A【札幌】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ソフトウェア開発経験（1年以上・言語種類不問）
• 研究員・ポストドクターを含むIT関連経験（1年以上）

• 素直さ・謙虚さ・能動性:
  自ら課題を見つけ、上司や仲間と積極的に連携できる姿勢が求められます。指示を待つだけでなく、自ら考えて行動できる方が活躍できる環境です。
• チームワークを重んじる協調性:
  「ALL Sky」という全員参加型の社風のもと、部署横断でサポートし合う文化があります。個人プレーより、チームでの成果を大切にできる方が評価されます。
• コミュニケーション能力:
  顧客折衝や上流工程への参画機会も多く、会話のテンポよく要件を整理・伝達できる能力が不可欠です。社内外の関係者と円滑に情報共有できる力が求められます。
• 先端技術への前向きな学習意欲:
  AI分野は技術革新のスピードが速く、PyTorch・LLM・MLOpsなど次々と登場する新技術へ継続的にキャッチアップする意欲が求められます。
• 幅広い技術領域への適応力:
  担当案件によってはAI以外の開発（組込み、Webシステム等）に携わる可能性もあります。特定技術に固執せず、様々な領域へ柔軟に対応できる姿勢が重要です。

• AI・機械学習の実務経験:
  PyTorch・TensorFlow・Keras・scikit-learn・OpenCV・LLM・MLOps構築など、AI関連フレームワーク・ツールの実務経験があれば即戦力として活躍できます。
• C++/C#/Java/JavaScript/Pythonのコーディング能力:
  適切なコードが書けるプログラミング経験があると、学習済みモデルの実装や周辺システム開発にスムーズに貢献できます。
• エッジデバイスへの実装経験:
  Jetson・Raspberry Pi・FPGAなどエッジデバイスへのAIモデル実装経験は、自動運転やFA分野の案件で特に重宝されます。
• Kaggle等のコンペティション参加経験:
  データサイエンス系コンペへの参加経験は、問題解決能力やモデル最適化スキルの証明として歓迎されます。
• 3D点群処理・音声認識・AutoML・クラウドML基盤の知識:
  Amazon SageMaker・Azure MLなどクラウドML基盤や3D点群処理・音声認識の知見は、自動運転・医療等の先端案件での即戦力性を高めます。

• 複数業界の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多様なドメインにおけるAI活用ノウハウを体系的に習得できます。特定業界に依存しないポータブルな業務知識が身につきます。
• 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・深層学習・3D点群処理に加え、Edge/Cloud/オンプレ/MLOpsまでのエンドツーエンドの開発スキルを実践的に習得できます。
• 上流工程スキル（要求分析・顧客折衝）:
  一次請け案件への参画機会を通じて、要件定義・顧客折衝・仕様策定などの上流工程スキルを早期から身につけることができます。
• チームマネジメント・プロジェクトリーダー経験:
  経験を積むにつれてチームリーダー・プロジェクトリーダーとしての役割を担う機会があり、技術力に加えてマネジメントスキルも習得できます。
• AIを活用した自社商品開発の知見:
  AI-OCRなど自社商品のAI開発にも携わる機会があり、企画から実装・リリースまでのプロダクト開発サイクルを経験できます。