AI・機械学習（LLM）エンジニアの求人・転職情報

株式会社 Laboro.AI

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

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社

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

株式会社日立製作所

【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。

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

AnyMind Group株式会社

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。

Japan Digital Design 株式会社

三菱UFJ銀行を中心にMUFG各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発および実装、保守をしていただきます。 具体的には以下のような業務があります。 ・MUFGにおけるビジネス課題解決のための機械学習モデルの開発 ・機械学習モデルとその周辺機能の実装 ・AIに関する最新技術の調査・研究 ＜プロジェクト例＞ ・市場動向分析モデルの構築 ・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発 ・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築 ・ビジネスマッチングのマッチングアルゴリズムの開発 ＜変更の範囲＞ 業務:会社の定める業務

株式会社日立製作所

【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。

テックタッチ株式会社

≪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

テックタッチ株式会社

【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

テックタッチ株式会社

【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

テックタッチ株式会社

●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

梅田電機株式会社

要件定義から完成まで一貫して担当/エンドユーザーとやり取りあり/特注開発/色々な業界の幅広い案件を担当できる/エンジニアとして大きくスキルアップが可能 ●担当業務:上流工程(ヒアリング、企画/提案、見積もり)から、下流工程(ソフト/ハード設計、検証、納入)まで一式 ●機能:コントローラ/カメラ/照明 ●担当製品:寸法計測、3D認識、AIシステムなど ●その他業務:撮像実験、アルゴリズム検討/検証 【実績例】 ●溶接位置検査・車のシート検査 ●基板実装関連・はんだ不良検査・実装検査など ソフト開発環境 ┗OS:Windows、Linux ┗開発言語:C#、C/C++、Python ┗画像処理ライブラリ:HALCON、AIL(旧MIL)、OpenCV ┗AIライブラリ:TensorFlow、PyTorch、scikit-learn ・ハード開発:I/F回路設計など(業務の割合としては全体の2割程度です) ※徐々にお任せする業務の範囲を広げます

株式会社日立製作所

【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。

株式会社日立製作所

【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。

株式会社日立製作所

【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。

株式会社日立製作所

【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。

株式会社日立ハイテク

【配属先】 産業・社会インフラ事業統括本部　IS事業本部　社会インフラ設計部 【ビジョン/ミッション】 人々が移動する際の足として不可欠な公共交通機関。 私たちのミッションは人々の日常生活からビジネス、レジャーまで、社会に必要不可欠な鉄道の安全と安心を支えることです。効率的で高精度の検測装置を必要とする鉄道事業者のために、そして、鉄道を利用するすべての人々のために、軌道検測と架線検測のみならず装置コンパクト化やデータ活用などの先端技術開発を進めています。事故につながるリスクを早期に発見し、迅速かつ適切な対応につなげる検査・測定技術を提供して、各地で安全・安心な運航を24時間365日支えています。 業務内容 当社の鉄道検測装置は「軌道検測装置」と「架線検測装置」の2種類あり、双方ともに顧客となる鉄道事業者の安全な鉄道運行のために欠く事の出来ない役割を担っています。 「軌道検測装置」は線路の歪みや変位を事前に検測し脱線を未然に防止するための検測であり、国内トップシェアを誇っています。 「架線検測装置」は車輌を運行するために不可欠な電力を供給する「架線」に対し摩耗度合いを測定する事により、架線の切断を未然に防止するために用いられます。 いずれの装置も滞りのない鉄道運行を実現しております。 現在ではこれら検測装置を多くの方が乗車されるような鉄道にも搭載し、日々の営業運行の中で鉄道事業各社の安全な鉄道運行に貢献しています。 【具体的な業務内容】 ・組み込み制御チームが取得・生成した検測データをクラウドやサーバーに蓄積・処理 ・C#やクラウド技術を用いて、お客様向けのデータ可視化・提供システムを開発 ・検測結果を分析・表示するアプリケーション、運用支援ツールなどの開発 ・顧客の運用ニーズをヒアリングしながら、提案・改善 ・自らコーディングを行い、システム設計から実装・テストまで幅広く担当 ※グループ内で担当製品によってチーム分けをしております。経験ある社員と協業して業務を担当頂きます。 【キャリアパス】 装置の設計担当いただき、検測装置を構成する各種技術を習得いただきます。 ゆくゆくはプロジェクトリーダーとして、仕様検討・設計・試験までを一貫して担当いただきます。 将来的には管理職に挑戦することも可能です。 【働き方】 出社と在宅のハイブリッドです。在宅頻度は週に1回程度です。 【出張/駐在に関して】 出張:有り(当社拠点または納品先 年3～5回程度)、駐在:基本的に無し 【教育/育成支援に関して】 ・入社後はご経験・スキルに応じて、製品及び開発を担当いただきます。 　そこを軸にOJT等を通じて製品を理解して頂き、ご自身の業務の幅を無理なく広げて頂ける環境です。 ・経験者採用入社の方の入社直後の悩み解消、早期適応をサポートするバディ制度やコミュニティがあります。 ・自己啓発のオンデマンド教材が無償で受講でき、ご自身でのスキルアップを図ることも可能です。 【業務の変更範囲】会社の定める業務

株式会社デジナーレ

●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

株式会社日立製作所

【職務概要】 ●主に、MLCP、Gurobi、CMOS等、最適化のデリバリ業務をご担当いただきます。 ・“生産計画、要員計画、作業指示計画、配送計画、アサイン計画”の最適化のシステムを構築するにあたって主にプロトPOC開発を含めた、上流フェーズでの業務対応に責任を負い推進します。 ・業務UCを見据え、運用要件(非機能)の範囲に収まる探索範囲を、顧客との対話の中でリードしてコントロールを実施、および本番稼働までに必要な作業・体制、役割分担を定義します。 ・サイジング/フィージビリティ検証のプロトPOC開発では、サイジング/フィージビリティのエビデンス抽出のために、顧客ヒヤリングをベースにJava or Python でプロト開発、POCを実施いただきます。 ・上流要件定義で顧客との合意形成を図った後、外注含めた本番化開発のPMを実施。 本番化開発の期間中に生じた顧客要望を、前述のPOCサイジングをベースに新要件追加開発のgo↔nogoを判断し、必要に応じて顧客とのネゴシエーションを実施。 ・入社後直近にお任せしたい業務内容: 印刷業界のお客様に対して、高効率な作業計画を自動立案したいという課題に対して、最適化ソリューションを企画・開発いただきます。 1人あたり2件ほどの顧客を随時担当。 1案件2人ほどのチームで案件を担当し、1つのプロジェクトの期間は約6ヶ月～3年となります。 【職務詳細】 ・「As Is/To Be」の分析 「As Is (現状)」と「To Be (あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を記述します。 ・ビジネス要件の識別 ワークショップ、ワークフロー分析など、さまざまな方法を使用してビジネス要件を収集し、ターゲットユーザーの役割と目標の観点から要件を表現します。 ・高度な予測分析 業務課題に対して”最適なソルバー”の選択することができ、さまざまなビジネスパフォーマンス指標の達成に貢献し、洞察結果を実行可能な提案に結びつける。 ・データアーキテクチャー 業務アプリケーション/システムのデータをビジネスインサイトにつなげるように、データアーキテクチャ(データ蓄積/分析基盤)のあらゆる面を導入する。 ・データ探索 主要なテーマおよび傾向の分析を可能にするために、主要なデータソースおよびBIツール、分析ツールなどを使用して調査を実施し、適切なデータを選択する。 ・プロジェクト管理 小規模または中規模のプロジェクトを遂行します。 ・案件開発、および事業投資開発 顧客要件を分析し、最適なアーキテクチャを見積し、顧客ニーズに合ったサービス・システムを定義し、提供します。 ・最新動向の把握 社外の動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性の評価に貢献します。

株式会社カオナビ

2025年8月に新設された「AI推進室」の立ち上げに関わっていただきます。 直近は以下の開発が予定されています。 ●企画・開発支援業務へのAI技術の組み込み ●AI機能の探索・試作・検証・実装 ●機能のPoC支援やユーザーテスト、効果検証のサポート 主力のカオナビ、新規サービスのロウムメイト、ヨジツティクスに続くマルチプロダクト化を推進していただくことを期待しています。 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript, Python フレームワーク:Gin, React, Next.js 開発/運用環境:Rancher Desktop, GoLand, Protocol Buffers, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, GitHub Copilot, Claude Code 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, Step Functions, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Auth0, SendGrid 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom その他:Yarn, webpack, Jotai, TanstackQuery, React Hooks, gRPC

株式会社本田技術研究所

水素社会の実現に向けた、燃料電池(FC)の研究開発をご担当頂きます。 ※Hondaが描く水素エネルギー社会については[【こちら】](https://global.honda/jp/hydrogen/) ※ご経験/スキル/志向に合わせ以下①・② いずれかの業務を担当して頂きます。 ①燃料電池セル/スタックの商品力向上と新価値創造に向けた生産技術開発 ●燃料電池製造工程の将来コンセプト設計 ・必要条件の抽出/設定 ・開発計画策定 ●電極形成用インクの混錬/分散 ●電極層の塗布 ●ロールtoロールプレス加工 ●フィルム材の加工/組立 ●セル/スタック積層構造体の高精度組立 ●組立コンセプトを検証するための治具設計 ●プロジェクトマネジメント、構想企画などのリーダー業務 【開発ツール】 iQuavis、CATIA、VBA等 ②画像処理解析を用いた品質保証検査技術開発 ●燃料電池の品質保証技術の開発 ●画像処理技術開発(画像検査装置のプログラム開発) ●機械学習、深層学習を活用した製品品質解析/検査ツールの構築 ・プログラム開発を外部委託する際の、要求仕様整理、メーカーとの技術内容すりあわせ 【開発ツール】 Python HALCON gPROMS VBA 等 ※国内外の研究所・製作所、お取引先とのやりとりが多く発生いたします。 ※国内外の出張が発生いたします。 ※将来的に海外駐在の可能性がございます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

株式会社本田技術研究所

【お任せする業務内容】 自律移動作業ロボット(自動芝刈機(AWM)、自動搬送ロボット等)の知能化システム、ソフトウェア開発に関わる以下業務をお任せします。 ・知能化システム、ソフトウェアの要求仕様検討、アーキテクチャ設計、ソフトウェア実装、テスト ・オフロード環境の外界認識技術、移動経路、行動計画 ・プロの作業データから学習する作業の知能化 自律移動作業ロボット(自動芝刈り機(AWM)、自動搬送ロボット等)の知能化技術開発 ●LiDAR、GNSS、Radar、カメラを用いた自己位置推定、経路計画等の機能開発 ●センシングデバイスと、画像処理、AIを使用した外界認識・物体認識・領域認識の開発 ●上記各種機能を実現する知能化ソフトウェア・アルゴリズムの設計・実装・シミュレーション、テスト ●上記各種機能を実現するためのセンシングデバイスの要求仕様の抽出、開発 ●要件/設計検討および検証の高効率化のためのSILS/HILS環境構築 入社後は、新商品である自動芝刈機や自律移動台車、既存商品である小型ロボット芝刈機や除雪機の知能化システム設計、ソフトウェア開発、実機テスト等を開発チームのメンバーとして担当いただきます。 仕様検討時はお客様の要望要求獲得のため、現地調査や海外拠点含む事業部門との整合業務、実装段階時は外部ベンダー様とのやりとり、テスト・実証実験では実機チームと連携しながら専用テストサイトやお客様現場でのテスト実施などがあります。市場調査から新技術・新商品の提案を行い、先行検討から量産化に向けた開発ができる環境です。 ※国内外の出張が発生いたします。将来的に海外駐在の可能性がございます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 ※担当業務によって異なります。 ・C、C++、Pythonなどのプログラミング言語 ・ROS、OpenCV、Autowareなどのミドルウェア ・GitHub/JIRA/Confluenceなどのソフトウェア構成管理、プロジェクト管理・情報共有ツール ・MATLAB/Simulinkの設計、シミュレーション、Linux、Dockerなどの開発環境

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の実現に向けた、世界トップレベルのAI性能、省電力を有するカスタムSoCの企画・開発を行います。 ●将来技術(半導体/AI/ソフトウェア)調査、ユーザーニーズの予測や仮説に基づく、次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値に基づく、SoCの要求仕様書の作成(仕様設計・アーキテクチャ開発(ハード/ソフトウエア)) ●AI評価とSoC最適化仕様の検討、実設計と検証(機能/論理設計・検証(ハード/ソフトウエア)、物理設計(ハードウェア)) ●完成したSoCの機能評価/プロセスの構築(実機評価・使いこなし(ハード/ソフトウエア)、各種開発環境構築(ハード/ソフトウエア)) ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 プログラミング言語(C/C++/Python/tcl 等) RTL(Verilog/VHDL),System-C SoC開発のためのEDAツール全般

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキル/志向に合わせ詳細業務を決定します。 AIを実行するロジック半導体の省電力化と演算性能向上を目指し、以下研究開発をお任せします。 ーSoC向けAIモデル研究開発ー ・AI SoCに用いるAIモデルの調査および選定 ・アルゴリズム設計・実装・学習・最適化 ・AI SoC上での推論性能評価 ※様々な開発部門、お取引先様・共同研究先様と連携して業務を進めていただきます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 ●プログラミング言語(C/C++/Python 等) ●開発環境(Github/Docker/AWS等) ●ライブラリ(PyTorch/ONNX等)

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の実現に向けた、世界トップレベルのAI性能、省電力を有するカスタムSoCの企画・開発を行います。 ●将来技術(半導体/AI/ソフトウェア)調査、ユーザーニーズの予測や仮説に基づく、次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値に基づく、SoCの要求仕様書の作成(仕様設計・アーキテクチャ開発(ハード/ソフトウエア)) ●AI評価とSoC最適化仕様の検討、実設計と検証(機能/論理設計・検証(ハード/ソフトウエア)、物理設計(ハードウェア)) ●完成したSoCの機能評価/プロセスの構築(実機評価・使いこなし(ハード/ソフトウエア)、各種開発環境構築(ハード/ソフトウエア)) ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 プログラミング言語(C/C++/Python/tcl 等) RTL(Verilog/VHDL),System-C SoC開発のためのEDAツール全般

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 スマートフォンや生体情報を利用して、クルマのドアロック操作、解除やエンジン始動を実現するデジタルキー開発/新システム開発をお任せいたします。 ●要求仕様の策定、機能要件の明確化、整合 ●ECU/カメラ等のデバイス単体の妥当性検証 ●耐環境テスト(単体、実車)、各種法規テスト ●将来的な商品適用に向けた画像認識関連技術の研究・開発 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 Matlab, Simulink,TargetLink , CANape, CANoe, CANalyzer,PREEvision,JIRA/Confluence, オシロスコープ, Autosar,C言語, ホンダ専用ツール群, 一般的PCソフト( Excel, Powerpoint, Word ) 等

株式会社GROWTH VERSE

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。

株式会社GROWTH VERSE

●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。

株式会社プログリット

【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。

株式会社日立製作所

【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