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| 部署・役職名 | 【AIエンジニア：クラウド × AIエージェント × 実装主導】日本発のビジネスモデルで海外50ヶ国以上に拠点展開中のグローバル企業 |
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| 仕事内容 |
【募集組織】 デジタルサービスモデル開発・ハブ 3D技術開発統括 形状処理チーム 生産革新セクション ＜チームの組織構成＞ 全体16名（ディレクター3名、リーダー4名、メンバー9名） ＜チームの年齢構成＞ ディレクター：40代後半～50代前半 リーダー：30代前半～40代中盤まで幅広く メンバー：30代が中心。40代前半まで在籍 若手からベテランまで幅広い年代のメンバーが在籍しております。形状処理の開発経験を有するメンバーが多く、なかには25年以上の経験を持つ者もおり、非常に頼りになる存在です。一方で、前職において同様の経験を有していないメンバーも在籍しておりますが、その場合には、チーム内で知識を補完し合いながら、徐々にキャッチアップしてもらっています。新しい視点から逆に学ぶことも多く、チームとしての成長につながっています。 ①事業部/室ミッション 当グループでは「設計」「購買」「現場」といったものづくり産業におけるそれぞれの領域において「顧客時間価値」の創出に尽力してきました。25年10月よりこれまで当グループが手掛けてきた3領域を横串化し、更なる連携を図るために作られたのがデジタルサービスモデル開発・ハブ（以下、TX）です。その中でも、3D技術開発統括ではる各種AIプラットフォームの開発を手掛けています。 ②チームミッション 形状処理チームでは、幾何学的な形状をコンピュータ上で扱う「形状処理」技術の開発を担当しています。具体的には、形状処理として、幾何形状の解析による製造上意味付けのある構造化データの抽出（形状認識）、製造に必要な形状修正を施した新たなモデルの生成（リモデル）、および与えられた形状の製造可否を判定し、不可の場合にはその要因をエラーとして出力する機能（製造可否判定）などの開発を行っています。これらの機能は、設計データを読み取り、価格の算出や製造現場との連携を行う上で不可欠であり、中核を担う役割を果たしています。 ③自組織の強み・事業責任者からのコメント等 独自性の高いデータ資産の活用 膨大かつ独自性の高い3D CADデータや商品情報を保有し、それらを最大限に活用していることが強みです。形状認識の実装においては設計やアルゴリズムの選択肢が多岐にわたり、最適な実装を模索する過程に楽しさと難しさが伴います。シンプルかつ堅牢な実装を追求し、良案が生まれた際の達成感もやりがいの一つです。 フラットでオープンな組織文化と継続的な改善と成長の機会 DTダイナミクスはまだ設立間もない企業であるため、チームにも未完成な部分が多く、既存コードの設計やテスト体制、DevOpsの仕組み、タスク管理などにおいて改善の余地がございます。しかしながら、このような状況をチャンスと捉え、積極的に貢献し成果を上げることができる点も、大きな魅力の一つといえます。トップダウン型でなく、メンバー主体で企画・提案・実行ができる体制や挑戦を歓迎する風土もそれを後押しします。 【仕事情報】 ①担当業務内容 既存プロダクトへのさらなるAI適用箇所の探索と実装（40％） 既存プロダクトに対し、現状のAI機能（形状認識・リモデル・製造可否判定等）の適用範囲や成果を分析し、現場や顧客の声、業務フローからAIによる自動化・効率化・高度化が可能なプロセスや新たな価値創出ポイントを探索いただきます。 また、抽出した課題・ニーズに対して、最新のAI技術や独自のアルゴリズムを調査・検証し、実際のプロダクトへPoC／機能追加として実装していきます。実装後も、KPI／KGIをもとに効果測定を行い、より精度やユーザビリティを高めるための継続的なチューニングや最適化をリードいただきます。 メンバーへの技術的な指導、組織内へのAIネイティブ開発環境の浸透活動（30％） AI技術の知見や開発ノウハウを、チーム内のメンバーや新規参画者へ広めていただきます。形状認識アルゴリズム、データセットの前処理、AIモデルのバージョン管理、CI/CDパイプラインなど、AIネイティブな開発プロセス・設計手法をドキュメント化し、チームや組織全体での標準化・定着を図っていただきます。 SREと連携し担当プロダクトのインフラアーキテクチャの構築・改善・保守（20％） SREチームと連携し、AIサービスに最適化されたインフラ設計、AI基盤の安定稼働・セキュリティ対策（データ暗号化、アクセス制御など）や、将来のアクセス増大・グローバル展開を見据えたスケーラビリティ設計・運用を担っていただきます。 AIネイティブ開発環境基盤構築、改善（10％） データ収集・前処理、学習・推論パイプライン構築、モデル管理（バージョニング、デプロイ）、自動化（CI/CD for ML）など、AIプロダクト開発を円滑に行うための基盤を設計・構築・運用いただきます。AI開発基盤に関連する新ツールやサービスを積極的に評価・導入し、チーム全体の開発体験や効率化を図ります。 ②仕事のやりがい（面白さ） フラットでオープンな組織文化のもと、メンバーは自由に意見を出しやすく、主体的に企画から実行まで携われます。特にフルスタックエンジニアは自らのアイデアを素早くプロダクトに反映し、ユーザーの声を取り入れながら継続的な改善ができる環境です。挑戦を歓迎する風土が根付いており、製造業を支えるプロダクトを通じてキャリア成長と社会貢献の両方を実感でき、またアーキテクチャや開発組織の強化・成長にも積極的に関わることができます。さらに、事業と一体となりスピード感を持ってテクノロジーを追求できる点も特徴です。GDPの2割を支える製造業を活性化させるプロダクトとして世界No1にしていきましょう！ ③3～5年後の想定されるキャリアパス 専門スキルの追求、マネジメントスキルの追求、どちらも重要なキャリアパスだと考えています。当社にはNext Challenge制度という自ら手を挙げて新しいミッションに挑戦していく制度もあります。あなたの志向性に合わせて、キャリアパスを柔軟に相談できる環境が揃っております。是非選考の中で目指すキャリアについて相談ください。 ④業務上の課題 顧客基盤と売上を着実に拡大しており、市場から十分に受け入れられているサービスになっています。初期段階の市場仮説検証は既に完了しており、今後は自動見積もりの精度向上や対象範囲の拡大が鍵になってきます。また、これまで自分たちが積み上げてきた技術における負債（改善点）の解消が主になってきます。 ⑤使用ツール 【開発言語】Web開発：Scala, Go, TypeScript,Python, JavaScript, CSS, HTML 形状処理開発：C＋＋,Rust 【フレームワーク】Web開発：Play Framework, React 形状処理開発：Boost C＋＋ 【リポジトリ】Github 【開発環境】IntelliJ IDEA,Visual Studio Code,Visual studio,Docker Desktop 【インフラ】AWS：CloudFormation, EC2, RDS, Elasticsearch, ECS, Fargate, Lambda, CloudWatch, CodePipelineなど GCP: Cloud Run, Cloud Strage, Vertex AIなど サードパーティ： Datadog そのほか、Azure も適材適所で採用 【AIネイティブ開発環境】Github Copilot/Github Copilot Agent mode Gemini CLI ＋ Vertex AI 【コミュニケーション】Slack, Microsoft teams |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 以下、いずれもの経験・知識を有すること<経験> 5年以上のサービスの設計・構築・運用のご経験 <知識> ・機械学習、コンピューターサイエンスもしくは数学の専門知識 ・データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程への理解 ・プロジェクトマネジメント、要件の整理から実装への落とし込みの知見 ※学歴 大学院卒、大学卒、高専卒以上であること 【歓迎（WANT）】 フルスタックのアプリ開発経験【求める人物像】 ・顧客志向な方 ・最新技術を学ぶことが好きな方 ・目標達成の意欲が高く、数字に基づいたロジカルな意思決定ができる方 ・グローバル志向で、異業界、異文化でも受け入れ、学んでいく姿勢がある方 ※入社後に学んでいく姿勢さえあれば、製造業の経験・知識は不問です |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | その他 「就業場所が屋外である」、「就業場所によって対策内容が異なる」、「対策内容は採用時までに通知する」 などの場合がその他となります。面接時に詳しい内容をご確認ください |
| 更新日 | 2026/02/04 |
| 求人番号 | 7095358 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
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- コンサルティング メーカー 商社
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