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公開求人数: 31


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[キーワード] 深層学習

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【AI&Data Practice】Data Scientist / AI Engineer
INTLOOP

想定年収 800万円 ~ 1,500万円程度 ( 26~ 44才 )
職務内容 <業務内容>■機械学習モデル開発・ビジネス課題に対する機械学習モデルの設計・開発・評価・予測モデル、推薦システム、最適化アルゴリズムの実装・時系列分析、異常検知、クラスタリング等の分析手法の適用・モデルのパフォーマンス改善・チューニング■AIエージェント開発・LLM(Large Language Model)を活用した...
求めるスキル
(必要条件)
■スキル・経験・機械学習実務経験:機械学習モデルの設計・開発・評価・運用経験 3年以上・AIエージェント開発経験:LLM、AIエージェント、RAGシステム等の開発・実装経験・プログラミングスキル:Python(scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、LangChain等)での実装経験・データ処理スキル:データ前処理、特徴量エンジニアリング、データ可視化の実務経験・基礎知識:機械学習・深層学習・統計学の基礎知識・日本語:ビジネス上級~ネイティブ■人物像・AI技術を活用した社会・ビジネス課題解決に強い情熱と使命感を持つ方・最新のAI技術・研究トレンドへの継続的な学習意欲がある方・ビジネス視点とテクノロジー視点を両立し、実用的なソリューションを提案できる方・複数のステークホルダー(ビジネス、エンジニア、経営層)と協働できるコミュニケーション能力を持つ方・技術的な課題に対して、自発的に仮説検証・解決策を実行できる方・前例のない新規技術・サービス創出に果敢に挑戦できる方/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 港区

プロダクトマネージャー(フェムケア顧客体験/AI・機械学習)
ユニ・チャーム

想定年収 1,000万円 ~ 1,300万円程度 ( 30~ 50才 )
職務内容 ソフィBeや社内アプリケーションにおけるAI機能の企画・実装に関して、中心的な役割を担っていただきます。
ソフィBeは、すでに稼働しているサービスをさらに拡張・改善し、ユーザーに安心感や自己効力感を提供する体験へ磨き上げていくフェーズです。
単なるチャット機能の開発にとどまらず、サプリ・保険・ECといった周辺領域とも連動し...
求めるスキル
(必要条件)
〇プロダクトマネジメント経験(2年以上、デジタルプロダクトに限る)〇複数ステークホルダーを巻き込み、設計からリリース・改善までリードした経験〇機械学習・深層学習・強化学習等のアルゴリズムを用いた開発の設計・要件定義をおこなった経験/【初級英語力要/大卒以上】
勤務先 東京都 港区
コンサルタントからのおすすめポイント
ユニ・チャームはグローバルに展開する日用品・フェムケアのリーディングカンパニーであり、AIを軸に女性の自己効力感を高める体験創出に注力しています。
本ポジションは「ソフィBe」アプリのAI体験を中核に、パーソナライズとマネタイズを本格化する、極めて戦略的な役割です。
既に数十万人規模のユーザーを獲得し、収益化フェーズに移行したサービスをさらに進化させ、生成AIや機械学習を活用した体験設計を主導できます。
上流から実装まで裁量を持ち、ヘルスデータも含めたユニークな自社アセットを活かしながら、社会的意義の大きいプロダクトを牽引できる希少な機会です。

フィールドセールス【AISaaS】
PKSHA Technology

想定年収 ~ 1,500万円程度 ( 25~ 35才 )
職務内容 同社は、エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理/機械学習/ディープラーニングを活用したテキスト・音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しています。
このポジションでは、深層学習と自然言語処理技術による構文解析を組み合わ...
求めるスキル
(必要条件)
●SaaS or エンタープライズセールスの経験/【初級英語力要/大卒以上】
勤務先 東京都 文京区本郷
コンサルタントからのおすすめポイント
PKSHA Technologyは2012年に創業、東京大学松尾研究室の出身者が、専攻していた機械学習・Web工学の技術を産業面で活かすべく立ち上げました。
メンバーは「全員がエンジニアリングを理解すべき」という考えの下、アルゴリズムエンジニア・ソフトウェアエンジニア・コンサルタンティングといったそれぞれの専門性を武器に、日本を代表するリーディングカンパニーをクライアントとして様々な共同プロジェクトを展開しています。
PKSHA Technologyでは「未来のソフトウエアを形にする」をVisionに掲げ、数少ない「機械学習エンジニア x 事業家」チームの1つとして、各業界を代表する企業との共同プロジェクトを通じて未来のソフトウェアをあらゆる領域へと浸透させ、より良い世の中を創造していきたいと考えています。

事業開発(BizDev)【AlgorithmSolution】 / AIベンチャー

想定年収 800万円 ~ 2,000万円程度 ( 26~ 45才 )
職務内容 大手企業を中心に、機械学習・深層学習技術を用いた、生成系AI、自然言語処理、画像・動画解析、音声処理、予測・最適化アルゴリズムの社会実装に携わっていただきます。
クライアント企業の業界は多岐に渡っており、Communication Tech、Securityをはじめとした特定領域向けのソリューションに加え、各産業向けのサ...
求めるスキル
(必要条件)
【経験】以下のいずれかのご経験をお持ちの方●戦略・業務・DXコンサルティング●エンジニアが参画するプロジェクトのマネジメント●デジタルビジネスの企画・立ち上げ・運用/【初級英語力要/大卒以上】
勤務先 東京都 文京区本郷
コンサルタントからのおすすめポイント
PKSHA Technologyは2012年に創業、東京大学松尾研究室の出身者が、専攻していた機械学習・Web工学の技術を産業面で活かすべく立ち上げました。
メンバーは「全員がエンジニアリングを理解すべき」という考えの下、アルゴリズムエンジニア・ソフトウェアエンジニア・コンサルタンティングといったそれぞれの専門性を武器に、日本を代表するリーディングカンパニーをクライアントとして様々な共同プロジェクトを展開しています。
PKSHA Technologyでは「未来のソフトウエアを形にする」をVisionに掲げ、数少ない「機械学習エンジニア x 事業家」チームの1つとして、各業界を代表する企業との共同プロジェクトを通じて未来のソフトウェアをあらゆる領域へと浸透させ、より良い世の中を創造していきたいと考えています。

セールスマネージャー候補【AISaaS/Workplace】
PKSHA Technology

想定年収 800万円 ~ 1,800万円程度 ( 27~ 45才 )
職務内容 深層学習と自然言語処理技術による構文解析を組み合わせた自動対話エンジンであるAI SaaS製品の新規クライアント獲得に向けて、セールスマネージャーとして、PKSHA Workplaceのトップラインの推進、新プロダクトのセールス責任を担っていただきます。
あわせて、セールスマネージャーとして、マーケティング、IS、カスタ...
求めるスキル
(必要条件)
●セールスマネジメント経験2年以上●エンタープライズセールス経験3年以上●SaaS or ソフトウェア製品の営業経験/【初級英語力要/大卒以上】
勤務先 東京都 文京区本郷
コンサルタントからのおすすめポイント
PKSHA Technologyは2012年に創業、東京大学松尾研究室の出身者が、専攻していた機械学習・Web工学の技術を産業面で活かすべく立ち上げました。
メンバーは「全員がエンジニアリングを理解すべき」という考えの下、アルゴリズムエンジニア・ソフトウェアエンジニア・コンサルタンティングといったそれぞれの専門性を武器に、日本を代表するリーディングカンパニーをクライアントとして様々な共同プロジェクトを展開しています。
PKSHA Technologyでは「未来のソフトウエアを形にする」をVisionに掲げ、数少ない「機械学習エンジニア x 事業家」チームの1つとして、各業界を代表する企業との共同プロジェクトを通じて未来のソフトウェアをあらゆる領域へと浸透させ、より良い世の中を創造していきたいと考えています。

ML Lead Engineer
カウシェ

想定年収 900万円 ~ 1,200万円程度 ( 28~ 42才 )
職務内容 機械学習の活用においてエンジニアリング面をリードしていただきます。
<業務内容>・機械学習基盤の設計と構築(Training pipeline, Serving, Monitoring など)・機械学習(特にレコメンデーション)を用いたプロダクトの設計・開発・要件定義、開発進行、技術的意思決定などの推進・リード・運用フロ...
求めるスキル
(必要条件)
■ビジネス・リーダーシップ・ビジネス指標(CTR、CVR、LTVなど)を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験・チームまたはプロジェクトのリード経験■技術(1)レコメンデーション分野(コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど)におけるプロダクト開発の実務経験・目安直近5年で最低2年以上・MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験・PoC経験はNG(2)レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング(MLOps)、精度改善、効果検証の経験・CF(Collaborative Filtering: 協調フィルタリング)・MF(Matrix Factorization: 行列分解)・DNN(Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習)・Transformer系(BERTなど)・Two-Tower・Wide & Deep・GNN(グラフニューラルネット)・DeepFM/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 渋谷区

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