年間休日120日以上 AI・機械学習（LLM）エンジニアの求人・転職情報

●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、 生成AIを用いた業務・開発効率化など、 顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、 生成AIを用いた業務・開発効率化など、 顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

●役割と期待内容 製造業の未来を創造するスマートファクトリー化を推進し、革新的な生産プロセスを構築する中心的な役割を担っていただきます。 電池工場を含むあらゆる製造工程を対象に、AIや人型・二足歩行ロボットといった最先端技術を積極的に導入し、工場全体の自動化・効率化を実現します。 具体的には、生産準備から設備開発、FAシステムの設計・導入、新規技術の検証までを一貫して担当し、現場の課題を深く理解した上で、既存の枠にとらわれない新しい生産技術の開発と導入を推進します。 あなたの構想力と実行力で、未来の工場像を描き、現実のものとすることがミッションです。 また、リーダー候補として、若手メンバーの育成やチームを牽引し、組織全体の技術力向上にも貢献していただくことを期待しています。 ・スマートファクトリー化に向けた全体戦略の立案と推進 ・AI・人型ロボットなど最先端技術の調査、導入、実用化 ・新規技術の検証と導入、未来の工場像実現に向けた企画立案 ・若手メンバーの育成指導、技術ノウハウの共有と組織力強化 ・プロジェクトリーダーとして、計画策定から実行までを推進

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

機械学習技術を用いて自動運転に必要なアルゴリズムの研究・開発を行います。 文献調査やアルゴリズム考案から、実環境での有効性の実証まで行うことで新技術を創出します。 【主要な開発テーマ】 ・Depth Estimation ・Opticalflow Estimation ・Motion Prediction ・Scene Recognition ・Multitask Learning ・Unsupervised Learning ・Reinforcement Learning ・Generative Adversarial Network 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・C言語/C++/Python ・Tensorflow(Keras)、PyTorchなどのDNNフレームワーク 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

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

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

製造業×生成AIの新規プロダクト開発・PoC検証のど真ん中で手を動かすポジションです。 主な業務: ・顧客課題のヒアリング → 要件定義 → 技術調査 → プロトタイプ実装 → 検証 → レポーティングを一貫して担当 ・RAGシステムの設計・構築(ドキュメント検索、ナレッジベース活用など) ・LLMを組み込んだプロダクトの開発・改善(APIインテグレーション、プロンプト設計含む) ・製造業向けユースケースの探索・仮説検証・PoC推進

製造業×生成AIの新規プロダクト開発・PoC検証のど真ん中で手を動かすポジションです。 主な業務: ・機械学習 / 深層学習などのモデル学習(データクレンジングやスケール変換などの前処理含む) ・顧客課題のヒアリング → 要件定義 → 技術調査 → プロトタイプ実装 → 検証 → レポーティングを一貫して担当 ・RAGシステムの設計・構築(ドキュメント検索、ナレッジベース活用など) ・LLMを組み込んだプロダクトの開発・改善(APIインテグレーション、プロンプト設計含む) ・製造業向けユースケースの探索・仮説検証・PoC推進

製造業領域の生成AIプロダクト開発・PoC検証を、技術リードとして引っ張るポジションです。 主な業務: ・クライアントとの要件定義・折衝・技術説明 ・RAGシステム・LLM活用プロダクトの技術選定・アーキテクチャ設計の主導 ・メンバーへの技術方針の共有・コードレビュー・実装サポート ・プロトタイプから本番リリースまでの技術責任者としての推進 ・インド・バンガロールのグローバルHub拠点メンバーとの連携・調整

製造業領域の生成AIプロジェクトのマネジメントと新規ビジネス開発の両方を担うポジションです。 主な業務: ・AIエンジニアチームのビルディング・メンバー育成・評価 ・製造業クライアントへの新規ビジネス提案・ソリューション企画 ・プロジェクト推進管理(スケジュール・品質・予算) ・クライアントとの信頼関係構築・継続的な価値提供 ・インド・バンガロールのグローバルHub拠点メンバーとの連携・調整

・AI・クラウド・ローコード/ノーコード等の技術を利用した、自社サービス企画・開発、提案、導入までをお任せします。 ・サービス開発ならびに基盤構築の技術者を募集します。 【サービス例】 ・RPA(業務自動化)サービスの導入開発　お客様の要件をヒアリングし要件定義および導入開発 ・新たなサービス企画　RPA商材の拡充、AIやOCR等の新規商材の連携強化の企画・開発、提案、導入 ・BI、クラウド等の自社サービス企画・開発、提案、導入 ・Webアプリ、スマホアプリまたは基盤構築等の直請け案件(プライム)の本社受託開発 ●従事すべき業務の変更の範囲 雇い入れ直後:システムエンジニア業務 変更の範囲:本人の適性により当社業務全般に変更の可能性がございます。 ●就業場所の変更の範囲 雇い入れ直後: 自社拠点または配属先プロジェクト勤務地 変更の範囲:本社および全国の拠点、顧客先、または自宅

【募集背景】 近年、WEBアプリ開発や基幹システムの更新などの従来のニーズに加えて、AI技術を活用したソリューションの需要が高まっています。現在、弊社開発部署ではそうした引き合いを多数いただいており、その需要に応えるべくPythonエンジニアの採用を強化しています。Pythonの技術を活かしてクライアントに貢献したいというご志向を持った仲間を求めています。 【職務内容】 WEBアプリケーションの開発および生成AI関連技術の導入・運用などを中心に担当していただきます。 将来的にはより上流のアーキテクチャや技術選定、顧客折衝などにまで広く携われるポジションです。 【業務内容】 ・Pythonを用いたWEBアプリケーションやAPIの設計・開発・保守運用 ・AI/機械学習を活用したプロジェクト推進 ・新技術の調査・技術検証(PoC) など ▼部門のミッション 2030年に向けて300名程のエンジニア組織をつくり、クライアントに対してより信頼される価値を発揮していきたいと考えています。 そのためには、一人一人のエンジニアがフルスタックの技術を持つことに加え、専門性を磨き、お互いの強みを引き出し合えるチームが理想となります。 このような理想の組織の土台として重要となるのが、お互いが学び合う成長環境です。 社内のエンジニアによる自主的な勉強会開催や、グループ会社同士で情報を共有したり、社外活動をしたりするなど、最新の知識を習得することに貪欲で、前向きなカルチャーがあります。 また、実際の経験から学ぶことも重視しており、声を挙げた方が別プロジェクトに挑戦するような経験を積む機会も応援しています。 今後はこういった成長環境をさらに進化させていくと同時に、その前提となる事業成長も一層加速していくことになります。 幅広い課題に一緒に向き合う、強い意志を持った事業づくりのリーダーからのご応募をお待ちしております。 ▼入社後のキャリアイメージ 入社後は、これまでのPython開発経験を活かして、Djangoなどのフレームワークを用いたクラウドネイティブなWEBサービスの設計・開発に取り組んでいただきます。 また、LLM(大規模言語モデル)やRAG(Retrieval-Augmented Generation)などの生成AI技術を活用したプロジェクトに参画頂く予定です。 さらに、これまでのご経験やご志向に応じて、以下のようなプロジェクトへの挑戦の機会もあります。 ・AWS/Azure/GCPなどのクラウド基盤を活用した開発プロジェクト ・社内外向けのPoC(技術検証)やプロダクトにおける生成AIの導入 ・API設計・データ基盤・インフラ構成などのバックエンド全般の技術選定 将来的には、ご希望と適性に応じて以下のようなキャリアにも進むことができます ・テックリードとして、アーキテクチャ設計や技術選定のリード ・プロジェクトや開発チーム全体を見渡し、技術と人の両面から成長を支えるマネジメント ▼求める役割 ・Pythonを中心とした開発のリード ・生成AIのプロダクト活用における技術的なリーダーシップの発揮 ・チーム内の技術的な意思決定やナレッジ共有の推進

【ミッション】 生成AIの専門知識をもって、生成AIエージェント"satto"を進化させる 【主な業務】 AI技術への専門知識に基づいたプロダクトの応用方法を提案する 【具体的な業務】 ・AIを活用しプロダクトの価値を向上させる先行技術開発 ・特定領域のアルゴリズム開発を行うAI機能設計 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

【お任せする業務】 後工程工場のSmart FAB化に向けた、生産管理システムおよび生産技術システムの企画・設計・開発・運用をお任せします。 【具体的な仕事内容】 ●現状分析と課題抽出:生産管理部門や製造現場と連携し、生産プロセスやシステム(計画、工程管理、品質管理等)の課題を特定します。 ●システム企画・要件定義:最新のAI技術やIoT活用を含めたシステム化のコンセプトを立案し、現場へ提案。 社内開発またはベンダーコントロールを行いプロジェクトを推進します。 ●アプリケーション開発・実装:要件に基づき、PythonやC/C++等を用いて業務効率化ツールや自動化システムの設計・開発を行います。 ●データ解析・AI活用:製造装置から得られるビッグデータを収集・解析し、品質改善や予知保全モデルの構築をサポートします。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール、言語等】 ●Python:AIモデル構築、データ分析、自動化スクリプト作成など、DX推進の主力言語として使用します。 ●C / C++:装置制御や高速処理が求められる基幹システムの開発に使用します。 ●SQL:製造データベースからのデータ抽出、集計、分析に使用します。 ●VBA:既存業務ツールの解析や、現場レベルでの迅速な改善ツール作成に使用します。

【職務内容】 ●LSIの論理検証戦略の策定業務 ●LSIの論理検証実施業務 【具体的な仕事内容】 ① 検証戦略策定業務 検証対象(DUT)の仕様や実装を考慮し、効果的かつ効率的に検証品質を向上させるための戦略を立てます。 具体的には、ベクタベース検証や機能等価性検証(フォーマル検証)の適用判断や、検証チームの活動方針を策定します。 ② 検証実施業務: UVM(Universal Verification Methodology)を基にした検証環境を構築します。 ●カバレッジ取得環境の設計 ●チェッカの作成と組み込み ●性能モニタの作成 検証項目やテストシナリオ・アサーション等を作成し、ベクタベース検証とフォーマル検証及び検証結果の取り纏めを実施します。 ※入社後の適正に応じて、将来的に論理検証だけではなく、論理設計まで活躍の幅を広げてご活躍いただける機会もございます。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール】 ●作業環境:Linux/Windows ●使用言語:SystemVerilog、Verilog-HDL、C/C++、スクリプト言語(Python、Perl、Rubyなど) ●ツール:Verilogシミュレータ, 波形ビューワー, Formal検証ツール, 検証IP(VIP) 【想定されるキャリアパス】 新規コントローラ開発において検証経験を積んでいただき、数年以内には検証リーダーを目指していただきたいと考えています。また、将来的にはSSD試作品の評価業務や解析業務にも参画し、コントローラの品質を維持するためのキーパーソンとして成長することを期待しています。 なお、下記どちらでもご自身のキャリアデザインに合わせて、進路をご相談頂けます ・技術面を追求し、専門性の高いキャリアを築きたい方 ・マネジメント面でエンジニアを牽引したい方 毎年実施されるインタビューの際に、自分が進みたいキャリアパスについて話し合う機会がございます。

【お任せする業務】 AI・機械学習やビッグデータを活用した内製システムの企画・開発・運用を担当します。 技術者の困りごとをシステムからサポートして改善活動を進めていきます。 【具体的な仕事内容】 下記のようなAI/機械学習を活用した歩留まり解析および改善システムの開発をお任せします。 開発は要件に応じてウォーターフォール、アジャイル開発を使い分けて行っており、一部外部委託先を連携しながら進めていきます。 ・課題抽出・要件定義:ユーザー部門と連携し、現場課題を分析し要件を整理 ・システム企画・設計:改善策を立案し、データベース設計やWebアプリ開発を実施 ・開発・運用:システム導入から改修、効果検証、保守まで一貫して担当 ・外部委託管理:一部開発を委託する場合、ベンダーとの調整・品質管理を実施 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用言語】 Python / SQL / Java / C / C++ / C# / JavaScript / VBA 機械学習:Hadoop / HBase / Hive / PyTorch Web:Django / FastAPI その他:PostgreSQL / Kubernetes / Ceph

【ミッション】ソブリンクラウド環境において、生成AI/LLMを活用したAIアプリケーションを安全・効率的・継続的に開発、導入、運用するためのAIプラットフォームを設計・開発・運用します。 AIエージェント、ワークフロー自動化、モデル評価、データ連携、認証認可、監視、CI/CD、LLMOps/MLOpsなどの共通基盤を整備し、社内外の開発者や事業部門がAIソリューションを再現性高く構築できる環境を提供します。 また、個社・個別業務への導入支援を通じて得られた要件をプラットフォーム機能に還元し、AI活用の高度化とスケールを実現します。 【主な業務】・生成AI/LLMアプリケーション開発・導入 ・顧客・事業部門ごとの要件に応じた技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援 ・個社対応で得られた要件や成功パターンを、共通コンポーネントとしてプラットフォームへ還元 ・必要に応じた共通基盤、API、SDK、テンプレート、管理機能の設計・開発 【具体的な業務】・ソブリンクラウド上での生成AI/LLM活用に向けた、AIプラットフォームの設計・開発・運用 ・AIエージェント、ワークフロー自動化、外部システム連携など、生成AIアプリケーション開発に必要な共通機能の設計・開発 モデル、AIアプリケーション、データパイプラインのデプロイ、監視、ログ管理、CI/CD、運用自動化を包括するLLMOps/MLOps/DevOps基盤の整備 ・個社・個別業務へのAI導入における技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援、および得られた要件の共通基盤・テンプレートへの還元 ・社内外の開発者・事業部門によるAIソリューションの効率的な開発・導入に向けた、API、SDK、ドキュメント、サンプル実装、開発ガイドラインの整備

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR さまざまなビジネスシーンにおいて、生成AIの活用が進んでいます。 生成AIを活用したパーソナライズされたサービスによるユーザー体験の向上や、 カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの効率化など、生成AIの活用によって ビジネスのあり方が大きく変わろうとしています。 特に、クラウドプラットフォームを活用した生成AIシステムの開発は、その柔軟性、 拡張性やコスト効率の高さからニーズが高まっています。 日々進化するAI技術を迅速にキャッチアップし最新のソリューションを提供し続ける上でも クラウドを用いた開発はそのスピード感に大きなアドバンテージがあります。 生成AIとクラウド技術を駆使して、これまでのご経験を活かし、新たな価値を提供するシステム開発をリードしていただくことを期待しています。 <国内唯一。 社内研修でE資格の受験資格が得られる企業> Sky株式会社は、JDLA主催のE資格の認定プログラムを実施できる「E資格プログラム事業者」に認定されています。 これにより、社内研修によって受験資格を得ることができる国内唯一の企業です(2026年6月現在)。 この仕組みを活用し、積極的に資格取得を推進することで、一人ひとりがAIの知見・能力を身につけ、業務に生かしています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発をリードしていただきます。 単なる開発に留まらず、企画・PoCから運用保守に至るAI開発ライフサイクル(AI-DLC)全体を俯瞰し、プロジェクトの技術選定、アーキテクチャ設計への貢献を期待しています。 AI Readyなデータ構築、RAG、ガードレール等を含めたAIエージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発をリードします。 ●案件例 <車載システムへ搭載するエージェントの構築> 車載機器を制御するエージェントの開発案件です。 主に以下の対応を行います。 ・MCPサーバーのインターフェース設計、実装 ・エージェントの動作を決めるシステムプロンプトの設定、テスト ・クラウドプラットフォーム上へのシステムデプロイ 技術要素: Python、AWS、A2Aプロトコル、Docker <生成AIを活用した顧客内DX> 顧客の業務プロセスにおける課題を解決するために、生成AIやRPAツールを活用して取り組む案件です。 主に以下の対応を行います。 ・課題解決に用いる技術の選定(使用するツール、言語、モデルなど) ・モックアップを用いた顧客との認識合わせ ・選定した技術をもとに実際のシステムを設計、実装 技術要素: Python、Azure、Power Automate ●生成AIエンジニア育成のためのサポート体制 私たちは、生成AIエンジニアの育成をサポートする体制を整えています。 入社後には必要に応じて、生成AI技術を習得するためのトレーニングに参加していただきます。 このトレーニングでは、生成AI技術の基礎からしっかり学び、スキルを身につけることができます。 実際に、生成AIの開発経験がなかったWebエンジニアが、トレーニングを通じて生成AIエンジニアとして現場で活躍するようになっています。 <実践的なトレーニング> 主要なクラウドプラットフォームのサービスを活用し、RAGやエージェント開発に取り組む実践的なトレーニングを提供します。 このトレーニングを通じて、基本的な構築や運用技術が自然と身につき、実務に直結するスキルを習得できます。 プログラミングスキル、データベース、クラウドなどのWebエンジニアとしての知識さえあれば、生成AIエンジニアとして大きく成長することができます。 <集合技術研修> 生成AIやクラウドの基本概念や技術を学ぶための集合技術研修に参加できます。 研修では、専門の講師による講義やハンズオン形式の実習を通じて業務での活用方法を学ぶことができます。

当社が提供する各サービスの生産性向上ツールとして、AI・機械学習を活用した機能開発を担当していただきます。AWSのマネージドサービスやサーバーレスアーキテクチャを活用し、Pythonを用いた開発を行います。 特に、以下の領域でのAI技術の活用を進めています。 ①音声解析:音声データのテキスト化、自然言語処理を用いた解析(例:AWS Transcribe、Whisper など) ②OCR(光学文字認識):紙やPDFなどのドキュメントデータをデジタル化し、業務プロセスを効率化(例:AWS Textract、Tesseract 、GoogleGemini など) 生成AI:業務支援のための大規模言語モデル(LLM)の活用、プロンプト設計やファインチューニング(例:Amazon Bedrock、OpenAI API など) データパイプライン構築:AIモデルの学習データ収集・前処理・モデルデプロイの自動化(例:AWS SageMaker、Kinesis、Lambda など) AI推論APIの開発:各種AIモデルのAPI化・運用(FastAPI、Flask などを活用) パフォーマンス改善・精度向上:AIモデルの最適化、推論速度向上、モデル選定 AWSを活用したクラウドネイティブなAI開発に興味があり、技術的な課題解決を楽しめる方を募集しています。

【ミッション】 企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・AIエージェント・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導 【具体的な業務】 ・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書の作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定の支援 ・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援) ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進

創業以来黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! ご志向/ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください! ●取引業界 製造メーカー、自動車メーカー、複合機メーカー、航空メーカー、宇宙産業メーカー　等 ●設計環境 CAD:　CATIA V5、SolidWorks、Creo、NX 等 ●プロジェクト例 ・構造設計、機構設計、筐体設計、レイアウト設計、生産設計、 治具設計、各種解析(CAE) 、各種評価　等 ※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します ※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。

創業以来黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! ご志向/ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください! ●取引業界 製造メーカー、自動車メーカー、複合機メーカー、航空メーカー、宇宙産業メーカー　等 ●設計環境 CAD:　CATIA V5、SolidWorks、Creo、NX 等 ●プロジェクト例 ・構造設計、機構設計、筐体設計、レイアウト設計、生産設計、 治具設計、各種解析(CAE) 、各種評価　等 ※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します ※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

●具体的な業務内容 1.マシンビジョン/外観検査システムの開発 製造現場における品質向上や自動化を目的として、カメラ・照明・レンズを含む撮像システムの設計・開発を担当していただきます。また、画像処理アルゴリズムやAIを活用した検査モデルの開発、さらにプログラミングによる検査装置向けアプリケーションの実装まで、一連のシステム構築に広く携わっていただきます。 2.生産ラインへのシステム導入 機械・電気チームと協働してシステム統合を進め、製造現場をはじめ社内関係部署や社外パートナーと調整しながら、生産ラインおよびシステムの設計・立ち上げを担当していただきます。また、システム導入に際して必要となる新技術の調査・検討も行っていただきます。 3.品質モニタリングシステムの開発、既存システムのメンテナンス データベースの設計・構築・運用を行い、リアルタイムで検査データの管理・分析・可視化を可能にするアプリケーションの開発を行っていただきます。また、既存システムの機能追加やリプレース、更新作業などもお任せいたします。 ●働き方のイメージ ・組織で求めるポジション 実務主担当 ・出張頻度・出張先 国内 1～2回/月(セミナー、展示会、研修、他事業所等) ・部署の平均残業時間 20時間程度/月 ・リモートワーク・フレックス制度の活用度合い 　リモートワーク:1回/週程度を想定 ※業務状況による 　フレックス制度:積極的にご活用いただける環境です ●入社後のキャリアプラン 入社後は、まず実務担当として検査システム導入や技術開発に取り組み、製造現場での課題理解や専門スキルを身につけていただきます。経験を積んだ後は、リーダーとしてチームを牽引し、システム導入を主導する立場へとステップアップしていただくことを想定しています。将来的には、メンバー育成や組織運営を担うマネジメント、または、専門性を極めたスペシャリストとしてのキャリアプランを想定しており、マネジメントと技術の両面で成長できる環境が整っています。 ※変更の範囲:会社の定めるすべての業務

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装(セキュリティ、監視、性能、障害時の設計) ・ユースケースの要件整理と設計(“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き) ・評価基盤の整備(自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル) ・クラウド上でのアーキ設計・実装(API、データ、権限、コスト最適化) ・チームの型づくり(実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備) ●案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 仕事の難しさ ・本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生します。 ・評価(回帰)を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要があります。 ・関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結します。

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装(セキュリティ、監視、性能、障害時の設計) ・ユースケースの要件整理と設計(“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き) ・評価基盤の整備(自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル) ・クラウド上でのアーキ設計・実装(API、データ、権限、コスト最適化) ・チームの型づくり(実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 仕事の難しさ ・本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生します。 ・評価(回帰)を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要があります。 ・関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結します。

●業務概要 自然言語処理・生成AIエンジニアとして、顧客課題の解決に直結するソリューション開発をお任せします。 ●具体的な業務例 ・自然言語処理技術を活用した検索・FAQシステム開発 ・生成AIを活用したチャットボット、レコメンドシステム設計・実装 ・顧客向けPoC～本番導入支援 ・クラウド環境(AWS/Azure)での開発・運用 ・将来的な自社ソリューションの企画・開発 ●チーム体制 ・規模:2〜5名の小規模チーム編成 ・本ポジション:リーダー1名+メンバー1〜3名 ●利用技術・ツール ・開発言語/環境:Python、Jupyter Notebook、SQL、Docker ・クラウド:Azure Open AI、AWS Bedrock ・開発手法:アジャイル(Redmine/Backlog利用) ※変更の範囲:会社の定める業務

本ポジションでは、自然言語処理や生成AIを活用したタレントマネジメントソリューションの開発を担当いただきます。社内の人材情報(スキル・人事データなど)を活用し、個人・組織のスキル可視化や育成支援に繋がる仕組みを構築します。 ●具体的には、以下の業務をアジャイル開発体制のもとで推進していただきます スキルアセスメント入力機能、スキルDBの構築 スキルカルテで組織ケイパビリティのダッシュボード開発 育成支援モデル、スキル判定エンジンの設計・実装 自然言語処理・生成AI(LLM等)を活用した機能開発 Webアプリケーション(React+FastAPI)によるフロント・バックエンド開発 AWS/Azureなどクラウド環境での実装・運用 モブプロやスクラムを活用したチーム開発 社内実践を通じて得た知見を活かし、将来的には社外展開も視野に入れたソリューション開発に携わっていただきます。 ※変更の範囲:会社の定める業務

●概要 コンピュータービジョン領域の受託開発プロジェクトにおいて、開発とマネジメントの両面からプロジェクトを牽引していただきます。 ●具体的な業務 要件定義/アーキテクチャ設計/実装/テスト/導入までの一貫リード 物体検出・セグメンテーション・姿勢推定などのディープラーニングモデル開発 データ収集・前処理・アノテーションフローの設計運用 精度評価・推論速度最適化・ハイパーパラメータ/後処理チューニング REST API設計、簡易Web UIを含むバックエンド実装 スケジュール・タスク管理、コードレビュー、技術支援 顧客との技術折衝・仕様調整・成果報告・技術提案 【プロジェクト事例】 大手製造業向けの外観検査システム 医療機関向けの画像診断支援ツール 小売業向けの店舗内行動解析システム 通信業界向けの設備点検自動化ソリューション ※AI活用に特化したアライアンスパートナーとの協業も多数 ※変更の範囲:会社の定める業務