東京都/データサイエンティスト/年収600万円以上/フレックス勤務の求人・転職・中途採用情報
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。
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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
データエンジニア<データ品質管理・パイプライン開発>
■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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Data/AIコンサルタント
■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)
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MLOps・ソフトウェアエンジニア<自動運転・運転支援領域>
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。
データアーキテクト・開発リーダー
■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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生成AI活用エンジニア
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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MLエンジニア・アーキテクト<画像認識・深層学習>
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。
画像解析AI技術研究<検査・医用システム向け>
■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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AIエンジニア<知能化・SDV領域>
■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。
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
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)
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生成AI活用推進エンジニア<IVI領域/開発業務改革/AIエージェントドリブン>
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)
AI駆動開発コンサルタント/エンジニア
■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
AI活用推進担当
■ 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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