【MLOps/LLMOps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
年収
900万円〜1,600万円
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
おすすめポイント
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
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SmartHR の企画・開発・運営・販売
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株式会社SmartHR
【<情シス領域>ウェブアプリケーションエンジニア(バックエンドエンジニア)】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
・Webアプリケーション開発の実務経験(5年以上) ・RDBの論理設計・物理設計の経験 ・継続的なリファクタリングとコード改善の経験 ・CI/CD環境(CircleCI、GitHub Actionsなど)を活用した開発経験 ・AIを活用した開発経験 ・GitHubを用いた複数人でのチーム開発経験
950万円〜1,500万円
サーバーサイドエンジニア
株式会社SmartHR
【<情シス領域>エンジニアリングマネージャー候補】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
・複数チームまたは複数ユニットを対象としたエンジニアリングマネジメント経験 ・メンバーの目標設定・評価・育成を行った経験 ・技術・組織・開発プロセス上の課題を特定し、関係者を巻き込みながら改善を推進した経験
1,000万円〜1,500万円
情報システム
株式会社SmartHR
【QAエンジニア(労務領域 マネージャー候補)】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
■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 ・WebアプリケーションのQAまたは開発の経験 ・開発要件に対して一連のテスト業務経験 ・アジャイル開発における品質保証戦略の立案・遂行をした経験 ・複数のプロダクト群に対して自ら課題を特定し、課題解決と改善サイクルをチームでおこなうための方針の立案・遂行をした経験 ・ピープルマネジメント(目標設定・評価・育成)の経験
910万円〜1,540万円
QAエンジニア
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株式会社MIXI
【開発本部】AIエンジニア[en]
■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。
840万円〜1,246万円
AI・機械学習エンジニア
株式会社日本経済新聞社
■AIエンジニア、MLエンジニア
■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
750万円〜1,100万円
AI・機械学習エンジニア
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
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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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