🤖🧠東京大学松尾研究室発AIベンチャー🤖🧠 機械学習エンジニア(経験者歓迎)【燈株式会社】
800~1500万
燈株式会社
東京都千代田区
800~1500万
燈株式会社
東京都千代田区
データサイエンティスト
データアナリスト
データエンジニア
【募集背景】 事業拡大に伴い、顧客からの技術的な要求水準も飛躍的に高まっています。 現在、リードクラスのエンジニアと共に、難易度の高いプロジェクトを自律的に推進できるミドルレイヤーのエンジニアを求めています。 「モデルを作って終わり」ではなく、論文レベルの技術を咀嚼し、実際のビジネス現場で堅牢に動作するシステムへと落とし込める、確かな実装力を持った方を歓迎します。 「現在の業務が典型的なテーブルデータ分析や、既存APIを叩くだけのタスクになってしまっている」 「もっと画像、3D、自然言語など、多様なモーダルに挑戦したい」と感じている方に、最適なフィールドです。 【業務内容】 DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。 ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。 【具体的なタスク例】 ・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design) 顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。 関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。 ・SOTAモデルの実装と検証 (Implementation) 選定した論文の手法(Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等)を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。 実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。 ・プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering) 再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。 Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。 推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。 ・ステークホルダーへの技術説明 (Communication) アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。 【ポジションの魅力】 ・プロフェッショナルからのフィードバック 東京大学松尾研出身者をはじめ、トップティアの機械学習エンジニアが多数在籍。独学では気づけない「実運用に耐えうるAI」の視点や、コードレビューを受けることで、エンジニアとして飛躍的な成長が見込めます。 ・大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求 大東建託、熊谷組、イトーキをはじめとする大手デベロッパーや業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。 ・100を超える独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める 図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、100以上のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。多様な実装コードに触れられるため、技術の引き出しも格段に広がります。 【開発例】 ・画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ・点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ・動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ・ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ・ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 【技術スタック(一例)】 ・AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ・AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini
【必須要件】 ・AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストとしての実務経験(目安2年以上) ・ビジネス要求に基づき、データの入力から推論結果の出力、評価までの一連のパイプラインを、メンターの指示に頼らず自律的に設計・構築できる。 ・実験環境(Jupyter Notebook等)で動くだけでなく、プロダクション環境での運用に耐えうる、可読性と保守性の高いコードを記述できる。 ・ビジネス課題に対して、関連技術の論文サーベイを行い、手法の比較と選定・再現実装ができる 【歓迎要件】 ・分析結果やモデルの成果を、エンジニアではないステークホルダー(ビジネス職、経営層)にも伝わる言葉でわかりやすく説明できる。 ・Webアプリケーションやクラウド環境のジョブ連携などのプロダクション環境への実装した経験がある。 熱量の高いメンバーと、日本産業の発展を、そして日本一・世界一の企業へ 燈は「最高の夢を見させる」「最高の夢を実現する」環境です。 2021年設立と非常に若い会社ではありますが、確実に日本の産業へインパクトを出し始めています。AI時代の最前線で日本を変革していく誇りと実感を胸に仕事をすることができます。 代表の野呂を筆頭に、経営陣含めメンバー全員が、本気で日本一、世界のトップになれると信じアツい気持ちでお客様の課題に真剣に向き合い取り組んでいます。
800万円〜1,500万円
東京都千代田区
最終更新日:
500~900万
【職務内容】 データ基盤構築プロジェクトにおいて、技術リードおよびチームリーディングを担っていただきます。 顧客課題を理解し、要件定義・設計・開発・品質管理まで一貫して推進する役割です。 <技術面の具体的な業務イメージ> ・データ基盤の設計・構築・運用(DWH、ETL/ELT処理、クラウド環境など) ・非機能要件の整理やアーキテクチャ設計 ・データパイプラインの構築・最適化 ・データガバナンスやセキュリティ対応 ※プロジェクトによって範囲は異なります。 <管理面の具体的な業務イメージ> ・PJ内の進行管理・課題管理・品質管理 ・若手メンバーの技術フォロー・レビュー ・顧客・PMとの調整、報告対応 ・一部、PM不在時のリーダー代行 ■部門について 当部門はここ数年で立ち上がった新しい部署です。もともとインフラ領域で基盤構築を行っていたメンバーと、コンサルティング領域でBIやデータ活用に携わっていたメンバーが集結し、「データ」を軸とした価値提供を目指して発足しました。 組織としては大きく「インフラチーム」と「データ活用チーム」の2つに分かれていますが、業務の境界を明確に分けることはせず、フラットかつ柔軟な連携のもとで幅広い業務に取り組んでいます。(求人ID:465486)
【必須】 ・DWH、BI、ETLを利用した開発経験(2年以上)またはクラウドサービス構築経験設計以降の構築経験(2年以上) ・SQL経験(自力作成できる) ・リーダー経験(WBS作成・管理)
クラウドネイティブSI事業では、上流からのITコンサル、モダンアプリケーション、クラウド、データAIの領域に強みがあります。 ・クラウドに強いARI 「cnaris(クナリス)」 ・データAIに強いARI 「dataris(デタリス)」 とブランドを立ち上げ、領域に特化した、標準テンプレートサービスを軸に顧客の問題解決をしております。 それ以外にも、弊社は三位一体型のカスタムSIにも注力しております。
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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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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600~1000万
■組織概要 データ・AIソリューション本部は、全社的なAIの活用方針やアプローチの策定、AIを活用したビジネスやサービスの開発・支援を目的として、25年度上期に設立されました。ミッションは「データとAIで顧客の課題を解決し、業務効率化とビジネス価値の最大化を図る」ことです。これまで各サービス・プロダクトごとに定めていたデジタル・データ戦略を、全社的に統一し、データ・AI戦略の推進力を高めることを目指しています。 ■業務内容 既存事業及び新規事業向けにデータ分析や機械学習、生成系AIなどの技術を用いた業務改善プロジェクト、新技術の検証プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント業務に携わっていただきます。 プロジェクト計画、管理や社内外のステークホルダーとの調整を行っていただき、プロジェクトを前進させることが求められます。 ■プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成系AIなどを用いた新規機能の企画/開発、及び、既存機能の改善などのプロジェクトをPMとして推進します。 ・ミドル部門(業務企画等)と連携しシステム化実現に向けた相談対応や推進を行います ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題等の調整、進捗状況確認、技術サポート等) ・各部門の業務課題をヒアリングし、AI適用可能性の評価~ユースケース化~実行計画立案等の伴走支援 ⇒得意領域やご志向性に合わせてプロジェクトに携わっていただきます ■技術環境 【言語】Python、TypeScript、SQLなど 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、Cloudformation など 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、Codepipeline、など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど ■関わりを持つ社内外の関係性 事業部長以上の役職者や法務・広報・情報セキュリティなどのバックオフィス部門、既存事業の営業組織、また外部パートナーでは最先端技術を持っている大手企業やベンチャーなどもプロジェクトに参画いただき、複数社の関係者を巻き込みながらサービス開発を進めるポジションになります。 ■特徴/魅力 能動的かつチャレンジングにプロダクトやサービス開発に携わりたい方
■必須条件 ・以下いずれかのご経験をお持ちの方(目安:3年以上) 1)5名以上のプロジェクトマネジメント経験 2)プロジェクトマネジャー、プロジェクトリーダー、開発チームのリード等いずれかの経験 3)ITプロジェクトの要件定義、IT要件定義、基本設計のご経験 ・Python、Java等のプログラミング言語での開発経験(言語不問) ・生成AI技術への興味関心 ■歓迎条件 ・AWS、GCP、Azure等いずれかのクラウド環境でのシステム開発、運用経験
経験者向け人材紹介(若手層・中堅層・ハイクラス層・エグゼクティブ層)、新卒向け人材紹介、転職メディア、ダイレクトソーシング、副業・兼業・フリーランス支援、キャリア自律支援、外国人材就労支援
600~1200万
【仕事の内容】 : 「doda」「doda X」を中心とした転職支援サービスにおける、AI・機械学習を活用したレコメンド・マッチング機能の高度化を支える機械学習基盤・データ基盤の構築および運用。レコメンドプラットフォームの品質向上やモダナイズを推進し、将来的には全社のAI・機械学習活用を支える基盤づくりを担います。 【具体的な業務内容】: ご経験・ご志向性に応じて担当領域を決定します。 <機械学習基盤・プラットフォーム領域> 機械学習基盤(AWS)の運用・保守・改善、共通コンポーネント設計・開発、監視・アラート基盤整備・運用、SLI/SLO設計・運用など。 <データエンジニアリング領域> データマートの要件定義・設計・開発・運用、ETL/ELTパイプライン設計・開発、dbtを活用したデータ変換処理・モデル設計など。 <データマネジメント領域> メタデータ管理、データカタログ整備、データマネジメント推進など。 <技術改善・技術戦略領域> 生成AI活用の開発プロセス改善、新技術・ツール検証・導入、アーキテクチャ検討など。
■必須条件(以下①又は②のご経験) ①インフラエンジニア ・AWSを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用経験 ・IaCを用いた環境構築・管理経験 ・CI/CDパイプラインの構築・運用経験 ②データエンジニア ・SQLを用いた大規模データ処理の実務経験 ・クラウド環境(AWS、Google Cloud、Azure等)での分析基盤・データ基盤の設計または運用経験 ・データパイプライン、データマートの設計・構築経験
求人メディアの運営、人材紹介サービス、転職支援サービス等