■必須条件

・レコメンデーションなど toC プロダクト向けのモデルを開発・本番投入し、改善サイクルを回した経験 ・Python および主要 ML フレームワークの実務スキル ・SQL による大規模データからの特徴量生成経験 ・オフライン評価および A/B テストの設計・解釈の経験 ・生成AI / AIコーディングツールを活用した業務経験

■必須条件

●組み込みソフトウェア開発経験5年以上（うちリーダー経験2年以上） ●C/C++、Pythonを用いた組み込みプログラミング経験 ●GPUやSoCアーキテクチャに関する開発経験 ●ADASセンサやPerceptionアルゴリズムの知識・開発経験 ●MBD（Model-Based Design）による開発経験 ●マルチスレッドプログラミングおよび最適化の経験 ●AI/MLモデルの開発・評価・形式変換・量子化などの知識 ●日本語ネイティブ、N１以上（日本人顧客・外国籍メンバーと日本語で流暢に会話できるレベル（英語ができれば尚可）

■必須条件

【いずれも必須】 ・統計/機械学習/生成AI等のデータサイエンス技術を活用した、ビジネス課題の解決または研究開発のご経験（目安：5年以上） ・構造化データ（RDBなど）および非構造化データ（文書・画像など）のデータ加工に関する知識・ご経験

■必須条件

●Python等を用いたAI・機械学習領域の開発経験 ●画像認識・画像処理を用いたシステムまたは機能開発の経験 ●AIモデルまたは認識結果の評価・精度改善を行った経験 ●顧客データ、実データを用いたPoC・技術検証の経験

■必須条件

ハードスキル ●LLM・AIエージェントを利用したサービス、またはそれを支える基盤の設計・実装・本番運用経験 ●クラウド・コンテナを用いたソフトウェアのチーム開発経験、およびCI/CD・IaCを用いた再現性のある開発・運用環境の構築・改善経験 ●可用性・セキュリティ・コスト・運用負荷のトレードオフを踏まえ、評価・監視・障害対応やフォールバックを含む運用設計・改善を主導した経験 ●既存システムや運用の背景を踏まえ、利用者・事業の課題に応じて技術方針と改善の優先順位を定め、関係者と合意を形成して実装・移行まで推進した経験 ●AI利用ポリシー、個人情報・ログの取り扱い、監査などについて、法務・セキュリティ・事業部門と連携した経験 ●利用者の課題に応じて共通機能・テンプレート・自動化の仕組みなどを設計・実装し、開発者が自ら安全に利用できる状態に整え、定着させた経験 ソフトスキル ●当社のミッション・バリューに共感し、業界・顧客への理解を技術的な判断に活かせる方 ●基盤側の都合を押し付けず、利用者の制約や優先順位を理解し、複数職種と建設的に対話して合意を形成できる方 ●標準化する部分と、個別の事情に応じて柔軟性を残す部分を見極められる方。小さく検証し、その学びを継続的な改善に活かせる方 ●設計・運用・意思決定の背景をドキュメントやレビューで共有し、個人の成果をチームで再現できる仕組みに変えられる方

■必須条件

●データ活用による課題解決経験：データ分析・機械学習を用いて、具体的なビジネス課題を解決した実務経験 ●開発・分析基盤の習熟：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ●機械学習・統計学の知識：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 ●モデルやAI機能の実装・運用経験：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験 ドメイン経験（いずれか1つ以上） ●マッチング・検索・ランキング機能の実装経験 ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善に携わった実務経験 ●Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験 ：安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験 ●リスク予測・異常検知モデルの開発経験 ：構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験 ●基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 ** 求めるスタンス ●技術と事業の両方を見ながら前進できる方：AI/MLの能力と限界を踏まえ、技術的な論点を非エンジニアにもわかりやすく伝え、合意形成しながら前進できる方 ●不確実性の高い課題を構造化して進められる方：誤検知・見逃し、コスト、レイテンシー、品質などのトレードオフを整理し、優先順位を判断しながら前進できる方 ●複数の関係者と協業しながらやり切れる方：複数チーム・領域にまたがるプロジェクトにおいて、周囲の専門性を巻き込みながら、実装から運用まで推進できる方

■必須条件

●複雑な課題に対する技術リード経験：データ分析・機械学習を用いた複雑なビジネス課題に対し、技術選定から実装・本番運用までをリードした実務経験（5年以上） ●開発・分析基盤の習熟：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ●機械学習・統計学の知識：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 ●モデルやAI機能の実装・運用経験：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験 ●ML/LLM基盤近接領域での設計・改善経験：Feature Store、評価基盤、推論基盤近接領域、モデル運用基盤、API周辺などにおいて、技術方針の設計や改善を主導した経験 ●エンドツーエンドの運用設計能力：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 ●四半期単位の技術テーマ推進経験：複数のステークホルダーを巻き込みながら、重要テーマを定義・推進した経験 ドメイン経験（いずれか1つ以上） ●マッチング・検索・ランキング機能の実装・改善をリードした経験 ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善において、技術方針や優先順位付けまで含めてリードした実務経験 ●Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験 ：安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験 ●リスク予測・異常検知モデルの開発経験 ：構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験 ●基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 求めるスタンス ●技術と事業の両方を見ながら前進できる方：AI/MLの能力と限界を踏まえ、技術的な論点を非エンジニアにもわかりやすく伝え、合意形成しながら前進できる方 ●不確実性の高い課題を構造化して進められる方：誤検知・見逃し、コスト、レイテンシー、品質などのトレードオフを整理し、優先順位を判断しながら前進できる方 ●複数の関係者と協業しながらやり切れる方：複数チーム・領域にまたがるプロジェクトにおいて、周囲の専門性を巻き込みながら、実装から運用まで推進できる方 ●重要テーマを自律的にリードできる方：与えられた課題をこなすだけでなく、論点設定、技術方針の設計、実行計画の具体化まで自律的に推進できる方

■必須条件

●プロンプトエンジニアリング以上の技術要件を有するAI開発プロジェクト経験 ●マルチベンダーコントロール経験 ●GCP / AWS / Azureいずれかの基盤活用経験

■必須条件

●数理最適化の課題に取り組んだ経験 ●データ構造・アルゴリズムの知識と実装経験 ●日常会話レベル以上の日本語

■必須条件

●AI画像系モデルのみでは解決できない実環境の課題に対する、十分な経験と理解 ●既存のAIモデルの適用にとどまらず、最新論文や自身のアイデアを活かした新しい処理アルゴリズムの提案意欲 ●AI画像系の技術に加え、画像処理やコンピュータビジョンのスキル ●日本語と英語で顧客およびチームメンバーと十分に意思疎通ができること（日本語または英語が苦手な場合は応募書類にその旨を記載すること） ●時間や空間の変化を含む時系列画像データにおいて、非定常性・非線形性・過度な変化・異常変化などを的確に学習・予測できる経験とスキル ●異文化・多国籍の環境でオープンマインドにコラボレーションを実践できること ●他社での一定の業務経験

■必須条件

以下の①②のすべての条件を満たしていること ①光ファイバセンシングに関する研究開発、導入、運用経験を有すること（2年以上） ②以下のいずれかの解析技術に関する実務経験または研究経験を有すること（2年以上） 　　　周波数領域解析（例：FFT、スペクトル解析など） 　　　時間領域解析（例：波形解析、時系列データ処理など） 　　　統計的手法によるデータ解析（例：回帰分析、異常検知、確率モデルなど） 　　　機械学習を用いた信号・振動・ひずみデータの解析（例：分類・回帰・クラスタリング等）

■必須条件

以下①②のいずれかの経験を有していること ①PM/PLとしてシステム開発プロジェクトに従事した経験があること（業務経験5年） ②PM/PLまたはメンバーとしてAI関連プロジェクトに従事した経験があること（業務経験2年）

■必須条件

■以下①あるいは②の条件を満たしている。 ①AI、IoT、その他DXツールを活用したソフトウェアソリューションの開発に関するプロジェクトマネジメント業務の経験 PM、PL、それに準ずる責任あるポジションにて、要員数20人規模以上の案件に3年以上従事した業務経験を有している ②システム開発、運用等の経験 企業向けあるいは自社内のAI活用のアプリケーションシステムやWEBサービスの開発・運用に2年以上従事した業務経験を有している

■必須条件

①～④の条件を全て満たす方 ①AIモデル開発経験(5年以上）* 以下のいずれかの実務経験を有すること： ●画像認識または生成AIモデルにおいて、独自データセットを用いた学習・ファインチューニングの設計・実施経験 ●既存モデルの利用に留まらず、モデル精度向上のための改良（データ設計、ハイパーパラメータ調整、アーキテクチャ選定等）を主体的に行った経験 ●市販・公開モデルと比較して、業務要件に応じた性能改善を実現した実績 ●単なる既成モデルの利用（API活用、推論パイプライン構築等）のみの経験は対象外 【該当する経験の例】 ●画像認識AIモデルを学習させて、市販品よりも高い精度を達成した ●生成AIモデルをFTし、業務ドメインの知識を注入して精度を向上させた 【該当しない経験の例】 ●YOLOの事前学習モデルを用いて物体検出をし、歩行者の数を数えるシステムを構築した ●AzureOpenAIなどの既成生成AIモデルを用いたRAGシステムを開発した ②システム開発における顧客や社内開発要望元へのコンサルティング（要件定義より上流の課題設定）経験 例：顧客や現場部門へ出向き課題をヒアリング・具体化した経験 ③プロジェクトマネジメントの経験（3年以上） 例：導入先となる現場部門との関係構築を通じて調整を図り、AIアプリケーションを商用リリースした経験 例：組織横断プロジェクトにおいてAIエンジニアとして関連部署との調整を含め役割遂行をした経験 ④チーム開発の経験およびメンバー育成経験 例：クラウドインフラ構築メンバ・フロントエンド開発メンバと協働しAIアプリケーションのリリースおよび継続的改善を実現 例：新人をAIエンジニアとして自律的に活動できるようテクニカル・ヒューマンスキルを戦略的に習得支援 *画像認識AIとは、画像識別・物体検出・セグメンテーション等を指し、生成AIとはLLM・VLM等を指す

■必須条件

以下①②③のすべての条件を満たす方。 ①開発プロジェクトにおいて、社内外ステークホルダーと連携し、要件定義～実装・評価をPLとして主導した経験を有する。 ②AIモデル開発（画像認識・物体検出）において、Python・PyTorchを用いた物体検出モデルの設計・学習・構築・評価をSE担当として従事した経験を有する。（2年以上） ③AIモデルの実装・運用において、作成したモデルを業務システムやサービスに組み込み、効率化を実現した経験を有する。 　※プロジェクト単位で、事業規模：数百万円～数千万円、影響ユーザー数：数百～数万人を満たすこと。

■必須条件

●画像認識技術に関する研究開発経験もしくはプロダクトの開発（3年以上） ●画像処理、画像認識、機械学習の基本的な知識と理解 　・画像処理エンジニア検定のベーシックに相当する知識 ●Pythonを用いたソフトウェア開発の実務経験（3年以上） ●文献調査が可能な程度の英語読解力

■必須条件

●機械学習を用いた商用プロダクト・サービスの設計/実装/運用の実務経験（3年以上） ●C/C++およびPythonを用いたソフトウェア開発の実務経験（ともに3年以上） ●保守性・拡張性を考慮したソフトウェアの設計・実装能力

■必須条件

以下のうち、(2)を含む2つ以上の領域において高い専門性を有し、顧客変革や案件の成果創出をリードした経験をお持ちの方 （1）顧客変革・プロジェクト推進経験 ・IT企業等において、AI・デジタル技術活用による業務変革やDXプロジェクトをリードした経験 ・顧客課題の発見から変革構想策定、ソリューション提案、実装、成果創出まで一気通貫で推進した経験 ・事業責任者を含む多様なステークホルダーを巻き込み、業務変革や事業変革を実現した経験 （2）AI・デジタル技術に関する専門性 ・機械学習、データサイエンス、データエンジニアリングを活用し、事業課題の解決や価値創出をリードした経験 ・生成AI、LLM、RAG、AIエージェント等の先端AI技術を活用したシステム・サービス開発経験 ・AI・機械学習の主要アルゴリズムや評価手法への理解を有し、開発チームを巻き込んだプロジェクト推進経験 （3）製造業・研究開発領域に関する知見 ・素材、化学、製造業における研究開発、生産技術、プロセス開発、製造立上げ等の実務経験 ・AI、データ活用、シミュレーション等を活用し、研究開発高度化、生産性向上、品質改善を実現した経験 ・Lab to Fabにわたる研究開発・製造プロセスを理解し、変革テーマの構想から現場実装までリードした経験 （4）リーダーシップ・事業推進力 ・AI・デジタル技術を活用し、顧客との協創を通じて案件を創出し、成果創出まで完遂した経験 ・経営層や多様な専門人財を巻き込み、成果創出に向けて組織横断でプロジェクトを推進した経験 ・グローバル環境で顧客・パートナーと協働し、プロジェクトを推進できる英語力（目安：TOEIC700点以上）

■必須条件

AIモデル開発・構築、数理最適化モデル構築のいずれかにおいて、お客様等の課題解決の経験を有する方（実務経験3年以上）

■必須条件

ハードスキル ・機械学習の学習・評価・デプロイ・推論などを支える基盤の開発・本番運用経験 ・クラウド・コンテナを用いたソフトウェアのチーム開発経験、およびCI/CD・IaCを用いた開発・運用の自動化経験 ・品質・性能の監視、障害対応・継続改善に関わり、可用性・セキュリティ・コストなどの要件を担当領域の実装・運用に反映した経験 ・DSやプロダクトエンジニアなどの利用者と要件を整理し、必要に応じて関係者に相談・連携しながら、担当領域の設計・実装・運用改善を自律的に進めた経験 ソフトスキル ・当社のミッション・バリューに共感し、業界・顧客への理解を技術的な判断に活かせる方 ・利用者の制約や困りごとを理解し、複数職種と建設的に協働できる方 ・個別対応で終わらせず、共通化・自動化や使いやすい開発環境づくりに取り組める方 ・未知の課題を小さく検証し、設計・運用の背景や学びをドキュメント・レビューを通じて共有できる方

■必須条件

●Web アプリケーション・ API サーバの開発経験 ●ML モデルの訓練・改善や、 LLM を利用したアプリケーションの開発・改善などの実務経験 ●要件が明確に定まっていない課題に対して、ステークホルダーと議論し、評価基準や検証方法を自ら設計できること ●日本語でのコミュニケーションが可能な方（社内コミュニケーションは日本語中心です）

■必須条件

以下いずれも満たす方 ■システム・ソフトウェア開発の経験 ■AIに関する以下いずれかの経験 　－研究・論文発表の実績 　－企業との共同研究・実証実験の経験 　－AI技術の開発または実務適用の経験

■必須条件

・AIモデルの開発経験 ・機械学習/深層学習アルゴリズムの実務での活用経験 ・Pythonを用いたデータ処理等とデータ分析/ML関連ライブラリの使用経験

■必須条件

プライムベンダーもしくは、Web/SaaS企業、事業会社の開発部門におけるスクラッチ開発のPM／PLとして2年以上の経験

■必須条件

●ソフトウェア開発の実務経験（3年以上） ●AIコーディングエージェントを日常的に使った業務経験 ●ビジネス側（セールス・マーケティング・CS・オペレーションなど）と協働した開発経験 ●自ら課題を見つけ、関係者を巻き込んで解決まで推進した経験

■必須条件

■業務経験 ・クラウド（AzureまたはAWS）を用いたシステム開発のご経験 ・システム開発において、設計や開発、プロジェクト推進などに携わったご経験（役割やフェーズは問いません） ・生成AIを使ったシステム開発・導入プロジェクトの経験 ■資格 ※①は必須。②～⑤はいずれか1つが必須。 ①基本情報処理技術者資格（FE）またはそれに準ずる経験・スキル ②Azure AI Fundamentals(AI-900) ③Azure AI EngineerAssociate(AI-102) ④AWS AI Practitioner (AIF-C01) ⑤AWS ML Engineer Associate (MLA-C01) 資格保有の有無だけでなく、実案件における設計、技術判断、課題解決、関係者調整の経験を重視します。

■必須条件

（1）SEとしてお客様の業務のヒアリング、仕様調整等の実務経験がある方（目安：7年以上） （2）社内外関係者との良好な関係を構築し、折衝・調整ができるコミュニケーション能力を有すること。

■必須条件

(1) 下記いずれかの経験をお持ちの方 ・AI/機械学習（生成AI含む）を活用した開発経験 ・データ分析／データ活用プロジェクトの経験 (2) 下記いずれかの経験をお持ちの方（目安：5年以上） ・システム開発経験（言語不問） ・クラウド（AWS/Azure等）を用いた開発経験 (3) 下記の要件を満たす方 ・顧客との対話を通じて、課題整理、要件定義、ユースケース設計またはサービス構想の検討を主体的に実施した経験 ・プロジェクト推進またはチームリードとして、主体的に案件を推進した経験 ・生成AI活用（OpenAI GPT, Claude, Gemini等）に関する実務経験、または日常的な活用経験 (4) 下記いずれかの経験をお持ちの方 ・サービス企画、または新規サービス立ち上げに関与した経験 ・顧客課題を起点としたソリューション企画、またはサービス化検討に関与した経験

■必須条件

●組込開発経験 ●ディープラーニング

■必須条件

・法人向けITシステムの提案・要件定義・導入推進の実務経験（目安：5年以上） ・AI／データ基盤／クラウド領域いずれかにおけるプロジェクト経験 ・顧客や社内外ステークホルダーを巻き込み、課題解決・合意形成を主体的に推進できるコミュニケーション力 ・提案書、見積書、要件定義書、設計書、計画書、テスト仕様書など、プロジェクト推進に必要なドキュメントの作成経験