生成AIを用いて設計ルールや過去の不具合、判断根拠を整理し、設計審査を支援するAIエージェントと知識基盤を開発します。Python、AI・機械学習システムの開発経験2年以上が必要です。RAGや知識グラフ、文書レビュー機能にも携わります。東京都江東区勤務で在宅勤務制度があります。
この求人について
本ポジションは、全社の業務プロセス変革を担うBRデジタル革新部において、人事領域のAIエージェント開発チームに加わる想定です。従業員エンゲージメント調査や人材データなど、構造化された人事データを活用し、統計的な因果分析と生成AIを組み合わせて、人材施策の提案に結び付く技術を開発します。
担当するのは、データに表れる関係を分析するだけでなく、因果モデルの構築から施策の効果予測、結果を利用者が理解できる形で示す可視化までをつなげる仕事です。ベイジアンネットワークなどを用いた因果構造の推定、部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力の設計、異なる人事データの統合、自動的なグラフ表示やレポート生成に取り組みます。分析の粒度を適切に調整し、時系列での変化を追跡しながら、施策と効果のフィードバックループも設計します。業務部門や外部パートナーとの要件調整、チーム内での知見共有も含まれます。
応募には、AIまたは機械学習を利用したシステムの設計・開発経験が2年以上あること、Pythonによるアプリケーション開発経験、データ分析を根拠とした施策提案または意思決定支援の実務経験が必要です。統計的因果推論の実装経験として、ベイジアンネットワークや構造方程式モデリングなどが歓迎されています。生成AIと統計手法を組み合わせた分析、ピープルアナリティクスやエンゲージメント分析、分析結果を説明可能な形で可視化し専門外の人へ伝えた経験も対象です。AWSまたはAzure上でのアプリケーション開発や環境構築の経験も歓迎されます。
新しい技術や手法を自律的に調査・検証し、チームへ展開できる姿勢が求められます。また、技術そのものを目的にせず業務課題の解決へつなげること、データの背後にある因果関係を考え、分析結果を具体的な施策へ反映することが期待されています。
雇用形態は正社員です。
勤務地変更の範囲は、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。英語はメールでほとんど使わず、資料・文書の読解で時々使用し、電話会議や商談での使用はほとんどありません。駐在は基本的にないです。TOEIC550点以上、または同等の語学力は歓迎要件です。雇用形態は無期雇用の正社員で、勤務地は東京都江東区青海の台場開発センターです。
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。