機械学習・データ活用 研究開発（R&D）エンジニアの求人・転職情報

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。

【お任せする業務】 ・UFSのFW/システム評価 【具体的な仕事内容】 UFSファームウェアおよびシステム評価の実務リーダーとして、単なる検証作業に留まらず、以下の広範なエンジニアリングおよびリード業務を担っていただきます。 1.製品仕様の共同定義と評価戦略の立案: FW開発チームとの緊密な協業を通じ、仕様検討段階から品質の作り込みを推進。評価の観点から仕様の妥当性を精査し、最適なテストシナリオを策定する 2.評価プロジェクトの全体完遂に向けたマネジメント: 製品リリースまでのマイルストーンに基づき、評価スケジュールを策定。リソース最適化とリスク管理を行い、プロジェクトを完遂に導く。 3.高度な不具合解析と品質改善のリード: UFSデバイス実機における複雑な不具合事象に対し、ログ解析や再現実験を通じて根本原因を特定。開発へのフィードバックから修正後の改善効果確認までを一貫して主導する 4.自社独自の評価インフラ開発: 評価用ボードの設計、ドライバ作成、周辺機器の開発など、ハード・ソフト両面から検証環境をゼロから構築・高度化する 5.AI・統計を用いた評価プロセスのDX推進: 膨大なテストデータの解析にAIや統計手法を導入し、異常検知の自動化や評価効率の劇的な向上を実現する技術開発を牽引する [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】　 必須:Windows 推奨:Python/Linux/C++/Perl など

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。 テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。 コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。 AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。 ●ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ●ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポーティング ●ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ●最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ●自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み ※過去事例:クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る

● 募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーーーーーーーーーー 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 ●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。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●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

下記いずれかのテーマの研究開発を担当していただきます。 〇エネルギー需要予測 ・ディープランニングを用いて解析してますが、精度向上が必要となっています。 新たなアイデア創出による精度向上を目指したシステムの研究開発 〇設備の異常検知・故障予測 ・多くの時系列データを解析し、基準点(正常値）からのずれを解析する（MT法）ことで、設備の故障時期を予測する目指したシステムの研究開発 【開発研究の概要】 ・エネルギー需要予測、設備の異常検知・故障予測の研究が中心となります。 ・顧客の要望に合わせ様々な課題解決に向けた開発をご担当いただきます。 ・制御、監視等のシステムと連携して、より高効率な制御システムを構築することで、当社のサービス事業に寄与する研究開発を行っていただきます。 【キャリアプラン】 ・入社後、ＯＪＴを中心とした研究開発に従事していただき、スキルの向上とともに、後進の指導を含む開発プロジェクトを手がけていきます。 ・スキル向上として中途入社者に対応した研修・教育プログラム(主に内線工事)があり建築設備等の技術の習得が可能です。 ・電気工事士や技術士など、幅広い資格取得への支援制度、報奨金が充実。技術者の成長を支援しております。

【研究内容】 深層表現学習の基礎・応用に関する研究開発。 世界モデルを中心に、より賢い機械を実現する、また知能の原理を解明するための研究開発を広く行っています。 外界をモデル化する基礎的な方法論の構築、あるいは自然言語処理やロボティクス領域での研究推進を担っていただきます。 研究テーマの例は下記の通りですが、これに縛られず、世界モデルというコンセプトに共感して主体的にテーマを設定できる方を広く募集します 例) 深層生成モデル (VAE, GAN, Flow, 拡散モデル等) 自己教師あり学習 大規模モデルの構築 深層学習の基礎研究(宝くじ仮説、ネットワークアーキテクチャ探索等) 強化学習・ロボティクス(特にシミュレータを活用した方策の獲得、実世界転移) 自動運転に関する画像認識技術(特に動画認識、動画予測等) 自然言語処理・意味理解(特にTransformerなどの最近の進展に関する研究、マルチモーダルデータの活用等) 【業務内容】 機械学習×脳・神経科学(NeuroAI分野)からの知能に関する研究・開発

業務内容 生化学自動分析装置、免疫自動分析装置、検体検査自動化システムの設計開発を担っている、設計部 開発設計グループにてソフトウェアエンジニア業務をお任せします 【入社後お任せする業務】 ・装置の制御ソフトウェア設計(機構制御/デジタル・アナログ信号処理) ・システム制御ソフトウェア設計(情報制御/DB制御/GUI制御) ・サービス・ソフトウェア設計(データ解析システム/機械学習) ・各種研究開発ソフトウェア設計(ロボット制御/画像処理/AI) ※取り扱い製品例 ・免疫自動分析装置 └血液中の腫瘍マーカー、ホルモン、感染症などを検査する免疫自動分析装置です。コンパクトなボディと高いパフォーマンスに加え、優れた操作性を持ち、世界中の医療機関で活躍しています。 ●変更の範囲:会社の定める業務 使用言語・環境 ・プログラミング言語:C、C++、C#、MATLAB、Python ・開発環境:eclipse、cygwin、Visual Studio等 ・OS:T-Kernel,VxWorks,Windows 組織のミッション 〈企業ミッション〉 ・開発設計機能強化による新技術・製品の開発 ・コンプライアンスの徹底、安全・安心な企業風土の醸成 ・人財育成と働き方の多様化対応 ・地域との連携・貢献 〈部署ミッション〉 ・新規開発による事業の価値の創出と事業強化 ・ヘルスケア事業の開発効率向上、品質向上、安定生産への貢献 働き方 ・フレックスタイム制(コアタイム無) ・在宅勤務可 ・残業:月20～30時間程度 想定されるキャリアパス 入社後、医用製品の設計・開発に携わり、製品の品質向上と新技術の導入を推進していただきます。数年の経験を積んだ後、プロジェクトリーダとしてチームを率い、管理・推進する役割を担っていただきます。 その後、設計部全体の戦略策定や技術革新の推進を担当するマネージャー職に昇進し、最終的には設計部門全体の統括責任者として、組織の成長と技術力の向上をリードしていただくことを期待しています。 ※個人情報の第三者提供 グループ募集を実施している事から、個人情報を各社へ提供致します。 予めご了承頂きますよう、お願い申し上げます。 <提供先> ・株式会社日立ハイテク ・株式会社日立ハイテクフィールディング

【募集概要】 JR西日本グループ全体のデータ駆動型経営(DX)を技術面から支える、横断組織のマネージャーを募集します。 本ポジションは、特定の事業部を支援するのではなく、全社で利用する「データの土台(基盤)」や「分析のルール・標準」を整備し、組織全体のデータ活用レベルを引き上げる「技術のハブ」としての役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 「技術開発・先行導入」の観点から、以下の業務を遂行いただきます。 ●技術力向上と成果のアセット化: データサイエンスのケイパビリティを持つメンバーの技術力底上げ、共通ライブラリの開発、R&D 活動を通じビジネス成果の技術的な観点からのアセット化の推進。 ●ピープル・組織マネジメント: 技術志向の強いデータサイエンティストの育成、キャリア支援、チームビルディング、および組織マネジメント。 ●技術的課題解決と推進: 全社的なデータ活用における技術的課題を特定し、その解決に向けたロードマップの策定と進捗管理。 ●社内外との技術連携・調整: 新しい技術基盤の構築や技術導入に伴う、JR 西日本本体、IT 子会社、外部 SI ベンダーとの技術的な合意形成と連携。 【技術スタック】 ●言語・フレームワーク ・Python(pandas / polars を用いたデータ加工・分析) ・PySpark(分散データ処理の運用) ・FastAPI / Flask(API開発・運用) ・pytest(テスト設計・運用) ●データベース / SQL ・複雑なクエリ設計(window関数を用いた時系列データ処理・順位付け) ・WITH句(CTE)を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 ●クラウド ・Azure(Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク) ・GCP(BigQuery / Gemini API) ・AWS(S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell) ●データ基盤 / ワークフロー ・Databricks(コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps) ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte(データパイプライン構築・運用) ●インフラ / DevOps ・Docker / Terraform(IaCによる環境構築) ・GitHub(バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用) ●開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot

評価ソリューション開発部において半導体用計測検査装置のアプリケーションソフトウェア開発を担っていただきます。主に検査・計測装置が出力する画像やデータを活用し、顧客に価値を提供するソフトウェアの開発を行います。顧客の業務を理解して課題を推定し、顧客と共にスピーディーに課題解決を行うやりがいのある仕事です。 顧客の製品開発のために当社製品でどのようなことができるか、どのようなアプリケーションを搭載したら顧客ニーズにマッチするのか等、顧客の開発プロセスに合わせたソリューション開発、創生や技術の方向性の見極めを行います。実際に顧客課題を解決するアプリケーションソフトウェアの開発を行います。 【職務詳細】 米国、中国、台湾、韓国をはじめとした大手半導体メーカーやパワーデバイスメーカー等で稼働している当社装置が顧客の課題解決に貢献できるよう、 ソフトウェアの開発を行います。担当する業務によって、ニーズ・課題を顧客にでヒアリングし、課題解決に向けたアプリケーションの創生を行う場合と、 画像や計測データを用いた測長やパターン認識等のアルゴリズム設計・実装を中心に業務を行う間合いがあります。 【開発環境】 言語: C, C++, C#, Python, Rust, TypeScript 環境: Linux、Windows 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル 【開発の流れ/棲み分け】 顧客となる半導体メーカーや、自社現地法人からの要求やニーズを聞き取り、要件定義、仕様レビューを行い設計仕様書を仕上げます。 実装、単体テスト、実機テストを行い、品質保証部門による認定を受けて製品化します。 新製品開発の過程では、顧客との共同開発を行い場合が多く、短期間でプロトタイプを実装、提供して評価とフィードバックを受けながら仕様を固めていくアジャイル開発手法も適用します。 【プロジェクトに関して】 1回納入して終わりではなく、継続サポート型のソフトウェアである特性上、機能追加を順次行っていきます。 また、提供サイクルについては短いもので1か月、大半は半年～1年ほどとなります。 【補足/先端技術導入に関して】 画像処理、データ処理については、AIや深層学習などの先端技術の導入を積極的に推進しております。 開発業務の生産性向上、業務効率改善を目的として、生成AIなどの技術導入も進めております。

<入社後の担当領域> コネクティッドデータ蓄積及び外部提供のためのモビリティサービスプラットフォーム開発プロジェクトの推進 ・プロジェクト推進 目的・スコープを整理し、ステークホルダーと要件のすり合わせを行いながら、プロジェクト計画を策定。 課題・リスクを早期に把握し、関係者を巻き込みながら解決策の検討・実行を推進する。 ・プロジェクト管理 プロジェクト計画をWBSへ落とし込み、日次・週次で進捗を管理し、遅延の早期把握と解決に向けた調整を行う。 ●業務の範囲: (雇入れ直後)会社の定める業務 (変更の範囲)会社の定める業務

<入社後の担当領域> ・ヒューマンセンシング研究 画像処理/解析、データマイニング、機械学習(ニューラルネット、基盤モデルを含む)によるヒト理解とシーン理解を統合させた新しいアプリケーション創出/HMI技術の研究開発 ・AIロボティクスに関する研究 ・自律型移動体に関する研究 上記いずれかの研究リーダ ・社外コラボ先(大学,スタートアップ企業等)との協働 <使用言語> Python、PyTorch、Codex、JavaScript、C++など

所属部署:FPTオートモティブジャパン事業本部(社内通称:FA) 【業務内容】 ADASおよび自動運転(AD)システム開発における技術リーダーとして、以下の業務を担当していただきます。 【技術的リーダーシップ・開発】 ●SYS-02~SYS-05 におけるシステム開発活動の主導 ●コンセプト立案、アルゴリズム設計、テストシナリオ・検証戦略の策定 ●実験の実施およびデータ分析を通じたシステムの最適化 【プロジェクト・チーム管理】 ●システム開発チームのリードと技術支援・育成 ●開発スケジュール管理、タスクの割り当て、成果物の進捗管理 ●アプリケーション開発、ハードウェア、システムエンジニア等との部門横断的な連携 ●ASPICEに準拠した開発体制の整備・推進 【コンプライアンス・品質保証】 ●ISO 26262(機能安全)および自動車業界標準への準拠 ●SYS-02~SYS-05に関する技術ドキュメントの管理

データソリューション部門の事業拡大に伴い、AI画像系(認識・分類・生成・予測、マルチモーダル含む)サイエンティスト・エンジニアを募集いたします。 画像データとAI技術を組み合わせて顧客の多様な課題を解決する役割であり、特に生成AIやマルチモーダル領域の最先端技術に触れながら、社会や産業のイノベーションを推進できるポジションです。 顧客との技術的・ビジネス的なコミュニケーションを通じて、提案から開発、交渉まで幅広いスキルが求められますが、成長著しいAI画像分野で自らの専門性を高め、顧客のビジネス価値向上に貢献したい方に最適な環境となります。 ●カメラや衛星等の画像データを中心に、対象物の学習・認識・分類・予測等の要素技術を活用したAI/CV分野の研究および開発業務 ●顧客からのAI画像系プロジェクトのニーズ拡大に対応し、先端技術を用いたソリューションの提供 ●生成AI領域では、image2text、text2image、video2sound、text2vidなど、マルチモーダルなアプローチを含む研究・開発業務 ●顧客からの技術的な要件を短期間でブレークダウンし、提案スライドの作成、FPTの技術特徴や他社との差別化の説明、スケジュールや見積書作成、交渉・折衝、Q&A対応等 ●CVPR、ECCV、ICCV、SIGGRAPHなど国際会議や、IEEE Transactions、ACM Transactions、Nature、Science等での論文投稿 主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

データドリブン経営の推進がミッションです。 エンドユーザーが利用するためのデータ整備、データ・AI利活用のための環境整備と、環境を使っていくユーザーに対してのスキルアップの機会を提供します。 下記①、②が主な業務となります。 <①ビジネスサプライ事業のデータ分析基盤構築・運用・利活用促進> 1.データパイプラインの開発・運用 様々なデータソースからデータを収集し、データ分析基盤に連携し、ビジネスユーザーに提供するまでのETL/ELTパイプラインの構築 2.データ分析基盤内のデータ管理 データウェアハウスの設計・構築・運用、データの正確性・一貫性を保つためのデータ品質管理 3.データ分析AIエージェントの提供 データ分析基盤において、セマンティックレイヤーを整備し、それを活用するためのAIエージェントを開発し、エンドユーザーに提供 4.データ分析基盤の設計・構築・運用 ビジネスユーザーと協力しながらデータ活用による課題解決や価値創造につながるユースケースの実現とそれを可能にするデータ環境の整備 5.データ分析環境の提供 ビジネスユーザーやデータアナリスト・データサイエンティストが効率的にデータを分析するためのBIツールやAI環境の整備 <②コクヨグループとパートナー企業へのデジタルスキル向上支援> 6.KOKUYO DIGITAL ACADEMYでの技術支援 AI・IT・データに関する知識の獲得とスキル向上を目的としたプログラム(講座と実践)のテクニカルサポート 【部門について】 <データドリブン推進ユニット> データドリブン推進ユニットは2023年5月に発足し、コクヨ内でデータとテクノロジー利活用において最先端を走るチームです。 私たちは、開発とユーザーサポート活動のスピードと質を継続的に高めるために、アジャイル(スクラム)手法を導入しています。 2週間を1スプリントとし、スプリントプランニング(計画)、スプリントレビュー(成果確認)、レトロスペクティブ(振り返り)のサイクルを回しながら、日々の業務に取り組んでいます。 <組織構成> ①データテクノロジーグループ:ユニット長兼グループリーダー1名、メンバー2名(データエンジニア、データサイエンティスト) ②データアナリティクスグループ:グループリーダー1名、メンバー3名 他、コクヨの人材プログラムである「20%チャレンジ(全工数の20%を社内複業として別ミッションに充てる)」で参画しているメンバーが4名所属 【ビジネスサプライ事業について】 配属先となるビジネスサプライ事業は、文具や家具にとどまらずオフィスで使うものをトータルでお届けする流通事業を担っています。ニーズに合わせてサービスを多角化させながら、オフィス用品購入の効率化と販売店側の受発注業務の効率化をサポートしています。EC購買のニーズが高まっている法人向け通販市場をベースに継続的な事業拡大を目指しています。

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。 プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・Embodied AI / VLAの研究開発 　ｰEmbodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装 　ｰ模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価 　ｰ実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性) ・学習データ収集・データ基盤整備 　ｰ実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新 　ｰデータ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計) 　ｰ合成データの作成戦略作りおよび活用 ・シミュレーション環境構築 　ｰ物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む) ・評価・ベンチマーク設計 　ｰタスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計 　ｰオフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング 　ｰデータ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化 ・プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫) プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み 　ｰプロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進 　ｰ導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　ｰ技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　ｰメンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　ｰ技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 　・AI、機械学習、3次元データ(SLAM)に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行います 　・エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心です 　・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です 　・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます 　・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます 　・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています 　・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 　・課題定義(顧客課題の整理・要件の明確化) 　・技術提案(解決に向けたアプローチの検討・提案) 　・技術検証(アルゴリズム開発や実データを用いた検証) 　・成果報告(検証結果の取りまとめ・次フェーズの提案) 　・技術雑誌や論文の執筆など ●入社後の業務 　社内で請け負っているPoC案件に従事していただきます。 　　・技術提案 　　・技術検証 　　・成果報告 　社内での経験を積んだのち、顧客折衝(課題定義、見積もりなど)も行っていただきます。 　また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 　その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●眼底検査装置への先端技術導入 　□概要 　　AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 　　セグメンテーションAI技術を使用し、眼底画像の自動色分けAIモデル開発を行っています。 　　また、生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 　□開発環境 　　OS:Windows10 　□開発言語、技術:C++、Python、CUDA 　□関連技術:DeepLab V3+(セグメンテーション) ●リサイクル選別機開発 　□概要 　　AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 　　複数種類の物体をラインカメラで撮像し、物体検知にて判別を行うAIモデルを開発しています。 　　判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 　□開発環境 　　OS:Windows、Ubuntu 　□開発言語:Python、C++、CUDAなど 　□関連技術:DeepLearning(物体検知) ●CutPaste手法の高度化による精度改善 　□概要 　　既存手法をベースとした、アルゴリズム改造による精度向上検証案件です。 　　論文調査から手法検証までを対応しています。 　　こちらは大学との産学連携案件であることも特徴です。 　□開発環境 　　OS:Ubuntu 　□開発言語:Python 　□関連技術:CutPaste、DeepLearning、異常検知 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。(ダウンロード可能) ●開発事例集 　・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf 　・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化するビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能(AI)技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 求人の概要 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、AIエンジンの実行プラットフォーム、データマネジメントプラットフォーム、新しいAIソリューションに必要なアーキテクチャ全体の調査・企画・研究・開発・ビジネス実装がミッションです。 業務の詳細 - AI/機械学習モデルを用いてビジネス改善をもたらす新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、AIエンジニア/AIアーキテクトとして従事していただきます。AIの実行基盤やアーキテクチャの設計・構築を中心に、AIソリューション研究開発活動全体を支える業務です。 - 研究開発は、グループ各社や外部の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的・自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして迅速に課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと協議しつつソリューションを作り上げることがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーを活用した顧客企業の課題解決ソリューションの研究開発 - 顧客折衝、企画、プロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用) - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、各メンバーがそれぞれの強みを活かしてチームでプロジェクトを遂行します。入社後はご経験や強み、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定します。 具体的な担当案件の例 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - グループ企業におけるAIシステムの研究開発、構築 - グループ外の企業向けAIプロダクト研究開発 - 金融業界向けAIプロダクト - 通信業界向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発 - 研究開発成果の社外発信(講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など) - 社内のシステムエンジニアを対象としたAI教育と育成 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。また、ご入社後もポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

当社のマルチモーダルAI技術全般をリードするAIエンジニアとして、最先端モデルの研究・開発・PoCを担当いただきます。 ・マルチモーダル機械学習におけるアルゴリズムの調査・検証および個別ドメイン向けカスタマイズ・追加学習 ・テキスト、画像、音声等の異種データを統合した独自データセットの構築 ・先進的なAI技術のビジネス展開に向けたプロトタイプ開発および事業部連携によるPoC ・研究成果の知財化(特特許化)および査読付き国内・国際学会での論文発表 【開発環境】 ・言語:Python(PyTorch、Transformers、FastAPI 等) ・クラウド:Microsoft Azure(Container Apps、GPU workload profile 等) ・ツール:Docker、GitHub、VS Code、Jupyter ・データ:動画(YouCook2等の公開データセット、独自収集データ)、音声、センサ時系列データ 【研究支援】 ・GPU計算資源(クラウドGPU利用可) ・論文執筆・学会参加費用の会社負担 ・関連書籍・オンラインコースの受講支援 ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

●電波信号を用いたアルゴリズム開発 ・Wi-Fi CSI(Channel State Information)を活用した非接触型の人検知・行動解析 ・電波強度・位相情報を用いた高精度屋内測位アルゴリズムの構築 ・ワイヤレス給電の最適化制御(ビームフォーミング制御の高度化等) ●センサ信号を用いたアルゴリズム開発 ・IoTセンサの時系列データを用いた電力需要予測モデルの構築 ・人流データを用いた小売店舗での需要予測 ●PoC(実証実験)のリード ・顧客環境での実験設計、環境構築、データ取得 ・データ解析およびアルゴリズムのチューニング ・顧客への技術提案および改善提案

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

情報科学を活用した異常検知に関する技術研究、ソフトウェア ●職務内容 自社製品/自社サービスの開発 新たな防災設備の開発に携わるやりがいの大きい仕事です! 画像処理などのICT技術を活用したセンサ機器の研究開発をご担当頂きます。 ①「画像処理火災検知システム」の製品開発等 ②「異常検知システム」の製品開発等 ③ その他、各種防災システムの製品開発 ●具体的には 画像処理等、データサイエンスを活用したセンシング機器、およびネットワーク経由でデータを解析するシステムの技術研究～先行開発業務を中心にお任せします。 従来からの防災設備の枠を超え、プラントやインフラなどの重要設備を監視する異常検知システムの新技術を研究開発しています。

人工衛星画像処理システムの開発として要件定義からシステム設計・試験・運用です。またソリューション事業の開発として企画・POCのためのソフトウェア試作からPOC評価担当頂きます。 【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。 ≪具体的には≫ 当社開発人工衛星が取得する高精細な画像データを、地上で解析・活用するための高度な信号処理システムの開発を担って頂きます。開発は、当社衛星開発部門やセンサ開発部門など、社内の多様な専門チームと連携し、提案段階からシステム設計・開発まで一貫して関わることができます。 また培った技術を活かし、金融・インフラ・官公庁など、幅広い業界のお客様へソリューション提案にも力を入れています。アイデアと技術を社会のさまざまな課題解決に結びつけていきながらビジネスを展開することも経験できます。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・python、MATLAB 等を利用した業務経験(必須ではない) ・情報処理技術者資格、G・E検定、クラウド資格(必須ではない)

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

●本ポジションの役割 Forward Deployed Engineer(FDE)は、顧客の現場とGRIDの技術をつなぐポジションです。 顧客の業務現場や意思決定の場に入り込み、現場責任者・業務担当者・経営層と対話しながら、業務の構造、制約条件、意思決定の難しさを理解します。そのうえで、数理最適化・AI・データ分析・システム開発の知見を用いて、解決すべき課題を定義し、解決策の仮説をプロトタイプとして形にしていきます。 受注前は、顧客理解、課題仮説の構築、簡易プロトタイプやデモの作成、PoCテーマの設計を担います。受注後は、プロジェクトチームと連携しながら、本開発・プロダクト化・運用定着に向けた橋渡しを担います。 ●仕事内容 技術共創室のForward Deployed Engineerとして、以下の業務を担当いただきます。 ・顧客企業の現場責任者、業務担当者、経営層とのディスカッション ・顧客の業務プロセス、意思決定プロセス、制約条件、現場課題の理解 ・顧客自身がまだ言語化できていない課題や改善余地の発見 ・顧客業務を数理最適化、AI、システム開発の観点から構造化 ・Python等を用いた簡易プロトタイプ、デモ、モックアップの作成 ・PoCテーマの設計、検証観点、成功条件の整理 ・エンジニア、PM、コンサルタント、営業と連携した本開発・プロダクト化への橋渡し ●働き方 ・CTO直下の技術共創室に所属いただきます。 ・リモートワークを基本としつつ、顧客訪問、現場理解のために出張が発生する場合があります。 ・顧客の現場に深く入り込むポジションですが、常駐型の働き方ではありません。 ・顧客理解、課題発見、プロトタイプ開発、PoC設計、本開発への橋渡しを、社内外のメンバーと連携しながら進めます。 ・裁量労働制またはフレックスタイム制を想定しています。

機械知覚機能を支える先端AI技術の研究開発(Ex. 学習効率化)を担当いただきます。 主に、画像認識、マルチモーダル生成AI、機械学習方法論・理論といった専門性にもとづいて、テーマを決定します。 ●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

企業のDXを支援するために既存ツールやスクラッチでの開発支援を行います。 例えば、最近トレンドとなっているAWSクラウドサービスをフルに利用したWebアプリケーションを開発しています。 AWSやAzureサービスは様々な機能を提供しているため、従来の開発とは異なり、お客様のコストメリットや自社の開発効率を意識したノウハウが必要となります。 そのノウハウを社内で学んだ後、昨今トレンドであるVue.js、React、Python、TypeScript、Java、C#、スマホ対応言語などを用いてスクラッチ開発を実施して頂きます。 開発環境 ●インフラ(クラウドサービス):AWS、Azure など ●OS:Windows 系、Linux 系 ●ミドルウェア(DB):SQLServer、Oracle、PostgreSQL ●開発環境: GitHub、Slack、Teams、BackLog ●使用言語: java、JavaScript、C#、.NET、Vue.js、React、Python、TypeScript、スマホ対応言語 プロジェクト事例 全行程に亘って内製化を支援「大手部品メーカ/営業管理システムの開発」 お客様は旧システムをMS社/Dynamics 365に切り替えることを決定し、これにより営業管理システムもDynamics 365 Customer Engagement (Dynamics CE)で実現しようとしております。 本事業は市民開発により、「社員のスキルアップ」と「開発のコストダウン」を目的としており、 全工程にわたってその内製をご支援しております。 教育時には、お客様の業務に合わせた教材をご用意し、分かりやすさを追求しました。また、要件定義では現行業務とDynamics CEのフィット＆ギャップをお客様と共に検討し、要件定義書を作成しております。開発時には、お客様と豆蔵が開発する範囲を両社で考慮し、お客様にとって無理のない役割分担を行い、内製支援を行っております。なお、保守時にはメールとWeb会議をベースにした技術サポートも行っております。 経営の見える化、売上/機会損失の大幅削減に寄与「有名お菓子屋/データ統合によるWebアプリの開発」 お客様はシステムの全面的な刷新を考えていたが、ヒアリングの結果、数億円以上かかるERPの導入は予算的に難しい状況であることがわかりました。 そこで、AsIs＆ToBe業務フローを作成し、既存システムを有効活用する考え方の元、以下の２つの提案をし、採用していただきました。 ① 経営の見える化（データ統合、加工、表示） ② 売上/機会損失の大幅削減（新業務） 本件は会社全体のDX化を意識したステップ論の提案から始まります。 データの活用が勝負の分かれ目と考え、まずはデータを統合し、その後次のフェーズからは予算に基づいて『需要予測』を実施するような提案を行い、お客様に喜んでいただいています。また、Webアプリの開発・運用コストを削減するためにAWSサービスを積極的に活用しています。具体的には、クライアント側の処理はVue.js、TypeScript、JavaScriptで開発し、サーバ側はデータ保管的にJavaで開発するなどしてAWSの運用コストを削減しています。 製造業のデジタル変革に寄与「メーカー向け見積りアプリの開発」 新規事業発足時からサポートしている製造業のお客様から、業務DX化のご相談をいただきました。 見積依頼への対応が属人化しすぎており、対応できる社員がいないと見積が出せず困っている、機会損失にもつながっており対応は喫緊の課題とのこと。 そこで、専門知識がない方でも、誰でも簡単・迅速に見積もりが行えるWebアプリを提案、お客様からの了承を得た後は、スピーディーに開発を進め、事業課題の解決に貢献しました。 DX事業では、約３か月のスパンで新規機能をリリースするようなサイクルを採用し、市場のご要望を迅速に反映するスピードを重視しています。また、開発では様々なご提案を実施しており、クラウドにはAWSを利用し、クライアントアプリにはVue.jsとJavaScriptを使用し、サーバアプリにはJavaを用いて開発を行っています。

●組織ミッション ・ソフトウェア技術部 防衛事業及び宇宙事業に関わるソフトウェアの開発 ・技術第五課 人工衛星を管制する地上設備ソフトウェア(※)の開発 (※)衛星の運用立案、撮像指示、画像処理等を行うソフトウェア 業務内容 地上設備システムとは、衛星のミッション遂行のサポートを地上から行う業務システムを指します。我々は、宇宙空間での衛星運用を地上でシミュレーションして計画立案し、衛星の動作を指示するソフトウェアや、宇宙空間でのミッション遂行後、地上にダウンリンクしたミッションデータを処理・解析する業務システムソフトウェアを開発しています。職務内容は、顧客へのGPU、クラウド、AIなどの最新ソフトウェア技術を使用した仕様提案、PoC、要件定義等の上流設計、ソフトウェア開発(設計・製造・試験)になります。ご経験に応じて、仕様提案、PoC、上流設計および開発プロジェクトの取り纏めをお任せいたします。 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。 具体的には ・AI,クラウド,GPUなどのソフトウェア技術を活用した調査研究およびPoC(Proof of Concept) ※人工衛星画像の画像処理・解析技術、地上設備システムの自動異常検知・運用解析等 ・顧客(官公庁)要望のリサーチ、提案・調整(仕様/予算等) ・ソフトウェア開発における上流設計 ・ソフトウェア開発におけるQCD管理等マネジメントや開発リード ・製品据付・納入立会 ※人工衛星や地上設備の知識は必須ではありません。 ※ソフトウェア開発は協力会社と連携しながら進めていきます。 ※開発期間としては新規案件で5年程度、サブシステム等の改修案件で1年程度が基本となりますが、近年は開発期間はより短縮しております。 ※顧客納品前に関東圏中心に出張が発生するケースがございます。 <入社後の活躍イメージ> 【～入社後3か月】 ご経験に応じて一般的なソフトウェア開発の教育・研修等を受けていただきながら、指導担当者のOJTで当社の規定・基準や開発環境を学んで頂きます。 【～入社後6か月】 実際のソフトウェアに触れていただきながら製品の概要や開発プロセスを理解すると共に、仕様書、設計書、お客様との調整資料等を用いて製品ドメイン知識の習得も少しずつ進めて頂きます。 【～入社後1年】 ソフトウェア製品および開発プロセスをしっかりと理解したあかつきには、関係部門との作業調整や製品ドメインの知識を用いたお客様との仕様調整、上流設計にも関わっていただき、コミュニケーションや仕事の幅を広げて頂きます。適性によっては技術提案やソフトウェア開発のマネジメントもお願いするかもしれません。 【～入社後2年】 チームリーダーのもとで、小～中規模プロジェクトの中核的なエンジニアとして、仕様調整、技術提案、上流設計、ソフトウェア開発のマネジメント等の主担当としてご活躍いただきます。 ※設計やマネジメント技術について、当社が用意する技術講座でも学ぶことができますので、積極的に活用して業務のキャッチアップに加え、スキルアップに取り組んで頂きます。業務と並行してソフトウェア技術力向上のためのテックコミュニティに所属してもらい、AI等の新技術の習得に日々励むこともできます。 ●使用言語、環境、ツール 使用言語: Java, C, Python等 OS: Linux,Windows等 開発環境: VSCode,Github/Gitlab等

・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計 ・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証 ●チームの雰囲気 • データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わりながら、プロダクト価値を最大化することを重視しています。 • メンバー同士の距離が近く、技術的な議論も活発で、役職や職種を問わず、フラットかつオープンなコミュニケーションが根付いています。 常に最先端の技術開発を行うため、東京大学、神戸大学、早稲田大学、慶応大学の経済学の教授陣を含めたR&D定例MTGが週次で開催されています。

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrityや、2030年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方で、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 また、AI Transformationを推進していくために社内業務では Copilot を中心にAIを活用し、各プロジェクトではCopilotに限らず、ベンダーフリーで顧客へ価値を提供しています。顧客への価値提供を行うために、AIを正しく使いこなすためのリテラシー教育・基礎研修を社内で体系的に提供し、2025年度は延べ1.4万人の社員がAI研修を受講しています。 さらに、より高度な価値提供に向けてAIスキルマトリクスを定義し、研修内容もテクノロジーの進化に合わせて随時更新しています。 特にソフトウェア開発においては、GitHub CopilotやDevin・Claude CodeといったAIエージェントを操作できる環境を用意し実際に触れることで、 ハーネスエンジニアリングが行える人財を開発していきます。また、新たに公開されたAIエージェントは性能や操作感を適宜検証し必要に応じて操作環境を提供していきますので、最新のAIエージェントを操作いただくことも可能です。 人財の創造を重視するAKKODiSの企業理念に基づき、AI時代だからこそ人財の存在価値向上を推進しています。 (雇入れ直後) ●お任せしたい業務 ・大手重機械工業メーカーにて、防衛航空機の製品設計開発プロジェクトにおけるソフトウェア(AI)開発業務 以下の業務のいずれかを担当していただきます。 ・防衛航空機開発におけるプロジェクトマネジメント支援業務:お客様への提案、折衝、構想検討や担当機種、もしくは領域のプロジェクト管理、課題管理などの支援を実施 ・防衛航空機搭載システム(人工知能)開発のソフトウェア開発・試験検証 ・防衛航空機の将来検討のための先進AI研究開発業務 ・上記の設計業務にプラスして、AKKODiSのチームメンバーやコンサルタントと連携し、お客様先での課題発見、解決策の提案・実行までを実施 ※官公庁向けの大型長期プロジェクトに携わって頂く予定ですが、能力によっては別プロジェクトになる可能性があります。 (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。 また、人事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業務を含む) ●想定されるプロジェクト 【想定プロジェクト概要】 ・防衛航空機開発プロジェクト構想検討、プロジェクトマネジメント補佐業務 ・防衛航空機搭載ソフトウェア開発業務 ・次世代AI技術研究開発プロジェクト