AIエンジニア(DL/機械学習)×固定時間制(9時~18時、10時~19時など)のリモートワーク転職・求人情報一覧 -5ページ目
49件中 41件~49件
株式会社豆蔵
【正社員/フルリモート】ソフトウェア開発を推進するコンサルティングファームでの機械学習エンジニア/MLOPSエンジニア募集! のリモートワーク求人
■事業概要
豆蔵デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたシステム系支援を行います。
■業務内容
深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発
機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施
システムおよびソフトウェア仕様の理解
パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策
技術要素、開発プロセス、コード標準の整備
■当社の強み・魅力
◎日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
◎ 顧客のソフトウェア・ファースト=内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
◎働きやすい環境
社員のほとんど (95% 以上) がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
(北海道、福岡県、三重県、大阪府、静岡県、栃木県在住の社員も在籍)
平均残業時間は 2021 年度実績:10.35時間、ライフワークバランスを両立できる環境です
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
◎技術者ファーストな企業風土
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1 人のエンジニアとして自由な働き方ができます。
①コンサルタント、②エキスパート、③マネージメントの 3 つのキャリアを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
◎技術者としての圧倒的な成長スピード
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。
■事業部の風土
事業部メンバー構成としては、20代後半~30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。
【業務の変更の範囲】
無
豆蔵デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたシステム系支援を行います。
■業務内容
深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発
機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施
システムおよびソフトウェア仕様の理解
パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策
技術要素、開発プロセス、コード標準の整備
■当社の強み・魅力
◎日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
◎ 顧客のソフトウェア・ファースト=内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
◎働きやすい環境
社員のほとんど (95% 以上) がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
(北海道、福岡県、三重県、大阪府、静岡県、栃木県在住の社員も在籍)
平均残業時間は 2021 年度実績:10.35時間、ライフワークバランスを両立できる環境です
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
◎技術者ファーストな企業風土
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1 人のエンジニアとして自由な働き方ができます。
①コンサルタント、②エキスパート、③マネージメントの 3 つのキャリアを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
◎技術者としての圧倒的な成長スピード
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。
■事業部の風土
事業部メンバー構成としては、20代後半~30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
1粒の知性がソフトウェアエンジニアリングを変える。これは豆蔵 設立以来のキーメッセージです。
豆蔵は、発注者側(ユーザー企業)と受注者側(開発側ベンダ)の両方の視点で先進的なコンサルティングを提供することが可能な複眼的IT企業です。豆蔵のコンサルティングチームから対象となる組織に1粒のソフトウェアの種が蒔かれ、コンサルと人材育成を通して、大事に育って組織に広がっていき、さらに種が蒔かれて横展開していく再帰的・自己生成的なプロセスを表しています。 豆蔵のコンサルティングの特長は、領域横断・世界標準・実践ノウハウの3つの基本コンサル力に対して、モデリングM(odeling)を加え、それらを人材育成・教育E(ducation)のチカラで組織的に掛け算するという意味の「(3+M)xE」で表される、以下の5つのポイントに集約されます。 [領域横断]エンタープライズ系と組込みエンジニアリング系の両方のスキルと経験をもっており、まさに現代のIoT時代のコンサルティングに相応しいといえます [世界標準]UMLやSysMLそしてドメイン駆動設計、アジャイルプロセス、モデルベース開発、システムズエンジニアリングなど世界標準の工学的な技術/手法/規格にもとづいて教育もプロジェクトも実施いたします [実践ノウハウ]そのうえで、豆蔵の実際のプロジェクトの経験にもとづいて実践的なノウハウを付けくわえて、より効果的なアーキテクチャとプロセスをご提供します [モデリングのM]上記3つの項目は、モデリングM(odeling)技術によって見える化・共有・自動化され、さまざまな業務ドメインと各種テクノロジーを結び付ける土台としてノウハウの蓄積・共有に貢献しています [教育のE]これら4つの項目を、教育トレーニングや実プロジェクト内でのコンサルティングとしてご提供するとともに、お客様の組織への着実な浸透を図るべく実践的かつ組織的な教育E(ducation)プロセスを効果的に回していきます |
||
| 設立年数 | 20年 | 従業員数 | 207人 |
Cotofure株式会社
【正社員/東京/AI開発エンジニア】AIを用いたソリューションの開発会社でのAI開発エンジニア募集! のリモートワーク求人
■業務内容:
建築業、医療機関、映像業界、音楽業界など、幅広いクライアントから直接ご依頼をいただき、AIを組み合わせた次世代のサービス開発を手掛けています。受託案件6割、自社プロダクト4割であり、担当プロジェクトについては経験やスキル、ご希望などを考慮した上で決定いたします。
■AI開発案件例:
・AI×医療分野…手作業で行っていた血液検査の振り分けを自動化。
・AI×建設…作業員の安全確保をAIがリアルタイムで分析。
・AI×音楽…SNS上などからスカウトを行う『スカウティングソリューション』。
■入社後の流れ:
入社後はまずは受託の案件に参画していただきます。2~3人のチームで担当しているため互いにフォローしながら業務を進められる環境であり、最初のうちはOJTを通じて業務に慣れていただきます。毎日定例MTGで案件進捗の報告も行っているため、相談しやすい環境です。
AIに関する知見は小さいプロジェクトから担当する中で徐々に高めていただき、将来的には自社プロダクトの開発にも積極的に携わっていただきます。
■自社プロダクトについて:https://www.cotofure.com/product/
画像認識や話者認識などAIを活用した最先端テクノロジーの開発を行っています。
・動画解析処理AI『MetaVu』
・AI顔ぼかし加工サービス『HiFacE(β)』
・自動AIモデル生成プラットフォーム『EveryAI (β)』 等
■働き方:
残業は月平均25時間程度で、受託する案件を調整し業務量をコントロールしています。また週数日でリモート勤務が可能
■当社の魅力:
同社の筆頭株主がソフトバンクグループの役員であるなど、【ソフトバンクグループ】との業務提携をしています。様々な業界の取締役経験のある代表の顔が広く、大手クライアントと多数の直取引を行っています。案件の9割以上が直請けで、ほぼ100%が自社内開発。その中で、AIを駆使した次世代型のソリューション開発を手掛けています。
【業務の変更の範囲】
開発・PM部署の業務
建築業、医療機関、映像業界、音楽業界など、幅広いクライアントから直接ご依頼をいただき、AIを組み合わせた次世代のサービス開発を手掛けています。受託案件6割、自社プロダクト4割であり、担当プロジェクトについては経験やスキル、ご希望などを考慮した上で決定いたします。
■AI開発案件例:
・AI×医療分野…手作業で行っていた血液検査の振り分けを自動化。
・AI×建設…作業員の安全確保をAIがリアルタイムで分析。
・AI×音楽…SNS上などからスカウトを行う『スカウティングソリューション』。
■入社後の流れ:
入社後はまずは受託の案件に参画していただきます。2~3人のチームで担当しているため互いにフォローしながら業務を進められる環境であり、最初のうちはOJTを通じて業務に慣れていただきます。毎日定例MTGで案件進捗の報告も行っているため、相談しやすい環境です。
AIに関する知見は小さいプロジェクトから担当する中で徐々に高めていただき、将来的には自社プロダクトの開発にも積極的に携わっていただきます。
■自社プロダクトについて:https://www.cotofure.com/product/
画像認識や話者認識などAIを活用した最先端テクノロジーの開発を行っています。
・動画解析処理AI『MetaVu』
・AI顔ぼかし加工サービス『HiFacE(β)』
・自動AIモデル生成プラットフォーム『EveryAI (β)』 等
■働き方:
残業は月平均25時間程度で、受託する案件を調整し業務量をコントロールしています。また週数日でリモート勤務が可能
■当社の魅力:
同社の筆頭株主がソフトバンクグループの役員であるなど、【ソフトバンクグループ】との業務提携をしています。様々な業界の取締役経験のある代表の顔が広く、大手クライアントと多数の直取引を行っています。案件の9割以上が直請けで、ほぼ100%が自社内開発。その中で、AIを駆使した次世代型のソリューション開発を手掛けています。
【業務の変更の範囲】
開発・PM部署の業務
| 想定年収 | 450 〜 650 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30 (所定労働時間:7時間30分)
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均25時間) 休憩時間: 60分 |
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| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 16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(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。 |
||
| 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/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 | 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 |
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 | 20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 | 27年 | 従業員数 | 1,800人 |
49件中 41件~49件
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