機械学習・AI・データ基盤エンジニア 残業手当 IT・通信の求人情報・お仕事一覧

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【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

主に自社プロダクト「Farmnote Color」のアルゴリズムを開発し、GCP上で稼働できるように保守・運用を行います。 【具体的な業務】 ・GCPの機能（Beam/DataFlow・Cloud Functions）を使ったリアルタイムのセンサーデータ処理の開発・保守運用 ・データサイエンティストと協調してアルゴリズムの仕様策定と実装業務 ・開発パフォーマンス向上のための環境改善・ナレッジ共有 【案件例】 ・牛に装着したセンシングデータ（加速度）から、牛の発情行動や異常行動を予測するアルゴリズムの開発 ・GCPまわりのパフォーマンス向上 ・データ処理フローの見直し 【働き方】 ・フルタイム（フレックスタイム制：コアタイム 11:00-16:00） ・事務所出勤 + 週1回のテレワーク ・複数拠点、職務横断した開発チームでの業務実施 プロダクトは、全て自社開発しています。 開発チームの一員として獣医師が参加し、エンジニアと一緒になって、機能開発にあたっています。 また、自社牧場があるため、現場からのリアルなフィードバックをもらって、プロダクトの改善を続けています。 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

Laboro.AI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。 【本ポジションについて】 担当プロジェクトのメインエンジニアとして、同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。 【業務内容】 ■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の挑戦ができる ■様々な産業の課題を機械学習で解決できる ■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る ■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る ■AIでイノベーションを起こす ■勢いのあるAIスタートアップにて組織作りに携われる 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

DX Solution事業では、CTO率いる研究開発チームによって、建設業に特化したAIアルゴリズムモジュールを開発しています。 研究開発チームによって開発されたAIモジュールをアプリケーションに導入するソフトウェアエンジニアを募集しています。 具体的には、CTO三澤のもと、社内の開発基盤の整備・効率化および、燈独自のML実装パッケージの開発を実行しています。 また、本番運用可能なシステム構築、デプロイを牽引していただきたいと思っています。 【技術スタック】 クライアントサイド: TypeScript, React サーバーサイド: Python, FastAPI インフラ： AWS (ECS, Lambda, Amplify), Terraform ソースコード管理： GitHub 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

同社ソリューションのML TESTの機械学習モデル作成、それを活用した顧客課題解決、顧客提案、ツール開発、研究開発などをご担当いただきます。 【具体的業務】 顧客データを使用した機械学習モデルを作成したり、分析したり、機械学習のアルゴリズムを検討します。 【配属先情報】 ML TEST紹介ページ https://www.zipc.com/jp/solution/ml-test.html ※出社とテレワークを併用したハイブリット勤務が可能です。 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

【業務内容】 ■NTTデータイントラマート社のintra-martAccelPlatformを利用したWebアプリケーション開発にてSAP(基幹)システムと連携するためのフロントシステム開発をビジネスとして立ち上げるべくSAP(基幹)システム側の有識者を募集します。 ＜具体的な業務内容＞ ■ビジネスの企画・立案 ■Webアプリケーション開発における要件定義、基本設計、詳細設計、PG、単体テスト、内部結合テスト、外部結合テスト、システムテスト、受入テスト支援、マニュアル作成、運用支援 ＜関連する自社サービス＞ ■intra-mart 【本ポジションの魅力】 ◎社員の好奇心・挑戦を後押しする充実した制度・社風・WLB ■組込やテスト、自動化コード開発等、ソフトウェア開発に関して幅広い業務に携わることができ、意欲がある方なら、成長ができる職場。 ■年次に関係なく評価する風土で、早くからマネジメント業務に挑戦可。 ■研修/資格取得支援・研究開発助成金等、挑戦を支援する制度あり。 ■役職で呼ばず社長でも「さん」付けと風通し◎ 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

【主な業務内容】 ▽新規構築フェーズ 同社内に蓄積されているデータ基盤をベースに、AIプラットフォームを新規構築いただきます。 ■社内データ基盤とMLOps/LLMOpsによる継続的な機械学習モデルの設計・構築・運用 ■大量のデータ処理能力や増加するユーザー数に対応できるインフラストラクチャ構築 ■Googleプラットフォーム上へのアプリケーション搭載 ■Googleプラットフォームを活用したデータ処理パイプラインの設計、開発、運用 ■利用技術の選定 ▽実装/運用フェーズ ■生成AIを必要とする部門（社内）への課題抽出/ヒアリング、Fit&Gap分析 ■追加（アドオン）開発の概要設計 ■生成AI導入後の運用設計、導入効果検証、追加打ち手の策定 ■必要に応じたサポート対応 事業内容・業種 SaaS

■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

【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

楽楽精算開発部では、今期からAIを活用した楽楽精算の機能開発のPoCを行っています。 「AIを用いて経費精算におけるフローのどの部分を効率化できるのか」「生成AIを活用して何が実現可能なのか」等、企画・調査段階から携わって頂きます。 今後、AIを活用した機能を積極的に増やしていく予定であることから、開発体制にも力を入れていく方針です。 そこで、今回はこのAI開発メンバーのマネジメントを行っていただく方を募集することとなりました。 【過去のAIプロジェクト事例】 ■画像処理/OCR機能（領収書読み取りアプリ） ■ICカードを利用した交通費精算の入力予測 【具体的な業務内容】 (1)開発テーマの選定・調査　　　　　 ■お客様課題や製品課題の分析と改善アクションの策定(PdMと連携)　 ■最新技術の調査・検証 (2)プロジェクト管理 ■開発工程における進捗管理/課題管理を中心とした開発のとりまとめと推進 ■開発フローおよび開発プロセスの改善 (3)開発成果物レビュー ■設計レビューやコードレビューの実施 (4)メンバーフォロー ■開発進捗管理や1on1等のフォロー ■チームメンバーの育成（技術面や行動面など） 事業内容・業種 SaaS

「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するSaaSプロダクトを展開するラクスグループにおいて、自社プロダクトに関わるAIモデルの開発、精度改善をミッションとしているチームにジョインいただきます。 要件定義、データ整備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程に中心となって携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 (1)AI ロードマップ策定・技術選定 ■AI・データ分析領域における、PoCの策定及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー ■既存システムとの統合を考慮した技術要件の検討 (2)最新技術の調査・手法の選定 ■論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定 （領域：画像認識・自然言語処理など） (3)データ収集・前処理 ■AIモデルの学習に必要なデータをの収集・整備（ログデータ、画像データ、テキストデータ など） ■学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理 ※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理 (4)PoCの実施・モデル開発 ■最適なアルゴリズムの設計・改善 ■ハイパーパラメータの最適化 (5)評価指標の設計・精度検証 ■評価データの作成・整備（偏りのない指標で性能を測定） (6)システム実装・運用 ■API化（Flask / FastAPI）、実サービスシステムへの統合/連携 ■クラウド環境（AWS・GCPなど）へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理 【魅力】 ■AI組織のテック領域においての最高峰ポジションにて、他社にもナレッジのないAI領域の開発に挑戦できる。 ■AIの活用方針や、機械学習エンジンやモデル構築の技術選定をリードし、ゼロからプロダクトの方向性を形作るダイナミックな経験ができる。 ■最新のAI技術・研究を取り入れながら、自由度高く試行錯誤し、プロダクトに直接影響を与えられる。 ■1つのモデルに縛られず、複数の技術を組み合わせて最適解を導き出すなど、創造的なアプローチが求められるチャレンジングなポジション。 ■AIモデルの評価設計から実装、運用まで幅広く関わることで、技術的な成長が期待できる。 事業内容・業種 SaaS

【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

【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 ■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 ■ニュース記事からのビジネスに有用な知識グラフの構築 ■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

【機械学習エンジニア/アルゴリズムエンジニア】毎年前年比売上2.5倍超！急成長し続ける東大発のスタートアップベンチャー◆AI技術を中心とするテクノロジーを提供◆様々なデータや技術の検証など／燈株式会社 【業務内容】 DXソリューション事業部のAI PJにおいて、課題解決のための開発を担当します。 ▽具体的には... ■テーブルデータ・画像認識・自然言語処理・点群処理・図面認識を初めとする様々なデータや技術の検証 ■DXプロジェクト成功のための、現場に足を運んでのヒアリングや現地視察 ■クライアント向けスライドやドキュメント、技術検証結果の作成 ■経営層に対するAI講習会など、全社的なDX戦略策定・実施のためのサポート CTOをはじめとする経験豊富なエンジニアと数理的な部分にしっかり踏み込んで議論し、最適な技術的アプローチや実装方法を導き、顧客の課題を解決し、社会実装とプロダクト化を実行していきます。 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

【ミッション】 Webから取得した世界中のビジネスデータから顧客に最適な情報を配信するための、データ収集およびコンテンツ抽出の技術検証及び製品開発を担っていただきます。 【主な業務内容】 ■自然言語処理や画像処理を用いた、HTML/PDF/パワーポイント等の多種ドキュメントに対するコンテンツ抽出エンジンのアルゴリズム検証と製品パイプライン開発 ■言語モデルを用いた、顧客配信用ニューステキストに対するクレンジング処理の精度向上 ■顧客配信用コンテンツに対する同一記事判定やカテゴリー判定の精度向上によるPrecision/Recallの向上 ■FaaS/CaaSを用いた機械学習モジュールの分散処理パフォーマンスチューニングと監視設計 ■数万件規模のWebサイトを対象としたWebクローラーの異常検知及び自動復旧機構の検証と実装 ■日本語LLMの学習データとなるクレンジング済みコーパスの作成 【開発環境】 開発言語：Python コンテナ：Docker IaC：Terraform クラウド：AWS, GCP 【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。 【組織体制】 Opendata Team（8名） 内訳：Manager1名、サーバーサイドエンジニア2名、データエンジニア1名、機械学習エンジニア2名、MLOps1名、Data Reliability Engineer1名 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

デジタル技術を用いて、データ利活用を推進するためのデータ分析、ソリューション提供・構築を行うプロジェクトにおいて、小規模～中規模案件のプロジェクトリーダー格を担っていただきます。 お客様は業界、業種問わず、データに関係する課題をお持ちの方で、ベンダーを巻き込み、お客様ニーズに沿ってキャッチアップを図るため、案件次第で最新技術に触れることができます。お持ちの技術経験と本部内案件状況により、技術面で求める部分は変動するため、広く受け入れる想定です。対顧客の実案件において、チーム組成の中核として機能いただける方を募集しております。 【具体的な案件について】 小規模～中規模のプロジェクトが多く、案件によっては大規模開発のうちの一員となることがあり、案件状況に依存します。また、ライセンスビジネスではなく、SIサービスを提供することが主軸であるため、案件次第であったとしても技術者としての価値を提供することが求められます。 案件に入れば案件内の裁量があり、PMについても年次問わずチャレンジできる土壌があり、若手でも責任が大きい作業を担当しています。 また、新しい技術へのチャレンジが歓迎されるため、勉強意欲があれば、成長がしやすい環境にあるのが特徴です。 【入社後に期待すること】 小規模～中規模案件のプロジェクトリーダー格を期待します。求める技術的な部分は採用する方の技術経験により本部内案件状況により変動しますが、対顧客の実案件において、チーム組成の中核として機能いただきます。 【ポジションの魅力】 お客様ニーズにより、需要が上がりそうなものをベンダーを巻き込み、キャッチアップを図ろうとするため、案件次第で最新技術に触れることができます。 また優秀な若手を育てながら、自己の成長も図ることができることも魅力です。 【開発ツール】 SAS, Python, Informatica, MicroStrategy, Tableau, Databricks, Snowflake, Teradata, AWS, GCP, Azure 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

【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

社内の販売管理システムや会計システム、そして事業部が利用している各種SaaS製品からデータを取り込み、データレイクを構築しています。 また、ETLツールを活用してデータウェアハウスやデータマートを設計・構築し、各事業部が必要とするデータを提供しています。 【具体的な業務内容】 (1)データ戦略の立案と推進 ■事業部と協力して、データ活用に向けた戦略の立案と実行。事業の成長を加速させるデータ利用の方向性を定義。 ■データマネジメント戦略の立案と実行、組織全体のデータガバナンスの強化。 ■チームメンバーへの技術的指導やメンタリングを通じて、データ分析のスキルと知識の向上を促進。 (2)プロジェクト管理とステークホルダーとの調整 ■データ関連プロジェクトの計画、実行をリード。 ■ステークホルダーとの関係構築と調整。データ分析結果が事業部の意思決定に活用されるよう橋渡しを行う。 (3) 事業部へのデータ提供を目的としたデータ収集とデータ基盤構築 ■社内システムや各SaaS製品からのデータ収集と、データ基盤へのロード処理の構築。 (使用ツール例: Embulk, trocco) ■Data Lake/Warehouse/Martの設計と実装、データパイプラインの構築 (使用ツール例: Dataform, dbt) ■事業部のデータ分析業務の提案/支援 (4) データ入力/集計業務、データドリブンの支援 ■事業部に対する社内システムや各SaaS製品利用の業務整理、運用設計の支援 ■データドリブンの実現に向けた提案/支援 (例: BIツールの導入、他システムとのAPI連携の実装) 事業内容・業種 SaaS

【仕事内容】 ・ゲームで用いるAI技術の研究開発 ・ゲームエンジンにおけるAIライブラリやツールの設計・実装 事業内容・業種 ゲーム（オンラインゲーム）

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

１．業務内容 地域課題解決（行政課題（防災など）・地方企業のDX）をメインに、 地元大学、大手外資系ソフトウェア会社と協同研究開発に取り組んでいるチームにおいて 機械学習・深層学習（ディープラーニング）などを活用したモデル構築、開発などの基礎研究を担当いただきます。 具体的には、 ・AIエンジンで利用する機械学習モデルの開発・デプロイ・運用 ・AIエンジンの開発・運用 ・機械学習モデルの予測精度向上のための施策の実施 ・機械学習モデル作成のための学習作業 ・学習用・検証用データセット管理 ・機械学習モデルのバージョン管理 ・その他AI開発に関わる事全般 等となります。 【携わっていただく具体的なプロダクト】 SAP、大分大学との共同プロジェクト「防災・減災のための情報活用プラットフォーム(EDISON)」の開発 ※ネットで検索いただければ複数記事がヒットします。 ２．今回のポジションの魅力 ①スキルアップできる環境 ・AI開発案件のインバウンドが多数あるため、技術的成長が見込める ・事業立ち上げ、プロダクトの0→1開発を行う為の基礎研究から着手可能 ・AIを活用した自社サービスのプロダクト企画からマネタイズまでの一連の流れをハンズオンで経験できる ・セミナー参加補助手当、資格取得補助手当などスキルアップを後押しする制度あり ②長期就業可能な環境 ・残業時間が月平均10時間以下 ・フルフレックスタイム制度（3か月単位） ・有給取得率が高い（年間平均：11日） ③女性が活躍 ・女性管理職割合 23.5% ・産休、育休取得後の復帰実績多数 ３． 働く環境 ・フルフレックス制度 ・平均残業月8.5時間（2020年度実績） ・年間休日122日（2021年度実績）、完全週休二日制（土日祝） ・当社は2017年に「地域未来牽引企業」（経済産業省）選定 ・「くるみん認定企業」（厚生労働省）選定 ・「おおいた働き方改革推進優良企業」（大分県）選定 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【概要】 株式会社gumiでは、ブロックチェーンを用いたアプリケーション開発に加わっていただくエンジニアを募集しております。 同社の開発案件は特許を絡めた先進性の高い案件が多く、ゲームのようなエンタメ系だけでなく金融系やインフラ系など分野も多岐にわたります。 極めて希少かつ価値の高い知見を要求されるため、グローバルで通用するスキルを数多く得られる環境があります。 EVM以外のブロックチェーンを深く理解する必要のある開発案件が複数あり、TendermintやMove、Solana上での開発経験のあるエンジニアを優遇いたします。 【具体的な業務内容】 ■あらゆる種類のブロックチェーンと連携するアプリケーションの設計／開発／運用 ■それらに付随するスマートコントラクト開発 ■ブロックチェーンノードの立ち上げ及び保守メンテナンス業務 ■Wallet及びスマートコントラクトの管理に必要なシステムの開発 【開発環境】 ■言語：NodeJS (Typescript)、Go、Python ■OS：Linux、macOS ■DB：PostgreSQL、Redis、NoSQL ■インフラ環境：AWS、GCP ■ブロックチェーン: EVM、Tendermint、Move、Solana、その他ブロックチェーン 事業内容・業種 ゲーム（オンラインゲーム）

316【R＆Dエンジニア】AIを活用した次世代システムの研究開発★R＆Dから実装まで★ 【具体的な仕事内容】 画像処理を中心に、自然言語処理、量子コンピューティングなど広く機械学習や新規技術を用いた研究開発を行うことが主なミッションです。 研究開発を行い、その成果を実際のプロダクトに実装するところまでを担当していただきます。 ■画像から修理方法や修理金額を推測する機械学習モデルの技術調査、検証、実装 ■その他、生成AIやマルチモーダルLLM等の活用による社内業務の改善検証、提案、開発 ■機械学習、量子コンピュータなどの最新技術の調査・研究 ※技術調査は、海外論文からの情報収集が主となります ※検証は、機械学習モデルの実装とその精度評価が中心です 【開発環境】 言語：Python フレームワーク：PyTorch、Keras インフラ：GCP、AWS等 バージョン管理：Git コミュニケーション：Zoom 【開発の特徴】 ■海外論文を調査しながら、目的に合った機械学習モデルや手法について実装・検証することが中心となります。 ■通常のソフトウェア開発と比較して、試行錯誤や評価作業の占める割合が高いです。 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

Laboro.AI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。 【本ポジションについて】 担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊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） 【業務内容】 ● 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 ● 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る ● 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る ● 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る ● AIでイノベーションを起こすことに携われる 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）