A【福岡】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、言語不問）
• 研究員・ポストドクターの経験を含むIT経験（1年以上）

• 素直さ・謙虚さ・能動性:
  指示待ちではなく、自ら課題を見つけて行動できる姿勢が求められます。上司・仲間との協力を重んじ、謙虚に学び続ける姿勢が評価されます。
• チームワークへの親和性:
  個人の成果よりもチームとしての成果を重視する社風です。客先常駐でも社内チームの一員として協調しながら業務を進める意識が必要です。
• コミュニケーション能力:
  顧客との折衝や社内での迅速な意思疎通が求められます。会話のテンポが良く、相手の意図を素早く汲み取れる対話力が活躍につながります。
• 先端技術への好奇心と学習意欲:
  AI・機械学習分野の技術進化は非常に速く、常に新しい知識を吸収しようとする前向きな姿勢が必要です。幅広い言語・技術への挑戦意欲も重視されます。
• 広い視野と改善思考:
  担当範囲にとらわれず、プロジェクト全体を見渡して改善点を見つける姿勢が求められます。Skyの企業文化として「改善の継続（+1）」が深く根付いています。

• AI関連フレームワーク・ライブラリの実務経験:
  PyTorch・TensorFlow・Keras・scikit-learn・OpenCV・LLM・AutoML・Amazon SageMaker・Azure MLなど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、ADASや外観検査など組み込み系AIプロジェクトで特に評価されます。
• 複数プログラミング言語の習熟:
  C++・C#・Java・JavaScript・Pythonなど複数言語で適切なコードが書けることで、組み込み～クラウドまで幅広いフェーズに貢献できます。
• Kaggleなどコンペティションへの参加経験:
  データ分析・モデル構築に関する実践的な問題解決経験の証明となります。自発的な学習姿勢のアピールにもなります。
• 3D点群処理・MLOps構築の経験:
  自動運転や外観検査分野で需要が高い3D点群処理や、モデルの運用管理（MLOps）の構築経験は希少スキルとして高く評価されます。

• 多業界にまたがるAI開発の業務知識:
  自動車・医療・FA・物流・マーケティングなど多様な業界向けにAIシステムを開発することで、業界横断的なドメイン知識とAI活用の応用力を身につけられます。
• フルスタックAIエンジニアリングスキル:
  画像認識・データ分析・自然言語処理・深層学習・3D点群処理・OpenCV・MLOpsなど、AI開発の上流から実装・運用まで一気通貫のスキルを習得できます。
• 上流工程・要求分析・顧客折衝スキル:
  一次請け案件が多く、要求分析や顧客への提案・折衝を経験できます。技術力に加えて、ビジネスコミュニケーション能力も並行して伸ばせます。
• チームマネジメント・リーダーシップ:
  役職ごとのキャリアパスが明確で、リーダー・サブチーフ・チーフへの昇格を通じてプロジェクトマネジメントやチームリードの経験を積めます。
• Edge／Cloud／オンプレを横断するシステム開発力:
  IoT（エッジ・サーバー・WebUI・スマホアプリ・クラウド）を組み合わせたシステム開発に携わることで、インフラ〜アプリに広がる実装力が身につきます。