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MLopsエンジニア(デザインツール)の求人・転職情報

該当求人数 3 件

1~3件を表示

燈株式会社

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機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】_middle

機械学習エンジニア

800～1,200万円

画像認識

PyTorch

機械学習

Python

音声認識

RAG

正社員

東京都千代田区

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

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機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】_middle

機械学習エンジニア

正社員

800～1,200万円

東京都千代田区

画像認識

PyTorch

機械学習

Python

音声認識

RAG

燈株式会社

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株式会社リンクアンドモチベーション

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シニアデータエンジニア

800～1,200万円

Datadog

MLOps

Figma

Confluence

Rails

Google Cloud Platform(GCP)

正社員

東京都中央区

ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。主な業務内容 ●データ基盤の刷新・標準化の推進 ●データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築 ●サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備 ●複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定 ●技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進 ●技術育成・牽引 ●Peopleマネジメント開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

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シニアデータエンジニア

正社員

800～1,200万円

東京都中央区

Datadog

MLOps

Figma

Confluence

Rails

Google Cloud Platform(GCP)

株式会社リンクアンドモチベーション

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jinjer株式会社

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【キャリア採用】バックエンドエンジニア(AI領域)

バックエンドエンジニア(AI領域)

550～1,000万円

Laravel

XSI

PHP

Ruby

CodeIgniter

正社員

東京都新宿区

①クラウド型人事労務システム「ジンジャー」のバックエンド開発をお任せいたします! ジンジャーのバックエンドはPHPで開発されており、ベンダー(オフショア)を含むチームでプロダクト毎にスクラムチームにて開発を行っております。 ②社内の内製の開発チーム、またはベンダーをコントロールしながら、スクラムでの開発を実施していただきます。 PHPを使用した機能開発・リファクタリング、仕様検討、アーキテクチャ設計、技術選定などに加え、 AI関連機能の実装・API連携・LLM活用基盤の設計など、今後のプロダクト成長に関わる開発にも携わっていただきます。 ●使用している技術・ツール・バックエンド:PHP/Ruby/Go ・バックエンドFW:Laravel/CodeIgniter/Ruby on Rails ・フロントエンド:HTML/CSS/JavaScript ・フロントエンドFW:Vue.js/React.js/Node.js ・データベース:MySQL/MongoDB ・アプリ言語:Swift/Kotlin ・インフラ:AWS(EC2, ECS) ・監視・BI:Mackerel ・仮想環境:Docker ・開発環境:Linux ・ドキュメント:Confluence/JIRA/Figma/Google Drive ・テスト:JMeter(負荷試験)/Postman/Mocky ・コミュニケーション:GoogleMeet/Slack/ChatWork

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