機械学習エンジニアの求人情報の検索結果一覧

■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。 変更の範囲：本文参照

【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

■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】 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の挑戦できます。 ・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。 ・AIでイノベーションを起こすことに携われます。 ■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、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。 また当社の機械学習エンジニアは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します。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のご応募をお待ちしています。 変更の範囲：会社の定める業務

■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。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容： シニア機械学習エンジニアとして組織をリードすることを期待しています。 ・機械学習や自然言語処理を用いた配信パイプラインの検証・実装・運用 ・顧客フィードバックと利用データをもとに配信精度の課題を探索し、精度向上やデータ拡充の施策につなげる ・顧客に配信するニュース、論文、特許、レポートといった情報ソースの拡充戦略の策定と実行 【変更の範囲：開発関連業務】 ■魅力： ・数億件規模の配信データを対象とした機械学習パイプラインの開発と運用を経験できる ・Customer SuccessチームやSalesチームとコミュニケーションしながら、顧客の定性課題を直に体感しつつ改善策の提案・実行を経験できる ■現状の課題： 私たちが目指すのは、Web上のあらゆるビジネス情報を再整理し、ビジネスシーンでのデータ活用業務を自然言語処理AIで総置換することです。そのために、世界中のニュース、企業情報、論文、特許などをWebから収集、抽出、加工して顧客に提供し、企業の製品化・事業化を加速させられるような「オープンデータリサーチサービス」を開発しています。　 しかし、顧客が「欲しい情報」を配信するための機械学習モデルやアルゴリズムの設計において以下のような複数の課題を抱えています。 ・配信コンテンツ決定処理（text-preprocessing, deduplication, filtering, classification, etc）の精度の問題で、顧客が本当に欲しい記事を配信できずUXを下げている ・利用率向上に寄与しうるデータ拡充や精度向上施策を決めづらい ・機械学習にフォーカスするチームのリーダーが不在 ■チーム構成： ＜SaaS事業チーム＞ ・バックエンドエンジニア2名 ・機械学習エンジニア2名 ・DRE 2名 ＜構造化/PaaS事業チーム（別チームだが随時協業）＞ ・機械学習エンジニア2名 ・MLOpsエンジニア1名 ■開発環境： ・開発言語 データ/機械学習パイプライン: Python Webクローラー: TypeScript（Node.js） 文字列処理: Rust ・コンテナ Docker ・IaC Terraform ・クラウド AWS

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。

(案件) 衛星データの機械学習による解析 (仕事内容) ・人手で作成されている農地の区画情報(ポリゴン)を予測モデルを用いて予測し、農地ポリゴンの作成効率の向上を図る ・ACTABAにて利用している耕作放棄地率予測モデルの精度向上 ・デタバにて利用している作物種類判定モデルの精度向上 ・気象データ(日射量、降水量など)活用方法の提案 (基本給) 75～85万円 (求めるスキル) ・Pythonを用いたデータ解析のご経験 ・深層学習に関する知識

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。

■ 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

□┓　業務内容について ┗┛━−━−━−━ ・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 サービス内で起きている課題をデータ分析・機械学習用いて、最適な状態にして頂きたいです。 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。 □┓　使用するツール ┗┛━−━−━−━ ・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：Amazon Aurora MySQL ・サーバー：AWS ・バージョン管理：Git GitHub ・タスク管理：jira software,confluence

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

農地活用事業部のチームとともに、自社製品であるアクタバ、デタバ、ニナタバの機械学習モデルの開発と改善に貢献していただく機械学習エンジニアを募集しています。これらのサービスは、衛星データとAI技術を駆使して、耕作放棄地の把握、作付け調査の効率化、農地のマッチングを実現し、日本の農業が直面する課題解決に貢献しています。 ■主な業務内容 衛星データを用いた耕作放棄地検出、作付け推定、土壌分析のための機械学習モデルの開発と最適化 画像処理技術を用いた農地の状態分析アルゴリズムの開発 大規模なデータセットを効率的に処理するためのデータパイプラインの設計と実装 モデルのパフォーマンス評価と継続的な改善 機械学習モデルの本番環境への展開と運用 新しい機械学習技術のリサーチと、サービスへの適用可能性の検討 チーム内の他のエンジニアとの協力、および知識共有 ■環境： 言語：Python、TypeScript 機械学習フレームワーク：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn クラウド：AWS（SageMaker、EC2、S3など） バージョン管理：Git、GitHub コミュニケーションツール：Slack、Notion

建築現場のコラボレーションアプリ「ANDPAD」のPMやエンジニアと対話・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 　・図面をはじめとした非構造化データからの情報抽出技術の開発 　・大規模言語モデルを用いた開発 　・PoCだけではなく、機械学習モデルを継続的に運用できるパイプラインまでを開発していただきます 　・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 ・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 ■開発環境 開発言語：Python3 Deep Learningフレームワーク：PyTorch 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 その他：Slack / GitHub issues まだまだ発展途上であるため、MLOpsと共に必要な機能を主体的に策定をしていくことができます。

【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

【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

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。

【1/1入社／数学・統計等の知識を活かしませんか？／未経験歓迎◎AIエンジニア／3ヶ月間の研修があるので安心してスタートできる！】 ■仕事内容：【変更の範囲：会社の定める業務】 AIをはじめとした最先端の技術を活かす当社の機械学習エンジニアとして、AIシステム開発に伴う、データ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。 ■入社後の流れ： 3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得するところからスタートします。 ＜研修1ヶ月目＞ ▼統計学 - データの可視化と数値要約 - 確率と確率分布 - 統計的推測 - 統計的仮説検定 - 単回帰分析 ▼エンジニアリング - SQL基礎 - python基礎 - pandas基礎 - Git基礎 ＜研修2ヶ月目＞ ▼多変量解析と機械学習 - 機械学習の基礎 - 機械学習の基本的な手法 　・線形回帰モデル 　・主成分分析 　・k-means法　など - 機械学習の発展的な手法 　・ロジスティック回帰モデル 　・ハイパーパラメータ最適化 　・決定木 　・ランダムフォレスト 　・線形SVM　など ＜研修3ヶ月目＞ ▼機械学習の実践 - Numpy,Pandas演習 - AWS EMRを用いたHive演習 - ロジスティック回帰を用いた演習 - リッジ回帰、Kerasを用いた演習 - 推薦システムについての演習 ＜研修を終えたらプロジェクトへ＞ 研修後は、有名企業からITスタートアップまで様々なプロジェクトで活躍！ 配属後も、先輩や講師のサポートあり◎ ■プロジェクト例： - 画像の欠陥検出アルゴリズム - エンターテイメント企業のユーザー分析 - 大学内の履修科目レコメンドシステム - インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築 - 決済サービスにおける顧客データ分析 - AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装　など 変更の範囲：本文参照

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、アルゴリズムエンジニアと共に機械学習・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。 クライアント企業の業界は多岐に渡っており、Communication Tech、Securityをはじめとした特定領域向けのソリューションに加え、各産業向けのサービス創出・改革、オペレーション改革を実現する未来のソリューションを日々創出しています。 また、個々の改革にとらわれず、各業界のトッププレーヤーとの協業による新たなビジネスモデルの創出やプラットフォームの構築などの取り組みも増加しています。 【プロジェクト例】 ・大手金融機関における次世代コンタクトセンターの構築 ・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の提供 ・大手教育事業者における生徒一人ひとりに合わせた最適な問題を出題する次世代型教育アプリの共同開発 ・大手金融機関における膨大な問い合わ対応を効率化するLLMを活用した対話型エージェントの構築 ・大手小売企業の業務効率化を加速する需要予測やシフト最適化ソリューションの提供

【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

【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

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

【バイオハザード・モンスターハンター・ストリートファイターシリーズなど人気コンテンツ多数保有／働き方支援充実でワークライフバランス◎】 ■業務内容： 当部門はカプコンの各事業部のデータおよびアセットを用いて、データ分析・機械学習を活用し開発中のゲームタイトルに貢献することを目的としています。各事業部の特定課題に合わせたソリューションを構築し、ゲームの品質向上や開発プロセスの効率化を推進します。 ■業務詳細： ML/LLMを活用した業務支援のソリューションを提供するため、以下の役割を担っていただきます。 ・プロジェクトの立案と推進 ・業務特性に合わせたアルゴリズムの設計・開発 ・MLパイプライン設計・実装（バッチ処理、APIの開発とデプロイ、等） ・ソリューションの導入と運用および精度の最適化 ■開発環境 ・プログラミング言語：Python ・インフラ：Google Cloud (Vertex AI, etc) ・開発ツール：Gitlab, GitHub Copilot ・コミュニケーションツール：Confluence, Teams ■当社について： 「遊文化をクリエイトする感性開発企業・カプコン」 当社は、ゲームというエンターテインメントを通じて「遊文化」をクリエイトし、人々に「感動」を与える「感性開発企業」を基本理念としています。1983年の創業以来、世界有数のソフト開発力を強みとして多くの作品を展開してきました。キャラクターやストーリー、世界観、音楽など、多彩な要素の一つひとつがクリエイティビティの高い芸術作品であるゲームコンテンツは、多彩なメディアに活用され、心豊かな社会づくりを支援しています。 当社は今後も世界一面白いコンテンツで社会から称賛を集めるユニークな企業となることを目指します。 ■当社の特徴： ・エンターテイメント企業ならではのさまざまな働き方サポートを展開しています。その1つが「カプコン塾」で、月極保育・一時保育はもちろん、幼稚園児・小学生のアフタースクールも実施しています。現在、仕事をしながら育児をする社員たちが活用しています。 ・育休取得者は42名（うち男性30名）／産休育休からの復職率は100％です。 変更の範囲：会社の定める業務

■職務内容： ・機械学習アルゴリズムの研究・開発 ・データの収集・前処理・分析 ・モデルの訓練・評価・改善 ・機械学習プロジェクトの企画・推進 ■採用背景： ヤマハ発動機は機械学習・Deep Learningを用いた社会・事業課題解決に取り組んでおり、機械学習の専門知識と経験を持つ優れた人材を募集しています。以下の要項に興味をお持ちの方からのご応募をお待ちしています。 ■やりがい・魅力： 優れた成果を上げた場合には、海外への出向などキャリアアップの機会があります。当社はバイクなど乗り物以外にも多様な事業を推進しており、ロボティクス、バイオメディカル、都市交通まで幅広い分野に携わることが可能です。私たちはチームの多様性と才能の結集を大切にし、共に成長し続ける環境を提供しています。 ■当社の特徴・魅力： ＜多彩な製品・事業展開＞現在では15事業以上を有し、二輪車からマリン製品、レクリエーショナルビークル、電動アシスト自転車、無人ヘリコプター、産業用ロボット等、陸・海・空で活躍する多彩な製品群を世界中に提供しております。 ＜グローバル展開＞二輪をはじめ、船外機などのマリン製品は世界的ブランド力があり、海外売上比率約9割となっております。世界各国に拠点があり、グローバルにビジネス展開が強味です。 ＜遊び心を育む環境づくり＞同社ではオンタイムとオフタイムの両立が感動を味わうための秘訣だと考え、充実した福利厚生施設・制度を用意しております。ワークライフバランス支援制度も充実。女性だけではなく、男性も育児休暇取得率が高く、平均残業時間20Hと、働きやすい環境づくりが進んでいます。 ＜「自由闊達さ」や「挑戦できる風土」＞「会社」と「個人」は対等というのが当社の人に対する考え方です。二輪車に始まり、ボート、スノーモービル、ATV等、次々に事業を拡大させてきた背景には、「自由闊達な企業風土」がありました。社員一人ひとりが伸び伸びと仕事に取り組める環境が、新分野へのチャレンジ精神を生み出してきました。 変更の範囲：会社の定める業務