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愛知県 MLopsエンジニアの求人・転職情報

該当求人数 6 件

1~6件を表示

Sky株式会社

A【名古屋】AIエンジニア(画像認識・データサイエンス)≪新しい技術を磨きたい方歓迎≫

AIエンジニア(画像認識・データサイエンス)

C++

MLOps

自然言語処理

JavaScript

Java

Microsoft Azure

正社員

愛知県名古屋市

配属部署 ●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。客先常駐でも持ち帰りでも、Sky株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、生成AIを用いた業務・開発効率化など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

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A【名古屋】AIエンジニア(画像認識・データサイエンス)≪新しい技術を磨きたい方歓迎≫

AIエンジニア(画像認識・データサイエンス)

正社員

愛知県名古屋市

C++

MLOps

自然言語処理

JavaScript

Java

Microsoft Azure

Sky株式会社

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株式会社Works Human Intelligence

フルスタックエンジニア(製品間連携部門・他システム連携領域)(名古屋)

550～850万円

Vue.js

AWS

Kotlin

TypeScript

Java

Ruby

正社員

愛知県名古屋市

【職務内容/Mission】本ポジションの所属部署は製品間連携部門として、COMPANYの人事データを「企業と個人の成長」の「かけがえのないパートナー」にするためにプロダクト横断的に必要となる機能・非機能要件を満たすための機能を提供していくことをミッションとしている部門です。主に、COMPANY シリーズと外部サービスを連携させるためのサービス: File Bridge Schedulerの開発・運用に取り組んでいます。【具体的な業務内容】 4～5名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。・サービス機能の立案・サービス機能要件の定義、設計レビュー実施・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、UIUXレビュー実施・実装開発、コードレビュー実施・テストケース作成、シナリオレビュー実施・テストケース打鍵・リリースノート作成・マニュアル作成・サービス運用・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応【技術スタック】 Kotlin Multiplatform を使用し、単一コードから Windows 向けネイティブ DLL と JVM 向け jar をビルドしています。 Windows サービスのためのラッパーを C# で書いています。サーバサイドは AWS Lambda で TypeScript を使用しています。 Web フロントエンドは TypeScript で Vue です。 Vue.js / TypeScript / Ruby / C# / AWS / GraphQL / CI/CD / Serverless Framework / AWS Amplify / Kotlin Multiplatform 【キャリア】ご本人の希望や組織の状態に合わせて、マネジメントとスペシャリストの2つのキャリアをご用意しています。 ●部門説明【関わる製品とその背景】 https://www.works-hi.co.jp/products#main 当社の顧客である大企業では社内で利用しているシステムの多くは、弊社の主力製品である COMPANY 含めオンプレミスで稼働しており、各システム間の連携は、プログラムを自作、もしくはIT企業に外注して、スクラッチで開発するのが基本でした。そんななか、COMPANYのクラウド化に合わせて、COMPANYとオンプレミスに存在している他システムをつなぐ(Bridge)製品として誕生したのが、我々が開発・運用している File Bridge Scheduler です。 File Bridge Schedulerチームは外部連携のうち、要望の多い領域をカバーするSaaSサービスを開発・運用することにより、プログラムの自社開発や外注の難しいお客様のデータ活用を推進する製品を提供しています。

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フルスタックエンジニア(製品間連携部門・他システム連携領域)(名古屋)

正社員

550～850万円

愛知県名古屋市

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AWS

Kotlin

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Java

Ruby

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株式会社クラウドワークスコンサルティング

【スペシャリスト】AIインフラ・基盤エンジニア

スペシャリスト

600～1,000万円

機械学習

MLOps

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

正社員

東京都港区

●クラウドワークスグループにジョイン! 働きやすさも、成長の機会も、次のステージへ 2025年10月、クラウドワークスコンサルティングは社名を変更し、新しい仲間を迎え、新しく生まれ変わりました。現在エンジニアの働き方・給与/評価制度・福利厚生などの改善が進行中です。今後は働く条件面だけでなく、以下のようなプロジェクトへの参画も期待されます。・クラウドワークス本体のDX推進プロジェクト・グループ内の自社サービス開発・改善・専門エンジニアとしてのコアメンバー参加 "会社の成長とともに、自分自身も成長したい" という方にとっては、今がまさに“チャンスのタイミング”です。どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。【具体的なプロジェクト例】 MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装.

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【スペシャリスト】AIインフラ・基盤エンジニア

スペシャリスト

正社員

600～1,000万円

東京都港区

機械学習

MLOps

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

株式会社クラウドワークスコンサルティング

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株式会社クラウドワークスコンサルティング

【PL/PM)】データサイエンティスト(MLリード・PM・シニアDS)

データサイエンティスト(MLリード・PM・シニアDS)

600～1,000万円

機械学習

自然言語処理

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Python

正社員

東京都港区

●クラウドワークスグループにジョイン! 働きやすさも、成長の機会も、次のステージへ 2025年10月、クラウドワークスコンサルティングは社名を変更し、新しい仲間を迎え、新しく生まれ変わりました。現在エンジニアの働き方・給与/評価制度・福利厚生などの改善が進行中です。今後は働く条件面だけでなく、以下のようなプロジェクトへの参画も期待されます。・クラウドワークス本体のDX推進プロジェクト・グループ内の自社サービス開発・改善・専門エンジニアとしてのコアメンバー参加 "会社の成長とともに、自分自身も成長したい" という方にとっては、今がまさに“チャンスのタイミング”です。「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。【具体的な業務例】 MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。

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【PL/PM)】データサイエンティスト(MLリード・PM・シニアDS)

データサイエンティスト(MLリード・PM・シニアDS)

正社員

●クラウドワークスグループにジョイン! 働きやすさも、成長の機会も、次のステージへ 2025年10月、クラウドワークスコンサルティングは社名を変更し、新しい仲間を迎え、新しく生まれ変わりました。現在エンジニアの働き方・給与/評価制度・福利厚生などの改善が進行中です。今後は働く条件面だけでなく、以下のようなプロジェクトへの参画も期待されます。・クラウドワークス本体のDX推進プロジェクト・グループ内の自社サービス開発・改善・専門エンジニアとしてのコアメンバー参加 "会社の成長とともに、自分自身も成長したい" という方にとっては、今がまさに“チャンスのタイミング”です。「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。【具体的な業務例】 MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。

600～1,000万円

東京都港区

機械学習

自然言語処理

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Python

株式会社クラウドワークスコンサルティング

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【機械学習テックリード】大規模レコメンド・AIエージェント実装|技術選定から基盤構築まで

機械学習テックリード

600～1,000万円

機械学習

自然言語処理

MLOps

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

正社員

東京都港区

●クラウドワークスグループにジョイン! 働きやすさも、成長の機会も、次のステージへ 2025年10月、クラウドワークスコンサルティングは社名を変更し、新しい仲間を迎え、新しく生まれ変わりました。現在エンジニアの働き方・給与/評価制度・福利厚生などの改善が進行中です。今後は働く条件面だけでなく、以下のようなプロジェクトへの参画も期待されます。・クラウドワークス本体のDX推進プロジェクト・グループ内の自社サービス開発・改善・専門エンジニアとしてのコアメンバー参加 "会社の成長とともに、自分自身も成長したい" という方にとっては、今がまさに“チャンスのタイミング”です。【具体的なプロジェクト例】大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。

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【機械学習テックリード】大規模レコメンド・AIエージェント実装|技術選定から基盤構築まで

機械学習テックリード

正社員

●クラウドワークスグループにジョイン! 働きやすさも、成長の機会も、次のステージへ 2025年10月、クラウドワークスコンサルティングは社名を変更し、新しい仲間を迎え、新しく生まれ変わりました。現在エンジニアの働き方・給与/評価制度・福利厚生などの改善が進行中です。今後は働く条件面だけでなく、以下のようなプロジェクトへの参画も期待されます。・クラウドワークス本体のDX推進プロジェクト・グループ内の自社サービス開発・改善・専門エンジニアとしてのコアメンバー参加 "会社の成長とともに、自分自身も成長したい" という方にとっては、今がまさに“チャンスのタイミング”です。【具体的なプロジェクト例】大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。

600～1,000万円

東京都港区

機械学習

自然言語処理

MLOps

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

株式会社クラウドワークスコンサルティング

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【次世代のデータ基盤エンジニア】AIインフラ・基盤エンジニア

次世代のデータ基盤エンジニア

400～600万円

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Kubernetes

Terraform

正社員

東京都港区

●クラウドワークスグループにジョイン! 働きやすさも、成長の機会も、次のステージへ 2025年10月、クラウドワークスコンサルティングは社名を変更し、新しい仲間を迎え、新しく生まれ変わりました。現在エンジニアの働き方・給与/評価制度・福利厚生などの改善が進行中です。今後は働く条件面だけでなく、以下のようなプロジェクトへの参画も期待されます。・クラウドワークス本体のDX推進プロジェクト・グループ内の自社サービス開発・改善・専門エンジニアとしてのコアメンバー参加 "会社の成長とともに、自分自身も成長したい" という方にとっては、今がまさに“チャンスのタイミング”です。「AIエンジニア=数学やプログラミングの天才」だと思っていませんか? 実際、AIをビジネスで動かすために今最も求められているのは、安定したサーバーを立て、データを安全に運び、クラウドを最適に設定できる「インフラのプロ」です。既存のインフラ・クラウドスキルを活かせる業務からスタートし、徐々にAI特有の基盤構築へステップアップしていただきます。【具体的なプロジェクト例】 AI実行環境の構築: AWSやAzure上に、ChatGPTなどのAIアプリが動くためのサーバー(EC2/Container)やネットワーク(VPC)を構築。データ連携の仕組み作り: 分析に必要なデータをS3などのストレージからAI(SageMaker等)へ安全に届けるための設定。運用監視と自動化: AIが止まらないための監視設定や、Terraformを用いた環境構築の自動化。最新ツールの導入補助: ベクトルデータベースやDifyなど、AI開発に欠かせない新しいミドルウェアのインストールと設定。

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【次世代のデータ基盤エンジニア】AIインフラ・基盤エンジニア

次世代のデータ基盤エンジニア

正社員

●クラウドワークスグループにジョイン! 働きやすさも、成長の機会も、次のステージへ 2025年10月、クラウドワークスコンサルティングは社名を変更し、新しい仲間を迎え、新しく生まれ変わりました。現在エンジニアの働き方・給与/評価制度・福利厚生などの改善が進行中です。今後は働く条件面だけでなく、以下のようなプロジェクトへの参画も期待されます。・クラウドワークス本体のDX推進プロジェクト・グループ内の自社サービス開発・改善・専門エンジニアとしてのコアメンバー参加 "会社の成長とともに、自分自身も成長したい" という方にとっては、今がまさに“チャンスのタイミング”です。「AIエンジニア=数学やプログラミングの天才」だと思っていませんか? 実際、AIをビジネスで動かすために今最も求められているのは、安定したサーバーを立て、データを安全に運び、クラウドを最適に設定できる「インフラのプロ」です。既存のインフラ・クラウドスキルを活かせる業務からスタートし、徐々にAI特有の基盤構築へステップアップしていただきます。【具体的なプロジェクト例】 AI実行環境の構築: AWSやAzure上に、ChatGPTなどのAIアプリが動くためのサーバー(EC2/Container)やネットワーク(VPC)を構築。データ連携の仕組み作り: 分析に必要なデータをS3などのストレージからAI(SageMaker等)へ安全に届けるための設定。運用監視と自動化: AIが止まらないための監視設定や、Terraformを用いた環境構築の自動化。最新ツールの導入補助: ベクトルデータベースやDifyなど、AI開発に欠かせない新しいミドルウェアのインストールと設定。

400～600万円

東京都港区

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Kubernetes

Terraform

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