機械学習エンジニアの案件

・Pythonの経験 ・Azure環境の構築経験 ・RAG環境構築の経験（社内情報の検索性向上） ・AIエージェント実装の経験（業務タスクの自動化）※コーディングも可能 ・OpenAIやGeminiの活用経験

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方、チャットベースのコミュニケーションがスムーズに行える、生成AIを活用できる

・AI開発の実務経験(RAG/ベクトルDB/ドキュメントチャンキングのご経験) ・データサイエンスまたは機械学習の実務経験 ・転移学習および ファインチューニング の概念、メリット/デメリット、適用判断基準の深い理解。 ・リモート併用の対応が可能な方。

生成AIの活用経験 LangchainなどAIフレームワークの使用経験

生成AIの活用経験 LangchainなどAIフレームワークの使用経験

・Pythonを用いた開発経験3年以上 ・データ分析・可視化の経験 　- SQLを用いたデータ集計・加工経験 ・GCPでの開発・運用経験 ・AI関連の知見

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方、チャットベースのコミュニケーションがスムーズに行えること

・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

コンピュータサイエンス・ソフトウェア工学・AI・機械学習・数学・物理など関連分野の学士号または修士号 Generative AI領域に関する深い知識 Pythonでの高度なプログラミングスキル PyTorchまたはTensorFlowを用いたディープラーニング実務経験 コンピュータビジョンまたは自然言語処理分野における最新論文ベースのアルゴリズム設計・実装経験 研究プロジェクトにおける独自アルゴリズムの開発および発表経験 研究成果をプロダクトに応用し性能向上を実現した経験 プロジェクト内での技術的課題分析および解決策の提案・実施経験

・Python開発経験: 3年以上 ・データ分析・可視化の実務経験 ・SQLを用いたデータ集計・加工経験 ・GCPでの開発・運用経験 ・日本語もしくは英語 (どちらかビジネスレベル可)

・Python開発経験: 3年以上 ・データ分析・可視化の実務経験 ・SQLを用いたデータ集計・加工経験 ・GCPでの開発・運用経験 ・日本語もしくは英語 (どちらかビジネスレベル可)

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方。チャットベースのコミュニケーションがスムーズに行えること。

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）

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方。 チャットベースのコミュニケーションがスムーズに行えること。 生成AIを活用できること。 外国籍の場合は日本語能力試験N1取得者。

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。

機械学習モデル開発の実務経験

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）

Webアプリケーションの開発経験（目安：3年以上） JavaScriptまたはTypeScriptを用いた開発経験 要件定義や設計など、上流工程への参画経験 自発的に課題を発見し、解決に向けて行動できる強い自立心とオーナーシップ 自身の技術をビジネスの成果に結びつけたいという強い意欲

・GASまたはVBAを用いた業務改善ツール作成経験 ・生成AIを活用した業務経験 ・指示待ちではなく主体的に行動できる方

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方。チャットベースのコミュニケーションがスムーズに行える。生成AIを活用できる。外国籍の場合は日本語能力試験N1取得者

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方 チャットベースのコミュニケーションがスムーズに行える 生成AIを活用できる 外国籍の場合は日本語能力試験N1取得者

・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

・機械学習モデル開発の実務経験1年以上 （画像以外の実務経験も可）

・LLMに関する開発知見や論文調査経験 ・機械学習・深層学習フレームワークを使用した開発経験（PyTorch, TensorFlow, Keras等 1年以上） ・開発経験（Python, C++, C#など 2年以上） ・必要に応じて出社が可能な方 ・コミュニケーションを取りながら開発ができる方

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方

・生成AI（LLM）を用いたソリューションの設計・検証経験 ・複数の文書やデータソース間の整合性判定、変化点検出、OM記載案などのドラフト自動生成ロジックを設計し、検証（フィジビリティチェック）を実施できること ・AWSやAzure等のクラウド利用、社内データベースとの連携を前提としたシステムの設計・企画経験があること ・セキュリティ面を含めた安全性を担保する前提で、社内専門部門との連携を理解し、システム企画・設計を進められること ・To-Be業務フローを機能・非機能要件に落とし込み、「要件定義書」の作成に貢献できること ・技術的な実現性の検証結果を「実現性評価結果資料」として明確に文書化できること ・約2か月間（11月下旬～1月上旬）という短期間で、8つのユースケースの実現性検証を並行して集中的に推進できること

・コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験 ・Pythonを用いたアプリケーション開発経験 : 3年以上 ・複雑なSaaSプロダクトや高負荷BtoBプロダクトの開発経験 : 3年以上 ・クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の経験 : 3年以上 ・AI関連技術に関する知識と情熱

・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