■必須条件

■経験（経験内容/経験年数） 下記いずれかを有すること ・ITシステム設計、開発、試験経験　いずれかの実務経験3年以上 ・Webサービス開発におけるサーバー/NW/MWなどのインフラ/アーキテクチャに関する方式設計/構築スキル（オンプレも歓迎） ■知識 下記のすべてを有すること ・コーディングスキル（Java、JavaScript、Python、Ruby等） ・LLM関連各専門用語が理解できる 　（LangChain,RAG,Chunk,ベクトル検索,ハルシネーションetc） ・いずれかのLLMのAPIを活用したことがある 　（OJTかOffJTかは問わない。自宅での独学でも可） ■能力 ・新規技術習得に前向きな方

■必須条件

・AI/LLMアプリケーション開発の実務経験（プロンプト設計・LLM API統合・構造化出力・品質保証のいずれかを含む） ・クラウドインフラ（GCP・AWS等）を用いた本番システムの設計・運用経験 ・Claude Code/Codex等のAIエージェント開発ツールを業務で活用した経験（スキル開発・Hooks実装等）

■必須条件

●AWSまたはAzure環境において、TerraformやCloudFormation等のIaC（Infrastructure as Code）を用いた構築・運用の実務経験

■必須条件

●Python（Django、Flask、FastAPI）やJavaScript/TypeScript（React、Next.js）などを用いたWebアプリケーション開発経験（実務3年以上目安） ●アジャイル開発でのチーム開発経験

■必須条件

・複雑な課題に対する技術リード経験：データ分析・機械学習を用いた複雑なビジネス課題に対し、技術選定から実装・本番運用までをリードした実務経験（5年以上） ・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 ・ML/LLM基盤近接領域での設計・改善経験：Feature Store、評価基盤、推論基盤近接領域、モデル運用基盤、API周辺などにおいて、技術方針の設計や改善を主導した経験 ・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 ・四半期単位の技術テーマ推進経験：複数のステークホルダーを巻き込みながら、重要テーマを定義・推進した経験 ◆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・改善をリードした経験 ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善において、技術方針や優先順位付けまで含めてリードした実務経験 ●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 ●重要テーマを自律的にリードできる方：与えられた課題をこなすだけでなく、論点設定、技術方針の設計、実行計画の具体化まで自律的に推進できる方

■必須条件

Webアプリケーション・APIの開発経験 5年以上 Pythonの実務経験 2年以上 AWS / GCP などクラウドインフラを利用した経験 GitHub を使ったチーム開発経験 Docker を用いたアプリケーション開発経験 ユニットテストの実装・運用経験 要件が曖昧な状況でも自ら調査・整理して設計を進められること

■必須条件

Webアプリケーションの開発実務経験3年以上 APIを活用したアプリケーション開発経験 データパイプラインの設計・運用に関する基礎知識 機械学習の基礎理論の理解 最低限の線形代数や微積分などの数学知識を持ち、概要を理解/説明できるレベル

■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

下記の経験・スキルのいずれかを保持すること ・Python等での3年以上の開発経験 ・AWS/GCP/Azure等クラウド運用経験 ・Docker, Kubernetes（EKS/GKE/AKS）の実務経験 ・Terraform/CloudFormation等IaCツール経験 ・GitHub Actions等によるCI/CD構築・運用経験 ・Linux環境での開発・運用 ・機械学習やデータ分析の基礎知識 ・コスト最適化経験 ・ビジネスレベル以上の日本語能力（目安：日本語検定2級以上） 以上にご関心のある方もご相談ください。

■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

・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

・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

・Webアプリケーションのバックエンド開発経験（目安3年以上 / Go, TypeScript, Python, Rubyなど言語は問わず） ・RESTful API または GraphQL等のAPI設計・実装の実務経験 ・RDBMS / NoSQLを用いたデータベース設計・運用経験 ・パブリッククラウド（AWS, GCP 等）を利用した開発経験 ・【マインドセット】生成AI（Claude, Gemini, Github Copilot, Cursor, ChatGPT等）の技術的な仕組みへの強い関心

■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

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

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

■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

■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

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