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:
600~1500万
DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。 本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア(LLM)として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。 業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。 職務詳細 ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。 展開中の主なプロジェクト例 ・AI英会話アプリ LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学・習体験の構築 ・AI受験コーチング 手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発 ・AIネイティブゲーム AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造 ミッション ・LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる ・個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する ・評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る 業務内容 LLMワークフローの設計・実装 ・多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装 ・LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善 ・ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計 ・LLMマイクロサービスの実装 ・評価用・アノテーション用社内ツールの実装 プロダクト開発・運用改善 ・PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索 ・ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり ・立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発 ・本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理 LLMOps・評価基盤の構築 ・入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計 ・評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築 ・LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化 ・プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備 ・レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視 利用技術・開発環境 開発言語 ・Python ・SQL LLM / AIアプリケーション ・OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API ・LangChain、LangGraph ・RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント ・LLM-as-a-judge インフラ ・Google Cloud ・Cloud Run ・Cloud SQL ・BigQuery ・Vertex AI / Agent Builder ・Cloud Logging ・Docker ・Terraform ・GitHub Actions 開発支援ツール ・GitHub ・Claude Code ・Codex ・Cursor ・Devin 働き方 週5日の渋谷オフィス出社を前提としています。 0→1フェーズの小さなチームでの密なコミュニケーションを重視しているため、基本的にはオフィスでの勤務となります。ただし、体調不良やご家庭の都合など一時的なご事情によっては、一部リモート勤務とすることもご相談可能です。
必須スキル ・toCまたは多数のユーザーが利用するLLMプロダクトにおいて、出力品質・応答速度・コストなどを改善した経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・クラウド環境でのサービス開発・運用経験 ・PdMなど複数職種と連携して仕様策定からリリースまで推進した経験 ・日本語による円滑なコミュニケーション能力と、技術的な課題や仕様を明確に説明・議論できる能力 歓迎スキル ・Pythonを用いたWebバックエンドシステム開発・運用経験 ・LLMプロダクト、AIエージェント、RAG、LLMOpsの開発・運用経験 ・LangChain / LangGraph等を用いた複雑なLLMワークフローの構築経験 ・評価ハーネス、LLM-as-a-judgeの構築経験 ・vLLM、TensorRT-LLM、量子化、バッチング、キャッシュ設計など推論最適化の経験 ・BigQuery等を用いたログ設計・可視化・モニタリングの経験 ・セキュリティ、可用性、パフォーマンス、コストを考慮した本番システム設計の経験 ・Cursor、Devin、Claude Code等のAIネイティブな開発ツールを活用した開発経験
ゲーム エンターテインメント スポーツ オートモーティブ ヘルスケア Eコマース その他
600~900万
【業務内容】 ゲーム開発・運用現場に深く入り込み、機械学習・最適化・生成AIなどの技術を活用して、プロダクト課題の発見から仮説設計、実装、運用改善までを一気通貫で推進していただきます。 単にモデルを構築するだけではなく、ゲーム開発に携わるプランナー、エンジニア、クリエイター、プロデューサーなど多様な職種と連携しながら、実際の開発・運用フローに組み込まれる形で技術を価値に変える役割です。 ▼業務例 ・ゲーム開発・運用現場における課題探索、要件整理、技術的な解決方針の設計 ・機械学習、数理最適化、生成AI、強化学習などを用いたプロトタイプ開発 ・ゲーム内データ・ユーザー行動データ・レベルデータ等を活用したモデル構築 ・機械学習モデルや支援ツールの実運用導入、改善、効果検証 ・プロジェクト固有の課題に応じた技術調査、PoC、実装方針の提案 ・研究成果・技術成果の社内外発信 ▼プロジェクト例 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・行動AIの開発 ・非公開の新規ゲーム・研究開発プロジェクト 【ポジションの魅力】 ゲーム開発・運用の現場に最も近い立場で、技術を実際のプロダクト価値につなげる役割です。 研究開発や技術検証にとどまらず、現場の意思決定や制作フローそのものを変えるような取り組みに携われます。 機械学習モデルの精度だけでなく、「現場で使われるか」「運用に耐えるか」「ゲーム体験を良くできるか」まで踏み込んで成果を出したい方に適したポジションです。
▼必須要件 ・Pythonを用いた開発経験が2年以上ある方 ・機械学習、データ分析、数理最適化、生成AI等を用いた実務または研究開発経験 ・プロダクトや事業課題を理解し、技術的な解決策に落とし込む力 ・エンジニア以外の職種と協業しながらプロジェクトを推進した経験 ・不確実性の高い課題に対して、自ら仮説を立てて検証を進められる方 ・ゲームに対する興味・熱意のある方 ▼歓迎要件 ・ゲームの開発・運用経験 ・機械学習モデルのプロダクション導入経験 ・強化学習、数理最適化、組合せ最適化、生成モデル、Procedural Content Generation等の経験 ・データ分析基盤やMLパイプラインを活用した開発経験 ・Unity、C#、C++等を用いた開発経験 ・ステークホルダーとの要件定義、仕様策定、プロジェクト推進経験 ・技術調査、学会発表、イベント登壇、ブログ等での発信経験
-
600~1400万
中小企業向けSaaSのデータ基盤を、CEO直下でゼロから設計・構築するポジションです。 【具体的な業務】・既存データフロー(外部API → 自社サービス → 顧客提供)の全体把握と課題抽出 ・データ基盤アーキテクチャの設計と技術選定 - リアルタイム運用DB/時系列分析基盤 ・データ取得・正規化・蓄積パイプラインの構築 ・データ品質管理(異常検出、欠損アラート、スキーマ変更の影響追跡) ・AI学習用データセットの整備、ベクトル検索基盤、MLOps
【必須】 SQLの実務経験(2年以上目安)/ Python または TypeScript でのデータパイプライン実装経験/ クラウド環境(GCP / AWS / その他)でのDB運用経験/スキーマ設計の基礎
集客支援 / 採用支援 / ブランディング支援
1250~1500万
◤仕事内容◢ ・デジタル推進部(データサイエンスCoE課)に配属され、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進します。 ・CoE(Center of Excellence)として、各社・各部のデータ活用をリードする役割を担います。 ・各部やグループ各社に常駐し、現場に寄り添ったデータ分析や活用支援を行うこともあります。 ◤会社の特徴◢ ・大和証券グループの中核として、金融商品取引業およびそれに付帯する事業を展開しています。 ・Anthropic社やNECとの「金融AI共創プロジェクト」を主導し、高いセキュリティと正確性が求められる金融業界での安全な最先端AI実装を業界横断で研究・開発しています。 ・自社開発の「DAIWA LIFEPLAN 生成AIチャット」のリリースや、Microsoft 365 Copilotの社内浸透、業務の「AIエージェント化」など、先進的なAI技術の導入・活用に非常に積極的な文化があります。 ◤仕事の魅力◢ ・Anthropic社の「Claude」を用いた金融AI共創プロジェクトなど、業界最先端かつ大規模なAI実装プロジェクトに携わることができます。 ・グループ全体のデータ活用をリードするCoE(Center of Excellence)の立場から、ビジネスに直接的なインパクトを与えるデータ駆動型変革を推進できます。 ・既に課題解決率82%を誇るAIチャット・AIオペレーターなど、実用フェーズにある高度なAI環境の中で、自身の技術を磨き、成果を実感しやすい環境です。 ◤描けるキャリア◢ ・グループ全体のデータ活用をリードするCoEとしての経験を通じて、高度なデータサイエンススキルとビジネス推進力を同時に養うことができます。 ・専門性や希少性が高く評価された場合、「総合職エキスパートコース」としてのキャリアパスが用意されており、高い専門性を活かしたキャリア形成が可能です。 ・最先端AI技術(生成AI、AIエージェントなど)の実装経験を積むことで、市場価値の高いデータサイエンティストへと成長できます。 ◤関連キーワード20選◢ Python R SAS SQL 機械学習モデル構築 統計解析 データ分析 生成AI Claude (Anthropic) Microsoft 365 Copilot AIエージェント データサイエンス CoE (Center of Excellence) 金融IT データ駆動型ビジネス 統計検定2級 データベース設計 ビジネスコミュニケーション プロジェクトマネジメント AIチャットボット
◤必須スキル・経験◢ ・データ分析または関連分野での2年以上の経験 ・統計ソフトウェア(Python、R、SASなど)およびデータベース言語(SQLなど)の経験 ・Python等での機械学習モデル構築経験 ・統計検定2級程度以上の統計リテラシー ◤歓迎スキル・経験◢ ・証券業務知識がある人 ・ビジネス部門とコミュニケーションをとりながら、分析設計から導入までの経験がある方 ・チームリーダーとして活躍できる方 ◤求める人物像◢ ・責任感が強く、最後まで遣り切るマインドのある人 ・ポジティブ思考、前向きに課題解決の図れる性格の人
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600~800万
◤仕事内容◢ ・デジタル推進部(データサイエンスCoE課)に配属され、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進します。 ・CoE(Center of Excellence)として、各社・各部のデータ活用をリードする役割を担います。 ・各部やグループ各社に常駐し、現場に寄り添ったデータ分析や活用支援を行うこともあります。 ◤会社の特徴◢ ・大和証券グループの中核として、金融商品取引業およびそれに付帯する事業を展開しています。 ・Anthropic社やNECとの「金融AI共創プロジェクト」を主導し、高いセキュリティと正確性が求められる金融業界での安全な最先端AI実装を業界横断で研究・開発しています。 ・自社開発の「DAIWA LIFEPLAN 生成AIチャット」のリリースや、Microsoft 365 Copilotの社内浸透、業務の「AIエージェント化」など、先進的なAI技術の導入・活用に非常に積極的な文化があります。 ◤仕事の魅力◢ ・Anthropic社の「Claude」を用いた金融AI共創プロジェクトなど、業界最先端かつ大規模なAI実装プロジェクトに携わることができます。 ・グループ全体のデータ活用をリードするCoE(Center of Excellence)の立場から、ビジネスに直接的なインパクトを与えるデータ駆動型変革を推進できます。 ・既に課題解決率82%を誇るAIチャット・AIオペレーターなど、実用フェーズにある高度なAI環境の中で、自身の技術を磨き、成果を実感しやすい環境です。 ◤描けるキャリア◢ ・グループ全体のデータ活用をリードするCoEとしての経験を通じて、高度なデータサイエンススキルとビジネス推進力を同時に養うことができます。 ・専門性や希少性が高く評価された場合、「総合職エキスパートコース」としてのキャリアパスが用意されており、高い専門性を活かしたキャリア形成が可能です。 ・最先端AI技術(生成AI、AIエージェントなど)の実装経験を積むことで、市場価値の高いデータサイエンティストへと成長できます。 ◤関連キーワード20選◢ Python R SAS SQL 機械学習モデル構築 統計解析 データ分析 生成AI Claude (Anthropic) Microsoft 365 Copilot AIエージェント データサイエンス CoE (Center of Excellence) 金融IT データ駆動型ビジネス 統計検定2級 データベース設計 ビジネスコミュニケーション プロジェクトマネジメント AIチャットボット
◤必須スキル・経験◢ ・データ分析または関連分野での2年以上の経験 ・統計ソフトウェア(Python、R、SASなど)およびデータベース言語(SQLなど)の経験 ・Python等での機械学習モデル構築経験 ・統計検定2級程度以上の統計リテラシー ◤歓迎スキル・経験◢ ・証券業務知識がある人 ・ビジネス部門とコミュニケーションをとりながら、分析設計から導入までの経験がある方 ・チームリーダーとして活躍できる方 ◤求める人物像◢ ・責任感が強く、最後まで遣り切るマインドのある人 ・ポジティブ思考、前向きに課題解決の図れる性格の人
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600~800万
【職務内容】 データとAIを活用し、新しい顧客体験価値などのビジネス価値を創造することがミッションです。各ステークホルダーのビジネスニーズを収集・理解し、データ・AI・BIを活用したデータドリブンなソリューションの企画・提案をリードします。IT部門とビジネス部門の連携役として、社内のデータドリブン文化の醸成とビジネス価値の提供を担います。 【募集背景】 システム本部・システム運用本部において、ITによる事業成長の更なる加速とビジョンの実現を共に目指す仲間を募集しています。 【具体的な業務内容】 ご志向および適性を鑑み、以下のいずれかの業務を担当します。 ・ビジネス要件の収集、分析、文書化 ・業務プロセスの改善提案と実行支援 ・ソリューションの設計と提案 ・プロジェクト管理と進捗報告 ・テスト計画の策定と実施 ・ステークホルダーとのコミュニケーションと調整 ・ドキュメンテーションの作成とユーザートレーニング ・ビジネスの課題や目標を理解し、それに基づいたデータ分析(求人ID:442584)
【必須】 ・ データアナリストとしての実務経験(2年以上) ・ 業務プロセス分析や要件定義の経験 ・ プロジェクト管理の知識と経験 ・ データ分析や統計の知識 【歓迎】 ・ 特定の業界(金融など)での経験・ データベースやSQLの知識 TOEIC600点以上をお持ちの方、もしくは入社後800点取得を目指して取り組める方 ※ご受験歴のない方については選考過程でTOEICを受験いただく可能性がございます。 ・ ビジネスインテリジェンス(BI)ツールの使用経験
■クレジットカード、カードローン、信用保証業務他 ◎「楽天カード」に代表されるクレジットカード事業を中心に事業を展開しています。 楽天グループの中核を担うネット系クレジットカード会社として、既存のEC事業と連携し、楽天グループが生活のあらゆるサービスを提供できる「楽天経済圏」構想の一翼を担っています。
1000~1250万
◤仕事内容◢ ・デジタル推進部(データサイエンスCoE課)に配属され、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進します。 ・CoE(Center of Excellence)として、各社・各部のデータ活用をリードする役割を担います。 ・各部やグループ各社に常駐し、現場に寄り添ったデータ分析や活用支援を行うこともあります。 ◤会社の特徴◢ ・大和証券グループの中核として、金融商品取引業およびそれに付帯する事業を展開しています。 ・Anthropic社やNECとの「金融AI共創プロジェクト」を主導し、高いセキュリティと正確性が求められる金融業界での安全な最先端AI実装を業界横断で研究・開発しています。 ・自社開発の「DAIWA LIFEPLAN 生成AIチャット」のリリースや、Microsoft 365 Copilotの社内浸透、業務の「AIエージェント化」など、先進的なAI技術の導入・活用に非常に積極的な文化があります。 ◤仕事の魅力◢ ・Anthropic社の「Claude」を用いた金融AI共創プロジェクトなど、業界最先端かつ大規模なAI実装プロジェクトに携わることができます。 ・グループ全体のデータ活用をリードするCoE(Center of Excellence)の立場から、ビジネスに直接的なインパクトを与えるデータ駆動型変革を推進できます。 ・既に課題解決率82%を誇るAIチャット・AIオペレーターなど、実用フェーズにある高度なAI環境の中で、自身の技術を磨き、成果を実感しやすい環境です。 ◤描けるキャリア◢ ・グループ全体のデータ活用をリードするCoEとしての経験を通じて、高度なデータサイエンススキルとビジネス推進力を同時に養うことができます。 ・専門性や希少性が高く評価された場合、「総合職エキスパートコース」としてのキャリアパスが用意されており、高い専門性を活かしたキャリア形成が可能です。 ・最先端AI技術(生成AI、AIエージェントなど)の実装経験を積むことで、市場価値の高いデータサイエンティストへと成長できます。 ◤関連キーワード20選◢ Python R SAS SQL 機械学習モデル構築 統計解析 データ分析 生成AI Claude (Anthropic) Microsoft 365 Copilot AIエージェント データサイエンス CoE (Center of Excellence) 金融IT データ駆動型ビジネス 統計検定2級 データベース設計 ビジネスコミュニケーション プロジェクトマネジメント AIチャットボット
◤必須スキル・経験◢ ・データ分析または関連分野での2年以上の経験 ・統計ソフトウェア(Python、R、SASなど)およびデータベース言語(SQLなど)の経験 ・Python等での機械学習モデル構築経験 ・統計検定2級程度以上の統計リテラシー ◤歓迎スキル・経験◢ ・証券業務知識がある人 ・ビジネス部門とコミュニケーションをとりながら、分析設計から導入までの経験がある方 ・チームリーダーとして活躍できる方 ◤求める人物像◢ ・責任感が強く、最後まで遣り切るマインドのある人 ・ポジティブ思考、前向きに課題解決の図れる性格の人
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800~1000万
◤仕事内容◢ ・デジタル推進部(データサイエンスCoE課)に配属され、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進します。 ・CoE(Center of Excellence)として、各社・各部のデータ活用をリードする役割を担います。 ・各部やグループ各社に常駐し、現場に寄り添ったデータ分析や活用支援を行うこともあります。 ◤会社の特徴◢ ・大和証券グループの中核として、金融商品取引業およびそれに付帯する事業を展開しています。 ・Anthropic社やNECとの「金融AI共創プロジェクト」を主導し、高いセキュリティと正確性が求められる金融業界での安全な最先端AI実装を業界横断で研究・開発しています。 ・自社開発の「DAIWA LIFEPLAN 生成AIチャット」のリリースや、Microsoft 365 Copilotの社内浸透、業務の「AIエージェント化」など、先進的なAI技術の導入・活用に非常に積極的な文化があります。 ◤仕事の魅力◢ ・Anthropic社の「Claude」を用いた金融AI共創プロジェクトなど、業界最先端かつ大規模なAI実装プロジェクトに携わることができます。 ・グループ全体のデータ活用をリードするCoE(Center of Excellence)の立場から、ビジネスに直接的なインパクトを与えるデータ駆動型変革を推進できます。 ・既に課題解決率82%を誇るAIチャット・AIオペレーターなど、実用フェーズにある高度なAI環境の中で、自身の技術を磨き、成果を実感しやすい環境です。 ◤描けるキャリア◢ ・グループ全体のデータ活用をリードするCoEとしての経験を通じて、高度なデータサイエンススキルとビジネス推進力を同時に養うことができます。 ・専門性や希少性が高く評価された場合、「総合職エキスパートコース」としてのキャリアパスが用意されており、高い専門性を活かしたキャリア形成が可能です。 ・最先端AI技術(生成AI、AIエージェントなど)の実装経験を積むことで、市場価値の高いデータサイエンティストへと成長できます。 ◤関連キーワード20選◢ Python R SAS SQL 機械学習モデル構築 統計解析 データ分析 生成AI Claude (Anthropic) Microsoft 365 Copilot AIエージェント データサイエンス CoE (Center of Excellence) 金融IT データ駆動型ビジネス 統計検定2級 データベース設計 ビジネスコミュニケーション プロジェクトマネジメント AIチャットボット
◤必須スキル・経験◢ ・データ分析または関連分野での2年以上の経験 ・統計ソフトウェア(Python、R、SASなど)およびデータベース言語(SQLなど)の経験 ・Python等での機械学習モデル構築経験 ・統計検定2級程度以上の統計リテラシー ◤歓迎スキル・経験◢ ・証券業務知識がある人 ・ビジネス部門とコミュニケーションをとりながら、分析設計から導入までの経験がある方 ・チームリーダーとして活躍できる方 ◤求める人物像◢ ・責任感が強く、最後まで遣り切るマインドのある人 ・ポジティブ思考、前向きに課題解決の図れる性格の人
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700~1300万
生成AIを使ったサービス「LoGoAIアシスタント」における開発および保守を担当いただきます。 ・要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定 ・設計、実装、テスト ・リリース ・QA、システム運用保守 ・障害対応 など
*■必須要件* 以下全てを満たしている方 ・Webサービスをフロントエンドからバックエンドまで一貫して実装・運用した経験3年以上(現在も開発業務に従事している方) ・Python開発経験3年以上 ・AWS設計、構築、運用経験3年以上 ・チーム開発の経験 ・単体テストを用いた継続的な開発の経験 *■歓迎要件* ・ユーザーの本質的な課題を捉え、最適な仕様を考え抜くことへの興味 ・プロダクトマネジメント、エンジニアリング、UX/UI、カスタマーサクセス、マーケティングなどの複数の領域における興味 ・継続的な開発を通じて、品質の向上を行った経験 ・プロダクト開発を通じて、ビジネス価値の向上を行った経験 ・サービス運用の経験(ログなどから問題を特定・解決した経験) ・クラウドサービスでの開発・運用経験 ・コンテナ技術を用いた開発・運用経験 ・テスト駆動開発や継続的デプロイなどの開発プラクティスの経験・知識 ・技術選定/アーキテクチャ設計の経験 ・意思決定に際して、論理的に根拠を示してきた経験 ・自ら率先して行動し、チームを引っ張っていった経験 *■求める人物像* ・トラストバンクのミッションとバリューに共感いただける方 ・地方創生や地域の問題解決に関心が強い方 ・継続的な改善を通じた、変化や成長を楽しめる
「超高齢化社会における社会課題を解決し、持続可能社会へ。」 我が国は 2060 年に国民の約 2.5 人に 1 人が 65 歳以上の高齢者になるという世界で類を見ない超高齢化社会になることが予測されています。 チェンジグループは「人×技術」で生産性を飛躍的に向上させ、人口減少が加速する日本のあらゆる産業においてイノベーションを起こすことで、人々が楽しく豊かで幸せに生活できる持続的な社会の実現を目指しています。 2003年の創業以来、国内外の様々な顧客のデジタル化ニーズに対
1000~2000万
・募集背景: 株式会社メルペイでは、2300万MAUを誇るフリマアプリ「メルカリ」のエコシステムにおいて、行動データから信用を創造するAI与信および金融サービスの基盤強化を進めています。今回の募集は、事業成長に伴う体制強化(退職補充)です。社会的責任の大きい金融領域において、モデルの精度向上だけでなく、UXや品質、MLOpsまでを含めた一気通貫のシステム構築をリードするシニアレイヤーの機械学習エンジニアを募集します。単なるモデリングにとどまらず、次世代与信モデルのアーキテクチャ設計・実装を主導し、プロジェクトを技術的に牽引していただける方を求めています。 ・仕事概要: メルカリ・メルペイのデータを活用した独自のAI与信モデルの開発・運用、次世代モデルのアーキテクチャ設計・実装、4名以上のプロジェクトにおける技術選定や設計レビュー等のリード業務。 ・仕事内容: Merpay Credit Modelingチームにおいて、高品質なデータサイエンス・機械学習技術を用いた与信モデルの開発・運用・改善を担います。ビジネス課題の特定からモデル構築、運用、次世代設計まで一気通貫で携わります。 ■具体的な業務内容 ・与信モデルの開発・運用・改善による事業成長への貢献 ・課題発見と言語化、解決案の提示を行う企画業務 ・ビジネスKPI、リスク指標、UXを含めた評価設計 ・ドリフト、モデル性能劣化、不具合の検知と恒久対応を含むSLO・運用設計 ・モデリング方針(解釈性、モデル性能、リアルタイム要件、ルールベースとの境界等)の技術意思決定 ・データ分析、特徴量設計、テーブルデータ向けMLモデルの設計・実装、推論・学習パイプライン整備、実験管理 ・プロダクト、ビジネス、リーガル、コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成 ・次世代与信モデルの検討、開発、およびチームメンバーへの技術的メンタリング ■本ポジションの挑戦と裁量 金融という社会的責任が求められる環境で、モデル精度のみならずUXや品質にも徹底的にこだわったプロダクト開発を行います。職種や役割を越え、新しい与信の仕組みやモデルアーキテクチャについて、企画提案から開発まで深く関わることが可能です。入社6ヶ月後にはプロジェクトリードをお任せできるような立ち上がりを期待しています。
・応募に必須な条件: ・scikit-learn, LightGBM, PyTorch等の機械学習ライブラリを用いたMLモデル構築およびMLプロダクトの開発実務経験(3年以上、想定は5から8年程度) ・モニタリング設計、アラート運用、モデル更新フロー、障害対応などのモデル運用・MLOpsの実務経験(1年以上) ・データベース、SQLの知識、およびデータ分析から特徴量設計の実務経験(2年以上) ・4人以上のチームやプロジェクトにおけるリーダーとして、技術選定、設計レビュー、メンバーのメンタリング等を行った経験(2年以上。ML領域に限らず、バックエンド開発等の他領域でのリーダー経験も可) ・他部門やステークホルダーと円滑にコラボレーションできる高いコミュニケーション能力 ・日本語:ビジネスレベル(CEFR C1相当) ・歓迎される資格・経験: ・金融機関やFintech企業での就業経験 ・AWSまたはGoogle Cloud等のクラウド環境におけるデータ分析、システム開発経験 ・大規模言語モデル(LLM)や基盤モデル等の深層学習モデルの開発・運用経験 ・Off-Policy Evaluation / Learning、オフライン強化学習の開発、運用経験 ・機械学習、データサイエンス領域における査読付き論文の採択・発表経験 ・英語:ビジネスレベル(CEFR B2相当歓迎)
株式会社メルペイは、日本最大級のフリマアプリ「メルカリ」から生まれた金融サービスを展開しています。エンジニアリング組織では、共通認識として明文化された「Mercari Engineering Principles」を基盤に、心理的安全性、継続的な学習、オペレーショナルエクセレンスを重視した文化を醸成しています。最新デバイスの貸与やフルフレックス制、独自の休暇制度など、エンジニアがパフォーマンスを最大限に発揮し、信用のあり方をアップデートする挑戦に集中できる環境を整えています。