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東京都の機械学習エンジニアの求人167件応募資格・募集要項・仕事内容を見る
GeoAIエンジニア（R＆D／地図・人流×機械学習）
- 勤務地
- 東京都文京区
- 休日
- 年間休日123日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
独自アセットである全国分の車載カメラ画像や空中写真を用いて、機械学習モデルの評価・検証や、地図整備の自動化に向けたシステム開発を行います。次世代現地調査システムの設計・開発も担当します。
この求人に応募
応募資格
歓迎
- 車載カメラ画像・空中写真を用いた画像処理・AI分析の実務経験
- インフラ劣化調査等の現場データを用いたML適用経験
- VLMを用いた画像認識・OSSのLLM/VLMのファインチューニング経験（マルチモーダルモデルの実務適用・ファインチューニング含む）
- 地理空間データ分析（GIS）の経験
- カメラ・センサー系（画像センサ、GPS、CAN、IMU、LiDAR等）の知見や開発経験
- 使用ライブラリ・フレームワーク経験：PyTorch、TensorFlow、OpenCV、ONNX、Hugging Face Transformers
- C++（高速処理が必要な画像処理・推論パイプライン）
- Rust（高速・安全なML推論パイプライン）
- SQL
- PostGIS等の地理空間データベースを用いた開発経験
- AWSやGCPでのクラウドアプリ開発経験
- プローブデータ（大量の人や車両の位置情報）の分析経験
- Claude、ChatGPT、Gemini等の商用生成AIを活用した開発経験
求める人物像
- 常に学習意欲をもって新しいことに取り組める方
- 自ら疑問点を調査し、課題抽出を行ったうえで改善案を提案できる方
- 常に当事者意識を持ち、オーナーシップをもって業務を進められる方
- 周囲のメンバーと協働し、チームとして目的実現に取り組める方
応募について
- 不問
使用ツール
募集要項最終確認 10/15
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員（期間の定め：無）3ヶ月（試用期間の条件変更なし）
- 給与
- 700〜1200万円/年
- 給与の詳細
- 700万円～1,200万円※当社規定に基づき決定いたします賞与：年2回（6月・12月）給与改定：年1回
- 手当
- 在宅勤務手当通勤手当住宅補助制度
- 勤務地
- 東京都文京区本駒込岩手県盛岡市盛岡駅西通2-9-1 マリオス
- 転勤
- 有（当面は無し）
- 働き方
- （通勤圏内ではない方は、フルリモート可）【フルリモート】 可【在宅勤務】 可・フルリモート可となりますが、在宅勤務と出社を組み合わせたハイブリッドワーク等、ワークライフバランスに応じた働き方が可能です。
- 勤務時間
- 9:00～17:45（休憩60分 12：00～13：00）有（コアタイム 10：00～15：00）可月平均20時間程度フレックスタイム制度（コアタイム10時～15時）
- 年間休日
- 123日
- 休日・休暇
- 年間休日：123日（土・日・祝日休み／年末年始休暇）年次有給休暇：初年度22日（入社日に応じて按分）／次年度25日／最大日数50日（有休を取り易い環境）いつでもMy休暇慶弔休暇リフレッシュ休暇（35歳、45歳、55歳、60歳時に連続休暇）マタニティ休暇配偶者出産休暇成長見逃さない休暇ファミリーケア休暇ドナー休暇ボランティア休暇
- 福利厚生
- ・在宅勤務制度・フレックスタイム制度（コアタイム10時～15時）・退職金制度(確定拠出年金401K)・私服可・住宅補助制度・財形貯蓄制度・慶弔見舞金制度・育児休暇制度(産休・育休からの復帰率100%)・介護休職制度 ・社内クラブ活動(活動費補助あり) 等・アセスメント・ジョブローテーション・年次階層別研修・選抜型研修・外部研修への派遣・参加費補助(専門技術、専門知識、ビジネススキル、ヒューマンスキルなど)・書籍購入費用補助・動画講習(専門技術、専門知識、ビジネススキル、ヒューマンスキルなど)
- 社会保険
- 社会保険（健康保険・厚生年金保険・雇用保険・労災保険）
- 受動喫煙対策
- 屋内禁煙（屋内喫煙可能場所あり）
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務
- 就業場所の変更の範囲
- 会社が定める場所
- 経験年数
- 3年以上
- 学歴
- 学歴不問
- 掲載日
- 2026/07/03 16:12（106日前）
- 最終確認
- 2026/10/15 21:08（2日前）
仕事内容
募集背景
- 新規事業の技術的実現性の迅速な検討を可能とする体制構築を進めていますが、その中で生じた以下課題の解決のため、機械学習エンジニアを募集いたします。
- 機械学習を用いた物体検出・セグメンテーションの実務経験者が不足
- 車載カメラ画像・空中写真等の画像処理・分析を担えるエンジニアが不足
独自アセット（全国分の車載カメラ画像）×機械学習技術による、地図整備の自動化や新規ソリューション創出に向けた技術検証・システム開発
- 車載カメラ画像・空中写真（衛星写真・航空写真）を用いた機械学習モデルの評価・検証、および地図整備・新規事業化に向けた技術的実現性の検討
- 深層学習（物体検出・セグメンテーション）を活用した機械学習システムの設計・開発（地図整備素材作成・ソリューションビジネス向け）
次世代現地調査システムの設計・開発
- 機械学習、AIを活用した新たな価値創造に向け、これまでにない高度な映像・画像データや各種センサー情報を収集・取得する次世代システムの設計・開発
主な開発環境
- Python、PyTorch、OpenCV、AWS、GCP、Git/GitHub、Jupyter Notebook
主な活用モデル、AI
- YOLO系モデル（YOLOX等）、SAM（Segment Anything Model）、Detectron2、Claude/ChatGPT/Gemini等の商用生成AI
従事すべき業務の内容の変更の範囲
- 会社の定める業務
配属先
- 配属部署名は『GISディベロップメント R&D』であり、６名の組織となります。
- 以下のようなメンバーが第一線で活躍しています。
- 技術統括 / シニアスペシャリスト（2004年中途入社）
- 担当領域： AIを活用した新規開発PL、次世代現地調査システムの設計、各PJの技術支援、共同研究・外部講演（ReVision2025等）
- 専門性・実績： 機械学習・画像処理・各種センサーに精通。特許を複数保有し、3D/CG開発ノウハウも有する
- 開発言語: Python、C/C++、アセンブラ、SQL
- 保有資格： G検定、CGエンジニア検定、画像処理エンジニア検定
- プロジェクトリーダー / AIエンジニア（2022年中途入社）
- 担当領域： LLM・RAG活用PJチームリーダー、AIエージェント開発、機械学習を活用した地図自動整備検討および新素材活用検討
- 専門性・実績: 商業・OSSを問わない生成AI活用開発ノウハウ、機械学習の実務経験
- 開発言語: Python、C/C++、SQL
- 保有資格：プロジェクトマネージャ、応用情報技術者、基本情報技術者、第二種衛生管理者
配属部署の目指すべき姿
- 「”今この瞬間の世界”を映し出す地図」を中期目標として、現実世界をリアルタイムにデータ化し、超高鮮度なデジタルミニチュアを実現することで、新たな価値を社会に提供することを目指しています。
- そのため、世の中の先進技術を積極的に取り入れ、知識・技術力を常にアップデートして、目標実現に繋げています。
キャリアパス
- 先行開発や研究開発で獲得した成果の新規事業化にも積極的に挑戦していく予定で、様々なキャリアパスを描ける環境です。
魅力ポイント
- 新規技術を主体的に選定・採用して先行開発・研究開発に取り組むことが可能です。
- 機械学習を活用した空間認識や地理空間データ分析などの新規事業化に向けた技術的実現性検討を通じて、新規事業の立ち上げに関わることができます。
- 当社の強みであるデジタル地図データにアクセスでき、地図データを取り扱うための知識・技術・経験を得ることが可能です。
- フルリモート可となりますが、在宅勤務と出社を組み合わせたハイブリッドワーク等、ワークライフバランスに応じた働き方が可能です。
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