【募集背景】 大規模なユーザーデータとコンテンツデータを活用し、最適な創作と読者を結びつける推薦基盤を発展させるための体制強化を目的として募集しています。 【作業内容】 おすすめ機能や検索機能の要件定義および目標指標の設計、技術選定を行います。 ユーザーの行動ログやコンテンツの特徴量を抽出するデータ処理基盤を設計・運用します。 LLMや埋め込み技術を用いてコンテンツ理解および検索の基盤を設計・運用します。 推論パイプラインやLLM・機械学習モデルの開発および運用体制（LLMOps / MLOps）の仕組みを設計し、継続的に改善します。 ユーザー行動とコンテンツ情報に基づく推薦エンジンの開発・改善を行います。 コンテンツ分類の仕組みと記事評価機能の開発・改善を行い、その運用をチームとして支援します。 信頼性・安全性向上のため、悪意ある行動を検知しLLMで判定するフィルタリング機能を開発します。 既存の機械学習基盤を最新技術に更新し、性能およびコストの改善を図ります。 新規事業における検索・おすすめ機能の企画・開発・改善に携わります。 【求める人物像】 ミッション・ビジョン・バリューに共感し、その実現に主体的に取り組める方を求めています。 新しい技術への感度が高く、プロダクト品質向上にこだわりを持って取り組める方を歓迎します。 環境変化に柔軟に対応し、建設的な議論を推進できる方を求めています。 計測と実験を重視し、データドリブンに意思決定できる方に適したポジションです。 技術以外の要素も含む複雑なビジネス課題に対して前向きに取り組み、解決を楽しめるマインドをお持ちの方を歓迎します。 生成AIの最新技術を積極的に取り込み、基盤の継続的な改善に強い興味をお持ちの方を求めています。 【ポジションの魅力】 多様なコンテンツとコミュニティから生まれるユニークなデータを扱いながら開発に携わることができます。 国内でも有数のデータ規模を持つコンテンツプラットフォームで、推薦・検索基盤の運用経験を積むことができます。 LLMを推薦に活用する実践的な知見を蓄積できる環境です。 最新のAI技術を積極的に取り入れ、対外的な発信も奨励される文化があります。 技術選定やロードマップ策定に大きな裁量を持ち、AI・機械学習基盤構築の中核として活躍できるポジションです。 【開発環境】 機械学習システムの開発には主にPythonを使用し、Databricks上で動作することを前提にライブラリを選定します。 システム間通信にはProtocol Bufferを利用します。 開発にはJupyter Notebook on Databricksを利用し、Pythonプロジェクトのパッケージングにはrye（uv backend）を利用します。 データ処理基盤としてはSnowflakeおよびDatabricksのSparkを使用し、大規模データの処理・学習・推論を行います。 マネージドクラウドサービスとしてDatabricks on AWSおよびQdrantを利用します。

【募集背景】 機械学習・AIを活用したシステムを事業本部内で推進していくにあたり、実運用を前提としたMLシステム全体の設計・構築を担える人材を求めております。 【作業内容】 AWS SageMaker 等を活用した機械学習システムの設計・構築をご担当いただきます。 機械学習パイプラインの構築や、API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計を行っていただきます。 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善までを一貫して対応していただきます。 CI/CD、IaC、コンテナ等を活用した開発・運用基盤の整備や、AWS環境における権限・セキュリティ設計もご担当いただきます。 要件整理、アーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計までの一連の工程を推進していただきます。 【求める人物像】 モデル開発だけでなく、実運用を見据えたシステム全体の設計・構築ができる方を求めております。 機械学習、クラウド、アプリケーション、インフラ、運用を横断的に理解し、要件が固まりきっていない状況でも技術的な論点整理や実現方式の検討を主体的に進められる方が望ましいです。 長期的な保守性、拡張性、セキュリティを意識して設計できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 機械学習モデルの構築にとどまらず、データ前処理から学習、評価、推論、再学習、モデル管理、監視、障害対応までを含めたMLシステム全体の設計・構築に携わることができます。 AWS SageMaker をはじめとしたクラウドサービスやマイクロサービスを組み合わせた先進的なアーキテクチャに関わる機会があり、MLOps やインフラ、セキュリティを含めた横断的なスキルを高めていただけます。 【開発環境】 AWS 環境（AWS SageMaker 等）を活用した機械学習システムおよびMLOps基盤を想定しております。

【募集背景】 機械学習・AI を活用したシステムニーズの高まりに伴い、運用・保守までを見据えた機械学習システム構築案件が増加しているため、機械学習基盤構築をリードいただける方を募集しております。 【作業内容】 ・AWS SageMaker 等を活用した機械学習システムの設計・構築をご担当いただきます。 ・データ前処理から学習、評価、推論、再学習までを含む機械学習パイプラインの設計・実装を行っていただきます。 ・API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計を実施していただきます。 ・本番運用を前提としたモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善を推進していただきます。 ・CI/CD、IaC、コンテナなどを活用した開発・運用基盤の整備を行っていただきます。 ・AWS環境における権限やセキュリティ設計を含め、要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一連の工程をご担当いただきます。 【求める人物像】 モデル開発だけでなく、実運用を見据えたシステム全体の設計・構築ができる方を求めております。機械学習、クラウド、アプリケーション、インフラ、運用を横断的に理解し、要件が固まりきっていない状況でも技術的な論点整理や実現方式の検討を主体的に進められる方を想定しております。長期的な保守性、拡張性、セキュリティを意識して設計できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 機械学習モデル開発だけでなく、MLOps を含むエンドツーエンドの機械学習基盤構築に携わることができ、アプリケーションからインフラまで横断的なスキルを習得・発揮していただけます。大規模な環境で実運用を前提としたアーキテクチャ設計や運用設計の経験を積むことができるポジションです。 【開発環境】 AWS 環境上で SageMaker を中心としたクラウド機械学習サービスおよびコンテナ、CI/CD、IaC などの技術スタックを利用した開発環境となります。

【作業内容】 ・スクラッチシステムからSAP S/4HANAへのリプレース案件に参画いただきます。 ・基本設計フェーズにおける基本設計書の作成を行っていただきます。 ・対象モジュール（SD/MM/PP/FI/CO）における業務要件の整理を行っていただきます。 ・販売、購買、会計、マスタ・移行、I/Fの各チームでの設計業務を行っていただきます。

【募集背景】 医療分野に強みをもつ医療特化型エンジニアリングカンパニーとして、医療機関での課題解決やAI・IoTをはじめとする先端技術の開発・実装を行っています。生成AIを活用した新しいサービス開発を加速させるため、機械学習エンジニアを募集しています。 【作業内容】 AI診療支援ツールの導入・活用を支援しつつ、顧客からのフィードバックをプロダクト改善へつなげていただきます。 ・機械学習モデルの開発・運用（NLP、生成AIを中心としたモデル活用） ・プロンプト設計・チューニングを含むプロンプトエンジニア業務 ・カスタマーサクセスと連携した要件整理および技術サポート ・プロダクト改善のためのデータ解析およびモデル改善提案 【求める人物像】 技術とコミュニケーションのバランスが取れており、論理的思考力を持って問題の根本原因を追求できる方を求めています。医療機関のスタッフや社内メンバーと円滑にコミュニケーションを取りながら、顧客の現場に寄り添い主体的に対応いただける方を想定しています。 【ポジションの魅力】 スタートアップらしいスピード感のある環境で、自らのアイデアを形にしながらサービスの進化に直接貢献できるポジションです。「技術×ビジネス」を横断するキャリアを築くことができ、LLMや生成AIを活用した先端領域で経験を積むことができます。 【開発環境】 Pythonを用いた機械学習・生成AIモデル開発環境での業務を想定しています。クラウド環境や各種ライブラリ・フレームワークを活用しながら、NLPおよびLLM関連の開発を行っていただきます。

【作業内容】 ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。 【ポジションの魅力】 フルリモートのため、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行っていただきます。モダンな開発環境であり、ご自身のスキルアップにつなげていただきやすい案件でございます。マーケットインで新機能を随時リリースする体制なので、ご自身の関わった機能が早いスパンでユーザーに使っていただけます。

【作業内容】 ・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。 ・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。 【開発環境】 ・開発言語：Python ・インフラ：GCP ・分析・モニタリング基盤：BigQuery、Tableau、Looker Studio ・その他：Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion

【募集背景】 生成AIと機械学習を組み合わせたシステム開発を強化するためのAIエンジニアポジションの募集です。 【作業内容】 生成AIと機械学習を組み合わせたシステムの設計以降を担当していただきます。AI開発自体をAI支援で行う開発スタイルを実践し、生成AIツールを駆使しながら、構築から運用までをAIとの協働で実現するエンジニアリングを推進していただきます。 【求める人物像】 生成AIや機械学習の技術トレンドに強い関心を持ち、自ら積極的にAIツールを活用しながら開発プロセスを改善していける方を求めています。新しい開発スタイルに前向きに取り組み、主体的に提案や試行錯誤ができる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 生成AIツールを最大限活用し、AIとの協働による新しい開発スタイルを実践できるポジションです。設計から運用まで一連の工程に関わりながら、LLMや機械学習の実用的な活用ノウハウを蓄積していくことができます。 【開発環境】 Go、Dart(Flutter)、TypeScriptなどを用いたプロダクト開発において、ChatGPTやClaude、Claude Code、Cursor、GitHub Copilotなどの生成AIツールやLLM APIを活用した開発環境です。

【募集背景】 交代枠としての募集となります。 【作業内容】 部品金型を作る工作機械における数値制御開発を行います。開発チームに所属し、基本設計からテストまで一連の工程をご担当いただきます。不具合改修および機能改修を中心に対応いただきます。 【求める人物像】 チームメンバーと適切にコミュニケーションを取りながら主体的に行動し、粘り強く開発や改修業務に取り組んでいただける方を求めています。 【ポジションの魅力】 工作機械向け数値制御という専門性の高い領域で、設計からテストまで一貫して携わることができるため、組込分野でのスキルを着実に高めていくことができます。 【開発環境】 C言語を用いた数値制御装置向け開発環境での作業となります。

【作業内容】 MCUベース（STM32 / ESP32等）の組込みファームウェア開発への参加・低レベルドライバーと周辺機器の初期化を行います。 ブラシレスモーターのFOCアルゴリズム実装補助（電流ループ・速度ループ・位置ループの基本調整）を行います。 多モーター協調制御ロジックの開発に参加し、マスタースレーブアーキテクチャと多軸同期の基本実装の理解を深めていただきます。 シリアル通信プロトコル（UART / RS485 / TTL）の送受信実装および、上位機またはメイン基板との指令解析を行います。 CANバス通信の基本応用に参加し、フレーム構造と多ノード通信メカニズムの理解を深めていただきます。 センサーデータ収集（エンコーダー・IMU・電流サンプリング）を行い、制御アルゴリズムへのデータ提供を行います。 RTOSタスクスケジューリングと割り込み管理に参加し、多モーター並列制御のリアルタイム性確保に携わっていただきます。 PCBエンジニアとの協力によるハードウェア統合調整、およびオシロスコープ / ロジックアナライザーによる信号検証を行います。 ファームウェアドキュメントとテストケースの作成・維持を行います。 MCUベースの組込み制御システムアーキテクチャの主導（起動フロー・RTOSタスク計画・通信プロトコルスタック・安全メカニズム）を行います。 多軸ブラシレスモーターFOC制御アルゴリズムの独立設計と最適化（電流ループ帯域幅・弱磁制御・外乱抑制・トルクリップル抑制）を行います。 多モーター協調制御ソリューションの設計（マスタースレーブ時序同期・多軸補間・負荷分散・異常保護戦略）を行います。 シリアル通信バスアーキテクチャの主導（UART / RS485 / CAN）として、カスタム通信プロトコル・フレーム構造・ハンドシェイクメカニズム・エラー再送戦略の策定を行います。 関節レベルの運動制御アルゴリズム開発（位置計画・速度フィードフォワード・トルク制御による精確な機械連動の実現）を行います。 制御パラメーター同定とシステムモデリングの主導、およびモーター＋機械負荷の統合動力学モデルの構築を行います。 組込みソフトウェア開発規範の策定・コードレビュー・単体テスト・バージョン管理体制の推進を行います。 ファームウェアOTAアップグレードソリューションの設計主導および量産製品の保守性確保を行います。 機械・PCBエンジニアとの深い協力のもと、センサー配置・ドライブインターフェース・リアルタイム要件の定義を行います。 若手エンジニアのメンタリング、技術レビューと特許執筆への参加を行います。

【作業内容】 社内クリエイターの新しいクリエイティブ制作プロセスを支援するWebアプリケーションの追加機能の開発と運用を担当していただきます。 制作支援機能の拡張として、既存機能が広告プラットフォームAに対応しているところを、新しく広告プラットフォームBにも対応できるようにする開発を行っていただきます。基本的に既存実装を踏襲しますが、一部プラットフォームや要件によっては機能実装の調整が発生する可能性があります。 新しい制作支援機能の実装として、新しいクリエイティブ制作プロセスを支援できるようなバックエンド・フロントエンド双方の新機能実装を行っていただきます。また、ユーザビリティを高めるためのUIUX改善系の業務も想定されています。 【開発環境】 Webアプリケーションは以下の3つのコンポーネントでGoogleCloud上に構成されています。 1. フロントエンド 制作支援ブラウザアプリ：Vue.js、TypeScript 2. バックエンド① 認証および主たるビジネスロジックAPI（BFFのような位置づけ）：Golang、echo 3. バックエンド② 機械学習向け推論API：Python、FastAPI データベースとしては CloudStorage、BigQuery、CloudSQL が利用されています。 作業工程は、基本設計、詳細設計、プログラム設計、コーディング、単体テストとなります。

【募集背景】 クライアントのプロダクトにおいて、VLMやLLMを活用した新機能やサービスの可能性を検証するため、研究開発およびプロトタイピングを推進できる専門人材を募集しております。 【作業内容】 VLM/LLMおよび物体認識モデルを対象とした実験設計、Pythonを用いたプロトタイプ実装を行っていただきます。図面やP&ID等の画像データに対して、線検出や関係性抽出を含む画像解析および評価設計を実施していただきます。実験結果の整理・ドキュメント化を行い、再現性のあるコードとして納品していただきます。クライアント側の小規模研究チームと連携しながら、スポット担当者として自走的に実験から成果物の取りまとめまでを遂行していただきます。 【求める人物像】 自ら課題を設定し、実験計画から実装、検証、改善まで主体的にやり遂げられる方を求めております。論文や技術情報から必要な知見を素早くキャッチアップし、手を動かしながら検証を進められる方、関係者と適切にコミュニケーションを取りつつ成果物に落とし込める方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 最先端のVLM/LLMおよび物体認識技術を用いた研究開発に携わることができ、構造化画像データの解析と組み合わせた高度な実装・評価経験を積むことができます。少数精鋭の研究チームと協業しながら、自身の裁量で実験設計からプロトタイプ開発まで一連のプロセスをリードできる環境です。 【開発環境】 Pythonを中心とした機械学習・深層学習環境上で開発を行います。必要に応じてPyTorchやTensorFlow、Hugging Faceなどのライブラリやフレームワークを活用し、VLM/LLMや物体認識モデルの実験・評価を進めていただきます。

【募集背景】 音声合成およびTTS技術を活用したプロダクト・サービスの高度化を目的として、専門性の高いエンジニアを募集しております。 【作業内容】 TTS/音声合成モデルのFine-tuningおよび追加学習を行い、話者適応や感情・プロソディ制御、多言語対応などの高度なカスタマイズを実施していただきます。音声データセットの構築や前処理パイプラインの設計・実装、GPUを活用した推論最適化や推論基盤のチューニングを行っていただきます。また、REST APIやWebSocket、gRPCを用いた推論サービスの設計・実装および運用に携わっていただきます。 【求める人物像】 独自データや事業領域に強い関心を持ち、新たな価値創造に貢献したいという強い意欲のある方を求めております。非常に困難な課題に対しても粘り強く研究開発を推進でき、自律的に行動し未知の領域にも積極的に挑戦できる方、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じてプロジェクトを推進できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 最先端のTTSおよび音声生成技術に携わりながら、モデル開発から推論基盤の構築、サービス化まで一連のプロセスに関与していただけます。高難度な技術課題に取り組むことで、音声AI分野における専門性を高めることができ、事業インパクトの大きい取り組みに参画していただけます。 【開発環境】 PyTorchを中心とした機械学習環境およびGPUを活用した推論基盤を使用し、vLLM、TensorRT-LLM、SGLang等のミドルウェアや各種監視・可観測性ツールを組み合わせて開発を行います。

【募集背景】 RAGシステムの設計、構築に必要な知識の構造化からエージェント生成までを一貫して支援するプラットフォームの導入、運営をしている企業において、現状の課題に対するギャップを解消するため、技術的な判断能力とプロジェクト推進力を兼ね備えたAI/NLP（自然言語処理）エンジニアを募集しています。 【作業内容】 ・研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 ・現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。 ・自社プロダクトにおけるRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行います。 ・ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進めます。 ・プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行います。 【求める人物像】 技術的な判断能力とプロジェクト推進力を兼ね備え、自律的に検証や実装を進められる方を求めています。 【開発環境】 ・使用言語/フレームワーク：Python、TypeScript、Vue.js、Node.js ・コンテナ：Docker ・IaC：Terraform ・クラウド：AWS、Azure

【募集背景】 AIエージェント技術を軸に複数の新規プロダクトを一気に立ち上げるフェーズに入っており、各プロダクトを技術面でリードできるエンジニアが不足しているため、複数プロダクトの立ち上げを担うリードエンジニアを募集しています。 【作業内容】 PMやCTO、エンジニアと複雑な要件をすり合わせながら、バックエンドを中心としてインフラやフロントエンドを跨ぐ主要機能の設計・実装をリードしていただきます。AIマルチエージェント技術を用いた新規プロダクト群に対して、技術選定やアーキテクチャ設計、実装を行いながら、プロダクト単位でチームビルディングにも関わっていただきます。 【求める人物像】 AIでのコーディングを普段から行っており、最適解を常に模索できる方を求めています。ビジネスインパクトを起点に技術選定を判断し、CTOやPMと対等なパートナーとして議論できる方、仕様が不確定な段階でもプロトタイプを素早く作り検証サイクルを回せる方、新しい技術への感度が高く、チーム全体の生産性向上やプロダクト価値に還元できる方を歓迎します。プロダクトをゼロから作り上げるフェーズに意欲を持って取り組み、ポジティブに周りを巻き込める方に適したポジションです。 【ポジションの魅力】 技術と組織の両面から「0 → 1 → 10 → 100」を経験できる環境であり、ソフトウェア開発において横断的に携われる技術領域の広さと自由度、裁量の大きさがあります。開発効率化やチーム運営、採用など開発組織の骨組みを自ら設計でき、スタートアップならではの高速な意思決定と実行サイクルを体験していただけます。機械学習研究者によって創設された組織で、AIマルチエージェント事業の本格展開に中心メンバーとして関わることができます。 【開発環境】 フロントエンドはNext.jsやChrome Extensionを用い、バックエンドはTypeScript/Hono/DrizzleやPythonを採用しています。データベースにはPostgreSQLやベクトルDBであるQdrantを使用し、インフラはAWSとTerraformで構築されています。CI/CDにはGitHub Actions、監視にはDatadogを利用し、AI関連ではOpenAIやAnthropicのAPIなどを活用しています。

【募集背景】 既存インフラ環境の運用保守体制強化およびクラウドネイティブなインフラ構築・高度化を推進するための体制強化のための募集です。 【作業内容】 既存インフラ環境の運用保守および支援業務全般を担当していただきます。具体的には、既存インフラに関するトラブルシューティングや問い合わせ対応、Webアプリケーション（Rails、Laravel、Spring）向けサーバー構築をTerraformを用いたIaCで実施していただきます。また、AWSクロスアカウント環境におけるネットワーク構築をTerraformで行い、クラウドおよびオンプレミス環境のセキュリティ監視と防御体制の設計・構築・運用を行っていただきます。加えて、MTGへの参加、ドキュメント作成・レビュー、チケットワークなど付随業務にも対応していただきます。 【求める人物像】 クラウドネイティブなインフラ構築に主体的に取り組み、IaCやコンテナ技術などモダンな技術の習得に前向きな方を求めています。チームの一員としてコミュニケーションを図りながら、自動化・標準化・ナレッジ蓄積を推進できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 比較的大規模なクラウドネイティブなインフラやネットワークの構築をチームの一員として経験でき、実践的なプロジェクトに関わりながらスキルを深めることができます。クラウドシフトやクラウドリフトを推進する環境で、IaCを活用したコンテナ化に取り組み、モダンな技術スタックを実務で習得できます。将来的には不動産テック分野でのデータパイプライン構築や分析基盤へのデータ集約など、機械学習やAI関連プロジェクトに関わる機会も想定されています。 【開発環境】 AWSを中心としたクラウドインフラ上で、TerraformやCloudFormationなどのIaCツール、AnsibleやPuppetなどの構成管理ツール、Dockerおよびコンテナ関連サービス（ECS、Fargate、ECR、API Gateway、Lambda）を組み合わせた環境で開発・運用を行います。

板金などを加工する工作機械を制御する Windwosアプリケーションの開発案件です。 担当工程は基本設計から単体試験までです。

携わる案件によって様々ですが、 主には自動車にまつわる新規技術を利用した開発プロジェクトにご参画頂きます。 電気回路設計や機械設計のご経験がある方で、ご希望の際にはスキルに見合った案件もご用意がございますので、ご相談頂けますと幸いです。 ・詳細設計 ・製造 ・テスト

新設の燃料電池工場における製造実行系システム群の整備に関し、導入済みのPLC（MELSEC）の最終動作試験をサポートし、不具合の改修を担当。工場の設備概要を把握し、機械動作や製造方法のキャッチアップを行った上で設計対応をする。

・論文にある先端的な機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装・評価 ・当研究所内の研究者が開発した機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装・評価 ・サービス実装を想定し、データベース設計やプログラムコード最適化の調査・提案

・工作機械の標準画面の開発を行います。 ・要件定義や設計、プログラミング、テストを含む様々な工程に携わります。 ・作業内容を口頭及びドキュメントで説明する機会があります。

C言語を用いて、通行券発行装置の接続機器変更に伴うインタフェース変更対応業務、別システムの調査および小規模対応業務をご担当いただきます。

基本設計~ 結合テスト

・建設機械の状態表示、点検結果の入力などを行うモバイルアプリの設計・開発です。 ・WEBベースのモバイルアプリ（iOS,Ａｎｄｒｏｉｄ,Windows)を 　Cordovaを使用して開発を行います。 ・設計・開発者として、下段に記載したスキルを用いて 　アプリ開発・保守運用を実施いただく想定です

・工作機械関連のWindowsアプリケーション開発 ・開発言語：C++、(C#少々) ・作業工程：設計～製造～テスト

保険商品の契約情報と自然災害やリスクマップなどの情報やお客様の行動情報を分析し、 分析モデルチームが検討した仕様を基にモデル開発を実施。 継続的に新商品などの発売に向けてモデル開発が続いて行くため、 検討・設計・開発を４～５ヶ月のサイクルで繰り返す。

保険商品の契約情報と自然災害やリスクマップなどの情報やお客様の行動情報を分析し、 分析モデルチームが検討した仕様を基にモデル開発を実施。 継続的に新商品などの発売に向けてモデル開発が続いて行くため、 検討・設計・開発を４～５ヶ月のサイクルで繰り返す。

・建設機械の状態表示、点検結果の入力などを行うモバイルアプリの設計 ・開発 ・WEBベースのモバイルアプリ（iOS,Android,Windows)をCordovaを使用して開発 ・設計・開発者として、下段に記載したスキルを用いてアプリ開発・保守 運用を実施予定

・主にAIのプロダクト設計や映像データ解析、人事領域のデジタル技術による改革（デジタルトランスフォーメーション、DX）を促進させるサービスを開発しています ・大学や外部パートナーとの共同研究を行うメンバーとしても活動いただく可能性があります

■案件内容■ 特定のデータ（ヘルスケア関連情報）を元に、 AI・機械学習により推定結果を算出するためのモデル・API開発の支援業務になります。 設計から実装まで、一人称での開発をご担当いただく想定です。