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公開求人数： 9件

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[キーワード] MLエンジニア

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機械学習エンジニア
令和トラベル

想定年収 ～ 1,200万円程度 ( 25～ 39才 )
職務内容 1人目のMLエンジニアとして、非連続な事業成長をの可能性を模索し、ビジネス課題を解決をミッションとするMLチーム立ち上げを担ってくださる方を募集しています。
カスタマーのみなさんにとって、あたらしい旅行発見体験に繋がるコアロジックや、事業成長のエンジンとなる収益最大化ロジックなどを開発することによって新しい価値を生み出す...
求めるスキル
(必要条件)		 ●アルゴリズムの提案から社会実装まで推進していくことへの強い興味　●機械学習/深層学習に関連する開発のご経験　●ビジネス要件・ビジネス課題を把握し、それを解決しるう実用可能なアルゴリズムの開発経験／【英語力不問／大卒以上】
勤務先 東京都 渋谷区

MLエンジニア（LLM/自然言語処理）
FastLabel

想定年収 ～ 1,200万円程度 ( 27～ 39才 )
職務内容 AIデータプラットフォーム『FastLabel』に今後組み込むためのAI要素技術の研究調査、技術検証、AIモジュール開発や顧客との共同研究開発などを担う部署にて下記業務をお任せいたします。
【具体業務】●論文サーベイ等の技術調査　●技術検証　●プロダクト組み込み用のモジュール開発（pythonベース）　●顧客との共同研究...
求めるスキル
(必要条件)		 ●コンピュータサイエンスに関する知識・経験　●機械学習、自然現処理に関する実務経験が2年以上あること　●大規模言語モデルを用いた開発経験（個人として経験でも可）　●日本語でコミュニケーションできること／【初級英語力要／大卒以上】
勤務先 東京都 渋谷区

dodaの機械学習領域のエンジニア担当
パーソルキャリア

想定年収 ～ 1,200万円程度 ( 25～ 45才 )
職務内容 ■担当業務：・レコメンド施策の企画/運用・プロダクト施策における意思決定の促進・業務改善の企画/分析・Pythonなどのプログラミング言語を用いた解析やモデル開発・数理統計や機械学習の活用■ポジションの特徴・事業会社ならではの上流から経験していけます。
　事業部へ提言していき新たな施策を行っていったり、実現したいことを現...
求めるスキル
(必要条件)		 ・Pythonでの実装経験└その他プログラミング言語（Java、C、C＃など）の開発経験がある方も可└一般的なRDBMSでのSQL利用経験がある方も可(データベースは問わない。
NoSQLの経験もあれば尚可)・AWS等のクラウド環境での開発経験／【英語力不問／大卒以上】
勤務先 東京都 千代田区

シニア機械学習エンジニア
Sansan

想定年収 980万円 ～ 1,617万円程度 ( 28～ 45才 )
職務内容 ビジョン「ビジネスインフラになる」を実現するような、研究開発プロジェクトをリードします。
また専門分野に応じて、以下のいずれかを担当します。
1）機械学習・データ分析（データサイエンス・データ解析）●出会うべきビジネスパーソンを提案するレコメンデーションエンジン「スマートレコメンデーション」などの開発●データの精度を高める...
求めるスキル
(必要条件)		 ●機械学習、自然言語処理、画像認識などデータサイエンスを用いた製品開発の経験●ITサービス企業、メーカーなどのR&D部門で研究開発に従事した経験●プロジェクトマネジメント、プロジェクトリーダーの経験●担当するビジネスを理解し、ビジネス課題を技術課題に落とし込むスキル／【初級英語力要／大卒以上】
勤務先 東京都 渋谷区

【Dev】データ・MLエンジニア
JDSC

想定年収 ～ 1,100万円程度 ( 26～ 43才 )
職務内容 多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とするプロジェクトを推進しており、様々なソフトウェア開発を担当いただきます。
物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を実施。
下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。
JDSCの子会社...
求めるスキル
(必要条件)		 ●Python・SQL（特にOLAP系）を用いた開発の経験（3年以上）　●クラウド環境を用いたソフトウェア開発経験、特にデータウェアハウス（BigQuery, Redshift, Snowflake）の開発と開発運用の経験　●特にバッチ処理に類するソフトウェア開発に関する技術知識（ネットワーク、セキュリティ、データベース、等）　●ビジネス関係者やデータサイエンティストと適切な議論を行う能力／【英語力不問／大卒以上】
勤務先 東京都 文京区

データ・MLエンジニア
JDSC

想定年収 800万円 ～ 1,400万円程度 ( 30～ 40才 )
職務内容 データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアポジションです。
同社では多様なビジネス領域に向けてプロジェクトを推進しており、下記のような異なる段階に適したデータパイプライン・データ基盤を構築する必要があります。
・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階　・顧客の業務で使用...
求めるスキル
(必要条件)		 以下の知識と経験を全てお持ちの方：●統計学に関する知識 ●データ整形・前処理に関する知識と実装経験 ●機械学習アルゴリズムに関する知識と実装経験 ●上記実装に要するプログラミング能力（SQL, Python or R)●AIモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート能力／【初級英語力要／大卒以上】
勤務先 東京都 文京区
コンサルタントからのおすすめポイント
労働人口が減る中で、「利益に直結」したAI活用サービスを一気通貫で提供し、労働生産性を高め、豊かさを享受するため、AI技術を通じて企業を、産業を、ひいては日本をアップグレードすることを目指す、注目のAIベンチャーの求人です。
イノベーティブな事業に挑戦し、経済・社会に大きなインパクトをもたらしているか」という点が評価され、Forbes JAPANの「日本の起業家ランキング」などでも受賞されています。
「日本産業をグレードアップする」という同社のミッションに共感する方にお勧めです。

MLエンジニア
Sportip

想定年収 800万円 ～ 1,500万円程度 ( 28～ 45才 )
職務内容 筑波大発の独自開発したAI技術をベースに、介護・スポーツ・フィットネス業界向けに複数サービスを提供しています。
創業から4年で、AIの姿勢推定技術を事業のコアドライバーとして、さまざまな領域の事業会社・自治体との連携や共同研究、実証実験を通じ、ヘルスケア領域の新規事業を構築。
得られた技術アセットをベースに、クライアントの...
求めるスキル
(必要条件)		 ●コンピュータビジョンの領域における専門知識　●機械学習・Deep Learningの包括的な基礎知識●　PyTorch/TensorFlow/JAXなどのフレームワークを用いた研究・開発経験（2年以上）　●Deep Learningに関する論文を読み実装する能力　●GPU、クラウド、Gitなどに関する基礎知識／【英語力不問／大卒以上】
勤務先 東京都 文京区
コンサルタントからのおすすめポイント
今注目のスポーツテック企業です。
スポーツ領域だけでなく、ウェルネス、ヘルスケア領域で広く使われるプロダクトを展開しています。

インフラエンジニア
Sportip

想定年収 ～ 1,500万円程度 ( 27～ 45才 )
職務内容 同社は2018年に設立された、AI × 動作指導の筑波大学発スタートアップ企業です。
サイエンスとテクノロジーをミックスした世界No.1のヘルスケアカンパニーとして、ヒトの“全て”の運動指導をAIによって代替することを目指しています。
フロントエンジニア、サーバーサイドエンジニア、MLエンジニアと連携し、ユーザーへより良い...
求めるスキル
(必要条件)		 （下記の経験、知識を有する方：いずれかに深い経験のある方でも構いません）●AWS など IaaS のインフラ設計、構築、運用経験（1年以上）　●Linux を用いた Web アプリケーション環境の運用経験（1年以上）　●CI/CD、Infrastructure as Code の思想に基づくツールによる自動化環境の運用経験　●ネットワーク、セキュリティに関する専門知識／【英語力不問／大卒以上】
勤務先 東京都 文京区
コンサルタントからのおすすめポイント
今注目のスポーツテック企業です。
スポーツ領域だけでなく、ウェルネス、ヘルスケア領域で広く使われるプロダクトを展開しています。

MLエンジニア
クラスター

想定年収 ～ 1,200万円程度 ( 27～ 40才 )
職務内容 国内最大級のメタバースプラットフォームを開発・運営する同社で、メタバース研究所を立ち上げました。
今回募集するMLエンジニアは、ソフトウェアエンジニアとして同社メタバースプラットフォームの開発・運営も行いつつ、メタバース研究所の研究員と協業し、MLプロジェクトのエンジニアリングを担当していただきます。
...
求めるスキル
(必要条件)		 教科書的な手法とその数理的背景をひととおり身につけている。
理系学部教養レベルの線形代数・微分積分・確率統計を理解し、使いこなせる。
英語論文を読んで日本語文献と大差ない速度で理解し、実装できる。
有意水準や効果量、各種バイアスなどを考慮して、適切な実験計画を立てることができ、結果を適切に図表化して報告できる。
機械学習モデルの背後にある数理を理解し、数式レベルでモデルの挙動について仮説を立て、検証し、性能を改善できる。
／【初級英語力要】
勤務先 東京都 品川区
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