機械学習エンジニアの求人情報の検索結果一覧

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。

■概要 データサイエンティスト担当などから学習用スクリプト/学習済モデルを受け取り、実業務に適用するMLモデルを開発していただきます。（保守、運用も担当いただく場合があります。） ■具体的な例 ・Notebookからのモジュール化、tensorflow-liteへの展開、API化、データセット/モデルの劣化監視 ■働き方特徴(出張頻度や勤務形態など) 基本的にフレックス制度、在宅勤務制度を活用しています。（フルリモートではない） 案件次第では、国内、海外を問わず出張が発生します。担当業務により頻度は異なります。 【この仕事の面白さ】 データサイエンティストと協力しながら、テクノロジーを業務をつなげる立場となります。ご自身の仕事の成果を大いに感じながら業務することができます。 また、周囲にはレベルの高い方が多く、各自が経験と知識を持ち寄り組織を良くしようとする独特の文化が形成されており、非常にいい雰囲気です。

★福利厚生充実／所定労働時間7.5h／残業15.5h／社内異動制度でキャリアパス多数／副業可／教育制度充実／地域創生にも注力★ ●キャリアパスの豊富さ◎ 働きやすさやキャリアパスを最優先に、エンジニア専門の人事部を設立。社内異動制度やフォロー面談などキャリアプランや学びたい技術をサポートする万全な体制。 ●福利厚生の充実度◎ 福利厚生アウトソーシングへの加入／カフェテリアポイント年間12〜18万円相当／持株会／積立貯蓄／財形制度／ライフサポート制度／在宅勤務制度など。 ●事業の多角性・地方創生への取り組み 人材派遣のイメージが強いですが、SI事業にも注力しており、元請け×自社内開発で幅広い業界の大手企業よりプロジェクトを受託。地域創生にも注力しており、自治体との共同プロジェクトや防災に関する自社サービスも開発。 ■業務概要： AI・機械学習技術の専門チームで、上流から一貫した開発をお任せします。 チーム内のリーダー／マネージャー候補としてご活躍いただくことを期待しております。 ■業務詳細： ・クライアントへの課題ヒアリングと調査　 ・現状分析、テーマの検討　 ・技術手法の選定・検討・クライアントへの提案　 ・システム化のための仕様検討、システム設計　 ・機械学習モデル開発（設計、実装、テスト、アルゴリズム検討）　 ・学習データの精査、加工　 ・精度分析、検証、チューニング　 ※得意分野・ご経験に応じて業務をお任せします ■プロジェクト例： ・ものづくりにおけるセンサー数値や画像データを利用した品質向上手法の構築　 ・建築業界向け、AI（画像認識・画像処理技術）を用いた業務効率化のシステム開発　 ・移動や人流等のビッグデータを中心とした、データの分析/解析から予測モデルの構築など　 　 ■本ポジションの魅力： ・お客様と対話をしながら、「本当の課題は何なのか」「AI技術でできること・人にしかできないこと何か」を考え、課題解決をしていくことができます。 ・用いる技術はチームでプランやアイデアを議論し、技術論文やソース等の検証を行いながら決めていくため、新しい手法も積極的に採用している環境ですので最新の技術をキャッチアップできるチャンスが広がっています。

今回募集するポジションでは、顧客と伴走して頂きモデル開発のプロジェクト推進業務をお任せします。 ■主な業務内容 ＜入社後にお任せする業務＞ ・顧客のモデル開発プロジェクトの推進 ・FastLabel（当社製品）の機能強化のためのML知見の提供、プロトタイプの開発 ＜将来的にお任せする業務＞ 上記の業務に加え、将来的には以下の業務にもかかわって頂きたいと考えています。 ・ML技術のスペシャリストとして高難易度プロジェクトの推進、チーム内の技術統括、ML技術知見の発信 ・MLエンジニアチームのリーダー、マネージャーとしてプロジェクト推進、MLエンジニアの育成 変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。

◇◆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。

◇◆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」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。

【製造業のDX化を推進／自社プロダクトAI機械学習「WALL」／事業の立ち上げフェーズに携われるポジション／フルフレックスで働き方◎】 ■募集背景： 「未来の価値観を創造し、人類の理想を実現する」をビジョンとする当社。本ポジションではこのビジョンを達成すべく、製造業向けAI機械学習プラットフォームの「WALL」を開発いたしました。このプロダクトを通して、製造業の課題解決を一緒に進めていただけるエンジニアを募集します。 ■具体的な業務内容： ・自社サービスの新機能開発及び保守、運用 ・自社サービスの機械学習機能のPoC、初期検討 ・クライアントデータの分析、改善提案 ＜開発環境＞ 開発言語：Python, TypeScript フレームワーク：FastAPI, React, Redux, Next.js, Tensorflow, Pythorch, scikit-learn インフラ・ミドルウェア：AWS データベース：PostgreSQL 開発ツール：Slack, GitHub(Actions), Docker, notion ■ポジションに求めること： ユーザーの所属する領域が研究開発と専門性が高く、変数も多いため、アルゴリズムを日々改善しております。 設計開発や材料選定で用いる数多ある変数を想定しながら、最適解を導くAIサービスの開発を進めていただきたいです。 顧客からは特に、構造化データを使った最適化問題への対応や、スパースなデータの取り扱いが求められます。 ■ポジションの魅力： ◎事業の立ち上げフェーズに携われる ◎製造業の貴重なデータを扱うことができる ◎トラディショナルな領域におけるDX推進に携われる ■歓迎条件： ・OSSの公開やコントリビュート経験 ・新しい技術に深い関心を持ち、自ら習得してプロダクトに反映できる方 ・システム設計に関する下記経験をお持ちの方 ・REST API設計・開発の経験 ・バックエンド開発の経験（Python / Ruby / Go など） ・機械学習、AIに関する学会での発表、論文の執筆経験

■「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。

【職務内容】 MLライブラリを用いた物体検出、道路環境認識、depth/motion推定、車両制御といったモデルの構築、学習、評価、モデルのデプロイまでお任せします。 計算リソースで、最大効果を得るため、マルチタスク化、エッジデバイスへの最適化、商品性向上のための機能特化も含めて検討することで、エンジニアとして、幅広い経験を積むことが出来るポジションです。 【主要な開発テーマ】 ・Segmentation ・3D Vehicle Detection ・VRU Detection ・Debris Detection ・General Object Detection ・stereo/mono depth estimation ・opticalflow estimation ・object tracking ・path prediction 【使用するツール】 ・開発言語：Python, C/C++ ・OS：Windows, Linux ・MLライブラリ：TensorFlow ・コンテナ：Docker ・クラウド：GCP ・その他：GitLab , Confluence, jira, Teams など

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

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

###JMDCについて 当社は「健康で豊かな人生をすべての人に」をミッションに2002年創業。独自の匿名化処理技術とデータ解析力をもとに、健康保険組合や医療機関を支援して来ました。2025年問題と言われている今よりもさらなる「超高齢化社会」に向け、社会生活者の健康維持・健康増進に加え、病気になってしまった場合は、社会生活復帰までのより良い医療を受けることが出来る社会にしていくことを目指しています。 ​ 創業から約20年の活動を通じ、現在では約1,893万人分の医療ビッグデータを保有するに至っており、業界パイオニアとして高いプレゼンスを発揮しています。しかし、ミッション実現にはまだまだ成長が必要であり、今後更なるデータ量・質の向上を目指しています。 ・データ量向上：早期に2,000万人分目指しています ・データ質向上：医療画像・ウェアラブル・薬剤PRO（治験患者報告）・ゲノムなど ###仕事内容 当社の保有する様々なデータに対して機械学習を活用し新たな価値を生み出していただきます。 データ分析のプロフェッショナルとして主体的かつ自律的にプロジェクトを推進できる方を歓迎しています。 ▼具体的な業務内容 ・保険会社・ヘルスケア企業等へのデータ解析コンサルや予測モデル構築・サービスの提供 ・機械学習を用いた事業部・グループ会社サービス価値向上 ・国内外の学会発表（視察）および論文発表

Laboro.AIはオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップです。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例があります。 幅広い業界のお客様に対し、最適な技術を使ってイノベーションを加速させるためには常に最新技術に関するキャッチアップが必要にな理ます。そのため最先端領域に関する知見・技術力をアップデートし続けられる環境があります。 共に産業にイノベーションを起こしたい、ビジネスに役立つ開発をしたい方を募集します。 ■本ポジションについて 担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます） ■業務内容 ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ■導入事例 ・工場生産工程の最適化手法の開発（半導体） ・クラウド上での検索・推薦システムの開発（人材紹介） ・画像の異常検知システムの開発（運輸） ■働く魅力 ・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる ・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる ・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる ・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる ・AIでイノベーションを起こすことに携われる ■主要クライアント 味の素(株)/アマゾンウェブサービスジャパン(株)/ (株) IDOM/エーザイ(株)/NTTコミュニケーションズ(株)/(株)大林組/ 鹿島建設(株) /(株)日本総合研究所/エン・ジャパン（株)/東日本電信電話(株) 等

【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。

モノタロウは「資材調達ネットワークを変革する」ことをミッションに、様々な事業・産業で働く人々が仕事で必要とする、ありとあらゆるモノを取り扱うECサイトを運営しています。現在、登録ユーザー数480万件（2020.09）を突破し1800万点以上（2020.09）の商品を取扱うWebサービスへと成長しています。 ビジネス全体にデータサイエンスとテクノロジーを活用しており、AIを活用した無人店舗の運営、配送センターでの数百台のロボット活用など、新しい切り口でチャレンジを続けているテックカンパニーです。 当社サービスでは積極的にデータサイエンスの適用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。 本ポジションは、機械学習エンジニアとしてデータサイエンティストやデータ基盤エンジニアと連携して、機械学習を活用したサービスの開発・運用や機械学習基盤の構築を担当していただきます。 [機械学習を活用したサービスの例] ・商品検索やレコメンド ・自然言語処理や画像処理を用いた商品情報の分析 ・広告やメール配信の最適化 またデータサイエンスのチームでは新しい技術の情報収集にも力を入れており、web上の記事や論文のチームへの紹介や国内外の会議への参加も行っていただきます。 ▼主な役割 ・機械学習アルゴリズムの研究開発およびサービスへの適用 ・機械学習, AIシステム基盤の設計や構築

モノタロウは「資材調達ネットワークを変革する」ことをミッションに、様々な事業・産業で働く人々が仕事で必要とする、ありとあらゆるモノを取り扱うECサイトを運営しています。現在、登録ユーザー数480万件（2020.09）を突破し1800万点以上（2020.09）の商品を取扱うWebサービスへと成長しています。 ビジネス全体にデータサイエンスとテクノロジーを活用しており、AIを活用した無人店舗の運営、配送センターでの数百台のロボット活用など、新しい切り口でチャレンジを続けているテックカンパニーです。 当社サービスでは積極的にデータサイエンスの適用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。 本ポジションは、機械学習エンジニアとしてデータサイエンティストやデータ基盤エンジニアと連携して、機械学習を活用したサービスの開発・運用や機械学習基盤の構築を担当していただきます。 [機械学習を活用したサービスの例] ・商品検索やレコメンド ・自然言語処理や画像処理を用いた商品情報の分析 ・広告やメール配信の最適化 またデータサイエンスのチームでは新しい技術の情報収集にも力を入れており、web上の記事や論文のチームへの紹介や国内外の会議への参加も行っていただきます。 ▼主な役割 ・機械学習アルゴリズムの研究開発およびサービスへの適用 ・機械学習, AIシステム基盤の設計や構築

モノタロウは「資材調達ネットワークを変革する」ことをミッションに、様々な事業・産業で働く人々が仕事で必要とする、ありとあらゆるモノを取り扱うECサイトを運営しています。現在、登録ユーザー数480万件（2020.09）を突破し1800万点以上（2020.09）の商品を取扱うWebサービスへと成長しています。 ビジネス全体にデータサイエンスとテクノロジーを活用しており、AIを活用した無人店舗の運営、配送センターでの数百台のロボット活用など、新しい切り口でチャレンジを続けているテックカンパニーです。 当社サービスでは積極的にデータサイエンスの適用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。 本ポジションは、機械学習エンジニアとしてデータサイエンティストやデータ基盤エンジニアと連携して、機械学習を活用したサービスの開発・運用や機械学習基盤の構築を担当していただきます。 [機械学習を活用したサービスの例] ・商品検索やレコメンド ・自然言語処理や画像処理を用いた商品情報の分析 ・広告やメール配信の最適化 またデータサイエンスのチームでは新しい技術の情報収集にも力を入れており、web上の記事や論文のチームへの紹介や国内外の会議への参加も行っていただきます。 ▼主な役割 ・機械学習アルゴリズムの研究開発およびサービスへの適用 ・機械学習, AIシステム基盤の設計や構築

〜最先端のソフトウェア技術を日常の技術へ／国産初のモデルベース開発（MBD）支援ツール「ZIPC」（ジップシー）を開発・販売／NTTデータグループの安定基盤／年休130日（前年度実績)・完全土日祝休みのプライベートを大事にできる環境〜 ■担当業務： 当社ソリューションのML TESTの機械学習モデル作成、それを活用した顧客課題解決、顧客提案、ツール開発、研究開発などをご担当いただきます。 ■業務詳細： 顧客データを使用した機械学習モデルを作成したり、分析したり、機械学習のアルゴリズムを検討します。 ■配属先について： 開発に特化しており、電話対応等も少なく集中して業務を行えます。 ※出社とテレワークを併用したハイブリッド勤務が可能です。 ■働き方： ・年休130日（前年度実績）有休取得率は高く大型連休を作りやすい環境のため、プライベートを大事にする社員が多いのが特徴です。 ・リモートワークやフレックス(コアタイム：13:00〜15:00)活用など、柔軟に働き方をする社員が多数在籍しております。 ■同社の成長戦略： ・同社は研究開発成果を基に特色あるテクノロジを確立して、自動運転の実現に欠かせないセーフティソリューションを展開します。同社は既存の大企業とは一線を画して単に規模を追うのではなく、業界各社に真に求められる「グローバルニッチャー」を志向しています。 ■同社について： ・同社は新規ビジネス・R&Dを展開するベンチャー企業的な立ち位置でありながらも「NTTデータグループ自動車OneTeam」に属しているため、経営環境・ビジネス環境は安定しています。小規模であるがゆえ部門間のセクショナリズムは無く、会社一体で事業に取り組んでおり、社長をはじめとした幹部や同僚への相談がしやすい風土です。

モリサワでは、機械学習技術を駆使し、製品やサービスの品質向上・効率化・革新を図ることを目指しています。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供します。 ◎お持ちの経験・スキルに合わせて、以下の仕事内容をご相談の上でお任せします。 ＜業務内容＞ プロダクト開発における横断的な機械学習エンジニアとして、各プロダクトへの機械学習の相談・研究・開発・導入をリード。特定のプロダクト専任ではなく、全プロダクトを横断的に見ながら、機械学習を用いた最適な課題解決の手段を裁量大きく、提案・実行いただけます。 ・プロダクトの価値向上に寄与する機械学習技術を活用した技術の調査、研究、開発、導入 ・データ収集、前処理、モデル構築、評価、デプロイメントなど、機械学習プロジェクトの全工程に関与 ・プロダクト横断となる技術リソースの提供 ・組織内のデータに関する課題の特定、解決策の提案 ・最新の機械学習技術やツールの研究・評価 ・ビジネスを意識したゴールの設定と執行 ＜お任せする業務＞ ・機械学習、画像解析、データ分析、レコメンドをメインとした先進技術のR&D ・フォントの生産工程の圧縮、自動生成、レコメンドなど研究開発 ・Webサイトから汎用的にクローリング／スクレイピングするシステム開発 ・自然言語処理や画像処理を用いたコンテンツ抽出エンジン開発、MLパイプライン設計/運用 ・HTMLやPDFからコンテンツを抽出するMLアプリケーションの開発 ・LLM＋RAGなどを用いたプロト開発やデータ活用

■具体的な業務内容 ・既存データの分析 ・各事業部へのヒアリングを通じた課題の発見、改善案の検討、実装、本番導入 ・本番稼働するアルゴリズムの継続改善とそのための仕組み作り ・自然言語処理技術やテーブルデータを用いたモデリング ・技術選定、アーキテクチャ設計、レビュー 現在チームで行っているアルゴリズム開発の例は以下のようなものです。 ・マッチングのアルゴリズムの改善 ・おすすめ求人のアルゴリズムの改善とMLOpsでの日々のアルゴリズムアップデート ・GPTを活用した職歴の生成 ・課題発見とPoCの作成 上記のような開発に取り組んでいますが、求人には記載しきれない業務が多々あり、まだまだ見つけられていないアイディアも含めたくさんのアルゴリズムの新規開発と改善が必要となっています。 ■技術情報 開発言語：Python フレームワーク：TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, Flask インフラ・ミドルウェア：AWS, GCP, MySQL, Redis, Docker CI/CD： GitHub Actions ツール：Jupyter Lab, BigQuery, Google Data Studio, Vertex AI, Datadog, GitHub, Slack ※業務の変更の範囲 会社の定める全ての業務

【業務内容】 ・顧客の成長・ビジネス拡大に真に寄与できる 　 - スリーシェイクのサービスはクライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに展開しているのが特徴 　 - クライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに開発・運用を支援 　 - 内製化の推進を通じて、クライアントの競争力強化に貢献 ・SREのエキスパートから、クラウドネイティブ構成について学べるSREを中心とした先端ITの知見を得られる環境 ・エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気 【具体的には】 ・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発 ・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築 ・機械学習モデルの設計・実装・精度モニタリングの仕組み構築 ・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装 ・論文やKaggleの上位解法、技術ブログなどからの情報収集と実装 【開発環境】 パブリッククラウド: AWS, Google Cloud 開発言語: Python 開発ツール: Jupyter Notebook その他: Jira, Mattermost, Asana, Slack, Notion マシン: Mac Book Pro (14 inch)