AIトランスフォーメーションエンジニア

必須

• AI開発経験 3年以上（E資格相当の知識・技術）
• LLM API、生成AIサービス、RAG、AIエージェント等のいずれかを活用したソフトウェア開発経験
• AWS、Azure、GCPいずれかのクラウド環境を用いた開発経験
• ユーザー要件や技術方針を解釈し、自律的に設計・実装・検証を進められる方

歓迎

• プロジェクトマネジメント経験
• アジャイル開発の経験
• データベース技術・ＳＱＬの基本的知識
• システムアーキテクチャ設計の経験（要件定義・外部設計)
• サーバ仮想化、コンテナ技術に関する知識
• MLOps(もしくはLLMOps, AgentOps)の構築経験

求める人物像

• 正解のない環境の中で主体的に動ける方

使用ツール

こんな仲間を探しています！

• デンソーグループ（190社以上）の業務プロセスをAI前提へと革新し、自動車部品業界全体のビジネス変革を実現するため、ともに挑戦する仲間を募集しています。

業務内容

• デンソーグループの業務プロセスをAI前提に変革するため、生成AI・AIエージェント・クラウド技術を活用した社内向けプロダクト／業務支援アプリケーションの開発を担当いただきます。

具体的には

• 生成AI / LLM / AIエージェントを活用した業務支援アプリケーションの開発
• テックリードと連携した機能設計、技術検証、プロトタイプ開発
• クラウド環境上でのAIアプリケーション開発
• API連携、データベース連携、社内システムとの連携実装
• 業務部門からのフィードバックを踏まえた機能改善
• AI活用プロダクトの運用性、セキュリティ、拡張性を意識した開発
• 将来的にはAIエージェントの活用パターンや開発ノウハウの標準化にも関与

業務のやりがい

• デンソーグループ(約16万人)や関係者の業務をAI・データサイエンス活用することで変革する、その先導を担う全社組織に参画してAI先端技術および活用方法を検討、さらに展開を担うことで自動車部品業界の変革へリーチすることができます
• CTO含めて上位レイヤーを巻き込みながらミッションを推進をしており、俯瞰した立場から変革のリードをしていくことが可能です

身につくスキル

• 製造業ならではのAI活用を深めることができ、様々なものづくり技術を知ることで自身のスキルや知識を成長させる事ができます。あわせて、他分野にも応用可能なAIシステム開発・要件定義力を高めることができます
• 業務を通じて、全社や業界俯瞰した計画推進・マネジメントスキルの習得。そして社外からの情報収集・交渉など、多岐にわたる関係構築とコミュニケーションスキルも深める事ができます

募集背景

• デンソーグループでは、AIを前提とした業務プロセス変革を進めています。
• 特に、これまで人の経験や暗黙知に依存していた業務プロセスに対し、生成AI・LLM・AIエージェントを活用することで、品質向上、業務スピード向上、ナレッジ活用、業務標準化を実現していくことが重要になっています。
• 現在、先行テーマとして、設計・品質領域における関連プロセスへのAI活用を進めており、今後は設計から製造までをつなぐ業務プロセスへの拡張も視野に入れています。
• 本ポジションでは、テックリードと連携しながら、生成AI・LLM・AIエージェントを活用した社内向けプロダクト／業務支援アプリケーションの開発を担っていただきます。
• 単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われるAIプロダクトとして実装し、デンソーグループの業務プロセス変革につなげていくことがミッションです。

職場情報

• 人とAIの共進化推進室は、「AIを活用した企業競争力の強化」と「人の創造性最大化」を両立することをミッションとして、CTO直下組織として2026年6月に組織化されました。社内での期待値も大きい中で、自ら課題を定義し、活動を立ち上げていくフェーズです。
• そのため、正解のない環境の中で主体的に動ける方にとって、大きな裁量を持ちながら業務推進を頂ける社内においても希少な組織となります。
• 現在は以下のマイルストーンを掲げながら業務推進をすすめております。
• AIエージェントを中心としたAI技術の見極めとデンソー,業界での活用法を検討・定義
• マルチモーダル・AIエージェントなどAI技術の活用法を実業務を基に検討
• AI技術と活用法を定義し、社内/グループなど関係者へ波及
• AgentOpsやハーネスエンジニアリングの最適化によるプロセス変革の実行,維持,加速
• AIエージェントを安全に長時間稼働、発展させながら効果創出するための環境づくり
• 人とAIエージェントの役割分担を検討、人の働き方変革を提言
• AIエージェントのオーケストレーションを設計、実現
• 社内外のデータサイエンティストやAIエンジニアと交流することで将来課題の見極め
• 自動車部品業界におけるAI活用ロードマップの検討
• 異業種との交流により、社内のイノベーション促進