その他エンジニアのPythonエンジニア・プログラマの転職・求人情報(2ページ目)

【期待する役割】DX Solution事業本部では、製造業・建設業・物流業など多様な産業においてロボティクスの導入・活用を推進しています。現実環境におけるロボットの活用は、物理的制約や安全性の課題から実機だけでの開発が困難であり、シミュレーションを活用した検証や学習が不可欠です。本ロールでは、ロボットのシミュレーション環境を構築・整備し、制御アルゴリズムやAIによる学習を効率的に進められる基盤を担います。さらに、シミュレーションと実機をシームレスにつなぐ「Sim-to-Real」技術を推進し、研究開発から実運用までを加速させます。これにより、プロジェクトごとの用途（自律移動、マニピュレーション、協働作業など）に合わせたロボットシステムを迅速に開発・展開し、産業現場における生産性向上や安全性確保を実現します。【業務内容】■ロボットのシミュレーション環境の構築とカスタマイズ■シミュレーション上での制御アルゴリズムやタスク遂行の実装・検証■シミュレーションを活用した強化学習・模倣学習などによるロボット制御の高度化■シミュレーションで得られた学習結果を実機ロボットへ適用し、実環境での動作検証・改善【本ポジションの特徴】■各業界を代表するような企業様から、様々な開発プロジェクトをお任せいただける環境のため、挑戦的な経験を積むことができる。■燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決し、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。■技術力が高いだけではなく志も高いメンバーが揃っているため、やりがいが大きい。全員が大きな目標に向き合っている環境だからこそ、常に高いパフォーマンスを発揮できる組織になっている。

【期待する役割】DX Solution事業本部では、製造業・建設業・物流業など多様な産業においてロボティクスの導入・活用を推進しています。現実環境におけるロボットの活用は、物理的制約や安全性の課題から実機だけでの開発が困難であり、シミュレーションを活用した検証や学習が不可欠です。本ロールでは、ロボットのシミュレーション環境を構築・整備し、制御アルゴリズムやAIによる学習を効率的に進められる基盤を担います。さらに、シミュレーションと実機をシームレスにつなぐ「Sim-to-Real」技術を推進し、研究開発から実運用までを加速させます。これにより、プロジェクトごとの用途（自律移動、マニピュレーション、協働作業など）に合わせたロボットシステムを迅速に開発・展開し、産業現場における生産性向上や安全性確保を実現します。【業務内容】■ロボットのシミュレーション環境の構築とカスタマイズ■シミュレーション上での制御アルゴリズムやタスク遂行の実装・検証■シミュレーションを活用した強化学習・模倣学習などによるロボット制御の高度化■シミュレーションで得られた学習結果を実機ロボットへ適用し、実環境での動作検証・改善【本ポジションの特徴】■各業界を代表するような企業様から、様々な開発プロジェクトをお任せいただける環境のため、挑戦的な経験を積むことができる。■燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決し、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。■技術力が高いだけではなく志も高いメンバーが揃っているため、やりがいが大きい。全員が大きな目標に向き合っている環境だからこそ、常に高いパフォーマンスを発揮できる組織になっている。

【期待する役割】AIおよびLLMを活用したAIアルゴリズム・AIエージェントの開発・評価を担当し、サービスへの実装まで一貫して関わっていただきます。LLMOpsなどのLLM運用の改善も担当していただきます。【業務内容】■LLMを用いた情報検索・情報抽出アルゴリズムの開発・評価■LLMを用いたAIエージェントの開発・評価■LLM・AIエージェントを活用したサービス開発■Languse, WeaveといったLLMOpsツールの活用推進【技術スタック（一例）】■フロントエンドTypescript/Node.js/React/Next.js■バックエンドTypescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC■インフラTerraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure■AIPython/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV【AI開発支援ツールの導入】当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。■Devin：自動タスク実行、同時並行実装数を上昇■Claude Code：自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇■v0.dev：高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化■GitHub Copilot：日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ■Gemini：Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上【本ポジションの特徴】■燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。■燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。■ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。■手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。

【東証市場上場、国内最大手の地図情報会社。「ゼンリン住宅地図」は全国市区町村の約99％をカバーし社会インフラの一端を担っています】■ミッションIoTや5GといったIT技術革新により、自動運転、スマートシティなどが普及する世の中においては、地図データベースもリアルタイムな整備・更新が求められます。AI技術やビッグデータの解析・分析技術を用いて、地図整備・更新の自動化や省力化を目指した研究開発を行うことがミッションです。■職務内容機械学習や深層学習を地図作成に応用する研究・ソフトウェア試作による概念検証実用化のためのシステム開発■開発環境：言語（フレームワーク含む）：Python, PyTorch, Jupyter, OpenCVほかOS（仮想環境含む）：Linux, Docker, AWSほかDB：特に決まった環境はありません。■組織構成：20代後半から30代前半の若手メンバーから構成される組織です。近年は、深層学習のように新しい技術に取り組むため中途採用にも力を入れています。福岡、長崎、戸畑で合計10名程度の組織です。■職務の魅力：地図データベースは応用範囲が広く、自動運転やスマートシティなど、次世代の情報基盤として大変注目されています。また、地図データベースは、センシング、位置測位、画像処理、データベース技術、データ分析、ＵＩなどさまざまなテクノロジーの組み合わせによって作られます。地図作りの専門家たちと共に、最新のテクノロジーの利活用方法についてプロトタイプソフトウェアを作りながら検討を重ね、日本全国で使われる新しい地図、地図作り技術を追求できることがこの職務の魅力です。

【お任せする業務】先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化（脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI）の領域から、適性に基づき配属を決定します。●具体的には【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】・担当テーマに関する研究開発業務（文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など）・研究開発に伴う成果物（技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など）・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携・社内協業部門との連携●使用言語、環境、ツール等・Python、PyTorch、TensorFlow、ROS、FPGA、ＡＩチップ（Loihi等）、エッジデバイス、クラウドなど【組織のミッション】●DS部現場のニーズにこたえるべくAIの技術開発を進めています。2017年に台場開発センター、2020年に博多ラボ、2021年にTokyo　Research Centerを開設し、本社を含め4拠点にまたがり体制を強化しています。●AIラボラトリー室BEV化や知能化を支える先端AI技術の研究開発に取り組んでいます。勤務地はTokyo Research Centerになります。●機械知覚グループ将来の自動運転を支える汎用センシング技術の研究開発に取り組んでいます。●脳型AIグループ脳型AI（スパイキングNN）に代表される省電力化技術の研究開発に取り組んでいます。【募集背景】経済発展と社会課題の解決によるひと中心の未来社会の実現を目指し、AI技術だけではなく超省電力、高速信号処理、Neuromorphic Sensingを絡めた基盤技術の研究開発を志す、強い情熱を持つ人材を募集します。【キャリアパス】数年後には次世代のリーダーとして、後任メンバーにアドバイスいただくとともに、自らも高度なテーマにチャレンジし続けることを期待しています。【このポジションの魅力】●仕事の魅力人間の脳を忠実に模擬する「脳型AI（スパイキングNN）」で従来困難とされた多層化に取り組み、一般的な深層NNと遜色のない80層以上でのモデル学習に成功、国内シンポジウムMIRUで優秀賞を受賞しました。さらに脳型AIモデル（SNN）をハードウェアに実装し、世界初のリアルタイム人検出に成功、動作電力も20mW以下で世界最小を達しています。●体制・教育・上司のアドバイス、同僚とのディスカッション・学会・セミナー聴講可（ただし業務状況による）・トヨタグループの他研究所との技術交流の機会●職場環境・L字デスク&パーティションの半個室・本格GPUサーバー・リフレッシュエリア

【具体的な仕事内容】BEV化や知能化を支える先端AI技術の研究開発を担当いただきます。主に、機械知覚（物体検知、深度推定など）、AIガバナンス（モデル最適化・説明性）等の領域から、適性に基づき配属を決定します。●具体的には【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】・担当テーマに関する研究開発業務（文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など）・研究開発に伴う成果物（技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など）・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携・社内協業部門との連携●使用言語、環境、ツール等・Python、PyTorch、TensorFlow、エッジデバイス、クラウドなど【組織のミッション】●DS部現場のニーズにこたえるべくAIの技術開発を進めています。2017年に台場開発センター、2020年に博多ラボ、2021年にTokyo　Research Centerを開設し、本社を含め4拠点にまたがり体制を強化しています。●AIラボラトリー室BEV化や知能化を支える先端AI技術の研究開発に取り組んでいます。勤務地はTokyo Research Centerになります。●機械知覚グループ将来の自動運転を支える汎用センシング技術の研究開発に取り組んでいます。●脳型AIグループ脳型AI（スパイキングNN）に代表される省電力化技術の研究開発に取り組んでいます。【募集背景】Tokyo Research Centerは、『先端AIの力で、ひと中心の未来社会をつくる』というパーパスを掲げ、BEV化や知能化を支える先端AI技術に取り組んでいます。EV・自動運転競争がますます激化する中、研究開発をさらに加速させるべく、高度な知識と幅広い経験を兼ね備え、自ら高い目標にチャレンジし課題を克服できるAIリサーチャーを募集します。【キャリアパス】数年後には次世代のリーダーとして、後任メンバーにアドバイスいただくとともに、自らも高度なテーマにチャレンジし続けることを期待しています。【このポジションの魅力】●仕事の魅力・いま非常にホットなモビリティの分野で先端AI研究開発の機会が与えられます。・主体的な行動を重んじる職場で、自らの知識や経験を発揮いただけます。・CVPR、NeurIPS、AAAIをはじめとする国際トップ会議へチャレンジできます。●製品・サービスの魅力研究開発中の「自己教師あり単眼深度推定」ではアノテーションを不要とし生データのみで深度推定の学習が可能、現在SOTAレベルの性能に達しています。物体検知、フリースペース検知、疑似LiDARといったモビリティ分野への応用が期待されます。また、海外の大学とも共同研究を行っています。●体制・教育・上司のアドバイス、同僚とのディスカッション・学会・セミナー聴講可（ただし業務状況による）・某グループの他研究所との技術交流の機会●職場環境・L字デスク&パーティションの半個室・本格GPUサーバー・リフレッシュエリア

【お任せする業務】先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化（脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI）の領域から、適性に基づき配属を決定します。●具体的には【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】・担当テーマに関する研究開発業務（文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など）・研究開発に伴う成果物（技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など）・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携・社内協業部門との連携●使用言語、環境、ツール等・Python、PyTorch、TensorFlow、ROS、FPGA、ＡＩチップ（Loihi等）、エッジデバイス、クラウドなど【組織のミッション】●DS部現場のニーズにこたえるべくAIの技術開発を進めています。2017年に台場開発センター、2020年に博多ラボ、2021年にTokyo　Research Centerを開設し、本社を含め4拠点にまたがり体制を強化しています。●AIラボラトリー室BEV化や知能化を支える先端AI技術の研究開発に取り組んでいます。勤務地は博多ラボになります。●機械知覚グループ将来の自動運転を支える汎用センシング技術の研究開発に取り組んでいます。●脳型AIグループ脳型AI（スパイキングNN）に代表される省電力化技術の研究開発に取り組んでいます。【募集背景】経済発展と社会課題の解決によるひと中心の未来社会の実現を目指し、AI技術だけではなく超省電力、高速信号処理、Neuromorphic Sensingを絡めた基盤技術の研究開発を志す、強い情熱を持つ人材を募集します。【キャリアパス】数年後には次世代のリーダーとして、後任メンバーにアドバイスいただくとともに、自らも高度なテーマにチャレンジし続けることを期待しています。このポジションの魅力●仕事の魅力人間の脳を忠実に模擬する「脳型AI（スパイキングNN）」で従来困難とされた多層化に取り組み、一般的な深層NNと遜色のない80層以上でのモデル学習に成功、国内シンポジウムMIRUで優秀賞を受賞しました。さらに脳型AIモデル（SNN）をハードウェアに実装し、世界初のリアルタイム人検出に成功、動作電力も20mW以下で世界最小を達しています。●体制・教育・上司のアドバイス、同僚とのディスカッション・学会・セミナー聴講可（ただし業務状況による）・トヨタグループの他研究所との技術交流の機会●職場環境・L字デスク&パーティションの半個室・本格GPUサーバー・リフレッシュエリア

【募集背景】ドクターネットは現在を「第二創業期」と位置づけ、遠隔画像診断サービスを軸に事業の拡大を進めています。その成長を支えるには、現行システムではスケーラビリティや柔軟性の面で限界が見えはじめており、抜本的なアーキテクチャの刷新が不可欠です。これまでもシステムのモダナイゼーションを進めて参りましたが、さらなる進化に向けてデータ活用による業務効率化や生成AIの応用など、先進技術を積極的に取り入れながら、画像診断領域のDX／スマート化を推進しています。こうした変革を実現するため、プロダクト開発をさらに加速し、エンジニア組織のスケールアップにも貢献いただける仲間を積極的に募集しています。ミッション/役割】ドクターネットが保有するデータ（依頼情報/検査画像/読影レポートなど）を機械学習などにより遠隔画像診断サービスのオペレーション/UX改善に活かす施策の立案と開発をしていただきます。【職務内容】・AI関連のPoC（自然言語処理/画像認識）と実用化検討・医療データ収集パイプラインの設計と作成・医療データを用いた識別エンジンの構築や評価 など【関わるプロダクト/サービス】・Tele-RAD・Tele-DOC・Virtual-RAD・AI-RAD・ドクターPACS※https://dr-net.co.jp/service/◆開発環境・開発言語　　　　　　　　　：Python3, TypeScript ・フレームワーク　　　　　　：FastAPI, React, Next.Js ・データベース　　　　　　　：MySQL・インフラ　　　　　　　　　：AWS・プロジェクト管理　　　　　：Github, Backlog・ソースコードバージョン管理：Git (GitHub)・コミュニケーションツール　：Slack・デザインツール ：Figma※開発言語やFWはプロダクト毎に最適な技術を選定しております。また必要に応じて適宜新規技術/ツール採用を検討し導入しております。【同社で働く魅力】◆技術的チャレンジ/医療という社会インフラのDXに貢献ドクターネットは、1995年から医療のDXに取り組んできたパイオニアであり、遠隔画像診断に関する豊富な知見と実績を持っています。現在ではこの分野で圧倒的なシェアを誇り、毎年平均10％以上の売上成長を続けています。医療という社会に不可欠な分野において、私たちはAIやクラウド技術を活用しながら、既存システムのモダナイゼーションや新しいプロダクト開発を進めており、大量の医療データや専門性の高い業務フローを扱う中で、技術的なチャレンジと社会貢献の両方を実感できる環境です。 ◆医療現場に近い環境でフィードバックを得ながらの開発が可能 医療の専門家が社内に在籍しており、エンジニアが直接コミュニケーションを取りながら開発を進めていき、UXテストやユーザーヒアリングも日常的に行われ、実際の現場の声を反映したプロダクト開発が可能です。また本社1階には、ドクターネットが運営支援する画像診断クリニックが併設されており、検証環境として活用できるほか、医療機関のユーザーからのフィードバックを直接得られることも強みです。 ◆安定した財務基盤の中でベンチャー並のスピード感をドクターネットは、時価総額4,000億円超の上場グループに属し、高い自己資本比率を誇る安定した経営基盤を持つ企業です。その安定性を背景に、研究開発への積極的な投資を可能にしています。一方で、全社150名規模とコンパクトな組織であるため、経営層との距離も近く、意思決定が速く柔軟な開発ができることも大きな特徴です。【組織】開発組織全体としては業務委託メンバー合わせて約30名のエンジニア組織となります。現状では小規模な組織なので開発領域もフロントエンドやバックエンドなどで分けておらず、個人の得意領域や要望を考慮してプロジェクトやタスクをアサインしていきます。プロジェクト毎に朝会を実施したり、一部ではスクラム開発を導入しスピード感を重視して開発を進めております。

【仕事概要】同社は国内DXを牽引する企業として、特にAI活用分野で急成長を遂げています。現在、海事領域を中心にLLMを用いたRAGシステムのノウハウの展開を進めており、以下の領域で活躍いただけるエンジニアを募集しています。・LLMを活用したソフトウェアの社会実装・AI・データを活用したアプリケーションの構築・データ基盤の構築【業務内容】お客様の課題解決に向けて、AIやデータを活用したソフトウェア開発に取り組んでいただきます。チームの一員として、以下のような業務に携わっていただきます。・お客様の要求を分析し、技術要件を定義・データの特性を考慮したアーキテクチャ/データモデルの設計・AIやデータを活用するアルゴリズムの実装やソフトウェアの実装【開発環境】・サーバーサイド：Python, Node.js ・フロントエンド: React, TypeScript・インフラ：AWS, Google Cloud, Azure, Terraform・コミュニケーションツール等: Github, Jira, Slack, Microsoft Teams 等【得られる経験】■最先端技術との出会い・LLMやRAGシステムの開発、大規模データのAI活用など、次世代技術に触れる機会があります■技術の幅を広げる機会・フロントエンド、バックエンド、インフラ、データ基盤など、自身の専門性を軸に興味のある領域にチャレンジできます・データサイエンスなど、新しい分野への挑戦も歓迎します■エンジニアとしての成長支援・技術的な判断から提案まで、裁量を持って取り組める環境があります・スペシャリストとしての成長を支援し、基盤構築などのリード機会もあります・組織の成長フェーズに合わせ、マネジメントにチャレンジすることも可能です■実践的なDX推進力・お客様の課題に向き合い、技術選定から実装まで携わることで、ビジネスと技術を繋ぐ力を養えます・社会実装の経験を通じて、実践的なDX推進のノウハウを得られます【歓迎要件】・多様なソフトウェアの開発および運用経験(例: モバイル、ネイティブ、PWA、ハードウェア、データ基盤等)・LLMを用いた開発、RAGの開発経験・ソフトウェア品質向上への知見と実践経験・技術選定やプロジェクト推進、自動化の経験・プロジェクト/プロダクトマネジメントの経験・技術コミュニティでの活動経験（OSS、勉強会での登壇等）※学歴や特定の資格は不問です。※経験年数よりも、これまでの取り組みや実績、スキルを重視します。【求める人物像】 ・会社のミッションに共感いただける方・大企業のDXに関心のある方・新しい技術や知識の習得に意欲的な方・過去に挫折、成功体験があり、糧として成長できる方・問題解決のために周囲を巻き込んで粘り強く物事を進められる方

面倒な契約(法務)業務の変革を目指し、AI技術で契約プロセスの高速化・高度化、事業の高速化を実現するプロダクトを展開しています。企業の事業活動に絶対に必要な 「契約業務のインフラ」 を展開し、毎日使われるほどに深く浸透しています。【導入企業】トヨタ自動車、三菱商事、三井住友銀行、ニトリ、パナソニックなど※プロダクトはチャーンゼロ、受託ゼロ、個社カスタマイズゼロです【業務詳細】 データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 同社は、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。　・契約データ解析・検索・推薦に関する事業課題・技術課題の発見と解決　・大規模言語モデル（LLM）を活用した製品機能の設計と開発　・プロンプトの評価・デプロイメントおよびデータのパイプライン構築　・AIプロジェクトの計画立案と実行　・カンファレンスやイベント等への登壇・寄稿■技術スタック言語: Python, TypeScriptフレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorchクラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloudデータベース・検索エンジン: MySQL, Elasticsearchツール: GitHub, Docker【企業について】MNTSQ（モンテスキュー）は自社開発のSaaSである「MNTSQ CLM」の提供を通じ、大企業の契約関連業務のDXを推進しております。さらに、2024年6月にはシリーズBのフェーズにおいて総額10億円の資金調達を実施し、より成長を加速させていきます。日本を動かす大企業顧客に、最高のUI/UXを体験していただくために、顧客フィードバックや価値仮説を基に、AI契約レビュー機能などの新規機能の開発や既存機能の改善を継続的に行っています。最高のプロダクトをお客様に届け、「すべての合意を、フェアにする」というMNTSQのVisionを実現するというチャレンジに力を貸してくれる仲間を、私たちは募集しています。【働き方】コアタイム無しのフルフレックス。リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月8日以上となります。エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

業務プロセスを革新する、次世代AI研究を。同社では、350万超のユーザーを抱える中小企業支援サービスを展開する中、業務プロセスを革新するための機械学習・AIの研究開発に注力しています。本職種は、プロダクトの実装・運用を念頭に起きつつも、未来を見据えた先端技術獲得とプロトタイプ開発（PoC）を主な業務としています。【主な業務内容】■バックオフィス業務自動化に向けたAI/ML技術の調査・研究・自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等■MLモデル開発・LLMを用いた先端技術開発・PandasやYData profilingなどを用いた探索的データ解析・ドメイン特化データマートの構築・AWSのSageMakerを利用した機械学習モデルの開発■モデル評価とデモ環境構築・開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築■製品チームへの技術移転（実装支援、技術仕様や知見の引き渡し）・サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品実装をサポート■社内外の技術トレンド探索・知見共有・学会発表・特許出願・技術ブログ投稿等【主な取り組み】■お客様の業務を便利にする新機能の企画検討開発 ■獲得した技術の学会論文発表や特許取得■AIMLの社内教育や啓蒙活動 や社内業務効率化【開発環境】■クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）■開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio■開発言語：Pythonなど■その他： PyTorch, Pandasなど■コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase

■業務内容：入社後は同社に在籍しつつ、同社のDX推進・デジタル技術活用を目的として立ち上げた某社に出向し、業務課題を最新のデジタル技術を活用して効率化・高度化を図るデータ分析業務を担って頂く業務を通じて、データサイエンティストとしてのスペシャリスト人材を目指していただく想定をしています。（基本的には他部署へ異動することなく長期的に某社のソリューションユニットに所属いただく想定です）■業務詳細：デジタル技術適用検証の設計・実行と取りまとめや、RやPython等の分析言語や活用し、各業務部門が抱える課題に適した分析モデルの構築を行っていただきます。■魅力：同社は画像や音声、テキスト、テーブルデータ等多種多様なデータを保有し、機械学習から統計、最適化まで幅広く取り扱っています。業務を通じたスキルアップの機会はもちろん、PoCの結果得られる経営へのインパクトの大きさや、分析業務に集中できる環境があることに魅力を感じてご入社いただいています。

【職務内容】世界17か国から毎日1300万件の不動産情報を収集し、データベース化している当社において、関連するシステムのフロント側の開発（PHP/JavaScript/SQL）を担当していただきます。まずはビッグデータを扱うデータベースと、分析やフロント出力のデータの流れや仕組みを理解頂き、フロントの改修や新機能・新サービスの開発を担当します。環境に慣れてきたら、分析などと連携した新サービスの企画にもかかわって頂きます。【システム環境】Oracle Autonomous Databese/Oracle Cloud/MySQL/AWS/Laravel/CakePHP/Google API/Git/他最新かつ汎用的な構成を組んでいます。※バックエンドのデータ収集と分析は主にPythonで行っています。クローリングやテスト解析、クラスタ分析、機会学習モデルといったAIなどに興味があれば、連携部分に関わって頂くことも可能です。

■業務内容：入社後は同社に在籍しつつ、同社のDX推進・デジタル技術活用を目的として立ち上げた某社に出向し、業務課題を最新のデジタル技術を活用して効率化・高度化を図るデータ分析業務を担って頂く業務を通じて、データサイエンティストとしてのスペシャリスト人材を目指していただく想定をしています。（基本的には他部署へ異動することなく長期的に某社のソリューションユニットに所属いただく想定です）■業務詳細：デジタル技術適用検証の設計・実行と取りまとめや、RやPython等の分析言語や活用し、各業務部門が抱える課題に適した分析モデルの構築を行っていただきます。■魅力：同社は画像や音声、テキスト、テーブルデータ等多種多様なデータを保有し、機械学習から統計、最適化まで幅広く取り扱っています。業務を通じたスキルアップの機会はもちろん、PoCの結果得られる経営へのインパクトの大きさや、分析業務に集中できる環境があることに魅力を感じてご入社いただいています。