【[開発] AIフルスタックエンジニア】「クラシル」を含む自社プロダクト開発／高水準の年収レンジ／週2日リモート可

■必須条件

下記のスキル・経験を全てお持ちの方 - Webサービスまたはモバイルアプリのサーバーサイド開発・API設計・運用経験（目安として4年以上） - RDBMSおよびNoSQLデータベースの設計・運用経験 - アジャイル開発の経験

■必須条件

プロダクトマネジメント経験(目安として3年以上) 事業構造（収益モデル・コスト構造・ユーザー経済圏）を解像度高く理解し、半期〜年単位のゴール設計をした経験 自分が定義した施策でKPIを動かし、P/Lに反映させた実績が複数ある SQLでデータを自分で取得・分析し、意思決定に使った経験 AIツールを使ったプロトタイピングまたはプロダクト開発の実務経験 toC向けアプリの開発・グロース経験

■必須条件

以下の経験をお持ちであること。 - 事業会社でのプロダクトマネジメント経験3年以上 - ユーザーリテンション等のKPIを持ち、開発チームを推進した経験 - RedashやLookerを用いたデータ分析が可能なSQLスキル

■必須条件

・クラウド上でのWebアプリケーションのフロントエンド開発において、上流～下流まで一貫して携わった経験（目安：3年程度）

■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、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

・C/C++言語のプログラム経験(実務3年以上。趣味、学生研究問わない) ・機械学習または画像認識に関連する開発経験(実務3年以上。趣味、学生研究問わない)

■必須条件

・ML，CVに最低限必要な基礎的な統計、数学の知識 ・C言語、C++、Pythonなどのプログラム経験（3年以上） ・Tensorflow、PyTorchなどのフレームワーク使用経験（3年以上） ・Pythonでビッグデータ加工、分析などを容易に行えるレベルのスキル ・CVPRなど主要学会での発表/論文掲載経験

■必須条件

・TensorflowなどのMLライブラリを使用しモデル実装・評価の経験（3年以上） ・ML、Computer Visionに最低限必要な基礎的な統計、数学の知識 ・Pythonでビッグデータ加工、分析などを容易に行うことが出来るスキル ・画像またはLidarによる認識アルゴリズムの開発経験（3年以上）

■必須条件

・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、計量心理学などの関連分野における修士号以上、または同等の実務経験 ・MLエンジニア / DS / リサーチエンジニア / ML評価関連職種の実務経験 3年以上 ・LLM / 生成AIの評価手法に関する深い知識 統計学・実験計画法の実践的知識 ・Pythonでの ML / 評価パイプライン構築経験 ・機械学習フレームワーク（PyTorch, JAX, TensorFlow等）の実務経験 ・評価メトリクスの設計・実装経験 ・言語レベル : いずれか必須 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) 英語 : ビジネスレベル 本ポジションはAI出力の評価科学(Evaluation Science)を担う研究開発職です。MLモデル評価・LLM評価における研究または実装経験を必須としています。

■必須条件

※以下全てを満たすこと ・パブリッククラウドを用いたインフラ設計・構築のご経験 　[目安]3年以上の実務経験、うち1年以上はリードエンジニアまたはプロジェクトリーダーとしてのご経験 ・IaC（Terraform, Bicep等）を用いたインフラのコード化・自動化の経験　 　 　[目安]2年以上の実務経験

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（3年以上） →TypeScript (Node.js) または Python での設計・実装経験 ・ChatGPT API等を利用したAIサービス開発の実務経験（2年以上目安） →API連携、プロンプトエンジニアリング、RAG構築などの実践的なスキル ・LangChain / LangGraph等を用いたAIエージェント開発経験 →マルチステップ推論、ツール呼び出し、ワークフロー制御の実装経験 ・GitHubを利用したチーム開発経験 ・最新のAI技術を自ら調査・評価し、実際のプロジェクトやプロダクトへの導入を提案・ 推進した経験 ・ビジネスレベルの日本語

■必須条件

・SaaS導入のプロジェクトマネジメント経験（企画～運用まで一気通貫での経験） ・SaaS・AIツールの仕様把握および業務適用への論理的判断力 ・API、データ構造、システム連携に関する基礎知識 ・セキュリティリスク（情報漏洩、権限管理、著作権等）への深い理解と判断力

■必須条件

・事業／業務課題を起点に、システム構想・設計方針の策定をリードした経験（対象領域の定義、構成方針の決定、進め方の設計など） ・全体アーキテクチャや技術方針について意思決定を行った経験 （構成選定、技術選定、方式決定、トレードオフ判断など）

■必須条件

■大卒以上 ・SmartHRのミッション・バリューへの共感 ・不確実な状況を楽しみ、学習し続けられること ・実験からバックエンドエンジニアリングを含むモデルのデプロイまで、機械学習ソリューションを大規模な本番システムで開発、リリースした経験 ​​・TensorFlowやPyTorchなどの主流の機械学習フレームワーク、およびscikit-learn、NumPy、pandasなどの主要なライブラリの使用経験　（5年以上目安） ・ウェブアプリケーションや API の本番システムでの開発経験（3年以上目安） ・AWS、GCP、Microsoft Azure等のクラウドプラットフォームの使用経験（3年以上目安） ・他ソフトウェアエンジニアとのGitHub、Slack、各種ドキュメントツールを利用した共同開発経験 ・機械学習モデルやLLMサービスを継続的に運用した経験 ・開発したモデルやサービスの品質・性能を継続的にチェックするための評価方法やメトリクスに関する基本的な理解 ・必要に応じたML Pipeline/MLOps/LLMOpsの導入

■必須条件

・社会人経験3年以上 ・AI/データサイエンス領域について学ぶ習慣がある方 ・統計検定2級程度の数学力

■必須条件

※以下いずれかの経験 ・Python、TypeScript等を用いたアプリケーション開発経験（3年以上） ・AWS（Lambda, DynamoDB等）を用いたサーバーレスアーキテクチャの実装経験 ・LLM（Amazon Bedrock, OpenAI API等）を用いたアプリケーションの実装経験

■必須条件

○ エンジニア業務の実務経験 2年以上 ○ 機械学習・AI・生成AIの実務経験　1年以上 例：RAGの定量的な評価や継続的な精度向上など ○ 3名以上の規模のアジャイル開発を牽引した実務経験 1年以上

■必須条件

○ 機械学習・AIの実務経験（2年以上） 　・表データを用いた分類・回帰・需要予測の実務経験 　・生成AIを活用したRAGやエージェント構築の実務経験（1年以上） ○ プロジェクトにおける上流業務の経験（2年以上） 　　・要件定義／分析設計のための顧客折衝経験 　　・ステークホルダーへの説明資料作成経験（1年以上）

■必須条件

・プロンプトエンジニアリング以上の技術要件を有するAI開発プロジェクト経験 ・マルチベンダーコントロール経験 ・GCP / AWS / Azureいずれかの基盤活用経験

■必須条件

・金融機関向けサービスの開発経験3年以上 ・Web系システムのプロダクトマネージャーまたはプロジェクトマネージャー経験3年以上 ・アジャイル開発に主体的に携わった経験

■必須条件

①ビジネススキル​ ・課題整理・解決能力​ ・論理的思考力​ ・ドキュメンテーションスキル​・クライアントコミュニケーション能力​ ②リード経験​ ・設計レビュー／コードレビュー経験​ ・小規模チーム（2〜5名程度）の技術リード経験​ ③技術経験​ ・Python／SQLでの開発経験​ ・LLMを活用したアプリケーション設計・開発経験​ ・RAGやAPI活用の実装経験 ​ ・クラウド環境を前提としたLLM中心のアーキテクチャ設計・構築経験（MCPやFunction Calling等を活用した外部連携設計・実装を含む）