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AI・機械学習(LLM)エンジニア(Unreal Engine)の求人・転職情報

該当求人数 6

1~6件を表示

SOLIZE PARTNERS株式会社

C&S/神奈川/AIエンジニア(メンバー)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

420~640万円

Microsoft Azure

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

AWS

Python

PyTorch

正社員

神奈川県大和市

製造業×生成AIの新規プロダクト開発・PoC検証のど真ん中で手を動かすポジションです。 主な業務: ・顧客課題のヒアリング → 要件定義 → 技術調査 → プロトタイプ実装 → 検証 → レポーティングを一貫して担当 ・RAGシステムの設計・構築(ドキュメント検索、ナレッジベース活用など) ・LLMを組み込んだプロダクトの開発・改善(APIインテグレーション、プロンプト設計含む) ・製造業向けユースケースの探索・仮説検証・PoC推進

C&S/神奈川/AIエンジニア(メンバー)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

製造業×生成AIの新規プロダクト開発・PoC検証のど真ん中で手を動かすポジションです。 主な業務: ・顧客課題のヒアリング → 要件定義 → 技術調査 → プロトタイプ実装 → 検証 → レポーティングを一貫して担当 ・RAGシステムの設計・構築(ドキュメント検索、ナレッジベース活用など) ・LLMを組み込んだプロダクトの開発・改善(APIインテグレーション、プロンプト設計含む) ・製造業向けユースケースの探索・仮説検証・PoC推進

420~640万円

神奈川県大和市

Microsoft Azure

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

AWS

Python

PyTorch

SOLIZE PARTNERS株式会社

株式会社CARTA HOLDINGS

株式会社CARTA HOLDINGS

CARTA ZERO クリエイティブテクノロジスト

AI・機械学習(LLM)エンジニア

720~1,200万円

Blender

Vue.js

Python

Unity

JavaScript

React

正社員

東京都港区

●概要 クリエイティブ業務の生産性・品質向上を目的とした、AI活用推進と業務プロセス改革をお任せいたします。 単なるツール導入に留まらず、企画から制作、効果検証までのバリューチェーン全体を俯瞰し、本質的な課題解決に取り組んでいただきます。 また効率化で創出したリソースを新たな価値創造へと繋げ、将来的には顧客から指名される専門性を確立していただきます。 詳細 ●クリエイティブ業務におけるAI化の推進 └国内外の最新AIツールのリサーチ、選定、導入、PoCの実施 └効果的なプロンプトの開発、集約、ナレッジ └AI活用定着に向けた社内メンバーへのハンズオン支援や研修プログラムの企画・実施 ●クリエイティブ業務プロセスの分析と再設計 └クリエイティブディレクター/アートディレクターへのヒアリングを通じた業務プロセスの可視化と課題抽出 └AIやテクノロジーを活用したクリエイティブの自動化・省力化の企画と推進 └トッププレイヤーの思考プロセスを分析し、汎用性の高いフレームワークやツールに落とし込む ●「仕組み」の浸透と行動変容の促進 └開発・導入したクリエイティブツールや業務フローの社内ドキュメンテーション整備 └社内勉強会の開催や成功事例の共有など、「使いたくなる」仕掛けづくり └利用状況のモニタリングとフィードバックに基づく継続的な改善活動 取り扱うツール・技術領域 ※特定のツールや言語に固執せず、プロジェクトの目的に応じて最適な技術を柔軟に選定・活用することを期待しています。 ●UI/UXデザイン・プロトタイピング └Figma, Adobe XD などのデザイン/プロトタイプツール ●ジェネレーティブAI活用 └画像生成、テキスト生成、動画生成などのAIサービス・API全般 ●インタラクティブコンテンツ開発 └Unity, Unreal Engine, TouchDesigner 等を用いた開発経験 ●Web/アプリ開発 └JavaScript, React, Vue.js, Python 等を用いたフロントエンド/バックエンド開発スキル ●XR・フィジカルコンピューティング └VR/AR技術や Arduino 等を活用した体験設計に関する基本的知識 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む) ▼組織構成 ※2025年8月時点 組織全体:約870名 今回の配属先:統合マーケティングコミュニケーション局

CARTA ZERO クリエイティブテクノロジスト

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●概要 クリエイティブ業務の生産性・品質向上を目的とした、AI活用推進と業務プロセス改革をお任せいたします。 単なるツール導入に留まらず、企画から制作、効果検証までのバリューチェーン全体を俯瞰し、本質的な課題解決に取り組んでいただきます。 また効率化で創出したリソースを新たな価値創造へと繋げ、将来的には顧客から指名される専門性を確立していただきます。 詳細 ●クリエイティブ業務におけるAI化の推進 └国内外の最新AIツールのリサーチ、選定、導入、PoCの実施 └効果的なプロンプトの開発、集約、ナレッジ └AI活用定着に向けた社内メンバーへのハンズオン支援や研修プログラムの企画・実施 ●クリエイティブ業務プロセスの分析と再設計 └クリエイティブディレクター/アートディレクターへのヒアリングを通じた業務プロセスの可視化と課題抽出 └AIやテクノロジーを活用したクリエイティブの自動化・省力化の企画と推進 └トッププレイヤーの思考プロセスを分析し、汎用性の高いフレームワークやツールに落とし込む ●「仕組み」の浸透と行動変容の促進 └開発・導入したクリエイティブツールや業務フローの社内ドキュメンテーション整備 └社内勉強会の開催や成功事例の共有など、「使いたくなる」仕掛けづくり └利用状況のモニタリングとフィードバックに基づく継続的な改善活動 取り扱うツール・技術領域 ※特定のツールや言語に固執せず、プロジェクトの目的に応じて最適な技術を柔軟に選定・活用することを期待しています。 ●UI/UXデザイン・プロトタイピング └Figma, Adobe XD などのデザイン/プロトタイプツール ●ジェネレーティブAI活用 └画像生成、テキスト生成、動画生成などのAIサービス・API全般 ●インタラクティブコンテンツ開発 └Unity, Unreal Engine, TouchDesigner 等を用いた開発経験 ●Web/アプリ開発 └JavaScript, React, Vue.js, Python 等を用いたフロントエンド/バックエンド開発スキル ●XR・フィジカルコンピューティング └VR/AR技術や Arduino 等を活用した体験設計に関する基本的知識 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む) ▼組織構成 ※2025年8月時点 組織全体:約870名 今回の配属先:統合マーケティングコミュニケーション局

720~1,200万円

東京都港区

Blender

Vue.js

Python

Unity

JavaScript

React

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

【メディア事業部】Unityエンジニア/ WINTICKET

AI・機械学習(LLM)エンジニア

-

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Unity

Unreal Engine

正社員

東京都渋谷区

WINTICKETアプリ内およびABEMA番組で使われる リアルタイム競輪 CG 映像 の制作 上記を支える リアルタイム描画システム の研究・設計・実装 次世代スポーツ映像の R&D(CV / ML / XR / 配信領域を含む) 私たちが取り組んでいるのは、次世代のスポーツ映像制作を実現するための リアルタイム描画システム の構築です。 描画レイヤは、各種上流データ(CV・ML 推論・センサ・配信系など)を受け取り、1フレーム単位で最終的な CG 映像を出力する役割を担います。 このようなリアルタイム競輪 CG の取り組みは 日本国内では WINTICKET が唯一 であり、放送用映像をゲームエンジンで制作する事例も極めて珍しく、ここでしか得られない実践知が積めます。 最終成果は「映像」ですが、その裏側では XR・コンピュータビジョン・機械学習(ML)・クラウドなど、幅広い技術領域を活用しており、最先端の技術に触れるチャンスも豊富にあります。 2026年5月には、ボクシングでの取り組みをユーザー公開しました。今後は他スポーツでも同様の取り組みを加速していく予定です。 ●チームの文化や体制 スポーツ映像の新たな体験を視聴者に届けることを主眼に、映像/配信エンジニア・バックエンドエンジニア・CVエンジニア・データサイエンスエンジニア・CGエンジニア・デザイナー・PrM・PdMなど各領域のスペシャリストから編成されている約10名のチームです。 各メンバーが新たな視聴体験を創るという高い意識を持ち、各自の専門性を発揮しつつ、時には自分の職域を超えて開発に取り組んでいます。 ●利用技術・ツール 【現行主要スタック】 Unity R3 / UniTask / DoTween VContainer KlakNDI(NDI 入出力) GameCI 【関連で探索中の領域】 Unreal Engine 機械学習推論のリアルタイム統合(PyTorch / ONNX / TensorRT 等) コンピュータビジョン(姿勢推定・トラッキング 等) XR(AR / VR / MR) 技術選定は柔軟です。現行の Unity スタックに縛られず、課題に対してベストな手段を採る方針で進めています。 ●環境 ・土日祝日休み 平日週5日 10:00~19:00 ・原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可) ・コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用 ・定期的な1on1 ・交流ランチ

【メディア事業部】Unityエンジニア/ WINTICKET

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

WINTICKETアプリ内およびABEMA番組で使われる リアルタイム競輪 CG 映像 の制作 上記を支える リアルタイム描画システム の研究・設計・実装 次世代スポーツ映像の R&D(CV / ML / XR / 配信領域を含む) 私たちが取り組んでいるのは、次世代のスポーツ映像制作を実現するための リアルタイム描画システム の構築です。 描画レイヤは、各種上流データ(CV・ML 推論・センサ・配信系など)を受け取り、1フレーム単位で最終的な CG 映像を出力する役割を担います。 このようなリアルタイム競輪 CG の取り組みは 日本国内では WINTICKET が唯一 であり、放送用映像をゲームエンジンで制作する事例も極めて珍しく、ここでしか得られない実践知が積めます。 最終成果は「映像」ですが、その裏側では XR・コンピュータビジョン・機械学習(ML)・クラウドなど、幅広い技術領域を活用しており、最先端の技術に触れるチャンスも豊富にあります。 2026年5月には、ボクシングでの取り組みをユーザー公開しました。今後は他スポーツでも同様の取り組みを加速していく予定です。 ●チームの文化や体制 スポーツ映像の新たな体験を視聴者に届けることを主眼に、映像/配信エンジニア・バックエンドエンジニア・CVエンジニア・データサイエンスエンジニア・CGエンジニア・デザイナー・PrM・PdMなど各領域のスペシャリストから編成されている約10名のチームです。 各メンバーが新たな視聴体験を創るという高い意識を持ち、各自の専門性を発揮しつつ、時には自分の職域を超えて開発に取り組んでいます。 ●利用技術・ツール 【現行主要スタック】 Unity R3 / UniTask / DoTween VContainer KlakNDI(NDI 入出力) GameCI 【関連で探索中の領域】 Unreal Engine 機械学習推論のリアルタイム統合(PyTorch / ONNX / TensorRT 等) コンピュータビジョン(姿勢推定・トラッキング 等) XR(AR / VR / MR) 技術選定は柔軟です。現行の Unity スタックに縛られず、課題に対してベストな手段を採る方針で進めています。 ●環境 ・土日祝日休み 平日週5日 10:00~19:00 ・原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可) ・コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用 ・定期的な1on1 ・交流ランチ

-

東京都渋谷区

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Unity

Unreal Engine

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

株式会社BuySell Technologies

株式会社BuySell Technologies

【テクノロジー戦略推進本部】機械学習エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

804~1,200万円

Playground

Unreal Engine

Docker

MLOps

RAG

GitHub

正社員

東京都新宿区

【ご入社後に期待する成果】 ~6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待しています。その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。 ~1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。 【職務内容】 ・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画 ・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計 ・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進 ・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開 ・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 【あなたに提供できる価値】 ・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験 ・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境 ・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会 【キャリアパス】 ・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア ・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード ・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

【テクノロジー戦略推進本部】機械学習エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【ご入社後に期待する成果】 ~6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待しています。その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。 ~1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。 【職務内容】 ・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画 ・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計 ・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進 ・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開 ・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 【あなたに提供できる価値】 ・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験 ・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境 ・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会 【キャリアパス】 ・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア ・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード ・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

804~1,200万円

東京都新宿区

Playground

Unreal Engine

Docker

MLOps

RAG

GitHub

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