東京都 機械学習・AI・データ基盤エンジニア 社員割引ありの求人情報・お仕事一覧

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【配属組織名】 デジタルエンジニアリングビジネスユニット Data＆Design Data Studio/Generative AI事業推進センタ 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ■過去、本組織で携わったプロジェクト（一例） ・（製造業向け）製造現場のデータ活用により、熟練技能を可視化し、品質改善や作業効率の向上、生産計画の最適化、作業者の安全確保などに貢献。 ・（金融業界向け）銀行や生保業界におけるローン審査等の業務効率化ニーズに対し、帳票認識、スコアリングモデル作成などによって審査自動化を実現。 ・（鉄道・通信業界向け）保守・メンテナンス人員不足やノウハウの属人化課題に対して、設備管理の自動化や画像認識による自動判別等を実現。 ■Lumadaとは 　https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/index.html ■日立のAI・ビックデータ 　https://www.hitachi.co.jp/products/it/bigdata/index.html 【募集背景】 社会や顧客の課題解決に向けて、日立はCPS(Cyber Physical System)の考え方をベースに、日立が幅広い分野で培ってきたOT、IT、プロダクトの技術やノウハウを集約して、Lumadaソリューションとして提供していますが、課題解決の核となるのが、「AI・データアナリティクス」です。 今回の人財募集は、Lumadaソリューション・事業の更なる拡大をめざし、体制・人財強化を図るものです。 また、昨今の生成AIの急速な立ち上がりに対応するために生成AI(LLM、RAGなど)に精通したデータサイエンティストの強化も目指しています。 【職務概要】 ・顧客へのAI(生成AI含む)・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI(生成AI含む)技術を活用したソリューション／フレームワークの開発 ・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理） 【職務詳細】 ・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応 ・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング　等 ※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で日立製作所の各フロントBUと連携して対応します。 　フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ■データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。 LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、日立が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ日立独自の高度な技術者を結集。 入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。 ■データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。 日立グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。 ■その他キャリアや人財育成については以下をご確認ください。 https://www.hitachi.co.jp/recruit/career/special/datascience.html ■Lumada DataScience Labメンバーが語る「やりがい」とは　https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/about/ai/ldsl/interview/index.html 【想定ポジション】 担当者クラス ※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。 事業内容・業種 総合電機メーカー

自動運転の実用化に向けて、障害物認識や白線認識、自己位置推定などの自動車周辺環境認識に関わる認知機能や、自車走行経路のプランニングなどの判断機能の開発を行っています。 論文調査によるゼロからのアルゴリズム開発、引用元アルゴリズムの改善開発、ターゲットハードウェア向けの高速化など、理論から応用、実用化まで一気通貫した開発を行っており スキル習得状況に応じ 様々な経験を積むことができます。 【仕事内容】 ■自動車の自車周辺の車両の移動予測アルゴリズム開発 　-論文と公開実装をもとに論文の再現実験 　-公開実装の環境構築、必要に応じてデバッグ等のトラブルシューティング 　-実データを公開実装に合わせるための座標変換 　-実データ適用時の課題の洗い出し 　-アルゴリズム評価 　-アルゴリズム改善 【求人の魅力】 ■派遣を多数受け入れている就業先のため、指揮命令や役割が明確で派遣社員が働きやすい環境がある ■高スキルのエンジニア集団のため刺激、学びが得られる ■リモート比率50％ 事業内容・業種 その他（人材サービス）

■新サービスの企画立案（サービス候補選定、事業化計画・システム化構想等） ■新サービスのPoC、プロトタイプ開発から製品化・サービス化までのプロセスの実行 ■プロジェクトのリード・推進 ■プロジェクトマネジメント全般 ■チームメンバー(社員、社外パートナー)とのコミュニケーションと調整 【主力開発のアプリケーションについて（一部）】 ～生命保険会社向けシステムを中心に、ペーパレス化や営業活動を促進するシステム開発を実現しています～ ■ライフプランニングシステム…個人のライフプランをシミュレーションし、金融商品、保険商品を分かりやすく比較できるシステム。 ■設計書・申込書作成システム…生命保険の書類をデジタル作成できるシステム。 ■申込ペーパーレス…生命保険の申込、告知、口座振替登録手続きをペーパーレスで実現できるシステム。 【特徴】 [1]金融のフロントエンドシステムに強みを持つSI企業です：フィンテックという言葉が現在よりも主流になる前である1994年から戦略として取り組んでいます。現在保険・金融の提案営業の際に多く扱われているシステムを独自開発しています。 [2]9割自社内開発：設立当初、大手生命保険会社と取引があり高い信頼を得ていた事から金融・保険という機密性の高いシステムを自社内開発で任されています。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

同社のSEより自動化要望をヒアリングし、生成AIを活用した自動化提案から要件定義、設計・開発をご担当頂きます。 設計・開発では、要件定義、基本設計やプロジェクト管理（外注を含む）を中心に行って頂きますが、小規模な開発については、開発・テストもご担当頂きます。 まずはメンバーとしてプロジェクトに参画いただきますが、適性・能力に応じて、なるべく早期にリーダーとしてプロジェクトを牽引していただきます。 【具体的な職務内容】 ■自動化要望ヒアリングと自動化提案 ■生成AIを活用した自動化アプリケーションの設計・開発 ■開発を外注した際の開発プロジェクト管理 ■リリースした自動化アプリケーションやWEB基盤の保守運用・技術サポート ■ユーザー向け利用ガイドや各種利用促進資料作成 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

同社の先進技術全般を担当・リードするAIエンジニアとして研究・開発を担当いただきます。 ■先進技術全般の応用研究、ならびに、研究成果の知財化 ■先進技術の応用を見据えた大学や研究所との共同研究 ■社内やグループ会社での先進技術を活用した案件の支援・遂行 ■受注した先進技術案件の開発支援 ■同社の製品やサービスへの先進技術組み込み ■各種学会やコンソーシアムでの発表による会社のプレゼンス向上 【このポジションの特徴・魅力・将来のキャリアパス】 同社の先進技術の研究・開発をリードするポジションになります。 ■先進技術の活用案件に参画可能 ■学会での論文発表 ■先進技術全般（IoT/Web3/XR/量子コンピュータなど）の応用研究が可能 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

楽楽精算開発部では、今期からAIを活用した楽楽精算の機能開発のPoCを行っています。 「AIを用いて経費精算におけるフローのどの部分を効率化できるのか」「生成AIを活用して何が実現可能なのか」等、企画・調査段階から携わって頂きます。 今後、AIを活用した機能を積極的に増やしていく予定であることから、開発体制にも力を入れていく方針です。 そこで、今回はこのAI開発メンバーのマネジメントを行っていただく方を募集することとなりました。 【過去のAIプロジェクト事例】 ■画像処理/OCR機能（領収書読み取りアプリ） ■ICカードを利用した交通費精算の入力予測 【具体的な業務内容】 (1)開発テーマの選定・調査　　　　　 ■お客様課題や製品課題の分析と改善アクションの策定(PdMと連携)　 ■最新技術の調査・検証 (2)プロジェクト管理 ■開発工程における進捗管理/課題管理を中心とした開発のとりまとめと推進 ■開発フローおよび開発プロセスの改善 (3)開発成果物レビュー ■設計レビューやコードレビューの実施 (4)メンバーフォロー ■開発進捗管理や1on1等のフォロー ■チームメンバーの育成（技術面や行動面など） 事業内容・業種 SaaS

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）

〈データエンジニア＜自社開発ベクトルの検索エンジン＞＃TG-0918-50-M〉 ■自組織の強み・事業責任者からのコメント等 入社後に所属組織の全てのPJを自分の目で見て、自ら触れていただきます。その後希望や適性を鑑み、3ヵ月後を目安に下記を選んでいただく運用を検討しています。 ・各部門へ異動し、プロダクトラインを育てていく選択 ・GTC推進室での横断活動を継続する選択 ■担当業務内容 ①・データ分析 　・検索モデルや機械学習モデルで利用する為の特徴量含作成と管理：60％ ②データ連携におけるパイプライン開発：20％ ③新たなサービス(AWS/GCP等)・ツール・先端技術に対する技術検証：20％ ■仕事のやりがい 製造業BtoBという極めて経験者の少ない業界のため、先人の知恵は少なくスタートラインは皆同じです。その中でたくさん失敗しながら成長していくことができます。 技術難易度の高い検索エンジンを同社開発し、世界に先駆けたモデルを作ろうとするメンバーと共に、最大価値として顧客に届け切る事を突き詰める事ができます。技術として常に新しい企画・技術を試す事ができ、新インターフェースでのサービス開発等経験を積むことができ、ビジネスグロースとしても1→10→100の移行期をダイレクトに経験でき、それを糧にした0→1を創り出す事で代え難い経験を積むことができます。各国の文化・潮流に合わせた展開といったグローバル感も他企業に無い醍醐味です。商品点数約3千万、ECサイト内年間KW検索数1億超え 世界有数のBtoB向けECサイトのコアである検索を変革し、一緒に誰も成し得ていないモデルを作りましょう。 ■3～5年後の想定されるキャリアパス 志向に応じて複数のパスを選べます。 ・スペシャリストとして技術を極めるパス ・プロジェクト・プロダクトといったジェネラリストのパス ・エンジニアチーム・組織のマネージメント 世界に先駆けた製造業BtoB特化の検索サービスの先駆者として、自身のキャリアと業界でのプレゼンスをあげいただきたいです。 ■業務上の課題 内製開発で取り組んできた検索エンジン、レコメンドエンジンは、ECサイトのコア機能として急拡大を迎えています。日本からグローバルに展開が一例です。 顧客への価値提をこれまで以上に高いレベル、速い速度で行う事が必要です。その為に必要な組織的な取り組みもまだ十分にできているわけではありません。まだまだ道は遠くはあるものの、あなたと共にGoogle等のビッグテックにも負けない組織作りをしていきたいと考えています。 ■使用アプリケーション ・コミュニケーション : MS Teams, JIRA, Confluence ・サーバ監視 : CloudWatch ※サーバレス主体でサービスを構成しています ・他：Office 365、Azure OpenAI Service ■開発環境・その他 AWSを中心としたフルクラウド環境のシステム。クラウド上でもクライアントPCで開発も可。 言語はPythonが殆どですが、Rust等の新しく性能の高い言語を習得していると活躍の幅が大きく広がります。 ・DB : Redshift, BigQuery, RDS, DymanoDB, Neptune ・データカタログ：OpenMetadata, dbt, Glue Catalog, Sagemaker/VertexAI FeatureStore ・BIツール：Looker ・開発言語: Python, SQL, Spark, Rust ・フレームワーク： Fastapi, Pytorch ・コードリポジトリ：GitHub ・IDE: VS Code, Sagemaker Studio, Intelli J, Github copilot利用可 　※自由 ・AWS: Sagemaker, Lambda, StepFunctions, Batch, CloudFormation, CodeBuild/CodePipeline ... ※利用サービスに制約設けてません ・GCP：VertexAI VectorSarch, CloudRun, Memorystore for Redis, Workflows 各社員が働きやすい制度・設備を用意しています。リモートワークの導入はもちろん、出社時にも席を固定しておらず、自由席で業務中に他の社員と円滑なコミュニケーションを取ることができます。論文・技術書籍等の輪読会、各種スキル教育・育成の仕組もあります。独自で自由研究制度なども設けています。 事業内容・業種 機械部品

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）

▽大手企業からメガベンチャークラスまで、SRE領域でトップクラスの実績 ▽インフラ領域での技術力は圧倒的！SREサービスのリピート率は95％ ▽需要の高まるSRE領域で、先進技術を実プロジェクトにどんどん導入できるやりがい ▽業績は3期連続150％以上の急成長！リモート環境も整い、安心して定着可能 クライアントのSREを推進するためにクラウドネイティブなアプリケーション実行基盤の構築を支援し、開発体験や生産性の向上、 運用負荷の低減を実現することがミッション！ 多岐に渡るクライアントに対して、インフラ領域を中心に、技術戦略～設計・構築～運用までをワンストップで対応しています。 また、クラウドインテグレーションに加え、運用保守領域（DevOps領域やSRE領域）に対するコンサルティングサービスも 併せて提供しています。 【Sreake ITコンサルタントの仕事の魅力】 ■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、企業のデジタル化を推進すると同時に、エンジニアリングの内製化・自走をゴールに展開しているのが特徴です。ビジネス変革スピードが高まる中で、クライアントが競争力を高めるためには、ビジネスとITが融合するのは勿論の事、最終的にはクライアント自身が開発・運用を担いながら、開発生産性、運用効率化を推進することが不可欠です。一方的なコンサルテーションではなく、持続可能でテクノロジーに根ざした取り組みが可能です。 ■クラウドネイティブ/生成AI技術について深く学ぶことができる SREや生成AIを中心としたITに関する先端技術の知見を得られます！（Google Cloud Partner Top Engineerが複数在籍） スリーシェイクはエンジニア職・非エンジニア職関係なく、互いを尊重し合う協力的な雰囲気があります。またエンジニアでなくとも参加できる勉強会も多くあり、エンジニアではなくとも最新のIT知識を取得しやすい環境です。 ■Sreake事業内のBizDevにも関われる Sreake事業自体のBizDev業務や、現在開発中のプロダクトのビジネス領域に深く関わることが可能です。クライアントワークと自社サービスのBizDev、両輪を経験しながらステップアップするキャリアが目指せます。 【具体的には】 ▽支援テーマ例 クラウドネイティブ戦略の立案や推進 システムモダナイゼーションの立案や推進 生成AIを用いた業務効率化及び新規プロダクト立ち上げの立案や推進 ▽詳細な業務内容 ■クライアントからヒアリングや調査を通じてデジタル課題を整理し、解決策を企画・提案 ■生成AI活用による業務効率化や新規事業立ち上げの企画・提案 ■エンジニアリング内製化に向けた組織再編の立案・推進 ■ Sreake事業とwin-winとなる企業とのアライアンスの立案・推進 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス