リサーチの転職求人

353 件

AI分野における研究開発・技術開発に加え、PoCから事業部門と連携した製品開発までを担当いただきます。
工場や建物で蓄積される様々なデータを活用し、異常（予兆）検知、予測・推定、最適化、自動化に関するアルゴリズムの検討・実装・評価を行います。
1. アルゴリズムの研究開発、プロトタイプ実装および評価
2. 事業部門と連携した検証・製品化検討
3. 社内外での技術発表、特許出願、協業推進
4. 上記テーマに関するプロジェクト推進

●担当業務：リサーチ及び投資戦略策定
運用・商品開発・営業において重要な役割を果たすチームの一員としてリサーチ活動に従事し、投資戦略やインサイトの発信を通じて意思決定や顧客満足度向上に貢献する。

●業務詳細
・クオンツリサーチ（ファクター分析・データサイエンス）においてリサーチテーマを主担当し、社内関係者に情報発信を行う。
・データ管理やITインフラの構築を通じてリサーチや運用の効率化に貢献する。
下記の業務もチーム内で分担して行う：
・投資家向けリサーチコンテンツ作成・営業チームとの連携
・既存プロダクトの分析・モニタリング
・ESG・議決権行使関連業務
※担当するリサーチテーマやアセットクラスの選択は強みやキャリア志向を踏まえて応相談

●担当業務：リサーチ及び投資戦略策定
運用・商品開発・営業において重要な役割を果たすチームの一員としてリサーチ活動に従事し、投資戦略やインサイトの発信を通じて意思決定や顧客満足度向上に貢献する。

●業務詳細
下記分野においてリサーチテーマを主担当し、社内関係者に情報発信を行う：
（1）ファンダメンタルリサーチ（投資テーマ・セクター、日本株式・外国株式）
（2）マクロリサーチ（マクロ経済・ストラテジー・マーケット環境）
下記業務もチーム内で分担して行う：
・投資家向けリサーチコンテンツ作成・営業チームとの連携
・既存プロダクトの分析・モニタリング
・ESG・議決権行使関連業務
※担当するリサーチテーマやアセットクラスの選択は強みやキャリア志向を踏まえて応相談

リサーチ及び投資戦略策定
運用・商品開発・営業において重要な役割を果たすチームの一員としてリサーチ活動に従事し、投資戦略やインサイトの発信を通じて意思決定や顧客満足度向上に貢献する。

業務詳細
下記いずれかのリサーチに注力し、社内関係者に情報発信を行う：
（1）ファンダメンタルリサーチ（投資テーマ・セクター、日本株式・外国株式）
（2）マクロリサーチ（マクロ経済・ストラテジー・マーケット環境）
（3）クオンツリサーチ（ファクター分析・データサイエンス）

下記業務もチーム内で分担して行う：
・投資家向けリサーチコンテンツ作成・営業チームとの連携
・既存プロダクトの分析・モニタリング
・ESG・議決権行使関連業務

※担当する業務やアセットクラスの選択は強みやキャリア志向を踏まえて応相談
※スキル・経験の蓄積に応じてリサーチプロジェクトに主担当としてアサイン

業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。
ミッション: ""AI の出力品質を科学する 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する""
LLM / AI エージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。評価メトリクスの研究開発から自動評価パイプラインの本番実装まで、「AI 評価科学」という新しい研究領域を社内に確立し、多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を科学的に保証します。
具体的な業務:AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。
1. 評価メトリクスの研究開発 LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します
2. 自動評価パイプラインの設計・構築 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します
3. レッドチーミング・安全性検証 adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します
4. 統計的実験計画に基づく品質改善 A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します
5. 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック モデル改善の複利ループを構築します
多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します
業務内容:
1. 評価メトリクスの研究開発
* LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules)
* 評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection)
* 報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究
* 評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection)
* 評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス
2. 自動評価パイプラインの設計・構築
* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装
* CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築
* エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応)
* 評価パイプラインの再現性・信頼性の担保
3. 安全性・品質検証
* 自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装
* 安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築
* ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装
* プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行
4. 統計分析・実験設計
* 統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析
* 品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化
* 品質レポート作成と改善提案
* 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック
業務シナリオ:
シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証
新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。
シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート
LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。
シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証
金融機関向けに自社サービスを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ（機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等）を網羅的にテストします。ポリシー準拠率を達成します。
成果責任 (KR/メトリクス):
* 評価カバレッジ率（テストケース網羅率）
* 回帰検出率（リリース前の品質劣化検出率）
* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）
* LLM-as-Judge と人間評価の一致率
* False Positive / Negative 率
* 安全性インシデント発生率（リリース後）

ポジション・部門の魅力:
1. Evaluation Science の実践 : 多くの企業が注力する「AI 評価科学」を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践できます。評価手法そのものを研究対象とする、世界的にも希少なポジションです
2. ML/DS スキルの新しい応用 : 機械学習・統計学の専門性を「モデル開発」ではなく「モデル評価」に応用します。報酬モデリング、LLM-as-Judge の校正理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面で知的挑戦があります
3. 品質がプロダクトの信頼を決める : 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが構築した評価基盤がリリース品質の最後の砦になります。

業務概要:当社は、当グループ会社として設立されました。
AIエージェントの出力品質は、企業の業務運営に直結します。
「なんとなく動く」では許されません。
自社サービスが「企業の頭脳」として、承認ワークフロー、リソース配分、見込み客発見などのタスクを自律的に実行する世界では、AIの誤った出力は、却下されるべき承認が通ったり、不正確な人員配置が行われたり、不適切な顧客にアプローチしたりすることを意味します。
「企業の頭脳」が信頼されるためには、生成された応答の正確性、安全性、一貫性を科学的に評価し、保証するシステムが不可欠です。
従来のQAエンジニアリングはテストケースの設計と実行が中心でしたが、LLMエージェントの品質保証には、評価指標自体の研究開発、LLM-as-Judgeのキャリブレーション理論、報酬モデリング、統計的実験計画、ベンチマーク設計といったML/DSの専門知識が求められます。
当社は、世界的に先駆けている「AI評価科学」を日本のエンタープライズAIの文脈で確立するため、AI Quality Scientistを募集しています。
具体的な業務:ミッション: 「AIの品質を科学する 評価の研究開発を通じてエージェントの信頼性を証明する。
」機械学習、統計学、心理測定学の手法を用いて、LLM/AIエージェントの出力品質を定量的に評価し、改善します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、「AI評価科学」を社内の新しい研究分野として確立し、本番利用される製品の品質を科学的に保証します。
AI Quality Scientistとして、AIエージェントの品質評価における研究と実装の両面を主導します。
1. 評価指標の研究開発: LLM-as-Judgeキャリブレーション、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて、「品質とは何か」を科学的に定義します。
2. 自動評価パイプラインの設計と構築: 研究成果を本番CI/CDに統合し、スケーラブルな品質ゲートを提供します。
3. レッドチームと安全性検証: 敵対的テストを自動化し、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します。
4. 統計的実験計画による品質改善の推進: A/Bテストと有意性検定を通じて、プロンプト戦略とモデル変更の有効性を定量的に検証します。
5. 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック: モデル改善のための複利ループを構築します。
6. 「品質の科学」アプローチを通じて、本番利用される製品の品質を保証します。
詳細な業務内容:* 評価指標の研究開発:* LLM-as-Judgeキャリブレーション手法（ルーブリック設計、バイアス検出、適切なスコアリングルール）の研究と実装。
* 評価ベンチマーク（構成概念妥当性、汚染検出）の設計、構築、検証。
* 報酬モデリング/選好学習の評価への応用研究。
* 評価指標（勝率、タスク成功率、事実性、有害性検出）の選択と設計。
* 評価セット（合成データ + 実ログ）の設計、構築、維持。
* 自動評価パイプラインの設計と開発:* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計と実装。
* 評価パイプラインをCI/CDに統合し、品質ゲートを構築。
* エージェント評価ハーネス（マルチターン、ツール使用、長文コンテキストサポート）の設計。
* 評価パイプラインの再現性と信頼性の確保。
* 安全性と品質検証:* 自動レッドチーム（自動敵対的テスト）の研究と実装。
* 安全性およびポリシー準拠検証フレームワークの構築。
* ハルシネーション検出とキャリブレーション手法の研究と実装。
* プロンプト/ツール回帰テストの設計と実行。
* 統計分析と実験計画:* 統計的実験（A/Bテスト、有意性検定）の設計と分析。
* 品質トレンドの可視化と回帰検出の自動化。
* 品質レポートと改善提案の作成。
* 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック。
主要な成果（KR/指標）:* 評価カバレッジ率（テストケースカバレッジ）* 回帰検出率（リリース前品質劣化検出 >= 95%）* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）* LLM-as-Judgeと人間評価の一致率* 偽陽性/偽陰性率* 安全インシデント率（リリース後）チーム体制:開発組織にはメンバーが所属しています。
AI QA Specialistは、専任の品質保証機能として、以下のメンバーと密接に連携して業務を行います。
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発* Research Engineer 研究開発、モデル改善* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI実行インフラ開発* Product Manager 製品設計と品質要件定義ポジション
・部門の魅力:* 実践的な評価科学: 世界的に投資されている「AI評価科学」を、日本のエンタープライズAIの文脈で実践できます。
評価手法そのものが研究対象となる、世界的に稀なポジションです。
* ML/DSスキルの新しい応用: 機械学習と統計学の専門知識を「モデル構築」ではなく「モデル評価」に応用します。
報酬モデリング、LLM-as-Judgeキャリブレーション理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面にわたる知的な挑戦があります。
* 品質が製品の信頼を決定: 本番環境において、あなたが構築する評価インフラはリリース品質の最後の砦となります。
品質保証がビジネスに直接与える影響を実感できます。
* グリーンフィールドポジション: AIエージェント評価科学という全く新しい専門領域をゼロから設計
・構築します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、大きな裁量を持つことができます。
* AI安全の最前線: 自動レッドチーム、敵対的テスト、ポリシー準拠検証を含む責任あるAIの実践に携わります。
AIエージェントが「企業の頭脳」としてビジネスオペレーションを自律的に実行する世界で、安全性を科学的に保証する重要な役割を担います。
* 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。
リサーチエンジニアやエージェントハーネスエンジニアと密接に連携し、製品スイート全体の品質に影響を与えます。

【職務内容】
UXリサーチャーとして、1,000万以上の会員基盤を持つ大規模フィンテックサービスのユーザー理解と体験価値向上を担っていただきます。包括的なユーザーリサーチとインサイト抽出を推進していただきます。

【具体的な業務内容】
・Customer Firstの理念に基づくユーザーリサーチの設計と実施
・定性・定量データの統合的な分析と洞察抽出
・カスタマージャーニーマップやペルソナの作成・更新
・ユーザビリティテストの企画・実施・分析
・リサーチ結果の組織への効果的な共有と施策への落とし込み
・デザインチームと協働した体験価値の向上
・グローバル展開を見据えた市場調査と分析

●本ポジションの魅力
・キャッシュレス市場のリーディングカンパニーとして、大規模サービスの体験設計に携われる
・ Design Teamとの協働を通じた、グループ全体での知見共有と成長機会
・グローバル展開を見据えた先進的なプロジェクトへの参画
・充実したスキル認定制度・資格支援制度による成長支援

【具体的な業務】
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. Embodied AI / VLAの研究開発
- Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
- 模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
- 実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
2. 学習データ収集・データ基盤整備
- 実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
- データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
- 合成データの作成戦略作りおよび活用
3. シミュレーション環境構築
- 物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
4. 評価・ベンチマーク設計
- タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
- オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
- データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
5. プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
- プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
- プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
- 導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
6. チームリーディング、技術横展開・技術発信
- 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
- メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
- 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）

【ポジション・部門の魅力】
- 立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
- 研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
- 関連団体を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
- 学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
- 当社が培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。

業務概要:
当社は創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション:
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、当社が描く未来を共に創っていただきます。
具体的な業務:
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. 大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
* モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
* 継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
* 長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
* 日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
2. 評価・ベンチマーク設計
* 日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
* オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
* ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
3. 開発基盤・データ基盤の整備
* 学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
* データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
* コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
4. プロダクト/ソリューションへの接続
* PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
* エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
* 業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
* 再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
5. チームリーディング、技術横展開・技術発信
* 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
* メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
* 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
ポジション・部門の魅力:
* 少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
* 受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
* また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
* 当社は大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
* LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。

【業務概要】当社は、当グループ会社として、AIが自律的にビジネスオペレーションを実行する次世代のコアシステム「自社システム」を構築しており、本ポジションでは、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破し、より効果的なエージェントの構築、大規模な目標達成のためのエージェント連携メカニズムの設計、エージェント性能を最大化するための課題解決（新規ハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニング）を強化するチームの一員として、AI/LLM/MLにおける最先端かつ応用研究を主導します。

【具体的な業務】
1. エージェントの研究開発
- 異なるエージェントハーネス（メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャなど）の考案、開発、比較
- 新しい推論、計画、検索手法の研究開発
- マルチモーダルおよび長文コンテキスト処理技術の開発
- 最新の研究論文の調査、再現、改善
2. 評価とベンチマーク
- 大規模なエージェントタスクのための厳密な定量的ベンチマークの設計と実装
- 合成データ生成および評価ベンチマークの設計
- モデルとプロンプトの自動評価のサポート（トレーニングから本番まで）
3. 本番環境での問題解決
- 推論レイテンシとコストの最適化（量子化、蒸留、キャッシングなど）
- トレーニングデータミックスの作成と最適化
- エージェント評価フレームワークの推進
- 本番環境での品質向上とパフォーマンスチューニング
4. 知識移転とアウトリーチ
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転と指導
- 学術機関やOSSコミュニティとの連携

【ポジション・部門の魅力】
- 「企業の頭脳」を動かす研究: チャットボットの改善に留まらず、AIがエンタープライズSaaSを統合し自律的に業務を実行する次世代コアシステムの技術基盤を研究を通じて構築します。
- 研究成果が直接プロダクションへ: 開発した手法は、多くの企業が利用する本番環境に即座にデプロイされ、論文で終わらない実世界への影響を実感できます。
- 最先端のAI研究を実践: 推論品質の限界突破、長期記憶の設計、マルチエージェント連携のオーケストレーションなど、業界のフロンティア課題に取り組みます。
- 研究と発表の両立: 論文発表や技術ブログ執筆を奨励し、学術機関やOSSコミュニティとの連携を積極的に支援します。
- 技術移転によるインパクト: Agentic Product Engineerチームに手法を移転し、全製品の品質向上においてリーダーシップを発揮します。
- 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持てます。

業務概要
研究者やエンジニアを尊重する環境・風土の中で、最先端のAIや量子コンピューティング技術を活用し、新たな価値創造に挑戦できる仲間を募集しています。AIや量子コンピューティング技術の研究開発、またはそれらを活用したサービスやソリューションの創造に積極的に取り組み、未来を共に切り拓きましょう。あなたの挑戦と創意が、当グループの未来を支える原動力となります。ご応募を心よりお待ちしております。

具体的な業務
・AIまたは量子コンピューティング技術の応用研究・実証実験
・自社サービスや顧客向けソリューションへの技術導入
・社内外のリソースをマネジメントし、プロジェクトを推進
・技術調査、論文レビュー、および中長期技術戦略の策定

キャリアパス
【1〜2年目】
・AIまたは量子コンピューティング技術の調査・実装と、社内外プロジェクトへの参加
・研究成果の社内展開や顧客への提案
・社外発表や論文投稿、業界団体との連携
【3〜5年目】
・リーダーとして研究開発チームを牽引
・新たな研究開発テーマの立案・企画
・（本人の希望に応じて）事業部でのサービスやソリューションの導入、または新規事業の企画・推進

ポジション・部門の魅力
・先進技術や新規事業への投資が活発で、研究開発や実証実験に取り組みやすい環境です。
・国内外の大学や研究機関と連携し、最先端技術の社会実装や実証事例が豊富です。
・幅広い業界の顧客ニーズに合わせた研究やソリューション開発が可能です。
・社員の自発性や多様性を重視し、柔軟な働き方やキャリア支援制度が整っています。

【業務概要】GC/MS等を用いた成分解析、機能性素材の開発経験（リアクションフレーバー）、報告書、プレゼン資料作成。
【具体的な業務】食品中からの未知香気成分の探索や、重要香気成分の探索に取り組んでいただきます。また中長期的には、以下のテーマで幅広くご活躍いただくことを期待しています。
1. 加熱調理香における重要香気成分の探索・特定
2. 油脂感を向上させる香気成分の探索・特定
3. 減塩効果に寄与する香気成分の探索・特定
4. 受容体研究の推進
5. 受容体応答データの蓄積→社内ライブラリーを構築
【ポジション・部門の魅力】当組織には、受容体、有機合成、生理応答、香気分析、官能評価、調香、アプリケーションといった機能が備わっています。当社では、香気分析の観点から研究開発を推進していただきます。

業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。

募集背景:自社サービスは「企業の脳」として、顧客企業の全SaaSを統合し、数百のワークフローをAIエージェントが自律的に実行する世界を目指しています。しかし、この構想を実現するには、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破しなければなりません。
1. 複数のSaaSを横断して情報を検索・統合する際の推論品質の限界
2. 長期にわたる業務プロセスを記憶し、文脈を維持する長期記憶の設計
3. テキスト・画像・音声・構造化データを統合的に扱うマルチモーダル対応
4. 数百社が同時利用する環境での低レイテンシ推論
この1年で、LLMを活用したエージェントシステムの採用は急速に進みました。今後、AIエージェントがより複雑なタスクをエンドツーエンドで、あるいは人間と協力して遂行する未来に向けて、当社では以下に取り組むチームを強化します。
- 長期ホライゾンの課題でより効果的なエージェントを実現する
- 様々なスケールで他のエージェントと協調し、大きなタスクを達成するための連携を設計する
- エージェント性能を最大化するため、新規のハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニングなど必要な課題を解く

ミッション:Agentが降参する問題を解く。現在のAIエージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索/計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。自社サービス上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。

期待する役割について:Research Engineerとして、AI/LLM/MLの最先端研究と応用研究をリードしていただきます。
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保
- プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決
- モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上
- 研究成果をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ
論文を書くことがゴールではありません。研究成果をプロダクションに適用し、企業が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。

具体的な業務:
- エージェント研究開発
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 新しい推論・計画・検索手法の研究開発
- マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発
- 最新論文の調査・再現・改良実装
- 評価・ベンチマーク
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- 合成データ生成・評価ベンチマーク設計
- モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体)
- プロダクション課題の解決
- 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等)
- モデル学習用データミックスの作成・最適化
- エージェント評価フレームワークの高度化
- 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング
- 技術移転・発信
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転・メンタリング
- 学術機関・OSSコミュニティとの連携

業務シナリオ例:
● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ
RAGの研究開発 自社サービスが「企業の脳」として機能するには、顧客の全SaaSに散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。既存のRAGでは「Aプロダクトの従業員データ」と「Bプロダクトの商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。ナレッジグラフベースのRAGアーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。SaaS横断検索の回答精度を向上させ、Agentic Product Engineerチームに技術移転して全プロダクトに展開。

成果責任 (KR/メトリクス):
- ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク)
- 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり)
- 推論レイテンシ / コスト改善率
- 論文・技術ブログ発表数
- 社内技術移転完了数

チーム体制:
開発組織に在籍しています。
Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します:
- JAI Lab AI研究開発
- AI&Model モデル学習・最適化
- Voice & Tel 音声AI・電話システム
密接に連携する役割:
- Agentic Product Engineer エージェント機能開発 (技術移転先)
- Agent Harness Engineer エージェント実行基盤
- AI QA Specialist 評価パイプラインとの連携
- Product Manager プロダクト設計

ポジション・部門の魅力:
- 「企業の脳」を支える研究: 単なるチャットボットの改善ではない。企業の全SaaSを統合しAIが自律実行する「次世代基幹システム」の技術的基盤を、研究で切り拓く
- 研究→プロダクションの直結: 開発した手法が即座に本番環境へ適用され、企業が利用するシステムに反映される。論文で終わらない、実世界へのインパクトを実感できる
- 最先端AI研究の実践: 推論品質の限界突破、長期記憶設計、マルチエージェント協調など、業界最前線のフロンティア課題に取り組める
- 研究と発表の両立: 論文発表・技術ブログ執筆を推奨し、学術機関やOSSコミュニティとの連携も積極的に支援
- 技術移転のインパクト: 開発した手法をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げするリーダーシップを発揮できる
- 急成長環境: スタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる

証券代行業務部営業チームのメンバーとして、主に以下の業務に携わっていただきます。
1.既先クライアントへのコーポレートガバナンス関連、株主総会開催準備関連、株式実務関連等のコンサルティテング
2.反響営業の営業企画、営業推進による新規クライアント獲得

＜証券代行業務とは？＞
・証券代行は、上場会社の株主名簿管理人として、各上場会社の株主名簿を管理し、各上場会社の重要なイベント（株主総会、配当金支払等）をサポートする業務です。
・日本では、主に信託銀行がその業務を担っておりますが、当社は、「株券電子化」を契機に、2012年4月に約40年振りに非金融系独立事業会社として証券代行業界に新規参入いたしました。「株券電子化」以降は、証券代行業務は限定的となり、その業務はデータ処理業へと大きな変革をもたらし、米国では、非金融系証券代行機関が株主名簿管理人を寡占する状況となっております。
・当社は、旧来の株主名簿管理人（証券代行機関）のシステムや業務を抜本的に見直し、最新のDXを駆使し、「新時代」証券代行業務を展開しております。

●求める能力
・営業活動に取組む根気強さや物事をアグレッシブに対処できる能力
・株式関連業務、株主総会関連業務の知識経験があれば、より業務対応がスムーズです

【業務概要】単なる情報発信で終わらない、“利用される”リサーチ情報の提供、組織連携によるその情報活用の推進に関する業務です。リサーチ業務だけではなく、リサーチをベースとした経営課題アプローチ、社内外発信業務や新規テーマ創出も含まれます。ご本人の希望・適性を踏まえて職務を担っていただきます。

【具体的な業務】
1. リサーチ:
- クライアントの現状（基礎的なクライアント分析やセクター内重要プレイヤの短期、中期、長期見通しなど）リサーチ
- 近未来トレンド（各社ユースケース、業界トレンドなど）のリサーチ
- フォーサイト（先進テクノロジ活用の未来仮説、トレンド）のリサーチ
上記三観点で現在〜未来の金融ビジネス/テクノロジトレンドをリサーチします。個別PJのリサーチ業務支援も含まれます。
2. 経営課題アプローチ:
リサーチ結果をファクト検証に利用しつつ、個別PJにおける経営課題アプローチを実施します。
3. 新規テーマ創出:
リサーチ内容をベースにビジネスの種となる新規テーマを見つけ、ユースケース検討などの営みを通してPoCなど新規ビジネス企画につなげる取組を推進します。
4. 社内外発信:
リサーチ内容を基にした、内部知見底上げにつながる注目トレンドの把握・解説の社内発信と、注目トレンドや個別テーマ調査レポートの社外向け発信を行います。

【ポジション・部門の魅力】
様々な出自のメンバが居りますので、多様な視点を学び、ご自身の視野を広げられます。完全週休二日制（土日祝日）でリモートワークも積極的に推進しており、メリハリのある働き方を実践できます。

リサーチレポートやプレゼンテーション資料等の審査業務

業界規則やコンプライアンス、社内ルールに則した適切性の審査及び発行承認

分析ロジックや評価方法、執筆内容の精査を通した品質管理、クオリティ向上のサポート

【職務概要】
・ロボティクス／AI／シミュレーション分野における研究開発を通じ、社会課題解決やフロンティア開拓につながるロボティクス技術の創出に取り組みます。
・特に、当社が提唱する「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプトの実現に向けた技術開発およびロボットシステムの試作・検証を担当します。
・担当分野における技術開発の責任者または専門家として、社内外の多様なステークホルダーとのバランスを加味し、社内外の関係者との関係を構築します。
・自身の経験や先行研究から積極的に学習し、自身とチームの研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出すことも求められます。

【職務詳細】
・上長からの指導を受けながら、組織が掲げる技術コンセプト実現に向けた研究開発の重要部分に関する計画・実行の責任を担います。
　とくに、ロボティクスの次のトレンドとして当社が提唱している「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプト実現に向けた技術開発やロボットシステム試作検証の主要部分の責任を担い、
　必要に応じてチームメンバと連携しながら、その責任を全うしていきます。
・ロボティクス関連イノベーションのロードマップ・戦略・実現計画の策定に関与し、上長からの指導を受けながらその計画遂行を牽引します。
・ロボティクスの動向およびその適用先候補の分野動向について、最新情報を収集し、組織の知識アップデートに貢献します。
・当社事業部/大学/パートナ企業との連携に向け、連携先候補の選定、連携計画の策定、連携活動の推進に主体的に関与します。
・研究成果物（研究報告書、特許、学会発表、論文など）を提出します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・エネルギ・資源・食糧の供給量増大と環境負荷低減の両立という難しい社会課題の解決に向けた研究開発、研究機関主導の新事業創生に関わることができます。
・ロボティクスの次のトレンドを主導で立ち上げるという当社の野心的チャレンジに直接的に関与できる。
　「作業工法とロボット構造のAI創発」という未成熟の分野を主導的に開拓していくことで、その道の第一人者になれる可能性もあります。
・近い将来に3〜4名の研究チームの取り纏めを担うことも想定されます。

【職務概要】
・ロボティクス／AI／シミュレーション分野における研究開発を通じ、社会課題解決やフロンティア開拓につながるロボティクス技術の創出に取り組みます。
・特に、当社が提唱する「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプトの実現に向けた技術開発およびロボットシステムの試作・検証を担当します。
・担当分野における技術開発の責任者または専門家として、社内外の多様なステークホルダーとのバランスを加味し、社内外の関係者との関係を構築します。
・自身の経験や先行研究から積極的に学習し、自身とチームの研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出すことも求められます。

【職務詳細】
・上長からの指導を受けながら、組織が掲げる技術コンセプト実現に向けた研究開発の重要部分に関する計画・実行の責任を担います。とくに、ロボティクスの次のトレンドとして日立が提唱している「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプト実現に向けた技術開発やロボットシステム試作検証の主要部分の責任を担い、必要に応じてチームメンバと連携しながら、その責任を全うしていきます。
・ロボティクス関連イノベーションのロードマップ・戦略・実現計画の策定に関与し、上長からの指導を受けながらその計画遂行を牽引します。
・ロボティクスの動向およびその適用先候補の分野動向について、最新情報を収集し、組織の知識アップデートに貢献します。
・日立事業部/大学/パートナ企業との連携に向け、連携先候補の選定、連携計画の策定、連携活動の推進に主体的に関与します。
・研究成果物（研究報告書、特許、学会発表、論文など）を提出します。

＜調査研究部＞
・サステナビリティに配慮した投資
・ガバナンスに関連した調査研究
・サステナビリティに関する企業の情報開示
・社会的課題に対する企業行動
・個人投資家の行動
・アセットオーナーによる投資行動

＜投資工学研究所＞
・各種計量モデルの開発
・AI技術を活用したモデル開発
・株式、債券の計量分析・加工データの提供
・投資工学、証券市場、AI技術の調査

その後の変更の範囲：当社の定める業務

●組織のミッション
FDSLによる画像検査装置向けAIの学習コスト低減

●期待する役割
FDSLの産業応用を見据えたシーズの創出を加速するとともに、技術検証・プロトタイピングにも取り組み、実用化に向けた知見とノウハウを組織に蓄積することを期待。産業界との連携において技術的基盤を担い、研究成果の橋渡しを技術面から主導することを期待。

●想定される業務内容
・AI・機械学習プログラムの開発・整備・評価
・AI・機械学習用データセットの開発・整備・評価
・AI・機械学習の評価用シミュレーション環境の開発・整備・評価
・AI・機械学習を利用するシステム開発、インテグレーション
・外部プロジェクトや民間企業からの委託・技術相談対応
　など

・内外経済指標およびトップダウンによる市場全般の分析・予想、顧客（投信、機関投資家双方）向け、社内の株式・債券・マルチアセット運用者向けリサーチレポートの作成、メディア（新聞・テレビ・金融専門メディア）対応

●役割期待
・自立して分析を行うことができ、かつチームメンバーと協力して投資判断につながるリサーチを遂行できること。
・顧客向けに勉強会講師を務められること、メディア対応が随時できること。

※長期派遣が可能な方優遇！

派遣先システムの安定稼働を支える運用保守および、利便性向上のための改修・改善業務をお任せします。定常的なモニタリングから、利用部門との調整、システム全般に携わることができます。

1. システム運用・保守（定常・臨時）
監視・対応： サーバおよびジョブ（JP-1）のログ確認、エラー発生時の一次対応。
メンテナンス： DB（Oracle）へのデータパッチ適用、プログラムパッチの作成・適用。
調査： 不具合発生時の原因究明（トラブルシューティング）。

2. 追加開発・業務改善
仕様調整： システム利用部門からの要望ヒアリング、機能追加に伴う仕様検討。
問い合わせ対応： ユーザーからの技術的な質問や相談への回答・サポート。

3. リリース管理・ベンダーコントロール
検収作業： 外部ベンダーから納品されたソフトウェアの動作検証。
本番反映： 本番環境へのリリース作業および事後確認。

開発・運用環境
OS：Windows Server 2022
Webサーバ：IIS (Internet Information Services)
DB：Oracle Database
言語：VB.net, HTML, JavaScript, Batファイル
ツール：Visual Studio 2017, JP-1

「今夜どの店に行くか」「次の旅行先をどう決めるか」 日常のあらゆる選択において、人々の情報収集の仕方が根本から変わろうとしています。検索してリンクをたどる時代から、AIが文脈を読んで最適解を直接届ける時代へ。この変化の中で、「どんな情報が・どんなタイミングで・どんな形で届けば、ユーザーの意思決定を本当に支援できるか」という問いに、当社はプロダクト、データとAIで向き合っています。

AIリサーチ＆イノベーション室は、そのプロダクトを構築するチームです。リサーチメンバーが解明した「AIがどう情報を判断するか」「ユーザーはどう行動を変えるか」という知見を、実際に動くプロダクトとして実装し、磨き込んでいきます。自分たちが作ったシステムが、日常の消費行動から人生の大きな選択まで、何万人もの意思決定を支えていく それがこのポジションのスケール感です。

【お任せしたい業務】
1. AIマーケティング基盤の設計・開発・進化
BizチームとリサーチチームがAIで発見した知見を、継続的に使えるシステムとして実装します。「どう作るか」ではなく「どう事業に届けるか」を起点に設計するため、技術とビジネス両方の視点が自然と身につきます。
・AIマーケティング・アプリケーションの0→1立ち上げから、稼働中システムの改善・進化まで一貫して担当
・データパイプライン、ワークフローシステム、分析・レポーティング基盤など、事業を支えるインフラを設計・実装
・AWS/IaC（Terraform/AWS CDK）による堅牢なクラウド基盤の構築・運用
・AI駆動型開発を全工程で実践（仕様検討 実装 ドキュメント生成をAIと協働しながら進行）

2. Biz／リサーチとの事業・技術の仮説検証
整った要件書が渡されるのを待つのではなく、事業の仮説そのものをエンジニアの視点から一緒に磨きます。「何を作るべきか」の議論から参加できるため、技術がどう事業に貢献しているかを肌で感じながら働けます。
・BizチームとリサーチチームとともにAIマーケティング施策の仮説検証に参加し、必要なシステム機能を共に定義
・得られた知見や再現性のある成果を、業務・サービスに継続的に組み込むための設計・実装

【開発環境】
言語: Python / TypeScript / Ruby / Go
インフラ・クラウド: Amazon Web Services（AWS）, Infrastructure as Code（Terraform / AWS CDK）
AI・LLM関連: LLM（OpenAI API等）/ RAG構築 / AIワークフロー基盤
データベース: RDB（MySQL等）
ソースコード管理: GitHub / Git
その他: Linux / Docker / GitHub Actions / Datadog

【こんな環境・働き方です】
・少数精鋭チームで、エンタープライズ開発経験豊富なシニアエンジニアと連携しながら、設計思想から実装まで一貫して学べます
・開発プロセス自体もAI前提で進化させています。仕様検討からコード実装、ドキュメント生成まで「AI駆動型開発」を全員で実践
・BizチームやリサーチチームとOne Teamで動くため、技術が事業成果に直結する手応えを日常的に感じられます
・書籍購入費負担あり
・個人利用のクラウド環境利用費を会社負担あり

当チームは、コンサルティング事業における戦略立案・実行を支援するリサーチ専門チームです。
本チームは、金融機関や行政機関、大手企業、コンサルティングファームなどの出身者で構成されており、金融、国際政治経済、環境問題、エネルギー政策、マーケティングなどの豊富な調査経歴を有するリサーチのプロフェッショナルです。リサーチの専門性を有するメンバーはそれぞれ業種別、コンピテンシー別のユニットに配属され、情報収集や分析のみならず、クライアントへの提案活動やデリバリーをコンサルタントと一体となって行っていきます。
また、Thought Leadershipの発信やセミナー・講演を行うだけではなく、パブリックに向けて積極的な調査研究・分析・政策提言などを行う、シンクタンク機能を兼ね備えたスペシャリスト集団を目指しています

〔ポジションサマリー〕
1. リサーチ
特定領域のエキスパートとして調査を実施、または担当セクターのコンサルタントから調査を受託

2. ナレッジマネジメント（ナレッジハブ）
・国内外コンサルから業界最新知見(Thought Leadership)/各種ナレッジを収集し、既存/潜在クライアントへ発信
・国内外の業界最新知見を収集・管理し、コンサルタントの知見向上に寄与
・過去PJT成果物などクレデンシャル管理

3. 独自研究・政策提言（対外発信・エミネンス）
・エンゲージメントにとらわれない独自テーマやマクロ的な研究を行い、既存/潜在クライアントへ発信、政策提言などを行う
（例：グローバルの先端Techトレンドやスタートアップ企業の探索。各国の投資トレンド及び投資規制環境の比較研究。コンサルタントと協同での書籍出版。他）

4. その他
・新人コンサルタントなどへの教育研修
・リサーチやナレッジマネジメントに関する付随業務

社内の関連部署と連携・調整しながら、投資運用業者としての適切なリスク管理体制の構築と、その遂行に関する実務担当者／管理者の役割を担っていただきます。
・顧客及び社内ガイドライン遵守状況のチェック、
・リスクアセスメントの実施、情報セキュリティ体制の整備、新商品の審査、流動性リスク／信用リスクのチェック、
・BCP 対応、ホールディングス（親会社）との調整、
・その他、全社的な定例報告資料の作成業務、等。
※小人数組織であるため、一部コンプライアンス業務のサポートもご対応いただく機会があります。

・ 大規模な画像・動画・マルチモーダル生成モデルの開発。
・ プロダクトチームと連携し研究成果を実用的なプロダクトに繋げる。そのために市場の動向を調査し知見を収集。
・ トップカンファレンスでの研究成果の発表。グローバルな研究者コミュニティとのつながりを構築。

・生成AIモデルを活用したインタラクティブシステムの開発及び評価
・開発したシステムの実証実験及び事業還元
・自社プロダクトにHCIの専門家として貢献

仕事の魅力
・当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使ってHCIx生成AI分野の研究開発を行います。その成果を多くのユーザに届けるための事業化に向けた開発も進めます。
・大規模言語モデル、マルチモーダルモデル、生成モデルなど生成AIの様々な分野の研究者、エンジニアと協調して研究開発を進めることができます。

当社は、テクノロジーと分析の力でユーザーに価値を提供しています。現在、オンライン住宅ローン比較診断サービスとオンライン不動産投資プラットフォームを自社プロダクトとして運営しています。
「自社サービス」は、サービス提供開始から、テクノロジーとデータ分析を活かして「住宅ローン借入可能額の判定」「金融機関ごとの融資承認確立の推定」「ユーザーにとってベストな条件の住宅ローン商品の提案」などを行ない、累計の利用者数は多数となりました。それに伴い自社データの蓄積が進んでおり、今後のユーザー数の拡大に伴いデータの種類や量が増加することを受け、またより精度の高いサービスを目指して、データの効率的な蓄積、分析、プロダクトへの活用を想定しています。
「自社サービス」は、投資物件購入アプリを通じて、物件探しから購入までオンラインで不動産投資ができるサービスです。同アプリではこれまで分かりにくかった不動産のリスクとリターンの見える化を行い、金融商品と同じ感覚でスマートに不動産投資ができる環境を提供しています。さらに今後資産評価機能を加えて、購入した物件の時価が常に分かり、売りたい人と買いたい人がいつでも適正な価格で売買できる取引プラットフォームになることを目指しています。それにともない、不動産物件に紐づく大量な外部データに加えて、当社の保有する顧客情報を紐づけ、分析することで、さらに有用なサービスに進化していくことを企図しています。
本ポジションでは、機械学習や生成AI等を活用して、両プロダクトにおける分析モデルの高度化や精緻化を進めていただける新たなメンバーを募集します。

業務内容:
CEO直轄の「リサーチ&アナリティクス部」に所属し、自社サービス事業にてAIを始めとするテクノロジーを活用したサービス改善・機能追加を企画、モデリング、実装していただける方を募集します。

具体的な業務内容:
* 住宅ローンのレコメンド機能や予測機能のモデル作成および運用
* RAGおよびベクトルデータベースを用いたシステム設計および実装
* プロンプトチューニング
* モデルのフィッティングの調整
* 不動産の価格モデルの作成及び運用
* 各種関連サイトから不動産価格情報を収集
* データのクレンジング
* AIツールへ投入し、相関モデルを導出
* モデルのフィッティングの調整
* 実装しモニタリング及び改善
* 価格分析に基づくレポート作成
* 最新技術へのキャッチアップとプロダクトへの組み込み
* 短期、長期プロジェクト双方に関わりあり
* 上記業務に伴う各種データ整備、エンジニアリング業務

チーム体制:
リサーチ&アナリティクス部：部長、メンバー（業務委託含む）
（共同で実務を行うことを想定）プロダクト開発部：部長、エンジニア、PM/PdM、UI/UXデザイナー、リサーチャー（業務委託、インターン含む）
※本ポジションはリサーチ＆アナリティクス部配属になります

想定キャリア:
* リサーチ&アナリティクス部におけるリーダー
* サービス開発やビジネスラインのトップ（役員クラス）

本ポジションの上席者:
* CEO（大手企業での経験を経て、当社を創業しCEOに就任。）
* リサーチ&アナリティクス部長（大手企業での数理部門、金融機関、データ関連企業でのAI構築およびデータ分析の経験者。）

革新的な技術と独自の光学・画像処理技術を核に、半導体関連の検査・測定装置をはじめとする最先端の製品を提供している企業でのお仕事です。
世界をリードする技術に触れ、未来の半導体産業を共に創り上げていく意欲のある方を歓迎します。
世界のテクノロジー進化を支えている企業であなたの専門知識と経験を活かしてみませんか？

◆職務内容
インストール済みの半導体製造装置に対し、ソフトウエアの立ち上げ（セットアップ）および最適化・調整業務を担当していただきます。
ソフトウエアの立ち上げ・初期設定： インストール後の装置を起動し、仕様通りに動作させるためのシステム構成・パラメータ設定。
高精度な調整（キャリブレーション）： 装置のパフォーマンスを最大化するため、ソフトウエア側からの微調整・最適化。
Pythonを用いた不具合解析： 立ち上げ時に発生するイレギュラーな挙動に対し、Pythonでログデータを解析。数値を根拠に原因を特定し、対策を講じます。
改良・フィードバック： 現場での立ち上げ工程をスムーズにするための、ソフトウエア改良案の提案。

◆やりがい
分業制による専門特化： 物理的な設置やOSのインストールなどは別担当が行います。あなたは「装置を正しく、かつ高性能に動かす」というソフトウエア・エンジニアリングの核心部分に専念できます。
データドリブンなアプローチ： 経験則だけでなく、Pythonを用いたログ解析という現代的な手法でトラブルシューティングを行います。

◆キャリアパス
開発プロジェクトの上流工程から下流工程まで一貫して携わる中で、技術力だけでなくプロジェクトマネジメント能力も磨けます。
将来的には、大規模な開発プロジェクトを牽引し、チームを率いて新たな製品を世に送り出すリーダーとして活躍する道も開かれています。

プラント設備の新設設計助勢および工事安全管理〜日本原燃での長期案件／未経験・若手からベテランまで幅広く募集〜
新設設備（水素アルゴン混合設備）の設計サポートおよび現場の安全管理を担っていただきます。2028年までの長期プロジェクトで、じっくりと技術を磨きながらキャリアを築ける環境です。

集合体機械課における以下の業務を担当
◆設計助勢業務
・新設設備（水素アルゴン混合設備）の設計確認、設計変更対応
・コスト評価、コメント処理対応
・保守保全計画の策定サポート
◆工事安全管理
・現場パトロールおよび不安全環境の是正対応
・工事安全に係る標準類の作成
◆その他
・課内付随業務、カイゼン活動への参画

当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。
近年、AIモデルの進化に伴い、競争力の源泉はモデル構造そのものから、「どのようなデータを、どのように設計し、評価し、改善し続けられるか」へと急速にシフトしています。
特に、LLM / VLM / マルチモーダルモデルの高度化、本番運用を前提とした大規模データ要求、データ品質がモデル性能を直接左右する構造が同時に進み、AI開発におけるボトルネックは完全に「データ側」に移行しています。
さらに現在は、有害データの混入、バイアスの増幅、誤学習によるリスク、評価指標と実運用性能の乖離といった AIの安全性・信頼性に関わる課題 が顕在化しており、データ設計は単なる精度改善の問題ではなく、AIの社会実装における責任領域へと拡張しています。
当社では現在、データ設計や評価が属人的に行われている、モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが体系化されていない、安全性・品質・性能を統合した設計思想が未確立という課題を抱えており、AIモデル性能と安全性を「データの観点から」引き上げられるResearch Engineerを募集します。

このポジションの本質:
AIモデルが正しく学習され、安全性・信頼性を担保し、本番環境で信頼できる性能を発揮する状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです。
扱う対象は単なる学習データではなく、モデルの挙動を規定する訓練信号、評価基準を形作るテストデータ、安全性を担保するガードレールデータといった、AIのモデルの出力特性と性能を規定する要素です。
そのため本ポジションでは、どのデータがモデルの意思決定に影響するのか、どの評価が本番性能を適切に測定できるのか、どのようなデータ設計が安全性を担保するのかといった問いに対し、研究的視点と実装視点の両方から取り組むことが求められます。

主な役割:
・LLM / VLM / マルチモーダルモデル向けの学習データ設計
・データ前処理・アノテーション方針の設計と改善
・モデル評価指標の設計および評価結果の分析
・学習 → 評価 → データ改善 のフィードバックループ構築
・モデル開発チームとの連携による性能改善
・データ品質・バイアス・安全性に関する設計指針の確立

研究テーマとしての領域:
データ設計領域
・モデル性能を最大化するデータ分布設計
・データカバレッジと一般化性能の関係
・少量データ環境での効率的データ生成
評価領域
・モデルの実運用性能を反映する評価指標の設計
・評価データセットの品質設計
・自動評価と人手評価の統合設計
AI安全性領域
・有害出力を抑制する訓練データ設計
・バイアス・公平性に関するデータ分析
・安全性評価データセット（ベンチマーク）の設計
・データガバナンス・トレーサビリティ設計
・SFT, RLHFによるモデルの性能向上

主軸（最も期待する領域）:
・AIモデル向けデータ設計・品質管理
・モデル評価とデータ改善ループの設計
・Pythonを用いたデータ処理・分析
・データ視点からのモデル性能改善

扱う対象例:
・LLM / VLM 向けテキスト・画像・動画データ
・物体検知・画像認識モデル向けデータ
・アノテーションデータ・メタデータ
・安全性評価用データセット

このポジションで得られるもの:
・AIモデル性能を左右するデータ設計の実務経験。
・最新のLLM / VLM を実運用レベルで扱う希少な機会。
・AIの安全性・信頼性に関わる最前線の課題に取り組む経験。
・研究とプロダクト開発を横断したキャリア。

研究者やエンジニアを尊重する環境・風土の中で、最先端のAIや量子コンピューティング技術を活用し、新たな価値創造に挑戦できる仲間を募集しています。私たちは、切磋琢磨しながら最高のアウトプットとチーム環境を目指し、社会や会社にイノベーションを起こすことを大切にしています。AIや量子コンピューティング技術の研究開発、またはそれらを活用したサービスやソリューションの創造に積極的に取り組み、未来を共に切り拓きましょう。あなたの挑戦と創意が、当グループの未来を支える原動力となります。ご応募を心よりお待ちしております。

担当業務:
・AIまたは量子コンピューティング技術の応用研究・実証実験
・自社サービスや顧客向けソリューションへの技術導入
・社内外のリソースをマネジメントし、プロジェクトを推進
・技術調査、論文レビュー、および中長期技術戦略の策定

キャリアパス:
【1〜2年目】
・AIまたは量子コンピューティング技術の調査・実装と、社内外プロジェクトへの参加
・研究成果の社内展開や顧客への提案
・社外発表や論文投稿、業界団体との連携
【3〜5年目】
・リーダーとして研究開発チームを牽引
・新たな研究開発テーマの立案・企画
・（本人の希望に応じて）事業部でのサービスやソリューションの導入、または新規事業の企画・推進

担当業務の特徴、魅力、市場における強み:
・先進技術や新規事業への投資が活発で、研究開発や実証実験に取り組みやすい環境です。
・国内外の大学や研究機関と連携し、最先端技術の社会実装や実証事例が豊富です。
・幅広い業界の顧客ニーズに合わせた研究やソリューション開発が可能です。
・社員の自発性や多様性を重視し、柔軟な働き方やキャリア支援制度が整っています。

【職務内容】
昨今、「SDGs」や「ESG」が時代を象徴するキーワードの一つとなっています。多くの企業にとって持続可能な社会への取り組みは、自社の社会的価値を高めるために喫緊の課題となっています。しかし、一口に「取り組み」といっても具体的には何を行えは良いのか、自社内に知見やノウハウがない企業も少なくありません。そういった企業に対し、特に「環境」の視点からコンサルティングを提供しています。

【仕事内容】
脱炭素・環境経営に関する課題にワンストップで支援をします。

TCFD、CDP、SBTなど気候変動に関する情報開示支援、温室効果ガス排出量の算定や削減に関する支援、脱炭素ロードマップ策定支援、ISO14001内部監査員研修や環境法令に関するサービスなど、企業様の要望に応じて柔軟に対応しています。

【具体的な仕事内容・この仕事の特長】
・気候変動イニシアティブ対応（TCFD/TNFD/CDP/SBT等）
・GHG排出量の算定(Scope1,2,3、カーボンフットプリント)、LCA算定
・エネルギー・CO2削減診断（省エネ診断）/再生可能エネルギー設備導入支援/再エネ購入支援
・脱炭素施策の調査、検討、ポテンシャル診断
・脱炭素ロードマップ策定/脱炭素目標設定
・脱炭素の目標設定
・環境法令に関するサービス（最新情報の調査、定期更新サービス）
・EMSに関するサービス（ISO14001内部監査員研修　等）
・環境/脱炭素ソリューションの事業開発

●業務概要
「これまでのご経験」と「これから磨きたい専門性」を考慮し、最適なプロジェクトへ配属いたします。
経験の浅い方は、まずは先輩エンジニアのサポートからスタートし、着実にスキルを習得できる環境を整えています。一方、経験豊富な方は早期からプロジェクトの中心メンバーとして、その専門性を存分に発揮いただくことを期待しています。個々のスキルレベルに合わせ、無理のない、かつ挑戦しがいのあるミッションを定義します。

●業務内容
- データ基盤の設計・構築（ETL、DWH、データパイプライン）
- BIツールを用いた可視化・レポーティング
- SQLやPythonを用いたデータ抽出・加工
- ビジネス課題に対するデータ分析・提案

● 当ポジションの魅力
・マルチクラウドの経験
特定の自社サービスに縛られず、様々なデータ解析クラウド基盤に触れることで、短期間で汎用的なスキルを習得できます 。
・データサイエンティストとの協働による成長
データ基盤を「誰がどう使うか」を含めて構築していくため、分析に資するエンジニアリングの極致を追求できます 。
・充実した学習・評価制度
資格取得補助制度やノウハウプレゼン大会など、エンジニアが技術を高め続けられる風土があります 。

◆業務内容
AI / 機械学習技術を用いた以下の業務。
・AIシステムの開発。
・AIの活用方法を考え提案し実装する。
・AI関連プロジェクト

◆対象技術領域
・動画 / 静止画 / 音 / 超音波 / 匂い / 味 / IoTなどの非構造化データを活用したAIエンジニアリング。
・AIプラットフォームを活用したAIエンジニアリング。

◆キャリアパス
将来的には、リーダーとして活躍を見据えることも可能です。ご自身のキャリア志向に寄り添い、スキルに応じたキャリアパスを構築することができます。

◆評価制度
当社では、公平性を確保するため、自己評価、クライアントの評価、上司の評価と多面的な評価制度を取り入れています。また定期的な面談やウィークリーレポートを通し、評価だけではなく、今後希望する業務や勤務地、役割等をヒアリングしています。

◆業務概要
BIコンサルタントとしてBIツールを活用した可視化業務や、経営コンサルティング、意思決定支援業務に関わっていただきます。
具体的には…
- クライアント企業の課題に対するBIソリューションの提案・導入支援
- データ分析基盤の設計・構築（ETL、DWH、BIツールなど）
- BIツール（Tableau、Power BI、Looker Studio等）を用いたダッシュボード設計・レポート作成
- データに基づく意思決定プロセスの改善提案

◆取り扱うデータ
マーケティング関連データ、金融関連データ、ヘルスケア関連データ、IoTデータ、センサデータ など多様なデータに関わることができます。

◆キャリアパス
将来的には、リーダーとして活躍を見据えることも可能です。ご自身のキャリア志向に寄り添い、スキルに応じたキャリアパスを構築することができます。

革新的な技術と独自の光学・画像処理技術を核に、半導体関連の検査・測定装置をはじめとする最先端の製品を提供している企業でのお仕事です。
世界をリードする技術に触れ、未来の半導体産業を共に創り上げていく意欲のある方を歓迎します。
世界のテクノロジー進化を支えている企業であなたの専門知識と経験を活かしてみませんか？
今回は特に、製品データ管理システム「Windchill（ウィンチル）」を実務で使用した経験がある方を募集しています。期間の長さよりも、実務で使いこなしていたという実績を重視します。

◆職務内容
半導体検査装置の機械設計業務全般に携わっていただきます。
設計業務： Windchillシステムを用いた機械設計、図面作成、データ管理
最適化： 既存装置の改良設計や、新モデルのアーキテクチャ設計
連携： チーム内でのデータ共有・管理プロセスの運用

◆やりがい
光学、画像処理、精密制御などの分野で、深い専門知識と経験を積み、世界トップレベルの技術者を目指せます。
最先端の研究開発に携わりながら、次世代の半導体産業を支える技術を自らの手で生み出すやりがいを感じることが可能です。

◆キャリアパス
開発プロジェクトの上流工程から下流工程まで一貫して携わる中で、技術力だけでなくプロジェクトマネジメント能力も磨けます。
将来的には、大規模な開発プロジェクトを牽引し、チームを率いて新たな製品を世に送り出すリーダーとして活躍する道も開かれています。

具体的な業務
AI契約データベースにおいて、根幹機能である検索機能のアップデートを行います。さまざまな活用方法を実現するために、UIやデータベース設計も含めた改善をお任せします。

検索体験の高速化・多様化支援─キーワード検索／全文検索／構造化検索／類似度検索／生成AI検索や、レイヤー別に最適な検索の方式の設計・実装など
プロダクト横断の技術課題解決─パフォーマンス計測基盤やABテスト設計など評価基盤構築、検索UX改善指標の策定など

◆AI（機械学習）、画像処理などの先端技術開発
◆三次元計測・認識、VR/ARなどの先端技術開発
◆FVC、HEVC、AACなどの映像・音声圧縮符号化分野の先端技術開発
◆無線通信、暗号など、情報通信分野の先端技術開発
◆上記を含む情報通信技術を応用した先端システムの試作

当社が60年以上にわたり蓄積してきた資産運用に関する知識・経験、グローバルなネットワークを踏まえ、インベストメントチェーンを構成する各主体が抱える様々な課題の解決に向けた調査・研究を行い、レポートなどを通じて広く情報発信を行う

当社が新たに取り組む「バイオものづくり」領域において、インフォマティクスを活用した研究開発を推進するポジションです。
主担当研究者または研究リーダーとして、社内外の研究者と連携しながら研究テーマの立案から計画策定、技術開発や検証実験の実行、成果創出までをリードしていただきます。
分野動向の把握、研究戦略の策定、プロジェクトマネジメントなど、研究開発およびチーム運営全般を担う中核人材として期待しています。

【職務詳細】
以下の領域を中心に、バイオものづくりの高度化に資するデジタル技術の研究開発を担当いただきます。
＜主な担当業務＞
・生物機能の数理モデリング／シミュレーション技術の開発
　- バイオ由来製品の培養・発酵プロセスの開発・最適化に向けた動的モデル構築・計算科学アプローチの導入
・生物データ統合・管理基盤の構築
　- マルチオミクスデータを含むバイオデータの統合解析環境の設計・構築
・社内外研究者との共同研究の推進
・研究プロジェクトの計画立案、進捗管理、成果報告

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・環境課題など社会課題解決に繋がる研究開発業務への取り組みを通じ、大きな社会価値の創出に貢献できます。
・グループの未踏領域で、新事業創生に向けた研究開発というチャレンジングな業務に携わることができます。
・バイオロジー、デジタル、計測・分析、メカトロニクス、サービス科学など、専門性の異なる研究者とともに、研究開発を行うため、自身の専門分野以外の知識・経験を広げながら、融合領域のキャリアを築くことができます。

●国内企業や国内投資家等の顧客からの受託調査におけるプロジェクトリーダー、調査業務
・海外主要国や主要都市のマクロ経済動向、不動産賃貸・売買市場、不動産投資市場に関する調査・分析
・海外主要国や主要都市の不動産投資ポテンシャル評価、投資ポートフォリオ分析
・海外における不動産関連ビジネスやプレーヤー調査
・グローバル不動産投資家動向、グローバルな投資資金の調査・分析
・不動産市場に関するリスク管理のための定量分析
・その他、顧客要望に応じた調査業務
●将来予測業務におけるプロジェクトリーダー、調査業務
・グローバルな投資資金の定量・定性予測（短期・中期・長期）
・海外主要国の不動産賃貸・投資市場の定量・定性予測（短期・中期・長期）
●日常的な海外市場に関する情報収集
・経済・金融データ、不動産データなど様々な定量情報の収集、分析、評価
・各種情報ソースからの定性情報収集、分析、評価
●その他の業務
・執筆、取材、セミナー講師等を通じた海外不動産市場に関する情報提供
・海外不動産市場の知見を生かした国内不動産市場の分析
・その他関連業務

・調査研究業務の幅は広く、多面的に活躍いただける環境です。また、専門性を活かし、奥の深い研究テーマを探求することも可能で、自分の興味があるテーマを研究できます
・従事する業務においては、研究員一人一人の個性を尊重しています。個々人の能力を活かしながら、各種、多様な調査研究分野で活躍できるような体制を敷いております
・在宅（リモート）勤務可、裁量労働制と働きやすい環境です

【ライフサイエンスUnitの紹介】当社ライフサイエンスUnitは、戦略コンサルティングファーム、コンサルティングファームでのグローバルプロジェクト経験を豊富に有するメンバーが中心となって、グローバルライフサイエンス企業へのコンサルティング支援を行っているチームです。経営課題全てをカバー領域としてコンサルティング支援を実施しています。
【主な業務内容】ライフサイエンス企業/官公庁におけるコンサルティング支援（事業戦略・製品戦略、市場・顧客調査、営業・マーケティング計画策定、事業収益改善、組織再編、ビジネスモデルトランスフォーメーション、経営ビジョンの策定、政策実行支援 等）国内に本社を持つ製薬・医療機器等のヘルスケア企業を中心に、企業ならではのすべてのバリューチェーンにおける企業課題（研究開発・製造/サプライチェーン・セールス＆マーケティング・Medical Affairs・安全性情報管理・経理財務・人事・データ利活用・テクノロジー等）に対して、市場動向調査、組織戦略策定、DX戦略・実行、オペレーション改革等のコンサルティングサービスを提供します。特に大手製薬・医療機器についてはグローバル化が進んでいることから、グローバルでのオペレーション改革、DX戦略策定・実行支援などを特徴とします。医療データ等を扱う官公庁・公的法人等については、政策調査・実行支援、外資含む製薬企業のデータ活用戦略策定・実行支援、DX戦略策定、新規ビジネスモデル策定等のコンサルティングサービスを提供します。
＜プロジェクト事例＞◆グローバルライフサイエンス企業におけるコンサルティング支援：・新製品ローンチに向けたGo-to Market・企業買収に伴う事業デューデリジェンス・創薬シーズのライセンスイン/アウト戦略策定・Commercial Excellence戦略策定・実行支援・営業組織変革に伴う組織設計・導入支援・リアルワールドデータを活用した研究開発生産性向上支援・安全性情報管理部門における組織戦略の策定/グローバル組織改革/CRO活用促進/コスト削減/リスクコミュニケーション高度化・MA組織における組織戦略策定/DX戦略策定/患者支援プログラム設計支援・関税を最適化したサプライチェーン改革支援、品質保証領域でのData Integrity対応支援・End to Endのグローバルバリューチェーン改革支援（サービス設計／製造／販売／カスタマーケア等）・全社DX戦略・実行支援・各種ITシステム導入におけるPMO支援 等
◆官公庁におけるコンサルティング支援：・医療DX・医療データにかかる調査研究・官公庁等が保有する医療データベースのシステム関連業務・政策実行に付随するプロジェクト伴奏支援 等

1）人事労務事務業務
〈人事関連事務〉
人事情報管理、社内規程管理、社労士との連携、関連資料作成等
〈給与管理事務〉
給与・賞与データメンテナンス、採用通知・雇用契約関連類作成等
〈労務関連事務〉
入退社手続き、給与・社保関連作業支援、厚生労働省管轄調査資料作成、従業員支援等
〈派遣業等運営事務〉
免許更新、派遣元管理事務、社内協定管理 等

2）人事労務部門のDX化業務
・給与データの管理手法改善（Excelの各種関数を駆使→給与データ管理ツール導入）
・SmartHRによる労務業務のDX化（各種情報登録、契約書等の書面定義と配付等）
・King of Timeによる勤怠管理とそこから出力される勤怠データをExcelで加工管理

3）その他庶務業務
電話、来客応対、書類ファイリング等の一般業務

※全てをお一人で担当していただくことはなく、ご経験を考慮しリーダーを含む3名〜でご対応いただきます。

・AD/ADAS用ECUにおけるミドルウェア（BSW/RTE）の設計・実装
・センサーデータ処理や認知・判断ロジックを支える低レイヤーの最適化
・エレクトロニクス知識を活かしたハードウェア（マイコン・周辺回路）との整合性確保
・次世代プラットフォームへの機能実装および実機検証

●本ポジションの魅力
圧倒的な社会的意義： 世界中の交通事故を減らし、移動を自由にするAD/ADASの普及。その中心的な役割を果たすことができます。
グローバルインパクト： 自分が開発したシステムが「全世界の道」を走る、エンジニアとして最高峰の満足感が得られます。
技術の深掘り： ソフトウェアだけでなく、エレクトロニクスの知識をフルに活用し、ハード・ソフトの両面からシステムを理解する専門性が身に付きます。

●開発環境
言語・環境： C言語、AUTOSARプラットフォーム
対象領域： AD/ADAS（先進運転支援システム）、自動運転基盤

【職務概要】
電動機や変圧器を中心に、グループの製品群に対応した絶縁技術を研究開発していただきます。

【職務詳細】
[リサーチ]
新製品開発において、高度な実測とシミュレーションにより、製品の目標を達成する絶縁信頼性/診断技術を開発します。
[イノベーション]
製品に結び付く新たな導入技術や社外協創先を提案します。
[デジタライゼーション]
森羅性データや診断結果をデジタルで融合し、現象の把握・予測を通じて、新たなバリューチェーンを提案します。

・加熱加工工程で起こるメイラード反応生成物の深耕研究（機能性探索、呈味への影響、反応制御への応用研究等）
・新規機能性成分（生理活性化合物）の探索
・予期しない物質を検出する網羅的分析法等の技術開発
・食品中の様々な微量リスク因子（食物アレルゲン、危害物質等）に対する分析法開発

＜背景＞
・メイラード反応は色や香り、味など多岐に影響を及ぼすため、食品製造においてその反応制御は非常に重要（例：即席めんの油で揚げる工程でメイラード反応が起こる）
・反応が複雑で多段階に渡るため、反応メカニズムが解明されていない

＜その他 研究テーマの概要＞
・加工食品における未知汚染物質の早期発見のための研究
　⇒未知物質をノンターゲット分析で見つける
・動物実験代替法による健康影響リスク評価法の研究
　⇒人での安全性をiPS細胞やPC予測で評価する
・食物アレルゲン検査法の開発
　⇒食品安全上の高いリスクの一斉分析法や分定法を開発

・GC/MS等を用いた成分解析
・機能性素材の開発経験（リアクションフレーバー）
・報告書、プレゼン資料作成

【期待役割】
当組織には、受容体、有機合成、生理応答、香気分析、官能評価、調香、アプリケーションといった機能が備わっています。
今回募集する方には香気分析を中心にご担当いただく予定です。

当社では大テーマとして「おいしさ研究」を掲げており、香気分析の観点から研究開発を推進していただきます。具体的には、食品中からの未知香気成分の探索や、重要香気成分の探索に取り組んでいただきます。

また中長期的には、以下のようなテーマで幅広くご活躍いただくことを期待しています。
●加熱調理香における重要香気成分の探索・特定
●油脂感を向上させる香気成分の探索・特定
●減塩効果に寄与する香気成分の探索・特定 など

仕事内容
・電気分解（SOEC等）、燃料雷池(SOFC等)に関連する技術の研究開発
・電気分解や燃料電池の商品開発、生産技術開発
・ガス合成技術(メタネーション等)に関する不均一系触媒、反応器設計やプロセス最適化等の基礎研究から応用研究
・その他、脱炭素に関わる技術の研究開発

【仕事の魅力・やりがい】
・電気分解（SOEC等）、燃料雷池(SOFC等)やガス合成技術に関連する最先端の技術開発を中長期的に進めていくことができる。
・将来のカーボンニュートラル社会実現に向けて重要な経営課題として位置付けられているメタネーションの開発を主体的におこなうことが可能。
・研究開発部門だけでなく、事業戦略を担う企画部門や製造エンジニアリングを担う事業部とも連携して進める大きなプロジェクトでの業務を経験でき、将来のe-メタン製造事業や社会のカーボンニュートラル化に貢献できる。

【キャリアパス】
経験や希望などを鑑み、将来的に以下分野での活躍を期待しています。
・カーボンニュートラルエネルギーに関する研究開発業務のマネジャー・フェロー等
・カーボンニュートラルエネルギーに関するエンジニアリング業務のマネジャー・フェロー等
・カーボンニュートラルエネルギーに関する新規生産事業の技術責任者等