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生成AIをはじめとした先進技術を掛け合わせて新しい働き方を創り出すソリューションの企画/開発/運用/リリース後のサービス拡充などを担当いただきます。 具体的には以下のような業務を実施します。 -新サービス／新機能の企画 -事業部門／DX部門／経営層等への課題ヒアリング、プリセールス -PoCやシステム開発案件のリード -リリース予定のサービスの運用フローの確立、リリースしたサービスの運用 ※技術の変化、顧客ニーズなどに合わせて職務内容は随時アップデートされます
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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。同ポジションでは顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進していただきます。 【具体的には】 ・AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う ・AI、特にAIエージェントの要件定義〜運用における全工程を技術的にサポート ・AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装 ・チームメンバーの指導・育成 【ポジションの魅力】 同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としていて、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、文字通り、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。その中でも、同社の組織は生成AI活用コンセプト「SmartAgentTM」（※）を推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。
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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■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。
■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、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
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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
■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
【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
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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
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■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。
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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
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■「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
■同社は、顧客だけでは辿り着けないゴールを定義し、ITを活用し、顧客と共同作業を通してゴールにリードしています。 その過程において、医療(HIS,PHR,医療機器プログラム)×ITの知見を活用したコンサルティング・ソリューションを提供します。 【具体的には】 ・顧客に対する提案やグランドデザイン(ゴールと進め方の定義)の実施 ・プロジェクトのリーディング、マネジメント ・自社事業（DPCデータ活用、各種医療機器）における事業企画 ・AI開発のリード、設計・実装から運用 ＜案件事例＞ ・タブレットを用いた認知症の早期診断医療機器開発 (大学共同研究) ・AMED事業「AI技術を活用した統合失調症の早期診断医療機器プログラムの開発」(実行中) ・国立大学（複数）との事業創出（実行中） 【役割と期待】 ・ヘルスケアAI関連（製薬・医療機器メーカー・病院）の開発企画 ・開発プロジェクトリーダー、メンバー ・社内ヘルスケア事業の開発リーダー、メンバー
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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）
■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
■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プロジェクトのリードをご担当いただきます。 【具体的には】 ・画像処理・言語処理・データ分析等の、幅広いAI技術を元にしたソリューションの開発、R&D活動 ・最先端AI技術を取り入れた、新たなAIサービス企画、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 ・社外に向けたプロモーション活動（学会発表、講演、書籍執筆などの実績あり）
■AIエージェントエンジニアとして、積水ハウスグループにおけるAIエージェントの設計・開発・運用を中心に、AI・データ利活用を推進いただきます。 ビジネス部門やビジネストランスレーターと連携しながら、業務課題を理解し、LLM、RAG、各種API、MCP等を活用したAIエージェントや業務支援ツールの設計・実装・評価・改善を担っていただきます。 ■業務内容詳細 1. AIエージェント・業務支援ツールの設計・開発 ・生成AI、LLM、RAG、AIエージェントを活用した業務支援システムの設計・開発 ・AIエージェントのプロンプト設計、ツール連携、ワークフロー設計 ・API・MCP連携、データベース連携、クラウド環境を活用したアプリケーション開発 ・Python等を用いたデータ処理、分析、モデル活用 ・Streamlit、Flask、React、TypeScript等を活用したWebアプリケーション開発 ・開発したAIエージェントの評価、改善、運用保守 AI・データ活用テーマの技術検証・実装支援 ・ビジネス部門やビジネストランスレーターと連携した業務課題の理解 ・業務課題をAIで解決可能な機能・タスクへ分解 ・AIを活用したソリューションの技術検証 ・PoC、プロトタイプ、本番導入に向けた実装支援 関係部門・外部パートナーとの連携 ・積水ハウス本社の各事業部、グループ会社、社内部門との連携 ・外部ベンダー、スタートアップ企業との技術検証・共同開発 ・技術検証結果や導入効果の説明・レポーティング ・必要に応じたプロジェクト推進支援 AI活用ノウハウの社内展開支援 ・AIエージェント開発事例やテンプレートの整理 ・社内向けAI研修、勉強会、ハンズオンへの協力 ・AI活用ノウハウの共有 ・社内のAI活用文化の定着に向けた支援
■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
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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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。
■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。
■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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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・データ基盤アーキテクトをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客技術対話 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。 ・チームマネジメント クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。 ・AI実装品質の設計監督 データ基盤（スキーマ・ETL・品質管理）・AIアーキテクチャ（品質ゲート・評価基準）・AI駆動開発（コンテキスト設計）の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。 ・顧客内製化支援 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。 ・実装ノウハウの標準化 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。
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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
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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
■AI／アナリティクス技術により顧客の課題解決を行うデータサイエンティストをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発 ・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出 ・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理） ＜詳細＞ ・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応 ・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング等 ※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で同社の各部門と連携して対応します。
【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
■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
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■データサイエンティストをご担当いただきます。 【具体的には】 ・AIを活用した同行グループのデジタルレンディング関連ビジネスに関する事業課題・技術課題の発見と解決 ・機械学習を活用した与信モデルの開発・改善の他、同行グループのデジタルレンディングビジネス全般におけるデータ／AI活用の高度化推進 ・同行出資先及び出資検討先企業が保有するAI与信モデルの分析・技術的評価 ・国内外のパートナー企業と協働し、AIを活用したデジタルレンディングに関する事業開発を行うプロジェクトへの参画
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。
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■コンサルタント(AIソリューションプランナー・データサイエンティスト)をご担当いただきます。 【入社後のアサイン想定プロジェクト】 ＜AIソリューションプランナー＞ ・マーケットイン思考でのソリューション開発企画・投資計画立案 ・ソリューションの要件定義、開発プロセスの設計・統括 等 ＜データサイエンティスト＞ ・目的に合致した最適手法での分析実施、知見獲得、モデル構築支援 ・分析結果の評価プロセス、運用プロセスの適正化支援 ・アナリティクスに関するトレーニングサービスの提供 ・最新の研究動向（学会、コンソーシアム）の調査 等 【直近のプロジェクト事例】 ・AIを活用した需要予測コンサルティング ・AIによるビジネスプロセス計画最適化 ・生成AIを活用したデータ利活用 ・社内知見検索システムを活用した生成AI導入支援 等
■同社本社にて次世代のモビリティ（自動車など）等においてゲームチェンジを起こす技術を担当し、トップカンファレンスでの発表を狙う研究と、同社親会社を通じた製品開発の両輪を推進していただきます。 【具体的には】 現在の対象は自動車を中心とした周辺環境のセンシングシステム、画像認識、対話、ユーザーインターフェイス、制御などです。研究者の自主性を尊重しており、研究者自身が面白い、やってみたいと考えたテーマがいくつも立ち上がっています。今後は乗用車やバス、トラックなどの多種多様なモビリティをクラウドで1つにつなげる交通社会に必須となるConnected Car、MaaSに関する技術も重要視しています。
■同グループのR&D部門にて、研究開発エンジニア業務をご担当いただきます。 【具体的には】※以下のようなポジションを想定 ・ミドルウェア開発エンジニア： Vue.jsベースのUIフレームワーク、SpringBootベースのアプリケーションフレームワーク、メッセージングミドルウェア、データ連携ミドルウェアなど、同社が担うミッションクリティカルなシステムで共通的に利用される自社製ミドルウェアの研究・開発を担当。並列コンピューティング、マルチスレッドプログラミングに関する高い知見や最適な計算量を考慮したプログラミング知識が活かせるポジション。 ・プラットフォームエンジニア： 同社が設計・開発を進めていくうえで利用する社内向けWebプラットフォームの設計・開発を担当。設計開発領域のみならず、自動テストの機能も有しており、エンジニアリング全体の知見・経験が活かせるポジション。 ・ソースコード解析エンジニア： 同社がシステム刷新を行う際、既存システムのソースコードを解析し可視化を行いますが、その際に利用するソースコード解析エンジンの設計・開発を担当。コンパイラ、構文解析（AST）、アルゴリズムに関する高い知見が活かせるポジション。
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■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
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
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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）
■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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