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同社にて、倉庫や工場の様々な工程・機器の最適化に貢献する技術の研究開発をご担当いただきます。 ※ 将来的には、開発技術を世の中に出すための量産開発への移行もご担当いただきます。 【具体的には】 上記業務内容に関するAI・最適化手法及びアルゴリズムの開発 ・研究テーマの立ち上げ ・大学・研究機関との共同研究 【業務のやりがい】 ・国内最先端の研究施設との共同研究など、知識を身につけながら、新しい技術開発にチャレンジできます ・若いエンジニアが切磋琢磨して技術を磨いている環境にて、自らテーマを立ち上げ取り組むことができます 【想定されるキャリアパス】 開発テーマのリーダとして、チームでの研究開発を推進
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会社を牽引する高度データサイエンティストとして、組織横断でデータドリブンな意思決定を促進し、事業成果の実現に貢献いただきます。 ・高度専門技能に関する裁量権を保有し、データ製品や分析サービスの企画・開発計画を立案・推進して事業価値と利益の向上 ・自己の専門技能を高め、新たな技術習得を行うとともに、データサイエンス分野のソリューションリーダーとしてS1の育成計画策定および実務を通じた高度スキル伝承 ・業界トレンドや顧客ニーズを継続的に把握し、分析組織・データ基盤・ワークフローの体系化と効率化を推進 【具体的には】 ・データ戦略 部門やプロジェクト単位でのデータ活用戦略の策定に積極的に関与し、データ利活用の方向性や施策を具体的に提案。関係部門と連携し実行計画の策定を担当。データベース設計やデータパイプラインの基本設計に関わる。 ・プロジェクトマネジメント 小規模または中規模の分析プロジェクトを管理。チームメンバーの指導や調整を行い、問題発生時は対応策を講じる。データベース設計やパイプライン構築のタスク管理を行う。 ・データ品質管理とガバナンス データガバナンスの方針や基準の策定に関与し、データ品質管理プロセスの改善提案や導入を推進。データ管理ツールの活用や監査対応も実施。 ・経営層への報告・提言 分析結果や洞察を経営層に報告し、課題解決に向けた具体的な改善策や施策を提言。データ基盤に関する運用状況報告を行う。 ・附帯業務・その他 同社（本部，部署，グループ含む）にて規定もしくは指示された当該職務の遂行・達成に必要な附帯業務を実施する。なお，業務にあたっては，同社共通の価値基準を共有し，社員が遵守すべき規範「行動指針」に則って活動する。その他，同社にて定める規定・規律を遵守し，ガバナンス維持・向上のため当然に社員が参加すべき施策や事項について業務として行う。
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
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。
■個人の顧客に対して、納得感があり安心して利用できる金融アドバイスを届けるためのAI活用を支えるデータ基盤と、その運用の仕組みを構築することがミッションです。金融実務とAI実装の両立を見据え、説明可能でAIが扱いやすいデータ設計と継続的にAIが学習改善できる運用基盤を形にします。 【具体的には】 ・ナレッジグラフおよびデータモデル設計 ・金融ドメインにおけるデータベース設計 ・同意管理／ログ取得を含むデータガバナンス設計 ・AI Agentと人の協働を前提としたデータフロー設計 ・継続学習を実現するデータループ設計 ・技術選定およびアーキテクチャ設計 【ポジションの魅力・成長機会】 ・金融×AI×データ設計という新領域において、事業立ち上げフェーズから関与できる点が本ポジションの大きな特徴です。ナレッジグラフ、生成AI、AI Agent、データガバナンス、継続学習基盤などの領域を横断しながら、技術選定から運用設計まで広く関与することができ、データエンジニアの枠を超えたアーキテクト視点を習得できます。 ・同社の技術アセットや知見を活かしながら、新しい金融サービスの中核基盤づくりに挑戦できるフィールドであり、社会的意義の高い金融サービスをデータの側面から支える経験を得ることができます。 【入社後のイメージ】 入社後3か月で初期データモデル設計を担い、半年程度で同意管理・ログ管理フレームの整備に取り組みます。その後は、AIの継続学習を支えるデータループの構築や運用改善、サービスの高度化・スケール設計へと役割を広げていきます。
■同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AIプロジェクト推進 生成AI・AIエージェントを活用したプロジェクトにおいて、顧客折衝・要件整理・計画策定・進捗管理・品質管理をリードします。 ・顧客課題整理・ビジネス構想 顧客の潜在ニーズや課題を引き出し、AIを活用した新しい業務・ビジネスプロセスを構想します。 ・提案・プレゼンテーション 提案書・見積書作成、経営層向けプレゼンテーション等を通じて、AI活用の方向性を顧客へ提案します。 ・エンジニアリングチーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、PoC〜本番運用までを推進します。 ・組織・ナレッジ貢献 チームメンバー育成、社内ナレッジ共有、勉強会・研修企画等を通じて、組織全体の技術力向上へ貢献します。
■同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客課題整理・業務分析 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。 「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。 ・AI活用提案・PoC支援 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。 ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。 ・要件整理・AI設計支援 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。 ・開発チーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。 ・内製化・定着支援 AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・仮想環境（CG/物理シミュレーション）の構築・運用 ・ニューラルレンダリングやAI技術の応用検討・実装 ・実車評価との整合性検証、シミュレーション精度向上 【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】 ✓ 最先端のAI・CG技術を業務で活用できます。 ✓ 自動運転・ADAS向けの大規模な仮想環境開発を通じて、画像認識・コンピュータグラフィックス・シミュレーション技術の専門性を高められます。 ✓ 研究開発から実用化まで一貫して携わり、次世代モビリティ開発に貢献できます。 【募集背景】 自動運転や先進運転支援システム（ADAS）の開発では、膨大な走行データが必要となります。実車による走行データの取得が行われていますが、すべての状況を網羅するには時間やコストの面で限界があります。そこで同社は、仮想空間を活用したシミュレーション環境の構築に取り組んでおり、道路、車両、歩行者などをCGで再現することで、現実に近い環境での評価を可能にしています。これにより、開発効率と品質のさらなる向上を目指しています。最近では、NeRFやGaussian Splattingなどのニューラルレンダリング技術、生成AIを活用した環境表現技術など、CG分野にも革新的な技術が次々と登場しています。これらを積極的に取り入れ、仮想空間のさらなるリアリティと柔軟性の向上を目指しています。未解決の技術課題に挑戦しながら、次世代のモビリティ開発を支える仮想環境を共に創り上げていく仲間を募集しています。
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■アプリ開発エンジニアをご担当いただきます。 対象領域は、生成 AI／ AI エージェント、ロボティクス、 IoT／センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム、アプリケーション開発 など、多岐にわたります。顧客や現場部門と直接コミュニケーションを取りながら、企画〜提案〜開発〜運用まで一気通貫で推進していきます。 【具体的には】 ・生成 AI／ AI エージェント、ロボティクス、 IoT／センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム などを活用したシステム開発 ・AI 駆動開発を活用したアプリケーション開発および開発プロセスの改善 ・新技術の調査・検証および PoC の推進 ・顧客課題の解決に向けたソリューション企画・提案 ・新規サービス・新規事業の企画および事業化推進 【ポジションの魅力】 ・最先端の AI・クラウド技術を活用した開発に携われる ・新規事業・新規ソリューションの創出に挑戦できる ・企画から運用まで一気通貫で経験できる ・AI 駆動開発による新しい開発スタイルを実践できる ・フルスタックエンジニアやアーキテクトを目指せる環境がある
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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研究員（AIネイティブ/アーキテクトをご担当いただきます。 【具体的には】 ・アーキテクトとして企業のDX推進をリードできる ・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる ・最新の技術を幅広く身に付けることができる（キャリアパスの項目を参照） ・アジリティと信頼性の担保を通して高品質なDX向けシステムを実現できる ・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる 【ポジションの魅力・特徴】 ・アーキテクトとして企業のDX推進をリードできる ・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる ・最新の技術を幅広く身に付けることができる（キャリアパスの項目を参照） ・アジリティと信頼性の担保を通して高品質なDX向けシステムを実現できる ・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる
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AI Native時代の企業情報システムのアーキテクチャに関する研究を行います。自律的なAIエージェント群が組織で業務を取りまわす、サステナブルな企業情報システムの実現を目指し、業務コンテキストの取り扱いと、業務・タスクのAIへの自律的オフロードに現在は注力しています。研究に関連する顧客の実プロジェクトへの参画も行います。 【具体的には】 ・ 開発担当：AI Nativeな企業情報システムの開発・現場での実証 ・ 研究企画・推進：アーキテクチャ全体の検討、組織戦略への組み込み・顧客企業を含む展開 ＜ポジションの魅力・特徴＞ ・ 研究員として、自分で問いを立て、仮説を実装し、成果を社内外に発信できる ・ 自分が設計・実装したものについて、業務オーナーから「使えた／使えなかった」の手応えを直接受け取れる ・ 研究テーマ単位で動くため、複数の顧客現場・複数の業務システムに関与できる ・ 業務に必要な技術・知識を習得するための学習機会（研修・出張等）を主体的に活用できる
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クラウドネイティブforAI/FinOpsの研究員をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AIやクラウドを用いた開発における種々の問題に対してFinOpsの考えに沿った研究開発とその成果の成果展開 ・AIやクラウドを用いた開発を幅広くカバーしコスト可視化・配賦、利用量、最適化、ガードレール整備などのFinOpsの技術担保を推進 ・FinOpsの社内啓蒙、育成コンテンツの作成、展開 ＜ポジションの魅力・特徴＞ ■新しい研究テーマであるFinOpsの立ち上げに関わることができる FinOpsはクラウドやAIのコスト最適化を持って技術の価値最大化を目指す比較的新しい領域です。日本ではまだまだ市場が小さいですが、FinOpsは大きなニーズとして近い将来大きな市場となると考えています。技術だけではなくプロセスや顧客の業務まで理解した総合的なアプローチが必要なこの領域はSIerとして取り組む大きな意義があります。近年、生成AIの利用拡大に伴い、AIコストが加速度的に急増しています。この問題を解決できる新しいソリューションの開発を行うことができます。 ■チャレンジングな案件経験ができる 扱う技術の先進性から前例がない事例やDX案件などの非常にチャレンジングな案件が経験できる機会が多いです。 顧客内の変革に携わる機会も多いです。
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SDV（Software Defined Vehicle）研究開発エンジニアをご担当いただきます。 日本の自動車産業は、世界的に競争力がある製造業の代表格です。その自動車産業では、単なる製品としての自動車から、モビリティ・サービス（MaaS）へと提供価値が徐々に変質してきています。その実現にむけて、内燃エンジン車（ICE）やBEV（Battery EV）に関わらず、自動車の内部構造はこれまでのHardware Definedから、Software Definedへ徐々に移行しています。Software化することでモジュール間の制御がしやすくなり、クラウドと連携することで、運転手にパーソナライズした自動車の実現が可能になります。また自動車の運転だけでなく、生活空間としての価値、社会インフラとしての価値など、大きな可能性を秘めています。 10年先のMaaS実現を見据えて、InCAR領域での技術担保にチャレンジ頂きます。 同社は少数精鋭のコアエンジニアを中心に、SDVパートナー会社等と協働でSDVのアーキテクチャを研究し、車に搭載される製品開発を行いたいと考えています。 新規事業であるため、初期メンバーはエンジニアの小チームでクイックに技術担保するところから始め、技術コンサルや製品開発リードができるレベルを目指して頂きます。
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データ活用コンサルタント・データマネジメントコンサルタントをご担当いただきます。 ■データ活用を軸としたソリューション/サービスの企画・開発 ■ビジネス改善/創出を目的とする、データ活用システム構築のためのコンサルティング、システム開発のリード ＜ポジションの魅力＞ ・データ分析システムに必要な幅広い経験ができる ・業界を横断し、幅広い業種・業務の顧客に対して活動ができる ・先端技術の実適用に向けて、同社研究所やスタートアップとも密に連携している ・データ活用の推進に必要な、コンサルティング、データ分析、データ基盤構築、データ分析の運用プロセス整備を組織全体でカバーしている ＜ポジションの特徴（仕事のやりがい・案件の特徴）＞ AIやデータ活用を推進するためには、ビジネス・IT基盤・データ分析といった多方面のスキルセットが必要となります。 同組織では、データ活用を推進するために、計画立案のコンサルティング、高度なデータ分析技術の適用、データ処理システムの構築、運用改善プロセスの整備を組織全体でカバーしており、グループ間で連携対応できることが強みです。また、先端技術の実適用に向けて、研究所とも密に連携(兼務等)しています。
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■2024年10月に設立された次世代のコンピュータ技術とビジネスを融合させるための研究開発（R&D）組織「ki-labs（ケーアイラボ）」にて、FPGA上で動作するAIロジックをPCやサーバ側から制御・活用するためのアプリケーションおよび通信インフラの開発を担うポジションです。ハードウェアとソフトウェアの境界線で、システム全体の価値を最大化させるエンジニアリングに挑戦していただきます。 【具体的には】 FPGA等のデジタル回路によるAI処理基盤に対し、PC・サーバ側からデータの入力、制御、解析結果の受信を行うための「サーバー・クライアント・アプリケーション」の設計・開発を担当していただきます。 ■アプリケーション・ドライバ層の開発 ・FPGAと通信（PCIe, Ethernet等）し、推論データの送受信やデバイス制御を行うバックエンド機能の開発 ・ハードウェアのリソースを効率よく叩くためのドライバ層に近い低レイヤー開発 ■インターフェース設計・UI／UX開発 ・外部システムから同社のAI基盤を容易に利用できるようにするためのライブラリ・インターフェース設計 ・AIの推論結果やデバイスの稼働ステータスをリアルタイムで表示するクライアントアプリ（GUI／Web）の開発 ■ ハード・ソフト統合とパフォーマンス改善 組み込み（ハードウェア）チームと連携し、ハード・ソフトを組み合わせた状態でのスループット計測や、ボトルネックの特定・改善
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■2024年10月に設立された次世代のコンピュータ技術とビジネスを融合させるための研究開発（R&D）組織「ki-labs（ケーアイラボ）」にて、最先端のFPGA・デジタル回路技術を用いたAI推論アクセラレータの研究開発を担うポジションです。従来のソフトウェア開発の枠を超え、「ハードウェアの性能を最大限に引き出し、実社会の課題をAIで解決する」ことをミッションに、システム全体のボトルネックを解消する「心臓部」を作り上げていただきます。 【具体的には】 AIアルゴリズムをFPGA上で高速化するためのデジタル回路設計・実装をご担当いただきます。 ■ AI推論ロジックのハードウェア最適化・回路設計 ・CNNやTransformerなどのAIモデルをFPGA上で効率よく動かすための演算ユニットおよびメモリコントローラの設計・実装 ・AIモデルのハードウェア最適化（量子化・枝刈り等）の検討 ■ 高速データ通信インフラの構築・検証 ・PCIe、10G／25G Ethernet、DDR4／HBM2等を用いた、PC・サーバ側との高速データ転送路の構築 ・制約条件を満たすための配置配線最適化、および実機（FPGA評価ボード／自社ボード）での動作検証 ■ ソフトウェアチームとの連携 PC側エンジニアと連携した通信プロトコルの定義、およびドライバ開発のためのレジスタマップ作成 【技術スタック・関連キーワード】 ・領域・手法： FPGA開発, RTL設計, 論理設計, デジタル回路設計, AIハードウェアアクセラレーション, 量子化・枝刈り ・言語・環境： Verilog, SystemVerilog, Vivado, Quartus, PCIe, NVMe, Python, C／C++
浴室事業のD2C（消費者直接取引）戦略の推進メンバーとして、ECサイトの仕組みを改善し、売上を最大限に伸ばすことに貢献していただきます。またデータ起点の顧客体験向上（LTV最大化）を目指し、行動データに基づいた各種施策の企画・実行から検証（PDCAサイクルの構築）を推進していただきます 。 【具体的な業務】 ◆データ解析と顧客理解の深化 公式ECサイト（LIXILストア／LIXILオンラインストア）および部品検索システム「部品ナビ」等のWeb行動/購買データの統合的な分析による顧客インサイトの抽出 Google Analytics 4（GA4）を使用したユーザー行動の解析と各種施策の効果検証 ◆UI/UX改善・サイト改修 アクセス解析に基づく、ユーザーの離脱ポイントの特定 サイト改修（UI/UX改善）に向けた要件定義、改善施策の推進 ◆マーケティングオートメーション（MA）の推進 分析結果に基づくプッシュ施策（MA、メルマガ、アプリ、Web接客等）のシナリオ設計・実行 施策の実行および効果測定、改善サイクルの運用 ◆PDCAサイクルの構築と他部門連携 各種KPI(リピート率、クロスセル率、顧客単価、チャーンレート等)の設定とダッシュボード化 データ基盤部門、カスタマーサポート等と連携し、データ環境の整備や顧客体験の向上を推進
■自動運転の実運用から得られる大量のデータに対し多様な視点から可視化および分析を行い、各チームへ情報を繋げる役割を担当していただきます。 【具体的には】 ・自動運転システムの開発に関わる大規模データの分析 ・センサーデータやシステムログの特性を考慮した適切なデータ処理・可視化 ・分析結果に基づく自動運転システムの評価レポート ・データ分析のプロセスおよびツールの開発 【チャレンジ・やりがい】 ・最先端の自動運転技術の社会実装 ・現場のリアルな課題に対して、データサイエンスの知見を活かしたソリューションの提供 ・開発と事業の様々な専門家との連携を通じた広い視野での業務
■以下のいずれか、または複数の領域における開発・運用をご担当いただきます（経験や志向に応じて担当範囲を決定します） 【具体的には】 ・Active Learning基盤の構築／運用 ・シーン理解（Scene Description）基盤の構築／運用 ・オートラベリング（Autolabeling）基盤の構築／運用 ・生成AIを活用したデータ生成／加工基盤の開発 ・AIロバスト性向上のためのDomain Adaptation技術の研究／実装 ・類似データ検出システムの開発／運用 ・自動データ品質評価／検知システムの開発／運用 ・Co-MLOpsプラットフォーム上で動作するEnd-to-End型AIモデルの開発（Reference AIなど） 【チャレンジ・やりがい】 ・世界中で収集される大規模なデータを用いた自動運転AI開発、およびサービス提供 ・世界中のパートナー企業と連携した新規ソリューション開発 ・AI技術を駆使した自動運転の社会実装への寄与
■プランニング・コントロールエンジニアとして下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■自動運転において必要となる行動計画／車両制御の確立 ・多様な環境下で自動運転が可能な機能の設計 ・高い安定性／品質／保守性を実現する機能の実装、およびソフトウェアテストの作成 ・シミュレーションと実車両を用いた統合評価 ■開発した機能の実車両へのインテグレーション ■Planning ＆ Control関連の最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク ■シミュレーション評価基盤の改善 ・評価するユースケースの設計 ・より網羅的／多角的なシミュレーション評価基盤の検討／開発サポート ■OSSへの自動運転技術の貢献
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■AIエージェントをビジネスに実装し、業務と事業のあり方そのものを作り変えていくエンジニアとして活躍していただきます。 ・業務プロセスを深く分解し、最適なAIエージェントを設計・実装してビジネス課題を解決。 ・上流から実装までを貫いて動き、新しいエージェントの使い方を自ら開拓していく。 【具体的には】 以下の3つのミッションを並行して推進します。 (1)社内AIネイティブ化プロジェクト 人事・総務・経理などの間接部門を"顧客"に見立て、業務プロセスを分解し、AIエージェントを実装して自社の業務をAI前提に作り変えます。 自社での成功事例を、顧客に横軸展開できるようにしていきます。 (2)顧客案件への参画（AI実装ソリューション） 外部顧客のプロジェクトにおいて、業務プロセスの分解から参画。 これまでの開発事例を組み合わせ、課題解決に直結するソリューションを設計・実装します。 (3)AIエージェントシリーズの開発 エージェント開発テンプレート群の開発に携わり、実装パターンを体得します。 単なる実装スキルではなく、業務で繰り返し現れる課題を「仕組み化・洗練」させる能力を養います。
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グループのITセクターの中核企業である同社において、生成AIを活用して顧客の課題解決を支援する事業をご担当いただきます。 顧客の業種は非常に幅広く、金融、製造業、小売、物流など様々です。 特に、近年は生成AIの活用に関する市場でのニーズが高まっていて、日立ソリューションズとして、顧客に対してより多くのインサイトを提供し、事業に対する貢献をしていくために増員募集を行ないます。 【具体的には】 要件定義からテストまで幅広くプロジェクトに携わっていただきます。グループ会社と連携して業務を進めていくケースもあります。 チームの規模としてはBP含めて3-10名ほどになります。 これまでのご経験を踏まえて、下記業務をご担当いただきます。 同社の生成AI関連サービスの開発・導入支援、もしくは、以下のソリューションにおける生成AI活用のためのシステム導入をご担当頂くことが想定されています。 ■クラウドデータプラットフォーム導入ソリューション 以下の業務からいずれかをご担当頂く予定です。 広く生成AIの技術者を募集していて、アプリも基盤もトータルで対応しているため、どちらのキャリアも経験する機会があります。 ・生成AIを活用したシステムの要件定義・方式検討・技術検証 ・生成AIを活用したシステムの基盤設計・構築・テスト ・生成AIを活用したシステムのアプリケーション開発・プロンプトエンジニアリング ・生成AIを活用したソリューションの企画・検討
■OTAプラットフォームのバックエンドおよび車載エージェント領域を担当し、要件定義から運用までフルサイクルでオーナーシップを発揮いただきます。バックエンドと車載のどちらかに軸足を置きつつ、もう一方にも越境することが期待されます。 【具体的には】 ・OTAバックエンドの設計・開発（クラウド側） ・キャンペーン管理、配信オーケストレーション、段階的ロールアウト／カナリア／ロールバック制御 ・デバイスフリート管理、状態同期、メトリクス収集 ・デルタ更新、再開可能ダウンロード、冪等性設計など、不安定ネットワーク前提の堅牢な配信機構 ・車載OTAエージェントの設計・開発（エッジ側） ・車載ECU上で動作するOTAエージェント本体の実装（Python／C++） ・クラウドとの双方向通信、ダウンロード制御、検証、適用、ロールバックのライフサイクル管理 ・Autoware・他車載コンポーネントとの協調動作、A/Bパーティション運用、セキュアブート連携 ・クラウド⇔車載のプロトコル設計 ・MQTT／AWS IoT Core を中心とした双方向通信基盤 ・キャンペーンモデルと車載ステートマシンの整合設計 ・セキュリティ／信頼性 ・署名検証、PKI、サプライチェーンセキュリティ ・SLO設計とインシデント対応、SREチームとの協調運用 ・PdM／ステークホルダーとの要件定義、QA／QCチームと連携したテスト設計 ・ユーザードキュメント・API リファレンス等のドキュメンテーション
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金融ビジネスの知見とアナリティクスのスキル・ケイパビリティ、デジタル／テクノロジーの専門性を複合的に有する金融テクノロジーコンサルタントとして、未来の金融ビジネスのあり方に対する深い洞察やクライアントが直面する課題に基づいて仮説構築し、他のプロフェッショナルや関係者を巻き込みながらデータやアナリティクスを起点とした金融クライアントのニーズ実現や課題解決に取り組みます。 【プロジェクト事例】 ■生成AIを活用した新たな金融ビジネス創出や業務活用の検討・ユースケース案の作成、生成AI活用戦略の立案・ロードマップ策定、非構造化データ活用基盤の導入と企業内データの活用 ■金融リスクモデルの既存コード資産からPythonへのマイグレーションとモデルガバナンスの整備、各種金融レギュレーションやガイダンスを踏まえたAI／機械学習アルゴリズムのモデル適用 ■統計的因果推論や行動科学に基づくナッジ理論の活用などによる顧客の行動変容分析、分析結果に基づく顧客分類モデルの構築・実装、デジタルマーケティングの高度化
■AIサービス開発エンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ■ 必須となる業務 以下の業務のうち、経験や志向に応じて担当していただきます。 ※すべてを同時に担当するわけではありません。 ・Know Narratorシリーズ製品の企画・開発 ・ユースケース定義、設計、実装、テストまで一貫して携わっていただきます ・新たな製品の種を生み出す研究開発 ・先端技術のリサーチ、活用提案、プロトタイプ開発、外部発表 ・AI駆動開発の推進 ・生成AIやAIエージェントを活用した、社内開発プロセスや業務変革の推進 ・技術支援・ソリューション提案 ・製品に関する技術的な問い合わせへの対応や、課題に応じた解決策の提案 ■ ご経験・ご志向に応じてご担当いただく可能性がある業務 以下は必須ではありませんが、意欲や適性に応じてご担当いただく可能性があります。 ・ソリューション開発の推進・マネジメント ・システム全体の設計リード ・製品の方向性を定義するプロダクト戦略の策定・実行 ・製品のプリセールス活動 ・顧客向け有償案件への参画
■自動運転システムの評価を支える基盤の開発･運用を行っていただきます｡ 【具体的には】 ■自動運転システムの品質を保証するCI／CD Pipelineを支える基盤システムの開発･運用 ■自動運転システムの評価･動作に必要なアセット情報の管理システムの開発･運用 【チャレンジ・やりがい】 ■同時に数千のテストケースが実行され､その処理を安定的に捌き、スケールする基盤の開発 ■Edge／Cloudなど様々なコンピューティング環境において実行される自動運転システムの環境一致性に対するアプローチ
■プラットフォーム のシステム構成・アーキテクチャ・開発方針を理解していただき、領域を限定せず、あらゆる手段を通して課題解決・生産性向上・信頼性確保をしていただきます。 【具体的には】 ■ソフトウェアデリバリー ■アプリケーション・クラウドインフラストラクチャーの運用 ■実行基盤・学習基盤の構築・運用 ■メトリクス設計とモニタリング ■運用業務の自動化 ■国際展開対応 ■情報セキュリティ ■クラウドコストの可視化・最適化 【チャレンジ・やりがい】 ■多様な技術領域 （ECU、Mobile Network、IoT、Web、Container、Serverless 等）への挑戦が可能 ■自動運転のグローバル展開を支えるプラットフォームとして、各地域の法規制・セキュリティ要件・コスト要件への対応など、技術的・社会的な複雑性のあるテーマにも継続的に取り組み可能 ■まだ誰も成し得ていない「現実世界へ自動運転を社会実装する」メンバーになることができる
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親会社、グループ各社のオフィスワーカーの生産性の向上に貢献するため、日々の業務の中で活用できる生成AI環境の提供と、活用支援を担当いただきます。 【具体的には】 ・生成AI環境の提供 - トヨタ自動車・トヨタグループへの標準となる生成AIアプリの開発・展開・運用業務 - 各社・各部の個別のニーズに沿った生成AIアプリの開発・展開・運用業務 ・ユーザ寄り添い/利活用支援 - ユーザ業務ニーズの掘り下げ、要件整理 - ユーザ自身が生成AIを使いこなすまでの教育などの寄り添い支援 ・AI技術を活用した生産性向上に向けた企画、研究開発 - RAGフル活用、AIエージェントの企画・PoC、先進LLMの研究開発、エージェン間連携、エージェントプラットフォーム（ガバナンス含む）等 【対象顧客】 ・トヨタ自動車 情報システム本部 ・トヨタグループ 情報システム部門 ※ システムを利用するエンドユーザーは各社の従業員(主にオフィスワーカー) ※ トヨタ自動車で実施したものをグループ各社へ横展するようなアプローチが大半 【プロジェクト事例】 トヨタ自動車で働く従量員約10万人が利用する生成AI基盤、特定業務処理を行うエージェントの提供、 特定部署向けのAIエージェント開発/提供では、数百名～数千名が利用。
従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 【具体的には】 ＜因果分析＞エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 ＜施策提案AI＞因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 ＜データ統合・分析基盤＞異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 ＜分析手法の高度化＞分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 ＜チーム連携＞業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 【業務のやりがい】 ・構築した因果モデルやAIが提案する施策が全社の人材戦略に直接活用される手応え ・人事データの因果分析と生成AIを組み合わせた、実践的かつ難易度の高い技術開発への挑戦 ・確立した分析手法・設計パターンが他のコーポレート領域にも横展開される波及効果 ・分析手法の確立から全社の人材戦略への反映まで、一気通貫で主導できるポジション
AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をご担当いただきます。クラウド（PaaS）上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 【具体的には】 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をご担当いただきます。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語：Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS：Windows、Linux 環境：AWS ツール：Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI（GPT、Claude、Gemini） 愛知をはじめ、他の拠点（東京、博多）のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたっていただきます。入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。
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）
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。
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生成AI・AIエージェント系プロジェクトリーダーをご担当いただきます。 【具体的には】 ■製造・金融・流通など顧客企業における、生成AIやAIエージェントによる業務変革をテーマとした案件に参画いただき、具体的なアプリケーションの企画・開発や同社が提供するプラットフォームの導入をリーダとして推進いただきます。 ■生成AI・AIエージェントの導入計画策定や顧客の従業員教育、アプリケーションリリース後の運用スキーム検討や活用促進など、コンサルタントが担うような顧客支援の業務に従事する可能性も見込まれます。 ■同社内において、生成AIやAIエージェントに関連する先端技術リサーチや、顧客向けサービス・ソリューションの企画などを担当する機会もあります。 ＜ポジションの魅力＞ ■IT業界で現状最もホットと呼べる領域で顧客をリードし、先端技術で業務変革を成し遂げる経験を積むことが出来ます。 ■顧客と密連携しながら進める共創型の案件が多く、顧客と直接対話したり、提案したりする機会が非常に多いです。 加えて、社内の他部門やベンダー等多様なステークホルダと連携する機会があります。 ■様々な業界の顧客向けの案件があるため、業界横断で経験を積むことが出来ます。 ■顧客向け案件の提案・実行のみでなく、そこで得た知見を元に同社のサービス・ソリューションの企画にも携わることが出来ます。 ■求められるスキル・知識は多岐に渡りますが、それゆえに「自らの強みを活かしながら新しいスキルの習得に挑む」ことができます。
■最先端のAI技術を駆使して、眼科医療の課題を解決する業務を担当していただきます。 ※上位エンジニアのサポートを受けながら、以下のいずれか1つもしくは複数の業務に取り組んでいただきます。 【具体的業務】 （1）画像処理とコンピュータビジョン：AIに「目」の役割を与え、眼科画像から病気の兆候を検出する技術を開発します。暗くて見えにくい画像を鮮明にしたり、必要な部分をAIが認識できるようにデータを準備したりします。 （2）自然言語処理（NLP）：AIに「言葉」の役割を与え、大量の医療テキストデータ（カルテなど）を分析し、必要な情報を効率的に探し出すシステムを構築・改善します。 （3）先端解析と予測モデル：目の画像データと患者記録などの情報を組み合わせてAIを動かし、病気の予測や医師の診断をサポートするシステムを作ります。 （4）AIモデル開発と最適化：開発したAIモデルが、医療現場でスムーズに、かつ安全に使えるように調整し、クラウドやエッジデバイスに導入します。 （5）部門横断的なコラボレーション：ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティスト、そして眼科医など、さまざまな専門家と協力し、現場のニーズに合ったAIソリューションを開発します。進捗報告やフィードバックを通じて、チーム全体でプロジェクトを推進します。 （6）研究とイノベーション：AI分野の最新トレンドを常に学び、既存の技術やプロセスを改善するための新しいアイデアを提案し、技術革新に貢献します。 【業務の魅力】 最先端のAI技術を学びながら、人々の健康に直接貢献できるやりがいのある仕事です。眼科医の負担を軽減し、患者さんの早期発見や治療に役立つシステムを開発することで、社会貢献性の高さを実感できます。
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データ活用の推進・定着化を実現するコンサルタントをご担当いただきます。 データドリブン経営の実現を目指す製造業の顧客向けに、データ活用推進サービスの提供を通じて、顧客のビジネス革新を支援する重要な役割を担っていただきます。製造業のデータ活用における課題を理解し、データドリブンな文化の醸成支援／データ活用人材育成／データマネジメント組織設計などを通じて、顧客の変革に貢献できます。 プロジェクト実行においては、データマネジメントに関わる専門知識を活かしながら、プロジェクトの上流フェーズ（企画・基本構想・基本計画）を担当していただきます。 【ポジションの魅力・特徴】 ・製造業のパラダイムシフトがまさに目の前で起きています。その歴史の転換点に自らの身を置き、経験することは何物にも代えられない魅力があります。 ・次々と登場する新たな技術をキャッチアップしつつ、顧客の事業や業務も理解した上で、如何にして競争力を高めるかを考えるのは、苦労も多いですが、やりがいもある仕事です。 ・新たな事にチャレンジし続ける精神を持ち、互いに良い刺激を与えあえる仲間とともに自己成長を実現できます。
データサイエンティストをご担当いただきます。 【具体的には】 ・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクトにおける設計、分析、意思決定の支援。 ・データ活用プロジェクト： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。 【ポジションの魅力】 ・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある ・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める ・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している ・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である ・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境
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同社にて、Ai技術を用いたデータ分析および解析業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・プラントデータを活用した解析検討 ・画像データを活用した各種診断 ・大規模言語モデルを活用したユースケース及び活用促進検討 ・上記プロジェクトの管理 【本ポジションの魅力】 JFEホールディングス傘下の中核企業として、プラント・インフラ分野をリードするJFEエンジニアリングにおいて、DX戦略の最前線を担うポジションです。本ポジションでは、プラントの時系列データや画像データ、さらには大規模言語モデル（LLM）を活用した解析・診断に取り組みます。AI・データサイエンスの最新技術を、社会インフラというスケールの大きな領域で実装・展開できるため、技術者としての成長と社会貢献の両立が実現可能です。また、DX推進センターという全社横断組織に所属し、経営視点でのデータ活用にも関与できるため、単なるAI開発にとどまらずビジネスインパクトの大きいプロジェクトに携われる点も魅力です。 【将来性・安定性】 JFEホールディングス傘下の総合エンジニアリング企業で、資本金100億円・連結売上約5,700億円・社員数11,000名以上という規模を誇り、安定した経営基盤を有しています。 国内シェアNo.1のガスパイプライン建設や、2,000基を超える橋梁の施工実績を持ち、大規模インフラ事業を中心に景気や社会情勢に左右されにくい強固なビジネスモデルを築いています。近年は、廃棄物処理・再生可能エネルギー・DX・AIといった成長分野にも注力し、将来性にも優れた企業となります。
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同社パーパスである、くらしの礎を「創る」「担う」「つなぐ」Just For the Earthを指標に、多様な商品・技術に対して以下のような研究開発を取り組んでいただきます。 【具体的には】 ・AI／ビッグデータとプラントエンジニアリングを融合させた技術・システム ・生成AIに同社独自のデータも学習させてプラント運営やものづくりの技能伝承に繋がる技術・システム ※予算規模 数千万円～数億円／年の研究開発テーマを商品本部や社外研究機関等と連携しながら、研究開発テーマの提案・推進をしていただきます。 【仕事の進め方】 研究開発テーマは、企画立案者を中核に数名の研究員で取り組みます。 担当テーマは、1つに専従することはほとんどなく、複数を同時並行で進めるケースが多いです。 働き方は、担当テーマの状況に応じて、出社と在宅を組み合わせています。 【業務のやりがい、魅力】 エンジニアリングの分野でもDXの重要性が増しているため、研究開発においても最注力分野に位置づけています。この分野では新しい取り組みを進めていて個々の研究員が新規テーマを提案することも強く推奨し、入社年次等に関わらず活躍できる環境にあります。業務の魅力は独自のアイデアが研究開発を通して社会実装される点にあります。
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データ活用コンサルタントをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データ活用（機械学習、ディープラーニングなど）を通したビジネス・サービスの企画・実行支援 ・事業・業務課題解決向けたデータ活用の企画、トライアル、本格展開支援（チェンジマネジメントなど） ・顧客のデータサイエンス組織立ち上げ、および社内データサイエンティストの育成 【ポジションの魅力】 ・同社グループのコンサルティング会社として、グループが有するデジタル技術や顧客基盤を駆使し企業や日本社会の変革に関われる最先端の経験が可能 ・同社グループ内のデジタル関連の専門家とのプロジェクトが多くあり、自身の専門性をさらに磨くことが可能 ・同社グループで保有しているデジタルテクノロジー（AI、IoT、ビッグデータ等）や新たなデジタルビジネスソリューション開発への参画が可能 ・データサイエンスの専門性を高めるだけでなく、デジタル技術、思考（デザイン、アート）の複合的な能力を高めることが可能
■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。
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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」
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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
■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。
同社のMI（Materials Informatics）センターにて、MI技術開発体制の強化、対象分野の拡大のため以下業務に従事していただきます。 【具体的には】 ■情報科学（機械学習、統計学、データ分析など） ■情報システム（ソフトウェア技術、システム開発、情報セキュリティなど） ■計算科学（量子化学計算、第一原理計算、分子動力学計算など） 上記の知見を活用し、同社の各分野（有機、無機、高分子、バイオ等）の材料開発を促進するための情報プラットフォームの企画・設計・開発・運用、および研究開発におけるデータ活用・連携業務、MI理論構築、アルゴリズム開発をご担当いただきます。
