従業員数1000名以上 データサイエンティストの求人・転職情報

CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォーム(「X-bility」および「EBANET3」等)の開発・強化業務を担当いただきます。 開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。 ・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ(高頻度時系列データ)の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード ・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み ・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進 ※変更の範囲:会社の定める業務

業務内容 完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●ECUソフト開発業務の自動化 ・ECUソフト開発業務の効率化・自動化 → ビルド、テスト、リリース工程の自動化 ・GitHubのコード管理の即時実行とClaude連携による解析効率化 → 差分解析、影響範囲推定、レビュー支援 ・GitHub IssueのAI活用まとめとJIRA起票の自動化 → 課題管理の自動化、トレーサビリティ強化 ●開発効率化・CAE代替化 ・開発効率化に向けた自動化・AI導入 ・データ管理(構造化、モデル設計、収集基盤構築) **CAE代替化技術(Surrogate/Meta-model)**の構築・運用 → 衝突・流体などの大規模シミュレーションを高速化する3Dサロゲートモデルの設計・評価 ●シミュレーション最適化 × LLM/生成AI ・シミュレーションによる最適化とLLM/生成AIを組み合わせたエージェント技術構築・運用展開 → Copilot Studio連携によるパラメータ探索、感度解析、レポート自動生成 ・モデル入出力仕様の標準化、プロンプト設計、ワークフロー自動化(CI/CD連携) ●データプラットフォーム運用 ・Amannectシステムの運用業務 → データ管理、運用ルール整備、問い合わせ対応

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

●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

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

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。

データソリューション部門の事業拡大に伴い、AI画像系(認識・分類・生成・予測、マルチモーダル含む)サイエンティスト・エンジニアを募集いたします。 画像データとAI技術を組み合わせて顧客の多様な課題を解決する役割であり、特に生成AIやマルチモーダル領域の最先端技術に触れながら、社会や産業のイノベーションを推進できるポジションです。 顧客との技術的・ビジネス的なコミュニケーションを通じて、提案から開発、交渉まで幅広いスキルが求められますが、成長著しいAI画像分野で自らの専門性を高め、顧客のビジネス価値向上に貢献したい方に最適な環境となります。 ●カメラや衛星等の画像データを中心に、対象物の学習・認識・分類・予測等の要素技術を活用したAI/CV分野の研究および開発業務 ●顧客からのAI画像系プロジェクトのニーズ拡大に対応し、先端技術を用いたソリューションの提供 ●生成AI領域では、image2text、text2image、video2sound、text2vidなど、マルチモーダルなアプローチを含む研究・開発業務 ●顧客からの技術的な要件を短期間でブレークダウンし、提案スライドの作成、FPTの技術特徴や他社との差別化の説明、スケジュールや見積書作成、交渉・折衝、Q&A対応等 ●CVPR、ECCV、ICCV、SIGGRAPHなど国際会議や、IEEE Transactions、ACM Transactions、Nature、Science等での論文投稿 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

BI(データ活用)を中心に規模・業界を問わず幅広い顧客に対し企業価値の最大化に向け、 ITを活用して業務変革を設計・実行までをリードしていきます。 ●大手通信企業でのデータ分析・ツール開発 ●インターネットサービス事業会社のデータ分析 ●ITソリューション企業のデータプラットフォーム推進・構築 ●CRM企業の業務自動化支援　など 2018年からDX推進とした組織を立ち上げ、DXへの関心・興味が強いシステム開発・インフラエンジニアを育成し、今日に至るまで約100名以上の“DXエンジニア”を輩出してきた強い育成力が武器となります。 顧客の要望に合わせた技術を用いることで、幅広い課題に対応することが可能。社内にて今まで対応してきた事例をノウハウとして共有、未経験領域に関しては社内で勉強会を開き、顧客課題の解決に向け積極的にエンジニア同士が自己研鑽しています。 当社はプライム案件の比率が高く、上流～下流工程まで一気通貫にて対応できるプロジェクトが揃っており、当ポジションにおいては顧客との距離が近く、当社が注力している領域でのITコンサルティング部門との連携も活発で、将来的にはエンジニアからITコンサルタントへのキャリアも描くことができます。 プロジェクト例 <某SIer様でのAIソリューション関連業務> ●環境:Python、BI(Tableau)、Azure、GCP ●工程:データの基礎分析、実装(機械学習モデルの構築)、単体・結合テスト、運用保守 ┗既に当社メンバー3名参画中(増員) ●特徴:自社メンバーがアサインされてから歴が長いプロジェクトであり、顧客とのコミュニケーションは良好 ┗機械学習モデルの構築・運用保守について幅広い工程を経験でき、クライアントもモデル活用に積極的な環境なため、提案ベースでプロジェクトを進めることが可能。 <某事業会社(エネルギー関連)様での社内システム構築支援業務> ●環境:SQL、Python、PowerPlatform(PowerBI、Apps、Automate、OfficeScript)、AWS、Databricks、PowerPlatform、Windows ●工程:フィジビリティ検討(POC)、要件定義、基本設計、実装、テスト、リリース、運用保守 ┗既に当社メンバー4名参画中(増員) ●特徴:大規模なシステム(データ)移行の5か年計画がスタートしてまだ半ばであるため、新しくローコードやデータ蓄積基盤で作成するものはある程度裁量と自由度のある設計→実装が可能なプロジェクト。 ┗客先での対人コミュニケーションは良好で、プロジェクトの進行においてはプロパーやベンダーとやり取りしながら意見を出し合える関係性となっており、提案し易い環境。 ┗AI周りの技術についても経験可能で、データベースをリソースとしたRAG設計やCopilotの有償版契約など新しいことも積極的に取り入れている。 <某SIer様でのデータベース設計業務> ●環境:Databricks、Python、SQL、ABAP、BI、AWS、Azure、SAP(S4/HANA)、Github ●工程:技術調査、要件定義、基本設計、詳細設定、実装・運用保守 ┗既に当社メンバー2名参画中(増員) ┗フルリモートでの勤務が相談可能 ●特徴:現行のデータ分析基盤からDatabricksへの分析基盤の刷新対応のプロジェクトにて、システムの移管方法の検討フェーズからデータパイプライン構築に携わることが可能。 ┗フルリモートにて就業可能なプロジェクトにて、現在は東京・大阪のメンバーで参画中(就業先の拠点は大阪)

半導体製造装置及び実験設備の画像処理を中心にした装置全般のソフトウェア開発業務をご担当頂きます。 【具体的には】 ・Visual Studioによる画像処理ソフト開発 (C++及びC#) ・画像処理アルゴリズム設計・検討 ・試運転・検証・デバッグ作業 ・装置組み込みソフト開発(主にモーター、I/O、アナログ入出力制御) 【業務内容についての補足】 入社当初:各求人票内の業務内容欄記載の業務内容 変更の範囲:弊社就業規則に基づき、異動を命じることがある

エンタープライズモダナイゼーション部(EM)におけるデータ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。 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。 ●データサイエンティスト 航空系クライアント向けにデータ分析を行うデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。 業界特有のデータ特性を理解し、分析結果をビジネス価値へと転換します。 ・航空関連データの分析・可視化・インサイト抽出 ・予測モデル、最適化アルゴリズムの設計・実装 ・クライアントへのレポーティング・提案活動 ・日本語・英語でのステークホルダーとのコミュニケーション ●選考事業部について エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、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。

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【業務内容】※補足 ・データ分析・AIモデル開発に加え、企画〜運用まで一貫して関与 ・ビジネス部門と連携し、課題設定から価値創出まで担うプロジェクト推進 ・不正検知、マーケティング、業務効率化など多様なテーマに対応 ・大規模データ(数千万件規模)を活用した分析・開発 ・MLOps等を用いたモデル運用・改善の高度化 【役割・責任】 ・データ分析案件の担当者として、MUFGの事業部門と協働しビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準策定を支援。 ・データの探索、前処理、モデル構築、モデル評価、プロダクションで稼働しているAIモデルの保守運用 ・エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。 【配属想定部署】 データサイエンス部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 ・AI/データサイエンス推進に係る企画・推進・管理・取り纏め(※銀行と協働) ・AI/データサイエンスの人材開発、体制整備 ・データ分析業務 【配属想定部署の人員構成】 約50名が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・2022年度、2023年度の中途採用者約10名在籍しており、中途採用者も活躍中 ・20代のメンバーが約4割程度 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。 また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。 学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化 ・生成系AI活用案件 ・金融サービスに係わる不正検知 【インタビュー記事】 https://www.it.mufg.jp/recruiting/career/work/projects.html ・データサイエンス部：[データサイエンスで推進するMUFGのビジネス変革](https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rgpw7g8/)

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【業務内容】※補足 ・データ分析・AIモデル開発に加え、企画〜運用まで一貫して関与 ・ビジネス部門と連携し、課題設定から価値創出まで担うプロジェクト推進 ・不正検知、マーケティング、業務効率化など多様なテーマに対応 ・大規模データ(数千万件規模)を活用した分析・開発 ・MLOps等を用いたモデル運用・改善の高度化 【役割・責任】 ・MUFG事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定 ・データの前処理、モデル構築、モデル評価 ・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する ・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。 ・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。 【配属想定部署】 データサイエンス部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 ・AI/データサイエンス推進に係る企画・推進・管理・取り纏め(※銀行と協働) ・AI/データサイエンスの人材開発、体制整備 ・データ分析業務 【配属想定部署の人員構成】 約50名が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・20代-30代のメンバーが大半 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。 また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。 学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化 ・生成系AI活用案件 ・金融サービスに係わる不正検知 【インタビュー記事】 https://www.it.mufg.jp/recruiting/career/work/projects.html ・データサイエンス部：[データサイエンスで推進するMUFGのビジネス変革](https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rgpw7g8/)

【ミッション】 PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。 【主な業務】 PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。 【具体的な業務】 ・リアルワールドデータの分析 ・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出 ・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発 ・疾患特化AIの継続的な改善 ・新機能開発の推進 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの先端技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックおよびAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外での発信(講演・論文・資料作成) 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、分析基盤の高度化を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視/セキュリティ/ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

● ポジション概要 先端半導体の製造・開発・設備領域でデータ活用の重要性が高まる中、分析基盤の高度化や機械学習活用が急速に進展。 北海道エリアでも生産ライン立ち上げや品質改善が進んでおり、データ分析に基づく課題抽出・改善提案を担うデータサイエンティストを募集します。 Python/SQLを用いたデータ分析・モデル構築・可視化・ダッシュボード作成を担当し、現場で活用できる実践的なアウトプットを求められるポジションです。 ● 業務内容(概要) 製造・開発データの分析、可視化、機械学習モデル構築を通じて、現場課題の可視化・改善に貢献します。 ● 業務内容(具体的に) 先端半導体メーカーにて、製造データ・品質データ・設備データなどを対象に一連の分析業務を担当: Python/SQLを用いたデータ抽出・加工 モデリング(回帰/分類など)、特徴量設計、評価 工程・設備データの可視化、品質指標分析 歩留まり改善、予兆検知モデル構築、相関分析など BIツール(Tableau/Power BI)でのダッシュボード作成 分析結果の報告・改善提案、関係部門との連携 (変更の範囲)会社の定める場所(リモートワークの場所を含む)

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社　海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、パーソルグループのAI/データ企画・開発をお任せします。 ●業務詳細 パーソルグループにおけるデータ及び生成AIの利活用を、データサイエンティストとしてリードする役割を担っていただきます。 デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 パーソルグループの主要事業である人材ビジネスは、候補者と企業をつなぐ「リボンモデル」を基盤としており、以下の4つの領域におけるプロジェクトが予定されています: 人材マッチングの効率化/顧客接点のデジタル化/セールスプロセスのデジタル化/業務オペレーションの効率化 本ポジションでは、事業課題に対する最適な解決策やAIの活用について、企画段階から関わります。 さらに、グループ全体に対する横断施策の戦略立案から実装までを一貫して担当し、技術的な観点からプロジェクトやチームをリードしていただきます。 ●具体的な担当業務 データサイエンティストとしてプロジェクトをリードし、以下の業務に携わっていただきます。 なお、保守業務の割合は全体の約1割程度です。 1,データ分析と企画立案 ・デジタル企画担当や事業責任者と連携し、データを分析することで示唆を得る ・分析結果をもとに企画立案をサポートし、必要に応じてAIのプロトタイプモデルを作成・検証する 2,AIモデルの構築およびサービス化 ・サービス化に向けたAIモデルの設計・構築 ・AIシステムやAIプロダクトの開発・保守運用 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部　データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部　データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って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)

▼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。

情報科学を活用した異常検知に関する技術研究、ソフトウェア ●職務内容 自社製品/自社サービスの開発 新たな防災設備の開発に携わるやりがいの大きい仕事です! 画像処理などのICT技術を活用したセンサ機器の研究開発をご担当頂きます。 ①「画像処理火災検知システム」の製品開発等 ②「異常検知システム」の製品開発等 ③ その他、各種防災システムの製品開発 ●具体的には 画像処理等、データサイエンスを活用したセンシング機器、およびネットワーク経由でデータを解析するシステムの技術研究～先行開発業務を中心にお任せします。 従来からの防災設備の枠を超え、プラントやインフラなどの重要設備を監視する異常検知システムの新技術を研究開発しています。

「資源・エネルギー・環境」「社会基盤」「産業システム・汎用機械」「航空・宇宙・防衛」の4分野を始めとする、IHIグループにおける本社および事業の各現場の業務プロセス変革や価値創出に向けた、データ整備や利活用に必要な基盤の整備に関する企画・設計業務をお任せいたします。会社としての重点施策に対する全体最適と、コングロマリット企業特有の課題に対する個別最適と、それぞれのプロジェクトにおいて、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、課題解決のためのデータ基盤づくりやAI活用に向けた仕組みづくりを担当いただきます。 ●今後のビジネスの目指す姿に照らした会社全体のデータ戦略の立案～仕組みづくり ●部門やデータサイエンティストなど他職種とのDXプロジェクトに対して関連する既存データを整備し、業務改善・DXにつなげるPoC、検証の支援 ●AI活用を前提としたデータ整備や仕組みづくり、継続的な最適化 実際の基盤構築はIHIの情報子会社やベンダーと進めて行きます。運用成果をもとに新たな仮説を構築し、戦略へ落とし込むサイクルを続けながら、よりスリムにデータが利活用できるような基盤の整備を進めて行きます。

CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 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)

データサイエンティストとして、経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値の創出に向け、データ利活用を中心に担っていただきます。 ・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計 ・データ活用基盤の整備・管理 ・データ分析業務の推進(AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど) ・データ分析人財の教育(社内研修の企画立案や講師など)

次世代車両に向けた電子システム/E/Eアーキテクチャの戦略検討・企画立案をご担当いただきます。 ●具体的な業務内容 ・将来のE/Eアーキテクチャ動向(ドメイン/ゾーナル/SDV等)の調査・分析 ・OEM動向、業界標準、競合・他社事例を踏まえた戦略検討 ・アイシンとして注力すべき電子システム領域・技術ポジションの定義 ・ECU、ソフトウェア、SoC、プラットフォーム領域における中長期構想の立案 ・社内関連部門(開発、事業企画、営業等)との連携・議論リード ・経営・関連部門向け資料作成および説明 ※製品設計・実装そのものではなく、上流の構想・戦略策定が中心となります。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発をお任せします。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのテーマを担当して頂きます。 ・走行領域への技術提供(走行制御システムと連携した機能開発) ・モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発) ・車体領域への技術提供(車室内外監視システムと連携した機能開発) ●具体的な業務内容 商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 ・「低速自動運転/自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術開発 ・「自動運転時代の新サービス:おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発 ・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発 ・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉や不審者検出などの実現に向けた行動・意図推定技術開発 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:C,C++,Python、環境:Windows,Ubuntu、ツール:各種DLフレームワーク(Tensorflow,Keras,PyTorch) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。 図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発をお任せします。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのテーマを担当して頂きます。 ・走行領域への技術提供(走行制御システムと連携した機能開発) ・モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発) ・車体領域への技術提供(車室内外監視システムと連携した機能開発) ●具体的な業務内容 商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 ・「低速自動運転/自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術開発 ・「自動運転時代の新サービス:おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発 ・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発 ・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉や不審者検出などの実現に向けた行動・意図推定技術開発 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:C,C++,Python、環境:Windows,Ubuntu、ツール:各種DLフレームワーク(Tensorflow,Keras,PyTorch) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

アイシングループ国内外の工場を舞台に、スマートファクトリーを具現化するAI応用技術開発を担当。 ニーズ・課題抽出から技術開発、現場導入、成果創出まで一貫して対応。 ●具体的な業務内容 ・画像・作動音による製品検査技術の開発と現場適用 ・生成AIなど最新技術を活用した新たなソリューション開発 使用技術・環境 ・使用言語:Python ・環境:Windows, Ubuntu ・ツール:TensorFlow, Keras, PyTorch, 生成AI, AWS, Microsoft Azure 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務