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生成AIを活用した生産性向上推進(調達見積爆速化)
- 勤務地
- 東京都江東区
- 休日
- 年間休日121日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当します。図面からの特徴抽出、大規模品番の類似検索エンジン構築、過去見積実績を活用した見積支援などを通じて、調達プロセスの高度化を推進します。
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応募資格
必須
- AI・機械学習を活用したシステムの設計・開発経験2年以上
- Pythonによるアプリケーション開発経験
- 非構造化データ（図面・画像・技術文書等）のAI処理経験、または調達・見積業務の改善・システム開発経験
歓迎
求める人物像
- 新しい技術や手法の調査・検証を自律的に行い、チームに展開できる方
- 技術を手段として捉え、業務課題の解決に結びつけることに意欲を持てる方
- 大規模データの検索・マッチングに関心を持ち、精度改善に粘り強く取り組める方
使用ツール
募集要項最終確認 10/12
- 職種
- AIエンジニア
- 雇用形態
- 正社員
- 給与
- 610〜1140万円/年
- 給与の詳細
- 月給 339,800円〜 【給与】 月給：339,800円〜 想定年収：610万円〜1,140万円 年収例： 660万円/30歳（月給36万円 賞与含む 残業代-家族手当含まず） 760万円/35歳（月給42万円 賞与含む 残業代-家族手当含まず） 1,140万円/40歳（月給63万円 賞与含む 残業代-家族手当対象外） あくまで目安であり、キャリアや能力を考慮の上、当社規定により確定 残業手当：残業時間に応じて別途支給
- 手当
- 家族手当扶養一人につき20000円通勤手当
- 勤務地
- 135-0064 東京都江東区青海1-1-20 ダイバーシティ東京オフィスタワー 12階
- 転勤
- 国内外のアイシン・関係会社の全拠点・全部署・全工場
- 働き方
- ・在宅勤務制度・リモートワーク
- 勤務時間
- 8:30〜17:30 ※工場、事業所により異なる ※部門によりフレックスタイム制あり（コアタイムなし、1日標準労働時間8時間・フレックスタイム制度
- 年間休日
- 121日
- 休日・休暇
- ・年間121日 ※2026年度計画・完全週休2日制（土・日）・春季休暇（7日）・夏季休暇（9日）・年末年始休暇（11日）・慶弔休暇・永年勤続休暇・年次有給休暇 ※入社3ヵ月後にMin8日支給・有休消化率100%・産休育休制度あり
- 福利厚生
- 退職金あり寮社宅あり研修／公的資格取得／自己啓発支援持ち株会制度介護休業社員食堂個人年金など（従業員拠出）への補助ありその他制度 保養所、会員制リゾート、契約スポーツ施設、社内託児所、確定拠出年金、アイシン企業年金基金・短時間勤務制度・在宅勤務制度・フレックスタイム制度・服装自由（オフィスカジュアル推奨）・禁煙オフィス・リモートワーク
- 社会保険
- ・雇用保険・労災保険・厚生年金・健康保険
- 受動喫煙対策
- ・屋内全面禁煙
- 業務の変更の範囲
- 技術職・事務職・技能職業務
- 就業場所の変更の範囲
- 国内外のアイシン・関係会社の全拠点・全部署・全工場
- 経験年数
- 2年以上
- 選考の流れ
- ・Web面接・対面面接時交通費支給
- 掲載日
- 2026/10/11 08:52（2日前）
- 最終確認
- 2026/10/12 10:19（1日前）
仕事内容
募集背景
- 年間数万件規模の調達見積業務において、数百万品番規模の図面資産から類似図面を選定し、過去実績に基づく見積を行っています。図面類似検索の高精度化と見積プロセスの自動化により、調達業務の大幅な効率化・標準化が見込まれることから、この変革を加速するため、マルチモーダルAIを活用した調達プロセス高度化の領域で即戦力となる人材を募集します。
業務のやりがい
- 数百万品番規模の図面資産を対象に、類似検索・自動認識を実現する技術的チャレンジ
- 調達見積業務の大幅な効率化・標準化という、全社的に波及効果の大きいテーマ
- 年間数万件規模の実業務に適用されるため、技術改善の効果を定量的に実感できる開発環境
職務内容
- 調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。
具体的な業務内容
- 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善
- 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化
- 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計
- 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化
- 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整
この求人は、株式会社アイシンの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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