機械学習エンジニアの求人情報の検索結果一覧

◎【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？ ■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。

【2023年9月に東証グロース上場の成長企業／大手企業向け経理のSaaSサービスを提供／「働きがいのある会社」認定企業】 ■業務内容： 機械学習エンジニアとして、AI開発のためのアノテーションを主にご担当いただきます。当社では大人数のメンバーの作業とシステムの活用によってアノテーションデータを大量に作成しています。この最先端の技術を支えていただきます。また、アノテーションチームのマネージャーとして、アノテーションからAIの訓練や評価までAI開発のほとんどすべてのプロセスに関わっていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・AIの訓練や評価 ・アノテーションチームメンバーのマネジメント ・高品質、高速、大量に教師データを作成する優れたアノテーションツールの開発 ・AIサイエンティストと連携しながらより高性能なAIを作成 ■当ポジションの魅力： ・競争力の源泉となるAIの開発に関わり、自分の手でAIを進化させていくことができます。 ・自分のチーム作ったアノテーションデータを自分でAIに訓練させてお客様に届けることができます。 ・優秀なAI研究者や機械学習エンジニアと働くことで機械学習エンジニアとしてステップアップすることができます。 ・画像認識、自然言語処理、OCRといった幅広い分野のAIの開発に携わることができます。 ・大規模なチームのマネジメントが経験できます。 ・自社運営のサービスであるため、お客様からの生のフィードバックを得ながら開発を進めることができます。 ■アノテーションについて： 機械学習を利用した人工知能（以下AI）は事前学習が必要となりますが、学習に利用する教師データの品質と量によって出来上がるAIの性能は大きく変化します。したがって、優秀なAIを開発するには高品質な教師データが大量に必要になります。この教師データを作成することをアノテーションといいます。 ■当社の特徴： 設立がまだ浅い企業ですが、エンタープライズ企業や大手ベンダーを中心に売上も順調に伸ばしています。当社と同じようなサービスを提供するベンチャー企業もありますが、AIを利用した読取り精度の高さや速さ、仕訳など経理業務に特化した独自の機能を備えていることが大きな強みです。 変更の範囲：会社の定める業務

＜仕事概要＞ Gaudiyは「ファンと共に、時代を進める。」をミッションに掲げるWeb3スタートアップです。ブロックチェーンや生成AIなどの先端技術を活用して、ファンが国境を越えて自分の"好き"や"夢中"で共創する経済圏「ファン国家」の実現を目指しています。現在、大手エンタメ企業向けファンコミュニティプラットフォーム「Gaudiy Fanlink」の開発・提供や、あたらしい金融を研究・開発する「Gaudiy Financial Labs」の運営を行っています。日本の強みを活かしてグローバルに挑戦していきます。 Fanlinkをさらに進化させるために、現在コンテンツのレコメンドエンジンの実装・運用を行います。一緒に最高のファン体験を作る機械学習エンジニアを募集いたします。 ＜想定業務＞ - アプリ内のコンテンツをユーザーの嗜好に合わせてレコメンドするアルゴリズムの研究・実装 - 既存レコメンドエンジンの効果測定、パラメータ更新、チューニング - 新しいレコメンドアルゴリズムの調査研究 ※Colab上でPythonを使用する想定です。 【参考】 ＜開発に関わるサービス例＞ ・週刊少年ジャンプ「約束のネバーランド」公式コミュニティ ＜現在のFanlink開発技術スタック＞ ・開発言語：Golang ・クラウド：AWS / GCP ・コンテナ技術：Docker ・監視：Stackdriver / CloudWatch ・DB：Cloud Datastore / MySQL ・構成管理：CloudFormation ・CI/CD：CircleCI / GitHub Actions

Infrastracture as Code/GraphQL/Nuxt/AWS/GCP/自然言語処理（Transformer）/SSL/数理最適化など最新テクノロジーをキャッチアップし、機械学習・深層学習からクラウドまで最先端のIT知見・技術を駆使して時代が求める先端ITシステムの企画・設計・開発を行います。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。サポート業務などからスタート可能です。 ■メンタリングによる社員の活躍支援に注力！ メンタリングの考え方にもとづいた先輩や上司との効果的なコミュニケーション、勉強会や研修、業績評価に注力。メンタリング・マネジメントにおいては国内IT業界の中でも先進的な取組みを行っています。社員と社長がランチしながらリラックスした雰囲気で面談したりもします。 【先輩エンジニアより】 「論文ベースの調査やアルゴリズム開発から行い、JDLAの正会員として具体的な活動もしている会社は意外と少ないんです。実際、入社してすぐに機械学習系の開発に携わり、知識を存分に活かした仕事ができています」 【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 各種開発環境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メンバーの裁量に委ねます。 ■働く場所を自由に選べる社内体制を推進中！ 以前より当社は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でいちはやくリモートを実現したほか、コロナ後はリモート・出社のどちらも選べる環境を推進しています。 業務外でも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。月1回、全社員でコミュニケーションをとれる機会を設けていて、会社の業績や方針を共有しています。 ■社員の自主的な勉強会開催や技術情報発信などが活発 当社社員は、学生から社会人まで参加できる勉強会を自主的に開催するなどの活動をしています（Remote Work Mania MeetsUpなど）また、最新の技術論文を随時リサーチしてその実用化に向けたデモを作成するなど、超最先端の技術情報の社外発信も行っています。

■部署紹介　　　 CIU（CyberAgent group Infrastructure Unit）は、サイバーエージェントグループ全体のインフラを支える組織です。Cycloud というブランドでプライベートクラウドを展開しており、OpenStack (IaaS)、AKE (KaaS)、ML Platform (機械学習基盤) など様々なサービスを提供しています。 ■仕事内容 機械学習基盤 ML Platformの開発・運用を行い、社内のAI系技術者やプロダクトの開発効率化・速度向上・コスト削減を支援しています。 ​ ML PlatformではGPUインスタンスの払い出し、機械学習ジョブの実行、機械学習モデルのデプロイといった機能を提供しています。今後はこれらの他にもMLOpsを推進するための機能を開発していく予定です。 またこれらのサービスは基本的にKubernetes上のアプリケーションとして作られており、基礎的な機械学習の知識に加えてKubernetesに対する深い知識も必要になります。 ​ サイバーエージェントは技術選定が自由であるため、ユーザーとなる社内プロダクトがパブリッククラウドを使うかCycloudを使うかは自由です。 その中でCycloudのML Platformを選択してもらうために、ユーザーの求めるUXや機能を備えたサービスを作るのが我々のミッションです。 ​ 具体的な仕事内容は下記になります。​ 【1. 大規模なGPU Kubernetes クラスタの開発、運用】 ・物理 GPU ノードのセットアップ（OS インストールやパラメーターチューニング） ・Kubernetes クラスタの構築・運用 ・定期的な Kubernetes クラスタのバージョンアップデート ・Kubernetes の最新バージョンに対するキャッチアップ ・大規模計算クラスタのための技術検証・導入（NVIDIA H100, RoCEv2/RDMA, NCCL など）​ 【2. AI 系の開発を支援する機械学習サービスの開発、運用】 ・GPU インスタンスや Jupyter Notebook を払い出すサービスの開発 ・各種機械学習フレームワークを用いたジョブシステムの開発（Pytorch/Tensorflow/etc.） ・機械学習モデルのサーバーレスデプロイシステムの開発 ・機械学習のためのノード間分散ジョブシステムの開発（MPI） ・Kubernetes カスタムコントローラー（Go）の開発 ・Kubeflow などの機械学習系エコシステムの検証・導入・コントリビュート​ 【3. ML Platform の規模拡大】 ・新規・既存社内ユーザーとの積極的なコミュニケーションや折衝 ・ユーザーサポート（Python の学習スクリプトの調査など） ・AI 系技術や最新 GPU に対するキャッチアップ ・GPU リソースの需要調査や増設に向けた選定・導入

【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

機械学習チームでは「“だれもが創作をはじめ、続けられるようにする“というnoteのミッションの実現に対して機械学習が有機的に結びつくカイゼンをあらゆる手段を用いて推し進めていく」というミッションを掲げています。 ・目標を達成するために必要な機械学習および、要素技術を用いたプロダクトの要件定義 ・必要なプロトタイプモデル開発および評価 ・プロトタイプにもとづくプロダクション環境でのMLパイプラインの構築 ・デプロイしたモデルを組み込んだプロダクトの監視およびA/Bテスト ■プロジェクト例： ・ユーザの行動履歴やコンテンツの情報から適切なコンテンツを提示する推薦エンジンの開発・改善 ・記事の文章、漫画やイラストなどの画像等、コンテンツを適切な粒度で区分けする分類エンジンの開発・改善 ・記事の出し分けを適切に行うための記事評価エンジンの開発・改善 ・プラットフォームに対して悪意のある行動を行うユーザを検出するエンジンの開発・改善 ・AIアシスタント機能の開発 ・LLMを用いたコンテンツ理解と推薦エンジンの開発 ※主に、機械学習モデルの開発および評価、学習のための一連のパイプライン開発および要素技術を活用したシステム開発に携わっていただきます。 ■開発環境： ・Python…MLエンジンの開発は言語として主にPythonを使用しています。 ・AWS…インフラはAWSを使っており、MLでは主にAmazon SageMaker、AWS Step Functions、Python CDKを中心としたエコシステムを構築しています。 ・Docker…Amazon SageMakerおよびローカル環境でのアルゴリズム開発ではDockerを用いて環境を構築しています。 ■職務の特徴： ユーザー数、トラフィックの増加に伴い、noteに存在する機械学習関連の課題は変化してきています。機械学習を用いたモデル開発だけでなく、クリエイターのためのメディアプラットフォームとして、ゼロベースでの課題発見から設計・開発まで、一気通貫にシステムの構築と運用を期待しています。 課題解決の起点としては現在稼働しているシステムの改修がメインとなりますが、課題によってはシステムの再構築や、それに必要なオペレーション関連の設計、チーム編成の提案まで実施いただく可能性もあります。

◇◆完全週休2日制で働き方◎／最先端のビジネス変革や行動変容を起こす新たな挑戦に身を投じるチャンス！◆◇ ■業務内容： ・クライアントが抱える課題に対して、統計的／機械学習的手法によるソリューションを調査研究及び考案し、実装する。 ・クライアントとの打ち合わせにおいて、技術的な面での進捗報告や議論に参加する。 ・アーキテクトと一体になってプロジェクトを推進する。 ■待遇・職場環境： ・価値創出に集中しやすいフラットな組織構造や風土 ・入社後、バディ制度によるスムーズなオンボーディング ・学習支援、資格援助などを通じたスキル向上支援 ・Ridge-i University（社内勉強会）による知識のアップデート ・優れた能力に応える事業貢献ベースの賃金体系 ・多様なライフスタイルに対応する手厚い福利厚生や人事制度 ・エンジニアもコンサルタントもクライアントMTGに同席し、同じ現場課題を共有 ■当社について： 当社は、Deep Learning／機械学習／統計解析などAIを中心とした先端技術を、適切にビジネス・社会に活かすことにより新たなソーシャル・インパクトを創出することを目的として活動しています。 クライアントは大企業、中小企業関わらず、課題の技術的先進性と、解決することによるビジネスインパクトと社会的意義の観点から、取り組む価値が高いプロジェクトに集中しています。 機械学習・ディープラーニング技術を実際に役に立つソリューションとして提案したい人、最新の論文を研究・実装したい人、研究と実務を両立したい人、様々なジャンルのプロフェッショナルの同士でのディスカッションを楽しめる方を、私たちは心よりお待ちしております。

機械学習を利用した人工知能（以下AI）は事前学習が必要となりますが、学習に利用する教師データの品質と量によって出来上がるAIの性能は大きく変化します。したがって、優秀なAIを開発するには高品質な教師データが大量に必要になります。教師データを作成することをアノテーションといいます。 当社では大人数のメンバーの作業とシステムの活用によってこのアノテーションデータを大量に作成しています。この最先端の技術を支える機械学習エンジニアを募集しています。 AIの訓練や評価、アノテーションチームメンバーのマネジメント、高品質・高速・大量に教師データを作成する優れたアノテーションツールの開発、AIサイエンティストと連携しながらより高性能なAIを作り上げていくといった職務内容となります。機械学習エンジニアとして、そしてアノテーションチームのマネージャーとして、アノテーションからAIの訓練・評価までAI開発のほとんどすべてのプロセスに関わっていただきます。 【仕事の魅力】 ■競争力の源泉となるAIの開発に関わり、自分の手でAIを進化させていくことができます。 ■自分のチーム作ったアノテーションデータを自分でAIに訓練させてお客様に届けることができます。 ■優秀なAI研究者や機械学習エンジニアと働くことで機械学習エンジニアとしてステップアップすることができます。 ■画像認識、自然言語処理、OCRといった幅広い分野のAIの開発に携わることができます。 ■大規模なチームのマネジメントが経験できます。 ■自社運営のサービスであるため、お客様からの生のフィードバックを得ながら開発を進めることができます。 【社内の雰囲気】 ■組織の成功だけでなく、個人の成長の機会を大切にする組織文化です。 ■フランクに何でも建設的に話し合えます！ ■古い技術にこだわらず新しいものを積極的に取り入れています。

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、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。

オンライン資格講座「STUDYing（スタディング）」と法人向け社員教育クラウドサービス「AirCourse(エアコース）」において、機械学習を活用した機能拡張や新サービスの開発・運用を担って頂きます。 これまで当社では、オンライン講座の学習履歴データを活用し、AIを使って個別に学習計画を提案「AI学習プラン」などのAI活用を行ってきました。今後、さらに様々なテーマでAIを活用していく予定のため、AIアプリケーションの企画・開発・運用をリードして頂ける方を募集しています。 ＜具体的には＞ ・オンライン講座の学習履歴・行動履歴データを機械学習で活用することによる機能拡張、新サービスの企画 ・上記企画を実現するためのPOC実施 ・本番システム向けの機械学習関連の機能開発、チューニング、運用、改善 【テクノロジースタック】 言語：PHP, JavaScript(Vue.js, jQuery) フレームワーク：ZendFramework, FuelPHP, Laravel 本番環境：AWS, 他 Cloud DB： RDS Aurora, DynamoDB, MySQL 開発環境 :Vagrant, Xcode, Docker ツール： GitHub, Slack, Backlog, trello その他： AI関連技術（Python及びscikit-learn等のライブラリ） 開発マシン： MacBookProまたはWindowsノート（ご希望により選択頂けます）

■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 MARKETING FIRMに出向となります。 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■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 MARKETING FIRM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。

生成AI（Chat-GPT、VertexAI等）/Nuxt.js/Typescript/React/Python/Go言語/Google Cloud/AWS/Azure/数理最適化/Infrastructure as Codeなど最新テクノロジーをキャッチアップし、機械学習・深層学習からクラウドまで最先端のIT知見・技術を駆使して先端ITシステムの企画・設計・開発を行います。 私たちの最重要ミッションは、技術提供の先にあるクライアントの課題を解決すること。 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。サポート業務などからスタート可能です。 ■メンタリングによる社員の活躍支援に注力！ メンタリングの考え方にもとづいた先輩や上司との効果的なコミュニケーション、勉強会や研修、業績評価に注力。メンタリング・マネジメントにおいては国内IT業界の中でも先進的な取組みを行っています。 【先輩エンジニアより】 「論文ベースの調査やアルゴリズム開発から行い、JDLAの正会員として具体的な活動もしている会社は意外と少ないんです。実際、入社してすぐに機械学習系の開発に携わり、知識を存分に活かした仕事ができています」 業務内容の変更の範囲：会社の定める業務 【手がける商品・サービス】 ↓案件例（続） ＜行政・自治体向け実績＞ ■公共インフラ施設の画像認識モデルの開発／設備インフラ系開発会社 ■自治体情報システムの最適化事業／自治体 ■公共施設リニューアルのコンセプトメイキング~基幹システム開発／自治体 ＜企業向け実績＞ ■顔認証による再入場システムの開発・導入／スポーツクラブチーム ■生成AI（GPT系,Llama）を用いた学習支援向けの自動応答システムの開発／通信事業会社 ■画像認識AIを用いた養殖魚の数量カウントモデルの調査開発/水産事業会社 ■小売店向けAIソリューションアプリ開発／通信事業会社 ■自動運転技術用学習システム論文調査～開発／自動車メーカー ↓「手がける商品・サービス」もぜひご覧ください。 各種開発環境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メンバーの裁量に委ねます。 ■働く場所を自由に選べる社内体制を推進中！ 以前より当社は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でいちはやくリモートを実現したほか、コロナ後はリモート・出社のどちらも選べる環境を推進しています。 業務外でも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。月1回、全社員でコミュニケーションをとれる機会を設けていて、会社の業績や方針を共有しています。 ■社員の自主的な勉強会開催や技術情報発信などが活発 当社社員は、学生から社会人まで参加できる勉強会を自主的に開催するなどの活動をしています（Remote Work Mania MeetsUpなど）また、最新の技術論文を随時リサーチしてその実用化に向けたデモを作成するなど、超最先端の技術情報の社外発信も行っています。 【実績詳細（Qiita）】 https://qiita.com/soukun1988/items/6a09a3bf3fa5b8eb0002?fbclid=IwAR0jed7ORmydLA9CzS6RFn6oQeWan1bKOU-aKSNLtV4JNHSGQs2SUS_0ASw 【データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）受験記】 https://qiita.com/science_kid/items/f5b0db4aa34d5304549c?fbclid=IwAR259tcam9QgGMfPBA2RrIbToaHgz_fc7nAK8LrsJJejNgGYOpNV3Pf2fP0 <注目ポイント1> 自由度の高いエンジニアライフを満喫可能！その理由は… 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。 <注目ポイント2> 独自の高い技術力を活かしDX推進やデジタル人材育成に尽力 データサイエンスやマシン・ラーニングなど最先端分野における高い技術力を活かし当社では今社会で声高に叫ばれるDX（デジタル・トランスフォーメーション）推進やデジタル人材育成に尽力しています。 【当社の多彩な取組み事例】 ■プロバスケットボールリーグ「顔パス入場」の実証実験を推進 新潟アルビレックスＢＢのパートナーでもある当社は顔認証技術を利用し観客の再入場手続を円滑にする「顔パス入場」の実証実験を行いました。 ■Google Cloudを活用したデジタル人材育成推進プロジェクト立上げ 株式会社トップゲートと業務提携し、共同して新潟県長岡市にラボ開設。デジタル人材育成を推進するプロジェクトを立上げました。 【入社後の成長サポート】 上記の技術検討会や推奨選定などの制度・取組みによって、エンジニア社員に将来性の高い最新テクノロジーに着目し、それらを習得できる環境が用意されています。 また、当社は機械学習に注力する企業とネットワークを持っており、それぞれの得意分野において技術協力しあう企業コミュニティを形成しています。社内勉強に参加していただいたり、案件に参画していただいたり、上長と振返り面談を毎月実施したりという環境を推進中です。

【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／エンジニアは9割以上がリモート勤務（週1出社程度でもOK）／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： ◎リモート勤務可能 現在、エンジニアは9割以上がリモート勤務となります。（週1出社程度でもOK） ◎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

【具体的で分かりやすい評価制度／OJTからスキルを磨ける環境／完全週休2日制】 ■仕事内容： 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの埋め込みまで、AIに関する様々な業務を行います。 ■業務詳細： ・生成AIシステム開発、環境構築、PoC推進 ・画像処理、データ処理、試験、評価、環境構築 ・機械学習モデルの検討及びモデルを組込んだアプリケーション開発(API実装) 【開発環境】 言語：C、C＋＋、C#、Java、JavaScript、Pythonなど フレームワーク・ライブラリ：TensorFlow、Kerasなど 開発環境：Linux、Visual Studio、Windowsなど 【プロジェクト例】 ・脳電極の開発 ・建設機械向け物体検知AIプラットフォームの移植 ・自動車ADASシステムの機能アプリ開発 ・デジタルメディア製品(TV/デジタルカメラ)における3D、2D等、画像データがどちらのデータなのかを判断する開発 ・加工された画像に対し「この画像の加工は、悪意のあるDeepFakeではない加工である」を判定するための画像解析処理開発 ■当社の特徴： 〜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。 変更の範囲：会社の定める業務

≪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

【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

■□競合不在の市場を牽引し、超スピードで成長するSaaS企業で市場価値を高める／組織立ち上げ・拡大フェーズ／累計資金調達額137億円□■ ■業務概要： 当社は、「法とテクノロジーの力で安心して前進できる社会を創る」ことを目指すスタートアップ企業です。AIレビューサービス『LegalForce』とAI契約管理システム『LegalForceキャビネ』を提供し、法務業界全体を支援する新サービス、AI法務プラットフォーム『LegalOn Cloud』の提供を開始しました。 今回は、当社の「Document Intelligence」チームで法的文書のテキスト化やセマンティック解析、情報抽出などに取り組む機械学習エンジニアを募集しています。 ■主な業務内容： ・法的文書のテキスト化に関わるアルゴリズムおよび機械学習モデルの設計・開発 ・法的文書の構造解析と情報抽出に関する技術の開発と運用 ・ソフトウェアアーキテクチャの設計と開発 ・Microservice APIやアプリケーションの開発 ・クラウドインフラやデータベースを活用したシステムの構築と運用 ■組織体制： 当社の「Document Intelligence」チームは、法的文書処理に特化しており、Microsoft WordやPDFなどの文書ファイルをテキストに変換し、セマンティック解析や情報抽出を行います。また、US向けプロダクト（LegalOn Global）開発のステークホルダーとも連携し、英文契約書の処理なども行います。 ■企業の特徴／魅力： 当社は、法とテクノロジーを組み合わせ、法務業界を支援するサービスを提供しています。また、先端アルゴリズムと機械学習技術を駆使して、法的文書の電子化やセマンティック解析の精度向上に取り組んでいます。チームメンバーと共に成長し、技術力を磨くことができる環境です。

◇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

〜フルリモート可／フレックス／柔軟な働き方が可能◎／自己学習支援制度が充実◎〜 ■業務内容 当社におけるデータエンジニアの業務は、データによって企業が意思決定ができること、そしてデータによる業務の自動化を支えることを目的としたデータソリューション全般の問題解決を目的にしています。 具体的にはデータ分析基盤構築・機械学習基盤構築からデータ分析までを含むデータ課題の解決を一貫して担うことを目指しています。利用するGoogle Cloudのプロダクトでは、主にBigQuery・Vertex AI等データ領域のプロダクトを活用し、エンジニアリング（問題解決）を提供しています。 プリセールス等でコンサルティングのような形からお客様にご提案する機会もあり、プロジェクトの上流工程から案件に携わることも可能です。 【変更の範囲：雇入れ直後の従事すべき業務と同じ（但し、業務の都合により変更する場合がある）】 ■業務詳細 1.コンサルティング データ分析基盤構築・機械学習基盤構築からデータ分析まで、顧客が抱えるビジネス課題について、直接ヒヤリングや提案を実施する。 2.トレーニング Google Coudの公認トレーナーが、Google認定のトレーニング・プログラムを提供する。 3.データ基盤構築 データエンジニアがデータ基盤を構築。 4.データ分析 データアナリストがデータ分析を実施。 5.カスタマーサポート クラウドエースカスタマーサービスにご契約のお客様の質問へご回答。 主にGoogle Cloudのデータ領域への質問を担当する。 特にスペシャリストとして、以下の役割を期待します。 ・プリセールスでのエンジニアリング領域担当 ・エンジニアのケイパビリティ構築の方針決定、承認 ・R&Dの方針決定、承認 ・SI案件におけるテックリード ■データソリューション 部の取り組み ・データエンジニアの技術力研鑽を支援 ・部として最先端知識のナレッジ獲得（R＆D） ・エンジニアマネジメントとオンボーディング 日々の案件遂行を部としてサポートしつつ、案件外でも技術力を高めるための活動を行っているため、学習・成長をしていける環境があります。 変更の範囲：本文参照

■仕事概要： 顧客と伴走しながら機械学習を組み込んだアプリケーション／システムの設計〜開発〜運用までをワンストップで担当します。 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■具体的には： ・LLMを組み込んだRAGアプリケーションの開発 ・画像検索アプリケーションの高速化 ・機械学習アプリケーション／システムのMLOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化／製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション／システムの新規技術・サービス調査検証 ■キーワード： ※プロジェクトによって異なります クラウド環境： ・Azure (e.g. Azure OpenAI Service, etc.) ・AWS (e.g. Amazon SageMaker Studio, etc.) ・Google Cloud (e.g. Vertex AI, BigQuery ML etc.) ・Snowflake (e.g. Snowpark) 利用技術 ・機械学習ライブラリ (e.g. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, LightGBM, Sudachi) ・ベクトルDB (e.g. Pinecone, Milvus) ・生成AI／LLM関連 (e.g. Dify, LangChain, StableDiffusion) ・IaC (e.g. Terraform) ・アプリケーション開発技術 (e.g. Streamlit) ・MLOps／LLMOps (e.g. MLFlow) 変更の範囲：本文参照

電通×セプテーニグループ内の日本最大手企業の業務支援DXツールの開発やデジタルマーケティング領域におけるシステム開発に携わっていただきます。 ■具体的な業務内容 ・Webアプリケーションの開発 ・要件定義から実装、運用までの0→1フェーズ全体に開発者として参加 ・同じものを作るのであればより楽に便利に作れるように積極的に新しい技術を検証 ・運用フェーズにおける運用作業の積極的な自動化 ・その他、Webアプリに限らず広告運用において必要なツールの作成 ・MLOps ■開発環境 言語: Python,Scala,TypeScript,JavaScript フレームワーク・ライブラリ: Akka Http, Akka gRPC, React, Next.js, GraphQL, Protocol Buffers データベース: PostgreSQL データ分析環境: BigQuery, AWS Athena, Redshift ワークフローエンジン: Airflow クラウド: AWS, Google Cloud インフラ: ECS, AWS Lambda, AWS Glue, S3, Cloud Run, Cloud Composer, Cloud Function, GCS, Docker 監視ツール: Datadog, Cloud Watch, Cloud Logging, Cloud Monitoring 開発ツール: GitHub, IntelliJ, Jira, Confluence, Miro, Slack 開発手法: アジャイル 開発支援: MacBook Pro 16inch + ディスプレイ（必要に応じてその他周辺機器も会社負担で購入可）

【仕事内容】 人工知能技術を活用したサービスの開発を行います。 弊社ではチャットボット、ウェブのアクセス解析、SNSの分析サービスなどデータを活用する様々なサービスを提供しております。 そういったサービスに活用するAIのモデルの開発および製品への組み込みを行っていただきます。 自然言語処理によってユーザーに最適な応答をするチャットボット、ウェブサイトの改善案を自動提案するAIなど様々なモデルがあります。 【仕事の魅力】 ◎月間数十億PVのデータを集計するため様々なテクノロジーやノウハウを持っており、これを少数精鋭で処理するため、豊富な経験を積んで頂くことが可能です。 ◎ウェブのアクセスデータ、SNSのクチコミデータ、チャットボット会話データなど様々な種類のデータがあり、それを使って実データでの機械学習のスキル向上ができます。 【具体的には・・・】 ■自然言語処理を使ったAIモデルの開発 ■画像データを解析し、マーケティングに役立てるシステムの開発 ■大規模データの集計、分析システムの構築 【社内の雰囲気】 平均年齢は28歳。とてもフラットな社風です。また少数精鋭の環境下で、裁量大きく企画・設計・開発等全般を行うことが可能です。また、開発に必要なスキルを身に付けるための、書籍購入代やエンジニア向けの有料セミナーなども会社が負担してくれるなど、スキルアップにつながる制度も充実しています。