従業員エンゲージメント調査や人材データを対象に、統計的因果分析と生成AIを組み合わせた施策提案技術を開発します。因果モデルの構築、効果予測、説明可能な可視化、データ統合やレポート生成まで担い、全社の人材戦略を支援します。業務部門や外部パートナーと要件を調整し、分析手法の高度化にも取り組みます。
この求人について
BRデジタル革新部で、生成AIを含むデジタル技術によって全社の業務プロセスを変革する開発・実装を担当します。設計品質の改善を目的とするAIエージェント開発チームへの配属が想定されており、設計審査やレビューを支える知識基盤の整備が主なテーマです。自動車部品やエナジーソリューション関連機器の製造販売に関わる設計業務を背景に、設計ルール、過去の不具合事例、判断の根拠など、現場に蓄積された知見をAIが扱える形へ整理します。
具体的には、設計知識を構造化し、ハイブリッド検索やリランキングを用いたナレッジ基盤を設計・実装します。エンティティと関係を抽出して知識グラフを構築し、グラフ構造による推論や検索の高度化にも取り組みます。設計者との対話から判断基準を引き出して形式知化するエージェント、設計文書を自動で確認するAIレビュー機能を開発し、レビュー精度の向上まで担当します。業務部門や外部パートナーとの要件調整も業務に含まれます。
必須条件は、AIまたは機械学習を利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、業務文書の構造化処理または検索・情報抽出システムの設計・構築経験です。RAGシステムの設計・構築・精度改善、知識グラフの設計・構築、グラフとLLMを組み合わせた実装、LLMによる文書分類・要約・構造化パイプラインの実装経験は歓迎されます。製造業における設計審査や変化点分析の知識、AWSまたはAzureを使ったアプリケーション開発・環境構築経験も歓迎対象です。
新しい技術や手法を自律的に調査・検証し、得た知見をチームに展開できること、技術を業務課題の解決手段として活用する意欲、業務上の暗黙知を言語化・体系化する関心が求められています。語学についてはTOEIC550点以上または同等の力が歓迎されています。英語の使用頻度は、メールがほぼなく、資料・文書の読解が時々、電話会議や商談がほぼなく、駐在は基本的にないです。
雇用形態は正社員です。勤務地の変更範囲は、国内外にあるアイシンおよび関係会社の全拠点・全部署・全工場です。
これは企業の公式求人情報をもとにAIで作成した要約です。情報が不完全、古い、または誤っている可能性があります。応募前に必ず公式の求人情報ですべての内容をご確認ください。