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業界
会社規模

ML Engineer

EAGLYS株式会社

  • Machine Learning
  • AI
  • Project Management
  • AI algorithm
  • Model development
  • Dataset Design

ML Engineerとして、AIプロジェクトの技術的側面を主導し、クライアントへの提案からモデル開発、プロジェクト管理まで幅広い業務を担当します。データセット設計、AIアルゴリズムの実装検証、関連技術の研究、新技術の探求と製品応用など、AIイノベーションの最前線で活躍する役割が求められています。

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Application ML Engineer (Application Team)

株式会社Kotoba Technologies Japan

  • 機械学習
  • 音声認識
  • 高速化
  • 音声
  • 音声基盤モデル
  • 音声MLパイプライン
  • 安定化

<p>Kotoba Tech.の音声技術をアプリケーションに落とし込む。<!-- notionvc: c444014a-cf93-4513-a29b-371048e46d35 --></p>

  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 10名以下

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Machine Learning Platform Engineer

株式会社Preferred Networks

  • Machine Learning
  • AWS
  • Python
  • TypeScript
  • Linux
  • Terraform
  • Kubernetes
  • Go
  • CI/CD
  • LLM

Preferred Networksの機械学習向けクラウドサービスにおいて、Kubernetesクラスタを活用したWebアプリケーションの開発・運用を担当します。具体的には、機械学習プラットフォームのポータルアプリケーション開発、利用者向けのフロントエンド・バックエンド開発、機械学習ワークフロー管理システムの構築、セキュリティと使用性を両立する認証・認可システムの設計を行います。また、Kubernetesオペレータを活用した設定・運用自動化ツールの開発、テナント管理システムの構築、AWS等のパブリッククラウドの設計・運用、高可用性とセキュリティを考慮したインフラ設計にも携わります。さらに、CI/CDパイプラインの整備、インフラ as Code管理の効率化、クラウドセキュリティの設計・構築も重要な業務範囲となります。

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