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50件中 1件~10件
スマサテ株式会社
【首都圏ハイブリッド/Data Scientist(データサイエンティスト)/アルゴリズム・各種予測モデルの開発経験】元クックパッド副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップ|不動産ビッグデータを活用したData Scientist のリモートワーク求人
■お仕事内容
主な業務内容
▼お任せしたいこと|不動産ビッグデータを活用したData Scientist
20億件以上の不動産ビッグデータを武器に、AI SaaS「スマサテ」の根幹となる各種予測モデルの開発・実装をお任せします。当社におけるData Scientistは、単なる社内向けのレポート作成や、ベンダーコントロール(外注管理)を行うポジションではありません。PdMと連携しながら、プロダクトの価値の中核である「賃料査定アルゴリズムの精度向上」をはじめ、新プロダクトに向けた「画像認識・シミュレーションのロジック構築」などに取り組んでいただきます。多様な変数を組み合わせて、不動産の家賃、価格、収益性(利回り)などのより高精度な推定アルゴリズムをつくることがミッションです。社内のデータエンジニアが集めた膨大なデータを活用し、自ら複雑な統計処理やロジックを設計した上で、「実際のSaaSプロダクトの機能として組み込む(API実装など)」ところまでを一気通貫で担っていただきます。事業会社ならではの手触り感を持って、本当に顧客の役に立つ「本質的なデータサイエンス」に没頭できる環境です。
▼具体的には....
• 不動産に関する各種予測モデル(賃料査定、適正価格、利回りなど)の設計・開発
• 画像データやOCRを活用した、物件の画像認識・分類アルゴリズムの開発(リノベーション物件の判定等)
• PdMと連携し、抽象的なビジネス課題をデータで解決可能なロジックへと落とし込む要件定義
• プロダクトに組み込むための、予測結果を返すAPIの開発・実装
• 予測精度の継続的なモニタリング、モデルの高速化とチューニング
• 不動産データを元にした市場のメカニズム解明、傾向分析、機会分析
• (ご希望や意欲に応じて)データ収集・整形プログラムの設計や、データ基盤アーキテクチャの選定などデータエンジニアリング領域の兼務
開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、PdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 顧客志向のAI開発:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
• 部署間の壁がないフラットな組織:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、データサイエンティストがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。
最近の技術的取り組み事例
• LLMを活用したアノテーションの効率化
• 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
• 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
• 因果推論による賃料への設備寄与度の推定
今後計画している技術的取り組み事例
• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
• LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化
• オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
キャリアパス例(ご希望や実績に応じて様々なパスがあります)
• Data PdM (データプロダクトマネージャー) / 新規事業責任者: PdMと連携して抽象的なビジネス課題をロジックに落とし込んできた経験と、データから得られる市場インサイトを活かし、データやAIをコアバリューとした新たなSaaSプロダクトの企画・立ち上げ(ゼロイチ)をビジネスサイドから牽引するポジション。
• CDO (最高データ責任者) / データ統括: 賃料査定や画像認識など複数プロダクトを横断するAIモデル開発をリードした後、20億件以上の不動産ビッグデータを活用した全社のデータ戦略(取得・活用・マネタイズ)の策定や、データサイエンスチームの組織構築を担う。
• Machine Learning Engineer (MLエンジニア) / AIスペシャリスト: 予測モデルの構築にとどまらず、画像認識やOCRなど最新技術のR&D(研究開発)をリードしつつ、それらの複雑なアルゴリズムを安定的かつ高速に実際のプロダクトに統合する「エンジニアリング領域」を極め、テックリードとして開発組織を牽引する。
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
主な業務内容
▼お任せしたいこと|不動産ビッグデータを活用したData Scientist
20億件以上の不動産ビッグデータを武器に、AI SaaS「スマサテ」の根幹となる各種予測モデルの開発・実装をお任せします。当社におけるData Scientistは、単なる社内向けのレポート作成や、ベンダーコントロール(外注管理)を行うポジションではありません。PdMと連携しながら、プロダクトの価値の中核である「賃料査定アルゴリズムの精度向上」をはじめ、新プロダクトに向けた「画像認識・シミュレーションのロジック構築」などに取り組んでいただきます。多様な変数を組み合わせて、不動産の家賃、価格、収益性(利回り)などのより高精度な推定アルゴリズムをつくることがミッションです。社内のデータエンジニアが集めた膨大なデータを活用し、自ら複雑な統計処理やロジックを設計した上で、「実際のSaaSプロダクトの機能として組み込む(API実装など)」ところまでを一気通貫で担っていただきます。事業会社ならではの手触り感を持って、本当に顧客の役に立つ「本質的なデータサイエンス」に没頭できる環境です。
▼具体的には....
• 不動産に関する各種予測モデル(賃料査定、適正価格、利回りなど)の設計・開発
• 画像データやOCRを活用した、物件の画像認識・分類アルゴリズムの開発(リノベーション物件の判定等)
• PdMと連携し、抽象的なビジネス課題をデータで解決可能なロジックへと落とし込む要件定義
• プロダクトに組み込むための、予測結果を返すAPIの開発・実装
• 予測精度の継続的なモニタリング、モデルの高速化とチューニング
• 不動産データを元にした市場のメカニズム解明、傾向分析、機会分析
• (ご希望や意欲に応じて)データ収集・整形プログラムの設計や、データ基盤アーキテクチャの選定などデータエンジニアリング領域の兼務
開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、PdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 顧客志向のAI開発:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
• 部署間の壁がないフラットな組織:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、データサイエンティストがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。
最近の技術的取り組み事例
• LLMを活用したアノテーションの効率化
• 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
• 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
• 因果推論による賃料への設備寄与度の推定
今後計画している技術的取り組み事例
• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
• LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化
• オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
キャリアパス例(ご希望や実績に応じて様々なパスがあります)
• Data PdM (データプロダクトマネージャー) / 新規事業責任者: PdMと連携して抽象的なビジネス課題をロジックに落とし込んできた経験と、データから得られる市場インサイトを活かし、データやAIをコアバリューとした新たなSaaSプロダクトの企画・立ち上げ(ゼロイチ)をビジネスサイドから牽引するポジション。
• CDO (最高データ責任者) / データ統括: 賃料査定や画像認識など複数プロダクトを横断するAIモデル開発をリードした後、20億件以上の不動産ビッグデータを活用した全社のデータ戦略(取得・活用・マネタイズ)の策定や、データサイエンスチームの組織構築を担う。
• Machine Learning Engineer (MLエンジニア) / AIスペシャリスト: 予測モデルの構築にとどまらず、画像認識やOCRなど最新技術のR&D(研究開発)をリードしつつ、それらの複雑なアルゴリズムを安定的かつ高速に実際のプロダクトに統合する「エンジニアリング領域」を極め、テックリードとして開発組織を牽引する。
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 27人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ◼︎勤務時間
フレックスタイム制
- コアタイム:なし
- フレキシブルタイム:5:00~22:00 ※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間 ※月間所定労働時間:160時間前後
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~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
コインチェック株式会社
【リモートあり/データサイエンス】米NASDAQ上場/国内最大規模の暗号資産取引サービス運営企業 のリモートワーク求人
■お仕事内容
<担当していただくこと>
フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げに伴い、立ち上げフェーズに参画頂ける人材を募集しております。
暗号資産ディーリング業務における定量分析・モデル開発を通じた収益最適化をご担当頂きます。
-カバー取引のコスト分析・カバー戦略の定量的な策定・改善
-自社のスプレッド・パラメータ設定
-市場データを活用した収益機会の探索・分析
-デリバティブの理論価格算出モデルの設計・実装・検証
-Python / BigQuery / GCP を用いた分析基盤上でのモデル開発・運用
■この仕事の魅力
-暗号資産という成長市場で、カバー取引・資金管理・デリバティブなど多領域の定量分析に横断的に関われる
-フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げフェーズに参画できる
-分析から戦略策定まで一気通貫で携われる裁量の大きさ
-AIツールを活用した分析・開発ワークフローの構築スキル
■この仕事で伸ばせるスキル
-暗号資産特有の市場構造(24/365、高ボラティリティ)に対する定量分析スキル
-Cursor・Claude Code等のAIコーディングツールを業務に全面導入しており、分析・実装の生産性が高い環境で働ける
-フロントオフィスとしての収益最適化の意思決定経験
■配属部門について
暗号資産交換業事業(現物・デリバティブ)の運営を担うトレジャリー部では暗号資産のポジション管理の他、カバー先(LP)との契約・口座管理や、
カストディシステム(Fireblocks)の運用まで広く担当しております。
■募集背景
フロント業務に特化した組織の立ち上げに伴い定量分析を担うクオンツ人材を募集しております。
■コインチェック株式会社について
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。
2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。
私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、
新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。
インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、
安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。
こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。
コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。
「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。
私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか?
■関連記事
note(コインチェック株式会社 公式note):https://note.com/coincheck
Company Deck(コインチェック会社紹介資料/Coincheck Company description):https://speakerdeck.com/coincheck_recruit/coincheck-company-description
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
<担当していただくこと>
フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げに伴い、立ち上げフェーズに参画頂ける人材を募集しております。
暗号資産ディーリング業務における定量分析・モデル開発を通じた収益最適化をご担当頂きます。
-カバー取引のコスト分析・カバー戦略の定量的な策定・改善
-自社のスプレッド・パラメータ設定
-市場データを活用した収益機会の探索・分析
-デリバティブの理論価格算出モデルの設計・実装・検証
-Python / BigQuery / GCP を用いた分析基盤上でのモデル開発・運用
■この仕事の魅力
-暗号資産という成長市場で、カバー取引・資金管理・デリバティブなど多領域の定量分析に横断的に関われる
-フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げフェーズに参画できる
-分析から戦略策定まで一気通貫で携われる裁量の大きさ
-AIツールを活用した分析・開発ワークフローの構築スキル
■この仕事で伸ばせるスキル
-暗号資産特有の市場構造(24/365、高ボラティリティ)に対する定量分析スキル
-Cursor・Claude Code等のAIコーディングツールを業務に全面導入しており、分析・実装の生産性が高い環境で働ける
-フロントオフィスとしての収益最適化の意思決定経験
■配属部門について
暗号資産交換業事業(現物・デリバティブ)の運営を担うトレジャリー部では暗号資産のポジション管理の他、カバー先(LP)との契約・口座管理や、
カストディシステム(Fireblocks)の運用まで広く担当しております。
■募集背景
フロント業務に特化した組織の立ち上げに伴い定量分析を担うクオンツ人材を募集しております。
■コインチェック株式会社について
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。
2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。
私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、
新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。
インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、
安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。
こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。
コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。
「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。
私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか?
■関連記事
note(コインチェック株式会社 公式note):https://note.com/coincheck
Company Deck(コインチェック会社紹介資料/Coincheck Company description):https://speakerdeck.com/coincheck_recruit/coincheck-company-description
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 清算期間と1ヶ月の総労働時間:毎月1日~末日
所定労働時間:8時間×月の所定労働日数を満たす必要があります。
標準労働時間:1日8時間(部署により基本勤務時間は異なる)
コアタイム:12時~15時
フレキシブルタイム:7時~22時
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) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
2014年8月に暗号資産取引サービス「Coincheck」を開始して以来、金融リテラシーにかかわらず、誰でも使いやすいサービスを提供することにより、「新しい価値交換」を身近に感じられる機会をお客さまに届けてきました。
暗号資産やブロックチェーンは日々進化を重ね、より個々人を主体とした「新たな価値交換」を実現しつつありますが、あたらしい技術がもたらす恩恵はまだほんの一部の人にしか行き届いておらず、情報リテラシーによる格差が生じています。 コインチェックは、暗号資産やブロックチェーンにより生まれる「新しい価値交換」、またその次に現れる新しいテクノロジーにより実現される変革を誰もが身近に感じられるように、より良いサービスを創出し続けます。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 212人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリ(週4日出社)/データサイエンティスト・機械学習エンジニア_GenAI Enablement/PythonやSQLを用いた分析・モデル実装経験】技術立国日本を取り戻す!|「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI(LLM)のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI/CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード
■キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
-MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
-ビジネス視点の獲得:経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
-リーダーシップ・マネジメント経験:複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
-LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
-スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
-社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
-海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI(LLM)のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI/CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード
■キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
-MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
-ビジネス視点の獲得:経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
-リーダーシップ・マネジメント経験:複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
-LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
-スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
-社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
-海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 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: 10:00〜19:00(実働8時間)
※時差出勤制度あり
(8:00〜10:00にて30分単位で稼働開始時間を選択可(1ヶ月毎に変更可、一部部署では8:00〜11:00で選択可)
※現在、週3程度の出社をお願いしております。
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~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
日本ディクス株式会社
【首都圏ハイブリ/データエンジニア/面接1回】ITインフラ構築からソフトウェア開発、運用保守までを総合的に手掛けるIT企業 のリモートワーク求人
■仕事内容
データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。
(例)
・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成
・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築
・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援
・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善
・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善
・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案
案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
■配属部署
※下記2部署いずれかに配属となります(ご経験やご希望領域を踏まえて最終決定致します)
①金融業界メイン(クレジットカード領域・銀行等)のフロントシステムの開発・運用・保守を幅広く担う部署。
社員人数:約40名
② Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、
お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。
社員人数:約60名
■配属事業本部
Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です!
今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。
また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます
生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。
AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します!
■特徴
①魅力的な開発環境
要件定義・基本設計などの上流工程から、詳細設計、構築、テストまで幅広い工程に携わることができ、特定工程だけに閉じないキャリア形成が可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
また、SES・受託案件を通じて新しい技術に挑戦できる機会もあり、社内にはナレッジ共有の文化が根付いているため、周囲に相談しながら技術力を高めていくことが可能です。
開発領域例:Webアプリケーション、業務システム、API連携など
②キャリアマップにそった案件アサインが可能
エンジニアのスキルアップと人材育成を重要な経営テーマとしている位、人材を大切にしています。
現場での経験だけでなく、継続的な学びと挑戦を通じて、一人ひとりが着実に成長できる環境づくりに力を入れています。
案件アサイン時は、今後なりたいキャリアを尊重しながら双方に相談の上決定しています。
③通しの良さと人を大切にする組織文化
コミュニケーションを重視した社員関係を築いており、個々が孤立するのではなく、
周囲と連携しながら仕事を進める風土があります。
例えば、毎年新卒入社時に事業本部全体にて歓迎会を開催するなど新しく入社される方を歓迎する風土があります!
会社全体でも任意参加のイベント(BBQ、納会、部活動)もあるため部署問わず様々な方とコニュニケーションを取ることも可能です。
■キャリアについて
キャリアを積んでいただくと、マネージャー職としてマネジメントに注力するキャリアとエキスパート職として技術をきわめていただくキャリアに分かれます。
定期的に上長と面談をする機会を設けておりますので、その際にどちらの道に進むか・今後どのようなキャリアを積みたいかなどをお話しいただいております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。
(例)
・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成
・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築
・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援
・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善
・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善
・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案
案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
■配属部署
※下記2部署いずれかに配属となります(ご経験やご希望領域を踏まえて最終決定致します)
①金融業界メイン(クレジットカード領域・銀行等)のフロントシステムの開発・運用・保守を幅広く担う部署。
社員人数:約40名
② Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、
お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。
社員人数:約60名
■配属事業本部
Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です!
今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。
また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます
生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。
AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します!
■特徴
①魅力的な開発環境
要件定義・基本設計などの上流工程から、詳細設計、構築、テストまで幅広い工程に携わることができ、特定工程だけに閉じないキャリア形成が可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
また、SES・受託案件を通じて新しい技術に挑戦できる機会もあり、社内にはナレッジ共有の文化が根付いているため、周囲に相談しながら技術力を高めていくことが可能です。
開発領域例:Webアプリケーション、業務システム、API連携など
②キャリアマップにそった案件アサインが可能
エンジニアのスキルアップと人材育成を重要な経営テーマとしている位、人材を大切にしています。
現場での経験だけでなく、継続的な学びと挑戦を通じて、一人ひとりが着実に成長できる環境づくりに力を入れています。
案件アサイン時は、今後なりたいキャリアを尊重しながら双方に相談の上決定しています。
③通しの良さと人を大切にする組織文化
コミュニケーションを重視した社員関係を築いており、個々が孤立するのではなく、
周囲と連携しながら仕事を進める風土があります。
例えば、毎年新卒入社時に事業本部全体にて歓迎会を開催するなど新しく入社される方を歓迎する風土があります!
会社全体でも任意参加のイベント(BBQ、納会、部活動)もあるため部署問わず様々な方とコニュニケーションを取ることも可能です。
■キャリアについて
キャリアを積んでいただくと、マネージャー職としてマネジメントに注力するキャリアとエキスパート職として技術をきわめていただくキャリアに分かれます。
定期的に上長と面談をする機会を設けておりますので、その際にどちらの道に進むか・今後どのようなキャリアを積みたいかなどをお話しいただいております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 575 〜 732 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 29年 | 従業員数 | 581人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/機械学習エンジニア/実務3年~】データ活用のリーディングカンパニー/データサイエンティスト在籍数国内トップクラス! のリモートワーク求人
■お仕事内容
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
■募集概要
▼配属部門:データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。
また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
▼プロジェクト事例
・ゲーム×AI(株式会社セガゲームス)
https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/
・インフラ×AI(八千代エンジニヤリング株式会社)
https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/
・食品×AI(キユーピー株式会社)
https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/
・マルチモーダルAI(Google Cloud Next Tokyo 23)
https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf
■募集背景
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、
実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。
本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、データ活用のリーディングカンパニーである当社に
クライアントからのご相談が増加しています。
分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、
世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。
■ポジションの魅力
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析~開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例:MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)
■事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、
クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
◎データエンジニアリング本部紹介資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-de-202107ver
※各部署の案件事例、技術スタック、カルチャー&福利厚生等の詳細はこちらで紹介しています
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
■募集概要
▼配属部門:データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。
また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
▼プロジェクト事例
・ゲーム×AI(株式会社セガゲームス)
https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/
・インフラ×AI(八千代エンジニヤリング株式会社)
https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/
・食品×AI(キユーピー株式会社)
https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/
・マルチモーダルAI(Google Cloud Next Tokyo 23)
https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf
■募集背景
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、
実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。
本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、データ活用のリーディングカンパニーである当社に
クライアントからのご相談が増加しています。
分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、
世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。
■ポジションの魅力
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析~開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例:MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)
■事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、
クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
◎データエンジニアリング本部紹介資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-de-202107ver
※各部署の案件事例、技術スタック、カルチャー&福利厚生等の詳細はこちらで紹介しています
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 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: フレックスタイム制
・コアタイム 11:00〜16:00
・標準労働時間:8時間/日
・フレキシブルタイム:8:00~19:00
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15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社アクル
【地方フルリモ/初代データエンジニア|Fintech自社プロダクト】AWS×PythonでAI活用を支えるデータ基盤を構築 のリモートワーク求人
【募集背景】
当社は、「決済にかかわるあらゆる課題を解決する」ことをミッションに、国内大手ECサイト約45000サイトが導入する決済SaaS「ASUKA」を開発するベンチャー企業です。
近年、オンラインでのクレジットカード不正利用が急増し、年間500億円を超える中、当社はEC事業者を中心に不正被害を防止するセキュリティサービスを提供してきました。
今後は、不正対策にとどまらず、ASUKAをECの売上最大化を支援するマーケティングツールとして位置づけ事業を拡大、更には、Fintech、決済などの領域で市場を牽引していくような新たなビジネスの創造を目指しています。
【業務内容】
当社の不正検知サービス(クレジットカード不正利用検知、不正ログイン検知など)をベースにデータ基盤の構築・運用を担っていただきます。
AIによる高度な分析やモデル開発を可能にするためのデータパイプライン整備、品質管理、スキーマ設計などの自動化を通じて、不正検知システムの精度・速度・拡張を高めることがミッションとなります。
AIエンジニアと連携し、AIモデルの学習・評価に最適化されたデータ基盤の設計にも関与していただきます。
【具体的な業務内容】
・AIエンジニア・アプリケーションエンジニアと連携したデータ利用環境の整備
・当社システムに関するトランザクション / ログデータの収集・加工・蓄積基盤の見直し
・データパイプラインの開発及びスケジューリング管理
・機械学習モデル学習用データ基盤の構築
【技術スタック】
※ 初めてのデータエンジニア採用のため、データ基盤はこれから整備していく段階です。以下は当社のアプリケーションに関する技術スタックとなります。
言語:Ruby
フレームワーク:Ruby on Rails
インフラ:AWS
データベース:AWS RDS
管理:Git
【アクルの魅力】
・世の中の1,2を争う重要なプロダクトを提供している
ー世の中の決済の不正に対して、「決済」というとても重要なインフラを支えるためのプロダクトを提供しています。
・アクルのプロダクトは決済×セキュリティ業界でトップクラス
ー弊社が開発している「ASUKA」は、独自の認証ツールを兼ね備えた世界唯一の不正検知システムで、EC約3万以上に導入されており、業界トップクラスだと自負しております。
・「決済不正の防止」という難しい課題への取り組みを支える開発組織のカルチャー
ー「チームで協力し、常に挑戦していこう」というカルチャーを大事にし、チーム全体として、協力して常にアジャイルで動いています。
・成果は定量評価で正当に還元され、給与改定も半年ごとに実施。年齢や年次に関係なく、「結果」と「意欲」でキャリアを掴めるフェーズにあります。
【業務の変更の範囲】
無
当社は、「決済にかかわるあらゆる課題を解決する」ことをミッションに、国内大手ECサイト約45000サイトが導入する決済SaaS「ASUKA」を開発するベンチャー企業です。
近年、オンラインでのクレジットカード不正利用が急増し、年間500億円を超える中、当社はEC事業者を中心に不正被害を防止するセキュリティサービスを提供してきました。
今後は、不正対策にとどまらず、ASUKAをECの売上最大化を支援するマーケティングツールとして位置づけ事業を拡大、更には、Fintech、決済などの領域で市場を牽引していくような新たなビジネスの創造を目指しています。
【業務内容】
当社の不正検知サービス(クレジットカード不正利用検知、不正ログイン検知など)をベースにデータ基盤の構築・運用を担っていただきます。
AIによる高度な分析やモデル開発を可能にするためのデータパイプライン整備、品質管理、スキーマ設計などの自動化を通じて、不正検知システムの精度・速度・拡張を高めることがミッションとなります。
AIエンジニアと連携し、AIモデルの学習・評価に最適化されたデータ基盤の設計にも関与していただきます。
【具体的な業務内容】
・AIエンジニア・アプリケーションエンジニアと連携したデータ利用環境の整備
・当社システムに関するトランザクション / ログデータの収集・加工・蓄積基盤の見直し
・データパイプラインの開発及びスケジューリング管理
・機械学習モデル学習用データ基盤の構築
【技術スタック】
※ 初めてのデータエンジニア採用のため、データ基盤はこれから整備していく段階です。以下は当社のアプリケーションに関する技術スタックとなります。
言語:Ruby
フレームワーク:Ruby on Rails
インフラ:AWS
データベース:AWS RDS
管理:Git
【アクルの魅力】
・世の中の1,2を争う重要なプロダクトを提供している
ー世の中の決済の不正に対して、「決済」というとても重要なインフラを支えるためのプロダクトを提供しています。
・アクルのプロダクトは決済×セキュリティ業界でトップクラス
ー弊社が開発している「ASUKA」は、独自の認証ツールを兼ね備えた世界唯一の不正検知システムで、EC約3万以上に導入されており、業界トップクラスだと自負しております。
・「決済不正の防止」という難しい課題への取り組みを支える開発組織のカルチャー
ー「チームで協力し、常に挑戦していこう」というカルチャーを大事にし、チーム全体として、協力して常にアジャイルで動いています。
・成果は定量評価で正当に還元され、給与改定も半年ごとに実施。年齢や年次に関係なく、「結果」と「意欲」でキャリアを掴めるフェーズにあります。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 540 〜 630 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(コアタイム11:00~15:00)フレキシブルタイム:7:00~10:00、15:00~20:00、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20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 24人 |
株式会社BTM
【フルリモート◎/AIエンジニア/上場企業グループ】AI開発×DXコンサル★開発エンジニア! のリモートワーク求人
※親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。
■お仕事内容
・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証
■募集背景
株式会社BTMAIZは、東証グロース市場に上場している株式会社BTMの子会社として
「日本をAI先進国に、一人一人の人生を豊かに。」という壮大なMissonのもと
2025年1月に創業し、AI分野におけるソリューション提供を開始いたしました。
国内DX市場は2030年に5兆円、
AIビジネス、生成AI市場はともに2兆円に迫る勢いで拡大をしており、
これから少子高齢化における生産人口の減少を解決する中核であると考えております。
現在、様々な企業様の「AIへ挑戦したい」というAIニーズが非常に高まっていること、
また、株式会社ヘッドウォータースと資本業務提携したことも相成り、
当社の主力サービスとなるAIソリューションへ多くの企業様から
お問い合わせをいただいております。
このような背景を踏まえ、早期に顧客の皆様のニーズにお応えし、会社の成長を加速させるため、
立ち上げフェーズを一緒になって活躍いただける「AIエンジニア」を募集いたします。
■ご入社の流れ
親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。
※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。
ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、
BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、
並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■お仕事内容
・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証
■募集背景
株式会社BTMAIZは、東証グロース市場に上場している株式会社BTMの子会社として
「日本をAI先進国に、一人一人の人生を豊かに。」という壮大なMissonのもと
2025年1月に創業し、AI分野におけるソリューション提供を開始いたしました。
国内DX市場は2030年に5兆円、
AIビジネス、生成AI市場はともに2兆円に迫る勢いで拡大をしており、
これから少子高齢化における生産人口の減少を解決する中核であると考えております。
現在、様々な企業様の「AIへ挑戦したい」というAIニーズが非常に高まっていること、
また、株式会社ヘッドウォータースと資本業務提携したことも相成り、
当社の主力サービスとなるAIソリューションへ多くの企業様から
お問い合わせをいただいております。
このような背景を踏まえ、早期に顧客の皆様のニーズにお応えし、会社の成長を加速させるため、
立ち上げフェーズを一緒になって活躍いただける「AIエンジニア」を募集いたします。
■ご入社の流れ
親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。
※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。
ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、
BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、
並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 標準労働時間:午前10時00分 ~ 午後19時00分(内、休憩時間60分
(実働時間8時間00分)
※フレックスタイム制
(コアタイムあり 11:00 ~ 16:00)
フレキシブルタイム
(07:00~22:00)
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20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 180人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモート可/機械学習エンジニア(テックリード候補)/機械学習モデルを本番システムに組み込み、運用・改善した実務経験3年以上】AI・機械学習・数理最適化を用いて物流最適化に挑む! のリモートワーク求人
■お仕事内容
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 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 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社TORIHADA
【東京/リモート可/AI・MLエンジニア】クリエイターを支える事業!最先端動画コンサル★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
・クリエイター向けWebサービス(FANME)および関連システムにおける以下の業務
・各種動画プラットフォームのクリエイター時系列データを用いた再生数予測や収益予測モデルの構築
・商品PR動画のオンライン/オフラインコンバージョン予測モデルの開発
・事業拡大のための社内向けデータ分析と洞察の提供
・機械学習モデルの設計、実装、評価、改善
・大規模データの収集、クレンジング、前処理
・データパイプラインの構築とメンテナンス
・ビジネスチームと協力し、データドリブンな意思決定をサポート
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・クリエイター向けWebサービス(FANME)および関連システムにおける以下の業務
・各種動画プラットフォームのクリエイター時系列データを用いた再生数予測や収益予測モデルの構築
・商品PR動画のオンライン/オフラインコンバージョン予測モデルの開発
・事業拡大のための社内向けデータ分析と洞察の提供
・機械学習モデルの設計、実装、評価、改善
・大規模データの収集、クレンジング、前処理
・データパイプラインの構築とメンテナンス
・ビジネスチームと協力し、データドリブンな意思決定をサポート
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 150人 |
50件中 1件~10件
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