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要約求人票をもとにAIがまとめたものです
生成AI(AIエージェント/RAG等)を活用し、製造業顧客の設計・開発プロセスを変革するソリューションの設計・実装を担います。顧客課題の整理や要件定義から、PLM・CAE・データ基盤との連携設計、PoC、本番環境への実装および精度改善までを担当します。
応募資格
必須
- 製造業での業務経験、または製造業顧客向けのシステム開発・導入経験
- 業務改善や課題解決に主体的に取り組んだ経験
歓迎
- 製造業における設計開発/生産技術の知見
- Pythonによる開発経験(市民開発含む)
- AIエージェント、RAG、MCPの実装経験
- G検定/E資格等、AIに関する知識・資格
- Kubernetes等のインフラ構築経験
- AWS等のクラウドサービスでの環境構築経験
求める人物像
- 生成AI・データ活用に興味を持ち、新しい技術の習得に前向きな方
使用ツール
募集要項最終確認 9/25
- 職種
- AIエンジニア
- 雇用形態
- 正社員
- 給与
- 500〜1000万円/年
- 給与の詳細
- 年収 500万円〜1,000万円 ・専門業務型裁量労働制:残業34時間相当の裁量労働手当を含む。休日労働および深夜労働に対する割増賃金は別途支給します。 ・賞与実績:年2回(6月/12月) ・その他手当:学び手当5,000円/月,リモートワーク推進手当/常駐手当5,000円/月
- 手当
- 学び手当5,000円/月リモートワーク推進手当/常駐手当5,000円/月
- 勤務地
- 豊洲本社(東京都江東区)
- 働き方
- 新しい試みやチャレンジングなことを止めない風土のもと、GitHub Copilotなどの先進ツールも活用しながら、在宅勤務と組み合わせたフレックスな働き方で技術を深く極められる環境です。
- 勤務時間
- 09:30-18:00専門業務型裁量労働制:残業34時間相当の裁量労働手当を含む。
- 福利厚生
- ・プロジェクト参画を通じたOJT・AI/クラウド/データ領域の技術習得機会・PoC形式での早期検証・実装経験上記の他、各種技術研修、リーダーシップ・マネジメントスキル・ビジネススキル・語学教育・キャリア研修等200コース以上が毎年提供されており、スキルや役割・今後目指すキャリアに応じてご受講いただけます。
- 掲載日
- 2026/07/19 00:22(72日前)
- 最終確認
- 2026/09/25 19:53(4日前)
仕事内容
募集背景
- 製造業においては、技術の高度化や複雑化、データ断絶による非効率や技術者不足を背景に設計・開発プロセスの抜本的な見直しが求められています。
- 日本の大手製造業の持続可能な成長を支えるため、こうした領域に対し、AIエージェントやデータ活用を通じて、設計判断の高度化・業務自動化を実現する取り組みを担うポジションです。
- 本ポジションでは、単なる開発ではなく、顧客の設計・開発プロセスそのものを再設計し、AIを前提とした業務へと転換していく役割を担います。
- 実務を通じて技術力を高めながら、将来的にはプロジェクトやチームをリードする立場として活躍いただくことを期待しています。
組織について
- デジタルエンジニアリング事業本部 ソリューション推進部は、CAE・PLM・データ・AIを組み合わせ、製造業のエンジニアリング領域(特に設計開発領域)の変革を担う組織です。
- 設計知・解析知の活用とAI・データ連携により、顧客課題起点で設計品質と開発スピードを同時に引き上げる取り組みを行っています。
組織の業務・事例紹介
- 製造業の設計領域を中心に、AI・データ・シミュレーションを組み合わせた業務変革を推進しています。
- データ管理システムとCAEの連携によるシミュレーションデータ管理
- 解析依頼の背景を明らかにするAIエージェント開発
- CAE自動実行基盤とAIエージェントの連携による開発高速化
- これらは、単なる業務効率化に留まらず、設計判断や意思決定の高度化を支える基盤構築へと発展しています。
職務内容・担当業務
- 生成AI(AIエージェント/RAG等)を活用し、製造業顧客の設計・開発プロセスを変革するソリューションの設計・実装を担います。
- 単なる開発ではなく、顧客の業務課題を踏まえた要件定義から始まり、顧客の持つ膨大なデータベース、自動化ワークフロー、そしてCAE(計算科学シミュレーション)ソフトを最新のAI技術(AIエージェント、MCP、RAG)と「接続」し業務を圧倒的に自動化・高度化するアーキテクチャの設計・実装までを担うポジションです。
- 顧客課題の整理および要件定義(上流工程)
- AIエージェントを活用した業務自動化・高度化設計
- PLM、CAE、各種データ基盤との連携アーキテクチャ設計
- PoC(概念実証)による検証・改善
- 本番環境への実装および精度改善
開発環境・商材の説明
- 主要言語: Python
- 開発支援: GitHub Copilot、Gemini、Copilot等のAIツールを活用可能
- 自動化プラットフォーム「pSeven Enterprise」
- PLMソリューション「Aras Innovator」
- 主要なCAE(シミュレーション)ソフト
- 要件定義・体験設計: 顧客の業務・システム環境を分析し、実装方針を策定
- アーキテクチャ設計・PoC: ツール/データ連携の設計、AIロジックの迅速なプロトタイプ開発・検証
- 本実装・システム統合: Pythonによるエージェントの自律シナリオ実装、既存システム(pSeven等)との接続、運用に向けた精度チューニング
役割・ポジション
- 製造業の設計・開発領域における
- AIソリューションの設計・実装を担うアーキテクト/エンジニア
このポジションの魅力
- 最先端AIと自動化(pSeven)を融合し、設計・R&D領域のDXを推進する事業です。
- リードエンジニアとして要件定義からエージェント開発まで、前例のない先進的な挑戦に携わることができます。
- 新しい試みやチャレンジングなことを止めない風土のもと、GitHub Copilotなどの先進ツールも活用しながら、在宅勤務と組み合わせたフレックスな働き方で技術を深く極められる環境です。
将来のキャリアパス
- 入社直後:要件定義~開発工程にメンバーとして参画
- 数年後:リードエンジニア/プロジェクトリードとして案件推進
- 複数領域の大規模プロジェクトのアーキテクト/PM
- AI領域のスペシャリスト
- コンサルティング領域へのキャリア展開
- 技術スペシャリストとマネジメント双方のキャリアパスへ広げることが可能です。
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