インターネット関連/東京23区の転職求人一覧

・Operations & Escalation Management: Oversee daily IT help desk operations, manage field escalations, and coordinate with internal and external stakeholders to ensure stable service delivery.・Process & Service Improvement: Validate supported systems and services, lead the development and enhancement of support processes, and drive continuous quality improvement.・Technical Leadership & Incident Response: Strengthen operational capabilities through skill development initiatives, provide executive-level IT support, and manage urgent incident responses to maintain business continuity.

- LLMを利用したプラットフォームのビジョンやロードマップを策定する- 顧客・課題・価値・ビジネスモデルに対する洞察を深め、製品を企画する- インタビューなどを通して顧客の課題に対する理解を深める- 顧客のフィードバックを分析し、改善策を提案・実行する- エンジニア・リサーチャー・ビジネス開発と連携し、業界をリードするような製品のシーズを抽出する#LI-Hybrid#LI-KN

- 基盤モデルの性能をさらに向上させるような事後学習(指示学習, 強化学習)手法の研究開発- 社内外からの様々な用途・要望に対応できるような、高品質かつスケールするデータ生成手法の研究開発- 事後学習により、基盤モデルの機能を追加するような手法の開発(コンテキスト拡張・語彙拡張など)- LLMを利用したプロダクト開発での連携や、各ドメインに特化したLLM開発プロジェクトへの連携など#LI-Hybrid#LI-KN

- 基盤モデルの性能をさらに向上させるような事後学習(指示学習, 強化学習)手法の研究開発- 社内外からの様々な用途・要望に対応できるような、高品質かつスケールするデータ生成手法の研究開発- 事後学習により、基盤モデルの機能を追加するような手法の開発(コンテキスト拡張・語彙拡張など)- LLMを利用したプロダクト開発での連携や、各ドメインに特化したLLM開発プロジェクトへの連携など#LI-Hybrid#LI-KN

- 基盤モデルの性能をさらに向上させるような事後学習(指示学習, 強化学習)手法の研究開発- 社内外からの様々な用途・要望に対応できるような、高品質かつスケールするデータ生成手法の研究開発- 事後学習により、基盤モデルの機能を追加するような手法の開発(コンテキスト拡張・語彙拡張など)- LLMを利用したプロダクト開発での連携や、各ドメインに特化したLLM開発プロジェクトへの連携など#LI-Hybrid#LI-KN

プロダクト・サービス開発エンジニアは、当社においてプロダクト・サービスの開発・運用を通して価値を創造する仕事です。当社の事業領域はケミカル・バイオ・ヘルスケア・教育・エンターテインメント・流通・製造等、多岐にわたっています。これらの多様な分野に対して、プロダクト・サービス開発エンジニアはフロントエンド・バックエンド等のソフトウェアの開発から運用までを一貫して行う仕事を担当します。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、当社のvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。【業務内容】・プロダクト・サービスのフロントエンド・バックエンドの構築から提供まで一貫して行う。・ソフトウェアやプロダクト・サービスの品質を検証し、高める・コーディングだけでなく、設計、ドキュメンテーション、運用、サポートを行う

金融プロジェクト機械学習エンジニアは、社内の機械学習の知見と競争力のある学習基盤を活用し、顧客企業と共同で金融業界の課題解決に取り組み、価値を創造する仕事です。新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。#LI-Hybrid#LI-KN

<主にお任せしたい業務>　・プロダクトのビジョン・戦略の策定と、開発チームとの連携・推進・ユーザーのニーズや市場のトレンドの理解と、プロダクトロードマップの策定・開発の優先順位設定とリリース計画立案

・プロダクトオーナーシップ: 構想、検証、開発、導入から反復的な改善に至るまでの主要な製品機能のライフサイクル全体の管理。・顧客中心の開発: 顧客との対話を通じたニーズの理解、フィードバックのソリューション化、価値を最大化する製品戦略の策定。・コラボレーション: エンジニアリングやカスタマーサクセスを含むクロスファンクショナルなチームとの連携による一貫した製品提供と市場調整の確保。・ロードマップ管理: 機能統合や改善のための製品ロードマップの管理と全体的な製品戦略との整合性。・効率的な製品提供: R&Dプロセスの調整、スクラムの管理、製品リリースのスケジュール監督、およびビジネスチーム支援による製品インパクトの最大化。

・プロダクトオーナーシップ: 構想、検証、開発、導入から反復的な改善に至るまでの主要な製品機能のライフサイクル全体の管理。・顧客中心の開発: 顧客との対話を通じたニーズの理解、フィードバックのソリューション化、価値を最大化する製品戦略の策定。・コラボレーション: エンジニアリングやカスタマーサクセスを含むクロスファンクショナルなチームとの連携による一貫した製品提供と市場調整の確保。・ロードマップ管理: 機能統合や改善のための製品ロードマップの管理と全体的な製品戦略との整合性。・効率的な製品提供: R&Dプロセスの調整、スクラムの管理、製品リリースのスケジュール監督、およびビジネスチーム支援による製品インパクトの最大化。

- Work collaboratively with the rest of the AI team, as well as other teams and departments within the company, to identify, propose, explore and create ways to tackle the challenges using AI, ML or optimization algorithms as per your professional expertise.- Help disseminate AI literacy throughout the organization.- Be involved in the whole lifecycle of an AI solution.

- Work collaboratively with the rest of the AI team, as well as other teams and departments within the company, to identify, propose, explore and create ways to tackle the challenges using AI, ML or optimization algorithms as per your professional expertise.- Help disseminate AI literacy throughout the organization.- Be involved in the whole lifecycle of an AI solution.

- Work collaboratively with the rest of the AI team, as well as other teams and departments within the company, to identify, propose, explore and create ways to tackle the challenges using AI, ML or optimization algorithms as per your professional expertise.- Help disseminate AI literacy throughout the organization.- Be involved in the whole lifecycle of an AI solution.

・ 3-5年後を見据えて、エンジニア組織の生産性の向上及び成長の最大化を通して会社全体の業績向上に貢献する・ 会社全体最適の視点をもち、エンジニアと非エンジニアが相互理解をもって同じ方向を進めるようにする・ 会社及び事業の永続的発展に向けて、後継者及び次世代リーダーを輩出し続ける・ 社内のエンジニアが知り合いのエンジニアを呼びたくなるようにエンジニアの満足度を向上させる・ エンジニア採用のためのブランディングとその魅力を社外に伝える

- Defining and executing the engineering vision and strategy to support company goals- Leading and growing a high-performing engineering organization- Driving innovation and engineering excellence across all product lines- Collaborating with executive leadership to align engineering projects with business objectives- Overseeing the development and delivery of scalable, high-quality products- Establishing and promoting best practices in software development, architecture, and operations#LI-Hybrid

- お客様のビジネスニーズを理解し、AWSの機械学習、深層学習、AIに関わるサービス、プラットフォーム、フレームワークおよびEC2インスタンスを活用したソリューションをご案内します- 営業活動の支援、ニーズの検証、アプローチの定義、データの集計、探索的データ分析、予測モデルの構築と検証、検証済みモデルの展開、およびその結果を使って組織にビジネスインパクトをもたらすためのトレーニングの提供などの活動を通じてML/DLプロジェクトの最初から最後に渡ってお客様を支援します- TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNetなどの深層学習フレームワークを使用して、お客様のDLモデル構築を支援します- SparkとAmazon SageMakerを使用して、お客様が機械学習モデルを構築するのを支援します- AI/ML Consultant, ML Engineer と協力して、関連データの分析、抽出、正規化、ラベリングなどを行います。また、お客様がモデルを構築した後にビジネスでの結果が出せるように支援します- 上記支援のために、AWSサービスを始めとして、GitやDocker、SQLコマンドなど、幅広いITツールを活用した作業を行います#LI-Hybrid#LI-KN

- Collaborate with our applied and data scientists to build robust and scalable Generative AI solutions for business problems- Effectively use Foundation Models available to meet our customer's performance needs- Work hands on to build scalable cloud environment for our customers to label data, build, train, tune and deploy their models

- Collaborate with our applied and data scientists to build robust and scalable Generative AI solutions for business problems- Effectively use Foundation Models to meet our customer's performance needs- Work hands on to build scalable cloud environment for our customers to label data, build, train, tune and deploy their models

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