機械学習エンジニア

機械学習エンジニア

仕事概要

当社は、AI・画像処理・Web・モバイルといった最先端テクノロジーを軸に、パートナーのビジネス課題を解決するデジタルソリューション企業です。 特に、高専出身のエンジニアと深く連携している点が大きな特徴であり、システム開発からAI導入、サイバーセキュリティまで、上流から下流まで一気通貫で高品質なソリューションを提供しています。

2025年11月のホールディングス化および分社化を経て、エンジニア組織の専門性をより強化し、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。「テクノロジーでヒトをつなぐ」というビジョンのもと、人口減少社会においても個々の可能性を最大化できる社会インフラを共に創り上げていく方を募集しています。

当ポジションでは、画像処理、自然言語処理、予測モデルなど、多岐にわたるAIモデルの設計・開発からプロダクトへの組み込みまでを担当します。論文上の研究に留まることはありません。クライアントのビジネスドメインを深く理解し、\\「現場で本当に役立つ精度」と「システムとしての安定性」**を両立させたアルゴリズムを追求します。データの収集・加工からモデルのデプロイ、そしてMLOps（機械学習基盤の運用）に至るまで、AIが価値を生み出すまでの全工程に深く関わることが可能です。

以下が具体的な業務内容です。

• ビジネス課題に基づいた機械学習アルゴリズムの選定、プロトタイプ開発、および検証
• エッジデバイスやクラウド環境に最適化した画像処理技術（物体検知・セグメンテーション等）の実装
• 実運用を見据えたデータパイプラインの構築、および学習用データのクレンジング・アノテーション設計
• MLOpsの観点に基づいた、モデルの継続的なデプロイ、パフォーマンスモニタリング、および再学習基盤の構築
• サーバーサイドエンジニアと連携した、推論APIの設計およびシステムへの統合
• 最新の論文調査やSOTA（State-of-the-Art）技術のキャッチアップと、実務への応用可能性の評価
• LLM（大規模言語モデル）等の生成AI技術を活用した、新規ソリューションの企画・プロトタイピング

※変更の範囲：会社の定める業務（本人と協議のうえ）

必須スキル

当社は、AI・画像処理・Web・モバイルといった最先端テクノロジーを軸に、パートナーのビジネス課題を解決するデジタルソリューション企業です。 特に、高専出身のエンジニアと深く連携している点が大きな特徴であり、システム開発からAI導入、サイバーセキュリティまで、上流から下流まで一気通貫で高品質なソリューションを提供しています。

2025年11月のホールディングス化および分社化を経て、エンジニア組織の専門性をより強化し、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。「テクノロジーでヒトをつなぐ」というビジョンのもと、人口減少社会においても個々の可能性を最大化できる社会インフラを共に創り上げていく方を募集しています。

当ポジションでは、画像処理、自然言語処理、予測モデルなど、多岐にわたるAIモデルの設計・開発からプロダクトへの組み込みまでを担当します。論文上の研究に留まることはありません。クライアントのビジネスドメインを深く理解し、\\「現場で本当に役立つ精度」と「システムとしての安定性」**を両立させたアルゴリズムを追求します。データの収集・加工からモデルのデプロイ、そしてMLOps（機械学習基盤の運用）に至るまで、AIが価値を生み出すまでの全工程に深く関わることが可能です。

以下が具体的な業務内容です。

• ビジネス課題に基づいた機械学習アルゴリズムの選定、プロトタイプ開発、および検証
• エッジデバイスやクラウド環境に最適化した画像処理技術（物体検知・セグメンテーション等）の実装
• 実運用を見据えたデータパイプラインの構築、および学習用データのクレンジング・アノテーション設計
• MLOpsの観点に基づいた、モデルの継続的なデプロイ、パフォーマンスモニタリング、および再学習基盤の構築
• サーバーサイドエンジニアと連携した、推論APIの設計およびシステムへの統合
• 最新の論文調査やSOTA（State-of-the-Art）技術のキャッチアップと、実務への応用可能性の評価
• LLM（大規模言語モデル）等の生成AI技術を活用した、新規ソリューションの企画・プロトタイピング

※変更の範囲：会社の定める業務（本人と協議のうえ）

歓迎スキル

• データエンジニアリング: Snowflake, Databricks, BigQuery等のDWH構築や、dbtを用いたデータモデリング経験。
• エッジAI / デバイス実装: CoreML, TensorFlow Lite, ONNX等を用いたモバイルやIoTデバイス上での推論最適化。
• 高度なMLOps: 継続的学習（Continuous Training）の自動化、およびデータ・モデルの系統管理（Lineage）の徹底。
• パフォーマンスチューニング

求める人物像

・ Proactive（能動的）:
言われた通りに作るのではなく、自ら「なぜ」を問い、提案できる方
・Tech-Driven（技術探究）:
AIや新技術を楽しみ、領域を越えて吸収・実装できる方
・Solution-Oriented（本質追求）:
常にユーザー視点に立ち、価値あるプロダクトにこだわるプロ意識

応募概要

給与

スキルに応じて応相談

勤務地

新潟本社
新潟県新潟市中央区笹口1丁目2番 プラーカ2 NINNO+

雇用形態

正社員

勤務体系

【勤務時間】
フレックスタイム制を採用
・コアタイムは11:00-15:00（休憩60分）
・フレキシブルタイムは7:00-11:00、15:00-22:00
・所定労働時間は8時間/日、清算期間は1ヶ月

【休日】
・完全週休二日制（土・日）
・国民の祝日
・年末年始休み

試用期間

あり（3ヶ月）

福利厚生

• 書籍購入補助
• 語学学習費用補助
• 社会保険完備