公共分野の生成AI・クラウドエンジニア(担当)/LLM基盤・業務アプリ・AIエージェントを設計・実装し社会課題に挑む/転勤なし/年収530〜800万円
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年収
530万円〜800万円
勤務地
東京都
職種
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
予定勤務地
リモートワーク頻度
福利厚生
受動喫煙防止措置
制度
諸手当
その他
選考情報
選考内容
株式会社日立製作所の企業情報
■情報通信システム、電力・産業システム、民生機器など、 社会の様々な領域で技術力を活かした製品やソリューションを提供 ■事業領域:IT、モビリティ、ライフ、インダストリー、エネルギー、研究開発
会社情報
株式会社日立製作所の募集中の求人
株式会社日立製作所
大手損保のDX・基幹系刷新のシステムアーキテクト(主任)/アーキテクチャ策定から処理方式設計まで上流を担う/年収780〜1,030万円/丸の内
■必須条件
■大卒以上 ■要件定義基本設計の経験 【以下いずれも必須】 ・システム開発経験(要件定義~リリース)を6年以上お持ちの方※インフラ、アプリ、両方は問いません。 ・金融業界におけるシステム開発経験をお持ちの方(直近3年間以上) ・現在はITスペシャリストの役割だが、将来的にITアーキテクトをめざしたい方
780万円〜1,030万円
ITアーキテクト
株式会社日立製作所
鉄道・旅客サービス(座席予約管理等)のITインフラSE/アプリチームと連携し担当PJのインフラ全般を担う/年収780〜1,030万円/東京
■必須条件
■大卒以上 ※実務経験3年以上 最初から多くの経験やスキルを求めてはいません。 以下の一つでも該当する経験があり、このような職務を希望する方は条件に該当すると考えます。 ・プロジェクトにてリーダ相当の経験(自分がリーダとなりチームを率いた経験) ・自作PCやサーバー環境構築の経験がある方 ・非機能設計、システム構築、非機能試験の経験がある方(性能・信頼性・システム運用など) ・要件定義基本設計の経験
780万円〜1,030万円
サーバーエンジニア, ネットワークエンジニア, インフラエンジニア
株式会社日立製作所
メガバンク市場系システム更改のアプリ開発エンジニア(担当)/更改PJで経験を積みチームをまとめる立場へ/年収490〜760万円/リモート併用
■必須条件
■大卒以上 ■要件定義基本設計の経験 【いずれも必須】 ・ITエンジニアとしての業務経験をお持ちの方(3年以上) ・コミュニケーション能力が高く、顧客と各種調整しながらプロジェクトを進めることができる人財
490万円〜760万円
サーバーサイドエンジニア, プロジェクトリーダー(PL)
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株式会社アンドパッド
機械学習エンジニア(画像)
■必須条件
・大学卒以上 (実務経験3年以上) ・アンドパッドのミッションとバリューへの共感 ・機械学習、Deep Learning、LLMを用いた開発・運用経験 ◦読みやすく移植しやすいコードを書く技術力 ◦ビジネス要件を理解し、適切なメトリクスを設定する能力 ・社内のステークホルダーとディスカッションし、建築業界の課題を機械学習で解ける問題に落とし込む能力 ・プロジェクトメンバーと適切なコミュニケーションを取りながら、プロジェクトを完遂できる能力 ・機械学習や画像処理、LLM、またはそれらに関連する領域の論文読解力ソフトウェアの開発運用実務経験3年以上
500万円〜700万円
AI・機械学習エンジニア
KDDIアイレット株式会社
【~生成AIエンジニア~】
■必須条件
・PythonなどによるAIアプリケーション開発の実務経験2年以上 ・AWS、またはGoogle Cloudいずれかのクラウドサービスに関する実務経験2年以上
450万円〜600万円
AI・機械学習エンジニア
株式会社AVILEN
【AIエンジニア(アソシエイト〜シニア)】
■必須条件
・Python での機械学習・深層学習プロジェクト実務経験 2 年以上 ・PyTorch/TensorFlowいずれかでのFine-tuningを含むモデル開発経験 ・FastAPI での API 開発経験 1 年以上、または Django REST Framework・Flask など Python 製 Web フレームワークでの API 設計・実装経験 ・Docker・GitHub Actions などを用いた CI/CD 実務経験 ・ビジネスレベルの日本語(要件整理・顧客折衝・ドキュメンテーションが可能)
500万円〜1,400万円
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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