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イメージセンサー、ディスプレイデバイス、半導体レーザーなどのソニー製品の研究開発において、高度なシミュレーション技術とインフォマティクス技術を駆使して技術課題を解決する業務を遂行します。具体的には、計算化学手法や機械学習を活用し、材料・デバイスの特性予測、不具合メカニズムの解明、開発プロセスの最適化に取り組みます。数人～10人程度のチームにおいて、シミュレーション技術の開発・改良を行い、材料物性、半導体物理などの先端技術を探求しながら、製品の差異化と性能向上に貢献します。また、得られた知見を学会発表や論文執筆を通じて社外に発信し、技術的なプレゼンスを高めることも期待されています。

クライアント企業の経営者や事業責任者に対して、データ分析とAIを活用したDX推進のコンサルティングを行います。具体的には、顧客の課題をヒアリングし、DX戦略の立案、データ活用における課題の特定と施策提案を行います。データサイエンティストやエンジニアと連携し、プロジェクトの実装を支援します。例えば、コングロマリット企業での事業会社のビジネス課題解決、エンターテインメント企業でのデジタルマーケティング施策実施、大手食品メーカーでの生産管理・計画のデジタル化構想策定などを手がけます。クライアントの立場に立ち、最新技術を活用しながら、論理的なアプローチで企業の変革を支援する役割を担います。

データサイエンティストとして、大阪・東京データ分析案件から新規事業のための市場規模調査、課題の発見までを担当します。具体的な業務内容は、顧客のニーズヒアリング、ニーズに基づいた分析プランの設計、統計分析、機械学習、数理最適化、因果推論などの手法を用いた分析/開発、提案、納品資料作成、顧客との折衝、新規プロダクト/新規事業開発における製造業における共通課題の発見、市場規模の調査、課題に基づいた最適なプロダクトの開発、統計技術の活用（機械学習, 因果推論, 組合せ最適化）、Python3.x, ShellScriptを用いた開発、GitHubを用いたコード管理などが含まれます。

外観検査AIソリューション『メキキバイト』の開発において、AIアルゴリズムの実装と改善に取り組みます。主な業務は、プログラムの実験・開発、AIアルゴリズムの改修、最新AI技術の調査と実装、プログラムのデバッグとテスト作成、データのアノテーションなどです。PyTorchなどの機械学習フレームワークを活用し、モデルの開発から運用（MLOps）までの一連のプロセスを担当します。チーム内外とのコミュニケーションを通じて、技術の実案件への応用を模索し、製造業における現場作業の改善に貢献します。ONNXを用いたモデルの高速化や量子化、強化学習や生成AIの実装、ビッグデータを活用したデータエンジニアリングなど、先端的なAI技術の探求と実践を行います。