データエンジニア(PyTorch)の求人・転職情報

【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方 【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト(シミュレーション、実車など) ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※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】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform 【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方

【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 市場でのシステム利用状況や弱点を早く正確に把握することが、競争力を高める鍵です。そのため、市場走行車両データやテストデータ、市場の声など多様なデータを収集・分析し、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発/ユーザーインザループ開発を推進します。 当部門は、この開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を担い、以下の業務を行います。 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善(データドリブン開発)や、ユーザーの声の継続的反映(ユーザーインザループ)を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画～実装～実現 尚、他部門や外部パートナーとの連携、海外拠点との共同研究・デモンストレーションなど、グローバルなやり取りも発生する場合があります。 ※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】　 ●言語: Python, SQL等 ●データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ●AWS: Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ●CI/CD: GitHub, Docker, CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。

●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築: 世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築: 収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築 また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング) データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス: データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが発生する場合があります。 ※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】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

【具体的には】　※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築: 　世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築: 　収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築 　また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング) 　データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス: 　データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが発生する場合があります。 ※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】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

●主にお任せしたいこと ①データ収集・パイプライン領域 ・各DBのデイリーミラーリング取込基盤の運用・改善(ジョブフロー再設計、取込時バリデーション、エラー通知の整合性改善、障害対応と再発防止) ・TROCCO・Cloud Workflows・Cloud Run を用いた非DBデータの取込パイプライン構築・運用 ・生成AIを組み込んだ、書式揺れに強い非構造データ取込パイプラインの構築 ・取込ソース追加のゼロデプロイ化(設定駆動化)など、DE運用工数を構造的に減らす自動化 ・Reverse ETL等の新しいデータ連携要件への対応と、取込基盤の適用範囲拡大 ②データモデリング・提供領域 ・4層モデリング設計方針に基づく staging / dwh(dim・fct)/ mart 各レイヤーのdbtモデル実装と、テストによる品質担保 ・BI(Looker Studio / Lightdash等)へのデータマート提供と、事業部のデータ活用支援 ・各種メタデータを統合的に集約したデータカタログの展開によるヒューマン・AIフレンドリーな意思決定支援の価値最大化 ・セマンティックレイヤーによる指標定義の実装 ・安定した指標提供におけるセマンティックレイヤー自体の費用対効果の技術検証、その他カタログなどのツール間の比較検証などのR&D活動 ・AIエージェント向けアクセス経路の整備やエージェント品質の継続評価・民主化に向けた仕組み作り ③運用・ガバナンス領域 ・GitHub Actions を軸としたCI/CD・自動デプロイ・規約lintの運用・改善 ・BigQueryの利用実態モニタリングとコスト最適化(FinOps)への参画 ・事業部からのデータ要望に対する要求・要件定義、スコープ合意からデリバリーまでの一連の対応 ・Claude Code等のAIエージェントを開発ワークフローに組み込んだ、エンジニアリング業務の生産性改善を通したDataOpsのエンハンス ・アクセス制御(列レベルマスキング・行レベルアクセス・個人情報カラムの自動特定)のdbt/Terraformによる実装 【チームの紹介】 ・全社・事業部でのデータ活用を支えるため、データ基盤の整備・運用、データマートの構築、BIツールの活用支援を担当 ・新データ基盤が本番稼働し旧システム群の停止が完了したことを受け、現在はdbtへの移行やセマンティックレイヤー・データカタログの整備を進め、より多くのメンバーが安心してデータを活用できる環境づくりに注力 ・社内のデータ民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析基盤の高度化にも取り組んでいる 【プロダクト開発環境】 ・インフラ:GCP, AWS ・プロジェクトデザイン:Miro, Figma ・利用言語やフレームワーク:Python, Go, SQL ・ドキュメント管理:Confluence, Google Drive ・チケット管理:Jira ・コミュニケーション:Slack ・コンテナ技術:Docker, Kubernetes ・Data Warehouse:BigQuery ・ETL:Cloud Functions, Dataform ・データコレクタ:Dataflow, Pub/Sub ・Database:Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB(Amazon RDS) ・構成管理:Terraform ・監視:Cloud Monitoring, NewRelic ・ワークフロー:Airflow ・CI/CD:GitHub Actions

月間2,300万PVを超える薬局・ドラッグストア検索予約サイトや350万ダウンロードを突破した電子お薬手帳等、シェア1位の複数B向けプロダクトを横断的に担当するデータアナリストを募集します。KPIツリー設計やログ設計、ユーザーの行動ログなどのデータ集計、分析に向けた仮説立てからデータ検証等の分析業務と、得られた分析結果から企画立案までを担当していただきます。 さまざまな手法でビジネス課題の発見・データ戦略設計・定量定性両面での仮説検証を行い、サービスの課題解決を推進していただきます。 【具体的な業務内容】 Healthcare × Data の最前線で、事業を動かす分析ドリブンな意思決定を支援 当社では、月間1,000万人以上が利用する医療系メディア・サービス群(お薬手帳アプリ、薬局の検索・予約サイト、検診予約等)を展開しています。 データアナリストはその事業の中心で、プロダクト改善・ユーザー体験向上・営業戦略・広告運用など、幅広い領域で分析知見を活かし、経営と現場をつなぐハブとなる役割を担います。 ・データ分析に関する施策立案・プロジェクト推進 ・BI( Tableau )ツールによるデータの見える化(レポーティング・KPIダッシュボード作成) ・SQL/Python 等を用いた大規模データベースのデータハンドリングや分析環境の整備 ・顧客行動やCVRデータからの課題発見と改善提案 ・エンジニアとの協働によるデータ基盤構築、データ分析基盤の整備、分析オペレーション改善、社内へのナレッジシェア

【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

【配属組織名】 研究開発グループ デジタルサービス研究統括本部　サービスシステムイノベーションセンタ　DXエンジニアリング研究部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 ミッション:社会イノベーション事業をシステム技術でリードし、社会・環境・経済価値を提供する 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 産業、流通、自動車、鉄道、医用機器、エレベーター、ストレージ、AI活用デジタルソリューション、金融システム、官庁・自治体システムなど、日立グループのソリューション・サービスを支える様々なシステムを対象に、その高機能化、高品質化などの研究開発に携わることができます。 https://hitachi-dx-engineering-research.github.io/ 【職務概要】 ソフトウェア工学の知見に基づき、日立グループの事業分野における革新を主導するための、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、業務の取り纏め者として、社内の関係者との関係を構築し、社内外の学習機会を活用するとともに、自身の経験や先行研究から積極的に学習していただき、自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す仕事です。 産業、流通、自動車、鉄道、医用機器、エレベーター、ストレージ、AI活用デジタルソリューション、金融システム、官庁・自治体システムなどに求められる、先端ソフトウェア・システムを強化する研究開発を担当頂きます。 技術開発戦略の策定、プロトタイピングを通じた技術開発活動、知財創生活動、学会活動を通じた社会への成果の還元など、幅広い活動の一部または全部に関わることができます。 【職務詳細】 ・「デジタルトランスフォーメーション」を実現するための最新のITシステム開発手法の研究開発 ・信頼性の高い高品質なAIや、AIを使ったシステムを開発するための技術の研究開発 ・ビッグデータやAIを駆使した最先端のソフトウェア開発技術の研究開発 ・セーフティ・クリティカルなシステムを開発するための効率的なプロセスと方法の研究開発 (研究テーマ例)協創型アジャイル開発手法、DevOps、クラウドシフト、開発プロジェクトリスク検知、プログラム自動修正、テスト自動生成/自動実行、AIソフトウェアのテスト・検証、プロセスマイニング、組込みシステム性能検証、開発KPI間の因果関係分析、モデルベース開発(Model Based Systems Engineering)、高安全システム開発(安全リスク分析、機能安全)、組込みソフトウェア実装技術、Over The Air技術、自動運転ソフトウェア、VRによるソフト構造可視化、量子ソフトウェア開発環境 【働く環境】 ・配属組織/チーム:10～15人程度の研究ユニットの中で、2～3人程度のチームを構成して各テーマについて研究開発を行います。 ・働き方:コロナ下では在宅勤務をベースに、必要に応じて出社、出張などを行います。 ※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。

プロジェクトの例 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さ んと多くご一緒しています。 大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・自社用データマートのゼロからの設計・ 構築 Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築および Redash/TableauでのKPI可視化 全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチュー ニング Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進 技術スタック(一部) AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag 分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce 言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux ツール: Slack, Notion, Google Workspace

【お任せしたいお仕事】 データエンジニアとして、SnowflakeやDatabricksを中心としたデータ活用基盤の構築・運用を通じて、お客様のDX推進を支援いただきます。 担当工程は、企画、要件定義～リリース・保守までと幅広く関わっていただくことができます。 データ基盤構築だけでなく分析や可視化・AI活用領域まで幅広く経験を積むことが可能なため、データエンジニアとしての市場価値を高めていくことができる環境です。 《具体的な業務内容》 ・SnowflakeまたはDatabricksを活用したデータ基盤の設計・構築 ・DWH/Data Lake/Lakehouseの設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理およびデータパイプラインの開発 ・SQLを用いたデータ加工・最適化 ・クラウドとのデータ連携基盤構築 ・BIダッシュボード向けデータモデリング ・データ品質管理およびパフォーマンスの最適化 ・顧客折衝、課題整理、データ活用に関する提案 ※従事すべき業務の変更の範囲:IT開発関連業務

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)

●業務概要 パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤構築をお任せします。 データサイエンティスト/アナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。 ●業務詳細 ・データ収集・連携 　└外部SaaS/業務システムなど異なるソースからのデータ取り込み 　└バッチ開発やストリーミング処理 ・データ基盤の設計・構築・運用 　└DWH・DB・テーブルの設計(SQL、スキーマ、パーティショニング) 　└クラウドインフラの構築(AWS/GCP/Azure)、セキュリティ・ネットワーク設定、コスト最適化 ・データ整備・品質管理 　└ETL/ELTパイプラインの実装(dbt、Apache Kafka、Apache Spark) 　└データモデリング(スタースキーマ・Snowflake)、メタデータ管理、データカタログ整備 ・データ品質監視 　└検査ルール、データガバナンスの設定 　└アラート対応、テスト設計 ・提供・可視化支援 　└分析用マートの提供、BIツールへの接続最適化・可視化(Looker、Tableau、Power BI) ・運用・信頼性 　└パイプラインの監視・障害対応・パフォーマンスチューニング 　└Gitによる変更管理 プロジェクト例 ●Databricksを用いたデータ基盤の設計構築 <業務内容> 　・Databricks上のデータ基盤の設計/構築/検証 　・SAPのテーブルをDatabricksに連携 　・S3のテーブルをDatabricksに連携 　・ストリーミングテーブルの実装、ジョブ作成 <技術> 　Databricks, PySpark, SparkSQL, PowerBI, Git ●dbtを用いたETL、データパイプライン構築 <業務内容> 　・データパイプライン構築、フロー図作成 　・Bigqueryからのデータ抽出、データマートの設計・開発 　・ワークフローの監視 　・バッチ処理開発・運用 　・Tableauダッシュボードの設計・構築・運用 <技術> 　GCP(Bigquery,GCS), dbt, Tableau, Git

当社は「農業×AI」「IoT×社会課題解決」をテーマに、自社製品 e-minori を中心とした次世代のソリューション開発を進めています。 AI-Lab では、防犯カメラや作業支援システムなど、社会の安全・効率化につながるプロダクトをゼロからつくり上げており、研究開発と実装の両輪を回せる環境 です。 当社の自社製品開発部隊である "AI-Lab" のエンジニアとして、下記業務に携わっていただきます。 ■e-minori 設計開発エンジニア　https://www.e-minori.info/ AI分野 ●業務内容 ・AIモデルの自己設計と評価 ・AI環境制御を"e-minori"に組み込むためのシステム設計開発 ・AI環境制御が正常に動作しているかを検証・改良(機構設計含む) ・AIや画像処理技術による防犯カメラや動作チェックの仕組み アプリ分野 ●業務内容 ・smart e-sagyo の原理試作、量産試作 ・スマートフォンアプリ開発 ・e-minoriおよび新製品のメンテナンス 機電分野 ●電気電子系 ・回路設計 〜パターン設計 〜基板作成 ・組み込みプログラミングの知見 ●機械系 ・内外装に構造設計、仕様を決定 ・屋外設置物、耐候性構造物の知見 お客様が要望のある機能を実現するにあたり、新製品開発のため、機械・電気・情報全般の開発にも携わっていただきます。 チームへの合流後、大まかな業務の分野分けは行います。 基本的には担当分野はあるものの、その他の分野もできるフルスタックエンジニアを目指して頂きます。