どんな仕事か: ■製造現場の課題解決に向けたAI活用推進

・製造・品質・生産技術部門と連携し、現場課題の整理からAI活用テーマの企画・推進を担当

・設備異常の予兆検知、品質不良の要因分析、生産性向上など、工場改善に直結するテーマを推進

■AIモデルの設計・実装・評価

・数値・画像・テキストデータを活用した機械学習／深層学習モデルの開発

・生成AIを含む新技術の活用検討および実装

■PoCから現場導入までのプロジェクト推進

・スモールスタートで仮説検証を進めながら、本番運用までをリード

・AIを作ることが目的ではなく、現場で成果が出るところまで伴走

■データ基盤・システム連携

・RDB/SQLやクラウドを活用したデータ基盤の設計・改善

・情報システム部門と連携しながら、AI活用を支えるシステム環境整備を推進

■チームリード

・プロジェクト推進や技術面でのチーム牽引

【仕事の魅力】

■AI開発で終わらず、工場改善まで携われる環境

生成AIや機械学習モデルの開発に加え、製造現場の課題特定から改善施策の実装・成果創出まで一貫して関わることができます。

「モデルを作って終わり」ではなく、現場で活用され成果につながるまで携われる点が特徴です。

■内製組織だからこそ上流から下流まで担当

外部ベンダーへの委託ではなく、構想立案からモデル設計、実装、運用改善までを社内で推進しています。技術スキルだけでなく、課題設定力やプロジェクト推進力も磨くことができます。

■製造DXの拡大フェーズに参画

全社でAI活用を加速しており、DX体制の整備も進んでいます。

完成された組織へ入るのではなく、これからのAI活用基盤や組織づくりにも関わることができます。

■世界トップクラスのバッテリー生産を支えるAI活用

AI技術そのものではなく、ハイブリッド車・EV向けバッテリー生産の品質向上や生産性改善など、事業インパクトの大きなテーマに挑戦できます。

【キャリアプラン】

◇入社後3年目以降の例：AI開発チームの中核（リード／シニアエンジニア）として複数領域のプロジェクトを主導

・製造DX推進室内での横断的ローテーション（IoT・間接DX等）を通じた業務領域の拡大

・希望に応じて他部門（ME部門等）
求められるスキルは: 必須【必須条件】

■AI／機械学習の実装経験（実務での開発経験）1年以上

■データを扱い、要件定義からモデル評価・改善まで一貫して担当した経験

【歓迎条件】

■SE経験（データベース系）やシステム連携の知見

■QC検定2級、統計検定2級相当の統計知識

■PLCや製造現場の制御系知識（キーエンス、三菱、ジェイテクト等）

■フロント／バックの開発経験（HTML、JavaScript等）

■チームリード、プロジェクト推進経験

（あると好ましい経験・スキル）

■データベース（RDB/SQL）やAWS等クラウド実務経験

■開発言語(Python、HTML、JavaScript、SQLなど)によるモデル実装経験

【求める人物像】

◇製造現場の課題を技術で解決したいという強い意欲を持ち、現場と協働して成果を出せる方

◇技術だけでなく、非技術部門を巻き込み実行できるコミュニケーション力・推進力がある方

◇スピード感を重視し小さく試して改善する開発文化に適応できる方

◇自律的に学び続け、社外の最新技術を取り入れて組織へ還元できる方

【応募背景】

トヨタバッテリーでは、製造領域におけるDX推進を加速するため、AI活用の取り組みを強化しています。

2026年には新たに湖西エリアにDX組織を立ち上げるなど、全社的にデータ・AI活用を広げていくフェーズにあります。

現在は既存のAI開発チームを中心に取り組みを進めていますが、今後のさらなる高度化・領域拡大に向けて、専門性を持って開発をリードできる体制の強化が求められています。

このため、AIの実装にとどまらず、プロジェクトを主導しながら現場適用を推進できる人材を募集します。
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 宮城県
給与はどのくらい貰えるか: 580～960万円

【宮城・静岡】AI戦略・開発リーダー候補（製造DX）／年休121日

機械学習エンジニア