機械学習・データ活用 年収350万円以上のITエンジニア求人・転職情報

●職務概要 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社(HD)であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。 プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。 ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング ●具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進 ・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード ・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定 ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure)を活用したDWH・Datalake設計および導入支援 ・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援 ・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進 ・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進 ●プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革 ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援 ●業務変更の範囲 (雇入れ直後):IT専門職 (変更の範囲):すべての業務への配置転換あり

配属部署 ●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ●仕事内容 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、生成AIを用いた業務・開発効率化など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。 スキル ●活かせるスキル/身につくスキル ・自動車/農機・建機/医療/FA/金融/物流/マーケなど、複数に渡る分野におけるAIを用いるシステムの業務知識 ・画像認識、データ分析、自然言語処理、機械学習、深層学習、3D点群処理、OpenCV、Edge AI、生成AI・AIエージェント、フィジカルAIなどの開発技術 ・Python/C++/C/C#/Java/JavaScript/各種LIB/各種FW/Cloud/WebUIなどソフトウェア開発者として幅広く活躍いただける技術 ・要求分析、顧客折衝、チームマネジメント ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 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。

CREとして、Assuredクラウド評価のお問い合わせに対する技術サポートやプロダクトの改善を担当していただきます。 ●具体的な業務内容 CREとして、Assuredクラウド評価の顧客信頼性向上に責任を持ちます。 <短期的に取り組む業務> -お客様からの技術的な問い合わせの調査・回答 -セキュリティチェックシートの対応 -お客様対応や社内オペレーションを支援する小〜中規模システムの実装と運用改善(Google Apps Script / Python / サーバーレス構成など、軽量な手段を機動的に選ぶ) -お客様の要望・不具合に関する、要求 / 要件 / 受け入れ条件の整理と、エンジニアリングチームへの橋渡し -比較的小規模な機能改善・不具合修正については、自身で設計・実装・テスト・リリース -複雑なプロダクト仕様の整理、ドキュメント化 <中長期で設計・推進していく業務> -顧客信頼性を測るKPIの設計と、計測基盤(BigQuery / dbt / Lightdash)の構築 -KPIから見えた阻害要因に対する施策設計と実行(CS組織内に閉じず、セールス・運用組織の業務改善や、プロダクトの構造的改善まで射程) -セルフサービス化の優先順位設計と、機能としての実装 -問い合わせ対応フロー・エスカレーション設計・チェックシート運用などの再設計 -CREグループとしての中長期ロードマップの策定と、リードとの並走 これらの中で、何から着手すべきか・どこにレバレッジがあるかの判断自体も、入社後に一緒に設計するテーマです。 ▽インターネット、そして社会をより良くするために。未知のプロダクトづくりへの挑戦。 https://note.com/assuredjp/n/ndcb0b069ca9c ▽次世代に残るプロダクトをつくりたい。サイバーエージェント→AWSを経て感じるAssuredの社会的意義と奥深さ。 https://note.com/assuredjp/n/n0f79b6983d89 ▽Assuredに関わる人への感謝を胸に。課題解決の範囲を広げることで世の中の価値提供に繋げていく。 https://note.com/assuredjp/n/nbc562d71517c ●チームについて CREは立ち上がったばかりの組織で、現在は1名のマネージャーと1名の専属エンジニアの2名体制です。顧客、営業、CS、プロダクトと連携し、技術とデータを活用して顧客の信頼性を向上させ、事業成長を加速させることを目指しています。 現在は、お問い合わせ対応・顧客要望対応を通じてお客様からのフィードバックを迅速に取り入れ、改善につなげることを行っています。同時に、中長期的にどういう価値を出していくべきか絵を描き、計画しているフェーズです。 将来目指しているのは、データと技術を使って顧客の状態を可視化し、よりプロアクティブに顧客信頼性を向上させることです。そのためにCREが担っていきたい観点は以下の通りです。 ・プロダクト各機能が潜在的に持っている価値をお客様の課題と結びつけ、価値を最大化する ・お問い合わせをゼロにする ・お客様自身で問題を解決できるセルフサービス化の推進 ・お客様が困ったときの体験の向上/エフォートレス化 ●このポジションで、一緒に作る未来 CREが扱う「顧客信頼性」は、お客様のビジネスと我々のビジネスを同時に伸ばすための重要な要素だと思っています。 お客様が安心して『Assuredクラウド評価』を使い続け、その上で本来やりたいDXや事業判断を進められること。それがお客様の事業成果になり、同時に我々の成長にもなります。CREのミッションは、そのベースとなる「顧客信頼性」を最大化することです。 その実現のために、立ち上げ期ではまず以下3つのスコープを設計・推進します。 1.プロダクト改善・実装 お客様の声を一次情報として受け取り、不具合修正・機能改善・セルフサービス化できる機能をプロダクトに反映していきます。 2.KPI・計測基盤の設計 「顧客信頼性が向上している」と言える状態を、データで定義します。問い合わせ削減率・セルフサービス到達率・お客様の利用熟達度など、何を測るべきかから設計し、BigQuery / dbt / Lightdashの基盤上で計測・可視化を立ち上げます。 3.CREプロセス・運用設計 問い合わせ対応フロー、セキュリティチェックシート対応、エスカレーション設計、技術調査の標準化など、現在は属人的に回っている運用を、再現可能なプロセスとして組み立て直します。 ●そして、その先に取りに行く未来 スコープ2のKPI基盤が立ち上がり、「顧客信頼性を阻害している要因」がデータで見えてきた段階から、CREの射程は、プロダクト単体に閉じません。 阻害要因がセールスの提案プロセスにあれば、営業組織の業務の改善に取り組みます。運用組織のオペレーションに起因していれば、その自動化やシステム化も取り扱いたいと思っています。プロダクトの構造的な改善が必要であれば、PdMと一緒に上流から設計します。 一般的にCREはお問い合わせ対応やCS組織内の改善に役割が限定されがちですが、私たちはそこに留まるつもりはありません。顧客信頼性向上のレバーがある場所に、エンジニアリングの力で踏み込んでいくことを目指しています。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go(ScalaからGo/TypeScriptへの移行中です) ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore, BigQuery ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: CloudBuild, GitHub Actions ・その他API等: ChatGPT, Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma 他 ●業務の変更範囲 会社の定める業務(出向等を含む)

プロダクトエンジニアとして、Assuredクラウド評価の機能開発に関わっていただきます。 ●主な業務 ・必要な機能の設計、実装、テストおよびリリース ・他メンバーの設計・コードのレビュー、フィードバック ・チームのプロジェクト管理、スクラムイベント運営 ・開発プロセス改善、生産性向上施策 ・PdM・デザイナー・ドメインエキスパートとの協働 ・顧客からの問い合わせ・不具合対応 ・データ整備、分析、モニタリング ・採用活動への参画 ●チームの文化 新しい市場を啓蒙しユーザー価値を探究するAssuredクラウド評価のプロダクトチームでは、エンジニアが開発だけでなく、事業指標の追求やユーザー課題の発見まで関わる「プロダクトエンジニア」の文化があります。技術(How)を核としながら、事業(Why)やユーザー体験(What)にまで越境し、全員が事業指標を意識しながら開発する文化です。AIがコードを書く時代だからこそ、「なぜ作るか」「何を作るか」という上流の問いに注力し、ビジネス組織とも一体となり事業成果にコミットし続けています。 ▽デブサミ2025 Assuredが実践する「事業を創る」プロダクト開発術 https://productzine.jp/article/detail/3716 ※Assuredのエンジニアについて ▽インターネット、そして社会をより良くするために。未知のプロダクトづくりへの挑戦。 https://note.com/assuredjp/n/ndcb0b069ca9c ▽次世代に残るプロダクトをつくりたい。サイバーエージェント→AWSを経て感じるAssuredの社会的意義と奥深さ。 https://note.com/assuredjp/n/n0f79b6983d89 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go 　※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash ・その他API等: Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 ●勤務地及び業務の変更範囲 会社の定める業務(出向等を含む)

プロダクトエンジニアとして、Assuredクラウド評価の機能開発に関わっていただきます。 ●主な業務 ・必要な機能の設計、実装、テストおよびリリース ・アーキテクチャ設計、技術選定への参画 ・他メンバーの設計・コードのレビュー、フィードバック ・チームのプロジェクト管理、スクラムイベント運営 ・開発プロセス改善、生産性向上施策 ・PdM・デザイナー・ドメインエキスパートとの協働 ・顧客からの問い合わせ・不具合対応 ・データ整備、分析、モニタリング ・採用活動への参画 ●チームの文化 新しい市場を啓蒙しユーザー価値を探究するAssuredクラウド評価のプロダクトチームでは、エンジニアが開発だけでなく、事業指標の追求やユーザー課題の発見まで関わる「プロダクトエンジニア」の文化があります。技術(How)を核としながら、事業(Why)やユーザー体験(What)にまで越境し、全員が事業指標を意識しながら開発する文化です。AIがコードを書く時代だからこそ、「なぜ作るか」「何を作るか」という上流の問いに注力し、ビジネス組織とも一体となり事業成果にコミットし続けています。 ▽デブサミ2025 Assuredが実践する「事業を創る」プロダクト開発術 https://productzine.jp/article/detail/3716 ※Assuredのエンジニアについて ▽インターネット、そして社会をより良くするために。未知のプロダクトづくりへの挑戦。 https://note.com/assuredjp/n/ndcb0b069ca9c ▽次世代に残るプロダクトをつくりたい。サイバーエージェント→AWSを経て感じるAssuredの社会的意義と奥深さ。 https://note.com/assuredjp/n/n0f79b6983d89 ▽Assuredに関わる人への感謝を胸に。課題解決の範囲を広げることで世の中の価値提供に繋げていく。 https://note.com/assuredjp/n/nbc562d71517c ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go 　※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash ・その他API等: Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 ●業務の変更範囲 会社の定める業務(出向等を含む)

職務概要 生成AIアセットおよびサービスを活用し、SIを組み合わせて、お客様に対し最適な提案、デリバリに携わって頂きます。 複数のお客様の案件管理も実施いただきます。 また、生成AIを活用したソリューションに関する新技術の適用提案、新規ソリューションの開発についても参画いただきます 職務詳細 ・市場の変化を捉え、お客様課題を解決するための最適なアセットやサービスをソリューションとして提案。 ・お客様が抱える課題や社会背景などを踏まえ、お客様との議論や折衝を通じ、タスク優先付けを行う。 ・PoCやシステム開発を確実に遂行するためのチームマネージメントも推進。 ・サービスの企画や提案活動も合わせて推進。 ・複数の案件管理の実施 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●生成AIで面談業務を効率化し、住民支援の質を高めるリンクワーカー業務支援システムを開発 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/08/0827.html ●日立、品質保証業務へのAIエージェント適用で、お客さまへの対応力・対応品質を強化 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/06/0626.html ●日立、Physical AIのイノベーションを加速するNVIDIA AI Factoryを発表 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/09/0926b.html ●日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/03/0326.html ●生成AIの本格的な業務活用に向け、「業務特化型LLM構築・運用サービス」を提供開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/08/0829a.html ●生成AIの活用でフロントラインワーカーの生産性を向上!日立製作所の取り組みに迫る https://digital-highlights.hitachi.co.jp/_ct/17709830?web_o_20240724 ●日立とマイクロソフトが、生成AIでビジネスと社会イノベーションを加速するための契約を締結 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/06/0604c.html 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) アプリケーションサービス事業部 HMAX&AIサービス本部 AIプラットフォームサービス開発部 配属組織について(概要) ラインオブビジネス向けのフィジカルAI、間接業務含めた幅広い業務を支援するAI Agentをサービスとして提供するために、生成AIの学習、アプリ開発、AI AgentやフィジカルAIの開発、それを稼働する基盤の開発・運用迄をトータルでお客様に提供する組織となります。そしてさらに外部のお客様だけでなく日立社内、グループ会社での業務効率化に向けた全社向けの生成AI基盤の開発・運用も行っています。 配属組織について(ミッション) ・AIを通じて社会課題を解決するために必要となるAIに関するサービスを社外に展開、また日立全社に向けたAI基盤提供を通して全社の業務効率改善に貢献することをミッションとしています。 働く環境 ①配属組織/チームについて 配属組織は、30名弱が所属しています。 生成AIおよびそれを稼働する基盤迄を網羅的に開発・提供する組織であるため、研究所含めた様々な出身母体のメンバーから成る組織です。 ②働き方について 出社と在宅勤務を組み合わせた働き方が可能です。 なお、プロジェクトによっては全国各地に出張が発生する場合もございます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

職務概要 ●主に、MLCP、Gurobi、CMOS等、最適化のデリバリ業務をご担当いただきます。 ・“生産計画、要員計画、作業指示計画、配送計画、アサイン計画”の最適化のシステムを構築するにあたって主にプロトPOC開発を含めた、上流フェーズでの業務対応に責任を負い推進します。 ・業務UCを見据え、運用要件(非機能)の範囲に収まる探索範囲を、顧客との対話の中でリードしてコントロールを実施、および本番稼働までに必要な作業・体制、役割分担を定義します。 ・サイジング/フィージビリティ検証のプロトPOC開発では、サイジング/フィージビリティのエビデンス抽出のために、顧客ヒヤリングをベースにJava or Python でプロト開発、POCを実施いただきます。 ・上流要件定義で顧客との合意形成を図った後、外注含めた本番化開発のPMを実施。 本番化開発の期間中に生じた顧客要望を、前述のPOCサイジングをベースに新要件追加開発のgo↔nogoを判断し、必要に応じて顧客とのネゴシエーションを実施。 ・入社後直近にお任せしたい業務内容: 印刷業界のお客様に対して、高効率な作業計画を自動立案したいという課題に対して、最適化ソリューションを企画・開発いただきます。 1人あたり2件ほどの顧客を随時担当。 1案件2人ほどのチームで案件を担当し、1つのプロジェクトの期間は約6ヶ月～3年となります。 職務詳細 ・「As Is/To Be」の分析 「As Is (現状)」と「To Be (あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を記述します。 ・ビジネス要件の識別 ワークショップ、ワークフロー分析など、さまざまな方法を使用してビジネス要件を収集し、ターゲットユーザーの役割と目標の観点から要件を表現します。 ・高度な予測分析 業務課題に対して”最適なソルバー”の選択することができ、さまざまなビジネスパフォーマンス指標の達成に貢献し、洞察結果を実行可能な提案に結びつける。 ・データアーキテクチャー 業務アプリケーション/システムのデータをビジネスインサイトにつなげるように、データアーキテクチャ(データ蓄積/分析基盤)のあらゆる面を導入する。 ・データ探索 主要なテーマおよび傾向の分析を可能にするために、主要なデータソースおよびBIツール、分析ツールなどを使用して調査を実施し、適切なデータを選択する。 ・プロジェクト管理 小規模または中規模のプロジェクトを遂行します。 ・案件開発、および事業投資開発 顧客要件を分析し、最適なアーキテクチャを見積し、顧客ニーズに合ったサービス・システムを定義し、提供します。 ・最新動向の把握 社外の動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性の評価に貢献します。 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) アプリケーションサービス事業部 HMAX&AIデリバリ本部 配属組織について(概要・ミッション) ●アプリケーションサービス事業部 金融、産業、社会といった様々な業種のお客様に向き合い、アプリケーションを通してお客様の課題解決や価値の創生を進めています。 事業部が担当するアプリケーションは、社会を支える大規模なミッションクリティカルなものが多く、社会的にも大きな責務を担っています。 働く環境 ①5名ほどの20～40代の年齢層のチームへ配属を予定しています。 各メンバーは別々のプロジェクトに関わっていることが多いですが、オンラインで日次ミーティングを行うなど連絡を取り合って働いています。 ②オフィスはフリーアドレスです。 プロジェクトによっては在宅勤務も可能であり、現在も多くのメンバーが在宅勤務(週1日出社日あり)で働いています。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

●担当事業・プロダクト 最先端のIT技術を使って医療現場の課題を解決し、日本の医療を変革することをミッションに、エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こすことを目指して、日本国内外で数多くのWebサービスを展開しています。 「m3.com」 日本最大の医療従事者向けプラットフォーム「m3.com」における各サービスの提供を通じて国内30万人以上、世界で600万人以上の医師に適切な情報を配信し、一億人以上の患者に貢献するため、プロダクト開発に取り組んでいます。 「エムスリーデジカル」 医師の「患者と向き合う時間」を最大化する、クラウド電子カルテ「エムスリーデジカル」を開発しています。新規導入施設数でクラウド電子カルテにおいてNo.1となっています。機械学習を用いた新規機能開発、電子カルテならではの安定運用に向けた改善などに取り組んでいます。 https://digikar.co.jp/ 「エムスリーデジカルスマート診療」 クリニックでの患者の待ち時間の短縮、業務のDXのために、予約・問診・決済等の機能をシームレスに提供する「デジスマ診療」を開発しています。電子カルテ連携・患者向けWeb・アプリや医療機関向け管理画面の改善に取り組んでいます。 https://digikar-smart.jp/doctor その他にも、数多くのプロダクトを運用・新規開発しており、選考フェーズの中で志望者様の希望も含めてご担当頂くプロダクトを決定します。 ●担当業務 担当チームが受け持つプロダクトの設計・開発・運用をお任せします。 プロダクトマネージャーやビジネスチーム、デザインチームと協力しながら、ユーザーヒアリング・技術選定・設計・実装・QA・運用保守といった様々なフェーズに関わることが出来ます。 ●主な技術スタック ・サーバーサイド: Kotlin / Go / Ruby / Scala / Java / Spring Boot / Ruby on Rails ・フロントエンド: TypeScript / Dart / React / Vue / Next.js / Nuxt / Flutter ・インフラ: AWS / GCP / CDK / Terraform / Ansible ・モニタリング: DataDog / Sentry ・その他: Slack / GitLab / GitHub / JIRA / Confluence ●チーム体制 プロダクトごとにチームを組んでおり、チーム平均5〜6名のエンジニアに、プロダクトマネージャー、デザイナー、QAを加えた体制を取っています。 スクラムをベースとした開発を行うチームが多く、継続的なリリースによってユーザに素早く価値を届けることを目指しています。 ●働き方 エンジニアはリモート中心の業務です。月2回の出社タイミングにて、チーム内で負債解消デーやGameDay、勉強会、開発定例を組むなどしてハイブリッドな働き方を実現しています。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

ナノテクノロジーソリューション事業統括本部 デジタルサービス本部 ソリューション開発部において、当社の半導体製造・検査装置を使用頂いているグローバル半導体メーカーと協創し、装置データを活用したデジタルサービスソリューション創生・開発・協創の推進業務を行っていただきます。 日立グループのソリューションサービスプラットフォームである「Lumada」を用いて、グローバル半導体メーカーの経営・現場ニーズを起点とした生産性向上・開発効率化等の新たなソリューションを創生、仮説提案、開発・評価推進 及び 日立グループ内 及び 当社装置の設計部隊・海外現地法人拠点・営業フロント部門、協力会社等と連携しながら、顧客の困りごとの解決・利用価値を最大化させるための業務を推進して頂きます。 データサービス基盤(=「Lumada」)のご提案・導入を通じて、海外の大手半導体デバイスメーカーに大きな付加価値を提供することができます。半導体を製造する際に取得できるデータを「Lumada」を用いて分析し、新製品・新プロセスの開発期間短縮や量産ラインの生産性向上に寄与できます。これからますます市場が大きくなることが見込まれる半導体業界にて、最先端のソリューションを創成・開発する業務を通じて、大規模でダイナミックなビジネスに携わることができます。 基本的に数名～5、6名前後でプロジェクトとして動くケースが多く、主に顧客にとっての利用価値を高めていくための推進(PoCの取りまとめ等)を担っていただきます。また、本人のスキルや希望、プロジェクト状況によってソフト開発を行う/協力会社に依頼するケースもあり、需要が高まるデジタルサービスを普及していくために様々な知見を得られることができる環境です。 【Lumadaについて】 Lumadaとは、お客さまのデータから価値を創出し、デジタルイノベーションを加速するための、日立の先進的なデジタル技術を活用したソリューション/サービス/テクノロジーの総称であり、「Illuminate(照らす・解明する・輝かせる)」と「Data(データ)」を組み合わせた造語です。お客さまのデータに光をあて、輝かせることで、新たな知見を引き出し、お客さまの経営課題の解決や事業の成長に貢献していく、という思いを込めています。 ●変更の範囲:会社の定める業務 【日立ハイテクについて】 当社は安定的な経営基盤を誇る日立グループの中でもメーカーと商社の機能を併せ持つ稀有な企業であり、製造、販売、サービスまでを一貫して手掛けることであらゆる顧客ニーズに応えられる強みを有しています。「見る・測る・分析する」のコア技術を基盤に、医用・バイオ分析装置、放射線治療・先端医療システム、半導体検査装置、半導体製造装置、先端産業や社会インフラのソリューション事業等、最先端分野でリーディングカンパニーとして事業を展開しています。 “知る力で、世界を、未来を変えていく”という企業ビジョンと共に更なる成長を目指して、積極的な研究開発、設備投資、事業投資を行っています。

●BIツールを用いたデータの可視化・レポーティングによる経営課題の整理 ●統計解析・機械学習を活用した高度な分析や予測モデルの構築 ●クライアントのデータ活用における課題抽出、解決策の提案と実行支援 ●分析結果を基にした意思決定支援や施策効果検証の実施 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ●中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ●サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ●各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり ●会社概要 WorkXは、既存のコンサルティングファームの枠組みを超え、自らもAIを活用したプロダクト等を創出・運営する「ハイブリッドファーム」です。 他社へのコンサルティングだけでなく、自社での事業創出を通じたクライアント提供価値の最大化に重きを置いており、 AI・データを活用したコンサルティング&エンジニアリングサービス「LeanDataX」 戦略・IT・DX・経営などの領域における大手企業向けのコンサルティング&事業創出支援「LeanX」 8,000人以上のハイエンドプロフェッショナルが登録する人材プラットフォーム「ProConnect」 など、複数事業を展開しています。 (上記のほか、プラットフォームに関連した複数サービスを展開。過去にも地方創生など複数事業の立ち上げ実績あり。) さらに、自社で完結すること無く、グローバルトップのソリューションベンダーやアカデミアとの協創も通じ、独自のエコシステムを構築することで高水準のサービス提供を可能にしています。 売上高は創業以来、常に2桁成長。21年:3.5億→23年:16億→25年:28億 と5年で800%成長を遂げており、2028年のIPOを視野に入れ、証券会社や投資家からも高く評価されています。

▼概要 NTTドコモの各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。 本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。 ▼詳細 ●顧客の課題整理・要求定義 ・顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリング→データで解決可能な形(分析要件)へと翻訳・定義します。(例:特定料金プランのユーザー動向調査など) ●分析設計・データ抽出(SQL) ・課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。 ●チーム連携・ディレクション ・高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。 ●資料作成・提案 ・分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。

●データ基盤の設計・開発・運用(DWH、ETLパイプラインなど) ●クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築 ●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 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ●中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ●サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ●各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり ●会社概要 WorkXは、既存のコンサルティングファームの枠組みを超え、自らもAIを活用したプロダクト等を創出・運営する「ハイブリッドファーム」です。 他社へのコンサルティングだけでなく、自社での事業創出を通じたクライアント提供価値の最大化に重きを置いており、 AI・データを活用したコンサルティング&エンジニアリングサービス「LeanDataX」 戦略・IT・DX・経営などの領域における大手企業向けのコンサルティング&事業創出支援「LeanX」 8,000人以上のハイエンドプロフェッショナルが登録する人材プラットフォーム「ProConnect」 など、複数事業を展開しています。 (上記のほか、プラットフォームに関連した複数サービスを展開。過去にも地方創生など複数事業の立ち上げ実績あり。) さらに、自社で完結すること無く、グローバルトップのソリューションベンダーやアカデミアとの協創も通じ、独自のエコシステムを構築することで高水準のサービス提供を可能にしています。 売上高は創業以来、常に2桁成長。21年:3.5億→23年:16億→25年:28億 と5年で800%成長を遂げており、2028年のIPOを視野に入れ、証券会社や投資家からも高く評価されています。

●機械学習・深層学習を活用したAIモデルの設計・開発・実装 ●プロジェクトの技術リードとして、要件定義からモデル設計・検証・実運用までを主導 ●データアナリスト・データエンジニアと連携し、クライアント課題に応じたAIソリューションを構築 ●最新技術のリサーチとPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ●中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ●サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ●各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり ●会社概要 WorkXは、既存のコンサルティングファームの枠組みを超え、自らもAIを活用したプロダクト等を創出・運営する「ハイブリッドファーム」です。 他社へのコンサルティングだけでなく、自社での事業創出を通じたクライアント提供価値の最大化に重きを置いており、 AI・データを活用したコンサルティング&エンジニアリングサービス「LeanDataX」 戦略・IT・DX・経営などの領域における大手企業向けのコンサルティング&事業創出支援「LeanX」 8,000人以上のハイエンドプロフェッショナルが登録する人材プラットフォーム「ProConnect」 など、複数事業を展開しています。 (上記のほか、プラットフォームに関連した複数サービスを展開。過去にも地方創生など複数事業の立ち上げ実績あり。) さらに、自社で完結すること無く、グローバルトップのソリューションベンダーやアカデミアとの協創も通じ、独自のエコシステムを構築することで高水準のサービス提供を可能にしています。 売上高は創業以来、常に2桁成長。21年:3.5億→23年:16億→25年:28億 と5年で800%成長を遂げており、2028年のIPOを視野に入れ、証券会社や投資家からも高く評価されています。

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ICTソリューション事業本部 ●配属予定部署の特色・PR Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。 その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。 生成AIの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。また、生成AIのシステムと密接な関係がある、データ分析基盤の構築に関する市場規模も増大。当社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。 同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術領域に対して積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 ●仕事内容 DX(デジタル・トランスフォーメーション)が加速されていく市場において、企業内外のあらゆるデータを活用する需要はますます高まってきています。 この大量に蓄積されたデータを活用するため、生成AIを活用するシステムを提案し、開発・構築します。 また、生成AIのシステムでも必要となる、データ基盤のシステムを構築しており、インフラ設計・構築から基幹となるデータベース設計、BIダッシュボードによる可視化まで幅広い領域の開発を行っています。 最先端のクラウド技術を駆使し、顧客へ今までにない価値を提供すべく、事業を展開しています。 【システムコンサルタント】 顧客のIT環境や資源、予算等に合わせて最適な生成ＡＩ・データ分析基盤を 構築するためのソリューションをご提案します。 ・顧客のデータ利活用、IT化計画に対する支援、ソリューション提案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するプロジェクト全体計画の立案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 【システム開発プロジェクトリーダー】 生成ＡＩ・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、 要件定義や基本設計といった上流設計を行います。 設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、 プロジェクトのマネジメントを担当します。 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 ・プロジェクト遂行における顧客との折衝 ・要件定義・設計・実装・試験の各工程のマネジメント ・生成ＡＩ・データ分析基盤開発の要件定義、上流設計 【生成ＡＩシステム開発エンジニア】 生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、 各種データを管理するデータベース設計、 ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。 ・生成ＡＩシステム開発の要件定義・設計・実装・試験 ・ＡＩオーケストレーション、生成ＡＩプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発 【データエンジニア】 データ分析基盤を構成する、データレイクや DWH（データウェアハウス）等のデータ設計、 データの集約加工等のETL処理設計、BIを用いた 画面設計等を担当します。 ・データ分析基盤開発の要件定義、設計・実装・試験 ・データレイク、DWH、データマート、BIの構築・開発 ＜過去の案件例＞ ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・弊社商品「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築

職務概要 顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。 職務詳細 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発 ・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発 ・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●生成AIで面談業務を効率化し、住民支援の質を高めるリンクワーカー業務支援システムを開発 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/08/0827.html ●日立、品質保証業務へのAIエージェント適用で、お客さまへの対応力・対応品質を強化 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/06/0626.html ●日立、Physical AIのイノベーションを加速するNVIDIA AI Factoryを発表 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/09/0926b.html ●日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/03/0326.html ●生成AIの本格的な業務活用に向け、「業務特化型LLM構築・運用サービス」を提供開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/08/0829a.html ●生成AIの活用でフロントラインワーカーの生産性を向上!日立製作所の取り組みに迫る https://digital-highlights.hitachi.co.jp/_ct/17709830?web_o_20240724 ●日立とマイクロソフトが、生成AIでビジネスと社会イノベーションを加速するための契約を締結 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/06/0604c.html 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) HMAX&AIサービス本部　AIサービス推進部 配属組織について(概要) ラインオブビジネス向けのフィジカルAI、間接業務含めた幅広い業務を支援するAI Agentをサービスとして提供するために、生成AIの学習、アプリ開発、AI AgentやフィジカルAIの開発、それを稼働する基盤の開発・運用迄をトータルでお客様に提供する組織となります。そしてさらに外部のお客様だけでなく日立社内、グループ会社での業務効率化に向けた全社向けの生成AI基盤の開発・運用も行っています。 配属組織について(ミッション) ・AIを通じて社会課題を解決するために必要となるAIに関するサービスを社外に展開、また日立全社に向けたAI基盤提供を通して全社の業務効率改善に貢献することをミッションとしています。 働く環境 ①配属組織/チームについて 配属組織は、30名弱が所属しています。 生成AIおよびそれを稼働する基盤迄を網羅的に開発・提供する組織であるため、研究所含めた様々な出身母体のメンバーから成る組織です。 ②働き方について 出社と在宅勤務を組み合わせた働き方が可能です。 なお、プロジェクトによっては全国各地に出張が発生する場合もございます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、変更となる場合がございます。予めご了承ください

【職務内容例】 ・医療機器、半導体検査計測装置等の弊社製品における組込ソフトウェア(システム制御、画像処理、信号処理など)の設計・開発 ・全社横断部門での当社の分析装置等における画像解析を中心としたAIの開発、およびそれを活用したソリューションの開発業務 ・ロボットシステム技術と関連ソフトウェアの開発(開発環境:ROS) ●変更の範囲:会社の定める業務 【開発環境】 言語:Python、C、C++、C# 環境: Linux、VxWorks、T-Kernel、MATLAB、Simulink 、 Windowsなど 【日立ハイテクとは】 当社は安定的な経営基盤を誇る日立グループの中でもメーカーと商社の機能を併せ持つ稀有な企業であり、製造、販売、サービスまでを一貫して手掛けることであらゆる顧客ニーズに応えられる強みを有しています。「見る・測る・分析する」のコア技術を基盤に、医用・バイオ分析装置、放射線治療・先端医療システム、半導体検査装置、半導体製造装置、先端産業や社会インフラのソリューション事業等、最先端分野でリーディングカンパニーとして事業を展開しています。 “知る力で、世界を、未来を変えていく”という企業ビジョンと共に更なる成長を目指して、積極的な研究開発、設備投資、事業投資を行っています。

自動車に欠かす事のできない”ブレーキ”という製品領域で国内外トップクラスシェアを誇る当社にて、次世代の車両制御システムにおけるソフトウェア開発を通じて、仕様開発・ソフト設計・車両適合・システム開発といった業務をご担当頂きたいと考えています。 【主な業務内容】 ・シャシー制御技術をコアとして、車両メーカーや他サプライヤと協業し、ブレーキと他のデバイスとの連携によって車両システム全体で新たな嬉しさを創出する車両統合制御の開発。 ●開発ツール/環境 MATLAB/simulink、C言語、Python

●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、 生成AIを用いた業務・開発効率化など、 顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、 生成AIを用いた業務・開発効率化など、 顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

●担当業務 主に製薬企業のお客様を担当いただく予定です。 医薬品開発の申請関連業務の技術者としてプロジェクトを担当いただきます。 技術者として、SASを用いた統計解析や治験データのCDISC対応などの業務をお任せします。 ●働き方 働き方改革を推進しており、テレワーク、残業20時間以内、有給取得率90%以上(2019年度実績)の非常に働きやすい環境です。 ●役割・ポジション プロジェクトマネジャー/プロジェクトリーダー ●研修 個人のスキルに応じて、弊社独自の教育プログラムを実施します。 ●配属部署 知財事業グループ　CX事業本部　ヘルスケアソリューション部

【概要】 国内、海外ともにグループ全体にある様々な課題に対して、データ活用を促進し、意思決定の精緻化を支援することをミッションとした部署です 【詳細】 駐車場やカーシェアは日常の移動を便利にそしてより快適にします。 例えばカーシェア事業では会員情報と紐づく形で位置情報レベルで移動履歴データを保有しており、このポジションではこれらの移動需要をより精緻に推定するための研究開発を行います。 データを分析しより精緻に移動ニーズに対応するための予測精度向上にコミットして頂ける方を募集しています。 ・社内にある大規模なデータや外部のデータを柔軟に活用して駐車場やカーシェアの需要予測の研究開発を行います ・既存の枠組みに捉われず、最先端の技術やアプローチを調査し、必要に応じて取り込みながら研究開発を主導していきます ・単にライブラリーを使うだけでなく、損失関数のチューニングや特徴量エンジニアリングなど、技術的に高度なチャレンジができる業務です ・必要に応じてクラウド環境でMLOpsを実践し、フロントエンドも含めてサービス化するタスクにも参画できます 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

●職務内容 当部門では、製薬会社のMR(医薬情報担当者)を中心としたセールス&マーケティング領域のシステム開発・運用・保守を担っています。 対象は病院システムや創薬研究ではなく、「製薬会社の売上・営業生産性をいかに高めるか」という経営・事業課題そのものです。 現在はMR向け業務システムが中心ですが、今後は以下の領域へと進化していきます。 ・Webサイト・デジタルコンテンツなどを含むマルチチャネルマーケティング ・MRや顧客行動データを活用したデータ分析・AI活用 ・成果を上げるMRの行動特性を可視化し、組織全体の行動変容につなげる仕組みづくり 単なるシステム開発にとどまらず、「データ × IT」で製薬会社の営業・マーケティングの在り方を変えることがミッションです。 ●担当業務 ご経験に応じて、以下のいずれか、または複数をお任せします。 ・製薬会社向けS&M領域システムの企画・要件定義 ・Web/CRM/SFA等を含むシステム開発・導入・運用 ・MRの活動データ・顧客データを活用した分析基盤の設計 ・AI・データ分析を活用した営業・マーケティング高度化の検討 ・顧客(製薬会社)との折衝、業務改善・DX提案 ※案件規模は数千万円～数億円規模が中心 ※全国のMRが利用するシステムなど、事業インパクトの大きい案件に携われます ※本ポジションは製薬会社の営業・マーケティング領域特化となります。 ★ポテンシャル候補者の方★ ヘルスケア業界向けシステム開発プロジェクトの主要メンバーとして活躍いただきます。有識者より丁寧なフォローの元、業務経験を積んでいただきます。 ★即戦力候補者の方★ 製薬業界向けを中心としたシステム開発プロジェクトのPM、または、それに準ずる立場で、スキル発揮していただきます。必要となる業界知識は組織としてサポートいたします。 ●役割・ポジション プロジェクトマネージャー、アカウントマネージャ ●研修 これまでの業務経験やスキルに応じて、社内の各種研修やベンダー系の外部研修等を受講いただきます。また、あわせて、ヘルスケアセンターで有している、ヘルスケア業界の業務知識を習得いただくOJTを実施します。 技術者としての基礎知識、及び、業界知識を並行して学んでいただきますので、ヘルスケア業界の未経験者であっても問題なく業務参画いただけます。 ●配属部署 知財事業グループ　CX事業本部　ヘルスケアソリューション部

業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までを担当します。 <主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までを担当します。 <主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して、お客様のビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出するミッションに対し、プロジェクトマネージャーとして推進いただきます。 仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。 また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用も担当いただきます。 プロジェクト事例 ●製造業向け機器の故障予測モデル開発 ●機械学習を用いたオークション落札価格の予測 ●金融業向け生成AIを活用した業務効率化 技術環境 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

【事例紹介】 (1)大手ケーブルキャリア向け業務高度化支援 製品:UiPath 内容:複数部門にまたがる定型業務・データ連携処理を対象にUiPath Automation Cloudを全社導入し、業務の標準化および自動化を実現。運用設計やガバナンス整備に加えて、継続的な業務改善の定着支援をカスタマーサクセス型で提供し、エージェンティックAIの適用も支援中。 範囲:要件定義・設計・開発～展開・運用定着支援 (2)システム事業社向けBox導入・AIエージェント活用基盤構築 製品:Box/AI関連技術 内容:Box上に蓄積された非構造化データ(文書・資料等)を統合管理し、検索・活用基盤を構築。さらにこれらのデータをもとにAIエージェント化を行い、ナレッジ活用や業務支援の高度化を支援中。 範囲:要件定義・設計・構築～運用・活用支援 ●職務内容・担当業務 ・エージェンティックAIや自動化技術を活用して顧客課題の解決を実現するアーキテクチャ検討・設計・構築の一連のシステムエンジニアリング業務 ・当社が代理店となっているパッケージ製品群のプリセールス、ポストセールス、導入、サポート、ベンダーコントロールなど ・各製品、ソリューションを利用した案件の提案活動やプロジェクトの遂行 ・ビジネス企画、オファリングの実現に向けた新規取り扱い製品の検討、及び立上げ ●開発環境・商材の説明・関連URL 業務自動化(RPA):Python、UiPath、Blue Prism、WinActor、など エージェンティックAI:UiPath、Box、など システム基盤の管理、自動化:JP1、Ansible、などhttps://www.scsk.jp/sp/uipath/ https://www.scsk.jp/sp/rpa/ ●研修 ・ベンダ資格取得に向けたトレーニング ・社内有識者による説明会の実施(製品概要、機能等の把握) ・社内検証環境における実機トレーニング(導入・構築作業の把握) ・実プロジェクトに参画し、有識者によるOJT型の伴走教育(プロジェクトの進め方、要件ヒアリング、設計手法、テスト手法等の把握)

●職務内容・担当業務 ・データ・AI基盤を実現するためのアーキテクチャ検討・設計・構築 ・当社が代理店となっているパッケージ製品群の営業支援、導入、教育、製品サポート、ベンダーコントロールなど ・各製品・ソリューションを利用した案件の提案活動やプロジェクトの遂行 ・ビジネス企画、新規取り扱い製品の検討、及び立上げ ●開発環境・商材の説明・関連URL データ・AI基盤:　Databricks・Domo オンプレミス型DWH:　Dr.Sum データ分析ツール:　MotionBoard・Qlikhttps://www.scsk.jp/sp/mwbi https://www.scsk.jp/sp/databricks/ ●研修 ・各メーカーが提供するトレーニングを受講いただき、製品の概要を把握していただきます。 ・メーカーが提供する各種資格については、会社負担で受験いただくことができます。 ・OJTメンバーが対応している案件に入っていただき、業務経験を得ていただきます。

●職務内容・担当業務 ビジネスアーキテクトやフルスタックエンジニアと連携し、AIエージェントが企業の文脈を理解して自律的に動くための「AI-Readyなデータ基盤」の設計・構築を担っていただきます。 ・社内外に散在するデータを統合し、分析・AI活用に耐えるデータパイプライン/データ基盤を設計・実装 ・ナレッジグラフ/オントロジー(RDF・OWL等のセマンティック技術)を用いて、データに「意味」と「つながり」を与える基盤を構築 ・データ品質・データガバナンスの仕組みづくりと、AIエージェントがデータを安全に参照できる仕組み(MCP等)の整備 ・主要顧客とのPoCを通じて、再利用可能なIP(オントロジーテンプレートやパイプライン)として磨き込み、産業全体へ展開 ●開発環境 データ基盤:BigQuery、Microsoft Fabric(OneLake/Delta Parquet)、各種クラウドDWH ナレッジグラフ/セマンティック:Stardog(RDF・RDFS・OWL/W3C標準準拠)、Neo4j、SPARQL AI/LLM連携:Python、各種LLM API、ナレッジグラフ/RAG、MCP・A2A等のエージェント連携プロトコル プラットフォーム/インフラ:GCP、Azure、AWS、Kubernetes、Terraform(IaC)、GitHub Actions(CI/CD) ●研修 ・Off-JT:Udemy Business等のeラーニングに加え、クラウド(GCP/AWS/Azure)やデータ技術のベンダー資格を会社負担で取得できます。オントロジー/グラフDBについても専門トレーニングを活用し、未経験の領域でも体系的に学べる環境を整えています。 ・OJT:実際のBDX事業のプロジェクトにアサインし、第一線の技術者と協働しながら、構想からPoC・実装までを実践的に経験いただきます。 ・社内勉強会・技術共有会を定期開催し、チーム全体で学び合う文化を大切にしています。

・AI Agent/RAGアプリケーションを支えるクラウド基盤の設計・構築・運用 ・AWS/Azure環境におけるインフラ設計、権限管理、ネットワーク設計 ・Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon Q、Kiroなどを活用したAI基盤構築 ・Bedrock Knowledge Bases、Agents、Guardrailsなどを用いたRAG・AI Agent基盤の設計支援 ・IAM、KMS、VPC、PrivateLink、ゼロトラストなどを踏まえたセキュリティ設計 ・ECS、EKS、Lambdaなどのコンテナ/サーバーレス環境の構築・運用 ・Terraform、AWS CDKなどを用いたIaC・自動化 ・OpenSearch、pgvector、Snowflakeなどを活用した検索基盤・データ基盤の構築支援 ・CloudWatch、モデル呼び出しログ、トークン利用量などの監視・コスト最適化 ●入社後の役割・キャリアパス 入社後は、まずクラウドインフラの設計・構築・運用経験を活かせる領域から参画いただきます。 その後、AI Agent基盤、RAG基盤、Bedrock活用、クラウドセキュリティ、LLMOps/MLOps、データ基盤など、経験や志向に応じて担当領域を広げていただきます。 将来的には、以下のようなキャリアを目指せます。 ・AI基盤/クラウドインフラエンジニア ・AI Agent・RAG基盤の設計・構築リード ・クラウドセキュリティ/ガードレール設計担当 ・LLMOps/MLOps領域の技術リード ・AI駆動開発を支えるクラウドアーキテクト ・インフラ領域のテックリード/アーキテクト クラウドインフラの経験を軸に、AI時代の基盤設計・運用に強いエンジニアとして市場価値を高められる環境です。