職種
機械学習エンジニア年収
810万円 〜 1,500万円利用技術
- Python
- FastAPI
- Next.js
- AWS
- BigQuery
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:2026-03-03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
GitHub Copilot, Cursor, Devin, Claude Code, Codex
仕事内容
【募集背景】
当社は「挑戦者を支える世界的な金融プラットフォームを創る」をミッションに掲げ、法人向け金融サービスを展開しています。
現在の課題として、少人数のチームで与信モデルやグロースモデルの開発から、機械学習エンジニアリングまでを兼務しており、本番環境での継続的なモデル開発や変更管理プロセスの標準化、機械学習インフラの強化が急務となっています。今後、みずほFGとの戦略的グループインによる共創や、将来的な海外展開、新規事業の推進を見据え、機械学習システムの基盤をより強固なものにする必要があります。
そこで、機械学習モデルの設計と改善に強みを持ち、本番運用を意識した基盤の構築や安定稼働を主導していただける機械学習エンジニアを新たに募集することになりました。
【お任せしたい業務】
当社では機械学習
開発環境
・開発言語:Python/Typescript
・機械学習・統計モデリング:scikit-learn/LightGBM/pandas/numpy etc.
・クラウドプラットフォーム:Google Cloud Platform
・分析基盤:BigQuery
・アプリケーション:Next.js/FastAPI
・構成管理ツール:Terraform/Cloud Build
・データモデリング:Dataform
・データビジュアラ
開発環境や技術選定等に関する特集記事
この企業が掲載されている求人特集
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
- FastAPI
- Next.js
- AWS
- BigQuery
- Docker
- Terraform
- Kubernetes
- Redash
- Dataform
- LightGBM
- Metabase
- numpy
- pandas
- Devin
- Claude Code
- Codex
- Slack
- GitHub
趣向性
- 社会的な影響力や意義
- 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
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 前向きな向上心
- グローバルな環境への適応
- 部下・メンバーのサポート
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- テスト
- インフラ
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 新規事業・新サービス
- 開発の効率化・最適化
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- 海外・グローバル



