株式会社日立製作所
- 従業員数
- 29850人
- 業種
- ソフトウェア・情報処理 / 機械 / 電気・電子機器 / その他メーカー / エネルギー
- 所在地
- 東京都千代田区丸の内1-6-6
- HP
- http://www.hitachi.co.jp/about/index.html
27年就職：インターン・仕事体験
研究開発職
27卒冬_＜1/19〜1/30＞【研究開発】生成AIエージェントを活用した業務システムDX技術の研究開発
- 募集職種
- 研究開発職
- 対象資格
- 2027年修了見込みの方 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
- 勤務予定地
- 東京都
- 備考
- 国分寺サイト(東京都国分寺市) ■最寄り駅 JR国分寺駅
- 選考フロー・応募後の流れ
- 選考フローは①書類審査②オンライン面談(Zoom)です。 書類審査に合格された方には、オンライン面談についてご案内いたします。 面談は原則11/14(金),15(土),17(月)に実施いたしますので、該当日程は出来る限り予定を空けて頂けますと幸いです。 選考結果はマイページにてお知らせいたします。 ★研究開発グループでは様々な分野・テーマでインターンを募集しています。ご自身の関心に応じ、ぜひ複数テーマへの応募もご検討ください。
- 応募受付期間
- 2025年10月24日(金) ~ 2025年11月4日(火)
- 実施期間
- 2026年1月19日(月) ~ 2026年1月30日(金)
- 備考
- 本インターンシップは2週間(土日祝を除く各日8:50～17:20を予定)すべて参加できる方のみを対象と致します。 *原則出社にてインターンシップを実施いたします。
- 【テーマの魅力・やりがい】 ・企業における研究開発を技術の最前線で学ぶことができます。 ・生成AIやエージェントなどの生成AI関連技術を試行的に活用しながら、最新技術の可能性を体感できます。 ・研究者と共に実際の職場で社会課題解決に取り組むことで、将来のキャリア形成にも繋がる経験が得られます。 【受入職場の研究概要】 以下WEBページをご参照ください。 サービスコンピューティング研究の紹介サイト：https://www.hitachi.co.jp/rd/careers/lab... サービスコンピューティング研究部紹介動画：https://www.youtube.com/watch?v=faymbjfk... 【受入職場からのメッセージ】 個性や強みを活かしたインターンにできるようサポートします。ぜひご応募ください。 【テーマ背景】 企業の成長には市場の変化への迅速な対応が求められます。多くの企業において業務遂行に必須となっているITシステムも、市場変化に対応した継続的な改善が必要です。 そこで私たちは、業務システムのロジックをAIに置き換えることで、システム開発・運用効率の向上を目指す研究に取り組んでいます。 【テーマ内容】 例えば、料金シミュレーションシステムを題材に、業務システムの情報処理をサポートするAIエージェントと、その要素技術の開発・評価に取り組んでいただきます。 AIエージェントが業務システムに置き換わるためには、➀非定型な情報や曖昧性を持った情報に対する処理のように生成AIの特徴が発揮される処理と、②ルールベース処理や大量データを対象とした処理のように生成AIよりもプログラムの方が適している処理の両方を正確に行うことが必要です。そこで、➀のような処理の正確性を向上させるエージェント設計やプロンプトチューニング、②のような処理を補助するツールの実装や汎用化などに挑戦していただきます。 詳細は参加者のスキルや希望、進捗に応じて柔軟に調整します。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品】 システム開発・運用業務を変革するシステムのAI化： https://www.hitachi.co.jp/products/it/so...
- 求める経験、スキル、資格など
- ■必須となるスキル・経験等 プログラミングの経験・知識 生成AI（LLM, AI Agent）に関する知識 ■あれば望ましいスキル・経験等 クラウドサービス（Azure、AWSなど）に関する知識 AIエージェントの実装経験（LangChain, LangGraphなど)
- 関連する研究キーワード
- 研究 AI システム開発 生成AI LLM AI Agent
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