■保険・共済業界の顧客向けに、AIソリューションの開発と導入プロジェクトに携わっていただきます。 【具体的には】 ・保険・共済業界の顧客の業務課題を解決する、AIソリューションの開発と導入プロジェクトへの参画 ・競争優位性の獲得に向けた研究開発（保険・共済業務に特化したAIエージェントや、知識データベース／ナレッジグラフの設計・開発） 【ソリューション開発】 同社の研究開発部門のメンバーと連携し、AIエージェントや知識データベースの技術調査・設計・実装を行います。 【顧客提案・導入】 具体化したソリューションを顧客へ提案し、導入プロジェクトにも参画していただきます。デリバリにおいては、顧客から開示される業務ナレッジや過去データを用いて、生命保険引受や支払といった業務に対するAI適用を支援し、得たノウハウを同社プロダクトへ還元していくことも期待されます。
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■光半導体製品の製造・検査データの可視化・統計解析による歩留まり低下や品質異常の要因分析を行い、関係部門と連携して品質・歩留まり・生産性の改善を推進いただきます。AI・機械学習を活用した製造・検査業務の高度化・効率化に取り組むポジションです。 【同課のミッション】 製造・検査・品質データを活用し、AI・機械学習モデルの開発、統計解析、データ可視化を行う。分析結果を品質・歩留まり・生産性の向上や業務効率化につなげ、製造課題の解決と分析手法の横展開を推進する。 【同ポジションで働くやりがい】 製造現場の実データを用いて、可視化、統計解析、機械学習および画像解析に取り組み、その成果を品質・歩留まり・生産性の改善に直接つなげられるため、売上への貢献が成果として見えやすく、大きなやりがいを感じられます。また製品・工程を横断した課題に携わり、開発した分析手法や仕組みを複数部門へ展開する事で、広く会社への貢献を実感しながら働くことができます。
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■チーフFDEとして、チームを率いて、素材・プロセス産業を中心とする顧客の研究開発から製造・量産までの変革を推進していただきます。 【具体的には】 ・顧客変革戦略の策定・推進（本質課題と変革機会の特定、将来像やロードマップの策定、業務プロセスや事業モデルの企画・提案） ・Physical AI・デジタル活用による価値創出（HMAX、生成AI、機械学習、Physical AIを活用した設計・実装、開発高度化・期間短縮、品質・生産性・歩留り向上、製造立上げ・量産工程の最適化と意思決定の高度化） ・顧客伴走・プロジェクト推進（アジャイルな変革プログラムの推進、AIエンジニアや専門家を率いるチームリード、PoCから全社展開・定着・成果創出までのマネジメント） ・新規案件・サービスの創出（協創による新規案件創出・完遂、次世代ソリューションの企画・提案、パートナー企業・大学・研究機関との連携） ・事業資産化・組織成長（知見や成功パターンの標準化・体系化、業界テンプレートへの資産化と横展開、後進FDEの育成とナレッジ蓄積）
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■ソフトウェア・デファインド・ビークル(ＳＤＶ)の実現に向けた、世界トップレベルのAI性能、省電力を有するカスタムSoCの企画・開発を担当いただきます。 【具体的には】 ※ご経験に合わせて以下業務における組織マネジメントやプロジェクトリーディングをお任せします ●将来技術（半導体/AI/ソフトウェア）の調査に加え、VoCや市場/競合分析に基づくユーザーニーズの予測・仮説立案を行い、ユースケースから逆算した次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値（電力・熱・起動時間・安全要求等）に基づき、車両/ECUシステムからSoCへのトレーサビリティを意識した要求仕様書の作成、およびアーキテクチャ開発（ハード/ソフトウェア） ● AIワークロード（モデル種類・性能・スケーラビリティ）の定義と評価を通じたNPUの最適化（ハード/ソフトウェア） ● OEMにしかできない・OEMならではのHondaスペシフィックな数10億Gateの大規模カスタムSoC（独自機能・低消費電力・高性能）の開発 ● 車載半導体領域における差異化要素であるAI・画像処理技術・高速インターフェース技術の開発 ● 既存のSoC開発スタイルに捉われず、最先端の開発環境をゼロベースからの立ち上げ、SoC開発を支える開発基盤の構築、EDA導入戦略の立案 ●完成したSoCに対する機能・性能・信頼性評価プロセスの構築（実機評価、TEG/ATE等を活用した特性評価・使いこなし）、および開発・評価環境の構築（ハード/ソフトウェア） ●カスタムSoC開発における半導体パッケージ領域の企画・設計検討および、SoCメーカーやOSAT等エコシステムと連携した開発推進 【開発ツール】 プログラミング言語(C/C++/Python/tcl 等) RTL(Verilog/VHDL),System-C SoC開発のためのEDAツール全般
■職務内容：AI技術を活用したWEBツールの開発、AIを搭載した統合データベース開発 ■具体的には顧客支援ツールとして下記ツール類をリリースしています。 ・軸受情報アプリ(NSK Verify） ・工作機械主軸用軸受解析ツール(MT-Click!Speedy) ・軸受の損傷と対策アプリ（ベアリングドクター） など 今後も顧客の利便性・満足度を追求するにあたり、AI技術の本格的な搭載を行っていきます。 ついては、サービス用途に応じてのAI選定（LLM、画像診断、音響診断、レコメンドなど）から実装、データベースの構築まで、AI技術を中心に幅広く業務を担って頂きます。 ・当初は、ご経験、ご希望に応じて業務をお任せしたいと考えています。 ・チーム内には軸受開発のスペシャリストが在籍、またAI専門部門とも連携しながら一連の開発業務を行って頂きます。 ■仕事の魅力 軸受は産業機械を支える重要な要素部品として様々な機械で使用されており，軸受のデジタルツールを開発することにより、多くのユーザーの価値向上につながり，また顧客のデジタル技術と融合させることで、顧客の生産する機械の高度化にも貢献できます。 加えて、弊社は国内初の軸受メーカであり、100年を超える技術知見の蓄積がございます。膨大な独自データを保有しており、AI化による意義、効果について多大なる価値を感じて頂けるものと自負しています。 また、同社ではまだAI技術の活用が十分ではないため、持っている知識と技術を生かし、AI技術の第一人者として会社の技術を引張って行ってくれることを期待しています。
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本ポジションのミッションは、国内外のAI領域を中心とした最先端のスタートアップエコシステムからの投資ソーシングから、出資のエグゼキューション、そして事業シナジーの最大化までを完遂すること。不確実性の高いスタートアップマーケットを勝ち抜くため、自ら仕事を定義し、攻めの投資を仕掛けられる圧倒的な自走力を持つ方に参画いただきます。 【具体的には】 ・戦略立案： 投資トレンドの分析に基づく、次なる「チャンピオン事業」候補の特定 ・ソーシング： AI領域を中心とした国内外のスタートアップ、VCネットワークの開拓 ・エグゼキューション： DD（ビジネス・全体統括）、バリュエーション、ディールストラクチャーの立案、契約交渉 ・投資後支援： グロース事業本部を中心とした同社全体とのシナジー創出、事業開発支援 【この仕事のやりがい】 圧倒的な打席数： 年間10件を超える投資決議に関わることができ、短期間で質の高い経験値を積むことが可能です。 事業会社ならではの投資： フィナンシャルリターンだけでなく、同社の持つアセット（事業のノウハウ、データ、ユーザー、技術力）を掛け合わせたダイナミックな事業創出に関われます。 組織の立ち上げ期： 投資推進部自体の型作りから関わることができ、プロセス構築や文化醸成に直接貢献できます。
■データアナリティクスコンサルタント＜案件推進メンバー＞に従事いただきます。 【具体的には】 以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進 ・データ分析基盤構築及びAIを開発／運用するための基盤の構築 ・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進 【プロジェクト例】 ・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）
■データアナリティクスコンサルタントに従事いただきます。 【具体的には】 以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、PoC（データ受領、分析、顧客および顧客経営層への提言、実行計画策定）及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー ・データ利活用に関するコンサルティングワークのプロジェクトマネージャー ・案件獲得に向けた提案活動（新規・継続ともに）※営業はいますが、提案オーナーは担当いただきます。 ・事業会社と同社のデータ分析事業を掛け合わせてスキームによる事業企画及び事業の推進 【プロジェクト例】 ・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）
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データサイエンティストとして、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■教育領域の課題に応じて、LLM・RAG・マルチモーダル検索・AIエージェントの方式を比較・検証し、精度・応答速度・コストを踏まえたモデル選定とサービス実装を行う ■学習・業務に関する構造化／非構造化データの収集・統合・前処理・探索的分析を行い、データ品質と個人情報保護を確保した分析・生成AI活用基盤を整備する ■評価データセット・評価指標・検証コードを設計し、生成AIや画像生成の精度・有用性・安全性を定量評価するとともに、誤出力の原因分析と改善を行う ■顧客・教育現場の課題を分析課題に落とし込み、仮説検証やプロトタイプの現場評価を通じて、学習・業務への効果を検証し、共通機能や製品改善を提案する ■AIコーディングツールを活用して分析・評価プロセスを自動化し、開発・品質保証部門と連携して本番導入、継続的な品質監視、モデル・データ・コストの改善を推進する 【ポジションの魅力】 ■社会的インパクトが大きい：教育現場の変革に直接関わることで、子どもたちの学びや教職員の働き方に良い変化をもたらすことができます。 ■プロダクトと顧客をつなぐ中核ポジション：現場の声をプロダクトに活かす橋渡しとして、プロダクト成長に関与できる実感があります。 【働き方】 所属チームではオフィス出社での勤務がメインとなります。
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AI活用における「構想」「モデル開発」「システム実装」「業務定着」のいずれかを得意領域としつつ、チームとして一気通貫で価値を創出できる方を募集します。 特定の領域のみを担当するのではなく、コンサルタント、エンジニア、データサイエンティストと密に協働し、AIを「PoCで終わらせない」本番システムとして稼働させることに責任を持って関わっていただきます。「何を変えるか」（コンサルタント）、「どう解くか」（データサイエンティスト）、「どう実装するか」（エンジニア）の各役割と連携しながら、技術とビジネスの双方からプロジェクトの成功を導く中心人物としての活躍が期待されています。 ※NRIのグループ会社に出向していただくことがありますが、給与や制度などの待遇は野村総合研究所と同じです。
■素材・プロセス産業の研究開発から製造・量産までを対象に、材料開発ソリューション「HMAX」および生成AI・Physical AIを活用したサービス開発に携わっていただきます。 実験・シミュレーション・製造データから材料設計やプロセス条件に関する知見を引き出し、予測・最適化モデルを構築します。AIエージェントを分析・開発のパートナーとして活用し、仮説検証の高速化や分析業務の自動化を進めます。 顧客の課題整理、分析テーマ設定、概念実証（PoC）の企画・評価、結果の説明・提言までを担い、データエンジニア、研究者、ソフトウェアエンジニアと連携して成果のサービス化・標準化を推進します。分析・モデリングを通じて、顧客課題の解決と新規サービス創出を支える役割です。 【ポジションの魅力】 ■AIと協働するデータサイエンス 生成AI・AIエージェントを分析プロセスに取り込み、予測・最適化モデルの開発からサービス実装まで経験できます。材料・プロセスのデータ分析、Physical AI、物理モデルとデータ駆動モデルの融合など、多様な技術領域に挑戦できます。 ■社会・産業課題への貢献 材料開発の高度化、開発期間短縮、品質向上、技術伝承、人財不足対応、環境負荷低減に取り組みます。自身の分析・モデルが研究開発や製造現場の意思決定を変え、顧客の競争力につながる仕事です。 ■裁量と事業創出への参画 課題設定、分析方針、モデル設計、技術選定からサービス実装まで一貫して関わり、自ら提案できる環境です。協創で得た分析手法やモデルを標準化し、事業・業界へ展開する醍醍味があります。
■国内外のプロジェクト現場と密に連携し、エンジニアリング業務における課題を構造的に整理した上で、AI・データ活用・自動化などのデジタル技術を用いた改善・DX施策を企画・推進していただきます。現場起点での課題発見から、仕組み化・標準化、グローバル展開までを一貫してリードするポジションです。 【具体的には】 ・国内外拠点のエンジニアと協働し、エンジニアリング業務プロセスの現状分析および課題の可視化・構造化 ・AI・データ活用・自動化等、適切な技術を選定し、改善コンセプトおよびDX施策の企画立案 ・現場エンジニアと連携しながら、要件定義、プロトタイプ検証、イテレーションによるソリューションの高度化を推進 ・開発パートナーや社内IT部門と協働した、ツール・仕組みの開発推進 ・現場導入時の展開計画立案、ユーザ定着支援、改善効果の確認とフィードバック反映 ・有効性が確認されたソリューションの標準化およびグローバル拠点への展開推進 【ポジションの魅力】 ・エンジニアリング現場の課題を起点に、「本当に使われるDX」を自ら構想し、形にできるポジションです。 ・課題整理から要件定義、現場導入、標準化・グローバル展開までを一貫してリードできます。 ・OT（制御・エンジニアリング）領域 × DX × グローバルという、希少性の高い経験を積むことができます。 ・技術力だけでなく、構想力や関係者を巻き込む力が正当に評価されます。 ・将来的には、エンジニアリング変革を担う中核人材としてのキャリアを築けます。
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■先端AIを活用した高速なPoC開発で、同社の新たなサービス・事業創出を推進していただきます。 ・AIを活用した新サービス・新製品・新機能のPoC・プロトタイプの設計・開発 ・フロントエンド、バックエンド、AI／機械学習など、各専門領域を組み合わせた開発・検証 ・AIに関する先端技術の調査・技術検証およびサービス・プロダクトへの活用の検討 【具体的には】 ・AI／機械学習などを活用した新規サービス・新機能のPoC／プロトタイプの開発 ・事業企画メンバーと連携した、アイデアの具体化・技術検証・実現可能性の検証 ・生成AIやAIコーディングツールを活用した、スピーディーな設計・開発・検証 ・フロントエンド、バックエンド、AI／機械学習など、専門領域にとらわれない柔軟な開発 ・新たなAI技術の調査・技術検証およびサービス／プロダクトへの活用の検討 ・PoCの成果を踏まえた、事業化・商用化に向けた技術の検討 担当テーマは入社時点の案件状況、ご経験・専門性、今後挑戦したい領域などを踏まえて決定されます。 事業企画メンバーなどと少人数のチームを組み、早期にプロトタイプを開発し、実際に試しながら仮説検証・改善を繰り返します。
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■最新の生成AI（LLM）とAWSのサーバーレスアーキテクチャを武器に、 「開発プロセスの変革（仕様駆動開発）」と「ビジネスへのAI実装（RAG等）」 の両輪をリードしていただきます。 Anthropic Claude 等の高度な基盤モデルを最大限に引き出し、AIエージェントによるコード生成や自動検証を組み込んだ、これからの時代のスタンダードとなる開発スタイルを顧客と共に創り上げることがミッションです。 【具体的には】 ■仕様駆動開発（Specification-Driven Development）の実践 ・自然言語や構造化された仕様から、Anthropic Claude（Amazon Bedrock経由）等のLLMを用いてコードやテストコードを自動生成する開発フローの構築 ・AIによるコード生成プロセスを前提とした、圧倒的な開発スピードと品質を両立させる「次世代のエンジニアリング手法」の確立 ■高度なRAG（検索拡張生成）システムの構築 ・Amazon Bedrock、Knowledge Bases for Amazon Bedrockを活用した、高精度なナレッジ活用基盤の実装 ・Amazon Connect との連携：コンタクトセンターの通話ログやFAQデータをRAGに組み込み、オペレーターへのリアルタイムな回答支援や応対要約を実現するアーキテクチャの設計 ■サーバーレスAIネイティブな設計・実装 ・ Lambda、Step Functions、EventBridge等を活用し、AIワークフローをスケーラブルに組み込むアプリケーション設計 ・IaC（AWS SAM / AWS CDK / Terraform）を用いた、再現性の高いAIインフラの構築
下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 プロダクトフェーズや強み・ご経験により割合は変動します。 1. AIエージェントプラットフォームの設計・構築（50%） 個々のモデルを載せ替え可能にし、エージェントを安全・高速に量産できる共通基盤を設計・構築します。 - LLMを中核に、検索・設計・見積もり・購買の専門エージェントを連携させるオーケストレーション基盤の設計 ‐モデルを差し替え可能にする抽象化レイヤ、評価（Evals）・トレース／可観測性・ガードレール・コスト制御などプラットフォーム機能の構築 ‐A2A・MCP等の標準プロトコルを用いたエージェント間通信とサービス連携APIの設計 - 設計意図、BOM／CADの来歴、会話・操作履歴を保持するContext Graphと、サービス間のウォームハンドオフの設計 2. AI×ものづくり統合体験プロダクトの開発推進（30%） 自社ドメインと独自データに根ざしたサービスを、エンジニアリング面から牽引します。 - ECサイト、meviy、RAPiD Design、FRAMESなどを横断する共通対話・操作体験の設計と実装をリード - テキスト、画像、図面、CADを扱うマルチモーダル構成と、マルチエージェント連携の設計・検証 - データの調査・解析を通じたユースケース発掘とモデル要件定義 3. 技術検証・技術リード（20%） ‐ 生成AI（GPT／ Claude／ Gemini 等）や新モデルの技術検証と導入判断のリード ‐ 設計レビュー・コードレビューを通じたメンバーの技術力向上、社内外への技術発信
下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 デリバリー・サービス品質のマネジメント（30%）：事業目標をチームのロードマップと優先順位へ落とし込み、AI Chat Gateway・サービス連携API・Context Graph・ウォームハンドオフの品質目標と段階的なデリバリーを管理。レイテンシ、可用性、セキュリティ、コストに関する目標設定と継続的な改善。設計レビュー・インシデントレビュー・リスク管理を通じた技術的な意思決定。 チームマネジメント・組織運営（40%）：メンバー（正社員・パートナー）のタスク管理・進捗管理・評価・育成。採用・チームビルディング、および開発フロー整備（CI／CD、テスト自動化、開発生産性向上）。技術選定（言語、フレームワーク、ライブラリ）の意思決定。 全体最適・技術戦略（30%）：ECサイト、meviy、RAPiD Design、FRAMESなどのフロントエンド・バックエンド・データ基盤を踏まえた全体最適の設計判断。事業目標に基づく中長期の技術ロードマップ策定。マルチサイト・マルチエージェント・グローバル展開を見据えた組織能力と技術投資の計画。 【仕事のやりがい（面白さ）】 ゼロから立ち上げる開発組織を、自分の技術選定と采配でリードできます。あなたのマネジメントが、複数のものづくりサービスを横断する統合プロダクトの立ち上げそのものを左右します。
下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 検索API・バックエンド開発（60%）：「マイクロサービス×AI検索」の基盤上で、機能拡張と改善を担っていただきます。検索・推薦ロジック（ベクトル検索・リランキング等）の実装・改善。AI Chat Gateway、サービス連携API、認証・セッション・権限管理の設計・実装。サービス間で会話・操作・BOM／CADの文脈を引き継ぐContext Graphとウォームハンドオフの実装。gRPC・非同期処理を用いた高性能なAPI／マイクロサービスの実装。オンラインシステムにおけるコンテキスト管理（セッション・状態管理）や認証基盤といった重要技術領域の実装・改善。グローバル要件を踏まえた機能開発（ローカライズ対応等）。RFCを用いた設計提案と、関係チームとの合意形成。 サービス品質向上・パフォーマンス改善（25%）：検索レイテンシのボトルネック調査とチューニング。テスト自動化、CI／CDを活用した安定的なリリース。BFF （Backend For Frontend）等、フロントエンドと連携するAPI層の実装。リリース後の検索品質・利用指標の計測と改善。 技術キャッチアップ・改善提案（15%）： ベクトル検索・生成AI等の新技術のキャッチアップと検証。コードレビューへの参加、設計・開発プロセスへの改善提案 【仕事のやりがい（面白さ）】 新規プロダクトの立ち上げフェーズから、技術選定を含めて参画できます。あなたが書くコードが、複数のものづくりサービスをまたぐ統合体験としてそのまま本番に載ります。
下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 AI Readyデータ・Context Graphの構築とパイプライン設計（60%）：AI／MLモデルとAIエージェントが「そのまま使える」高品質なデータを、BigQueryを中核に作り・整備して供給する基盤を構築します。データ収集・統合（AWS S3・Redshift・Salesforce・Amazon Aurora等からBigQueryへ集約するETL／ELTパイプラインの設計・構築、Fivetran／Airflow／dbt core）。サービス横断コンテキスト連携、Context Graph（BOM／CADの親子関係・設計変換の来歴・判断根拠と確信度を追跡できるグラフ・イベントモデル）の設計。非構造データからのナレッジ抽出、AI Ready化（データモデリング・データカタログ整備）、データ品質管理。 データ管理プロセスの最適化および自動化（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ます。Airflow・dbt coreによるデータ運用の自動化・コード化（IaC）、Cloud Run等でのAIエージェント基盤へのデータAPI／連携整備、Context Graph APIの整備、データカタログによるメタデータ管理 改善・技術検証（10%）：モダンデータスタックや新技術のキャッチアップと検証。データパイプラインの改善提案、コードレビューへの参加 【仕事のやりがい（面白さ）】 ゼロから設計するデータ基盤が、そのまま複数のAIエージェントの精度を左右します。あなたが整備したContext Graphが、設計から購買までの統合体験を裏側から支えます。
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■LTMおよび関連LLMを活用したAIエージェント実行プラットフォームシステムを開発し、通信業務・ITシステム運用業務などへの実装を通じて、ネットワーク運用・システム運用の効率化・高度化・自律化を推進することがミッションです。 数年前から開発を進めてきたAIエージェント実行プラットフォームシステムは既に本格始動済ですが、エージェント監視／制御などの付随した機能開発や他システムとの連携の仕組みなどの開発テーマを推進いただきます。 AIエージェントを動かすプラットフォームとなるシステムの開発と、社内業務への適用推進をご担当いただきます。 【具体的には】 ・Difyを中心としたAI活用プラットフォームの設計／開発 ・ベクトルDBやRAG、ナレッジDBの設計／開発 ・MCPを活用した業務システムとの連携機能の設計／開発 ・評価データ、実行ログ、フィードバックを活用した精度評価／改善の仕組み化 ・AIエージェントや業務アプリケーションの機能改善／高度化 ・社内関係部署と連携した業務課題の整理、要件定義、AI活用推進
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仮想空間シミュレーションをベースとした実機ハードウェアの完全自律化AIの開発をご担当いただきます。フィジカルAIは、Webや画面の中で完結する従来のAIとは異なり、ロボットの「身体(ハードウェア)」を通して現実の物理世界に直接作用するAI技術で、2026年現在、国内外で最も注目が集まっている最先端の技術分野です。最新の論文調査から、仮想空間でのシミュレーション、AIモデルの学習、実機ハードウェアへの実装・検証までを、状況や適性に応じて幅広いフェーズに携わっていただきます。 【具体的には】 ・3D物理シミュレータを用いたデジタルツイン環境の構築 ・NVIDIA Isaac Simやゲームエンジン等を用いた、ロボットおよび周辺環境の3Dモデル（アセット）の取り込みと配置 ・深層強化学習等のAIアルゴリズムを用いた自律制御モデルの開発 ・シミュレーションから実機への適応（Sim-to-Real）と実世界検証 【プロジェクトのやりがい】実機ハードウェアが自律駆動する手応え 【開発環境】 開発環境：Linux, Windows 開発言語：Python, C++ フレームワーク：PyTorch, ROS ／ROS2 シミュレータ：NVIDIA Isaac Sim／ Omniverse, Unity, Unreal Engine
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LLM（大規模言語モデル）の開発における、継続事前学習（CPT）、教師あり微調整（SFT）、強化学習（RL）の学習実行とパフォーマンス評価・改善を担っていただきます。実験管理ツールや各種ログから、学習の効率・性能に関するボトルネックを仮説ベースで特定し、モデルのポテンシャルを最大限に引き出すための検証と改善を主導するポジションです。 現在のLLM開発において、多くのエンジニアが直面している課題の一つが「計算資源の不足や、実験の順番待ちによる開発スピードの停滞」です。どれだけ優れた仮説があっても、検証環境が限られていれば最適なアプローチを見出すことは困難になります。 同プロジェクトの最大のおもしろさは、数十ノード規模の大規模なGPUクラスタ環境を、順番待ちのストレスなく豊富に活用できる点にあります。同ポジションでは、インフラの構築そのものではなく、この潤沢な計算資源を最大限に活かし、実際のモデル学習を回しながら評価結果やログを徹底的に分析していただきます。「データに基づいて仮説を立て、学習の効率化や性能向上に向けた改善を迅速に回す」という、モデル開発の本質的なプロセスに集中して取り組める環境です。 【具体的には】 ・大規模言語モデルの開発における継続事前学習（CPT）、教師あり微調整（SFT）、および強化学習（RL）の学習実行と検証 ・WandBなどの実験管理ツールを用いた評価結果の調査、および各種ログ分析に基づく学習効率・性能のボトルネック特定 ・特定したボトルネックに対する仮説ベースの改善策（ハイパーパラメータや分散トポロジーの調整等）の立案・検証・適用 ・モデル学習の効率化や精度向上に向けた、合成データ生成を含むデータパイプラインの運用と評価 ・分散学習フレームワークを用いた、モデルの学習安定性およびメモリ効率化に関する検証・チューニング
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AI推論モデルや周辺センサ、その他のモジュールを含めた統合システムに関する設計・開発をご担当いただきます。AI推論モデルをエッジデバイスのシステムへ組み込む際には、限られたリソースを適切に配分し、システム全体のパフォーマンスを最適化する設計・実装が求められます。同ポジションでは、各部署と連携しながら、これらのシステム設計・実装を進めていただける方を募集しています。 【具体的には】 ■C／C++を使用したシステムの設計・開発 ■案件例：自動運転システムのソフトウェア開発 【プロジェクトのやりがい】 ・実機やサービスを実際に稼働する製品として完成させ、市場に送り出すまでを担えます ・各部署との連携を通じて、幅広い知識・スキルを習得できる環境です 【開発環境】 開発環境：Linux, Windows 開発言語：C／C++
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同社が 20 年超蓄積してきたパフォーマンスエンジニアリングの暗黙知を、AIエージェントが自律的に実行できる「ハーネス」として再構成し、様々なアクセラレータ向けの移植や最適化を、AI Nativeなソフトウェア開発環境、Fixstars Vegaへの統合を行います。Profiling → Tuning → Verification → Benchmark という、パフォーマンス最適化のための自己駆動ループを中核に、Tools（実行環境・プロファイラ統合）、Knowledge（最適化パターン集）、Skills（プラグイン化された最適化手法）を段階的に拡充していきます。実案件を通じて得られる知見をハーネスとして実装し、そのハーネスが次の案件を加速する、というフライホイールを回す役割を担います。 【具体的には】 下記の範囲から、まずは自身の得意分野から始め、成果を出しながら業務を通して対応領域を拡大していただきます。 ・APEX エージェントハーネス基盤の設計・実装 ・ハーネスのドキュメンテーション・パッケージング・各種CI／CDの構築と管理 ・最適化プラグインの開発・拡充、エージェントCLI上での実行効率・信頼性の改善 ・実プロジェクトにおけるイネーブルメント活動、社内のハーネスコミュニティにおけるメンテナンス活動 【プロジェクトのやりがい】 ・ハーネスエンジニアリング、ループエンジニアリング、グラフエンジニアリング等の最新のAIの能力拡張技術に携われる ・さまざまな低レイヤ技術に基づく最適化技術を一般化、再構成することができる ・ベンダー中立であるため、多種多様で最新の技術・ソフトウェア・ハードウェアを扱うことができる ・「高速化」のエキスパート集団の一員となり、共に成長できる環境で働くことができる
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■特殊ガラス （半導体、電子部品、車載、衛生、海洋、防火、電池、ペロブスカイト太陽電池など向け）世界TOPクラスのシェアを誇る同社にて、下記業務を担当いただきます。 【具体的には】 材料設計の中でその特性の起源を追求することは非常に重要ですが、ガラス材料に関しては、その議論に不可欠な原子構造の特定や特性計算に理論的な課題が存在します。 同社は特殊ガラスメーカーとして、あらゆるガラス材料の設計に活かすためのガラス構造解析・物性計算手法の開発に取り組んでいます。 入社後は、様々な科学計算ツールや実験を併用しながらガラス構造の解析に取り組んだり、物性計算手法の開発をしていただくことを想定しています。 【親和性の高いスキル・ソフトウェア】 統計物理学／第一原理計算／物性計算／分子動力学／機械学習ポテンシャル／構造解析／Energy land scape（エネルギー表面） Linux OS／Quantum Espresso／python／スパコン利用／LAMMPS
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■全社AIプラットフォームの企画・設計・構築・運用を担当し、Microsoft CopilotやAzure OpenAI、ChatGPT、Claudeなど複数の生成AIを活用できる環境を整備します。 単なるインフラ構築ではなく、各部門の業務課題を理解しながら、AI活用の要件定義、AIエージェント基盤の構築、ベンダーマネジメント、社内コンサルティングまで一貫して担い、同社全体の業務変革を推進していただきます。 【具体的には】 ■AIプラットフォームの企画・構築・運用 ・Microsoft Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI 等を活用したAIプラットフォームの設計・構築・運用 ・ChatGPT、Claude、Google Workspaceなど各種AIツールの導入・運用 ・AIエージェントの連携およびAIエージェント実行基盤の整備 ・セキュリティ・認証・ガバナンスを考慮した利用環境の設計 ■全社AI活用の推進 ・各部門へのヒアリングを通じたAI活用要件の整理・設計 ・AI活用に関する技術支援・社内コンサルティング ・AI活用事例の創出・横展開 ・教育・トレーニング・利用促進施策の企画・実施 ■プロジェクト推進 ・MicrosoftやSIベンダーとの技術検討・折衝 ・関係部門（セキュリティ・調達・IT等）との調整 ・AIプラットフォームの標準化・アーキテクチャ設計 ・最新AI技術の調査・評価・導入 ■利用データの分析・最適化 ・AI利用状況・コスト・効果の可視化 ・ROI分析・運用改善 ・全社最適の観点でのプラットフォーム高度化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 （1）フィジカルAI・ロボティクスを活用した事業変革推進に関する業務 （2）フィジカルAI・ロボティクスに係る概念検証（PoC）および業務実装に関する業務 （3）事業部門・グループ会社・外部パートナーと連携した現場DX・新技術の社会実装に関する業務 （4）その他会社の命ずる業務 【具体的には】 グループ各社・各部門の課題やニーズを把握し、フィジカルAI・ロボティクスを活用した事業変革の企画・推進を担当していただきます。 具体的には、ユースケース企画、PoC計画策定、実証フィールドとの調整、技術・ベンダー評価、効果測定、業務実装等を担当いただきます。 ＜配属グループ内で今後推進予定のプロジェクト（一部）＞ ・フィジカルAI・ロボティクス活用推進 四足歩行ロボット、マニピュレータ、自律移動ロボット、各種センサー等を活用した現場業務の高度化・省力化を推進 ・生成AI・データ利活用推進 現場で蓄積される点検記録、マニュアル、画像・映像、センサーデータ等を活用し、情報検索、報告書作成支援、判断支援、ナレッジ共有等を推進 ・新技術の社会実装推進 外部企業、スタートアップ、大学、研究機関等と連携し、先端技術の技術評価、PoC、効果検証、業務実装、標準化、全社展開までを推進
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■AI・データプリセールスエンジニアをご担当いただきます。 ・最先端の生成AI・ソブリンAI・クラウド・データ統合基盤を活用した統合提案 ・PoC（概念実証）の企画・推進およびアーキテクチャ・要件定義 【具体的には】 ・提案資料作成、見積り作成 ・提案する技術に関するフィジビリティ確認、検証 ・データ分析、データアドバイザリー ・PoCにおけるプロジェクトマネジメント ・社内や社外（パートナー）関係者との役割や技術調整 【ミッション】 企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するための提案を行う
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■LLMモデル開発エンジニア（通信業界向け 独自開発 生成AI基盤モデル）をご担当いただきます。 【ミッション】 国内最大級の自社GPUインフラと通信ドメインデータを武器に、通信業界向け大規模言語モデル「Large Telecom Model（LTM）」の学習・評価・チューニングパイプラインを構築／主導します。実業務に耐えうる高精度かつ安全性の高いモデルへと継続的に高度化し、現場への実装を通じてネットワーク運用の効率化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 ・LTMモデルの性能向上 ・学習パイプラインの構築 ・最先端生成AI技術の検証および実業務適用に向けた技術リード 【具体的には】 【モデル開発・学習】 LLMの継続事前学習（Continued Pre-training）やFine-tuning（SFT／RLHFなど）の実装／学習レシピの最適化 【データ基盤・加工】 基地局データや運用ログなどの大容量通信ドメインデータの収集／整形／学習データセットの設計、クレンジング 【評価・ベンチマーク】 自動評価フレームワークの構築および評価指標（Benchmark）の設計／精緻化 【技術調査・PoC】 最先端論文（ArXivなど）やOSS（最新のモデル・学習手法）のキャッチアップとPoCによる検証 【現場連携・要件定義】 社内関係部署（アプリ開発チーム・現場）との連携による課題の整理およびモデル要件へのフィードバック
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同社の技術研究開発を牽引するストラテジックR&D本部のデジタルソリューションセンタへの配属となります。 製造業向けデータソリューション事業における、社内・顧客製造現場のデータ分析やプロトタイピング、およびそれらを通じたAI・データ分析アプリケーションの設計・実装をデータサイエンティストとして担っていただきます。本ポジションでは、新たなデータビジネスの立ち上げフェーズにおいて、AI・データ分析アプリケーションの要件定義から設計・実装、価値検証まで一気通貫で関わることが可能です。 ＜主な業務内容＞ 以下いずれも含む業務を担っていただきます。 ・製造現場データを活用したAI・データ分析アプリケーションの設計・構築（要件定義～実装まで主体的に推進） ・事業企画部門や顧客との協働による、社内・顧客の製造現場課題に対するAI技術を活用した解決アプローチの設計・提案 ・最新AI技術の動向調査・選定および活用 ＜主な役割＞ ご経験、ご志向に応じて以下のいずれかの役割を担っていただきます。 ・テーマの企画・実行を率いるチームリーダー ・チームリーダーとともに企画・開発を実行する技術者 【技術領域】 データサイエンス（統計解析、機械学習・深層学習、生成AI・Agentic AI）に関するEDA（探索的データ分析）・システム設計・機能実装
Python／SQLによるビッグデータ処理、データベース構築、サーバー環境構築、可視化、機械学習、解析レポート作成業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・動作ログ情報・製造工程データ収集、データベース構築、EDA、可視化、機械学習、予測モデル構築 ・機械学習設備（サーバ）の管理、運用 ・新規ツール、ユーティリティの開発・実装 ・データの理解と、顧客・開発製造拠点とのディスカッションを通じた真の課題の抽出 ・課題解決に向けたシステムビジョン、コンセプト、アーキテクチャの策定 ・プロトタイプ開発、検証、PoCの実施 ・データサイエンス技術マネジメント ※同ポジションは、IT／AIの技術力を自ら高めながら、システムアーキテクチャの設計からプロトタイプ開発、PoCの実施までを自社主導で推進できる環境です。 【使用言語】Python、SQL 【使用環境】Windows、Linux、VS Code、Docker、RDBMS、Vector Database、AWS等クラウドサービス 【技術】データサイエンス、機械学習、生成AI／RAG活用技術、Dify、CUDA、AIエージェント
SCM領域におけるデータサイエンティストとして、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■SCM領域の課題に対し、DXによる課題解決の実行・支援、価値創出 ■SCM領域におけるDX実行に必要な先端技術・ソリューションの獲得、人材育成、環境整備などを進め、各部署でのDX実行を推進 【仕事のやりがい】 最新の生成AI・AIを活用したDXをキャッチアップ・リードし、同社のSCM領域DX全般に関連した業務を経験できる。 【キャリアパス】 まずは、SCM領域におけるDX業務の実務担当者として、各種業務を担当しながら経験を積み、担当領域の幅や責任範囲を段階的に広げていきます。その後、適性や意欲に応じて、SCM領域におけるDX業務をリードする役割や、部下を率いて推進するマネジメントポジションへのステップアップを目指します。将来的には、事業部門（SCM関連）や生産領域のDX推進に関わる部署など、より幅広い領域での活躍が期待されます。
AIモデルを車載SoC・エッジデバイス上で「動かし切る」実装力を軸に、生成AI・LLM/VLA・車載AIを製品へ組み込む先行開発をリードいただきます。 【具体的には】 ◆車載AI実装（コア業務） ・AIモデル（LLM/SLM/VLA/画像認識）の車載SoCへの実装・量子化・軽量化 ・NPU/GPU/HVX/DSPへのモデル最適化と、リアルタイム推論基盤の実装 ・エッジAI推論エンジン、AIランタイム、モデルデプロイ（OTA更新含む）の実装 ・実機環境でのAI性能・電力・レイテンシのチューニングと作り込み ◆AI実装を支えるプラットフォーム構築 ・SoCフリーでAIを可搬に動かすソフトウェアPF（QNX/Linux/Android統合）の実装 ・Qualcomm/NVIDIA/MediaTek各SoCへのAI実装移植、機能安全・セキュリティ対応 ◆AIによる実装・検証の高速化（サブ業務） ・生成AI／AIエージェントを活用した実装・評価の効率化、MLOps基盤の構築 ◆社内外連携 ・海外拠点（DNST/DNKT等）や外部パートナー・大学・スタートアップとのAI実装PoC推進、将来製品への技術適用企画
– 車が自ら考え、学習し、進化するための車載AIをつくる – 車載AIの中核となる言語モデル（LLM/SLM）等を含む車載AIエージェントの全体設計、および開発をリードしていただきます。 【具体的には】 ・車載AIのアーキテクチャ設計 └LLMエージェントを含む車内AI全体の設計。推論・判断・制御・UX連携までを見据えた仕様策定 ・AIモデルの開発・学習・最適化（MLOps基盤構築） └実車評価・改善サイクルの推進。ソフト・ハード・クラウド横断での仕様調整。実車検証による性能評価と改善。 ・最新AI技術の探索と知財創出。最新アルゴリズム動向調査。車載適用検討および特許創出。世の中のAI関連技術の探索と車載への適用検討 【業務のやりがい・身につくスキル】 量産車に搭載されるAIを企画から実装・運用まで一貫して担い、社会に直接価値を届けられます。 クラウド×エッジを横断し、学習・最適化・OTAまで回せるフルスタックでのAI開発力が身につきます。 大手企業ならではの大量の市場データを活用したAI開発や、DevOps／MLOpsにより、進化し続けるAI基盤を構築できます。 車載コンピュータや多様なセンサと連携し、実世界制約下での高度な推論最適化に挑戦できます。 UX起点で継続的に進化するSDVアーキテクチャに関われる点が技術的優位性です。 自らの技術が数万・数百万台規模で社会実装されるスケール感が大きな魅力です。
■ヒトと協調して、またヒトと同じように単独で考えて柔軟に動作ができる自律型AIロボットの研究開発を担当していただきます。 ※製造現場の人手不足を背景に、工場の自動化ニーズが急速に高まっており、本ポジションでは、画像認識・動作最適化・異常検知などのAI技術を活用し、ロボットが自律的に判断・動作できる仕組みを構築していただきます。 【具体的には】 ・認知・判断・動作（AI制御技術）の研究・開発、またそれを構成するハードウェアの研究・開発 ・自律型AIロボットの制御に関する研究・開発業務 ・人の動きを学習・模倣することで、ロボット自身で動作の順番や経路を計画し、その通りに動作できるロボットのAI技術、それを実証するためのロボット実機を用いた実験 【職務の魅力】 研究所でありながら、生産技術部門との関わりが多く、工場採用が決定するとすぐに工場への導入が始まるため、自分たちの研究の成果を間近で感じることができます。海外の研究拠点や大学、スタートアップとの協業機会も多く、グローバルにネットワークを構築し多種多様なパートナーと仕事を進めることができます。また海外拠点への赴任や留学のチャンス、社会人ドクターの支援制度があり、キャリアを磨きたいと考えている方へ最適な研究環境を提供することができます。 将来的には専門的な技術を深め技術開発をリードするエキスパート職と研究プロジェクトを企画立案し実行をリードするマネージャー職を目指すことができます。
AIモデルを車載SoC・エッジデバイス上で「動かし切る」実装力を軸に、生成AI・LLM/VLA・車載AIを製品へ組み込む先行開発をリードいただきます。 【具体的には】 ◆車載AI実装（コア業務） ・AIモデル（LLM/SLM/VLA/画像認識）の車載SoCへの実装・量子化・軽量化 ・NPU/GPU/HVX/DSPへのモデル最適化と、リアルタイム推論基盤の実装 ・エッジAI推論エンジン、AIランタイム、モデルデプロイ（OTA更新含む）の実装 ・実機環境でのAI性能・電力・レイテンシのチューニングと作り込み ◆AI実装を支えるプラットフォーム構築 ・SoCフリーでAIを可搬に動かすソフトウェアPF（QNX/Linux/Android統合）の実装 ・Qualcomm/NVIDIA/MediaTek各SoCへのAI実装移植、機能安全・セキュリティ対応 ◆AIによる実装・検証の高速化（サブ業務） ・生成AI／AIエージェントを活用した実装・評価の効率化、MLOps基盤の構築 ◆社内外連携 ・海外拠点（DNST/DNKT等）や外部パートナー・大学・スタートアップとのAI実装PoC推進、将来製品への技術適用企画
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同社にて、AI・データサイエンスを活用した価値創出を、戦略立案から実装・運用まで一貫して推進いただきます。 ご経験・志向に応じて、以下のいずれか、または複数の領域を担当いただきます。 ※本募集は、下記すべての領域を一人で担うことを求めるものではありません。ご経験・志向に応じて、いずれか、または複数の領域を担当いただきます。 【具体的には】 ・AI・データサイエンス戦略立案のプロジェクトリーダー、またはマネージャー -AI／データサイエンスに関する全社・組織レベルの戦略検討と仕組みづくり -中長期視点での組織変革、人材戦略などのビジネスアーキテクチャ設計 ・AIルールメイク、要素開発、要素技術開発のAIエンジニア、またはプロジェクトリーダー -AI活用に関するガバナンス、ルール・標準の検討 -AIモデルの研究開発 -AIの要素技術（学習モデル、データ基盤等）の研究・開発 -AIリテラシー向上や社内展開の推進 ・AIやデータサイエンスを活用した課題解決や価値創出プロジェクトのプロジェクトリーダー -ビジネス／業務課題に対するデータ分析、モデル構築 -機械学習・深層学習を活用した予測・最適化 -プロジェクト推進、チームリード ・プロジェクトを支えるクラウド／AI活用基盤の設計・開発の技術リーダー -AI活用/データサイエンスプロジェクトを効率化するクラウド基盤の設計・構築・運用 -生成AI等の最新技術を活用した基盤・共通機能の開発 -最新のクラウド・AI技術の調査・導入検討 ■本求人の想定役割：メンバー・チームリーダー・マネージャー
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■同社の次世代AI活用を支える、システム基盤の設計・開発をリードしていただきます。CQRSアーキテクチャや最新の生成AI技術を駆使し、事業環境の変化に強いデータ連携環境および共通基盤の構築を担当する重要なポジションです。 ・オントロジー／Knowledge Graphの設計・構築 ・GraphQLを活用した参照API基盤の整備 ・AIエージェント向け更新処理基盤の設計・開発 ・AIを活用したシステム基盤のアーキテクチャ設計 ・共通基盤・共通コンポーネントの内製開発 【具体的な業務】 入社後にご担当いただく具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定されます。 （1） オントロジーの構築・活用 業務知識のオントロジー設計 Knowledge Graphの設計・構築 RAGとの連携 社内データ・ソースコード・API仕様・ドキュメントの意味付け （2） API基盤整備 REST APIのGraphQL化 GraphQL Gateway開発 MCP Serverとの連携 API設計・標準化 API自動生成・生成AI活用 （3） 更新処理基盤整備 AIエージェント向け更新API設計 トランザクション制御 承認・権限制御 データ整合性を考慮した更新フロー設計 AIが安全に更新処理を実行するための共通基盤構築
機械学習・AI、または安全領域における研究・開発経験を活かし、AI品質保証／AI安全に関する基盤技術・評価技術・分析技術の研究開発をご担当いただきます。国内外の共同研究先や海外拠点と連携しながら最新知見を取り入れ、製品・サービス開発に適用可能な技術基盤を構築します。研究開発に加え、開発現場への適用や社内展開までを視野に入れて取り組んでいただきます。また、世界のAI品質保証の最新動向に触れつつ、製品・サービス開発における技術開発と対外発信の両面に関わることで、産業界におけるAI品質の専門性を高める経験が得られます。 【具体的には】 ・AI品質・AIリスクに関する技術動向の分析 － トップカンファレンスの学術動向、国際規格、AI法規制、ガイドライン等の調査・分析 － 技術動向から技術課題を特定してAIリスク分析の新手法を開発 ・AI品質保証／AI安全に関する基盤技術の研究開発・評価 － AIモデル・AIシステムの評価指標の設計 － ロバスト性評価、不確実性推定 － 安全分析、適合性確認、モデル監査技術 － 従来のリスクマネジメント手法に、学習ベースAI特有の不確実性を統合した新手法の開発 ・車載・非車載のAI搭載製品・サービスへの適用検討・導入支援 － 開発部門との連携による評価設計、実証、課題抽出および対応具体化 ・AI品質保証に関する技術基盤・プロセスの整備および社内展開 － 技術開発成果の仕組み化、社内ルール・運用への落とし込み ・社外への技術発信（標準化・学会等） － 社内で実践されたAI品質保証の知見および開発技術を、ISO等の標準化団体、学会、論文誌、講演等を通じて発信 － 標準化団体や学会において、同社のAI品質技術や考え方に関する議論に関与
同社にて、以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】 自社サービスおよび社内業務における生成AI活用を推進するため、AI基盤の企画・設計・開発から運用までを一貫して担っていただきます。各種AI技術やクラウドサービスを組み合わせ、データを活用したアプリケーション開発と基盤整備を進めるとともに、技術選定やPoC推進、実用化までをリードしていただきます。 【役割】 航空機の運航が世界的に大きく増加することが見込まれており、航空エンジンの部品製造やアフターサービス事業の拡大に向けて、DXを推進し、プロセスの改善やシステムの開発を担当していただける方を募集しています。 【使用ツール】 クラウド（Azure / AWS / GCPいずれか）、Python または TypeScript、LLM（GPT、Claude、Geminiなど） 【キャリアパス】 将来的にはその方の適正に合わせ、プロセス改善のノウハウを蓄積いただ改善キーマンになっていただく、システム構築のグランドデザインを行うキーマンになっていただく、プロセスとシステムの知識を生かして生産部門のキーマンになっていただく、などのキャリアパスを考えています。 【研修体制（OJT体制）】 エルダー社員について、各種プロセス改善、システム構築の活動に参加いただきます。不足する知識は社内教育やE教育を用意しています 【ポジションのやりがいや魅力】 各種改善活動を通じて航空エンジン事業に対する幅広い知識を習得するとともに、業務改善の進め方に関するノウハウ取得、ITスキルを向上させることができるため、非常に高いやりがいを感じることができると考えています。
■顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施をご担当いただきます。 【具体的には】 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発 ・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発 ・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映 【ポジションの魅力】 同社の生成AI事業をけん引する非常に注目度の高いプロジェクトおよびサービス運営にキープレイヤーとして携わることが出来ます。また全社的に重要な位置づけのため、本サービスおよび関連サービスとして、様々な組織(GlobalLogicやHitachiDS等のグローバル会社から国内の各セクタ迄)と連携する機会があります。業務特化型LLMという同社のコアコンピタンスの開発・運営にキープレイヤーとして携わることが出来、生成AIの学習や精度向上といった最先端のナレッジに日々触れ自己研鑽が可能です。また案件対応として業種に依らない様々な顧客との繋がりを通して、様々な領域における見聞・能力を高めることが出来ます。
LPに関するスペシャリストとして、以下の業務を担当いただきます。 【具体的には】 ■LPモデルおよび原油Assayの保守管理 ■LPモデルの精度向上に向けたモデル改善・開発 ■原油Assayの精度維持・向上に向けた原油性状データのリサーチおよび評価 ■LPに関する専門的知見をもとに、LPモデルの改善方針の策定、関係者への助言、課題解決に向けた業務推進 【魅力】 ■国内最大のサプライチェーンの司令塔として、社会インフラに欠かせないエネルギーの安定供給に貢献し、達成感を味わうことができる ■LPの専門家として自身のアイデアや努力によりモデル精度改善を行うことで、大きな収益貢献となる ■LPモデルの改造など海外との業務への挑戦の可能性あり ■長期的にLP専門家として携わることで、自身のスキルをさらに高めていくことができる
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■データエンジニア＜法人事業＞をご担当いただきます。 【ミッション】 企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進 【具体的には】 ・提案・設計：顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書の作成 ・実装・開発：生成AIを含むウェブアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装 ・プロジェクトマネジメント：社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施 ・ドキュメント管理：提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整：技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施 【ポジションの魅力】 ・クラウド、セキュリティ、アプリケーションなど、同社の多彩な商材を各分野のエキスパートSEと協業・共創して、顧客に価値を届ける ・CDP、生成AI、データ分析など、最新技術を実際のシステム開発で活用し、実務を通じて技術力とスキルを磨くことができる ・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じ、システムエンジニアとしての専門性とマネジメント能力を高めることができる ・LINEヤフー、PayPayなど、同社のグループ会社と連携した最適なデジタルソリューション基盤の提供 ・同社・ビジョン・ファンドの出資先企業との連携
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・仕様作成、設計、検証工程のAIによる自動化・効率化 ・AI/データ基盤構築およびモデル開発 ・レビュー/評価プロセスのAI高度化 ・開発プロセスの再設計（AI前提） ・各技術分野と連携したAI適用 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】 ・自分が携わった製品が、国内外のさまざまな顧客に広く採用され、交通事故低減など社会課題解決に貢献することができます。 ・従来の人手中心の開発をAIで変革し、開発リードタイムの短縮・品質向上に直接貢献できます ・最先端のセンシング技術（レーダ、ソナー等）とAIを掛け合わせた新しい開発スタイルを創出できます ・グローバル案件においてAI活用を横断展開し、組織全体に影響を与えることができます ・単なるAI開発にとどまらず、業務そのものを設計する上流経験が得られます 【募集背景】 自動運転・先進安全システムの高度化に伴い、開発規模と複雑性が急速に増大しています。 従来の手作業中心の開発プロセスでは、スピード・品質の両立が難しくなっており、AIを活用した抜本的な開発改革が必要です。 そのため、「人がやっている業務を正しく分解し、AIで置き換える」ことができる人材を求めています。
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■AIアーキテクト＜ヘルスケア領域＞をご担当いただきます。 【ミッション】 PHR、EMRなどの医療データを活用した疾患特化AIサービスの技術戦略とアーキテクチャ設計をリードする。医療品質、安全性、拡張性を考慮したAI基盤を構築し、ヘルスケア領域のAI活用を推進する。 【主な業務】 医療・健康データを活用したAIサービスについて、技術戦略策定、アーキテクチャ設計、技術選定、AI基盤構築までを一貫してリードする。 【具体的には】 ・医療・健康データを活用したAIサービスのアーキテクチャ設計、技術選定 ・LLM、RAG、機械学習モデル、データ基盤を組み合わせたシステム設計 ・AIエンジニア、データサイエンティスト、医療専門家と連携した疾患特化AI開発のリード ・AI品質評価、セキュリティ、ガバナンスを考慮した持続可能なAI基盤の構築 【ポジションの魅力】 ・医療データを活用したAIサービスを構想から設計できる ・LLM・RAG・機械学習など複数技術を組み合わせたアーキテクチャ設計に携われる ・PoCではなく、医療品質・安全性を考慮した実サービスの社会実装を担える
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■AIエージェントとデータ基盤を活用し、顧客課題の解決を担うエンジニアをご担当いただきます。 【ミッション】 企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・AIエージェント・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導 【具体的には】 ・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書の作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定の支援 ・実装・開発：データ統合基盤の開発（データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援） ・プロジェクトマネジメント：社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施 ・ドキュメント管理：提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整：関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進
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