名古屋支社の受託チームで、自動車関連企業を中心とした製品開発の現場と製造現場にAIを適用するプロジェクトの設計・実装・評価をご担当いただきます。大手SIerとの協業案件が中心で、営業活動よりも技術検証・PoC・実装に専念できます。 【具体的には】※業務例 ・自動車部品メーカー向け組込ソフト（BSW等）のAI駆動開発 ・製造現場の設備・機器向けエッジAIモデルの技術検証と評価報告 ・製造現場にAI・自動化機器を導入する際の開発運用基盤の構築と現場テスト支援
■生成AI・AIエージェントを活用した金融システムの高度化において、技術検証・PoCから実装までを担い、AI駆動開発の標準化を推進していただきます。 ※同行への入行と同時に関連IT会社へ出向いただきます。 【具体的には】 具体的には下記のような業務が想定されています。 ■AI駆動開発に関する開発標準・ベストプラクティスの策定、開発現場への導入・技術支援 ■LLM、AIエージェント、MCP等を活用したアーキテクチャ設計、技術選定、PoC、本番導入推進 ■AIを活用した業務・開発課題の分析、業務プロセス自動化、DX施策の企画・実装・展開
企業情報を見る
■全社AIプラットフォームの企画・設計・構築・運用を担当し、Microsoft CopilotやAzure OpenAI、ChatGPT、Claudeなど複数の生成AIを活用できる環境を整備します。 単なるインフラ構築ではなく、各部門の業務課題を理解しながら、AI活用の要件定義、AIエージェント基盤の構築、ベンダーマネジメント、社内コンサルティングまで一貫して担い、同社全体の業務変革を推進していただきます。 【具体的には】 ■AIプラットフォームの企画・構築・運用 ・Microsoft Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI 等を活用したAIプラットフォームの設計・構築・運用 ・ChatGPT、Claude、Google Workspaceなど各種AIツールの導入・運用 ・AIエージェントの連携およびAIエージェント実行基盤の整備 ・セキュリティ・認証・ガバナンスを考慮した利用環境の設計 ■全社AI活用の推進 ・各部門へのヒアリングを通じたAI活用要件の整理・設計 ・AI活用に関する技術支援・社内コンサルティング ・AI活用事例の創出・横展開 ・教育・トレーニング・利用促進施策の企画・実施 ■プロジェクト推進 ・MicrosoftやSIベンダーとの技術検討・折衝 ・関係部門（セキュリティ・調達・IT等）との調整 ・AIプラットフォームの標準化・アーキテクチャ設計 ・最新AI技術の調査・評価・導入 ■利用データの分析・最適化 ・AI利用状況・コスト・効果の可視化 ・ROI分析・運用改善 ・全社最適の観点でのプラットフォーム高度化 ※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
企業情報を見る
■生成AI・DX推進エンジニアのリーダー候補として同社の全社的なAI活用を推進していただくポジションです。営業、カスタマーサクセス、人事、法務など各部門と連携し、業務課題の発見からAI活用施策の企画、プロトタイプ開発、運用定着までをリードしていただきます。生成AIやノーコード／ローコードツールを活用した業務効率化だけでなく、AIガバナンスの整備や社員教育を通じて、組織全体の生産性向上とデジタルトランスフォーメーションの実現を担っていただく重要なポジションです。 【具体的には】 ・生成AI等の活用システムの要件定義、設計構築の実行推進（Copilot・Claude等） ・AI導入を前提とした新業務プロセスの可視化、再設計、現場運用・定着支援 ・生成AI関連の新技術検証、事業機会発掘 入社後はPLとしてAI基盤構築やAgent／RAG実装で案件を推進し、将来的にはPMとして導入企画から本番化までを統括、更には複数案件を束ねるプログラムマネージャーへとステップアップ可能です。
自動車関連企業を中心とした製造現場を対象に、設備・PLCのデータを収集し、工場内やクラウドで活用するためのデータ連携基盤の設計・構築・試験・運用設計をご担当いただきます。大手SIerとの協業案件が中心で、営業活動よりも構築・試験・展開に専念できます。 【具体的には】※業務例 ・製造ラインの設備データ収集基盤の構築・試験と、他ライン・他工場への展開 ・設備データをAI・自動化へつなぐデータ流通の設計 ・設備稼働・品質データを用いた現場改善アプリケーションの開発支援
企業情報を見る
■データアナリスト／データエンジニア（コンシューマ事業のマーケティングデータ分析／データ基盤整備）をご担当いただきます。 【ミッション】 ・コンシューマ事業における顧客・サービス利用データを、マーケティング上の意思決定や施策改善につなげる ・自らデータ分析を実行するとともに、継続的かつ効率的にデータを活用できる分析環境・業務プロセスを整備する 【主な業務】 ・顧客／サービス利用データを用いたマーケティング分析および施策効果の検証 ・分析テーマに応じたデータ抽出・加工・集計および分析設計 ・Databricksなどを活用した分析用データマート／データパイプラインの設計／構築 【具体的には】 ・関係部門との課題、KPI、分析方針の整理 ・顧客分析、利用実態分析、施策効果の検証 ・分析結果の可視化、レポーティング、施策への示唆提案 ・SQLなどを用いたデータ抽出・加工・分析 ・Databricks上での分析用データマート、データセットの設計・整備 【ポジションの魅力】 コンシューマ事業で蓄積される多様な顧客・契約・利用データを扱い、課題設定から分析、施策提案、仕組み化まで一連のプロセスに携われます。分析とデータエンジニアリングの双方を経験し、Databricksや生成AIなどの新しい技術も取り入れながら、組織のデータ活用方法そのものを改善できるポジションです。
企業情報を見る
企業情報を見る
■LLMモデル開発エンジニア（通信業界向け 独自開発 生成AI基盤モデル）をご担当いただきます。 【ミッション】 国内最大級の自社GPUインフラと通信ドメインデータを武器に、通信業界向け大規模言語モデル「Large Telecom Model（LTM）」の学習・評価・チューニングパイプラインを構築／主導します。実業務に耐えうる高精度かつ安全性の高いモデルへと継続的に高度化し、現場への実装を通じてネットワーク運用の効率化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 ・LTMモデルの性能向上 ・学習パイプラインの構築 ・最先端生成AI技術の検証および実業務適用に向けた技術リード 【具体的には】 【モデル開発・学習】 LLMの継続事前学習（Continued Pre-training）やFine-tuning（SFT／RLHFなど）の実装／学習レシピの最適化 【データ基盤・加工】 基地局データや運用ログなどの大容量通信ドメインデータの収集／整形／学習データセットの設計、クレンジング 【評価・ベンチマーク】 自動評価フレームワークの構築および評価指標（Benchmark）の設計／精緻化 【技術調査・PoC】 最先端論文（ArXivなど）やOSS（最新のモデル・学習手法）のキャッチアップとPoCによる検証 【現場連携・要件定義】 社内関係部署（アプリ開発チーム・現場）との連携による課題の整理およびモデル要件へのフィードバック
企業情報を見る
■AI・データプリセールスエンジニアをご担当いただきます。 ・最先端の生成AI・ソブリンAI・クラウド・データ統合基盤を活用した統合提案 ・PoC（概念実証）の企画・推進およびアーキテクチャ・要件定義 【具体的には】 ・提案資料作成、見積り作成 ・提案する技術に関するフィジビリティ確認、検証 ・データ分析、データアドバイザリー ・PoCにおけるプロジェクトマネジメント ・社内や社外（パートナー）関係者との役割や技術調整 【ミッション】 企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するための提案を行う
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 （1）フィジカルAI・ロボティクスを活用した事業変革推進に関する業務 （2）フィジカルAI・ロボティクスに係る概念検証（PoC）および業務実装に関する業務 （3）事業部門・グループ会社・外部パートナーと連携した現場DX・新技術の社会実装に関する業務 （4）その他会社の命ずる業務 【具体的には】 グループ各社・各部門の課題やニーズを把握し、フィジカルAI・ロボティクスを活用した事業変革の企画・推進を担当していただきます。 具体的には、ユースケース企画、PoC計画策定、実証フィールドとの調整、技術・ベンダー評価、効果測定、業務実装等を担当いただきます。 ＜配属グループ内で今後推進予定のプロジェクト（一部）＞ ・フィジカルAI・ロボティクス活用推進 四足歩行ロボット、マニピュレータ、自律移動ロボット、各種センサー等を活用した現場業務の高度化・省力化を推進 ・生成AI・データ利活用推進 現場で蓄積される点検記録、マニュアル、画像・映像、センサーデータ等を活用し、情報検索、報告書作成支援、判断支援、ナレッジ共有等を推進 ・新技術の社会実装推進 外部企業、スタートアップ、大学、研究機関等と連携し、先端技術の技術評価、PoC、効果検証、業務実装、標準化、全社展開までを推進
同社の技術研究開発を牽引するストラテジックR&D本部のデジタルソリューションセンタへの配属となります。 製造業向けデータソリューション事業における、社内・顧客製造現場のデータ分析やプロトタイピング、およびそれらを通じたAI・データ分析アプリケーションの設計・実装をデータサイエンティストとして担っていただきます。本ポジションでは、新たなデータビジネスの立ち上げフェーズにおいて、AI・データ分析アプリケーションの要件定義から設計・実装、価値検証まで一気通貫で関わることが可能です。 ＜主な業務内容＞ 以下いずれも含む業務を担っていただきます。 ・製造現場データを活用したAI・データ分析アプリケーションの設計・構築（要件定義～実装まで主体的に推進） ・事業企画部門や顧客との協働による、社内・顧客の製造現場課題に対するAI技術を活用した解決アプローチの設計・提案 ・最新AI技術の動向調査・選定および活用 ＜主な役割＞ ご経験、ご志向に応じて以下のいずれかの役割を担っていただきます。 ・テーマの企画・実行を率いるチームリーダー ・チームリーダーとともに企画・開発を実行する技術者 【技術領域】 データサイエンス（統計解析、機械学習・深層学習、生成AI・Agentic AI）に関するEDA（探索的データ分析）・システム設計・機能実装
企業情報を見る
■生成AI・DX推進エンジニアのメンバーとして同社の全社的なAI活用を推進していただくポジションです。営業、カスタマーサクセス、人事、法務など各部門と連携し、業務課題の発見からAI活用施策の企画、プロトタイプ開発、運用定着までをリードしていただきます。生成AIやノーコード／ローコードツールを活用した業務効率化だけでなく、AIガバナンスの整備や社員教育を通じて、組織全体の生産性向上とデジタルトランスフォーメーションの実現を担っていただく重要なポジションです。 【具体的には】 ・生成AI等の活用システムの要件定義、設計構築の実行推進（Copilot・Claude等） ・AI導入を前提とした新業務プロセスの可視化、再設計、現場運用・定着支援 ・生成AI関連の新技術検証、事業機会発掘 入社後は、先輩社員やプロジェクトマネージャーのサポートのもと、生成AI基盤の構築やAgent・RAGを活用したAIソリューション開発プロジェクトに参画いただきます。 まずは要件整理、PoC支援、ツール開発、運用改善などの実務経験を通じて、生成AI活用に関する知識やプロジェクト推進スキルを習得していただきます。 将来的には、プロジェクトマネージャー（PM）として企画立案から本番導入、定着支援までをリードし、複数のAIプロジェクトを統括するプログラムマネージャーやAI推進責任者として活躍いただけるキャリアパスがあります。
Python／SQLによるビッグデータ処理、データベース構築、サーバー環境構築、可視化、機械学習、解析レポート作成業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・動作ログ情報・製造工程データ収集、データベース構築、EDA、可視化、機械学習、予測モデル構築 ・機械学習設備（サーバ）の管理、運用 ・新規ツール、ユーティリティの開発・実装 ・データの理解と、顧客・開発製造拠点とのディスカッションを通じた真の課題の抽出 ・課題解決に向けたシステムビジョン、コンセプト、アーキテクチャの策定 ・プロトタイプ開発、検証、PoCの実施 ・データサイエンス技術マネジメント ※同ポジションは、IT／AIの技術力を自ら高めながら、システムアーキテクチャの設計からプロトタイプ開発、PoCの実施までを自社主導で推進できる環境です。 【使用言語】Python、SQL 【使用環境】Windows、Linux、VS Code、Docker、RDBMS、Vector Database、AWS等クラウドサービス 【技術】データサイエンス、機械学習、生成AI／RAG活用技術、Dify、CUDA、AIエージェント
SCM領域におけるデータサイエンティストとして、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■SCM領域の課題に対し、DXによる課題解決の実行・支援、価値創出 ■SCM領域におけるDX実行に必要な先端技術・ソリューションの獲得、人材育成、環境整備などを進め、各部署でのDX実行を推進 【仕事のやりがい】 最新の生成AI・AIを活用したDXをキャッチアップ・リードし、同社のSCM領域DX全般に関連した業務を経験できる。 【キャリアパス】 まずは、SCM領域におけるDX業務の実務担当者として、各種業務を担当しながら経験を積み、担当領域の幅や責任範囲を段階的に広げていきます。その後、適性や意欲に応じて、SCM領域におけるDX業務をリードする役割や、部下を率いて推進するマネジメントポジションへのステップアップを目指します。将来的には、事業部門（SCM関連）や生産領域のDX推進に関わる部署など、より幅広い領域での活躍が期待されます。
企業情報を見る
新規SaaS事業における複数サービスの横断型データプラットフォームの構築・拡大を技術リードしていただきます。 【具体的には】 ・ICW事業におけるデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・技術戦略の策定および全体リード ・Databricksを中核としたLakehouse型データ基盤の設計方針策定・アーキテクチャ設計・最適化 ・データ基盤における非機能要件（スケーラビリティ、可用性、セキュリティ、コスト）の設計および統括 ・各プロダクトおよび業務システムとのデータ統合方針の策定（ETL／ELT、ストリーミング含む） ・データパイプライン設計・実装における技術的意思決定およびレビュー ・データ品質・監視・運用設計の方針策定およびSRE観点での安定稼働のリード ・データガバナンスおよびアクセス制御（RBAC）の設計方針策定 ・Databricksおよびクラウド基盤のコスト最適化方針の策定・管理 ・Data／AIエンジニア、PFエンジニア、Analytics Engineer等と連携した開発推進および技術リード ・チームの技術力向上に向けたレビュー、標準化、ベストプラクティスの整備 【携わっていただく商材】 法人向ITサービスやDXサービス。KOTOBAL（自治体・他業種向けハイブリッド通訳アプリ）、COCOMITE（オンラインマニュアル共有サービス）、tomoLinks（学習支援サービス）など
– 車が自ら考え、学習し、進化するための車載AIをつくる – 車載AIの中核となる言語モデル（LLM/SLM）等を含む車載AIエージェントの全体設計、および開発をリードしていただきます。 【具体的には】 ・車載AIのアーキテクチャ設計 └LLMエージェントを含む車内AI全体の設計。推論・判断・制御・UX連携までを見据えた仕様策定 ・AIモデルの開発・学習・最適化（MLOps基盤構築） └実車評価・改善サイクルの推進。ソフト・ハード・クラウド横断での仕様調整。実車検証による性能評価と改善。 ・最新AI技術の探索と知財創出。最新アルゴリズム動向調査。車載適用検討および特許創出。世の中のAI関連技術の探索と車載への適用検討 【業務のやりがい・身につくスキル】 量産車に搭載されるAIを企画から実装・運用まで一貫して担い、社会に直接価値を届けられます。 クラウド×エッジを横断し、学習・最適化・OTAまで回せるフルスタックでのAI開発力が身につきます。 大手企業ならではの大量の市場データを活用したAI開発や、DevOps／MLOpsにより、進化し続けるAI基盤を構築できます。 車載コンピュータや多様なセンサと連携し、実世界制約下での高度な推論最適化に挑戦できます。 UX起点で継続的に進化するSDVアーキテクチャに関われる点が技術的優位性です。 自らの技術が数万・数百万台規模で社会実装されるスケール感が大きな魅力です。
AIモデルを車載SoC・エッジデバイス上で「動かし切る」実装力を軸に、生成AI・LLM/VLA・車載AIを製品へ組み込む先行開発をリードいただきます。 【具体的には】 ◆車載AI実装（コア業務） ・AIモデル（LLM/SLM/VLA/画像認識）の車載SoCへの実装・量子化・軽量化 ・NPU/GPU/HVX/DSPへのモデル最適化と、リアルタイム推論基盤の実装 ・エッジAI推論エンジン、AIランタイム、モデルデプロイ（OTA更新含む）の実装 ・実機環境でのAI性能・電力・レイテンシのチューニングと作り込み ◆AI実装を支えるプラットフォーム構築 ・SoCフリーでAIを可搬に動かすソフトウェアPF（QNX/Linux/Android統合）の実装 ・Qualcomm/NVIDIA/MediaTek各SoCへのAI実装移植、機能安全・セキュリティ対応 ◆AIによる実装・検証の高速化（サブ業務） ・生成AI／AIエージェントを活用した実装・評価の効率化、MLOps基盤の構築 ◆社内外連携 ・海外拠点（DNST/DNKT等）や外部パートナー・大学・スタートアップとのAI実装PoC推進、将来製品への技術適用企画
■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。
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 公的技術開発マネジメント機関の公募「事業／次世代デジタルインフラの構築」における「次世代グリーンデータセンター技術開発」のプロジェクトで、最先端のコンピューティングパワーを活用したサービスプラットフォームを提供するためのOS（Linuxカーネル、ドライバ、コマンド、ライブラリ等）の技術開発を行います。また、それらの成果をOSSのアップストリームに取り込むことで顧客に提供していきます。 【個人に期待する役割やミッション】 本ポジションでは、開発中のCPU向けOS開発の担当として、Linuxカーネルやドライバ、glibcなどの低レイヤーのOSソフトウェアの技術開発を上司やリーダーの指示の元で行います。また、社内やOSSコミュニティ上の関係者と適切にコミュニケーションを取り、企画や開発を推進します。 【仕事の魅力・やりがい】 Linuxカーネルやそれを使うライブラリなど、世界中で利用されているサーバーやスマートフォンなどの基盤となるOSSをコミュニティ上で議論しながら開発を行っていただきます。これにより、全世界の人々が利用するコードを自分自身で作ることも可能です。また、コミュニティ上での議論では、世界でも最高レベルのソフトウェア開発者から直接のフィードバックをもらうことができ、社外でも通用するソフトウェア開発経験をすることができます。 また、最先端のハードウェアの技術を学び、それを使ったソフトウェア開発の技術を習得することができます。
当プロジェクトでは、次世代データセンター向けプロセッサやその後継プロセッサで高速にアプリケーションを動作させるためのコンパイラの開発を行っています。当プロジェクトは、OSSコンパイラのLLVMコミュニティの一員として、OSSコミュニティと密に連携した開発活動を行っています。開発に関わるメンバーとコミュニケーションしながら、ターゲットとなるアプリケーションのユースケースを想定し、測定、分析、チューニング、フィードバックのサイクルを回し、OSSコンパイラの研究開発を行っています。
AIモデルを車載SoC・エッジデバイス上で「動かし切る」実装力を軸に、生成AI・LLM/VLA・車載AIを製品へ組み込む先行開発をリードいただきます。 【具体的には】 ◆車載AI実装（コア業務） ・AIモデル（LLM/SLM/VLA/画像認識）の車載SoCへの実装・量子化・軽量化 ・NPU/GPU/HVX/DSPへのモデル最適化と、リアルタイム推論基盤の実装 ・エッジAI推論エンジン、AIランタイム、モデルデプロイ（OTA更新含む）の実装 ・実機環境でのAI性能・電力・レイテンシのチューニングと作り込み ◆AI実装を支えるプラットフォーム構築 ・SoCフリーでAIを可搬に動かすソフトウェアPF（QNX/Linux/Android統合）の実装 ・Qualcomm/NVIDIA/MediaTek各SoCへのAI実装移植、機能安全・セキュリティ対応 ◆AIによる実装・検証の高速化（サブ業務） ・生成AI／AIエージェントを活用した実装・評価の効率化、MLOps基盤の構築 ◆社内外連携 ・海外拠点（DNST/DNKT等）や外部パートナー・大学・スタートアップとのAI実装PoC推進、将来製品への技術適用企画
企業情報を見る
同社にて、AI・データサイエンスを活用した価値創出を、戦略立案から実装・運用まで一貫して推進いただきます。 ご経験・志向に応じて、以下のいずれか、または複数の領域を担当いただきます。 ※本募集は、下記すべての領域を一人で担うことを求めるものではありません。ご経験・志向に応じて、いずれか、または複数の領域を担当いただきます。 【具体的には】 ・AI・データサイエンス戦略立案のプロジェクトリーダー、またはマネージャー -AI／データサイエンスに関する全社・組織レベルの戦略検討と仕組みづくり -中長期視点での組織変革、人材戦略などのビジネスアーキテクチャ設計 ・AIルールメイク、要素開発、要素技術開発のAIエンジニア、またはプロジェクトリーダー -AI活用に関するガバナンス、ルール・標準の検討 -AIモデルの研究開発 -AIの要素技術（学習モデル、データ基盤等）の研究・開発 -AIリテラシー向上や社内展開の推進 ・AIやデータサイエンスを活用した課題解決や価値創出プロジェクトのプロジェクトリーダー -ビジネス／業務課題に対するデータ分析、モデル構築 -機械学習・深層学習を活用した予測・最適化 -プロジェクト推進、チームリード ・プロジェクトを支えるクラウド／AI活用基盤の設計・開発の技術リーダー -AI活用/データサイエンスプロジェクトを効率化するクラウド基盤の設計・構築・運用 -生成AI等の最新技術を活用した基盤・共通機能の開発 -最新のクラウド・AI技術の調査・導入検討 ■本求人の想定役割：メンバー・チームリーダー・マネージャー
同社にて、以下業務を担当いただきます。 【具体的には】 LLMアプリケーション開発： ・生成AI技術を用いたアプリケーションの実装 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築 ・AIエージェントの実装とチューニング MLOps関連業務： ・モデルのデプロイメント自動化 ・CI/CDパイプラインの構築 ・モニタリングとログ基盤の整備 技術検証・研究： ・新しいAI技術の調査・検証 ・PoC開発とプロトタイピング 【魅力】 成長の機会：最先端のAI駆動開発、仕様駆動開発に携わり、AI技術者として着実にスキルを高められるチャンス 新たな挑戦：同社独自の開発プロセスにAI駆動開発を組み込み、“次世代の開発プロセス”を設計できる 現場参加型：大規模かつプライム案件プロジェクトに関わり、AIとの共生による新しい開発スタイルをリード
同社にて、以下業務を担当いただきます。 【具体的には】 AI活用の戦略立案と実行 ・システム開発プロセスにおけるAI活用の企画・設計を主導 ・生成AI（GPT、Claude、Geminiなど）を活用した開発基盤の構築 ・現行開発モデルのAI最適化、GitHub Copilot等のコード生成ツール導入支援 システムアーキテクチャの設計 ・AIエージェントを組み込んだシステム設計 ・クラウド基盤（AWS/Azure/GCP）上でのAI活用アーキテクチャ構築 技術育成とリーダーシップ ・プロジェクトメンバーへのAI活用支援 【魅力】 成長の機会：最先端のAI駆動開発、仕様駆動開発に携わり、AI技術者として着実にスキルを高められるチャンス 新たな挑戦：同社独自の開発プロセスにAI駆動開発を組み込み、“次世代の開発プロセス”を設計できる 現場参加型：大規模かつプライム案件プロジェクトに関わり、AIとの共生による新しい開発スタイルをリード
企業情報を見る
本ポジションでは、AI・VLMを活用した新機能開発の責任者として、技術戦略の策定からアーキテクチャ設計、開発チームのリードまで幅広く担っていただきます。 【具体的には】 ・警備ロボサービスにおける、AI・VLMを活用した新機能の開発統括 ・アプリケーション全体の方向性決定 ・ユーザーニーズ・市場動向を踏まえた機能ロードマップの策定 ・プロダクトオーナーおよびステークホルダーとの要件合意 ・アーキテクチャの統括 ・クラウド（AWS／GCP）とエッジデバイスを組み合わせたシステム設計 ・スケーラビリティ、セキュリティ、可用性を考慮したインフラ設計 ・VLMを活用したリアルタイム映像解析基盤の設計・レビュー ・開発チームのリード ・エンジニアへの技術方針の展開・レビュー、外部ベンダー・研究機関との連携マネジメント 【この仕事の魅力】 ・ AI×ロボティクスの最前線に挑戦できる：最新のVLMや生成AI技術を活用し、実際に社会実装されるロボットサービスの開発に携わることができます。 ・ 技術戦略を担う中核ポジション・単なる実装担当ではなく、アーキテクチャ設計や技術方針の策定など、プロダクトの未来を左右する重要な意思決定に関与できます。 ・ 社会インフラを変革するプロダクト開発・警備業界が抱える人手不足や業務効率化という社会課題に対し、テクノロジーで新たな価値を提供することができます。 ・ 優秀なエンジニア・研究者と共に働ける：AI、ロボティクス、クラウドなど各領域の専門家と協働しながら、高度な技術課題に挑戦できます。
■同社にて、以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】 データ収集・統合・クレンジング・分析基盤の構築、保守 データ分析チームとの連携、データ分析の支援 データ品質管理、データガバナンスの仕組み構築 現場のニーズを拾いながら、データ基盤構築とデータ品質管理・データガバナンスの仕組み構築・データサイエンスを用いた業務変革の推進を行っていただきます。 【キャリアステップ】 データマネジメントのスペシャリストとして、データ分析基盤構築を担当しし、データ活用による事業革新の仕組み作り・推進を担当頂きます。 将来的には、データ解析基盤を運用する部門のリーダーへと成長していただきます。
企業情報を見る
■監査やコンサルティング業務を支えるデータ分析・処理の専門チームの一員として、以下の業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・クライアントから提供されるデータの集計・加工・クレンジング・可視化（ビジュアライゼーション） ・同社グループが開発した分析ツールの実行・運用 ・監査・コンサルティングプロジェクトにおけるデータ分析結果の作成・報告支援 ・業務プロセスの効率化を目的としたツールやスクリプトの設計・開発 ・チーム内外との連携による技術的課題の解決・改善提案 【ポジションの魅力】 ・監査法人でのデータ処理業務となるため、多様な業種のデータを取り扱えることが特長です ・同じ会社で働いている社職員がユーザのため距離が近く、コミュニケーションがとりやすいです ・使用ツールは、SQL Server、SAS、Python、QlikView、Tableau、ACLなどです。入社後にトレーニングが有ります ・データを活用した監査業務・コンサルティングサービスを支える業務です ・データ処理に留まらずデータのビジュアル化やツール作成にもチャレンジすることができます ・財務データを扱うことが多いため会計知識が自然と身に付きます ・定型作業も一定数ありますが、その領域に関してのスペシャリストになることができます
企業情報を見る
■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
企業情報を見る
■同社の次世代AI活用を支える、システム基盤の設計・開発をリードしていただきます。CQRSアーキテクチャや最新の生成AI技術を駆使し、事業環境の変化に強いデータ連携環境および共通基盤の構築を担当する重要なポジションです。 ・オントロジー／Knowledge Graphの設計・構築 ・GraphQLを活用した参照API基盤の整備 ・AIエージェント向け更新処理基盤の設計・開発 ・AIを活用したシステム基盤のアーキテクチャ設計 ・共通基盤・共通コンポーネントの内製開発 【具体的な業務】 入社後にご担当いただく具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定されます。 （1） オントロジーの構築・活用 業務知識のオントロジー設計 Knowledge Graphの設計・構築 RAGとの連携 社内データ・ソースコード・API仕様・ドキュメントの意味付け （2） API基盤整備 REST APIのGraphQL化 GraphQL Gateway開発 MCP Serverとの連携 API設計・標準化 API自動生成・生成AI活用 （3） 更新処理基盤整備 AIエージェント向け更新API設計 トランザクション制御 承認・権限制御 データ整合性を考慮した更新フロー設計 AIが安全に更新処理を実行するための共通基盤構築
企業情報を見る
生成AIやAIエージェント等を活用し、クライアントの経営・業務課題を解決するためのAI活用構想、ソリューション設計およびプロジェクト推進をご担当いただきます。 クライアントの業務課題、対象業務、期待成果、必要なデータおよび制約条件を整理し、生成AIの適用可能性と実現可能性を評価します。その上で、生成AI活用の構想、技術方式、ソリューションアーキテクチャ、PoC計画ならびに本番化・横展開に向けたロードマップを具体化します。 【具体的には】 ＜共通＞ ・クライアントの経営・業務課題、対象業務、期待成果および制約条件の整理 ・生成AIの適用余地、業務インパクトおよび技術的な実現可能性の評価 ・生成AI活用構想、ユースケースおよび業務・システムの将来像の策定 ・PoC・生成AIアプリケーションのスコープ、評価指標、受入基準および実行計画の策定 ・クライアントおよび関係者との合意形成ならびにプロジェクト推進 ・検証結果を踏まえた本番化、横展開および高度化に向けたロードマップの策定 ・生成AIに関する提案・ディスカッション資料および再利用可能な知見の整備 ＜AIアーキテクトとして担う業務＞ ・生成AI、LLM、RAG、AIエージェント、クラウドおよびデータ等を含む全体アーキテクチャの構想・設計 ・品質、性能、安全性、運用およびコストを踏まえたモデル、技術方式、製品・サービスの比較・選定 ・プロジェクトの技術的なリード、技術論点の管理および技術品質のレビュー ＜AIエンジニアとして担う業務＞ ・クライアントとの議論・検証に必要なPoC、プロトタイプおよび生成AIアプリケーションの設計・実装 ・生成AI出力の評価、検証結果の分析および改善 ・技術的な検証結果、制約および実現方式の文書化・説明
企業情報を見る
生成AIやAIエージェント等を活用し、クライアントの業務課題を解決する生成AIソリューションについて、アーキテクチャ設計、PoC・プロトタイプ・アプリケーションの開発、本番化に向けた技術検証をご担当いただきます。 【主な業務内容】 ＜共通＞ ・クライアントの業務課題・ユースケースを踏まえた生成AIソリューションの技術設計 ・PoC、プロトタイプおよび生成AIアプリケーションの設計・実装 ・生成AI出力の品質、精度、安全性、応答速度、安定性およびコストの評価・改善 ・データ、APIおよび既存システムとの連携 ・本番化を見据えたセキュリティ、運用および非機能要件への対応 ・技術成果物、実装部品および知見の標準化・再利用資産化 ＜AIアーキテクトとして担う業務＞ ・生成AI、LLM、RAG、AIエージェント、クラウド、データ等を含む技術アーキテクチャの設計 ・モデル、クラウドサービス、技術方式および製品の比較・選定 ・データ・システム連携、認証・認可、セキュリティ、監視、性能および運用方式の設計 ・技術レビュー、品質管理および実装メンバーへの技術支援 ＜AIエンジニアとして担う業務＞ ・LLM、RAG、AIエージェント、検索およびワークフロー等を活用した生成AI機能の開発 ・Webアプリケーション、API、バックエンド処理およびデータ処理機能の開発 ・プロンプト、検索方式、データ処理およびモデル設定の実装・改善 ・認証・認可、アクセス制御、ログ、監視およびエラー処理等の実装 ・テスト、CI/CD、IaC、コンテナ等を活用した開発・デプロイ ・コード、プロンプト、評価方法およびテンプレート等の整備
■同社にて、下記業務を担当いただきます。 【具体的には】 ■上流設計（自治体課題の設定、分析指標の設計、年間計画の策定 等） ・カスタマーサクセスチームと連携して顧客とディスカッションし、データ分析で解くべき課題を策定します。 ■データ読み解きを通じた示唆出し ・分析対象のデータを自身で読み解き、顧客課題に応じた示唆出しを行います。 ■コンサルティング（レポーティング・報告会・納品対応） ・分析結果をもとに顧客の課題解決に向けたコンサルティングを行います。 （提供形態は自治体の要望に応じて、対応します。データ分析コンサルタント1名あたり、年間10市町村程度のプロジェクトを予定） ■政策形成・実装支援 ・カスタマーサクセスチームと連携して、データ分析で明らかになった課題解決に向け、政策形成の支援を行います。 ＜使用する開発言語・ソフト・装置/機器等＞ ・PC、タブレット端末、スマートフォン ・Microsoft 365を中心としたオフィスアプリケーション、コミュニケーションツール
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
企業情報を見る
同社にて、以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・事業内容・課題を理解し、適切な分析設計を行い、実際にモデル作成を行っていただきます。 ・データの前処理から分析、予測・分類モデルの作成を一貫して実施していただきます。 ・AI基盤エンジニアと連携し、機械学習を活用したシステム開発・運用を行っていただきます。 ・ビジネス職メンバーと連携し、AI技術で事業課題を解決するためのタスク・ゴール設定を行っていただきます。 【キャリアパス】 ・同社は事業が多岐に渡るため、多様なドメインでの機械学習による問題解決が可能なプロフェッショナルのキャリアを目指すことができます。 ・事業貢献と技術的チャレンジを意識したプロジェクト創出、メンバーが成長できる環境作り、部門やグループのビジョンメイキングなど、マネージャーのキャリアを目指すことができます。 【プロジェクト】 各事業で抱える課題に合わせて、様々なドメインのデータ（行動ログ・自然言語・動画像・音声など）を収集し、様々なアプローチ（分類・推薦・生成・異常検知・強化学習など）で問題解決をしています。応募者の皆様には、社内ニーズを踏まえつつ、Willや強みが活かせるプロジェクトに携わって頂きます。 【実際のプロジェクトで関わりが大きいロール例】 ・AI案件のプロジェクトリーダー ビジネス課題を特定し、プロジェクトの方向性の定義や工程の管理を行う ・AIエンジニア コンピュータビジョン・音声・強化学習など特定領域の専門性が必要な場合に連携する ・MLOpsソフトウェアエンジニア 学習バッチ・推論APIなどを、プロダクト品質で提供するための設計・基盤作りを行う
■生成AI・データ分析を活用した営業DX施策の実装・検証・改善を担当していただきます。 【具体的には】 ・チームとして業務がメイン（中でも技術分野を担当） ・営業活動の効率化に向け、フロント組織（営業・SE）との連携に加え、技術部隊との連携もあり ・生成AIを活用した商談要約、ナレッジ検索、提案書作成支援機能の検証・改善 ・営業活動情報・商談データの抽出・加工・分析 ・BIツールによるレポート・ダッシュボード作成 ・情報整理、データ集計における定型業務の効率化等に向けた業務効率化ツールやプロトタイプの作成 ・AI活用テンプレートやマニュアル整備、効果検証および改善提案 ＜案件例＞ ・提案書・営業ナレッジを対象としたAI検索、要約、関連資料レコメンド ・商談音声／テキストのAI要約、議事録作成、キーワード抽出 ・営業活動情報を活用したレポート、ダッシュボード、分析資料作成 ・生成AIを活用した提案書骨子、営業資料作成の支援 ・定型的な情報整理、データ集計、資料作成の効率化ツール検証 ・AI活用テンプレート、プロンプト例、簡易マニュアル作成 ＜入社後の担当業務/役割＞ 生成AI・データ分析を活用した営業DX施策の実装・検証・改善を進める上で、技術面から業務を推進 ＜伸ばすことができるスキル＞ 生成AI・RAG等の業務適用スキル、データ分析・可視化スキル、音声・テキスト分析スキル、プロトタイプ開発力
企業情報を見る
生成AIの登場により、ソフトウェア開発は大きな転換期を迎えています。これから求められるのは、人がすべてのコードを書くことではなく、AIを前提とした開発プロセスを設計し、複数のAIエージェントを使い分けながら、品質・アーキテクチャ・ユーザー価値をリードし、クライアントの事業に使われ続ける商用システムとして高い価値を届けることができるエンジニアです。同社は、この新しい時代のエンジニアを AIネイティブエンジニア と定義しています。 AIネイティブエンジニアは、AIを前提とした新しい開発スタイルを実践するエンジニアリングポジションです。AIを単なるコーディング支援ツールとは考えず、複数のAIエージェントを適材適所で活用し、人は設計・品質・技術判断・ユーザー価値の創出に集中します。AIと協働することで、これまでにないスピードでプロダクトを開発・改善し、より早くビジネス価値を届けることを目指しています。また、役割を細かく分業するのではなく、一人ひとりが専門性を持ちながら、AIを活用して領域を越え、プロダクト全体に責任を持つ働き方を重視しています。私たちが向き合うのは、PoCや検証で終わるシステムではなく、大手企業の基幹業務を支え、規制・ガバナンス要件のもとで安定稼働し続ける商用システムです。構想から設計、実装、本番運用、グロースまで一貫して携わり、リリース後に起きる予期せぬ課題にも当事者として向き合い、プロダクトを通してクライアントのビジネス成功に責任を持つことが、AIネイティブエンジニアのミッションです。
同社にて、以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】 自社サービスおよび社内業務における生成AI活用を推進するため、AI基盤の企画・設計・開発から運用までを一貫して担っていただきます。各種AI技術やクラウドサービスを組み合わせ、データを活用したアプリケーション開発と基盤整備を進めるとともに、技術選定やPoC推進、実用化までをリードしていただきます。 【役割】 航空機の運航が世界的に大きく増加することが見込まれており、航空エンジンの部品製造やアフターサービス事業の拡大に向けて、DXを推進し、プロセスの改善やシステムの開発を担当していただける方を募集しています。 【使用ツール】 クラウド（Azure / AWS / GCPいずれか）、Python または TypeScript、LLM（GPT、Claude、Geminiなど） 【キャリアパス】 将来的にはその方の適正に合わせ、プロセス改善のノウハウを蓄積いただ改善キーマンになっていただく、システム構築のグランドデザインを行うキーマンになっていただく、プロセスとシステムの知識を生かして生産部門のキーマンになっていただく、などのキャリアパスを考えています。 【研修体制（OJT体制）】 エルダー社員について、各種プロセス改善、システム構築の活動に参加いただきます。不足する知識は社内教育やE教育を用意しています 【ポジションのやりがいや魅力】 各種改善活動を通じて航空エンジン事業に対する幅広い知識を習得するとともに、業務改善の進め方に関するノウハウ取得、ITスキルを向上させることができるため、非常に高いやりがいを感じることができると考えています。
■顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施をご担当いただきます。 【具体的には】 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発 ・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発 ・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映 【ポジションの魅力】 同社の生成AI事業をけん引する非常に注目度の高いプロジェクトおよびサービス運営にキープレイヤーとして携わることが出来ます。また全社的に重要な位置づけのため、本サービスおよび関連サービスとして、様々な組織(GlobalLogicやHitachiDS等のグローバル会社から国内の各セクタ迄)と連携する機会があります。業務特化型LLMという同社のコアコンピタンスの開発・運営にキープレイヤーとして携わることが出来、生成AIの学習や精度向上といった最先端のナレッジに日々触れ自己研鑽が可能です。また案件対応として業種に依らない様々な顧客との繋がりを通して、様々な領域における見聞・能力を高めることが出来ます。
顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM／SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施いただきます。 【具体的には】 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集／加工及びRAGチューニング、LLM／SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発 ・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発 ・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 同社の生成AI事業をけん引する非常に注目度の高いプロジェクトおよびサービス運営にキープレイヤーとして携わることが出来ます。また全社的に重要な位置づけのため、本サービスおよび関連サービスとして、様々な組織と連携する機会があります。業務特化型LLMという同社のコアコンピタンスの開発・運営にキープレイヤーとして携わることが出来、生成AIの学習や精度向上といった最先端のナレッジに日々触れ自己研鑽が可能です。また案件対応として業種に依らない様々な顧客との繋がりを通して、様々な領域における見聞・能力を高めることが出来ます。
企業情報を見る
■同社にて下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・AIコーディングエージェントを活用したアプリケーション開発 ・生成AI・LLMを活用したシステムおよびAIエージェントの設計・開発 ・クラウドネイティブ環境におけるシステムアーキテクチャの設計・実装 ・MVP開発から本番リリース、障害対応を含む安定運用・継続的改善までの推進 ・UI/UX改善やユーザー体験を踏まえたプロダクト改善 ・PwCグローバル開発拠点との共同開発・レビュー ＜キャリアパス・成長機会＞ ・AI駆動開発の実践経験 ・生成AI・AIエージェントを活用したアプリケーション開発経験 ・クラウドネイティブアーキテクチャの設計・構築経験 ・UI/UXを含めたプロダクト開発経験・本番運用・障害対応を通じて鍛えられる、実務で通用する技術力・グローバルチームとの共同開発経験 ・構想からグロースフェーズまで一貫してプロダクトを推進する経験
企業情報を見る
同職種では様々なテーマに取り組んでいます。各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務を担当いただきます。 人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の強みや希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。 【具体的には】 ・企業におけるAI/生成AI活用戦略策定支援 ・AIに代表される高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援 ・全社データ利活用に向けたCoE組織組成、および運用支援 ・社内データ活用人材内製化における伴走型人材育成支援 ・業務におけるAI活用に必要なPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援 ・同社内部のインダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の業務課題に対するAI活用ソリューションの提案 ・AIガバナンスに関するポリシー・ガイドライン策定、社内オペレーション設計 など 【プロジェクト事例】 以下を含む各業界におけるAI活用支援（社内外向けソリューション、ユースケース策定など）及びAIプロダクト開発支援（戦略策定、政策対応、PoC実施、AI/ML Ops構築など） ・エネルギー業：社内AI活用推進組織（CoE）組成及び運用支援 ・製造業：製造ラインにおける製造物品質不良解析、予兆保全 ・小売業：優良顧客分析、営業コミュニケーション最適化、SNS・人流解析 ・ 流通業：需要予測、在庫分析 ・金融業：AIを活用した与信判断の効率化・高度化 ・人材サービス業：採用ポテンシャル分析、退職予兆分析、ワークスタイル分析 ・消費財業：データ活用戦略構想、生成AI開発、業務適用支援 ・情報通信業：AI/ML Ops構築支援、生成AI開発ルール策定支援 ・製薬業：社内AI活用におけるガイドライン・ポリシー策定支援 ・自治体：特定疾病の重症化予防に向けたレセプト分析、医療費予測分析
企業情報を見る
全社の各部門が抱える業務課題に対し、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した解決策を検討し、POCとしてシステム開発・技術検証を行っていただきます。 基本的には自ら課題を整理し、管理職のサポートを受けながら、技術選定から開発・検証、依頼部門との伴走まで主体的に進めます。1つのPOCを2～3ヶ月程度で完了させることを基本とし、スピード感を持って成果を創出することが重視されています。 また、全社DXの推進に加えて、外部研究機関との共同研究や最新AI技術の調査・検証などの先進領域の研究開発にも携わっていただきます。 さらに、AIを全社で安全かつ適切に活用していくため、AIに関連するデータやシステムの取り扱い方針、利用基準などのガバナンスルールの策定・整備にも携わっていただきます。技術開発だけでなく、AIを安心して活用できる環境・仕組みづくりを通じて、全社的なAI活用の推進を支えていただきます。 【具体的には】 ■各事業部門・コーポレート部門等への課題ヒアリング、業務理解 ■AI技術を活用した課題解決方法の企画・提案 ■生成AI・機械学習を活用したPOCの企画・設計・開発 ■RAG、AIエージェント等を活用したAIアプリケーションの開発 ■社内データセットを活用した機械学習モデルの開発 ■LLMのファインチューニング ■Azure OpenAI等を活用した生成AI開発環境・基盤の活用、整備 ■外部研究機関との共同研究、最新AI技術の調査・検証 ■先進AI技術の研究 ■技術検証結果の外部発表、論文発表等 ■AI案件の利用目的・影響範囲の明確化、AIを活用したリスクアセスメントの実施 ■精度、安全性、公平性、透明性、プライバシー、情報セキュリティ、知的財産等を考慮した設計・評価・対策の実装 ■本番移行後のモニタリング要件、インシデント対応手順および教育・ガイドラインの設計支援
安全保障環境を支える重要なシステム・サービス案件に参画頂き、マルチモーダルAI・生成AI／LLM・AutoML・オントロジー・仮想データレイク等の世界最先端のデータ活用テクノロジーを活用し、防衛分野（自衛隊等）の顧客の意思決定を強力に支援するサービス提案・実証・開発に携わって頂きます。 これらシステム・サービスの実現に向けては、Foresight・先見性の視点を重視し、国内先端Ｒ＆Ｄ機関であるＮＴＴ及び米軍実績等を有する米国企業等の世界最先端技術・ノウハウを有する企業との連携を積極的に進め、革新的なシステム・サービスを追求しています。 目まぐるしく変化する安全保障環境・デジタル技術の台頭等を念頭に、提供するシステム・サービスも変革が本格化する中にあり、ソフトウェアの力で防衛力強化の実現を追求し、先進技術・手法の適用を含めたアプリケーション開発に携わることによってエンジニアとしての成長や社会的意義・誇りを感じることができます。
...
...
