Machine Learning Engineer

■必須条件

- アジャイル開発手法に関する知識と経験 - クロスファンクショナルチームを率いて成果を挙げた経験 - ビジネスレベルの英語（IELTS7.5もしくはTOEFL iBT100以上に準ずる） - ビジネスレベルの日本語（日本語能力試験N1以上に準ずる） - 上記に加えて、下記いずれかの経験 - プロダクトマネージャーの経験 - ソフトウェアエンジニアの経験 - システム開発またはIT系のサービス改善プロジェクトマネジメントの経験 - 製造、物流、調達等キャディと関わりの深い領域の第一線で働きドメイン知識を深めた経験

■必須条件

・ビジネスレベルの英語（TOEIC800点以上） ・ビジネスレベルの日本語（日本語能力試験N1以上） ・海外ビジネス経験をお持ちの方

■必須条件

・日本語でのビジネスコミュニケーション ・ 7年以上のハンズオンでのソフトウェア開発経験 ・SREチームでの実務またはそれに類する経験 ・クラウドサービスを利用したアーキテクチャの設計・構築・運用経験 ・Infrastructure-as-Codeの実践経験 ・Kubernetes等のコンテナ技術の運用経験 ・CI/CDパイプラインの構築・運用経験 ・Webアプリケーションの開発・運用経験

■必須条件

・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上) 　・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築 　・機械学習モデルを利用したAPIの実装 　・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装 　・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験 ・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験 　・レコメンドシステム 　・自然言語処理 ・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験 　・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること ・統計的検定とその活用についての基礎的な知識

■必須条件

■大卒以上 以下の条件をすべて満たしている方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある ・システム開発におけるテストをきちんと行える ・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

■必須条件

【すべて必須】 ・自然言語処理に対する深い知識と業務経験 ・理工系大学院を修了した方

■必須条件

◎数学・統計の知見がある方（研修は数学の知識が前提となります） ◎コミュニケーション能力に自信がある方 ◎英語の論文を読むことに抵抗がない方

■必須条件

◎数学・統計の知見がある方（研修は数学の知識が前提となります） ◎コミュニケーション能力に自信がある方 ◎英語の論文を読むことに抵抗がない方

■必須条件

・機械学習やデータサイエンスに関する知識と経験 ・プロダクトマネジメントの経験 ・データ分析およびモデル評価のスキル ・ステークホルダーとのコミュニケーション能力

■必須条件

・Python2, Python3の実務経験（3年以上） ・AI/機械学習モデルの開発実務経験（3年以上） ・大学学部レベルの数学知識（線形代数・微分/積分） ・何らかのシステム開発経験（実務未経験可）

■必須条件

・何らかの業界にて、機械学習等のデータ分析案件における設計、実装、テスト、運用経験または、意思決定のためのデータ分析案件への従事経験 ・機械学習に関連する基礎的な代数・確率・統計知識 ・AWS/GCPの利用経験

■必須条件

■ハードスキル * SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験（5年以上） * gitを用いたチーム開発の経験 * GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験 * IaCの開発経験 * 複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験（直近含め5年以上） * 商用環境における機械学習機能の構築・運用経験（直近含め5年以上） * クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS）（直近含め5年以上） * 保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る ■ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットしている方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方

■必須条件

* 生成AI技術（LLM、画像生成、動画生成など）に関する深い理解と実務経験 * 新しい技術トレンドを日常的にキャッチアップし、業務に活かす姿勢 * ビジネス課題を技術で解決するための課題抽出・要件整理能力 * LangChainなどのAgent Frameworkを用いた業務課題解決の実装経験（PoC〜運用） * Pythonなどを用いたプロダクトレベルのバックエンド開発経験（3年以上） * クラウド（AWS/Google Cloud/Azure）を活用したAIシステム開発経験 * 業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用）

■必須条件

* 生成AI技術（LLM、画像生成、動画生成など）に関する深い理解と実務経験 * 新しい技術トレンドを日常的にキャッチアップし、業務に活かす姿勢 * ビジネス課題を技術で解決するための課題抽出・要件整理能力 * LangChainなどのAgent Frameworkを用いた業務課題解決の実装経験（PoC〜運用） * Pythonなどを用いたプロダクトレベルのバックエンド開発経験（3年以上） * クラウド（AWS/Google Cloud/Azure）を活用したAIシステム開発経験 * 業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用）

■必須条件

■学術・基礎知識 ・コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における修士号・博士号を有すること ・Generative AI領域に関する深い知識/経験を持つこと ■技術スキル ・Pythonでの高度なプログラミングスキル : PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformersなどのディープラーニングフレームワークを用いた実務経験がある ・深層学習の基礎知識 : ニューラルネットワーク、Transformer、注意機構などの理解 ・生成AIモデルの実装経験 : LLM、拡散モデル、GANなど、少なくとも1つ以上のGenerative AIモデルの開発・実装経験 ■研究・実装経験 ・コンピュータビジョンまたは自然言語処理の分野で、最新の研究論文を基にしたアルゴリズムの設計・実装経験がある ・研究プロジェクトにおいて、独自のアルゴリズムを開発し、学会やジャーナルでの発表経験がある ・研究成果を実際のプロダクトに応用し、性能向上を実現した経験がある ■問題解決能力 ・実際のプロジェクトにおいて、特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実施した経験がある ・複雑な技術的問題に対して、創意工夫に富んだアプローチで対応できる

■必須条件

システムアーキテクチャの設計経験および知識（インフラ・システム構成設計を含む） RAGを用いたシステムの構築経験および知識 いずれか必須： OpenAI (Azure OpenAI)、Bedrock (AWS)、Vertex AI (GCP) を活用した開発実務経験生成AI（LLM）をAPI連携で活用したシステムの設計・開発・導入に関する実務経験および知識

■必須条件

・5年以上の機械学習モデル開発及びデータサイエンスの経験 ○顧客の経営課題やプロダクト開発における技術的不確実性などを解決するための機械学習やデータサイエンスに対する深い知識と経験を求めています。 ・プロダクトマネジメントへの強い興味関心 ○技術をどう使うのかについて、アウトプットではなくアウトカムを追求する姿勢を求めています ・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 ○テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること ○ユーザーインタビュー等、日本語を用いた顧客やステークホルダーとの接点が頻繁にある業務となります ○例：日本語能力試験N1程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等 ※書類選考で注目しているポイント 「その業務の目的は何か」「技術を用いてどのような課題の解決に取り組んだのか」「その業務が、どのような成果または課題解決につながったのか」に注目しています。

■必須条件

※すべて必須 ・理工系大学院を修了 ・機械学習を扱うエンジニアまたはリサーチャー経験3年以上 ・Pythonを用いたサービス開発経験

■必須条件

■実務経験7年以上 ・顧客や関係者との詳細仕様調整や、前工程におけるリスク洗い出しを行った経験 ・長期の運用を見据え保守性を考慮した設計や技術選定ができる方 ・本求人と親和性のある技術スタックでの開発経験 ・生成AIを活用したプロダクト開発経験や開発業務効率など、何らかの領域での生活AIを活用して実績を挙げたご経験

■必須条件

・Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPI開発の実務経験（2年以上） ・SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験 ・機械学習モデルの設計・実装・検証の経験（scikit-learn, LightGBM, PyTorch等） ・AWS（S3、EC2、ECS、SageMaker等）を活用した開発経験 ・Dockerを用いた開発環境構築経験 ・IaC（CDKやTerraformなど）を用いたクラウドインフラ構築・管理経験 ・チームでのソフトウェア開発経験（Git、コードレビュー等）

■必須条件

※以下いずれかの経験をお持ちの方 ・システム開発の経験（Python、R、Javaなど） ・AWS、GCP、Azure　いずれかの環境下でのシステム開発、運用経験 ・データベースに関する基礎的な知識（SQL、RDB、 NoSQL、 DWHなど） ・Python、R、SQLなどのプログラミング言語を用いた解析やモデル開発（レコメンド、需要予測、最適化、CRM分析など） ・DBのパフォーマンスチューニングスキル ・ELTパイプライン構築経験 ・データを用いた戦略・企画の立案経験（事業企画やプロダクト企画、マーケティング企画等） ・事業部単位もしくは全社のデータマネジメント、データガバナンスの推進経験 ・DMBOKの理解と業務適用経験

■必須条件

• 論理的思考力、課題整理、資料作成などのビジネスコアスキル • システム開発を伴うプロジェクトマネジメントの実務経験 • ビジネスレベルの日本語力

■必須条件

ハードスキル ・データ活用による課題解決経験 ：データ分析・機械学習を用いて具体的なビジネス課題を解決した実務経験（3年以上） ・開発・分析基盤の習熟 ：SQLおよびPythonを用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境でのモデル開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ・機械学習・統計学の知識 ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 ・基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 ・MLOps/AIインフラの知識 ：モデルの学習・評価・デプロイを自動化するパイプラインの構築経験 ソフトスキル ・技術とビジネスの翻訳能力 ：AIの能力（事実整合性、安全性等）と限界を、非エンジニアに分かりやすく説明し、合意形成を行う能力 ・不確実性の高い中での意思決定能力 ：コスト、レイテンシー、安全性、モデルの品質といった相反する要件（トレードオフ）を論理的に整理し、優先順位を判断する能力 ・評価駆動の論理的思考 ：標準化された指標やデータに基づいて客観的にシステムのパフォーマンスを評価し、改善を提案する能力 ・ステークホルダーを巻き込む推進力 ：複雑な安全性基準の策定などにおいて、周囲の専門性を大胆に巻き込み、プロジェクトを完遂させるファシリテーション能力

■必須条件

・バックエンド開発の実務経験 ・開発体制の構築経験orそのご思考性がある方 ・ビジネスサイドと対話しながら開発を進めた経験 ※ AI領域の実務経験は必須ではありません。