機械学習エンジニア

リモートワーク可の転職・求人情報

■ 募集の背景ウォンテッドリーのデータサイエンス組織は、「データの力で理想的なマッチングを」というミッションのもと、Wantedly Visit を中心に、人と企業の出会いを最適化してきました。多種多様な性質や嗜好を持つ個人と企業の間でいかにして理想的なマッチングを実現するか──その挑戦の中核を担うのが推薦システムです。また、プロダクトや機能が拡張されるにつれて、社内外のさまざまなデータを活用できる機会は増えています。しかしその一方で、モデルやロジックを実際のプロダクトに落とし込み、改善サイクルを高速に回していくための技術的な基盤や運用プロセスは、まだ発展途上です。こうした背景から、推薦・検索まわりの共通ロジックの整備や、モデルのデプロイ・運用を安定して回すための仕組みづくり（MLOps）、そして検索体験を支えるインフラの改善など、データ活用とプロダクト開発の橋渡しを担うエンジニアの存在がますます重要になっています。本ポジションでは、データサイエンティストと協働しながら、推薦・検索ロジックのプロダクト実装やそのための基盤整備に取り組んでいただきます。ユーザーと企業の最適なマッチングを技術面から支える、重要かつチャレンジングな役割です。■ 具体的な仕事内容（雇入れ直後）このポジションでは、データサイエンティストと密に連携しながら、推薦システムやマッチングロジックを実際のプロダクトに落とし込み、継続的に進化させていく役割を担っていただきます。具体的には以下のような業務を想定しています。・推薦・検索ロジックの実装と共通化　・複数プロダクト・機能にまたがる推薦・検索ロジックを再利用可能な形で整備し、精度と保守性を両立する・モデル運用・MLOps環境の構築　・データサイエンティストが開発した機械学習モデルやスコアリングロジックを、プロダクト上で安定稼働させるためのデプロイ・監視・再学習フローの設計・整備・データ処理・ログ基盤の整備　・ログ収集やデータパイプライン設計、分析用データマートの整備を通じた施策評価・アルゴリズム改善の支援・実験環境・社内ツールの開発　・推薦・検索施策の効果検証を効率化する実験環境や、運用補助のためのCLIツール等の開発（変更の範囲）会社の定める業務■ ポジションの魅力・ユーザー体験や事業成長に与えるインパクトを実感できる・人と仕事に関連する多様かつ大量のデータセットを活用できる・向上心のあるメンバーとともに、技術的な挑戦ができる・モデル開発・データ基盤・サービス運用と幅広い技術領域に触れられる・技術的な課題解決だけでなく、仕組みやプロセスの改善を主導できる■ キャリアパス一例・テックリード・プロダクトマネージャー・エンジニアリングマネージャー■ 技術スタック・バックエンド：Python, Go, gRPC, Redis, Elasticsearch・データ処理・基盤：BigQuery, Looker, dbt・インフラ：Docker, Kubernetes, AWS・コミュニケーション：GitHub, Slack, Google Workspace, Miro

最新のAI技術を活用し、LLMや自社プロダクトの設計・開発をリードします。顧客課題に特化した実用的なソリューションを提供するポジションです。 - R&DおよびPoCプロジェクトの設計、実施 - LLMモデルや生成AIソリューションの構築と適用 - 最新技術や学術論文の調査、技術適用範囲の検証 - Python、PyTorchを使用した機械学習モデルの開発と最適化 - チーム開発を通じた知識共有と技術指導 - Wi-FiセンシングのAIアルゴリズム - 訪問介護のルート最適化 言語：Python、C++、Pytorch、TensorFlow インフラ・ミドルウェア：AWS、GCP、Azure 開発ツール：Git、Slack、Jira、Trello、Qiita CTO含め18名のエンジニアが在籍している組織です。 1チーム約10名ほどで組織され、各チームにチームリーダーがジョインしております。

【必須スキル】 ・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験 ・自然言語処理の必要なプロジェクトのご経験 ・クラウド上(AWSなど)でのシステム開発のご経験 ・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験 【案件の特徴】 ・フルリモート ・週3〜5日

■ 募集の背景私たちデータサイエンス組織は、「データの力で理想的なマッチングを」というミッションのもと、これまで主に会社訪問アプリ「Wantedly Visit」において、多種多様な性質や嗜好を持つ個人と企業の間でいかにして理想的なマッチングを実現するかという課題に取り組んできました。その中核として、データに基づいた出会いの最適化、特に「ユーザーにどの企業やコンテンツを提示するか」を最適化する推薦システムの開発・改善に注力し、プロダクトで生まれるマッチングの数の最大化を追求してきました。しかし、会社の事業領域拡大やAI技術の発展により、データサイエンティストが解決すべき課題や技術的に貢献できる領域は、従来の「Wantedly Visit × 推薦」という枠組みを大きく超えて広がっています。データサイエンス組織は、これまで培ってきた推薦技術の深化を重要な柱としつつも、プロダクト軸・技術軸双方で、新たな価値創出を積極的に推進していくフェーズにあり、挑戦すべきテーマが数多く存在しています。データ活用という軸で、良いプロダクトを作り続けてユーザーに価値を届けられる組織を一緒につくりたい！という方を募集しています。■ 具体的な仕事内容（雇入れ直後）入社直後のオンボーディング期間に関しては、ドメイン、データ、開発プロセスに慣れてもらえるようプロダクトに蓄積されたデータの分析や既存アルゴリズムの改善などに取り組んでいただきます。タスク例：・データ分析によるプロダクトの課題発見・機械学習を活用した推薦アルゴリズムの改善・施策の効果検証とレポート作成慣れてきたタイミングでこれまでのご経験やご志向性に応じて、推薦施策の推進や新しい技術の導入、技術広報などより幅広い業務を担当していただきます。タスク例：・推薦施策の主体的な推進・機械学習、推薦アルゴリズムに関する研究開発・機械学習PJの開発生産性の改善・学会、技術系カンファレンスでの登壇（変更の範囲）会社の定める業務■ ポジションの魅力・ 機械学習によるプロダクトやユーザー体験の改善効果を実感できる・人と仕事に関連する多様かつ大量のデータセットを活用できる・向上心のあるメンバーとともに、技術的な挑戦ができる■ キャリアパス一例・シニアデータサイエンティスト / テックリード・PdM・エンジニアリングマネージャー■ 技術スタック・言語：Python, Go, Ruby・ツール等：BigQuery, Looker, Elasticsearch, Kubernetes, gRPC

Elithは、「サイバースペースの民主化で人とAIが共進化する未来を築く」というミッションを掲げ、最先端のAI技術を活用し、企業の課題解決やビジネスの成長を支援する、東大松尾研究室発のAIベンチャー企業です。 ・半導体歩留り改善画像検査AI：高度な画像解析技術を用いて半導体部品の微細な異常を検知し、製品品質向上と生産プロセスの最適化を支援します ・営業支援LLM：音声解析技術を活用して営業活動の音声データを分析し、顧客ニーズや市場動向の把握を支援します ・製薬企業向け研究支援LLM：広範な文献データベースから最新の研究論文を収集・分析し、医学や生命科学分野での知識提供や新しい治療法の開発支援を行います 当社では、AIやデータ活用を基盤としたソリューションを提供するプロジェクトを展開しています。 ML分野のリーダーとして、MLプロダクトや受託案件からの社内モジュール化、デモ作成などをご担当いただきます。 ・生成AI全般 ・深層学習での画像分野 ・RAGやエージェント周りの知識　を活かしていただけます。 CTO含め18名のエンジニアが在籍している組織です。 1チーム約10名ほどで組織され、各チームにチームリーダーがジョインしております。 （現在はCEO・COO・CAIOやエンジニアがPMを兼務しております） ご希望であれば、3日間程度の副業期間（体験入社）を通し、実際に弊社を見ていただく期間を設けております。 言語：Python、C++、Pytorch、TensorFlow インフラ・ミドルウェア：AWS、GCP、Azure 開発ツール：Git、Slack、Jira、Trello、Qiita

AI/機械学習の知見をお持ちのエンジニアやデータサイエンティスト/データアナリストを対象に、 AI開発案件のPMの経験が積めるインターンを募集します！ PMに関する専任アドバイザーもいるため、未経験の方でも安心してPMとしての実務経験を積むことができます。これまでのエンジニアとしての経験を活かし、AI開発のプロジェクトマネージャーとしての経験を積みたい方には必見のポジションになっています。 大企業AI開発プロジェクトのリーダーとして、PM経験を磨き上げるチャンス！ ぜひ、そのチャンスを掴み取ってください！優秀な仲間たちと共に、一緒に成長しましょう！ - 大手ゲーム会社とのAI検証 - 研究開発のような、ドメイン特化LLM/SLMの開発 - 大手食品メーカーさんの業務効率化 - 大手インフラ企業さんの需要予測 クライアントの課題解決をするために、チームで協力してAI技術を活用し、革新的なサービスを創り出すことを目指します。チームリーディング、計画立案、管理、サポートなどを通じて、プロジェクトのスムーズな進行を促進していただきます。クライアントによって、関わる案件規模やプロジェクト期間が異なり、自分の成長に合ったPJを選定することができます！ - 週24h〜稼働可能な方 - 出社推奨、リモートワークOK - コアタイム11:00~16:00、その他の時間はフレキシブルに勤務可能 - AI/AI Agentと一緒に働く働き方を模索中

最新のAI技術を活用し、LLMや自社プロダクトの設計・開発をリードします。顧客課題に特化した実用的なソリューションを提供するポジションです。 - R&DおよびPoCプロジェクトの設計、実施 - LLMモデルや生成AIソリューションの構築と適用 - 最新技術や学術論文の調査、技術適用範囲の検証 - Python、PyTorchを使用した機械学習モデルの開発と最適化 - チーム開発を通じた知識共有と技術指導 - Wi-FiセンシングのAIアルゴリズム - 訪問介護のルート最適化 言語：Python、C++、Pytorch、TensorFlow インフラ・ミドルウェア：AWS、GCP、Azure 開発ツール：Git、Slack、Jira、Trello、Qiita CTO含め18名のエンジニアが在籍している組織です。 1チーム約10名ほどで組織され、各チームにチームリーダーがジョインしております。

当社ではデータ分析基盤をクラウド上に構築し、マーケティング施策やアプリケーション改善などの施策に活用しています。 本ポジションではそれらのデータを基に、AI/MLを用いたレコメンド機能などの施策立案や機能の開発・運用を担当頂きます。 システムは制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、エンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 Red Frascoでは、目的と手段さえ合致していれば裁量を持ってやりたいことが実現できます。またスタートアップ企業のスピード感も経験できます。 幅広い経験値を得たい方、主体性を持ち動ける方を募集しています。 データを利活用した施策の立案、機能の開発・運用を行います。 以下は施策の一例です。 - 物件のレコメンド機能（バッチ予測・オンライン予測） - 物件一覧の並び順の最適化 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: Vertex AI, Dataproc, BigQuery, ロギング, Cloud Monitoring など - 開発言語: Python, SQL など - その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

このポジションでは、手法の検討や調査・実装に関わる方針策定から、実装まで幅広くご担当いただきます。 また、他メンバーのフォローもお任せするため、個人としてのパフォーマンスだけでなくチームへの貢献も期待しています。 - データをもとにした手法の調査、検討（論文を元に、記載されている実装の再現なども行います） - 検討手法の実装、改善（実装後、テストを行い出てきたエラーを元にエンジンの改善を行います） - 使用言語は、Python中心。他にもJava, Javascript, C++, Rust等も使用 社内には自然言語処理、画像処理、OCR、データ分析、数理モデル開発など多様なプロジェクトがあります。 また最近のAIエンジンを組み込むシステムの開発もセットで依頼を受けるケースがトレンドとなってきており、多様な技術知見を持ったメンバーが1つのチームとなって働くケースが増えてきています。 様々な特定領域について高い専門性を持った尖ったメンバーが多く活躍しています。 - 機械学習を用いた、中古車価格・需要予測プラットフォームの開発（従来鑑定士が行っていた中古車査定業務の自動化、高精度化） - 機械学習を用いた外貨両替機の収益最適化（期待収益を最大化する取引レートの提示・顔画像認識を用いたマネーロンダリング検出） - 世界初の輻輳海域での無人運航船の早期実現のため、無人運航船に求められる機能を網羅したシステムの開発・実証 （国内27社のコンソーシアム、協力会社を含めると45の国内外の様々な組織の協力プロジェクトに参画中） 自分らしい自由な働き方ができるような環境づくりを大事にしています。 - リモートワーク制度導入（45.5％がフルリモート勤務） - フレックスタイム制度導入 - 技術書購入補助 - 社内勉強会を実施 - 兼業・副業OK - 服装自由 - 主要言語：Python - 主要データベース：MySQL, DynamoDB, Aurora - フレームワーク：Pytorch等の各種機械学習ライブラリ - 環境：GitHub

このポジションでは、手法の検討や調査・実装に関わる方針策定から、実装まで幅広くご担当いただきます。 また、他メンバーのフォローもお任せするため、個人としてのパフォーマンスだけでなくチームへの貢献も期待しています。 - データをもとにした手法の調査、検討（論文を元に、記載されている実装の再現なども行います） - 検討手法の実装、改善（実装後、テストを行い出てきたエラーを元にエンジンの改善を行います） - 使用言語は、Python中心。 社内には自然言語処理、画像処理、OCR、データ分析、数理モデル開発など多様なプロジェクトがあります。 また最近のAIエンジンを組み込むシステムの開発もセットで依頼を受けるケースがトレンドとなってきており、多様な技術知見を持ったメンバーが1つのチームとなって働くケースが増えてきています。 様々な特定領域について高い専門性を持った尖ったメンバーが多く活躍しています。 - 機械学習を用いた、中古車価格・需要予測プラットフォームの開発（従来鑑定士が行っていた中古車査定業務の自動化、高精度化） - 機械学習を用いた外貨両替機の収益最適化（期待収益を最大化する取引レートの提示・顔画像認識を用いたマネーロンダリング検出） - 世界初の輻輳海域での無人運航船の早期実現のため、無人運航船に求められる機能を網羅したシステムの開発・実証 （国内27社のコンソーシアム、協力会社を含めると45の国内外の様々な組織の協力プロジェクトに参画中） 自分らしい自由な働き方ができるような環境づくりを大事にしています。 - リモートワーク制度導入（45.5％がフルリモート勤務） - フレックスタイム制度導入 - 技術書購入補助 - 社内勉強会を実施 - 兼業・副業OK - 服装自由 - 主要言語：Python - 主要データベース：MySQL, DynamoDB, Aurora - フレームワーク：Pytorch等の各種機械学習ライブラリ - サーバOS：Linux - 環境：GitHub

PoCの実施を経て、サービス化や、当社が提供するSaaS「Shaperon（シャペロン）」での利用に繋げます。 生成AI、またその周辺技術を調査し、検証を行ってその適用可能性を理解します。 調査した技術の中から課題解決に適したものを選定し、具体的な解決策としてまとめます。 提案が顧客に受け入れられた場合、PoCのための工数見積もりと実装を行います。 SaaSチームと連携し、プロダクトに反映させます。 フロントエンド：TypeScript/React バックエンド：TypeScript/Node.js インフラ：GCP/Firebase, AWS/Lambda その他：Python/Colaboratory, Google Apps Script

＜案件A：LLMを用いた、文書管理・作成支援ツールの開発＞ ・バックエンドAPIの設計 　・AWSのアーキテクチャ設計 　・API設計 ・APIの構築・実装 　・python,Langchainの利用を想定 ・LLMを用いた文章の構造化・校正 　・プロンプトエンジニアリングを想定 ＜案件B：LLMを用いた、議事録管理ツールの開発支援＞ ・APIの設計 ・APIの構築 　・pythonの利用を想定 　・Dockerfileを用いたコンテナ化 ＜その他の案件＞ ・社内用ChatGPT環境の構築に関わる、Webアプリの開発・AIを用いた新機能の開発 　・Next.js, Typescript, Azure, Python ・該当書類の中から質問に対応する書類を探すWebアプリケーションの開発・検索精度向上 　・Next.js, Typescript, Azure, Python リモートワークを想定 ※ オフィスでの稼働を希望される場合は、本郷三丁目にあるシェアオフィスを利用可能 ※ 将来の正社員採用を目的とした副業での就業希望もご相談可能です。期間についても相談可能です。応募時にその旨ご記載ください。 ※ 育児や介護を理由とした時短勤務も相談可能です。応募時にその旨ご記載いただくか、選考プロセス内にてご相談ください。 ※ 選考中にヒアリングさせていただく中で雇用形態についてご提案させていただく場合がございます（業務委託/アルバイト) ハイブリッド

以下の業務に取り組んでいただきます。 ① 化学物質安全データシート（SDS）の情報抽出・構造化システムの開発 PDFからの高精度な文字認識・構造解析システムの開発（特に日本語、中国語、スペイン語） 複雑なレイアウトからの情報抽出アルゴリズムの実装 各国の法規制に準拠したSDSフォーマットへの対応 ②化学業界特化のAIエージェントシステムの開発 様々なデータソース（SDS、化学物質・法令DB、防護服カタログなど）を統合的に活用するエージェントの開発 LangChain等のフレームワークを活用した高度なタスク実行システムの構築 化学物質管理の専門家のナレッジやレビューの統合 ③AI推論結果の信頼度評価システムの構築 推論結果の信頼度を定量化するアルゴリズムの開発 高信頼度推論の自動判別による効率的なレビューシステムの実装 継続的な精度向上のための評価・フィードバックの仕組み作り

以下の業務に取り組んでいただきます。 ① 化学物質安全データシート（SDS）の情報抽出・構造化システムの開発 PDFからの高精度な文字認識・構造解析システムの開発（特に日本語、中国語、スペイン語） 複雑なレイアウトからの情報抽出アルゴリズムの実装 各国の法規制に準拠したSDSフォーマットへの対応 ②化学業界特化のAIエージェントシステムの開発 様々なデータソース（SDS、化学物質・法令DB、防護服カタログなど）を統合的に活用するエージェントの開発 LangChain等のフレームワークを活用した高度なタスク実行システムの構築 化学物質管理の専門家のナレッジやレビューの統合 ③AI推論結果の信頼度評価システムの構築 推論結果の信頼度を定量化するアルゴリズムの開発 高信頼度推論の自動判別による効率的なレビューシステムの実装 継続的な精度向上のための評価・フィードバックの仕組み作り

以下の業務に取り組んでいただきます。 ① SDS（化学物質安全データシート）の情報抽出・構造化システムの開発 ・PDFからの高精度な文字認識・構造解析（特に英語、日本語、中国語、スペイン語） ・表や段組みを含む複雑なレイアウトからの情報抽出 ・各国のSDSフォーマットや法規制に対応した正規化 ※ 請求書・契約書など他分野のPDFからのスキャン・データ構造化に携わった経験は、即戦力として活かせます！※ ② 化学業界特化のAIエージェント開発 ・SDS、化学物質DB、法令DB、防護服カタログなどの多様なデータソースの統合 ・LangChain等を活用した高性能なエージェント開発 ・化学の専門家によるレビュー・知見を統合したタスク支援システム ③ AI推論結果の信頼度評価システムの構築 ・推論結果の信頼度を定量化するアルゴリズム開発 ・高信頼な結果を自動判定・レビュー効率化 ・モデル精度向上のための評価・フィードバックループ構築

PoCの実施を経て、サービス化や、当社が提供するSaaS「Shaperon（シャペロン）」での利用に繋げます。 生成AI、またその周辺技術を調査し、検証を行ってその適用可能性を理解します。 調査した技術の中から課題解決に適したものを選定し、具体的な解決策としてまとめます。 提案が顧客に受け入れられた場合、PoCのための工数見積もりと実装を行います。 SaaSチームと連携し、プロダクトに反映させます。 フロントエンド：TypeScript/React バックエンド：TypeScript/Node.js インフラ：GCP/Firebase, AWS/Lambda その他：Python/Colaboratory, Google Apps Script

アルゴリズム開発を行うAIリサーチャーとして業務をお任せします - 新規アルゴリズム開発、既存アルゴリズムの改良、顧客ニーズに基づくアルゴリズムの開発 - 研究テーマの立案、実施 - 最先端技術の情報収集、応用技術の調査および研究 - 特許や各種許認可などの出願および調査 - 開発言語：C、C++、Python3 - 開発環境：Linux、Windows、Microsoft Azure、Vim、Emacs、Visual Studio Code、Git - ドローンの安定航行制御（株式会社デンソー様） 橋梁の点検に利用される産業用ドローンに関する強風に対応した危険予測回避の課題に対し、当社独自のアルゴリズム（AiiR）による危険予測制御機構を構築し、危険状態が予測される場合に回避シーケンスに移行した。 - 散水消雪機の最適稼働（東日本旅客鉄道株式会社様） 上越新幹線の散水消雪機について、返送水が凍結しない、適切な加熱量の算出との課題に対して、返送水温度を± 0.5 ℃の精度で予測し、予測を基に 1～2 ℃ で返ってくるように指令値を最適化した。 - ブレーキの異常検知（東日本旅客鉄道株式会社様） E235系（山手線）のブレーキシステムについて、点検データからの異常検知ができていない課題について、AI 異常検知によりデータから異常度の算出をすることで、リアルタイム運用を見据えた異常検知が可能になった。 - チームによる製品開発を通じたOJT教育、および経験豊富なメンバーからのフォローアップを行っていきます - シニアメンバーによるセミナー/勉強会の実施による知識のキャッチアップを行います 研究開発本部　研究部 - 研究開発本部には6名が在籍しています - 平均年齢は37歳ですが、20代から60代まで幅広い年齢層 が活躍しています - リモート推奨により、業務の都合に応じて、出社か在宅にするかを自分で判断して選べます - Jazzが流れる社内にて、時には気分を変えてソファーやオープンスペースで仕事ができます - フリードリンク、オフィスおかんが完備されており、レトルトカレーやレトルトご飯などの軽食も各自自由に利用可能です - みんなで助け合う風土があり、アットホームな職場環境です Python / C言語 / C++ Microsoft Azure Linux / Windows Git Vim / VisualStudio Windows - プロジェクトリーダーを目指せるポジションです - キャリアチェンジも含めて、新たな挑戦がしやすい環境です

独自アルゴリズムをライブラリ化するための設計、実装、テストおよび周辺機能/ツールの開発など、幅広い業務をお任せします - 独自アルゴリズムを顧客へ提供するための製品設計、コード実装、品質保証作業 - 製品の周辺機能およびツールの開発 - アルゴリズム秘匿化の技術検証 - AIを効率よく実行するための顧客コンサルティング - 開発言語：C、C++、Python3 - 開発環境：Linux、Windows、Microsoft Azure、Vim、Emacs、Visual Studio Code、Git - ドローンの安定航行制御（株式会社デンソー様） 橋梁の点検に利用される産業用ドローンに関する強風に対応した危険予測回避の課題に対し、当社独自のアルゴリズム（AiiR）による危険予測制御機構を構築し、危険状態が予測される場合に回避シーケンスに移行した。 - 散水消雪機の最適稼働（東日本旅客鉄道株式会社様） 上越新幹線の散水消雪機について、返送水が凍結しない、適切な加熱量の算出との課題に対して、返送水温度を± 0.5 ℃の精度で予測し、予測を基に 1～2 ℃ で返ってくるように指令値を最適化した。 - ブレーキの異常検知（東日本旅客鉄道株式会社様） E235系（山手線）のブレーキシステムについて、点検データからの異常検知ができていない課題について、AI 異常検知によりデータから異常度の算出をすることで、リアルタイム運用を見据えた異常検知が可能になった。 - チームによる製品開発を通じたOJT教育、および経験豊富なメンバーからのフォローアップを行っていきます - シニアメンバーによるセミナー/勉強会の実施による知識のキャッチアップを行います 研究開発本部　研究部 - 研究開発本部には6名が在籍しています - 平均年齢は37歳ですが、20代から60代まで幅広い年齢層 が活躍しています - リモート推奨により、業務の都合に応じて、出社か在宅にするかを自分で判断して選べます - Jazzが流れる社内にて、時には気分を変えてソファーやオープンスペースで仕事ができます - フリードリンク、オフィスおかんが完備されており、レトルトカレーやレトルトご飯などの軽食も各自自由に利用可能です - みんなで助け合う風土があり、アットホームな職場環境です Python / C言語 / C++ Docker Microsoft Azure Linux / Windows Git Vim / VisualStudio 現場で選択可能（Windows/Mac） - プロジェクトリーダーを目指せるポジションです - キャリアチェンジも含めて、新たな挑戦がしやすい環境です

材料開発のプロダクトに関する機械学習アルゴリズムのリサーチ業務を行っていただきます。有効性が検証できた成果は、エンジニアと協力しながらSaaSプロダクトに組み込んでいきます。リサーチ対象テーマとしては、多目的最適化や制約付き最適化、実験計画の評価指標(メトリクス)の構築などが挙げられます。

SaaSプロダクトで使われているアルゴリズムの開発をお任せします。具体的なアルゴリズムとしてはベイズ最適化です。ベイズ最適化はすでにOSSとして公開されているものもありますが、材料開発に特化したものは存在していないため、自前で実装を行なっています。開発したアルゴリズムはOSS化することも検討しています。