【AIガバナンス】世界トップクラスの総合人材G企業の内製化推進/超上流から一気通貫でのPJ参画/フルリモート推奨で全国どこでも可/育児

■必須条件

以下いずれも当てはまる方（実務経験3年以上） ・システム開発の要件定義から保守運用まで一連の知見のある方 ・デジタル・IT領域でピープルマネジメントの経験（規模問わず） ※最初は小規模組織からお任せしていく想定です。

■必須条件

・AI/機械学習またはLLMを用いたシステム/業務アプリの開発経験をお持ちの方 ・機械学習アプリのバックエンドの設計・開発（API/マイクロサービス設計、データ処理、モデル連携など）ができる方 ・コンテナ技術を用いたアプリ開発・運用の実務経験（Docker必須、Kubernetes尚可）

■必須条件

NWセキュリティサービス(プロキシやFW、SIEMなど)の導入、運用改善などのプロジェクト推進経験

■必須条件

・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上) 　・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築 　・機械学習モデルを利用したAPIの実装 　・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装 　・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験 ・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験 　・レコメンドシステム 　・自然言語処理 ・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験 　・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること ・統計的検定とその活用についての基礎的な知識

■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

・AI/ML実装経験 ・Python、主要なAI/MLフレームワーク ・システムアーキテクチャ設計経験 ・PoC企画や推進経験

■必須条件

・AI/ML実装経験 ・Python、主要なAI/MLフレームワーク ・システムアーキテクチャ設計経験 ・PoC企画や推進経験

■必須条件

▼以下いずれかのご経験を3つ以上お持ちの方 ・LLM開発経験 ・セマンティック検索基盤の設計/構築の実務経験 ・RAGを含めたアーキテクチャ設計/構築の実務経験 ・チームリード経験（設計レビュー／コードレビュー／育成） ・Python実務3年以上

■必須条件

以下、いずれもの経験・知識を有すること <経験> 5年以上のサービスの設計・構築・運用のご経験 <知識> ・機械学習、コンピューターサイエンスもしくは数学の専門知識 ・データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程への理解 ・プロジェクトマネジメント、要件の整理から実装への落とし込みの知見

■必須条件

ポストによりますが、主に以下の経験が必要となります。詳細は各ポストをご覧ください。 ・システム開発の上流から下流までの一連の経験 ・プロジェクトにおけるリーダーまたはサブリーダー経験 ・AI、クラウド、データ活用、アジャイル開発などの最新技術に関する知見や実務経験 ・技術課題を整理・説明できる力 ・主体的に行動し、国内外の多様なメンバや顧客と円滑にコミュニケーションを取れる力 ・新技術やグローバル環境への挑戦意欲 ■他言語力 ポストによりますが、主に以下の経験が必要となります。詳細は各ポストをご覧ください。 ・英語TOEIC700点以上 または TSSTレベル4以上

■必須条件

以下 ①②の両方を満たす方 ① 下記のどちらかの実務経験がある方 　・Python または SQL を使った業務経験または 　・生成AI、RPA、Power Automate などの自動化ツールを業務で使った経験 ② 業務改善につながる仕組みを自分で作った経験がある方 例：自動化フロー、簡易アプリ、業務ツール、AI機能の導入 など（自社内・小規模の改善でも問題なし）

■必須条件

下記のどちらかの実務経験がある方 　・Python または SQL を使った業務経験 　・生成AI、RPA、Power Automate などの自動化ツールを業務で使った経験

■必須条件

以下いずれかのご経験 ■機械学習関連の学習・スクールに通われたご経験のある方 ■統計学について学習されている方（統計検定・G検定保有者歓迎） ■ITシステム設計、開発、試験経験　いずれかの実務経験2年以上 ■LLM関連各専門⽤語が理解できる ■PythonまたはC++での開発経験　いずれかの実務経験2年以上

■必須条件

• Pythonを用いた実務レベルのプログラミング経験 実務経験1年以上。 • 機械学習・深層学習に関する専門知識 AI関連の最新のアルゴリズムを読み解き、内容を理解・実装できるレベル。 主要なMLフレームワーク（PyTorch, TensorFlow, scikit-learn等）の実務利用経験。 • データエンジニアリングの基礎知識 SQLを用いたデータ操作、およびBigQuery等のDWH利用経験。 • ソフトウェア開発の標準的なスキル　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Git / GitHubを用いたチーム開発経験。Linuxコマンドの操作およびDocker等のコンテナ技術の理解。

■必須条件

・ 社会人経験5年以上 ・ 生成AIを業務や学習に活用し、試行錯誤した経験（個人利用含む） ■資格 ・ 基本情報技術者（または同レベルのIT基礎知識） ・ AIエージェント（ChatGPT、GitHub Copilot 等）を用いた開発経験 ・ システムエンジニアとしての開発経験（年数不問） ・ 英語技術文書の読解力

■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

■大卒以上 * ChatGPTなどの生成AI（LLM）の活用に興味・関心のある方 * システム開発経験：1年以上 ※プログラミング経験必須：オブジェクト指向の言語

■必須条件

・新しいデジタル技術（AIやパブリッククラウド）を積極的に学んでいく意欲があること。（現状できなくても可） ・ITシステムの設計・開発経験があること。 　基本的なWebアプリケーションの設計・開発経験、または、基本的なプラットフォームの設計、構築、導入、または、 　ソフトウェアを用いたアーキテクチャの設計、構築、導入、のいずれかの経験があること ・課題発見や解決策など自身で考え、解決に向けての行動ができること。

■必須条件

・AI画像系モデルのみでは解決できない実環境の課題に対する、十分な経験と理解 ・既存のAIモデルの適用にとどまらず、最新論文や自身のアイデアを活かした新しい処理アルゴリズムの提案意欲 ・AI画像系の技術に加え、画像処理やコンピュータビジョンのスキル ・日本語と英語で顧客およびチームメンバーと十分に意思疎通ができること（日本語または英語が苦手な場合は応募書類にその旨を記載すること） ・時間や空間の変化を含む時系列画像データにおいて、非定常性・非線形性・過度な変化・異常変化などを的確に学習・予測できる経験とスキル ・異文化・多国籍の環境でオープンマインドにコラボレーションを実践できること ・他社での一定の業務経験

■必須条件

・AI画像系モデルのみでは解決できない実環境の課題に対する、十分な経験と理解 ・既存のAIモデルの適用にとどまらず、最新論文や自身のアイデアを活かした新しい処理アルゴリズムの提案意欲 ・AI画像系の技術に加え、画像処理やコンピュータビジョンのスキル ・日本語と英語で顧客およびチームメンバーと十分に意思疎通ができること（日本語または英語が苦手な場合は応募書類にその旨を記載すること） ・時間や空間の変化を含む時系列画像データにおいて、非定常性・非線形性・過度な変化・異常変化などを的確に学習・予測できる経験とスキル ・異文化・多国籍の環境でオープンマインドにコラボレーションを実践できること ・他社での一定の業務経験

■必須条件

下記の経験・スキルのいずれかを保持すること ・お客様（または社内ビジネス部門）とのコミュニケーション能力 ・ビジネスレベルの日本語力（日本語1級またはネイティブ） ・AI関連スキル（生成AI、画像AI、予測AI、機械学習・深層学習、など） ・Ｐｙｔｈｏｎによるデータ加工経験 以上にご関心のある方もご相談ください。

■必須条件

下記の経験・スキルのいずれかを保持すること ・お客様（または社内ビジネス部門）とのコミュニケーション能力 ・ビジネスレベルの日本語力（日本語1級またはネイティブ） ・AI関連スキル（生成AI、画像AI、予測AI、機械学習・深層学習、など） ・Ｐｙｔｈｏｎによるデータ加工経験 以上にご関心のある方もご相談ください。

■必須条件

・生成AI／LLMの学習、Fine-tuning、評価の実装経験（2年以上） ・PythonによるML開発経験（2年以上） ・技術論文／OSSリポジトリの英語ドキュメントを読解できるスキル（目安：TOEIC600点以上）

■必須条件

※すべて必須 ・理工系大学院を修了、またはそれに準ずる数学・アルゴリズムの知識 ・Pythonでのドキュメント/データ処理経験(3年以上) ・複雑なデータ構造を扱うロジックの実装経験 ex) 社内データや実験データを生成してデータとして扱えるようにした経験