機械学習エンジニア/AI / ML . Python/世界の先駆的企業

• AIエンジニアは、企業のお客様に対して、人工知能（AI）技術を活用したビジネス変革を実現します。AIに関する技術力だけでなく、業界や業務に関する知見、システム開発・運用に関する幅広い専門知識と経験を活かし、新たな価値を提供します。様々な最先端技術を駆使し、社内外の専門家と連携してプロジェクトを成功に導きます。
  AIなどの技術を組み合わせ、お客様の業務改革を実現する業務コンテンツシステム開発、社内の他部門を横断したチーム編成によるプロジェクト推進、 
  顧客向けプロジェクトだけでなく、社内システムのクイーン カジノ 入金 不要テグレーション、運用・保守手法も、
  ワークスタイルの変革
  ジェネレーティブAIを活用したソリューションの開発・導入
  上記を踏まえ、グローバルチームと連携した新たな価値の創造
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• AI engineer enable business transformation using artificial intelligence (AI) technology for enterprise customers. We provide new value by utilizing not only our technical capabilities related to AI, but also our knowledge of the industry and operations, as well as our wide range of expertise and experience related to system development and operation. We make full use of various cutting-edge technologies and collaborate with internal and external experts to ensure the success of the project.

• Business content system development that combines AI and other technologies to realize business transformation of customers, project promotion by forming a team across other departments within company, 
• Projects for customers, but also in-house system integration, operation and maintenance methods,
• Transforming work styles
• Developing and introducing solutions that utilize generative AI,
• Creating new value in collaboration with global teams based on the above factors.

各種業務システム導入におけるシステム開発経験（アプリケーション、ソフトウェア、クイーン カジノ 入金 不要フラ問わず）
業務要件定義、システム要件定義、設計、開発、テスト、マイグレーション（システム移行、業務移行）
プロジェクトマネジメント経験、運用設計、システム企画～開発～運用の一連の流れの一部、または全工程の経験
ジェネレーティブAI（LLM、プロンプトエンジニアリング、LangChain、Responsible AI等）に関する望ましい経験・スキル・知識・実務経験
ジェネレーティブAIを用いたアプリケーション開発（RAGアーキテクチャを用いたジェネレーティブAIシステム開発など）
データサイエンティストとしてのデータ分析の知識・実務経験
Python、Javaなどのプクイーン カジノ 入金 不要ラミング言語に精通し、ソリューション、フレームワーク、ライブラリ（TensorFlow,PyTorch,Kerasなど）の知識と実務経験
クラウドサービスやクラウドネイティブテクノロジーに関する知識

1. System development experience in introducing various business systems (regardless of application, software, infrastructure)
2. business requirement definition, system requirement definition, design, development, testing, migration (system migration, business migration)
3. Project management experience, operation design, part of a series of system planning ~ development ~ operation, or experience in all processes.
4. Desirable experience, skills-knowledge and practical experience related to generative AI (LLM, Prompt Engineering, LangChain, Responsible AI, etc.)
5. Application development using generative AI (generative AI system development using RAG architecture etc.)
6. Knowledge and practical experience in data analysis as a data scientist
7. Familiarity with programming languages such as Python and Java, practical experience in solutions, frameworks, and libraries (e.g., TensorFlow,PyTorch, Keras, Knowledge and practical experience
8. Knowledge of cloud services and cloud-native technologies