⁨MLOps⁩関連の求人⁨20⁩選

機械学習などのAI技術は進化のスピードが速く、1年前の「最先端」が、今では「常識」と言われてしまうことも珍しくありません。 このスピードに追いつくには、自らが技術に興味を持ち続け、学び続けることが必要不可欠。 ビジネス課題を的確に捉えたとしても、古典技術だけではイノベーションは起こせません。 私たちが求めるのは、働きながら学び続ける意欲のあるエンジニア。 今扱っている技術だけではなく、機械学習やAIはもちろん、画像認識技術、自然言語処理技術など多岐に渡る技術に興味を持ち、 新しいことを学び続ける意欲のある方と是非一緒に働きたいと考えています。 pluszero代表の森、副社長の永田はいずれも博士課程を修了したエンジニアです。自身も共同研究に携わりながら、ビジネスソリューションを開発しています。 あなたのご経験や、研究内容、今の興味関心をぜひお伝えください。ご応募お待ちしております。 【具体的な仕事内容】 このポジションでは、手法の検討や調査・実装に関わる方針策定から、実装まで幅広くご担当いただきます。 また、他メンバーのフォローもお任せするため、個人としてのパフォーマンスだけでなくチームへの貢献も期待しています。 ・データをもとにした手法の調査、検討（論文を元に、記載されている実装の再現なども行います） ・検討手法の実装、改善（実装後、テストを行い出てきたエラーを元にエンジンの改善を行います） ・使用言語は、Python中心。他にもJava, Javascript, C++, Rust等も使用 社内には自然言語処理、画像処理、OCR、データ分析、数理モデル開発など多様なプロジェクトがあります。 また最近のAIエンジンを組み込むシステムの開発もセットで依頼を受けるケースがトレンドとなってきており、多様な技術知見を持ったメンバーが1つのチームとなって働くケースが増えてきています。 様々な特定領域について高い専門性を持った尖ったメンバーが多く活躍しています。 【クライアントとのプロジェクトの一例】 ■機械学習を用いた、中古車価格・需要予測プラットフォームの開発（従来鑑定士が行っていた中古車査定業務の自動化、高精度化） ■機械学習を用いた外貨両替機の収益最適化（期待収益を最大化する取引レートの提示・顔画像認識を用いたマネーロンダリング検出） ■世界初の輻輳海域での無人運航船の早期実現のため、無人運航船に求められる機能を網羅したシステムの開発・実証 （国内27社のコンソーシアム、協力会社を含めると45の国内外の様々な組織の協力プロジェクトに参画中） 【働く環境】 自分らしい自由な働き方ができるような環境づくりを大事にしています。 ■リモートワーク制度導入（45.5％がフルリモート勤務） ■フレックスタイム制度導入 ■技術書購入補助 ■社内勉強会を実施 ■兼業・副業OK ■服装自由 【開発環境】 ■主要言語：Python, JavaScript（TypeScript） ■主要データベース：PostgreSQL, DynamoDB, Aurora ■フレームワーク：Pytorch, Scikit-Learn, Numpy, Scipy, pandas (polars), FastAPI ■GitHub Acitons ■サーバOS：Linux ■環境：AWS, GitHub

電話インターフェースを介した業務の代替・効率化を目的に、「AIオペレーター」の開発を行います。本プロダクトは、既存の電話業務を効率化するだけでなく、システム連携など機械ならではの強みを活かすことで、顧客体験そのものを向上させることを目指しています。 近年のLLMの進化により、AIとの対話は人間と遜色ない柔軟性を備えるようになりました。一方で、ハルシネーションのリスクを排除し、人間のオペレーターと同等の「信頼」を獲得するには、単にモデルを導入するだけでは不十分です。そのため、①業務ドメインごとの特性を深く分析・構造化し、②それらを基に柔軟性と信頼性を兼ね備えた形へ昇華させる、というプロセスで粘り強くプロダクトを磨き込んでいく必要があります。 コールセンターが抱える人手不足の解決に真にコミットするため、言語や対話への深い造詣を武器として、エンドユーザーと現場のオペレーター双方が納得する高い品質までやり切る姿勢が求められます。 【具体的な業務内容】 電話業務の自動化に向けて、対話フローを設計・構築する業務です。 実装作業よりも、コールセンターの業務フローを整理し、それをシステムが理解できる構造へ落とし込む作業が中心となります。 ・顧客の電話業務における課題ヒアリング ・自動化する業務範囲の切り分けと特定 ・複雑な業務ルールの整理・構造化 ・構造化したルールに基づく対話フロー・対話システムの設計 ・チャットおよび電話でのテストを通じた、対話品質のブラッシュアップ ・プロジェクトの進行管理 ・定例会での顧客への進捗報告（営業担当と一緒に行います） 【開発環境】 ■主要言語：Python, JavaScript（TypeScript） ■主要データベース：PostgreSQL, DynamoDB, Aurora ■フレームワーク：Pytorch, Scikit-Learn, Numpy, Scipy, pandas (polars), FastAPI ■GitHub Acitons ■サーバOS：Linux ■環境：AWS, GitHub

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　他 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、レベル別の研修をご用意しております。 研修内容はデータ分析や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。 ※ご希望によって研修内容は柔軟にカスタマイズ可能です。 ＜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。