【AI×IoT】AIエンジニア/(機械学習・音声/NLP・MLOps)
500~1000万
株式会社ゼンショーホールディングス
東京都港区
500~1000万
株式会社ゼンショーホールディングス
東京都港区
領域特化データサイエンティスト(Computer Vision)
領域特化データサイエンティスト(音声)
領域特化データサイエンティスト(強化学習)
機械学習・深層学習・音声認識・自然言語処理などの技術を活用し現場で稼働するAIシステムを開発・運用するポジションです。本番実装、継続的な改善により、店舗・工場の現場課題を解決して頂きます。 ・機械学習・深層学習モデルの設計、開発、評価、精度改善 ・音声認識、自然言語処理、LLM等を活用したAI機能の開発 ・AIモデルの推論環境構築および本番運用(クラウド/エッジ) ・学習データの収集、前処理、特徴量設計、データ品質改善 ・モデル監視、再学習、継続改善を含むMLOps基盤の設計・運用 ・業務システムやアプリケーションへのAI組み込み
【いずれか必須】・機械学習を用いたモデル開発の実務経験 ・AIモデル実装、評価、改善経験 ・画像認識、音声認識、自然言語処理、異常検知、分類・予測モデルなどの開発経験 【歓迎】・PyTorch、TensorFlow、TensorRT、scikit-learn、SageMaker等の利用経験 ・MLOps、継続学習基盤の構築経験 ・LLM、NLPアプリケーション開発経験 ・音声認識、音声処理、高雑音環境下での認識改善経験 ・AI学習データ収集・整備・アノテーション設計経験 ・組み込みソフト開発、NPU/GPUを活用した推論経験
応用情報技術者 尚可
大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 3ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
500万円~1,000万円 月給制 月給 322,000円~ 月給¥322,000~ 基本給¥322,000~を含む/月 ■賞与実績:年2回
会社規定に基づき支給
08時間00分 休憩60分
08:30~17:30
無 コアタイム 無
有 平均残業時間:20時間
有 残業時間に応じて別途支給
年間125日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日、夏期2日
入社半年経過時点10日 入社月による(最大入社時10日)
その他(冬期2日 休日出勤時には代休取得)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【退職金制度】 ■弊社規程によるため条件面談時にご確認ください 【残業手当】 管理監督者相当でのオファーとなる場合は、残業代支給無 業務内容の変更の範囲:会社の定める業務 就業場所の変更の範囲:会社の定める場所
■技術統括本部 デジタル技術センター
当面無
東京都港区
JR山手線品川駅 徒歩1分
屋内全面禁煙
※終業時間内禁煙
有 規定による
有
財形貯蓄制度有、社員持株会制度、転勤補助金、寮(規定による)、定年60歳、賞与あり
2名
2~3回
筆記試験:有(適性検査)
■1982年6月創業■「人類社会の安定と発展に責任をおい、世界から飢餓と貧困を撲滅する。」という企業理念を追及し国内海外で飲食店を運営。■外食産業の中でもずば抜けて自動化・ITなど技術投資を積極的に行い事業拡大を目指してます。
【株式会社ゼンショーホールディングスについて】 ■主力ブランドである「すき家」は、アジア・中南米を中心に約2,600店舗を展開。 さらに北米・欧州では9,000店舗以上を構えるテイクアウト寿司ブランドを運営 するなど、現在では世界中で合計15,000店舗を超える規模へと成長しています。 ■創業以来、事業活動の背景にあるのは「世界から飢餓と貧困を撲滅する」という理念です。 この理念を創業者だけでなく、現場スタッフを含めた全員で共有して、原材料の調達から製造・加工・販売までの全てを自社の管理下でおこなっています。 ■グループ全体として社会貢献活動にも力をいれており、世界中の人々の暮らしに寄り添った商品・サービスの提供と店舗展開を加速させ、地域の「食のインフラ」としての役割を果たすことで、人類社会の安定と発展に貢献してまいります。
〒108-0075 東京都港区港南2-18-1JR品川イーストビル(5階総合受付)
■店舗数:15,419店舗■グループ会社数:169社■従業員数:195,806人 ※2025年3月期時点・ゼンショーホールディングスグループ全体
売上高構成比率:グローバルすき家 26.0%/グローバルはま寿司 21.9%/グローバルファストフード 27.6%/レストラン 13.7%/小売 6.7%/本社・サポート 0.4%/その他 3.6%
■国内:株式会社すき家/株式会社なか卯/株式会社ココスジャパン 他 ■海外:泉膳(中国)投資有限公司/Advanced Fresh Concepts Corp. 他
プライム市場
株式会社日本クリエイト 38.4% 日本マスタートラスト信託銀行 9.8% 日本カストディ銀行 3.4%
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2024年03月 | 965,778百万円 | 75,128百万円 |
| 前期 | 2025年03月 | 1,136,684百万円 | 53,707百万円 |
| 今期予測 | 2026年03月 | 1,223,500百万円 | 77,400百万円 |
| 将来予測 | - | - | - |
※連結決算
13.6%
最終更新日:
700~1500万
Business Overview Rakuten is one of the biggest marketplace of Japan and is the largest internet ecosystem with a wide range of services ranging from e-Commerce, Travel, Banking, Fintech, Food Delivery, Golf, Insurance, Instant Messaging, Mobile Network etc. Rakuten has over 140 services globally. Our mission is to empower people and society through the internet while aiming at becoming the Global Innovation Company.Department Overview The "AI Lab" organization within Rakuten is focused on advancing artificial intelligence applications across the company. It plays a key role in developing innovative AI solutions, and fostering collaboration to integrate AI into various Rakuten services. The AI Application Engineering Group within the focuses on developing and implementing AI-driven applications to support various business needs. This group works on creating scalable, efficient, and innovative solutions by leveraging AI technologies to enhance Rakuten's services and operations. Position:Why We HireWe’re seeking a data scientist to join the AI Lab team and play a key role in building and improving our AI companion. You’ll operate at the intersection of data science, product insight, and applied research: analyzing early user signals, uncovering system limitations, and driving improvements that shape assistant quality and user value. You’ll also help inform the product roadmap through insights derived from user behavior and the broader Rakuten ecosystem. Position Details Responsibilities- Analyze assistant interactions and internal evaluations to identify improvement opportunities.- Generate data-driven insights to guide product development and feature prioritization.- Conduct research to improve agent architecture and user intent understanding to enhance response quality.- Design and execute experiments, identifying the right metrics to evaluate impact. - Collaborate with engineers and other Agent Science team members to implement and producti
・データサイエンス、機械学習、または関連する計量(クオンティティティブ)分野における3年以上の実務経験。 ・データ処理、分析、およびプロトタイピングのための、高い Python および 機械学習(ML) のスキル。 ・SQLの熟練度、および大規模な構造化データを扱った経験。 ・統計学、実験設計(A/Bテスト等)、予測モデリングにおける強固な基礎知識。 ・高い問題特定・定式化能力(潜在的な課題を主体的に特定し、効果的な解決策を開発した実績)。 ・潜在的な解決策を徹底的に調査・評価し、与えられた課題に対して最適なアプローチを特定できる能力。 ・優れた文章および口頭でのコミュニケーション能力(複雑な技術的概念を、技術職・非技術職の双方のステークホルダーに対して明確に説明できること)。
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600~1400万
■同社について 「あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を切り拓く」 「地球資源が限られているなか、誰もが豊かな生活を送るために何ができるか」。2013年に創業者が世界一周の旅で抱いたこの思いから、同社のサービスは生まれました。私たちは、モノやお金に限らず、あらゆる形の価値を循環させることで、誰もが夢を実現し、社会や周囲の人々に貢献できる機会を創出できると信じています。テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、誰もが自分の可能性を発揮できる世界を目指しています。 ■組織・チームのミッション 最先端技術の社会実装を目指し、2017年12月に設立された研究開発組織です。「R4D」は、Research(研究)と4つのD:Design(設計)、Development(開発)、Deployment(実装)、Disruption(破壊的イノベーション)を意味し、研究、イノベーション、そして現実世界へのインパクトをつなぐ架け橋となることをミッションとしています。 現在R4Dチームでは、機械学習やコンピュータビジョンにおいて高い専門性を持ち、最先端のマルチモーダル基盤モデル(Multimodal Foundation Models)に強い関心があり、自律的に行動できる方を募集しています。 特に、画像やテキストなど複数のモダリティを扱う大規模言語モデル(LLM)や、それらを活用したエージェント型AIシステム(Agentic AI)の研究開発に意欲のある方を歓迎します。東京のチームの一員として、次世代のEコマースプラットフォームを支えるAI技術の開発に貢献していただきます。 ■業務内容 ・コンピュータビジョンや自然言語処理(NLP)を含む、マルチモーダル基盤モデルおよび生成AIに関連する新技術の研究開発 ・大規模モデルのトレーニング設計・実行、および複数のベンチマークを用いた性能評価の実施 ・新しいアルゴリズムのプロトタイプ開発、および社内外への研究成果の発表 ・研究者、エンジニア、ビジネスチームと連携し、次世代AIサービスのための先進技術の研究・実装 ■このポジションの魅力・挑戦(Unique Challenges) 自身の研究成果を社会に実装するという、非常に価値が高く、稀有な挑戦を経験できます。 大学の研究者とも連携しており、従来の枠組みにとらわれない長期的な研究プロジェクトに民間企業として取り組むことができます。 特に、AI分野の最先端技術に深く関わることができ、AI、コンピュータビジョン、AR/VR領域における強力なスキルセットを常にアップデートしていくことが可能です。
・コンピュータサイエンスまたは関連分野の博士号(Ph.D.)、あるいはそれと同等の実務経験 ・機械学習または生成モデルの分野における、コンピュータビジョンやマルチモーダル学習の実務経験 ・CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPSなどのトップカンファレンス(国際学会)やジャーナルでの論文採択・掲載実績 ・PythonやC++などの汎用プログラミング言語を用いた開発経験 ・PyTorchやTensorFlowなどの機械学習フレームワークの使用経験 ・Git、Docker、AWS、GCPなどのモダンな開発ツールおよびクラウド環境の知識・経験
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800~1300万
■組織の役割 募集ポジションのチームでは、機械学習をデータサイエンス分野に応用する領域で、研究開発と社会実装を進めています。 特に、機械学習の専門知識がなくても簡単に利用できる予測分析ソフトウェア を開発し、継続的にアップデートしています。これによって、社会全体に対して、機械学習による業務効率化や新規事業創出に貢献します。 また、誰でもデータ分析を業務に活用できるようにするため、生成AIを活用した次世代のAIエージェントの実現を目指し、中期的な研究開発にも取り組んでいます。 ■担当予定の業務内容 ・予測分析(表形式データや時系列データに対する機械学習技術)に関する機械学習手法の応用技術開発 ・開発した技術を搭載したライブラリやソフトウェアの開発/設計/実装 ・開発した技術を活用した商用サービスにおける顧客価値の検証と新機能の企画推進 ■ポジションの役割 予測分析に関する数名からなる技術開発/ソフトウェア開発プロジェクトのリーダーまたは担当者 ■職場の環境 若い世代が多いですが、自ら主体的に考えて行動することが推奨されており、仕事の進め方には裁量があります。自主的にKaggleなどのデータ分析コンペに取り組んだり、勉強会に参加したりするようなモチベーションの高いメンバーが多いです。技術開発や社会実装を行う上で、AWS/Azure/GCP等のクラウドサービスはもちろん、社内のGPUクラスターも自由に利用できます。 ■描けるキャリアパス 機械学習の研究開発及び実応用における高度専門家やプロジェクトマネジャーへ向けた豊富な経験が積めます。数万人規模のユーザーがいる予測分析ツールの技術開発では、応用技術の開発、商用サービスの新機能として企画、ソフトウェア実装、・リリースに携わり、多くのユーザーからのフィードバックを次の開発に繋げていく、というループを回すことができ、幅広い経験を積むことができます。 また、グループの多様な事業と協業しており、様々なデータや課題に対して経験を積め、その成果が規模の大きい事業で利用されていきます。
・コンピューターサイエンスの修士以上及びそれに相当する経験 ・機械学習の予測領域や機械学習を活用したデータマイニング、および関連領域での研究開発の3年以上の経験 ・データ分析と機械学習についての高い実装スキル ・複数名から成るソフトウェア開発のプロジェクトの推進に必要なプロジェクト管理やコミュニケーションスキル・経験
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600~1500万
≪AIエンジニア‐LLM・AI Agent・RAGを活用した業務変革AIプロダクト開発-≫ 特定業界・業務に特化したAIソリューションの中核メンバーとして、LLM/機械学習/最適化技術を活用しながら、業務ロジックの設計・モデル化・プロダクト実装まで一気通貫で担っていただきます。 モデルを作って終わりではなく、業務プロセス・意思決定・KPIまで設計し、AIを実際の事業成果につなげることにこだわるポジションです。 【業務内容】 ●特定業界・業務向けAIプロダクトの設計・開発 ●業務フローや意思決定ロジックの構造化/モデル化 ●LLM、機械学習、最適化アルゴリズムの業務適用 ●AIエージェント/マルチステップ推論の設計・実装 ●Prompt Engineering、RAG、構造化出力等を活用したAIアプリケーション開発 ●KPI設計および業務成果に紐づく評価指標の設計 ●MLOps/LLMOpsを含む、本番運用を前提としたシステム設計 ●社内のFDEやコンサルタントと連携した業務要件の整理・技術要件への落とし込み ●個別案件で得た知見を抽象化し、再利用可能なプロダクト資産へ還元する取り組み 【このポジションの特徴】 ●現年収比150%up等での提示実績あり/スキルに応じたRS(譲渡制限付株式)付与制度あり ●アカデミック、元AIスタートアップCTOなど、多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍 ●経営に近い距離で、プロダクト方針や事業戦略の意思決定にも関与できる ●将来的にはエンジニアリングに加えて、コンサルティング、事業開発、プロダクトマネジメントなど幅広いキャリアを選択可能 ●リモートワークやフレックス制度を活用しながら、最新AI技術のキャッチアップ・実装に集中できる環境 ●生成AIツール(Copilot / Claude Code)自由利用 ≪AIコンサルタント‐PoCで終わらせないAI実装・業務変革支援‐≫ 顧客の現場に深く入り込み、業務理解・課題設定・AI活用テーマ設計・実装推進・本番導入・定着支援までを一気通貫で担うポジションです。 単なる要件定義やPoC支援に留まらず、実際の業務に定着し、事業成果につながるAIソリューションを構築していきます。さらに、個別案件で得た知見を抽象化し、再利用可能なプロダクト資産へ還元することで、顧客ごとの個別最適に閉じない価値創出を目指します。 AIを「導入する」だけではなく、業務プロセス・意思決定・KPIに組み込み、現場で使われ続ける仕組みにするポジションです。 【業務内容】 ●顧客業務のヒアリング、業務分析、課題の構造化 ●AI活用テーマの課題設定、ユースケース設計 ●PoCから本番導入、業務定着までのプロジェクト推進 ●AIソリューションの要件整理、仕様設計 ●AIエンジニアと連携した実装推進・技術要件への落とし込み ●顧客、Biz、開発チーム間のコミュニケーション設計・合意形成 ●業務KPIの設計、効果検証、定着支援 ●個別案件で得た知見の抽象化、再利用可能なプロダクトへの還元 【このポジションの特徴】 ●現年収比150%up等での提示実績あり/スキルに応じたRS(譲渡制限付株式)付与制度あり ●AIエンジニアやFDEと近い距離で、実装まで踏み込んだコンサルティングができる ●顧客の業務変革に深く入り込み、AIの社会実装をリードできる ●コンサルティング、プロダクトマネジメント、事業開発を横断したキャリア形成が可能 ●スタートアップの成長フェーズにおいて、事業づくりそのものに関与できる ●リモートワークやフレックス制度を活用しながら、柔軟な働き方が可能
≪AIエンジニア≫ 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ●Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPI開発経験 ●LLM API(OpenAI, Anthropic, Gemini等)を用いた開発経験 ●Prompt Engineering、RAG等の実装経験 ●機械学習、データ分析、数理最適化領域での実務経験 ●Git/GitHubを用いたチーム開発経験 ≪AIコンサルタント/FDE≫ 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ●コンサルティングファーム、SIer、IT企業、事業会社などでの業務改善・システム導入・DX推進経験 ●顧客業務のヒアリング、業務整理、要件定義の経験 ●AI、データ分析、SaaS、業務システムなどを活用した課題解決経験 ●プロジェクトマネジメントまたはプロジェクト推進の経験 ●エンジニアやデータサイエンティストと連携した開発・導入プロジェクトの経験
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1300~3000万
≪AIエンジニア‐LLM・AI Agent・RAGを活用した業務変革AIプロダクト開発-≫ 特定業界・業務に特化したAIソリューションの中核メンバーとして、LLM/機械学習/最適化技術を活用しながら、業務ロジックの設計・モデル化・プロダクト実装まで一気通貫で担っていただきます。 モデルを作って終わりではなく、業務プロセス・意思決定・KPIまで設計し、AIを実際の事業成果につなげることにこだわるポジションです。 【業務内容】 ●特定業界・業務向けAIプロダクトの設計・開発 ●業務フローや意思決定ロジックの構造化/モデル化 ●LLM、機械学習、最適化アルゴリズムの業務適用 ●AIエージェント/マルチステップ推論の設計・実装 ●Prompt Engineering、RAG、構造化出力等を活用したAIアプリケーション開発 ●KPI設計および業務成果に紐づく評価指標の設計 ●MLOps/LLMOpsを含む、本番運用を前提としたシステム設計 ●社内のFDEやコンサルタントと連携した業務要件の整理・技術要件への落とし込み ●個別案件で得た知見を抽象化し、再利用可能なプロダクト資産へ還元する取り組み 【このポジションの特徴】 ●現年収比150%up等での提示実績あり/スキルに応じたRS(譲渡制限付株式)付与制度あり ●アカデミック、元AIスタートアップCTOなど、多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍 ●経営に近い距離で、プロダクト方針や事業戦略の意思決定にも関与できる ●将来的にはエンジニアリングに加えて、コンサルティング、事業開発、プロダクトマネジメントなど幅広いキャリアを選択可能 ●リモートワークやフレックス制度を活用しながら、最新AI技術のキャッチアップ・実装に集中できる環境 ●生成AIツール(Copilot / Claude Code)自由利用 ≪AIコンサルタント‐PoCで終わらせないAI実装・業務変革支援-≫ 顧客の現場に深く入り込み、業務理解・課題設定・AI活用テーマ設計・実装推進・本番導入・定着支援までを一気通貫で担うポジションです。 単なる要件定義やPoC支援に留まらず、実際の業務に定着し、事業成果につながるAIソリューションを構築していきます。さらに、個別案件で得た知見を抽象化し、再利用可能なプロダクト資産へ還元することで、顧客ごとの個別最適に閉じない価値創出を目指します。 AIを「導入する」だけではなく、業務プロセス・意思決定・KPIに組み込み、現場で使われ続ける仕組みにするポジションです。 【業務内容】 ●顧客業務のヒアリング、業務分析、課題の構造化 ●AI活用テーマの課題設定、ユースケース設計 ●PoCから本番導入、業務定着までのプロジェクト推進 ●AIソリューションの要件整理、仕様設計 ●AIエンジニアと連携した実装推進・技術要件への落とし込み ●顧客、Biz、開発チーム間のコミュニケーション設計・合意形成 ●業務KPIの設計、効果検証、定着支援 ●個別案件で得た知見の抽象化、再利用可能なプロダクトへの還元 【ポジションの特徴】 ●現年収比150%up等での提示実績あり/スキルに応じたRS(譲渡制限付株式)付与制度あり ●AIエンジニアやFDEと近い距離で、実装まで踏み込んだコンサルティングができる ●顧客の業務変革に深く入り込み、AIの社会実装をリードできる ●コンサルティング、プロダクトマネジメント、事業開発を横断したキャリア形成が可能 ●スタートアップの成長フェーズにおいて、事業づくりそのものに関与できる ●リモートワークやフレックス制度を活用しながら、柔軟な働き方が可能
≪AIエンジニア≫ 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ●Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPI開発経験 ●LLM API(OpenAI, Anthropic, Gemini等)を用いた開発経験 ●Prompt Engineering、RAG等の実装経験 ●機械学習、データ分析、数理最適化領域での実務経験 ●Git/GitHubを用いたチーム開発経験 ≪AIコンサルタント/FDE≫ 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ●コンサルティングファーム、SIer、IT企業、事業会社などでの業務改善・システム導入・DX推進経験 ●顧客業務のヒアリング、業務整理、要件定義の経験 ●AI、データ分析、SaaS、業務システムなどを活用した課題解決経験 ●プロジェクトマネジメントまたはプロジェクト推進の経験 ●エンジニアやデータサイエンティストと連携した開発・導入プロジェクトの経験
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800~1500万
【業務内容】 1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発 2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。 スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。 分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。 機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。 ※業務内容:(雇入れ直後)システムの開発及びコンサルティング (変更の範囲)会社の定める業務
・機械学習ライブラリを用いたモデリング ・機械学習サービスの運用 ・データ分析業務に係るいずれかの経験(課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整) ・AWS等のクラウドベースでの開発経験
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800~1200万
<ポジション概要> 国内最大級の転職サービス(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)を中心に、当社全社のAIモデル開発・機械学習モデルの設計/開発/チューニングをリードする、データサイエンティスト(エキスパート)ポジションです。 人材マッチングの高度化をコアテーマに、新規データや最新技術(大規模言語モデル、生成AI、各種ML手法等)を積極的に取り込みながら、 全社で再利用できるマッチングロジック・AIモデル開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業の非線形の成長に貢献していただきます。 <募集背景/期待役割> AIプロダクトソリューション部は、会社全体を非線形に成長させるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現のために、 将来的な社会変革も視野に入れた研究開発を行い、先進的な技術を調査・研究・応用することで社会に貢献していくことが求められています。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、 人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などのKPI改善まで推進いただくことを期待しています。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を推進するとともに、新技術や新たなデータの活用を全社に展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていく役割も担っていただきます。 <担当業務例> 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・生成AI,機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 【主な技術テーマ例】 ・大規模言語モデル(API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI 等) ・自然言語処理、画像・動画・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発 ・推薦システム(求人レコメンド、スカウト最適化、コンテンツレコメンド 等) ・テキスト埋め込みを活用したマッチング・類似度算出 技術環境 【言語】Python、SQL、Java/Scala、C など 【DB】Oracle、PostgreSQL、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricks 【クラウド】AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト管理】Backlog、Loop + Planner、Jira + Confluence 【コミュニケーション】Slack、Teams <ポジションの特徴/魅力> ・全社レベルのAIモデル開発をリード 単一サービスに閉じず、「doda」を中心とした複数プロダクトに共通で使われるAIモデル・マッチングロジックの設計を任されます。 ・機密性の高い個人データを、内製で扱うデータサイエンス組織 取り扱うのは、求職者の職務経歴・スキル・志向性など、機密性の高い個人情報です。 こうした特性を踏まえ、データ分析やAIモデル開発は社内メンバーが主体となって担っており、外部パートナーとも適切に連携しながら、自社内での知見蓄積と継続的な活用を進めています。 ・事業会社インハウスDSとして、本質的な課題設定から関われる 自社のプロダクトとKPIを持つ立場で、「この指標を何%上げるか」「どのセグメントのマッチング体験を変えるか」という議論に最初から入れます。 ・HRドメインの豊富で多様なデータをフル活用 求職者・求人・行動ログ・スカウト・選考結果など、人と仕事のマッチングに関わるデータを横断的に扱えます。 ・検証〜リリースのサイクルが短く、手応えが得やすい 3〜6か月程度のサイクルでPoC〜本番リリースまで回すため、自分のモデルが実際のユーザー体験やKPIをどう変えたかを確認しやすい環境です。 <働き方> ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育て
<必須条件> ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデリングの実務経験(目安: 5年以上) ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験があり、情報収集や技術検証をしていること ・組織の中で技術情報提案や他のメンバーとのディスカッションを積極的に実施できるコミュニケーション能力 ・自然言語処理(NLP)の基礎知識(テキスト前処理、トークナイゼーション、評価指標 等) ・PyTorchまたはTensorFlowを用いたニューラルネットワーク実装経験 ・チーム開発でのリーダーシップ経験やプロジェクトマネジメント経験 <歓迎スキル・経験> ・最新の研究動向にキャッチアップし、論文実装や学会発表した実績
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700~900万
<部門概要> 私たちは、フィンテックグループ企業内のCoE(センター・オブ・エクセレンス)組織としても機能し、AIの推進を担っています。 当社は、以下の活動を通じてAI技術を活用し、フィンテックサービスに価値を創造します。 ・AI教育と研修を通じて、社内におけるAI導入を促進する。 AIプロジェクトの企画・実行を通じて、業務効率の向上と新たな価値の創造を図る。 ・フィンテック業界全体で利用できるデータインフラストラクチャを構築し、最適化する。 <私たちが採用する理由> 当社では、フィンテックサービスにおけるAIの普及を加速させるために、共に働いてくれるデータサイエンティストを募集しています。 <職務内容の詳細> フィンテックサービスにおけるAIアプリケーションの範囲は、行動予測、スコアリング、不正検出など多岐にわたります。データサイエンティストは、AutoMLなどのツールを活用しながら、これらの多様な状況に最適なソリューションを提供することで、ビジネスに貢献する責任を担っています。 同社の急成長中のフィンテックサービスでは、付加価値を創造し、AIのインパクトを実感することができます。 <職場環境> 私たちは、データ処理関連システムの開発を主に担当するプロジェクトマネージャーやメンバーと協力してプロジェクトを推進します。
・機械学習、データ分析、データ可視化、または関連開発において、少なくとも3年以上の経験があること。 ・一般的な機械学習アルゴリズムに関する知識。 ・機械学習モデルの一般的な評価方法を理解していること。 ・プログラミングスキル(Python、Rなど) - SQLおよびデータベースに関する知識と経験。 ・優れたコミュニケーション能力を持ち、チーム内外の人々と協力して仕事を進めることができる。
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700~1200万
■仕事概要 交通事故削減支援サービスのコア技術の1つであるAIモデルの開発 / 運用に関する業務に携わっていただきます。 AIモデルは、自社開発した通信型ドライブレコーダー(エッジ)とクラウドで動作しており、映像とセンサデータを解析して、脇見運転や一時不停止などの事故リスクの高い運転行動を自動的に検出します。検出されたシーンの映像と運転データは、ドライバーが自身の運転を振り返る際に活用されており、安全運転への行動変容を促進するための重要なデータとなっています。 ■募集背景 当プロダクトは契約車両10万台を超え、日々多くの企業やドライバーの方々に活用いただけるサービスになりました。利用者が増え続ける中で、多様な運転シーンの1つ1つに対応できるAIモデルを提供する責任が増してきています。 今後さらに多くのユーザーへ価値を届けていくために、現場からのフィードバックを基にAIモデルを継続的にアップデートし、性能を磨き込み続けることと、さらなる事故リスク低減に向けた新機能の開発それぞれで体制の強化が必要です。「交通事故の削減」という社会課題に対し、技術で真摯に向き合っていただける仲間を募集します。 ■業務内容 危険運転行動を検知するAIモデルの開発・改善・運用を行います。 ・映像 / GNSS / IMUデータ等をソースとして、AIモデルの構築、課題分析、性能改善 ・AIモデルの実サービスへの実装、モデル軽量化、リリース ・AIモデルの継続的な性能改善、運用コストの削減 ・地図データを用いたロジック構築 / データ分析 ■本ポジションの魅力 ・実験だけで終わらず、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、継続的に性能を改善する経験ができます。 ・契約車両10万台のドライブレコーダーから得られる走行データ(映像 / GNSS / IMU等)と運用中のAIモデルの推論結果を分析 / 活用する経験ができます。 ・異なる専門性を持ったチーム(データエンジニア / エッジエンジニア / アノテーター / カスタマーサクセス等)と連携しながらAIモデルを開発 / 運用する経験ができます。 ・AIモデルの開発 / 運用を通じて、交通事故の削減という社会貢献を実感できます。 ■開発環境 ・言語:Python ・ライブラリ:pandas, scikit-learn, LightGBM, PyTorch ・可視化:Streamlit, Kepler.gl, Plotly, Redash ・インフラ:AWS / GCP ・データベース:Aurora (MySQL) / BigQuery ・ソースコード管理: GitHub ・生成AIツール:GitHub Copilot, Claude Code, Google Workspace with Gemini
■求める経験 ・スキル 以下の要件をすべて満たす方 ・実サービスまたは実業務に対して、機械学習モデルを開発し、適用 / 運用した経験 ・Githubなどソースコード管理システムを用いたチーム開発経験
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650~1800万
・音声言語モデルの研究開発(音声対話、認識、合成、翻訳など) ・大規模音声データの生成および前処理手法の検証 ・言語知識と音声処理能力を統合した学習手法の開発 ・音声言語モデル特有の能力を評価するベンチマークの設計 ・論文発表・特許出願などを通じた研究成果の発信
■応募資格(必須) ・大規模な学習を果敢に推進できる行動力と実行力 ・音声認識、音声合成、音声翻訳、音声対話等のいずれかのモデル開発経験 ・Pythonによる実装力、および深層学習フレームワーク(PyTorch等)の利用経験 ・GitHubなどのソフトウェア開発プラットフォームを使ったチームでの開発経験 ・情報系またはそれに類する分野での学位(修士以上が望ましい) ■応募資格(歓迎) ・情報系もしくはそれに類する分野での博士号 ・トップ国際会議 (ICASSP/INTERSPEECH/ACL/EMNLP等) への論文採択経験 ・大規模分散学習のためのコード開発経験 ・日本語、英語で円滑な議論ができること
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