機械学習エンジニアの求人情報の検索結果一覧

【ソニーグループトップクラスの売上高のグローバル企業／在宅勤務可／フルフレックス制／福利厚生充実／年間休日130日・有給も初年度から15日付与のワークライフバランス◎】 ■業務内容：【変更の範囲：会社の定める業務】 ・推薦システム、異常検知、時系列予測、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、高いインパクトを持つコンシューマーアプリケーション向けのML/AIモデルとシステムの設計開発 ・パフォーマンス、精度、スケーラビリティの改善のため、ML/AIモデルの最適化 ・生成AI技術の実装、LLM・RAG技術の応用 ・E2Eのモデル開発とデプロイメントサイクルの管理 ・ML/AI分野の最新トレンドの把握、およびそれらを活用しての機械学習能力の向上 ■組織について： PlayStationでは、ゲームコンソールを通して、あらゆる年代や人種を越えて、世界中の人々に感動を届け、好奇心を盛り上げるエンタテインメントを提供しています。 この職場では、数億人のユーザーに対してPlayStationの体験をパーソナライズすることで、よりよいカスターマーエクスペリエンスを提供することに取り組んでいます。 特にSony Interactive Entertainmentの中において本部署のML/AIエンジニアは、データエンジニア、商品企画、および他のグローバル組織のML/AIエンジニアと密に連携しながら、非常に大規模なML/AIシステム向けのモデルを設計、開発、および継続的なデプロイと評価を行うことで、データドリブンなサービス開発を進めています。 イノベーション、テクノロジー、そしてプレイに対する情熱と好奇心を持ちながら、世界中のユーザを対象としたML/AIサービスの展開にチャレンジしたい方をお待ちしております。

【募集背景】 国内におけるDX推進の高まりと共に、AI、機械学習の活用領域も拡大しています。大量かつ広範な領域にまたがる各種データを適切に分析し、消費者の行動により合理的な選択肢を与えたり、マーケティング活動でより高い購買活動を促したりなど、効果が期待される範囲は多岐にわたります。しかしながら、AIプラットフォームの選定や、事業・サービスにおいて適切な利活用が行われているかというと、まだまだ十分ではないというのが現状です。 このような背景のもと、2022年7月にAIスペシャリストによる顧客事業の成長を伴走支援を行うために事業をスタート致しました。現在は、機械学習モデル開発、AIシステムの導入/活用支援を通して、クライアントの抱える課題解決に貢献しております。今後は、2年目には20名、3年目には40名体制と組織拡大を予定しており、スピード感をもって強固な体制を構築していく必要があります。今回は組織を開発サイドから牽引いただける方にご参画いただきたいです。 【仕事内容】 エーアイリーチの顧客企業は金融、不動産、小売、メディア、製薬、人材会社などと様々です。また、業界が変われば直面している課題も様々となり、扱うデータも自然言語、画像、音声、構造化データと多岐にわたります。わたしたちが大切にしていることは、AI、機械学習の技術だけを提供するのではなく、顧客企業のビジネスをグロースさせていくことをゴールとしていることです。顧客企業の課題をAIの力で解決するために、チーム内の機械学習エンジニアと連携しながら、機械学習モデル開発・導入を担当いただきます。 ■以下のような業務に携わっていただきます。 ・機械学習アルゴリズムの実装 ・機械学習パイプライン の実装(前処理・学習・予測・評価) ■こんな方、求めてます！ エーアイリーチに所属しているメンバーは様々な領域で開発経験があるエンジニアが所属しているエンジニアの会社です。これまでの経験を活かしてPL/PMなどとエンジニア両翼で活躍したい方、AI関連の経験はまだ浅いが今後は力をつけたい！と思っている方、実務経験を積みスキルを磨くことができます！ 【入社後の流れ】 ①研修期間 入社後はまずは社内研修からスタートします。Pythonで機械学習モデルを開発・導入を想定して、実際にPythonで機械学習モデルを開発を行ってもらいます。構築、実装、レビューを繰り返しながら、開発の流れを掴んでもらいます。もしPythonでの開発に不安な方でも、スムーズに案件に入れます。 ②クライアントのプロジェクト先に配属 担当いただくプロジェクトについては、営業と相談しながら決定していきます。今あるスキル・経験を活かしながら、ご担当いただくプロジェクトを決定していきます。 ＜プロジェクト例＞ ・機械学習モデルによる在庫管理最適化 ・画像処理を用いたクリエイティブの最適化 ◎クライアント：金融、不動産、小売、メディア、製薬、人材　など。 ◎開発環境：Python、R、JavaScript、Go、Docker、Git、AWS、GCP　など。 ◎担当：1人あたり1社を担当。1社の中で複数のプロジェクトに参画する可能性もあります。 【具体的な業務内容】 ■AI/機械学習エンジニアによるビジネスグロース支援事業全般 ・機械学習エンジニアによる顧客伴走型のAI/機械学習活用支援事業 ・デジタルマーケティングにおけるKPI策定、課題策定から施策立案、実行運営まで総合的な支援事業

【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

株式会社サイバーエージェントとその子会社は、ABEMAやアメーバブログに代表される大規模なサービスを運営しています。各サービスでは、サービス改善を目的として日々大量のデータを収集しています。本ポジションでは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。 機械学習エンジニアが扱う課題は幅広く、必要となる技術も多岐に渡ります。課題の一例として、サービスの安全性と信頼性を維持するための、悪質な投稿の検知・ユーザにとってより良いコンテンツを配信するための推薦・収益性の高い広告セグメントを作成するためのユーザ属性推定などがあります。こういった課題に対し、情報推薦・情報検索・画像解析・自然言語処理などの知見に基づいて、コアとなるアルゴリズムの開発から成果を様々なサービスに展開するための基盤開発までを進めています。 本ポジションでは、本人の強みや志向性に合わせて、下記のような業務に従事することになります。 ・データに基づいた意思決定のサポート 　- ステークホルダーとの調整を通じた仕様策定 ・ソフトウェア開発に関わること 　- 推薦システムの開発計画の策定・設計・実装 　- 推薦システムの運用 　- 推薦システムの開発効率性を高める取り組み 　- 推薦システムの信頼性や可用性、機密性などを高める取り組み ・機械学習モデル開発と改善に関わること 　- 推薦アルゴリズムの開発 　- 推薦アルゴリズムの実サービスへの適用と効果検証 本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。

【バンダイナムコグループ内への機械学習システムの基盤開発を担うMLOpsエンジニアを募集！】 ■具体的なML案件の例（以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定） ・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供 ・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供 ・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発など ※開発環境：データ基盤：GCS, BigQuery／分析環境：GCE+IDE（Jupyter, VSCode, etc）／BIツール：Looker Studio（旧：Google Data Portal）, Looker CI/CD：GitHub Actions／API：GKE／ワークフローエンジン：Prefect, Cloud workflow, Cloud Run／監視ツール：Cloud Monitoring, Datadog ■業務詳細： バッチ推論基盤の開発／リアルタイム推論基盤の開発／Internal Developer Platform(=モデル開発者向けプラットフォーム)の開発／チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー) ■組織（Machine Learning システムセクション）について： 機械学習モデルのPoC及びWebサービスへのデプロイを通して、グループ全体の売上向上ないしコスト削減に貢献する事をミッションにしています。 MLエンジニア、MLOpsエンジニア、ML PdM（PjM）の3職種あり、それぞれの職種の違いは以下のような形になります。 ・MLエンジニア：機械学習モデルのPoCと一部のML基盤タスク（Ex.推論APIの構築） ・MLOpsエンジニア：ML基盤開発 ・ML PdM（PjM）：MLプロダクト拡大戦略の策定、要求定義やプロジェクトマネジメント ■魅力： ・立ち上げ期なので、技術的裁量を持って機械学習チームの技術選定を行う事ができ、機械学習機能開発による事業貢献余地も大きくなっております。 ・機械学習機能開発を切り口にして、バンダイナムコグループ内の多様な事業に関わるチャンスがございます。

当社の機械学習エンジニアとして、衛星データの機械学習による解析、アルゴリズム開発およびアプリケーションへの実装に取り組んでいただきます。取り組むべきテーマについてロードマップを描き、機械学習チーム全体のリードや若手メンバーの育成を担っていただくことを期待します。 【具体的には】 レコメンデーションシステムのための機械学習システムの調査、開発、実装 最も効果的なアルゴリズムを特定し、パフォーマンスを達成するためにモデルを改良 モデルの有効性を評価・分析し、必要に応じて機能強化の提案 機械学習モデルの本番環境への統合 最先端の機械学習テクノロジーとプラクティスに関する知識を継続的なアップデート 機械学習プロジェクトのライフサイクルの重要な段階をリード、管理。 【直近の課題について】 現在自社サービスとして、「アクタバ」「デタバ」「サグリ」を提供しております。お客様毎に該当する地域の衛星データを取り込む必要がありますが、データの取り込み、加工、保存、機械学習処理などの一連の流れの自動化に取り組んでいます。 プロダクトによって自動化の進捗状況は異なりますが、完全にシステマティックな機械学習の成果を提供することを目指しております。 直近で農林水産省や経済産業省からの助成金も受け、数年先の中長期的な視野を持ちながら、開発テーマに取り組める環境です。 また、中長期的にはビジネスの拡大に合わせ、ユーザーのフィードバックから得られる開発テーマや、解析の精度の向上などにも取り組んでいく予定であり、組織の体制構築に向けて若手エンジニアの教育などの役割も担っていただきたいと考えております。

【バンダイナムコグループ内への機械学習システムのモデル開発を担うMLエンジニアを募集！】 ■具体的なML案件の例（以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定） ・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供 ・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供 ・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発など ※開発環境：データ基盤：GCS, BigQuery／分析環境：GCE+IDE（Jupyter, VSCode, etc）／BIツール：Looker Studio（旧：Google Data Portal）, Looker CI/CD：GitHub Actions／API：GKE／ワークフローエンジン：Prefect, Cloud workflow, Cloud Run／監視ツール：Cloud Monitoring, Datadog ■業務詳細： ビジネス要求をもとにしたモデルの要件定義／モデル開発の方針設計 (EDA、特徴量選定、手法選定)／モデル開発と精度改善 (ハイパーパラメーターチューニング、オフライン精度検証)／オフライン検証結果のレポート作成／推論APIサーバー構築／システム稼働後のMLモデルの精度モニタリング／チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー) ■組織（Machine Learning システムセクション）について： 機械学習モデルのPoC及びWebサービスへのデプロイを通して、グループ全体の売上向上ないしコスト削減に貢献する事をミッションにしています。 MLエンジニア、MLOpsエンジニア、ML PdM（PjM）の3職種があります。 ・MLエンジニア：機械学習モデルのPoCと一部のML基盤タスク（Ex.推論APIの構築） ・MLOpsエンジニア：ML基盤開発 ・ML PdM（PjM）：MLプロダクト拡大戦略の策定、要求定義やプロジェクトマネジメント ■魅力： ・立ち上げ期なので、技術的裁量を持って機械学習チームの技術選定を行う事ができ、機械学習機能開発による事業貢献余地も大きくなっております。 ・機械学習機能開発を切り口にして、バンダイナムコグループ内の多様な事業に関わるチャンスがございます。

【業務内容】 専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。 ◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 　AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、 　データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。 　機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。 ◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 　機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。 　案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。 ◆機械学習サービスの技術検証 　主にAzureやAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。 　検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ◆統計/機械学習手法の調査・検証 　最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。 　成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ※技術者派遣は行っておらず、全プロジェクトでプライムとして開発支援を行っています。 【配属予定プロジェクト：企業向けLLMの技術検証・設計、構築、カスタマイズ】 ▽プロジェクト体制 ・通信系のIT企業、または大手小売（EC）企業のPJ配属を予定しています。 ・クリエーションラインの２〜３人＋顧客企業のエンジニア２〜３人の１チーム ・クリエーションラインのチームリーダーが上司となります。 ▽環境 ・技術環境：GCP、Azure、AWS、Gitlab ・使用言語 ：Python、R、SQL ＜その他にもチャレンジングなプライムプロジェクト事例多数！＞ ・大手製造業向け：アジャイル・スクラムの考え方を用いたデータ基盤の構築プロジェクト ・大手物流業向け：クラウド基盤開発・エッジクラウドサービス開発プロジェクト ・大手小売業向け：トラフィック増減に対応可能なECサイト構築プロジェクト ・大手通信業向け：セキュアなコンテナ利用環境構築支援プロジェクト ▽業務内容の変更 （雇入れ直後）AI/LLM エンジニア （変更の範囲）ご自身の適性やキャリア志向、およびプロジェクトの状況により、双方相談の上他のエンジニア職・POリード職に変更となる可能性があります

■職務内容： 人工知能を活用した画像IoTシステム、医療機器、産業用印刷などの製品・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（インフラ整備）、ツール開発、運用環境の構築をお任せします。 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■業務内容： ・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 ■活用事例： ・ショッピングモールなどに設置されるカメラの映像から人の動きや属性を解析、データ分析する人流マーケティングソリューション ・AIが映像に映る人物を自動検知し、その骨格を高速に検出、姿勢推定することで、介護施設での転倒検知などを実現するヘルスケアソリューション ■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 ■担当業務： 人工知能を活用した、画像IoTシステム、医療機器、産業用印刷などの製品・サービス開発における、開発基盤環境の整備、ツール開発、運用環境の構築 ■仕事の魅力／やりがい／将来ビジョン： ◎各事業の次世代領域・新規事業領域を対象に、各事業の次世代のエンジンとなる画像認識を中心としたAI技術を開発し提供する部門です。常に未来を見つめ、新しい発想を生み出す業務です。 ◎各事業部門、他社協業先と連携した開発を行っており、多岐にわたる分野の開発者と交流する機会に恵まれているため、様々な製品に関わる知識や技術スキルを身につけることができ、広い視野を身につけることができます。 ◎当社では、画像IoTプラットフォーム「FORXAI」のサービス提供を開始しました。本サービスに搭載するAIアルゴリズム開発に携わることで、新サービス立ち上げ・拡大の経験を積んでいただくことができます。 ◎各種研究機関・海外開発機関とも連携して研究開発や情報収集を行っており、保有技術スキルを更に伸ばす機会を持つことができます。実際に海外へ出張し、海外の大学のAI専門家の方と一緒に仕事をする機会もございます。

■職務内容： 人工知能を活用した画像IoTシステム、医療機器、産業用印刷などの製品・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（インフラ整備）、ツール開発、運用環境の構築をお任せします。 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■業務内容： ・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 ■活用事例： ・ショッピングモールなどに設置されるカメラの映像から人の動きや属性を解析、データ分析する人流マーケティングソリューション ・AIが映像に映る人物を自動検知し、その骨格を高速に検出、姿勢推定することで、介護施設での転倒検知などを実現するヘルスケアソリューション ■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 ■担当業務： 人工知能を活用した、画像IoTシステム、医療機器、産業用印刷などの製品・サービス開発における、開発基盤環境の整備、ツール開発、運用環境の構築 ■仕事の魅力／やりがい／将来ビジョン： ◎各事業の次世代領域・新規事業領域を対象に、各事業の次世代のエンジンとなる画像認識を中心としたAI技術を開発し提供する部門です。常に未来を見つめ、新しい発想を生み出す業務です。 ◎各事業部門、他社協業先と連携した開発を行っており、多岐にわたる分野の開発者と交流する機会に恵まれているため、様々な製品に関わる知識や技術スキルを身につけることができ、広い視野を身につけることができます。 ◎当社では、画像IoTプラットフォーム「FORXAI」のサービス提供を開始しました。本サービスに搭載するAIアルゴリズム開発に携わることで、新サービス立ち上げ・拡大の経験を積んでいただくことができます。 ◎各種研究機関・海外開発機関とも連携して研究開発や情報収集を行っており、保有技術スキルを更に伸ばす機会を持つことができます。実際に海外へ出張し、海外の大学のAI専門家の方と一緒に仕事をする機会もございます。

主に全国の顧客（製造業）から要望があるAI活用の課題に対し、モデル構築～分析のリードをお任せします。 デジタル技術や先進手法を用いて、顧客データの利活用や分析手法の検討を行っていただきます。 ※ご経験によっては顧客への提案活動も行っていただきます。 ※その他、会社の定める業務 【組織構成・開発事例】 ■先端技術センター：71名 ※2023年6月時点 ※開発は規模により2～5名のチームで構成されています。 ■案件事例 ・自動運転ＡＩ開発/支援ソフトウェアの開発、自動運転の学習データ分類 ・異常検知システム開発 ・機器予防保全ソリューション構築 ・バイタルデータのシステム化 ・ECサイトの顧客分析 ・ドライブレコーダー動画分析 ・バス需要予測システムの開発 ・Ｗｅｂ広告データ分析 ・教育事業の技術論文調査 ・画像分析のデータセット作成 ・分析システム保守・運用 【環境詳細】 ・ライブラリ：一般的なライブラリは全て対応しております。 ・アルゴリズム：公開されているアルゴリズムは全て使用可能です。 ・言語 　→Python、Rust、SQL、R、Javascript、Typescript、React、Node.js、Haskell、Matlab、C++ 等 ・ツール 　→Tableau、PowerBI、Looker Studio 等

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。

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

【完全週休二日制／年間休日122】 ■職務内容： 設計協業を主体としたエンジニアリングサービス・ソリューション事業を展開する当社より、都内顧客先に常駐いただき、AIビジネスを推進する組織にて、AIの開発・実装・運用業務をお任せいたします。※スキル・希望を考慮し、担当業務の決定いたします。 【プロジェクト例】 ◇自動車や車載機器、建設機械などの自動運転のためのアプリケーション開発 ・画像認識技術を活かした車載機器開発 ・自動運転システム開発等、最先端技術開発 ◇データ分析及びAI実装 ・機械学習／深層学習に投入するデータセットの作成 ・R／Pythonによる予測モデルのプログラミング及び実装 ・予測モデルの評価、運用／実行支援 ■配属先企業例： ・自動車／IoT分野を中心に組込みシステムやサービスを提供する大手メーカーグループ会社 ・光学技術と最新のデジタル技術で、医療分野や映像分野などで研究開発を行う大手メーカー　など ■当社の魅力： ▽スキルアップ環境：当社は特定の分野に限らず、LSIデザイン、組み込みソフトウェア、機械設計など幅広い開発領域において事業を展開しています。メーカーであれば、自社製品の開発のみにしか携わることができませんが、当社であれば1つの製品に縛られることなく、幅広い製品に携わることが可能です。さらに、高いスキルをもった30〜50代のエンジニアが多く在籍し、不定期に勉強会なども開催しているため、ご自身の能力やご希望するキャリア形成に合わせてスキルアップをしていくことができます。 ▽グローバル拡大中の成長企業：日本の労働人口の減少という課題にいち早く目を向け、中国・フィリピンなど若年層労働者の多いエリアに狙いを定め、事業展開を行ってきました。今後はそういった海外人材をマネジメントしていく力も、エンジニアにとって必要となるため、国境を越えて人材との交流を図れるエンジニアの育成にも着手しています。

【完全週休二日制／年間休日122】 ■職務内容： 設計協業を主体としたエンジニアリングサービス・ソリューション事業を展開する当社より、都内顧客先に常駐いただき、AIビジネスを推進する組織にて、AIの開発・実装・運用業務をお任せいたします。※スキル・希望を考慮し、担当業務の決定いたします。 【プロジェクト例】 ◇自動車や車載機器、建設機械などの自動運転のためのアプリケーション開発 ・画像認識技術を活かした車載機器開発 ・自動運転システム開発等、最先端技術開発 ◇データ分析及びAI実装 ・機械学習／深層学習に投入するデータセットの作成 ・R／Pythonによる予測モデルのプログラミング及び実装 ・予測モデルの評価、運用／実行支援 ■配属先企業例： ・自動車／IoT分野を中心に組込みシステムやサービスを提供する大手メーカーグループ会社 ・光学技術と最新のデジタル技術で、医療分野や映像分野などで研究開発を行う大手メーカー　など ■当社の魅力： ▽スキルアップ環境：当社は特定の分野に限らず、LSIデザイン、組み込みソフトウェア、機械設計など幅広い開発領域において事業を展開しています。メーカーであれば、自社製品の開発のみにしか携わることができませんが、当社であれば1つの製品に縛られることなく、幅広い製品に携わることが可能です。さらに、高いスキルをもった30〜50代のエンジニアが多く在籍し、不定期に勉強会なども開催しているため、ご自身の能力やご希望するキャリア形成に合わせてスキルアップをしていくことができます。 ▽グローバル拡大中の成長企業：日本の労働人口の減少という課題にいち早く目を向け、中国・フィリピンなど若年層労働者の多いエリアに狙いを定め、事業展開を行ってきました。今後はそういった海外人材をマネジメントしていく力も、エンジニアにとって必要となるため、国境を越えて人材との交流を図れるエンジニアの育成にも着手しています。

■ミッション： 注目が集まる国産クラウド、AI／生成AI（LLM）との連携を目的とする、最新技術を取り入れたデータマネジメント領域事業の確立、拡大 ■主な業務： ・AI／生成AIに関する最新技術の調査および実装方式の検討 ・製品・サービスの企画・設計および開発 ・顧客向けプロジェクトのデータデリバリーの推進 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■具体的な業務： ・AI／LLMの精度向上を目的としたデータ設計、開発、デリバリー ・MLOps／LLMOpsに関する機能の設計、開発 ・外部ベンダーや関連部署と連携しながらのサービスの設計、開発 ・システムへのAI実装、データ分析／活用を設計、開発 ■仕事の魅力： ソフトバンクの社内起業制度「SBイノベンチャー」から生まれたAIデータマネジメントに関する新規事業です。 スタートアップのような柔軟性、スピード感のある事業運営を、大企業のアセットを活用しながら推進できることが特長です。 ■採用部門 概要： 国産クラウド事業と連携したAIデータマネジメントサービスの事業推進 ・AI&データに関する事業企画および戦略の立案、実行 ・AI／生成AI／LLMの精度向上を目的としたデータ設計、開発、デリバリー ◇高品質なAIの教師データを作成するアノテーション代行サービス「TASUKI Annotation」を提供開始 https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2022/20220628_02/ ◇TASUKI Annotation導入事例 https://tsk-pf.com/case-study

■業務内容： 年々新薬開発の期間と費用が増大している製薬業界においては、機械学習やディープラーニング等のAI技術の発達、コンピュータによるデータ処理速度の向上が、その課題解決に大きな役割を果たすと期待されており、実際に創薬プロセスの短縮、開発確率の大幅な改善などの決定的な変化がもたらされつつあります。 当社では「細胞から取り出したビックデータで細胞を操り、新薬創出につなげる」という独自のアプローチを掲げ、細胞ビッグデータの取得を行っています。基礎から応用まで幅広い研究開発にモチベーションがあり、新薬創出と再生医療の実用化のための機械学習・データ解析技術開発を推進していただける研究員を募集します。最先端の実験・解析技術を開発している当社だからこそ取得可能な、大規模・高精度な細胞ビッグデータの解析・応用を行うことができます。 ■業務詳細： 具体的には、自社研究や共同研究において、以下のような多種多様な機械学習アルゴリズムを開発しています。 ・（半）教師あり学習を用いて、細胞サンプルに含まれている細胞の種類と比率を1細胞レベルで解析し、疾患メカニズムや創薬ターゲットに関連する細胞・遺伝子を同定する ・因果推論アルゴリズムを用いて、遺伝子の制御ネットワークを推定し、細胞の活動原理や疾患の発生要因を理解する ・ベイズ最適化を用いて、再生医療等製品用の細胞の培養条件・製造工程を最適化するための実験計画を立てる ・セグメンテーションを用いて、顕微鏡画像から個々の細胞の形状を抽出し、細胞の培養状況や薬剤への形状応答性を評価する これらの業務をブラッシュアップしながら推進できる方を募集しております。また、これらの業務以外にも、社内外のデータを用いた新規解析手法を積極的に提案でき、創薬・再生医療実用化につながる新たな価値を生み出すことのできる方を募集しております。 ■歓迎条件補足：下記の必要業務経験と併せて、以下の経験・スキルをお持ちの方は歓迎いたします。 ・コンペティション (Kaggle/SIGNATE/AtCoderなど) の経験と実績 ・最新の深層学習アーキテクチャへの精通（Transformer/Diffusion model/VAEなど） ・XAI（説明可能なAI）への精通 (SHAP/LIME/Anchorsなど)

■ 業務内容 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。 ■ 具体的には ・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 ■ あなたに求める役割 ・音声プラットフォームにおいてユーザーとコンテンツのマッチング率を向上させるための、最適なレコメンドの実現や検索精度向上 ・音声コンテンツにおけるメタデータ拡充や整備 ・基本的なユーザーデータと音声プラットフォーム独自のデータを掛け合わせた体験・機能の開発/改善 ■ Voicyはたらく魅力 - 技術に対して能動性の高い組織で活躍 定期的な勉強会の開催や技術書典制作へのチャレンジなど、エンジニアが積極的に最新技術のキャッチアップを行うチームです。開発業務だけでなく組織も大切にしており、リソースの10％を使って開発チームの組織開発やテックブランディングなどのプロジェクトも推進しています。 - ユーザー目線の強いプロダクト開発が可能 音声はエンゲージメントが高いことが特徴で、ユーザーの熱量がとても大きく、直接ユーザーと接点を持ちながらプロダクトを開発していくことのできる環境です。 スクラムチームはPdMやデザイナー、データエンジニアなどがミッション単位で組織されており、ユーザーの声を聞きながら、役割に捉われず全員で最適なプロダクト開発をめざしています。 ■ 開発環境 開発言語：Python3 DB：MySQL(TiDB, RDS, Aurora), Cloud Firestore, DynamoDB, Redis ログ管理：S3, Firebase, BigQuery プロジェクト管理：GitHub, Asana 情報共有ツール：Slack, Confluence, Kibela データ分析基盤：Metabase, BigQuery, Cloud Composer(Airflow), Vertex AI, Dataflow

■業務内容詳細 DXソリューション事業部のAI PJにおいて、課題解決のための開発をお任せいたします。 具体的には... ・テーブルデータ・画像認識・自然言語処理・点群を初めとする様々なデータや技術の検証 ・DXプロジェクト成功のための、現場に足を運んでのヒアリングや現地視察 ・クライアント向けスライドやドキュメント、技術検証結果の作成 ・経営層に対するAI講習会など、全社的なDX戦略策定・実施のためのサポート CTOをはじめとする経験豊富なエンジニアと数理的な部分にしっかり踏み込んで議論し、 最適な技術的アプローチや実装方法を導き、顧客の課題を解決し、 社会実装とプロダクト化を行なっていただきます。 ■当社の魅力 当社の魅力は以下の点になります。 ・産業が抱える課題を起点に、AIを中心とする最先端テクノロジーによって未来を実装する大学研究室発のスタートアップ ・モメンタムとパッションに溢れた組織で前年比400%で成長！現在も爆速で成長中 業界に特化し、テクノロジーを活用をすることで、産業の奥深くの課題まで解決できると考え、現在は建設DXを主軸として事業をおこなっています。 ■なぜやるのか 現代の社会では、繰り返し作業による疲弊や残業の常態化、高齢化などにより 匠の技が失われようとしている現状があります。 一方では、アカデミアを中心にDeep Learningなどの技術領域で次々とブレイクスルーが起きており、 テクノロジーによる作業の効率化・匠の技の伝承に活路が見出されています。 我々は今はまだ世の中に普及していないアルゴリズムによって知能化されたプロダクトを開発し、 広く提供することによって産業を良くすることを目指しています。 またこの経済的に悲観的な見方が蔓延る日本において、産業のDX化を成し遂げ、 世界に通用するようなスタートアップとなることで日本に希望を与えたいと考えています。 技術者としての矜持を持ち、テクノロジーという武器を携えて社会課題を解き、 グレイトカンパニーとして日本の希望となることが我々の使命だと感じています。 当社では「志が全て」を合言葉に、これまでの限界を超えて、自ら機会を追求し、 まだ成しえていない難題に技術・ビジネスの両側面から挑戦する仲間を募集しています。

株式会社サイバーエージェントとその子会社は、ABEMAやアメーバブログ、タップルに代表される大規模なサービスを運営しています。各サービスでは、サービス改善を目的として日々大量のデータを収集しています。サイバーエージェントの機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。 機械学習エンジニアが扱う課題は幅広く、必要となる技術も多岐に渡ります。課題の一例として、サービスの安全性と信頼性を維持するための、悪質な投稿の検知・ユーザにとってより良いコンテンツを配信するための推薦・収益性の高い広告セグメントを作成するためのユーザ属性推定などがあります。こういった課題に対し、情報推薦・情報検索・画像解析・自然言語処理などの知見に基づいて、コアとなるアルゴリズムの開発から成果を様々なサービスに展開するための基盤開発までを進めています。 機械学習エンジニアは、開発した技術を実サービスへ適用することを重視しています。そのため（１）サービスの課題を発見する分析、（２）課題解決につながるアイディアの提案、（３）アイディアを実現するアルゴリズムの開発、（４）実サービスへの適用、（５）効果の検証、（６）運用までを、様々なチームと協働しながら繰り返し行います。異なるサービスであっても、有害コンテンツの検出や類似アイテムの推薦など、要望が共通していることが多々あります。そのため、あるサービスのソリューションを別サービスへ展開していくための基盤開発を行います。 本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。 サイバーエージェントの機械学習エンジニアは、ユーザの皆様に満足してサービスをご利用頂けるように、高度な専門技術を用いてサービス改善を支援していきます。 過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介をします。 ・画像・映像など、マルチメディアデータを解析し、カテゴライズ・オブジェクト検出を行う。抽出した特徴量を情報推薦・情報検索などに応用する ・様々なテキスト前処理を統合した、テキスト処理解析基盤を開発する ・悪質なコンテンツがユーザの目に触れないよう、画像解析・自然言語処理技術を用いてコンテンツのフィルタリングを行う ・ユーザ属性の推定を行い、収益性の高い広告セグメント作成に貢献する ・閲覧や購買などの行動履歴やコンテンツのデータ、コンテキスト情報、広告データなどを基にユーザ１人１人に合ったコンテンツのレコメンデーションを提供する ・更新性の高いサービス向けに、ユーザの行動履歴や新着コンテンツがリアルタイムで推薦結果に反映されるようなシステムの設計・開発を行う

機械学習・深層学習からクラウドまで最先端のIT知見・技術を駆使し、時代が求める先端ITシステムの企画・設計・開発を行います。スキルや希望を考慮し担当の業務やプロジェクトを決定します。 【具体的な仕事内容】 ■プロジェクト実績 ・大手旅行会社／会計システム開発 ・大手銀行／アプリ用API開発 ・クレジットカード会社／帳票システム開発 ・大手通販会社／コミュニティーサービス開発 ・スタートアップ／イベント動員数ヒートマップ開発 ・大手飲食グループ／購買・顧客管理・在庫管理システム ・大手ゲーム会社／大規模ゲームのバックエンド開発 ・データマーケティング会社／大規模購買データの提供・抽出のバックエンド開発 社内には頼れるスペシャリストたちが在籍しているため、入社時は専門知識がなくても問題ありません。サポート業務などできる範囲から挑戦しつつ人工知能の世界を知っていきましょう。 【開発環境】 GCP／AWS／Azure／Go／Python／Vue／Angular／laravelをはじめ各種環境・開発言語・ツールなどをプロジェクト要件に応じて活用（開発環境の選定に関しては各プロジェクトメンバーの裁量に委ねております） ■リモートを前提にした業務環境や社員コミュニケーション体制を推進中！ 以前より当社は、リモートワークをはじめとしたオフィスにとらわれない理想のワークスタイルを模索し、コロナ禍においていちはやくリモートを実現したほか、コロナ後もリモートを前提とした働き方を実現すべく取組んでいます。業務内はもちろん、業務外でもたとえば社員のリモート雑談会などを行い、リモートワークをしていても円滑で良好な社員コミュニケーションが取れるよう様々な取組みを行っています。 【仕事の魅力】 国内有数のGCP認定企業として、GCPをはじめAWSやAzureも含めた主要クラウドプラットフォームを活用し次世代のシステム開発を展開していきます。 Google社から信頼を獲得し、Googleテクノロジーへの造詣も深い当社にはTensorFlowやkubernetes、Android、Go言語などのスキル・経験を存分に磨ける環境となっています。 また、エンジニアの働く環境も常時改善を進め、社内開発やリモートワークの導入を積極推進。自由度の高いエンジニアライフを満喫できます。

エンジニアマネージャー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。 【お任せする業務内容】 ・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みづくりの設計と実行 ・法人向けに提供している既存対話エンジンサービス開発のマネジメント ・機械学習モデルをコアとした新アプリケーション開発のマネジメント ・自社サービス間連携の促進 【担当プロダクトについて】 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・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。 深層学習（Deep Learning）と日本語固有の自然言語処理技術（Natural Language Processing）等によるアルゴリズムで、のべ5,000万人の会話ログを分析し、高精度にユーザー意図理解を実現している対話エンジンを提供しています。 ユーザーの「話し言葉」を理解する高い日本語認識能力はもちろん、管理・メンテナンス性という観点でも評価をいただいています。 【技術スタック】 利用言語：Python （Flask, Responder）, Golang, Ruby （Ruby on Rails）, JavaScript （Node.js, Vue.js） クラウド：AWS （EC2, ECS, RDS（Aurora MySQL）, Lambda, Elasticsearch Service, SQS, Kinesis Data Firehose 等） バージョン管理：Git （GitHub） CI/CD：CircleCI, CodeDeploy, Capistrano, Ansistrano ドキュメント管理：Confluence タスク管理：Trello, Notion コミュニケーション：Slack, MS Teams ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません

【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）

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。

【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。