職種
機械学習エンジニア年収
800万円 〜 1,100万円利用技術
- Python
- Go
- TypeScript
- SQL
- AWS
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-07-22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
ChatGPT, GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Gemini, Cursor
仕事内容
【募集背景】
現在、事業横断での信用データ基盤の構築や、データに基づく支払いリマインド体験の構築を急ピッチで進めています。
弊社には年間1,500万人・74万社の取引データという、データ資産を保有する一方で、そのデータを機械学習として事業に組み込める人材が十分にいないのが現状です。
社内には統計・機械学習のバックグラウンド
開発環境
▼採用するプロダクト・フェーズに応じて最適な構成を選定します。想定される要素の例は以下のとおりです。
- 機械学習: Python、Amazon SageMaker
- データ分析基盤: Snowflake、SQL
- クラウド・IaC: AWS、Terraform
- バックエンド: Go、TypeScript、Python など
- コンテナ・データストア: Lambda、DynamoDB、S3、Amazon
開発環境や技術選定等に関する特集記事
求人の特徴
利用技術
- Python
- Go
- TypeScript
- SQL
- AWS
- S3
- Amazon SageMaker
- Snowflake
- DynamoDB
- Terraform
- Cursor
- Claude Code
- Lambda
趣向性
- 社会的な影響力や意義
- 自社サービスの開発
- 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
- サービス企画・提案業務への参加
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- グローバルな環境への適応
- 迅速な意思決定
- 成果に対する意識
- 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
- 新規事業・新サービス
- 研究開発
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- 海外・グローバル
- アジャイル開発
