データサイエンティスト/年収1200万円以上/30代の求人・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
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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テクニカルリード・ITスペシャリスト【R&D部】
■同社はMUFGの金融サービスをITで支えるという役割を担当しています。 競争力の高い金融システムを構築するためには、先進性の高い技術を一早く導入し、開発生産性やアジリティを継続的に高めることが不可欠です。 ただし、先進技術が常に最適なソリューションであるとは限りません。同社には、当該の技術を自分たちの目でしっかりと検証し、親会社の業務への適用可否や将来性を見極めることが求められています。 このような背景を踏まえて、R&D(Research & Development)部の一員として、先進技術の調査・研究や、導入推進、本番業務適用のためのPoCを担う業務において、リーダーまたはサブリーダーとして活躍することができる方を同社は募集しています。 【具体的には】 ・先進技術の調査・研究と、レポート作成・経営あて報告 及び 外部向け情報発信 ・親会社の事業部門からのニーズ収集や先進技術を踏まえたソリューション選定 ・ニーズがある、または将来性の高い先進技術に対するPoCの実施と評価 ・先進技術の社内への導入推進や、各開発セクションへの技術支援・スキルトランスファー ・先進的な外部企業や大学等とのネットワーキングや情報発信・収集 【役割・責任】 先進技術分野の中から選定したテーマを担当し、主にAWS環境を利用して自身で手を動かして調査・研究を行い、テーマによっては協業するパートナー企業への委託内容の整理や要件の挙げ出し、成果物に対する評価を実施するなど、業務内容に記載した業務を中核的な役割で推進していただきます。
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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。
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
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
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
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
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
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
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
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。
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
■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
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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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
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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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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
新規サービス企画・戦略策定担当
■au PAYを導入している小売企業(au PAY加盟店)を対象に、市場動向や加盟店ニーズを踏まえた新規サービスの事業企画およびサービス開発をご担当いただきます。 顕在化されたニーズへの対応にとどまらず、加盟店自身も言語化できていない潜在的な課題やニーズを捉え、それに応えることのできる新規サービスの企画・開発・構築および運営の具現化に向けて推進していただきます。 【具体的には】 au PAYを利用する個人の顧客が、よりau PAY加盟店を利用できるようにするための販促サービスや、au PAY加盟店向けのリテールマーケティングソリューションに関連する以下の業務を行っていただきます。 これまでのご経験に応じて、新規サービス企画・戦略策定をメインに、既存サービスや関連する付帯業務も担っていただく想定です。 ■新規サービスの開発 ・au PAY加盟店が取り巻く市場動向や加盟店ニーズを踏まえた新規サービスのコンセプト設計 ・新規サービス開発に向けたサービス要件およびシステム要件の策定 ・au PAYと双璧をなす新たなB2B2Cサービスの事業企画(金融/決済領域に限らない) ■既存サービスの開発 ・既存サービスにおける機能追加、改修を通じた更なる利用拡大の促進 ・プロジェクトオーナーとして、担当サービスに関連するシステム開発におけるアジャイル開発体制のリード ■その他付帯業務 ・営業部門やパートナー企業と連携した、リテール領域における市場調査・情報収集 ・新規サービス提供に向けた運用フローの構築 ・サービスを推進にあたって必要となる法規制への対応・整理
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。
データ活用推進コンサルタント
同社の高い利益率・生産性の根幹であるデータ分析ノウハウをプラットフォーム化し、これを企業の経営戦略・マーケティング・営業戦略、DX部門などを対象に展開しているチームです。同社が試行錯誤を繰り返し培ってきた経験をもとに形にしたサービスを活用しながら、顧客側で自走的にデータ活用ができ、成果を上げる状態になることを目指しています。この取り組みは、今後日本の産業全体のデータ活用につながっていくようなインパクトの大きな事業です。 【具体的には】 ■顧客のデータ環境・業務フローの中に実際に入り込み、机上のアドバイスではなく現場と一体化した形でデータ活用を推進 ■顧客担当者と共に課題設計・要件定義を行い、分析ロジックや施策を「使える形」まで一緒に走り込む ■中長期戦略の提示にとどまらず、現場で即座に試す→振り返る→改善するサイクルを顧客と伴走しながら回す ■施策の実施と振り返り、全体レビュー ■データに基づく顧客の意思決定の支援 ■データ活用の組織づくりや文化の醸成 など
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CX/Databricksソリューションコンサルタント
■技術的な専門知識を活かして、Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームがどのように顧客の複雑なデータ課題を解決するかを示し、イノベーションと創造性を重視する顧客中心のチームと共に、顧客のデータ活用の課題を解決し、先進的かつ持続的なデータ活用を実現する構想立案から課題解決の実行まで幅広く支援を行うポジションです。 【担当業務】 ・顧客のデータ活用課題の分析とそれらを解決するためのToBeの検討支援 ・顧客ビジネスを支えるデータ基盤のソリューションアーキテクチャーの検討支援 ・データ活用基盤構築の支援 ・データ加工処理(ETL・ELT)の設計・開発支援 ・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発支援 ・データ基盤の構築ロードマップの検討支援 ・データマネージメント整備のプロジェクト推進 ・データ基盤およびデータ活用業務の持続的な発展のための次期プロジェクト計画・推進 ・Ai/MLおよび生成AIによるデータ基盤活用の検討支援 【主なクライアント】 ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー等
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
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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
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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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
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データエンジニア(基盤構築・運用担当)/リモート可
■以下業務を担当いただきます。 ・社内データ基盤の設計・構築・運用 ・各部門との連携によるデータ活用支援 ・データ品質の向上とガバナンスの整備 ・BIツールや分析基盤の導入・運用 ・データに基づく意思決定支援(可視化・レポート作成など) ・プロジェクト横断での技術支援・改善提案 【仕事のやりがい・魅力】 EPCプロジェクトや会社組織運営を俯瞰的に眺め多種多様な業務に変革をもたらし新たな価値を創造できること 【配属組織のミッション・役割】 ・EPC事業の深化と探索を推進し、変化していく社会と顧客のニーズに柔軟に対応できる企業へと、常に変革(DX)させ続ける。 ・事業活動のデジタルトランスフォーメーションをリードできる人財を育て、EPCプロジェクトに貢献する。 ・同社グループ全体のデータ・デジタル文化を醸成し、グローバルワイドにプロジェクト遂行力を高めるためのリーダーシップを発揮する。
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データエンジニア[データ戦略]
企業情報のデータベースを構築するため、データの初期工程から最終工程までの幅広い分野で、関係者やプロダクトマネジャーと連携し、システムの設計や開発をリードて頂きます。 経験や志向に応じて、アーキテクトとして、あるいは特定領域のスペシャリストとして、以下の業務に裁量を持って取り組みます。 【具体的には】 ・データ統合基盤のアーキテクチャー設計・刷新: 事業の非連続な成長を見据えた、次世代のデータ統合基盤のアーキテクチャー設計、技術選定、および実装のリード ・大規模データパイプラインの開発・運用: 各種企業情報データの収集方法の検討、企業の統廃合といった現実世界の複雑なイベントを反映するデータ加工アルゴリズムの実装、Dataform、Dataflowなどを用いた複雑なワークフローの構築と安定運用 ・データ活用の推進と組織への貢献: データサイエンティストや各プロダクトのエンジニアが最高のパフォーマンスを発揮できるよう、データモデルの設計や、安全かつスケーラブルなAPIの提供 <開発環境、使用するツールなど> ・開発言語:Ruby、TypeScript、Python、Rust ・データベース・DWH:Aurora MySQL、OpenSearch Service、Redshift、DynamoDB、CloudSQL、BigQuery ・データツール:Dataform ・インフラ:Google Cloud、AWS ・構成管理:Terraform ・バージョン管理、コラボレーションツール:GitHub、Slack、Notion、Datadog、Opsgenieなど
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シニアAIエンジニア・データサイエンティスト
■データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、テックリードまたはプロジェクトマネージャーをご担当いただきます。 顧客に付加価値を提供できるよう、最新技術を常にキャッチアップし、自ら進んで技術力・付加価値を社内外へ発信していただきます。 技術的な専門性を活かし、他のAIエンジニアの指導や育成を行っていただきます。 【具体的には】 ・AI案件のリーダー(テックリード、プロジェクトマネージャー) ・顧客の課題や要件のヒアリング ・AIソリューションの設計および実装に向けた見積・提案作業 ・同社グループのエキスパートと連携した提案・デリバリー ・同社グループのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討 ・AIエンジニアチームのリーダー(チーム管理、など) など 【主なクライアント】 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等
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FAI/AIビジネスコンサルタント
■FAI/AIビジネスコンサルタントをご担当いただきます。 ・顧客の業務課題を特定し、データやAIの活用を含めた最適な解決策を企画・提案・実行支援するコンサルティング業務を担当いただきます ・データ・AIなどのテクノロジーを活かし、ビジネスと技術の橋渡し役として、業務改革や新規事業開発、社会課題の解決に貢献します ・最新の市場動向も踏まえ、社内外の専門チームと連携しながら、構想立案から実行支援まで一貫して取り組んでいただきます 【具体的には】 ・顧客の経営・業務課題に対するAI・データ活用を軸としたコンサルティング支援 ・AI導入や業務変革を見据えたビジネス戦略・業務プロセスの再設計 ・AI・データ活用によるサービス変革・顧客体験設計の企画立案 ・グローバルの専門家やテクノロジーパートナーと連携したソリューションの立案・実行支援 ・最新技術や市場トレンドを踏まえた技術適用の検討とナレッジ蓄積 など 【主なクライアント】 ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等
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