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

【業務内容】 物理現象の深い理解とデータ分析力を武器にハードウェアの状態を可視化することで、製品設計のプロセス・将来のモビリティのあり方を変革できるエンジニアを募集します。単にCAEや計測を実行するではなく、それらを統合し新しい仕組み（デジタルツイン / 状態）を創る立場です。具体的には以下のような業務に関わっていただく予定です■製品設計・特性評価に関わる3D-CAE/計測技術開発・マルチフィジックスCAEと測定・評価による製品設計、測定用デバイスの開発・計測ーCAEの連携/統合技術（デジタルツイン）の開発■製品の状態診断、モニタシステムの要件定義と開発・他社との共同研究、開発のマネジメント・モニタシステムの構想と構築（センシング法、デバイス、診断アルゴリズム構築）【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】・モビリティの電動化・知能化を支える基盤技術（シミュレーション・計測・データ分析）を横断的に手掛けられ、開発した技術が世界中のクルマやユーザ体験に直結するスケール感を味わえます。・大学・研究機関・CAEベンダーなど海外を含む外部パートナーとの共同研究を通じて、最先端の技術知見とネットワークが獲得できます。・技術開発を通じて、設計プロセス改革や新規事業テーマに関わるため、技術×企画×マネジメントの総合力が身につきます。【募集背景】自動車業界では、SDVやデジタル化によるソフトウェア化により、モノからコトへのシフトが進む中、私たちはハードウェア領域でお客様の安心・安全な移動を支え続けることに挑戦しています。ハードウェアが持つ物理現象とデータ解析を融合し、製品状態を“見える化”して故障や劣化予測などの新しい仕組み、ユーザ価値を創出します。将来のモビリティのあり方を一緒に構想し、変革を牽引できる仲間を求めています。【職場情報】 基盤技術開発部では、社会課題の解決やデンソーのものづくりを継続的に進化させる基盤技術を開発、製品の価値向上と設計効率化を支えています。その中でも我々DS開発室では、ハードウェアの測定やモデルから得られるデータを起点に、AI/MLを駆使した設計自動化やデジタルツイン、新規事業の開発に取り組んでおります。室内にはCAE（モデリング、マルチフィジックス、最適化）や計測（振動、強度、音）に強みを持つエンジニアが在籍しており、一人ひとりが自らのアイディアを創出しつつも、社内外と広く議論しながら解決を目指す風土があります。◎10名弱の少数・専門家チーム各メンバがCAE（モデリング、マルチフィジックス、最適化）や計測（振動、強度、音）に強みを持つエンジニアとして各人が製品設計の効率化、付加価値創出に関わる研究・開発テーマを推進◎チームの年齢割合2,30才台と40台以上が約半分の割合で仕事をしています。

【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。

【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。

【募集背景】 AD/ADASの周辺監視で高精度な認識を行うためには、AIを用いた認識アルゴリズムを使用することが必要不可欠です。一方、自動車は使用できるハードウエアリソース制約が厳しく、AIを用いたアルゴリズムをいかに精度を保ちつつ軽量化し高速化できるかどうかが競争力の鍵となります。私達の部署は次世代のAD/ADASの周辺監視/自動駐車システムにおけるアルゴ実装に取り組み、トヨタ、デンソーの競争力向上に貢献するための先行技術開発を行っています。周辺監視/自動駐車システムはこれからのクルマの競争力を支えるキー技術と一緒に取り組む仲間を募集しています。【職場紹介】 同職場はキャリア採用者が7割を超える多様性に富んだ職場となります。SoCのHWやSWに関係する技術は幅広いため、いろいろな分野で尖った技術を持つ個性豊かなメンバーが集まっています。私達の部署は、次世代AD/ADASで重要となるカメラを用いた周辺監視/自動駐車システムの高速化及び最適なハードウエア開発を行っています。年齢や役職に関係なくフラットに議論・相談を行うオープンなカルチャーのある組織ですので、経験者の方から新しいことに挑戦したい方まで、幅広くご活躍することができます。【業務内容】 トヨタ、デンソーの競争力向上に貢献するための先行技術開発である、次世代AD/ADASの周辺監視/自動駐車システム等におけるアルゴリズム実装について、以下に従事いただきます。・機械学習/AI技術を用いたアルゴリズムのベンチマーク・量子化、スパース、蒸留などを用いたAIアルゴリズムの軽量化・アルゴリズムの高速化・最先端SoC/IPへのアルゴリズム最適化実装/評価＜開発ツール・開発環境＞開発ツール：・TensorFlow/Keras・MLOps系ツール開発環境・GPGPU・最先端の自動車用SoC

５年先の商品化を見据え、技術調査、実現方法の研究開発を行う部門での業務をお任せします。当社のカメラ製品における組込みソフトウェア開発エンジニアとして、ハードウェア制御を中心に、要素開発組織での実現性検討、文献調査や要素技術のリサーチを通じて、i-PROのコア技術として体系化・技術確立を推進します。＊対象商品：AI機能搭載のネットワークカメラ・事業要素開発組織内において、ハードウェア開発と連携し要素検討を実施する。・文献や要素技術をリサーチし、i-PROのコア技術として、実現性と体系化を図る。【業務詳細】・商品開発部門や関連部門と連携して課題を整理し、技術調査を行い、課題解決に最適な技術を選定しシステムを設計します。・システムのプロトタイプおよびPOCを実施し、AIの実装・学習・評価および改善を行います。・対象デバイス（ネットワークカメラ等）へのAIの実装・評価・改善、および商品化を行います。付帯作業として下記があります。・技術調査、論文調査の実施、知見の社内共有・学習・評価データの収集、作成・デモンストレーションの開発・他システムとの連携部分開発・他社調査、比較【本ポジションの魅力】・i-PRO株式会社は監視用途ネットワークカメラの国内トップメーカです。AIプロセッサーを搭載したネットワークカメラを活用したAIアプリケーションの開発業務で、メーカーならではのソフトとハードが一体となったAI製品の開発に携わることができます。・監視・防犯用途のみならず、製造・物流分野等業界における業務効率化等、AIを活用した映像解析の適用分野は急速に拡大しています。また当社はオープンなi-PROエッジAIプラットフォームの普及に取り組んでおり、自社でのAI開発だけではなく他ベンダや大学、研究機関との連携・協業等を通じ、様々なAI技術に触れる機会もあります。

■組織のミッションドコモが2026年にリリースするAIエージェント事業。AIエージェントが日常生活の「相談相手」となり、情報収集・手続き代行などの行動支援による機能的価値と対話で気持ちに寄り添う情緒的価値を両立。この新しい体験を人々の生活に浸透させ、社会におけるAIの普及を先導します。■組織の業務概要同社が定めるAIガバナンス方針と外部のガイドライン・法令等を踏まえつつ、AIエージェントサービスが適切に運用され続けているかを監視・評価し、継続的に改善する担当・ガバナンス方針との整合性チェック・サービス品質・リスクのモニタリング・品質評価・テストプロセスの設計・運用・継続的改善・ルール整備■担当いただく業務概要<担当業務>・AIエージェントの応答品質・安全性に関するKPI／KGI・監視指標の設計・重大インシデント（不適切応答・誤案内・情報漏えいリスク等）の検知・エスカレーションフローの運用・評価結果の可視化（レポート・ダッシュボード）と関係者への共有・個人情報・機微情報の取り扱い状況のチェックと改善提案・開発チーム・運用チーム・企画部門との連携による改善サイクルの推進<業務の魅力>・AI時代のルールと品質をつくる中核的な役割を担えます。・お客様価値とガバナンスを両立させる経験が得られます。・最先端のAIサービスを実運用レベルで支えるスキルが身につきます。・自社の標準やベストプラクティスを形づくるフェーズに関われます。■求める人材像・AIの利活用による価値創出と、リスク・ガバナンスのバランスを冷静に考えられる方・データや事実に基づき、粘り強く課題を整理・言語化し、改善を進められる方・多様なステークホルダーと協働しながら、合意形成やルールづくりに取り組むことを楽しめる方

◆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

【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