◆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。

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。

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

★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。

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

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

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)

# 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

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

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

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

【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。

■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）

〜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。

■概要： PoCから本開発（システムの本番導入）まで手がける案件の増加により、新たに開発エンジニアリングチームを立ち上げます。本開発のエンジニアリングを主導しながら、チームの立ち上げをリードするプレイイングマネージャーを募集します。 具体的には、当社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム／サービス開発を推進して頂きます。また、弊社の機械学習エンジニアに対するシステム開発面での指導や育成、新たな開発エンジニアの採用、チームビルディングも担っていただきます。 ■職務内容： ・機械学習を用いたシステム／サービス開発の主導的立場での参画 ・機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ・実運用観点からの機械学習モデルの改善支援 ・システム開発エンジニアチームの立ち上げ・採用・育成 ■ポジションの魅力： ・機械学習の知識・経験が少なくても、機械学習システム開発に携われます。 ・AIでイノベーションを起こすことに携われます。 ・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習システム開発に携われます。 ・機械学習システムで様々な産業における事業/ビジネス上の課題を解決できます。 ・要件定義からテスト工程まで全ての開発工程に携われます。 ・様々なクラウドサービスを使った開発に携われます。 ■募集背景： 当社はビジネス提案をするソリューションデザイナとAIモデルを開発する機械学習エンジニアが協力し、ビジネス現場に最適な機械学習技術を提案・実装する事を強みとしてきました。昨今、PoCに留まらず、機械学習技術をシステム上に実装するニーズがますます高まってきたことを受け、システム開発のスキルを持つエンジニアを募集します。 共に産業にイノベーションを起こしたい、真にビジネスに役立つ開発をしたいという志のある方をお待ちしています。 ■別枠の必須条件の他、下記に該当する方： ・プロジェクトマネジメント経験 ・可用性、コスト最適性、セキュリティを担保したシステムのアーキテクチャ設計経験 ・経験が浅いエンジニアへの半年以上の育成経験

■概要： PoCから本開発（システムの本番導入）まで手がける案件の増加により、新たに開発エンジニアリングチームを立ち上げます。 当社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。具体的には、PoC後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 ■職務内容： ・機械学習を用いたシステム／サービス開発の主導的立場での参画 ・機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ・実運用観点からの機械学習モデルの改善支援 ・システム開発エンジニアチームの立ち上げ ■ポジションの魅力： ・機械学習の知識・経験が少なくても、機械学習システム開発に携われます。 ・AIでイノベーションを起こすことに携われます。 ・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習システム開発に携われます。 ・機械学習システムで様々な産業における事業/ビジネス上の課題を解決できます。 ・要件定義からテスト工程まで全ての開発工程に携われます。 ・様々なクラウドサービスを使った開発に携われます。 ・成長を続けているAIスタートアップにて、新しいエンジニア組織の立ち上げに携われます。 ■募集背景： 当社はビジネス提案をするソリューションデザイナとAIモデルを開発する機械学習エンジニアが協力し、ビジネス現場に最適な機械学習技術を提案・実装する事を強みとしてきました。昨今、PoCに留まらず、機械学習技術をシステム上に実装するニーズがますます高まってきたことを受け、システム開発のスキルを持つエンジニアを募集します。 共に産業にイノベーションを起こしたい、真にビジネスに役立つ開発をしたいという志のある方をお待ちしています。

エンタープライズ、AI・データサイエンス、組込み領域において、情報化やIoTシステムの最適化を提供する当社の機械学習エンジニアとして、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたシステム系支援をご担当いただきます。 ■詳細： ・深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発 ・機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施 ・システムおよびソフトウェア仕様の理解 ・パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策 ・技術要素、開発プロセス、コード標準の整備 ■当社の魅力： 当社はソフトウェア開発のプロフェッショナル集団です。日本でも最高峰の技術力を持つエンジニアが多数在籍しています。またシステム開発やコンサルティングだけでなく、技術者教育事業も展開しており、三位一体でどの切り口からでも顧客に入り込むことができます。社内勉強会やロボコンチャレンジや対外セミナー、学会活動や政府委託技術調査など技術トレンドへのアクセスや発表の機会が十分あります。 ■歓迎条件：（別途、必要業務経験欄をご確認ください） ソフトウェア製品の開発経験／オブジェクト指向(UMLモデリング)の知識／アジャイル開発の経験／クラウドサービス(AWS、Azure等)の使用経験／AWS SageMakerやAzure MLなどによる構築経験／英文技術文書の読解能力

■採用背景： 現在、数多くのお客様の広告支援をさせていただいており年々私たちが抱えるトラフィックは増えております。 大量のトラフィックと機械学習を組み合わせ、ユーザー・広告主・メディアの皆様すべてにメリットのある広告エンジンを目指し、よりよいプロダクトにするため募集しております。 ■業務詳細： 広告マネタイズプラットフォーム『SKYFLAG』は、日々多くのユーザーに利用して頂いており、非常に膨大なデータを保有しています。 機械学習モデル作る上での、「目的変数の定義」「説明変数の定義」「データ加工・データ観察」「モデル構築」「チューニング」「MLOps」 などの工程の設計から開発、運用まで幅広くお任せしたいと思っています。 具体的には ・Pythonを利用した機械学習の設計、開発、運用 ・プロダクト開発における機械学習エンジニアとしてのリーダー ・機械学習モデルの効果検証・改善提案 ・当社が抱えるさまざまな課題を、Pythonを用いた分析スキルを活かし、データで解決する業務の担当 ■開発環境： ・機械学習：Python ・フロントエンド：React/TypeScript ・バックエンド：C#(ASP.NET) ・データベース：MySQL ・サーバー：AWS ・バージョン管理：Git GitHub ・タスク管理：jira software,confluence ■開発の特徴： アジャイル開発でプロダクトのアップデートをしております。プロダクトを永遠にアップデートし続けるために、プロダクトをなるべく早く提供し、 現場からのフィードバックを得ることを重要視し開発を進めています。 また、安定感や開発スピードを重視した開発環境を構築しています。 開発環境は適宜、チームで議論の上、最適な選択をしています。 ■雰囲気： 服装や髪形は自由でフレックスを導入しているため、自由度が高い環境です。また中途入社の方も多数いらっしゃり、年次に関係なくフラットな環境で業務を行っております。 ※勉強会なども自主的に行っております。 ■特徴・魅力： ・フラットな関係性で風通しがいい環境が整っております。 ・リモートワークは週2回、フレックス制度、全社平均残業は14時間なのでライフワークバランスも大切にしております。 変更の範囲：会社の定める業務

自社サービスに関連する機械学習のモデル開発、LLMを用いた新機能の開発、データ分析などを担当いただきます。「Studyplus」は、勉強の記録をつけてグラフとして可視化したり、サービス内SNSで仲間を作ってお互いに励まし合ったりすることで、挫折しがちな勉強を習慣化することができる総合学習プラットフォームです。会員数900万人を突破し、大学受験生の2人に1人に利用いただいています。 ■業務内容： 自社サービスにおいて以下に関する業務を想定しています。 ・新規事業向け技術開発 ・機械学習およびデータ分析 ■ツール・言語： ・機械学習：Python、Bert ・サーバサイド：Ruby on Rails ・モバイル：Swift、Kotlin、Dart、Flutter ・フロントエンド：React、Vue.js ・インフラ：AWS、GCP ・コンテナオーケストレーション：EKS ・データべース：MySQL（Amazon Aurora, RDS） ・KVS： Redis（Amazon ElastiCache） ・構成管理：Terraform、Ansible ・CI／CD：CircleCI、GitHub Actions、Jenkins ・リポジトリ管理：GitHub ・プロジェクト管理：monday.com ・情報共有：esa ・チャットツール：Slack　など ■組織構成： 当社のエンジニアは事業部の一員として、企画から開発、リリースすべてに携わり、ディレクターやデザイナーとともにユーザーに最高のサービスを届けることに責任を持ちます。ユーザーからの問い合わせをすべてのエンジニアが目を通す文化があり、カスタマーサポートと連携してユーザー対応にあたります。開発スタイルは、スクラムをベースに、ワークフローの整理を意識し、必要に応じてプロセスを改善しながら進めています。 ■ポジションの魅力： ・機能やサービスの企画から携わっていただけます。 ・カスタマーサポートやユーザーとの距離が近く、ユーザーの意見を元に開発することができます。 ・億単位の学習レコードを活用した「学習×ビッグデータ」の領域にチャレンジができます。 ・多機能なアプリであるため、日々磨かれている技術を生かしていただける機会が必ずあります。

お客様の先端技術導入（AI／機械学習等）に関するあらゆる支援を行います。 ■具体的な職務内容： ・対話型AIエンジン「MZbot」（当社製品）の機能開発 ・対話型AIエンジン「MZbot」（当社製品）の導入支援 ・先端技術の調査支援及びアーキテクチャ検討支援 ・先端技術向けアジャイルプロセスの導入支援（PO／SM支援） ■歓迎条件：別枠記載の必須条件と併せて以下の方を歓迎します。 ・プロジェクトリーダ経験 ・ソフトウェア製品の開発経験及び導入支援経験 ・AI／機械学習系システム（チャットボット等）の開発経験 ・アジャイル開発プロセスを使用した開発経験 ・オブジェクト指向（UML）を使用した開発経験 ・クラウドサービス（AWS、Azure等）のシステム構築経験 ・英文技術文書の読解能力

【社員の9割がエンジニア／世界に競合が2社しか存在しない「高速化」のリーディングカンパニー／エンジニアが主役の環境と刺激的な仲間・働きやすい環境完備】 ■業務内容： ニューラルネットワークベースの手法に限定せず、あらゆる機械学習アルゴリズムを用いた顧客課題解決方法の検討、実証実験、システム開発等を担当いただきます。 ■詳細： お客様から頂いた様々なデータセットに対して、機械学習技術を用いたデータ分析やパターン解析、予測やシミュレーションなど、新しい技術によるソリューションの提供に携わっていただきます。 ■具体的には - 特定ハードウェア向けDNNモデルの最適化作業 　- 論文調査による制約を満たすモデルの選定 - モデルの軽量化（枝刈、量子化、NAS） - 限られたリソース・ハードウェア制約下で最適な性能を満たすモデル開発 - 自動運転向け認識アルゴリズム検討作業 - 論文調査から課題対応のモデル選定 - 仮実装による技術課題抽出 - 技術課題を１つ１つ解決し、指定の処理時間と性能を満たすモデル開発 - 様々なデータ（ADAS用カメラ、ドラレコ画像、点群など）を使用した認識アルゴリズム開発 - 膨大な評価データ（画像など）を活用するための分類手法を確立する研究 - 課題解決のために構築したDNNの確からしさの推定。また、判断根拠となるようなDNNの可視化作業 - 大手メーカー カメラ内蔵エッジデバイス活用開発 - 内容：エッジデバイス向け物体認識モデル搭載 - 作業：論文調査、公開実装の追試、DSP向けDNNモデル最適化、実機デプロイ、性能検証 - 期間：約2年 - 開発環境：Python、PyTorch、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX - 体制：約4名 - 大手メーカー 自動運転支援システム開発 - 内容：複数カメラ活用による車両姿勢推定、距離推定開発 - 作業：論文調査、公開実装の追試、性能検証 - 期間：約3年 - 開発環境：Python、PyTorch、ONNX - 体制：約2名 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 変更の範囲：会社の定める業務