製造・メーカーの案件一覧

【業務概要】
製造事業者の業務効率化を支援する各種サービスを展開する企業にて、AI・機械学習エンジニアとして参画をしていただきます。
【募集背景】
画像・ドキュメント・各種属性情報などの様々な形式のデータを、AI・機械学習・検索技術によって横断的に扱い、ユーザーが必要な情報へより正確かつ素早くアクセスできる仕組みを強化すべく、画像・ドキュメントを中心とした検索・AIパイプラインを設計し、検証から本番環境まで一気通貫で実装できるエンジニアを募集します。
特定の技術や既存方式に縛られず、実データを使った仮説検証を高速に繰り返しながら、サービスとして成立する技術へ落とし込んでいただくポジションとなっております。
【業務内容】
特定業界のデータを活用した検索・AI機能について、技術検証から本番環境実装まで幅広く担当していただきます。

• 画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装
• ベクトルモデルを用いた検索手法の検証
• 画像解析 / 複合データモデルの評価・活用
• 画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索
• データ前処理・特徴抽出手法の検証
• 検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築
• 検証で有効性を確認したアルゴリズムのAPI化・本番環境実装
• 推論速度・コスト・拡張性を考慮したシステム最適化
• 本番運用を通じた継続的な改善

– 機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験（3年以上）
– Pythonを用いたシステム開発・実務経験（3年以上）
– Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

部品を主力に取り扱う製造事業者での事業管理高度化支援。
並行して進む基幹システムの刷新とは別に、現状システム環境で利用可能なデータを用いて目指すべき事業管理像に近づけていく
事業管理高度化の企画案に対して、データによる検証を行い有効性を確認する部分が主なタスク
データの抽出自体はシステム部門が行い、抽出されたデータをBIツールによって加工・分析を行う
なお、可視化画面の構築や実運用環境での連携構築等は対象外

– 大量データの分析スキル（データ整形・加工・テーブル結合等も含む）
– BIツールないしはPython等によって自身で分析した経験
– 事業管理系の評価指標に関する知識

■役割
データ管理ツールとクラウド型データ倉庫環境の構築、設定、機能検証、証跡化を実行する
■主な業務

• クラウド型データ倉庫の評価環境（各種権限、データベース領域等）の構築
• データ管理ツールの評価環境構築・導入
• 評価実行（検証データ準備、試験実行、結果確認、差異分析、原因仮説の整理）
• 再実行可能な環境構築手順、設定手順、試験手順、障害切分け手順書の整備
• 不具合・仕様不明点の再現手順作成
  ■プロジェクト背景
• 製造業における生成AI活用のため、データの意味・由来・品質・責任者・利用条件等の文脈情報を継続的に管理する基盤の構築を検討
• 当該基盤を担う製品候補としてデータ管理ツールが浮上し、クラウド型データ倉庫との連携を中心に製品評価・検証を実施
• 評価結果が良好な場合、該当ツールを組み込んだ基盤としてのソリューション化を検討

– クラウド型データ倉庫（AWS/GCP/Azure等）を用いた設計・構築・検証経験
– SaaS、データ倉庫、APIを組み合わせたシステム構成を理解し役割に応じて設計・レビュー・構築できる能力
– データカタログ、メタデータ管理、データ統合・モデリングに関する基礎理解
– 技術評価、製品検証、研究開発型プロジェクト等における計画・設計・実行またはリード経験
– 不確実な仕様や未確認事項を仮説、事実、制約に分け、検証計画へ落とし込める能力
– 新しいSaaS製品を調査し、ドキュメントを参照しながら環境構築・設定・障害切分けを進められる能力
※特に「環境構築・検証実行」の比重を強く求める

• 工場内の各種データの収集・統合・活用設計
• 生成AI技術を活用した業務支援機能の設計・開発
• 情報検索・ナレッジ活用基盤の構築
• 実装検証推進およびAI適合・改善サイクルの実行
• 内製ソリューション開発との連携
• 既存業務システム等とのデータ連携設計
• 知識構造化のためのデータ設計
• コンテナオーケストレーションを前提としたシステムアーキテクチャ設計

※提案工程からの参画歓迎
※複数検証を横断的に担当いただく想定

– 特定業界向けシステムまたはデータの取り扱い経験
– 生成AI技術を用いたシステム開発または試作検証経験
– データ基盤／データアーキテクチャ設計・構築経験
– 非構造化データの処理・活用経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）での開発経験
– 試作検証をリードしつつ実装まで見据えられる技術力
– 現場関係者とのコミュニケーション能力

・AI活用ツールを主軸にした開発体制の立ち上げ、品質担保、改善サイクルの設計・運用を担っていただきます。
・概念実証対象として、店舗における管理情報を扱う地図連動機能の開発を予定しています。
・具体的な機能や仕様については、今後関係者と協議しながら詳細化していくため、現時点では固定的な要件を前提とせず、仮説検証型で段階的に開発を進める想定です。

担当いただく業務は以下を想定しています。

• 技術的な実現可能性、コスト、品質、拡張性の観点での提案
• AI活用ツールを用いた設計・実装・テスト・リリース
• ユーザー評価を踏まえた改善開発
• 概念実証結果を踏まえた改善案・継続案の整理
• AI活用開発に関する報告資料作成

– Webアプリケーションにおけるフロントエンドまたはバックエンドの設計・実装実務経験
– 生成AIやAI開発支援ツールを活用した開発、およびAI生成コードのレビュー・品質担保を行った経験
– 要件が固まりきっていない状況で、関係者と対話しながら進める概念実証や最小限のプロダクトの開発経験
– 開発プロセスの構築・改善、および検証結果を成果や課題として言語化・報告資料作成した経験

大手製造業企業にて、各種機能を一括管理・検索・共有する社内向けWebアプリケーションの開発をご担当いただきます。
フロントエンドフレームワークを用いた画面構築から、軽量Webフレームワークを用いたバックエンド・API開発、コンテナ実行基盤へのデプロイまでフルスタックで対応いただきます。

【業務内容（想定）】

• フロントエンドフレームワークを用いた画面の設計・実装
• 軽量Webフレームワークを用いたバックエンドおよびAPIの設計・実装
• 圧縮ファイルの更新、データ登録、一覧出力、検索機能の実装
• コード管理ツールへの登録・連携機能の実装
• コンテナ技術を用いた開発環境および実行環境の構築
• クラウドコンテナ基盤へのアプリケーションデプロイ
• 継続的統合・配信手順の設計・構築
• 単体検証、結合検証、ソースコード確認の実施

【技術環境】
フロントエンド：フロントエンド用JavaScriptフレームワーク、型定義付きJavaScript
バックエンド：スクリプト言語、軽量Webフレームワーク
インフラ：AWS/GCP/Azure等のコンテナ実行基盤
コンテナ：コンテナ仮想化技術
CI/CD：自動構築・テスト連携ツール等
ソース管理：分散型バージョン管理システム

– フロントエンド用フレームワークを用いた画面開発経験（3年以上）
– 軽量Webフレームワークを用いたバックエンド・API開発経験（3年以上）
– 画面側からサーバー側まで一元的に開発した経験
– クラウドコンテナ基盤を用いたコンテナ環境の構築・運用経験
– コンテナ仮想化技術を用いた開発・実行環境の構築経験
– 自動構築・テスト連携ツール等を用いた環境構築経験
– 分散型バージョン管理システムを用いたチーム開発および変更確認の経験