データサイエンス技術研究者/エンジニア(サイバーフィジカルシステム、AI #7760_89 c
400万~
大手鉄鋼メーカー
東京都千代田区
400万~
大手鉄鋼メーカー
東京都千代田区
その他生産技術(機械/電気/電子製品専門職)
領域特化データサイエンティスト(自然言語処理)
リサーチ/分析データサイエンティスト
-製鉄プロセスや物流課題におけるデータ解析・AIモデル構築・実装 -製造ラインの異常検知・予測保全のための機械学習アルゴリズム開発 -生成AIを活用した品質予測・プロセス最適化 -社内外の研究機関との共同研究・技術交流 ※出張有:年3~10回程度 ●業務の具体例 -鉄鋼プロセスにおけるセンサーデータや映像、現場での操作、製造条件などを活用し、 各種モデルを使って解析し、プロセスの最適な制御を実現 -シミュレーションを活用した鉄鋼プロセスのエネルギー効率化の実現 -シミュレーションを活用した物流課題効率化の実現
●求める人物像 以下のような志を持つ方を歓迎します: -製造現場の課題をデータから読み解き、実装可能なソリューションを設計・開発できる方 -機械学習・統計解析・AIモデル構築・数理最適化などに強みを持つ方 -センシング・ロボティクス・シミュレーションとの連携に興味がある方 -現場と研究の両方に情熱を持ち、未来志向で技術を磨きたい方 -データサイエンス技術の研究開発に携わりながら、鉄鋼メーカーならではの知識・経験を習得することに興味がある方 ●スキル・能力 【必須】 -機械学習・深層学習・統計モデリング・数理最適化に関する知識 -制御工学全般の知識 【歓迎】 - Python/C++/MATLAB/LabVIEWなどによるデータ解析・AI開発経験 -製造業・プラント・インフラ分野での生成AIや機械学習を活用したプラントモデル化の経験
400万円〜
年収下限値が必須項目のため、暫定にて400万円と記載しております。ご経験を考慮して応相談となります旨、付記致します。 <本求人は(株)エリートネットワークが掲載している求人です> 【応募要件について】 ※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。
東京都千代田区
最終更新日:
700~850万
【職務内容】 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、ご自身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。(求人ID:438365)
【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】 ・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
【事業内容】 ネットワークシステムおよび情報システムの設計、開発、施工、保守 【同社の歴史】 「通信ネットワーク」と「情報システム」双方の技術を持つ希少なトータルソリューションプロバイダとして、 業界内の高い地位と独自性を確立しています。 創業当時、電話を中心とする電気通信設備工事から事業展開していった同社は、 電算機、周辺機器販売、OA事業等、事業幅を拡大していき、 多くのクライアントから信頼を得る存在となっていきました。
553~904万
【職務内容】 楽天カードでは、ビジネス成長を支えるデータとAIの利活用を促進するため、 ガバナンス体制の設計・運用・改善を行っております。 品質、セキュリティ、法令遵守、利活用促進のバランスを取りながら、 ビジネス価値を最大化させるための仕組み作りを推進し、 AI技術の進化やビジネスの変化に応じてガバナンスのあり方を継続的に見直していく、 実践的かつ挑戦的な役割を担っております。 【具体的には】 ・ データおよびAIの利活用を支えるガバナンス業務全般 (ポリシー、社内規則、 運用ルールの整備・改善) ・ 複数のガバナンス施策・案件の横断的な推進支援 (タスク整理、優先度付け、進捗管理、関係者調整) ・ データ品質やAI利用状況のモニタリング、および課題に対する改善提案 ・ IT、セキュリティ、法務、事業部門等の関係部署と連携した施策推進および社内コミュニケーション ・ データまたはAIの利用に関して「利活用促進」と「リスク・ルール」の両立を意識した業務経験 ・ 法令や社内規定、ポリシーを実務に落とし込むための整理・調整経験 ・ 複数の関係部門 (IT、セキュリティ、事業部門等) と連携した合意形成や調整経験 ・ 抽象度の高いテーマを文書や資料として整理し、関係者に説明できる能力 ・ 複数の案件を並行して進める優先度付けや進捗管理の経験 (形式的なPM経験不問) ・ ITシステムやソフトウェア開発の基本的な理解(求人ID:442729)
【必須】 ・リスク管理および進捗管理の経験 ・情シス部門や現場担当者との折衝経験 ・TOEICのスコア ・ISMSやBIツールの知識・経験 ・SQLやアジャイルの知識・経験 TOEIC600点以上をお持ちの方、もしくは入社後800点取得を目指して取り組める方 ※ご受験歴のない方については選考過程でTOEICを受験いただく可能性がございます。
■クレジットカード、カードローン、信用保証業務他 ◎「楽天カード」に代表されるクレジットカード事業を中心に事業を展開しています。 楽天グループの中核を担うネット系クレジットカード会社として、既存のEC事業と連携し、楽天グループが生活のあらゆるサービスを提供できる「楽天経済圏」構想の一翼を担っています。
553~904万
【職務内容】 楽天カードでは、ビジネス成長を支える「データ」と「AI」を資産と捉え、 その利活用を支えるガバナンス体制の設計・運用・改善を行っております。 品質・セキュリティ・法令遵守・利活用促進のバランスを取りながら、 ビジネス価値を最大化させるための仕組み作りを推進し、 AI技術の進化やビジネスの変化に応じてガバナンスのあり方を継続的に見直しております。 【具体的には】 ・ データおよびAIの利活用を支えるガバナンス業務全般(ポリシー、社内規則、 運用ルールの整備・改善) ・ 複数のガバナンス施策・案件の横断的な推進支援(タスク整理、優先度付け、進捗管理、関係者調整) ・ データ品質やAI利用状況のモニタリング、および課題に対する改善提案 ・ IT、セキュリティ、法務、事業部門等の関係部署と連携した施策推進および社内コミュニケーション ・ データまたはAIの利用に関して「利活用促進」と「リスク・ルール」の両立を意識した業務経験 ・ 法令や社内規定、ポリシーを実務に落とし込むための整理・調整経験 ・ 複数の関係部門(IT、セキュリティ、事業部門等)と連携した合意形成や調整経験 ・ 抽象度の高いテーマを文書や資料として整理し、関係者に説明できる能力 ・ 複数の案件を並行して進める優先度付けや進捗管理の経験(形式的なPM経験不問) ・ ITシステムやソフトウェア開発の基本的な理解 ・ 社内規則、ガイドライン、運用ルールの策定・改定・運用経験(求人ID:442728)
【必須】 ・リスク管理および進捗管理の経験 ・情シス部門や現場担当者との折衝経験 ・TOEICのスコア ・ISMSやBIツールの知識・経験 ・SQLやアジャイルの知識・経験 TOEIC600点以上をお持ちの方、もしくは入社後800点取得を目指して取り組める方 ※ご受験歴のない方については選考過程でTOEICを受験いただく可能性がございます。
■クレジットカード、カードローン、信用保証業務他 ◎「楽天カード」に代表されるクレジットカード事業を中心に事業を展開しています。 楽天グループの中核を担うネット系クレジットカード会社として、既存のEC事業と連携し、楽天グループが生活のあらゆるサービスを提供できる「楽天経済圏」構想の一翼を担っています。
800~1600万
【職務内容】 AI Evaluation Scientistとして、AIエージェント品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 【具体的には】 評価指標の研究開発 自動評価パイプラインの設計・構築 レッドチーミング・安全性検証 統計的実験設計による品質改善 評価結果の研究開発チームへのフィードバック 実運用品質の担保(求人ID:440614)
【必須】 ・LLM / 生成AI評価の深い知識 ・統計・実験設計知識 ・PythonによるML/評価パイプライン構築経験 ・PyTorch / JAX / TensorFlow実務経験 ・評価指標設計経験 【歓迎】 ・NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / EMNLP等の論文実績 ・RLHF / DPO経験 ・LLM-as-Judgeキャリブレーション経験 ・Responsible AI / AI Safety経験 ・Benchmark妥当性検証 ・マルチエージェント評価経験
■人工知能の研究開発、人工知能に関するコンサルティングサービス 2023年4月に設立され、「日本を伝承し、働く人の可能性をAIで飛躍させる」というPurposeを掲げ、 日本企業の生産性向上や産業の活性化のための様々なAIプロダクトの開発と提供を行っています。 高度なプロダクトを開発するために、ChatGPTをはじめとした各種大規模言語モデルやGenerative AIなどの分野の研究も進めています。 代表も力を入れており、今後ビジネスを急拡大させていく計画です。
500~1000万
【職務内容】 AIエンジニアとしてご活躍頂けます。AD/ADAS(自動運転/先進運転支援)や外観検査、病理診断や故障予知など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用に携わって頂きます。将来的にはサービス化も目指しております。 ・画像ビッグデータを活用したDeepLearningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用した機械学習アルゴリズム開発 ・データ取得、データクレンジング、アノテーション業務 ・学習済みモデルを実装したシステムの開発 (エッジ・クラウド・オンプレ) 【予定配属部署】 クライアント・システム開発事業部 (カーエレクトロニクス/デジタル複合機/モバイル/デジタルカメラ/メディカル) 【予定配属部署の魅力】 カーナビ、カーオーディオ、車載ECU、医療機器、モバイル機器、コピー機、デジタルカメラ、カムコーダ、監視カメラ、デジタルテレビ、周辺アプリなど、様々なターゲット機器のSW開発を受託しており、言語やOSや業務知識の幅を広げることが可能ですし、未経験の領域も先駆者がいるので一員として活躍頂けます。(求人ID:132064)
【必須】 ・PyTorch、TensorFlow、Keras、scikit-learn、OpenCVなどの開発経験(言語種類は不問) ・AI(画像認識・データサイエンス)に関する技術要素の実務経験
ソフトウェアを通じて情報社会の実現を支援し、革新的なICTソリューションを提供します。
720~1000万
【職務内容】 累計600万ダウンロードを突破した発見型ソーシャルECアプリ「カウシェ」におけるデータ分析業務全般。 初の正社員専任アナリストとして、購買・ゲーム行動・広告が複雑に絡み合う大規模データを紐解き、各部門の意思決定やプロダクトグロースを支えるデータ基盤・分析体制の構築を担っていただきます。 【具体的には】 ・ビジネスやプロダクトにおける事業課題の特定、およびデータに基づく仮説立案 ・経営・PdM・マーケティング等の各部門が活用するKGI・KPIの設計およびダッシュボード構築 ・BigQueryやSQL、Looker Studioを用いたデータの抽出・加工・集計・分析実務 ・部署横断でのデータ分析結果のレポート作成、および事業責任者への施策提案・実行推進 ・経験や適性に応じた社内データ活用教育の推進、およびデータ可視化環境の改善 【開発環境】 【データ基盤】BigQuery/Dataform/Spanner 【BI・ツール】Looker Studio/Google Spread Sheets/GitHub 【生成AI】Claude Code/Gemini 【コミュニケーション】Slack/Notion(求人ID:440767)
【必須】 ・MAU数百万規模、またはそれに準ずる大規模プロダクトにおけるデータ分析の実務経験 ・事業やプロダクトをグロースさせるための仮説検証力および分析スキル ・SQLを用いた高度なデータ抽出・運用実務経験 ・スプレッドシートやLooker Studio等を用いたダッシュボードの構築経験 ・基礎的な統計学の知識および運用スキル 【歓迎】 ・経営層やPdM等のステークホルダーに対する、データに基づいた提案・合意形成・推進実務経験 ・BIツールの高度な活用経験、または分析フレームワークに対する広く深い知識 ・PythonやRなどのプログラミング言語を用いたデータ分析の実務経験 ・データ基盤の運用経験、またはML Opsに関する知識や実務経験 ・チームビルディングや採用、評価などのピープルマネジメント経験
【シェア買いアプリ「KAUCHE(カウシェ)」を運営】 カウシェは、お友だちやご家族などの「シェア買い仲間」とのグループ購入で楽しくお得にショッピングできるシェア買いアプリです。 ショッピングセンターやデパ地下などでするショッピングのように、わいわいコミュニケーションを取りながら楽しくお得にオンラインで買い物をする体験を提供しています。
476~896万
【職務内容】 同社では、既存顧客のエンゲージメント向上だけでなく、新規顧客獲得や販路拡大といった、 より広範なマーケティング課題の解決を目指しています。 そのため、APPBOXやFANSHIPなどの自社プロダクトデータに加え、顧客のWeb行動履歴、 購買履歴、各種マーケティングツールなどの多様なデータを統合・可視化し、 本質的な課題提起を行うニーズが高まっています。 このような顧客ニーズに応えるため、データストラテジストとして、 マーケティング領域におけるデータ環境整備の構想策定や、 開発部門との連携・ディレクションを担っていただきます。 具体的には、顧客の課題解決に向けたデータ統合・可視化の構想策定、開発部門とのデータ取得連携・調整、 分析結果の資料作成および顧客への提案・説明を行っていただきます。 プログラミング実装は開発部門が行うため、ビジネスサイドと開発サイドの橋渡し役としての活躍が期待されま す。 【具体的には】 ・ 業務内容やプロジェクト内容 ・ マーケティング領域におけるデータ環境整備の構想策定 ・ 開発部門との連携/ディレクション ・ 顧客の課題解決に向けた、データ統合および可視化の構想策定 ・ 自社および顧客側の開発部門に対するデータ取得の連携および調整(求人ID:439719)
【必須】 以下のいずれかの経験 ■CDP(カスタマーデータプラットフォーム)の構築に携わった経験 ■BigQueryの使用経験 【歓迎】 以下のいずれかの経験 ■Google Analyticsに関する基本的な知識や使用経験 ■顧客の課題に対する資料作成、および提案やプレゼンテーションの経験 ■マーケティング領域におけるデータ活用や環境構築への強い興味関心
同社はアプリを中心としたOMOソリューションカンパニーとして、アプリ等(オンライン)から店舗等(オフライン)への送客を促したり、オンラインとオフラインの取り組みを融合して、最適な顧客体験の実現をすすめてきました。 流通・小売り・鉄道・金融・外食・エンタメなど、様々な業種の企業の300アプリ以上に関わっており、自社サービスが導入されたアプリの月間アクティブユーザー数は9300万に達するアプリの企画・開発における業界トップクラスの実績を持っています。
660~1080万
【職務内容】 私たちは「働くにもっと『楽しい』を創造する。」というMissionを掲げ、60兆円規模の建設業界が抱える人手不足・生産性課題をテクノロジーで解決することに挑戦しています。主力プロダクト「SPIDER+」は2200社・7万人超のユーザーに利用される建設DXのデファクトとなりつつあります。 2026年4月、私たちは次なる成長エンジンとして研究開発部を新設しました。建設現場特有の工事写真・電子黒板・図面・検査データといった「現場のリアルなデータ」に対し、LLM・画像認識・RAG等の最先端AI技術を適用し、PoCを通じてプロダクト組込み・AaaS(AI Agent as a Service)化を実現していくミッションを担います。 本ポジションでは、研究テーマに対するPoC実行・技術検証の中核メンバーとして、プロトタイプ開発から精度評価、プロダクトチームへの技術移管までを一気通貫で担っていただきます。 【具体的には】 ・建設×AI領域のPoCを企画から実装・評価・技術移管まで完遂する ・LLM API・画像認識API等を活用したAIアプリケーションの設計・実装 ・技術論文・OSS・競合動向の調査と研究チームへの知見還元 ・プロダクト開発部と連携した研究成果の実装支援・技術仕様化(求人ID:441593)
【必須】 ・AI/ML分野における3年以上の実務経験(研究開発、データサイエンス、MLエンジニアリングのいずれか) ・Python等を用いたデータ分析・モデル構築の実務経験 ・LLMを活用したアプリケーション開発またはPoC実行経験(プロンプト設計・評価含む) ・実験設計・精度評価手法に関する知識 【歓迎】 ・建設・不動産・製造業など特定業界のドメインに対する関心または業務経験 ・画像認識/コンピュータビジョンの実装経験(OCR、物体検出、図面解析等) ・マルチモーダルモデルの応用経験 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)アーキテクチャの設計・運用経験 ・MLOpsの知見(実験管理、モデルバージョニング、評価パイプライン構築)
【建設業界向けシステム『SPIDERPLUS(スパイダープラス)の開発、販売】 同社は、建設業界向け図面管理・情報共有システム『SPIDERPLUS(スパイダープラス)』を 自社開発し、販売している会社です。
520~1050万
本ポジションでは、電力・送配電領域における大規模データを活用し、業務判断の高度化や現場改善につながる分析を担います。 【業務詳細】 ・電力・送配電に関わる比較的大規模なデータの分析・可視化 ・需要予測や設備状態把握などを目的とした分析モデルの設計・実装 ・データに基づく判断材料の整理と意思決定支援 ・現場・主管部門と連携した分析結果の業務反映サポート ・モデル改善や再分析による継続的な精度向上 データ理解から分析、示唆の整理、業務への落とし込みまでを一連のプロセスとして担当し、データ活用の成熟度向上に貢献いただく業務です。
【以下いずれか必須】 ・データサイエンティスト、データエンジニア、システムエンジニアなど、データに関わるエンジニアとしての実務経験がある方 ・Python、Rなど、何らかのプログラミング言語を利用した実務経験がある方 【歓迎】 ・クラウド環境を活用したデータ分析の実務経験 ・データサイエンスやデータエンジニアリングの発展的なスキル 例)需要予測や分類・回帰モデルの設計、モデル精度の評価・改善など
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475~600万
【職務内容】 データとAIを活用し、新しい顧客体験価値などのビジネス価値を創造することがミッションです。各ステークホルダーのビジネスニーズを収集・理解し、データ・AI・BIを活用したデータドリブンなソリューションの企画・提案をリードします。IT部門とビジネス部門の連携役として、社内のデータドリブン文化の醸成とビジネス価値の提供を担います。 【募集背景】 システム本部・システム運用本部において、ITによる事業成長の更なる加速とビジョンの実現を共に目指す仲間を募集しています。 【具体的な業務内容】 ご志向および適性を鑑み、以下のいずれかの業務を担当します。 ・ビジネス要件の収集、分析、文書化 ・業務プロセスの改善提案と実行支援 ・ソリューションの設計と提案 ・プロジェクト管理と進捗報告 ・テスト計画の策定と実施 ・ステークホルダーとのコミュニケーションと調整 ・ドキュメンテーションの作成とユーザートレーニング ・ビジネスの課題や目標を理解し、それに基づいたデータ分析(求人ID:442583)
【必須】 ・ データアナリストとしての実務経験(2年以上) ・ 業務プロセス分析や要件定義の経験 ・ プロジェクト管理の知識と経験 ・ データ分析や統計の知識 【歓迎】 ・ 特定の業界(金融など)での経験・ データベースやSQLの知識 TOEIC600点以上をお持ちの方、もしくは入社後800点取得を目指して取り組める方 ※ご受験歴のない方については選考過程でTOEICを受験いただく可能性がございます。 ・ ビジネスインテリジェンス(BI)ツールの使用経験
■クレジットカード、カードローン、信用保証業務他 ◎「楽天カード」に代表されるクレジットカード事業を中心に事業を展開しています。 楽天グループの中核を担うネット系クレジットカード会社として、既存のEC事業と連携し、楽天グループが生活のあらゆるサービスを提供できる「楽天経済圏」構想の一翼を担っています。