東京都品川区のAI・機械学習エンジニアの求人情報

株式会社Luupは、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティシェア「LUUP（ループ）」を日本各地で展開しています。 街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、LUUPのポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。LUUPを通して、移動におけるさまざまな問題を解決し、新たな街の未来を創造します。 現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡など16都市でサービスを展開しており、2024年10月時点で10,000ポート以上を運営しています。 将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。（会社HP：https://luup.sc/ ） 【募集背景とポジションについて】 LuupのMLエンジニア / データサイエンティストは、需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など幅広い重要課題に取り組みます。機械学習や数理モデル、動画・画像解析など多様な技術を活用し、既存機能の改善だけではなく、新しい機能やサービスをゼロから設計・実装します。 課題の構造化や仮説立案といった上流工程から、モデル・アルゴリズムの設計、実装、システムへの統合、運用・改善までを一貫してリードします。精度の高いモデルを構築するだけでなく、現場の制約や運用のリアルを踏まえ、継続的に使われる仕組みとして根づかせていくことが求められます。 技術的な専門性を活かすと同時に、事業・現場・ユーザーのリアルに深く関与し、複雑な構造を理解・モデル化します。現実世界の複雑な課題に技術で挑み、成果を実サービスや社会に実装していく挑戦に魅力を感じる方に最適なポジションです。 【業務内容】 - ビジネス課題の構造化と、課題解決のための定量的アプローチの設計・実行 - 各種データの探索的分析・可視化・統計的検定などを通じた課題発見、仮説構築、改善施策の提案 - 各領域（需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など）におけるモデル / アルゴリズムの設計・実装・本番運用までの一連のプロセスの推進 - モデルや分析結果に基づく意思決定支援と施策立案 - 経営陣・プロダクト・オペレーションなど多様なステークホルダーと連携した課題解決の推進 - 中長期的なデータ活用戦略の立案と、新技術・手法のR&Dの企画・推進 【MLエンジニア / データサイエンティストとともに挑戦したい事業課題】 - 各地域や時間帯における需要予測モデルの構築 - 需要予測に基づくリアルタイムなプライシングや車両配置最適化 - バッテリー交換・車両回収・車両整備を含むオペレーション全体の最適化 - エリアクラスタリングやポート戦略の設計と意思決定の支援 - 画像・動画データを活用した、ポート返却状況や走行時の安全性に関する自動検知機能の設計・実装 - 利用ログや車両のセンサーデータを活用した異常検知アルゴリズムの設計・実装 - ユーザー行動や属性に基づくセグメンテーションとパーソナライズ手法の設計 - ユーザーおよびオペレーション向けのルートナビゲーション機能の開発・改善 - KPI間の因果関係モデル化による、機能や事業をモニタリングする仕組みの構築 ※上記は一例です。主体的に新規の分析やプロジェクトをご提案いただくことも大歓迎です！ 【魅力】 ＜Luupならではの多様なデータ＞ アプリ利用ログ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTによる位置情報、オペレーションログなど、ソフトウェア開発・ハードウェア設計・現場運営を一貫して担うLuupならではの多様で豊富なデータを最大限に活用できます。データを統合的に活用しながら、深い分析が可能です。 ＜データドリブンな文化で働く＞ 経営陣をはじめ全社にデータを重視するカルチャーが根付いており、モデルや分析に対する理解と期待が高い環境です。事業・プロダクト・オペレーションなどあらゆる意思決定において、MLエンジニア / データサイエンティストの視点や知見が積極的に求められています。少人数でスピーディに意思決定が行われるため、煩雑な調整を挟まず、本質的な課題に集中しやすい環境です。 ＜街づくりへの貢献＞ Luupのサービスは単なる移動手段にとどまらず、都市の交通インフラや街のあり方そのものに影響を与えます。例えばポート戦略や車両の再配置は、人々の移動行動や街のにぎわいを変え、地域の活性化や持続可能な都市づくりに直結します。MLエンジニア / データサイエンティストは、その意思決定をデータとモデルで支え、街づくりの一翼を担います。 ＜新しい技術への挑戦＞ モビリティという実世界の複雑さに向き合うために、機械学習・統計・最適化・シミュレーション・コンピュータービジョンなど、幅広い技術領域の活用が求められます。既存の枠組みにとらわれず、新たなアルゴリズムや手法に挑戦し、それを実サービスに接続するところまでやりきることが歓迎されるカルチャーです。 ＜前例のない課題解決への挑戦＞ 世界でも類を見ない大規模なポートモデル、都市ごとに異なるユーザー特性、無数のトレードオフなど、簡単に正解が見つからない課題に挑みます。既存の成功事例をコピーして適用することはできません。試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出し、社会的に意義のある事業の実現に真正面から向き合います。 ＜事業の成長を日常の中で実感＞ データ分析や施策の成果が、街に広がるポートや実際に利用するユーザーの姿として現れます。自分の仕事が人々の移動や街のにぎわいを変えていく様子を、日常の中で直接感じることができます。

ファインディ株式会社は、「つくる人がかがやけば、世界はきっと豊かになる」をミッションに掲げ、エンジニア向けのプロダクトを複数展開しています。 独自のアルゴリズムとヒューマニティを融合し、エンジニア個人や組織、企業の成長支援を通じて日本のイノベーション創出を最大化することを目指しています。 登録ユーザー数は20万人、利用企業は2,700社を突破。 2024年はインド、アジアを中心に海外への展開も積極的に行っており、エンジニアが挑戦できる世界共通のプラットフォーム事業を多数展開していきます。 ■プロダクト 「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というミッションを掲げ、現在は4つのプロダクトを展開しています。 ・ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする「Findy」 ・フリーランス・副業エンジニア向けの案件を紹介する「Findy Freelance」 ・組織のパフォーマンスを最大化する「Findy Team+」 ・開発ツールに特化したレビューサイト「Findy Tools」 ■募集背景 事業の拡大に伴って、ファインディにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが蓄積されてきています。全社的に、更なる事業成長の柱の一つとして「データの利活用」を掲げており、データアナリスト、サイエンエンティスト、データエンジニアなどの職種の採用を強化しています。 現在、Findyにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが集まってきており、それを活用した機能開発を積極的に行っています。データサイエンティスト・機械学習エンジニアについては、特に機械学習やLLM技術などを活用した機能開発を担当しており、PoCの推進から本番環境へのデプロイまで、事業の中核として幅広い業務を担っています。 2024年までにデータ環境の整備や利活用の下地はかなり整ってきており、2025年以降はそれを活用した価値創出のフェーズに本格的に着手していきます。その中心となって、事業やサービスの成長を牽引していただけるデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを募集します。 ※弊社では、特にScienceに強みのある方を「データサイエンティスト」、EngineeringやMLOpsなどに強みのある方を「機械学習エンジニア」と呼称していますが、採用自体は一括で行っています。採用プロセスの中で、ご自身のwillや能力面の擦り合わせをさせていただいた上で、入社後の業務内容や肩書などを決めさせていただいております。 ■具体的な業務内容 データを活用したサービス・機能開発のプロセスに幅広く関わっていただきます。特に、データや機械学習に関する専門性を”強み”として、社内のデータアセットを有効活用した企画の立案やプロジェクト推進をご担当いただきます。 具体的には、社内のエンジニアやPdM、ビジネス側の担当者と連携しながら、以下のようなプロセスに幅広く関わっていただきます。 ・課題や伸びしろの探索から発見（EDAだけでなく、ビジネス部門へのヒアリング等も担当） ・データを活用したソリューションの企画 ・立案した企画に対する技術検証（PoC） ・PoCで成果が出たものについては、本番リリースに向けた開発を実施 ・リリース後の保守・運用（監視やリファクタだけでなく、モデルの継続的な改良なども含む） 人材サービスや組織課題の解決など、複数の事業体を持つ弊社には社内外からエンジニア領域に関する様々なデータが集まり、蓄積されています。データの形式としても、構造化データ・非構造データが多様に存在しており、データ技術者としてはやりがいのある環境かと思います。 具体的な事例や、利用技術等についてはカジュアル面談または選考内でお伝えさせていただきます。 ※ご経験やスキル、担当する事業領域によって、お任せする業務の内容は変わります。 ※業務の変更の範囲： 会社の定める全ての業務

新しい技術に挑戦し、AIを活用したサービス展開に携わりながら、自身の技術向上を実現できるチャンス！ AIを活用した自社開発・受託開発のバックエンドを担当していただきます。 自社サービスの開発では、新しい技術があればどんどん提案して現場で活かせる環境です。 受託開発では、お客さまのニーズをヒアリングし、提案していただけます。 また、自分がやってみたいサービスや作ってみたいアプリなど、ぜひご提案ください。 総合力を問われるポジションではありますが、ご自身が思う形で成長していけます。 ■具体的な業務内容 ・AIを活用した業務効率化、課題解決 ・Azure/Tencent Cloudなどのパブリッククラウドを使用した開発業務 ・自社開発/受託開発のバックエンド開発業務 【開発環境】 ・言語、フレームワーク：C#（.NET 8）、ASP.NET Core、Entity Framework Core、Python、Blazor、Html、JavaScript ・データベース：Azure Cosmos DB ・クラウド：Microsoft Azure ・CI/CD：Azure DevOps ・コミュニケーション：Chatwork、Backlog、GitHub Enterprise、Google Workspace ・開発支援：GitHub Copilot、KMS版ChatGPT（リソースAI） ・その他：Visual Studio Enterprise、Visual Studio Code ■仕事のやりがい ・お客さまのニーズを見きわめ、課題解決できるエンジニアとして活躍できます ・弊社の開発チームとMicrosoft社の社員とともに勉強会を定期開催 　最新技術を学べる機会も多いです ・プロジェクトの開発に携わりながら、会社の成長を感じることができます ■その他の職場環境 ・技術力が高いメンバーが在籍しているので、自身の技術向上に繋がります 　また、意思決定から開発リリースまでが早いです！ ・チーム全員仲が良く、全員で昼食に行ったり、仕事後にも食事に行ったりと、 　和気あいあいとしています 開発・運用をするだけではなく、企画などにも積極的にかかわっていきます。 世界中に感動体験を…！をMISSIONに掲げ、今日も私たちは挑戦し続けています。 詳細は下記リクルートサイトをご覧ください。 https://kms3.com/recruit_info/ ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ AIソリューション事業 https://kms3.com/service/ai/ ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ↓AI領域に興味のある方へ限定！-KMS Welcome book https://www.wantedly.com/companies/kmsinc_official/post_articles/936646

【ミッション】 －プロフェッショナルなチームでセカイを変える。－ テクノロジーは想像以上のスピードで進化しています。 これまでは、〈ビジネス領域〉に精通したリーダーが企業を牽引していくことがスタンダードでした。しかしながら、昨今テクノロジーやクリエイティブなどの〈専門領域〉に軸足を置いたリーダーが、新しいサービスを創造し、世界的企業に導くケースが多く生まれています。 私たちは、〈専門領域〉のプロフェッショナルとしてビジネス課題に向き合い、テクノロジーとクリエイティブから生み出されるアイデアで企業成長に寄与し、パートナーとして、ともに発展することを目指します。 【事業内容】 日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。 デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。 ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業／Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者／サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。 【職務内容】 デジタルパートナー事業部の"AIエンジニア"として、クライアント企業の事業課題解決を目的として、AI・機械学習技術を活用したシステム開発やデータ活用基盤の構築を支援していただきます。 データサイエンティストやビジネスサイドのメンバーと連携し、PoCから本番運用フェーズまでの開発業務を担っていただきます。 ※変更範囲：全ての業務への配置転換あり 【仕事内容の例】 以下のようなAI・機械学習関連の開発・実装・運用業務をお任せします。 ・顧客行動分析や需要予測モデル、マッチングアルゴリズムなどの機械学習モデルの設計・実装 ・モデル推論APIの開発・保守運用（FastAPIなど） ・機械学習モデルの学習バッチ処理の設計・構築（AirflowやFargate等） ・クラウド環境（主にAWS）を用いたAPI／バッチシステムの構築・運用 ・Infrastructure as Code（CDK, Terraform など）によるクラウドリソース管理・構築 ・Datadogなどを用いたシステム監視、メトリクス収集、障害検知・対応 ・データ処理パイプラインの構築（SQL、Spark、Pandasなど） ・ビジネスサイドとの要件定義・設計フェーズへの参画 【主な取引先】※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数

◆本求人は、自動運転・コンピュータビジョン・機械学習のいずれかの領域で専門性を持つMLエンジニアを対象としています◆ チューリングでは、車載カメラの映像を入力に単一の機械学習モデルで車の制御を求める「End-to-Endの自動運転MLモデル」の開発を行っています。 自動運転モデル開発は、機械学習だけでなくさまざまな技術の総合格闘技です。データ収集、データセット作成（データ品質改善※キャリブレーションや座標変換など）、モデル学習（モデルアーキテクチャ検討・学習効率化など）といった形で多くの活躍フィールドがあります。 自動運転開発の経験があるエンジニアはもちろん、ソフトウェア業界やロボティクス業界など、異なるバックグラウンドで卓越した技術を有するエンジニアを探しています。一緒に人類のグランドチャレンジを達成しましょう。 【業務内容】 モデルアーキテクチャの改善だけでなく、データ品質・量の改善などさまざまな課題解決に取り組んでいます。以下にあげる業務は一例ですが少しでも自身の経験と関連あるものをお持ちな方はぜひ前向きに応募をご検討ください 【業務内容】 ・End-to-End の自動運転モデルの実装 ・データ収集の方針・計画立案 ・データセットの作成・改善 　・オートラベリングモデルの実装・改善 　・カメラ・センサーキャリブレーション ・モデル学習のアルゴリズム実装 ・モデル学習コードの高速化 ・実車でのモデル評価・実験管理 ・先端論文の調査・再現・実装 【モデル開発のアプローチは？】 データセントリックなアプローチとモデルセントリックなアプローチの2種類で開発を進めています。データの品質においてさまざまな要因で課題が生まれるケースもあれば、モデルのアーキテクチャやバックボーンの探索など、広い範囲で試せることが多いです。また大規模なGPUクラスタで多くの学習を回すため、学習コード高速化などにも取り組んでいこうと思っています。 E2E自動運転はまだ正解はありません。あなたが開発したモデルが次世代の自動運転のスタンダードとなる可能性があります。 【自分のつくったモデルを実車で試して改善していく】 「データセットやモデルを作る→走行実験→実験ログ解析実験→モデルの管理」という流れで自動運転AIを進化させていきます。自身のつくったモデルを五感で捉えながら改善サイクルを回していきます。机上だけでなく、現実世界からのフィードバックを開発に活かしてください。

＜何をやっているのか？＞ スマート書記は、打ち合わせや会議で生まれるあらゆるビジネス会話の音声データを資産として活用できる、ビジネス音声 ✕ AI プラットフォームの実現を目指しています。 スマート書記: https://www.smartshoki.com/ これまでは音声活用の未来を創る第一ステップとして、AI議事録というメッセージングでお客様に打ち合わせで音声録音し、ドキュメント作成の自動化による業務効率化、という価値を提供してきました。 そして、2025年秋頃にリリースを予定している「リニューアル」で、あらゆるビジネス会話を収集し、打ち合わせ前・中・後の様々なタスクや業務をAIエージェントが自動実行してくれるAI SaaSに生まれ変わります。 もう少しわかりやすく言うと、「打ち合わせで生まれる面倒な準備・作業をAIが気を利かせてやってくれる」ような製品にアップデートされます。 ■例えば、営業の商談打ち合わせのケース ・商談前の準備として、打ち合わせ相手の会社情報、部署のミッションなど取得できる情報を取得し自動でまとめてくれたり ・商談中であれば、お客様からの質問に対して答えられないときなどにAIが適切な回答案を提示してくれたり ・商談後のフォローアップ業務として、お客様へのお礼メールの文面などを自動作成したり、商談内容を自動でまとめたり、セールスフォースの項目を自動更新してくれたり このように商談打ち合わせだけでなく、様々な打ち合わせの準備やフォローアップ業務にかかる作業時間を、AIが限りなくゼロにしてくれるような製品になっていきます。 ■スマート書記の特徴 "ビジネス音声"が持つ「コンテキスト（文脈）」データがスマート書記の核です。 最大の特徴は、過去の会議・商談・1on1などで蓄積されたビジネス音声のコンテキストを踏まえてAIが判断・実行できること。 つまりは、テキストのみでは失われがちな「流れ・経緯・温度感」などの文脈を理解した、AIエージェントの提供を可能としています。 現在までに、多様なユースケースから音声を取得できており、ビジネス音声×AIという独自の土台が、通常のAIエージェントとは一線を画す価値を生んでいます。 ■お任せしたい業務 「スマート書記」または新規プロダクトを通し、課題解決および本質的な価値提供を続け、「10年後のあたりまえをつくる」ためのAIやLLMを活用をリードしたプロダクト開発を牽引いただきたいです。 ー具体的な業務ー ・生成 AI / LLM技術を活用したスマート書記のプロダクト実装や開発 ・生成AI・LLMに関わる最先端の技術キャッチアップ ・音声認識の精度改善に関する調査および実装 ・生成AI・LLMに関わるサービスの技術選定、アプリケーションのアーキテクチャ設計 ■この仕事で得られるもの ー中短期ー ・スマート書記では様々な情報（音声やテキスト情報）が蓄積されています。それを活かして実際に使ってもらえるプロダクトづくりができます。 ・ペインが強いユーザーが多く、作ったソリューションに対してフィードバックがすぐ得られます。 ・アイデアをどんどん形にして仮説検証をすることができます。 ー中長期ー ・AI / LLMチームの立ち上げ ・AI / LLMを活用した事業立ち上げ ・ご自身次第で経営に携わる経験を得ることができる可能性

自動運転車両へのPerception技術搭載を推進していただける、Edge AIエンジニアを募集いたします。 【背景】 ティアフォーでは、自動運転のためのAIの開発をスケールさせる取り組みとして「Co-MLOps」プロジェクトを推進しています。その中で、自動運転向けのリファレンスAIとして、Deep Neural Network (DNN)を使った認識機能の開発に取り組んでいます。。 このようなDNNの実行には膨大な計算が必要なため、高性能なハードウェアが必要不可欠です。しかしながら、車載システムには熱・電力の制約があり、DNNを動作させるための高性能なハードウェアを用意することは困難となります。 　モデルの軽量化・低電力化と認識精度・ロバスト性の向上、両方を実現するために、私たちは、車載システムにおけるハードウェア（AIプロセッサ）の特性を十分に理解し、DNNモデルを協調設計・最適化することにより、 超多層な高精度なモデルを車載システムに実装することを目指しています。 【仕事内容】 -GPU/FPGA/AI Acceleratorなどのハードウェア特性に最適なDeep Neural Networks (DNN）の実装 -Low Cost/Low Power化を目的とした軽量なDNNの開発・Camera/LiDARのDNNデプロイ -雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 -変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

弊社は、クライアントの事業課題に対し、 "生成AIを駆使してP/Lヒットにコミットする"AIネイティブファームです。 その最前線に立つ Forward Deployed Engineer (FDE) として、 事業の未来を描く戦略策定から、AIソリューションの設計・開発・導入、 そして価値の最大化までを一気通貫で担っていただきます。 ──────────── ■お任せしたい業務概要 ──────────── クライアントのAIネイティブカンパニー化をリードしていただきます。 AX/DX戦略の策定から、AIネイティブBPR , AIエージェント実装などを上流から一気通貫でP/Lヒットに向けコミットします 【顧客課題のヒアリングとソリューション設計】 経営層や現場担当者へのヒアリングを通じて課題の核心を捉え、AIを活用した技術的な解決策とアーキテクチャを設計する。 【ハンズオンでの開発・実装】 Difyワークフローの構築はもちろん、Python等を用いたカスタム開発、API連携、データパイプライン構築などを自らの手で行い、ソリューションを形にする。 【導入/運用支援と価値の最大化】 開発したソリューションを顧客環境へ導入し、安定稼働を支援。 リリース後の効果を定量的に分析し、継続的な改善サイクルを回して事業インパクトを最大化する。 【自社プロダクトへのフィードバック】 現場で得た顧客ニーズや技術的知見を社内の開発チームにフィードバックし、 将来のSaaSプロダクト開発に貢献する。 ──────────── ■開発案件イメージ ──────────── ・最新生成AIモデル利用可、RAG機能付き、ワークフロー追加可能な汎用的な生成AI活用基盤の開発 ・RAG技術を用いた問い合わせ対応の効率化 ・AIエージェントによる特定業界の業務プロセス自動化（Dify, n8n等を活用した迅速な開発） ・LangGraph等を用いた、複雑な意思決定を行うマルチエージェントシステムの開発 ・OCR + LLMを活用した図面検索システムの開発 ・LLMによるデータ収集・分析業務の効率化 ──────────── ■キャリアパス ──────────── 【1～2年後：プロジェクトマネージャー】 単一プロジェクトのP/L責任を持ち、チームを率いて事業成果を創出するリーダーへ。 【2～3年後：シニアマネージャー / 事業開発責任者】 複数プロジェクトを統括し、クライアント役員とのリレーションから新たなビジネスを創出。 あるいは、コンサルティングで見出した課題を解決する、バーティカルAIエージェントプロダクトオーナーとして、新規事業立ち上げをリードするキャリアも選択可能です。