■必須条件

・システム開発経験・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず) ・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用までの一部、若しくはすべての工程の経験 ・日本語の筆記・会話能力がビジネスレベル以上の方 ※選考は全て日本語で実施します。

■必須条件

・フルスタックでのWebサービス開発経験（3年以上） ・Claude Code, Codex等の実務での高度な活用経験 ・AI Agent Orchestrationの実装能力

■必須条件

・5名以上のエンジニアチームのマネジメント経験 ・AIプロダクトの企画からリリースまでのリード経験 ・マルチモーダルAIを活用したプロダクト開発経験

■必須条件

・PythonまたはC++を用いた機械学習モデルの実装経験 ・自然言語処理、画像認識または音声認識いずれかの深い専門性 ・マルチモーダルAIを活用したプロダクト開発経験

■必須条件

以下、いずれかのご経験 ・LLM/RAG/AIエージェント等を活用したアプリケーションの実装経験 ・Dify・n8n 等のワークフローツールを用いた簡易アプリ構築、または内部システムとの連携実装経験

■必須条件

・Web開発業務経験3年以上 　└バックエンド/SQL開発業務 ・AI環境構築業務（LLM）　※自己学習も可

■必須条件

■大卒以上 ・SmartHRのミッションとバリューに共感できる ・GoogleCloudなどのクラウドサービスを使用したウェブアプリケーション開発の実務経験3年以上 ・IaCを用いたインフラ構築の経験 ・オブザーバビリティ関連技術を活用したWebアプリケーションの運用経験 ・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（フレームワークの種類は問いません） ・単体テストを用いた継続的な開発の経験 ・GitHubなどのバージョン管理ツールを用いた複数人での開発経験 ・アジャイルな開発の経験

■必須条件

・Pythonによるバックエンド開発経験 ・AWS環境での開発経験 （Lambda / API Gateway / S3 など） ・非同期処理の理解 （SQS / EventBridge など）

■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

・社会人経験3年以上 ・AI/データサイエンス領域について学ぶ習慣がある方 ・統計検定2級程度の数学力

■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

・Pythonによる機械学習・深層学習モデルの開発経験3年以上 ・自然言語処理（NLP）の実務経験または修士・博士レベルの研究経験 ・数学・統計・アルゴリズムの基礎知識 ・下記環境での開発経験 　フロントエンド 　* 開発言語：TypeScript 　* フレームワーク：React/Next.js 　バックエンド 　* 開発言語：Python/TypeScript 　* フレームワーク：FastAPI 　ML 　* Python, PyTorch/TensorFlow

■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

・Coding Agent を使った開発経験 (半年以上) ・PyTorchを用いた深層学習モデルの実装・学習経験（3年以上） ・機械学習、統計学、または関連分野の基礎知識 ・日本語の微細な「揺らぎ」や「文脈」をネイティブレベルでジャッジできる方

■必須条件

・WEBシステム開発の経験があり、ChatGPTなどの生成AIを日常的に実利用している方。（目安：3年以上）

■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

■ 定量的な数値目標達成に向けて改善を行い実績を出した経験 ■ 部署をまたいだ仕事で成果を出した経験

■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

・最低限のITリテラシーをお持ちの方

■必須条件

・コミュニケーション能力 ・生成AI／機械学習に関する実務経験 　- LLMや生成AIツールの導入・運用経験 　- PoCから業務適用までの一連のプロセス経験 ・基本的なシステム開発およびクラウドスキル・経験

■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

・業務系システム開発プロジェクトにおける一連の工程経験、スクラッチ開発経験（設計、開発、テスト） ※開発言語は不問

■必須条件

以下のいずれかの開発経験をお持ちの方（目安は3年以上） ・オープン系ソフトウェア開発（Web/スマートフォンアプリケーション）の実務経験のある方 ・AI/セキュリティ/クラウド技術を活用したソフトウェア開発の実務経験のある方

■必須条件

以下のいずれかの開発経験をお持ちの方（目安は3年以上） ・オープン系ソフトウェア開発（Web/スマートフォンアプリケーション）の実務経験のある方 ・AI/セキュリティ/クラウド技術を活用したソフトウェア開発の実務経験のある方