機械学習・AI・データ基盤エンジニア 夜勤手当 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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【業務内容】 プロジェクトリーダー候補として、お客様への提案・折衝・進捗管理を含めたプロジェクト全体の管理をお任せします。 現在は、AIの画像技術を使って製造業の工場で行われている外観検査（製品の外観を人が目で確認している作業）での 異常品判定を自動化するAIソリューションの提案・PoC（概念実証）・システム構築・導入業務を担当していただきます。 今後は、画像技術だけではなく、生成AIをはじめ、AIの新しい分野の新ビジネスをチーム全員で立ち上げていく予定です。 新ビジネスの企画や立ち上げに関わりたい方は、積極的にチャンスがあります。 【担当サービス】 [AI・ディープラーニング外観検査システム「AISIA」](https://products.sint.co.jp/siws) 【ミッション】 「AIのビジネスシーンでの活用を先導する」 日本のビジネスシーンでのAI活用はまだまだ発展途上です。 AIの実用可能性を追求して啓蒙、認知、活用を当社が率先して行っていきます。 【ビジョン】 「AIを身近な道具に、競争力ある日本に」 AIがいろいろなビジネスシーンで利用され、身近な必需品として根付いていき、それが日本産業界の競争力を高められるように貢献していきます。 【開発環境】 - 言語：Python - データベース：PostgreSQL - ソース管理：GitHub - タスク管理：OBPM Neo（当社プロダクト）、Notion - ドキュメント：Markdown、Excel、PowerPoint - クラウド環境：Amazon Web Services、Microsoft Azure - OS：Linux、Windows - 開発手法：アジャイル型、ウォーターフォール型 - コミュニケーションツール：Microsoft Teams（チャット、WEB通話） 【チーム構成】 - 事業部長1名 - 開発マネージャー1名 - AIエンジニア4名 - 営業3名 - マーケティング1名 - 新規事業担当1名 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 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

【募集背景】 AI プロダクトのマーケットフィットが進んでいく中で、弊社は2022年6月に海外トップティア VC をリード投資家としてシリーズ D 35億円の資金調達を行い、日本発の AI 企業としてユニコーン規模の上場が現実的になってきました。そこで現在、直近の上場、および、アジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでおり、プロダクトエンジニアとして先進的なソフトウェア開発を担っていただける方を募集しています。 【業務内容】 ・音声認識をはじめとする機械学習を利用したシステムにかかわるプロダクトのソフトウェア開発 ・フロントエンドおよびバックエンドのソフトウェア開発 ・AI に関連するプロダクトのネイティブアプリケーション開発 【技術環境】 言語：TypeScript, Python, Flutter フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace 【ポジションの魅力】 ・急速に導入社数増加がしているプロダクトの成長に貢献することができ、新しい技術に触れられる機会が豊富に存在します ・AI に関する自社プロダクトの継続的な成長に貢献できます ・組織やプロダクトの急成長と共にスキルアップできます ・大きな裁量を持って働けます ・ストックオプション付与の可能性があります ・プロダクトは順調にグロース中であり、ベンチャーながら安定感のある環境です ・需要の高い音声処理や自然言語での AI × SaaS プロダクトの知見を得られます ・将来性ある AI 分野でのキャリアを構築できます 【働き方】 各個人が1番パフォーマンスを発揮できる場所・時間で働くことを正義としているため、フルリモートなど柔軟性をもって働くことが可能です。 事業内容・業種 SaaS

【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

【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

【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

【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

AI自動翻訳SaaSプロダクトであるMirai TranslatorRは、TOEIC960点のビジネスマン相当の英作文能力という高い翻訳精度を誇るBtoBサービスとして、上場企業をはじめ多くの企業で採用頂いております。 日英中で世界最高精度のサービスを提供していくため、ニューラル機械翻訳モデルの精度向上に取り組んでいただくポジションです。 【具体的な業務内容】 ・学習データ作成のためのコーパス収集および整備 ・機械翻訳モデルの学習および評価（翻訳結果の誤り分析を含む） ・前処理／後処理を含めた、翻訳結果を改善する技術の検証および実装 ・機械翻訳を効果的に活用するための周辺技術開発 【仕事・本ポジションの魅力】 ・翻訳者も含めたチームで翻訳精度向上に取り組み、サービスの改善に直接貢献することができる ・自社プロダクトに関する開発だけでなく、今後のビジネスの方向性を踏まえた企画段階から携わっていただける ・当社の事業は現在、主となる事業が継続的に利益を生み出せる状態、B2BSaaSにおける最初のPMFを終え10→100フェーズ(※1)に移行中です。事業拡大につき、大きな裁量をもって組織づくりにも参画することが可能です。 (※1) 具体的にはARR100億、現在の顧客基盤を大きく成長させつつ、LTVの引き上げを可能とする付加価値の高いサービスを継続的に生み出す仕組みをつくるフェーズです 【配属先】 エンジニアリング部 メンバー17名 【開発環境】 ■機械翻訳コア: Python / C++ ■機械翻訳サーバ: Java / Scala / Akka ■データベース: Redis / Elasticsearch ■インフラ: AWS / Docker / Jenkins ■その他: GitHub / Jira / Confluence / Slack / Zoom / DocBase / Office365 / Box / Miro 【当社について】 みらい翻訳は、企業向け翻訳AI SaaS「Mirai TranslatorR」を開発・運営しており、NTTドコモが機械翻訳事業の強化を図るため、2014年に設立されたベンチャー企業です。「言語の壁を越える」ことをビジョンに、根底には、長年言語の壁に苦しんできた日本人に「英語を母語とする人と同じ体験をしてほしい」という思いがあります。 機械翻訳技術は、海外との取引やグローバル展開など後押しし、日本や日本企業の世界における活躍を促進できるものです。機械翻訳を日常的に利用することで、誰もが言語の違いを意識することなく、日々の業務を行える社会を目指したい。「言語の壁をこえる」世界を実現する第一歩として、Mirai TranslatorRをローンチしました。 現在、OEM製品も含めると1000組織、60万IDを超える有償アカウントが稼働しており、月間15億ワードを翻訳。日本のエスタブリッシュメントを中心に、組織の生産性向上に寄与しています。当社プロダクト翻訳AIは、AI社会実装（多くの人々が利用可能になり社会における付加価値生産性・効用が引き上がること）を実現した希有なプロジェクトです。 みらい翻訳の強みとして、機械翻訳エンジンを独自開発しておりサービス提供のプラットフォームまで自社開発しています。つまり技術開発から提供まで一貫して行うことが可能であり、自社内で改善ループを回すことが可能です。さらなる精度向上に向け、ぜひ一緒にチャレンジしませんか？ 【事業優位性】 ・プラットフォームやアプリケーションの開発を行うことで、利用シーンに合わせカスタマイズされた翻訳を様々な形態で提供 ・徹底したセキュリティ管理 ・世界最高レベルの翻訳精度（TOEIC960点と同等）を実現する技術を保有 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

▽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

【ミッション】 社内でデータ活用を推進するデータ基盤の構築・運用を通して社内の意思決定をサポートし事業成長に貢献していただきます。 【主な業務内容】 ■データレイク / データウェアハウスの構築及び運用業務 ■ETL/データパイプラインの設計開発および運用業務 ■データ基盤の利用状況確認や各種ログ監視環境の構築 ■取り扱うデータのセキュリティや個人情報保護対応 ■BIツール/ダッシュボードの構築・運用 ■アプリケーションにおけるログ収集のための設計業務 ■データの民主化（社内の人がデータ活用をしやすくする環境づくり） ▽以下は本人の希望や適正に応じて実施 ■基礎的なデータ分析 ■データ分析の知見をベースに、同社の資産（ニュース、論文、特許などのデータ資産、LLMやナレッジグラフなどの技術資産）を活かした新機能の研究開発 【開発環境】 BIツール：Redash, Googleスプレッドシート データベース・データウェアハウス：BigQuery ETLツール：trocco, dbt(導入予定） ドキュメントツール：Notion コミュニケーションツール：Slack 生成AI：Azure Open AI Service,自社開発LLM 行動分析：Wicle 【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