フレックス勤務 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

【ミッション】 独自開発のLLM基盤「LTM」や最新の生成AI技術を組み込んだAIエージェント・業務アプリケーションの設計/開発を主導します。 システム企画チームや業務現場と連携しながら、運用データのフィードバックに基づく自律学習メカニズムを構築し、通信オペレーションの自動化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 LTMを活用したAIエージェントおよび業務アプリケーションの開発と、社内業務への適用の推進 ●具体的な業務 【AIエージェント・ワークフロー開発】 ・LTMおよび各種LLMを組み込んだAIエージェント(Multi-Agentなど)やAIワークフローの設計/実装/コード化 【要素技術・外部連携の実装】 ・RAG、プロンプトエンジニアリング、ベクトルDB、外部API/ツール連携機能の実装/高度化 【アジャイルなPoC・アプリ実装】 ・システム企画担当と連携し、現場の要件/課題に応じた実効性の高いAIアプリケーションの迅速な試作(PoC)/本番実装 【自律学習基盤・LLMOps構築】 ・実行ログ、評価データ、ユーザーフィードバックを収集/活用し、AIエージェントの精度を継続的に向上させる「自律学習ループ」の仕組みづくり/LLMOpsの構築 【モダン開発手法の推進】 ・AI駆動開発ツール(GitHub Copilotなど)や最新ツールを活用した、効率的かつ機動的な開発サイクルの実践

●業務内容 当社では、今後のSI事業における新たな成長領域として、「データエンジニアリング/データ活用領域の新規事業立ち上げ」を進めています。 今回募集するのは、すでに完成された組織を管理するポジションではありません。 現在は事業・組織ともに立ち上げフェーズにあるため、まずはプレイングマネージャーとして自ら顧客・プロジェクトの最前線に立ち、案件創出、提案、プロジェクト推進を担いながら、事業の成長に合わせて組織をつくっていただきます。 将来的には、「データエンジニアリング領域の事業部長・部長として、事業・組織を牽引いただくことを期待するポジション」です。 「既存組織を管理する」のではなく、経営・営業・エンジニアと連携しながら、「自ら事業と組織をつくっていくこと」に魅力を感じる方を歓迎します。 ●仕事内容例 ・顧客のデータ活用課題のヒアリング、構想策定、提案 ・要件定義、データ基盤のアーキテクチャ設計 ・Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric、BigQuery等を活用したデータ基盤案件の推進 ・PM/PLとしてのプロジェクトマネジメント ・営業部門と連携したプリセールス、案件創出 ・データエンジニアリング領域におけるサービス・技術方針の検討 ・プロジェクト体制の構築、パートナー企業との連携 ・事業拡大に合わせた採用活動、メンバー育成 ・データエンジニア組織の立ち上げ ・将来的な事業計画、売上・利益、組織計画の策定・推進 ●案件例 <案件例①:製造業向けマスターデータ基盤構築> 業界:大手製造業 期間:6か月 体制:3名 役割:PL兼データエンジニア 内容: 社内に散在する製品・顧客・仕入先マスタの統合基盤を構築 ETL/ELTパイプライン設計・実装 データ品質ルールの策定および運用設計 BIツール向けデータマートの整備 <案件例②:小売業向けデータ分析基盤構築> 業界:大手小売業 期間:8か月 体制:5名 役割:データエンジニア 内容: POSデータ・ECデータ・会員データを統合する分析基盤構築 クラウドDWH(Snowflake、Fabric等)の設計・構築 データパイプライン開発および自動化 マーケティング施策向けダッシュボードデータ整備 案件によって異なりますが、リモートワークやフレックス制度を活用しながら、裁量を持って働ける環境を整えています。 ●ポジションのミッション 入社直後から管理業務だけをお任せするのではなく、事業立ち上げ期はご自身もプレイヤーとして案件に入り、顧客・技術・プロジェクトを理解しながら事業基盤をつくっていただきます。 事業の拡大に伴ってメンバーを増やし、チーム化・組織化を進め、将来的には「事業部長・部長としてデータエンジニアリング領域を担っていただくこと」を想定しています。 中長期的には、データ基盤 → BI・Analytics → AI活用までを一気通貫で提供できる組織へ発展させ、データ・AI領域を当社の新たな事業の柱として成長させることを目指しています。 ●キャリアについて 【入社時】 プレイングマネージャーとして、顧客提案・PM・技術リードを中心に事業立ち上げを推進 　　↓ 【事業拡大期】 案件拡大、採用・育成を通じてデータエンジニアチームを形成 　　↓ 【組織化】 複数案件・チームを統括する部長クラスへ 　　↓ 【事業拡大】 データ・AI領域の事業部長として、事業計画・売上利益・組織を統括 ●配属部署 Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。 社員人数:約60名 ●配属事業本部 Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です! 今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI　QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。 また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます 生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。 AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します! ●研修 キャリア採用の方は、入社して慣れるまでは、担当マネージャーからサポートさせていただきます。 また、ヒューマンスキル研修(集合研修)やIT技術研修(オンライン)等の制度もあり、積極的にスキルを身に着けられる環境です。

●概要 当部署は、パーキング事業やモビリティ事業をはじめとするグループ各事業のデータを集約・整備し、AI・BIを活用した意思決定と業務変革を支える組織です。 データの収集・加工・品質管理から、AI・BI活用を支える共通基盤の企画・導入・運用、ガバナンス整備までを一体的に推進し、グループ全体のデータ活用の高度化を担っています。 AI活用およびデータ活用を支える共通基盤の企画・構築・運用を担います。 生成AIやデータ分析技術を事業へ安全かつ継続的に展開するため、プラットフォームの整備、技術検証、ガバナンス整備、利用促進を推進していただきます。 チームリーダー候補として、技術選定、要件定義、プロジェクト推進、関係者との合意形成、運用設計、メンバー支援にも携わるポジションです。 ●詳細 ・AI、生成AI、生成BI等の活用を支える共通基盤の企画、アーキテクチャ設計、導入推進 ・AI・データ分析基盤に関するPoC、技術評価、導入計画の策定 ・生成AIを組み込んだ社内向けツールの企画、要件定義、開発・導入プロジェクトの推進 ・AIサービス、クラウドサービス、ベンダーの調査・比較・選定および技術評価 ・AI・データガバナンス、利用ルール、セキュリティ・権限管理、審査・統制プロセスの策定と運用 ・事業部門、システム部門、関連チーム、ベンダーとの調整・合意形成 ・AI基盤および関連サービスの運用設計、モニタリング、継続的な改善 ・担当領域の方針・ロードマップ策定、案件の優先順位付け、進捗・課題・リスク管理 ・メンバーの技術支援、レビュー、育成およびチーム運営 職務内容の変更予定有無:有 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

●概要 当部署は、パーキング事業やモビリティ事業をはじめとするグループ各事業のデータを集約・整備し、AI・BIを活用した意思決定と業務変革を支える組織です。 データの収集・加工・品質管理から、AI・BI活用を支える共通基盤の企画・導入・運用、ガバナンス整備までを一体的に推進し、グループ全体のデータ活用の高度化を担っています。 AI・BIをはじめとするデータ活用を支えるデータ基盤および関連システムの設計・構築・運用を担います。 DWHやデータパイプラインの開発・改善、データモデリング、データ品質向上、業務アプリケーション基盤の安定運用を推進していただきます。 チームリーダー候補として、アーキテクチャ設計、技術標準の整備、プロジェクト推進、運用高度化、メンバー育成にも携わるポジションです。 ●詳細 ・DWH、データレイク、ETL/ELT処理、データ連携処理の設計・開発・運用保守および改善 ・データ基盤のアーキテクチャ検討、データモデリング、データマート設計 ・Python、PySpark、SQL等を用いたデータパイプラインの設計・開発・テスト・運用 ・AI・BIで利用するデータセットの整備、標準化、品質管理、提供プロセスの構築 ・外部データを含むデータ収集・蓄積・加工方式の設計と自動化 ・データカタログ、メタデータ、データリネージ等の整備 ・ジョブ管理、CI/CD、監視、障害対応、性能改善等の運用高度化 ・BI基盤、ローコード開発基盤、DevOps基盤等の業務アプリケーションおよび関連インフラの運用保守 ・オンプレミスおよびクラウド環境におけるサーバー、ネットワーク、ミドルウェアの管理・改善 ・データ基盤・業務アプリケーションの更改、クラウド移行、刷新プロジェクトの推進 ・担当領域の方針・ロードマップ策定、案件の優先順位付け、進捗・課題・リスク管理 ・メンバーの技術支援、レビュー、育成およびチーム運営 職務内容の変更予定有無:有 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

データアナリストとして、クライアントのマーケティング課題に対するデータ利活用戦略の実行を担い、統計モデルを用いた高度な分析から、意思決定を支援する戦略的示唆の導出までを一貫して担当していただきます。 本ポジションのミッションは、データサイエンスを通じて複雑なビジネス課題を解明し、クライアントが自信を持って次の一手を踏み出せる「確かな根拠」を提供することにあります。コンサルタントやシニアアナリストと連携しながら、当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析手法を自在に組み合わせ、クライアントの事業成長をデータから支える役割を担います。 具体的には、マーケティング投資効果を統合的に分析するMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や、消費者インサイトを解き明かす定量的リサーチの設計・分析、クライアント課題に応じたアドホックな分析を遂行します。単にデータを集計するだけでなく、RやPython・SQL・社内分析プロダクト等を駆使してデータを解析し、そこから得られた知見をビジネスの文脈に翻訳して、クライアントのブランド戦略やコミュニケーション戦略を導くストーリーへと昇華させることが求められます。 【具体的な業務内容】 ●経営課題の解明に向けた分析アプローチの設計 コンサルタントやシニアアナリストと緊密に連携し、クライアントが抱える抽象的な経営課題をデータサイエンスで解き明かせる「統計的な問い」へと変換します。マーケティング投資効果を可視化するMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や、複雑な顧客接点を紐解くアトリビューション分析など、多種多様な手法の中から、課題解決に最短距離で到達するための最適な分析プランを緻密に設計します。 ●高度なデータ解析と統計モデリングの実装 自社プロダクトおよびR、Python、SQL等の技術要素を駆使し、ナショナルクライアントが保有する広範かつ複雑なデータの解析・モデル構築を遂行します。当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析手法を自在に組み合わせ、精緻な投資最適化シミュレーションから、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明まで、ブランド戦略の根幹を支えるプロフェッショナルな分析を実践します。 ●意思決定を導く戦略的示唆の言語化 抽出された分析結果からビジネス上のインパクトを精緻に読み解き、クライアントの事業成長に直結する一貫性のあるストーリーラインを構築します。単なるデータ集計に留まらず、深い洞察に基づいた仮説検証を通じて、既存のフレームワークでは捉えきれない固有の事業課題に対する解決策を提示し、データに基づいた確かな経営判断を強力に支援します。 ●専門性の追求とチームへのナレッジ還元 シニアアナリストによるディレクションのもと、統計的な妥当性とビジネス的価値を両立させた高品質なアウトプットを追求します。最新の解析手法や業界知見を積極的に取り入れ、日々の分析実務を通じて得られた知見をチームへ共有・還元することで、組織全体のデリバリー品質の向上と、自身のアナリストとしての専門性強化を並行して推進します。

シニアデータアナリストとして、クライアントの経営およびマーケティングにおける本質的な課題を特定し、データ利活用戦略の立案から統計モデルを駆使した高度な分析、そして経営層への戦略的提言に至るまでを、プロジェクトのコアメンバーとして一貫してリードしていただきます。 本ポジションのミッションは、まずデータサイエンスによって経営判断を最適化することにあります。企業の命運を左右する複雑な事業課題をデータサイエンスの言語へと精緻に翻訳し、クライアントが次にとるべき戦略の一手に対して、科学的なエビデンスに基づく強固な裏付けを提供します。 さらに、プロジェクト全体における分析方針を策定し、アウトプットの統計的な精度を担保するだけでなく、それがクライアントにとって「いかに実戦的な価値やビジネスインパクトを生むか」という、分析クオリティとビジネス価値創出の両側面において全責任を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ●経営課題の構造化と戦略的分析設計 コンサルタントと密に連携し、クライアントが直面する抽象的な経営課題をデータサイエンスで解き明かせる「統計的な問い」へと変換します。マーケティング投資効果の最適化を図るMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や、複雑な接点を紐解くアトリビューション分析、さらには時系列分析など、多種多様な手法から課題解決に最短距離で到達するための最適な分析アプローチを設計します。 ●独自ソリューションと高度なデータモデリングの実行 自社プロダクトやR、Python、SQL等を駆使し、エンタープライズ企業が保有する大規模かつ複雑なデータの解析・モデル構築を遂行します。当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析を自在に組み合わせ、精緻なマーケティング投資の最適化だけでなく、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明など、ブランド戦略の根幹を支える高度なアナリティクスを実践します。 ●事業成長を牽引する戦略的示唆の導出 導き出された分析結果からビジネス上のインパクトを精緻に抽出し、クライアントの事業成長に直結する一貫性のあるストーリーラインを構築します。既存のフレームワークに収まらない固有の事業課題に対しても、深い洞察に基づいた仮説構築とオーダーメイドの解決策を提示することで、データに基づいた経営判断を強力に後押しします。 ●アナリシス・ディレクションと分析品質の総責任 プロジェクトの分析リーダーとして、ジュニアアナリスト等のメンバーに対し、分析方針の提示や技術的なアドバイスを行います。チーム全体のアウトプットがクライアントの期待を超えるものとなるよう、統計的な妥当性とビジネス的価値の両面からクオリティ・コントロールを主導し、組織としての提供価値の底上げを担います。

二輪販売シェア世界トップ企業のグローバルマザー工場としてHondaを支えている熊本製作所にて、「工場DXの推進役」として、現場起点のスマートファクトリー化・デジタル施策の企画立案・導入・改善をお任せします。現場の課題に寄り添いながら、データ活用やIT導入によって、“早く・安く・良いものをつくる”ものづくり体質への進化を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ご自身の専門性を活かして、製作所内の部門横断的なDX推進をリーディングして頂き、ゆくゆくは国内外の拠点でグローバルにご活躍頂くことを期待します。 ●設備稼働・生産状況などのデータの見える化、分析基盤構築、自動化 ●各部門(生産技術・製造・物流等)を横断する業務データの統合・活用支援 ●工場内のスマート化・DXに向けた企画立案、導入、効果検証 ●サプライチェーン・物流を含む領域横断全体最適の一元化推進 ●ソリューション導入におけるシステムベンダーとの連携・ディレクション ※コードが書ける方は尚歓迎ですが、導入・企画・要件定義フェーズをリードできる方であれば問題ありません。 ※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

・シミュレーションおよび動作検証 デジタルツインや物理シミュレータ環境を活用した制御アルゴリズムの事前検証および評価基盤の整備。 ・クライアント現場でのPoC推進および実機適用 工場・倉庫等のリアルな現場におけるフィールドワーク、実機ロボット・自動運転機器でのデバッグおよび動作適合。

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●機械学習エンジニアが担当する技術領域 弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。 ・最適化、強化学習 ・推論型AI(画像、音声、時系列データ、統計系など) ・LLM、NLP ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

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、Honda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 【利用技術・サービス】 Microsoft 365(Teams/Outlook/Excel/Word/PowerPoint/SharePoint) Microsoft Copilot、Azure OpenAI Service Power Platform(Power Automate/Power Apps/Power BI) Microsoft Azure、Amazon Web Service、Google Cloud Platform

●配属部門 エンタープライズソリューション統括本部　システムインテグレーション本部　テクノロジーサービス部 ●部門概要 主に次の2つの軸で活動します。 1.組織横断支援 専門家としてプロジェクトに直接参画し、また専門的知見に基づく施策の企画・実行を通じて、部門横断の支援を行います。 2.顧客向けの高難度プロジェクト遂行 顧客と直接向き合い、技術的に難易度の高いプロジェクトの遂行を担います。 ●担当業務 事業課題に対し、仮説立案 → データ収集・前処理 → 探索・分析 → モデル化 → 示唆抽出 → 意思決定支援までを一気通貫でリードいただきます。各工程で成果物・評価KPI・Go/No-Go基準を設定し、事業・現場・IT/データ基盤・法務など関係者と合意形成しながら、PoCでの価値検証から本番導入・運用定着(監視・ドリフト検知・再学習・SLA整備)まで推進します。業界横断のSIerとして、既存システム連携やデータガバナンスにも配慮した設計・実装・改善を担っていただきます。 併せて、個人の知見を組織知として体系化・展開する施策(標準化、ナレッジ整備、育成 等)も担っていただきたいと考えています。 *********************************************************************************************** 【動画のご紹介】 システムソリューション事業部のカルチャーや、「はたらいて、笑おう。」を実現するための制度・取り組みについて 30秒～1分ほどのショート動画でご紹介しております。ぜひご覧ください。 (https://note-it.persol-xtech.co.jp/n/na642e98915d8) *********************************************************************************************** 担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

●募集ポジション ・アプリエンジニア ・アプリPM/PL ・インフラエンジニア ・インフラPM/PL ・セキュリティエンジニア ・サービス企画 ・プリセールスコンサルタントなど ※状況に応じて募集が終了している場合もございます。 ●プロジェクト事例 ・生成AIを活用したナレッジ検索サービス ・税理士業務支援AI情報検索サービス ・XRグラス向けAIサービス ・インフラ基盤のアセスメントと最適化 ・Microsoft Defender for Cloud　脆弱性管理の導入支援 ・Azure基盤構築/システムマイグレーション ・Azure Virtual Desktop システム構築 ・Webアプリ開発 ・AIを活用したシステム開発 ・Microsoft 365環境構築 ・DXプロジェクトのPMO ・PMO支援やPKG導入 など *********************************************************************************************** 【動画のご紹介】 組織やカルチャーについて、30秒～1分ほどのショート動画でご紹介しております。ぜひご覧ください。 ●事業・組織紹介編 (https://note-it.persol-xtech.co.jp/n/n3dc25404fa46) 事業部長やゼネラルマネジャー、マネジャーたちが自組織の特徴や仕事のやりがい、働く魅力についてご紹介します。 ●カルチャー・制度紹介編 (https://note-it.persol-xtech.co.jp/n/na642e98915d8) システムソリューション事業部のカルチャーや、「はたらいて、笑おう。」を実現するための制度・取り組みについてご紹介します。 *********************************************************************************************** 担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 ●具体的な業務 ①AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード AI/生成AI、および大規模データ基盤(ETL/ELT、データパイプラインなど)領域におけるプロジェクト推進(タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど) ②アーキテクチャ設計・実装 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成 ③チームリード・メンバー育成 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面(データモデリングやAI実装など)でのサポートや教育、指導 ④ビジネスサイドとの連携 プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進 ●案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

ナノテクノロジーソリューション事業統括本部 デジタルサービス本部 ソリューション開発部において、当社の半導体製造・検査装置を使用頂いているグローバル半導体メーカーと協創し、装置データを活用したデジタルサービスソリューション創生・開発・協創の推進業務を行っていただきます。 日立グループのソリューションサービスプラットフォームである「Lumada」を用いて、グローバル半導体メーカーの経営・現場ニーズを起点とした生産性向上・開発効率化等の新たなソリューションを創生、仮説提案、開発・評価推進 及び 日立グループ内 及び 当社装置の設計部隊・海外現地法人拠点・営業フロント部門、協力会社等と連携しながら、顧客の困りごとの解決・利用価値を最大化させるための業務を推進して頂きます。 データサービス基盤(=「Lumada」)のご提案・導入を通じて、海外の大手半導体デバイスメーカーに大きな付加価値を提供することができます。半導体を製造する際に取得できるデータを「Lumada」を用いて分析し、新製品・新プロセスの開発期間短縮や量産ラインの生産性向上に寄与できます。これからますます市場が大きくなることが見込まれる半導体業界にて、最先端のソリューションを創成・開発する業務を通じて、大規模でダイナミックなビジネスに携わることができます。 基本的に数名～5、6名前後でプロジェクトとして動くケースが多く、主に顧客にとっての利用価値を高めていくための推進(PoCの取りまとめ等)を担っていただきます。また、本人のスキルや希望、プロジェクト状況によってソフト開発を行う/協力会社に依頼するケースもあり、需要が高まるデジタルサービスを普及していくために様々な知見を得られることができる環境です。 【Lumadaについて】 Lumadaとは、お客さまのデータから価値を創出し、デジタルイノベーションを加速するための、日立の先進的なデジタル技術を活用したソリューション/サービス/テクノロジーの総称であり、「Illuminate(照らす・解明する・輝かせる)」と「Data(データ)」を組み合わせた造語です。お客さまのデータに光をあて、輝かせることで、新たな知見を引き出し、お客さまの経営課題の解決や事業の成長に貢献していく、という思いを込めています。 ●変更の範囲:会社の定める業務 【日立ハイテクについて】 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。

▼概要 NTTドコモの各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。 本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。 ▼詳細 ●顧客の課題整理・要求定義 ・顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリング→データで解決可能な形(分析要件)へと翻訳・定義します。(例:特定料金プランのユーザー動向調査など) ●分析設計・データ抽出(SQL) ・課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。 ●チーム連携・ディレクション ・高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。 ●資料作成・提案 ・分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。

【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

●配属部門:オファリング&コンサルティングセンター/データドリブンコンサルティング部 <業務内容> ●データプラットフォームを軸としたソリューション/サービスの企画・開発 ●ビジネス改善/創出を目的とする、データプラットフォーム構築やデータエンジニアリング関連のプロジェクトのリード <ポジションの特徴(仕事のやりがい・案件の特徴)> AIやデータ活用を推進するためには、ビジネス・IT基盤・データ分析といった多方面のスキルセットが必要となります。 当組織では、データ活用を推進するために、計画立案のコンサルティング、高度なデータ分析技術の適用、データ処理 システムの構築、運用改善プロセスの整備を組織全体でカバーしており、グループ間で連携対応できることが強みです。また、先端技術の実適用に向けて、研究所とも密に連携(兼務等)しています。 <組織構成> ・部全体で17名、3グループ構成。配属先グループはGL1名、シニア1名、ミドル2名、ジュニア1名。 ・配属先グループでは、データ活用システムを中心とした、ソリューション企画およびコンサルティング/エンジニアリングによる顧客向け構築案件への参画を中心に、各メンバが得意領域を持って連携しながら業務に取り組んでいます。

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

●ポジション概要 AIソリューション事業のForward Deployed Engineer(FDE)として、業界最大手グループ企業をはじめとする大手クライアントの業務現場に深く入り込み、業務フローをAIネイティブに再構築する変革(AX)を要件定義から実装・運用まで一気通貫でリードしていただきます。 FDEは「顧客の現場に最も近い場所で課題を解決するエンジニア」です。当社では戦略コンサルティングファーム出身のAIコンサルタントとペアを組み、クライアントの経営課題・オペレーション課題をAIで解ける形に翻訳し、自らプロトタイプを実装して現場に届け、フィードバックを得ながら本番システムへと育てていきます。 ただし、個社のAX実現はこのポジションのミッションの一部にすぎません。現場に深く入り込むからこそ得られる不動産業界のリアルなドメイン課題への理解を起点に、当社SaaS「カナリークラウド」をエージェンティックなアプリケーションへと進化させ、「マスター物件DB構想」の実現へと近づけていく——個社への実装で終わらせず、カナリーが目指す「不動産領域におけるバーティカルAIエージェント」の基盤構築へとつなげていくことが、FDEに期待するより大きなミッションです。 ●業務内容 ・クライアントの業務プロセスの理解・分解と、AIエージェントによる代替・高度化余地の特定 ・AIコンサルタントと協働した要件定義、ソリューション設計、PoC〜本番実装 ・マルチエージェントアーキテクチャの設計・開発(エージェントオーケストレーション、Tool Use / Function Calling、Human-in-the-Loopの組み込み等) ・RAGパイプラインの構築(業務ドキュメント・データの取り込み、検索基盤の設計、コンテキストエンジニアリング) ・AIエージェントの品質・信頼性の担保(評価基盤(Evals)の構築、ガードレール設計、本番運用のモニタリング) ・クライアント環境・データとの連携設計(API連携、データパイプライン、セキュリティ要件対応) ・個社実装で得たドメイン知見の還元による、「カナリークラウド」のエージェンティックな進化と「マスター物件DB構想」実現への貢献 ●開発環境 ・言語:Go(バックエンド、AIエージェント、MCPツール開発)、TypeScript(フロントエンド開発)、Python(AIエージェント開発) ・AIエージェントフレームワーク:ADK(Agent Development Kit) ・インフラ:GCP(Gemini Enterprise Agent Platform、GKE、Cloud Spanner 等)

空調機器や住宅設備と連携したIoTソリューション開発において、クラウドやスマートフォン/Webアプリケーションを組み合わせたシステムの開発業務を担当いただきます。 主に三菱電機グループと連携しながら、要件定義や仕様検討などの上流工程から関与し、設計方針の検討やシステム全体の構成検討を行います。 また、プロジェクトの進捗管理やメンバーのタスク調整、顧客との折衝など、プロジェクトを推進する役割も担っていただきます。 加えて、開発チームやパートナー企業との連携、品質管理や課題・リスク対応など、プロジェクトを円滑に進めるための業務全般にも携わっていただきます。 【主な業務内容】 ・システムの設計・開発・試験(ご経験に応じて担当範囲を調整) ・既存システムの改修・機能追加 ・上流工程(要件定義・仕様検討)への参画(段階的) ・チーム内での技術検討・レビューへの参加 【開発環境例】 使用言語:Java、Python、Node.js(JavaScript/TypeScript)、C# データベース:MySQL、PostgreSQL フレームワーク:Spring Boot、Django、Express インフラ:AWS(クラウド環境中心) OS:Linux ※入社後は中規模案件から参画いただき、業務理解を深めていただきます。 ※将来的にはプロジェクトリーダ/プロジェクトマネージャとしてのご活躍を期待します。 【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させるため出向又は転任を命じることがある。

本ポジションは、異業界・自動車業界にて【IT/通信やAIに関する領域】をご専門とされている方向けのご案内となります。 具体的な業務イメージは持てていないけれども、当社に、完成車メーカーに、自動車業界においてどの様な活躍ができるのかに興味がお有りの方は、ぜひ、こちらの求人よりエントリーいただけますと幸いです。 仕事内容の詳細やキャリアイメージについては、書類選考合格後メールでのご案内と、面接時選考官からの個別説明を予定しておりますのでご安心ください。 なお、担当領域により勤務地が異なるため、勤務エリアに制限がある方、強い希望をお持ちの方はあらかじめエントリー時にお申し付けください。 皆様からのご応募、心よりお待ちしております! 【開発環境】 ※配属部署により異なりますが、主な開発環境は以下となります。 OS:Linux, Windows 言語:Python, C, C++, C#, HTML, CSS, JavaScript DB:PostgreSQL, MariaDB, MySQL, SQLite, Neo4j 開発ツール:CARLA, Matlab, Visual Studio, Jupyter Lab, Simulink, Stateflow, MicroAutoBox, ControlDesk, CANalyzer, CarlaSim, CarSim ライブラリ:OpenCV, NumPy, Pandas, TensorFlow 【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。

機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築 に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。 お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。 具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。 また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。 ●関連記事 「生きた」ビッグデータを扱うことで感じられるデータ分析業務の魅力をJSOLのデータサイエンティストに聞いた https://qiita.com/official-columns/interview/202308-jsol/ ●配属部門 データ&テクノロジーコンサルティング事業本部(D&T) ●従事すべき業務の変更の範囲について (変更の範囲)会社の定める業務

●業務内容 JMAGを利用しているユーザーに対し、シミュレーション技術のプロフェッショナルとして技術的なサポートを提供する業務です。 ユーザーと並走し、技術サポートを通じて潜在的なニーズを引き出して、JMAGの更なる価値提供に繋げていくことがミッションです。 セールス、開発など各チームと連携しながら、下記業務に取り組んでいただきます。 ●具体的な業務 ・国内の顧客や海外の代理店向け、コールセンターを通じた問い合わせ対応や、問題解決などの技術サポート業務 ・ユーザー向けのセミナー講師 ・展示会出展時や、個別セミナー・ワークショップ開催時における説明対応および講師 ・必要に応じてプリセールスに同行し、顧客を往訪しての問題解決支援 ・JMAGを用いた事例紹介(ユースケース)に向けた、モデル作成・データー作成業務 ※「JMAG」は、国産の『電気機器設計のための有限要素解析(FEA)ソフトウェア』として、電磁界解析分野では国内トップシェアを占めております。また、国内のみならず、世界中の企業、大学で利用され、数多くの商品開発に貢献しています。 ●本ポジションのミッション/特徴 JMAGというプロダクトを通じてモノづくりおよびユーザーのサクセスに貢献することがミッションです。日本でプロダクト開発を行い、グローバルに届けている、業界でもユニークな存在です。 これまでに培われた知見・経験をプロダクト開発に活かしてみませんか? (変更の範囲)会社の定める業務

●業務内容 プレス成形シミュレーションソフトウェア「JSTAMP®」、溶接シミュレーションソフトウェア「JWELD®」をはじめとする自社開発CAEパッケージソフトウェアの開発において、中核を担うポジションをお任せします。まずは「JSTAMP®」の既存の機能開発を担当いただき、経験を積んでいただきます。将来的には単なる開発に留まらず、長期的な進化を見据えたソフトウェアアーキテクチャの設計・改善をリードし、ソフトウェア全体の品質・性能・拡張性を高めていく役割を担っていただくことを期待しています。 ※「JSTAMP®」とは?(JSTAMP | 製品・サービス | CAEソリューション : JSOL) プレス成形シミュレーションソフトウェアです。プレス成形部品の製造には、板材の割れ・しわの発生やスプリングバックなどの成形不良や、金型トライ回数や材料歩留まり削減などさまざまな課題があります。JSTAMPは、そのようなプレス成形時の課題を解消するためのソフトウェアです。JSTAMPはプレス成形過程をリアルに再現するだけでなく、仮想検討の結果をCADデータなどに出力し、そのまま対策として用いることができるという他に類を見ない特長があります。 本製品の強みとして、高い解析精度を有し、面ひずみや金型のたわみなどJSTAMPでしか評価できない現象をリアルに再現しています。これにより、日本の自動車メーカーや鉄鋼メーカーにおいて、設計検討への活用が進んでいます。また、CADや最適化ツールとの連携により、解析結果を活用した形状最適設計を実現しています。 今後は海外展開をさらに加速するとともに、プレス成形にとどまらず、溶接・組立・塗装までを含めた生産技術全体をカバーする統合シミュレーションソフトウェアへの発展を目指しています。 ●関連記事 ・JSTAMP(プレス成形シミュレーションソフトウェア) 　https://www.jsol-cae.com/product/seisan/jstamp/ ・JWELD(溶接シミュレーションソフトウェア) 　https://www.jsol-cae.com/product/seisan/jweld/ (変更の範囲)会社の定める業務

・Bring Out の対話解析AIを、顧客のシステム基盤(CRM / SFA / 音声解析 / ERPなど)に統合 ・API設計・連携、LLM・RAG・音声認識などの要素を組み合わせた新ユースケースのアーキテクチャ設計 ・複雑な非構造データを処理する解析パイプラインの最適化・汎化設計 ・クライアント課題をもとにした高速PoC〜MVP開発 ・OpenAI / Anthropic / Vertex AI など各種モデルを用いたLLM統合・パフォーマンス検証 ・新しい対話解析ユースケースの技術検証・再利用可能な仕組み化 ・BizDev・AI・Backend チームと協働し、現場実装の知見を設計原則に昇華 ・技術的リスクを特定し、再現性ある開発プロセスを設計 ・技術標準化・共通モジュール化を推進し、プロダクトのスケーラビリティを向上 技術スタック ・バックエンド: Node.js, TypeScript, Python, GraphQL ・データストア: PostgreSQL, AWS S3, DynamoDB ・インフラ系: AWS, Terraform, Docker, CircleCI

自社内の請負開発フロアで、3D CADを使用した設計業務を担当いただきます。 ・主業務:形状検討、モデリング、設計変更提案、関係部門との折衝・調整 ・使用CAD:CATIA V5/NX/Creo/SolidWorksなど ・担当工程:デザイン～試作～量産 ・所属エンジニア数:約10名