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機械学習エンジニア
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 年間休日122日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員・契約社員
どんな仕事かAIによる生成
機械学習とコンピュータサイエンスを用いて、プロダクト開発(企画・開発・運用)を行います。サービス横断で利用される機械学習エンジンや、機械学習をコアとした新規サービスを担当します。webサービス体験の改善や、医療現場で医療従事者が直接利用するMLプロダクトの開発も行います。
この求人に応募
応募資格
必須
- 機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、レコメンデーションのいずれかの分野の専門知識と実務経験
- 年間60本以上の論文(機械学習系)を読み、そのうち6本以上を追試していること
- Python等のプログラミング言語によるプロダクションコードの開発経験
使用ツール
募集要項最終確認 10/18
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員(期間の定め無し)もしくは契約社員6ヶ月
- 給与
- 500万円/年〜
- 給与の詳細
- 想定年収:5,000,000円~(現年収を考慮し、選考評価をもとに最終決定いたします)専門業務型裁量労働制となります・月給 399,000円~・給与には、固定残業代(76,988円~、30時間相当分)を含みます・1日あたりのみなし労働時間:9時間0分昇給年1回、賞与年2回
- 手当
- 平日残業深夜残業休日勤務
- 勤務地
- 東京都港区赤坂1丁目11番44号 赤坂インターシティ10階
- 働き方
- エンジニアはリモート中心の業務です。月2回の出社タイミングにて、チーム内で負債解消デーやGameDay、勉強会、開発定例を組むなどしてハイブリッドな働き方を実現しています。※最低月2日出社(部門によって頻度は異なる)
- 勤務時間
- 専門業務型裁量労働制となります9時00分~17時45分(昼食休憩時間60分)1日あたりのみなし労働時間:9時間0分
- 年間休日
- 122日
- 休日・休暇
- 完全週休2日制(土日祝)年間休日122日(2025年度)年次有給休暇:入社月に応じて入社日より付与、毎年勤続年数に応じた日数を付与(初年度17日~最大24日)(有休取得率74.7%/2025年3月期)年末年始休暇(12/30-1/3)結婚休暇(5日)弔慰休暇産前産後休暇育児・介護休業、他
- 福利厚生
- 各種社会保険完備:健康保険(エムスリー健康保険)、厚生年金保険、雇用保険、労災保険確定拠出年金制度借上社宅制度持株会制度慶弔金・傷病見舞金制度年次健康診断健康保険組合等による各種サービスありM3 Patient Support Program®(M3PSP®)エムスリーでは「健康で楽しく働ける社員を1人でも増やしたい」と考えており、34万超の医師ネットワーク(日本の医師の約9割)を活用し、病気になった時に最適な医療へのアクセスを提案するM3 Patient Support Program™ を、社員と家族へ提供しています。「がん防災」プログラム今や2人に1人がかかる病気であるがんは、災害と同じように「備える」ことが大切だと考えています。エムスリーでは、がんに関する正しい知識の向上と、適切な治療に導くことを目指すプログラムを提供しています。遺族支援金制度予期せぬ不幸に対するセーフティネットとして、何らかの事情により社員が死亡した場合に遺族の方を保障・支援する制度を導入しています。MVP賞・イノベーション賞目標面談制度(年2回の目標・評価サイクル)キャリアカウンセリング・メンタリングサポート1on1サポート・教育サポート各種勉強会開催、学会参加支援(該当部署別)業務資格取得支援・公的資格関連費用支援社内公募制度PC、デュアルディスプレイ、業務によりスマートフォン
- 社会保険
- 各種社会保険完備:健康保険(エムスリー健康保険)、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
- 受動喫煙対策
- 受動喫煙防止措置:喫煙専用室設置(オフィスビル内共用)喫煙可能区域での業務なし
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める場所、在宅勤務対象者として許可を受けた自宅
- 選考の流れ
- 書類選考→面接2~3回※最終面接前までに適性検査(SPI)の受検をお願いしております。※経験や実績に応じて選考フローや面接回数が変動する可能性がございます。
- 掲載日
- 2026/07/25 00:48(87日前)
- 最終確認
- 2026/10/18 23:56(2日前)
仕事内容
ミッション
- AI・機械学習を活用して医療の質を向上させる。適切な対象者に適切な情報を適切なタイミングで届けることが医療発展のキーと考えており、機械学習の活用により達成できると信じています。
担当事業・プロダクト
- 事業横断でサービスの改善/開発を行います。主にサービス横断で利用される機械学習エンジンや機械学習がコアとなる新規サービスを担当します。
担当業務
- 機械学習とコンピュータサイエンスを用いて、プロダクト開発(企画・開発・運用)を行います。
- 機械学習技術を用いたwebサービス体験改善 エムスリーが提供するサービスを改善するためのアルゴリズムの開発を担当しています (例:コンテンツのレコメンデーション、メールマガジンのパーソナライズ、検索アルゴリズムの改善)。
- 機械学習をコアとした新規サービスの開発 機械学習がコア技術となるような新規サービスの企画・開発を行っています (例: 医師の情報収集を助けるための専門性の高い文章の要約・翻訳・キュレーション、社員の健康診断情報からの健康リスク予測、症状からの希少疾患の検索)。
- 医療現場で利用されるサービスの開発 電子カルテ事業との連携や医療機器(画像診断、患者向けアプリケーション)の開発など、診療の現場で医療従事者が直接利用するMLプロダクトを開発しています。
技術スタック
- マイクロサービスで多くのプロダクトを開発しているため、一例ですが、以下のような技術を利用しています。
- 言語: Python / Go FW: PyTorch / Goa / gokart チャットツール: Slack ソースコード管理: GitLab 基盤技術 & IaC: BigQuery / GKE / Looker / Terraform / ElasticSearch 機械学習領域: レコメンデーション / NLP / CV / オンライン最適化 / AutoML
チーム体制
- エンジニアリンググループ AI・機械学習チーム
- エムスリーの幅広いプロダクトのKPI向上を継続的に行っており、経営的な観点からも期待されています。皆ベンチャーマインドが高く、機械学習・AIでビジネスを加速する情熱的なチームです。
- <メンバー> 機械学習エンジニア7名、ソフトウェアエンジニア5名 (含 Ph.D.保有者複数)
働き方
- エンジニアはリモート中心の業務です。月2回の出社タイミングにて、チーム内で負債解消デーやGameDay、勉強会、開発定例を組むなどしてハイブリッドな働き方を実現しています。
得られる経験・スキル
- 医療系のデータ(テキスト、画像、動画)があり、それらを用いたアルゴリズム開発が行えます。
- 少人数で多くのサービスをサポートしており、機械学習システムの企画から開発まで裁量を持って行えます。
- チームで独立したKubernetesクラスタ上のマイクロサービス基盤を運用しており、モデリングだけでなく運用改善まで含めた経験を積めます。
- ビジネス側の担当者もデータ分析/機械学習の活用に理解があり、新規アルゴリズムを積極的に導入できます。
この求人は、エムスリー株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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