■製造領域のITコンサルタント業務をご担当いただきます。 モノ作りの現場を理解し、その中での課題を具体的に収集し改善活動と会社の経営方針や外部環境の変化に対して検討すべきことを整理整頓し、優先度をつけて具体的なアクションプランを検討します。そしてプランに従って具体的なプロジェクトを立ち上げ、パートナーの選定や自らが手を動かして案件の推進を行っていただく予定です。 【具体的には】 ・モノ作りの現場～システム・業務全体を俯瞰して「現場の目線」「本部機能の目線」「経営の目線」で課題の抽出と解決のアクションプランを描く ・描いたアクションプランを具体的なプロジェクトとして立ち上げ、顧客と一緒に推進する ・自らも手を動かし、ビジネスやアーキテクチャのデザインから、システムの設計・開発を行う
■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。
【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
■同社にて下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・光学系構想設計、画像品質向上に向けた実機評価検証、最適化(40%) ・AIソリューション/画像処理をコアとした検査ソフトウェア開発（40%） ・外部連携等を通した最新技術習得とともに、将来を見越した新規技術開発を推進（20%） 【期待する役割】 ・同社全体の横串組織である生産技術研究所として、生産工場の完全自動化・無人化を目指すうえで大きな役割を果たす外観検査技術の高度化を推進する。 ・その中で光学系、撮像系の構想設計、及び実機検証を行うとともに、AIも含めた画像処理技術を駆使することにより、これまで実現できなかった検査自動化を加速させる。 【仕事のやりがい・面白さ/仕事の厳しさ・難しさ】 AI技術が発展している今日においても製品の外観検査は目視検査が行われているケースが多く、完全自動化を進めるうえでは、照明等の光学系も含めた外観検査技術開発が必須であり、開発した検査技術を用いて、工場の自動化を加速させる面白さがあります。画像を用いた検査自動化には未だ課題も多いですが、原理原則に基づいた光学設計、実機検証、AI技術も含めた画像処理を駆使し、自ら課題を解決に導くことで、これまで出来なかった検査を実現したいという意欲のある方を募集しています。
■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
■同社にて生成AIエージェントを活用した新しい開発スタイルを構築・実践する新設部門の立ち上げメンバーとして、業務をリードしていただきます。 生成AIエージェントの登場により、ITシステムの開発プロセスは大きな転換期を迎えています。同社では、米Cognition AI社の自律型AIソフトウェアエンジニア 「Devin」を活用したAI駆動開発コンサルティングを顧客に提供しています。従来、人手に依存していた開発作業はAIとの協働によって再構築され、少人数でも大規模なシステムの開発・運用が可能な時代が到来しています。同社ではこれを単なる新技術ではなく本質的な構造変化と捉え、次世代の開発アプローチを実践する専任部隊を新設しました。その立ち上げフェーズに参画いただけるコアメンバーを募集します。 【具体的には】 新しい開発スタイルを構築・実践する新設部門の立ち上げメンバーとして、以下の業務をリードしていただきます。 単なる技術提供にとどまらず、クライアントのビジネス課題に対する最適なソリューションを構想する「技術×コンサルティング」両面の視点を持って活動いただきます。 ・Devinの導入コンサルティング（環境構築、トレーニング、活用支援、PoC） ・AIエージェントを活用した業務アプリケーションのPoCおよび開発 ・AIエージェントファーストな開発プロセスの再設計、伴走支援 【得られるスキル】 ・AIとエンタープライズアーキテクチャの融合を実現する先進的なプロジェクトへの参画/生成AIを中核とした全く新しい開発スタイルの実践経験 ・急成長中の「AI×ITコンサル」領域における高い市場価値と専門性の獲得
■同社にて、以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AIエージェントや生成AIを用いた業務アプリケーションの開発し、AI-nativeな社会の実現を力強く推進します ・メンバーまたはテックリードとして顧客の真の課題を見極め、業務プロセスそのものをAI前提で再構築し、技術検証および設計開発を主導します ・生成AIの先端技術を継続的に調査し、インフラ・アーキテクチャ検討や汎用的なツール・コンポーネント開発等のR&Dの推進します ・学会発表、講演、書籍執筆などのプロモーション活動を通じて、社外に同社のAI技術力と実績を広く発信し、業界の発展に貢献します 【魅力】 ・金融、製造、流通、小売、公共、医療など多様な業界・顧客の課題に対してAIを用いた提案・検証・開発から運用まで一気通貫での社会実装に挑戦できる ・同社グループがもつ経営とITの圧倒的なケイパビリティにAIを融合して大きなインパクトを狙える土壌がある ・経産省「GENIAC」参画メンバーや競技プログラミングのトップ層などAI・アルゴリズムの高い専門性を持つ多様なメンバーとチームとなり切磋琢磨し成長できる環境 ・特定の製品にとらわれず技術に中立、最適な解決策の追求ができる ・研究職でなくとも学会参加や勉強会等を通した基礎技術の研鑽ができる
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■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
あなたのキャリアプラン、習得したい技術、挑戦したい業務等の希望を最大限考慮し、以下のAI求人を含む当社の多様なIT案件の中から最適なプロジェクトに参画頂きます。 またAI業務未経験の方でも、充実の社内研修・営業のサポート体制があるため、安心して調整可能です。 【AI開発案件例】 ①設計最適化ツールの開発業務（AI／車載） └設計・形状・解析の最適化デジタルツール開発における実装フェーズをメインで担当頂きます。また、開発したツールをシミュレーションソフトへ連携させ、生成Aiアルゴリズム開発にも携って頂きます。 ②自動車開発向けシミュレーションシステム開発 └自動車の燃費やEVの走行状況、衝突シミュレーションなどを行うシステムの開発を担当頂きます。WEBアプリのフロントエンド・バックエンドどちらの開発にも携わっていただき、スキルに応じて基本設計から下流工程まで幅広く対応頂きます。 ③AI及びクラウドを活用したDX支援ソフトウェア開発 └法人企業クライアントの定例ミーティングにて要望ヒアリング・AIアプローチ提案・要件定義・アジャイル方式によるAIソフトウェアの開発・実装・クラウド環境による運用（AI開発）など幅広くご対応頂きます。 【豊富な研修制度】 ①エンジニア主催の技術勉強会 年間1,040回、参加者11,193名(2024年度) ・生成・大規模言語モデル（LLM）活用 ・画像認識応用システム開発者養成講座 その他研修事例：https://www.meitec.co.jp/news/sustainability/2025.html ②研修部門主導の技術研修 年間805回実施（2024年度実績） ・Pythonによる機械学習モデル作成 ・機械学習ツール活用 ・ディープラーニングによる画像認識モデル作成など 上記以外も多種多様な研修があり未経験の方でも挑戦しやすい環境です。
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■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）
■ AI活用推進をご担当いただきます。 以下、AI技術を活用したビジネスプロジェクトの企画・実行をご担当いただきます。 AIを用いた業務の高度化・効率化に資する提言、ビジネス部門を巻き込んだ案件の企画・推進、最新のAI技術に関する教育・情報発信等、ミッションは多岐にわたりますが、 経験や志向性を考慮し、以下業務のうち親和性のあるものからご担当いただく予定です。 【具体的には】 ・IT部門と連携したAI活用によるシステム開発の効率化 開発期間の短縮とコスト削減を目指した取組の推進 ・生成AIを活用した業務プロセスの高度化 事務領域を中心に、業務の効率化と品質向上を図る ・自社AIソリューションの強化 同社版ChatGPTなどの内部ソリューションの高度化に向けた取組の推進 ・外部AIソリューションの探索と活用 最新の外部AIソリューションの情報収集と導入に向けた活動 ・AIを活用した業務変革に向けた各ビジネス部門との連携・推進展開 知見の提供およびビジネス部門への提言・サポート ・グループ会社へのAI活用ノウハウの展開 同社グループ会社へのAI技術展開に向けた情報収集と推進 ・経営層・従業員向けのAI教育 AIに関する知識と意識の向上を目的としたプログラムの検討と調整 【ポジションの魅力】 ・従来業務にはない新たな取組となり、裁量権を発揮しご活躍いただくことが可能です ・日本を代表する生命保険会社にて、規模の大きい業務の変革に初期段階から関わることが可能です ・汎用性の高い知見を生かし、多様なキャリアパスがあります 【キャリアパス】 AI活用の企画・推進担当としての経験を積んだ後、システム領域とビジネス領域を横断的に管掌するリーダーや戦略的ポジションでのご活躍が期待されています。
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。
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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
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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
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）
■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
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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）
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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。
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同社が展開する多角的な事業ポートフォリオには、活用の余地を残した膨大なデータが蓄積されています。 これらを既存の延長線上ではない「非連続な成長」へと繋げるためには、最新のAI技術やデータ活用手法を貪欲に取り込み、事業の現場へスピーディーに実装していく人材が不可欠です。 本ポジションでは、現在の専門スキル以上に、データとAIの可能性を信じ、自律的な学習を通じて事業に大きな変化をもたらしたいという強い意志を求めています。また、専門領域に閉じずに事業の為に周辺領域にも染み出し、泥臭くやり抜く力を重視します。 【具体的には】 ※これまでの経験に合わせ、各事業のデータ分析関連組織にて選考が進む可能性があります。詳細は、選考を通して期待役割などの説明をさせていただく予定です。 - 全社共通部門例： ・DeNA Account Service（共通ID）を基盤とした全社的なデータ利活用施策の推進 ・データ活用の仕組み化と、AIを活用した分析基盤の構築推進 - 各事業部所属(ゲーム、スポーツ・スマートシティ、ヘルスケア、メディカル等)例：※子会社に出向するケースもございます ・スポーツスマートシティ事業における、データ分析を通じた多角的な事業支援 ・PHR（パーソナルヘルスレコード）データの利活用による、新規事業開発およびサービス改善・CRMの推進 ・事業成長に向けたデータ分析、戦略策定/各種プロジェクトの推進
■AI検索サービス向けデータ基盤において、データの品質保証（Data Quality）、およびETLパイプラインの実装・運用をご担当いただきます。 【具体的には】 ■データ品質管理（Data Quality）の実装と監視：40% AIモデルが常に「正しいデータ」を利用できるよう、データの品質を監視・維持する仕組みを実装していただきます。 ・データテストの実装：Dataformやdbt等を用い、データの欠損・重複・異常値を検知するテストコード（Assertion）の作成と実装 ・モニタリング環境の整備：データの鮮度や品質低下を検知した際、即座にSlack等へ通知し、原因を特定できるダッシュボードや監視フローの構築 ・データリネージの管理：データの発生源から利用箇所までの流れ（リネージ）を整理し、メタデータ管理ツールへの登録・更新を行い、トレーサビリティを確保 ■データパイプライン（ETL／ELT）の開発・改善：40% 設計されたアーキテクチャに基づき、実際のデータ処理フローを開発していただきます。 ・ETL処理の実装：PythonやSQLを用いて、ログデータや商品データを収集・加工する処理のコーディング ・ワークフローの移行・自動化：手動で行われている既存のデータ処理を、WorkflowEngine（Airflow／VertexAIPipelines）上での自動実行ジョブへ書き換え ・パフォーマンスチューニング：クエリの最適化を行い、データ処理時間の短縮やコスト削減（BigQueryのコスト管理等） ■データサイエンティストとの連携・サポート：20% データサイエンティストからの「こんな特徴量が欲しい」「データがおかしい」といった要望・問い合わせに対し、SQLを用いた調査やデータ抽出、マート作成を行っていただきます。
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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。
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SDV開発を支えるデータ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを担当していただきます。 【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
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■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
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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
■AI検索サービスの根幹となるデータアーキテクチャの設計、およびデータ管理プロセスの最適化・自動化のリードをご担当いただきます。 【具体的には】 1．AIモデルのためのデータ基盤構築・パイプライン設計：50% AI／MLモデルの学習・推論に必要なデータを、高品質かつタイムリーに供給するための基盤を作っていただきます。 ・データ収集／加工：多様なログデータや商品データを収集し、モデルが学習可能な形式へ加工（ETL／ELT）するパイプラインの設計／構築 ・特徴量管理（Feature Store）：特徴量の作成／管理を一元化し、学習時と推論時のデータ不整合（Training-Serving Skew）を防ぐ仕組みの導入 ・データ品質管理：データの欠損や異常を検知し、常にクリーンなデータを維持するための監視／通知システムの構築 2．データ管理プロセスの最適化および自動化推進：30% 属人化しがちなデータ抽出・加工作業を排除し、自動化されたワークフローを確立していただきます。 ・データ運用の自動化：手動SQLやスクリプトに依存しているデータ作成フローを、Workflow Engine（Airflow等）を用いて自動化／コード化（IaC） ・MLOps基盤の強化：データサイエンティストがスムーズにモデル実験／デプロイを行えるよう、インフラ側からの環境整備 ・メタデータ管理：どのデータがどこにあり、どう加工されたかを追跡可能にするデータカタログの整備 3．チームマネジメント・戦略策定：20% ・セクションリーダーとしてメンバー（正社員・パートナー）のタスク管理、技術指導、評価 ・事業目標に基づいた中長期的なデータ戦略／アーキテクチャロードマップの策定
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■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
【担当業務】 ・顧客のビジネス課題ヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの立案と提案 ・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング ※実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【職務詳細】 1，受注前活動 ・材料開発／MI・PIのドメインナレッジを活かした顧客への提案活動 ・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆 2，プロジェクトの立ち上げ ・顧客へのヒアリング、課題分析、仮説立案 ・課題解決方針の設計・提案 ・ビジネスインサイトの導出 3，データ分析・評価 ・機械学習、AIを活用した顧客材料データの分析 ・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング ・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案 ・顧客社内でのデータ利活用コンサルティング 4，サービス移行・運用 ・材料データ分析基盤への分析機能の実装（データエンジニアと連携） ・材料データ分析基盤の活用コンサルティング ※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、ご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的に検討されます。 ※その他募集背景詳細や働く環境等は担当アドバイザーへご質問ください。
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■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。
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■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
■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
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■対象データは主に基幹システム（材料表・生産・販売・会計等）と車両IoTであるMIMAMORIデータとなっていて、業務ユーザー接点であるフロント側チームと、データを提供するバックエンド側チーム間で連携・協力しながら業務を推進し、バックエンド側チームはデータ分析とレポート作成を可能にするデータパイプラインの開発、保守を行っていただきます。※本グループは約10名 【具体的には】 ・設計したデータパイプラインに基づき、実際にETL処理を開発・テスト・運用 ・Python／SQL／Informaticaを用いた処理実装、ジョブ管理・障害対応・性能改善を担当 ・Snowflake上でのデータ最適化や運用監視・改善を通じ、ユーザーに安定して信頼できるデータを提供 ※技術スタックとしては、主要クラウドはAWSを中心に、DWHとしてはSnowflake、BIはTableauを中心にPowerBIやQlikなどを導入済み、AIはOpenAIを中心に要件に合わせて柔軟に組み合わせて実装している 【職務ミッション】 ・社内外のデータ活用による意思決定の質・速度の向上を可能とするデータ連携基盤の整備を担当する ・クラウドを利用したデータ連携基盤の構築／拡張／維持運用、データパイプラインの構築をすることで、ビジネスに貢献する ・今後3年間で、クラウド基盤上のデータレイクを中核に、経営ダッシュボードと現場オペレーション最適化の双方を支援する ・本ポジションは、データ基盤の“実装者”として、設計されたモデルを確実に動かし、ビジネスに信頼できるデータを届け、日々の運用改善を通じて、全社の意思決定を支える
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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。
同社にて、以下業務をご担当いただきます。 ・多岐にわたる部門と連携しながら航空無人機の飛行制御や構造装備設計を主体的にリードいただく ・航空無人機を制御するための 画像認識や行動判断するAIの開発を主体的にリードいただく 【具体的には】 ・航空無人機に求められる高度な要求を満足できるように、ご自分のスキルを活用し、飛行制御則の設計、プログラミング、機体の構造設計や装備設計、地上管制装置の設計等のうち いずれかの検討作業を実施いただきます。 ・（または）ご自分のスキルを活用し航空無人機に搭載する、画像認識や行動判断するＡＩの開発を行います。 ・開発した機体は自分たちの手で試験し、性能を確認の上、お客様（防衛省／防衛装備庁）に納入します。 【役割】 ・多岐にわたる部門と連携しながら航空無人機の飛行制御や構造装備設計を主体的にリードいただく ・航空無人機を制御するための 画像認識や行動判断するAIの開発を主体的にリードいただく 【使用ツール】 WORD, EXCEL, CATIA, NASTRAN, MATLAB, Simulink Python, C++, C#, OS, Docker, Github など （全てできる必要はありません。いずれかで可） 【キャリアパス】 はじめは飛行制御といった一つの技術分野に習熟いただきます。その後グループのリーダーとして業務をけん引いただきます。さらには一つの航空無人機事業を推進していくプロジェクトマネージャーとして活躍いただきます。 【研修体制（OJT体制）】 チームで取り組むため業務になれるまでOJTでサポートいたします。社内の教育制度（OFF-JT)もたいへん充実しており、自由に受講いただけます
■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。
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同社にて、以下業務をご担当いただきます。 ◇AI・データを活用したプロダクトの企画、設計、開発、運用改善を担当いただきます。 ◇事業部門との要件整理から、設計、アプリケーション実装、導入後の改善まで一気通貫で携わるポジションです。 【具体的には】 ◇既存プロダクトの開発、検証、運用 ◇社内外に向けたAIインフラ、アプリケーションの設計、検証および商品化に向けたプロダクト新規開発 【AIに関する自社製品・サービスを企画から改善まで手掛けるやりがい】 ◇自グループが開発したプロダクトをPoCで終わらせず、実際に業務で使われるプロダクトとして育てていける点が魅力です。 ◇また、課題設定から実装、導入、改善まで幅広く関われるため、技術力だけでなく、プロダクト視点や事業理解も深めることができます。考えた案がプロダクト化につながることもあります。 【伸ばせるスキル】 ◇AI設計、データ活用、アプリケーション開発、クラウド・運用設計、プロジェクト推進、関係者調整など、プロダクト開発に必要なスキルを横断的に伸ばすことができます。 【入社後の担当役割】 ◇入社後はまずは既存機能の改善や小規模案件から参画いただく想定です。 ◇その後、適性や経験に応じて主要案件の担当や、技術面でのリードを担当いただきます。
■「LLM・AI・データ解析の技術の進化」「全社の検証で顕在化した実用上の問題」「ソリューション事業の構想」を踏まえて、技術も含めた価値提供の仕組みを設計し、各技術が抱える問題の解消に有用な技術開発を見極め、それを構築・検証する主担当を担当していただきます。 【具体的には】 ・テーマのチームメンバと協働しながら、技術開発の計画・実行・有用性の見極め ・事業部のソリューションに技術開発成果を展開するための対象部門の関係者との折衝 ・事業展開する上で必要なLLM・AIエージェントを活用する仕組みの設計・プロトタイピング ・自身の専門性を活かしたメンバの指導、育成 【対象領域】 ・基板検査装置を起点とした基板実装工程の生産性を向上するソリューション ・装置の制御の中枢となるPLCを起点としたデジタルツインによる生産性を向上するソリューション ・再生可能エネルギーの活用効率を高めるための発電・蓄電池・パワーコンディショナの連携を管理するソリューション ・同社の技術開発部門に提供しているLLMを活用するための開発基盤の強化
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■SDV（Software Defined Vehicle）に必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務を担当していただきます。 【具体的には】 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ※上記に伴う研究開発業務、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。また、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。
AI・IT技術・データドリブンを駆使し、運転者及び乗員向けの認知判断作用システムと、車両システム(ADAS／AD)の協調 による安全安心を実現するためのシステム要件定義、アーキテクチャ開発およびその検証をご担当いただきます。 【具体的には】 ◆車載する次世代安全システム・運転者協調機能の先行開発 ・AIとデータの活用を前提とした、価値仮説～システム要件定義、開発プロセスへの落とし込み ・自動運転社会におけるクルマと運転者との協調・注意・介入に関する要求・要件定義 ・社内要素技術開発を、目標とする安全システム(プロジェクト)と紐づけ、他課と連携し開発推進 ・各プロセスの成果物の管理と妥当性評価(システムレベルテスト実施) ◆安全安心サービスシステムに関するソフトアーキテクチャの開発 ・社内外関連メンバー（顧客北米拠点含む）とのクラウド／エッジのハイブリットアーキテクチャ立案、設計 ・上記に基づいた車載エッジのアーキテクチャ仕様設計 ・サービス実現に向けたIT技術等の先端技術探索および車載適用 ・パートナ企業への要件提示、要素技術・ソフト開発マネジメント ・試験評価、成果物管理 ◆顧客・関係会社・部署とのPoC（検証）を通じたシステム開発 ・走行体験によりデータドリブン開発を推進するPoC環境構築(車両・シミュレータ) ・顧客・社外ステークホルダー（子会社 等）への技術的な提案や開発連携 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性】 ✓AI・データ・ソフト技術を実装ではなく価値・要件・判断軸へ昇華する経験ができます ✓法規・アセス対応と将来差別化を同時に扱う上流視点のシステム思考が身につきます ✓全社横断・社外連携を通じ、抽象度の高いテーマを整理し合意形成する力を磨けます ✓PoCを通じて、仮説→検証→判断を回すことで、AI・データ活用の実効性を見極める力が養われます
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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ご担当いただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 【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。
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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ご担当いただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 【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。
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■IVIシステム開発に関わる全工程を対象に、生成AI活用を前提とした業務プロセス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 ※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】 ・生成AI：Claude Code、GitHub （必要に応じて他ツールも検討） ・構成管理：Git（Gerrit/GitHub） ・開発言語：Kotlin、Java、Python（⼀部C++あり）、Typescript ・コミュニケーション：Slack、 Microsoft Teams ・プロジェクト管理：JIRA、 Confluenceなど
交通死亡事故ゼロを目指し、レーダ開発設計を通して世の中に価値を提供する仲間を募集しています。従来、人が担ってきた設計・検証・調整業務をAIで置き換え、開発生産性を飛躍的に向上させたいと考えています。「同じ作業を繰り返したくない」「本質的な開発に集中したい」と感じている技術者に、AIを用いて開発の進め方そのものを変革させる役割を担っていただきます。 【具体的には】 ・仕様作成、設計、検証工程のAIによる自動化・効率化 ・AI/データ基盤構築およびモデル開発 ・レビュー/評価プロセスのAI高度化 ・開発プロセスの再設計（AI前提） ・各技術分野と連携したAI適用 ＜魅力点＞ ・自分が携わった製品が、国内外のさまざまな顧客に広く採用され、交通事故低減など社会課題解決に貢献することができます ・従来の人手中心の開発をAIで変革し、開発リードタイムの短縮・品質向上に直接貢献できます ・最先端のセンシング技術（レーダ、ソナー等）とAIを掛け合わせた新しい開発スタイルを創出できます ・グローバル案件においてAI活用を横断展開し、組織全体に影響を与えることができます ・単なるAI開発にとどまらず、業務そのものを設計する上流経験が得られます
■研究開発全般を担っていただき、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、同組織の責任者として、社内外の多様なステークホルダーとのバランスを加味し、社内外の関係者との関係を構築していただきます。自身の経験や先行研究から積極的に学習し、組織と人財のマネジメントを通じて、最善の方法を生み出していただきます。 【具体的には】 ・全社および事業部門への新規研究・事業の提案と、最新ソリューション開発 ・国内外のお客様との共同研究やPOCの推進と、技術のエンハンス ・チームマネジメント、円滑な組織運営への貢献 ・特許創出、ニュースリース、学会発表 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 血液分析装置（免疫分析、生化学分析含む）、病理画像・細菌画像などを対象とした医用画像解析、診断支援サービス 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・同社のAIのフラグシップとなる研究所にて、同社の広範かつ独特な事業ドメインのリアルデータを用い、画像認識・AIの社会実装を推進可能です。さらに、最新技術の研究からその事業化、顧客との連携開発、国際学会投稿まで幅広く経験・推進できます。自らチームを率いて、事業部門を巻き込んで、上記活動を推進いただけます。キャリアとしても、管理職、海外ラボへの出向や、事業部に転籍しての事業化推進だけでなく、技術職として研究を突き詰めていくことも可能で、様々な選択肢が選択可能です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
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【概要】 同社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とするAI技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的AIプロジェクトをリードしています。 既に約30名の優秀なAIエンジニア・AIコンサルタントが集っていますが、同事業を同社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、AIコンサルタントを積極的に採用します。 ・AI活用コンサルティング案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・最先端技術を取り入れた、新たなAIサービス・ソリューション企画、実行 ・AI領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・同社コンサルタントに対するAI普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） ・画像処理 ・店内カメラを活用した顧客と店員の行動分析 ・スポーツ動画を用いた、選手のモーション解析 ・手書き文字を含む、証票認識技術の向上 ・言語処理（音声処理） ・集積された顧客の声に対する自動文書分類や要約 ・コールセンタの音声解析によるオペレータの対応品質改善と施策の仮説抽出 ・文書意味ベクトルを用いた専門文書検索技術 ・機械学習を利用した文書校正用言語モデル構築 ・データ分析 ・製造業向け需要予測統計モデルの構築 ・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ・ARIMAモデルベースの仮説・検証、及び統計モデルの構築 ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価
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【概要】 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とするAI技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的AIプロジェクトをリードしています。 既に約30名の優秀なAIエンジニア・AIコンサルタントが集っていますが、同事業を同社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、AIコンサルタントを積極的に採用します。 ・AI活用コンサルティング案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・最先端技術を取り入れた、新たなAIサービス・ソリューション企画、実行 ・AI領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・同社コンサルタントに対するAI普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） 【AI活用コンサルティングサービス実績】 ◆画像処理 ・店内カメラを活用した顧客と店員の行動分析 ・スポーツ動画を用いた、選手のモーション解析 ・手書き文字を含む、証票認識技術の向上 ◆言語処理（音声処理） ・集積された顧客の声に対する自動文書分類や要約 ・コールセンタの音声解析によるオペレータの対応品質改善と施策の仮説抽出 ・文書意味ベクトルを用いた専門文書検索技術 ・機械学習を利用した文書校正用言語モデル構築 ◆データ分析 ・製造業向け需要予測統計モデルの構築 ・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ・ARIMAモデルベースの仮説・検証、及び統計モデルの構築 ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価
■同社にて、機械学習エンジニア／MLOPSエンジニアとして顧客のITに関する経営課題や事業課題に向けたシステム系支援をご担当いただきます。 【具体的には】 ・深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発 ・機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施 ・システムおよびソフトウェア仕様の理解 ・パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策 ・技術要素、開発プロセス、コード標準の整備
企業の持続的成長を財務・会計・経営管理・内部監査等のコーポレート機能のAI・データ利活用を通して高度化・効率化するコンサルサービスを提供。 【シニアコンサルタント職】 ・ビジネスコンサルティング ：クライアントのビジネス課題を理解し、データ・AI活用を通じた優先解決策の提案 ・ビジネスアナリティクス：統計分析や機械学習、生成AIなどを駆使して意思決定の質を上げて理解しやすくする高度化の実現 ・クライアントコミュニケーション：プロジェクトの進捗・課題管理、顧客へのビジネス機会の把握と提案 ・ステークホルダーコミュニケーション：社内外のステークホルダーと協力し、プロジェクトの成功に向けた計画策定・実行 【マネジャー・シニアマネジャー職】 （上記に加えて） ・企業のコーポレート機能と課題の理解とそれに対する解決策定と提案力 ・新規クライアント・案件の提案、獲得 ・プロジェクトマネジャーとしての品質管理 ・チームのリーダーシップを発揮したメンバーの育成・指導 ・組織開発と人材開発 ■仕事の魅力 ・アナリティクスのリーディングカンパニーとしてグローバルで培った知見を活用できスキルアップできます ・データ分析に係る専門性を多様な業種のクライアントへのビジネスコンサルティングに活かせます ・さまざまなクライアントのデータに関する課題を解決するバラエティに富んだ業務があります ・職場の人間関係はフラットで、職位にかかわらず意見が尊重される職場です
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