AIエンジニア×フルリモートの案件

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・顧客折衝経験 ・需要予測/時系列分析ないしは近しい業務のご経験

Trinoに関する知識またはご経験がある方 Pythonまたは他言語での経験 データエンジニア または アナリティクスエンジニア としての業務経験がある方

・AI技術（機械学習／深層学習／LLM等）を用いたプロダクト開発経験 ・技術戦略や研究開発方針の立案・推進経験 ・AIエンジニアまたは研究者としての3年以上の実務経験 ・上位層（CTO/VPoE等）でのチームマネジメントの経験

英語：読み書き必須（会話できれば尚可）、要件定義経験1年以上、マルチタスク対応スキル、AIの知見（自己学習レベルで可、AIを用いたシステム開発経験は不要）

Python（機械学習）：実装レベル、pandas、numpy熟練 作業指示は「方向性」のみなので、仮設を立てて議論、結果を出せるような自走力

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・顧客折衝経験 ・需要予測/時系列分析ないしは近しい業務のご経験

・画像処理のご経験 ┗前処理・セグメンテーションの具体的なご経験 ・機械学習のご経験 ┗モデルの学習・評価・改良、画像系データ処理の知見 ・PythonによるAI実装のご経験

英語：読み書き必須。できれば会話も 要件定義のご経験1年以上 マルチタスク対応スキル

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・顧客折衝経験 ・需要予測/時系列分析ないしは近しい業務のご経験

AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 バックエンドの開発経験 TypeScript（React.js・Next.js）を用いた開発経験1年以上 クラウドを用いた開発経験 アジャイル開発経験 Docker・Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験 生成AIチューニングのご経験

・PythonのWebフレームワーク（FastAPI、Flaskなど）を用いた開発経験 ・クラウドサービス（AWS、Azureなど）を用いた開発経験 ・CI/CD（CircleCI、GitHub Actionsなど）を用いた開発経験 ・データベースの設計経験 ・ディープランニングを含む複雑なモデル実装経験 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Gitを用いたチーム開発経験

・入力に与えたプロンプトやLLMの出力の評価・管理に関する知見 ・生成AIに対する適切な評価指標・テストケースを設計した経験 ・自然言語処理×AIエンジニアとしての経験 →自動生成した文脈データを踏まえたワークフローや自然言語処理のデータ分解できる人が理想。

・自然言語処理に関する経験（LLM開発以外） ・大規模モデルのfine-tuningの経験 ・CI/CDの構築された環境での開発経験

以下のいずれか、または複数の実務経験をお持ちの方を求めています。 ※いずれかがあり、いずれかは趣味レベルでもご検討可能です。 ・動画生成AIモデルのファインチューニング経験・実績 ・画像生成AIモデルのファインチューニング開発・実績 ・ControlNetのファインチューニング開発・実績 ・LoRA、ComfyUIの利用経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・AI画像・動画生成に関する最新の技術トレンドへの理解

・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

・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

以下のいずれか、または複数の実務経験をお持ちの方を求めています。 ・動画生成AIモデルのファインチューニング経験・実績 ・画像生成AIモデルのファインチューニング開発・実績 ・ControlNetのファインチューニング開発・実績 ・LoRA、ComfyUIの利用経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・AI画像・動画生成に関する最新の技術トレンドへの理解

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

■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

・機械学習アルゴリズムと数学的原理への理解 ・統計的手法を用いたモデルの性能評価 ・スケーラブルな機械学習モデルの開発経験 ・ディープラーニングを含む複雑なモデルの実装経験 ・モデルの性能と精度の最適化 ・データパイプラインとモデルの運用自動化 ・Webアプリケーション開発経験3年以上 ・AWSなどのクラウドサービスを用いた開発経験 ・CircleCIやGitHub ActionsなどのCI/CDを用いた開発経験

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

画像AIに関する知見を持っている方 機械学習、深層学習の知識を持っている方 AIに関する論文調査経験 Python 経験1年以上

・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験 ・クラウド上（AWSなど）でのシステム開発のご経験 ・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験

・機械学習アルゴリズムと数学的原理への理解 ・統計的手法を用いたモデルの性能評価 ・最適化理論とアルゴリズムの理解 ・機械学習モデルの開発 ・ディープラーニングを含むモデルの実装 ・データパイプラインとモデルの運用自動化 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Webアプリケーション開発経験3年以上 ・Gitを用いたチーム開発経験

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 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） AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 API連携の基礎知識（1年以上） REST APIを用いたデータ取得・統合の経験

・AI/機械学習分野での研究経験(3年以上、修士号取得者相当) ・PyTorch/TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを用いたモデルの構築・学習・評価の実務経験 ・トップカンファレンス(例:NeurIPS、ICML、ICLR)論文の理解と、最新モデルの実装能力 専門領域(以下のいずれかに深い専門知識と経験を有すること): ・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG) ・AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発) ・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成) ・強化学習(深層強化学習)

Kotlin

■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