機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】_senior

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 機械学習・AI・アルゴリズムの研究または実務経験
• PyTorch等のフレームワークを用いたモデル実装経験
• 論文（数式レベル）を読み解きアルゴリズムをスクラッチ実装した経験
• データパイプライン・MLシステムの設計・構築経験
• ノイズが多い・データ量が少ないなど悪条件下でのロバストなモデル構築経験
• 顧客・ステークホルダーへの技術提案・合意形成の経験

• 抽象的課題の数理的定式化力:
  クライアントの曖昧なビジネス課題を深く理解し、機械学習・数理最適化・シミュレーション等の最適な数理モデルに落とし込める思考力が求められます。
• 技術的不確実性の中での期待値コントロール力:
  研究開発フェーズ特有の不確実性が高い場面においても、経営層やクライアント責任者と論理的なコミュニケーションを取り、適切に期待値を管理できる能力が必要です。
• ビジネス価値への翻訳力:
  技術的アプローチが顧客のP/L（売上向上・コスト削減）にどう貢献するかを言語化し、非技術系の意思決定者にも説得力を持って伝えられる力が求められます。
• 当事者意識と泥臭い実行力:
  「壱：質実剛健」「参：爆速」「肆：圧倒的当事者意識」といった燈道に体現される通り、技術以外の領域（セールス・PM・現場ヒアリング）も積極的に引き受けるマインドが求められます。
• 最先端技術のキャッチアップ力と応用力:
  NeurIPS/CVPR/ICMLなどのトップカンファレンス論文から継続的にインサイトを得て、それを産業課題に適用する高速な学習・応用サイクルを維持できる姿勢が必要です。

• 競技プログラミング・MLコンペの実績:
  AtcoderやKaggle等での上位実績は、アルゴリズム設計力・実装力の客観的な証明として高く評価されます。
• Embodied AI・ロボティクス関連の知識・経験:
  同社が注力するロボット行動学習やフィジカルAI（Embodied AI）の研究・開発経験は、事業戦略との親和性が高く歓迎されます。
• 点群データ・コンピュータビジョン・3D空間認識の経験:
  幾何学的シミュレーションや建設・製造現場でのAI活用に直結するスキルとして特に有用です。
• LLM・RAG・生成AIエージェントの実装経験:
  ドメイン特化LLMや社内RAGエージェント開発など、同社の具体的な開発例と直結するスキルです。
• 技術資料・論文の作成・プレゼンテーション経験:
  クライアントや経営層への技術提案・ロードマップ説明を担う場面が多く、研究成果をわかりやすく伝えるコミュニケーション力が歓迎されます。

• 産業特化型AIアルゴリズムの設計・社会実装力:
  建設・製造・物流など日本の基幹産業の現場データと向き合い、汎用フレームワークでは解けない難題をスクラッチで解決する実践的なMLエンジニアリング力が身に付きます。
• 全社MLシステムアーキテクチャの設計・標準化スキル:
  シニアとして全社的なMLシステム設計やデータパイプライン構築、ベストプラクティスの標準化を担うことで、テックリード・CTO級のアーキテクチャ構想力が養われます。
• AI×ビジネスの橋渡し力（技術コンサルティング力）:
  顧客の経営課題を技術ロードマップに落とし込み、PLへの貢献を言語化する経験を通じて、純粋な技術者を超えた「AI事業家」としての視点が獲得できます。
• 最先端AI（LLM・Embodied AI・ロボティクス）の実装経験:
  RAGエージェント・ロボット行動学習・デジタルツインなど、業界最前線の多様なAI技術を実務レベルで横断的に経験できます。
• スタートアップにおけるハイインパクトな技術経営経験:
  評価額1,000億円超・急成長フェーズの組織で技術戦略策定や採用・育成に関わることで、技術組織のスケールアップ経験と市場価値の大幅向上が期待できます。