データサイエンティスト/年収900万円以上/上場企業の求人・転職・中途採用情報
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【産業】データマネジメントコンサルタント
データ活用の推進・定着化を実現するコンサルタントをご担当いただきます。 データドリブン経営の実現を目指す製造業の顧客向けに、データ活用推進サービスの提供を通じて、顧客のビジネス革新を支援する重要な役割を担っていただきます。製造業のデータ活用における課題を理解し、データドリブンな文化の醸成支援/データ活用人材育成/データマネジメント組織設計などを通じて、顧客の変革に貢献できます。 プロジェクト実行においては、データマネジメントに関わる専門知識を活かしながら、プロジェクトの上流フェーズ(企画・基本構想・基本計画)を担当していただきます。 【ポジションの魅力・特徴】 ・製造業のパラダイムシフトがまさに目の前で起きています。その歴史の転換点に自らの身を置き、経験することは何物にも代えられない魅力があります。 ・次々と登場する新たな技術をキャッチアップしつつ、顧客の事業や業務も理解した上で、如何にして競争力を高めるかを考えるのは、苦労も多いですが、やりがいもある仕事です。 ・新たな事にチャレンジし続ける精神を持ち、互いに良い刺激を与えあえる仲間とともに自己成長を実現できます。
データサイエンティスト/マテリアルズ・インフォマティクスを用いた開発支援
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 マテリアルズ・インフォマティクス(MI)を利用しながら、イビデンの材料開発・品質予測を支援していっていただきます。顧客は世界トップのメーカーばかりであり、他社ではなかなか持っていないデータ(量・質)を利用しながら共同開発スピードを促進することで、事業の拡大や新規市場に参入できる可能性がある業務です。また、将来的にはMIに限らず、様々なツールを活用してデジタル支援ができる人材として活躍や技術開発の開発エンジニアでも活用できるよう教育やソフトなどの環境を整備するリーダーやマネジメントの役割など幅広いキャリアを歩んでいただけます。 【特徴/魅力】 同社は、安定した経営基盤と先進的な開発投資により、半導体パッケージ基板・DPFの2つの製品で世界トップクラスのシェアを誇っています。社会に貢献する製品を取り扱いつつ、社員一人ひとりが主体的に課題設定や企画提案を行い、自らの成長を実感できる環境があります。また、社員の働きやすさを大切にし、平均的な残業時間は月20~30時間程度となっており、年次有給休暇も年間15日程度取得しています。安定した働きやすさの中で、自己成長と会社の成長を同時に実現できる魅力的な職場です。
データサイエンティスト〈モビリティ関連〉
CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発を担当いただきます。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのグループへの配属となります。 ・アウトカーグループ:走行領域への技術提供(走行制御システムと連携した機能開発) ・コネクテッドグループ:モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発) ・エントリーグループ:車体領域への技術提供(車室内外監視システムと連携した機能開発) ・ユニバーサルグループ:各領域で必要となる基盤技術提供 【具体的には】 商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 ・「低速自動運転/自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術の開発 ・「自動運転時代の新サービス:おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発 ・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発 ・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉実現に向けた行動・意図推定技術の開発 ・「基盤技術開発」プロジェクト…製品展開・開発を加速するデータ生成、学習効率化技術の開発 【使用言語、環境、ツール等】 使用言語:C、C++、Python、環境:Windows、Ubuntu、ツール:各種DLフレームワーク(Tensorflow、Keras、PyTorch)
データ・AI基盤の企画開発担当
■ 社内外の事業データを活用したAIモデル開発・ソリューション実装にむけた技術選定と開発実装を行い、新たなビジネスチャンスや業務効率化機会を見つけていただきます。 ■ プラットフォーム企画・実現性検証・開発実装をリードしていただきます。 【具体的には】 ・映像、画像、音声、行動データの解析(認識・特徴抽出) ・AIモデル開発に向けたデータセット準備、技術選定、開発実装 ・全社事業戦略に資するプラットフォーム要件の具体化 ・現行ビジネスや業務課題の抽出、改善点の特定 ・データ・AI製品を活用した新規ビジネス創出や業務効率化の推進 ・オブザーバビリティ向上に基づくシステム運用改善 ・AI/MLを活用した業務改善PoCの実施 ・データ分析支援、ビジネスプラットフォームの企画・開発 【ポジションの魅力】 ・KDDIの多様な事業データを活用し、データエンジニアリングやAIモデルの開発を通じて、データドリブン経営や社会課題解決に貢献できます。 ・クラウドネイティブな開発やグローバルな技術取り込み、パートナー連携を経験しながら、AIエンジニアとしてスキルを磨ける環境です。 ・最新GPU基盤を備えたAIデータセンターを自ら活用しつつ顧客へ提供することで、AI時代の新しいサービス創出をリードする機会があります。
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データドリブンコンサルタント/データエンジニア・マネジメント
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」
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データサイエンティスト/品質マネジメントシステムの構築
同社全体の品質保証活動のスピード向上とガバナンス強化を目指して、デジタライゼーションを中心とした品質マネジメントシステムの改革(デジタルQMS)を推進します。 その実現に向け、同社の管理するビッグデータと最先端の統計/AIを活用した技術領域をご担当いただきます。 ※ご経験に応じて役職者での採用可能性もあります。 【具体的には】 各領域における品質マネジメントシステムの企画~構想設計を担っていただきます。 ※現在、2025年11月リリース予定のシステム導入に向けた機能開発を推進しています。 ■関連部署や外部ベンダーとの品質マネジメントシステム(QMS)の要件設計 ■システム構築のPMを担っているデジタル統括部との機能開発における調整 ■現地のIT担当やデータオーナーとのプロジェクト推進に関する調整 ■同社の品質向上のための分析と、課題解決のための統計・AI技術を活用したソリューションの設計・実装 ※海外出張頻度は現在2~3か月に1度現地に赴き、打合せを実施しています。 ※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。 <開発環境> ■管理:Jira、Teams、PowerPoint、etc ■開発言語:Python、C言語、Java、etc ■使用ツール:pandas、scikit-learn、etc
デジタルツールを活用した電池設計研究
■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。
制御・知能化技術の研究開発〈AIロボット関連〉
■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。
開発プロセス革新のためのAI開発エンジニア
■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
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データ✕AIプロフェッショナル人材
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
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セキュリティコンサルタント
■「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
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DDXマネジメントコンサルタント
データドリブン経営の活動全般を推進するマネジメントコンサルタントをご担当いただきます。 データドリブン経営の実現に向けた活動全般を推進します。具体的にはデータ利活用に関する各種施策の全体スケジュール・リスク・課題を管理し、優先順位をコントロールします。また、データ利活用プロセスを全社へ導入し、専門部隊となるCoE(Center of Excellence)を立ち上げ、全社を支える組織として定着させていきます。 【具体的には】 ■特定の製品ベンダーやコンサルティング会社に依存せず、クライアント企業がデータ利活用を推進するための専任組織の立ち上げ ■投資判断のための実証実験(Sandbox)環境整備や、データ利活用を促進するためのデータ基盤の高度化 ■データマネジメントやデータを活用した業務プロセスの導入・定着支援
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サービスデザインコンサルティング分野
■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。
AI技術開発<先進安全・自動運転向け>
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
AIエンジニア
■同社にて下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・AI技術を利用した画像処理ソフトウェアおよびアルゴリズムの開発 ・機械学習モデルの開発、ユーザー環境を踏まえた学習データの準備、アルゴリズムのチューニングなどAI技術を利用した画像処理ソフトウェアの設計・実装 ・市場調査から抽出した要求に対し、最新技術やトレンドを把握しながら解決策を提案し、商品に適用する 【ミッション】 FA(ファクトリー・オートメーション)用センサ、測定器、画像処理機器の開発を行っています。 ものづくりの現場で何が起きているかを正しく把握し、先を見通すことで、顧客もまだ気づいていない課題を解決する新しい価値を持った商品を生み出すことを使命としています。 【やりがい】 ・最新の技術トレンドを把握しながら技術的知見を活かした解決策を創出し、「世界初」「業界初」となるような商品を開発できます。 ・商品リリース後、毎月、売上や販売台数を知ることができるので、商品の役立ち度をリアルタイムに把握することが出来ます。さらに商品が工場のラインに組み込まれ、顧客の喜びを直接聞くことができます。 ・世界46ヵ国に展開するグローバル企業でありながら、直販営業部隊とともに、国内、海外含めた顧客と直接対話して課題を抽出し、課題解決のための商品開発を行っていきます。 ・商品の着想・企画段階で付加価値を創出するフェーズから、販売・サポートを考慮した機能提案など、あらゆる場面で関与できます。企画、仕様・ハード・構造開発担当との距離が近く、課題に対して一枚岩となり取り組むことができます。 ・普段の報連相だけでなく3ヵ月に1度責任者と自己目標やキャリアプランについて話し合う機会があります。目標達成度合いを共有し、よい点改善点の認識を合わせた上で、次の3ヵ月に向けた目標を自ら設定します。これを繰り返すことで成長することができます。
AI研究者/エンジニア
【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
生産性倍増に向けたシステムの構築・運用/保守を行うITエンジニア
■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。
研究開発<自動運転/ドライバ支援向けセンサフュージョン>
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
開発プロセス革新のためのAI開発エンジニア
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。
AI技術開発<先進安全・自動運転向け>
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。
生成AIを活用したサービス検討<金融機関向け>
■金融業務適用ユースケースの検討およびサービス化の検討をご担当いただきます。 市場分析および同社技術を把握した上で、関係各所と連携しながら事業戦略の立案・遂行をしていただきます。 【具体的には】 金融機関業務への生成AI適用検討を担当して頂きます。具体的な業務は下記の通りです。 ・技術調査、検証 ・金融機関業務への適用ユースケース創出 ・生成AIを活用した技術検証・効果検証 ・ビジネスモデル検討 ・製品概要検討(機能要件、システム構成など) ・顧客への提案や検証 【ポジションの魅力】 ・同社には数多くのAI技術、基盤、金融業務、および戦略立案の有識者がいます。同社職員と触れ合いながらノウハウを吸収いただき、スキルアップを図っていただくことが可能です ・また、金融業界を中心とした多数の顧客と接することで信頼関係を構築でき、また業界/業務に関わる知見を習得することが可能です
データ分析エンジニア<Data Analytics&BI>
顧客接点を持つBI/BA事業をコアに、顧客共創を率先し、データ利活用課題の解決に挑戦しているチームです。ユースケースなどを前提に顧客価値に直結する分析モデルを業務実装を行っており、分析モデルを型化して展開可能なデータドリブン型のサービスを企画・開発し、分析実装を最適化し、DX事業成長を牽引していただきます。 【具体的には】 ・BI・BA領域の先端分析ユースケース探索とオファリング創出にむけた業務実装を通した価値検証 ・価値の型化に向けたデータ駆動型サービス基盤の強化改善(企画立案・開発および運用) ・顧客のデジタルサクセスを実現するための、AI領域との相互連携ソリューション開発 ・顧客のデジタルサクセスを実現するための、データ分析起点の共創活動の率先およびCSM事業への変革 ※工程については市場分析、企画・設計はプロパ中心。開発・運用・保守はグループ会社と協業しています。 ※プロフェッショナルクラスで、お一人1~2企画を推進し、それに伴う顧客共創プロジェクトを数件をリード頂きます。 <扱う商材の例> WingArc1st社のDr.Sum/MotionBoradなどBI(BusinessIntellegence)SoftWare グローバルでスタンダードなBA(BusinessAnalytics)SoftWare
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データエンジニア
データサイエンティスト、MLエンジニア、各事業部のソフトウェアエンジニア、アナリストと密に連携し、データ基盤のライフサイクル全体をリードしていただきます。 【具体的には】 ・データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ 事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計 前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定 ・データパイプライン・データ基盤の実装と運用 BigQueryを中心としたデータウェアハウス/データレイクの設計・実装 バッチ/ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善 SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進 ・データマネジメント・非機能要件の推進 データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装 標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ ・案件リードとステークホルダー折衝 担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成 事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出 ・チーム・組織への貢献 コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート チーム〜部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング
データサイエンティスト
【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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データサイエンス<運転支援・自動運転システムの研究開発>
■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。
AIを使用した開発プロセス変革
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
AIエンジニア
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。
AIを用いたLv4自動運転システム実現における先行研究
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)
研究開発< AI品質保証・AI安全に関する基盤技術>
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
研究開発< AI品質保証・AI安全に関する基盤技術>
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
デジタルツイン・マルチフィジックス×AIエンジニア
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。
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LLM研究開発者・事業開発者
■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
プロジェクトマネージャー<自動運転、先進運転支援プロジェクト>
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。
企画・要件定義・システム先行開発
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
設計・実装・検証<デジタル化社会の実現に必要なAIを活用する開発基盤>
■「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
システム設計および搭載するAIの開発<航空無人機>
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