A【仙台】AIエンジニア（画像認識・データサイエンス）≪新しい技術を磨きたい方歓迎≫

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• ITエンジニアとしての開発経験（言語種類不問、1年以上）
• 研究員・ポストドクターを含むIT経験（1年以上）

• 素直さ・謙虚さ・能動的姿勢:
  自ら課題を発見し、指示を待たずに行動できる姿勢が求められます。未経験領域でも前向きに取り組み、上司や仲間と協力しながら成長していく姿勢が重視されます。
• チームワークと協調性:
  「ALL SKY」の文化に象徴されるとおり、問題が起きたら全員で解決する社風があります。エンジニアであっても営業力・コミュニケーション力が求められ、チームとして成果を出すことを大切にします。
• 会話のテンポの良さ・コミュニケーション能力:
  顧客折衝や社内連携においてスムーズなコミュニケーションが求められます。分かりやすく自分の考えを伝える能力と、明るくテンポよく会話できることが重視されます。
• 先端技術への前向きな探求心:
  AI・IoT・深層学習など急速に進化する領域で継続的に学び続ける意欲が必要です。Kaggleなどの自己研鑽も評価されるように、学習への主体的な姿勢が求められます。
• 幅広い技術領域への柔軟な対応力:
  案件によってはAI関連以外の業務に携わる可能性もあります。特定技術に固執せず、様々な言語・OS・業務知識を吸収していく柔軟性が求められます。

• AI関連技術の実務経験:
  PyTorch・TensorFlow・Keras・scikit-learn・OpenCV・LLM・AutoML・Amazon SageMaker・Azure MLなどの実務使用経験があれば即戦力として活躍できます。AIをこれから極めたい方も歓迎とされています。
• 複数プログラミング言語でのコーディングスキル:
  C++・C#・Java・JavaScript・Pythonのいずれかで適切なコードが書けることが歓迎されます。組込み・Web・クラウドなど幅広い開発環境への対応力が評価されます。
• エッジデバイスへの実装経験:
  Jetson・Raspberry Pi・FPGAなどのエッジデバイスへの実装経験があれば、自動運転や産業用AIシステムの案件で即戦力となります。
• 3D点群処理・音声認識などの専門的AI技術:
  3D点群処理・認識、音声認識、MLOps構築など、特定AI技術の専門知識があれば希少性が高く評価されます。
• コンペティション参加経験:
  Kaggleなどのデータサイエンスコンテストへの参加経験は、実践的な問題解決能力の証明として歓迎されます。

• 複数産業ドメインのAI業務知識:
  自動車・農機・建機・医療・FA・物流・マーケティングなど、様々な産業分野でAIを活用したシステムの業務知識が蓄積できます。特定業界に偏らない幅広い知見はAIエンジニアとしての市場価値を高めます。
• フルスタックAI開発技術:
  画像認識・データ分析・自然言語処理・機械学習・深層学習・3D点群処理・OpenCV・Pythonなど多様なAI技術と、Edge・Server・Cloud・スマホアプリにまたがるIoTシステム開発技術を習得できます。
• MLOps・クラウドAI基盤の構築スキル:
  学習済みモデルをEdge・Cloud・オンプレ・MLOpsで実装するシステム開発に携わることで、実用的なAIシステムの本番運用に必要なMLOpsスキルを身に付けられます。
• 上流工程スキルと顧客折衝力:
  一次請け案件が多い環境で、要求分析・要件定義といった上流工程への参画機会が得られます。顧客との直接折衝を通じてビジネス視点のコミュニケーション力も養われます。
• チームマネジメント力:
  プロジェクトリーダーやサブチーフなどのキャリアパスを通じて、チームマネジメントの実践スキルが身に付きます。技術職でもマネジメントラインへのステップアップが可能な環境です。