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

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FO【エンジニア (データプラットフォーム)】

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)
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【AIエンジニア】データ分析・AIモデル開発を上流から!/最先端技術領域に携われる!

DX Solution エンジニア◆AI/Analytics <在宅可/機械学習/生成AI/画像認証/LLM/データサイエンティスト/データ分析> NEW ! 【募集背景】 当社DX Solution Unitは、お客様の価値を最大化するため、テクノロジーを武器に、Digital transformationの加速を推進しています。 同Unitは、当社成長戦略の要、技術の視点から業務を創造する会社「Beyond SI」を目指す観点で中心的な役割を担う部署(Unit)です。 そのため、大きく4つの領域(AI/Analytics、Salesforce、Digital Automation、ServiceNow)に、豊富な知識と高い専門性を持ったメンバーを有するスペシャリスト集団となっています。当社独自ソリューションの企画・運営、当社全社のDX案件に対する横断的な技術支援を行っています。また、DX技術力の底上げ、DX Solution Unit単独でのプロジェクトを推進する立場を担っております。 〔当ポジション募集の背景〕  当社成長戦略の中、Unit規模拡大・対応領域拡大に伴い、新しい技術に対して前向きなエンジニアを募集しています。 【業務内容】  DX Solution エンジニアとして、基本プライム案件を中心に、金融・保険・製造業・流通業等、BtoB領域における多種多様な業種・業態のお客様に対して、上流から下流まで幅広く担当して頂きます。   〔全セクター共通〕  ・PL/PM指揮のもと、要件定義、設計、製造、テストの開発一連作業  ・プロジェクト内チームによる技術調査、技術検証作業およびサポート 〔AI/Analytics〕  ・業務課題抽出、解決提案、データ分析、AIモデル開発、精度向上 <注力領域・取扱プラットフォーム・プロダクト例> Azure OpenAI/Google Gemini/IBM watsonx/SalesForce Einstein/PyTorch//TensorFlow/Chainer/Azure Cognitive Toolkit/Google OR-Tools Salesforce Salse Cloud/Service Cloud/Experience Cloud/Industry Cloud(保険・金融・ヘルスケア)/Data Cloud/Agentforce/MuleSoft Hyper Automation/Intelligent Automation/Power Automate/Ui Path/Asteria/informatica/Outsystems ServiceNow(ITSM/ITOM/CRM/SECOps/HR)/ServiceNow AI Agent 【魅力/得られる経験やスキル】 ・自ら担当したプロジェクトにより、テクノロジーの社会実装を担っていく、非常に意義があり、かつ、やりがいのある業務になります。 ・技術力に強みのある当社の中でも、特に技術力の高いメンバがDX Solution Unitには在籍しており、メンバの開発力には自信があります。 ・DX Solution Unitのエンジニアから参画いただきますが、将来的にはPM/PLを経て、DX Solution Unitのセクターリーダー(部門長)/テクニカルリーダーを担っていただくことも想定したポジションです。 【本ポジションの特徴】 多種多様な業界業種、多くの技術領域を担当することができ、将来のキャリア形成にとって、有益なスキルを身に着けることができる。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【exaBase Studio(AIサービス開発基盤)】Platform Engineer

【「exaBase Studio」とは】 現場と開発者を近づける開発環境として、社内外のAIモデルやサービス、データを組み合わせて、AIソフトウェアをシームレスに構築できる開発基盤です。 【プロダクト概要】 ▽スピーディに簡易的に開発できる、かつ段階的に改善できる「現場のフィードバックを活かして段階的に改善したい」 - しかし本番で動くシステムの設計変更やインフラ改善は大きな負担になるため、多くの企業が『改善したいのに改善できない』というジレンマに直面しています。 exaBase Studioでは簡易的・ビジュアル的なUIで誰でもAIソフトウェアを構築することができ、リソースや組織の問題に囚われないプロジェクト推進が可能になりました。 またexaBase Studioに搭載されたAI技術は、同社が培ったノウハウによって常に最新化されるため、最新の技術レベルのAIソフトウェアを利用できます。 ▽クライアント社内外のあらゆるデータをAPI連携 これまで各ツールからダウンロードおよび加工して活用していたデータや企業独自の社内データを連携することができます。これによって大幅な作業工数の削減や、特定のデータを使ったモデリングや業務改善アプリをつくることもできます。 この開発環境を活用して、多様な業界、領域に向けて業務変革を起こすAI実装ユースケースの創出を目指しており、多くのニーズをいただいています。このニーズを形にすること、同時にこのexaBase Studioを使ったAI開発のオファリングの型をつくるメンバーを募集しています。 【exaBase Studioで実現したい世界観】 ▽「PoCの行き止まり」を乗り越え、AIを社会実装するプラットフォーム AIプロジェクトは、PoC(概念実証)から実用化に至らず停滞するケースが後を絶ちません。「精度は出たけど、システム化が難しい」「運用の負担が大きい」「AIを組み込むITリソースが足りない」など、これらの理由で、せっかくの技術が実用化されずに終わってしまいます。 exaBase Studioは、この“PoCの行き止まり”を乗り越え、AIを現場で動くプロダクトに刷新します。GUIベースの開発環境によって、PoC段階のAIモデルをすばやくシステム化し、エンタープライズ環境に適応させることで、ビジネスの現場で「使われるAI」を生み出すことが可能です。 ▽AI×業務アプリ開発を民主化し、圧倒的なスピードで価値を届ける AIはエンジニアのものと思われがちですが、exaBase Studioの発想は全く異なります。「誰でも業務にAIを組み込める時代」を実現するための開発基盤であり、ローコード・ノーコード環境を活用することで、AIの専門知識がなくても数週間で本番環境へデプロイ可能です。ビジネス現場の最前線にいる人々が、AIを活用した業務改善を自ら設計し、試し、運用ができます。この圧倒的なスピードと柔軟性が、従来のAI導入プロセスを根本から変えつつあります。 ▽企業のAI活用の壁を壊し、業界を横断する変革を起こす AIはもはや「一部の大企業だけが活用する特別な技術」ではありません。製造、金融、エネルギー、医療、物流などあらゆる業界でAI活用の可能性が広がりを見せています。しかし、ここで課題となるのは「どう実装し、どう運用するか」です。 exaBase Studioは、この壁を乗り越えるためのプラットフォームとして機能し、従来なら開発に1年かかるようなAIアプリケーションを、たった数週間で本番環境に投入できます。このスピードとアジリティが、業界横断的な変革を加速させます。 【業務内容】 exaBase Studioのプラットフォームエンジニアとして以下の業務を担当いただきます。 将来的には志向性に合わせて、開発リード、ロードマップ設計、技術選定、マネジメント等もお任せしていく想定です。 ■システム全般(フロントエンド、バックエンド、クラウドインフラ(AWS,Kubernetes等))の計画・設計・開発業務 ■コードレビューや各種テストなどを通じたプロダクト、コードの品質向上 事業内容・業種 その他(IT業界/通信業界)

FO【データマイニング・機械学習エンジニア】

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)
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機械学習・AI・データ基盤エンジニア IT・通信の求人情報・お仕事一覧

リサーチエンジニア(日本語汎用・業務/業界特化LLM開発)

【ELYZAのAIチーム全体のミッション・思い】 「日本語汎用・業界特化といった独自LLMの開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」においてAI開発プロジェクトをリードし、社会や企業に対してバリューを出す事が最大のミッションです。 【募集背景】 ELYZAでは、自社独自の日本語LLM「ELYZA LLM for JP」の研究開発を加速させるため、Labチームの採用を強化しています。(※LLM=大規模言語モデル) Labチームでは、「技術の価値は、社会実装し還元されてこそ」という考えのもと、技術が社会に実装され大きなインパクトを生むこと、そしてELYZAのプロダクトや事業を大きく成長させることを目指し、現在はLLMの社会実装というミッションに取り組んでいます。 ミッションの実現に向けて、メンバーそれぞれが裁量を持ち、素早く仮説検証サイクルを回すことを重視しており、ELYZAの競争優位性を高める活動に取り組んでいます。 【業務内容】 「日本語の汎用LLM」や「特化型のLLM」の開発に係るサーベイ、データ準備、学習、評価といった業務全般と、LLMの実用化に係るモデルの軽量化/高速化やRAGやAgentといったLLM活用に有用な要素技術の研究を行っていただきます。 【具体的な業務内容】 ■LLM研究開発業務全般: - 事前学習、SFT、フィードバック学習、推論、評価等 ■周辺の要素技術の検証: - マルチモーダル、エージェント、RAGの技術検証等 ■論文サーベイおよび社内共有 ■技術ブログの執筆 ■学会参加(スポンサーとしての参加も含む) 【期待する役割】 ■技術・研究方針に則り優先順位に応じた業務遂行 ■エピックレベルからタスクレベルへの分解と目標達成のための適切なアプローチの選択 ■他のメンバーとの柔軟な議論と協力を通じた問題解決 事業内容・業種 その他(IT業界/通信業界)

906【中部モビリティ】ITの力でモビリティ検証DX<SCSKグループ>~生成AI・MBT等の最先端

【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

【AIエンジニア】

当社サービスデザイナーと協力し、AIを活用したソリューションの企画から開発、テストまで幅広くご担当いただきます。 サービスデザイナーのほか、共同研究を推進する大学機関や圃場作業者等の現場、フロントエンドエンジニアとコミュニケーションをとりながら進めていただくポジションです。 <ポジションの魅力> 筑波大学発テックベンチャーとして、最先端の知見を活かした社会課題解決にゼロベースで挑戦することができます。 産官学連携のオープンイノベーションへの参画など、大規模コンソーシアムへの積極的な参加を通じ、先端技術と幅広い知見を得る機会があります。 <具体的な仕事内容> 各種ライブラリを活用したAIモデル設計/アノテーション/データサイエンス/要件定義・詳細設計・開発・テスト 数値予測/画像認識/データサイエンス <職場環境> 当社サービスデザイナーならびにフロントエンドエンジニア、共同研究を推進する大学機関等との円滑なコミュニケーションをとりながら仕事をすることになります 【職務内容】 ●要件定義・基本設計・詳細設計・開発・テスト ●各種ライブラリを活用したAIモデル設計 ※ヒアリングや調査の為に2か月に1回度ほど、日帰り~2泊3日程度の出張に行っていただく可能性がございます。 出張先:農業関連システム:埼玉県羽生市 / メタン発電関連システム:兵庫県養父市 事業内容・業種 その他(IT業界/通信業界)

データエンジニア(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。 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)

【ISPサポートエンジニア】東証グロース上場企業/グローバルな環境で働ける

【募集背景】 同社エッジAIカメラ半導体の拡販を目的に、ISPの性能・画質向上および顧客満足度を高めるため、ISPの性能評価および画質調整の顧客サポートに対応できるスペシャリストを募集します。 【概要】 同社エッジAIカメラ半導体のISPの性能評価および顧客要望に基づく画質調整サポート業務 【詳細】 ■エッジAIカメラ半導体のISPの性能評価、品質検証業務 ■顧客要求に基づく画質チューニングおよび調整の技術サポート ■評価結果の分析・改善提案およびレポート作成 ■顧客との技術的なコミュニケーションおよび折衝 ■カメラの光学設計および関連する技術サポート 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

機械学習エンジニア

【業務内容】 ■機械学習モデルの設計・開発・実装 ■データ収集および前処理、エンジニアリング ■機械学習モデルの評価および改善 ■ビジネス課題に対するデータ分析とソリューションの提案 ■他部門との連携によるプロジェクト推進 【技術環境】 開発言語:Python, SQL フレームワーク:PyTorch, HuggingFace, scikit-learn データベース:BigQuery, PostgreSQL インフラ:AWS, GCP ソースコード管理:Github 開発管理:Asana コミュニケーションツール:Zoom, Slack, Google Workspace ※他の技術の社内導入も歓迎いたします 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【関東・名古屋・大阪・神戸・福岡】AIエンジニア【WEB面接可/リモート9割可】

自動車業界を中心にAIに関連する研究開発やシステム開発のエンジニアとして、AIビジネス拡大を推進していただける方を募集いたします。 AIのスペシャリストとして先進技術を追及したい方、AIのスキルを活かしてビジネス企画やマネジメントをしたい方などご意向に合わせて様々なポジションでご活躍いただきます。 ご経験・ご意向を考慮の上、ご担当を決定いたします。 ■画像認識やAIの研究、開発 ■エッジAI開発 ■AI導入支援、実用化に向けた課題解決 ■性能向上のためのデータマイニング ■自律動作マシン(AGV、ドローンなど)の開発 【キャリア形成】 ご自身の意向やスキルに応じた技術者を目指していただきます。 ▽ポジション例 ■技術スペシャリスト:専門性を活かして様々なAIシステム開発に関わり、プロジェクトをリード ■企画責任者:新しいソリューションやプロダクトの創出に向けた研究開発、ビジネス企画を推進 ■プロジェクトマネージャー:AIシステム開発のプロジェクトの管理、顧客との折衝、報告を実施 ■管理職:ビジネス拡大に向けた戦略立案、要員調達、売上管理などを実施 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

エンジニア|クラウドネイティブエンジニア(年間休日120日以上)【大阪府大阪市】

【募集背景】 クラウドおよびAI技術の急速な進化に伴い、顧客が直面する課題は、より高度かつ複雑化しています。特に「クラウドネイティブ × 生成AI」の掛け合わせによる戦略設計や大規模プロジェクトの推進ニーズが高まる中、テクノロジーの知識だけでなく、ビジネス戦略の視点をもつコンサルタントの存在が不可欠です。 <現在の課題・入社後に期待していること> 以下のような複雑性を伴う課題に対し、戦略立案から実行支援、マネジメントまでリードしていただきます ■戦略性の不足:単なる導入支援ではなく、技術×ビジネスの統合戦略設計 ■複合技術の組み合わせ:クラウド基盤とAI技術を最適に組み合わせたソリューション設計 ■変革マネジメント:組織に根づく文化・業務へのAI・クラウド導入支援 ■多ステークホルダーの調整:技術・業務・経営層の利害を調整し、プロジェクトを前進させる 【仕事内容】 クラウドネイティブAI戦略コンサルタントとして、以下の3領域にわたる業務をお任せします。 1. 戦略立案・ロードマップ策定 ■クラウドネイティブ・AI技術を活用した全体戦略の設計 ■マルチクラウド戦略、AI活用ロードマップの策定 ■経営課題と技術課題をつなぐビジョン形成とロードマップ設計 2. コンサルティング・ソリューション設計 ■技術選定から導入プロセスの設計・運用最適化まで支援 ■Well-Architected Framework、SAFe等の適用 ■組織・業務改革におけるAI導入の変革支援 3. プロジェクトマネジメントと推進 ■プロジェクト進行管理、チーム横断の課題解決 ■技術とビジネスの橋渡しとして、全体最適を実現 ■顧客・社内の多様な関係者との合意形成と調整 <技術スタック> ■クラウド:AWS / Azure / Google Cloud ■言語:TypeScript / Python / Go / Shell / CSS / JavaScript ■DB:PostgreSQL / MySQL ■コンテナ:Docker / Kubernetes ■フレームワーク:React / Next.js / shadcn/ui / Tailwind ■API:REST / GraphQL ■GenAI:OpenAI API/ Claude API/ Gemini API ■OSS:OpenSSA / OpenDXA / LangChain / LangGraph / ■LangSmith ■開発ツール:VS Code / Cursor / Vim / v0 by Vercel ■その他:GitHub(Copilot X) / Slack / Backlog / Google Meets <業務環境> ■最新のMacBook Pro or Air 支給 ■業務用 iPhone 支給 ■リモート用ディスプレイ貸与 ■認定資格取得の費用補助あり <組織・チームカルチャー> クラウドネイティブ技術部は2020年発足の30名超の組織。 プロジェクトごとにチームを組成し、東京・大阪・名古屋・京都・北海道のメンバーがリモートで連携しています。 <このポジションで経験できること> ■クラウド・AI技術を活用した変革戦略の策定・実行力 ■SAFe / Well-Architected Frameworkなどの実践知識 ■経営層と直接対話する高度なファシリテーションスキル ■グローバル水準のプロジェクト推進経験 ■プライム案件での顧客とのダイレクトな価値提供 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア(EC/ASP/ポータル/SNS等)

AI開発テックリード(東京)

「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

【インフラ/アプリエンジニア】Azure OpenAIを活用した生成AIサービスの構築(4055)

■Microsoftクラウドサービスを活用したインフラ構築・運用事業を行っている組織において、Azure OpenAIを活用した生成AIサービスの構築をお任せいたします。 ■MicrosoftクラウドサービスであるAzure OpenAIは生成AIサービスとして、成長市場であることから大幅に伸長していくことを予定しております。同社では製造業のお客様の現場での課題解決を行ってきた知見をいかし、文書要約や情報収集の間接業務のみならず、見積もり作成、安全管理などの直接業務に関する生成AIサービスを検討しております。 【具体的には】 ■Azure AIサービスのインフラ構築 ■プロンプトエンジニアリングを中心としたアプリ開発 ■新規顧客へのプレ対応 ■新規顧客へのプロジェクトマネジメント 【この仕事の魅力】 研修を含めた学習機会が多く、且つ新しいこと(技術、案件)に常にチャレンジできる環境です。また、グローバルな仕事にもチャレンジできる環境です。 【この仕事の大変なところ】 生成AIサービスは、市場でもスキルとして成熟しておらず、自チームで技術検証を進めながら確認・推進していく必要があります。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス
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