AI・機械学習（LLM）エンジニア(Flash)の求人・転職情報

株式会社グリッド

当社では、お客様の業務変革をAIで実現するため、コンサルティングからアプリケーション開発までを一貫して内製で手掛けています。 現在、ビジネスの急拡大に伴い、システム開発部門の中核を担い、体制強化を推進していただける新たな仲間を募集しています。 本ポジションでは、アプリケーション開発チームのコアメンバーとして、設計および実装をリードしていただきます。 単なるシステム開発に留まらず、AIアルゴリズムの実装やデータ分析プロセスにも深く関与できるため、「アプリケーションエンジニア ✕ AIスペシャリスト」として、希少性の高いスキルセットを構築することが可能です。 ●開発実績例(社会インフラ・大規模最適化) ・大型貨物船舶の運航計画自動立案システム(大手石油メーカー、大手船舶会社向け) ・発電計画最適化システム(主要電力会社向け) ・高速道路渋滞予測システム(主要高速道路管理会社向け) ・製造業向け需要予測・生産計画自動立案システム(大手メーカー向け) ・自社SaaSプラットフォーム「ReNom Apps」の企画・設計・開発 ●仕事内容 ・要件定義・技術選定:顧客の業務課題に基づいた機能要件のヒアリング、整理、および最適な技術スタックの検討 ・システム設計:データベース(論理・物理設計)およびAPI・エンドポイントの設計 ・開発・品質管理:設計に基づく効率的なアプリケーション実装、および自動テストを含む品質保証 ・プロジェクトマネジメント:開発進捗の管理、技術的課題の特定と解決、チームのデリバリー品質のコントロール ・プロダクト開発:自社プロダクト(ReNom Apps)における新規機能セットの要件検討および開発

燈株式会社

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。 【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 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【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