職種
機械学習エンジニア年収
800万円 〜 1,500万円利用技術
- Python
- JavaScript
- Ruby
- Go
- TypeScript
こだわり条件
- 一部リモート可
- 自社サービス開発
- BtoB
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-05-05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
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している
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, Azure OpenAI Service, Claude, Gemini, Cursor, Devin
生成AI活用状況の詳細
Devin、Gemini、OpenAI、Claudeなど検証と合わせて幅広く生成AIを活用しています。
AIプロダクト開発では独自のAIモデルの他、生成AIの活用もはじめており、AIエンジニアだけでなくSWEによる新規AIプロダクト開発にも取り組みはじめています。
AIプロダクト開発では独自のAIモデルの他、生成AIの活用もはじめており、AIエンジニアだけでなくSWEによる新規AIプロダクト開発にも取り組みはじめています。
仕事内容
MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。
私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。
こちらも合わせてお読みください。
https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e
【担当業務】
次の3つを軸とした業務を担当していただきます。
・AI機能の実現
開発環境
■技術スタック
言語：Ruby, Python, Go, JavaScript, TypeScript
フレームワーク：Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js
ビルドツール：Vite
ライブラリ：ElementPlus, PostCSS, Storybook
プラットフォーム：Amazon Web Services
データベース：Aurora MySQL
検
求人の特徴
こだわり条件
- 一部リモート可
- 自社サービス開発
- BtoB
利用技術
- Python
- JavaScript
- Ruby
- Go
- TypeScript
- Ruby on Rails
- FastAPI
- Elasticsearch
- Docker
- Terraform
- Itamae
- Datadog
- Docker Compose
- Linux
- Storybook
- Vite
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 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
- 周囲とのコミュニケーション
- 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
- Web
- ビッグデータ・データ解析
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- 最後までやり抜く責任感
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- モバイル
- アプリケーション開発
- インフラ