該当求人数 15 件
1~15件を表示

SCSK株式会社
NEW
AI・機械学習(LLM)エンジニア
600~1,200万円
正社員
東京都(江東区)
●組織について 当部はAIとクラウド技術を活用し企業のAX推進を支援するクラウド事業本部の事業戦略と全体最適を推進する中核組織です。 主なミッションはAIオファリングサービス企画・開発と、オファリングサービス運用の高度化、改善サイクルが推進できる次世代のエンジニアの育成です。 成長意欲の高い若手メンバーが多く、互いの知見を高め合いながら先進的な開発・サービスデリバリーに取り組んでいます。 国内外の最新技術や当社の幅広い業界ネットワーク、各分野スペシャリストとの協業を活かし、持続的なデジタル変革をリードできる点も特徴です。また、最新のクラウド技術に触れながら、自ら変革を主導する経験を積むことができ、組織全体でキャリア形成・成長も支援しています。 ●組織の業務・事例紹介 AIオファリングサービスの企画・開発に取り組んでいます。 次世代エンジニア育成については、例えばSREを活用して以下を実現できる人材を育成しています。 ・AIOps ・DataOps ・FinOps ●職務内容・担当業務 ・AIオファリング・サービスの企画・開発: AI及びクラウドを活用した新規事業やサービスの企画・設計・開発 ・AIオファリングサービス技術支援: 全社AIエージェント基盤構築や自社IPへのAI組込み等の技術支援 ・先進技術の検証: Agentic AI、AI Gateway、AIガードレール/ハーネス等の新技術に関する技術検証 ●役割・ポジション 新規AIオファリングサービスの企画、アーキテクチャ設計・構築および開発業務の主要メンバー/マネージャー/技術リーダー ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ クラウド事業本部 事業推進部
AWS
生成AI・LLM
Google Cloud Platform(GCP)
RAG
Microsoft Azure
MLOps
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
リモート可
自社プロダクト・サービス開発
新規開発(0→1)メイン
生成AI・LLMプロダクト開発
NEW
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
●組織について 当部はAIとクラウド技術を活用し企業のAX推進を支援するクラウド事業本部の事業戦略と全体最適を推進する中核組織です。 主なミッションはAIオファリングサービス企画・開発と、オファリングサービス運用の高度化、改善サイクルが推進できる次世代のエンジニアの育成です。 成長意欲の高い若手メンバーが多く、互いの知見を高め合いながら先進的な開発・サービスデリバリーに取り組んでいます。 国内外の最新技術や当社の幅広い業界ネットワーク、各分野スペシャリストとの協業を活かし、持続的なデジタル変革をリードできる点も特徴です。また、最新のクラウド技術に触れながら、自ら変革を主導する経験を積むことができ、組織全体でキャリア形成・成長も支援しています。 ●組織の業務・事例紹介 AIオファリングサービスの企画・開発に取り組んでいます。 次世代エンジニア育成については、例えばSREを活用して以下を実現できる人材を育成しています。 ・AIOps ・DataOps ・FinOps ●職務内容・担当業務 ・AIオファリング・サービスの企画・開発: AI及びクラウドを活用した新規事業やサービスの企画・設計・開発 ・AIオファリングサービス技術支援: 全社AIエージェント基盤構築や自社IPへのAI組込み等の技術支援 ・先進技術の検証: Agentic AI、AI Gateway、AIガードレール/ハーネス等の新技術に関する技術検証 ●役割・ポジション 新規AIオファリングサービスの企画、アーキテクチャ設計・構築および開発業務の主要メンバー/マネージャー/技術リーダー ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ クラウド事業本部 事業推進部
600~1,200万円
東京都(江東区)
AWS
生成AI・LLM
Google Cloud Platform(GCP)
RAG
Microsoft Azure
MLOps
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
リモート可
自社プロダクト・サービス開発
新規開発(0→1)メイン
生成AI・LLMプロダクト開発

SCSK株式会社

Sansan株式会社
システムアーキテクト
1,152~2,917万円
正社員
東京都(渋谷区桜丘町)
●組織ミッション 当社の研究開発部門は、事業部から独立した組織として、事業成長を加速させることをミッションとしています。イノベーション創出のための研究開発から、あらゆる事業へのアプリケーション提供・運用までを手がけます。 ●具体的な業務 研究員と協力しながらプロダクトを開発します。モデル開発以外のほぼすべてを担当します。mlopsやplatform engineeringの領域において、強みに応じて業務を決定します。 ・研究成果を組み込む際の、開発設計リード、実装、ベストプラクティスの共有 ・AWS(Amazon Web Services)やGoogle Cloudなどのクラウド上でのシステム構築、運用、改善 ・研究開発の生産性・運用性を高め、かつコストを抑えた環境の整備(Amazon Elastic Kubernetes Serviceを使用したKubernetesクラスタ「Circuit」やマネージドリソースの構築運用) ・ソフトウエア開発サイクル全体を支援する基盤とツールの設計、開発、運用 ・基盤のセキュリティーと信頼性の向上 ●開発環境、使用するツールなど - 開発言語:go, python, shell script, c#, c++ - データベース:amazon aurora, amazon dynamodb, amazon redshift, opensearch, - bigquery, google cloud sql - 構成管理:kubernetes(kustomize、helm), terraform - ci・cd:github actions, argo cd - マネージドmlサービス:amazon sagemaker, vertex ai - 管理ツール:github, notion - インフラ:aws, kubernetes(eks), google cloud - 運用・監視:datadog, aws cloudwatch logs, google cloud monitoring ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。
C#
Amazon Aurora
Terraform
AWS
Python
Google Cloud Platform(GCP)
Go
GitHub Actions
C++
DynamoDB
BigQuery
Datadog
MLOps
GitHub
Amazon Redshift
生成AI・LLM
Kubernetes
Shell
育児支援制度あり
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
メガベンチャー
システムアーキテクト
正社員
●組織ミッション 当社の研究開発部門は、事業部から独立した組織として、事業成長を加速させることをミッションとしています。イノベーション創出のための研究開発から、あらゆる事業へのアプリケーション提供・運用までを手がけます。 ●具体的な業務 研究員と協力しながらプロダクトを開発します。モデル開発以外のほぼすべてを担当します。mlopsやplatform engineeringの領域において、強みに応じて業務を決定します。 ・研究成果を組み込む際の、開発設計リード、実装、ベストプラクティスの共有 ・AWS(Amazon Web Services)やGoogle Cloudなどのクラウド上でのシステム構築、運用、改善 ・研究開発の生産性・運用性を高め、かつコストを抑えた環境の整備(Amazon Elastic Kubernetes Serviceを使用したKubernetesクラスタ「Circuit」やマネージドリソースの構築運用) ・ソフトウエア開発サイクル全体を支援する基盤とツールの設計、開発、運用 ・基盤のセキュリティーと信頼性の向上 ●開発環境、使用するツールなど - 開発言語:go, python, shell script, c#, c++ - データベース:amazon aurora, amazon dynamodb, amazon redshift, opensearch, - bigquery, google cloud sql - 構成管理:kubernetes(kustomize、helm), terraform - ci・cd:github actions, argo cd - マネージドmlサービス:amazon sagemaker, vertex ai - 管理ツール:github, notion - インフラ:aws, kubernetes(eks), google cloud - 運用・監視:datadog, aws cloudwatch logs, google cloud monitoring ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。
1,152~2,917万円
東京都(渋谷区桜丘町)
C#
Amazon Aurora
Terraform
AWS
Python
Google Cloud Platform(GCP)
Go
GitHub Actions
C++
DynamoDB
BigQuery
Datadog
MLOps
GitHub
Amazon Redshift
生成AI・LLM
Kubernetes
Shell
育児支援制度あり
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
メガベンチャー

Sansan株式会社

Sansan株式会社
NEW
データサイエンティスト
1,152~2,917万円
正社員
東京都(渋谷区桜丘町)
● 組織のミッション Sansan株式会社では、名刺・請求書・契約書といったアナログ情報をデータ化するとともに、企業情報や事業所などの多様なデータを独自に収集し蓄積しています。それらを掛け合わせたデータベースを形成し、提供しています。本ポジションは、その大規模なビジネスデータに対する分析の力を武器に、プロダクトの成長と開発をけん引する役割です。 ● チームについて 私たちのチームは、データ分析の専門家集団です。ビジネスデータの構造を深く理解し、分析を通じてプロダクトの成長と開発を後押しします。一過性の分析で終わらせず、そこで得た知見をプロダクトの企画・機能へと自ら形にしていきます。 ● 具体的な業務 プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。 ● データの調査・分析・概念設計 ・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く ・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする ・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む ● データプロダクトの企画・開発 ・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する ・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する ● 開発環境、使用するツールなど ・開発言語 : Python, R, SQL, Go (※プロダクト開発で利用) ・データベース・DWH : BigQuery ・インフラ : Google Cloud, AWS ・構成管理 : Terraform ・バージョン管理・コラボレーション : GitHub, Slack, Notion ※上記すべての利用経験が必須ではなく、また他のツールも必要に応じて柔軟に利用します。 ● 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務
Django
DynamoDB
Datadog
Rust
Docker
MLOps
React
Rails
Snowflake
Kubernetes
FastAPI
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
MySQL
Notion
TypeScript
AWS
Slack
Terraform
育児支援制度あり
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
メガベンチャー
NEW
データサイエンティスト
正社員
● 組織のミッション Sansan株式会社では、名刺・請求書・契約書といったアナログ情報をデータ化するとともに、企業情報や事業所などの多様なデータを独自に収集し蓄積しています。それらを掛け合わせたデータベースを形成し、提供しています。本ポジションは、その大規模なビジネスデータに対する分析の力を武器に、プロダクトの成長と開発をけん引する役割です。 ● チームについて 私たちのチームは、データ分析の専門家集団です。ビジネスデータの構造を深く理解し、分析を通じてプロダクトの成長と開発を後押しします。一過性の分析で終わらせず、そこで得た知見をプロダクトの企画・機能へと自ら形にしていきます。 ● 具体的な業務 プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。 ● データの調査・分析・概念設計 ・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く ・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする ・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む ● データプロダクトの企画・開発 ・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する ・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する ● 開発環境、使用するツールなど ・開発言語 : Python, R, SQL, Go (※プロダクト開発で利用) ・データベース・DWH : BigQuery ・インフラ : Google Cloud, AWS ・構成管理 : Terraform ・バージョン管理・コラボレーション : GitHub, Slack, Notion ※上記すべての利用経験が必須ではなく、また他のツールも必要に応じて柔軟に利用します。 ● 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務
1,152~2,917万円
東京都(渋谷区桜丘町)
Django
DynamoDB
Datadog
Rust
Docker
MLOps
React
Rails
Snowflake
Kubernetes
FastAPI
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
MySQL
Notion
TypeScript
AWS
Slack
Terraform
育児支援制度あり
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
メガベンチャー

Sansan株式会社
富士フイルム株式会社
AI・機械学習(LLM)エンジニア
500~1,300万円
正社員
埼玉県(さいたま市)
当社が展開する高性能デジタルカメラ「X/GFXシリーズ」やインスタントカメラ「INSTAX」、プリンティングサービス「Year Album」等のスマホアプリ/オンラインサービスに向けた、主に画像・動画を対象としたAI領域のプロジェクト推進および研究開発を担当していただきます。 <具体的には> ・商品化開発に向けた、AI領域の提案・要件定義 (商品企画担当者やアプリ/サービス開発担当者と連携) ・開発方針の策定、データ整備、モデル試作・評価、およびAPI設計・開発 (グループ内外の協力会社を含む体制でのプロジェクト推進、または自身で実施) ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般
画像認識
TensorFlow
Python
音声認識
MLOps
C++
自社プロダクト・サービス開発
BtoC向けサービス
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
当社が展開する高性能デジタルカメラ「X/GFXシリーズ」やインスタントカメラ「INSTAX」、プリンティングサービス「Year Album」等のスマホアプリ/オンラインサービスに向けた、主に画像・動画を対象としたAI領域のプロジェクト推進および研究開発を担当していただきます。 <具体的には> ・商品化開発に向けた、AI領域の提案・要件定義 (商品企画担当者やアプリ/サービス開発担当者と連携) ・開発方針の策定、データ整備、モデル試作・評価、およびAPI設計・開発 (グループ内外の協力会社を含む体制でのプロジェクト推進、または自身で実施) ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般
500~1,300万円
埼玉県(さいたま市)
画像認識
TensorFlow
Python
音声認識
MLOps
C++
自社プロダクト・サービス開発
BtoC向けサービス
機械学習・データ活用
従業員数1000名以上
富士フイルム株式会社

デジタルグリッド株式会社
バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)
800~1,200万円
正社員
東京都(港区)
デジタルグリッドでは電力取引プラットフォームのバックエンド開発をお願いできるソフトウェアエンジニアを募集しています。 例として以下のようなサービス機能の企画・開発・運用に携わっていただきます。 ■役割 ・電力の需要家と発電家をマッチングさせ、需要家が必要な電力量を売買する市場の取引ロジックを開発します。 ・機械学習エンジニアと連携しながら需要量・発電量を予測するサービスを提供します。MLOps 環境の整備や運用を行います。 ・顧客の各種契約を管理や、顧客が調達した電力量・使用した電力量等に基づいた請求を行います。社内メンバーの運用を効率化し、少ないメンバーでスケールする運用を支える社内ツールの開発も行います。 ■具体的な業務内容 基本的には以下の業務をお願いします。 ・要件定義 ・モデリング ・設計 ・実装 ・コードレビュー ・障害対応 ・ドキュメントの記載と更新 また必要に応じてスクラッチでの新規システム開発が発生します。 2025年7月時点での主要技術スタックと使用しているツールは以下の通りです。 ・Python(FastAPI) ・JavaScript(TypeScript, React) ・PostgreSQL ・AWS ・GitHub ・Slack ・Notion スタートアップやメガベンチャーでウェブアプリケーションの開発を行っていた方はフィットすると思います。 ドメイン知識が固有で広く深く、既存の他社のシステムとの連携もあるため、設計自体も非常にチャレンジングで面白いです。 ぜひ一緒にあーでもないこーでもないと悩みながらスケーラブルなシステムを作っていきましょう! どの職種に応募してよいか不明な場合、事業やポジションについてより詳細に知りたい場合はカジュアル面談を実施しております。 お気軽にご連絡ください。 -2025年4月東証グロース市場へ新規上場いたしました!- 「電力を生む発電家」と「電力を買う需要家」が直接売買できるシステムを備えたプラットフォームを提供しています。 未来の子どもたちがエネルギーの制約にとらわれずに過ごせるように。 電力取引に参入しやすいプラットフォーム=市場を整えることで、人と地球に優しい「再エネ」をスタンダードにすることを目指します。 *ーデジタルグリッドはこんな会社ですー* ●経済情報番組「PIVOT」に出演しました https://www.youtube.com/watch?v=y1z0B97e1j4 ●デジタルグリッド社長の一日に密着~セミナーの裏側を大公開~ https://youtu.be/Ix4fZF_lSHs?si=MlSz4deEvLE2SCgX ●【蓄電所を初公開】いま注目の系統用蓄電池ーデジタルグリッドが蓄電所をつくる理由とはー https://youtu.be/zRDlmHxB0XQ?si=jiu2E7GEtvfYyiYE ●"売るだけじゃない” 営業の仕事と成長の裏側 https://youtu.be/M0NM3kp0Ec0?si=iH-8PSof4TuBJpZV
PostgreSQL
MLOps
React
JavaScript
FastAPI
GitHub
Python
機械学習
Notion
TypeScript
AWS
Slack
育児支援制度あり
資格取得支援制度あり
カジュアル面談可
リモート可
年間休日120日以上
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
機械学習・データ活用
従業員数100名未満
バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)
正社員
デジタルグリッドでは電力取引プラットフォームのバックエンド開発をお願いできるソフトウェアエンジニアを募集しています。 例として以下のようなサービス機能の企画・開発・運用に携わっていただきます。 ■役割 ・電力の需要家と発電家をマッチングさせ、需要家が必要な電力量を売買する市場の取引ロジックを開発します。 ・機械学習エンジニアと連携しながら需要量・発電量を予測するサービスを提供します。MLOps 環境の整備や運用を行います。 ・顧客の各種契約を管理や、顧客が調達した電力量・使用した電力量等に基づいた請求を行います。社内メンバーの運用を効率化し、少ないメンバーでスケールする運用を支える社内ツールの開発も行います。 ■具体的な業務内容 基本的には以下の業務をお願いします。 ・要件定義 ・モデリング ・設計 ・実装 ・コードレビュー ・障害対応 ・ドキュメントの記載と更新 また必要に応じてスクラッチでの新規システム開発が発生します。 2025年7月時点での主要技術スタックと使用しているツールは以下の通りです。 ・Python(FastAPI) ・JavaScript(TypeScript, React) ・PostgreSQL ・AWS ・GitHub ・Slack ・Notion スタートアップやメガベンチャーでウェブアプリケーションの開発を行っていた方はフィットすると思います。 ドメイン知識が固有で広く深く、既存の他社のシステムとの連携もあるため、設計自体も非常にチャレンジングで面白いです。 ぜひ一緒にあーでもないこーでもないと悩みながらスケーラブルなシステムを作っていきましょう! どの職種に応募してよいか不明な場合、事業やポジションについてより詳細に知りたい場合はカジュアル面談を実施しております。 お気軽にご連絡ください。 -2025年4月東証グロース市場へ新規上場いたしました!- 「電力を生む発電家」と「電力を買う需要家」が直接売買できるシステムを備えたプラットフォームを提供しています。 未来の子どもたちがエネルギーの制約にとらわれずに過ごせるように。 電力取引に参入しやすいプラットフォーム=市場を整えることで、人と地球に優しい「再エネ」をスタンダードにすることを目指します。 *ーデジタルグリッドはこんな会社ですー* ●経済情報番組「PIVOT」に出演しました https://www.youtube.com/watch?v=y1z0B97e1j4 ●デジタルグリッド社長の一日に密着~セミナーの裏側を大公開~ https://youtu.be/Ix4fZF_lSHs?si=MlSz4deEvLE2SCgX ●【蓄電所を初公開】いま注目の系統用蓄電池ーデジタルグリッドが蓄電所をつくる理由とはー https://youtu.be/zRDlmHxB0XQ?si=jiu2E7GEtvfYyiYE ●"売るだけじゃない” 営業の仕事と成長の裏側 https://youtu.be/M0NM3kp0Ec0?si=iH-8PSof4TuBJpZV
800~1,200万円
東京都(港区)
PostgreSQL
MLOps
React
JavaScript
FastAPI
GitHub
Python
機械学習
Notion
TypeScript
AWS
Slack
育児支援制度あり
資格取得支援制度あり
カジュアル面談可
リモート可
年間休日120日以上
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
機械学習・データ活用
従業員数100名未満

デジタルグリッド株式会社

フリー株式会社
AI・機械学習(LLM)エンジニア
835~1,230万円
正社員
東京都(品川区)
freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値(マジ価値)を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発(メインミッション) ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識(OCR)、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python(マイクロサービス・開発環境)、Ruby on Rails, Go(アプリケーション) 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります
Ruby
Terraform
GitHub
Slack
Datadog
GitHub Actions
生成AI・LLM
MLOps
Kaggle
機械学習
PyTorch
TensorFlow
画像認識
AWS
育児支援制度あり
社宅・家賃補助制度あり
資格取得支援制度あり
生成AI開発ツール導入
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
上場企業
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値(マジ価値)を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発(メインミッション) ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識(OCR)、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python(マイクロサービス・開発環境)、Ruby on Rails, Go(アプリケーション) 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります
835~1,230万円
東京都(品川区)
Ruby
Terraform
GitHub
Slack
Datadog
GitHub Actions
生成AI・LLM
MLOps
Kaggle
機械学習
PyTorch
TensorFlow
画像認識
AWS
育児支援制度あり
社宅・家賃補助制度あり
資格取得支援制度あり
生成AI開発ツール導入
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
上場企業

フリー株式会社

Sansan株式会社
AI・機械学習(LLM)エンジニア
878~2,797万円
正社員
東京都(渋谷区桜丘町)
サービスについて 「名刺管理」から「ビジネスインフラ」への転換期において、契約データや企業情報など多種多様なデータを活用し、企業の課題解決や生産性向上に貢献する新たな価値を創出します。 具体的な業務 当社が展開する「Sansan」「Contract One」「Bill One」などのプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術(AI・機械学習・生成AI)を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。 ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。 1.検索・推薦エンジニアリング 「Contract One」などにおける検索機能(キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど)の設計・実装 検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定 2.機械学習・自然言語処理・画像認識 文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発 生成AI(LLM)を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装 実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化 3.データサイエンス・戦略 事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出 独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用 4.アーキテクチャー・技術基盤 AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定 大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用 主な技術スタック ●開発言語 -Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等 ●インフラ -AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform ●データベース / 検索基盤 -PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub, Datadog ※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務
Spring
Elasticsearch
Docker
MLOps
自然言語処理
RAG
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
生成AI・LLM
画像認識
AWS
育児支援制度あり
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
メガベンチャー
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
サービスについて 「名刺管理」から「ビジネスインフラ」への転換期において、契約データや企業情報など多種多様なデータを活用し、企業の課題解決や生産性向上に貢献する新たな価値を創出します。 具体的な業務 当社が展開する「Sansan」「Contract One」「Bill One」などのプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術(AI・機械学習・生成AI)を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。 ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。 1.検索・推薦エンジニアリング 「Contract One」などにおける検索機能(キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど)の設計・実装 検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定 2.機械学習・自然言語処理・画像認識 文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発 生成AI(LLM)を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装 実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化 3.データサイエンス・戦略 事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出 独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用 4.アーキテクチャー・技術基盤 AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定 大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用 主な技術スタック ●開発言語 -Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等 ●インフラ -AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform ●データベース / 検索基盤 -PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub, Datadog ※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務
878~2,797万円
東京都(渋谷区桜丘町)
Spring
Elasticsearch
Docker
MLOps
自然言語処理
RAG
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
生成AI・LLM
画像認識
AWS
育児支援制度あり
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
メガベンチャー

Sansan株式会社

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)
AI・機械学習(LLM)エンジニア
500~1,000万円
正社員
東京都(港区)
●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)
Figma
Next.js
Tailwind CSS
機械学習
自然言語処理
RAG
MLOps
GitHub
Slack
Notion
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
GitHub Actions
TypeScript
Windows
Linux
Python
Node.js
PostgreSQL
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
年俸制(12分割)
生成AI開発ツール導入
リモート可
フルフレックス
年間休日120日以上
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
SaaSプロダクト開発
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
上場企業
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)
500~1,000万円
東京都(港区)
Figma
Next.js
Tailwind CSS
機械学習
自然言語処理
RAG
MLOps
GitHub
Slack
Notion
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
GitHub Actions
TypeScript
Windows
Linux
Python
Node.js
PostgreSQL
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
年俸制(12分割)
生成AI開発ツール導入
リモート可
フルフレックス
年間休日120日以上
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
SaaSプロダクト開発
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
上場企業

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)
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Trust株式会社(トラスト)
データサイエンティスト
1,000~2,500万円
正社員
大阪市内
当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名~6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり
機械学習
MLOps
Python
R言語
Snowflake
BigQuery
生成AI・LLM
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
英語活用
リモート可
フルフレックス
フレックス勤務
年間休日120日以上
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満
データサイエンティスト
正社員
当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名~6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり
1,000~2,500万円
大阪市内
機械学習
MLOps
Python
R言語
Snowflake
BigQuery
生成AI・LLM
育児支援制度あり
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
英語活用
リモート可
フルフレックス
フレックス勤務
年間休日120日以上
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満

Trust株式会社(トラスト)

株式会社ABEJA
SREエンジニア
600~800万円
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
PostgreSQL
MLOps
React
自然言語処理
Kubernetes
GitHub
Go
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
生成AI・LLM
PyTorch
TensorFlow
MySQL
AWS
Vue.js
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
SaaSプロダクト開発
機械学習・データ活用
アジャイル・スクラム開発環境
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満
上場企業
SREエンジニア
正社員
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
600~800万円
東京都(港区)
PostgreSQL
MLOps
React
自然言語処理
Kubernetes
GitHub
Go
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
生成AI・LLM
PyTorch
TensorFlow
MySQL
AWS
Vue.js
フレックス勤務
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
SaaSプロダクト開発
機械学習・データ活用
アジャイル・スクラム開発環境
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満
上場企業

株式会社ABEJA

株式会社マネーフォワード
AI・機械学習(LLM)エンジニア
650~1,100万円
正社員
東京都(港区芝浦3-1-21 msb Tamachi 田町)
【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
自然言語処理
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
生成AI・LLM
Python
機械学習
RAG
MLOps
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
カジュアル面談可
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
上場企業
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
【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
650~1,100万円
東京都(港区芝浦3-1-21 msb Tamachi 田町)
自然言語処理
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
生成AI・LLM
Python
機械学習
RAG
MLOps
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
カジュアル面談可
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
機械学習・データ活用
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
上場企業

株式会社マネーフォワード

燈株式会社
AI・機械学習(LLM)エンジニア
1,000~1,500万円
正社員
東京都(千代田区)
業界特化型生成AIエージェントの開発(AI SaaS事業部への配属)において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。 【ミッション】 ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。 詳細な業務内容 【業務例】 ・要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。 ・タスク分解と采配(ディスパッチ): 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ(1〜3日程度)」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。 ・アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。 ・組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール(Devin/Claude Code等)の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。 【技術スタック】 ・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
Elasticsearch
Docker
MLOps
React
Microsoft Azure
Python
生成AI・LLM
Next.js
PyTorch
CakePHP
TypeScript
AWS
JIRA
Node.js
Terraform
Kotlin
生成AI開発ツール導入
年間休日120日以上
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
大規模トラフィック環境
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満
スタートアップ
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
業界特化型生成AIエージェントの開発(AI SaaS事業部への配属)において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。 【ミッション】 ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。 詳細な業務内容 【業務例】 ・要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。 ・タスク分解と采配(ディスパッチ): 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ(1〜3日程度)」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。 ・アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。 ・組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール(Devin/Claude Code等)の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。 【技術スタック】 ・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
1,000~1,500万円
東京都(千代田区)
Elasticsearch
Docker
MLOps
React
Microsoft Azure
Python
生成AI・LLM
Next.js
PyTorch
CakePHP
TypeScript
AWS
JIRA
Node.js
Terraform
Kotlin
生成AI開発ツール導入
年間休日120日以上
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
大規模トラフィック環境
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満
スタートアップ

燈株式会社

株式会社サイバーエージェント
AI・機械学習(LLM)エンジニア
-
正社員
東京都(渋谷区宇田川町)
●スポーツ映像における新たな体験を可能にするCV技術の開発を担当します。 機械学習モデルの開発にとどまらず、弊社サービスへの出口を想定した企画への画像認識観点からの技術アドバイスや、データセット構築、ML Ops観点からのモデルサービングまで自身の得意なスキルを活かしつつ周辺領域にも取り組んでいただきます。 ●技術応用例は以下の通りです。 └ レース映像における選手の3D座標認識、選手の姿勢推定、動画要約など ●想定する画像認識技術は以下の通りです。 └ 物体認識、マルチオブジェクトトラッキング、物体姿勢推定、三次元再構成、シーン理解、動画要約、センサーキャリブレーションなど ●会社概要 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!
機械学習
画像認識
MLOps
GitHub
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
C++
Python
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
英語活用
リモート可
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
自社内開発メイン
機械学習・データ活用
上場企業
メガベンチャー
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
●スポーツ映像における新たな体験を可能にするCV技術の開発を担当します。 機械学習モデルの開発にとどまらず、弊社サービスへの出口を想定した企画への画像認識観点からの技術アドバイスや、データセット構築、ML Ops観点からのモデルサービングまで自身の得意なスキルを活かしつつ周辺領域にも取り組んでいただきます。 ●技術応用例は以下の通りです。 └ レース映像における選手の3D座標認識、選手の姿勢推定、動画要約など ●想定する画像認識技術は以下の通りです。 └ 物体認識、マルチオブジェクトトラッキング、物体姿勢推定、三次元再構成、シーン理解、動画要約、センサーキャリブレーションなど ●会社概要 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!
-
東京都(渋谷区宇田川町)
機械学習
画像認識
MLOps
GitHub
AWS
Google Cloud Platform(GCP)
Docker
C++
Python
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
英語活用
リモート可
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
自社内開発メイン
機械学習・データ活用
上場企業
メガベンチャー

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