東京都 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

【期待する役割】 「生産性・柔軟性・セキュリティの最適バランスを備えた、全社データ・IT基盤の確立と継続的な進化」 全社を横断し、顧客データ基盤・業務システム・セキュリティを一体で設計・運用いただきます。AIネイティブな組織として、運用生産性を最大化させつつ、プライム上場・エンタープライズ要件を満たす信頼性を担保することがミッションです。 【具体的な業務内容】 1.次世代の全社ITの設計 -AI活用を前提としたスケーラブルなデータ設計 -安全性とビジネススピードを両立させたAI利用ガイドラインの策定、および「最小権限の原則」に基づくアクセス制御の設計 2.業務プロセスの再定義と徹底した自動化 -複数SaaSの乱立による設計負債を解消し、将来の成長に耐えうる拡張性の高いシステム構成の構築 -上記システムと並行して業務プロセスを見直し、テクノロジーの力で効率化を行う 3.上場企業水準のガバナンスと信頼性の担保 -内部統制(J-SOX等)における再現性の高い運用体制の確立 -大手法人顧客や監査法人・証券会社等のステークホルダーが求める高度なセキュリティ要件への対応と、自社のIT健全性の論理的な証明 【入社後の期待イメージ】 ●0～3ヶ月:IT負債とリスクを可視化し、現場課題の解決を通じた「即効性のある改善」で信頼を確立 ●3～6ヶ月:AI活用を見据えたデータ設計とSaaS連携の刷新を主導し、全社的な生産性向上を牽引 ●6～12ヶ月:信頼性と柔軟性を備えた全社基盤の運用を確立し、IT戦略の側面から事業成長をリード 【部署・チーム体制】 ●配属・体制 ご経験をふまえ、テクノロジー統括部における最適な役割・ポストを検討いたします。 ●テクノロジー統括部の構成 テクノロジー統括部の部長はCTOの島本が兼務しております。 ・業務基盤システムグループ(4名) ・プロダクトエンジニアグループ(16名) 現在は上記構成ですが、ミッションの完遂に向けて、人員計画の策定や採用から主導いただくことを期待しています。

保険数理業務、データ利活用支援およびその他アナリティクス業務の拡大に伴い、生保・損保アクチュアリーと協力して顧客向けのアプリケーション開発、データ可視化等のデータエンジニアリングおよびアナリティクスを担うチーム(Technology Transformation Team(T3))のメンバーを募集しています。 伝統的な保険数理業務DX支援の他に、下記の領域においてアドバイザリー業務を行います。 ■医療データ利活用支援 ・保険者由来のレセプト、健診・ライフログデータや、NDB(ナショナルデータベース)、DPC(急性期病院)データ等の国民医療データに関する利活用支援を行います。 例えば保険会社向けには商品・付帯サービス開発支援や、公共クライアント向けには研究目的の国民医療データ活用支援を行います。 これにはML/AIによる疾患リスク予測モデル構築および性能評価、NDB/DPCデータの第三者提供・連結解析、データベースシステム更改に関する要件定義作成・工程管理支援なども含まれます。 ■TCFD(気候関連財務情報開示タスクフォース)、自然災害リスクモデリング支援 ・PwCで構築した自然災害モデルを活用し、損害保険会社への自然災害リスク評価と合わせて、一般事業会社におけるTCFDの物理リスク評価の支援を行います。 特に、TCFDにおいては気候変動の影響を評価するという観点から水災モデルの活用が一般的ですが、TCFDを通してERMにおけるリスク全般の再評価の必要性が高まっており、地震などの他の自然災害リスクの評価についても行います。 ■その他アナリティクス ・一般事業会社や公共クライアント向けに、データ分析能力を活用した営業施策立案とその効果測定、CX向上策立案等を支援します。 これにはクライアントの保有契約の特性を様々な角度から分析し、契約者・消費者の価格反応度に基づく契約者行動分析への活用や、会社の長期収支分析へ保険数理手法に基づく感応度・変動要因分析などの活用、および統計的手法による効果測定を行う事などが含まれます。 <所属組織 Actuarial Services (AS)について> PwC Japan AS (Actuarial Services) グループは、金融機関、特に生損保会社を中心に保険数理に関する幅広いアドバイザリー業務、監査業務を提供します。 私たちはアクチュアリーを保険会社の決算・商品開発・リスク管理等を行う狭義の専門家として捉えず、そのコア・コンピタンスを「クライアントの重要な経営課題に対し、リスク分析などの高い専門性と十分なビジネスの理解を融合させ、課題解決に向けたソリューションを提供すること」と位置づけています。 保険会社ではUSGAAP LDTI、IFRS17、国内経済価値ソルベンシー規制導入に伴うオペレーション負荷の増大など、業務の効率化ニーズが高まっています。 また、私たちが現在直面する多くの社会課題を解決するため、PwCあらた有限責任監査法人のパブリックセクター担当チームの一員として、国・地方公共団体や一般事業会社など、金融機関に限らないクライアントへ豊富な数理専門技術・テクノロジーに関する知見を生かし業務提供の深みと幅を拡げています。 こうした内容に関する支援を、欧米を中心としたPwCグローバルの先進事例を活かしつつ、適宜専門家と緊密な連携を取りながら、クライアントの課題解決を行います。

本組織は、PwC Japanのコンサルティング、ディールアドバイザリー、監査およびブローダーアシュアランスサービス(BAS)、税務の各サービスラインのAI CoE(センター・オブ・エクセレンス)組織として、各サービスラインのAIソリューションやAIアクセラレーター(プロフェッショナルスタッフが利用するツール)の開発を担う、高度なAIスキルを保有したAI開発専門組織です。 AIの進化によりプロフェッショナルサービスの価値の見直しが求められる中、PwC自身がDisruptorとなり旧来の労働集約型のビジネスモデルからAI資本集約型のビジネスモデルへの転換を推進していく事をミッションとしています。 300人月程度の比較的大規模なAIソフトウェア開発から、5人日程度でRapid Prototypingを行うAIエージェント開発まで、動きの速いAI市場において迅速にプロダクト投入しクライアント企業のビジネス課題の解決をしていきます。 また、本組織はPwCのGlobalのAI CoE組織であるNetwork AI Factoryの窓口組織として、各国で開発したAIプロダクトのロールインや、日本発でのグローバル展開もしていきます。 クライアント企業向けAIソリューション開発やRapid Prototypingを推進するAIエンジニアを募集します。 理想的な候補者は、企業向けプロダクト開発の経験が豊富であり、コーディングに対する理解に加えて、クライアント企業や社内のプロフェッショナルサービス、Go-to-Market(GTM)チームなど、多様なステークホルダーへもたらすアウトカムに貪欲なプロダクト思考をもち、持続的な実装の加速に意欲的な方です。 本ポジションには、チーム横断的なコラボレーション能力、プロダクト開発に対する広い理解、リーダーシップが求められます。 プロフェッショナルサービス、プロダクトマネージャー、デザインチームと連携したRapid Prototypingの推進 主にプロダクトマネージャーとのセッションを通じた課題やインサイトの把握、ユーザストーリーおよびプロダクト要件・技術仕様を策定 パブリッククライドの提供するPaaSやOSSの動向および技術仕様のリサーチと技術検証 クラウドインフラの構築運用、機械学習モデルもしくはLLMを用いたアルゴリズムの実装継続改善、VibeCodingも取り入れたGit/CICDコードレビュー等のチーム開発およびプロセス整備

臨床検査自動化システムおよび自動分析装置において、ソフトウェア設計業務を担当いただきます。主に、検体の前処理工程(例:検体容器の識別、遠心分離、栓抜き、小分け、閉栓など)に関わるモジュールの開発を通じて、システム全体の理解を深めていただきます。 今回ご入社いただく方には、PCアプリケーションの開発及び、外部ベンダーのコントロールやチームの取りまとめといったマネジメント業務をお任せします。 【職務詳細】 以下の業務をチーム内で取りまとめ、プロジェクトを推進していただきます。 システム/装置要件に基づく機能設計・詳細仕様書の作成 Windows環境で動作するアプリケーションの設計・開発・テスト・保守 外部開発ベンダーとの技術的な折衝、進捗管理、成果物の評価 デバッグ、実機検証、システム検証による動作確認 出荷および出荷後の製品サポート対応 現行システムに関する顧客対応(要件定義・折衝含む) 【担当装置ごとの業務分担】 ・PCソフト担当(国内臨床検査自動化装置):主に社内で要件定義・検証・顧客対応を行い、プログラミング、設計は外部委託が中心(社内2割、ベンダー管理8割)。複数製品を掛け持ち、保守だけでなく改良開発もまとめて対応頂きます。 ・機構制御チーム(国内):Nucleus RTOSを用いた制御系ソフトウェアの設計を担当。装置の動作制御に関わる開発を行います。 ・OEM装置担当(海外含む):新製品開発が中心で、開発業務の約8割を占めます。OEM対応と国内対応は分業体制で進めており、将来的にこちらの業務に関わっていただく可能性もあります。 【開発環境】 言語:C, C#, C++ OS:Windows, Nucleus RTOS(機構制御) ●変更の範囲 会社の定める業務 【キャリアパス】 ※業務習熟度合いによってお任せする業務が異なりますので一例としてご覧ください 1年目:1モジュールを半年～1年程度で開発。現行システムに対する問合せ対応。 2～3年目:システム全体の理解を深めた上で全工程をご担当。他拠点との新システム共同開発。 以降については、技術面を極めるスペシャリストとしてのキャリアや、装置システムや装置のユニット開発を纏めるジェネラリスト・開発リーダとしてのキャリア、などいくつかの方向性があります。適正やご希望を考慮して決めていけたらと考えています。 【働く環境】 開発・設計のスケジュール上、繁忙期はありますが、各自がもつライフスタイル(育児・時短勤務・介護等)の中で最大限の成果を出すべく業務に従事しています。現在は80%程度が出社していますが、在宅勤務との柔軟な働き方が可能です。年齢構成は、20代～40代を中心に経験豊富なベテランエンジニアまで幅広く在籍していて、分からない点や相談もすぐできる職場です。他部署との交流も盛んで、中途入社の方でも馴染みやすく、気兼ねなく力を発揮いただけます。 出社について:週2程度在宅勤務が可能です。また、ご本人のご家庭の状況などを踏まえ、出社頻度はご相談可能です。 製品開発などを目的に取引先や弊社他拠点への出張が発生します。 具体的には関東圏や海外(ドイツ、スイス、スウェーデン等)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。 【開発環境】 言語:C, C#, C++ OS:Windows, Nucleus RTOS(機構制御) ●変更の範囲 会社の定める業務 【キャリアパス】 ※業務習熟度合いによってお任せする業務が異なりますので一例としてご覧ください 1年目:1モジュールを半年～1年程度で開発。現行システムに対する問合せ対応。 2～3年目:システム全体の理解を深めた上で全工程をご担当。他拠点との新システム共同開発。 以降については、技術面を極めるスペシャリストとしてのキャリアや、装置システムや装置のユニット開発を纏めるジェネラリスト・開発リーダとしてのキャリア、などいくつかの方向性があります。適正やご希望を考慮して決めていけたらと考えています。 【働く環境】 開発・設計のスケジュール上、繁忙期はありますが、各自がもつライフスタイル(育児・時短勤務・介護等)の中で最大限の成果を出すべく業務に従事しています。現在は80%程度が出社していますが、在宅勤務との柔軟な働き方が可能です。年齢構成は、20代～40代を中心に経験豊富なベテランエンジニアまで幅広く在籍していて、分からない点や相談もすぐできる職場です。他部署との交流も盛んで、中途入社の方でも馴染みやすく、気兼ねなく力を発揮いただけます。 出社について:週2程度在宅勤務が可能です。また、ご本人のご家庭の状況などを踏まえ、出社頻度はご相談可能です。 製品開発などを目的に取引先や弊社他拠点への出張が発生します。 具体的には関東圏や海外(ドイツ、スイス、スウェーデン等)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。 【その他】 <出張/駐在に関して> ・製品開発などを目的に取引先や弊社他拠点への出張が発生します。 具体的には関東圏や海外(ドイツ、スイス、スウェーデン等)です。 <教育/育成支援に関して> ・基本的にはOJTを通じて一連の業務を習得いただきます。 ・ご本人の意欲があれば、業務との両立前提で、社内の各種研修受講いただき業務に必要な知識を向上いただく事も可能です。

業務内容 ヘルスケア領域のデジタルソリューション開発を担う事業開発本部 システム開発第二部にて、医療機関の検査室の皆様あるいは患者様が抱えている困りごとを解決に導くデジタルソリューションソフトウェア開発をお任せします。 【具体的には】 ・医療機器の故障診断、リモートサービス(遠隔での保守作業)などのシステム開発における要件分析～機能設計 └クラウド環境で稼働するアプリ開発のため、ご経験に応じて環境構築やサイバーセキュリティーなどの関連業務もございます ・コーディングを発注するベンダーのコントロール ・3～4件程度の開発案件を並行して担当 ・上流工程は2～3名、下流工程は4～5名でソフト開発を進めていただきます 病院・臨床検査センターなど、お客様先に納入した当社分析装置やデジタルソリューションに関して、稼働状況と利用履歴を分析することで、どのような機能が頻繁に利用されているか、どのような部分に改良の余地があるかがわかります。ここで得た情報をもとに、性能を向上させる、機能を追加する、UIUXの改良を施し、製品としての価値を向上させます。 【組織構成について】 現在メンバーは15名程で、若手、女性社員も多く中途入社の社員も活躍しています。 【対象装置例】 ・生化学自動分析装置 【働き方】 ・出社、在宅とご希望に応じて選択可能です。 今後も在宅勤務制度、産休/育休制度や各種オンラインツールを活用し、ワークライフバランスを考慮しながら、柔軟な働き方を実現していきます。 ・残業時間:月20時間程度 【教育・育成支援】 キャリア入社者向け育成プログラム、階層別研修、集合研修、外部講座受講による自己開発(費用会社負担)など

機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。 ●具体的に次のようなタスクを担います。 ・入札ログ等を用いた探索的分析 ・入札ログの再設計や外部データの活用 ・CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築 ・数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築 ・オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証 ・大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用 ・学会参加や論文調査による情報収集 ●業務上触れる分野や技術スタック 【分野】 ・機械学習 ・統計学 ・数理最適化 ・制御工学 ・因果推論、計量経済学 【スタック】 ・Python, Kotlin(一部のみ) ・AWS ・dbt, Snowflake ・Prefect ・Terraform ・GitHub ・Slack

評価システム製品本部 評価ソフトウェア設計部 にて半導体用計測・検査装置のFA(Factory Automation)通信ソフトウェア開発をご担当いただきます。 装置をオートメーションで運用するためSEMI規格に準じた顧客ホストコンピュータとの通信ソフトウェア開発(SECS/GEM/GEM300)、がメイン業務となります。 FA(Factory Automation)通信ソフトウェア開発者としてご入社頂き、ご経験・スキルに応じて、お任せする領域や担当プロジェクトを決定いたします。 FA(FactoryAutomation)通信ソフトウェア開発をメインで行うチームは計測装置をメインにしたチームと検査装置をメインにしたチームの2チームございます。 一方で、いずれの製品もラインナップが多岐に渡るため、横断的に製品プロジェクトにジョインし、複数の開発プロジェクトをご担当いただきます。 ●開発環境 言語: C、C++ 環境: Linux ①当部署は評価システム製品のソフトウェア設計・開発を担っている部署です。 製品ごとにチームに分かれており、要件定義～コーディング、テストまでのソフトウェア開発の全工程を担っております。製品、チームによって異なりますが、詳細設計～プログラミング～テストまでは、社外のソフトウェア開発請負会社に依頼する場合があります。 ②ソフトウェアエンジニアとして、1製品の全工程に携わり、他組織(光学設計、機械設計、電気設計などのハードウェア設計)部隊と協働し製品を開発したり、顧客や顧客先に製品を導入・据付・アフターサービスをする部隊から、実際に現場で使用された際のフィードバックを受けたりできるので、ものづくりの醍醐味を感じることが出来ます。 また、当部署では多岐に渡る製品を担当している為、他製品へチャレンジする機会もございます。 ③海外出張:アメリカ・韓国・台湾・ヨーロッパ 人により海外出張の回数は異なりますが、顧客との仕様打合せ等での出張機会も多く、ワールドワイドで活躍が可能です。 規格を英語で読むなど英語を使うシーンが日常的にございますので語学力を活かしたい/向上させたい方には最適な環境です。 ④評価ソフトウェア設計部は若手～ベテランまで在籍しており、お互いの技術を学びあう機会もございます。 製品によりますが、1チーム5名前後～20名越えとプロジェクトとしても様々な構成がございます。様々なプロジェクトを経験して知識・スキルの幅を広げるだけでなく、ロールモデルも多くいるためソフトウェアエンジニアとしてキャリアを構築したい方には最適な環境です。 【変更の範囲】会社の定める業務 キャリアパスについて ●当部署の中で、製品や工程が複数あるので、組織内でもエンジニアとしてスキルアップ頂ける環境がございます。 どのようなキャリアをご希望されるか次第なものの、現在、当部署では常時2、3名がアメリカの関連会社に出向しており、海外の関連会社への出向やメイン顧客である韓国と台湾への出張など、海外経験を積む機会もございます。 ●キャリア入社者向け育成プログラム、階層別研修、集合研修、外部講座受講による自己開発(費用会社負担)など、日立ハイテクには多種多様な教育・育成支援制度が設けられています。 働き方 ●入社後すぐは業務を覚えていただくために、基本的出社をしていただきますが、後々は在宅勤務と出社勤務、ハイブリットに使い分けて業務していただくことも可能です。 ●残業時間は部内平均で20～25時間程度と比較的少なく、ワークライフバランスの取りやすい環境です。

●概要 クリエイティブ業務の生産性・品質向上を目的とした、AI活用推進と業務プロセス改革をお任せいたします。 単なるツール導入に留まらず、企画から制作、効果検証までのバリューチェーン全体を俯瞰し、本質的な課題解決に取り組んでいただきます。 また効率化で創出したリソースを新たな価値創造へと繋げ、将来的には顧客から指名される専門性を確立していただきます。 詳細 ●クリエイティブ業務におけるAI化の推進 └国内外の最新AIツールのリサーチ、選定、導入、PoCの実施 └効果的なプロンプトの開発、集約、ナレッジ └AI活用定着に向けた社内メンバーへのハンズオン支援や研修プログラムの企画・実施 ●クリエイティブ業務プロセスの分析と再設計 └クリエイティブディレクター/アートディレクターへのヒアリングを通じた業務プロセスの可視化と課題抽出 └AIやテクノロジーを活用したクリエイティブの自動化・省力化の企画と推進 └トッププレイヤーの思考プロセスを分析し、汎用性の高いフレームワークやツールに落とし込む ●「仕組み」の浸透と行動変容の促進 └開発・導入したクリエイティブツールや業務フローの社内ドキュメンテーション整備 └社内勉強会の開催や成功事例の共有など、「使いたくなる」仕掛けづくり └利用状況のモニタリングとフィードバックに基づく継続的な改善活動 取り扱うツール・技術領域 ※特定のツールや言語に固執せず、プロジェクトの目的に応じて最適な技術を柔軟に選定・活用することを期待しています。 ●UI/UXデザイン・プロトタイピング └Figma, Adobe XD などのデザイン/プロトタイプツール ●ジェネレーティブAI活用 └画像生成、テキスト生成、動画生成などのAIサービス・API全般 ●インタラクティブコンテンツ開発 └Unity, Unreal Engine, TouchDesigner 等を用いた開発経験 ●Web/アプリ開発 └JavaScript, React, Vue.js, Python 等を用いたフロントエンド/バックエンド開発スキル ●XR・フィジカルコンピューティング └VR/AR技術や Arduino 等を活用した体験設計に関する基本的知識 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む) ▼組織構成　※2025年8月時点 組織全体:約870名 今回の配属先:統合マーケティングコミュニケーション局

当社が扱う幅広い製品群(半導体製造向け製品、ヘルスケア製品、電子顕微鏡など)に関するソフトウェア開発を推進するプロジェクトリーダーとして、設計・開発からPoC/PoVをお任せします。 ●具体的にお任せする業務 ・社会やお客さまの真の課題を正しく知り、その課題に対するソリューションの提案 ・新しい製品に向けた試作開発における組み込みソフトウェアの基本設計、評価、改良設計 ・当社製品や顧客から取得できる各種データを用いた新しいソリューションシステムの基本設計、評価、改良設計 例:あくまで一例ですが、新技術を用いた顕微鏡から得られる画像データを用いて、顧客課題を解決するソリューションシステムの設計・開発 ・システムの実装(一部外注・ベンダーコントロール) ・顧客先や当社顧客協創施設での評価サポート ●開発環境 ・OS:Linux, Windows, VxWorks, T-Kernelなど ・使用言語:Python, C, C#, Java, TypeScript, JavaScript, SQLなど 【変更の範囲】会社の定める業務

社内における、DataOps推進のためのデータ利活用するための基盤設計、データ戦略立案、データガバナンスのプランニングなどを行っていただきます。 DMBOKの思想などを理解したうえで現代のデータを元に事業が動くために必要な要件に取り組んでもらいます。 【業務詳細】 社内データ基盤のアーキテクチャ設計を主導 既存データインフラ環境の分析や、改善提案。 具体的なアプローチの提示 データガバナンスのポリシーの策定と推進 自社内のチームや他部署と連携し、データ基盤プロジェクトの推進

●職務概要 半導体関連の抱える計測・検査・運用上の課題に対し、AI・画像処理・データ技術を用いたデジタルソリューションを企画・実装を支援するポジションです。 装置・計測データを起点に、課題の構造化・仮説立案、最先端のAI・データ技術の活用や最適なツールの選定、開発スコープの定義など、上流工程から携わっていただきます。 要件定義からデータ分析モデルの構築、ソフトウェア実装までの一連のプロセスをチームで推進し、単なる分析・PoC要員ではなく、プロジェクト/チームのサブリーダーとして、上流工程から実装までを主導的に推進する役割を期待しています。 また、成果物の権利化・学会発表までを担います。 ●職務詳細 以下の業務をチームのサブリーダーとしてリード・推進していただきます。 1.課題分析・企画フェーズ(上流) ・半導体計測・検査・製造プロセスに関する課題の整理・構造化 ・装置データ・画像データを起点とした課題仮説の立案 ・解決すべきターゲット設定および実行計画の策定支援 ・ソリューション構想段階における顧客とのディスカッション・要件整理 ※顧客側がAI活用の初期段階であるケースも多く、課題定義から主導的に関与する場面が多いのが特徴です。 2.技術検討・設計フェーズ ・AI・画像処理・データ解析における最適なアプローチの検討 ・利用技術(モデル構造・アルゴリズム・フレームワーク・ツール等)の選定 ・開発スコープ・対応方針・役割分担の設計 ・小規模プロトタイプを用いた技術検証 ※OSSモデルを利用するだけでなく、対象データ・精度要件に応じてモデル構造に手を加える開発が前提です。 3.開発・検証フェーズ ・要件定義、データ前処理・加工、AI/画像処理モデルの構築・チューニング、評価・分析・報告、ソフトウェア実装 ・顧客と連携したPoC(概念検証)・PoV(価値検証)の実行、開発成果物の権利化および学会発表 【開発環境】 ・言語:Python ・AI/MLフレームワーク:PyTorch(推奨)、TensorFlow、JAX ・画像処理ライブラリ:OpenCV、Pillow、または同等のライブラリ

ヘルスケア事業統括本部の診断システム事業部、あるいは、治療システム事業部にて、SE(システムエンジニア)・ソフト機能設計者・ソフト開発者・ITデジタル品質保証の中からご希望、ご経験に応じた適性業務を選考の中で確認させていただきます。各適性職務の役割は以下です。 ●医療×DXのサービス企画・推進:単純な要件定義から設計構築のSI業務だけではなく、診断・治療プロセス全体の課題分析を行い、医療DXを推進するための企画立案から病院支援までを担います。 ●デジタル治療ソリューション開発:放射線治療装置や粒子線治療装置と連携したデータ活用基盤の設計・開発 AIを活用した治療計画支援・治療品質向上技術、治療装置効率利用ソリューションの開発 ●システム設計とソフト開発:医療情報システムの設計・開発を行い、品質・安全・法規制を考慮しながら、AI・デジタル技術を活用した業務効率化と医療の質向上を支援。 ●データ管理と分析:患者データや医療データの管理・分析を行い、AIを活用した医療の質向上や診療の最適化に加え、開発・運用の効率化や新たな医療サービス創出に貢献。 ●セキュリティ対策:ネットワーク接続された医療データのセキュリティを確保し、個人情報の保護を徹底。 ●システム統合:異なる医療機関やシステム間でのデータ共有をクラウド環境で円滑に行うためのシステム統合を担当。 ●ユーザーサポート:医療従事者がシステムを効果的に利用できるように、伴走しながら検査室や病院の課題解決を支援。 「診断×治療×デジタル」の実行チームの一員として、AIやデジタル技術を活用した医療分野における革新的なソリューション(デジタルソリューション、サービスソリューション、ホスピタルソリューション)の開発に取り組んでいただきます。また、医療従事者の困り事と課題の解決に繋げるため、世界トップクラスの技術を活かした挑戦により、社会貢献を解決していくソリューション開発のプロジェクトに参加していただきます。 ●変更の範囲:会社の定める業務

バス・トラックの自動運転システムにおける車両制御ソフトウェアの設計から、実車評価・検証までを一貫して担うポジションです。 車両の制御アルゴリズムをC言語でECUに実装し、実際の車両上で安定稼働させるところまでを担うポジションです。 自社での実装・デバッグにとどまらず、全国各地の実証実験現場での動作確認や不具合対応まで、ソフトウェアの品質を現場レベルで担保する役割を担います。 具体的には: ・C言語による車両制御ソフトウェアの実装・デバッグ ・ECUへの組み込みおよび実車での動作検証 ・走行環境ごとの設定・パラメータ調整と現地対応 ・既存制御ロジックの改善・不具合対策・ドキュメント整備

freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発（メインミッション） ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識（OCR）、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python（マイクロサービス・開発環境）、Ruby on Rails, Go（アプリケーション） 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

■データエンジニアををお任せいたします。 ■・データ基盤の設計・構築・運用/・データ分析環境の設計・構築・運用　※実際の作業はベンダーに外注。 企画・プロマネをお任せします。 データ活用の成否が今後の業績に大きく影響するとの見通しから、データドリブン経営に向けて「事業部門が扱えるデータ」を生データから効率的に生成、活用可能な状態に処理する役割を期待する 【採用背景】土木建築におけるデジタル革命を推進。 ICTを適用した生産性向上のための業務プロセスとワークスタイルの変革を関係部門と連携し実施するため、プロフェッショナルな人材を求めております。

日本のAXを、現場から動かす。25年の技術基盤を持つAMBLで、企業のAI変革をリードする。 AX事業について 生成AIの進化により、企業に求められる変革は「AIを導入すること」から、「AIを活用して業務・組織・ビジネスそのものを変えること」へ進化しています。 AMBLは、25年以上培ってきたシステム開発、クラウド、データ活用、UXデザイン、AI技術などの専門性を掛け合わせ、企業のAI変革を支援するAX(AI Transformation)領域に注力しています。 AX事業部は、企業のAI活用を単なる導入やPoCで終わらせず、実際の業務変革や事業成果につなげるための専門組織です。AI活用テーマの整理、導入ロードマップ策定、AIソリューション設計、開発、現場への定着支援まで、企業ごとの課題に合わせて一気通貫で伴走しています。 AIを実際の業務プロセスに組み込み、継続的に成果を生み出す仕組みづくりまで支援することが、AMBLのAX支援の特徴です。 ポジション概要 本ポジションは、従来のDX(デジタルトランスフォーメーション)の枠を超え、最先端のAI技術を駆使して顧客のビジネスモデルそのものを変革する「AX(AI Transformation)」を推進する中核・リードアーキテクト職です。 AX事業部にて、顧客の課題ヒアリングからAIを活用した戦略提案、最適なAIシステムアーキテクチャの設計、プロトタイプ(PoC)開発、プロジェクトの実装・リード、さらには社内AI人材の育成まで、最上流から開発リードまでを一気通貫で担っていただきます。技術力を活かしてビジネスに大きなインパクトを与えたい方に最適なポジションです。 業務内容 1.AXコンサルティング&ソリューション提案 ● 顧客課題の抽出とAI活用提案:営業担当と同行してクライアント企業の経営・現場の課題をヒアリングし、生成AI等の最先端AI技術を用いたビジネスモデルの変革・業務改革・コスト削減策を企画・立案・提案します。 ● AIシステムアーキテクチャの設計:生成AI、LLM、RAG、機械学習などの技術群をどのように組み合わせれば、顧客の高度な要望を実現できるか、実用性と精度を担保した最適なアーキテクチャを設計します。 2.生成AI等を活用したプロトタイプ開発およびプロジェクト参画 ● プロトタイプの迅速な開発(PoC):生成AIなどの最新技術を活用し、提案したソリューションの実現可能性や精度をスピーディーに検証するためのプロトタイプ(PoC)構築を行います。 ● 本開発プロジェクトへの参画・リード:提案した案件が受注・プロジェクト化された際、主要メンバーとしてプロジェクトへ入り、自ら手を動かす実装支援から技術リーダーとしてチームを牽引・開発管理を行います。 3.最先端技術のR&D(研究開発)および産学連携プロジェクトの推進 当社では以下のような高度な技術研究や先進ソリューション開発に直接携わることができます。 ● システム運用の無人化・自動化ソリューション(AIOps) ○ Grafana等のオブザバビリティツールと連携した、ログやメトリクスの高度な異常検知。 ○ 異常検知を起点にGitHub(GitHub MCP等)と連携させ、ソースコードの自動解析から、プルリクエストの自動作成までを連動させる仕組みの構築。 ○ GitHub Actions(CI/CD)や自動テストツールをシームレスに組み合わせ、開発からテスト、本番環境への自動デプロイまでを無人化・自動サイクル化するシステムの開発。 ● RAG(検索拡張生成)の精度向上&共同研究: ○ 大学との産学共同研究として、グラフニューラルネットワーク(GNN)やGraphRAG技術を取り入れた超高精度なRAGソリューションの開発。 ○ コールセンター等のQA業務効率化に向け、膨大な非構造化データを国際基準(KCS:Knowledge Centered Serviceなど)に準拠した形式へ構造化し、ナレッジをグラフ化するアプローチの実践・システム構築 4.社内AIネイティブ化の推進・教育支援 ● 従来のSES在籍エンジニアや社内開発メンバーを対象に、AI技術の普及を踏まえたマインドセット・技術シフトを促す啓発活動を行います。 ● メンバーが「AIが存在する前提で業務やシステム設計を行える(AIネイティブな思考)」状態へと成長できるよう、教育カリキュラム作成のサポートや、教育用の社内システムの開発・提供を担当します。 プロジェクト例 <案件事例①:製造業向けAIプロセス最適化・可視化検証プロジェクト> 大手食品製造メーカーの粉体製造ラインにおける、製造プロセスの可視化・最適化を目指した検証プロジェクトです。天候、湿度、温度、原材料の状態、設備設定など、製造現場に蓄積される多様なセンサーデータを「Grafana」を用いて可視化。製造現場に蓄積されるセンサーデータを活用し、熟練者の経験や判断に依存していた製造条件について、データ分析やAIによる数理最適化を活用し、品質安定化と生産プロセスの高度化を支援しました。 <案件事例②:メーカー向け営業DX支援AI「トークジェネレーター」開発プロジェクト> 家電・スマートフォンメーカー向けに、競合情報の収集や販売スタッフ向けの提案トーク作成を効率化する生成AIシステム開発プロジェクトです。新製品発売時に発生する競合製品の調査、比較情報の整理、販売現場向けトーク作成などの業務負荷や属人化を解消するため、生成AIと市場データ分析技術を活用。 公開されている製品情報や市場トレンドをAIで収集・分析し、自社製品の強みや差別化ポイントを踏まえた最適なカウンタートークを自動生成する仕組みを構築しました。 情報収集から営業現場での活用までを支援し、業務効率化と販売品質向上を実現しました。

●お任せする業務 まずお任せしたいのは、テレシーのビジネスプロデューサーが顧客に向き合う時間を最大化するための、社内AIエージェント基盤の設計・開発・運用です。 AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築 評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定 運用基盤の構築 : MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、認証・権限管理・監査ログ・ガードレールを含む、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計 可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決 業務ヒアリング・要件定義 : BPや社内メンバーの業務課題を理解し、「何をAI化すべきか」「どこに人の判断を残すべきか」を整理・設計 実業務への組み込み : AIエージェントを実際の情報収集・分析・資料作成・提案準備フローへ組み込み、運用・改善まで推進 標準化・プロダクト化 : 個別案件で得られた解決策を抽象化し、複数業務で再利用可能な標準機能・共通アーキテクチャへ展開 ●直近で取り組んでいること セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備 BP業務へのAI実装 : 情報収集、資料作成、分析、提案準備など、顧客提案前後に発生する業務をAIで支援し、提案のスピードと質を高める仕組みづくり ●将来的に取り組みたいこと ・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供 ・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化 ・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築 AI活用の標準化・プロダクト化 : 個別の業務改善に留めず、うまくいった仕組みを共通化し、複数のBP・案件・プロダクトに展開できる状態をつくる ●開発環境 ・LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM(Llama / Qwen / gpt-oss), LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等 ・MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等 ・データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等 ・インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI) ・共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack 単に特定技術を使うだけではなく、AIエージェントを安全に、継続的に、業務の中で使える状態にするための評価・監視・権限管理・ログ設計・ガードレール設計まで含めて取り組みます。 ●参考記事 (外部リンク) ・[テレシー コーポレートサイト](https://telecy.tv/) ・[脳内で、事業の「正解」を描き切る](https://evolution.cartaholdings.co.jp/article-0087/) 　・オウンドメディア『EVOLUTiON』 テレシー社員紹介記事 ・[データドリブンで実現するテレビCM変革!テレシーの取り組みとは?](https://telecy.tv/column/sendenkaigi-mmm-telecyanalytics/) ・[疲労回復パジャマ「BAKUNE」躍進の裏側](https://telecy.tv/column/crosstalk-sendenkaigi-tential/)

●コーポレートセキュリティ 貸与端末のセキュリティ インシデント対応 MS Defenderの運用、改善活動 SOC対応（アラート対応） ●プロダクトセキュリティ 事業子会社向けのセキュリティ対応 開発工程におけるセキュリティ相談 インシデント対応支援 DevSecOps（静的コードスキャン） 各事業子会社やバックオフィスの担当者とコミュニケーションをとりながら、セキュリティリスクに立ち向かうための総合的なサポートをします。 サポートの内容については特定の手法に限ることはなく、担当者個人のセキュリティ専門性の強みを活かした方法を選択していただいて構いません。 総合力を問われることは前提にありつつも、原則としては、セキュリティ技術の専門性や実務経験を基にした活動が求められます。 各現場のセキュリティリスクに立ち向かう上で、ICT本部やCTO室によって管理・運用され全社に提供されている基盤や、過去にセキュリティチームが取り組んだ施策とその成果物などを利用できます。 業務基盤としては、google workspaceを主体とし、認証・認可についてはMicrosoft EntraIDを利用しています。 開発環境はIaaS環境、githubを利用しております。 主なセキュリティツールは ●EDRとしてMicrosoft Defender for Endpoint ●ASMとしてtenable.io ●SIEMとしてSumo Logic ●脆弱性診断として、Burp Suite ●バグバウンティとしてIssueHunt 等を利用しております。 一連のセキュリティ関連業務には、時に技術以外の面で調整が必要な状況に直面する可能性があります。 そのような状況においてはセキュリティチームマネージャーが全力でサポートいたします。 また、ICT本部本部長やICT本部担当役員を通じて、経営陣や外部チームとのコミュニケーションをとることで何らかの調整ができる場合もあります。

●業務概要 ・フロントエンドもしくはバックエンドの開発に関するスキルを持って、AIアプリケーションの開発案件に従事していただきます。 ・FPTグループのデジタル技術基盤を活かしつつ、お客様にAIの価値を提供できるよう、AIソリューションの開発をしていただきます。 ●詳細業務 ・AIエンジニアやデータサイエンティストと連携したAIアプリケーション開発 ・クラウドネイティブでのAIアプリケーション開発 ・AIアプリプラットフォームやフレームワークを利用した開発 ・FPTのエキスパートと連携したデリバリー ・FPTのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討・開発支援 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討(ハンズオン含む)など ●主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー等

●業務概要 ・データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、テックリードまたはプロジェクトマネージャーを担当していただきます。 ・お客様に付加価値を提供できるよう、最新技術を常にキャッチアップし、自ら進んで技術力・付加価値を社内外へ発信していただきます。 ・ご自身の技術的な専門性を活かし、他のAIエンジニアの指導や育成を行って頂きます。 ●詳細業務 ・AI案件のリーダー(テックリード、プロジェクトマネージャー) ・お客様の課題や要件のヒアリング ・AIソリューションの設計および実装に向けた見積・提案作業 ・FPTのエキスパートと連携した提案・デリバリー ・FPTのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討 ・AIエンジニアチームのリーダー(チーム管理など)など ●主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー等

●業務概要 ・データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、AIソリューションの開発をしていただきます。 ・AI開発のご経験がない方は、スキルのキャッチアップからしていただきます(Python経験者前提)。 ●詳細業務 ・アルゴリズム開発やAIモデルのチューニング、周辺開発(例:データ加工やパイプラインの開発、RAG、など) ・FPTのエキスパートと連携したデリバリー ・FPTのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討(ハンズオン含む) など ●主なクライアント ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等

ポジションの一例を記載いたします。ご興味のあるポジションがあればぜひ教えてください!記載はあくまで一例のため、別ポジションのご提案も可能です。 【DXエンジニア】 ・クライアント企業のIT課題のヒアリング ・クラウド/オンプレミスを含むインフラ基盤の設計・構築 (ネットワーク、認証、監視、ログ、DR/BCP含む) ・課題解決に向けたコンサルティング業務 【AIエンジニア】 ・生成AIを活用した開発フローの設計 ・顧客開発組織向け生成AI活用の導入支援 ・AI活用の社内啓蒙活動 【アプリケーション開発エンジニア】 ・大規模システム開発プロジェクトの全体をマネジメント (業界は金融、不動産、官公庁等さまざまです) ・顧客との要件や優先順位調整、ヒアリング ・ベンダーコントロール、チームマネジメント 【クラウドERP導入・運用】 ・Netsuiteを中心としたクラウドERP導入プロジェクト ・要件定義/業務フロー設計 ・Netsuite設定設計/実装 【AWSクラウドエンジニア】 ※東京・大阪で募集中! ・AWSを中心としたクラウド基盤プロジェクトの全体をマネジメント ・顧客との要件や優先順位調整、ヒアリング ・ベンダーコントロール、チームマネジメント

・Digital Innovation部におけるデータ分析基盤を含むIT基盤の構築・設計・開発・運用 ・社内利用のWebアプリ/スマホアプリ等の設計・開発 ※業務内容の変更の範囲:全ての業務への配置転換あり

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニア/サイエンティストとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 <具体的には> 小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。 ・クラウド環境(AWS, GCP)でのデータパイプライン設計・構築・運用 ・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装 ・各種API連携、データ統合処理の開発 ・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション(日本語・英語) ※ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。 <選考事業部について> デジタル流通事業本部は、流通・物流を中心に、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

データサイエンティストやAIエンジニアと連携し、下記の業務を担当いただきます。 ●ML基盤の設計・構築・運用 ・AWS,GCP,Azure等を用いたMLインフラの設計・運用 ・PythonコードやMLモデルのDockerイメージ作成、最適化 ・Kubernetes (EKS/GKE/AKS)による本番環境のコンテナオーケストレーション ・Terraform/CloudFormationによるインフラ構成管理 ・コスト見積もり・最適 ●MLOpsパイプライン構築・運用 ・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)設計・運用 ・Airflow, Kubeflow, VertexAI/SageMaker Pipelines等によるMLパイプライン自動化 ・MLflow等による実験管理・モデルレジストリ運用 ●モデルデプロイ・監視 ・ KServe, SageMaker Endpoint等によるモデルAPIデプロイ ・prometheus, Grafana, Datadog等を活用したシステム・モデルのモニタリング ・モデル性能(レイテンシ、精度等)の監視・ロギング・アラート設計 ・再学習サイクルの自動化と改善提案 【主なクライアント】 ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

●業務の概要 クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。 具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。 ●具体的な業務内容 ・課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート ・クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供 ・複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。 データ活用に関する様々な技術を扱い、クライアントのデータ活用を支えるプラットフォームの提案・設計・構築を担っていただきます。 【仕事内容】 データ分析の基盤を支えるスペシャリストとして、下記の領域に関する技術・ツール等を扱いながら、データ分析基盤に関するプロジェクト（データプラットフォームの企画、設計、実装まで）において、中心的な役割を担っていただきます。 ・データ収集／抽出／連携 ・データ蓄積／統合／加工 ・ストリーム処理 ・機械学習 ・データ可視化 ＜先端技術・ツール例＞ ・Snowflake ・Databricks ・dbt ・Denodo

所属部署:FPTオートモティブジャパン事業本部(社内通称:FA) 自動運転・ADAS(先進運転支援システム)向けのセンシングアプリケーションにおいて、Perception(認識)開発の技術的リーダーとして以下の業務を担当いただきます。 【技術的リーダーシップ・開発】 ●センシングアプリケーション向けの組み込みソフトウェア/アルゴリズム開発の主導 ●コンピュータビジョン、オブジェクト検出、AI/MLベースの認識アルゴリズム開発 ●対象ハードウェア(GPU/SoCなど)へのアプリケーション実装 ●認識アルゴリズムの設計、学習、検証、テストに関する技術文書の作成・管理 【プロジェクト・チーム管理】 ●認識アルゴリズム開発チームの指導・育成および技術サポート ●システムエンジニアやハードウェア開発者など他部門との連携 ●プロジェクト進捗管理(スケジュール・タスク・成果物管理) ●ASPICEに準拠した開発体制の推進 【コンプライアンス・品質保証】 ●ISO 26262(機能安全)および自動車業界標準への適合 ●各工程におけるドキュメントの作成・レビュー・維持

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニアとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 <具体的には> 小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。 ・クラウド環境(AWS, GCP)でのデータパイプライン設計・構築・運用 ・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装 ・各種API連携、データ統合処理の開発 ・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション(日本語・英語) ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。 <選考事業部について> デジタル流通事業本部は、流通・物流を中心に、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

日本市場におけるAI製品のビジネス展開を牽引する重要な役割を担います。 戦略立案から実行、そして成功までを担当し、市場調査や競合分析に基づき、顧客ニーズを捉えた製品戦略を立案いただきます。 また、開発チームと連携して製品開発の推進、マーケティング戦略の立案･実行、顧客との関係構築、市場動向の分析など、多岐にわたる業務を通して、日本市場におけるAI製品の成長をリードしていただきます。 このポジションは、AI技術とビジネスの両面から社会にインパクトを与える製品を創出し、市場を創造していく、やりがいと挑戦に満ちた役割となっております。