企業情報を見る
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。
企業情報を見る
■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
企業情報を見る
■エンタープライズの顧客向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供いただきます。 ◆役割・期待 業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。 ◆業務内容 ・顧客の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発 ・社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進 ・顧客向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革 ・生成AIを活用したソリューションの開発、導入 ・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造
企業情報を見る
■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。
企業情報を見る
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
企業情報を見る
■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
企業情報を見る
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。
■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
企業情報を見る
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。
企業情報を見る
■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。
企業情報を見る
■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。
企業情報を見る
■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
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
■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。
企業情報を見る
■SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成/コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム（CI/CD, テスト, 品質評価等）の設計 ・ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築（例：設計書、仕様書生成） ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析/要求分析自動化 ・クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築（AWS, Azure, GCP） ・開発現場でのAI活用事例の発掘/PoC推進/社内展開 【魅力・やりがい】 ・生成AIの実用化を、数千人規模の開発現場で実装できる唯一無二の環境 ・自分の設計が同社の開発全体に波及する、スケール感と影響力 ・クラウド/組込み/AI/データなど異分野のスペシャリストと協働できる成長環境 ・「AIを使う人」ではなく「AIを使って仕組みを変える人」としてのキャリアを築ける ・同社全体のSDV開発/AI活用戦略の中核メンバーとして活躍可能
開発支援AIの開発と社内適用事例の創出を担当いただきます。 【具体的には】※以下のいずれか、または両方の業務を担当いただきます。 ・開発支援AIを進化させるため、協業先のAI研究者・エンジニアとの技術的な議論のリード、集約 ・当該AIの社内適用のための現開発工程および、ツールの調査、自動化プログラム作成 【やりがい・魅力】 ・AI開発に特化した別会社を立ち上げたり、社内に専門部署を設置する企業もあるかと思いますが、マツダにおいては社内の自動車の開発組織内に AI 技術チーを設けている為、研究がビジネス的な成果に直結し、現場のフィードバックもダイレクトに感じながら AI 開発を行う事が可能です。 ・協業先の機械学習のトップカンファレンスに、論文発表し続けているような世界トップクラスのAI研究者・エンジニアと直接、AI進化の研究テーマ・内容について議論するのは大変エキサイティングな経験です ・同チームは、社内全体の変革につながる先進的な取り組みを多く行っており、既に実績を上げています。会社全体さらには業界全体のプロセスを変えるといった大きな視野で仕事をする事が出来ます 【実績】 同社は英国のSecondmind社と戦略的パートナーシップを提携しており、高度化・複雑化する自動車の設計・開発に対応していくため開発プロセスの革新に取り組んできました。同社はグローバルで初めてSecondmind社のアクティブラーニング技術をエンジンの制御パラメータの最適化工程に適用し、同工程の所要時間を1／3に短縮することに成功しました。 現在、Secondmind社と新たなAI（Augmented Intelligence／拡張知能）技術に取り組み、人間の創造性や独自性を最大限に発揮できる究極の開発プロセスの実現を目指しています。
企業情報を見る
SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発をご担当いただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム（CI/CD, テスト, 品質評価等）の設計 ・ナレッジグラフ／ドキュメント自動生成基盤の構築（例：設計書、仕様書生成） ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ・クラウド／オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築（AWS, Azure, GCP） ・開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※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】 AI／機械学習：OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤：AWS, GCP, Azure 開発言語：Python, TypeScript, C++, Shell Script データ／自動化：GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ／可視化：Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域：AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール
企業情報を見る
SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム（CI／CD、 テスト、 品質評価等）の設計 ・ナレッジグラフ／ドキュメント自動生成基盤の構築（例：設計書、仕様書生成） ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ・クラウド／オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築（AWS、 Azure、 GCP） ・開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開
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
企業情報を見る
■顧客におけるデータ/アナリティクスを活用した顧客体験変革、ビジネス変革を推進する専門集団として組織に参画していただきます。現在、顧客や社員のニーズは、企業の変革スピードよりも速く変化しています。このような環境の中で、データを活用しながらの戦略立案・施策推進は企業が生き残るための必須要件となってきています。データを活用した顧客の企業変革の旗振り役として、在籍するクリエイティブ集団、また長年強みにしている各業界のコンサルタントと連携し、戦略立案支援〜実施策運用まで一貫した支援を行います。 【具体的には】 ・顧客に対して、データやAIを活用した多様なテーマ（顧客理解の深化、新規ビジネス構築、サービス見直し、業務プロセス改革、AIソリューション構築、組織・風土改革、人材育成 等）の提案又はプロジェクト推進 ・データ駆動型経営改革におけるプロジェクトのコアチームとして、他組織の専門メンバーともコラボレーションしながら戦略立案から実行まで一気通貫でのビジネス価値創出の支援 【PJ例】 ・顧客データ・購買データを用いたセールス・マーケティング、商品開発のデータ駆動型改革（小売業、消費財製造業、食品メーカー、金融業、保険業など） ・リカーリングビジネスにおける顧客情報・顧客行動を活用した顧客接点のデータ駆動型改革（通信業、エンタメ、電力など） ・過去の研究開発データを活用した研究開発領域でのデータ駆動型改革（医療・製薬業・消費財製造業など） ・生成AIを用いた新規ビジネス・サービスの構築、プロセス改革（各種業界）
■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、下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI（Web）開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担う ＜ポジション特長＞ AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、同社が将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。 ＜配属チーム＞ 全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しています。
■開発支援AIの開発および他開発本部を含む社内適用事例の創出に向けた業務を担当していただきます。 【具体的には】 ※経験やスキルに応じて以下いずれか、または両方を担当いただきます。 ・開発支援AI進化に向けた、協業先のAI研究者およびエンジニアとの技術的な議論／評価 ・当該AIの社内適用に向けた、現開発工程およびツールの調査／自動化プログラム作成 ※個別のAI技術開発や、個別のAI適用テーマに取り組む業務からスタートし、そこで身につけたスキルを武器として将来的にはより広範囲の開発プロセス変革を担うキャリアパスを想定しています。 【業務プロセスイメージ】 ■AI開発業務： ・次の研究フェーズに向けたAI開発方針の検討/決定および具体的な研究テーマの絞り込み（6カ月～12カ月毎） ・協業先に同社の要件を提示し、開発に向けた詳細すり合わせ（週次～月次） ・協業先からの報告に対するレビュー（週次から月次） 報告の形は、週例打ち合わせ、技術レポート、実装したAIプロトタイプ等 ・研究フェーズ毎の社内役員報告会 ■社内へのAI適用業務： ・他本部への適用事例創出（随時） 協業先と開発したAIツールを他部門に紹介し、適用可能なテーマを模索 適用候補となるテーマを持っている部門と問題をすり合わせ、適用イメージや役割分担等を決定 ※分担に応じて適用例を創出。
■開発支援AIの開発および他開発本部を含む社内適用事例の創出に向け、組織リードの役割を担当していただきます。 【具体的には】 ・数学的知見を活かした課題抽出/抽象化および機能追加（ 課題を特定した上で実装すべき機能を適切に判断／選定していく） ・開発支援AI進化に向けた、協業先のAI研究者およびエンジニアとの技術的な議論リード／集約 ・当該AIの社内適用に向けた、現開発工程およびツールの調査／自動化プログラム作成リード 【業務プロセスイメージ】 ■AI開発業務： ・次の研究フェーズに向けたAI開発方針の検討／決定および具体的な研究テーマの絞り込み（6カ月～12カ月毎） ・協業先に弊社の要件を提示し、開発に向けた詳細すり合わせ（週次～月次） ・協業先からの報告に対するレビュー（週次から月次） 報告の形は、週例打ち合わせ、技術レポート、実装したAIプロトタイプ等 ・研究フェーズ毎の社内役員報告会 ■社内へのAI適用業務： ・他本部への適用事例創出（随時） 協業先と開発したAIツールを他部門に紹介し、適用可能なテーマを模索 適用候補となるテーマを持っている部門と問題をすり合わせ、適用イメージや役割分担等を決定 ※分担に応じて適用例を創出
企業情報を見る
■「システム」と「セキュリティ」の両面を熟知するコンサルタントとして、顧客のセキュリティ課題の解決をリードいただきます。 特にシステム刷新を必要とするセキュリティ課題・テーマを中心に、顧客向けの各種コンサルティング、事業企画、AI施策推進など志向や強みに応じて核となる技術を身に付けつつプロフェッショナルを目指したい、という思いを持つ方の活躍が期待されています。 【具体的には】 ■トラスト基盤に係るコンサルティング ・セキュリティ課題・テーマを起点としたシステム基盤刷新構想の立案 ・組織ガバナンスやセキュリティ高度化に関わる戦略・計画立案 ・各種規制（経済安保、SC制度など）への対応 ・AIを含むセキュリティアーキテクチャの検討 ■AI for Security（AI活用による既存セキュリティの高度化）に係るコンサルティング ・データ分析技術を活用したセキュリティソリューションの実装 ・AI・機械学習技術の適用による不正アクセス等の検知精度の向上検討 ・未知のサイバー攻撃検知の実現化技術の調査・技術検証 ■自社サービスの企画・事業化 欧米の最新動向調査、戦略企画、R&D・PoC グローバルテックベンダーとの協業関係構築 【携わるビジネス・サービス・テーマ】 トラスト基盤構想、AI for Security推進、自社サービス企画・事業化
企業情報を見る
■AIやデータなどテクノロジーを活用した顧客企業のサービス(事業・サービス・業務)の企画・営業や、社内のUX・アナリティクス・データ基盤に精通したエキスパートと連携しながらの仮説検証実施やサービスのリリースに向けた準備、およびリリース後のグロースに関わる活動を一気通貫でリードしていただきます。 【具体的には】 ・顧客企業に対するテクノロジーを活用したサービス企画・営業 ・上記に関わるコンサルティングサービスの開発 ・企画内容に関する仮説検証の実施・運営 ・サービスのリリースに必要な業務設計・システム要件落とし込み・各種上申支援 ・リリース後のサービスの利用状況・課題分析、改善施策立案、効果検証を踏まえた、サービスの継続的な改善支援 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 日本を代表する顧客企業に対してテクノロジーを活用したサービスの主体的な企画・営業により、社会・業界にインパクトのある提案が行えることは魅力の1つです。 また、実証やリリース準備、その後の継続的な支援により、絵に描いた餅で終わらせず、手触り感のある業務を行える点も取り組みがいがある点です。 また、同社にはインダストリーごとの部門や特定の顧客・領域向けの部室があり、実際のプロジェクト推進時はこれらの他本部や部室とコワークして進めることも多いため、様々な業種・業態の顧客のサービス企画設計に携わることができることも魅力の一つです。 なお、主に上記領域に携わっていただく想定ですが、システムコンサルティング案件（システム化構想・計画、調達支援、PMO等）にも適宜関与いただくことも想定されています。
【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
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。 ・上流の要件定義、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、アルゴリズム開発及びシステムインテグレーション 【具体的には】 業務①：システム要件定義 - 次世代安全システムの価値仮説立案およびシステム要件定義- 安全価値創出に向けた要求分析・要件策定- システムアーキテクチャ設計および技術方針の策定 業務②：認識開発 - マルチモーダルAIモデルの設計・開発- 実車走行データを使った学習- モデルの高速化・蒸留 業務③：AI監視機構の開発 - AIモデルの安全性チェック機能開発- AIモデルの未知シーン検知機能開発- 最適化手法を用いた走行軌跡補正機能開発 業務④：インテグ - アルゴリズムのシステムインテグレーション- SoC、実車システムへのデプロイメント- インテグレーションソフトのSoC・実車システムへの最適化実装技術開発 【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】 ・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
企業情報を見る
顧客のデータ活用ビジネスを支え、将来的にも「使われ続ける」データ基盤の構築を実現するエンジニアスペシャリスト集団です。顧客のビジネス要件のシステム要件への落とし込み、ソリューション選定、アーキテクチャ設計、アプリケーションプログラム設計、それらの実装・テスト、システムリリースおよび、その後の運用まで総合的に支援いただきます。 ◆役割・期待 サイロ化システム／データの統廃合、基幹システム刷新に伴うデータ基盤のレガシーアーキテクチャからモダンアーキテクチャへのマイグレーション、グローバル展開を見据えたデータメッシュアーキテクチャの実現など、さまざまな課題・チャレンジ要素を持つデジタルトランスフォーメーション案件において、顧客のビジネスバリューを見据え、データ活用のためのあるべき姿、それらに最適なソリューション選定・アーキテクチャ設計、実装を担当頂きます。 ＜業務内容＞ ・データ基盤(インテグレーション／データレイク／DWH／データマート／BI／ML／AI／MDM／データカタログなど）のソリューション選定およびアーキテクチャ設計 ・データ基盤のシステム要件定義・設計・開発・テスト・移行 ・プロジェクト作成物のアセット化および類似プロジェクトへの横展開適用
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。
企業情報を見る
■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。
企業情報を見る
■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
企業情報を見る
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
■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。
企業情報を見る
■各種業界のトップ企業のデータ駆動型経営改革における、新規ビジネス構築、プロセス改革、IT・AIソリューション構築、データ基盤構築、セキュリティ・コンプライアンス、組織・風土改革、人材育成をプロジェクトのコアチームとして支援ただきます。 ＜具体的なプロジェクトの例＞ ・IoTデータを活用した新規サービスビジネスの構築、ライフタイムバリュービジネスの創出（ハイテク業など） ・販売・製造・物流・調達データをエンドツーエンドで活用したサプライチェーン改革（製造業、ハイテク業、製造小売業・物流業など） ・リカーリングビジネスにおける顧客情報・顧客行動を活用した顧客接点のデータ駆動型改革（通信業、エンタメ、電力など） ・過去の研究開発データを活用した研究開発領域でのデータ駆動型改革（医療・製薬業など） ・顧客データ・購買データを用いたセールス・マーケティング、商品開発のデータ駆動型改革（小売業、消費財製造業、金融業、保険業など） ・生成AIを用いた新規ビジネス・サービスの構築、プロセス改革（各種業界）
企業情報を見る
■クライアント企業におけるデータ／アナリティクスを活用した顧客体験変革、ビジネス変革を推進する専門集団として組織に参画していただきます。現在、顧客や社員のニーズは、企業の変革スピードよりも速く変化しています。このような環境の中で、データを活用しながらの戦略立案・施策推進は企業が生き残るための必須要件となってきています。Song Intelligenceでは、データを活用したクライアント変革の旗振り役として、アクセンチュアの保有する最先端のデータサイエンティスト集団、アクセンチュアソング本部に在籍するクリエイティブ集団、また長年強みにしている各業界のコンサルタントと連携し、戦略立案支援〜実施策運用まで一貫した支援を行います。 ◆職務内容 ・総合的な顧客体験創出のためのデータドリブンコンサルティング ・デザインシンキング、アジャイル開発を取り入れた新規事業企画と実行支援 ・データを活用した戦略立案支援・施策推進支援、およびデータドリブン化加速のための組織変革・システム変革・人材育成の推進支援 ・データ分析結果の業務プロセスへの落とし込み支援 ◆強み ・⾧年日本の各種業界に対してコンサルティング支援を行ってきた業界・顧客への理解とリレーションにより多種多様な活躍の場をご提供いたします。 ・業界トップクラスのデータサイエンティスト集団からのノウハウ・知見を吸収でき、データサイエンティストとしてのスキル向上の場を提供いたします。 ・アクセンチュア・ソング本部のデザイナーやクリエイティブ・ディレクターなどの専門家と連携することにより、データ分析だけにとどまらず、実行の支援まで一貫して支援することが可能です。 ・グローバル標準アプローチ・チーミングを採用しているため、グローバル最新事例の導入やグローバルチームとのコラボレーションに携わることが可能です。
企業情報を見る
■あらゆる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コンサルタント集団です。顧客のビジネス要件(現行課題／将来の展望)とデータサイクル(データ生成～蓄積／加工～活用)を分析し、データ基盤のソリューションブループリント・構築ロードマップを描き、システム構築およびその後の運用まで支援します。また、データマネージメント体制・業務プロセスの変革も併せて実現します。 ◆役割・期待 データ戦略における様々な課題を、顧客のパートナーとなり解決することで、データ利活用の先にあるビジネスゴールを達成していきます。 BIを中心としたデータ活用の業務への組み込みに向け、方針策定からプロセス検討、ソリューション導入・定着化を図ります。 ＜業務内容＞ ・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「あるべき姿」の定義 ・顧客を支えるデータ基盤のソリューションブループリント定義 ・データ基盤の構築ロードマップ定義(データマネージメント体制・業務プロセス整備含) ・データ基盤構築および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 ◆プロジェクト事例 ・グローバル国際開発機関：データマネジメント強化支援 ・大手国内金融機関：分析基盤構築/ガバナンス検討支援 ・大手国内エネルギー会社：ガバナンス策定/分析基盤要件定義支援 ・金融機関におけるデータ連携基盤・ダッシュボード構築
企業情報を見る
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。
企業情報を見る
■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駆動開発コンサルタント/エンジニア をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AI駆動開発戦略の企画・立案: 生成AIや機械学習など最新AI技術を組み込み、ビジネス要件を満たす全社的なソフトウェア開発ライフサイクル戦略を策定 ・AI統合ロードマップの策定: 経営層や現場と連携し、ビジネス要件とAI技術要件を統合した開発ロードマップを作成 ・新規開発基盤・ガバナンス構築: エンタープライズ規模に対応したコンテキストエンジニアリング手法やAIエージェント連携を活用し、次世代の開発プラットフォームおよびガバナンス体制を設計・導入 ・エンドツーエンドの技術支援: フルスタックなケイパビリティを活かし、AIアシスタント開発環境の構築や自動コード生成ツール導入など、開発プロセス全体にわたる一気通貫でのコンサルティング支援 ・最新事例・技術動向の分析と提案: 顧客の経営課題解決に資する最新事例や技術トレンドを調査分析し、AI駆動型開発によるソリューションを提案
Lv4自動運転システム実現に向けた先行研究案件で、AI／MLを用いたE2Eの自動運転アルゴリズムの開発を担当いただきます。 上記に伴い、様々なモビリティ（自動車・小型AGV等…）の自動化・知能化を目的としたシステム開発業務、特にCamera／LiDAR／Radar／GNSS／IMU…といったセンサを統合した自動運転システム開発（位置推定／物体認識／運動計画／運動制御、車両、認識PF開発 etc...）にも従事いただきます。 【具体的には】※ご経験を加味し下記いずれかの業務をおまかせいたします。 1）AI／MLを駆使した自動運転アルゴリズム開発（マルチセンサでの位置推定、物体認識、パスプランニング） 2）データセット開発 (オートアノテーション等) →自動運転AIが学習するには、大量の「これが信号機だ」「これが歩行者だ」といった正解の目印（アノテーション）が必要です。これを手作業ではなく、AIを使って自動で高速に作る技術を開発します。 3）最先端AIモデル開発 (E2E, VLM) →E2E (End-to-End): センサー情報（カメラなど）を受け取ってから、車の操作（ハンドルを切る、ブレーキをかける）までを一つのAIで処理する最先端の仕組みです。 →VLM (Vision-Language Model): 画像（Vision）と自然な言葉（Language）を一緒に理解できるAI（例：画像を見て「前の車が急ブレーキをかけた」と理解する）を自動運転に応用します。 4）高性能SoCへの最適化実装技術（インプリメンテーション／AIモデル圧縮、SoCアクセラレータ使いこなし）
企業情報を見る
IVI（車載インフォテインメント）システム開発に関わる業務を、生成AI（例：Claude Code/GitHub Copilot）を活用して再設計し、開発スピードと品質の両立を実現するための「開発業務改革」を推進していただきます。 【具体的には】 ・現場の困りごと発掘・解決：レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握、課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ・AI活用の仕組み化：Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化、CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ・AIエージェントドリブン開発への移行設計：開発タスクの分解、前提情報（入力データ）の整備、AIエージェント活用に適したガードレール設計、生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ・品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化：安全性・品質を担保するための運用ルール整備、レビュー観点の体系化、再現性のあるナレッジ（Playbook）の構築 ・効果測定と定着化支援：リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定、チーム横断の導入・定着に向けた教育（勉強会）や伴走支援 【担当領域例】 ・IVIシステムのアプリケーション層/HMI/周辺サービスに関わる開発プロセス全般（要件定義 〜 運用まで） ・生成AIを組み込んだ開発フローの設計・改善（コードレビュー、テスト自動化、ドキュメント運用、チケット分解など）
同社にて、大規模システムである自動運転、先進運転支援プロジェクトのプロジェクトマネージャーとして、大規模プロジェクトの完遂（量産）へ導く業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客や開発関係者とのコミュニケーション ・全体会議体の運営 ・開発全体日程の立案 ・変更管理システムの運用 【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】 ・最新の自動運転、先進運転支援プロジェクトをプロジェクトマネージャーとしてけん引することで、自分のプロジェクトの製品が世に出たときに、交通事故およびその死傷者の低減に貢献している実感が持てます。
■AI駆動開発コンサルタント/エンジニア をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AI駆動開発戦略の企画・立案: 生成AIや機械学習など最新AI技術を組み込み、ビジネス要件を満たす全社的なソフトウェア開発ライフサイクル戦略を策定 ・AI統合ロードマップの策定: 経営層や現場と連携し、ビジネス要件とAI技術要件を統合した開発ロードマップを作成 ・新規開発基盤・ガバナンス構築: エンタープライズ規模に対応したコンテキストエンジニアリング手法やAIエージェント連携を活用し、次世代の開発プラットフォームおよびガバナンス体制を設計・導入 ・エンドツーエンドの技術支援: フルスタックなケイパビリティを活かし、AIアシスタント開発環境の構築や自動コード生成ツール導入など、開発プロセス全体にわたる一気通貫でのコンサルティング支援 ・最新事例・技術動向の分析と提案: 顧客の経営課題解決に資する最新事例や技術トレンドを調査分析し、AI駆動型開発によるソリューションを提案
■同社の技術開発を担うストラテジックR&D本部のセンシング研究開発部門において、以下の業務・役割を担当していただきます。 【具体的には】 ◆FA領域向け画像センシング技術・アルゴリズムの構築と実装 ・基板検査装置や画像センサ向けのAI画像センシングアルゴリズムの技術開発以下のいずれか ‐検査アルゴリズム開発（精度、ロバスト性、高速・軽量） ‐VLMをはじめとするマルチモーダルAIを活用した高精度な異常検知/予測保全/熟練者ノウハウ自動化など、次世代スマートファクトリーの中核技術創出 ◆事業部門との連携による技術の商品化・社会実装（R&Dから実用化へ） ・事業部門と緊密な連携・調整を行い、「事業に貢献する技術」として確立させます。 ◆技術の独自性創出と知財・学術活動への貢献 ・開発テーマの実践を通じて、独自のアルゴリズムを創出し、特許の出願や論文執筆を行います。 ■この仕事の魅力 ◆先端AIを“研究”で終わらせず、“現場で動く技術”に仕上げる面白さ 深層学習やVLMをはじめとするマルチモーダルAIなど、進化の速い先端技術を目利きし、顧客現場で安定動作するアルゴリズムにまで高めていくことに挑戦できます。 ◆複数事業に展開して価値を生むコア技術構築 一つのテーマ開発に閉じず、基板検査や画像センサなど複数の事業・製品に波及するコア技術づくりに携わることができます。自ら生み出した技術を横展開しながら、事業成長に直結するインパクトの大きな仕事に挑戦できます。 ◆要求定義から価値検証まで関わり、顧客に選ばれる瞬間を見届ける手応え 事業部門と密に連携しながら、リアルな要求仕様や制約条件の整理といった最上流から、最終的な価値検証まで深く関わることができます。自分が手がけた技術によって、現場の顧客から選ばれる瞬間を肌で感じられる確かな手応えがあります。
...
...
