AI(NLP)エンジニア/年収800万円 〜 1500万円/フルフレックス/リモート有
800~1500万
MNTSQ株式会社
東京都中央区
800~1500万
MNTSQ株式会社
東京都中央区
データサイエンティスト
領域特化データサイエンティスト(自然言語処理)
サーバーサイドエンジニア
■募集概要 同社は、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。(https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e) ■担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める職種 ■技術スタック 言語: Python, TypeScript フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ツール: GitHub, Docker
・ML/NLPに関する体系的な知識 ・ML/NLP技術をプロダクトに組み込み、評価指標の設計や継続的な性能改善に取り組んだ経験(3年以上) ・主要なLLM API(OpenAI, Claude, Geminiなど)の利用経験 ・WebアプリケーションやAPIの開発・運用経験 ・GitHub等を用いたチーム開発の経験
大学院(博士)、大学院(法科)、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、大学院(MBA/MOT)、4年制大学
800万円〜1,500万円
フルフレックス制/コアタイムなし(休憩時間:60分)
有
内訳:完全週休2日制
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
■想定年収:800万円 〜 1500万円 ① 想定月給:67万円~125万円 ② 固定残業手当(時間外労働の有無にかかわらず、45時間分の時間外手当として支給) ③ 45時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給 ※評価年2回 ※上記給与とは別に「 ストックオプション制度」を導入しています。
東京都中央区
104-6004 東京都中央区晴海1丁目8−10 晴海アイランド トリトンスクエア オフィスタワーX棟 4階 ※リモートと出社のハイブリット可。出社は月8日以上となります。
リモートワーク可 ストックオプション
・契約ライフサイクルマネジメント(CLM)サービスの提供 ・契約書の作成、審査、管理、更新までを一元管理するプラットフォームの開発・運営 ・AIを活用した契約内容の分析、リスク検知、レビュー支援機能の提供 ・契約データのデータベース化および検索・ナレッジ活用機能の提供 ・電子契約サービスや社内システムとの連携による業務効率化支援 ・導入支援、運用コンサルティング、法務業務改善に関するサポート提供
最終更新日:
350~420万
データセンター内におけるサーバー/ネットワーク機器の監視・運用業務を中心に、経験を積みながら段階的に業務範囲を広げていただきます。「知識を実務で活かしたい」という想いをお持ちの方を歓迎します。 【業務具体例】データセンター内の機器ランプをチェックし、異常がないか確認/機器のラッキング、LAN/光ケーブル等の配線、機器・部品の交換や撤去/異常検知時の初期対応、保守ベンダー等の取引先対応、チーム上司への報告/ラックにサーバを収納、(外装交換、ケーブルの整理など 【入社後】初日は入社手続きや会社のルール、各種制度についてご説明。2日以降は12名程の体制の自社チームへ配属を予定
【必須】社会人経験を1年以上お持ちの方(業界・職種不問)・ITに関する興味をお持ちの方(独学・スクール、資格勉強など 【キャリアパス】未経験からスタートし、チームリーダーを目指す道はもちろん、インフラの設計構築へステップアップする道や、別領域へチャレンジする道など、多彩なキャリアを描けます。「IT業界でキャリアをスタートさせたい」「独学やスクールで勉強してきた知識を実務で活かしたい」という想いをお持ちの方を歓迎します。チーム全体でしっかりサポートしますので、一緒に成長していきましょう!
■データドリブンコンサルティング ■ビジネスプロセスコンサルティング ■DX HRコンサルティング ■デジタル人材育成
600~1000万
企業のDX・AI活用を支援する当社にて、AI Agent開発プロジェクトを牽引するエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアーキテクチャ設計やバックエンドロジックの実装等をお任せします。 ■PMがデジタル化した顧客情報を基にした、技術的な実現可能性の検証とアーキテクチャ設計 ■「Claude Code」やPythonを用いた、堅牢かつ柔軟なAI AGENTの実装 ■AI駆動開発のプロセス自体を洗練させるための、開発フローへのフィードバック ■オフショアのディレクション ※単なるコーディングだけでなく、仕様確認のストレスなくクリエイティブな実装に集中できる環境です。 【業務内容の変更範囲】当社の指定する業務
【いずれも必須】 ■システム開発における上流工程(要件定義・基本設計)の実務経験 ■Pythonを用いたバックエンド開発経験 【尚可】LangChainやLlamaIndex等を用いたLLMアプリケーションの実装経験 【働き方】年間休日120日、フルフレックス、リモート可。残業月45時間分込み。 【当社の強み】代表の強力なリーダーシップのもと、20以上のプロジェクトが進行中です。 【求める人物像】新しいツールやAI技術を積極的に試し、自らの開発フローに取り込んでいける柔軟性のある方。
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608~2000万
◆企業概要 ・国内最大級の信託銀行として100年以上の歴史と膨大な顧客基盤を誇る ・総資金量107兆円超の圧倒的な財務基盤を持ち、高い社会貢献度を誇る ・金融の枠を超えた総合決済・資産運用サービスをグローバルに展開中 ・大手町駅直結の本社ビル勤務でアクセス抜群かつ最新の快適な働く環境 ・既存事業の効率化から新規事業創出までデータ活用による変革に注力 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・事業部門と連携しデータ分析に基づいた課題抽出や解決策の提案を実行 ・新規事業創出や既存業務の効率化に向けたデータ分析基盤の構築・運用 ・可視化ツールや機械学習モデルを活用した高度なデータ予測・分析業務 ・関係部署へ分析結果を分かりやすく伝えデータドリブンな意思決定を推進 ・将来のデータサイエンスチーム中核として利活用戦略の策定にも参画 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・膨大な顧客データを利活用した新規事業創出およびサービス開発支援 ・機械学習モデルや生成AI(RAG構築)を活用した最先端プロダクト開発 ・社内データ基盤の統合・最適化とBIツールによる全社可視化の推進 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 100兆円超の巨大な事業基盤に蓄積された未開拓のビッグデータを活用可能 ✅ 5営業日連続休暇やリフレッシュ休暇など圧倒的な働きやすさと福利厚生 ✅ 服装自由な柔軟な風土で最先端の生成AIやクラウド技術に挑戦できる環境 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆当社の独自性 ・信託銀行ならではの多角的かつ質の高いビッグデータを社内に大量保持 ・データドリブンな組織変革を最重要課題とし積極投資を行う注力領域 ・事業部門とダイレクトに伴走し分析結果がダイレクトに経営に反映される
【下記のいずれか1つ以上】 ・データ分析の業務適用経験(業務の中でのデータ作成、モデル構築、統計ツール/ライブラリの使用経験) ・統計解析(相関、クラスタ・セグメント、回帰、決定木等)の基礎知識 ・データサイエンス領域でのチーム運営(少人数でも可)または、プロジェクトにおける分析リーダーなどの経験
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700~1400万
PayPayグループでは、決済・銀行・カード・証券を横断した金融サービスの進化を加速しています。その基盤となる銀行システムに関する下記業務を担っていただきます。 【クラウドインフラの設計・構築】■金融プラットフォームとして高い信頼性を実現するクラウドインフラアーキテクチャ設計■AWSのリージョンレベルの障害にも耐えうるマルチゾーン・耐障害性インフラの設計・構築 【セキュリティと自動化の推進】セキュリティエンジニアと連携したインフラ環境構築 【開発環境・デプロイプロセスの継続的改善】開発者へクラウドサービスを迅速かつ安全に提供するためのAWSデプロイ自動化 等
【必須】■AWSを利用したインフラストラクチャ・プラットフォームについて、5年以上の技術経験およびアーキテクチャ設計経験 ■AWSのコンピューティング、ネットワーク、ストレージ、分析系サービスに関する経験 ■Terraformを使用したAWS上の Infrastructure as Code (IaC) の実務経験 ■高トラフィックかつ業務上重要な本番システムにおける、インフラ変更管理およびリリース経験 ■クラウドインフラやプラットフォームの可用性、パフォーマンス、コスト管理の経験 ■Python、シェルスクリプト、Go、Rustなどを使用したプログラミングおよびスクリプト作成の経験・スキル
モバイルペイメント等電子決済サービスの開発・提供
350~700万
お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、経験や知識に応じて業務をお任せします。 データ収集・クレンジングから、DWHなどのデータ基盤構築・運用、Python・Rによるビッグデータ分析、Tableau・Power BIでの可視化まで プロジェクトやご経験に応じた業務を担当。業務効率化・自動化を支援し、企業研修提案、教材作成、講師業務も行います。 【キャリア事例】IT経験を活かしデータ領域へキャリアチェンジし、開発エンジニア、インフラエンジニア、現在はデータサイエンティストとして活躍しています。
【必須】■ITエンジニアのご経験が2年以上ある方(業界/領域不問) ■開発エンジニア、インフラエンジニア、データエンジニアなど、データサイエンス・データ領域の自己学習をされてらしゃる方(実務経験不問) 【就業環境】 ・平均残業時間は月15時間。年間休日は120日以上で、無理なく長く働ける環境です。 ・女性エンジニア比率は約50%。産休・育休の取得実績も多数あります。 ・ゼネラリスト/エキスパートのキャリア選択制、どちらの志向性にも合わせたキャリア形成が可能です。 ・社内異動制度を活用し、複数領域の経験を積みフルスタックを目指せる環境です。
■データドリブンコンサルティング ■ビジネスプロセスコンサルティング ■DX HRコンサルティング ■デジタル人材育成
400~450万
AI・AIエージェント開発を通じてさまざまな業界の企業に、業務でのAI活用を当たり前にするお手伝いをするお仕事。エンジニア満足度97%の当社で、まずは2ヶ月間のAI研修からスタート! 変更範囲:当社業務全般 まずは希望に合わせてできるところから→■データ収集、処理 ■AIシステム開発 ゆくゆくは… ■お客様の業務や課題のヒアリング ■機械学習モデル構築 ■統計モデルの構築と分析、分析結果の報告 入社1ヶ月目(研修):Python、SQL、統計学、機械学習基礎など 入社2ヶ月目(研修):AI開発の実践研修に挑戦。最後は開発物の発表会も 入社3ヶ月目(OJT):先輩と一緒にプロジェクト配属
・社会人経験1年以上・授業または独学でのプログラミング経験 スキル<お人柄を重視。面接ではお互いを知るための会話が中心!入社した社員からは「THE面接ではない自由な面接だったことが印象的」との声。 【未経験歓迎の理由】 進化が早いAIの世界は、誰もが学びの連続。実際に弊社では、未経験でも新しい技術にワクワクし、楽しんで学べる方が活躍しています。これまでの経験を糧に「面白い!」「挑戦したい!」と夢中になれる好奇心こそが成長を支える最大のスキル。だからこそ私たちはそんなあなたを歓迎します! 【こんな人にオススメ】 ・人の喜びを自分の喜びにできる方・新しい学びや変化、働くことを楽しめる方"
AI・AIエージェント開発やデータ活用支援を通じてさまざまな業界の企業様に、AIの社会実装の支援を行っている企業です。1. AI開発/コンサルティング2. データ分析(BIシステム、統計モデル)3. AR・VR、ロボット制御
1000~2500万
サービスコンセプト設計、UXリサーチ、コンセプトの具現化から、開発・運用・効果検証に至るまでをワンチームで支援する体制の確立を目的に新設されたインタラクティブGr.で、データドリブンな意思決定および事業変革を牽引いただきます。 職務内容 以下のような戦略立案から実装・定着まで幅広いテーマに携わっていただきます。 ・顧客データ(外部データを含む)の分析・可視化 ・統計解析・機械学習・AIモデルの設計およびパイプラインの構築 ・仮説立案から検証、示唆抽出までの一連の分析プロセスの推進 ・新規事業・新サービスにおけるデータ活用構想の策定 ・プロトタイプ開発を通じた実装・検証支援 ・クライアントへの分析結果の説明および意思決定支援 ・データ活用人材育成や業務変革に向けた伴走支援 プロジェクト事例 自動車:ヒトの模倣を目的としたデジタルツインAI基盤構築支援 自動車:車両データを起点としたデータサイエンス/AI活用による新規事業構想策定およびサービスプロトタイプ創出 外食:データサイエンス/AI活用を次世代出店配置戦略策定 食品メーカー:消費者嗜好データを活用した次世代パーソナルレコメンドAIエンジン構築支援 保険:AIを活用した業務改革を主体的に企画・推進できる人材育成プログラムの企画立案
必須 ・社会人経験3年以上 ・日本語ビジネスレベル ・Pythonによるコーディング経験 ・統計学(2級相当)の知見 ・顧客折衝を含む要件定義の実務経験 ・Python、SQLによる実務経験(3年以上) ・機械学習・深層学習・生成AIを活用して課題を解決した経験 ・Dockerを用いた環境構築の経験 ・Gitを用いたバージョン管理の経験 ・データを活用して課題解決をした経験 歓迎 ・REST APIの知見 ・データサイエンスをクリエイティブ領域(デジタルマーケティング・UI/UXデザインなど)に活用した経験 ・推論モデル構築経験 ・AWS、Azureなどクラウドサービス利用経験 ・CI/CDパイプラインの構築・運用経験 ・アジャイル開発経験 ・OSSへの貢献経験 ・技術系のイベントやハッカソンへの参加経験
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1017~1311万
具体的な業務(配属領域により異なります) ■ Webアプリ開発 Webアプリケーション(フロントエンド/バックエンド)の設計・開発 外部サービスやデータ基盤と連携した機能開発 既存機能の改善、パフォーマンス最適化、安定稼働に向けた運用 プロダクトマネジャー・デザインチームとの協働、スプリント運営への参加 ■ SRE・インフラ クラウド(GCP/AWS)を用いたシステムインフラの設計・構築・運用 Kubernetes(GKE/EKSなど)を用いたプラットフォーム構築・運用 SLI/SLO設計と、サービス信頼性の継続的運用 運用の自動化(IaC、CI/CD改善)、開発者体験(DX)向上 ■ コーポレートIT 各種SaaSのアカウント・権限管理、PCなどのIT資産デバイス管理 社内IT活用状況の分析に基づく業務改善施策の企画・推進 ヘルプデスク運用管理、ITSM(インシデント管理など)のプロセス標準化 新システム・新サービス(AI活用含む)の導入プロジェクトへの参画 ■ セキュリティー ルール・ドキュメント管理の効率化、認証・監査対応状況の可視化(ガバナンス) SIEM/ログ基盤における検知ロジックの実装・チューニング(コーポレートセキュリティー) 自社プロダクトのセキュリティー要件定義・設計レビュー、脆弱性診断(プロダクトセキュリティー) SaaSツールやAIを活用した対応業務の自動化・効率化
Sansanでは、第二新卒の採用に当たり、実務経験以外にこれまでの学び方・課題への向き合い方・今後の成長可能性(ポテンシャル)を重視した選考を行います。 以下いずれかに準ずる経験 ・ソフトウェア開発(言語不問) ・IT運用・ヘルプデスク・社内システム管理 ・セキュリティー関連業務、または技術的な課題解決(トラブルシューティング、簡単なツール開発など) ・小〜中規模チームでの開発経験、または開発リード経験 ・新しい技術・知識を自ら学び、実践に生かしていく姿勢
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380~500万
CRMデータを解析し、企業課題を解決するデータサイエンティストポジションです。実務未経験から最新AI技術や機械学習に触れ、課題発見から施策提案・効果測定まで手掛けスキルを伸ばせます。 【業務内容】 ・CRMデータを対象としたSQLでの分析、Pythonを使った機械学習モデルの構築(例:放送業界での解約防止に向けた機械学習で解約確率を予測し、キャンペーンの施策立案に基づく分析や通販業界での購入促進に向けた機械学習で購入確率を予測し、キャンペーンの施策立案に基づく分析など) ・分析アウトプットの作成、お客様への報告 ・サイト改善後の効果測定の実施、お客様への報告
・SQLでのデータ抽出・集計経験(実務未経験可) ・データ分析に関する自己学習・自己研鑽(統計学、書籍、Udemy、G検定・統計検定等の学習)に継続的に取り組んでいる方 【魅力】幅広い業界のデータ分析を通じ課題解決力が身につきます。Amazon SageMakerやSnowflakeなど最新技術の実務ノウハウを習得可能。分析だけでなく改善提案から効果測定まで関わるため、自身の成果価値を実感できます。筋道を立て対策を導くことで一生モノの論理的思考力も獲得。研修や書籍購入費等の補助制度も充実し、確実なスキルアップとキャリア構築が叶う環境です。
コンタクトセンターサービス事業/ビジネスプロセスアウトソーシングサービス事業/デジタルマーケティングサービス事業/アナリティクスサービス事業/ECワンストップサービス事業/グローバルサービス事業
1152~2917万
取引管理サービス「Contract One」において、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI/UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。 ・検索体験の向上 — サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善 ・評価指標の設計 — 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善 ・可観測性の向上 — パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築 ・AIエージェント — ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用
・生成AIの回答品質や検索体験に対して粘り強く改善に取り組める方 ・高度な技術的課題や最先端アルゴリズムに興味を持ち、実務への応用を意識できる方 ・ビジネス課題に向き合い、高い技術力をプロダクト価値につなげられる方
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