■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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■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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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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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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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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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
名古屋支社の受託チームで、自動車関連企業を中心とした組込・制御ソフトの開発に、DevOps（開発の自動化と継続的な改善）とAIを取り入れ、開発を速く・品質を高くする仕事をご担当いただきます。大手SIerとの協業案件が中心で、営業活動よりも技術検証・実装に専念できます。 【具体的には】※業務例 ・自動車部品メーカー向け組込ソフトのAI駆動開発とCI整備 ・SILS／HILS試験の自動化と、AIによるテストケース生成の評価 ・製造現場のエッジAI検証と配布基盤の構築
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。
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
当プロジェクトでは、次世代データセンター向けプロセッサやその後継プロセッサで高速にアプリケーションを動作させるためのコンパイラの開発を行っています。当プロジェクトは、OSSコンパイラのLLVMコミュニティの一員として、OSSコミュニティと密に連携した開発活動を行っています。開発に関わるメンバーとコミュニケーションしながら、ターゲットとなるアプリケーションのユースケースを想定し、測定、分析、チューニング、フィードバックのサイクルを回し、OSSコンパイラの研究開発を行っています。
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 公的技術開発マネジメント機関の公募「事業／次世代デジタルインフラの構築」における「次世代グリーンデータセンター技術開発」のプロジェクトで、最先端のコンピューティングパワーを活用したサービスプラットフォームを提供するためのOS（Linuxカーネル、ドライバ、コマンド、ライブラリ等）の技術開発を行います。また、それらの成果をOSSのアップストリームに取り込むことで顧客に提供していきます。 【個人に期待する役割やミッション】 本ポジションでは、開発中のCPU向けOS開発の担当として、Linuxカーネルやドライバ、glibcなどの低レイヤーのOSソフトウェアの技術開発を上司やリーダーの指示の元で行います。また、社内やOSSコミュニティ上の関係者と適切にコミュニケーションを取り、企画や開発を推進します。 【仕事の魅力・やりがい】 Linuxカーネルやそれを使うライブラリなど、世界中で利用されているサーバーやスマートフォンなどの基盤となるOSSをコミュニティ上で議論しながら開発を行っていただきます。これにより、全世界の人々が利用するコードを自分自身で作ることも可能です。また、コミュニティ上での議論では、世界でも最高レベルのソフトウェア開発者から直接のフィードバックをもらうことができ、社外でも通用するソフトウェア開発経験をすることができます。 また、最先端のハードウェアの技術を学び、それを使ったソフトウェア開発の技術を習得することができます。
■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。
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。
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
■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。
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■世界最高峰の二輪レースを支えるデータ活用基盤およびAI活用基盤の設計・開発・運用を担当いただきます。レース車両データ、解析結果、技術文書、音声情報など、さまざまな情報を活用し、エンジニアや現場担当者が必要な情報へ迅速にアクセスできる環境を構築していただきます。AIを主役とするのではなく、人の思考や判断を支援する道具として活用し、PoCに留まらない実運用可能なシステムへ発展させることを目指していただきます。 【具体的には】 ■データ活用基盤の設計と構築：レース開発、運営で利用される各種データを統合し、業務で活用しやすい形に整理・蓄積するためのデータ基盤を設計・構築 ■業務システム・AI活用基盤の開発：検索システムやAI活用機能など、現場の意思決定を支援する業務基盤の設計・開発・運用を担当 ■クラウド・システム基盤の整備：AWSやAzure等を活用し、開発現場で長期的に運用できるシステム環境を構築 ■現場展開と継続改善：利用者と対話しながら課題を整理し、小さく実装・改善を繰り返しながら実運用システムとして育てます 【開発ツール】開発言語：Python、SQL、JavaScript、MATLAB、.Net C#／開発環境：Windows、Linux／クラウド：AWS、Azure／ソースコード管理：Git、GitHub 【キャリアパス】 入社後はデータ活用基盤や業務システムの開発を通じて、クラウド、データモデリング、AI活用技術を実践的に習得いただきます。将来的にはMotoGP開発を支えるデータアーキテクトやシステムアーキテクトとして、技術戦略やシステム設計を主導する役割を想定しています。
世界トップクラスの半導体製造・検査装置から得られるデータと技術を活用し、半導体製造の高度化・効率化を支えるデジタルソリューション開発をご担当いただきます。 同社の半導体製造・検査装置から得られるデータを活用し、これまでのご経験を活かしながら、チームの一員として設計・開発を担っていただくポジションです。 【具体的には】 ・半導体装置データを活用したソリューションシステムの設計・開発・評価 ・データ管理・解析システム（DB、アプリケーション）の開発 ・チーム内での設計・実装・レビューへの参画 ・顧客課題に対するソリューションの理解および機能への落とし込み ・国内外顧客先や協創施設での評価・検証支援 ※将来的には、プロジェクト内でのリードや後輩育成にも関わっていただきます。 ※役割は経験や志向に応じて段階的に広げていただきます。 同ポジションは、担当者として開発を担いながら、将来的に主任・リーダーとしてチームを支える役割を担っていただくことを期待する人材の採用です。リーダー経験がない方でも、開発業務を通じて段階的に役割を広げていけるポジションです。小規模なタスクやチーム単位でのリード役を担いながら、経験を積んでいただきます。技術力を活かしながらチームに影響を与えていくポジションであり、必ずしも早期にマネジメントを担う必要はありません。入社後は、業務を通じて役割をすり合わせながらキャリアを形成していただきます。 【開発環境】 ・言語：Python、Java、JavaScript、SQL、HTML、CSS ・OS：Linux、Windows ・ツール：GitHub、Docker
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■同社にて、以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】 電気は生活に欠かせないインフラでありながら、大量に貯めることができないという特性があります。そのため、電気の「需給バランス」をリアルタイムで調整することが非常に重要です。本ポジションでは、同社の顧客全体の30分ごとの電気使用量を予測し、それに基づいて電力の調達計画を立案・修正しながら、実際の使用直前まで電力の供給量と需要量を一致させることを目指します。これは、まさに社会の重要なインフラを下支えする役割を担う、社会的にも非常に意義のある仕事です。 また、JEPX（日本卸電力取引所）の市場を活用した電力の売買（トレーディング業務）を担当します。 市場動向を予測し、システムを通じて入札を行うことで、最適な電力調達・販売を実現し、会社の収益にも大きく貢献できるポジションです。 【仕事の魅力】 ・電力需給の最前線で、社会インフラを支えるやりがいのある業務 ・市場取引を通じて、戦略的な判断力や分析力が磨かれる ・電力の使われ方が日々変化するダイナミックな環境 ・日本の電力需要の約1/3の電力取引が行われる市場で、時々刻々と変化するエネルギー取引に携われる ・顧客が使用される電力を的確に予測し、最適な販売・調達を行うことで、会社の収益に大きく貢献することができ、会社の成長を支えます 【働き方】 業務は主にデスクワークで、Excelや社内システムを使って30分単位の電力データを処理します。また、交替勤務のチームメンバーと連携しながら、分担された業務を進めていきます。同社は24時間体制で電力需給業務に取り組んでおり、現在は「4名体制×5班制」の交替勤務で運営しています。安定したシフト勤務の中で、チームワークを大切にしながら働ける環境です。通常の勤務では得られない貴重な経験ができます。
■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形成 ・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
生産現場・間接業務領域におけるAI活用と、AIを活用した内製開発の両面から業務改革を推進します。現場に足を運び、業務部門と一体で課題抽出し、AI活用テーマの企画・PoC・システム化・展開まで一気通貫で担当いただきます。社員がAIを日常的に使いこなせるよう、部門横断的なAI活用施策の推進担当として下記のいずれかの業務で活躍いただきます。 【具体的には】 ①AI活用施策の企画・推進リード ・生成AI／RAG／AI自動化を用いた業務改善テーマの企画・PoC推進 M365を中心としたAI活用（Copilot、AI Builder、Power Apps/Automate、Teams AI拡張など）の展開 Azure OpenAI Service、Azure AI Search、AutoML等を使用したユースケース創出 ・部門横断の市民開発／EUC活動の推進 社内向けAIガイドライン作成、プロンプト標準化、セキュリティ整備 社員向けAI教育企画 利用状況の分析と活用拡大施策の推進 ②AIを活用した内製開発プロセスの確立・推進 ・GitHub Copilot、C#、Python を利用した内製開発プロセスの標準化・実装 要件定義〜設計〜開発〜テスト〜導入〜運用までの一連の開発 M365＋AIを活用した高速開発（Power PlatformとAI統合） ・AI機能（RAG、LLM推論、Azure AI Services）を組み込んだアプリケーション／Bot開発 ③生産現場DXとの連携 ・生産管理・製造現場・物流領域でのAI活用テーマ創出 製造現場と共同し、現場で使われるAIサービスの設計・展開 海外拠点を含むグローバル生産におけるAI活用テーマの企画・支援（画像AIによる作業分析支援、需要予測AI、在庫最適化AI、異常検知など）
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
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
■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)
■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
■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
■車両開発における各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたデータ活用やシステム化に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行っていただきます。採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。 【具体的には】 ・要件定義・ヒアリング：車両開発に関するヒアリングを通じて、データ活用や分析、その他の手段で解決可能な課題を抽出し、要件に落とし込んだ上で顧客との合意形成を行います。 ・PoC（技術検証）：要件に基づき、期待される効果の妥当性を検証するためのトライアルサービスを開発します。自ら開発を行う場合と、子会社に委託する場合があります。 ・本開発：本開発は原則として子会社に委託し、進捗確認や品質管理など、開発窓口としてのマネジメントを担当していただきます。 ・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務活用まで支援します。導入後は事例として整理し、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。 ・マネジメント：上記業務全体をチームで遂行するために、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 【ポジションの魅力】 最新技術（アジャイル、AWS、AI）を活かした車開発や革新的なSDV車プロジェクトを通じて成長できます。 自動運転やマイクロモビリティなど先進安全システムの開発に携わり、社会貢献を実感。国内トップクラスの自動車メーカーで大規模プロジェクト、 車の基本機能、SDV時代の開発全体に挑戦し、経験次第で大手OEMでのプロジェクト管理も可能です。
CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発を担当いただきます。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのグループへの配属となります。 ・アウトカーグループ：走行領域への技術提供（走行制御システムと連携した機能開発） ・コネクテッドグループ：モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発） ・エントリーグループ：車体領域への技術提供（車室内外監視システムと連携した機能開発） ・ユニバーサルグループ：各領域で必要となる基盤技術提供 【具体的には】 商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 ・「低速自動運転／自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術の開発 ・「自動運転時代の新サービス：おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発 ・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発 ・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉実現に向けた行動・意図推定技術の開発 ・「基盤技術開発」プロジェクト…製品展開・開発を加速するデータ生成、学習効率化技術の開発 【使用言語、環境、ツール等】 使用言語：C、C++、Python、環境：Windows、Ubuntu、ツール：各種DLフレームワーク（Tensorflow、Keras、PyTorch）
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■電子顕微鏡（SEM／TEM／STEM）のソリューション開発を担当していただきます。 【具体的には】 同社の電子顕微鏡は観察する用途で用いられるのではなく、製造工程の全工程で活用いただけるモノづくりのパートナーの役割を担っています。 例えば、製造工程において画像分析を用いて異常検査を行ったり、完成品の検査だけでなく、使用後の劣化状態をソフトウエアを用いて予測し、現品との比較検証を行っています。 同部署は付加価値創出するための組み込みおよび応用ソフトウェア開発を担う部署です。組み込みおよび応用ソフトウェア開発者と協働し、ソフトウェア技術を用いてどのような開発、ソリューションを創出するかを模索していただきます。（データ解析など） 【仕事の魅力】 ・同社の電子顕微鏡は「高分解能観察」が特徴であり、世界トップクラスの技術力を持っています。小惑星探査機「はやぶさ」が小惑星イトカワから持ち帰った粒子の解析に使用された実績もあります。 ・欧米・アジアの世界トップクラスの研究者や大学との共同研究を通して、世界中の最先端分野の技術に触れながら技術力を高められる機会があります。また、グループ会社との共同開発も行っています。 ・電子顕微鏡は、原子レベルで試料を直接見ることができる強力な観察、解析、分析装置です。さまざまな素材・製品に役立つ川上製品を扱うため、次世代電子顕微鏡の開発はあらゆる産業に対するインパクトがあり、やりがいに感じることができます。 ⇒マテリアルズ・インフォマティクス（MI）やPIなどにまさに応用される製品やデータとなるため、データ量も多く非常にやりがいある職種となります。
同社にて、以下業務をご担当いただきます。 ・多岐にわたる部門と連携しながら航空無人機の飛行制御や構造装備設計を主体的にリードいただく ・航空無人機を制御するための 画像認識や行動判断するAIの開発を主体的にリードいただく 【具体的には】 ・航空無人機に求められる高度な要求を満足できるように、ご自分のスキルを活用し、飛行制御則の設計、プログラミング、機体の構造設計や装備設計、地上管制装置の設計等のうち いずれかの検討作業を実施いただきます。 ・（または）ご自分のスキルを活用し航空無人機に搭載する、画像認識や行動判断するＡＩの開発を行います。 ・開発した機体は自分たちの手で試験し、性能を確認の上、お客様（防衛省／防衛装備庁）に納入します。 【役割】 ・多岐にわたる部門と連携しながら航空無人機の飛行制御や構造装備設計を主体的にリードいただく ・航空無人機を制御するための 画像認識や行動判断するAIの開発を主体的にリードいただく 【使用ツール】 WORD, EXCEL, CATIA, NASTRAN, MATLAB, Simulink Python, C++, C#, OS, Docker, Github など （全てできる必要はありません。いずれかで可） 【キャリアパス】 はじめは飛行制御といった一つの技術分野に習熟いただきます。その後グループのリーダーとして業務をけん引いただきます。さらには一つの航空無人機事業を推進していくプロジェクトマネージャーとして活躍いただきます。 【研修体制（OJT体制）】 チームで取り組むため業務になれるまでOJTでサポートいたします。社内の教育制度（OFF-JT)もたいへん充実しており、自由に受講いただけます
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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
■車両要求性能を達成するための電池性能（耐久性、安全性、レート特性）や、製造プロセルをデジタルで設計・予測できるようなモデリング開発を担当していただきます。 【具体的には】 ・先進リチウムイオン二次電池（液LiB）の耐久性設計（例えば、10年24万km走行時の寿命予測）できるモデリング（理論モデル、ないしはデータ駆動型の機械学習モデル）と実験検証 ・安全性やレート特性、製造プロセスに関するモデリング（同上）と実験検証 ・充放電や劣化に伴うセル構造・機械物性変化のモデリングと実験検証 ・将来型電池（例えば、全固体電池やPostリチウムイオン二次電池）に適用するための上記モデルの更新と検証 【職務の魅力】 計算科学やモデリング・シミュレーション、機械学習など最先端のデジタルツールを設計に取り入れるために、国内外の大学やサプライヤーと協業機会が多数あり、英語を使って最先端の研究者・技術者と対等に議論できる環境があります。また、車載に適用するため、システム系や車両開発部署との連携もあり、研究所とはいえグローバルかつビジネス領域まで広く携わることができます。更に、同研究所には社会人ドクターの支援制度があり、ご自身を磨きたいと考えている人には最適な研究環境を提供することができます。将来的には海外拠点への赴任や留学のチャンスもあり、技術面では業界の第一人者を目指すことができます。
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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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