Research Engineer (2D/3D Vision & Multimodal Understanding)

■必須条件

①技術的な専門性を持って開発をリードした経験 ②プロダクトまたはプロジェクトのデリバリーにおける課題解決をリードした経験 ③日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 ※例として、以下のようなご経験をイメージしています（すべて経験されている必要はありません） ①技術的な専門性を持って開発をリードした経験 - アーキテクチャ設計をリードした経験 - pros / cons を、技術面と事業状況の両面から比較しながら、ご自身の経験を盛り込んだ上で、言語選定・フレームワーク選定・ライブラリ選定を行った経験 - 特にLogging・監視・User Event における技術選定を行った経験 - 非同期ジョブを伴うサービスの開発経験、特にジョブ基盤を設計・構築した経験　 - 開発生産性の課題解決を技術でリードした経験 - CI/CD の整備（特に Docker 周り）、コーディング規約の整備や実行の支援、schema-driven development" の導入など ②プロダクトまたはプロジェクトのデリバリーにおける課題解決をリードした経験 - 複数のステークホルダーが関係するプロジェクトをリードして完遂した経験 - 開発計画の立案、要件定義、スケジューリング、進捗管理など - 開発プロセスに関する課題解決をリードした経験 - テストプロセスの整備、チームへのスクラムの導入など ③日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 - テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること - 例：日本語能力試験N2程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等

■必須条件

・ビジネスレベルの英語（TOEIC800点以上） ・ビジネスレベルの日本語（日本語能力試験N1以上） ・海外ビジネス経験をお持ちの方

■必須条件

① ソフトウェアエンジニアとしての開発・運用経験 - ソフトウェアエンジニアとしてプロダクトを開発・運用した経験 - アーキテクチャ設計や技術的な意思決定をリードした経験 ② ステークホルダー調整・プロジェクトリード経験 - 顧客の仕様要求の定義および、定義に基づくシステムの設計・構築 - プロジェクトの推進・進捗管理 - 社内外のステークホルダーとの調整を通してプロジェクトをリードした経験 ③ パブリッククラウドでのシステム構築・アーキテクチャ設計経験 - AWS・GCP 等のパブリッククラウド上でのシステム構築・アーキテクチャ設計の経験 ④ ネイティブな日本語でのコミュニケーション - テキストコミュニケーションやミーティングにおいて日本語で業務完結できること - 顧客とのコミュニケーションを日本語で完結できること

■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

■大卒以上 以下をすべて満たした方※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 ・情報系の知識やスキルがあり、データサイエンティストで求められているスキル（統計解析、機械学習など）を一通り身に着けている、もしくは一つの特化した強みを持つ ・Pythonが書ける

■必須条件

・大学卒以上の方 ※実務経験5年以上 ・何らかのプログラミング言語による開発経験 ・生成AI/LLMを活用したプロダクトの開発経験 ・生成AI/LLMに関連するSaaSサービスの利用経験

■必須条件

・プロジェクトリーダー、またはシステム開発プロジェクトにおけるマネジメント経験・スキル ・業務システムの開発経験があり、要件定義、設計、開発、導入までの一連のプロセスを理解している方 ・AIを活用して業務をどのように変革していくかを、関係者と対話しながら整理・推進した経験

■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

※実務経験10年以上 ・機械学習アルゴリズムの知識 ・機械学習を用いた機能の開発経験 ・MLOpsの実装経験（デプロイ、監視、更新） ・コンピューターサイエンスの基本的な知識 ※ご自身のアウトプット（GitHub、Zennなど）に関するURLを共有いただけますと幸いです。 　できればコードが分かるものが好ましいです。

■必須条件

・クラウド上でwebアプリケーションのフロントエンド・バックエンド双方の経験があり、 JavaScript, TypeScript等を含む開発経験を3年以上備えること ・データサイエンティストやユーザーとの対話に必要な、データ分析の知見を得ることに強い意欲を持ち、継続的な改善のため、ユーザーに対するわかりやすい説明、継続的な対話が可能なこと ・4年制大学または大学院を卒業・修了されていること

■必須条件

複雑な課題に対する技術リード経験 ：データ分析・機械学習を用いた複雑なビジネス課題に対し、技術選定から実装・本番運用までをリードした実務経験（5年以上） 開発・分析基盤の習熟 ：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 機械学習・統計学の知識 ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 モデルやAI機能の実装・運用経験 ：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験 ML/LLM基盤近接領域での設計・改善経験 ：Feature Store、評価基盤、推論基盤近接領域、モデル運用基盤、API周辺などにおいて、技術方針の設計や改善を主導した経験 エンドツーエンドの運用設計能力 ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 四半期単位の技術テーマ推進経験 ：複数のステークホルダーを巻き込みながら、重要テーマを定義・推進した経験 ドメイン経験（いずれか1つ以上） マッチング・検索・ランキング機能の実装・改善をリードした経験 ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善において、技術方針や優先順位付けまで含めてリードした実務経験 Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験 ：安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験 リスク予測・異常検知モデルの開発経験 ：構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験 基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 求めるスタンス 技術と事業の両方を見ながら前進できる方 ：AI/MLの能力と限界を踏まえ、技術的な論点を非エンジニアにもわかりやすく伝え、合意形成しながら前進できる方 不確実性の高い課題を構造化して進められる方 ：コスト、レイテンシー、品質などのトレードオフを整理し、優先順位を判断しながら前進できる方 複数の関係者と協業しながらやり切れる方 ：複数チーム・領域にまたがるプロジェクトにおいて、周囲の専門性を巻き込みながら、実装から運用まで推進できる方 重要テーマを自律的にリードできる方 ：与えられた課題をこなすだけでなく、論点設定、技術方針の設計、実行計画の具体化まで自律的に推進できる方

■必須条件

■必須経験・スキル ・データ活用による課題解決経験 ：データ分析・機械学習を用いて、具体的なビジネス課題を解決した実務経験 ・開発・分析基盤の習熟 ：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ・機械学習・統計学の知識 ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 ・モデルやAI機能の実装・運用経験 ：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験 ■ドメイン経験（いずれか1つ以上） ・マッチング・検索・ランキング機能の実装経験 ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善に携わった実務経験 ・Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験 ：安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験 ・リスク予測・異常検知モデルの開発経験 ：構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験 ・基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 ■求めるスタンス ・技術と事業の両方を見ながら前進できる方 ：AI/MLの能力と限界を踏まえ、技術的な論点を非エンジニアにもわかりやすく伝え、合意形成しながら前進できる方 ・不確実性の高い課題を構造化して進められる方 ：コスト、レイテンシー、品質などのトレードオフを整理し、優先順位を判断しながら前進できる方 ・複数の関係者と協業しながらやり切れる方 ：複数チーム・領域にまたがるプロジェクトにおいて、周囲の専門性を巻き込みながら、実装から運用まで推進できる方

■必須条件

・Coding Agent を使った開発経験 (半年以上) ・PyTorchを用いた深層学習モデルの実装・学習経験（3年以上） ・機械学習、統計学、または関連分野の基礎知識 ・日本語の微細な「揺らぎ」や「文脈」をネイティブレベルでジャッジできる方

■必須条件

・LLMを用いたアルゴリズム開発・サービス開発の実務経験

■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

・システムインテグレータ、ITベンダー、コンサルティングファームで、コンサルタントまたはシステムエンジニアとして1年以上の実務経験がある方 ・社会保障分野に興味・関心がある方 もしくは、社会課題を解決したいという意欲がある方

■必須条件

以下のいずれかの経験をお持ちの方 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・医療情報の分析またはコンサルティング業務の経験 ・医療データを活用した研究に、アカデミア等で従事した経験 ・ビッグデータを扱った解析業務の経験

■必須条件

オープン系システム開発の経験

■必須条件

オープン系システム開発の経験

■必須条件

下記いずれも必須 ∟顧客、チームメンバと円滑にコミュニケーションが取れ、折衝も円滑に進められる方 ∟リモートワークでも臆することなく発言・議論とができ、一人称で業務を遂行できる方 ∟未経験領域でも、積極的に学び、挑戦しながら突き進むことができる姿勢のある方 ∟システム開発、導入など、何らかの形でIT経験がある方、また今後も積極的に学んでいきたいと考えている方

■必須条件

以下すべての条件を満たすこと 　・金融機関向けシステムに関する開発経験/3年以上 　・プロアクティブな姿勢で取り組み、お客様や社内との調整や折衝を一人称で実施できること

■必須条件

SQLおよびPythonでのプロダクト開発経験3年以上 toCサービスにおけるAI利活用経験 機械学習の基礎理論の理解と実務への適用経験 最低限の線形代数や微積分などの数学知識を持ち、概要を理解/説明できるレベル

■必須条件

Python/SQLの基礎スキル 研究・インターン・個人プロジェクト(OSS、Kaggle、AtCoder関連コミュニティ等）いずれかでのML・最適化コード実装経験 機械学習の基礎理論の理解 最低限の線形代数や微積分などの数学知識を持ち、概要を理解/説明できるレベル

■必須条件

Webアプリケーションの開発実務経験3年以上 APIを活用したアプリケーション開発経験 データパイプラインの設計・運用に関する基礎知識 機械学習の基礎理論の理解 最低限の線形代数や微積分などの数学知識を持ち、概要を理解/説明できるレベル