MLOpsエンジニア

■必須条件

※実務経験5年以上必須 ・開発 / 技術面 - Scrum, Kanban, LeSS等を企業組織に導入した経験 - Scrum Master, Agile Coachとしての経験 - Web, Mobileアプリケーション開発・運用経験 ・ソフトスキル / その他 - タイミーのミッションへの共感 - 傾聴スキルを活用したコミュニケーションが行える - Slack, Google Meetなどを活用したリモートワークの経験

■必須条件

・オフィス移転・増床に伴うネットワーク施工、またはITインフラ構築の実務経験（3年以上） ・ネットワーク関連の基礎知識（VLAN, SSIDの知識等） ・ITインフラの枠を超えて、コーポレートIT全般（SaaS/セキュリティ/業務改善）へ職能を広げたいという意欲

■必須条件

以下どちらかのご経験 └ ・人事企画の経験（5年以上） (例)評価制度、人材開発、タレントマネジメント、人事データベースの分析〜企画・運営経験 ・事業企画・事業推進の経験（5年以上） 従業員数300人以上の企業で、正社員向けの制度構築を担当されたご経験 プロジェクトの企画設計〜立案、実行、推進をメインでご担当された経験 マネジメントのご経験

■必須条件

■大卒以上 以下の条件をすべて満たしている方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある ・システム開発におけるテストをきちんと行える ・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

■必須条件

・プロジェクトリーダー/マネジメント経験・スキル ・システム開発プロジェクトの上流から下流まで一通りの経験

■必須条件

・システム開発経験・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず) ・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用までの一部、若しくはすべての工程の経験 ・日本語の筆記・会話能力がビジネスレベル以上の方 ※選考は全て日本語で実施します。

■必須条件

■ 定量的な数値目標達成に向けて改善を行い実績を出した経験 ■ 部署をまたいだ仕事で成果を出した経験

■必須条件

・機械学習エンジニアとしての実務経験 2年以上 ・LLM関連プロジェクトの実務経験 1年以上（RAG / エージェント / プロンプト設計のいずれか） ・API設計・実装経験（FastAPI 等） ・要求仕様の言語化、問題設定〜検証計画立案の経験 ・Git / GitHub を用いたチーム開発経験、Docker利用経験

■必須条件

* 生成AI技術（LLM、画像生成、動画生成など）に関する深い理解と実務経験 * 新しい技術トレンドを日常的にキャッチアップし、業務に活かす姿勢 * ビジネス課題を技術で解決するための課題抽出・要件整理能力 * LangChainなどのAgent Frameworkを用いた業務課題解決の実装経験（PoC〜運用） * Pythonなどを用いたプロダクトレベルのバックエンド開発経験（3年以上） * クラウド（AWS/Google Cloud/Azure）を活用したAIシステム開発経験 * 業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用）

■必須条件

* 生成AI技術（LLM、画像生成、動画生成など）に関する深い理解と実務経験 * 新しい技術トレンドを日常的にキャッチアップし、業務に活かす姿勢 * ビジネス課題を技術で解決するための課題抽出・要件整理能力 * LangChainなどのAgent Frameworkを用いた業務課題解決の実装経験（PoC〜運用） * Pythonなどを用いたプロダクトレベルのバックエンド開発経験（3年以上） * クラウド（AWS/Google Cloud/Azure）を活用したAIシステム開発経験 * 業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用）

■必須条件

■大卒以上 ■資格 ・基本情報処理技術者資格（FE）またはそれに準ずる資格 ■業務経験 ・Linux(Redhat、Ubuntu等)の構築・運用経験(3年以上)をお持ちの方 ・要件定義基本設計の経験

■必須条件

・AI技術の選定および実装に関する実務経験（3年程度をメド） ・機械学習、深層学習に関する知識 ・Transformer,GPT,BERT等の理解 ・Python、Rなどのプログラミング言語の使用経験 ・AIプロジェクトのマネジメント経験

■必須条件

・Pythonを用いた開発経験1年以上 ・Webアプリケーション開発経験（フロント／バックエンド） 例：FastAPI, Django, Flask, Node.js, React, Next.jsなど ・バックエンドエンジニアとしての実務経験 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装経験 ・LangChainや類似フレームワーク（LlamaIndex等）を用いたプロジェクト経験

■必須条件

・何らかのクラウド上でのWebアプリケーション開発のご経験（言語不問） ※プラットフォームの構築業務がメインである為、AIや機械学習に関するご経験は必須ではありません。

■必須条件

・Webアプリケーションのバックエンド開発・運用経験、またはパブリッククラウド（AWS または Google Cloud）を利用したインフラ構築・運用経験（Go, Python, TypeScript等、5年以上） ・LLMの特性（コンテキストウィンドウ、ハルシネーション、RAGの仕組み等）の理解と、Context Engineeringに関する基礎知識 ・AIツール（LLM API, n8n, 各種AIサービス等）を利用した業務改善やアプリケーション開発経験 ・既存業務プロセスを理解し、要件定義〜実装〜効果検証まで一貫して推進したプロジェクト経験 ・他チームやステークホルダーと連携し、技術的な課題解決を推進した経験

■必須条件

・データベース設計の経験がある方 ・SQLを使ったデータ取得・更新機能の開発経験がある方 ・Java、C#、Python、R いずれかのプログラミング経験が1年以上ある方

■必須条件

※以下いずれかの経験をお持ちの方 ・システム開発の経験（Python、R、Javaなど） ・AWS、GCP、Azure　いずれかの環境下でのシステム開発、運用経験 ・データベースに関する基礎的な知識（SQL、RDB、 NoSQL、 DWHなど） ・Python、R、SQLなどのプログラミング言語を用いた解析やモデル開発（レコメンド、需要予測、最適化、CRM分析など） ・DBのパフォーマンスチューニングスキル ・ELTパイプライン構築経験 ・データを用いた戦略・企画の立案経験（事業企画やプロダクト企画、マーケティング企画等） ・事業部単位もしくは全社のデータマネジメント、データガバナンスの推進経験 ・DMBOKの理解と業務適用経験

■必須条件

■大卒以上 ■システム開発経験：1年以上 ※育成前提のため、AI領域のご経験は不問です

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・生成AIに興味のある方 ・AIリテラシーのある方 ・生成AIツールの選定や導入経験 ・システム開発プロセスの理解

■必須条件

■生成AI（LLM）を用いたアプリケーション／サービス開発経験 ・プロンプト設計 ・API連携 ・PoC開発の経験 ■PoCからプロダクション移行を前提とした短期開発経験 ・技術検証で終わらせず、実装判断まで行った経験 ■出社対応が可能な方 ※ 本ポジションは医療現場理解・仕様決定を高速に行うため、対面での連携を重視しています

■必須条件

* LLMを活用した業務アプリケーションの開発経験　 * プロンプトエンジニアリングやモデルのファインチューニングの経験 * 自然言語処理や機械学習モデルの開発およびトレーニングの経験 * RAGを用いた社内ナレッジベースの構築 * AIエージェントによる自動化システムの開発 * DifyなどのAIエージェントプラットフォームの活用経験