【データ基盤構築経験をお持ちの方へ】 ◆業務内容 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ●プログラミング言語・スクリプト：Python、SQL、Shell Script、JavaScript、C++（一部領域） ●データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ●開発・運用ツール：Docker, Kubernetes、Jenkins, GitHub/GitLab、JIRA、Confluence ●データ分析・可視化ツール：Tableau、Power BI、Superset、JupyterLab、Pandas、Scikit-learn ●機械学習／AI関連：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Generative AIツール（LLM活用基盤等） ●車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic、PREEvision、Enterprise Architect、Doors、Jazz Platformls ◆魅力・やりがい ・HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。 ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。 ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

【上場企業として蓄積した金融ビッグデータを活用し、AI与信基盤の技術戦略を主導／年休120日・専門性と裁量を高められる環境】 マネーフォワード全社のAI・データ活用戦略を担う「CDAO室」にて、特に金融・与信領域（Financier領域）における機械学習プラットフォームの技術戦略および執行をリードしていただきます。 大規模な金融トランザクションデータを安全かつ効率的に活用するための基盤設計、およびプロダクト実装における技術的な意思決定を一手に担当。マネーフォワードが保有する膨大な金融データを用いた意思決定（与信評価等）の高度化において、プラットフォーム側には以下の極めて高い要求水準が課せられています。 ■具体的な業務内容： ◎MLプラットフォームの技術戦略およびロードマップの策定 ・ビジネス要件を技術仕様へ翻訳し、中長期的なアーキテクチャの方向性を決定 ◎大規模データエンジニアリングの設計・監督 ・DatabricksやAWSを活用した、高トラフィック環境下でのパフォーマンスを考慮したデータパイプライン設計 ◎ガバナンス・セキュリティの実装方針の策定 ・IAM/Permission設計を含む「Security by Design」の徹底と、運用容易性を両立させた基盤の構築 ◎ステークホルダーとの技術的な合意形成 ・エンジニアリング、法務、コンプライアンス、ビジネスの各部門に対し、技術的妥当性に基づいた調整と優先順位付けの実行 ■技術スタック・使用ツール： Platform: AWS (SageMaker, Lambda, ECS, S3, etc.), Databricks Data: Python (FastAPI, etc.), SQL, Apache Airflow / Step Functions DevOps: Terraform, GitHub Actions, CodePipeline Communication: Slack, Notion 変更の範囲：会社の定める業務

〜関西唯一の完成車メーカー／軽自動車国内トップクラス／それぞれの国に合わせた海外展開〜 ■職務内容： 下記の業務内容に取り組み、「データとAIの民主化」を実現していきます。 ・チームの目標設定達成に向けた管理 ・チームの育成とパフォーマンスやモチベーション管理 ・データドリブンな戦略立案の主導と意思決定の支援 ・採用活動や組織拡大への取り組み ・最新研究論文調査、AI技術戦略やAI知財戦略の策定 ※その他の特徴 これまでに培ってきた知識・経験を活かし、中心的なプレーヤーとして活躍できる大きなフィールドがあります。 ・新しいチャレンジを推奨・評価する風土 ・ワークライフバランスを重視した、風通しの良いコミュニケーションがとれる環境 ・自己成長を実現するため、自らのスキルセットを考えながら貪欲に学べる環境 ・さまざまな大学に対して講義をおこなう機会 ■部署の役割： ダイハツのDX推進を加速させるため、DXビジョンハウスを策定し、組織体制の見直しや、DX推進に係る意思決定を行う「DX委員会」を新設しました。 ■仕事の進め方： チームメンバーが、各事業部の課題に対して、数名のチームを組み、テーマ集めから課題整理、データ分析、デプロイまで、一気通貫で事例作りに取り組んでおり、チームメンバーのマネジメントをおこないます。チームとしてさまざまな課題解決にチャレンジしていきます。 ■仕事のやりがい、魅力： 自動車業界100年に一度の大変革期において、正解がない中で多角的な新たなチャレンジに取り組みながら、社内の多様なメンバーとの連携が図れる職場において、下記の取り組みが可能です。 ・新技術や新手法の導入とビジネスの両面で成長する機会が豊富 ・リーダーとしてメンバーの成長とキャリア開発の支援 ・さまざまな方と協力してプロジェクトを成功に導く経験が積める ・多様なデータを扱い、複雑な課題を解決する挑戦が楽しめる ・ビジネスに直結するインパクトを創出し、企業成長に直接貢献できる ・最新のデータサイエンス技術を学び続ける環境が整っている 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容： データ構造の設計と最適化を行い、データ管理とデータ利用の基盤構築をご担当いただきます。最新技術を駆使して企業全体のデータインフラを支え、効率的なデータ活用を実現します。データガバナンスルールの策定など、組織全体のデータアーキテクチャとデータ統合の設計に責任を持ち、組織全体に守らせることができることを期待します。 ■業務詳細： 具体的には下記の業務内容に取り組み、DMO組織のメンバーとして全社のデータマネジメントを担います。 ・データアーキテクチャの設計と管理 ・クラウドサービス（AWS、Snowflakeなど）を活用したデータ基盤の構築と運用 ・データモデルの開発とメンテナンス ・データ管理のベストプラクティスの導入と推進 ・データセキュリティとコンプライアンスの確保 ※その他の特徴 これまでに培ってきた知識・経験を活かし中心的なプレーヤーとして活躍できる大きなフィールドがあります。 ・新しいチャレンジを推奨・評価する風土 ・ワークライフバランスを重視、風通しの良いコミュニケーションがとれる環境 ・自己成長実現のため、自らのスキルセットを考えながら貪欲に学べる環境 ■部署の役割： ダイハツのDX推進を加速させるため、 DXビジョンハウスを策定し、 組織体制の見直しや、DX推進に係る意思決定を行う「DX委員会」を新設しました。 ■仕事の進め方： 各事業部の課題に対して、課題整理を行い、データ要件に基づき、データアーキテクチャの設計と最適化を進めます。チームを編成し、課題整理、データ収集〜基盤構築、デプロイ、データマネジメントまでをメンバーと協力し、一気通貫で行い、効率的かつ安全なデータ管理とデータ利用の環境を提供します。 データに基づく意思決定をデータマネジメントにて支援していきます。 ■仕事のやりがい、魅力： 自動車業界100年に一度の大変革期において、正解がない中で多角的な新たなチャレンジに取り組みながら、社内の多様なメンバーとの連携が図れる職場において、下記の取り組みが可能です。 ・新技術や新手法の導入とビジネスの両面で成長する機会が豊富 ・最新の技術やツールを常に学び、使用できる ・社内外のさまざまな講座、カンファレンスやセミナーへの参加機会 変更の範囲：会社の定める業務

【ディープラーニング・推論パイプラインの理解がありAIフレームワークの実務経験のある方へ／最先端技術に関われる／東証プライム上場の半導体メーカー／フルフレックス／福利厚生充実】 ■業務内容： 当社では、車載グレードSoC上でのAIモデルの有効化、最適化、およびデプロイを支援するAIアプリケーションエンジニアを募集します。 本ポジションでは、社内のコンパイラ／ランタイムチームおよび社外のお客様と緊密に連携し、AIモデルをトレーニング段階から、性能・精度・システム統合を重視した組込みNPU／DSPプラットフォーム上での最適な推論実行へとつなげていただきます。 ■業務詳細： ・AIモデルの有効化・最適化 ・組込みAI推論およびシステム統合 ・ツールチェーンおよびモデルワークフローのサポート ・顧客対応および社内連携 ■働き方： 当社では、ハイブリッド勤務モデルを採用しておりますが、業務都合上、本ポジションでは原則出社にて勤務を頂く予定です。 ■当社について： ・「人々の暮らしを楽（ラク）にする」技術で持続可能な将来を築いていく日本を代表する半導体企業です。自動運転やIoTなど多様な分野において先進的な製品やソリューションを提供しています。 ・当社では世界25カ国の製造・開発・販売拠点において20,000人以上の従業員が働いています。グローバルチームとして、すべての従業員が行動指針である「Renesas Culture」をもとに、互いに学習、協力、成長、目標に向けて前進しながら、日々さまざまな課題解決に取り組んでいます。 ■当社で実現できること： ・キャリアをスタート、そしてキャリアアップ：4つのプロダクトグループをはじめ、さまざまな部門において技術職として、また幅広いビジネスの経験を積むことができます。ハードウェア、ソフトウェアの専門知識を深めたり、新しいことにチャレンジしたりする機会があります。 ・やりがいとインパクトのある仕事をする： 革新的な製品とソリューションの開発に関わることにより、世界中のお客様のニーズに応えると同時に、人々の生活をより便利で安全かつ安心なものにすることに貢献できます。

＜幅広い業種のお客様の様々なデータを扱えます！／手法や進め方も自分次第・データ分析が好きな方にはお勧めの環境です＞ データマイニングのノウハウを強みに高度なデータ分析やAIの開発、DX推進をおこなう当社のデータサイエンティストとしてデータ分析をもとにしたクライアント企業の課題解決をお任せします。 ■業務内容： ・要件定義 ・データの抽出、クレンジング、加工 ・深層学習 ・自然言語解析 ・解析結果の統計的推察とレポーティング ・BIツール選定、導入、設定 ・AI開発 ・機械学習アドバイザリー ・統計、機械学習セミナー講師 ・データ分析基盤構築 など ※クライアント例：保険、メーカー、卸売、製薬、IT、観光など様々な業界 ■開発環境： ◎言語・ツール：SQL, R, Python, SPSSModeler, SAS, scala, GO, BigQuery, tableau, Google Analytics, Firebase Analyticsなど ■業務の魅力： ・多岐にわたる業界のクライアント様からご依頼をいただくため、それぞれの興味のある技術や業界の分析をお任せしたいと考えています。 ・日々スキルを磨いて身につけた技術を発揮して得た分析結果でクライアント様の業務改善・課題解決に貢献し感謝をされることがデータサイエンティストとして最大のやりがいであり、魅力です。 ■社内の雰囲気： 元エンジニアや元デザイナーなど多彩な経歴を持つメンバーが中途入社でジョインしているので、それぞれの経験を活かして多角的な意見交換ができる少数精鋭のプロフェッショナルの集団です。若手社員が多く、風通しも良く活発に意見交換を行っており、社員旅行や社内勉強会・イベントなども積極的に開催して交流を深めています。 ■募集背景： 多くのクライアント様よりご信頼をいただき、事業拡大のための増員募集になります。今はまだ少数精鋭集団ですが、これからさらにメンバーを増やし会社を大きくしていくフェーズです。データ分析だけでなく、会社経営に関することなど、貴重な経験ができるのも、このタイミングならでは。成長期の当社をさ支える環境を楽しんで一緒にチャレンジしてくれる方を歓迎します。

◆◇ 半導体製造装置の世界的なリーディングカンパニー「東京エレクトロングループ」の主力開発拠点/離職率1％台(グループ実績)/海外売上比率80％超 ◆◇ 【業務内容】 半導体製造装置のデータ解析、課題抽出、機械学習を用いたアルゴリズム開発・実証をご担当いただきます。 【具体的な詳細】 （1） データ解析 ・半導体製造装置から取得した大量のセンシングデータやログ情報を効率的に収集・統合し、欠損値の補完、ノイズ除去、特徴量エンジニアリングなどの前処理の実施。 ・統計的手法や機械学習技術を駆使し、製造プロセスのパターン解析やトレンド検出を行い、潜在的な異常兆候や改善点を特定。 ・データドリブンでの問題定義や解決策の方向性を導出し、開発部門へ具体的な提案を行う。 （2）アルゴリズム開発 ・装置のプロセス補正や故障・異常検知といった課題解決のため、深層学習などを用いたアルゴリズムの研究開発をリードしていただきます。 ・新規開発したアルゴリズムの精度や応答速度、頑強性（ロバストネス）を多角的に検証し、装置に適用可能なレベルまで実証する。 ・性能安定化やパラメータ最適化をおこない、実装面での高速化や運用性も考慮した実用化を推進し、歩留まりや稼働率の向上に貢献いただきます。 ■機械学習理論について求める知識 ・回帰、分類、クラスタリングなどの主要アルゴリズムの原理、利点欠点を理解し適用可能決 ・適切な評価指標（ 正解率、適合率、再現率、F値、AUC、RMSEなど）を選択し、ビジネスサイドへ説明ができる。 ・過学習や未学習の原因を特定し、正則化やチューニング手法をで改善できる。 ・ ニューラルネットワークの基礎構造（CNN、RNN、Transformerなど）の特性、長所・短所、適用可能な場面を説明可能 ■歓迎要件 ・データサイエンスプロジェクトにおけるプロジェクトマネジメントの経験 ・英語の技術論文やドキュメントを読み解き、実装に活かした経験 ・クロスファンクショナルチームとの連携、ステークホルダーの要件整理から成果物の実装・提案までの一連工程を経験 ・半導体業界で研究開発や製造業務経験がある方 ・英語を用いた電話会議や技術的議論、英語による学会発表や論文投稿経験

【日本語に特化した国産の大規模言語モデルの研究開発や生成AIサービスの開発・販売・提供／リモート可・年休125日・フルフレックス】 ■ミッション： ・大規模言語モデルにおける論理推論・マルチステップ推論を実現するための研究開発 ■業務内容： ・大規模基盤モデルのファインチューニングに関する研究開発 ・大規模基盤モデルを活用するメタなAIエージェントに関する研究開発 ・論文のサーベイ、先行手法の検証、論文執筆 ■ポジションの魅力： 国内最大規模の計算基盤を利用して、当社が開発した事前学習モデルを使いこなすメタなエージェントに関する研究開発を行っていただきます。 ■当社について： 〜これからの社会を支える「次世代デジタル社会基盤」〜 私たちは、未来の暮らしや産業を支える基盤として、日本ならではの強みを活かした「次世代デジタル社会基盤」の実現を目指しています。 ・日本語に強く、安心してご利用いただける国産生成AIサービスの提供 ・誰もが安全かつ安心してAIを活用できる環境づくり ・自律的に判断・行動する高度なメタエージェントの開発 これらの取り組みを通じて、さまざまな分野に新たな可能性をもたらし、社会全体がより豊かに成長していける未来の実現に貢献してまいります。 ■歓迎条件続き ・機械学習分野のトップレベル国際会議(NeurIPS/ICML/ICLR等)での主著論文発表の経験 ・その他トップレベル国際会議(ACL/EMNLP/NAACL/CVPR/ECCV等)での主著論文発表の経験 ・論文を読解し実装を再現したり、既存のアルゴリズムを改良した経験 ・分散並列環境の利用経験 ・Kaggleなどのデータサイエンスコンペでのメダル獲得経験 ・Webアプリケーションの開発経験 ・情報系もしくはそれに類する分野での博士号保持者、またはそれに準ずる経験 変更の範囲：会社の定める業務

【日本語に特化した国産の大規模言語モデルの研究開発や生成AIサービスの開発・販売・提供／リモート可・年休125日・フルフレックス】 ■ミッション： ・Deep ResearchおよびInformation Retrievalの研究開発 ・情報検索技術を用いたAIエージェントプロダクトのプロトタイピング ・得られた成果を事業に還元し、必要に応じて論文や特許、対外発表を行う ■業務内容： ・内製Deep Researchの開発と評価 ・Deep Researchのためのデータ合成・強化学習 ・テキスト埋め込みモデルやリランキングモデルの学習 ・検索用の基盤モデルの学習 ・R&D用のデータ基盤や検索基盤の構築 ・情報検索技術を用いたAIプロダクトやLLMエージェントのプロトタイピング ■ポジションの魅力： 検索用の小規模なモデルを学習したり、社内でスクラッチ学習した日本語LLM Sarashinaをファインチューニングしたりすることで、Deep Researchを独自に開発することを目指しています。また、検索拡張生成タスクのベンチマーク自体を新しく作るなど、情報検索やRAGの根源的なレイヤーで研究開発をすることができます。 ■当社について： 〜これからの社会を支える「次世代デジタル社会基盤」〜 私たちは、未来の暮らしや産業を支える基盤として、日本ならではの強みを活かした「次世代デジタル社会基盤」の実現を目指しています。 ・日本語に強く、安心してご利用いただける国産生成AIサービスの提供 ・誰もが安全かつ安心してAIを活用できる環境づくり ・自律的に判断・行動する高度なメタエージェントの開発 これらの取り組みを通じて、さまざまな分野に新たな可能性をもたらし、社会全体がより豊かに成長していける未来の実現に貢献してまいります。 ■歓迎条件続き ・複数GPUを用いた機械学習モデルの開発経験 ・国際会議での発表経験 ・ローカルLLMやテキスト埋め込みモデルのファインチューニングの経験 ・OSSへの貢献 ・プロジェクトマネジメントの経験 ・テックリードの経験 変更の範囲：会社の定める業務

【日本語に特化した国産の大規模言語モデルの研究開発や生成AIサービスの開発・販売・提供／リモート可・年休125日・フルフレックス】 ■業務内容： ・画像からの3次元再構成、大規模3次元モデル生成のための基盤技術開発 ・画像を中心とした大規模データの整備 ・高品質な画像レンダリング手法の開発 ・研究成果の論文発表、研究機関との共同研究 ■ポジションの魅力： ・生成AIの次のステージであるPhysical AI、Embodied AIへつながる空間知能の実現に取り組むことができる ・大規模言語モデル、マルチモーダルモデル、生成モデルなど生成AIの様々な分野の研究者、エンジニアと協調して研究開発を進めることができる ・国内最大規模の計算機環境を利用した開発ができる ■当社について： 〜これからの社会を支える「次世代デジタル社会基盤」〜 私たちは、未来の暮らしや産業を支える基盤として、日本ならではの強みを活かした「次世代デジタル社会基盤」の実現を目指しています。 ・日本語に強く、安心してご利用いただける国産生成AIサービスの提供 ・誰もが安全かつ安心してAIを活用できる環境づくり ・自律的に判断・行動する高度なメタエージェントの開発 これらの取り組みを通じて、さまざまな分野に新たな可能性をもたらし、社会全体がより豊かに成長していける未来の実現に貢献してまいります。 ■歓迎条件続き ・Structure from Motion, Depth estimationなどの3D Visionの知識、経験 ・NeRF, Gaussian Splattingなどのニューラルレンダリングの知識、経験 ・大規模画像データの検索などデータ処理の経験 ・Blender, Unreal Engineなどのグラフィックスエンジンの経験 ・コンピュータビジョンのトップカンファレンスの発表経験 変更の範囲：会社の定める業務

【「MAKE BEYOND つくるを拓く」スカイツリーなど日本を代表する建築物を手がけるスーパーゼネコン／BIデータ分析推進ポジション】 ■業務概要 当社の土木本部において、各支店の業務数値をはじめとするデータを活用し、PowerBIを用いたダッシュボード化・分析基盤の構築をリードしていただきます。Excelによる現行管理体制から、より高度なデータ活用へ移行するプロジェクトを推進する重要な役割です。 業務データを活用し、業務判断に役立つ可視化資料の企画・設計・構築を主導していただきます。 ※経験・能力に応じたポジションの業務をお任せします ■業務詳細 ・新規ダッシュボードおよび分析基盤の構築、設計、要件定義 ・PowerBIを活用したデータマート設計、作成、データ抽出・加工・クレンジング ・現場や各部門と連携し、ダッシュボードを活用した業務効率化・意思決定支援 ・データ利活用の推進、活用事例の展開、利用促進に伴う社内教育 ・最新のデータ分析技術やツールの導入検討と実践 ■扱うサービス PowerBI等のBIツール、Excel、社内管理システム等を活用したデータ分析・可視化業務 ■組織構成 土木本部内のデータ利活用推進チームでの配属を想定。部署間の連携が多く、社内外とのコミュニケーションも活発です。 ■業務の魅力 スケールの大きな建設プロジェクトを支えるデータ基盤の構築を通じて、業界全体の生産性向上や新たな価値創造に寄与できます。歴史的建造物やランドマークを多数手がけてきた当社の現場力とIT・データ活用の融合に携われます。 ■教育体制 職種・事業領域ごとの研修、OJT、各種研修制度あり。未経験でもキャッチアップできる環境が整っています。 ■就業環境 完全週休2日制（土日祝休）、年間休日125日、リモートワークも相談可。残業手当全額支給、社宅・寮完備、各種福利厚生も充実しています。 ■想定されるキャリアパス BIエンジニアとして経験を積み、データアナリストやDX推進リーダー、マネジメントへのキャリアアップが可能です 変更の範囲：会社の定める業務

■業務概要 IVI（車載インフォテインメント）システム開発に関わる業務を、生成AI（例：Claude Code/GitHub Copilot）を活用して再設計し、開発スピードと品質の両立を実現するための「開発業務改革」を推進するポジションです。 現場の困りごとを一つ一つ丁寧に解決しながら、要件定義〜 設計 〜 実装 〜 レビュー 〜 テスト 〜 運用までをAIエージェントドリブンに変革していくための企画・検討・実装・定着化までを担っていただきます。 自動車業界の経験は必須ではありません。すでに生成AIを業務で使い、成果創出につなげた経験を重視します。 ■業務詳細 IVIシステム開発に関わる全工程を対象に、生成AI活用を前提とした業務プロセス改革を推進していただきます。 ◎現場の困りごと発掘・解決 ・レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握 ・課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ◎AI活用の仕組み化 ・Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化 ・CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ◎AIエージェントドリブン開発への移行設計 ・開発タスクの分解、前提情報（入力データ）の整備 ・AIエージェント活用に適したガードレール設計 ・生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ◎品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化 ・安全性・品質を担保するための運用ルール整備 ・レビュー観点の体系化 ・再現性のあるナレッジ（Playbook）の構築 ◎効果測定と定着化支援 ・リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定 ・チーム横断の導入・定着に向けた教育（勉強会）や伴走支援 ■担当領域例 ・IVIシステムのアプリケーション層/HMI/周辺サービスに関わる開発プロセス全般（要件定義 〜 運用まで） ・生成AIを組み込んだ開発フローの設計・改善（コードレビュー、テスト自動化、ドキュメント運用、チケット分解など） 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

【日本語に特化した国産の大規模言語モデルの研究開発や生成AIサービスの開発・販売・提供／リモート可・年休125日・フルフレックス】 ■ミッション： 外部コンテンツホルダーらと協働し、高品質かつ権利クリアな学習用データセットを継続的に獲得・管理し、大規模言語モデルの性能向上と高いデータガバナンスを両立させる。 ■業務内容： ・大規模データ取得計画の立案・実行 ・大手報道機関、出版社、学術団体等とのデータライセンス／共同研究交渉・契約締結 ・個人情報・著作権チェックを含む前処理パイプラインのガバナンス ・学習データのトレーサビリティを確保するデータリネージの整備と履歴可視化の推進 ・プロダクト開発／R＆D／法務＆AIガバナンスチームと連携し、獲得データセットの学習効果を最適化 ■ポジションの魅力： ◎海外発の生成AIが最適化している英語と同等のサービスレベルまで、日本語の応答品質を引き上げる社会的インパクトの大きい役割 ◎個人情報保護、データトレーサビリティ、コンテンツホルダーとの持続可能なパートナーシップ構築など、生成AI業界が直面する課題解決の最前線に挑戦 ◎金融・ヘルスケア・ハイテク産業など、注目度の高い市場向けプロジェクトでAI の社会実装をリードできる機会 ■当社について： 〜これからの社会を支える「次世代デジタル社会基盤」〜 私たちは、未来の暮らしや産業を支える基盤として、日本ならではの強みを活かした「次世代デジタル社会基盤」の実現を目指しています。 ・日本語に強く、安心してご利用いただける国産生成AIサービスの提供 ・誰もが安全かつ安心してAIを活用できる環境づくり ・自律的に判断・行動する高度なメタエージェントの開発 これらの取り組みを通じて、さまざまな分野に新たな可能性をもたらし、社会全体がより豊かに成長していける未来の実現に貢献してまいります。 ■必須条件： ・発言の背景・目的を理解しステークホルダーの関心・懸念を把握するための適切なコミュニケーションおよびファシリテーション能力 変更の範囲：会社の定める業務

~国内従業員数1万人超・世界30カ国以上に事業展開するぽライム上場企業~ ●最先端AI活用でWeb解析と改善提案まで一気通貫で担当可能 ●50時間超研修と半年OJTで着実に分析スキルを習得できる環境 ●国内外30カ国拠点の基盤で多業界のデータ分析経験を積める魅力 ■業務概要 当社では機械学習・プロセスマイニングなどの最新AI技術を活用してお客様企業のWebサイトを解析し、顧客体験価値の向上や企業収益の拡大を支援しています。 EC、金融、通信業界をはじめ、ホテル・観光・レジャー業界など、幅広い業界のサイト分析を担当しています。 ■業務内容 ・Webアクセスログを対象とした機械学習分析/プロセスマイニング分析 ・お客様向け報告書の作成/報告 ・分析から抽出された課題に対してのサイト改善提案 ・改善施策の実装（専用ツールを使ったABテスト、簡単なコード修正など） ・サイト改善後の効果測定の実施/報告 ※弊社子会社のトランスコスモス・アナリティクス株式会社に出向兼務 ・勤務地： 東京都渋谷区東1-2-20 渋谷ファーストタワー ・事業内容：膨大なデータの収集・分析・活用 ■入社後のフォロー体制 ・合計50時間以上の課題設定、機械学習・プロセスマイニング専門研修を実施いたします。 ・チーム配属後はアナリストとして既存案件のOJTで半年程度実務経験を積みながらスキルを習得いただきます。 ■キャリアパス ・改善提案やプロジェクトマネジメントも行える人材として活躍可能で、顧客折衝や関係部署との調整、プロジェクト進行管理を担うプロジェクトマネジメント職へのキャリアアップも可能です。 ■やりがい・身につくスキル ・幅広い業界のWebアクセスログを分析でき、業界特有のサイト構造や課題に関する知識が身につきます。 ・最新の機械学習AI、プロセスマイニングAIの活用ノウハウを習得できます。 ・析を行うだけでなく、発見した課題の原因考察と改善提案を行い、効果測定まで担当するので自分の分析結果がどれだけお客様企業の利益に繋がったか実感できます。 ■当社の魅力 国内外30カ国以上に拠点を持つグローバル企業。創業者の理念「企業はひとなり」に基づきDX・IT・AI分野で次世代人材育成に取り組んでいます。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容： 経営戦略に基づいたデータ戦略の立案と実行、データガバナンスの確立、データチームのリーダーシップを担い、会社全体のデータマネジメントと、チームメンバーの支援、育成業務をご担当いただきます。高い技術力とリーダーシップを持ち、ビジネスゴールに貢献するための戦略的な視点で、チームのパフォーマンス向上を期待しています。 ■業務詳細： 具体的には下記の業務内容に取り組み、DMO組織のリーダーとして全社のデータマネジメントをおこないます。 ・チーム目標の設定および、達成に向けた進捗管理 ・チームの育成とパフォーマンスおよび修正するモチベーション修正する管理 ・経営戦略に基づいたデータ戦略の立案と実行 ・全社データマネジメント基盤の構築、データガバナンスの確立と運用 ・データに基づく意思決定の支援 ※その他の特徴 これまでに培ってきた知識・経験を活かし中心的なプレーヤーとして活躍できる大きなフィールドがあります ・新しいチャレンジを推奨・評価する風土 ・ワークライフバランスを重視、風通しの良いコミュニケーションがとれる環境 ・自己成長実現のため、自らのスキルセットを考えながら貪欲に学べる環境 ・さまざまな大学に対して講義を行う機会 ■部署の役割： ダイハツのDX推進を加速させるため、DXビジョンハウスを策定し、組織体制の見直しや、DX推進に関わる意思決定を行う「DX委員会」を新設しました。 ■仕事のやりがい、魅力： 自動車業界100年に一度の大変革期において、正解がない中で多角的な新たなチャレンジに取り組みながら、社内の多様なメンバーとの連携が図れる職場において、下記の取り組みが可能です。 以下のような取り組みが可能です。 ・新技術や新手法の導入とビジネスの両面で成長する機会が豊富 ・リーダーとしてメンバーの成長とキャリア開発の支援 ・さまざまな方と協力してプロジェクトを成功に導く経験が積める ・多様なデータを扱い、複雑な課題を解決する挑戦が楽しめる ・ビジネスに直結するインパクトを創出し、企業成長に直接貢献できる ・最新のデジタル技術を学び続ける環境が整っている 変更の範囲：会社の定める業務

◆大学病院・研究機関での経験を活かして医療発展に貢献/年休120日/実働7.5h/業界注目の製品で将来性◎◆ ■業務内容 眼球運動、視野検査、網膜感度マップなどの生体データを対象に、統計解析や機械学習を活用した研究開発業務を担当いただきます。 ＜主な業務＞ ・眼球運動データ、視野検査データ等の解析 ・医療・生体データの統計解析 ・機械学習モデルの設計、開発、評価 ・Pythonを用いた解析環境・ライブラリ開発 ・論文調査および技術検証 ・PoC（概念実証）の企画・実施 ・研究成果の製品実装 ・大学病院・研究機関との共同研究推進 単なるデータサイエンティストではなく、生体現象の理解から仮説立案、解析、実装までを担う研究者として活躍いただきます。 ■この仕事の魅力 （1）研究成果を社会実装できる 仮説立案からデータ解析、モデル構築、PoC、医療機器開発、製品化、医療機関への導入まで一連のプロセスに携われます。研究成果を論文で終わらせず、実際の医療現場で活用される技術へ発展させることができます。 （2）医療×AIの最前線で研究できる 眼球運動や視野検査データは個体差やノイズが多く、AI研究の中でも難易度の高い領域です。医学・生物学・統計学・機械学習などを横断しながら、生体現象の理解と技術開発の両方に取り組めます。 （3）少数精鋭R&Dならではの裁量 研究テーマの検討や仮説立案、解析方針の策定にも主体的に関与可能。自らのアイデアを研究や製品へ反映しやすい環境です。 （4）大学病院との共同研究を継続できる ポスドク、任期付き研究員、大学病院研究職などの経験を活かしながら、企業にいながら研究との接点を持ち続けることができます。 （5）社会貢献性の高い研究テーマ 自社開発の視線分析型視野計「GAP」は、視野検査の負担軽減や緑内障の早期発見に貢献する革新的な医療機器です。研究成果が多くの人々の健康を支える実感を得られます。 ■こんな方におすすめ ・研究成果を社会実装したい方 ・ポスドクや任期付き研究職からキャリアアップしたい方 ・医療AIやヘルステック領域に挑戦したい方 ・大学病院との共同研究に携わり続けたい方 ・年収アップと研究継続を両立したい方 ・社会貢献性の高い研究開発に取り組みたい方 変更の範囲：会社の定める業務

【幅広い業界のデータ活用を担い、成長できる環境／第二新卒歓迎／スキルアップ支援・働きやすさ充実】 ＼理系・経済学部出身者歓迎！／ ■業務概要 当社のデータサイエンティストとして、小売、製造、金融、エンターテインメント、ITなど多様な業界のクライアント企業が抱える課題をデータの力で解決します。顧客とのヒアリングを通じて本質的な課題を抽出し、データ分析や数理的手法を用いて意思決定を支援、プロジェクトの設計から実装、成果物の提供まで一貫して携わるポジションです。 ■業務詳細 ・クライアントの課題整理・ヒアリング、要件定義 ・データ収集・前処理および集計・可視化・分析 ・数理統計や機械学習、深層学習などの技術を用いたモデル構築 ・分析結果をビジネスアクションにつなげる提案資料の作成・報告 ・プロジェクト進行管理、関係者との調整 ・成果物提供後の効果検証、継続的な改善提案 ■扱うサービス プロジェクトは課題整理から設計、分析、実装までEnd to Endで担当。 PythonやSQL等の言語、統計解析、最適化、時系列予測など多様な手法を活用します。 ■組織構成 データサイエンティストが150名以上在籍する組織で、様々なバックグラウンドのメンバーと協働。コンサルティング部門は50名規模で多様な人材が活躍しています。 ■業務の魅力 幅広い業界・テーマの案件に参画できるため成長機会が豊富。 1人1プロジェクト制で裁量を持ちつつ、レビュー体制も整備。ロールモデルも多く、切磋琢磨できる環境です。 ■教育体制 「SKILL-UP-AID」「BOOK-AID」等スキルアップ支援、メンター制度や1on1、オリエンテーションを通じてキャリア・業務両面でサポートします。 ■就業環境 フレックスタイム制・在宅勤務制度・豊富な休日・休暇制度、福利厚生や各種コミュニケーション支援も充実しています。 ■想定されるキャリアパス プロジェクトリーダーやアナリティクスコンサルタント、専門性を深めるシニアデータサイエンティストなど多彩なキャリアが描けます。 ■企業の特徴/魅力 データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに携われるほか、プロフェッショナリズムと自己研鑽を重視する風土が魅力です。

【データ基盤構築経験をお持ちの方へ】 ◆業務内容 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ●プログラミング言語・スクリプト：Python、SQL、Shell Script、JavaScript、C++（一部領域） ●データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ●開発・運用ツール：Docker, Kubernetes、Jenkins, GitHub/GitLab、JIRA、Confluence ●データ分析・可視化ツール：Tableau、Power BI、Superset、JupyterLab、Pandas、Scikit-learn ●機械学習／AI関連：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Generative AIツール（LLM活用基盤等） ●車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic、PREEvision、Enterprise Architect、Doors、Jazz Platformls ◆魅力・やりがい ・HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。 ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。 ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

【設計・構築・運用するMLOps基盤が、安全性の継続的な向上と機能の迅速なアップデートを可能にし、ユーザー体験の未来を動かす】 ■採用背景： クルマを乗る時に必ず発生してしまう事故リスクを極限までゼロに近づけることがミッション。単に高機能化するだけではなく、必要な機能を広く普及可能なコストで実現することも同時に求められます。 「安心して自由に移動する喜び」を全てのお客様に提供するために、世界に先駆けて安全・安心・環境負荷軽減の高い価値を持つ自動運転・運転支援システムを研究開発し、商品化することを目指しています。 クルマを通して笑顔になる人を一人でも増やすため、高齢者や運転が得意でない人々の日々の移動を支えるため、各地域向けに最適化されるベースとなる商品開発から最先端の技術開発まで、「グローバルのHonda四輪開発をリードする仲間」を求めています。 ■業務内容：※ご経験／スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習／評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト（シミュレーション、実車など） ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ■開発ツール： Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

■業務内容： 主には以下業務をお任せする予定です。 ◇Nidec全体の横串組織である生産技術研究所として、生産工場の完全自動化・無人化を目指すうえで大きな役割を果たす外観検査技術の高度化を推進いただきます。 ◇その中で光学系、撮像系の構想設計、及び実機検証を行うとともに、AIも含めた画像処理技術を駆使することにより、これまで実現できなかった検査自動化を加速させていだきます。 ＜詳細＞ ・光学系構想設計、画像品質向上に向けた実機評価検証、最適化(40%) ・AIソリューション/画像処理をコアとした検査ソフトウェア開発（40%） ・外部連携等を通した最新技術習得とともに、将来を見越した新規技術開発を推進（20%） ■仕事のやりがい ◇AI技術が発展している今日においても製品の外観検査は目視検査が行われているケースが多く、完全自動化を進めるうえでは、照明等の光学系も含めた外観検査技術開発が必須であり、開発した検査技術を用いて、工場の自動化を加速させる面白さがあります。 ◇画像を用いた検査自動化には未だ課題も多いですが、原理原則に基づいた光学設計、実機検証、AI技術も含めた画像処理を駆使し、自ら課題を解決に導くことで、これまで出来なかった検査を実現したいという意欲のある方のご応募をお待ちしております。 ■身につくスキル ◇Nidecグループ将来を担う車載を始めとした様々な製品群におけるモノづくりの観点から、生産技術を通して、外観検査技術、画像処理プログラミングスキルだけでなく、革新的な要素技術開発を生み出すためのスキルや経験を得ることができます。 ◇海外に展開するNidecグループ海外拠点への支援などを通じて、研究開発業務におけるグローバルな知識や経験が身に付きます。 ■組織の特徴 ◇当部では、画像検査技術、音響分析技術、モータ検査技術、品質データ管理技術、データ解析技術、AI技術により、外観検査・音振動検査の自動化や、データを活用した高効率・高品質なモノづくりを追求しており、その研究開発はNidecグループの中でも大変重要な位置づけです。 ◇若手の育成や研究開発計画の取りまとめ、新規開発テーマの立案などグループリーダーとしての役割を担っていただく事を想定しています。 変更の範囲：会社の定める業務

【日本語に特化した国産の大規模言語モデルの研究開発や生成AIサービスの開発・販売・提供／リモート可・年休125日・フルフレックス】 ■業務内容： ・基礎的な画像、映像、マルチモーダル生成モデルのトレーニングを行い、高度な性能とスケーラビリティを確保します。・モデルのビジネス価値を高める下流アプリケーションを調査し、製品チームに直接実行可能な洞察を提供することで、最先端の研究成果を実用的なソリューションに変換すること。・研究成果を国際的な主要な会議で発信し、世界の研究コミュニティにあなたの研究成果を披露し、第一線の専門家とのつながりを築くこと。 ・ 大規模な画像・動画・マルチモーダル生成モデルの開発。 ・ プロダクトチームと連携し研究成果を実用的なプロダクトに繋げる。 そのために市場の動向を調査し知見を収集。 ・ トップカンファレンスでの研究成果の発表。 グローバルな研究者コミュニティとのつながりを構築。 ■ポジションの魅力： ・まずは地域市場に焦点を当て、大規模なマルチモーダル発電モデルのトレーニングや開発プロジェクトに参加する機会があります。 ・研究成果を実世界での応用に翻訳し、測定可能なビジネスインパクトを生み出すこと。 ・東京を拠点とする多様で国際的なチームに参加しましょう。 ・日本最大の計算資源。 ・地元市場での競争力のあるパッケージ。 ・大規模マルチモーダル生成モデルの学習と開発プロジェクトに携わることができる。 ・研究成果を実世界のアプリケーションに適用し、ビジネスに測定可能なインパクトをもたらすことができる。 ・東京拠点の多様かつ国際色豊かなチームで連携して研究開発ができる。 ・日本国内最大の計算リソースを使った研究開発ができる。 ■当社について： 〜これからの社会を支える「次世代デジタル社会基盤」〜 私たちは、未来の暮らしや産業を支える基盤として、日本ならではの強みを活かした「次世代デジタル社会基盤」の実現を目指しています。 ・日本語に強く、安心してご利用いただける国産生成AIサービスの提供 ・誰もが安全かつ安心してAIを活用できる環境づくり ・自律的に判断・行動する高度なメタエージェントの開発 変更の範囲：会社の定める業務

【データ基盤構築経験をお持ちの方へ】 ◆業務内容 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ●プログラミング言語・スクリプト：Python、SQL、Shell Script、JavaScript、C++（一部領域） ●データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ●開発・運用ツール：Docker, Kubernetes、Jenkins, GitHub/GitLab、JIRA、Confluence ●データ分析・可視化ツール：Tableau、Power BI、Superset、JupyterLab、Pandas、Scikit-learn ●機械学習／AI関連：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Generative AIツール（LLM活用基盤等） ●車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic、PREEvision、Enterprise Architect、Doors、Jazz Platformls ◆魅力・やりがい ・HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。 ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。 ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

【データ基盤構築経験をお持ちの方へ】 ◆業務内容 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ●プログラミング言語・スクリプト：Python、SQL、Shell Script、JavaScript、C++（一部領域） ●データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ●開発・運用ツール：Docker, Kubernetes、Jenkins, GitHub/GitLab、JIRA、Confluence ●データ分析・可視化ツール：Tableau、Power BI、Superset、JupyterLab、Pandas、Scikit-learn ●機械学習／AI関連：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Generative AIツール（LLM活用基盤等） ●車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic、PREEvision、Enterprise Architect、Doors、Jazz Platformls ◆魅力・やりがい ・HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。 ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。 ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

〜情報化社会に貢献するフラッシュメモリの大手半導体メーカー／上場後から1年で時価総額約10倍／フレックスタイム制度有／在宅勤務可〜 【組織のミッション】 当部は生成AIの普及によって急速に需要が高まっている「エンタープライズSSD」の技術を支える組織です。 中でも今回採用予定のグループの役割は、大きく分けて3つあります。 （1）OSSのガバナンス管理：オープンソースプログラムの適切な利活用と管理を行います。 （2）生成AI・DXの推進：事業部全体で利用する生成AI環境を企画、導入、運用し、メンバーの活用を支援します。 （3）ビッグデータ解析：SSDの開発、製造、動作ログといった膨大なデータを分析し、品質向上につなげます。 変化の激しい時代だからこそ、新しい技術を社内に浸透させ、メンバー全員がテクノロジーの恩恵を受けられる環境を創出することで、SSD事業の発展に貢献しています。 【お任せする業務】 Python/SQLによるビッグデータ処理、データベース構築、サーバー環境構築、可視化、機械学習、解析レポート作成 【具体的な仕事内容】 ・動作ログ情報、製造工程データの収集、データベース構築、EDA、可視化、機械学習、予測モデル構築 ・機械学習設備（サーバ）の管理、運用 ・新規ツール、ユーティリティの開発、実装 ・データの理解と、顧客、開発製造拠点とのディスカッションを通じた課題抽出 ・課題解決に向けたシステムビジョン、コンセプト、アーキテクチャの策定 ・プロトタイプ開発、検証、PoCの実施 ・データサイエンス技術マネジメント ※当ポジションは、IT/AIの技術力を高めながら、システムアーキテクチャ設計からプロトタイプ開発、PoC実施までを自社主導で推進できる環境です。 【使用言語】 Python、SQL 【使用環境】 Windows、Linux、VS Code、Docker、RDBMS、Vector Database、AWS等クラウドサービス 【技術】 データサイエンス、機械学習、生成AI/RAG活用技術、Dify、CUDA、AIエージェント 変更の範囲：会社の定める業務

【設計・構築・運用するMLOps基盤が、安全性の継続的な向上と機能の迅速なアップデートを可能にし、ユーザー体験の未来を動かす】 ■採用背景： クルマを乗る時に必ず発生してしまう事故リスクを極限までゼロに近づけることがミッション。単に高機能化するだけではなく、必要な機能を広く普及可能なコストで実現することも同時に求められます。 「安心して自由に移動する喜び」を全てのお客様に提供するために、世界に先駆けて安全・安心・環境負荷軽減の高い価値を持つ自動運転・運転支援システムを研究開発し、商品化することを目指しています。 クルマを通して笑顔になる人を一人でも増やすため、高齢者や運転が得意でない人々の日々の移動を支えるため、各地域向けに最適化されるベースとなる商品開発から最先端の技術開発まで、「グローバルのHonda四輪開発をリードする仲間」を求めています。 ■業務内容：※ご経験／スキルに合わせ詳細業務を決定 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習／評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト（シミュレーション、実車など） ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ■開発ツール： Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。