データ・AI・機械学習の求人・転職情報

●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

●部署 / チームのミッション ソニーでは、映像を利用する様々なユーザー(アマチュア・プロフェッショナルカメラマン、放送局、スポーツ・イベント映像制作事業者)に向けたB2B, B2Cシステム・サービスを提供しています。 その中で、AI/映像処理/セキュリティ技術を活用したクラウドソリューションの開発/運用/設計を行っています。 顧客視点でサービス企画提案し、実現性を検証した上で実サービスとしてビジネス化するといったことも行っています。 ●担当予定の業務内容 クラウドソリューション提供へ向けた、顧客価値・機能提案、 および、AI/映像処理/セキュリティなどの技術開発、クラウドアプリケーション開発、クラウドアーキテクチャ設計、運用などを担って頂きます。

●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

レバレジーズ株式会社

レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ●使用技術 ・言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud、AWS

レバレジーズ株式会社

●詳細 レバレジーズグループが運営する各サービスブランドにおけるプランニング業務(LP/Web)をお任せいたします。 ブランディング領域を管掌する組織の中で、ブランド・メディア・クリエイティブと連動する一気通貫な施策の立案・実行がメイン業務となります。 同グループ内におけるストラテジックプランナーや大型プロモーションのプロデューサーなどキャリア拡張することが可能で、ブランドの上流設計や大型クリエイティブ制作のプランニングを担当することもできます。 ◯メイン業務 ・クリエイティブ企画制作ディレクション 　└ サービスWebサイトのCRO・LPO 　└ 広告バナー/広告動画/広告文などのクリエイティブプランニング 　└ ブランドWEB広告の運用(リスティング/ディスプレイ/動画/SNSなど) ・ファーストパーティーデータの利活用 ・KPI設計・計測環境の整備 ◯サブ業務(※ご経験に応じて) ・ブランドWEB広告の運用(リスティング/ディスプレイ/動画/SNSなど) その他にスキルや指向性に合わせて、リサーチ・統計分析・LP以外のクリエイティブなどもお任せしていく想定です。 ●ミッション LP・WebサイトのCVR改善とデジタルクリエイティブの品質向上により、ブランドのデジタル接点における成果を最大化する。 ブランド戦略と連動した上流設計から施策の実行・効果検証まで、一気通貫で担う。

レバレジーズ株式会社

<<詳細>> レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 <<使用技術>> 言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan 環境:Linux クラウド:Google Cloud、AWS <<キャリアパス>> ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。 ●データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。 ●データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ●データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。 <<働く環境>> ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー

レバレジーズ株式会社

<<詳細>> 「意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる」ために、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を、事業状況に応じて担当いただきます。 ●データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ・事業課題に即したデータ分析の設計 ・データの抽出・可視化・分析 ・分析結果の報告及び施策提案 ・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ●データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ・KPI設計及びデータの定義 ・DWHの構築及び改善 (BigQuery) ・データ活用を促進するための社内教育 ・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio) <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 <<使用技術>> ・言語:Python、R、SQL ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理:Git、Github

レバレジーズ株式会社

｢意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる｣ため、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を担当いただきます。 ●データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ・事業課題に即したデータ分析の設計 ・データの抽出・可視化・分析 ・分析結果の報告及び施策提案 ・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ●データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ・KPI設計及びデータの定義 ・DWHの構築及び改善 (BigQuery) ・データ活用を促進するための社内教育 ・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet) ●データアナリスト/データアーキテクト共通 ・事業責任者に対するデータ活用施策の提案および施策ディレクション ・要件定義から施策実行までのプロジェクト計画、品質管理、工数管理、進捗管理 ・事業成長につながるデータ戦略の立案及び実行 <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) <<使用技術>> ・言語:Python、R、SQL ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理:Git、Github

SCSK株式会社

●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

SCSK株式会社

●組織について 当部はAIとクラウド技術を活用し企業のAX推進を支援するクラウド事業本部の事業戦略と全体最適を推進する中核組織です。 主なミッションはAIオファリングサービス企画・開発と、オファリングサービス運用の高度化、改善サイクルが推進できる次世代のエンジニアの育成です。 成長意欲の高い若手メンバーが多く、互いの知見を高め合いながら先進的な開発・サービスデリバリーに取り組んでいます。 国内外の最新技術や当社の幅広い業界ネットワーク、各分野スペシャリストとの協業を活かし、持続的なデジタル変革をリードできる点も特徴です。また、最新のクラウド技術に触れながら、自ら変革を主導する経験を積むことができ、組織全体でキャリア形成・成長も支援しています。 ●組織の業務・事例紹介 AIオファリングサービスの企画・開発に取り組んでいます。 次世代エンジニア育成については、例えばSREを活用して以下を実現できる人材を育成しています。 ・AIOps ・DataOps ・FinOps ●職務内容・担当業務 ・AIオファリング・サービスの企画・開発: 　AI及びクラウドを活用した新規事業やサービスの企画・設計・開発 ・AIオファリングサービス技術支援: 　全社AIエージェント基盤構築や自社IPへのAI組込み等の技術支援 ・先進技術の検証: 　Agentic AI、AI Gateway、AIガードレール/ハーネス等の新技術に関する技術検証 ●役割・ポジション 新規AIオファリングサービスの企画、アーキテクチャ設計・構築および開発業務の主要メンバー/マネージャー/技術リーダー ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ　クラウド事業本部　事業推進部

株式会社JSOL

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

株式会社JSOL

●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

株式会社JSOL

●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

株式会社三菱総合研究所

当社の「インテリジェンス基盤事業」(お客様のインテリジェンス業務をAIエージェントとコンサルティングにてご支援)を中心に、AIエージェント群等のプロダクト開発・成長に携わっていただきます。 ビジネス側と連携し、プロダクト要件を分析。 開発チームと協働し、サービス実現に責任を持つ役割です。

株式会社ブリングアウト

・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

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 Microsoft Fabricを活用したデータ活用基盤の設計・構築を中心に担当いただきます。入社後は既存メンバーと共に案件に参画し、データ基盤の設計、データ連携、Power BIによる可視化まで一連の工程を一人称で担っていただきます。将来的には、Copilot等の生成AI活用を前提としたデータ基盤アーキテクチャの検討や、サービスの標準化・高度化にも関与いただく想定です。プロジェクト規模は数名～10名程度で、一次請負として顧客と直接コミュニケーションを取りながら業務を推進します。また、後進育成や技術レビューなど、チーム全体の技術力向上にも携わっていただきます。 ●研修 入社後はOJTを中心に、既存メンバーと共に案件へ参画しながらMicrosoft Fabricや業務理解を深めていただきます。部内勉強会や案件を通じた実践的なフォロー体制を整えています。

パーソルキャリア株式会社

●当社・組織概要 パーソルキャリアでは、「はたらいて、笑おう。 」をビジョンに掲げ、転職支援サービス「doda」「doda X」をはじめとしたさまざまなキャリア支援サービスを展開しています。 約1000万人ユーザー規模の行動ログや法人求人データ・スカウトデータを活用し、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届けるため、AI・機械学習を活用したレコメンド・マッチング機能の高度化を推進しています。 プロダクトサイエンス部は、転職支援サービス「doda」「doda X」を中心に、プロダクトにおけるデータ活用・AI活用を推進する組織です。 データサイエンスとプロダクト開発を融合し、レコメンド・マッチングを通じて継続的にユーザーへ価値を届けられるプロダクトへ進化させることでユーザーの転職活動体験の向上と事業成果の最大化を目指しています。 ●本ポジションのミッション 転職という人生における大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチング機能の価値をさらに高め、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける。 その基盤となるレコメンドプラットフォームの改善と進化を推進することが本ポジションのミッションです。 現在は、既存レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用に取り組むとともに、他部署で開発が進む「全社データ活用基盤」との連携を見据えたデータ基盤の刷新を進めています。 単なる運用改善に留まらず、パーソルキャリアが長年蓄積してきたAI・機械学習の資産や知見を全社で活用できる仕組みへと昇華し、多様な利用者やユースケースに対応できる形で提供することで、全社のAI活用を加速させ、事業価値創出に貢献していただくことを期待しています。 ●職務概要 本ポジションでは、レコメンドプラットフォームのさらなる進化に向けて、システム基盤・データ基盤の改善や新たなプラットフォーム技術の検証・導入を担っていただきます。 短期的には、可用性・レイテンシ・セキュリティ・コスト最適化など、レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用を推進していただきます。 中長期的には、ワークフローエンジンのモダナイズやデータモデル・データパイプラインの刷新に加え、次世代データプラットフォームの技術選定や導入にも携わっていただきます。 また、AI・機械学習資産を全社で活用しやすい形へと展開するための共通基盤づくりにも参画いただき、将来的には技術戦略や基盤アーキテクチャの検討にも関わっていただくことを期待しています。 ●担当業務:ご経験・ご志向性に応じて担当いただく領域を決定します。 <機械学習基盤・プラットフォーム領域> 機械学習基盤(AWS)の運用・保守および改善 共通コンポーネントの設計・開発・改善 監視・アラート基盤の整備・運用 SLI/SLOの設計・運用 可観測性向上に向けた監視基盤の改善 中長期的な基盤アーキテクチャの検討および技術検証 クラウド利用料を含むインフラコストの最適化 <データエンジニアリング領域> データマートの要件定義、設計、開発、運用 ETL/ELTパイプラインの設計・開発・改善 dbtを活用したデータ変換処理およびデータモデルの設計・開発 データ品質向上に向けたテスト設計、監視、改善 <データマネジメント領域> メタデータ管理の推進 データカタログの整備・運用 DMBOKの考え方を踏まえたデータマネジメントの推進 <技術改善・技術戦略領域> 生成AIを活用した開発プロセスの改善 新技術・新ツールの調査、検証、導入 開発生産性向上に向けた継続的な改善活動 将来を見据えた技術戦略やアーキテクチャの検討 ●技術環境 【言語】Python、SQL 【データベース】Amazon Redshift、Amazon RDS for PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP) 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、Jira 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Microsoft Teams ●チーム・開発スタイル 私たちは、転職支援サービスのレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の進化を担う組織です。 日々の改善活動から大規模な基盤刷新まで幅広いテーマに取り組み、サービス価値の向上を技術面から支えています。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストと密接に連携しながら、インフラ運用に留まらず、MLOpsの高度化やデータ活用推進、開発生産性向上など、事業価値につながる課題解決を推進しています。 また、職域に縛られず、インフラ、データエンジニアリング、MLOps、SRE、データマネジメントなど幅広い領域に挑戦できることも特徴です。 新しい技術や改善施策の提案を歓迎する文化があり、自らのアイデアを実際のサービスや基盤へ反映できる機会も豊富にあります。 課題発見から企画、設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わりながら、ユーザー体験の向上や事業成長へ直接貢献できる環境です。

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/ジュニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・シニアデータサイエンティストと共に、社内外のデータとデータ分析技術を活用して、ビジネス課題を解決します。 ・各事業担当者との議論を通じて、事業のボトルネックを見つけ出し、要件定義を行います。 ・機械学習等の統計技術を活用したレコメンドエンジン開発や複雑な条件下でのプロモーション効果を測定します。 ・DSが開発した分析ソリューションプロダクトを用いて、担当事業や担当クライアントの課題を解決します。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー ・周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 ・事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 ・時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 ・データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 ・勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/アナリティクスマネージャー ●担当業務 複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

●所属 コンシューマプロダクトグループ ●ミッション 日本最大級の医療Q&Aサイト「AskDoctors」の事業成長にコミットいただきます。会員数・利用者数の増加やサービスの質の向上を通して事業を成長させ、その成果を通して日本のヘルスケアの課題解決に貢献します。私たちのQ&Aプラットフォームを通して、健康不安の解消、正しい医療知識の普及、最適な治療や医療機関の選択、等が実現され、健康で幸せに暮らす人を一人でも増やすことが私たちのビジョンです。 ●担当業務 LTV向上・離脱防止につながるプロダクト改善をリードいただきます。 ・各種機能や利用登録フローのUX/UI改善のための分析・企画・IA設計・仕様策定 ・ユーザ調査、アンケート調査の企画・実施 ・アクセスログ、行動ログ等のSQLを用いた分析 ・プロダクト開発案件のプロジェクトリード ・新機能や新企画の立案、推進 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

株式会社インフキュリオン

【全社の生成AI活用を加速ーエンジニアチームを立ち上げ・拡大】 キャッシュレス市場をリードするインフキュリオングループでは、全社的な生産性向上に向けて生成AIの活用を急速に広げています。 エンジニアリング組織では早くから開発・運用の現場に生成AIを取り入れ、活用の幅を広げてきました。 それはエンジニアリング領域にとどまらず、Gemini・Claude・Difyといったツールが非エンジニア領域の日々の業務にも組み込まれ始めており、全従業員が生成AIを使える環境がすでに整っています。 その活用をさらに技術で支えるエンジニアチームを新たに立ち上げ、拡大していくための採用です。 私たちが目指すのは、単に生成AIツールを導入することではありません。 全ての業務をAIネイティブな形に置き換え、人は最終的な判断だけを担う世界を目指します。 AIエージェントが単体で動くのではなく、コードが実行され、社内の各システムやSaaSが互いに連携し合い、データに基づいて意思決定が積み上がっていく、そういう仕組みを技術で作っていきます。 エンジニア・非エンジニアを問わず、社員一人ひとりが自らの業務を自動化していける環境を作ることが最終的なゴールです。 私たちのミッションは、全社の生成AI活用を安全かつ効果的に広げること。 現行の生成AIプラットフォームの運用や業務の自動化を担いながら、利用ルールの整備や各部門の支援、新しい技術の調査・導入までを一気通貫で手がけます。 【具体的には】 全社の生成AI活用を技術面から支えていただきます。中心となるのは、AIエージェントやコードが安全にシステムに接続し、自律的に動ける状態を作るためのガードレール(権限管理・外部通信制御・実行環境分離などの技術基盤・仕組み)の設計・構築です。 承認フロー、権限管理、実行環境の分離など、人が細かく監視しなくても安心して任せられる仕組みをエンジニアリングで作り込んでいきます。 その土台の上で、現行の社内向け生成AIプラットフォームの運用・改善や業務の自動化を引き継ぎながら、各部門の利活用支援や新規技術の調査・評価も担当します。 AI利用のルール・ガイドライン整備も重要な業務です。技術的観点を踏まえた一定のルールを整備した上で、自動化された世界を安全に実現していきます。 特定の技術に固定されるものではなく、AI領域の進化に応じて新しいツール・手法の検証や導入も柔軟に担っていただきます。 全社に向けて技術・知見を一般化し、仕組みとして展開していくことが、このポジションの主眼です。その裏付けとして、自ら手を動かして検証・実装し、時に運用まで担います。 【業務例】 ・AIエージェント・自動化コードが安全に社内システム・SaaSと連携するためのガードレール(権限管理・外部通信制御・実行環境分離など)の設計・構築 ・現行の生成AIプラットフォーム・クラウド基盤の運用・改善、利用環境の払い出しの自動化・標準化 ・各部門業務のヒアリングと、AI・自動化による業務プロセス改善(DX推進)、施策効果の測定 ・社員からのAI利用相談への対応、新ツールの検証・評価・展開支援、各部門との連携 ・AI関連の新規技術・トレンドの調査・評価と、社内への報告・ナレッジ共有 ・AIサービス・拡張機能の利用ルール/ガイドラインの策定・運用、利用申請・審査フローの整備 <下記業務もご経験・ご希望に合わせてお任せします> 社内向け開発環境・基盤の整備 社内勉強会などでのナレッジ共有・登壇 【組織について】 インフキュリオングループのIT戦略および全社基盤の構築・運用を担うシステム本部で、AXを推進するエンジニアリングチームを立ち上げていきます。 経験豊富な先輩エンジニアと連携しながら実務を進め、チーム拡大の中核を担っていただきます。 コミュニケーションは基本オンライン(Slack・ハドル・meet など)で、対面が効果的な場面ではオフィスも活用する環境です。 【技術スタック】 ・生成AIプラットフォーム:Dify ・クラウド:AWS、Google Cloud(Gemini Enterprise Agent Platform〔旧称 Vertex AI〕 など) ・言語:Python など ・生成AI:Claude ほか各種AI製品・拡張機能(MCP など) ・情報共有:Slack ※ チームが扱う技術は、AI領域の進化に応じて今後変化します。

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/シニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・担当事業の主担当として、分析設計、開発、示唆出しを行い、事業インパクトを創出します。 ・エムスリーグループ内の各担当者の問題解決パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ・ジョイントベンチャーを含む大型分析プロジェクトをリードします。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ・DSの人材育成や成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの生産性を向上させます。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

デロイト トーマツ ノード合同会社（D.Node）

● 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。

オムロン エキスパートエンジニアリング株式会社

(雇い入れ時) 技術領域における業務 オムロングループや大手外部企業にてFA(ファクトリーオートメーション)、医療機器、環境製品(パワコン等)、自動車関連機器の要件定義、基本設計、詳細設計、コーディング、プログラミングなどをご担当いただく予定です。 ※ご経験及びご希望にあわせて担当業務を決定いたします 具体的には・・・ ●自動車 ・車載カメラの評価用ソフトの実装 ・EV・HV向け車載組み込みソフトウェア設計 ・ADAS(先進運転支援システム)機能の設計・実装 ・車載デジタルキーの制御ECU用ソフトの設計 ●FA(産業機器) ・AI技術を使ったロボット会話機能開発のための設計評価 ・次世代工作機のHMI用ソフトの実装 ・産業用ロボット用マイコンの組み込みソフトの設計・実装 ●医療 ・医療機器のコンソール画面の制御用ソフトの実装 ・病院向け医療機器の組み込みソフトの実装 ・健康医療機器の新規/派生モデル開発における組み込みソフト実装 ●家電 ・家電製品の組み込みソフトの検証、不具合改修 ・家電製品の新商品の設計、新機能の実装 ・Wi-Fi/BLEで通信するIoTデバイスの設計 ●その他(デジタル・エネルギー) ・パワーコンディショナーの組み込みソフト設計評価 ・決済端末の通信制御用ソフトの検証、不具合改修 ※上記のプロジェクトはあくまでも一例です。 あなたの経験を活かし、希望に応じた開発に挑んで下さい。 (変更の範囲)技術領域における業務

オムロン エキスパートエンジニアリング株式会社

(雇い入れ時) ●概要 新たなエッジAIセンシングプラットフォームを開発展開中で、それに関わるセンサー制御のソフト開発業務。 IoT端末の増加に伴いさまざまなデータをクラウドで処理するため、あらゆる負荷が増大します。 そこには膨大なデータ量、プライバシーリスク、通信・処理・分析のレイテンシー、電力消費、サービスの維持、セキュリティの保持といった6つの壁が発生します。 本プラットフォームを通じて、エッジとクラウドが共働し、地球環境に配慮した最適なシステムや、パートナーによるエッジAIを用いたセンシングソリューションの普及・拡大を支援し、さまざまな産業に対する新たな価値提供や課題解決に貢献することをめざします。 ●業務内容 エッジAIとセンサーを活用しクラウドとも連携した新たなシステム開発、ソリューション開発。 センサから得たデータ、情報を加工、分析しユーザー価値が上がるような新規アプリケーションの構想、開発、評価を担当。 AI、画像信号処理アルゴリズムのソフトウェア実装及び評価、課題解析と改善 AI、画像信号処理評価用ソフトウェア環境の構築 AI、画質処理システム評価と、システムの顧客導入 カメラ信号処理の画質設計、画質評価 言語:C/C++、Python (一部、処理スクリプトをVBAで実装等もある) (変更の範囲) 技術領域における業務

オムロン エキスパートエンジニアリング株式会社

(雇い入れ時) ●概要 GPUを活用したLLM や生成AI アプリケーションの分析 AI時代向けSSDの開発 デバイス側ではなく、ホストドライバ側の開発 ホストドライバ開発に付随して、実AIアプリでの性能評価含む そのためにPytorchフレームワークや、LLM(生成AIの元)、OLLWA(LLMのローカル環境版)でAIをアプリを作成利用したり、ADASを実行して、ホストドライバ～デバイス側までの性能評価を担当 ●担当フェーズ 設計、実装、評価 ・就業先に技術関連の書籍があり、必要であれば貸出が可能なため、技術的なスキルアップができる環境があります (変更の範囲) 技術領域における業務

オムロン エキスパートエンジニアリング株式会社

(雇い入れ時) ●概要 自動運転の実用化に向けて、障害物認識や白線認識、自己位置推定などの自動車周辺環境認識に関わる認知機能や、自車走行経路のプランニングなどの判断機能の開発を行っています。 論文調査によるゼロからのアルゴリズム開発、引用元アルゴリズムの改善開発、ターゲットハードウェア向けの高速化など、理論から応用、実用化まで一気通貫した開発を行っており スキル習得状況に応じ 様々な経験を積むことができます。 ●仕事内容・自動車の自車周辺の車両の移動予測アルゴリズム開発 ・論文と公開実装をもとに論文の再現実験 ・公開実装の環境構築、必要に応じてデバッグ等のトラブルシューティング ・実データを公開実装に合わせるための座標変換 ・実データ適用時の課題の洗い出し ・アルゴリズム評価 ・アルゴリズム改善 (変更の範囲) 技術領域における業務

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