Kỹ sư Machine Learning (Từ xa)
東京:リモート 機械学習エンジニア ※年収800万円以上 ソフトウェア・情報処理 フレックスタイム制 産休・育休取得実績
- Địa điểm
- 東京都台東区
- Lương
- ¥8,000,000–¥10,000,000 / năm
- Hình thức
- Chính thức
- Đăng
- 15 thg 9, 2026
Vị trí toàn thời gian phát triển và vận hành mô hình machine learning. Lương từ 8.5 triệu yên. Yêu cầu tiếng Nhật N2 trở lên.
Ứng viên nước ngoài cần kiểm tra
- Tiếng Nhật N2 trở lên, khoảng 3 năm kinh nghiệm làm việc trong môi trường tiếng Nhật
- Lương năm 8.5-12 triệu yên
- Chế độ giờ linh hoạt (giờ cốt lõi 11:00-16:00)
- Nghỉ 2 ngày/tuần (Thứ 7, CN, ngày lễ)
- Có thể làm việc từ xa (Tokyo)
Tiêu đề, tóm tắt và điều kiện được dịch bằng AI.
Tin gốc (tiếng Nhật) Nội dung tin là tiếng Nhật gốc. Nhãn và trang này đã được dịch.
Tiêu đề gốc: 【東京:リモート】機械学習エンジニア ※年収800万円以上【正社員】【ソフトウェア・情報処理】【学歴不問】【フレックスタイム制】【土日祝日休み】【産休・育休取得実績】【東京都】
仕事詳細
職務概要
Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。同社の持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。
下記、業務内容の一例です。
技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。
職務詳細
図面に対する画像認識システムの構築
図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。
CADデータに対する解析システムの構築
CADデータを解析し、CAD内の情報や3D形状情報から必要な情報を抽出する技術開発を行います。
機械学習プロジェクトマネジメント
図面解析モデルをはじめとした機械学習モデル開発のプロジェクトマネジメントを行います。
業務内容変更の範囲
同社業務全般
勤務地(住所)
東京都台東区浅草橋4-2-2DsVARIE浅草橋ビル 都営浅草線「浅草橋」駅より徒歩6分 勤務地変更の範囲:本社及び全国の事業場、支社、営業所
待遇・福利厚生
年収
850万~1200万円 月給制:月額708333円 賞与:業績賞与 昇給:年2回
雇用形態
正社員 契約期間:無期 試用期間:有(3ヶ月)
福利厚生
交通費、子ども手当(18歳未満のお子様の扶養1人あたり月1.5万円支給)、結婚・出産時の特別休暇・お祝い金、引越補助など
勤務時間
フレックスタイム(コアタイム11時00分~16時00分) 休憩時間:60分
喫煙情報
敷地内禁煙(喫煙場所あり)
休日・休暇
完全週休2日制(土日祝)、年次有給休暇(入社6カ月経過後付与)、入社時特別有給休暇(入社時に3日間付与)、夏季休暇(3日間、7~12月で自由に取得可能)、年末年始休暇、看護・介護休暇(年間4日間まで)※ペットも対象、慶弔休暇
応募資格
必須
機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識
機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する業務経験
機械学習、統計のモデルの精度改善の経験
Python、Rust等を用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験
GoogleCloud、AWSなどクラウドサービスを利用した業務経験
Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験
日本語 能力試験 N2 、 日本語 環境での3年程度の就業経験をお持ちの方 (テキストコミュニケーションやミーティングも含む)
尚可
画像認識やOCR、3D解析に関連する業務経験、MLプロジェクトマネジメントやMLチームリードのご経験、GPUを用いたデータ処理の経験(CUDA、OpenCL、cudf、CuPyなど)、VertexAIPipeline、kubeflow、ApacheBeam、Sparkなどを用いて機械学習パイプラインを開発した経験...