その他エンジニアの上場企業の転職・求人情報(2ページ目)

東証一部上場、独立系のSIerとして、様々な業界のクライアントに技術を提供する同社において、プロジェクトリーダーもしくはシステムエンジニアとして以下の業務をお任せします。アジャイル開発やテスト駆動などの手法も使いつつ設計～テストまでを幅広く対応していただきます。最先端技術の知見を深めたいスペシャリスト志向の方にご活躍いただける環境です。【開発事例】■サービス業：タブレット端末向け　会員カルテ管理システム■家電機器メーカ：スマートフォン端末向け　スマートフォンオーディオ■医療機関：タブレット端末向け レントゲン所見入力システム■化粧品販売：スマートフォン端末向け　店頭販売支援システム■映画館・劇場：スマートフォン端末向け　座席予約決済システム★技術研究所★ 2012年に技術研究所を設立致しました。技術研究所では、お客様の現場の課題を先端技術でお客様と一緒に解決する「共同研究」や、大学などの研究機関との「産学連携」も推進しています。【募集背景】事業拡大における増員

■職務内容当社のビッグデータを活用して、飲食店や小売店向けのサービス展開に向けたアルゴリズム開発をご担当いただきます。資本提携先の企業と連携をしながら、ビジネス化・マネタイズできる仕組みを構築いただきます。■詳細小型デバイスや決済データ、位置情報を用いて、店舗に来店されたお客さまの来店頻度・店内回遊・滞在時間などのオフラインデータを収集し、そのデータをクラウド化し、収集したデータを分析・可視化することで、お客様に分析結果の提供と、結果にも続く施策連携を実現していきます。 これから事業拡大をするフェーズのため、社内ベンチャーのような立ち位置で事業拡大に携わることができるのが醍醐味です。【当社について】 1918年創業。当社は日本における通貨処理機のパイオニアとしての地位を確立し、国内外でシェアNo.1の実績を誇る国内シェア世界最大の貨幣処理機メーカーです。今後は店舗のレジレス化等の決算革命を主導するビジネスモデルの構築や、コア技術である「個体認証技術」を活かし、生体認証分野やロボットSI事業などの新事業を展開致します。

【職務内容】・新しい機械学習モデル（レザバー計算）の研究・開発・シミュレーションによる機械学習モデルの検証・機械学習モデルを実現するハードウェアの開発※ご入社後は、まず現行品の評価をお任せし、将来的には新規デバイスの開発業務をお任せします。【採用背景】開発を加速させるための増員となります。【組織】技術知財本部 応用製品開発センター・組織のミッション当部門ではレザバーコンピューティングと呼ばれている新しい機械学習モデルの研究開発を行っております。従来型と比べて圧倒的に小さなニューラルネットワークを構成できるため、エッジAI向けの応用が期待される分野となっております。とくにセンサ製品との融合を目指して製品化を進めて参ります。【働き方】・残業時間：10h/月程度・在宅勤務頻度：可（頻度は個人による）・フレックスタイムの有無：あり・出張頻度／期間／行先（国内外）：稀に共同研究先に足を運ぶことや海外の拠点との打ち合わせが発生する可能性あり【魅力ポイント】従来のデータ処理では多くの積和演算を実行する必要がありますが、開発している新しい機械学習モデルでは物理現象を利用して計算する手法を用いており、深層学習などと比較して大幅に電力を削減することが期待できます。さらに、従来の機械学習モデルと異なり、推論を行いながら学習をすることができるため、エッジなど環境の変化があるような状況でもセンサ信号から必要な情報を出力できるような機械学習モデルです。今現在、大学と共同開発した試作ASICをテストするステージにおり、この技術を活かすための応用探索が今後重要になっていきます。研究・開発だけでなく、お客様まで幅広く開発業務を推進したい方を広く募集いたします。

【部門ミッション】マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。その中でも特に1～2年後に機能搭載を予定しているマツダコネクトや車両安全制御に関わるシステム、部品の量産化開発がミッションです。【職務概要】危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援，自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、シミュレーションをベースとした車載センシングデバイスおよびシステム機能のバーチャル評価を行い、設計に先立ちセンシングデバイスそのものの性能や、車両への搭載状態に応じたADAS機能の有効範囲を明確にする業務を担当して頂きます。【具体的な業務内容】・サプライヤ/ベンチャー等の技術調査、法規適合へ向けた調査、目標検討の実施。・レーダーセンサ、画像認識センサ、音波（ソナー）、アラウンドビューモニタ（カメラ）およびそれに影響を与える環境モデルの開発・クラウドを活用し、実環境を模擬する大規模シミュレータの構築と、網羅的なシナリオの作成、自動評価の仕組みの構築【ポジション特徴】マツダでは「一括企画」「コモンアーキテクチャ」という形で、車種ごとではなく、今後導入するクルマ共通の形状・構造を統一化し開発を進めております。本ポジションについても共通化されたシステム全体として取り組む形となる為、一車種に関わらず、マツダのクルマの全ての車種に適応される可能性がある技術開発を担当いただきます。自ら取り組んだ技術開発が、製品となりお客様の手元に届くことで、社会的にも会社的にも貢献を実感できることが魅力です。

【部門ミッション】マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。その中でも特に1～2年後に機能搭載を予定しているマツダコネクトや車両安全制御に関わるシステム、部品の量産化開発がミッションです。【職務概要】危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援，自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、シミュレーションをベースとした車載センシングデバイスおよびシステム機能のバーチャル評価を行い、設計に先立ちセンシングデバイスそのものの性能や、車両への搭載状態に応じたADAS機能の有効範囲を明確にする業務を担当して頂きます。【具体的な業務内容】・サプライヤ/ベンチャー等の技術調査、法規適合へ向けた調査、目標検討の実施。・レーダーセンサ、画像認識センサ、音波（ソナー）、アラウンドビューモニタ（カメラ）およびそれに影響を与える環境モデルの開発・クラウドを活用し、実環境を模擬する大規模シミュレータの構築と、網羅的なシナリオの作成、自動評価の仕組みの構築【ポジション特徴】マツダでは「一括企画」「コモンアーキテクチャ」という形で、車種ごとではなく、今後導入するクルマ共通の形状・構造を統一化し開発を進めております。本ポジションについても共通化されたシステム全体として取り組む形となる為、一車種に関わらず、マツダのクルマの全ての車種に適応される可能性がある技術開発を担当いただきます。自ら取り組んだ技術開発が、製品となりお客様の手元に届くことで、社会的にも会社的にも貢献を実感できることが魅力です。

【部門ミッション】マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。【職務概要】AD/ADAS技術を活用したシミュレーションシステムの開発に従事して頂きます。自動運転および先進運転支援システムにおけるプロダクトや技術の開発に携わるクロスファンクショナルチームと連携し、技術的な判断を行いながら業務を遂行して頂きます。・シミュレーション技術の研究、開発、実証（Proof of Concept）・システムアーキテクチャおよびインフラの設計【職務詳細】以下のいずれかの業務を担当いただきます。・シミュレーション技術の研究・開発:　ADおよびADASに関連するシミュレーションシステムの研究開発。概念実証を実施し、シミュレーション技術の有効性の検証・システム設計とインフラ構築:　クラウドベース（例えばAWS）で機械学習モデルを構築し、データ収集からモデルの構築、検証，デプロイの仕組みの構築　そのためのシステムアーキテクチャの設計とインフラの最適化　機械学習パイプライン全体の構築と自動化の推進・クロスファンクショナルな連携:　他のチームと協力しながら製品や技術の開発を進め、技術的な意思決定のための提案【やりがい】・マツダでは「一括企画」「コモンアーキテクチャ」という考え方で、車種ごとではなくクルマ共通の形状・構造を統一化する開発の進め方をしています。本ポジションについても共通化されたシステム全体として取り組む形となる為、一車種に関わらず、マツダのクルマの全ての車種に適応される可能性がある技術開発を担当いただきます。自ら取り組んだ技術開発が、製品となりお客様の手元に届くことで、社会的にも会社的にも貢献を実感できることが魅力です。・ADやADASの分野における最新のシミュレーション技術を活用し、革新的なモビリティソリューションの開発に貢献できます。機械学習やクラウドインフラ、システムアーキテクチャ設計などの技術的なスキルを活かし、現実的な課題をシミュレーションで解決できます。【訴求できる技術力】マツダのシミュレーション開発では、下記の技術を駆使することで自動運転技術や交通システムの性能と安全性を向上させるための強力なツールの開発を推進しています。・高精度なシミュレーション技術:　車両の挙動やセンサーの反応をリアルに再現するために、物理的なモデルを用いたシミュレーションが行う。　天候、昼夜の変化、道路状況など、さまざまな環境要因をシミュレーションする。・AIと機械学習の活用:　行動予測: AIを活用して、他の道路ユーザーや交通の流れの予測を行う。　自動運転アルゴリズムのトレーニング: 機械学習により自動運転システムをシミュレーションでトレーニングし性能を向上させる。・リアルタイムシミュレーション:　実際のシステムに近いリアルタイムのシミュレーションを実現するための技術。これにより、テストの反応性が向上する。・大規模データ解析:　シミュレーションから得られる膨大なデータを統合・解析する技術。これによりシステムの性能を詳細に評価する。・安全性評価技術:　リスクシミュレーション: さまざまな運転シナリオや緊急状況をシミュレーションして、システムの安全性を評価する。

【職務概要】危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援，自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、ドライバーの疾患などの異常の検出や、意図や行動を理解するドライバ状態推定アルゴリズム、人研究（脳科学、感性工学）に基づく車両性能(制御領域)の研究開発を担当して頂きます。【職務詳細】・ドライバーの状態推定及び異常判定技術の開発・ドライバーの運転能力やその変化を計る技術の開発・さまざまな人のスキルを模倣学習するアルゴリズム開発・ドライビングシミュレータや実車評価技術開発【部門ミッション】マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。その中で、先進安全運転支援や自動運転領域のコア技術の先行開発とその技術のモデル化を推進がミッションです。【ポジション特長】マツダ独自の運転支援コンセプトであるMAZDA CO-PILOT CONCEPTや、自動運転機能，運転支援機能の、量産開発における技術課題を先回りして捉え、新しい技術を創ることで解決していきます。人間の運転行動の本質を追求、理解してそれらをクルマに織り込むという、自動車の技術歴史上いまだかつてない開発に挑戦をし、Well-aging、Well-being実現に導く新しい価値の提案と、それを達成する喜びがあります。また自ら考え、取り組んだことが、クルマという形となって完成することに魅力を感じることができます。【マツダのADAS/自動運転】当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。■MAZDA CO-PILOT CONCEPT2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。■人を中心とした開発当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理(メカニズム)を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。

事業横断でサービスの改善/開発を行います。主にサービス横断で利用される機械学習エンジンや機械学習がコアとなる新規サービスを担当します。【具体的な業務内容】機械学習とコンピュータサイエンスを用いて、プロダクト開発（企画・開発・運用）を行います。■機械学習技術を用いたwebサービス体験改善エムスリーが提供するサービスを改善するためのアルゴリズムの開発を担当しています。 （例：コンテンツのレコメンデーション、メールマガジンのパーソナライズ、検索アルゴリズムの改善）■機械学習をコアとした新規サービスの開発機械学習がコア技術となるような新規サービスの企画・開発を行っています。 （例: 医師の情報収集を助けるための専門性の高い文章の要約・翻訳・キュレーション、社員の健康診断情報からの健康リスク予測、症状からの希少疾患の検索）■医療現場で利用されるサービスの開発電子カルテ事業との連携や医療機器（画像診断、患者向けアプリケーション）の開発など、診療の現場で医療従事者が直接利用するMLプロダクトを開発しています。【ミッション】AI・機械学習を活用して医療の質を向上させる。適切な対象者に適切な情報を適切なタイミングで届けることが医療発展のキーと考えており、機械学習の活用により達成できると信じています。【本ポジションの魅力】■医療系のデータ（テキスト、画像、動画）があり、それらを用いたアルゴリズム開発が行えます。■少人数で多くのサービスをサポートしており、機械学習システムの企画から開発まで裁量を持って行えます。■チームで独立したKubernetesクラスタ上のマイクロサービス基盤を運用しており、モデリングだけでなく運用改善まで含めた経験を積めます。■ビジネス側の担当者もデータ分析/機械学習の活用に理解があり、新規アルゴリズムを積極的に導入できます。【組織構成】エンジニアリンググループ　AI・機械学習チーム機械学習エンジニア7名、ソフトウェアエンジニア5名（含 Ph.D.保有者複数）エムスリーの幅広いプロダクトのKPI向上を継続的に行っており、経営的な観点からも期待されています。皆ベンチャーマインドが高く、機械学習・AIでビジネスを加速する情熱的なチームです。【その他】■技術スタックマイクロサービスで多くのプロダクトを開発しているため、一例ですが、以下のような技術を利用しています。言語: Python / GoFW: PyTorch / Goa / gokartチャットツール: Slackソースコード管理: GitLab基盤技術 & IaC: BigQuery / GKE / Looker / Terraform / ElasticSearch機械学習領域: レコメンデーション / NLP / CV / オンライン最適化 / AutoML

【概要】フィックスターズでは、15年近くお付き合いのある国内大手証券会社様にて、金融計算（デリバティブプライシング）の高速化や金融系システムの開発・運用を行っています。プロジェクト全体は1500人月を超える大規模なものですが、重点領域は当社のエンジニアが担当しています。共にシステムの要件を詰めたり、仕様を提案したりしながら開発を進めていくことができる環境です。【具体的な職務内容】■10個以上のシステムと連携するLinuxアプリケーション開発■パフォーマンスを最大化するための並列プログラミング■大容量データベース処理の最適化■リアルタイム処理■開発から修正・運用までのすべてを網羅【案件例】大手分散ミドルウェア入れ替えのため、半年という短い期間で0から分散機能を開発し大幅なコスト削減に貢献【プロジェクトのやりがい】◎金融系システムにおける最先端分野の業務を手掛けている◎仕様提案可能であり、お客様とベストなシステム開発が行える

【概要】フィックスターズでは、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、大規模データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】・自律走行に関わる分析基盤構築・分析基盤の改善・データ分析プログラムの開発・高速化・実データを用いた分析【案件例】・車両挙動の傾向判断をリアルタイムで行うアルゴリズムの高速化【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自律走行分野の最先端に関わることができる・実際の自律走行で得られた大規模データを扱うことができる・自身の技術を発揮して、自動化世界の実現に携わることができる・機械学習や最適化のスペシャリスト、自律走行エンジニア達との技術共有によるスキルアップができる【開発環境】開発環境：Python3・Sass・SQL・Bashその他開発環境：Linux・Windows Server・Tableau・Redash開発支援ツール：JIRA・Git・GitHub・Github Actions・GitLab・Apache Airflow開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・機械学習・AI・データベースの設計、チューニング・モビリティ関連（自動運転、交通関連）クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service・Microsoft Azureインフラ管理：Docker・Terraform・AWS CloudFormation・Ansible・Kubernetes・Amazon ECSAI・データ分析：Apache Spark・Amazon Athena・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・NumPy

【概要】フィックスターズでは、AGVやAMRを開発するお客様向けに、ロボット試作品の組み上げ、開発プラットフォームの適用・移植に加え、自己位置推定や障害物認識アルゴリズムの開発、アルゴリズムの処理時間の短縮・高速化といった、幅広いロボットシステム開発サービスを提供しています。【具体的な職務内容】・ロボット関連アルゴリズム（自己位置推定、障害物認識、経路計画、走行制御）の開発、移植、高速化・画像処理・画像認識プログラムの開発、移植、高速化【案件例】・画像特徴点抽出処理のARM NEON/CUDAによる高速化・車両センサーデータを用いた車両挙動分析・ステレオカメラ深度推定アルゴリズム開発及びCUDA高速化・DNNによるステレオカメラ物体認識アルゴリズム開発・組込み向けDNNモデル圧縮技術開発・自律走行移動ロボットの自己位置推定・障害物認識・経路計画開発【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自動運転分野の最先端に関わることができる・自身の技術を発揮して、ロボット実現に携わることができる・コーディングに没頭し、ひたすら技術のことを考えていられる・最適化のスペシャリスト、自動運転エンジニア達との技術共有によるスキルアップ【開発環境】開発環境：C・C++・Python2・Python3・CUDA C/C++その他開発環境：Linux・Windows開発支援ツール：Git・GitHub開発手法：プロジェクトごとに選択・アジャイル・チケット駆動開発・コーディング規約あり開発内容タイプ：B2B・画像処理・ハードウェア制御・組込み・モビリティ関連（自動運転、交通関連）AI・データ分析：NumPy

【概要】フィックスターズでは、数理最適化を扱う開発サービスやクラウドサービスを行っています。ソリューション開発サービスでは、数理最適化を扱う課題について、既存ソフトウェアの高速化、新規アルゴリズム開発、最適なハードウェアアクセラレータの提案といったコンサルティング・開発サービスを提供しています。クラウドサービスでは、様々な量子アニーリング・イジングマシンを使って組合せ最適化問題を解くことができる開発プラットフォーム「Fixstars Amplify」を開発・運用しています。その他、Gurobi、CPLEX、GPU等を使った次世代アクセラレータ向けのソフトウェア開発を行っています。【具体的な職務内容】・お客様の課題ヒアリング、課題アプローチの検討、既存ソフトの高速化、アルゴリズム開発・実用アプリケーションの開発や製品への組込み支援・アニーリングマシン（量子・古典）、ゲート型量子コンピュータ（NISQ、誤り耐性）、アクセラレータ向けライブラリの研究開発【プロジェクトのやりがい】・数理理最適化に関する知識や経験を活かしつつ、新しいコンピュータに関するスキルが習得できる・国内外の量子コンピュータや数理最適化のキープレイヤーと協同し、世界にチャレンジできる・お客様の課題解決に携われる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です【開発環境】開発環境：C・C++・Python3開発手法：アジャイル・チケット駆動開発

【概要】フィックスターズでは、半導体検査装置や医用画像機器や外観検査装置の性能向上、自動運転や自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、画像処理・機械学習プログラムの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】・画像処理、機械学習・深層学習プログラムの移植、最適化・画像処理ミドルウェアの開発・画像処理アルゴリズムの新規開発【プロジェクトのやりがい】・グローバル製品のコア部分のソフトウェア開発に携わることができる・続々と発表される最新アーキテクチャに一早く、かつ深くまで接することができる・限界近くまで高速化を行うと、ハードウェアを使い倒した独特の快感を味わえる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・プロジェクトはいずれも最先端分野の研究・開発に関わっている【開発環境】開発環境：C・C++・Python3・Bash・CUDA C/C++その他開発環境：Linux・Windows開発支援ツール：Git・GitHub開発手法：オブジェクト指向・アジャイル・チケット駆動開発開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AIAI・データ分析：PyTorch

【概要】フィックスターズでは、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、自動運転や自律走行ロボットの実用化など、様々な課題を持つお客様向けに、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェアの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】・自動運転を実現するためのソフトウェア開発・AGV／AMR向けロボットシステム開発、データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェア開発・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービスおよび量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発・データセンター向けNVMe SSDファームウェア開発（組込みソフトウェア開発）・FPGAをアクセラレータとして活用するシステム開発・組込み機器に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発(例：4K8K機器・ADAS・医療画像処理・検査装置)・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェア及びソリューションの開発・金融系システム（デリバティブプライシング）開発【プロジェクトのやりがい】・顧客との直接取引が多く、次世代の技術や最先端の技術に携わることができます・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・低レイヤのソフトウェア技術が活かせるプロジェクトが多数あります・ソフトウェアエンジニアでも、技術分野とビジネス分野両方のキャリアパスが用意されています

フィックスターズでは、自動運転の実用化に向けて、障害物認識や白線認識、自己位置推定などの自動車周辺環境認識に関わる認知機能や、自車走行経路のプランニングなどの判断機能の開発を行っています。論文調査によるゼロからのアルゴリズム開発、引用元アルゴリズムの改善開発、ターゲットハードウェア向けの高速化など、理論から応用、実用化まで一気通貫した開発を行っていることが特徴です。【具体的な職務内容】・リアルタイム処理を考慮した自動運転ソフトウェアの開発・移植・高速化・自動運転システムの製品化開発・自動運転アルゴリズムの研究開発・クラウドと連携したコネクティッドシステムの実現【案件例】・画像特徴点抽出処理のARM NEON/CUDAによる高速化・車両センサーデータを用いた車両挙動分析・ステレオカメラ深度推定アルゴリズム開発及びCUDA高速化・DNNによるステレオカメラ物体認識アルゴリズム開発・組込み向けDNNモデル圧縮技術開発【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自動運転分野の最先端に関わることができる・自身の技術を発揮して、自動運転の製品化実現に携わることができる・自動運転車に採用される最新半導体アーキテクチャにいち早く、　かつ深くまで接することができる・最新論文の調査、実装、改善を通して最新技術を常に追いかけることができる・ソフトウェア高速化・コンピュータビジョン・深層学習等の各技術の　スペシャリスト達と技術を共有することで、スキルアップできる【開発環境】開発環境：C・C++・Python3その他開発環境：Linux開発支援ツール：Git・GitLab開発手法：プロジェクトごとに選択・チケット駆動開発開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AI・モビリティ関連（自動運転、交通関連）クラウドプラットフォーム：Amazon Web Serviceインフラ管理：DockerAI・データ分析：PyTorch・matplotlib・NumPy

【概要】フィックスターズでは暗号化、セキュリティプラットフォームの開発,高速化をしております。この新規アルゴリズム実装及びシステム開発を行っています。このプロジェクトを通じて最適なハードウェアアクセラレータの提案、開発を行っております。【具体的な職務内容】・脅威モデリング、セキュリティ要件定義、POSIX準拠OS環境構築開発・TEE実装、評価・多層分離環境構築・カーネル実装、ドライバ、ファイルシステムの実装、高速化【開発環境】開発環境：C・C++・Rustその他開発環境：Linux・UNIX・TEE・VM・QNX・AGL開発支援ツール：Git・GitHub・GitLab開発手法：アジャイル・スクラム・グローバルチーム（多国籍メンバー）開発内容タイプ：B2B・ハードウェア制御・組込み・モビリティ関連（自動運転、交通関連）

【概要】フィックスターズでは、半導体検査装置や医用画像機器や外観検査装置の性能向上、自動運転や自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、機械学習アルゴリズムを利用したソフトウェア及びソリューションの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】お客様から頂いた様々なデータセットに対して、機械学習技術を用いたデータ分析やパターン解析、予測やシミュレーションなど、新しい技術によるソリューションの提供に携わっていただきます。【プロジェクトのやりがい】・急成長するビッグデータ/AI市場において、新たな技術革新にチャレンジできる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・常に最先端の技術に触れることができる【開発環境】開発環境：C++・Python3その他開発環境：Linux開発支援ツール：Git・GitLab開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・機械学習AI・データ分析：pandas・scikit-learn・matplotlib・NumPy

【ミッション】・最先端の研究開発プロジェクトにおけるセキュリティ対応・最先端のセキュリティ研究開発および、事業化に向けた設計／開発【主な業務】研究開発プロジェクトにおける業務（研究・企画・設計・実装）【具体的には】・分散クラウドやエッジコンピューティングにおける認証認可や動的通信制御機能、ゼロトラストアーキテクチャーの研究開発／実証および、クオリティクラウドの研究開発、データ利用追跡技術の研究開発・上記テーマに対するソフトウェア開発（要件定義、基本設計、開発業務）【仕事の魅力】セキュリティ機能の研究開発や実装に加え、事業化に関わる一連の業務を経験できるため、セキュリティエンジニアとして幅広いスキルアップが可能です。【採用部門】テクノロジーユニット データ基盤戦略本部デジタル社会の実現に向けソフトバンクはDX（Digital Transformation ・デジタルトランスフォーメーション）を推進し、IT技術を導入、活用することで、人々の生活をより良いものへと変革することを目指しています。当部署ではソフトバンクの次世代サービスやソリューションを支えるセキュリティの研究／設計／開発業務を行っています。

ご入社後、古河AS株式会社へ出向いただき、下記業務に従事いただきます。※古河電気工業社の社員として採用となりますので、人事制度・給与制度などは変わりありません。※古河AS社はワイヤーハーネスを始めとする自動車部品を製造開発する古河電工最大の関係会社となります。【職務内容】当社が取り扱う、車載ADAS用周辺監視ミリ波レーダーのアルゴリズム開発またはシステム設計をお任せします。また社外パートナー，社内他部門との連携，折衝もお願いします。【配属】古河AS株式会社 第三技術本部 RA部【当課のミッション】レーダーは、あらゆるシーン・環境下でも機能・性能を発揮することが求められ、そのようなロバスト性の高いアルゴリズム開発が重要となります。顧客の車両や機材の販売計画に合わせた性能向上追い込みも必要であり、走行評価等で抽出された課題の詳細分析、対策案の検討・検証および評価での確認（他部門との連携）を当部では行っています。【当部でのやりがい】レーダという難しい新製品を作り出していく部署であり、責任も重いですが、一般車両のADAS機能の一部として安全に必須であるレーダ製品を通じて社会に貢献しているというやりがいもあります。

【期待する役割】無人水中航走体(UUV)や量子技術関連、センシング等を始めとした、未来の防衛分野の課題に寄与するための、事業及び技術研究開発業務をお任せ致します。IHIが持つ要素技術とご自身が経験してきた技術を組み合わせて新しい防衛技術を開発したり、過去に例がないものを1から立案し、他社や研究機関とのアライアンスや、IHIグループネットワーク等を最大に活用しながら新しいIHIのキラーコンテンツ・キーテクノロジーを生み出していったりという業務となります。※ご経験やスキル・志向性を踏まえ管理職あるいは担当管理職（スペシャリスト職）としての採用となる可能性がございます。【働く環境】平均残業10時間程度で恒常的な残業もなく長期就業可能な環境です。出社（週1～4回想定）とリモートワークのハイブリット勤務を想定しております。業務の状況に応じて柔軟に業務従事いただきます。またコアタイム無のフレックス勤務も可能です。【ポジションの魅力】・新世代の防衛技術開発を通して、国防に資する国家事業に携わることができます。・やりたいことがマッチすれば、相当な研究開発予算(1件当たり最大数千万規模)の中で自分で計画して研究することができます。当事者としてプロジェクトを動かすことができます。・グループ企業や技術開発本部などの研究機関等、IHI のグループネットワークをフル活用し、自分の頭の中にあるシーズの具現化を推し進めることができます。【募集背景】事業拡大に伴う、増員募集となります。【企業の魅力】1853年の創業以来、造船にはじまり陸上機械へ、さらには航空・宇宙へと、様々な分野に事業領域を拡張してきました。そして日本の産業界の一翼を担うリーディングカンパニーのひとつとして、新しい時代を切り拓いてきています。その根底にあるのは「技術をもって社会の発展に貢献する」という経営理念です。現在では、各種エネルギーシステム、物流システム、産業機械、ターボチャージャ、航空エンジン、宇宙開発機器などの製品分野において、「顧客満足の向上」を企業活動の中心に置き、お客様の真のニーズに応えるよう事業に取り組んでいます。もう一つの経営理念が「人材こそが最大かつ唯一の財産である」です。創造性と意欲のある人材が企業を発展させるという考えのもと、教育研修や福利厚生などの充実や社員一人ひとりが活躍できる環境づくりに取り組んでいます。○2020年11月には社会・経済の変貌や価値観の急速な変化を見据えた事業変革の取り組みとして「プロジェクトChange」を発表しました。従来の事業領域の枠を超えた「暮らしの豊かさ」「脱CO2」「防災・減災」という社会課題の解決を目的とした成長事業の創出にも真正面から取り組んでいます。IHIの掲げる２つの経営理念のもと、これからもたくさんの人々の夢を叶え、世界中で産業と社会を支えていきます。

■業務内容：入社後は関西電力株式会社に在籍しつつ、同社のDX推進・デジタル技術活用を目的として立ち上げた「K4Digital株式会社 ソリューションユニット」に出向し、業務課題を最新のデジタル技術を活用して効率化・高度化を図るデータ分析業務を担って頂く業務を通じて、データサイエンティストとしてのスペシャリスト人材を目指していただく想定をしています。（基本的には他部署へ異動することなく長期的にK4Digitalのソリューションユニットに所属いただく想定です）■業務詳細：デジタル技術適用検証の設計・実行と取りまとめや、RやPython等の分析言語や活用し、各業務部門が抱える課題に適した分析モデルの構築を行っていただきます。■魅力：関西電力は画像や音声、テキスト、テーブルデータ等多種多様なデータを保有し、機械学習から統計、最適化まで幅広く取り扱っています。業務を通じたスキルアップの機会はもちろん、PoCの結果得られる経営へのインパクトの大きさや、分析業務に集中できる環境があることに魅力を感じてご入社いただいています。■働き方：出社率1割（ほぼリモート）で、スーパーフレックス、オフィスカジュアルと自由度高く働く事が出来ます！■プロジェクトの特徴：発電・送配電・営業といった関西電力の各主管部と寄り添う形で体制をとり、案件提案から各種モデルの開発、結果確認まで一連のPoC検証のプロセスを請け負います。（３か月程度の短スパンで一つのプロジェクトに取り組んでおります。）■K4Digital：・デジタル技術活用による関電グループの業務変革や新規事業の創出を目的として2018年8月にアクセンチュア株式会社と共同で設立した企業です。関西電力が掲げるKX：Kanden Transformationの実現に向け、デジタル技術の中心として関電グループ内外から様々な経歴を持つ社員が集まり、20代～30代が多数を占める若い組織です。

配属予定の組織では、KDDIにおける標準化活動の戦略の策定および社内の他部署と連携した活動を推進・取りまとめする業務を担っています。主に次世代の通信技術に関する標準化や制度化に携わっていただきます。【具体的な業務内容】標準化活動の業務では、世界の通信事業者やベンダ、主管庁などのエキスパートの方々が参加する会合(3GPP, O-RAN, ITU, GSMA)に参加し、議論を通して標準仕様を作り上げます。自らが標準化の会合に参加・活動するとともに、全社の標準化活動を取りまとめる組織として、関連部署とも連携をしながらKDDIの標準化活動の推進します。・KDDIを代表して意見・要件を入力、第一線で活躍しているエキスパートと議論し、KDDIの要望を標準仕様へ反映。そのために、KDDIにおける課題を分析し、要件や機能改善の提案を記載した寄与文書を作成。・社内の事業検討に資するべく、標準化の活動を通して得た最新情報を社内へ展開・報告。・これら活動を通して、他事業者および関係省庁などとの関係・人脈づくり。【組織のミッション】私たちは、標準化の活動を通してKDDIの方針を発信してプレゼンスを向上し、仲間をつくりKDDIに必要な技術を作ります。そのために、他事業者および関係省庁などとの関係を構築します。そして、世界的な技術動向を早期に掴み、仲間に入り情報を得て、経営判断に資する形に仕立てて社内へも発信していきます。【募集背景】サテライトグロース戦略を掲げ、通信(5G)およびData Driven, AIを軸にさまざまな事業を進めています。通信は、スマートフォンなどのお客さまの目に触れて使われることに留まらず、今では生活のあらゆるシーンに溶け込んで利用されるようになってきました。これからも私たちの生活を支えていくために、次世代の通信技術や新たなビジネスのために機能の拡張が行われており、人材強化のために更なる通信の高度化に向けて一緒に取り組んでいただける人材を募集しています。【採用メッセージ】次世代の通信を実現する技術と、通信を活用した新サービス、および制度関連の国際標準化に関心を持ち、KDDIの未来を共に築く仲間を募集しています。私たちのチームは、世界中のエキスパートと協力し、KDDIに必要な将来技術を標準仕様として実現しつつ、世の中の動きをいち早く把握する重要な役割を担っています。あなたの専門知識と経験を活かし、KDDIの代表として意見を発信し、業界をリードする技術を共に作り上げましょう。【参考情報】・「世界中のパートナー」とアプリ基盤の共通化をめざすhttps://tobira.kddi.com/tsunagu/article00076/index.html・ITU-T次期研究会期の副議長にKDDIから社員3名が選出https://newsroom.kddi.com/news/detail/kddi_nr-312_3569.html・TTCセミナー 「3GPP Rel-17 NWスライス　ワークショップ」開催報告https://www.ttc.or.jp/seminar/rep/rep2023070305【求める人物像】・課題分析や解決策のアイディア創出が得意な方　例）同社のネットワークやビジネスにおける課題を分析し、対応策を標準化へ提案・将来のネットワーク像や新たなビジネスをイメージし、それらを実現する技術・手法案を提示できる方　例）Beyond 5G/6G時代の新たなビジネスや技術の実現に向けた検討・分からないことは自らが調査・分析を行うなど、地道に自分を磨く努力をする方・新しい分野の仕事にも意欲的に取り組む方、チャレンジ精神旺盛な方・国際的なリーダーシップに興味がある方

【募集背景】NTT研究所では、石英系導波路デバイスの設計・作製・評価技術をコアコンピタンスとして、これまで光スイッチや合分波フィルタ等の様々な通信用デバイスを実用化している。NTTの推進するIOWN構想の基盤となるオールフォトニクスネットワーク(APN)の大容量化・低消費電力化・低遅延化を支える光電融合(PEC)デバイスを、光導波路デバイスの切り口から引き続き実用に供するため、同分野の研究開発を第1線で推進できる人材を希望する。。【業務内容】NTT研究所で多くの実用化実績を有する石英系系導波路デバイスの研究開発プラットフォームをバックグラウンドとして、通信用光デバイスの仕様検討、回路設計、試作、評価等を行って頂きます。開発した光デバイスは、オールフォトニクスネットワークへの適用を目指し、グループ会社にて量産化を行います。【募集部署概要】NTTデバイスイノベーションセンタでは、NTTの培ってきた世界最先端のデバイス技術を核として研究開発を進めています。私たちが研究開発した成果が世の中で使われて心豊かな未来をもたらすこと、そこに貢献することが私たちのミッションです。注力領域としては、①大容量通信を実現する信号処理デバイス、②電子の限界を打破する次世代光インターフェースデバイス、③光電融合を駆使した次世代コンピューティングデバイス、そして④デバイス技術に基づく人とインフラの長寿命化技術、の四領域です。【チーム構成/環境】開発メンバは、光接続部品の設計組立開発者のみでなく，光半導体デバイスの光回路やプロセスの研究者，電気IC回路設計者、送受信システムの設計・評価者など、広い分野を少数精鋭でカバーしている人材とともに業務を行います。関連するグループ会社や光接続部品の製造メーカとの連携も想定しています．【得られる経験・スキル】通信用の石英系導波路デバイスに関する仕様検討、回路設計、試作、評価等を行って頂きます。業務を通じて、石英系導波路に限らない通信用光デバイス/光電融合(PEC)デバイスに関する広範な知識、経験を得られます。また、デバイスの仕様検討を通じて、光伝送システムに関する知識も獲得できます。通信用光デバイスに関するスペシャリストとの共同作業を通じて、研究開発スペシャリストとして活躍できるほか、若手社員との共同作業やプロダクト化経験を通じて、研究開発マネージャへの道も開かれています。

【東証市場上場、国内最大手の地図情報会社。「ゼンリン住宅地図」は全国市区町村の人口カバー率100％として社会インフラの一端を担っています。】■ミッション　IoTや5GといったIT技術確認により、自動運転、スマートシティなど普及する世の中においては、地図データベースもリアルタイムな整備・更新が求められます。AI技術やビッグデータの解析・分析技術を用いて、地図整備・更新の自動化や省力化を目指した研究開発を行うことがミッションです。■職務内容機械学習を含むディジタル画像処理技術を応用した地図の自動生成ライブラリの研究開発、及び該ライブラリを用いた地図自動生成システムの開発■開発言語　〔開発言語〕 C++（WindowsC++を含む）、C#、Python、及びAWS(Amazon Web Service)システム開発、他　〔開発環境〕 Windows、Linux、他　〔データベース〕 PostgreSQL、SQLite、他　〔OSS〕 OpenCV、OpenGL、Docker、各種機械学習フレームワーク（PyTorch, Chainer等）、他■組織構成　20代後半から30代前半の若手メンバーから構成される8名程度のチーム（北九州市）です。他、6名程度のグループ会社員（福岡）と共に研究開発業務を行っています。■職務の魅力　地図データベースは応用範囲が広く、自動運転やスマートシティなど、次世代の情報基盤として大変注目されています。また、地図データベースは、センシング、位置測位、画像処理、データベース技術、データ分析、UIなどさまざまなテクノロジーの組み合わせによって作られます。地図作りの専門家たちと共に、最新テクノロジーの利活用方法についてプロトタイプソフトウェアを作りながら検討を重ね。日本全国で使われる新しい地図、地図つくり技術を追求できることがこの職務の魅力です。

【国内最大手の地図情報会社。「ゼンリン住宅地図」は社会インフラの一端を担っています。】■ミッション：IoTや5GといったIT技術革新により、自動運転、スマートシティなどが普及する世の中においては、地図データベースもリアルタイムな整備・更新が求められます。当社の研究開発部門のインフラエンジニアのミッションは、機械学習エンジニアやデータサイエンティストとともにAI技術やビッグデータの解析・分析技術を用いて、地図整備・更新の自動化や省力化を目指した研究開発を行うことです。■職務内容：・地理空間情報データ分析技術/統計解析基盤の研究・クラウドベースのプラットフォームの設計・試作・実用化支援・MLOps（機械学習基盤）に関する技術の研究と試作・機械学習や深層学習を地図作成に応用するシステムの研究と試作■組織構成：20代後半から30代前半の10名弱の若手メンバーから構成される組織です。若手技術者から構成される、数名の小規模なチームを率いながら、新たな地図作りを支える情報基盤の研究開発を推進いただきます。近年は深層学習のように新しい技術に取り組むため中途採用にも力を入れていて、電気機器メーカ出身などさまざまなバックグラウンドを持った技術者が活躍しています。中途入社のマネージャーもおります。■職務の魅力：地図データベースは応用範囲が広く、自動運転やスマートシティ、メタバースなど、次世代の情報基盤として大変注目されております。また、地図データベースは、センシング、位置測位、画像処理、データベース技術、データ分析、ユーザインタフェースなどさまざまなテクノロジーの組み合わせによって作られますが、地図作りの専門家たちと一緒に、最新のテクノロジーの利活用方法についてプロトタイプソフトウェアを作りながら検討を重ね、日本全国で使われる新しい地図、地図作りの基盤技術を追求できることがこの職務の魅力です。さらに、機械学習やデータ分析では膨大な量のデータが必要となりますが、当社は計測車両で収集した大量のカメラ画像、レーザースキャンデータ、高精度な車両走行軌跡、地図データベースを保有しており、インフラエンジニアはこのようなビッグデータを蓄積して処理する新たな地理空間情報基盤の研究開発に取り組みます。

【東証市場上場、国内最大手の地図情報会社。「ゼンリン住宅地図」は全国市区町村の約99％をカバーし社会インフラの一端を担っています】■ミッションIoTや5GといったIT技術革新により、自動運転、スマートシティなどが普及する世の中においては、地図データベースもリアルタイムな整備・更新が求められます。AI技術やビッグデータの解析・分析技術を用いて、地図整備・更新の自動化や省力化を目指した研究開発を行うことがミッションです。■職務内容機械学習や深層学習を地図作成に応用する研究・ソフトウェア試作による概念検証実用化のためのシステム開発■開発環境：言語（フレームワーク含む）：Python, PyTorch, Jupyter, OpenCVほかOS（仮想環境含む）：Linux, Docker, AWSほかDB：特に決まった環境はありません。■組織構成：20代後半から30代前半の若手メンバーから構成される組織です。近年は、深層学習のように新しい技術に取り組むため中途採用にも力を入れています。福岡、長崎、戸畑で合計10名程度の組織です。■職務の魅力：地図データベースは応用範囲が広く、自動運転やスマートシティなど、次世代の情報基盤として大変注目されています。また、地図データベースは、センシング、位置測位、画像処理、データベース技術、データ分析、ＵＩなどさまざまなテクノロジーの組み合わせによって作られます。地図作りの専門家たちと共に、最新のテクノロジーの利活用方法についてプロトタイプソフトウェアを作りながら検討を重ね、日本全国で使われる新しい地図、地図作り技術を追求できることがこの職務の魅力です。