AIエンジニア(DL/機械学習)×設立年数11〜30年のリモートワーク転職・求人情報一覧 -9ページ目
90件中 81件~90件
株式会社スカイウイル
【正社員/関東/AIエンジニア】安定した経営基盤を基に成長分野に注力する企業でのAIエンジニア募集! のリモートワーク求人
■職務内容
統計学、機械学習技術を利用したデータ分析業務
■本ポジションの詳細は下記URLよりぜひご覧ください!
URL:https://www.canva.com/design/DAGMlUi3E4g/-oyeHTen1qAjBtpeGpyKZA/view?utm_content=DAGMlUi3E4g&utm_campaign=designshare&utm_medium=link&utm_source=editor
■注力ポイント
・AIに関連する分野:機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析、トピックモデル分析を利用した自然言語解析など
■ステップアップ事例
機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方
入社1年:先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当
入社2年:分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当
■案件内容
農家の野菜育成サポート実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。
技術要素としては、Python, Chainer, OpenCVを使用します。
加工製品の性能予測原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。技術要素としては、Python, TensorFlow, Kerasを使用します。
アイドルグループのブログ解析特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ(文章)を掲載すれば、どのようなファン層を集められるか分析します。技術要素としては、Python, トピックモデル分析を使用します。
ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。技術要素としては、Python, scikit-learnを使用します
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
統計学、機械学習技術を利用したデータ分析業務
■本ポジションの詳細は下記URLよりぜひご覧ください!
URL:https://www.canva.com/design/DAGMlUi3E4g/-oyeHTen1qAjBtpeGpyKZA/view?utm_content=DAGMlUi3E4g&utm_campaign=designshare&utm_medium=link&utm_source=editor
■注力ポイント
・AIに関連する分野:機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析、トピックモデル分析を利用した自然言語解析など
■ステップアップ事例
機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方
入社1年:先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当
入社2年:分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当
■案件内容
農家の野菜育成サポート実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。
技術要素としては、Python, Chainer, OpenCVを使用します。
加工製品の性能予測原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。技術要素としては、Python, TensorFlow, Kerasを使用します。
アイドルグループのブログ解析特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ(文章)を掲載すれば、どのようなファン層を集められるか分析します。技術要素としては、Python, トピックモデル分析を使用します。
ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。技術要素としては、Python, scikit-learnを使用します
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 350 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
AI・開発・データサイエンスの技術力で社会に貢献し続ける「ICTソリューション・カンパニー」です!
スカイウイルは先端技術領域に注力することで、新規顧客との取引を拡大し、コロナ渦においても成長を実現しています。 また最新技術の研究開発案件などに多数参画し、エンジニアの成長環境や、キャリアの選択肢を拡げています。 |
||
| 設立年数 | 25年 | 従業員数 | 380人 |
株式会社Rosso
【首都圏ハイブリッド/機械学習エンジニア/Python2年~】研究者気質の方、AI技術を使って面白いもの作りたい方を積極採用中! のリモートワーク求人
画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用したAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。
【当社の手がけたプロジェクト例】
■医療従事者向けOCRの開発
◎言語:Python(Pytorch)
◎概要:様々な医療機器ごとに、最新のAI技術を活用したOCRを開発。前処理、モデル開発、結果検証など、AI開発の一連の作業を担当。
■介護ロボット研究(自然言語処理)
◎言語:Python(Tensorflow、scikit-learn、pandas)
◎概要:応答候補選択機能の作成を担当。具体的には、ユーザとシステムの対話履歴をもとに、別システムが作成した応答候補から最も適切なものを選択。
モデルの訓練・微調整、新しいモデルの検討、データ作成。仕様書作成や対話システム制御モジュールの設計・実装も担当。
■天候データ分析システムの構築
◎言語:Python(Tensorflow),AWS(Sagemaker、Quicksight、Athena、Glue)
◎概要:各サイトの物理センサーや各種公開データなどをもとに分析と予測するシステムを構築。
AWSを利用した基盤の構築から、AIによる分析予測モデルの作成、データ可視化などすべての工程を弊社一社で担当。
【この仕事で得られるもの】
・急成長中のAI/データ分析市場において、新たな技術にチャレンジできる
・知的好奇心旺盛な社員が多く情報交換が活発なため、共に成長できる
AI/データ分析技術部は2020年に立ち上げられた部署です。お客様先や自社で請け負ったAIシステムの開発やデータ分析が主な業務領域となります。
ボトムアップな意思決定がなされる風土があり、意思表示をすれば自分のやりたいことが実現しやすい部署です。
【業務の変更の範囲】
無
【当社の手がけたプロジェクト例】
■医療従事者向けOCRの開発
◎言語:Python(Pytorch)
◎概要:様々な医療機器ごとに、最新のAI技術を活用したOCRを開発。前処理、モデル開発、結果検証など、AI開発の一連の作業を担当。
■介護ロボット研究(自然言語処理)
◎言語:Python(Tensorflow、scikit-learn、pandas)
◎概要:応答候補選択機能の作成を担当。具体的には、ユーザとシステムの対話履歴をもとに、別システムが作成した応答候補から最も適切なものを選択。
モデルの訓練・微調整、新しいモデルの検討、データ作成。仕様書作成や対話システム制御モジュールの設計・実装も担当。
■天候データ分析システムの構築
◎言語:Python(Tensorflow),AWS(Sagemaker、Quicksight、Athena、Glue)
◎概要:各サイトの物理センサーや各種公開データなどをもとに分析と予測するシステムを構築。
AWSを利用した基盤の構築から、AIによる分析予測モデルの作成、データ可視化などすべての工程を弊社一社で担当。
【この仕事で得られるもの】
・急成長中のAI/データ分析市場において、新たな技術にチャレンジできる
・知的好奇心旺盛な社員が多く情報交換が活発なため、共に成長できる
AI/データ分析技術部は2020年に立ち上げられた部署です。お客様先や自社で請け負ったAIシステムの開発やデータ分析が主な業務領域となります。
ボトムアップな意思決定がなされる風土があり、意思表示をすれば自分のやりたいことが実現しやすい部署です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 21年 | 従業員数 | 94人 |
株式会社Rosso
【機械学習エンジニア/首都圏/高リモート率】顧客視点で量より質のサービスを提供することをミッションとし、成長を続けてきた企業でのデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
【仕事内容】
画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用した生成AIやAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。
経験・志向を考慮した上で、スキルアップを目指せるプロジェクトに配属、または受託開発プロジェクトに参画していただきます。
※機械学習のご経験が豊富な方には、ミドル層向けの求人も別途ご用意しておりますので、ぜひご確認ください。
【当社の手がけたプロジェクト例】
■物体検出モデルを活用した家畜見守りサービス開発(画像認識)
◎言語:Python(Pytorch、TensorRT)
◎概要:エッジAI機器向け検知アルゴリズムの実装、AI学習、MLOps構築を担当。
具体的には、詳細設計をもとにエッジAI機器という制約の多い環境で動作させる状態検知アルゴリズムの実装やアノテーション、物体検出モデルの訓練・微調整を実施しながらAIOps環境のクラウドへの構築を担当。
■大規模言語モデルを利用した音声認識機能の品質向上(自然言語処理)
◎言語:Python(Transformers、Pytorch、pandas)
◎概要:音声認識から得られたテキストに対する大規模言語モデルを利用した要約・誤り訂正・クラス分類の各タスクについて複数のモデル間での比較検証を担当。
具体的には、モデルの選定、データ作成、データ前処理、ファインチューニング(LoRA)、モデルの量子化の検証、仕様書の作成など。
■連合学習コンペティション向けの開発・実験サポート
◎言語:Python(Pytorch、Flower)
◎概要:国際会議の中で行われた連合学習コンペティションに向けて、連合学習フレームワークの開発、及び実験のサポートを担当。
具体的には、顧客が開発した新規アルゴリズムを既存連合学習フレームワークに組み込み、LLMモデル学習のパラメータ調整をしつつ、ベンチマークを取得。
該当コンペティションのベンチマークにおいて歴代最高性能達成に貢献。
【キャリアパス】
2〜3年目で一通りの業務を1人でコントロールできるようになった場合はPL、さらにはPMや組織マネージャーへのキャリアを目指していただけます。 また、ご希望があれば設計や構築など手を動かしつつプレイングマネージャ―としてもご活躍頂けます。
【待機保証100%】
安心して働いていただくため、案件待機中の給与の減額はございません!
タイミングによって待機が発生した場合でもキャリアアップのサポートをいたします。
【ほぼ全員が年収UP】
当社に転職したエンジニアの平均年収上昇額は62万円です。
上場グループである当社は優良な案件を用意できる環境を整えています。
【スキルアップ】
統計検定やE資格などの資格取得者が多数おります。
資格取得のための受講費や書籍代は会社が負担いたします。
【部署間でのナレッジ共有】
定期的に帰社日を設け、技術についての情報交換や今後の部署活動においてディスカッションを行っております。
部署独自での『もくもく会』と実施し、ひたすら技術と向き合う時間を設けています。
中にはKaggleのコンペンションに参加したり、JDLA(日本ディプラーニング協会)の勉強会にてメイン登壇したメンバーも。
最近では技術発信ブログとして「note」にも企業登録し、弊社社員が技術情報を投稿しております。
【プライベートも充実】
■年休130日以上 (年休125日+有給5日以上)
■残業月平均10時間程度
オフも充実させながら、長く活躍できます。
【組織構成】
20~40代活躍中!
音楽やゲーム好きの方は軽音を楽しんだり、ボードゲーム会をしたり、アウトドア派はキャンプやゴルフに行ったり。
社員同士の仲が良く、あなたが居心地よく思える場所が見つかるはずです。
【業務の変更の範囲】
無
画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用した生成AIやAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。
経験・志向を考慮した上で、スキルアップを目指せるプロジェクトに配属、または受託開発プロジェクトに参画していただきます。
※機械学習のご経験が豊富な方には、ミドル層向けの求人も別途ご用意しておりますので、ぜひご確認ください。
【当社の手がけたプロジェクト例】
■物体検出モデルを活用した家畜見守りサービス開発(画像認識)
◎言語:Python(Pytorch、TensorRT)
◎概要:エッジAI機器向け検知アルゴリズムの実装、AI学習、MLOps構築を担当。
具体的には、詳細設計をもとにエッジAI機器という制約の多い環境で動作させる状態検知アルゴリズムの実装やアノテーション、物体検出モデルの訓練・微調整を実施しながらAIOps環境のクラウドへの構築を担当。
■大規模言語モデルを利用した音声認識機能の品質向上(自然言語処理)
◎言語:Python(Transformers、Pytorch、pandas)
◎概要:音声認識から得られたテキストに対する大規模言語モデルを利用した要約・誤り訂正・クラス分類の各タスクについて複数のモデル間での比較検証を担当。
具体的には、モデルの選定、データ作成、データ前処理、ファインチューニング(LoRA)、モデルの量子化の検証、仕様書の作成など。
■連合学習コンペティション向けの開発・実験サポート
◎言語:Python(Pytorch、Flower)
◎概要:国際会議の中で行われた連合学習コンペティションに向けて、連合学習フレームワークの開発、及び実験のサポートを担当。
具体的には、顧客が開発した新規アルゴリズムを既存連合学習フレームワークに組み込み、LLMモデル学習のパラメータ調整をしつつ、ベンチマークを取得。
該当コンペティションのベンチマークにおいて歴代最高性能達成に貢献。
【キャリアパス】
2〜3年目で一通りの業務を1人でコントロールできるようになった場合はPL、さらにはPMや組織マネージャーへのキャリアを目指していただけます。 また、ご希望があれば設計や構築など手を動かしつつプレイングマネージャ―としてもご活躍頂けます。
【待機保証100%】
安心して働いていただくため、案件待機中の給与の減額はございません!
タイミングによって待機が発生した場合でもキャリアアップのサポートをいたします。
【ほぼ全員が年収UP】
当社に転職したエンジニアの平均年収上昇額は62万円です。
上場グループである当社は優良な案件を用意できる環境を整えています。
【スキルアップ】
統計検定やE資格などの資格取得者が多数おります。
資格取得のための受講費や書籍代は会社が負担いたします。
【部署間でのナレッジ共有】
定期的に帰社日を設け、技術についての情報交換や今後の部署活動においてディスカッションを行っております。
部署独自での『もくもく会』と実施し、ひたすら技術と向き合う時間を設けています。
中にはKaggleのコンペンションに参加したり、JDLA(日本ディプラーニング協会)の勉強会にてメイン登壇したメンバーも。
最近では技術発信ブログとして「note」にも企業登録し、弊社社員が技術情報を投稿しております。
【プライベートも充実】
■年休130日以上 (年休125日+有給5日以上)
■残業月平均10時間程度
オフも充実させながら、長く活躍できます。
【組織構成】
20~40代活躍中!
音楽やゲーム好きの方は軽音を楽しんだり、ボードゲーム会をしたり、アウトドア派はキャンプやゴルフに行ったり。
社員同士の仲が良く、あなたが居心地よく思える場所が見つかるはずです。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 21年 | 従業員数 | 94人 |
株式会社テクノプロ
【正社員/東京・大阪/機械学習エンジニア】「総合技術ソリューションカンパニー」を掲げる企業での機械学習エンジニア募集! のリモートワーク求人
【募集背景】
機械学習や画像認識を用いたデータ解析の事業領域は、クラウドやICTの発展と共に注力ソリューション分野の1つです。適用対象は、車載・車両からモビリティサービスへ拡大しています。私たちはデータを効率よく収集し、効果的に解析するためのアーキテクチャ開発と要素技術開発に従事しています。社会ニーズの高まるデータ分析領域で技術力とソリューションを顧客へ提供するため、DXソリューション統括部では、アライアンス先との協業体制も構築しており、機械学習エンジニアとしてキャリアを積みたい方を募ります。
【職務目的】
プロジェクトマネージャーのマネジメントの下に、開発メンバーを率先してもしくは一人で開発・分析を推し進め、顧客のニーズに応えます。
【職務内容】
完成車メーカー向けにADASシステムの新機能の提案、要件定義、設計、実装、評価をお任せいたします。特に運転支援システムの画像認識ソフトウェアの開発業務をお任せします。
主に完成車メーカー、自動車機器メーカーを顧客として、最先端の技術で車載システムにおける組み込みソフトウェア・
モビリティサービスのシステム構築または、開発を行い、車載ソフト、Connected、MaaSの領域でプラットフォーム化を推進するお客様と共に、ビジネスの拡大を目指します。その中で画像認識ソフトウェアの開発を行っており、このソフトウェアに実装する障害物や走行経路等を検出する画像認識アルゴリズムの開発や画像認識を活用した先進運転支援システム(ADAS)に関わる開発業務を担います。
■AIを駆使した画像処理やデータ解析
■画像認識、画像処理
■次世代モデルベース開発 等
【部門カルチャー】
お互いそれぞれ強みを持ち、尊敬し合う前提に、技術を武器にして、ソリューションを作り出し、社会と繋がっています。
【やりがい】
ステレオカメラ技術、画像認識、ADAS等のあらゆるスペシャリストと共働しながら、常に新しい開発にチャレンジしていく必要があり、その中でご自身のスキル向上を図って頂くことができます。
変更の範囲:会社の定める業務
【キャリアイメージ】
PLやPM、PMOとして組織横断的に活躍いただけます。開発を通して、将来的には当該部署でのマネジメント職として組織を牽引頂けることを期待しております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
機械学習や画像認識を用いたデータ解析の事業領域は、クラウドやICTの発展と共に注力ソリューション分野の1つです。適用対象は、車載・車両からモビリティサービスへ拡大しています。私たちはデータを効率よく収集し、効果的に解析するためのアーキテクチャ開発と要素技術開発に従事しています。社会ニーズの高まるデータ分析領域で技術力とソリューションを顧客へ提供するため、DXソリューション統括部では、アライアンス先との協業体制も構築しており、機械学習エンジニアとしてキャリアを積みたい方を募ります。
【職務目的】
プロジェクトマネージャーのマネジメントの下に、開発メンバーを率先してもしくは一人で開発・分析を推し進め、顧客のニーズに応えます。
【職務内容】
完成車メーカー向けにADASシステムの新機能の提案、要件定義、設計、実装、評価をお任せいたします。特に運転支援システムの画像認識ソフトウェアの開発業務をお任せします。
主に完成車メーカー、自動車機器メーカーを顧客として、最先端の技術で車載システムにおける組み込みソフトウェア・
モビリティサービスのシステム構築または、開発を行い、車載ソフト、Connected、MaaSの領域でプラットフォーム化を推進するお客様と共に、ビジネスの拡大を目指します。その中で画像認識ソフトウェアの開発を行っており、このソフトウェアに実装する障害物や走行経路等を検出する画像認識アルゴリズムの開発や画像認識を活用した先進運転支援システム(ADAS)に関わる開発業務を担います。
■AIを駆使した画像処理やデータ解析
■画像認識、画像処理
■次世代モデルベース開発 等
【部門カルチャー】
お互いそれぞれ強みを持ち、尊敬し合う前提に、技術を武器にして、ソリューションを作り出し、社会と繋がっています。
【やりがい】
ステレオカメラ技術、画像認識、ADAS等のあらゆるスペシャリストと共働しながら、常に新しい開発にチャレンジしていく必要があり、その中でご自身のスキル向上を図って頂くことができます。
変更の範囲:会社の定める業務
【キャリアイメージ】
PLやPM、PMOとして組織横断的に活躍いただけます。開発を通して、将来的には当該部署でのマネジメント職として組織を牽引頂けることを期待しております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 540 〜 860 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00 ~ 18:00 フレックスタイム制有:コアタイム11時00分~16時00分
働き方: 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
テクノプロ・デザイン社は「総合技術ソリューションカンパニー」を掲げる、高度な技術を保有する技術者集団として社会を動かすことを志し、活動しています。
ビジネスモデルはアウトソーシング領域全域に渡ります。いわゆる技術者派遣と呼ばれる、クライアント先に当社の技術者が出向する事業だけではなく、請負や受託と呼ばれる働く場所に関わらない事業支援や最新技術を用いた研究開発などを行っています。 加速度的に技術革新が進む現代社会。開発サイクルの短期化、製品開発の多角化や上流工程プロジェクトの増加といった世の中で技術者集団として価値提供を行うために、エンジニアが生涯活躍できる環境を考え事業運営を行っています。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 24,596人 |
株式会社テクノプロ
【正社員/ハイブリッド/注力技術領域】「総合技術ソリューションカンパニー」を掲げる企業でのAI データサイエンス募集! のリモートワーク求人
データ分析やAI開発に特化した部署である
「先端技術センター」もしくは「データサイエンス課」にて次代のリーダーを担う方を募集いたします。
【想定業務】
①AIエンジニア
②データベースエンジニア
③データエンジニア
④データコンサルティングアナリスト
【関われる製品・サービス】
自動車(自動化/電動化)
ロボット
金融・保険
次世代デバイス
医療機器
AR/VR製品
センシング/IoT etc…
変更の範囲:会社の定める業務
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
「先端技術センター」もしくは「データサイエンス課」にて次代のリーダーを担う方を募集いたします。
【想定業務】
①AIエンジニア
②データベースエンジニア
③データエンジニア
④データコンサルティングアナリスト
【関われる製品・サービス】
自動車(自動化/電動化)
ロボット
金融・保険
次世代デバイス
医療機器
AR/VR製品
センシング/IoT etc…
変更の範囲:会社の定める業務
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 650 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00 ~ 18:00 フレックスタイム制有:コアタイム11時00分~16時00分
働き方: 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
テクノプロ・デザイン社は「総合技術ソリューションカンパニー」を掲げる、高度な技術を保有する技術者集団として社会を動かすことを志し、活動しています。
ビジネスモデルはアウトソーシング領域全域に渡ります。いわゆる技術者派遣と呼ばれる、クライアント先に当社の技術者が出向する事業だけではなく、請負や受託と呼ばれる働く場所に関わらない事業支援や最新技術を用いた研究開発などを行っています。 加速度的に技術革新が進む現代社会。開発サイクルの短期化、製品開発の多角化や上流工程プロジェクトの増加といった世の中で技術者集団として価値提供を行うために、エンジニアが生涯活躍できる環境を考え事業運営を行っています。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 24,596人 |
株式会社ナウキャスト
【地方フルリモート/LLMエンジニア(ジョブチェンジ歓迎)/Pythonを用いた開発経験 ・何らかの形でLLMを活用した経験】ビッグデータを用いた分析サービスを提供する企業でのジュニアLLMエンジニア募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
以下いずれかの配属を想定しております。
※配属先はご経験、スキル、およびキャリアのご希望を踏まえた上で、選考を通じて決定いたします
①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業)
2024年4月に始動した新事業ユニットです。
生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した業務システムの設計・開発
・生成AIを活用したデータ基盤の構築
・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援
<関わるサービス>
・Finatext Advisory Assistシリーズ
資産運用業務に特化した営業支援基幹システム
1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現
https://nowcast.co.jp/news/20240419/
https://nowcast.co.jp/news/20240905/
https://finatext.com/news/20250404/
・MCPプロダクト(新規立ち上げ)
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。
金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。
https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast
②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit)
2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、
ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。
<具体的な業務内容>
・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発
・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発
・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装
<関わるサービス>
・「DataLens店舗開発」
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・「DataLensオフィス営業」
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit)
オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。
機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、
投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築
・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け)
・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化
・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化
④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit)
法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。
有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、
専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。
<具体的な業務内容>
・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用
・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備
・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り
⑤Finatextグループ
・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」
・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」
・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」
■募集する背景
ナウキャスト(Finatextグループ)は、各ユニットにおいてLLM(大規模言語モデル)を活用し、業務の効率化や新たな価値創出を目指しています。
現在、新事業の立ち上げや全社的なAI活用組織「AI+(エーアイ・プラス)」の始動など、生成AIを軸とした変革が加速しています。
各プロジェクトをさらに推進するため、業務課題に特化したAIシステムの開発やAI基盤構築に挑戦したいエンジニアを募集します。
■その他プロジェクト事例
エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。
・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発
https://nowcast.co.jp/news/20240731
・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築
https://nowcast.co.jp/news/20250716/
・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発
https://nowcast.co.jp/news/20250819/
・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発
https://nowcast.co.jp/news/20260107/
・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築
https://nowcast.co.jp/news/20260218/
■社員インタビュー
・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda
■メンバー
・片山 燎平(取締役/Data AI Solution事業責任者)
大阪大学電子情報工学科で統計的因果推論を研究。
卒業後、野村総合研究所に入社し、システム開発やデータ分析業務に従事。
2017年にナウキャスト入社。MLエンジニアとして機関投資家の投資銘柄予測モデルを構築などを行う。
その後、オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの事業責任者を経て、2024年4月にData AI Solution事業責任者に就任、
同年6月からナウキャスト取締役。
テックブログ:
https://techblog.finatext.com/nowcast-data-engineering-introduction-a7f643d1276c
https://zenn.dev/fozzhey
・池田遼太郎(LLMエンジニア)
東京工業大学にて経営工学を専攻。
学部を卒業後、パーソルプロセス&テクノロジー株式会社に入社し人事系SIerのフルスタックエンジニアとして従事。
生成AI関連のプロジェクトに複数携わり興味を持ち、さらなるスキルアップを図るためLLMエンジニアとしてナウキャストに入社。
テックブログ:https://zenn.dev/shilla
■働き方
・オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます!
・業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます。
・育児時間の取得も可能。生後1年未満の子を養育する方は、1日について2回、各30分取得いただく事が可能です。
※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます。
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■Finatextグループとは
Finatextグループは「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、AIエージェント機能の実装を見据えた金融基幹システムの提供を通じて
「組込型金融(エンベデッドファイナンス)」を可能にするFintech企業です。
金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービス参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。
【業務の変更の範囲】
無
以下いずれかの配属を想定しております。
※配属先はご経験、スキル、およびキャリアのご希望を踏まえた上で、選考を通じて決定いたします
①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業)
2024年4月に始動した新事業ユニットです。
生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した業務システムの設計・開発
・生成AIを活用したデータ基盤の構築
・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援
<関わるサービス>
・Finatext Advisory Assistシリーズ
資産運用業務に特化した営業支援基幹システム
1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現
https://nowcast.co.jp/news/20240419/
https://nowcast.co.jp/news/20240905/
https://finatext.com/news/20250404/
・MCPプロダクト(新規立ち上げ)
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。
金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。
https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast
②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit)
2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、
ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。
<具体的な業務内容>
・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発
・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発
・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装
<関わるサービス>
・「DataLens店舗開発」
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・「DataLensオフィス営業」
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit)
オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。
機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、
投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築
・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け)
・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化
・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化
④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit)
法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。
有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、
専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。
<具体的な業務内容>
・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用
・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備
・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り
⑤Finatextグループ
・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」
・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」
・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」
■募集する背景
ナウキャスト(Finatextグループ)は、各ユニットにおいてLLM(大規模言語モデル)を活用し、業務の効率化や新たな価値創出を目指しています。
現在、新事業の立ち上げや全社的なAI活用組織「AI+(エーアイ・プラス)」の始動など、生成AIを軸とした変革が加速しています。
各プロジェクトをさらに推進するため、業務課題に特化したAIシステムの開発やAI基盤構築に挑戦したいエンジニアを募集します。
■その他プロジェクト事例
エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。
・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発
https://nowcast.co.jp/news/20240731
・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築
https://nowcast.co.jp/news/20250716/
・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発
https://nowcast.co.jp/news/20250819/
・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発
https://nowcast.co.jp/news/20260107/
・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築
https://nowcast.co.jp/news/20260218/
■社員インタビュー
・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda
■メンバー
・片山 燎平(取締役/Data AI Solution事業責任者)
大阪大学電子情報工学科で統計的因果推論を研究。
卒業後、野村総合研究所に入社し、システム開発やデータ分析業務に従事。
2017年にナウキャスト入社。MLエンジニアとして機関投資家の投資銘柄予測モデルを構築などを行う。
その後、オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの事業責任者を経て、2024年4月にData AI Solution事業責任者に就任、
同年6月からナウキャスト取締役。
テックブログ:
https://techblog.finatext.com/nowcast-data-engineering-introduction-a7f643d1276c
https://zenn.dev/fozzhey
・池田遼太郎(LLMエンジニア)
東京工業大学にて経営工学を専攻。
学部を卒業後、パーソルプロセス&テクノロジー株式会社に入社し人事系SIerのフルスタックエンジニアとして従事。
生成AI関連のプロジェクトに複数携わり興味を持ち、さらなるスキルアップを図るためLLMエンジニアとしてナウキャストに入社。
テックブログ:https://zenn.dev/shilla
■働き方
・オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます!
・業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます。
・育児時間の取得も可能。生後1年未満の子を養育する方は、1日について2回、各30分取得いただく事が可能です。
※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます。
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■Finatextグループとは
Finatextグループは「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、AIエージェント機能の実装を見据えた金融基幹システムの提供を通じて
「組込型金融(エンベデッドファイナンス)」を可能にするFintech企業です。
金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービス参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 28人 |
株式会社ナウキャスト
【正社員/フルリモート/LLMエンジニア】ビッグデータを用いた分析サービスを提供する企業でのLLMエンジニア募集! のリモートワーク求人
【募集背景】
東大発スタートアップのナウキャストは、Finatextグループの一員として、オルタナティブデータ(今まで利活用の進んでいないビッグデータ)を用いた分析サービスを提供する会社です。
今回新たに大規模言語モデル(Large Language Models、以下「LLM」)を金融事業にセキュアに活用することを目的とした専門チーム『ナウキャストLLMラボ』を発足し、新たにチームをリードいただけるメンバーを募集します。
参考:https://hd.finatext.com/news/20230427/
本ポジションでは証券会社や運用会社などのプレイヤーにChatGPTの導入支援開発を行います。
加えて、ナウキャストが提供するオルタナティブデータを用いた分析SaaSへのChatGPTの組み込みなど、単なる技術検証に留まらない開発もリードしていただくことができます。
【業務内容】
LLMを用いたプロジェクト/プロダクトの企画・立案・開発を行っていただきます。
・LLMに関連する技術動向や新技術の調査・研究
・社内外の関連部署やパートナー企業との連携・協力
・プロジェクト進捗管理、品質管理、スケジュール管理
・LLMを用いたソリューションやプロダクトの企画
・LLMに関連する開発の推進
【本ポジションの魅力】
・LLMの自社プロダクトへの組み込みが行える
・証券会社や運用会社などの顧客と一緒にLLMの導入事例を作る経験
・国内外問わず各分野のトップクラスのメンバーで構成された少数精鋭の組織のため、意思決定のスピードが早く、経営層との距離が近い
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
【メンバー紹介】
・隅田(リードデータサイエンティスト)
東京大学経済学部経済学科にて計量経済学を専攻。経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。 データエンジニアリングやデータサイエンスの業務をこなす中で, データ整備の高度化や非構造化データの活用に課題を感じ、2019年より東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学し、大規模言語モデルの仕組みや人間との対話を取り入れた自動定理証明支援器など自然言語処理の研究を行う。2021年4月にナウキャスト入社。
Finatextグループが提供する「ナウキャストLLMラボ」のリードデータサイエンティストを務める。
インタビュー記事: https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915
・大野(データエンジニア)
東京大学大学院理学系研究科にて、素粒子理論を専攻。在学中いくつかのITベンチャーでインターンを経験し、機械学習を用いたプロジェクトに従事。2020年3月に大学院修了後、ナウキャストへ入社。POSデータを取り扱うパイプラインの作成・運用と、全社のデータ分析基盤の作成を担当している。趣味はAtCoderやKaggleのコンペ参加。KaggleではCompetition Masterを獲得したほか、複数のコンペで受賞歴あり。
インタビュー記事: https://carituku.com/heartstory/%e6%a0%aa%e5%bc%8f%e4%bc%9a%e7%a4%be%e3%83%8a%e3%82%a6%e3%82%ad%e3%83%a3%e3%82%b9%e3%83%88/
【業務の変更の範囲】
無
東大発スタートアップのナウキャストは、Finatextグループの一員として、オルタナティブデータ(今まで利活用の進んでいないビッグデータ)を用いた分析サービスを提供する会社です。
今回新たに大規模言語モデル(Large Language Models、以下「LLM」)を金融事業にセキュアに活用することを目的とした専門チーム『ナウキャストLLMラボ』を発足し、新たにチームをリードいただけるメンバーを募集します。
参考:https://hd.finatext.com/news/20230427/
本ポジションでは証券会社や運用会社などのプレイヤーにChatGPTの導入支援開発を行います。
加えて、ナウキャストが提供するオルタナティブデータを用いた分析SaaSへのChatGPTの組み込みなど、単なる技術検証に留まらない開発もリードしていただくことができます。
【業務内容】
LLMを用いたプロジェクト/プロダクトの企画・立案・開発を行っていただきます。
・LLMに関連する技術動向や新技術の調査・研究
・社内外の関連部署やパートナー企業との連携・協力
・プロジェクト進捗管理、品質管理、スケジュール管理
・LLMを用いたソリューションやプロダクトの企画
・LLMに関連する開発の推進
【本ポジションの魅力】
・LLMの自社プロダクトへの組み込みが行える
・証券会社や運用会社などの顧客と一緒にLLMの導入事例を作る経験
・国内外問わず各分野のトップクラスのメンバーで構成された少数精鋭の組織のため、意思決定のスピードが早く、経営層との距離が近い
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
【メンバー紹介】
・隅田(リードデータサイエンティスト)
東京大学経済学部経済学科にて計量経済学を専攻。経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。 データエンジニアリングやデータサイエンスの業務をこなす中で, データ整備の高度化や非構造化データの活用に課題を感じ、2019年より東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学し、大規模言語モデルの仕組みや人間との対話を取り入れた自動定理証明支援器など自然言語処理の研究を行う。2021年4月にナウキャスト入社。
Finatextグループが提供する「ナウキャストLLMラボ」のリードデータサイエンティストを務める。
インタビュー記事: https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915
・大野(データエンジニア)
東京大学大学院理学系研究科にて、素粒子理論を専攻。在学中いくつかのITベンチャーでインターンを経験し、機械学習を用いたプロジェクトに従事。2020年3月に大学院修了後、ナウキャストへ入社。POSデータを取り扱うパイプラインの作成・運用と、全社のデータ分析基盤の作成を担当している。趣味はAtCoderやKaggleのコンペ参加。KaggleではCompetition Masterを獲得したほか、複数のコンペで受賞歴あり。
インタビュー記事: https://carituku.com/heartstory/%e6%a0%aa%e5%bc%8f%e4%bc%9a%e7%a4%be%e3%83%8a%e3%82%a6%e3%82%ad%e3%83%a3%e3%82%b9%e3%83%88/
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 28人 |
クリエーションライン株式会社
【正社員/フルリモート/AI・LLM エンジニア】先端技術について多くの経験および知識を有する企業でのAI/LLM エンジニア募集! のリモートワーク求人
【仕事領域】
専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。
◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援
AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、
データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。
機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。
◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施
機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。
案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。
◆機械学習サービスの技術検証
主にAzureやAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。
検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。
◆統計/機械学習手法の調査・検証
最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。
成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。
※技術者派遣は行っておらず、全プロジェクトでプライムとして開発支援を行っています。
配属予定プロジェクト
企業向けLLMの技術検証・設計、構築、カスタマイズ
▽プロジェクト体制
・通信系のIT企業、または大手小売(EC)企業のPJ配属を予定しています。
・クリエーションラインの2〜3人+顧客企業のエンジニア2〜3人の1チーム
・クリエーションラインのチームリーダーが上司となります。
▽環境
・技術環境:GCP、Azure、AWS、Gitlab
・使用言語 :Python、R、SQL
<その他にもチャレンジングなプライムプロジェクト事例多数!>
・大手製造業向け:アジャイル・スクラムの考え方を用いたデータ基盤の構築プロジェクト
・大手物流業向け:クラウド基盤開発・エッジクラウドサービス開発プロジェクト
・大手小売業向け:トラフィック増減に対応可能なECサイト構築プロジェクト
・大手通信業向け:セキュアなコンテナ利用環境構築支援プロジェクト
仕事の魅力
①AI/LLMの開発プロジェクトの経験機会
…アジャイル開発、DevOps、データ分析等、最先端の技術・メソッドを活用したプロジェクトに参画。
②柔軟で安心できる働き方
…フルリモート、コアタイムなしのフルフレックス。残業時間も少なく(平均10時間程度)、ワークライフバランスを実現しやすい働き方をお約束します。
【以下に当てはまる方にご活躍頂けるポジションです。】
・担当業務を自分のことと捉える主体性
・顧客の事業(UX、市場、ユーザーニーズ、ビジネスプラン)への関心
・先進的な事例のインプット・アウトプットへの積極性
・マルチに、スピーディに、合理的に物事を進められたい方
・当社の企業理念に共感いただける方
【業務の変更の範囲】
※ご自身の適性やキャリア志向、およびプロジェクトの状況により、双方相談の上他のエンジニア職・POリード職に変更となる可能性があります
専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。
◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援
AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、
データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。
機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。
◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施
機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。
案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。
◆機械学習サービスの技術検証
主にAzureやAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。
検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。
◆統計/機械学習手法の調査・検証
最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。
成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。
※技術者派遣は行っておらず、全プロジェクトでプライムとして開発支援を行っています。
配属予定プロジェクト
企業向けLLMの技術検証・設計、構築、カスタマイズ
▽プロジェクト体制
・通信系のIT企業、または大手小売(EC)企業のPJ配属を予定しています。
・クリエーションラインの2〜3人+顧客企業のエンジニア2〜3人の1チーム
・クリエーションラインのチームリーダーが上司となります。
▽環境
・技術環境:GCP、Azure、AWS、Gitlab
・使用言語 :Python、R、SQL
<その他にもチャレンジングなプライムプロジェクト事例多数!>
・大手製造業向け:アジャイル・スクラムの考え方を用いたデータ基盤の構築プロジェクト
・大手物流業向け:クラウド基盤開発・エッジクラウドサービス開発プロジェクト
・大手小売業向け:トラフィック増減に対応可能なECサイト構築プロジェクト
・大手通信業向け:セキュアなコンテナ利用環境構築支援プロジェクト
仕事の魅力
①AI/LLMの開発プロジェクトの経験機会
…アジャイル開発、DevOps、データ分析等、最先端の技術・メソッドを活用したプロジェクトに参画。
②柔軟で安心できる働き方
…フルリモート、コアタイムなしのフルフレックス。残業時間も少なく(平均10時間程度)、ワークライフバランスを実現しやすい働き方をお約束します。
【以下に当てはまる方にご活躍頂けるポジションです。】
・担当業務を自分のことと捉える主体性
・顧客の事業(UX、市場、ユーザーニーズ、ビジネスプラン)への関心
・先進的な事例のインプット・アウトプットへの積極性
・マルチに、スピーディに、合理的に物事を進められたい方
・当社の企業理念に共感いただける方
【業務の変更の範囲】
※ご自身の適性やキャリア志向、およびプロジェクトの状況により、双方相談の上他のエンジニア職・POリード職に変更となる可能性があります
| 想定年収 | 600 〜 1,020 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 勤務時間:10:00~19:00(休憩60分)
*時短可能。副業可能
*フルフレックス、勤務時間は参画するプロジェクトにより応相談(時短可能)
*平均残業時間 月15時間以下
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
クリエーションラインはクラウド、OSS、アジャイル、DevOps、データ解析・機械学習等の先端技術について多くの経験および知識を有するITプロフェッショナル企業として、弊社は弊社の顧客と共に様々な付加価値を社会に提供し、「社会」および「人々」の進化に貢献します。
|
||
| 設立年数 | 21年 | 従業員数 | 85人 |
ジャパニアス株式会社
【正社員/ハイブリッド/東京・神奈川】国内大手家電・自動車メーカーを中心に、豊富な実績を有するエンジニアリング企業でAIエンジニア募集! のリモートワーク求人
創業より連続黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は1200人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!!
当社のAI分野の開発を中心に担っていただきます。
ベンチャー企業から大手企業まで様々なクライアントに対して開発支援を行うため、業界にとらわれることなくAI開発に携わることができます。
※AI関連資格(G検定、E検定など)奨励金あり
具体的には、
・AIを活用したソリューション提案、システム設計から開発、
アノテーション作業迄
※経験やご希望に応じて、プロジェクトを決定いたします。
【プロジェクト例】
・機械学習を用いた都市インフラのシステム開発
・機械学習を用いた金融系システム開発
・画像処理技術を用いた自動車の自動運転システム開発
・自然言語処理を用いたチャットボット開発及び関連API開発
・自然言語処理を用いた次世代ナビゲーションシステム開発
※規模も数ヶ月〜通年のもの迄様々な案件を用意しています。
【業務の変更の範囲】
無
当社のAI分野の開発を中心に担っていただきます。
ベンチャー企業から大手企業まで様々なクライアントに対して開発支援を行うため、業界にとらわれることなくAI開発に携わることができます。
※AI関連資格(G検定、E検定など)奨励金あり
具体的には、
・AIを活用したソリューション提案、システム設計から開発、
アノテーション作業迄
※経験やご希望に応じて、プロジェクトを決定いたします。
【プロジェクト例】
・機械学習を用いた都市インフラのシステム開発
・機械学習を用いた金融系システム開発
・画像処理技術を用いた自動車の自動運転システム開発
・自然言語処理を用いたチャットボット開発及び関連API開発
・自然言語処理を用いた次世代ナビゲーションシステム開発
※規模も数ヶ月〜通年のもの迄様々な案件を用意しています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 300 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~18:00(休憩1時間、実働8時間)
※就業先により異なる可能性あり
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
AI・IoT・クラウドを中心とした先端エンジニアリング事業 「先端テクノロジーで日本の明日に新たな価値を提供する」という理念を掲げ、当社はAI・IoT・クラウドをはじめとした先端テクノロジーの中で「ジャパニアスだからできること」を見出し、日本のエンジニアリング業界から必要とされ続ける会社を目指して事業拡大を続けています。
|
||
| 設立年数 | 28年 | 従業員数 | 1,800人 |
株式会社ジール
★【フルリモ/首都圏・大阪/データプラットフォームエンジニア/データベース領域実務経験&上流工程経験&サブリーダー以上経験】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。
クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
【詳細】
●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
【詳細】
●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
| 想定年収 | 550 〜 790 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ■フレックスタイム制
フレキシブルタイム/6:00~10:00、15:00~22:00
コアタイム/10:00~15:00
標準的な勤務例(標準労働時間)/9:00~18:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均19時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ジールは、データ活用のプロフェッショナル集団/東証一部上場グループの中核企業です。
近年ではビッグデータ、クラウド、AI、IoTを活用した事例も増加し、顧客のDX推進を支援する立場にスコープを拡張しています。 顧客の大半は大手企業となっており、30年以上データ活用領域に特化してきたナレッジ/市場からの信頼が強固な経営基盤を支えています。 ■Mission:専門性と技術力、高度な分析ノウハウの提供 多様な企業活動の情報の価値転換というニーズに応えるため、私たちは「プロフェッショナルサービスの大衆化」をミッションとして掲げております。高い専門性を持った技術力、深い経験から得られた多様性のある高度な分析力をハイクオリティ&ローコストで提供することで、企業の競争優位確保に貢献することを私たちは使命としております。 ■Vision:100年企業の創造 私たちはビジョンとして「100年企業の創造」を掲げて、理想企業の創造に向け、「社員全員が燃える会社」を目指しています。理想企業とは「他者貢献」を通して誰よりも発展する企業です。そして、社員全員が燃え続ける会社が「100年企業」であると信じています。お客様に対する長期的な貢献を果たすことに最大の意義をもって事業活動に取り組んで参ります。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 411人 |
90件中 81件~90件
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