B271. Machine Learning Engineer

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年収

810万円〜

勤務地

東京都

職種

AI・機械学習エンジニア

リモートワーク
フレックス出勤・時差出勤
モダンな技術を採用
技術試験なし

求人情報

仕事内容

■お任せしたい業務 ●モデルを安定的かつ低レイテンシで本番環境へ実装するための構築 ●ビジネス要件を踏まえたモデルの精度や安定性の改善 ●学習/推論パイプラインの整備 ●モデルのAPI化および簡易的な自動化 ●再学習や性能劣化を意識した運用設計 ●本番運用を見据えた必要十分なMLOpsの導入 また、今後は独自の与信モデル開発の強化だけでなく、営業支援のレコメンドAIの開発、LLMなどを活用した新しい金融プロダクトの検討など、多岐にわたる挑戦を進めていく予定です。

必須条件

●Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験(scikit-learn/LightGBMなどの利用経験) ●EDA〜特徴量設計〜モデル評価の実務経験 ●ビジネス課題を機械学習として定式化した経験 ●Docker/Kubernetes等のコンテナ技術、およびクラウド(AWS/GCP等)でのインフラ構築経験 ●CI/CDパイプラインの構築や、本番環境でのモデルデプロイ/運用経験 ●Claude CodeやCodex / Devin等を活用したAgentic Codingの実務経験
求める人物像
●UPSIDERのミッションに共感いただける方 ●不確実性のある環境でも、楽しみながら職務を遂行できる方 ●ユーザーファーストの思考で仕様変更や設計改善などを自ら提案できる方 ●共に働く仲間に対して、常にリスペクトを持って、接することができる方 ●ビジネスの成功に向けて、部署やチームを超えて他メンバーと積極的なコラボレーションができる方

歓迎要件

●与信、不正対策の領域でのデータサイエンス経験 ●金融機関、Fintech企業での就業経験 ●プロジェクトまたはチームリードの経験 ●LLM等の生成AIに関する知識、業務経験 ●大規模データ(BigQuery/Spark等)を扱うデータパイプラインの設計/構築経験 ●低レイテンシが要求されるリアルタイム推論基盤の最適化経験

想定年収

810万円〜
想定年収補足
賞与:半期に一回、グレードや実績によって支給
賞与・昇給
賞与:2回

ポジション

職種
・AI・機械学習エンジニア
役職
テックリード

配属先

部署の特徴・業務環境
当社では機械学習エンジニアを「AIを武器に変え、プロダクトの血流を支えるアーキテクト」と定義しており、信用のOSの実行に向けて以下を担っていただきます。 少人数のチームで与信モデルやグロースモデルの開発から、機械学習エンジニアリングまでを兼務しており、本番環境での継続的なモデル開発や変更管理プロセスの標準化、機械学習インフラの強化が急務となっています。 開発言語:Python/Typescript 機械学習/統計モデリング:scikit-learn/LightGBM/pandas/numpy etc. クラウドプラットフォーム:Google Cloud Platform 分析基盤:BigQuery アプリケーション:Next.js/FastAPI 構成管理ツール:Terraform/Cloud Build データモデリング:Dataform/dbt データビジュアライゼーション:Metabase/Redash その他:Docker/GitHub/Slack/Github Copilot/Cursor/Claude Code etc.

開発環境

開発言語
Python、TypeScript
フレームワーク
Next.js
データ分析
scikit-learn、pandas、numpy
DB・DWH
BigQuery
クラウド
GCP
仮想化環境
Docker、Kubernetes
CI・CD
GitHub Actions
構成管理ツール
Terraform
その他ツール、サービス
GitHub、Slack

雇用形態

正社員
雇用期間の定め
なし
試用期間
あり(6ヶ月)

勤務形態

フレックスタイム制
就業時間補足
フルフレックス

予定勤務地

東京都

リモートワーク頻度

フルリモート(地方在住 不明)

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

制度

職場環境
リモートワーク制度

休日・休暇

土日祝休み、有給休暇、年末年始休暇、夏季休暇
育児・介護
育児休暇、産前産後休暇

諸手当

通勤手当

選考情報

選考内容

選考情報
・面接 2回
選考情報補足
選考フロー: 1. エントリー 2. カジュアル面談 3. 書類選考 4. 面接(2〜3回) ※技術課題の提出を含む 5. オファー ●書類選考やカジュアル面談の結果、ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しいと弊社が判断した場合は、面談や面接の実施を見送らせていただくこともございます。

株式会社UPSIDERの企業情報

企業について

法人間決済サービスの企画・運営

会社情報

企業名
株式会社UPSIDER
設立年月日
2018年05月
本社所在地
〒106-0032 東京都港区六本木7-15-7
資本金
21億4748万3647円
ベンチャー企業
従業員100名未満
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Border

株式会社UPSIDER

【Backend Engineer<支払い.com / Tech>】AI×Fintech/累計資金調達額650億円以上/フルリモート/フルフレックス/英語力を活かせる!

■必須条件

・オブジェクト指向言語によるWebアプリケーションの開発実務経験(5年以上) ・ビジネス要件から要件定義、設計、実装まで落とし込める力

サーバーサイドエンジニア

株式会社UPSIDER

【FullStack Engineer(UPSIDER AI経理)】AI×Fintech/累計資金調達額650億円以上/フルリモート/フルフレックス/英語力を活かせる!

■必須条件

・Go言語でのバックエンド開発経験1年以上 ・ReactまたはNext.js でのフロントエンド開発経験1年以上 ・PdMやビジネス側と協力し、要件を機能や設計に落とし込む能力 ・GitHub CopilotやCursorなどの AIコーディング支援ツールを活用した開発経験

サーバーサイドエンジニア, インフラエンジニア, フロントエンドエンジニア

株式会社UPSIDER

【 Senior Backend Engineer(UPSIDER AI経理)】AI×Fintech/累計資金調達額650億円以上/フルリモート/フルフレックス/英語力を活かせる!

■必須条件

※実務経験5年以上 ・Go言語またはTypeScriptを用いたバックエンド開発の実務経験 ・設計から実装まで主体的にリードした経験 ・GitHub Copilot や Cursor 等、AIコーディング支援ツールを活用した開発経験 ・リモート環境でのチーム開発経験(SlackやNotionなどの非同期ツール活用含む

サーバーサイドエンジニア

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Border

GMOインターネットグループ株式会社

東京/正社員/機械学習エンジニア

■必須条件

以下の条件をすべて満たしている方 ●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

700万円〜1,000万円

AI・機械学習エンジニア

株式会社日本経済新聞社

■AIエンジニア、MLエンジニア

■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

750万円〜1,100万円

AI・機械学習エンジニア

SCSK株式会社

【インダストリアルAI・データ活用エンジニア】戦略コンサルと伴走し製造業DX変革を実現(東京・大阪)0613産業

■必須条件

◆必須条件 以下①~③のうち、いずれかの経験をお持ちの方 ①システム開発において、要件定義からテストまで一連の工程に主体的に関わった経験  ※中~大規模のプロジェクトリーダー/チームリードの経験(10名規模目安)  ※上流~下流までのシステム開発案件リード力を重視。AI技術は歓迎要件 ②AI/機械学習を用いた開発経験(リーダークラス) ③データアナリスト・データサイエンティスト(AI活用)の経験(リーダークラス) 【共通必須スキル】 ●プログラミング経験(Python等のスクリプト言語など) ●品質・進捗・コストを意識したプロジェクト推進経験

700万円〜1,200万円

ITコンサルタント, データエンジニア, データアナリスト, AI・機械学習エンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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