⁨機械学習⁩関連の求人⁨21⁩選

近年、AI技術の急速な発展により、企業や個人の活動におけるAIの重要性が増大しています。国内AIソリューション市場は2030年までに年平均成長率25%で拡大すると予測され、特に生成AI市場は2023年から2028年にかけて10倍以上の成長が見込まれています。 しかし、多くの組織ではAIの技術的側面のみに注目し、人間的な要素や共感力との融合が十分に図られていないのが現状です。AIの実装に成功している企業でも、その効果を最大限に引き出せていない例が多く見られます。 このような市場環境の中、私たちは「共感力で、オリジナリティ輝く世界を拓く」という理念のもと、2024年4月より新しいAIチームを立ち上げることとなりました。当チームでは、AI技術を通じて個人と企業のポテンシャルを最大限に引き出し、誰もが想像を超える強みを発見・創出できる世界の実現を目指しています。この挑戦的な使命に共感し、共に歩める仲間との出会いを心待ちにしています。 所属チームについて 【チーム理念】 「共感力で、オリジナリティ輝く世界を拓く」 AIチームは共感力を基礎に、一人ひとりの思いに寄り添い、理解を深めていきます。その上で、個人や企業が持つオリジナリティを最大限に引き出し、新たな可能性が広がる世界の実現に取り組みます。"拓く"には、新たな可能性を切り開くという積極的なニュアンスを込めています。 【Mission】 「共感を原動力に、AIで誰もが驚く強みを生み出す」 相手を理解し、共感する力を原動力として、AI技術の可能性を追求します。個人と企業のポテンシャルを引き出し、誰もが想像を超える強みを発見・創出できるよう支援することが、AIチームの使命です。 【Vision】 「共感×AIで、技術と事業と人材を紡ぐフロンティアチーム」 AI技術・AIビジネス・AI人材の3つの領域を有機的に結びつけ、総合的に推進する先駆者となることを目指します。「紡ぐ」という言葉には、それぞれの要素を融合させ、新しい価値を生み出していく意味を込めています。AIチームは常に新規性のある事柄に挑戦する精神を持ち続けます。 【Value】 「活発なコミュニケーション」：相互理解と価値創造の基盤 「ダイバーシティ」：多様な個性と価値観の尊重 「ワークアズライフ」：仕事と私生活を一体として捉え、人生を充実させる 「チームワーク」：相互支援と協働 「ホスピタリティ」：思いやりの心 「誠意」：信頼関係の構築 「創造性」：革新への追求 「挑戦」：新しい可能性への探求 「感謝」：互いを認め合う心 「熱意」：目標達成への推進力 AIチームは、オープンで活発なコミュニケーションを基盤に、多様な個性や価値観を持つメンバーが互いを理解し、尊重し合える環境を大切にしています。仕事と私生活を厳密に区別するのではなく、人生全体を豊かにする「ワークアズライフ」の考えのもと、メンバー一人ひとりが自分らしく活躍できる場を創造します。チームワークとホスピタリティの精神で、互いをサポートし、共に成長する関係性を築きながら、誠意を持って業務に取り組みます。既存の枠組みにとらわれず、創造性を発揮しながら新しい課題に挑戦し続けることで、技術と人間性の両面で進化を目指します。そして、チームメンバーや関係者への感謝の気持ちを忘れず、情熱を持って目標達成に向かって邁進します。この熱意こそが、私たちの革新を支える原動力となっています。一人ひとりがこれらの価値観を体現することで、チーム全体の力を最大限に引き出していきます。 業務内容 【概要】 AIエンジニア（AIチームメンバー）としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム（画像認識・自然言語処理など）の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験（コーディングを含む） 技術スタック クラウド： AWS、GCP、Azure データ活用基盤：Snowflake、Databricks 生成AI：OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語： Python、SQL、Rなど フレームワーク：PyTorch、TensorFlow、Hugging Face 応募資格 ・ 必須スキル・経験 ⮚ 研究または実務でのAI開発経験1年以上 ⮚ 主要なAIフレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）を利用した開発経験 ・ 歓迎スキル・経験 ⮚ 生成AI関連の実務経験 ⮚ クラウド（AWS、GCP、Azureのいずれか）の実務経験 ⮚ AIプロジェクトの設計から実装までの一連の経験 ⮚ 統計・機械学習関連の資格保有 ⮚ 顧客折衝の経験 求める人物像 ・ 共感力とコミュニ

■募集背景■ 設立から16期目を迎えた当社。今回は、さらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。成長期である今、核となるアナリストに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。 また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 ■部門紹介■ 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 仕事内容 ＜主な業務＞ ■データ分析基盤構築 ■データ活用施策の提案 ■データの可視化やデータ分析支援 ＜具体的な仕事内容＞ データ分析基盤構築業務全般をお任せします。 大手通信会社やゲーム会社、コンサルティング会社等、 様々な業種の企業に対して、要件定義から設計/開発/テスト・運用や活用支援まで クライアントが快適にデータ分析ができるようなサービスをご提供いただきます。 ＜開発環境・使用ツール＞ AWS/GCP/Azure/Tableau/SPSS/Oracle Database/SQL Server SQL/Python/Rなど ◆◆◆仕事の魅力◆◆◆ ・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる ・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な 　業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能 ・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

設立から15年目。今回は、AI領域のさらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。成長期である今、核となるAIエンジニアに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。 ＜案件事例＞ ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発 ・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発 ・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発 ・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発 ＜開発環境/使用ツール＞ ・AWS／Azure／GCP／Python／Docker 顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。 ■AIビジネス部 入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。 ・案件の種類/クライアントの業種 　⇒　 製造業 　⇒　 通信業 　⇒ 　大手メーカー 　⇒ 　大手リサーチ会社 　⇒ 　大手広告代理店 　⇒ 　飲食チェーン会社 　⇒ 　ソーシャルゲーム会社 　⇒ 　鉄道運営会社 　⇒ 　製薬会社 　⇒ 　国／地方法自治体 　⇒ 　大学法人、教育関連会社 ■研修内容 AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。 研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。 入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます！ ※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。 ＜研修メニュー例＞ ・Excel研修 ・SQL研修 ・Python実務研修 ・pandas研修 ・AIエンジニア研修 ※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。