IT_インフラ-運用・保守／自動車通勤OK／栃木県のエンジニア転職・求人情報

【キャリアパス】
1年目：設計・解析の自動化（バッチ実行/入出力整形/結果集計）と、AI学習用データの収集・クレンジングを担当
2年目：AIモデルの要件定義（入力/出力設計、評価指標、運用フロー）～環境構築（学習/推論パイプライン）までリード
3年後：構造化データ管理～モデル運用まで一連を統括し、設計/解析のCAE化（再現可能な手順化・自動連携）を設計・改善

【職場環境】
・設計/解析の実務手順を深く理解しつつ、Python等で自動化・データ基盤・AIモデルを“つなぐ”体制（手戻りの原因を潰す設計文化）
・ツール導入だけで終わらず、データ収集→モデル化→検証→自動実行まで同一領域で完結させる運用（改善の当事者になれる）

【魅力、やりがい、身に付くスキル】
魅力：設計業務・解析業務の「自動化」「AIモデル」「データ管理（構造化/クレンジング/収集）」「CAE化」を、同じ開発テーマとして実装していけます。
やりがい：要件定義した内容をデータ整備・学習・環境構築・バッチ運用に落とし込み、“再現性のある自動実行”として成果を形にします。
身に付くスキル：設計/解析の自動化（手順の分解・入出力I/F設計・結果集計）/AI要件定義（入力設計・評価指標・運用フロー）/AIモデル作成（学習・推論の設計）/環境構築（学習/推論/バッチ実行の基盤）/データ管理（収集設計・データモデル化・クレンジング）/CAE化（再現可能な手順化・自動連携）＋差別化ポイント：「CAE/設計解析の業務プロセス」と「AIデータ基盤・モデル」を一気通貫で構築します。

設計・解析の経験が活かせます。
自動車業界での経験が活かせます。