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＜ISZM074_AIを活用した量産工程自動化の検討/実装業務＞ 【企業のミッション】 世界中の人々が豊かで安心に暮らせる社会の実現に向けて、イノベーションでカーボンニュートラル、CASE、デジタルトランスフォーメーション、物流業界の課題の解決に貢献していきます 【募集の背景】 労働人口減少に伴う現業系人材先細りが見込まれ、生産及び検査自動化の計画～実装するための人材を募集します。 【職務のミッション】 2030年にインライン検査員ゼロ名を目指し、既存工程への自動化技術の実装。 【配属予定部署】 車体製造部 工務G 【職務の内容】 ■作業、検査自動化に向けた仕様決め。 ・過去の不具合傾向分析・工程品質管理状態の評価。あるべき自動化技術の構築 ・流出防止に向けたAI関連技術の導入 ・将来の自動検査課に向けた技術開発・面展開に向けた活動。 【入社後のキャリアプラン】 3年後：業務を計画立案・遂行 5年後：所属する技術チームのプロジェクトリーダーとして組織をマネジメント 【やりがい】 ・プレス、車体、塗装、樹脂成型と多様な要素技術からなる現場を持ちモノづくりに幅広く携われます。 ・自らのアイディアを自動化の検討～実装まで経験できます。 【職場イメージ】 ・幅広い世代が働き、コミュニケーションが良く業務推進している職場です 【働き方】 ・フレックス制度（コアタイムなし）がある。 ・所定労働外勤務時間は0～25時間/月程度で、自己の裁量で行うことが可能。 ・休暇取得は会社として推進しており、自己の裁量で取得でき、計画比90％以上を取得している。 事業内容・業種 自動車

■組込み制御系システム開発、各種アプリケーション開発業務に携わっていただきます。 【具体的には】 ■自動車（EV／HV車用充電器、カーナビ等） ■通信・OA機器（携帯電話、複合機、ノートPC等） ■Web／製造系／金融系等のアプリケーション開発 ■その他、官公庁管理システム、各種装置開発　他多数 事業内容・業種 その他（人材サービス）

博報堂DYグループでは広告・マーケティングやクリエイティブなど様々な業務に対してMLの活用を積極的に推進しています。 MLOpsエンジニアはデータサイエンティスト/MLエンジニアの作成したモデルをプロダクトやサービスに活用するため、彼らと並走しながらプロトタイプ開発から本番サービス化、API開発やインフラの構築などを行います。 また、本番サービス後の継続的なモデル再学習などMLOpsの効率化・自動化を図り、MLの安定的な運用やサービスの高度化も大切なミッションです。 データやAIの活用が当たり前になりつつある今、MLを活用したプロダクトをPoCで終わらせず本番サービスを増やしていくためにはデータサイエンティストだけではなく、データエンジニアやMLOpsエンジニアなどの役割が大変重要で渇望されております。 MLOpsチームの果たす役割は今後さらに期待され、大きな事業貢献へとつながります。 【具体的に】 ■ML活用プロダクトPoCのプロトタイプ開発 ■MLモデルのAPI開発 ■モデル開発における学習環境の設計/構築 ■本番サービスフェーズにおけるモデル再学習の効率化・自動化対応 ■ML開発全般の効率化・高度化を支援するAIプラットフォームの導入検証・運用 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

■仕事内容 DX（デジタル・トランスフォーメーション）が加速されていく市場において、企業内外のあらゆるデータを活用する需要はますます高まってきています。この大量に蓄積されたデータを活用するため、生成ＡＩを活用するシステムを提案し、開発・構築します。また、生成ＡＩのシステムでも必要となる、データ基盤のシステムを構築しており、インフラ設計・構築から基幹となるデータベース設計、BIダッシュボードによる可視化まで幅広い領域の開発を行っています。最先端のクラウド技術を駆使し、顧客へ今までにない価値を提供すべく、事業を展開しています。 【システムコンサルタント】顧客のIT環境や資源、予算等に合わせて最適な生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するためのソリューションをご提案します。 ・顧客のデータ利活用、IT化計画に対する支援、ソリューション提案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するプロジェクト全体計画の立案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 【システム開発プロジェクトリーダー】生成ＡＩ・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、要件定義や基本設計といった上流設計を行います。設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、プロジェクトのマネジメントを担当します。 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 ・プロジェクト遂行における顧客との折衝 ・要件定義・設計・実装・試験の各工程のマネジメント ・生成ＡＩ・データ分析基盤開発の要件定義、上流設計 【生成ＡＩシステム開発エンジニア】生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、各種データを管理するデータベース設計、ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。 ・生成ＡＩシステム開発の要件定義・設計・実装・試験 ・ＡＩオーケストレーション、生成ＡＩプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発 【データエンジニア】データ分析基盤を構成する、データレイクやDWH（データウェアハウス）等のデータ設計、データの集約加工等のETL処理設計、BIを用いた画面設計等を担当します。 ・データ分析基盤開発の要件定義、設計・実装・試験 ・データレイク、DWH、データマート、BIの構築・開発 ＜過去の案件例＞ ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・弊社パッケージ「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 ■入社後の流れ 社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL／PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。 ■配属予定部署 クライアント・システム開発事業部　 ＩＣＴソリューション事業部　ＳＩ部 ■配属予定部署の特色・PR Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。生成ＡＩの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。また、生成ＡＩのシステムと密接な関係がある、データ分析基盤の構築に関する市場規模も増大。当社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術領域に対して積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【仕事内容】 地域科学研究所 SocialImpact事業部は、フロントエンドエンジニア、サーバーサイドエンジニア、AIエンジニア、iOS・Androidエンジニアなどのエンジニア担当やお客様サポート、コンサルティング担当など、 様々な社員が在籍しており、地方自治体が抱える悩みやニーズに対して全社横断の部門として最適なソリューションを提案し、地方自治体やそこに住む住民の豊かさの向上を目指しています。 また一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備も実施しております。 各エンジニアの役割としては、要件定義や設計、業務工程のような上流工程、実際の開発業務を行う下流工程など、さまざまな経験が積めるポジションも複数あります。 上述の通り、ご経験やご志向にあわせた役割や１から自分で創ってみたいなど、様々なポジションで活躍することができます。 【魅力点】 ■客先現場や住民と一緒にPoCを実施しながらの開発 ■客先環境に応じたプライベートクラウド、パブリッククラウドの構築 ■自社においてAIなどの研究開発 ■様々な市町村との事業実績 ■住民生活に直結した行政政策の立案支援 ■地方の企業において水準の高い年収 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

■組込み制御系システム開発、各種アプリケーション開発業務に携わっていただきます。 【具体的には】 ■自動車（EV／HV車用充電器、カーナビ等） ■通信・OA機器（携帯電話、複合機、ノートPC等） ■Web／製造系／金融系等のアプリケーション開発 ■その他、官公庁管理システム、各種装置開発　他多数 事業内容・業種 その他（人材サービス）

【業務内容】 ■Azure OpenAI ServiceとMicrosoft社のクラウドSaaS ERP「Dynamics365FO」を活用したプロジェクトにて、クラウドアーキテクチャ設計、追加（アドオン）開発設計・実装開発業務に従事していただきます。 ■優秀な上級コンサルタントメンバーと経験豊富なエンジニアがチームとなって、お客様のAI化をサポートします。 ＜具体的な業務内容＞ ■Microsoft Dynamics365 FO 追加（アドオン）開発の詳細設計、開発 ■Microsoft Dynamics365 FO 導入済み顧客の維持管理、運用保守、システムUpdate、追加開発 ◎上記の業務に加え、Azure OpenAI Serviceを用いた業務効率化、品質向上を推進します。 ＜開発環境＞ ■インフラ：クラウド ■OS：Windows ■ミドルウェア(DB)：AzureSQLServer ■開発環境：Azure仮想環境orローカルPC ■開発ツール：VisualStudio, GitHub Copilot ■開発version管理：Azure DevOps ■使用言語：X++　等 【組織構成】 ◎ERP導入を通して一流企業を支える技術者集団 ■当事業部は総勢約80名となりチームに分かれ活動しています。 ■部門としては、Dynamics365FOの導入を担当する部門が2つ、教育やコンシェルジュを担当する部門が1つ、SAPの導入を行っている部門が1つあり、合計4つの組織を形成しています。 ■Dynamics365FOの導入ユーザー様のプロジェクトにおいては、基幹業務を理解しERPの使い方と任せ方をお客様に提案し決定していくコンサルタントのメンバーと、ERPと周辺アプリケーションとのインターフェース連携や、新規に画面レポートバッチ処理などのアドオン開発を担当する若手中心のシステムエンジニアのメンバーが、一体となってDynamics365の導入プロジェクトを推進しています。 ■ITアーキテクトメンバーが中心となって、外部向けトレーニングの教育講師とテクニカルコンシェルジュの業務を担当しています。 ■マネジメントラインとなるチームは上記の4つに分かれますが、実際にERP導入を行う際に複数メンバで構成されるプロジェクトでは、保有する技術や社員のキャリア目標により体制化して、案件の中からも学びと成？をつなげていきます。 事業内容・業種 その他業界

【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。 【身につくスキル】 ■Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AI Platformなどクラウドの生成AIサービスを活用したバックエンドシステムの設計・開発・運用 ■生成AIモデルを組み込んだAPIの開発、外部システムとの連携処理の実装 ■プロンプトエンジニアリングによる精度向上 ■FastAPI、Django、Flaskなどのフレームワークを用いた開発 ■LangChainの利用、RAGの実装経験 ■マイクロサービスアーキテクチャでの開発経験 ■サーバーレスアーキテクチャ（AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions等）での開発経験 ■コンテナ技術（Docker, Kubernetes）の利用経験、CI/CDパイプライン構築経験 ■APIのセキュリティ（認証・認可など）実装 ■パフォーマンスチューニング、ログ監視 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【職務内容】 DX（デジタル・トランスフォーメーション）が加速されていく市場において、企業内外のあらゆるデータを活用する需要はますます高まってきています。 この大量に蓄積されたデータを活用するため、生成ＡＩを活用するシステムを提案し、開発・構築します。 また、生成ＡＩのシステムでも必要となる、データ基盤のシステムを構築しており、インフラ設計・構築から基幹となるデータベース設計、BIダッシュボードによる可視化まで幅広い領域の開発を行っています。 最先端のクラウド技術を駆使し、顧客へ今までにない価値を提供すべく、事業を展開しています。 ■システムコンサルタント 顧客のIT環境や資源、予算等に合わせて最適な生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するためのソリューションをご提案します。 ・顧客のデータ利活用、IT化計画に対する支援、ソリューション提案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するプロジェクト全体計画の立案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 ■システム開発プロジェクトリーダー 生成ＡＩ・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、要件定義や基本設計といった上流設計を行います。 設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、プロジェクトのマネジメントを担当します。 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 ・プロジェクト遂行における顧客との折衝 ・要件定義・設計・実装・試験の各工程のマネジメント ・生成ＡＩ・データ分析基盤開発の要件定義、上流設計 ■生成ＡＩシステム開発エンジニア 生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、各種データを管理するデータベース設計、ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。 ・生成ＡＩシステム開発の要件定義・設計・実装・試験 ・ＡＩオーケストレーション、生成ＡＩプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発 ■データエンジニア データ分析基盤を構成する、データレイクやDWH（データウェアハウス）等のデータ設計、データの集約加工等のETL処理設計、BIを用いた画面設計等を担当します。 ・データ分析基盤開発の要件定義、設計・実装・試験 ・データレイク、DWH、データマート、BIの構築・開発 ＜過去の案件例＞ ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・同社パッケージ「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 【配属予定部署の特色】 Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。 その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。 生成ＡＩの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。また、生成ＡＩのシステムと密接な関係がある、データ分析基盤の構築に関する市場規模も増大。同社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。 同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術領域に対して積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 【入社後の流れ】 入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。 勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。 ご経験を考慮しつつPL／PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

■仕事内容 DX（デジタル・トランスフォーメーション）が加速されていく市場において、企業内外のあらゆるデータを活用する需要はますます高まってきています。この大量に蓄積されたデータを活用するため、生成ＡＩを活用するシステムを提案し、開発・構築します。また、生成ＡＩのシステムでも必要となる、データ基盤のシステムを構築しており、インフラ設計・構築から基幹となるデータベース設計、BIダッシュボードによる可視化まで幅広い領域の開発を行っています。最先端のクラウド技術を駆使し、顧客へ今までにない価値を提供すべく、事業を展開しています。 【システムコンサルタント】顧客のIT環境や資源、予算等に合わせて最適な生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するためのソリューションをご提案します。 ・顧客のデータ利活用、IT化計画に対する支援、ソリューション提案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するプロジェクト全体計画の立案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 【システム開発プロジェクトリーダー】生成ＡＩ・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、要件定義や基本設計といった上流設計を行います。設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、プロジェクトのマネジメントを担当します。 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 ・プロジェクト遂行における顧客との折衝 ・要件定義・設計・実装・試験の各工程のマネジメント ・生成ＡＩ・データ分析基盤開発の要件定義、上流設計 【生成ＡＩシステム開発エンジニア】生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、各種データを管理するデータベース設計、ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。 ・生成ＡＩシステム開発の要件定義・設計・実装・試験 ・ＡＩオーケストレーション、生成ＡＩプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発 【データエンジニア】データ分析基盤を構成する、データレイクやDWH（データウェアハウス）等のデータ設計、データの集約加工等のETL処理設計、BIを用いた画面設計等を担当します。 ・データ分析基盤開発の要件定義、設計・実装・試験 ・データレイク、DWH、データマート、BIの構築・開発 ＜過去の案件例＞ ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・弊社パッケージ「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 ■入社後の流れ 入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL／PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。 ■配属予定部署 クライアント・システム開発事業部 ＩＣＴソリューション事業部　ＳＩ部 ■配属予定部署の特色・PR Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。生成ＡＩの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。また、生成ＡＩのシステムと密接な関係がある、データ分析基盤の構築に関する市場規模も増大。当社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術領域に対して積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的にサービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進をリードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ■機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築 ■本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 ■VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用 ■推論・学習プラットフォームのコストの最適化 ■モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。 ▽得られる経験 ■熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験 ■機械学習に加え、ソフトウェア領域など幅広い領域に精通したメンバーと共に仕事をする経験 ■技術をどのようにビジネスとして価値展開するかまで踏み込んで課題解決をする経験 ■ML Engineerやプロダクトマネジメントのメンバーとも距離が近く、will次第で仕事の幅を広げることができる 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）