機械学習システムの開発・運用を通じて、顧客の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。さらに、顧客の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。 【具体的には】 ■これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件を担当いただきます ■深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます ■クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます ■ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です 業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただく想定です。
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■AIを車載機へ適用するための先行開発業務、また、プロジェクトマネージャーをご担当いただきます。 【具体的には】 ・車載機向けAIのモデル設計、開発、評価、車載評価ボードへの実装 ・プロジェクト管理、改題解決推進 ・社内関連部署とのやりとり、顧客とのやりとり ＜想定ポジション＞ 先行の技術開発エンジニア、もしくは、先行技術開発リーダー（5名程度のグループをリード） ※車載機向けのAI設計、開発、実装の一連の技術が身につきます。また、自動車メーカーとの調整やマネジメントのノウハウも身につきます。 【業務の魅力】 ・車載機に搭載されたAI演算能力に合わせたAI設計～開発・実装までの一連のプロセスを習得できます。 ・また、新しい機能を実現するサービスやアプリの基となるAIを自動車メーカーと一緒に開発できるため、実際にご自身が開発したAIを搭載した完成車がユーザーに届くという大きなやり甲斐を感じることができます。
■同社において以下の業務を担当いただきます。 【具体的には】 大規模データ解析による不良分析・予兆 ・製造工程で得られた検査データを分析し、問題の特定を実施。分析結果から得られた知見をフィードバックすることで不良を予兆し、電気特性を待たずに工程内でプロセスを最適化することで不良を改善する 物理化学解析による不良モデル解明（探求） ・透過型電子顕微鏡（TEM）、熱脱離質量分析（TDS）など、世界最先端の解析技術を駆使し、製品の不良が発生するメカニズムを物理的・化学的に究明 ・単なる不良対策に留まらず、不良発生モデルを理論に落とし込み、次世代製品への対策技術として昇華させる 大規模データ解析と異常検知（実装） ・製造工程で得られる膨大な処理履歴データ、検査・計測データ、電気特性データを統合的に活用 ・Python/SQL、Linux、AWSなどの環境を用い、不良要因の特定と対策を高速で行うAI/機械学習アルゴリズムを開発 ・大規模データ解析のための環境構築（データパイプライン設計など）にも積極的に取り組みます 【キャリアパスイメージ】 入社後は、プロジェクト担当者としてOJTを通じ、実務を習得していただきます。 技術者として、専門性を極めるスペシャリストの道、組織を率いるマネジメントの道など、多様なキャリアパスを柔軟に選択・実現できる環境があります。
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■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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■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
■プライチェーンDX推進を担当していただきます。 【具体的には】 1）需給業務のDXによる高度化、SCP（SupplyChainPlanning）システム活用推進 ・SCPの計画情報を活用した需給計画プロセスの安定化 ・需給計画プロセスの高度化、グローバル展開 ・ユーザーによる新業務定着・習熟支援 ・プランニングパラメータの整備・最適化 2）S&OPプロセスの立上げ・定着 ・グローバルS&OPプロセスの設計、運用ルール策定 ・S&OPプロセスのリード、事務局 ・経営層・事業部門との合意形成プロセス 3）データドリブンな意思決定プロセスの確立、定着 ・業務部門と連携したデータ分析・施策立案の仕組み構築 ・S&OPを支えるデータ基盤、ダッシュボード作成 4） AI／データサイエンス活用による業務変革 ・AI／データサイエンスを組み込んだ業務プロセス変革の推進 ・SCM内でのAI、データサインエスに関するリタラシー向上の施策企画・推進 ・業務実装までのリード、定着支援
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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」
■医療用ゴム製品の業績・需給管理を担当していただきます。 【具体的には】 (1)業績管理 ・販売予算の企画立案、作成、実績管理 (営業、工場など関連部署と連携して作成します) ・中期計画の企画立案 ・債権管理に関する業務 (2)原価・需給管理 ・需給管理(受注~出荷まで、加古川、泉大津間の調整含む) ・泉大津工場の原価管理 ・原材料管理、リスク対応 (3)その他業務 ・全体の需給状況確認と製薬会社、医療機器会社/業界の動向、展望などの情報収集、中長期的な需要予測 ・市場全体の状況変化等の情報収集、高付加価値品への対応 ※出張の有無:有、不定期(サプライヤー、外部倉庫、顧客等)
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下記いずれかの業務を行っていただきます。 ■データパイプライン開発業務：情報系システム基盤に関する開発 ■インフラ構築・維持業務：サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討 入社後、まずは「情報系システム基盤」の開発・構築・維持業務を経験し、システムやサービスの知識を習得していただきます。 半年～1年後には現行システムの課題や改善点を見出し、データクラウドプラットフォーム等を活用した次期情報系システム基盤構築に向けた企画・実現性検証、クラウド移行等の更改検討をリードしていただくことを期待しています。 また、上記以外にも同グループ内で実施する以下業務にも直接的に関わる事も可能です。 ・事業毎の最適なデータマートやフロント画面機能等の要件定義、実現方法、開発内容決定 ・システムの安定稼働のためオブザーバビリティ向上、データ分析に基づく運用改善の自律的な実践 ・ビジネスの加速・効率化のためのデータ分析支援、ビジネスプラットフォームの企画と開発
■医療ITやサービスに関するデジタルソリューション、ソフトウェアの研究開発を担当していただきます。 【具体的には】 ・機械学習・生成AIなどを利用した医療情報や医療画像の解析、利活用検討 ・クラウドサービスを活用した医療情報システムの設計構築、情報セキュリティ管理 ・社内研究開発テーマに向けた各種アルゴリズム開発、社外との共同研究等 ・社内業務改善に向けたデータの利活用検討等 【担う役割】 技術専任マネージャーの下で研究開発テーマの実務を担いながら若手社員の技術指導を行い、数年後にはご自身が技術専任マネージャーの候補を目指していただきます。 あるいは、当初から技術専任マネージャーとして研究開発テーマを技術的にリードしていただきます。 【業務の魅力】 医療現場にもデジタルの波が押し寄せ、医療業界のDX化は急加速しています。その様な中でIT・ソフトウェアの技術を通じて医療への貢献を実感することができる遣り甲斐のある仕事です。
■高度な分析手法を活用しながらクライアントのデータと既存のビジネス・プロセス・事業目標や成長計画を把握し、 データ分析を通じてビジネスの成長に貢献していただきます。 【具体的には】 ・Power BIおよびPurviewまたは同等の製品を用いたデータ利活用プロジェクト ・データマイニング、データ分析、データモデリング、データガバナンス ・SQLまたはPythonを活用したデータ分析・レポーティングを目的としたデータ生成・抽出
■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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■アイリスグループの公式ネット通販事業であるアイリスプラザに関するデータアナリティクス等専門的な業務を担当します。 【具体的には】 EC領域の事業ニーズを踏まえ、データマネジメント基盤と分析基盤を活用しながらビジネス実装までを実行し、データ利活用による価値創出を行います。 データ分析ソフト Tableauを活用し、KPI改善の効果検証や施策の実装などに取り組みます。 一例としては、顧客コミュニケーションの課題についてデータアナリティクスの適用アプローチを考案し、関係部門と協働しながら担当者業務に適用できるシステム実装を支援するなどをおこなっています。
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■全社DXに関するデータアナリティクス等専門的な業務を担当します。 ※同社グループ会社iFIND株式会社に勤務いただく求人です。 【具体的には】 ■商品企画、生産、マーケティング、広告、販売、営業、プロモーション、品質管理、顧客コミュニケーションなど様々な領域で事業ニーズを踏まえ、データマネジメント基盤と分析基盤を活用しながらビジネス実装までを実行し、データ利活用による価値創出を行います。 例：マーケティングにおける顧客コミュニケーションの課題についてデータアナリティクスの適用アプローチを考案し、コンサルタントやエンジニアと協働しながら担当者業務に適用できるシステム実装を支援します。また事業側メンバーと一体になり、KPI改善の効果検証や施策の実装、継続定常化に取り組みます。
データベースの設計・構築・運用支援、データ分析基盤の設計・構築、顧客のデータ活用支援、データ利活用ビジネスのサービス企画開発などをご担当いただきます。 将来的には、システム開発や基盤構築だけでなく、リーダーやラインマネージャ、サービス企画・実装、サービス運営など、適性に応じた様々なキャリアパスが選択可能です。データドリブン経営を支援し、データベースやクラウド技術を駆使して顧客の収益向上に貢献するテックリードやコンサルタントとしての役割も担います。技術力の高い専門家が多く在籍するチームで、技術を深く学ぶ最適な環境が整っていて、若い社員が多く協力しながら高い目標を追求しています。さらに、海外ベンダーとのやり取りや、AWS re:Invent、Snowflake Summit、Oracle AI World、Google Cloud Nextなどの海外カンファレンスへの出張機会も豊富です。 ■開発環境/商材の説明 同部門では以下の技術・スキルを使用してデータ基盤の設計・構築を行います。 ・データ基盤の設計・構築： SnowflakeやAmazon Redshift、Oracle DatabaseなどのDWH/データベース ・データモデリング： データカタログやデータマートの設計で、構造化と価値創出のモデリングスキル ・ダッシュボード設計・開発 BIツールを用いた分析結果を視覚化 ・データ連携・加工処理 ETL製品を使ったデータ連携や加工の設計・開発 ・AI/MLの活用 AIや機械学習を利用して売上予測などの高度なデータ活用スキル ※経験は必須ではありません。入社後に学び、部門内でフォロー体制があります。
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）
■自動車業界における多様化・高度化する顧客課題に対し、プロジェクトマネジメントや品質エンジニアリングの知見を活かしたソリューションビジネスを展開しています。特に、ソフトウェア・ディファインド・ビークル（SDV）開発においては、品質向上に直結する取り組みをリードし、顧客価値の最大化を図っています。こうした取り組みをさらに加速させるため、同社の強みを活かしながら、顧客課題の解決に貢献できる人材を募集しています。 【業務内容】 車両開発における各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたデータ活用やシステム化に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行います。採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。 【業務詳細】 ・要件定義・ヒアリング：車両開発に関するヒアリングを通じて、データ活用や分析、その他の手段で解決可能な課題を抽出し、要件に落とし込んだ上で顧客との合意形成を行います。 ・PoC（技術検証）：要件に基づき、期待される効果の妥当性を検証するためのトライアルサービスを開発します。自ら開発を行う場合と、子会社に委託する場合があります。 ・本開発：本開発は原則として子会社に委託し、進捗確認や品質管理など、開発窓口としてのマネジメントを担当していただきます。 ・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務活用まで支援します。導入後は事例として整理し、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。 ・マネジメント：上記業務全体をチームで遂行するために、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。
■同社サービスを中心とした顧客企業・官公庁の課題を明確化した上でデータ分析を行い、ビジネス影響も踏まえ、データに基づくマーケティング施策・システム導入の意思決定プロセスをの実現を行っていただきます。 【具体的には】 小売業・メーカー・官公庁に対するデータコンサルティングに関連する、以下業務に携わっていただきます。 ・営業担当と連携した、同社サービスを中心とする顧客企業・官公庁の課題ヒアリングおよび現状把握、課題明確化、優先順位付け ・特定した課題に対する原因仮説の立案および仮説検証に必要な分析設計 ・分析設計に基づく、適切なシステムや定義によるデータ抽出およびデータ分析 ・分析要件定義に基づく、チームのタスク計画立案や遂行管理およびメンバーへの業務分担やチームマネジメント
■半導体製造工程から得られるビッグデータを解析することで、製品不良／異常装置の早期検知、或いは原因の特定を行っていただきます。解析には機械学習を活用し、検知力の高感度化、効率化を図っていただきます。更に業務の自動化を促進するためのシステム構築と運用管理を行っていただきます。 【具体的には】 ・要素プロセス装置のパラメータと測定値との相関解析を行いモデルを構築、測定値を疑似的に予測、プロセスエンジニアと議論し精度改善と効果確認 ・種々の画像データを機械学習し、不良原因の特定、異常を早期検知 ・マニュアル作業を低減するための自動化システムを構築、それを安定的に稼働 【同社で半導体エンジニアとして働く魅力】 ・世界の半導体に関する最先端の情報を、いち早く入手し、開発に生かすことができます。最先端の技術を活用し、時代をリードする最先端の製品開発を行うことが可能です。 ・比較的業務の幅、裁量が広く、技術の提案等を行うことができます。狭い範囲の決められた仕事をこなすのではないため、技術者としてのレベルアップを図りやすい環境が整っています。
同社およびグループ会社が提供する モバイルサービス、さらに アプリや金融サービスなど幅広い領域におけるマーケティング活動を、データ分析を通じて高度化させるポジションです。 市場や顧客の動向を読み解き、マーケティング課題に対する仮説を立て、データ抽出・集計・分析を行い、結果をレポートとして提案します。 データを活用し、より効果的な施策を生み出すことで、事業成長に直接貢献できるやりがいのある仕事です。 【具体的には】 ■各種事業領域におけるデータ分析業務 1. 課題把握・仮説立案 各種事業におけるマーケティング課題に対して、背景を整理し、課題解決に向けた仮説を立案 2. データ収集・準備 課題解決に必要なデータをシステムから抽出し、分析に適した形に整備 3. 分析実施 目的に応じた手法を選択分析を選択し、分析結果を可視化 4. レポート・提案 分析結果をレポートとしてまとめ、関係部署へ報告し、データに基づく改善提案や施策立案をサポート ■その他付帯業務 ・実績動向の可視化（帳票、ダッシュボード） ・各種施策の検討から効果検証 ・過去実績を基にした予測/シミュレーション ・機械学習モデルを用いた各種スコアの構築/利活用 ・生成AIによる業務効率化推進
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■AI技術部は、グローバルにおけるAgentic AIおよび生成AIの高付加価値アセット開発と展開を推進する組織です。また、システム開発のプロフェッショナルとして現場・案件の支援も実施します。同社の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIやシステム開発に関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。 顧客業務を理解し、課題解決を提案・推進できるメンバーを同社は求めています。 同組織で募集している下記ポジションから、選考プロセスの中で、希望と、経験・適性を踏まえていずれかの提案があります。 面談・面接を通して、自身に適したポストを検討されたい方向けの募集となります。 【具体的には】 各ポジションは以下となります。 ■【技術】アジャイルプロフェッショナル（スクラムマスター／プロダクトオーナーアシスタント／大規模アジャイル導入コンサルタント） ■【技術】ITグランドデザイン・コンサルタント ■【技術】ソフトウェアアーキテクト ■【技術】ローコードプラットフォームを活用したシステム開発のエバンジェリスト・アーキテクト ■【技術】グローバル（欧米中心）ビジネス拡大に向けた生成AI活用の企画・推進 ■【技術】生成AIのグローバルアセット開発・展開 ■【技術】生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略策定とアセット開発・展開（アプリケーション開発） ■【技術】生成AI・ITコンサルタント／技術支援 ■【技術】AIエージェントの社会実装に向けたAI技術活用リーダ ■【技術】AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォーム技術者
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■テクノロジーコンサルティング＆ソリューション分野（TC&S分野）では、顧客のDX推進や課題解決に向けて、先進技術を活用したソリューションやサービスを提供していて、当分野のソリューションやサービスを開発するエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 TC&S分野内のエンジニアを募集している下記ポジションの中から、書類上のご経験・適性を踏まえて最適なポジションの提案があります。 ■TC&S分野とは 同社の事業領域のうち、公共・社会基盤、金融、法人分野は顧客業界特化型である一方、TC&S分野は業界横断で価値提供しています。 最新のテクノロジーを用いて、顧客の課題解決に向けて伴走している組織です。 中でも同分野のエンジニアは、ソリューションやサービスのきかく・設計・開発・導入・運用・プロジェクトマネジメント等の様々な経験を積むことが可能です。 ◆提案ポジション例 ・データ分析・活用に向けたプラットフォームの企画・開発 ・DX推進に向けたデータサイエンティスト ・働き方改革ソリューションの企画・開発 ・ゼロトラストを前提としたセキュリティエンジニア 等
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同社にて、下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ■データドリブン実現のためのコンサルティング支援 ・データ戦略策定、データ活用ソリューション支援 ・データに関する体制構築支援 ・データマネジメント構想策定、データガバナンス推進支援 ■データ活用・データマネジメントプラットフォーム構築支援 ・データアーキテクチャー策定 ・データレイク、DWH、ビジネスインテリジェンスなどの基盤構築ソリューション支援 ・MDM／ETL／データHUBなどのデータ連携基盤整備支援 ・データモデリング／データ設計支援 ・データ管理に関するサポート支援（データカタログ、データクオリティ） 【この職種の魅力】 ・データの専門家として非常にニーズが高い職種です。 ・DX、AI、アナリティクスといった先進テクノロジーやマイグレーションや基盤再構築といった取り組みの中で、求められる分野であり、今後、さらなる成長が見込まれます。
同社のMI（Materials Informatics）センターにて、MI技術開発体制の強化、対象分野の拡大のため以下業務に従事していただきます。 【具体的には】 ■情報科学（機械学習、統計学、データ分析など） ■情報システム（ソフトウェア技術、システム開発、情報セキュリティなど） ■計算科学（量子化学計算、第一原理計算、分子動力学計算など） 上記の知見を活用し、同社の各分野（有機、無機、高分子、バイオ等）の材料開発を促進するための情報プラットフォームの企画・設計・開発・運用、および研究開発におけるデータ活用・連携業務、MI理論構築、アルゴリズム開発をご担当いただきます。
■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ご担当いただきます。 人材の流動性を重要視していて、職務内容については、強みや希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定されます。 【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
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■ソフトウェアエンジニをご担当いただきます。 【具体的には】 AI技術への専門知識に基づいたプロダクトの応用方法を提案していただきます。 ＜詳細＞ ・AIを活用しプロダクトの価値を向上させる先行技術開発 ・特定領域のアルゴリズム開発を行うAI機能設計 【ポジションの魅力】 ・日本全体、そして世界へと羽ばたくことを目指しているプロダクトをリードすることが可能 ・大企業の規模感でありながら、スタートアップのようなスピード感をもって働くことが可能 ・ポジションや年齢、性別、国籍にとらわれずにフラットな意見交換ができる風土がある
■社会インフラを支える産業用電源装置・蓄電システムの研究開発業務を担当いただきます。 社会や人々の生活基盤を支える重要な製品であり、地球環境への貢献につながる製品もあるため、強いやりがいを感じられる職種です。 【具体的には】 産業用電源装置・蓄電システムの制御技術開発 ・AIを用いた充放電・温調・運転条件の最適化（最適制御）アルゴリズム開発 ・需要・負荷予測（時系列予測）モデルの開発 ・AIを用いた異常検知（予兆保全）、劣化診断／寿命予測モデルの開発 ・モデルの実装（Python等）および実機／シミュレーション環境での検証・運用設計 ・AIを活用した設計開発プロセスの効率化（要求仕様整理の支援、設計案の自動生成／比較、評価データ解析の自動化、など） ※産業用電源装置・蓄電システムとは：以下の施設に搭載されているバックアップ用の電源装置であり、社会インフラの一翼を担う重要な設備です。 ビルやショッピングセンター等の商業施設、鉄道（駅）・道路・通信等のインフラ施設、プラント（工場）やデータセンター、上下水道・ダム など また、蓄電池システムは、BESS（Battery Energy Storage System）を中心に、系統安定化・需給調整・再エネ出力変動対策などに用いる大規模蓄電システムを手掛けています。 さらに、電力市場取引も見据え、蓄電池と系統をつなぐパワーコンディショナ（PCS）を含む周辺機器・制御まで一体で提供しています。
顧客の AI 活用における課題に対して、AI 戦略立案や AI ソリューション導入の推進など、JBS の AI エンジニアとして顧客ステークホルダーと協働し、AI トランスフォーメーション（AX）をリードしていただきます。 特定の製品やベンダーに縛られることなく、経営課題を起点に最適な AI ソリューションを設計し、構想策定から実装・運用定着までを顧客と共にやり抜く開発を行います。 【具体的な業務内容】 ・生成 AI および機械学習モデルの設計・実装 ・アーキテクチャ設計および技術選定（Azure、AWS、GCP などのマルチクラウド対応） ・MLOps 基盤の構築および運用設計 ・RAG 環境の構築および生成 AI アプリケーション開発 ・Azure OpenAI、Copilot、Google Vertex、Anthropic Claude などを活用した AI ソリューション開発 ・大手企業の業務データを活用した AI ソリューションの企画および実装支援 ・AI 関連技術ナレッジの社内外への展開 ・先端 AI 技術の活用による同部門における新サービス開発・企画検討・立案 ＜プロジェクト例＞ 対象：大手製造業、小売・流通業、金融機関、メディア・エンターテインメント企業 ・営業支援 AI エージェントの開発 ・エンタープライズ向け生成 AI 利活用環境の構築（RAG 基盤など） ・業務特化型 AI モデルの開発および運用 ・データ分析基盤の構築および BI ダッシュボード開発 ・AI 活用定着化の支援（チェンジマネジメントおよびトレーニング実施） ・既存業務システムとの AI 統合プロジェクト ・Microsoft 365 Copilot の導入およびカスタマイズ支援
■現在、半導体製造装置から取得されるデータを活用し、不良検出、レシピ補正、装置状態予測などのアルゴリズムを開発・製品化する業務を推進しています。 単なるデータ解析にとどまらず、リアルタイム収集から、異常検知／予兆解析アルゴリズムの設計、さらに制御ソフトウェアへの実装・検証まで一貫して担当いただきます。 【具体的には】 ・装置データ収集システムの開発・改善 ・取得した装置データの収集・解析基盤の設計・開発 ・不良検出・異常予兆・レシピ補正アルゴリズムの企画・実装・評価 ・プロセス特性や装置条件に基づいた動的レシピ補正ロジックの開発（Run-to-Run制御含む） ・AI／統計モデルによるプロセスパラメータ最適化 ・構築したアルゴリズムを製品ソフトウェアに組み込む実装・UI開発（C#, Python 等） ・開発・評価環境の自動化（学習データ生成、シミュレーション） ※要素開発寄りの業務に従事できるためアカデミック側の方も歓迎します。
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■Industrial Advanced Technologyコンサルタントをご担当いただきます。 【役割】 製造業・建設・小売業等の深い業界知見とAIテクノロジーを融合し、次世代のデジタル変革を推進するコンサルティング業務を担当いただきます。単なる戦略立案ではなく、AI実装から運用まで一気通貫でクライアントの業務プロセス改革・新規ビジネス創出を実現します。 【主なサービスメニュー】 生産・SCM領域を中心に、AI・IoT・データ分析を活用したアジャイル開発により、以下3つの柱でコンサルティング支援を実施： 1. AI-Driven Digital Transformation（Business） AIによる業務効率化・自動化の戦略策定・実行支援 Agentic AI・Physical AIを活用した新規ビジネス創出 現場ノウハウのAI化・技術継承ソリューション 法規制AI・コンプライアンス自動化システム構築 2. Technology Platform Development（System） AI／ML基盤・MLOps環境の設計・構築支援 Digital Twin・IoTプラットフォームの開発・運用体制構築 QCD 4M PSI分析AI等の業務特化型AIシステム開発 リアルタイムデータ分析・予測基盤の実装支援 3. Innovation & Strategy Consulting AI戦略立案・ロードマップ策定支援 ISG（Innovation Showcase Garage) でのクライアント体験型デモ 新工場ライン設計・Digital Twin活用コンサルティング 組織変革・AI人材育成プログラム設計
同社にて、ご経験やご希望、適性に応じて、以下のいずれか、または複数の業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・AIプロジェクトの要件定義・ヒアリング：社内外の顧客の課題をヒアリング、AIで解決できる顧客課題を発見、要件に落とし込み顧客との合意をとる ・PoC：要件定義の内容が想定の効果が出せそうかを技術検証するため、トライアルのサービスを開発する （自身で開発する場合、オフショア先の子会社に委託する場合あり） ・オフショア開発管理：オフショア先の子会社に開発を委託した際、進捗確認等マネジメントを実施 ・AIシステムの導入：開発したサービスを顧客または対象のチームに導入し、業務活用を推進、他の顧客や他チームでも活用できるよう、導入事例としてまとめ、展開・普及活動を行う ・先進AI技術動向の調査：AI分野における最新の技術・ツール・業界トレンド等を広く収集・分析する ・PM、PL：3名～100名規模のプロジェクト全体の進捗管理や課題管理、リソース調整、関係者とのコミュニケーションなどプロジェクトマネジメント全般 【組織ミッション】 テストのみならず、品質のあらゆる領域で業界スタンダードとなり、顧客製品/開発の品質向上に貢献し続ける
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■生成AIオファリング／ソリューションの企画・立上げと顧客のビジネス変革に必要となる取り組みの提言・戦略策定から実行・成果創出までの顧客伴走支援を実施いただきます。 【具体的には】 ⁻ CX変革／業務効率化オファリングの企画・サービス化 - 事業部門／DX部門／経営層への課題ヒアリング、プリセールス - 生成AIによる変革テーマ、新業務プロセス設計、変革ロードマップ策定、ROI 試算 - 生成AI活用PoC設計、実行、評価 - KGI達成のためのアクション定義、KPIの設計、モニタリング／フィードバックプロセスの設計・実行支援 など
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同社にて、主に以下の業務を担当いただきます。これまでのご経験を参考に、ご自身に適した業務から優先的に担当いただきます。 ■AIをはじめとした先端技術の調査・研究 ■先端技術を活用したシステム開発 【具体的には】 ①AIをはじめとした先端技術の研究 ・論文などによる最新技術の調査 ・動作検証 ・性能向上施策の検討、評価 ・研究成果の社内公開 ②先端技術を活用したシステム開発 ・先端技術を利用したサービスの検討 ・プロトタイプ開発、PoCの実施 ・社内へのシステム展開 【プロジェクト事例：AIチャットボット開発】 －開発体制：1~5名体制（参入いただくプロジェクト規模により変更があります。） －使用言語：Python、JavaScript －使用OS： Windows、Linux －担当フェーズ：AI精度向上、基本設計～システム試験、インフラ構築、運用保守 【このポジションで働くメリット】 1.最先端技術の知見習得 ・技術の最前線の状況を把握し、評価・分析する経験が得られます。 ・AIを活用したシステムの企画～開発までの経験が得られます。 ・IT業界全般の知識やデジタルトランスフォーメーションについて学べる。 2.次世代リーダーへのキャリアパス ・将来のリーダー・マネジャー候補としてのチーム運営の経験を積める。 【キャリアパス】 研究開発(R&D)業務の実務を担当いただきます。 先端技術の調査・研究、検証・分析など、これまでのご経験を参考に、ご自身に適した業務から優先的に担当いただきますのでご安心ください。 また、将来のリーダー・マネジャー候補者としてのチーム運営面も含めてステップアップしていただきます。
同社情報システム本部 情報システム部の専任担当として、生成AI（LLM）を中心とした最新技術の検証から、全社導入に向けた環境構築、業務適用への企画・推進までを一貫してご担当いただきます。決まったシステムを作るのではなく、「同社のビジネスにおいて、どこにAIを適用すれば最大の効果が出るか」を探索し、形にしていくポジションです。 【具体的には】 ・全社AI活用の方針策定・ロードマップ作成 ・生成AI活用基盤（社内版ChatGPT、RAG環境等）の設計・構築・運用 ・各事業部門（研究開発、マーケティング、製造、営業等）との連携によるユースケースの発掘 ・PoC（概念実証）の実施、プロトタイプ開発 ・AI活用におけるセキュリティガイドライン・利用ルールの策定 ・社内リテラシー向上のための研修企画・勉強会の実施 ・最新AI技術の調査・検証および社内展開 【プロジェクト事例（想定）】 ・社内ナレッジ検索システム（RAG）の構築による、問い合わせ対応の自動化・効率化 ・マーケティング部門における広告コピー・商品PR文の生成支援ツールの開発 ・研究開発部門における論文要約・実験データ分析補助AIの導入 【ポジションの魅力】 ・AI推進の「旗振り役」： 全社的なAI活用の第一人者として、ルール作りから技術選定まで大きな裁量を持ってリードできます。 ・ビジネスインパクトの大きさ： 事務効率化だけでなく、新商品開発や顧客体験の向上など、メーカーとしての競争力に直結するプロジェクトに関われます。 ・最新技術への挑戦： 生成AIをはじめとする新しい技術を積極的に試し、実戦投入できる環境です。
同社にて、ご経験やご希望、適性に応じて、以下のいずれかまたは複数の業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・AIプロジェクトの要件定義・ヒアリング：社内外の顧客の課題をヒアリング、AIで解決できる顧客課題を発見、要件に落とし込み顧客との合意形成 ・PoC：要件定義の内容が想定の効果が出せそうかを技術検証するため、トライアルのサービスを開発する （自身で開発する場合、オフショア先の子会社に委託する場合あり） ・オフショア開発管理：オフショア先の子会社に開発を委託した際、進捗確認等マネジメントを実施 ・AIシステムの導入：開発したサービスを顧客または対象のチームに導入し、業務活用を推進、他の顧客や他チームでも活用できるよう、導入事例としてまとめ、展開・普及活動を行う ・先進AI技術動向の調査：AI分野における最新の技術・ツール・業界トレンド等を広く収集・分析する ・PM、PL：3名～100名規模のプロジェクト全体の進捗管理や課題管理、リソース調整、関係者とのコミュニケーションなどプロジェクトマネジメント全般
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
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。
主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS（MuleSoftなど）の構築、A2A（※）やMCP（※）などの技術プロプロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。 また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定していて、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。 同社グループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。 ※A2A ： Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携（通信・協調）するためのオープン規格 ※MCP ： Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム（データベース、API、ファイルシステム等）を標準化された方法で接続するオープン規格 【AIに関連するプロジェクト事例】 ・大手通信会社：複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ ・大手製造業：データ活用基盤アーキテクチャ検討 データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制
最先端のSMT（Surface Mount Technology）ラインをさらに進化させるため、AI・機械学習を活用した自動化・省人化ソリューションの開発をご担当いただきます。 製造現場の未来をつくる技術を、自らの手で形にしていただけるポジションです。 【具体的には】 装置や生産ラインから得られる膨大なデータを活用し、以下のようなサービス・システムを開発します。 ・ 予知予測保全： 装置メンテナンスの最適化・故障予測 ・ 画像解析AI： 装置内カメラを用いた異常検知システム ・ 行動分析： 作業者の動作を分析・評価し効率化に繋げるソリューション ・ データ活用基盤： ビッグデータを駆使した複合的な分析・意思決定支援システムの構築 【このポジションの魅力】 ・ 世界トップクラスのメーカーと共創し、グローバルに通用するソリューションを開発できる ・ 装置やユニットなど、幅広い領域の開発に携わり、多様な技術経験を積める ・ 工場の自動化・省人化を直接推進し、ものづくりの現場に大きなインパクトを与えられる ・ 顧客との対話を通じて、ニーズや製品価値をダイレクトに実感できる
■同社にて、以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・自動車車体設計におけるデータ利活用DXツールの開発 ・AIエージェントによる社内業務アプリケーションの開発 ・技術支援ワークフローシステムおよびツールの開発 ・Local LLMを使った評価業務の効率化 ・ソフトウェア開発で利用する生成AIツールの開発 ・AIによる船舶制御の先行技術開発 ・AIのOSSを応用した映像解析開発 ・AIプロンプト自動更新機能の開発 【関われる製品・サービス】 自動車（開発効率化・自動化/生産効率化）、ロボット、次世代デバイス、医療機器、AR/VR製品、センシング/IoT 等
■以下の業務領域を主なスコープとし、業務プロセスの現状把握と課題抽出、AI技術の適用領域の特定・PoC設計、ステークホルダーとの要件定義・ファシリテーション、社内データ・システムチームとの連携を行います。 【具体的には】 ・需給調整（S&OP）領域：需要計画と供給計画の整合、需給ギャップの可視化／意思決定支援 ・生産領域：生産現場等でのAI活用促進、工場での製造計画立案支援など原材料／部材調達やロジスティクス領域は別部門が担当のため主要な領域ではありませんが、必要に応じて各部門と連携する可能性はあります。 【担う役割】 同ポジションは、AIスペシャリストとして、オペレーション部門におけるAIなどのデジタル技術を活用したプロジェクトの「企画」「実行」「現場への定着」を一気通貫でリードする中心的な役割を担っていただきます。プロジェクトの成否に直結する、極めて重要な役割です。 ・真の課題発見：現場に入り込み、「本当の課題は何か」という問いを設計し、AI活用に向けた仮説を構築する。 ・変革の推進：AI技術の選定、PoCの実行、そして現場／IT／本部／経営層など多様なステークホルダーを巻き込んだ業務変革を推進する。
生産現場・間接業務領域におけるAI活用と、AIを活用した内製開発の両面から業務改革を推進します。現場に足を運び、業務部門と一体で課題抽出し、AI活用テーマの企画・PoC・システム化・展開まで一気通貫で担当いただきます。社員がAIを日常的に使いこなせるよう、部門横断的なAI活用施策の推進担当として下記のいずれかの業務で活躍いただきます。 【具体的には】 ①AI活用施策の企画・推進リード ・生成AI／RAG／AI自動化を用いた業務改善テーマの企画・PoC推進 M365を中心としたAI活用（Copilot、AI Builder、Power Apps/Automate、Teams AI拡張など）の展開 Azure OpenAI Service、Azure AI Search、AutoML等を使用したユースケース創出 ・部門横断の市民開発／EUC活動の推進 社内向けAIガイドライン作成、プロンプト標準化、セキュリティ整備 社員向けAI教育企画 利用状況の分析と活用拡大施策の推進 ②AIを活用した内製開発プロセスの確立・推進 ・GitHub Copilot、C#、Python を利用した内製開発プロセスの標準化・実装 要件定義〜設計〜開発〜テスト〜導入〜運用までの一連の開発 M365＋AIを活用した高速開発（Power PlatformとAI統合） ・AI機能（RAG、LLM推論、Azure AI Services）を組み込んだアプリケーション／Bot開発 ③生産現場DXとの連携 ・生産管理・製造現場・物流領域でのAI活用テーマ創出 製造現場と共同し、現場で使われるAIサービスの設計・展開 海外拠点を含むグローバル生産におけるAI活用テーマの企画・支援（画像AIによる作業分析支援、需要予測AI、在庫最適化AI、異常検知など）
同社にて、データ・AIの基盤構築や活用、推進領域を担当いただきます。 【具体的には】 ①データ基盤構築 ・BigQueryを中心としたデータ基盤の設計・構築 ・EC・CRM・マーケティングデータの統合 ・データパイプライン構築 ・データマート設計 ②WEBアプリ開発/業務改善支援 ・Python等でのアプリケーションやAIを活用した業務改善ツールの開発 ・データ活用プロジェクトの技術実装 ③開発ディレクション ・外部パートナー/派遣エンジニアとの開発推進 ・技術仕様整理 ・開発プロジェクトの進行管理 ④BI/分析チームとの連携 ・Tableauチームと連携したデータマート設計 ・分析要件に基づくデータ整備 ・データ構造改善 【キャリアパス】 データ基盤・AI活用の中核人材として事業と技術の両面でキャリアを広げていくことが可能です。ご志向や強みに応じて、以下のようなキャリアパスを想定しています。 ■データエンジニアリング領域 データ基盤の設計・構築をリードするデータエンジニア / テックリードとしてキャリアを発展させることができます。 ■AI / データ活用領域 PythonやAI技術を活用したデータ活用・AIプロジェクトの推進役としてキャリアを広げることも可能です。 ■データ組織のリーダー 将来的には、データエンジニアや分析チームをまとめるデータ組織のリーダー / マネージャーとして活躍いただきます。 【ポジションの魅力】 ■データ基盤とAI活用の両方に関われる データパイプライン構築からAI活用まで一貫して関わることができます。 ■事業に近いデータエンジニアリング EC売上・顧客データなど事業に直結するデータを扱うため、開発成果がそのまま事業改善に反映されます。 ■AI活用プロジェクトに関われる 生成AIやデータ分析AIなど新しい技術の検証・活用にも関われます。
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自社開発のパフォーマンスエンジニアリングプラットフォーム『Fixstars AIBooster』のForward Deployed Engineerとして、製品の導入・活用支援・開発チームへのフィードバック・営業支援をご担当いただきます。 顧客が直面するAI開発（環境構築、精度改善、パフォーマンス改善など）の技術的な課題を解決し、製品価値を最大化することで、顧客と自社製品双方の成功を能動的にリードするポジションです。 【具体的には】 ・顧客へFixstars AIBoosterの導入・活用支援 ・顧客のAI開発における困りごと全般の解決支援（環境構築、精度改善、パフォーマンス改善、etc...） ・製品導入から活用促進までのプランの構築 ・顧客課題に基づく技術検証や製品仕様へのフィードバック ・活用事例などによる営業・マーケティング支援
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