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データドリブンによるクルマサービス進化を支えるクラウド基盤開発へ一緒に取り組む仲間を募集しています。【職務内容】データドリブンによる自動運転システム，サービス開発に向けたクラウド基盤開発・大規模データ収集に向けた要件定義、仕様検討、PoC実行・クラウドサービス上のアプリケーション開発orクラウドインフラ基盤の構築orデータ分析・サービス提供に向けた信頼性向上・セキュリティ確保及び運用設計・実車評価、フィードバック（使用する可能性のあるツール）・C++,Javascript,Python・AWS EC2, ECS, Lambda, ・Github【募集背景】世界では大規模データと生成AIを自動運転システム開発へ導入が急激に加速しているなか，グローバルTier１としていち早く世界の潮流にのり次世代モビリティ開発を牽引していく必要があり，新たな技術開発へ挑戦してくれる方を募集します．【職場紹介】羽田に拠点を構え，多くのキャリア入社の方々とともに新しい技術開発へ取り組んでいる組織で．また部門全体で自動運転に関わるクラウド，通信，AI，制御など多様なエンジニアがOne Teamになった職場です．

■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。

【概要】人が移動する潜在的な目的は自分の知らない世界に・人に出会うことであり、それはすべての人が等しく持っている権利であると考えています。誰かが何かに挑戦したいと思っている時に課題がある場合、その課題に真正面から取り組むこと、具体的には人共生ロボット技術で課題を取り除き、人々の可能性を最大限にすることが我々の使命となります。人と触れ合う環境で物理的な支援を行うロボットを実現すべく、我々の部署ではロボットの研究・開発から試作・評価・実証までを行う仕事です。【詳細】人環境で活用できるロボットを提案するために、高知能化、高速化したうえで、安全性を確保するハードウェアを検討しており、小型化、軽量化した新機構、新素材をつかったハードウェアを試行錯誤することと、それをより巧みに、より人にやさしくする技術を研究・開発する仕事です。【職場イメージ・職場ミッション】◆職場イメージよろしければ、下記をご参照ください。未来に繋がる研究HPhttps://global.toyota/jp/mobility/frontier-research/トヨタイムズ【「Plan B」を進める、謎の自由開発集団に迫る！】https://toyotatimes.jp/series/beyondmobility/001.html【〝トヨタ〟がつまった新病院オープン！患者に寄り添う〝カイゼン〟の舞台裏に密着】https://www.youtube.com/watch?v=HfuM7r1Kcno&t=2s◆職場ミッション未来創生センターでは、モビリティのみにとどまらず、それらを取り巻く環境やロボット、サービス、社会システムなど、幅広い事業の出口を見据えた基盤研究を行っています。それらの活動を支援するためにレガシーな仕組みにとらわれないIT環境の導入に積極的にトライし、業務の効率化を進めます。【やりがい・PR】◆やりがい・未来創生センターは、様々な分野の研究開発だけなく、ロボットの製造も自部署で対応しています。また、独自の情報インフラ環境も保持しているため、システム開発だけでなく、ネットワーク管理、セキュリティ対策など様々な業務に携わることができ、幅広い知識やスキルを身につけることができます。・センター内に導入する情報インフラは比較的規模が小さいため、システム全体を見通せることが可能です。そのため自分の関わったことが、ダイレクトにわかるので、やりがいを感じることができます。・自動車の技術開発・製造を直接担当する事はありませんが、未来創生センターの研究成果を、開発・製造現場をはじめとするトヨタ関連事業へ応用し貢献することができます。◆PR未来創生センターは、トヨタ自動車社内での研究部署であり、モビリティカンパニーとしての未来の事業を担うシステムや要素技術の研究開発に取り組んでいます。新しい研究対象は、自動車を超えた多種多様なコラボレーションにより進められ、この境界領域には未知の数理研究の芽が存在しています．これまで情報・数理の分野においても国内外の大学・研究機関と連携し多方面の分野で学会・論文発表してきました。また、研究だけでなく、それらの技術を社内開発へ活用し、商品開発につなげると共に、その中で新たな課題発見をして、世の中に先んじた研究テーマにつなげる、という企業内研究ならではのサイクルを回すことができます。〈歓迎要件〉・ROS2経験・Python及びC++の豊富なプログラミング経験・ロボットマニピュレータを用いたアプリケーション開発・オープンソースプロジェクトへの貢献・英語でのコミュニケーション能力・Linux環境でのソフトウェア開発の経験

【募集背景】自動運転／コネクティッドカー／スマートモビリティサービス時代には、自動車分野のみならずクラウドに代表されるITやIoTの技術と高度に統合したプラットフォームを構築し、それを基盤に社会課題を解決しモビリティに対する新しいニーズを創出するサービスを実現していく必要があります。IT分野の技術・知見・経験を自動車分野で我々が長年蓄積したものと融合し、新しいシステム・サービスを実現していける方を募集しています。【職場紹介】クラウドインフラからWebアプリケーションまで，幅広く開発しており、技術選定，設計から実装，運用まで各メンバが挑戦しています。少人数のチームを作り複数のプロジェクトを推進しつつ、チーム内で解決が難しい課題は，チーム間で知恵を出し合って，協力しながら進める文化があります。メンバの色が尊重されており、個々人が自分の考えをしっかり持ったうえでチャレンジできる職場です。【業務内容】Lv4自動運転によるモビリティサービスの実現に向けたクラウドプラットフォームの開発・要件定義、仕様検討、PoC実行・クラウドサービス上のアプリケーション開発orクラウドインフラ基盤の構築orデータ分析・クラウドプラットフォームのサービス提供に向けた信頼性向上・セキュリティ確保及び運用設計・サイバーセキュリティ対策に関する仕様検討、検証及び実装・実車評価、フィードバック※東京・神戸初期配属の場合、入社直後は本社（愛知県刈谷市）への長期出張等が一定の期間発生する場合があります。（人脈形成や仕事の進め方共有の観点から）具体的な期間は業務内容やご本人様のご状況を踏まえてご相談となります。（数週間～数カ月程度（最長でも6カ月以内））

【募集背景】世界では大規模データと生成AIを自動運転システム開発へ導入が急激に加速しているなか，グローバルTier１としていち早く世界の潮流にのり次世代モビリティ開発を牽引していく必要があり，新たな技術開発へ挑戦してくれる方を募集します．【職場紹介】羽田に拠点を構え，多くのキャリア入社の方々とともに新しい技術開発へ取り組んでいる組織です。平均年齢が若く、活気あふれながら仲間とともに新しいことに挑戦する職場です米・独・中にも組織を構え，同部門からの出向者，ローカルエンジニアともに海外アカデミアとの連携も進め，先端技術開発に取り組んでいますまた，研究のみならず，実車を使った現地現物でのシステム開発も両輪として進め，実応用も視野に入れた実践的な取組をする文化が根づいています．【業務内容】生成AIなど先端AI技術などを学び，実践的に先端技術を自動運転システム開発へ適用しシステム評価する業務．特にCamera/LiDAR/Radar/GNSS/IMU…といったといったセンサデータを統合した自動運転システムの開発（位置推定/物体認識/運動計画/運動制御，車両/認識PF開発 etc...)（具体的には以下のいずれかに携わっていただきます） １）自動運転アルゴリズム開発（マルチセンサでの位置推定/物体認識，パスプランニング）２）ソフトウェアプラットフォーム開発（MLDevOps, Multi Sensor Calibration, Sensor API）３）車両プラットフォーム開発 (センサパッケージ/ルーフ＆ビルトイン, エネマネ，車両統合制御)４）インプリメンテーション（AIモデル圧縮，SoCアクセラレータ使いこなし）【歓迎要件】■出来れば自動車業界での勤務経験がある方が望ましい■Camera/LiDAR/Radarなどのセンサの基礎知識があり、認識アルゴリズム、機械学習、シグナルプロセッシング，ML Dev Ops，生成AI/LLM，プランニング＆制御，車両開発 などの経験をお持ちの方が望ましい■論文、海外メーカと会話ができるレベルが望ましい。TOEIC700点以上＜キーワード＞Lv4自動運転開発モビリティシステム開発ロボット開発物体認識位置推定機械学習/AIアルゴリズム/生成AI/LLMプランナ・運動計画車両運動SoC実装※東京・神戸初期配属の場合、入社直後は本社（愛知県刈谷市）への長期出張等が一定の期間発生する場合があります。（人脈形成や仕事の進め方共有の観点から）具体的な期間は業務内容やご本人様のご状況を踏まえてご相談となります。（数週間～数カ月程度（最長でも6カ月以内））

【職務内容】XResearchの一員として、生成AI技術の研究開発および社会実装をリードいただきます。特定の技術スキルには限定せず、フルスタックエンジニアや機械学習エンジニアなど、複数のスキルを総合的に活用できる方を求めています。【具体的な業務】■生成AIプロジェクトの技術検証および実装■自社LLM「PolySphere-2」の開発と最適化■「Heylix」などのAIエージェントの開発と運用■チームメンバーと協力し、研究成果の社会実装を推進◆過去の主な研修成果- 「AI inside、生成AI・LLMの研究開発と社会実装を行う「XResearch」を創設、140億パラメータ日本語LLMサービスを開発しα版を提供」https://inside.ai/news/2023/06/08/aiinside-xresearch/- 「AI inside、日本語LLMサービス「PolySphere-1」が2,259万トークンのプロンプトに返答成功、企業が保有するデータのビジネス活用を高度化」　https://inside.ai/news/2023/06/29/polysphere-token/- 「AIエージェント「Heylix」を正式版として提供開始、チャットボット生成など5つの新機能を追加し、人とAIの協働による新たな価値創出を支援」　https://inside.ai/news/2023/10/23/heylix-official/- 「AI inside、七十七銀行の生成AI導入プロジェクトを共同実施、AI実装コンサルティングチーム「InsideX」が経営層に伴走しデータドリブン経営を推進」https://inside.ai/news/2023/11/10/aiinside-77bank/- 「「DX Suite」に生成AIを実装し大型アップデート、AI-OCR市場を再定義する技術革新など機能拡張により約2兆円規模の業務効率化を推進」　https://inside.ai/news/2024/01/17/dxs-major-update/- 「AI inside、損保ジャパンの火災保険における業務効率化をAIエージェント「Heylix」で支援」　https://inside.ai/news/2024/04/24/aiinside-sompo/- 「AI inside、日本語ドキュメント処理に特化したLLM「PolySphere-2」に企業保有データを学習させる「カスタマイズSLM」を提供開始、業務に特化した高度な生成AI活用を実現」

【募集背景】AIやIoT、クラウドなどの技術を活用したデジタル・トランスフォーメーションの加速に伴い、システムの機能や構造にとどまらず、その作り方にも変革が求められています。日立グループが提供する信頼性の高い製品・サービスを支え、社会やお客様のデジタルトランスフォーメーションをリードする高度なソフトウェア開発の実現するため、ソフトウェアエンジニアリングに関する高いスキルを持った人材を募集します。【職務概要】ソフトウェア工学の知見に基づき、日立グループの事業分野における革新を主導するための、研究開発全般を担い、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、業務の取り纏め者として、社内の関係者との関係を構築し、社内外の学習機会を活用するとともに、自身の経験や先行研究から積極的に学習していただき、自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す仕事です。産業、流通、自動車、鉄道、医用機器、エレベーター、ストレージ、AI活用デジタルソリューション、金融システム、官庁・自治体システムなどに求められる、先端ソフトウェア・システムを強化する研究開発を担当頂きます。技術開発戦略の策定、プロトタイピングを通じた技術開発活動、知財創生活動、学会活動を通じた社会への成果の還元など、幅広い活動の一部または全部に関わることができます。【職務詳細】・「デジタルトランスフォーメーション」を実現するための最新のITシステム開発手法の研究開発・信頼性の高い高品質なAIや、AIを使ったシステムを開発するための技術の研究開発・ビッグデータやAIを駆使した最先端のソフトウェア開発技術の研究開発・セーフティ・クリティカルなシステムを開発するための効率的なプロセスと方法の研究開発（研究テーマ例）協創型アジャイル開発手法、DevOps、クラウドシフト、開発プロジェクトリスク検知、プログラム自動修正、テスト自動生成/自動実行、AIソフトウェアのテスト・検証、プロセスマイニング、組込みシステム性能検証、開発KPI間の因果関係分析、モデルベース開発（Model Based Systems Engineering）、高安全システム開発（安全リスク分析、機能安全）、組込みソフトウェア実装技術、Over The Air技術、自動運転ソフトウェア、VRによるソフト構造可視化、量子ソフトウェア開発環境【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】国内・国外を問わず、安心で便利な社会インフラを実現するための研究開発であり、日立の社会イノベーション事業を通じて、人手作業の軽減や社会的影響の大きい事故の防止など、人々の生活品質向上に貢献できます。また、特筆すべき研究開発成果をあげた研究者は、関連学会からの表彰受賞や学会役員就任、大学での非常勤講師職や客員研究員、などの機会もあります。【働く環境】・配属組織/チーム：10～15人程度の研究ユニットの中で、2～3人程度のチームを構成して各テーマについて研究開発を行います。・働き方：コロナ下では在宅勤務をベースに、必要に応じて出社、出張などを行います。※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。

【募集背景】AIやIoTの普及に伴い、様々なシステムやプロダクトがネットワーク接続され、日々巧妙なサイバー攻撃が登場するなど、サイバーセキュリティリスクが高まっています。また、Covid-19後のニューノーマルでは、リモートワークの拡大や非接触ユーザ認証の拡大など、セキュリティ技術の役割が重要性を増しています。これらのサイバーセキュリティリスクに対する効果的で経済性の高いセキュリティソリューションを開発するために、高い研究開発スキルと、高い志を持った人財を募集します。【職務概要】日立グループのセキュリティソリューションを強化する研究開発、新たなセキュリティソリューションを創生する研究開発を担当いただきます。ソリューションの企画や技術開発戦略の策定、プロトタイピングを通じた技術開発活動、学会活動を通じた社会への成果の還元など、幅広い活動の一部または全部に関わることができます。【職務詳細】下記テーマにおける企画、戦略策定、技術開発、学会活動。・企業情報システムのセキュリティ設計、セキュリティ運用を高度化する、ログ分析技術や攻撃検知手法、自動対処技術などの開発。・コネクティッドプロダクトのライフサイクルセキュリティを向上させる、構成管理技術や脆弱性管理技術、ソフトウェア更新技術などの開発。・オンライン生体認証技術や、データを暗号化したまま高度な演算を行う秘匿情報処理技術の開発。・プロダクトの製造工程や組織の事業活動の安全性や正当性を証明するデジタルトラスト技術の開発。【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】国内、国外を問わず、セキュリティ技術で安全・便利な社会を実現する一端を担える仕事です。また、特筆すべき研究開発成果をあげた研究者は、関連学会からの表彰受賞や学会役員就任、大学での非常勤講師職や客員研究員、などの機会もあります。仕事内容や働き方については下記をご参考ください。(HR BLOGインタビュー)【研究開発グループ　セキュリティ・トラスト研究部の社員に聞いてみた】前編：https://career.himdx.net/recruit/special/blog/post-6.html後編：https://career.himdx.net/recruit/special/blog/post-7.html【働く環境】・配属チーム：セキュリティ設計、セキュリティ運用、生体認証・暗号応用を研究対象とするユニット（１５～２０名程度）で、最初はチームメンバとして経験を積んでいただき、数年後にはチームを纏める立場として活躍してくれることを期待しています。・働き方：コロナ禍では１日／週の出社を目安に、基本的には在宅勤務を推奨しています。その人のライフスタイルやステージに合わせて柔軟な働き方が可能です。※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。

【募集背景】日立グループではDX事業を推進しており、その中でデータサイエンティストの働きの重要性が高まっております。それとともに、顧客案件でつちかったデータサイエンスのノウハウを、海外を含めた日立グループ内のデータサイエンティスト間で共有することや、DXシステムから取られるデータをうまく活用してお客様事業を伸ばしていくことが重要になってきております。データサイエンティストやそのシステム化を担当するエンジニアと協業しながら、最新の技術/OSS等を活用して彼らの生産性を向上させるとともに、彼らの作ったAI/MLコードを迅速にシステム化して、国内から海外、海外から国内へのディリバリして、国内外の顧客との協創を成功に導く技術・ソリューションを開発することができる新たなリーダーを募集します。【職務概要】ミッション：データサイエンティスト、システムエンジニアの作業性を改善し、日立グループのDXソリューション・サービスの展開スピード、価値向上に寄与するMLOps関連技術・ソリューションを提案・開発すること期待する役割・責任：上記ミッションを実現するために、・顧客・日立グループ内のデータサイエンティスト部門、システム化部門等と連携した課題の定義すること、・最新のMLOps関連技術・OSS・サービスを活用して、課題を解決する技術・ソリューションを開発し、検証すること、・海外の技術者と協力して、国際的なディリバリ環境を整備すること、・技術を特許にまとめること、・複数の研究者をとりまとめて、関連する研究テーマをリードすること【職務詳細】・全社および事業部門への新規研究・事業の提案と、技術・ソリューション開発・国内外のデータサイエンス・システム化部門や顧客とのPOC推進と、技術のエンハンス・特許創出、ニュースリース、学会発表・研究テーマ・研究プロジェクトのリーダ【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】MLOpsという新しい技術分野にチャレンジするとともに、その技術を活用して、日立が開発する次世代の社会インフラの根幹となるAIシステムという、最先端の顧客案件に関わることができます。また、それらの技術を海外に広げるため、海外の研究者等と協業する機会もあります。キャリアとしても、事業部への転籍や、研究を突き詰めていくことも可能で、様々な選択肢を提供できます。【働く環境】・配属組織/チーム：10～20人規模のチームで、若手からベテランまで様々です。　ITやデジタル系専門の方から、産業分野、機械分野などの様々なバックグラウンドを持ったメンバーで構成されています。　互いの異なる専門性を活かし、相互に協力して取り組む雰囲気をもったチームです。・働き方：在宅勤務可。現在は、基本在宅勤務で、必要に応じ出社しディスカッションをしたり、事業部や顧客との打ち合わせで東京のオフィスに出張する事も発生する可能性あり。【配属組織について（概要・ミッション）】Lumada Data Science Lab.は、2020年に新設された事業部一体の研究所です。データサイエンティストのトップ人財として、AI・データアナリティクス分野の研究者や高度なデータサイエンスと技術の業務適用に不可欠なOT(Operational Technology)の深い知見を有するエンジニア・コンサルタントなど約100名を結集し、個々のスキルと知見を生かしてコラボレーションする新組織です。その中で、我々の部署ではデータサイエンティストによるデータ分析等の業務の効率化するMLOps技術の開発に取り組んでいます。データサイエンティストのための効率的な開発方式、データサイエンスノウハウの共有技術、AI/MLコードのシステム化技術、AI/MLコードの運用技術を開発し、日立グループ内のデータサイエンス部署への提供、もしくはお客様に提供するシステムへの組み込み等で事業に貢献しています。

【特色】SDV技術を活用し、レクサス車に搭載されるAIエージェント機能を通じたお客様への価値提供を戦略的に企画し、そのアプリケーションをどう具体化させるかリードできるポジションです。業務内容 トヨタコーポレート全体で開発に取り組むAI技術とレクサスSDVを活用し、レクサスAIエージェントがオーナーに寄り添った価値とブランド独自性を提供するAIアプリケーション企画・開発リード。その具体化に向けて最適なアーキテクチャの策定と既存機能の整理し、レクサスカンパニー外の各機能との役割分担を明確にして、実装開発体制を整えること。また、車両搭載機能の開発チームや、クラウド側・車両データ連携基盤の開発チームへアプリケーションレイヤー側からの必要な要件定義を行い、SDV全体での開発連携を推進すること?■本求人の想定役割：マネージャー＜ミッション＞トヨタ自動車がモビリティカンパニーへのモデルチェンジを目指す中、レクサスカンパニーはラグジュアリーライフスタイルブランドとして、ひとりひとりのお客様へ心の豊かさを提供するために挑戦的なクルマづくりやワクワクする体験の創出を通じて新たな価値創造を目指しています。SDV (Software Defined Vehicle)を基盤とした新たな施策による事業変革と移動の価値拡張にチャレンジするトヨタ自動車コーポレートの先陣役として、企画・開発・生産といったカンパニー内のメンバーや、デジタルソフトウェア開発センター等のカンパニー外の関係各部と連携を取りながら、事業と開発の両面からレクサス向けのSDV戦略立案・実行を推進いただける即戦力人材を求めています。＜職場イメージ＞レクサスカンパニーに新設されたレクサスブランド向けSDVサービス事業企画と開発、実行までend-to-endでチャレンジする新しい組織です。社内関係部署や、子会社のウーブン・バイ・トヨタと連携して、クルマ領域の企画・開発人材と、非クルマ領域のソフトウェア企画・開発人材が混ざり合って、SDVサービスの具体化とクルマの価値拡張に注力します。やりがい・PR レクサスインターナショナルカンパニーでは、プロダクトの企画から開発・生産・販売まで、主要機能が集約されているため、ブランドとして一体感を持って、機動的で柔軟性ある仕事ができます。世界のレクサスオーナーを対象とした価値提供に取り組み、日本が誇るグローバルプレミアムブランドの持続的な成長に貢献できます。今回のJDでは、従来のレクサスブランドのクルマづくりではなく、SDV化されたレクサス車の価値を、ソフトウェア技術の力を活用して拡張させていくサービスを具体化する役割になります。SDV事業サービスによる新たな提供価値でお客様の課題を解決し、もっといいブランドづくりにカンパニー一丸となって関わっていただけます。採用の背景 既存のクルマ屋としてのプロ人材だけでは太刀打ちできない新たな領域のため

様々なモビリティ（自動車・小型AGV等…）の自動化・知能化を目的としたシステム開発業務。特にCamera/LiDAR/Radar/GNSS/Gyroといったといったセンサを統合した認識システム開発（高精度位置推定/物体認識/etc.)を開発します。【カジュアル面談】「一度カジュアルに企業と直接面談してから、正式に応募するか決めたい」方は、ご応募時コメントへ記入、または、担当アドバイザーまでお伝えください（事前の書類マッチングあり）【募集背景】CASE領域におけるMaaS Lv4自動運転の本格普及期に向けて、世界最先端の研究開発を、実世界に適用しながら、モビリティ社会の将来を描く取り組みを進めています。ロボティクスや自動車関連の企業/研究機関でご経験を積まれた皆さんと、一緒に自動運転の未来を切り開いていければと考えています。【企業魅力】◆自動車を軸に幅広い分野にて事業展開　トヨタ自動車グループに属し、世界トップクラスの自動車部品サプライヤー。　先進領域である「電動化」「自動運転」「情報安全」「半導体」に注力。　高い技術力を活かし、自動車以外にも新規事業分野に進出しています。　（例：生活関連・産業機器/FA・農業・エネルギー・バイオ/ヘルスケア）◆グローバル展開、社員の成長環境に積極的　世界35カ国17万人の社員が所属、売上高5兆円を誇ります。　年代問わず、グローバルな活躍も目指せる環境。　歴代社長はトヨタグループでも異例の「同社生え抜き社員」が就任。◆様々な技術領域のプロフェッショナルが在籍　「社歴が長いエンジニアの方の技術力が高い」　一般的に、社歴が長くなるとマネジメント移行する傾向が強いメーカーですが　「この技術は○さんに聞いたらいい」専門技術を皆が持っていることが特徴。◆研究開発費が潤沢　時代に先んじた技術開発に力を入れ、売上高の9%以上を研究開発に投資。　研究開発費・特許出願数ともに国内トップ10以内。◆長期的に働きやすい環境　休暇を取得しやすく、フレックスもきちんと運用。　残業時間は10～25h/月程度。全社的にテレワークも推進中。　平均年齢44歳・平均勤続年数22年・平均年収約800万円　社員を大切にする社風。風通しがよく自主性が重んじられています。◆様々なバックグラウンドの中途入社者が活躍中　弊社パソナからも例年多くの方がご入社し活躍されています。※東京・神戸初期配属の場合、入社直後は本社（愛知県刈谷市）への長期出張等が一定の期間発生する場合があります。（人脈形成や仕事の進め方共有の観点から）具体的な期間は業務内容やご本人様のご状況を踏まえてご相談となります。（数週間～数カ月程度（最長でも6カ月以内））

【採用部門概要】リサーチ本部は、マクロ経済、金融資本市場等に関する調査分析を行い、レポートやセミナー、メディア出演などを通じて広く情報発信を行う部門です。さらに、専門家として官公庁の各種審議会等に委員参画し、政策提言活動を行っています。ニューヨーク、ロンドンの海外拠点も含め約70名の組織です。【採用部門のミッション】グループ及び国内外の官公庁、民間団体/企業などを主なターゲットに調査、研究を行い社会課題・予測に関するAI等高度分析手法の応用や情報発信を行うことがミッションです。【募集背景】　本格的なデジタル社会の到来により、世の中は急速かつ大きな変化に直面しています。データサイエンス分野の発展や利用可能なビッグデータの拡大を受け、世の中の動きを従来以上につぶさに分析できるようになりました。さらに、EBPM（証拠に基づく政策立案）の重要性が叫ばれる中、調査分析や政策提言においても一層のエビデンスを求める潮流が広がりつつあります。求められる情報発信は量・質ともに高まっており、これらのニーズに応えるため、データサイエンスを活用した高度な分析手法を使って、経済社会等の様々な課題に対してより付加価値の高い情報発信ができる体制を構築するため、今回の募集に至ります。【業務の魅力】①我が国トップクラスのリサーチチームにて、データサイエンスを活用した分析及びレポート執筆の経験を積めるだけでなく、専門家としてマスコミや政府等へ自分の意見を発信できます。②リサーチ本部の各専門家だけでなく、データサイエンティストが多く在籍する社内の専門部署とも連携できるなど、調査分析を進める上で十分なバックアップ体制を備えています。③在宅勤務を組み合わせた業務遂行が可能です。【業務詳細】①データサイエンスを活用したテーマレポート等（調査季報・コラム・外部原稿を含む）の執筆②各種レポートに関する社内外からの問い合わせ対応やセミナー・講演依頼、メディア出演③リサーチ本部内および他本部等との共同研究④作業効率化のプログラム作成===同社の特徴===【長期就業が可能な働きやすい環境】★キャリア採用定着率95％以上★■平均勤続年数：17.7年■平均年間有給休暇取得日数：18.2日1時間単位での申請も可能であり、有給休暇の取得を促進しています。■平均残業（所定外労働）時間：30.5時間　※所定労働時間7.5時間■育休取得率・育休からの復職率共に100%■住宅手当：家賃額の50％(最大5万円)■テレワークについて：生産性向上や育児・介護の支援を目的に、テレワークを取り入れています。またテレワークの更なる生産性向上を目的に、社員が多く居住する地域を中心に専用のサテライトオフィスがあります。（横浜、立川、船橋）メインオフィス出社時と変わらない業務に集中できる執務環境が整備されています。■その他充実の福利厚生はこちらから：https://www.dir.co.jp/recruit/environment/welfare.html【歓迎要件】▼プロジェクトを主体的に進めることができること▼チーム内外のメンバーと円滑にコミュニケーションを取れること▼経済及び金融の基礎知識を有していること▼RやMATLABのプログラミング経験▼Pytorch/Keras/Tensorflowなどの深層学習フレームワークの実装経験▼因果推論およびベイズ統計モデリングの実装経験▼英語の論文やドキュメント等の情報源を活用する英語能力（TOEIC800点以上）▼証券アナリスト資格を有していること

【採用部門概要】リサーチ本部は、マクロ経済、金融資本市場等に関する調査分析を行い、レポートやセミナー、メディア出演などを通じて広く情報発信を行う部門です。さらに、専門家として官公庁の各種審議会等に委員参画し、政策提言活動を行っています。ニューヨーク、ロンドンの海外拠点も含め約70名の組織です。【採用部門のミッション】多彩なエコノミストや研究員を擁する経済調査部では、良質な情報を外部に向けて発信することに努めています。日々の情報収集を通じて社会にとって重要なテーマを選定し、多岐にわたる手法を用いて分析を行い、外部に向けてわかりやすく情報発信することが重要な業務となります。【募集背景】　経済・金融の世界では目まぐるしく状況が変化しており、エコノミストに求められる情報発信も質・量ともに高まっています。こうした状況の中で、量・質両方のニーズに応えられる体制を構築するため、今回の募集に至ります。【業務の魅力】①リサーチ本部の基本的な方針の下で、比較的自由に興味ある経済分野について調査・分析を行うことができ、専門性を活かすことができます。②在宅勤務やフレックスタイムを活用した柔軟な働き方が可能です。子育てと仕事を両立する社員も大勢います。③フラットで協力的な組織で風通しが良く、上司・同僚からの学びも多いことも魅力の一つです。【業務詳細】①経済の調査・分析に関するレポート等執筆業務②経済の調査・分析に関する社内向けの資料作成、役員のサポート等③セミナー登壇、メディア対応等（調査・研究分野の例）資本ストックの「質」「量」「偏在」の改善と省人化投資で供給力強化　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　エコノミストや研究員は単独でもレポートを執筆しますが、チームでレポートを執筆する機会もあります。また、社内向けの資料作成や役員のサポート、グループ会社からの依頼対応等、上記以外にも様々な業務にも携わる可能性があります。===同社の特徴===【長期就業が可能な働きやすい環境】★キャリア採用定着率95％以上★■平均勤続年数：17.7年■平均年間有給休暇取得日数：18.2日1時間単位での申請も可能であり、有給休暇の取得を促進しています。■平均残業（所定外労働）時間：30.5時間　※所定労働時間7.5時間■育休取得率・育休からの復職率共に100%■住宅手当：家賃額の50％(最大5万円)■テレワークについて：生産性向上や育児・介護の支援を目的に、テレワークを取り入れています。またテレワークの更なる生産性向上を目的に、社員が多く居住する地域を中心に専用のサテライトオフィスがあります。（横浜、立川、船橋）メインオフィス出社時と変わらない業務に集中できる執務環境が整備されています。■その他充実の福利厚生はこちらから：https://www.dir.co.jp/recruit/environment/welfare.html【歓迎要件】▼プロジェクトを主体的に進めることができること▼チーム内外のメンバーと円滑にコミュニケーションを取れること▼経済及び金融の基礎知識を有していること▼RやMATLABのプログラミング経験▼Pytorch/Keras/Tensorflowなどの深層学習フレームワークの実装経験▼因果推論およびベイズ統計モデリングの実装経験▼英語の論文やドキュメント等の情報源を活用する英語能力（TOEIC800点以上）▼証券アナリスト資格を有していること

【採用部門概要】リサーチ本部は、マクロ経済、金融資本市場等に関する調査分析を行い、レポートやセミナー、メディア出演などを通じて広く情報発信を行う部門です。さらに、専門家として官公庁の各種審議会等に委員参画し、政策提言活動を行っています。ニューヨーク、ロンドンの海外拠点も含め約70名の組織です。【採用部門のミッション】リサーチ本部の中で日本経済に関する調査分析を担う部門です。四半期に一度公表する「日本経済予測」などのレポートや、レクチャーなどを通じて、社内外に広く情報発信することがミッションです。【募集背景】　以前は「10年ひと昔」だった時間の流れが、今では「5年ひと昔」になり、とくに経済・金融の世界では目まぐるしく状況が変化しています。そのためエコノミストに求められる情報発信も、質・量ともに高まっています。こうした状況の中で、量・質両方のニーズに応えられる体制を構築するため、今回の募集に至ります。【業務の魅力】■我が国トップクラスのリサーチチームの一員として発信する情報は社会からの注目度が高く、政府・日銀の政策や企業の行動、金融市場などに与えるインパクトが大きいため、エコノミストとしてのやりがいを実感しやすいです。■時宜を得た社会的課題など様々なテーマについて、シニア社員を含めて複数人で分析したり、共著でレポートを作成したりすることが多いです。そのため経済分析スキルが高まりやすく、幅広い知識や経験も得られます。■在宅勤務を組み合わせた業務遂行が可能です。【業務詳細】①「日本経済予測」や単著・共著でのテーマレポートなどを作成します。その過程で、ExcelやEViews、Pysthonなどによる計量分析やグラフの作成、文章の執筆を行います。②レクチャーやセミナーの登壇、メディア対応（取材対応、雑誌・新聞への寄稿、テレビ出演など）を行うこともあります。（調査・研究分野の例）日本経済見通し・関連するテーマレポート、消費者物価、機械受注、貿易統計など指標レポート===同社の特徴===【長期就業が可能な働きやすい環境】★キャリア採用定着率95％以上★■平均勤続年数：17.7年■平均年間有給休暇取得日数：18.2日1時間単位での申請も可能であり、有給休暇の取得を促進しています。■平均残業（所定外労働）時間：30.5時間　※所定労働時間7.5時間■育休取得率・育休からの復職率共に100%■住宅手当：家賃額の50％(最大5万円)■テレワークについて：生産性向上や育児・介護の支援を目的に、テレワークを取り入れています。またテレワークの更なる生産性向上を目的に、社員が多く居住する地域を中心に専用のサテライトオフィスがあります。（横浜、立川、船橋）メインオフィス出社時と変わらない業務に集中できる執務環境が整備されています。■その他充実の福利厚生はこちらから：https://www.dir.co.jp/recruit/environment/welfare.html【歓迎要件】▼プロジェクトを主体的に進めることができること▼チーム内外のメンバーと円滑にコミュニケーションを取れること▼経済及び金融の基礎知識を有していること▼RやMATLABのプログラミング経験▼Pytorch/Keras/Tensorflowなどの深層学習フレームワークの実装経験▼因果推論およびベイズ統計モデリングの実装経験▼英語の論文やドキュメント等の情報源を活用する英語能力（TOEIC800点以上）▼証券アナリスト資格を有していること

【採用部門概要】リサーチ本部は、マクロ経済、金融資本市場等に関する調査分析を行い、レポートやセミナー、メディア出演などを通じて広く情報発信を行う部門です。さらに、専門家として官公庁の各種審議会等に委員参画し、政策提言活動を行っています。ニューヨーク、ロンドンの海外拠点も含め約70名の組織です。【採用部門のミッション】リサーチ本部の中でサステナビリティに関する情報収集、レポートの執筆、投資家・発行体・マスコミ向けのレクチャーなどを行う部門です。左記の活動を通じて社内外に広く情報発信することがミッションです。【募集背景】　近年、環境課題や社会課題を意識し、経済・社会の持続的な発展を目指す機運が高まっています。金融資本市場においても、サステナビリティの重要性が強く認識され、投資家の投資判断にも大きな影響を与えるようになっています。リサーチ本部においても、サステナビリティ分野の一段のニーズの高まりに応える必要があり、今回の募集に至ります。【業務の魅力】①幅広いサステナビリティ関連のテーマに取り組んでいます。リサーチ本部の基本的な方針の下で、ご自身の専門知識や興味に基づいた調査・分析・情報発信に取り組むことができます。②証券系シンクタンクであることから、投資家や上場会社を中心に金融資本市場における幅広い関係者との接点があります。官公庁や経済団体とのつながりもあり、幅広い視野を持つことができます。③社員のスキルアップやキャリアの発展を支援する研修やプログラムが充実しています。④社内にデータサイエンティストやスペシャリストが在籍する研究開発部門があることから、AIを活用した分析などに取り組むことができます。【業務詳細】グリーントランスフォーメーション（GX）に関するリサーチを担当します。・エネルギー分野や排出権取引を含む気候変動関連動向に関するレポートの執筆、発行体や投資家向けのレクチャー・グループ内勉強会の実施、マスコミ向けの情報発信など===同社の特徴===【長期就業が可能な働きやすい環境】★キャリア採用定着率95％以上★■平均勤続年数：17.7年■平均年間有給休暇取得日数：18.2日1時間単位での申請も可能であり、有給休暇の取得を促進しています。■平均残業（所定外労働）時間：30.5時間　※所定労働時間7.5時間■育休取得率・育休からの復職率共に100%■住宅手当：家賃額の50％(最大5万円)■テレワークについて：生産性向上や育児・介護の支援を目的に、テレワークを取り入れています。またテレワークの更なる生産性向上を目的に、社員が多く居住する地域を中心に専用のサテライトオフィスがあります。（横浜、立川、船橋）メインオフィス出社時と変わらない業務に集中できる執務環境が整備されています。■その他充実の福利厚生はこちらから：https://www.dir.co.jp/recruit/environment/welfare.html【歓迎要件】▼プロジェクトを主体的に進めることができること▼チーム内外のメンバーと円滑にコミュニケーションを取れること▼経済及び金融の基礎知識を有していること▼RやMATLABのプログラミング経験▼Pytorch/Keras/Tensorflowなどの深層学習フレームワークの実装経験▼因果推論およびベイズ統計モデリングの実装経験▼英語の論文やドキュメント等の情報源を活用する英語能力（TOEIC800点以上）▼証券アナリスト資格を有していること

■組織の役割生成AI(Generative AI)に関する新規アルゴリズム研究から事業部向け開発までを一貫して行うR&D組織で、ソニーグループ全社に向けて技術を提供する役割を担っています。顔映像生成では、顔動画から静止画への表情動作転移や、音声入力による自動唇動作生成で国内向けアニメ制作や動画生成に貢献してきました。行動生成では、エンタテイメントロボット向けナビゲーション技術やドローン向け制御技術、FAロボットのマニピュレーション制御などで貢献してきました。■担当予定の業務内容ディープラーニングに代表される機械学習を用いた生成AIアルゴリズムの研究開発を行います。■研究開発エンジニア（生成AI領域）・映像生成や行動生成での新規アルゴリズム開発、及び、ソフトウェアによる検証・実装・ライブラリ化・主に顔や人の映像生成やロボット/ゲーム/アニメーション向け行動生成をタスクとして商品貢献のできるレベルの技術を担当していただきます・生成におけるResponsible AIとして公平性やAI倫理も取り扱います・R&Dの関連部署や海外の研究所、事業部との連携も多くあります・エンタテイメントや金融、スポーツ解析等幅広いビジネスを持つソニーならではのデータを利用したAI解析・生成の取り扱いもありますhttps://www.sony.com/ja/SonyInfo/research/research-areas/ai-machine_learning/■想定ポジション担当者、エンジニア■描けるキャリアパス機械学習の高度専門化へ向けた専門性の強化や、R&D領域のマネジャーへ向けた経験が積めます。加えて、実用へ向けた活動を通じて、研究と実用を繋ぐ領域の様々な経験（リーダーシップ、対人スキル、新規サービス立案、プロトタイプ・商用ソフトウェアシステム構築など）を積むことが可能です。■職場雰囲気年代層は幅広く、楽しく研究開発するメンバーが多いです。指示に従って動くより自分のやりたいことを見つけて主体的に動くメンバーが多いです。コロナ以降は在宅勤務者が多いですが、人によりけりで、週1出勤の人もいれば毎日出社している人もいます。自分なりの働き方のできる職場です。■求人部署からのメッセージソニーは、テクノロジーに裏打ちされたクリエイティブエンタテイメントカンパニーです。そのテクノロジーにおける、生成AIの技術開発に是非参加しませんか？生成AIにおいて今私達の組織は3つの柱を軸に活動しています。1つ目は、クリエイターのワークフローへのAI適用による負担の低減と新たな価値の創出、ユーザがそのコンテンツ空間に参加し自己表現をするための技術開発。2つ目はロボットにおける行動の生成により、より自然に、プログラムされたありきたりの動作だけではない自律行動を実現するための技術開発、およびそのコアとなる技術の他領域への展開の促進です。3つ目はこれら生成AIが生み出すものに対する公平性や説明可能性を担保することで、AIが正しい方向に使われるように導く事です。

■組織の役割画像認識に関する新規アルゴリズム研究から事業部向け開発までを一貫して行うR&Dチーム。ソニーグループ全社に向けて技術を提供する役割を担う。今までにエンタテインメントロボットaiboやデジタルカメラα、テレビBravia、ハンディカム、ゲームPlayStation、スマートフォンXperiaなど数多くの商品・サービスに貢献してきました。エッジで動作させるための軽量アルゴリズムやクラウド上で動作させるための高精度アルゴリズムまで幅広い領域を扱います。■担当予定の業務内容ディープラーニングに代表される機械学習を用いた画像認識アルゴリズムの研究開発を行います。◆研究開発エンジニア（画像認識領域）・画像認識領域での新規アルゴリズム開発、及び、ソフトウェアによる検証・実装・ライブラリ化・主に顔や人、物体の検出や追跡、セグメンテーションをタスクとして商品貢献のできるレベルの技術を担当していただきます・エレキからエンターテインメントまで様々なソニーの製品やサービスに貢献することが出来ます・R&Dの関連部署や海外の研究所、事業部との連携も多いですhttps://www.sony.com/ja/SonyInfo/research/research-areas/computer_vision-cg/■想定ポジション担当者、エンジニア■描けるキャリアパス機械学習の理論だけではなく社会実装スキルを向上させることが出来ます。商品化に必要なソフトウエアの書き方、事業部への提供の仕方を学ぶことが出来ます。その過程で、研究と実用を繋ぐ領域の様々な経験（リーダーシップ、対人スキル、新規サービス立案、プロトタイプ・商用ソフトウェアシステム構築など）を積むことも可能です。■職場雰囲気年代層は幅広く、楽しく研究開発するメンバーが多いです。指示に従って動くより自分のやりたいことを見つけて主体的に動くメンバーが多いです。画像認識や生成AI、ロボット制御の理論、応用、プログラミングに詳しい人がいるダイバーシティのある職場で、上下関係を気にせずに技術議論や相談が出来ます。コロナ以降は在宅勤務者が多いですが、人によりけりで、週1出勤の人もいれば毎日出社している人もいます。自分なりの働き方のできる職場です。■求人部署からのメッセージソニーグループの基盤技術としての画像認識技術を研究開発しています。将来を見据えた研究と商品へ貢献するための開発の両方に取り組んでいます。多くの商品やサービス、そして社会に貢献できる技術を一緒に作っていきましょう。

◆SRE専任として、自社で開発したサービスのインフラ構築・安定運用に加えて、運用自動化や障害対応の迅速化、システムのパフォーマンスやスケーラビリティを向上させるためのソフトウェア開発など、安全且つ効率的にサービスをデリバリーし続けられる仕組み作りを担っていただきます。＜具体的な職務内容＞●インフラ・ネットワークの設計・構築・運用●各種ミドルウェア、DBの構築・パフォーマンスチューニング●CI/CDパイプラインの設計・構築●自動化、業務改善やコスト最適化のための新規技術・サービスの導入や、ツールの作成●チケット管理システムやナレッジDBなどの開発ツールの構築【開発環境】クラウド : AWSコンテナ : FargateCI/CD : CodePipelineDB : MySQL(一部プロジェクトで PostgreSQL)、Amazon Aurora、DynamoDBCache ：Redis、ElastiCacheQueue：SQSIaC：CloudFormation▼サービスの一例・福岡銀行アプリ（誰でも使え、日常使いから金融商品取引までのアプリ完結を順次実現）サービス紹介　https://www.fukuokabank.co.jp/personal/service/bankapp/・BIZSHIP（デジタル通帳、経営診断機能など、事業者さま向けの便利機能を集めたポータルサイト）サービス紹介　https://bizship.fukuoka-fg.com/lp/note記事　https://note.com/ffg_oig/n/n9dfca6c00f38＜こんな方はご活躍いただけます＞・プロジェクトでのコミュニケーション能力が高い人・日本語でのビジネスコミュニケーション能力が高い人・システムの課題を特定し、チームメンバーとともに解決に取り組める人

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

【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

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

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

【具体的な職務内容】■大規模キャリア網の通信方式の開発（要件定義・機器選定・方式検討・検証・ドキュメント策定）業務例：・高速・大容量・高信頼なビジネスネットワークサービス（Interconnected WAN）の開発・検証・SDNコントローラを活用したNW制御・カスタマコントロール・可視化等の技術研究■国内最大級の大規模IP網の通信方式の開発（要件定義・機器選定・方式検討・検証・ドキュメント策定）業務例：・世界でも最大級のキャパシティを持ったルータの選定・検証・SRv6・WhiteBox等を活用した新たな通信方式や、AIOps等を活用した運用自動化等の研究【配属部署について】 ネットワーク事業推進本部 高度化推進部 NW開発部門 　8名同社の技術集団として、下記ミッションの中で業務を担っていただきます。■高速・大容量・高信頼で柔軟なビジネスユーザ向けネットワークの研究開発や導入・運用支援を通じて、地域のお客様の課題解決と収益拡大に貢献する■NTT東のフレッツ網（NGN）の大容量化・高機能化を、最新技術・最新製品を活用して、実現する為の方式を策定する【ポジションの魅力】近年、お客様の生活やビジネスを支えるインフラとして通信の重要性がますます高まっています。私たちの担当では、ネットワークサービス（インターネット接続／VPN／クラウド接続/Interconnected WAN等）の大容量化や新たな付加価値を生み出す機能開発、品質強化に向けた運用の自動化を推進しています。最先端の製品や技術を活用しながら世界トップクラスの大規模キャリア網の開発に従事できるチャレンジグな職場ですし、国内外メーカのエンジニアとの討論等を通じてご自身のスキルを高めることもできます。私たちと一緒に悩んだり楽しみながら、新たな通信ネットワークの実現に向けて共に進んでくれる方をお待ちしています。【募集背景】同担当では、NTT東日本が提供するネットワークサービス（インターネット接続／VPN／クラウド接続/Interconnected WAN等）の開発や、将来技術の研究を行っている。お客様のニーズや潜在課題を解決する新機能やメニュー提供により、ネットワークサービスの競争力強化や収益拡大が求められている。中途採用にて社内には持ちえない業務経験・知識・スキル・人脈を持っているプロフェッショナルな技術者人材を拡充することで、より高難易度な案件実施を可能とするための即戦力としたい。更には、社内技術者にノウハウ共有を行うことで技術レベルを上げ、競争力の強化と収益貢献を図りたい。

【職務内容】以下のAI／生成AIを活用したシステムの設計や構築・開発のいずれかを実施いただきます。・AIアプリケーションの設計、実装、テスト・システムへのAI実装、データ・画像分析／活用を設計、開発・開発後の運用・保守作業

【採用背景】品質保証グループのメンバーの高齢化が進んでいるため、組織の中心になる中堅社員の確保が急務である。即戦力かつ役職候補となり得る人材を採用し、職場の活性化及び組織力強化につなげたい。【具体的な職内内容】ソフトウェア検証技術者（テストエンジニア）として、同社開発ソフトウェアのシステムテスト・製品検査の実施と実行管理　（設計・実施と計画立案・実行管理）をしていただきます。■品質・効率（ex. テスト自動化）の向上■Cloud/AI/IoT/DevOpsのテスト・品質保証・最新技術の取り入れ▼関わる製品例：写真サービスの注文を受け付ける店頭機やネットサービス、内視鏡やX線などのメディカル機器などPJ規模：3名程度※富士フイルムが製品全体の品質保証を担っているのに対し、同社ではソフトウェア部分の品質保証の責任を担っています。【配属部署】品質保証グループ社員数：26名平均年齢47歳中途入社者：18/26名※富士フイルムグループからの移籍者を含む【入社後の就業イメージ】■入社後は、検証Tの一員としてプロジェクトに関与頂き、検証の上長orリーダーとコミュニケーションを取りながら、テスト実施→テストケース作成→テスト設計→テスト計画(管理)のステップでメンバースキル・成長に合わせてステップを踏んでいきます。■独自のFFS検証標準(管理編・技術編)を活用・上長からの指導のもと技術や知識等を高め、キャリアアップし、リーダー、役職者として活躍して頂く場合が多いです。■検証T社員は中途社員が多く、様々な経験を持つ人たちが集ってそれぞれの専門性を生かしながらキャリアを磨いています。【働き方】週2～3日在宅勤務可能実機でのテスト実施もあるのでテストフェーズに合わせて在宅可能なフェーズであれば在宅を週3で活用している人もいます。【同ポジションの魅力】■テストエンジニアのスキル・経験を深めた上で、QA スペシャリストへの役割拡大も可能です。■メーカーのエンジニアとして製品を世に送り出す達成感を味わえます。■富士フイルムの、業界最先端の製品開発に携わることができます。【同社の魅力】■エンジニアがメインの会社同社の所属従業員の95%がITエンジニアになります。スタッフも5%所属しておりますが、そのうちITエンジニア出身者が4割ほどいるなどITエンジニアを尊重した社風・環境がある企業です。■富士フイルムグループ唯一の全社横断ソフトウエア企業富士フイルムグループが展開するさまざまな事業にソフトウエア開発・IT技術開発の面から横断的に関わり、富士フイルムが世界中に展開するソフトウエア製品やサービスを主体的に開発しています。研究開発、DX、製品開発を主体的に進める技術力を強みとし、富士フイルムの事業をITの面から支えています。■医療・製薬業界へ向けたAI画像解析/診断技術トップクラス1936年のX線フィルム国産化から積み重ねてきた技術を活かし、医療業界や製薬業界へ技術支援を行っております。21年には富士フイルムグループへ日立製作所の画像診断関連事業の買収も行っており、医用画像情報システム(PACS)は世界シェアNo.1、メディカルシステムも国内シェア1位・世界シェア2位を誇っております。https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare【同社採用ページ】https://www.fujifilm.com/ffs/ja/careers【富士フイルムソフトウエア社　新卒採用サイト】https://careers.fujifilm.com/graduates/group/ffs.html【採用動画】https://www.youtube.com/watch?v=7c3HwQBU5xk&list=TLGGy9EVVfYvby0zMTEwMjAyMg

【期待する役割、業務内容】AIおよび機械学習を活用したアルゴリズムの研究開発・評価を担当し、サービスへの実装まで一貫して関わっていただきます。最先端技術の実証実験や、現場の課題を解決するためのソリューション開発に挑戦していただきます。下記いずれかのチームに配属となります■チーム Nebula（デジタルツイン領域）・点群データや画像処理技術を活用した、3Dモデル生成アルゴリズムの研究開発・デジタルツインにおけるシミュレーション・最適化アルゴリズムの設計・開発■チーム Antares（図面領域）・図面や図表など複雑な非構造データをAIで認識し、構造化・データ化するアルゴリズムの研究開発・建築設計図面を3Dモデルに変換し、設計効率化を実現するための技術開発■チーム Lyra（自然言語処理・シミュレーション領域）・LLMをはじめとする最新の自然言語処理技術を活用し、情報を抽出・検索する技術開発・物理シミュレーション分野における最適化アルゴリズムの設計・開発※技術スタック（一例）■フロントエンドTypescript/Node.js/React/Next.js■バックエンドTypescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC■インフラTerraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure■AIPython/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV【AI開発支援ツールの導入】同社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。■Devin：自動タスク実行、同時並行実装数を上昇■Claude Code：自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇■v0.dev：高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化■GitHub Copilot：日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ■Gemini：Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上【本ポジションの特徴】■燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。■燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。■ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。■手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。

【期待する役割、業務内容】AIおよび機械学習を活用したアルゴリズムの研究開発・評価を担当し、サービスへの実装まで一貫して関わっていただきます。最先端技術の実証実験や、現場の課題を解決するためのソリューション開発に挑戦していただきます。下記いずれかのチームに配属となります■チーム Nebula（デジタルツイン領域）・点群データや画像処理技術を活用した、3Dモデル生成アルゴリズムの研究開発・デジタルツインにおけるシミュレーション・最適化アルゴリズムの設計・開発■チーム Antares（図面領域）・図面や図表など複雑な非構造データをAIで認識し、構造化・データ化するアルゴリズムの研究開発・建築設計図面を3Dモデルに変換し、設計効率化を実現するための技術開発■チーム Lyra（自然言語処理・シミュレーション領域）・LLMをはじめとする最新の自然言語処理技術を活用し、情報を抽出・検索する技術開発・物理シミュレーション分野における最適化アルゴリズムの設計・開発※技術スタック（一例）■フロントエンドTypescript/Node.js/React/Next.js■バックエンドTypescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC■インフラTerraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure■AIPython/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV【AI開発支援ツールの導入】同社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。■Devin：自動タスク実行、同時並行実装数を上昇■Claude Code：自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇■v0.dev：高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化■GitHub Copilot：日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ■Gemini：Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上【本ポジションの特徴】■燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。■燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。■ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。■手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。

【期待する役割】AIおよびLLMを活用したAIアルゴリズム・AIエージェントの開発・評価を担当し、サービスへの実装まで一貫して関わっていただきます。LLMOpsなどのLLM運用の改善も担当していただきます。【業務内容】■LLMを用いた情報検索・情報抽出アルゴリズムの開発・評価■LLMを用いたAIエージェントの開発・評価■LLM・AIエージェントを活用したサービス開発■Languse, WeaveといったLLMOpsツールの活用推進【技術スタック（一例）】■フロントエンドTypescript/Node.js/React/Next.js■バックエンドTypescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC■インフラTerraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure■AIPython/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV【AI開発支援ツールの導入】当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。■Devin：自動タスク実行、同時並行実装数を上昇■Claude Code：自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇■v0.dev：高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化■GitHub Copilot：日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ■Gemini：Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上【本ポジションの特徴】■燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。■燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。■ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。■手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。

【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。

【募集背景】ドクターネットは現在を「第二創業期」と位置づけ、遠隔画像診断サービスを軸に事業の拡大を進めています。その成長を支えるには、現行システムではスケーラビリティや柔軟性の面で限界が見えはじめており、抜本的なアーキテクチャの刷新が不可欠です。これまでもシステムのモダナイゼーションを進めて参りましたが、さらなる進化に向けてデータ活用による業務効率化や生成AIの応用など、先進技術を積極的に取り入れながら、画像診断領域のDX／スマート化を推進しています。こうした変革を実現するため、プロダクト開発をさらに加速し、エンジニア組織のスケールアップにも貢献いただける仲間を積極的に募集しています。ミッション/役割】ドクターネットが保有するデータ（依頼情報/検査画像/読影レポートなど）を機械学習などにより遠隔画像診断サービスのオペレーション/UX改善に活かす施策の立案と開発をしていただきます。【職務内容】・AI関連のPoC（自然言語処理/画像認識）と実用化検討・医療データ収集パイプラインの設計と作成・医療データを用いた識別エンジンの構築や評価 など【関わるプロダクト/サービス】・Tele-RAD・Tele-DOC・Virtual-RAD・AI-RAD・ドクターPACS※https://dr-net.co.jp/service/◆開発環境・開発言語　　　　　　　　　：Python3, TypeScript ・フレームワーク　　　　　　：FastAPI, React, Next.Js ・データベース　　　　　　　：MySQL・インフラ　　　　　　　　　：AWS・プロジェクト管理　　　　　：Github, Backlog・ソースコードバージョン管理：Git (GitHub)・コミュニケーションツール　：Slack・デザインツール ：Figma※開発言語やFWはプロダクト毎に最適な技術を選定しております。また必要に応じて適宜新規技術/ツール採用を検討し導入しております。【同社で働く魅力】◆技術的チャレンジ/医療という社会インフラのDXに貢献ドクターネットは、1995年から医療のDXに取り組んできたパイオニアであり、遠隔画像診断に関する豊富な知見と実績を持っています。現在ではこの分野で圧倒的なシェアを誇り、毎年平均10％以上の売上成長を続けています。医療という社会に不可欠な分野において、私たちはAIやクラウド技術を活用しながら、既存システムのモダナイゼーションや新しいプロダクト開発を進めており、大量の医療データや専門性の高い業務フローを扱う中で、技術的なチャレンジと社会貢献の両方を実感できる環境です。 ◆医療現場に近い環境でフィードバックを得ながらの開発が可能 医療の専門家が社内に在籍しており、エンジニアが直接コミュニケーションを取りながら開発を進めていき、UXテストやユーザーヒアリングも日常的に行われ、実際の現場の声を反映したプロダクト開発が可能です。また本社1階には、ドクターネットが運営支援する画像診断クリニックが併設されており、検証環境として活用できるほか、医療機関のユーザーからのフィードバックを直接得られることも強みです。 ◆安定した財務基盤の中でベンチャー並のスピード感をドクターネットは、時価総額4,000億円超の上場グループに属し、高い自己資本比率を誇る安定した経営基盤を持つ企業です。その安定性を背景に、研究開発への積極的な投資を可能にしています。一方で、全社150名規模とコンパクトな組織であるため、経営層との距離も近く、意思決定が速く柔軟な開発ができることも大きな特徴です。【組織】開発組織全体としては業務委託メンバー合わせて約30名のエンジニア組織となります。現状では小規模な組織なので開発領域もフロントエンドやバックエンドなどで分けておらず、個人の得意領域や要望を考慮してプロジェクトやタスクをアサインしていきます。プロジェクト毎に朝会を実施したり、一部ではスクラム開発を導入しスピード感を重視して開発を進めております。

【分類：SE】パブリッククラウド利用/クラウドネイティブを前提とした環境におけるシステムアーキテクチャに関する研究開発およびその成果の事業適用。例えば、マイクロサービスアーキテクチャなどの企業情報システムのコンポーネント化に関する手法の実現、新規システムの開発および既存システムの移行におけるマイクロサービス・クラウドネイティブの活用について、アーキテクチャの観点から研究を推進など。【ポジションの魅力・特徴】・アーキテクトとして企業のDX推進をリードできる・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる・最新の技術を幅広く身に付けることができる（キャリアパスの項目を参照）・アジリティと信頼性の担保を通して高品質なDX向けシステムを実現できる・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる【組織メンバー構成】■組織メンバー構成直営社員8名（うち、マネージャー4名）40歳以上1名、31歳-39歳4名、30歳未満3名■組織内の雰囲気・フラットで風通しがよく、気軽に相談、ディスカッションできる雰囲気です。・社内外の勉強会や研修、技術カンファレンスに自ら手を挙げて参加でき、技術力を高められる環境です。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工なスキル・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見■キャリアパスの例・クラウドネイティブ、マイクロサービス関連の研究を先導する研究員・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる事業部門のアーキテクト★魅力■IT構築から導入後支援まで幅広い領域をカバー上記の部門の組織のように革新的生産性向上、既存ビジネス変革、新規事業創出、組織変革と総合的に顧客に価値提供が可能です。絵に描いた餅に終わらず顧客のDX支援を最後まで見届けることが可能です。■技術の同社として10万人を超える同グループの社員データ・製鉄所のアセットを用いたPoC/実証実験ができ、技術に尖った各部署（例：DXICデータ活用、アーキ、サービスデザイン、シス研）と融合したサービス提供できるのは同社ならではの強みになります。■業界トップクラスの給与形態と福利厚生同社の平均年収は844.9万円。かつ独自のキャリア支援体制と下記福利厚生の下、長期的な就業・活躍ができる社員ファーストの文化が根付いております。

【分類：SE】【業務内容】パブリッククラウド利用/クラウドネイティブを前提とした企業情報システムのセキュリティ実現手法の確立に関する研究開発およびその成果の事業適用。例えば、ゼロトラストセキュリティやDevSecOpsの考え方に基づきアジリティを損なわないセキュリティの実現、AI活用におけるセキュリティ担保手法の確立など。【ポジションの魅力・特徴】・APから基盤まで幅広くセキュリティに関する知見を獲得できる・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見を獲得できる・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工な知見を獲得できる・日々増加するセキュリティリスクから自社や顧客を技術で守ることができる・アジリティと信頼性の担保を通して高品質なDX向けシステムを実現できる・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる【組織メンバー構成】■組織メンバー構成直営社員8名（うち、マネージャー4名）40歳以上1名、31歳-39歳4名、30歳未満3名■組織内の雰囲気・フラットで風通しがよく、気軽に相談、ディスカッションできる雰囲気です。・社内外の勉強会や研修、技術カンファレンスに自ら手を挙げて参加でき、技術力を高められる環境です。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・APから基盤までの幅広いセキュリティに関するスキル・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工なスキル・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見■キャリアパスの例・セキュリティやクラウドネイティブの研究を先導する研究員・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる事業部門のアーキテクト・AP開発を支援し、システムの信頼性を担保できる事業部門のSRE・基盤運用担当者★魅力■IT構築から導入後支援まで幅広い領域をカバー上記の部門の組織のように革新的生産性向上、既存ビジネス変革、新規事業創出、組織変革と総合的に顧客に価値提供が可能です。絵に描いた餅に終わらず顧客のDX支援を最後まで見届けることが可能です。■技術の同社として10万人を超える同グループの社員データ・製鉄所のアセットを用いたPoC/実証実験ができ、技術に尖った各部署（例：DXICデータ活用、アーキ、サービスデザイン、シス研）と融合したサービス提供できるのは同社ならではの強みになります。■業界トップクラスの給与形態と福利厚生同社の平均年収は844.9万円。かつ独自のキャリア支援体制と下記福利厚生の下、長期的な就業・活躍ができる社員ファーストの文化が根付いております。

【分類：SE】・パブリッククラウドおよびクラウドネイティブ関連技術に関する研究開発およびその成果の事業適用・アプリケーションエンジニアリングの観点を起点に、従来のアプリとインフラの全領域を幅広くカバーし、サービスメッシュ等の中間領域やレジリエンシ（回復性）などの非機能特性の技術担保を推進【ポジションの魅力・特徴】・アプリケーションのエンジニアリング力を付けることできる・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工な知見を獲得できる・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見を獲得できる・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる【組織メンバー構成】■組織メンバー構成直営社員8名（うち、マネージャー4名）40歳以上1名、31歳-39歳4名、30歳未満3名■組織内の雰囲気・フラットで風通しがよく、気軽に相談、ディスカッションできる雰囲気です。・社内外の勉強会や研修、技術カンファレンスに自ら手を挙げて参加でき、技術力を高められる環境です。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・新技術を活用したアプリケーションのエンジニアリング力・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工なスキル・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見■キャリアパスの例・クラウドネイティブ、マイクロサービス関連の研究を先導する研究員・マイクロサービスを活用し、基盤や運用を考慮できる事業部門の開発者・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる事業部門のアーキテクト

【担当予定業務】■同社製品・アプリ・サービスにおけるデータ・AI/ML・LLM(生成AI)を用いた新規価値提案と設計・実装業務(既に提案済みのものも含む)■MLOps/LLMOpsを円滑にまわすための仕組み作り※リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む【組織詳細】◆組織内業務同組織では様々な同社製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)のログデータを収集しています。これらのログを用いて新しい価値を提案し、実現していく業務です。例えば、パーソナライズした顧客体験を提供したり、新たな外部データを導入し、それと組み合わせることで新たな価値を提供する、といったことを行っています。全世界の様々な同社製品・アプリ・サービスからのビッグデータを中心として様々なデータを活用し、同社の新しい顧客体験を一緒に創っていく組織です。◆職場の雰囲気若手からベテランまで幅広く在籍しています。年齢に関係なく、個々の適正に基づいた役割を担っていただいています。また、自発性が奨励される職場環境で、それぞれのメンバーが考えた施策の実行もよくやられていますし、最新技術情報共有なども活発に行われています。テレワーク中心に必要に応じて出社をしている社員が多く、比較的自由度の高い働き方をしています。【描けるキャリアパス】・データ・AI/ML・生成AIを用いた新規顧客価値提案やMLOps/LLMOpsを回すための知識・スキル・経験・製品・アプリ・サービスにおける生成AI活用及び運用の知見・スキル・経験・全世界のプライバシー・コンプライアンスに関わる知識・経験・様々な人を巻き込むリーダーシップ力・実績と志向に応じ、マネジメント昇進だけでなく上級専門職として高度な専門性を活かしていただくキャリアパスもございます【魅力ポイント】世界中で利用されている何千万台という様々な同社製品・アプリ・サービスから来る一日何億以上のビッグデータを活用し、それを新たな顧客価値に変えていく非常に重要な業務です。また、デバイスやアプリとの連携が多いのも特徴で、クラウド側だけではなく、エッジとクラウドの連携も求められる、難易度の高い業務となっています。また、最近では生成AIの発展もあり、データ・AI・生成AIと、クラウド・エッジを組み合わせた形での継続的な新しい技術の習得も必要な領域です。組織文化としては、技術的に強い興味を持っているエンジニアが多く、最新技術の情報共有は勿論のこと、最新技術を用いたプロトタイプの作成や、実際の設計にいち早く適用する、といった活動も活発に行われています。また、テレワーク・出社も比較的自由に選ぶことで出来、自由度の高い職場です。我々の目指すところは、ソフトだけでもハードだけでも実現できない、ソフトとハード、それぞれの技術を高いレベルで組み合わせて初めて実現できる最高の顧客体験の提供です！豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、同社の新しい顧客体験をぜひ一緒に創っていきましょう！

【仕事概要】同社は国内DXを牽引する企業として、特にAI活用分野で急成長を遂げています。現在、海事領域を中心にLLMを用いたRAGシステムのノウハウの展開を進めており、以下の領域で活躍いただけるエンジニアを募集しています。・LLMを活用したソフトウェアの社会実装・AI・データを活用したアプリケーションの構築・データ基盤の構築【業務内容】お客様の課題解決に向けて、AIやデータを活用したソフトウェア開発に取り組んでいただきます。チームの一員として、以下のような業務に携わっていただきます。・お客様の要求を分析し、技術要件を定義・データの特性を考慮したアーキテクチャ/データモデルの設計・AIやデータを活用するアルゴリズムの実装やソフトウェアの実装【開発環境】・サーバーサイド：Python, Node.js ・フロントエンド: React, TypeScript・インフラ：AWS, Google Cloud, Azure, Terraform・コミュニケーションツール等: Github, Jira, Slack, Microsoft Teams 等【得られる経験】■最先端技術との出会い・LLMやRAGシステムの開発、大規模データのAI活用など、次世代技術に触れる機会があります■技術の幅を広げる機会・フロントエンド、バックエンド、インフラ、データ基盤など、自身の専門性を軸に興味のある領域にチャレンジできます・データサイエンスなど、新しい分野への挑戦も歓迎します■エンジニアとしての成長支援・技術的な判断から提案まで、裁量を持って取り組める環境があります・スペシャリストとしての成長を支援し、基盤構築などのリード機会もあります・組織の成長フェーズに合わせ、マネジメントにチャレンジすることも可能です■実践的なDX推進力・お客様の課題に向き合い、技術選定から実装まで携わることで、ビジネスと技術を繋ぐ力を養えます・社会実装の経験を通じて、実践的なDX推進のノウハウを得られます【歓迎要件】・多様なソフトウェアの開発および運用経験(例: モバイル、ネイティブ、PWA、ハードウェア、データ基盤等)・LLMを用いた開発、RAGの開発経験・ソフトウェア品質向上への知見と実践経験・技術選定やプロジェクト推進、自動化の経験・プロジェクト/プロダクトマネジメントの経験・技術コミュニティでの活動経験（OSS、勉強会での登壇等）※学歴や特定の資格は不問です。※経験年数よりも、これまでの取り組みや実績、スキルを重視します。【求める人物像】 ・会社のミッションに共感いただける方・大企業のDXに関心のある方・新しい技術や知識の習得に意欲的な方・過去に挫折、成功体験があり、糧として成長できる方・問題解決のために周囲を巻き込んで粘り強く物事を進められる方

【業務内容】 ■次世代の技術を追求し、現場での具現化に向けた研究を行っていただきます。これまでの経験を活かし、以下のような具体的な研究テーマに取り組んでいただけます。1. 機械学習を用いた最適化計算の加速2. 不確実性を考慮したリスク抑制の最適化3. 現場のデータを活用した自律的最適化4. GPGPUを用いた超並列最適化これらのチャレンジングな技術の可能性を探り、迅速な実現を目指して現場での実証を進めていただきます。■現場応用の観点からは、事業に密接に関わるチームメンバーと連携し、現場導入を推進していただきます。また、特許出願や積極的な学術会議での発表も推奨しています。【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】 ・最新の技術動向をチェックし、常に専門性をアップデートすることができます。・国内外のアカデミアとの共同研究を通じて、先進の研究に従事することができます。・最適化の最新技術を実際に動かし、社会実装にまでつなげることができます。【募集背景】 自動車業界は100年に一度の変革期にあり、新たなモビリティ社会を創るためには、モビリティが生み出すデータを自由に流通させ利活用できることが重要です。そのためには、データやIDを適切に守り、管理するための暗号/セキュリティ技術が必要不可欠となります。将来のデータ流通社会に向けて、期待される機能や性能を想定し、実現可能な暗号理論構築、システムとしてのセキュリティ開発、最適な車載組み込み実装、を進めることが急務です。これらの領域で、一緒にチャレンジして下さる方を募集しています。【職場情報】 数理ソリューション研究室では、最先端の最適化技術の研究開発を行い、それを現場に実装して課題解決を目指しています。これまでに擬似量子オリジナルソルバーを開発し、多くの現場実装経験を持つため、社内外から高い期待を寄せられています。同室にはアカデミアから転職した経験者や事業経験を有するメンバーが多く在籍しており、各自の専門分野を活かしながらお互いに刺激し合っています。また、社内外の幅広いステークホルダーと連携して価値検証に取り組んでいる点も特徴です。◎AI研究部の概要部員数：約60名（キャリア入社比率：約35％）勤務拠点：愛知県日進市：約30名、東京都大田区：約30名平均年齢：37.6歳在宅勤務：平均2日/週程度自動車業界においてAIは新たな技術分野であり、大学からの新卒採用者に加え、家電メーカーや産業機器メーカー、アカデミアからの優秀な専門人材が多数活躍しています。大学での専攻や前職は多岐にわたりますが、AIの活用先は自動車に限らず、物流やロボティクスにも広がっています。研究対象も基礎研究から事業に近い領域まで幅広く、多様な知見や経験を持つ人材を求めています。★36歳（社会人経験9年目）中途入社（前職：大学教員）数理最適化というソフトウェア技術の研究開発に従事しています。前職ではAI・機械学習が専門でしたが、入社後は全く新しい領域にチャレンジできています。誰も取り組んだことがないテーマに取り組む中で、上司や先輩からも進め方を任せられ、自分の裁量で研究を進めています。また、プライベートの時間を活用して新しい分野を学び、専門を深めることができており、研究の幅を広げています。★40歳（社会人経験13年目）中途入社（前職：SIer）モビリティの未来像を自ら描きながら研究開発を進められる環境が整っています。これまでの経験やスキルを活かしつつ、先端技術を常にキャッチアップすることで自己成長につなげています。【歓迎要件】・CUDA C++を用いたGPGPUの実装経験、またはC/C++を用いたHPCでの計算実装経験・関連すると思われる共通言語としての「数理」を用いた学術論文発表や国内外研究会での発表経験・チームで実施する研究でリーダー的役割の経験とその研究成果、または自分だから達成できたと言える研究の寄与と強み★各種アカデミア領域でのポストドクター/特任研究員のご応募を歓迎いたします。

【募集背景】同社では、事業成長の要としてデータ活用を非常に重視しています。これまで同社のML活用は、現マネージャーの佐々木様が立ち上げから構築までを担ってきましたが、現在はマネージャー業務が中心となり、専任のMLエンジニア不在の状態です。そこで、1人目のMLエンジニアとして新たにジョインいただき、さらなるML活用の進化をリードしてくださる方を募集しています。【業務概要】同社ではデータ基盤構築・データ活用推進を重要戦略に位置付けており、他事業部とも連携しながらプロジェクトを推進いただきます。同社の事業はD2Cビジネスで、バリューチェーンが非常に長く、かつWebとリアルを組み合わせたモデルです。関与できるスケールや深さを求めていらっしゃる方には企業の社会的意義の体現と併せて、高いやりがい・実感を得られる業務内容が特徴です！【業務内容】・ビジネス課題の発見と統計・機械学習モデルを用いたソリューションの提案・機械学習モデルの開発と評価、既存で運用されているモデルの精度改善・デプロイしたモデルの監視とチューニング・サービスのデータ分析による潜在的な課題の発見・MLパイプラインの構築〈現時点での開発実績〉■顧客の注文需要予測：過去の注文傾向などから、翌週・翌々週に顧客が注文するかどうかを予測する機能。予測結果をもとに、集客・発注などを行うことで、無駄のないオペレーションを実現する。〈技術スタック〉Data Source: firestore（つくりおき.jpのプロダクトデータ）, Hubspot, GA4, 各種広告媒体(Google広告, Meta広告など)、メニュー管理SaaS、アンケート, (今後IoTなど)Data Warehouse: BigQueryExtract, Load: firestore extensions, trocco, fivetranTransform: dbtBI: Looker StudioAnalytics: Colab Enterprise, RstudioML Pipeline: Vertex AI pipelinesCI/CD: Github ActionsIaC: terraformCommunication: Slack, Notion【本ポジションの魅力】★小規模なチーム体制：現在、マネージャー＋データアナリストの2名構成のため、ビジネス企画からPoC、モデルサービング・MLOpsまで幅広く携わることができます。★アイデアを形にしやすい環境：フラットな組織なので、自身のアイデアをスピーディに実装し、事業に与えるインパクトを直に感じながら働くことが可能です。★柔軟な働き方をサポート：フレックスやリモートワークを導入しているため、ワークライフバランスを大切にしながら、集中して開発や運用業務に取り組めます。【2-3年後に期待する姿・状態】・技術リード、あるいはマネージャーとして、データ組織のリーディングを期待しています。※キャリアパスについては、ご志向をお伺いしながら決めていければと考えています。

当社では、社内データを活用したAIモデルの設計・開発を行い、実際の製品への統合・運用を進めています。開発したAI機能を最大限に活かすため、データの前処理からモデル構築、評価、継続的改善までをエンドツーエンドで担当いただくことが可能です。また、開発チームや製品チームと連携しながら、実際にユーザーが利用するAI機能の要件定義・実装に関わる機会も豊富にあります。【職務内容】・社内データを活用したAIモデルの設計・開発・開発したAIモデルの製品への実装・統合・データ収集から前処理、モデル構築、評価までの一連のプロセス管理・製品利用状況のモニタリングとモデルの継続的改善・開発・製品チームや社外の関係各所との連携によるAI機能の要件定義と実装【魅力】主軸のソフトウェアテスト事業にて活用される自社ツールを開発しているR&D部門で今最も力を入れている開発に従事いただくことができます。実務未経験者も歓迎。AI技術を活用した製品開発に挑戦いただけるポジションです。【歓迎要件】・機械学習/深層学習アルゴリズムの実務での活用経験・SQL等を用いたデータ操作の知識・Docker等のコンテナ技術の知識・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure等）での開発経験・AIモデルを製品に組み込んだ経験、またはソフトウェア製品開発経験・CI/CDパイプラインの構築経験・ビジネス要件を理解し、技術的解決策に落とし込む能力【求める人物像】・データとAI技術を活用した製品開発に情熱を持つ方・AI分野に対する興味・キャッチアップ意欲が高く、長期的な成長が期待できる・エンドツーエンドで問題解決できる実装力と思考力を持つ方・ビジネス価値と技術的な実現可能性のバランスを考慮できる方・開発・製品チームと効果的にコミュニケーションできる方

【会社概要】三井物産株式会社100%出資の情報セキュリティ専門の会社。国内最高峰のセキュリティ技術と実績を有し、大手企業・宇宙・防衛産業など、極めて高度なセキュリティが求められる企業からも多くのお問い合わせをいただいています。【業務内容】当社では「AIセキュリティ」に関する研究開発を行っており、調査研究からプロダクト/サービス開発まで幅広くお任せします。具体的には、以下の2つの領域を軸にビジネスを推進していただきます。■AI for Security生成AIやAIエージェントなどの技術を活用し、当社のセキュリティ業務を自動化･効率化（AI Transformation）します。主な対象業務例：　* SOC（Security Operation Center）運用　* ASM（Attack Surface Management）運用　* Offensive Security業務（脆弱性診断、ペネトレーションテストなど）　* テクニカル･コンサルティング■Security for AI生成AI/AIエージェント、RAG、MCPなど、AI技術固有の脅威と対策を調査・検証します。検証結果を基に、以下の業務を行います：　* 脅威検知プロダクト/サービスの開発　* 緩和ソリューションの開発　* 対外発表（技術記事執筆や国内外カンファレンスでの発表）【ポジションの魅力】自社セキュリティサービスにおける新規プロダクト開発に、裁量大きくチャレンジ可能現場発信を重視する風通しの良い社風で、アイデアをすぐに形にできるフルリモート可の働きやすい環境社内勉強会やナレッジ共有を通じて、最新技術を体系的に習得できる技術者同士が互いを尊重し合い、切磋琢磨できる文化【募集部署】プロダクト＆ソリューション事業部。設立2年、7名の少数精鋭チーム。自社プロダクトの開発から先端技術領域の研究まで、新規領域を担う新設部署です。

当社では、社内データを活用したAIモデルの設計・開発を行い、実際の製品への統合・運用を進めています。開発したAI機能を最大限に活かすため、データの前処理からモデル構築、評価、継続的改善までをエンドツーエンドで担当いただくことが可能です。また、開発チームや製品チームと連携しながら、実際にユーザーが利用するAI機能の要件定義・実装に関わる機会も豊富にあります。【職務内容】・社内データを活用したAIモデルの設計・開発・開発したAIモデルの製品への実装・統合・データ収集から前処理、モデル構築、評価までの一連のプロセス管理・製品利用状況のモニタリングとモデルの継続的改善・開発・製品チームや社外の関係各所との連携によるAI機能の要件定義と実装【魅力】主軸のソフトウェアテスト事業にて活用される自社ツールを開発しているR&D部門で今最も力を入れている開発に従事いただくことができます。実務未経験者も歓迎。AI技術を活用した製品開発に挑戦いただけるポジションです。【歓迎要件】・機械学習/深層学習アルゴリズムの実務での活用経験・SQL等を用いたデータ操作の知識・Docker等のコンテナ技術の知識・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure等）での開発経験・AIモデルを製品に組み込んだ経験、またはソフトウェア製品開発経験・CI/CDパイプラインの構築経験・ビジネス要件を理解し、技術的解決策に落とし込む能力【求める人物像】・データとAI技術を活用した製品開発に情熱を持つ方・AI分野に対する興味・キャッチアップ意欲が高く、長期的な成長が期待できる・エンドツーエンドで問題解決できる実装力と思考力を持つ方・ビジネス価値と技術的な実現可能性のバランスを考慮できる方・開発・製品チームと効果的にコミュニケーションできる方

面倒な契約(法務)業務の変革を目指し、AI技術で契約プロセスの高速化・高度化、事業の高速化を実現するプロダクトを展開しています。企業の事業活動に絶対に必要な 「契約業務のインフラ」 を展開し、毎日使われるほどに深く浸透しています。【導入企業】トヨタ自動車、三菱商事、三井住友銀行、ニトリ、パナソニックなど※プロダクトはチャーンゼロ、受託ゼロ、個社カスタマイズゼロです【業務詳細】 データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 同社は、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。　・契約データ解析・検索・推薦に関する事業課題・技術課題の発見と解決　・大規模言語モデル（LLM）を活用した製品機能の設計と開発　・プロンプトの評価・デプロイメントおよびデータのパイプライン構築　・AIプロジェクトの計画立案と実行　・カンファレンスやイベント等への登壇・寄稿■技術スタック言語: Python, TypeScriptフレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorchクラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloudデータベース・検索エンジン: MySQL, Elasticsearchツール: GitHub, Docker【企業について】MNTSQ（モンテスキュー）は自社開発のSaaSである「MNTSQ CLM」の提供を通じ、大企業の契約関連業務のDXを推進しております。さらに、2024年6月にはシリーズBのフェーズにおいて総額10億円の資金調達を実施し、より成長を加速させていきます。日本を動かす大企業顧客に、最高のUI/UXを体験していただくために、顧客フィードバックや価値仮説を基に、AI契約レビュー機能などの新規機能の開発や既存機能の改善を継続的に行っています。最高のプロダクトをお客様に届け、「すべての合意を、フェアにする」というMNTSQのVisionを実現するというチャレンジに力を貸してくれる仲間を、私たちは募集しています。【働き方】コアタイム無しのフルフレックス。リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月8日以上となります。エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

業務プロセスを革新する、次世代AI研究を。同社では、350万超のユーザーを抱える中小企業支援サービスを展開する中、業務プロセスを革新するための機械学習・AIの研究開発に注力しています。本職種は、プロダクトの実装・運用を念頭に起きつつも、未来を見据えた先端技術獲得とプロトタイプ開発（PoC）を主な業務としています。【主な業務内容】■バックオフィス業務自動化に向けたAI/ML技術の調査・研究・自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等■MLモデル開発・LLMを用いた先端技術開発・PandasやYData profilingなどを用いた探索的データ解析・ドメイン特化データマートの構築・AWSのSageMakerを利用した機械学習モデルの開発■モデル評価とデモ環境構築・開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築■製品チームへの技術移転（実装支援、技術仕様や知見の引き渡し）・サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品実装をサポート■社内外の技術トレンド探索・知見共有・学会発表・特許出願・技術ブログ投稿等【主な取り組み】■お客様の業務を便利にする新機能の企画検討開発 ■獲得した技術の学会論文発表や特許取得■AIMLの社内教育や啓蒙活動 や社内業務効率化【開発環境】■クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）■開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio■開発言語：Pythonなど■その他： PyTorch, Pandasなど■コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase

LLMを用いた新規事業SaaSの機械学習エンジニアとして、機械学習を用いたプロダクト改善企画の立案、検証、実行をリードいただきます。施策の実行においては、社内のプロダクトエンジニアやPdM、リサーチャーとも連携が多いポジションです【具体的な業務内容】■自然言語処理や画像処理を用いた、HTML/PDF/パワーポイント等の多種ドキュメントを構造化するシステムの精度向上■ViT系モデルやVLMの学習データセット構築、学習と評価■クエリ拡張、Chunking, Reranking, 回答生成のアルゴリズム検証と実装【ポジションの魅力】■汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライできる。■LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験できる。【現状の課題】2024年に新規事業を立ち上げ、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが複数立ち上がり、プロジェクトの成功に向けチームで奮闘しておりますが、現在も複数の課題に向き合っております。■ドキュメント解析エンジンの精度向上や機能拡充をしていくリサーチと開発のリソース不足■RAG検証サービス(自社SaaS)の機能を拡充していくリサーチと開発のリソース不足【チーム構成】PaaSユニット事業責任者（CEO）1名プロダクトマネージャー 1名【開発環境】開発言語：TypeScript、Vue.js、Node.js、Pythonコンテナ：DockerIaC：Terraformクラウド：AWS, Azure

【お任せする業務】先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化（脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI）の領域から、適性に基づき配属を決定します。●具体的には【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】・担当テーマに関する研究開発業務（文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など）・研究開発に伴う成果物（技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など）・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携・社内協業部門との連携●使用言語、環境、ツール等・Python、PyTorch、TensorFlow、ROS、FPGA、ＡＩチップ（Loihi等）、エッジデバイス、クラウドなど【組織のミッション】●DS部現場のニーズにこたえるべくAIの技術開発を進めています。2017年に台場開発センター、2020年に博多ラボ、2021年にTokyo　Research Centerを開設し、本社を含め4拠点にまたがり体制を強化しています。●AIラボラトリー室BEV化や知能化を支える先端AI技術の研究開発に取り組んでいます。勤務地は博多ラボになります。●機械知覚グループ将来の自動運転を支える汎用センシング技術の研究開発に取り組んでいます。●脳型AIグループ脳型AI（スパイキングNN）に代表される省電力化技術の研究開発に取り組んでいます。【募集背景】経済発展と社会課題の解決によるひと中心の未来社会の実現を目指し、AI技術だけではなく超省電力、高速信号処理、Neuromorphic Sensingを絡めた基盤技術の研究開発を志す、強い情熱を持つ人材を募集します。【キャリアパス】数年後には次世代のリーダーとして、後任メンバーにアドバイスいただくとともに、自らも高度なテーマにチャレンジし続けることを期待しています。このポジションの魅力●仕事の魅力人間の脳を忠実に模擬する「脳型AI（スパイキングNN）」で従来困難とされた多層化に取り組み、一般的な深層NNと遜色のない80層以上でのモデル学習に成功、国内シンポジウムMIRUで優秀賞を受賞しました。さらに脳型AIモデル（SNN）をハードウェアに実装し、世界初のリアルタイム人検出に成功、動作電力も20mW以下で世界最小を達しています。●体制・教育・上司のアドバイス、同僚とのディスカッション・学会・セミナー聴講可（ただし業務状況による）・トヨタグループの他研究所との技術交流の機会●職場環境・L字デスク&パーティションの半個室・本格GPUサーバー・リフレッシュエリア

通信系の設備管理システムに対するお客様ニーズ、市場動向等を把握し、商品仕様に反映し、社内組織及びNTTグループ企業と連携し、拡販を図って頂きます。【具体的な職務内容】商品企画/マーケティングチームのリーダとして、以下の業務を推進して頂きます。■NTTグループの通信サービスを提供するための設備管理システムについてお客様要望を把握し、企画型商品の仕様を検討する。■市販パッケージや他社システムを調査し、市場動向をまとめ、企画型商品の仕様を検討する。■NTTグループ以外の企業における設備管理システムについてのお客様要望を把握し、企画型商品の仕様を検討する。■上記3点から、最適な商品仕様を導き、企画型商品の仕様をまとめる。仕様から漏れた機能についてはいつシステムに反映するか適切なロードマップを描く。■アプリケーション開発チームと連携し、実開発に仕様を反映させる。■社内組織（営業組織等）、NTTグループ企業（NTTコミュニケーションズ、NTTドコモ等）と連携し、見込み客への提案活動を実施し、受注を獲得する。【配属部署】ネットワーククラウド事業本部　IOWN推進部　IOWNソリューション部門課長1名、スペシャリスト1名、担当者5名の7名体制⇒商品企画/マーケティングのリーダーとしてジョイン頂きます。【想定されるお客様先】NTT東西、NTTコミュニケーションズ、NTTドコモ、他NTTグループ企業、及び一般企業【ご入社後について】商品企画/マーケティング担当としてNTTグループ向け案件の経験を積んでいただき、リーダー/サブリーダークラスからスタートし、ゆくゆくはサービスクリエーターとして、より広範な商品企画/マーケティングに力を発揮頂きます。【同社の働き方】■全社平均残業月12.4時間未満、平均勤続年数24.5年、離職率1.6％残業時間はプロジェクトの進捗により増減し、フレックス制度や水・金曜日にノー残業デーを実施している部署もあります。平均勤続年数では国内TOP3に入っています。■有給消化年平均19.0日：年20日の有給休暇をほとんどの社員が取得しています。取得方法も1時間単位（年間合計5日分まで）や半日単位から可能です。新卒向けに楽天が出しているみん就では「安定していそう」な企業2位にランクインしています■育児休職満3歳：子供が満3歳になるまで育児休職を取得することができます。その他にも、通勤緩和や短時間勤務など、出産/育児中社員を支える制度が整っています。【同社の魅力】■NTT主要8社の一つ同社はNTTグループ全体の中核を担う企業の1社であり、各社のSIerの立ち位置としてグループ全体を支えています(主要8社)NTT東日本、NTT西日本、NTTコミュニケーションズ、NTTドコモ、NTTデータ、NTTコムウェア、NTTファシリティーズ、NTT■新ドコモグループとしてドコモのサービスを支える2022年にNTTドコモ、NTTコミュニケーションズ、同社の3社は新ドコモグループとして連携する形となり、NTTドコモ社の通信事業、非通信事業のソフトウェア開発から運用まで一元的な役割を担っています。※ドコモ社のスマートライフ(非通信事業)についてhttps://information.nttdocomo-fresh.jp/career/smart_life/service_list/

【お任せする業務】先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化（脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI）の領域から、適性に基づき配属を決定します。●具体的には【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】・担当テーマに関する研究開発業務（文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など）・研究開発に伴う成果物（技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など）・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携・社内協業部門との連携●使用言語、環境、ツール等・Python、PyTorch、TensorFlow、ROS、FPGA、ＡＩチップ（Loihi等）、エッジデバイス、クラウドなど【組織のミッション】●DS部現場のニーズにこたえるべくAIの技術開発を進めています。2017年に台場開発センター、2020年に博多ラボ、2021年にTokyo　Research Centerを開設し、本社を含め4拠点にまたがり体制を強化しています。●AIラボラトリー室BEV化や知能化を支える先端AI技術の研究開発に取り組んでいます。勤務地はTokyo Research Centerになります。●機械知覚グループ将来の自動運転を支える汎用センシング技術の研究開発に取り組んでいます。●脳型AIグループ脳型AI（スパイキングNN）に代表される省電力化技術の研究開発に取り組んでいます。【募集背景】経済発展と社会課題の解決によるひと中心の未来社会の実現を目指し、AI技術だけではなく超省電力、高速信号処理、Neuromorphic Sensingを絡めた基盤技術の研究開発を志す、強い情熱を持つ人材を募集します。【キャリアパス】数年後には次世代のリーダーとして、後任メンバーにアドバイスいただくとともに、自らも高度なテーマにチャレンジし続けることを期待しています。【このポジションの魅力】●仕事の魅力人間の脳を忠実に模擬する「脳型AI（スパイキングNN）」で従来困難とされた多層化に取り組み、一般的な深層NNと遜色のない80層以上でのモデル学習に成功、国内シンポジウムMIRUで優秀賞を受賞しました。さらに脳型AIモデル（SNN）をハードウェアに実装し、世界初のリアルタイム人検出に成功、動作電力も20mW以下で世界最小を達しています。●体制・教育・上司のアドバイス、同僚とのディスカッション・学会・セミナー聴講可（ただし業務状況による）・トヨタグループの他研究所との技術交流の機会●職場環境・L字デスク&パーティションの半個室・本格GPUサーバー・リフレッシュエリア

【具体的な仕事内容】BEV化や知能化を支える先端AI技術の研究開発を担当いただきます。主に、機械知覚（物体検知、深度推定など）、AIガバナンス（モデル最適化・説明性）等の領域から、適性に基づき配属を決定します。●具体的には【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】・担当テーマに関する研究開発業務（文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など）・研究開発に伴う成果物（技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など）・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携・社内協業部門との連携●使用言語、環境、ツール等・Python、PyTorch、TensorFlow、エッジデバイス、クラウドなど【組織のミッション】●DS部現場のニーズにこたえるべくAIの技術開発を進めています。2017年に台場開発センター、2020年に博多ラボ、2021年にTokyo　Research Centerを開設し、本社を含め4拠点にまたがり体制を強化しています。●AIラボラトリー室BEV化や知能化を支える先端AI技術の研究開発に取り組んでいます。勤務地はTokyo Research Centerになります。●機械知覚グループ将来の自動運転を支える汎用センシング技術の研究開発に取り組んでいます。●脳型AIグループ脳型AI（スパイキングNN）に代表される省電力化技術の研究開発に取り組んでいます。【募集背景】Tokyo Research Centerは、『先端AIの力で、ひと中心の未来社会をつくる』というパーパスを掲げ、BEV化や知能化を支える先端AI技術に取り組んでいます。EV・自動運転競争がますます激化する中、研究開発をさらに加速させるべく、高度な知識と幅広い経験を兼ね備え、自ら高い目標にチャレンジし課題を克服できるAIリサーチャーを募集します。【キャリアパス】数年後には次世代のリーダーとして、後任メンバーにアドバイスいただくとともに、自らも高度なテーマにチャレンジし続けることを期待しています。【このポジションの魅力】●仕事の魅力・いま非常にホットなモビリティの分野で先端AI研究開発の機会が与えられます。・主体的な行動を重んじる職場で、自らの知識や経験を発揮いただけます。・CVPR、NeurIPS、AAAIをはじめとする国際トップ会議へチャレンジできます。●製品・サービスの魅力研究開発中の「自己教師あり単眼深度推定」ではアノテーションを不要とし生データのみで深度推定の学習が可能、現在SOTAレベルの性能に達しています。物体検知、フリースペース検知、疑似LiDARといったモビリティ分野への応用が期待されます。また、海外の大学とも共同研究を行っています。●体制・教育・上司のアドバイス、同僚とのディスカッション・学会・セミナー聴講可（ただし業務状況による）・某グループの他研究所との技術交流の機会●職場環境・L字デスク&パーティションの半個室・本格GPUサーバー・リフレッシュエリア

【ミッション】デジタル・AI技術を通じて、約10兆円の売上を有する同社グループの日本のエネルギー供給に関わる最適化、課題の解決にダイナミックに取り組んでいただきます。ＡＩイノベーション部では、中期経営計画にも記載の通り、AI活用に向けた専任組織として発足し今度AI活用によるデータに基づいた最適化による業務効率向上を図ります。【採用の背景】 ・同社が某社と共同開発しクラウドサービス（SaaS）化されている汎用原子レベルシミュレーション（Matlantis）を活用し当社内に限らない材料開発を支援できる人材を採用するため【職務内容】汎用原子レベルシミュレーションMatlantisサービスに関する顧客技術支援（サービス提供会社Preferred Computational Chemistryへの出向含む）　１）カスタマーサクセス：顧客課題ごとに適切なシミュレーション方法の議論、計算事例の作成など　２）カスタマーサポート：顧客からの質問に対する回答など　３）その他：市場動向、他社動向、技術動向に関する情報収集、分析等※Matlantisサービスとは：国内100社以上に導入実績のあるＭＩツールで今後は海外での販売も予定されております。【配属先】同社グループへ出向　ＡＩイノベーション部MI技術グループ・配属グループの人数：19名　(中途採用者4～5割)【働き方】・フレックス制度：あり・リモートワーク制度：あり（週４回程度可能）・残業20～30h/月【キャリアパス】大学/企業との共同研究にも力を入れており、論文・学会発表等の機会が多く、先端のMI技術獲得/活用の経験とキャリア形成が可能です。【仕事のやりがい】触媒、潤滑油、高分子材料などに関わる社内の関連部署と会話しながらMatlantisなどの最先端MIの適用を検討し、事業貢献を実感することができます。また、Matlantis開発者の一員としての改善提案などを通じて、グローバルスタンダードへの挑戦ができます。

◆職種内容：Preferred Networksが誇る世界トップクラスのエンジニアたちと並走し、Matlantis（ENEOS社と共同開発した汎用原子レベルシミュレーター）に関連する新規機能開発や、量子化学計算に基づく素材開発用の新規シミュレーション手法開発において、新規事業の企画・立上げから実行・実用化までをリードして頂く。・Preferred Networksが単独/共同で開発した様々なシーズ技術と市場・社会ニーズをつなぐ、新規事業の企画・立上げ・推進　　-社外との共同研究プロジェクトおよび社内研究プロジェクトのマネージメント　　-Matlantisの適用範囲拡大を目的とした新規ソリューション開発のための企画・立上げ・推進　　-（Matlantisに関わらず、）新規シミュレーション技法や素材開発用ソリューションの開発に関連する、新規事業の企画・立上げ・推進　　-必要に応じた、社内外ステークホルダーの巻き込み、各種調整・新規クライアント開拓　　-新規クライアントとの窓口業務　　-リサーチャー・エンジニアとの協働による提案書の作成・プロダクトの事業計画や営業・マーケティング戦略の立案　　-各種事業の事業計画作成　　-営業・マーケティング（含. プロダクトの価格設定）【歓迎要件】■（B2B領域での）新規サービスや新規事業の立ち上げを行い一定の成果を残された経験（コンサルティングファーム・VC等での関連プロジェクト経験・ハンズオン支援経験含む）■経営戦略・事業戦略を自身で立案した経験（コンサルティングファーム等での関連プロジェクト経験を含む）■化学・素材・物理学分野の修士号・博士号■化学・素材分野での業務経験■Deep Learning・AIに関する基本的な知識■ソフトウェアに関する基本的な知識■エンジニアとの協働経験■ビジネスレベル以上の英語力■社会人以降の継続的な自主学習の経験【求める人物像】・「技術で世界を変える」事に興味・やりがいを持って取り組んで頂ける方・高いレベルで以下のスキル・能力をお持ちの方　-コミュニケーション力　-論理的思考をベースにした課題解決力　-事業をやりきる強い責任感とコミットメント　-市場・ステークホルダーに対する深い洞察力

プリファードネットワークスでは大規模言語モデル(LLM)を中心としたマルチモーダルな基盤モデルの開発を進めています。LLM・生成AIの基盤モデル開発に加え、エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域を強化する形での導入を目指した応用開発、その他産業への応用研究も行っています。大規模言語モデルプラットフォーム開発エンジニア (アプリケーション・インフラ)は、現在開発中の100Bクラス以上のLLMや関連する技術をサービス提供するためのソフトウェアプラットフォームの開発に取り組みます。業務例自社開発した生成AI・LLMの基盤モデルを、様々な事業領域に導入するためのシステムの設計開発開発同基盤モデルを外部の事業者が利用できるようにするプラットフォームの設計・開発同基盤モデルを利用した事業領域のプロジェクトにおいて、モデルを円滑に利用できるようにするためのツール作成・整備実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。Preferred Networks is developing multimodal infrastructure models centered on large-scale language model (LLM), and in addition to the development of LLM and generative AI foundation models, we are also engaged in applied development aimed at introducing them in ways that strengthen our own business domains, such as entertainment, scientific computing, and robotics. We are also engaged in applied development and research for application to other industries.Software engineers of LLM platform (applications and infrastructure) focus on the development of a software platform to service the currently under development 100B+ parameters LLMs and related technologies.Jobs examplesDesign development of a system to introduce the foundation model of generative AI and LLM developed in-house into various business areas.Design development of platforms to enable external providers to use the foundation models.Building and maintenance of tools to enable efficient use of such models in business projects that use the foundation models.Actual responsibilities are not limited to these. The actual tasks you will be responsible for after joining will be determined in consideration of your expertise and experience.