データサイエンティスト・生成AI/meviy(担当ディレクター/機械加工品の自動見積りサービス)#形状認識#見積自働化#3D CAD連携

年収

850万円〜1,350万円

勤務地

東京都

職種

データサイエンティスト, AI・機械学習エンジニア

リモートワーク
フレックス出勤・時差出勤
モダンな技術を採用
技術試験なし

求人情報

仕事内容

・形状認識AIの開発・改善(40%) meviyのコア技術である3D形状認識AIの開発・改善をリードします。深層学習・機械学習を活用した形状認識アルゴリズムの設計・実装、モデルの精度向上、対象形状の拡大に取り組みます。KPI/KGIに基づく効果測定と継続的なチューニングも担当します。 ・加工の暗黙知の形式知化(25%) 製造現場に蓄積された加工ノウハウ(暗黙知)を、AI/データ技術で形式知化します。データの探索・特徴量設計・モデル構築を通じて、自動見積・製造可否判定の精度を飛躍的に高めるアプローチを設計・実装します。 ・LLMを活用したプロダクト機能開発(20%) 大規模言語モデル(LLM)を活用した新たなプロダクト機能の企画・開発をリードします。プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング等の技術を駆使し、製造業ドメインにおけるLLM活用の可能性を切り拓きます。 ・チームビルディング・技術指導(15%) AI/ML技術の知見をチーム内に展開し、AIネイティブな開発文化の定着を推進します。メンバーへの技術指導、コードレビュー、AI開発プロセスの標準化をリードします。将来的にはテックリードやマネジメントとしてチームの技術力を牽引します。 ◆やりがい ・社会インパクト: GDPの2割を占める製造業のDXに、AI技術の側面から直接貢献できる ・希少なデータ資産 : 膨大な3D CADデータと製造ノウハウという、他社では得られない独自データでAI開発に取り組める ・技術と事業の一体感 : AIモデルの精度が見積精度に直結し、技術的な判断がプロダクトの価値を左右する手触りがある ・暗黙知のデジタル化 : 25年以上の加工経験を持つベテランの知見をAIで形式知化するという、知的にも社会的にも意義の大きい挑戦 ◆3〜5年後のキャリアパス 専門スキルの追求もマネジメントへの挑戦も、どちらも重要なキャリアパスと考えています。自ら手を挙げて新しいミッションに挑戦する「Next Challenge制度」もあります。志向性に合わせて柔軟に相談できる環境です ・AIテックリード : 形状認識AI・暗黙知形式知化の技術的意思決定をリードし、チームの技術方向性を定める ・リサーチエンジニア : 最新のML/AI論文を追い、製造業ドメインへの応用研究をリードする ・MLOpsエンジニア : AI/MLパイプラインの設計・運用を専門とし、モデルの本番運用品質を担保する ・エンジニアリングマネージャー : チームビルディングと技術戦略の両面からチームの成果を最大化する
仕事内容の変更範囲
会社の定める業務

必須条件

以下の全てを満たすこと。 <経験> - 5年以上のソフトウェア開発経験(うち3年以上はML/AI領域) - 機械学習モデルの設計・学習・評価・本番デプロイの一連のプロセスの実務経験 - チームリーダーまたはテックリードとしてメンバーを技術的にリードした経験 <スキル> - 深層学習(CNN、Transformer等)の理論理解と実装力 - 生成AI/LLMに関する知見(プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング等のいずれか) - Pythonによるデータ分析・ML開発の実務スキル - データの探索・特徴量設計・モデル構築・評価の一連の工程を自律的に遂行できること - GitHubを用いたチーム開発経験
求める人物像
●MLと生成AIの両方に強い人 — 従来型の機械学習とLLM/生成AIの両領域で実践力を持ち、課題に応じて最適なアプローチを選択できる ●チームを率いて成果を出せる人 — 個人の技術力だけでなく、メンバーの成長支援やチームの技術力底上げにも情熱を持てる ●データで語れる人 — 仮説検証を繰り返し、定量的な根拠に基づいて意思決定できる ●新しい技術をまず触ってみる人 — 最新の論文やツールを自ら試し、プロダクトへの応用可能性を探る行動力がある ●テクノロジーで社会課題を解決したい人 — 「テクノロジーで時を操る」というミッションに共感し、DXを本気で推進したい

歓迎要件

●3D形状処理(点群処理、メッシュ処理、CADデータ解析等)の経験 ●コンピュータビジョン(物体検出、セグメンテーション、3D認識等)の経験 ●C++またはRustによる高性能アルゴリズムの実装経験 ●MLOps(モデル管理、学習パイプライン、A/Bテスト等)の設計・運用経験 ●AWS SageMakerまたはGoogle Cloud Vertex AIの実務経験 ●論文投稿、学会発表、技術ブログ執筆等のアウトプット実績 ●機械学習、コンピュータサイエンス、数学、物理学等の修士号以上

想定年収

850万円〜1,350万円
想定年収補足
※時間外勤務手当・休日勤務手当は支給無し。深夜勤務手当有り。
賞与・昇給
賞与:2回(6月、12月)

ポジション

職位
メンバー、リーダー、ディレクター
職種
・データサイエンティスト ・AI・機械学習エンジニア
役職
テックリード、エンジニアリングマネージャ、CTO候補

配属先

部署名
デジタルサービスモデル開発・ハブ 3D技術開発統括 株式会社DTダイナミクス 形状処理チーム
部署の特徴・業務環境
◆現在のチーム課題 meviyは顧客基盤と売上を着実に拡大しており、市場から十分に受け入れられたプロダクトです。今後は自動見積の精度向上と対象範囲の拡大が鍵であり、形状認識AIの高度化・暗黙知の形式知化・LLM活用がその中核を担います。また、ML/AIの開発基盤の整備とチームのAIケイパビリティ強化も重点テーマです。 ◆ 使用ツール 開発言語 : Python, C++, Rust, TypeScript, Go ML/AIフレームワーク : PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers LLM関連 : LangChain, OpenAI API, Claude API, プロンプトエンジニアリング データ処理 : NumPy, pandas, Open3D, CGAL クラウド : AWS(EC2, SageMaker, Lambda等), Google Cloud(Vertex AI, Cloud Run, BigQuery等) AIネイティブ開発環境 : GitHub Copilot, Gemini CLI + Vertex AI リポジトリ : GitHub 開発環境 : Visual Studio Code, Visual Studio, IntelliJ IDEA, Docker Desktop モニタリング : Datadog, CloudWatch コミュニケーション : Slack, Microsoft Teams ◆このポジションについて 3D CADデータから製造の「暗黙知」を読み解くAIを、あなたの手で進化させる。 meviyのコア技術である形状認識AIの開発・改善、製造現場の加工ノウハウの形式知化、そしてLLMを活用した新たなプロダクト機能の創出 — ML/生成AIの専門性を武器に、製造業の知のデジタル化をリードするデータサイエンティスト/AIエンジニアを募集しています。 ◆募集組織 デジタルサービスモデル開発・ハブ 3D技術開発統括 株式会社DTダイナミクス 形状処理チーム <チームの組織構成>  全体10名(ディレクター2名、リーダー1名、メンバー7名) <チームの年齢構成>  ディレクター: 40代後半〜50代前半  リーダー: 30代前半〜40代中盤  メンバー: 30代が中心、40代前半まで在籍 ◆ DTダイナミクスとは ・製造業のDXを推進するテックカンパニー DTダイナミクスは、ミスミグループからスピンオフして2022年に誕生したテックカンパニーです。AI・3D・Webの先端技術で製造業の「時間」を変革しています。 ミッション: テクノロジーで時を操る 人々を無駄な作業時間から解放し、自己実現に集中できる社会をつくる。テクノロジーと情熱で「時」を操り、製造業の持続的発展に貢献します。 ・3つの柱 意思決定と実装を最速で回す — グローバルに顧客体験を届けるため、開発スピードを飛躍的に向上させる AI・3D・Webの先端技術を融合 — 業界の常識を覆すプロダクトを構築する プロダクト開発に最適化された組織 — 大企業の制約から解放され、最適な組織・制度を迅速に適用する ・主力プロダクト「meviy」 3D CADデータをアップロードするだけでAIが即時見積・発注できるプラットフォームです。部品調達の工数を従来比92%削減し、国内オンライン部品調達サービスシェア4年連続No.1(60%)を獲得。累計17万人の顧客、3,000万件のアップロード実績を持ち、第9回ものづくり日本大賞「内閣総理大臣賞」をはじめ多数受賞しています。 このmeviyの技術基盤を活かしながら、製造業のエンジニアリングチェーン全体をDXする新規プロダクト群の立ち上げを加速しています。 ・DTD Mind Decision(柔軟に決断する)× Try(素早く進める)× Drive(実践し実行する)。当事者意識・技術力・提案力で「顧客時間価値」を創出します。 ※福利厚生はミスミグループと原則同じです。フレックスタイム制は、ミスミがコアタイム(11:00〜15:00)ありに対し、DTダイナミクスはフルフレックスです。 ◆チームミッション 形状処理チームは、meviyの中核を担う**3D形状認識AI**の開発を担当しています。3D CADデータから幾何形状を解析し、製造上の意味を持つ構造化データを抽出する「形状認識」、製造に必要な形状修正を行う「リモデル」、製造可否を判定しエラー要因を出力する「製造可否判定」など、meviyが設計データを読み取り価格算出・製造連携を実現するための不可欠な技術を開発しています。 現在、チームは次の3つの領域に注力しています: 形状認識AIの高度化 — 深層学習・機械学習を活用した形状認識の精度向上と対象範囲の拡大 加工の暗黙知の形式知化 — 製造現場に蓄積された加工ノウハウをAI/データで形式知化し、自動見積・製造判定の精度を飛躍的に高める LLMの活用 — 大規模言語モデルを活用した新たなプロダクト機能の開発と業務プロセスの革新 形状処理技術とAIの融合で、製造業の知をデジタル化する。 それが形状処理チームの役割です。 ◆このチームで働く魅力 ・製造業×AIの最前線に立てる meviyが保有する膨大かつ独自性の高い3D CADデータと商品情報は、他社にはないデータ資産です。このデータを活用し、形状認識AIの開発・改善に取り組むことで、ML/AIエンジニアとして希少な実務経験を積むことができます。 ・暗黙知の形式知化という知的挑戦 製造現場に蓄積された加工ノウハウは、長年の経験に基づく「暗黙知」です。これをAI/データで形式知化するプロセスは、ドメイン理解・データモデリング・アルゴリズム設計が一体となった高度な知的挑戦です。シンプルかつ堅牢な実装を追求し、最適解が生まれた際の達成感は格別です。 ・フラットでスピード感のある組織 設立間もない組織だからこそ、技術選定・アーキテクチャの意思決定に一人ひとりが直接関与できます。トップダウン型ではなく、メンバー主体で企画・提案・実行ができる環境です。

開発環境

開発言語
Python、C++、Rust、TypeScript、Go
データ分析
TensorFlow、pandas、numpy、scikit-learn、Py Torch
DB・DWH
BigQuery
クラウド
AWS、GCP
仮想化環境
Docker
CI・CD
GitHub Actions
監視ツール
Datadog、Cloudwatch
その他ツール、サービス
GitHub、Slack

雇用形態

正社員
雇用期間の定め
なし
試用期間
あり(3ヶ月)

勤務形態

フレックスタイム制
就業時間
9:00〜17:30
就業時間補足
フレックスタイム制あり/フルフレックス ●株式会社DTダイナミクス社への出向中のみ適用(出向元の株式会社ミスミおよび株式会社ミスミグループ本社はコアタイム有のフレックスタイム制を敷いています。コアタイム11:00~15:00)
コアタイム
11:00〜15:00

予定勤務地

東京都千代田区九段南一丁目6番5号九段会館テラス

リモートワーク頻度

週3

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
保険補足
社会保険完備(健康保険・厚生年金保険・労災保険・雇用保険)
健康・医療
提携保養施設・スポーツ施設利用制度

受動喫煙防止措置

受動喫煙対策特記事項
喫煙専用室あり

制度

財産形成
退職金制度、企業型確定拠出年金
財産形成補足
退職金制度、確定拠出年金制度
職場環境
リモートワーク制度

休日・休暇

年間休日日数
124日
完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇
休日・休暇補足
有給(初年度:即日付与。日数は入社日によって変動。次年度以降:4月に付与。)、慶弔休暇、特別休暇

諸手当

深夜・休日勤務手当、通勤手当
諸手当補足
交通費(会社規定に基づき支給)

その他

その他補足
社内研修制度、社内英会話レッスン(本社ビルのみ)、保養所(ラフォーレ倶楽部)、テーマパークチケット優待

選考情報

選考内容

選考情報
書類選考,面接

株式会社ミスミグループの企業情報

企業について

FAなどの自動機の標準部品を主に扱うFA事業、自動車や電子・電気機器などの金型部品を主に扱う金型部品事業、新たな流通事業としてミスミブランド以外の他社商品も含めた生産設備関連部品、製造副資材やMRO(消耗品)などを販売するVONA事業で構成されております。

会社情報

企業名
株式会社ミスミグループ
設立年月日
1963年02月
本社所在地
〒102-8513 東京都千代田区九段南一丁目6番5号九段会館テラス
資本金
21億4748万3647円
売上高
4413億8300万円
上場
プライム
上場企業
育児支援制度
退職金制度
育休取得
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株式会社ミスミグループ

データエンジニア / AI×ものづくり統合体験を支えるContext Graph・データ基盤開発 #専門職ポジション

■必須条件

<経験> - 大規模データの収集・蓄積・加工(ETL/ELT)基盤の設計・構築経験 - Python/SQLを用いたデータ処理の実務経験(目安:3年以上) - AWS/GCP等のパブリッククラウドを活用したデータパイプラインの構築経験 <知識、スキル> 特になし

700万円〜1,000万円

データエンジニア

株式会社ミスミグループ

【中日本/稲沢市】マテハン設備の保守・改善エンジニア<自動化物流倉庫の機器制御・エレメカ修繕(WCS/PLC)>

■必須条件

・生産や物流拠点における設備メンテナンスおよびトラブル対応のご経験

400万円〜600万円

その他(エンジニア以外)

株式会社ミスミグループ

【西日本/川西市】設備エンジニア #大規模新倉庫の立上げ #自動化設備安定稼働・改善

■必須条件

■以下のいずれか1つがメインキャリアである方 ・PLC制御を用いた装置制御・改善のご経験​ ・生産や物流拠点における設備メンテナンスおよびトラブル対応のご経験

400万円〜600万円

組込・制御エンジニア

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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。

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AI・機械学習エンジニア

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■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。

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