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
- AWS
- PostgreSQL
- Docker
- Terraform
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】
与信審査は現在、決済データを活用した独自ロジックで運用していますが、経験則に基づく部分が多く、機械学習による精緻化の余地が大きく残っています。新規プロダクトのPMFを目指す今このタイミングで、データを使った意思決定の仕組みそのものを作り直す必要があります。
MLエンジニアとして、与信モデルの高度化とMLパイプラインのゼロからの構築を担っていただける方を募集します。
【事業について】
ネットプロテクションズは20年以上のBtoB後払い決済事業を通じて
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
- AWS
- 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
- テスト
- 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
