AI・機械学習（LLM）エンジニア(自然言語処理)の求人・転職情報

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【業務内容】※補足 ・データ分析・AIモデル開発に加え、企画〜運用まで一貫して関与 ・ビジネス部門と連携し、課題設定から価値創出まで担うプロジェクト推進 ・不正検知、マーケティング、業務効率化など多様なテーマに対応 ・大規模データ(数千万件規模)を活用した分析・開発 ・MLOps等を用いたモデル運用・改善の高度化 【役割・責任】 ・MUFG事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定 ・データの前処理、モデル構築、モデル評価 ・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する ・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。 ・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。 【配属想定部署】 データサイエンス部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 ・AI/データサイエンス推進に係る企画・推進・管理・取り纏め(※銀行と協働) ・AI/データサイエンスの人材開発、体制整備 ・データ分析業務 【配属想定部署の人員構成】 約50名が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・20代-30代のメンバーが大半 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。 また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。 学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化 ・生成系AI活用案件 ・金融サービスに係わる不正検知 【インタビュー記事】 https://www.it.mufg.jp/recruiting/career/work/projects.html ・データサイエンス部：[データサイエンスで推進するMUFGのビジネス変革](https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rgpw7g8/)

ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 ・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) ・大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

生成AIでビジネスの未来を「革新」する自然言語処理アーキテクトを募集 生成AI(特にLLM)を用いた業務効率化・知的業務支援のプロジェクトにて、技術選定・設計・開発の中核を担っていただきます。 「PoC止まりで終わらない」本番実装の案件が豊富で、NLPの専門性をビジネスに結びつけたいエンジニアに最適な環境です。 【具体的な業務】 以下を想定しております。 ・エンドクライアントとの技術ディスカッション、業務分析、PoC仮説設計 ・LLMや検索技術(RAGなど)を用いたプロトタイプ開発、本番導入 ・ジュニアメンバーの技術支援、コードレビュー ・PM・Biz側への技術提案・交渉・仕様調整 ・LLMの評価設計(指標設計、ベンチマーク設計など)

【ご入社の流れ】 親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。 ※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。 ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、 BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、 並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。 【仕事概要】 ・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用 ・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発 ・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング ・AIモデルの評価、改善、最適化 ・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合 ・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション ・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証 【技術】 サーバサイド:Python(FastAPI),Azure App Service/StaticWeb,サーバレス(Azure Functions/LogicApps) スマホアプリ:React Native,Flutter,Kotlin,Swift コンテナ:Kubernetes,Docker,Service Fabric,Container Registry ビッグデータ:Data Lake,Data Factory,Synapse Analytics,Data Explorer,Evetnt Hub データベース:AzureマネージドDB(Cosmos DB,SQL DB,MySQL) セキュリティ:Azureセキュリティ(Application Gateway,Front Door,Private Link,Express Route,Sentinel,AzureAD) 運用管理:Azure Monitor/Application Insights,Azure Automation プロジェクト管理:Azure DevOps,Git ローコード:PowerPlatform(Power Apps,Power Automate/Power Pages) デプロイ自動化、テスト自動化、コンポーネント再利用型で高付加価値な時間配分

まずご一緒すること 具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。 1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用 ● マルチLLM(OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等) や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発 ● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント(Agentic Workflow)の構築・評価 ● Vector DB や RAG(検索拡張生成) パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化 2. コンピュータビジョン(CV)・機械学習モデルの最適化&開発 ● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル(CNN / Swin Transformer / YOLO等)の開発・精度向上および推論高速化 ● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化(能動学習/BaaL等)の仕組み化 ● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定(scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで)と精度検証 3. MLOps基盤構築・API化・本番運用(PoCからプロダクト化へ) ● FastAPI や Docker、各種クラウド(AWS / Azure / GCP)を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築 ● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD(GitHub Actions等) による継続的学習(Continuous Training)環境の自動化 ● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ(レガシーからの移植やコード変換支援)の推進 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと Almondoではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。 ・AIソリューション企画〜提案メニューの作成〜実提案 ・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション ・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 ・事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 ・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門の企業システム事業本部では主にグループ以外の外部のクライアントに対してサービスを提供しており、営業部門と開発部門を同一本部内に有する製販一体の組織です。(在籍社員数は約300名) 大手通信事業会社や大手クレジットカード会社のほか、事業会社、生損保等の金融機関、官公庁が主な顧客で、昨今は営業チャネルを活用して製造業や流通業へもアプローチしています。 採用部門のミッション 外販収益の拡大に向け顧客の経営層に訴求するソリューション提案を通じて、顧客から選ばれるパートナーとなることがミッションです。 クラウドサービスの開発・提供を軸に、その中でAIを活用した新しい事業やサービスの企画・開発およびデリバリーを担っております。 業務詳細 当社では、クラウドシフトやデータ分析基盤の構築をはじめとする先進的なプロジェクトを多数推進しており、これらの実績を背景に、AIエージェントプラットフォームの構築をはじめとするAI関連案件の提案機会が増加しています。 主要顧客は大手通信事業者および金融機関ですが、近年ではエネルギー、デジタルコマース、オンライン決済など、ライフデザイン領域へと事業が拡大しており、AI技術を通じて多様な分野における価値提供が可能となっています。 また、社内においても最先端のAI技術を活用した自社プロダクトの企画・開発・提案活動を強化しており、技術者としての専門性を活かしながら、社会的意義のあるプロジェクトに参画いただける環境を整えています。 ・AIに関する市場動向や技術の調査・検証 ・営業担当と連携した、顧客のビジネスニーズに即したデータ分析・利活用のコンサルティング ・AI・データ分析基盤の設計・開発・運用 ・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動 ・AIを活用したプロダクトの企画・設計・開発、プロダクト化に向けたプロトタイプの作成 ・社内におけるAI活用の推進・展開支援

PKSHA Technologyは自然言語処理を中心とするAIを活用して、チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。 このポジションでは、弊社のSaaSに最新のAI技術を用いた新機能を加えることで新たなユーザー体験を与え、SaaS としての提供価値を増幅することがミッションになります。ユーザー課題を根本的に解決するAIを、最新技術をいち早く取り入れながら提案・実験・検証し、プロダクションレベルのコードに仕上げてSaaS に組み込むところまで一気通貫でご担当いただきます。「ユーザーの課題解決」には広範なスキルセットが必要となるため、自分一人だけで進めるのではなく、プロダクトマネージャーやカスタマーサクセスといった他職種と密に連携し、それぞれの得意領域を活かしながらチームとして仕事を進めて、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。 AI + SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの社会実装経験をお持ちの方のみにとどまらず、AIプロダクト開発未経験でも以下のような今後のキャリアを志望される方々を歓迎します。 ・フロントエンド/バックエンドのソフトウェア設計・実装スキルにとどまらず、自分のケイパビリティに新たにAIの設計・実装スキルを加えたいエンジニアの方。 ・生成AIに関するアカデミアの研究成果がいよいよ社会実装できる段階になったと感じており、みずからプロダクトを開発して社会に直接価値を届けたい研究者の方

「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するラクスグループにおいて、自社プロダクトに関わるAIモデルの開発、精度改善をミッションとしているチームにジョインいただきます。 要件定義、データ整備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程に中心となって携わっていただきます。 (1) AI ロードマップ策定・技術選定 ・AI・データ分析領域における、PoCの策定及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー ・既存システムとの統合を考慮した技術要件の検討 (2) 最新技術の調査・手法の選定 ・論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定 (領域:画像認識・自然言語処理など) (3) データ収集・前処理 ・AIモデルの学習に必要なデータをの収集・整備(ログデータ、画像データ、テキストデータ など) ・学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理 ※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理 (4) PoCの実施・モデル開発 ・最適なアルゴリズムの設計・改善 ・ハイパーパラメータの最適化 (5) 評価指標の設計・精度検証 ・評価データの作成・整備(偏りのない指標で性能を測定) (6) システム実装・運用 ・API化(Flask / FastAPI)、実サービスシステムへの統合/連携 ・クラウド環境(AWS・GCPなど)へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理 ●環境 利用言語:Python フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorch、FastAPIなど 生成AI : OpenAI API、AWS Bedrock、VertexAIなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP 利用AI開発ツール: Github Copilot、Claude Code、Cursurなど コードレビュー:Pull Request ベースでのコードレビュー バージョン管理システム:GitHub チケット管理システム:GitHub ●取り組む課題 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析、不正検知などの分野で開発を進めていただきます。 ●その他 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

・当社が提供する各種サービスに高い付加価値をつけるため、最先端AI技術を取り入れてエンジンやモデルを一から開発していただきます。 ・各種サービスに高い付加価値をつけることを目的とした機能の設計・開発・リリースまでをお任せします。 チームメンバの経歴: ・数社のAIベンチャーでテックリードを勤め、画像、自然言語、数値データ等の多様なデータを扱うプロジェクトを多数経験。 モデル作成だけでなく、システムへの組み込みまでを担当し、導入に導いてきた実績を持つ　2021年に1人目のAIエンジニアとして当社に入社し、AI導入による顧客価値向上に取り組んでいる。 【環境】 利用言語:Python、 Go、 Javaなど フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorchなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー バージョン管理システム:GitLab チケット管理システム:GitLab 【取り組む課題】 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析などの分野で開発を進めていただきます。 【組織構成】 課長(50代、男性/課長)−メンバー2名 ※エンジニアの全体人数としては250名程度で、製品別・役割別に7つの部と25つの開発チーム(課)に分かれ、それぞれ10名〜20名ほどの規模となっています。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

【主な業務内容】 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 ・プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 ・課題解決に向けたAIソリューション(生成AI・RAG・機械学習モデルなど)の提案・検証 ・プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 ・本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 ・品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 ・各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく-- そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら ・https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

募集背景 近年AI技術の急速な進展とともに、クライアントからのプロジェクト要請が増加しております。 エンジニアとして機械学習/ディープラーニング/最適化等の最先端技術のことを理解しながら、クライアントのビジネス課題を引き出し、理解し、それに最適な技術を考案、提案、合意形成、実装、デリバリーをリードしていただけるメンバーを募集しております。 事業領域について 事業領域 カスタムAIソリューション事業内でいずれかのプロジェクトマネジメントに関わっていただきます。 クライアントやプロジェクト内容によって領域を横断することもあります。 *AI活用コンサルティング・AI開発サービス* ●DX、AI活用アドバイザリー ●AIシステム提案 ・AI PoC、プロトタイプ作成 ●AIシステム開発 *人工衛星データ・AI解析サービス* ●衛星活用アドバイザリー契約 ●GRASP EARTH Forestレポートの提供 ●AI解析エンジンの開発 ●AI解析レポートの提供 *MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービス* ●AIの使用量、利用台数に応じたライセンスフィー ●パートナー企業の事業収益に応じたレベニューシェア ●継続学習環境の提供と追加学習支援 成長市場であるAI分野において、大規模プロジェクトを牽引し、ビジネスへのインパクトを生み出すチームメンバーとして役割を担っていただきます。 主な業務内容 ●クライアントが抱える課題に対して、統計的・機械学習的手法によるソリューションを調査研究及び考案、実装、評価 ●AIシステム設計・開発・テスト ●クライアントとの打ち合わせにおいて、技術的な面での進捗報告や議論 ●ソリューションアーキテクトと一体になってプロジェクトを推進

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、産業特化型のアルゴリズム開発・実装を担当していただきます。 単にモデルを作成するだけでなく、WebシステムやAPIへの組み込みを含めた「社会実装」までを一貫して担えるエンジニアを目指していただきます。 【具体的なタスク例】 ●データ前処理・データセット作成 メンターの指示に基づき、学習に必要なデータ整形(画像のりサイズ、ノイズ除去、テキストの正規化など)を行う。既存の前処理スクリプトを活用・改修し、顧客ごとのデータ特性に合わせた学習用データセットを構築する。 ●アルゴリズムの適用・実装 社内の既存モジュールや、メンターが選定したオープンソースの実装を参考に、今回の課題に適したモデルを構築・実行する。コードをゼロから書くのではなく、既存のベースコードを読み解き、必要なパラメータ変更や部分的な修正を行って動作させる。 ●モデルの学習・評価 指示された実験設定(ハイパーパラメータ等)で学習を回し、評価指標を算出する。学習曲線を確認し、過学習や学習不足が起きていないか等の基礎的なチェックを行う。 ●結果分析・レポーティング 「なぜこの精度になったのか」「どのデータで失敗しているか」を分析し、結果をメンターに報告する。数値結果だけでなく、失敗事例を目視で確認し、次回の実験に向けたデータ改善のヒントを探す。 【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

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

●課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design) 顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。 類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。 ●高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation) 既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。 ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。 ●アーキテクチャ設計と技術品質の統制 (Engineering) 個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。 全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。 ●事業価値への接続と期待値コントロール (Communication) 技術的なアプローチが、顧客のPL(売上向上・コスト削減)にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。 技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないか(技術的限界)を明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。 【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

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。 配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計1,000社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

事業概要(DXパートナーサービス) 各業界をリードする大手企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 ACESは、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客と近い距離感でスピード感を持って開発し、社会へ「価値の高いAIソリューション」を提供したい方に最適な環境です。 仕事概要 さらなる事業成長に向け、DXパートナー事業のAlエンジニアを募集します。 AIエンジニアとして自然言語・画像・映像・音声をマルチモーダルに掛け合わせ、大手企業の課題を解決するアルゴリズムの設計・実装をお任せします。 技術だけに閉じずビジネス観点を踏まえた上で、上流から関わっていただくことを期待しています。 将来的には複数のAIプロジェクトをリードする立場として、アルゴリズムの品質保証や内部の技術資産設計にも関与いただく想定です。 様々な業界に対して「技術×ビジネス」の観点で最適なAIソリューションを構築し、社会実装まで繋げられる手触り感の強いポジションです。 具体的な業務内容 ■入社直後の業務 クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 クライアントに対する分析結果等のレポート ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み ■将来的な業務 AI導入プロジェクトの技術的なリード └クライアントの課題に応じたアルゴリズムの設計・技術方針策定 └モデル設計・検証のプランニングの妥当性判断および品質担保 └機械学習モデルの社会実装における制約・運用面を踏まえた技術判断 AIアルゴリズムの技術戦略策定 └技術の横展開を可能にする戦略的な技術資産の蓄積方針設計 └再利用性の高い仕組み/オペレーションの構築 (希望に応じて)機械学習エンジニアチームに対するピープルマネジメント