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機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】_miiddle

年収：800万 ～ 1200万

ヘッドハンター案件

部署・役職名 機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】_miiddle
職種
業種
勤務地
仕事内容 DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。
ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。

【具体的なタスク例】
・課題の数理的定式化と論文サーベイ （Research ＆ Design）
顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク（分類、回帰、生成、最適化等）に落とし込みます。
関連する最新論文（NeurIPS, CVPR, KDD等）を調査し、ビジネス制約（推論速度、コスト、データ量）に合わせた最適な手法を選定します。

・SOTAモデルの実装と検証 （Implementation）
選定した論文の手法（Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等）を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。
実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。

・プロダクションレベルのコード品質担保 （Engineering）
再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。
Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。
推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。

・ステークホルダーへの技術説明 （Communication）
アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。

【ポジションの魅力】
・プロフェッショナルからのフィードバック
東京大学松尾研出身者をはじめ、トップティアの機械学習エンジニアが多数在籍。独学では気づけない「実運用に耐えうるAI」の視点や、コードレビューを受けることで、エンジニアとして飛躍的な成長が見込めます。

・大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求
大東建託、熊谷組、イトーキをはじめとする大手デベロッパーや業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。

・100を超える独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める
図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、100以上のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。多様な実装コードに触れられるため、技術の引き出しも格段に広がります。

【開発例】
・画像認識による非構造化データの自動整理
数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装
・点群データを活用した幾何学的シミュレーション
3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装
・動画解析によるインフラ異常検知システム
車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発
・ドメイン特化の大規模言語モデル
建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築
・ロボット行動学習
VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築
・ RAGを用いた会社独自のエージェント
社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発

【技術スタック（一例）】
・AI：Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV
・AI開発ツール：Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

当社のアルゴリズムエンジニアポジションの特徴
当社でないと解けない産業の難題がある。当社は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
当社のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。
ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。
手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。
労働条件 休日
・年間休日120日以上
・完全週休2日制（土日祝）
・有給休暇（入社半年後に付与／初年度10日）
・その他休暇あり（年末年始、慶弔、産前産後休暇、育児休暇、看護休暇、介護休暇）
福利厚生
・交通費支給
・健康診断
・時短正社員制度あり（120h〜/月）　※主に博士課程の方向け
加入保険
・健康保険
・厚⽣年⾦保険
・雇⽤保険
・労災保険
応募資格

【必須（MUST）】

・AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストとしての実務経験（目安2年以上）
・ビジネス要求に基づき、データの入力から推論結果の出力、評価までの一連のパイプラインを、メンターの指示に頼らず自律的に設計・構築できる。
・実験環境（Jupyter Notebook等）で動くだけでなく、プロダクション環境での運用に耐えうる、可読性と保守性の高いコードを記述できる。
・ビジネス課題に対して、関連技術の論文サーベイを行い、手法の比較と選定・再現実装ができる

【歓迎（WANT）】

・分析結果やモデルの成果を、エンジニアではないステークホルダー（ビジネス職、経営層）にも伝わる言葉でわかりやすく説明できる。
・Webアプリケーションやクラウド環境のジョブ連携などのプロダクション環境への実装した経験がある。

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更新日 2026/02/02
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