機械学習エンジニア×フルリモートの案件

・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

・AI Foundryの勉強会実施経験 ・AI Foundry を使用した経験 ・RAGの設計／実装経験

以下のうちどちらかを満たす場合 ・TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発経験が3年以上 ・ElasticSearch（OpenSearch）、React Native、Node、AWSのすべての開発経験が3年以上

OpenAIなどのLLM API利用経験 LLMに関する知見 Pythonによる開発経験

AIまたはWebアプリ開発経験 LLM技術の基礎理解 正社員転換可能性のある方

生成AI（Azure OpenAIなら尚よし）とPython

LLMや自然言語処理に強い関心を持ち、最新技術を積極的にキャッチアップできる方 複雑なシステム設計や実験検証に挑戦したい方 Pythonによる開発経験 チームでの共同開発経験、コミュニケーション能力

・Python, PyTorch（想定）を用いた開発経験

・QAエンジニアとしての実務経験（3年以上） ・Autifyまたは同等ツールを用いたE2Eテスト自動化の構築経験 ・プロダクト立ち上げ期の組織におけるQA体制の構築・設計経験 ・開発チームとの連携（テスト計画の策定やエンジニアへのフィードバック等）の実務経験 ・AI技術（LLM等）の活用経験および、高い継続的関心とキャッチアップ意欲 ・少人数チームで幅広く手を動かし、0→1フェーズを推進した経験

・ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験 ・レコメンデーション分野（コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど）におけるプロダクト開発の実務経験（目安直近5年で最低2年以上） ・MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験（大規模ECやソーシャルメディア、ゲーム業界等） ・レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の経験 CF（Collaborative Filtering: 協調フィルタリング）、MF（Matrix Factorization: 行列分解）、DNN（Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習）、 Transformer系（BERTなど）、Two-Tower、Wide & Deep、、GNN（グラフニューラルネット）、DeepFM、等

・AI/機械学習に関する基礎知識 および 生成AI技術（LLM、RAG等）に関する深い理解。 ・Pythonなどを利用した開発実務経験（プロトタイプ開発やデータ処理の経験を含む）。 ・お客様の課題をヒアリングし、技術的な解決策を提案するコミュニケーション能力。 ・直近の生成AI（LLM）の動向（モデル、ツール、フレームワーク等）を継続的にウォッチし、業務に応用できる方。 ・迅速なプロトタイプ（MVP）開発能力（アイデアを短期間で形にし、価値を検証するスピード感）。

・セキュリティ領域の基礎知識（SOC/CSIRT、インシデント対応フロー、検知〜封じ込めの流れ） ・クラウド環境（AWS/GCP/Azure いずれか）での知見 ・ログ基盤やSIEM等との連携（データ取り込み、解析、可観測性設計）の経験やそれに及ぶ知見

LLMに携わった開発経験3年 TypeScript（フロントエンドおよび、バックエンドの開発） Python（AI関連の処理）

・Webアプリケーション設計・開発経験（5年以上目安） ・Reactを用いたフロントエンド開発経験（3年以上）

0->1のwebサービスの構築経験 3年以上 LLMを利用したチャットボットの開発経験 TypeScriptを利用したアプリケーションの構築経験 AI-sdk, LangChain, LangGraph等、生成AI系のライブラリの使用経験 コンピュータサイエンスの基礎知識を利用した問題解決能力

AI、IoTに関する知識。 簡単なプロトタイプをその場、もしくは翌日までつくれるスキル。 直近の生成AI動向に関する知識。

LLMに携わった開発経験3年以上 TypeScript（フロントエンドおよび、バックエンドの開発） Python（AI関連の処理）

・画像認識・図面解析（物体検出・セグメンテーション）の実装経験 ・AI-OCR／VLM／LLMを活用した解析経験 ・Pythonでの機械学習モデル開発、API構築経験 ・クラウドML環境（AWS SageMaker／Azure ML等）での開発・デプロイ経験 ・Docker、REST APIを用いた運用経験

・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験 ・自然言語処理の必要なプロジェクトのご経験 ・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 ・論理的にコミュニケーションができる方

・記載の開発環境でのプロダクト開発が可能、または経験がある方（特にTypeScript・Next.jsにおけるアプリケーションのアジャイル開発経験を重視） ・日本語でのコミュニケーションが可能な方 ・週20時間以上の稼働が可能な方

・Pythonの経験 ・AIを活用した画像・動画生成の経験 ・Stable Diffusionの経験/知見 ・2Dや3Dモデルを使った顔の動きの生成（例：FaceWare, Avatarify）

・AIを活用した画像・動画生成の経験 ・Stable Diffusionの経験/知見 ・2Dや3Dモデルを使った顔の動きの生成（例：FaceWare, Avatarify）

・TypeScriptまたはPythonを用いたWebアプリケーションの設計・開発経験（目安として2年以上） ・LLMのAPI（OpenAI, Gemini等）や関連ツール（Dify, LangChain等）を活用して、何らかのアプリケーション開発や業務効率化を行った経験（個人開発やプロトタイピングも可）

エンジニアとしての開発経験（2年以上）

Pythonによるコーディングおよび機械学習の知識・経験 AWS SageMaker の利用経験

Pythonでの機械学習モデル開発経験 分類問題への理解と統計的観点での設計スキル

データサイエンティストとしての経験5年以上 統計処理/時系列解析の実務経験 自律的に業務を遂行できる能力

機械学習モデル開発の実務経験 データ基盤の設計または大規模データ処理の経験 モデルの評価・改善を行った経験

生命保険業務の理解（目安2-3案件以上、合計5年以上目安）。エンジニアとしての開発経験（メインキャリア）。

・アーキテクチャ設計や技術選定の実務経験 ・AI（LLM/RAGなど）を用いたシステム開発のプロジェクト経験 ・キャッチアップが必要な言語にも好奇心を持って取り組める方