職種
機械学習エンジニア年収
850万円 〜 1,100万円利用技術
- Python
- PostgreSQL
- Docker
- Terraform
- Kubernetes
こだわり条件
- フルリモート可
- 自社サービス開発
- BtoB
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
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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
開発環境
- 言語：Python（Pandas, Scikit-learn, PyTorch / TensorFlow）
- 分析基盤：AWS（SageMaker）
- インフラ：Docker, Kubernetes, Terraform
- IaC：Terraform, AWS SAM
- データベース：PostgreSQL
- CI/CD：GitHub Actions
- コミュニケーション：Slack, Notion, GitHu
開発環境や技術選定等に関する特集記事
求人の特徴
こだわり条件
- フルリモート可
- 自社サービス開発
- BtoB
利用技術
- Python
- PostgreSQL
- Docker
- Terraform
- Kubernetes
- TensorFlow
- Cursor
- Devin
- Claude Code
- GitHub
- Slack
- Notion
- GitHub Actions
趣向性
- 職場の一体感
- 新しい取り組み・技術の活用
- 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
- 部下・メンバーのサポート
- 成果に対する意識
- 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
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 研究開発
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- マネジメント
- 社会的な影響力や意義
- 自社サービスの開発
- これまでにない挑戦
- サービス企画・提案業務への参加
- グローバルな環境への適応
- 迅速な意思決定
- インフラ
- 新規事業・新サービス
- 海外・グローバル