転職・求人情報

必要な経験・能力等 【必須】■大学院修士課程修了以上(化学・物理・数学・工学専攻)■大学・研究機関・企業でのAI技術を用いた研究開発経験(2年以上)■プログラミング、機械学習モデル構築・活用のスキル■日常会話レベルの英語力 【歓迎】■有機化学・ポリマー化学の知識■分子シミュレーションの知識・スキル■海外留学経験または英語を用いた業務経験 【求める人物像】目的意識を持って自律的に行動でき、謙虚に学び続けられる方 《研修体制》入社後数ヶ月で社内ツールやコンピューティングリソースの操作を習得。先輩社員のプロジェクトに同行しながらOJTで丁寧にサポートします。社内外講座の受講やキャリア入社者向け研修も充実しています。 学歴・資格 学歴：大学院 語学力：英語 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■Python、C++ などを用いたソフトウェア開発の実務経験■既存の延長線上に留まらない強い探究心【歓迎】■ロボティクス、または AI/機械学習アルゴリズム開発経験■自律分散制御、群制御の知見■LLM応用 (プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング等)の経験■デジタルツイン構築、または物理シミュレーションの実装経験■英語力 ★【業務の魅力】実機×最先端AI: 開発したAIが、実際のドローンやロボットを動かすダイナミズムを体感できます。アカデミアとの繋がり: 学会参加や大学との共同研究を通じて、学術的な見識を探求できます。多様な連携: 社内外の関連部署や海外研究所とのグローバルな連携機会があります。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■AI研究開発の経験3年以上（業界不問、アカデミア可） ■第一言語（日本語or英語)：ビジネスレベル ■第二言語（英語or日本語)：日常会話レベル ■人間の脳を忠実に模擬する「脳型AI（スパイキングNN）」で従来困難とされた多層化に取り組み、一般的な深層NNと遜色のない80層以上でのモデル学習に成功、国内シンポジウムMIRUで優秀賞を受賞しました。さらに脳型AIモデル（SNN）をハードウェアに実装し、世界初のリアルタイム人検出に成功、動作電力も20mW以下で世界最小を達しています。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 語学力：英語 資格：

必要な経験・能力等 【必須】以下いずれか必須 ■数学、統計学、情報学、ソフトウェア工学、クラス分類・回帰・ 予測の知識 ■文字認識、画像認識、物体検知、時系列データ処理の知識■Python、C++、OpenCV、scikit-Learn、TensorFlow等のプログ ラミングスキル■機械学習への基礎知識を有した上で、サーバー、ネットワーク、ソフトウェア環境、データ管理システムの知識（Ubuntu、 Docker、Kubernetes、Ansible等の経験） 【歓迎】■自動車、電機など製造業での職務経験 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【いずれか必須】・機械学習／AI技術に関する研究・技術開発・製品開発 ・安全工学、機能安全（ISO 26262等）、SOTIF等に関する研究または新規手法開発 【歓迎】 ・品質マネジメント、リスクマネジメントに関する知識 ・ソフトウェア開発プロセス（A-SPICE等） ・国際標準化、規格、法規に関する知識 ・学会発表、論文投稿等の対外発信経験 ・英語での技術文書読解・議論経験 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■ネットワークスペシャリスト相当の知識、AIを含むシステム開発経験、プログラミングスキル(スクラッチ開発等) ■プロジェクトリード経験または国際会議等での論文実績 【歓迎】 ・ロボティクスに関する業務経験 ・映像や点群データを扱うシステムの開発経験 ・ネットワークやICTシステムのモデリングおよび最適化に関する知識・経験 ・英語力 (英語論文や技術文書を理解できる、海外の研究者と英語で議論できるレベル) 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■C++またはPythonの実務経験■Kalman Filter、Particle Filter等の実装経験■センサデータの取り扱い経験 ■統計検定準1級またはJDLA E資格、TOEIC600点 【歓迎】■センサフュージョンに関する実務・研究経験 ■車載システムに関する知識をお持ちの方 ■ROS/ROS2の実務経験 ■海外拠点との円滑な英語でのやり取りができる方 【求める人物像】 ■最先端のモビリティ技術に興味があり、新たなビジネス創出に挑戦したい方 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【いずれか必須】■自動車の制御システム、車両制御または組込みソフトウェアに関する知識・開発経験(目安:2年以上)■時系列データを用いたデータ分析、原因分析または不具合解析などの経験(目安:2年以上) ■生成AIやAIエージェント技術に関する基礎知識、または業務・研究での活用経験 【上記に加え必須】TOEIC500点程度の英語力 【歓迎】■時系列データをAI/AIエージェントを用いて分析した経験 ■生成AIやAIエージェントシステムの構築経験 ■海外顧客対応が可能な英語力(TOEIC700点以上)■国際会議やイベントでの発表経験、博士号所持 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力：英語 資格：

必要な経験・能力等 【必須】 ■機械学習における基本的なアルゴリズムやフレームワークの経験 ■2～3年以上のコーディング経験■ネイティブレベルの日本語力 ■ソフトウェア開発経験《◎工程：要求分析、基本設計、詳細設計、実装、テスト(単体、結合、システム)◎言語：Python、C/C++言語等（Github、Qiita、Slideshare等のアカウントをお持ちの方は、リンクをご提出ください）》 【働く環境】博士号を取得した社員が多く在籍し、周りのメンバーから刺激を受けて成長することが出来る環境です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【以下2つ以上必須】■自然言語処理および画像AIに関する知識/開発経験（PyTorch、Hugging Faceなど）■Pythonの使用経験■プロジェクトリーダー経験■数理/統計処理能力■Linux（Ubuntu／Red Hatなど） ■Gitの基本操作スキル■日常会話レベルの英語力 【歓迎】 ■Docker、Kubernetesの利用経験■CI/CD環境の構築/運用経験■クラウド環境AWS、GCP、Azure）での開発経験■フロントエンドおよびバックエンドの開発スキル 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力：英語 資格：第一種運転免許普通自動車

必要な経験・能力等 【必須】■AI研究開発の経験3年以上（業界不問、アカデミア可） ■第一言語（日本語or英語)：ビジネスレベル ■第二言語（英語or日本語)：日常会話レベル ■人間の脳を忠実に模擬する「脳型AI（スパイキングNN）」で従来困難とされた多層化に取り組み、一般的な深層NNと遜色のない80層以上でのモデル学習に成功、国内シンポジウムMIRUで優秀賞を受賞しました。さらに脳型AIモデル（SNN）をハードウェアに実装し、世界初のリアルタイム人検出に成功、動作電力も20mW以下で世界最小を達しています。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 語学力：英語 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■実務での機械学習モデル構築・運用経験5年以上■Pythonもしくは関連言語による機械学習モデルの構築経験5年以上【歓迎】■銀行業界でのデータ分析や マーケティング、開発等の経験 【部署・サービスについて】単なるデータ集計にとどまらず、近年はAI開発にも力を入れており、主に機械学習によるモデル・アルゴリズムを為替相場の変動予測、コールセンターへの入電予測など様々な用途で活用し始めています。また同時に楽天銀行がデータドリブンな組織として成長していけるよう、分析文化を醸成するというミッションも担っており、データ活用という視点で様々な取り組みにチャレンジできる部署です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【いずれか必須】・機械学習／AI技術に関する研究・技術開発・製品開発 ・安全工学、機能安全（ISO 26262等）、SOTIF等に関する研究または新規手法開発 【歓迎】 ・品質マネジメント、リスクマネジメントに関する知識 ・ソフトウェア開発プロセス（A-SPICE等） ・国際標準化、規格、法規に関する知識 ・学会発表、論文投稿等の対外発信経験 ・英語での技術文書読解・議論経験 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【いずれか必須】■AIのデータ収集戦略の立案・実行経験■MLOpsパイプラインの実装or運用経験■クラウド上でのスケーラブルな学習/推論基盤の設計・運用経験■AIを含んだシステムのテスト・検証、システム評価 指標設計の経験■自動運転・運転支援システムのテスト・検証、システム評価指標設計の経験■AI開発基盤関連のソフトウェア開発経験■MLOpsパイプラインの運用経験【歓迎】■自動運転・運転支援システム領域での上記AI開発関連の経験■海外企業との英語によるコミュニケーションスキル■自動車/ロボティクス/エッジAIなど物理世界×AIのドメイン知識■社内外（開発・品質・法務・外部ベンダー）との折衝・推進スキル 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】下記いずれか【１】Linux（Ubuntu）上での開発,C/C++ ソフトウェアの開発,シミュレーション知識（アプリケーション開発),ゲームエンジン知識（UnrealEngine,Unity),Matlab/simulinkの開発経験 【２】車載ソフトウェアの設計,実装,テスト,ROS/ROS2上での開発,車載センサの知識（Camera,LiDAR,RADAR),画像処理の知識（センサフュージョン,物体認識）Matlab/Simulink の開発経験,AI関連の開発経験 【歓迎要件】プロジェクト（開発等）における、マネジメント（プロジェクトマネージャ、プロジェクトリーダー、チームリーダーなど）の経験, 英語スキル（論文読解、メール対応、会話） 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】 ■機械学習/数値最適化分野でアルゴリズムの開発経験 ■（リーダークラスとして）プロジェクトマネジメント、要件定義の経験 【歓迎】 ■Python/C/C++等を使用した開発経験 ■学習モデル・アルゴリズムの知識をお持ちの方 ■英語でのコミュニケーション力 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】 ■電気回路設計もしくは組み込みソフトウェア開発 【上記に加え、あれば望ましい経験・スキル】 ■通信技術(*)開発経験(アプリケーション層 or ハード設計 or 組み込みソフト) ■暗号化や通信セキュリテイに関する実務経験 ※通信技術：4G/5G/LTE/Bluetooth/Earthernet/NFC/Wifi/ETC2.0/CAN ■英語でのコミュニケーションスキル 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■AI学習用データ生成や可視化・ダッシュボードに関する次のいずれかの経験：データ生成プロセス(データ収集・キュレーション・アノテーション・Active Learning等)の設計・開発または自動化/ データパイプラインの設計・開発または自動化(Airflow，Kubeflow等のワークフローオーケストレーション)/データ特徴量化，統計・可視化■Python等を用いたプログラミング(ソフトウェア/データ処理開発)の経験(目安：2年以上)■TOEIC500点程度の英語力 《魅力》最先端のAI開発を支えるデータ基盤(DataOps)開発に携われます。学会発表や大学との共同研究などの機会も豊富で、技術者として大きく飛躍できる環境です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力：英語 資格：

必要な経験・能力等 【いずれか必須】■Python、Rでの開発■SASプロミングの実務経験 【歓迎】■製薬業界またはCROでの解析業務経験■SDTM、ADaM、TFLのプログラミング経験■ビジネスレベルの英語スキル■生成AIの知見がある方 【当該ポジションの魅力】 ★万全な育成体制…SAS Institute Japan社の認定トレーナー資格者や経験豊富な社員が講師を担当し研修や勉強会を適宜実施。外部研修や講習、アメリカのイベント等に参加して世界中のエンジニアと交流することも可能です。AIソリューションについても注力段階であり、分析自動化ツール等の開発も進んでおります。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■Pythonを用いたAI/機械学習プロダクト、データ分析、またはモデル評価の実務経験3年以上 ■品質目標や改善優先順位を関係者と合意し施策推進した経験 ■評価指標設計やA/Bテスト等による改善経験 【歓迎】■LLM/生成AIの評価基盤やLLMOps構築経験 ■SLM開発や事前/事後学習経験 ■マルチモーダルAI、CAD理解、RAG等の開発評価経験 ■検索/推薦等のデータプロダクト改善経験 ■英語論文の読解力 【魅力】正解がひとつではない生成AIの「回答品質を測る物差し」から自ら創出し、リリース可否の判断や改善を牽引！日本・アジア・欧州に及ぶ顧客体験にダイレクトに貢献できます。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■クラウド環境（AWS／Azure等）のシステム要件定義・設計経験（データ基盤またはアプリケーション開発）※ドメイン知識は入社後キャッチアップ可■データ連携（API／MQTT等）およびデータベース設計 の実務経験※設備・センサー等からのデータ収集経験歓迎■技術的な調整・説明が可能なコミュニケーション力■英語力（海外拠点および海外顧客候補との会議、試作機のデモ、PoC（概念実証）活動、資料、メールやり取り等で使用しますが、キャッチアップする意欲があれば歓迎） 【魅力】構想から実装、現場適用まで一貫して関与できるため、自身の設計が実際のグローバルの産業基盤に貢献する実感を得られます。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力：英語 資格：