機械学習エンジニアの求人情報の検索結果一覧

◆事業横断でサービスの改善/開発を行う。主にアルゴリズムの開発とその基盤開発をご担当いただきます。 【具体的には】 　・機械学習技術を用いたサービス開発・改善 　　エムスリーが提供するサービスを改善するためのアルゴリズムの開発を担当。 　　（例：コンテンツのリコメンデーション、メールマガジンのパーソナライズ） 　　機械学習とコンピュータサイエンスを用いて自らシステム開発を行う。 　・よりチャレンジングな課題の解決 　　取り組むべき課題として、医療分野におけるAI・機械学習技術の応用（診断補助、画像診断、創薬など）やまた、多様なフォーマットのコンテンツを 　　適切に医療従事者に届けるためのアルゴリズム（専門性の高い文章の自動要約、翻訳、キュレーション）の開発があります。 【本ポジションで得られる経験・スキル】　・医療系のデータ（テキスト、画像、動画）があり、それらを用いたアルゴリズム開発が行える。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・少人数で多くのサービスをサポートしており、アルゴリズムのメイン開発者になれる。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・ビジネス側の担当者もデータ分析/機械学習の活用に理解があり、新規アルゴリズムを積極的に導入できる。

★未だかつて前例のない「船の自律運航を実現するプロジェクト」、「船のドローン化」の実現を目指す機械学習エンジニアの募集です。 ■自動運行プロジェクト：海のドローン化、船の自動運転を実現させるためのプロジェクトです。現在、三菱造船といった造船企業や商船系企業、 　国土交通省、公安局といった国家機関と協業し、実証実験を進めています。「自律運航」については海外での成功事例もなく、 　ベストプラクティスがないプロジェクトを進めています。未開拓の領域であるため、国の規制の在り方も一緒になって考えていく必要があります。 　同社が展開する「Aiseaプラットフォーム」に一定のデータは収集されますが（センサーデータなど）、 　AI、機械学習を通じて船の自動航行の実現に貢献いただきます。「船」という性質上、ハードウェア、制御も絡んでくるシステムとなっています。 ■画像（映像）処理、深層学習、ディープラーニングといった技術を駆使していただく環境となっています。 　仕組みは車の自動運転、ドローン等と近しいですが、何より動かすものが大きい点が壮大、且つ難易度があるものとなります。 　船舶の場合、300ｍを超える東京タワー並みの大きさのものもあります。大きなものを動かす＝制御に対しても精細さが求められ、 　その日の天候（波の高さ）や積載量によっても状況が変化するものです。

機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。 また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。 さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。 ・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします ・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます ・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます ・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です 業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。 【働く魅力】 ・同社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます ・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析～開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに 　関わることができます。 ・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です 　 　勉強会事例：kaggle輪読会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)

完成車メーカー向けにADASシステムの新機能の提案、要件定義、設計、実装、評価をお任せいたします。 特に運転支援システムの画像認識ソフトウェアの開発業務をお任せします。 主に完成車メーカー、自動車機器メーカーを顧客として、最先端の技術で車載システムにおける組み込みソフトウェア・ モビリティサービスのシステム構築または、開発を行い、 車載ソフト、Connected、MaaSの領域でプラットフォーム化を推進するお客様と共に、 ビジネスの拡大を目指します。その中で画像認識ソフトウェアの開発を行っており、 このソフトウェアに実装する障害物や走行経路等を検出する画像認識アルゴリズムの開発や画像認識を活用した 先進運転支援システム（ADAS）に関わる開発業務を担います。 ■AIを駆使した画像処理やデータ解析 ■画像認識、画像処理 ■次世代モデルベース開発　等

完成車メーカー向けにADASシステムの新機能の提案、要件定義、設計、実装、評価をお任せいたします。 特に運転支援システムの画像認識ソフトウェアの開発業務をお任せします。 主に完成車メーカー、自動車機器メーカーを顧客として、最先端の技術で車載システムにおける 組み込みソフトウェア・モビリティサービスのシステム構築または開発を行い、 車載ソフト、Connected、MaaSの領域でプラットフォーム化を推進するお客様と共に、ビジネスの拡大を目指します。 その中で画像認識ソフトウェアの開発を行っており、このソフトウェアに実装する障害物や走行経路等を検出する画像認識アルゴリズムの開発や 画像認識を活用した先進運転支援システム（ADAS）に関わる開発業務を担います。 【案件事例】：・AIを駆使した画像処理や株式会社データ解析　　　・画像認識、画像処理　　　　・次世代モデルベース開発 【部門】　　：お互いそれぞれ強みを持ち、尊敬し合う前提に、技術を武器にして、ソリューションを作り出し、社会と繋がっています。 【やりがい】：ステレオカメラ技術、画像認識、ADAS等のあらゆるスペシャリストと共働しながら、常に新しい開発にチャレンジしていく必要があり、 　　　　　　　その中でご自身のスキル向上を図って頂くことができます。 【キャリア】：PLやPM、PMOとして組織横断的に活躍いただけます。 　　　　　　　開発を通して、将来的には当該部署でのマネジメント職として組織を牽引頂けることを期待しております。

専門分野に応じて、以下のいずれかを担当します。 1）機械学習・データ分析（データサイエンス・データ解析） 　・データ化オペレーションにおける業務フローの最適化やシミュレーション技術の開発 　・データの名寄せに関する技術開発 2）自然言語処理 　・インボイス管理サービス「Bill One」、契約データベース「Contract One」 におけるテキストからの情報抽出技術の開発 　・大規模言語モデルのプロダクト応用のための技術開発 3）画像認識 ・機械学習とOCRを活用した、名刺・請求書・契約書のデータ化技術の研究開発 4）新規事業向け技術開発 ・上記の1)～3)を組み合わせた、新たな事業の核となる技術の研究開発 5）グループ企業への技術支援 ・上記の1)～3)を組み合わせた、Sansanグループ企業への技術支援

求書、契約書、人事異動情報などのさまざまなビジネス情報のデータ化やデータ活用を実現するため、 本ポジションは以下のような自然言語処理技術の開発に携わります。 ・インボイス管理サービス「Bill One」、契約データベース「Contract One」 におけるテキストからの情報抽出技術の開発 ・大規模言語モデルのプロダクト応用 ・営業DXサービス「Sansan」でニュースを配信するための、ニュース記事などからの組織名抽出技術やニュース配信最適化技術の開発 ・メール署名抽出のためのメールからの情報抽出技術の開発

# Voicyについて ・会員ユーザー180万人超の国内最大級の音声プラットフォーム「Voicy」の開発・運営をしています ・2016年のローンチから順調にサービスを拡大しており、これまで累計36億円の資金調達を完了し 　開発組織もすべてインハウスで20名を超える規模となりました。共同創業者がエンジニアのため 　ボードメンバーのエンジニアへの理解が深く、また期待も非常に大きいことが特徴です。 # お任せしたいミッション ～自社サービスにおける機械学習を活用した機能開発や改善、データマネジメントをお任せします～ ・機械学習技術活用のための技術選定/環境整備/データ基盤システムの設計・開発・運用 ・機械学習や統計モデルを用いたユーザー体験や機能の改善 ・レコメンドロジック開発、ドメインモデルを通じたデータ利活用整理 ・ユーザー行動ログの定義/データ設計 ・レポーティングツールなどデータ可視化システムの開発・運用 ・AIに関連する開発 └レコメンド└検索エンジン└音声合成サービスの活用└音声認識および自然言語処理└音声処理　など

■仕事内容: ・社内における様々なデータ利活用案件を円滑に進めるべく、Google CloudやAWS上にクラウド解析基盤を構築・運用する。 ・場合によっては自ら簡単な分析・集計を実施し、ビジネスニーズに適応する形でそこから得られるインサイトを提供することもある。 ・社外クラウドベンダーや開発パートナーと協業し、AI活用に必要なインフラ基盤の構築や基盤上に機械学習アプリケーションの開発を推進する。 ・デジタル戦略推進部はコーポレート組織となるため、解析対象も創薬〜製造・販売まで製薬プロセス全体となる。マーケティングデータ・オミクスデータ・製造データ、リアルワールドデータなど多岐に渡る解析テーマに携わっていただくことを想定している。 ■募集の背景: デジタル戦略推進部は、社内外の様々なデータにAI等の高度解析技術を組み合わせ、医薬分野における新たな価値創造を図っていきたいと考えている。これらの活動成果のビジネス適用を加速させるべくキャリア採用を行いたい。 ■職種の魅力： 医療分野における様々なビッグデータを扱うことができる。 中外製薬は本格的にデジタル領域に注力しており、扱うデータもレセプト情報からIoTデータまで多岐に渡るため、様々な技術に触れることができる。 データサイエンスはヘルスケア産業において最も活用が期待されている分野の１つであり、プロジェクト参画を通じて、データサイエンス分野の中でも特に期待値の高いヘルスケア産業において、様々な解析を牽引した経験およびキャリアの形成が期待できる。 また分析対象も研究開発からマーケティングまで広範囲に及ぶため自分の得意領域でプレゼンスを発揮することが出来る。

機械学習の技術を応用して、情報キュレーションサービス「グノシー」、「ニュースパス」、「auサービスToday」などの新機能開発やアルゴリズム改善、また広告配信サービスのアルゴリズム改善を行います。

オンライン資格講座「STUDYing（スタディング）」や法人向け社員教育クラウドサービス「AirCourse(エアコース）」において、 機械学習を活用した機能拡張や新サービスの開発・運用を担って頂きます。 これまで同社では、オンライン講座の学習履歴データを活用し、AIを使って個別に学習計画を提案「AI学習プラン」などのAI活用を行ってきました。 今後、さらに様々なテーマでAIを活用していく予定のため、AIアプリケーションの企画・開発・運用をリードして頂ける方を募集しています。 ＜具体的には＞ ・オンライン講座の学習履歴・行動履歴データを機械学習で活用することによる機能拡張、新サービスの企画 ・上記企画を実現するためのPOC実施 ・本番システム向けの機械学習関連の機能開発、チューニング、運用、改善 専属の機械学習エンジニアがいないため弊社サービスをAIの分野から発展させてくれる方を募集します。

請求書、契約書、人事異動情報などのさまざまなビジネス情報のデータ化やデータ活用を実現するため、 以下のような自然言語処理技術の開発に携わります。 ・インボイス管理サービス「Bill One」、契約データベース「Contract One」におけるテキストからの情報抽出技術の開発 ・大規模言語モデルのプロダクト応用 ・営業DXサービス「Sansan」でニュースを配信するための、ニュース記事などからの組織名抽出技術や配信最適化技術の開発 ・メール署名抽出のためのメールからの情報抽出技術の開発

ビジョン「ビジネスインフラになる」を実現するような、研究開発プロジェクトをリードします。また専門分野に応じて、以下のいずれかを担当します。 1）機械学習・データ分析（データサイエンス・データ解析） ・出会うべきビジネスパーソンを提案するレコメンデーションエンジン「スマートレコメンデーション」などの開発 ・データの精度を高める、名寄せに関する技術の開発 ・名刺のデータ化ミスを判定する技術の開発 2）自然言語処理 ・インボイス管理サービス「Bill One」、契約データベース「Contract One」 におけるテキストからの情報抽出技術の開発 ・大規模言語モデルのプロダクト応用 3）画像認識 ・機械学習とOCRを活用した、名刺のデータ化技術の研究開発 ・スマートフォンアプリで利用する、名刺の即時データ化技術の研究開発 ・新規事業向け技術開発 ・上記の1)～3)を組み合わせた、新たな事業の核となる技術の研究開発

事業は順調に急成長をしており、今後の更なる成長を見越し、中核を担える人材を数名募集しています。 本求人では、事業担当者と協力し、データサイエンスを用いて既存のマーケティング上の課題を 解決するような仕組みや技術開発を担うポジションを募集します。 【業務詳細】 ・データサイエンスを用いたプロダクト/サービスの機能開発 ・事業担当者と協議し、プロダクトやサービスの 　あるべき姿を設定し開発に必要な要件を定義 ・必要な技術の調査、報告、選定 ・状況に応じた大小の機能実装にかかわる作業 ・組織のデータ分析レベル向上 ・分析リテラシーの社内啓蒙やメンバーの教育等

◇◆プライム上場／国内最大手の地図情報会社／「ゼンリン住宅地図」をはじめとした当社の地図は社会インフラの一端を担っています◆◇ ■概要：【変更の範囲：会社の定める業務】 空間/地図データを活かしたサービスを提供する当社で、機械学習エンジニアとして、データサイエンティストと共にAIやビッグデータの解析/分析技術を用いて地図整備/更新の自動化/省力化を目標に研究開発を行います。 ■詳細： 機械学習や深層学習を地図作成に応用するシステムの研究と試作 【具体例】 ・道路標示・標識等の画像認識に関する研究 ・機械学習を用いた自動地図制作システムの研究開発　等 ■研究データを用いた課題解決例： 【自動運転/ADASを支える高精度地図】自動運転/ADASにおけるシステムのうち、クルマがいまどこにいるのか、走行中の路面空間に何があるのかという「認知」のステップを高精度時空間データで支えています。 ■職務の魅力： 地図データベースは応用範囲が広く、自動運転やスマートシティなど、次世代の情報基盤として大変注目されています。 また、地図データベースは、センシング、位置測位、画像処理、データベース技術、データ分析、ＵＩなどさまざまなテクノロジーの組み合わせによって作られます。 地図作りの専門家たちと共に、最新のテクノロジーの利活用方法についてプロトタイプソフトウェアを作りながら検討を重ね、日本全国で使われる新しい地図、地図作り技術を追求できることがこの職務の魅力です。 ■開発環境： 言語（フレームワーク含む）：Python, PyTorch, Jupyter, OpenCVほか OS（仮想環境含む）：Linux, Docker, AWSほか DB：特に決まった環境はありません。 ■組織構成： 20代後半から30代前半の若手メンバーが中心の組織です。近年は、深層学習のように新しい技術に取り組むため中途採用にも力を入れています。 変更の範囲：本文参照

■「日本でナンバーワンのオンラインゲーム会社になる」を目標に、オンラインゲームの自社開発と運営 ■自社開発である「アルケミアストーリー」「トーラムオンライン」や他社と共同開発をした「機動戦士ガンダム」等16種類のゲームを開発 ■職務内容： 弊社開発のオンラインゲームの様々な課題を見つけ、データを抽出し分析作業を行っていただきます。分析結果から仮説を構築し、解決の糸口を得てその手段を提案してください。 またゲーム開発チームに対して、分析し易いデータの持ち方や保存の仕方などの設計や提案をしたり、それらのデータを集約する仕組みの設計や構築もお任せします。 ■入社後の流れ： スキル・経験に応じたタスクから始めていただきます。 ■会社・職場の環境： 分析チームは立ち上げたばかりの組織のため、1名のみ専従しています。 WEBエンジニア・インフラエンジニアや、マーケティングのメンバーと連携しつつ、分析の中心的役割を担っていただけることを期待しています。 ■仕事の魅力・特徴： 立ち上げ初期ですので、たくさんのやるべきことがありますがその分やりがいもあると思います。 経験や知見を活かして仕組み・組織・人材の育成など、ご自身の得意なまたは伸ばしたい領域にも広く携われることも魅力です。 変更の範囲：会社の定める業務

|オープンデータ収集・構造化特許技術を保有し、オープンデータを利活用するためのサービスや、 　オープンデータを活用したAI・DATAソリューションを提供しており、機械学習／データサイエンティストとしてご活躍いただきます。 【業務内容】　　■1人目の機械学習エンジニアとしてデータサイエンス・機械学習の業務をリードいただきます。 　　　　　　　　　∟CTOがデータサイエンティスト出身となり、右腕として活躍いただきます。 　　　　　　　　■オープンデータを活用した機械学習モデルの設計から開発までを行なっていただきます。 【仕事の魅力】　①自社プロダクトへの実装等のPoCに留まらない機械学習モデルの実装機会があります 　　　　　　　　②CTOがデータサイエンティストの出身のため、データサイエンスに理解がある環境で働くことができます。※ 　　　　　　　　③開発チーム主体で企画開発を行うので、ユーザーのフィードバックを 　　　　　　　　　直に聞きながらプロダクトの改善や新機能の検討・実装ができます。 【CTOの経歴】　2015年日立製作所入社　医療データ統合システムの開発等を経て、小売や金融業界で大規模なAI導入・検証案件にて、 　　　　　　　　プロジェクトリーダー等を務める。その後、シリコンバレーのHRTech企業であるNewtonLabsに入社し、資金調達等を経験。 　　　　　　　　グローバルCTOとして、アメリカ、ヨーロッパ、日本等のエンジニアリングチームをマネジメント。 　　　　　　　　2020年１月にXAIO DATAを共同創業し、CTOとしてAIを活用したデータの価値最大化に取り組んでいます。

「技術力でビジネスをリードする」技術が好きでたまらない機械学習エンジニア募集！！ 　私たちはプロダクト開発を通じてユーザーに価値を届けることを使命としています。 そのために、アジャイル開発を行っており、エクストリームプログラミング(XP)を採用しています。 そのため機械学習モデリングのPOCや探索的分析だけでプロジェクトが完結することはありません。 プロダクトとして価値を届けるために、プロダクトマネージャーと一緒に課題を整理するところから始まり、機械学習基盤や学習パイプライン、CI/CDパイプラインの構築、モデルの実装から推論APIのデリバリまでを機械学習エンジニア(MLE)が一気通貫で担っています。 「プロダクトを日々改善し続ける」ために、精度改善や機能変更が容易なソフトウェア設計を志向していることや、既存の機械学習プロダクトの運用・改善も重要な業務であることが特徴的です。

人工知能を活用した新製品・サービス開発の土台となるML基盤を自社内で内製しており、 今回、MLエンジニアとして基盤整備、ツール開発、運用環境の構築をお任せします。 ・AWS、GCPなどクラウドサービスを活用した機械学習開発環境（MLOps環境）の構築 【開発技術について】 画像認識、自然言語処理を中心としたAIに関する要素技術、実用化技術 【携わる製品】 ・オフィス情報機器、印刷、医療、産業用光学領域の次世代サービス事業の創出 ・IoTサービスプラットフォーム：FORXAI 【期待する人物像】 ・技術開発を業としながらも、顧客価値の最大化、サービスの成功を第一に考える ・貪欲な成長意識を持って継続的に学習し、必要な技術を柔軟に習得することができる ・技術、事業全般に幅広く興味をもち、多様なメンバとの協力を楽しむことができる ・チームプレーヤーとして仲間を尊重し、チームとしての成果をあげることができる

クライアントのDX推進プロジェクトやAI開発プロジェクトにおけるデータサイエンス業務・AIモデル開発業務（以下は例） ・深層学習による自然言語処理技術を活用した日報分析AIモデルの開発 ・toC向けAIレコメンドエンジンの開発 ・IoTデータ分析による認知症検知AIモデルの開発 ・ビッグデータ分析によるデータドリブンなKPIツリー設計

【原則リモート／フルリモートも相談可能／Findy Team+ Award 2023 受賞！エンジニア組織の開発生産性が優れた企業として選出／"幸せを築く人を、幸せに。"をミッションに掲げる急成長企業】 ■募集背景： 18.5万社、47.5人以上のユーザーが利用するサービスで、まだまだ成長過程にあるプロダクトにおいて、建築・建設業に寄り添いながらDX化を進めていくためには開発体制のさらなる強化が必要不可欠です。業界の課題解決に向けて、新たなプロダクトを作るために多数のマイクロサービス化されたプロダクトを作っています。 ANDPADがよりプロダクトの成長にドライブをかけていく中、更に建築・建設業の生産性向上を目指すため、集まってきたデータを利用してANDPADを更に便利にしたいと思っています。そこで機械学習を用いたPoCから機械学習パイプラインの構築に関わっていただきます。 3年後を見据え、蓄積されたデータを用いた新規事業の展開やデータを用いたクライアント業務の改善を行います。 アンドパッドにおける機械学習エンジニアとして、各方面のエンジニアと協力しながら更に建築・建設業の生産性向上を共に実現してくださる人材を募集しています。 ■業務内容： 建築現場のコラボレーションアプリ「ANDPAD」のPMや営業、エンジニア・CSと対話・協力しながら、以下のような事を担っていただきます。 ・課題背景を元にしたPoCの実施 ・機械学習を使用したプロダクトの開発・運用 ・機械学習活用における技術調査や研究 ・社内外のステークホルダーに対する技術プレゼンテーション ※PoCだけではなく、機械学習モデルの継続的に運用(CI/CD/CT)できるパイプラインまでを開発していただきます。またスキルや志向に応じて、機械学習モデルのサービングも開発していただきます。 ■開発環境： ・開発言語：Python3 ・Deep Learningフレームワーク：PyTorch, PyTorch Lightning ・分析環境：Vertex AI Workbench、MLflow ・PoC共有環境：Streamlit ・機械学習パイプライン：Vertex AI Pipeline ・DWH：BigQuery ・VCS：GitHub

インターネット総合サービスを提供する当社の機械学習エンジニア（NLP）として、テキストの自動生成や、当社の強みである生成されたテキストの広告配信後の評価データ（配信実績やクリック率など）を得て、改善提案をし、プロダクト収益に貢献いただきます。 ■職務詳細： ・ダイレクト広告のテキスト(＝ダイレクトコピー)の自動生成ダイレクト広告は見た人に直接商品の購入を促す広告のため、テキストの文法の正しさはもちろんのこと、キャッチーであること、目を引くものであることそして商品の特徴を反映させることが求められます。 ・検索連動型広告の自動生成の中でも強化学習を用いたタイトルや説明の自動生成 ・バナー画像の広告テキストを対象としたキャッチコピーの自動生成 ・当社で配信された広告効果（クリック率等）の評価データを元にモデル作成 ■職務のミッション：「AIの技術進化を取り入れ、今まで見たことのない”表現”を生み出す」をビジョンに掲げ、広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、自然言語処理や画像処理の技術を用いた プロダクトの開発に取り組んでいただきます。 ■配属先の特徴：スマートフォンの普及により、個人個人にパーソナライズされた最適な広告配信が重要となり、特にクオリティの高いクリエイティブの大量生成と、効果に合わせた運用が不可欠となっています。 その中で、これまで人力で年間16万本作成していたクリエイティブに「AI」を活用し、自動生成することに取り組んでいます。 ■配属先であるAI事業本部の特徴：サイバーエージェントグループのデジタルマーケティング分野に特化した開発・研究をすすめています。AI事業本部では、アドテクノロジー（広告配信）・小売DX（販促／需要予測）・AIクリエイティブ(自動生成)・AIシフト(チャットボット／音声対話事業)・新規事業の５つの部門を有しており、それぞれ異なるアプローチで課題の定義および解決に取り組んでいます。

□■有償で提供しているサービスの導入数がグローバルで5,000社を突破／競合不在のリーガルテック市場を独走するSaaS企業で新しい市場を切り開く／フルフレックス・年休120日以上・土日祝休み／副業可□■ 【仕事内容】 「AI Foundation」チームでは、当社製品のコア価値であるAI開発を支える機械学習基盤の開発、ドメインに特化したAdaptedモデルの開発、プロダクト開発チームに対するAI開発エンジニアリングベストプラクティスの推進を行っています。 このポジションは、柔軟性と信頼性を備えたMLOps・LLMOpsプラットフォームの開発と保守を担当するとともに、データサイエンティストやMLエンジニアのニーズを理解し、それらのニーズを技術的な観点からリードし、充足することに責任を持ちます。 米国子会社との協業も行う必要があるポジションであるため、英語を使った業務機会も多くあります。 ■どういう使命や課題に取り組むのか 全社の機械学習プロジェクトを活性化させるため、自動化されたMLOps・LLMOpsインフラとツールセットを整備し、革新的な機械学習プロジェクトの推進をサポートする ■どういう業務に取り組むのか - MLOps・LLMOpsプラットフォームの開発と保守、柔軟性と信頼性の確保 - 機械学習とAI技術の最新動向と進歩、特にLLMに関わるLLMOpsのベストプラクティスの常時把握 - データサイエンティスト、MLエンジニアとの協力 - データ処理とモデルトレーニングパイプラインの最適化 - 機械学習モデルの自動テストとデプロイの実装 ■ミッション： ・AIレビュー機能の精度や速度を改善し、契約審査業務の圧倒的体験を提供する ■当社について： AIによる契約書のレビュー機能など、法務・契約領域において、市場に新たな価値を提供し、成長を続けるLegalOn Technologies。 この度、LegalOn Technologiesが有償で提供しているサービスの導入数がグローバルで5,000社を突破いたしました。 導入社数は2年前（2022年4月）から250％増加しており、全世界で様々なお客様に当社のサービスをご利用いただいております。

■業務内容： 【変更の範囲：会社の定める業務】 データと技術力による、「価格.com」を始めとする当社サービスの業務課題の解決をお任せいたします。 ・機械学習またはデータを活用したシステムの設計／実装／運用、および導入支援 ・データ分析に基づいた事業部への提案 当社が提供する各種サービスには、商品・店舗やクチコミなど、多数のデータと、それを利用する数多くの利用者が存在します。これらのデータを利用してサイトの利便性や運用性を向上させたいという課題が、事業部からアドバンストテクノロジー部に寄せられます。多くの場合、漠然とした課題感を企画者とともに明確にするところからはじめ、運用性や組織構成まで考慮したうえで最適な技術の考案をお願いすることになります。実現性の目処がついた課題に対しては、実装と導入/運用もお任せします。 ■業務内容詳細： 以下はこれまでの課題解決の実績です（機械学習以外の手法を含みます） ・「価格.com」の価格比較製品に対する、関連製品提示エンジンの開発 ・大量の賃貸物件情報の名寄せアルゴリズム開発支援 ・ディープラーニングによる商品画像からの色推定の精度向上 ・商品説明からのサイズ抽出技術の開発 ・カラーチップ画像の自動抽出モジュール開発 ・旬なキーワードを発見するアルゴリズムの開発 ・クチコミからの頻出トピック抽出 ■業務の進め方： 事業部から相談を受けた課題に対して解決方法を調査提案したり、他社の動向や技術トレンドをもとにした技術検証や提案を実施。 教科書や論文に書かれている手法をコピーするのではなく、大規模なデータに耐えうるか、安定して運用できるかという観点も必要になります。連携するシステムの理解のため、検索システムやデータ基盤の運用作業にも一部参加いただきます。 ■所属部署について： 当部は全社横断の技術部門で、様々な事業を支える新規技術の獲得／運用を実施。部員は20名弱で構成されており現在2チーム構成となっています。 本ポジションは機械学習エンジニアとして、カカクコムのサービスの課題を解決し、機能を向上させるための調査／提案／実装／運用をお願いします。 変更の範囲：本文参照

◆ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、 　世界最先端の、ディープラーニングを中心とするAI技術をベースとして、 　顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的AIプロジェクトをリードしています。 　既に約30名の優秀なAIエンジニア・AIコンサルタントが集っていますが、 　同事業を当社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、AIエンジニアを積極的に採用します。 ・画像処理・言語処理・データ分析等の、幅広いAI技術を元にしたソリューションの開発、R&D活動 ・最先端AI技術を取り入れた、新たなAIサービス企画、実行 ・AI領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・社外に向けたプロモーション活動（学会発表、講演、書籍執筆などの実績あり）