AIエンジニア(DL/機械学習)×週1日以上の出社のリモートワーク転職・求人情報一覧 -5ページ目
48件中 41件~48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。 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
作業時間: 9:30~18:00
働き方: 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
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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 |
株式会社ナレッジワーク
【正社員/東京/AIエンジニアマネージャー】企業向けのクラウドサービス(SaaS)の開発・提供を行う企業でのAIエンジニアマネージャー募集! のリモートワーク求人
・AI技術動向に関する広い視点と、プロダクトマネージャーとの密接な議論から、マルチプロダクト戦略に資するAIベース機能開発ロードマップを策定する。
・チームのバックグランドやWillに基づいて適切なタスクをアサインし、時にはチャレンジと互いの化学反応を促し、活発な開発の空気を醸成する。
・1on1や評価を含むAIチームのメンバーマネジメントを行う。
・社内にAI技術の動向や事例を伝道しトレンドに即した機能アイデアを議論する気風を育む。
■業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
・チームのバックグランドやWillに基づいて適切なタスクをアサインし、時にはチャレンジと互いの化学反応を促し、活発な開発の空気を醸成する。
・1on1や評価を含むAIチームのメンバーマネジメントを行う。
・社内にAI技術の動向や事例を伝道しトレンドに即した機能アイデアを議論する気風を育む。
■業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
想定年収 | 910 〜 1,610 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
---|---|---|---|
職種 | |||
勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
働き方: 時間外労働の有無: 有(月平均29.2時間) 休憩時間: 60分 |
||
設立年数 | 6年 | 従業員数 | 115人 |
株式会社ナレッジワーク
【正社員/東京/AIエンジニアエキスパート】企業向けのクラウドサービス(SaaS)の開発・提供を行う企業でのAIエンジニアエキスパート募集! のリモートワーク求人
・機械学習を利用したプロダクト機能開発のためのアイデア提案と実現可能性の評価を行う。
・評価結果を基にプロダクトマネージャーとリスクや解決方法などを提案し、実用に向けた提言を行う。
・プロダクト開発ロードマップを元に、AI技術動向に関する広い視点からAIベースの機能開発トピックを随時ストックする。
■業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
・評価結果を基にプロダクトマネージャーとリスクや解決方法などを提案し、実用に向けた提言を行う。
・プロダクト開発ロードマップを元に、AI技術動向に関する広い視点からAIベースの機能開発トピックを随時ストックする。
■業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
想定年収 | 910 〜 1,610 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
---|---|---|---|
職種 | |||
勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
働き方: 時間外労働の有無: 有(月平均29.2時間) 休憩時間: 60分 |
||
設立年数 | 6年 | 従業員数 | 115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 |
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職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 |
作業時間: みなし労働時間/日:8時間00分、標準的な勤務時間:10:00~19:00
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 |
【★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 |
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。
★日本ディープラーニング協会賛助会員
【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。
★日本ディープラーニング協会賛助会員
【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 |
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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。
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設立年数 | 27年 | 従業員数 | 1,701人 |
48件中 41件~48件
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