【金融NEXT企画部】先進技術エンジニア(AI・ブロックチェーン・量子コンピュータなど)
年収
725万円〜1,370万円
勤務地
東京都
職種
組込・制御エンジニア, AI・機械学習エンジニア
求人情報
仕事内容
必須条件
歓迎要件
想定年収
ポジション
配属先
雇用形態
勤務形態
残業時間
予定勤務地
リモートワーク頻度
福利厚生
制度
休日・休暇
諸手当
その他
選考情報
選考内容
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(CTC)の企業情報
コンピュータ・ネットワークシステムの販売・保守、ソフトウェア受託開発、情報処理サービス、科学・工学系情報サービス、サポート、その他
会社情報
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(CTC)の募集中の求人
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(CTC)
【テクニカルデザイン第3部】通信キャリア法人再販プロジェクトマネージャ
■必須条件
下記いずれかの技術スキル・経験をお持ちの方 ・サーバ、ストレージ、NW をメインとしたインフラの提案/設計/構築/導入/検証経験、仮想化基盤構築、更改(ストレージ機能を使用したデータ移行含む) ・お客様のビジネス課題の把握、課題解決のための提案力 ・新規ビジネス獲得に向けた営業やベンダーとの密な連携によるプリセールス活動推進力
650万円〜1,370万円
プロジェクトマネージャー(PM)
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(CTC)
【アドバンストテクノロジー推進部】データマネージメントエンジニア
■必須条件
・開発プロジェクトでのプログラミングのご経験 *上記に加え、以下のいずれかの経験をお持ちの方 ・Informatica/DataStage/TalendなどETL・データ統合ツールを用いたプロジェクトのご経験 ・Snowflake/Redshift/BigQuery/ExadataなどDWH(データウェアハウス)の設計・構築・運用のご経験 ・Tableau/PowerBIなどのダッシュボード設計・開発・運用のご経験
725万円〜900万円
データサイエンティスト
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(CTC)
【産業システム技術第1部】データベースエンジニア(ITインフラ)◆PM、PL候補/プライムメイン◆
■必須条件
以下すべてのご経験をお持ちの方 ・Oracleデータベース基盤の提案、設計、構築または、DBA経験を3年以上お持ちの方 ・DB基盤を導入・運用する上で必要な、サーバハードウェア、サーバOS、ネットワーク、ストレージ等に対する基礎知識 ・Oracleデータベースの基礎知識を有し、加えて以下の知識・経験を有していること - インストール手順の理解、構築経験 - パッチ適用手順の理解、適用経験 - DBバックアップ/リカバリ知識、実装経験 - DB移行に対する知識、データ移行経験 - Enterprise ManagerによるDB監視 - ORAエラー発生時のトラブルシューティング
900万円〜1,370万円
データベースエンジニア
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GMOインターネットグループ株式会社
【機械学習エンジニア】国内シェアNo.1のインターネットインフラサービスを展開/100%自社開発/転勤無!エンジニア向けの制度多数/幅広い成長とキャリアパス
■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
700万円〜1,000万円
AI・機械学習エンジニア
NTT東日本株式会社
【AI・データサイエンティスト】生成AI・機械学習・データ分析技術を軸にNTT東日本のアセットを活用した新規ビジネスモデル創出
■必須条件
AIモデル開発・構築、数理最適化モデル構築のいずれかにおいて、お客様等の課題解決の経験を有する方(実務経験3年以上)
540万円〜1,060万円
データサイエンティスト, AI・機械学習エンジニア
株式会社IVRy
E20. Agent Evaluation Engineer
■必須条件
●Web アプリケーション・ API サーバの開発経験 ●ML モデルの訓練・改善や、 LLM を利用したアプリケーションの開発・改善などの実務経験 ●要件が明確に定まっていない課題に対して、ステークホルダーと議論し、評価基準や検証方法を自ら設計できること
700万円〜1,200万円
AI・機械学習エンジニア
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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。
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