職種
機械学習エンジニア年収
600万円 〜 1,000万円利用技術
- Python
- Swift
- TypeScript
- Kotlin
- React
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-09-30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, Claude, Gemini, Devin, Claude Code, Codex
生成AI活用状況の詳細
AIプロダクトを開発する会社として、開発プロセス自体にも生成AIを積極的に活用しています。Devinによる全コードのAIレビューを導入し、AIレビュー後にエンジニアが設計やプロダクト文脈を確認する二段階のレビュー体制を構築。また、Gemini・Claude・Figma Makeなどの生成AIツールについて会社による利用支援を行い、開発生産性と品質向上を推進しています。プロダクト側でも、医療音声認識やAIによるカルテ自動生成など、AIモデルの開発・改善に継続的に取り組んでいます。
仕事内容
モデルをつくった先の「医療現場でどう使われるか」まで向き合う、機械学習エンジニアです。
問診・カルテ・音声入力などの実運用データをもとに、NLP・音声認識・LLMの開発・評価から、プロダクトへの組み込み、推論環境・MLOpsの整備まで携わります。
精度とUXのバランスを考え、開発チームとともに、現場で使われるAIを継続的に改善していただきます。
■medimoについて
medimoは、生成AIを活用して医療現場の記録業務を支援するプロダクトを開発・提供しています。
医療SaaS「medimo」は、患者との会話や音声をもとに、カルテなどの医療
開発環境
言語 Python, TypeScript, Swift, Kotlin
フレームワーク React, FastAPI
インフラミドルウェア AWS, GCP
開発ツール GitHub, Devin, Terraform, Docker など
求人の特徴
利用技術
- Python
- Swift
- TypeScript
- Kotlin
- React
- FastAPI
- AWS
- Docker
- Terraform
- TensorFlow
- Devin
- GitHub
趣向性
- 自社サービスの開発
- 職場の一体感
- 変化の早い業界・職場
- これまでにない挑戦
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- フロントエンド開発
- テスト
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 自然言語処理
- 開発の効率化・最適化
- 研究開発
- 上流工程・要件定義
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計