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、人間工学）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。＜変更の範囲＞将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり【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。【ポジション特徴】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。

【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

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

【募集背景】AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に同社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、同社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。【業務内容】プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。■データ分析、モデル作成・データ要件の整理、技術スタック選定・データの前処理、EDA、可視化・最適な手法の調査、選定・モデルの作成、精度性能評価　-ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)　-統計解析・因果推論などの統計モデリング　-数理最適化などの数理モデリング■エンジニアと連携したモデルの商用実装■定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上■プリセールス活動、提案内容レビュー・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断■技術の横展開・技術ブランディング・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）【ポジションの魅力】■プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます■多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。・参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）■ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。■Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。・参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）』■勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。・参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）（https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）■外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引データサイエンスのスペシャリストデータサイエンス組織の責任者技術に強いプロジェクトマネージャー事業会社のデータサイエンス部門の責任者大手企業のCDO（Chief Digital Officer）【必須要件】※続き・LLMや生成系AI 等、新しい技術に対しての知識キャッチアップをされている方　∟実務上での当該技術を扱った事があれば尚可・業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力

【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。