機械学習・データ活用 Microsoft AzureのITエンジニア求人・転職情報

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。経営課題を技術で解決するためのデータアーキテクトのグランドデザインおよびデータモデリングを主導する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、および中長期的なデータ利活用戦略の立案とアーキテクチャ設計支援 ・AWS、Azure、GCPなどのクラウド環境を活用したデータ基盤・分析基盤の設計 ・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STRACT

業務内容 【お任せしたいこと】 ショッピングアシストアプリ『PLUG』の開発をリードいただきたいです。 PLUGはユーザーから見ると拡張機能アプリの1つですが、開発領域が広い且つ複雑性も高く、開発難易度が非常に高いです。 プロダクトのURLドメイン内だけが機能の提供領域ではなく、様々なサイトにも表示されて使われる奥深さがあるため、プロダクトの開発領域はインターネット全般になっていきます。 その分、ユーザーとの接点が増えるため、インタフェースがより重要になります。 高度な技術を駆使しつつ最高のインタフェース作りに一緒に挑戦していきたい方からのご応募をお待ちしております。 【具体的な業務内容】 ●プロダクト開発の全体的な技術リード ●システムアーキテクチャの設計・改善 ●システム開発・運用 └フロントエンド開発 └バックエンド開発 └クラウドインフラの管理・運用 ●新しい技術の導入・評価 └コードレビューと品質管理 └データ収集・分析によるグロースハックの推進 └今後のエンジニアチームの構築とマネジメント └エンジニアリング文化の醸成と推進 以下記事に直近開発チームが取り組んできたことをまとめていますので、よろしければご参照ください。 https://note.com/stract/n/n494994a6292b #開発環境 ・TypeScriptの全面採用 弊社は、主要言語としてTypeScriptを全面採用しており、フロントエンド・バックエンド・インフラ定義において全面的にTypeScriptを用いています。 monorepoで基本的にすべてのpackageを一つのリポジトリで管理しており、コードの共通化ができております。 ・テクノロジースタック iOSアプリは、Web Componentで記述されているので、基本的にはReactを書いているのと感覚は同じです。他は、Next.js + Tailwind CSS + Vercel の組み合わせがメインとなっています。

アクセンチュア株式会社

お客様の基幹系および情報系の業務システムの要件定義、アーキテクチャ策定・標準化、設計、構築、テスト、開発、保守、運用を担当頂きます。 データエンジニアリングをはじめとした様々な最新テクノロジーや国内・グローバルネットワークを活用し、杜の都仙台からお客様企業のデジタル変革を支援します。 ワークライフバランスを保ちながら、多様なスキルを持ったメンバーと一緒にダイナミックなプロジェクトに参画するといった次世代型の働き方を仙台の地で一緒に実践してみませんか。 企業におけるデジタルトランスフォーメーション案件において、最先端のテクノロジーを活用した業務・ビジネスの変革を推進するために、戦略企画から変革実行・運用まで一貫した支援を行う人材を募集いたします。 具体的には、ソリューションエンジニアとして、下記を担当して頂きます。 [データエンジニア] ・データ活用の企画、アーキテクチャ設計からソリューション選定、そして実装と継続的な改善まで、お客様企業の変革をデータ活用の側面から支援する業務を担います。 ・Snowflake, Databricks, Redshift, BigQueryを活用したデータプラットフォーム構築やtableau, powerBI等のツールを用いて蓄積したデータの分析・可視化を行う業務を担います。 [カスタムエンジニア] ・Java, Go, Node.js, Python, TypeScript,.Net等の開発言語によるWebアプリケーション開発・運用、アーキテクチャ設計、アプリケーション設計・開発標準書や手順書の作成・展開等の業務を担います。 ・Swift、Kotlin、Objective-c、Android-Java等の開発言語によるiOS/Androidのモバイルアプリケーションの要件定義、設計、構築、テスト、開発、保守、運用の業務を担います。 [クラウド／パッケージエンジニア] ・AWS, GCP, Azure, Salesforce, ServiceNow, SAPといったクラウドやパッケージソリューションを活用した開発・運用、ETL Tool(PowerCenter, Talend, MuleSoft, Boomi, SAP Hana Cloud Integration etc.)を使用したIntegration設計・開発、新システムへのデータ移行計画・実施等の業務を担います。 ●職種：コンサルタント グローバル対応・デジタルトランスフォーメーションを主体的に推進するITコンサルタント・ビジネスアナリスト（BA）およびプロジェクトマネジャー（PM）を募集いたします。 具体的には、各種業界のITコンサルティングの専門家として、主に下記を担当していただきます。 ・システム将来像の策定 ・DXプランニング、DX推進 ・グローバルプロジェクトプランニング、グローバルプロジェクト推進 ・ビジネス要件の定義・最適化 ・ソリューション検討、システム開発計画の立案 ・システムアーキテクチャの選定・設計 ●役割・期待 ・お客様にとって最適なソリューションの提案から導入支援まで行って頂きます。 ・新しいテクノロジーにキャッチアップしながら、様々な業界で、要件定義から設計、開発、テスト、保守運用まで幅広くチャレンジして頂きます。 ●経験できる領域 [共通] ・システム化企画や刷新計画などの上流フェーズから参画し、プロジェクトの目的やゴール設定から携われることができます。 ・システム開発・運用案件の多くは元請（プライム）での仕事になるため、主体的に責任ある立場でお客様とダイレクトに向き合うことができます。 ・グローバル共通開発方法論であるADM（Accenture Delivery Method）に則ったシステム開発や運用の手法を習得することができます。 ・中国やフィリピン、インドといった世界各地のデリバリーセンターを活用したグローバルな分散開発を経験することができます。 ・DevOpsやアジャイル、クラウドの専門家と協力し、お客様のアイデアの迅速なgo-to-market化を支援する経験を積むことができ、またDevOpsやRPA等のオートメーション技術を活用し、システム開発の生産性と品質を劇的に向上させるための自動化方針の立案から導入まで担当することができます。 [データエンジニア] ・データエンジニアとして最新の技術を用いた大規模なデータプラットフォーム構築、保守開発を通じてフルスタックのデータアーキテクト、データエンジニアへの成長が可能です。 また、データの分析・可視化を通じてお客様企業のデータ利活用を促進し、デジタル変革の礎を築くことができます。 [カスタムエンジニア] ・Web系のカスタムアプリケーションのみならず多様なテクノロジーが採用された大手企業のシステム開発、運用を担うため、アーキテクトに必要な幅広いテクノロジーに触れることができます。 ・大手企業の既存基幹系システムを分析し、サーバーレス化や、マイクロサービス化を支援することで、Web系企業でも経験することのできない大規模案件に携わることができます。 ・OSSをフル活用したJavaの最新アーキテクチャをお客様に提案できるアーキテクチャ検討フェーズから参画できます。 [クラウド／パッケージエンジニア] ・SCM（サプライチェーン）/CRM（顧客管理）/HCM（人財管理）/ITSM（ITサービス管理）等の業務をソリューション導入を通して学ぶことができます。 ・多種多様でかつ最先端のクラウド、パッケージソリューションの導入を経験することができます。 ・クラウドソリューション/既存のクライアント資産を分析し、データフローの概略設計、データ移行計画策定を実施することが求められるため、広範囲のITスキルのみならず、お客様/海外ベンダーとのコミュニケーション能力・分析力・計画立案力を身に着けることができます。 ［コンサルタント］ ・お客様の業務や状況を理解し、課題を解決するためのソリューションを検討、提供することが出来ます。 ・DXにおいて企画から実行まで携われることが出来ます。 上記領域について、個別に専門性を深めていくこともできますし、いろいろなソリューションに触れながら広範にスキルを伸ばしていくこともできます。

株式会社Sun Asterisk

社内における、DataOps推進のためのデータ利活用するための基盤設計、データ戦略立案、データガバナンスのプランニングなどを行っていただきます。 DMBOKの思想などを理解したうえで現代のデータを元に事業が動くために必要な要件に取り組んでもらいます。 【業務詳細】 社内データ基盤のアーキテクチャ設計を主導 既存データインフラ環境の分析や、改善提案。 具体的なアプローチの提示 データガバナンスのポリシーの策定と推進 自社内のチームや他部署と連携し、データ基盤プロジェクトの推進

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 本ポジションでは、プロダクト開発チームまたは横断的な技術組織において、サービス価値の向上を担う役割を担います。 担当する領域は複数の選択肢があり、選考を通じて希望や経験を踏まえ、最適なチーム・領域を提案します。希望があれば、応募時にお知らせください。 担当プロダクト・領域例 ・Sansan:名刺や企業情報、営業履歴を一元管理して全社で共有できるようにすることで、売上拡大とコスト削減を同時に実現するビジネスデータベース ・Eight:価値ある出会いをつなぐ、ビジネスのための名刺アプリ ・Bill One:請求書受領、経費精算、債権管理といった、さまざまな業務領域の課題を解決する、経理AXサービス ・Contract One:契約書をはじめとする取引書類をデータ化し、取引の条件や変遷を可視化することで、機会の損失や信用の低下を防ぎ、企業の利益を守る、取引管理サービス ・データ基盤/統合領域:企業内外のデータを統合し、ビジネスデータベースとして活用するための基盤サービス いずれの領域も事業成長にあわせて組織規模が急拡大しており、新機能開発、スケールに耐えるアーキテクチャ設計、技術的負債の解消、グローバル展開など、大きな技術課題・組織課題に取り組むフェーズにあります。 具体的な業務 テックリード/アーキテクトとしてプロダクト価値を最速かつ高品質で届けるための技術戦略・アーキテクチャー設計・基盤改善をリードします。 新機能開発から長期的な技術課題解決まで、プロダクトの成長と組織の技術力向上に幅広く関わるポジションです。 ・プロダクトの新機能開発・既存機能の改善および運用 ・重要プロジェクトにおける技術リード/アーキテクチャー設計 ・開発効率・スケーラビリティを高めるための基盤改善・技術刷新の推進 ・技術的負債の可視化と解消、将来を見据えたアーキテクチャー最適化 ・各チームへの技術支援、レビュー、設計・実装の伴走、メンバー育成 ・プロダクト横断の技術課題の発見と解決、技術スタック選定のリード ・パフォーマンス改善、マイクロサービス化、機械学習/LLM 活用基盤の整備などの推進 ・中長期視点での技術戦略立案および重要な技術意思決定 ・エンジニア発の企画・改善アイデアの立案および実行 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 主な技術スタック ●開発言語・フレームワーク・ライブラリ 【フロントエンド】 -TypeScript/React/Vite/Storybook/HTML/CSS 【サーバーサイド】 -TypeScript(Express.js/Node.js) -Kotlin(Ktor/Spring Boot) -Go/Ruby(Ruby on Rails)/C# ●データベース・検索基盤 -PostgreSQL/Cloud SQL -Aurora MySQL/Aurora PostgreSQL -DynamoDB/Elasticsearch/OpenSearch -Redshift/BigQuery/Cloud Spanner/Cloud Firestore ●インフラ / プラットフォーム -Google Cloud(Cloud Run/App Engine/Cloud Functions/Cloud Tasks/GKE など) -AWS(EC2/ECS/Fargate/Lambda/S3/SQS/Kinesis/Athena など) -Azure(App Service/Functions/Service Bus/Cosmos DB など) -Cloudflare ●コンテナ・IaC・構成管理 -Docker/Kubernetes/GKE Autopilot -Terraform(HCP Terraform)/Ansible/Chef/Bicep/Packer ●CI/CD・テスト -GitHub Actions/CircleCI/Azure DevOps/Argo CD/Cloud Build/Jenkins ●運用・監視 -Datadog/Grafana/New Relic/Zabbix -Cloud Monitoring/Cloud Logging/Cloud Trace -Splunk/Fluentd/Application Insights/Opsgenie/Sentry ●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 ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

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

FPTソフトウェアジャパン株式会社

プロジェクトの技術リードとして、以下の業務を主体的に推進していただきます。 ①データプラットフォームのアーキテクチャ設計・構築 Databricks、Snowflake、およびAWS/Azure/GCPの各種サービスを組み合わせ、最適なデータ分析基盤のアーキテクチャを設計・構築 ② 大規模データ移行プロジェクトのリード オンプレミス環境からクラウドへのデータウェアハウス(DWH)/データレイク移行プロジェクトにおける技術的なリーダーシップ ③技術選定とPoC(概念実証)の実施 プロジェクト要件に基づき、最適な技術やサービスを選定及びその有効性の検証 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

データソリューション部門の事業拡大に伴い、次世代のデータ活用を担うジュニアデータエンジニアを募集いたします。 急成長中のビッグデータ市場において、DatebricksやSnowflakeなどといった最先端の技術に触れながら、経験豊富なシニアメンバーのサポートの下でスキルアップできる環境です。 データの世界でキャリアを築きたいという熱意のある方からのご応募をお待ちしております。 シニアエンジニアの指導のもと、主に以下の業務をご担当いただきます。 ①データパイプラインの開発・運用支援 クラウドサービス(AWS, Azure, GCP)を活用したデータ抽出、変換、格納(ETL/ELT)処理の開発サポートおよび運用業務 ② データ移行プロジェクトのサポート オンプレミスのデータウェアハウス(DWH)からクラウドDWH(Snowflakeなど)やデータレイクハウス(Databricks)へのデータ移行プロジェクトにおける実務作業 ③データ基盤の構築アシスタント 新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート ④ドキュメント作成 設計書や手順書などのドキュメント作成および更新作業。 など 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　など

FPTソフトウェアジャパン株式会社

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

●配属組織名 電動ビジネス事業部 SDV Solutionビジネスユニット ソリューションビジネス開発本部　エンジニアリングプラットフォーム開発部 配属組織について(概要・ミッション) ●当社の強み、目指していること ・独立系サプライヤー(自動車部品メーカー)として多岐に渡る自動車メーカー様と協働させていただいております ・各ドメイン・EUCの開発・製造の強みを元に各機能の進化、更には車両からのデータ分析や車載ソフトの継続的な開発・検証・提供、サイバーセキュリティーの確保、自動運転/先進運転支援システム(ADAS)を支える地図更新、などを可能にするクラウドプラットフォームまでを一貫してシステム提案できる「モビリティー・ソリューション・カンパニー」を目指しています ●組織/ミッションについて SDV(Software Defined Vehicle)時代において、車載ソフトウェア開発では、開発スピード・品質・競争力向上のため、開発プロセス・開発データを活用したデータ駆動開発への移行が重要です。現在、開発現場には要求管理、変更管理、ソースコード、テスト、不具合、プロジェクト管理など多くのデータが存在しておりますが、個別システムに分散しており、開発ツール、ALMプロセス、クラウドデータ基盤を高度化し、下記の実現を目指しております。 ・開発進捗の可視化 ・品質リスクの早期検知 ・開発プロセス改善 ・AI活用による開発高度化 また、当部署では多種多様な製品のソフトウェア開発を担っており、大きく3つのチームがあります。 (1)製品ソフトウェア開発、テスト、開発プロジェクトの管理を行うチーム (2)ソフトウェアの先進化・共通化・効率化を支えるプラットフォーム、開発環境や開発プロセス等の共通技術を担う部隊 (3)ソフトウェア開発プロジェクト・プロセスに関するソフトウェアの品質管理を行うチーム ソフトウェアの開発は、Astemoの将来を担う分野です。また、ソフトウェア人財の育成にも力を入れており、最新の技術を取り入れたソフトウェア開発による技術スキル向上だけでなく、グローバルにソフトウェアエンジニアとして成長したいという方には、海外自動車メーカー、海外開発拠点、海外ベンダーとの開発もあり、チャレンジしやすい風土です。 1)開発データ基盤 リードエンジニア 車載ソフトウェア開発データを統合するクラウドデータプラットフォームを設計・構築すること 主な業務は下記 ●アーキテクチャ設計 ・AWS構成設計 ・Databricks設計 ・Data Lake / Lakehouse設計 ・データモデル設計 ・権限・セキュリティ設計 ●データ統合 ・対象:GitHub/Jira/EWM/ETM/DNG ●業務 ・API連携設計 ・ETL/ELT設計 ・データ品質設計 ●技術リード ・開発方針策定 ・技術レビュー ・メンバー育成 2)開発データ基盤エンジニア データ収集・加工・提供基盤を開発すること 主な業務は下記 ・データ収集パイプライン開発 ・API連携 ・ETL/ELT開発 ・Databricks処理開発 ・データ品質改善 ・データ提供環境整備 3)開発環境基盤 運用リード 既存開発環境を安定運用しながら、新しい開発データ基盤の運用モデルを確立すること 主な業務は下記 ●現行環境管理 ・開発環境運用 ・ユーザー管理 ・権限管理 ・障害対応 ・問い合わせ対応 ●新基盤運用設計 ・監視設計 ・障害対応設計 ・リリース管理 ・保守設計 ・運用改善 ●外部パートナー管理 ・委託管理 ・成果物レビュー ・品質管理 ・ナレッジ移管 ミッション/期待する役割・責任 ソフトウェア言語、開発環境、開発・テスト手法の知見を活用し、先進技術の開発および高品質・高効率なソフトウェア開発を行い、開発したソフトウェアを製品に展開するとこに責任を持つ。 働き方・就業環境 リモートワーク頻度:50%程度 平均残業時間:20時間/月程度 【業務内容についての補足】 ・雇入れ直後 :「求人内容」において、会社の定めた業務 ・変更後の範囲:会社の定める業務

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 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

株式会社分析屋

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント 顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 全体方針の検討/策定 タスク・スケジュール管理 稼働/コスト管理 進捗管理 品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ●教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 ●データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など) <上記以外の主要取引> SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ● クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ● 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ● データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ● その他 : Google Analytics、SQL、Python、R 入社後の流れ 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。 クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール : SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル : データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。 使用環境・ツール : SQL / Python / SAS / R 習得スキル : データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析 データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。 使用環境・ツール : Google Analytics / Tableau / PowerBI 習得スキル : データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案 最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。 使用環境・ツール : ダッシュボード(BIツール内) / PowerPoint / Word 習得スキル : レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

株式会社分析屋

~ 顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援 ~ 業務概要 ●課題ヒアリング~戦略立案、分析設計などの支援を行います。 ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用やデータ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ●現在増えてきているプロジェクト内容としては、具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 主な業務内容 以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて業務をお任せいたします。 ①ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成をお任せします。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ②エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) ※業務内容について 変更の範囲:会社が指定した業務 <開発環境・使用ツール> ※実装に関する知識があれば問題なし! ■データ分析基盤/BIツール:Python,Tableau,Google Analytics,SQL,R ■DB:Oracle Database,SQL Server,MySQL ■インフラ:AWS,GCP(ML関連のAPI・BigQuery),Azure 主要取引 SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

株式会社トリプルアイズ

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。 現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。 社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容】 ・クライアントの本質的なビジネス課題の抽出・構造化 単なるヒアリングに留まらず、顧客のビジネスの方向性を深く理解し、解決すべき真の課題をインフラ・アプリ両面から整理します。 ・AI・クラウド技術を軸としたソリューションの提案 課題解決に最適なテクノロジー(AIZE、生成AI、AWS/Azure等)を選定し、顧客が期待する成果(ROI)を最大化させるための技術要件を定義します。 ・一気通貫導入支援(要件定義〜設計・構築・運用) 基盤設計からバックエンドの実装までをオーケストレーションし、ツールの導入のみならず、将来の拡張性を見据えた保守・運用体制までを構築します。 ・実務定着と成果創出に向けた継続的なテック・アドバイザリー 導入後のシステムが現場で「武器」として活用されるよう、データ活用や生成AIを用いた更なる業務効率化(ハック)の施策を提言・伴走支援します。 ・プロジェクトの全体統括およびオーケストレーション(PM/PL業務) 1.5億円規模の大型案件を含むプロジェクトにおいて、進捗・品質・タスクを管理し、若手エンジニアをリードしながら顧客の期待に応えるアウトプットを実現します。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 自然言語処理(NLP): 故障受付のメモなどのテキストデータをAmazon Comprehend等で解析し、タグ付けや分類モデルを構築。 データエンジニアリング: AWS GlueやSnowflakeを用いたデータクレンジング、前処理の自動化、ダッシュボード化(QuickSight等)。 統計解析・EDA: Python(Pandas/Matplotlib)を用いた探索的データ解析、特徴量エンジニアリング、モデルの精度改善。

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

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 次世代RAG・ナレッジグラフ構築: 建設・土木・損保等の専門ドメインにおいて、非構造化データをグラフDBやセマンティック技術(RDF/OWL)を用いて構造化。 AIエージェントの導入・展開: Claude CodeやMCP(Model Context Protocol)を活用した、開発プロセスや見積・提案業務の抜本的な自動化。 LLMチューニング: 大手キャリア等の大規模データを活用した応答精度の極大化。 テックリード業務: 非IT層へのAI利活用提案から、プロトタイプの実装、技術選定までを主導。

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。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「今のPython開発スキルを活かして、より難易度の高いAI領域に踏み込みたい」。その意欲を、最先端の現場で形にしませんか? 【お任せする業務】 ●AIモデルの実装・組み込み: 建設業界向けの予測モデルや、商社のデータ分析ツールにおいて、Pythonを用いた高品質なコーディングを担当。 ●データ前処理・パイプライン開発: SQLを用いたデータ抽出から、AIが学習しやすい形へのクレンジング、加工処理の自動化。 ●LLM(生成AI)の活用: 既存アプリへのChatGPT連携や、非構造化データの解析ロジックの実装。 ※まずは得意なコーディングや基盤周りからスタートし、徐々にアルゴリズム選定やEDA(探索的データ解析)へと幅を広げていただけます。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 ●金融や大手通信業界などのAIチャット基盤の保守運用・機能追加。 ●Pythonを用いたデータパイプライン(数千万件規模のデータ処理)の開発を通じて、AIが学習しやすいデータ構造を学びます。 ●Dify等のローコードツールを用いた迅速なプロトタイピングや、プロンプトのチューニング、RAGの精度評価など

●配属部署:ソフトウェア技術部　開発第二課 ●配属先ミッション ・事業・利益拡大に向け、神戸製作所で横断的に適用できる共通ソフトウェア・アプリケーションソフトウェアを開発(社会インフラ関連のソリューション向けアプリケーションソフトウェア、ソリューション共通ソフトウェアの開発) ・最新技術情報活動(蓄積・提供)の推進 ●業務内容 鉄道・水環境・道路などの社会インフラ領域を支える業務システムに向けて、データ活用や運用効率化を支える共通アプリケーションの企画・設計・開発を担当いただきます。オンプレ主体の案件が多いものの、クラウド移行のプロジェクトも進行しており、両方の技術領域に携われます。 ≪具体的には≫ ・共通ソフトウェア開発業務(開発企画から設計、製作、試験までの一連の開発業務をプロジェクトメンバーを牽引し遂行) ・クラウド/コンテナ/AIを含む新技術の調査と開発への取込み検討(開発前技術調査、設計フェーズでの実現方式検討などをプロジェクトメンバを牽引し遂行) ・プロジェクトメンバへの技術サポート ・QCD管理を含むプロジェクトマネジメント ・課題解決に向けたプロダクト改善 ・社内関連部門との調整、要件把握 ・研究所との連携による新技術評価 ※自身でコードを書くことも多く、技術者としての実装スキルを保持・強化できる環境です。 ※1プロジェクトあたり開発完了までの期間は1～2年程度。プロジェクトメンバは5名～10名程度です。 ●プロジェクト事例 自治体をメインとして水環境(浄水場、下水処理場)、広域監視(有料道路、ビル)、交通(鉄道)などの社会インフラの現場で生まれるデータを活用し、運用最適化・省エネ化に向けた価値創出を行うプロジェクトが多数進行しています。 ・浄水場・下水処理場における属人的業務の標準化を支援する業務支援ソリューション ・鉄道の運行データを活用し、回生エネルギーの最適利用を実現するエネルギーソリューション など ●使用言語、環境、ツール 【使用言語】 TypeScript(React)、JavaScript、Python、C#、Java 【環境】 AWS、Windows/Linux、コンテナ(Kubernates) 【ツール】 VSCode、MELSecOps(AzureDevOps) 【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

パーソルキャリア株式会社

●業務内容 既存事業及び新規事業向けにデータ分析や機械学習、生成系AIなどの技術を用いた業務改善プロジェクト、新技術の検証プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント業務に携わっていただきます。 プロジェクト計画、管理や社内外のステークホルダーとの調整を行っていただき、プロジェクトを前進させることが求められます。 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成系AIなどを用いた新規機能の企画/開発、及び、既存機能の改善などのプロジェクトをPMとして推進します。 ・ミドル部門(業務企画等)と連携しシステム化実現に向けた相談対応や推進を行います ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題等の調整、進捗状況確認、技術サポート等) ・各部門の業務課題をヒアリングし、AI適用可能性の評価〜ユースケース化〜実行計画立案等の伴走支援 ⇒得意領域やご志向性に合わせてプロジェクトに携わっていただきます ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL　など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、Cloudformation など 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、Codepipeline、　など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど

パーソルキャリア株式会社

●担当業務例 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・生成AI,機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 【主な技術テーマ例】 ・大規模言語モデル(API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI 等) ・自然言語処理、画像・動画・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発 ・推薦システム(求人レコメンド、スカウト最適化、コンテンツレコメンド 等) ・テキスト埋め込みを活用したマッチング・類似度算出 技術環境 【言語】Python、SQL、Java/Scala、C など 【DB】Oracle、PostgreSQL、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricks 【クラウド】AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト管理】Backlog、Loop + Planner、Jira + Confluence 【コミュニケーション】Slack、Teams ●働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

株式会社豆蔵

●深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発 ●機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施 ●システムおよびソフトウェア仕様の理解 ●パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策 ●技術要素、開発プロセス、コード標準の整備 事業部の風土 事業部メンバー構成としては、20代後半～30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。

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

【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

【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