Woven by Toyota /Applied Machine Learning Engineer
年収非公開
Woven by Toyota, Inc.
東京都中央区
年収非公開
Woven by Toyota, Inc.
東京都中央区
領域特化データサイエンティスト(Computer Vision)
データサイエンティスト
データエンジニア
会社概要(Woven by Toyota) Woven by Toyotaは、トヨタが「モビリティ・カンパニー」へと変革していく、まさに100年に一度の挑戦を支える中核組織です。人々のために革新を続けてきたトヨタのDNAを受け継ぎ、人間中心のイノベーションを通じて「モビリティ」の概念そのものを拡張し、社会への価値提供を再定義することをミッションとしています。 私たちの取り組みは、以下の4つの柱を中心に展開されています。 AD/ADAS:自動運転・先進運転支援技術 Arene:ソフトウェア定義車両向けの開発プラットフォーム Woven City:モビリティの実証実験都市(テストコース) Cloud & AI:全体を支えるデジタル基盤 これらを横断するビジネス基盤チームと連携しながら、「交通事故ゼロ」と「すべての人のウェルビーイング向上」という大胆な目標の実現を目指しています。 チームについて トヨタは「移動」の定義そのものを再構築しています。人・モノ・情報・エネルギーの移動をより良くすることで、モビリティの未来を切り拓いています Woven Cityは、 Living Laboratory™(生きた実証実験場) Human-Centered(人間中心) Ever Evolving City™(進化し続ける都市) という3つのコンセプトを軸に、実際の都市環境を再現したモビリティのテストコースです。 多様なバックグラウンドを持つ人々が集い、革新的なプロダクトやサービスを共創・検証・改善していく環境の中で、発明家、住民、来訪者が日常生活を通じて最先端技術と自然に関わることができます。 求める人物像 人・モビリティ・インフラが一体となった取り組みを通じて、交通事故による死亡・重傷ゼロの実現を目指しています。特にインフラ領域に注力し、安全性の向上と円滑な交通流の両立を実現するプロダクト開発を進めています。 本ポジションでは、機械学習モデルのアーキテクチャを理解し、実運用環境での適用・性能改善の経験を持つエンジニアを求めています。交通・モビリティ分野、またはそれに関連するドメインの知見を活かし、社会に直接インパクトを与える機械学習モデルの開発・運用に携わっていただきます。 業務内容 車両・歩行者・自転車など、様々な道路利用者の将来行動を予測する機械学習モデルの設計・開発・運用(時系列位置データ等を使用) Woven Cityにおける実証実験を支える、人・車両・物品向けの物理アクセス制御システムの設計・開発・運用 他エンジニアと連携した要件定義、ソフトウェアアーキテクチャ設計、実装、テスト シティプラットフォーム、運用、セキュリティなど多様なチームと連携し、安全かつ包括的な要件実装を推進 トヨタグループ各社や外部パートナーとの協業 技術的な知見共有やメンタリングを通じたチーム全体の技術力向上
必須要件(Minimum Qualifications) 機械学習、データサイエンス、統計、コンピュータサイエンス等の学士号(修士・博士号歓迎)、または同等の実務経験 Pythonを用いた3年以上の商用システム開発経験 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn等の機械学習フレームワークの実務利用経験 機械学習領域における、技術選定、要件定義、設計、実装、運用、継続的改善の実務経験 Git、Docker、CI/CDなど、ソフトウェア開発プロセス・ツールの基礎理解 データ準備、前処理、学習、評価、最適化、デプロイを含むMLOpsワークフローの理解 高いコミュニケーション能力、主体性、課題発見・解決力 日本語:ビジネスレベル、英語力向上への意欲 歓迎要件(Nice to Haves) 位置情報・地図データを用いた位置推定や衝突予測アルゴリズムの開発経験 時系列データの分析・モデリング経験 地図情報・GIS(地理情報システム)データの分析・モデリング経験 確率的生成モデルや状態推定モデルの理解・実務適用経験 交通、モビリティ、自動運転分野での業界知識 英語:ビジネスレベル
英語でビジネス会話が可能
年収非公開
東京都中央区
最終更新日:
600~1300万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓クライアント受領データのクレンジングおよび前処理(分析可能な形式への整形) ✓ETLツール(Alteryx等)やPythonを用いたデータベース・ファイル出力 ✓Webスクレイピング等によるインターネット・データベースからの外部情報収集 ✓BIツール(Tableau、PowerBI等)を用いたデータの可視化・ダッシュボード作成 ✓分析結果のチャート・グラフ化およびPowerPointによる資料作成補助 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓M&Aにおける対象会社の事業データ分析およびデューデリジェンス支援 ✓データセットに基づいた将来予測モデル構築のためのデータ基盤整備 ✓マーケティング資料や提案書における高度なビジュアライゼーション作成
必須条件(MUST) ✓ETLツール(Alteryx等)やPython等でのデータクレンジング実務経験(2年以上) ✓BIツール(Tableau、PowerBI等)でのダッシュボード作成・可視化の実務経験 歓迎条件(WANT) ✓基礎的な統計学や機械学習に関する理解・経験 ✓ビジネスレベルの英語力およびMS Office(Excel/PPT)の高度な操作スキル
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810~1300万
仕事内容 【ミッション】: 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」をミッションとし、データ&マーケティングプラットフォーム組織のマーケティング関連チームのエンジニアとして活躍いただきます。 【具体的な業務内容】: 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを展開しており、各サービスがエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化を実現しています。マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動における新たな価値創造に貢献していただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 【キャリアパス】: SMS全体のキャリアの考え方として、個人の考えや適性に応じて共にキャリアを形成していくべきだと考えています。ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能です。 キャリア例: ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア
応募要件 必須条件(以下いずれにも該当する方、目安2-3年以上): ・MAツール(Braze, Salesforce Marketing Cloud, b→dash等)の運用経験 ・マーケティング業務にかかわるシステム設計・データ設計の経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・SQLを用いたデータの抽出・加工経験 ・Google Cloud, AWS, Azureなどのパブリッククラウドを用いたシステム開発経験 ・生成AIを活用した業務改善経験、または開発経験 歓迎条件: ・ETL/ELTの開発 ・データ分析基盤の構築経験 ・事業会社でのマーケティング業務の経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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730~1300万
仕事内容 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 【具体的な業務内容】 ■データ基盤アーキテクト業務 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 ■チーム開発の定常業務 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 【キャリアパス】 ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア など、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していきます。
応募条件 以下いずれにも該当する方(目安2年以上) ・分析を目的としたデータマートの作成経験 ・特定のプログラミング言語を用いた開発経験 ・ETL/ELTの開発経験 ・BIツール(Tableau, Looker, Power BI等)を用いたダッシュボード作成経験 ・BigQuery, Snowflake, Databricksなどを用いたデータ基盤構築経験 歓迎条件 ・Webマーケティング(SEO,広告,CRM)の業務に関わった経験・志向 ・Webサービスの開発経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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800~1500万
PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、PFNにしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。 金融プロジェクトでは、機械学習および金融市場に関する知見を活かした金融時系列予測モデル開発や、深層学習および金融工学の知見を活かしたDeep Hedgingの技術を中心とした金融派生商品のリスク評価手法の開発を行っています。 (例) 効率的な Deep Hedging のためのニューラルネットワーク構造 金融プロジェクト機械学習エンジニアは、PFN内の機械学習の知見と競争力のある学習基盤を活用し、顧客企業と共同で金融業界の課題解決に取り組み、価値を創造する仕事です。新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。 以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。 ▼業務例 ・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング ・対象となる実際の金融商品に関するデータおよびその運用業務等の観察および分析 ・機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義 ・実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 ・機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める(可視化等の)技術手法の開発・実装・検証 ・顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス ・(金融分野以外での)データ分析・機械学習モデルの開発
・金融業・クオンツの産業分野または学術領域に関する専門的知識・経験または実績 ・コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験 ⚪︎コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること ⚪︎特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績 ・実データに基づく問題解決の経験(業界・分野不問) ⚪︎特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力 ・ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等) ⚪︎コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る ⚪︎特に Python または C++ によるプログラミング能力 ・数学、自然科学(物理、化学など)に関する、大学卒業程度の知識(もしくは学習により習得可能なこと) ・チームでの課題解決の経験 ・ビジネスレベルの日本語能力(日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当)
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700~1000万
【職務内容】 データマネジメントにおける課題発見・改善提案/データ活用の探索・ステークホルダーヒアリング ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善 データ分析基盤環境のAWSインフラの運用保守 データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用 データマネジメントの成熟度に応じた技術検証(メタデータ、データ品質など) 【ポジションの魅力】 基盤整備が完了し、「データの価値向上」という次のステージに入るタイミングであり、 ・ビジネス価値を生み出すフェーズに携われる/ビジネスサイドと直接対話しながら、データの価値を創出できる ・データ価値向上にむけたチャレンジができる(× AI利用、データカタログ/メタデータ管理、データ品質等)(求人ID:340226)
【必須】 ・ディメンショナルモデリング(Dimensional Modeling)の実務経験 ・AWS環境の既存インフラを理解し、改善提案・実装・運用ができる(VPC、Aurora、S3、Lambda、SQS等) ・Snowflake、SnowSQLを用いたデータ変換の実務経験 ・ビジネスサイドやチームメンバーと協働し、課題を発見・議論・解決した経験 ・Pythonのコードを読んで修正できるスキル ・Git等のバージョン管理システムの使用経験 【歓迎】 ・データモデリング設計/データ基盤のリード経験 ・課題発見、主体的な課題解決提案、決裁、実行の経験 ・dbt (data build tool) の使用経験
HR Tech業界でトップシェア。クラウド型タレントマネジメントシステム「カオナビ」を提供しております。 『カオナビ』は、企業の経営者や管理職が感じる「社員の顔と名前が一致しない。」という悩みを解決すべく誕生した、クラウドで人材管理ができるシェアNo.1のHRテクノロジーサービスです。
896~1946万
Sansan株式会社のデータ戦略部門に所属し、プロダクトの根幹となるビジネスデータ基盤の構築・進化をリードするデータサイエンティストのポジションです。 Sansanは「名刺管理」を起点に、企業情報と接点データを掛け合わせた独自のビジネスデータベースを形成し、これをプロダクトとして提供することで、国内の法人向けクラウド名刺管理サービス市場で高いシェアを獲得しています。また、AIを活用した経理DXサービス「Bill One」など、関連サービスのマーケットシェアも拡大しており、データ戦略は同社の成長軸の中核となっています。 本ポジションは、データ分析・アルゴリズム開発・API化・実装・運用改善まで一貫して担当し、数理モデルや機械学習を用いた課題解決まで担当する役割です。具体的には、企業名の変化や統合など現実世界の複雑さを捉えるための分析・モデル構築、システム上への実装、自動化・品質監視の継続的改善(MLOps)などに技術的裁量を持って取り組みます。 また、ステークホルダーと密に連携してプロジェクトを進行し、短期・中期の目標達成を図るなど、技術とビジネスをつなぐ役割も期待されています。エンジニアだけでなく、データ戦略の意思決定に関わる影響力の大きいポジションです。 勤務地は、東京都渋谷区の本社ほか、大阪、名古屋、福岡など複数拠点から選択可能。フレックスタイム制で柔軟な働き方ができ、全国からのリモート候補者も含め幅広く募集します。 ■この仕事、ポジションの魅力 ◎ データ戦略の中核を担うミッション 同社は、名刺管理を超えたビジネスデータベース構築を掲げ、プロダクト全体の価値向上を目指しています。データ戦略部門はその中核であり、複雑なデータ課題を解決し価値に変えるプロセスを一貫して担える点が最大の魅力です。 ◎ ビジネスインパクトの大きさ 構築する基盤・アルゴリズムは、Sansan本体のみならず「Bill One」「Contract One」など複数サービスの価値向上に寄与し、ユーザー体験や企業のDXの推進に直接影響します。高い市場シェアとユーザー基盤を背景に、自分の成果が大きく反映される環境です。 ◎ 幅広い技術領域に携われる データモデリング、機械学習、API設計、本番運用改善まで、分析から実装・運用までの全フェーズに関わることができます。また、複数クラウド(AWS/GCP)や大規模データ基盤の設計・運用に関わる機会も多く、データエンジニアリング・機械学習エンジニアとしての市場価値を高められる環境です。 ◎ 裁量ある組織と柔軟な働き方 データ戦略部は約30名規模の専門組織で、裁量を持った技術的意思決定が可能です。フレックスタイム制や複数拠点勤務の選択肢があり、ワークライフバランスを維持しつつ高度な技術課題に取り組めます。
【必須】※下記のうちいずれか 機械学習・統計学等の知識と実務でのデータ分析経験 Webアプリケーション設計・開発・運用経験 SQL等を用いた大規模データ処理・分析経験 【歓迎】 DDD/クリーンアーキテクチャ等ソフトウェア設計の理解 Web APIの設計・開発経験(例:FastAPI、Rails等) MLOps(CI/CD、デプロイメント、監視)知識・実務経験 Docker/Kubernetes等コンテナ技術の利用経験 名寄せアルゴリズムの設計・実装経験 チームリーダーまたはPM経験
働き方を変えるAXサービスの企画・開発・販売
800~1300万
【募集背景】 生成AIの登場は、プロダクト開発に留まらず、産業構造、ビジネスモデル そして人々の働き方そのものに根本的なパラダイムシフトをもたらしました。 この未曾有の時代において、私たちは変化に「対応」するのではなく 変化そのものを「創造」するリーダーシップが不可欠であると考えます。 世界中のあらゆる企業がAIを戦略の核心に据え、生き残りをかけた 競争を繰り広げる中で、現状維持は後退を意味します。 私たちのミッションは、既存事業の連続的な成長をAIによって加速・高度化させつつ 生成AIを起点とした未来の収益柱となる新規事業を速やかに立ち上げることです。 これは単なる効率化を超え、当社の企業価値と市場ポジションを再定義する 最も重要なキードライバーとなります。 私たちは「生成AIの登場」を、単なる技術導入ではなく、企業文化、経営戦略 そして私たちが社会に提供する価値の再定義と捉えています。 この重要な変革期において、全社的なAI戦略を策定し、企業変革を牽引いただける リーダーの参画を強く望みます。 【具体的な業務内容】 戦略的AIプロジェクトの実行責任者として、実装とチームマネジメント 部門連携を統括。事業成長を加速させ、AIによる具体的成果創出と 組織への定着を牽引いただきます。 ・事業戦略とAI推進方針のアラインメント 全社の経営方針及び事業戦略を踏まえ、データ・AI活用のテーマ選定から ロードマップ策定、組織横断での着手優先順位付けまでを担い、事業インパクトを 最大化するチーム運営を行っていただきます。 <具体業務例> ・各事業におけるAI活用テーマの発掘、要件整理、優先順位付け ・中長期ロードマップ策定と投資領域の選定及び意思決定支援 ・メンバーの役割設計と実行体制の最適化 ・OKR設計・スプリント方針策定 ・AIガイドライン・ナレッジ共有を通じた会社全体のAI推進カルチャーの醸成 ・データ・AI活用プロジェクトの推進 プロジェクトにおいてPoCから機能実装までを一気通貫で推進する役割を担っていただきます。 プロジェクト内において技術選定から課題解決の方法を設計し 提供価値の最大化によって事業価値につながる成果創出をリードしていただきます。 <具体業務例> ・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討 ・機械学習モデルや生成AI(LLM)のPoC実施 ・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計 ・要件定義やCI/CDの構築、運用改善 ・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる ・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行 ・リリース後のモデル評価・精度改善方法の検討と実装 【ポジションの魅力】 ・経営戦略と現場実行の橋渡し役として、事業変革に最も直接的にインパクトを与えるポジション ・マネジメントと技術の両側面を扱いながら、AI領域での戦略遂行力を磨けるハイブリッドなキャリア ・PoCを量産して終わるのではなく、本番導入・事業成果まで責任を持てる、レバレッジの大きい役割 ・AI活用を組織文化として定着させる中心人物として会社全体に影響を与えられる
【必須スキル】 ・機械学習モデルや生成AI(LLM)を用いたPoC〜本番運用までの いずれかのフェーズのリード経験 ・Python 等を用いたデータ処理やモデル実装の実務経験(3年以上) ・AWSやGCPなどのクラウド環境上での開発・運用経験(3年以上) ・3〜5名程度のチームやプロジェクトをリード・マネジメントした経験(1年以上) ・採用・評価制度の運用経験(評価基準策定、キャリブレーション経験含む) ・複数ステークホルダーとの調整・整理・合意形成の経験 【歓迎スキル】 ・LangChainやLlamaIndex などの LLMフレームワークの利活用経験 ・ML/LLMワークロードの運用・監視基盤の設計・運用経験 ・社内のAIガイドライン策定や、セキュリティ・ガバナンス観点を踏まえたAI導入プロジェクトの経験 【求める人物像】 ・ファインディのビジョン&バリューに強く共感し、技術を手段として 事業価値最大化を追求できる方 ・市場や競合の「解像度」を高め、2年後の未来を先回りして事業変革を起こす視点を持つ方 ・自律的に課題を発見し、戦略の実行に必要な調整・交渉を積極的に行える方 ・チームメンバーの成長を促し、部門を超えた連携を構築できる 高いリーダーシップとコミュニケーション能力を持つ方
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500~700万
【職務内容】 同社は、家族の幸せを生み出す社会インフラを創り出すことを目指し、 保育サービスの向上に努めています。 本募集では、園・施設向けプロダクトにおけるデータ基盤の開発・運用をご担当いただきます。 具体的には、構造化データのETL処理、Webアプリのログ収集、 データレイク/ウェアハウスの構築、データパイプラインの設計開発などを担当します。 既存のデータ基盤の運用とBIツール向けデータマート設計および整備が中心となります。 関連部門と連携し、データ分析環境の整備・活用を推進していただきます。 【具体的には】 ・ プロダクトおよび社内利用SaaSからの構造化データのETL処理のための設計開発業務 ・ Webアプリのユーザークリックイベントログ収集のための設計開発業務 ・ AWSおよびGoogle Cloudを用いた データレイク / データウェアハウスの構築及び運用業務 ・ データパイプラインの設計開発および運用業務 ・ データ分析基盤の利用状況確認や各種ログ監視環境の構築 ・ ビジネスニーズに応じたデータマートの設計・構築・運用 ・ 経営と現場における意思決定を推進するためのデータ分析環境の整備・活用推進 ・ 既存のデータ基盤の運用とBIツール向けデータマート設計および整備 ・ データを活用したプロダクトやサービスに関わるデータ分析 (タスクの進捗次第) ・ 関連部門との対話を通じた、次のアクションに繋がるデータの検討と実践 ・ ユニファの開発チームの一員としての業務遂行(求人ID:353160)
【必須】 ・ リモートワーク下でのチーム開発経験 ・ SQLを用いたデータマートやデータウェアハウスの構築・運用経験 ・ プロダクションDBやSaaSツールから分析用データ基盤へのETLの実装経験 ・ AWSおよびGoogle Cloud上での開発経験 ・ データ部門に閉じずに他部署の要求・要件をヒアリングし、整理してきた経験 【歓迎】 ・ dbt (data build tool) の利用経験 ・ BigQueryの利用経験 ・ RedashやLooker StudioなどのBIツールの利用経験 ・ Reverse ETLの設計・構築・運用経験 ・ サーバーレスアプリケーションの設計・構築・運用経験 ・ AWS Step Functionsなどのワークフローエンジン利用経験・ データ分析を軸にした施策検討経験
【家族の幸せを生み出すあたらしい社会インフラを世界中で創り出す】 最新のテクノロジーを活用し、子ども・保育士・保護者に三方良しのDX・ワンストップソリューションを提供しております。 ※累計資金調達額は93億円 MIXIが提供するこどもの写真・動画共有アプリ「みてね」とのサービス連携を開始 保育施設支援のためのAll-in-Oneパッケージの提供を可能としています。
500~900万
・Computer Visionコンポーネントのテクニカルリードとしての開発推進(要求管理、スケジュール管理、タスク管理) ・ミッション要件に基づくコンピュータビジョンアルゴリズムの開発および検証 ・ターゲットハードウェア上での検証・統合およびリリース管理 ・システムテストおよび運用フェーズへの参画
<必須条件> ・数値計算系アルゴリズム設計・実装に関する8年以上のソフトウェア開発経験 ・画像処理または信号処理を用いたコンピュータビジョン分野における物体検出アルゴリズム開発・検証の3年以上の経験 ・C言語またはC++による5年以上の開発経験および3年以上の組み込みソフトウェア開発経験 ・サブシステムレベルのテクニカルリードとしての開発推進経験(要求管理、スケジュール管理、タスク管理を含む) ・要件定義から設計、テスト計画および実施までのソフトウェア開発ライフサイクル全体の経験 ・最新のソフトウェア開発手法およびSCM(Git等)に関する知識 ・チーム内外での協働および主体的な開発推進能力 ・アジャイル開発プロセスに関する理解 ・技術コミュニケーション能力およびプレゼンテーション能力 ・TOEIC750点以上相当の英語力およびビジネスレベルの日本語能力 <望ましい条件> ・機械学習/AIを活用した画像認識および信号処理に関する知識 ・Unity、Unreal Engine等を用いた3Dシミュレーション環境構築経験 ・組み込みLinuxベースのシステム開発経験 ・Python等スクリプト言語による開発経験
軌道上サービス End of Life (EOL):衛星運用終了時のデブリ化防止のための除去 Active Debris Removal (ADR):既存デブリの除去 Life Extension (LEX):衛星の寿命延長 In-situ Space Situational Awareness (ISSA):故障機や物体の観測・点検
500~700万
AI活用、業務自動化、DX等の推進に取り組んで頂ける方を募集致します。 ・生成AI(ChatGPT、Claude等)を活用した業務改善の企画、実行 ・RPA、マクロ、スクリプト等による定型業務の自動化推進 ・社内各部門の業務課題のヒアリング、解決策の提案 ・BIツール(Qlik Sense等)を活用したデータ分析および可視化 ・AIツール導入時の社内教育、マニュアル作成
【応募条件】 ・AI、DX(デジタルトランスフォーメーション)等の新技術の導入に積極的な方 ・変化に柔軟に対応し、新しいツールや技術を自主的に学び、業務に活かしていける方 ・日常会話レベル以上の中国語が可能な方(外国の方の場合は、日常会話レベル以上の日本語が可能な方) 【歓迎条件】 以下のようなご経験をお持ちの方 ・生成AI(プロンプト設計、API連携等)に関する使用経験をお持ちの方 ・Python、GAS、VBA等いずれかのスクリプト言語の基礎知識をお持ちの方 ・RPAツール(UiPath、Power Automate等)の使用経験をお持ちの方 ・BIツール(Qlik Sense、Tableau等)の使用、開発経験をお持ちの方
【事業内容】 ・貿易事業 ・グリーンケミカル、次世代エネルギー開発 ・技術ライセンス事業 ・触媒開発、量産、受託 【会社概要】 日本と中国間にて、化学品(機能化学品、基礎化学品、塗料・インキ原材料、医薬、農薬、食品添加物、ヘルスケア等)の貿易を行っている専門商社です。日本には3拠点(本社及び研究所)、中国には12拠点(営業所、研究所、工場)、米国及びハンガリーには2拠点(営業所)ございます。尚、日本オフィスの従業員の内訳は、半数は日本人、半数は日本語が出来る外国の方々です。