募集要項
- 募集背景
- 非公開情報も含むため、詳しくは求人紹介時に担当コンサルタントよりご案内いたします。
- 仕事内容
-
弥生株式会社での募集です。【具体的な業務内容】
WEB系SEのご経験のある方は歓迎です。
●下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます
・弥生の製品サービスに搭載するAI/MLモデルの開発と実装
自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等
・MLモデル開発の為のデータ分析：
LLMを用いた先端技術開発
探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築
AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発
・モデル評価とデモ環境構築：
開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築
・製品/システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行：
サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポート
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務
【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
お客さまのバックオフィス業務を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような製品サービスの開発を行うことが可能です。
また、ご自身がお持ちのAIに関する知見を活かして、新たな価値を創出するプロダクト開発に携わることができます。
【使用技術・開発環境】
・クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks
・開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
・開発言語：Pythonなど
・その他： PyTorch Pandasなど
・コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase
- 応募資格
-
- 必須
-
【必須要件】
・データサイエンスやMLモデルの開発において、プロジェクトの取りまとめを行い、リーディングした経験がある
・機械学習・深層学習モデルの構築・チューニング・評価における3年以上の実務経験
・機械学習アルゴリズム（例：Transformer系、時系列予測、確率的モデル等）への理論的な理解と実装能力
・社内システム・プロダクトへの実装と運用をリードしたことがある
・ビジネスサイドと製品実装に向けての円滑なコミュニケーションができる
【歓迎要件】
・AWS（SageMakerやBedrock）やGCP（Vertex AIなど）を用いた実験環境構築／パイプライン設計の実務経験
・自然言語処理（NLP）や構造化文書解析に関する最新アーキテクチャの応用経験（例：LLM活用、BERT/Encoder系）
・時系列データに対する予測モデル／異常検知モデルの高度な応用実績
・学会やそれに準ずるアカデミックな場でのアウトプット実績
・特許出願の主担当、または社内R Dでの技術提案・知財戦略との連携経験
・MLOpsに関する理解（CI/CD、デプロイパイプライン、再学習設計など）
・RDB／NoSQL環境での効率的な特徴量抽出・前処理パイプライン構築スキル
【求める人物像】
・スモールサービスにおける社会課題や経営課題を解くAI技術の研究開発・実装・運用を行いたい方
・お客様の課題に対して、真摯に向き合い、部門内外の関係者と共に課題解決にやりがいを感じる方
・PoCと技術検証を通じて得た成果物を製品開発へどのように活かせるのかを主体的に考えられる方
・技術の深掘りと複雑な業務ドメイン理解に情熱を持てる方
・中長期的な視野を持ち、弥生の将来につながるような…
- フィットする人物像
-
JAC Recruitmentでは、担当コンサルタントが直接企業へ訪問。だからお伝えできることがあります。
面談の際に、採用担当者からお聞きした情報やコンサルタント自身が感じた選考のポイントを皆さまへお届けします。
- 雇用形態
- 無期雇用
- 勤務地
- 東京都
- 勤務時間
-
【労働時間制等】フレックスタイム制
【コアタイム】10:00 ～ 15:00
- 年収・給与
-
【年収】800万円 - 1300万円
【固定残業時間・残業代】月30時間 116,000円
- 待遇・福利厚生
-
【通勤手当】全額支給
【社会保険】健康保険
厚生年金
雇用保険
労災保険
- 休日休暇
-
【有給休暇】有給休暇は入社時から付与されます
入社7ヶ月目には最低10日以上
【休日】完全週休二日制
土
日
祝日
GW
夏季休暇
年末年始
- キャリアパス・評価制度
- 【昇給】年1回 (12月)
