AI・MLエンジニア／関東の求人・転職情報
700件中の1〜50件を表示
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
「企業変革の加速」に向け、業務効率化や収益向上など行内各部の課題解決に重点を置き、AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用したDX施策の企画・推進を担っていただきます。
具体的な担当プロジェクトは、ご経験・スキルに応じて決定します。
主な業務内容は以下の通りです。
・ユーザーによるAI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用した業務効率化ツールの導入・実装支援
・ユーザー要件を踏まえた、AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを用いた業務効率化ツールの企画・作成
・業務課題の発掘・整理、課題解決に向けたPoCの実施、および所管ソリューションの管理
※AI＝ChatGPT Enterprise、Copilotをはじめとする生成AIツール
※BI＝Tableau
※ローコード・ノーコード＝Microsoft Power Platform
【役割】
AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用した業務効率化案件において、ユーザー実装支援やシステム開発推進を担っていただきます。
また、経験・スキルに応じて、ビジネスアナリスト（BA）やプロジェクトマネージャー（PM）の役割も担っていただきます。
・ユーザー実装支援：要件整理、実装方針整理、ツール作成支援、リリースまでの推進
・システム開発推進：要件定義、設計、業務アプリ作成、テスト、リリースまでの推進
・ビジネスアナリスト（BA）：要件定義や事務・システム設計の主導、必要に応じた開発標準や管理方針の策定・実装
・プロジェクトマネージャー（PM）：実務レベルでのロードマップ策定、実行計画の立案・推進
【魅力とキャリアパス】
・約240名規模、30代中心の風通しの良いフラットな組織です。
・中途採用比率は約50％で、今後も拡大予定。DX人材向けの人事制度があります。
・通年カジュアルな服装、週2日在宅勤務など柔軟な働き方が可能です。
・データ基盤やDX人材育成など、本募集枠以外の業務にも関わる機会があります。
【参考資料】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・データマネジメントの価値創造への取り組み
https://enterprisezine.jp/article/detail/24111
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ 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
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
・【MUFG】生成AI活用で全行DXを推進する行員に密着【27卒】｜メイキャリ就活vol.1451
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
「企業変革の加速」に向け、業務効率化や収益向上など行内各部の課題解決に重点を置き、AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用したDX施策の企画・推進を担っていただきます。
具体的な担当プロジェクトは、ご経験・スキルに応じて決定します。
主な業務内容は以下の通りです。
・ユーザーによるAI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用した業務効率化ツールの導入・実装支援
・ユーザー要件を踏まえた、AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを用いた業務効率化ツールの企画・作成
・業務課題の発掘・整理、課題解決に向けたPoCの実施、および所管ソリューションの管理
※AI＝ChatGPT Enterprise、Copilotをはじめとする生成AIツール
※BI＝Tableau
※ローコード・ノーコード＝Microsoft Power Platform
【役割】
AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用した業務効率化案件において、ユーザー実装支援やシステム開発推進を担っていただきます。
また、経験・スキルに応じて、ビジネスアナリスト（BA）やプロジェクトマネージャー（PM）の役割も担っていただきます。
・ユーザー実装支援：要件整理、実装方針整理、ツール作成支援、リリースまでの推進
・システム開発推進：要件定義、設計、業務アプリ作成、テスト、リリースまでの推進
・ビジネスアナリスト（BA）：要件定義や事務・システム設計の主導、必要に応じた開発標準や管理方針の策定・実装
・プロジェクトマネージャー（PM）：実務レベルでのロードマップ策定、実行計画の立案・推進
【魅力とキャリアパス】
・約240名規模、30代中心の風通しの良いフラットな組織です。
・中途採用比率は約50％で、今後も拡大予定。DX人材向けの人事制度があります。
・通年カジュアルな服装、週2日在宅勤務など柔軟な働き方が可能です。
・データ基盤やDX人材育成など、本募集枠以外の業務にも関わる機会があります。
【参考資料】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・データマネジメントの価値創造への取り組み
https://enterprisezine.jp/article/detail/24111
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ 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
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
・【MUFG】生成AI活用で全行DXを推進する行員に密着【27卒】｜メイキャリ就活vol.1451
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
以下いずれか
・生成AIに関する技術知見を有し、継続的にキャッチアップできること。自身での開発経験は必須ではないものの、技術の原理や仕組みを理解したうえで業務での実現性を判断できること
・BIツール「Tableau」を活用した業務経験
・ローコード/ノーコードソリューション (PowerPlatform等) を利用した業務アプリを作成した経験がある方
・基本的なBPRの推進方法を理解している方
【歓迎スキル/経験】
・AI・機械学習関連の開発経験
・「Salesforce 認定 Tableau データアナリスト(旧 Tableau Certified Data Analyst)」の資格保有
・PowerPlatform以外のローコード/ノーコードソリューション (RPA, Python等) を使った施策経験
・金融機関での業務経験
以下いずれか
・生成AIに関する技術知見を有し、継続的にキャッチアップできること。自身での開発経験は必須ではないものの、技術の原理や仕組みを理解したうえで業務での実現性を判断できること
・BIツール「Tableau」を活用した業務経験
・ローコード/ノーコードソリューション (PowerPlatform等) を利用した業務アプリを作成した経験がある方
・基本的なBPRの推進方法を理解している方
【歓迎スキル/経験】
・AI・機械学習関連の開発経験
・「Salesforce 認定 Tableau データアナリスト(旧 Tableau Certified Data Analyst)」の資格保有
・PowerPlatform以外のローコード/ノーコードソリューション (RPA, Python等) を使った施策経験
・金融機関での業務経験
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
ソニーグローバルソリューションズ株式会社
仕事内容
【業務内容】
ソニーの半導体事業会社「ソニーセミコンダクタソリューションズ（略称：SSS）」の一員として、ビジネス部署（各事業部・部門）とコミュニケーションを取りながら、IT企画検討を担っていただきます。具体的には、SSSグループのIT中期計画と事業計画の取りまとめ、ソニー半導体EAの計画立案、IT人材戦略、パートナー戦略などを、アプリ、インフラ等のIT担当チームと連携しながら立案していく立場です。
【想定される主な業務】
・計画策定（SSSグループのIT中期計画/年次計画の取りまとめ）
・組織運営（各種KPI管理、状況可視化など）
・ITガバナンス（半導体圏におけるITガバナンスの企画立案と推進）
※業務内容については、将来的に会社の定める業務（出向含む）へ変更となる場合があります。
【部署の事業・サービス】
ソニーの半導体事業会社「ソニーセミコンダクタソリューションズ（略称：SSS）」の一員として、IT化やDX推進の側面からビジネス貢献を果たす役割です。半導体業界とIT業界の両方を見定めながら、社内外の状況を的確に捉え、広い視野で中長期レンジのIT戦略・IT企画を立案推進していく立場です。
【想定ポジション】
リーダー/上級担当者としてご入社いただく想定です。
課長の下で仲間と連携しながら業務にあたっていただきます。
勤務地はオフィスまたは在宅となります。チーム毎にオフィス出社(週3目途)/在宅(週2目途)で業務を進めていきます。
【キャリアの広がり】
アプリケーション構築やシステム環境構築・維持運用といった特定の専門領域ではなく、半導体ビジネス全体を見ながら、ITの立ち位置や役割を把握できます。経営者や重要会議との接点も多いポジションで、経営感覚を身に着ける事が出来ます。また、海外拠点との接点もありますので、将来的に海外担当や海外赴任も選択肢になり得ます。
ソニーの半導体事業会社「ソニーセミコンダクタソリューションズ（略称：SSS）」の一員として、ビジネス部署（各事業部・部門）とコミュニケーションを取りながら、IT企画検討を担っていただきます。具体的には、SSSグループのIT中期計画と事業計画の取りまとめ、ソニー半導体EAの計画立案、IT人材戦略、パートナー戦略などを、アプリ、インフラ等のIT担当チームと連携しながら立案していく立場です。
【想定される主な業務】
・計画策定（SSSグループのIT中期計画/年次計画の取りまとめ）
・組織運営（各種KPI管理、状況可視化など）
・ITガバナンス（半導体圏におけるITガバナンスの企画立案と推進）
※業務内容については、将来的に会社の定める業務（出向含む）へ変更となる場合があります。
【部署の事業・サービス】
ソニーの半導体事業会社「ソニーセミコンダクタソリューションズ（略称：SSS）」の一員として、IT化やDX推進の側面からビジネス貢献を果たす役割です。半導体業界とIT業界の両方を見定めながら、社内外の状況を的確に捉え、広い視野で中長期レンジのIT戦略・IT企画を立案推進していく立場です。
【想定ポジション】
リーダー/上級担当者としてご入社いただく想定です。
課長の下で仲間と連携しながら業務にあたっていただきます。
勤務地はオフィスまたは在宅となります。チーム毎にオフィス出社(週3目途)/在宅(週2目途)で業務を進めていきます。
【キャリアの広がり】
アプリケーション構築やシステム環境構築・維持運用といった特定の専門領域ではなく、半導体ビジネス全体を見ながら、ITの立ち位置や役割を把握できます。経営者や重要会議との接点も多いポジションで、経営感覚を身に着ける事が出来ます。また、海外拠点との接点もありますので、将来的に海外担当や海外赴任も選択肢になり得ます。
求める経験 / スキル
【必須条件】
・TOEIC：500点
※具体的には海外拠点に在籍するITメンバーとのコミュニケーション（主にメール）で使用します。
以下いずれかの経験：
・ITコンサルティング経験
・IT関連プロジェクトの企画構想フェーズ（またはそれに類するフェーズ）の経験
・事業会社内におけるIT計画（事業計画や中期計画）に関する業務経験
・経営企画や経営戦略業務の経験
【歓迎条件】
英語を使った業務経験
【求める人物像】
コミュニケーションが得意で、抽象的な会話を通して具体企画に落とし込んでいく事が出来る方。
・TOEIC：500点
※具体的には海外拠点に在籍するITメンバーとのコミュニケーション（主にメール）で使用します。
以下いずれかの経験：
・ITコンサルティング経験
・IT関連プロジェクトの企画構想フェーズ（またはそれに類するフェーズ）の経験
・事業会社内におけるIT計画（事業計画や中期計画）に関する業務経験
・経営企画や経営戦略業務の経験
【歓迎条件】
英語を使った業務経験
【求める人物像】
コミュニケーションが得意で、抽象的な会話を通して具体企画に落とし込んでいく事が出来る方。
従業員数
647名
（2024/4/1現在）
勤務地
神奈川県
想定年収
740 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
647名
（2024/4/1現在）
SBパワー株式会社
仕事内容
【主な業務】
データ収集・レポート作成・予測モデル関連ツール（Python/VBA等）のシステム開発および保守業務全般をご担当いただきます。
大規模システムではなく、1つの機能を1つのツールと捉えた小規模〜中規模のツールが複数存在しており、これらを最適に維持・進化させていく役割です。
【具体的な業務】
・ツール開発保守
・ソフトウェア要件定義／設計／開発／試験／保守
・データ分析
・業務システム要件定義（需給管理システムの内製化/システム化）
将来的には、既存ツールのクラウド環境（AWS等）への移行・最適化などの検討などにも携わって頂く予定です。
【ポジションの魅力】
■ソフトバンクのエネルギー分野は近年で急成長しており、新規ビジネスや他社とのアライアンスの検討に関わって頂く機会が多くあります。
■個々人の任される業務分野も広く個々のプロジェクト・施策～事業全体に至るまで見る目が養われ、自己成長できる環境です。
■最適な調達バランス、経済性を追求することで、事業に大きな影響を与える、やりがいのある仕事です。
■個々人の任される業務分野も広く、分析業務においては、多種多様＆大量なデータの分析に基づく改善提案やAIを実ビジネスに活用する機会が豊富にあります。
データ収集・レポート作成・予測モデル関連ツール（Python/VBA等）のシステム開発および保守業務全般をご担当いただきます。
大規模システムではなく、1つの機能を1つのツールと捉えた小規模〜中規模のツールが複数存在しており、これらを最適に維持・進化させていく役割です。
【具体的な業務】
・ツール開発保守
・ソフトウェア要件定義／設計／開発／試験／保守
・データ分析
・業務システム要件定義（需給管理システムの内製化/システム化）
将来的には、既存ツールのクラウド環境（AWS等）への移行・最適化などの検討などにも携わって頂く予定です。
【ポジションの魅力】
■ソフトバンクのエネルギー分野は近年で急成長しており、新規ビジネスや他社とのアライアンスの検討に関わって頂く機会が多くあります。
■個々人の任される業務分野も広く個々のプロジェクト・施策～事業全体に至るまで見る目が養われ、自己成長できる環境です。
■最適な調達バランス、経済性を追求することで、事業に大きな影響を与える、やりがいのある仕事です。
■個々人の任される業務分野も広く、分析業務においては、多種多様＆大量なデータの分析に基づく改善提案やAIを実ビジネスに活用する機会が豊富にあります。
求める経験 / スキル
【必須】
・PythonまたはVBA・R等を使用した開発・分析経験（いずれか必須）
またはソフトウェア要件定義／設計／開発／試験業務の実務経験・スキル（業界不問）
（※C言語などの他言語での開発経験があり、Python/VBAへのキャッチアップ意欲が高い方も歓迎します）
・新しい知識を積極的に身に付け、ご自身の経験・スキルの応用に前向きに取り組める方
・事業成長、ビジネスに活かす観点での分析、ツール開発が行える方
【歓迎】
・エネルギー関連の最新動向に関する知識
・電力事業に関する基礎知識
・プログラミングスキル（Python等）
・気象、金融工学、石油/LNG/石炭取引、発電所建築/投資/運用等に関する知識
・金融機関やエネルギー商社でリスク管理体制構築、またはそのシステム構築に携わったご経験
・JEPX（日本卸電力取引所）やエネルギー/電力に関するデリバティブ取引、先物取引、ヘッジ取引などのご経験
・プロジェクトマネージメント能力
・統計学/機械学習に関する基礎知識
・データベース/クラウド構築、運用経験
（アルゴリズムトレーディングの企画/開発経験）
・エネルギーマネジメントシステム（EMS）の企画/開発経験
・幅広い業務に対応してきた経験
【求める人物像】
・指示がなくても主体的に動き、積極的に改善提案やディスカッションができる方
・困難な状況や経験したことのない状況でも、行動し続け最後までやり遂げる力強い行動力を持った方
・常に新たなことにチャレンジし、学習する意思/行動力のある方
・環境や状況の変化をポジティブに受け入れ、柔軟に対応できる方
・目的や背景、相手の求めるものを理解し、状況に応じて柔軟に業務をこなせる対応力を持った方
・PythonまたはVBA・R等を使用した開発・分析経験（いずれか必須）
またはソフトウェア要件定義／設計／開発／試験業務の実務経験・スキル（業界不問）
（※C言語などの他言語での開発経験があり、Python/VBAへのキャッチアップ意欲が高い方も歓迎します）
・新しい知識を積極的に身に付け、ご自身の経験・スキルの応用に前向きに取り組める方
・事業成長、ビジネスに活かす観点での分析、ツール開発が行える方
【歓迎】
・エネルギー関連の最新動向に関する知識
・電力事業に関する基礎知識
・プログラミングスキル（Python等）
・気象、金融工学、石油/LNG/石炭取引、発電所建築/投資/運用等に関する知識
・金融機関やエネルギー商社でリスク管理体制構築、またはそのシステム構築に携わったご経験
・JEPX（日本卸電力取引所）やエネルギー/電力に関するデリバティブ取引、先物取引、ヘッジ取引などのご経験
・プロジェクトマネージメント能力
・統計学/機械学習に関する基礎知識
・データベース/クラウド構築、運用経験
（アルゴリズムトレーディングの企画/開発経験）
・エネルギーマネジメントシステム（EMS）の企画/開発経験
・幅広い業務に対応してきた経験
【求める人物像】
・指示がなくても主体的に動き、積極的に改善提案やディスカッションができる方
・困難な状況や経験したことのない状況でも、行動し続け最後までやり遂げる力強い行動力を持った方
・常に新たなことにチャレンジし、学習する意思/行動力のある方
・環境や状況の変化をポジティブに受け入れ、柔軟に対応できる方
・目的や背景、相手の求めるものを理解し、状況に応じて柔軟に業務をこなせる対応力を持った方
従業員数
100名
（2026年4月時点）
勤務地
東京都
想定年収
679 万円 ~ 1,154 万円
従業員数
100名
（2026年4月時点）
株式会社日立製作所
仕事内容
機械学習・深層学習技術を応用した自然言語処理技術（対話処理も含む）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、研究戦略検討やNLP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ことを期待します。
【職務概要】
・自然言語処理技術の研究開発、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
・自然言語処理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
【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】
現在のところ、中央省庁・自治体や金融機関などのお客様を中心とした業務システム／サービス製品において、文書処理・対話ログ分析などで技術貢献しています。
一方、日立グループ内での自然言語処理技術ニーズは幅広く、それらの日立グループ企業を通してさまざまなお客様向けの業務システム応用でも貢献しています。
【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
日立の自然言語処理関連の製品・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。
いずれはチームを引っ張るリーダーとなっていただき、研究戦略検討やNLP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ことを期待します。
【職務概要】
・自然言語処理技術の研究開発、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
・自然言語処理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
【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】
現在のところ、中央省庁・自治体や金融機関などのお客様を中心とした業務システム／サービス製品において、文書処理・対話ログ分析などで技術貢献しています。
一方、日立グループ内での自然言語処理技術ニーズは幅広く、それらの日立グループ企業を通してさまざまなお客様向けの業務システム応用でも貢献しています。
【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
日立の自然言語処理関連の製品・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。
求める経験 / スキル
【必須条件】
(1)実務で自然言語処理技術の研究開発またはその応用アプリケーション開発に従事した経験（3年以上）
(2)TOEIC 800点以上の英語力（自然言語処理技術に関しての口頭・メール議論に支障ないレベル）
(3)研究プロトを開発できるプログラミングスキル（Pythonを中心として）
(4)学会発表または論文投稿の実績
※応募の際は、研究実績一覧表または職務経歴書にPublication Listを含めてのご提出をお願いいたします
【歓迎条件】
・研究チームをとりまとめたリーダー経験
・研究成果を製品化・事業化した経験
・新事業を提案し、技術実証を進めた経験
・ACLレベルの国際会議への投稿経験
【求める人物像】※人柄・コンピテンシー・期待行動 等
・研究チームを引っ張っていけるリーダシップのある方
・チームメンバーの研究遂行をサポートできる方
・技術の事業展開にあたり、事業部と粘り強く議論、交渉できる方
・日立の事業に必要な、あるべき自然言語処理技術ビジョンを構想できる方
【最終学歴】
大学院卒（修士）以上
(1)実務で自然言語処理技術の研究開発またはその応用アプリケーション開発に従事した経験（3年以上）
(2)TOEIC 800点以上の英語力（自然言語処理技術に関しての口頭・メール議論に支障ないレベル）
(3)研究プロトを開発できるプログラミングスキル（Pythonを中心として）
(4)学会発表または論文投稿の実績
※応募の際は、研究実績一覧表または職務経歴書にPublication Listを含めてのご提出をお願いいたします
【歓迎条件】
・研究チームをとりまとめたリーダー経験
・研究成果を製品化・事業化した経験
・新事業を提案し、技術実証を進めた経験
・ACLレベルの国際会議への投稿経験
【求める人物像】※人柄・コンピテンシー・期待行動 等
・研究チームを引っ張っていけるリーダシップのある方
・チームメンバーの研究遂行をサポートできる方
・技術の事業展開にあたり、事業部と粘り強く議論、交渉できる方
・日立の事業に必要な、あるべき自然言語処理技術ビジョンを構想できる方
【最終学歴】
大学院卒（修士）以上
従業員数
25,892名
（(2025年3月末現在) ※連結従業員数： 282,743名）
勤務地
東京都
想定年収
950 万円 ~ 1,080 万円
従業員数
25,892名
（(2025年3月末現在) ※連結従業員数： 282,743名）
仕事内容
【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】
大手ネット銀行におけるシステム開発プロジェクトの品質管理支援
仮想化技術やクラウド、AIをはじめとする最新技術の利活用も積極的に取り組んでいる環境の中、品質確保の顧客支援を行う。
【職務概要】
複数プロジェクトを横断的に品質管理する専門チームのマネジメントを担っていただきます。
【職務詳細】
下記作業を行う10名程度のチームのマネジメント。主に進捗管理、アサイン管理、顧客折衝対応等。
・品質管理（品質評価・障害分析)
・工程管理（規定・プロセス確認）
基本的に、システム開発における品質担保をミッションに、どのような品質基準でレビューを行うべきか、品質工程の仕様検討や、
レビューをご対応いただき、ベンダー・チームメンバーへの指示だし等を行っていただきます。
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・幅広い製品／技術を用いた金融システムに触れることができる。
・やり遂げることで社会や地域への貢献ができ、大きな達成感も得られる。
・1チームの運営を担っていただくリーダポジションであり、キャリア形成に寄与できる。
【働く環境】
①当本部は、ネットバンクおよび地域金融機関事業におけるシステム開発／アプリケーション開発／プロダクト・ソリューション・サービスを開発／運営する組織です。その中で、当部は、大手ネットバンクを管掌するコンサルタント＆エンジニアの部隊です。
②所属人数は60名規模、若手～中堅までの年齢層が所属し、中途採用者も活躍しています。
③配属先で関わるプロジェクトは、いずれも社会を支える金融を支えるシステムに関するものであり、業務を通して社会的な役割を強く感じることが出来ます。
④顧客先業務は在宅比率が高いものの、出社が必要な場合もございます。
※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
大手ネット銀行におけるシステム開発プロジェクトの品質管理支援
仮想化技術やクラウド、AIをはじめとする最新技術の利活用も積極的に取り組んでいる環境の中、品質確保の顧客支援を行う。
【職務概要】
複数プロジェクトを横断的に品質管理する専門チームのマネジメントを担っていただきます。
【職務詳細】
下記作業を行う10名程度のチームのマネジメント。主に進捗管理、アサイン管理、顧客折衝対応等。
・品質管理（品質評価・障害分析)
・工程管理（規定・プロセス確認）
基本的に、システム開発における品質担保をミッションに、どのような品質基準でレビューを行うべきか、品質工程の仕様検討や、
レビューをご対応いただき、ベンダー・チームメンバーへの指示だし等を行っていただきます。
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・幅広い製品／技術を用いた金融システムに触れることができる。
・やり遂げることで社会や地域への貢献ができ、大きな達成感も得られる。
・1チームの運営を担っていただくリーダポジションであり、キャリア形成に寄与できる。
【働く環境】
①当本部は、ネットバンクおよび地域金融機関事業におけるシステム開発／アプリケーション開発／プロダクト・ソリューション・サービスを開発／運営する組織です。その中で、当部は、大手ネットバンクを管掌するコンサルタント＆エンジニアの部隊です。
②所属人数は60名規模、若手～中堅までの年齢層が所属し、中途採用者も活躍しています。
③配属先で関わるプロジェクトは、いずれも社会を支える金融を支えるシステムに関するものであり、業務を通して社会的な役割を強く感じることが出来ます。
④顧客先業務は在宅比率が高いものの、出社が必要な場合もございます。
※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
求める経験 / スキル
【必須条件】
以下すべてのご経験やスキルをお持ちの方：
①社内外関係者との良好な関係を構築し、顧客と作業調整等、折衝ができること。
②10名以上のチームマネジメント(目安：10年以上)経験
③基本的な品質管理の知識。
【歓迎条件】
・プロジェクトマネジメント経験を保有
・銀行業務知見の保有(企画、品質管理、システム構築・開発に携わったことがあるなど。)
【求める人物像】※期待行動・コンピテンシー等
【全職種共通（日立グループ コア・コンピテンシー）】
・People Champion（一人ひとりを活かす）：
多様な人財を活かすために、お互いを信頼しパフォーマンスを最大限に発揮できる安心安全な職場(インクルーシブな職場)をつくり、積極的な発言と成長を支援する。
・Customer & Society Focus（顧客・社会起点で考える）：
社会を起点に課題を捉え、常に誠実に行動することを忘れずに、社内外の関係者と協創で成果に責任を持って社会に貢献する。
・Innovation（イノベーションを起こす）：
新しい価値を生み出すために、情熱を持って学び、現状に挑戦し、素早く応えて、イノベーションを加速する。
【その他職種特有】
・さまざま状況において、臨機応変に対応できる。
・チームや顧客もリードし主体的に推進することができる。
・チームのモチベーション維持に努めることができる。
・根気強く課題に取り込むことができる。
【最終学歴】
高専卒以上
以下すべてのご経験やスキルをお持ちの方：
①社内外関係者との良好な関係を構築し、顧客と作業調整等、折衝ができること。
②10名以上のチームマネジメント(目安：10年以上)経験
③基本的な品質管理の知識。
【歓迎条件】
・プロジェクトマネジメント経験を保有
・銀行業務知見の保有(企画、品質管理、システム構築・開発に携わったことがあるなど。)
【求める人物像】※期待行動・コンピテンシー等
【全職種共通（日立グループ コア・コンピテンシー）】
・People Champion（一人ひとりを活かす）：
多様な人財を活かすために、お互いを信頼しパフォーマンスを最大限に発揮できる安心安全な職場(インクルーシブな職場)をつくり、積極的な発言と成長を支援する。
・Customer & Society Focus（顧客・社会起点で考える）：
社会を起点に課題を捉え、常に誠実に行動することを忘れずに、社内外の関係者と協創で成果に責任を持って社会に貢献する。
・Innovation（イノベーションを起こす）：
新しい価値を生み出すために、情熱を持って学び、現状に挑戦し、素早く応えて、イノベーションを加速する。
【その他職種特有】
・さまざま状況において、臨機応変に対応できる。
・チームや顧客もリードし主体的に推進することができる。
・チームのモチベーション維持に努めることができる。
・根気強く課題に取り込むことができる。
【最終学歴】
高専卒以上
従業員数
25,892名
（(2025年3月末現在) ※連結従業員数： 282,743名）
勤務地
神奈川県
想定年収
830 万円 ~ 1,080 万円
従業員数
25,892名
（(2025年3月末現在) ※連結従業員数： 282,743名）
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
健全なAI利活用を行うためのリスク管理・ガバナンス態勢の企画・推進
【業務詳細】
・行内の各リスク所管部署と協働し、AIの利活用に必要となるリスク管理を企画立案
・AI管理に関するガバナンスフレームワーク（含む手続きや管理プロセス）の検討
・AI利活用のユースケースに対するリスク評価と適切なリスク対策の提案・導入支援
・規制要件や業界標準に基づくコンプライアンスの確保
・経営陣を含むステークホルダーとの連携やAIリスクリテラシーの教育・啓発活動の実施
【参照記事】
当部門に所属するキャリア入行社員のインタビュー記事になります。
・データ戦略の全体感について
https://www.mysite.bk.mufg.jp/career/crosstalk/03/
・データマネジメント領域について
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0131/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
健全なAI利活用を行うためのリスク管理・ガバナンス態勢の企画・推進
【業務詳細】
・行内の各リスク所管部署と協働し、AIの利活用に必要となるリスク管理を企画立案
・AI管理に関するガバナンスフレームワーク（含む手続きや管理プロセス）の検討
・AI利活用のユースケースに対するリスク評価と適切なリスク対策の提案・導入支援
・規制要件や業界標準に基づくコンプライアンスの確保
・経営陣を含むステークホルダーとの連携やAIリスクリテラシーの教育・啓発活動の実施
【参照記事】
当部門に所属するキャリア入行社員のインタビュー記事になります。
・データ戦略の全体感について
https://www.mysite.bk.mufg.jp/career/crosstalk/03/
・データマネジメント領域について
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0131/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・金融業界や類似業界でのリスク管理・コンプライアンス領域の知識と実務経験
・リスク関連や技術的な内容を、経営や推進サイドに分かり易く伝えられるコミュニケーションスキル
・変化の速い領域にアップデートを続ける意欲、AIの利活用とリスク管理を伴走させていくマインドセット
【歓迎スキル】
・リスク・セキュリティ領域での認定資格（CISA、CISM、CISSP、安全確保支援士ほか）
・AI・機械学習に関する基礎的な知識
・システム開発案件に対するリスク評価の実務経験
・社内外のステークホルダーに対する教育・啓発活動の経験
・金融業界や類似業界でのリスク管理・コンプライアンス領域の知識と実務経験
・リスク関連や技術的な内容を、経営や推進サイドに分かり易く伝えられるコミュニケーションスキル
・変化の速い領域にアップデートを続ける意欲、AIの利活用とリスク管理を伴走させていくマインドセット
【歓迎スキル】
・リスク・セキュリティ領域での認定資格（CISA、CISM、CISSP、安全確保支援士ほか）
・AI・機械学習に関する基礎的な知識
・システム開発案件に対するリスク評価の実務経験
・社内外のステークホルダーに対する教育・啓発活動の経験
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
以下、共通業務をベースとして①②いずれかの業務をお任せいたします。
[共通]
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI利活用した顧客向けサービス、または業務効率化ツールの企画立案、PoC推進、開発推進
・施策推進に当たって、社内の関係各部との折衝や合意形成
・パートナー企業やベンダとのステークスホルダーとの折衝、合意形成
①プロジェクト企画・PoC
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・PoC計画の立案と遂行管理
・PoC実施に当たっての関係先部署との折衝
②本番開発
・既存 or 新規システムへのAI機能部分の要件定義を行い、開発部署もしくはベンダと連携しながら設計・開発・試験を推進
・AI特有のリスク評価とそれぞれの対策をシステム面・プロセス面で実施
・ITシステムとして機能・非機能の要件定義と品質担保を実施
【業務詳細】
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI、機械学習利活用の企画立案
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・プロジェクトマネジメント全般
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークスホルダーとの折衝、合意形成
【配属部署】
デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr
【参照記事】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ 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
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
以下、共通業務をベースとして①②いずれかの業務をお任せいたします。
[共通]
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI利活用した顧客向けサービス、または業務効率化ツールの企画立案、PoC推進、開発推進
・施策推進に当たって、社内の関係各部との折衝や合意形成
・パートナー企業やベンダとのステークスホルダーとの折衝、合意形成
①プロジェクト企画・PoC
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・PoC計画の立案と遂行管理
・PoC実施に当たっての関係先部署との折衝
②本番開発
・既存 or 新規システムへのAI機能部分の要件定義を行い、開発部署もしくはベンダと連携しながら設計・開発・試験を推進
・AI特有のリスク評価とそれぞれの対策をシステム面・プロセス面で実施
・ITシステムとして機能・非機能の要件定義と品質担保を実施
【業務詳細】
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI、機械学習利活用の企画立案
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・プロジェクトマネジメント全般
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークスホルダーとの折衝、合意形成
【配属部署】
デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr
【参照記事】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ 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
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
AIや機械学習を用いたITシステムに関するプロジェクトにおいて、以下のいずれかを1つでも満たされている方
・事業会社での新機能・新業務の企画立案やプロジェクト推進のご経験
・Slerやコンサルとしての要件定義・設計・開発のご経験
・不確実性の高いPoCや業務改善検討のご経験
【歓迎スキル】
・金融業界、金融システムに関する知識・経験
・AIを利用した機能のプロダクトマネジメント経験、もしくは運用・性能改善の経験
・社内外の関係者と協力関係を構築するコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力
・AI・データ分析に関する技術知見および継続的なキャッチアップ
AIや機械学習を用いたITシステムに関するプロジェクトにおいて、以下のいずれかを1つでも満たされている方
・事業会社での新機能・新業務の企画立案やプロジェクト推進のご経験
・Slerやコンサルとしての要件定義・設計・開発のご経験
・不確実性の高いPoCや業務改善検討のご経験
【歓迎スキル】
・金融業界、金融システムに関する知識・経験
・AIを利用した機能のプロダクトマネジメント経験、もしくは運用・性能改善の経験
・社内外の関係者と協力関係を構築するコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力
・AI・データ分析に関する技術知見および継続的なキャッチアップ
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
独立系大手SIer
仕事内容
クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発を担当します。
プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発を行います。
■案件例
<車載システムへ搭載するエージェントの構築>
車載機器を制御するエージェントの開発案件です。主に以下の対応を行います。
・MCPサーバーのインターフェース設計、実装
・エージェントの動作を決めるシステムプロンプトの設定、テスト
・クラウドプラットフォーム上へのシステムデプロイ
技術要素：
Python、AWS、A2Aプロトコル、Docker
<生成AIを活用した顧客内DX>
顧客の業務プロセスにおける課題を解決するために、生成AIやRPAツールを活用して取り組む案件です。主に以下の対応を行います。
・課題解決に用いる技術の選定（使用するツール、言語、モデルなど）
・モックアップを用いた顧客との認識合わせ
・選定した技術をもとに実際のシステムを設計、実装
技術要素：
Python、Azure、Power Automate
■生成AIエンジニア育成のためのサポート体制
私たちは、生成AIエンジニアの育成をサポートする体制を整えています。入社後には必要に応じて、生成AI技術を習得するためのトレーニングに参加していただきます。このトレーニングでは、生成AI技術の基礎からしっかり学び、スキルを身につけることができます。実際に、生成AIの開発経験がなかったWebエンジニアが、トレーニングを通じて生成AIエンジニアとして現場で活躍するようになっています。
<実践的なトレーニング>
主要なクラウドプラットフォームのサービスを活用し、RAGやエージェント開発に取り組む実践的なトレーニングを提供します。このトレーニングを通じて、基本的な構築や運用技術が自然と身につき、実務に直結するスキルを習得できます。プログラミングスキル、データベース、クラウドなどのWebエンジニアとしての知識さえあれば、生成AIエンジニアとして大きく成長することができます。
＜集合技術研修＞
生成AIやクラウドの基本概念や技術を学ぶための集合技術研修に参加できます。研修では、専門の講師による講義やハンズオン形式の実習を通じて業務での活用方法を学ぶことができます。
※職務内容変更の可能性：有
※変更の範囲：会社の定める業務
プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発を行います。
■案件例
<車載システムへ搭載するエージェントの構築>
車載機器を制御するエージェントの開発案件です。主に以下の対応を行います。
・MCPサーバーのインターフェース設計、実装
・エージェントの動作を決めるシステムプロンプトの設定、テスト
・クラウドプラットフォーム上へのシステムデプロイ
技術要素：
Python、AWS、A2Aプロトコル、Docker
<生成AIを活用した顧客内DX>
顧客の業務プロセスにおける課題を解決するために、生成AIやRPAツールを活用して取り組む案件です。主に以下の対応を行います。
・課題解決に用いる技術の選定（使用するツール、言語、モデルなど）
・モックアップを用いた顧客との認識合わせ
・選定した技術をもとに実際のシステムを設計、実装
技術要素：
Python、Azure、Power Automate
■生成AIエンジニア育成のためのサポート体制
私たちは、生成AIエンジニアの育成をサポートする体制を整えています。入社後には必要に応じて、生成AI技術を習得するためのトレーニングに参加していただきます。このトレーニングでは、生成AI技術の基礎からしっかり学び、スキルを身につけることができます。実際に、生成AIの開発経験がなかったWebエンジニアが、トレーニングを通じて生成AIエンジニアとして現場で活躍するようになっています。
<実践的なトレーニング>
主要なクラウドプラットフォームのサービスを活用し、RAGやエージェント開発に取り組む実践的なトレーニングを提供します。このトレーニングを通じて、基本的な構築や運用技術が自然と身につき、実務に直結するスキルを習得できます。プログラミングスキル、データベース、クラウドなどのWebエンジニアとしての知識さえあれば、生成AIエンジニアとして大きく成長することができます。
＜集合技術研修＞
生成AIやクラウドの基本概念や技術を学ぶための集合技術研修に参加できます。研修では、専門の講師による講義やハンズオン形式の実習を通じて業務での活用方法を学ぶことができます。
※職務内容変更の可能性：有
※変更の範囲：会社の定める業務
求める経験 / スキル
■必須条件
以下の実務経験が1年以上ある方（同等の経験を有する方）
・クラウドプラットフォーム上でのバックエンド開発経験
・Python、Go、Java、JavaScriptいずれかの言語経験
・データベース（RDB、NoSQLいずれか）の設計・開発経験
■歓迎条件
・生成AIサービスを利用したシステムの設計・実装経験
以下の実務経験が1年以上ある方（同等の経験を有する方）
・クラウドプラットフォーム上でのバックエンド開発経験
・Python、Go、Java、JavaScriptいずれかの言語経験
・データベース（RDB、NoSQLいずれか）の設計・開発経験
■歓迎条件
・生成AIサービスを利用したシステムの設計・実装経験
勤務地
東京都
想定年収
480 万円 ~ 1,300 万円
株式会社SUBARU
仕事内容
本ポジションは、異業界・自動車業界にて【IT/通信やAIに関する領域】をご専門とされている方向けのご案内となります。
具体的な業務イメージは持てていないけれども、当社に、完成車メーカーに、自動車業界においてどの様な活躍ができるのかに興味がお有りの方は、ぜひ、こちらの求人よりエントリーいただけますと幸いです。
仕事内容の詳細やキャリアイメージについては、書類選考合格後メールでのご案内と、面接時選考官からの個別説明を予定しておりますのでご安心ください。
なお、担当領域により勤務地が異なるため、勤務エリアに制限がある方、強い希望をお持ちの方はあらかじめエントリー時にお申し付けください。
皆様からのご応募、心よりお待ちしております！
【開発環境】
※配属部署により異なりますが、主な開発環境は以下となります。
OS：Linux, Windows
言語：Python, C, C++, C#, HTML, CSS, JavaScript
DB：PostgreSQL, MariaDB, MySQL, SQLite, Neo4j
開発ツール：CARLA, Matlab, Visual Studio, Jupyter Lab, Simulink, Stateflow, MicroAutoBox, ControlDesk, CANalyzer, CarlaSim, CarSim
ライブラリ：OpenCV, NumPy, Pandas, TensorFlow
具体的な業務イメージは持てていないけれども、当社に、完成車メーカーに、自動車業界においてどの様な活躍ができるのかに興味がお有りの方は、ぜひ、こちらの求人よりエントリーいただけますと幸いです。
仕事内容の詳細やキャリアイメージについては、書類選考合格後メールでのご案内と、面接時選考官からの個別説明を予定しておりますのでご安心ください。
なお、担当領域により勤務地が異なるため、勤務エリアに制限がある方、強い希望をお持ちの方はあらかじめエントリー時にお申し付けください。
皆様からのご応募、心よりお待ちしております！
【開発環境】
※配属部署により異なりますが、主な開発環境は以下となります。
OS：Linux, Windows
言語：Python, C, C++, C#, HTML, CSS, JavaScript
DB：PostgreSQL, MariaDB, MySQL, SQLite, Neo4j
開発ツール：CARLA, Matlab, Visual Studio, Jupyter Lab, Simulink, Stateflow, MicroAutoBox, ControlDesk, CANalyzer, CarlaSim, CarSim
ライブラリ：OpenCV, NumPy, Pandas, TensorFlow
求める経験 / スキル
■必須要件
・何かしらのソフトウェア開発のご経験、AIエンジニアとしてのご経験
(要件定義/基本設計～詳細設計～プログラミング/テストの工程に携わったご経験をお持ちの方)
・何かしらのソフトウェア開発のご経験、AIエンジニアとしてのご経験
(要件定義/基本設計～詳細設計～プログラミング/テストの工程に携わったご経験をお持ちの方)
従業員数
17,347名
（連結37,693人 2024年3月31日現在）
勤務地
複数あり
想定年収
550 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
17,347名
（連結37,693人 2024年3月31日現在）
仕事内容
【本部名】
先端コンピューティング開発本部
【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
【募集背景と応募者へのメッセージ】
生成AIやHPCといった最先端技術領域において、当本部で開発しているCPU「FUJITSU-MONAKAシリーズ」と革新的なアクセラレータを組み合わせた次世代コンピュータシステム向けの新規技術の研究開発、およびNPU向けのソフトウェア開発を推進しています。この重要な取り組みを加速させるため、即戦力となる人材を募集します。本ポジションでは、次世代コンピューティングシステムの実現に向け、顧客課題の整理から企画・開発まで一気通貫で関与でき、業界知見と実務経験を広げることができます。開発成果をオープンソースソフトウェアとして公開し、お客様への新たな価値提供を図るやりがいのある業務です。経験を生かして裁量を持って働きたい方、より大きな案件に挑戦したい方のご応募をお待ちしています。
【募集範囲と具体的業務内容】
生成AIやHPCなどの高性能なコンピューティング環境が求められる最先端技術領域に向けて、富士通のサービスビジネスを支えるソフトウェアの研究開発に取り組んでいます。具体的には、当本部で開発しているCPU「FUJITSU-MONAKAシリーズ」とアクセラレータを組み合わせた次世代コンピュータシステム向けに、それらを活用して高性能かつ高効率を達成する新規技術の研究開発、およびNPU向けのソフトウェア開発を行っています。開発成果はオープンソースソフトウェア（OSS）として公開し、持続可能なソフトウェアエコシステムの拡充を目指すとともに、お客様への新たな価値提供を図ります。
また、公募事業における「次世代グリーンデータセンター技術開発」プロジェクト、およびスーパーコンピュータ「富岳」の後継機となる次世代計算基盤「富岳NEXT」の基本設計に参画しています。
業務内容例：
・生成AI/HPC向けにCPUとアクセラレータの連携技術に関する調査研究
－先行研究の調査検証
－新規技術の検討と開発
・NPU向けソフトウェア開発
－OS、ドライバ、コンパイラ、数学/通信ライブラリ、プロファイラ/デバッガの開発
－AI向けフレームワーク（PyTorch、TensorFlow、vLLMなど）の最適化
【個人に期待する役割やミッション】
本ポジションでは、生成AIやHPC向けにCPU「FUJITSU-MONAKAシリーズ」とGPGPUやNPUといったアクセラレータを最大限に活用する次世代コンピューティングシステムの実現に向け、社内外の関係者と連携・調整を行いながら、企画・開発を推進していただきます。
・次世代ソフトウェア技術の研究開発:
- CPUとアクセラレータを組み合わせて活用する新規技術（先行研究調査、考案、設計）の研究開発
- NPU向けソフトウェア（OS、ドライバ、コンパイラ、数学/通信ライブラリ、プロファイラ/デバッガ）の研究開発
- PyTorch, TensorFlow, vLLMなどのAI向けフレームワークの最適化と機能拡張
・オープンイノベーション推進:
- 開発成果をオープンソースソフトウェアとして発信することで、持続可能なソフトウェアエコシステムの拡充と技術コミュニティへの貢献
【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ます。特に、HPCだけでなく、生成AIをはじめとしたAIをターゲットに据えながら、富士通の先進技術を活用し、社会に新たな価値を提供することに貢献できます。
・HPC/AIなど幅広い分野の知見、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。
先端コンピューティング開発本部
【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
【募集背景と応募者へのメッセージ】
生成AIやHPCといった最先端技術領域において、当本部で開発しているCPU「FUJITSU-MONAKAシリーズ」と革新的なアクセラレータを組み合わせた次世代コンピュータシステム向けの新規技術の研究開発、およびNPU向けのソフトウェア開発を推進しています。この重要な取り組みを加速させるため、即戦力となる人材を募集します。本ポジションでは、次世代コンピューティングシステムの実現に向け、顧客課題の整理から企画・開発まで一気通貫で関与でき、業界知見と実務経験を広げることができます。開発成果をオープンソースソフトウェアとして公開し、お客様への新たな価値提供を図るやりがいのある業務です。経験を生かして裁量を持って働きたい方、より大きな案件に挑戦したい方のご応募をお待ちしています。
【募集範囲と具体的業務内容】
生成AIやHPCなどの高性能なコンピューティング環境が求められる最先端技術領域に向けて、富士通のサービスビジネスを支えるソフトウェアの研究開発に取り組んでいます。具体的には、当本部で開発しているCPU「FUJITSU-MONAKAシリーズ」とアクセラレータを組み合わせた次世代コンピュータシステム向けに、それらを活用して高性能かつ高効率を達成する新規技術の研究開発、およびNPU向けのソフトウェア開発を行っています。開発成果はオープンソースソフトウェア（OSS）として公開し、持続可能なソフトウェアエコシステムの拡充を目指すとともに、お客様への新たな価値提供を図ります。
また、公募事業における「次世代グリーンデータセンター技術開発」プロジェクト、およびスーパーコンピュータ「富岳」の後継機となる次世代計算基盤「富岳NEXT」の基本設計に参画しています。
業務内容例：
・生成AI/HPC向けにCPUとアクセラレータの連携技術に関する調査研究
－先行研究の調査検証
－新規技術の検討と開発
・NPU向けソフトウェア開発
－OS、ドライバ、コンパイラ、数学/通信ライブラリ、プロファイラ/デバッガの開発
－AI向けフレームワーク（PyTorch、TensorFlow、vLLMなど）の最適化
【個人に期待する役割やミッション】
本ポジションでは、生成AIやHPC向けにCPU「FUJITSU-MONAKAシリーズ」とGPGPUやNPUといったアクセラレータを最大限に活用する次世代コンピューティングシステムの実現に向け、社内外の関係者と連携・調整を行いながら、企画・開発を推進していただきます。
・次世代ソフトウェア技術の研究開発:
- CPUとアクセラレータを組み合わせて活用する新規技術（先行研究調査、考案、設計）の研究開発
- NPU向けソフトウェア（OS、ドライバ、コンパイラ、数学/通信ライブラリ、プロファイラ/デバッガ）の研究開発
- PyTorch, TensorFlow, vLLMなどのAI向けフレームワークの最適化と機能拡張
・オープンイノベーション推進:
- 開発成果をオープンソースソフトウェアとして発信することで、持続可能なソフトウェアエコシステムの拡充と技術コミュニティへの貢献
【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ます。特に、HPCだけでなく、生成AIをはじめとしたAIをターゲットに据えながら、富士通の先進技術を活用し、社会に新たな価値を提供することに貢献できます。
・HPC/AIなど幅広い分野の知見、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。
求める経験 / スキル
【必須の経験・キャリアや資格・言語】
以下の経験・知見は必須とします。
・ソフトウェア開発経験（3年以上）
・コンピューターアーキテクチャまたはLinuxに関する基礎知識
・HPCまたはAIにおけるハードウェアまたはソフトウェアに関する知見
【歓迎する経験・キャリアや資格・言語】
以下のいずれかの経験がある方を歓迎します。
・リーダーとして5名以上のチームマネジメント経験
・GPGPUなどのアクセラレータソフトウェアの知見および開発経験
・GPGPUアクセラレータのハードウェア知見および利用経験
・HPCまたはAIなどのアプリケーション・ソフトウェア開発経験
以下の経験・知見は必須とします。
・ソフトウェア開発経験（3年以上）
・コンピューターアーキテクチャまたはLinuxに関する基礎知識
・HPCまたはAIにおけるハードウェアまたはソフトウェアに関する知見
【歓迎する経験・キャリアや資格・言語】
以下のいずれかの経験がある方を歓迎します。
・リーダーとして5名以上のチームマネジメント経験
・GPGPUなどのアクセラレータソフトウェアの知見および開発経験
・GPGPUアクセラレータのハードウェア知見および利用経験
・HPCまたはAIなどのアプリケーション・ソフトウェア開発経験
従業員数
113,000名
（グローバル 2025/03末）
勤務地
神奈川県
想定年収
570 万円 ~ 980 万円
従業員数
113,000名
（グローバル 2025/03末）
日系大手制御機器・FAメーカー
仕事内容
特定領域における業務自動化を支えるシステム開発を担当いただきます。装置や各種機器から取得されるデータを活用し、上位システムとの連携を含むソフトウェアおよびデータ基盤の設計・実装を推進します。技術課題の整理から構想検討、システム統合まで一貫して関与し、自動化の実現に貢献します。
求める経験 / スキル
【必須要件】
■ 産業機器やシステム制御に関する分野において、制御系ソフトウェアやデータ収集システムの設計・実装経験を有する方。
■ 装置とソフトウェアを連携させ、データ活用やシステム統合を実現した経験を歓迎します。
■ 加えて、顧客に対する技術提案や調整が可能なコミュニケーション力を有する方。
【歓迎要件】
■ 特定領域におけるプロセスや装置に関する知識または実務経験
■ 品質や運用に関する標準・規格への理解
■ データ活用や高度分析に関する知識
■ 産業機器やシステム制御に関する分野において、制御系ソフトウェアやデータ収集システムの設計・実装経験を有する方。
■ 装置とソフトウェアを連携させ、データ活用やシステム統合を実現した経験を歓迎します。
■ 加えて、顧客に対する技術提案や調整が可能なコミュニケーション力を有する方。
【歓迎要件】
■ 特定領域におけるプロセスや装置に関する知識または実務経験
■ 品質や運用に関する標準・規格への理解
■ データ活用や高度分析に関する知識
勤務地
東京都
想定年収
740 万円 ~ 960 万円
nmsエンジニアリング株式会社
仕事内容
大手車載部品メーカー、航空宇宙関連開発企業をはじめ、最先端のプロジェクトの中でnmsエンジニアリング社のエンジニアが活躍中！
月に常時150件ほど寄せられている案件の中から、あなたの経験や希望、適性に応じた開発業務をお任せします。
案件数が豊富だからこそ、エンジニアの希望が通りやすい環境です。
＜案件例＞
【業務内容】
あなたの経験・希望・適性を基に、以下の開発業務をお任せします。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
■ 機械系エンジニア業務
・自動車（車体・ディーゼルエンジン・ドア等）の機械設計、機構設計
・熱交換器の設計業務
・航空機・人工衛星・防衛機器に関する機械設計
・無線機器・防衛機器の機械設計
・自動車用電装部品・情報通信系部品（コネクタ等）の製品設計
・プラント配管設計業務
・組立作業研究、組立工程分析、手順（TS）策定
・生産工程設計、生産技術業務
・歯科医療機器製品に関するプロジェクト管理業務
■ 電気・電子エンジニア業務
・FPGA設計（防衛向け試験装置／高速通信インターフェース）
・LSI（デジタル）回路設計
・無線機器に関する回路設計
・放送機器・機構設計製品の電気回路設計補助
・通信基地局における通信・電波解析評価
・防衛用シミュレーション機器の工程間検査、機能・性能試験、完成品検査
・図面作成、回路図作成補助
■ 設備保全・運用
・医療機器の保守・メンテナンス業務
・外観検査装置の新規導入・立上げ対応
・装置メーカーとの折衝・調整業務
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
■ポイント
“エンジニアファースト”を第一に、エンジニアの希望に応じたアサインを行っています。
構想設計にチャレンジしたい/設計力を磨きたい/トレンド技術・最先端開発のお仕事をやってみたい など、
一人ひとりの「やりたかったこと」の実現に向けてサポートします!
■福利厚生・魅力ポイント：
・大手メーカー案件で安定就業
・社会貢献性の高い分野
・将来的に上流工程へ挑戦可能
【当社の特徴・強み】
■ 上場グループの安定基盤
当社は東証上場の nmsホールディングス のグループ企業。
グループの経営基盤を背景に、安定したプロジェクト供給を実現しています。
■ “エンジニアが辞めない会社”を本気で目指す文化
上層部の多くは業界大手出身。
大手ではできなかった「もっと変えたい」思いを持って当社に集まっており、
エンジニアが安心して働ける環境づくりを最優先に取り組んでいます。
■ 業界出身の営業による圧倒的サポート体制
営業メンバーも同業出身者が多数。
通常は組織判断が優先されやすい配属についても、
当社ではエンジニア本人の希望や状況を丁寧に確認したうえで決定しています。
配属後も定期的なフォローを行い、
働き方や業務内容の調整について相談しやすい体制を整えています。
■ エンジニアの意思を最優先するアサイン
他社も「希望を聞く」と仰るものの、当社では本気度が違います。
例えば、設計と評価の両方からお声が掛かるケースがあった際、
多くの企業では業務レベルや単価面から判断することもありますが当社では “やりたいこと”を軸に配属を決定 しています。
■ 充実した教育体制（研修センター × 専任エンジニア常駐）
主要都市の研修センターには当社の経験豊富なエンジニアが常駐。
・ビジネスマナー
・CAD研修
・IT/組み込み研修
・電気回路研修
など、年代・レベルに合わせてカスタマイズしています。
■ “製造派遣なし”の明確な差別化
グループ会社が製造領域を担っているため、当社は製造業務の派遣は一切ナシ。
技術者としてのキャリア形成に集中できる環境です。
■ 初回から“設計開発”に携われるチャンスが豊富
大手メーカーとの強固な関係により、
新卒エンジニアの 約8割が初回配属から設計開発業務に参画。
キャリアの早期段階から、開発に深く関われる点も当社ならではです
【年収例】
550万円／中途入社2年目／機械設計（30歳)（月給46万円）
740万円／中途入社3年目／機械設計プロジェクトリーダー（48歳）（月給62万円）
月に常時150件ほど寄せられている案件の中から、あなたの経験や希望、適性に応じた開発業務をお任せします。
案件数が豊富だからこそ、エンジニアの希望が通りやすい環境です。
＜案件例＞
【業務内容】
あなたの経験・希望・適性を基に、以下の開発業務をお任せします。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
■ 機械系エンジニア業務
・自動車（車体・ディーゼルエンジン・ドア等）の機械設計、機構設計
・熱交換器の設計業務
・航空機・人工衛星・防衛機器に関する機械設計
・無線機器・防衛機器の機械設計
・自動車用電装部品・情報通信系部品（コネクタ等）の製品設計
・プラント配管設計業務
・組立作業研究、組立工程分析、手順（TS）策定
・生産工程設計、生産技術業務
・歯科医療機器製品に関するプロジェクト管理業務
■ 電気・電子エンジニア業務
・FPGA設計（防衛向け試験装置／高速通信インターフェース）
・LSI（デジタル）回路設計
・無線機器に関する回路設計
・放送機器・機構設計製品の電気回路設計補助
・通信基地局における通信・電波解析評価
・防衛用シミュレーション機器の工程間検査、機能・性能試験、完成品検査
・図面作成、回路図作成補助
■ 設備保全・運用
・医療機器の保守・メンテナンス業務
・外観検査装置の新規導入・立上げ対応
・装置メーカーとの折衝・調整業務
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
■ポイント
“エンジニアファースト”を第一に、エンジニアの希望に応じたアサインを行っています。
構想設計にチャレンジしたい/設計力を磨きたい/トレンド技術・最先端開発のお仕事をやってみたい など、
一人ひとりの「やりたかったこと」の実現に向けてサポートします!
■福利厚生・魅力ポイント：
・大手メーカー案件で安定就業
・社会貢献性の高い分野
・将来的に上流工程へ挑戦可能
【当社の特徴・強み】
■ 上場グループの安定基盤
当社は東証上場の nmsホールディングス のグループ企業。
グループの経営基盤を背景に、安定したプロジェクト供給を実現しています。
■ “エンジニアが辞めない会社”を本気で目指す文化
上層部の多くは業界大手出身。
大手ではできなかった「もっと変えたい」思いを持って当社に集まっており、
エンジニアが安心して働ける環境づくりを最優先に取り組んでいます。
■ 業界出身の営業による圧倒的サポート体制
営業メンバーも同業出身者が多数。
通常は組織判断が優先されやすい配属についても、
当社ではエンジニア本人の希望や状況を丁寧に確認したうえで決定しています。
配属後も定期的なフォローを行い、
働き方や業務内容の調整について相談しやすい体制を整えています。
■ エンジニアの意思を最優先するアサイン
他社も「希望を聞く」と仰るものの、当社では本気度が違います。
例えば、設計と評価の両方からお声が掛かるケースがあった際、
多くの企業では業務レベルや単価面から判断することもありますが当社では “やりたいこと”を軸に配属を決定 しています。
■ 充実した教育体制（研修センター × 専任エンジニア常駐）
主要都市の研修センターには当社の経験豊富なエンジニアが常駐。
・ビジネスマナー
・CAD研修
・IT/組み込み研修
・電気回路研修
など、年代・レベルに合わせてカスタマイズしています。
■ “製造派遣なし”の明確な差別化
グループ会社が製造領域を担っているため、当社は製造業務の派遣は一切ナシ。
技術者としてのキャリア形成に集中できる環境です。
■ 初回から“設計開発”に携われるチャンスが豊富
大手メーカーとの強固な関係により、
新卒エンジニアの 約8割が初回配属から設計開発業務に参画。
キャリアの早期段階から、開発に深く関われる点も当社ならではです
【年収例】
550万円／中途入社2年目／機械設計（30歳)（月給46万円）
740万円／中途入社3年目／機械設計プロジェクトリーダー（48歳）（月給62万円）
求める経験 / スキル
機械設計・電気・電子設計、制御、解析、生産技術 何かしらのご経験を1年以上お持ちの方
勤務地
複数あり
想定年収
450 万円 ~ 800 万円
仕事内容
■業務内容
•与信モデルの開発・運用・改善を通じた、事業成長への貢献
•企画: 課題発見と言語化、解決案の提示
•評価設計: オフライン指標だけでなく、重要なビジネスKPIやリスク指標、UX を含めた評価設計
•運用設計: ドリフト/モデル性能劣化/不具合の検知から恒久対応まで含む、SLO/運用設計
•技術意思決定: モデリング方針（解釈性 vs モデル性能、オンライン/バッチ、リアルタイム要件、ルールベースとの境界等）の決定
•モデル構築: データ分析、特徴量設計、テーブルデータ向けのMLモデルの設計・実装、推論/学習パイプライン整備、再現性担保、実験管理、モデルの品質保証を含む設計・実装
•プロダクト/ビジネス/リーガル/コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成、コラボレーションの主導
•次世代与信モデルの検討および開発
•チームメンバーへの技術的なメンタリング
■ユニークなチャレンジ
•2,300万MAUを誇る国内最大のフリマアプリ「メルカリ」のエコシステムのなかで、行動から信用を創造する AI 与信、およびこれまでにない金融サービスの基盤を創ることができます。
•データと機械学習で「信用のあり方」そのものをアップデートし、これまで金融の選択肢が限られていた方々にも適切な与信機会を届けることで、金融包摂の実現に挑戦できます。
•金融という社会的責任が求められる環境において、モデル精度のみならず、UX や品質も含めた機械学習プロダクトの開発を行うため、多くの方が使いやすいプロダクトづくりに関わることができます。
•職種や役割を越え、全く新しい与信の仕組み・モデルアーキテクチャについて、企画提案から、開発まで一気通貫で携わることができます。
■組織・チームのミッション
【Mercari Engineering Principles】
Mercari Engineering Principles は、メルカリのエンジニアリング組織における信念や行動の基盤となる共通認識を明文化したもので、メルカリのメンバー全員が共有するMission、Value、Cultureをエンジニアリングの視点から補完するものとなります。これらのPrinciplesは、私たちが長期的に実現しようとする理想的な姿を定義することで、最終的にメルカリのミッションを達成するために活用していきます。
•Passion For The Product
•Grow Together
•Solve Through Mechanisms
•Collaborate Openly
▶詳細については、以下をご確認お願いいたします
https://engineering.mercari.com/culture/
Merpay Credit Modeling チームでは、「高品質なデータサイエンス・機械学習の技術を用いて、あらゆる人に価値を届けられる与信ビジネスを作る」というチームミッションのもと、ビジネス課題の特定、モデル構築、開発・運用までを一気通貫で行っています。
• 機械学習エンジニアとして、メルカリ/メルペイのデータを使った独自の与信モデルを開発・運用しつつ、次世代与信モデルのアーキテクチャ設計・実装に貢献していただきます。
■メルカリグループについて
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。
•与信モデルの開発・運用・改善を通じた、事業成長への貢献
•企画: 課題発見と言語化、解決案の提示
•評価設計: オフライン指標だけでなく、重要なビジネスKPIやリスク指標、UX を含めた評価設計
•運用設計: ドリフト/モデル性能劣化/不具合の検知から恒久対応まで含む、SLO/運用設計
•技術意思決定: モデリング方針（解釈性 vs モデル性能、オンライン/バッチ、リアルタイム要件、ルールベースとの境界等）の決定
•モデル構築: データ分析、特徴量設計、テーブルデータ向けのMLモデルの設計・実装、推論/学習パイプライン整備、再現性担保、実験管理、モデルの品質保証を含む設計・実装
•プロダクト/ビジネス/リーガル/コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成、コラボレーションの主導
•次世代与信モデルの検討および開発
•チームメンバーへの技術的なメンタリング
■ユニークなチャレンジ
•2,300万MAUを誇る国内最大のフリマアプリ「メルカリ」のエコシステムのなかで、行動から信用を創造する AI 与信、およびこれまでにない金融サービスの基盤を創ることができます。
•データと機械学習で「信用のあり方」そのものをアップデートし、これまで金融の選択肢が限られていた方々にも適切な与信機会を届けることで、金融包摂の実現に挑戦できます。
•金融という社会的責任が求められる環境において、モデル精度のみならず、UX や品質も含めた機械学習プロダクトの開発を行うため、多くの方が使いやすいプロダクトづくりに関わることができます。
•職種や役割を越え、全く新しい与信の仕組み・モデルアーキテクチャについて、企画提案から、開発まで一気通貫で携わることができます。
■組織・チームのミッション
【Mercari Engineering Principles】
Mercari Engineering Principles は、メルカリのエンジニアリング組織における信念や行動の基盤となる共通認識を明文化したもので、メルカリのメンバー全員が共有するMission、Value、Cultureをエンジニアリングの視点から補完するものとなります。これらのPrinciplesは、私たちが長期的に実現しようとする理想的な姿を定義することで、最終的にメルカリのミッションを達成するために活用していきます。
•Passion For The Product
•Grow Together
•Solve Through Mechanisms
•Collaborate Openly
▶詳細については、以下をご確認お願いいたします
https://engineering.mercari.com/culture/
Merpay Credit Modeling チームでは、「高品質なデータサイエンス・機械学習の技術を用いて、あらゆる人に価値を届けられる与信ビジネスを作る」というチームミッションのもと、ビジネス課題の特定、モデル構築、開発・運用までを一気通貫で行っています。
• 機械学習エンジニアとして、メルカリ/メルペイのデータを使った独自の与信モデルを開発・運用しつつ、次世代与信モデルのアーキテクチャ設計・実装に貢献していただきます。
■メルカリグループについて
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。
求める経験 / スキル
■求める経験・スキル
•メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方
•scikit-learn, LightGBM, PyTorch等の機械学習ライブラリを用いたMLモデル構築およびMLプロダクトの開発経験（3年以上）
•モニタリング設計、アラート運用、モデル更新フロー、障害対応などのモデル運用・MLOps の実務経験（1年以上）
•データベース・SQLの知識、及び分析~特徴量設計の経験（2年以上）
•4人以上のチームやプロジェクトのリーダーとして、技術選定、設計レビュー、メンバーのメンタリングを行った経験（2年以上）
•チームメンバーやステークホルダーとの円滑なコミュニケーション能力
■歓迎する経験・スキル
•金融機関、Fintech企業での就業経験
•AWS/Google Cloud等のクラウド環境でのデータ分析・システム開発経験
•大規模言語モデル、基盤モデル等の深層学習モデルの開発・運用経験
•Off-Policy Evaluation / Learning、オフライン強化学習の開発、運用の経験
•機械学習・データサイエンス領域での査読付き論文採択・発表経験
■語学力
•日本語：Proficient (CEFR - C1)
•英語：Independent (CEFR - B2) 歓迎
•メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方
•scikit-learn, LightGBM, PyTorch等の機械学習ライブラリを用いたMLモデル構築およびMLプロダクトの開発経験（3年以上）
•モニタリング設計、アラート運用、モデル更新フロー、障害対応などのモデル運用・MLOps の実務経験（1年以上）
•データベース・SQLの知識、及び分析~特徴量設計の経験（2年以上）
•4人以上のチームやプロジェクトのリーダーとして、技術選定、設計レビュー、メンバーのメンタリングを行った経験（2年以上）
•チームメンバーやステークホルダーとの円滑なコミュニケーション能力
■歓迎する経験・スキル
•金融機関、Fintech企業での就業経験
•AWS/Google Cloud等のクラウド環境でのデータ分析・システム開発経験
•大規模言語モデル、基盤モデル等の深層学習モデルの開発・運用経験
•Off-Policy Evaluation / Learning、オフライン強化学習の開発、運用の経験
•機械学習・データサイエンス領域での査読付き論文採択・発表経験
■語学力
•日本語：Proficient (CEFR - C1)
•英語：Independent (CEFR - B2) 歓迎
従業員数
2,120名
（連結）
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
2,120名
（連結）
弁護士ドットコム株式会社
仕事内容
2026年1月に発足した当部署では、「Legal Brain エージェント」や「クラウドサイン」など、複数のプロダクトでAI活用を急加速させています。
AI/MLの価値は、モデルを作って終わりではなく、いかに高い精度を維持したまま安定して動かし続け、継続的に改善できるかにかかっています。特にLLM活用の普及に伴い、評価手法の複雑化やデータの鮮度管理が極めて重要な課題となっています。
プロダクトの現場に寄り添い、MLライフサイクル（開発・評価・デプロイ・モニタリング）の自動化・高度化を通じて、具体的なビジネス成果を最大化させるバックエンドエンジニアを募集します。
【業務内容】
●プロダクトへのMLライフサイクル実装
・各プロダクトチームと連携し、AI/ML機能のデプロイパイプラインおよび推論インフラの設計・構築
・現場のニーズに合わせた、LLMアプリケーション（RAG等）の継続的改善を支える仕組みの実装
●高度な評価・モニタリング基盤の開発
・複雑化するAI出力に対する評価パイプライン（LLM-as-a-judge等）の自動化
・RAGや検索機能の精度評価を継続的に行うためのパイプライン構築
・推論精度、レイテンシ、コスト、およびデータドリフトの監視・可視化体制の構築
●全社共通のAI基盤コンポーネントの提供
・プロダクト横断で利用可能なLLMオーケストレーションや、検索基盤の運用
・開発環境の標準化を通じた、機械学習エンジニアおよびプロダクト開発者のリードタイム短縮
●SRE・インフラチームとの連携
・全社インフラ方針に基づいた、セキュアかつスケーラブルなAI/MLシステム・検索システムの構築
コスト最適化やパフォーマンスチューニングの実行
【開発環境】
言語・フレームワーク
バックエンド: Go
機械学習: Python / scikit-learn など
LLM: LangChain, LangGraph, Langfuse
技術基盤
インフラ: AWS / Google Cloud
データベース: Aurora / BigQuery
AI/検索: Bedrock / Gemini / SageMaker / Vertex AI / OpenSearch
プロジェクト管理・ソースコード管理
プロジェクト管理: JIRA
ソースコード管理: GitHub
CI/CD: GitHub Actions
情報共有・開発支援
情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io
開発支援: Claude Code, Cursor, Devin など
AI/MLの価値は、モデルを作って終わりではなく、いかに高い精度を維持したまま安定して動かし続け、継続的に改善できるかにかかっています。特にLLM活用の普及に伴い、評価手法の複雑化やデータの鮮度管理が極めて重要な課題となっています。
プロダクトの現場に寄り添い、MLライフサイクル（開発・評価・デプロイ・モニタリング）の自動化・高度化を通じて、具体的なビジネス成果を最大化させるバックエンドエンジニアを募集します。
【業務内容】
●プロダクトへのMLライフサイクル実装
・各プロダクトチームと連携し、AI/ML機能のデプロイパイプラインおよび推論インフラの設計・構築
・現場のニーズに合わせた、LLMアプリケーション（RAG等）の継続的改善を支える仕組みの実装
●高度な評価・モニタリング基盤の開発
・複雑化するAI出力に対する評価パイプライン（LLM-as-a-judge等）の自動化
・RAGや検索機能の精度評価を継続的に行うためのパイプライン構築
・推論精度、レイテンシ、コスト、およびデータドリフトの監視・可視化体制の構築
●全社共通のAI基盤コンポーネントの提供
・プロダクト横断で利用可能なLLMオーケストレーションや、検索基盤の運用
・開発環境の標準化を通じた、機械学習エンジニアおよびプロダクト開発者のリードタイム短縮
●SRE・インフラチームとの連携
・全社インフラ方針に基づいた、セキュアかつスケーラブルなAI/MLシステム・検索システムの構築
コスト最適化やパフォーマンスチューニングの実行
【開発環境】
言語・フレームワーク
バックエンド: Go
機械学習: Python / scikit-learn など
LLM: LangChain, LangGraph, Langfuse
技術基盤
インフラ: AWS / Google Cloud
データベース: Aurora / BigQuery
AI/検索: Bedrock / Gemini / SageMaker / Vertex AI / OpenSearch
プロジェクト管理・ソースコード管理
プロジェクト管理: JIRA
ソースコード管理: GitHub
CI/CD: GitHub Actions
情報共有・開発支援
情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io
開発支援: Claude Code, Cursor, Devin など
求める経験 / スキル
【必須要件】
パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure）を用いたインフラやサービスの構築・運用経験
機械学習システムのライフサイクル（学習・評価・推論）に対する基礎知識
CI/CDツール（GitHub Actions, CircleCI等）を用いた開発プロセスの自動化経験
Docker / Kubernetes 等のコンテナ技術の実務経験
Python または Go 等を用いたソフトウェア開発経験
【歓迎要件】
データ基盤、ML基盤等の開発・運用経験
LLMアプリケーションの運用、および評価パイプラインの構築経験
Terraform / CloudFormation 等の IaC によるインフラ管理経験
サービスKPI監視や分散トレーシング（Datadog, OpenTelemetry等）の導入経験
大規模トラフィックに耐えうるマイクロサービスの設計・運用経験
【こんな方と働きたい】
現場の痛みに対する想像力がある方
プロダクトチームが何に困っているかを察知し、技術で解決することを楽しめる方。
「自動化」への執着心がある方
手作業によるミスや遅延を嫌い、徹底的に仕組み化を進めたい方。
越境するマインドセットを持つ方
インフラの知識を持ちつつ、機械学習エンジニアのドメイン（モデル評価やデータ処理）にも深く関心を持ち、チームを繋ぐ役割を担える方。
パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure）を用いたインフラやサービスの構築・運用経験
機械学習システムのライフサイクル（学習・評価・推論）に対する基礎知識
CI/CDツール（GitHub Actions, CircleCI等）を用いた開発プロセスの自動化経験
Docker / Kubernetes 等のコンテナ技術の実務経験
Python または Go 等を用いたソフトウェア開発経験
【歓迎要件】
データ基盤、ML基盤等の開発・運用経験
LLMアプリケーションの運用、および評価パイプラインの構築経験
Terraform / CloudFormation 等の IaC によるインフラ管理経験
サービスKPI監視や分散トレーシング（Datadog, OpenTelemetry等）の導入経験
大規模トラフィックに耐えうるマイクロサービスの設計・運用経験
【こんな方と働きたい】
現場の痛みに対する想像力がある方
プロダクトチームが何に困っているかを察知し、技術で解決することを楽しめる方。
「自動化」への執着心がある方
手作業によるミスや遅延を嫌い、徹底的に仕組み化を進めたい方。
越境するマインドセットを持つ方
インフラの知識を持ちつつ、機械学習エンジニアのドメイン（モデル評価やデータ処理）にも深く関心を持ち、チームを繋ぐ役割を担える方。
従業員数
638名
（2026年3月末時点）
勤務地
東京都
想定年収
1,003 万円 ~ 1,805 万円
従業員数
638名
（2026年3月末時点）
株式会社スリーシェイク
仕事内容
スリーシェイクは SRE 領域で国内トップクラスの実績を残してきました。
また直近、データ基盤（ DWH、パイプライン、カタログ基盤）の構築・改善、いわゆるデータエンジニアの領域を主体とした DBRE チームが立ち上がり活躍の場を広げてきました。
更に現在、Google Cloud Gemini / VertexAI、AI Plattform を用いた生成 AI 導入支援、機械学習支援が急増していることもあり、新たに経験豊富な機械学習エンジニアを募集することになりました。
■仕事の特徴
顧客の成長・ビジネス拡大に真に寄与できる
スリーシェイクのサービスはクライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに展開しているのが特徴
クライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに開発・運用を支援
内製化の推進を通じて、クライアントの競争力強化に貢献
SRE のエキスパートから、クラウドネイティブ構成について学べる SRE を中心とした先端ITの知見を得られる環境
（エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気）
■具体的な業務内容
・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発
・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築
・機械学習モデルの設計・実装・精度モニタリングの仕組み構築
・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装
・論文や Kaggle の上位解法、技術ブログなどからの情報収集と実装
■開発環境
パブリッククラウド: AWS, Google Cloud
開発言語: Python
開発ツール: Jupyter Notebook
その他: Jira, Mattermost, Asana, Slack, Notion
マシン: MacBook Pro（14 inch）
※あくまで一例です。参画するプロジェクトによって異なる場合があります。
■同社の特徴
同社は、インフラ領域で特に実力を発揮してきたテックベンチャー。
SREサービス「Sreake」のリピート率は実に95%にものぼり、多くのお客様から高評価をいただいてきました。
「お客様のインフラチーム」として携わるため、設計・構築・運用ばかりではなく、
戦略策定や意思決定、人材育成まで手がけることができます。
さらに、周りのメンバーもAWS / GCP / Kubernetesに精通したスタープレイヤーと言えるエンジニアが勢ぞろい。
インフラ領域でもっとスキルや実績を磨いていきたい方には、最高の環境になると自負しています。
☆『Kubernetes 完全ガイド』著者の青山 真也氏が技術顧問に就任！技術者集団として更に進化を続けています。
また直近、データ基盤（ DWH、パイプライン、カタログ基盤）の構築・改善、いわゆるデータエンジニアの領域を主体とした DBRE チームが立ち上がり活躍の場を広げてきました。
更に現在、Google Cloud Gemini / VertexAI、AI Plattform を用いた生成 AI 導入支援、機械学習支援が急増していることもあり、新たに経験豊富な機械学習エンジニアを募集することになりました。
■仕事の特徴
顧客の成長・ビジネス拡大に真に寄与できる
スリーシェイクのサービスはクライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに展開しているのが特徴
クライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに開発・運用を支援
内製化の推進を通じて、クライアントの競争力強化に貢献
SRE のエキスパートから、クラウドネイティブ構成について学べる SRE を中心とした先端ITの知見を得られる環境
（エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気）
■具体的な業務内容
・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発
・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築
・機械学習モデルの設計・実装・精度モニタリングの仕組み構築
・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装
・論文や Kaggle の上位解法、技術ブログなどからの情報収集と実装
■開発環境
パブリッククラウド: AWS, Google Cloud
開発言語: Python
開発ツール: Jupyter Notebook
その他: Jira, Mattermost, Asana, Slack, Notion
マシン: MacBook Pro（14 inch）
※あくまで一例です。参画するプロジェクトによって異なる場合があります。
■同社の特徴
同社は、インフラ領域で特に実力を発揮してきたテックベンチャー。
SREサービス「Sreake」のリピート率は実に95%にものぼり、多くのお客様から高評価をいただいてきました。
「お客様のインフラチーム」として携わるため、設計・構築・運用ばかりではなく、
戦略策定や意思決定、人材育成まで手がけることができます。
さらに、周りのメンバーもAWS / GCP / Kubernetesに精通したスタープレイヤーと言えるエンジニアが勢ぞろい。
インフラ領域でもっとスキルや実績を磨いていきたい方には、最高の環境になると自負しています。
☆『Kubernetes 完全ガイド』著者の青山 真也氏が技術顧問に就任！技術者集団として更に進化を続けています。
求める経験 / スキル
＜求めるスキル＞いずれか必須
・機械学習/深層学習に関する開発または研究の経験
・機械学習/深層学習のツールまたはライブラリの使用経験
・Python などでの実装経験
＜歓迎のスキル＞
・コンピュータサイエンス、コンピュータエンジニアリング、物理学、数学などの関連分野で修士号以上の学位
・画像認識や自然言語処理などの Deep Learning 分野における実装経験
・強化学習の実装経験
・GPGPU プログラミングの経験
・MLOps の経験
・英語でのコミュニケーション能力
・機械学習/深層学習に関する開発または研究の経験
・機械学習/深層学習のツールまたはライブラリの使用経験
・Python などでの実装経験
＜歓迎のスキル＞
・コンピュータサイエンス、コンピュータエンジニアリング、物理学、数学などの関連分野で修士号以上の学位
・画像認識や自然言語処理などの Deep Learning 分野における実装経験
・強化学習の実装経験
・GPGPU プログラミングの経験
・MLOps の経験
・英語でのコミュニケーション能力
従業員数
170名
（2025年12月）
勤務地
東京都
想定年収
750 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
170名
（2025年12月）
仕事内容
【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
【職務概要】
・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。
※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
【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
【職務概要】
・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。
※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
求める経験 / スキル
【必須条件】
(1)下記のご経験やスキルをお持ちの方：
・生成AIやデータ分析等でのAI技術活用経験(3年以上)
・周囲と協調しながらも自ら考え、一人称で進める意思がある人
(2)読み書き・メール利用に支障のないレベルの英語力
【歓迎条件】
(1)金融機関での開発経験（目安：2年以上）
(2)LLM開発経験ある方（目安：2年以上）
(3)事業会社における事業開発業務において、特に金融分野の経験がある方
(4)ビジネス上のコミュニケーションに支障のないレベルの英語力
【求める人物像】※期待行動・コンピテンシー等
【全職種共通（日立グループ コア・コンピテンシー）】
・People Champion（一人ひとりを活かす）：
多様な人財を活かすために、お互いを信頼しパフォーマンスを最大限に発揮できる安心安全な職場(インクルーシブな職場)をつくり、積極的な発言と成長を支援する。
・Customer & Society Focus（顧客・社会起点で考える）：
社会を起点に課題を捉え、常に誠実に行動することを忘れずに、社内外の関係者と協創で成果に責任を持って社会に貢献する。
・Innovation（イノベーションを起こす）：
新しい価値を生み出すために、情熱を持って学び、現状に挑戦し、素早く応えて、イノベーションを加速する。
【最終学歴】
大卒以上
(1)下記のご経験やスキルをお持ちの方：
・生成AIやデータ分析等でのAI技術活用経験(3年以上)
・周囲と協調しながらも自ら考え、一人称で進める意思がある人
(2)読み書き・メール利用に支障のないレベルの英語力
【歓迎条件】
(1)金融機関での開発経験（目安：2年以上）
(2)LLM開発経験ある方（目安：2年以上）
(3)事業会社における事業開発業務において、特に金融分野の経験がある方
(4)ビジネス上のコミュニケーションに支障のないレベルの英語力
【求める人物像】※期待行動・コンピテンシー等
【全職種共通（日立グループ コア・コンピテンシー）】
・People Champion（一人ひとりを活かす）：
多様な人財を活かすために、お互いを信頼しパフォーマンスを最大限に発揮できる安心安全な職場(インクルーシブな職場)をつくり、積極的な発言と成長を支援する。
・Customer & Society Focus（顧客・社会起点で考える）：
社会を起点に課題を捉え、常に誠実に行動することを忘れずに、社内外の関係者と協創で成果に責任を持って社会に貢献する。
・Innovation（イノベーションを起こす）：
新しい価値を生み出すために、情熱を持って学び、現状に挑戦し、素早く応えて、イノベーションを加速する。
【最終学歴】
大卒以上
従業員数
25,892名
（(2025年3月末現在) ※連結従業員数： 282,743名）
勤務地
東京都
想定年収
1,160 万円 ~ 1,330 万円
従業員数
25,892名
（(2025年3月末現在) ※連結従業員数： 282,743名）
仕事内容
■ミッション／期待する役割・責任
ソフトウェア言語、開発環境、開発・テスト手法の知見を活用し、生成AI技術を活用した高品質・高効率なソフトウェア開発を行い、開発したソフトウェアを製品に展開するとこに責任を持つ。
■職務概要（具体的な業務内容）
１．車載ソフトウェア開発における生成AI活用戦略の策定
２．上記戦略策定を行うための現状課題分析
３．車載ソフトウェア開発を効率化する生成AI活用技術の設計と開発
４．製品プロジェクトの課題分析と上記技術の適用
５．顧客への開発提案活動
■仕事の魅力・やりがい・キャリアパス
日立Astemoは独立系グローバルサプライヤーのため、世界中の自動車・二輪車メーカーが顧客であり、常に業界の最先端の技術開発に携わることができます。
国内だけでなく海外のお客様を担当することもでき、活躍の場はグローバルに広がっています。
日立製作所の研究開発機関とも密に連携を取りながら、最先端技術の開発に取り組むことができます。
また、「能力開発プロセス」を導入しており、各個人のキャリア実現に向けた環境や施策が整っております。
能力開発プロセスは、「個人のニーズ」と、既存人員スキルレベルや今後の技術動向を踏まえた「組織ニーズ」のアラインの実現を通した
個人と組織の継続的な成長を目標としております。
個人のニーズは、(1)各個人がキャリアを考える上でもっともと重要視していること(2)ありたい姿(3)業務希望や異動希望(4)ソフトウェアスキルの情報を元に上司と本人での「キャリア面談」を定期的に実施します。
従って、ソフトウェア事業部では、従業員一人一人が将来のキャリアを見据えて、今の業務で何を得たいか(経験やスキル)、将来何を得たいかを踏まえ、社会又は会社にどのように貢献できるかなどを考えながら、キャリアアップを行っていく事ができます。
ソフトウェア言語、開発環境、開発・テスト手法の知見を活用し、生成AI技術を活用した高品質・高効率なソフトウェア開発を行い、開発したソフトウェアを製品に展開するとこに責任を持つ。
■職務概要（具体的な業務内容）
１．車載ソフトウェア開発における生成AI活用戦略の策定
２．上記戦略策定を行うための現状課題分析
３．車載ソフトウェア開発を効率化する生成AI活用技術の設計と開発
４．製品プロジェクトの課題分析と上記技術の適用
５．顧客への開発提案活動
■仕事の魅力・やりがい・キャリアパス
日立Astemoは独立系グローバルサプライヤーのため、世界中の自動車・二輪車メーカーが顧客であり、常に業界の最先端の技術開発に携わることができます。
国内だけでなく海外のお客様を担当することもでき、活躍の場はグローバルに広がっています。
日立製作所の研究開発機関とも密に連携を取りながら、最先端技術の開発に取り組むことができます。
また、「能力開発プロセス」を導入しており、各個人のキャリア実現に向けた環境や施策が整っております。
能力開発プロセスは、「個人のニーズ」と、既存人員スキルレベルや今後の技術動向を踏まえた「組織ニーズ」のアラインの実現を通した
個人と組織の継続的な成長を目標としております。
個人のニーズは、(1)各個人がキャリアを考える上でもっともと重要視していること(2)ありたい姿(3)業務希望や異動希望(4)ソフトウェアスキルの情報を元に上司と本人での「キャリア面談」を定期的に実施します。
従って、ソフトウェア事業部では、従業員一人一人が将来のキャリアを見据えて、今の業務で何を得たいか(経験やスキル)、将来何を得たいかを踏まえ、社会又は会社にどのように貢献できるかなどを考えながら、キャリアアップを行っていく事ができます。
求める経験 / スキル
■必須条件
１．下記いずれかのご経験をトータルで3年以上お持ちの方：
・組込ソフトウェア開発経験
・セキュリティ（Proxy, 認証, 暗号化処理, 鍵管理, HSM)
・OTAのソフトウェア開発経験
・PosixまたはLinuxの組込み経験
・SoCのプラットフォーム開発または実装経験
・AUTOASR BSWの開発もしくはインテグレーションの経験
・仮想環境構築の経験
・ISO26262、21434、21448の知識、AUTOMOTIVE SPICEの知識
２．生成AIに関する基礎知識をお持ちの方
・ChatGPTを用いた業務経験がある方
・ChatGPTを用いたポートフォリオを準備できる方
・GithubCopilot等を用いたコード生成と生成コードを動かした経験のある方
・AWSorAsureの生成AIサービスを用いたアプリケーション開発又はトレーニングを受講した経験のある方。
■歓迎条件
１．生成AIを用いたソフトウェア開発効率化アイデアをお持ちの方。
２．戦略策定にかかわる課題分析と提案を行った経験のある方。
３．英語力（TOEIC600以上)
４．自動車ドメインでの業務経験をお持ちの方
■求める人物像
知的好奇心が高い、自主学習（資格取得)に関心がある、コミュニケーション能力、交渉能力、主体的活動ができる方
１．下記いずれかのご経験をトータルで3年以上お持ちの方：
・組込ソフトウェア開発経験
・セキュリティ（Proxy, 認証, 暗号化処理, 鍵管理, HSM)
・OTAのソフトウェア開発経験
・PosixまたはLinuxの組込み経験
・SoCのプラットフォーム開発または実装経験
・AUTOASR BSWの開発もしくはインテグレーションの経験
・仮想環境構築の経験
・ISO26262、21434、21448の知識、AUTOMOTIVE SPICEの知識
２．生成AIに関する基礎知識をお持ちの方
・ChatGPTを用いた業務経験がある方
・ChatGPTを用いたポートフォリオを準備できる方
・GithubCopilot等を用いたコード生成と生成コードを動かした経験のある方
・AWSorAsureの生成AIサービスを用いたアプリケーション開発又はトレーニングを受講した経験のある方。
■歓迎条件
１．生成AIを用いたソフトウェア開発効率化アイデアをお持ちの方。
２．戦略策定にかかわる課題分析と提案を行った経験のある方。
３．英語力（TOEIC600以上)
４．自動車ドメインでの業務経験をお持ちの方
■求める人物像
知的好奇心が高い、自主学習（資格取得)に関心がある、コミュニケーション能力、交渉能力、主体的活動ができる方
従業員数
80,000名
勤務地
複数あり
想定年収
750 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
80,000名
株式会社日立製作所
仕事内容
【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】
・ClaudeやCodexなどの生成AIツール、生成AI活用開発フレームワーク（FW）を活用ノウハウの習得
・実際のSI／開発現場への生産性向上支援や技術課題解決
【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/2024/10/1015.html
【職務概要】
・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・検証推進
・ユースケースのプロジェクト適用推進
・社内での業務効率化施策への貢献
【職務詳細】
・生成AIを活用した開発プロセスにおける課題を特定し、新たな解決手法を提案、検証を推進する
・実際のプロジェクトにおいて、プロジェクト担当者に対してAI技術の適用における技術的アドバイスや問題解決などの伴走支援を実施
・自部門の業務において業務効率化施策を検討し、カスタマーゼロとして検証、社内展開を推進
【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。
※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
【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】
・ClaudeやCodexなどの生成AIツール、生成AI活用開発フレームワーク（FW）を活用ノウハウの習得
・実際のSI／開発現場への生産性向上支援や技術課題解決
【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/2024/10/1015.html
【職務概要】
・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・検証推進
・ユースケースのプロジェクト適用推進
・社内での業務効率化施策への貢献
【職務詳細】
・生成AIを活用した開発プロセスにおける課題を特定し、新たな解決手法を提案、検証を推進する
・実際のプロジェクトにおいて、プロジェクト担当者に対してAI技術の適用における技術的アドバイスや問題解決などの伴走支援を実施
・自部門の業務において業務効率化施策を検討し、カスタマーゼロとして検証、社内展開を推進
【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。
※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
求める経験 / スキル
【必須条件】
(1)下記のご経験やスキルをお持ちの方：
・生成AIの活用経験(1年以上)
・周囲と協調しながらも自ら考え、一人称で進める意思がある人
(2)読み書き・メール利用に支障のないレベルの英語力
【歓迎条件】
(1)金融機関での開発経験（目安：2年以上）
(2)LLM開発経験ある方（目安：2年以上）
(3)事業会社における事業開発業務において、特に金融分野の経験がある方
(4)ビジネス上のコミュニケーションに支障のないレベルの英語力
【求める人物像】※期待行動・コンピテンシー等
【全職種共通（日立グループ コア・コンピテンシー）】
・People Champion（一人ひとりを活かす）：
多様な人財を活かすために、お互いを信頼しパフォーマンスを最大限に発揮できる安心安全な職場(インクルーシブな職場)をつくり、積極的な発言と成長を支援する。
・Customer & Society Focus（顧客・社会起点で考える）：
社会を起点に課題を捉え、常に誠実に行動することを忘れずに、社内外の関係者と協創で成果に責任を持って社会に貢献する。
・Innovation（イノベーションを起こす）：
新しい価値を生み出すために、情熱を持って学び、現状に挑戦し、素早く応えて、イノベーションを加速する。
【最終学歴】
大卒以上
(1)下記のご経験やスキルをお持ちの方：
・生成AIの活用経験(1年以上)
・周囲と協調しながらも自ら考え、一人称で進める意思がある人
(2)読み書き・メール利用に支障のないレベルの英語力
【歓迎条件】
(1)金融機関での開発経験（目安：2年以上）
(2)LLM開発経験ある方（目安：2年以上）
(3)事業会社における事業開発業務において、特に金融分野の経験がある方
(4)ビジネス上のコミュニケーションに支障のないレベルの英語力
【求める人物像】※期待行動・コンピテンシー等
【全職種共通（日立グループ コア・コンピテンシー）】
・People Champion（一人ひとりを活かす）：
多様な人財を活かすために、お互いを信頼しパフォーマンスを最大限に発揮できる安心安全な職場(インクルーシブな職場)をつくり、積極的な発言と成長を支援する。
・Customer & Society Focus（顧客・社会起点で考える）：
社会を起点に課題を捉え、常に誠実に行動することを忘れずに、社内外の関係者と協創で成果に責任を持って社会に貢献する。
・Innovation（イノベーションを起こす）：
新しい価値を生み出すために、情熱を持って学び、現状に挑戦し、素早く応えて、イノベーションを加速する。
【最終学歴】
大卒以上
従業員数
25,892名
（(2025年3月末現在) ※連結従業員数： 282,743名）
勤務地
東京都
想定年収
830 万円 ~ 1,080 万円
従業員数
25,892名
（(2025年3月末現在) ※連結従業員数： 282,743名）
株式会社ALGO ARTIS
仕事内容
【このポジションが取り組むこと】
計画領域のナレッジ × LLM という挑戦
ALGO ARTIS はこれまで、社会インフラを支える計画業務を、独自の最適化アルゴリズムで解いてきました。火力発電所の燃料運用、化学プラントの生産切替、配船や運行の計画——こうした領域で実際に動くソリューションを届ける中で、私たちは「計画」という領域に固有のナレッジを積み上げてきました。
いま私たちは、この計画領域で得たナレッジを土台に、LLM を用いた新しい最適化アプローチの探索 を始めています。本ポジションは、その探索を技術面から牽引するテックリードです。
【既存の取り組み（FDE）との違い】
本ポジションは、現場に深く入り込んで既存の課題を実装し切る Forward Deployed Engineer（FDE）とは、募集枠が異なります。FDE が「すでに見えている課題を、現場で使える形に届け切る」役割だとすれば、本ポジションは「何をどう解くかという問いから入り、LLM を用いた新しいアプローチを設計・検証する」役割です。すでに確立した解き方を現場へ届けるのが FDE、新しい解き方そのものを探索するのが本ポジション、となります。
【補足：ALGO ARTIS という会社について】
私たちが扱ってきたのは「計画業務」です。火力発電所の燃料運用、化学プラントの生産切替、バスの乗務行路、配船オペレーション——いずれも組み合わせの数が天文学的に大きく（ある火力発電所の計画業務では取りうる組み合わせが 10 の 720 乗を超えます）、人の手では良い解にすら届きにくい領域です。ALGO ARTIS は、独自の最適化アルゴリズムでこうした計画を実用的な時間で解くソフトウェア「Optium」を提供し、関西電力、北陸電力、TOPPAN、住友大阪セメント、名鉄バスなどに導入してきました。
事業の前身は 2016 年に DeNA で着想され、2021 年 7 月にスピンオフして独立。事業としては丸 10 年、独立法人としても 5 年目です。2026 年 6 月にはシリーズBラウンドで総額 15.38 億円を調達しました（エクイティ累計 25.14 億円、デット含む 32.44 億円。リード投資家は米国セールスフォースの投資部門 Salesforce Ventures）
【仕事の概要】
何をどう解くかは、最初から決まっているわけではありません。計画領域のどこに新しいアプローチの余地があるか、LLM と最適化をどう組み合わせれば現場で使えるものになるか——それは自分で仮説を立て、手を動かして試してみなければ見えてこない、というのが私たちの確信です。本ポジションは、この確信に応える形で設計されたロールです。
受け取った要件を実装するのではなく、自ら仮説を立て、最速でプロトタイプにして検証し、実用に耐えるアプローチへと磨いていく。そのために、ALGO ARTIS が積み上げてきた資産——計画最適化アルゴリズム、共通技術基盤、社会インフラ各産業での顧客基盤と実績——を最大限に使います。これが、このポジションのテックリードの仕事です。
【仕事の進め方】
仕事はおおむね次のループで回ります。比重は局面によって変わります。
計画領域のどこに新しいアプローチの余地があるかを、自ら仮説として立てる。LLM と最適化の組み合わせで何が解けるようになりそうかを見極める。その仮説を、プロトタイプや PoC として最速で形にし、現場やデータで検証する。LLM を含むあらゆる技術を、目的に対して躊躇なく使う。検証結果をもとにアプローチを磨き、実用に耐える形に近づけていく。そして、得られた知見やパターンを組織に還元する。
オフィスでコードやアーキテクチャに向き合う時間と、現場や顧客と議論する時間の両方がある仕事です。少人数で動くフェーズのため、自分の判断と裁量で進められる範囲が大きいのが特徴です。
本プロジェクトが役員直下の少人数で進めており意思決定のスピードは非常に早い環境です。
【役割の意義】
社会インフラを支える計画業務の改善は、産業の競争力そのものに直結します。ALGO ARTIS はこの領域で実績を積み上げてきましたが、既存のアプローチではまだ十分に解けていない課題が数多く残っています。本ポジションは、LLM という新しい道具でその余白に踏み込み、「社会基盤の最適化」というビジョンの射程を技術の側から広げるロールです。
きれいな技術検証で終わらせず、現場で使えるところまで責任を持つ。技術と事業の両面を見ながら、新しい解き方を社会基盤の現場に届けていく——そういう手応えのある役割です。
【やりがい】
まだ確立した解き方のない領域で、自分の仮説と試行が、そのまま新しいアプローチになっていきます。誰かが定義した要件を実装するのではなく、何をどう解くかという問いから関われる仕事です。
制約の少ない環境で、LLM を最適化に組み合わせる設計に挑戦できます。少人数で裁量の大きいフェーズのため、技術選定から検証の進め方まで、自分が意思決定の中心に立てます。
そして、ゼロからすべてを積み上げるのではなく、ALGO ARTIS の技術・基盤・顧客関係という土台の上で試せます。教科書のない領域での創意工夫が、そのまま価値になる——そういう手応えのある仕事です。
計画領域のナレッジ × LLM という挑戦
ALGO ARTIS はこれまで、社会インフラを支える計画業務を、独自の最適化アルゴリズムで解いてきました。火力発電所の燃料運用、化学プラントの生産切替、配船や運行の計画——こうした領域で実際に動くソリューションを届ける中で、私たちは「計画」という領域に固有のナレッジを積み上げてきました。
いま私たちは、この計画領域で得たナレッジを土台に、LLM を用いた新しい最適化アプローチの探索 を始めています。本ポジションは、その探索を技術面から牽引するテックリードです。
【既存の取り組み（FDE）との違い】
本ポジションは、現場に深く入り込んで既存の課題を実装し切る Forward Deployed Engineer（FDE）とは、募集枠が異なります。FDE が「すでに見えている課題を、現場で使える形に届け切る」役割だとすれば、本ポジションは「何をどう解くかという問いから入り、LLM を用いた新しいアプローチを設計・検証する」役割です。すでに確立した解き方を現場へ届けるのが FDE、新しい解き方そのものを探索するのが本ポジション、となります。
【補足：ALGO ARTIS という会社について】
私たちが扱ってきたのは「計画業務」です。火力発電所の燃料運用、化学プラントの生産切替、バスの乗務行路、配船オペレーション——いずれも組み合わせの数が天文学的に大きく（ある火力発電所の計画業務では取りうる組み合わせが 10 の 720 乗を超えます）、人の手では良い解にすら届きにくい領域です。ALGO ARTIS は、独自の最適化アルゴリズムでこうした計画を実用的な時間で解くソフトウェア「Optium」を提供し、関西電力、北陸電力、TOPPAN、住友大阪セメント、名鉄バスなどに導入してきました。
事業の前身は 2016 年に DeNA で着想され、2021 年 7 月にスピンオフして独立。事業としては丸 10 年、独立法人としても 5 年目です。2026 年 6 月にはシリーズBラウンドで総額 15.38 億円を調達しました（エクイティ累計 25.14 億円、デット含む 32.44 億円。リード投資家は米国セールスフォースの投資部門 Salesforce Ventures）
【仕事の概要】
何をどう解くかは、最初から決まっているわけではありません。計画領域のどこに新しいアプローチの余地があるか、LLM と最適化をどう組み合わせれば現場で使えるものになるか——それは自分で仮説を立て、手を動かして試してみなければ見えてこない、というのが私たちの確信です。本ポジションは、この確信に応える形で設計されたロールです。
受け取った要件を実装するのではなく、自ら仮説を立て、最速でプロトタイプにして検証し、実用に耐えるアプローチへと磨いていく。そのために、ALGO ARTIS が積み上げてきた資産——計画最適化アルゴリズム、共通技術基盤、社会インフラ各産業での顧客基盤と実績——を最大限に使います。これが、このポジションのテックリードの仕事です。
【仕事の進め方】
仕事はおおむね次のループで回ります。比重は局面によって変わります。
計画領域のどこに新しいアプローチの余地があるかを、自ら仮説として立てる。LLM と最適化の組み合わせで何が解けるようになりそうかを見極める。その仮説を、プロトタイプや PoC として最速で形にし、現場やデータで検証する。LLM を含むあらゆる技術を、目的に対して躊躇なく使う。検証結果をもとにアプローチを磨き、実用に耐える形に近づけていく。そして、得られた知見やパターンを組織に還元する。
オフィスでコードやアーキテクチャに向き合う時間と、現場や顧客と議論する時間の両方がある仕事です。少人数で動くフェーズのため、自分の判断と裁量で進められる範囲が大きいのが特徴です。
本プロジェクトが役員直下の少人数で進めており意思決定のスピードは非常に早い環境です。
【役割の意義】
社会インフラを支える計画業務の改善は、産業の競争力そのものに直結します。ALGO ARTIS はこの領域で実績を積み上げてきましたが、既存のアプローチではまだ十分に解けていない課題が数多く残っています。本ポジションは、LLM という新しい道具でその余白に踏み込み、「社会基盤の最適化」というビジョンの射程を技術の側から広げるロールです。
きれいな技術検証で終わらせず、現場で使えるところまで責任を持つ。技術と事業の両面を見ながら、新しい解き方を社会基盤の現場に届けていく——そういう手応えのある役割です。
【やりがい】
まだ確立した解き方のない領域で、自分の仮説と試行が、そのまま新しいアプローチになっていきます。誰かが定義した要件を実装するのではなく、何をどう解くかという問いから関われる仕事です。
制約の少ない環境で、LLM を最適化に組み合わせる設計に挑戦できます。少人数で裁量の大きいフェーズのため、技術選定から検証の進め方まで、自分が意思決定の中心に立てます。
そして、ゼロからすべてを積み上げるのではなく、ALGO ARTIS の技術・基盤・顧客関係という土台の上で試せます。教科書のない領域での創意工夫が、そのまま価値になる——そういう手応えのある仕事です。
求める経験 / スキル
■必須スキル
以下のうち複数が当てはまることを必須とさせていただいております。
・ソフトウェアエンジニアリングの実務経験。もしくは、技術的な意思決定に責任を持ってきた同等のキャリア。マネジメントに比重が移っていても、必要な場面で自分でコードやアーキテクチャに手を入れられること
・構造化されていない問題に対して、自分で課題を組み立て、技術的な解を設計した経験。何を作るべきかが決まっていない状態から動けること
・顧客や事業ステークホルダーの業務を深く理解し、要件を自ら形にしてきた経験。受け取った要件を実装するのではなく、何を作るべきか自体を相手と一緒に決めてきた経験
・不確実な状況で仮説を立て、検証し、進路を自分で切り拓いてきた経験
・生成AI・LLM を業務やプロダクトの中で活用した経験、または強い関心と高い学習速度
■歓迎スキル
・ゼロイチでのプロダクト立ち上げ、新規事業立ち上げの経験
・SaaS プロダクトを企画から運用まで通して見た経験。プロダクトの方向性を技術と事業の両面から判断してきた経験
・PdM・プロダクトオーナーとして、仮説を技術に落とし込んだ経験
・エネルギー、製造、化学、物流、インフラ、鉄道・交通などの産業領域での実務経験または研究経験
・数理最適化、機械学習、シミュレーションのいずれかを実務で活用したか、それらを使うチームをリードした経験。深い専門性は問いません
・技術系の創業経験、または戦略コンサルティングファームでの実績
・競技プログラミング（AtCoder 等）でのアクティビティ
・英語でのコミュニケーション能力
■求める人物像
【こういう志向の方が活きます】
・「こう解けるのではないか」というエッジの効いた仮説を、自分から立てるのが好き
・全員の納得を待つより、自分で旗を掲げて任されにいきたい
・技術的に綺麗な解より、運用に乗って実際に価値が出る解を作ることに関心がある
・マネジメントだけ／実装だけ、ではなく、両方の視点を持って動きたい
・業界の専門家や経営層と対等に議論することに抵抗がない
・確立した正解のない領域で、試行錯誤すること自体を楽しめる
【これまでの経験がどう活きるか】
このポジションは複数の専門性が交差するロールなので、これまでのキャリアで培ったものが多面的に活きます。
構造化されていない問題を自分で組み立ててきた経験は、何をどう解くかという問いに向き合う中核能力に直結します。要件を自ら主導してきた経験は、漠然とした業務課題を最適化問題や新しいアプローチとして組み立てる局面で核になります。production 品質のソフトウェアを書いてきた経験は、仮説を「使える」プロトタイプに落とし込む決め手になります。
業界知識を持っている方であれば、その領域での検証で大きな差別化要因になります。逆に業界知識はこれからの方でも、仮説を組み立てる力と実装力があれば、業界知を獲得しながら新しいアプローチを探っていくキャリアが描けます。技術・業界知・対人能力のいずれか一つが強いだけでも入口としては十分で、入社後に他の能力を磨いていけます。
以下のうち複数が当てはまることを必須とさせていただいております。
・ソフトウェアエンジニアリングの実務経験。もしくは、技術的な意思決定に責任を持ってきた同等のキャリア。マネジメントに比重が移っていても、必要な場面で自分でコードやアーキテクチャに手を入れられること
・構造化されていない問題に対して、自分で課題を組み立て、技術的な解を設計した経験。何を作るべきかが決まっていない状態から動けること
・顧客や事業ステークホルダーの業務を深く理解し、要件を自ら形にしてきた経験。受け取った要件を実装するのではなく、何を作るべきか自体を相手と一緒に決めてきた経験
・不確実な状況で仮説を立て、検証し、進路を自分で切り拓いてきた経験
・生成AI・LLM を業務やプロダクトの中で活用した経験、または強い関心と高い学習速度
■歓迎スキル
・ゼロイチでのプロダクト立ち上げ、新規事業立ち上げの経験
・SaaS プロダクトを企画から運用まで通して見た経験。プロダクトの方向性を技術と事業の両面から判断してきた経験
・PdM・プロダクトオーナーとして、仮説を技術に落とし込んだ経験
・エネルギー、製造、化学、物流、インフラ、鉄道・交通などの産業領域での実務経験または研究経験
・数理最適化、機械学習、シミュレーションのいずれかを実務で活用したか、それらを使うチームをリードした経験。深い専門性は問いません
・技術系の創業経験、または戦略コンサルティングファームでの実績
・競技プログラミング（AtCoder 等）でのアクティビティ
・英語でのコミュニケーション能力
■求める人物像
【こういう志向の方が活きます】
・「こう解けるのではないか」というエッジの効いた仮説を、自分から立てるのが好き
・全員の納得を待つより、自分で旗を掲げて任されにいきたい
・技術的に綺麗な解より、運用に乗って実際に価値が出る解を作ることに関心がある
・マネジメントだけ／実装だけ、ではなく、両方の視点を持って動きたい
・業界の専門家や経営層と対等に議論することに抵抗がない
・確立した正解のない領域で、試行錯誤すること自体を楽しめる
【これまでの経験がどう活きるか】
このポジションは複数の専門性が交差するロールなので、これまでのキャリアで培ったものが多面的に活きます。
構造化されていない問題を自分で組み立ててきた経験は、何をどう解くかという問いに向き合う中核能力に直結します。要件を自ら主導してきた経験は、漠然とした業務課題を最適化問題や新しいアプローチとして組み立てる局面で核になります。production 品質のソフトウェアを書いてきた経験は、仮説を「使える」プロトタイプに落とし込む決め手になります。
業界知識を持っている方であれば、その領域での検証で大きな差別化要因になります。逆に業界知識はこれからの方でも、仮説を組み立てる力と実装力があれば、業界知を獲得しながら新しいアプローチを探っていくキャリアが描けます。技術・業界知・対人能力のいずれか一つが強いだけでも入口としては十分で、入社後に他の能力を磨いていけます。
従業員数
88名
（（2025年10月時点））
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,800 万円
従業員数
88名
（（2025年10月時点））
仕事内容
交通事故のない社会と快適で自由な移動の実現を目指したい！
次世代モビリティの代表であるデータドリブン・生成AIを軸としたイノベーティブな自動運転の研究開発にチーム一丸となって取り組みたい！
そんな仲間を募集しています。
【業務内容】
クルマの知能化に向けて、大規模データをマネジメントできるクラウド基盤開発にチャレンジしていただきます。
（具体的には以下のいずれかに携わっていただきます）
・大規模データ収集に向けた要件定義、仕様検討、PoC実行
・クラウドサービス上のアプリケーション開発orクラウドインフラ基盤の構築orデータ分析
・サービス提供に向けた信頼性向上・セキュリティ確保及び運用設計
・実車評価、フィードバック
【組織のミッションについて】
先進モビリティシステム開発部のミッションは、誰もが安心して移動できる未来社会を実現することです。それを実現するために、「クルマの知能化」に関する最先端のシステム開発を行っている部門です。デンソーは、社会に「安心」を提供するリーディングカンパニーとして、交通事故死亡者ゼロを目指して、安全製品やシステムの開発に注力してきました。その中で、私たち先進モビリティシステム開発部は、クルマの知能化に関する最先端技術の応用開発を常に牽引しています。
【組織構成】
私たち先進モビリティシステム開発部は、東京の羽田オフィスに、約100名の部員が在籍しており、クルマの知能化に関する応用開発を進めるため、データ収集、大規模データマネジメント、高性能AIモデル開発、実車評価など様々なチームが一丸となって開発を進めている組織になります。
【業務のやりがい】
現在は、社内の複数の部門とも連携し、さまざまなパートナー企業との協業も組み合わせた開発を推進しており、クラウド関連技術、SoC（System on Chip）関連技術などの自動車産業以外の先端技術を融合したシステム開発を進めています。このように、社内外の仲間とチーム一丸となって、最先端のイノベーティブな技術も組み合わせた大規模な自動運転システムの開発プロジェクトに参画することができ、社会課題の解決に貢献しているというやりがいを感じることができます。
次世代モビリティの代表であるデータドリブン・生成AIを軸としたイノベーティブな自動運転の研究開発にチーム一丸となって取り組みたい！
そんな仲間を募集しています。
【業務内容】
クルマの知能化に向けて、大規模データをマネジメントできるクラウド基盤開発にチャレンジしていただきます。
（具体的には以下のいずれかに携わっていただきます）
・大規模データ収集に向けた要件定義、仕様検討、PoC実行
・クラウドサービス上のアプリケーション開発orクラウドインフラ基盤の構築orデータ分析
・サービス提供に向けた信頼性向上・セキュリティ確保及び運用設計
・実車評価、フィードバック
【組織のミッションについて】
先進モビリティシステム開発部のミッションは、誰もが安心して移動できる未来社会を実現することです。それを実現するために、「クルマの知能化」に関する最先端のシステム開発を行っている部門です。デンソーは、社会に「安心」を提供するリーディングカンパニーとして、交通事故死亡者ゼロを目指して、安全製品やシステムの開発に注力してきました。その中で、私たち先進モビリティシステム開発部は、クルマの知能化に関する最先端技術の応用開発を常に牽引しています。
【組織構成】
私たち先進モビリティシステム開発部は、東京の羽田オフィスに、約100名の部員が在籍しており、クルマの知能化に関する応用開発を進めるため、データ収集、大規模データマネジメント、高性能AIモデル開発、実車評価など様々なチームが一丸となって開発を進めている組織になります。
【業務のやりがい】
現在は、社内の複数の部門とも連携し、さまざまなパートナー企業との協業も組み合わせた開発を推進しており、クラウド関連技術、SoC（System on Chip）関連技術などの自動車産業以外の先端技術を融合したシステム開発を進めています。このように、社内外の仲間とチーム一丸となって、最先端のイノベーティブな技術も組み合わせた大規模な自動運転システムの開発プロジェクトに参画することができ、社会課題の解決に貢献しているというやりがいを感じることができます。
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
・AWS等のクラウドを活用したシステム・サービス開発経験（アプリケーション・インフラのいずれか）
（使用する可能性のあるツール）
・C++,Javascript,Python
・AWS EC2, ECS, Lambda,
・Github
＜WANT要件＞下記のいずれかの知識/経験を有している方
・機械学習、ML/Dev Ops、AI Opsなどの経験・知識
・海外ベンダーや海外コミュニティと直接メールや会話が可能な英語によるコミュニケーション能力
・社内外での企画提案・事業計画説明等のプレゼンテーション経験
・AWS等のクラウドを活用したシステム・サービス開発経験（アプリケーション・インフラのいずれか）
（使用する可能性のあるツール）
・C++,Javascript,Python
・AWS EC2, ECS, Lambda,
・Github
＜WANT要件＞下記のいずれかの知識/経験を有している方
・機械学習、ML/Dev Ops、AI Opsなどの経験・知識
・海外ベンダーや海外コミュニティと直接メールや会話が可能な英語によるコミュニケーション能力
・社内外での企画提案・事業計画説明等のプレゼンテーション経験
従業員数
162,029名
（連結）
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
162,029名
（連結）
仕事内容
当社のAI活用を推進し、業務プロセスの最適化・生産性向上に取り組むポジションです。
すでに欧州グループ会社にてAI開発・実運用の実績があり、本ポジションではそれらのソリューションを活用しながら、日本国内、アジア、USの業務に適用・改善していく役割を担っていただきます。ゼロからAI基盤を構築するのではなく、既存のAI基盤・プロダクトを活用しながら、業務への適用・実装にフォーカスできる環境です。
主な業務内容は以下のとおりです。
■業務内容
1. 生成AI／RAGを活用した業務アプリケーションの改善・実装
・欧州チームが開発した AI Extension の国内外展開
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したAI機能の実装・改善
・既存の業務アプリケーション（C#等）とAIの連携開発
・Azure OpenAIなどを活用したAI機能の組込み
※AI基盤やコアロジックの開発は欧州チームが担っており、
本ポジションは「業務適用・改善」が主なミッションとなります
2. 業務部門と連携したAI活用の推進
・業務プロセスの理解と課題抽出
・AI活用に向けた要件整理・PoC推進
・成果検証と業務への展開
3. AI活用の社内展開・定着支援
・生成AIやデータ活用のユースケース展開
・社内向けのナレッジ共有（必要に応じて）
■開発環境（想定）
Python
Azure OpenAI / OpenAI API
RAG関連技術
SQL / oracleデータベース
既存業務システム（C#など）
※技術選定はご経験に応じて柔軟に検討可能です
■ポジションの魅力
・「ゼロから作らない」AI開発
欧州で実績のあるAI基盤・プロダクトを活用可能
AIの“研究開発”ではなく、“業務適用”に集中できる
・ 裁量のある開発環境
技術選定や実装方針は現場主導
CIO直轄プロジェクトとして迅速な意思決定
・グローバル連携
欧州AIチームとの連携
実運用されている先進ユースケースを活用可能
・キャリア成長
まずはハンズオンでAI活用を推進
将来的にはチームリード・組織拡大にも関与可能
■スミダについて
当社のコイル部品・モジュール製品は、自動車や家電、太陽光発電や医療機器など幅広い用途に使われており、2023年12月期には2期連続での最高益を更新しました。昨今は地政学リスクの高まりやEVに対する様子見姿勢等の不安定な外部環境ではありますが、中長期的に脱炭素化の流れは継続していくと考えており、グリーンエネルギー関連をはじめ、新たな分野の新製品開発も行っております。
すでに欧州グループ会社にてAI開発・実運用の実績があり、本ポジションではそれらのソリューションを活用しながら、日本国内、アジア、USの業務に適用・改善していく役割を担っていただきます。ゼロからAI基盤を構築するのではなく、既存のAI基盤・プロダクトを活用しながら、業務への適用・実装にフォーカスできる環境です。
主な業務内容は以下のとおりです。
■業務内容
1. 生成AI／RAGを活用した業務アプリケーションの改善・実装
・欧州チームが開発した AI Extension の国内外展開
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したAI機能の実装・改善
・既存の業務アプリケーション（C#等）とAIの連携開発
・Azure OpenAIなどを活用したAI機能の組込み
※AI基盤やコアロジックの開発は欧州チームが担っており、
本ポジションは「業務適用・改善」が主なミッションとなります
2. 業務部門と連携したAI活用の推進
・業務プロセスの理解と課題抽出
・AI活用に向けた要件整理・PoC推進
・成果検証と業務への展開
3. AI活用の社内展開・定着支援
・生成AIやデータ活用のユースケース展開
・社内向けのナレッジ共有（必要に応じて）
■開発環境（想定）
Python
Azure OpenAI / OpenAI API
RAG関連技術
SQL / oracleデータベース
既存業務システム（C#など）
※技術選定はご経験に応じて柔軟に検討可能です
■ポジションの魅力
・「ゼロから作らない」AI開発
欧州で実績のあるAI基盤・プロダクトを活用可能
AIの“研究開発”ではなく、“業務適用”に集中できる
・ 裁量のある開発環境
技術選定や実装方針は現場主導
CIO直轄プロジェクトとして迅速な意思決定
・グローバル連携
欧州AIチームとの連携
実運用されている先進ユースケースを活用可能
・キャリア成長
まずはハンズオンでAI活用を推進
将来的にはチームリード・組織拡大にも関与可能
■スミダについて
当社のコイル部品・モジュール製品は、自動車や家電、太陽光発電や医療機器など幅広い用途に使われており、2023年12月期には2期連続での最高益を更新しました。昨今は地政学リスクの高まりやEVに対する様子見姿勢等の不安定な外部環境ではありますが、中長期的に脱炭素化の流れは継続していくと考えており、グリーンエネルギー関連をはじめ、新たな分野の新製品開発も行っております。
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
・Python / SQL等を用いたデータ分析または開発経験
・業務部門と連携したプロジェクト経験
・AIまたはデータ活用の実務経験（業界不問）
【歓迎（WANT）】
・生成AI（OpenAI等）の活用経験
・機械学習やデータ分析の経験
・製造業におけるデータ活用経験
・システム連携（API、アプリ開発など）の経験
・英語でのコミュニケーション経験（欧州チームとの連携）
・Python / SQL等を用いたデータ分析または開発経験
・業務部門と連携したプロジェクト経験
・AIまたはデータ活用の実務経験（業界不問）
【歓迎（WANT）】
・生成AI（OpenAI等）の活用経験
・機械学習やデータ分析の経験
・製造業におけるデータ活用経験
・システム連携（API、アプリ開発など）の経験
・英語でのコミュニケーション経験（欧州チームとの連携）
従業員数
14,964名
（連結(2025年時点)）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,400 万円
従業員数
14,964名
（連結(2025年時点)）
仕事内容
ゲーム／映画・VFX／自動運転シミュレータ／VR・AR／デジタルツイン／ロボットシミュレータなどの領域で、リアルタイムレンダリング（Unity／Unreal Engine／Three.js 等）／シェーダー開発（GLSL／HLSL／CUDA 等）／3D再構成（COLMAP／OpenMVG 等の SfM／MVS）／微分可能レンダリング（NeRF／3D Gaussian Splatting 等）／シミュレータ開発（CARLA／Isaac Sim／Gazebo 等）の経験、もしくは これらに関する強い興味・知識をお持ちの方をお迎えしたいポジションです。
ロボットの自律移動領域では、ViNT／NoMaD／NavDP に代表される Foundation Model の研究が進む一方、産業応用に耐える実環境データの規模・多様性（空間・天候・動的障害物等の網羅）が圧倒的に不足しています。固定環境で大規模データを収集できるロボットアーム領域と異なり、自律移動では実世界収集とシミュレーション補完の両輪が不可欠です。
Kudanでは、3D Gaussian Splatting（3DGS）を中核に据えた「フィジカルAIの学習・検証基盤」を構築します。実空間スキャンから 3DGS を生成し、天候・照度・動的物体等を編集可能な疑似空間へと拡張し、ハイブリッド型の自律移動システムの学習・評価に供しつつ、Foundation Model型の研究動向も参考として取り入れていく仕事です。
◆ 業務内容
3D Gaussian Splatting（3DGS）のコア技術の研究改良だけでなく、その上に成り立つ学習用シミュレーション基盤の構築・セマンティック化・シーン編集など、自律移動AIを支える「3D空間基盤」を構築する様々な課題に取り組んでいます。以下にあげる業務は一例ですが、少しでも自身の経験と関連あるものをお持ちな方はぜひ前向きにご応募をご検討ください。
•3D Gaussian Splatting のコアアルゴリズムの研究・改善（生成／最適化／高速化／動的・大規模シーン対応 等）
•大規模・多様な3DGSデータセットの自動生成パイプライン（環境×天候×動的物体 の網羅）
•疑似空間生成・シーン編集（天候・照度変化、動的物体の追加・削除 等）
•3DGS空間へのセマンティック情報の付与・言語クエリによる検索機能の実装
•物理シミュレータ（Isaac Sim／Unity／Unreal Engine 等）への 3DGS空間の組み込み
•CUDAカーネル実装による学習・レンダリングの高速化
•先端論文（NavDP／LangSplat等）の調査・再現・部分実装
【3D Vision の開発アプローチに関して】
3DGSの理論的な研究と、シミュレータ／学習基盤としての実装の両方に取り組みます。現実空間の精緻な再現（Photorealism）と、ロボット学習に必要な多様性・編集可能性（Synthetic World）の両立がチャレンジです。
【自律移動AIの「データのボトルネック」を3D技術で突破する】
自律移動 Foundation Model の学習・検証には、まだ十分な実環境データがありません。Kudanでは、3DGSを中核とした学習・検証基盤を構築し、ロボティクスの社会実装を加速させます。あなたが作る3D空間基盤が、自律移動AIの次世代スタンダードを支える可能性があります。
ロボットの自律移動領域では、ViNT／NoMaD／NavDP に代表される Foundation Model の研究が進む一方、産業応用に耐える実環境データの規模・多様性（空間・天候・動的障害物等の網羅）が圧倒的に不足しています。固定環境で大規模データを収集できるロボットアーム領域と異なり、自律移動では実世界収集とシミュレーション補完の両輪が不可欠です。
Kudanでは、3D Gaussian Splatting（3DGS）を中核に据えた「フィジカルAIの学習・検証基盤」を構築します。実空間スキャンから 3DGS を生成し、天候・照度・動的物体等を編集可能な疑似空間へと拡張し、ハイブリッド型の自律移動システムの学習・評価に供しつつ、Foundation Model型の研究動向も参考として取り入れていく仕事です。
◆ 業務内容
3D Gaussian Splatting（3DGS）のコア技術の研究改良だけでなく、その上に成り立つ学習用シミュレーション基盤の構築・セマンティック化・シーン編集など、自律移動AIを支える「3D空間基盤」を構築する様々な課題に取り組んでいます。以下にあげる業務は一例ですが、少しでも自身の経験と関連あるものをお持ちな方はぜひ前向きにご応募をご検討ください。
•3D Gaussian Splatting のコアアルゴリズムの研究・改善（生成／最適化／高速化／動的・大規模シーン対応 等）
•大規模・多様な3DGSデータセットの自動生成パイプライン（環境×天候×動的物体 の網羅）
•疑似空間生成・シーン編集（天候・照度変化、動的物体の追加・削除 等）
•3DGS空間へのセマンティック情報の付与・言語クエリによる検索機能の実装
•物理シミュレータ（Isaac Sim／Unity／Unreal Engine 等）への 3DGS空間の組み込み
•CUDAカーネル実装による学習・レンダリングの高速化
•先端論文（NavDP／LangSplat等）の調査・再現・部分実装
【3D Vision の開発アプローチに関して】
3DGSの理論的な研究と、シミュレータ／学習基盤としての実装の両方に取り組みます。現実空間の精緻な再現（Photorealism）と、ロボット学習に必要な多様性・編集可能性（Synthetic World）の両立がチャレンジです。
【自律移動AIの「データのボトルネック」を3D技術で突破する】
自律移動 Foundation Model の学習・検証には、まだ十分な実環境データがありません。Kudanでは、3DGSを中核とした学習・検証基盤を構築し、ロボティクスの社会実装を加速させます。あなたが作る3D空間基盤が、自律移動AIの次世代スタンダードを支える可能性があります。
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
•Python／C++ における３年以上のソフトウェア開発経験
•コンピュータグラフィックス、3D 幾何学、線形代数、最適化に関する深い理論的理解
•リアルタイムレンダリング、シェーダー、SfM／MVS、シミュレータ等、3D 空間を扱う技術領域での実装経験（具体的な技術スタックは問わない）
•3D Gaussian Splatting／NeRF／微分可能レンダリングに関する基礎的な知識・理解（実装経験は問わない）
•PyTorch 等の深層学習フレームワークの基本的な利用経験
•Linux 環境での開発、Git／CI を用いたチーム開発経験
【歓迎（WANT）】
•3D Gaussian Splatting、NeRF、微分可能レンダリングの研究または実装経験
•CUDA プログラミング経験（カーネル実装、最適化）
•ロボット／自動運転／VLA／自律移動 Foundation Model 向けの学習・検証用シミュレーション基盤、または大規模合成データ生成パイプラインの構築経験
•Feature 3DGS、LangSplat、Semantic-NeRF、OpenScene 等のセマンティック 3D 表現の研究または実装経験
•物理シミュレータ（Isaac Sim、Isaac Lab、Habitat、Gazebo、Unity、Unreal Engine 等）の実務経験
•NavDP／GS-LRM／LucidDreamer 等、3DGS×ロボット学習に関する研究・実装経験
•自動運転データ生成（CARLA／NVIDIA DRIVE Sim／AWSIM 等）または産業界共通データセット構築への関与
•Diffusion Model／Generative Model を活用したシーン編集・合成データ生成の経験
•Sim-to-Real、ドメインランダマイゼーション、フォトリアル合成データの実務経験
•3DGS 関連 OSS（gaussian-splatting、nerfstudio、gsplat、SplaTAM 等）への貢献経験
•OpenGL、Vulkan、WebGPU 等のグラフィックス API 実装経験
•学会発表（SIGGRAPH、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS 等)または査読付き論文の発表経験
•英語での技術的な議論、プレゼンテーション、顧客対応が可能なコミュニケーション能力
【求める人物像】
•最先端の 3D 表現・レンダリング技術に強い情熱を持っている方
•自律移動 AI の社会実装を阻む「データのボトルネック」を、3D 技術で突破することに情熱を持つ方
•数学的理論と実装最適化の両方に深い興味を持つ方
•「3D を学習・検索・編集可能にする」というオープンな技術課題に挑みたい方
•未確立の領域で、自ら課題を設定し、研究と開発を推進できる方
•Kudanのミッション「ロボットに空間知覚能力を与える」に共感いただける方
•Python／C++ における３年以上のソフトウェア開発経験
•コンピュータグラフィックス、3D 幾何学、線形代数、最適化に関する深い理論的理解
•リアルタイムレンダリング、シェーダー、SfM／MVS、シミュレータ等、3D 空間を扱う技術領域での実装経験（具体的な技術スタックは問わない）
•3D Gaussian Splatting／NeRF／微分可能レンダリングに関する基礎的な知識・理解（実装経験は問わない）
•PyTorch 等の深層学習フレームワークの基本的な利用経験
•Linux 環境での開発、Git／CI を用いたチーム開発経験
【歓迎（WANT）】
•3D Gaussian Splatting、NeRF、微分可能レンダリングの研究または実装経験
•CUDA プログラミング経験（カーネル実装、最適化）
•ロボット／自動運転／VLA／自律移動 Foundation Model 向けの学習・検証用シミュレーション基盤、または大規模合成データ生成パイプラインの構築経験
•Feature 3DGS、LangSplat、Semantic-NeRF、OpenScene 等のセマンティック 3D 表現の研究または実装経験
•物理シミュレータ（Isaac Sim、Isaac Lab、Habitat、Gazebo、Unity、Unreal Engine 等）の実務経験
•NavDP／GS-LRM／LucidDreamer 等、3DGS×ロボット学習に関する研究・実装経験
•自動運転データ生成（CARLA／NVIDIA DRIVE Sim／AWSIM 等）または産業界共通データセット構築への関与
•Diffusion Model／Generative Model を活用したシーン編集・合成データ生成の経験
•Sim-to-Real、ドメインランダマイゼーション、フォトリアル合成データの実務経験
•3DGS 関連 OSS（gaussian-splatting、nerfstudio、gsplat、SplaTAM 等）への貢献経験
•OpenGL、Vulkan、WebGPU 等のグラフィックス API 実装経験
•学会発表（SIGGRAPH、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS 等)または査読付き論文の発表経験
•英語での技術的な議論、プレゼンテーション、顧客対応が可能なコミュニケーション能力
【求める人物像】
•最先端の 3D 表現・レンダリング技術に強い情熱を持っている方
•自律移動 AI の社会実装を阻む「データのボトルネック」を、3D 技術で突破することに情熱を持つ方
•数学的理論と実装最適化の両方に深い興味を持つ方
•「3D を学習・検索・編集可能にする」というオープンな技術課題に挑みたい方
•未確立の領域で、自ら課題を設定し、研究と開発を推進できる方
•Kudanのミッション「ロボットに空間知覚能力を与える」に共感いただける方
従業員数
41名
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
41名
KPMGアドバイザリーホールディングス株式会社
仕事内容
【部門紹介】
● データストラテジーグループは、KPMG Japanアドバイザリーエンティティを対象に、フロントサイド（アドバイザリー・コンサルタント）の活動をデータの側面から支援する専門組織です。
● アドバイザリー業務において、コンサルタントの仮説検討や提案内容の質を高めるため、アドバイザリー領域で活用される多様なデータを対象に、以下の領域を一貫して担っています。
・データの調査・入手
・加工・統合
・蓄積・管理
・分析・可視化による示唆の提供
・リーガル／ガバナンス対応
● これらを通じて、KPMG Japan全体で再利用可能なデータ分析基盤・データリポジトリの構築・提供を行っています。
● 本部門は、データ分析基盤の構築・運用にとどまらず、フロントサイドがどのような提案を行い、どのような観点で検討を進めるのかを理解したうえで、必要となるデータやその持ち方・構造、分析の切り口を設計し、提案の質向上や、コンサルタント自身も気づいていなかった視点・インサイトの創出を支援しています。
【業務内容】
● 本ポジションでは、データストラテジーグループのデータエンジニアとして、フロントサイドの仮説検討や提案活動を支えるデータ分析基盤の構築・運用を担当していただきます。
● 管理職・テックリードの設計方針や構想を踏まえ、以下の業務に携わっていただきます。
・アドバイザリー業務で利用されるデータの収集・加工・蓄積
・継続的なデータ取得・更新を前提としたデータパイプラインの設計・実装
・データインテグレーション基盤の設計・構築・改善
・利用シーン（分析・可視化・提案）を意識したデータ構造・品質管理
● フロントサイドが検討・判断を行う際に必要となるデータや分析環境を、安定的かつ再利用可能な形で提供することが本ポジションの役割です。
【部門（グループ）参考情報】
データを作るだけでは終わらない――新たな価値を生み出すデータ戦略の現場
https://kpmg.com/jp/ja/careers/alh/careers-data-strategy.html
● データストラテジーグループは、KPMG Japanアドバイザリーエンティティを対象に、フロントサイド（アドバイザリー・コンサルタント）の活動をデータの側面から支援する専門組織です。
● アドバイザリー業務において、コンサルタントの仮説検討や提案内容の質を高めるため、アドバイザリー領域で活用される多様なデータを対象に、以下の領域を一貫して担っています。
・データの調査・入手
・加工・統合
・蓄積・管理
・分析・可視化による示唆の提供
・リーガル／ガバナンス対応
● これらを通じて、KPMG Japan全体で再利用可能なデータ分析基盤・データリポジトリの構築・提供を行っています。
● 本部門は、データ分析基盤の構築・運用にとどまらず、フロントサイドがどのような提案を行い、どのような観点で検討を進めるのかを理解したうえで、必要となるデータやその持ち方・構造、分析の切り口を設計し、提案の質向上や、コンサルタント自身も気づいていなかった視点・インサイトの創出を支援しています。
【業務内容】
● 本ポジションでは、データストラテジーグループのデータエンジニアとして、フロントサイドの仮説検討や提案活動を支えるデータ分析基盤の構築・運用を担当していただきます。
● 管理職・テックリードの設計方針や構想を踏まえ、以下の業務に携わっていただきます。
・アドバイザリー業務で利用されるデータの収集・加工・蓄積
・継続的なデータ取得・更新を前提としたデータパイプラインの設計・実装
・データインテグレーション基盤の設計・構築・改善
・利用シーン（分析・可視化・提案）を意識したデータ構造・品質管理
● フロントサイドが検討・判断を行う際に必要となるデータや分析環境を、安定的かつ再利用可能な形で提供することが本ポジションの役割です。
【部門（グループ）参考情報】
データを作るだけでは終わらない――新たな価値を生み出すデータ戦略の現場
https://kpmg.com/jp/ja/careers/alh/careers-data-strategy.html
求める経験 / スキル
【必須要件】
1. データエンジニアリングに関する実務経験
・Python 等を用いたデータ処理・開発の実務経験（目安：2年以上）
・データの収集・加工・蓄積・提供に関わる開発経験
2. データベースを用いた開発経験
・RDB 等を用いたデータ設計・実装・運用経験
3. チームでの開発・協業経験
・設計意図や仕様を理解し、管理職・他メンバーと連携しながら開発を進めた経験
4. 日本語での業務遂行能力
・設計レビューや他部門とのコミュニケーションを日本語で行えること
【歓迎要件】
●クラウド環境（特に Azure）を用いたシステム構築・運用経験
●ETL／ELT ツールの利用経験
●インフラ・ネットワーク（DNS、TCP/IP 等）の基礎的な理解
●データ品質管理、パフォーマンス設計に関する知識・経験
【求める人物像】
●設計されたものをそのまま作るのではなく、「どのように使われるか」を理解したうえで実装できる方
●個人作業ではなく、チームの一員として、再利用性・品質を意識した開発に価値を感じられる方
●AI活用を含む技術トレンドに対し感度が高く、学習しながら提供価値を高めることを楽しめる方
●コンサルタントの仮説検討や提案活動を、データの側面から支えることにやりがいを感じられる方
●未知の課題や新しいアプローチに積極的にチャレンジし、成長の機会として前向きに取り組める方
1. データエンジニアリングに関する実務経験
・Python 等を用いたデータ処理・開発の実務経験（目安：2年以上）
・データの収集・加工・蓄積・提供に関わる開発経験
2. データベースを用いた開発経験
・RDB 等を用いたデータ設計・実装・運用経験
3. チームでの開発・協業経験
・設計意図や仕様を理解し、管理職・他メンバーと連携しながら開発を進めた経験
4. 日本語での業務遂行能力
・設計レビューや他部門とのコミュニケーションを日本語で行えること
【歓迎要件】
●クラウド環境（特に Azure）を用いたシステム構築・運用経験
●ETL／ELT ツールの利用経験
●インフラ・ネットワーク（DNS、TCP/IP 等）の基礎的な理解
●データ品質管理、パフォーマンス設計に関する知識・経験
【求める人物像】
●設計されたものをそのまま作るのではなく、「どのように使われるか」を理解したうえで実装できる方
●個人作業ではなく、チームの一員として、再利用性・品質を意識した開発に価値を感じられる方
●AI活用を含む技術トレンドに対し感度が高く、学習しながら提供価値を高めることを楽しめる方
●コンサルタントの仮説検討や提案活動を、データの側面から支えることにやりがいを感じられる方
●未知の課題や新しいアプローチに積極的にチャレンジし、成長の機会として前向きに取り組める方
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 1,000 万円
都築電気株式会社
仕事内容
【業務内容】
技術トレンドや業界の動向を追跡し、必要に応じて新しい技術（生成ＡＩ）の検証および技術支援を実施するチームへと配属予定となります。
主な業務内容は事業部門やバックオフィス部門と連携し、業務プロセスへの AI 活用を企画・推進。ゆくゆくは上記業務内容から派生し、社外に向けた新規AIサービス、顧客DX推進の企画を担当いただきます。
現在推進中の生成ＡＩ基盤としてはMicrosoftサービスが中心となります。
【ミッション・期待すること】
生成AIの社内活用・ビジネス展開による社内業務の効率化及び生成AIを活用したサービスの創出をミッションとしています。
当社における生成ＡＩ活用の中心的なチームで、全社の生成ＡＩ活用のさらなる深堀の機運も高まっており、ご本人の保有スキル次第ではすぐにご活躍いただくことが可能です。
【組織構成】
部長１名、課長２名、メンバー４名（20代～50代）7名が所属しています
【魅力】
・土日祝休み／フレックス／所定労働7h／プライム上場で、長期就業可能
技術トレンドや業界の動向を追跡し、必要に応じて新しい技術（生成ＡＩ）の検証および技術支援を実施するチームへと配属予定となります。
主な業務内容は事業部門やバックオフィス部門と連携し、業務プロセスへの AI 活用を企画・推進。ゆくゆくは上記業務内容から派生し、社外に向けた新規AIサービス、顧客DX推進の企画を担当いただきます。
現在推進中の生成ＡＩ基盤としてはMicrosoftサービスが中心となります。
【ミッション・期待すること】
生成AIの社内活用・ビジネス展開による社内業務の効率化及び生成AIを活用したサービスの創出をミッションとしています。
当社における生成ＡＩ活用の中心的なチームで、全社の生成ＡＩ活用のさらなる深堀の機運も高まっており、ご本人の保有スキル次第ではすぐにご活躍いただくことが可能です。
【組織構成】
部長１名、課長２名、メンバー４名（20代～50代）7名が所属しています
【魅力】
・土日祝休み／フレックス／所定労働7h／プライム上場で、長期就業可能
求める経験 / スキル
【必須スキル・経験】
※履歴書に顔写真添付必須
■BPOもしくはコンサルティングファームでの業務改善のご経験
■AIを活用した業務改善／業務効率化のご経験
【歓迎スキル・経験】
■システム開発及び、業務改善プロジェクトの実務経験
■部門横断の業務改革プロジェクトにおけるリード経験
■AI（特に生成AI）を活用したPoCまたは業務適用の経験
■RAG、LLM API連携等を用いた実装経験
■アーキテクチャ設計（小〜中規模）の経験
・資格
■AI/データ分析関連資格 G検定/E資格等
■クラウド関連資格（AWS/Azure/GCP Associate以上）
■プロジェクトマネジメント関連資格（PMP等）
■基本情報技術者/応用情報技術者
※履歴書に顔写真添付必須
■BPOもしくはコンサルティングファームでの業務改善のご経験
■AIを活用した業務改善／業務効率化のご経験
【歓迎スキル・経験】
■システム開発及び、業務改善プロジェクトの実務経験
■部門横断の業務改革プロジェクトにおけるリード経験
■AI（特に生成AI）を活用したPoCまたは業務適用の経験
■RAG、LLM API連携等を用いた実装経験
■アーキテクチャ設計（小〜中規模）の経験
・資格
■AI/データ分析関連資格 G検定/E資格等
■クラウド関連資格（AWS/Azure/GCP Associate以上）
■プロジェクトマネジメント関連資格（PMP等）
■基本情報技術者/応用情報技術者
従業員数
1,360名
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 850 万円
従業員数
1,360名
株式会社ベイシア
仕事内容
■業務内容：
・DX戦略立案・推進
- 業務部門へのヒアリング実施
- デジタル化課題の抽出・分析
- DX推進ポイントの提案・企画
・生成AI活用システム開発
- Copilot、Claude等の生成AIを活用したソリューション開発
- 業務自動化ツールの設計・実装
- チャットボットの実装
・AWS環境での開発・運用
- AWS各種サービスを活用したスケーラブルなシステム構築
- サーバーレスアーキテクチャでの高速開発
- CI/CDパイプラインの構築・運用
・アジャイル開発・短期実装
- 2週間〜1ヶ月のスプリントでのMVP開発
- 業務部門との密な連携による要件定義
- 継続的な改善・機能追加
■開発環境・技術スタック
・クラウド環境
- AWS: Lambda, API Gateway, S3, Terraform
- コンテナ: Docker, ECS/Fargate
- CI/CD: CodePipeline, Codebuild
・開発言語・フレームワーク
- バックエンド: Node.js, Express.js
- フロントエンド: React, Next.js, TypeScript
- データベース: PostgreSQL, MySQL, Redis
・AI・機械学習
- 生成AI: OpenAI API, Anthropic Claude API, AWS Bedrock
■求める人物像：
- 課題解決志向： 業務課題を技術で解決することに情熱を持つ方
- コミュニケーション能力： 非技術者との円滑な意思疎通ができる方
- フットワーク：業務部門と帯同し店舗、売場へ実際に足を運び実際の使われ方を検討できる方
- 学習意欲： 新しい技術・AI技術・店舗実業務への高い関心と学習意欲
- スピード感： 短期間でのMVP開発・改善サイクルを楽しめる方、プロセスを高速化の対象と捉えられる方
- チームワーク： 多様な部門との協働を得意とする方
■採用背景：
社内の業務をデジタル＆AIの力で加速させるため、業務部門と密接に連携し、AIを活用した実践的なソリューションを迅速に開発・実装できるエンジニアを求めています。
・DX戦略立案・推進
- 業務部門へのヒアリング実施
- デジタル化課題の抽出・分析
- DX推進ポイントの提案・企画
・生成AI活用システム開発
- Copilot、Claude等の生成AIを活用したソリューション開発
- 業務自動化ツールの設計・実装
- チャットボットの実装
・AWS環境での開発・運用
- AWS各種サービスを活用したスケーラブルなシステム構築
- サーバーレスアーキテクチャでの高速開発
- CI/CDパイプラインの構築・運用
・アジャイル開発・短期実装
- 2週間〜1ヶ月のスプリントでのMVP開発
- 業務部門との密な連携による要件定義
- 継続的な改善・機能追加
■開発環境・技術スタック
・クラウド環境
- AWS: Lambda, API Gateway, S3, Terraform
- コンテナ: Docker, ECS/Fargate
- CI/CD: CodePipeline, Codebuild
・開発言語・フレームワーク
- バックエンド: Node.js, Express.js
- フロントエンド: React, Next.js, TypeScript
- データベース: PostgreSQL, MySQL, Redis
・AI・機械学習
- 生成AI: OpenAI API, Anthropic Claude API, AWS Bedrock
■求める人物像：
- 課題解決志向： 業務課題を技術で解決することに情熱を持つ方
- コミュニケーション能力： 非技術者との円滑な意思疎通ができる方
- フットワーク：業務部門と帯同し店舗、売場へ実際に足を運び実際の使われ方を検討できる方
- 学習意欲： 新しい技術・AI技術・店舗実業務への高い関心と学習意欲
- スピード感： 短期間でのMVP開発・改善サイクルを楽しめる方、プロセスを高速化の対象と捉えられる方
- チームワーク： 多様な部門との協働を得意とする方
■採用背景：
社内の業務をデジタル＆AIの力で加速させるため、業務部門と密接に連携し、AIを活用した実践的なソリューションを迅速に開発・実装できるエンジニアを求めています。
求める経験 / スキル
■必須スキル
・Webアプリケーション開発経験3年以上
・AWSでの開発・運用経験2年以上
・JavaScriptでの開発経験
・REST API設計・開発経験
・Gitを使用したチーム開発経験
■歓迎スキル
・生成AI（GPT、Claude等）を活用した開発経験
・小売業界・EC業界での開発経験
・業務部門との要件定義・ヒアリング経験
・アジャイル開発手法の実践経験
・インフラ自動化（IaC）経験
・データ分析、可視化経験
・Webアプリケーション開発経験3年以上
・AWSでの開発・運用経験2年以上
・JavaScriptでの開発経験
・REST API設計・開発経験
・Gitを使用したチーム開発経験
■歓迎スキル
・生成AI（GPT、Claude等）を活用した開発経験
・小売業界・EC業界での開発経験
・業務部門との要件定義・ヒアリング経験
・アジャイル開発手法の実践経験
・インフラ自動化（IaC）経験
・データ分析、可視化経験
従業員数
1,716名
（※2024年2月末現在）
勤務地
複数あり
想定年収
600 万円 ~ 800 万円
従業員数
1,716名
（※2024年2月末現在）
株式会社ティアフォー
仕事内容
■仕事概要■
TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。
Perceptionエンジニアは、Lv4 自動運転において最も重要な機能の1つである、車両に搭載したセンサを利用しての自車両の周囲に存在する交通参加者・静止物の認識を行う技術の開発が主な責務となります。
開発・評価・ベンチマーク等を通して、Perceptionの専門的知識の蓄積と現実課題への対応を行い、これら技術を社内/社外で利用可能な形で成果をオープンにすることで自動運転開発の加速を目指しています。
【仕事内容】
- 自律運転向けセンサーシステムの設計、実装（センサーコンフィグレーション、キャリブレーション、同期、ノイズ除去等）
- 自律運転向け認識システムの設計、ROS 2/C++での実装（detection, segmentation, tracking, prediction等）
- 機械学習基盤/評価基盤への機能実装、テストコードの実装、学習評価用データセットの構築
- OSSへの自律走行技術の貢献
TIER IV uses Autoware, a widely used open source autonomous driving software stack, to provide a wide range of applications, solutions and services related to autonomous driving.
Autonomous Driving Perception Engineers develop autonomous driving systems that can be deployed in various situations. Applicants will be favorably looked upon if they have a graduate degree in a related subject, strong software engineering skills, and demonstrated experience in the fields of autonomous vehicles or robotics.
Perception Engineers will:
- Design implementation and test of sensor systems for autonomous driving (sensor configuration, calibration, synchronization, noise reduction, etc.)
- Design implementation and test perception systems for autonomous driving (detection, segmentation, tracking, prediction, etc.)
- Implementation of functions for machine learning platforms/evaluation platforms, implementation of test code, and construction of datasets for learning evaluation
- Contribute autonomous driving technology to OSS
【従事すべき業務の内容】
- 雇入れ直後： 本求人に記載のある業務
- 変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務
TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。
Perceptionエンジニアは、Lv4 自動運転において最も重要な機能の1つである、車両に搭載したセンサを利用しての自車両の周囲に存在する交通参加者・静止物の認識を行う技術の開発が主な責務となります。
開発・評価・ベンチマーク等を通して、Perceptionの専門的知識の蓄積と現実課題への対応を行い、これら技術を社内/社外で利用可能な形で成果をオープンにすることで自動運転開発の加速を目指しています。
【仕事内容】
- 自律運転向けセンサーシステムの設計、実装（センサーコンフィグレーション、キャリブレーション、同期、ノイズ除去等）
- 自律運転向け認識システムの設計、ROS 2/C++での実装（detection, segmentation, tracking, prediction等）
- 機械学習基盤/評価基盤への機能実装、テストコードの実装、学習評価用データセットの構築
- OSSへの自律走行技術の貢献
TIER IV uses Autoware, a widely used open source autonomous driving software stack, to provide a wide range of applications, solutions and services related to autonomous driving.
Autonomous Driving Perception Engineers develop autonomous driving systems that can be deployed in various situations. Applicants will be favorably looked upon if they have a graduate degree in a related subject, strong software engineering skills, and demonstrated experience in the fields of autonomous vehicles or robotics.
Perception Engineers will:
- Design implementation and test of sensor systems for autonomous driving (sensor configuration, calibration, synchronization, noise reduction, etc.)
- Design implementation and test perception systems for autonomous driving (detection, segmentation, tracking, prediction, etc.)
- Implementation of functions for machine learning platforms/evaluation platforms, implementation of test code, and construction of datasets for learning evaluation
- Contribute autonomous driving technology to OSS
【従事すべき業務の内容】
- 雇入れ直後： 本求人に記載のある業務
- 変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務
求める経験 / スキル
■必須要件
・プロセッサマイクロアーキテクチャの知識、研究/開発経験
・アルゴリズム/データ構造、及び数理最適化に対する知識
・HDL (SystemVerilog) を用いた論理設計, 検証経験
・並列処理を行うプロセッサのうち、CGRA, SIMT, SIMD, Super Scalarいずれかの実装経験（研究/実務不問）
■歓迎要件
- Hardware
・コンピュータアーキテクチャの知識
・EDAツールの使用経験
・バスプロトコル (AMBA AXI / PCIe等) の知識
・計算資源を考慮したシステム分析経験
・機能安全の知識
- Middleware
・組込み環境における、アプリケーション開発経験
・コンパイラバックエンド (GCC, LLVM) の開発経験
・リンカ及びローダ等のミドルウェア開発経験
・Linuxドライバの開発経験
・ネットワークプロトコルスタックに関する知識
- Software
・C/C++を使用した開発経験
・OpenCLを用いたGPGPUアプリケーションの開発経験
・特定のFrameworkを用いたDNNアプリケーションの開発経験
・最適化問題を併うアプリケーションの開発経験
・プロセッサマイクロアーキテクチャの知識、研究/開発経験
・アルゴリズム/データ構造、及び数理最適化に対する知識
・HDL (SystemVerilog) を用いた論理設計, 検証経験
・並列処理を行うプロセッサのうち、CGRA, SIMT, SIMD, Super Scalarいずれかの実装経験（研究/実務不問）
■歓迎要件
- Hardware
・コンピュータアーキテクチャの知識
・EDAツールの使用経験
・バスプロトコル (AMBA AXI / PCIe等) の知識
・計算資源を考慮したシステム分析経験
・機能安全の知識
- Middleware
・組込み環境における、アプリケーション開発経験
・コンパイラバックエンド (GCC, LLVM) の開発経験
・リンカ及びローダ等のミドルウェア開発経験
・Linuxドライバの開発経験
・ネットワークプロトコルスタックに関する知識
- Software
・C/C++を使用した開発経験
・OpenCLを用いたGPGPUアプリケーションの開発経験
・特定のFrameworkを用いたDNNアプリケーションの開発経験
・最適化問題を併うアプリケーションの開発経験
従業員数
400名
（2024年4月時点）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
400名
（2024年4月時点）
大手ゲーム制作会社 IT戦略子会社
仕事内容
【はじめに】
＜設立の背景＞
娯楽をお客様へお届けしやすいシステムを作るため、自社のエンジニアチームを中心として、2023年4月に生まれました。
7年以上のパートナーシップで培われた信頼関係を活かし、独創性と技術への知見を原動力として、世界へ新たなイノベーションを生み出していきます。
娯楽を取り巻く技術開発は、これからも発展を続けていくことが予想されます。
レガシーな技術から最先端の技術に至るまで、多様な技術を取り込み、娯楽を通して、一人でも多くのお客様を笑顔にできるよう挑戦を続けていきます。
＜何をやっている会社なのか？＞
・ネットワークサービス全般・アカウント周りの開発
※ゲームソフトの開発は一切しません。
（例）
・オンラインシステム
・ECサイト
・ツール開発
・ゲーム大会イベント関連のシステム
など
＜魅力＞
・エンドユーザーの反応が見れる
・サービス規模が大きい（携わったサービスがすぐにクローズになることもない）
・基本的に携わるサービスは全て全世界向けなので影響力のあるサービスに携われる
＜その他＞
・働き方：週3出社（ある程度融通はききます。）
ーーーーーーーーーーーーーーーー
※記載以外にも幅広いポジションがあり、
非公開情報も多いため詳細はぜひお電話にてお話できますと幸いです※
この職種では、運用している分析基盤を開発運用していただけるデータエンジニアの方を募集いたします。
▼具体的な業務内容
・スケーラブルなデータパイプラインの構築
・DataLake/DWH/DMの構成やデータモデルの継続的な改良
・定型的なデータ分析を支援するためのBIツールの開発・運用
・あるべきデータ品質を定め、モニタリングするためのプロセス・仕組みを構築
・複数のビジネスやエンジニアチームと連携し、長期的なデータプラットフォームアーキテクチャの設計
▼利用技術
・AWS
Lambda, EC2, Redshift, Cloud Watch, Event Bridge, SimpleAD, RDS, S3, Athena, (Glue)
・Google Cloud
BigQuery(BigQuery Data Transfer Serviceを含む), Cloud Data Fusion, Cloud Composer, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Storage(Storage Transfer Serviceを含む), Cloud Scheduler
・言語
Bash Script, Javascript(browser, nodejs, nashorn, Google App Script), Python, HTML, CSS, XML, XSLT, SQL( PostgreSQL, MySQL, Redshift, BigQuery Legacy/Standard, Snowflake), dbt, HCL, YAML, Liquid, Jinja, LookML
＜設立の背景＞
娯楽をお客様へお届けしやすいシステムを作るため、自社のエンジニアチームを中心として、2023年4月に生まれました。
7年以上のパートナーシップで培われた信頼関係を活かし、独創性と技術への知見を原動力として、世界へ新たなイノベーションを生み出していきます。
娯楽を取り巻く技術開発は、これからも発展を続けていくことが予想されます。
レガシーな技術から最先端の技術に至るまで、多様な技術を取り込み、娯楽を通して、一人でも多くのお客様を笑顔にできるよう挑戦を続けていきます。
＜何をやっている会社なのか？＞
・ネットワークサービス全般・アカウント周りの開発
※ゲームソフトの開発は一切しません。
（例）
・オンラインシステム
・ECサイト
・ツール開発
・ゲーム大会イベント関連のシステム
など
＜魅力＞
・エンドユーザーの反応が見れる
・サービス規模が大きい（携わったサービスがすぐにクローズになることもない）
・基本的に携わるサービスは全て全世界向けなので影響力のあるサービスに携われる
＜その他＞
・働き方：週3出社（ある程度融通はききます。）
ーーーーーーーーーーーーーーーー
※記載以外にも幅広いポジションがあり、
非公開情報も多いため詳細はぜひお電話にてお話できますと幸いです※
この職種では、運用している分析基盤を開発運用していただけるデータエンジニアの方を募集いたします。
▼具体的な業務内容
・スケーラブルなデータパイプラインの構築
・DataLake/DWH/DMの構成やデータモデルの継続的な改良
・定型的なデータ分析を支援するためのBIツールの開発・運用
・あるべきデータ品質を定め、モニタリングするためのプロセス・仕組みを構築
・複数のビジネスやエンジニアチームと連携し、長期的なデータプラットフォームアーキテクチャの設計
▼利用技術
・AWS
Lambda, EC2, Redshift, Cloud Watch, Event Bridge, SimpleAD, RDS, S3, Athena, (Glue)
・Google Cloud
BigQuery(BigQuery Data Transfer Serviceを含む), Cloud Data Fusion, Cloud Composer, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Storage(Storage Transfer Serviceを含む), Cloud Scheduler
・言語
Bash Script, Javascript(browser, nodejs, nashorn, Google App Script), Python, HTML, CSS, XML, XSLT, SQL( PostgreSQL, MySQL, Redshift, BigQuery Legacy/Standard, Snowflake), dbt, HCL, YAML, Liquid, Jinja, LookML
求める経験 / スキル
▼必須スキル
・サーバーサイドのアプリケーション開発、またはデータエンジニアのご経験
・GCP や AWS などクラウド環境を用いたシステム構築のご経験
・SQL/シェルスクリプトを使用した開発・運用のご経験
・課題定義から実装、開発までをオーナーシップを持って実現した経験
※ゲームに関連する開発経験の有無は問いません
▼歓迎スキル
・ワークフローエンジンを活用したデータパイプラインの開発
・Infrastructure as a Code の実践経験
・BigQueryのアーキテクチャを深く理解し、データモデル設計に活かした経験
・Pythonの言語仕様とパッケージエコシステムの理解
・Routing, Firewall, ネットワークアドレスなどのNWに関する知識
・複数BIツールの導入と運用経験
・統計学・機械学習・自然言語処理に関する知識
▼求める人物像
・ 好奇心旺盛な方
・ 技術的なバックグラウンドと高いコミュニケーション能力をお持ちの方
・ 良い意味で面倒くさがりな方
・サーバーサイドのアプリケーション開発、またはデータエンジニアのご経験
・GCP や AWS などクラウド環境を用いたシステム構築のご経験
・SQL/シェルスクリプトを使用した開発・運用のご経験
・課題定義から実装、開発までをオーナーシップを持って実現した経験
※ゲームに関連する開発経験の有無は問いません
▼歓迎スキル
・ワークフローエンジンを活用したデータパイプラインの開発
・Infrastructure as a Code の実践経験
・BigQueryのアーキテクチャを深く理解し、データモデル設計に活かした経験
・Pythonの言語仕様とパッケージエコシステムの理解
・Routing, Firewall, ネットワークアドレスなどのNWに関する知識
・複数BIツールの導入と運用経験
・統計学・機械学習・自然言語処理に関する知識
▼求める人物像
・ 好奇心旺盛な方
・ 技術的なバックグラウンドと高いコミュニケーション能力をお持ちの方
・ 良い意味で面倒くさがりな方
勤務地
東京都
想定年収
520 万円 ~ 1,500 万円
仕事内容
■ポジション
Physical AI領域における事業開発リーダー
【BG名】会社直下
【本部名】技術戦略本部
【組織としてのミッション】
当組織は、AIエージェントとロボットの高度な協調により、現実世界の業務を理解し、自律的に判断・行動する仕組みを社会実装することをミッションとします。
その実現に向け、以下を推進します。
Physical AI／AIエージェント領域における事業機会の創出
顧客現場起点での業務変革シナリオおよびユースケースの具体化
「Fujitsu Kozuchi Physical AI 1.0」を核とした技術・オファリングの高度化
製造、物流、インフラ、公共等の重点領域における社会実装の加速
【募集背景と応募者へのメッセージ】
生成AIの進展により、AIはテキストや画像を扱う段階から、現実世界を理解し、判断し、行動する段階へ進みつつあります。
その中核にあるのが、AIエージェントとロボットの連携によるPhysical AIです。
富士通はこの領域を将来の成長事業の一つとして位置づけ、先端技術の研究開発にとどまらず、顧客現場で実際に価値を創出するところまで踏み込んで推進していきます。
一方で、この領域はまだ市場形成期にあり、既存事業の延長線だけでは勝てなく、必要なのは、技術の本質を理解し、それを顧客価値に翻訳し、社内外の関係者を巻き込みながら事業として成立させるリーダーです。
本募集は、完成された市場で役割を果たす仕事ではなく、むしろ、正解が定まっていない領域で、仮説を立て、仲間を集め、顧客とともに価値を形にする仕事となります。
そのため、既存の枠に収まらず、技術・顧客・事業をつなぐ視点を持ち、自ら先頭に立って新しい市場を切り拓く意欲のある方を歓迎します。
【募集範囲と具体的業務内容】
■募集範囲
Physical AI領域における、事業戦略の具体化、顧客課題起点での案件創出、提案・実証の推進、社会実装・事業拡大の牽引
■具体的業務内容
Physical AI/Multi AI Agent技術を用いたPoCの技術支援や、製品開発の加速に向けた技術的な支援。
自ら新規ユースケースのプロトタイプの企画・開発を行い、Physical AIのビジネス展開をこれまで以上に加速させること。
Physical AI領域における事業戦略・市場開拓方針の策定
顧客との対話を通じた業務課題、現場課題、導入障壁の整理と変革テーマの抽出
AIエージェントとロボットの連携を前提とした業務シナリオ設計、および実装ロードマップ策定
PoC／実証実験／導入プロジェクトの立ち上げ・推進・評価
研究部門、開発部門、営業部門、地域・業種組織を横断した推進体制の構築
重点業種における再現性あるオファリング・提案資産・ナレッジの整備
市場／技術／競合動向を踏まえた差別化戦略の立案と実行
【個人に期待する役割やミッション】
・Physical AI領域における事業推進リーダーとして、技術・顧客・事業をつなぎ、富士通としての勝ち筋を具体化すること
・顧客課題を起点に新たな市場機会を見出し、構想を案件へ、案件を事業へと発展させること
・組織横断・パートナー連携を通じて推進体制を構築し、不確実性の高いテーマでも周囲を巻き込みながら成果創出を実現すること
・個別成果に加え、再利用可能なオファリングやナレッジを残し、継続的に事業成長できる構造をつくること
【仕事の魅力・やりがい】
・新市場の立ち上げを当事者として牽引できる
既存メニューを拡販する仕事ではなく、これから市場が立ち上がる領域で勝ち筋そのものを作ることができる。
・技術・顧客・事業を一体で動かせる
研究開発だけ、営業だけではなく、技術理解を持ちながら顧客価値と事業性の両立を実現できる。
・社会実装に直結するテーマに取り組める
AIが現実世界に作用し、現場の生産性や安全性、持続可能性を変えていくプロセスに深く関与できる。
・社内外のキーパーソンを巻き込むダイナミックな役割を担える
戦略パートナー、研究・開発、営業、顧客現場など、多様なステークホルダーと連携し、大きなテーマを動かせる。
Physical AI領域における事業開発リーダー
【BG名】会社直下
【本部名】技術戦略本部
【組織としてのミッション】
当組織は、AIエージェントとロボットの高度な協調により、現実世界の業務を理解し、自律的に判断・行動する仕組みを社会実装することをミッションとします。
その実現に向け、以下を推進します。
Physical AI／AIエージェント領域における事業機会の創出
顧客現場起点での業務変革シナリオおよびユースケースの具体化
「Fujitsu Kozuchi Physical AI 1.0」を核とした技術・オファリングの高度化
製造、物流、インフラ、公共等の重点領域における社会実装の加速
【募集背景と応募者へのメッセージ】
生成AIの進展により、AIはテキストや画像を扱う段階から、現実世界を理解し、判断し、行動する段階へ進みつつあります。
その中核にあるのが、AIエージェントとロボットの連携によるPhysical AIです。
富士通はこの領域を将来の成長事業の一つとして位置づけ、先端技術の研究開発にとどまらず、顧客現場で実際に価値を創出するところまで踏み込んで推進していきます。
一方で、この領域はまだ市場形成期にあり、既存事業の延長線だけでは勝てなく、必要なのは、技術の本質を理解し、それを顧客価値に翻訳し、社内外の関係者を巻き込みながら事業として成立させるリーダーです。
本募集は、完成された市場で役割を果たす仕事ではなく、むしろ、正解が定まっていない領域で、仮説を立て、仲間を集め、顧客とともに価値を形にする仕事となります。
そのため、既存の枠に収まらず、技術・顧客・事業をつなぐ視点を持ち、自ら先頭に立って新しい市場を切り拓く意欲のある方を歓迎します。
【募集範囲と具体的業務内容】
■募集範囲
Physical AI領域における、事業戦略の具体化、顧客課題起点での案件創出、提案・実証の推進、社会実装・事業拡大の牽引
■具体的業務内容
Physical AI/Multi AI Agent技術を用いたPoCの技術支援や、製品開発の加速に向けた技術的な支援。
自ら新規ユースケースのプロトタイプの企画・開発を行い、Physical AIのビジネス展開をこれまで以上に加速させること。
Physical AI領域における事業戦略・市場開拓方針の策定
顧客との対話を通じた業務課題、現場課題、導入障壁の整理と変革テーマの抽出
AIエージェントとロボットの連携を前提とした業務シナリオ設計、および実装ロードマップ策定
PoC／実証実験／導入プロジェクトの立ち上げ・推進・評価
研究部門、開発部門、営業部門、地域・業種組織を横断した推進体制の構築
重点業種における再現性あるオファリング・提案資産・ナレッジの整備
市場／技術／競合動向を踏まえた差別化戦略の立案と実行
【個人に期待する役割やミッション】
・Physical AI領域における事業推進リーダーとして、技術・顧客・事業をつなぎ、富士通としての勝ち筋を具体化すること
・顧客課題を起点に新たな市場機会を見出し、構想を案件へ、案件を事業へと発展させること
・組織横断・パートナー連携を通じて推進体制を構築し、不確実性の高いテーマでも周囲を巻き込みながら成果創出を実現すること
・個別成果に加え、再利用可能なオファリングやナレッジを残し、継続的に事業成長できる構造をつくること
【仕事の魅力・やりがい】
・新市場の立ち上げを当事者として牽引できる
既存メニューを拡販する仕事ではなく、これから市場が立ち上がる領域で勝ち筋そのものを作ることができる。
・技術・顧客・事業を一体で動かせる
研究開発だけ、営業だけではなく、技術理解を持ちながら顧客価値と事業性の両立を実現できる。
・社会実装に直結するテーマに取り組める
AIが現実世界に作用し、現場の生産性や安全性、持続可能性を変えていくプロセスに深く関与できる。
・社内外のキーパーソンを巻き込むダイナミックな役割を担える
戦略パートナー、研究・開発、営業、顧客現場など、多様なステークホルダーと連携し、大きなテーマを動かせる。
求める経験 / スキル
【必須の経験・キャリアや資格・言語】
・AI、データ活用、ロボティクス、制御、システム開発のいずれかに関する実務経験を有し、技術的な全体像を理解した上で顧客との会話ができること
・顧客課題の把握、要件整理、提案、PoC、導入推進のいずれか一連のプロセスに主体的に関与した経験を有すること
・顧客、営業、開発、研究、パートナーなど複数の関係者を巻き込み、案件またはプロジェクトを推進した経験を有すること
・技術の内容を理解するだけでなく、顧客価値や業務変革の観点で説明・提案できること
【歓迎する経験・キャリアや資格・言語】
・以下の経験がある事が望ましい
AI、機械学習、ロボティクス、制御、シミュレーション、デジタルツイン等に関する実務経験
生成AI、AIエージェント、マルチエージェント領域に関する知見または実践経験
顧客課題の抽出から提案、PoC、本番導入までを推進した経験
新規事業立ち上げ、オファリング企画、サービス企画等の経験
・AI、データ活用、ロボティクス、制御、システム開発のいずれかに関する実務経験を有し、技術的な全体像を理解した上で顧客との会話ができること
・顧客課題の把握、要件整理、提案、PoC、導入推進のいずれか一連のプロセスに主体的に関与した経験を有すること
・顧客、営業、開発、研究、パートナーなど複数の関係者を巻き込み、案件またはプロジェクトを推進した経験を有すること
・技術の内容を理解するだけでなく、顧客価値や業務変革の観点で説明・提案できること
【歓迎する経験・キャリアや資格・言語】
・以下の経験がある事が望ましい
AI、機械学習、ロボティクス、制御、シミュレーション、デジタルツイン等に関する実務経験
生成AI、AIエージェント、マルチエージェント領域に関する知見または実践経験
顧客課題の抽出から提案、PoC、本番導入までを推進した経験
新規事業立ち上げ、オファリング企画、サービス企画等の経験
従業員数
113,000名
（グローバル 2025/03末）
勤務地
神奈川県
想定年収
750 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
113,000名
（グローバル 2025/03末）
株式会社日立ハイテク
仕事内容
■職務内容
本ポジションは、半導体製造装置・計測検査装置から生み出される膨大なデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。
AI画像処理・データ解析エンジニアが開発するモデルやソリューションを、
「安定して・安全に・継続的に使える形で現場に届ける」ための基盤づくり・運用を担っていただきます。
クラウド前提のDevOpsとは異なり、オンプレミス／GPUサーバー環境を中心とした、半導体業界特有の制約下でのAI基盤整備が特徴です。
■職務詳細
以下の業務を、AIソリューション開発チームと密に連携しながらご担当いただきます。
1.インフラ・基盤設計／運用
・オンプレミス環境におけるLinuxサーバーやGPUサーバーの設計・構築・運用
・半導体製造装置・計測検査装置向け機械学習／AI開発基盤の整備・最適化
・セキュリティ・性能・運用性を考慮した基盤構成の検討
2.開発支援・DevOps領域
・AI開発チームが効率的に利用できるCI/CD環境の構築・改善・運用支援
・コンテナ環境の構築・運用（開発〜検証フェーズ中心）
・開発・検証プロセスの標準化、運用ルール整備
3.横断的な役割・改善活動
・複数のAI開発チーム（約4チーム）を横断し、
・基盤・運用面から支援
・社内のAI開発者・サーバー管理担当と協働し、開発環境の共通化やベストプラクティスの整理・展開
・新技術・新ツールの調査・評価・導入によるシステム全体の信頼性・パフォーマンス・ユーザビリティ向上
※AIモデル開発そのものが主業務ではありませんが、
AI開発プロセスに日常的に関わる立場となります。
■開発環境
・OS/インフラ: Linuxサーバー、GPUサーバー
・CI/CD: GitHub Actions
・コンテナ技術: Kubernetes、Docker
・IaC (Infrastructure as Code): 該当ツール
・監視・可観測性: Prometheus、Grafana
・ML基盤: PyTorch、TensorFlowを用いた環境
【配属部署】
モノづくり技術統括本部
ソフトウェア設計本部
AIシステム統合部
AIシステム統合部は、半導体製造装置・計測検査装置から得られるデータを活用し、
AI・デジタル技術を用いたソリューションの企画・開発・事業化を担う部門です。
本ポジションは、AIソリューション開発を支える基盤・運用を担う専門人材として配属されます。
【組織・チーム構成】
組織全体人数：
約40名（兼務・派遣社員含む）
└ 中途入社社員が約半数を占める構成
■チーム体制：
顧客課題・ソリューション単位で編成された
4つのAIソリューション開発チーム
（各チームにプロジェクトリーダー在籍）
上記チームを横断して基盤・運用を支援する体制
■配属イメージ：
本ポジションは、既存4チームのいずれかに近い立ち位置で支援を行う
または課長直下の立場で、複数チームを横断的に支援する
いずれかの形でアサインされる可能性があります
（プロジェクト状況や本人の適性に応じて柔軟に決定）。【業務体制・組織の特徴】
チームは顧客課題・ソリューション単位で編成され、
担当する顧客や案件内容はプロジェクトごとに変動します
AIエンジニア（画像処理・データ解析）が
現在サーバー運用や環境構築を一部兼務している状況があり、
本ポジションはそれらを専門的に担い、開発効率を高める役割を期待されています
※単一プロジェクトの専属運用ではなく、
複数チームを横断しながら、基盤・運用の標準化や改善を進める立場です
新しい技術や運用方法を試しやすく、
ボトムアップでの改善提案が歓迎されるカルチャーです
【メンバー属性】
年齢層：
30代前半～中盤が中心
■バックグラウンド：
IT企業、メーカー、研究開発部門など
多様な経歴を持つメンバーが在籍
■カルチャー：
専門領域は異なっても、AI・デジタル技術を軸にフラットに議論できる環境
■採用背景
当社では、半導体デバイス製造を支える自社の製造装置・計測検査装置から日々生成される膨大なデータを活用し、
AI・デジタル技術によって装置の付加価値向上や現場課題の解決につながるデジタルソリューションシステムの開発を進めています。
近年、これらのソリューション開発は、
アジャイルな開発サイクル
AI・機械学習の本格活用
GPUを含むオンプレミス環境での安定運用
といった要件が同時に求められるようになり、
開発・運用基盤（の重要性が急速に高まっています。
これまで開発現場では、AI開発担当者やサーバー管理担当者が本来の業務と並行してDevOps業務を兼務してきましたが、
プロジェクトの増加・高度化に伴い、
開発効率の低下
運用負荷の集中
基盤・運用ルールの属人化
といった課題が顕在化してきました。
こうした状況を解消し、AIエンジニアが開発・価値創出に専念できる体制を構築するため、
半導体装置・AI開発に特化したDevOpsエンジニアを専任ポジションとして新たに採用します。
本ポジションでは、
半導体装置特有の制約を踏まえたオンプレミス／GPU環境の設計・運用
AI開発を前提とした開発・運用基盤の整備・標準化
複数のAIソリューション開発チームを横断した支援
を通じて、エッジ側での分析・AI活用における専門性を高めるとともに、
開発チーム全体の生産性向上を実現することを目指しています。
【ビジョン／ミッション】
「AI×日立ハイテク」でモノづくりの未来を創る戦略的組織として、以下のミッションを担っています。
・「先端半導体業界における世界トップシェア装置×先端AI」による価値創造・事業化
世界トップシェアのCD-SEM等の自社製品をベースに、先端AI・データ技術を活用した卓越したソリューションの企画から実行まで、上流工程から一貫して手がけます。
・ソフトウェア開発組織の「AIネイティブ化」を牽引
アジャイル開発や生成AIを活用した設計プロセスの革新を推進し、装置間連携による圧倒的な生産性向上に向けたAIネイティブ化を自らの手でリードします。
■組織のミッション・魅力
世界トップクラスの製品群に先端AI技術を適用する卓越したソリューション開発に挑戦できます。
日立製作所の研究所との委託研究や、海外の顧客先・研究拠点との協創を通じて、幅広い領域の知識とグローバル人材としてのスキルを養えます。
日立グループ全社のソフトウェア工学研修等を通じ、技術力・知識を高める環境が整っています。
■キャリアパス
※業務習熟度合いやご経験によってお任せする業務が異なりますので、一例としてご覧ください
・1年目：開発基盤の全体把握と運用最適化 まずはLinuxサーバーやGitHub Actions等の管理・運用を通じて、統合システム開発部（AIシステム統合部）におけるデジタルソリューション開発環境の全体像を把握し、安定稼働と効率化に取り組んでいただきます。
・2～3年目：次世代開発環境のリードとアジャイル推進 チームのサブリーダーとして、先端AI・データ技術の活用を見据えた最適なプラットフォーム・ツールの選定や、新たな開発体制・役割分担の定義からリードしていただきます。また、PoCの短期間化や生成AIを活用した設計プロセス革新など、アジャイル開発スタイルの推進における中核を担っていただきます。
・それ以降のキャリア（将来像）： 将来像としては、Kubernetes、MLOps基盤等を極めるインフラ・DevOpsアーキテクトとしての道や、開発組織全体の生産性向上を牽引するエンジニアリングマネージャーとしての道など、ご希望に応じた柔軟なキャリアパスが広がっています。
本ポジションは、半導体製造装置・計測検査装置から生み出される膨大なデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。
AI画像処理・データ解析エンジニアが開発するモデルやソリューションを、
「安定して・安全に・継続的に使える形で現場に届ける」ための基盤づくり・運用を担っていただきます。
クラウド前提のDevOpsとは異なり、オンプレミス／GPUサーバー環境を中心とした、半導体業界特有の制約下でのAI基盤整備が特徴です。
■職務詳細
以下の業務を、AIソリューション開発チームと密に連携しながらご担当いただきます。
1.インフラ・基盤設計／運用
・オンプレミス環境におけるLinuxサーバーやGPUサーバーの設計・構築・運用
・半導体製造装置・計測検査装置向け機械学習／AI開発基盤の整備・最適化
・セキュリティ・性能・運用性を考慮した基盤構成の検討
2.開発支援・DevOps領域
・AI開発チームが効率的に利用できるCI/CD環境の構築・改善・運用支援
・コンテナ環境の構築・運用（開発〜検証フェーズ中心）
・開発・検証プロセスの標準化、運用ルール整備
3.横断的な役割・改善活動
・複数のAI開発チーム（約4チーム）を横断し、
・基盤・運用面から支援
・社内のAI開発者・サーバー管理担当と協働し、開発環境の共通化やベストプラクティスの整理・展開
・新技術・新ツールの調査・評価・導入によるシステム全体の信頼性・パフォーマンス・ユーザビリティ向上
※AIモデル開発そのものが主業務ではありませんが、
AI開発プロセスに日常的に関わる立場となります。
■開発環境
・OS/インフラ: Linuxサーバー、GPUサーバー
・CI/CD: GitHub Actions
・コンテナ技術: Kubernetes、Docker
・IaC (Infrastructure as Code): 該当ツール
・監視・可観測性: Prometheus、Grafana
・ML基盤: PyTorch、TensorFlowを用いた環境
【配属部署】
モノづくり技術統括本部
ソフトウェア設計本部
AIシステム統合部
AIシステム統合部は、半導体製造装置・計測検査装置から得られるデータを活用し、
AI・デジタル技術を用いたソリューションの企画・開発・事業化を担う部門です。
本ポジションは、AIソリューション開発を支える基盤・運用を担う専門人材として配属されます。
【組織・チーム構成】
組織全体人数：
約40名（兼務・派遣社員含む）
└ 中途入社社員が約半数を占める構成
■チーム体制：
顧客課題・ソリューション単位で編成された
4つのAIソリューション開発チーム
（各チームにプロジェクトリーダー在籍）
上記チームを横断して基盤・運用を支援する体制
■配属イメージ：
本ポジションは、既存4チームのいずれかに近い立ち位置で支援を行う
または課長直下の立場で、複数チームを横断的に支援する
いずれかの形でアサインされる可能性があります
（プロジェクト状況や本人の適性に応じて柔軟に決定）。【業務体制・組織の特徴】
チームは顧客課題・ソリューション単位で編成され、
担当する顧客や案件内容はプロジェクトごとに変動します
AIエンジニア（画像処理・データ解析）が
現在サーバー運用や環境構築を一部兼務している状況があり、
本ポジションはそれらを専門的に担い、開発効率を高める役割を期待されています
※単一プロジェクトの専属運用ではなく、
複数チームを横断しながら、基盤・運用の標準化や改善を進める立場です
新しい技術や運用方法を試しやすく、
ボトムアップでの改善提案が歓迎されるカルチャーです
【メンバー属性】
年齢層：
30代前半～中盤が中心
■バックグラウンド：
IT企業、メーカー、研究開発部門など
多様な経歴を持つメンバーが在籍
■カルチャー：
専門領域は異なっても、AI・デジタル技術を軸にフラットに議論できる環境
■採用背景
当社では、半導体デバイス製造を支える自社の製造装置・計測検査装置から日々生成される膨大なデータを活用し、
AI・デジタル技術によって装置の付加価値向上や現場課題の解決につながるデジタルソリューションシステムの開発を進めています。
近年、これらのソリューション開発は、
アジャイルな開発サイクル
AI・機械学習の本格活用
GPUを含むオンプレミス環境での安定運用
といった要件が同時に求められるようになり、
開発・運用基盤（の重要性が急速に高まっています。
これまで開発現場では、AI開発担当者やサーバー管理担当者が本来の業務と並行してDevOps業務を兼務してきましたが、
プロジェクトの増加・高度化に伴い、
開発効率の低下
運用負荷の集中
基盤・運用ルールの属人化
といった課題が顕在化してきました。
こうした状況を解消し、AIエンジニアが開発・価値創出に専念できる体制を構築するため、
半導体装置・AI開発に特化したDevOpsエンジニアを専任ポジションとして新たに採用します。
本ポジションでは、
半導体装置特有の制約を踏まえたオンプレミス／GPU環境の設計・運用
AI開発を前提とした開発・運用基盤の整備・標準化
複数のAIソリューション開発チームを横断した支援
を通じて、エッジ側での分析・AI活用における専門性を高めるとともに、
開発チーム全体の生産性向上を実現することを目指しています。
【ビジョン／ミッション】
「AI×日立ハイテク」でモノづくりの未来を創る戦略的組織として、以下のミッションを担っています。
・「先端半導体業界における世界トップシェア装置×先端AI」による価値創造・事業化
世界トップシェアのCD-SEM等の自社製品をベースに、先端AI・データ技術を活用した卓越したソリューションの企画から実行まで、上流工程から一貫して手がけます。
・ソフトウェア開発組織の「AIネイティブ化」を牽引
アジャイル開発や生成AIを活用した設計プロセスの革新を推進し、装置間連携による圧倒的な生産性向上に向けたAIネイティブ化を自らの手でリードします。
■組織のミッション・魅力
世界トップクラスの製品群に先端AI技術を適用する卓越したソリューション開発に挑戦できます。
日立製作所の研究所との委託研究や、海外の顧客先・研究拠点との協創を通じて、幅広い領域の知識とグローバル人材としてのスキルを養えます。
日立グループ全社のソフトウェア工学研修等を通じ、技術力・知識を高める環境が整っています。
■キャリアパス
※業務習熟度合いやご経験によってお任せする業務が異なりますので、一例としてご覧ください
・1年目：開発基盤の全体把握と運用最適化 まずはLinuxサーバーやGitHub Actions等の管理・運用を通じて、統合システム開発部（AIシステム統合部）におけるデジタルソリューション開発環境の全体像を把握し、安定稼働と効率化に取り組んでいただきます。
・2～3年目：次世代開発環境のリードとアジャイル推進 チームのサブリーダーとして、先端AI・データ技術の活用を見据えた最適なプラットフォーム・ツールの選定や、新たな開発体制・役割分担の定義からリードしていただきます。また、PoCの短期間化や生成AIを活用した設計プロセス革新など、アジャイル開発スタイルの推進における中核を担っていただきます。
・それ以降のキャリア（将来像）： 将来像としては、Kubernetes、MLOps基盤等を極めるインフラ・DevOpsアーキテクトとしての道や、開発組織全体の生産性向上を牽引するエンジニアリングマネージャーとしての道など、ご希望に応じた柔軟なキャリアパスが広がっています。
求める経験 / スキル
■必須要件
オンプレミスLinuxサーバとGithubを連携したDevOps開発環境の管理・運用経験2年以上
■歓迎要件
・GitHub Actions (ARC) の構築・運用経験
・KubernetesやDockerを用いたコンテナ環境の運用経験
・IaCの経験、PrometheusやGrafanaなどの監視・可観測性ツール利用経験
・PyTorch/TensorFlowを用いたML基盤の運用やGPUサーバー利用経験
・AWS認定資格、Kubernetes認定資格（CKA/CKAD）
・CI/CDへの生成AI活用経験
・オープンソースプロジェクトへの貢献経験
・英語での技術的コミュニケーションスキル
■求める人物像
・チームやプロジェクトのサブリーダーとしてリーダーシップを発揮し、課題解決に粘り強く取り組める方
・多様な人材を活かし、チームの心理的安全性を高めながら積極的な発言と成長を支援できる方
・社会や顧客起点で課題を捉え、社内外と協創できる方
・新しい価値創造に向け、情熱を持って学び現状に挑戦できる方
■個人情報の第三者提供
グループ募集を実施している事から、個人情報を各社へ提供致します。
予めご了承頂きますよう、お願い申し上げます。
＜提供先＞
・株式会社日立ハイテク九州
・株式会社日立ハイテクフィールディング
オンプレミスLinuxサーバとGithubを連携したDevOps開発環境の管理・運用経験2年以上
■歓迎要件
・GitHub Actions (ARC) の構築・運用経験
・KubernetesやDockerを用いたコンテナ環境の運用経験
・IaCの経験、PrometheusやGrafanaなどの監視・可観測性ツール利用経験
・PyTorch/TensorFlowを用いたML基盤の運用やGPUサーバー利用経験
・AWS認定資格、Kubernetes認定資格（CKA/CKAD）
・CI/CDへの生成AI活用経験
・オープンソースプロジェクトへの貢献経験
・英語での技術的コミュニケーションスキル
■求める人物像
・チームやプロジェクトのサブリーダーとしてリーダーシップを発揮し、課題解決に粘り強く取り組める方
・多様な人材を活かし、チームの心理的安全性を高めながら積極的な発言と成長を支援できる方
・社会や顧客起点で課題を捉え、社内外と協創できる方
・新しい価値創造に向け、情熱を持って学び現状に挑戦できる方
■個人情報の第三者提供
グループ募集を実施している事から、個人情報を各社へ提供致します。
予めご了承頂きますよう、お願い申し上げます。
＜提供先＞
・株式会社日立ハイテク九州
・株式会社日立ハイテクフィールディング
従業員数
4,916名
（（連結12,717名、2022年3月現在））
勤務地
東京都
想定年収
694 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
4,916名
（（連結12,717名、2022年3月現在））
Astemo株式会社
仕事内容
【配属組織について（概要・ミッション）】
■組織のミッション
2輪向けのADASに関わる技術開発を行い、2輪の事故低減に向けた機能提案を行い世界に貢献する
■組織風土について
統合4社のメンバーや中途採用のメンバーも自身の得意分野を生かして活躍しています。
その他、他の部署との連携も活発で、新たな技術知見や社内ネットワークが構築し易い環境となっています。
■組織構成
2022年に新設されたADAS開発課では、２輪車向けのADAS機能開発を担っています。
ブレーキ、エンジン制御、サスペンションのエンジニアで構成された組織で、車両システム全体を見据え幅広い技術範囲の検討を能動的に行っています。
カメラなどのセンサとの協調制御もあり、今までの二輪にはなかった新機能の開発を行っています。
【ミッション／期待する役割・責任】
■組織内での本求人ポジションのミッション
カメラセンサに関する画像処理、AIモデルの2輪車向けの技術構築を通じて、2輪ADAS開発をリードして頂くポジション
■期待される役割・責任
数年後にはカメラセンサの画像処理・AIモデル開発に携わって頂き、新規ADASの各種開発を担当いただく予定です。OEMとの折衝やメンバーの設計レビューなども行います。
入社後は先輩リーダーと共に仕事を進めていただき、新規システム開発の中心的な役割を担って頂きます。
【職務概要（具体的な業務内容）】
■具体的な業務例
以下のようなADASカメラセンサに関する画像処理・AIモデルの設計業務に関する業務をお任せする予定です。
・顧客からの要求仕様分析
・機能実現性の検証
・画像処理ライブラリーを使用した画像処理業務
・画像システムのパイプライン設計
・AIモデルの設計と単体評価
・画像処理システムの設計評価
・SoC評価ボードを使用した、システム評価
■入社後すぐの業務
まずはご経験に合わせて、可能な範囲から先輩社員の業務引継ぎや外部ベンダーとの折衝を引き継いでいただきます。
入社5～12か月程度でPythonをを使った画像処理・評価、Pytorchを使ったAIモデル作成・評価などは1人で進められるようになっていただくことを期待しています。
■入社6か月～1年以降
業務に慣れてきましたら、設計報告書の作成など、上司や顧客に提出するデータやレポートをまとめていただきます。
徐々に顧客との打ち合わせにも参加いただき、数年後にはプロジェクトリーダーとして全体の進捗管理などもお任せしたいと考えています。
■携わる製品の名称
2輪車向けADAS ECU / カメラセンサ
【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
■仕事の魅力
Astemoは、世界中の二輪車メーカーが顧客であり様々なお客様との開発を経験する事が出来ます。国内だけでなく海外のお客様を担当することもでき、活躍の場はグローバルに広がっています。
担当する2輪ADAS製品は二輪車の中で新たな製品であり今後の業界のグローバルスタンダードとなるべく開発を進めており、日常の中で自分が創り出した2輪ADAS製品で10年後の2輪車の安全性に寄与する大きな目標をもてます。
■仕事を通じて身に着けられる知見や経験
自社開発として4輪の先進技術も活用しつつ、2輪車への深い知識を得る事が出来ます。
社内外の多くのカウンターパートと連携しつつ、製品設計を進めていくため、周囲を巻き込んでいく能力、プロジェクトをリードしていくスキルが得られます。
■将来的に想定されるキャリアパス
・Astemoの2輪ADAS開発における取り纏めし新たな製品提案をリードし、海外拠点や海外関連会社と連携し、グローバルにビジネスを拡大していくポジションもあります。
・配属組織の中でマネジメントやスペシャリストをめざしていくキャリアも用意されています。
【働き方】
■リモートワーク頻度
週１～２日程度のリモートワーク勤務を併用することが多いです。
業務状況次第では、出社や出張となることもあります。
■平均残業時間
担当者レベルでは、多い時で月15～20時間程度（年４～５か月）、通常時で月5～10時間程度の残業時間が想定されます。
主任クラスでは多くて月30～35時間程度（年４～５か月、通常時で月20～25時間程度の残業時間が想定されます。
■組織のミッション
2輪向けのADASに関わる技術開発を行い、2輪の事故低減に向けた機能提案を行い世界に貢献する
■組織風土について
統合4社のメンバーや中途採用のメンバーも自身の得意分野を生かして活躍しています。
その他、他の部署との連携も活発で、新たな技術知見や社内ネットワークが構築し易い環境となっています。
■組織構成
2022年に新設されたADAS開発課では、２輪車向けのADAS機能開発を担っています。
ブレーキ、エンジン制御、サスペンションのエンジニアで構成された組織で、車両システム全体を見据え幅広い技術範囲の検討を能動的に行っています。
カメラなどのセンサとの協調制御もあり、今までの二輪にはなかった新機能の開発を行っています。
【ミッション／期待する役割・責任】
■組織内での本求人ポジションのミッション
カメラセンサに関する画像処理、AIモデルの2輪車向けの技術構築を通じて、2輪ADAS開発をリードして頂くポジション
■期待される役割・責任
数年後にはカメラセンサの画像処理・AIモデル開発に携わって頂き、新規ADASの各種開発を担当いただく予定です。OEMとの折衝やメンバーの設計レビューなども行います。
入社後は先輩リーダーと共に仕事を進めていただき、新規システム開発の中心的な役割を担って頂きます。
【職務概要（具体的な業務内容）】
■具体的な業務例
以下のようなADASカメラセンサに関する画像処理・AIモデルの設計業務に関する業務をお任せする予定です。
・顧客からの要求仕様分析
・機能実現性の検証
・画像処理ライブラリーを使用した画像処理業務
・画像システムのパイプライン設計
・AIモデルの設計と単体評価
・画像処理システムの設計評価
・SoC評価ボードを使用した、システム評価
■入社後すぐの業務
まずはご経験に合わせて、可能な範囲から先輩社員の業務引継ぎや外部ベンダーとの折衝を引き継いでいただきます。
入社5～12か月程度でPythonをを使った画像処理・評価、Pytorchを使ったAIモデル作成・評価などは1人で進められるようになっていただくことを期待しています。
■入社6か月～1年以降
業務に慣れてきましたら、設計報告書の作成など、上司や顧客に提出するデータやレポートをまとめていただきます。
徐々に顧客との打ち合わせにも参加いただき、数年後にはプロジェクトリーダーとして全体の進捗管理などもお任せしたいと考えています。
■携わる製品の名称
2輪車向けADAS ECU / カメラセンサ
【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
■仕事の魅力
Astemoは、世界中の二輪車メーカーが顧客であり様々なお客様との開発を経験する事が出来ます。国内だけでなく海外のお客様を担当することもでき、活躍の場はグローバルに広がっています。
担当する2輪ADAS製品は二輪車の中で新たな製品であり今後の業界のグローバルスタンダードとなるべく開発を進めており、日常の中で自分が創り出した2輪ADAS製品で10年後の2輪車の安全性に寄与する大きな目標をもてます。
■仕事を通じて身に着けられる知見や経験
自社開発として4輪の先進技術も活用しつつ、2輪車への深い知識を得る事が出来ます。
社内外の多くのカウンターパートと連携しつつ、製品設計を進めていくため、周囲を巻き込んでいく能力、プロジェクトをリードしていくスキルが得られます。
■将来的に想定されるキャリアパス
・Astemoの2輪ADAS開発における取り纏めし新たな製品提案をリードし、海外拠点や海外関連会社と連携し、グローバルにビジネスを拡大していくポジションもあります。
・配属組織の中でマネジメントやスペシャリストをめざしていくキャリアも用意されています。
【働き方】
■リモートワーク頻度
週１～２日程度のリモートワーク勤務を併用することが多いです。
業務状況次第では、出社や出張となることもあります。
■平均残業時間
担当者レベルでは、多い時で月15～20時間程度（年４～５か月）、通常時で月5～10時間程度の残業時間が想定されます。
主任クラスでは多くて月30～35時間程度（年４～５か月、通常時で月20～25時間程度の残業時間が想定されます。
求める経験 / スキル
＜必須＞
■職務経験：以下いずれかを満たす方
・Pythonベースでの画像処理に関する実務経験がある方(目安：3～5年)
・Pytorch等でののAIモデル設計の実務経験がある方(目安：3～5年)
・GPUを使用した画像処理・AI処理の実務経験がある方(目安：3～5年)
＜歓迎＞
■職務経験：以下いずれかを満たす方
・カメラセンサの開発経験がある方
・センサー設計、機械設計、電子回路設計、ソフト設計、ロジック・ソフト検証
・nVidiaのcuda環境での開発経験がある方
・専門外、未経験な技術にも、積極的・自発的に取り組んでいただける方
・英語力
・２輪車好きの方
■資格
・日常会話レベルの英語力（目安：TOEICスコ600以上）
・大型二輪免許
＜求める人物像＞
以下のいずれかに当てはまる方
・二輪技術に興味・関心がある方
・コミュニケーション力があり、周囲と良好な人間関係を構築できる方
・向上心、チャレンジ精神を持っている方
・人を取りまとめて業務遂行することができる方
■職務経験：以下いずれかを満たす方
・Pythonベースでの画像処理に関する実務経験がある方(目安：3～5年)
・Pytorch等でののAIモデル設計の実務経験がある方(目安：3～5年)
・GPUを使用した画像処理・AI処理の実務経験がある方(目安：3～5年)
＜歓迎＞
■職務経験：以下いずれかを満たす方
・カメラセンサの開発経験がある方
・センサー設計、機械設計、電子回路設計、ソフト設計、ロジック・ソフト検証
・nVidiaのcuda環境での開発経験がある方
・専門外、未経験な技術にも、積極的・自発的に取り組んでいただける方
・英語力
・２輪車好きの方
■資格
・日常会話レベルの英語力（目安：TOEICスコ600以上）
・大型二輪免許
＜求める人物像＞
以下のいずれかに当てはまる方
・二輪技術に興味・関心がある方
・コミュニケーション力があり、周囲と良好な人間関係を構築できる方
・向上心、チャレンジ精神を持っている方
・人を取りまとめて業務遂行することができる方
従業員数
80,000名
勤務地
栃木県
想定年収
641 万円 ~ 928 万円
従業員数
80,000名
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成～評価、システム実装、運用まで一気通貫でご担当いただきます。
《具体的な業務内容》
下記いずれかまたは複数の業務をご担当いただきます。
・社内外の様々なデータの分析を通じた市場業務高度化に関する施策立案
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化・効率化
・OSSやAWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張
《プロジェクト例》
- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
- 自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化
- ALM・CPM（信用ポートフォリオ管理）高度化
- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究
- Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Langfuse等を活用したMLOps基盤の構築・改善
- 国内外ビックテック、スタートアップの調査、協働
＜業務内容備考＞
雇い入れ直後：上記参照
変更の範囲 ：会社の定める業務
【配属部署／体制】
市場企画部 市場エンジニアリング室 DX推進Gr ※20~40代、約10名のメンバーが在籍
【部署概要】
市場事業本部の目指す姿を実現し、常に変化の先頭に立ち、お客様と市場をつなぎ最適なソリューションを提供するために、IT・デジタル・クオンツ関連業務全般の戦略立案・総合調整および総括機能を発揮し、グローバルスキル・ノウハウをフル活用できる体制整備と運用を担っています。
【募集背景】
市場エンジニアリング室は、為替や債券などの三菱ＵＦＪ銀行の市場ビジネスを支えるシステムの企画・開発推進を担う部署です。変化の早い市場系ビジネスにおいて、意思決定の高度化、業務プロセスの変革を通じた業務効率化、収益性の向上を実現するため、2021年からデータ分析業務、AIや機械学習を用いたモデルの内製開発を組織的に進めています。今回はチーム拡大や案件の高度化に伴い、AIエンジニアを募集します。
【このポジションの魅力】
・世界最大級の総合金融グループの中核を担う当行で、大きな裁量とスピード感を持って案件創出からモデル実装、運用まで携われます。PoC止まりではなく、様々なプロジェクトが実際に運用されており、成果の創出に貢献できます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向双方の分析に関われます。取引・財務・市場・ニュースなどのデータから顧客課題を見出し、業務部門と一体となって分析から解決策の実現までを担えます。
・データ分析環境が整っているため、顧客情報などの銀行内の大量のデータに対し、OSSやAWSマネージドサービスを活用した柔軟な分析やMLOpsサイクルを自律的に回せます。
・AI駆動開発(Claude Opus 4.7, Skills等)やGithub ActionsによるCI/CD等、組織的な開発プラクティスの醸成が可能です。
・OSSコミットや外部の登壇・書籍購入費の補助など、アウトリーチ活動を積極的に推奨しています。海外にてAI領域の著名な教授の講演に参加するなど、最新の技術動向に触れる機会も設けています。
【働き方】
・全員にモバイルPCと業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。当チームでは週2日は出社、その他は在宅勤務と出社を選択可能です。
・オフィスはフリーアドレス制度のため、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーションが取りやすく、活気にあふれています。
・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能です。
【キャリアパス】
AIエンジニアとして専門性を深めることはもちろんのこと、ご希望や適正に応じて、トレーディング部署などの他部署や子会社へ移動し、業務の幅を広げることも可能です。
業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成～評価、システム実装、運用まで一気通貫でご担当いただきます。
《具体的な業務内容》
下記いずれかまたは複数の業務をご担当いただきます。
・社内外の様々なデータの分析を通じた市場業務高度化に関する施策立案
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化・効率化
・OSSやAWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張
《プロジェクト例》
- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
- 自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化
- ALM・CPM（信用ポートフォリオ管理）高度化
- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究
- Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Langfuse等を活用したMLOps基盤の構築・改善
- 国内外ビックテック、スタートアップの調査、協働
＜業務内容備考＞
雇い入れ直後：上記参照
変更の範囲 ：会社の定める業務
【配属部署／体制】
市場企画部 市場エンジニアリング室 DX推進Gr ※20~40代、約10名のメンバーが在籍
【部署概要】
市場事業本部の目指す姿を実現し、常に変化の先頭に立ち、お客様と市場をつなぎ最適なソリューションを提供するために、IT・デジタル・クオンツ関連業務全般の戦略立案・総合調整および総括機能を発揮し、グローバルスキル・ノウハウをフル活用できる体制整備と運用を担っています。
【募集背景】
市場エンジニアリング室は、為替や債券などの三菱ＵＦＪ銀行の市場ビジネスを支えるシステムの企画・開発推進を担う部署です。変化の早い市場系ビジネスにおいて、意思決定の高度化、業務プロセスの変革を通じた業務効率化、収益性の向上を実現するため、2021年からデータ分析業務、AIや機械学習を用いたモデルの内製開発を組織的に進めています。今回はチーム拡大や案件の高度化に伴い、AIエンジニアを募集します。
【このポジションの魅力】
・世界最大級の総合金融グループの中核を担う当行で、大きな裁量とスピード感を持って案件創出からモデル実装、運用まで携われます。PoC止まりではなく、様々なプロジェクトが実際に運用されており、成果の創出に貢献できます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向双方の分析に関われます。取引・財務・市場・ニュースなどのデータから顧客課題を見出し、業務部門と一体となって分析から解決策の実現までを担えます。
・データ分析環境が整っているため、顧客情報などの銀行内の大量のデータに対し、OSSやAWSマネージドサービスを活用した柔軟な分析やMLOpsサイクルを自律的に回せます。
・AI駆動開発(Claude Opus 4.7, Skills等)やGithub ActionsによるCI/CD等、組織的な開発プラクティスの醸成が可能です。
・OSSコミットや外部の登壇・書籍購入費の補助など、アウトリーチ活動を積極的に推奨しています。海外にてAI領域の著名な教授の講演に参加するなど、最新の技術動向に触れる機会も設けています。
【働き方】
・全員にモバイルPCと業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。当チームでは週2日は出社、その他は在宅勤務と出社を選択可能です。
・オフィスはフリーアドレス制度のため、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーションが取りやすく、活気にあふれています。
・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能です。
【キャリアパス】
AIエンジニアとして専門性を深めることはもちろんのこと、ご希望や適正に応じて、トレーディング部署などの他部署や子会社へ移動し、業務の幅を広げることも可能です。
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
・Python、Rなどを用いたデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験（目安：5年以上）
・生成AI、AIの先端知見に強みをお持ちの方
・金融業界などのセンシティブな情報を扱うデータ分析のご経験
【歓迎（WANT）】
・金融機関の市場業務での実務経験
・クラウドを活用したデータ分析経験(Amazon SageMaker, AWS Glueなどであれば尚可)
・業務遂行に必要な英語力（目安：TOEIC730点以上）
・OSSへの貢献・データ分析コンペへ参加し、ブロンズ相当（上位10%）以上の受賞経験
・MLOps基盤の構築・運用経験
【求める人物像】
・情報管理要件の厳しい環境下で、困難があっても諦めず、粘り強く業務に取り組める方
・チームワークを意識して業務遂行できる方
・Python、Rなどを用いたデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験（目安：5年以上）
・生成AI、AIの先端知見に強みをお持ちの方
・金融業界などのセンシティブな情報を扱うデータ分析のご経験
【歓迎（WANT）】
・金融機関の市場業務での実務経験
・クラウドを活用したデータ分析経験(Amazon SageMaker, AWS Glueなどであれば尚可)
・業務遂行に必要な英語力（目安：TOEIC730点以上）
・OSSへの貢献・データ分析コンペへ参加し、ブロンズ相当（上位10%）以上の受賞経験
・MLOps基盤の構築・運用経験
【求める人物像】
・情報管理要件の厳しい環境下で、困難があっても諦めず、粘り強く業務に取り組める方
・チームワークを意識して業務遂行できる方
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
850 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
Rapidus株式会社
仕事内容
日本の先端半導体産業を支える企業として、当社では現在、全社的な生産性向上およびビジネス変革を目的として、生成AIの活用を推進しています。
第一段階として「Microsoft Copilot」を標準ツールとして導入済みです。
今後はさらに踏み込み、以下のように業務カテゴリごとに最適なAIを選定・標準化する戦略を推進します：（リサーチ：Gemini 等、資料作成：Genspark 等、コード生成：Claude、画像・動画生成：Runway 等）
これに伴い、「複数AIの安全な運用」「組織横断での活用推進」「セキュリティ・ガバナンスの高度化」を実現するため、AI CoE（Center of Excellence）を新設し、その司令塔となる責任者／リーダ／メンバを募集します。以下の業務を担当していただきます。（ご経験・適性に応じて業務範囲は調整します）
① AIポートフォリオ戦略（カテゴリ別標準化）
AI利用マップ（業務 × AI）の策定／AIの役割分担・使い分けルールの制定等
② 生成AIツールの評価・選定・PoC
各領域AI（Gemini、Claude等）の評価・比較／AIツール採用基準の確立等
③ AIガバナンス・セキュリティ統制
生成AI利用ガイドラインの策定・更新／リスク評価（学習有無・データ保存・国外リスク等）
④ AI CoE（推進事務局）の立上げ・運営
全社推進体制の構築・運営／進捗管理／経営層へのレポートティング
⑤ 全社展開・活用促進（チェンジマネジメント）
AI活用の横展開（成功事例の標準化）／社内教育・ガイド・プロンプト標準整備等
⑥ DX／業務改革の推進
業務プロセス変革等
第一段階として「Microsoft Copilot」を標準ツールとして導入済みです。
今後はさらに踏み込み、以下のように業務カテゴリごとに最適なAIを選定・標準化する戦略を推進します：（リサーチ：Gemini 等、資料作成：Genspark 等、コード生成：Claude、画像・動画生成：Runway 等）
これに伴い、「複数AIの安全な運用」「組織横断での活用推進」「セキュリティ・ガバナンスの高度化」を実現するため、AI CoE（Center of Excellence）を新設し、その司令塔となる責任者／リーダ／メンバを募集します。以下の業務を担当していただきます。（ご経験・適性に応じて業務範囲は調整します）
① AIポートフォリオ戦略（カテゴリ別標準化）
AI利用マップ（業務 × AI）の策定／AIの役割分担・使い分けルールの制定等
② 生成AIツールの評価・選定・PoC
各領域AI（Gemini、Claude等）の評価・比較／AIツール採用基準の確立等
③ AIガバナンス・セキュリティ統制
生成AI利用ガイドラインの策定・更新／リスク評価（学習有無・データ保存・国外リスク等）
④ AI CoE（推進事務局）の立上げ・運営
全社推進体制の構築・運営／進捗管理／経営層へのレポートティング
⑤ 全社展開・活用促進（チェンジマネジメント）
AI活用の横展開（成功事例の標準化）／社内教育・ガイド・プロンプト標準整備等
⑥ DX／業務改革の推進
業務プロセス変革等
求める経験 / スキル
【必須要件】
・IT/DXプロジェクトのリード経験（3年以上）
・生成AIツールへの深い関心と実務利用経験（Copilot、Claude、Gemini等）
・企業のセキュリティポリシー、コンプライアンス、著作権・データプライバシーに関する基礎知識
・経営層から現場の社員まで、巻き込みながらプロジェクトを進められる高いコミュニケーション能力・合意形成力
・情報システム部門や全社AI推進部門等の全社統括部門での実務経験
【歓迎要件】
・大企業における「AI CoE」や「DX推進事務局」の立ち上げ・運営経験
・SaaS／AIツールの評価・選定経験
・AIガバナンス／ポリシー設計経験
・クラウド・データ・セキュリティ（ISO/NIST等）の知識
・Python等を用いた生成AIのAPI連携、またはプロトタイプ開発の経験
・ITベンダーやAIソリューションベンダとの折衝・選定経験
・IT/DXプロジェクトのリード経験（3年以上）
・生成AIツールへの深い関心と実務利用経験（Copilot、Claude、Gemini等）
・企業のセキュリティポリシー、コンプライアンス、著作権・データプライバシーに関する基礎知識
・経営層から現場の社員まで、巻き込みながらプロジェクトを進められる高いコミュニケーション能力・合意形成力
・情報システム部門や全社AI推進部門等の全社統括部門での実務経験
【歓迎要件】
・大企業における「AI CoE」や「DX推進事務局」の立ち上げ・運営経験
・SaaS／AIツールの評価・選定経験
・AIガバナンス／ポリシー設計経験
・クラウド・データ・セキュリティ（ISO/NIST等）の知識
・Python等を用いた生成AIのAPI連携、またはプロトタイプ開発の経験
・ITベンダーやAIソリューションベンダとの折衝・選定経験
従業員数
1,024名
勤務地
東京都
想定年収
400 万円 ~ 1,400 万円
従業員数
1,024名
仕事内容
【MBKデジタルとは】
MBK デジタルは、「データと AI の力で志をカタチに」をミッションに掲げ、企業の意思決定と業務のあり方を進化させる会社です。
今回募集するのは、Azure や Microsoft エコシステムを活用しながら、エンタープライズ企業の業務現場に深く入り込み、生成 AI を使った業務プロダクトを企画・設計・実装・導入していく AI プロダクトエンジニアです。
いわゆるモデル開発専任の AI エンジニアではありません。求めているのは、PdM、UX デザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアの要素を横断しながら、顧客の業務課題を AI プロダクトとして形にできるエンジニアです。
特にこのポジションでは、大手企業の業務現場に入り込み、「どの業務を AI で変えるべきか」「どのような体験であれば現場に使われるのか」「Azure OpenAI や Microsoft 365、各種業務システムとどう接続すべきか」を考え、プロトタイプから本番導入まで推進していただきます。
顧客に言われたものをそのまま作るのではなく、業務理解・課題整理・技術提案・実装・改善までを一気通貫で担い、PoC で終わらない AI 活用を実現することがこのポジションの役割です。
MBK デジタルは、「データと AI の力で志をカタチに」をミッションに掲げ、企業の意思決定と業務のあり方を進化させる会社です。
今回募集するのは、Azure や Microsoft エコシステムを活用しながら、エンタープライズ企業の業務現場に深く入り込み、生成 AI を使った業務プロダクトを企画・設計・実装・導入していく AI プロダクトエンジニアです。
いわゆるモデル開発専任の AI エンジニアではありません。求めているのは、PdM、UX デザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアの要素を横断しながら、顧客の業務課題を AI プロダクトとして形にできるエンジニアです。
特にこのポジションでは、大手企業の業務現場に入り込み、「どの業務を AI で変えるべきか」「どのような体験であれば現場に使われるのか」「Azure OpenAI や Microsoft 365、各種業務システムとどう接続すべきか」を考え、プロトタイプから本番導入まで推進していただきます。
顧客に言われたものをそのまま作るのではなく、業務理解・課題整理・技術提案・実装・改善までを一気通貫で担い、PoC で終わらない AI 活用を実現することがこのポジションの役割です。
求める経験 / スキル
■必須スキル
・Web アプリケーション、業務システム、社内ツール、SaaS などのプロダクト開発経験
・フロントエンドまたはバックエンドの実装経験
・特定の言語やフレームワークに限定されない、プロダクト開発の実務経験
・API 連携や外部サービス連携を含むアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用した機能開発またはプロトタイプ開発の経験
・RAG、AI エージェント、ナレッジ検索、業務自動化など、生成 AI を業務やプロダクトに組み込んだ経験
・要件が固まりきっていない状態から、課題を整理し、仮説を立てながら開発を進めた経験
・アジャイル開発や短いサイクルでの仮説検証を通じて、プロダクト改善を進めた経験
・顧客や業務部門の要望をそのまま実装するだけでなく、技術的な実現方法やより良い解決策を提案した経験
■歓迎スキル
・Azure OpenAI Service を活用した開発経験
・Azure Functions、Azure App Service、Azure AI Search、Azure Cosmos DB など Azure サービスを用いた開発経験
・Microsoft 365、Teams、SharePoint、Power Platform など Microsoft エコシステムとの連携経験
・Entra ID、認証・認可、権限管理、セキュリティ、ガバナンスに関する知識
・エンタープライズ企業向けのシステム開発・導入経験
・IT コンサルティング、SIer、プリセールス、FDE に近い立場での顧客折衝経験
・生成 AI / LLM を活用したプロダクトの本番導入・運用経験
・複数のステークホルダーを巻き込みながら、技術選定や開発方針をリードした経験
■ポジションで求める人物像
・MBK デジタルのミッション・バリューに共感し、AI を使って企業の意思決定や業務のあり方を変えていきたい方
・AI を技術トレンドとしてではなく、現場で使われるプロダクトとして実装することにこだわれる方
・顧客や業務部門の要望をそのまま受け取るのではなく、本質的な課題を整理し、より良い解決策を提案できる方
・要件が曖昧な状態でも、仮説を立て、プロトタイプを作り、検証しながら前に進められる方
・フロントエンド、バックエンド、AI 活用、データ連携、業務設計など、領域をまたいで手を動かすことを楽しめる方
・ビジネス課題と技術的実現性の両方を踏まえて、現実的な落としどころを設計できる方
・スピード感を持って試し、ユーザーやチームからのフィードバックをもとに改善し続けられる方
・周囲へのリスペクトを持ちながら、チームやクライアントと建設的に議論できる方
・Web アプリケーション、業務システム、社内ツール、SaaS などのプロダクト開発経験
・フロントエンドまたはバックエンドの実装経験
・特定の言語やフレームワークに限定されない、プロダクト開発の実務経験
・API 連携や外部サービス連携を含むアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用した機能開発またはプロトタイプ開発の経験
・RAG、AI エージェント、ナレッジ検索、業務自動化など、生成 AI を業務やプロダクトに組み込んだ経験
・要件が固まりきっていない状態から、課題を整理し、仮説を立てながら開発を進めた経験
・アジャイル開発や短いサイクルでの仮説検証を通じて、プロダクト改善を進めた経験
・顧客や業務部門の要望をそのまま実装するだけでなく、技術的な実現方法やより良い解決策を提案した経験
■歓迎スキル
・Azure OpenAI Service を活用した開発経験
・Azure Functions、Azure App Service、Azure AI Search、Azure Cosmos DB など Azure サービスを用いた開発経験
・Microsoft 365、Teams、SharePoint、Power Platform など Microsoft エコシステムとの連携経験
・Entra ID、認証・認可、権限管理、セキュリティ、ガバナンスに関する知識
・エンタープライズ企業向けのシステム開発・導入経験
・IT コンサルティング、SIer、プリセールス、FDE に近い立場での顧客折衝経験
・生成 AI / LLM を活用したプロダクトの本番導入・運用経験
・複数のステークホルダーを巻き込みながら、技術選定や開発方針をリードした経験
■ポジションで求める人物像
・MBK デジタルのミッション・バリューに共感し、AI を使って企業の意思決定や業務のあり方を変えていきたい方
・AI を技術トレンドとしてではなく、現場で使われるプロダクトとして実装することにこだわれる方
・顧客や業務部門の要望をそのまま受け取るのではなく、本質的な課題を整理し、より良い解決策を提案できる方
・要件が曖昧な状態でも、仮説を立て、プロトタイプを作り、検証しながら前に進められる方
・フロントエンド、バックエンド、AI 活用、データ連携、業務設計など、領域をまたいで手を動かすことを楽しめる方
・ビジネス課題と技術的実現性の両方を踏まえて、現実的な落としどころを設計できる方
・スピード感を持って試し、ユーザーやチームからのフィードバックをもとに改善し続けられる方
・周囲へのリスペクトを持ちながら、チームやクライアントと建設的に議論できる方
従業員数
70名
（2025年4月現在）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
70名
（2025年4月現在）
株式会社MBKデジタル
仕事内容
【MBKデジタルとは】
MBK デジタルは、「データと AI の力で志をカタチに」をミッションに掲げ、企業の意思決定と業務のあり方を進化させる会社です。
今回募集するのは、Google Cloud や Gemini Enterprise Agent Platform などを活用しながら、生成 AI を用いた業務アプリケーション、AI エージェント、ナレッジ活用基盤を企画・設計・実装していく AI プロダクトエンジニアです。
いわゆるモデル開発専任の AI エンジニアではありません。求めているのは、PdM、UX デザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアの要素を横断しながら、顧客や業務現場の課題を AI プロダクトとして形にできるエンジニアです。
特にこのポジションでは、Google Cloud、Gemini Enterprise Agent Platform、BigQuery などを活用し、業務データやナレッジと生成 AI を組み合わせたプロダクト開発を担っていただきます。RAG、AI エージェント、ワークフロー自動化、業務アプリケーション開発などを通じて、現場で使われる AI プロダクトを作っていく役割です。
単に AI を試すのではなく、業務課題を理解し、ユーザー体験を設計し、フロントエンド・バックエンド・データ連携・LLM 活用まで含めて実装し、継続的に改善していくことが求められます。
PoC で終わらせず、実際に業務で使われ、意思決定や生産性を変える AI プロダクトを作ることにこだわるポジションです。
MBK デジタルは、「データと AI の力で志をカタチに」をミッションに掲げ、企業の意思決定と業務のあり方を進化させる会社です。
今回募集するのは、Google Cloud や Gemini Enterprise Agent Platform などを活用しながら、生成 AI を用いた業務アプリケーション、AI エージェント、ナレッジ活用基盤を企画・設計・実装していく AI プロダクトエンジニアです。
いわゆるモデル開発専任の AI エンジニアではありません。求めているのは、PdM、UX デザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアの要素を横断しながら、顧客や業務現場の課題を AI プロダクトとして形にできるエンジニアです。
特にこのポジションでは、Google Cloud、Gemini Enterprise Agent Platform、BigQuery などを活用し、業務データやナレッジと生成 AI を組み合わせたプロダクト開発を担っていただきます。RAG、AI エージェント、ワークフロー自動化、業務アプリケーション開発などを通じて、現場で使われる AI プロダクトを作っていく役割です。
単に AI を試すのではなく、業務課題を理解し、ユーザー体験を設計し、フロントエンド・バックエンド・データ連携・LLM 活用まで含めて実装し、継続的に改善していくことが求められます。
PoC で終わらせず、実際に業務で使われ、意思決定や生産性を変える AI プロダクトを作ることにこだわるポジションです。
求める経験 / スキル
■必須スキル
・Web アプリケーション、業務システム、社内ツール、SaaS などのプロダクト開発経験
・フロントエンドまたはバックエンドの実装経験
・特定の言語やフレームワークに限定されない、プロダクト開発の実務経験
・API 連携や外部サービス連携を含むアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用した機能開発またはプロトタイプ開発の経験
・RAG、AI エージェント、ナレッジ検索、業務自動化など、生成 AI を業務やプロダクトに組み込んだ経験
・要件が固まりきっていない状態から、課題を整理し、仮説を立てながら開発を進めた経験
・アジャイル開発や短いサイクルでの仮説検証を通じて、プロダクト改善を進めた経験
・顧客や業務部門の要望をそのまま実装するだけでなく、技術的な実現方法やより良い解決策を提案した経験
■歓迎スキル
・Google Cloud、Gemini Enterprise Agent Platform、BigQuery などを活用した開発経験
・Cloud Run、Cloud Functions、GKE、Firebase などを用いたアプリケーション開発経験
・RAG、AI エージェント、ワークフロー自動化などの設計・改善・評価に関する実務経験
・データ基盤、データパイプライン、BI、分析基盤と連携したアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用したプロダクトの本番導入・運用経験
・業務システム、SaaS、社内ツール、管理画面などにおける UX 設計や要件定義の経験
・ユーザーや業務部門と直接対話しながら、プロダクト改善を進めた経験
・PM、PdM、テックリードに近い役割で、技術選定や開発方針をリードした経験
■ポジションで求める人物像
・MBK デジタルのミッション・バリューに共感し、AI を使って企業の意思決定や業務のあり方を変えていきたい方
・AI を技術トレンドとしてではなく、現場で使われるプロダクトとして実装することにこだわれる方
・顧客や業務部門の要望をそのまま受け取るのではなく、本質的な課題を整理し、より良い解決策を提案できる方
・要件が曖昧な状態でも、仮説を立て、プロトタイプを作り、検証しながら前に進められる方
・フロントエンド、バックエンド、AI 活用、データ連携、業務設計など、領域をまたいで手を動かすことを楽しめる方
・ビジネス課題と技術的実現性の両方を踏まえて、現実的な落としどころを設計できる方
・スピード感を持って試し、ユーザーやチームからのフィードバックをもとに改善し続けられる方
・周囲へのリスペクトを持ちながら、チームやクライアントと建設的に議論できる方
・Web アプリケーション、業務システム、社内ツール、SaaS などのプロダクト開発経験
・フロントエンドまたはバックエンドの実装経験
・特定の言語やフレームワークに限定されない、プロダクト開発の実務経験
・API 連携や外部サービス連携を含むアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用した機能開発またはプロトタイプ開発の経験
・RAG、AI エージェント、ナレッジ検索、業務自動化など、生成 AI を業務やプロダクトに組み込んだ経験
・要件が固まりきっていない状態から、課題を整理し、仮説を立てながら開発を進めた経験
・アジャイル開発や短いサイクルでの仮説検証を通じて、プロダクト改善を進めた経験
・顧客や業務部門の要望をそのまま実装するだけでなく、技術的な実現方法やより良い解決策を提案した経験
■歓迎スキル
・Google Cloud、Gemini Enterprise Agent Platform、BigQuery などを活用した開発経験
・Cloud Run、Cloud Functions、GKE、Firebase などを用いたアプリケーション開発経験
・RAG、AI エージェント、ワークフロー自動化などの設計・改善・評価に関する実務経験
・データ基盤、データパイプライン、BI、分析基盤と連携したアプリケーション開発経験
・生成 AI / LLM を活用したプロダクトの本番導入・運用経験
・業務システム、SaaS、社内ツール、管理画面などにおける UX 設計や要件定義の経験
・ユーザーや業務部門と直接対話しながら、プロダクト改善を進めた経験
・PM、PdM、テックリードに近い役割で、技術選定や開発方針をリードした経験
■ポジションで求める人物像
・MBK デジタルのミッション・バリューに共感し、AI を使って企業の意思決定や業務のあり方を変えていきたい方
・AI を技術トレンドとしてではなく、現場で使われるプロダクトとして実装することにこだわれる方
・顧客や業務部門の要望をそのまま受け取るのではなく、本質的な課題を整理し、より良い解決策を提案できる方
・要件が曖昧な状態でも、仮説を立て、プロトタイプを作り、検証しながら前に進められる方
・フロントエンド、バックエンド、AI 活用、データ連携、業務設計など、領域をまたいで手を動かすことを楽しめる方
・ビジネス課題と技術的実現性の両方を踏まえて、現実的な落としどころを設計できる方
・スピード感を持って試し、ユーザーやチームからのフィードバックをもとに改善し続けられる方
・周囲へのリスペクトを持ちながら、チームやクライアントと建設的に議論できる方
従業員数
70名
（2025年4月現在）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
70名
（2025年4月現在）
株式会社フツパー
仕事内容
◆フツパーのデータサイエンティストとして働く魅力
・End-to-Endで担う力
課題ヒアリングから実装まで一気通貫で担当
・スピード感のある研究・開発力
論文等から選定して技術の、社内データでの検証・現場実装が可能
・マルチドメイン × 専門性
多様なデータを扱う案件と自社プロダクトへの技術適用の両輪を担当
◆仕事内容
最適化テーマの受託案件及び人員配置最適化ソリューション『スキルパズル』の最適化エンジンの強化をご担当いただきます。
①カスタムAI開発 / データ分析案件
・顧客要望ヒアリング
・人員配置 / 在庫 / 配車等の最適化案件の要件定義、最適化モデル設計、ソルバ実装（OR‑Tools / Gurobi / CPLEX等）
・納品資料作成/レポーティング
②人員配置最適化SaaS『スキルパズル』の開発（https://hutzper.com/skill-puzzle/）
・配置 / シフト計画エンジンの機能追加 / 性能改善
・制約 / 目的関数の拡張、計算時間短縮のためのヒューリスティクス / メタヒューリスティクス導入
【技術】
■使用言語：Python / C#
■コード管理：GitHub
◆最近のニュース
・CTO弓場が「Forbes 30 Under 30 Asia 2025」AI部門に選出されました。
https://hutzper.com/news/n250516/
・ロート製薬様と共同開発したデュアルエージェントAIがCEATEC AWARD 2025 ネクストジェネレーション部門賞を受賞いたしました！
https://note.com/hutzper/n/n3a918698951c
・丸紅株式会社様とスマートフォンで牛の体重を推定できるiOS版アプリ「BeecoProgram 3D Scanner」を共同開発しました！
https://hutzper.com/usecase/cattle_weight_ai_marubeni/
・End-to-Endで担う力
課題ヒアリングから実装まで一気通貫で担当
・スピード感のある研究・開発力
論文等から選定して技術の、社内データでの検証・現場実装が可能
・マルチドメイン × 専門性
多様なデータを扱う案件と自社プロダクトへの技術適用の両輪を担当
◆仕事内容
最適化テーマの受託案件及び人員配置最適化ソリューション『スキルパズル』の最適化エンジンの強化をご担当いただきます。
①カスタムAI開発 / データ分析案件
・顧客要望ヒアリング
・人員配置 / 在庫 / 配車等の最適化案件の要件定義、最適化モデル設計、ソルバ実装（OR‑Tools / Gurobi / CPLEX等）
・納品資料作成/レポーティング
②人員配置最適化SaaS『スキルパズル』の開発（https://hutzper.com/skill-puzzle/）
・配置 / シフト計画エンジンの機能追加 / 性能改善
・制約 / 目的関数の拡張、計算時間短縮のためのヒューリスティクス / メタヒューリスティクス導入
【技術】
■使用言語：Python / C#
■コード管理：GitHub
◆最近のニュース
・CTO弓場が「Forbes 30 Under 30 Asia 2025」AI部門に選出されました。
https://hutzper.com/news/n250516/
・ロート製薬様と共同開発したデュアルエージェントAIがCEATEC AWARD 2025 ネクストジェネレーション部門賞を受賞いたしました！
https://note.com/hutzper/n/n3a918698951c
・丸紅株式会社様とスマートフォンで牛の体重を推定できるiOS版アプリ「BeecoProgram 3D Scanner」を共同開発しました！
https://hutzper.com/usecase/cattle_weight_ai_marubeni/
求める経験 / スキル
◆必須要件
①以下のご経験がある方
・OR‑Tools（Python or C#）またはいずれかの数理最適化モデル実装
・モデル適用と評価（Gap / 計算時間 / 実運用KPI）
②大阪本社もしくは関東支社に出社可能な方（一部リモート可）
◆歓迎するスキル・経験
・顧客折衝経験
・強化学習の経験
・AWS活用の経験(Lambda / ECS / ECR)
①以下のご経験がある方
・OR‑Tools（Python or C#）またはいずれかの数理最適化モデル実装
・モデル適用と評価（Gap / 計算時間 / 実運用KPI）
②大阪本社もしくは関東支社に出社可能な方（一部リモート可）
◆歓迎するスキル・経験
・顧客折衝経験
・強化学習の経験
・AWS活用の経験(Lambda / ECS / ECR)
従業員数
95名
（2025年11月時点／アルバイト・インターン含む）
勤務地
複数あり
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
95名
（2025年11月時点／アルバイト・インターン含む）
仕事内容
技術・情熱・戦略的視野を持って、モビリティシステム・ソフトの「開発者体験：Developer Experience」を一緒に改革する仲間を募集中！
■ ソフト開発環境・ツールの企画・開発・提案
本業務では、組込み、ICT、AI等の多様なバッググラウンドを持つソフト技術者と共にチームで業務を推進して頂きます。
・IT業界含む業界横断での最先端ソフト開発環境・ツール・AI活用動向のリサーチ
・モビリティシステム／車両電子システムのソフト開発の現場分析
・顧客やグローバルな社内関係者との会話、提案
・クルマのソフト開発環境・ツールの開発（実装への参画は必須となります）
【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
モデル化技術、クラウド、AI技術をフルに活用して、ソフト開発の生産性・品質向上のためのDX・AIソリューション開発、及びそれを支えるインフラ開発を推進しています。大規模な仕事ですので戦略を練り上げて進む側面もありつつ、技術開発はアジャイルにスピーディーに進めるやり方で進めています。現在は総勢２０名前後、確かな技術力と豊かな個性を持つ多様なメンバが活躍する活気ある組織です！
【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界】
◎キャリア入社比率：約２０％
◎他部署から移籍した方の比率：約２０％
自動車業界だけでなく、異業種からの転職者も在籍しております。また、デンソー社内のソフトウェア以外の部署からの移籍者も多く、もともとの強みを生かしながら活躍されています。
【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
★44歳（社会人経験20年目） 中途入社（前職半導体メーカー）
新入社員だけではなく、中途入社の社員に対しても配属後サポートのしくみが充実しており、新しい環境にもはやく馴染むことができます。また、自動車業界は100年に一度の変革期のまっただ中、特にソフトウェアの開発は非常に重要な領域であり、おかたい業界イメージに反して様々な新規技術を取り入れた業務変革にチャレンジすることができます。
★39歳（社会人経験15年目） 中途入社（前職重工メーカー子会社）
一般的には中堅社員の年齢で転職したため、環境が変わることに不安はありましたが、社員一人ひとりが自分の能力を最大限発揮できるよう個々の力を引き出す風土があり、活躍しやすく、成長機会も多いです。また、前職で経験の少ない技術を扱う必要もありましたが、教育の機会が充実していたため、キャッチアップしやすかったです。
■ ソフト開発環境・ツールの企画・開発・提案
本業務では、組込み、ICT、AI等の多様なバッググラウンドを持つソフト技術者と共にチームで業務を推進して頂きます。
・IT業界含む業界横断での最先端ソフト開発環境・ツール・AI活用動向のリサーチ
・モビリティシステム／車両電子システムのソフト開発の現場分析
・顧客やグローバルな社内関係者との会話、提案
・クルマのソフト開発環境・ツールの開発（実装への参画は必須となります）
【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
モデル化技術、クラウド、AI技術をフルに活用して、ソフト開発の生産性・品質向上のためのDX・AIソリューション開発、及びそれを支えるインフラ開発を推進しています。大規模な仕事ですので戦略を練り上げて進む側面もありつつ、技術開発はアジャイルにスピーディーに進めるやり方で進めています。現在は総勢２０名前後、確かな技術力と豊かな個性を持つ多様なメンバが活躍する活気ある組織です！
【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界】
◎キャリア入社比率：約２０％
◎他部署から移籍した方の比率：約２０％
自動車業界だけでなく、異業種からの転職者も在籍しております。また、デンソー社内のソフトウェア以外の部署からの移籍者も多く、もともとの強みを生かしながら活躍されています。
【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
★44歳（社会人経験20年目） 中途入社（前職半導体メーカー）
新入社員だけではなく、中途入社の社員に対しても配属後サポートのしくみが充実しており、新しい環境にもはやく馴染むことができます。また、自動車業界は100年に一度の変革期のまっただ中、特にソフトウェアの開発は非常に重要な領域であり、おかたい業界イメージに反して様々な新規技術を取り入れた業務変革にチャレンジすることができます。
★39歳（社会人経験15年目） 中途入社（前職重工メーカー子会社）
一般的には中堅社員の年齢で転職したため、環境が変わることに不安はありましたが、社員一人ひとりが自分の能力を最大限発揮できるよう個々の力を引き出す風土があり、活躍しやすく、成長機会も多いです。また、前職で経験の少ない技術を扱う必要もありましたが、教育の機会が充実していたため、キャッチアップしやすかったです。
求める経験 / スキル
＜MUST＞
・ソフトウェア開発経験の経験5年以上
・現在も自らソフトウェア、クラウドインフラを作ることができる
- 簡単なプロトタイプを自力で作り見せられるレベル
- 生成AIのような新技術の活用に積極的である
・自ら開発を変革するための企画を創り出せる
- 変革のためのアイデアを具体化し企画書やプレゼンにまとめられる
・UML/SysMLモデルを読める
・多様なバックグラウンドのメンバと協調してプロジェクトを推進できる
＜WANT＞下記のいずれかの知識/経験を有する方は歓迎
・プロダクトとしてのソフト開発に出荷完了まで携わった経験がある
・組込みソフトとICT系ソフトの両方の経験がある
・大規模ソフト開発のマネジメント、もしくはメンバとしての参画経験がある(目安：100万行以上の対象、100人以上のチーム開発等)
・AI以外のソフト開発経験がありながら、E資格も保有している
・UML/SysMLモデリングできる
・ソフトウェア開発経験の経験5年以上
・現在も自らソフトウェア、クラウドインフラを作ることができる
- 簡単なプロトタイプを自力で作り見せられるレベル
- 生成AIのような新技術の活用に積極的である
・自ら開発を変革するための企画を創り出せる
- 変革のためのアイデアを具体化し企画書やプレゼンにまとめられる
・UML/SysMLモデルを読める
・多様なバックグラウンドのメンバと協調してプロジェクトを推進できる
＜WANT＞下記のいずれかの知識/経験を有する方は歓迎
・プロダクトとしてのソフト開発に出荷完了まで携わった経験がある
・組込みソフトとICT系ソフトの両方の経験がある
・大規模ソフト開発のマネジメント、もしくはメンバとしての参画経験がある(目安：100万行以上の対象、100人以上のチーム開発等)
・AI以外のソフト開発経験がありながら、E資格も保有している
・UML/SysMLモデリングできる
従業員数
162,029名
（連結）
勤務地
複数あり
想定年収
500 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
162,029名
（連結）
株式会社デンソー
仕事内容
– 車が自ら考え、学習し、進化するための車載AIをつくる
あなたには、車載AIの中核となるViT/VLMなどのビジョンモデル、マルチモーダルAI,LLM/SLMを含む車載AIエージェントの全体設計、およびクラウド連携基盤の開発をリードしていただきます。
✦ 具体的な業務
・車載AIのアーキテクチャ設計
・ViT／VLMなどのビジョンモデル、マルチモーダルAI、LLMエージェントを含む車内AI全体の設計。推論・判断・制御・UX連携までを見据えた仕様策定
・AIモデルの開発・学習・最適化（MLOps基盤構築）
・データ収集・前処理・学習・評価の設計。蒸留・量子化・推論最適化などエッジ実装を前提としたモデル高度化。実験管理・モデルバージョニング・自動評価環境の構築
・車載データ収集・活用基盤の構築。画像／音声／車両データの収集と分析。市場データを活用したデータ分析基盤やActiveLearning基盤の構築
・クラウド連携AI基盤の設計・運用、クラウド上での学習パイプライン設計、CI/CD・OTA連携を含むDevOps環境構築
・実車評価・改善サイクルの推進。ソフト・ハード・クラウド横断での仕様調整。実車検証による性能評価と改善。
・最新AI技術の探索と知財創出。最新アルゴリズム動向調査。車載適用検討および特許創出。世の中のAI関連技術の探索と車載への適用検討
【職場情報】
①組織ミッションと今後の方向性
制御システム開発部は、クルマ軸(ADAS/AD次世代システム)製品領域と、ヒト軸(コックピットやキャビン内乗員側監視システム)製品領域をスコープとした先行開発を担う部署です。
先行開発というポジション特性上、スピード感を維持しながら、後工程である量産開発に繋がる業務品質の維持確保の両立がチャレンジングな課題となります。
業務領域はシステム開発・ソフトウェア開発に加え、AI(人工知能及び機械学習)の利用もスコープであり、幅広い業務ドメインで活躍頂けます。
②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率
◎部としては約150名の組織です
◎キャリア入社比率は 約25％
家電メーカーや半導体メーカーからの入社者が多く在籍しています。
当社は、業務プロセスや社内ルールなどが整備されているという声を聞きます。
一方で新たな視点や技術力で業務プロセスの改廃が期待されています。
◎勤務地は、東京・愛知があります。
③キャリア入社者の声/活躍事例
★47歳 (社会人経験25年目) 中途入社 (前職：外資エンジニアリング会社)
世界トップクラスの規模を有する、電子制御とコントロールユニット(ECU)に強みを持つグローバルTier1サプライヤです。センサ単体・認識システム単体に留まらず、
システム全体を社内及び関連会社(デンソーテン等)と協業でワンストップで作れる環境があります。
必然的にプロセスエンジニアとして活躍できる範囲も幅広く、チャレンジングでやり甲斐のある環境です。
デンソー社員の社風として、手を動かす前にしっかりとあるべき論を考える性格の人が多いと思いますが、一方で昨今はSoftware Defined Vehicleの潮流などの影響もあり、スピード感重視の考え方も歓迎されます。
AIのような最新技術の導入についても、むしろ部長や執行役員が積極的なマインドで、イノベーティブな提案を受け入れる職場です。
あなたには、車載AIの中核となるViT/VLMなどのビジョンモデル、マルチモーダルAI,LLM/SLMを含む車載AIエージェントの全体設計、およびクラウド連携基盤の開発をリードしていただきます。
✦ 具体的な業務
・車載AIのアーキテクチャ設計
・ViT／VLMなどのビジョンモデル、マルチモーダルAI、LLMエージェントを含む車内AI全体の設計。推論・判断・制御・UX連携までを見据えた仕様策定
・AIモデルの開発・学習・最適化（MLOps基盤構築）
・データ収集・前処理・学習・評価の設計。蒸留・量子化・推論最適化などエッジ実装を前提としたモデル高度化。実験管理・モデルバージョニング・自動評価環境の構築
・車載データ収集・活用基盤の構築。画像／音声／車両データの収集と分析。市場データを活用したデータ分析基盤やActiveLearning基盤の構築
・クラウド連携AI基盤の設計・運用、クラウド上での学習パイプライン設計、CI/CD・OTA連携を含むDevOps環境構築
・実車評価・改善サイクルの推進。ソフト・ハード・クラウド横断での仕様調整。実車検証による性能評価と改善。
・最新AI技術の探索と知財創出。最新アルゴリズム動向調査。車載適用検討および特許創出。世の中のAI関連技術の探索と車載への適用検討
【職場情報】
①組織ミッションと今後の方向性
制御システム開発部は、クルマ軸(ADAS/AD次世代システム)製品領域と、ヒト軸(コックピットやキャビン内乗員側監視システム)製品領域をスコープとした先行開発を担う部署です。
先行開発というポジション特性上、スピード感を維持しながら、後工程である量産開発に繋がる業務品質の維持確保の両立がチャレンジングな課題となります。
業務領域はシステム開発・ソフトウェア開発に加え、AI(人工知能及び機械学習)の利用もスコープであり、幅広い業務ドメインで活躍頂けます。
②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率
◎部としては約150名の組織です
◎キャリア入社比率は 約25％
家電メーカーや半導体メーカーからの入社者が多く在籍しています。
当社は、業務プロセスや社内ルールなどが整備されているという声を聞きます。
一方で新たな視点や技術力で業務プロセスの改廃が期待されています。
◎勤務地は、東京・愛知があります。
③キャリア入社者の声/活躍事例
★47歳 (社会人経験25年目) 中途入社 (前職：外資エンジニアリング会社)
世界トップクラスの規模を有する、電子制御とコントロールユニット(ECU)に強みを持つグローバルTier1サプライヤです。センサ単体・認識システム単体に留まらず、
システム全体を社内及び関連会社(デンソーテン等)と協業でワンストップで作れる環境があります。
必然的にプロセスエンジニアとして活躍できる範囲も幅広く、チャレンジングでやり甲斐のある環境です。
デンソー社員の社風として、手を動かす前にしっかりとあるべき論を考える性格の人が多いと思いますが、一方で昨今はSoftware Defined Vehicleの潮流などの影響もあり、スピード感重視の考え方も歓迎されます。
AIのような最新技術の導入についても、むしろ部長や執行役員が積極的なマインドで、イノベーティブな提案を受け入れる職場です。
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
データ分析・機械学習関連：Python による開発経験（1年以上）、使用ライブラリ：NumPy、Pandas、Plotly、scikit-learn、statsmodels、Optuna など、統計的手法を用いたデータ分析とアウトプットが可能な人。モデル開発経験（1年以上）、設計・学習・評価・デプロイまで一連の工程に対応可能な人
開発ツール：Git/GitHub、コンテナ（Docker・Kubernetes）、CI/CD などの一般的な開発ツールを一通り使える人、機械学習パイプラインの構築・運用、MLflow、Kubeflow などを用いた実験管理が可能な人。アルゴリズム理解、回帰・分類・時系列などの基本的アルゴリズムを理解し、モデルの作成・選定・チューニングが可能な人。深層学習関連、開発経験（1年以上）
PyTorch、TensorFlow、Keras などのフレームワークでスクラッチ実装が可能な人。画像認識やマルチモーダルモデル、最適化・強化学習の実装経験があれば尚可
。LLM 系ライブラリの活用できる人。Hugging Face、OpenAI、LangChain など
プロンプトエンジニアリングおよび RAG の実装経験がある人
インフラ関連：AWS、Azure、GCP などのクラウド環境で上記の環境構築・実装が可能。
・人工知能、情報処理の基礎知識（大学院卒業レベル）
＜WANT要件＞
下記のいずれかの知識／経験を保有している方
・最新の機械学習/AI技術に関する研究分野に精通していること
・AD/ADASの製品開発経験
・Cockpitの製品開発経験
・自動車の電子プラットフォームの開発経験
・自動車業界での開発経験
データ分析・機械学習関連：Python による開発経験（1年以上）、使用ライブラリ：NumPy、Pandas、Plotly、scikit-learn、statsmodels、Optuna など、統計的手法を用いたデータ分析とアウトプットが可能な人。モデル開発経験（1年以上）、設計・学習・評価・デプロイまで一連の工程に対応可能な人
開発ツール：Git/GitHub、コンテナ（Docker・Kubernetes）、CI/CD などの一般的な開発ツールを一通り使える人、機械学習パイプラインの構築・運用、MLflow、Kubeflow などを用いた実験管理が可能な人。アルゴリズム理解、回帰・分類・時系列などの基本的アルゴリズムを理解し、モデルの作成・選定・チューニングが可能な人。深層学習関連、開発経験（1年以上）
PyTorch、TensorFlow、Keras などのフレームワークでスクラッチ実装が可能な人。画像認識やマルチモーダルモデル、最適化・強化学習の実装経験があれば尚可
。LLM 系ライブラリの活用できる人。Hugging Face、OpenAI、LangChain など
プロンプトエンジニアリングおよび RAG の実装経験がある人
インフラ関連：AWS、Azure、GCP などのクラウド環境で上記の環境構築・実装が可能。
・人工知能、情報処理の基礎知識（大学院卒業レベル）
＜WANT要件＞
下記のいずれかの知識／経験を保有している方
・最新の機械学習/AI技術に関する研究分野に精通していること
・AD/ADASの製品開発経験
・Cockpitの製品開発経験
・自動車の電子プラットフォームの開発経験
・自動車業界での開発経験
従業員数
162,029名
（連結）
勤務地
複数あり
想定年収
500 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
162,029名
（連結）
仕事内容
AI・LLMとソフトウェアエンジニアリングの力で、自動車ソフトウェア開発プロセスを革新する社内プラットフォームの開発に一緒にチャレンジしてくれる仲間を募集しています。
【業務内容】
当社が開発を推進するAI駆動のソフトウェア開発基盤は、AIを活用して設計・コード・テスト等の成果物を高速自動生成する社内プラットフォームです。
その基盤自体の設計・開発、および電動・内燃系ソフトウェア開発の現場適用に携わっていただきます。
【職場情報】
①組織ミッションと今後の方向性
デンソー全社のソフトウェア開発生産性を革新するためのAI駆動プラットフォームの構築および適用を推進しています。
「設計者が設計に集中できる」をミッションに掲げ、A-SPICE準拠のプロセス・テスト自動化基盤を開発しています。
様々なOEM・製品展開を見据えたスケーラブルな基盤設計に取り組んでおり、社内外から高い期待が寄せられています。
②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界
◎キャリア入社比率：約20％
自動車業界だけでなく、IT・AIなど多様なバックグラウンドのメンバーが在籍しています。
慣習や年齢、役職にとらわれず一人ひとりが能力を発揮できる組織カルチャーがあり、新しい技術の導入に積極的なチームです。
③キャリア入社者の声/活躍事例
★37歳（社会人経験14年目）中途入社（前職：SIer）
私は自動車制御システムの組み込みソフト設計を担当しており、自動車メーカの要望を具体化・しながらソフト開発を推進しています。
統合システムメーカということで、メカ領域・エレ領域・ソフト領域の三位一体で開発を進めていく中で大変さもありますが、
自動車に関わる様々な領域にチャレンジができ自身の成長を感じながら仕事ができています。
【業務内容】
当社が開発を推進するAI駆動のソフトウェア開発基盤は、AIを活用して設計・コード・テスト等の成果物を高速自動生成する社内プラットフォームです。
その基盤自体の設計・開発、および電動・内燃系ソフトウェア開発の現場適用に携わっていただきます。
【職場情報】
①組織ミッションと今後の方向性
デンソー全社のソフトウェア開発生産性を革新するためのAI駆動プラットフォームの構築および適用を推進しています。
「設計者が設計に集中できる」をミッションに掲げ、A-SPICE準拠のプロセス・テスト自動化基盤を開発しています。
様々なOEM・製品展開を見据えたスケーラブルな基盤設計に取り組んでおり、社内外から高い期待が寄せられています。
②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界
◎キャリア入社比率：約20％
自動車業界だけでなく、IT・AIなど多様なバックグラウンドのメンバーが在籍しています。
慣習や年齢、役職にとらわれず一人ひとりが能力を発揮できる組織カルチャーがあり、新しい技術の導入に積極的なチームです。
③キャリア入社者の声/活躍事例
★37歳（社会人経験14年目）中途入社（前職：SIer）
私は自動車制御システムの組み込みソフト設計を担当しており、自動車メーカの要望を具体化・しながらソフト開発を推進しています。
統合システムメーカということで、メカ領域・エレ領域・ソフト領域の三位一体で開発を進めていく中で大変さもありますが、
自動車に関わる様々な領域にチャレンジができ自身の成長を感じながら仕事ができています。
求める経験 / スキル
＜MUST＞以下の 基礎知識を有し、かついずれかの開発経験をお持ちの方
基礎知識（いずれか）
- ソフトウェアエンジニアリングの体系的知識
- 自動車ソフトウェア開発プロセス（A-SPICE, ISO 26262等）の基礎理解
開発経験（いずれか、3年以上）
- Pythonによるバックエンドシステム / データパイプラインの設計・開発
- LLM / 生成AIを活用したアプリケーション・システムの開発
- CI/CD / DevOps基盤の構築・運用
- プロジェクトのサブリーダー以上の経験
- 社内外におけるAI/DXのソリューション企画・開発経験
＜WANT＞以下いずれかのご経験をお持ちの方
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの設計・実装経験
- AWS等クラウドAIサービスの活用経験
- 自動車組込みソフトウェア開発経験（AUTOSAR, MISRA-C等）
- OSSプロジェクトへのコントリビューション経験
- プロジェクトマネージャー経験
基礎知識（いずれか）
- ソフトウェアエンジニアリングの体系的知識
- 自動車ソフトウェア開発プロセス（A-SPICE, ISO 26262等）の基礎理解
開発経験（いずれか、3年以上）
- Pythonによるバックエンドシステム / データパイプラインの設計・開発
- LLM / 生成AIを活用したアプリケーション・システムの開発
- CI/CD / DevOps基盤の構築・運用
- プロジェクトのサブリーダー以上の経験
- 社内外におけるAI/DXのソリューション企画・開発経験
＜WANT＞以下いずれかのご経験をお持ちの方
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの設計・実装経験
- AWS等クラウドAIサービスの活用経験
- 自動車組込みソフトウェア開発経験（AUTOSAR, MISRA-C等）
- OSSプロジェクトへのコントリビューション経験
- プロジェクトマネージャー経験
従業員数
162,029名
（連結）
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
162,029名
（連結）
株式会社デンソー
仕事内容
当職場は、トヨタ自動車とデンソーから研究開発を請け負う（株）ミライズテクノロジーズ内の一部門であり、トヨタグループが将来必要とするSoCの研究開発をしています。次世代SoCの目利きや将来のSoCに必要な先端技術を創り上げることができるプロ技術集団となることを目指して、日々研鑽しています。その一員として活躍して頂ける、やる気に満ちた技術者のご応募をお待ちしております。
【業務内容】
新規ソフトウェア探索と実装検証
・新規ソフトウェア（アルゴリズム）探索
量子コンピュータ、デジタルインメモリ等
・新規ソフトウェアHW実装
エッジコンピュータへの実装、動作確認
次世代移動手段探索
・想定シーンと最適なHW調査
・実現手段調査
・PoC制作
【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】
✓ 自分の作ったものが、顧客・社会課題解決に貢献しているというやりがいが感じられます
✓ 車載応用システムに関する知見が身につきます。
✓ 社内外の専門家との連携を通じて、自身の専門性を向上させることができます
【職場情報】
①組織ミッションと今後の方向性
当職場はキャリア採用者が7割を超える多様性に富んだ職場となります。SoCのHWやSWに関係する技術は幅広いため、いろいろな分野で尖った技術を持つ個性豊かなメンバーが集まったやんちゃなプロフェッショナル集団です。
探索研究課は、現在実装されているソフトウェアの延長線上の技術ではなく、システム制御に革新を起こすような新規ソフトウェア（アルゴリズム）の探索とHWに実装した際の課題、効果検証を進めています。
現在の車の概念に捕らわれない移動手段の探索も視野に入れて活動しています。
②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率
◎キャリア入社比率：約70％
自動車業界出身者よりも家電メーカー等出身の半導体専門家の方が多い職場です。自動車業界出身者と、半導体専門家がそれぞれの強みを活かして活躍しています。
◎在宅勤務：20-30%程度
③キャリア入社者の声/活躍事例
★49歳 中途入社（前職：家電メーカー）
・単純に研究職として仕事をするだけではなく、様々なベンダ、グループ会社の様々なグループとやり取りをしながら新しいものを作っていくというのは非常にエキサイティングです。他の技術者との交流は、時には熱くなってしまうこともありますが、新たな気づきを得ることができ、また同時に自分に足りないもの、成長の必要性を認識させてくれます。
・周囲を巻き込んで新しいことができる土壌と機会をもった環境だと思います。社員のスキルアップのための教育にも熱心です。「車」に関して自分の分野外でも一から勉強することができます。強い意思と明確なビジョンがあれば、やりたいことができる会社だと思っています。
★43歳 中途入社（前職：半導体メーカー）
研究開発部門で個性的なメンバーと和気藹々と働いています。新技術に挑戦し、チーム全員で成長を実感できる職場です。自由な意見交換とサポートが充実した研究開発の現場です。任意で勉強会を毎週開催し最新技術のキャッチアップをしています。私も転職で入社しました。最新技術を学びながら楽しく仕事をしています。ぜひ一緒に働きましょう！
★43歳 中途入社（前職：半導体メーカー）
研究開発部門で個性的なメンバーと和気藹々と働いています。新技術に挑戦し、チーム全員で成長を実感できる職場です。自由な意見交換とサポートが充実した研究開発の現場です。任意で勉強会を毎週開催し最新技術のキャッチアップをしています。私も転職で入社しました。最新技術を学びながら楽しく仕事をしています。ぜひ一緒に働きましょう！
【業務内容】
新規ソフトウェア探索と実装検証
・新規ソフトウェア（アルゴリズム）探索
量子コンピュータ、デジタルインメモリ等
・新規ソフトウェアHW実装
エッジコンピュータへの実装、動作確認
次世代移動手段探索
・想定シーンと最適なHW調査
・実現手段調査
・PoC制作
【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】
✓ 自分の作ったものが、顧客・社会課題解決に貢献しているというやりがいが感じられます
✓ 車載応用システムに関する知見が身につきます。
✓ 社内外の専門家との連携を通じて、自身の専門性を向上させることができます
【職場情報】
①組織ミッションと今後の方向性
当職場はキャリア採用者が7割を超える多様性に富んだ職場となります。SoCのHWやSWに関係する技術は幅広いため、いろいろな分野で尖った技術を持つ個性豊かなメンバーが集まったやんちゃなプロフェッショナル集団です。
探索研究課は、現在実装されているソフトウェアの延長線上の技術ではなく、システム制御に革新を起こすような新規ソフトウェア（アルゴリズム）の探索とHWに実装した際の課題、効果検証を進めています。
現在の車の概念に捕らわれない移動手段の探索も視野に入れて活動しています。
②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率
◎キャリア入社比率：約70％
自動車業界出身者よりも家電メーカー等出身の半導体専門家の方が多い職場です。自動車業界出身者と、半導体専門家がそれぞれの強みを活かして活躍しています。
◎在宅勤務：20-30%程度
③キャリア入社者の声/活躍事例
★49歳 中途入社（前職：家電メーカー）
・単純に研究職として仕事をするだけではなく、様々なベンダ、グループ会社の様々なグループとやり取りをしながら新しいものを作っていくというのは非常にエキサイティングです。他の技術者との交流は、時には熱くなってしまうこともありますが、新たな気づきを得ることができ、また同時に自分に足りないもの、成長の必要性を認識させてくれます。
・周囲を巻き込んで新しいことができる土壌と機会をもった環境だと思います。社員のスキルアップのための教育にも熱心です。「車」に関して自分の分野外でも一から勉強することができます。強い意思と明確なビジョンがあれば、やりたいことができる会社だと思っています。
★43歳 中途入社（前職：半導体メーカー）
研究開発部門で個性的なメンバーと和気藹々と働いています。新技術に挑戦し、チーム全員で成長を実感できる職場です。自由な意見交換とサポートが充実した研究開発の現場です。任意で勉強会を毎週開催し最新技術のキャッチアップをしています。私も転職で入社しました。最新技術を学びながら楽しく仕事をしています。ぜひ一緒に働きましょう！
★43歳 中途入社（前職：半導体メーカー）
研究開発部門で個性的なメンバーと和気藹々と働いています。新技術に挑戦し、チーム全員で成長を実感できる職場です。自由な意見交換とサポートが充実した研究開発の現場です。任意で勉強会を毎週開催し最新技術のキャッチアップをしています。私も転職で入社しました。最新技術を学びながら楽しく仕事をしています。ぜひ一緒に働きましょう！
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
・量子コンピュータアルゴリズム開発
・機械学習/AI技術に関する研究またはアルゴリズム実装
・NPU/GPUなどのAIアクセラレータを活用した開発
・画像処理技術
・ソフトウェア・ハードウェア協調設計
・IP/SoCの設計・検証
・IPのFPGA評価
・組込みソフトウェアのSoC実装経験
・ロボティクス関連研究開発経験
・量子コンピュータアルゴリズム開発
・機械学習/AI技術に関する研究またはアルゴリズム実装
・NPU/GPUなどのAIアクセラレータを活用した開発
・画像処理技術
・ソフトウェア・ハードウェア協調設計
・IP/SoCの設計・検証
・IPのFPGA評価
・組込みソフトウェアのSoC実装経験
・ロボティクス関連研究開発経験
従業員数
162,029名
（連結）
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
162,029名
（連結）
仕事内容
当職場は、トヨタ自動車とデンソーから研究開発を請け負う（株）ミライズテクノロジーズ内の一部門であり、トヨタグループが将来必要とするSoCの研究開発をしています。次世代SoCの目利きや将来のSoCに必要な先端技術を創り上げることができるプロ技術集団となることを目指して、日々研鑽しています。その一員として活躍して頂ける、やる気に満ちた技術者のご応募をお待ちしております。
【業務内容】
トヨタ、デンソーの競争力向上に貢献するための先行技術開発である、次世代AD/ADASの周辺監視/自動駐車システム等におけるアルゴリズム実装について、以下に従事いただきます。
・機械学習/AI技術を用いたアルゴリズムのベンチマーク
・量子化、スパース、蒸留などを用いたAIアルゴリズムの軽量化
・アルゴリズムの高速化
・最先端SoC/IPへのアルゴリズム最適化実装/評価
【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】
✓AD/ADASのコア技術の1つであるSoCの研究開発に従事することで、日本の自動車産業、半導体産業に貢献します。
✓トヨタ、デンソー、ワールドワイドのSoCベンダなど業界トップクラスの専門性を持つメンバーとの共同業務により、先端SoCに関するコア技術を身に付けられます。
✓ 先端のAIアルゴリズムや車載SoCに関わることで、自身の専門性を向上させることができます。
【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
当職場はキャリア採用者が7割を超える多様性に富んだ職場となります。SoCのHWやSWに関係する技術は幅広いため、いろいろな分野で尖った技術を持つ個性豊かなメンバーが集まっています。私達の部署は、次世代AD/ADASで重要となるカメラを用いた周辺監視/自動駐車システムの高速化及び最適なハードウエア開発を行っています。年齢や役職に関係なくフラットに議論・相談を行うオープンなカルチャーのある組織ですので、経験者の方から新しいことに挑戦したい方まで、幅広くご活躍することができます。
【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率】
◎キャリア入社比率：約70％
自動車業界出身者よりも家電メーカー等出身の半導体専門家の方が多い職場です。自動車業界出身者と、半導体専門家がそれぞれの強みを活かして活躍しています。
◎在宅勤務：20-30%程度
【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
★49歳 中途入社（前職：家電メーカー）
・単純に研究職として仕事をするだけではなく、様々なベンダ、グループ会社の様々なグループとやり取りをしながら新しいものを作っていくというのは非常にエキサイティングです。他の技術者との交流は、時には熱くなってしまうこともありますが、新たな気づきを得ることができ、また同時に自分に足りないもの、成長の必要性を認識させてくれます。
・周囲を巻き込んで新しいことができる土壌と機会をもった環境だと思います。社員のスキルアップのための教育にも熱心です。「車」に関して自分の分野外でも一から勉強することができます。強い意思と明確なビジョンがあれば、やりたいことができる会社だと思っています。
★43歳 中途入社（前職：半導体メーカー）
研究開発部門で個性的なメンバーと和気藹々と働いています。新技術に挑戦し、チーム全員で成長を実感できる職場です。自由な意見交換とサポートが充実した研究開発の現場です。任意で勉強会を毎週開催し最新技術のキャッチアップをしています。私も転職で入社しました。最新技術を学びながら楽しく仕事をしています。ぜひ一緒に働きましょう！
【業務内容】
トヨタ、デンソーの競争力向上に貢献するための先行技術開発である、次世代AD/ADASの周辺監視/自動駐車システム等におけるアルゴリズム実装について、以下に従事いただきます。
・機械学習/AI技術を用いたアルゴリズムのベンチマーク
・量子化、スパース、蒸留などを用いたAIアルゴリズムの軽量化
・アルゴリズムの高速化
・最先端SoC/IPへのアルゴリズム最適化実装/評価
【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】
✓AD/ADASのコア技術の1つであるSoCの研究開発に従事することで、日本の自動車産業、半導体産業に貢献します。
✓トヨタ、デンソー、ワールドワイドのSoCベンダなど業界トップクラスの専門性を持つメンバーとの共同業務により、先端SoCに関するコア技術を身に付けられます。
✓ 先端のAIアルゴリズムや車載SoCに関わることで、自身の専門性を向上させることができます。
【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
当職場はキャリア採用者が7割を超える多様性に富んだ職場となります。SoCのHWやSWに関係する技術は幅広いため、いろいろな分野で尖った技術を持つ個性豊かなメンバーが集まっています。私達の部署は、次世代AD/ADASで重要となるカメラを用いた周辺監視/自動駐車システムの高速化及び最適なハードウエア開発を行っています。年齢や役職に関係なくフラットに議論・相談を行うオープンなカルチャーのある組織ですので、経験者の方から新しいことに挑戦したい方まで、幅広くご活躍することができます。
【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率】
◎キャリア入社比率：約70％
自動車業界出身者よりも家電メーカー等出身の半導体専門家の方が多い職場です。自動車業界出身者と、半導体専門家がそれぞれの強みを活かして活躍しています。
◎在宅勤務：20-30%程度
【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
★49歳 中途入社（前職：家電メーカー）
・単純に研究職として仕事をするだけではなく、様々なベンダ、グループ会社の様々なグループとやり取りをしながら新しいものを作っていくというのは非常にエキサイティングです。他の技術者との交流は、時には熱くなってしまうこともありますが、新たな気づきを得ることができ、また同時に自分に足りないもの、成長の必要性を認識させてくれます。
・周囲を巻き込んで新しいことができる土壌と機会をもった環境だと思います。社員のスキルアップのための教育にも熱心です。「車」に関して自分の分野外でも一から勉強することができます。強い意思と明確なビジョンがあれば、やりたいことができる会社だと思っています。
★43歳 中途入社（前職：半導体メーカー）
研究開発部門で個性的なメンバーと和気藹々と働いています。新技術に挑戦し、チーム全員で成長を実感できる職場です。自由な意見交換とサポートが充実した研究開発の現場です。任意で勉強会を毎週開催し最新技術のキャッチアップをしています。私も転職で入社しました。最新技術を学びながら楽しく仕事をしています。ぜひ一緒に働きましょう！
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
以下いずれかを3年以上の業務経験を有すること
・機械学習/AI技術に関する研究またはアルゴリズム実装経験
・ NPU/GPUなどのAIアクセラレータを活用した開発
・ 画像処理技術
※機械学習/AI技術、画像処理は、大学・大学院で学んだ経験でも可
＜WANT要件＞
・自動車業界での開発経験
・認識系AIの開発経験
・Linux使用経験
・C/C++を使用した開発経験
・Python, Ruby等のスクリプト言語を使用した開発経験
・大学との共同研究
以下いずれかを3年以上の業務経験を有すること
・機械学習/AI技術に関する研究またはアルゴリズム実装経験
・ NPU/GPUなどのAIアクセラレータを活用した開発
・ 画像処理技術
※機械学習/AI技術、画像処理は、大学・大学院で学んだ経験でも可
＜WANT要件＞
・自動車業界での開発経験
・認識系AIの開発経験
・Linux使用経験
・C/C++を使用した開発経験
・Python, Ruby等のスクリプト言語を使用した開発経験
・大学との共同研究
従業員数
162,029名
（連結）
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
162,029名
（連結）
仕事内容
AD/ADAS 製品に求められる高度な機能や性能を、大規模SoC のハードウェア／ソフトウェア仕様に落とし込み、ASIC ベンダーと連携しながら開発を推進していただきます。
具体的には以下の業務に携わっていただきます。
◆研究段階技術の応用検討
- 最先端AIアルゴリズムの開発・応用
- AI基盤技術の応用（モデル圧縮、AIOpsなど）
- LiDARやImaging Radarなど新しいセンサー技術の活用
◆AD/ADAS システム企画の SoC 企画への落とし込み
- SoC HW/SWアーキテクチャ設計
- SoCユースケース設計 (BEVならではの新しい使いこなし技術の開発含む)
◆大規模SW開発基盤の構築
- ソフトウェアアーキテクチャ設計
- CI環境（SILS、HILS）の構築
◆ベンチマーキング
【職場情報① 組織ミッションと今後の方向性】
全７つの室で画像センサの開発をミッションに取り組んでいる部署です。総勢200名を越えますが、半数以上がキャリア採用入社の方々が主役となって活躍されています。
また、本社だけでなく東京にも開発拠点を構えます。Remoteでの業務も併用でき働きやすい職場です。忙しい部署ですが、皆高いモチベーションでチーム一丸となって開発しております。
今回入社頂く方は第１技術室への配属を予定しております。
具体的には以下の業務に携わっていただきます。
◆研究段階技術の応用検討
- 最先端AIアルゴリズムの開発・応用
- AI基盤技術の応用（モデル圧縮、AIOpsなど）
- LiDARやImaging Radarなど新しいセンサー技術の活用
◆AD/ADAS システム企画の SoC 企画への落とし込み
- SoC HW/SWアーキテクチャ設計
- SoCユースケース設計 (BEVならではの新しい使いこなし技術の開発含む)
◆大規模SW開発基盤の構築
- ソフトウェアアーキテクチャ設計
- CI環境（SILS、HILS）の構築
◆ベンチマーキング
【職場情報① 組織ミッションと今後の方向性】
全７つの室で画像センサの開発をミッションに取り組んでいる部署です。総勢200名を越えますが、半数以上がキャリア採用入社の方々が主役となって活躍されています。
また、本社だけでなく東京にも開発拠点を構えます。Remoteでの業務も併用でき働きやすい職場です。忙しい部署ですが、皆高いモチベーションでチーム一丸となって開発しております。
今回入社頂く方は第１技術室への配属を予定しております。
求める経験 / スキル
＜MUST＞以下いずれかに関し、3年以上の業務経験を有すること
・SoC/システムLSI アーキテクチャ 企画・研究・開発・設計
・画像処理技術
・ソフトウエア プラットフォーム研究・開発・設計
・ソフトウェア アーキテクチャ 研究・開発・設計
＜WANT＞
・プロジェクトマネージャ経験者
・SoC/システムLSI アーキテクチャ 企画・研究・開発・設計
・画像処理技術
・ソフトウエア プラットフォーム研究・開発・設計
・ソフトウェア アーキテクチャ 研究・開発・設計
＜WANT＞
・プロジェクトマネージャ経験者
従業員数
162,029名
（連結）
勤務地
複数あり
想定年収
500 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
162,029名
（連結）
株式会社デンソー
仕事内容
【業務内容】
次世代の運転支援・自動運転システムの先行開発に関して、以下の業務をお任せします。
・運転支援・自動運転システムの構成要素である認知・判断に関するAI、アルゴリズム開発
① モデル開発
- マルチモーダルE2Eモデルの設計・学習
- 実車走行データを使った模倣学習
- モデル圧縮/推論最適化（TensorRT, C++, CUDA）
② データエンジン/MLOps
- データ選別/課題シーン抽出のアルゴリズムおよび大規模分散処理システムの開発
- データ品質・カバレッジ分析のアルゴリズムおよび大規模分散処理システムの開発
③ 評価
- モデル改善及びKPIのシミュレーション/実車による評価
・新規車載センサ向け認識技術開発
・ソフトウェアのSoC最適化実装技術
【開発ツール、開発環境】
開発ツール
・python
・C/C++
開発環境
・AWS
・Azure
【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
セーフティシステム事業部は、ユーザへの価値提供として「交通事故なく自由な移動」の実現に向け、多くの方に安全と快適な運転支援を提供できるよう、製品開発に取り組んでいます。その中で、私たち制御システム開発部は、事業部の中長期戦略立案から具体的な実現手段を考え、製品企画・先行開発を担っています。また、運転支援・自動運転分野は日進月歩で進化している為、新機能開発や新技術の弾込めを持続的に行っています。開発のフェーズによってはテストコースや公道での実車評価など、自分たちで考え、作り上げたものを動かす楽しみもあります。
部としては他社を経験したキャリア入社者も多く在籍し、慣習・年齢・役職にとらわれず、一人ひとりが能力を発揮できる様、個人と組織のWill, Can、Mustをすり合わせしながら、働き甲斐を意識した組織カルチャーがあります。
【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率】
◎部としては約150名の組織です
◎キャリア入社比率は 約25％
家電メーカーや半導体メーカーからの入社者が多く在籍しています。
当社は、業務プロセスや社内ルールなどが整備されているという声を聞きます。
一方で新たな視点や技術力で業務プロセスの改廃が期待されています。
◎勤務地は、東京・愛知があり、リモート勤務を併用し、場所にとらわれない形で業務を推進できます。
【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
★47歳 (社会人経験19年目) 中途入社 (前職：半導体部品メーカー）
ADASシステムの先行開発に携わっています。自動車のシステムは非常に大きく一つの部署のみでは実現できない規模となっています。そのため部署間の連携・協力が不可欠です。事業部をまたいでの連携が必要な場面も多くあり、その場合でも風通し良く、担当レベルでも率先して活発なコミュニケーションを取りながらお互いに協力し目標に向けて開発を行っていくマインドを感じます。
★41歳 (社会人経験 16 年目) 中途入社 (前職: 画像認識 AI ベンチャー)
私は東京採用で、東京のオフィスに在籍しています。チームメンバーは本社と東京共に存在していますが、リモートワークでの環境も整っており、快適に仕事をすることができています。通勤時間を家庭の時間に使うこともでき、ワークライフバランスが取りやすい職場だと感じています。現在は、次世代の安全運転システムの認識部分の開発に携わっており、他部署、グループ会社など多数の関係者とプロジェクトを進めています。関係者が多いということもあり、関係各所と連携して大きな活動をしたい方には非常に向いている職場だと思います。
次世代の運転支援・自動運転システムの先行開発に関して、以下の業務をお任せします。
・運転支援・自動運転システムの構成要素である認知・判断に関するAI、アルゴリズム開発
① モデル開発
- マルチモーダルE2Eモデルの設計・学習
- 実車走行データを使った模倣学習
- モデル圧縮/推論最適化（TensorRT, C++, CUDA）
② データエンジン/MLOps
- データ選別/課題シーン抽出のアルゴリズムおよび大規模分散処理システムの開発
- データ品質・カバレッジ分析のアルゴリズムおよび大規模分散処理システムの開発
③ 評価
- モデル改善及びKPIのシミュレーション/実車による評価
・新規車載センサ向け認識技術開発
・ソフトウェアのSoC最適化実装技術
【開発ツール、開発環境】
開発ツール
・python
・C/C++
開発環境
・AWS
・Azure
【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
セーフティシステム事業部は、ユーザへの価値提供として「交通事故なく自由な移動」の実現に向け、多くの方に安全と快適な運転支援を提供できるよう、製品開発に取り組んでいます。その中で、私たち制御システム開発部は、事業部の中長期戦略立案から具体的な実現手段を考え、製品企画・先行開発を担っています。また、運転支援・自動運転分野は日進月歩で進化している為、新機能開発や新技術の弾込めを持続的に行っています。開発のフェーズによってはテストコースや公道での実車評価など、自分たちで考え、作り上げたものを動かす楽しみもあります。
部としては他社を経験したキャリア入社者も多く在籍し、慣習・年齢・役職にとらわれず、一人ひとりが能力を発揮できる様、個人と組織のWill, Can、Mustをすり合わせしながら、働き甲斐を意識した組織カルチャーがあります。
【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率】
◎部としては約150名の組織です
◎キャリア入社比率は 約25％
家電メーカーや半導体メーカーからの入社者が多く在籍しています。
当社は、業務プロセスや社内ルールなどが整備されているという声を聞きます。
一方で新たな視点や技術力で業務プロセスの改廃が期待されています。
◎勤務地は、東京・愛知があり、リモート勤務を併用し、場所にとらわれない形で業務を推進できます。
【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
★47歳 (社会人経験19年目) 中途入社 (前職：半導体部品メーカー）
ADASシステムの先行開発に携わっています。自動車のシステムは非常に大きく一つの部署のみでは実現できない規模となっています。そのため部署間の連携・協力が不可欠です。事業部をまたいでの連携が必要な場面も多くあり、その場合でも風通し良く、担当レベルでも率先して活発なコミュニケーションを取りながらお互いに協力し目標に向けて開発を行っていくマインドを感じます。
★41歳 (社会人経験 16 年目) 中途入社 (前職: 画像認識 AI ベンチャー)
私は東京採用で、東京のオフィスに在籍しています。チームメンバーは本社と東京共に存在していますが、リモートワークでの環境も整っており、快適に仕事をすることができています。通勤時間を家庭の時間に使うこともでき、ワークライフバランスが取りやすい職場だと感じています。現在は、次世代の安全運転システムの認識部分の開発に携わっており、他部署、グループ会社など多数の関係者とプロジェクトを進めています。関係者が多いということもあり、関係各所と連携して大きな活動をしたい方には非常に向いている職場だと思います。
求める経験 / スキル
＜MUST＞以下いずれかの知識・経験をお持ちの方
・人工知能（AI）を活用した技術開発経験
・新しいAI技術などを理解可能なレベルの数学/計算機科学/データサイエンスの知識
・新しいライブラリなどを活用したり、最新のアルゴリズムを実装できるレベルのプログラミングスキル
・自動運転・先進安全・運転支援システム（またはそれに準ずるシステム）の開発
＜WANT＞以下いずれかの知識・経験をお持ちの方
・ソフトウェアプロセスに関する知識
・SoCに関する知見、最適化実装技術
・自動車業界での開発経験
・システムの開発経験
・プロジェクトのリーダ・サブリーダの経験
・車載E/Eアーキテクチャ
・機能安全の知見
・人工知能（AI）を活用した技術開発経験
・専門文書の読解や、ネイティブ話者と議論できる英語力
・人工知能（AI）を活用した技術開発経験
・新しいAI技術などを理解可能なレベルの数学/計算機科学/データサイエンスの知識
・新しいライブラリなどを活用したり、最新のアルゴリズムを実装できるレベルのプログラミングスキル
・自動運転・先進安全・運転支援システム（またはそれに準ずるシステム）の開発
＜WANT＞以下いずれかの知識・経験をお持ちの方
・ソフトウェアプロセスに関する知識
・SoCに関する知見、最適化実装技術
・自動車業界での開発経験
・システムの開発経験
・プロジェクトのリーダ・サブリーダの経験
・車載E/Eアーキテクチャ
・機能安全の知見
・人工知能（AI）を活用した技術開発経験
・専門文書の読解や、ネイティブ話者と議論できる英語力
従業員数
162,029名
（連結）
勤務地
複数あり
想定年収
500 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
162,029名
（連結）
コニカミノルタ株式会社
仕事内容
【部門役割】
新規SaaSサービス「KOTOBAL」の事業拡大をミッションにしています。KOTOBALは外国人や障がい者との多様性社会の実現により、生産年齢人口の減少や地域の活力の低下という社会課題の解決を目指す事業です。
急増する訪日・在留外国人や障がい者は労働人口や地域経済の活性化に寄与することが期待される一方、言葉や文化の壁により、オーバーツーリズムや受け入れ側の負担の増加といった問題を引き起こしています。
この課題に対して、「KOTOBAL」は、透明ディスプレイとの連携やAI電話通訳という新たなサービスを通して、ホテルや自治体の語学が苦手なスタッフの不安を解消し、受け入れ側の負担を軽減することを価値にしています。今後はLLMやAIエージェント等の様々なテクノロジーを活用したプロダクト開発で、多様性社会を促進し地域の活性化に貢献するビジョンに向けて、事業拡大を進めています。
【解決したい課題】
私たちのチームは、強固な顧客基盤や開発・品質プロセスを保有している一方、「粗削りでもいいから、現場のすぐ横でサクッと動く試作品を作り、お客様に触ってもらう」という超高速なモノづくり（ゼロイチ開発）の担い手が足りていません。現場の声をダイレクトにプロダクトに反映させ、顧客の真の経営課題を解決できる人財を求めています。
【業務内容】
カスタマーサクセスや企画メンバーと連携し、現場の最前線でお客様の目の前で新しい価値を形にする役割を担います。
・現場での最速プロトタイピング： 現場で直接聞き出した課題に対し、最新のAIツールやノーコードツールを組み合わせて、数日〜1週間で実際に動くプロトタイプを構築・修正します。
・「売れる確証」の検証： プロトタイプを現場で触ってもらい、「これなら本当に現場の負担が減るか」「いくらなら導入したいか」を対話しながら検証し、売上に直結する確証を最速で掴み取ります。
・本番開発への移行： 価値が実証されたプロトタイプをもとに、プロダクトマネージャーと連携して本番システムの要件へと落とし込み、社内外のエンジニアチームへスムーズにバトンを渡します。
【ポジションの魅力】
・安定基盤の中で挑む「ゼロイチ開発」：
既存の安定した事業基盤を持つ環境でありながら、KOTOBALの事業を10→100へと飛躍させるための「新たなゼロイチ（0→1）のプロダクト創出」に大きな裁量を持ってチャレンジできます。
・社会課題の最前線で技術を試せる手触り感：
生産年齢人口の減少や外国人受け入れ側の負担増といった日本社会のリアルな課題に対し、現場の最前線でお客様の反応を直接見ながら、自分のアイデアと技術を存分に試すことができます。
【リモートワーク頻度】
週2日程度
【転職者へのメッセージ】
コニカミノルタは世界150か国、約200万社との強力な顧客基盤を保有している一方、我々の新規事業組織はコニカミノルタが持つ歴史のある製造業といったカルチャーとは別の独立した事業カルチャー・運営を重視した 組織運営を行っています。
本募集でも、これまでの製造業のアプローチではなく、共感してくれる外部の人や企業と一緒に社会課題の解決を行っていくことを重視しており、そのメッセージを伝播し、コミュニティ形成を一緒に行ってもらえる方を求めています。一緒に世の中に変革を起こし、誰もが住みよい世界を作っていけるよう、あなたのチャレンジをお待ちしております。
【遠方から転職を検討する方へ】
当社では、遠方から転職される方を対象に借上げ社宅制度を用意しています。
家賃の約70％を会社が負担し、転居に伴う住居費の負担を軽減します。
勤務先や家族構成により上限・負担率は異なりますが、最大7年間、キャリア入社者の住居負担をサポートします。
（適用可否は社内規定に基づき決定します）
【関連URL】
KOTOBAL概要
https://kotobal.konicaminolta.jp/
コニカミノルタのAI,SaaSビジネス
https://icw-ai-saas.konicaminolta.jp/
人と会社の新しい関係を考えるメディア「シン・企業人」
https://shin-kigyojin.konicaminolta.com/
Imaging Insightコニカミノルタブログ
https://img-insight.konicaminolta.com/
新規SaaSサービス「KOTOBAL」の事業拡大をミッションにしています。KOTOBALは外国人や障がい者との多様性社会の実現により、生産年齢人口の減少や地域の活力の低下という社会課題の解決を目指す事業です。
急増する訪日・在留外国人や障がい者は労働人口や地域経済の活性化に寄与することが期待される一方、言葉や文化の壁により、オーバーツーリズムや受け入れ側の負担の増加といった問題を引き起こしています。
この課題に対して、「KOTOBAL」は、透明ディスプレイとの連携やAI電話通訳という新たなサービスを通して、ホテルや自治体の語学が苦手なスタッフの不安を解消し、受け入れ側の負担を軽減することを価値にしています。今後はLLMやAIエージェント等の様々なテクノロジーを活用したプロダクト開発で、多様性社会を促進し地域の活性化に貢献するビジョンに向けて、事業拡大を進めています。
【解決したい課題】
私たちのチームは、強固な顧客基盤や開発・品質プロセスを保有している一方、「粗削りでもいいから、現場のすぐ横でサクッと動く試作品を作り、お客様に触ってもらう」という超高速なモノづくり（ゼロイチ開発）の担い手が足りていません。現場の声をダイレクトにプロダクトに反映させ、顧客の真の経営課題を解決できる人財を求めています。
【業務内容】
カスタマーサクセスや企画メンバーと連携し、現場の最前線でお客様の目の前で新しい価値を形にする役割を担います。
・現場での最速プロトタイピング： 現場で直接聞き出した課題に対し、最新のAIツールやノーコードツールを組み合わせて、数日〜1週間で実際に動くプロトタイプを構築・修正します。
・「売れる確証」の検証： プロトタイプを現場で触ってもらい、「これなら本当に現場の負担が減るか」「いくらなら導入したいか」を対話しながら検証し、売上に直結する確証を最速で掴み取ります。
・本番開発への移行： 価値が実証されたプロトタイプをもとに、プロダクトマネージャーと連携して本番システムの要件へと落とし込み、社内外のエンジニアチームへスムーズにバトンを渡します。
【ポジションの魅力】
・安定基盤の中で挑む「ゼロイチ開発」：
既存の安定した事業基盤を持つ環境でありながら、KOTOBALの事業を10→100へと飛躍させるための「新たなゼロイチ（0→1）のプロダクト創出」に大きな裁量を持ってチャレンジできます。
・社会課題の最前線で技術を試せる手触り感：
生産年齢人口の減少や外国人受け入れ側の負担増といった日本社会のリアルな課題に対し、現場の最前線でお客様の反応を直接見ながら、自分のアイデアと技術を存分に試すことができます。
【リモートワーク頻度】
週2日程度
【転職者へのメッセージ】
コニカミノルタは世界150か国、約200万社との強力な顧客基盤を保有している一方、我々の新規事業組織はコニカミノルタが持つ歴史のある製造業といったカルチャーとは別の独立した事業カルチャー・運営を重視した 組織運営を行っています。
本募集でも、これまでの製造業のアプローチではなく、共感してくれる外部の人や企業と一緒に社会課題の解決を行っていくことを重視しており、そのメッセージを伝播し、コミュニティ形成を一緒に行ってもらえる方を求めています。一緒に世の中に変革を起こし、誰もが住みよい世界を作っていけるよう、あなたのチャレンジをお待ちしております。
【遠方から転職を検討する方へ】
当社では、遠方から転職される方を対象に借上げ社宅制度を用意しています。
家賃の約70％を会社が負担し、転居に伴う住居費の負担を軽減します。
勤務先や家族構成により上限・負担率は異なりますが、最大7年間、キャリア入社者の住居負担をサポートします。
（適用可否は社内規定に基づき決定します）
【関連URL】
KOTOBAL概要
https://kotobal.konicaminolta.jp/
コニカミノルタのAI,SaaSビジネス
https://icw-ai-saas.konicaminolta.jp/
人と会社の新しい関係を考えるメディア「シン・企業人」
https://shin-kigyojin.konicaminolta.com/
Imaging Insightコニカミノルタブログ
https://img-insight.konicaminolta.com/
求める経験 / スキル
【必須要件】
・最新ツールを用いたモノづくりの経験： 生成AI（ChatGPTのAPI活用など）やノーコードツールを使い、アイデアを最速で「動く形」にできる方
・現場に寄り添った仮説検証の経験： お客様の課題を直接聞き出し、それを技術的なアイデアに落とし込んで実験・検証した経験（新規事業開発、セールスエンジニアなどの経験を想定）
・ビジネス視点： 技術の目新しさだけでなく、「どうすればお客様が価値を感じ、お金を払ってくれるか」を起点に考えられる方。
【歓迎要件】
・小規模なスタートアップでの開発・プロダクトマネジメント経験や、自身での起業経験。
・ホテルや自治体など、特定の業界における深い現場知識や、それらの業界向けサービスに携わった経験。
【求める人物像】
・現場主義で泥臭く行動できる方： 完璧な仕様書を作るよりも、現場に行ってお客様の反応を見て、その場でサクッと直すフットワークの軽さがある方。
・技術を柔軟に組み合わせられる方： 既存のやり方にこだわらず、今使える技術を、最速で「動く価値」を形にできるハッカー気質の方。
・変化を前向きに楽しめる方： 体制や要件が次々と変わる新規事業ならではのスピード感を、面白がれる起業家精神のある方。
・最新ツールを用いたモノづくりの経験： 生成AI（ChatGPTのAPI活用など）やノーコードツールを使い、アイデアを最速で「動く形」にできる方
・現場に寄り添った仮説検証の経験： お客様の課題を直接聞き出し、それを技術的なアイデアに落とし込んで実験・検証した経験（新規事業開発、セールスエンジニアなどの経験を想定）
・ビジネス視点： 技術の目新しさだけでなく、「どうすればお客様が価値を感じ、お金を払ってくれるか」を起点に考えられる方。
【歓迎要件】
・小規模なスタートアップでの開発・プロダクトマネジメント経験や、自身での起業経験。
・ホテルや自治体など、特定の業界における深い現場知識や、それらの業界向けサービスに携わった経験。
【求める人物像】
・現場主義で泥臭く行動できる方： 完璧な仕様書を作るよりも、現場に行ってお客様の反応を見て、その場でサクッと直すフットワークの軽さがある方。
・技術を柔軟に組み合わせられる方： 既存のやり方にこだわらず、今使える技術を、最速で「動く価値」を形にできるハッカー気質の方。
・変化を前向きに楽しめる方： 体制や要件が次々と変わる新規事業ならではのスピード感を、面白がれる起業家精神のある方。
従業員数
3,922名
（連結 35,631名※2025年3月現在）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
3,922名
（連結 35,631名※2025年3月現在）
株式会社デンソー
仕事内容
AIが搭載された製品・サービスの開発が急速に広がる中、従来の品質保証や安全の考え方だけでは対応しきれない課題が増えています。
私たちは、AI時代に求められる品質保証を、技術（評価・分析・監査・適合性確認など）として研究・開発し、実際の開発現場へ適用できる形に落とし込むことを目指しています。
本ポジションでは、研究・開発を主軸として取り組んできた方を対象にしています。専門領域としては、AI/MLの研究・開発経験をお持ちの方が望ましい一方で、機能安全・安全工学・SOTIF・品質工学などの安全や品質の領域で新しい手法や評価技術の研究・開発に取り組んできた方も対象です。
また、研究開発の成果を社内外へ展開し、対外発信や標準化などを通じて産業界の議論へ接続していくことにも関心をお持ちの方を歓迎します。
【業務内容】
機械学習・AI、または安全領域における研究・開発経験を活かし、AI品質保証／AI安全に関する基盤技術・評価技術・分析技術の研究開発を担当いただきます。
国内外の共同研究先や海外拠点と連携しながら最新知見を取り入れ、製品・サービス開発に適用可能な技術基盤を構築します。
研究開発に加え、開発現場への適用や社内展開までを視野に入れて取り組んでいただきます。
また、世界のAI品質保証の最新動向に触れつつ、製品・サービス開発における技術開発と対外発信の両面に関わることで、産業界におけるAI品質の専門性を高める経験が得られます。
主な業務
・AI品質・AIリスクに関する技術動向の分析
－ トップカンファレンスの学術動向、国際規格、AI法規制、ガイドライン等の調査・分析
－ 技術動向から技術課題を特定してAIリスク分析の新手法を開発
・AI品質保証／AI安全に関する基盤技術の研究開発・評価
－ AIモデル・AIシステムの評価指標の設計
－ ロバスト性評価、不確実性推定
－ 安全分析、適合性確認、モデル監査技術
－ 従来のリスクマネジメント手法に、学習ベースAI特有の不確実性を統合した新手法の開発
・車載・非車載のAI搭載製品・サービスへの適用検討・導入支援
－ 開発部門との連携による評価設計、実証、課題抽出および対応具体化
・AI品質保証に関する技術基盤・プロセスの整備および社内展開
－ 技術開発成果の仕組み化、社内ルール・運用への落とし込み
・社外への技術発信（標準化・学会等）
－ 社内で実践されたAI品質保証の知見および開発技術を、ISO等の標準化団体、学会、論文誌、講演等を通じて発信
－ 標準化団体や学会において、自社のAI品質技術や考え方に関する議論に関与
【職場情報】
①組織ミッションと今後の方向性
ソフト開発に関する技術技法の研究開発をミッションとしている部署です。大学との共同研究など、社外とのコラボレーションによる先端技術の探索・手の内化と、社内ソフト開発部門とのコラボレーションによる技術フィージビリティの両輪で業務を行っています。キャリア採用車者の比率も高いオープンマインドを持った組織です。
②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界
◎キャリア入社比率：約40%
家電メーカー、ITベンダー、大学などからの入社者が在籍しています。また大学、社外パートナー企業、海外拠点など対外的な活動が多いのも特徴となっており、今後自動車業界において対外的なご自身のブランド価値向上も見込めます。
③キャリア入社者の声/活躍事例
重要な技術であるAIの品質/安全に関わる大変やりがいを感じる職場です。AI自身の進歩やそれを取り巻く環境も世界規模で大きく変化している中、その真っただ中で自らで創意工夫/提案することが可能で、上司のサポート/指導や業務効率化などその業務のサポートも受けられます。
また、海外の拠点とも繋がりがあり、グローバル規模で働くことも可能です。
私たちは、AI時代に求められる品質保証を、技術（評価・分析・監査・適合性確認など）として研究・開発し、実際の開発現場へ適用できる形に落とし込むことを目指しています。
本ポジションでは、研究・開発を主軸として取り組んできた方を対象にしています。専門領域としては、AI/MLの研究・開発経験をお持ちの方が望ましい一方で、機能安全・安全工学・SOTIF・品質工学などの安全や品質の領域で新しい手法や評価技術の研究・開発に取り組んできた方も対象です。
また、研究開発の成果を社内外へ展開し、対外発信や標準化などを通じて産業界の議論へ接続していくことにも関心をお持ちの方を歓迎します。
【業務内容】
機械学習・AI、または安全領域における研究・開発経験を活かし、AI品質保証／AI安全に関する基盤技術・評価技術・分析技術の研究開発を担当いただきます。
国内外の共同研究先や海外拠点と連携しながら最新知見を取り入れ、製品・サービス開発に適用可能な技術基盤を構築します。
研究開発に加え、開発現場への適用や社内展開までを視野に入れて取り組んでいただきます。
また、世界のAI品質保証の最新動向に触れつつ、製品・サービス開発における技術開発と対外発信の両面に関わることで、産業界におけるAI品質の専門性を高める経験が得られます。
主な業務
・AI品質・AIリスクに関する技術動向の分析
－ トップカンファレンスの学術動向、国際規格、AI法規制、ガイドライン等の調査・分析
－ 技術動向から技術課題を特定してAIリスク分析の新手法を開発
・AI品質保証／AI安全に関する基盤技術の研究開発・評価
－ AIモデル・AIシステムの評価指標の設計
－ ロバスト性評価、不確実性推定
－ 安全分析、適合性確認、モデル監査技術
－ 従来のリスクマネジメント手法に、学習ベースAI特有の不確実性を統合した新手法の開発
・車載・非車載のAI搭載製品・サービスへの適用検討・導入支援
－ 開発部門との連携による評価設計、実証、課題抽出および対応具体化
・AI品質保証に関する技術基盤・プロセスの整備および社内展開
－ 技術開発成果の仕組み化、社内ルール・運用への落とし込み
・社外への技術発信（標準化・学会等）
－ 社内で実践されたAI品質保証の知見および開発技術を、ISO等の標準化団体、学会、論文誌、講演等を通じて発信
－ 標準化団体や学会において、自社のAI品質技術や考え方に関する議論に関与
【職場情報】
①組織ミッションと今後の方向性
ソフト開発に関する技術技法の研究開発をミッションとしている部署です。大学との共同研究など、社外とのコラボレーションによる先端技術の探索・手の内化と、社内ソフト開発部門とのコラボレーションによる技術フィージビリティの両輪で業務を行っています。キャリア採用車者の比率も高いオープンマインドを持った組織です。
②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界
◎キャリア入社比率：約40%
家電メーカー、ITベンダー、大学などからの入社者が在籍しています。また大学、社外パートナー企業、海外拠点など対外的な活動が多いのも特徴となっており、今後自動車業界において対外的なご自身のブランド価値向上も見込めます。
③キャリア入社者の声/活躍事例
重要な技術であるAIの品質/安全に関わる大変やりがいを感じる職場です。AI自身の進歩やそれを取り巻く環境も世界規模で大きく変化している中、その真っただ中で自らで創意工夫/提案することが可能で、上司のサポート/指導や業務効率化などその業務のサポートも受けられます。
また、海外の拠点とも繋がりがあり、グローバル規模で働くことも可能です。
求める経験 / スキル
＜MUST＞以下のいずれかの研究・開発経験をお持ちの方
・機械学習／AI技術に関する研究・技術開発・製品開発
・安全工学、機能安全（ISO 26262等）、SOTIF等に関する研究または新規手法開発
＜WANT＞
・品質マネジメント、リスクマネジメントに関する知識
・ソフトウェア開発プロセス（A-SPICE等）
・国際標準化、規格、法規に関する知識
・学会発表、論文投稿等の対外発信経験
・英語での技術文書読解・議論経験
・機械学習／AI技術に関する研究・技術開発・製品開発
・安全工学、機能安全（ISO 26262等）、SOTIF等に関する研究または新規手法開発
＜WANT＞
・品質マネジメント、リスクマネジメントに関する知識
・ソフトウェア開発プロセス（A-SPICE等）
・国際標準化、規格、法規に関する知識
・学会発表、論文投稿等の対外発信経験
・英語での技術文書読解・議論経験
従業員数
162,029名
（連結）
勤務地
複数あり
想定年収
500 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
162,029名
（連結）
仕事内容
自動車の運転支援（ADAS)・自動運転（AD）のキー技術となるAI処理内製IPの開発および その評価
・AI-IPソリューション開発
- ソフトウェア開発環境開発（コンパイラ/シミュレータ/デバッガ/プロファイラ）
- 並列処理プログラミング
- 低レイヤミドルウェア開発
・AI半導体IP/IP Sub System開発・基盤
- 仕様設計(機能仕様・実装仕様)
- RTL設計(高位設計含む)・検証
- 各種ドキュメント
・AI-IPの評価、顧客サポート
-PPA評価
-システム評価
-顧客のアプリ開発支援
【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】
✓ 先進安全や自動運転技術を最先端の半導体に実装するという貴重な経験が積める
✓ ソフトとハード両面の技術を習得できる
✓ 国内外の拠点を活用したグローバルな事業を牽引することができます
✓ 社内外の専門家との連携を通じて、自身の専門性を向上させることができます
【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
自動運転の実現など今後の車載システムで重要な技術であるAI処理（SW/HW)を行う内製IP開発を推進しています。
SDVに必要な演算性能、低消費電力、ソフト開発効率化、を追及して国内外の協力会社と連携して開発しています。最近では20代のメンバも加わり幅広い年代のメンバで次世代の技術者育成にも積極的に取り組んでいます。
【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率】
◎キャリア入社比率：ほぼ100％
総合家電メーカーや半導体業界からの入社者が多く在籍しています。幅広い設計工程に精通した専門家がいるため、互いに学び合い、また入社後に自動車業界の知見を多く取り入れることでそれぞれが成長し活躍しています。
ワークライフバランスを重視しテレワークと出社を組み合わせた柔軟な働き方を、また先端技術を活用した高い設計効率の実現にもこだわっています。互いを尊重しメンバー全員が楽しく成長できる職場であることを意識しています。
【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
34歳 (社会人経験12年目) 中途入社 (前職: IT企業)
前職での業務と直結した業務ではありませんが、責任のある業務を任せてもらっています。大企業に勤めるのは初めてで文化の違いに驚くこともありますが、海外のメーカーとの共同開発など貴重な経験も得られています。
・AI-IPソリューション開発
- ソフトウェア開発環境開発（コンパイラ/シミュレータ/デバッガ/プロファイラ）
- 並列処理プログラミング
- 低レイヤミドルウェア開発
・AI半導体IP/IP Sub System開発・基盤
- 仕様設計(機能仕様・実装仕様)
- RTL設計(高位設計含む)・検証
- 各種ドキュメント
・AI-IPの評価、顧客サポート
-PPA評価
-システム評価
-顧客のアプリ開発支援
【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】
✓ 先進安全や自動運転技術を最先端の半導体に実装するという貴重な経験が積める
✓ ソフトとハード両面の技術を習得できる
✓ 国内外の拠点を活用したグローバルな事業を牽引することができます
✓ 社内外の専門家との連携を通じて、自身の専門性を向上させることができます
【職場情報 ①組織ミッションと今後の方向性】
自動運転の実現など今後の車載システムで重要な技術であるAI処理（SW/HW)を行う内製IP開発を推進しています。
SDVに必要な演算性能、低消費電力、ソフト開発効率化、を追及して国内外の協力会社と連携して開発しています。最近では20代のメンバも加わり幅広い年代のメンバで次世代の技術者育成にも積極的に取り組んでいます。
【職場情報 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率】
◎キャリア入社比率：ほぼ100％
総合家電メーカーや半導体業界からの入社者が多く在籍しています。幅広い設計工程に精通した専門家がいるため、互いに学び合い、また入社後に自動車業界の知見を多く取り入れることでそれぞれが成長し活躍しています。
ワークライフバランスを重視しテレワークと出社を組み合わせた柔軟な働き方を、また先端技術を活用した高い設計効率の実現にもこだわっています。互いを尊重しメンバー全員が楽しく成長できる職場であることを意識しています。
【職場情報 ③キャリア入社者の声/活躍事例】
34歳 (社会人経験12年目) 中途入社 (前職: IT企業)
前職での業務と直結した業務ではありませんが、責任のある業務を任せてもらっています。大企業に勤めるのは初めてで文化の違いに驚くこともありますが、海外のメーカーとの共同開発など貴重な経験も得られています。
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
・知的好奇心旺盛で前向きに業務にあたることができる
・半導体IP/SoC開発経験(経験:3年以上)
または、半導体IP/SoC設計・検証基盤開発経験(経験:5年以上)
・組込みシステムとコンピュータアーキテクチャに関連した修士レベルの知識
・プログラミング言語(C/C++/Python/tcl)を使用した開発経験
または、深層学習アルゴリズム開発/評価（学習、量子化、軽量化）
または、Assembler/OpenCL/OpenVX/LLVM/Clangいずれかの開発実務経験
＜WANT要件＞
・機能安全開発・知見(ISO26262)
または、SW toolを使用したパフォーマンス解析経験 もしくは、ドライバ/コンパイラ最適化経験
または、並列処理プログラミング
または、低レイヤミドルウェア開発
・知的好奇心旺盛で前向きに業務にあたることができる
・半導体IP/SoC開発経験(経験:3年以上)
または、半導体IP/SoC設計・検証基盤開発経験(経験:5年以上)
・組込みシステムとコンピュータアーキテクチャに関連した修士レベルの知識
・プログラミング言語(C/C++/Python/tcl)を使用した開発経験
または、深層学習アルゴリズム開発/評価（学習、量子化、軽量化）
または、Assembler/OpenCL/OpenVX/LLVM/Clangいずれかの開発実務経験
＜WANT要件＞
・機能安全開発・知見(ISO26262)
または、SW toolを使用したパフォーマンス解析経験 もしくは、ドライバ/コンパイラ最適化経験
または、並列処理プログラミング
または、低レイヤミドルウェア開発
従業員数
162,029名
（連結）
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
162,029名
（連結）
メガベンチャー企業
仕事内容
フルサイクル開発体制の中で、これまでのご経験やスキルに合わせて以下の業務をお任せします。
- Ruby on Rails を用いた新機能の設計・開発
- 既存機能の改善・リファクタリング
- 開発だけではなく保守・運用に参加してフルサイクル開発の実現
- APIエンドポイントのパフォーマンス改善
- ユニットテスト・UIテストの実装と継続的な改善
- IaCを用いたインフラ変更
- CI/CD 環境の整備・自動化による開発効率の向上
- コードレビュー、設計レビューによるコード品質の向上
- Ruby on Rails を用いた新機能の設計・開発
- 既存機能の改善・リファクタリング
- 開発だけではなく保守・運用に参加してフルサイクル開発の実現
- APIエンドポイントのパフォーマンス改善
- ユニットテスト・UIテストの実装と継続的な改善
- IaCを用いたインフラ変更
- CI/CD 環境の整備・自動化による開発効率の向上
- コードレビュー、設計レビューによるコード品質の向上
求める経験 / スキル
【必須スキル】
下記のスキル・経験を全てお持ちの方
・Webサービスまたはモバイルアプリのサーバーサイド開発と運用経験（目安として4年以上）
・APIの設計、開発、および運用経験
・RDBMSおよびNoSQLデータベースの設計、運用経験
・アジャイル開発の経験
【歓迎スキル】
・クラウドインフラの設計、構築、運用経験 / IaCによるインフラ構築と管理経験（AWS等）
・CI/CDパイプラインの構築、運用経験（GitHub Actions, CircleCI, Jenkins等）
・スケーラビリティ、可用性、セキュリティ、パフォーマンス、コスト最適化を考慮したシステム設計・改善経験
下記のスキル・経験を全てお持ちの方
・Webサービスまたはモバイルアプリのサーバーサイド開発と運用経験（目安として4年以上）
・APIの設計、開発、および運用経験
・RDBMSおよびNoSQLデータベースの設計、運用経験
・アジャイル開発の経験
【歓迎スキル】
・クラウドインフラの設計、構築、運用経験 / IaCによるインフラ構築と管理経験（AWS等）
・CI/CDパイプラインの構築、運用経験（GitHub Actions, CircleCI, Jenkins等）
・スケーラビリティ、可用性、セキュリティ、パフォーマンス、コスト最適化を考慮したシステム設計・改善経験
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,200 万円
三桜工業株式会社
仕事内容
■AIを活用した物体認識・画像認識技術を中心に、システム開発全般を担当いただきます。
■要件定義や要素技術の開発から、応用製品への展開まで、一連の開発工程（光学・撮像設計、コーディング等を含む）に携わっていただきます。
また、Python等を用いたデータ分析や機械学習システムの開発も行っていただきます。
＜業務詳細＞
・社内業務課題のヒアリングと解決方針の検討（社内関係者との調整、進捗管理・課題共有含む）
・光学・撮像環境の設計およびデータ取得環境の構築
・機械学習／深層学習モデルの構築（課題定義、データ収集・前処理、モデル設計・学習・評価、展開、フィードバック分析まで）
・構築したAIモデルの成果をWebアプリケーション等としてシステム化し、ユーザーが活用できる形で提供
■キャリアパス
【入社～5年】
プロジェクトリーダーと連携し、依頼元のニーズを的確に把握した上で要件定義を実施。
光学系・撮像設計・アルゴリズム設計を担当し、PoC（概念実証）を繰り返すことで、技術的知見と実務経験を着実に蓄積していただきます。
【5～10年】
プロジェクトを単独で推進し、依頼元との協働を通じて課題解決を図り、成果創出に貢献。
プロジェクト全体のマネジメントを担い、成功へと導く役割を果たしていただきます。
【10年以降】
組織運営に携わり、社内のAI活用を推進するリーダーとして、戦略立案および実行を主導。
技術と組織の両面から企業成長に寄与する中核人材としてご活躍いただきます。
■要件定義や要素技術の開発から、応用製品への展開まで、一連の開発工程（光学・撮像設計、コーディング等を含む）に携わっていただきます。
また、Python等を用いたデータ分析や機械学習システムの開発も行っていただきます。
＜業務詳細＞
・社内業務課題のヒアリングと解決方針の検討（社内関係者との調整、進捗管理・課題共有含む）
・光学・撮像環境の設計およびデータ取得環境の構築
・機械学習／深層学習モデルの構築（課題定義、データ収集・前処理、モデル設計・学習・評価、展開、フィードバック分析まで）
・構築したAIモデルの成果をWebアプリケーション等としてシステム化し、ユーザーが活用できる形で提供
■キャリアパス
【入社～5年】
プロジェクトリーダーと連携し、依頼元のニーズを的確に把握した上で要件定義を実施。
光学系・撮像設計・アルゴリズム設計を担当し、PoC（概念実証）を繰り返すことで、技術的知見と実務経験を着実に蓄積していただきます。
【5～10年】
プロジェクトを単独で推進し、依頼元との協働を通じて課題解決を図り、成果創出に貢献。
プロジェクト全体のマネジメントを担い、成功へと導く役割を果たしていただきます。
【10年以降】
組織運営に携わり、社内のAI活用を推進するリーダーとして、戦略立案および実行を主導。
技術と組織の両面から企業成長に寄与する中核人材としてご活躍いただきます。
求める経験 / スキル
【必須要件】いずれか必須
・Python等を用いた画像処理・解析の実装経験（ライブラリ不問／OpenCV、PyTorch等）
・アルゴリズムの設計・実装経験（画像に限らず、数値計算や統計処理など、論理的思考を伴う開発経験）
【歓迎要件】
・Webアプリケーションの開発経験
・生成AIやGPT APIを活用した開発経験
・AIモデルの評価や改善、PoC推進の経験
・生産現場や業務システムに関する知見
・Python等を用いた画像処理・解析の実装経験（ライブラリ不問／OpenCV、PyTorch等）
・アルゴリズムの設計・実装経験（画像に限らず、数値計算や統計処理など、論理的思考を伴う開発経験）
【歓迎要件】
・Webアプリケーションの開発経験
・生成AIやGPT APIを活用した開発経験
・AIモデルの評価や改善、PoC推進の経験
・生産現場や業務システムに関する知見
従業員数
8,000名
（単体約1,000名）
勤務地
茨城県
想定年収
450 万円 ~ 650 万円
従業員数
8,000名
（単体約1,000名）
グロービング株式会社
仕事内容
■AIエンジニア
単なるPoCで終わるAIではなく、業務・意思決定・KPIに深く組み込まれた「実運用されるAIプロダクト」の開発を推進しています。
特定業界・業務向けAIソリューションの中核メンバーとして、LLM/ML技術を活用しながら、業務ロジックの設計・モデル化・プロダクト実装まで一気通貫で担っていただきます。
単なるモデル精度ではなく、「業務成果につながるAI」・「再利用可能なプロダクト資産」を作ることを重視しています。
<業務内容>
●特定業界・業務向けAIプロダクトの設計・開発
●業務フロー・意思決定ロジックの構造化／モデル化
●LLM・機械学習・最適化アルゴリズムの業務適用
●KPI設計および業務成果に紐づく評価指標の設計
●AIエージェント／マルチステップ推論の設計・実装
●Prompt Engineering／RAG／構造化出力等の設計
●MLOpsを含む本番運用を前提としたシステム設計
●社内のFDEやコンサルタントと連携した業務要件整理
●個別案件の知見を抽象化し、再利用可能なプロダクトへと還元する
<このポジションの特徴>
●PoCではなく「本番運用」を前提としたAI開発
●業務知見をプロダクト資産へ昇華できる環境
●AI・業務・Bizを分断しない開発思想
●顧客価値とプロダクト価値の両立を目指す組織
単なるPoCで終わるAIではなく、業務・意思決定・KPIに深く組み込まれた「実運用されるAIプロダクト」の開発を推進しています。
特定業界・業務向けAIソリューションの中核メンバーとして、LLM/ML技術を活用しながら、業務ロジックの設計・モデル化・プロダクト実装まで一気通貫で担っていただきます。
単なるモデル精度ではなく、「業務成果につながるAI」・「再利用可能なプロダクト資産」を作ることを重視しています。
<業務内容>
●特定業界・業務向けAIプロダクトの設計・開発
●業務フロー・意思決定ロジックの構造化／モデル化
●LLM・機械学習・最適化アルゴリズムの業務適用
●KPI設計および業務成果に紐づく評価指標の設計
●AIエージェント／マルチステップ推論の設計・実装
●Prompt Engineering／RAG／構造化出力等の設計
●MLOpsを含む本番運用を前提としたシステム設計
●社内のFDEやコンサルタントと連携した業務要件整理
●個別案件の知見を抽象化し、再利用可能なプロダクトへと還元する
<このポジションの特徴>
●PoCではなく「本番運用」を前提としたAI開発
●業務知見をプロダクト資産へ昇華できる環境
●AI・業務・Bizを分断しない開発思想
●顧客価値とプロダクト価値の両立を目指す組織
求める経験 / スキル
■AIエンジニア
【必須要件】
※以下いずれかのご経験をお持ちの方
・Pythonを用いたWebアプリケーション／のAPI開発経験
・LLM API（OpenAI, Anthropic, Gemini等）を用いた開発経験
・Prompt Engineering／RAG等の実装経験
・ML／データ分析／最適化領域の実務経験
・REST API／DB設計の経験
・Git/GitHubを用いたチーム開発経験
【歓迎（WANT）】
・AIエージェント設計経験
・LangChain / LangGraph 等の利用経験
・MLOps／LLMOps経験
・SaaS／プロダクト開発経験
・業務改善／業務設計経験
・特定業界ドメイン知識（製造、流通小売、自動車、SCM、通信、等）
【求める人物像】
・日本企業のグローバルでの競争力向上に貢献したいという“志”を持つ方
・AI-Xの社会実装や、データ駆動型経営のある方
・スタートアップでの事業成長に関わりたい方、アントレプレナーを目指す方や将来の事業家も目指したい方
・知的好奇心・知的タフネスがあり、自ら積極的に物事を推進/自己研鑽できる方
※以下の志向性を重視します
・モデル精度だけでなく、業務定着まで関心を持てる方
・「AI × 業務 × プロダクト」を分断せず考えられる方
・曖昧な業務要件を構造化できる方
【必須要件】
※以下いずれかのご経験をお持ちの方
・Pythonを用いたWebアプリケーション／のAPI開発経験
・LLM API（OpenAI, Anthropic, Gemini等）を用いた開発経験
・Prompt Engineering／RAG等の実装経験
・ML／データ分析／最適化領域の実務経験
・REST API／DB設計の経験
・Git/GitHubを用いたチーム開発経験
【歓迎（WANT）】
・AIエージェント設計経験
・LangChain / LangGraph 等の利用経験
・MLOps／LLMOps経験
・SaaS／プロダクト開発経験
・業務改善／業務設計経験
・特定業界ドメイン知識（製造、流通小売、自動車、SCM、通信、等）
【求める人物像】
・日本企業のグローバルでの競争力向上に貢献したいという“志”を持つ方
・AI-Xの社会実装や、データ駆動型経営のある方
・スタートアップでの事業成長に関わりたい方、アントレプレナーを目指す方や将来の事業家も目指したい方
・知的好奇心・知的タフネスがあり、自ら積極的に物事を推進/自己研鑽できる方
※以下の志向性を重視します
・モデル精度だけでなく、業務定着まで関心を持てる方
・「AI × 業務 × プロダクト」を分断せず考えられる方
・曖昧な業務要件を構造化できる方
従業員数
273名
（連結/2025年5月31日現在）
勤務地
東京都
想定年収
1,500 万円 ~ 2,500 万円
従業員数
273名
（連結/2025年5月31日現在）
KINTOテクノロジーズ株式会社
仕事内容
■KINTOテクノロジーズについて
弊社は、トヨタ自動車株式会社がグローバルに展開するモビリティサービスブランド『 KINTO 』をはじめとする、あらゆるモビリティサービスを技術領域から実現させる開発組織として、2021年4月に設立されました。
KINTOテクノロジーズでは、2023年6月に内製の生成AIチャットツールを導入して以来、全社的に生成AIの業務活用を推進してきました。
現在は、単発のPoCや個別最適に留まらず、複数部門・複数チームにまたがる課題を、再現性のある形で解決していくことが求められています。トヨタグループ内の複数領域にまたがる案件にも関わっています。KINTOテクノロジーズ社内にとどまらず、販売店やグループ各社への研修・伴走支援、グループ内生成AIコミュニティの活性化も含め、生成AIを現場に届けていく役割が広がっています。
近年は、生成AIがチャット中心の活用からAI Agentを含めた業務実装へと進化しています。重要なのは「動くものを作ること」ではなく、業務フローの中で使われ続ける状態を設計することです。
そのため、現場の業務を理解し、課題を見極め、技術を実装し、定着まで伴走できる方を募集します。さらに、特定の人に依存せず、他のメンバーや各開発チームでも再現できるよう、取り組みを標準化・型化していくことも期待しています。
■AIファーストGについて
生成AIの活用を通じて、KINTO及びKINTOテクノロジーズへ事業貢献することをミッションに、2024年1月に新設されたプロジェクトチームです。
生成AI技術は生まれて日が浅く、その技術を業務活用する仕事には定説がありません。常にあるべき姿を模索して、我々にとってのベストを見つけ出す、その過程を楽しめるメンバーが揃っています。
■業務内容
生成AI活用の推進担当として、全社横断で業務改善・開発・教育・ガバナンス・情報発信の領域を担います。目的は「技術を事業貢献に結びつけること」。スピード・質・量を兼ね備えた課題解決を推進していただきます。
業務内容はご経験やスキルに応じて、強みを活かせる領域を主軸にご担当いただきます。
■具体的な業務内容
横串組織として、各領域の社内関係者と連携しながら、部門を超えて広範囲に強い推進力を発揮し、生成AI活用を全社的に前進させていく役割を担います。
・システム開発：生成AIを組み込んだシステム設計・実装・運用
・情報発信・エバンジェリスト活動：社外イベント・カンファレンス登壇、自社テックブログ執筆、社内外への生成AI活用推進
・業務改善：生成AIを活用した業務改善の企画・PoC・導入支援
・技術・ツール選定：生成AI技術の選定、生成AI関連SaaS・サービス・MCPなどの検証・評価・導入
・ガバナンス：社内ガイドラインの整備・運用ルール策定
・教育：全社員・グループ会社・販売店向け生成AI研修の企画・講師担当（他業務を担える方がサポートとして関わる位置づけ）
■ポジションの魅力
・生成AIを「試す」だけでなく、事業にどう効かせるかを考え、実装し、定着させるところまで担えます。
・横断プロジェクトとして、複数の部門や開発チームを巻き込みながら進めるため、技術力だけでなく推進力や調整力も活かせます。
・KINTOテクノロジーズ社内に閉じず、トヨタグループ全体・販売店を含む多様なプロジェクトに関わる機会があります。
・今後、拡大していく「生成AI×事業」領域に深く関わり、生成AI活用の中核を形作る経験ができます。
・定説がない領域だからこそ、試行錯誤しながら「自社にとってのベスト」を作れる面白さがあります。
■開発環境
・PC：WindowsとMacより自由に選択可
・開発言語：Python, Goなど
・ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合)
・プラットフォーム：AWS, Azure, Google Cloud
・IDE：自由選択（VSCodeなど）
・生成AIツール：ChatGPT、Gemini、Claude、GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot、Devin ほか最新AIツール
弊社は、トヨタ自動車株式会社がグローバルに展開するモビリティサービスブランド『 KINTO 』をはじめとする、あらゆるモビリティサービスを技術領域から実現させる開発組織として、2021年4月に設立されました。
KINTOテクノロジーズでは、2023年6月に内製の生成AIチャットツールを導入して以来、全社的に生成AIの業務活用を推進してきました。
現在は、単発のPoCや個別最適に留まらず、複数部門・複数チームにまたがる課題を、再現性のある形で解決していくことが求められています。トヨタグループ内の複数領域にまたがる案件にも関わっています。KINTOテクノロジーズ社内にとどまらず、販売店やグループ各社への研修・伴走支援、グループ内生成AIコミュニティの活性化も含め、生成AIを現場に届けていく役割が広がっています。
近年は、生成AIがチャット中心の活用からAI Agentを含めた業務実装へと進化しています。重要なのは「動くものを作ること」ではなく、業務フローの中で使われ続ける状態を設計することです。
そのため、現場の業務を理解し、課題を見極め、技術を実装し、定着まで伴走できる方を募集します。さらに、特定の人に依存せず、他のメンバーや各開発チームでも再現できるよう、取り組みを標準化・型化していくことも期待しています。
■AIファーストGについて
生成AIの活用を通じて、KINTO及びKINTOテクノロジーズへ事業貢献することをミッションに、2024年1月に新設されたプロジェクトチームです。
生成AI技術は生まれて日が浅く、その技術を業務活用する仕事には定説がありません。常にあるべき姿を模索して、我々にとってのベストを見つけ出す、その過程を楽しめるメンバーが揃っています。
■業務内容
生成AI活用の推進担当として、全社横断で業務改善・開発・教育・ガバナンス・情報発信の領域を担います。目的は「技術を事業貢献に結びつけること」。スピード・質・量を兼ね備えた課題解決を推進していただきます。
業務内容はご経験やスキルに応じて、強みを活かせる領域を主軸にご担当いただきます。
■具体的な業務内容
横串組織として、各領域の社内関係者と連携しながら、部門を超えて広範囲に強い推進力を発揮し、生成AI活用を全社的に前進させていく役割を担います。
・システム開発：生成AIを組み込んだシステム設計・実装・運用
・情報発信・エバンジェリスト活動：社外イベント・カンファレンス登壇、自社テックブログ執筆、社内外への生成AI活用推進
・業務改善：生成AIを活用した業務改善の企画・PoC・導入支援
・技術・ツール選定：生成AI技術の選定、生成AI関連SaaS・サービス・MCPなどの検証・評価・導入
・ガバナンス：社内ガイドラインの整備・運用ルール策定
・教育：全社員・グループ会社・販売店向け生成AI研修の企画・講師担当（他業務を担える方がサポートとして関わる位置づけ）
■ポジションの魅力
・生成AIを「試す」だけでなく、事業にどう効かせるかを考え、実装し、定着させるところまで担えます。
・横断プロジェクトとして、複数の部門や開発チームを巻き込みながら進めるため、技術力だけでなく推進力や調整力も活かせます。
・KINTOテクノロジーズ社内に閉じず、トヨタグループ全体・販売店を含む多様なプロジェクトに関わる機会があります。
・今後、拡大していく「生成AI×事業」領域に深く関わり、生成AI活用の中核を形作る経験ができます。
・定説がない領域だからこそ、試行錯誤しながら「自社にとってのベスト」を作れる面白さがあります。
■開発環境
・PC：WindowsとMacより自由に選択可
・開発言語：Python, Goなど
・ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合)
・プラットフォーム：AWS, Azure, Google Cloud
・IDE：自由選択（VSCodeなど）
・生成AIツール：ChatGPT、Gemini、Claude、GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot、Devin ほか最新AIツール
求める経験 / スキル
【必須】
■生成AIを活用した業務改善またはシステム開発の実務経験
・Agenticな生成AIツールを日常的に活用し、自分や周囲の生産性を継続的に高めている方。生成AIによる業務・開発効率化を自律的に推進できること。
■部門横断または複数ステークホルダーが関わるプロジェクトの推進経験
・組織のリアリティを踏まえた優先順位付け・導入戦略・経営／事業部門への提言まで、自走して推進した経験。
■Claude Code / GitHub Copilot 等のコーディングエージェントを活用したプロトタイプ構築の経験
・自分の手でプロトタイプを組み上げ、関係者が判断できる状態まで作り切れる方
【歓迎】
・Python等によるプロダクションレベルの実装経験、およびクラウド（AWS / Azure / GCP）での本番運用経験
・生成AI技術トレンドの継続的なキャッチアップ
・製造業・自動車業界での業務経験
・経営層・事業部門への技術提言、技術ロードマップ策定、全社的な技術選定・アーキテクチャ方針の主導経験
・Forward Deployed Engineer / Deployment Strategist としての経験、またはそれに相当する動き方をしてきた方
・OSS、社内プラットフォーム、スキル／プロンプト集など、学びを再利用可能な型として組織に還流させた実績
・データサイエンスや統計の基礎理解がある方
【求める人物像】
・技術だけでなく、事業価値を軸に意思決定できる方
・自律的に課題を発見し、PoCで終わらせず業務定着までやりきれる方
・不確実性の高い環境を楽しみ、定説のない領域で試行錯誤できる方
・他部門のステークホルダーを巻き込みつつ、専門の異なる仲間とはペアで補完し合える方
・AIで自分自身の能力を拡張し、学びを再利用可能な形で組織に残せる方
・これまで積み上げられてきたものへのリスペクトを持ち、大企業・レガシー組織の文化を理解・尊重できる方
・KINTOテクノロジーズのカルチャー＆ワーキングスタンスに共感できる方
■生成AIを活用した業務改善またはシステム開発の実務経験
・Agenticな生成AIツールを日常的に活用し、自分や周囲の生産性を継続的に高めている方。生成AIによる業務・開発効率化を自律的に推進できること。
■部門横断または複数ステークホルダーが関わるプロジェクトの推進経験
・組織のリアリティを踏まえた優先順位付け・導入戦略・経営／事業部門への提言まで、自走して推進した経験。
■Claude Code / GitHub Copilot 等のコーディングエージェントを活用したプロトタイプ構築の経験
・自分の手でプロトタイプを組み上げ、関係者が判断できる状態まで作り切れる方
【歓迎】
・Python等によるプロダクションレベルの実装経験、およびクラウド（AWS / Azure / GCP）での本番運用経験
・生成AI技術トレンドの継続的なキャッチアップ
・製造業・自動車業界での業務経験
・経営層・事業部門への技術提言、技術ロードマップ策定、全社的な技術選定・アーキテクチャ方針の主導経験
・Forward Deployed Engineer / Deployment Strategist としての経験、またはそれに相当する動き方をしてきた方
・OSS、社内プラットフォーム、スキル／プロンプト集など、学びを再利用可能な型として組織に還流させた実績
・データサイエンスや統計の基礎理解がある方
【求める人物像】
・技術だけでなく、事業価値を軸に意思決定できる方
・自律的に課題を発見し、PoCで終わらせず業務定着までやりきれる方
・不確実性の高い環境を楽しみ、定説のない領域で試行錯誤できる方
・他部門のステークホルダーを巻き込みつつ、専門の異なる仲間とはペアで補完し合える方
・AIで自分自身の能力を拡張し、学びを再利用可能な形で組織に残せる方
・これまで積み上げられてきたものへのリスペクトを持ち、大企業・レガシー組織の文化を理解・尊重できる方
・KINTOテクノロジーズのカルチャー＆ワーキングスタンスに共感できる方
勤務地
複数あり
想定年収
800 万円 ~ 1,500 万円
atama plus株式会社
仕事内容
＜業務内容＞
お持ちのご経験やスキルに応じて、相談の上で下記業務の一部／全てをお任せいたします。
■ AI活用推進
- 全社共通AI基盤の設計・構築・運用
- AI基盤を活用した各事業エリアの業務効率化支援・実装
※テーマは事業側へのヒアリングを通じて一緒に設計
- 生成AIを用いた業務自動化・高度化の仕組みづくり
■ データ基盤
- データ基盤の設計・構築・運用
- 事業上必要なデータ抽出・加工・提供の仕組みづくり
- AIを活用したデータ提供・分析基盤の構築
技術だけで完結するのではなく、事業・業務理解を深めながら「使われる仕組み」を作ることを重視しています。
＜ポジションの魅力・やりがい＞
◎ AI／データを「事業価値」に変える経験ができる
PoCで終わらず、実際の業務・事業に組み込まれるAI／データ基盤を構築します。
成果が組織全体の生産性や意思決定に直結する実感を得られます。
◎ 部署横断での影響力が大きい
特定プロダクトに閉じず、複数事業・複数チームにまたがって価値提供できるポジションです。
◎ 技術選定・設計に裁量を持てる
「何を作るか」だけでなく、「なぜ作るか」「どう設計すべきか」から関われます。
＜生成AI活用について＞
＜開発・業務支援での活用＞
Cursor 等のAIコードエディタや Claude Code などを活用し、設計・実装・検証・改善まで、日常的に生成AIを取り入れています。
ツールは固定せず、技術進化のスピードを前提に柔軟に選定しています。
＜全社的なAI活用＞
エンジニアに限らず、PdM・Bizメンバーも含めて、企画検討、仮説整理、業務設計、プロトタイピングに生成AIを活用。「役割を超えてAIを積極活用する」文化があります。
お持ちのご経験やスキルに応じて、相談の上で下記業務の一部／全てをお任せいたします。
■ AI活用推進
- 全社共通AI基盤の設計・構築・運用
- AI基盤を活用した各事業エリアの業務効率化支援・実装
※テーマは事業側へのヒアリングを通じて一緒に設計
- 生成AIを用いた業務自動化・高度化の仕組みづくり
■ データ基盤
- データ基盤の設計・構築・運用
- 事業上必要なデータ抽出・加工・提供の仕組みづくり
- AIを活用したデータ提供・分析基盤の構築
技術だけで完結するのではなく、事業・業務理解を深めながら「使われる仕組み」を作ることを重視しています。
＜ポジションの魅力・やりがい＞
◎ AI／データを「事業価値」に変える経験ができる
PoCで終わらず、実際の業務・事業に組み込まれるAI／データ基盤を構築します。
成果が組織全体の生産性や意思決定に直結する実感を得られます。
◎ 部署横断での影響力が大きい
特定プロダクトに閉じず、複数事業・複数チームにまたがって価値提供できるポジションです。
◎ 技術選定・設計に裁量を持てる
「何を作るか」だけでなく、「なぜ作るか」「どう設計すべきか」から関われます。
＜生成AI活用について＞
＜開発・業務支援での活用＞
Cursor 等のAIコードエディタや Claude Code などを活用し、設計・実装・検証・改善まで、日常的に生成AIを取り入れています。
ツールは固定せず、技術進化のスピードを前提に柔軟に選定しています。
＜全社的なAI活用＞
エンジニアに限らず、PdM・Bizメンバーも含めて、企画検討、仮説整理、業務設計、プロトタイピングに生成AIを活用。「役割を超えてAIを積極活用する」文化があります。
求める経験 / スキル
【必須スキル】
- Cursor 等のAIコードエディタ、Claude Code 等を活用した開発経験（個人利用も可）
- LLM／生成AIなど最新AI技術への強い関心と継続的な学習意欲
- データエンジニア／データマネージャーとしてのデータ基盤の構築・運用、データ利活用推進の経験
【求める人物像】
・atama plusのMission、Principle、Valuesに共感できる方
・教育事業に関心があり、atama plusのMissionにコミットできる方
・正解がない課題に対して、チームや個人で向き合って解決していける方、そのプロセスを楽しめる方
・社内外の幅広い関係者を巻き込みながら成果を出すことができる方
- Cursor 等のAIコードエディタ、Claude Code 等を活用した開発経験（個人利用も可）
- LLM／生成AIなど最新AI技術への強い関心と継続的な学習意欲
- データエンジニア／データマネージャーとしてのデータ基盤の構築・運用、データ利活用推進の経験
【求める人物像】
・atama plusのMission、Principle、Valuesに共感できる方
・教育事業に関心があり、atama plusのMissionにコミットできる方
・正解がない課題に対して、チームや個人で向き合って解決していける方、そのプロセスを楽しめる方
・社内外の幅広い関係者を巻き込みながら成果を出すことができる方
従業員数
120名
（2025年4月時点）
勤務地
東京都
想定年収
780 万円 ~ 1,350 万円
従業員数
120名
（2025年4月時点）
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