データサイエンティスト/年収1100万円以上/フレックス勤務の求人・転職・中途採用情報
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AIネイティブエンジニア
■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コーディングエージェントを活用したアプリケーション開発 ・生成AI・LLMを活用したシステムおよびAIエージェントの設計・開発 ・クラウドネイティブ環境におけるシステムアーキテクチャの設計・実装 ・MVP開発から本番リリース、障害対応を含む安定運用・継続的改善までの推進 ・UI/UX改善やユーザー体験を踏まえたプロダクト改善 ・PwCグローバル開発拠点との共同開発・レビュー <キャリアパス・成長機会> ・AI駆動開発の実践経験 ・生成AI・AIエージェントを活用したアプリケーション開発経験 ・クラウドネイティブアーキテクチャの設計・構築経験 ・UI/UXを含めたプロダクト開発経験・本番運用・障害対応を通じて鍛えられる、実務で通用する技術力・グローバルチームとの共同開発経験 ・構想からグロースフェーズまで一貫してプロダクトを推進する経験
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AI・アナリティクスコンサルタント
同職種では様々なテーマに取り組んでいます。各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務を担当いただきます。 人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の強みや希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。 【具体的には】 ・企業におけるAI/生成AI活用戦略策定支援 ・AIに代表される高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援 ・全社データ利活用に向けたCoE組織組成、および運用支援 ・社内データ活用人材内製化における伴走型人材育成支援 ・業務におけるAI活用に必要なPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援 ・同社内部のインダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の業務課題に対するAI活用ソリューションの提案 ・AIガバナンスに関するポリシー・ガイドライン策定、社内オペレーション設計 など 【プロジェクト事例】 以下を含む各業界におけるAI活用支援(社内外向けソリューション、ユースケース策定など)及びAIプロダクト開発支援(戦略策定、政策対応、PoC実施、AI/ML Ops構築など) ・エネルギー業:社内AI活用推進組織(CoE)組成及び運用支援 ・製造業:製造ラインにおける製造物品質不良解析、予兆保全 ・小売業:優良顧客分析、営業コミュニケーション最適化、SNS・人流解析 ・ 流通業:需要予測、在庫分析 ・金融業:AIを活用した与信判断の効率化・高度化 ・人材サービス業:採用ポテンシャル分析、退職予兆分析、ワークスタイル分析 ・消費財業:データ活用戦略構想、生成AI開発、業務適用支援 ・情報通信業:AI/ML Ops構築支援、生成AI開発ルール策定支援 ・製薬業:社内AI活用におけるガイドライン・ポリシー策定支援 ・自治体:特定疾病の重症化予防に向けたレセプト分析、医療費予測分析
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AI・最適化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
データアーキテクト
■大手エンタープライズ企業の経営・事業・業務課題に対して、データサイエンスを活用した課題解決を推進していただきます。 【具体的には】 ・クライアントの経営・事業・業務課題の整理 ・データ活用戦略策定、分析テーマの企画提案 ・データ分析要件・KPI・評価指標の設計、モデル設計、開発 ・生成AI・LLMを活用した業務・サービスの企画開発 ・分析結果を踏まえた業務改善施策の立案、報告 ・施策実行後の効果検証・改善 ・社内データエンジニア・AIエンジニア・コンサルタントとの協働 <主なプロジェクト事例> ・大手金融機関:顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計 ・大手エネルギー系インフラ:データ活用基盤企画構想 ・大手製造業:基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施 ・大手製造業:データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発 ・大手自動車メーカー:スポーツ動作に関するデータ解析支援
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AI・クラウドサービスデリバリーエンジニア
■AI・データ・クラウドを駆使し、顧客課題を実装まで解決するエンジニアに従事いただきます。 ・AIを活用したアプリケーション開発、顧客要求に沿ったAI Agent開発 ・生成AIパッケージ、LLM活用、AIエージェント、データ基盤、分析基盤、Data/AI Opsなどの導入・活用支援 ・AI活用による業務効率化、設計・構築・テスト工程の品質向上、ナレッジ化・テンプレート化の推進 ・Azure/AWS/Google Cloud/自社クラウドなどを活用したクラウド基盤の提案、要件定義、設計、構築、運用設計 ・顧客課題のヒアリング、課題整理、仮説提案、技術検証、PoC、本番導入までのプロジェクト推進 ・営業、コンサル、開発、運用、パートナー企業と連携した案件創出・提案支援・デリバリー推進 【具体的には】 ・FDEとしての案件推進、ステークホルダー調整、品質・進捗・リスク管理 ・生成AIプロダクト、LLM Ops、回答精度向上、AI活用支援 ・AI for Security/AIガバナンス、クラウドセキュリティ設計 ・マルチクラウド共通基盤、セルフサービス化、PlatformOps/DevOps導入支援 ・Databricks/Microsoft Fabricなどを活用したデータ基盤・分析基盤の設計・導入 ・データマネジメント、データガバナンス、セキュリティ、メダリオンアーキテクチャ設計
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機械学習エンジニア/ Webエンジニア
■廃棄物焼却施設などの環境プラントを対象とした、遠隔監視・運転支援などの高度化に向けたシステム開発を担当いただきます。 クラウド基盤を活用したデータの集約・分析、深層学習モデルによる高度化、分析結果を可視化するWebシステム開発など、プラントDXの中心を担うポジションです。 【具体的には】 ・プラントから取得する運転データ、設備データ、センサーデータの収集・統合・前処理 ・クラウド(AWS/GCP 等)を活用したデータ基盤の構築、保守、改善 ・深層学習モデル(異常検知、最適化、予測モデルなど)の選定・学習・評価 ・AIモデルの推論基盤の構築、および現場データとの接続・運用 ・プラント運用データの可視化・分析ダッシュボードの設計・開発 ・分析結果・AIモデルを活用するWebアプリケーションの開発(UI設計、API実装、データ連携) ・コンテナ技術(Docker/Kubernetes 等)を用いたアプリケーション実行環境の構築・運用 ・設備運用担当者とのヒアリングを通じた要件整理、仕様検討、改善提案 ・開発ドキュメント、設計書、仕様書の作成 ・各種システムの保守、改修、性能改善 ・チーム内でのコードレビュー、品質管理、技術的課題解決 ■ 採用後のフォロー 経験豊富な社員とともに開発業務に携わり、OJTを中心に知識・スキルを習得いただける体制です。 (各機器メーカー講習、社内技術教育、三菱重工グループの専門教育・技術講習会も利用可能)
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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<ヘルスケア領域>をご担当いただきます。 【ミッション】 PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。 【主な業務】 PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。 【具体的には】 ・リアルワールドデータの分析 ・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出 ・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発 ・疾患特化AIの継続的な改善 ・新機能開発の推進 【ポジションの魅力】 ・PHR・EMR・健診データという希少性の高い実データを扱える ・医療専門家と協働し、AIの精度向上から新たな医療インサイト創出まで担える ・PoCではなく、実際のサービスとして社会実装まで関われる
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データエンジニア
■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
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AIアーキテクト
■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・データエンジニア【法人事業】
■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
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。
量子コンピューティング技術の応用研究リードエンジニア【在宅勤務可】
◆職務内容 同社の量子コンピューティング技術全般をリードする研究開発エンジニアとして、先進技術の調査・検証・PoC・社会実装に向けたテーマ推進を担当いただきます。 - 量子コンピューティング、量子アルゴリズム、量子AI、量子機械学習に関する技術調査・検証 - 材料・化学領域における計算科学、量子化学計算、分子シミュレーション、材料探索、物性解析への応用検討 - 最適化、大規模シミュレーション・CAE解析など、産業応用テーマに対するPoCおよびプロトタイプ開発 - 事業部門、大学・研究機関、社外パートナーと連携した共同研究・技術検証の推進 - 研究成果の知財化、論文執筆、学会・コンソーシアム等での社外発信 【開発環境】 - 言語:Python等 - 環境:クラウド上の量子コンピューティング環境、クラウド計算資源、研究開発用ツール等
フィジカルAI・ロボティクス応用研究エンジニア【在宅勤務可】
同社のフィジカルAI・ロボティクス技術をリードするエンジニアとして、研究・開発・実証実験を担当いただきます。 ・模倣学習やVision-Language-Action(VLA)モデルなどを活用した、物理ロボット・システムの制御アルゴリズムの研究開発 ・センサーデータ(画像、点群、触覚等)を統合した実世界認識技術の開発 ・シミュレータ(Isaac Sim、MuJoCo等)を用いた環境構築および検証、実機へのポーティングと実証実験 ・研究成果の知財化(特許出願)および国内外の主要学会での論文発表 ・事業部門や外部パートナー(大学・研究機関)と連携したPoCの推進 【開発環境】 - Linux(Ubuntu)- ROS 2- AWS- Isaac Sim- docker 【言語】 - C++- Python ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり
マルチモーダルAI・大規模言語モデル応用研究エンジニア【在宅勤務可】
◆職務内容 同社のマルチモーダルAI技術全般をリードするAIエンジニアとして、最先端モデルの研究・開発・PoCを担当いただきます。 - マルチモーダル機械学習におけるアルゴリズムの調査・検証および個別ドメイン向けカスタマイズ・追加学習 - テキスト、画像、音声等の異種データを統合した独自データセットの構築 - 先進的なAI技術のビジネス展開に向けたプロトタイプ開発および事業部連携によるPoC - 研究成果の知財化(特許化)および査読付き国内・国際学会での論文発表 【開発環境】 - 言語:Python(PyTorch、Transformers、FastAPI 等) - クラウド:Microsoft Azure(Container Apps、GPU workload profile 等) - ツール:Docker、GitHub、VS Code、Jupyter - データ:動画(YouCook2等の公開データセット、独自収集データ)、音声、センサ時系列データ
業界・業務特化型AI応用研究リードエンジニア【在宅勤務可】
◆職務内容 同社の業界・業務特化型AI技術全般をリードする研究開発エンジニアとして、先進技術の調査・検証・PoC・社会実装に向けたテーマ推進を担当いただきます。 - 業界・業務特化型AI、ドメイン特化AI、バーティカルAIに関する技術調査・検証 - LLM、RAG、ナレッジグラフ、AIエージェント等を活用した業務ナレッジ活用基盤のPoCおよびプロトタイプ開発 - 熟練者の暗黙知、業務ノウハウ、判断プロセスの可視化・構造化 - 事業部門、顧客、社外パートナーと連携した業務課題の整理、AI適用テーマの設計、技術検証の推進 - 研究成果の知財化、論文執筆、学会・コンソーシアム等での社外発信 【開発環境】 - 言語:Python等 - クラウド:Microsoft Azure(Container Apps、GPU workload profile 等) - ツール:Docker、GitHub、VS Code、Jupyter - LLM:ChatGPT、Calude、Gemma、Qwen等の各モデル
AI推進
■AI CoEのメンバーとして、製造業ならではの豊富なAI適用フィールド(品質検査、予知保全、生産最適化、需要予測など)において、AIプロジェクトの企画から実装・運用まで一気通貫で携わっていただきます。 【具体的には】 共通業務をベースに、ご経験・スキルに応じてレベル別に以下ご担当いただきます。 <共通> ・Copilotおよび生成AIの活用推進、ユーザー要望のヒアリング、AI活用ナレッジ整備、他部門との連携 <レベル1(AI活用支援担当)> ・Copilot、exaBase AI利用支援 ・問い合わせ対応、FAQ作成、ガイドライン整備、ユーザー教育、勉強会運営 <レベル2(AI導入推進担当)>※レベル1を包括 ・PoC実施、AIモデル構築 ・業務改善テーマ推進、AI施策提案、プロジェクト推進 ・AI効果検証、利用状況分析 <レベル3(AI戦略企画担当)>※レベル1・2を包括 ・AIロードマップ策定、全社テーマ企画、製造AI戦略立案 ・AIガバナンス整備、AI組織運営、経営レベルへの提言
ブロックチェーンアプリケーション実装エンジニア
■ブロックチェーンアプリケーション実装エンジニア<新規事業開発>をご担当いただきます。 <期待役割> ・ブロックチェーン技術を活用した新規事業の立ち上げをビジネス担当と一体となり技術者としてサポートする ・対外イベントでの講演等を通じ、社外エンジニアとのリレーションを構築する 【具体的には】 ・新規事業に必要になる技術をリサーチし、ビジネス実装できるよう技術検証を実施する ・ビジネス担当が示す要件を満たすよう、獲得した技術と既存の技術を組み合わせ、設計・実装する ・技術検証・事業化プロジェクトにおいて、その進捗・コスト・リスク管理を技術者としてサポートする(必要に応じて、委託先技術メンバーのマネジメントやフォローも実施) ・獲得した技術をイベント、ブログおよびプレス等を通じて発表し、社内外にケーパビリティを示す ■プロジェクト事例(規模・期間等) ・DID Walletの技術検証(4名規模、期間1年) ・アカウント抽象化技術(ERC-4337)の技術調査(4名規模、期間0.5年) ■開発環境・技術スタック ・非中央集権な分散型取引を実現するための技術(DID Wallet、ブロックチェーン、ステーブルコイン、アカウント抽象など) ・オフチェーン実装技術:node.js、React ・クラウド:主にAWS
プロダクト開発アーキテクト・テックリード
■<新規事業開発>自社開発サービスのプロダクト開発アーキテクト、テックリードをご担当いただきます。 <期待役割> ・ビジネス担当と並走し、LLM 関連技術で 新規事業の立ち上げを技術側から推進(意思決定への距離感は近く、事業仮説などに積極的に関与できる環境です) ・必要技術をリサーチし、社会実装可能性を技術検証で見極める(裁量は大きく、「先端技術・トレンド」と「ビジネスKPIへの寄与」のバランスを考慮して、自由に提案可能です) ・対外イベントでの講演等を通じ、社外エンジニアとのリレーションを構築 【具体的には】 ・LLM / RAG / AI エージェントの設計・実装(PoC~プロトタイプ) ・実際のプロダクト運用を想定した業務設計やシステム設計、フィードバックループの設計 ・データ前処理、モデリング、評価の実装(運用を見据えた形へのリファクタリングを含む) ・技術調査(国際学会・ベンダーカンファレンス参加を含む)と知見のプロダクト反映 ■プロジェクト事例(規模・期間等) ・企業デューデリジェンス/動産金融ソリューション開発(5名規模・6ヶ月) ・Agentic Commerce に向けた研究開発(2名規模・6ヶ月) ・ベンチャー/大学と連携した国際学会コンペ参加、論文執筆 ■開発環境・技術スタック ・JupyterNotebook 等の対話環境+ devcontainer 等のコンテナ環境 ・AI コーディングを活用した Python による Web アプリ プロトタイピング ・クラウド:主に Azure(検証用途でマネージドサービスを立ち上げ・管理) ・LLM 周辺:RAG、AI エージェント理解
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技術を活用した自動運転・ADAS向け仮想環境開発エンジニア
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。
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。
AIエンジニア
■BigQueryに蓄積されたデータを活用し、家具小売事業のUX向上および業務効率化を推進するAIプロダクトの設計・開発・運用を担当して頂きます。 【具体的には】 社内のAIプロジェクトの一員として、以下の業務を推進いただきます。 ・カスタマーサポート、商品企画、マーケティングなど、社内のあらゆる部門の生産性を劇的に向上させるAIツールの設計・開発 ・AIを活用した新たな顧客体験の検証・開発 ・BigQuery上の膨大な数値データを、AI活用が可能な形式に構造化 <開発環境> 言語:Python インフラ:Google Cloud、AWS データ基盤/BI:Google Cloud(BigQuery)、Looker ソースコード管理:GitHub コミュニケーション/タスク管理:Slack、Backlog 開発スタイル: エンジニア主導のアジャイル開発。GitHubを用いたプルリクエストベースの開発 <当該ポジションならではのやりがい> ・リアルな購買・行動データを扱うことができ、施策の効果が売上やユーザーレビューとしてダイレクトに返ってくる手応えがあります。 ・BigQueryを起点としたモダンなデータ基盤の上で、本格的なMLOpsの設計・運用スキルが身につきます。 ・提案が通りやすい環境であり、技術選定からビジネスインパクトの創出まで一気通貫で主導できます。
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データ分析/フュージョンアルゴリズム開発エンジニア
■データ分析/フュージョンアルゴリズム開発エンジニアとして、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 In Cabin Sensing領域でのソフトウェア開発をご担当いただきます。 ・データ分析/収集 ・センサーフュージョンアルゴ開発 ・データ収集基盤構築 【ポジションの魅力】 以下が可能 ・In Cabin Sensing領域における知識 ・画像認識に関する知識 ・車載システムに関する知識 ・センサーデータの取り扱い経験 ・言語(英語)※海外現法とのやり取りが出来ること
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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
CMP・ボンド工程 装置エンジニア
■同社にて下記業務を担当していただきます。 ・CMP / ボンドプロセス装置の立ち上げ ・安全衛生方針の遵守(必要な安全教育の受講・実施) ・新規装置の設計・開発・特性評価の主導、およびハードウェア・作業手順における課題(ギャップ)の特定と改善 ・装置の搬入・設置(インストール)およびアップグレードの全般管理 (作業品質、コスト管理、プロジェクトスケジュールの厳守を含む) ・装置ベンダーとの交渉・連携(既存製品の改善、将来的なロードマップの実現に向けた取り組み) ・各種ドキュメントの作成・維持管理(装置のパフォーマンス、運用手順書、保守仕様書、コスト指標など) ・社内監査および社外監査への対応
モビリティ開発におけるAIを活用したDX推進エンジニア
■同社にて、モビリティシステム開発に関わる各種業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・モビリティ向けソフトウェアの上流設計・設計・実装・テスト ・ソフトウェアプラットフォーム領域のソリューション開発と販売 ・ソフトウェアプラットフォーム領域の研究開発、開発支援 ・パワートレーン領域(モータ、バッテリー、トランスミッションなど)の制御開発 ・シャシー領域(シフトバイワイヤ制御、走行モード選択機能等)の制御開発 ・自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)研究開発、量産開発 ・シミュレーション検証(DILS/HILS)環境構築構築・検証実施業務 ・デジタルコックピット領域の開発支援サービス ・モビリティDX関連ソフトウェア開発
モビリティ開発におけるAIを活用したDX推進エンジニア
■同社にて、モビリティシステム開発に関わる各種業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・モビリティ向けソフトウェアの上流設計・設計・実装・テスト ・ソフトウェアプラットフォーム領域のソリューション開発と販売 ・ソフトウェアプラットフォーム領域の研究開発、開発支援 ・パワートレーン領域(モータ、バッテリー、トランスミッションなど)の制御開発 ・シャシー領域(シフトバイワイヤ制御、走行モード選択機能等)の制御開発 ・自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)研究開発、量産開発 ・シミュレーション検証(DILS/HILS)環境構築構築・検証実施業務 ・デジタルコックピット領域の開発支援サービス ・モビリティDX関連ソフトウェア開発
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クラウドアプリケーション開発エンジニア
■クラウドアプリケーション開発エンジニアとして以下をご担当いただきます。 ・接客録音システムに関するWebアプリケーション/業務アプリケーションの設計/開発/テスト/リリース ・既存接客録音システムのAWS環境へのリプレイスに伴うアプリケーション設計/開発/移行対応 ・録音デバイス、音声認識サービス、生成AIサービス、社内外システムとのAPI連携設計/実装 ・音声データの蓄積、加工、検索、可視化に関する機能開発 ・接客単位の分割、音声認識結果の補正、要約、トーク抽出、単語カウントなど、音声データ活用機能の開発/改善 ・AWS上でのアプリケーション構成、データ管理、ログ管理、セキュリティを考慮した設計/実装 ・コードレビュー、技術課題の解消、性能/保守性/運用品質の改善 ・業務部門や社内関係者と連携した仕様検討、およびリリース後の機能改善/品質改善 【具体的には】 ・Webアプリケーションの要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース対応 ・AWS環境へのリプレイスを前提としたアプリケーション構成、データ構造、API設計の検討 ・既存接客録音システムの仕様/データ構造を読み解き、新システムへの移行方針を設計 ・新デバイス、音声認識サービス、生成AIサービス、各種SaaS/外部システムとの連携機能の設計/実装 ・音声データの蓄積、管理、検索、可視化、分析に関するアプリケーション機能の開発 ・AI要約、接客単位分割、音声認識結果の補正、トーク抽出、単語カウントなどの音声データ活用機能の開発/改善 ・業務部門や社内関係者と連携した仕様検討、およびアプリケーション設計/実装 ・コードレビュー、技術課題の解消、リファクタリング、開発品質の向上 ・リリース後の機能改善、性能改善、運用品質向上、安定稼働に向けた継続的な改善
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AI/MLソリューション開発エンジニア
■AI/MLソリューション開発エンジニア<次世代クラウド基盤>をご担当いただきます。 【ミッション】ソブリンクラウド環境において、生成AI/LLMを活用したAIアプリケーションを安全・効率的・継続的に開発、導入、運用するためのAIプラットフォームを設計・開発・運用します。AIエージェント、ワークフロー自動化、モデル評価、データ連携、認証認可、監視、CI/CD、LLMOps/MLOpsなどの共通基盤を整備し、社内外の開発者や事業部門がAIソリューションを再現性高く構築できる環境を提供します。また、個社・個別業務への導入支援を通じて得られた要件をプラットフォーム機能に還元しAI活用の高度化とスケールを実現します。 【主な業務】 ・生成AI/LLMアプリケーション開発・導入 ・顧客・事業部門ごとの要件に応じた技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援 ・個社対応で得られた要件や成功パターンを、共通コンポーネントとしてプラットフォームへ還元 ・必要に応じた共通基盤、API、SDK、テンプレート、管理機能の設計・開発 【具体的には】 ・ソブリンクラウド上での生成AI/LLM活用に向けた、AIプラットフォームの設計・開発・運用 ・AIエージェント、ワークフロー自動化、外部システム連携など生成AIアプリケーション開発に必要な共通機能の設計・開発 モデル、AIアプリケーション、データパイプラインのデプロイ、監視、ログ管理、CI/CD、運用自動化を包括するLLMOps/MLOps/DevOps基盤の整備 ・個社・個別業務へのAI導入における技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援、および得られた要件の共通基盤・テンプレートへの還元 ・社内外の開発者・事業部門によるAIソリューションの効率的な開発・導入に向けた、API、SDK、ドキュメント、サンプル実装、開発ガイドラインの整備
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。
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AI R&Dエンジニア
■AI R&Dとして、エンジニアリングプロセスを継続的に進化させる取り組みを推進していただきます。具体テーマは入社後にチームと合意のうえ柔軟に設定されますが、以下のような内容が想定されています。 【具体的には】 ・問題発見と評価設計:開発フローの摩擦を定量化し、仮説と指標を定義 ・迅速な実験とプロトタイピング:短サイクルでPoCを主導し、効果を検証 ・実運用への橋渡し:LLMOps/MLOps、セキュリティ・ガバナンスを含めた運用設計 ・ナレッジの標準化:ベストプラクティス、サンプル実装を整備し社内展開 【想定PJT】 R&Dは部内エンジニアをターゲットまたはプロダクトへ組み込める可能性がある技術をテーマとして、技術検証と結果フィードバックのサイクルを回していただきます。 【開発環境・手法】 開発端末:MacOS 生成AI:Azure OpenAI, AWS Bedrock スクラム開発の実践:1週間単位のスプリントサイクルを採用/小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標/グループ社員のみのスクラム体制
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機械学習エンジニア<衛星画像>
■主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。 人工衛星の代表的なミッションの一つである地球観測において、取得する多様な地球観測データ(可視光、赤外線、SAR等、地理空間情報を含む)を分析し、新たな価値を創出することを目的とします。 ■宇宙空間の活用法は無限大であり、地上のIoTデータ等の異種データとの融合や、未活用の衛星データから様々な事業ドメインや社会課題に応用可能な活用法を模索など既存に囚われない開発環境です。 【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 【ポジションの特徴】 ・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務に携われること ・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること ・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること ・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること ・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を牽引できること ・グローバルな業務に携われること(ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど) ※宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不問
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AI/IAエンジニア
下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AI (Artificial Intelligence)を活用した2nm世代、及びBeyond 2nm技術開発の加速と短サイクルタイム化とそのために必要なデータセットのIA (Information Architecture)の設計・構築 ・半導体専門エンジニアとの連携を図り、効果的な技術開発を遂行 技術開発の加速と短サイクルタイム化を目的として半導体技術開発と量産技術に対してデプロイを行いますので、基本的な半導体製造プロセスや計測技術、生産方式の知見を習得していただきます。
AIガバナンス
グループのAIガバナンスの推進役として、グループ横断でAIガバナンス機能の強化やAIガバナンスシステムの導入に携わっていただきます。 【具体的には】 ・法務部門、セキュリティ部門、企画・開発部門と連携したAIガバナンスの企画、推進 ・国内外のグループ会社と連携したAIガバナンス機能の強化 ・AIシステムの導入におけるリスク評価、リスクアセスメント、コントロール設計 ・AIガバナンスシステム(リスク管理、モデル管理、モニタリング等)の導入・展開 ・AIガバナンスに関する社員教育プログラムの企画、実施 【取組案件事例】 ・AI利活用に関する制度設計 ・AIシステム導入に関するリスク審査プロセス・体制の構築 ・グループ横断のAIガバナンス審議会の運営 ・グループ会社向けAIガバナンス運用支援
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AIエンジニアリングマネージャー
■AIエンジニアリングマネージャーとして、プログラム医療機器(SaMD)のベースとなる、AI画像解析アルゴリズムの企画・開発及び、チームマネジメントに携わっていただきます。 【具体的には】 ・AI開発プロジェクトの定義(ビジネスチームと連携したAI開発プロジェクトの企画・立ち上げ) ・AI画像解析パイプラインの開発・最適化(研究から製品化までの一貫した技術リード) ・チームの技術的マネジメント(タスクの設計、進捗管理、コードレビュー、メンバーの育成) ・外部の研究機関やパートナーとの連携(学術的な連携・共同研究の推進)
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機械学習エンジニア
請求書、契約書、人事異動情報などのさまざまなビジネス情報のデータ化やデータ活用を実現するため、専門分野に応じて、以下のような技術開発に携わります。 【具体的には】 ■機械学習・データ分析 ・データ化オペレーションにおける業務フローの最適化のための技術開発 ・データの名寄せ技術に関する研究開発 ■自然言語処理 ・経理DXサービス「Bill One」、取引管理サービス「Contract One」 における文書からの情報抽出技術の開発 ・ビジネスデータベース「Sansan」、名刺アプリ「Eight」でニュースを配信するための、ニュース記事からの組織名抽出技術やニュース推薦技術の開発 ・Retrieval Augmented Generation (RAG) を用いた質問応答や要約技術などの開発 ・「Contract One」における全文検索・セマンティック検索および検索ランキングアルゴリズムの設計や開発 ■画像認識 ・ビジネスデータベース「Sansan」における名刺のデータ化技術の研究開発 ・経理DXサービス「Bill One」、取引管理サービス「Contract One」 における文書からの情報抽出技術の開発 ■新規事業向け技術開発 ・新たな事業の核となる技術の研究開発 ■グループ企業への技術支援 ・ログミー株式会社、ナインアウト株式会社、株式会社言語理解研究所などのSansanグループ企業への技術支援
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AIモデル開発エンジニア
【メンバーポジション】 ・「学ぶ環境」と、「挑戦する環境」があるAIモデル開発にてシステム開発の実装を担当いただきます。 ・AIモデルおよびAIを活用したシステム開発 ∟要件定義・基本設計・詳細設計・プログラミング ・顧客折衝 ※【PLポジション】:「学ぶ環境」と、「挑戦する環境」があるAIモデル開発にてシステム開発の実装およびプロジェクト推進を担当いただきます。 ※【スペシャリストポジション】:「学ぶ環境」と、「挑戦する環境」があるAIモデル開発にてシステム開発の実装およびプロジェクト推進、後進育成を担当いただきます。 <案件事例> ・画像生成AIシステム開発 ※精密機器メーカー様案件 ・採血支援システム開発 ※医療機器メーカー様案件 ・血糖値予測AIシステム開発 ※大学様案件 ・AIみぞみるくん ※自社開発案件 その他、AIを用いた「画像認識」と、「物体検知」 など
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アルゴリズム開発エンジニア
同社では、超小型衛星を活用した多様な宇宙ミッション(地球観測、通信、月探査など)を企画・設計・実装しています。同ポジションでは、ミッションを技術面から支えるべく、軌道時刻決定や姿勢制御系において、観測ノイズや外乱の影響を受けながらも高精度な状態推定を行うアルゴリズムの設計・開発をリードしていただきます。 【具体的な仕事内容】 ・フィルタを用いた軌道時刻決定・姿勢決定等、推定アルゴリズムの設計・開発 ・アルゴリズムのシミュレーションおよび精度評価 ・仕様策定およびソフトウェア設計 ・FPGA上での実装および最適化 【使用ツール】 ・OS:Windows, Linux ・コード管理:GitHub/タスク管理:GitHub Projects V2・GitHub(Issue)/バージョン管理:Git ・使用言語:C, C++ (組み込み開発), Python, MATLAB (シミュレーション・アルゴリズム検証), VHDL, Verilog (FPGA実装) 【ポジションの魅力】 ・地球周回から月周回に渡る衛星搭載のリアルタイム軌道時刻決定システムの開発に携われること ・最先端の推定技術とFPGA技術の知見を活かせること ・自身の開発したシステムが実際の宇宙ミッションに貢献できること ・JAXA、NASA、ESAも含む国際的なステークホルダーやパートナーと共に先端的な技術開発が可能であること ・国際会議や学会に参加し、自分の仕事を発表・論文化する機会が得られること
経営コンサルタント(AI・DXプロフェッショナル)
■経営コンサルタント(AI・DXプロフェッショナル)をご担当いただきます。 【具体的には】 入社後、下記の中から得意な領域を中心に業務をご担当いただき、徐々に経営支援全体(マーケティング/デジタル/ファイナンスなど)へ、幅を広げていただきます。 -課題特定・解決のためのビッグデータを用いた分析 -機械学習システムの導入・運用 <その他事例> - 独自モデル・アルゴリズムの企画〜実装〜評価 - 論文/OSS 調査と技術 PoC の高速回転 - MLOps・GPUインフラ最適化 - 技術ブログ・登壇によるブランディング 【ポジションの魅力】 ・AIありきではなく、経営支援の高度化をAIで推し進めるという発想が求められる(価値にフォーカスすることが求められる) ・ハンズオンで現場に入り込み、経営層とも距離が近いため、一気通貫で推進しやすい ・「PoCを繰り返して結局何も生まれない」ということがない(実際に現場で運用するところまでやりきれる)
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
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DX・AI活用推進<SCM領域におけるデータ分析・自動化>
AIやデータを駆使して、SCM領域の効率化を推進するポジションです。 【具体的には】 ・SCM(特にSD/SCP)領域における業務効率化・高度化に向けたAI/データ活用の企画・推進 ※ SCP:Supply Chain Planning:需給計画・・・「いつ、何を、どこで、どれくらい作って(仕入れて)配置するか」を予測・計画 ※SD:Sales and Distribution:販売物流・・・「注文を受けてから、商品を顧客に届けて、代金を回収するまで」を予測・計画 ・需要予測、需給計画などの業務に対する分析・自動化ロジックの設計・実装および業務への定着推進 ・Python、BIツール、AIサービス等を活用したデータ分析・可視化・業務自動化の推進 ・業務プロセスの課題抽出およびデジタル化・標準化の推進 ・SCM担当と連携したデータドリブンな意思決定プロセスの構築