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仕事の詳細

職場での仕事内容から生かせる経験・スキル、諸条件など詳細を確認できます

企業名

SB Intuitions株式会社

職種

Research Engineer・Research Scientist (Deep Research/Information Retrieval)

仕事内容

職務内容 ・内製Deep Researchの開発と評価 ・Deep Researchのためのデータ合成・強化学習 ・検索用の基盤モデルの学習 ・検索基盤の構築 ・情報検索技術を用いたAIプロダクトやLLMエージェントのプロトタイピング ミッション ・Deep ResearchおよびInformation Retrievalの研究開発 ・情報検索技術を用いたAIエージェントプロダクトのプロトタイピング ・得られた成果を事業に還元し、必要に応じて論文や特許、対外発表を行う 仕事の魅力 データ基盤・検索基盤の構築、そしてLLMエージェントのプロトタイピングまで、研究開発の全フェーズに関わることができます。アイデアを形にし、実際のプロダクトとして世に送り出すまでの過程を体験できます。

求める人物像

応募資格(必須) ・検索システム、推薦システム、埋め込み表現、検索拡張生成のいずれかに関する専門知識 ・GitHubなどのソフトウエア開発プラットフォームを使ったチームでの開発経験 ・論文を読解し実装の再現、またはアルゴリズムを改変した経験 応募資格(歓迎) ・自然言語処理または情報検索・推薦分野での開発の経験(3年以上) ・Kaggleなどのデータサイエンスコンペでのメダル獲得経験 ・大規模な検索システムもしくは推薦システムの開発・運用経験(3年以上) ・複数GPUを用いた機械学習モデルの開発経験 ・国際会議での発表経験 ・ローカルLLMやテキスト埋め込みモデルのファインチューニングの経験 ・OSSへの貢献 ・プロジェクトマネジメントの経験 ・テックリードの経験 求める人物像 ・当社事業内容、ミッションに共感し、新たな事業への挑戦姿勢・意欲を持った方

勤務予定地

東京都港区海岸一丁目7番1号 フルリモートワークも可能ですが、予め申請が必要となります。

博士卒の初任給

月給:541,667円~1,500,000円 想定理論年収:6,500,000円~18,000,000円 ※上限金額はその限りではございません ※月給・想定理論年収:基本給+固定時間外手当(35時間相当) ※時間外手当は一般職のみとなり、かつ、固定時間外手当(35時間)を超えて勤務した場合は実績に応じて支給いたします ※別途インセンティブが支給されることがあります

類似した職種

EAGLYS株式会社

職種
LLM Engineer(LLM技術者)

LLM研究者としての知見を"実装"へ活かすLLM Engineerを募集中 ■具体的な業務内容 LLM関連プロダクト/ソリューション開発を担うチームに加わり、以下の業務をお任せできる方を探しています。 ・プロダクト/ソリューション立案のための、データ分析を伴うPoCプロジェクトの推進 ・顧客のデータ・LLM活用案件の推進 (例:顧客ニーズに対するデータ分析およびLLMを用いたシステムアーキテクチャ定義、分析要件定義、分析の実行、分析結果に基づく改善策の提案、など) また、以下のような多様かつ秘匿性の高いデータを対象に、安全性を担保しながら活用するための分析手法の開発にも携わっていただきます。 ・企業の機密情報(例:技術的なノウハウ、システムアーキテクチャ情報 等) ・企業内の人事関連データ(例:従業員の勤怠、評価、スキル、キャリア志向、組織の状態 等) ・人のコミュニケーションに関連するデータ(例:音声、チャット、メール、ドキュメント 等) ・社外秘・部外秘または機微性の高い個人情報 ・秘匿性の高いデータを守りつつ、機械学習・AIで安全に活用するためのプロダクトコア機能の開発 ■このポジションの魅力 ・秘密計算やLLMなど最先端分野のR&Dおよび実サービス開発に携わることができます。 ・ユーザーが抱えるペインやフィードバックを重視し、データ分析によって提供すべき価値に拘った検証、プロダクト/ソリューション開発を行います。 ・新しい領域のため、自らマーケットを創っていく経験(0→1)を積むことができます。

株式会社豆蔵

職種
【2027新卒】DX・AIコンサルタント & エンジニア

職務内容 「技術で、ビジネスの未来を書き換える。」入社後は、AI・データ活用を武器にクライアントの変革をリードする「AIコンサルタント」または「AIエンジニア」としてキャリアをスタートします。単にコードを書くだけではありません。顧客の経営課題をテクノロジーでどう解決するか、その「仕組み」から設計し、社会にインパクトを与えるプロジェクトを牽引していただきます。 挑戦できるエキサイティングな業務領域 ・最先端AIの社会実装(生成AI/LLM等):最新の生成AI技術をビジネスプロセスに組み込み、企業の生産性を向上させるプロジェクトの企画・提案。 ・フルスタックなシステム開発:AIモデルの構築にとどまらず、それを社会で動かすためのシステムの設計・実装まで一気通貫で経験。 ・ゼロイチを形にするPoC:誰も正解を知らない領域で、新規技術の実現可能性を検証し、新たなビジネス・サービスの創出。 ・データドリブン経営の基盤構築:企業の意思決定を支える大規模なデータ利活用基盤の構築や、データマネジメントのコンサルティング。 ・技術の探究と発信:常に進化するAIトレンドをリサーチし、社内勉強会やテックブログ、学会等を通じてナレッジを共有。自らが技術選定の主導権を握ります。 この仕事の魅力 ・「本物」のコンサルティング力:豆蔵には、製造・金融・流通など多岐にわたる業界のトップランナーがクライアントとして存在します。若いうちから、経営層に近い視座でプロジェクトを経験できます。 ・圧倒的な成長環境:業界屈指の技術力を持つ先輩社員がメンターとなり、データサイエンスの基礎から、実戦で通用するアーキテクチャ設計までを徹底的に伝授します。 ・「技術を手段にする」楽しさ:特定の製品に縛られず、顧客にとって最適な技術をフラットに選択できる環境です。 研修・学習環境 入社後3カ月間の新人研修を実施し、データサイエンス・機械学習の基礎を体系的に学びます。研修では、Pythonを用いたデータ分析、統計学・機械学習の基礎、データエンジニアリング、クラウド技術の活用など、現場で求められるスキルを実践的に学習します。研修終了後は、OJTを通じてプロジェクトに参加します。 研修後の配属・プロジェクト例 ・金融業界向けのAIリスク管理システム開発 ・製造業向けのIoTデータ解析基盤の設計・構築 ・商社向けのデータドリブン経営支援プロジェクト ・画像認識を活用した異常検知AIの開発 ・BIツールを活用したデータ可視化ダッシュボードの設計 キャリアパス ・データサイエンティスト:高度な機械学習モデルの設計・開発・運用 ・AIエンジニア:データパイプライン・MLOps環境の構築 ・データ活用コンサルタント:企業のデータ戦略立案・分析支援

2027年卒

トヨタ自動車株式会社

職種
AI・データサイエンス領域における戦略・技術・基盤の各フェーズを担う技術人材(戦略/データサイエンス/AI開発/クラウド基盤)

【特色】 当部署は、AI・データサイエンス分野において、 ① 会社や産業、社会課題に対する戦略立案 ② AIのルールメイク・研究開発や要素技術開発 ③ データサイエンス/AIによる価値創出 ④ 価値創出プロジェクトを支えるクラウド/開発基盤 までを一気通貫で担っています。 研究・要素技術に留まらず、実際の業務・プロジェクトにAI・データサイエンスを適用し、継続的に価値を生み出すことを重視しており、それぞれのフェーズで専門性を発揮できる人材を幅広く募集しています。 【業務内容】 【概要】 AI・データサイエンスを活用した価値創出を、戦略立案から実装・運用まで一貫して推進します。 ご経験・志向に応じて、以下のいずれか、または複数の領域を担当いただきます。 ※本募集は、下記すべての領域を一人で担うことを求めるものではありません。ご経験・志向に応じて、いずれか、または複数の領域を担当いただきます。 【詳細】 ・AI・データサイエンス戦略立案のプロジェクトリーダー、またはマネージャー ・AI/データサイエンスに関する全社・組織レベルの戦略検討と仕組みづくり ・中長期視点での組織変革、人材戦略などのビジネスアーキテクチャ設計 ・AIルールメイク、要素開発、要素技術開発のAIエンジニア、またはプロジェクトリーダー ・AI活用に関するガバナンス、ルール・標準の検討 ・AIモデルの研究開発 ・AIの要素技術(学習モデル、データ基盤等)の研究・開発 ・AIリテラシー向上や社内展開の推進 ・AIやデータサイエンスを活用した課題解決や価値創出プロジェクトのプロジェクトリーダー ・ビジネス/業務課題に対するデータ分析、モデル構築 ・機械学習・深層学習を活用した予測・最適化 ・プロジェクト推進、チームリード ・プロジェクトを支えるクラウド/AI活用基盤の設計・開発の技術リーダー ・AI活用/データサイエンスプロジェクトを効率化するクラウド基盤の設計・構築・運用 ・生成AI等の最新技術を活用した基盤・共通機能の開発 ・最新のクラウド・AI技術の調査・導入検討 【採用の背景】 新しい技術の進化が激しい中、これらに対して会社がどのように対峙し、どのように変革していくかをIT技術をきっかけとして挑戦。 このような状況下では、多様な観点、技術、経験が重要であり、今までにない目線や技術力から会社変革を行っていただきたいことが背景。