【価格エージェント】データサイエンティスト

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• エージェント求人

  【事業横断】ソフトウェアエンジニア（LLM）

  600~1500万

  株式会社ディー・エヌ・エー東京都渋谷区

  【事業横断】ソフトウェアエンジニア（LLM）気になる

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  仕事内容

  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。

  求める能力・経験

  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

  事業内容

  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

• エージェント求人

  「ゲーム×AI」開発を推進！機械学習エンジニア◆家賃補助／自社食堂利用可／Abema Towers

  600~900万

  • 開発プロジェクト
  • 提案
  • 検証
  • プロジェクト
  • 研究開発
  • PoC
  • 効果検証
  • 強化学習
  • 開発
  • OR/数理最適化
  • 機械学習
  • ゲーム開発
  • ゲーム
  • 運用課題改善
  • 運用課題分析
  • プロトタイプ作成
  • 顧客体験戦略立案
  • プロジェクト推進
  • データ分析
  • Python

  サイバーエージェントグループ東京都渋谷区

  「ゲーム×AI」開発を推進！機械学習エンジニア◆家賃補助／自社食堂利用可／Abema Towers気になる

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  仕事内容

  【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。

  求める能力・経験

  ▼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

  事業内容

  -

• 企業ダイレクト

  管理職候補【データエンジニア（データ基盤リード候補】

  600~1400万

  

  株式会社プロパゲート東京都渋谷区

  管理職候補【データエンジニア（データ基盤リード候補】気になる

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  仕事内容

  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

  求める能力・経験

  【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

  事業内容

  集客支援 / 採用支援 / ブランディング支援

• エージェント求人

  6/11 Anthropic・NECと協業「金融AI共創プロジェクト」参画

  1250~1500万

  大和証券株式会社東京都千代田区

  6/11 Anthropic・NECと協業「金融AI共創プロジェクト」参画気になる

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  仕事内容

  ◤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

  求める能力・経験

  ◤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

  事業内容

  -

• エージェント求人

  6/11 Anthropic・NECと協業「金融AI共創プロジェクト」参画

  600~800万

  大和証券株式会社東京都千代田区

  6/11 Anthropic・NECと協業「金融AI共創プロジェクト」参画気になる

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  仕事内容

  ◤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

  求める能力・経験

  ◤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

  事業内容

  -

• エージェント求人

  ▼データアナリスト（AI活用推進）▼

  600~800万

  楽天カード株式会社東京都港区

  ▼データアナリスト（AI活用推進）▼気になる

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  仕事内容

  【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)

  求める能力・経験

  【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

  事業内容

  ■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。

• エージェント求人

  6/11 Anthropic・NECと協業「金融AI共創プロジェクト」参画

  1000~1250万

  大和証券株式会社東京都千代田区

  6/11 Anthropic・NECと協業「金融AI共創プロジェクト」参画気になる

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  仕事内容

  ◤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

  求める能力・経験

  ◤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

  事業内容

  -

• エージェント求人

  6/11 Anthropic・NECと協業「金融AI共創プロジェクト」参画

  800~1000万

  大和証券株式会社東京都千代田区

  6/11 Anthropic・NECと協業「金融AI共創プロジェクト」参画気になる

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  仕事内容

  ◤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

  求める能力・経験

  ◤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

  事業内容

  -

• エージェント求人

  🔶【メルカリ】🔶 シニア機械学習エンジニア／2300万MAUデータを活かしたAI与信モデルの開発

  1000~2000万

  • 品質管理
  • プロジェクト
  • 運用設計
  • 設計レビュー
  • 分析
  • 開発
  • 提案
  • 技術選定
  • プロダクト開発
  • アーキテクチャ設計
  • データ分析
  • 機械学習
  • モニタリング設計
  • リーダー
  • データベース
  • SQL
  • scikit-learn
  • PyTorch
  • LightGBM

  株式会社メルカリ東京都港区

  🔶【メルカリ】🔶 シニア機械学習エンジニア／2300万MAUデータを活かしたAI与信モデルの開発気になる

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  仕事内容

  ・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。

  求める能力・経験

  ・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）

  事業内容

  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。

• エージェント求人

  AI戦略推進グループ:AIエージェント・テックリード

  650~1800万

  フューチャー株式会社東京都品川区

  AI戦略推進グループ:AIエージェント・テックリード気になる

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  仕事内容

  ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ（旧：Strategic AI Group） はAIの実践者と研究者が集う専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性を持つAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸で進めています。 私たちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 ◆AIエージェント・テックリードの仕事 ・AIエージェントを用いた業務変革を技術面から推進します ・顧客課題・業務プロセスを深く理解し、最適なエージェント実装方針や全体アーキテクチャをデザインし実装へと導きます ・AIエージェントの先端技術調査、ツール・コンポーネント開発、標準アーキテクチャ開発等のR&Dをリードする機会があります ・学会発表、講演、書籍執筆などの対外活動を通じた当社AI技術力・実績の発信、社会・業界全体の発展への貢献を推奨しています ◆仕事の魅力 ・金融、製造、流通、小売、公共、医療など多様な業界・顧客の課題に対してAIを用いた提案・検証・開発から運用まで一気通貫での社会実装に挑戦できる ・Futureグループが持つ経営とITの圧倒的なケイパビリティにAIを融合して大きなインパクトを狙える土壌がある ・経産省「GENIAC」参画メンバーや競技プログラミングのトップ層などAI・アルゴリズムの高い専門性を持つ多様なメンバーとチームとなり切磋琢磨し成長できる環境 ・特定の製品にとらわれず技術に中立、最適な解決策の追求ができる ・研究職でなくとも学会参加や勉強会等を通した基礎技術の研鑽ができる ◆AIエージェント社会実装の事例 ・AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装（金融） ・全社基盤のAIエージェント・プラットフォーム設計・開発（製造） ・業務特化AIエージェント開発と汎用化/標準化（製造） ・新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入（メディア） ・全社的な生成AI活用施策推進の伴走支援、およびAI基盤構築（製造） ・ESG支援・経営アドバイスエージェント（全業界） ◆AI社会実装の事例 ・精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発（医療） ・業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社製の特化型AI-OCR（公共・民間各社） ・美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン（美容・アパレル） ・50万個/日の生産を支える日々の消費需要予測（食品製造） ・年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発（小売） ・構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化（エネルギー） ・マーケティングや業務効率化等の施策検討～検証のPDCAを回す伴走型データ活用（各社） ◆基礎研究・応用研究の事例 ・AIエージェントの最新手法、ツール、アーキテクチャの先行調査や応用研究開発 ・LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ・MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ・その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など

  求める能力・経験

  必須 ・AIエージェントや生成AIを活用したシステムのアーキテクチャ設計および本番稼働経験 ・AIエージェント（Agentic Workflow、反復的推論、ツール利用、マルチエージェント構成等）の実装・運用経験（目安：1.5年以上） ・フロントエンドからバックエンドまで、ITシステムにおける堅牢な設計・開発実務経験（目安：3～5年以上） ・主要AIエージェントフレームワークの知識と活用経験 ・AIエージェントや生成AIアプリケーションの動作/精度チューニングの経験 ・AIエージェントのライブラリ、最新の論文、実装事例への強い関心と日常的なキャッチアップ能力 歓迎 ・テックリード、チーフアーキテクト、またはチームリードとしてのエンジニアリングマネジメント・メンター経験 ・AIエージェント/LLMアプリのオブザーバビリティおよび評価設計の知見・経験 ・LLM固有のセキュリティに関する知識と対策経験 ・主要クラウドの生成AIマネージドサービス（Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Google Cloud Vertex AI等）を用いた大規模・高可用なインフラアーキテクチャの構築経験 ・テキストに限らず画像・動画・音声などのマルチモーダルLLMを活用した経験 ・機械学習全般の基礎知識や、プロトタイプからプロダクションへの落とし込み経験

  事業内容

  ITを武器とした課題解決型のコンサルティングサービスの提供。 情報システム構築、ビジネスサポート。