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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

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

EAGLYS株式会社

職種
LLM Engineer(LLM技術者)

LLM研究者としての知見を"実装"へ活かすLLM Engineerを募集中 ■具体的な業務内容 LLM関連プロダクト/ソリューション開発を担うチームに加わり、以下の業務をお任せできる方を探しています。 ・プロダクト/ソリューション立案のための、データ分析を伴うPoCプロジェクトの推進 ・顧客のデータ・LLM活用案件の推進 (例:顧客ニーズに対するデータ分析およびLLMを用いたシステムアーキテクチャ定義、分析要件定義、分析の実行、分析結果に基づく改善策の提案、など) また、以下のような多様かつ秘匿性の高いデータを対象に、安全性を担保しながら活用するための分析手法の開発にも携わっていただきます。 ・企業の機密情報(例:技術的なノウハウ、システムアーキテクチャ情報 等) ・企業内の人事関連データ(例:従業員の勤怠、評価、スキル、キャリア志向、組織の状態 等) ・人のコミュニケーションに関連するデータ(例:音声、チャット、メール、ドキュメント 等) ・社外秘・部外秘または機微性の高い個人情報 ・秘匿性の高いデータを守りつつ、機械学習・AIで安全に活用するためのプロダクトコア機能の開発 ■このポジションの魅力 ・秘密計算やLLMなど最先端分野のR&Dおよび実サービス開発に携わることができます。 ・ユーザーが抱えるペインやフィードバックを重視し、データ分析によって提供すべき価値に拘った検証、プロダクト/ソリューション開発を行います。 ・新しい領域のため、自らマーケットを創っていく経験(0→1)を積むことができます。