機械学習エンジニア×リモートワーク・在宅可の案件

・平日日中の週3（できれば週4以上）以上の稼働 ・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 ・チームまたはプロジェクトのリード経験 ・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 ・PoC経験はNG ・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）

・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

・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

・データサイエンティストとしての実務経験 ・GraphDB（Neo4j）の使用経験※参画後のキャッチアップでも可能 ・データ分析・データ整理の実務経験 ・機械学習に関する基本的な知識と評価指標の理解

ナレッジグラフ構築 KG-RAG

・AIを使った機械学習の知見 ・膨大なデータの処理のご経験 ・Pythonによるデータ分析・機械学習の実務経験（2年以上） ・SQLを用いたデータ抽出・加工の経験

・Pythonでの開発経験（3年以上） ・Qiskit, PennyLane, Cirqなどの量子開発フレームワークの利用経験 ・量子アルゴリズムに関する基礎知識（Grover, QAOA, VQE など） ・機械学習／数理最適化に関する理解 ・Gitなどを用いたチーム開発経験

・データサイエンティストとしての実務経験 ・GraphDB（Neo4j）の使用経験※参画後のキャッチアップでも可能 ・データ分析・データ整理の実務経験 ・機械学習に関する基本的な知識と評価指標の理解

・Pythonの活用 ・音声感情認識または表情認識の実装経験 ・自然言語処理・対話モデル（Rasa, LLM, Dialogflowなど）の利用経験 ・ROS/ROS2 を用いたロボット開発経験 ・センサーデータ（カメラ、マイク、距離センサなど）を扱った実務経験

・Python または TypeScript を用いた Web／API サービス開発経験　3 年以上 ・OpenAI・Anthropic Claude・Google Gemini などの LLM API を用いた実装経験 ・エージェント・オーケストレーション ライブラリの利用経験 　- LangChain／LangGraph／AutoGen／CrewAI のいずれか（PoC レベルで可） ・クラウド環境の構築・運用スキル（AWS／GCP／Azure のいずれか、Docker 基礎含む） ・Git ワークフロー & CI/CD（GitHub Actions／GitLab CI 等）および AI コーディングアシスタント（Copilot・Cursor・Devin 等）の活用経験 ・日本語での技術ドキュメント作成・ディスカッション能力

・情報工学、計算機工学、または理数系の学士号、またはそれに相当する経験 ・ディープラーニング開発の経験 ・Pythonを用いたデータ解析またはソフトウェア開発経験 ・画像解析開発の経験（画像処理：OpenCV、Canny Edge、物体検出AI：YOLO、R-CNN、異常検知AI：Padim、PatchCoreなど）

・LangGraph、LlamaIndexなどを用いたエージェント構築の経験 ・LangChainやGradioを用いた開発経験 ・LLMファインチューニングやデータパイプラインの構築経験 ・LLM/AIモデルの学習・評価・運用経験

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

・Python または TypeScript を用いた Web／API サービス開発経験　3 年以上 ・OpenAI・Anthropic Claude・Google Gemini などの LLM API を用いた実装経験 ・エージェント・オーケストレーション ライブラリの利用経験 　- LangChain／LangGraph／AutoGen／CrewAI のいずれか（PoC レベルで可） ・クラウド環境の構築・運用スキル（AWS／GCP／Azure のいずれか、Docker 基礎含む） ・Git ワークフロー & CI/CD（GitHub Actions／GitLab CI 等）および AI コーディングアシスタント（Copilot・Cursor・Devin 等）の活用経験 ・日本語での技術ドキュメント作成・ディスカッション能力

Python、Pytorchのプログラミング AIのPoC経験 データサイエンスの知見 仮説構築・検証のPDCAを高速に回す能力 非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

・LLMの経験もしくは生成AI関係の案件に携わった経験

RAGの業務経験 OCRの業務経験・知見

・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

・データ分析経験 ・Neo4j（グラフDB）の実務経験 ・Python／SQLでのETLや分析業務

・Python、PyTorchを用いたプログラミング経験 ・AIのPoC（概念実証）経験 ・データサイエンスの知見 ・仮説構築・検証のPDCAを高速で回す能力 ・非エンジニアや顧客との円滑なコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

・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

Python（Web、AI、データ分析）を用いた開発経験 要件定義、設計、製造（PoC開発など）の経験 アジャイルまたはスクラム開発において、顧客と仕様調整しながら業務を進めた経験 LLMの使用経験 LangChainまたはLangGraphの使用経験（両方あれば尚可） AWS上での開発経験

・リーダー経験（できればPM経験） ・上流フェーズが得意 ・英語の読み書き（翻訳ツール使用前提） ・物事を深く考えられる人（業務を深く理解し、深掘りして仮説を立てながら分析する理系脳） ※これまでの経験則として、理系の院卒がマッチ度高い傾向にあるとのことです。

・システム全体の開発リード経験 ・技術リーダーとして複数エンジニアを取り纏めた経験 ・PHP, Laravel, React, Remix, TypeScript, Aurora, MySQL, AWS (ECS, Amplify, Lambda, S3, RDS)を用いた実務経験2年以上 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・コードレビューの経験

Pythonを用いて自然言語処理を業務として行った経験 機械学習モデル、もしくは検索システムにおいて、定量評価を行い改善した経験

・Linux ・Python ・機械学習（学習/評価） ・物体検知

・予定されている業務内容の対応が可能な方 ・Pythonを用いた開発経験2年以上 ・画像認識、OCR、LLMに関する知見と開発経験（プロンプト設定レベル） ・AIエンジニアとしての実務経験1年以上

・AI関係の案件に携わった経験 ・自動車関係のデータ解析・分析ツールの作成経験 ・ロボット制御開発やAPI開発の経験

・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

・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 ・39歳まで