職種
機械学習エンジニア年収
600万円 〜 1,164万円利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-03-21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・活用している研究開発やサービス提供、業務改善以外の目的で導入・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
仕事内容
業務プロセスを革新する、次世代AI研究を。
弥生株式会社では、350万超のユーザーを抱える中小企業支援サービスを展開する中、業務プロセスを革新するための機械学習・AIの研究開発に注力しています。本職種
開発環境
クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）
開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio
開発言語：Pythonなど
その他： PyTorch, Pandasなど
コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase
求めるスキル
必須スキル/経験
・機械学習・深層学習モデルの構築・チューニング・評価における3年以上の実務または研究経験
・機械学習アルゴリズム（例：Transformer系、時系列予測、確率的モデル等）への理論的な理解と実装能力
・Pythonおよび関連ライブラリ（NumPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow等）を用いたデータ解析・モデリングスキル
歓迎スキル/経験
・AWS（SageMakerやBedrock）やGCP（Vertex AIなど）を用いた実験環境構築／パイプライン設計の実務経験
・自然言語処理（NLP）や構造化文書解析に関する最新アーキテクチャの応用経験（例：LLM活用、BERT/Encoder系）
・時系列データに対する予測モデル／異常検知モデルの高度な応用実績
・学会やそれに準ずるアカデミックな場でのアウトプット実績
・特許出願の主担当、または社内R&Dでの技術提案・知財戦略との連携経験
・MLOpsに関する理解（CI/CD、デプロイパイプライン、再学習設計など）
・RDB／NoSQL環境での効率的な特徴量抽出・前処理パイプライン構築スキル
求める人物像
・モールサービスにおける社会課題や経営課題を解くAI技術の研究開発を行いたい方
・お客様の課題に対して、真摯に向き合い、部門内外の関係者と共に課題解決にやりがいを感じる方
・PoCと技術検証を通じて得た成果物を製品開発へどのように活かせるのかを主体的に考えられる方
・技術の深掘りと複雑な業務ドメイン理解に情熱を持てる方
・中期的な視野を持ち、弥生の将来につながるような技術開発に取り組むことができる方
仕事の魅力
・フルリモート/フレックス/時短勤務制度/確定拠出年金/長期勤務手当やリフレッシュ休暇,手当など個々のライフプランに合わせ、安心して長くご活躍頂ける制度が充実しています
・開発の全てを自社完結している為、上流から下流工程までを一貫して体感することが可能です。
・充実した社内研修制度、もくテクを始めとした社外向け勉強会の開催やカンファレンスへの参加、開発者ミートアップの開催など成長を後押しする環境です
・ジョブローテーションや組織、プロジェクトの再編による移動など、ご自身の基軸になる技術力に＋αのキャリアパスを備えたエンジニアへと成長を実現していただけます
