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バックエンドエンジニア（サーバーサイドエンジニア）(自然言語処理)の求人・転職情報

該当求人数 5 件

1~5件を表示

燈株式会社

NEW

SWE/ソフトウェアエンジニア【AI SaaS事業本部】【DX Solution事業本部】_middle

ソフトウェアエンジニア

800～1,200万円

自然言語処理

JavaScript

Microsoft Azure

FastAPI

RAG

NestJS

正社員

東京都千代田区

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

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SWE/ソフトウェアエンジニア【AI SaaS事業本部】【DX Solution事業本部】_middle

ソフトウェアエンジニア

正社員

800～1,200万円

東京都千代田区

自然言語処理

JavaScript

Microsoft Azure

FastAPI

RAG

NestJS

燈株式会社

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株式会社ABEJA

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プラットフォームグループ:ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニア

600～800万円

PostgreSQL

MLOps

React

自然言語処理

Kubernetes

AWS Lambda

正社員

東京都港区

以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ●ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 ●プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施・以下一例、スキルに応じて・LLM/生成AIに関する技術検証・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証・新しいIoTデバイスの価値検証 ●各種スクラムイベントへの参加・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加・開発進行に関する議論に参加 ●サービスレベル改善と運用効率化業務(SRE業務)の実施・KAIZEN DAY(週1回)に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 ●その他の業務・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加・技術スタック一覧(StackShare)に基づいた開発や技術の選択と活用【変更の範囲】会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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プラットフォームグループ:ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニア

正社員

600～800万円

東京都港区

PostgreSQL

MLOps

React

自然言語処理

Kubernetes

AWS Lambda

株式会社ABEJA

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株式会社豆蔵

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【リモート可】DX戦略支援 AIエンジニア

DX戦略支援 AIエンジニア

500～1,400万円

AWS

生成AI・LLM

機械学習

Python

音声認識

自然言語処理

正社員

東京都新宿区

顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施 ●AI/機械学習プロジェクトの企画・提案:顧客のニーズをヒアリングし、AI技術による解決策を提案します。 ●システム設計・開発:開発したAIモデルを組み込んだシステム(Webアプリケーション、APIなど)の設計・開発を行います。 ●PoC(概念実証)の実施:新規技術やアイデアの実現可能性を検証します。 ●技術調査・研究:最新のAI技術やトレンドを常にキャッチアップし、社内へのナレッジ共有や新規事業創出に貢献します。

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【リモート可】DX戦略支援 AIエンジニア

DX戦略支援 AIエンジニア

正社員

500～1,400万円

東京都新宿区

AWS

生成AI・LLM

機械学習

Python

音声認識

自然言語処理

株式会社豆蔵

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株式会社サイバーエージェント

【AIクリエイティブ極予測TD】バックエンドエンジニア

バックエンドエンジニア

機械学習

自然言語処理

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

正社員

東京都渋谷区

検索連動型広告において、MLエンジニアと協力して、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。データパイプラインの構築と維持管理などのデータエンジニアリングや機械学習モデルのサービングなどの開発・運用業務を担当いただきます。また、希望に応じて、LLMなどの機械学習技術の活用し、MLエンジニアのサポートを得ながら、上記研究開発にも取り組んでいただきます。 ●クリエイティブがもたらす広告効果の探求 ●より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求 ●質の高いクリエイティブの自動生成の探求 ●多種多様なデータの戦略的な活用と実践ミッションインターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。チーム体制/文化・現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織・ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。・プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として、データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や、実データを使った事業部内コンペも開催されています。・海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

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【AIクリエイティブ極予測TD】バックエンドエンジニア

バックエンドエンジニア

正社員

東京都渋谷区

機械学習

自然言語処理

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

株式会社サイバーエージェント

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株式会社メドレー

Webエンジニア/患者統合基盤

Webエンジニア

700～1,500万円

自然言語処理

GitHub

Docker

TypeScript

正社員

東京都港区

患者統合基盤が管理するプロダクト群に対して以下の業務を担当していただきます。・事業部メンバーを交じえて新規・既存機能改善などの要件定義・チームで協力をしながらのフロントエンド・サーバサイド・インフラの開発実装・高い信頼性とセキュリティが求められるシステムアーキテクチャの設計と構築・AWS / GCPを始めとしたクラウドを用いたインフラ設計/構築/運用・プロダクト横断にまたがる案件の全体設計のリードや機能実装時の支援・セキュリティ関連業務設計/構築/運用・サービス監視業務設計/運用・障害発生時の原因調査/復旧作業・Infrastructure as Code および CI/CD による構築、デプロイ自動化・パフォーマンスチューニングを含む Site Reliability 向上のための実装 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

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