■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

・Webアプリケーション／システム開発の実務経験（2年以上） 　└言語：Python / TypeScript / Go / Java 等いずれか 　└GitHubを用いたチーム開発／VSCode等の開発環境を使用した経験 　└データベース（RDBまたはNoSQL）の設計・運用経験 ・APIや外部サービスとの連携を伴う開発・設計経験 ・プロジェクトマネジメント経験（技術リード・進行管理・顧客折衝） ・開発ツール利用経験（GitHub、VSCode/Cursor等） ・プロジェクトスケジュール策定・顧客折衝・進行管理

■必須条件

下記の必須要件の経験年数3年以上ある方（同等の経験を有する方） ・ITインフラ（ネットワーク・サーバー・クラウド・サーバー・クラウドいずれか）の設計、構築経験をお持ちの方 ・コミュニケーション力 ・顧客や協力会社様などとの折衝、交渉力 ・主体性をもって業務に取り組んだ経験がある方

■必須条件

（経験） ・研究開発、基礎開発の経験（3年以上） 　及び、いずれかの経験（5年以上） ・IT系エンジニア経験 ・ネットワーク構築経験

■必須条件

技術・開発経験 ・Webアプリケーションの開発経験5年以上（統計学・機械学習を用いたソフトウェア開発の実務経験必須） ・最低限の統計学・機械学習の基礎理解 ・新規技術のサーベイ・キャッチアップスキル ソフトスキル ・課題解決におけるリーダーシップを発揮できる人 ・新しいアイデアを考えたりするのが好きな人 ・課題や仮説を定義し、不確実性の高いProjectでもチーム内外とコミュニケーションしながらアウトプットの実現が可能な人 ・具体と抽象をコントロールし、プロジェクトや開発に関わるドキュメンテーションを記載することが出来る人

■必須条件

・ロボティクス関連技術(ハード、ソフトいずれも可、メカトロニクス、システム制御、ロボット知能も含む)の研究開発経験5年以上） ・上記経験を含む研究開発あるいは製品開発経験10年以上 ・国際学会発表のご経験 ・TOEIC650点程度の英語力(読み書き・メール利用に支障のないレベル)

■必須条件

・5人程度の開発プロジェクトをプロジェクトマネージャーあるいはリーダーとして率いた経験 ・機械学習・深層学習モデル（特に画像認識、自然言語処理）を用いた研究開発または実務経験（目安：５年以上） ・製品企画を行い、企業や政府などの複数の顧客に活用されるプロダクトを実現した経験

■必須条件

◆プロフェッショナル（課長相当）の場合 ・10人程度の開発プロジェクトをプロジェクトマネージャーあるいはリーダーとして率いた経験 ・機械学習・深層学習モデル（特に画像認識、自然言語処理）を用いた研究開発または実務経験（目安：５年以上） ◆主任の場合 ・5人程度の開発プロジェクトをプロジェクトリーダーとして率いた経験 ・機械学習・深層学習モデル（特に画像認識、自然言語処理）を用いた研究開発または実務経験（目安：２年以上）

■必須条件

■システム開発経験2年以上 ■生成AIの利用経験（自己学習可） ■出社対応が可能な方 ※本ポジションは医療現場理解・仕様決定を高速に行うため、対面での連携を重視しています

■必須条件

・Gemini等の生成AI（LLM）を業務や個人開発で深く利用した経験 ・自然言語処理（NLP）に関する基礎的な理解、または強い興味関心 ・試行錯誤（トライアンドエラー）を繰り返し、最適解を導き出す論理的思考力 ・日本語の機微を理解し、意図した出力をさせるための言語化能力

■必須条件

・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術に関する幅広い知識 ・論文や技術ドキュメント（英語含む）を読み解き、実装に落とし込める能力 ・Python,Typescript等を用いたモデル構築・データ分析の実務経験 ・課題に対して適切な技術アプローチを選定できる課題解決能力

■必須条件

・量子コンピューティング（量子計算、量子アルゴリズム）の基礎知識。 ・Pythonを用いた開発・実装能力。 ・論文・技術情報を読み解き、仮説→実装→評価まで自走できる能力。 ・研究だけでなく「実社会の課題を技術で解決したい」という強い意欲。 以下のいずれかの経験（いずれか必須）： 1.量子SDKを用いた実装/検証（Qiskit, PennyLane, JijZept等） 2.不確実性下の評価・シミュレーション（モンテカルロ、シナリオ評価、リスク指標等）の実務/研究 3.数理最適化または機械学習の実務/研究（量子領域へのキャッチアップ意欲を含む）

■必須条件

・データ分析、機械学習、生成AIなどAI関連スキル ・ステークホルダーを巻き込み、プロジェクトを推進されたご経験

■必須条件

＜経験＞ ・映像解析、機械学習関連分野での研究開発業務の経験（企業・研究機関での経験を合計して５年以上） ・国際学会発表や論文採択の経験 ＜スキル＞ ・深層学習技術の実装・プログラミング(pytorch, LLM等)の経験（5年以上） ・専門分野の議論ができるレベルの英語力（目安：TOEIC700点レベル） ・日本語でコミュニケーション（読み・書き・会話）できるレベルを有すること ＜資格＞ ・修士卒以上

■必須条件

ハードスキル ・高度な技術的リーダーシップ ：機械学習・データ分析を用いた複雑なビジネス課題において、技術選定から実装、本番運用までの全工程をリードし、成果を創出した実務経験（5年以上） ・開発・分析基盤の習熟 ：SQLおよびPythonを用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境でのモデル開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ・機械学習・統計学の知識 ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する深い理解 ・スケーラブルなインフラ運用の知見 ：クラウド（Google Cloud/AWS等）において求められるサービス要件の特性を理解した上での、高可用かつコスト効率の良いインフラ構成を検討・推進できる能力 ・戦略的データセットエンジニアリング ：データの枯渇や品質劣化を防ぐため、戦略的なデータキュレーション、高品質なアノテーションプロセスの構築、および検証済みの合成データ生成パイプラインを指揮・遂行できる能力 ・実験・評価プロセスの標準化 ：チーム全体が再現性を保ち、迅速に改善を回せるよう、実験管理の仕組みや、AI評価（AI as a Judge）を含む多角的な評価メトリクスの標準化を導入した経験 ・基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 ・MLOps/AIインフラの知識 ：モデルの学習・評価・デプロイを自動化するパイプラインの構築経験 ・エンドツーエンドの運用設計能力 ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 ソフトスキル ・不確実性下での戦略的合意形成 ：安全性基準が曖昧な領域において、法的・倫理的リスクとプロダクト価値のトレードオフを論理的に整理し、経営層や他部門のステークホルダーと高度な合意形成ができる能力 ・技術的なメンタリング ：コード・設計レビューや勉強会を通じて、チーム全体のエンジニアリング品質を底上げし、シニアレベルの後進を育成できる能力 ・Timeeのミッションへの強いコミットメント ：社会的責任の極めて大きい「プラットフォームの信頼性」を守り抜くというミッションに対し、技術的な卓越性をもって誠実に向き合える方

■必須条件

*必須経験・スキル* ●*データ活用による課題解決経験* ：データ分析・機械学習を用いて、具体的なビジネス課題を解決した実務経験 ●*開発・分析基盤の習熟* ：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ●*機械学習・統計学の知識* ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 ●*モデルやAI機能の実装・運用経験* ：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験 *ドメイン経験（いずれか1つ以上）* ●*マッチング・検索・ランキング機能の実装経験 ：* マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善に携わった実務経験 ●*Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験 ：* 安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験 ●*リスク予測・異常検知モデルの開発経験 ：* 構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験 ●*基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：* コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 ** *求めるスタンス* ●*技術と事業の両方を見ながら前進できる方* ：AI/MLの能力と限界を踏まえ、技術的な論点を非エンジニアにもわかりやすく伝え、合意形成しながら前進できる方 ●*不確実性の高い課題を構造化して進められる方* ：誤検知・見逃し、コスト、レイテンシー、品質などのトレードオフを整理し、優先順位を判断しながら前進できる方 ●*複数の関係者と協業しながらやり切れる方* ：複数チーム・領域にまたがるプロジェクトにおいて、周囲の専門性を巻き込みながら、実装から運用まで推進できる方

■必須条件

■大学院卒以上 ■要件定義基本設計の経験 ・バイオインフォマティクス、システム生物学、計算生物学など生物数理モデルに関する専門知識 ・マルチオミクスなど生物データ解析の専門知識 ・Pythonなどを用いたデータ解析や機械学習に関するプログラミングスキル ・TOEIC650点程度の英語力(技術文書の読み書き・メール利用に支障のないレベル)

■必須条件

・AI/ML実装経験 ・Python、主要なAI/MLフレームワーク ・システムアーキテクチャ設計経験 ・PoC企画や推進経験

■必須条件

▼以下いずれかのご経験を3つ以上お持ちの方 ・LLM開発経験 ・セマンティック検索基盤の設計/構築の実務経験 ・RAGを含めたアーキテクチャ設計/構築の実務経験 ・チームリード経験（設計レビュー／コードレビュー／育成） ・Python実務3年以上

■必須条件

以下の全てを満たすこと。 ＜経験＞ 5年以上のインフラエンジニアリングまたはSREの実務経験 Google Cloud（GCP）を用いたインフラ設計・構築・運用の実務経験 本番環境のシステム信頼性向上に取り組んだ経験（SLI/SLO設計、障害対応、キャパシティプランニング等） ＜スキル＞ クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の知見（コンテナ、サーバーレス、マイクロサービス等） CI/CDパイプラインの構築・運用経験 Infrastructure as Code（Terraform等）の実務経験 IAM設計を含むセキュリティエンジニアリングの知見 GitHubを用いたチーム開発経験

■必須条件

下記のすべての条件を満たすこと: ・AI/ロボティクス分野でのコア技術の研究開発経験（3年以上）および主著による国際会議学会論文の発表実績 ・AI技術（機械学習）と機械制御に関する知見やコーディング経験 ・複数人チームでの研究開発プロジェクトのリーダー経験（課長職採用の場合）

■必須条件

以下いずれかの知識・経験をお持ちの方 ●AIのデータ収集戦略の立案・実行経験 ●MLOpsパイプラインの実装or運用経験 ●クラウド上でのスケーラブルな学習/推論基盤の設計・運用経験 ●AIを含んだシステムのテスト・検証、システム評価指標設計の経験 ●自動運転・運転支援システムのテスト・検証、システム評価指標設計の経験 ●AI開発基盤関連のソフトウェア開発経験 ●MLOpsパイプラインの運用経験

■必須条件

以下いずれかの知識・経験をお持ちの方 ●PyTorch等のフレームワークを使用した画像認識・予測・行動判断などのモデル開発経験 ●強化学習/模倣学習などの学習アルゴリズム開発経験 ●機械学習モデルを活用したアプリケーション開発経験 ●論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験 ●PyTorch等のフレームワークを使用した深層学習（CNN/Transformer等）を用いた画像認識・予測・行動判断などのモデル開発経験 ●Python, C++等によるプログラミングスキル ●論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験レベルの基礎理論理解 ●PyTorch, TensorFlow等のフレームワーク使用経験

■必須条件

以下いずれかの知識・経験をお持ちの方 ●PyTorch等のフレームワークを使用した画像認識・予測・行動判断などのモデル開発経験 ●強化学習/模倣学習などの学習アルゴリズム開発経験 ●機械学習モデルを活用したアプリケーション開発経験 ●論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験 ●PyTorch等のフレームワークを使用した深層学習（CNN/Transformer等）を用いた画像認識・予測・行動判断などのモデル開発経験 ●Python, C++等によるプログラミングスキル ●論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験レベルの基礎理論理解 ●PyTorch, TensorFlow等のフレームワーク使用経験

■必須条件

以下いずれかの知識・経験をお持ちの方 ●PyTorch等のフレームワークを使用した画像認識・予測・行動判断などのモデル開発経験 ●強化学習/模倣学習などの学習アルゴリズム開発経験 ●機械学習モデルを活用したアプリケーション開発経験 ●論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験 ●PyTorch等のフレームワークを使用した深層学習（CNN/Transformer等）を用いた画像認識・予測・行動判断などのモデル開発経験 ●Python, C++等によるプログラミングスキル ●論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験レベルの基礎理論理解 ●PyTorch, TensorFlow等のフレームワーク使用経験

■必須条件

以下いずれかの知識・経験をお持ちの方 ●C++またはPythonを用いたアルゴリズム実装経験 ●確率統計、線形代数、数理最適化などの数理的知識 ●信号処理、画像処理、または点群処理の知見 ●ロボティクス領域での研究開発経験 ●ROS/ROS2を用いた自律移動ロボットの開発経験 ●C/C++による組み込みソフトウェア開発経験

■必須条件

・Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験(scikit-learn/LightGBMなどの利用経験) ・EDA〜特徴量設計〜モデル評価の実務経験 ・ビジネス課題を機械学習として定式化した経験 ・Docker/Kubernetes等のコンテナ技術、およびクラウド（AWS/GCP等）でのインフラ構築経験 ・CI/CDパイプラインの構築や、本番環境でのモデルデプロイ/運用経験 ・Claude CodeやCodex / Devin等を活用したAgentic Codingの実務経験

■必須条件

・Python等のプログラミング言語でのAPI開発経験（MCPサーバ開発に活用） ・Cursor、Claude、Code等のAIコーディングツールの深い利用経験 ・情報設計・メタデータ設計の経験（ラベリング、タグ設計、ディレクトリ構造設計など） ・API連携の実装経験（Slack API、Atlassian API、Google Workspace API等いずれか）

■必須条件

・大卒以上 ・AWS／Azure／Google Cloudなどクラウドを活用したシステム開発経験 ・要件定義・基本設計など上流工程の経験

■必須条件

・AI画像系モデルのみでは解決できない実環境の課題に対する、十分な経験と理解 ・既存のAIモデルの適用にとどまらず、最新論文や自身のアイデアを活かした新しい処理アルゴリズムの提案意欲 ・AI画像系の技術に加え、画像処理やコンピュータビジョンのスキル ・日本語と英語で顧客およびチームメンバーと十分に意思疎通ができること（日本語または英語が苦手な場合は応募書類にその旨を記載すること） ・時間や空間の変化を含む時系列画像データにおいて、非定常性・非線形性・過度な変化・異常変化などを的確に学習・予測できる経験とスキル ・異文化・多国籍の環境でオープンマインドにコラボレーションを実践できること ・他社での一定の業務経験