A【沖縄】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・言語種類不問）
• 研究員またはポストドクターの経験を含むIT経験（1年以上）

• 能動的な学習姿勢:
  先端技術や未経験領域に対しても前向きに取り組み、自ら知識を吸収・深化させる姿勢が求められます。急速に進化するAI領域では、継続的なアップデートが不可欠です。
• チームワークを重んじる協調性:
  「ALL Sky」と呼ばれる全員参加型の企業文化を体現し、仲間と連携しながらプロジェクトを推進できる協調性が重視されます。
• コミュニケーション力:
  客先折衝・チーム内の情報共有・上流工程での要件定義など、多様なステークホルダーと円滑に意思疎通できる力が求められます。会話のテンポの良さも評価されます。
• 素直さ・謙虚さ:
  フィードバックを素直に受け止め、周囲の意見を尊重しながら改善できる謙虚な姿勢が、同社の求める人物像として明示されています。
• 問題解決への積極性:
  担当プロジェクトにおいて課題を能動的に発見し、仮説検証サイクルを自走して回せる主体性が求められます。

• AI実務経験（画像認識・データサイエンス・NLP）:
  PyTorch、TensorFlow、Keras、scikit-learn、OpenCV、LLM、AutoML、Amazon SageMaker、Azure ML、MLOps構築など、AI技術スタックの実務経験があると即戦力として活躍できます。
• エッジデバイス実装経験:
  Jetson、Raspberry Pi、FPGAなどのエッジデバイスへのモデル実装経験を持つ方は、IoTやADAS領域でのプロジェクトで大きな強みになります。
• 3D点群処理・音声認識の知識・経験:
  自動運転や医療機器分野で活用頻度が高い3D点群処理・認識技術や音声認識の知識・経験があると、担当プロジェクトの幅が広がります。
• コンペティション（Kaggleなど）への参加経験:
  Kaggle等のデータサイエンスコンペへの参加・実績は、問題解決能力と技術力の高さを示す有力なポートフォリオとなります。
• C++/C#/Java/JavaScript/Pythonでのコーディング力:
  上記言語のいずれかで適切なコードが書けることは、学習済みモデルをシステムへ実装する際に直接活きるスキルです。

• 産業別AI開発の実践ノウハウ:
  自動車・医療・FA・物流・小売・マーケティングなど多様な業種でのAI活用ノウハウを体系的に習得できます。特定業種に偏らない幅広い業務知識がエンジニアとしての希少価値を高めます。
• AIシステム設計・MLOpsの運用スキル:
  Edge・Cloud・オンプレミス環境での学習済みモデル実装から、MLOpsによる継続的な運用管理まで、AIライフサイクル全体のエンジニアリングスキルが身につきます。
• Deep Learning・機械学習アルゴリズム開発力:
  画像認識・自然言語処理・3D点群処理・データ分析など多様な手法を実案件で反復適用することで、アルゴリズム設計の実践力が向上します。
• 上流工程・顧客折衝スキル:
  一次請け案件が多いため、要求分析・仕様策定・顧客折衝などの上流工程を経験でき、技術力だけでなくビジネス視点も身につきます。
• チームマネジメント・プロジェクトリーダーシップ:
  キャリアが進むにつれてチームリーダーやプロジェクトマネージャーとしての役割を担う機会があり、マネジメントスキルを実務の中で段階的に習得できます。