【AIプロダクトエンジニア】国内6社目のユニコーン企業！/資金調達累計238億円/コアタイム無しのフレックス制度/フルリモートOK/入社時有給15日付与

■必須条件

■大卒以上 ※実務経験5年以上 情報セキュリティに関する実務経験があり、セキュリティ実務に熱意をお持ちの方。 ※以下のいずれか、または双方に関連する実務に、主担当として携わった経験がある方を想定しています。 ■ セキュリティガバナンス ・フレームワーク（ISO/IEC27001、NIST CSF等）に基づく情報セキュリティ体制の構築・運用 ・各種セキュリティ施策（情報分類やアクセス制御方針の設計 ・供給者管理、セキュリティ事象の評価手法など）の立案・実行 ■ セキュリティに関する社内相談対応、社内プロジェクト支援 社内のステークホルダー（事業部・開発エンジニア等）との対話を通じて、プロジェクト、日常業務の双方において、リスクアセスメント、セキュリティ要件の設定、および課題解決に向けたアドバイスを実施

■必須条件

■大卒以上 - フレームワークを使用したウェブアプリケーション開発の実務経験5年以上（言語・フレームワーク不問） - 複雑な商用プロダクトでリレーショナルデータベースの論理設計・物理設計やパフォーマンスチューニングを行った経験 - 事業目標・プロダクトロードマップを理解したうえで、PM・デザイナーなど複数の職能と協働し、要件定義・設計・実装・リリースを一気通貫で推進した経験 - プロダクトの品質・信頼性・開発生産性を意識し、技術的課題や開発プロセスの改善を自ら主導した経験

■必須条件

■大卒以上 ※実務経験5年以上 - SmartHRの[ミッション・バリュー]への共感 - 他チームを巻き込んだプロジェクト推進経験 - 企画書、要件定義書などのドキュメント作成能力 - エンジニアやデザイナーとの協働経験

■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

■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

・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

※以下2つ以上ある方 ・自然言語処理および画像AIに関する知識・開発経験（PyTorch、Hugging Faceなど） ・Pythonの使用経験 ・プロジェクトリーダー経験 ・数理・統計処理能力 ・Linux（Ubuntu／Red Hatなど） ・Gitの基本操作スキル ・日常会話レベルの英語力 ※流暢さよりも、技術的な意思疎通を重視します。 資格：第一種運転免許普通自動車

■必須条件

・AIシステム設計: LLM、RAG、エージェントの実装能力 ・フルスタック開発: フロントからバックまで一気通貫で設計・実装する能力 ・DevOps基盤: CI/CDパイプラインを構築し、開発速度を最大化する能力 ・課題解決力: 経営方針を技術要件へ変換し、実装へ落とし込む力 資格：第一種運転免許普通自動車

■必須条件

・TypeScript (Node.js) または Python でのWebアプリケーション開発の実務経験（目安：3年以上） ・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知識・スキル（目安：1年以上） ・LangChain / LangGraph等を用いたAIエージェント開発経験（個人開発やプロトタイプ、検証レベルでも可） ・GitHubを利用したチーム開発経験 ・ビジネスレベルの日本語

■必須条件

■大卒以上 以下のいずれかの領域にご経験 (7年以上) * 物体検出、追跡、姿勢推定、行動認識、イベント検知 * 時系列解析、予測モデリング、マルチモーダル学習 * AWSやGCP、Alibabaクラウドの利用 * MLOps、推論基盤、モデル運用、アノテーション設計 * リアルタイム処理、エッジ推論、GPU最適化、低遅延処理 * プロダクト/サービスへの機械学習実装 * スポーツデータ、映像制作、放送/配信、エンタメ領域 入社後は、ご経験や志向に応じて以下のいずれか、または両方に関わっていただく想定です。 * R&D寄り: 新規アルゴリズム検討、精度改善、新技術探索 * 社会実装寄り: 実運用への落とし込み、速度改善、システム連携、現場導入

■必須条件

・アプリケーション、インフラ、セキュリティのいずれかの領域におけるアーキテクト経験、または同等の設計経験（目安3年以上） ・システムの企画・設計・構築・運用まで一連の工程に携わった経験 ・生成AI・LLMに関する基礎知識（技術動向や活用事例など）を有し、業務への活用に関心をお持ちの方 ・技術的な内容を、事業部門や経営層など非エンジニアにも分かりやすく説明できるコミュニケーション力 ・他部門・他チームと連携しながらプロジェクトを推進した経験

■必須条件

* 言語を問わず、Webアプリケーションのスクラッチ開発経験 （Java・Python・TypeScript・C#・Ruby・PHP 等／アーキテクチャを理解している方） * Claude Code・Codex 等を用いた開発経験 （業務・個人を問わず、AIを主体に開発している方）

■必須条件

■大卒以上 プラットフォーム領域における基盤の設計・開発・運用経験 LLM・生成AIを組み込んだWebアプリケーションの開発・本番運用経験 可用性、セキュリティ、運用性、コストを考慮したアーキテクチャ設計・技術選定の経験 複数チームが利用する共通基盤や開発者向けプラットフォームを主体的にリードした経験 プロダクトチームや関係者と連携し、曖昧な課題を整理して要件定義・合意形成・実装まで推進した経験

■必須条件

■大卒以上 - AIまたはML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（実験からバックエンド実装・モデルデプロイまで） - PyTorchなど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　（3年以上目安） - Webアプリケーション・APIを本番システムとして開発した経験（目安3年以上） - AWS / GCP / Azure などクラウドプラットフォームの利用経験（目安3年以上） - 機械学習モデルやLLMを用いたサービスを継続的に運用した経験 - モデル・サービスの品質・性能の評価手法やメトリクスへの理解

■必須条件

- AIモデルの研究開発経験（2年以上 ※修士以上の研究経験を含む）、またはAIエンジニアとしてのプロダクト開発経験（2年以上） - 音声信号処理のエンジニアリングの経験があること - VAD（音声区間検出）、ノイズキャンセリング、連続音声認識のチューニングと実装経験など

■必須条件

* ソフトウェア開発の実務経験（1年以上） * クラウド環境（GCP / AWS / Azureなど）を用いた開発経験 * 機械学習／深層学習、または生成AIに関する知識・利用経験

■必須条件

* ソフトウェア開発の実務経験（1年以上） * クラウド環境（GCP / AWS / Azureなど）を用いた開発経験 * 機械学習／深層学習、または生成AIに関する知識・利用経験

■必須条件

・プロジェクトマネジメント経験 ・システム開発経験　※機械学習未経験でも歓迎

■必須条件

・Pythonを中心としたプログラミング言語でのシステム開発実務経験。 ・AWS、Google Cloud (GCP)、Azure等のクラウド環境を活用したサービス開発経験。 ・GitHub、Docker等を用いたモダンなチーム開発経験。 ・AIを利用したサービス開発に強い興味をお持ちの方

■必須条件

- ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（5年以上）またはそれに準ずる技術的成果（OSS/論文/特許/技術ブログ等） - LLM/生成AIの実務活用経験（例：Azure OpenAI Service、AWS Bedrock、Anthropic、OpenAI API）または評価・運用の知見（プロンプト設計、モデル選定、コスト/レイテンシ管理） ※ご経験に合わせて、研究寄り／実装寄りなど役割を調整します。

■必須条件

・クラウド（AWS/Azure）上で機械学習/LLMを用いたシステムや業務アプリ等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（Docker等）を用いたアプリ開発・運用の実務経験をお持ちの方 ・LLMを活用したアプリケーション（RAG/Agent）の本番運用経験をお持ちの方

■必須条件

AIガバナンスやデータガバナンス、プライバシーガバナンスに関する企画立案、推進のご経験