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| 部署・役職名 | 機械学習エンジニア / AI領域（MLプラットフォーム） |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
ポジション概要 データ・AI領域の機械学習エンジニアとして、機械学習のモデル開発、およびシステム・プラットフォーム開発（バッチ処理による機械学習、オンライン機械学習、クライアント連合学習などの設計から構築）などをお任せします。革新的な機械学習技術の開発をリードできるポジションです。 主な業務内容 具体的には以下の業務を想定しています。 リードエンジニアとしての技術選定や設計、開発メンバーの補助や円滑な進行の支援 個別の事業やサービス向け機械学習ソリューションの開発・実装、および性能改善 大規模データを用いた大規模分散処理をともなう汎用的な機械学習アーキテクチャやモデルの設計、開発、最適化 機械学習に関わるライブラリ・データパイプライン・中間生成データ等の標準化と活用 事業横断的な機械学習プラットフォームの開発や設計 ユーザー行動ログなどのテーブルデータと画像・テキストなどのメディアデータや、画像・言語モデルを組み合わせた機械学習・情報推薦エンジンの開発・実装 プラットフォーム開発組織や事業組織との協業によるプロジェクトの推進やリード ※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり |
| 労働条件 |
勤務時間:フレックスタイム制 標準労働時間7時間45分（コアタイムなし ※1日の最低必要労働時間は3時間（勤務推奨時間11:00〜14:00）） ※部署により通常勤務（9:00〜17:45）、シフト勤務あり 待遇・福利厚生:◆昇給 （評価による、年2回）、賞与 業績と個人の評価に連動（年2回） ◆社会保険（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）、確定拠出年金制度、総合福祉団体定期保険、長期所得補償制度、財形貯蓄制度、株式累積投資制度、脳ドック・心臓ドック・乳がん検診費用補助、インターネット通信費利用補助、社内マッサージ室、社内クラブ 等 ◆勉学休職制度（続3年以上の正社員、最長2年）、サバティカル制度（勤続10年以上の正社員、2〜3カ月） ◆育児短時間勤務（小学校卒業まで、1日の所定労働時間を5時間までに短縮）、育児時差出勤（小学校卒業するまで、1日あたり1時間半までの時差出勤を認める）、ベビーシッター補助制度、パパママサポーター制度 プレグナンシーサポート休職制度（社員本人が不妊治療をする場合に利用可能） ◆介護短時間勤務、介護時差出勤、介護休業 休日休暇:週休2日、祝日、年末年始、有休、特別有給休暇（慶弔、マタニティー、子の看護、介護、ボランティア等、土曜日祝日振替特別休日 等 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 求める人物像革新的な機械学習技術の創造にチャレンジしたい方 新しい技術を常にキャッチアップし、学び続けることができる方 自律的な業務遂行ができる方 事業やビジネス上の課題を機械学習技術で解決する事にやりがいを感じる方 必要な経験/スキル 機械学習、コンピュータサイエンス、数学の専門的な知識 機械学習システムの設計と5年程度の開発経験 Python、Rustなどのプログラミング言語に精通していること データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程をTerabyte〜Petabyte規模の大規模データで実施できるスキル 分散処理システム（Apache Hadoop、Apache Spark、MPI等）の知識・経験（2年程度） あると望ましい経験/スキル 大規模言語モデルやマルチモーダルなモデルの開発・運用を行った経験 高QPS、低レイテンシの機械学習オンラインAPIの開発および運用経験 マイクロサービスアーキテクチャの設計と開発に関する経験 クライアントサイドの機械学習の設計・開発や運用経験 レコメンドシステムの設計と実装経験 事業やビジネスを理解した上での分析・提案スキル |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/05/31 |
| 求人番号 | 8412340 |
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