関東 MLOpsのITエンジニア求人・転職情報

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社

業務内容 完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●ECUソフト開発業務の自動化 ・ECUソフト開発業務の効率化・自動化 → ビルド、テスト、リリース工程の自動化 ・GitHubのコード管理の即時実行とClaude連携による解析効率化 → 差分解析、影響範囲推定、レビュー支援 ・GitHub IssueのAI活用まとめとJIRA起票の自動化 → 課題管理の自動化、トレーサビリティ強化 ●開発効率化・CAE代替化 ・開発効率化に向けた自動化・AI導入 ・データ管理(構造化、モデル設計、収集基盤構築) **CAE代替化技術(Surrogate/Meta-model)**の構築・運用 → 衝突・流体などの大規模シミュレーションを高速化する3Dサロゲートモデルの設計・評価 ●シミュレーション最適化 × LLM/生成AI ・シミュレーションによる最適化とLLM/生成AIを組み合わせたエージェント技術構築・運用展開 → Copilot Studio連携によるパラメータ探索、感度解析、レポート自動生成 ・モデル入出力仕様の標準化、プロンプト設計、ワークフロー自動化(CI/CD連携) ●データプラットフォーム運用 ・Amannectシステムの運用業務 → データ管理、運用ルール整備、問い合わせ対応

株式会社 Laboro.AI

● 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

株式会社 Laboro.AI

●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。 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

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

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

【職務概要】 ミッション: データサイエンティスト、システムエンジニアの作業性を改善し、日立グループのDXソリューション・サービスの展開スピード、価値向上に寄与するMLOps関連技術・ソリューションを提案・開発すること 期待する役割・責任:上記ミッションを実現するために、 ・顧客・日立グループ内のデータサイエンティスト部門、システム化部門等と連携した課題の定義すること、 ・最新のMLOps関連技術・OSS・サービスを活用して、課題を解決する技術・ソリューションを開発し、検証すること、 ・海外の技術者と協力して、国際的なディリバリ環境を整備すること、 ・技術を特許にまとめること、 ・複数の研究者をとりまとめて、関連する研究テーマをリードすること 【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、技術・ソリューション開発 ・国内外のデータサイエンス・システム化部門や顧客とのPOC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 ・研究テーマ・研究プロジェクトのリーダ 働く環境 ・配属組織/チーム:10～20人規模のチームで、若手からベテランまで様々です。 ITやデジタル系専門の方から、産業分野、機械分野などの様々なバックグラウンドを持ったメンバーで構成されています。 互いの異なる専門性を活かし、相互に協力して取り組む雰囲気をもったチームです。 ・働き方:在宅勤務可。現在は、基本在宅勤務で、必要に応じ出社しディスカッションをしたり、事業部や顧客との打ち合わせで東京のオフィスに出張する事も発生する可能性あり。 配属組織名 Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　社会インテリジェンス研究部 配属組織について Lumada Data Science Lab.は、2020年に新設された事業部一体の研究所です。 データサイエンティストのトップ人財として、AI・データアナリティクス分野の研究者や高度なデータサイエンスと技術の業務適用に不可欠なOT(Operational Technology)の深い知見を有するエンジニア・コンサルタントなど約100名を結集し、個々のスキルと知見を生かしてコラボレーションする新組織です。 その中で、我々の部署ではデータサイエンティストによるデータ分析等の業務の効率化するMLOps技術の開発に取り組んでいます。 データサイエンティストのための効率的な開発方式、データサイエンスノウハウの共有技術、AI/MLコードのシステム化技術、AI/MLコードの運用技術を開発し、日立グループ内のデータサイエンス部署への提供、もしくはお客様に提供するシステムへの組み込み等で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】 ①AIフレームワークの開発 データサイエンティストの開発効率性、および分析コードのシステム化・運用時に必要な処理(デプロイ・監視・修正等)を可能とする製品です。 製品URL:https://www.hitachi.co.jp/products/it/appsvdiv/service/justware/ai-apfw/index.html ニュースリリース:https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/03/0323a.html ②Lumada Data Science Lab データサイエンティストのトップ人財を結集して、事業部一体の組織です。 我々もそこに所属しつつ、そこに所属するデータサイエンティスト・エンジニア等と連携して、彼らの生産性の最大化を実現します。 組織URL:https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/about/ai/ldsl/index.html 書籍:「実践 データ分析の教科書 現場で即戦力になるデータサイエンスの勘所」株式会社日立製作所 Lumada Data Science Lab. (監修)の内、「第5章 データサイエンスの現場適用とは」に関連する様々な取り組み

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。クラウドネイティブな技術選定から、ビジネス要件に基づいたプラットフォーム設計、さらには自ら手を動かしてのシステム構築・デリバリーまでを一気痛感で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になります。 ・エンタープライズにおける顧客のビジネス課題に基づいたクラウド戦略立案、アーキテクチャ策定、ビジネスケース・ロードマップ策定 ・AWS, Azure, Google Cloud等のパブリッククラウドを用いた、スケーラビリティと堅牢性を両立するシステム全体のアーキテクチャ設計および実構築 ・データサイエンティストやアプリケーションエンジニアと連携した、LLM活用プラットーフォーム、バックエンド基盤、AIモデルの実装基盤(MLOps)の設計・プロトタイプ構築・本番導入支援 ●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。

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

株式会社CARTA HOLDINGS

●お任せする業務 まずお任せしたいのは、テレシーのビジネスプロデューサーが顧客に向き合う時間を最大化するための、社内AIエージェント基盤の設計・開発・運用です。 AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築 評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定 運用基盤の構築 : MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、認証・権限管理・監査ログ・ガードレールを含む、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計 可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決 業務ヒアリング・要件定義 : BPや社内メンバーの業務課題を理解し、「何をAI化すべきか」「どこに人の判断を残すべきか」を整理・設計 実業務への組み込み : AIエージェントを実際の情報収集・分析・資料作成・提案準備フローへ組み込み、運用・改善まで推進 標準化・プロダクト化 : 個別案件で得られた解決策を抽象化し、複数業務で再利用可能な標準機能・共通アーキテクチャへ展開 ●直近で取り組んでいること セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備 BP業務へのAI実装 : 情報収集、資料作成、分析、提案準備など、顧客提案前後に発生する業務をAIで支援し、提案のスピードと質を高める仕組みづくり ●将来的に取り組みたいこと ・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供 ・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化 ・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築 AI活用の標準化・プロダクト化 : 個別の業務改善に留めず、うまくいった仕組みを共通化し、複数のBP・案件・プロダクトに展開できる状態をつくる ●開発環境 ・LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM(Llama / Qwen / gpt-oss), LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等 ・MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等 ・データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等 ・インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI) ・共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack 単に特定技術を使うだけではなく、AIエージェントを安全に、継続的に、業務の中で使える状態にするための評価・監視・権限管理・ログ設計・ガードレール設計まで含めて取り組みます。 ●参考記事 (外部リンク) ・[テレシー コーポレートサイト](https://telecy.tv/) ・[脳内で、事業の「正解」を描き切る](https://evolution.cartaholdings.co.jp/article-0087/) 　・オウンドメディア『EVOLUTiON』 テレシー社員紹介記事 ・[データドリブンで実現するテレビCM変革!テレシーの取り組みとは?](https://telecy.tv/column/sendenkaigi-mmm-telecyanalytics/) ・[疲労回復パジャマ「BAKUNE」躍進の裏側](https://telecy.tv/column/crosstalk-sendenkaigi-tential/)

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

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、テックリードまたはプロジェクトマネージャーを担当していただきます。 ・お客様に付加価値を提供できるよう、最新技術を常にキャッチアップし、自ら進んで技術力・付加価値を社内外へ発信していただきます。 ・ご自身の技術的な専門性を活かし、他のAIエンジニアの指導や育成を行って頂きます。 ●詳細業務 ・AI案件のリーダー(テックリード、プロジェクトマネージャー) ・お客様の課題や要件のヒアリング ・AIソリューションの設計および実装に向けた見積・提案作業 ・FPTのエキスパートと連携した提案・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 ・AIエンジニアチームのリーダー(チーム管理など)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

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】 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

【想定業務内容】 1.AIセキュリティ・ガバナンス体制の策定 ・SDV開発におけるAI活用のガイドライン・標準プロセスの策定 ・AIのライフサイクル(学習〜実装〜運用)全体を通じたリスクアセスメントの実施 2.国際法規制・標準化への対応推進 ・欧州AI法(EU AI Act)やISO/IEC、国際的なセキュリティ基準(UN-R155等)の動向調査 ・規制要件を具体的な開発要件に落とし込み、現場への導入を支援 3.AI脆弱性管理プロセスの構築 ・AIモデルの改ざん、インプットデータへの攻撃(Adversarial Examples)等に対する、技術的な防御基準の策定 ・脆弱性が発生した際のインシデントレスポンス体制の構築と運用 4.AIリスクに対する防御技術の研究開発 ・共通で提供するAIリスクに対する防御技術(AIガードレール、AIアライメント技術等)の研究開発 ・リスクの自動評価技術(LLM as a Judge等) 5.開発現場へのコンサルテーションと監査 ・各開発チームに対し、ガバナンスに則った開発が行われているかのレビュー ・AIアルゴリズムの信頼性評価基準の策定 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社クラウドワークスコンサルティング

【具体的なプロジェクト例】 ●大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ●次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ●技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。 【具体的なプロジェクト例】 ●MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。 ●大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 ●GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。 ●データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装。

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 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※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, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※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。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※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】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

株式会社本田技術研究所

【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。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ● プロセス革新の仕組みづくり クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ● クラウドと車載開発の橋渡し 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ● 最新技術の導入・実装 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※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 クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●製品開発の現場で、クラウドを使って開発効率化や新しい仕組みづくりをしてきた方 ●「クラウドで作ったものが、そのまま製品や車両機能の価値に直結する」環境に挑戦したい方 ●自動車開発という巨大なスケールで、クラウド技術の応用に挑みたい方 ●クラウド×車載という新しい開発領域で、自動車業界の常識を変える開発基盤づくりに携わりたい方 ●単なるインフラ整備ではなく、開発者体験(Developer Experience)を向上させる仕組み設計に興味のある方 【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。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 └ CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ●プロセス革新の仕組みづくり └ クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ●クラウドと車載開発の橋渡し └ 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ●最新技術の導入・実装 └ 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※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 クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

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 Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ●AIセキュリティガバナンス構築 上記に伴う研究開発業務、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。また、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】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※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, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 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

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 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※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, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 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

株式会社JDSC

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度