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この特集の求人

AIプロジェクトマネージャー候補

株式会社分析屋

  • 統計学
  • データサイエンス
  • AI
  • Python
  • 機械学習
  • データ分析
  • 生成AI
  • SQL
  • 製造業
  • コンサルティング

募集背景「管理」が増えるほど、技術が遠ざかっていく。そんな焦燥感を抱えていませんか。 PLやPMという役割を任されるようになると、いつの間にか主な業務が「社内調整」や「進捗管理のエクセル更新」になってしまう。最新の技術動向は追っているものの、実務で触れる機会は減り、現場のエンジニアと対等に議論できなくなっていく……。そんな「キャリアの踊り場」にいる方に、私たちは出会いたいと考えています。 株式会社分析屋は、東証プライム上場グループの安定感を持ちながらも、その本質は「現場第一主義」の技術者集団です。私たちは、PMを単なる「調整役」とは定義していません。最新のAI技術や、ビジネスの根幹を支える表データの回帰・予測モデルを深く理解しているからこそ、顧客の真の課題を解決できると考えています。 「技術のアップデートを止めない、生涯現役のPMでありたい」 「AIを魔法の杖ではなく、確かなビジネスの手段として使い倒したい」 そんな越境するマインドを持った方と共に、AIビジネス部を、そして新しい自社事業を創り上げていきたいと考えています。 仕事内容クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 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 入社配属部署(AIビジネス部)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機械学習分野全般を対応しています。現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。 メッセージ私たちが求めているのは、指示を待つ人でも、ただエクセルを埋めるのが上手い人でもありません。 社内チャットでは日々、メンバーがキャッチアップした最新の技術情報や活用アイデアが飛び交っています。また、受託案件に留まらず、現場発信で「こんなソリューションを作りたい」という新規事業への挑戦も歓迎される文化です。 「PMとして広い視野を持ちつつ、技術への発想力も磨き続けたい」 「自ら主体となって、組織や事業を動かしていきたい」 そんな越境するマインドを持った方にとって、ここは非常に刺激的なフィールドになるはずです。あなたのこれまでの経験と、これから実現したいこと。そのすべてをぶつけられる環境を用意して、お待ちしています。

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨582万⁩ 〜 ⁨775万⁩
  • 会社従業員数 10名以下

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機械学習エンジニア

株式会社ラクスパートナーズ

  • 統計学
  • 統計
  • 統計的仮説検定
  • データサイエンス
  • 統計的推測
  • AI
  • Python
  • 機械学習
  • データ分析
  • SQL

AIをはじめとした最先端の技術を活かす当社の機械学習エンジニアとして、AIシステム開発に伴う、データ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。 ◇入社後の流れ◇ 3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得するところからスタートします。 ≪研修 1ヶ月目≫ ▼統計学 - データの可視化と数値要約 - 確率と確率分布 - 統計的推測 - 統計的仮説検定 - 単回帰分析 ▼エンジニアリング - SQL基礎 - python基礎 - pandas基礎 - Git基礎 ≪研修 2ヶ月目≫ ▼多変量解析と機械学習 - 機械学習の基礎 - 機械学習の基本的な手法  ・線形回帰モデル  ・主成分分析  ・k-means法 など - 機械学習の発展的な手法  ・ロジスティック回帰モデル  ・ハイパーパラメータ最適化  ・決定木  ・ランダムフォレスト  ・線形SVM など ≪研修 3ヶ月目≫ ▼機械学習の実践 - Numpy,Pandas演習 - AWS EMRを用いたHive演習 - ロジスティック回帰を用いた演習 - リッジ回帰、Kerasを用いた演習 - 推薦システムについての演習 【元ITスクールだからこそ未経験者も安心!】 当社は元ITスクール!未経験者を育成することを得意としています。 20年以上蓄積した育成ノウハウで、あなたをイチから育てます◎ お客様の声を元に市況感のトレンドを反映させた特別カリキュラムで、最短でエンジニアを目指せる! 【研修を終えたらプロジェクトへ】 研修後は、有名企業からITスタートアップまで様々なプロジェクトで活躍! プロジェクト参加後も、先輩や講師のサポートあり◎ ★プロジェクト例★ - 自社広告データとサードパーティデータを活用したデータ分析による広告最適化 - 飲食口コミサイトのログデータや検索ワード集計によるレコメンド - 医用画像・動画解析/環境構築/Python/Fine-tuning/転移学習 - 自動運転ソフトウェア開発に関わる画像処理、画像認識 - 車載 画像処理系の機械学習モデルの実装 - 決済サービスにおける顧客データ分析 - AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装 など ■雇い入れ直後:仕事内容に記載の業務 ■変更の範囲 :会社の定める業務 仕事のやりがい 職種別年収ランキングの上位は、いずれも専門スキルが必要な医者やパイロット。 その中でもエンジニアはTOP10に位置づけています。 機械学習エンジニアの定義は世間でもまだ「ふわっと」した状態です。 ですので、研修では、機械学習に必要となる数学の基礎知識を学び、Pythonを学習し、機械学習エンジニアのスタートに立つことを目指します。 既にいくつかのプロジェクトが見えてきておりますが、どのプロジェクトも機械学習やAIというITテクノロジーを通して世の中を楽にすることやビジネスを加速させることなどを目指しています。 そういう最先端のビジネスを肌で感じながら仕事をしていくことが、ひとつのやりがいだと思います。しかし、最先端だからと言って、膨大なデータを処理するなど、華やかではない仕事です 魅力は研修だけじゃない!その後のサポートも充実! 1人で思い悩むことが少ない社内環境です! ◆キャリアサポート制度 専属のキャリアサポーターの支援で、着実に理想のエンジニア像に近づけます! 日報や月報に細かく目を通し、仕事上での悩みや疑問にきめ細かに答えてくれます。 ◆ブラザー&シスター制度 後輩思いの先輩エンジニアが業務の悩みや不安を解消します! ◆ビアバッシュ エンジニア同士で情報共有ができるイベントです! 当社は研修後も先輩や仲間たちとつながっていることが実感できます。 自己成長に集中できる環境が当社の大きな魅力です。

  • 会社従業員数 10名以下

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【AIビジネス部】AIエンジニア/ジュニア

株式会社分析屋

  • 統計学
  • AI
  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • データ分析
  • GCP
  • 生成AI
  • Azure
  • Docker

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。

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨346万⁩ 〜 ⁨576万⁩
  • 会社従業員数 10名以下

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