データサイエンティスト/年収1100万円以上/在宅勤務・リモートワーク可の求人・転職・中途採用情報
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画像処理・AI技術の産業応用に関する研究開発
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画像処理・AIの産業応用技術の開発 ・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
データエンジニア<金融サービス領域>
■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。
プロジェクトリーダー<AIネイティブ開発>
■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。
AIエンジニア<AIネイティブ開発>
■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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アプリ開発エンジニア※AIプラットフォーム※
■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
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デジタル回路設計・ハードウェア開発(新設R&D組織)
■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++
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組み込みソフトエンジニア
■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
データサイエンティスト
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、同社社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。 【具体的には】 ・データ分析 ・解析データのレポートの見える化(可視化) ・プログラミング(解析、シミュレーション等) 【ポジションの特長】 ・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。 ・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
開発エンジニア<プロジェクトプラットフォーム│Co-MLOps AI/MLOpsエンジニア>
■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
AIエンジニア
グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。 また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。 このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。 デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ■具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・プロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化
Site Reliability Engineer
■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
Backend Engineer<CI/CD>
■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
Planning and Control Engineer<自動運転>
■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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Data and Analytics<銀行/保険/証券>
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
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AIエンジニア
■生成AIを中心としたアプリケーション・プラットフォームの企画・設計・開発(ならびに機械学習モデル開発)をご担当いただきます。 【具体的には】 同社グループのデータ・生成AI利活用の推進役として、ご経験に応じて以下をご担当いただく予定です。 グループAI推進部は、デジタル企画担当、データサイエンス、エンジニア、ガバナンスなど様々な専門性を持ったメンバーで構成されていて、プロジェクト毎にチームとして活動していきます。 同社グループの主な事業である人材ビジネスは、仕事を探す候補者と人材を探す企業の求人のマッチングを行うリボンモデルから成り、人材マッチングの効率化、顧客接点のデジタル化、セールスプロセスのデジタル化や、業務オペレーションの効率化、といった4つの領域におけるプロジェクトが予定されています。 <具体的な担当業務> (1)事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど (2)AIモデル、パイプラインの設計・実装 (3)AIシステム、AIプロダクトの開発(バックエンド・フロント連携、コンテナ化、CI・CD、Infrastructure as Code) (4)必要に応じてプロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 ご経験によって、周辺業務等もご担当しながらキャッチアップ頂く場合もあります。 同社グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、同社ホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務・出向をいただく場合があります。 ※出向規程に従って出向を命じることがあります
データエンジニア
クライアント企業のデータモデリングを実施したうえで、大量・複雑データを分散処理システムで高速処理を実施するデータの連携、蓄積、活用するためのアーキテクチャーを設計・構築していただきます。また、AWS、Azure、GCPでのクラウドサービスを活用したデータ分析基盤の構築、運用を実施し、エンタープライズでのデータ分析基盤の導入と運用を支援していただきます。 【具体的には】 ・データ分析基盤の構築と運用 ・ビックデータ収集とIoT構築 ・バッチ、リアルタイムデータ解析プログラム構築 ・データ保持に関するガバナンスとセキュリティ保持 ・異常検出基盤の構築
データ運用責任者/データ規模拡大・拡張
■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
Data Scientist
■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
スマートファクトリAI開発<データ分析系:異常/予兆検知、因果分析>
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を活用したグループの生産性向上推進(人事戦略高度化)
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
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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
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。
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データドリブンコンサルタント/データエンジニア・マネジメント
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」
データサイエンティスト<モビリティ領域AI開発(生成AI系:車載エージェント)>
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)
Manager/Advanced Analytics
■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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BIエンジニア
■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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データ活用コンサルタント
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
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研究開発<プラントエンジニアリングへのAI活用>
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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DX推進<Ai技術活用>
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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ITコンサルタント職<AI&Data Analytics>
AI&Data Analytics領域の事業責任者として、AIを活用したコンサルティングサービスの企画・運営から案件獲得、チーム組成、チームメンバーの育成まで担当していただきます。 【具体的には】 クライアント企業のデータドリブンによる事業・業務変革支援のための以下の業務を行います。 ■データ処理・分析技術を用いた業務高度化・効率化支援 ■AI/Data & Analyticsを用いたDX戦略・計画の策定支援 ■顧客の社内データ利活用に向けたデータガバナンス整備/データ統合基盤整備/組織組成・人材育成 ■AI/Data & AnalyticsにおけるPoCからシステム開発および運用保守までのシステム構築支援 【プロジェクト事例】 ■金融機関でのAI利活用・会員分析強化に関する提案 ■モビリティ品質保証におけるAI利活用の提案 ■AIを活用したサービス/商品の強化提案
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ITコンサルタント職<AI&Data Analytics>
ITコンサルタントとしてAI/Big Dataの利活用を中心とした課題解決の戦略策定~実施策運用まで一貫した支援をご担当いただきます。 【具体的には】 クライアント企業のデータドリブンによる事業・業務変革支援のための以下の業務を行います。 ■データ処理・分析技術を用いた業務高度化・効率化支援 ■AI/Data & Analyticsを用いたDX戦略・計画の策定支援 ■顧客の社内データ利活用に向けたデータガバナンス整備/データ統合基盤整備/組織組成・人材育成 ■AI/Data & AnalyticsにおけるPoCからシステム開発および運用保守までのシステム構築支援 【プロジェクト事例】 ■金融機関でのAI利活用・会員分析強化に関する提案 ■モビリティ品質保証におけるAI利活用の提案 ■AIを活用したサービス/商品の強化提案
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【大手通信向け】データ分析基盤エンジニア
■大手通信事業者向けデータ分析基盤へのプリセールス活動と新規ビジネス提案と提案後のプロジェクト推進をご担当いただきます。 <具体的には> ・プリセールスエンジニア データ利活用に必要な製品の検証 顧客が保持しているデータをビジネスで活かすデータ分析 上記の結果で、新規顧客システムの提案実施 ・プロジェクトマネージャまたはプロジェクトリーダ データ利活用案件のプロジェクトマネージャまたはプロジェクトリーダとして、チームをまとめ、プロジェクト遂行する。
研究開発エンジニア<R&D>
■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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新技術コンサルタント<BigData,AI,IoT>
■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
AI研究者/エンジニア
【業務内容】 ・最新のAI調査研究 ・最新の生成Aおよび機械学習モデル/画像AIの開発 (例:(1)自然言語処理技術を活用した対話型AIの開発・(2)画像認識モデルを応用した自動検出システムの構築など) ・社内外のステークホルダーと協議し、課題の要件定義を行い、AIのプロトタイプを開発する流れを担当 【やりがい】 ・最先端技術AIに触れながら、実際のビジネス課題を解決するAIモデルを開発し、社会や業務に大きなインパクトを与えることができます。 ・自身の開発したAI技術が直接プロジェクトに反映され、ユーザーからのフィードバックを通じて改善できる環境があります。 ・様々なDXプロジェクトにおいて、企画、開発、運用などの全工程に直接関与でき、重要な意思決定にも参画できます。 【身につくスキル】 ・生成AIに関する最新スキル ・外国人研究者とのコミュニケーション能力(外国人のAI研究者が仲間になりますので、自然と英語が身に付きます) ・Udemyなどで最新の生成AI技術やクラウド関連のスキルを学びながら、実務に応用する力 ・プロジェクトを推進するリーダーシップスキル
機械学習エンジニア・コンサルタント<ヘルスケア×AI>
■同社は、顧客だけでは辿り着けないゴールを定義し、ITを活用し、顧客と共同作業を通してゴールにリードしています。 その過程において、医療(HIS,PHR,医療機器プログラム)×ITの知見を活用したコンサルティング・ソリューションを提供します。 【具体的には】 ・顧客に対する提案やグランドデザイン(ゴールと進め方の定義)の実施 ・プロジェクトのリーディング、マネジメント ・自社事業(DPCデータ活用、各種医療機器)における事業企画 ・AI開発のリード、設計・実装から運用 <案件事例> ・タブレットを用いた認知症の早期診断医療機器開発 (大学共同研究) ・AMED事業「AI技術を活用した統合失調症の早期診断医療機器プログラムの開発」(実行中) ・国立大学(複数)との事業創出(実行中) 【役割と期待】 ・ヘルスケアAI関連(製薬・医療機器メーカー・病院)の開発企画 ・開発プロジェクトリーダー、メンバー ・社内ヘルスケア事業の開発リーダー、メンバー
研究開発<自動運転/ドライバ支援向けセンサフュージョン>
同社にて、自動運転/ドライバ支援向けセンサフュージョンの研究開発をご担当いただきます。 【具体的には】 ・市場/システムの動向や競合の製品&技術分析 ・センサフュージョンによる周辺認識、センサフュージョンによヒト状態推定の企画&仕様検討 ・センサフュージョンの研究開発の推進 ※株式会社デンソーの社員として株式会社ミライズ テクノロジーズに出向いただきます。 【業務のやりがい、身につくスキル等】 ・生成AIのR&D技術、車載システム開発のスキルアップ ・自分の開発した技術が、トヨタ自動車や同社を通じて社会に貢献しているという実感とやりがいが得られる ・将来のモビリティを予測し、自ら開発テーマを立ち上げ、主体的に推進することができる ・国内外の研究機関、スタートアップ、メーカなどとの共同研究開発を通じて、専門性をさらに高めることできる
AI/機械学習エンジニア<SAIG>
■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プロジェクトのリードをご担当いただきます。 【具体的には】 ・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)
DXコンサルタント<製造領域>
■製造領域のITコンサルタント業務をご担当いただきます。 モノ作りの現場を理解し、その中での課題を具体的に収集し改善活動と会社の経営方針や外部環境の変化に対して検討すべきことを整理整頓し、優先度をつけて具体的なアクションプランを検討します。そしてプランに従って具体的なプロジェクトを立ち上げ、パートナーの選定や自らが手を動かして案件の推進を行っていただく予定です。 【具体的には】 ・モノ作りの現場~システム・業務全体を俯瞰して「現場の目線」「本部機能の目線」「経営の目線」で課題の抽出と解決のアクションプランを描く ・描いたアクションプランを具体的なプロジェクトとして立ち上げ、顧客と一緒に推進する ・自らも手を動かし、ビジネスやアーキテクチャのデザインから、システムの設計・開発を行う
AI・データ基盤アーキテクト
AI・データ基盤アーキテクトをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客技術対話 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。 ・チームマネジメント クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。 ・AI実装品質の設計監督 データ基盤(スキーマ・ETL・品質管理)・AIアーキテクチャ(品質ゲート・評価基準)・AI駆動開発(コンテキスト設計)の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。 ・顧客内製化支援 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。 ・実装ノウハウの標準化 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。
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デジタル人材戦略の企画・推進
■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
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データサイエンティスト
■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】 ・AIを活用した同行グループのデジタルレンディング関連ビジネスに関する事業課題・技術課題の発見と解決 ・機械学習を活用した与信モデルの開発・改善の他、同行グループのデジタルレンディングビジネス全般におけるデータ/AI活用の高度化推進 ・同行出資先及び出資検討先企業が保有するAI与信モデルの分析・技術的評価 ・国内外のパートナー企業と協働し、AIを活用したデジタルレンディングに関する事業開発を行うプロジェクトへの参画
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データサイエンス推進の企画・実行
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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DDXマネジメントコンサルタント
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