AIエンジニア（DL/機械学習）×年収600万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧 -11ページ目
113件中 101件～110件
株式会社スカイウイル
【正社員/関東】安定した経営基盤を基に成長分野に注力する企業での生成AIエンジニア（経験者）募集！ のリモートワーク求人
■職務内容
生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決業務
■注力ポイント
生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決提案、
PoC／プロトタイプ開発、生成AI（LLM）を活用したシステム開発／データ分析
■ステップアップ事例
入社1年： 生成AIを活用したシステム開発／データ分析
入社2年： 生成AIに関する技術調査およびPoC実施
入社3年： 生成AIによるビジネス課題／業務課題の解決提案
■案件内容
社内の問い合わせ業務の自動化を目的とした生成AIチャットボット開発
システム開発において生成AIを活用して設計書から実施すべきテストケースを自動生成
システム開発において生成AIを活用してソースコードから設計書を自動生成
生成AIモデル（LLM）の回答品質を高めるための研究開発
大規模言語モデル（Bert，GPT, Llama）を活用した検索アルゴリズムの研究開発
◎社内取り組み
■ 成果発表会
エンジニアが持っている知識・経験を共有するオンライン企画
└ システム開発／AI開発をテーマに、月２回開催予定。
└ 登壇者が発表した内容について、視聴者が自由に質問できる。
■ Kaggle Master Project
社会課題の解決をテーマに開催されるAI・機械学習コンペにチーム参加
└ コンペ参加を通して、AI機械学習のスキルアップを図る。
└ 前期実績としては、銅メダル（2662チーム中205位）の成績。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決業務
■注力ポイント
生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決提案、
PoC／プロトタイプ開発、生成AI（LLM）を活用したシステム開発／データ分析
■ステップアップ事例
入社1年： 生成AIを活用したシステム開発／データ分析
入社2年： 生成AIに関する技術調査およびPoC実施
入社3年： 生成AIによるビジネス課題／業務課題の解決提案
■案件内容
社内の問い合わせ業務の自動化を目的とした生成AIチャットボット開発
システム開発において生成AIを活用して設計書から実施すべきテストケースを自動生成
システム開発において生成AIを活用してソースコードから設計書を自動生成
生成AIモデル（LLM）の回答品質を高めるための研究開発
大規模言語モデル（Bert，GPT, Llama）を活用した検索アルゴリズムの研究開発
◎社内取り組み
■ 成果発表会
エンジニアが持っている知識・経験を共有するオンライン企画
└ システム開発／AI開発をテーマに、月２回開催予定。
└ 登壇者が発表した内容について、視聴者が自由に質問できる。
■ Kaggle Master Project
社会課題の解決をテーマに開催されるAI・機械学習コンペにチーム参加
└ コンペ参加を通して、AI機械学習のスキルアップを図る。
└ 前期実績としては、銅メダル（2662チーム中205位）の成績。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 450 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 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 | 24年 | 従業員数 | 380人 |
株式会社スカイウイル
【正社員/関東】安定した経営基盤を基に成長分野に注力する企業での生成AIエンジニア（未経験者）募集！ のリモートワーク求人
■職務内容
生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決業務
■注力ポイント
生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決提案、
PoC／プロトタイプ開発、生成AI（LLM）を活用したシステム開発／データ分析
■ステップアップ事例
入社1年： 生成AIを活用したシステム開発／データ分析
入社2年： 生成AIに関する技術調査およびPoC実施
入社3年： 生成AIによるビジネス課題／業務課題の解決提案
■案件内容
・社内の問い合わせ業務の自動化を目的とした生成AIチャットボット開発
・システム開発において生成AIを活用して設計書から実施すべきテストケースを自動生成
・システム開発において生成AIを活用してソースコードから設計書を自動生成
・生成AIモデル（LLM）の回答品質を高めるための研究開発
・大規模言語モデル（Bert，GPT, Llama）を活用した検索アルゴリズムの研究開発
■社内取り組み
・ 成果発表会
エンジニアが持っている知識・経験を共有するオンライン企画
└ システム開発／AI開発をテーマに、月２回開催予定。
└ 登壇者が発表した内容について、視聴者が自由に質問できる。
・ Kaggle Master Project
社会課題の解決をテーマに開催されるAI・機械学習コンペにチーム参加
└ コンペ参加を通して、AI機械学習のスキルアップを図る。
└ 前期実績としては、銅メダル（2662チーム中205位）の成績。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決業務
■注力ポイント
生成AI（LLM）を活用したビジネス課題／業務課題の解決提案、
PoC／プロトタイプ開発、生成AI（LLM）を活用したシステム開発／データ分析
■ステップアップ事例
入社1年： 生成AIを活用したシステム開発／データ分析
入社2年： 生成AIに関する技術調査およびPoC実施
入社3年： 生成AIによるビジネス課題／業務課題の解決提案
■案件内容
・社内の問い合わせ業務の自動化を目的とした生成AIチャットボット開発
・システム開発において生成AIを活用して設計書から実施すべきテストケースを自動生成
・システム開発において生成AIを活用してソースコードから設計書を自動生成
・生成AIモデル（LLM）の回答品質を高めるための研究開発
・大規模言語モデル（Bert，GPT, Llama）を活用した検索アルゴリズムの研究開発
■社内取り組み
・ 成果発表会
エンジニアが持っている知識・経験を共有するオンライン企画
└ システム開発／AI開発をテーマに、月２回開催予定。
└ 登壇者が発表した内容について、視聴者が自由に質問できる。
・ Kaggle Master Project
社会課題の解決をテーマに開催されるAI・機械学習コンペにチーム参加
└ コンペ参加を通して、AI機械学習のスキルアップを図る。
└ 前期実績としては、銅メダル（2662チーム中205位）の成績。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 350 〜 700 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 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。 |
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| 設立年数 | 24年 | 従業員数 | 380人 |
株式会社ジール
【正社員/東京/AIエンジニア】ビッグデータ活用のプロフェッショナル集団でのAIエンジニア募集！ のリモートワーク求人
既にプロジェクト実績はございますが、AI領域の更なるニーズの増加、企業にもたらすイノベーションを見据え、
専門的にAIソリューションの事業化を担っていただけるようなスペシャリストを募集いたします。
AIスペシャリストとして、データに関する課題を抱えるお客様に対して、
データ活用コンサルティングおよび分析業務全般、プロジェクトマネジメント業務を担っていただきます。
クライアントへのデータ活用支援/データ分析基盤構築事業を中核とする中で、メイン事業となるBI領域（可視化）にとどまらず、
AIやアナリティクス領域に関するソリューションを推進していただく、事業立ち上げに近い役割を担っていただきます。
具体的には、
・ディープラーニングを含む機械学習に代表されるAI技術を活用したソリューション研究・開発
・画像、音声、自然言語、その他時系列データ等への先端技術の適用および評価
・データ分析そのもののオートメーション化を目的とした新アプローチの研究・開発
・デリバリー部隊の案件サポート
などを想定しております。
AIを用いたサービス導入を検討されているクライアントは、先進的な志向をお持ちであったり、成長力の高い企業が多く、
最先端技術を用いながら、ビジネスへの革新的な貢献が実感できるポジション、また、ジールとしても事業立ち上げフェーズであり、
チャレンジングですが、やりがいの大きいポジションと考えております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
専門的にAIソリューションの事業化を担っていただけるようなスペシャリストを募集いたします。
AIスペシャリストとして、データに関する課題を抱えるお客様に対して、
データ活用コンサルティングおよび分析業務全般、プロジェクトマネジメント業務を担っていただきます。
クライアントへのデータ活用支援/データ分析基盤構築事業を中核とする中で、メイン事業となるBI領域（可視化）にとどまらず、
AIやアナリティクス領域に関するソリューションを推進していただく、事業立ち上げに近い役割を担っていただきます。
具体的には、
・ディープラーニングを含む機械学習に代表されるAI技術を活用したソリューション研究・開発
・画像、音声、自然言語、その他時系列データ等への先端技術の適用および評価
・データ分析そのもののオートメーション化を目的とした新アプローチの研究・開発
・デリバリー部隊の案件サポート
などを想定しております。
AIを用いたサービス導入を検討されているクライアントは、先進的な志向をお持ちであったり、成長力の高い企業が多く、
最先端技術を用いながら、ビジネスへの革新的な貢献が実感できるポジション、また、ジールとしても事業立ち上げフェーズであり、
チャレンジングですが、やりがいの大きいポジションと考えております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 450 〜 800 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 | 14年 | 従業員数 | 411人 |
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。 |
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| 設立年数 | 24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 | 20年 | 従業員数 | 93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 | 20年 | 従業員数 | 93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 | 14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 |
||
| 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 | 14年 | 従業員数 | 24,596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。 |
||
| 設立年数 | 11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 |
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| 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 | 20年 | 従業員数 | 85人 |
113件中 101件～110件
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～1,200 万円 ／ 年
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～800 万円 ／ 年
【首都圏ハイブリ／PM・PdM／PM・PL経験3年以上 ※PdMの肩書不要】リアルタイム対話AIアバター×マルチエージェント｜仕様化〜開発推進を担う開発PM／PdM候補を募集 のリモートワーク求人
～1,200 万円 ／ 年
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～700 万円 ／ 年
【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
～1,400 万円 ／ 年
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