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東京都 AI・機械学習(LLM)エンジニアの求人・転職情報

該当求人数 399

91~120件を表示

株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AI

リード機械学習エンジニア(LLM専任担当)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

900~1,300万円

GitLab

Rust

Docker

自然言語処理

JavaScript

Microsoft Azure

正社員

東京都中央区

LLM専属のエンジニアとして、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、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 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。 ●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) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●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

リード機械学習エンジニア(LLM専任担当)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

LLM専属のエンジニアとして、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、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 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。 ●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) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●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

900~1,300万円

東京都中央区

GitLab

Rust

Docker

自然言語処理

JavaScript

Microsoft Azure

株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AI

リード機械学習エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

850~1,200万円

AWS

TensorFlow

PyTorch

Python

Go

GitHub

正社員

東京都中央区

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。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <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(機械学習エンジニアと同様) ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ●このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1.機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 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。 ●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 ●キャリアパスについて 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長) 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。 ●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 ● 業務の変更範囲:なし

リード機械学習エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

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。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <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(機械学習エンジニアと同様) ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ●このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1.機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 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。 ●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 ●キャリアパスについて 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長) 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。 ●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 ● 業務の変更範囲:なし

850~1,200万円

東京都中央区

AWS

TensorFlow

PyTorch

Python

Go

GitHub

株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社

株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社

【勤務地希望考慮】ソフトウェア開発エンジニア ユーザー側ポジションあり

AI・機械学習(LLM)エンジニア

450~1,300万円

JavaScript

Python

C#

Java

Matlab

正社員

勤務地未定

業務内容 当社は「製造業DXソリューション企業」として、ITを活用した製造業の生産性向上のためのDX推進にフォーカスした事業を行っています。 自社内にコンサルタント、アーキテクト、PM/PLをはじめとする開発チームを擁し、顧客の企画構想から開発、導入まで一気通貫で行える体制を整えています。 特に当社はITエンジニア、ハードウェアエンジニア、AI/データサイエンティスト計8,000名以上が在籍しており、自社開発センターを軸にして多彩な技術を組み合わせた一括開発が可能となっています。 こうした技術を軸とした顧客伴走型の課題解決ビジネスや自社開発技術の提案型開発をさらに強化するため、多くのエンジニアを求めております。 また当社はメーカーや自社サービス開発企業との取引が85%を超えています。そのため「発注側」の立場で能力を発揮いただくことも可能です。 主要取引先 デンソー、三菱電機、本田技研工業、日立製作所、 SUBARU、ソニー、NEC、富士通、日産自動車、トヨタ ※敬称略 業務内容 弊社とプライム契約を結んでいる、大手メーカーやSIerにて、ソフトウェア開発(AI、 IoT、アプリ、画像処理、クラウドシステム、Web)業務をご担当いただきます。 AI、IoT、画像処理の案件も多く、最先端の技術領域の業務をご担当いただきます。 ※経験や希望に応じて案件を決定いたします。 ユニットと呼ばれるチーム単位で取組んでいきます。 テクノプロデザインのエンジニアで最大20数名規模で構成されたプロジェクトもございます。 経験・スキルにより、PL、PMとして活躍いただくことも想定しています。 変更の範囲:会社の定める業務

【勤務地希望考慮】ソフトウェア開発エンジニア ユーザー側ポジションあり

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

業務内容 当社は「製造業DXソリューション企業」として、ITを活用した製造業の生産性向上のためのDX推進にフォーカスした事業を行っています。 自社内にコンサルタント、アーキテクト、PM/PLをはじめとする開発チームを擁し、顧客の企画構想から開発、導入まで一気通貫で行える体制を整えています。 特に当社はITエンジニア、ハードウェアエンジニア、AI/データサイエンティスト計8,000名以上が在籍しており、自社開発センターを軸にして多彩な技術を組み合わせた一括開発が可能となっています。 こうした技術を軸とした顧客伴走型の課題解決ビジネスや自社開発技術の提案型開発をさらに強化するため、多くのエンジニアを求めております。 また当社はメーカーや自社サービス開発企業との取引が85%を超えています。そのため「発注側」の立場で能力を発揮いただくことも可能です。 主要取引先 デンソー、三菱電機、本田技研工業、日立製作所、 SUBARU、ソニー、NEC、富士通、日産自動車、トヨタ ※敬称略 業務内容 弊社とプライム契約を結んでいる、大手メーカーやSIerにて、ソフトウェア開発(AI、 IoT、アプリ、画像処理、クラウドシステム、Web)業務をご担当いただきます。 AI、IoT、画像処理の案件も多く、最先端の技術領域の業務をご担当いただきます。 ※経験や希望に応じて案件を決定いたします。 ユニットと呼ばれるチーム単位で取組んでいきます。 テクノプロデザインのエンジニアで最大20数名規模で構成されたプロジェクトもございます。 経験・スキルにより、PL、PMとして活躍いただくことも想定しています。 変更の範囲:会社の定める業務

450~1,300万円

勤務地未定

JavaScript

Python

C#

Java

Matlab

株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社

株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社

株式会社日立製作所

株式会社日立製作所

【主任クラス】AI創発型ロボティクスソリューションに関するロボットシステムの研究開発者

AI・機械学習(LLM)エンジニア

830~1,080万円

正社員

東京都国分寺市

【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。

【主任クラス】AI創発型ロボティクスソリューションに関するロボットシステムの研究開発者

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【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。

830~1,080万円

東京都国分寺市

グラビス・アーキテクツ株式会社

グラビス・アーキテクツ株式会社

【AmbiRise】開発エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

500万円~

C#

生成AI・LLM

正社員

札幌市中央区北2条西4丁目1番地 札幌三井JPビルディング8階

※グラビス・アーキテクツ株式会社にて採用し、入社日から株式会社AmbiRiseに出向いただきます。 入社当初は、全国25団体が導入する電子請求サービス『Haratte』のグロースを支える中核メンバーとして、経営層やCSチームと連携しながら開発・運用の中心を担っていただきます。 当社の開発は提示された仕様書通りに進める形式ではなく、開発リーダーやビジネスパートナーとともに顧客(自治体・事業者)のリアルな要望を捉え、機能要件の定義や設計の上流工程から携わっていただきます。 また、既存サービスの発展にとどまらず、第二弾・第三弾となる新規サービスの企画立案や立ち上げにも初期段階から参画し、公共領域のデジタル化を推進するプロダクト開発を共に実行していただきます。 【具体的な業務内容】 ・顧客の要望を反映した新機能の要件定義・仕様検討およびシステム設計 ・『Haratte』の開発、運用、保守(監視・障害対応) ・動作環境のバージョンアップや構成変更等のメンテナンス ・生成AI(LLM等)を活用した新機能のプロトタイプ開発および検証 ・開発基盤や環境の管理・改善、バージョンおよびドキュメントの管理 ・開発・運用プロセスの標準化、およびビジネスパートナーとの共同開発・リード・技術サポート

【AmbiRise】開発エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

※グラビス・アーキテクツ株式会社にて採用し、入社日から株式会社AmbiRiseに出向いただきます。 入社当初は、全国25団体が導入する電子請求サービス『Haratte』のグロースを支える中核メンバーとして、経営層やCSチームと連携しながら開発・運用の中心を担っていただきます。 当社の開発は提示された仕様書通りに進める形式ではなく、開発リーダーやビジネスパートナーとともに顧客(自治体・事業者)のリアルな要望を捉え、機能要件の定義や設計の上流工程から携わっていただきます。 また、既存サービスの発展にとどまらず、第二弾・第三弾となる新規サービスの企画立案や立ち上げにも初期段階から参画し、公共領域のデジタル化を推進するプロダクト開発を共に実行していただきます。 【具体的な業務内容】 ・顧客の要望を反映した新機能の要件定義・仕様検討およびシステム設計 ・『Haratte』の開発、運用、保守(監視・障害対応) ・動作環境のバージョンアップや構成変更等のメンテナンス ・生成AI(LLM等)を活用した新機能のプロトタイプ開発および検証 ・開発基盤や環境の管理・改善、バージョンおよびドキュメントの管理 ・開発・運用プロセスの標準化、およびビジネスパートナーとの共同開発・リード・技術サポート

500万円~

札幌市中央区北2条西4丁目1番地 札幌三井JPビルディング8階

C#

生成AI・LLM

グラビス・アーキテクツ株式会社

グラビス・アーキテクツ株式会社

AnyMind Group株式会社

AnyMind Group株式会社

[JP] AI Business Engineer

AI・機械学習(LLM)エンジニア

-

JavaScript

HTML

CSS

正社員

勤務地未定

AnyMind Group では、最新の AI 技術(Vibe Coding)をフル活用し、ビジネス設計からプロトタイプ実装、運用自動化までを一人で、かつ圧倒的な速度で完結させるAI-Businessエンジニアを募集しています。 Cursor や Claude をペアプログラマーとして使いこなし、既存の枠組みを破壊して「もっと良いやり方」を自ら形にできる、知的好奇心とオーナーシップに溢れた方の挑戦を待っています。 ●What You'll Do AI Vibe Coding による迅速な開発と実装: AI(Cursor, Claude, ChatGPT 等)をフル活用し、自然言語による指示とコード生成を組み合わせた「Vibe Coding」で、ビジネス課題を解決するツールやアプリケーションを爆速で開発します。 LLMO / AIO コンサルティングの推進: 検索体験が AI チャットへと移行する時代に対応し、企業情報が AI に正しく参照・推奨されるための情報構造化(LLM 最適化)や、Web サイト構造の最適化をリードします。 高度なマーケティング Ops 構築: スプレッドシートをリレーショナルデータベースとして捉え、複雑なデータを構造化。 高度な関数や自動化スクリプトを駆使し、手入力ゼロの持続可能な運用フローを構築します。 ビジネスインパクト重視の合意形成: 難解な技術論を、経営層やクライアントが即決できる「ビジネス価値」と「ストーリー」へと翻訳。 認知的負荷を極限まで下げたプレゼンテーションでプロジェクトを牽引します。 セルフ PoC による業務ハック: 目の前のタスクをこなしながら、並行して「そのタスクを次回から自動化する仕組み」をその場で設計・実装し、常に組織の生産性を向上させ続けます。

[JP] AI Business Engineer

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

AnyMind Group では、最新の AI 技術(Vibe Coding)をフル活用し、ビジネス設計からプロトタイプ実装、運用自動化までを一人で、かつ圧倒的な速度で完結させるAI-Businessエンジニアを募集しています。 Cursor や Claude をペアプログラマーとして使いこなし、既存の枠組みを破壊して「もっと良いやり方」を自ら形にできる、知的好奇心とオーナーシップに溢れた方の挑戦を待っています。 ●What You'll Do AI Vibe Coding による迅速な開発と実装: AI(Cursor, Claude, ChatGPT 等)をフル活用し、自然言語による指示とコード生成を組み合わせた「Vibe Coding」で、ビジネス課題を解決するツールやアプリケーションを爆速で開発します。 LLMO / AIO コンサルティングの推進: 検索体験が AI チャットへと移行する時代に対応し、企業情報が AI に正しく参照・推奨されるための情報構造化(LLM 最適化)や、Web サイト構造の最適化をリードします。 高度なマーケティング Ops 構築: スプレッドシートをリレーショナルデータベースとして捉え、複雑なデータを構造化。 高度な関数や自動化スクリプトを駆使し、手入力ゼロの持続可能な運用フローを構築します。 ビジネスインパクト重視の合意形成: 難解な技術論を、経営層やクライアントが即決できる「ビジネス価値」と「ストーリー」へと翻訳。 認知的負荷を極限まで下げたプレゼンテーションでプロジェクトを牽引します。 セルフ PoC による業務ハック: 目の前のタスクをこなしながら、並行して「そのタスクを次回から自動化する仕組み」をその場で設計・実装し、常に組織の生産性を向上させ続けます。

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勤務地未定

JavaScript

HTML

CSS

株式会社日立製作所

株式会社日立製作所

【課長クラス】AI創発型ロボティクスソリューションに関するロボットシステムの研究開発者

AI・機械学習(LLM)エンジニア

1,160~1,330万円

正社員

東京都国分寺市

【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。 ・担当分野における技術開発の責任者または専門家として、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します。 ・自身の経験や先行研究から積極的に学習し、自身とチームの研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出すことも求められます。 【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重要部分に関する計画・実行の責任を担います。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主要部分の責任を担い、必要に応じてチームメンバと連携しながら、その責任を全うしていきます。 ・ロボティクス関連イノベーションのロードマップ・戦略・実現計画の策定に関与し、上長からの指導を受けながらその計画遂行を牽引します。 ・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、組織の知識アップデートに貢献します。 ・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。

【課長クラス】AI創発型ロボティクスソリューションに関するロボットシステムの研究開発者

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【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。 ・担当分野における技術開発の責任者または専門家として、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します。 ・自身の経験や先行研究から積極的に学習し、自身とチームの研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出すことも求められます。 【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重要部分に関する計画・実行の責任を担います。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主要部分の責任を担い、必要に応じてチームメンバと連携しながら、その責任を全うしていきます。 ・ロボティクス関連イノベーションのロードマップ・戦略・実現計画の策定に関与し、上長からの指導を受けながらその計画遂行を牽引します。 ・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、組織の知識アップデートに貢献します。 ・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。

1,160~1,330万円

東京都国分寺市

三菱電機株式会社

三菱電機株式会社

【東京/WEB面接可】製品セキュリティエンジニア(PSIRT)【サプライチェーンセキュリティ部】※新会社出向案件※

AI・機械学習(LLM)エンジニア

600~1,100万円

AWS

Python

Microsoft Azure

正社員

東京都港区

当社製品の脆弱性対応や、当社グループの製品セキュリティの戦略立案・推進、ならびにそれを支える基盤の構築・高度化を通じて、セキュリティの最前線を担っていただきます。 【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するため出向又は転属を命じることがあります ●具体的な仕事内容 ~具体的には以下のような業務をご担当頂きます~ 1.DevSecOpsの推進 各製作所の開発プロセス全体にセキュリティ活動を組み込み、ソースコード解析ツールや自動化されたセキュリティチェックを活用しながら、安全な開発体制の定着を支援します。 2.製品に対するセキュリティ検査サービスの運用・改善 ペネトレーションテスト、脆弱性スキャン、Webアプリケーション診断、ファジングなどを実施し、検査の高度化や効率化を進めます。 3.構成品目管理サービスの運用・改善 製品の構成品目をSaaS型サービスで一元管理し、継続的な可視化と管理精度の向上を図ります。 4.社外調整機関との連携による脆弱性情報の公開対応と改善 JPCERT/CCをはじめとする社外調整機関と連携し、脆弱性情報の適切な公開を行うとともに、そのプロセスの改善にも取り組みます。 5.社内規程・要覧の整備、法令対応、教育企画 製品セキュリティ活動に必要な社規や要覧を整備し、関連法令への対応を進めるほか、社員向けの教育・啓発施策も企画・実施します。 お客様に三菱電機製品を安心してご利用頂くために、当社の製品セキュリティ活動がますます重要となります。2~3種類の業務を担当頂きながら、当社がよりセキュアな製品を提供できるように、各製作所の製品セキュリティ活動を支援しています。 サイト:製品セキュリティーへの取り組み https://www.mitsubishielectric.co.jp/psirt/ ●使用言語、環境、ツール、資格等 使用言語:python(一部のプロジェクトのみ) 環境:Azure、AWSなどクラウドサービスを活用したシステム構築(一部のプロジェクトのみ) ツール:insightVM、Nessus、VEX、Snykなど各種セキュリティ検査ツール

【東京/WEB面接可】製品セキュリティエンジニア(PSIRT)【サプライチェーンセキュリティ部】※新会社出向案件※

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

当社製品の脆弱性対応や、当社グループの製品セキュリティの戦略立案・推進、ならびにそれを支える基盤の構築・高度化を通じて、セキュリティの最前線を担っていただきます。 【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するため出向又は転属を命じることがあります ●具体的な仕事内容 ~具体的には以下のような業務をご担当頂きます~ 1.DevSecOpsの推進 各製作所の開発プロセス全体にセキュリティ活動を組み込み、ソースコード解析ツールや自動化されたセキュリティチェックを活用しながら、安全な開発体制の定着を支援します。 2.製品に対するセキュリティ検査サービスの運用・改善 ペネトレーションテスト、脆弱性スキャン、Webアプリケーション診断、ファジングなどを実施し、検査の高度化や効率化を進めます。 3.構成品目管理サービスの運用・改善 製品の構成品目をSaaS型サービスで一元管理し、継続的な可視化と管理精度の向上を図ります。 4.社外調整機関との連携による脆弱性情報の公開対応と改善 JPCERT/CCをはじめとする社外調整機関と連携し、脆弱性情報の適切な公開を行うとともに、そのプロセスの改善にも取り組みます。 5.社内規程・要覧の整備、法令対応、教育企画 製品セキュリティ活動に必要な社規や要覧を整備し、関連法令への対応を進めるほか、社員向けの教育・啓発施策も企画・実施します。 お客様に三菱電機製品を安心してご利用頂くために、当社の製品セキュリティ活動がますます重要となります。2~3種類の業務を担当頂きながら、当社がよりセキュアな製品を提供できるように、各製作所の製品セキュリティ活動を支援しています。 サイト:製品セキュリティーへの取り組み https://www.mitsubishielectric.co.jp/psirt/ ●使用言語、環境、ツール、資格等 使用言語:python(一部のプロジェクトのみ) 環境:Azure、AWSなどクラウドサービスを活用したシステム構築(一部のプロジェクトのみ) ツール:insightVM、Nessus、VEX、Snykなど各種セキュリティ検査ツール

600~1,100万円

東京都港区

AWS

Python

Microsoft Azure

テックタッチ株式会社

テックタッチ株式会社

【Prod】AIアプリケーションエンジニア (LLM/RAG)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

786~1,270万円

Datadog

React

FastAPI

AWS Lambda

RAG

GitHub

正社員

東京都 中央区

≪DAP市場シェアNo.1プロダクトに「生成AI」を実装し、解のない問いに最適解を定義する≫ テックタッチは、「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」をミッションに、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)を開発・提供しています。 現在、国内DAP市場で5年連続シェアNo.1を誇り、事業・組織ともに急成長フェーズにあります。 この強固な顧客基盤と技術力を活かし、私たちは新たな柱となるプロダクト「Techtouch AI Hub」の開発を推進しています。 本ポジションでは、この AI Hub の中核機能である RAG(Retrieval-Augmented Generation)システム の開発をリードするAIアプリケーションエンジニア(LLM/RAG)を募集します。 ● Techtouch AI Hub とは DAP(Digital Adoption Platform)を拡張し、既存の業務システムと生成AIをシームレスに連携させることで、エンタープライズのお客様に新しい業務体験を届けることを目指す 企業向け生成AI活用プラットフォームです。 ● 担当する機能:テックタッチナレッジベース(RAG機能) 企業が保有するドキュメントを安全に取り込み、その情報と生成AIを組み合わせることで、独自のコンテクストを踏まえた回答を実現します。 テックタッチの強みであるDAP機能と連携し、画面上で「迷わず・間違わずに」業務ができる状態を実現することを狙ったプロダクトです。 現在はファーストリリース直後であり、実際の顧客への有用性を確認しつつPMF(プロダクト・マーケット・フィット)を目指すフェーズにあります . RAG の応答品質・レイテンシ・スケーラビリティ・セキュリティ・コストをバランスさせながら、MVP(Minimum Viable Product) から 1→10 へと伸ばしていくための機能・非機能の両面に取り組んでいます。 ● チームの開発スタイル 少数精鋭のチームで、以下の通りプロダクト志向かつオーナーシップ高く開発を進めています。 PdM(Product Manager)・エンジニアが同じテーブルでロードマップを議論 仕様検討〜設計〜実装〜運用までを一気通貫で担当 ● 直近の技術的な取り組み 現在は PMFの達成に向け、主に次のような技術課題に取り組んでいます。 回答精度の追求:ユーザーの期待値を満たす回答精度と、実用的なレスポンス速度の両立 非構造化データの処理:様々なフォーマットの文書を適切にチャンク化・ベクトル化するパイプラインの構築 エンタープライズ品質の担保:マルチテナント環境におけるデータ分離とセキュリティの徹底 スケーラビリティ:複数組織からの同時アクセスを安定して捌けるアーキテクチャへの進化 言語/フレームワーク:Python, FastAPI, LangChain, React インフラAWS(CDK, ECS Fargate, Lambda, Step Function, OpenSearch, MySQL) その他:Open API, Datadog, GitHub, Slack, Linear

【Prod】AIアプリケーションエンジニア (LLM/RAG)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

≪DAP市場シェアNo.1プロダクトに「生成AI」を実装し、解のない問いに最適解を定義する≫ テックタッチは、「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」をミッションに、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)を開発・提供しています。 現在、国内DAP市場で5年連続シェアNo.1を誇り、事業・組織ともに急成長フェーズにあります。 この強固な顧客基盤と技術力を活かし、私たちは新たな柱となるプロダクト「Techtouch AI Hub」の開発を推進しています。 本ポジションでは、この AI Hub の中核機能である RAG(Retrieval-Augmented Generation)システム の開発をリードするAIアプリケーションエンジニア(LLM/RAG)を募集します。 ● Techtouch AI Hub とは DAP(Digital Adoption Platform)を拡張し、既存の業務システムと生成AIをシームレスに連携させることで、エンタープライズのお客様に新しい業務体験を届けることを目指す 企業向け生成AI活用プラットフォームです。 ● 担当する機能:テックタッチナレッジベース(RAG機能) 企業が保有するドキュメントを安全に取り込み、その情報と生成AIを組み合わせることで、独自のコンテクストを踏まえた回答を実現します。 テックタッチの強みであるDAP機能と連携し、画面上で「迷わず・間違わずに」業務ができる状態を実現することを狙ったプロダクトです。 現在はファーストリリース直後であり、実際の顧客への有用性を確認しつつPMF(プロダクト・マーケット・フィット)を目指すフェーズにあります . RAG の応答品質・レイテンシ・スケーラビリティ・セキュリティ・コストをバランスさせながら、MVP(Minimum Viable Product) から 1→10 へと伸ばしていくための機能・非機能の両面に取り組んでいます。 ● チームの開発スタイル 少数精鋭のチームで、以下の通りプロダクト志向かつオーナーシップ高く開発を進めています。 PdM(Product Manager)・エンジニアが同じテーブルでロードマップを議論 仕様検討〜設計〜実装〜運用までを一気通貫で担当 ● 直近の技術的な取り組み 現在は PMFの達成に向け、主に次のような技術課題に取り組んでいます。 回答精度の追求:ユーザーの期待値を満たす回答精度と、実用的なレスポンス速度の両立 非構造化データの処理:様々なフォーマットの文書を適切にチャンク化・ベクトル化するパイプラインの構築 エンタープライズ品質の担保:マルチテナント環境におけるデータ分離とセキュリティの徹底 スケーラビリティ:複数組織からの同時アクセスを安定して捌けるアーキテクチャへの進化 言語/フレームワーク:Python, FastAPI, LangChain, React インフラAWS(CDK, ECS Fargate, Lambda, Step Function, OpenSearch, MySQL) その他:Open API, Datadog, GitHub, Slack, Linear

786~1,270万円

東京都 中央区

Datadog

React

FastAPI

AWS Lambda

RAG

GitHub

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テックタッチ株式会社

テックタッチ株式会社

【Prod】Applied AI Engineer

AI・機械学習(LLM)エンジニア

700~900万円

Datadog

Docker

PostgreSQL

Snowflake

Microsoft Azure

RAG

正社員

東京都 中央区

【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するDigital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1,000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 このような「大規模なDAP基盤の信頼性・スケーラビリティ」と「AI連携という先端技術」の両方に向き合う開発に挑戦しませんか。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021~2025年度予測) 【主な業務内容】 • LLMやAIエージェントを活用した新機能の企画・設計・実装・運用 • 既存プロダクト機能のAI活用によるアップデート・体験の再設計 • プロトタイプの迅速な構築と仮説検証サイクルの推進 • AI機能の設計・開発・パフォーマンス最適化 • エンジニアやプロダクトマネージャとの協業を通じた継続的なプロダクト改善

【Prod】Applied AI Engineer

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するDigital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1,000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 このような「大規模なDAP基盤の信頼性・スケーラビリティ」と「AI連携という先端技術」の両方に向き合う開発に挑戦しませんか。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021~2025年度予測) 【主な業務内容】 • LLMやAIエージェントを活用した新機能の企画・設計・実装・運用 • 既存プロダクト機能のAI活用によるアップデート・体験の再設計 • プロトタイプの迅速な構築と仮説検証サイクルの推進 • AI機能の設計・開発・パフォーマンス最適化 • エンジニアやプロダクトマネージャとの協業を通じた継続的なプロダクト改善

700~900万円

東京都 中央区

Datadog

Docker

PostgreSQL

Snowflake

Microsoft Azure

RAG

テックタッチ株式会社

テックタッチ株式会社

【Prod】AI Agent Evaluation Lead

AI・機械学習(LLM)エンジニア

-

TypeScript

生成AI・LLM

Python

RAG

正社員

東京都 中央区

【プロダクト】 テックタッチ(既存プロダクト × 生成AI組み込み) システム導入だけで終わらせない、利活用のためのDXを推進するAI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)「テックタッチ」。 あらゆるWebシステムの画面上に、操作ガイドやナビゲーションを表示させることで、すべてのユーザーが迷わず・間違わずにシステムを使いこなすことができる世界を目指すプロダクトです。 すでに多くの企業で利用されている本プロダクトに、生成AI機能を組み込む開発が進行中です。 既存プロダクトへのAI組み込みには、新規開発とは異なる難しさがあります 既存ユーザーの業務に影響を与えないよう、AIの出力品質を担保する必要がある 確立された品質基準に、AI特有の「確率的・非決定論的な振る舞い」の評価観点を追加していく 予測困難なAIの出力が、既存機能やユーザー体験と整合するかを検証する こうした課題に対応するため、AI精度評価の仕組みを構築していくフェーズにあります。 ★テックタッチの技術力と信頼 操作ガイドやナビゲーションをノーコードで作成することができる(開発部門を介さないユーザーの体験改善を実現) システムの特性やクライアントごとのルールに応じた設定/メンテナンスを簡単にした技術力 エンタープライズ企業を中心に、SaaS企業や自治体など、幅広い顧客への導入実績 新規プロダクト・その他 上記以外にも、立ち上げ初期の新規プロダクトや、AI/生成AIを活用した機能開発が複数進行中です。 詳細は選考時にお伝えします。 【主な業務内容】 プロダクト横断で、全社のAI精度評価の基準・プロセスを整備していきます。 1.プロンプト・設定の最適化(AI Accuracy) 「AIが賢く、期待通りの回答をすること」を追求します。 全社共通の評価フレームワークを構築し、各プロダクトに適用します。 評価基準の策定 プロンプトエンジニアリング 評価データセットの構築 2.品質保証プロセスの構築(Process & Strategy) 開発ライフサイクル全体におけるAI品質保証の「仕組み」と「ロードマップ」を策定し、各プロダクトチームへ展開します。 シフトレフト/シフトライトの実践 フィードバックループの構築 ロードマップ策定 3.全社横断での標準化推進 評価ガイドラインの策定 ナレッジ共有 評価基盤の整備

【Prod】AI Agent Evaluation Lead

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【プロダクト】 テックタッチ(既存プロダクト × 生成AI組み込み) システム導入だけで終わらせない、利活用のためのDXを推進するAI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)「テックタッチ」。 あらゆるWebシステムの画面上に、操作ガイドやナビゲーションを表示させることで、すべてのユーザーが迷わず・間違わずにシステムを使いこなすことができる世界を目指すプロダクトです。 すでに多くの企業で利用されている本プロダクトに、生成AI機能を組み込む開発が進行中です。 既存プロダクトへのAI組み込みには、新規開発とは異なる難しさがあります 既存ユーザーの業務に影響を与えないよう、AIの出力品質を担保する必要がある 確立された品質基準に、AI特有の「確率的・非決定論的な振る舞い」の評価観点を追加していく 予測困難なAIの出力が、既存機能やユーザー体験と整合するかを検証する こうした課題に対応するため、AI精度評価の仕組みを構築していくフェーズにあります。 ★テックタッチの技術力と信頼 操作ガイドやナビゲーションをノーコードで作成することができる(開発部門を介さないユーザーの体験改善を実現) システムの特性やクライアントごとのルールに応じた設定/メンテナンスを簡単にした技術力 エンタープライズ企業を中心に、SaaS企業や自治体など、幅広い顧客への導入実績 新規プロダクト・その他 上記以外にも、立ち上げ初期の新規プロダクトや、AI/生成AIを活用した機能開発が複数進行中です。 詳細は選考時にお伝えします。 【主な業務内容】 プロダクト横断で、全社のAI精度評価の基準・プロセスを整備していきます。 1.プロンプト・設定の最適化(AI Accuracy) 「AIが賢く、期待通りの回答をすること」を追求します。 全社共通の評価フレームワークを構築し、各プロダクトに適用します。 評価基準の策定 プロンプトエンジニアリング 評価データセットの構築 2.品質保証プロセスの構築(Process & Strategy) 開発ライフサイクル全体におけるAI品質保証の「仕組み」と「ロードマップ」を策定し、各プロダクトチームへ展開します。 シフトレフト/シフトライトの実践 フィードバックループの構築 ロードマップ策定 3.全社横断での標準化推進 評価ガイドラインの策定 ナレッジ共有 評価基盤の整備

-

東京都 中央区

TypeScript

生成AI・LLM

Python

RAG

テックタッチ株式会社

テックタッチ株式会社

【新規事業】AI Central Voice(P)_AI/LLMエンジニア(リードクラス)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

786~1,270万円

Docker

Amazon ElastiCache

FastAPI

GitHub

Python

生成AI・LLM

正社員

東京都 中央区

●事業概要 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ●使用技術 ▼現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ▼開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ▼生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API ・OpenAI API ・Anthropic API ・Gemini API ・Perplexity API 開発ツール ・Github Copilot ・Cursor Business ・Devin 生成AIサービス ・ChatGPT Team/Enterprise ・Azure OpenAI Service ・Claude Team/Enterprise ・Gemini Advanced/Gemini for GWS ・Perplexity Enterprise Pro ・NotebookLM Plus ・Zoom AI Companion

【新規事業】AI Central Voice(P)_AI/LLMエンジニア(リードクラス)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●事業概要 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ●使用技術 ▼現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ▼開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ▼生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API ・OpenAI API ・Anthropic API ・Gemini API ・Perplexity API 開発ツール ・Github Copilot ・Cursor Business ・Devin 生成AIサービス ・ChatGPT Team/Enterprise ・Azure OpenAI Service ・Claude Team/Enterprise ・Gemini Advanced/Gemini for GWS ・Perplexity Enterprise Pro ・NotebookLM Plus ・Zoom AI Companion

786~1,270万円

東京都 中央区

Docker

Amazon ElastiCache

FastAPI

GitHub

Python

生成AI・LLM

株式会社日立製作所

株式会社日立製作所

検査・医用システム向け画像解析AI技術の研究

AI・機械学習(LLM)エンジニア

950~1,080万円

画像認識

機械学習

正社員

東京都国分寺市

【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。

検査・医用システム向け画像解析AI技術の研究

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【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。

950~1,080万円

東京都国分寺市

画像認識

機械学習

株式会社日立製作所

株式会社日立製作所

産業向け画像・映像解析技術及びVision Language Modelの研究開発

AI・機械学習(LLM)エンジニア

830~1,080万円

画像認識

生成AI・LLM

機械学習

Kaggle

正社員

東京都国分寺市

【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。

産業向け画像・映像解析技術及びVision Language Modelの研究開発

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【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。

830~1,080万円

東京都国分寺市

画像認識

生成AI・LLM

機械学習

Kaggle

株式会社日立製作所

株式会社日立製作所

AIエージェントの信頼性向上技術に関する研究開発

AI・機械学習(LLM)エンジニア

830~1,080万円

生成AI・LLM

Python

正社員

東京都国分寺市

【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。

AIエージェントの信頼性向上技術に関する研究開発

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【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。

830~1,080万円

東京都国分寺市

生成AI・LLM

Python

株式会社日立製作所

株式会社日立製作所

音声/音響/時系列信号/意思決定支援に関する生成AIと基盤モデルの研究開発

AI・機械学習(LLM)エンジニア

950~1,080万円

生成AI・LLM

機械学習

正社員

東京都国分寺市

【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。

音声/音響/時系列信号/意思決定支援に関する生成AIと基盤モデルの研究開発

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【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。

950~1,080万円

東京都国分寺市

生成AI・LLM

機械学習

株式会社デジナーレ

株式会社デジナーレ

【株式会社デジナーレ】東京/大阪/福岡 プロダクトエンジニア(AI駆動開発・ポテンシャル)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

355~440万円

CSS

iOS

Amazon RDS

HTML

Android

React

正社員

東京都港区

●業務概要 AIを活用した業務システム・Webアプリ・スマホアプリなどのプロダクトに対し、 企画・要件定義・設計・実装・品質担保 を幅広く担当します。 「コードを書くこと」は手段であり、目的ではありません。 Cursor / GitHub Copilot / Claude Code などのAIコーディング環境をフル活用し、人間は 顧客の課題定義・AIへの指示設計・成果物の品質判断・価値検証 にコミットします。 ●職務詳細 ・クライアントとの課題整理・要件定義の補助 ・AI活用による業務改善・DX企画提案の補助 ・AIコーディング環境(Cursor / Copilot / Claude Code)を活用したプロダクト開発 ・LLM API(OpenAI / Anthropic / Bedrock 等)を組み込んだ機能の設計・実装 ・フロント/サーバー/スマホアプリ/AWSサーバレスを横断したプロダクト構築 ・AIアウトプットのレビュー・品質担保・テスト設計 ・設計書などの技術資料の作成 ・最新AI技術・活用事例の調査・社内共有 ※最初は得意領域から入り、徐々にプロダクト全体を見られるエンジニアへ成長していきます。 ●キャリアパス ・プロダクトエンジニア → 顧客折衝・要件定義をリードするポジションへ ・プロジェクトリーダー / プロジェクトマネージャー ・自社サービスのプロダクトオーナー候補

【株式会社デジナーレ】東京/大阪/福岡 プロダクトエンジニア(AI駆動開発・ポテンシャル)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●業務概要 AIを活用した業務システム・Webアプリ・スマホアプリなどのプロダクトに対し、 企画・要件定義・設計・実装・品質担保 を幅広く担当します。 「コードを書くこと」は手段であり、目的ではありません。 Cursor / GitHub Copilot / Claude Code などのAIコーディング環境をフル活用し、人間は 顧客の課題定義・AIへの指示設計・成果物の品質判断・価値検証 にコミットします。 ●職務詳細 ・クライアントとの課題整理・要件定義の補助 ・AI活用による業務改善・DX企画提案の補助 ・AIコーディング環境(Cursor / Copilot / Claude Code)を活用したプロダクト開発 ・LLM API(OpenAI / Anthropic / Bedrock 等)を組み込んだ機能の設計・実装 ・フロント/サーバー/スマホアプリ/AWSサーバレスを横断したプロダクト構築 ・AIアウトプットのレビュー・品質担保・テスト設計 ・設計書などの技術資料の作成 ・最新AI技術・活用事例の調査・社内共有 ※最初は得意領域から入り、徐々にプロダクト全体を見られるエンジニアへ成長していきます。 ●キャリアパス ・プロダクトエンジニア → 顧客折衝・要件定義をリードするポジションへ ・プロジェクトリーダー / プロジェクトマネージャー ・自社サービスのプロダクトオーナー候補

355~440万円

東京都港区

CSS

iOS

Amazon RDS

HTML

Android

React

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株式会社GROWTH VERSE

株式会社GROWTH VERSE

Forward Deployed Engineer(FDE)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

700~1,700万円

AWS

TypeScript

MySQL

生成AI・LLM

Python

Kaggle

正社員

東京都港区

ミッション(優先度順) クライアント事業変革の技術的な主体となる クライアント(主に金融・規制産業の大手企業)の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。 AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証(PoC)で終わらせない。 クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する 単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。 FDEとしての知見を組織に還元する クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。 主な業務内容 [顧客業務のAI Agent化・Platform構築] ・顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計 ・GV の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用 ・LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計(PoC ではなく本番実装) ・予測・最適化モデル(需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等)の設計・社会実装 ・運用定着KPIの設定とモニタリング(活用率・業務インパクトの数値化) [顧客への伴走・定着] ・課題定義・要件定義・提案(技術担当者〜経営層まで幅広いオーディエンスへの説明) ・定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理 ・顧客担当者(非エンジニア含む)へのハンズオン・研修設計 ・障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり [セキュリティ・コンプライアンス対応] ・金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件(ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等)への対応 ・クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠 活用する技術スタック(例) AIエージェント:OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装 言語:Python / TypeScript が中心(実装言語は案件により異なります) クラウド:AWS 等(クラウド種別は顧客環境により異なります) Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用 LLM / RAG を活用した本番システム開発(PoC ではなく本番実装) ※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。 チーム構成 FDEは、案件ごとに4〜5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

Forward Deployed Engineer(FDE)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

ミッション(優先度順) クライアント事業変革の技術的な主体となる クライアント(主に金融・規制産業の大手企業)の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。 AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証(PoC)で終わらせない。 クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する 単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。 FDEとしての知見を組織に還元する クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。 主な業務内容 [顧客業務のAI Agent化・Platform構築] ・顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計 ・GV の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用 ・LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計(PoC ではなく本番実装) ・予測・最適化モデル(需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等)の設計・社会実装 ・運用定着KPIの設定とモニタリング(活用率・業務インパクトの数値化) [顧客への伴走・定着] ・課題定義・要件定義・提案(技術担当者〜経営層まで幅広いオーディエンスへの説明) ・定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理 ・顧客担当者(非エンジニア含む)へのハンズオン・研修設計 ・障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり [セキュリティ・コンプライアンス対応] ・金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件(ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等)への対応 ・クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠 活用する技術スタック(例) AIエージェント:OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装 言語:Python / TypeScript が中心(実装言語は案件により異なります) クラウド:AWS 等(クラウド種別は顧客環境により異なります) Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用 LLM / RAG を活用した本番システム開発(PoC ではなく本番実装) ※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。 チーム構成 FDEは、案件ごとに4〜5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

700~1,700万円

東京都港区

AWS

TypeScript

MySQL

生成AI・LLM

Python

Kaggle

株式会社GROWTH VERSE

株式会社GROWTH VERSE

C-1: AIエンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

1,000~1,200万円

R言語

Docker

PostgreSQL

MLOps

自然言語処理

Kubernetes

正社員

東京都港区

●職務概要 最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM(大規模言語モデル)をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。 単なる分析PoC(概念実証)で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。 ●業務内容 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。 ・生成AI・LLM活用: RAG(検索拡張生成)を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。 ・予測・最適化モデル構築: 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。 ・社会実装とMLOps: 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。 ・研究開発(R&D): 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。 ・ステークホルダーとの折衝: クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。

C-1: AIエンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●職務概要 最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM(大規模言語モデル)をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。 単なる分析PoC(概念実証)で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。 ●業務内容 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。 ・生成AI・LLM活用: RAG(検索拡張生成)を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。 ・予測・最適化モデル構築: 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。 ・社会実装とMLOps: 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。 ・研究開発(R&D): 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。 ・ステークホルダーとの折衝: クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。

1,000~1,200万円

東京都港区

R言語

Docker

PostgreSQL

MLOps

自然言語処理

Kubernetes

株式会社プログリット

株式会社プログリット

IT戦略責任者候補

AI・機械学習(LLM)エンジニア

1,000~2,000万円

生成AI・LLM

正社員

東京都港区

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

IT戦略責任者候補

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

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

1,000~2,000万円

東京都港区

生成AI・LLM

株式会社日立製作所

株式会社日立製作所

生成AIに関するシステムエンジニア及びマネージャ

AI・機械学習(LLM)エンジニア

910~1,030万円

生成AI・LLM

機械学習

正社員

東京都品川区

【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 【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

生成AIに関するシステムエンジニア及びマネージャ

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【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 【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

910~1,030万円

東京都品川区

生成AI・LLM

機械学習

PwC Japan合同会社

PwC Japan合同会社

AIプロダクトエンジニア【IFS-AIF】

AI・機械学習(LLM)エンジニア

-

Microsoft Azure

Figma

正社員

勤務地未定

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

AIプロダクトエンジニア【IFS-AIF】

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

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

-

勤務地未定

Microsoft Azure

Figma

株式会社日立ハイテク

株式会社日立ハイテク

医療検査自動化システム/分析装置に関するソフトウェア設計/東京勤務【H213】

AI・機械学習(LLM)エンジニア

694~1,000万円

C#

MySQL

C言語

C++

CSS

正社員

東京都青梅市

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

医療検査自動化システム/分析装置に関するソフトウェア設計/東京勤務【H213】

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

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

694~1,000万円

東京都青梅市

C#

MySQL

C言語

C++

CSS

INTLOOP Strategy株式会社

INTLOOP Strategy株式会社

【INTLOOP Strategy|Innovation Division】AIエージェント ストラテジックデータ/UXマネジメント

AI・機械学習(LLM)エンジニア

500~900万円

正社員

東京都港区

INTLOOPグループでは、中期売上目標として1,000億円の達成を掲げています。 2030年問題として社会課題化している労働人口減の加速に伴い発生する産業課題の解決に向けて、従来のプロフェッショナル/ヒトによる課題解決を行う事業に加えて、AIなどの先端技術を活用してヒトとテクノロジーを融合した新事業を創出し、新たな収益の柱としていくことを目指しています。 現在は、コンサルティング業務で培った知見を活かして、INTLOOP AI Agent Platform(IAP)というAIエージェントソリューション事業群をAI開発パートナーと連携しながら複数同時立ち上げを推進しており、来年以降順次サービスをリリースしていく予定です。 今後はこれら事業の拡大と新たな事業創出に向けて以下の取り組みに注力していきます。 ・新たなAIエージェントソリューションの企画/開発/事業拡大 ・技術パートナー・スタートアップとの協業スキーム構築 ・新たなビジネスモデル構築に向けたアライアンス/エコシステム構築 グループ内には投資・アクセラレーションを担うINTLOOP Venturesも併設されており、「資本×事業×技術」が交差する場で0→1を形にできることが最大の魅力です。 プロダクト・UX・セールス・マーケティング領域におけるデータ分析を通じて、顧客行動や事業課題を可視化し、事業成長に向けた施策立案から改善提案までを推進できるポジションです。

【INTLOOP Strategy|Innovation Division】AIエージェント ストラテジックデータ/UXマネジメント

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

INTLOOPグループでは、中期売上目標として1,000億円の達成を掲げています。 2030年問題として社会課題化している労働人口減の加速に伴い発生する産業課題の解決に向けて、従来のプロフェッショナル/ヒトによる課題解決を行う事業に加えて、AIなどの先端技術を活用してヒトとテクノロジーを融合した新事業を創出し、新たな収益の柱としていくことを目指しています。 現在は、コンサルティング業務で培った知見を活かして、INTLOOP AI Agent Platform(IAP)というAIエージェントソリューション事業群をAI開発パートナーと連携しながら複数同時立ち上げを推進しており、来年以降順次サービスをリリースしていく予定です。 今後はこれら事業の拡大と新たな事業創出に向けて以下の取り組みに注力していきます。 ・新たなAIエージェントソリューションの企画/開発/事業拡大 ・技術パートナー・スタートアップとの協業スキーム構築 ・新たなビジネスモデル構築に向けたアライアンス/エコシステム構築 グループ内には投資・アクセラレーションを担うINTLOOP Venturesも併設されており、「資本×事業×技術」が交差する場で0→1を形にできることが最大の魅力です。 プロダクト・UX・セールス・マーケティング領域におけるデータ分析を通じて、顧客行動や事業課題を可視化し、事業成長に向けた施策立案から改善提案までを推進できるポジションです。

500~900万円

東京都港区

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