機械学習エンジニア×リモートワーク・在宅可の案件

・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

■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

MLエンジニア

・LLMを用いたChatbotに関する知見 　-RAGアーキテクチャ 　-プロンプトエンジニアリング、ChatGPT 　-検索アルゴリズム（セマンティック検索、ベクトル検索、etc...） 　-LangChain 　-OCR、チャンキング ・Azureのサービスに関する知見（特にAI関連） 　-Azure OpenAI、AI Search、Document Intelligence 　-App ServiceやVnet、DB等の基本的なインフラ機能 ・そのほかAI知見 　-Gemini、Anthoropicなどトレンド、LLMに関する 　　情報獲得が出来る ・その他ITスキル 　-Python、サーバ、DB、API等

・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

・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)

・API開発経験 ・モデルのAPI化やバックエンド・インフラ連携を考慮したシステム開発経験が2年以上ある方 ・AWSの使用経験 ・AWSサービス（特にSageMakerやLambdaを含む）を用いたシステム構築の経験が2年以上ある方 ・AI/機械学習の実務経験 ・AIや機械学習技術の調査・検証、フィジビリティスタディ、プロダクトへの実装経験が3年以上ある方

・CFDに関する知識 ・深層学習FWを用いたAI開発経験 ・英語力（スピーキングは必須ではありません）

・Python、R、SQL等を用いたデータ分析のご経験 ・機械学習ライブラリの活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost） ・AI/機械学習モデルの開発経験 ・多変量解析・統計仮説に関する知見またはご経験

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

・AI・機械学習分野での研究経験3年以上 ・PyTorch/TensorFlowなど、ディープラーニングフレームワークのご経験 ・NeurIPS、ICML、ICLRなどのトップカンファレンスの論文理解ができる方

・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)

・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)

・ChatGPT等のLLMモデルを用いた生成系AIの実務経験 ・Python等、自然言語処理(NLP)のご経験 ・ユーザー業務理解をし、AIシステムに反映していく力 　（ヒアリング、コミュニケーション、仮説立証、論理的思考、システム読解） ・RAG、ベクトルDB、ドキュメントチャンキングのご経験

・機械学習分野（特に深層学習）の専門知識と実務経験 ・深層学習フレームワークを用いた実務経験 ・Python/SQL/機械学習の知識・利用経験 ・読み書きレベルの英語 ・クラウド利用経験

LLM案件(構築やチューニング等)のご経験または開発に関わる知見.

・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

・生成AIエンジニアとして複数のプロジェクト経験 ・技術視点で一人称での遂行 ・ステークホルダーコミュニケーション

・画像AIに関する知見 ・機械学習、深層学習に関する様々な知識 ・AIに関する論文調査経験 ・Python 経験1年以上

・Linuxでの開発経験 ・シェルスクリプトの開発経験 ・1人称で作業が可能 ・Python、R等のデータ分析や機械学習ツールの経験 ・機械学習（モデル作成、チューニング）の知識

* 機械学習 * python * クラウド上のマネージドサービスの利用 * ベースとなるコードを理解できる数学的素養が望ましい * データ分析プロジェクトの経験があると望ましい（データの前処理や統計的な処理等） * アプリ要員に関しては、日本語のコミュニケーションを重視したい

・画像AIに関する知見を持っている方 ・機械学習、深層学習に関する様々な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

◆画像処理分野の知識・経験 　ーコンピュータビジョンと画像処理技術に関する深い知見 　ー画像処理ライブラリの使用経験（OpenCV、PIL、scikit-image など） 　ー光学文字認識（OCR）技術の理解と応用 　ー画像セグメンテーション・物体検出技術の実務経験 　ーCNN、GAN などの深層学習を活用した画像処理経験 ◆プログラミングスキル 　ーPythonによる画像処理・機械学習モデル実装経験 　ーGitなどのバージョン管理システムの操作スキル ◆Linux/Ubuntu環境での画像処理スキル 　ーCLIベースの画像処理ツール（例：ImageMagick）の利用経験 　ー画像処理用ライブラリのコンパイルと最適化技術 　ー大量画像のバッチ処理経験 ◆プロンプトエンジニアリング 　ープロンプト設計、最適化に関する基礎知識と実践スキル 　ーマルチモーダルLLMへの画像処理タスク適用用プロンプト設計

・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

■クラウドコンピューティング: ・AWSの深い知識（経験年数3年以上） ・クラウドネイティブアプリケーションの設計、展開、管理経験（3年以上） ・インフラストラクチャの自動化やサーバーレスアーキテクチャの導入支援経験（2年以上） ■AI・機械学習: ・AI/MLモデルの実装、デプロイ、および運用の支援経験（2年以上） ・データサイエンス領域における経験（2年以上） ■データベース管理: ・大規模データセットの管理と最適化支援経験（3年以上） ・リレーショナルデータベース（MySQL, PostgreSQL など）およびNoSQL（MongoDB, DynamoDBなど）の設計、運用支援経験（3年以上） ■プログラミング: ・APIの開発・統合の実務経験（3年以上） ・RESTful APIおよびGraphQLの設計・管理経験（2年以上） ■API設計とセキュリティ: ・セキュアなAPIの設計・実装経験（2年以上） ・セキュリティプロトコルや暗号化技術への深い理解（2年以上） ・AWS IAM、Cognitoを使用した認証・認可の経験（2年以上） ■システムインテグレーション: ・複数システム、サービス、プラットフォーム間でのデータやプロセスの統合能力（2年以上）

・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

・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

・ChatGPT等の生成系AIの実務経験 ・Python等の自然言語処理(NLP)のご経験 ・ユーザー業務理解をし、AIシステムに反映していく力（ヒアリング、コミュニケーション、仮説立証、論理的思考、システム読解） ・RAG、ベクトルDB、ドキュメントチャンキングのご経験

○必須 ・コミュニケーションがスムーズに取れる方。 ・Azureの設計、構築のご経験。 ・セキュリティ機能やコンプライアンス要件について理解しセキュリティ対策のご経験。 ・コンテナサービス、データベース、ネットワーキング、AI/機械学習、ストレージなど、必要なサービスの機能や特性についての理解。 ・監視とトラブルシューティングのご経験。

・LLMのモデルを組む。GNN(グラフニューラルネット)が理解がある ・総務人事部のデータが汚いので前処理にかなり時間が必要。データ前処理ができる。 ・人事部のデータを使ってPytochを使って実装できる ・OpenAIのLLMを使ったことがある人。(RAGを使った事なくても良いが言葉や内容を知っているレベルは期待) ・Pythonの関数が作れればOK。フロントバックエンドは、他エンジニアに任せられる。