リモート可 AI・機械学習（LLM）エンジニアの求人・転職情報

ポジション概要 クライアントの経営課題を起点に、AIを軸とした変革シナリオとアーキテクチャを設計し、実装までリードする役割です。 AIの全レイヤーに自分の設計思想を落とし込むことができます。 主な業務内容 戦略・構想フェーズ - 経営層と直接議論しながら、AI前提の事業・組織モデルをゼロから設計 - RevOps 観点で KPI・業務プロセス・データ構造の“再定義” - AI導入ロードマップ/優先度を、2〜3年後の未来から逆算して設計 - ROI・KPI などの成果指標を、AIが継続稼働できる構造に最適化 “AIが企業の中枢で動き続けるための未来図を描くフェーズです” アーキテクチャ設計・PoC - LLM選定/RAG構成/Vector DB/ETL/ELT基盤/マルチエージェント構成など 企業ごとに異なる“AIエコシステム”をゼロから設計 - 既存データのアセスメントから、取得すべき新しいデータの定義 - Agentic Workflow × UI/UX による、“自律的に動くAIワークフロー” の構築 - 技術 PoC・プロトタイプ開発リード “技術的な最適解を探りつつ、実際に動くAIの原型をつくるフェーズです” 実装・定着フェーズ - スプリントを設計し、AIが安定稼働するための プロダクトレベルの開発管理 - 戦略コンサルタント・AIエンジニアと協働し、アーキテクチャ→コード→運用をシームレスにレビュー・改善 - 現場で使われ続けるための運用プロセス・トレーニングを設計 “導入して終わりではなく、AIが“使われ続ける”仕組みまで責任を持てます”

PKSHA Technologyは自然言語処理を中心とするAIを活用して、チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。 このポジションでは、弊社のSaaSに最新のAI技術を用いた新機能を加えることで新たなユーザー体験を与え、SaaS としての提供価値を増幅することがミッションになります。ユーザー課題を根本的に解決するAIを、最新技術をいち早く取り入れながら提案・実験・検証し、プロダクションレベルのコードに仕上げてSaaS に組み込むところまで一気通貫でご担当いただきます。「ユーザーの課題解決」には広範なスキルセットが必要となるため、自分一人だけで進めるのではなく、プロダクトマネージャーやカスタマーサクセスといった他職種と密に連携し、それぞれの得意領域を活かしながらチームとして仕事を進めて、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。 AI + SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの社会実装経験をお持ちの方のみにとどまらず、AIプロダクト開発未経験でも以下のような今後のキャリアを志望される方々を歓迎します。 ・フロントエンド/バックエンドのソフトウェア設計・実装スキルにとどまらず、自分のケイパビリティに新たにAIの設計・実装スキルを加えたいエンジニアの方。 ・生成AIに関するアカデミアの研究成果がいよいよ社会実装できる段階になったと感じており、みずからプロダクトを開発して社会に直接価値を届けたい研究者の方

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

●募集概要 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ●担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 ●技術スタック ・言語: Python, TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch ・クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud ・データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ・ツール: GitHub, Docker ●プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●入社受入の体制 <前提となる働き方> コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 <3ヵ月のオンボーディングプログラム> MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

【組織概要】 中央省庁の労働領域のシステム(OA系・情報系・基幹系)に関する提案、システム開発(アプリ開発、プロジェクト管理)、サービス開始後の運用保守業務を通じて、行政事務の効率化や行政サービスの高度化に貢献しています。 約160名が所属している組織で、国のデジタル化を支える社会的意義の高いプロジェクトにおいて、長期的な視点で公共DXを推進しております。 【募集背景】 近年、中央省庁では行政事務の効率化や行政サービスの高度化に向けた取り組みが加速しており、生成AIやクラウド技術などの先進テクノロジーを活用した行政DXへの期待が高まっています。 特に社会的影響の大きい労働行政領域では、大規模システムの安定運用に加え、制度改正や業務変化に対応した継続的な改善・高度化が求められています。 当組織では、こうしたお客様ニーズに応え、より高い価値を提供していくため、システム開発やプロジェクト推進を担う人財の体制強化を進めています。 また、全社方針として推進している生成AIを活用した開発プロセスの変革や生産性向上にも取り組んでおり、新たな技術を取り入れながら行政DXの推進に挑戦する仲間を募集しています。 【担当業務】 本ポジションは、以下①～②の領域に分かれており、ご経験やご志向に応じて配属領域を決定します。 ①中央省庁向け大規模システム開発・保守 中央省庁システム(行政職員向け、一般国民向け)の開発/保守を担う、機能追加案件やサブシステム開発を担うリーダ、アプリケーション構築の担当者に加え、将来構想の構築や提案活動に関わるメンバを募集しています。 ご希望とタイミング次第では、提案～開発～保守と、全工程に一気通貫で携わって頂くことも可能です。 <主な業務内容> ・制度改正や政策動向を踏まえたシステム開発、改修の実現案検討および提案活動に係る業務 ・開発計画の立案および実行管理等のプロジェクトマネジメントに係る業務 ・業務アプリケーションの要件定義から総合試験までの工程全般に渡る開発業務 ・サービス開始後の不具合対処や機能改善等の保守業務および運用統制 日々の業務イメージは以下の通りです。 ・顧客(システム部門、業務部門)の要望ヒアリングや提案、要件調整や報告等の打ち合わせ、会議への参加 ・メンバ(先輩、同僚、再委託先要員)のタスク管理等、チームリーダ業務 ・進捗報告や課題検討等の社内打ち合わせ、会議への参加 ・テスト環境、商用環境でのテスト実施や不具合解析等のマシン操作作業 ・その他間接業務(職場改善やイベント開催に関する作業、社内施策、組織施策への参加、社内資格取得等) <技術環境> 開発言語:Java、C# フレームワーク:Spring、SpringBoot OS:Windows、Linux データベース:SAP ASE、Oracle、symfoware クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、Ansible、Systemwalker コミュニケーションツール:Microsoft Teams その他:Weblogic、Tomcat、Interstage Application Server、Interstage List Creator ②生成AI活用による開発生産性向上推進 生成AIを活用した開発生産性向上を目的に、既存のAIアセットを評価・検証し、受託案件のシステム開発プロセスへ導入・定着させる役割を担います。 現場での開発業務理解をもとに、AIツールやアセットの有効性を検証し、実業務への適用を推進していくポジションです。 <主な業務内容> ・開発工程(提案～設計～製造～テスト～運用)におけるAI活用領域の検討 ・各種生成AIアセット(Copilot、SmartCopilot、RAGchat 等)の選定・検証・評価 ・有効なアセットの導入支援および定着化に向けた課題整理・改善提案 ・検証結果のドキュメンテーション、社内共有・展開支援 ・検証作業メンバ(協力会社含む)の統制、各種管理(進捗、品質等) ・関係部門(開発・社内技術組織・品質管理・企画)との連携、推進支援 <技術環境> 生成AI:GitHub Copilot、Codex、ClaudeCode、ChatGPT 開発言語・FW:Java、C#、JavaScript、TypeScript、COBOL、Spring、SpringBoot クラウド:Azure、AWS コミュニケーションツール:Microsoft Teams、SharePoint

本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 ●顧客課題の探索とプロダクト設計 顧客へのヒアリングや業務観察を通じた課題・業務フローの理解 PdM、デザイナー、ドメインエキスパートと連携したプロダクト体験の設計 顧客課題と技術的な実現可能性を踏まえた機能要件・仕様の策定 プロトタイプを用いた仮説検証と顧客フィードバックの収集 ●LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発 LLMを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装 プロンプトエンジニアリング、コンテキスト設計、RAG等を活用した機能開発 AIエージェントを活用した業務フロー・ユーザー体験の設計 モデルの出力品質を評価する仕組みや評価指標の設計 精度・速度・コスト・再現性を踏まえた継続的な改善 新しいモデルやAI技術の検証とプロダクトへの適用 ●PMFに向けた高速な開発・改善 新規プロダクトや機能のプロトタイピング 顧客利用を通じて得られたフィードバックを踏まえた改善 利用状況や定性・定量データに基づく優先順位の判断 PdM・デザイナー・ビジネスメンバーと連携した開発計画の策定 技術的な知見を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップへの提案 ●プロダクトの成長を支える技術基盤の構築 プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャ設計 可用性・拡張性・セキュリティ・パフォーマンスの改善 コードレビュー、テスト設計、自動化による開発品質の向上 AIコーディングツールを活用した開発プロセスの改善 複数のAIプロダクトで再利用できる知見・技術基盤の整備 ※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。 ●開発環境 サーバーサイド:Go フロントエンド:React / Next.js / TypeScript インフラ:AWS / Terraform / Fargate / ECR データベース:Aurora PostgreSQL テストツール:Datadog Synthetics / Playwright コミュニケーション・設計・開発支援:Slack Gather Figma Findy Team+ Notion Miro diagrams.net Cursor Claude Code Gemini ※参画プロダクトによって、一部の技術構成が異なる場合があります。 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

職務概要 社内IT統括部門やR&D部門と連携しながら、(CI)セクター共通の「Agentic Enterprise基盤」の設計・構築・検証を担っていただきます。 AI Agent開発環境やクラウド基盤の技術検証・選定に加え、データ連携およびAI活用に向けたデータ整備(構造化、セマンティック定義等)を一貫して担当いただきます。 次世代の社内業務基盤を実装・構築し、各事業部門の業務改革を技術面から支えるポジションです。 職務詳細 ・各種AI Agent開発環境・ツール(Vertex AI Agent Engine、Dify、Copilot Studio等)の技術検証・評価 ・クラウド基盤(Azure、GCP等)上でのAI Agent実行環境・連携基盤の設計・構築 ・既存システム(ERP等)のデータをAIで活用するためのデータ連携およびデータ整備の設計・実装(構造化、セマンティックレイヤー定義、データディレクトリ整備等) ・AI Agentプール/カタログ機能の設計・構築 ・AIガバナンス(ガイドライン・ガードレール)の技術的な調査・検証 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など (CI)セクター(ビル、家電、水・環境など)全体が利用する、AIエージェントを活用した次世代の社内基幹系・業務基盤(Agentic Enterprise基盤)の構築に携わります。 配属組織名 コネクティブインダストリーズセクター Enterprise Architecture Office　第一部 配属組織について(概要・ミッション) コネクティブインダストリーズセクター(以下(CI)セクター)全体のAI変革を牽引する「『One CI』を体現する 『One Team』の中核となる組織」として新たに発足した、(CI)セクター直轄の新組織です。 本組織のミッションは、(CI)セクター全体最適の「Agentic AI Enterprise Architecture(AEA)」を策定し、AI Agentの現場実装を根底から支える強固な「Agentic Enterprise基盤」を提供し、各事業体のAI活用を技術面から直接支えるエコシステムの中核を担います。 全体像を示す「道標」、共通基盤を築く「礎」、現場と共に進む「伴走者」として、(CI)セクター全体を「AI Ready」な状態へとリードします。

職務概要 金融機関(銀行・ノンバンク)向けの大規模アプリケーション開発において、モダナイズおよびAI活用を含む開発案件に参画し、設計・開発・テストを中心とした業務を担当いただきます。 また、業務に習熟した後は、サブリーダとしてチーム運営や開発推進にも関与いただきます。 職務詳細 ・金融機関向けアプリケーション開発における設計・開発・テストの実施 ・モダナイズ案件(クラウド移行、アーキテクチャ刷新等)およびAI(生成AIを含む)を活用した開発への参画 ・担当機能/コンポーネント単位での開発(設計・実装・テスト) ・開発チームの一員として、進捗・品質向上に向けた取り組みへの参画 ・小規模チーム(2～3名程度)の開発推進、または、サブリーダとしてチーム運営の補佐を担当 ・顧客要件を踏まえた設計内容の検討および実装への反映 ・開発に関わる各種調整・コミュニケーション(チーム内・パートナー等) 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 銀行・ノンバンク向けのアプリケーション開発に従事いただきます。 要件整理から設計・開発・テスト・リリースまで、開発工程全体に携わることが可能です。 現在は、ホストからのオープン化を含むマイグレーションや、クラウド活用・API化を中心としたモダナイズ案件が増加しており、これらの開発案件に参画いただきます。 また、開発においては、アジャイル手法やローコード開発、AI(生成AIを含む)を活用した開発プロセスの高度化にも取り組んでいます。 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) アプリケーションサービス事業部　第一アプリケーション本部 配属組織について(概要・ミッション) 銀行・ノンバンク分野の大規模システム開発を担う組織です。 社会インフラを支えるミッションクリティカルなシステムを対象に、安定した開発・運用を行ってきました。 近年は、クラウド活用やモダナイズ、AI活用などを通じて、既存システムの高度化・刷新に取り組んでいます。 金融機関の業務基盤を支え続けてきた実績をもとに、より高付加価値なサービス提供をめざしています。

新組織のフィジカル AI & プラットフォーム事業推進室では、生成 AI、ロボティクス、 IoT、デジタルツイン などを活用し、現実世界(フィジカル空間)とデジタル技術を融合した新たな価値創出を推進します。 製造、物流、建設、インフラ、保守運用 などの現場領域に対して、 AI エージェント、映像解析、センサーデータ活用、ロボット連携 などを組み合わせたソリューション開発を行い、「社会課題である労働力不足の解消と、元気な日本の復活」を目指します。 また、生成 AI を活用した AI 駆動開発( AI-Driven Development )にも積極的に取り組み、企画・設計から実装・テスト・運用までの開発プロセスを革新しながら、高品質かつ高生産性なアプリケーション開発を推進しています。 単なる PoC に留まらず、共通プラットフォームとして横展開可能なアーキテクチャ構築や事業化までを視野に入れ、社内外パートナーと共創していきます。 対象領域は、生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム、アプリケーション開発 など、多岐にわたります。 お客さまや現場部門と直接コミュニケーションを取りながら、企画〜提案〜開発〜運用まで一気通貫で推進していきます。 ●具体的な業務内容 ・生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム などを活用したシステム開発 ・AI 駆動開発を活用したアプリケーション開発および開発プロセスの改善 ・新技術の調査・検証および PoC の推進 ・お客さま課題の解決に向けたソリューション企画・提案 ・新規サービス・新規事業の企画および事業化推進 ●案件で使用する主な技術 開発言語:C#、 .NET、 Python、 JavaScript / TypeScript、 React など DB: SQL Database、 Cosmos DB など クラウド: Azure / AWS、 Azure OpenAI、 Azure AI Foundryなど AI・データ活用: 生成 AI、 AI エージェント、 RAG、画像・映像解析など プラットフォーム・基盤: Docker、 Kubernetes、 API 連携、データ基盤、 IoT 連携など 開発手法: AI 駆動開発(AI-Driven Development)、アジャイル開発、 DevOpsなど ●プロジェクト例 ・ IoT デジタルプラットフォーム開発 ・ フィジカル AI の PoC ・ AI 駆動開発の伴走支援 組織構成 5名(室長、マネージャー、メンバー) 既存メンバーも、フィジカル AI や AI 駆動開発について、試行錯誤しながら学んでいる最中です。 アプリケーション開発を通じて実践的にスキルを磨きながら、 AI、クラウド、データ、プラットフォームを横断できるフルスタックエンジニアを目指し、共に新しい事業を創り上げていきましょう。 ●従事すべき業務の変更の範囲 その他会社が指定した業務 ※会社が指定した業務には顧客事業所内での業務を含む

【プロジェクト例】 ●画像認証システムの開発 ●生成AIに対する攻撃の対策・検証 ●生成AIを活用したアプリケーション開発 ●案件分類および自動マッチングシステム(RAG活用)の構築 ●採用支援システムでのスカウト文章自動生成ツールの開発 ●ChatGPTやClaudeなどLLMを活用したチャットポットや情報要約システムの構築 ●Rust/Java/Go/C#などを用いたAI自動テストアプリケーション開発 ●動画配信におけるAIサービス開発など ※状況によっては、これまでの経験を活かせる開発プロジェクトから参加していただく場合もございます。 ※リモートワーク可能なプロジェクトが多く、最先端の技術に触れることができます。 ※ご経験・スキル・希望に応じて最適な案件をご紹介します。 ※ご経験に応じて段階的に上流工程へとステップアップしていただけます。 ※ご経験やスキル・プロジェクトの状況によっては一例以外のプロジェクトをご案内させていただく可能性がございます。 ●職務内容の変更の範囲 (雇入れ直後)情報処理・通信技術に関わる業務 (変更の範囲)会社の定める業務

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【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

役割 AI/ML/LLMを活用したソリューションの設計・開発・運用を担い、クライアントの業務変革を技術面から実現する役割。 主たる業務 ●AI/ML/LLMモデルの実装・最適化 ●RAG・エージェント・ワークフローの設計・開発 ●API連携、アプリケーション開発、PoC構築 ●MLOps/LLMOps環境の設計・構築 ●データパイプラインの設計・実装 ●技術アーキテクチャの策定と技術選定

役割 エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。 主たる業務 ● Python、R等を用いた統計モデル・機械学習モデルの設計・開発・評価・運用の支援 ● 各種生成AIやAIエージェントを活用したシステムの設計・開発・評価・運用の支援 ● データ基盤(AWS、GCP、Azure等)の要件定義・設計・運用の支援 ● クライアントへのヒアリング、PoC、本番運用までの一連のプロセス推進 ● クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援 ● AI/データ活用に関する技術リード

役割 AI/ML/LLMを活用したソリューションの設計・開発・運用を担い、クライアントの業務変革を技術面から実現する役割。 主たる業務 ●AI/ML/LLMモデルの実装・最適化 ●RAG・エージェント・ワークフローの設計・開発 ●API連携、アプリケーション開発、PoC構築 ●MLOps/LLMOps環境の設計・構築 ●データパイプラインの設計・実装 ●技術アーキテクチャの策定と技術選定

●導入コンサルタント ・顧客向けの各種導入プロセス(要件定義、パッケージ説明、システムテスト、データ移行、ユーザトレーニング等)の実施 ・ERPパッケージを熟知し、顧客ごとの最適なソリューションを提案し、稼働開始まで総合的に支援 ●開発エンジニア(上流工程・下流工程) ・主にJava、SQLを用いたクライアントサーバアプリの、顧客向け専用アドオン・カスタマイズ(詳細設計～単体テスト) ・要件定義成果物からの概要設計や開発成果物の受入テストなど、コンサルタント層と開発層との間を繋ぐ領域の実施 ●その他 ・業務の幅を広げたい方は、インフラ領域も担当することが可能 クラウドサービスを使用したシステム動作環境の構築。 サーバ作成、アプリケーションのインストール、開発資源の最新化など、導入プロセスの全期間の環境維持管理。 ・顧客、社内メンバ、他SIerとの情報共有 ・タスク、スケジュール、コスト、メンバ等、様々な管理業務 ・新規案件獲得のための提案業務 ※ERPパッケージ導入における要件定義～本稼動にいたる各工程のいずれかを対応して頂きます ※全ての工程を担当しているメンバーもいます。 やる気×能力で幅広い工程を担当することが可能です ☆スキルアップチャレンジ応援プログラム(mcframe認定資格応援プログラム) →当社指定のmcframe認定資格取得に対して、資格手当を支給(毎月/上限65,000円※条件あり) 製造業向けERPパッケージ【mcframe】の開発・導入プロセス ☆在宅勤務がメイン。自社開発センター有 ☆資格取得報奨金制度有 ☆やる気をもったメンバー達がお待ちしています ☆mcframe認定資格MCCP取得者数、ランキング上位の会社です! 【部署】 mcframeビジネス事業部　mcframeソリューション部

「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。

＜現在抱えている課題＞ 急成長を続ける「シゴトAI」において、ユーザーごとに最適化された個別学習支援や対話型のシミュレーションツールなど、高度なAI機能を高速でPDCAを回しながら実装していく必要があります。 しかし、単なる外部AIのAPI呼び出しにとどまらず、プロンプトエンジニアリングの最適化、RAGの精度向上、自律型AIエージェントのプロダクトへの組み込みなど、ビジネス価値に直結するブレイクスルーを生み出すためのAI実装リソースや専門知見がまだ不足しています。 また、社内の「AI駆動開発」をさらに自動化・効率化させるための社内専用ツールの開発やレビュープロセスの仕組み化も課題となっています。 ＜業務内容＞ 「シゴトAI」をはじめとする自社プロダクトへのAI機能の実装や、社内の開発生産性を向上させるAI基盤の開発・運用をお任せします。 ＜AI/LLM機能の設計・実装＞ プロダクトにおけるLLMを活用した新規機能(学習管理、シミュレーション、対話エージェント等)の開発・実装 ＜AI駆動開発の高度化＞ 社内エンジニアがCursorやClaude Code等のAIエージェントを活用しやすくするための、自社専用AIツールや自動レビュー、検証システムの構築・仕組み化 ＜精度向上と最適化＞ プロンプトエンジニアリング、RAGの設計・チューニング、およびAIの出力精度やレスポンス速度の継続的な改善 ＜最新技術のキャッチアップと還元＞ 先進的なAI技術や論文、新たなLLMモデルの迅速な調査・検証、およびプロダクトや社内開発プロセスへの還元 ＜チームや組織に関して＞ CTO直下のフラットな組織であり、最新のAI技術をどこよりも早くビジネスやプロダクトの価値へと転換させることを重視するチームです。 月10万円のAI利用手当を活用し、コストを気にせず最新の有料モデルやエージェントツールを使い倒せるため、技術的な探究心を存分に満たせる環境です。 決められた役割にとらわれず、AIの力でプロダクトや組織全体をアップデートしていきたい方に最適な組織です。 ＜AI活用・開発生産性について＞ Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ＜開発環境＞ ＜次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)＞ 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook ＜現行の開発環境(GFS事業)＞ 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery ＜インフラ・共通基盤＞ クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル ＜デザイン・プロトタイピング＞ デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

アプリケーションとAI(機械学習、生成AI、数理最適化、アルゴリズムなど)を融合し、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 ●AIとシームレスに連携するアプリケーションの全体設計、およびそのコンセプト策定を主導 ●AIモデルの特性を最大限に引き出すための、AIモデル内のアーキテクチャ設計と実装 ●AIとアプリケーション間の最適なインターフェース設計と、その継続的な改善・最適化を主導 ●LLMやAI-Agentの活用を前提とした、次世代の開発プロセスの構築 ●技術選定、設計方針の策定、コードレビューなど、チーム全体の技術力向上に貢献する役割 ●組織の成長戦略に基づき、技術的なロードマップ策定にも参画いただけます。 インフラ+LIFE+イノベーション インフラと社会を、その先へ グリッドは、サプライチェーン、電力、スマートシティといった社会インフラに対し、AI技術を用いて企業のデジタル化を支援する、日本国内では希有なテクノロジース上場企業です。国内でも数少ない独自プラットフォームの開発や、社会インフラ分野を中心に機械学習・強化学習などの最先端技術を用いたソリューションを提供することで、企業の様々な課題を解決してまいりました。 ▼インタビュー『CTOが語るGRIDの強みと展望 』 https://www.youtube.com/watch?v=3JSD_OU--dk AI系のスタートアップは今や様々な企業が多方面でビジネスを展開しておりますが、弊社が挑戦している領域は、人間が既にできることをAIに置き換えるのではなく、人間では容易に思いつくことができずに多くの時間を費やしてしまう計画業務を対象に、企業の事業全体に関わるような課題に対してAIを活用することで、顧客の課題解決を支援しています。 産業界のほとんどでは、需要供給、設備能力、天候その他の外的な要因も含む様々な要素を考慮した複雑な計画が組まれ、計画作成担当者はとても労力がいる作業を行っています。そこで、人間が策定するには非常に困難で複雑な計画業務をAIが瞬時に導き出し、社会インフラ分野の計画業務最適化に取り組んでいます。 2015年にAI事業を本格的に開始して以降、有り難いことに多方面から評価を頂いており、大手インフラ企業との協業プロジェクトを多数抱えるなど、国内外での注目度も高い企業として成長を遂げております。 ※プロジェクト例(一部紹介) ●グリッドが北海道電力と協業、AI・デジタルツインで火力・水力発電運転計画最適化へ https://ascii.jp/elem/000/004/085/4085443/ ●四国電力とAIベンチャー、発電計画を｢デジタルツイン｣で最適化するAI https://www.businessinsider.jp/post-255802 ●お客様事例:四国電力様_電力需給計画の最適化システム(動画) https://www.youtube.com/watch?v=9nc7oNDue4w ●“超アナログ”のタンカー配船計画、出光はどうやってデジタルツイン化したのか https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2009/28/news013.html グリッドの行動指針 ●高い人間性と高い専門性を両立した魅力的な人を目指す ●驚くような高い価値を提供することにチャレンジする ●One for all, All for one. 一人はみんなのために、みんなは一つの目標のために

PKSHA Technologyでは、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、人事領域をAIで支援するサービスの開発に着手しました。 このポジションでは、エンジニアリングバックグラウンドを持つプロダクトマネージャーとして、人事領域を総合的に支援する「AI Suite for HR」におけるサービス・プロダクトの立ち上げ・開発・運用を行っていただきます。 【プロダクト例】 ●面トレAI powered by PKSHA 面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム 株式会社トライアンフと共同開発中 ●非公開プロダクト 詳細はカジュアル面談などでお尋ねください 【技術スタック】 ●利用言語･フレームワーク ・TypeScript（Next.js, Nest.js, Vite, React） ・Python ●クラウド ・AWS ・Azure ●プロビジョニングツール ・Terraform ・AWS CDK ●コミュニケーション ・Slack技術スタック

各プロジェクトにおけるAIエージェントの設計・実装・品質担保を担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、業務課題を解決するAIエージェントを開発し、本番環境で安定稼働する状態まで作り上げることがミッションです。 また、先行プロジェクトで成果が実証された仕組みを共通ソリューションとして標準化し、全社へ展開可能な基盤として発展させる役割も担います。 ●具体的な業務内容 ・AIエージェントの設計・実装(LLM API、Playwright、マルチエージェント構成を活用した業務自動化システムの開発) ・プロンプト設計およびLLM統合(構造化出力、エラーハンドリング、評価基盤、コスト最適化など) ・RAGシステムやマルチエージェントシステムの設計・実装 ・AIエージェントの品質保証および運用改善 ・先行プロジェクトで構築した仕組みの共通ソリューション化 ・AIテックリードとの連携によるアーキテクチャ設計および技術標準への準拠 ・AIツール環境の構築・運用支援(Claude Enterprise、Cursor等) ▽具体例: 問い合わせ対応、コンテンツチェック、ワークフロー自動化、ナレッジマネジメントなど。 業務オペレーションに組み込まれるAIエージェントの開発を想定しています。 ●この求人のポイント AIエージェントの設計・実装を通じて全社オペレーションのAIネイティブ化を推進するポジションです。 単なるPoC開発ではなく、本番環境で稼働するAIエージェントの設計から実装、運用までを一貫して担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、LLM・マルチエージェント・RAG・ブラウザ自動化などの技術を組み合わせ、人が担っていた業務そのものをAIエージェントへ置き換えていきます。 生成AIを活用したプロダクト開発や業務自動化の経験を活かし、AIエージェント時代の実践的な開発経験を積みたい方を募集しています。 ●開発環境・社内ツール AI開発 :Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API:Claude API(Anthropic)、Gemini(Vertex AI)、OpenAI GPT AIフレームワーク:LangChain、LlamaIndex 自動化:Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド:TypeScript(Hono)、Python(FastAPI) データベース:PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ:GCP(Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery) プロジェクト管理:Confluence、Jira、GitHub Enterprise

エンタープライズ企業の課題解決に向け、技術のプロフェッショナルとして最前線でクライアントと向き合い、技術検証(PoC)から本番環境への実装、そして定着支援(イネーブルメント)までを一貫して担っていただきます。 <具体的な業務> ●顧客課題のヒアリングと要件定義:ビジネスコンサルタントと共に顧客の経営層や現場部門と折衝し、AIを活用したシステムアーキテクチャや技術的な解決策を策定。 ●プロトタイピングとアジャイル開発:生成AI(ChatGPT、Microsoft Copilot等)やLLMを活用したRAG(検索拡張生成)環境、AIエージェントのプロトタイプを高速で開発。 ●システム実装とインテグレーション:既存システムや社内データとのAPI連携、セキュリティ要件(特に金融機関等で求められるセキュアな専用環境)を考慮したシステム構築のリード。 ●技術的なフィージビリティ(実現可能性)検証とリスク管理。 ●プロダクト開発部門へのフィードバック:現場で得た顧客のニーズや知見を、自社SaaS基盤の改善や新規プロダクト創出へ還元(ワンプール制の強みを活かした連携)。 **※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ** ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

Givery AI Labの一員として、課題発見・PoC、独自AI実装・AI内製化、AI精度評価・改善などの開発支援に携わっていただきます。 ・スクラムイベント(デイリースクラム、スプリントプランニング、レビュー、レトロスペクティブ)のファシリテーション ・チームが自律的に開発を進められるような支援 ・チームの障害(インピーディメント)の除去、外部との調整 ・プロダクトオーナーとの協力によるバックログ管理支援 ・アジャイル/スクラムの啓蒙・浸透活動、チームの継続的改善 ・開発プロセスやチーム文化の成熟度を高める取り組み ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP ・ツール:Terradate 備考 支給PCはWindows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」のプロジェクトにおいて、PMの右腕となって推進サポート業務を行っていただきます。データ分析が得意な方には、RAG等の精度向上や分析関連プロジェクトでの調査・補助業務をお任せすることもございます。 ・プロジェクト計画立案や進行管理のサポート(WBS作成補助など) ・開発チーム(エンジニア、デザイナー、データサイエンティストなど)との連携・調整補助 ・ステークホルダーとのコミュニケーション補助(議事録作成やタスク整理など) ・プロジェクト進捗状況の簡易モニタリングとリスク管理サポート ・資料作成やデータ整理などのバックオフィス業務 ※経験やスキルに応じて、幅広い業務を割り振ります。将来的にPMとしてステップアップできる環境を整えています。 1日のスケジュール例 ※フルリモート勤務・フレックス制のため、コアタイム(13:00~16:00)以外はご自身で調整可能です! 09:30～ ログイン・Slackやメールの確認 10:00～ トレンド調査・情報収集 (AI関連の最新トピックをチェック) 10:30～ PJタスク進捗確認 (担当タスクの進行状況やフィードバック受け取り) 11:30～ お昼休憩 13:00～ チームMTG・PMとのWBS確認・資料作成 (共同で成果物のレビュー) 14:30～ お客様向け資料のドラフト作成や議事録整理 16:00～ データ分析・レポート作成 (得意な方は分析プロジェクトをサポート) 17:00～ チーム内共有・開発メンバーとの状況共有 18:00～ その日の作業内容まとめ、翌日のタスク整理 18:30～ 退勤 お客様事例 自動車・住設メーカー向けAIソリューション開発 生成AIを活用した業界特化型のソリューション開発を実施 ●自動車設計 ・テキストデータ、画像データから、3D図面の作成や新規自動車の提案をするAI ●商品提案 ・ユーザペルソナ情報、住宅情報など、ショールーム来訪顧客に対して、 ・顧客情報や会話から最適なプランを提案してくれるAIエージェントを構築 専用環境構築:大手銀行様 現場のニーズを踏まえた「適切な情報管理」「社内独自の文書やデータの取り込み」などの専用環境構築 ●実施内容 ・導入、活用のための伴走支援　アドバイス&コンサルティング ・全社員・役員向け生成AI研修 ・自社専用環境の構築・音声AIを活用した業務効率化 ●得られた成果 ・働き方改革拡大、DX人材育成、全社員の意識改革に貢献 社内プロダクトへのAI実装:弊社 ChatGPTを活用した法人向けプラットフォーム「法人GAI」や生成AIで業務を効率化するAIマーケティング支援ツール「マーケGAI」、デジタル人材育成プラットフォーム「Track」のAI機能実装 ●実施内容 ・ユーザペルソナ作成から商品開発や検索広告文作成などを提案するAI機能の開発

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」のプロジェクトマネジメントを行っていただきます。 データ分析が得意な方には、RAG等の精度向上や分析関連プロジェクトをお任せすることもございます。 ・AI製品開発プロジェクトの計画立案、進行管理、リソース調整 ・開発チーム(エンジニア、デザイナー、データサイエンティストなど)との連携、調整 ・ステークホルダー(社内外)とのコミュニケーションおよび要件定義 ・プロジェクトの進捗状況のモニタリングとリスク管理 ・プロジェクト後のフィードバック収集と改善提案 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 1日のスケジュール例 ※リモート勤務・フレックス制のため、コアタイム(13:00~16:00)以外はご自身で調整可能です! 10:00~ キャッチアップ(Slackやメールの処理) 10:30~ トレンドキャッチアップ 11:00~ PJ進捗確認 12:00~ お昼休憩 13:00~ PM・ハンズオン作業(WBS作成・資料作成・開発業務) →セミナー用資料やお客様向けの資料、社内の作業管理など 15:00~ チームMTG、1on1 16:30~ お客様とのMTG 18:00~ MTGやPM業務・ハンズオン作業など 19:00 退勤 技術スタック ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ※支給PC:Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 案件例 <自動車・住設メーカー向けAIソリューション開発> 生成AIを活用した業界特化型のソリューション開発を実施 ●自動車設計 ・テキストデータ、画像データから、3D図面の作成や新規自動車の提案をするAI ●商品提案 ・ユーザペルソナ情報、住宅情報など、ショールーム来訪顧客に対して、 ・顧客情報や会話から最適なプランを提案してくれるAIエージェントを構築 <専用環境構築:大手銀行様> 現場のニーズを踏まえた「適切な情報管理」「社内独自の文書やデータの取り込み」などの専用環境構築 ●実施内容 ・導入、活用のための伴走支援　アドバイス&コンサルティング ・全社員・役員向け生成AI研修 ・自社専用環境の構築・音声AIを活用した業務効率化 ●得られた成果 ・働き方改革拡大、DX人材育成、全社員の意識改革に貢献 <社内プロダクトへのAI実装:弊社> ChatGPTを活用した法人向けプラットフォーム「法人GAI」や生成AIで業務を効率化するAIマーケティング支援ツール「マーケGAI」、デジタル人材育成プラットフォーム「Track」のAI機能実装 ・実施内容 -ユーザペルソナ作成から商品開発や検索広告文作成などを提案するAI機能の開発 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み

全社生成AIプロジェクトにおいて、内製開発を主導し、企画・実装・運用までを一気通貫で推進することで、事業部の課題解決とAX(AIトランスフォーメーション)の加速を実現いただきます。 ●自社生成AI・AIエージェント基盤の継続的な内製開発・運用(フロントエンド・バックエンド開発、ETL/ELT処理の実装、パブリッククラウド上での最新技術検証) ●LLM/RAG APIの各種業務アプリへの組み込み ●セキュリティを考慮した社内AIエージェントエコシステムの構築 ●技術動向や事業部のニーズを踏まえた開発企画、要件整理、およびプロジェクト/開発チームのマネジメント ●経営層への技術報告や外部発信(事例公開、登壇)への関与 ※変更の範囲:会社の定める業務

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

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【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

先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化(脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI)の領域から、適性に基づき配属を決定します。 ●具体的な業務内容 【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】 【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】 ・担当テーマに関する研究開発業務(文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など) ・研究開発に伴う成果物(技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など) ・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携 ・社内協業部門との連携 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務