職種
機械学習エンジニア年収
1,152万円 〜 2,917万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-06-10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
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している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
ChatGPT, LangChain, GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, Claude, Gemini, Cursor, Cline, Devin, Notion AI, Dify
生成AI活用状況の詳細
2025年1月に、生成AIを業務の中核に据える「AIファースト」を全社方針として掲げ、全社員を対象とした活用体制の整備とリテラシー向上に向けた取り組みを並行して進めるべく、社内の支援体制を強化しています。
またエンジニア組織では、CursorやDevinをはじめとする開発支援ツールの活用を進めており、開発生産へのポジティブな影響が見られています。
またエンジニア組織では、CursorやDevinをはじめとする開発支援ツールの活用を進めており、開発生産へのポジティブな影響が見られています。
仕事内容
■このポジションについて
機械学習エンジニアチームに深く入り込み、チームの課題を発見・定義し、解決まで責任を持つロールです。インフラやDevOps/MLOpsの整備にとどまらず、研究開発部として実際に成果を出せる状態にすることがゴールです。
「仕組みを作って終わり」ではなく、その仕組みが機能し、継続的に成果を生み出し続ける状態を維持・改善するところまで責任を持ちます。
■業務内容
- 担当する機械学習エンジニアチームに入り込み、生産活動上の課題を発見・定義する
- インフラを構築し、学習済みモデルをサービスとして安全に公開・運用し、改善サイクル（監視・評価・再学習
開発環境
- 言語: Python / C# / Rust
- 構成管理: Kubernetes, Terraform
- CI/CD: GitHub Actions, Argo CD
- マネージドMLサービス: Amazon SageMaker, Agent Platform(Vertex AI)
- インフラ: AWS, Google Cloud
- オブザーバビリティ基盤:
