27年 本採用
【27卒/本選考】KDDI×Accentureのジョイントベンチャーで、データ/AIを活用した事業改革に挑戦しませんか？【AIエンジニア】
- AIエンジニア
- 東京都
- 2026年4月30日(木) 締め切り
株式会社ARISE analytics
交通費支給
株式会社ＮＴＴデータ数理システム
- 従業員数
- 128人
- 業種
- ソフトウェア・情報処理 / コンピューター・通信機器 / コンサルティング・リサーチ
- 所在地
- 〒160-0016 東京都新宿区信濃町35番地 信濃町煉瓦館1階
- HP
- https://www.msi.co.jp/
27年就職：本採用
ソフトウェアエンジニア
【27卒採用】数理思考をビジネスに活かす ＊選考直結型会社説明会のご予約開始しました＊
- 募集職種
- ソフトウェアエンジニア
- 対象資格
- 2027年修了見込みの方 学部, 修士, 博士
- 対象専攻
- 工学 / 機械工学・電気電子工学・土木工学・建築学・材料工学・プロセス・化学工学・総合工学 総合理工 / ナノ・マイクロ科学・応用物理学・量子ビーム科学・計算科学 情報学 / 情報学基礎・計算基盤・人間情報学・情報学フロンティア 数物系科学 / 数学・天文学・物理学・地球惑星科学・プラズマ科学 化学 / 基礎化学・複合化学・材料化学 総合生物 / 神経科学・実験動物学・腫瘍学・ゲノム科学・生物資源保全学 生物学 / 生物科学・人類学 農学 / 基礎生物学・生産環境農学・農芸化学・森林圏科学・水圏応用科学・社会経済農学・農業工学・動物生命科学・境界農学 医歯薬学 / 薬学・基礎医学・境界医学・社会医学・内科系臨床医学・外科系臨床医学・歯学・看護学 複合領域 / デザイン学・生活科学・科学教育・教育工学・科学社会学・科学技術史・文化財科学・博物館学・地理学・社会・安全システム科学・人間医工学・健康・スポーツ科学・子ども学・生体分子科学・脳科学 環境学 / 環境解析学・環境保全学・環境創成学
- 勤務予定地
- 東京都
- 備考
- 〒160-0016 東京都新宿区信濃町35番地 信濃町煉瓦館1階 https://www.msi.co.jp/msi/location.html JR総武線 信濃町駅 徒歩1分 都営大江戸線 国立競技場駅 A1番出口 徒歩8分 ※業務上必要がある場合は変更の可能性あり
- 面接予定地
- 東京都
- 備考
- 〒160-0016 東京都新宿区信濃町35番地 信濃町煉瓦館1階 https://www.msi.co.jp/msi/location.html JR総武線 信濃町駅 徒歩1分 都営大江戸線 国立競技場駅 A1番出口 徒歩8分
- 選考フロー・応募後の流れ
- ■エントリーページのご案内 下記よりエントリーください。 エントリー後、マイページより説明会などのご予約にお進みいただきます。 https://mypage.3030.i-webs.jp/msi2027/ 【2027年度新卒採用の説明会】 ■Web説明会日程 第1回 2025/12/22(月)終了 第2回 2026/1/22(木)終了 第3回 2026/2/6(金) 第4回 2026/2/18(水) 第5回 2026/3/9(月) 第6回 2026/3/24(火) 第7回 2026/4/10(金) ■各回の講義タイトル（タイトル・内容は変更になる可能性があります） 第1回 ・実行可能解を高速に得るためのヒューリスティックの導入 ・連合学習技術の紹介 ~分散データを活用した機械学習技術~ 第2回 ・配送計画問題に対する列生成法を用いた厳密求解法 ・数理システムでの暗号・プライバシー分野の取り組みについて 第3回 ・生成 AI 活用の実際：ビジネス導入における課題とその対処 ・物理法則を組み込んだ機械学習技術の紹介 第4回 ・生成 AI によるマルチエージェントシミュレーションのご紹介 ・実行可能解を高速に得るためのヒューリスティックの導入 第5回 ・配送計画問題に対する列生成法を用いた厳密求解法 ・数理システムでの暗号・プライバシー分野の取り組みについて 第6回 ・連合学習技術の紹介 ~分散データを活用した機械学習技術~ ・生成 AI 活用の実際：ビジネス導入における課題とその対処 第7回 ・生成 AI によるマルチエージェントシミュレーションのご紹介 ・物理法則を組み込んだ機械学習技術の紹介 【Web説明会】として開催いたします。 ------------説明会タイムスケジュール ------------ * 13:15 受付開始 (この 15 分間の間に接続確認をお願いいたします) * 13:30 ～15:25 説明会・講義・座談会 * 15:50～18:20 筆記試験 ※ 説明会終了後、入社を希望される方には続けて 数学・英語の筆記試験を受けていただきます。 先輩社員との座談会もございます。 皆様のご参加お待ちしております。 ************************************************** ★★下記は「2026年卒採用の選考実施実績」です。 ご参考までにご確認ください★★ ■会社説明会・筆記試験【オンライン】 会社説明会では、会社概要説明、講義、座談会を行います。 説明会後、筆記試験(数学・英語)を受けていただきます。 ■筆記試験について （2026年新卒採用） [数学] 5問中2問選択 大学で学ぶ基本的な数学全般について出題します。 そのうち数問は大学入試レベルの難易度です。 過去に出題された分野の例：微積分（多変数を含む）、 線形代数、初等的な整数論、関数論、常微分方程式、確率・統計、計算機科学など [英語] 長文読解2問必答 筆記試験は説明会終了後に Web 試験で行います。 Web カメラ付きのパソコン、スマートフォンや デジタルカメラなど答案用紙を撮影できる機材をご準備ください。 ※筆記試験は原則として会社説明会と同じ日に受けていただきます。 ※https://www.msiism.jp/column/flower-exam... 上記のページに過去の筆記試験を掲載しておりますのでご参考にしてください。 ■レポート、面接（筆記試験合格者のみ) 筆記試験に合格された場合はレポート、面接に進んでいただきます。 レポートは下記いずれかのテーマについて A4 2ページ程度の分量でまとめて頂きます。 ー研究内容について ー勉強してきたことについて 面接は部長面接、社長面接の 2 段階があります。
- 応募受付期間
- 2025年10月2日(木) ~ 2026年4月8日(水)
- 仕事内容
- 【募集職種】 コンサルティングエンジニア／データサイエンティスト／AIエンジニア／ソフトウェアエンジニア 数理科学・統計・機械学習・最適化・シミュレーション・生成AIなどの技術を活かし、 社会や産業の課題を解決するソリューションを開発・提供します。 技術力だけでなく、顧客との対話を通じて課題を深く理解し、共に解決へと導く力が求められます。 【業務内容】 ・顧客課題に対するコンサルティング・技術調査・ソリューション開発 ・数理モデルの設計・実装・検証 ・顧客とのコミュニケーションを通じた課題のヒアリング・要件定義 ・プロジェクトの伴走支援（PoC、導入、運用支援） ・商用ソフトウェアの開発・機能拡張・保守 ※変更の範囲 ：会社の定める業務 機械学習、統計解析、数理最適化、シミュレーション・生成AIなどの数理科学を 背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。 例： ・機械学習： 類似画像の検索サービス 工場における機器の異常検知や衛星画像からの建物の自動検出 EC サイトレコメンデーション機能の精度向上 ・数理最適化： 勤務シフトスケジューリング 荷物の配送計画 軌道の保守計画 ・シミュレーション： イベント時の人流制御 SNSによる効果測定 渋滞緩和のための信号制御方法検討 ・生成AI： エージェント同士の議論によるアイディア創出 グラフRAGシステム構築 AIエージェントによるデータ分析指南 機械学習アルゴリズムの結果解釈 最先端の手法から実績に裏打ちされた手法まで、必要に応じていくつもの手法を 組み合わせて、お客様の課題を解決するための方法を探ります。 「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」が 当社のミッションで、本当に現場で使えるモノをお客様と一緒に作り上げることを 心がけています。 ★情報発信メディア MSIISM をぜひご覧ください★ 当社では "数理科学" で "現実世界の問題" を解決するための 情報発信メディア MSIISM を運営しています https://www.msiism.jp MSIISM では、データ分析、機械学習、数理最適化、シミュレーションなどの 数理科学を活用した技術に関する情報や、当社のソリューションを 活用した解決事例を紹介しています。 「数理科学とコンピューターサイエンスにより現実世界の問題を解決する」という ミッションとともに取り組んできた当社の仕事の一端をイメージしていただけるような 情報発信を目指しています。
- 求める人物像
- 【求める人物像】 以下のような方を当社の社員として歓迎します ・数理科学に対する強い好奇心と探究心を持つ方 ・数学やプログラミングが「好き」である方 ・「好き」を原動力に、技術を社会に活かしたい方 ・ソフトウェア開発を通じて、数理技術の社会実装に貢献したい方 ・自ら考え、手を動かし、試行錯誤を楽しめる方 ・チームで協働しながらも、自律的に行動できる方 ・顧客の課題に寄り添い、共に考え、解決していく姿勢を持てる方 ・顧客との対話を通じて、課題の本質を見極める力を育てたい方 ★社員の声（一部抜粋） 「お客様と一緒に課題を掘り下げ、数理的なアプローチで解決できたときの達成感は格別です。」 「技術だけでなく、対話や信頼関係の構築も仕事の大切な一部です。」 「自社ソフトの開発では、数理モデルをどう実装するかを考えるのが楽しいです。」 【応募資格】 2026年4月から2027年3月末までに4年制以上の大学学部・修士・博士課程を卒業・修了（見込み）の方 ★「大学・大学院で修めてきた学問、研究してきた経験を活かしたい」 そういう気概の人たちが集まる会社がNTTデータ数理システムです。 当社では，様々な分野 （物理・情報・数学・化学・生物ー）で研究を してきた人たちが集まります。 共通する特徴は、 ・学ぶことが好き ・好奇心旺盛で様々な分野に興味がある ということです。 当社では、数理科学ソフトウェアの開発から，そのビジネス現場への 展開のお手伝いまで幅広く業務を行っています。 特に、コア業務の一つである技術開発において多くのアカデミック成果を 応用しますので，皆様が研究してきたことには非常に興味があります。 ぜひ当社にて、研究で培った知見を活かしていただきたいと思います。 選考でお会いできますのを楽しみにしております。 ★「数理システムの強み」をぜひご覧ください 当社の信念や、最前線で活躍しているデータサイエンティストをご紹介しています。 当社で活躍するイメージを持っていただけると思います。 https://www.msi.co.jp/speciality/index.h... ★採用実績校 北海道大学大学院，東北大学大学院，筑波大学大学院，群馬大学大学院，埼玉大学大学院， 東京大学大学院，東京工業大学大学院，東京農工大学大学院, 電気通信大学大学院， お茶の水女子大学大学院，首都大学東京大学院，早稲田大学大学院，慶應義塾大学大学院， 東京理科大学大学院，中央大学大学院，国際基督教大学大学院，青山学院大学大学院， 立教大学大学院，千葉大学大学院，横浜市立大学大学院，名古屋大学大学院，京都大学大学院， 大阪大学大学院，大阪府立大学大学院，神戸大学大学院，富山大学大学院，新潟大学大学院, 金沢大学大学院，北陸先端科学技術大学院大学，岡山大学大学院，広島大学大学院， 山口大学大学院，高知大学大学院, 九州大学大学院 北海道大学，弘前大学，岩手大学，東北大学，筑波大学，茨城大学，群馬大学，埼玉大学， 東京大学，東京工業大学，東京農工大学, 電気通信大学，お茶の水女子大学，首都大学東京， 早稲田大学，慶應義塾大学，東京理科大学，上智大学，中央大学，工学院大学，国際基督教大学， 青山学院大学，日本女子大学，立教大学，明治大学，千葉大学，千葉工業大学，横浜市立大学， 静岡大学，名古屋大学，京都大学，大阪大学，大阪府立大学，立命館大学，神戸大学，富山大学， 新潟大学，岡山大学，広島大学，山口大学，高知大学, 九州大学, 九州工業大学, 一橋大学など
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