LabBase Plus celebrates pride
Go back to homepage

Job offer curation - ⁨PyTorch⁩

Offers

リサーチサイエンティスト

GMOインターネットグループ株式会社

  • PyTorch
  • Python
  • CUDA
  • AI
  • 機械学習
  • Docker
  • クラウド
  • Linux
  • セキュリティ
  • LLM

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクト、または尖った技術領域において、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 主な事業領域 ・インターネットインフラ事業(ドメイン、クラウド・レンタルサーバー(ホスティング)、インターネット接続(プロバイダー)、決済、EC支援、セキュリティ) ・インターネット広告・メディア事業(メディア、広告支援、クーポン・ポイント) ・インターネット金融事業(証券、銀行) ・インターネットセキュリティ事業(暗号セキュリティ、サイバーセキュリティ、ブランドセキュリティ) ・暗号資産事業(交換所、ステーブルコイン発行) また、GMO AI&ロボティクス商事株式会社(GMO AIR)と連携し、ロボティクスおよびフィジカルAI分野における研究開発・事業化にも取り組んでいます。 https://ai-robotics.gmo 最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 【研究業務】 GMO AI&ロボティクス商事株式会社(GMO AIR)と連携し、フィジカルAI分野における先端的な研究開発を行い、その成果を論文発表および事業応用に繋げます。 フィジカルAI・Embodied AI分野の先端研究 深層強化学習・模倣学習・世界モデル等を活用したロボット動作制御の新たなアルゴリズムやアーキテクチャの研究を行います。 新規アルゴリズムの設計・実装・検証 シミュレーション環境および実機ロボットを用いて、提案手法の実装と実験的な検証を行います。 国際会議・ジャーナルへの論文投稿 研究成果を国際会議やジャーナルへ投稿し、社外への技術発信を行います。 社内の技術力向上への貢献 勉強会やメンタリングを通じて、チーム全体の技術力底上げに貢献します。研究成果をエンジニアチームと連携し、事業への応用を推進します。 【研究開発業務】 ・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。 ・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。 【ポジションの魅力】 フィジカルAIという急速に発展する研究領域の最前線で、自らの研究テーマを主導的に推進することができます。GMOグループの豊富なGPUリソース・クラウド基盤を活用した大規模な実験環境に加え、GMO AIRが保有する多種多様な実機ロボットを用いた検証が可能です。 研究成果を論文として発信するだけでなく、事業への実装まで一気通貫で携われるため、アカデミアと産業応用の両方でインパクトを出すことができるポジションです。 【利用技術】 ・Python ・PyTorch ・Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境 ・Linux ・CUDA ・ROS/ROS2(DDS) ・Docker 【働く環境】 ■開発環境 Macbook、Windows 2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与(必要に応じて機種変更可)。 ■GMOすごいエンジニア支援制度 エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。 https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/ ■オフィス環境 当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。 https://recruit.gmo.jp/office/ ■福利厚生 様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。 https://recruit.gmo.jp/welfare/ ■社内制度 入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。 https://recruit.gmo.jp/training/

  • Salary ⁨¥⁩⁨5,700,000⁩ - ⁨10,000,000⁩
  • Company employee count 1,001 to 10,000

Other offers from this company

データサイエンティスト

GMOインターネットグループ株式会社

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • PySpark
  • SciPy
  • Python
  • Jupyter
  • NumPy
  • PyCharm
  • PyData
  • XGBoost

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習: Transformer系(大規模言語モデル他)、グラフニューラルネットワーク(GNN)、多層パーセプトロン(MLP)、アンサンブル学習/勾配ブースティング(Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM)、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル(隠れマルコフモデル) 統計分析: t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング(MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論(差分の差分法など) ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク ・Python、PyData(numpy、scipy、pandasなど)、Streamlit ・PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark(PySpark) クラウド/オンプレ(ミドルウェア) ・Google Cloud(GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど) ・AWS(S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど) ・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS ・ConoHa(GPUサーバー) 大規模言語モデル(LLM)関連 OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace ◆開発ツール Atlassian(Jira、Confluence)、Trello VS Code、PyCharm、Jupyter GitHub(Copilot) Tableau、Looker Studio、metabase ChatGPT、Gemini、Claude ◆開発手法 アジャイル開発(scrumベース) 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術(BigQuery・PySparkなど)も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な3つのスキル(ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング)を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一

  • Salary ⁨¥⁩⁨6,000,000⁩ - ⁨10,000,000⁩
  • Company employee count 1,001 to 10,000

Other offers from this company

機械学習エンジニア

GMOインターネットグループ株式会社

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • PySpark
  • SciPy
  • Python
  • Jupyter
  • NumPy
  • PyCharm
  • PyData
  • XGBoost

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆フィンテック(Fintech)のプロジェクト GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術(BigQuery・PySparkなど)も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な3つのスキル(ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング)を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます 全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます 本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習: Transformer系(大規模言語モデル他)、グラフニューラルネットワーク(GNN)、多層パーセプトロン(MLP)、アンサンブル学習/勾配ブースティング(Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM)、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル(隠れマルコフモデル) 統計分析: t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング(MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論(差分の差分法など) ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク Python、PyData(numpy、scipy、pandasなど)、Streamlit PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark(PySpark) クラウド/オンプレ(ミドルウェア) Google Cloud(GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど) AWS(S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど)

  • Salary ⁨¥⁩⁨6,000,000⁩ - ⁨10,000,000⁩
  • Company employee count 1,001 to 10,000

Other offers from this company

Login to see all the remaining offers.

By registering with LabBase Plus you...

Picture of search page on product

You can select from our vast stock of job offers.

  • Can view all curation offers.
  • Receive notifications of new offers added to curations.
  • Possibly be scouted by corporations.
  • Search for companies with unique technologies.
  • Search for job offers in areas like inorganic chemistry material science.

Registration takes roughly 2 minutes