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近年、AI技術の急速な発展により、企業や個人の活動におけるAIの重要性が増大しています。国内AIソリューション市場は2030年までに年平均成長率25%で拡大すると予測され、特に生成AI市場は2023年から2028年にかけて10倍以上の成長が見込まれています。 しかし、多くの組織ではAIの技術的側面のみに注目し、人間的な要素や共感力との融合が十分に図られていないのが現状です。AIの実装に成功している企業でも、その効果を最大限に引き出せていない例が多く見られます。 このような市場環境の中、私たちは「共感力で、オリジナリティ輝く世界を拓く」という理念のもと、2024年4月より新しいAIチームを立ち上げることとなりました。当チームでは、AI技術を通じて個人と企業のポテンシャルを最大限に引き出し、誰もが想像を超える強みを発見・創出できる世界の実現を目指しています。この挑戦的な使命に共感し、共に歩める仲間との出会いを心待ちにしています。 所属チームについて 【チーム理念】 「共感力で、オリジナリティ輝く世界を拓く」 AIチームは共感力を基礎に、一人ひとりの思いに寄り添い、理解を深めていきます。その上で、個人や企業が持つオリジナリティを最大限に引き出し、新たな可能性が広がる世界の実現に取り組みます。"拓く"には、新たな可能性を切り開くという積極的なニュアンスを込めています。 【Mission】 「共感を原動力に、AIで誰もが驚く強みを生み出す」 相手を理解し、共感する力を原動力として、AI技術の可能性を追求します。個人と企業のポテンシャルを引き出し、誰もが想像を超える強みを発見・創出できるよう支援することが、AIチームの使命です。 【Vision】 「共感×AIで、技術と事業と人材を紡ぐフロンティアチーム」 AI技術・AIビジネス・AI人材の3つの領域を有機的に結びつけ、総合的に推進する先駆者となることを目指します。「紡ぐ」という言葉には、それぞれの要素を融合させ、新しい価値を生み出していく意味を込めています。AIチームは常に新規性のある事柄に挑戦する精神を持ち続けます。 【Value】 「活発なコミュニケーション」：相互理解と価値創造の基盤 「ダイバーシティ」：多様な個性と価値観の尊重 「ワークアズライフ」：仕事と私生活を一体として捉え、人生を充実させる 「チームワーク」：相互支援と協働 「ホスピタリティ」：思いやりの心 「誠意」：信頼関係の構築 「創造性」：革新への追求 「挑戦」：新しい可能性への探求 「感謝」：互いを認め合う心 「熱意」：目標達成への推進力 AIチームは、オープンで活発なコミュニケーションを基盤に、多様な個性や価値観を持つメンバーが互いを理解し、尊重し合える環境を大切にしています。仕事と私生活を厳密に区別するのではなく、人生全体を豊かにする「ワークアズライフ」の考えのもと、メンバー一人ひとりが自分らしく活躍できる場を創造します。チームワークとホスピタリティの精神で、互いをサポートし、共に成長する関係性を築きながら、誠意を持って業務に取り組みます。既存の枠組みにとらわれず、創造性を発揮しながら新しい課題に挑戦し続けることで、技術と人間性の両面で進化を目指します。そして、チームメンバーや関係者への感謝の気持ちを忘れず、情熱を持って目標達成に向かって邁進します。この熱意こそが、私たちの革新を支える原動力となっています。一人ひとりがこれらの価値観を体現することで、チーム全体の力を最大限に引き出していきます。 業務内容 【概要】 AIエンジニア（AIチームメンバー）としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム（画像認識・自然言語処理など）の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験（コーディングを含む） 技術スタック クラウド： AWS、GCP、Azure データ活用基盤：Snowflake、Databricks 生成AI：OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語： Python、SQL、Rなど フレームワーク：PyTorch、TensorFlow、Hugging Face 応募資格 ・ 必須スキル・経験 ⮚ 研究または実務でのAI開発経験1年以上 ⮚ 主要なAIフレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）を利用した開発経験 ・ 歓迎スキル・経験 ⮚ 生成AI関連の実務経験 ⮚ クラウド（AWS、GCP、Azureのいずれか）の実務経験 ⮚ AIプロジェクトの設計から実装までの一連の経験 ⮚ 統計・機械学習関連の資格保有 ⮚ 顧客折衝の経験 求める人物像 ・ 共感力とコミュニ

半導体ウェーハ検査装置の画像処理システム開発を行います。半導体の微細化に対応するため、高速・高感度な検査技術の開発が求められます。統計、数値計算、機械学習、AIによる画像分類、並列コンピューティング技術を活用し、半導体製造工程における欠陥検出システムを構築する業務です。

20年以上連続成長。次は、あなたの番です。 AI・クラウド・開発・データサイエンス──全領域に専門家がいるから、どんなキャリアも描ける。 あなたの成長に、本気で向き合う会社です。 スカイウイルについて(https://saiyo.skywill.jp/career/) 職務内容 統計学、機械学習技術を利用したデータ分析業務 注力ポイント AIに関連する分野 機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析、トピックモデル分析を利用した自然言語解析など ステップアップ事例 機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方 入社1年：先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当 入社2年：分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当 案件内容 農家の野菜育成サポート実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。 技術要素：Python, Chainer, OpenCV 加工製品の性能予測原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。 技術要素：Python, TensorFlow, Keras アイドルグループのブログ解析特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、どのようなファン層を集められるか分析します。 技術要素：Python, トピックモデル分析 ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。 技術要素：Python, scikit-learn