同社のフィジカルAI・ロボティクス技術をリードするエンジニアとして、研究・開発・実証実験を担当いただきます。 ・模倣学習やVision-Language-Action（VLA）モデルなどを活用した、物理ロボット・システムの制御アルゴリズムの研究開発 ・センサーデータ（画像、点群、触覚等）を統合した実世界認識技術の開発 ・シミュレータ（Isaac Sim、MuJoCo等）を用いた環境構築および検証、実機へのポーティングと実証実験 ・研究成果の知財化（特許出願）および国内外の主要学会での論文発表 ・事業部門や外部パートナー（大学・研究機関）と連携したPoCの推進 【開発環境】 - Linux（Ubuntu）- ROS 2- AWS- Isaac Sim- docker 【言語】 - C++- Python ※共同研究に伴い、共同研究先（国外含む）での業務が発生する可能性あり
◆職務内容 同社のマルチモーダルAI技術全般をリードするAIエンジニアとして、最先端モデルの研究・開発・PoCを担当いただきます。 - マルチモーダル機械学習におけるアルゴリズムの調査・検証および個別ドメイン向けカスタマイズ・追加学習 - テキスト、画像、音声等の異種データを統合した独自データセットの構築 - 先進的なAI技術のビジネス展開に向けたプロトタイプ開発および事業部連携によるPoC - 研究成果の知財化（特許化）および査読付き国内・国際学会での論文発表 【開発環境】 - 言語：Python（PyTorch、Transformers、FastAPI 等） - クラウド：Microsoft Azure（Container Apps、GPU workload profile 等） - ツール：Docker、GitHub、VS Code、Jupyter - データ：動画（YouCook2等の公開データセット、独自収集データ）、音声、センサ時系列データ
◆職務内容 同社の業界・業務特化型AI技術全般をリードする研究開発エンジニアとして、先進技術の調査・検証・PoC・社会実装に向けたテーマ推進を担当いただきます。 - 業界・業務特化型AI、ドメイン特化AI、バーティカルAIに関する技術調査・検証 - LLM、RAG、ナレッジグラフ、AIエージェント等を活用した業務ナレッジ活用基盤のPoCおよびプロトタイプ開発 - 熟練者の暗黙知、業務ノウハウ、判断プロセスの可視化・構造化 - 事業部門、顧客、社外パートナーと連携した業務課題の整理、AI適用テーマの設計、技術検証の推進 - 研究成果の知財化、論文執筆、学会・コンソーシアム等での社外発信 【開発環境】 - 言語：Python等 - クラウド：Microsoft Azure（Container Apps、GPU workload profile 等） - ツール：Docker、GitHub、VS Code、Jupyter - LLM：ChatGPT、Calude、Gemma、Qwen等の各モデル
◆職務内容 同社の量子コンピューティング技術全般をリードする研究開発エンジニアとして、先進技術の調査・検証・PoC・社会実装に向けたテーマ推進を担当いただきます。 - 量子コンピューティング、量子アルゴリズム、量子AI、量子機械学習に関する技術調査・検証 - 材料・化学領域における計算科学、量子化学計算、分子シミュレーション、材料探索、物性解析への応用検討 - 最適化、大規模シミュレーション・CAE解析など、産業応用テーマに対するPoCおよびプロトタイプ開発 - 事業部門、大学・研究機関、社外パートナーと連携した共同研究・技術検証の推進 - 研究成果の知財化、論文執筆、学会・コンソーシアム等での社外発信 【開発環境】 - 言語：Python等 - 環境：クラウド上の量子コンピューティング環境、クラウド計算資源、研究開発用ツール等
■同社にて、モビリティシステム開発に関わる各種業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・モビリティ向けソフトウェアの上流設計・設計・実装・テスト ・ソフトウェアプラットフォーム領域のソリューション開発と販売 ・ソフトウェアプラットフォーム領域の研究開発、開発支援 ・パワートレーン領域（モータ、バッテリー、トランスミッションなど）の制御開発 ・シャシー領域（シフトバイワイヤ制御、走行モード選択機能等）の制御開発 ・自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)研究開発、量産開発 ・シミュレーション検証（DILS/HILS）環境構築構築・検証実施業務 ・デジタルコックピット領域の開発支援サービス ・モビリティDX関連ソフトウェア開発
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産業技術総合研究所にて取り組む研究テーマの社会実装を目指すエンジニアリング部で、AIやデータサイエンス領域で以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・ABCIやAWSなどのクラウドを活用した、AIモデル学習 ・スケール則に伴う大規模なモデル学習 ※大規模AIクラウド計算システム「ABCI 3.0」 https://www.aist.go.jp/aist_j/news/au20250120.html 【配属部署】 産総研のエンジニアは、多様な専門技術と創造力を複合的に活用し、産総研の研究成果を実装可能な形に具現化して、社会実装を担う人材です。 エンジニアリング部に所属しつつ、同所の多様な研究現場のプロジェクトに参画し、産総研全体のエンジニアリング機能向上に努めていただきます。 【働き方】 審査過程において、コアスキル・経験を生かすことのできるプロジェクト(PJ)をすり合わせ、入所直後はそちらでご活躍いただきます。 複数PJを並行することや参画PJが変化することも想定されています。PJによっては、多様なスキル・経験を持つ複数名のエンジニアで業務にあたり、お互いに助け合い・磨き合いながら技術課題に挑んでいただきます。
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同社では、超小型衛星を活用した多様な宇宙ミッション（地球観測、通信、月探査など）を企画・設計・実装しています。同ポジションでは、ミッションを技術面から支えるべく、軌道時刻決定や姿勢制御系において、観測ノイズや外乱の影響を受けながらも高精度な状態推定を行うアルゴリズムの設計・開発をリードしていただきます。 【具体的な仕事内容】 ・フィルタを用いた軌道時刻決定・姿勢決定等、推定アルゴリズムの設計・開発 ・アルゴリズムのシミュレーションおよび精度評価 ・仕様策定およびソフトウェア設計 ・FPGA上での実装および最適化 【使用ツール】 ・OS：Windows, Linux ・コード管理：GitHub／タスク管理：GitHub Projects V2・GitHub（Issue）／バージョン管理：Git ・使用言語：C, C++ (組み込み開発), Python, MATLAB (シミュレーション・アルゴリズム検証), VHDL, Verilog (FPGA実装) 【ポジションの魅力】 ・地球周回から月周回に渡る衛星搭載のリアルタイム軌道時刻決定システムの開発に携われること ・最先端の推定技術とFPGA技術の知見を活かせること ・自身の開発したシステムが実際の宇宙ミッションに貢献できること ・JAXA、NASA、ESAも含む国際的なステークホルダーやパートナーと共に先端的な技術開発が可能であること ・国際会議や学会に参加し、自分の仕事を発表・論文化する機会が得られること
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■主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。 人工衛星の代表的なミッションの一つである地球観測において、取得する多様な地球観測データ（可視光、赤外線、SAR等、地理空間情報を含む）を分析し、新たな価値を創出することを目的とします。 ■宇宙空間の活用法は無限大であり、地上のIoTデータ等の異種データとの融合や、未活用の衛星データから様々な事業ドメインや社会課題に応用可能な活用法を模索など既存に囚われない開発環境です。 【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 【ポジションの特徴】 ・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務に携われること ・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること ・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること ・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること ・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を牽引できること ・グローバルな業務に携われること（ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど） ※宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不問
製造業の顧客に対し、業務課題を起点にデータマネジメント領域のプロジェクトをリードし、データ活用基盤の構築と定着を担うポジションです。 【具体的には】 ・顧客業務の理解および業務課題・データ課題の整理 ・業務要件／データ要件の定義（AsIs／ToBe整理） ・顧客および関係部門との合意形成／ステークホルダーマネジメント ・プロジェクト管理（進捗／品質／リスク管理） ・データ統合・加工・蓄積の設計（ETL／DWH／データレイク等） ・データクレンジング／マスタ整備による品質向上 ・BI／分析基盤の設計および活用シナリオの具体化 ・データ運用／ガバナンスの設計と定着支援 データの収集から統合／加工／可視化／活用までを一気通貫で捉え、継続的な改善サイクルを構築します。 【組織/ポジションについての特徴・魅力】 ・業務課題に直結するデータ活用に携われる ・要件定義から実装、定着まで一貫して関われる ・データ基盤（ETL／DWH／BI）を横断的に経験できる ・業務とデータの両方に強いエンジニアとして成長できる 単なる開発ではなく、「使われるデータ」を設計できる点が大きな特徴です。 【将来のキャリアパス】 同ポジションで業務理解・データ設計・実装経験を積むことで、以下のキャリアへ発展可能です。 ・データ戦略／データコンサルタント（上流フェーズへの拡張） ・データアーキテクト（大規模基盤設計の専門人材） ・プロジェクトマネージャ（データ領域の大規模案件統括） 業務課題定義から関わる経験をベースに、戦略・コンサル領域へのステップアップが可能です。
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。
■自社プロダクトの未来を創るAIエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ■業界特化・業務特化AIエージェントの企画‧設計 ・ ERPに蓄積された会計、販売、生産管理、⼈事のデータを活⽤した、新たなAI機能の企画⽴案 ・ 顧客の潜在的なニーズや業務課題を分析し、解決策となるAIソリューションの設計 ・ ⽣成AI（LLM）、需要予測、異常検知、最適化など、最新AI技術の応⽤研究と技術選定 ■AIモデル‧AIを活⽤したシステムの開発‧実装 ・ Python、各種AIフレームワークを⽤いたAIモデルの開発、評価、改善 ・ Google Cloud (Vertex AI, Gemini) やMicrosoft Azure (Azure OpenAI Service) などクラウドプラットフォーム上でのAI機能の実装 ・ PROACTIVE本体やBIツール（Looker等）とのAPI連携開発 ■プロダクトへのインテグレーションと改善 ・ 開発したAI機能をプロダクトへ組み込み、継続的なパフォーマンス改善や機能拡張 ・ リリース後の効果測定、ユーザーフィードバック分析に基づいた改善サイクル
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