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【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

【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。

【募集背景】まちづくりや社会インフラの分野では、これまでデータ化やAIの適用が他分野に比べて遅れていました。私たち同社ではこれらの分野でもデジタル化・DXを推進するための研究開発部門となる「技術創発研究所」を他社に先駆けて創設し、その中にAIを専業で扱う「AI解析研究室」もあります。AI解析研究室の研究の深化・加速に向けて仲間を募集しています。【業務内容】画像データを中心にVision＆Language Model, Object Detection, Semantic Segmentation 等を適用して、防災や構造物管理に活用するための研究およびソリューション開発を行う業務となります。【魅力】■社会インフラ分野でAIの研究開発に携わる魅力・地震や洪水などの災害、社会インフラの老朽化といった社会課題に対して、現状では利用できるデジタルデータが少なく、AIが活用できる業務は限られています。その分、AI技術者がこれから広く・長く活躍できるフィールドがあり、技術の力で課題解決ができたときの効果が大きいとも言えます。私たちは比較的容易に取得できる画像・動画データを中心に、AIによる課題解決に取り組んでいます。・他業界と比べてチャレンジングな点として、屋外で自然環境の影響を受ける社会インフラでは、均質なデータを得ることが難しいという問題があります。画像特徴量の違いやインバランスデータに対応して、ロバストなAIを構築することが課題となっており、そこが難しさでもあり面白いところでもあります。

【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.