社宅・家賃補助制度あり Microsoft AzureのITエンジニア求人・転職情報

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

【組織のミッション】 ●情報技術総合研究所のミッション 「最先端デジタル技術で未来を創る」 ●監視メディアシステム技術部のミッション グローバル視点でビルと街の未来を創造し、ビル価値の持続的拡大と、そこで働く人のウェルビーイングを、スピーディに実現する ●海外ソリューション技術探索プロジェクトグループのミッション ・グローバルにおける市場環境・当社事業を表面上の調査に留まらず理解する。 ・最先端のインフラ構築技術と事業ドメイン知識を融合させ、ソリューションの企画からITシステムの構築まで幅広い領域で事業に貢献する。 ビルの価値を継続的に高めるためのビルソリューションの価値探索や企画提案に、海外関係会社やパートナー企業と共に取り組んでいただきます。 グローバルにビルソリューションを創出するための基盤技術開発を担当していただきます。 また、その過程で、当社の保有するアセットや最先端技術についての調査や、事業部門を含めたソリューション創出の連携体制構築にも関わっていただきます。 ●具体的な仕事内容 グローバルなビルソリューション事業をターゲットとして、特に以下のソリューションの価値探索やソリューションを実現するソフトウェアやシステムに関する技術の研究開発に携わっていただきたいと考えています。 ・グローバルスマートビルソリューションの開発と実証 ・ビルの価値向上に向けた価値探索とPoC ・グローバルビルソリューション基盤技術開発 まずはこれらのプロジェクトに参加いただき、その後はソリューションの企画提案や実現のための技術開発の企画も担っていただきます。 将来的には、ユニットリーダーとして複数の開発テーマのとりまとめをになっていただくことも想定しています。 これらの業務をとおして、ビジネスの企画力・システム設計力・マネジメント力など様々な技術が身に付きます。 当社の海外研究所と連携したビルソリューション向けの研究開発も行っています。 【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 ●使用言語、環境、ツール、資格等 開発環境は、参加する開発プロジェクトやアイテムにより変わります。 ・言語:Python、C#など ・クラウド:Azure、AWS ・ツール:AzureDevOps、GitHub、SCADAソフトウェアなど 語学に関しては、英語での打合せ、メール、チャットがあります。 TOEIC 600点以上あることが望ましいです。

株式会社PKSHA Technology

PKSHA Technologyでは、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、人事領域をAIで支援するサービスの開発に着手しました。 このポジションでは、エンジニアリングバックグラウンドを持つプロダクトマネージャーとして、人事領域を総合的に支援する「AI Suite for HR」におけるサービス・プロダクトの立ち上げ・開発・運用を行っていただきます。 【プロダクト例】 ●面トレAI powered by PKSHA 面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム 株式会社トライアンフと共同開発中 ●非公開プロダクト 詳細はカジュアル面談などでお尋ねください 【技術スタック】 ●利用言語･フレームワーク ・TypeScript（Next.js, Nest.js, Vite, React） ・Python ●クラウド ・AWS ・Azure ●プロビジョニングツール ・Terraform ・AWS CDK ●コミュニケーション ・Slack技術スタック

株式会社トップエンジニアリング

従来は「ITをつくる人」が主役でしたが、これからのDX時代はIoT/AI/クラウドなどの新技術も理解した「ITを使いこなす人」が主役です。 企業の業績向上や新サービス開発をしていくと見込まれています。 そこで当社では、【サーバやネットワークなどのインフラ技術者⇒システム管理者】の明確なキャリアパスを構築しました。 経験を活かして安定的に活躍でき、さらなるステップUPを目指せる体制となっています。 <具体的な業務内容> 当社のエンジニアはレベル1～4の階層に分かれています。 経験とスキルに応じて、下記のレベルの業務をお任せします。 ※Lv1は未経験クラス、Lv2は初級クラスのため割愛します ▼Lv3:中級クラス(設計・構築) ⇒顧客の情報システム業務/ITインフラ構築(Server、Network、セキュリティ、データベースなど)/ITシステムの運用設計・運用管理などを担当。 現場で経験を積みつつ、更なるスキルUPを目指します ▼Lv4:上級クラス(スペシャリスト) ⇒顧客の情報システム部門にてITシステム統括/IT基盤の更新プロジェクト/ITを使った新サービス開発など、より上位レイヤーの業務を手掛けます。 開発・業務範囲 【LV3:中級クラスの案件詳細】 ◆企業内情報システム部代行 【担当業務】社内IT基盤の技術選定～設計,構築,テスト,運用迄幅広く担当 【規模】3名/1年～10年 【OS】Windows 【DB】Oracle他 【クラウド】AAD等 【その他】担当が幅広い為,スキルや得意分野に応じて担当業務を調整 ◆システム運用設計,運用チーム管理 【担当業務】ジョブ設計,運用手順書作成,ツール整備,運用チームの育成・管理 【規模】2名/3年～5年 【OS】Windows,Linux他 【クラウド】AWS 【その他】運用オペレーターから上位業務へのステップUP可能。リーダーへの挑戦可能 【Lv4:上級クラスの案件詳細】 ◆大手銀行のITインフラ基盤/統括・管理 【担当業務】大手銀行のITインフラ基盤に関する統括・管理業務。 企画検討,ベンダコントロール,一部サーバ・N/Wの維持管理作業等 【規模】2名/15年～25年 【OS/Server】Windows Server、Exchange Server、Share PointServer 【DB】SQL databaseなど 【クラウド】Microsoft Azure 【その他】週半分程度はテレワーク ◆大手SIベンダーのプライベートクラウド/提案・構築 【担当業務】法人向けプライベートクラウドの提案と構築。 商談の技術支援と構築設計及びプロジェクト管理 【規模】1名/30年 【OS】Windows,Linux他 【DB】各種 【クラウド】クラウドハイブリッド連携でAWS・Azure等 【その他】現地作業以外は原則フルリモート ポイント 配属先となる"ITソリューション部"は、インフラエンジニアの育成に特化した組織。 DX時代を見据えて、ITを使いこなす【システム管理者】を育成し、ITによる生産性改善や新サービス創出に貢献するのがミッションです。 スキルUP支援が充実しているのはもちろん、案件も希望を伺った上で確実に成長が見込めるものへアサイン。 そのため、現場業務を通じて実のある実務経験を積むことが可能です。 システム管理者になれば、顧客の情報システム部門に常駐して業務システム全体を統括したり、ITを活用した新規サービス開発に取り組んだりと、より上位のフェーズへ挑戦することが可能。 経験を活かしつつ、インフラ領域の専門性を高めていける環境です。

株式会社トップエンジニアリング

プロジェクト紹介 ①某流通業向け OutSystems開発案件 ●業務内容 ・Outsystemsを用いたシステム開発 ・詳細設計、実装 ・各種テスト対応 ●活かせるスキル/ご経験 ・OutSystemsを用いた業務開発経験 ・システムテスト～単体テストの経験 ・OutSystems Associate Reactive Developer以上の資格 etc. ②国内営業　保守開発PJ(モバイル開発) ●業務内容 ・基本設計～テスト/リリースまで ・テスト仕様書の作成 ・成果物レビュー ●活かせるご経験/スキル ・webアプリケーション開発経験 ・業務システムの開発 ・テスト設計経験 ・C#やVB.NETによる実装経験 ・Outsystemsを用いた開発経験　etc.

株式会社Speee

入社直後は主に下記業務をご担当いただきますが、 ゆくゆくは当社サービスにおける情報セキュリティ維持‧向上に関わる活動や、情報セキュリティ内部監査や委託先管理にも携わっていただくことも可能です。 ‧ 社内からの問い合わせ対応 ‧ 問い合わせ対応を契機とした規程類の整備やルール作成 ‧ 社内の情報セキュリティ教育コンテンツの更新 ‧ 新規入社者向けのガイダンス講師 ‧ 情報セキュリティインシデントの一次対応 ‧ セキュリティ関係システム‧ツールの運用 技術/環境 ‧サーバインフラ:Linux,WindowsServer ‧ネットワークインフラ:マルチプラットフォーム/マルチベンダ ‧クラウドサービス:GCP,AWS,Azure ‧ツール:BurpSuite等

株式会社クーリエ

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

株式会社クーリエ

ミッション 介護領域における「施設探し」と「仕事探し」を利用者/クライアント両面から繋ぎ、ベストマッチングを提供する「リボンモデル」のビジネスを展開し、既存事業から得られる「市場の一次データ」からプラットフォームを構築することで、売上最大化をさせることがミッションです。 業務概要 業界トップクラスの自社プラットフォームで生成・蓄積されるデータを管理・活用することで、プラットフォームとしての競合優位性を構築していただきます。 具体的な業務内容 ・プラットフォームで蓄積するデータの整理・加工・管理 ・蓄積されたデータのビジネスへの活用 ・データ活用・データメンテナンスのためのオペレーションの仕組化、現場への落とし込み ・データの蓄積・活用ためのインフラの設計・構築 ・プラットフォームのマスタデータの管理・活用 ・AIや機械学習などへの活用 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

株式会社荏原製作所

全社生成AIプロジェクトにおいて、内製開発を主導し、企画・実装・運用までを一気通貫で推進することで、事業部の課題解決とAX(AIトランスフォーメーション)の加速を実現いただきます。 ●自社生成AI・AIエージェント基盤の継続的な内製開発・運用(フロントエンド・バックエンド開発、ETL/ELT処理の実装、パブリッククラウド上での最新技術検証) ●LLM/RAG APIの各種業務アプリへの組み込み ●セキュリティを考慮した社内AIエージェントエコシステムの構築 ●技術動向や事業部のニーズを踏まえた開発企画、要件整理、およびプロジェクト/開発チームのマネジメント ●経営層への技術報告や外部発信(事例公開、登壇)への関与 ※変更の範囲:会社の定める業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社クーリエ

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。 図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【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

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【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

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

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

アイシングループ国内外の工場を舞台に、スマートファクトリーを具現化するAI応用技術開発を担当。 ニーズ・課題抽出から技術開発、現場導入、成果創出まで一貫して対応。 ●具体的な業務内容 ・画像・作動音による製品検査技術の開発と現場適用 ・生成AIなど最新技術を活用した新たなソリューション開発 使用技術・環境 ・使用言語:Python ・環境:Windows, Ubuntu ・ツール:TensorFlow, Keras, PyTorch, 生成AI, AWS, Microsoft Azure 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

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

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【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

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【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

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【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

解析・評価業務の改革に向けたクラウドプラットドームおよびAIエージェントを活用したシステムの企画・開発をご担当いただきます。 ●具体的な業務内容 ・解析評価業務の現状把握、課題設定 ・業務改革に必要な技術調査およびシステム企画・開発 ・開発システムの現場導入・定着化の推進 ●使用言語、環境、ツール等:Python、MCP、A2A、MicrosoftAzure、AWS、GCP、Docker、VisualStudioCode、 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【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

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

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