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| 部署・役職名 | AIエンジニア |
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| 仕事内容 |
自動車アフターマーケットの膨大なデータを武器に、次世代のSaaS・プラットフォームへAIを標準搭載するフェーズにあります。 当社のAIエンジニアは、モデルの研究・開発に留まらず、その成果をプロダクトへ組み込み、現場の課題を解決するまでを一貫して担います。 CEOがエンジニア出身であり、本プロジェクトはCEO直轄で推進。 技術投資やデータ活用への理解が非常に深く、圧倒的なスピード感で開発に没頭できる環境です。 ■ AIエンジニアとしての醍醐味 「自前データ」による勝利：整備・部品・流通のテキスト、画像、音声、OCRなど、40年にわたり蓄積された「ここでしか触れないデータ」がAI学習の源泉です。汎用モデルのAPI利用だけでは到達できない、ドメイン特化型の高精度なモデル構築が可能です。 幅広いキャリアパス：機械学習モデルの構築（Model）、AI基盤の整（MLOps）、プロダクトへの組み込み（Application）、あるいはAIを活用した新サービスの企画。ご本人の志向と適性に合わせて、最も輝ける領域をお任せします。 AIコーディングの最先端：開発環境自体もClaude code、Cursor、GitHub Copilot等をフル活用。 最新ツールを使い倒し、開発効率を極限まで高める文化があります。 ■ 具体的な業務内容 ご経験や志向性に合わせて、以下の領域を横断的にお任せします。 ・AIモデルの研究・開発 ・予測モデル、自然言語処理、画像認識など、業務最適なAIモデルのトレーニングおよびチューニング。 ・プロダクトへのAI組み込み ・SaaS/プラットフォーム上でのAI機能の実装、およびユーザー体験（UX）の設計。 ・MLOps / データ基盤の構築 ・大規模データを効率的に扱うためのパイプライン構築、モデルのデプロイ・運用・監視。 ・AI活用戦略の立案 ・現場データから新たなビジネスチャンスを見出し、新サービスや機能のプロトタイピングを実施。 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。 【歓迎（WANT）】 ・MLOps（機械学習基盤）の構築・運用経験：Vertex AI / SageMaker等を用いた、学習・デプロイ・監視の自動化パイプライン構築。・ドメイン特化型モデルのファインチューニング経験：汎用モデルに対し、自社固有の専門データを用いて追加学習・最適化を行った経験。 ・マルチモーダルAIの知見：テキストだけでなく、画像（OCR含む）、音声、動画などの異なるデータソースを組み合わせた解析経験。 ・インフラ・アーキテクチャの知識：GCP / AWS 等のクラウド環境における、スケーラブルなAI実行環境の設計・構築経験。 【人物要件】 ・データの価値を信じる方：膨大な泥臭いデータの中から、宝物（インサイト）を見つけ出すことに情熱を持てる方。 ・エンジニアリング×ビジネスの越境者：技術的な理想を追求しつつ、ビジネス的な納期やコスト感とのバランスを最適化できる方。 |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/03/10 |
| 求人番号 | 7727019 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
この求人の取り扱い担当者
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- 金融 コンサルティング メーカー
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