職種
機械学習エンジニア年収
600万円 〜 800万円利用技術
- Python
- AWS
- Google Cloud
- Docker
- Gemini
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-10-14最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
Claude, Gemini, Cursor
仕事内容
■ 会社概要
私たちは「人と社会を健康にする」というミッションのもと 、全国数百の自治体から収集した膨大なヘルスビッグデータを解析し、予防医療のイノベーションを推進しています 。
データサイエンスとエンジニアリングを融合させ、膨大なデータを「人の行動」に変えるソーシャルマーケティングにより、行動変容の仕組みを社会に実装することで、日本の持続可能な医療システムの実現に貢献しています。
■私たちの挑戦
「AIエージェントによる、自治体の現場の変革」：単純な自動応答を超え、AIが自ら判断し、健診・検診受診への一押しをします。
「AIエージェント主導のデータオペレーションの実現による、
開発環境
・Coding Agent : Github Copilot (AgentHQ で Claude Code が使用可能), 今後 Claude Code, Codex も検討中
・生成AIツール: Gemini (Google Workspace)
・開発言語：Python
・機械学習フレームワーク: Pytorch
・環境仮想化：Docker
・ソースコード管理：Github
・クラウドコンピューティング：AWS, Google Cloud
・コミュニケーション：Sl
求人の特徴
利用技術
- Python
- AWS
- Google Cloud
- Docker
- Gemini
- Claude Code
- Codex
- Coding Agent
- Slack
- Notion
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 職場の一体感
- これまでにない挑戦
- 新しい取り組み・技術の活用
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- アウトプットへのこだわり
- 迅速な意思決定
- 柔軟な思考や対応
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- インフラ
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 自然言語処理
- 新規事業・新サービス
- 開発の効率化・最適化
- サービスの仕様策定・設計