機械学習・AI・データ基盤エンジニア 地域手当 ソフトウエア・SaaS・情報処理系の求人情報・お仕事一覧

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【現状の課題】 同社が目指すのは、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 【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 【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 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【会社概要】 ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI技術を活用し、多くの企業の企業変革を支援しています。 社内外の情報をワンストップで検索できる「Anews」及び、あらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT(Stockmark A Technology)」を運営しています。さらに、企業特化生成AIの開発や、独自システムの構築も支援しています。 現在のメインターゲットは国内大手の製造業R&Dであり、すでに日経225の30％、250社を超える企業様での導入が進んでいます。今後は製造業のR＆Dを起点に、国内のエンタープライズ企業、そして日本企業全体、さらにはグローバル企業にも展開していく予定です。 また、日本語及びビジネス領域に強い純国産LLMの開発研究にも注力しており、2024年5月に1000億パラメーターの自社LLMを公開いたしました！ 2024年10月にはシリーズDにて45億円、累計88億円の資金調達を完了。 従業員も100名を超え、更なる成長を目指すために人員を募集しております！ 【現状の課題】 2024年に新規事業を立ち上げ、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが複数立ち上がり、プロジェクトの成功に向けチームで奮闘しておりますが、現在も複数の課題に向き合っております。 ■ドキュメント解析エンジンの精度向上や機能拡充をしていくリサーチと開発のリソース不足 ■RAG検証サービス(自社SaaS)の機能を拡充していくリサーチと開発のリソース不足 【業務内容】 LLMを用いた新規事業SaaSのMLOpsエンジニアとして、MLOps観点の改善企画の立案、検証、実行をリードいただきます。 施策の実行においては、社内のプロダクトエンジニアやPdM、リサーチャーとも連携が多いポジションです ▽具体的な業務内容 ■ViT系モデルやVLMの精度向上のための各検証ステップのオペレーション最適化 ■データセット、機械学習モデル、実験環境管理手法の確立 ■クラウドでの推論、RAG環境の構築 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【ミッション】 本ポジションでは、ニュースや特許・論文など製造業に関連するビジネス文書から知識グラフを構築する技術の研究開発を行っていただくリサーチャー枠になります。 Research部門では、自然言語処理や機械学習の研究開発を行うとともに、プロダクトチームと密接に連携しながら、プロダクトの自然言語処理や機械学習機能の開発を行なっております。 また、産総研との生成型文書要約に関する共同研究、東北大学乾研究室との知識グラフに関する共同研究や「BERTによる自然言語処理入門（オーム社）」の出版や、事前学習済み GPT モデル・Wikipedia NER データセットなどの一般公開も行っています。 当ポジションはResearch部門における自然言語処理・機械学習の研究開発のリードをお任せします。 【主な業務内容】 ■ニュース・特許・論文・社内データなど大量のテキストデータから知識グラフを構築する技術の開発 ■知識グラフから新しいビジネス知見を発見できるような技術の開発 ■大規模言語モデルを用いたビジネス文書の要約・生成に関する研究 ■プロダクトにおける自然言語処理・機械学習機能の開発 (検索精度の底上げ、推薦アルゴリズムの開発等) 【開発環境】 主な使用言語：Python, SQL 【働き方】 ■基本的にはフルリモート体制。 ■リモート/出社をそれぞれの事情に合わせて使い分けながら勤務しています。（出社回数は定めていません。） ■仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員など多様な働き方を実現しています。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【主な業務内容】 ■プロダクトにおける自然言語処理・機械学習機能の開発 ■自然言語処理に加え、ドキュメント内の図表の読み取りなども行えるマルチモーダルLLMの研究/開発 ■固有表現抽出やテキスト分類などを用いたニュース記事の構造化の手法の開発 ■ニュース記事のレコメンデーションの手法の開発 ■ニュース、論文/特許やビジネス文書全般からの文章要約・文章生成に関する研究開発 【期待する役割】 Research部門では、自然言語処理や機械学習の研究開発を行うとともに、プロダクトチームと密接に連携しながら、プロダクトの自然言語処理や機械学習機能の開発を行なっております。また、産総研との生成型文書要約に関する共同研究、東北大学乾研究室との知識グラフに関する共同研究や「BERTによる自然言語処理入門（オーム社）」の出版なども行っています。 当ポジションはResearch部門における自然言語処理・機械学習の研究開発のリードをお任せします。 【開発環境】 主な使用言語：Python 【働き方】 ■基本的にはフルリモート体制。 ■リモート/出社をそれぞれの事情に合わせて使い分けながら勤務しています。（出社回数は定めていません。） ■仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員など多様な働き方を実現しています。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

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、使用するツールなど】 ■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

■仕事内容 DX（デジタル・トランスフォーメーション）が加速されていく市場において、企業内外のあらゆるデータを活用する需要はますます高まってきています。この大量に蓄積されたデータを活用するため、生成ＡＩを活用するシステムを提案し、開発・構築します。また、生成ＡＩのシステムでも必要となる、データ基盤のシステムを構築しており、インフラ設計・構築から基幹となるデータベース設計、BIダッシュボードによる可視化まで幅広い領域の開発を行っています。最先端のクラウド技術を駆使し、顧客へ今までにない価値を提供すべく、事業を展開しています。 【システムコンサルタント】顧客のIT環境や資源、予算等に合わせて最適な生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するためのソリューションをご提案します。 ・顧客のデータ利活用、IT化計画に対する支援、ソリューション提案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するプロジェクト全体計画の立案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 【システム開発プロジェクトリーダー】生成ＡＩ・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、要件定義や基本設計といった上流設計を行います。設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、プロジェクトのマネジメントを担当します。 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 ・プロジェクト遂行における顧客との折衝 ・要件定義・設計・実装・試験の各工程のマネジメント ・生成ＡＩ・データ分析基盤開発の要件定義、上流設計 【生成ＡＩシステム開発エンジニア】生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、各種データを管理するデータベース設計、ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。 ・生成ＡＩシステム開発の要件定義・設計・実装・試験 ・ＡＩオーケストレーション、生成ＡＩプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発 【データエンジニア】データ分析基盤を構成する、データレイクやDWH（データウェアハウス）等のデータ設計、データの集約加工等のETL処理設計、BIを用いた画面設計等を担当します。 ・データ分析基盤開発の要件定義、設計・実装・試験 ・データレイク、DWH、データマート、BIの構築・開発 ＜過去の案件例＞ ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・弊社パッケージ「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 ■入社後の流れ 入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL／PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。 ■配属予定部署 クライアント・システム開発事業部 ＩＣＴソリューション事業部　ＳＩ部 ■配属予定部署の特色・PR Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。生成ＡＩの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。また、生成ＡＩのシステムと密接な関係がある、データ分析基盤の構築に関する市場規模も増大。当社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術領域に対して積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

ラクスグループにおけるデータ活用推進の中核組織として、全社の意思決定や業務改革を支えるデータ基盤の整備・運用をリードしていただきます。 入社後は、まずプレイングマネージャーとして実務に携わり、当組織のデータ戦略、基盤構築プロセス、各事業部のデータ利用実態を把握していただきます。その上で、事業部との連携を深め、データ戦略の企画・実行、プロジェクトマネジメントを推進いただき、将来的には組織全体の戦略策定やメンバー育成など、より広範なマネジメント業務に取り組んでいただきます。 【担当業務】 ▽組織マネジメント ■全社のデータ活用施策を推進する各プロジェクトの進捗、リソース、予算管理を通じ、データドリブン経営の実現をリード ■定期的な1on1ミーティング等を通じ、部下のパフォーマンス評価およびキャリア育成の実施 ■チームメンバーへの技術面およびプロセス面での指導、育成計画の策定と実行 ■必要に応じた採用活動および組織体制の最適化 ▽担当プロジェクト ■データ戦略の企画・推進 　-事業部と連携し、データ利活用に向けた全社戦略の立案と実行 　-データガバナンス体制の強化およびデータ管理ルールの策定・実施 ■データ基盤・システムの整備・運用 　-社内各種システムやSaaS製品からのデータ収集、Data Lake/ Warehouse/ Martの設計・実装 　-ETLパイプライン（使用ツール例：Embulk、trocco、Dataform等）の構築と運用管理 ■業務改善とデータ活用支援 　-BIツール等を用いたデータの可視化・分析支援による、各事業部の業務改善提案 　-生成AI等の最新技術活用による業務プロセス改善 事業内容・業種 SaaS

【業務内容】 ■導入検討から運用まで一気通貫の外観検査AIソリューションを提供しています。 ＜具体的な業務内容＞ ▽経験、希望に応じて下記の業務をご担当いただきます。 ■画像処理機能開発 - 当社製品の外観検査ソフトウェアへ画像処理機能の開発、実装していただきます。 ■外観検査システム導入 - お客様の課題に合わせ、要件定義、開発、導入まで一貫したプロジェクトを遂行します。 【入社後の業務イメージ】 ■ご自身の強みが活かされる分野の業務遂行、および、外観検査に関わるハードウェア等の技術・知識も身につけながら、外観検査の導入を進めていただきます。 【ステップアップ育成計画】 ■メンバーに最適な育成計画を策定し、最短1年でハードウェア、ソフトウェアの提案が可能なエンジニアにステップアップいただきます。 【受賞歴等】 ■G4A Tokyo Dealmaker 2019　AI製剤設計ツール採用 ■MITANI Business Contest 2020　ビジネスエンジニアリング賞、日医工賞、北國銀行賞受賞 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【現状の課題】 同社が目指すのは、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 【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 【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 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【業務内容】 ユーザから収集したセンサーデータ、テキストデータを基に、大規模言語モデル、ベイズ統計、機械学習を活用したプロダクト開発をご担当いただきます。 具体的に下記業務をお任せいたします。 テキストデータ、センサデータの分析とレポーティング 大規模言語モデルや事前学習済みモデルを活用した意味解析、テキスト生成システムの構築／評価 ベイズ統計や機械学習を用いたユーザの行動モデリング、状態推定モデルの構築 【仕事のやりがい】 ＜新しいチャレンジが叶う環境＞ エスディーテックが手掛けるプロダクトは、最先端技術を活用したものから、我々の生活を支えるサービス、車載系のHMI等、バリエーションに富んでいることが特徴です。 また、フランクな場での対話から生まれるアイデアを大切にしており、それらアイデアをチームでカタチにしています。 実際に、京セラ様と実現した『高精細 空中ディスプレイ』では、従来の映像を投影するだけではなく、『空中に浮かぶ映像に触れる感触はないけど、直感的にジェスチャー操作できるものを作ろう！』そんな自由な発想で実装しました。 ** 多種多様な案件に上流工程から携わるため、『より良いプロダクトを自らの手でつくっている』実感を得ることができます。 ＜ユーザー体験をベースとしたものづくりの魅力＞ エスディーテックではエンジニアとデザイナーが一緒にプロジェクトを進め、ディスカッションを行います。 それぞれの視点から意見を出し合い、互いに足りない部分を補うことで、性能の良さと使いやすさを同時に実現しています。 エンジニアとして技術を高めながらデザイン視点を身につけることで、ユーザーに使い続けてもらえる製品を生み出すことができます。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ