金融系SaaSを提供する企業にて、データサイエンティスト/MLエンジニアとしてデータ解析から機械学習モデルの実装・運用までをご担当いただきます。 - データ前処理、特徴量エンジニアリング - モデルの構築、評価、改善および運用最適化 - プロダクト内および社内業務へのAI活用推進 - GCP上でのデータ基盤の設計・運用 フルリモート可、フルフレックス（コアレス、原則デイタイム稼働想定）。開始時期は即日/3月/4月のいずれも相談可能です。 募集背景 金融SaaS事業の拡大に伴い、データ活用とAI機能の内製化・高度化を推進するための増員募集です。
フルリモート ・Google Cloud（BigQuery、Cloud Storage等）を用いたデータ分析実務経験 ・GCP上でのデータ基盤の設計/構築/運用経験 ・Pythonによる機械学習モデル実装経験 ・scikit-learn、LightGBMなど主要MLライブラリ/フレームワークの利用経験
【技術環境】 ・開発言語：Python、Typescript ・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy etc. ・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform ・分析基盤：BigQuery ・アプリケーション：Next.js、FastAPI ・構成管理ツール：Terraform、Cloud Build ・データモデリング：Dataform ・データビジュアライゼーション：Metabase/Redash ・その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot etc. 【業務概要】 ・金融SaaSサービス運営企業にお...
◆ 必須スキル ・BigQuery / Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いたデータ分析のご経験 ・Google Cloudを用いたデータ基盤の構築・運用のご経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル実装のご経験 ・scikit-learn / LightGBMなど、機械学習におけるライブラリやフレームワークのご利用経験
・金融SaaSサービスを運営している企業でデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価および改善 ・機械学習モデルのパフォーマンス最適化 ・プロダクト内および社内へのAI導入
・BigQuery / Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いたデータ分析のご経験 ・Google Cloudを用いたデータ基盤の構築・運用のご経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル実装のご経験 ・scikit-learn / LightGBMなど、機械学習におけるライブラリやフレームワークのご利用経験
リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用案件にて、 データサイエンティストをご担当いただきます。 〈具体的な業務〉 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ・プロダクトのSRE活動
・PythonのWebフレームワーク（FastAPI、Flaskなど）を用いた開発経験 ・クラウドサービス（AWS、Azureなど）を用いた開発経験 ・CI/CD（CircleCI、GitHub Actionsなど）を用いた開発経験 ・データベースの設計経験 ・ディープランニングを含む複雑なモデル実装経験 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Gitを用いたチーム開発経験
【技術環境】 ・開発言語：Python、Typescript ・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy etc. ・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform ・分析基盤：BigQuery ・アプリケーション：Next.js、FastAPI ・構成管理ツール：Terraform、Cloud Build ・データモデリング：Dataform ・データビジュアライゼーション：Metabase/Redash ・その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot etc. 【業務概要】 ・金融SaaSサービス運営企業にお...
◆ 必須スキル ・BigQuery / Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いたデータ分析のご経験 ・Google Cloudを用いたデータ基盤の構築・運用のご経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル実装のご経験 ・scikit-learn / LightGBMなど、機械学習におけるライブラリやフレームワークのご利用経験
建設業界のDXを推進するデータ分析プラットフォームにて、コアとなる機械学習モデルの開発と、分析基盤の整備・運用をリードいただきます。 回帰・分類モデルの設計〜実装〜評価〜本番運用まで一貫して担当し、NLPを活用した機能開発やMLOps整備、ETL/ELTのパイプライン構築にも携わります。 具体的な業務詳細は、面談時に追加でご説明いたします。
フルリモート ・Pythonによる回帰/分類モデルの本番環境構築・運用経験 ・NLPを用いたプロダクト/サービス開発経験 ・AWS等クラウド上での開発、デプロイ、運用の実務経験 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・Docker等のコンテナ技術に関する知識と実務経験
ECアプリを運営する企業にて、機械学習領域のリードエンジニアとして参画いただきます。 要件定義や技術選定など上流の推進、機械学習基盤の設計・構築、レコメンドを中心としたMLプロダクトの設計・開発・運用を担当します。 マーケットインで新機能を継続的に投入する体制のため、関わった機能が短いサイクルでユーザーに届く環境です。 就業形態は基本リモート（月1回の出社対応が可能なら地方在住も可）。フレックス（コア11:00-15:00）。契約は業務委託（準委任）。
・数十万ユーザー規模でのレコメンドシステムの開発・運用経験 ・技術選定や要件定義など上流工程のリード経験 ・GCPまたはAWSのマネージドサービスを活用した機械学習実務経験
大規模MAUを誇るソーシャル系アプリ/WEBサービスにおいて、レコメンド領域のML基盤構築と改善をリードいただきます。 モデル開発からMLOps、プロダクト適用までを一貫して推進するポジションです。 具体的な担当業務： ・レコメンド向けML基盤（Training/Serving/Monitoring）の設計・構築 ・レコメンド/ランキング/パーソナライズモデルの研究開発 ・技術選定、開発ロードマップ策定および推進 ・特徴量設計、データ前処理、MLOpsの自動化推進 ・リアルタイム推論の最適化とスケール対応 ・技術課題の洗い出しと改善、品質向上施策の推進
・レコメンド領域におけるMLプロダクト開発経験（直近5年で通算2年以上） ・高トラフィック（MAU数十万以上）サービスでのML実務経験 ・特徴量設計～モデル実装～MLOps～モニタリングまでの一連の実務経験 ・CF/MF/DNN/Transformer/Two-Tower などのレコメンド手法の実務経験 ・CTR/CVR/LTV等のビジネスKPI改善に向けたロードマップ策定と実行経験 ・プロジェクト/チームを率いたリード経験
建設業界向けデータ分析サービスを展開する企業にて、機械学習モデル開発とデータ分析基盤の整備をリードいただきます。 - 建設データを用いた予測モデルの設計・開発・運用 ・企業ごとの建設データ解析に関するコーディング実務 ・分析モデルに必要な各種処理の実装 ・要件定義に基づく新機能開発およびモデル/システム改善 - データ分析基盤の構築・保守 ・建設データ分析のための基盤開発・整備 ・建設業特有データを活用したMLモデルの開発・運用 ・前処理/後処理パイプラインの設計・実装 担当工程は要件定義〜テストまで。作業場所は半蔵門、フルリモート（初日のみ出社）となります。
フルリモート ・Pythonでの機械学習（回帰/分類）モデルを本番運用まで構築した実務経験 ・NLPを用いたプロダクト/サービス開発経験 ・AWS等のクラウド上での開発、デプロイ、運用経験 ・Gitを用いたチーム開発、Dockerなどのコンテナ技術の知識と実務経験 ・要件を整理し設計/実装へ落とし込むための高い論理的コミュニケーション能力
建設業向けデータ分析サービスを展開する企業にて、機械学習モデルの開発リードおよびデータ分析基盤の整備・運用を担当いただきます。 主な業務内容: ・建設業界データを用いた予測モデル（回帰・分類）の設計・実装・改善 ・各社ごとの建設データに対する解析処理のコーディングと最適化 ・要件定義に基づく新機能開発、モデルおよびシステム改善 ・分析基盤の設計/構築、運用・保守 ・建設特有データを活用したモデルの開発・運用 ・データ前処理/後処理パイプラインの設計・構築 担当工程は要件定義〜テストまで一貫して関わっていただきます。作業場所は半蔵門ですが、初日のみ出社、以降はフルリモート想定です。
フルリモート ・Pythonによる機械学習（回帰・分類）モデルを本番環境で構築・運用した実務経験 ・NLPを用いたプロダクト/サービス開発経験 ・AWSなどクラウド上でのシステム開発、デプロイ、運用の経験 ・Gitを用いたチーム開発の経験 ・Docker等のコンテナ技術の知識と実務利用経験 ・要件を整理し設計〜実装へ落とし込める論理的コミュニケーション力
建設業界向けデータ分析プラットフォームにおいて、プロダクトの中核となる機械学習モデルの開発とデータ分析基盤の整備をリードいただきます。 【主な業務】 ・建設データを用いた予測モデルの設計・実装・改善 ・企業ごとの建設データ解析に関する実装（前処理/特徴量設計/推論） ・要件定義に基づく新機能開発および既存モデル・システムの継続改善 ・データ分析基盤の設計/構築/保守運用 ・建設業界特有データを活用したモデルの運用、学習/推論パイプラインの構築 ・前処理〜後処理までのETL/ELTパイプライン整備 【稼働形態】フルリモート、フルフレックス（コアタイムなし） 【期間】即日～（長期想定） 【面談】1回（弊社同席） 【商流】エンド...
機械学習 ・Pythonを用いた回帰/分類モデルの本番構築・運用経験（3年以上） ・NLP領域を伴うプロダクト/サービスでの開発経験 ・AWS等クラウド上での開発、デプロイ、運用経験 ・Gitを用いたチーム開発およびDocker等コンテナ技術の実務経験 ・要件を整理し設計/実装へ落とし込める論理的コミュニケーション力
建設業界向けデータ分析プラットフォームにおいて、プロダクトの中核となる機械学習モデルの開発と、データ分析基盤の設計・整備をリードいただきます。 - 建設業界データを用いた予測モデルの設計・実装・改善 - 企業ごとの建設データに対する解析処理のコーディング実務 - 分析モデルに必要なデータ処理（前処理・特徴量設計・推論処理など）の実装 - 要件定義に基づく新機能開発や既存モデル/システムの改善 あわせて、データ分析基盤の開発・保守運用を担っていただきます。 - 建設データ分析のための基盤整備・運用 - ドメイン特有の複雑なデータを活用したモデル開発・運用 - 前処理/後処理のパイプライン（ETL/ELT）の構築 フルリモ...
機械学習 ・Pythonによる回帰/分類モデルの本番構築・運用経験（3年以上） ・自然言語処理（NLP）を要するプロダクト/サービスの開発経験 ・AWS等クラウド上での開発、デプロイ、運用経験 ・Gitを用いたチーム開発経験、コンテナ技術（Docker等）の知見と実務経験 ・要件を適切に定義し設計・実装へ落とし込むための高い論理的コミュニケーション力
【業務概要】 ・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。 ・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、 機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。
◆必須スキル ・数十万以上のユーザー規模におけるレコメンドシステムの開発・運用をされたご経験 ・技術選定、要件定義などの上流工程のご経験 ・GCPやAWSのサービスを用いた機械学習のご経験
ソーシャルコマースアプリにおけるレコメンデーション領域の機械学習基盤構築・改善をリードいただきます。レコメンド向けML基盤の設計・構築（Training／Serving／Monitoring）、モデルを用いたプロダクト開発（ランキング／パーソナライズ）、ロードマップ策定・技術選定・推進、特徴量設計・前処理・MLOps・運用改善、実験管理・運用フロー自動化、リアルタイム推論性能改善、関連プロダクトの品質改善・技術課題対応など幅広くご担当いただきます。
・レコメンド領域でのプロダクト開発実務経験（直近5年で2年以上） ・MAU数十万以上のサービス、または同規模トラフィックでのML開発経験 ・特徴量エンジニアリング〜モデル実装〜MLOps〜モニタリングまで一連の経験 ・レコメンド手法経験（CF／MF／DNN／Transformer／Two-Tower／Wide&Deep／GNNなど） ・ビジネス指標（CTR／CVR／LTV等）改善に必要なロードマップ策定・実行経験 ・プロジェクトまたはチームのリード経験
大手HR領域のエンド企業・データサイエンス部門にて、レコメンドに関わるシステムの設計・実装をご担当いただきます。 PythonやSQLを用いて各種機械学習モデルをレコメンド施策に適用し、バッチ処理やAPIとして提供します。AWS上でのバッチ/API基盤の構築・運用、データ抽出・加工、モデル適用、パフォーマンスチューニングまでを一貫して対応いただきます。 開発は基本フルリモート（初日出社あり）。案件状況に応じて大手町/五反田への出社が発生する可能性があります。
機械学習 ・Pythonを用いたサーバサイド/データ処理の実務経験3年以上 ・要件定義～設計以降の上流工程経験 ・REST等のAPI開発経験 ・SQLでのデータ抽出・整形の実務経験 ・AWSなどクラウド環境での開発経験 ・Dockerを用いたコンテナ開発経験
大手HR領域を手掛けるエンド企業のデータサイエンス部門にて、レコメンド関連システムの開発・実装を担当いただきます。 PythonやSQLを用いて、各種機械学習モデルをレコメンデーション施策へ適用し、実装・運用まで一貫して対応します。AWS上でのバッチ処理やAPI基盤の構築・提供、モデルの適用および改善を推進いただきます。基本はフルリモート（初日出社あり）で、状況により大手町・五反田への出社が発生する可能性があります。
機械学習 ・Pythonを用いた開発実務3年以上 ・要件定義～設計以降の経験 ・API開発の実務経験 ・SQLによるデータ抽出・加工経験 ・AWSなどクラウド環境での開発経験 ・Dockerを用いた開発経験
建設業界向けデータ分析サービスを展開する企業内で、機械学習モデルの開発とデータ分析基盤の整備をリードいただきます。 【主な業務】 ・建設業界に特化したデータ予測モデルの設計・開発・運用 ・各社の建設データに対する解析処理の実装 ・分析モデルに必要な各種前処理/後処理ロジックのコーディング ・要件定義に基づく新機能開発、モデルおよびシステム改善 ・データ分析基盤の開発、整備、保守運用 ・建設特有のデータを活用したモデル開発と運用 ・データ前処理/後処理のパイプライン構築 【担当工程】要件定義～テスト 【役割】SE 【作業場所】半蔵門（初日のみ出社、以降フルリモート） 【その他】契約形態：準委任／商流：エンド直
フルリモート ・Pythonでの回帰/分類モデルを本番環境へ構築・運用した実務経験 ・NLP（自然言語処理）を用いたプロダクト/サービス開発経験 ・AWS等クラウド上での開発、デプロイ、運用経験 ・Gitを用いたチーム開発経験、Docker等コンテナの知識と実務経験 ・要件を明確化し、設計～実装へ落とし込める論理的コミュニケーション力
大手HR領域のエンド企業・データサイエンス部門にて、レコメンド機能に関わるシステムの開発・実装をご担当いただきます。 バッチ処理およびAPI提供の両面で、要件定義～設計～実装～テスト～リリース、運用まで一貫して携わっていただきます。プロダクション環境への組み込みやパフォーマンス最適化、データ前処理/特徴量設計、モデル更新のパイプライン整備など、MLOps観点の推進も期待されます。 PJ状況に応じて一部出社の可能性があります（基本リモート、初日のみ出社想定）。
リモート ・Pythonを用いたアプリ/データ基盤開発の実務経験3年以上 ・要件定義/設計以降の一連の工程経験 ・REST API等のAPI開発経験 ・SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験 ・AWS等のクラウド環境での開発経験 ・Dockerを用いたコンテナ開発経験
金融機関向けのLLM・機械学習・自然言語処理を活用したアプリケーション開発にて、技術マネジメントを担っていただくポジションです。ビジネス要件に基づくタスク設計や評価データの構築、オフライン／オンライン評価の実施と改善、技術視点での企画支援、中長期戦略の立案など、プロダクト全体に関わる業務を担当いただきます。
・LLMを用いたプロダクト開発の主導経験（受託／自社製品問わず） ・定性／定量評価を通じた改善経験（ビジネス要件達成まで）
大手インターネット広告事業会社にて、機械学習エンジニアとして実データを用いたアルゴリズム実装から運用まで一貫して担当いただきます。 以下いずれかのPJに参画予定です。 ・AIによるレベルデザイン支援 ・自然言語処理を活用したオンラインゲーム運用支援 ・パズルゲームのレベル（ステージ）自動生成 ・大規模言語モデル（LLM）のキャラクター応用 現場は業務委託エンジニアも多く、提案や意見を出しやすい環境です。
フルリモート ・Pythonでの実務経験2年以上 ・機械学習モデルの構築および実務適用の経験2年以上
ECサイトに追加できるレコメンド機能を開発する企業にて、研究開発をリードして\nいただけるエンジニアを募集いたします。\n\n新たなレコメンドの研究/開発（バッチ処理にて作っているものを新たなロジックで\n表示するための研究と開発）を行っていただきます。\nロジック検討の部分から知見を発揮いただきます。\nEC関連サービスに関係したご経験があると尚歓迎いたします。
・AzureMLの使用経験 ・機械学習ロジックの知見、数学的知識 ・Pythonでの機械学習開発経験 ・最低限のセキュリティ知見
ECサイトに追加できるレコメンド機能を開発する企業にて、 研究開発をリードしていただけるエンジニアを募集いたします。 新たなレコメンドの研究/開発 →バッチ処理にて作っているものを 新たなロジックで表示するための研究と開発 ロジック検討の部分から知見を発揮いただきます。 EC関連サービスに関与したご経験があると尚可です。 ★期間：随時～ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適...
・AzureMLの使用経験 ・機械学習ロジックの知見、数学的知識 ・Pythonでの機械学習開発経験 ・最低限のセキュリティ知見
ECサイトに追加できるレコメンド機能を開発する企業にて、 研究開発をリードしていただけるエンジニアを募集いたします。 新たなレコメンドの研究/開発 →バッチ処理にて作っているものを 新たなロジックで表示するための研究と開発 ロジック検討の部分から知見を発揮いただきます。 EC関連サービスに関与したご経験があると尚可です。 ★期間：随時～ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適...
・AzureMLの使用経験 ・機械学習ロジックの知見、数学的知識 ・Pythonでの機械学習開発経験 ・最低限のセキュリティ知見
ECサイトに追加できるレコメンド機能を開発する企業にて、 研究開発をリードしていただけるエンジニアを募集いたします。 新たなレコメンドの研究/開発 →バッチ処理にて作っているものを 新たなロジックで表示するための研究と開発 ロジック検討の部分から知見を発揮いただきます。 EC関連サービスに関与したご経験があると尚可です。 ★期間：随時～ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適...
・AzureMLの使用経験 ・機械学習ロジックの知見、数学的知識 ・Pythonでの機械学習開発経験 ・最低限のセキュリティ知見
ECサイトに追加できるレコメンド機能を開発する企業にて、 研究開発をリードしていただけるエンジニアを募集いたします。 新たなレコメンドの研究/開発 →バッチ処理にて作っているものを 新たなロジックで表示するための研究と開発 ロジック検討の部分から知見を発揮いただきます。 EC関連サービスに涵養したご経験があると尚可です。 ■就業時間 09：00～18：00 ■期間 9月～ ■募集人数 1名
・AzureML(Machine Learning)の使用経験 ・機械学習ロジックの知見、数学的知識 ・Pythonでの機械学習開発経験 ・最低限のセキュリティ知見
【業務内容】 情報源ごとに異なる構造化されていないデータを処理し、検索する自然言語処理アルゴリズムの開発および改善を担当していただきます。 また、学習・評価のためのデータ整備やエラー分析を実施し、その結果から改善案を立案・実行していきます。 さらに、マッチングサービスを運用する社内外のメンバーと連携し、フィードバックをもとに継続的なプロセス改善に取り組んでいただきます。
フルリモート ・Pythonを用いた自然言語処理の業務経験 ・機械学習モデルまたは検索システムでの定量評価と改善経験
金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び\n機械学習モデルの活用に携わっていただきます。\n\n主に下記作業をご担当いただきます。\n・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善\n・機械学習モデルのパフォーマンス最適化\n・プロダクト内および社内へのAI導入\n\n【技術環境】\n・開発言語：Python、Typescript\n・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、\nnumpy etc.\n・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform\n・分析基盤：BigQuery\n・アプリケーショ...
・金融ドメイン（銀行、証券、クレジット）の知見、経験 ・BigQuery / Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いた データ分析の経験 ・Google Cloudを用いたデータ基盤の構築・運用の経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル実装の経験 ・scikit-learn / LightGBMなど、機械学習におけるライブラリや フレームワークの利用経験
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