育児支援制度あり AI・機械学習（LLM）エンジニアの求人・転職情報

バルテス・ソリューションズ＆AI株式会社

求人概要 証券・FX関連の金融システム開発における PM / PL として、要件定義から進捗管理、チームマネジメントまで一貫して担当していただきます。直請け案件が中心で、顧客との折衝を含む上流工程から深く関わり、裁量を持ってプロジェクトを推進できます。 加えて、自社プロダクトの開発体制を「AI駆動開発」へと進化させる旗振り役として、生成AI活用の戦略設計から開発プロセスの刷新までをリードしていただきます。現場の開発力向上に直接インパクトを与えられるポジションです。 まずは社内で実際に体制構築へ従事しているメンバーとともにプロセスの刷新をリードしていただきつつ、 ゆくゆくは事業責任者やCAIOなどを目指していただきたいポジションです。 1.金融システム開発におけるPM / PL業務(従来業務) ・FX・株式などの取引システム、投資情報ツール開発におけるプロジェクト管理 ・要件定義/設計/開発/テスト/運用保守までのマネジメント全般 ・顧客折衝、進捗・品質管理 ・若手メンバーの指導・育成 ・案件によってはプレイングマネージャーとして設計・テストなどに実務参加 2.自社プロダクト開発の「AI駆動開発」推進リーダー(追加領域) 生成AIを活用した開発体制への転換を、技術面・プロセス面の双方から牽引していただきます。 いきなりすべてをお任せをすることはなく、社内の主要メンバーとともにリードしていただきます。 ・AI駆動開発の戦略設計 ‐自社プロダクトにおけるAI活用領域の選定 ‐PoC 企画・技術検証の推進 ‐開発フローへの LLM / 自動生成ツールの具体的な組み込み ・AI活用を前提とした開発プロセス刷新 ‐要件定義・設計・実装・テストの各工程におけるAI活用基準やベストプラクティスの整備 ‐AI によるコード生成・仕様補完・テスト自動化の導入と品質基準の策定 ‐「人 × AI」で最大効率を出すためのワークフロー設計 ・チームのAIリテラシー向上の推進 ‐メンバー向けの勉強会・ハンズオン企画 ‐ガイドライン・運用ルールの整備 ‐プロダクト横断でのAI活用文化の醸成 ●案件例 ・SBIFXトレード、GMO外貨など大手金融機関のFX・株式取引システム開発のリード ・高機能チャート分析ツールの新規導入PJ ・顧客向け通知・レポート配信機能の要件定義と構築 ●取引先 SBI証券グループ企業、岡三証券、GMOフィナンシャルホールディングス、他多数 ●入社後の流れ(キャリアパス) ・現行PJのサブリーダーまたはリーダーとして参画 ・顧客対応とチームマネジメントを並行しながら慣れていただきながら、ゆくゆくはPMをお任せしていく想定です。 ・将来的には、事業責任者候補としてのステップアップも可能です

MNTSQ株式会社

●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。

株式会社日立製作所

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。

株式会社日立製作所

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。

日本ビジネスシステムズ株式会社

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

株式会社日立製作所

業務概要 金融機関向けシステム開発の生産性向上に向けて、生成AIの適用推進とユースケース開発をメインに担っていただきます。システム開発の知見とデータサイエンティストのスキルを活かし、生成AIの適用方式を確立して金融システムの品質・生産性向上に貢献いただきます。 具体的な役割 ・AI技術活用した実際のSI/開発現場への生産性向上支援や技術課題解決 ・システム開発におけるAI技術活用ノウハウの体系化、社内展開をリードして推進 ・今後のSI事業のビジネスモデル変革を牽引 参考:関連する取り組み ●生成AIを活用し、システム開発のトランスフォーメーションを加速 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/05/0521.html ●静岡銀行・静銀ITソリューション・日立による、オープン勘定系システム開発への生成AI適用の技術検証を開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/10/1016.html 職務概要 ・生成AIを活用したシステム開発における専門的な問題解決の推進 ・適用ノウハウの体系化、社内展開 ・AI駆動開発における中長期戦略の企画、推進 職務詳細 ・生成AIを活用したシステム開発の生産性向上ユースケース開発や実際の適用プロジェクトにおいて、本人による問題解決及び他部門のエキスパートと連携した問題解決に従事 ・アプリ開発分野、システム基盤分野、マネジメント分野などの多岐にわたる適用ノウハウを体系的に管理し、社内適用拡大施策を検討する ・組織内外のステークホルダーと連携し、AI駆動開発を通じた新たなビジネスモデルの検討やシステム開発プロセスの高度化に資する技術開発の企画、推進 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融BU戦略本部 金融AX推進センタ 配属組織について(概要・ミッション) 金融AX推進センタは、日立製作所 金融BU戦略本部に属し、金融機関のお客さま向けに事業企画を進めるチームです。お客さまのニーズや市場動向をふまえ、テクノロジーを活用した戦略的な企画・提案を推進しています。 特に、生成AIを社外のお客さま向けだけでなく日立社内の業務にも活用し、業務効率化を実現する第一人者をめざしています。AI時代において、システム開発やSI(システムインテグレーション)にAI技術を活用し、開発のあり方そのものを革新していくことで、新たな業務スタイルやビジネスモデルの確立を目指しています。

株式会社日立製作所

職務概要 ・生成AIを活用したシステム開発の生産性向上ユースケース開発・検証推進 ・ユースケースのプロジェクト適用推進 ・社内での業務効率化施策への貢献 職務詳細 ・生成AIを活用した開発プロセスにおける課題を特定し、新たな解決手法を提案、検証を推進する ・実際のプロジェクトにおいて、プロジェクト担当者に対してAI技術の適用における技術的アドバイスや問題解決などの伴走支援を実施 ・自部門の業務において業務効率化施策を検討し、カスタマーゼロとして検証、社内展開を推進 業務概要 金融機関向けシステム開発の生産性向上に向けて、生成AIの適用推進とユースケース開発をメインに担っていただきます。システム開発の知見とデータサイエンティストのスキルを活かし、生成AIの適用方式を確立して金融システムの品質・生産性向上に貢献いただきます。 具体的な役割 ・ClaudeやCodexなどの生成AIツール、生成AI活用開発フレームワーク(FW)を活用ノウハウの習得 ・実際のSI/開発現場への生産性向上支援や技術課題解決 参考:関連する取り組み ●生成AIを活用し、システム開発のトランスフォーメーションを加速 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/05/0521.html ●静岡銀行・静銀ITソリューション・日立による、オープン勘定系システム開発への生成AI適用の技術検証を開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/10/1015.html 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融BU戦略本部 金融AX推進センタ 配属組織について(概要・ミッション) 金融AX推進センタは、日立製作所 金融BU戦略本部に属し、金融機関のお客さま向けに事業企画を進めるチームです。お客さまのニーズや市場動向をふまえ、テクノロジーを活用した戦略的な企画・提案を推進しています。 特に、生成AIを社外のお客さま向けだけでなく日立社内の業務にも活用し、業務効率化を実現する第一人者をめざしています。AI時代において、システム開発やSI(システムインテグレーション)にAI技術を活用し、開発のあり方そのものを革新していくことで、新たな業務スタイルやビジネスモデルの確立を目指しています。

パーソルホールディングス株式会社

【遠隔地リモートOK/フレックス/語学が生かせる】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。 ●ポジション概要 パーソルホールディングス株式会社 エンジニアリング部に所属しながら、APAC CoE(Center of Excellence)としてAPACエリアのプロダクト開発チームで活動します。 リクルートメントオートメーションチームのテックリードとして、エンジニアリングマネージャーと技術的責任を分担しつつ、GCP ベースの社内エコシステムを通じて、採用戦略をスケーラブルかつ自動化された仕組みに落とし込んでいただきます。 プロダクト要件とエンジニアリング実装の橋渡し役として、AI 駆動型ツールが高いアーキテクチャ整合性を保って構築されるようリードします。 業務時間配分の目安は、60〜70% を技術設計・コーディング、30〜40% を開発チームのメンタリングおよび開発ライフサイクル管理に充てていただきます。※場合によっては⼀時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●主な業務内容 ・技術ロードマップの実行 エンジニアリングマネージャーから提示される優先度付きプロダクト目標を、具体的な技術タスクやスプリントに分解・推進する ・アーキテクチャ設計・技術設計 AI/自動化ワークフローおよびプロダクトの技術設計を担い、サービスがモジュール化・スケーラブルであり、GCP のベストプラクティスに沿っていることを担保する ・コード品質・開発標準の確立 コーディング規約、ブランチ戦略、CI/CD プロトコルを定義・遵守させ、厳格なコードレビューを通じて高品質かつ本番利用可能なコードを実現する ・リソース/技術的負債管理 技術的負債を特定し、新機能開発とのバランスを取りながら、持続可能で健全な開発スピードを維持する ・ステークホルダー要求の整理・翻訳 非技術系リーダーからのビジネス要件を技術仕様に落とし込み、各機能の「なぜ必要か」を開発チームに明確に伝える ・システム健全性の担保 社内ツールのセキュリティ・スケーラビリティ・コスト効率を確保し、高水準な CI/CD および DevOps を維持する ●募集部門 グループAI本部 エンジニアリング部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

アヴァント株式会社

● クライアント向け業務(客先・プロジェクト業務) ・顧客の経営・業務課題のヒアリング、受託・プライム案件の企画・提案・獲得 ・システム化構想、DXロードマップ策定、生成AIを活用したPoC企画・業務改善推進 ・要件定義からリリースまでのプロジェクト統括、QCD・リスク管理、ステークホルダーとの合意形成 ・クライアントの開発組織における生成AI活用の導入・内製化支援、伴走 ● 社内組織向け業務(AI利活用促進・開発プロセスの再構築) ・社内エンジニア組織への生成AI利活用促進、プロンプト活用やナレッジの共有・展開 ・生成AIを前提とした新しい受託開発フローの設計、ガイドラインやベストプラクティスの整備 ・AI活用における品質や保守性を担保するための設計・レビュー方針の策定 ・社内向けのAIを用いたシステム開発、および開発生産性向上のためのツール導入・標準化

パーソルホールディングス株式会社

【上流工程に携われる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。 ●業務詳細 AI R&Dとして、エンジニアリングプロセスを継続的に進化させる取り組みを推進していただきます。 具体テーマは入社後にチームと合意のうえ柔軟に設定しますが、以下のような内容を想定しています。 【主な業務内容】 ・問題発見と評価設計:開発フローの摩擦を定量化し、仮説と指標を定義 ・迅速な実験とプロトタイピング:短サイクルでPoCを主導し、効果を検証 ・実運用への橋渡し:LLMOps/MLOps、セキュリティ・ガバナンスを含めた運用設計 ・ナレッジの標準化:ベストプラクティス、サンプル実装を整備し社内展開 ●想定PJT R&Dは部内エンジニアをターゲットまたはプロダクトへ組み込める可能性がある技術をテーマとして、技術検証と結果フィードバックのサイクルを回していただくことを予定しております。 ●配属組織 ・グループAI本部 エンジニアリング部 AI-Native Engineering室 部長以下23名(MGR2名、グループ個社向けプロダクト開発チーム、グループ横断プロダクト開発チーム、AIプロダクト開発チーム、AI R&Dチーム、テクニカルアライアンスチーム) 今回の募集ではAI R&Dチームへの配属を想定しています。 部全体で20名ほどの組織になりますが、継続して積極採用を行い組織は大きく拡大していく予定です。 立ち上げたばかりの組織のため、社歴が浅い中途社員で多いこともあり、その新鮮な視点が活かされることで、⽴場に関わらず意⾒を伝え合う⾵通しの良い社⾵です。また、主体的な⾔動や意志を尊重し裁量ある働き⽅ができる環境であり、成⻑意欲がある⽅には組織として全⾯的にバックアップする環境です。コミュニケーションを⼤切にし、定期的な座談会や1on1を⾏っています。残業時間は10〜30時間程度です。 ●開発環境 ・開発端末:MacOS ・生成AI:Azure OpenAI, AWS Bedrock ●開発手法・組織カルチャー ・スクラム開発の実践:1週間単位のスプリントサイクルを採用/小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標/グループ社員のみのスクラム体制 ・対話から生まれる組織:役職や経験を超えたオープンな議論を通じて、技術的・人間的な成長が両立する組織づくりを目指しています ・学びと共有の文化:専門書の輪読会で知識を共に学ぶ/定期的な勉強会/振り返りの習慣化/メンバー主体での技術負債解消会 ●募集部門 グループAI本部 エンジニアリング部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

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

フリー株式会社

私たちのチームの使命は、お客様に最高のサービスを届けるfreee自らを「世界で最も生産性が高く、最先端な組織」に進化させ続けることです。AIの進化が企業の在り方を根本から変えようとしている今、私たちはその変化を自ら作り出す側として社会をリードします。AIを単なる「ツール」ではなく、経営と業務の「核」に据える。2,000人以上の規模の組織がAIによって爆速化する、その基盤をゼロから構想し、実装する。そんな、歴史の転換点を自らの手で創り出す挑戦をしませんか? ●現状の課題/今後取り組みたいこと ・freeeでは、全社員が「マジ価値(本質的価値)」を届け切ることに集中できるよう、理想の業務環境を追求しています。 ・現在、私たちが目指しているのは、「AIネイティブな業務環境」の実現と継続的な進化です。 -全社横断的なRAG(検索拡張生成)の構築 -自律的に業務を遂行するAIエージェントプラットフォームの導入 -AIの精度を最大化するためのデータパイプラインとルールの再整備 ・今期よりAI開発体制を大幅に強化し、freeeの経営そのものにAIを組み込んでいくフェーズに突入します。 ・この壮大なビジョンを共に描き、技術で牽引してくれるリーダー・マネージャー候補を求めています。 ●業務内容詳細 ・単なる開発にとどまらず、技術選定から組織への実装まで、広範なプロデュース・価値創出をお任せします。 ・AIネイティブな業務体験の設計: n8nなどを活用し、従業員のワークフローをAI前提で再定義し、実装する ・技術選定とアーキテクチャ設計: LLM等の最新ソリューションの選定、社内導入 ・データ基盤の高度化: RAGの構築、セマンティックレイヤーの設計、データパイプラインの整備 ・LLM Opsの確立: 継続的に精度を向上させ、安全に運用するための仕組みづくり ・(マネージャー候補として) AI戦略の策定、チームビルディング、プロジェクトマネジメント 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

フリー株式会社

freeeにはいままでプロダクト開発組織のAI活用を推進する「AI駆動開発チーム」が存在していましたが、それらの役割に加えて全社の業務プロセスを改善するための基盤構築とEnablingを担う「AI Platform Engineering」チームを新設しました。 本ポジションは、単なる社内ツール導入に留まりません。社内に散在する膨大なデータ（BigQuery、Slack、Confluence、Google Drive等）をAIが理解可能な「コンテキスト」として整備し、全社員が安全かつ自律的にAI Agentやワークフローを構築できる「AIプラットフォーム」のエンジニアリングを担当します。 また、基盤構築だけでなく、導入支援も行います。業務プロセスの可視化・ドメイン知識の言語化から現場向けハンズオン・ショーケースを通じた成功事例の横展開まで、グローバル最先端の技術情報を収集・検証しながら、freeeの生産性と創造性を非連続的に向上させる中心メンバーを募集します。 ●現状の課題/今後取り組みたいこと freeeでは現在、Gemini や NotebookLM、自社のLLM基盤、各種コーディングエージェントなどを日々の業務に標準的に取り入れています。さらに「全社AI特区」として、希望者が最新AIツールを業務で試せる環境を提供しており、ChatGPT や Comet、n8n 等の活用が進んでいます。しかし、以下の課題によりAI活用の「天井」が存在します 1.コンテキストの分断 : 社内データ（議事録、ドキュメント、顧客データ）が各SaaSに分散し、AIに十分なコンテキストを提供できていません。現場のドメイン知識や業務プロセスが暗黙知のまま残り、AI Agentやワークフローに組み込める構造化された形で言語化できていない領域が多く存在します。 2.AIツール活用の障壁：エンジニア以外のメンバーが業務自動化やAIエージェント構築を試みても、API連携や認証、データ接続のハードルが高く、AIの能力を十分に発揮させるにはエンジニアのサポートが必要な状況です。 3.ガバナンスとスピードの両立 : 法令やセキュリティ、ガバナンスを守りつつ、最新のAIモデルやツールを即座に現場へ届けるシステム・運用体制が未完成です。 今後取り組みたいことは、「AIが力を発揮できる環境づくり」です。社内に分散したデータや知識をAIに届ける基盤を構築し、n8n等のノーコード/ローコードツールと連携させることで、全社員が自分の業務をAIと共に再発明できる環境を実現したいと考えています。 ●業務内容詳細 CAIO組織直下の「AI Platform Engineering」チームにて、以下の業務を担当します。 プラットフォーム構築 ・社内AIワークフロー基盤（n8n）の運用・提供・Enterprise化：セルフホスト環境の構築、スケーラビリティの確保、カスタムノードの開発 ・「コンテキスト基盤」の設計・開発 : BigQuery、Vector DB等を活用し、社内ドキュメントやデータをRAG / MCP経由でAIに提供するパイプラインの構築 ガバナンス・セキュリティ・コスト ・社内データへのアクセス権限管理（認証・認可）とAIツールの連携実装 ・シャドーITを防ぎつつ、最新ツール（Cursor, Devin, Gemini App等）を安全に利用するための技術的ガードレールや利用ガイドラインの策定 ・導入効果やROIを可視化しつつ、長期的な持続可能性を意識したコスト最適化の実現 Enabling・横展開 ・各部門のヒアリングを通じた業務プロセスの可視化、ドメイン知識の言語化、およびプロンプト・ワークフロー・Agent Skills・A2Aへの落とし込み ・AI活用のショーケース案件のリード（ユースケース選定、要件定義、実装、効果検証）と、その成果の横展開・標準テンプレート化 ・社内メンバー向けハンズオン、勉強会、ドキュメント・教材整備を通じたAIリテラシー向上と自走支援 ・グローバル最先端のAI技術・ツール・ベストプラクティスの調査・検証・社内共有 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

日本電子株式会社

電子顕微鏡(SEM)および集束イオンビーム加工観察装置(FIB)に搭載される電子・電気ユニットの修理・故障解析を担当していただきます。 フィールドサービスエンジニアが交換したユニットの原因解析・故障要因の特定・修理・品質確認を行い、世界中のお客様の装置を迅速に復旧させる重要な役割です。 修理業務だけでなく、不具合情報のフィードバックや修理手順の改善、設計・製造部門との連携による品質向上にも携わります。 高度な電子回路や制御技術に触れながら、電子顕微鏡の安定稼働を技術面から支える専門職です。 【職務詳細】 ・SEM・FIB装置の電子・電気ユニットの故障診断、修理、動作確認 ・電子回路・制御基板・電源ユニットなどの不具合解析および原因究明 ・修理後の性能確認・品質評価・最終検査 ・修理履歴や不具合情報の分析、再発防止に向けた改善活動 ・設計部門・製造部門・品質保証部門と連携した品質改善 ・フィールドサービスエンジニアへの技術支援および修理に関する問い合わせ対応 ・修理手順書・技術資料の作成および改訂 ・新製品や新ユニットの修理手順の確立、評価業務 【出張について】 基本的には昭島事業所での修理業務が中心です。 出張は原則ありません。 【使用ツール】 ・オシロスコープ・デジタルマルチメータ・ファンクションジェネレータ・安定化電源、その他各種計測器 ・PC(Windows) <変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり

日本コンピュータシステム株式会社

●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

株式会社スカイウイル

お任せしたいこと 未整備な領域を自らの手で開拓し、将来的に当社の技術的土台を支えるPMへと成長していただくことが、このポジションのミッションです。 ● 入社直後〜 PLとしてプロジェクトを推進 Webアプリ開発(React/TypeScript、Python 等)のPLとして、リーダー層が担ってきた詳細設計・実装・テストの実務を引き継ぎ、生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を用いた実装・検証を自走して推進。 ※ご経験に合わせて担当工程は柔軟に調整します。 ● 半年〜1年後 開発パターンの標準化・アーキテクチャ設計、そしてPMへ 開発パターンの標準化(共通の“型”づくり)に深く関与。 お客様の要件定義から入り込み、生成AIの組み込み方を仮説検証しながら、アーキテクチャの提案と実装を牽引。 まずは自分+若手1名のサブリーダーから、要件定義・詳細設計ができる立場として下に3名程度がつく4名規模のチームを推進。 入社後1年程度でのPM登用を想定しています(早期の登用も歓迎)。 ※中途入社の方はご経験に応じた早期登用を行います。 このポジションならではの希少性 生成AIを活用した開発・テスト自動化・品質評価は、市場でも競争が活発化している成長領域です。 そのなかで当社は、AI駆動開発の専門部隊と品質保証(QA/QC)の専門部隊が同一ユニット内で連携し、開発の“型”と品質の作り込みを両立できる体制を持ちます。 この環境でサービスの立ち上げを牽引できる人材は市場でもまだ希少であり、その経験はエンジニアとしての市場価値を大きく高めます。 技術スタック 言語 / フレームワーク React、TypeScript(フロントエンド)/ Python、C#(バックエンド) クラウド Azure(AWS・GCP のご経験も歓迎) データベース / 基盤 PostgreSQL、Databricks AI 領域 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 AI 開発ツール Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 1)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

<具体的な業務内容> 以下のようなADASカメラセンサに関する画像処理・AIモデルの設計業務に関する業務をお任せする予定です。 ・顧客からの要求仕様分析 ・機能実現性の検証 ・画像処理ライブラリーを使用した画像処理業務 ・画像システムのパイプライン設計 ・AIモデルの設計と単体評価 ・画像処理システムの設計評価 ・SoC評価ボードを使用した、システム評価 ●入社後すぐの業務 まずはご経験に合わせて、可能な範囲から先輩社員の業務引継ぎや外部ベンダーとの折衝を引き継いでいただきます。 入社5～12か月程度でPythonを使った画像処理・評価、Pytorchを使ったAIモデル作成・評価などは1人で進められるようになっていただくことを期待しています。 ●入社6か月～1年以降 業務に慣れてきましたら、設計報告書の作成など、上司や顧客に提出するデータやレポートをまとめていただきます。 新しいモデルを使った、新しい認識処理システムの評価なども進めて頂きます。 徐々に顧客との打ち合わせにも参加いただき、数年後にはプロジェクトリーダーとして全体の進捗管理などもお任せしたいと考えています。 <携わる製品の名称・特徴> 2輪車向けADAS ECU / カメラセンサ 【業務内容についての補足】 ・雇入れ直後:「求人内容」において、会社の定めた業務 ・変更後の範囲:会社の定める業務

株式会社DELTA

本ポジションでは、クライアントの事業価値を最大化することをミッションとし、自ら手を動かして顧客の技術課題を解決します。 クライアントのビジネス課題を技術で解決するクライアントワークの募集です。 コードを書くだけでなく、顧客への技術提案や要件定義といった上流工程から携わり、プロジェクトをリードできるエンジニアを目指していただきます。

株式会社CARTA HOLDINGS

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

株式会社ギブリー

「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

株式会社ギブリー

「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

株式会社荏原製作所

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

株式会社AXIS

●FDE(Forward Deployed Engineer) 要件定義 → PoC → 本番運用 → 改善 まで一気通貫で担当する主担当ポジション。 「AIに詳しいエンジニア」ではなく「業務を理解しAIで現場を動かせる人」を求めます。 【仕事内容】 ①現場張り付きでドメイン理解(業務フロー観察、ペイン発見) ②業務要件 → 技術仕様への変換(OpenAI/Claude API、LangChain等で実装) ③高速プロトタイピング → 本番運用 → 改善(数日〜数週間でPoC、現場で回す) ④AI活用パターンの横展開・組織化 【中長期キャリア】 FDE → AIプロジェクトリード → AXIS技術組織のヘッド職を想定。 現場エンジニアと並走しながら組織全体の生産性向上をリードする役割へ。

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

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

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