生成AIのLLMエンジニア/顧客の業務課題に合わせRAG・プロンプト・ファインチューニング・継続事前学習で性能を高める/年収910〜1,030万円

年収

910万円〜1,030万円

勤務地

東京都

職種

AI・機械学習エンジニア

リモートワーク
技術試験なし

求人情報

仕事内容

【募集背景】 現在、多くの企業が生産性向上や顧客体験の改善などをめざして生成AIの活用を試行する一方で、その実行には継続的な学習が不可欠であり、そのための生成AI基盤の整備や専門人財の確保など、投資負荷が非常に大きいことが生成AIの業務適用の障壁となっています。これを解決するために、50件以上の業務適用検証プロジェクトや、社内生成AI基盤の構築で培ったノウハウを活用した新サービスを開発していますが、この変化の早い市場にアプローチするためには、これを開発・運用できる人財の体制強化が不可欠となっており、生成AIの学習強化を推進するプロフェッショナル人財、またそれを稼働させる基盤の設計・構築を行うことが出来る人財、そしてそれらをサービスとして設計・管理出来る人材を求めています。 【職務概要】  顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。 【職務詳細】 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発 ・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発 ・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 日立の生成AI事業をけん引する非常に注目度の高いプロジェクトおよびサービス運営にキープレイヤーとして携わることが出来ます。また全社的に重要な位置づけのため、本サービスおよび関連サービスとして、様々な組織(GlobalLogicやHitachiDS等のグローバル会社から国内の各セクタ迄)と連携する機会があります。 業務特化型LLMという日立のコアコンピタンスの開発・運営にキープレイヤーとして携わることが出来、生成AIの学習や精度向上といった最先端のナレッジに日々触れ自己研鑽が可能です。また案件対応として業種に依らない様々な顧客との繋がりを通して、様々な領域における見聞・能力を高めることが出来ます。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて  配属組織は、30名弱が所属しています。  生成AIおよびそれを稼働する基盤迄を網羅的に開発・提供する組織であるため、研究所含めた様々な出身母体のメンバーから成る組織です。 ②働き方について  出社と在宅勤務を組み合わせた働き方が可能です。  なお、プロジェクトによっては全国各地に出張が発生する場合もございます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、変更となる場合がございます。予めご了承ください。
仕事内容の変更範囲
当社業務全般

必須条件

■大卒以上 ■要件定義基本設計の経験 以下(1)(2)(3)のすべての条件を満たす方 (1)下記いずれかのご経験やスキルをお持ちの方  ・生成AIシステムのチューニングに関する経験(3年以上)  ・データサイエンティストとしての経験(3年以上) (2)Pythonを用いたプログラミングの経験(3年以上) (3)TOEIC 650点
求める人物像
・People Champion(一人ひとりを活かす):  多様な人財を活かすために、お互いを信頼しパフォーマンスを最大限に発揮できる安心安全な職場(インクルーシブな職場)をつくり、積極的な発言と成長を支援する。 ・Customer & Society Focus(顧客・社会起点で考える):  社会を起点に課題を捉え、常に誠実に行動することを忘れずに、社内外の関係者と協創で成果に責任を持って社会に貢献する。 ・Innovation(イノベーションを起こす):  新しい価値を生み出すために、情熱を持って学び、現状に挑戦し、素早く応えて、イノベーションを加速する。 【その他職種特有】 ・明るく前向きにチャレンジできる方 ・社内外問わず円滑なコミュニケーションがとれる方 ・関係者間連携において隙間部分があった際に、必要以上に自身の職務範囲に固執せず、柔軟に取り組める方

歓迎要件

・自然言語処理技術を活用したデータ処理/データ分析の経験 ビジネスで英語を使い打ち合わせを遂行できる、もしくは継続的に上記状態に近づけるよう自己研鑽できる

想定年収

910万円〜1,030万円(給与形態:月給制)
想定年収補足
※年令・経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇いたします。
月給
540,000円〜605,000円
賞与・昇給
賞与:2回 昇給:1回

ポジション

職位
主任
職種
・AI・機械学習エンジニア

配属先

部署名
AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット マネージド&プラットフォームサービス事業部 AIサービス本部 生成AIサービス開発部
部署の特徴・業務環境
【配属組織について(概要)】 ラインオブビジネス向けのフィジカルAI、間接業務含めた幅広い業務を支援するAI Agentをサービスとして提供するために、生成AIの学習、アプリ開発、AI AgentやフィジカルAIの開発、それを稼働する基盤の開発・運用迄をトータルでお客様に提供する組織となります。そしてさらに外部のお客様だけでなく日立社内、グループ会社での業務効率化に向けた全社向けの生成AI基盤の開発・運用も行っています。 【配属組織について(ミッション)】 ・AIを通じて社会課題を解決するために必要となるAIに関するサービスを社外に展開、また日立全社に向けたAI基盤提供を通して全社の業務効率改善に貢献することをミッションとしています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ■生成AIで面談業務を効率化し、住民支援の質を高めるリンクワーカー業務支援システムを開発 ■日立、品質保証業務へのAIエージェント適用で、お客さまへの対応力・対応品質を強化 ■日立、Physical AIのイノベーションを加速するNVIDIA AI Factoryを発表 ■日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供  ■生成AIの本格的な業務活用に向け、「業務特化型LLM構築・運用サービス」を提供開始 ■生成AIの活用でフロントラインワーカーの生産性を向上!日立製作所の取り組みに迫る ■日立とマイクロソフトが、生成AIでビジネスと社会イノベーションを加速するための契約を締結

雇用形態

正社員
試用期間
あり(3ヶ月)

勤務形態

定時時間制
就業時間
8:50〜17:20
就業時間補足
実働7時間45分、休憩45分 ※事業所によって時間帯が異なる場合あり。
所定労働時間
7時間45分

予定勤務地

東京都品川区南大井6丁目26-6
転勤の有無
なし

リモートワーク頻度

一部リモート

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険、介護保険
健康・医療
受動喫煙防止措置

受動喫煙防止措置

受動喫煙対策特記事項
屋内全面禁煙または空間分煙された屋内喫煙所あり

制度

財産形成
社員持株会制度、財形貯蓄
雇用延長
あり

休日・休暇

年間休日日数
126日
完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇

諸手当

通勤手当、家族手当

その他

その他補足
住宅支援制度(寮、手当等)、カフェテリアプラン

選考情報

選考内容

選考情報
書類選考,面接

株式会社日立製作所の企業情報

企業について

■情報通信システム、電力・産業システム、民生機器など、 社会の様々な領域で技術力を活かした製品やソリューションを提供 ■事業領域:IT、モビリティ、ライフ、インダストリー、エネルギー、研究開発

会社情報

企業名
株式会社日立製作所
設立年月日
1920年02月
本社所在地
〒100-8280 東京都千代田区丸の内一丁目6番6号
資本金
21億4748万3647円
売上高
177億4223万円
持ち株会制度
従業員1000名以上
「株式会社日立製作所」の企業ページはこちら

株式会社日立製作所の募集中の求人

Border

株式会社日立製作所

GlobalLogic Japan出向のDXアーキテクト/グローバルのデジタルエンジニアリング手法で日本の顧客のDXを推進/年収910〜1,030万円

■必須条件

■大卒以上 ■要件定義基本設計の経験 ・技術リーダとしての組織マネジメントやPJマネジメントの経験 ・顧客・市場ニーズに即した新技術に対する学習意欲(パブリッククラウド、VR、AI等) ・システム開発・アプリケーション開発・アーキテクチャ設計いずれか3年以上の経験 ・日本語と英語によるコミュニケーション能力を有し、ファシリテーション、プレゼンテーション、ライティングなど。(TOEIC目安:650点)

910万円〜1,030万円

ITアーキテクト

株式会社日立製作所

金融系公的機関向けアプリケーションスペシャリスト(担当)/マイグレーションや維持保守をサブリーダー・メンバーとして推進/年収490〜760万円/世田谷・川崎

■必須条件

■大卒以上 ■要件定義基本設計の経験 下記いずれかのご経験やスキルをお持ちの方 ・サブリーダー・リーダーとしてアプリ開発プロジェクトに参画した経験をお持ちの方(JavaまたはCobol) ・アプリケーションの設計・構築・テストの経験(3年以上) ※経験業界は金融以外でも問題ございません。

490万円〜760万円

サーバーサイドエンジニア

株式会社日立製作所

鉄道交通システムのシステム設計・開発エンジニア(主任)/運行管理・電力管理・設備管理システムの設計を取り纏める/転勤なし/年収830〜1,080万円/水戸・東京

■必須条件

・顧客対応業務経験(目安:3年以上) ・システム設計経験(目安:3年以上) ・システム製品における基礎的なソフトウェア、ハードウェア、ネットワークの知識

830万円〜1,080万円

ITアーキテクト

こんな募集もおすすめ

Border

株式会社MIXI

【開発本部】AIエンジニア[en]

■必須条件

※実務経験10年以上 ・機械学習アルゴリズムの知識 ・機械学習を用いた機能の開発経験 ・MLOpsの実装経験(デプロイ、監視、更新) ・コンピューターサイエンスの基本的な知識 ※ご自身のアウトプット(GitHub、Zennなど)に関するURLを共有いただけますと幸いです。  できればコードが分かるものが好ましいです。

840万円〜1,246万円

AI・機械学習エンジニア

株式会社日本経済新聞社

■AIエンジニア、MLエンジニア

■必須条件

・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上)  ・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築  ・機械学習モデルを利用したAPIの実装  ・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装  ・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験 ・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験  ・レコメンドシステム  ・自然言語処理 ・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験  ・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること ・統計的検定とその活用についての基礎的な知識

750万円〜1,100万円

AI・機械学習エンジニア

GMOインターネットグループ株式会社

【機械学習エンジニア】国内シェアNo.1のインターネットインフラサービスを展開/100%自社開発/転勤無!エンジニア向けの制度多数/幅広い成長とキャリアパス

■必須条件

■大卒以上 以下の条件をすべて満たしている方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある ・システム開発におけるテストをきちんと行える ・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

700万円〜1,000万円

AI・機械学習エンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

YouTubeX

条件が近い求人を探す

関連する職種から探す

職種×都道府県の条件から探す

関連する職種×年収から探す

関連する職種×リモートワークから探す

転職のミスマッチをゼロにする

キッカケエージェントは、あなたのオンリーワンのエンジニアキャリアを共創します

エンジニア専門の転職エージェントとして、次のようなサポートの質・カバー範囲の広さが評価されています。

  • 高いマッチング精度(入社後定着率98.49%※1)
  • 年収UP実績が豊富(平均約72万円UP※2)
  • 面倒な書類作成を代行
  • 転職させない判断ができる

転職が初めての方だけでなく、キャリアにモヤモヤを抱えている方々が素晴らしい企業と巡り会うためのサポートをいたします。

※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

ITエンジニア転職のプロに

今すぐ無料で相談する