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【ミッション】インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。検索連動型広告において、LLMなどの機械学習技術を活用し、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。【具体的な業務内容】■クリエイティブがもたらす広告効果の探求■より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求■質の高いクリエイティブの自動生成の探求■多種多様なデータの戦略的な活用と実践【本ポジションの魅力】同ポジションでは、裁量を持って自ら課題を見つけ、提案・実行できる環境があります。業界No.1のデータ量を誇る大規模データを扱いながら、モデル開発からサービス実装まで一気通貫で関わることができます。勉強会や学会参加のサポートもあり、社外への発信やOSS活動などを通じて技術者としてのキャリアをさらに広げることができます。希望に応じてバックエンドやインフラ領域など、ML以外の技術領域へ挑戦するチャンスも用意されています。【部署概要】AI事業本部組織全体の7割以上が技術職で構成されているサービス開発組織です。主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。【部署の特徴】■内部にAI研究組織「AI Lab」やデータサイエンティストの横断組織「DataScienceCenter」などの専門組織を設置■部署の垣根を問わず、ビジネス・開発・研究がシームレスに連携しより良い事業づくりに挑戦■技術選定/ツール/プロセスなどは各プロダクトごとで大きな裁量を持って決定、推進■技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備にも注力【極予測TDとは】極予測TDは、AIを活用した広告テキストの効果を予測・自動生成するツールであり、広告事業の未来を切り拓くべく、最先端のAI技術を駆使したプロダクト開発を進めています。常に変化する検索連動型広告の運用に対応し、広告効果の自動最適化を実現するため、「自動検知から即時生成、そして配信まで」を一貫して行う「トリガー運用」という機構を開発・導入し、より高精度な広告運用を可能としております。今後は、Googleなど主要媒体が注力するサービスにも積極的に対応し、テキストにとどまらず多様なクリエイティブを幅広く展開していきます。またAI技術の研究開発組織である「AI Lab」と連携することで、予測精度の向上や新しいクリエイティブ価値の創出を目指しています。当社は、AIの力で広告のあり方そのものを変革していく、刺激的な開発に取り組んでいます。

【期待する役割】・生成AIを活用したシステム開発における専門的な問題解決の推進・適用ノウハウの体系化、社内展開・AI駆動開発における中長期戦略の企画、推進【職務詳細】・生成AIを活用したシステム開発の生産性向上ユースケース開発や実際の適用プロジェクトにおいて、本人による問題解決及び他部門のエキスパートと連携した問題解決に従事・アプリ開発分野、システム基盤分野、マネジメント分野などの多岐にわたる適用ノウハウを体系的に管理し、社内適用拡大施策を検討する・組織内外のステークホルダーと連携し、AI駆動開発を通じた新たなビジネスモデルの検討やシステム開発プロセスの高度化に資する技術開発の企画、推進【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】・AIエンジニアとして最先端の生成AI技術に触れながらスキルアップでき、日立の高度なノウハウも活用できます。生成AIを社内に展開することで、業務効率化の第一人者をめざせます。・最新の研究やテクノロジーに日常的に触れられる環境があり、フロンティアAI企業との接点・協業の機会を持てる点も大きなやりがいです。・システム開発への生成AI適用を通じて、金融機関の課題はもちろん、社会課題の解決にも貢献できます。・入社後は多くを学べる環境が整っております。【働く環境】・配属部署の所属者は15名程で、SE・開発部門・研究所・製品事業所と多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まっています。業務の推進にあたっては、社内外の数多くの方たちと連携しています。特に社内では・在宅勤務は可能ですが、コミュニケーションを密にするため出社頻度は高いです。【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】【業務概要】金融機関向けシステム開発の生産性向上に向けて、生成AIの適用推進とユースケース開発をメインに担っていただきます。システム開発の知見とデータサイエンティストのスキルを活かし、生成AIの適用方式を確立して金融システムの品質・生産性向上に貢献いただきます。【具体的な役割】・AI技術活用した実際のSI／開発現場への生産性向上支援や技術課題解決・システム開発におけるAI技術活用ノウハウの体系化、社内展開をリードして推進・今後のSI事業のビジネスモデル変革を牽引【参考：関連する取り組み】■生成AIを活用し、システム開発のトランスフォーメーションを加速https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/05/0521.html■静岡銀行・静銀ITソリューション・日立による、オープン勘定系システム開発への生成AI適用の技術検証を開始https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/10/1016.html【募集背景】2050年に向けた労働人口の減少を見据え、社会インフラである金融機関のミッションクリティカルシステムでも、開発を担う人財の不足が見込まれています。私たちのチームでは、こうした課題を解決するため、システム開発に生成AIを活用し、開発の生産性向上に取り組んでいます。ユースケースの開発から検証、本開発への適用までを一貫して推進しています。今回、AIエンジニアとして革新的なアルゴリズムやモデルの活用を担う人財を募集し、金融業界における日立の競争力強化を目指します。【福利厚生について】住宅手当（最大60万円/年）、寮・社宅、カフェテリアプラン（12.2万円相当/年）、子ども・介護等支援手当、仕事と育児・介護の両立に関する各種支援制度（両立費用の支援、相談窓口など）、持株制度、退職金制度、企業年金制度など※各種手当および制度には適用条件があります。詳しくは内定後のオファー面談にてすり合わせいたします。

【募集背景】生産拠点・調達先のグローバル展開が進む中で、熟練者依存の検査や属人的な品質判断では、安定した品質確保と生産性向上の両立が難しくなっています。検査自動化技術を活用することで、人に依存しない客観的かつ定量的な品質判断基準を構築し、生産プロセス全体の安定化と効率化を実現できる体制を強化したいと考え、本ポジションを募集します。【ミッション】下記項目をミッションとし、生産工程を対象としたAI画像処理技術の開発・導入を担当いただきます。・生産工程における品質ばらつきの抑制・検査工程の自動化・省人化による生産性向上・生産拠点間での品質基準・検査品質の差異解消、データモニタリング・データトラッキング環境の構築・現場要件（タクト、環境、設備制約）を考慮した実用レベルの検査自動化技術(AI画像処理技術)の定着【職務内容】■外観検査・欠陥検出・異物検知等の画像処理/AIアルゴリズム開発■生産ラインに適合した検査仕様の検討・設計■画像データ解析による品質ばらつき要因の可視化■生産技術・品質保証・開発部門と連携した課題抽出および改善提案■PoCから量産工程・横展開に向けた技術支援■国内外拠点への技術展開・定着支援■新規要素技術の調査・評価・適用の検討【仕事の魅力/やりがい】■AI画像処理技術を通じて、生産性・品質・コストに直結する成果 を生み出せる■生産現場に近い距離で、実装・導入まで一気通貫で関われる■サプライチェーン全体に影響を与える技術基盤づくりに携われる■単なる研究・開発に留まらず、現場で「使われる技術」を実現できる【配属部門】デジタルワークプレイス事業本部への配属を予定しております。～ミッション～本部門は、国内外の生産拠点および関連部品加工メーカーを含むサプライチェーン全体を対象に、生産性向上・品質安定化・原価低減の実現 を目的とした技術導入・基盤構築を担っています。特に、検査自動化技術(e.g.AI画像処理技術/内製オリジナルシステム)を活用した外観検査の自動化、工程状態・品質状態の可視化、品質ばらつき低減に注力しており、生産技術部門、品質保証部門、開発部門と連携しながら、再現性の高い安定したものづくりの仕組みづくりを推進しています。【働き方】■リモートワーク：週1～2日程度　(コニカミノルタとしては週3日以上の出社を原則としていますが、運用は各部署の方針に任せています。)【◆企業からのメッセージ◆】ロボティクス、AI画像認識など日々進化する世の中の技術を駆使して、生産拠点と一体となり生産性の高い工程を作り上げる仕事です。自ら開発した技術が利益貢献に直接つながることは技術者として大きなやりがいにつながります。また、自動化に関するメカ、エレキ、制御を中心にそれ以外のものづくり全般の幅広い領域にも関わることができ技術者としての成長が実感できます。我々と一緒にコニカミノルタの自動化技術をつくりあげていきましょう！～補足～関連ページ■技術紹介：プロダクションプリント消耗品の機種混流生産のためのオートメーション技術https://research.konicaminolta.com/jp/report/2025/technical-papers/automation-technology-for-mixed-model-manufacturing-system-of-production-print-consumables/■Youtube動画：【生産工場ツアー】新しい日本のモノづくり/DMC MIKAWA | Konica Minoltahttps://www.youtube.com/watch?v=iF8tj0lieFk

■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。（例）　・故障データを使用した勾配ブースティングによる設備劣化　予測　・YOLOを用いた人物検知　・時系列データを活用したARIMAによる需要予測　等 　　■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。

【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

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＜関連ニュースリリース＞・革新的なAIプラットフォーム「UNIVERSE」の独占的利用契約を締結https://www.smbc-card.com/company/news/news0001960.pdf【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】マーケティング本部　マーケティングユニット

【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

【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。

AI活用やデータビジネスの拡大に伴い、同社製品や業務システムにおいても先端技術を取り入れ、新たな価値を創出し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実行することが不可欠となっています。これを推進するためには、技術の獲得から開発・実装・運用までを一貫してリードできる人材が求められています。その中でも特に、各事業部が製品開発を行う際のAI機能実装を支援できる体制を強化することが重要です。そこで今回、事業部横断でAI導入をサポートしながら、開発現場と共に新しい価値を実現していけるエンジニアを募集することとなりました。【具体的な業務内容】■税務、会計、その他バックオフィス領域における業務課題を理解し、AIを活用したソリューション、プロダクト、AIエージェントを設計・実装する■顧客・実利用者へのヒアリングや利用状況の観察を、プロダクト責任者・事業部門と共同で行い、対象業務、期待する成果、許容できない失敗を明確にする■AIエージェントの品質を継続的に評価するための評価セットを設計・構築する■代表的な業務ケース、失敗ケース、境界ケースの収集・整理■正解例、期待する振る舞い、評価基準、ルーブリックの設計■実利用環境で発生した事例をもとにした評価セットの継続的な更新■自動評価、人手評価、実利用結果を組み合わせ、AIエージェントの品質を評価・分析する■業務要件に合わせて、モデル、プロンプト、コンテキスト、RAG、検索方式、ツール構成などを適応・最適化する■複数のモデルやプロバイダーを比較し、品質、コスト、レイテンシを踏まえて適切な構成を選定する■評価結果や顧客フィードバックをもとに、AIエージェントのプロンプト、ワークフロー、検索、ツール利用、フォールバックなどを改善する■モデル、プロンプト、評価セット、評価器などのバージョンを管理し、評価結果を再現・比較できる仕組みを整備する■LLMアプリケーションのトレース、エラー分析、実験管理、品質モニタリングを整備する■長時間実行されるAIエージェントについて、リトライ、冪等性、途中再開、人へのエスカレーションなどの信頼性を設計する■複数のAI機能で再利用できる評価標準、ツール、品質管理プロセスを整備する■開発したAI機能を、実際のプロダクトや顧客の業務フローへ組み込み、利用結果をもとに継続的に改善する【本ポジションの魅力】お客さまのバックオフィス業務を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような製品サービスの開発を行うことが可能です。また、ご自身がお持ちのAIに関する知見を活かして、新たな価値を創出するプロダクト開発に携わることができます。【使用技術・開発環境】クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks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】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。

【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。

【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【配属組織名】Digital Innovation R&D　デジタルインフライノベーションセンタ　データ＆ナレッジマネジメント研究部◆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）【配属組織ミッション】・社会やお客さまの本質的課題・価値をデータを通じて探索・特定し、デジタルを活用したイノベーションにより、当該課題の解決を図り、新たな価値を提供する。・データとテクノロジーを通じて、社会や人の暮らしがより豊かになる世界を実現する。【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）

【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【配属組織名】Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　社会インテリジェンス研究部【配属組織について】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。■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。【事業一例】①AIフレームワークの開発データサイエンティストの開発効率性、および分析コードのシステム化・運用時に必要な処理（デプロイ・監視・修正等）を可能とする製品です。製品URL:https://www.hitachi.co.jp/products/it/appsvdiv/service/justware/ai-apfw/index.htmlニュースリリース：https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/03/0323a.html②Lumada Data Science Labデータサイエンティストのトップ人財を結集して、事業部一体の組織です。我々もそこに所属しつつ、そこに所属するデータサイエンティスト・エンジニア等と連携して、彼らの生産性の最大化を実現します。https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/about/ai/ldsl/index.html

【募集背景】ミッションクリティカル業務を支えるAIエージェントを提供するためには、高い信頼性と高度なタスク解決能力を担保するAI技術が必要不可欠です。日立では、説明可能AI技術を活用した信頼性向上技術と、強化学習技術を応用してAIが自らタスク解決に必要な技能を獲得する自己改善型AI技術を研究開発しています。理論的/実践的な信頼できるAI技術を有する人財強化が急務のため募集いたします。【職務概要】画像・テキスト・表データを扱うAI/AIエージェントについて、AIの有用性、説明性、公平性、透明性、倫理などの幅広い観点からの信頼できるAI技術の研究開発を担当いただきながら、チームメンバー・後進の研究・技術開発指導を行っていただくことも期待します。いずれはチームを引っ張るリーダーとなっていただき、研究戦略立案や信頼できるAI技術を活用する新サービス・事業の構想なども担っていただく人財となることを期待します。・信頼できるAI/AIエージェント技術の研究開発、特許出願、研究レポート・論文執筆・事業部・顧客への技術プレゼン・提案、製品試作・実証実験等の提案・実施・信頼できるAI/AIエージェント技術の研究ファンド提案・研究チームのリード、後進の研究指導【配属組織名】研究開発グループ Digital Innovation R&D　先端AIイノベーションセンタ　メディアインティジェンス研究部■3～5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。■在宅勤務を主として、週に1回程度の出社頻度での業務実施が可能です。【配属組織について】同部署は、信頼できるAI技術およびその応用ソリューション技術の研究開発を通して、日立グループ全体の事業貢献することがミッションです。日立グループ内で利用されている、あるいは日立グループからお客様に製品提供されているAI関連ソリューションへ高い予測精度だけでなく、説明性、透明性、公平性など様々な性質を与える信頼できるAI技術の応用のほか、大規模言語モデルを活用したAIエージェントをミッションクリティカル業務に適用するための信頼性向上技術、およびこれを活用した新事業創生に関する研究開発を行っています。【携わる事業・ビジネス】日立グループが開発しているAI関連ソリューション事業全般に関わります【関連記事】■生成AIの本格的な業務活用に向け、「業務特化型LLM構築・運用サービス」を提供開始https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/08/0829a.html■日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/03/0326.html■根拠校正技術と単純化技術で、より信頼される説明可能なXAI(eXplainable AI)を作るhttps://rd.hitachi.co.jp/_ct/17686085【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】日立のAI関連製品・ソリューション向け研究開発に幅広く関われるポジションです。社会からの技術ニーズを事業部と議論しながら研究開発ロードマップを検討し、そのための最先端の技術開発をチーム一丸となって進めていける裁量の多い業務となります。日立グループの関連製品のみならず、グループ内での技術利活用にも貢献が期待されています。学位取得支援制度あり。部としても積極的な取得を推進しています。

当社が提供する各サービスの生産性向上ツールとして、AI・機械学習を活用した機能開発を担当していただきます。AWSのマネージドサービスやサーバーレスアーキテクチャを活用し、Pythonを用いた開発を行います。特に、以下の領域でのAI技術の活用を進めています。【仕事内容】■音声解析：音声データのテキスト化、自然言語処理を用いた解析（例：AWS Transcribe、Whisper など）■OCR（光学文字認識）：紙やPDFなどのドキュメントデータをデジタル化し、業務プロセスを効率化（例：AWS Textract、Tesseract 、GoogleGemini など）■生成AI：業務支援のための大規模言語モデル（LLM）の活用、プロンプト設計やファインチューニング（例：Amazon Bedrock、OpenAI API など）■データパイプライン構築：AIモデルの学習データ収集・前処理・モデルデプロイの自動化（例：AWS SageMaker、Kinesis、Lambda など）■AI推論APIの開発：各種AIモデルのAPI化・運用（FastAPI、Flask などを活用）■パフォーマンス改善・精度向上：AIモデルの最適化、推論速度向上、モデル選定AWSを活用したクラウドネイティブなAI開発に興味があり、技術的な課題解決を楽しめる方を募集しています。

【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。