画像解析エンジニア（2045-1）

以下のいずれかの実務経験・知見が求められます。

• 画像解析・映像処理に関する開発・構築経験
• クラウド（AWS・Azure・GCP等）またはオンプレミス環境での基盤設計・構築経験
• AIモデル（物体検出・異常検知・行動認識など）の導入・実装経験
• Pythonなどを用いた機械学習・ディープラーニングの実装経験
• システム提案・要件定義・設計・構築の上流工程経験

• 顧客折衝・コミュニケーション能力:
  営業社員と連携してお客様先へ同行し、要件把握から提案まで行うため、技術者としての説明力・対話力が求められます。
• 課題発見・問題解決能力:
  社会インフラ現場のニーズを的確に捉え、既存製品では対応できない課題に対してスクラッチ開発を含む適切な技術的解決策を立案する力が必要です。
• 自律的な行動力と推進力:
  営業・インフラエンジニアなど複数の職種と連携しながら、プロジェクトを前進させるためのリーダーシップと自己管理能力が求められます。
• 出張への柔軟な対応力:
  全国（北海道〜沖縄）のお客様先への出張が月平均3〜4日程度（繁忙期は月の半分程度）発生するため、フレキシブルな働き方と機動力が必要です。
• 継続的な学習意欲:
  画像解析・AI技術は進化が速い領域のため、最新技術のキャッチアップを自主的に続ける姿勢が重要視されます。

• セキュリティ・プライバシー設計の知識:
  映像データを扱うシステムにおけるセキュリティ対策（暗号化・アクセス制御等）やプライバシー保護設計の経験があると活躍の幅が広がります。
• データ可視化・BIツールの活用経験:
  映像データと他データを組み合わせた分析・可視化ダッシュボードの構築経験（Tableau、PowerBI等）があると即戦力として期待されます。
• 公共・社会インフラ業界でのシステム開発経験:
  行政・電力・鉄道などの公共領域におけるシステム開発や提案経験は、顧客理解を深め、スムーズな業務遂行に役立ちます。
• プロジェクトマネジメント経験:
  複数ステークホルダー（営業・インフラ・顧客）を巻き込んだプロジェクトの進行管理経験があると高く評価されます。

• 画像解析・AI実装のエンジニアリングスキル:
  人物・物体検出、行動認識、異常検知などの最新AI技術を実プロジェクトで実装・運用する高度な技術力が習得できます。
• クラウド／オンプレミスのデータ基盤設計力:
  映像データの収集・蓄積・解析基盤をクラウドおよびオンプレミス双方の環境で設計・構築するスキルが身につきます。
• 上流工程（提案・要件定義）のコンサルティングスキル:
  営業同行による顧客ヒアリング・要件定義・技術選定の経験を通じて、純粋なエンジニアを超えたビジネス提案力が醸成されます。
• セキュリティ・プライバシー設計の実務知識:
  映像・個人情報を含むデータを扱うシステム特有のセキュリティ・プライバシー設計の実践的なノウハウを習得できます。
• 社会インフラ領域のドメイン知識:
  行政・電力・鉄道・製造・金融など多岐にわたる業界のビジネス課題やシステム要件に精通したドメイン知識が蓄積されます。