＜案件No.290＞【Kaggle Master：900万〜 / GM：1,200万〜】AIエンジニア｜衛星データ×ディープラーニングで地球規模の課題を解く。世界中の精鋭が挑むコンペの企画・運営も。

AIエンジニアとして、画像・時系列・テキストなどの多様なデータを用いた機械学習・深層学習モデルの設計・開発・デプロイを担当します。また、当社のコア事業であるデータ分析コンペティションの企画・運営に携わり、最先端のAI技術を実社会に応用する役割を担っていただきます。

• Pythonを用いたAI/機械学習モデルの開発経験

• PyTorchまたはTensorFlowを用いた深層学習モデルの構築・学習経験

• 機械学習の基礎理論およびモデル評価に関する深い理解

• Gitを用いたチーム開発経験

• ビジネスレベルの英語力（英語での円滑なコミュニケーションが必須）

• Kaggle（Master以上）やグローバルなデータ分析コンペティションでのメダル獲得経験

• クラウドプラットフォーム（AWS, GCP等）上での学習・推論環境の構築経験

• Docker / CUDA / TensorRT を用いた推論最適化の経験

• 自然言語処理（LLM, RAG等）や画像生成（Diffusion Models等）の開発経験

• OpenCV, NumPy, Pandas, FastAPI, Flaskを用いた実務経験

• 論文の再現実装、および実業務への適用経験

• コンペティションや技術イベントの企画・運営経験

• ビジネスレベルの日本語、またはその他の言語スキル

以下の技術スタックやツールを用いた開発に意欲的な方：

• 言語： Python, Shell

• フレームワーク： PyTorch, TensorFlow, FastAPI, Flask

• ツール・インフラ： Docker, GitHub, AWS (EC2, S3, Lambda, SageMaker), GCP

• ライブラリ： OpenCV, NumPy, Pandas, Torchvision, Transformers

• 管理・連携： GitHub, Jira, Slack, Discord, Notion, Zoom

具体的な業務は以下の通りですが、これらに限定されません：

• モデル開発： 各種AIモデル（分類・検知・生成・時系列予測・最適化など）の設計、開発、チューニング

• 深層学習実装： PythonおよびPyTorch/TensorFlowを用いたディープラーニングモデルの実装・学習・評価

• データ設計： 画像、数値、NLPなど多種多様なデータの前処理、特徴量抽出、評価指標の設計

• デプロイ： モデルのAPI化およびクラウド環境（AWS / GCP / Azure）への実装

• コンペティション運営： データ分析コンペティションの企画・運用（課題定義、データセット作成、評価基準の設計など）

• プロジェクト管理： 技術実証（PoC）からプロダクト実装までのプロセス管理

• R&D連携： 研究チームと協力した最新技術・アルゴリズムの検証および実装

フレックスタイム制

• コアタイム： 11:00 〜 15:00

• Kaggle Master： 年収 900万円〜

• Kaggle Grand Master： 年収 1,200万円〜

• その他： 年収 800万円〜

• ※上記金額は、居住地やロケーションによって変動する場合があります。