SMN株式会社【スタンダード市場上場】 Javaの求人情報・お仕事一覧

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【業務内容】 生成AIをはじめとしたあらゆるAI技術を用いた技術検証、機能実装を通じて、EAI横断組織として全プロダクトの成長と豊かな社会の実現にコミットしていただきます。 AI技術はプロンプトチューニングからLLMのファインチューニング、NLP技術、画像処理、構造データ解析など様々な分野に渡り、多くの機械学習エンジニアとの協力のもと、本人の強みを活かしつつ幅広く活用していきます。 【プロダクト開発事例】 現在、2つのプロダクト開発を行っております。このほかにも、様々な企画が進行中です。 ・exaBase 生成AI コンプライアンス意識の高い大企業でも安心なChatGPT環境を提供する生成AIサービスです。安心のセキュリティと運用の容易さを備え、ビジネス現場のタスクを効率化します。禁止ワード登録やユーザーログ蓄積などの機能があり、全社利用状況のモニタリングやコスト制御、ユーザーアカウント管理を可能にしています。 ・exaBase IRアシスタント 投資家や株主への広報活動を行うIR業務に特化したIR業務効率化支援サービスです。サービス展開の第一歩として、株主総会・決算説明会の想定問答集をAIと協働作成し、IR担当者がより付加価値の高い業務に集中できる環境を実現しています。 【働く環境】 グループリーダーは、ACL採録、研究会受賞経験があり、新卒入社2年目でエクサウィザーズの最優秀賞、入社3年目でEAI全体のAI戦略・開発をリードするエンジニアです。メンバーには、ACL、ECCV、ECIR採録経験のあるエンジニアがいます。他にも、本社にいる様々な分野の機械学習エンジニアと連携し、多くの知見を取り入れて業務を行っております。 また、EAI代表取締役を本社常務取締役が務めるなど、生成AIが社会を変えるきっかけになると考え、会社として積極的な投資を行っております。 第一線の機械学習エンジニアと共に、社長直下の横断部署で、AI技術をすべての働く人に届けるべく考え抜ける環境です。 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

【業務概要】 MLOpsエンジニアとして、機械学習（ML）モデルの開発から運用までのプロセスを効率化・自動化する役割を担っていただきます。 データサイエンティストとソフトウェアエンジニアの橋渡しをしながら、スケーラブルで信頼性の高いMLシステムを構築・管理していきます。 また、AIアプリケーションの構築に関わることも多く、本番環境に適したモデルの運用やシステム全体の最適化に貢献します。 【具体的な業務】 ■機械学習モデルの開発から本番環境デプロイまでのパイプライン設計・実装 ■CI/CDを活用した機械学習モデルのデプロイと管理 ■インフラの設計・構築・運用 ■IaCツールを用いたインフラの設計・構築・運用 ■モデルモニタリングやフィードバックループの設計と実装 ■データパイプラインの構築・最適化 ■AIアプリケーションの構築・運用 【PJT例】 ■電力需要予測と発電量予測を活用した電力最適化システムの開発 ■LLMを応用したLargeActionModelを利用した顧客の行動予測システムの開発 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【概要】 NLP関連の技術を用いてクライアントの課題解決、または自社のプロダクト開発の機能実装に関わっていただきます。 LLMや生成AI(Generative AI)等、最新技術に触れる機会も多く、また、それらの技術を活用しながらモデルを構築するだけでなく、プロダクトの機能開発やチューニングまで関わる機会があります。 【チーム体制】 ■他分野のチーム(画像/最適化/構造化データ/)と連携する機会が多くマルチモーダル対応を実現しています ■プロダクト開発チームとの連携も多いため、機械学習エンジニアとしてモデル構築の業務だけでなくソフトウェア開発の業務にも関わることが可能です 【本ポジションで提供できる機会】 ■クライアントの課題を解決するプロジェクトでは、大手企業かつ、幅広い業界のクライアントを対象としており技術的な知識以外にドメイン知識もキャッチアップすることが可能です ■GPTなどの生成AIを活用したプロダクト開発に積極投資をしており、プロダクトやR&D活動を通じて生成AI技術について知見を深めることが可能です ■言語処理学会やNLP若手の会（YANS）にスポンサーをしており、NLP関連の外部コミュニティとの交流する機会があります ■NLPには音声エンジニアが在籍しており、希望に応じて、音声分野の研究開発に携わることが可能です ■東北大学情報科学研究科教授　鈴木潤先生がアドバイザーとなっていただいており、セミナーや技術相談の機会があります 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

【概要】 当社のノウハウや強みを活かしながらクライアントと連携し、LLMや関連ソフトウェアの開発を推進いただきます。 【詳細な業務内容】 ■70B規模以上のLLMのFine-tunig ■大規模コーパスからのLLM訓練用データ作成 ■LLMを活用したEmbeddingModelやRerankingModelなどの開発 ■業務特化型SLMの開発 【本ポジションで提供できる機会】 ■大規模なクローズドデータを活用したLLMの開発ができるため、大規模データがあるからこそ作れるもの、改善できることなどのメリットがあります ■ユースケースや運用シーンを前提とした開発になるため、実際に使われることを具体に意識した開発となりより貢献時間を感じていただくことができます ■多くの業務で活用されるため、組織に対して大きなインパクトをあたえる仕事になります ■実際の使用者となる複数の部門からのフィードバックを得ながら開発をすることができます 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

【概要】 当社のノウハウや強みを活かしながらクライアントと連携し、LLMや関連ソフトウェアの開発を推進いただきます 【詳細な業務内容】 ■大規模なLLMのFine-tunig ■大規模コーパスからのLLM訓練用データ作成 ■LLMを活用したEmbeddingModelやRerankingModelなどの開発 ■業務特化型SLMの開発 【本ポジションの魅力点】 ■大規模なクローズドデータを活用したLLMの開発ができるため、大規模データがあるからこそ作れるもの、改善できることなどのメリットがあります ■ユースケースや運用シーンを前提とした開発になるため、実際に使われることを具体に意識した開発となりより貢献時間を感じていただくことができます ■多くの業務で活用されるため、組織に対して大きなインパクトをあたえる仕事になります ■実際の使用者となる複数の部門からのフィードバックを得ながら開発をすることができます 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

【業務内容】 アプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。 ▽機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 ■機械学習APIサーバーの設計・開発・運用 ■機械学習システムのためのデータパイプライン構築 ■機械学習ワークフローの設計・開発・運用 ■ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など ▽上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり ■IaCによるインフラ構築・管理 ■CI/CDによるデプロイ自動化 ■サービス監視設計・運用 ■パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など ▽社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務 ▽ML基盤活用戦略の作成・推進や、全社的なML活用の環境整備・啓蒙活動 【扱っているデータ】 ■アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ■マッチングに関する情報 ■レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ■問い合わせに関するデータ ■営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 事業内容・業種 Webマーケティング・ネット広告

【募集背景】 同社は中期の事業戦略のテーマとして、継続的な新規事業創出やM＆Aの活用を掲げております。 そうした中で、社長直下にてAIを活用した新規事業を立ち上げる予定です。そこで、AIプロダクトの基盤を構築していただけるMLOpsエンジニアを募集します。 当プロダクトを通じて、企業の人的資本経営の実現、従業員の活躍を支援していきます。 【業務内容】 新規開発中のAIプロダクトの信頼性、生産性、可観測性を向上するための仕組みを作っていただきます。以下業務を想定していますが、立ち上げフェーズのため様々な業務に携わっていただきます。 ▽業務例 ■新規AIプロダクトのインフラ設計・構築 ■Infrastructure as Code (IaC) および CI/CD を活用した構築・デプロイ自動化■プロダクト監視基盤の設計・運用■Site Reliability向上のための実装（パフォーマンスチューニング含む）■データパイプラインの設計・運用 【魅力ポイント】 ■経営メンバーも注目している0→1フェーズの新規事業の立ち上げに携わることができ、自身のアウトプットが事業に直結するため大きなやりがいを感じることができます。 ■最先端のAI技術を活用してこれまでの働き方をアップデートする新規事業のプロダクト開発の根幹に関わることができます。 ■少人数での立ち上げになるため幅広い業務に携わることができます。 ■安定した収益事業があり、ビズリーチがこれまで培ってきた豊富な顧客アセット、データ、AIの技術力、投資余力等も活かして、ダイナミックな事業展開ができる環境です。 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【業務内容】 アプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。 ▽機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 ■機械学習APIサーバーの設計・開発・運用 ■機械学習システムのためのデータパイプライン構築 ■機械学習ワークフローの設計・開発・運用 ■ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など ▽上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり ■IaCによるインフラ構築・管理 ■CI/CDによるデプロイ自動化 ■サービス監視設計・運用 ■パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など ▽社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務 ▽ML基盤活用戦略の作成・推進や、全社的なML活用の環境整備・啓蒙活動 【扱っているデータ】 ■アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ■マッチングに関する情報 ■レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ■問い合わせに関するデータ ■営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 事業内容・業種 Webマーケティング・ネット広告

【職務の概要】 ■スマートフォンから利用可能な認知症診断のソフトウェア開発を担当いただきます。 【具体的には・・・】 ■音声や音を代表とする信号データを学習した疾病予測モデルの作成 ■音声と自然言語を組み合わせた機械学習モデルの開発 ■ユーザ体験までを踏まえた機械学習モデル運用の設計 【本ポジションの魅力】 ■音声AIの技術を活用する事で、認知症を対象に今国内外で最も注目されている分野の一つであるSaMD（医療SW）開発をゼロイチフェーズから経験する事ができます。 ■認知症だけでなく、他のさまざまな疾患や社会課題解決につながるサービスを開発してゆく事で、ひとつの疾患や医療の分野にとどまらず、医療健康分野の中で幅広く経験する事ができます。 ■他分野の技術領域の専門家(NLP/画像/最適化/構造化データ/Robot)と連携する機会が多くマルチモーダルなモデル開発を行うことも可能です ■単純なモデル開発だけでなく、価値検証といったサービスの根本部分から積極的に関わることが出来ます ■新会社（ExaMD）発足時のメンバーとして、スタートアップならではのユニークな経験をする事ができます。 ■経営陣と近い距離で仕事をする事ができ、経営や事業開発に関して実戦を通して学ぶ事ができます。 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

【概要】 「Yahoo!検索」における機械学習モデルの開発を担当 【主な業務内容】 「Yahoo! JAPAN」では、検索クエリに対して、さまざまなコンテンツを掲出することにより、満足度No.1の検索サービスを目指しています。 検索クエリに対して適切なコンテンツを掲出するには、機械学習や自然言語処理などさまざまな技術が用いられています。また、ヤフー検索には膨大なトラフィックが訪れるため、これらの処理を適切に処理、配信するためにも、さまざまな技術が用いられています。 本職種では機械学習モデリングを中心に大規模システム開発、機能開発、MLOpsなどの業務も担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ■コマース意図クエリに対する製品情報の掲出ロジックの改善・検索ランキングの改善 ■改善のための分析とモデル開発 ■関連システムの開発・運用 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

■機械学習モデルの開発・APIの開発 　－Pythonによる機械学習モデリングやサービスに組み込むためのAPI開発を行います。 ■機械学習基盤の構築（MLOps） 　－AWSのマネージドサービスを用いて機械学習基盤の構築を行います。現在はECS, Glue, SageMaker, StepFunctionsなどを用いていますが、変化を恐れずに新しい技術を試しながら、よりよいアーキテクチャを採用していきたいと考えています。 ■データドリブンなプロダクト提案や改善 　－BigQueryやRedash、Jupyterでのデータ分析と分析結果によるプロダクト提案や改善等を行います。 また、業務で得た知見をブログや登壇を通して外部に公開することを是とする文化があるため、課外活動も積極的に行っています。 【こんなことやります】 ママ向けNo.1アプリのデータを用いて、データ分析・機械学習を活用しサービスの成長・課題解決にコミットします。 モデリングをするだけではなく、課題設定から始まり、APIの開発・デプロイ、A/Bテスト（効果測定）といった一連のフローを責務としています。 例： ■自然言語処理を用いたMLプロダクトの立案・開発 ■コミュニティの自動検閲 ■QA/記事/動画の推薦・パーソナライズシステムの開発 ■検索システムの改善 ■データ分析・効果測定・レポーティング ■投稿データを元にした時事問題に対するユーザーの思考・行動のレポーティング ■PdMを巻き込んだ施策提案とA/Bテストの実施 ■具体的な活用事例などを掲載しています https://tech.connehito.com/entry/ml_data_info https://eh-career.com/engineerhub/entry/2020/03/24/103000 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【業務内容】 ■機械学習モデルの設計・開発・実装 ■データ収集および前処理、エンジニアリング ■機械学習モデルの評価および改善 ■ビジネス課題に対するデータ分析とソリューションの提案 ■他部門との連携によるプロジェクト推進 【技術環境】 開発言語：Python, SQL フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, scikit-learn データベース：BigQuery, PostgreSQL インフラ：AWS, GCP ソースコード管理：Github 開発管理：Asana コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ※他の技術の社内導入も歓迎いたします 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

＜職務概要＞ 当社では、大手企業のビジネス課題をAI技術で解決するプロジェクトや、社内でもDX推進の一貫として生成AI活用や新規プロダクト開発R&Dがあります。 社内/社外問わず、要件定義から設計、実装、運用まで一貫して担当し、AIをソフトウェアエンジニアリングの視点で最適に適用するAIエンジニアを募集しています。 ソフトウェアエンジニアリング全般に強みを活かしながらAI機能を実装し、運用までしていただきます。 ＜職務詳細＞ 1. 要件定義・アーキテクチャ設計 - クライアントや社内のビジネス要件を整理し、スケーラブルかつメンテナブルな構成を検討 - クライアントや社内の会議へ出席し、技術的なアドバイスや開発方針・方向性を提案 2. ソフトウェア開発・運用（フロントエンド・バックエンド） - Python、TypeScriptなどを用いたWebアプリやデスクトップアプリの開発 - Retrieval Augmented Generation（RAG）技術やAIエージェントを活用したAIアプリケーション開発 【開発環境/ツール】 ・開発言語：Python、TypeScriptなど ・OpenAI API、Gemini API、Azure等 ・Chatgpt / Gemini for Google Workspace / Github Copilot ・その他: Slack JIRA Bitbucket Confluence 【本求人の魅力点】 ・IPO準備フェーズにおいて、コアメンバーとして参画できる ・部長直下で組織横断で経営陣/役員と連携し、スピード感をもって事業を推進できる 【配属先】 DX推進部 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

＜職務概要＞ 当社では、次世代の生成AI技術を活用したAIエージェントに関する研究開発を推進しています。 本ポジションでは、調査・実装・検証を主導していただきながら、当社が運営する国内最大級（約10万人）の専門人材基盤から外部人材を選定し、プロジェクトチームを組成・ディレクションしていただきます。 具体的には、AIエージェントの新しい活用可能性や技術的アプローチを多角的に検討・研究し、プロトタイプ開発から検証まで一貫して取り組むことがミッションです。 レポートラインはCEOとなり、得られた成果は経営トップが判断し、将来的に製品やサービスへ実装されます。 ＜職務詳細＞ 1. リサーチ業務 - 国内外の関連学会・論文・技術動向の調査 - 新規アルゴリズム・手法の検討と検証 2. プロトタイプ実装 - AIモデル（LLM含む）の選定・学習・微調整（ファインチューニング） - フレームワークを活用した迅速な開発と実装 3. 評価・検証 - 評価指標の設定とデータ収集・分析 - 実験デザインの計画・実施・結果報告 - 精度向上・最適化に向けた継続的な改善提案 4. 技術共有・ドキュメンテーション - 研究成果のレポーティング - 社内外向けのドキュメント作成・技術共有 【配属先】 社長直下 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

▽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、ログミー株式会社、クリエイティブサーベイ株式会社、株式会社言語理解研究所などのSansanグループ企業への技術支援 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【業務内容】 ■クライアントに常駐の上で、AIをはじめとした、データ分析、活用、自動化や技術の導入支援、システム開発を行います。 ＜具体的な業務内容＞ ■クライアントの要求課題、ニーズのヒアリングと把握 ■業務フロー、既存システムなどの状態分析、把握 ■業務フローや既存システムに沿ったシステム設計 ■データ分析～活用～AIモデル検討～AI／データ分析ツールの検討～開発～実装 ■テスト、改修、モデル性能のチューニング ◎そのほか、AI技術を活用した顔認証システムや、ビッグデータ解析などに取り組むことも可能です。 ＜プロジェクト例＞ ■AI技術を駆使した経営支援システム（Python, Mongo DB, Angular　など） ■ECサイトにおけるビッグデータ解析（Python, R　など） ■生成AIプラットホームの開発・構築（Python, Javascript, Azure, 生成AI（Azure OpenAI Service） 【入社後について】 ■入社後はスキル・経験・適性・志向を考慮の上、面談によって最適なプロジェクトを決定していきます。 ■AI・自動化実務の経験が浅い方に関しては、既存プロジェクトの？員として、経験豊富な？は早期にスキルを発揮できるプロジェクトにアサインいたします。 【本ポジションの魅力】 ■上場約40社との取引実績を持つ同社では、安心・安定・信頼できる環境でキャリア形成できます。 ■PGからSE、SEからPMOやPM、PMからコンサルを目指す方など、意欲に応じてキャリアアップしていける環境です。 ■必要に応じてITスクール研修も受講可能、技術を磨くことに熱心な仲間が沢山在籍しています。 ■英語が得意な日本の方、多国籍なエンジニアも多く、多様な考え方、海外の最新技術に触れられる機会もありグローバルな視点で成長できます。 【企業の魅力】 ■WeTecは、大手企業を中心としたシステム開発領域で、AIモデルやデータ分析のアルゴリズムやツールの構築、データ分析やデータ活用など幅広い領域でシステム開発プロジェクトでも積極的な取り組みをしています。 ■2015年創業期より世界中のエンジニアに活躍してもらいたいというコンセプトでグローバル採用を行なっています。現在も日本籍技術者が75％の他、中国、韓国、インド、バングラディッシュ、インドネシア、カナダ、モンゴルなど多国籍のエンジニアが活躍しています。 ■海外とのビジネス連携や開発プロジェクトではオフショアコントロールなど、BSEとしても活躍いただけるよう事業展開を進めています。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

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 【開発環境】 開発言語：Python3 DB：MySQL(RDS, Aurora), Cloud Firestore, DynamoDB, Redis ログ管理：Fluentd, S3, Embulk, Digdag, 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：Vertex AI, Metabase, BigQuery, Cloud Composer(Airflow), Dataflow 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

AI・機械学習エンジニア・プロジェクトリーダーとして、MLモデル構築および数理モデルの設計および構築を担当していただきます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

MIXIの各部署及び各事業部で提供されているサービス開発や新規機能開発、及び研究開発において機械学習を中心とした技術の検証、導入の業務を担っていただきます。 また、必要に応じて導入した機械学習技術の外部に向けた登壇や、技術知見の共有といった働きにも期待しております。 どの業務に従事されるかは、ご本人の専門領域や経験、希望を伺いながら決めていきます。 ＜具体的には＞ ■モンスターストライクにおけるステージレコメンド機能の開発 ■コトダマンにおけるおすすめデッキ作成機能の開発 ■みてねにおける顔検出機能の開発 ■TIPSTARにおける買い方相性レコメンド機能の開発 ■minimoにおける掲載者レコメンド機能の開発 ■netkeibaにおける競馬予測AIの開発 ■次世代AI技術の研究、検証 (画像、動画、音声、テキスト等) 【役割・ミッション】 現在全社的なAIの相談窓口を設けており、日々様々な相談を受けています。 このような窓口を中心に、各事業部が抱えている課題を吸い出し、機械学習技術を用いて解決することによって、ユーザーの価値を最大化させることがミッションとなります。 【仕事のやりがい】 ■実データを使った機械学習モデルの検証、開発に携わることができます。 ■機械学習モデルの開発だけでなく、サービスへの導入や効果測定まで関わることが出来ます ■事業横断的にタスクに関わることになるため、様々な機械学習分野の開発経験を積むことが出来ます。 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【概要】 金融領域のデータ活用基盤の構築と運営を担当 【業務詳細】 LINEヤフーの金融領域におけるデータ環境の設計、開発、運営をご担当いただきます。 具体的には、社内のデータ利用者の要求事項を元にデータモデルの設計、データパイプラインの開発、BI環境の構築、システム運用、データマネジメントをお任せします。 データを通してグループ会社を含むさまざまな金融事業と連携し業務を推進します。また安心安全かつ金融データの利活用を加速させるためにデータマネジメントの高度化にも携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ■データパイプラインの開発と運用 ■分析環境の保守運用 ■データマネジメントの設計 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

ML Engineer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。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例】図面に対する画像認識システムの構築 図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ■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 【業務例】CADデータに対する解析システムの構築 CADデータを解析し、CAD内の情報や3D形状情報から必要な情報を抽出する技術開発を行います。 ■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 【業務例】機械学習プロジェクトマネジメント 図面解析モデルをはじめとした機械学習モデル開発のプロジェクトマネジメントを行います。 ■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 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【具体的な職務内容】 現場の事業部門と協力し顧客への提案から、実際のシステム構築に至るまでの一連のプロセスを担って頂きます。 ▽主な業務内容 ■顧客のビジネスを理解しシステム要件を定義する。 ■AI導入に向けたフィージビリティスタディを実施する。 ■必要なデータセットを収集し、データクレンジングなどの前処理を行う。 ■カスタムAIモデルの開発とトレーニングを担当する。 ■クラウドシステム等を活用した運用基盤の設計を行う ■ユーザーインターフェイスとエクスペリエンスの設計を行う。 ■バックエンドシステムの構築を行う。 ■パートナーの進捗管理を行う ■セキュリティ対策や、システムの脆弱性テストを実施する。 ■システムのデプロイメントと運用保守計画を策定する。 ■ドキュメンテーションを行う。 ■クライアントとのコミュニケーションに同席しリレーション支援を行う。 ■新しい技術トレンドの研究と評価を行う。 ■クライアントからのフィードバックを基に機能改善を行う。 【携わるビジネス・サービス・テーマ】 ▽主な業務領域 ■DX支援一般 ■新規事業支援一般 ■コンタクトセンタ自動化 ■ヘルプデスク自動化 ■その他AI導入が要望される業務一般 【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】 このポジションでは、最先端のAI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の実用化を通じて、クライアント企業の変革をリードする役割を担います。データの収集からシステムのデプロイメントまで、一連のプロセスに深く関与することで、技術の潜在能力を最大限に引き出し、具体的なビジネス成果に直結させることができます。また、顧客のビジネスモデルを理解し、そのニーズに合わせたカスタマイズされたソリューションを提供することで、顧客企業の競争力を大幅に向上させることが期待されます。 プロジェクトは多岐にわたり、新しい課題に日々取り組むことができるため、技術スキルだけでなく、問題解決能力やプロジェクトマネジメント能力も磨かれます。事業部と協力しながら新技術を探求し、実際にそれを業務に応用することで、仕事の達成感とともに、個人の成長も感じることができます。さらに、国内外の多様なクライアントと交流する機会もあり、広い視野を持って仕事に取り組むことが可能です。 典型的なキャリアパスは以下の通りです。 １．AIプロジェクトのメンバーとしてデータ準備やシステム開発/導入の一翼を担う ２．ユニットリーダーとして、数人のメンバーを管理しながらAIシステム開発/導入を行う ３．大規模システムのＰＭとして、ＡＩシステムの開発/導入の責任を負う 【その他参考URL】 https://www.nri.com/jp/service/solution/ips/solution_ai 事業内容・業種 ITコンサルティング

急成長中のフルマネージド分析SaaSを開発するデータエンジニア ▽ETLパイプライン構築 ■データ抽出：CRM, 広告サービス, MAなどのあらゆるデータソースからデータを自動抽出するフローを設計、実装する ■データ変換：顧客が必要としている数字をどのように算出するかを設計して、フローを実装する ■データ統合：各データをどのように格納するか設計、実装する ■自動化：ETLパイプラインの構築をコード化するなどして自動構築できるようにする 【推せること】 ■良くも悪くも自動化出来てないところが多い ■少しの自動化で事業上大きいインパクトを残すことができます ■さまざまな業種業態の顧客の生きたデータを扱います ■可視化した数字に関して顧客から直接フィードバックが返ってきます ■良くも悪くも型化はできてないのでいろんなアプローチを模索できます ■共同創業者のCTOは20年以上のエンジニアリング経験があり、前職もCTO職にて企業の成長を牽引 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

ユニファでは「家族の幸せを生み出すあたらしい社会インフラを世界中で創り出す」というパーパスの元、保育の現場を支えるためのパートナーとなるべく事業を展開しております。 保育施設向け総合ICTサービスである「ルクミー」は、提供する機能も増え、多くの保育施設に導入いただいておりますが、今後さらに領域を拡大し、かつAI技術を活用したプロダクトを提供するために、エンジニアとして自社プロダクトの機械学習に関連する開発・運用全般を担っていただきます。 提供するサービスの数は多く、並行して複数の施策が実行されていくため、複数の開発チームと連携を取りながら基盤開発・運用を進めていくことが求められます。 【利用技術】 ■AWS（EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker、Glue） ■GCP（GCE、GCS、Cloud Functions、BigQuery） ■Docker ■Python ■Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn等 ■Scikit-Learn, TensorFlow等 ■OpenCV, PIL等 ■SQL ■Git ■LLM（ChatGPT, Gemini等） ▽期待する役割 家族のための新しい社会インフラを創造するToB/ToC事業を展開する同社において、機械学習エンジニアとして下記のような業務を担っていただきます。 - 顔認証システムに関する技術課題の発見と解決 - プロダクトを通じて得られる非構造化データの処理を通じた新機能の開発 - 機械学習システムの精度モニタリングと継続的改善 - 機械学習システムの開発・運用に必要なデータの整備 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

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） ■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 ■グループ企業への技術支援 ■上記の(1)～(3)を組み合わせた、ログミー株式会社、クリエイティブサーベイ株式会社、株式会社言語理解研究所などのSansanグループ企業への技術支援 【開発環境】 ■クラウド：AWS、GCP（Google Cloud Platform） ■ソースコード管理：GitHub ■PC：Windows PC、MacBookから選択。GPU内蔵PCも選択可。AWSやGCPのインスタンスも使用できます。 ■使用するライブラリやフレームワーク：テーマに合わせて自由に選択できます。 ■サービス本番環境への実装：Dockerコンテナ技術やAWS（Batch、Lambda、SageMakerなど）、GCP（App Engine、Kubernetesなど）など、各サービスの活用によって低負荷で実装できる環境を整えています。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ