機械学習・AI・データ基盤エンジニア HTML・HTML5 IT・通信・インターネットの求人情報・お仕事一覧

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DSP/DMP で生み出される大規模なデータを分析するための基盤作り、そして分析から結果をプロダクトに反映し、さらなるパフォーマンスを発揮させるためのプロダクト開発を担っていただきます。 【具体的には】 ■大規模データ分析を効率的に行うための基盤やツール群の整備・開発 ■Apache Hadoop やその他オープンソースソフトウェアの調査・活用・運用 ■データ分析自体を行い、プロダクトとしてのアウトプット 【データ規模】 ■8500億req / 月 数十億ユニークブラウザデータ 【プロジェクトの進め方】 ■チケット駆動による機動的な開発進行 ■Pull Request ベースの開発ワークフロー(コードレビュー・CI・リリース) ■数ヶ月規模の開発から、日々のメンテナンスなど、構築・開発から運用まで広く担当します 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

■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）

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、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 また当社の機械学習エンジニアは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します。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のご応募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、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ができる ・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）

【業務内容】 食べログにおけるユーザー価値提供の最前線で、企画や他開発チームと密に連携しながら検索基盤システムを構築、運用していきます。 食べログの検索システムは非常に大規模・高トラフィックで、検索対象によっては10億件を超えます。サジェスト機能、店舗情報や口コミを基にキーワードに該当するレストランの一覧を返す検索機能など基本的な検索だけでなく、まだ実現できていない切り口での検索や、ベクトル検索のようなセマンティックな検索、検索基盤自体の刷新など、新たな検索のための新技術の検証・導入も重要な業務です。 ■検索案件における要件定義からリリース、保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ■Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ■全文検索エンジンへインデキシングする仕組みと全文検索エンジンへのI/Fの開発・運用 ■検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ■Apache Solr以外の全文検索エンジン（Elasticsearch, Vespaなど）の検証・導入 ■課題解決や新たな価値提供のためのソリューション提案 ■大量トラフィックや大容量データを考慮したシステムアーキテクチャ設計 ■システムを安定稼働させ続けるための技術的負債の解消 【業務の進め方】 ■検索案件について要件定義段階から関わり、企画や他の開発チームと連携しながら要件を実現していきます。検索体験や検索施策の成否は検索基盤によって決まると言っても過言ではなく、案件の初期段階から深く関わり、その実現のためにエンジニアの立場から積極的にアイデアを出していくことが重要となります。 ■？プロジェクト外でも、各チーム間での課題の共有や進捗の共有などを通してチーム間のコミュニケーションを行っています。社内勉強会や技術ノウハウの共有を通して技術力研鑽が出来る体制となっています。 ■技術部は目標達成フレームワークとしてOKRを採用しています。開発組織や事業に対してレバレッジが効いた重要施策にフォーカスし積極的に挑戦しています。 ■金曜日には技術部の各チームが集まり１週間の成果を称え合うウィンセッションを開催しています。 詳しくは食べログの2021年アドベントカレンダー記事を御覧ください。 アドベントカレンダー：技術部門にOKRを導入したら3ヶ月で部の雰囲気がめちゃくちゃ良くなった話 【技術スタック】 ■全文検索エンジン: Apache Solr ■開発言語: Go, Python, Bash, SQL ■構成管理: Ansible ■関連システム / ミドルウェア: MySQL, Fluentd ■ソースコード管理: GitHub ■運用ツール: Jenkins, Rundeck, Prometheus, Grafana, NewRelic, Opsgenie ■OS・Webサーバ・コンテナ技術: Linux, Nginx, Docker, Kubernetes ■開発支援ツール: Microsoft Teams, Asana, Confluence, Miro, Qiita Team, CircleCI ■データ基盤：BigQuery, Tableau 【入社後のイメージ】 仕事や環境に慣れていただくため、まずは既存システムのIssue解消や、小規模な開発案件を担当していただきます。 また、既存メンバとのペアワークや会議への参加を通じて、ナレッジを蓄積しつつチームの一員としての関係を構築します。 その後はご自身のスキルや経験に合わせてより高度なタスクに取り組んでいただきます。 さらには、検索基盤の改善、刷新、新たな全文検索エンジンの導入なども担当していただくことを想定しています。 【キャリアパス】 マネジメント職と技術専門職の2通りのキャリアパスがあります。 技術専門職志向であれば、検索技術の高度化やSREなど、得意な技術領域を高めたり広げたりすることで事業課題を解決するスペシャリストとなったり、マネジメント志向であればチームを統括するリーダー・マネージャとして、ハイパフォーマンスな組織を育てていく立場を目指す事ができます。 特に技術専門職の場合は、その高度なスキルと業務遂行能力を存分に活かし、インディビジュアル・コントリビューターとして領域を限定せず大きな事業課題の解決主体となる事を目指していただきたいと考えています。 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【業務内容】 AIおよび機械学習を活用したアルゴリズムの研究開発・評価を担当し、サービスへの実装まで一貫して関わっていただきます。最先端技術の実証実験や、現場の課題を解決するためのソリューション開発に挑戦していただきます。 下記いずれかのチームに配属となります（具体的な業務例です）。 ■チーム Nebula（デジタルツイン領域） 　点群データや画像処理技術を活用した、3Dモデル生成アルゴリズムの研究開発 　デジタルツインにおけるシミュレーション・最適化アルゴリズムの設計・開発 ■チーム Antares（図面領域） 　図面や図表など複雑な非構造データをAIで認識し、構造化・データ化するアルゴリズムの研究開発 　建築設計図面を3Dモデルに変換し、設計効率化を実現するための技術開発 ■チーム Lyra（自然言語処理・シミュレーション領域） 　LLMをはじめとする最新の自然言語処理技術を活用し、情報を抽出・検索する技術開発 　物理シミュレーション分野における最適化アルゴリズムの設計・開発 【技術スタック（一例）】 ■フロントエンド 　Typescript/Node.js/React/Next.js ■バックエンド 　Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ■インフラ 　Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ■AI 　Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【アルゴリズムエンジニアポジションの特徴】 (1)燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。 (2)燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。 (3)ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。 (4)手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）

AIプラクティスエンジニア 【業務内容】 AIプラクティスエンジニアは、AIおよびデータサイエンス分野での４年の経験を含む、ソフトウェアエンジニアリング分野で8年以上の経験がある上級レベルのソリューションアーキテクトです。主な職務は、クラウドベースのAIサービスとMicrosoft Copilotを使用して包括的なAIソリューションを主導、設計、実装し、そのソリューションが確実にビジネス目標に合致し、かつ、テクノロジーのベストプラクティスに準拠しているようにすることです。 【主要な役割】 ■テクノロジーをビジネス目標にアライン：技術的ソリューションが確実に会社と顧客双方のビジネス目標を達成するようにします。 ■ベストプラクティスを推進：設計からデリバリーまで、一貫してベストプラクティスを推進することで、技術的負債を削減します。 ■イノベーションを育成：最先端のテクノロジーを導入・統合して、イノベーションを牽引します。 ■模範となり指導：プロジェクトに積極的に参画し、実践に関わりながらリーダーシップを発揮します。 【主な業務内容】 ■プラクティスの展：：テクノロジーのベストプラクティス、ソリューション、ツールおよびプロセスを含む、エンドツーエンドのAIプラクティスを設計・実装します。 ■プリセールスのサポート：ソリューションの設計、作業内訳の作成と、入札時においては見積作成をします。社内外の顧客にAIプラクティスを推進します。 ■プロジェクトのデリバリー: プロジェクトで重要な役割を果たし、プロジェクトチームがテクノロジーのベストプラクティスと整合するよう、チームをサポートします。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

博報堂テクノロジーズ TECH Career Meetup専用応募ぺージ 【クリエイティビティと、テクノロジーの融合をリードするテクノロジー戦略組織】 博報堂ＤＹグループは「生活者発想を基軸に、クリエイティビティ、 統合力、 データ/テクノロジー活用力を融合することで、 オールデジタル時代における企業のマーケティングの進化と、イノベーション創出をリードする。 そのことで、生活者、社会全体に新たな価値とインパクトを与え続ける存在になる。」という基本戦略を掲げています。 そんな博報堂ＤＹグループを、さらなるテクノロジー企業としての企業体に進化させていくために、グループ内のリソースを集約し生まれたのが博報堂テクノロジーズ。リソースの集約によるシナジーの創出、積極的なシステム開発投資、外部人材の登用と育成を軸に、テクノロジー人材にマッチした人事制度、人材マネジメント体系を備えるエンジニアオリエンテッドな組織作りを行っています。 【博報堂テクノロジーズの会社説明会を実施します。】 同社は、「世界一級のマーケティング×テクノロジー会社になる」というビジョンを掲げています。これを実現するために、博報堂DYグループが培ってきたマーケティングの力と高度なテクノロジーを組み合わせ、マーケティングとテクノロジーの融合領域で市場をリードする仲間を募集しています！ そこで今回は、博報堂テクノロジーズについての理解を深めて頂く場としてオンラインでの会社説明会を開催することに致しました。 ■会社概要 ■提供するサービスやプロダクト ■働く環境、制度について ■業務内容、募集ポジション などについて、詳しくお話させていただきます。 博報堂ＤＹグループのアセットを活用した、マーケティングビジネスの変革に興味のあるテクノロジー人材の方々は是非ご参加ください！ 【スケジュール】2025年2月25日（火）19:10開始（19:05より入室可） 19:10-19:40 会社説明 19:40-19:55 質疑応答 ※コメントで頂く予定です 19:55-20:00 クロージング 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

株式会社Luupは、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティのシェアリングサービス「LUUP（ループ）」を日本各地で展開しています。 街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、LUUPのポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。LUUPを通して、移動におけるさまざまな問題を解決し、新たな街の未来を創造します。 現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡でサービスを展開しており、2024年10月時点で10,000ポート以上を運営しています。 将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。（会社HP：https://luup.sc/ ） 【募集背景】 事業の急激な成長に合わせて、データ活用に対するニーズも急速に高まっています。 活用の前提となる、データの取得や保存、加工や整形のためのパイプラインの構築はひと通りできているものの、社内全体での活用は進んでおりません。 また、少数精鋭のチームで業務を行っているため、現状は目の前のニーズに応えるための動きが多くなってしまい、会社の将来を見据えた投資ができていないと考えています。 そのため、社内でデータ活用が促進されるような仕組みづくりを進めつつ、将来を見据えて今後必要になることを先取りして手を打てるような方を募集します。 【組織とポジションについて】 LUUPでは、データサイエンスチームを始め、マーケター、Product Manager、経営企画部、オペレーション部（充電等の巡回業務）といった様々な部署がデータを活用しています。そのため、同社の業務は単にDWHやDataMart、パイプライン構築をすることに留まらず、社内のデータ利用者が増え、データをより使いやすくするために常に社内のデータ活用状況に対して意識を向け、時には基盤からより活用側へのアプローチを担うことなど範囲にとらわれず活動しています。 【仕事内容】 ■データの戦略、活用方法、データによる競争優位性の設計 ■Airflow, BigQuery等を利用した、データパイプラインの設計・開発と運用フローの構築 ■アプリやIoTからのログ収集やその設計 ■BIツールやデータ出力機能などの開発・運用 ■異常検知ツールによるデータ異常の検知自動化やそれに基づくインサイト提供 ■データガバナンスのポリシー設計、実装 ■社内のデータ利用状況の定量・定性分析と改善策の提案 【仕事の魅力】 LUUPのサービスでのライドデータなどの需要のプロキシとなるログは、特にその中でも鍵となるデータです。利用者の行動パターンや再配置の動きなど、実際の運用から得られるログは、同社のMLモデルで解析され、日次の作業オペレーションなどに活用することでLUUPのサービスの質を向上させるための貴重な情報源となっています。 また、LUUPは日本で数少ない電動キックボードのシェアリングサービスを展開する企業として、新しいデータ活用のチャレンジが溢れています。ポートモデルと言われる形態でのマイクロモビリティのシェアリングサービス展開は、世界の中でも早い段階から取り組んでいる企業のひとつです。そのため直面する課題には世界でも明確な成功例がないものも多く、このようなフロンティアでの事業環境はスタートアップに限らず簡単には味わえない環境です。 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】 同社R&D部門、顧客の窓口となっている部署と連携しつつAI・MBTを用いた業務革新の提案・要件定義・PoC・開発・導入などを行います。またサービス開発が必要となった場合はベトナム子会社に要請することが可能です。 【業務詳細】 入社当初はAI・MBTの領域にて以下のいずれか場合によっては全てをお任せする予定です。 ■要件定義・ヒアリング：ヒアリングを通じ、AI・MBTで解決できる顧客課題を発見し、そこから要件に落とし込み、顧客との合意までお任せします。 ■PoC：要件定義の内容が想定の効果が出せそうかを技術検証するため、トライアルのサービスを開発します。自身で開発する場合と子会社に委託する場合があります。 ■本開発：基本子会社に本開発は委託することができ、窓口としての進捗確認等のマネージメントを実施いただきます。 ■導入：開発したサービスを顧客または同社事業部に導入し、業務で活用できるまでを見届けます。他の顧客や他の事業部で活用できるよう、導入事例としてまとめて展開・普及活動を行います。 ■マネジメント：以上をチームとして推進していくためのスケジュールや予算などのマネージメントを行います。 【ポジションの魅力】 本ポジションは新たな技術を使いながら、多くのステークホルダと協調しならプロジェクトを進めていきます。業務上以下のような魅力がございます。 ■AIやMBTなどの先端技術に触れられます。 ■ピンポイントでAIやMBTの経験がなくとも、ITスキルと学ぶ姿勢があれば現行メンバーが教育することも可能です。 ■マネジメント力、調整能力が活かせ、伸ばすことができます。 ■多種多様なお客様と接することで視野を広げることができます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

コンピューターサイエンスの知識を活用し、広告配信のパフォーマンスを引き上げるための予測アルゴリズム（クリック率、コンバージョン率、入札勝率等）や、広告の推薦アルゴリズム等の開発を担って頂きます。 【具体的には】 ■ログデータ分析及び参考文献を調査し、新たな予測モデル考案、設計 ■予測モデルの実装及びパフォーマンスの改善 ■広告の推薦システムの実装及びパフォーマンスの改善 【データ規模】 ■8,500億req / 月 数十億ユニークブラウザデータ 【プロジェクトの進め方】 ■チケット駆動による機動的な開発進行 ■Pull Request ベースの開発ワークフロー(コードレビュー・CI・リリース) ■数ヶ月規模の開発から、日々のメンテナンスなど、構築・開発から運用まで広く担当します 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）