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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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
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顧客企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けたサービス提供として、データエンジニアリングの知見に基づき、データエンジニア／PMとしてデータレイク、DWH、ETL、BI、AI領域におけるソリューション開発の推進、および、顧客企業のデータ利活用の促進業務を実施いただきます。 【業務例】 ■データ利用部門との課題定義および要件整理 ■データレイク、データウェアハウス、データマートのデータモデル設計・開発 ■データ加工処理（ETL・ELT）の設計・開発 ■データ分析を行う上で必要となるデータ可視化（BI）の設計・開発 ■データ利活用を促進させるためのデータカタログの設計・開発 ■データ活用促進／データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング など 【ポジションの魅力】 ■データ分析領域における最新の技術／製品を駆使し、様々な構造のデータのエンジニアリング経験を積むことができます。また、そうした経験を通じ、市場価値の高い技術スキルを磨くことができます。 ■単にデータを開発するだけではなく、顧客のデータ利用要望のヒアリングや顧客社内全体のデータモデリングや分析基盤全体のグラウンドデザインの検討にも関与することができるため、データ分析領域のスキルを幅広く高めていくことができます。
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顧客企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けて、顧客のDXを推進するためのデータマネジメントプロセスを策定し、高品質かつ安全・安心でありながら、DX施策推進者にとって利便性の高いデータ提供を行うためのあらゆる活動を行っていただきます。 【業務例】 ・データマネジメントポリシー策定コンサルティング ・DX施策推進に必要となるデータ要件検討及びデータモデリング ・データ品質やデータセキュリティが規定レベルを満たす運用を行っているかの統制 ・データアーキテクチャ、データモデルのデザイン ・ビジネスユーザ向けに企業内のデータの所在や意味を公開するデータカタログの設計・運用 ・セキュリティと利便性のバランスがとれたデータ利用ポリシーの設計 ・顧客企業内におけるデータマネジメント人材の育成 など 【ポジションの魅力】 ・顧客社内のデータ利活用に関するガバナンスルールを策定する経験を通じて、データマネジメント係る技術スキルおよびコンサルティングスキルを磨くことができます。 ・データマネジメントポリシーの策定だけではなく、実際のデータ利活用の現場に入り込んだ支援も行うため、構想から実行まで一貫した職務経験を積むことができます。 ・DMBOK等の旧来の知識体系をベースとしつつ、変化の激しいデータ活用関連技術のトレンド（SnowflakeやDatabricks、データメッシュ等）を次々と取り込んでいくことができます。そのため、新たなデータ利活用のスタンダードを生み出すといった挑戦が可能です。
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法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）の顧客の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ活用、BIによる付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトリードをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データエンジニアリングの活動を通じて、将来はＤＸ推進リード、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、データ活用における業務コンサルや、より深いテクノロジーコンサルとして、顧客の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。さらにデータサイエンティストへの幅出しも可能です。 ・業界・業種に強みのあるデータエンジニアリング経験者、また特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を、広く募集しております。 【ポジションの魅力】 ■様々な顧客との深いリレーションを保持していて、日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのコンサルテーションからデータサイエンス、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、顧客・業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指しています。 ■社会的なミッションをもったプロジェクトも手掛けていて、データ分析を通じて社会的インパクトや貢献性の高い業務に携わるチャンスがあります。 ■ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインされます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っています。
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■同社にて、データサイエンティストをご担当いただきます。 法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）の顧客の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を担っていただきます。 【具体的には】 ・これまでのご経験を活かして、法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）のお客様の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。 ・データサイエンティストの活動を通じて、将来はDX 推進コンサル、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、業務コンサル（CRM、SCM、R&Dなど）として顧客の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。 ・業界・業種に強みのあるデータサイエンティスト経験者、また、特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を広く募集しております。
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■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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