関東 機械学習・データ活用のITエンジニア求人・転職情報

●機械学習・深層学習を活用したAIモデルの設計・開発・実装 ●プロジェクトの技術リードとして、要件定義からモデル設計・検証・実運用までを主導 ●データアナリスト・データエンジニアと連携し、クライアント課題に応じたAIソリューションを構築 ●最新技術のリサーチとPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ●中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ●サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ●各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり ●会社概要 WorkXは、既存のコンサルティングファームの枠組みを超え、自らもAIを活用したプロダクト等を創出・運営する「ハイブリッドファーム」です。 他社へのコンサルティングだけでなく、自社での事業創出を通じたクライアント提供価値の最大化に重きを置いており、 AI・データを活用したコンサルティング&エンジニアリングサービス「LeanDataX」 戦略・IT・DX・経営などの領域における大手企業向けのコンサルティング&事業創出支援「LeanX」 8,000人以上のハイエンドプロフェッショナルが登録する人材プラットフォーム「ProConnect」 など、複数事業を展開しています。 (上記のほか、プラットフォームに関連した複数サービスを展開。過去にも地方創生など複数事業の立ち上げ実績あり。) さらに、自社で完結すること無く、グローバルトップのソリューションベンダーやアカデミアとの協創も通じ、独自のエコシステムを構築することで高水準のサービス提供を可能にしています。 売上高は創業以来、常に2桁成長。21年:3.5億→23年:16億→25年:28億 と5年で800%成長を遂げており、2028年のIPOを視野に入れ、証券会社や投資家からも高く評価されています。

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ICTソリューション事業本部 ●配属予定部署の特色・PR Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。 その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。 生成AIの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。また、生成AIのシステムと密接な関係がある、データ分析基盤の構築に関する市場規模も増大。当社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。 同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術領域に対して積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 ●仕事内容 DX(デジタル・トランスフォーメーション)が加速されていく市場において、企業内外のあらゆるデータを活用する需要はますます高まってきています。 この大量に蓄積されたデータを活用するため、生成AIを活用するシステムを提案し、開発・構築します。 また、生成AIのシステムでも必要となる、データ基盤のシステムを構築しており、インフラ設計・構築から基幹となるデータベース設計、BIダッシュボードによる可視化まで幅広い領域の開発を行っています。 最先端のクラウド技術を駆使し、顧客へ今までにない価値を提供すべく、事業を展開しています。 【システムコンサルタント】 顧客のIT環境や資源、予算等に合わせて最適な生成ＡＩ・データ分析基盤を 構築するためのソリューションをご提案します。 ・顧客のデータ利活用、IT化計画に対する支援、ソリューション提案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するプロジェクト全体計画の立案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 【システム開発プロジェクトリーダー】 生成ＡＩ・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、 要件定義や基本設計といった上流設計を行います。 設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、 プロジェクトのマネジメントを担当します。 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 ・プロジェクト遂行における顧客との折衝 ・要件定義・設計・実装・試験の各工程のマネジメント ・生成ＡＩ・データ分析基盤開発の要件定義、上流設計 【生成ＡＩシステム開発エンジニア】 生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、 各種データを管理するデータベース設計、 ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。 ・生成ＡＩシステム開発の要件定義・設計・実装・試験 ・ＡＩオーケストレーション、生成ＡＩプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発 【データエンジニア】 データ分析基盤を構成する、データレイクや DWH（データウェアハウス）等のデータ設計、 データの集約加工等のETL処理設計、BIを用いた 画面設計等を担当します。 ・データ分析基盤開発の要件定義、設計・実装・試験 ・データレイク、DWH、データマート、BIの構築・開発 ＜過去の案件例＞ ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・弊社商品「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築

職務概要 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。 職務詳細 ・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 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●生成AIで面談業務を効率化し、住民支援の質を高めるリンクワーカー業務支援システムを開発 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/08/0827.html ●日立、品質保証業務へのAIエージェント適用で、お客さまへの対応力・対応品質を強化 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/06/0626.html ●日立、Physical AIのイノベーションを加速するNVIDIA AI Factoryを発表 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/09/0926b.html ●日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/03/0326.html ●生成AIの本格的な業務活用に向け、「業務特化型LLM構築・運用サービス」を提供開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/08/0829a.html ●生成AIの活用でフロントラインワーカーの生産性を向上!日立製作所の取り組みに迫る https://digital-highlights.hitachi.co.jp/_ct/17709830?web_o_20240724 ●日立とマイクロソフトが、生成AIでビジネスと社会イノベーションを加速するための契約を締結 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/06/0604c.html 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) HMAX&AIサービス本部　AIサービス推進部 配属組織について(概要) ラインオブビジネス向けのフィジカルAI、間接業務含めた幅広い業務を支援するAI Agentをサービスとして提供するために、生成AIの学習、アプリ開発、AI AgentやフィジカルAIの開発、それを稼働する基盤の開発・運用迄をトータルでお客様に提供する組織となります。そしてさらに外部のお客様だけでなく日立社内、グループ会社での業務効率化に向けた全社向けの生成AI基盤の開発・運用も行っています。 配属組織について(ミッション) ・AIを通じて社会課題を解決するために必要となるAIに関するサービスを社外に展開、また日立全社に向けたAI基盤提供を通して全社の業務効率改善に貢献することをミッションとしています。 働く環境 ①配属組織/チームについて 配属組織は、30名弱が所属しています。 生成AIおよびそれを稼働する基盤迄を網羅的に開発・提供する組織であるため、研究所含めた様々な出身母体のメンバーから成る組織です。 ②働き方について 出社と在宅勤務を組み合わせた働き方が可能です。 なお、プロジェクトによっては全国各地に出張が発生する場合もございます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、変更となる場合がございます。予めご了承ください

【職務内容例】 ・医療機器、半導体検査計測装置等の弊社製品における組込ソフトウェア(システム制御、画像処理、信号処理など)の設計・開発 ・全社横断部門での当社の分析装置等における画像解析を中心としたAIの開発、およびそれを活用したソリューションの開発業務 ・ロボットシステム技術と関連ソフトウェアの開発(開発環境:ROS) ●変更の範囲:会社の定める業務 【開発環境】 言語:Python、C、C++、C# 環境: Linux、VxWorks、T-Kernel、MATLAB、Simulink 、 Windowsなど 【日立ハイテクとは】 当社は安定的な経営基盤を誇る日立グループの中でもメーカーと商社の機能を併せ持つ稀有な企業であり、製造、販売、サービスまでを一貫して手掛けることであらゆる顧客ニーズに応えられる強みを有しています。「見る・測る・分析する」のコア技術を基盤に、医用・バイオ分析装置、放射線治療・先端医療システム、半導体検査装置、半導体製造装置、先端産業や社会インフラのソリューション事業等、最先端分野でリーディングカンパニーとして事業を展開しています。 “知る力で、世界を、未来を変えていく”という企業ビジョンと共に更なる成長を目指して、積極的な研究開発、設備投資、事業投資を行っています。

●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、 生成AIを用いた業務・開発効率化など、 顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

●担当業務 主に製薬企業のお客様を担当いただく予定です。 医薬品開発の申請関連業務の技術者としてプロジェクトを担当いただきます。 技術者として、SASを用いた統計解析や治験データのCDISC対応などの業務をお任せします。 ●働き方 働き方改革を推進しており、テレワーク、残業20時間以内、有給取得率90%以上(2019年度実績)の非常に働きやすい環境です。 ●役割・ポジション プロジェクトマネジャー/プロジェクトリーダー ●研修 個人のスキルに応じて、弊社独自の教育プログラムを実施します。 ●配属部署 知財事業グループ　CX事業本部　ヘルスケアソリューション部

【概要】 国内、海外ともにグループ全体にある様々な課題に対して、データ活用を促進し、意思決定の精緻化を支援することをミッションとした部署です 【詳細】 駐車場やカーシェアは日常の移動を便利にそしてより快適にします。 例えばカーシェア事業では会員情報と紐づく形で位置情報レベルで移動履歴データを保有しており、このポジションではこれらの移動需要をより精緻に推定するための研究開発を行います。 データを分析しより精緻に移動ニーズに対応するための予測精度向上にコミットして頂ける方を募集しています。 ・社内にある大規模なデータや外部のデータを柔軟に活用して駐車場やカーシェアの需要予測の研究開発を行います ・既存の枠組みに捉われず、最先端の技術やアプローチを調査し、必要に応じて取り込みながら研究開発を主導していきます ・単にライブラリーを使うだけでなく、損失関数のチューニングや特徴量エンジニアリングなど、技術的に高度なチャレンジができる業務です ・必要に応じてクラウド環境でMLOpsを実践し、フロントエンドも含めてサービス化するタスクにも参画できます 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

●職務内容 当部門では、製薬会社のMR(医薬情報担当者)を中心としたセールス&マーケティング領域のシステム開発・運用・保守を担っています。 対象は病院システムや創薬研究ではなく、「製薬会社の売上・営業生産性をいかに高めるか」という経営・事業課題そのものです。 現在はMR向け業務システムが中心ですが、今後は以下の領域へと進化していきます。 ・Webサイト・デジタルコンテンツなどを含むマルチチャネルマーケティング ・MRや顧客行動データを活用したデータ分析・AI活用 ・成果を上げるMRの行動特性を可視化し、組織全体の行動変容につなげる仕組みづくり 単なるシステム開発にとどまらず、「データ × IT」で製薬会社の営業・マーケティングの在り方を変えることがミッションです。 ●担当業務 ご経験に応じて、以下のいずれか、または複数をお任せします。 ・製薬会社向けS&M領域システムの企画・要件定義 ・Web/CRM/SFA等を含むシステム開発・導入・運用 ・MRの活動データ・顧客データを活用した分析基盤の設計 ・AI・データ分析を活用した営業・マーケティング高度化の検討 ・顧客(製薬会社)との折衝、業務改善・DX提案 ※案件規模は数千万円～数億円規模が中心 ※全国のMRが利用するシステムなど、事業インパクトの大きい案件に携われます ※本ポジションは製薬会社の営業・マーケティング領域特化となります。 ★ポテンシャル候補者の方★ ヘルスケア業界向けシステム開発プロジェクトの主要メンバーとして活躍いただきます。有識者より丁寧なフォローの元、業務経験を積んでいただきます。 ★即戦力候補者の方★ 製薬業界向けを中心としたシステム開発プロジェクトのPM、または、それに準ずる立場で、スキル発揮していただきます。必要となる業界知識は組織としてサポートいたします。 ●役割・ポジション プロジェクトマネージャー、アカウントマネージャ ●研修 これまでの業務経験やスキルに応じて、社内の各種研修やベンダー系の外部研修等を受講いただきます。また、あわせて、ヘルスケアセンターで有している、ヘルスケア業界の業務知識を習得いただくOJTを実施します。 技術者としての基礎知識、及び、業界知識を並行して学んでいただきますので、ヘルスケア業界の未経験者であっても問題なく業務参画いただけます。 ●配属部署 知財事業グループ　CX事業本部　ヘルスケアソリューション部

業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までを担当します。 <主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までを担当します。 <主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して、お客様のビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出するミッションに対し、プロジェクトマネージャーとして推進いただきます。 仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。 また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用も担当いただきます。 プロジェクト事例 ●製造業向け機器の故障予測モデル開発 ●機械学習を用いたオークション落札価格の予測 ●金融業向け生成AIを活用した業務効率化 技術環境 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

【事例紹介】 (1)大手ケーブルキャリア向け業務高度化支援 製品:UiPath 内容:複数部門にまたがる定型業務・データ連携処理を対象にUiPath Automation Cloudを全社導入し、業務の標準化および自動化を実現。運用設計やガバナンス整備に加えて、継続的な業務改善の定着支援をカスタマーサクセス型で提供し、エージェンティックAIの適用も支援中。 範囲:要件定義・設計・開発～展開・運用定着支援 (2)システム事業社向けBox導入・AIエージェント活用基盤構築 製品:Box/AI関連技術 内容:Box上に蓄積された非構造化データ(文書・資料等)を統合管理し、検索・活用基盤を構築。さらにこれらのデータをもとにAIエージェント化を行い、ナレッジ活用や業務支援の高度化を支援中。 範囲:要件定義・設計・構築～運用・活用支援 ●職務内容・担当業務 ・エージェンティックAIや自動化技術を活用して顧客課題の解決を実現するアーキテクチャ検討・設計・構築の一連のシステムエンジニアリング業務 ・当社が代理店となっているパッケージ製品群のプリセールス、ポストセールス、導入、サポート、ベンダーコントロールなど ・各製品、ソリューションを利用した案件の提案活動やプロジェクトの遂行 ・ビジネス企画、オファリングの実現に向けた新規取り扱い製品の検討、及び立上げ ●開発環境・商材の説明・関連URL 業務自動化(RPA):Python、UiPath、Blue Prism、WinActor、など エージェンティックAI:UiPath、Box、など システム基盤の管理、自動化:JP1、Ansible、などhttps://www.scsk.jp/sp/uipath/ https://www.scsk.jp/sp/rpa/ ●研修 ・ベンダ資格取得に向けたトレーニング ・社内有識者による説明会の実施(製品概要、機能等の把握) ・社内検証環境における実機トレーニング(導入・構築作業の把握) ・実プロジェクトに参画し、有識者によるOJT型の伴走教育(プロジェクトの進め方、要件ヒアリング、設計手法、テスト手法等の把握)

●職務内容・担当業務 ・データ・AI基盤を実現するためのアーキテクチャ検討・設計・構築 ・当社が代理店となっているパッケージ製品群の営業支援、導入、教育、製品サポート、ベンダーコントロールなど ・各製品・ソリューションを利用した案件の提案活動やプロジェクトの遂行 ・ビジネス企画、新規取り扱い製品の検討、及び立上げ ●開発環境・商材の説明・関連URL データ・AI基盤:　Databricks・Domo オンプレミス型DWH:　Dr.Sum データ分析ツール:　MotionBoard・Qlikhttps://www.scsk.jp/sp/mwbi https://www.scsk.jp/sp/databricks/ ●研修 ・各メーカーが提供するトレーニングを受講いただき、製品の概要を把握していただきます。 ・メーカーが提供する各種資格については、会社負担で受験いただくことができます。 ・OJTメンバーが対応している案件に入っていただき、業務経験を得ていただきます。

●職務内容・担当業務 ビジネスアーキテクトやフルスタックエンジニアと連携し、AIエージェントが企業の文脈を理解して自律的に動くための「AI-Readyなデータ基盤」の設計・構築を担っていただきます。 ・社内外に散在するデータを統合し、分析・AI活用に耐えるデータパイプライン/データ基盤を設計・実装 ・ナレッジグラフ/オントロジー(RDF・OWL等のセマンティック技術)を用いて、データに「意味」と「つながり」を与える基盤を構築 ・データ品質・データガバナンスの仕組みづくりと、AIエージェントがデータを安全に参照できる仕組み(MCP等)の整備 ・主要顧客とのPoCを通じて、再利用可能なIP(オントロジーテンプレートやパイプライン)として磨き込み、産業全体へ展開 ●開発環境 データ基盤:BigQuery、Microsoft Fabric(OneLake/Delta Parquet)、各種クラウドDWH ナレッジグラフ/セマンティック:Stardog(RDF・RDFS・OWL/W3C標準準拠)、Neo4j、SPARQL AI/LLM連携:Python、各種LLM API、ナレッジグラフ/RAG、MCP・A2A等のエージェント連携プロトコル プラットフォーム/インフラ:GCP、Azure、AWS、Kubernetes、Terraform(IaC)、GitHub Actions(CI/CD) ●研修 ・Off-JT:Udemy Business等のeラーニングに加え、クラウド(GCP/AWS/Azure)やデータ技術のベンダー資格を会社負担で取得できます。オントロジー/グラフDBについても専門トレーニングを活用し、未経験の領域でも体系的に学べる環境を整えています。 ・OJT:実際のBDX事業のプロジェクトにアサインし、第一線の技術者と協働しながら、構想からPoC・実装までを実践的に経験いただきます。 ・社内勉強会・技術共有会を定期開催し、チーム全体で学び合う文化を大切にしています。

・AI Agent/RAGアプリケーションを支えるクラウド基盤の設計・構築・運用 ・AWS/Azure環境におけるインフラ設計、権限管理、ネットワーク設計 ・Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon Q、Kiroなどを活用したAI基盤構築 ・Bedrock Knowledge Bases、Agents、Guardrailsなどを用いたRAG・AI Agent基盤の設計支援 ・IAM、KMS、VPC、PrivateLink、ゼロトラストなどを踏まえたセキュリティ設計 ・ECS、EKS、Lambdaなどのコンテナ/サーバーレス環境の構築・運用 ・Terraform、AWS CDKなどを用いたIaC・自動化 ・OpenSearch、pgvector、Snowflakeなどを活用した検索基盤・データ基盤の構築支援 ・CloudWatch、モデル呼び出しログ、トークン利用量などの監視・コスト最適化 ●入社後の役割・キャリアパス 入社後は、まずクラウドインフラの設計・構築・運用経験を活かせる領域から参画いただきます。 その後、AI Agent基盤、RAG基盤、Bedrock活用、クラウドセキュリティ、LLMOps/MLOps、データ基盤など、経験や志向に応じて担当領域を広げていただきます。 将来的には、以下のようなキャリアを目指せます。 ・AI基盤/クラウドインフラエンジニア ・AI Agent・RAG基盤の設計・構築リード ・クラウドセキュリティ/ガードレール設計担当 ・LLMOps/MLOps領域の技術リード ・AI駆動開発を支えるクラウドアーキテクト ・インフラ領域のテックリード/アーキテクト クラウドインフラの経験を軸に、AI時代の基盤設計・運用に強いエンジニアとして市場価値を高められる環境です。

駐車場機器メーカーであるグループ会社のアイテックと共に、PKSHA Technology の高度なアルゴリズムやソフトウェア技術を活用して「AI x IoT x ソフトウエア」による駐車場業界及び MaaS 領域の DX を担っていただきます。 従来、駐車場機器メーカーとしてハードウェアである駐車場機器を運営会社に販売するだけに留まっていたところから、駐車場機器をクラウドにつなげ、ソフトウエア・AIの技術を活用することで、駐車場のアナログ体験の解消、駐車場情報を API 化し外部サービスと連携した新しいサービス体験を創造しています。 プロダクト ● ソフトウエアサービス ・駐車場検索・予約・スマホ精算・車番認識によるハンズフリーな自動精算ができるプラットフォーム及び mobile app『QT-net』 ・駐車場の遠隔管理及び、AI による高度な分析を運営会社に提供する webapp『i-Barms』 ● 駐車場機器 ・車番認識により従来のロック板やチケット管理をなくし、インターネットとつなげ精算機情報を API 化することで外部サービス連携を可能にした精算機『ロックレス』・『チケットレス』 技術スタック ●利用言語 ・Golang ・Flutter ・Next.js ●クラウド ・GCP ・AWS ●バージョン管理 ・Git (GitHub) ●CI/CD ・CircleCI ・Github Actions ・CodeDeploy ●インフラ ・kubernetes(GKE) ・Terraform ・AWS CDK ●ドキュメント管理 ・Notion ●コミュニケーション ・Slack / MS Teams ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません

●AI SaaSプロダクト開発チーム 法人向け対話エンジン開発や新規プロジェクトのソフトウエアエンジニアとして各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウエアエンジニアリングで解決できる課題を解決していただきます。 ・法人向けに提供している対話エンジンサービスのバックエンド開発 ・機械学習以外の各種対話ロジックの開発 ・機械学習のモデルをサービングするアプリケーションの開発 ・他サービスとのインテグレーション ● Al Solution チーム 多岐に渡る大手企業に、自然言語処理・画像認識・音声認識・予測・数理最適化等の領域で、機械学習・深層学習を軸にしたアプリケーション開発を行っていただきます。 ご希望やご経験に応じて、下記のような開発実績例を持つチームに参画していただき、開発力だけでなく課題解決力を得ることができます。 ・LINEや資生堂、飲食・小売など幅広い領域で100社以上に取り入れられ、カスタマーサポートや社内問い合わせの自動化を支援するチャット型対話エンジン ・国内クレジットカード決済流通網のうち約10兆円の規模を支える不正利用検知 ・MaaS時代の自動車移動を支える駐車場業界のDXを推進する精算機とAPI ● MaaS & SmartCity チーム MaaS領域におけるアルゴリズムの社会実装に向けてIoT機器の開発や、コンピュータビジョン技術・深層学習技術を用いた、画像・動画解析アルゴリズム、ソフトウエアの開発に携わって頂きます。 より詳細を知りたい方は、[SoftwareEngineer Entrance Book](https://pksha.notion.site/Software-Engineer-Entrance-Book-242b8721424280378a8ffd13605c1491)をご覧ください。

PKSHA Technologyは、エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理/機械学習/ディープラーニングを活用したテキスト・音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトを提供しています。 このポジションでは、エンジニアマネージャー候補として各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を自ら手を動かしながら解決していただきます。 ・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みづくりの設計と実行 ・法人向けに提供している既存対話エンジンサービス開発のマネジメント ・機械学習モデルをコアとした新アプリケーション開発のマネジメント ・自社サービス間連携の促進 技術スタック ●利用言語 ・Python ・Ruby (Ruby on Rails) ・Golang ・JavaScript/TypeScript ●クラウド ・AWS ・Azure ●バージョン管理 ・Git (GitHub) ●CI/CD ・CircleCI ・CodeDeploy ・Github Actions ●タスク/ドキュメント管理 ・Notion ・Linear ●コミュニケーション ・Slack / MS Teams ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップしてもらえれば問題ありません。

●概要 ユニファイドコマースを目指す、顧客向け(流通・小売)中大規模システム開発のマネジメント。 超大規模案件を統率するプロジェクトマネージャーの補佐。 新規立ち上げ・他社からのリプレース案件のどちらかになりますが、ユニファイドコマースを掲げる当社のプロジェクトは、オンライン/オフラインを融合したOMO案件やAIやビックデータを用いた新たな戦略を実施するなど、注目度の高い開発プロジェクトも多く、間違いなくキャリアを積むことができる経験ができます。 ●業務内容詳細 プロジェクトマネージャーが、技術リーダー・技術メンバーで構成されたプロジェクトチーム(内製)を率いる中大規模プロジェクトのマネジメントおよび超大規模プロジェクトを右腕としてマネジメント補佐して頂きます。 当社のプロジェクトは、店舗連携・決済・ソーシャル・その他ソリューションなどの連携が多い為、外部パートナーと一緒にプロジェクトを動かすことも多く、内部だけでなくパートナーとの仕様・スケジュール調整などのコミュニケーションも必要となります。 顧客と当社の役員も参加するステアリングコミッティの開催や、今後の戦略をナレッジしてもらいながらシステム戦略を雑談する頒布会など、開発以外のビジネス的な機会にも携わって頂くこともあります。 【ECプラットフォームの特徴】 ・お客様の事業成長に合わせたSaaSプランとPaaS(カスタマイズ拡張)を選べる ・やりたいことが必ず叶うプロダクトは1,000以上の機能を搭載 (定期通販・食品・医療・店舗連携・電話注文管理など幅広いニーズに対応) ・数多くの受賞歴が物語る、顧客とパートナーからの信頼(以下◎を参照) ◎Microsoft Gold Partner認定 ◎Asia Pacific Grow Fastest 1,000に選出 ◎最も売上UPが期待できるECプラットフォームNo.1(※) ◎生涯パートナーとして選びたいECプラットフォームNo.1(※) ◎セキュリティが安心できるECプラットフォームNo.1(※) ※日本マーケティングリサーチ機構調べ。 WEB制作の経験及び知見がある男女を 対象にしたアンケート調査(調査期間:2022年10月12日〜11月21日) ・顧客の戦略を実現する300をこえるパートナーエコシステム ・大手企業が選ぶ安心のセキュリティや開発体制

【職務概要】 透過電子顕微鏡の制御システム、応用ソフトウェア及び周辺ソフトウェアの開発をお任せします。 具体的には、電子顕微鏡の制御ソフトウェア開発、取得したデータを分析するためのソフトウェア開発、画像等のデータを自動で取得するソフトウェア開発などを行います。プログラミングスキルを活かし、透過電子顕微鏡の使用方法や目的を理解しながら開発を進めます。我々が開発した装置を使って研究者が新しい発見をした際など大きな達成感を感じられる魅力的なポジションです。 【職務詳細】 要件定義、ソフトウェア開発、設計、デバッグ、検証、結合/単体テスト、納品後のフォロー、委託開発管理など ・制御システム:透過電子顕微鏡を制御するソフトウェア ・応用ソフトウェア:透過電子顕微鏡で得られたデータを分析するシステム ・周辺ソフトウェア: 自動データ取得機能などのシステムやサンプル搬送システムの制御 【開発環境について】 ・使用言語:C#、WPF、Python、C++ ・開発環境:Windows、Microsoft Visual Studio、.Net、Redmine、Azure DevOps ※開発するソフトウェアによって使用する言語や開発環境は変わります。 <変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり

SUBARUの次世代AD/ADAS(自動運転・運転支援システム)における、ドライバーの「感性」を科学的に分析し、安心と愉しさを最大化するHMI(ヒューマン・マシン・インターフェース)の先行研究開発をお任せします。 <具体的には> 以下自動運転に関する機能開発業務をお任せいたします。 ①次世代HMIの企画・機能提案 ・ドライバーモニタリングシステム(DMS)等を活用した、ドライバーの視線・疲労・覚醒状態の推定アルゴリズムの研究。 ・自動運転と手動運転の切り替え時における、最適な通知・表示方法(視覚・聴覚・触覚等)の考案。 ②人間工学・生理指標に基づく分析と実証 ・視線計測装置や心電・脳波等の生理計測ツールを用いた、運転負荷の定量評価およびモデル化。 ・渋谷拠点(SUBARU Lab)等でのプロフェッショナルな知見を活かした、人体の生態系に関する高度な人間工学研究。 ③ソフトウェア実装とプロトタイプ開発 ・C/C++、Python等を用いたHMI制御ロジックのコーディング。 ・表示デバイス(メーター、HUD等)へのUI実装およびリアルタイム制御の構築。 ④実車を用いた検証・評価 ・自ら試験車両を運転し、提案したHMI機能が実環境でどのように機能するか、感性評価とデータ分析を繰り返す現場検証。 <使用言語/環境/ツール等> ・言語:Matlab、Simulink、SysML、UML、Python、Javascript、C/C++ ・ツール:Unreal Engineなど仮想空間構築環境、Android Studio、Flutterなどスマホアプリ開発環境 ・その他:ECU開発環境知識等 【取り扱っていただくプロダクト/技術】 ・将来のSUBARU車に広く搭載される自動運転車両のHMI SUBARUが自動運転に取り組む理由は単に利便性向上の為ではありません。 クルマの進化のみで安全な社会は形作れません。 人とクルマが協調し、人の能力を最大限引き出すことで安心できる安全な交通環境が実現できると私たちは考えています。 自動運転はその人の能力を最大限引き出す為の重要な手段だと捉えて開発に取り組んでいます。 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

車載プラットフォームから取得したカメラ映像に深層学習を適用し、物体検出・追跡や自車の走行経路予測を行う先行開発を担当します。 組込み向けGPUマシンを中核に、CAN・(車載)Ethernet・カメラI/Fの入出力制御と表示出力(HDMI)を含むソフトウェア設計、計測データや画像/動画を保存・検索するDB設計、走行データのクラウド送信とAI学習向けの前処理・加工ワークフロー設計までを一貫して担います。 走行試験と性能評価で得た知見をもとに、要件定義から試作・検証・改善を社内でゼロから素早く回し、必要な仕組みを自ら考案して形にしていく業務です。 <具体的には> ADAS検証車両に搭載する機器の選定から、実際に搭載して走行できる環境構築までを担当し、以下の業務を複数担当します。 ・車両内で利用する各種センサーや計測器のセットアップ・相互接続 (例:地図情報利用のためにJetsonとLocatorをEthernetで接続) ・車両内で動作するソフトウェアの開発 (AI推論のためのSocket通信、GPUでの推論結果をCPUで演算し情報変換、CAN通信による車両制御) ・ソフトウェア管理用のWebUI・WebAPI開発 ・DBへの動作結果保存および検証結果確認 【使用するツール】 ・開発言語:Python, C, C++, JavaScript, HTML ・Web技術:React, Drogon ・OS/インフラ:LINUX (Shell script, rootファイルシステム) ・画像処理/AI最適化:OpenCV, CUDA, TensorRT ・データベース:PostgreSQL, SQLite, Redis (NoSQL) ・バージョン管理:Git, GitHub, SVN 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

機械学習技術を用いて自動運転に必要なアルゴリズムの研究・開発を行います。 文献調査やアルゴリズム考案から、実環境での有効性の実証まで行うことで新技術を創出します。 【主要な開発テーマ】 ・Depth Estimation ・Opticalflow Estimation ・Motion Prediction ・Scene Recognition ・Multitask Learning ・Unsupervised Learning ・Reinforcement Learning ・Generative Adversarial Network 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・C言語/C++/Python ・Tensorflow(Keras)、PyTorchなどのDNNフレームワーク 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支える MLOps 基盤の構築・運用 をお任せいたします。 <具体的には> 膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、ML エンジニア/MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。 【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】 ・クラウド/オンプレミス上における学習・評価パイプライン(MLOps)の設計・構築および保守・運用 ・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行 ・データセットのキュレーション(バランス設計、データリーク防止、品質管理)およびデータセット生成パイプラインの構築 ・データやモデル評価指標を統合的に可視化する BI ツール環境の設計・構築 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・開発言語/データ操作言語:Python、SQL ・クラウド:GCP、AWS ・OS:Linux、Windows ・深層学習フレームワーク:TensorFlow(Keras)、PyTorch ・実験管理/設定/可視化:MLflow、Hydra、TensorBoard ・MLプラットフォーム/パイプライン:Vertex AI、SageMaker ・CI/CD:GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline ・データETL/分散処理:Dataflow、EMR(Spark/Hadoop) ・データ分析:BigQuery、Amazon Redshift ・BIツール:Looker Studio、Amazon QuickSight ・オーケストレーション:Apache Airflow、Amazon MWAA ・コンテナ:Docker ・その他:GitLab、Confluence、Jira、Teams 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

●部署 / チームのミッション 主にスポーツ領域に向けて、コンピュータビジョン・AI機械学習の専門性を活用したアルゴリズム・システム・ソリューション開発を行っています。 ●担当予定の業務内容 スポーツ領域向けの新製品・サービス立ち上げにつながるアルゴリズム・システム開発を担当して頂きます。 また、スポーツ向けに培った技術を音楽ライブや映画制作など、 ソニーグループ内の各エンタメ領域に横展開する取り組みも進めていますので、ソニーの幅広い業務領域に携わって頂けます。 {プロジェクト一例} ・英国ホークアイイノベーションズと連携して、映像からの選手やボールをトラッキングする技術の開発 ・新たなスポーツコーチングサービスの開発 ・未来のスポーツ視聴体験の実現 など

●組織としての担当業務 データを力に顧客と開発者の体験を革新しソニーの感動創造に貢献する。そのために、ソニーの製品・サービスから収集される様々なデータの収集基盤、AIへのデータ活用、分析環境の開発運用を行う業務です。 社内外の各種データとも連携し、AIや分析に必要となる膨大なデータを柔軟かつ高速に扱うデータ収集分析基盤の開発と運用を通じて、ソニーの新しい顧客体験と開発者体験を一緒に創っていきましょう。 ●担当予定の業務内容 ・各種ログや顧客データを収集し分析を行うデータレイク・分析環境の開発運用 ・高度分析のためのAI/MLや新たな分析環境の開発/検証と導入 ・データをリアルタイム処理し個人最適化に活用可能なシステムの開発運用 ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

●組織としての担当業務 様々なソニー製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)をお客様が利用した時のログを中心としたビッグデータ分析をする業務です。 分析を通じて、お客様の理解やインサイト獲得を進め、製品・サービスの改善やマーケティング活用を進めています。 全世界の様々なソニー製品・アプリ・サービスからのビッグデータ分析を通じて、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう! ●担当予定の業務内容 ・Redshift/BigQueryなどにあるデータを主にTableau/JupyterNotebook(Databricks)を利用して前処理・集計・可視化・分析(機械学習含む)を実施頂く予定です ・分析は、リクエスターの依頼に応じて実施するケース・リクエスターと協業して実施するケース・自発的に実施するケースのバリエーションがあります ・リクエスターは、マーケティング・カスタマーサポート・企画・設計と多岐に渡ります ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

世界中で利用されている何千万台という様々なソニー製品・アプリ・サービスから来る一日何億以上のビッグデータを活用し、それを新たな顧客価値に変えていく非常に重要な業務です。 また、デバイスやアプリとの連携が多いのも特徴で、クラウド側だけではなく、エッジとクラウドの連携も求められる、難易度の高い業務となっています。 また、最近では生成AIの発展もあり、データ・AI・生成AIと、クラウド・エッジを組み合わせた形での継続的な新しい技術の習得も必要な領域です。 組織文化としては、技術的に強い興味を持っているエンジニアが多く、最新技術の情報共有は勿論のこと、最新技術を用いたプロトタイプの作成や、実際の設計にいち早く適用する、といった活動も活発に行われています。 テレワーク・出社も比較的自由に選ぶことが出来、自由度の高い職場です。 我々の目指すところは、ソフトだけでもハードだけでも実現できない、ソフトとハード、それぞれの技術を高いレベルで組み合わせて初めて実現できる最高の顧客体験の提供です! 豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、ソニーの新しい顧客体験をぜひ一緒に創っていきましょう! 想定ポジション 担当者もしくはリーダーの役割を担って頂きます。(希望・スキルに応じて相談) 業務内容 ●組織としての担当業務 私たちの組織では、様々なソニー製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)のログデータを収集しています。これらのログを用いて新しい価値を提案し、実現していく業務です。例えば、パーソナライズした顧客体験を提供したり、新たな外部データを導入し、それと組み合わせることで新たな価値を提供する、といったことを行っています。 全世界の様々なソニー製品・アプリ・サービスからのビッグデータを中心として様々なデータを活用し、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう! ●担当予定の業務 ・ソニー製品・アプリ・サービスにおけるデータ・AI/ML・LLM(生成AI)を用いた新規価値提案と設計・実装業務(既に提案済みのものも含む) ・MLOps/LLMOpsを円滑にまわすための仕組み作り ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

●組織の役割 ・「S.RIDE(株)」は、ソニーと大手タクシー会社が共同設立した事業会社(JV)で、ソニーが有する人工知能(AI)技術、イメージング/センシング技術を活用し、タクシーの配車サービス(S.RIDE)や決済代行サービス、後部座席広告サービス(GROWTH)などを行っています。 通常のアプリサービスに留まらず、車というIoTデバイスと連携した実社会に直接インパクトを及ぼす顧客体験を提供していきます。 <S.RIDEについて>　https://www.sride.jp/jp/ ※本組織のメンバーは、ソニーグループ(株)雇用で「S.RIDE(株)」への出向となります。 (本籍はソニーグループ(株)) ●担当予定の業務内容 S.RIDEを次のステージへ成長させるバックエンドシステムエンジニアとして、サービスを支えるバックエンドシステムの開発・運用を担当頂きます。 今後予定している様々な高付加価値サービスなどのメジャーアップデート開発、KPI・ログデータを基に日々企画・デザインと一緒に改善していくサービスグロースハック、AIを活用した機能実現をサーバーシステム開発から主導して頂きます。 ●開発環境 ・開発言語: Python, Java ・フレームワーク: Django, Spting Boot ・インフラ: AWS, GCP ・その他: GitHub, Slack, Teams ●想定ポジション チームリーダーまたは開発メンバーとしてバックエンドシステムの開発・運用を担当 ※本求人はジェネラル・エンプロイメント・コントラクト社員での採用となるため 将来的に別の職務領域や技術領域に異動の可能性がございます。 合わせて、全国の支社、工場、営業所への転勤可能性がございます。

●組織について 大手製造業の顧客に対して、業務変革～システム開発、データ利活用まで一気通貫でのDX変革実現する組織です。中でも当部署は、先進的なデジタル技術に強みを持ち、コンサルタントやエンジニアと連携しながら、技術起点で以下の業務を実現する役割を担っています。 ・顧客業務の変革 ・新規事業の創出 (構想～実装まで実効性のあるDXの実現) ●組織の業務・事例紹介 ・製造業の業務課題に対するDX・AI活用構想の策定 ・業務プロセス改革とシステム実装の一体推進 ・顧客と共に進める先端技術を活用した新規事業・サービスの立ち上げ ●職務内容・担当業務 「顧客業務の変革(DX)の実現」をミッションとした顧客業務分析およびAI・データ活用による改善・変革提案を担当いただきます。本ポジションでは、従来の開発力・マネジメント力を基盤に、最先端のAI技術を取り込みながら、顧客ビジネスの変革をリードする役割を期待します。　 ●製造業の業務課題を起点としたAI・データ活用のグランドデザイン策定(To-Be設計) 顧客の業務や現場に入り込み、課題を構造的に整理した上で、AI・データを活用したTo-Be像の設計を担います。 ●PoC→本番展開までの推進(技術検証〜スケール展開) 構想策定に留まらず、PoCから本番展開までを一貫して推進し、業務変革として定着させます。 ●コンサルティング(業務改革)とエンジニアリング(実装)の橋渡し 業務改革を担うコンサルタントと連携しながら、技術的な実現性を担保し、構想を現実に落とし込みます。 ●AI・データ活用基盤の設計・構築 データ連携・モデリングを含め、AI活用を支える基盤の設計・構築をリードします。 ●顧客現場・業務部門との共創 顧客の業務部門・現場と直接関わりながら、要件定義・効果検証・改善を繰り返し、変革・共創を推進します。 ●役割・ポジション ・製造業DXプロジェクトにおけるAI・データ活用領域のリード役 ・業務変革を技術で実現するエンジニアリング構想者 ・コンサルティングと開発の間をつなぐ中核ポジション 製造業の業務理解とシステム開発力を掛け合わせ、「実際に変わる」状態をつくることがミッションです。 ●研修 ・生成AI/AI技術に関する体系的な教育プログラム ・製造業ドメイン知識の習得機会 ・実プロジェクトを通じたOJTによるスキル習得 ●配属部署 産業事業管掌　産業事業管掌統括本部　共創IT推進部