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株式会社ブレインパッド
従業員数
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設立年数
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評価額
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累計調達額
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データ活用のパイオニア企業。プロフェッショナルサービス事業とSaaSプロダクト提供を展開し、1,400社以上の企業支援実績を持つ。金融、医療、小売、交通など多様な業界でデータサイエンスの知見を活かした課題解決を行い、データ活用の民主化を通じて持続可能な未来の創造を目指す。

本社所在地
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設立
資本金
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コーポレートサイト
http://www.brainpad.co.jp/recruit/
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株式会社ブレインパッド
機械学習エンジニア:データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域の求人

募集概要

### 事業内容 ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。 データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。 世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社から技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。 [データエンジニアリング本部紹介資料](https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-de-202107ver) ※各部署の案件事例、技術スタック、カルチャー&福利厚生等の詳細はこちらで紹介しています ### 募集概要 > _配属部門:データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域_ ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。 同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。 また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。 > _プロジェクト事例_ ・ゲーム×AI(株式会社セガゲームス) <https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/> ・インフラ×AI(八千代エンジニヤリング株式会社) <https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/> ・食品×AI(キユーピー株式会社) <https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/> ・マルチモーダルAI(Google Cloud Next Tokyo 23) <https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf> > _募集背景_ これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、データ活用のリーディングカンパニーである当社にクライアントからのご相談が増加しています。 分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。 > _業務内容_ 機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。 また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。 さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。 ・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします ・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます ・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます ・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です 業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。 > _働く魅力_ ・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます ・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析~開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。 ・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です 勉強会事例:MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等) ## 求めるスキル/人材像 > _求めるスキル_ ■必須 【メンバーレイヤー】 ・機械学習・深層学習に関する知見と主要なフレームワークを用いたモデル開発・実装経験 ・python等の言語を用いた実務でのソフトウェア・システム開発に関する知見と経験 【リーダーレイヤー】 ・上記の経験と以下の経験 ・プロジェクトまたは組織におけるリード経験、もしくはそれに準ずるリーダーシップ経験(2年以上) ・顧客、エンドユーザー、事業部門といった価値提供先のステークホルダーと密接に連携し、ビジネス課題の特定からソリューションの企画・推進までを一貫して担当した経験(2年以上) ■尚可 ・特定のビジネスドメインにおける知見 ・クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)におけるシステムの設計・構築・運用経験 ・開発した機械学習モデルの運用・改善を見据えたMLOpsの実践経験 ・LLM(大規模言語モデル)などの生成AI技術に関する研究・開発経験、またはそれらを活用したシステム開発経験 ・機械学習・深層学習の理論的背景を理解し、応用できるレベルの数理知識(統計・確率論など) ・技術コミュニティでの発表、論文執筆、OSS貢献などのアウトプット経験 > _求める人材像_ ・分析・アルゴリズム開発だけをするのでなく、それを実装し、実際に使われるサービスを作りあげることに興味のある方 ・お客様から課題をヒアリングし、課題解決のための機械学習システムを提案、導入推進していただける方 ・柔軟な発想で問題解決に向けた議論に参加できる方 ・未経験のことでも課題を整理して自ら解決できる方

応募概要

給与

年収 600万円 〜 900万円 – 年収は目安です。スキル・経験に応じて優遇いたします。 – 固定残業代分を超える時間外労働分については1分単位で計算し追加支給 – 給与は時間外労働の有無に関わらず、月30時間または40時間の固定残業代込  (30時間分か40時間分かは等級による)  月給50万円の場合、基本給380,950円、40時間分の固定残業代119,050円

勤務地

東京都港区六本木3-1-1 六本木ティーキューブ(総合受付 11階)

雇用形態

正社員

勤務体系

– フレックスタイム制(コアタイム11:00〜16:00) – 標準勤務時間:8時間/日

試用期間

福利厚生

更新日時:

2025/11/03 14:26