データサイエンティスト・生成AI/meviy(担当ディレクター/機械加工品の自動見積りサービス)＃形状認識＃見積自働化＃3D CAD連携

このポジションについて 3D CADデータから製造の「暗黙知」を読み解くAIを、あなたの手で進化させる。 meviyのコア技術である形状認識AIの開発・改善、製造現場の加工ノウハウの形式知化、そしてLLMを活用した新たなプロダクト機能の創出 — ML/生成AIの専門性を武器に、製造業の知のデジタル化をリードするデータサイエンティスト/AIエンジニアを募集しています。 募集組織 デジタルサービスモデル開発・ハブ 3D技術開発統括 株式会社DTダイナミクス 形状処理チーム ＜チームの組織構成＞ 　全体10名（ディレクター2名、リーダー1名、メンバー7名） ＜チームの年齢構成＞ 　ディレクター: 40代後半〜50代前半 　リーダー: 30代前半〜40代中盤 　メンバー: 30代が中心、40代前半まで在籍 1. DTダイナミクスとは 製造業のDXを推進するテックカンパニー DTダイナミクスは、ミスミグループからスピンオフして2022年に誕生したテックカンパニーです。AI・3D・Webの先端技術で製造業の「時間」を変革しています。 ミッション: テクノロジーで時を操る 人々を無駄な作業時間から解放し、自己実現に集中できる社会をつくる。テクノロジーと情熱で「時」を操り、製造業の持続的発展に貢献します。 3つの柱 意思決定と実装を最速で回す — グローバルに顧客体験を届けるため、開発スピードを飛躍的に向上させる AI・3D・Webの先端技術を融合 — 業界の常識を覆すプロダクトを構築する プロダクト開発に最適化された組織 — 大企業の制約から解放され、最適な組織・制度を迅速に適用する 主力プロダクト「meviy」 3D CADデータをアップロードするだけでAIが即時見積・発注できるプラットフォームです。部品調達の工数を従来比92%削減し、国内オンライン部品調達サービスシェア4年連続No.1（60%）を獲得。累計17万人の顧客、3,000万件のアップロード実績を持ち、第9回ものづくり日本大賞「内閣総理大臣賞」をはじめ多数受賞しています。 このmeviyの技術基盤を活かしながら、製造業のエンジニアリングチェーン全体をDXする新規プロダクト群の立ち上げを加速しています。 DTD Mind Decision（柔軟に決断する）× Try（素早く進める）× Drive（実践し実行する）。当事者意識・技術力・提案力で「顧客時間価値」を創出します。 ※福利厚生はミスミグループと原則同じです。フレックスタイム制は、ミスミがコアタイム（11:00〜15:00）ありに対し、DTダイナミクスはフルフレックスです。 2. チームミッション 形状処理チームは、meviyの中核を担う3D形状認識AIの開発を担当しています。3D CADデータから幾何形状を解析し、製造上の意味を持つ構造化データを抽出する「形状認識」、製造に必要な形状修正を行う「リモデル」、製造可否を判定しエラー要因を出力する「製造可否判定」など、meviyが設計データを読み取り価格算出・製造連携を実現するための不可欠な技術を開発しています。 現在、チームは次の3つの領域に注力しています: 形状認識AIの高度化 — 深層学習・機械学習を活用した形状認識の精度向上と対象範囲の拡大 加工の暗黙知の形式知化 — 製造現場に蓄積された加工ノウハウをAI/データで形式知化し、自動見積・製造判定の精度を飛躍的に高める LLMの活用 — 大規模言語モデルを活用した新たなプロダクト機能の開発と業務プロセスの革新 形状処理技術とAIの融合で、製造業の知をデジタル化する。 それが形状処理チームの役割です。 3. このチームで働く魅力   製造業×AIの最前線に立てる meviyが保有する膨大かつ独自性の高い3D CADデータと商品情報は、他社にはないデータ資産です。このデータを活用し、形状認識AIの開発・改善に取り組むことで、ML/AIエンジニアとして希少な実務経験を積むことができます。 暗黙知の形式知化という知的挑戦 製造現場に蓄積された加工ノウハウは、長年の経験に基づく「暗黙知」です。これをAI/データで形式知化するプロセスは、ドメイン理解・データモデリング・アルゴリズム設計が一体となった高度な知的挑戦です。シンプルかつ堅牢な実装を追求し、最適解が生まれた際の達成感は格別です。 フラットでスピード感のある組織 設立間もない組織だからこそ、技術選定・アーキテクチャの意思決定に一人ひとりが直接関与できます。トップダウン型ではなく、メンバー主体で企画・提案・実行ができる環境です。 仕事情報 1. 担当業務 形状認識AIの開発・改善（40%） meviyのコア技術である3D形状認識AIの開発・改善をリードします。深層学習・機械学習を活用した形状認識アルゴリズムの設計・実装、モデルの精度向上、対象形状の拡大に取り組みます。KPI/KGIに基づく効果測定と継続的なチューニングも担当します。 加工の暗黙知の形式知化（25%） 製造現場に蓄積された加工ノウハウ（暗黙知）を、AI/データ技術で形式知化します。データの探索・特徴量設計・モデル構築を通じて、自動見積・製造可否判定の精度を飛躍的に高めるアプローチを設計・実装します。 LLMを活用したプロダクト機能開発（20%） 大規模言語モデル（LLM）を活用した新たなプロダクト機能の企画・開発をリードします。プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング等の技術を駆使し、製造業ドメインにおけるLLM活用の可能性を切り拓きます。 チームビルディング・技術指導（15%） AI/ML技術の知見をチーム内に展開し、AIネイティブな開発文化の定着を推進します。メンバーへの技術指導、コードレビュー、AI開発プロセスの標準化をリードします。将来的にはテックリードやマネジメントとしてチームの技術力を牽引します。 2. やりがい 社会インパクト: GDPの2割を占める製造業のDXに、AI技術の側面から直接貢献できる 希少なデータ資産 : 膨大な3D CADデータと製造ノウハウという、他社では得られない独自データでAI開発に取り組める 技術と事業の一体感 : AIモデルの精度が見積精度に直結し、技術的な判断がプロダクトの価値を左右する手触りがある 暗黙知のデジタル化 : 25年以上の加工経験を持つベテランの知見をAIで形式知化するという、知的にも社会的にも意義の大きい挑戦 3. 3〜5年後のキャリアパス 専門スキルの追求もマネジメントへの挑戦も、どちらも重要なキャリアパスと考えています。自ら手を挙げて新しいミッションに挑戦する「Next Challenge制度」もあります。志向性に合わせて柔軟に相談できる環境です。 AIテックリード : 形状認識AI・暗黙知形式知化の技術的意思決定をリードし、チームの技術方向性を定める リサーチエンジニア : 最新のML/AI論文を追い、製造業ドメインへの応用研究をリードする MLOpsエンジニア : AI/MLパイプラインの設計・運用を専門とし、モデルの本番運用品質を担保する エンジニアリングマネージャー : チームビルディングと技術戦略の両面からチームの成果を最大化する 4. 現在のチーム課題 meviyは顧客基盤と売上を着実に拡大しており、市場から十分に受け入れられたプロダクトです。今後は自動見積の精度向上と対象範囲の拡大が鍵であり、形状認識AIの高度化・暗黙知の形式知化・LLM活用がその中核を担います。また、ML/AIの開発基盤の整備とチームのAIケイパビリティ強化も重点テーマです。 5. 使用ツール 開発言語 : Python, C++, Rust, TypeScript, Go ML/AIフレームワーク : PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers LLM関連 : LangChain, OpenAI API, Claude API, プロンプトエンジニアリング データ処理 : NumPy, pandas, Open3D, CGAL クラウド : AWS（EC2, SageMaker, Lambda等）, Google Cloud（Vertex AI, Cloud Run, BigQuery等） AIネイティブ開発環境 : GitHub Copilot, Gemini CLI + Vertex AI リポジトリ : GitHub 開発環境 : Visual Studio Code, Visual Studio, IntelliJ IDEA, Docker Desktop モニタリング : Datadog, CloudWatch コミュニケーション : Slack, Microsoft Teams 募集条件 1. 必須要件 以下の全てを満たすこと。 ＜経験＞ - 5年以上のソフトウェア開発経験（うち3年以上はML/AI領域） - 機械学習モデルの設計・学習・評価・本番デプロイの一連のプロセスの実務経験 - チームリーダーまたはテックリードとしてメンバーを技術的にリードした経験 ＜スキル＞ - 深層学習（CNN、Transformer等）の理論理解と実装力 - 生成AI/LLMに関する知見（プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング等のいずれか） - Pythonによるデータ分析・ML開発の実務スキル - データの探索・特徴量設計・モデル構築・評価の一連の工程を自律的に遂行できること - GitHubを用いたチーム開発経験 2. 歓迎要件 3D形状処理（点群処理、メッシュ処理、CADデータ解析等）の経験 コンピュータビジョン（物体検出、セグメンテーション、3D認識等）の経験 C++またはRustによる高性能アルゴリズムの実装経験 MLOps（モデル管理、学習パイプライン、A/Bテスト等）の設計・運用経験 AWS SageMakerまたはGoogle Cloud Vertex AIの実務経験 論文投稿、学会発表、技術ブログ執筆等のアウトプット実績 機械学習、コンピュータサイエンス、数学、物理学等の修士号以上 3. 求める人物像 MLと生成AIの両方に強い人 — 従来型の機械学習とLLM/生成AIの両領域で実践力を持ち、課題に応じて最適なアプローチを選択できる チームを率いて成果を出せる人 — 個人の技術力だけでなく、メンバーの成長支援やチームの技術力底上げにも情熱を持てる データで語れる人 — 仮説検証を繰り返し、定量的な根拠に基づいて意思決定できる 新しい技術をまず触ってみる人 — 最新の論文やツールを自ら試し、プロダクトへの応用可能性を探る行動力がある テクノロジーで社会課題を解決したい人 — 「テクノロジーで時を操る」というミッションに共感し、DXを本気で推進したい ※製造業の経験・知識は不問です。 入社後に学ぶ意欲があれば十分です。形状処理の開発経験がないメンバーもチーム内で知識を補完し合いながらキャッチアップしており、新しい視点からの貢献を歓迎しています。 ④学歴 　大学院卒／大学卒／高専卒