Job Description 【募集背景】 近年、市場および顧客からは、PDFのような静的ドキュメントではなく、構造化されたデータとして再利用可能なドキュメントが強く求められています。特に、AI活用を前提とした業務やサービスにおいては、高い品質と一貫性を備えたドキュメント基盤の整備が不可欠となっています。 当社では現在、技術ドキュメントのデジタル化・データ化を本格的に推進しており、その過程で発生する外注・オフショア作業を、属人的な判断ではなく、明確なプロセスとルールによって管理し、データ品質と整合性を担保する専門ポジションを新たに募集します。 ドキュメントを「作る」だけでなく、将来のAI活用・データ利活用を見据えた基盤づくりに貢献できるポジションです。 【 役割・ミッション】 AIを活用した開発・ドキュメント効率化を目的として、 「どのようなデータ構造・データ投入を行えば、目的のAIアウトプット（差分抽出・理解・コード生成等）が実現できるか」を設計・検討する役割を担っていただきます。 特に以下をミッションとします。 ドキュメントの意味理解に基づく差分抽出 チェッカー用途（ルール違反検出、整合性チェック等）を想定したコード生成・AI設計 スピード・コストを考慮した実用レベルでのAI活用設計 【業務内容】 AI活用を前提としたデータ構造設計（構造化・半構造化・非構造化データ） ドキュメント（仕様書、設計書等）の意味理解・差分抽出ロジックの検討 LLM等を活用したコード生成／自動チェック（チェッカー）の設計方針検討 目的（品質向上、工数削減等）に対する最適なAIアプローチの整理 スピード・コスト・精度のトレードオフを踏まえた技術検討 PoCレベル〜実運用を見据えた技術選定・設計支援 ※就業場所の変更の範囲、従事すべき業務の変更の範囲については、選考時に詳細をお伝えいたします。 【ポジションの魅力】 AI活用を支えるドキュメント基盤構築という、将来性・専門性の高い領域に携われる 「ルール化」「仕組み化」によって品質を作る、上流視点の業務 海外チームとの協業を通じたグローバルな業務経験 単なるチェック業務ではなく、プロセス設計・品質基準の策定に関われる裁量の大きさ Qualifications 【MUST】 MCU開発に関する基礎知識を前提とした仕様理解・確認 AI／データ活用に関する基礎〜実務知識 データ構造設計、前処理、入力データ設計の知見 ドキュメント構造（仕様書・設計書等）を理解し、構造化できる能力 プログラミング経験（言語不問、Python等歓迎） 技術的観点でスピード・コスト・品質を比較検討できる思考力 英語での業務コミュニケーションが可能な方（TOEIC 700点以上）
求人内容 ■ ポジション概要 当社は、世界最先端の半導体設計および製造を支えるグローバルITインフラの強化を進めています。本ポジションでは、Compute & Storage領域におけるグローバル組織をリードし、戦略策定から大規模なトランスフォーメーションの推進、さらには日々の安定したサービス提供までを一貫してご担当いただきます。 EDA（Electronic Design Automation）およびHPC（High Performance Computing）インフラをはじめ、仮想基盤、エンタープライズシステム、製造系システムといったミッションクリティカルな領域を横断的に担いながら、グローバルにおける標準化と各地域のビジネスニーズの最適なバランスを実現していただきます。日本を拠点としつつ、グローバル戦略とローカルでの実行をつなぐ中核的な役割を担っていただくポジションです。 ■ 主な業務内容 EDA/HPCインフラ、仮想基盤、エンタープライズプラットフォーム、製造系環境を含むCompute & Storage領域全体の戦略策定・実行・ガバナンスの統括 グローバル標準を維持しながら、地域およびローカルビジネス要件に対応可能な運用モデル（Operating Model）の構築 アーキテクチャ設計、サービス運用、ライフサイクル管理、継続的改善の推進 EDA/HPCインフラ領域の変革および高度化のリードと、ビジネスおよびグローバル戦略との整合性確保 各サービス領域を担当するシニアリーダーの育成・指導、および高いパフォーマンスを実現する組織づくり ITインフラ、情報システム、エンジニアリング部門などのステークホルダーと連携し、投資・優先順位・成果のアラインメントを推進 資格 必須要件 Compute、Storage、データセンター等の領域におけるITインフラの豊富なリーダーシップ経験 Directorクラスまたは同等のシニアポジションにおいて、戦略立案および実行をリードしてきた実績 エンジニアリング組織およびクロスファンクショナルチームとの協働経験 グローバル・リージョナル・ローカルにまたがるステークホルダーマネジメントスキル 日本語・英語ともにビジネスレベル以上 歓迎要件 EDA（Electronic Design Automation）またはHPC（High Performance Computing）環境の運用・管理経験 Compute & Storage領域における組織変革・技術トランスフォーメーションの推進経験 製造業またはミッションクリティカル領域におけるインフラ運用経験
Job Description 【募集背景】 近年、市場および顧客からは、PDFのような静的ドキュメントではなく、構造化されたデータとして再利用可能なドキュメントが強く求められています。特に、AI活用を前提とした業務やサービスにおいては、高い品質と一貫性を備えたドキュメント基盤の整備が不可欠となっています。 当社では現在、技術ドキュメントのデジタル化・データ化を本格的に推進しており、その過程で発生する外注・オフショア作業を、属人的な判断ではなく、明確なプロセスとルールによって管理し、データ品質と整合性を担保する専門ポジションを新たに募集します。 ドキュメントを「作る」だけでなく、将来のAI活用・データ利活用を見据えた基盤づくりに貢献できるポジションです。 【 役割・ミッション】 AIを活用した開発・ドキュメント効率化を目的として、 「どのようなデータ構造・データ投入を行えば、目的のAIアウトプット（差分抽出・理解・コード生成等）が実現できるか」を設計・検討する役割を担っていただきます。 特に以下をミッションとします。 ドキュメントの意味理解に基づく差分抽出 チェッカー用途（ルール違反検出、整合性チェック等）を想定したコード生成・AI設計 スピード・コストを考慮した実用レベルでのAI活用設計 【業務内容】 AI活用を前提としたデータ構造設計（構造化・半構造化・非構造化データ） ドキュメント（仕様書、設計書等）の意味理解・差分抽出ロジックの検討 LLM等を活用したコード生成／自動チェック（チェッカー）の設計方針検討 目的（品質向上、工数削減等）に対する最適なAIアプローチの整理 スピード・コスト・精度のトレードオフを踏まえた技術検討 PoCレベル〜実運用を見据えた技術選定・設計支援 ※就業場所の変更の範囲、従事すべき業務の変更の範囲については、選考時に詳細をお伝えいたします。 【ポジションの魅力】 AI活用を支えるドキュメント基盤構築という、将来性・専門性の高い領域に携われる 「ルール化」「仕組み化」によって品質を作る、上流視点の業務 海外チームとの協業を通じたグローバルな業務経験 単なるチェック業務ではなく、プロセス設計・品質基準の策定に関われる裁量の大きさ Qualifications 【MUST】 AI／データ活用に関する基礎〜実務知識 データ構造設計、前処理、入力データ設計の知見 ドキュメント構造（仕様書・設計書等）を理解し、構造化できる能力 プログラミング経験（言語不問、Python等歓迎） 技術的観点でスピード・コスト・品質を比較検討できる思考力 英語での業務コミュニケーションが可能な方（TOEIC 700点以上） ビジネスレベルの日本語 【WANT】