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東京都のAIエンジニアの求人397件

研究開発・製造立上げ分野のPhysical AIを担うFDE(課長)

株式会社日立製作所

この会社の求人 745件

掲載中・今日に確認

1160〜1330万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都のAIエンジニアの求人の中央値（694万円）より466万円高い

勤務地
東京都千代田区
休日
記載なし
雇用形態
記載なし

どんな仕事かAIによる生成

素材・プロセス産業を中心に、FDEとして顧客の研究開発から製造・量産までの変革を推進する職種です。顧客現場で課題を特定し、AI・データを活用した解決策の構想、PoC・モック開発、実装・定着までを担います。データサイエンティスト、AIエンジニア、ドメインエキスパート等からなるPodをリードします。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与1160〜1330万円/年

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応募資格

必須

  • 以下のうち、2つ以上の領域において高い専門性または実務経験を有し、AI・データを活用した課題解決を主体的に推進した経験をお持ちの方

  • （1）顧客課題解決・プロジェクト推進力

    • 顧客との対話や現場調査を通じて課題を探索・定義した経験
    • 課題仮説を設定し、PoCやプロトタイプを通じて解決策を検証・実装した経験
    • 多様な専門人財と協働し、プロジェクトや技術チームを推進した経験
    • AI・デジタル技術を活用し、顧客との協創を通じて新たな案件機会を具体化し、案件化や成果創出に貢献した経験

  • （2）AI・データ技術に関する専門性

  • （3）製造業・研究開発領域に関する知見

    • 素材、化学、製薬、製造業等における研究開発、生産技術、プロセス開発、製造立上げ等の実務経験
    • AI、データ活用、シミュレーション等による研究開発高度化、生産性向上、品質改善等の経験
    • 研究・製造現場の業務やデータを理解し、課題を具体化した経験

歓迎

  • （1）AI・データサイエンス領域

    • Kaggle等のコンペティション、論文、特許、OSS等でのAI・データ分析実績
    • Claude Code、Cursor、GitHub Copilot等のAIツールを活用した開発経験
    • AI技術を活用したサービス開発、プロダクト化、本番実装経験

  • （2）材料・研究開発領域

    • 材料開発・材料設計、MI・PIに関する実務経験
    • 分子動力学、第一原理計算、CAE等のシミュレーション経験
    • Lab to Fabにわたる研究開発・製造プロセスの改革経験
    • ロボティクス、自動実験、センシング・制御等とAIを組み合わせた経験

  • （3）顧客変革・事業化領域

    • AI・デジタル技術を活用した業務変革・DXプロジェクト経験
    • PoCから本番実装・運用定着まで推進した経験
    • 顧客への提案、案件化、次フェーズへの展開に携わった経験

  • （4）リーダーシップ・グローバル領域

    • 部門長や多様な専門人財を巻き込み、成果創出に向けて組織横断でプロジェクトを推進した経験
    • 大学・研究機関・パートナー企業との共同研究・協創経験
    • グローバル環境で顧客・パートナーと協働したプロジェクト推進経験（目安：TOEIC650点以上）
    • 論文・特許執筆、学会発表等の経験

求める人物像

  • People Champion（一人ひとりを活かす）：多様な人財を活かすために、お互いを信頼しパフォーマンスを最大限に発揮できる安心安全な職場(インクルーシブな職場)をつくり、積極的な発言と成長を支援する。
  • Customer & Society Focus（顧客・社会起点で考える）：社会を起点に課題を捉え、常に誠実に行動することを忘れずに、社内外の関係者と協創で成果に責任を持って社会に貢献する。
  • Innovation（イノベーションを起こす）：新しい価値を生み出すために、情熱を持って学び、現状に挑戦し、素早く応えて、イノベーションを加速する。
  • 新しい技術に対して強い好奇心を持ち、自ら学びながら挑戦を続けられる方
  • 指示を待つのではなく、自ら課題を発見し、周囲を巻き込みながら主体的に行動できる方
  • 既存のルールや前例にとらわれることなく、本質的な課題解決に向けて柔軟に考え行動できる方
  • 顧客現場に深く入り込み、顧客とともに業務・技術課題を具体化できる方
  • 顧客の立場に立って考え、短期的な成果だけでなく中長期的な価値創出にコミットできる方
  • AI・データ・ドメイン知識を組み合わせ、実現可能な解決策を構想・設計できる方
  • 分析や提案に留まらず、実装・定着・成果創出まで責任を持ってやり切れる方
  • 多様な専門性を持つメンバーをリードし、チームとして成果を創出できる方
  • 案件を通じて得た知見や実装パターンを整理・標準化し、他案件への展開に貢献できる方
  • Physical AIを活用した新しいソリューションやサービスの企画・改善に意欲を持って取り組める方
  • 技術だけでなく、顧客の課題解決と社会課題解決の実現に強い意欲を持つ方

募集要項最終確認 11/14

職種
AIエンジニア
雇用形態
記載なし
役職
課長クラス
給与
1160〜1330万円/年
給与の詳細
■月給：640,000～730,000円■年収：11,600,000～13,300,000円
手当
住宅手当最大60万円/年子ども・介護等支援手当
勤務地
日立丸の内センタービル（東京都千代田区丸の内）
働き方
出社とリモートワークを組み合わせ、週1～3回程度の出社を基本としています。業務内容やプロジェクトフェーズに応じて柔軟な働き方が可能です。
勤務時間
8:50～17:20（実働7時間45分、休憩45分）※事業所によって時間帯が異なる場合あり。
福利厚生
住宅手当（最大60万円/年）寮・社宅カフェテリアプラン（12.2万円相当/年）子ども・介護等支援手当仕事と育児・介護の両立に関する各種支援制度（両立費用の支援、相談窓口など）持株制度退職金制度企業年金制度※各種手当および制度には適用条件があります。詳しくは入社後にご確認ください。
学歴
大学院修了以上
掲載日
2026/11/14 00:22（今日）
最終確認
2026/11/14 00:21（今日）

仕事内容

携わる事業・ビジネス・サービス・製品など

  • フロンティアAIやPhysical AIの進展により、素材・プロセス産業では研究開発から製造・量産までの変革ニーズが高まっています。当組織は、材料開発ソリューション「HMAX」を中核に、研究開発から製造立上げまでを一気通貫で支援するFDE事業を推進しています。FDEは単なるAI導入に留まらず、顧客現場で経営・事業課題の特定から変革構想、実装・定着、成果創出までを担います。経営・業務・データサイエンス・製造・研究開発の知見を融合し、HMAX、生成AI、機械学習、シミュレーションを活用して、開発期間短縮、技術伝承、生産性・品質向上を実現します。さらに、研究開発から量産までのデータをつなぎ、意思決定高度化とプロセス最適化を支援。顧客との協創で得た成功モデルをAIエージェントやテンプレート等として事業資産化し、業界横断のデジタルサービスへ展開することで、顧客変革と事業の拡大をめざします。

募集背景

  • 素材・プロセス産業の研究開発高度化、開発期間短縮、人財不足、品質向上に応えるため、HMAXとFDE事業で研究開発から量産までの変革を推進しています。顧客現場で課題特定から実装・成果創出まで担い、以下のうち2つ以上の強みを持ち、専門家と協働できる方を求めています。
  • 製造業・研究開発のドメイン知識
  • AI・データサイエンス・ソフトウェアの専門性
  • 案件を創出・完遂するビジネス力
  • 成功モデルをHMAXやAIエージェントとして事業資産化し、FDE事業と産業の未来を創る仲間を募集します。

職務概要

  • FDEとして、素材・プロセス産業を中心とするお客さまの研究開発から製造・量産までの変革を推進していただきます。顧客現場に深く入り込み、部門長や現場責任者との対話を通じて本質的な業務・技術課題を特定し、AI・データを活用した解決策の構想、PoC・モック開発、実装・定着までを一気通貫で推進します。また、データサイエンティスト、AIエンジニア、ドメインエキスパート等からなるPodをリードし、顧客価値の実現に貢献していただきます。

① 顧客課題の探索・具体化

  • 研究開発・製造現場に入り込み、業務・データの調査を通じて本質課題を特定
  • 顧客との対話を通じた課題仮説の設定とAI・データ活用テーマの具体化
  • PoC・実装に向けた解決策および実現アプローチの設計

② フロンティアAI・Physical AIによる価値実装

  • HMAX、フロンティアAI、機械学習、Physical AI等を活用したモック・PoCの設計・開発
  • AIモデルやデータ活用方式、アーキテクチャの実証・実装
  • 研究開発高度化、開発期間短縮、品質・歩留り・生産性向上の実現

③ Podリード・案件推進

  • AIエンジニア、データサイエンティスト、ドメインエキスパート等を巻き込んだPodのリード
  • PoCから現場実装・定着までの反復的な改善と成果創出
  • 案件で得た知見や実装パターンのHMAX、AIエージェント等へのアセット化

職務詳細

  • FDEとして、素材・プロセス産業のお客さまの研究開発から製造・量産までの現場に深く入り込み、部門長や現場責任者との対話を通じて本質的な業務・技術課題を特定し、Physical AI・フロンティアAIを活用した解決策の実証・実装を推進していただきます。単なるシステム導入やデータ分析ではなく、「何を解くべきか」から考え、自らモックを作り、顧客や多様な専門家とともに解を磨きながら、実際の業務・現場に価値を実装する役割です。

① 顧客課題の探索・具体化

  • 研究開発・製造現場に入り込み、業務・技術・データの理解を通じて本質課題を特定
  • 部門長や現場責任者との対話を通じた課題仮説の構築とAI・データ活用テーマの具体化
  • 顧客価値を起点とした解決策およびPoC・実装アプローチの設計

② Physical AI・フロンティアAIによる価値実装

  • HMAX、フロンティアAI、機械学習、Physical AI等を活用したモック・PoCの設計・開発
  • AIモデル、AIエージェント、データ活用方式、アーキテクチャの実証・実装
  • 研究開発高度化、開発期間短縮、品質・歩留り・生産性向上等の顧客価値の実現

③ FDE Podのリード・顧客伴走

  • AIエンジニア、データサイエンティスト、ドメインエキスパート等からなるPodのリード
  • 各専門家の知見を組み合わせ、顧客と一体となったアジャイルな仮説検証と改善を推進
  • PoCから実装・運用定着まで顧客に伴走し、具体的な成果創出を推進

④ 案件拡大への貢献

  • 実証・実装成果を起点とした新たな顧客課題・変革テーマの探索
  • 顧客との対話を通じた次フェーズへの展開や新たなAI活用テーマの提案
  • 上位FDE(チーフFDE)と連携した案件化および顧客内での適用領域拡大への貢献

⑤ 事業資産化への貢献

  • 案件で獲得した知見や成功パターンの整理・標準化
  • HMAX、AIエージェント、業界テンプレート等へのアセット化と横展開
  • ナレッジ共有を通じたFDEチームおよびHMAX・Physical AI事業の成長への貢献

① AIで顧客の現場を変える

  • HMAXやPhysical AIを活用し、素材・プロセス産業の研究開発から製造・量産までの変革を推進するFDEです。要件に沿った開発に留まらず、顧客現場で、部門長や現場責任者と対話し、「何を解くべきか」から考え、自らモックを作り、解決策を実証・実装します。開発期間短縮や品質・歩留り・生産性向上など、自ら作ったAIで研究開発・製造を変え、顧客価値の実現まで携われます。

② AI・ドメイン・ビジネスを横断するFDEへ成長

  • フロンティアAI、Physical AI、機械学習、シミュレーション等の先端技術を活用し、研究開発・製造ドメインの知識、顧客との課題探索や案件推進力を実案件で磨けます。AIエンジニア、データサイエンティスト、ドメインエキスパート等とPodを組み、専門性を組み合わせて顧客価値を実現し、AI・ドメイン・ビジネスを横断するFDEへ成長できます。「技術が分かるビジネス人財」「事業が分かるAI人財」を目指せます。

③ チーフFDEへ、事業を創るキャリアに挑戦

  • FDEとして担当領域を自律的に理解し、Podをリードしながら顧客課題の探索からAIの実証・実装、成果創出までを担います。将来は、複数Podを統括し顧客の事業責任者と変革を進めるチーフFDE、顧客経営層と未知領域を探索し、事業やアセットを創出するプリンシパルFDEへのキャリアを目指せます。特定業界の専門性を極めるFDE、HMAX・Physical AIのサービス開発、FDE事業を牽引する事業リーダーなど、専門性や志向に応じたキャリアを広げられます。拡大期のFDE事業で、成果を案件、アセット、サービスへ発展させ、事業を創る経験ができます。

①配属組織／チームについて

  • フロントサービス事業統括本部は約80名の組織です。若手からベテランまでフラットに議論し、役職や組織の壁を越えて顧客価値の創出に挑戦しています。材料開発ソリューション（HMAX）を中心としたデジタルサービスの拡大とFDE事業の立上げを推進。FDE、データサイエンティスト、データエンジニア、ITエンジニア、事業開発メンバーが連携し、研究開発から製造立上げまでの変革に取り組んでいます。立上げ期ならではのスピード感と裁量のもと、アイデアを事業やサービスにでき、顧客価値や事業成長への貢献を実感できます。

②働き方について

  • 出社とリモートワークを組み合わせ、週1～3回程度の出社を基本としています。業務内容やプロジェクトフェーズに応じて柔軟な働き方が可能です。顧客先の対話、ワークショップ、現場観察を通じて課題を発見する一方、ナレッジ共有や技術検討、サービス企画にはオンラインを活用。先端AI・機械学習・データ活用技術の習得と、事業開発・顧客変革の実践を通じ、技術力、事業創造力、リーダーシップを磨けます。

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