■大企業の新規事業への支援x自社新規事業立ち上げ プライマルは、大企業の新規事業の立ち上げ支援を通じて、クライアントの事業とシナジーのある”自社事業”のアイデアを見つけ、 クライアントに協力してもらいながら”自社事業”を立ち上げることを実践しています。 この過程で社員は自分のチームおよび事業会社を設立し、会社設立後はCxOとして経営にも参画できます。 具体的には業務は以下の業務内容を想定しています。 ■自然言語処理スキルを活用してクライアントへ支援 自然言語処理のプロフェッショナルとして、大企業の新規事業の現場で各種支援を行います。 支援内容としては、各種テキスト分析業務、自然言語処理技術を活用した分析方法の提案、分析画面の設計と開発、自然言語処理に関する技術調査などあります。 ■自然言語処理スキルを活用した自社新規事業の企画、開発 既存の発展中の社内新規事業に参加しながら、自分の新規事業を立案することもできます。 新規事業例（一部） ・GPTによる方式と辞書による方式を融合したテキスト分類の新たな仕組みおよびその分類ツールの開発 ・PDF文書の検索エンジンとレコメンドシステム化による営業リード獲得手法の提案および営業ツールの開発 ・テキストマイニングおよびウェブスクレイピングを活用して検索クエリを分類分析するツールの開発 【魅力】 ・クライアントワークを通じて、自然言語処理スキルを成長させることができ、新規事業立ち上げを経験できる。 ・新会社設立・新規事業・新サービスの初期から携われ、中心メンバーとなって業務を進められる。 ◇プライマルでの成長 プライマルでは、エンジニアが新規事業の立ち上げに関わりながら成長できる機会があり、例えば、サービスの企画段階から参画し、技術選定やアイデアの提案を行うことでコーディング以上の役割を担う場合もあります。開発においては、ユーザーのフィードバックを基に試行錯誤を繰り返しながらプロダクトを改良し、エンジニアとしての技術力や視野を広げる経験を積むことが可能です。こうしたステップを経て、「企画もできるエンジニア」へと成長するチャンスがあり、プライマルではこのような成長を支える環境が整っています。

■大企業の新規事業への支援x自社新規事業立ち上げ プライマルは、大企業の新規事業の立ち上げ支援を通じて、クライアントの事業とシナジーのある”自社事業”のアイデアを見つけ、 クライアントに協力してもらいながら”自社事業”を立ち上げることを実践しています。 この過程で社員は自分のチームおよび事業会社を設立し、会社設立後はCxOとして経営にも参画できます。 具体的には業務は以下の業務内容を想定しています。 ■自然言語処理スキルを活用してクライアントへ支援 自然言語処理のプロフェッショナルとして、大企業の新規事業の現場で各種支援を行います。 支援内容としては、各種テキスト分析業務、自然言語処理技術を活用した分析方法の提案、分析画面の設計と開発、自然言語処理に関する技術調査などあります。 ■自然言語処理スキルを活用した自社新規事業の企画、開発 既存の発展中の社内新規事業に参加しながら、自分の新規事業を立案することもできます。 新規事業例（一部） ・GPTによる方式と辞書による方式を融合したテキスト分類の新たな仕組みおよびその分類ツールの開発 ・PDF文書の検索エンジンとレコメンドシステム化による営業リード獲得手法の提案および営業ツールの開発 ・テキストマイニングおよびウェブスクレイピングを活用して検索クエリを分類分析するツールの開発 【魅力】​ ・クライアントワークを通じて、自然言語処理スキルを成長させることができ、新規事業立ち上げを経験できる。 ・新会社設立・新規事業・新サービスの初期から携われ、中心メンバーとなって業務を進められる。 ◇プライマルでの成長 プライマルでは、エンジニアが新規事業の立ち上げに関わりながら成長できる機会があり、例えば、サービスの企画段階から参画し、技術選定やアイデアの提案を行うことでコーディング以上の役割を担う場合もあります。開発においては、ユーザーのフィードバックを基に試行錯誤を繰り返しながらプロダクトを改良し、エンジニアとしての技術力や視野を広げる経験を積むことが可能です。こうしたステップを経て、「企画もできるエンジニア」へと成長するチャンスがあり、プライマルではこのような成長を支える環境が整っています。

■募集概要： 業務プロセスを革新する、次世代AI研究を。 弥生株式会社では、350万超のユーザーを抱える中小企業支援サービスを展開する中、業務プロセスを革新するための機械学習・AIの研究開発に注力しています。本職種は、プロダクトの実装・運用を念頭に起きつつも、弥生の先の未来を見据えた先端技術獲得とプロトタイプ開発（PoC）を主な業務としています。 ■業務内容： ・バックオフィス業務自動化に向けたAI/ML技術の調査・研究： 　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等 ・MLモデル開発： 　 LLMを用いた先端技術開発 　 PandasやYData profilingなどを用いた探索的データ解析 　ドメイン特化データマートの構築 　 AWSのSageMakerを利用した機械学習モデルの開発 ・モデル評価とデモ環境構築： 　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築 ・製品チームへの技術移転（実装支援、技術仕様や知見の引き渡し）： 　サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品実装をサポート ・社内外の技術トレンド探索・知見共有： 　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等 ▼学会発表実績 ・言語処理学会（https://anlp.jp/nlp2025/） ・人工知能学会（https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2025/） 【主な取り組み】 ・お客様の業務を便利にする新機能の企画検討開発 ・獲得した技術の学会論文発表や特許取得 ・AIMLの社内教育や啓蒙活動 や社内業務効率化 【配属予定の担当領域/サービス/職種の代表例】 次世代本部R&D：https://www.yayoi-kk.co.jp/rd/278/ ■開発環境： クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど） 開発環境：JupyterLab、SageMakerStudio 開発言語：Pythonなど その他：TensorFlow、Pandasなど コミュニケーション：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase 変更の範囲：会社の指示する業務

■概要： 担当プロジェクトのメインエンジニアとして、当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。また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ■職務内容： ・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（機械学習エンジニアと同様） ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務（採用、評価、育成等） 【導入事例】 クライアントの多くは上場企業です。 ・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） ■ポジションの魅力： ・常に新しい機械学習技術へ挑戦できます。 ・様々な産業の課題を機械学習で解決できます。 ・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ます。 ・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ます。 ・AIでイノベーションを起こすことに携われます。 ・勢いのあるAIスタートアップにて組織作りに携われます。 ■募集背景： 当社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、スタートアップながら既に大手企業を中心に多くの導入事例がございます。 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ます。その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るため、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。 今後更に事業を拡大するにあたり優秀な仲間を募集しています。 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方をお待ちしています。

応募前に下記ご確認お願いいたします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・業務委託／フリーランス案件でございます。 ＊1人月案件でございます。（副業・請負案件でございません。） ＊正社員／契約社員の求人ではございません。 ・ITプロジェクト経験：2年以上の方が対象となります。 ・複数回ご応募いただい際は、1回のご面談でまとめさせていただきます。 ・過去ご応募いただいた方は、選考基準に大きな変更はないため、応募はお控えください。 ・弊社担当者と1度ご面談いただいた方は、担当者に直接ご連絡いただけると幸いです。 →お気軽にご相談／ご質問ください。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 【案件名】 AI・機械学習を利用したシステム開発・改修 【仕事内容】 ・ソリューションの提案 ・モデルの開発 ・システム化 ・PoCの実施 ・既存モデルの保守、改修 【基本給】 70～80万円(税込) 【スキル】 ・Python、SQLの経験 ・機械学習に対する幅広い知識 ・実務としてモデルを開発し、運用まで落とし込んだ経験

【日本の地方ビジネス活性化に貢献するSaaS型ビジネスマッチングシステム運営／東証グロース／リモート可／フレックス】 ■業務内容： ・情報源ごとに多様で構造化されていないデータを処理し、検索する自然言語処理アルゴリズムの開発と改善 ・学習・評価のためのデータ整備、エラー分析の実施とそれに基づく改善案の立案および改善の実施 ・マッチングサービスを運用する社内メンバーや社外ユーザーが行っているプロセスを知り、フィードバックを受けて継続的に改善 ■仕事のやりがい、当社からの提供できる価値： ◎技術研鑽補助 業務時間内でのWeb勉強会等への参加も問題ありません。 ◎ベンチャーの速さと柔軟な組織 誰も見たことのないサービスを事業部と一緒に作っていけます。 ■募集背景： 当社はものづくりの現場で発生する課題を、広く世の中に存在する技術を使って解決するために、企業同士のマッチングサービスを提供してまいりました。 課題を解決するマッチングを実現するには、企業・特許・論文にまつわる構造化されていない自然言語を含むデータを扱うアルゴリズムや、そのデータを検索するアルゴリズムの開発と改善が必要不可欠です。 新たに立ち上げる新規事業において、技術的に実現し、精度を高め、運用すべく、機械学習エンジニアを募集します。 ■歓迎条件：別枠記載の必須条件と併せて下記に該当する方を歓迎 以下のような枠組みで自然言語にまつわる業務について、評価・改善を行い実システムに導入し、継続的に運用した経験 　・学習データを構築してニューラルモデル、回帰モデルなどを学習 　・固有表現抽出、情報抽出、エンティティリンキングなど構造化されていない文章の処理 　・アノテーションガイドラインの作成を含む、自然言語処理向けのデータ作成 　・LLMを利用して、要件に合わせたprompt tuningを実施 　・Elasticsearch, Solarなどの検索システムにてパラメータ設定やインデックスの構成にて調整 　・要件に合わせてルールベースや既存のライブラリを組み合わせた自然言語処理システムの構築 変更の範囲：会社の定める業務

◎【動画データ解析】世界的なデータを解析！成果に結びつけるチャンス！ ◎【フルリモート勤務】自由な働き方で貴重な動画データを解析しませんか？ ◇◆こんな方々のご応募お待ちしております◆◇ ・社会課題の解決や新しいサービスの創造に挑戦したい方 ・日々の新しい分析手法やデータに対するアプローチの方法の更新に対して、高い感度とリサーチ力・理解力を持てる方 ・自らの専門領域を越え、技術研鑽したい方 ・スペシャリティを存分に発揮し、価値創造に尽力できる方 ■業務概要： 当社では、世界でも貴重なデータを活用した機械学習エンジニアを募集しています。あなたの力で、豊富なデータを解析し、成果に結びつける仕事です。 ■主な業務内容： ・当社が保有する大量の動画データの解析技術開発 ・クライアント企業とのDXプロジェクトや新規事業の立ち上げ ・ZENKIGEN Labを通じたアカデミックな研究開発 ■組織体制： ・当社は世界でも貴重な動画データを保有し、アルゴリズム設計や開発を行っています。 ・UI/UXデザイナーやエンジニアなど、プロフェッショナルが所属し、システム設計に取り組んでいます。 ・チーム全体でプロダクト企画に携わり、事業企画開発の力を短期間で身につけることができます。 ・昨年には3つのAIサービスをリリースし、AIを会社の競争力として位置づけています。 ・社員数は現在80名弱で、共同研究先や社内R&D組織との共同研究も可能です。 ■働き方： 東京にオフィス・茅ヶ崎（海の目の前）にサテライトオフィスがありますが、全社的にフルリモート・フルフレックスという働き方となります。 ■当社の特徴： ・面接中の映像データなど、プロダクト利用を通して得られた大規模なデータをもとにアルゴリズム設計、開発、展開していきます。こうしたデータを所持している企業は世界的にも珍しいです。 ・UI/UXデザイナーやエンジニアなどシステム設計に欠かせないプロフェッショナルが所属し、プロジェクトを遂行するための体制が整っていることも働きやすさを後押ししてくれます。 ・社員数は現在80名弱ですが、東京大学や慶應大学との共同研究を推進するR&D組織「ZENKIGEN Lab」では様々な領域のプロフェッショナルが副業も含めて活躍中です。 変更の範囲：会社の定める業務

AI・機械学習を活用したアプリケーションを開発し、お客様のビジネス価値を最大化することを目指す当社にて、MLOpsエンジニアをお任せします。 ■募集背景： TDSEでは、AI・機械学習を活用したアプリケーションを開発し、お客様のビジネス価値を最大化することを目指しています。昨今、MLOpsを導入しAI・機械学習のプロダクション化する案件も増えてきました。このような背景の中、機械学習の自動化システムに向けて、私たちと一緒に業界を変革する意欲的なメンバーを探しています。 ■具体的な業務内容： ・MLOpsの導入、運用に関する業務 ・クラウドを利用したアプリケーション開発、運用 ・AIや機械学習に関するアプリケーション開発、運用 ※AI・機械学習モデルの開発・検証は当社データサイエンティストが行います。 ※経験が少し不足している場合でも、オンライン教育や書籍などでスキルアップを支援します。面接時にご質問ください。 ※MLOpsに関しては入社後にキャッチアップしていただきますので、事前知識は問いません。 ■配属組織について： TDSEのエンジニアリンググループは以下の役割を担う技術者が在籍しています。 ・プロジェクトマネージャー ・コンサルタント ・データエンジニア ・MLOpsエンジニア ・アプリケーションエンジニア MLOpsエンジニアでご入社された後、データエンジニアやアプリケーションエンジニアへのキャリアチェンジも可能です。 ■働き方： ワークライフバランスをうまく取りながら、仕事もプライベートも楽しんでいる社員が多いのが当社の特徴の一つです。定時には退社できるよう会社をあげて取り組んでいます。 業務後は先端テクノロジーのキャッチアップやスキルアップ、趣味のために時間を費やす社員も多くいます。社員同士でも主体的に勉強会を開催し、ポータルサイトで情報共有したり、各自スキルアップを行っています。 35歳以下を占める割合が高く、結婚・育児とライフイベントを迎えると男性社員も育児休暇を取得し、公私ともに充実した時間を持てる環境でもあります。また、有給取得率は7割程度です。

〜全国どこからでも応募可！働きやすさ×成長環境／ビジネス成果に寄与するAI開発に挑戦／グロース上場〜 ■概要： 担当プロジェクトのメインエンジニアとして、当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）。 ■職務内容： ・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 ■リーダーの役割： ・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー） ・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助 ・組織貢献活動の牽引 ■技術スタック： 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow） ■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） ■ポジションの魅力 ・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ます。 ・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ます。 ・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ます。 変更の範囲：会社の定める業務

〜全国どこからでも応募可！働きやすさ×成長環境／ビジネス成果に寄与するAI開発に挑戦／グロース上場〜 ■概要： 担当プロジェクトのメインエンジニアとして、当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） ■職務内容： ・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） ■技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow） ■ポジションの魅力 ・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ます。 ・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ます。 ・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ます。 ■当社について： 当社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とリピート契約があります。 変更の範囲：会社の定める業務

【画像判断の機械学習モデルの設計/東証プライム上場/リーマンショック時リストラ一切なし/上流工程に携われる/エンジニアのキャリアを全力支援】 製造業のお客様に派遣型・受託型エンジニアリングソリューションサービスを提供している当社において、内視鏡製品に関わる画像判断の機械学習の設計をお任せいたします。 ・各内視鏡製品から読み取った映像を機械学習をさせる様に学習モデルを作成 ・読み取ったデータを元に対象物体の検知(手術時の腫瘍など)、画像判断 ・画像の構造化が出来たものを更に他の構造とインプットし、新たな構造化を作成 機械学習のモデリング化の検討から設計と機械学習を行うなど、一連した業務経験を得ることで、他の機械学習の業務に就けると考えております。また、実際に手術時の補器として使用する製品となるため、デモ環境や医者の使用結果を踏まえて更に設計を行うことから、設計力や折衝力なども身に付きます。 ※必ずしも当案件に配属になる訳ではありませんので、あらかじめご了承ください。入社時の受注状況や、ご本人のキャリアアップを第一に考え、ご希望を考慮し決定することといたします。 ■メイテックグループの特徴： （1）生涯プロエンジニアとして働ける環境…エンジニアのキャリアを第一に考える企業です。半年に1回拠点長との面談があり、自身のキャリアをしっかり見つめ、目指したい方向性を考える場が設けられております。担当営業との面談も設定され、現時点のスキルを見つめ将来的にどんな経験を積むべきかを相談できる環境があります。また、業界トップクラスの実績を持つため、多くのお客様から厚い信頼を獲得していることが特長です。開発の上流工程から携われるだけではなく、中には外注選定を任されているエンジニアもおります。1974年の設立以来、200名以上のエンジニアが定年を迎えており、長く働ける環境です。 （2）充実の研修体制…「技術力」と「人間力」の向上を軸に様々な機会を提供しております。年間550回の技術研修の他、当社エンジニア主催の勉強会が900回以上開催されるなど、エンジニアとしてプライドを持ち、スキルアップの意欲が高く、常に技術力の鍛錬を行っております。 変更の範囲：会社の定める業務

【東証プライム上場／創業以来19期連続増収／1400社以上のデータ活用〜売上に直結するマーケティング支援実績／国内随一の200名を超えるデータサイエンティスト在籍】 ■業務概要：【変更の範囲：会社の定める業務】 分析スキルを有する機械学習エンジニアとして、ITコンサルやデータエンジニア組織と連携をしながら、機械学習モデルの開発やシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担っていただきます。 長く活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指していただきます。 ▼プロジェクト事例： ・ゲーム×AI（株式会社セガゲームス） https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/ ・インフラ×AI（八千代エンジニヤリング株式会社） https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/ ・食品×AI（キユーピー株式会社） https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/ ・マルチモーダルAI（Google Cloud Next Tokyo 23） https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf ■業務詳細： ※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 ・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 ・顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善まで（ほぼすべての案件がプライム案件であるため） ※将来的には、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。 ■ポジションの魅力： ・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであるため、AIやDXなど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。（年間200回程度、kaggle輪読会やシステム設計演習、案件事例の共有会などを開催） 変更の範囲：本文参照

【職務内容】 モビリティ制御機械学習技術の研究開発になります。 ・深層学習/深層強化学習を用いた機械制御アルゴリズムの開発 ・学習モデルの設計，実装，評価および実機への適用 ・プロジェクトチーフ相当の全体業務とりまとめ ・若手メンバーへの技術的指導や支援（経験に応じて） の中から1つまたは複数の業務を担当していただきます。 【募集背景】 ヤマハ発動機では「知能化」を新コア技術として位置づけ、モビリティやロボットの最先端製品を迅速に開発するため、知能化に欠かせない機械学習領域の研究開発で中核を担い即戦力となる経験豊富なAIエンジニア（または機械学習エンジニア）を募集します。 【やりがい・魅力】 ・最先端のAI技術を実機制御に応用する、理論と実践の融合に挑戦できます。 ・若手中心の活気あるチームで、裁量と自由度の高い研究開発が可能です。 ・技術的なリーダーシップを発揮し、中核人材としてキャリアを築けるポジションです。 ・社内外の研究者との連携を通じて、学術的/産業的なインパクトのある成果を目指せます。

◇大手SaaS企業のCTO経験者が続々ジョイン／グローバル展開中／地方からの勤務者在籍中／残業20H◇ ■業務内容：【変更の範囲：会社の定める業務】 機械学習エンジニアは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。キャディの持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 ■業務例： ◎図面に対する画像認識システムの構築 ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・画像認識モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・大規模言語モデル（LLM）や大規模視覚モデル（LVM）の活用検討 ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ ◎CADデータに対する解析システムの構築 ・CAD解析モデル・アルゴリズムの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成したCAD解析モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・CADデータから情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ ◎機械学習プロジェクトマネジメント ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・プロダクトマネージャーと議論し、機械学習モデルのKPI詳細化・スケジュール合意 ・必要に応じてアノテーションを定義し、アノテーションチームと適宜連携しデータセット作成 ・図面解析・CAD解析に記載の業務例を自身orチームの機械学習エンジニアとともに推進 【働き方についての補足】 ・リモートワークをベースとしながらも、メンバー間のコミュニケーションを円滑にするため、週1回の出社推奨日を設けています。 ・首都圏以外在住の方も多く活躍しています。 ・実際の出社頻度は担当業務や居住エリア、個々のご事情に応じて相談の上、調整しています。詳しくは面談や面接でご相談下さい。 変更の範囲：本文参照

【名古屋大学発×製造業向けAIスタートアップ／AI、機械学習などを活用し製造プロセス最適化に貢献（プロセスインフォマティクス）／週刊東洋経済「すごいベンチャー100」2024年掲載】 ■当社について： プロセスインフォマティクス（PI※）で製造における開発・量産プロセスを最適化する名古屋大学発スタートアップ企業です。 急速に変化する事業環境下で膨大な探索領域から最適解を得るためには、熟練者のカンやコツ、人海戦術に頼った開発体制から、データ駆動のフレキシブルかつクリーンな開発体制へと変革する必要があります。 ※PI：プロセスインフォマティクスは、プロセス開発において物理シミュレーションやAI、機械学習などを活用し、「どう作るか」を最適化する情報技術（最適な製造条件を高速に見つけ出し、開発期間を圧倒的に短縮） 【サービス】 ・PI内製支援／PI戦略・適用相談／PI受託解析／PIコンサルティング 【強みと優位性】 ・PI領域は2021年頃から研究分野で注目された新しい技術です。私たちは、半導体分野で強みを持つ名古屋大学　宇治原研究室を基盤に、AIエンジニアとしても活躍するボードメンバーや大手企業出身のメンバー等15名程度のエンジニアが在籍しております。 ・既にクライアントからの受注や共同研究、並びに私たちの戦略が評価され、ファンドから資金2.7億円の調達も完了しており、業界の先駆けとして日本経済の基幹産業（製造業はGDPの約2割を占める）にダイレクトにアプローチできる環境が整いつつあります。 ■業務内容： 機械学習や統計学、数理最適化を駆使して製造業における課題解決を行います。課題に対する適切な手法の検討や新規開発を行っていただきます。企業や研究所、大学との共同研究プロジェクトも多く、新規性のあるものについては学会発表や論文投稿、特許の取得等をしていただくことも可能です。 ≪ポイント≫ ・多種多様なデータを扱うため幅広い知識が身に付きます。ものづくりを根本から改善し、直接社会の役に立つことができます。 ・製造業ドメイン知識を持つ社員とのディスカッションしながら機械学習、統計的手法や数理最適化を用いて課題解決に取り組んでいただきます。研究要素・新規性のあるものについては学会発表や論文投稿、特許の取得等をしていただくことも可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

【東証グロース上場／世界190カ国60万人超のビジネス知見シェアプラットフォーム展開】 ■求人概要 ビザスクは「知見と、挑戦をつなぐ」をミッションに、世界190カ国60万人超の知見をつなぐナレッジプラットフォームを運営しています。 エキスパートネットワークサービス（ENS）業界において存在感をさらに高め、地域・言語の壁を超えて活用いただくグローバルプラットフォームとなることを目指しています。 より早くユーザーに価値を届け成長していくために、予測モデルや生成モデルを活用した自律型のAIエージェントの設計・実装を担当し、エンジニアリングとアーキテクチャ設計の両面に貢献していただける方を募集します。 ■業務内容（ご経験やご希望に応じて業務をお任せさせていただきます。） ・海外子会社の英語話者エンジニアと協業してのサービス開発 ・機械学習モデルの設計、実装、検証 ・MLOpsのベストプラクティスに基づいたCI/CDパイプライン、トレーニング、モデルモニタリング、バージョン管理の推進 ・機械学習モデルのパフォーマンスやスケーラビリティの最適化 ・LLMのファインチューニングや、トレーニングの設計・実装 ・機械学習、MLOps、LLMの最新動向を常に把握し、新しい技術や方法論の調査・実行提案 ■仕事の魅力 ・課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで、ビジネスサイドと密に連携しながら進めます。 ・課題はビジネスサイドからの要望に基づくこともあれば、エンジニア自身が提案することも可能です。 ・施策の検討段階から関与できるため、エンジニアとしてサービスの成長に大きく貢献できる環境です。 ■技術スタックや使用ツール ・プログラミング言語: Python、C#（ASP.NET Core） ・データベース: Microsoft SQL Server ・機械学習: Azure OpenAI Service等

≪地銀最大規模・横浜にて長期就業可能／土日祝日休み／創立100周年を超える安定した経営基盤／従来の銀行を超える新しい金融企業を目指し、戦略的投資・デジタル技術活用・グループシナジー強化により事業領域拡大中≫ Google Cloud Platform(GCP)のBigQuery ML、Vertex AI といった機械学習プロダクトを利用した銀行取扱商品販売を目的としたマーケティング企画をおこなっていただきます。銀行が保有する膨大なデータを活用して、事業に貢献していく人財を募集します。 ・機械学習プロジェクトのリード ・データ分析/可視化 ▼横浜銀行GCPプロジェクト 横浜銀行では、次世代マーケティングデータ基盤をGoogle Cloud PlatformをベースにGoogleのテクノロジーをフル活用して構築しており、2021 年 1 月から運用を開始しています。お客さまが適切なタイミングで、適切な情報・商品を提案できる世界をつくることを目指しています。本プロジェクトメンバーの多くは中途採用メンバーです。多種多様な人財が働ける、従来の銀行を超えた職場を目指しています。 変更の範囲：会社の定める業務

国内の医師の90％以上に利用されている急成長中の医療情報プラットフォームを開発する当社にて、機械学習エンジニアをお任せします。AI・機械学習を活用して医療の質を向上させ、適切な対象者に適切な情報を適切なタイミングで届けることが医療発展のキーと考えており、機械学習・AIの活用が重要視されています。 ■業務概要： 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頂きます。 ・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。 ■技術スタック： 言語…Python/Ruby/Scala チャットツール…Slack/ChatWork チケット管理…JIRA ソースコード管理…GitLab CI ツール…GitLab-CI インフラ…オンプレミス/AWS ■魅力点： ・医療系のデータ（テキスト、画像等）があり、それらを用いたアルゴリズム開発が行えます。 ・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ます。 ・柔軟な働き方が可能で、リモートワークを基本とし、月2回程度出社しております。勤務時間のコントロールなども柔軟に行うことができます。 ・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ます。 ■組織について： ＜チーム体制＞ 機械学習エンジニア 3名（Ph.D.保有者、スパコン開発者）、ソフトウェアエンジニア 2名 社長直轄のもと新規チームの立ち上げに主体的に関わることができます。 全社工数削減にも寄与できると見ており、経営的な観点からも期待されています。皆ベンチャーマインドが高く、機械学習・AIでビジネスを加速する情熱的なチームです。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容： リード機械学習エンジニアのミッションは大きく二つあります。 ◆ビジネスの生命線を担う 機械学習モデルの性能向上は、ビジネスに直接的な影響を与えます。CPC（クリック単価）やCPA（成果単価）などのKPIを達成するために、モデルの構築・改善を行います。また、リアルタイムオークションにおける各種ロジックは、ビジネス上の意思決定を自動化する重要な役割を果たします。ビジネスサイドと協力してビジネス課題を解決し、具体的な施策を提案し、その実現に向けたロードマップを策定します。 ◆プロダクトの技術課題へのアプローチ 以下のような技術的な課題に対処し、プロダクトの品質向上に貢献します。 ・入札価格の決定…広告リクエストの属性（メディアやユーザー情報など）と案件情報（ターゲティング情報など）を組み合わせて、最適な入札価格を決定します。入札価格を低く抑えることは広告効果の向上に直結します。 ・クリエイティブ選択…数あるクリエイティブの中から、効果的な（クリック率が高いなど）ものを選択します。 ※株式会社CARTA ZEROに出向となります ■働く環境： ◆低レイテンシーな機械学習システム 自社プロダクトのDemand Side Platformでは、リクエストあたり100ms程度でレスポンスを返す必要があります。機械学習モデルが推論に使える時間は10ms程度です。低レイテンシーな機械学習システムを開発したいエンジニアは挑戦しがいのある環境です。 ◆Snowflakeやdbtを活用したモダンなデータ基盤 デジタル広告においてデータは命です。データ分析やモデル構築などにおいてデータを中心に意思決定をします。データ基盤チームは、配信ログなどのデータについてデータ品質を担保してくれます。プロダクトチームのエンジニアはdbtを使用して簡単に分析・学習用のデータを抽出する環境が整っています。データ基盤チームは機械学習エンジニアがその専門性を最大限に活かすサポートをします。 ■CARTA ZEROについて： 「クライアントの事業を進化させる」 をミッションに、デジタルや広告に領域を限定せず、クライアントのあらゆるマーケティング課題に向き合っていく事業会社です。 変更の範囲：本文参照

AI・機械学習を活用したアプリケーションを開発し、お客様のビジネス価値を最大化することを目指す当社にて、アプリケーションエンジニアをお任せします。 ■募集背景 TDSEでは、AI・機械学習を活用したアプリケーションを開発し、お客様のビジネス価値を最大化することを目指しています。 今後、より自社プロダクトサービスに経営資源を投入し、サービスラインナップを増やしていく方針です。 このような背景の中、エンジニアにはフロント/バック両方を構築が求められ、クラウドを利用した自社プロダクトやクライアント企業向けシステムを構築しています。 現在、WEBやAPIサーバを利用したプロダクションサービスの開発を担当する機械学習・AIエンジニアを募集しており、私たちと一緒に業界を変革する意欲的なメンバーを探しています。 ■具体的な業務内容： ・クラウドを利用したアプリケーション開発、運用 ・AIや機械学習に関するWEBやAPIサーバを利用したプロダクションサービスの実装、デプロイメント ・UI／UX設計、実装 ※AI・機械学習モデルの開発・検証は当社データサイエンティストが行います。 ※経験が少し不足している場合でも、オンライン教育や書籍などでスキルアップを支援します。面接時にご質問ください。 ※フロント／バック、クラウドなど幅が広いため、部分的な実装からスタートも可能です。ご相談ください。 ■配属組織について： TDSEのエンジニアリンググループは以下の役割を担う技術者が在籍しています。 ・プロジェクトマネージャ ・コンサルタント ・データエンジニア ・MLOpsエンジニア ・アプリケーションエンジニア（AI等の実装） ※アプリケーションエンジニアとして入社された後、データエンジニアやコンサルタントへのキャリアチェンジも可能です。 ■働き方： ワークライフバランスをうまく取りながら、仕事もプライベートも楽しんでいる社員が多いのが当社の特徴の一つです。定時には退社できるよう会社をあげて取り組んでいます。 35歳以下を占める割合が高く、結婚・育児とライフイベントを迎えると男性社員も育児休暇を取得し、公私ともに充実した時間を持てる環境でもあります。また、有給取得率は7割程度です。

〜「新たな交通インフラを創りあげていく」未来を変えていくLuupで働きませんか？／人口減少・高齢化社会における新たな公共交通・社会インフラへ／事業拡大期にジョイン！〜 事業の急激な成長に合わせて、データ活用に対するニーズも急速に高まっています。それにLUUPのサービスを定量的に誰よりも理解して、LUUPの事業成長に貢献するMLエンジニアを募集しています。 ■業務詳細： ・データを活用したシステムの設計から実装、本番環境での運用までの一連のプロセスの推進 ・予測モデルや最適化アルゴリズムの開発を通じた競争優位性の構築 ・ビジネス課題に対する定量的アプローチの設計と実装 ・モデル・アルゴリズムの継続的な改善と運用基盤の整備 ・プロダクトの進化を見据えた研究開発の設計、主導 データ活用において、ビジネスの課題を深く理解した上で、最適な機械学習ソリューションを設計・実装・運用できるエンジニアを求めています。予測モデルや最適化アルゴリズムの開発から、本番環境での安定的な運用まで、技術的な実現可能性とビジネスインパクトの両面を考慮しながら推進できる方が期待される役割です。 ■仕事の魅力： ・社会的意義のあるサービスの課題を解決することで、直接社会に影響を与えられる ・多種多様なデータが集積された豊富なデータ資産を用いて先進的な手法に取り組める ・R&Dとビジネス寄りの両立した役割を担える ・様々な部門の課題に携われ、幅広い経験を積める ■ミッション・解決したい事業課題 ・需給予測モデル構築 ・オペレーション最適化 ・車両配置の最適化 ・ポート獲得のエリア戦略 ・トラブルを未然に防ぐための異常検知 ・プライシング最適化 ■当社について： 当社は、「街じゅうを駅前化するインフラをつくる」をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティのシェアリングサービスを日本各地で展開しています。街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、ポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化し、新たな街の未来を創造します。 変更の範囲：会社の定める業務

◆◇少数精鋭／受託案件の拡充やプライム上場グループへの参入など成長中の企業／モットーは「エンジニアが働きたい会社」であること／残業月平均10時間程度◇◆ ■当社の魅力： 当社代表はエンジニア出身で、役員、リーダー層もアプリケーション開発やインフラの経験が豊富なベテランですので、一緒に仕事をすることによって、高い技術力を吸収することが可能です。エンジニアの悩みなども自らの経験より理解しているので、的確なアドバイスを受けることができます。 ■業務内容： 画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用した生成AIやAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。経験・志向を考慮した上で、スキルアップを目指せるプロジェクトに配属、または受託開発に参画していただきます。 ■プロジェクト例： ◇物体検出モデルを活用した家畜見守りサービス開発 ◎言語：Python（Pytorch、TensorRT） ◎概要：エッジAI機器向け検知アルゴリズムの実装、AI学習、MLOps構築を担当。 ◎詳細：詳細設計をもとにエッジAI機器という制約の多い環境で動作させる状態検知アルゴリズムの実装やアノテーション、物体検出モデルの訓練・微調整を実施しながらAIOps環境のクラウドへの構築を担当。 ◇大規模言語モデルを利用した音声認識機能の品質向上 ◎言語：Python（Transformers、Pytorch、pandas） ◎概要：音声認識から得られたテキストに対する大規模言語モデルを利用した要約・誤り訂正・クラス分類の各タスクについて複数のモデル間での比較検証を担当。 ◎詳細：モデルの選定、データ作成、データ前処理、ファインチューニング（LoRA）、モデルの量子化の検証、仕様書の作成など。 ◇連合学習コンペティション向けの開発・実験サポート ◎言語：Python（Pytorch、Flower） ◎概要：国際会議の中で行われた連合学習コンペティションに向けて、連合学習フレームワークの開発、及び実験のサポートを担当。 ◎詳細：顧客が開発した新規アルゴリズムを既存連合学習フレームワークに組み込み、LLMモデル学習のパラメータ調整をしつつ、ベンチマークを取得。該当コンペのベンチマークにおいて歴代最高性能達成に貢献。歴代最高性能達成に貢献。 変更の範囲：会社の定める業務

当社のサービスは2012年の創業以来、ミッションの達成に向けて2000を超える企業に160以上のアルゴリズム・AI SaaSを導入し、1日930万人以上のユーザーに利用されています。そんな当社にてソフトウェアエンジニアとしてご活躍いただきます。 ■職務詳細： ※以下いずれかの組織に配属となります。 （1）AI SaaSプロダクト開発チーム…法人向け対話エンジン開発や新規プロジェクトのソフトウェアエンジニアとして各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を解決していただきます。 ・法人向けに提供している対話エンジンサービスのバックエンド開発 ・機械学習以外の各種対話ロジックの開発 ・機械学習のモデルをサービングするアプリケーションの開発 ・他サービスとのインテグレーション （2）AlgorithmSolution チーム…多岐に渡る大手企業に、自然言語処理・画像認識・音声認識・予測・数理最適化等の領域で、機械学習・深層学習を軸にしたアプリケーション開発を行っていただきます。 ・LINEや資生堂、飲食・小売など幅広い領域で100社以上に取り入れられ、カスタマーサポートや社内問い合わせの自動化を支援するチャット型対話エンジン ・国内クレジットカード決済流通網のうち約10兆円の規模を支える不正利用検知 ・MaaS時代の自動車移動を支える駐車場業界のDXを推進する精算機とAPI （3）MaaS & SmartCity チーム…MaaS領域におけるアルゴリズムの社会実装に向けてIoT機器の開発や、コンピュータビジョン技術・深層学習技術を用いた、画像・動画解析アルゴリズム、ソフトウェアの開発に携わって頂きます。 ■当社の特徴： エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理、機械学習、ディープラーニングを活用したテキストや音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しています。 変更の範囲：会社の定める業務

【時代に即した技術を身につける×自分の好きなモノづくりを突き詰める×自分に合ったキャリアを選択できる×1人ひとりがプロエンジニアとして技術を高め続ける】 ■職務内容： ・各内視鏡製品から読み取った映像を機械学習をさせる様に学習モデルを作成、読み取ったデータを元に対象物体の検知（手術時の腫瘍など）、画像判断できるよう遂行 ・画像の構造化を出来たものを更に他の構造とインプットし、新たな構造化を作成 ■業務の特徴： 内視鏡製品の機械学習の業務を通じて、機械学習のモデリング化の検討から設計と機械学習を行うなど一連した業務経験を得ることで、本業務以外での機械学習の業務に就けると考えており、また実際に手術時の補器としての使用を行うための製品となるため、実際にデモ環境やお医者様の使用結果を踏まえて、更に設計を行っていただくことから、設計力や折衝力なども身につくと考えております。 ■生涯プロエンジニアとして： ◇エンジニアのキャリアを第一に考える企業です。エンジニアの年代別構成比率は40代以降が半数を超え、長く働くことが出来る環境が整っています。一生エンジニアとして活躍するためには、絶えず時代に合わせた技術を身につけていく必要があり、当社では多様な知識を習得できる制度等を幅広く用意しております。 ◇業界No.1として多くの顧客から厚い信頼をいただいております。開発の上流工程から携われることはもちろん、中には外注選定を任されているエンジニアもいます。また1974年に設立されて以来、すでに400名以上のエンジニアが定年退職を迎えております。 ■充実の研修体制： 「社員一人あたりの研修費ランキング」で5位にランクインするほど、当社は「技術力」と「人間力」の向上を軸に様々な機会を提供しています。会社主催の技術研修はもちろんのこと、エンジニア主催での勉強会も年間550回以上開催。エンジニアとしてプライドを持ち、スキルアップに向けて常に技術力の鍛錬を行っています。 ■福利厚生： 定年までの長い時間軸で、給与や将来について不安を感じることなく、仕事に集中できるように「待遇面」での支援も充実しております。また、たとえ案件のない待機の状態であったとしても、給与が下がることはなく安心して就業できます。

【育児中の社員在籍中／リモート可／映像・画像解析AI等で現場のDXに貢献】 ■業務概要： データ分析・機械学習モデルの構築をメインに担当いただきます。 顧客視点でUXを考えプロトタイプを作成する上流から、プロダクションレベルで実装する下流まで幅広く担当いただきます。 ■業務の特徴： ・全ての開発においてRestfull APIによるマイクロサービスで構築することで、スケーラブルかつ汎用的な開発を実現します。 ・コンテナ上にアプリケーションを構築するため、自由度高く最適な技術を選択できる環境です。 ■業務詳細： ・コンテナ上に構築した機械学習アプリケーションの改善や性能向上 ・画像解析 ・言語処理 ・時系列解析 ・ユーザ行動の分析 ■ポイント： ・画像解析や生成AI、数理最適化といったプロジェクトの性質や、自社プロデュースのカメラアプリケーション開発など多様な業務があります。 ・異なるバックグラウンドを持つメンバーが大学での研究で培った知識や経験を用い、機械学習を活用した企業向けサービスの開発に取り組んでいます。 ■魅力： リアル現場で使われるAI開発と実装の経験・スキルを得ることができます。 ・優秀なだけでなく、豊富な現場実装経験／ノウハウを持つメンバーが在籍 ・先端デジタル領域へ積極投資するクライアントのリアルニーズへの対応経験 ■環境： 育児等の兼ね合いで時短勤務等、ワークライフバランスを保つ働き方が選択できます。もちろん、経験／評価／昇給優先で仕事を追求することも可能です。 ・時短勤務や一部リモートで育児と業務を両立するPMやエンジニアが在籍 ・代表も一部リモートワークで絶賛共働き／子育て中 ・学生時代から競プロ出場／優勝を続けるエンジニア在籍 ■当社について： 「デジタルの恩恵を全ての人に」をビジョンに、映像・画像解析AI、自然言語処理など先端デジタル技術を扱い、大衆化を目指す東大発のAIスタートアップです。2018年に創業した少数精鋭の若い会社ですが、多くのパートナーやクライアント様に支えられてきました。 今後はDeep Learning等、AIアルゴリズムの更なる社会実装・現場実装を通し、リアル現場のDXを実現、より安全・快適な働き方や生活ができる世界の実現を目指します。 変更の範囲：会社の定める業務