領域特化データサイエンティスト（自然言語処理）、大卒以上の転職・求人情報

求める人材: 【学歴】 （必須） ・大学卒業以上 【経験】 （必須） ・生成AI／LLMを活用した開発経験 ・RAGまたは類似アーキテクチャの構築経験 ・Python等による開発経験 ・データベース／API連携などバックエンド知識 （あると尚良し） ・事業会社にて何かしらのAI推進、企画に携わり ROI成果実績を出したご経験がある方 【資格】 （あると尚良し） ・DX、AI系

必要な経験・能力等 【いずれか必須】◆システム開発のご経験があり、生成AI領域を自己学習している方（AI関連資格をお持ちであれば尚可）◆プロンプトエンジニアリングにご経験・知識をお持ちの方 【魅力】■モデル作成の全工程に関与できる：他社様のAPIを利用しているのではなく、自社でモデル作成を一貫して行っているため、そのプロセス全体に携わることができます。■裁量権が大きく、どんどんチャレンジができる：2017年に「これからはAIが台頭するので、自社でも取り組みたい！」という社員の一声から始まったのが、今のAI開発チームです。自分から新しい技術やプロジェクトを提案し、実行に移すことができます。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■AI開発経験3年以上（E資格相当の知識・技術） ■LLM API、生成AIサービス、RAG、AIエージェント等のいずれかを活用したソフトウェア開発経験 ■AWS、Azure、GCPいずれかのクラウド環境を用いた開発経験 ■ユーザー要件や技術方針を解釈し、自律的に設計・実装・検証を進められる方 【歓迎】■プロジェクトマネジメント経験 ■アジャイル開発の経験 ■データベース技術・SQLの基本的知識 ■システムアーキテクチャ設計の経験（要件定義・外部設計) ■サーバ仮想化、コンテナ技術に関する知識 ■MLOps(もしくはLLMOps, AgentOps)の構築経験 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 語学力： 資格：

求める人材: ◾ 必須要件 【次のすべてを満たす方】 ・4年制大学卒またはそれに準ずる機械学習の学習経験があること ・AI/データ活用関連の3年程度の実務経験があること。ただしそのうち、単にデータ加工に留まらず、LLMを用いたプロジェクトの企画設計、ファインチューニングや学習、LLMOpsなどに関する経験が1年以上あること。 ・クラウドベンダーなどが提供するLLMのAPIの利用を含むLLMを活用したアプリケーションの開発に取り組んだ経験があること。 ・数人のチームの分析リーダーやマネジメントを行い、プロジェクト推進の指揮を執った経験があること 【次のいずれかを満たす方】 ・お客様や分析結果を享受する利用者様と会話をし、そのドメインの知識の吸収とデータを活用した根本的な課題理解を志向しデータ分析関連業務に携わってきたこと ・データ分析業務だけでなく、データ活用の周辺領域にも幅広く携わってきたこと ・データを使ってどう価値を出すことができるかを検討し実現してきたこと ◾ 歓迎要件 ・応用数学・情報学・計量経済学などの分野で修士課程を修了していること ・金融関連のデータ分析経験や業務経験を有していること ・CoE組織やコンサルティングファームなどで他組織の支援や教育などを行った経験があること ・外部の研究機関との産学連携や共同研究の実施経験があること ・非構造化データ（画像や自然言語等）のみではなく、構造化データに関する分析実務経験があること ・市場データ分析や与信モデル開発など、特に金融ならではのドメイン知識を要する分野の分析経験があること ・Python/Rによるデータ前処理、分析、モデリングを行い、ビジネス適用まで行った経験があること ・SnowflakeやDatabricks、BigQueryなどデータ基盤を用いたデータ処理や分析経験があること ・日本語を十分に読み書き、会話ができること（N1レベル以上） ・分析や開発を進めるにあたって問題ない程度のビジネス英会話や英語の読み書きができること

求める人材: 必須資格: - GPU アクセラレーションによるML トレーニングと推論の最適化、できれば LLM または大規模ディープラーニング モデルでの 3 年以上の実務経験。 - PyTorch、DeepSpeed、FSDP、またはMegatron-LMに関する深い専門知識と、分散トレーニングの最適化の経験。 - LLM 推論の最適化 (例:量子化、プルーニング、KV キャッシュ、連続バッチ処理) に関する深い知識。 - コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連分野の学士号以上の学位。 言語: 英語 (総合 - 3 - 上級)

求める人材: 【必須条件】 コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号・修士号を有し、GenerativeAI領域に関する深い知識を持つプログラミングスキルPythonでの高度なプログラミングスキルを有し、PytorchやTensorflowなどのディープラーニングフレームワークを用いた実務経験がある研究活動とアルゴリズム構築経験コンピュータビジョンまたは自然言語処理の分野で、最新の研究論文を基にしたアルゴリズムの設計・実装経験がある研究プロジェクトにおいて、独自のアルゴリズムを開発し、学会やジャーナルでの発表経験がある研究成果を実際のプロダクトに応用し、性能向上を実現した経験がある技術的課題の解決経験実際のプロジェクトにおいて、特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実施した経験がある