ポジションの魅力】 同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としていて、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、文字通り、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。その中でも、同組織は生成AI活用コンセプト「SmartAgentTM」（※）を推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。
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同社の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。同ポジションでは顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進していただきます。 【具体的には】 ・AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う ・AI、特にAIエージェントの要件定義〜運用における全工程を技術的にサポート ・AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装 ・チームメンバーの指導・育成 【ポジションの魅力】 同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としていて、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、文字通り、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。その中でも、同社の組織は生成AI活用コンセプト「SmartAgentTM」（※）を推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。
同社にて、ご経験やご希望、適性に応じて、以下のいずれか、または複数の業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・AIプロジェクトの要件定義・ヒアリング：社内外の顧客の課題をヒアリング、AIで解決できる顧客課題を発見、要件に落とし込み顧客との合意をとる ・PoC：要件定義の内容が想定の効果が出せそうかを技術検証するため、トライアルのサービスを開発する （自身で開発する場合、オフショア先の子会社に委託する場合あり） ・オフショア開発管理：オフショア先の子会社に開発を委託した際、進捗確認等マネジメントを実施 ・AIシステムの導入：開発したサービスを顧客または対象のチームに導入し、業務活用を推進、他の顧客や他チームでも活用できるよう、導入事例としてまとめ、展開・普及活動を行う ・先進AI技術動向の調査：AI分野における最新の技術・ツール・業界トレンド等を広く収集・分析する ・PM、PL：3名～100名規模のプロジェクト全体の進捗管理や課題管理、リソース調整、関係者とのコミュニケーションなどプロジェクトマネジメント全般 【組織ミッション】 テストのみならず、品質のあらゆる領域で業界スタンダードとなり、顧客製品/開発の品質向上に貢献し続ける
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■Industrial Advanced Technologyコンサルタントをご担当いただきます。 【役割】 製造業・建設・小売業等の深い業界知見とAIテクノロジーを融合し、次世代のデジタル変革を推進するコンサルティング業務を担当いただきます。単なる戦略立案ではなく、AI実装から運用まで一気通貫でクライアントの業務プロセス改革・新規ビジネス創出を実現します。 【主なサービスメニュー】 生産・SCM領域を中心に、AI・IoT・データ分析を活用したアジャイル開発により、以下3つの柱でコンサルティング支援を実施： 1. AI-Driven Digital Transformation（Business） AIによる業務効率化・自動化の戦略策定・実行支援 Agentic AI・Physical AIを活用した新規ビジネス創出 現場ノウハウのAI化・技術継承ソリューション 法規制AI・コンプライアンス自動化システム構築 2. Technology Platform Development（System） AI／ML基盤・MLOps環境の設計・構築支援 Digital Twin・IoTプラットフォームの開発・運用体制構築 QCD 4M PSI分析AI等の業務特化型AIシステム開発 リアルタイムデータ分析・予測基盤の実装支援 3. Innovation & Strategy Consulting AI戦略立案・ロードマップ策定支援 ISG（Innovation Showcase Garage) でのクライアント体験型デモ 新工場ライン設計・Digital Twin活用コンサルティング 組織変革・AI人材育成プログラム設計
機械学習システムの開発・運用を通じて、顧客の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。さらに、顧客の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。 【具体的には】 ■これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件を担当いただきます ■深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます ■クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます ■ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です 業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただく想定です。
AIガバナンス企画・推進業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AI倫理原則の策定 ・関連部門との調整および承認取得に向けた取りまとめ ・AIガバナンス体制・運用の全体設計 ・既存ルールを踏まえた追加ルール、ガイドライン等の整備 ・社内周知・展開および適用状況のモニタリング ・監視運用ツールの選定・導入 ・外部委託先の選定・活用 【業務の面白み／魅力】 ・ルールが固まった環境への「キャッチアップ」ではなく、「最初の形を作る」役割です。 ・DX銘柄取得を見据え、経営層との距離が近い中で、グループ全体のAI活用の方向性を左右する仕事ができます。 ・方針策定で終わらず、運用・改善サイクルまで一貫して携わることで、実効性のある仕組みづくりが可能です。
■同社において以下の業務を担当いただきます。 【具体的には】 大規模データ解析による不良分析・予兆 ・製造工程で得られた検査データを分析し、問題の特定を実施。分析結果から得られた知見をフィードバックすることで不良を予兆し、電気特性を待たずに工程内でプロセスを最適化することで不良を改善する 物理化学解析による不良モデル解明（探求） ・透過型電子顕微鏡（TEM）、熱脱離質量分析（TDS）など、世界最先端の解析技術を駆使し、製品の不良が発生するメカニズムを物理的・化学的に究明 ・単なる不良対策に留まらず、不良発生モデルを理論に落とし込み、次世代製品への対策技術として昇華させる 大規模データ解析と異常検知（実装） ・製造工程で得られる膨大な処理履歴データ、検査・計測データ、電気特性データを統合的に活用 ・Python/SQL、Linux、AWSなどの環境を用い、不良要因の特定と対策を高速で行うAI/機械学習アルゴリズムを開発 ・大規模データ解析のための環境構築（データパイプライン設計など）にも積極的に取り組みます 【キャリアパスイメージ】 入社後は、プロジェクト担当者としてOJTを通じ、実務を習得していただきます。 技術者として、専門性を極めるスペシャリストの道、組織を率いるマネジメントの道など、多様なキャリアパスを柔軟に選択・実現できる環境があります。
生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 【具体的には】 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能（ドア、空調、シート、HMI 等）やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約（リアルタイム性、安全性、エッジ実装）を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語：Python、C/C++ 環境：Windows、Linux（Ubuntu） ツール・技術：各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境（必要に応じて）
下記いずれかの業務を行っていただきます。 ■データパイプライン開発業務：情報系システム基盤に関する開発 ■インフラ構築・維持業務：サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討 入社後、まずは「情報系システム基盤」の開発・構築・維持業務を経験し、システムやサービスの知識を習得していただきます。 半年～1年後には現行システムの課題や改善点を見出し、データクラウドプラットフォーム等を活用した次期情報系システム基盤構築に向けた企画・実現性検証、クラウド移行等の更改検討をリードしていただくことを期待しています。 また、上記以外にも同グループ内で実施する以下業務にも直接的に関わる事も可能です。 ・事業毎の最適なデータマートやフロント画面機能等の要件定義、実現方法、開発内容決定 ・システムの安定稼働のためオブザーバビリティ向上、データ分析に基づく運用改善の自律的な実践 ・ビジネスの加速・効率化のためのデータ分析支援、ビジネスプラットフォームの企画と開発
■顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースとしたデータサイエンス領域のコンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。 【具体的には】 ・Python またはR を使用し、機械学習、AI、統計モデルを活用したソリューションの開発 ・データ分析における最新テクノロジーを活用し、ステークホルダーへの分析結果の提示 ・アナリティクス領域のプロジェクトにおいて、上流から一気通貫で顧客対応 ・プリセールスに参画し、データサイエンスや統計モデルによってもたらされるビジネス上の優位性について潜在顧客へのプレゼンテーション ・ソリューションプロトタイプを開発し、ビジネスデベロップメントチームに提供 ・実用面の観点からアナリティクスソリューションのアーキテクチャの検証・改善 ※プロジェクトにより国内・海外出張があります。
■医療ITやサービスに関するデジタルソリューション、ソフトウェアの研究開発を担当していただきます。 【具体的には】 ・機械学習・生成AIなどを利用した医療情報や医療画像の解析、利活用検討 ・クラウドサービスを活用した医療情報システムの設計構築、情報セキュリティ管理 ・社内研究開発テーマに向けた各種アルゴリズム開発、社外との共同研究等 ・社内業務改善に向けたデータの利活用検討等 【担う役割】 技術専任マネージャーの下で研究開発テーマの実務を担いながら若手社員の技術指導を行い、数年後にはご自身が技術専任マネージャーの候補を目指していただきます。 あるいは、当初から技術専任マネージャーとして研究開発テーマを技術的にリードしていただきます。 【業務の魅力】 医療現場にもデジタルの波が押し寄せ、医療業界のDX化は急加速しています。その様な中でIT・ソフトウェアの技術を通じて医療への貢献を実感することができる遣り甲斐のある仕事です。
■高度な分析手法を活用しながらクライアントのデータと既存のビジネス・プロセス・事業目標や成長計画を把握し、 データ分析を通じてビジネスの成長に貢献していただきます。 【具体的には】 ・Power BIおよびPurviewまたは同等の製品を用いたデータ利活用プロジェクト ・データマイニング、データ分析、データモデリング、データガバナンス ・SQLまたはPythonを活用したデータ分析・レポーティングを目的としたデータ生成・抽出
同社およびグループ会社が提供する モバイルサービス、さらに アプリや金融サービスなど幅広い領域におけるマーケティング活動を、データ分析を通じて高度化させるポジションです。 市場や顧客の動向を読み解き、マーケティング課題に対する仮説を立て、データ抽出・集計・分析を行い、結果をレポートとして提案します。 データを活用し、より効果的な施策を生み出すことで、事業成長に直接貢献できるやりがいのある仕事です。 【具体的には】 ■各種事業領域におけるデータ分析業務 1. 課題把握・仮説立案 各種事業におけるマーケティング課題に対して、背景を整理し、課題解決に向けた仮説を立案 2. データ収集・準備 課題解決に必要なデータをシステムから抽出し、分析に適した形に整備 3. 分析実施 目的に応じた手法を選択分析を選択し、分析結果を可視化 4. レポート・提案 分析結果をレポートとしてまとめ、関係部署へ報告し、データに基づく改善提案や施策立案をサポート ■その他付帯業務 ・実績動向の可視化（帳票、ダッシュボード） ・各種施策の検討から効果検証 ・過去実績を基にした予測/シミュレーション ・機械学習モデルを用いた各種スコアの構築/利活用 ・生成AIによる業務効率化推進
同社ビジネスを支えるデータ利活用や付加価値創出に関わる「次期情報系システム基盤・次世代プラットフォーム」の戦略企画・開発・保守業務をご担当いただきます。 【具体的には】 下記いずれかの業務を行っていただきます。 ■AI・データパイプライン開発業務：情報系システム基盤に関する開発 ■インフラ構築・維持業務：サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討 入社後、まずは「情報系システム基盤」の開発・構築・維持業務を経験し、システムやサービスの知識を習得していただきます。 半年～1年後には現行システムの課題や改善点を見出し、データクラウドプラットフォーム等を活用した次期情報系システム基盤構築に向けた企画・実現性検証、クラウド移行等の更改検討をリードしていただくことが期待されています。 また、上記以外にも同グループ内で実施する以下業務にも直接的に関わる事も可能です。 ・事業毎の最適なデータマートやフロント画面機能等の要件定義、実現方法、開発内容決定 ・システムの安定稼働のためオブザーバビリティ向上、データ分析に基づく運用改善の自律的な実践 ・社内ユースケースにAI/ML等の先端技術を用いたデータ分析業務環境構築・PoCの実施 ・ビジネスの加速・効率化のためのデータ分析支援、ビジネスプラットフォームの企画と開発
■医療用ゴム製品の業績・需給管理を担当していただきます。 【具体的には】 (1)業績管理 ・販売予算の企画立案、作成、実績管理 (営業、工場など関連部署と連携して作成します) ・中期計画の企画立案 ・債権管理に関する業務 (2)原価・需給管理 ・需給管理(受注~出荷まで、加古川、泉大津間の調整含む) ・泉大津工場の原価管理 ・原材料管理、リスク対応 (3)その他業務 ・全体の需給状況確認と製薬会社、医療機器会社/業界の動向、展望などの情報収集、中長期的な需要予測 ・市場全体の状況変化等の情報収集、高付加価値品への対応 ※出張の有無:有、不定期(サプライヤー、外部倉庫、顧客等)
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注力テーマであるデータユーティリゼーション領域のプロダクト企画開発をリードいただきます。 データユーティリゼーション領域については、データ活用ソリューションの開発やデータ活用を軸にしたコンサルティングサービスなどのサービスを企画しています。 各プロジェクトにおける企画から市場調査、PoC、実装、リリースまで一連のプロセスをリードいただきます。 また事業アイデアを出し、プロダクトオーナーとして企画を牽引いただくことも期待されています。 ■ミッション データ×AIドリブンを実現するデータパートナーとして、データで顧客のビジネスを変革することがミッションです。 ■キャリアパス ・基本的には、メンバ各自が描くキャリアパスになるべくそいながら、アサインを考えていきます。もちろん、ビジネスを遂行する中で100％ 意に沿えないこともありますが、オープンな対話を通して納得感の醸成を心がけています。 ・以下のどちらのキャリアパスも、描くことができます。 ‐「顧客のデータパートナーとしてコンサルティング能力を磨き、データで企業の変革をリードする能力を身につける」 ‐「テクノロジーにコミットし、データエンジニア、データアナリストとしてスキルを徹底的に高める」 ‐「AI‐Readyなデータ基盤をキーワードに、データ×AIを網羅するスペシャリストとしてキャリアを拡大する」
■プライチェーンDX推進を担当していただきます。 【具体的には】 1）需給業務のDXによる高度化、SCP（SupplyChainPlanning）システム活用推進 ・SCPの計画情報を活用した需給計画プロセスの安定化 ・需給計画プロセスの高度化、グローバル展開 ・ユーザーによる新業務定着・習熟支援 ・プランニングパラメータの整備・最適化 2）S&OPプロセスの立上げ・定着 ・グローバルS&OPプロセスの設計、運用ルール策定 ・S&OPプロセスのリード、事務局 ・経営層・事業部門との合意形成プロセス 3）データドリブンな意思決定プロセスの確立、定着 ・業務部門と連携したデータ分析・施策立案の仕組み構築 ・S&OPを支えるデータ基盤、ダッシュボード作成 4） AI／データサイエンス活用による業務変革 ・AI／データサイエンスを組み込んだ業務プロセス変革の推進 ・SCM内でのAI、データサインエスに関するリタラシー向上の施策企画・推進 ・業務実装までのリード、定着支援
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■同社にて、BI(データ活用)を中心に規模・業界を問わず幅広い顧客に対し企業価値の最大化に向け、 ITを活用して業務変革を設計・実行までをリードしていただきます。 【具体的には】 ■大手通信企業でのデータ分析・ツール開発 ■インターネットサービス事業会社のデータ分析 ■ITソリューション企業のデータプラットフォーム推進・構築 ■CRM企業の業務自動化支援 など 【裁量・やりがい】 ・主体的な提案や意見発信を行いながら業務を推進できる環境 ・顧客や関係者と連携しながら課題解決に取り組める ・経験に応じてチーム運営や案件推進など上流の役割にも挑戦可能 【キャリア形成】 ・技術スペシャリスト、TL、PM、マネージャーなど幅広いキャリアパス ・一人ひとりの志向や将来像を踏まえたキャリア形成支援 ・希望する領域や新たな役割へのチャレンジ機会 【成長環境】 ・技術研修に加え、TL研修やPM研修など役割に応じた育成制度 ・技術力だけでなく、推進力やマネジメント力も高められる環境 ・若手育成や後進指導を通じた成長機会 【技術者としての活躍】 ・専門性を高めながら長期的に活躍できる環境 ・技術力に加え、調整力や推進力も発揮できるフィールド ・市場価値向上につながる経験を積める環境 【活躍事例】 ・中途入社後にTLやPMとして活躍している社員が在籍 ・技術エキスパートとしてキャリアアップしている社員が在籍 ・後進育成や組織運営など活躍領域を広げている社員が在籍
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■同社にて、BI(データ活用)を中心に規模・業界を問わず幅広い顧客に対し企業価値の最大化に向け、 ITを活用して業務変革を設計・実行までをリードしていただきます。 【具体的には】 ■大手通信企業でのデータ分析・ツール開発 ■インターネットサービス事業会社のデータ分析 ■ITソリューション企業のデータプラットフォーム推進・構築 ■CRM企業の業務自動化支援 など 【裁量・やりがい】 ・主体的な提案や意見発信を行いながら業務を推進できる環境 ・顧客や関係者と連携しながら課題解決に取り組める ・経験に応じてチーム運営や案件推進など上流の役割にも挑戦可能 【キャリア形成】 ・技術スペシャリスト、TL、PM、マネージャーなど幅広いキャリアパス ・一人ひとりの志向や将来像を踏まえたキャリア形成支援 ・希望する領域や新たな役割へのチャレンジ機会 【成長環境】 ・技術研修に加え、TL研修やPM研修など役割に応じた育成制度 ・技術力だけでなく、推進力やマネジメント力も高められる環境 ・若手育成や後進指導を通じた成長機会 【技術者としての活躍】 ・専門性を高めながら長期的に活躍できる環境 ・技術力に加え、調整力や推進力も発揮できるフィールド ・市場価値向上につながる経験を積める環境 【活躍事例】 ・中途入社後にTLやPMとして活躍している社員が在籍 ・技術エキスパートとしてキャリアアップしている社員が在籍 ・後進育成や組織運営など活躍領域を広げている社員が在籍
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■アイリスグループの公式ネット通販事業であるアイリスプラザに関するデータアナリティクス等専門的な業務を担当します。 【具体的には】 EC領域の事業ニーズを踏まえ、データマネジメント基盤と分析基盤を活用しながらビジネス実装までを実行し、データ利活用による価値創出を行います。 データ分析ソフト Tableauを活用し、KPI改善の効果検証や施策の実装などに取り組みます。 一例としては、顧客コミュニケーションの課題についてデータアナリティクスの適用アプローチを考案し、関係部門と協働しながら担当者業務に適用できるシステム実装を支援するなどをおこなっています。
■半導体製造工程から得られるビッグデータを解析することで、製品不良／異常装置の早期検知、或いは原因の特定を行っていただきます。解析には機械学習を活用し、検知力の高感度化、効率化を図っていただきます。更に業務の自動化を促進するためのシステム構築と運用管理を行っていただきます。 【具体的には】 ・要素プロセス装置のパラメータと測定値との相関解析を行いモデルを構築、測定値を疑似的に予測、プロセスエンジニアと議論し精度改善と効果確認 ・種々の画像データを機械学習し、不良原因の特定、異常を早期検知 ・マニュアル作業を低減するための自動化システムを構築、それを安定的に稼働 【同社で半導体エンジニアとして働く魅力】 ・世界の半導体に関する最先端の情報を、いち早く入手し、開発に生かすことができます。最先端の技術を活用し、時代をリードする最先端の製品開発を行うことが可能です。 ・比較的業務の幅、裁量が広く、技術の提案等を行うことができます。狭い範囲の決められた仕事をこなすのではないため、技術者としてのレベルアップを図りやすい環境が整っています。
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■AI技術部は、グローバルにおけるAgentic AIおよび生成AIの高付加価値アセット開発と展開を推進する組織です。また、システム開発のプロフェッショナルとして現場・案件の支援も実施します。同社の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIやシステム開発に関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。 顧客業務を理解し、課題解決を提案・推進できるメンバーを同社は求めています。 同組織で募集している下記ポジションから、選考プロセスの中で、希望と、経験・適性を踏まえていずれかの提案があります。 面談・面接を通して、自身に適したポストを検討されたい方向けの募集となります。 【具体的には】 各ポジションは以下となります。 ■【技術】アジャイルプロフェッショナル（スクラムマスター／プロダクトオーナーアシスタント／大規模アジャイル導入コンサルタント） ■【技術】ITグランドデザイン・コンサルタント ■【技術】ソフトウェアアーキテクト ■【技術】ローコードプラットフォームを活用したシステム開発のエバンジェリスト・アーキテクト ■【技術】グローバル（欧米中心）ビジネス拡大に向けた生成AI活用の企画・推進 ■【技術】生成AIのグローバルアセット開発・展開 ■【技術】生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略策定とアセット開発・展開（アプリケーション開発） ■【技術】生成AI・ITコンサルタント／技術支援 ■【技術】AIエージェントの社会実装に向けたAI技術活用リーダ ■【技術】AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォーム技術者
■同社サービスを中心とした顧客企業・官公庁の課題を明確化した上でデータ分析を行い、ビジネス影響も踏まえ、データに基づくマーケティング施策・システム導入の意思決定プロセスをの実現を行っていただきます。 【具体的には】 小売業・メーカー・官公庁に対するデータコンサルティングに関連する、以下業務に携わっていただきます。 ・営業担当と連携した、同社サービスを中心とする顧客企業・官公庁の課題ヒアリングおよび現状把握、課題明確化、優先順位付け ・特定した課題に対する原因仮説の立案および仮説検証に必要な分析設計 ・分析設計に基づく、適切なシステムや定義によるデータ抽出およびデータ分析 ・分析要件定義に基づく、チームのタスク計画立案や遂行管理およびメンバーへの業務分担やチームマネジメント
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■全社DXに関するデータアナリティクス等専門的な業務を担当します。 ※同社グループ会社iFIND株式会社に勤務いただく求人です。 【具体的には】 ■商品企画、生産、マーケティング、広告、販売、営業、プロモーション、品質管理、顧客コミュニケーションなど様々な領域で事業ニーズを踏まえ、データマネジメント基盤と分析基盤を活用しながらビジネス実装までを実行し、データ利活用による価値創出を行います。 例：マーケティングにおける顧客コミュニケーションの課題についてデータアナリティクスの適用アプローチを考案し、コンサルタントやエンジニアと協働しながら担当者業務に適用できるシステム実装を支援します。また事業側メンバーと一体になり、KPI改善の効果検証や施策の実装、継続定常化に取り組みます。
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データサイエンティスト、MLエンジニア、各事業部のソフトウェアエンジニア、アナリストと密に連携し、データ基盤のライフサイクル全体をリードしていただきます。 【具体的には】 ・データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ 事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計 前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定 ・データパイプライン・データ基盤の実装と運用 BigQueryを中心としたデータウェアハウス／データレイクの設計・実装 バッチ／ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善 SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進 ・データマネジメント・非機能要件の推進 データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装 標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ ・案件リードとステークホルダー折衝 担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成 事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出 ・チーム・組織への貢献 コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート チーム〜部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング
■AI検索サービスの根幹となるデータアーキテクチャの設計、およびデータ管理プロセスの最適化・自動化のリードをご担当いただきます。 【具体的には】 1．AIモデルのためのデータ基盤構築・パイプライン設計：50% AI／MLモデルの学習・推論に必要なデータを、高品質かつタイムリーに供給するための基盤を作っていただきます。 ・データ収集／加工：多様なログデータや商品データを収集し、モデルが学習可能な形式へ加工（ETL／ELT）するパイプラインの設計／構築 ・特徴量管理（Feature Store）：特徴量の作成／管理を一元化し、学習時と推論時のデータ不整合（Training-Serving Skew）を防ぐ仕組みの導入 ・データ品質管理：データの欠損や異常を検知し、常にクリーンなデータを維持するための監視／通知システムの構築 2．データ管理プロセスの最適化および自動化推進：30% 属人化しがちなデータ抽出・加工作業を排除し、自動化されたワークフローを確立していただきます。 ・データ運用の自動化：手動SQLやスクリプトに依存しているデータ作成フローを、Workflow Engine（Airflow等）を用いて自動化／コード化（IaC） ・MLOps基盤の強化：データサイエンティストがスムーズにモデル実験／デプロイを行えるよう、インフラ側からの環境整備 ・メタデータ管理：どのデータがどこにあり、どう加工されたかを追跡可能にするデータカタログの整備 3．チームマネジメント・戦略策定：20% ・セクションリーダーとしてメンバー（正社員・パートナー）のタスク管理、技術指導、評価 ・事業目標に基づいた中長期的なデータ戦略／アーキテクチャロードマップの策定
AI・データ基盤アーキテクトをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客技術対話 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。 ・チームマネジメント クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。 ・AI実装品質の設計監督 データ基盤（スキーマ・ETL・品質管理）・AIアーキテクチャ（品質ゲート・評価基準）・AI駆動開発（コンテキスト設計）の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。 ・顧客内製化支援 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。 ・実装ノウハウの標準化 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。
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世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 【具体的には】 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト（シミュレーション、実車など） ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
■顧客の課題解決やビジョンを実現するためのAIコンサルティング、AIソリューションの提案・定着支援を担当していただきます。 AIやクラウドソリューションを活用して顧客の課題解決するために業務でどのように利用するのかという上流工程部分を担当していただきます。 経営にAIを活用したIT戦略は不可欠なものになっていて、AI技術を前提とした業務改革コンサルティングの需要は非常な高まりを見せています。特にAIエージェントが脚光を浴びる中、単なるAIソリューションの提案でなく、業務改革立案まで含めた総合的な提案ができるAIコンサルタントの重要性は今後も高まっていくものとなります。同社AIビジネスの中核を担う人材として最前線で活躍していただきます。 ＜ターゲット＞ 現在は大手層の顧客、特にDX推進担同部門の比率が高いですが、今後は中堅層への展開も推進していきます。 中堅中小企業のAI活用による、経営の効率化を実現することがミッションとなります。 また、同社は、様々な事業を行っており、約120万社以上の顧客と取引を行っています。 その顧客から常に相談をいただくことができるため、誰もが知っている大手から中堅企業まで幅広く、また業界も問わず、様々な顧客の課題に向き合うことができます。 【ポジションの魅力】 ・顧客にある課題を分析し、AI技術を利用して解決するソリューションを自らが提案、実現する喜びを感じることができます ・顧客案件、研究開発においてプロジェクト管理を担うことで、プロジェクト達成感を得ることができます ・新しい技術への挑戦ができ、自分のアイディア・スキルで同社の新サービスの開発を行うことができます
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■対象データは主に基幹システム（材料表・生産・販売・会計等）と車両IoTであるMIMAMORIデータとなっていて、業務ユーザー接点であるフロント側チームと、データを提供するバックエンド側チーム間で連携・協力しながら業務を推進し、バックエンド側チームはデータ分析とレポート作成を可能にするデータパイプラインの開発、保守を行っていただきます。※本グループは約10名 【具体的には】 ・設計したデータパイプラインに基づき、実際にETL処理を開発・テスト・運用 ・Python／SQL／Informaticaを用いた処理実装、ジョブ管理・障害対応・性能改善を担当 ・Snowflake上でのデータ最適化や運用監視・改善を通じ、ユーザーに安定して信頼できるデータを提供 ※技術スタックとしては、主要クラウドはAWSを中心に、DWHとしてはSnowflake、BIはTableauを中心にPowerBIやQlikなどを導入済み、AIはOpenAIを中心に要件に合わせて柔軟に組み合わせて実装している 【職務ミッション】 ・社内外のデータ活用による意思決定の質・速度の向上を可能とするデータ連携基盤の整備を担当する ・クラウドを利用したデータ連携基盤の構築／拡張／維持運用、データパイプラインの構築をすることで、ビジネスに貢献する ・今後3年間で、クラウド基盤上のデータレイクを中核に、経営ダッシュボードと現場オペレーション最適化の双方を支援する ・本ポジションは、データ基盤の“実装者”として、設計されたモデルを確実に動かし、ビジネスに信頼できるデータを届け、日々の運用改善を通じて、全社の意思決定を支える
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データエンジニア（データマネジメント）として、生成AI活用に向けたデータ基盤の構築および運用業務を担当いただきます。 【具体的には】 ■非構造化データの管理基盤構築 社内に点在する文書や画像、音声データを集約し、クラウドを活用した高度な検索やタグ付けが可能な基盤の構築 ■メタデータ管理およびカタログ整備 データカタログの整備を通じてデータの所在を可視化し、メタ情報を自動で付与する効率的な仕組み作りの推薦 ■セキュリティ対策の検討と実装 企業の重要資産を守るため、厳格なアクセス制御や暗号化、監査ログの設計・実装を行い、安全なデータ利用環境 【製品・プロジェクトについて】 ■全社横断の生成AI活用プロジェクト 製造現場の知見や膨大な技術文書を資産化し、全社的な業務効率化と新しい価値創出をリードする最先端の取り組みです。 ■データマネジメントの仕組み構築 最新のクラウド技術を駆使してデータ基盤をゼロから構築するため、自身の設計が企業の意思決定に直結するやりがいがあります。
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