関東 機械学習のITエンジニア求人・転職情報

PwC Japan有限責任監査法人

保険数理業務、データ利活用支援およびその他アナリティクス業務の拡大に伴い、生保・損保アクチュアリーと協力して顧客向けのアプリケーション開発、データ可視化等のデータエンジニアリングおよびアナリティクスを担うチーム(Technology Transformation Team(T3))のメンバーを募集しています。 伝統的な保険数理業務DX支援の他に、下記の領域においてアドバイザリー業務を行います。 ■医療データ利活用支援 ・保険者由来のレセプト、健診・ライフログデータや、NDB(ナショナルデータベース)、DPC(急性期病院)データ等の国民医療データに関する利活用支援を行います。 例えば保険会社向けには商品・付帯サービス開発支援や、公共クライアント向けには研究目的の国民医療データ活用支援を行います。 これにはML/AIによる疾患リスク予測モデル構築および性能評価、NDB/DPCデータの第三者提供・連結解析、データベースシステム更改に関する要件定義作成・工程管理支援なども含まれます。 ■TCFD(気候関連財務情報開示タスクフォース)、自然災害リスクモデリング支援 ・PwCで構築した自然災害モデルを活用し、損害保険会社への自然災害リスク評価と合わせて、一般事業会社におけるTCFDの物理リスク評価の支援を行います。 特に、TCFDにおいては気候変動の影響を評価するという観点から水災モデルの活用が一般的ですが、TCFDを通してERMにおけるリスク全般の再評価の必要性が高まっており、地震などの他の自然災害リスクの評価についても行います。 ■その他アナリティクス ・一般事業会社や公共クライアント向けに、データ分析能力を活用した営業施策立案とその効果測定、CX向上策立案等を支援します。 これにはクライアントの保有契約の特性を様々な角度から分析し、契約者・消費者の価格反応度に基づく契約者行動分析への活用や、会社の長期収支分析へ保険数理手法に基づく感応度・変動要因分析などの活用、および統計的手法による効果測定を行う事などが含まれます。 <所属組織 Actuarial Services (AS)について> PwC Japan AS (Actuarial Services) グループは、金融機関、特に生損保会社を中心に保険数理に関する幅広いアドバイザリー業務、監査業務を提供します。 私たちはアクチュアリーを保険会社の決算・商品開発・リスク管理等を行う狭義の専門家として捉えず、そのコア・コンピタンスを「クライアントの重要な経営課題に対し、リスク分析などの高い専門性と十分なビジネスの理解を融合させ、課題解決に向けたソリューションを提供すること」と位置づけています。 保険会社ではUSGAAP LDTI、IFRS17、国内経済価値ソルベンシー規制導入に伴うオペレーション負荷の増大など、業務の効率化ニーズが高まっています。 また、私たちが現在直面する多くの社会課題を解決するため、PwCあらた有限責任監査法人のパブリックセクター担当チームの一員として、国・地方公共団体や一般事業会社など、金融機関に限らないクライアントへ豊富な数理専門技術・テクノロジーに関する知見を生かし業務提供の深みと幅を拡げています。 こうした内容に関する支援を、欧米を中心としたPwCグローバルの先進事例を活かしつつ、適宜専門家と緊密な連携を取りながら、クライアントの課題解決を行います。

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。AI実装を支えるスケーラブルなデータパイプラインの設計・実装やエンジニアリングにおけるデータ活用高度化プロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の設計、構築・刷新推進 ・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。機械学習モデルの実装から推論最適化、MLOpsの構築、実運用における保守・改善までを主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・顧客のビジネス課題に基づいたAIシステムの設計・開発・運用 ・機械学習・深層学習を用いたAIモデル実装、および推論パイプラインの構築・最適化 ・MLOps基盤の構築、およびモデルのデプロイ・監視・継続的な精度改善フローの運用 ・生成AI(LLM等)を含む先端技術の調査・検証、および実務プロジェクトへの実装 ・データサイエンティストと連携したPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

株式会社CLUE

既存サービスや、現在進めている新規サービスの 開発の仕様統括や、アーキテクト設計、プロダクト品質の担保を担っていただきます。 （実装もしていただきます） 開発言語はGoですが、Goの業務経験がなくとも業務の中でキャッチアップしていただければ問題ありません。 開発チームとビズサイドや、その先のユーザーや顧客との距離が非常に近いことがCLUEのプロダクト開発の特徴ですし、良いプロダクトの実現のためには机上ではなくユーザーの声を理解することが重要だと考えています。 そのため、ビズサイドとの積極的な会話やユーザー業務を理解をしながら設計・開発いただくことを期待しています。 開発チームは業務委託の方の比重が多い中で、プログラムを書きながら設計を深く理解して会社の知見として蓄積していただける方が必要です。 そのため、知見の蓄積と新規開発メンバーへの共有といったこともお願いしたいと考えています。 プロダクト開発をリードしている私（柴山）は、前職のIBMで金融系の大規模システム開発のリードから小規模チームでの最新技術のプロトタイピングなど幅広い開発プロジェクトを経験しており、エンジニアファーストのチームづくりの必要性を強く理解しているつもりです。 そんな私と、エンジニアが伸び伸びと高いパフォーマンスを発揮できるチームを作っていける人を、わたしたちは探しています。 ・ドローンを利用する建設事業者向けのSFA/CRM SaaSや、ドローン運用のためのAll in one SaaSのバックエンド開発 ・「ドローンが当たり前に飛び交う社会」の実現に向けた、新規プロダクトの設計と実装 ・コアメンバーとしての開発知見の蓄積と可視化、及びチーム内での共有 ・組織拡大に向けた開発チームの文化醸成 ・ビズサイドやPdMとの仕様検討やすり合わせ ＜開発業務＞ ・Zenhub（Github Issue）で管理されている開発チケット（Go, Python等）への対応 ・業務委託等のチームメンバーとのコミュニケーションと、チーム作業進捗の把握（Slack, Gather, Zenhub） ・AWSインフラの保守作業の管理 ・リリース作業の管理 ・開発知見の可視化とチーム内での共有 ＜社内コミュニケーション＞ ・社内問い合わせ、要望への一次対応 ・社内情報連携（リリース機能の紹介、障害対応状況の周知など） ＜プロトタイピング＞ ・R&Dで検証された技術のプロトタイピングや、プロトタイプのプロダクトへの組み込み実装 ＜チーミング＞ ・月１程度で開催しているエンジニア勉強会などのチーミング対応の企画、ファシリテーション ※コミュニケーションツールはGithub, Zenhub, Miro, Figma, Gather, Slackなどを利用しています ※上記作業以外に、専用のドローン飛行場所でのドローン飛行や、蓄積されたドローン撮影画像を使った機械学習などにも挑戦できます。

株式会社CARTA HOLDINGS

機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。 ●具体的に次のようなタスクを担います。 ・入札ログ等を用いた探索的分析 ・入札ログの再設計や外部データの活用 ・CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築 ・数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築 ・オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証 ・大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用 ・学会参加や論文調査による情報収集 ●業務上触れる分野や技術スタック 【分野】 ・機械学習 ・統計学 ・数理最適化 ・制御工学 ・因果推論、計量経済学 【スタック】 ・Python, Kotlin(一部のみ) ・AWS ・dbt, Snowflake ・Prefect ・Terraform ・GitHub ・Slack

アクセンチュア株式会社

【エンジニアリング領域】 ・製造業のお客様の商品企画・設計開発・研究開発部門に対して、デジタルを活用した製品・サービス開発の戦略策定、ロードマップ策定を行います。 ・戦略策定から、システムの導入、海外を含む各拠点へのロールアウトから業務定着の支援、システムの保守・運用まで、すべてのフェーズに対して一気通貫でのコンサルティング、実装支援を提供します。 【ソフトウェア/サービス領域】 ・自社の製品にデジタルによる付加価値を付けたいお客様や、ハードとソフト/クラウドを融合した新規サービスを開始したいお客様に対し、その実現を支援します。 ・製品/サービスの検討・推進、プロトタイピングやソリューションアーキテクチャーの検討・設計、及びソフトウェア開発まで一気通貫で提供します。

株式会社日立ハイテク

評価システム製品本部　評価ソフトウェア設計部において半導体用計測・検査装置のAI・画像処理開発をご担当いただきます。 ●詳細 ①半導体用計測・検査装置で撮像した微細な半導体回路パターンの画像から欠陥や異物を検出したり、回路パターンの寸法を計測したりするための画像処理ソフトウェアや、AI技術の開発を行います。 ②入社してまずは社内にて担当装置の画像処理ソフトウェアやAIの開発を通して装置や半導体製造プロセスなどの理解を深めていただきます。 装置や半導体製造プロセスなどの知識を身に付けた後は、装置を納めたお客様の半導体工場へ出向き、お客様が直面している回路パターンの計測や検査の課題を確認し、その課題を解決するための画像処理ソフトウェアやAIの開発に携わっていただきたいと考えています。 【変更の範囲】会社の定める業務

株式会社日立ハイテク

当社が扱う幅広い製品群(半導体製造向け製品、ヘルスケア製品、電子顕微鏡など)に関するソフトウェア開発を推進するプロジェクトリーダーとして、設計・開発からPoC/PoVをお任せします。 ●具体的にお任せする業務 ・社会やお客さまの真の課題を正しく知り、その課題に対するソリューションの提案 ・新しい製品に向けた試作開発における組み込みソフトウェアの基本設計、評価、改良設計 ・当社製品や顧客から取得できる各種データを用いた新しいソリューションシステムの基本設計、評価、改良設計 例:あくまで一例ですが、新技術を用いた顕微鏡から得られる画像データを用いて、顧客課題を解決するソリューションシステムの設計・開発 ・システムの実装(一部外注・ベンダーコントロール) ・顧客先や当社顧客協創施設での評価サポート ●開発環境 ・OS:Linux, Windows, VxWorks, T-Kernelなど ・使用言語:Python, C, C#, Java, TypeScript, JavaScript, SQLなど 【変更の範囲】会社の定める業務

株式会社日立ハイテク

●職務内容 本ポジションは、半導体製造装置・計測検査装置から生み出される膨大なデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。 AI画像処理・データ解析エンジニアが開発するモデルやソリューションを、 「安定して・安全に・継続的に使える形で現場に届ける」ための基盤づくり・運用を担っていただきます。 クラウド前提のDevOpsとは異なり、オンプレミス/GPUサーバー環境を中心とした、半導体業界特有の制約下でのAI基盤整備が特徴です。 ●職務詳細 以下の業務を、AIソリューション開発チームと密に連携しながらご担当いただきます。 1.インフラ・基盤設計/運用 ・オンプレミス環境におけるLinuxサーバーやGPUサーバーの設計・構築・運用 ・半導体製造装置・計測検査装置向け機械学習/AI開発基盤の整備・最適化 ・セキュリティ・性能・運用性を考慮した基盤構成の検討 2.開発支援・DevOps領域 ・AI開発チームが効率的に利用できるCI/CD環境の構築・改善・運用支援 ・コンテナ環境の構築・運用(開発～検証フェーズ中心) ・開発・検証プロセスの標準化、運用ルール整備 3.横断的な役割・改善活動 ・複数のAI開発チーム(約4チーム)を横断し、 ・基盤・運用面から支援 ・社内のAI開発者・サーバー管理担当と協働し、開発環境の共通化やベストプラクティスの整理・展開 ・新技術・新ツールの調査・評価・導入によるシステム全体の信頼性・パフォーマンス・ユーザビリティ向上 ※AIモデル開発そのものが主業務ではありませんが、AI開発プロセスに日常的に関わる立場となります。 ●開発環境 ・OS/インフラ: Linuxサーバー、GPUサーバー ・CI/CD: GitHub Actions ・コンテナ技術: Kubernetes、Docker ・IaC (Infrastructure as Code): 該当ツール ・監視・可観測性: Prometheus、Grafana ・ML基盤: PyTorch、TensorFlowを用いた環境

フリー株式会社

freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発（メインミッション） ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識（OCR）、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python（マイクロサービス・開発環境）、Ruby on Rails, Go（アプリケーション） 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 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

AMBL株式会社

日本のAXを、現場から動かす。25年の技術基盤を持つAMBLで、企業のAI変革をリードする。 AX事業について 生成AIの進化により、企業に求められる変革は「AIを導入すること」から、「AIを活用して業務・組織・ビジネスそのものを変えること」へ進化しています。 AMBLは、25年以上培ってきたシステム開発、クラウド、データ活用、UXデザイン、AI技術などの専門性を掛け合わせ、企業のAI変革を支援するAX(AI Transformation)領域に注力しています。 AX事業部は、企業のAI活用を単なる導入やPoCで終わらせず、実際の業務変革や事業成果につなげるための専門組織です。AI活用テーマの整理、導入ロードマップ策定、AIソリューション設計、開発、現場への定着支援まで、企業ごとの課題に合わせて一気通貫で伴走しています。 AIを実際の業務プロセスに組み込み、継続的に成果を生み出す仕組みづくりまで支援することが、AMBLのAX支援の特徴です。 ポジション概要 本ポジションは、従来のDX(デジタルトランスフォーメーション)の枠を超え、最先端のAI技術を駆使して顧客のビジネスモデルそのものを変革する「AX(AI Transformation)」を推進する中核・リードアーキテクト職です。 AX事業部にて、顧客の課題ヒアリングからAIを活用した戦略提案、最適なAIシステムアーキテクチャの設計、プロトタイプ(PoC)開発、プロジェクトの実装・リード、さらには社内AI人材の育成まで、最上流から開発リードまでを一気通貫で担っていただきます。技術力を活かしてビジネスに大きなインパクトを与えたい方に最適なポジションです。 業務内容 1.AXコンサルティング&ソリューション提案 ● 顧客課題の抽出とAI活用提案:営業担当と同行してクライアント企業の経営・現場の課題をヒアリングし、生成AI等の最先端AI技術を用いたビジネスモデルの変革・業務改革・コスト削減策を企画・立案・提案します。 ● AIシステムアーキテクチャの設計:生成AI、LLM、RAG、機械学習などの技術群をどのように組み合わせれば、顧客の高度な要望を実現できるか、実用性と精度を担保した最適なアーキテクチャを設計します。 2.生成AI等を活用したプロトタイプ開発およびプロジェクト参画 ● プロトタイプの迅速な開発(PoC):生成AIなどの最新技術を活用し、提案したソリューションの実現可能性や精度をスピーディーに検証するためのプロトタイプ(PoC)構築を行います。 ● 本開発プロジェクトへの参画・リード:提案した案件が受注・プロジェクト化された際、主要メンバーとしてプロジェクトへ入り、自ら手を動かす実装支援から技術リーダーとしてチームを牽引・開発管理を行います。 3.最先端技術のR&D(研究開発)および産学連携プロジェクトの推進 当社では以下のような高度な技術研究や先進ソリューション開発に直接携わることができます。 ● システム運用の無人化・自動化ソリューション(AIOps) ○ Grafana等のオブザバビリティツールと連携した、ログやメトリクスの高度な異常検知。 ○ 異常検知を起点にGitHub(GitHub MCP等)と連携させ、ソースコードの自動解析から、プルリクエストの自動作成までを連動させる仕組みの構築。 ○ GitHub Actions(CI/CD)や自動テストツールをシームレスに組み合わせ、開発からテスト、本番環境への自動デプロイまでを無人化・自動サイクル化するシステムの開発。 ● RAG(検索拡張生成)の精度向上&共同研究: ○ 大学との産学共同研究として、グラフニューラルネットワーク(GNN)やGraphRAG技術を取り入れた超高精度なRAGソリューションの開発。 ○ コールセンター等のQA業務効率化に向け、膨大な非構造化データを国際基準(KCS:Knowledge Centered Serviceなど)に準拠した形式へ構造化し、ナレッジをグラフ化するアプローチの実践・システム構築 4.社内AIネイティブ化の推進・教育支援 ● 従来のSES在籍エンジニアや社内開発メンバーを対象に、AI技術の普及を踏まえたマインドセット・技術シフトを促す啓発活動を行います。 ● メンバーが「AIが存在する前提で業務やシステム設計を行える(AIネイティブな思考)」状態へと成長できるよう、教育カリキュラム作成のサポートや、教育用の社内システムの開発・提供を担当します。 プロジェクト例 <案件事例①:製造業向けAIプロセス最適化・可視化検証プロジェクト> 大手食品製造メーカーの粉体製造ラインにおける、製造プロセスの可視化・最適化を目指した検証プロジェクトです。天候、湿度、温度、原材料の状態、設備設定など、製造現場に蓄積される多様なセンサーデータを「Grafana」を用いて可視化。製造現場に蓄積されるセンサーデータを活用し、熟練者の経験や判断に依存していた製造条件について、データ分析やAIによる数理最適化を活用し、品質安定化と生産プロセスの高度化を支援しました。 <案件事例②:メーカー向け営業DX支援AI「トークジェネレーター」開発プロジェクト> 家電・スマートフォンメーカー向けに、競合情報の収集や販売スタッフ向けの提案トーク作成を効率化する生成AIシステム開発プロジェクトです。新製品発売時に発生する競合製品の調査、比較情報の整理、販売現場向けトーク作成などの業務負荷や属人化を解消するため、生成AIと市場データ分析技術を活用。 公開されている製品情報や市場トレンドをAIで収集・分析し、自社製品の強みや差別化ポイントを踏まえた最適なカウンタートークを自動生成する仕組みを構築しました。 情報収集から営業現場での活用までを支援し、業務効率化と販売品質向上を実現しました。

Sansan株式会社

サービスについて 「名刺管理」から「ビジネスインフラ」への転換期において、契約データや企業情報など多種多様なデータを活用し、企業の課題解決や生産性向上に貢献する新たな価値を創出します。 具体的な業務 当社が展開する「Sansan」「Contract One」「Bill One」などのプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術(AI・機械学習・生成AI)を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。 ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。 1.検索・推薦エンジニアリング 「Contract One」などにおける検索機能(キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど)の設計・実装 検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定 2.機械学習・自然言語処理・画像認識 文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発 生成AI(LLM)を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装 実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化 3.データサイエンス・戦略 事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出 独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用 4.アーキテクチャー・技術基盤 AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定 大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用 主な技術スタック ●開発言語 -Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等 ●インフラ -AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform ●データベース / 検索基盤 -PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub, Datadog ※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

「データ×マーケティング」で経営の舵取りを担う、需要予測・販促最適化のデータサイエンティスト・データプランナー。 本田技研工業の四輪事業において、機械学習や生成AI、統計分析を駆使し、販売計画の精度向上(新車販売台数の台数予測)と収益最大化を牽引していただきます。従来の「モノ起点」の計画から脱却し、販促施策の感度分析や経済指標を統合した「モノ×カネ」の最適化モデルを構築し、経営層の意思決定をデータで支える「司令塔」を担うポジションです。 ●意思決定エージェントAIの構築:RAG(Retrieval Augmented Generation)を活用し、社内ナレッジや市場データを統合した意思決定支援AIの開発を推進します。多様な情報をもとにシナリオ提示や意思決定支援を行う新たな仕組みの構築に挑戦いただきます。 ●需要予測モデルの高度化:販売実績、在庫推移、季節性に加え、マクロ経済指標等の多角的なデータを基に、Pythonや統計的手法(時系列分析、回帰モデル等)を用いた高精度な需要予測モデルを実装します。AIによる予測値と現場の市況GAPを先行把握し、機会損失と在庫過剰を最小化します。 ●経営直結型プラットフォームの構築:S&OPシミュレーション基盤を活用し、複数の市場シナリオを迅速にシミュレートできる環境を整備します。販売・生産・調達・財務の各部門を横断し、フリーキャッシュフロー(FCF)最大化に向けた意思決定プロセスそのものを設計・変革します。 ●産学連携・グローバル推進:社内の関連部門や海外現地法人に加え、外部コンサルティングファームや大学研究機関とも連携。最新のアルゴリズムや学術的知見を取り入れたモデル検証と実務への適用を主導します。 ※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CARTA HOLDINGS

事業をエンジニアリングする技術者を募集しています。 現在アドプラットフォーム、メディア、EC、HRなどの事業に加えて、様々な新規事業があります。それぞれの事業のフェーズや特性に合わせて、チームの毛色は少しずつ異なりますが、全社を通してエンジニアリングで大切にしていることは共通しています。応募いただいた方と対話させていただきながら、マッチするチームを調整いたします。 事業をエンジニアリングする ●フルサイクルな開発 「アイディアをお客さまに届けるまで」を1つのサイクルとみて、誰かに依頼するのではなく、一人の開発者でも滑らかに回せるようにしよう、というのがフルサイクルのイメージです。 これは専門性を否定するものではなく、滑らかに課題を解決するために役割を限定しないという考え方です。専門性の高いメンバーを中心に、環境やツール、自動化などへ技術的な投資も継続的に続けています。 技術によって得意不得意はあるので、メンバー同士がフォローして、チームとして前に進むように心がけています。 ●バイアスに囚われない選択 原則として技術を固定化していません。その事業の特性、ビジネスのフェーズ、あるいは技術的な要件に適した技術を採用し最高のプロダクトを開発していく方針です。 常にバイアスを疑い、常に複数の仮説と選択肢を持つということです。既存のものをそのまま採用するのではなく、いくつかある解決策を並べて最適なものを選べているか。解決策が一つしかないのは危険だといえます。今使っているもの、自分が得意なものを取り払って、課題解決に最適なものゼロベースで考えます。 技術を固定化してしまうと選択肢が狭まってしまいます。幅広い選択肢を持つ結果、全体としてはバラエティのある技術選択になっています。 急激な変化にも適応できるチームであり続ける ●本質を見きわめ、柔軟に考える 事業を成長させるために何が課題で何が必要なのか、遠い未来のことを予想するのではなく、その時点での仮説をたて、必要最低限なものをつくります。 事業やシステムや組織が成長していくと、既存の方法では解決できない問題が出てきます。過去の成功体験にしばられず、本質を見きわめ、柔軟に考えることが大切だと考えます。 ●小さく挑戦し続け、早く失敗する。 挑戦するからには失敗するときもあります。そして失敗からはたくさんのことが学べます。自分たちが何を知らないかを早く学ぶことは重要です。また、失敗を恐れ、挑戦しないことはとてもリスクが高いことです。 カジュアルに失敗し、慣れていくことも必要です。ただ、致命傷は避けたい。恐れに立ち向かい、小さく挑戦し続け、早く失敗することが大切だと考えます。 ●フィードバックし、継続的に成長する。 成長を加速させるためには経験するだけではなく、適切なフィードバックをもらうことが重要です。技術力評価会というチームを横断した相互評価制度を2011年から継続しています。 これにより他のチームのメンバーからフィードバックを受け、異なる技術や異なる開発スタイルから気づきを得る機会になります。さまざまなフィードバックから気づきを得て、日々の業務に活かし、成長を感じられる。 仲間と相互にフィードバックしあい、個人としてもチームとしても継続的に成長することが大切だと考えます。

FPTソフトウェアジャパン株式会社

●業務概要 ・データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、AIソリューションの開発をしていただきます。 ・AI開発のご経験がない方は、スキルのキャッチアップからしていただきます(Python経験者前提)。 ●詳細業務 ・アルゴリズム開発やAIモデルのチューニング、周辺開発(例:データ加工やパイプラインの開発、RAG、など) ・FPTのエキスパートと連携したデリバリー ・FPTのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討(ハンズオン含む) など ●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

FPTソフトウェアジャパン株式会社

・ビジネスデベロップメント部門の予算策定 ・ビジネスデベロップメント部門の売上予算の達成 ・チームの現状分析、可視化、課題抽出、施策実施 ・顧客対応商談、提案書作成 ・他部門との連携 ・経営へのレポーティング ※案件にアサインしPJリードいただく場合もございます。 【部署】 FPTソフトウェアジャパン株式会社 グローバルヘルスケア(GHC)事業本部 ビジネスデベロップメントチーム 【チーム詳細】 ビジネスデベロップメント部門は当社のヘルスケア事業部門、日本オンサイト約120名(ベトナム人:約90%、日本人他国籍:約10%)およびベトナムオフショアデリバリ部門約1,400名のITエンジニア人材リソース、ソリューション、サービスに熟知し、顧客の課題をもとに最適な提案を行うチームです。 必要に応じて、他部署デリバリ部門、FPTホールディングス営業部門、マーケティング部門やインサイドセールス部門、カスタマーサクセス部門と連携し売上を最大化することがミッションです。チームワークを重んじ、それぞれがエキスパートとして自らを高めあう環境です。 【所属部門JOB事例】 1)日本大手医療機器メーカーにて体温、血圧、血糖値等のバイタルデータを一括で可視化・管理するシステムを開発。 2)IoTデバイスからヘルスケアデータ取得に加え、取得データの分析・予測機能システムを開発。 3)超音波画像診断装置のタッチパネル部分やバックエンド部分に対して提案フェーズから、設計、実装、テストまで全ステージを担当。 ▼日経クロステック医療開発事業部のインタビュー記事 https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/NXT/24/fptjapan_19/ 【責任・権限範囲】 ビジネスデベロップ部門のプリセールス/プリセールスリードはチームメンバーの活動を支援し、成果を最大化すること。 ヘルスケア領域特有の市場環境や規制動向を敏感に察知し、売上予算の策定や戦略策定を行います。チームの現状分析、課題抽出、施策の実施という一連のサイクルによって部門のマネジメントも支援。関連する他部門と連携し、顧客と組織の課題解決に務めます。場合によっては商品やサービスの改善提案を事業企画チームやボードメンバーへ提言も実施します。

FPTソフトウェアジャパン株式会社

データサイエンティストやAIエンジニアと連携し、下記の業務を担当いただきます。 ●ML基盤の設計・構築・運用 ・AWS,GCP,Azure等を用いたMLインフラの設計・運用 ・PythonコードやMLモデルのDockerイメージ作成、最適化 ・Kubernetes (EKS/GKE/AKS)による本番環境のコンテナオーケストレーション ・Terraform/CloudFormationによるインフラ構成管理 ・コスト見積もり・最適 ●MLOpsパイプライン構築・運用 ・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)設計・運用 ・Airflow, Kubeflow, VertexAI/SageMaker Pipelines等によるMLパイプライン自動化 ・MLflow等による実験管理・モデルレジストリ運用 ●モデルデプロイ・監視 ・ KServe, SageMaker Endpoint等によるモデルAPIデプロイ ・prometheus, Grafana, Datadog等を活用したシステム・モデルのモニタリング ・モデル性能(レイテンシ、精度等)の監視・ロギング・アラート設計 ・再学習サイクルの自動化と改善提案 【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

株式会社ジール

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。 データ活用に関する様々な技術を扱い、クライアントのデータ活用を支えるプラットフォームの提案・設計・構築を担っていただきます。 【仕事内容】 データ分析の基盤を支えるスペシャリストとして、下記の領域に関する技術・ツール等を扱いながら、データ分析基盤に関するプロジェクト（データプラットフォームの企画、設計、実装まで）において、中心的な役割を担っていただきます。 ・データ収集／抽出／連携 ・データ蓄積／統合／加工 ・ストリーム処理 ・機械学習 ・データ可視化 ＜先端技術・ツール例＞ ・Snowflake ・Databricks ・dbt ・Denodo

FPTソフトウェアジャパン株式会社

本ポジションは、PM/SE/BA(ビジネスアナリスト)の肩書きにとどまらず、医療業界(医薬・医療機器・デジタルヘルス等)向けシステム開発において、オンサイト(日本)とオフショア(ベトナム)の多国籍チームを横断的に推進し、顧客との交渉や要件整理、意思決定をリードする役割です。 具体的には以下の業務を担当していただきます。 ・顧客との直接折衝(要件ヒアリング/課題整理/提案) ・業務整理(As-Is/To-Be整理)および要件定義の推進 ・基本設計レベルでの仕様策定およびドキュメンテーション ・ブリッジSEと連携し、開発チームへの要件伝達・認識合わせ ・成果物レビューおよび品質支援(設計・受入観点) ・課題/リスク管理およびステークホルダー調整 ※経験豊富で意思決定や合意形成に自信のある方が望ましく、シニア人材も歓迎しております。 【選考事業部について】 グローバルヘルスケア事業本部(GHC)は、医療ヘルスケアを中心に、デジタルヘルス、医療機器、製薬関連など多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。 【JOB事例】 1)日本大手医療機器メーカーにて体温、血圧、血糖値等のバイタルデータを一括で可視化・管理するシステムを開発。 2)IoTデバイスからヘルスケアデータ取得に加え、取得データの分析・予測機能システムを開発。 3)超音波画像診断装置のタッチパネル部分やバックエンド部分に対して提案フェーズから、設計、実装、テストまで全ステージを担当。 ▼日経クロステック医療開発事業部のインタビュー記事 https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/NXT/24/fptjapan_19/

FPTソフトウェアジャパン株式会社

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) 自動運転・ADAS(先進運転支援システム)向けのセンシングアプリケーションにおいて、Perception(認識)開発の技術的リーダーとして以下の業務を担当いただきます。 【技術的リーダーシップ・開発】 ●センシングアプリケーション向けの組み込みソフトウェア/アルゴリズム開発の主導 ●コンピュータビジョン、オブジェクト検出、AI/MLベースの認識アルゴリズム開発 ●対象ハードウェア(GPU/SoCなど)へのアプリケーション実装 ●認識アルゴリズムの設計、学習、検証、テストに関する技術文書の作成・管理 【プロジェクト・チーム管理】 ●認識アルゴリズム開発チームの指導・育成および技術サポート ●システムエンジニアやハードウェア開発者など他部門との連携 ●プロジェクト進捗管理(スケジュール・タスク・成果物管理) ●ASPICEに準拠した開発体制の推進 【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適合 ●各工程におけるドキュメントの作成・レビュー・維持

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 先進安全支援システム(運転支援・自動運転・駐車支援)と視界支援システムにおける ●完成車要求に基づいたシステムの性能目標・要求仕様の策定 ●上記に基づくシステム全体設計/安全設計各種機能の設計・検証 ●基盤となるソフトウェアアーキテクチャ設計/ソフトウェア開発 ●適合・実車テスト ●機能安全・安全設計 ※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。 【ご担当システム・機能例】 トラフィックジャムパイロット(TJP)/ ハンズオフ機能付高度車線内運転支援機能/ 高度車線変更支援機能/ 衝突軽減ブレーキ(CMBS)/ 路外逸脱抑制機能/アダプティブクルーズコントロール(ACC)/ 車線維持支援システム(LKAS)/ パーキングセンサーシステム/ 低速AEB/ マルチビューカメラシステム/Honda パーキングパイロット/　等 【開発ツール】 MATLAB/Simulink/C言語/C++/ROS/その他ECU開発環境知識 等

株式会社本田技術研究所

【具体的には】※ご経験/スキルに合わせて詳細業務を決定します。 アバターロボット(ロボットアーム・多指ハンド等)の知能化・制御領域における以下の業務 ・Physical AI関連アルゴリズム構築: 多指ハンド搭載ロボットを用いて、視覚・言語・触覚などマルチモーダルな情報に基づき、多様な物体操作を可能とする学習モデル構築、データセット作成。 ・動作制御モデルの開発: 深層強化学習や模倣学習を制御理論と組み合わせ、自動化が難しい作業を多指ハンドで実現する技術開発。 ・Sim2Realパイプラインの構築・改善: NVIDIA Isaac Sim等の仮想環境での学習成果を、実機へ精密に移植するプロセスの最適化。 ・実機への実装・テスト・評価: メカ・電装/センサ担当とも連携し、自社開発ハードの特性を100%引き出すためのシステム統合。 ※学会への参加や、国内外の拠点・海外研究所との連携機会も豊富にあります。 ※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。 【製品例】 ・Honda Roboticsについては【[こちら](https://global.honda/jp/tech/robotics/?from=robotics_top)】 ・Hondaアバターロボットについては【[こちら](https://global.honda/jp/tech/Avatar_robot/)】 【使用ツール】 ・設計/SIM: ROS/ROS2, NVIDIA Isaac Sim, Linux等 ・言語: Python, C++, C等

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【こんな方におすすめ】 新規性の高い業務に挑戦されたい方 ソフトウェア開発の土台であるプロセスや開発環境を一から構築し、ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の新しい開発プロセスや開発環境を思考自由度高く、型にハマらず自由な発想で、挑戦できる方にマッチしています。 先端技術の習得に興味がある方 開発プロセスを構築・改善する上で生成AIやクラウド等、先端技術を駆使していく必要があります。日進月歩で変わりゆく世界で最先端の技術を活用し、アウトプットにつなげることが重要です。知的好奇心が旺盛で、探求心が高い方にマッチしているポジションです。 インパクトの大きい仕事をしていきたい方 先進的且つユーザー満足度の高いソフトウェアのスピードのある開発を実現するためには、画期的なプロセスや開発環境が必要不可欠であり、SDV開発を担う各開発部門から期待される非常にインパクトの大きい仕事です。 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ソフトウェアプロセス構築 ・ツールチェーンを活用した開発のデジタル化戦略策定、構築、展開 ・ソフトウェアプロダクト管理環境構築(バリエーション管理、ソフト構成管理) ・ソフトウェア品質保証基準の策定 ・開発プロセス定義・運用管理環境の構築(テーラリング、運用定着、継続的改善) ソフトウェア開発環境基盤構築 ・ソフトウェア支援開発環境の構築(CI/CD環境、バーチャル検証環境、自動テスト) ・生成AI等を活用したソフトウェア開発技術構築 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform

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【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 自動運転の高度化に伴い、車載SoCの処理能力を極限まで引き出すことが求められています。限られたハードウェアリソース(電力・熱・演算能力)の中で、最先端のAIアルゴリズムをリアルタイムに動作させるための、システム設計・実装・最適化 をリードしていただきます。 ・NVIDIA/Qualcomm等の次世代SoC向けソフトウェアアーキテクチャ設計・実装 ・GPU/DSP/NPUを用いたAIモデル・アルゴリズムの高速化・最適化 ・OS(Linux/QNX)・ドライバ・ミドルウェア層のパフォーマンスチューニング ・マルチコア/メニーコア環境下での並列処理実装 ※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】 C/C++ , CUDA, Linux, QNX, RTOS, Jenkins, GitLab CI/CD 等

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【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 運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けた下記いずれかの業務をお任せいたします。 ・物体認識/走路認識のための画像認識アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・認識情報を用いて交通環境を理解するアルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・交通環境に応じた行動計画アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・機械学習モデルのエッジデバイスへの実装 ・カメラと他の外界センシングデバイスを用いたRaw Data Fusion技術の開発 ・DNN/LLM(大規模言語モデル)を活用したドライバー状態及び車内空間認識技術の開発 ・自己位置推定及び自動地図生成技術の開発 ・MLOps環境の構築 ・最適化/確率推論/データマイニング ・画像処理/機械学習/データマイニング技術を応用した知能化技術創出 ※自動運転車のための各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】 Matlab, Simulink, MBD系ツール(Rational、Rapsodyなど)、C、C++、Java、Python、SysML、UML AI系ツール(Caffe、Chainer、TensorFlowなど)等

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【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の性能を引き出すために専用BSPをSoC開発と協調して行います。 ●SoCのBSP(Board Support Package)開発および検証 ●デバイスドライバの設計・実装・テスト ●ハードウェアとソフトウェアのインターフェース設計および最適化 ●AI関連ツールの開発および最適化 ●SoC性能を最大限に引き出すための解析、パフォーマンスチューニング ●車載カメラにおける最適なデータパスの設計および最適化 ●他部門と連携した仕様検討、システム全体の最適化と問題解決 ※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(アセンブリ/C/C++/Python 等) 組込みソフトウェア開発のためのクロスコンパイル環境 AI開発のための量子化、コンパイラ、シミュレータ等の環境

株式会社本田技術研究所

【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 運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けた下記いずれかの業務をお任せいたします。 ・物体認識/走路認識のための画像認識アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・認識情報を用いて交通環境を理解するアルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・交通環境に応じた行動計画アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・機械学習モデルのエッジデバイスへの実装 ・カメラと他の外界センシングデバイスを用いたRaw Data Fusion技術の開発 ・DNN/LLM(大規模言語モデル)を活用したドライバー状態及び車内空間認識技術の開発 ・自己位置推定及び自動地図生成技術の開発 ・MLOps環境の構築 ・最適化/確率推論/データマイニング ・画像処理/機械学習/データマイニング技術を応用した知能化技術創出 ※自動運転車のための各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】 Matlab, Simulink, MBD系ツール(Rational、Rapsodyなど)、C、C++、Java、Python、SysML、UML AI系ツール(Caffe、Chainer、TensorFlowなど)等

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 車載ネットワークの複雑化、外部機器との連携などに伴う、 ●サイバーセキュリティ対策技術の戦略策定 ●車内外サイバーセキュリティ構築・設計 ●自工会・自技会等での渉外業務、標準化活動 ●法規に準じたサイバーセキュリティ開発プロセスの構築 ●Honda製品サイバーセキュリティポリシーの策定 ●データサイエンスを活用したサイバー攻撃検知の研究開発等 セキュリティ仕様の全体設計から、要求書の作成、取引先の選定から評価・運用まで幅広くお任せいたします。 ※業務上、海外現地法人・取引先等とのやり取りが発生します。 ※将来的には、海外駐在の可能性もございます。 ※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】 ・EXCEL、Power Point等、基本的なPCソフトの操作 ・MATLAB/Simulink、CANoe、CAN Analyzer等の計測&シミュレーションツールの操作 ・Autosar、C等のソフトウェア技術　等

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【お任せする業務内容】 自律移動作業ロボット(自動搬送ロボット、自動操船支援システム、自動芝刈機)に関わる ●UIアプリ開発、フロント/バックエンド研究開発 ●クラウドプラットフォーム開発、研究用開発環境構築 をお任せします。 【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 ●知能化機能開発 ●クラウド・サーバーシステム・アプリの要求仕様検討、アーキテクチャ設計、環境構築、テスト ●自律移動作業ロボットから収集したデータの分析 ●IoT技術を活用したサービスのコンセプト立案 をお任せします。 <システム・サービス例> ・自律移動作業ロボットの経路生成、行動計画 ・自律移動作業ロボットオペレーション用UI、アプリ ・自律移動作業ロボットの地図更新バックエンドシステム ・製品の位置情報を用いた監視サービス 等 IoTサービスシステムのソフトウェア開発やハード製品・アプリとの組み合わせ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。 ※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、React、AWS(EC2/S3/Kinesis/IoT Core/Lambda/Fargateなど)、Docker、Figma ・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

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【具体的には】 ※ご経験に合わせて以下業務における組織マネジメントやプロジェクトリーディングをお任せします 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