機械学習エンジニア × 東京都の案件

詳細設計の実務経験 Python（FastAPI）による開発経験 pytestを用いたテスト実装 SQLAlchemy（ORM）への精通 Shellスクリプト作成 PostgreSQL使用経験 Azure VM、ACR（Azure Container Registry）の構築経験 Azureネットワーク、Blobストレージの構築経験 Swaggerの使用経験 Markdownによるドキュメント作成経験 GitHubによるバージョン管理経験 生成AI（Generative AI）開発経験 RAGおよびAgentの開発経験 コミュニケーション能力

・Python、PyTorchを用いた機械学習開発経験 ・AI PoCの実務経験 ・データサイエンスの基礎知識 ・仮説構築・検証など、実験設計力とPDCA遂行力 ・非エンジニア／顧客への説明、報告スキル

・事業会社でのWebサービスの開発経験 ・LLMをプロダクトに組み込み運用した経験、もしくは生成AIを開発で積極的に活用している経験 ・LLMの最新技術や手法をキャッチアップし、プロダクト開発を推進できること

・機械学習/深層学習に関連する開発または研究の経験 ・大規模言語モデル(LLM)を含むNLP技術を活用した、対話エンジンのアルゴリズム設計・開発経験 ※NLP技術の経験は無しでも検討可能 ・顧客折衝を通じたクライアントの課題把握および課題解決に実用可能なアルゴリズムの開発を両立する能力

・プロダクトマネジメント経験（目安：5年以上） ・開発に関する一定の理解・バックグラウンドを保有している ・ビジネス視点を持ちながらプロダクトの方向性を描ける ・スタートアップ環境や変化に柔軟に対応できる ・日本語：ビジネスレベル

・Python/TypeScript等でのWebアプリケーションまたはバックエンド開発経験 ・OpenAI API等のLLMを活用した開発経験（ChatGPT / Claude / Gemini など） ・プロンプトエンジニアリングの基礎知識 ・REST APIや外部サービスとの連携経験 ・Gitを用いたチーム開発の実務経験 ・AWSの基本的な知見とIaCの実務経験

・大学レベルの情報・統計の知識 ・Docker / データエンジニアリングの実務経験 ・Pythonを使った機械学習・統計の実務経験

・生成AIツール（Dify、Flowise、Chatbot系）の活用経験 または理解 ・週8時間（20%）以上の稼働が可能な方 ・Pythonでの開発経験

・AIに関しての好奇心が旺盛な方 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発 ・AIツールを用いた開発経験 ・AI/機械学習分野の最新トレンドや研究動向へのキャッチアップ

JavaScriptやTypeScriptを用いたアプリケーションWebフロントエンドの開発経験（3年以上） ReactなどのJavaScriptフレームワークを用いたフロントエンド開発経験（Next.js, Vue.js, Nuxt.js, Node.jsなど）

・LangChain/LangGraph を用いた開発の実務経験 ・RAG 設計・チューニング経験 ・Python （FastAPI など）によるバックエンド開発と Docker／CI CD 運用 ・曖昧な要求を仕様・工数・コストに落とし込み、実行計画を提示した実績 ・生成結果を評価指標で定量化し、改善サイクルを自走した実績 ・Git を用いたチーム開発

・Gitを前提とした開発フローの経験 ・VSCodeを前提とした開発（不自由なく扱える方） ・Pythonの開発（詳細設計以降）※基本設計書以降対応できると尚可

・Unity/C#を用いたゲーム開発経験1年以上 ・Pythonを用いた開発経験1年以上 ・機械学習モデルや機械学習を用いたデータ分析の業務経験 ・ゲームのチート検知やデバッグに関する業務経験

・Pythonを用いたモデル開発、データ分析経験(それぞれ最低3年以上) ・データサイエンス、コンピューターサイエンスに関する深い知識

・レコメンドシステムの開発・運用経験（提示されたパーソナライズ要件を基に、設計、実装、パイプライン構築などに携わった経験） ・Google Cloud or AWSでのML領域の開発・運用経験（Bigquery, VertexAI, SageMakerなど） ・メガベンチャーもしくはスタートアップでの就業経験 ・フルリモートではあるが、月1回程度の出社であれば問題ない方

※以下のいずれかのご経験2年以上 ・データ分析・AIモデル構築 ・機械学習アルゴリズム開発 ・Pythonを使用した開発経験

・業務要件詰めるところからRAG実装できる方（RAG導入の経験1年以上） ・ビジネス視点・課題発見力 　　-組織の課題を正しく抽出し、AI 活用の優先度や期待効果を見極めるスキル 　　-ビジネスインパクトや実現可能性を基にユースケースを選定し、KPI を設定できる能力 ・データ要件定義（必要なデータの所在や品質を把握し、活用計画を立案するスキル） ・RAG環境構築およびチューニング

・RAG導入の経験1年以上 ・その他領域含めご経験が豊富な方（年代は30〜59歳が理想です）

・Python、Django、FlaskなどのWeb開発フレームワークの活用経験 ・生成AI、機械学習やディープラーニングに関するプログラミングスキル ・線形代数、微積分、確率論、統計学などの数学的な知識 ・CNN、RNN、VAEなどのモデルについての知識 ・自然言語処理、ビッグデータ処理、クラウドサービスや分散処理などデータ分析とモデル作成 ・統計的データ分析と機械学習のモデル構築

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

画像AIに関する知見 機械学習、深層学習の知識 AIに関する論文調査経験 Python 経験1年以上

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・時系列予測のご経験 ・Prophetのご経験

・レコメンドシステムの開発・運用をされたご経験 ・技術選定、要件定義などの上流工程のご経験 ・GCPやAWSのサービスを用いた機械学習のご経験

・PoC、データ分析のご経験 ・スプリント開発や短納期の開発 ・AIに携わられてきた方

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・最適化や機械学習に関する開発経験がある ・業務フロー整理など顧客ヒアリングの経験がある ・ロジックを実行するシステムの開発経験がある

- 生成AI・音声AIに関するPoC検証およびモデル構築経験 - Azure OpenAIの知見および開発経験 - 日本語での円滑なコミュニケーション能力（作業調整を含む）

・最適化や機械学習に関する開発経験がある ・業務フロー整理など顧客ヒアリングの経験がある ・ロジックを実行するシステムの開発経験がある

〇機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: Python, NumPy, pandas, scikit-learn など ・あれば尚可: TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク 〇データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 〇AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 〇API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

データ分析、機械学習の基礎理解がある方 回帰モデルの検討と構築経験 python TensorFlow、PyTorch または Scikit-Learnの利用経験 納期を守り自律的にリモートワークで業務を行える方