その他エンジニアの年収1000万円以上の転職・求人情報(2ページ目)

【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】DX Solution事業本部では、製造業・建設業・物流業など多様な産業においてロボティクスの導入・活用を推進しています。現実環境におけるロボットの活用は、物理的制約や安全性の課題から実機だけでの開発が困難であり、シミュレーションを活用した検証や学習が不可欠です。本ロールでは、ロボットのシミュレーション環境を構築・整備し、制御アルゴリズムやAIによる学習を効率的に進められる基盤を担います。さらに、シミュレーションと実機をシームレスにつなぐ「Sim-to-Real」技術を推進し、研究開発から実運用までを加速させます。これにより、プロジェクトごとの用途（自律移動、マニピュレーション、協働作業など）に合わせたロボットシステムを迅速に開発・展開し、産業現場における生産性向上や安全性確保を実現します。【業務内容】■ロボットのシミュレーション環境の構築とカスタマイズ■シミュレーション上での制御アルゴリズムやタスク遂行の実装・検証■シミュレーションを活用した強化学習・模倣学習などによるロボット制御の高度化■シミュレーションで得られた学習結果を実機ロボットへ適用し、実環境での動作検証・改善【本ポジションの特徴】■各業界を代表するような企業様から、様々な開発プロジェクトをお任せいただける環境のため、挑戦的な経験を積むことができる。■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、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。■技術力が高いだけではなく志も高いメンバーが揃っているため、やりがいが大きい。全員が大きな目標に向き合っている環境だからこそ、常に高いパフォーマンスを発揮できる組織になっている。

【職務内容】LLM/SLM/VLMといった最先端の生成AI技術の事業化に向けた研究開発の実施。同チームは主にオンプレミスでも活用可能な小型・軽量モデル（パラメータ数30B以下程度、同社の大規模言語モデルやその他オープンなモデル）の事業活用に必要な研究開発業務を実施しています。具体的には以下の業務に対して技術検証、社内外への説明、一部マネジメント業務を実施いただきます。1. 生成AIのファインチューニングとその評価　LLM/SLM/VLMに対するファインチューニング手法の検証計画立案、およびその効果測定の実施2. PoCによる技術のビジネス性検証　SLM/VLMの事業検証に向けた顧客とのPoCの計画立案、目標検討、PM業務3. 同社研究所との連携4. 海外グループ企業との共同R&D、グローバル技術サポート体制の構築・運営【アピールポイント（職務の魅力）】・技術力の高いメンバが多く所属しており、常に最新情報をキャッチアップする姿勢をもっています。また、相互に高めあう風土、フラットな文化でもあり、活発に技術議論を行っています。・チームメンバは9名、組織として約150名の幅広い先進技術の研究開発を実施している仲間たちがいます。・リモートベースのハイブリッドな勤務形態を取っており、個々人の状況に応じた柔軟な働き方ができています。【組織情報】技術とビジネスの双方を正しく理解し、最先端の技術を現実のビジネス課題に変え成果を上げる。【採用背景】採用部署では生成AIに関する研究開発を実施している。同チームの所掌は同社研究所との専門的なディスカッションから実際のビジネスニーズのヒアリング、技術検証の計画立案と実行、顧客とのビジネス目標をベースとしたPoCの実施、海外R&Dチームとの連携、海外顧客対応など技術的に深いレベルでの理解を必要とする業務から、ビジネス目線での提案、顧客対応、ビジネスレベルでの英語を利用した海外対応など複数のスキルセットを必要とするチームである。それぞれ1項目から２項目程度で高い専門性のある人材を求めているが、社内からのアサインが厳しい状況にある。また、ライフイベントにより既存人員の欠員が出たため、早急に該当する人材を獲得したい。以下、２つの項目のいずれか、またはその両方に該当する人材を求めています。・グローバルでのR&Dを経験、または志望する方・生成AI関連領域において、生成AIモデルの構造やファインチューニングなどに対して見識または経験がある方同チームの取り組みは同社の生成AI戦略おいて、中核に位置する取り組みであり幹部期待が高く、活躍できればご本人のキャリアアップにつながる貴重な機会です。【想定役職】課長代理主任【歓迎要件】■RAGを用いた生成AIアプリケーションの実装経験■AWS、Azureなどのインフラ管理経験■当該分野での特許出願、論文投稿経験■テクニカルイシューの解決経験やユーザーサポートの経験■海外との英語でのビジネス経験【求める人物像】・新しいこと、チャレンジングな取り組みに対しても前向きに推進できる方・メンバや関係者とコミュニケーション、ネゴシエーションをいとわない方・技術の本質を理解して、技術を事業・社会実装につなげることに強い意志がある方

【お任せする業務】先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化（脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI）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、ROS、FPGA、ＡＩチップ（Loihi等）、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】経済発展と社会課題の解決によるひと中心の未来社会の実現を目指し、AI技術だけではなく超省電力、高速信号処理、Neuromorphic Sensingを絡めた基盤技術の研究開発を志す、強い情熱を持つ人材を募集します。【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】●仕事の魅力人間の脳を忠実に模擬する「脳型AI（スパイキングNN）」で従来困難とされた多層化に取り組み、一般的な深層NNと遜色のない80層以上でのモデル学習に成功、国内シンポジウムMIRUで優秀賞を受賞しました。さらに脳型AIモデル（SNN）をハードウェアに実装し、世界初のリアルタイム人検出に成功、動作電力も20mW以下で世界最小を達しています。●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）・トヨタ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

【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

【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。

BEVにおける、最適なエネマネ・熱マネシステム開発とＯＥＭ提案に向けたシミュレーション技術の構築■新製品に対する物理モデルの開発■AI技術(含 機械学習、最適化）やBIGデータを用いたモデルの高精度化■同社海外拠点とのモデルベース開発の加速活動■お客様(OEM)とのモデルベース開発【募集背景】今、自動車業界では車両開発期間の短縮化が加速しており、その手段の1つに開発のDx化が重要になってます。その中で、我々サプライヤはお客様（OEM）に対し、製品開発プロセス全体のデジタル化で開発スピードに貢献すると共に、新しいデジタル開発プロセスを提案し、日本の自動車産業全体の競争力強化にも貢献していくために、一緒に取り組む仲間を募集しています。■技術系としての採用となります。

【業務内容】 自動運転/ドライバ支援向けセンサフュージョンの研究開発・市場/システムの動向や競合の製品＆技術分析・センサフュージョンによる周辺認識、センサフュージョンによヒト状態推定の企画＆仕様検討・センサフュージョンの研究開発の推進【募集背景】 自動運転/高度運転支援では、カメラ、ミリ波、LiDAR、GNSS、IMU、車輪速センサなどのセンサと地図をフュージョンし、道路情報を正しく把握して安全な走行や事故回避をしています。また、ドライバー状態を正しく把握し、適切な安全へのサポートすることも重要であり、顔表情、操舵角などの車両情報、生体センサをフィージョンし、ドライバの状態を推定し、適切なフィードバックを与えることで事故ゼロを推進しています。※技術系としての採用となります。※同社の社員として某社に出向いただきます。

＜分類：SE＞■内容UXデザインビジネスサービス創出プロダクト/サービスビジネスのグロースマネジメント若手デザイナー育成■対象(1) BtoB/BtoCサービス (例: EC等)(2) 社内システム (社員エンゲージメント、基幹システムなど)【ポジションの魅力・特徴】・現在は同社での少数精鋭部隊。そのため活躍の場は多い、またスタートアップと　同じようなチーム成長を経験できる。・様々な業界の有名な企業、例えば、製造業、小売業界、金融業界、　プラットフォーマーなどの社外向けのサービス開発、あるいは　社員の体験向上のためにUX設計ことなど、フィールドの種類が多い。・デザインだけでなく、プロダクトやサービス開発も同一チームで　アジャイル開発している。多くの経験を積める場である。　・Business/Technology/Design の知識と経験を積んだキャリアを歩める。　【組織メンバー構成】システム研究開発センター　サービスデザイン研究部：直営21名【将来のキャリアパス】・デザインだけでなく、プロダクトやサービス開発も同一チームで　アジャイル開発している。多くの経験を積める場である。　・Business/Technology/Design の知識と経験を積んだキャリアを歩める。　★魅力■IT構築から導入後支援まで幅広い領域をカバー上記の部門の組織のように革新的生産性向上、既存ビジネス変革、新規事業創出、組織変革と総合的に顧客に価値提供が可能です。絵に描いた餅に終わらず顧客のDX支援を最後まで見届けることが可能です。■技術の同社として10万人を超える同グループの社員データ・製鉄所のアセットを用いたPoC/実証実験ができ、技術に尖った各部署（例：DXICデータ活用、アーキ、サービスデザイン、シス研）と融合したサービス提供できるのは同社ならではの強みになります。■業界トップクラスの給与形態と福利厚生同社の平均年収は844.9万円。かつ独自のキャリア支援体制と下記福利厚生の下、長期的な就業・活躍ができる社員ファーストの文化が根付いております。

＜分類：SE＞■内容スクラッチ開発によるアジャイルスクラム開発案件のスクラムメンバのリード。アジャイルエンジニア育成。■対象(1) BtoB/BtoC プラットフォームサービス (例: ECやMaaS等)(2) 社内システム (社員エンゲージメント、基幹システムなど)【ポジションの魅力・特徴】・現在は同社での少数精鋭部隊。そのため活躍の場は多い、またスタートアップと　同じようなチーム成長を経験できる。・様々な業界の有名な企業、例えば、製造業、小売業界、金融業界、　プラットフォーマーなどの社外向けのサービス開発、あるいは　社員の体験向上のためにUX設計ことなど、フィールドの種類が多い。・プロダクトやサービス開発も同一チームでアジャイル開発している。　多くの経験を積める場である。　・Business/Technology/Design の知識と経験を積んだキャリアを歩める。　【組織メンバー構成】システム研究開発センター　サービスデザイン研究部：直営21名【将来のキャリアパス】・プロダクトやサービス開発も同一チームでアジャイル開発している。　多くの経験を積める場である。　・Business/Technology/Design の知識と経験を積んだキャリアを歩める。　【歓迎要件】■自分の領域にとらわれず、チーム全体の領域に対して当事者意識を持って関われる■顧客以上に当事者意識を持って、課題に対して前のめりに取り組める方■仮説検証の重要性を理解し、不確実性に正面から立ち向かえる★魅力■IT構築から導入後支援まで幅広い領域をカバー上記の部門の組織のように革新的生産性向上、既存ビジネス変革、新規事業創出、組織変革と総合的に顧客に価値提供が可能です。絵に描いた餅に終わらず顧客のDX支援を最後まで見届けることが可能です。■技術の同社として10万人を超える同グループの社員データ・製鉄所のアセットを用いたPoC/実証実験ができ、技術に尖った各部署（例：DXICデータ活用、アーキ、サービスデザイン、シス研）と融合したサービス提供できるのは同社ならではの強みになります。■業界トップクラスの給与形態と福利厚生同社の平均年収は844.9万円。かつ独自のキャリア支援体制と下記福利厚生の下、長期的な就業・活躍ができる社員ファーストの文化が根付いております。

【分類：SE】パブリッククラウド利用/クラウドネイティブを前提とした環境におけるシステムアーキテクチャに関する研究開発およびその成果の事業適用。例えば、マイクロサービスアーキテクチャなどの企業情報システムのコンポーネント化に関する手法の実現、新規システムの開発および既存システムの移行におけるマイクロサービス・クラウドネイティブの活用について、アーキテクチャの観点から研究を推進など。【ポジションの魅力・特徴】・アーキテクトとして企業のDX推進をリードできる・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる・最新の技術を幅広く身に付けることができる（キャリアパスの項目を参照）・アジリティと信頼性の担保を通して高品質なDX向けシステムを実現できる・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる【組織メンバー構成】■組織メンバー構成直営社員8名（うち、マネージャー4名）40歳以上1名、31歳-39歳4名、30歳未満3名■組織内の雰囲気・フラットで風通しがよく、気軽に相談、ディスカッションできる雰囲気です。・社内外の勉強会や研修、技術カンファレンスに自ら手を挙げて参加でき、技術力を高められる環境です。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工なスキル・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見■キャリアパスの例・クラウドネイティブ、マイクロサービス関連の研究を先導する研究員・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる事業部門のアーキテクト★魅力■IT構築から導入後支援まで幅広い領域をカバー上記の部門の組織のように革新的生産性向上、既存ビジネス変革、新規事業創出、組織変革と総合的に顧客に価値提供が可能です。絵に描いた餅に終わらず顧客のDX支援を最後まで見届けることが可能です。■技術の同社として10万人を超える同グループの社員データ・製鉄所のアセットを用いたPoC/実証実験ができ、技術に尖った各部署（例：DXICデータ活用、アーキ、サービスデザイン、シス研）と融合したサービス提供できるのは同社ならではの強みになります。■業界トップクラスの給与形態と福利厚生同社の平均年収は844.9万円。かつ独自のキャリア支援体制と下記福利厚生の下、長期的な就業・活躍ができる社員ファーストの文化が根付いております。

【分類：SE】【業務内容】パブリッククラウド利用/クラウドネイティブを前提とした企業情報システムのセキュリティ実現手法の確立に関する研究開発およびその成果の事業適用。例えば、ゼロトラストセキュリティやDevSecOpsの考え方に基づきアジリティを損なわないセキュリティの実現、AI活用におけるセキュリティ担保手法の確立など。【ポジションの魅力・特徴】・APから基盤まで幅広くセキュリティに関する知見を獲得できる・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見を獲得できる・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工な知見を獲得できる・日々増加するセキュリティリスクから自社や顧客を技術で守ることができる・アジリティと信頼性の担保を通して高品質なDX向けシステムを実現できる・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる【組織メンバー構成】■組織メンバー構成直営社員8名（うち、マネージャー4名）40歳以上1名、31歳-39歳4名、30歳未満3名■組織内の雰囲気・フラットで風通しがよく、気軽に相談、ディスカッションできる雰囲気です。・社内外の勉強会や研修、技術カンファレンスに自ら手を挙げて参加でき、技術力を高められる環境です。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・APから基盤までの幅広いセキュリティに関するスキル・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工なスキル・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見■キャリアパスの例・セキュリティやクラウドネイティブの研究を先導する研究員・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる事業部門のアーキテクト・AP開発を支援し、システムの信頼性を担保できる事業部門のSRE・基盤運用担当者★魅力■IT構築から導入後支援まで幅広い領域をカバー上記の部門の組織のように革新的生産性向上、既存ビジネス変革、新規事業創出、組織変革と総合的に顧客に価値提供が可能です。絵に描いた餅に終わらず顧客のDX支援を最後まで見届けることが可能です。■技術の同社として10万人を超える同グループの社員データ・製鉄所のアセットを用いたPoC/実証実験ができ、技術に尖った各部署（例：DXICデータ活用、アーキ、サービスデザイン、シス研）と融合したサービス提供できるのは同社ならではの強みになります。■業界トップクラスの給与形態と福利厚生同社の平均年収は844.9万円。かつ独自のキャリア支援体制と下記福利厚生の下、長期的な就業・活躍ができる社員ファーストの文化が根付いております。

【分類：SE】・パブリッククラウドおよびクラウドネイティブ関連技術に関する研究開発およびその成果の事業適用・アプリケーションエンジニアリングの観点を起点に、従来のアプリとインフラの全領域を幅広くカバーし、サービスメッシュ等の中間領域やレジリエンシ（回復性）などの非機能特性の技術担保を推進【ポジションの魅力・特徴】・アプリケーションのエンジニアリング力を付けることできる・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工な知見を獲得できる・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見を獲得できる・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる【組織メンバー構成】■組織メンバー構成直営社員8名（うち、マネージャー4名）40歳以上1名、31歳-39歳4名、30歳未満3名■組織内の雰囲気・フラットで風通しがよく、気軽に相談、ディスカッションできる雰囲気です。・社内外の勉強会や研修、技術カンファレンスに自ら手を挙げて参加でき、技術力を高められる環境です。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・新技術を活用したアプリケーションのエンジニアリング力・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる多能工なスキル・パブリッククラウド、コンテナ、kubernetesの実践的な知見■キャリアパスの例・クラウドネイティブ、マイクロサービス関連の研究を先導する研究員・マイクロサービスを活用し、基盤や運用を考慮できる事業部門の開発者・APと基盤、開発と運用を広くカバーできる事業部門のアーキテクト

【分類：SE】・パブリッククラウドおよびクラウドネイティブ関連技術に関する研究開発および現場への成果適用・インフラエンジニアリングの観点を起点に、従来のアプリとインフラの全領域を幅広くカバーし、サービスメッシュ等の中間領域やレジリエンシ（回復性）などの非機能特性の技術担保を推進・クラウドネイティブ技術者の育成コンテンツの作成、展開【ポジションの魅力・特徴】■最先端のシステム開発技術を身につけられるクラウドネイティブ技術はマイクロサービス、コンテナ基盤、CI/CD、可観測性、セキュリティ、SRE/DevOpsなどの用語に代表されるように、業界最先端の技術を扱います。そのためエンジニアとして高付加価値なスキルが身につけられます。研究員という立場から、いままでにないモノづくり、仕組みづくりを自身の裁量で実行することができます。■チャレンジングな案件経験ができる扱う技術の先進性から前例がない事例やDX案件などの非常にチャレンジングな案件が経験できる機会が多いです。お客様内の変革に携わる機会も多いです。【組織メンバー構成】■組織メンバー構成直営社員8名（うち、マネージャー3名）40歳以上1名、31歳-39歳4名、30歳未満3名■組織内の雰囲気フラットで風通しがよく、コミュニケーションが活発。技術好きが多い。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・クラウドネイティブ技術やマイクロサービスに関連する最新技術（コンテナ基盤、CI/CD、可観測性、セキュリティ、SRE/DevOpsなど）■キャリアパスの例・クラウドネイティブ技術のスペシャリスト（研究員）・クラウドネイティブ案件のアーキテクト

【分類：SE】開発・運用プロセスへの生成AI適用やDevOps関連の新技術・新サービスの評価・検証の研究、および開発者向けソリューションの開発【ポジションの魅力・特徴】■生成AI等の先端技術の活用方法を身に付けられる生成AIの活用による開発・運用業務の効率化は急激な進化を遂げています。それらの調査や技術検証により知見を修得するとともに、エンタープライズ領域での実証検証や適用を実施することにより、現場での活用スキルが身に付けられます。■DevOpsを理論と実践の双方から深く理解できるツールなどの技術面だけでなく、組織や文化の観点からもDevOpsの理解を深め、開発の現場で実践できるようになることを目指していただきます。【組織メンバー構成】■組織メンバ構成DevOpsチーム　直営社員 5名（うち、マネージャ4名）　40歳以上1名、31歳-39歳3名、30歳未満1名■組織内の雰囲気・社内外の様々な研修やセミナーに参加することができ、　新しい技術や情報に触れることができます。・上司部下や先輩後輩関係なくフラットに意見を言い合える組織です。【将来のキャリアパス】■身に付くスキル・デリバリフローを構成する開発・運用プロセスや開発生産性を向上させるための技術（ValueStreamMapping、継続的デリバリ等を含むDevOpsケイパビリティ）・生成AIを活用した開発・運用プロセスの設計・システムやサービス全体を俯瞰して設計できるアーキテクティング能力■キャリアパスの例・開発・運用プロセスとそれを支援する技術のスペシャリスト（研究員）・DevOps活用を事業部門でリードするアーキテクト

【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。

マーケティング領域を中心に、生成AI活用に全社をあげて取り組んできた実績、その中で得た成功と失敗からの学びをもとに、生成AIコンサルティングサービスに注力しています。AIの進化をポジティブに受け入れ、未来共創の一翼を担うユースケースの立案・実行に従事していただきます。最先端の技術を駆使し、クライアントのビジネスに革新をもたらす挑戦的なポジションです。【具体的には】■生成AIユースケースアイデアの発掘と評価■生成AI活用PoCの推進■生成AI活用本開発の推進■生成AI活用スキル開発【業務内容】以下のような業務について、上司の指示・レビューを受けながら実施していただきます。■クライアントの課題に対する仮説構築・検証■構築した仮説に基づく計画の実行に向けた各種スケジュール・タスクの設計、実行支援■生成AIのプロンプト作成やデータ整備■クライアント（役員層等）への各種報告資料、各種成果物の作成等

当社では、社内データを活用したAIモデルの設計・開発を行い、実際の製品への統合・運用を進めています。開発したAI機能を最大限に活かすため、データの前処理からモデル構築、評価、継続的改善までをエンドツーエンドで担当いただくことが可能です。また、開発チームや製品チームと連携しながら、実際にユーザーが利用するAI機能の要件定義・実装に関わる機会も豊富にあります。【職務内容】・社内データを活用したAIモデルの設計・開発・開発したAIモデルの製品への実装・統合・データ収集から前処理、モデル構築、評価までの一連のプロセス管理・製品利用状況のモニタリングとモデルの継続的改善・開発・製品チームや社外の関係各所との連携によるAI機能の要件定義と実装【魅力】主軸のソフトウェアテスト事業にて活用される自社ツールを開発しているR&D部門で今最も力を入れている開発に従事いただくことができます。実務未経験者も歓迎。AI技術を活用した製品開発に挑戦いただけるポジションです。【歓迎要件】・機械学習/深層学習アルゴリズムの実務での活用経験・SQL等を用いたデータ操作の知識・Docker等のコンテナ技術の知識・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure等）での開発経験・AIモデルを製品に組み込んだ経験、またはソフトウェア製品開発経験・CI/CDパイプラインの構築経験・ビジネス要件を理解し、技術的解決策に落とし込む能力【求める人物像】・データとAI技術を活用した製品開発に情熱を持つ方・AI分野に対する興味・キャッチアップ意欲が高く、長期的な成長が期待できる・エンドツーエンドで問題解決できる実装力と思考力を持つ方・ビジネス価値と技術的な実現可能性のバランスを考慮できる方・開発・製品チームと効果的にコミュニケーションできる方

■募集背景昨今、AI・ロボティクス技術の発展は目覚ましく、国家レベルでもその研究開発と社会実装が重要課題となっています。 当社はこれまでに、経済産業省による日本初の生成AIを支援するGENIAC（ジーニアック）への採択や、厚生労働省によるSIPの医療LLMへの参画など、日本国として重要プロジェクトの獲得に成功してきました。 これらの成果を受け、当社はより社会へのインパクトを拡大するため、国との連携を一層強化し、革新的なAI・ロボティクスプロジェクトの推進を加速させたいと考えています。そのための中核を担う人材として、「政策連携リード」を新たに募集します。■ミッション本ポジションの根幹的なミッションは、「最先端技術と社会実装の架け橋となり、国家戦略と企業戦略の融合を実現する」ことです。・ABEJAの技術力と国プロジェクトを結びつけることで、社会的インパクトの最大化を実現する技術革新と政策動向を常に把握し、会社にとって戦略的に重要な国プロジェクトを見極め、獲得する獲得したプロジェクトの成功を通じて、日本のAI・ロボティクス分野における競争力向上に貢献する・国プロジェクトを通じて得られた知見や技術を社内に還元し、全社的な技術・ビジネス両面での成長を促進する・官公庁や研究機関との強固なネットワークを構築し、継続的な協業基盤を確立するこれらミッションの達成により、ABEJAの事業成長と日本のテクノロジー発展の双方に貢献することが求められます。■業務内容会社の方向性と合致する国家プロジェクトの発掘・サーチ会社の技術力とビジョンを活かした国プロジェクトの提案活動のリード採択された国プロジェクトのデリバリーマネジメント最新技術動向の調査分析に基づく、国家戦略と会社戦略の整合性検討官公庁や研究機関との関係構築・維持 ■魅力本ポジションでは、国家レベルのプロジェクト推進を通じて、政策立案者との関係構築、大規模プロジェクトのマネジメント、先端技術の社会実装といった幅広いスキルと経験を積むことができます。特に以下の視点での稀有な経験を積むことができます。・国家戦略レベルの最先端テーマへの関与 ：国として投資すべきと判断された最重要テーマに直接携わることで、通常のビジネス環境では得難い知見と人脈を構築できます。・国内トップレベルの技術者との協働 ：自社でLLMを開発するなど、日本有数の技術力を持つメンバーと最先端プロジェクトに取り組むことで、専門知識を飛躍的に向上させる機会があります。・高難度技術の社会実装経験 ：当社は研究開発だけでなく社会実装に重きを置いているため、最先端技術のビジネス活用という極めて難易度の高い領域での実践経験を積むことができます。・将来的には、蓄積した経験と能力を活かし、経営企画やあるいは技術戦略の立案者として活躍することも可能です。

【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。

■募集概要クライアント企業のビジネスモデルにデータ×AIで変革をもたらすことを目的として、課題定義の部分から現場導入までデータを起点とした包括的な支援をもたらすAIコンサルタントを募集しています。新規リードの開拓から、顧客のビジネス課題を徹底的にヒアリングし、AI・機械学習・データ分析を活用した解決アプローチを考え、ソリューションの企画、提案、推進、デリバリーまで幅広い業務を担うポジションです。課題やニーズに応じたデータ・タスクを扱うため、分野を超えた多様なプロジェクトに携われる事もこのポジションの魅力です。また、ベンチャー企業ならではのスピード感と自由度があり、やりたいことを任せてもらえる風土もAVILENの良さです。大手企業のDX化躍進を支えるAIコンサルタントおよびデータサイエンティストとともに、クライアントの成長を支える最高のパートナーを目指したい方、是非お待ちしております！■業務内容・AIやデータ分析に関わる領域でのヒアリングからソリューションの提案を実施する営業活動・インバウンドリード拡大を目指したマーケティング、ブランディングを目的としたウェビナーの実施、コンテンツ作成・アウトバウンドリード獲得を目指した新規オファリング施策の実施・各デリバリープロジェクトの顧客コミュニケーション、PMサポート・課題策定やコンサルティング、要件定義に関するデリバリープロジェクトの実施・プロジェクト継続に係る提案、営業活動

■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。

当社では、社内データを活用したAIモデルの設計・開発を行い、実際の製品への統合・運用を進めています。開発したAI機能を最大限に活かすため、データの前処理からモデル構築、評価、継続的改善までをエンドツーエンドで担当いただくことが可能です。また、開発チームや製品チームと連携しながら、実際にユーザーが利用するAI機能の要件定義・実装に関わる機会も豊富にあります。【職務内容】・社内データを活用したAIモデルの設計・開発・開発したAIモデルの製品への実装・統合・データ収集から前処理、モデル構築、評価までの一連のプロセス管理・製品利用状況のモニタリングとモデルの継続的改善・開発・製品チームや社外の関係各所との連携によるAI機能の要件定義と実装【魅力】主軸のソフトウェアテスト事業にて活用される自社ツールを開発しているR&D部門で今最も力を入れている開発に従事いただくことができます。実務未経験者も歓迎。AI技術を活用した製品開発に挑戦いただけるポジションです。【歓迎要件】・機械学習/深層学習アルゴリズムの実務での活用経験・SQL等を用いたデータ操作の知識・Docker等のコンテナ技術の知識・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure等）での開発経験・AIモデルを製品に組み込んだ経験、またはソフトウェア製品開発経験・CI/CDパイプラインの構築経験・ビジネス要件を理解し、技術的解決策に落とし込む能力【求める人物像】・データとAI技術を活用した製品開発に情熱を持つ方・AI分野に対する興味・キャッチアップ意欲が高く、長期的な成長が期待できる・エンドツーエンドで問題解決できる実装力と思考力を持つ方・ビジネス価値と技術的な実現可能性のバランスを考慮できる方・開発・製品チームと効果的にコミュニケーションできる方

テクノロジー及びデータ・サイエンスを活用して世の中にまだない新たなビジネスや既存のビジネスの抜本的な変革を推進しています。チームメンバーの各専門分野で培ってきた研究開発経験及びビジネス経験と最新のデジタル技術を融合して、各産業の根幹に今までにない深い変革を起こすことをめざしています。また、クライアントが抱える様々な経営課題に対して、・データ活用した課題の可視化、・最適な業務処理に関する予測・最適化、・デジタル技術を組み合わせた業務の自動化、・新たなビジネスモデルの構築に関するデジタル戦略・計画の立案から　その実行・実現に至るまでトータルでサービスを提供しています。

【募集背景】オルタナティブデータを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで、企業のデータ利活用を支援する企業です。主な事業は機関投資家向けのデータ分析・レポーティング事業、そして日本銀行や内閣府にも参照されるマクロ指数の提供です。直近では、商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援する事業の立ち上げや、データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューション事業を立ち上げ、現在会社としてアクセルを踏み込んでいるフェーズとなっております。本ポジションでは新規事業「データ＆AIソリューション事業」において、証券会社や運用会社などのプレイヤーへのChatGPTの導入支援開発のほか、同社が提供するオルタナティブデータを用いた分析SaaSへのChatGPTの組み込みなど、単なる技術検証に留まらない開発もリードいただくことができます。【業務内容】LLMを用いたプロジェクト/プロダクトの企画・立案・開発を行っていただきます。・LLMに関連する技術動向や新技術の調査・研究・社内外の関連部署やパートナー企業との連携・協力・プロジェクト進捗管理、品質管理、スケジュール管理・LLMを用いたソリューションやプロダクトの企画・LLMに関連する開発の推進【本ポジションの魅力】・LLMの自社プロダクトへの組み込みが行える・証券会社や運用会社などの顧客と一緒にLLMの導入事例を作る経験・国内外問わず各分野のトップクラスのメンバーで構成された少数精鋭の組織のため、意思決定のスピードが早く、経営層との距離が近い・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

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。

「こんな仲間を探しています」モビリティ社会の複雑で大規模な最適化を量子やデータ駆動型の機械学習で加速させ、実社会の応用を一緒に実現していく仲間を募集しています。【募集背景】CASEに始まるこれからのモビリティ社会では、サイバー上に上がってくる大量のデータを新たな価値に変換するアルゴリズムが重要です。特により良い選択肢を積極的に獲得する最適化技術は、機械学習と共に重要なAI技術の一つとなります。我々AI研究部では、GPGPUを用いた擬似量子を開発し、実社会に活用できるところまで磨き上げてきました。一方で、生成AIをはじめとするデータ駆動型の技術は最適化にも新しい可能性を示唆しています。また量子コンピュータのハードウェアの開発が加速する中、中長期的な量子コンピュータによる加速の可能性もあります。今回の募集では、最近の機械学習の技術を大規模最適化に活用する方法を見出し、これまでとは異なる最適化技術を実用にまで一緒に作りあげる仲間を探しています。【職場紹介】多国籍なチームで議論し、世界初の技術を自ら創ろうという職場を目指しています。社外のアカデミアと積極的に交流し、自ら将来の次世代技術を提案して切り開いていくことを推奨します。【業務内容】GPGPUを始めとするサーバー級HPCを想定し、生成AI等のデータ駆動型の最新技術と最適化アルゴリズムを融合させて、次世代の最適化の可能性を探っていただきます。将来は、GPGPUを用いた擬似量子（量子インスパイア）や数理最適化のアルゴリズムとの連携、量子コンピュータを用いたさらなる加速も考えつつ、モビリティ社会の実最適化問題への応用までに繋げていただきたいと思います。具体的な業務としては、国内外アカデミアとの共創活動や、基礎原理に立ち返った議論を通して、有望なアルゴリズムの方針を選定し、工場や物流をはじめとするモビリティ社会で発揮するアルゴリズムを探求し、チームメンバと一緒になって提案していただきます。【歓迎要件】・CUDA C++を用いたGPGPUの実装経験、またはC/C++を用いたHPCでの計算実装経験・関連すると思われる共通言語としての「数理」を用いた学術論文発表や国内外研究会での発表経験・チームで実施する研究でリーダー的役割の経験とその研究成果、または自分だから達成できたと言える研究の寄与と強み★各種アカデミア領域でのポストドクター/特任研究員のご応募を歓迎いたします。■技術系としての採用となります。

■職務内容AI、IoT、データ解析といった先端技術を活用し、事業課題の解決や新規事業の創出を目指すポジションです。技術の調査や研究、PoCの実施、導入計画の立案から実装といったR&D分野を推進していただきます。たとえば、不動産マネジメント業務の効率化やホテル、サテライトオフィス事業等の顧客データ分析によるサービス向上など、幅広い分野に携わっていただきます。■具体的な業務（R＆D先端技術職）・AI、IoT、データ解析など最先端技術の調査・研究・PoC（概念実証）の企画・実施、プロトタイプ開発、効果検証・技術導入による事業変革・DXの推進、経営層へのレポーティング※担当業務は、経験・スキルを考慮して決定します。■業務内容の魅力・ITの知見を事業へ直接実装し、中心的な役割でDXをリード・事業担当と密に連携し、成果を実感しながら働ける環境・技術の提供にとどまらず、実ビジネスにおける価値創出に挑戦・新規事業の創出においてゼロから携われる機会あり■社内制度・環境の魅力・20代でマネジャーとしてマネジメントを行う社員がいる等、若くから責任のあるポジションを経験できる・中途入社者も多く、わからないことがあってもすぐに聞けるなど、チームで受け入れをサポートする体制・DX推進の重要性を経営層がしっかりと理解し、デジタル推進に積極的な、やりがいを持って働ける環境（デジタル社員92名、男女比率約6：4）

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

LLMを用いた新規事業SaaSの機械学習エンジニアとして、機械学習を用いたプロダクト改善企画の立案、検証、実行をリードいただきます。施策の実行においては、社内のプロダクトエンジニアやPdM、リサーチャーとも連携が多いポジションです【具体的な業務内容】■自然言語処理や画像処理を用いた、HTML/PDF/パワーポイント等の多種ドキュメントを構造化するシステムの精度向上■ViT系モデルやVLMの学習データセット構築、学習と評価■クエリ拡張、Chunking, Reranking, 回答生成のアルゴリズム検証と実装【ポジションの魅力】■汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライできる。■LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験できる。【現状の課題】2024年に新規事業を立ち上げ、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが複数立ち上がり、プロジェクトの成功に向けチームで奮闘しておりますが、現在も複数の課題に向き合っております。■ドキュメント解析エンジンの精度向上や機能拡充をしていくリサーチと開発のリソース不足■RAG検証サービス(自社SaaS)の機能を拡充していくリサーチと開発のリソース不足【チーム構成】PaaSユニット事業責任者（CEO）1名プロダクトマネージャー 1名【開発環境】開発言語：TypeScript、Vue.js、Node.js、Pythonコンテナ：DockerIaC：Terraformクラウド：AWS, Azure

世界有数の金融グループであるMUFG（S&Pグローバル,2020年4月）は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま（MUFGレポート,2024年）のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。【募集背景】昨今の生成AI技術の発展に伴い、MUFGにおいても生成AIを用いたアプリケーション開発の需要が急速に高まっていることから、MUITではAI・ML技術を用いたアプリケーションの開発および保守を所掌として組織・ユーザの課題を解決するチームを立ち上げました。本募集は、このチームでAI・ML技術を用いたシステム開発を上流から下流まで一貫して担えるアプリケーションエンジニアおよびアプリケーションアーキテクトを募集します。【具体的な業務内容】■同社で開発している主にAI・MLを用いたアプリケーションの開発（要件定義～リリースまでの全工程）と保守■技術負債の解消、新しいアーキテクチャの検討、あるべきアーキテクチャの策定■チームビルディングとプロジェクト管理■新しい技術の標準化、製品選定および評価【案件事例】2025年度以降、AI領域で数多くの開発案件が予定されている。アプリケーションエンジニアとして特定の案件に参画いただき、アプリ開発保守およびプロジェクト管理を実施頂きます。以下は開発案件の例です。■行内チャットアプリ開発三菱UFJ銀行向けのChatGPTライクな行内チャットアプリの開発、次期アプリのグランドデザイン策定、Graph-RAGなど最先端技術の提案やプロトタイピング■Visual Studio Code 拡張機能VSCodeのプラグインとして生成AIを用いたテストコード自動作成機能を開発、社内での普及促進やOSS化の推進【同ポジションの魅力】■ミッションクリティカルかつ高いレベルのセキュリティが求められる金融システムにおいて、最先端のAIテクノロジーを用いたアプリケーションの設計・実装スキルの習得が見込めます。■同社での利用事例を踏まえたクラウド事業者や製品ベンダ等への改善提案を通じて業界全体のレベルアップに貢献、第一人者とのディスカッションを通じた高度な知識の習得の取得も見込めます。■数人～十数人からなるチームのリーダーとして案件や施策をリードするリーダーシップやチームマネジメント力といったヒューマンスキルが上がります。【想定キャリアパス】■ITスペシャリスト：アプリケーション、プラットフォーム、ネットワーク、データベース、サイバーセキュリティなど、特定の専門技術領域に特化したスペシャリストとして、専門技術領域に関する広く深い知見と技術力を活かし開発をリードする■シニアシステムエンジニア：システムの専門家としてシステム開発をリードする■ITアーキテクト：日本最大の金融機関である三菱UFJ銀行・及びMUFGのビジョン、ビジネス戦略を念頭にITアーキテクチャの検討とシステム構築を担う■テクニカルリード：先端技術領域（例：AI、ブロックチェーン、ビッグデータ、AR/VRなど）に対する調査等を行い、技術内容を研究・分析、その結果を踏まえ、ビジネスへの適用検討やシステムソリューションの構築する【参考URL】■ＭＵＦＧ版「ChatGPT」の開発秘話　DX化を加速させる新たなオープンイノベーションhttps://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0112/index.html■OpenAI 社との生成 AI を用いた金融業務の高度化・効率化の取り組み開始についてhttps://www.mufg.jp/dam/pressrelease/2024/pdf/news-20241015-001_ja.pdf■「MUIT Youtube（Youtubeチャンネル）」もぜひご覧ください！https://www.youtube.com/@muityoutube836

※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】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。

【募集背景・魅力】社会資本インフラは高度経済成長期やバブル期の社会の夢や希望の実現、そして、効率化に寄与してきました。ところが、それ以降、社会資本インフラの形は変わらず、私達は成長しない経済を経験してきました。近年、社会資本インフラの主戦場となる屋外空間においてもデジタル化が進み、その活用により従来とは異なる屋外空間の使い方が見えつつあります。デジタルツインと呼ばれる実空間とデジタル空間の融合もその一つの形態です。私達は、様々なアプローチで「屋外空間のデジタル化」を実現し、21世紀の社会資本空間づくり／社会資本インフラ整備をリードし、「現場」をアンバンドル化し、もっと人々の日常生活に溶け込んだ社会システムサービスを提供するのです。このワクワクする新しい世界を一緒に創っていきませんか。【業務内容】屋外空間である「現場」において、センサー、Lidar、画像（人工衛星画像含む）、IMUを活用し、公共インフラが関わる長大巨大空間のデジタル化を実現するため、AI解析等に繋げるネットワーク、データベース、計算処理関連を含めたデジタル技術研究を進める。〈研究事例〉・地域活動のデジタル化による社会システムの効率化に関する研究（キャンパスMaaS）・屋外空間における正しいデータ取得に基づく正しいAI解析の実現に関する研究（DamLook）・社会資本空間におけるデジタル化アプリケーションの研究（digiriva，TRAVIC等）

【職務内容】以下の技術開発の業務を担当していただきます。・映像/画像/ドキュメントに関するAI技術の開発（ディープラーニング技術、強化学習技術、データマイニングなど）・映像/画像データを制御する高画質化技術、及び画質定量化技術の開発・イメージング・メディカル製品向け3D技術の開発【募集背景】デジタルカメラ、ネットワークカメラ、産業機器等、キヤノンの今後の製品群にとってAI・映像認識技術はなくてはならないものになってきています。ディープラーニング、強化学習をはじめとする各種先端アルゴリズム開発とデータ開発、ならびにその応用技術開発をこれらのドメインにおいて進め、製品に新たな付加価値を与えていきます。また、AI技術と画像処理技術の融合による要素技術開発を進めており、高度な技術を有する人材を求めています。【魅力ポイント】デジタルカメラ、ネットワークカメラ、産業機器等、キヤノンの今後の製品群にとってAI・映像認識技術はなくてはならないものになってきています。ディープラーニング、強化学習をはじめとする各種先端アルゴリズム開発とデータ開発、ならびにその応用技術開発をこれらのドメインにおいて進め、製品に新たな付加価値を与えることができます。また、AI技術と画像処理技術の融合による要素技術開発を進めており、高度な技術を有する方は力が発揮できるかと思います。キヤノンの製品やサービスの要となるAI・画像処理技術の開発で、製品開発を支えるだけでなく、学会動向などに基づく新たな技術を事業部に提案することにより、製品開発をリードしていくことが可能です。また、4つの事業領域（プリンティング、メディカル、イメージング、インダストリアル）向けのＡＩ・画像処理技術開発を行っているため、特定の事業ドメインで培った技術・スキルを、別の事業ドメインに展開すること展開することで、個人のスキル・経験の幅を広げることも可能です。特にメディカル事業はキヤノンとしても成？の余地が大きいため、製品の魅力を高める差別化技術を開発することにより、キヤノンの成？に貢献することが可能です。

【ポジション概要】LLM-CoE（生成AI・LLMのセンターオブエクセレンス）として、某グループの生成AI利活用を攻めと守りの両面から支援します。生成AIに関する技術やソリューションの調査および評価、活用促進に向けた施策の企画や人材育成、その他生成AIの利活用に向けたITインフラ環境の整備等に従事いただきます。【業務内容例】・生成AIを活用したシステム開発高度化（例：レガシーマイグレーション、コード生成、テスト自動化、運用高度化）に向けたPoC企画の立案および推進・某グループにおける生成AI関連のアーキテクチャ／インフラの標準化推進・生成AI活用に関する相談・助言対応・PoC（概念実証）支援や推進・安全に利用するためのガバナンスの整備・維持活動・勉強会の企画・開催【求める人物像】・日々進化する生成AIに関する新しい技術やアーキテクチャを探求し、実際の業務への適用に向け、前向きに取り組める方・多様なシステム領域やそれに伴う関係者と、ニーズ・課題をヒアリングしながら課題解決を進められる方【当部のやりがい】・生成AIという最先端の領域で、技術調査、企画提案、ITインフラ整備、PoC推進まで、一気通貫の経験を積むことができます。・某グループという大規模なフィールドで、多様なシステムやステークホルダーと関わり、幅広い知識やスキルの向上および社内・グループ内の人脈構築が可能です。・多様なベンダーとの日常的な情報交換やカンファレンスの参加など最新技術をキャッチアップできる環境です。・自身が得た知識やスキルを人材育成につなげることができ、全社や某グループへの影響力を実感できます。

■概要AVILENでは「データとアルゴリズムで、人類を豊かにする」ため、先進的なAI技術を用いたシステム開発を行っています。創業6年で、日本のトップ企業を中心に、多数のプロジェクトを成功に導いてきました。当社は現在、技術面での更なる飛躍を目指し、新たなシステムエンジニアリングチームの立ち上げを計画しています。DXとAIを核としたプロジェクトにおいて、高い技術力と革新的なアイデアで、お客様のビジネスを変革する役割を担っていただきます。配属されるチームは、デジタル技術の最前線に立ち、クライアントのビジネスを変革することを使命としています。チームメンバーは各自の専門性を生かし、協力し合いながら、日々技術の向上を図っています。社内外の様々な部門と連携し、当社の技術とサービスが「最新のテクノロジーを、多くの人」へ届くよう努めています。■業務内容・AI技術と融合したシステムの開発と運用・データサイエンティストや営業チームと連携しプロジェクトを遂行していただきます・シニアシステムエンジニアとともにフルスタックなエンジニアリングの実施していただきます・フロントからバックエンド、クラウド、AIの理解に基づいた最適なソリューションの提供・ローコード開発を要求されるプロジェクトにおけるシステム設計および開発【魅力】■ ビルドアップ型パッケージを持ち合わせていること「最新のテクノロジーを多くの人へ」をビジョンに掲げ AIシステムのコンサルティングのみならず、企業がDX・AI活用するにあたりボトルネックになっているAIビジネス研修・AI/DX組織開発ロードマップなどのAI人材育成サービスも提供しています。AVILENの場合はカスタマイズ型パッケージ、パッケージ型ソフトウェア両者持ち合わせておりますので、AI活用とAI人材育成を合わせた面白いPJに携わることができる環境です。■ 安定した事業成長・日本郵政グループ様をはじめとしたリーディングカンパニーを中心に取引実績660社以上・創業以来、毎期増収増益。2019年から2022年までの売上成長率は「450%超」■ 最高のメンバーkaggleメダリスト/未踏スーパークリエータ/学会やハッカソンでの受賞者/東大理科Ⅱ類最高点合格者/日本生物学オリンピック金賞など……様々な分野で優れたデータサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。■ 成長できる環境最高のメンバーと共に働き様々なプロジェクトに参加するのはもちろん、LT会や勉強会を定期開催し、最新技術や学び・経験の共有などを行っています。・勉強の為の本を購入し放題（会社貸与）・AVILENのAI研修受け放題／E資格、G検定の資格費用負担・社内wikiに技術やマインドなど様々なコンテンツ

◆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

1,000社超のメーカーから商材を仕入れ40,000店超の小売店へ流通する業界トップの同社で、数百億円投資中の物流自動化ロボットにおけるソフトウェア開発をご担当頂きます。5～10年後を見据え、世界初となる、画像認識を活用し、形状が全く異なる数万種類の商材を自動識別しピックするという物流ロボットによる革新技術を目指しています。【具体的には】物流センターの無人化に向けた商品の位置や姿勢を認識するシステムの設計、開発を担当いただきます。様々な形状、テクスチャ、柔軟性の数万種類の商品を安定して認識しピックするロボットの実現を目指します。■RGB画像や点群データを用いた様々な「物体の位置や姿勢認識アルゴリズムの研究・開発■CV分野の最先端技術の実装と実現場への応用■C++、CUDAを利用したリアルタイムシステムの設計・開発・評価【ミッション】業界トップ企業として社会インフラに近い役割を担う同社では、少子高齢化に伴う労働力不足の課題解決を見据え、物流センター内の自動化・効率化の実現を目指しております。最先端テクノロジーを駆使したロジスティクス・システムにより、生産・流通・店舗といったサプライチェーン全体のコスト効率化を実現するために開発の領域で活躍いただきます。【業務の特徴】次世代物流サービス市場へ後発参入し競合企業と争うのではなく「自社内」の物流革新が目的の為、協力 的な他部署と潤沢な資金を上手く活用し、安定就業が可能です。業界トップだからこそ、設定課題は、競合企業に左右されるのではなく、社会貢献になります。 日常的に利用するドラッグストアやコンビニ、スーパーなどの商品が将来的に人件費高騰によって値上がりするリスクに対して、物流の無人化・効率化を実現する、社会貢献度の非常に高い仕事です。顧客向けの仕事ではない為、外的要因(納期や顧客要求)に左右されず仕事の“質”に注力できます。【組織構成】研究開発部全体で40名弱、大阪と東京の2拠点で研究開発を行っています。【募集背景】全国にある物流センターを進化させていく必要がある中で、各センターで要件が異なるため最適設計のためエンジニアを募集いたします。

◆当社のロボットSI事業において、自律走行移動技術、AIセンサ、メカ、エレクトロニクスを掛け合わせて、ロボットの新機能に繋がる要素技術の研究開発をご担当いただきます。【募集背景と期待役割】貨幣処理機のパイオニアとして、認証識別の技術（偽装紙幣の発見）やメカトロ技術（紙幣の搬送）を培ってきました。これらの技術を活かして、ロボット関連事業を展開しています。現状は製造工程で使用されるロボットのSI事業を行っていますが、飲食店や小売店等で活用されるサービスロボットの開発に取り組みたいと考えています。【本ポジションの魅力】■同社の中では新規事業にあたりますので、裁量をもって仕事を進めることができると共に、同社のロボット分野での第一人者として活躍できます。■リモートワークなど、柔軟な働き方も可能です。

【募集背景】創業以来「世界から飢餓と貧困を撲滅する」を理念に掲げる、国内外でトップクラスの売上高を有する外食企業です。15年で30 倍という大きな成長を実現してきましたが、現状に満足せず、世界の食をリードする存在「フード業世界一」を目指して成長を続けてまいります。現在、AI・IoT・セルフオーダー／セルフキャッシング等の技術革新やITによるデータ活用により、定型業務に加えて非定型労働においても省人化が進展しております。店舗、工場、物流、本部などの各工程において、積極的にDXへ取り組むことで業務の効率化・自動化を推進するべく、IT投資を積極的に行っております。【職務内容】自動化技術を駆使したスマート店舗開発を担うエンジニアとしてご活躍いただきます。■研究開発テーマ事例画像認識を用いた店舗/工場での品質管理、需要予測・自動発注、RFID自動在庫管理、作業スケジューラー、注文時のレコメンデーション等

事業内容・課題を各エンジニアや責任者と議論して理解し、「事業で収集した大規模データ活用（配信における予測・最適化）」や、「AIを活用したクリエイティブの制作支援、最適化」等を適切な機械学習タスク設計を行い、アルゴリズム開発を実施していただきます。【ミッション】事業内容・課題を各エンジニアや責任者と議論して理解し、機械学習アルゴリズムを用いて、ビジネス課題を解決することです。また、データサイエンティストとも連携し、収集されたデータの利用方法を検討、新しいモデルを試作をする事も求めます。【具体的な業務内容】■DSPのクリック確率予測やCV確率予測■ダイナミックリターゲティング広告での商品レコメンデーション■ウェブ行動履歴からのデモグラや興味・嗜好などのユーザプロファイル生成■クリエイティブ選択のためのアルゴリズム導入■検索連動型広告の自動生成（NLP）■広告クリエイティブの制作支援および自動生成■音声対話事業の信号処理、音声処理（ASR, VADなど）※プロダクトは約20程あり、各プロジェクトごとに使用している技術や領域が異なります。

各種ジェネレーティブAIやChatGPTを代表としたLLMの急速な進歩を受け、クライアント企業もこうしたAIのビジネス適用を急いでいます。その為電通デジタルでも当該領域の更なる強化の為にAI&データエンジニアの募集を行います。【業務内容】AIとクリエイティビティの力で顧客の新規事業開発や、既存コア事業の変革を具現化する事をメイン業務とし、最先端テクノロジーのビジネス実装も目指すエンジニア。■AIデータテクノロジーのビジネス適用検討■実証実験の設計から実装まで■最先端テクノロジーのリサーチ■PoCのための実装などに重きをおいたAI実装またはプロダクト開発（コーディング）■データ分析/AI・機械学習案件でのPoCや実装のプロジェクトマネジメント■2nd/3rdPartyデータやコンセントマネジメント等の戦略的データ活用支援■データエンジニアリング業務（加工処理/集計分/モデリング等）【案件例】不動産：CDP構築/データ活用方針策定＆実行計画策定支援（規模：6名、期間：1年）家電：データ活用方針コンセプト設計（規模：2名、期間：6カ月）医薬品：機械学習モデル構築と生成結果施策反映支援（規模：8名、期間：1年）官公庁：CDP設計のためのRFP策定支援（規模3名、期間4ヶ月）運輸：ChatGPT関連技術導入とインテグレートされたAI時代のマーケティングプロセス設計AI生成画像とNFT技術を組み合わせたインナーコミュニケーション設計と実装【今後のキャリア】データアナリスト→AIデータエンジニア（本ポジション）→グループマネージャー（マネジメント系キャリア）orプロフェッショナルグレード（プロフェッショナル系キャリア）実力次第ではありますが、該当ポジションで経験を積んでいきながら案件規模の大きいプロジェクトをリードしたり、グループマネージャーへとキャリアアップしていけるポジションです。※多様性に富んだ働き方のニーズに合わせ、柔軟で自由なキャリアパスが可能です。

AIによる人間らしく高度な音声対話の実現を目指して研究・開発を行っていただきます。【具体的な業務内容】■音声対話技術に関する研究開発■開発サイド・ビジネスサイドの責任者と議論をし、技術・モデルの提案・導入■産学連携先と連携しアカデミックの知見を取り入れながら、プロダクト開発や課題解決のための論文調査、読解、社会実装

広告主に提供するクリエイティブの価値を最大化するための施策に携わっていただきます。■効果予測モデルにおけるオフライン・オンライン指標の設計・改善■LLMや生成モデルを用いたクリエイティブ制作支援ツールの研究開発■画像、動画、テキスト、音声などのマルチモーダルなデータに対する新しい特徴量の設計・検証■クリエイターや多岐にわたるユーザーからのフィードバックを基にした問題の発見と解決方法の提案