AIエンジニア/機械学習エンジニア【研修充実!未経験から機械学習エンジニアへの最短ルート◎】
400~500万
株式会社ラクスパートナーズ
東京都新宿区
400~500万
株式会社ラクスパートナーズ
東京都新宿区
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)
領域特化データサイエンティスト(強化学習)
AIをはじめとした最先端の技術を活かす当社の機械学習エンジニアとして、AIシステム開発に伴う、データ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。 ◇入社後の流れ◇ 3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得するところからスタートします。 ≪研修 1ヶ月目≫ ▼統計学 データの可視化と数値要約 確率と確率分布 統計的推測 統計的仮説検定 単回帰分析 ▼エンジニアリング SQL基礎 python基礎 pandas基礎 Git基礎 ≪研修 2ヶ月目≫ ▼多変量解析と機械学習 機械学習の基礎 機械学習の基本的な手法 ・線形回帰モデル ・主成分分析 ・k-means法 など 機械学習の発展的な手法 ・ロジスティック回帰モデル ・ハイパーパラメータ最適化 ・決定木 ・ランダムフォレスト ・線形SVM など ≪研修 3ヶ月目≫ ▼機械学習の実践 Numpy,Pandas演習 AWS EMRを用いたHive演習 ロジスティック回帰を用いた演習 リッジ回帰、Kerasを用いた演習 推薦システムについての演習 【研修を終えたらプロジェクトへ】 研修後は、有名企業からITスタートアップまで様々なプロジェクトで活躍! プロジェクト参加後も、先輩や講師のサポートあり◎ <プロジェクト例> ・画像の欠陥検出アルゴリズム ・エンターテイメント企業のユーザー分析 ・大学内の履修科目レコメンドシステム ・インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築 ・決済サービスにおける顧客データ分析 ・AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装 など 【仕事のやりがい】 職種別年収ランキングの上位は、いずれも専門スキルが必要な医者やパイロット。 その中でもエンジニアはTOP10に位置づけています。 機械学習エンジニアの定義は世間でもまだ「ふわっと」した状態です。 ですので、研修では、機械学習に必要となる数学の基礎知識を学び、Pythonを学習し、機械学習エンジニアのスタートに立つことを目指します。 既にいくつかのプロジェクトが見えてきておりますが、どのプロジェクトも機械学習やAIというITテクノロジーを通して世の中を楽にすることやビジネスを加速させることなどを目指しています。 そういう最先端のビジネスを肌で感じながら仕事をしていくことが、ひとつのやりがいだと思います。しかし、最先端だからと言って、膨大なデータを処理するなど、華やかではない仕事です。 【カルチャー】 ■フラットな組織 エンジニアには職位や肩書など堅苦しい制度は一切ありません。 誰もが主役となり、会社の代表として活躍しています。 ■他者を尊重する ラクスパートナーズでは四半期に一度表彰制度を実施しており、本社スタッフの推薦によりMVPを選出しています。互いに認め合い、協力し、仲間を尊重しながら成長し合えるのも特徴です。 ■健康で楽しく働く 過度な残業や負担が出ないよう、面談での業務状況把握やプロジェクト先への交渉を実施。またサークル活動(運動など)に任意で参加も可能です。社員全員が健康で楽しく働くことをモットーに企業文化を築いていきます。 【ポイント】 ■OpenWork「働きがいのある企業ランキング2023」で46位を受賞! 社員・元社員の「働く環境に関する評価点」の10万件以上のデータを元に「働きがい」をランキング化し、受賞企業が発表されました。 今回の受賞において、特に「風通しのよさ」「20代の成長環境」などの項目が高いスコアを獲得しております。残業時間10時間未満、高い有休取得率といった職場環境も評価されたと考えております。 ■スキルアップ・キャリアに関して 資格取得支援制度や書籍購入支援制度があり、スキルアップに取り組む方を費用面でも支援します。 その他、社内報や社内イベントで社員のキャリアについて知る機会も多くあります。 特に3年後、5年後、10年後の先輩はどんなキャリアを歩んでいるのかを知りたい方が多いと思いますが、それが分かる弊社独自のイベントも開催しています!
・4年制大学卒 ・社会人経験1年以上 ・30歳まで ・日本国籍 ・経験社数2社まで ・直近の離職期間が9か月以内
大学院(MBA/MOT)、大学院(修士)、大学院(法科)、大学院(博士)、大学院(その他専門職)、4年制大学
正社員
無
有
400万円〜500万円
全額支給
08時間00分 休憩60分
09:00〜18:00
122日 内訳:日曜 土曜 祝日
入社直後: 10日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
月給 287,825 円 - ※別途、各種手当・賞与年2回有 ※月間20時間分(38,900円~)の見込み残業代を含む。 ※20時間を超える残業代は全額支給です。 ※入社後6ヶ月は試用期間です。(待遇は本採用時と変更ありません) ※初年度想定理論年収:431万円~(賞与込み) 【年収モデル】 年収例900万円 エンジニア経験9年 年収例760万円 エンジニア経験5年 年収例660万円 エンジニア経験3年
無
東京都新宿区
在宅勤務 リモートワーク可 資格取得支援制度 研修支援制度
無
■昇給昇格年2回(5月・11月) ■賞与年2回(6月・12月) ■交通費支給(月10万円まで) ■残業手当(月20時間を超える残業代は全額支給) ■家族手当(月3万円/子ども1人、月5万円/子ども2人、月6万円/子ども3人) ■リーダー手当 ■書籍購入支援制度(3ヶ月ごとに1万円まで利用可能。有料セミナー参加費も含む) ■資格取得支援制度 ■蔵書購入・貸出制度 ■従業員持株会 ■サークル活動支援制度 ■スポーツクラブ、ゴルフ場、オートキャンプ場、保養施設(関東ITソフトウェア健康保険組合)
15名
2回〜2回
最終更新日:
600~1200万
■楽天フィンテックグループでは、銀行、クレジットカード、証券、保険、楽天ペイなど、さまざまなフィンテックサービスを提供しています。 各サービスにおけるデータサイエンティストを募集いたします。 【業務詳細】 楽天グループが保有する膨大なデータを活用して、独自のサービスやシステムを企画・開発する業務を担っていただきます。 ※変更範囲:当社業務全般
【必須】 ・データ分析の経験または機械学習モデルの構築・運用経験5年以上 ◎楽天グループでは、英語を公用語としていますが、本ポジションの実務は日本語で行います。入社時のTOEIC(R)は不問ですが、入社後2年以内にTOEIC(R)800点の取得が必須となります
■インターネット・FinTech(金融)など、多岐にわたる分野でのサービス提供 ※楽天会員を中心としたメンバーシップを軸にサービスと有機的に結びつける事で、独自の「楽天エコシステム(経済圏)」を形成しています。
600~2500万
【組織の概要】 当部は、AIの高い専門知識を持つ集団として、NRI全体のAI活用を推進することをミッションとしています。 当部には、AI技術、特に大規模言語モデル(LLM)の導入を推進するグループと、AIの研究開発を行うグループがあります。 前者の推進グループは、最新のAIを活用した業務改善や新たなビジネス機会創出を目指す現場事業部門に対し、AIの専門知識と経験を持つメンバーを派遣し、プロジェクトを直接支援しています。 後者の研究開発グループは、AIに関する先端技術の調査・研究および開発に注力し、独自に実装した顧客向けのアプリケーションやNRI社内向けの生産性向上ツールを現場事業部門に提供することを通じて技術やノウハウ・IP(知財)を獲得し、NRI全体の競争力を高めるための活動を行っています。 【募集職種の期待役割】 研究開発職として、大規模言語モデル(LLM)の先端技術開発によりフォーカスした役割を担っていただきます。この職務には、LLMに関する一定の知識と技術力が求められますが、新しい分野であるため現有スキルにも増して、技術を学びながら成長していける意欲とポテンシャルを持つ方を歓迎します。また、LLMをビジネスに適用するため、技術だけでなくビジネス適用現場を理解しようという意欲があることが重要です。 具体的には、LLMの継続事前学習やファインチューニングを行い、そのモデルを実際のビジネスユースケースに適用する業務を担当していただきます。さらに、LLMを活用したソリューションの提案・実現に向けて、関連する最新技術のリサーチと開発も行います。必要に応じてこれらのLLMを活用したWebシステムやスマホアプリの開発、技術の社会実装を推進する役割も担います。 このポジションは、LLM技術の革新を支え、新たな価値を創造するための重要な役割を担います。LLMとその応用に対する情熱と成長意欲を持つ方の応募をお待ちしています。 【具体的な職務内容】 LLMを適用可能な顧客ユースケースの探索から、基礎技術の研究、実際のアプリケーション開発、事業部に対するアプリケーションの引き渡しに至るまでの一連のプロセスを担っていただきます。 主な業務内容 ・LLMの継続事前学習およびファインチューニング ・新しいLLM技術のリサーチと知識の取得 ・研究成果の学会や会議での発表 ・LLMの最適ユースケースの探索と提案 ・LLM技術の市場ニーズの分析と調査 ・LLMを実用化するためのWebシステムの設計と開発 ・LLMを実用化するためのモバイルアプリの設計と開発 ・現場事業部と連携し、LLMを活用した顧客へのソリューション提案支援 【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】 LLM研究者として大規模言語モデル(LLM)の最前線で技術革新をリードすることができます。また、LLMに特化した技術だけでなく、関連する最新技術のリサーチや実装技術も身に付けることができます。 特に、LLMの基礎技術の開発を通じて、世界最先端の技術にキャッチアップできることはこのポジションの特別な魅力の一つです。 また、国内外の学会や会議での発表を通じて、自らの研究成果を世界に発信し、専門家としての認知とキャリアの向上に繋がります。 典型的なキャリアパスは以下の通りです。 1.数人で実施する研究開発PJTのメンバーとして特定タスクを完遂する 2.技術適用先の探索、ソリューション開発の一翼を担う 3.数人で実施する研究開発PJTのリーダーとしてPJT全体の成果を出す 4.NRIとしての事業性と技術的革新性の両面の条件を充足する研究開発テーマ自体を創出する
■必須スキル ・大規模言語モデル:LLMに関する基本的な知識を有し活用経験があること ・プログラミングスキル:Pythonに習熟しPyTorch, TensorFlowなどの活用経験があること ・深層学習の知識:オープンソース化されたディープラーニングモデルをチューニングすることができること ・クラウド基盤に関する知識: AWS、Azure、GCPなどの主要なクラウドサービスプロバイダーに関する実務的な知識があること ・コミュニケーション能力: 事業部と連携し顧客のニーズを正確に理解したり、技術的な詳細をわかりやすく説明できる能力があること
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600~2500万
【組織の概要】 当部は、AIの高い専門知識を持つ集団として、NRI全体のAI活用を推進することをミッションとしています。 当部には、AI技術、特に大規模言語モデル(LLM)の導入を推進するグループと、AIの研究開発を行うグループがあります。 前者の推進グループは、最新のAIを活用した業務改善や新たなビジネス機会創出を目指す現場事業部門に対し、AIの専門知識と経験を持つメンバーを派遣し、プロジェクトを直接支援しています。 後者の研究開発グループは、AIに関する先端技術の調査・研究および開発に注力し、独自に実装した顧客向けのアプリケーションやNRI社内向けの生産性向上ツールを現場事業部門に提供することを通じて技術やノウハウ・IP(知財)を獲得し、NRI全体の競争力を高めるための活動を行っています。 【募集職種の期待役割】 研究開発職として、革新的なAI技術を開発する役割を担っていただきます。この職務には、AIだけでなくこれを実装するための幅広い技術知識が求められます。また将来的に顧客事業の理解も必要となりますので、ビジネス面への関心も求められます。 研究開発の領域としては、大規模言語モデル(LLM)、一般的なAIモデルの開発と実用化、ロボットシステムへの技術組み込みといった分野の専門家を募集しています。 大規模言語モデルの領域では、継続事前学習やファインチューニングを行うとともに、そのモデルをビジネスに適用するユースケースの探索を行って頂きます。 一般的なAIモデルの領域では、画像や音声を含むAI技術の開発と実用化を担当してもらいます。AI技術を活用したWebシステムやスマホアプリの開発も含まれます。 ロボットシステム領域では、NRIが開発するロボットへのAI組み込みや周辺のソフトウェア、ハードウェア技術の開発を行って頂きます。 このポジションは、AIとその周辺技術に加え、ビジネス適用にも情熱を持って取り組める方の応募を期待しています。 【具体的な職務内容】 AIを適用可能な顧客ユースケースの探索から、基礎技術の研究、実際のアプリケーション開発、事業部に対するアプリケーションの引き渡しに至るまでの一連のプロセスを担っていただきます。 主な業務内容 ・LLMの研究開発 ・その他(画像・音声など)のAIモデルの研究開発 ・AI技術の市場ニーズの分析と調査 ・LLMやAIモデルの最適ユースケースの探索 ・ビジネス向けAIソリューションの提案作成 ・AIシステムの実用のためのWebシステムの設計と開発 ・AIシステムの実用のためのモバイルアプリの設計と開発 ・ロボットシステムへのAI技術の組み込み ・現場事業部と連携し顧客へのソリューション提案支援 ・新しいAI技術のリサーチと知識の取得 ・研究成果の学会や会議での発表 【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】 AIの研究開発の最前線で働くことにより、社内における技術革新をリードすることになります。 特に、AIモデルを開発・適用することで新しい価値を創造し、それが直接的に顧客への提供価値や社内の業務効率の改善につながる経験は、このポジションの特別な魅力の一つです。研究プロジェクトごとに異なる課題に直面し、それを解決することを通じて幅広い専門性を深めることができます。また、国内外の学会や会議での発表を通じて、自らの研究成果を世界に発信し、専門家としての認知とキャリアの向上に繋がります。 典型的なキャリアパスは以下の通りです。 1.数人で実施する研究開発PJTのメンバーとして特定タスクを完遂する 2.技術適用先の探索、ソリューション開発の一翼を担う 3.数人で実施する研究開発PJTのリーダーとしてPJT全体の成果を出す 4.NRIとしての事業性と技術的革新性の両面の条件を充足する研究開発テーマ自体を創出する
・プログラミングスキル:Pythonに習熟しPyTorch, TensorFlowなどの活用経験がある。Webアプリを構築するためJavascript, PHP等を用いた開発経験がある。 ・大規模言語モデル:LLMに関する基本的な知識を有し活用経験があること ・深層学習の知識:オープンソース化されたディープラーニングモデルをチューニングすることができること ・クラウド基盤に関する知識: AWS、Azure、GCPなどの主要なクラウドサービスプロバイダーに関する実務的な知識 ・コミュニケーション能力: 事業部と連携し顧客のニーズを正確に理解したり、技術的な詳細をわかりやすく説明できる能力 ・英語コミュニケーションスキル:ビジネスレベルの英語での会話能力、特に技術的な議論やプレゼンテーションがある程度行えること。
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1000~1500万
【部門紹介】 ●データ戦略部は、KPMG Japanアドバイザリーエンティティを対象に、フロントサイド(アドバイザリー・コンサルタント)の活動をデータの側面から支援する専門組織です。 ●アドバイザリー業務において、コンサルタントの仮説検討や提案内容の質を高めるため、アドバイザリー領域で活用される多様なデータを対象に、以下の領域を一貫して担っています。 ・データの調査・入手 ・加工・統合 ・蓄積・管理 ・分析・可視化による示唆の提供 ・リーガル/ガバナンス対応 ●これらを通じて、KPMG Japan全体で再利用可能なデータ分析基盤・データリポジトリの構築・提供を行っています。 ●本部門は、データ分析基盤の構築・運用にとどまらず、フロントサイドがどのような提案を行い、どのような観点で検討を進めるのかを理解したうえで、必要となるデータやその持ち方・構造、分析の切り口を設計し、提案の質向上や、コンサルタント自身も気づいていなかった視点・インサイトの創出を支援しています。 【業務内容】 ●本ポジションでは、データ戦略部の管理職として、フロントサイドをデータの側面から支える役割を担い、仮説検討や提案の質を高めるためのデータ分析基盤の設計・構築・運用について、チームメンバーをマネジメントしながらリードしていただきます。 ●フロントサイドが検討・判断を行う際に必要となるデータや分析環境、示唆を、安定的かつ再利用可能な形で提供することが、本ポジションの役割です。 【ポジション】 ・マネージャー、シニアマネージャー
1. データ分析基盤に関するエンジニアリング経験 ・データの収集・加工・蓄積・提供を含むデータ分析基盤/データパイプラインの設計・構築・運用経験 ・ 基盤の利用シーン(分析・可視化・提案)を意識したデータ構造・更新方式・品質管理の設計経験 2. Pythonを用いた開発・レビュー能力・Pythonを用いたデータ処理・開発の実務経験(年数は不問) ・自身で実装ができるだけでなく、配下メンバーのコードや設計をレビューし、改善点を指摘できるレベル 3. 技術的判断・リード経験 ・複数名体制での開発において、技術的な設計判断、実装方針の決定、品質担保を担った経験 ・ 技術選定や設計の背景を、非エンジニアにも説明できるコミュニケーション力 4. チーム・プロジェクトのマネジメント経験 ・数名規模のチーム、またはプロジェクトのリード・マネジメント経験 ・タスク設計、進捗管理、稼働管理を通じて、安定的にアウトプットを出す体制を作った経験 5. コミュニケーション・協業スキル ・コンサルタントとの対話を通じて、要件や背景を理解し、技術的観点で整理・判断できる能力 ・設計議論、レビュー、他部門との協業を日本語で行える業務遂行能力
株式会社KPMGアドバイザリーライトハウスは、2022年設立のKPMGジャパンにおけるアドバイザリー高度化を担う専門組織(2026年にKPMGアドバイザリーホールディングス株式会社と吸収合併)。データ戦略・データサイエンス・AI・デジタルインテリジェンスを軸に、企業の意思決定支援や経営課題解決に貢献。KPMGジャパン各メンバーファームと連携し、データ活用とDX推進を通じて企業の価値創出と持続的成長をサポートする。
1000~1200万
【募集背景】 同社のミッションは、単なるICT提供ではなく「ICT Catalyst(触媒)」として社会に変革をもたらすことです。特に未来共創デジタル本部では、製造業のオペレーションを根本から変える生成AIソリューションの事業化を最優先事項としています。 経営層と直接対話し、ビジネスモデルの策定からステークホルダーの巻き込みまでを統括する、事業家マインドを持ったシニアPMを求めます。 【職務内容】 新規事業の「ゼロイチ」から「スケール」までを俯瞰し、事業責任者候補としてプロジェクトを統括します。 ・製造業向け生成AIソリューションの事業戦略立案およびマーケティング企画 ・NTTデータ、日本総研(SMBCグループ)、および顧客企業の経営層との高度な合意形成 ・開発リソースの最適化と、事業成長に向けた投資判断の支援 ・AI・DXを活用した新規市場開拓、およびエコシステム(他社提携)の構築 ・メンバー育成を通じた、事業開発に強い組織文化の醸成(求人ID:417409)
【必須】 ・ITを活用した新規事業開発、またはサービス企画の立案から実行までを主導した経験 ・経営層(顧客・自社双方)に対する戦略的なプレゼンテーションおよび折衝能力 ・大規模、あるいは不確実性の高いプロジェクトを完遂させた実績 ・AI(特にLLM/生成AI)のビジネス適用に関する高いアンテナと理解
同社はNTTデータおよび日本総研のグループ企業です。日本総研時代より金融・公共・産業といった、幅広いフィールドで培ってきた高度な技術と業務ノウハウを基軸に、NTTデータグループの総合力を加えることで、機動性、専門性をさらに高めたソリューションを提供しています。
1000~2000万
【職務内容】 クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発を担当します プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、 クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や 外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発を行います ■勤務地変更の可能性:有 ■変更の範囲会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)※転勤の可能性あり ■転勤の有無・ご本人の希望を考慮いたします ※入社後、転勤可否に関して定期的にアンケートを取らせていただいており、 そこで「転勤不可」と回答される方には転勤を強制することはしておりません(求人ID:416872)
【必須】 ・クラウドプラットフォーム上でのバックエンド開発経験3年以上 ・Python、Go、Java、JavaScriptいずれかの言語経験3年以上 ・RDB、NoSQLの設計・開発経験3年以上
ソフトウェアを通じて情報社会の実現を支援し、革新的なICTソリューションを提供します。
730~1400万
仕事内容: 【仕事の概要】 国内Vertical SaaS ARR No.1サービス「カイポケ」のリニューアルプロジェクトにおいて、介護事業者の経営改善や利用者支援に資するデータ活用に向けたデータプラットフォームの設計・開発・運用をリードしていただきます。 【具体的な仕事内容】 以下の領域を中心に、課題解決に向けて得意領域でご活躍いただきます。 ■データプラットフォーム(基盤) ・各種データ取り込み基盤の設計・運用 ・BigQuery・dbtを中心としたデータトランスフォーメーション/モデリング/マート設計 ・コスト最適化と継続的改善 ■データリライアビリティ(品質) ・データ品質の可観測性強化と異常検知 ・サービスレベルの設計と運用 ・インシデントのライフサイクル改善 ■データプロテクション(保護) ・要配慮個人情報を含む処理の安全運用 ・セキュリティ設計とプライバシー/ガバナンスの実装 ・安全な利活用を促すプロセス整備 ■データアクティベーション(活用) ・KPI設計と可視化基盤の構築・運用 ・プロダクト/事業部と連携した実験・検証とセルフサービス化 【キャリアパス】 アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど、個々の志向性に併せて多様なキャリアパスを描くことが可能です。 【ポジションのポイント】 東証プライム上場、21期連続増収の安定基盤のもと、国内No.1 SaaSの「第2転換期」という裁量あるフェーズに参画できます。 優秀なエンジニア陣とのコードレビューや技術選定の自由度が高く、圧倒的な成長環境が整っています。 リモートワーク中心、フレックスタイム制、充実した自己研鑽補助制度など、働きやすさとスキルアップを両立できる環境です。
応募要件 応募条件: ・Google Cloud AWS などのクラウド環境でのデータプラットフォームの構築、運用経験 ・データ分析またはデータ分析環境構築(ELT, BIなど)の実務経験(データプラットフォーム構築への意欲を重視します) 歓迎条件: ・Webアプリケーションのサーバサイド開発、運用経験(データ利用側のアプリケーションとの連携をスムーズに行える方を歓迎します) ・情報セキュリティに関連する業務の経験 ・データガバナンスの経験 ・アジャイル開発の経験 ・ソフトウェア開発リード経験
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700万~
電力取引に使用する各種予測モデル等の改善と構築業務下記の業務内容に代表される電力取引に必要な予測ロジック・最適化処理の開発や改善、それらのロジックを用いた電力取引業務に取り組んでいただきます。業務状況や本人の適性も踏まえ、検討させていただきます。 〇 予測業務の高度化 電力取引においては需要予測をはじめとした予測精度の改善が取引収支に大きな影響を与えます。電力トレーディングGでは主にPythonで開発された予測ロジック群を用いることで日々の収支改善に取り組んでいます。また太陽光や風力を始めとした再生可能エネルギーの拡大を受けて、これらの発電量予測の高度化にも取り組んでいます。予測においては、統計・数理や機械学習関連の知識を活用して、日々改善に取り組んで頂きます。また、これらの予測の利活用を実現する、データ収集、データ基盤の整備、各プログラムの安定稼働のためのパイプライン構築も行っています。 〇 発電所の最適運用モデルの構築 電力の価格予測を行い、様々な電源の最適な稼働パターンを導き出すロジックの構築を行います。新規の発電所、複数の電力市場、市場変動リスクがある中で、最適な稼働パターンを導き出すモデルの構築を行います。 〇電力取引 実際の電力取引業務も当番制で担当いただき、電力市場制度・取引の知見の獲得を通じて最適化システム・予測モデルにフィードバックしていくことで収支改善を目指して頂きます。電力取引に必要な知識はオンボーディングを通じて身に付けて頂きます。全体の業務割合の約5-10%程度の作業です。
• Pythonを用いたデータ分析経験 • 機械学習モデルの構築・運用の実務経験 • DB・SQLの使用経験 <WANT要件> • 構築したモデルに対するオーナーシップの発揮 • 統計に関する専門的な知識・技能 • 勉強会やカンファレンスでの登壇 • データ分析基盤の構築・運用に携わった経験 •WEBフレームワークを用いた開発経験 •AWS・GCP・Azureなどのクラウドサービスの利用経験 •アジャイル形式でのシステム開発経験 •電力やエネルギー事業、脱炭素への関心 •計画的な業務遂行、コミュニケーション力 <歓迎資格> • 統計検定準1級以上 • 応用情報技術者、IPAシステムアーキテクト •E資格 • Azure Fundamentals
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750~1200万
Advanced Analytics & AI Labsは、KPMG Japan アドバイザリー領域におけるCoE(Center of Excellence)としてデータサイエンス戦略の中核を担う研究開発拠点です。 最新の科学動向を踏まえたデータドリブンなアプローチを提案し、様々な業界に新たな価値を提供することを目的としています。また、世界各地から優秀なデータサイエンティストが集結し、国際的で多様性に溢れた環境でデータサイエンスに基づくソリューリョン開発に注力することができます。 プロアクティブなデータサイエンティストとして主に以下の業務を担当して頂きます。 ● 高度なビジネス課題に対する適切な技術課題の特定と解決。特に、因果推論、自然言語処理、コンピュータビジョン、空間分析、時系列分析、強化学習等の様々なテクノロジー領域における高度な分析アルゴリズムやモデルの開発および実装。 ● 最新の研究成果に基づく新たなソリューションの積極的な提案と開発。 ● 新たなテクノロジー領域における研究開発の実施と、最先端モデルやアルゴリズムに基づくソリューションプロトタイプの迅速な作成。 ● AI、アナリティクス分野における最先端のトレンドリサーチ。およびその一環として国際会議や学会などへの参加。
<応募に必須な条件> 1. コンピュータサイエンス、数学、自然科学、統計学、工学、経済学、 またはそれに準ずる分野の修士号または博士号 2. 機械学習、最適化、自然言語処理・LLM関連、コンピュータビジョン、因果推論、 強化学習、時系列分析の分野のうち1つ以上で3年以上の実務経験 3. Pythonを用いた継続的な3年以上の実務経験 4. 迅速にプロトタイプを作成する能力、データ取得から分析や可視化、 解釈を行うエキスパートとしての能力 5. 日本語: ネイティブ (or Fluent), 英語: ビジネス (英語での業務に抵抗がない方) <歓迎される資格・経験> 6. バージョン管理、テスト、品質保証、プルリクエストやコードレビュー等の経験 7. クラウド環境(AWS, Azure, GCPなど)の利用経験 8. コンサルティング企業での勤務経験、特にクライアントや外部のステークホルダーに 対して直接サービスを提供した経験 9. 国内外での論文投稿・論文発表
株式会社KPMGアドバイザリーライトハウスは、2022年設立のKPMGジャパンにおけるアドバイザリー高度化を担う専門組織(2026年にKPMGアドバイザリーホールディングス株式会社と吸収合併)。データ戦略・データサイエンス・AI・デジタルインテリジェンスを軸に、企業の意思決定支援や経営課題解決に貢献。KPMGジャパン各メンバーファームと連携し、データ活用とDX推進を通じて企業の価値創出と持続的成長をサポートする。
700~1200万
生成AI関連技術を活用した新サービスの設計、開発、実装をお任せします。 【主な業務内容】 ▼具体的には以下の業務を想定しています。 ・大規模言語モデル(LLM)を利用した各種新システムの開発 - LLMを利用してさまざまな新システムの開発が可能か検証し、プロトタイプを作成します。 - LLMエージェントを用いた新機能提案や機能改善提案を行います。 - AIエージェント開発、Model Context Protocol(MCP)などのLLMツール開発、モデルのファインチューニング、プロンプト開発とその評価などが含まれます。 ・LLMを活用した社内システムの効率化 - LINEヤフーが提供するサービスの内部システムにLLMを活用し、業務効率化を図るシステムを構築します。 ・生成AIモデルの設計、トレーニング、最適化 ・クライアントのニーズに基づくAIソリューションの提案と開発 ・データ収集、前処理、解析の実施 ・開発したAIシステムのテストと評価、公開新技術の迅速な評価と検証
・機械学習モデル、特にLLMについての基本的な知識と利用経験 ・自然言語処理、画像処理、機械学習技術のいずれかを用いたサービスやプロダクトの改善経験 ・アルゴリズム、データ構造の知識およびソフトウェア設計経験 ・Linux環境でのWebアプリケーションもしくはサーバー開発経験(実装3年以上) ・AIやLLMエージェントの利用についてのセキュリティリスク意識 ・学術論文などの専門文書を日常的に読む経験
【業種】情報・通信業 インターネット広告事業、イーコマース事業及び会員サービス事業などの展開並びにグループ会社の経営管理業務など