機械学習エンジニア×フルリモートの案件

設計経験： アプリケーション設計（3年以上）およびクラウドシステム設計（3年以上） 開発経験： TypeScriptによるWebアプリ開発（2年以上） 品質担保： テスト実装（2年以上）およびコードレビュー（3年以上） 調整能力： 非エンジニアとの仕様調整・円滑なコミュニケーション（3年以上） 環境適応： リモートワーク下でのチーム開発経験（1年以上）

Pythonでの画像処理経験（OpenCV, Pillow） LLM / Vision APIを使ったアプリケーション開発経験 精度評価（Precision/Recall/F1等）の設計・運用経験 プロンプトエンジニアリングの実務経験（構造化出力、Few-shot、CoT等）

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

ソフトウェア開発プロジェクトのマネジメント経験2年以上 エンジニアチームとの協業経験（技術概念を理解し建設的な対話ができること） 複数ステークホルダーの要求整理と仕様・タスクへの落とし込み経験

データモデリングの実務経験（3年以上） Python / SQL の実務経験 AWS / GCP などクラウドアーキテクチャの設計・運用経験 ドメイン専門家へのヒアリングを通じた要件定義・形式化の経験 複雑な業務ドメインのデータ統合・構造化の経験

業務でのPython利用経験・コード理解・基本的なデバッグ経験 生成AI、APIツールに関する基本的な理解 Pythonの初期環境セットアップ経験

エンジニア経験3年以上 Python等を用いた開発経験 自然言語処理（NLP）を用いた研究またはシステム開発経験 検索/推薦/ドキュメント解析などNLP系プロダクトの開発経験

React / Next.js / TypeScriptでの開発経験 バックエンド開発経験 クラウド環境（AWS / GCP）での開発経験

toCまたはC2Cプラットフォームにおける業務経験 SNSを活用した開拓業務、または類似経験 イベント企画／コミュニティ施策の企画・運営経験 チームマネジメントまたはリーダー経験 主体的に事業推進ができる方

AI導入支援経験 業務改善/DX推進経験

PHP 8.x系を用いたWebアプリケーション開発経験（3～5年以上） 型安全を意識した設計経験（Interface, DTO, ValueObjectの活用） 生成AIツールの日常的な業務利用（CursorやCopilot等、単なるチャット利用以上の経験） DDDやクリーンアーキテクチャに対する深い理解と実戦経験

Claude Code経験有無 AI駆動開発（SDD：仕様駆動開発）の経験 React NestJS / TypeScript PostgreSQL / Prisma Docker → Amazon ECR / ECS AWS（ECS・RDS・Bedrock等） LLM / AI連携（LangChain・RAG含む） Firebase Authentication GitHub（モノレポ構成経験あれば尚可）

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

商用サービスの開発と運用における、LangChain, LangGraphを利用したAIエージェントor ワークフロー構築経験、Pythonバックエンド開発の経験、システムアーキテクチャ設計の経験、Docker環境での開発経験、Githubでのチーム開発経験。

・dbt（data build tool）を利用した開発、運用経験 ・データモデリングの経験

Rust 1年以上の実務経験 (or Go実務2年以上、rustも多少書ける） システムトレードへの興味、トレード経験（少しでも）

・LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 ・Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 ・未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

SIerまたは受託開発プロジェクトでのシステム開発もしくは技術的プロジェクトマネジメント経験 生成AI（特にRAG）に関する知識および実務経験、技術的可否判断ができること アーキテクチャ図読解・システム制約把握・工数見積もりができ、顧客と技術的会話を行える能力

Google Cloud (GCP) の実務経験（3年以上） AIツール（Cursor, Claude Code, GitHub Copilot等）を用いた開発経験 以下のうち2つ以上の領域で、設計〜実装まで一通りこなせる実務経験（3年以上）: - Frontend: React, Vue, Next.js等でのフロントエンド開発 - Backend: Go, Python, Node.js, Java等でのAPI設計・開発、DB設計 - SRE / Infra: クラウド構築、IaC、コンテナ運用 - Data / ML: データパイプライン構築、MLモデルの実装・運用

DDD（ドメイン駆動設計）に基づく設計および開発の実務経験 Webアプリケーションの設計 / 実装 / 運用経験 クラウドインフラの設計 / 実装 / 運用経験 プロジェクトマネジメント経験 AIエージェント開発経験（個人開発でのトライアルでも可）

Rust 1年以上の実務経験 (or Go実務2年以上、rustも多少書ける） システムトレードへの興味、トレード経験（少しでも）

Difyを活用したアプリケーション開発経験 RAG構築の実務経験 大容量ナレッジデータのRAG化に関する知見 ユーザー部門とコミュニケーションを取りながら要件を把握し、開発を推進できる能力 要件定義から企画・開発・検証・定着までの一連の工程管理経験 ユーザーとの調整・ファシリテーション能力 進捗・課題・成果物の可視化およびレポーティング能力

Python を用いた基礎的なプログラミング技術 下記いずれかのスキル scikit learn や SciPy 等の機械学習ライブラリを用いた実装経験 PyTorch、TensorFlow 等のフレームワークを使用したディープラーニング実装経験 SQL を使ったデータベースの操作と管理の経験 関係データベース（MySQL, PostgreSQLなど）の活用経験 データ分析技術の保有 Statsmodels などのライブラリを使用した実装経験 高度なデータ分析技術 統計学的手法の理解と活用経験 仮説検定 時系列分析など 確率論の理解と応用 データの不確実性や変動の分析・解釈 講師や人に何か教えたご経験

マルチモーダルLLMを用いた図面・画像からのデータ構造化経験 抽出精度の定量評価と改善サイクル（プロンプト調整、前処理、モデル比較等）の経験 OCRとLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験 OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験 画像前処理パイプライン（ノイズ除去、二値化、傾き補正等）の設計・実装経験 CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上

レコメンド領域でのプロダクト開発実務経験（目安：直近5年で2年以上） MAU数十万以上のサービス、または同規模トラフィックでのML開発経験 特徴量エンジニアリング、前処理、モデル実装、MLOps、モニタリングまで一連の経験 レコメンド手法の経験（CF／MF／DNN／Transformer／Two-Tower／Wide&Deep／GNNなど） ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）改善に必要なロードマップ策定・実行経験 プロジェクトまたはチームのリード経験 平日日中の週4〜5日稼働が可能な方

・Pythonを用いた機械学習の回帰・分類モデルを本番環境で構築・運用した実務経験 ・自然言語処理を必要とするプロダクトまたはサービスにおける開発経験 ・AWSなどのクラウド環境におけるシステム開発およびデプロイ・運用のご経験

・Pythonを用いた機械学習の回帰・分類モデルを本番環境で構築・運用した実務経験 ・自然言語処理（NLP）を必要とするプロダクトまたはサービスにおける開発経験 ・AWSなどのクラウド環境におけるシステム開発およびデプロイ・運用のご経験 ・Gitによるチーム開発、**コンテナ技術（Dockerなど）**の知識と実用経験 ・技術的な要件を明確にし、設計・実装に落とし込むための高い論理的コミュニケーション能力

・Pythonを用いた機械学習の回帰・分類モデルを本番環境で構築・運用した実務経験 ・自然言語処理を必要とするプロダクトまたはサービスにおける開発経験 ・AWSなどのクラウド環境におけるシステム開発およびデプロイ・運用のご経験

Pythonを用いた機械学習の回帰・分類モデルを本番環境で構築・運用した実務経験 自然言語処理（NLP）を必要とするプロダクトまたはサービスにおける開発経験 AWSなどのクラウド環境におけるシステム開発およびデプロイ・運用のご経験 Gitによるチーム開発、コンテナ技術（Dockerなど）の知識と実用経験 技術的な要件を明確にし、設計・実装に落とし込むための高い論理的コミュニケーション能力