A【広島】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・知見が必須となります。

• ITエンジニアとしての開発経験1年以上（言語・分野不問）
• 研究員・ポストドクター経験を含むIT関連経験1年以上

• 素直さ・謙虚さ・主体性:
  自ら課題を発見し、積極的に動ける姿勢が求められます。指示待ちではなく、能動的にチームへ貢献できる方が活躍できる環境です。
• チームワークの重視:
  「ALL Sky」の文化のもと、全員参加で問題を解決する社風があります。個人プレーではなく、チームの一員として連携・協力できることが重要です。
• コミュニケーション能力:
  顧客折衝や他部署との連携など、会話のテンポよく意思疎通できることが求められます。常駐案件ではお客様とのやり取りも発生します。
• 新技術への前向きな姿勢:
  画像認識・深層学習・LLMなど、急速に進化するAI技術に対して継続的に学習・適応できる好奇心と学習意欲が必要です。
• 幅広い技術への柔軟な対応力:
  AI案件以外の業務に携わる可能性もあるため、特定技術に固執せず、様々な技術領域に対応できる柔軟性が求められます。

• AI・機械学習フレームワークの実務経験:
  PyTorch・TensorFlow・Keras・scikit-learn・OpenCVなど、主要AIフレームワークを用いた実務経験があると即戦力として期待されます。LLM・AutoML・MLOps構築経験も歓迎です。
• プログラミング言語の実践的スキル:
  C++・C#・Java・JavaScript・Pythonのいずれかで適切なコードを書ける方。特にPythonはAI開発における中核言語として重視されます。
• 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・FA・IoT案件への即時参画を可能にする強力なアドバンテージです。
• データサイエンス・コンペ参加経験:
  Kaggleなどのデータサイエンスコンペへの参加経験は、実践的な問題解決能力の証明として評価されます。
• クラウドMLプラットフォームの経験:
  Amazon SageMaker・Azure MLなどのクラウドMLサービスや、3D点群処理・音声認識の知見も歓迎スキルとして明示されています。

• 多業界にわたるAIシステムの業務知識:
  自動車・農機・建機・医療・FA・物流・マーケティングなど、幅広い産業領域でのAI活用事例に触れることで、業界横断的な業務知識とドメイン理解を深めることができます。
• 最先端AI開発技術のフルスタック習得:
  画像認識・データ分析・自然言語処理・深層学習・3D点群処理・MLOpsなど、AIエンジニアに求められる技術領域を実務レベルで体系的に習得できます。
• Edge〜Cloudまでのシステム構築スキル:
  エッジデバイスからクラウド・オンプレミスまで、多様なインフラ環境へのAIモデル実装・システム構築スキルを実案件を通じて習得できます。
• 上流工程・プロジェクトマネジメント能力:
  一次請け案件の多い環境で、要求分析・顧客折衝・チームマネジメントなどのプロジェクト上流スキルを自然に身につけることができます。
• 幅広いソフトウェア開発技術:
  C++・C・C#・Java・JavaScript・Python・各種ライブラリ・フレームワークなど、AI領域にとどまらず、ソフトウェア開発者として汎用的に通用する技術スタックを蓄積できます。