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テックリード(自然言語処理)の求人・転職情報

該当求人数 3 件

1~3件を表示

AMBL株式会社

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【AMBL株式会社】AD/自然言語処理アーキテクト

自然言語処理アーキテクト

500～1,000万円

機械学習

Python

RAG

自然言語処理

Elasticsearch

Flask

正社員

東京都港区

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)

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【AMBL株式会社】AD/自然言語処理アーキテクト

自然言語処理アーキテクト

正社員

500～1,000万円

東京都港区

機械学習

Python

RAG

自然言語処理

Elasticsearch

Flask

AMBL株式会社

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株式会社ACES

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機械学習リードエンジニア候補

画像認識

生成AI・LLM

機械学習

音声認識

自然言語処理

正社員

東京都文京区

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

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機械学習リードエンジニア候補

正社員

東京都文京区

画像認識

生成AI・LLM

機械学習

音声認識

自然言語処理

株式会社ACES

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株式会社クラウドワークスコンサルティング

【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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