⁨生成AI⁩関連の求人⁨20⁩選

企業情報 三井金属株式会社 組織ビジョン "対話・学び・内省" を通じて、課内メンバーが一体となり、 革新的かつ安全なIT環境を提供し続ける 配属先ミッション/職務内容/業務の面白み・魅力 【配属先ミッション】 ITイノベーションで、今と未来の課題を柔軟な発想で解決し、次世代とともに成長し続ける組織を創る。 【銅箔事業部について 】 私たち銅箔事業部は、最先端の技術と高品質な製造体制を通じて、電子機器の進化を支える基幹素材「銅箔」の開発・製造を行っています。スマートフォンやAIサーバーを含む高機能メモリー分野など、未来を創る製品の中核を担う銅箔は、今や社会インフラの一部とも言える重要な素材です。 また、日々進化する市場ニーズに応えるべく、材料科学・表面処理技術・ナノテクノロジーなどの分野で積極的な研究開発を推進しており、社内外の技術連携を通じて、より高機能・高付加価値な銅箔の実現を目指し、「世界トップレベルの技術力」を追求し続けています。 当社が展開するMicrothin（超薄）銅箔は、世界市場トップシェアを誇り、技術力と品質管理体制、そして顧客ニーズに応える柔軟な対応力を、ICT（情報通信技術）を活用した業務改革や製造現場のスマート化、品質管理のデジタル化、サプライチェーンの可視化などを通じて実現しています。現在AI活用も含めた、持続可能で柔軟なものづくり体制を構築しています。 【職務内容】 ＜業務詳細＞ 情報技術課において、情報セキュリティを担当として、ICTインフラおよび製造現場を含むIT/OT環境のセキュリティ強化・運用を担っていただきます。 DX推進と安定操業を両立させるため企画・運用・改善まで一貫して関わるポジションです。 ＜具体的な業務内容＞ ・情報セキュリティ対策の企画・運用・継続的改善 （情報セキュリティ規程・手順の整備、リスクアセスメント、教育・啓発活動 等） ・サーバ、ネットワーク、クラウド環境におけるセキュリティ設計・運用管理 （アクセス管理、ログ監視、脆弱性対応 等） ・セキュリティインシデント発生時の初動対応、原因分析、再発防止策の立案 ・ISO27001等の情報セキュリティマネジメントに関する運用・監査対応 ・製造現場システムを含むOT/IT連携領域のセキュリティ対策検討・支援 ・外部ベンダー、関係部門（製造・総務等）との調整、セキュリティ観点での助言

仕事概要 交通事故削減支援サービス『DRIVE CHART』のコア技術の1つであるAIモデルの開発 / 運用に関する業務に携わっていただきます。 AIモデルは、自社開発した通信型ドライブレコーダー（エッジ）とクラウドで動作しており、映像とセンサデータを解析して、脇見運転や一時不停止などの事故リスクの高い運転行動を自動的に検出します。検出されたシーンの映像と運転データは、ドライバーが自身の運転を振り返る際に活用されており、安全運転への行動変容を促進するための重要なデータとなっています。 募集背景 『DRIVE CHART』は契約車両10万台を超え、日々多くの企業やドライバーの方々に活用いただけるサービスになりました。利用者が増え続ける中で、多様な運転シーンの１つ１つに対応できるAIモデルを提供する責任が増してきています。 今後さらに多くのユーザーへ価値を届けていくために、現場からのフィードバックを基にAIモデルを継続的にアップデートし、性能を磨き込み続けることと、さらなる事故リスク低減に向けた新機能の開発それぞれで体制の強化が必要です。「交通事故の削減」という社会課題に対し、技術で真摯に向き合っていただける仲間を募集します。 業務内容 危険運転行動を検知するAIモデルの開発・改善・運用を行います。 ・映像 / GNSS / IMUデータ等をソースとして、AIモデル的の構築、課題分析、性能改善 ・AIモデルの実サービスへの実装、モデル軽量化、リリース ・AIモデルの継続的な性能改善、運用コストの削減 ・地図データを用いたロジック構築 / データ分析 本ポジションの魅力 ・実験だけで終わらず、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、継続的に性能を改善する経験ができます。 ・契約車両10万台のドライブレコーダーから得られる走行データ（映像 / GNSS / IMU等）と運用中のAIモデルの推論結果を分析 / 活用する経験ができます。 ・異なる専門性を持ったチーム（データエンジニア / エッジエンジニア / アノテーター / カスタマーサクセス等）と連携しながらAIモデルを開発 / 運用する経験ができます。 ・AIモデルの開発 / 運用を通じて、交通事故の削減という社会貢献を実感できます。 開発環境 ・言語：Python ・ライブラリ：pandas, scikit-learn, LightGBM, PyTorch ・可視化：Streamlit, Kepler.gl, Plotly, Redash ・インフラ：AWS / GCP ・データベース：Aurora (MySQL) / BigQuery ・ソースコード管理: GitHub ・生成AIツール：GitHub Copilot, Claude Code, Google Workspace with Gemini 所属組織 ■データサイエンティスト：6名 ・危険運転行動を検知するAIモデルの開発 / 運用を担っています。 ・データを中心とした仮説検証のサイクルを速く回すことで、開発における不確実性を低減することを組織の行動指針としています。 ・専門性の異なるチーム内外のメンバーと協力することが多く、丁寧にコミュニケーション、ドキュメンテーション、レビューを行うカルチャーが根付いています。 ・組織として自己成長を大事にしています。キャリア形成を考慮した業務アサイン、勉強会の開催や自己研鑽の支援（クラウド費用の補助等）など、スキルアップのための環境が整えられています。学んだことをXやテックブログなど通じて発信する文化が醸成されています。

データ分析・AI活用業務において、新たなデータ基盤やデータマネジメントの仕組み整備とデータ利活用の基盤拡大に向けて、戦略立案・実行、要件定義・アーキテクチャ検討、PJマネジメント等を中核となって推進すると共に、人材育成に貢献いただきます データコンサルタント/アーキテクトとして全社のデータ利活用を推進するCoE組織に所属いただき、当社グループ大でのデータ基盤の拡充・再構築やデータマネジメントの仕組み整備のPJに参画いただくと共に、各ユースケースの実現を通じたデータ利活用支援を推進いただきます 東京ガスでは、1980年代以前から一貫してデータ分析の専門組織を設けて事業に深く活用しています。 これまでもデータの収集・蓄積～分析～意思決定・実行のサイクルを従来以上に素早く回すことを目指し統合的なデータ分析環境の整備を進めてきましたが、事業環境の変化や新たなテクノロジーの出現に素早く対応し、機動的な事業運営を支えるため、より自律的かつ柔軟なデータ利活用を実現する新たなデータ基盤の整備・拡充、データマネジメントの確立やAI開発・運用環境の強化を進めており、これらPJの企画・運営を推し進めるためのデータコンサルタント/データアーキテクトを募集します。 DXが経営課題として強くフォーカスされる中で、AI・データ活用とそれを支えるデータ基盤の重要性はますます高まっています。1000万件超の顧客データや年間500万件超のお客さまとのリアルな接点データ、様々な設備データなど、多種多様で膨大なデータを、大きな社会課題の解決に結びつける仕事に共に取り組む仲間を募集します。