英語活用 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

職務概要 ●主に、MLCP、Gurobi、CMOS等、最適化のデリバリ業務をご担当いただきます。 ・“生産計画、要員計画、作業指示計画、配送計画、アサイン計画”の最適化のシステムを構築するにあたって主にプロトPOC開発を含めた、上流フェーズでの業務対応に責任を負い推進します。 ・業務UCを見据え、運用要件(非機能)の範囲に収まる探索範囲を、顧客との対話の中でリードしてコントロールを実施、および本番稼働までに必要な作業・体制、役割分担を定義します。 ・サイジング/フィージビリティ検証のプロトPOC開発では、サイジング/フィージビリティのエビデンス抽出のために、顧客ヒヤリングをベースにJava or Python でプロト開発、POCを実施いただきます。 ・上流要件定義で顧客との合意形成を図った後、外注含めた本番化開発のPMを実施。 本番化開発の期間中に生じた顧客要望を、前述のPOCサイジングをベースに新要件追加開発のgo↔nogoを判断し、必要に応じて顧客とのネゴシエーションを実施。 ・入社後直近にお任せしたい業務内容: 印刷業界のお客様に対して、高効率な作業計画を自動立案したいという課題に対して、最適化ソリューションを企画・開発いただきます。 1人あたり2件ほどの顧客を随時担当。 1案件2人ほどのチームで案件を担当し、1つのプロジェクトの期間は約6ヶ月～3年となります。 職務詳細 ・「As Is/To Be」の分析 「As Is (現状)」と「To Be (あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を記述します。 ・ビジネス要件の識別 ワークショップ、ワークフロー分析など、さまざまな方法を使用してビジネス要件を収集し、ターゲットユーザーの役割と目標の観点から要件を表現します。 ・高度な予測分析 業務課題に対して”最適なソルバー”の選択することができ、さまざまなビジネスパフォーマンス指標の達成に貢献し、洞察結果を実行可能な提案に結びつける。 ・データアーキテクチャー 業務アプリケーション/システムのデータをビジネスインサイトにつなげるように、データアーキテクチャ(データ蓄積/分析基盤)のあらゆる面を導入する。 ・データ探索 主要なテーマおよび傾向の分析を可能にするために、主要なデータソースおよびBIツール、分析ツールなどを使用して調査を実施し、適切なデータを選択する。 ・プロジェクト管理 小規模または中規模のプロジェクトを遂行します。 ・案件開発、および事業投資開発 顧客要件を分析し、最適なアーキテクチャを見積し、顧客ニーズに合ったサービス・システムを定義し、提供します。 ・最新動向の把握 社外の動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性の評価に貢献します。 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) アプリケーションサービス事業部 HMAX&AIデリバリ本部 配属組織について(概要・ミッション) ●アプリケーションサービス事業部 金融、産業、社会といった様々な業種のお客様に向き合い、アプリケーションを通してお客様の課題解決や価値の創生を進めています。 事業部が担当するアプリケーションは、社会を支える大規模なミッションクリティカルなものが多く、社会的にも大きな責務を担っています。 働く環境 ①5名ほどの20～40代の年齢層のチームへ配属を予定しています。 各メンバーは別々のプロジェクトに関わっていることが多いですが、オンラインで日次ミーティングを行うなど連絡を取り合って働いています。 ②オフィスはフリーアドレスです。 プロジェクトによっては在宅勤務も可能であり、現在も多くのメンバーが在宅勤務(週1日出社日あり)で働いています。 ※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。

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 先端基盤システム部 【配属組織について(概要・ミッション)】 世界の先端基盤技術を積極的に探索して担当するお客様のシステムへの適用検討・提案を進めている部署です。最先端のCPU・GPUサーバ、ストレージやネットワークといったハードウェア製品からオープンソースソフトウェアを含む様々なソフトウェア製品、さらには生成AIや機械学習といったAI関連技術まで幅広く扱い、製薬・医療や防災等の様々な社会課題の解決に貢献します。 【参考資料】 ・キャリア採用サイト:https://www.hitachi.co.jp/Div/jkk/careers/index.html ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 　→公共システム事業部・公共システム営業統括本部の事業概要・インタビュー記事について紹介しています。 【職務概要】 HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)分野の担当として、最新のCPU・GPU・ストレージ・ネットワーク技術を活用し、インフラ整備における新規提案、設計構築、維持運用を行っていただきます。 維持運用を行いつつ、適宜先端技術を活用した提案・構築を行い、社会貢献性の高い分野で技術力を高めていくことができます。 【職務詳細】 ・最新動向の把握と提案:HPC関連技術や生成AIや機械学習等のAI関連技術を中心に社外・社内の動向や新たな技術について調べ、それらの潜在的な影響や有用性の評価を行い提案する。 ・インフラシステム構築・サポート:サーバ、ストレージ、ネットワーク及びソフトウェア環境を設計し、構築、運用のサポート等を行う。 ・ユーザーサポート:顧客からの技術的なご相談への助言や支援を提供しつつ、エンドユーザーからのお問い合わせにも対応する。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて 　　1チームにつき社員2～5名と協力会社の方数名でのチーム構成となります。 　　年齢層は30～40代が中心であり、技術志向のメンバーが多く集まっております。 ②働き方について 　　基本的に顧客先常駐ですが、リモートワークも併用可能となっております。 　　現状、東京・三島・つくばの3拠点を3,4年でローテーションする体制を取っているため勤務地の変更が発生する可能性がございますが、 　　東京・神奈川からの通勤で対応しているメンバーが多いです。 ※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。

【配属組織名】 研究開発グループ Next Research ロボティクスプロジェクト 【配属組織について(概要・ミッション)】 研究開発グループ Next Researchでは2030年以降に予測される本質的な社会課題を見極め、その解決の鍵となる技術を先行的に研究開発していくと共に、その技術をコアとする日立の新しい事業の創生に向けた活動を進めています。その中でもロボティクスプロジェクトでは、エネルギ・資源・食料の供給量増大と環境負荷低減の両立を実現すべく、インフラ運用保守・建設・農業などの操業現場の抜本的な生産性向上、砂漠や宇宙など未開拓地の有効活用をめざし、現在のロボティクス技術の延長線上にとどまらない次世代技術を先行的に確立していきます。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ロボティクスプロジェクトでは、インフラ運用保守・建設・農業などの操業現場を対象に、現場作業を担うロボットシステムを提供するロボティクス・ソリューション事業の創生をめざしています。とくに、多様な現場へと対応していくため、現場の作業要件に合わせてロボットシステムを容易に設計・構成するための技術を強みとしたロボティクス・ソリューションを確立していきます。このロボティクス・ソリューションのコンセプトは、日立評論2026年展望号にて掲載しております。 https://www.hitachi.com/ja-jp/insights/hitachihyoron/hitachi-technology/2026/23/ 「操業現場を刷新するAI創発型ロボティクスソリューション」 【職務概要】 ・ロボティクス/AI/シミュレーション分野における研究開発を通じ、社会課題解決やフロンティア開拓につながるロボティクス技術の創出に取り組みます。 ・特に、日立が提唱する「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプトの実現に向けた技術開発およびロボットシステムの試作・検証を担当します。 ・担当テーマの研究推進役として、社内関係者と連携しながら研究開発を進め、成果の創出・発信を行います。 【職務詳細】 ・上長からの指導を受けながら、組織が掲げる技術コンセプト実現に向けた研究開発の特定の目標を達成すべく、確立されたリサーチシステム内で研究開発業務を推進します。とくに、ロボティクスの次のトレンドとして日立が提唱している「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプト実現に向けた技術開発やロボットシステム試作検証の一部を担当します。 ・ロボティクス分野およびその適用先候補となる分野の技術動向を調査・整理し、研究ロードマップや戦略検討に参画します。ロボティクスの動向およびその適用先候補の分野動向について、最新情報を収集します。さらに、その戦略実現に向け、上長からの指導を受けながら実現計画の策定に関与し、その計画遂行を担います。 ・日立事業部/大学/パートナ企業との連携に向け、連携先候補の選定、連携計画の策定、連携活動の推進に主体的に関与します。 ・研究成果物(研究報告書、特許、学会発表、論文など)を提出します。 【働く環境】 ・ロボティクスプロジェクトは、2025年度現在、リーダ主任研究員の下、主任研究員3名、研究員4名、企画員1名で構成されています。26歳～45歳、平均年齢36歳の幅広い年齢層で、掲げている技術コンセプトに共感し、難しい課題に前向きにチャレンジしているメンバが多いです。 ・在宅勤務可能です。出社頻度はメンバによって様々で、平均は週2~3日です。ただし、実機を扱う業務では出社が必要となります。 ※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。

【配属組織名】 研究開発グループ Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　メディアインティジェンス研究部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 当部署は、人間との対話能力やセンサ信号から世界を理解する能力をAIに持たせるための、音声/音響/時系列信号/意思決定支援に関する生成AIや基盤モデルについての研究開発を通して、海外を含む日立グループ全体の事業に貢献しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 海外事業を含む日立グループが提供する音声ソリューション (コンタクトセンター、デジタル対話、音声テキスト化ソフトウェア「Ruby Dictation」、感性分析サービスなど)、音響ソリューション (Hitachi Intelligent Platform 保守DX、異音検知ソリューション)、ならびに現場から収集されるIoTセンサデータに基づく自社の様々なコネクティブプロダクトのリカーリングビジネスや新事業の拡大に関わります。 ●最近の発表文献リスト https://hitachi-speech.github.io/ ●最近のニュースリリース・新聞記事など 日本経済新聞「日立、AIが音から機械の不具合特定　熟練工の「耳」再現」 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC22D7V0S5A120C2000000/ 日刊工業新聞「工場設備の異常音、生成AIが文章化…日立が新技術でメンテを高精度化する」 https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00737868 ●サービス・製品紹介 コンタクトセンター https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/cs/00002/index.html デジタル対話サービス https://www.hitachi.co.jp/products/it/appsvdiv/service/digital-dialogue/index.html 感性分析サービス https://www.hitachi.co.jp/products/it/appsvdiv/service/sentiment-analysis/index.html Hitachi Intelligent Platform https://www.hitachi.co.jp/products/it/IoTM2M/list/hipf/ レトロフィット無線センサー異音検知ソリューション https://www.hitachi.co.jp/products/it/control_sys/retrofit/inspection/ 【職務概要】 以下のキーワードのいずれかが関係する音声/音響/時系列信号/意思決定支援に係る生成AIと基盤モデルに関する研究開発を担当いただきながら、チームメンバーや後進の研究開発の指導を行っていただくことも期待します。 -音声 (音声汎用基盤モデル、ASRモデル適応、対話、偽音声検知、音声感情認識、音声強調/分離、話者認識/同定など) -音響 (音響汎用基盤モデル、異常音検知、audio-to-text、text-to-audio、シーン分類/イベント検出など) -時系列信号 (時系列信号汎用基盤モデル、signal-to-text、text-to-signal、異常検知、検索、予測、意思決定支援など) 将来的に研究チームを引っ張るリーダーとなっていただき、音声/音響/時系列信号/意思決定支援に係る生成AIと基盤モデルの研究戦略検討や新事業の構想なども担っていただく人財となることを期待します。 【職務詳細】 音声/音響/時系列信号/意思決定支援に関する生成AIと基盤モデルのいずれかの技術における以下の職務 ・試作・実証を含む研究開発、特許出願、研究レポートの執筆、対外発表 ・顧客へのプレゼンや社内での研究ファンドの提案 ・研究チームのリードと後進の研究指導 【働く環境】 ①配属組織/チーム:研究ユニット内の研究者は10数名規模ですが、プロジェクトごとに他部署や事業部と流動的にチームを組んで活動することになりますので、チームの規模や構成はケースバイケースです。 ②ご自身の業務状況に応じた出社頻度での業務実施が可能です。 ※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。

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

【配属組織名】 研究開発グループ デジタルサービス研究統括本部　サービスシステムイノベーションセンタ　DXエンジニアリング研究部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 ミッション:社会イノベーション事業をシステム技術でリードし、社会・環境・経済価値を提供する 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 産業、流通、自動車、鉄道、医用機器、エレベーター、ストレージ、AI活用デジタルソリューション、金融システム、官庁・自治体システムなど、日立グループのソリューション・サービスを支える様々なシステムを対象に、その高機能化、高品質化などの研究開発に携わることができます。 https://hitachi-dx-engineering-research.github.io/ 【職務概要】 ソフトウェア工学の知見に基づき、日立グループの事業分野における革新を主導するための、研究開発全般を担い、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、業務の取り纏め者として、社内の関係者との関係を構築し、社内外の学習機会を活用するとともに、自身の経験や先行研究から積極的に学習していただき、自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す仕事です。 産業、流通、自動車、鉄道、医用機器、エレベーター、ストレージ、AI活用デジタルソリューション、金融システム、官庁・自治体システムなどに求められる、先端ソフトウェア・システムを強化する研究開発を担当頂きます。 技術開発戦略の策定、プロトタイピングを通じた技術開発活動、知財創生活動、学会活動を通じた社会への成果の還元など、幅広い活動の一部または全部に関わることができます。 【職務詳細】 ・「デジタルトランスフォーメーション」を実現するための最新のITシステム開発手法の研究開発 ・信頼性の高い高品質なAIや、AIを使ったシステムを開発するための技術の研究開発 ・ビッグデータやAIを駆使した最先端のソフトウェア開発技術の研究開発 ・セーフティ・クリティカルなシステムを開発するための効率的なプロセスと方法の研究開発 (研究テーマ例)協創型アジャイル開発手法、DevOps、クラウドシフト、開発プロジェクトリスク検知、プログラム自動修正、テスト自動生成/自動実行、AIソフトウェアのテスト・検証、プロセスマイニング、組込みシステム性能検証、開発KPI間の因果関係分析、モデルベース開発(Model Based Systems Engineering)、高安全システム開発(安全リスク分析、機能安全)、組込みソフトウェア実装技術、Over The Air技術、自動運転ソフトウェア、VRによるソフト構造可視化、量子ソフトウェア開発環境 【働く環境】 ・配属組織/チーム:10～15人程度の研究ユニットの中で、2～3人程度のチームを構成して各テーマについて研究開発を行います。 ・働き方:コロナ下では在宅勤務をベースに、必要に応じて出社、出張などを行います。 ※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。

【配属組織名】 研究開発グループ Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　メディアインティジェンス研究部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 当部署は、信頼できるAI技術およびその応用ソリューション技術の研究開発を通して、日立グループ全体の事業貢献することがミッションです。日立グループ内で利用されている、あるいは日立グループからお客様に製品提供されているAI関連ソリューションへ高い予測精度だけでなく、説明性、透明性、公平性など様々な性質を与える信頼できるAI技術の応用のほか、大規模言語モデルを活用したAIエージェントをミッションクリティカル業務に適用するための信頼性向上技術、およびこれを活用した新事業創生に関する研究開発を行っています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 日立グループが開発しているAI関連ソリューション事業全般に関わります 【関連記事】 ①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 ②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 ③根拠校正技術と単純化技術で、より信頼される説明可能なXAI(eXplainable AI)を作る https://rd.hitachi.co.jp/_ct/17686085 【職務概要】 画像・テキスト・表データを扱うAI/AIエージェントについて、AIの有用性、説明性、公平性、透明性、倫理などの幅広い観点からの信頼できるAI技術の研究開発を担当いただきながら、チームメンバー・後進の研究・技術開発指導を行っていただくことも期待します。いずれはチームを引っ張るリーダーとなっていただき、研究戦略立案や信頼できるAI技術を活用する新サービス・事業の構想なども担っていただく人財となることを期待します。 【職務詳細】 ・信頼できるAI/AIエージェント技術の研究開発、特許出願、研究レポート・論文執筆 ・事業部・顧客への技術プレゼン・提案、製品試作・実証実験等の提案・実施 ・信頼できるAI/AIエージェント技術の研究ファンド提案 ・研究チームのリード、後進の研究指導 【働く環境】 ①3～5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 ②在宅勤務を主として、週に1回程度の出社頻度での業務実施が可能です。 ※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。

【配属組織名】 研究開発グループ Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　ビジョンインテリジェンス研究部 【配属組織について(概要・ミッション)】 日立グループ本社の研究開発部門として、イノベーション創生を主導。 我々、先端AIイノベーションセンタのビジョンインテリジェンス研究部では、画像処理・認識技術をベースに、人々の業務を革新する新たなソリューションやサービスの研究開発を行っています。 技術の適用先は、例えば、鉄道・工場・公共・ソフトウェア開発など広い分野にわたります。 画像・映像解析技術及びVision Language Model (VLM)をミッションクリティカルな領域で社会実装し、広く社会に貢献することが我々の強みであり、ミッションです。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 下記の例のように、画像・映像解析技術・VLMの社会実装、システム開発に携わって頂きます。 ●ニュースリリース 「災害状況の把握に特化した独自AIで東京都の災害対応の高度化を支援する高所カメラ被害情報収集システムが本格稼働」 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/03/0301.html 「画像・映像利活用のための類似画像検索システム」の開発に対して日立製作所が第56回市村産業賞・貢献賞を受賞」 https://www.hitachi.co.jp/information/info/20240523.html ●Qiita Zine 「リスクテイクしてこそ研究者だ。 音響と画像認識で成果を出し続ける日立研究員のマインド」 https://zine.qiita.com/interview/202103-hitachi/ ●関係の深い発表文献リスト ・Data Cleansing for GANs, IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems, 2025 ・MILA: Memory-Based Instance-Level Adaptation for Cross-Domain Object Detection, BMVC, 2023 ・Class-Difficulty Based Methods for Long-Tailed Visual Recognition, IJCV, 2022 ・Sensor-Augmented Egocentric-Video Captioning with Dynamic Modal-Attention, ACM MM, 2021 ・QPIC: Query-Based Pairwise Human-Object Interaction Detection with Image-Wide Contextual Information, CVPR, 2021 ・Influence Estimation for Generative Adversarial Networks, ICLR, 2021 ●その他 文献リスト:https://hitachi-speech.github.io/ Kaggleメダル実績多数 【職務概要】 日立グループにおけるAI技術分野(特に画像・映像解析技術・VLM)の産業応用を主導するための研究開発の取り纏めを担って頂きます。 【職務詳細】 製品・サービスにおける差別化技術、イノベーションの創生のために、業務の取り纏め者として従事頂きます。 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て関係者との良好な関係を構築し、難易度の高い調整や折衝についても上位者の監督のもと、自らまたは下位の者に指示しながら進めて頂きます。 (次期)チームリーダとして、複数のテーマにおいてチームの現在及び将来を見通した研究戦略の提案を行うと共に、その実行に必要なリソース獲得活動を積極的に行い、リソースを適切に配分することで、チームの成果を最大化して頂きます。 【具体的な職務】 ・研究戦略の考案および、それに基づく新規研究・事業の提案と、その実行 ・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 ・特許創出、ニュースリース、学会発表、展示会出展などの社外PRへの貢献 ・チームマネジメントまたはそのサポート、円滑な組織運営への貢献 【働く環境】 ①3～5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 ②在宅勤務を主として、週に数回程度の出社頻度での業務実施が可能です。 ※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。

【配属組織名】 研究開発グループ Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　ビジョンインテリジェンス研究部 【配属組織について(概要・ミッション)】 日立グループ本社の研究開発部門として、イノベーション創生を主導。我々、先端AIイノベーションセンタのビジョンインテリジェンス研究部では、画像処理・認識技術をベースに、人々の業務を革新する新たなソリューションやサービスの研究開発を行っています。 その一部として、日立の強みである検査・計測装置から得られる希少なデータを価値に変え、社会の人々のQoL向上に貢献する新たな医用システム・サービス事業の創出を目的とした研究開発を推進しています。 【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 ●ニュースリリース 「正確で高感度な血液検査を実現する画像処理技術の発明」において令和6年度全国発明表彰の「発明賞」を受賞」 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/06/0604a.html ●最近の主な発表文献リスト Diagnostic Support Technology for Clostridioides difficile Infection using SEM Fecal Images, 2024 Deep Learning Based Bacteria Classification from SEM Images using Region-wise and Subregion-wise Feature, 2023 Deep Learning Based Bacteria Classification from SEM Images Using a Combination of Membrane and Internal Features, https://ieeexplore.ieee.org/document/9751170, 2022 Quantitative Analysis System for Bacterial Cells in SEM Image using Deep Learning, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9400322, 2021 ●その他文献リスト https://hitachi-speech.github.io/ 【職務概要】 研究開発全般を担い、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、自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する。 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す。 【職務詳細】 ・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 【働く環境】 ①3～5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 ②在宅勤務を主として、週に数回程度の出社頻度での業務実施が可能です。 ※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。

【職務概要】 生成AIアセットおよびサービスを活用し、SIを組み合わせて、お客様に対し最適な提案、デリバリに携わって頂きます。 複数のお客様の案件管理も実施いただきます。 また、生成AIを活用したソリューションに関する新技術の適用提案、新規ソリューションの開発についても参画いただきます 【職務詳細】 ・市場の変化を捉え、お客様課題を解決するための最適なアセットやサービスをソリューションとして提案。 ・お客様が抱える課題や社会背景などを踏まえ、お客様との議論や折衝を通じ、タスク優先付けを行う。 ・PoCやシステム開発を確実に遂行するためのチームマネージメントも推進。 ・サービスの企画や提案活動も合わせて推進。 ・複数の案件管理の実施 【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) アプリケーションサービス事業部 HMAX&AIサービス本部 AIプラットフォームサービス開発部 【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、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。

本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。 具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行 ・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装 ・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用 ・AWS/GCP/Azureなどクラウド環境上でのDWH/データレイク構築支援 ・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施 ・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応 ・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備 ・自社プロダクト(Trust GenGA/Trust TLanP)におけるデータ連携・検証支援 プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(当社プロダクトTrust GenGAを活用) ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(当社プロダクトTrust TLanPを活用 ) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

現在、調達本部ではSAP S/4HANAをはじめとする各種システムを活用していますが、 調達業務におけるデータ活用や業務効率化はまだ発展途上の状況です。 調達システムの維持管理は調達管理部内のプロセス管理グループが担っていますが、 主に既存システムの運用・保守が中心となっており、調達部門全体のDX推進や業務改革を専任で担う体制は十分ではありません。 本ポジションでは、既存の運用組織とは独立した立場で、調達業務のDX化・AI活用・データ活用をリードしていただきます。 特に、現在手作業で行われているデータ集計やExcelによるレポート作成・更新業務などを対象に、 各種ツールやAIを活用しながら迅速に自動化・効率化を進め、調達部門全体の生産性向上を実現いただくことを期待しています。 将来的には調達DX推進機能の組織化も視野に入れており、その立ち上げメンバーとして活躍いただくことを期待しています。 【具体的な業務内容】 1.データ分析・可視化基盤の構築 (1)調達データの収集・分析(支出・在庫・原価・サプライヤ情報他) (2)Tableau、Power BIを活用したダッシュボード構築 2.業務自動化・DX推進 (1)Microsoft Power Platform等を活用した業務自動化企画 (2)ワークフロー改善・電子化推進 (3)RPA・AI活用検討および導入 (4)社内システム(SAP S/4 HANA、PLM、発注システム他)とのデータ連携構築 3.システム企画・要件定義 (1)業務要件整理・要件定義書作成 (2)システム導入プロジェクト推進 (3)開発ベンダのマネジメント、および仕様検討・設計レビュー

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 ●職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング ●具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 ●プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援制ラウンジでシアター投影等) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

顧客現場でAI×Security Operationsを実装するForward Deployed Engineer(FDE)型エンジニアとしてご経験や案件特性に応じて以下の業務を担当いただきます。 【顧客課題・AIユースケース設計】 ・ 顧客のセキュリティ運用業務に入り込み、現行プロセス、課題、属人化、ボトルネックを整理 ・ AI/自動化の適用候補を抽出し、ユースケース、優先順位、KPI、実現方式を設計 ・ 顧客担当者と協働し、要件が明確でない状態から仮説検証を通じて解決策を具体化 ・ AI活用施策について、削減工数、対応時間、利用率、品質改善等の指標を設定し、顧客業務への効果を可視化 【プロトタイプ・PoC・実装】 ・ 生成AI、LLM、AIエージェント等を活用したプロトタイプ/PoCの設計・開発 ・ Python、PowerShell、API等を用いた運用ツール・自動化処理の実装 ・ SIEM/XDR/SOAR、チケット、ナレッジ等とのシステム連携 ・ 必要に応じて自らコードを書き、技術課題の調査・デバッグ・解決を実施 【本番導入・運用定着】 ・ PoC結果を踏まえた本番化設計、運用フロー、Runbook、承認・エスカレーション設計 ・ AI出力の品質・精度を評価するための評価指標、テストケース、評価データの設計 ・ 評価結果をもとにしたプロンプト、RAG、Agent Workflow等の継続改善 ・ 本番運用を想定した権限管理、監査、モニタリング、障害時対応等の設計 ・ 顧客運用担当者への展開、トレーニング、利用定着支援 【標準化・サービス化】 ・ 案件で得られたAI活用ユースケース、コード、プロンプト、Runbook、評価方法等の標準化 ・ 再利用可能なテンプレート、ライブラリ、Playbook、共通コンポーネントの整備 ・ 他案件への横展開、サービスメニュー化 ・ 個別案件で得た実装パターンや成果を再利用可能な形に整理し、他案件・サービスへ横展開 セキュリティ運用高度化×AI活用案件における主担当者として、計画立案、課題整理、技術検証、導入、運用改善までをリードし、案件品質と再現性を担保する役割です。 あわせて、ナレッジ整備、標準化、社内展開を通じて、AI×Security Operations領域の技術基盤強化に貢献いただくことを期待します。 ●想定プロジェクトイメージ ※以下に記載する業務内容・技術領域をもとにしたプロジェクトイメージです。特定の実案件を示すものではありません。 【生成AIを活用したSOC分析業務高度化】 ・ 課題:大量アラートの分析・報告に時間を要している └対応:SIEM/XDRと生成AIを連携し、アラート要約、関連情報収集、調査支援、報告書生成を実装 └担当工程:現状分析/ユースケース設計/PoC/API連携/実装/制度評価/本番導入/効果測定 【AIエージェントによるセキュリティ運用自動化】 ・ 課題:複数ツールを横断した定型調査が属人化 └対応:AIエージェント、Python、APIを用いて情報収集・調査・チケット登録等を自動化 └担当工程:業務分析/Agent設計/Tool連携/実装/Human-in-the-loop設計/本番化 【RAGを活用したセキュリティナレッジ高度化】 ・ 課題:手順書・過去インシデント・FAQが分散し、調査に時間がかかる └対応:RAGを活用した運用ナレッジ検索・回答支援環境を構築 └担当工程:データ整理/RAG設計/PoC/回答精度評価/権限設計/本番導入/利用定着

●主に担当する業務内容 画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発 調査テーマの提案 アルゴリズム・モデルの調査・評価 アルゴリズム・モデルの改善・軽量化 PoCの実施 プロダクトの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。 (建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。 ⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術・開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

スポーツのデータ(映像・スタッツ)解析を推進し、優れた視聴体験やチーム運営に社会実装することをご担当いただきます。 技術応用例 ・スポーツ映像における選手の3D座標認識、選手の姿勢推定、ボールトラッキング、動画要約 ・プレー解析、イベント予測モデルの構築・運用 ・推論・再学習・モニタリングを支えるMLOps基盤の構築 ●会社概要 スポーツ映像テック事業部では、サイバーエージェントグループのABEMAやSports AI Tech Labと連携しながら、データ解析・イベント予測などテクノロジーを核としたスポーツビジネスを展開しています。独自に開発した中継映像「WINLIVE」のさらなる発展や、新たなスポーツビジネス創出へ技術力を活かしてくれる仲間を募集します。 WINTICKETについて ●WINTICKET_佐野代表取締役インタビュー https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29734 ●事業部紹介ページ https://aimap.cyberagent.co.jp/products/dsc_wtsportsvideotech/ ●競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=30240 入社後は、ご経験や志向に応じて以下のいずれか、または両方に関わっていただく想定です。 ・R&D寄り: 新規アルゴリズム検討、精度改善、新技術探索 ・社会実装寄り: 実運用への落とし込み、速度改善、システム連携、現場導入

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 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。 ・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。 ※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。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

【具体的には】 車載ネットワークの複雑化、外部機器との連携などに伴う、 ●サイバーセキュリティ対策技術の戦略策定 ●車内外サイバーセキュリティ構築・設計 ●自工会・自技会等での渉外業務、標準化活動 ●法規に準じたサイバーセキュリティ開発プロセスの構築 ●Honda製品サイバーセキュリティポリシーの策定 ●データサイエンスを活用したサイバー攻撃検知の研究開発等 セキュリティ仕様の全体設計から、要求書の作成、取引先の選定から評価・運用まで幅広くお任せいたします。 ※業務上、海外現地法人・取引先等とのやり取りが発生します。 ※将来的には、海外駐在の可能性もございます。 ※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 【開発ツール】 ・EXCEL、Power Point等、基本的なPCソフトの操作 ・MATLAB/Simulink、CANoe、CAN Analyzer等の計測&シミュレーションツールの操作 ・Autosar、C等のソフトウェア技術　等

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 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。 ・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。 ※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。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

【具体的な仕事内容】 顧客起点のソフトウェアデファインドな開発へHonda全体を変革していくことを目指し、CXストラテジストとして、デジタルプロダクトのCX戦略をリードしていただきます。 『「移動」と「暮らし」の価値創造』の実現に向けて、デジタルサービスを活用した移動(運転など)と暮らしのアップデートを目指します。 ●業務例 1.調査・分析・施策設計 ・競合や業界全体の動向の構造的な分析、外部環境を踏まえた自社の方向性の言語化 ・市場・顧客調査を踏まえた顧客課題・ニーズの特定と優先順位付け ・顧客セグメントを適切に切り分け、ターゲットに対する訴求ポイントの言語化 ・市場に対する仮説を立てた上で、施策の設計 2.リリース後の分析・改善・継続施策の検討 ・販売データや顧客データを分析し、課題や成功要因を特定する ・顧客データベースを活用し、属性・行動ベースのセグメント施策を実行する 具体的には、 北米拠点のCXリサーチャー・CXデザイナーや、データ分析部門等と連携しながら、顧客の声、製品データを収集・分析し顧客課題・ニーズを探索します。その上で、顧客ニーズを満たすデジタルプロダクトの開発を実現するため、プログラムマネジメントチームをはじめとする各種ステークホルダーと連携し、戦略の推進を担います。 ※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。

【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 市場でのシステム利用状況や弱点を早く正確に把握することが、競争力を高める鍵です。そのため、市場走行車両データやテストデータ、市場の声など多様なデータを収集・分析し、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発/ユーザーインザループ開発を推進します。 当部門は、この開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を担い、以下の業務を行います。 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善(データドリブン開発)や、ユーザーの声の継続的反映(ユーザーインザループ)を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画～実装～実現 尚、他部門や外部パートナーとの連携、海外拠点との共同研究・デモンストレーションなど、グローバルなやり取りも発生する場合があります。 ※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。 【開発ツール】　 ●言語: Python, SQL等 ●データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ●AWS: Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ●CI/CD: GitHub, Docker, CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 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。 ・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。 ※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。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

世界最高峰の二輪レースを支えるデータ活用基盤およびAI活用基盤の設計・開発・運用を担当いただきます。レース車両データ、解析結果、技術文書、音声情報など、さまざまな情報を活用し、エンジニアや現場担当者が必要な情報へ迅速にアクセスできる環境を構築します。AIを主役とするのではなく、人の思考や判断を支援する道具として活用し、PoCに留まらない実運用可能なシステムへ発展させることを目指します。 【お任せする業務内容】 ●データ活用基盤の設計と構築 レース開発、運営で利用される各種データを統合し、業務で活用しやすい形に整理・蓄積するためのデータ基盤を設計・構築します。 ●業務システム・AI活用基盤の開発 検索システムやAI活用機能など、現場の意思決定を支援する業務基盤の設計・開発・運用を担当します。 ●クラウド・システム基盤の整備 AWSやAzure等を活用し、開発現場で長期的に運用できるシステム環境を構築します。 ●現場展開と継続改善 利用者と対話しながら課題を整理し、小さく実装・改善を繰り返しながら実運用システムとして育てます。 【開発ツール】 開発言語:Python、SQL、JavaScript、MATLAB、.Net C# 開発環境:Windows、Linux クラウド:AWS、Azure ソースコード管理:Git、GitHub 【キーワード】 データ基盤:Datalake、DWH、RDB、ETL/ELT、SQL 開発:Python、JavaScript、MATLAB、.Net C# API設計 生成AI:RAG、LLM クラウド:AWS、Azure、Docker

【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築: 世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築: 収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築 また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング) データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス: データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 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。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが発生する場合があります。 ※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。 【開発ツール】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 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。 ・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。 ※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。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

「画像 × IT × AI」で、ドクター&患者を支える医療ITソフトウェア開発。 当社は1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。1990年代後半からは、X線フイルムがアナログからデジタルに変わりつつあり、富士フイルムとしても自らのアナログフイルムビジネスをシュリンクさせながらデジタル化を促進しました。 そして1999年には、病院内で発生する様々なデジタル医療画像(X線レントゲン、CT画像、MRI画像、超音波画像、PET画像等)を中央一括管理・配信する医用画像情報システム「SYNAPSE」を発売し、現在国内No.1シェアはもとより、グローバル市場においてもNo.1シェア(※)を獲得しています。 ちょうどこの2000年頃から、CT画像断層撮影装置に大幅な技術革新があり、それまで人体を1cm単位程度での輪切り撮影しかできなかったものが、一気に1mm以下での細かいスライス間隔での撮影が可能となり、これらの画像を積み上げることにより、人体の3D画像解析が可能になってきました。 そこで2008年に、富士フイルムとして満を持して自社製3D医用画像解析システム「SYNAPSE VINCENT」を開発しました。本ソフトウェアを利用することにより、外科医は自ら簡便に人体の3D可視化や術前シミュレーション等が可能になりました。 近年では、最新AI技術を使って、これまで解決困難と言われてきた様々な医療課題にチャレンジしています。 「臓器内部の動脈と静脈を詳細に識別し、明日の手術で摘出する腫瘍や切除領域を正確に把握する」 「病気の進行状態を3D的に定量的に解析して、適切な治療開始時期を最新のAI技術で推測する」 これまで、熟練医師しかできなかったことを、AI技術を駆使したソフトウェアが支援する世界が現実になってきています。さらには今後、手術室ソリューション開発(いわゆる手術ナビゲーション)にもチャレンジしていく予定です。 当社は医療ITサービスを国内外で広く展開しており、これからも業界をリードしながら次の医療ITの世界を提案していきます。 【担当職務】 ・3D医用画像解析システムの開発 【職務詳細】 ・臨床科(外科・内科等)向けソリューション開発 └外科向け: 腫瘍や切除領域を高精度な3D画像で可視化する手術シミュレーション 手術室などで他医療装置と連携する術中支援システム └内科向け:薬の薬効判定等を医療画像解析で定量化するシステム └GPUを用いた、医用画像(CT/MRI等)の3D/4D表示システム 皆さんの幅広い経験と高い能力を、世界の共通課題であるヘルスケア分野での価値創出に活かしませんか? 富士フイルムは主力事業であるヘルスケア事業拡大のため、即戦力となるリーダー人材を求めています。 ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般 <関連技術・事業については以下をご参照ください> ・当社ヘルスケア事業について https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare ・踏み出せ、道を拓け(メディカルIT開発者記事) https://www.fujifilm.com/jp/ja/about/brand/story/spirit/1603_2 ・医療用3D画像とFUJIFILM https://brand.fujifilm.com/sekai-hitotsuzutsu/contents/3d/ ・東大松尾教授×富士フイルム対談動画～AI研究専門家が語る「医療×AIの未来予想」～ 　(※音声が再生されます) https://youtu.be/5mOPk5gWdQ4 ・REiLI - FUJIFILM Medical AI Technology(※音声が再生されます) https://youtu.be/gztCSAACT8w ・REiLI - 医師とAI開発者の知を結集した最先端技術 https://reili.fujifilm.com/ <富士フイルムについては以下をご参照ください> ・富士フイルムグループ紹介動画(※音声が再生されます) https://youtu.be/TuLkE-elaL0?si ・富士フイルム グループパーパス(※音声が再生されます) https://youtu.be/EEtolzWAlKE ・富士フイルムグループ紹介 https://holdings.fujifilm.com/ja/about ・富士フイルムグループの価値創造 https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html 出典 ※「Sygnify Resarch 2025　Imaging IT -Core Report - World 2025」

イメージングソリューション事業部の開発部門において、当事業部が展開する高性能デジタルカメラ「X/GFXシリーズ」やインスタントカメラ「INSTAX」等のスマホアプリ/オンラインサービス向けのデータベース構築、データの収集/可視化/分析の実務をご担当頂きます。 ●顧客データ収集用データベース/データマート構築(BigQuery) ●データ収集の仕様策定(Firebase, Google Analytics) ●データの可視化サイト構築(Tableau) ●データ分析 ●最新のデータ関連技術動向調査および技術提案 <施策例> ●マーケティング部門、アプリ開発チームと連携し、スマホアプリのイベントログ可視化の仕様を策定する。 ●上記可視化仕様に基づき、データベース、可視化サイトを構築する。 従事すべき業務の変更の範囲 当社業務全般

事業・販売領域におけるデータ分析および意思決定を支えるため、課内の分析基盤の設計・構築・運用・発展を担っていただきます。また、グローバル拠点を含めた分析環境の連携を推進するとともに、外部ベンダーや関係部門と協働しながら、将来的な技術変化も見据えた最適なアーキテクチャの構築をリードしていただきます。 ①社内のデジタル統括部が提供するクラウド基盤上で、分析ツールや環境を活用しやすい形に整備し、安定的かつ継続的にデータ活用が行える状態を実現 ●デジ統とシステムの連携と部門ニーズを踏まえた要件整理を行いアナリティクスツール(DataIKU/Qlik etc)活用を最大化できる分析基盤の構築および機能拡張 ●Azure等のクラウド基盤上における分析環境の設計・実装・運用改善 ●分析業務の安定稼働を支える運用設計およびパフォーマンス・障害対応の改善 ②外部ベンダーや関係部門と協働しながら、将来的な技術変化も見据えた最適なアーキテクチャの構築リード ●外部ベンダーとの協働によるシステム開発・改善およびアーキテクチャ検討 ●生成AI・アナリティクスツールが持つ機能拡張など新技術の活用を見据えた分析基盤アーキテクチャの検討および導入支援 ③グローバル拠点を含めた分析環境の連携 ●北米・アジア・インド等の海外拠点との分析Prj促進を現地メンバーとのスムースなやり取りにむけた分析基盤の連携推進 ※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 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams