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<DX>AI開発（グローバルスタッフ職採用）
年収：応相談
採用企業案件
全日本空輸株式会社
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- 資本金25,000百万円
- 会社規模5001人以上
- その他
| 部署・役職名 | <DX>AI開発（グローバルスタッフ職採用） |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
【業務概要】 ANAの事業課題を解決するための生成AIモデルを含むAIモデル、AIシステム、AIプラットフォームの研究開発、設計、実装、運用をご担当いただきます。 具体的には、Transformerアーキテクチャに基づいたLLMの学習、ファインチューニング、評価、RAG構成要素の開発、AIエージェントの設計・実装、学習データの収集・加工、モデルの評価・改善、API開発、インフラ構築などを行います。特に、最新の生成AI技術動向をキャッチアップし、実用化に向けた研究開発を推進していただきます。 【入社後の具体的な業務内容】 自社の独自データに合わせてAIをカスタマイズし内製で開発を進めていただきます。 ①社内検索AI (RAG) 社内マニュアルや過去ログをAIに学習させ質問に即答させるシステム（例：ヘルプデスクの自動化） ②業務特化型AI 業界特有の帳票や手書き文字などを読み取りシステム入力を自動化（例：紙文書のデータ化） 【ポジションの魅力】 生成AI技術の最前線での開発を担っていただきます。AWS SageMaker、Bedrock、GCP Vertex AIなどを活用し、最先端の生成AI開発にモデルの開発、fine-tuning、RAG実装、AIエージェント構築になどに挑戦していただきます。自身のエンジニア力を活かして、効率的かつ高度な開発を推進していただきたいと思います。 ・大規模な開発に挑戦： 大規模なデータセットを用いたLLMの学習や、複雑なAIエージェントシステムの構築など、技術的に 先端的な開発に携わることができます。 ・自社サービスへの実装と影響力： 開発した生成AIモデルやシステムが、ANAの数多くのユーザーが利用するサービスに実装され、大きな影響を与えることができます。 ・高度な専門性と成長： 生成AIに関する深い専門知識や開発スキルを磨き、第一人者としてのキャリアを築くことができます。 【キャリアパス】 ご入社後は、ご自身のスキルやご経験に応じて、生成AI活用コンサルタント、AIプロダクトマネージャー（特に生成AI領域）、LLMエンジニア、AIリサーチサイエンティスト（生成AI専門）など、専門性を深めるキャリアパスやマネジメントのキャリアパスを描くことが可能です。また、ご本人の希望や適性に応じて、全社的な生成AI戦略の策定や推進、新たなAIサービスの企画・開発をリードする役割に挑戦いただく機会もございます。 【選考プロセス(共通)】 書類選考 ↓ 一次面接（WEB） ↓ 適性検査（WEB） ↓ 最終面接（対面予定/東京） |
| 労働条件 |
■雇用形態 長期雇用社員（正社員） ■勤務地・ベース 国内外各事業所 ※将来的に、国内外各事業所への配属の可能性があります ■給与 キャリア採用においては、経験・スキルなどを考慮し、当社規定により処遇 ■諸手当 家族手当、住宅手当など ■昇給・賞与 昇給：年1回 (4月） 賞与：年3回（夏・冬・期末）2024年度実績 ■通勤補助費 当社規程により支給 ■勤務 原則、1日8時間/週40時間/9:00～18:00/フレックスタイム制度あり（適用部署限定） ■休日・休暇 土・日・祝日・年末年始（年間121日）、年次有給休暇・夏季特別休暇・結婚休暇・介護休暇など ■教育・研修 階層別研修、昇格時研修、海外実務研修、自己啓発プログラム（オープンセミナー・通信教育・E-learning）、専門教育あり |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・3年以上のAIモデルまたはAIシステムの開発実務経験・Pythonなどのプログラミングスキルと、機械学習・深層学習関連ライブラリ（TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, ・Transformersなど）の利用経験 ・大規模言語モデル（LLM）の学習、ファインチューニング、評価の経験 ・Transformerアーキテクチャに関する知識 ・RAG (Retrieval-Augmented Generation) 構成要素の開発経験 ・AIエージェントの設計・実装経験 ・クラウド環境（AWS、GCP、Azureなど）での開発経験 ・数学、統計学に関する基礎知識 【歓迎（WANT）】 ・大規模言語モデル（LLM）のpre-training、fine-tuningに関する深い知識・経験・Transformerネットワークの内部構造に関する深い理解 ・RAGシステム全体の開発・運用経験 ・AIエージェントフレームワーク（LangChainなど）の利用経験 ・MLOpsに関する知識・経験（特にLLMOps） ・GPU環境での大規模なモデル学習経験 ・研究論文の発表経験（NLP、生成AI関連） 【求める人物像】 ANAのミッション・バリューに共感し、主体的に業務に取り組める方 生成AI技術の可能性に強い興味を持ち、新しい応用領域を開拓したい方 チームワークを重視し、周囲と協力しながら目標達成に向けて努力できる方 論理的な思考力と問題解決能力に加え、柔軟な発想力を持つ方 常に最新の技術動向をキャッチアップし、自身のスキルを向上させたい方 |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/01/14 |
| 求人番号 | 6298911 |
採用企業情報
- 全日本空輸株式会社
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- 資本金25,000百万円
- 会社規模5001人以上
- その他
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会社概要
【設立】2012年4月2日 ※前身となった日本ヘリコプター輸送株式会社は昭和27年（1952年）12月27日設立です。
【代表者】井上 慎一
【資本金】250億円
【従業員数】13,636名（2025年3月31日現在）
【本社所在地】東京都港区東新橋1-5-2
【その他事業所】
・国内営業関係事業所
東京支店、札幌支店、名古屋支店、大阪支店、福岡支店、沖縄支店
・国内運航関係事業所
東京空港支店、成田空港支店、大阪空港支店、関西空港支店、千歳空港支店、中部空港支店、福岡空港支店、沖縄空港支店
・整備関係事業所
機体事業室（東京）、部品事業室（東京）
・海外事業所
北京、天津、大連、瀋陽、青島、上海、杭州、成都、厦門、広州、香港、台北、ソウル、ムンバイ、デリー、ヤンゴン、バンコク、ホーチミン、シンガポール、ハノイ、ジャカルタ、マニラ、サンフランシスコ、サンノゼ、シアトル、ロサンゼルス、シカゴ、ニューヨーク、ワシントンD.C.、ホノルル、バンクーバー、ロンドン、フランクフルト、パリ
【事業内容】
・定期航空運送事業
・不定期航空運送事業
・航空機使用事業
・その他附帯事業
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