機械学習エンジニア条件を変える閉じる
要約求人票をもとにAIがまとめたものです
Designs, implements, and validates machine learning models and AI agents, and promotes MLOps practices including model monitoring and version control. The role works with a global English-speaking engineering team across Japan, the US, and Europe, and includes fine-tuning large language models and optimizing model performance and scalability.
応募資格
必須
- Business-level English proficiency for cross-border collaboration with US and European teams.
- Production ML & Backend Experience: Deep hands-on experience building production-grade backend services and ML pipelines.
- Mid-level: 3+ years of experience; comfortable navigating large, multi-module Python codebases independently.
- Senior-level: 5+ years of experience; able to architect event-driven workflows, optimize system latency, and design hybrid search retrieval.
- Experience with LLM orchestration (structured outputs, tool use, multi-step agent workflows).
- Practical experience with tabular ML pipelines (feature engineering, ranking models/LTR, model validation).
- Familiarity with modern DevOps/MLOps (Docker, pytest/mocking, CI/CD pipelines).
歓迎
- Cloud Infrastructure: Experience deploying and scaling services in public cloud environments
- Product Growth: Track record of iteratively scaling products in a fast-paced, cross-functional startup or scale-up environment.
- Language: conversational Japanese Proficiency (to seamlessly interface with local product and business teams).
使用ツール
募集要項最終確認 9/25
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員入社後3ヶ月（本採用と同条件）
- 給与
- 記載なし
- 給与の詳細
- 給与：スキルや経験・能力に応じて決定（年2回見直し）賞与：年1回（業績に基づく）
- 手当
- 通勤手当仕事のパフォーマンスをあげるための福利厚生月1万円まで遠方からの転居費用補助
- 勤務地
- 東京都目黒区青葉台4-7-7 住友不動産青葉台ヒルズ1F・9F
- 働き方
- リモートワーク：可（週1回以上の出社）※出社・リモート頻度は会社の方針変更に伴い、今後変更となる可能性があります。
- 勤務時間
- 時間管理または専門業務型裁量労働制※スキル、ご経験、担当業務、および社内制度の改定等によって、勤務体系は決定させていただきます。時間管理10:00～19:00所定労働時間：8時間00分／休憩：60分専門業務型裁量労働制1日のみなし労働時間8h／休憩1h平均労働時間：160時間/月（対象期間2022年下期 ・開発組織メンバーの平均）
- 年間休日
- 127日
- 休日・休暇
- 年間：127日完全週休2日制（土・日曜日及び祝祭日）年末年始休暇年次有給休暇（入社3か月後から支給）自己啓発休暇（年次有給とは別に、連続5日間までを年1回取得可能）産育休（取得実績あり）
- 福利厚生
- 外部セミナー参加補助書籍購入にかかる費用負担インフルエンザ予防接種健康診断費／健康診断オプション費用負担補助健康保険加入に伴う福利厚生（保養施設やスポーツ施設の利用・飲食店の補助等）借上社宅制度勉強会・社内懇親会にかかる費用補助社内部活動の活動費補助新入社員歓迎・社内交流ランチ費補助副業：可（事前承認制）服装：自由
- 社会保険
- 健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険
- 受動喫煙対策
- 屋内禁煙、喫煙室なし敷地内全体喫煙禁止
- 業務の変更の範囲
- 当社における各種業務全般
- 就業場所の変更の範囲
- 本社、グループ会社といった会社の定める場所、労働者の自宅での勤務
- 経験年数
- 3年以上
- 選考の流れ
- #1: Screening / Casual Interview#2: 1st Interview#3: 2nd Interview:#4: Final Interview
- 掲載日
- 2026/07/25 00:40（66日前）
- 最終確認
- 2026/09/25 19:39（4日前）
仕事内容
Responsibilities
Collaborating with global English-speaking engineering team in Japan, US and Europe
Designing, implementing, and validating machine learning models and AI agents across multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google) to ensure cost-optimization and system resilience
Promoting CI/CD pipelines, training, model monitoring, and version control based on MLOps best practices
Optimizing machine learning model performance and scalability
Fine-tuning large language models (LLMs) and designing/implementing training
Stay current with the latest trends in machine learning, MLOps, and LLMs; researching and proposing new technologies and methodologies
Technical Environment
Languages: Python, SQL
AI/ML & Orchestration: Azure OpenAI, Gemini, Anthropic, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, Hugging Face Transformers
Backend & Web: FastAPI, Streamlit, SQLAlchemy
Data & Search: Azure Cognitive Search (AI Search), Elasticsearch, Redis, Azure Cosmos DB, PostgreSQL
Infrastructure & DevOps: Docker, Kubernetes, Azure Functions, Azure DevOps
Project Management & Collaboration: Slack, Google Meet, Jira, Confluence, esa.io
AI Coding Assistants / Developer Tools: Claude Code, Devin, ChatGPT
Highlights of the Role
End-to-End Ownership: Work closely with the business side throughout the entire lifecycle, from initial problem-solving and specification design to release and continuous iteration.
Proactive Innovation: We don't just hand you tickets; engineers are expected and encouraged to propose their own ideas and shape the product roadmap from the planning stage.
Global Mobility: Depending on your performance and preferences, there are opportunities to work at our New York development hub to accelerate your global career.
Recruitment Background
To achieve this, we are seeking Software Engineers, ML Engineers, and Data Scientists who can contribute to both engineering and architecture design by taking charge of designing and implementing autonomous AI agents leveraging predictive and generative models.
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