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仕事の詳細

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企業名

トヨタ自動車株式会社

職種

AI・データサイエンス領域における戦略・技術・基盤の各フェーズを担う技術人材(戦略/データサイエンス/AI開発/クラウド基盤)

仕事内容

【特色】 当部署は、AI・データサイエンス分野において、 ① 会社や産業、社会課題に対する戦略立案 ② AIのルールメイク・研究開発や要素技術開発 ③ データサイエンス/AIによる価値創出 ④ 価値創出プロジェクトを支えるクラウド/開発基盤 までを一気通貫で担っています。 研究・要素技術に留まらず、実際の業務・プロジェクトにAI・データサイエンスを適用し、継続的に価値を生み出すことを重視しており、それぞれのフェーズで専門性を発揮できる人材を幅広く募集しています。 【業務内容】 【概要】 AI・データサイエンスを活用した価値創出を、戦略立案から実装・運用まで一貫して推進します。 ご経験・志向に応じて、以下のいずれか、または複数の領域を担当いただきます。 ※本募集は、下記すべての領域を一人で担うことを求めるものではありません。ご経験・志向に応じて、いずれか、または複数の領域を担当いただきます。 【詳細】 ・AI・データサイエンス戦略立案のプロジェクトリーダー、またはマネージャー ・AI/データサイエンスに関する全社・組織レベルの戦略検討と仕組みづくり ・中長期視点での組織変革、人材戦略などのビジネスアーキテクチャ設計 ・AIルールメイク、要素開発、要素技術開発のAIエンジニア、またはプロジェクトリーダー ・AI活用に関するガバナンス、ルール・標準の検討 ・AIモデルの研究開発 ・AIの要素技術(学習モデル、データ基盤等)の研究・開発 ・AIリテラシー向上や社内展開の推進 ・AIやデータサイエンスを活用した課題解決や価値創出プロジェクトのプロジェクトリーダー ・ビジネス/業務課題に対するデータ分析、モデル構築 ・機械学習・深層学習を活用した予測・最適化 ・プロジェクト推進、チームリード ・プロジェクトを支えるクラウド/AI活用基盤の設計・開発の技術リーダー ・AI活用/データサイエンスプロジェクトを効率化するクラウド基盤の設計・構築・運用 ・生成AI等の最新技術を活用した基盤・共通機能の開発 ・最新のクラウド・AI技術の調査・導入検討 【採用の背景】 新しい技術の進化が激しい中、これらに対して会社がどのように対峙し、どのように変革していくかをIT技術をきっかけとして挑戦。 このような状況下では、多様な観点、技術、経験が重要であり、今までにない目線や技術力から会社変革を行っていただきたいことが背景。

求める人物像

<MUST> 下記に関するご経験を有している方 ・業務内容に記載したいずれかの領域において、3年以上の実務遂行経験 ・機械学習、データサイエンス、クラウドの1つ以上の技術領域において、実務遂行に十分な専門知識と実務経験(3年以上) ・Python, R, SQLなどのプログラミング言語に精通している方 ・コミュニケーション能力が高く、チームでの業務に適応できる方 <WANT> 以下は、各領域における要件であり、すべての領域を満たす必要はありません。 ・戦略・企画領域 ・会社または本部規模のプロジェクトリーダーとして会社規模の変革の牽引された経験 ・大学、ベンチャー企業、行政関係との共同の研究や開発、プロジェクト遂行をされた経験 ・英語でのエンジニア、マネージャーとのコミュニケーション力 ・AI開発領域 ・機械学習の実装経験 ・生成AIを用いたアプリケーションの構築経験 ・AIに関する国際標準化活動への参画経験 ・AIやデータサイエンスの活用領域 ・データベース・データ分析基盤の構築・運用経験がある方 ・機械学習における深層学習の経験がある方 ・AIやデータサイエンスを活用したプロジェクトリードの経験 ・クラウド/AI活用基盤領域 ・AWS Solution Architect Professional相当の専門知識 ・内製開発でプロジェクトを開発・運用した経験 ・プラットフォームチーム、もしくはAI推進チームの一員として、コア技術を社内プロジェクトに展開する業務を開発リードする経験

勤務予定地

東京都(千代田区) 愛知県(豊田市) 福岡県(福岡市) ソフトウェア開発 通信・インフラ・NWエンジニア​ AI・データサイエンス

博士卒の初任給

想定年収 5,000,000円~15,700,000円

本選考の採用フロー

STEP01|応募 現在募集している職種の中から選択しご応募ください。 STEP02|書類選考 ご登録いただいた情報を元に、書類選考を実施いたします。 ※結果につきましては、合否に関わらず、2週間以内にメールにてご連絡いたします。 (但し、応募者が多数の場合は選考に時間がかかることがございますのでご了承ください) STEP03|1次面接+適性検査 書類選考を合格された方に個別面接を実施いたします。 適性検査は、通常、面接日3日前までにWEB上で受験いただきます。 ※求人によっては選考プロセスが異なる場合があります。 ※結果につきましては、合否に関わらず、通常1週間以内にメールにてご連絡いたします。 (但し、部門により多少日数に違いがあります) STEP04|最終面接 一次面接で合格された方に個別面接を実施し、さらに詳細の確認をさせていただきます。 STEP05|最終面接合否連絡 通常1週間以内にメールにてご連絡いたします。 (但し、部門により多少日数に違いがあります) STEP06|内定 提示の入社条件に同意いただいた後、正式内定となります。 内定された方は、合格連絡から約3か月後(最長最終面接日より6か月以内)に入社となります。 (入社月は毎月1日です) ※入社月は、ご本人と相談の上調整させていただきます。

類似した職種

パナソニック株式会社

職種
研究開発(AI・ICT)

革新的な製品やサービスを創出し、新たな価値でお客さまに最適なソリューションを提供 AI・ICT技術と当社の技術を掛け合わせ、家電、住空間に新しいイノベーションを起こすことで「人・社会・地球を健やかに」を実現します。 【仕事内容】 <AI技術> ・ディープラーニング・機械学習を活用した認識技術の研究開発 ・人データ(バイタル含む)および環境データを活用した快適環境に向けた電材制御システムの技術開発 ・住宅・オフィスの設備型システム商品のシステム設計技術開発 ・家電の知能化技術の開発 ・ビッグデータ解析・データ分析技術の開発(家・設備型システム・工場) ・画像認識技術の開発など <ICT技術> ・ハードウェア・ソフトウェア技術の開発・モデルベース開発 ・次世代通信技術開発(機器連携・IoT) ・クラウド・システムの開発など 【歓迎スキル・知識】 ・情報工学(ソフト・プログラミング)に関する知識 ・システム開発に関する知識 ・ビッグデータ分析に関する知識 ・自発的・自立的な行動力と挑戦意欲がある人物 【主な勤務地】東京都(港区)・滋賀県(草津市)・大阪府(門真市・守口市)など

2027年卒

株式会社Splink

職種
医学的課題を解決する為に必要な画像処理技術の研究開発を主導するAIリサーチエンジニア

▼AIリサーチエンジニアの役割 弊社はブレインヘルスケア領域において、発症前から発症後まで全ての健康フェーズにおいてテクノロジー・ソリューションを届けています。健常段階のユーザー(生活者)の予防行動を促すデータプラットフォームから、認知症の発症前・発症後に適時適切な医療サービスを届けるための医療機器プログラム(SaMD)まで、多岐にわたるプロダクトを企画・開発しています。若いベンチャーでありながら、テクノロジーを通じて世の中の課題の解決をする、多様なプロダクトを世に届けることができているのは、外ならぬビジョンを共有したメンバー一人ひとりの貢献があるからに他なりません。AIリサーチエンジニアは、これら創業来積み上げてきたものを土台に、更に事業を加速する上で重要な役割を担うと考えています。 AIリサーチエンジニアの主な役割は、医学的課題を解決する為に必要な画像処理技術の研究開発を主導していただくことです。特に脳画像処理の分野では機械学習の活用が有力視されており、機械学習を含む最新の画像処理の知見から最適な画像処理技術を選定し、研究フェーズ・製品化フェーズの双方で、画像処理技術の技術面での主導をしていただきたいと考えています。 ▼具体的な業務内容 [雇入れ直後] ・臨床的課題を解決するための機械学習を用いた画像処理技術の開発 ・共同研究および製品化プロジェクトにおける技術面での主導 ・プロトタイプソフトウェアやプログラム医療機器への画像処理エンジンの実装、評価手法の考案および評価 【変更の範囲】会社の定める業務全般

2027年卒

株式会社豆蔵

職種
【2027新卒】DX・AIコンサルタント & エンジニア

職務内容 「技術で、ビジネスの未来を書き換える。」入社後は、AI・データ活用を武器にクライアントの変革をリードする「AIコンサルタント」または「AIエンジニア」としてキャリアをスタートします。単にコードを書くだけではありません。顧客の経営課題をテクノロジーでどう解決するか、その「仕組み」から設計し、社会にインパクトを与えるプロジェクトを牽引していただきます。 挑戦できるエキサイティングな業務領域 ・最先端AIの社会実装(生成AI/LLM等):最新の生成AI技術をビジネスプロセスに組み込み、企業の生産性を向上させるプロジェクトの企画・提案。 ・フルスタックなシステム開発:AIモデルの構築にとどまらず、それを社会で動かすためのシステムの設計・実装まで一気通貫で経験。 ・ゼロイチを形にするPoC:誰も正解を知らない領域で、新規技術の実現可能性を検証し、新たなビジネス・サービスの創出。 ・データドリブン経営の基盤構築:企業の意思決定を支える大規模なデータ利活用基盤の構築や、データマネジメントのコンサルティング。 ・技術の探究と発信:常に進化するAIトレンドをリサーチし、社内勉強会やテックブログ、学会等を通じてナレッジを共有。自らが技術選定の主導権を握ります。 この仕事の魅力 ・「本物」のコンサルティング力:豆蔵には、製造・金融・流通など多岐にわたる業界のトップランナーがクライアントとして存在します。若いうちから、経営層に近い視座でプロジェクトを経験できます。 ・圧倒的な成長環境:業界屈指の技術力を持つ先輩社員がメンターとなり、データサイエンスの基礎から、実戦で通用するアーキテクチャ設計までを徹底的に伝授します。 ・「技術を手段にする」楽しさ:特定の製品に縛られず、顧客にとって最適な技術をフラットに選択できる環境です。 研修・学習環境 入社後3カ月間の新人研修を実施し、データサイエンス・機械学習の基礎を体系的に学びます。研修では、Pythonを用いたデータ分析、統計学・機械学習の基礎、データエンジニアリング、クラウド技術の活用など、現場で求められるスキルを実践的に学習します。研修終了後は、OJTを通じてプロジェクトに参加します。 研修後の配属・プロジェクト例 ・金融業界向けのAIリスク管理システム開発 ・製造業向けのIoTデータ解析基盤の設計・構築 ・商社向けのデータドリブン経営支援プロジェクト ・画像認識を活用した異常検知AIの開発 ・BIツールを活用したデータ可視化ダッシュボードの設計 キャリアパス ・データサイエンティスト:高度な機械学習モデルの設計・開発・運用 ・AIエンジニア:データパイプライン・MLOps環境の構築 ・データ活用コンサルタント:企業のデータ戦略立案・分析支援

2027年卒