【AI開発エンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／産育休取得実績100％／福利厚生充実
【AI開発エンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／産育休取得実績100％／福利厚生充実
| 職種 | データアナリスト |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 【業務内容/案件事例】 ビジネスにおける様々な課題を抱えるお客様に対し、その解決手段としてAI・機械学習技術の提案～導入を進めていきます 中心となるのはAIを活用したソリューション開発やデータ解析などですが、すでにAIは試行／検証フェーズから実用フェーズへと移っており、システムとして実用可能な状態での提供が多くなっています。 そのため、AIそのものの開発/活用だけではなく、クラウドインフラ構築、Webバックエンド開発、フロントUI開発等幅広い領域に携わります。プロジェクトは複数名で役割を分担しながら進めていくケースがほとんどです。 ■業務内容： ・自然言語系、画像系、音声系、動画系のAIソリューション開発 （Azure、GCP、AWS等のコグニティブサービスを利用） ・各種AIサービスの評価、レポート作成 ・ビッグデータ解析、データモデル構築 ・IoT領域における、各種デバイスとAIの組み合わせソリューション開発（Edge AI等） ・Webフロント開発（JavaScript、PHP、HTML、CSSなど） ・バックエンド開発（Python、PHP、C#など） お客様提案から一貫したチーム体制となるため、要望ヒアリングや課題確認、提案書作成などにも関わって頂きます。 |
| 都道府県 | 兵庫県 |
| 勤務時間 | 9:00～17:30 |
| 月収 | 38万円～67万円 |
jscr-39309-5
【AI開発エンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／産育休取得実績100％／福利厚生充実
【AI開発エンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／産育休取得実績100％／福利厚生充実
| 職種 | データアナリスト |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 【業務内容/案件事例】 ビジネスにおける様々な課題を抱えるお客様に対し、その解決手段としてAI・機械学習技術の提案～導入を進めていきます 中心となるのはAIを活用したソリューション開発やデータ解析などですが、すでにAIは試行／検証フェーズから実用フェーズへと移っており、システムとして実用可能な状態での提供が多くなっています。 そのため、AIそのものの開発/活用だけではなく、クラウドインフラ構築、Webバックエンド開発、フロントUI開発等幅広い領域に携わります。プロジェクトは複数名で役割を分担しながら進めていくケースがほとんどです。 ■業務内容： ・自然言語系、画像系、音声系、動画系のAIソリューション開発 （Azure、GCP、AWS等のコグニティブサービスを利用） ・各種AIサービスの評価、レポート作成 ・ビッグデータ解析、データモデル構築 ・IoT領域における、各種デバイスとAIの組み合わせソリューション開発（Edge AI等） ・Webフロント開発（JavaScript、PHP、HTML、CSSなど） ・バックエンド開発（Python、PHP、C#など） お客様提案から一貫したチーム体制となるため、要望ヒアリングや課題確認、提案書作成などにも関わって頂きます。 |
| 都道府県 | 大阪府 |
| 勤務時間 | 9:00～17:30 |
| 月収 | 38万円～67万円 |
jscr-39309-4
【AI開発エンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／産育休取得実績100％／福利厚生充実
【AI開発エンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／産育休取得実績100％／福利厚生充実
| 職種 | データアナリスト |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 【業務内容/案件事例】 ビジネスにおける様々な課題を抱えるお客様に対し、その解決手段としてAI・機械学習技術の提案～導入を進めていきます 中心となるのはAIを活用したソリューション開発やデータ解析などですが、すでにAIは試行／検証フェーズから実用フェーズへと移っており、システムとして実用可能な状態での提供が多くなっています。 そのため、AIそのものの開発/活用だけではなく、クラウドインフラ構築、Webバックエンド開発、フロントUI開発等幅広い領域に携わります。プロジェクトは複数名で役割を分担しながら進めていくケースがほとんどです。 ■業務内容： ・自然言語系、画像系、音声系、動画系のAIソリューション開発 （Azure、GCP、AWS等のコグニティブサービスを利用） ・各種AIサービスの評価、レポート作成 ・ビッグデータ解析、データモデル構築 ・IoT領域における、各種デバイスとAIの組み合わせソリューション開発（Edge AI等） ・Webフロント開発（JavaScript、PHP、HTML、CSSなど） ・バックエンド開発（Python、PHP、C#など） お客様提案から一貫したチーム体制となるため、要望ヒアリングや課題確認、提案書作成などにも関わって頂きます。 |
| 都道府県 | 愛知県 |
| 勤務時間 | 9:00～17:30 |
| 月収 | 38万円～67万円 |
jscr-39309-3
【AI開発エンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／産育休取得実績100％／福利厚生充実
【AI開発エンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／産育休取得実績100％／福利厚生充実
| 職種 | データアナリスト |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 【業務内容/案件事例】 ビジネスにおける様々な課題を抱えるお客様に対し、その解決手段としてAI・機械学習技術の提案～導入を進めていきます 中心となるのはAIを活用したソリューション開発やデータ解析などですが、すでにAIは試行／検証フェーズから実用フェーズへと移っており、システムとして実用可能な状態での提供が多くなっています。 そのため、AIそのものの開発/活用だけではなく、クラウドインフラ構築、Webバックエンド開発、フロントUI開発等幅広い領域に携わります。プロジェクトは複数名で役割を分担しながら進めていくケースがほとんどです。 ■業務内容： ・自然言語系、画像系、音声系、動画系のAIソリューション開発 （Azure、GCP、AWS等のコグニティブサービスを利用） ・各種AIサービスの評価、レポート作成 ・ビッグデータ解析、データモデル構築 ・IoT領域における、各種デバイスとAIの組み合わせソリューション開発（Edge AI等） ・Webフロント開発（JavaScript、PHP、HTML、CSSなど） ・バックエンド開発（Python、PHP、C#など） お客様提案から一貫したチーム体制となるため、要望ヒアリングや課題確認、提案書作成などにも関わって頂きます。 |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 9:00～17:30 |
| 月収 | 38万円～67万円 |
jscr-39309-2
【AI開発エンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／産育休取得実績100％／福利厚生充実
【AI開発エンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／産育休取得実績100％／福利厚生充実
| 職種 | データアナリスト |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 【業務内容/案件事例】 ビジネスにおける様々な課題を抱えるお客様に対し、その解決手段としてAI・機械学習技術の提案～導入を進めていきます 中心となるのはAIを活用したソリューション開発やデータ解析などですが、すでにAIは試行／検証フェーズから実用フェーズへと移っており、システムとして実用可能な状態での提供が多くなっています。 そのため、AIそのものの開発/活用だけではなく、クラウドインフラ構築、Webバックエンド開発、フロントUI開発等幅広い領域に携わります。プロジェクトは複数名で役割を分担しながら進めていくケースがほとんどです。 ■業務内容： ・自然言語系、画像系、音声系、動画系のAIソリューション開発 （Azure、GCP、AWS等のコグニティブサービスを利用） ・各種AIサービスの評価、レポート作成 ・ビッグデータ解析、データモデル構築 ・IoT領域における、各種デバイスとAIの組み合わせソリューション開発（Edge AI等） ・Webフロント開発（JavaScript、PHP、HTML、CSSなど） ・バックエンド開発（Python、PHP、C#など） お客様提案から一貫したチーム体制となるため、要望ヒアリングや課題確認、提案書作成などにも関わって頂きます。 |
| 都道府県 | 北海道 |
| 勤務時間 | 9:00～17:30 |
| 月収 | 38万円～67万円 |
jscr-39309-1
【AIエンジニア】取引先は大手企業中心の堅実で安定した経営基盤
【AIエンジニア】取引先は大手企業中心の堅実で安定した経営基盤
| 職種 | データアナリスト |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 機械学習技術を利用したデータ分析業務を担当して頂きます。 ●注力ポイント AIに関連する分野。 機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析 トピックモデル分析を利用した自然言語解析など ●ステップアップ事例 機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方 入社1年：先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当 入社2年：分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当 ●案件内容① 農家の野菜育成サポート： 実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など 野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。 技術要素としては、Python. Chainer. OpenCVを使用します。 ●案件内容② 加工製品の性能予測： 原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。 これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。 技術要素としては、Python. TensorFlow. Kerasを使用します。 ●案件内容③ アイドルグループのブログ解析： 特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、 どのようなファン層を集められるか分析します。 技術要素としては、Python. トピックモデル分析を使用します。 ●案件内容④ ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測： 過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。 この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。 技術要素としては、Python. scikit-learnを使用します。 ・従事すべき業務の変更の範囲→【変更の範囲】会社の定める業務 |
| 都道府県 | 神奈川県 |
| 勤務時間 | 9:30～18:00 |
| 月収 | 29万円～75万円 |
jscr-3485-2
【AIエンジニア】取引先は大手企業中心の堅実で安定した経営基盤
【AIエンジニア】取引先は大手企業中心の堅実で安定した経営基盤
| 職種 | データアナリスト |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 機械学習技術を利用したデータ分析業務を担当して頂きます。 ●注力ポイント AIに関連する分野。 機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析 トピックモデル分析を利用した自然言語解析など ●ステップアップ事例 機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方 入社1年：先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当 入社2年：分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当 ●案件内容① 農家の野菜育成サポート： 実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など 野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。 技術要素としては、Python. Chainer. OpenCVを使用します。 ●案件内容② 加工製品の性能予測： 原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。 これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。 技術要素としては、Python. TensorFlow. Kerasを使用します。 ●案件内容③ アイドルグループのブログ解析： 特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、 どのようなファン層を集められるか分析します。 技術要素としては、Python. トピックモデル分析を使用します。 ●案件内容④ ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測： 過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。 この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。 技術要素としては、Python. scikit-learnを使用します。 ・従事すべき業務の変更の範囲→【変更の範囲】会社の定める業務 |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 9:30～18:00 |
| 月収 | 29万円～75万円 |
jscr-3485-1
【データサイエンティスト】取引先は大手企業中心の堅実で安定した経営基盤
【データサイエンティスト】取引先は大手企業中心の堅実で安定した経営基盤
| 職種 | データアナリスト |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | ■職務内容 ●統計学、機械学習技術を利用したデータ分析業務 ●注力ポイント AIに関連する分野 機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析、 トピックモデル分析を利用した自然言語解析など ●ステップアップ事例 機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方 入社1年：先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当 入社2年：分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当 ●案件内容① 農家の野菜育成サポート： 実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など 野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。 技術要素としては、Python. Chainer. OpenCVを使用します。 ●案件内容② 加工製品の性能予測： 原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。 これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。 技術要素としては、Python. TensorFlow. Kerasを使用します。 ●案件内容③ アイドルグループのブログ解析： 特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、 どのようなファン層を集められるか分析します。 技術要素としては、Python. トピックモデル分析を使用します。 ●案件内容④ ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測： 過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。 この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。 技術要素としては、Python. scikit-learnを使用します。 ・従事すべき業務の変更の範囲→【変更の範囲】会社の定める業務 |
| 都道府県 | 神奈川県 |
| 勤務時間 | 9:30～18:00 |
| 月収 | 29万円～75万円 |
jscr-3484-2
【データサイエンティスト】取引先は大手企業中心の堅実で安定した経営基盤
【データサイエンティスト】取引先は大手企業中心の堅実で安定した経営基盤
| 職種 | データアナリスト |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | ■職務内容 ●統計学、機械学習技術を利用したデータ分析業務 ●注力ポイント AIに関連する分野 機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析、 トピックモデル分析を利用した自然言語解析など ●ステップアップ事例 機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方 入社1年：先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当 入社2年：分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当 ●案件内容① 農家の野菜育成サポート： 実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など 野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。 技術要素としては、Python. Chainer. OpenCVを使用します。 ●案件内容② 加工製品の性能予測： 原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。 これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。 技術要素としては、Python. TensorFlow. Kerasを使用します。 ●案件内容③ アイドルグループのブログ解析： 特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、 どのようなファン層を集められるか分析します。 技術要素としては、Python. トピックモデル分析を使用します。 ●案件内容④ ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測： 過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。 この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。 技術要素としては、Python. scikit-learnを使用します。 ・従事すべき業務の変更の範囲→【変更の範囲】会社の定める業務 |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 9:30～18:00 |
| 月収 | 29万円～75万円 |
jscr-3484-1
【AIエンジニア】☆生産管理システム シェアトップクラス！☆働きやすい環境と、経験に捉われず活躍できる風土です！
【AIエンジニア】☆生産管理システム シェアトップクラス！☆働きやすい環境と、経験に捉われず活躍できる風土です！
| 職種 | データアナリスト |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | TOPシェアを誇る生産管理システムに加え.AI技術を駆使した新サービスでの事業拡大を計画しています。 その立ち上げに伴い.SEとしてサービスのプロトタイプ研究開発と個別請負開発を担当いただきます。 【具体的には】 ■サービス内容は.センサー等のIoTデバイスから集約した膨大なデータをAI技術により可視化・分析し.価値を生み出すものです。 ■まずはプロトタイプの研究開発を企画段階から実施。その後.生産管理システムをはじめとした自社製品提案時にお客様のニーズに合わせて.完成品をベースに個別請負開発を進めます。 ■将来的には.当部門で独立 した集客から販売までのマーケティングの確立も目指しています。 |
| 都道府県 | 大阪府 |
| 勤務時間 | 9:30～17:45 |
| 月収 | 38万円～50万円 |
jscr-29793