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機械学習・AI・データ基盤エンジニア IPOをめざすベンチャー企業の求人情報・お仕事一覧

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データエンジニア

【仕事概要】 同社のR&D組織におけるデータエンジニアとして、全社横断的なデータ基盤構築・開発をリードしていただきます。 業務内容は多岐に渡り、自社AIプロダクトにおけるデータ基盤の設計構築や、DX事業の顧客に対するデータ活用プロジェクト支援などデータ活用に関する業務を横串でお任せします。 データの収集元はテキストデータを中心に多岐に渡る想定であり、収集したデータはLLM/RAG技術を活用し、ChatGPTのようなボットの活用を行い、問い合わせの自動対応を実現することを行います。 初期的にはMicrosoft Azureを想定としたデータ基盤を構築し、運用できるようにしていただきます。 将来的にはマルチプラットフォームや複数メッシュにも展開できることを考えております。 データの基盤設計及び実行のマネジメントも含めて実行いただくほか、データ基盤とAIモジュールを用いた技術戦略の策定やブラッシュアップにも関わっていただくなど、同社におけるデータ活用を加速させるためにご知見やスキルを最大限に活かしていただけるポジションです。 【業務内容】 ■社内及び自社プロダクトのデータ基盤構築・開発 ■DX事業のクライアントに対するデータ活用プロジェクトの実行支援 ■(将来的に)データチームの管理及びマネジメント 【採用背景】 ChatGPTをはじめとする大規模モデルの登場で、データ活用の社会的ニーズが高まるなか、同社ではデータ基盤とAIモジュールを活用したデータAI戦略が経営方針における重要なテーマとなっています。 具体的には、自社AIプロダクトにおけるデータ基盤活用や、DX事業でのクライアントからの需要も高まっており、特に金融系における大規模なデータを扱うモダンデータスタックの導入などを進めています。 これまでデータ領域の知見があるMGRが推進してきたものの、今後の需要拡大などの展開を踏まえ、データエンジニアリングを専門的に担える方の採用の必要性が高まっていることから採用を開始しました。 【開発環境】 コード管理 : Git(GitHub) 言語:Python OS:Linux データスタック: Fivetran,dbt,snowflake,Databricks, Apache Airflow,Confluentなど クラウド: Microsoft Azure,AWS,Google Cloud Platform インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion 同ポジションの魅力 【最先端AI技術×モダンデータスタックを用いたデータ基盤構築が経験できる】 AIの効果を最大化するためには、AIが活用しやすい構造化されたデータを用意することが重要です。そのため、データ基盤の構築はAI活用において重要なファクターとなっています。同社はAI技術に強みを持っており、今後ますます向上するAIの能力を生かすためにも、データ基盤に力を入れたいと考えております。このタイミングでご参画頂くことで、AI技術の活用にデータ基盤を持ち込む先駆的なフェーズをご一緒いただけます。 【事業におけるデータ利活用の重要性が高い】 同社ではAI技術を用いて「企業の中にある業務上の非構造化データ」を構造化する技術に強みを持っています。この技術をデータ基盤と組み合わせて提供することで、AI技術及びデータ基盤の効果を相互に高めることができるため、事業戦略上も重要なトピックと位置づけています。 【松尾研出身の日本トップクラスのAI技術者が在籍】 R&D組織には松尾研出身のAI研究者が在籍しており、最先端のAIアルゴリズムの研究開発を日々行っています。 そのため、日本トップクラスのAIスペシャリストと協業しながら、生成AIを含め最先端のAI技術を活用するためのデータ基盤構築に関わっていただくことが可能です。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【Dev】自然言語処理リサーチャー(LLM)

【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

シニアデータPjM

【具体的な業務内容】 ■タイミーのデータ組織横断のバックログを管理し、データ施策全体の進行管理を担っていただきます。 ■他部署との調整が必要なアイテムについては要件明確化などの前裁きや、データサイエンス・データエンジニアリングの専門性が必要な領域に関する進行管理もご担当いただきます。 ■1‐3年程度のスパンのデータ活用戦略の策定に関わっていただき、ステークホルダーとの合意形成などについてもお願いする可能性があります。 【タイミーのデータPjMとして働く魅力】 ■「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として蓄積してきたデータを活用し、労働市場における社会的課題解決を通じて日本の活性化に貢献するやりがいを得られます。 ■データ活用が当然というカルチャーが既に存在しているので、活用促進のような煩わしさは存在せず、データPjMとしての価値創出に集中できます。 ■サービス・組織が急成長しているフェーズであるため、多岐にわたり、数多くのテーマが存在しています。 事業内容・業種 Webマーケティング・ネット広告

MLエンジニア(電動キックボード/街移動改革/急拡大ベンチャー)

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。 それにLUUPのサービスを定量的に誰よりも理解して、LUUPの事業成長に貢献するMLエンジニアを募集しています。 データ活用において、ビジネスの課題を深く理解した上で、最適な機械学習ソリューションを設計・実装・運用できるエンジニアを求めています。予測モデルや最適化アルゴリズムの開発から、本番環境での安定的な運用まで、技術的な実現可能性とビジネスインパクトの両面を考慮しながら推進できる方が期待される役割です。 【組織とポジションについて】 LUUPは、アプリというソフトウェアだけでなく、車両というハードウェア、街中にあるポートなど、多様なアセットが複雑に組み合わさることで運営されています。 COO室データグループの所属になります。 ■データの分析や活用側だけでなく、データエンジニアも所属しているので、データの管理や資産化についても責務を持って仕事をすることができます ■COOと直接コミュニケーションをとって仕事を進められます 【仕事内容】 ■データを活用したシステムの設計から実装、本番環境での運用までの一連のプロセスの推進 ■予測モデルや最適化アルゴリズムの開発を通じた競争優位性の構築 ■ビジネス課題に対する定量的アプローチの設計と実装 ■モデル・アルゴリズムの継続的な改善と運用基盤の整備 ■プロダクトの進化を見据えた研究開発の設計、主導 【魅力】 ■社会的意義のあるサービスの課題を解決することで、直接社会に影響を与えられる ■多種多様なデータが集積された豊富なデータ資産を用いて先進的な手法に取り組める ■R&Dとビジネス寄りの両立した役割を担える ■様々な部門の課題に携われ、幅広い経験を積める 【MLエンジニアとともに解決したい事業課題】 ■需給予測モデル構築 ■オペレーション最適化 ■車両配置の最適化 ■ポート獲得のエリア戦略 ■トラブルを未然に防ぐための異常検知 ■プライシング最適化 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア(EC/ASP/ポータル/SNS等)

開発|システム開発(年間休日120日以上)【大阪府堺市】

★☆★東証グロース市場上場企業★☆★ 電子部品の信頼性試験などを行っている当社にて、自社サービスである「AI画像検査プラットフォーム(Qualap)」のシステム開発業務をお任せします! 【概要】 プロジェクト計画から、要件定義、設計、開発、テスト、運用に至る全ての工程をご担当いただきます。 【具体的には】 ■自社サービス、AI画像検査プラットフォーム「Qualap」<https://qualap.jp/>のシステム開発業務 ■試験・分析・測定データを活用した新規AIアプリケーション開発業務 ■既存システムの運用・保守業務 【開発環境】■開発言語:TypeScript、JavaScript、Python3 ■フレームワーク:vue3、Electron ■データベース:DynamoDB ■インフ ラ:AWS ■プロジェクト管理:Git 事業内容・業種 機械部品

Givery AI Lab(AIエンジニア)|【東京都】

【職務内容】 Givery AI Labの一員として、課題発見・PoC、独自AI実装・AI内製化、AI精度評価・改善などの開発支援に携わっていただきます。 【具体的には】 ■顧客のユースケースに合わせたAI活用方法の企画~PoC開発 ■利用者に最適なインターフェース(会話設計)やデータ連携の実装 ■開発ロードマップの策定とステークホルダーとの連携 ■AI精度の継続的な評価と改善 【業務の魅力/やりがい】 ■フルリモート×フレックスで自由な働き方(出社もOK!) ・働く場所も時間も柔軟に選べ、趣味や家庭との両立ができる環境です! ・残業もほとんどないため、ワークライフバランス◎ ■技術力の高い仲間と共に、刺激的な毎日を ・GAFAM出身者をはじめとした優秀なエンジニアが多数在籍し、技術的なレベルが非常に高い環境です。 ・AIをはじめとした、様々な技術を学べるため、スキルアップにつながります! ■新規事業立ち上げに積極的&挑戦的なフィールド ・新規事業の立ち上げにも積極的で、0→1の挑戦が豊富。 ・AI Labの自社SaaSもインターン生が起案して、PJが始動しました。 また、年2回の評価サイクルがあり、スキルや努力の正当な評価につながり、成長がそのままキャリアと報酬につながる環境です。 【キャリアパス】 ■エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます ■入社から半年で役員登用になった方もいます! 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア(EC/ASP/ポータル/SNS等)

【Dev】機械学習リサーチャー(マルチモーダルLLM)

【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

【Rapidus】★第2新卒向け/オープンポジション/理系出身であれば応募可能◎

【業務内容】 Rapidusでは、まだ日本で開発されていない2nmのロジック半導体を開発・製造を行うために現在北海道千歳市にIIM(Innovative Integration for Manufacturing)と呼ぶ最先端半導体工場の建設しております。 IIMでは、2025年にはパイロット・ラインを構築し、2027年当初に量産の開始を実現してまいります。 半導体前工程や後工程の研究開発や量産技術の確立を行うため、共に日本の半導体産業を盛り上げる仲間を募集しています。 【業務内容】 下記業務の中から、希望や経験に応じてお任せします。 ■最先端半導体前工程に関わる技術系職種 ①プロセスエンジニア 半導体前工程のプロセス開発を主にご担当いただきます。 洗浄工程、成膜工程、フォトリソグラフィ、エッチング工程などの工程において専門分野の開発に取り組んでいただきます。 (FEOL/BEOL) ②プロセスインテグレーションエンジニア プロセス開発の各ユニットをとりまとめ、各ユニットの優位性を理解し、最適な製造工程を作り上げる業務です。 ③デバイスエンジニア デバイス開発から評価、解析、信頼性を行う業務です。 ④設計・PDKエンジニア ラピダスのプロセスを使って設計を行うための設計環境開発を構築していく業務です。 ■最先端半導体後工程に関わる技術系職種 ①半導体パッケージ開発エンジニア 最先端半導体パッケージ(後工程)の技術開発 ②半導体パッケージ設計エンジニア 最先端半導体パッケージ(後工程)の設計 ■品質管理職 ・半導体開発におけるプロセス信頼性・製品信頼性評価 ・薄片加工された半導体素子・回路のTEM/STEMおよび関連技術(NBD, EDS, EELSなど)による観察 ・半導体素子・回路のFIB薄片加工 ・半導体製造のための製品含有化学物質管理業務立ち上げと円滑な運用 ・半導体パッケージ部材の品質管理や品質評価(検査、分析) ・サプライヤ、製造工場の品質監査 ・サプライヤ品質向上活動 ■AI/DL開発推進/データサイエンティスト職 AI・DL(Deep Learning)などの機械学習を含むAIアプリの開発および製造ITシステムへの組み込みを推進していただきます。 【データサイエンティスト・チームのメンバーとして】 ・品質・設備領域でのAI活用 ・スケジューラや生産計画における最適化AIの開発 ・工場監視システムのKPIチャート ・自動監視応答対応AI(生成AI)の開発など ■ソフトウェア開発エンジニア 半導ラインを支援するシステムのカスタマイズやWebベースのUI(ユーザーインターフェース)の開発、周辺システムとのイン テグレーションのためのソフトウェア開発などをご担当いただきます。 ・フェーズ:要件定義/設計(基本・詳細)/テスト/保守運用 ・言語:C++/Java/JavaScript/Python ・データベース:SQL 事業内容・業種 半導体

【Dev】アナリティクスエンジニア

【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

【データコンサルタント】年間休日125日/前年比売上500%の急成長中スタートアップ企業

【業務内容】 顧客が保有するデータをどのように活用すべきか、課題の整理から解決策の実行まで一気通貫して対応していただきます。 ■顧客のデータプラットフォーム構築 ・Treasure DataやGoogle Bigquery、Snowflake、Databricksを用いてデータプラットフォームを構築します。 ・顧客が保有するデータの棚卸しをはじめ、データ戦略立案などの要件定義フェーズから、実装フェーズまで一気通貫して対応します。 ■顧客のデータプラットフォーム活用 ・SQLやPython、BIツールでデータを集計・分析し、顧客が意思決定する際に役立つアウトプットを提供します。 ・顧客へのヒアリング・要件定義から、集計・分析、結果の報告まで全ての範囲を対応します。 【残業について】 月概ね0~20時間ほどです。基本的に就業時間内で終えられるようスキルに応じてプロジェクトのアサインを調整しております。 【やりがい】 ・前年比売上500%の急成長中スタートアップ企業にコアメンバー候補として参画していただきます。 ・東証プライム上場自動車メーカーなど、日系大手企業をクライアントにデータの活用支援を行えます。 【顧客満足度】 プロジェクト継続率は100%を誇り、データ活用領域における豊富なナレッジに裏付けされた高い顧客満足度をいただいております。 【特徴について】 ~CDP・データ活用プロジェクトのコンサルティングを行う企業~ ・顧客のデータプラットフォーム構築から、活用方法の提案までを一気通貫で行います。 ・1人で上流から下流まで、プロジェクトを遂行することもあり、圧倒的に市場価値を高められます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

シニアMLOpsエンジニア

【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

1122【Dev】シニア機械学習エンジニア

【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

機械学習エンジニア

最先端のAIアルゴリズムで属人的な働き方を変革する機械学習エンジニア 【事業概要】 同社は、「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」というビジョンを掲げ、アルゴリズムを用いて事業開発を行う、東大松尾研究室発のAIベンチャーです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 ▽現在は、主に以下2つのサービスを展開しています。 【DXパートナーサービス】 さまざまな産業において最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進を行う事業です。社内で開発を進めるAIアルゴリズムやシステムの開発を通して、クライアント企業のDXや新規事業立ち上げを共同で遂行します。 【AIソフトウェアサービス】 2022年4月にブラックボックス化しがちな商談や会議内容を可視化し、営業組織の強化を支援する営業DX×AI SaaSを正式リリースいたしました。今後、複数のSaaSプロダクトの開発・リリースを進める方針です。 【仕事概要】 DXパートナーサービスにおけるプロジェクトを推進する機械学習エンジニアのポジションです。 画像認識・音声認識・自然言語処理などの幅広い技術を活用し、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。 クライアント企業は金融や小売、モビリティなど多岐に渡り、業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。 【業務内容】 ■クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 ■クライアントに対する分析結果等のレポート ■ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み 【開発環境】 言語:Python Deep Learningフレームワーク: PyTorch OS:Linux コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion ▽同ポジションの魅力 【PoCからの開発継続率93%で、アカデミアの最先端技術を社会価値に繋げられる】 DXプロジェクトでは開発継続率が約93%と、PoCで終わることなく技術を実際に導入するフェーズまで進めることができています。アカデミアの持つ最先端の技術をクライアントや社会に価値として提供し、属人的な働き方を変革する重要な役割を担っていただけます。 【ハイスキルなエンジニアが在籍しており技術がリスペクトされる環境】 松尾研出身者や博士、国内外のトップカンファレンス採択者など、様々な経歴の技術者が在籍し、切磋琢磨できる環境です。また、代表の田村をはじめ松尾研出身の経営層がいるため、技術者やエンジニアに対してリスペクトがあり、技術を通して社会を良くしていきたいという思いがあるメンバーが揃っています。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

ソフトウェアエンジニア(DX)

【事業紹介】 現在は、主に以下2つのサービスを展開しています。 【AIソフトウェアサービス】 2022年4月にブラックボックス化しがちな商談や会議内容を可視化し、営業組織の強化を支援する営業DX×AI SaaS「ACES Meet」を正式リリースいたしました。 直近では、ChatGPTをセキュアに利活用できる法人向けチャットボットAIプラットフォーム「ACES ChatHub」をリリースし、官公庁などにもご活用いただいています。 今後、複数のSaaSプロダクトの開発・リリースを進める方針です。 【DXパートナーサービス】 保険、自動車、建設、製造業、小売など、さまざまな産業において最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進を行う事業です。社内で開発を進めるAIアルゴリズムやシステムの開発を通して、クライアント企業のDXや新規事業立ち上げを共同で遂行します。 大手クライアント様と資本業務提携しAIを活用した次世代の事業を開発するなど、これまで多くの事業開発やDXを実施しています。 【仕事概要】 同社のDX事業におけるServerside Engineerとして、AIアルゴリズムを利用したシステム開発の設計から実装をお任せします。 様々な業界の企業内にAIを導入するためのシステム開発を中心としながら、サービスを安定運用するための基盤システム整備まで幅広い開発をご担当いただきます。 特に同社は最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。 AI技術を活用したDX(=AIトランスフォーメーション)は生成AIの登場により多くの企業でニーズが高まっています。 属人化した業務をオーダーメイドAIの導入により改革する、社会的なインパクトの強いエンジニアリングを行うポジションです。 ※入社時点で機械学習やMLに関する知見や経験は不問です! 【業務内容】 DXプロジェクトにおけるAIアルゴリズム導入のためのサーバー開発・インフラ構成を含めた新規機能の設計と実装 利用シーンに合わせたデータ管理基盤の開発やアルゴリズム高速化の研究開発- 死活監視の仕組みの開発・運用 【開発環境】 コード管理 : Git(GitHub) 言語:Python フレームワーク:,Django,Flask OS:Linux クラウド: AWS インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom タスク管理: trello ▽この仕事で得られるもの 【ACESに蓄積された技術資産が豊富】 ACESではこれまで開発したAIアルゴリズムをモジュール化し、技術資産として構造的に蓄積しています。 そのため技術資産を共通化し、プロジェクトを跨いで参照しながら利用することにより効率性/収益性の高い価値提供を実現しています。 【プロジェクトの継続率93%!PoCで終わらせずAI技術の社会実装を実現できます】 ACESの最も重要な指標として、プロジェクト継続率の圧倒的な高さがあります。 ただ最先端技術を開発するだけではなくリアル社会にどう実装していくのか?という問いを常に立て、クライアントに対する提供価値が高い部分に絞ってAIアルゴリズムの開発をしています。 結果的に、PoCからの開発継続率は93%と非常に高く、多くのプロジェクトでクライアントへの価値提供を実現しています。 【アカデミアを背景にもつ機械学習エンジニアと協働できる】 創業メンバーをはじめ、弊社のAIエンジニアはアカデミアに背景を持つ機械学習・深層学習技術に精通した技術者です。 AI領域の最先端技術を深く理解するプロフェッショナルと協働してプロジェクトを進めることによって知見を深めることで、AI技術を活用したエンジニアリングのスペシャリストを目指していただけます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【Dev】アナリティクスエンジニア(SaaS事業) 基本情報

【現状の課題】 Data Intelligence Unitはは2023年5月に設立後社内のデータ活用を推進しており、現時点で定常的にデータ活用が行われる状態を実現できています。 しかし、データ活用が盛んに行われるようになった結果、よりデータの正確さやデータ活用の効率性が求められるようになっています。そのためにはエンジニアリングの専門性が必要ですが、現在はリーダーとアナリスト1名で状況に応じてエンジニアリング業務を分担しており、十分に対応できていない状態です。 そのために安定した基盤をエンジニアリング面から作っていただける方を募集します。 【業務内容】 AI SaaS「Anews」に関する社内のデータ活用をエンジニアリング面で実現していただける方を募集します。データ計測の設計からデータ基盤の運用、ETLの運用、効率化のためのデータウェアハウス・データマートの開発、実際の利用シーンでのデータ活用の支援まで一連の流れをより精度高く、効率的な運用を実現していただきます。 Anewsの特徴としては、「情報」を主軸としたサービスでデータ構造が比較的シンプルなため、データ基盤も比較的シンプルな構成になっています。そのため、大規模なデータパイプラインを開発して高度な基盤を構築するというよりは、保持しているデータを素早く柔軟に活用することに重点を置いた業務内容になります。 【具体的な業務内容】 ■社内のデータ分析・データ活用の支援 ■SQLやダッシュボードの作成 ■データを活用した社内ツールの開発・運用 ■ETL(trocco)の運用 ■ユーザー行動ログの計測設計 ■データ分析基盤(BigQuery)やBIツール(Redash)の運用 ■データウェアハウス・データマートの開発 ■新機能の研究開発に対するデータ面での支援 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

DRE/データエンジニア

DRE(Data Reliability Engineering)グループの中でSREのプラクティスを活用し、データドリブンな意思決定や機械学習を活用したプロダクト等データが必要な全ての事象に対して信頼性の高いデータを提供する、拡張性が高いデータ収集基盤を構築、運用に加えて、データ基盤を活用したデータ活用を通じたビジネス価値の創出を担っていただきます。 ■データ活用を推進するための課題発見・解決 ■各種データソースからのデータ収集・加工 ■GoogleCloud(BigQuery)を用いたテーブル設計・運用 ■データ収集基盤のSLO, SLIの定義・保守 ■データ分析ツールの管理・運用 ■各種設計に対する適切なドキュメンテーション など 【開発言語】 ■Python ■Shell Script ■LookML など 【ツール】 ■Embulk ■Digdag ■dbt ■BigQuery ■trocco ■fivetran ■Redash・Looker Studio ■Terraform・Looker など 事業内容・業種 Webマーケティング・ネット広告

AIエンジニア/大規模プロジェクトあり/前給保証!/年休125日/残業少なめ/リモート相談可

当社は、これまでIT技術を駆使してクライアントの業務改善を支援してきました。 本ポジションでは、最上流から技術支援やプロジェクト管理をお任せします。 【具体的な仕事内容】 具体的には、以下のようなお仕事をお任せしたく考えております。 ■顧客企業におけるAI活用方針の策定支援 ■生成AI技術を活用したDXの推進計画策定 ■Azure OpenAI Serviceを活用した独自サービス開発に向けたアーキテクチャ設計 ■ChatGPT APIを利用した社内システムとAIの連携機能開発 ■TypeScript/Python等によるAIサービスの機能開発 ■閉鎖環境においてセキュリティを担保しながらAIを活用するシステムアーキテクチャの考案/提案 ■最新AI技術の動向にあわせた顧客企業へのナレッジ提供 ■同社自社内における独自AIサービスの開発 【仕事の魅力】 ■国内ではなくグローバルで見ても最先端のAI活用/開発プロジェクトへの参画が可能です。 ■クライアントは大手金融機関、大手自動車メーカー、グローバル製薬企業、大手エネルギー企業等、広範な業種に及び導入実績は国内有数です。 ■約9割が受託案件!リモート勤務可能の案件も多く、案件により週3日ほどリモートを活用しハイブリッド型で勤務している社員もおります。 ■残業時間は月平均5時間未満と働きやすい環境!(会社方針として、勤務時間内で生産性の高い働き方を社員全員で心がけています。他社と比較しても非常に労働生産性の高い職場環境を実現しています。) 【主要取引先】 ■大手製造企業様 顧客企業内に、「生成AIを含めた先進テクノロジーの普及/活用推進」をミッションとした役員直下の専門部署を創設し、社内/グループ全体のAI活用を包括的に支援。 ■食品メーカー様 最新テクノロジーを活用した社内業務の効率化を目指し、大規模業務を中心にRPA/AIを活用した業務効率化を支援。 ■グローバル保険企業様 顧客企業におけるBIシステムの活用推進/利用環境最適化をご支援。 ■国内建設企業様 業務管理上、建築物の設計図を適切に分類させ、設計図上の欠陥を自動検出させようという取り組みを進めていたが、内製ではAIの精度が思うように向上しなかったため、同社プロフェッショナルにより精度向上の方針策定からご支援。 ■国内機械メーカー様 請求業務効率化の必要性から、FAXで受領した修理依頼書のデータ化を進めていたが、内製では識字率精度が思うように向上しなかったため、同社プロフェッショナルにより精度向上の方針策定からご支援 ■自社開発サービス 同社で運営しているカスタマーサポートサービスについて、知識の属人化等の課題を抱えており、AIを活用したアシスタントサービス構築の必要性が生じていた。 【開発環境・業務範囲】 開発環境は、プロジェクトの必要に応じて会社にて準備させていただきます。 顧客先への常駐/出張の可能性もありますが、 基本的には同社オフィスへの出社/リモートでの勤務が中心です。 上記はほんの一例です。他にもさまざまなプロジェクトがございます。 事業内容・業種 その他(IT業界/通信業界)

1122【Dev】シニア機械学習エンジニア

【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

【データアーキテクト】年間休日125日/前年比売上500%の急成長中スタートアップ企業

【業務内容】 ・顧客が保有するデータの棚卸しや、アーキテクチャ、データパイプライン、データマートの設計を担当します。 ・活用フェーズでは顧客へのヒアリング・要件定義から集計・分析、結果の報告までを対応します。 【顧客のデータプラットフォーム構築】 ・データコンサルタントやマーケティングコンサルタントとプロジェクトを組成し、Treasure DataやGoogle Bigquery、Snowflake、Databricks等を用いてデータプラットフォームを構築します。 ・主な担当は、実装フェーズにおけるデータのアーキテクチャ整理や、データパイプライン、データマートの設計になります。 また、顧客が保有するデータの棚卸や、データ戦略立案などの要件定義フェーズまで一気通貫で対応することもあります。 【顧客のデータプラットフォーム活用】 SQLやPython、BIツールでデータを集計・分析し、顧客が意思決定する際に役立つアウトプットを提供します。マーケティングコンサルタントと共に、顧客へのヒアリング・要件定義から、集計・分析、結果の報告まで全ての範囲を対応します。 ■残業について:月残業時間0~20時間です。基本的に就業時間内で終えられるようスキルに応じてプロジェクトのアサインを調整しております。 【やりがい】 ・前年比売上500%の急成長中スタートアップ企業に、コアメンバーとしてジョインしていただきます。 ・東証プライム上場自動車メーカーなど、日系大手企業をクライアントにデータの活用支援を行えます。 【成長環境】 ・コアメンバー候補を募集しており、CSO兼データ系職種の責任者とともにクライアントの支援を行っていただきます ・ビジネス/マーケティング×データエンジニアリングのスキルアップができ、市場価値や希少性を圧倒的に高められます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【Dev】機械学習エンジニア(データプラットフォーム)

【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

【データエンジニア】年間休日125日/前年比売上500%の急成長中スタートアップ企業

【業務内容】 設計されたアーキテクチャ、データパイプライン、データマートの実装を主に担当します。また活用フェーズではデータアーキテクトと共に集計・分析、結果の報告までの実装を対応します。 【顧客のデータプラットフォーム構築】 ・データコンサルタントやマーケティングコンサルタントとプロジェクトを組成し、Treasure DataやGoogle Bigquery、Snowflake、Databricks等を用いてデータプラットフォームを構築します。 ・主な担当は、実装フェーズにおけるデータのアーキテクチャ整理や、データパイプライン、データマートの設計になります。また、顧客が保有するデータの棚卸や、データ戦略立案などの要件定義フェーズまで一気通貫で対応することもあります。 【顧客のデータプラットフォーム活用】 SQLやPython、BIツールでデータを集計・分析し、顧客が意思決定する際に役立つアウトプットを提供します。 マーケティングコンサルタントやデータアーキテクトと共に、顧客へのヒアリング・要件定義から、集計・分析、結果の報告までのプロセスにおけるデータ集計やBIの実装を主に担当します。 ■残業について:月残業時間0~20時間です。基本的に就業時間内で終えられるようスキルに応じてプロジェクトのアサインを調整しております 【やりがい】 ・前年比売上500%の急成長中スタートアップ企業に、コアメンバーとしてジョインしていただきます。 ・東証プライム上場自動車メーカーなど、日系大手企業をクライアントにデータの活用支援を行えます。 【成長環境】 ・コアメンバー候補を募集しており、CSO兼データ系職種の責任者とともにクライアントの支援を行っていただきます ・ビジネス/マーケティング×データエンジニアリングのスキルアップができ、市場価値や希少性を圧倒的に高められます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

ソフトウェア開発|【大阪】

【業務概要】 ・外観検査装置または画像処理システムに関わるソフトウェアの設計、開発、テスト、実機調整等 【詳細】 ・自社製品及び受託設計製品の企画・立案・仕様打ち合わせ ・既存システムの改良や拡張によるソフトウェア関連の設計 ・画像処理アルゴリズムの設計、実装、検証 ・AIに関する技術調査、検証環境構築、精度検証 ・設計した製品の現地納入、立ち上げ業務 ・ソフトウェアに関わる資料作成(仕様書、試験書、結果書等) ・社内関連部署(技術部内・営業・生産管理・製造・品質保証)との連携業務 ・協力会社との連携業務 事業内容・業種 精密機器・光学機器・分析機器・計測機器

MLOpsエンジニア

【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

認証基盤開発エンジニア

タイミーが今後より幅広い事業領域や柔軟なシステムを実現するにあたって、基幹となるユーザー基盤にかかわるバックエンド開発や技術課題解決をお任せします。 スキマバイトサービス「タイミー」は1000万人に及ぶワーカー情報を保持しています。その資産を有効活用しながら、今後様々な価値を提供していくために、技術投資としてユーザー基盤の整備に取り組んでいます。 セキュリティを強く意識した堅牢なシステムの構築・改善に携わり、大規模データの設計やマイグレーションまで幅広く手がけることで、次世代のサービス基盤を共に支えていただきます。エンジニアとしての豊富な経験と知見を活かし、成長を続ける同社のコア技術を共に向上させていく方を求めています。 ▽具体的な業務内容 ■Go、Hydraを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース ■RDBMSでのスキーマ設計、実装、最適化 ■チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 ■担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応 ■エンジニアリングマネージャーやプロダクトマネージャーと連携したプロジェクト進行 ■チーム内で実施する各種イベントへの参加 事業内容・業種 Webマーケティング・ネット広告

【正社員/第二新卒◎】Givery AI Lab(AIエンジニア) 

Givery AI Labの一員として、課題発見・PoC、独自AI実装・AI内製化、AI精度評価・改善などの開発支援に携わっていただきます。 ・顧客のユースケースに合わせたAI活用方法の企画~PoC開発 ・利用者に最適なインターフェース(会話設計)やデータ連携の実装 ・開発ロードマップの策定とステークホルダーとの連携 ・AI精度の継続的な評価と改善 ▼ご担当いただく業務の魅力/やりがい ・フルリモート×フレックスで自由な働き方(出社もOK!) 働く場所も時間も柔軟に選べ、趣味や家庭との両立ができる環境です! 残業もほとんどないため、ワークライフバランス◎ ・技術力の高い仲間と共に、刺激的な毎日を GAFAM出身者をはじめとした優秀なエンジニアが多数在籍し、技術的なレベルが非常に高い環境です。 AIをはじめとした、様々な技術を学べるため、スキルアップにつながります! ・新規事業立ち上げに積極的&挑戦的なフィールド 新規事業の立ち上げにも積極的で、0→1の挑戦が豊富。 AI Labの自社SaaSもインターン生が起案して、PJが始動しました。 また、年2回の評価サイクルがあり、スキルや努力の正当な評価につながり、成長がそのままキャリアと報酬につながる環境です。 ▼案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 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・AI・データ基盤エンジニア IPOをめざすベンチャー企業の求人情報をご紹介するマイナビジョブサーチは、https://www.mynavi.jp/が運営をする求人情報まとめサイトです。マイナビジョブサーチではマイナビグループの求人サイトに掲載されている、機械学習・AI・データ基盤エンジニア IPOをめざすベンチャー企業の求人情報をまとめて掲載しています。機械学習・AI・データ基盤エンジニア IPOをめざすベンチャー企業の求人情報など、ご希望の条件でぴったりの求人を探すことができます。
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