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■コンサルタント(AIソリューションプランナー・データサイエンティスト)をご担当いただきます。 【入社後のアサイン想定プロジェクト】 ＜AIソリューションプランナー＞ ・マーケットイン思考でのソリューション開発企画・投資計画立案 ・ソリューションの要件定義、開発プロセスの設計・統括 等 ＜データサイエンティスト＞ ・目的に合致した最適手法での分析実施、知見獲得、モデル構築支援 ・分析結果の評価プロセス、運用プロセスの適正化支援 ・アナリティクスに関するトレーニングサービスの提供 ・最新の研究動向（学会、コンソーシアム）の調査 等 【直近のプロジェクト事例】 ・AIを活用した需要予測コンサルティング ・AIによるビジネスプロセス計画最適化 ・生成AIを活用したデータ利活用 ・社内知見検索システムを活用した生成AI導入支援 等
顧客接点を持つBI／BA事業をコアに、顧客共創を率先し、データ利活用課題の解決に挑戦しているチームです。ユースケースなどを前提に顧客価値に直結する分析モデルを業務実装を行っており、分析モデルを型化して展開可能なデータドリブン型のサービスを企画・開発し、分析実装を最適化し、DX事業成長を牽引していただきます。 【具体的には】 ・BI・BA領域の先端分析ユースケース探索とオファリング創出にむけた業務実装を通した価値検証 ・価値の型化に向けたデータ駆動型サービス基盤の強化改善（企画立案・開発および運用） ・顧客のデジタルサクセスを実現するための、AI領域との相互連携ソリューション開発 ・顧客のデジタルサクセスを実現するための、データ分析起点の共創活動の率先およびCSM事業への変革 ※工程については市場分析、企画・設計はプロパ中心。開発・運用・保守はグループ会社と協業しています。 ※プロフェッショナルクラスで、お一人1～2企画を推進し、それに伴う顧客共創プロジェクトを数件をリード頂きます。 ＜扱う商材の例＞ WingArc1st社のDr.Sum／MotionBoradなどBI(BusinessIntellegence）SoftWare グローバルでスタンダードなBA(BusinessAnalytics）SoftWare
■AI／アナリティクス技術により顧客の課題解決を行う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】 ・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発 ・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出 ・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理） ＜詳細＞ ・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応 ・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング等 ※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で同社の各部門と連携して対応します。
同社にて、次世代の運転支援・自動運転システムの先行開発に関して、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・運転支援・自動運転システムの構成要素である認知・判断に関するAI、アルゴリズム開発 ・ドライバ状態推定向けのAI、アルゴリズム技術開発 ・新規車載センサ向け認識技術開発 ・ソフトウェアのSoC最適化実装技術 ※東京初期配属の場合、入社直後は本社（愛知県刈谷市）への長期出張等が一定の期間発生する場合があります。（人脈形成や仕事の進め方共有の観点から） 具体的な期間は業務内容やご本人様のご状況を踏まえてご相談となります。（数週間～数カ月程度（最長でも6カ月以内）） 【やりがい・⾝につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅⼒】 ・自身で企画・開発したものが顧客・社会課題解決に貢献しているというやりがいが感じられます ・国内外の拠点と連携したグローバルな開発に携われます ・社内外の専門家との連携を通じて、自身の専門性を向上させることができます 【組織ミッションと今後の方向性】 同部は、ユーザへの価値提供として「交通事故なく自由な移動」の実現に向け、多くの方に安全と快適な運転支援を提供できるよう、製品開発に取り組んでいます。その中で、同部は事業部の中長期戦略立案から具体的な実現手段を考え、製品企画・先行開発を担当いただきます。また、運転支援・自動運転分野は日進月歩で進化している為、新機能開発や新技術の弾込めを持続的に行っています。 開発のフェーズによってはテストコースや公道での実車評価など、自分たちで考え、作り上げたものを動かす楽しみもあります。 同部としては他社を経験したキャリア入社者も多く在籍し、慣習・年齢・役職にとらわれず、一人ひとりが能力を発揮できる様、個人と組織のWill、Can、Mustをすり合わせながら、働き甲斐を意識した組織カルチャーがあります。
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SDV開発を支えるデータ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを担当していただきます。 【具体的には】 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL／ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化
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同社にて以下業務をご担当頂きます。 【具体的には】 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ・プログラミング言語・スクリプト：Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++（一部領域） ・データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ・開発・運用ツール：Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ・データ分析・可視化ツール：Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ・機械学習／AI関連：TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール（LLM活用基盤等） ・車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform
【担当業務】 ・顧客のビジネス課題ヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの立案と提案 ・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング ※実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【職務詳細】 1，受注前活動 ・材料開発／MI・PIのドメインナレッジを活かした顧客への提案活動 ・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆 2，プロジェクトの立ち上げ ・顧客へのヒアリング、課題分析、仮説立案 ・課題解決方針の設計・提案 ・ビジネスインサイトの導出 3，データ分析・評価 ・機械学習、AIを活用した顧客材料データの分析 ・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング ・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案 ・顧客社内でのデータ利活用コンサルティング 4，サービス移行・運用 ・材料データ分析基盤への分析機能の実装（データエンジニアと連携） ・材料データ分析基盤の活用コンサルティング ※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、ご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的に検討されます。 ※その他募集背景詳細や働く環境等は担当アドバイザーへご質問ください。
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■デジタル人材戦略の企画・推進をご担当いただきます。 【具体的には】 ・デジタル戦略統括部の各推進機能（DXコンサル、AI推進、BI推進、データマネジメント等）とのコミュニケーションを通じたデジタル人材の要件・スキルおよび必要人数規模を定義（人材戦略におけるAs-Is／To-Beの設定） ・必要人材のプール作りとなる施策（新卒・キャリア採用、On／Off-JTによる育成、等）の企画・立案 ・データ・デジタル領域の処遇・評価制度の企画・改善 ・上記施策の実行（人事部・IT部門など行内関係部との協働、外部ベンダーとの協業、チームのリードを含む） ・タレントマネジメントの手法検討、実行 ・その他能力に応じて上記以外の人材マネジメント関連業務に従事いただく可能性があります
■金融業務適用ユースケースの検討およびサービス化の検討をご担当いただきます。 市場分析および同社技術を把握した上で、関係各所と連携しながら事業戦略の立案・遂行をしていただきます。 【具体的には】 金融機関業務への生成AI適用検討を担当して頂きます。具体的な業務は下記の通りです。 ・技術調査、検証 ・金融機関業務への適用ユースケース創出 ・生成AIを活用した技術検証・効果検証 ・ビジネスモデル検討 ・製品概要検討（機能要件、システム構成など） ・顧客への提案や検証 【ポジションの魅力】 ・同社には数多くのAI技術、基盤、金融業務、および戦略立案の有識者がいます。同社職員と触れ合いながらノウハウを吸収いただき、スキルアップを図っていただくことが可能です ・また、金融業界を中心とした多数の顧客と接することで信頼関係を構築でき、また業界／業務に関わる知見を習得することが可能です
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■運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けたデータ分析業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・自動運転・運転支援技術開発における実車テストデータ、プローブデータの分析・価値創出 ・シミュレーションデータ分析（MILS開発運用、AD／ADASの機種開発に向けた支援） 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。
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■同社にて、コンサルタント(先端テクノロジー)をご担当いただきます。 【入社後のアサイン想定プロジェクト】 最前線の先端技術を「誰よりも早く触り、言語化して届ける」ことをミッションとし、新機能の検証・レポーティングから、技術トレンドリサーチ、パートナー技術評価まで、リサーチャーとしての知見をチームと顧客の意思決定に活かしていただきます。 【プロジェクト例】 ・先端技術（生成AI／フィジカルAI／ロボティクス／デジタルツイン・3D等）の新機能・新ツールの定期検証レポート作成と社内共有 ・企業システムへの先端技術適用に向けた技術調査・実現可能性評価（PoC） ・新規サービス開発・提案に向けた技術トレンドリサーチ支援 【本ポジションをおすすめしたい方】 ① 技術の最前線を「すぐに触る」探索者 ・生成AI／フィジカルAI／ロボティクス／デジタルツイン・3D等の新機能・新ツールをリリース直後に試し、本質的な変化を見極められる方 ・キャッチアップを義務ではなく知的好奇心として楽しめる方 ②気づきを「言語化・構造化」して届けられる方 ・試した結果・気づき・限界を分かりやすくまとめ、チームや顧客に意味ある示唆として発信できる方 ・「企業システムへの適用論点・懸念」まで踏み込んで補記できる方 ・正解のない領域でも仮説を立て、見解を表明できる方 ③コミュニティに根ざした「潮流アンテナ」 ・OSS／勉強会／SNS等のエンジニアコミュニティに積極参加し、"次の波"を引き出せる方 ・国内外の先行事例から、自チームの方向性への接続を描ける方 ④本質的価値を軸に技術と向き合える方 ・技術を本質的なインパクト・価値で評価できる方 ・発信・共有を惜しまず、チームの集合知向上に貢献できる方
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■同社にて下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ■AI・データ分析活用コンサルティング案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ■最先端技術を取り入れた、新たなAI・データ分析サービス・ソリューション企画、実行 ■AI・データ分析領域におけるプロジェクトマネジメント ■同社コンサルタントに対するAI普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。既に約30名の優秀なデータサイエンティスト・AIエンジニアが集っていますが、同事業を当社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、AI・データ分析プロジェクトリーダーを積極的に採用します。 以下、プロジェクト事例をご覧ください。多岐に渡る業界・業態の顧客、R&D活動からコンサルティング、最先端テクノロジーを駆使したシステム構築に至るまで、幅広いフィールドでご活躍いただくことが可能です。 【プロジェクト事例】 ■画像処理 ○服飾画像に対する類似画像検索 ○医療画像に対する病変特定のための画像解析 ○店内カメラを活用した顧客と店員の行動分析 ○スポーツ動画を用いた、選手のモーション解析 ○手書き文字を含む、証票認識技術の向上 ■言語処理（音声処理） ○集積された顧客の声に対する自動文書分類や要約 ○コールセンタの音声解析によるオペレータの対応品質改善と施策の仮説抽出 ○文書意味ベクトルを用いた専門文書検索技術 ○機械学習を利用した文書校正用言語モデル構築
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■新技術・DX技術（Big Data、AI／生成AI、IoT 等）を活用し、顧客の業務改革に参画いただきます。データ基盤の構築・高度化から、可視化・分析による業務課題解決まで経験を積み、企業の変革と価値創造をリードできる人材を目指します。 【具体的には】 ■データ分析基盤 【マネージャー】 顧客のデータ活用テーマを起点として、全体データアーキテクチャの構想・方針を策定し、提案・見積・プロジェクト統括（QCD責任）まで一貫して担当 データ品質・ガバナンス・非機能を踏まえ、関係部門やベンダーと合意形成し、要件～導入～保守運用までを統括 【リーダー】 データ・技術の両面で現場をリードし、要件整理～設計・実装・テスト ETL/ELT、DWH／レイク、BI 等の設計・実装を通じて品質や性能課題を解決し、提案具体化や見積支援、メンバーの技術フォロー 【メンバー】 実装・運用の実行担当として、データ影響調査や工数積み上げを行い、設計・実装（SQL、ETL/ELT、BI設定）～テスト、導入支援、保守運用 データ品質確認や可視化改善、運用効率化 ■新技術 【マネージャー】 新技術適用を前提に、構想策定、技術選定、PoCから段階導入・本番までの意思決定をリード 技術的実現性・運用性・リスクを踏まえた提案・見積・計画立案を行い、顧客や社内外ステークホルダーと連携し、要件～運用までを統括 【リーダー】 新技術の適用を具体化し、要件定義・設計・開発工程をリード 方式比較やトレードオフ整理、PoC・検証を通じて実現性を担保し、品質管理や技術課題の解決、標準化・再利用 【メンバー】 新技術を活用した開発・PoC・検証に参画し、影響調査や工数積み上げ 設計・実装・テスト・導入支援・保守運用を通じて実務経験を積み、学びを改善提案に反映
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同社にて、データサイエンス(SQC※、機械学習など)の推進をご担当いただきます。※Statistical Quality Control(統計的品質管理) ・製造業の課題に対するデータサイエンスを活用した解決の実行支援 ・データサイエンスの推進施策の立案、実行 【具体的には】 ・機械学習を活用した問題解決の支援（画像認識、予兆検知、最適化、予測、自然言語処理など） ・SQCを活用した問題解決の支援（工程管理、最適化、不具合解析など） ・開発、生産などから得られるデータを分析し、プロセス改善や新価値創造を行う ・機械学習/SQCを有効活用できる人材育成の企画、実行 ■使用言語：Office、Pythonなど
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SAP ERPを強みとする同社では、財務／管理会計、製造・販売・在庫、人事などの基幹システムデータを対象とした分析基盤の開発および保守を担当していただきます。幅広い産業の顧客に対し、データ活用に関する提案から実装まで、一貫したサービスを提供していただきます。 また、データマネジメントやデータ活用の提案をはじめ、分析（BI）ツールやデータ基盤の選定、データモデリング、アーキテクチャ／フロー設計、実装までを含む、包括的なサービスを提供していただきます。 同社では、コンセプトレベルの検討から実装まで、数多くの顧客に対する支援を通じて経験を積むことができます。 その中で、顧客にとって真に価値のある、市場価値の高い技術力を有するデータマネジメントコンサルタントとしての成長を目指すことが可能です。 【やりがい】 顧客に近い立場でサポートさせていただけるため、仕事の成果や貢献度を実感できます。要件定義から設計開発、導入、保守運用とシステムライフサイクル全体を見ることになるため、顧客と長いお付き合いとなってきます。その中で築いた信頼関係と知見を活かし、するどい提案、ITマネジメント等、様々なことができるようになります。 また、提案だけでなく、メンバー育成をする人、技術を深掘する人など各自の強みを活かしながら、それぞれの領域のプロフェッショナルたちが、一体となってお客様にサービスを提供できる点が魅力や強みでもありますし、やりがいでもあります。 そして、様々なお客様やプロジェクトがあるため、常に成長を感じることができています。
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【概要】 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。既に約30名の優秀なデータサイエンティスト・エンジニアが集っていますが、同事業を同社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、データサイエンティストを積極的に採用します。 ・データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ・データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・同社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） 以下、プロジェクト事例をご覧ください。多岐に渡る業界・業態のお客様、R&D活動からコンサルティング、最先端テクノロジーを駆使したシステム構築に至るまで、幅広いフィールドでご活躍いただくことが可能です。 【プロジェクト事例】 ◆データサイエンス ・最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル（購買履歴・画像・テキスト）レコメンドシステム構築 ・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価 ・店舗従業員のシフト最適化 ・物流における配送経路最適化 ・倉庫内ピッキング経路最適化
■同社にて下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・同社の半導体デバイスの研究開発に関する各テーマのフロントローディング化に関する研究 ■ミッション 配属される最適設計研究Gは、半導体デバイスのフロントローディングに関する研究をしています。実際にモノを作る前にいかに正確なシミュレーションができるか、そして目標スペックに対して最適な設計ができるか、を目指しています。最近ではロームの最先端デバイスであるSiC/GaNといったワイドギャップ半導体や、高周波モジュールのフロントローディングで成果を上げています。最終的には、システム全体に対する顧客の要求に合わせた最適なデバイスを、モノを作る前に設計できるようにすることを目指します。 （フロントローディング：設計段階で工程バラつきを含めた詳細なシミュレーション、想定される不具合の洗い出しを行い、それらの結果を複数人でレビューすることで、後工程にて発生する問題を事前に無くす取り組みのこと。） ■入社後のキャリアステップ まずは個別の研究課題に対してそのフロントローディング化に取り組んでいただきます。半導体に関する知識や物理シミュレーションの仕方を習得してもらいつつ、これまで培ってきたデータサイエンスに関するスキルを発揮いただきます。もちろん半導体を実際に作っての評価も担当いただきますので、半導体に関する知識も(まだない方は)つけていただけます。最終的には、同社のフロントローディングを主導するリーダーになっていただきます。 ■仕事の振り分け方 原則一人一テーマなので、まずは一つ研究テーマを持ってもらって、プロジェクトマネージャー(以下PM)としてそれに取り組んでいただきます。物理モデルの検討からデータサイエンス、実物を使った実際の評価までを担当いただきます。
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【概要】 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。 既に約30名の優秀なデータサイエンティスト・AIエンジニアが集っていますが、同事業を同社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、AI・データ分析プロジェクトリーダーを積極的に採用します。 ・AI・データ分析活用コンサルティング案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・最先端技術を取り入れた、新たなAI・データ分析サービス・ソリューション企画、実行 ・AI・データ分析領域におけるプロジェクトマネジメント ・同社コンサルタントに対するAI普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり）
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【概要】 ITコンサルティングカンパニーの同社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とするAI技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的AIプロジェクトをリードしています。 既に約30名の優秀なAIエンジニア・AIコンサルタントが集っていますが、同事業を同社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、AIエンジニアを積極的に採用します。 ・画像処理・言語処理・データ分析等の、幅広いAI技術を元にしたソリューションの開発、R&D活動 ・最先端AI技術を取り入れた、新たなAIサービス企画、実行 ・AI領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・社外に向けたプロモーション活動（学会発表、講演、書籍執筆などの実績あり） ＜AI活用コンサルティングサービス実績＞ ◆画像処理 ・店内カメラを活用した顧客と店員の行動分析 ・スポーツ動画を用いた、選手のモーション解析 ・手書き文字を含む、証票認識技術の向上 ◆言語処理（音声処理） ・集積された顧客の声に対する自動文書分類や要約 ・コールセンタの音声解析によるオペレータの対応品質改善と施策の仮説抽出 ・文書意味ベクトルを用いた専門文書検索技術 ・機械学習を利用した文書校正用言語モデル構築 ◆データ分析 ・製造業向け需要予測統計モデルの構築 ・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ・ARIMAモデルベースの仮説・検証、及び統計モデルの構築 ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価
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データドリブン経営の活動全般を推進するマネジメントコンサルタントをご担当いただきます。 データドリブン経営の実現に向けた活動全般を推進します。具体的にはデータ利活用に関する各種施策の全体スケジュール・リスク・課題を管理し、優先順位をコントロールします。また、データ利活用プロセスを全社へ導入し、専門部隊となるCoE（Center of Excellence）を立ち上げ、全社を支える組織として定着させていきます。 【具体的には】 ■特定の製品ベンダーやコンサルティング会社に依存せず、クライアント企業がデータ利活用を推進するための専任組織の立ち上げ ■投資判断のための実証実験（Sandbox）環境整備や、データ利活用を促進するためのデータ基盤の高度化 ■データマネジメントやデータを活用した業務プロセスの導入・定着支援
■世界最先端のディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトのリードをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ・データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・同社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） 【プロジェクト事例】 ・最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル（購買履歴・画像・テキスト）レコメンドシステム構築 ・50万個／日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価 ・店舗従業員のシフト最適化 ・物流における配送経路最適化 ・倉庫内ピッキング経路最適化
■AI検索サービス向けデータ基盤において、データの品質保証（Data Quality）、およびETLパイプラインの実装・運用をご担当いただきます。 【具体的には】 ■データ品質管理（Data Quality）の実装と監視：40% AIモデルが常に「正しいデータ」を利用できるよう、データの品質を監視・維持する仕組みを実装していただきます。 ・データテストの実装：Dataformやdbt等を用い、データの欠損・重複・異常値を検知するテストコード（Assertion）の作成と実装 ・モニタリング環境の整備：データの鮮度や品質低下を検知した際、即座にSlack等へ通知し、原因を特定できるダッシュボードや監視フローの構築 ・データリネージの管理：データの発生源から利用箇所までの流れ（リネージ）を整理し、メタデータ管理ツールへの登録・更新を行い、トレーサビリティを確保 ■データパイプライン（ETL／ELT）の開発・改善：40% 設計されたアーキテクチャに基づき、実際のデータ処理フローを開発していただきます。 ・ETL処理の実装：PythonやSQLを用いて、ログデータや商品データを収集・加工する処理のコーディング ・ワークフローの移行・自動化：手動で行われている既存のデータ処理を、WorkflowEngine（Airflow／VertexAIPipelines）上での自動実行ジョブへ書き換え ・パフォーマンスチューニング：クエリの最適化を行い、データ処理時間の短縮やコスト削減（BigQueryのコスト管理等） ■データサイエンティストとの連携・サポート：20% データサイエンティストからの「こんな特徴量が欲しい」「データがおかしい」といった要望・問い合わせに対し、SQLを用いた調査やデータ抽出、マート作成を行っていただきます。
■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。
企業の持続的成長を財務・会計・経営管理・内部監査等のコーポレート機能のAI・データ利活用を通して高度化・効率化するコンサルサービスを提供。 【シニアコンサルタント職】 ・ビジネスコンサルティング ：クライアントのビジネス課題を理解し、データ・AI活用を通じた優先解決策の提案 ・ビジネスアナリティクス：統計分析や機械学習、生成AIなどを駆使して意思決定の質を上げて理解しやすくする高度化の実現 ・クライアントコミュニケーション：プロジェクトの進捗・課題管理、顧客へのビジネス機会の把握と提案 ・ステークホルダーコミュニケーション：社内外のステークホルダーと協力し、プロジェクトの成功に向けた計画策定・実行 【マネジャー・シニアマネジャー職】 （上記に加えて） ・企業のコーポレート機能と課題の理解とそれに対する解決策定と提案力 ・新規クライアント・案件の提案、獲得 ・プロジェクトマネジャーとしての品質管理 ・チームのリーダーシップを発揮したメンバーの育成・指導 ・組織開発と人材開発 ■仕事の魅力 ・アナリティクスのリーディングカンパニーとしてグローバルで培った知見を活用できスキルアップできます ・データ分析に係る専門性を多様な業種のクライアントへのビジネスコンサルティングに活かせます ・さまざまなクライアントのデータに関する課題を解決するバラエティに富んだ業務があります ・職場の人間関係はフラットで、職位にかかわらず意見が尊重される職場です
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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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データ活用基盤「GAUDI」の企画・開発およびグローバル展開をご担当いただきます。 【具体的には】 ・先進デジタル技術を活用したデータ活用基盤の企画・開発 ・製造設備、環境、作業員、製品データ等の収集・蓄積・活用基盤の構築 ・AIやデータサイエンスを活用したデータ分析・価値創出 ・データ活用基盤のグローバル展開およびOSS化の推進 【使用言語】 ・言語:C、C#、Java、Pythonなど ・環境・ツール:Microsoft Azure、Databricks、Linux、GitHubなど 【業務の魅力】 ・先進デジタル技術(サービス、ガジェット)に一早く触れることができます。 ・各分野(AI、IoT等)でトップクラスの研究者やエンジニアと共同研究・開発することで、常に一流を学ぶことができます。
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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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■世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。 【具体的には】 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化（Pruning, Quantization等） ※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。 ※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。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等
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■商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を行っていただきます。 【具体的には】 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善（データドリブン開発）や、ユーザーの声の継続的反映（ユーザーインザループ）を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画～実装～実現 【開発ツール】 ・言語: Python, SQL等 ・データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ・AWS: Amazon Athena,Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ・CI/CD: GitHub, Docker,CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。
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同社にて、以下業務をご担当いただきます。 ◇AI・データを活用したプロダクトの企画、設計、開発、運用改善を担当いただきます。 ◇事業部門との要件整理から、設計、アプリケーション実装、導入後の改善まで一気通貫で携わるポジションです。 【具体的には】 ◇既存プロダクトの開発、検証、運用 ◇社内外に向けたAIインフラ、アプリケーションの設計、検証および商品化に向けたプロダクト新規開発 【AIに関する自社製品・サービスを企画から改善まで手掛けるやりがい】 ◇自グループが開発したプロダクトをPoCで終わらせず、実際に業務で使われるプロダクトとして育てていける点が魅力です。 ◇また、課題設定から実装、導入、改善まで幅広く関われるため、技術力だけでなく、プロダクト視点や事業理解も深めることができます。考えた案がプロダクト化につながることもあります。 【伸ばせるスキル】 ◇AI設計、データ活用、アプリケーション開発、クラウド・運用設計、プロジェクト推進、関係者調整など、プロダクト開発に必要なスキルを横断的に伸ばすことができます。 【入社後の担当役割】 ◇入社後はまずは既存機能の改善や小規模案件から参画いただく想定です。 ◇その後、適性や経験に応じて主要案件の担当や、技術面でのリードを担当いただきます。
■同社本社にて次世代のモビリティ（自動車など）等においてゲームチェンジを起こす技術を担当し、トップカンファレンスでの発表を狙う研究と、同社親会社を通じた製品開発の両輪を推進していただきます。 【具体的には】 現在の対象は自動車を中心とした周辺環境のセンシングシステム、画像認識、対話、ユーザーインターフェイス、制御などです。研究者の自主性を尊重しており、研究者自身が面白い、やってみたいと考えたテーマがいくつも立ち上がっています。今後は乗用車やバス、トラックなどの多種多様なモビリティをクラウドで1つにつなげる交通社会に必須となるConnected Car、MaaSに関する技術も重要視しています。
■同グループのR&D部門にて、研究開発エンジニア業務をご担当いただきます。 【具体的には】※以下のようなポジションを想定 ・ミドルウェア開発エンジニア： Vue.jsベースのUIフレームワーク、SpringBootベースのアプリケーションフレームワーク、メッセージングミドルウェア、データ連携ミドルウェアなど、同社が担うミッションクリティカルなシステムで共通的に利用される自社製ミドルウェアの研究・開発を担当。並列コンピューティング、マルチスレッドプログラミングに関する高い知見や最適な計算量を考慮したプログラミング知識が活かせるポジション。 ・プラットフォームエンジニア： 同社が設計・開発を進めていくうえで利用する社内向けWebプラットフォームの設計・開発を担当。設計開発領域のみならず、自動テストの機能も有しており、エンジニアリング全体の知見・経験が活かせるポジション。 ・ソースコード解析エンジニア： 同社がシステム刷新を行う際、既存システムのソースコードを解析し可視化を行いますが、その際に利用するソースコード解析エンジンの設計・開発を担当。コンパイラ、構文解析（AST）、アルゴリズムに関する高い知見が活かせるポジション。
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■SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。 【具体的には】 ■ソフトウェアプロセス構築 ・ツールチェーンを活用した開発のデジタル化戦略策定、構築、展開 ・ソフトウェアプロダクト管理環境構築（バリエーション管理、ソフト構成管理） ・ソフトウェア品質保証基準の策定 ・開発プロセス定義・運用管理環境の構築(テーラリング、運用定着、継続的改善) ■ソフトウェア開発環境基盤構築 ・ソフトウェア支援開発環境の構築(CI/CD環境、バーチャル検証環境、自動テスト) ・生成AI等を活用したソフトウェア開発技術構築 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform 【魅力・やりがい】 ・いち早く顧客に新しい価値を提供するための一翼として、仕事の結果がソフトウェア開発スピードに直結します。最速ソフトウェア開発の実現に向けた、スキルや創造性、アイデア、強い想いを持っている方には大きな裁量が与えられ、ソフトウェア開発の改革を進めることができます。 ・ソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築は自動車業界のSDV開発の競争力を決める重要な要素になっています。最新技術を導入したインフラ構築を実践でき、最速ソフトウェア開発する現場からのフィードバックによる達成感や事業基盤強化を実感できます。
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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の性能を引き出すために専用BSPをSoC開発と協調して行います。 【担当業務】 ・SoCのBSP（Board Support Package）開発および検証 ・デバイスドライバの設計・実装・テスト ・ハードウェアとソフトウェアのインターフェース設計および最適化 ・AI関連ツールの開発および最適化 ・SoC性能を最大限に引き出すための解析、パフォーマンスチューニング ・車載カメラにおける最適なデータパスの設計および最適化 ・他部門と連携した仕様検討、システム全体の最適化と問題解決 【魅力・やりがい】 顧客に最新のサービスを最速で届けるSDVを実現するために必要な、”AIを省電力で実行できるカスタムSoC専用のBSP“を開発します。 同社のAIアルゴリズムを理解し、将来調査・予測もしながら最適なSoCハードウェアの支えるAI関連ツールを含むBSPの仕様・設計・検証を行います。 最適なSoCの実現に向けて業務に取り組む中で、最新のSoCに触れ画像・AIアルゴリズムの組込み、AIソフト開発環境等、様々な技術習得ができることも魅力の一つです。 また、設計／開発したSoCが実際の車に適用されることが、顧客の体験や喜びに直結することになるため大きな責任と共に、やりがいを感じることができます。
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■LLMを適用可能な顧客ユースケースの探索から、基礎技術の研究、実際のアプリケーション開発、事業部に対するアプリケーションの引き渡しに至るまでの一連のプロセスをご担当いただきます。 【具体的には】 ・LLMの継続事前学習およびファインチューニング ・新しいLLM技術のリサーチと知識の取得 ・研究成果の学会や会議での発表 ・LLMの最適ユースケースの探索と提案 ・LLM技術の市場ニーズの分析と調査 ・LLMを実用化するためのWebシステムの設計と開発 ・LLMを実用化するためのモバイルアプリの設計と開発 ・現場事業部と連携し、LLMを活用した顧客へのソリューション提案支援 【ポジションの魅力】 LLM研究者として大規模言語モデル（LLM）の最前線で技術革新をリードすることが可能です。また、LLMに特化した技術だけでなく、関連する最新技術のリサーチや実装技術も身に付けることが可能です。 特に、LLMの基礎技術の開発を通じて、世界最先端の技術にキャッチアップできることはこのポジションの特別な魅力の一つと同社は考えています。 また、国内外の学会や会議での発表を通じて、自らの研究成果を世界に発信し、専門家としての認知とキャリアの向上に繋がる想定です。 典型的なキャリアパスは以下の通りです。 1．数人で実施する研究開発PJTのメンバーとして特定タスクを完遂する 2．技術適用先の探索、ソリューション開発の一翼を担う 3．数人で実施する研究開発PJTのリーダーとしてPJT全体の成果を出す 4．同社としての事業性と技術的革新性の両面の条件を充足する研究開発テーマ自体を創出する
物理現象の深い理解とデータ分析力を武器にハードウェアの状態を可視化することで、製品設計のプロセス・将来のモビリティのあり方を変革できるエンジニアを募集します。単にCAEや計測を実行するではなく、それらを統合し新しい仕組み（デジタルツイン / 状態）を創る立場です。 同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■製品設計・特性評価に関わる3D-CAE/計測技術開発 ・マルチフィジックスCAEと測定・評価による製品設計、測定用デバイスの開発 ・計測ーCAEの連携/統合技術（デジタルツイン）の開発 ■製品の状態診断、モニタシステムの要件定義と開発 ・他社との共同研究、開発のマネジメント ・モニタシステムの構想と構築（センシング法、デバイス、診断アルゴリズム構築） 【やりがい・魅力】 ・モビリティの電動化・知能化を支える基盤技術（シミュレーション・計測・データ分析）を横断的に手掛けられ、開発した技術が世界中のクルマやユーザ体験に直結するスケール感を味わえます。 ・大学・研究機関・CAEベンダーなど海外を含む外部パートナーとの共同研究を通じて、最先端の技術知見とネットワークが獲得できます。 ・技術開発を通じて、設計プロセス改革や新規事業テーマに関わるため、技術×企画×マネジメントの総合力が身につきます。
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
AI、HPC、データ分析など、コンピューティングパワーの活用が見込まれる領域に対して、富士通のサービスビジネスに貢献できるソフトウェアをAI技術を基軸に開発します。次期Armプロセッサおよびアクセラレータ向けの差別化・差異化を目指したAIフレームワークやミドルウェアの性能改善・技術実装およびOSS/ISV ソフトウェアのラインナップ拡充を実施していただきます。 【具体的には】 ・AI,AIｘHPC,データ基盤などのミドルウェアの性能調査、分析改善 ・AIフレームワークを基軸としたソフトウェア新技術開発、最新技術適用 ・ソフトウェアのArm🄬プロセッサ環境への移植 ・OSSコミュニティへのアップストリーム、ISVベンダーへの取り込み ・自社IP技術の開発・実装 【仕事の魅力・やりがい】 ・スーパーコンピュータ「富岳」を開発した技術者集団と共に、働くことができます。 ・海外拠点とのやり取りができます（海外の人とのコミュニケーションもできます！）。 ・先端（AI/HPC/データ分析）のソフトウェア技術を習得することができます。 ・顧客ニーズを元にした開発ができます。 ・上司と同僚も、1on1など、よくコミュニケーションを取り、チームで協力しながら一緒に楽しく働くことができます。 ・同社ではテレワーク率も高く、時間も場所も、柔軟な働き方ができ、将来の課題解決実現に向けて、次世代DCのコンピューティングを加速してまいります。
AI、HPC、データ分析など、コンピューティングパワーの活用が見込まれる領域に対して、富士通のサービスビジネスに貢献できるソフトウェアをAI技術を基軸に開発します。次期Arm🄬プロセッサおよびアクセラレータ向けの差別化・差異化を目指したAIフレームワークやミドルウェアの性能改善・技術実装およびOSS/ISV ソフトウェアのラインナップ拡充をリーダとしてチームを率いて実施していただきます。 【具体的には】 ・AI,AIｘHPC,データ基盤などのミドルウェアの性能調査、分析改善 ・AIフレームワークを基軸としたソフトウェア新技術開発、最新技術適用 ・ソフトウェアのArm🄬プロセッサ環境への移植 ・OSSコミュニティへのアップストリーム、ISVベンダーへの取り込み ・自社IP技術の開発・実装 【仕事の魅力・やりがい】 ・スーパーコンピュータ「富岳」を開発した技術者集団と共に、働くことができます。 ・海外拠点とのやり取りができます（海外の人とのコミュニケーションもできます！）。 ・先端（AI/HPC/データ分析）のソフトウェア技術を習得することができます。 ・顧客ニーズを元にした開発ができます。 ・上司と同僚も、1on1など、よくコミュニケーションを取り、チームで協力しながら一緒に楽しく働くことができます。 ・同社ではテレワーク率も高く、時間も場所も、柔軟な働き方ができ、将来の課題解決実現に向けて、次世代DCのコンピューティングを加速してまいります。
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