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東京都/技術職(IT)/年収800万円以上/20代の求人・転職・中途採用情報

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製薬会社・医療従事者向けに医療情報サービスを提供する企業
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機械学習エンジニア

転勤なし
職種/業界
データサイエンティスト / ヘルステック
年収
600万円~900万円
勤務地
東京都

機械学習手法を導入した大規模DB/BIに属するサービス開発を担当します。

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革新的なシステム開発による日系コンサルティング企業
革新的なシステム開発による日系コンサルティング企業

DX戦略支援 機械学習エンジニア/MLOPSエンジニア

転勤なし
職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
500万円~1,000万円
勤務地
東京都

■同社にて、機械学習エンジニア/MLOPSエンジニアとして顧客のITに関する経営課題や事業課題に向けたシステム系支援をご担当いただきます。 【具体的には】 ・深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発 ・機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施 ・システムおよびソフトウェア仕様の理解 ・パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策 ・技術要素、開発プロセス、コード標準の整備

株式会社ディー・エヌ・エー
株式会社ディー・エヌ・エー

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データ✕AIプロフェッショナル人材

職種/業界
データサイエンティスト / ソフトウェア
年収
600万円~1,200万円
勤務地
東京都渋谷区 他

同社が展開する多角的な事業ポートフォリオには、活用の余地を残した膨大なデータが蓄積されています。 これらを既存の延長線上ではない「非連続な成長」へと繋げるためには、最新のAI技術やデータ活用手法を貪欲に取り込み、事業の現場へスピーディーに実装していく人材が不可欠です。 本ポジションでは、現在の専門スキル以上に、データとAIの可能性を信じ、自律的な学習を通じて事業に大きな変化をもたらしたいという強い意志を求めています。また、専門領域に閉じずに事業の為に周辺領域にも染み出し、泥臭くやり抜く力を重視します。 【具体的には】 ※これまでの経験に合わせ、各事業のデータ分析関連組織にて選考が進む可能性があります。詳細は、選考を通して期待役割などの説明をさせていただく予定です。 - 全社共通部門例: ・DeNA Account Service(共通ID)を基盤とした全社的なデータ利活用施策の推進 ・データ活用の仕組み化と、AIを活用した分析基盤の構築推進 - 各事業部所属(ゲーム、スポーツ・スマートシティ、ヘルスケア、メディカル等)例:※子会社に出向するケースもございます ・スポーツスマートシティ事業における、データ分析を通じた多角的な事業支援 ・PHR(パーソナルヘルスレコード)データの利活用による、新規事業開発およびサービス改善・CRMの推進 ・事業成長に向けたデータ分析、戦略策定/各種プロジェクトの推進

日系メガバンク
日系メガバンク

市場系AIエンジニア

職種/業界
データサイエンティスト / 銀行・信託銀行
年収
700万円~1,100万円
勤務地
東京都

■業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成~評価、システム実装、運用まで一気通貫でご担当いただきます。

革新的なシステム開発による日系コンサルティング企業
革新的なシステム開発による日系コンサルティング企業

AI・データ基盤アーキテクト

転勤なし
職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
800万円~1,200万円
勤務地
東京都

AI・データ基盤アーキテクトをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客技術対話 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。 ・チームマネジメント クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。 ・AI実装品質の設計監督 データ基盤(スキーマ・ETL・品質管理)・AIアーキテクチャ(品質ゲート・評価基準)・AI駆動開発(コンテキスト設計)の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。 ・顧客内製化支援 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。 ・実装ノウハウの標準化 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。

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