AIエンジニア(DL/機械学習)×年収1200万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧
52件中 1件~10件
株式会社システムアイ
【首都圏ハイブリッド/AIエンジニア】クラウド環境下での開発経験必須 のリモートワーク求人
フルフレックス+リモート可能/クラウドとAIを活用したモダンなシステム開発実績多数!!
■お仕事内容
元マイクロソフトMVP複数年受賞されている本事業責任者と一緒に、
AIやクラウドを活用したシステム開発の顧客への提案活動/上流工程/開発工程のいずれか、
または全てに携わっていただきます。
・技術選定や実現可能性調査のためのコンサルティング
・クラウドアーキテクチャ設計・構築
・データ基盤の設計・構築
<案件事例>
・AIを活用した営業支援チャットボットの開発
└Azure OpenAIを活用し、音声データを文字起こし、活用可能なデータに変換し営業メンバ業務効率化を達成
・社内ナレッジ利活用ツールの開発
└社内に乱雑に配置された様々なナレッジを利活用できる検索ツールのためのRAGの開発
・3大クラウドが提供するマネージドAIサービス利活用コンサルティング
など
■募集背景
「日本のシステム開発をアップデートしてDX(Developer Experience)を洗練させる」をミッションに掲げ、
モダン技術開発や最先端のツール/SaaSなどを駆使したシステムコンサルティングを行って来ましたが、
直近は受注が加速しているAIを活用したシステム開発の、コンサルティングからシステム開発までを
担当頂くポジションを募集しています。
■当社の特徴
▼リモートワーク主体前提の働き方をご用意
週次で自由に参加可能なオープンドアMTGを実施し、リモートワークでも疎外感が生まれないよう、上司部下関係なく気軽に何でも相談できる環境をご用意
▼クラウド系資格取得を全力サポート
システムアイでは順調にクラウド資格取得者を増やしており
週2回の勉強会の実施や、資格取得に関わる費用の会社全額負担
取得時の報奨金もご用意しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■お仕事内容
元マイクロソフトMVP複数年受賞されている本事業責任者と一緒に、
AIやクラウドを活用したシステム開発の顧客への提案活動/上流工程/開発工程のいずれか、
または全てに携わっていただきます。
・技術選定や実現可能性調査のためのコンサルティング
・クラウドアーキテクチャ設計・構築
・データ基盤の設計・構築
<案件事例>
・AIを活用した営業支援チャットボットの開発
└Azure OpenAIを活用し、音声データを文字起こし、活用可能なデータに変換し営業メンバ業務効率化を達成
・社内ナレッジ利活用ツールの開発
└社内に乱雑に配置された様々なナレッジを利活用できる検索ツールのためのRAGの開発
・3大クラウドが提供するマネージドAIサービス利活用コンサルティング
など
■募集背景
「日本のシステム開発をアップデートしてDX(Developer Experience)を洗練させる」をミッションに掲げ、
モダン技術開発や最先端のツール/SaaSなどを駆使したシステムコンサルティングを行って来ましたが、
直近は受注が加速しているAIを活用したシステム開発の、コンサルティングからシステム開発までを
担当頂くポジションを募集しています。
■当社の特徴
▼リモートワーク主体前提の働き方をご用意
週次で自由に参加可能なオープンドアMTGを実施し、リモートワークでも疎外感が生まれないよう、上司部下関係なく気軽に何でも相談できる環境をご用意
▼クラウド系資格取得を全力サポート
システムアイでは順調にクラウド資格取得者を増やしており
週2回の勉強会の実施や、資格取得に関わる費用の会社全額負担
取得時の報奨金もご用意しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックスタイム制
コアタイム:なし
標準労働時間:8時間
フレキシブルタイム:7:00~22:00
※残業は月平均15時間程度です
※プロジェクト、繁忙期に応じて勤務時間が多少異なります
※派遣契約のプロジェクトもあり、その際はフルフレックスの対象社員から外れる形になります。派遣終了後に再度、フルフレックス適応になります。
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均14時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
1996年に神奈川県横浜市で設立して以来、銀行系のシステム開発に強みを持って成長をしてきた当社は、富士通のコアパートナーとして政府系金融機関のプロジェクトなどにも多数参画してきました。そこで得たノウハウを生かしつつお客様にとってよりベストエフォートなシステム・サービスのご提供をするため、近年はPWA(Progressive Web Apps)やFintech、AIなど海外で利用されている先端技術の適用・R&D(研究開発)に力を注いでいます。2019年にSHIFTグループへと参画したことが新しい技術領域への挑戦の追い風となり、ますます多くの業種のお客様からご依頼を頂けるようになりました。
そんな当社ではフルスタックエンジニアを育てていきたいと考えていますが、本人の志向・適性に合わない仕事を無理にさせるのではなく、あくまで一人ひとりの能力を伸ばす支援を行うことを重視しています。マネジメントに興味がある人の中には、20代で要件定義に携っている方もいますし、技術を武器に活躍したいと考える人には希望に適したプロジェクトをお任せしています。バックエンド、フロントエンドの開発だけでなく、AWS、Azureなどを用いたクラウドインフラの開発も増えてきており、当社で描けるキャリアは様々です。 |
||
| 設立年数 | 31年 | 従業員数 | 376人 |
株式会社RIT
【フルリモート◎】AIコンサル×エンジニア募集!◆平均成長率135%!/裁量の大きさ◎/基本リモートワーク のリモートワーク求人
■お仕事内容
<ミッション>
本ポジションは、生成AIおよびモダンなFull-Stack TypeScript技術を前提に、開発生産性の向上をリードするエンジニアリングロールです。
生成AIを単なる実装補助ツールとして扱うのではなく、
・要件整理・設計・実装・レビューまでを含めた開発プロセス
・チームで再現可能なAI活用の型
・品質とスピードを両立する開発体験
をプロセスとして設計・実践し、社内外に展開することを目的としています。
社内では、AIを前提とした開発のやり方を標準化・定着させ、
社外では、有償の研修・ワークショップという形でそのプロセスを提供することで、
クライアントの開発生産性向上を支援します。
研修は単体でも価値を持つ技術サービスであり、
必要に応じて受託開発や伴走支援につながることもありますが、
営業活動や売上目標を直接担うポジションではありません。
<具体的な業務イメージ>
▼開発プロセス改善・定着支援(社内)
・生成AI活用を前提とした開発フローの設計・改善
・Full-Stack TypeScript開発における設計・実装プロセスの整理
・AI生成コードを含めたレビュー観点・品質基準の定義
・チーム横断での開発プロセス定着支援
▼クライアント向け有償研修・ワークショップの提供
・クライアント向けのAI活用開発研修・ワークショップの設計・実施
・実務に直結する題材を用いたハンズオンやディスカッションのファシリテーション
・クライアントの開発状況・課題を踏まえたプロセス提案
・研修後を見据えた技術的示唆・改善ポイントの整理
※ 研修は「教えること」自体を目的とせず、実務で使える開発プロセスを体感してもらう場として位置づけています。
▼プロジェクト伴走・技術支援(必要に応じて)
・研修と並行、または研修後のプロジェクトへの技術的関与
・設計レビュー、実装支援、技術的な壁打ち
・社内外で再利用可能なプロセスへのフィードバック
■このポジションの魅力
・生成AI × TypeScript を前提とした開発の型を、自社仕様として設計できる
・研修を「教育」ではなく、価値ある技術サービスとして提供できる
・社内改善と対外サービスの両方に関われる
・ミドル後半〜シニアとして、技術・プロセス両面で影響力を発揮できる
■参考URL
以下資料もご覧ください
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
<ミッション>
本ポジションは、生成AIおよびモダンなFull-Stack TypeScript技術を前提に、開発生産性の向上をリードするエンジニアリングロールです。
生成AIを単なる実装補助ツールとして扱うのではなく、
・要件整理・設計・実装・レビューまでを含めた開発プロセス
・チームで再現可能なAI活用の型
・品質とスピードを両立する開発体験
をプロセスとして設計・実践し、社内外に展開することを目的としています。
社内では、AIを前提とした開発のやり方を標準化・定着させ、
社外では、有償の研修・ワークショップという形でそのプロセスを提供することで、
クライアントの開発生産性向上を支援します。
研修は単体でも価値を持つ技術サービスであり、
必要に応じて受託開発や伴走支援につながることもありますが、
営業活動や売上目標を直接担うポジションではありません。
<具体的な業務イメージ>
▼開発プロセス改善・定着支援(社内)
・生成AI活用を前提とした開発フローの設計・改善
・Full-Stack TypeScript開発における設計・実装プロセスの整理
・AI生成コードを含めたレビュー観点・品質基準の定義
・チーム横断での開発プロセス定着支援
▼クライアント向け有償研修・ワークショップの提供
・クライアント向けのAI活用開発研修・ワークショップの設計・実施
・実務に直結する題材を用いたハンズオンやディスカッションのファシリテーション
・クライアントの開発状況・課題を踏まえたプロセス提案
・研修後を見据えた技術的示唆・改善ポイントの整理
※ 研修は「教えること」自体を目的とせず、実務で使える開発プロセスを体感してもらう場として位置づけています。
▼プロジェクト伴走・技術支援(必要に応じて)
・研修と並行、または研修後のプロジェクトへの技術的関与
・設計レビュー、実装支援、技術的な壁打ち
・社内外で再利用可能なプロセスへのフィードバック
■このポジションの魅力
・生成AI × TypeScript を前提とした開発の型を、自社仕様として設計できる
・研修を「教育」ではなく、価値ある技術サービスとして提供できる
・社内改善と対外サービスの両方に関われる
・ミドル後半〜シニアとして、技術・プロセス両面で影響力を発揮できる
■参考URL
以下資料もご覧ください
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 19人 |
株式会社Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】リード機械学習エンジニア!/ビジネス成果に寄与するAI開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)
と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。
また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様)
・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス
・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ
・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等)
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは?
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って
直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは
以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長)
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...)
・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)
と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。
また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様)
・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス
・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ
・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等)
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは?
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って
直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは
以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長)
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...)
・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 850 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックス制
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:なし
標準労働時間: 09:45 ~ 18:30 (休憩時間60分)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 107人 |
株式会社Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】MLOpsエンジニア/ビジネス成果に寄与するAI開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、
その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。
<ミッション>
単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の
一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。
<業務イメージ>
①データ基盤の整備(ETLパイプライン)
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。
②AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。
③モデル配信と運用(デプロイメントパイプライン)
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、
API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、
会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、
「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。
■本ポジションの魅力
・日本を代表する大手企業のプロジェクトへ主体的に参画することができる。
・最先端の技術を活用したML基盤の構築、運用に関わることができる。
・MLOpsにチャレンジしたい、もっと大きな視野で仕事をしたいという想いを叶えることができる。
・大手企業向けにカスタムAIを提供している優秀なコンサルやエンジニアと共に仕事ができる。
・新組織作り(組織体制や評価制度など)へ主体的に関わることができる。
■募集要項
Laboro.AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、
お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。
私たちの強みは、アカデミックな知見とビジネス現場への深い理解を両立させ、
クライアントの真の課題解決に貢献するAIを開発・導入できること。多様な業界でAIプロジェクトが急速に拡大する中、
AI開発の品質とスピードを飛躍的に向上させる「MLOps基盤」の存在が不可欠となっています。
今回募集するのは、データからモデル、そしてビジネス価値創出までを繋ぐ
「仕組み」を構築するMLOpsエンジニアです。機械学習エンジニアがモデル開発に真に集中できる環境を創り出し、
AIの社会実装を根幹から支える。そんなダイナミックな役割に、私たちと共に挑戦しませんか?
【業務の変更の範囲】
無
クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、
その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。
<ミッション>
単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の
一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。
<業務イメージ>
①データ基盤の整備(ETLパイプライン)
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。
②AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。
③モデル配信と運用(デプロイメントパイプライン)
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、
API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、
会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、
「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。
■本ポジションの魅力
・日本を代表する大手企業のプロジェクトへ主体的に参画することができる。
・最先端の技術を活用したML基盤の構築、運用に関わることができる。
・MLOpsにチャレンジしたい、もっと大きな視野で仕事をしたいという想いを叶えることができる。
・大手企業向けにカスタムAIを提供している優秀なコンサルやエンジニアと共に仕事ができる。
・新組織作り(組織体制や評価制度など)へ主体的に関わることができる。
■募集要項
Laboro.AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、
お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。
私たちの強みは、アカデミックな知見とビジネス現場への深い理解を両立させ、
クライアントの真の課題解決に貢献するAIを開発・導入できること。多様な業界でAIプロジェクトが急速に拡大する中、
AI開発の品質とスピードを飛躍的に向上させる「MLOps基盤」の存在が不可欠となっています。
今回募集するのは、データからモデル、そしてビジネス価値創出までを繋ぐ
「仕組み」を構築するMLOpsエンジニアです。機械学習エンジニアがモデル開発に真に集中できる環境を創り出し、
AIの社会実装を根幹から支える。そんなダイナミックな役割に、私たちと共に挑戦しませんか?
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックス制度
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:なし
標準労働時間:09:45 ~ 18:30 (休憩時間60分)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 107人 |
株式会社MyVision
【首都圏フルリモート/LLMエンジニア/LLMの最新の技術トレンドにキャッチアップしている方】業界トップクラスの給与水準(上限3,000万円)|急成長HRベンチャー×最新技術|社会課題を解決するLLMエンジニア募集 のリモートワーク求人
【業務内容】
主に下記業務に携わって頂きます。
①LLMを用いた、全く新しい転職体験(転職支援AI)の企画・実現
②LLMの既存プロダクトへの組み込み・運用改善・営業支援
【募集背景】
当社では、LLMを活用した、全く新しい転職支援のあり方を模索しています。
これまではCTO岡部や副業メンバーを中心にプロジェクトを進めていましたが、昨今のLLMの重要性が増す中で、
転職支援領域における応用のポテンシャルを確信し、専任チームを結成するに至りました。
LLMに興味があり、次のステージでスキルを伸ばしたいと考えている方と一緒に仕事ができればと考えています。
【やりがい】
▼ゼロからスタンダードを作り上げるという挑戦
マイビジョンが目指す転職体験は、文字通りまだ地球上のどこにも存在していません。
参照先もない、タフなプロジェクトになりますが、マイビジョンが作り上げたものが、5年後の転職支援におけるスタンダードになる可能性はそれなりに高いと考えています。
▼総合的なスキルを磨くことができる
LLMを用いて、単なる既存業務の効率化でなく、新しい体験を作り上げるためには、複合的なスキルが必要になります。
・プロダクトマネジメントのスキル
・データサイエンスの知見
・開発に関する知見
特定領域の専門家、というより、まんべんなくどの領域も知識を持つことが求められる、起業家に近いポジションだと思います。
▼参考資料をご参照ください
CTOがLLMチーム立ち上げ背景や魅力を語っています。是非ご覧ください。
【CTOインタビュー】LLMチームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
社内開発のやりがいやLLM以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
主に下記業務に携わって頂きます。
①LLMを用いた、全く新しい転職体験(転職支援AI)の企画・実現
②LLMの既存プロダクトへの組み込み・運用改善・営業支援
【募集背景】
当社では、LLMを活用した、全く新しい転職支援のあり方を模索しています。
これまではCTO岡部や副業メンバーを中心にプロジェクトを進めていましたが、昨今のLLMの重要性が増す中で、
転職支援領域における応用のポテンシャルを確信し、専任チームを結成するに至りました。
LLMに興味があり、次のステージでスキルを伸ばしたいと考えている方と一緒に仕事ができればと考えています。
【やりがい】
▼ゼロからスタンダードを作り上げるという挑戦
マイビジョンが目指す転職体験は、文字通りまだ地球上のどこにも存在していません。
参照先もない、タフなプロジェクトになりますが、マイビジョンが作り上げたものが、5年後の転職支援におけるスタンダードになる可能性はそれなりに高いと考えています。
▼総合的なスキルを磨くことができる
LLMを用いて、単なる既存業務の効率化でなく、新しい体験を作り上げるためには、複合的なスキルが必要になります。
・プロダクトマネジメントのスキル
・データサイエンスの知見
・開発に関する知見
特定領域の専門家、というより、まんべんなくどの領域も知識を持つことが求められる、起業家に近いポジションだと思います。
▼参考資料をご参照ください
CTOがLLMチーム立ち上げ背景や魅力を語っています。是非ご覧ください。
【CTOインタビュー】LLMチームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
社内開発のやりがいやLLM以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フレックス制】
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:8:00〜22:00
標準労働時間:8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能(週4勤務、時短勤務 等)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250人 |
株式会社MyVision
【首都圏フルリモート/機械学習エンジニア/機械学習を用いたモデルの開発・実装の経験】業界トップクラスの給与水準(上限3,000万円)|急成長HRベンチャー×最新技術|社会課題を解決する機械学習エンジニアの募集 のリモートワーク求人
■MyVisionについて
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験(求職者・求人企業・社内メンバー)の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス(Lv表記)までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1(ジュニア):-550万円
Lv2(ミドル):550-750万円
Lv3(シニア):750-1,000万円
T4(スタッフ):1,000-1,500万円
M4(リード):900-1,400万円
M5(Mgr):1,200-1,800万円
M6(CXO):1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験(求職者・求人企業・社内メンバー)の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス(Lv表記)までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1(ジュニア):-550万円
Lv2(ミドル):550-750万円
Lv3(シニア):750-1,000万円
T4(スタッフ):1,000-1,500万円
M4(リード):900-1,400万円
M5(Mgr):1,200-1,800万円
M6(CXO):1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フルフレックス制】
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:8:00〜22:00
標準労働時間:8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能(週4勤務、時短勤務 等)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250人 |
Idein株式会社
★【リモート可/東京/機械学習エンジニア(リーダークラス)/理工系分野の修士号&機械学習技術実務5年以上&画像・点群・音声などいずれか1つ実務経験】国内シェアトップクラス!現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
*本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ:ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証(運用保守は担当外)
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【開発言語・ツール】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack・Google Workspace・Notion
その他:Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC:BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム(任意参加):毎週開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ:ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証(運用保守は担当外)
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【開発言語・ツール】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack・Google Workspace・Notion
その他:Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC:BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム(任意参加):毎週開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
ちゅらデータ株式会社
【正社員/フルリモート/AIエンジニア(シニア)】急成長中のAI・データ分析業界で受託開発をリードするシニアAIエンジニア募集! のリモートワーク求人
顧客と伴走しながら機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までをワンストップで担当します。
【具体的には】
・LLMを組み込んだRAGアプリケーションの開発
・画像検索アプリケーションの高速化
・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発
・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発
・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
【具体的には】
・LLMを組み込んだRAGアプリケーションの開発
・画像検索アプリケーションの高速化
・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発
・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発
・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 900 〜 1,400 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
データ分析の高度な研究開発拠点。給与は県内トップクラス水準
ちゅらデータ株式会社は、データ分析における高度な研究開発を行う拠点として、DATUM STUDIO株式会社の完全子会社として設立されました。親会社であるDATUM STUDIOは、日本有数の分析者であり多数の著書も出版している酒巻・里の2人が立ち上げた、現在急成長中のデータ分析カンパニーです。親会社と強固な協力体制にあるため、大企業からベンチャー企業まで、業界・業種を問わず様々な仕事を担当することができるのが当社の強みです。 また、データ分析の力で沖縄を盛り上げようという意思のもと設立された会社のため、給与は沖縄県内トップクラスの水準をお約束します。基本は30歳で600万円になるように設定していますが、社内評価で高評価を得ればそれ以上を狙うことも可能です。 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 99人 |
マツダ株式会社
【地方フルリモート可/バックエンドエンジニア/AI開発経験必須】最新技術を用いてバックエンド~インフラ開発エンジニア募集! のリモートワーク求人
【職務概要】
全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI(Web)開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担っていただきます。
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しております。
【ポジション特徴】
AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、マツダが将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲内
全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI(Web)開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担っていただきます。
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しております。
【ポジション特徴】
AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、マツダが将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲内
| 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 |
作業時間: 9:00~17:45
フレキシブルタイム:5:00~22:00
コアタイム:なし
標準労働時間:8時間
働き方: フルフレックス制 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 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社tacoms
【フルリモート×フレックス/ソフトウェアエンジニア/AI×SaaS】AI/LLMを活用した新規プロダクト開発に挑戦AI×SaaS|LLM活用プロダクト開発を担うソフトウェアエンジニア募集 のリモートワーク求人
募集背景
「Camel」はサービス開始から3年ほどで導入店舗数も拡大し続け、社会的な責任も求められる規模感になってきました。今後は、マルチプロダクト戦略を通じて、Camelシリーズとして統一されたUXを武器に、飲食産業のDXを実現していきます。
こうした既存のVertical SaaS 事業とは別に、AI/LLMを活用したプロダクト開発にも投資をしていくという意思決定を行いました。 「tacomsを、次の5年におけるグローバル基準のAIスタートアップへと進化させ、飲食業界向けAIサービスにおいて名実ともに業界をリードする存在へと導く」 というビジョンを掲げ、AIネイティブなスタートアップへと変貌を遂げながら、AIでなければ実現できない飲食業界向けプロダクトを作り上げたいと考えています。
本ポジションでは、既存Vertical SaaSのアセットを活用したAIプロダクトの、開発をお任せいたします。
アーリーフェーズかつ先行事例も少ない領域で、スピード感をもって大胆にプロダクトの成長に向き合っていただきます。
参考資料 https://note.com/tacoms_note/n/n49483e998c75
業務内容
具体的には以下のような業務を担当いただきます
リーンスタートアップ手法を用いた高速な仮説検証
AIの最新動向に追従し、プロダクトにおける技術品質を最大化させる
少数先鋭なチームのため、エンジニアリングにおけるすべての領域に当事者として関与する
AIを前提とした開発プロセスを確立し、他チームへのナレッジ展開を推進する
(変更の範囲:会社の定める業務の範囲による)
ポジションの魅力
AI/LLMの可能性に本気で向き合い、新しい価値創造にチャレンジできる
既存のアセットを活用できるため、完全にゼロからの探索ではなく一定の近道ができる
少数精鋭のチームで、意思決定から実行まで高速に回せる
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
「Camel」はサービス開始から3年ほどで導入店舗数も拡大し続け、社会的な責任も求められる規模感になってきました。今後は、マルチプロダクト戦略を通じて、Camelシリーズとして統一されたUXを武器に、飲食産業のDXを実現していきます。
こうした既存のVertical SaaS 事業とは別に、AI/LLMを活用したプロダクト開発にも投資をしていくという意思決定を行いました。 「tacomsを、次の5年におけるグローバル基準のAIスタートアップへと進化させ、飲食業界向けAIサービスにおいて名実ともに業界をリードする存在へと導く」 というビジョンを掲げ、AIネイティブなスタートアップへと変貌を遂げながら、AIでなければ実現できない飲食業界向けプロダクトを作り上げたいと考えています。
本ポジションでは、既存Vertical SaaSのアセットを活用したAIプロダクトの、開発をお任せいたします。
アーリーフェーズかつ先行事例も少ない領域で、スピード感をもって大胆にプロダクトの成長に向き合っていただきます。
参考資料 https://note.com/tacoms_note/n/n49483e998c75
業務内容
具体的には以下のような業務を担当いただきます
リーンスタートアップ手法を用いた高速な仮説検証
AIの最新動向に追従し、プロダクトにおける技術品質を最大化させる
少数先鋭なチームのため、エンジニアリングにおけるすべての領域に当事者として関与する
AIを前提とした開発プロセスを確立し、他チームへのナレッジ展開を推進する
(変更の範囲:会社の定める業務の範囲による)
ポジションの魅力
AI/LLMの可能性に本気で向き合い、新しい価値創造にチャレンジできる
既存のアセットを活用できるため、完全にゼロからの探索ではなく一定の近道ができる
少数精鋭のチームで、意思決定から実行まで高速に回せる
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 850 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: コアタイム 11:00~16:00 フレキシブルタイム 8:00~20:00 標準労働時間:10:00~19:00(休憩60分)
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10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
複数のデリバリー・テイクアウトサービスからの注文を一元管理できる飲食店向けSaaS「CAMEL(キャメル)」の提供。
「発明で、半径5mの人を幸せに」をミッションに掲げています。 |
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| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 30人 |
52件中 1件~10件
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