その他エンジニアのネットワーク監視・管理のスキル・経験が活かせる転職・求人情報

【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

【業務内容】主要顧客である大手自動車メーカー、グループへの生成AIを活用したソリューションの提供〇生成AIソリューションの開発・実装・品質管理　PGM生成、テキスト生成、画像生成、音声生成などの生成AI技術を活用したソリューションの設計・開発。　RAG調整、導入。求める結果を導出するためのプロンプトエンジニアリング。　生成結果の品質管理・改善。　例）特定業務の自動化など〇プロンプトエンジニアリング　AIソリューション性能を最大化するためのプロンプトの設計、テスト、最適化。　プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスの確立と文書化。〇顧客・社内関係者とのコミュニケーション　顧客や社内関係者と連携し、生成AIプロジェクトの要件定義、進捗管理、成果報告を行う。　顧客のニーズを理解し、それに基づいたAIソリューションの提案。〇プロジェクトマネジメント　生成AIプロジェクトの計画、実行、監視、評価を行う。　プロジェクトのリスク管理やコスト管理。〇データ収集・前処理　活用データの収集と前処理。データクレンジング他。〇教育・トレーニング　社内スタッフや顧客向けに生成AI技術およびプロンプトエンジニアリングの教育・トレーニングを実施。　AI技術に関するワークショップやセミナーの企画・運営。〇倫理的・法的考慮　生成AIの利用における倫理的、法的な側面を考慮。データプライバシーの確保。〇技術調査・最新技術の導入　生成AIおよび関連技術の最新動向を調査し、適切な技術の導入を検討・提案。　技術的なリサーチとプロトタイピング。【期待する役割やミッション】本ポジションは、大手自動車メーカー・グループにむけて生成AIのソリューション開発・提供のリーダーとして、お客様のビジネス・業務を理解しソリューション提供によって得られる利益・削減コストを見定め、最適な手法・フロー・プロンプトなどでの実装・提供する事を担務頂きます。生成AIを単なるチャットアプリケーションとしてではなく、その活用範囲の広さや有用性を理解し、顧客の変革をテクノロジーでリードする立場・役割を期待しています。【仕事の魅力・やりがい】顧客の変革をテクノロジーでリードし、より良い社会へ。当社と顧客とは、これまで培った信頼関係や数多くの成功商談があり良好なビジネス関係を構築してきています。そうした関係性の中で、新たな価値創造や効率化につながる内容を提案しやすい環境です。〇得られる経験やスキル〇・最新技術をすぐに顧客へ提供できる・最新技術を活用したプロジェクト推進経験・技術〇職場環境（働きやすさ）〇・全国からのリモート勤務（顧客先への出張あり）【会社の魅力】■卓越社会人博士制度、博士号取得支援、海外派遣制度。～アカデミックな研究と社会課題解決を両軸で支える～日本では博士課程に進学する学生が減少傾向にあり、欧米諸国と比べても博士号取得者の数が少ないという現状にあります。その課題に対して、日本の国際競争力や世界におけるプレゼンス低下を食い止めるべく、本制度を敷きました。その他、「博士号取得支援制度」や、研究所出身者の海外派遣制度等、アカデミックな人材を支援する環境が富士通にはあります。■働き方について働き方においては全社で年間80％以上の在宅勤務活用率となっており、93％の方が在宅勤務を活用しております。コアタイム無しのフレックスタイム制であるため、子育て、介護、私用などを問わず、私生活に合わせた働き方を実現できます。サテライトオフィスは1,900拠点もあるため家で仕事ができない時でも、近くのサテライトオフィスを活用して勤務する事が出来ます。■キャリアについて全社的に個人の自律的なキャリア形成を推進しており、グループ全体でポスティング制度が利用です。そのため各部門はいかに現メンバーに充実して働ける環境を作れるか、組織エンゲージメントを高める活動にも力を入れており、定着する職場環境の風土醸成に意欲的です。

【業務内容】主要顧客である大手自動車メーカー、グループへの生成AIを活用したソリューションの提供〇生成AIソリューションの開発・実装・品質管理　PGM生成、テキスト生成、画像生成、音声生成などの生成AI技術を活用したソリューションの設計・開発。　RAG調整、導入。求める結果を導出するためのプロンプトエンジニアリング。　生成結果の品質管理・改善。　例）特定業務の自動化など〇プロンプトエンジニアリング　AIソリューション性能を最大化するためのプロンプトの設計、テスト、最適化。　プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスの確立と文書化。〇顧客・社内関係者とのコミュニケーション　顧客や社内関係者と連携し、生成AIプロジェクトの要件定義、進捗管理、成果報告を行う。　顧客のニーズを理解し、それに基づいたAIソリューションの提案。〇プロジェクトマネジメント　生成AIプロジェクトの計画、実行、監視、評価を行う。　プロジェクトのリスク管理やコスト管理。〇データ収集・前処理　活用データの収集と前処理。データクレンジング他。〇教育・トレーニング　社内スタッフや顧客向けに生成AI技術およびプロンプトエンジニアリングの教育・トレーニングを実施。　AI技術に関するワークショップやセミナーの企画・運営。〇倫理的・法的考慮　生成AIの利用における倫理的、法的な側面を考慮。データプライバシーの確保。〇技術調査・最新技術の導入　生成AIおよび関連技術の最新動向を調査し、適切な技術の導入を検討・提案。　技術的なリサーチとプロトタイピング。【期待する役割やミッション】本ポジションは、大手自動車メーカー・グループにむけて生成AIのソリューション開発・提供のリーダーとして、お客様のビジネス・業務を理解しソリューション提供によって得られる利益・削減コストを見定め、最適な手法・フロー・プロンプトなどでの実装・提供する事を担務頂きます。生成AIを単なるチャットアプリケーションとしてではなく、その活用範囲の広さや有用性を理解し、顧客の変革をテクノロジーでリードする立場・役割を期待しています。【仕事の魅力・やりがい】顧客の変革をテクノロジーでリードし、より良い社会へ。当社と顧客とは、これまで培った信頼関係や数多くの成功商談があり良好なビジネス関係を構築してきています。そうした関係性の中で、新たな価値創造や効率化につながる内容を提案しやすい環境です。〇得られる経験やスキル〇・最新技術をすぐに顧客へ提供できる・最新技術を活用したプロジェクト推進経験・技術〇職場環境（働きやすさ）〇・全国からのリモート勤務（顧客先への出張あり）【会社の魅力】■卓越社会人博士制度、博士号取得支援、海外派遣制度。～アカデミックな研究と社会課題解決を両軸で支える～日本では博士課程に進学する学生が減少傾向にあり、欧米諸国と比べても博士号取得者の数が少ないという現状にあります。その課題に対して、日本の国際競争力や世界におけるプレゼンス低下を食い止めるべく、本制度を敷きました。その他、「博士号取得支援制度」や、研究所出身者の海外派遣制度等、アカデミックな人材を支援する環境が富士通にはあります。■働き方について働き方においては全社で年間80％以上の在宅勤務活用率となっており、93％の方が在宅勤務を活用しております。コアタイム無しのフレックスタイム制であるため、子育て、介護、私用などを問わず、私生活に合わせた働き方を実現できます。サテライトオフィスは1,900拠点もあるため家で仕事ができない時でも、近くのサテライトオフィスを活用して勤務する事が出来ます。■キャリアについて全社的に個人の自律的なキャリア形成を推進しており、グループ全体でポスティング制度が利用です。そのため各部門はいかに現メンバーに充実して働ける環境を作れるか、組織エンゲージメントを高める活動にも力を入れており、定着する職場環境の風土醸成に意欲的です。

◆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

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。

【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。

■概要PFNのさまざまな研究開発や事業は機械学習やシミュレーションを中心とした膨大な計算量によって支えられています。計算能力を提供するための計算基盤はPFNの価値の創造の源泉です。計算基盤に関する先進的な研究開発を実施し、継続的に自社計算基盤の拡大に努めています。これまでの数年間は、自社開発のアクセラレータ（MN-Core）の開発と、GPUやMN-Coreを用いた計算基盤の構築と運用、それを活用するためのミドルウェア群の開発に取り組んできました。2021年現在、2000GPU規模の計算基盤および、200MN-Core規模の計算基盤を運用しています。2020年から運用を開始したMN-3(MN-Coreを用いた計算基盤)はスーパーコンピューターの省電力性能を競うGreen500ランキングで世界一位を獲得(2020/6, 2021/6, 2021/11リストの3回）しています。これからも、GPUおよび新たに開発をおこなっている新アクセラレータ（MN-Core2）を使った計算基盤の拡大を計画しています。本ポジションでは、これらの計算基盤に関わる業務を遂行するエンジニアならびにリサーチャーを募集します。カッティングエッジな巨大計算基盤の実現に意欲のある方の応募をお待ちしています。本ポジションにおける「大規模計算基盤の研究開発」には以下の業務内容が含まれます。ここで列挙した以外にも計算力を獲得するための様々な研究課題があり、幅広い領域の先端的な課題に取り組むことができます。■業務詳細大規模な計算基盤の実現に関する企画、設計および研究開発CPU/GPU/MN-Coreを組み合わせたドメイン最適化された計算基盤の企画・設計クラスタ型計算機の設計規模性の高い計算機を支えるインターコネクトネットワークおよびデータセンタ規模ネットワーク技術規模性の高い計算機を支えるストレージ階層、ストレージシステム規模性の高い計算機を支える技術の研究開発エネルギー効率の良い大規模計算機システム高い電力密度をもつ高性能計算機の構成技術高い熱密度をもつ高性能計算機の構成技術スケーラブルな計算基盤の監視・管理技術管理運用しやすい大規模計算システム大規模なクラスタ計算機の継続的な性能改善物理的なシステムメトリクス収集とそれを用いた既存システムの改善、新規設計へのフィードバック