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
- Python
- AWS
- Google Cloud
- AWS Lambda
- Docker
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
■組織のミッション
研究開発を通じて事業の成長を加速させることが目的です。
さまざまなビジネス情報を対象とした技術開発により社内外のビジネスパーソンの課題解決に取り組んでいます。
■具体的な業務
請求書、契約書、人事異動情報などのさまざまなビジネス情報のデータ化やデータ活用を実現するため、専門分野に応じて、以下のような技術開発に携わります。
1)機械学習・データ分析
・デー
開発環境
・開発言語:Python
・インフラ:AWS、Google Cloud
・ソースコード管理:GitHub
・PC:Windows PC、Macbookから選択でき、GPU内蔵PCも選択できます。AWSやGoogle Cloudのインスタンスも使用できます。
・使用するライブラリやフレームワーク:テーマに合
インタビュー
開発環境や技術選定等に関する特集記事
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求人の特徴
利用技術
- Python
- AWS
- Google Cloud
- AWS Lambda
- Docker
- GitHub
趣向性
- 自社サービスの開発
- 新しい取り組み・技術の活用
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- グローバルな環境への適応
- 部下・メンバーのサポート
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- Web
- モバイル
- アプリケーション開発
- 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
- 研究開発
- サービスの運用・保守
- マネジメント






