データサイエンティスト・データ分析のネットワーク監視・管理のスキル・経験が活かせる転職・求人情報

【概要】人が移動する潜在的な目的は自分の知らない世界に・人に出会うことであり、それはすべての人が等しく持っている権利であると考えています。誰かが何かに挑戦したいと思っている時に課題がある場合、その課題に真正面から取り組むこと、具体的には人共生ロボット技術で課題を取り除き、人々の可能性を最大限にすることが我々の使命となります。人と触れ合う環境で物理的な支援を行うロボットを実現すべく、我々の部署ではロボットの研究・開発から試作・評価・実証までを行う仕事です。【詳細】人環境で活用できるロボットを提案するために、高知能化、高速化したうえで、安全性を確保するハードウェアを検討しており、小型化、軽量化した新機構、新素材をつかったハードウェアを試行錯誤することと、それをより巧みに、より人にやさしくする技術を研究・開発する仕事です。【職場イメージ・職場ミッション】◆職場イメージよろしければ、下記をご参照ください。未来に繋がる研究HPhttps://global.toyota/jp/mobility/frontier-research/トヨタイムズ【「Plan B」を進める、謎の自由開発集団に迫る！】https://toyotatimes.jp/series/beyondmobility/001.html【〝トヨタ〟がつまった新病院オープン！患者に寄り添う〝カイゼン〟の舞台裏に密着】https://www.youtube.com/watch?v=HfuM7r1Kcno&t=2s◆職場ミッション未来創生センターでは、モビリティのみにとどまらず、それらを取り巻く環境やロボット、サービス、社会システムなど、幅広い事業の出口を見据えた基盤研究を行っています。それらの活動を支援するためにレガシーな仕組みにとらわれないIT環境の導入に積極的にトライし、業務の効率化を進めます。【やりがい・PR】◆やりがい・未来創生センターは、様々な分野の研究開発だけなく、ロボットの製造も自部署で対応しています。また、独自の情報インフラ環境も保持しているため、システム開発だけでなく、ネットワーク管理、セキュリティ対策など様々な業務に携わることができ、幅広い知識やスキルを身につけることができます。・センター内に導入する情報インフラは比較的規模が小さいため、システム全体を見通せることが可能です。そのため自分の関わったことが、ダイレクトにわかるので、やりがいを感じることができます。・自動車の技術開発・製造を直接担当する事はありませんが、未来創生センターの研究成果を、開発・製造現場をはじめとするトヨタ関連事業へ応用し貢献することができます。◆PR未来創生センターは、トヨタ自動車社内での研究部署であり、モビリティカンパニーとしての未来の事業を担うシステムや要素技術の研究開発に取り組んでいます。新しい研究対象は、自動車を超えた多種多様なコラボレーションにより進められ、この境界領域には未知の数理研究の芽が存在しています．これまで情報・数理の分野においても国内外の大学・研究機関と連携し多方面の分野で学会・論文発表してきました。また、研究だけでなく、それらの技術を社内開発へ活用し、商品開発につなげると共に、その中で新たな課題発見をして、世の中に先んじた研究テーマにつなげる、という企業内研究ならではのサイクルを回すことができます。〈歓迎要件〉・ROS2経験・Python及びC++の豊富なプログラミング経験・ロボットマニピュレータを用いたアプリケーション開発・オープンソースプロジェクトへの貢献・英語でのコミュニケーション能力・Linux環境でのソフトウェア開発の経験

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

マルチ決済サービスを展開する同社にて、システムのDB関連処理解析、DBに関する基盤構築、技術支援対応、障害調査、及び新システム構成の計画立案をお任せします。上記業務に加え、DBのパフォーマンスチューニングやDBMS(サーバ)運用/監視におけるスキーム確立にも携わることが可能です。【ご入社お任せしたい業務/詳しい職務内容】■電子決済やサブシステムのデータベース設計、構築、運用管理　以下DBMSいずれかのメインDB担当として従事　　・MS SQL Server（2012－2019）　　・MySQL（8.0x）　　・OracleDB（12c以降）■新規案件や新規プロジェクトにおけるデータベース担当■アプリケーション担当やインフラ担当と協調しての業務遂行■データベース開発、構築、保守における外部ベンダーコントロール■データベースに関するトラブルシュート、対策、改善対応等【将来的なキャリアプラン】将来的に下記のようなマネジメント/スペシャリストになって頂きます。■ラインマネジメント：DBAを組織的にまとめ、部門計画の実現に向けて業務計画を立案し、人材を管理しながら計画の推進や実行に伴う意思決定を担う■プロジェクトマネジメント：DBA主体プロジェクトについて、計画された経営資源を使い、QCDのバランスを勘案しながら完遂させる■データベーススペシャリスト：データベースや周辺知識を豊富に保有し、また向上させながら、それら知識を活用し事業の発展や、人材の育成に貢献する【組織構成】部長(50代男性、本部長が兼務)、GM(40代男性)、プロパー8名(20~60代まで幅広く在籍)【レポートライン】社長-管掌役員-本部長-部長-GM【定年】60歳【働き方】想定法定外残業時間：20時間リモート割合：～50％【同社の魅力】■キャッシュレス決済の普及・社会的安定性国内で初めてキャッシュレス決済ゲートウェイ(ネットワーク/クラウド型の仕組み)を開発した企業でもあり、キャッシュレス業界内では必要不可欠な企業となります。厚生労働省が進める給与デジタル払いの開始など後押しをしており、Pay系の普及・拡大により今後も事業拡大が見込めます。■5～10時間の残業/子育てとの両立全社平均残業が10.7時間/月であり、男性育休の取得促進など個々のライフステージに合わせた就業が可能な環境です。各求人にて目安となる残業時間も定めており、繁忙期期間に伴う時間の多い/少ないあるものの長時間残業抑制に繋がっております。お子様がいる方についても事前相談でお子様の送り迎え時間への配慮など制度・環境ともにあるため仕事と私生活の両立が可能な企業です。【ご入社後の育成/キャッチアップについて】ご入社後はe-ラーニングや既存メンバーから業界や同社についてを習得をしていくイメージです。コーポレートとしての知見・経験を活かしながら、IT業界のバックグラウンドがない方でもご活躍頂ける環境です。【サービスについて】同社では従来の仕組みと異なるシンクライアント型の電子決済インフラを開発しており、現在は電子マネーだけではなくクレジットやプリペイドなど決済分野で、従来よりも低コストでご利用頂ける決済システムを中心に提供しています。業界でも最多のカードに対応している事、仮想化技術を用いる事、優れた拡張性高いセキュリティを可能としており、業界での大きな優位性を確立しております。https://www.tm-nets.com/service/thinclient/

【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。

現状の業務フローは、「複雑な業務プロセス」、「非効率な手作業」、「データの活用不足」、「業務の透明性不足」などの課題があり、根本的な見直しを行うことで業務の効率化を図るため、業務プロセスの可視化と改善をプロジェクトとして実施して頂きます。＜具体的には＞今後の中期的な取り組みとして、以下を段階的に進めていきます。・業務プロセス改善の準備段階として現状業務の可視化・事業戦略達成のために現状業務をどう変えるかを検討・変革のための活動の優先付けと実行・継続的な業務プロセスの監視と改善→将来的には業務プロセスを統制するプロセスオフィスの設置を検討しております。＜期待する役割・ミッション＞・コンサルを活用しながら、現状プロセスの可視化から、改善策の実施まで主体となってプロジェクトを進める役割を期待します。・改善後は継続的に業務プロセスを統制するプロセスオフィスの役割も期待します。＜組織構成＞2024年度の組織改正により情報システム統括部内に新設された部門です。現状、10名が所属しており、部門長を除き、40歳代以下の若手を中心とした構成となります。中途社員の方が複数名おり、また、派遣社員の方も在籍しています。

【募集背景】同社では、事業成長の要としてデータ活用を非常に重視しています。これまで同社のデータ基盤は、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、専任のデータエンジニア不在の状態です。そこで、1人目のデータエンジニアとして新たにジョインいただき、さらなるデータ基盤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】データエンジニア／アナリティクスエンジニアとして、以下の業務を担当していただきます。・dbtを用いたデータマートやデータウェアハウスの設計・構築・運用・各事業で必要なデータ信頼性の要件定義や監視の仕組み導入・データアナリストと協力してのデータ利活用推進・BIツールの利用ルール浸透や権限整備・分析における信頼性を獲得するための仕組み導入（metric layer, Data Observability, Data Catalogなど）〈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、基盤構築の企画から開発・保守運用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：フラットな組織のため、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。

【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。

【職務内容】通信業界の設備管理領域では、社会課題である設備老朽化や人材不足に直面している状況下においても、お客様は設備管理業務の洗練化、とりわけサービス品質においては感動水準までひきあげることをめざす姿と掲げています。一方で、現状のお客様業務実行の軸となるシステムはサイロ化されており、業務洗練化を実現するためには最新のデジタルを活用した解決策の立案が必要となってくるため、私達は設備管理システム群のレジリエンス強化としてシステム統合化、DWH構築／データ活用を実施していくことでプロアクティブな業務実現をお客様とともにめざしております。特にデータ活用においてはお客様の新たなビジネスポートフォリオとなる非通信ビジネスへの拡張を考えていくことが求められており、通信業界に閉じない業界ボーダレスの考え方が重要になってくると考えます。まずは顧客業務改善を実現するためのシステムグランドデザインを描き、データ活用の側面から立案・提案していきつつ、システムエンジニアとしてシステム開発を遂行していただき、いずれはプロジェクトマネージャとして非通信ビジネスサービス開発のプロジェクトをリードしていただきます。システムエンジニアとしての主な職務内容は以下の通りです。・ お客様からヒアリングした現状業務のドキュメント化・ 現状業務および他業界DX実績等をもとにしたTobeの仮説立案・ 仮説ををもとにしたお客様の真の要望の具体化・ 要望を実現するための基盤方式、処理方式、運用方式等のアーキテクチャの検討・ システム開発における設計～開発～試験の一連の関連作業・ システム開発にて発生した技術的課題の検討・解決策の策定・ 新規技術のサーベイ及び技術検証の実施データ分析・活用のIT技術を活用しながら、サービスを自らの手で作ることを行いたい、経験したい、学びたいという方は、ぜひ、応募してください。＜補足説明＞設備管理業務とは、回線サービスの設備の設計・設置工事・運用（監視・点検・修理など）であり、装置は通信事業者が利用者にサービス提供するために必要な経路にある全てを管理対象とする業務となります。【アピールポイント（職務の魅力）】当該アプリケーションスペシャリスト、ならびに、プロジェクトマネージャとしての業務を実施するにあたり、設備管理業務における更なる精通とともに、サイロされた設備関連のレガシーシステムをデジタル時代の新しい技術等を組み合わせることで、リデザインを描き、お客様の業務スタイル変革に携わることができます。特にDWH／データ活用のデジタル技術を駆使して、通信業界の設備管理業務変革とともに新しい価値を社会に産み出していけることが魅力です。現状、お客様とともに通信業界だけに閉じない設備管理業務を実現することを目標として掲げており、電力、ガス等の社会インフラ業界とも今後連携していくため、デジタルによる業界ボーダレス化の実現を身近に体験できることも魅力です。お客様への提案・開発業務を通して、以下内容についても、スキルとして研鑽していくことが可能です。・設備管理業務ノウハウ・デジタルコンサルティングスキル・データ活用への精通・顧客との調整・交渉力・マネジメントスキル（多数ビジネスパートナーやステークホルダー等をまとめていく力等）【採用背景】当事業部では通信業界大手のお客様に対し70システム2600OSと国内有数規模のプライベートクラウドをはじめ、複数のプライベートクラウド、10Mステップを越える大規模システムなど様々なシステムの開発・運用を手がけています。その中でも、お客様内部の根幹業務となるフィールド業務、通信業界に係る設備インフラの管理業務に対してDXを図り、お客様の更なる競争力の確保、生産性向上による体質の強化・改善を支えていますそれらに向けた戦略検討やシステム開発の案件化・開発遂行を担う人財を採用するため今回の募集に至ります

【募集概要】生成AIや大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用が始まろうとしている今、契約業務のあり方も大きな変化のタイミングを迎えています。最新の技術の後押しを得て、ユーザに革新的な体験を提供できる千載一遇の機会として、今回、AI契約レビューの開発チームのソフトウェアエンジニアを募集しております。【担当業務】MNTSQ CLMの新機能や新規プロダクト（AI契約レビュー）の開発をご担当いただきます。主にLLMに関連した製品機能の開発を想定しています。MNTSQ CLMは、自然言語処理技術を活用した法務部門向けの契約業務支援サービスとして、これまで企業法務のお客様を中心に導入されてきました。自然言語処理技術からLLM技術へと進化する中で、契約書を中心とした新たなビジネスアプリケーションサービスの可能性を追求する業務となります。顧客対面チームや他プロダクトチームのメンバーと共に、最大限の裁量を持ったエンジニアとしてプロダクトを作り上げていく、チャレンジングでやりがいのある仕事です。・プロトタイピングと仮説検証を通じた新規サービス開発と改善基盤の整備・LLMアプリケーションや技術に関する情報キャッチアップと調査・大企業のユーザーにとって使いやすい業務機能の設計と開発・ビジネスメンバーやドメインエキスパートと連携しての仕様検討・策定【技術スタック】用途に合わせて攻め・守りのバランスを意識した技術とサービスを採用しております。言語：Ruby, JavaScript, Python, Java,Goフレームワーク：Ruby on Rails, Vue.jsビルドツール：Viteライブラリ：ElementPlus, PostCSS, Storybookプラットフォーム：Amazon Web Servicesデータベース：Aurora MySQL検索エンジン：Elasticsearch監視ツール：CloudWatch, Datadogコンテナ基盤：Docker, Docker Compose, ECS/Fargate構成管理：Terraform, ItamaeOS：Linux

AI・DL（Deep Learning）などの機械学習を含むAIアプリの開発および製造ITシステムへの組み込みを推進するデータサイエンティスト・チームのメンバーとして、品質・設備領域でのAI活用に加え、スケジューラや生産計画における最適化AIの開発も担当していただきます。工場監視システムのKPIチャート・自動監視応答対応AI(生成AI）の開発も担当していただきます。＜定年＞有（65 歳※65 歳以降有期契約による継続雇用有）＜同社とは＞某社元会長が発起人となり、複数企業が出資し誕生しました。海外では2nm技術を有する米IBMおよびEUV露光装置技術を持つベルギーimecとの協力体制構築、国内では技術研究組合最先端半導体技術センター(LSTC)との連携によりサムスン社やTSMC社でも成しえていないbeyond 2nmを掛け声に同社は設立されました。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。

NTT西日本及びNTTグループのAI及びローカル5G等の無線技術アセットを活用したIoT・ロボットサービスビジネスの拡大■業務詳細IoT(ロボット＋各種センサー)＋AI＋NW（Local5G、広域WiFi等)＋保守２監視をつかさどるよるクラウド管理サービスの企画及び開発■採用背景IoT（ロボティクス含む）＋AI＋NW（ローカル5G等）の各種サービス提供を検討するに際し、IoT・ロボティクス等のハードウェア・生成AI始めとしたソフトウェアの最先端の知識知見を持つ人員体制が企画及び開発の全ての面で必要である。その中でも特に産業向けのプラットフォーム開発をAIロボティクスの知識を持ってその担務にあたれる人材は社内には殆どその経験を有している人材がいない。■実績ローカル5Gの導入で港湾DXの推進https://www.nttbizsol.jp/newsrelease/202407251500001059.html日本海水様の赤穂工場DX「ローカル5Gサービス」を導入https://www.nttbizsol.jp/case/nihonkaisui/

■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