その他エンジニアのルーター・ハブ・スイッチ・TA・モデム・STBのスキル・経験が活かせる転職・求人情報

【業務内容】NEDOの公募「グリーンイノベーション基金事業／次世代デジタルインフラの構築」における「次世代グリーンデータセンター技術開発」のプロジェクト及び、富岳の後継機である「次世代計算基盤(富岳NEXT)」のフィージビリティスタディに参画しています。生成AIをはじめとするAIワークロードの増大に伴い、GPGPU等のアクセラレータを活用したヘテロジニアスなシステムが不可欠となっています。当本部で開発している新しいCPUであるMONAKAとアクセラレータを活用した次世代コンピュータシステムに必要なソフトウェアの企画・開発を実施します。【期待する役割やミッション】本ポジションでは、新しいCPUであるMONAKAとGPGPUなどのアクセラレータを活用した次世代のコンピューティングシステムに必要なソフトウェア（OS・ドライバ・アクセラレータ向けフレームワーク・ライブラリなど）を社内外の関係者と連携・調整を行いながら企画・開発を行います。【仕事の魅力・やりがい】スーパーコンピュータ「富岳」を開発した技術者集団と共に、富士通のパーパス実現と新たなマーケットの創出に取り組めること。特に、HPCだけではなく、生成AIをはじめとしたAIをターゲットに入れながら、富士通の技術を活用し、新たな価値の像出に貢献することができます。・HPC/AI/Data解析などの幅広い分野の知見、ハードウェア部隊と一体となったコデザイン開発が経験できます。・OSS(オープンソースソフトウェア)コミュニティや海外企業とのの連携による人脈形成やスキル向上に加え、新たなエコシステムの構築にチャレンジすることができます。【配属】先端技術開発本部　ソフトウェア開発統括部 ～組織としてのミッション～未来社会のインフラ、次世代グリーンデータセンター、および富岳後継システムの中核となるシステム・ソフトウェアの開発・提供を行う【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：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】あらゆるデータから、環境・社会・経済を豊かにする情報を抽出し、新たな価値を提供するデータマネジメント技術に注目が集まっている。様々な拠点や組織に散らばっているデータを安心・安全に管理・検索する分散データ統合管理技術と、それらデータを掛け合わせて迅速に価値を抽出するデータ活用自動化の双方の研究をリードできる人財を募集。これらの研究成果を通じて、データに基づきお客様のDXを加速し、社会イノベーションに貢献していきたいと考えている。【職務概要】研究開発全般を担い、データマネジメント製品・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する。自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す。【職務詳細】・データマネジメント技術・サービスの業界動向、市場動向の調査・研究戦略及びロードマップの作成および支援・顧客課題を解決するための最良のアプローチや技術を選択・開発することにより、顧客ニーズに合った製品とサービスを定義、また、当該製品やサービスの価値を検証するためのプロトタイプ及びデモの開発・技術的専門性の観点からの事業部門への情報提供ならびに提言・知財、情報セキュリティ、安全衛生、情報資産、研究資産、労務、等の職場の中でのナレッジ蓄積・共有・活用、情報セキュリティ、安全衛生、情報資産の管理【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】・魅力・やりがい：　- 適用事業範囲の広さ：特定の分野に依らず、幅広く様々な事業で使われるデータ管理基盤技術の開発　- 社外に通用するトップ研究者の育成（論文や講演、ニュースリリース等を通じた社外発表の積極支援、博士取得支援制度もあり）　- 毎年更新する長期研究計画への提言を通じた、新たな研究テーマの立上げ・推進（職位不問）・キャリアパス：　研究や技術に突出した高位専門職と、研究チームを牽引するマネージャ（プレイングマネージャ含む）【働く環境】通常は2～5名程度を1つのチームとして研究を進めます。年齢層は様々です。在宅での勤務は可能です。研究のアイデア出しやラウンドディスカッション等のために週に1～2回程度は出社（個人差あり）。【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】ニュースリリース：製造業や社会インフラ分野でのデータドリブンなビジネス変革を支える「Hitachi IoT Platform for industryクラウドサービス」を提供開始：2022/10/25https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2022/10/1025.pdf東京大学が「デジタルオブザーバトリ研究推進機構」を設置　日立とレジリエントな社会・経済の実現に向けて共同研究を開始：2023年4月4日https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/04/0404a.htmlソフトウェアに着目したITサービスのエネルギー効率指標の算定方法が国際規格になりました （METI/経済産業省）：2021年6月21日https://www.meti.go.jp/press/2021/06/20210621005/20210621005.html

【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。

■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。

同社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測系AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点から活躍いただきます。同社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AIを活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。【職務詳細】■予測系AI等を用いた社内各部署のビジネス課題解決・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討・分析テーマに基づく特徴量設計・入力データ作成・モデル作成(DataRobot、Python、SAS、SPSS)および効果検証・モデル本番適用・運用支援・実績検証■生成AIの活用推進に向けた各種整備・生成AIの活用推進に向けた戦略策定・SMBCグループ各社および外部パートナー含む社内外のステークホルダーとの各種調整・プロンプトエンジニアリングを用いた業務改善＜関連サービス＞　・決済データを活用したデータ分析支援サービス「Custella（カステラ）」https://www.smbc-card.com/camp/custella/index.html【本ポジションの魅力】・世界的なテクノロジートレンドである生成AIの社内展開・推進に従事できる・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産(ファーストパーティデータ)を分析対象にできる・2020年立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境【組織構成】■データ開発本部について配属先となる「データ開発本部」は2020年度に組成された戦略的部署で、中期経営計画の注力分野であるデータビジネス事業を推進しております。小売/メーカー/金融など様々な業界のビジネス課題に向き合い、キャッシュレスデータを活用した優良顧客分析/商圏分析/インバウンド分析/ダイレクトプロモーションの予測モデル構築/CDP構築・運用など、様々な取り組みを行うことでデータによるビジネス価値の創出を目指しております。事業の推進スピードの向上を目的として、2024年4月よりアジャイル組織に移行しています。※アジャイル組織：従来のピラミッド型の組織とは異なり、権限を分散させたフラットな組織構造を持ち、小さなチームが自律的に行動し、継続的な改善を行う組織■データ開発本部体制について「データビジネス」「社内AI/データ活用」「データ基盤」等の業務に応じたスクワッドで構成される、100名程度の組織（うち、約7割程度の社員が経験者採用入社）。

【業務内容】自動運転技術（画像認識）に関する先行開発。次期世代の製品開発において、ディープラーニング（特にCNN）や機械学習による画像認識開発を元に、車両運転に基づく走行経路認識、制御（バスプランニング）・ナビ地図、地図ロケーターの認識（経路）活用開発をご担当頂きます。またネットワークに関わる業務にも携わる可能性があり、サーバー側での知見を持ち得ていればご対応頂く可能性があります。【業務フェーズ】実務主担当【ツール】Phython

【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、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

【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

【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。

【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。

※ニュースリリース※同社は直近ニュースリリースされました、某大手通信企業様も大規模言語モデルに大きくかかわっております。そのため、最新の大規模言語モデルにかかわる業務が今後増加する想定です。【AMBLがNTT ComとNTTの大規模言語モデル「tsuzumi」における開発サポート契約を締結】ニュースリリース：https://www.ambl.co.jp/news/detail/20240626_31101/★部門構成★AI開発事業部（計約50名）・画像認識関連部門（約10名）・AI開発部（約20名）★募集ポジション・クラウド事業部・営業部★案件AI★・openAI・Claude・tsuzumi等【業務概要】本ポジションでは、テキスト生成AIを活用し、お客様の業務改善・効率化の実現の実証と実装を目的とするプロジェクトのリードエンジニアの役割を担っていただきます。【具体的な業務】以下を想定しております。・エンドのお客さまとの対話を通したAIによる効率化可能な業務の特定などAI活用における仮説の検討・概念実証のためのAI開発を通した仮説の実証・ジュニアメンバーを活用したプロジェクト推進やメンバーの業務支援・PMに対する技術的支援やステークホルダーに対する技術的交渉【PJT例】・LLMを活用したコールセンターDX支援・金融業務におけるドキュメント生成効率化のためのLLM利用・運輸業/製薬業/小売業での業務支援のためのRAG構築・コードリード・コード生成に関する自然言語処理技術を用いた解析・ドキュメント検索の高度化【求める経験】・自然言語処理・RAG（検索エンジン）・チューニング・生成AI

【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。

【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。

■概要受動部品と半導体部品を搭載したRFモジュール開発向けシミュレーション設計環境の構築および、各ツールの練成技術開発に携わって頂きます。■業務例・電磁界、回路、システム設計に関するシミュレーション設計技術や環境の構築・電磁界及び、回路など多種シミュレーターを組み合わせたシミュレーション技術の開発・いくつもの部品から構築されるモノづくを、MBD/MBSEを意識しシミュレーションを活用し変革・クラウドオンプレを組み合わせた設計環境の構築及びメンテナンス■勤務予定地京都府長岡京市 本社★連携地域…滋賀県野洲事業所、京都府長岡京本社、神奈川県横浜事業所、アメリカpSEMI社、アメリカETAwireless社★使用ツール…　各種EDAツール(Cadence社、Keysight社、Ansys社、図研社)■働き方特徴(出張頻度や勤務形態など)・基本は本社での在勤になりますが、状況により連携地域への出張があります。・海外とのやり取りが発生するためフレックス勤務。（基本は9:00-17:30)■携わる商品RFフロントエンドモジュール、半導体モジュール■この仕事の面白さ・魅力同社では多種の部品を持ち合わせている強みを生かし、最先端RFフロントエンドモジュール製品を手掛けてきました。今後の無線通信は第４のインフラとして、飛躍的な進化が要求され、電磁界、回路、熱、機械、通信システムなどのシミュレーションを駆使した大規模シミュレーション設計がますます重要となってきます。　上記シミュレーション技術を取り込み、練成させたマルチフィジックスシミュレーションを整備、発展させながら駆使し、RFフロントエンドモジュール製品の付加価値創生あるいは、同社のモノづくりにさらなる進化を加え、設計効率改善に貢献することができます。商品開発者だけでなく、社内外の関係者と多く関与する事で、より多くの製品に波及していく事が出来る業務で、RFビジネスの拡大に貢献していることが実感できる仕事です。

■機械学習 (Machine Learning)、深層学習 (Deep Learning)、マシンビジョン (Machine Vision)、モデリング、プログラミング等のAI (Artificial Intelligence) 設計■統計分析、ビッグデータ (Big Data) 解析、データ基盤構築等のIA (Information Architecture: 情報構造) 設計■半導体専門エンジニアとの連携を図り、効果的な技術開発を遂行■技術開発の加速と短サイクルタイム化を目的として半導体技術開発と量産技術に対してデプロイを行います【期待する役割】AI を活用した2nm世代、及びBeyond 2nm技術開発の加速と短サイクルタイム化とそのために必要なデータセットのIAの設計・構築の両面を担っていただきます。【配属部署】技術開発統括部【定年】65 歳　※65 歳以降有期契約による継続雇用有【同社とは】この度2027年に次世代半導体生産を目指し、キャリア採用を加速させております。

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。

【ミッション】当ポジションでは、IoTやAIといった高度なICT化に対応した情報基盤技術の強化と応用拡大を図っています。生成AIはその手軽さと能力の高さから日々メディアを賑わせ、急速にユーザー数を増やしています。生成AI・自然言語処理AI・大規模言語モデル(LLM)・マルチモーダルAIを活用した研究開発に取り組み、生成AIの技術トレンドに沿った「AI Hub」プラットフォームを構築・展開します。また、様々な事業領域でDXを推進し、事業成果創出を目的としてグローバルの社内外利用者向けのSaaS開発に取り組みます。【担当職務】・生成AI/大規模言語モデル(LLM)/マルチモーダルAIを活用したテキストデータ・マルチモーダルデータ処理、文書/画像生成、分析に関する研究開発・様々な事業領域のバリューチェーン(調達/生産/物流、営業/マーケティング、サービス、研究開発、経営/企画 等)で生成AI/マルチモーダルAIを活用したDXを推進する・生成AI/マルチモーダルAIに加え、予測AI/推薦AI/最適化AIを組み合わせて、人間とAIのシナジーで新しい価値を創出する「AI Hub」プラットフォームの研究開発・上記研究開発成果をグローバルの利用者へ提供するクラウドサービスの開発【募集背景】当社はフィルムの会社として創業しましたが、今では高度なAI技術を駆使したヘルスケアやバイオサイエンス、ソリューション提供など事業の多角化を進め、社会課題の解決や新たなビジネスチャンスの創出を進めています。そんな中、更なるイノベーションを推進しグローバルなリーダーシップを確立することを目指し、AI分野の専門知識を持つ方の積極採用を進めています。【仕事の魅力】■多岐にわたるプロジェクト富士フイルムのAI開発はヘルスケア、イメージング、エレクトロニクス、ビジネスイノベーションなど、多事業分野で行われています。多様なプロジェクトに関わることで幅広いスキルと経験を積むことができます。■先端技術と社会貢献最先端のAI技術を駆使し、実際に社会課題を解決するプロジェクトに関わることができます。あなたの技術とアイデアが、未来の医療や社会インフラを革新的に変える可能性があります。■グローバルなチーム環境当社ではグローバルで多様なバックグラウンドを持つ優秀なプロフェッショナルたちと共に働く機会があります。新しい視点やアイデアを取り入れながらキャリアを築くことができます。＜富士フイルムについては以下をご参照ください＞■富士フイルム グループパーパス(※音声が再生されます)https://youtu.be/EEtolzWAlKE■富士フイルムグループ紹介https://holdings.fujifilm.com/ja/about■富士フイルムグループの価値創造https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html＜関連技術・事業については以下をご参照ください＞■富士フイルムグループ　DX記者説明会資料https://holdings.fujifilm.com/ja/about/dx/presentations■診療文書管理・診療業務支援ソリューション「Yahgee」向けアプリケーションhttps://www.fujifilm.com/fms/ja/news/263■健診センター「NURA（ニューラ）」の新拠点をインド ハイデラバードにオープンhttps://www.fujifilm.com/jp/ja/news/list/10875

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

【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。

【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。

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.

【職務内容】世界17か国から毎日1300万件の不動産情報を収集し、データベース化している当社において、関連するシステムのフロント側の開発（PHP/JavaScript/SQL）を担当していただきます。まずはビッグデータを扱うデータベースと、分析やフロント出力のデータの流れや仕組みを理解頂き、フロントの改修や新機能・新サービスの開発を担当します。環境に慣れてきたら、分析などと連携した新サービスの企画にもかかわって頂きます。【システム環境】Oracle Autonomous Databese/Oracle Cloud/MySQL/AWS/Laravel/CakePHP/Google API/Git/他最新かつ汎用的な構成を組んでいます。※バックエンドのデータ収集と分析は主にPythonで行っています。クローリングやテスト解析、クラスタ分析、機会学習モデルといったAIなどに興味があれば、連携部分に関わって頂くことも可能です。

◆生体認証、AI・機械学習、IoTなど、最先端技術に関しての研究開発をお任せいたします。※具体的にお任せする業務・案件については、ご経験・ご希望を鑑み決定いたします。【技術活用例】■顔認証システム（業界最高クラスの高精度）https://www.glory.co.jp/face-recognition/■手ぶら決済サービス（金融機関や店舗などで発生する本人確認手続きについて、「顔」と「声」のなどの複数の認証方法の組み合わせにより高精度な本人認証を目指す）https://www.glory.co.jp/company/news/detail/id=1184【配属予定】コアテクノロジー開発統括部

◆生体認証、AI・機械学習、IoTなど、最先端技術に関しての研究開発をお任せいたします。※具体的にお任せする業務・案件については、ご経験・ご希望を鑑み決定いたします。【技術活用例】■顔認証システム（業界最高クラスの高精度）https://www.glory.co.jp/face-recognition/■手ぶら決済サービス（金融機関や店舗などで発生する本人確認手続きについて、「顔」と「声」のなどの複数の認証方法の組み合わせにより高精度な本人認証を目指す）https://www.glory.co.jp/company/news/detail/id=1184【配属予定】コアテクノロジー開発統括部