╭━━━━━━━━━━━━━━━╮ 　🚀 2028年卒 エントリー開始 🚀 ╰━━━━━ｖ━━━━━━━━━╯ ネットで頼んだ荷物が、明日も届くとは限りません。 ドライバー不足が進む物流を、テクノロジーとデータで支えるのが私たちの仕事です。 データを起点に現場の課題を解く「エンジニア総合職」を募集します。 ▍私たちについて アイディオットは2014年設立。物流・製造・サプライチェーン領域を中心に、AIとデータで企業のDXを支援しています。仕事の中心は、大手企業と共に進めるDXプロジェクトです。日本を代表する企業を多数支援してきました。現場で見えた課題をもとに、自社プロダクトも開発しています。 ・ADT：物流シミュレーションツール https://lp-adt.aidiot.jp/ ・CLOコンパス：物流責任者（CLO）の意思決定支援ツール https://lp-clocompass.aidiot.jp/ ▍エンジニア総合職とは データサイエンティスト・PM・エンジニアの枠は設けません。データ分析を軸に、課題の発見から仕組みの実装、現場への定着までを一貫して担います。入社後は強みや志向に合わせて担当領域を決め、段階的に守備範囲を広げていきます。 ▍入社後、こういう仕事をしています ・配送ルート最適化：輸送データを前処理・分析し、ADTに実装する ・需要予測：出荷・在庫データから需要を予測し、在庫の過不足を減らす ・現場の可視化：倉庫内の人やモノの動きを2Dマップで見える化する ▍主な業務内容 ＜データ分析・活用（中心業務）＞ ・現場データの収集・前処理、統計分析や機械学習を用いた需要予測・最適化 ・分析結果の可視化、お客様への報告 ＜課題整理・プロジェクト推進＞ ・お客様へのヒアリングと、データで検証できる問いへの落とし込み ＜開発・実装＞ ・分析モデルを組み込んだWebアプリケーションの開発 ・生成AIを活用したプロトタイプ開発と導入支援 ▍大切にしている2つの力 ・業務理解・課題発見力：現場の業務とデータを理解し、何を解決すべきかを見極める力 ・翻訳力：曖昧な要望を、データで検証できる問いや、正しくつくれる指示に落とし込む力 今はできなくても、入社後に一緒に伸ばしていきます。 ▍必須条件 ・PythonやSQLなどを使って、データを分析したり、何かを自分でつくったりした経験（授業・研究など形式・専攻不問） ・自分のコードやAIが書いたコードについて、「なぜそうなっているか」を説明できること ▍歓迎する経験 ・統計や機械学習を学んだ経験 ・生成AIを、アルバイト先や研究の実務に取り入れた経験 ・周りの人にツールの使い方を教えた経験 ・チームで何かに打ち込んだ経験 ▍技術スタック Python（pandas、scikit-learn 等）/ SQL / Vue.js / Laravel / MySQL / AWS / GCP など ▍こんな方は、きっと合うと思います ・データの違和感に気づくと、原因を突き止めたくなる方 ・答えを鵜呑みにせず、「本当に正しい？」と確かめたくなる方 ・指示を待つより、自分で考えて動くのが好きな方 ・会社の規模や知名度よりも、自分の手で事業を動かす経験を求めている方 ▍研修・サポート体制 ・研修制度：インターン開始から2028年5月末まで、ビジネス基礎からAI研修（週次）・現場同行・企画プレゼンまで約30テーマの研修とOJTで実務を身につけます ・メンター制度：インターン中は出社日ごとに毎日、入社後は月1回、先輩社員と1on1を実施（メンターランチもあり） ▍入社後の成長イメージ ・研修後：先輩のサポートとしてプロジェクトに参加 ・1〜2年：プロジェクトや機能を一人で担当できる状態に ・その先：データサイエンティスト、PM、エンジニアなど、強みに合わせたキャリアへ ▍選考の特徴 ① カジュアル面談 ② 一次面接 ③ 人事面接 ④ 適性検査 ⑤ 最終面接 不安なことがあれば、選考中いつでも人事と面談できます。 必要なら選考をいったん止めて、納得いくまでお話しします。 ▍勤務時間 フレックスタイム制（コアタイム10:45〜15:30／実働8時間） ▍休日 土日祝、年末年始（年間休日126日） ▍もっと知りたい方へ ・研修の様子：https://www.wantedly.com/companies/aidiot/post_articles/1060123 ▍Message 分析もコーディングもAIと進められる時代だからこそ、データから何を読み取り、どう成果につなげるかを自分の頭で考えられる人と働きたいと思っています。 まずはカジュアルに、お話ししましょう。