職種
機械学習エンジニア年収
800万円 〜 1,200万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-08-29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, GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Claude, Gemini, CodeRabbit, Cursor, Cline, Devin, Kiro, MCP
生成AI活用状況の詳細
Claudeを中心にDevinなどを取り入れ、レビューについてもCodeRabbitを中心に活用し開発生産性の向上に取り組んでいます。また、新たに登場してきたツール・エディタについても多面的に検証を行い、順次導入を進めています。
生成AIを活用した生産性の高い開発組織の実現に向けて、勉強会やワークショップの開催を行い、組織的にノウハウを蓄積・シェアする体制を構築しています。
生成AIを活用した生産性の高い開発組織の実現に向けて、勉強会やワークショップの開催を行い、組織的にノウハウを蓄積・シェアする体制を構築しています。
仕事内容
■業務内容
チーム内の1人目のMLOpsエンジニアとして、MLやLLMの学習や運用を支えるシステム全般や、プロダクトの中枢であるML・LLMをフル活用したエージェントシステムの開発をリードしていただきます。
・機械学習モデルの実験・開発・運用プロセスの設計、構築、効率化、自動化
- 学習データ、モデル、実験結果の管理基盤の構築・運用
- CI/CDパイプラインの設計・構築・運用
- デプロイ戦略の策
開発環境
・言語・フレームワーク
バックエンド: Python / FastAPI
機械学習: Python / scikit-learn など
LLM: LangChain, LangGraph, Langfuse
・技術基盤
インフラ: AWS (ECS, Lambda, S3, Redis, SES, SNS, SQS, ELB, e
