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仕事の詳細

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企業名

ソニーグループ株式会社

職種

データサイエンス(ソニーセミコンダクタソリューションズグループ 新卒採用)

仕事内容

AI技術を駆使した統計解析・機械学習などの数理計算手法を用いて、ビッグデータから要因の分析を行う

求める人物像

情報、機械 2027年3月卒業予定の短大、高専、大学、大学院を卒業の方 選考フロー:書類選考・適性試験・マッチング面談

博士・ポスドクに特に求めること

大学院(博士)は経験・専攻を加味し個別に給与を設定

勤務予定地

熊本・長崎(SCK)

博士卒の初任給

修士了:340,000円(月給) 大学卒/高専専攻科卒:310,000円(月給) 大学院(博士)は経験・専攻を加味し個別に設定

本選考の採用フロー

書類選考・適性試験・マッチング面談

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Preferred Networks

職種
Machine Learning・Optimization・Data Science Engineer/機械学習・最適化・データサイエンスエンジニア

機械学習・最適化・データサイエンス分野のエンジニアを通年で採用しています。 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、自社のスーパーコンピューターを用いた研究開発・実装を通じて「現実世界を計算可能にする」というPFNのビジョンを実現します。それぞれの事業ドメインの専門知識を学び、コンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を用いることで、PFNで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。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、PFNのvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。 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。 - 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 - 対象となる実在の設備・プロセス等に関するデータおよびその稼働・運転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 問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・数理最適化・逆問題解析などの問題解決を行います。 - 対象設備・プロセス等に関する時系列データに対する予測、あるいは異常検知のための機械学習モデルの構築・検証 - 実世界の組合せ最適化問題に対する、ヒューリスティクス・数理計画・機械学習などの複合的な視点からの解決アプローチの提案・実装・実験 - リモートセンシング実データを用いた、計測対象の内部状態・構造の逆問題解析・推定 - シミュレーションデータと実データのドメインアダプテーション 稼働中の化学プラント等の大規模生産設備や、産業機械・ロボット装置等を対象に、これらをより安全・最適に運転できるよう制御するための技術開発を行います。 - 安全を保証しつつ最適な制御を可能とする機械学習モデルの構築 - 設備・装置の異常を運転時系列データを用いて検知・予知する機械学習モデルの構築 製造プロセスや製造装置などを対象に、シミュレーションなども活用しながら効率的な製造をするための技術開発を行います。 - 2D/3D での粒子シミュレーションを使った課題の定式化と機械学習への応用 - 最適な製造プロセスを探索するための連続・離散最適化アルゴリズムの開発 - 開発したアルゴリズムや機械学習モデルを用いた最適化処理を自社クラスタと連携して行うシステムの構築・運用 小売業における収益性および顧客満足の向上につながるデータ分析およびそれに基づく問題解決の提案を行います。小売業における業務の再構築・業務品質の向上に資する手法を開発します。 - 店舗オペレーションの観察・ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 - 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード - 販売促進・機会損失回避・在庫最適化等を目的とする画像・POS データ分析および最適化手法開発 - 顧客企業と連携した、開発手法の効果検証