東京のAI求人

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職種:データエンジニア職種:機械学習エンジニア職種:AI営業・カスタマーサクセス雇用形態:インターン雇用形態:正社員すべて解除
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【AI クリエイティブ】機械学習エンジニア(極予測AI CV)

サイバーエージェントグループ
東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号
LLM/生成AIPython

【メディア事業部】データエンジニア/ WINTICKET

サイバーエージェントグループ
東京都渋谷区宇田川町40-1
AWSBigQueryCI/CDGCP

【PKSHA Technology】プリセールス/セールスエンジニア【AI SaaS/AI knowledge】

PKSHAグループ
東京都文京区本郷1丁目28-10

【メディア事業部】データエンジニア/ AJA

サイバーエージェントグループ
東京都渋谷区宇田川町40-1
BigQueryGCPGoTerraform

【長期インターン】生成AIで社会課題解決に挑む事業開発インターン募集!

株式会社エクサウィザーズ
東京都港区芝浦4丁目2−8住友不動産三田ファーストビル5階1,300円/時

AIソリューション事業部 法人営業202605(メンバー)

エッジテクノロジー株式会社
東京都千代田区神田美倉町7番1 Daiwa神田美倉町ビル4階400万円〜500万円/年

AIソリューション事業部 法人営業202605(リーダー候補)

エッジテクノロジー株式会社
東京都千代田区神田美倉町7番1 Daiwa神田美倉町ビル4階450万円〜550万円/年

【新規事業】AI IR部 カスタマーサクセス

株式会社ログラス
東京都港区三田3丁目11-24600万円〜1200万円/年

【新規事業】AI IR部 インサイドセールス

株式会社ログラス
東京都港区三田3丁目11-24600万円〜850万円/年

データ基盤エンジニア

株式会社estie
東京都港区赤坂9-7-2600万円〜1200万円/年
AWSAzureBigQueryCI/CD

【コンサルティングセールス/マネージャー候補】AI検索最適化という新市場を切り拓くセールス

株式会社CINC
東京都港区虎ノ門1丁目21-19500万円〜700万円/年

【AI駆動開発|リモート】ソリューションセールス

株式会社ギブリー
東京都渋谷区南平台町15-13600万円〜1200万円/年

営業AIエージェント/Mazrica Engage開発エンジニア

株式会社マツリカ
東京都中央区東日本橋2丁目7番1号700万円〜1200万円/年

【営業マネージャー】新市場・AI検索最適化領域でNo.1を目指す企業の営業組織をリード

株式会社CINC
東京都港区虎ノ門1丁目21-19700万円〜900万円/年

【ソリューション営業×事業開発】顧客課題を起点に市場とプロダクトを創る|AI時代の新市場を切り拓くBizDev

株式会社CINC
東京都港区虎ノ門1丁目21-19700万円〜1000万円/年

【AI駆動開発|リモート】プリセールス

株式会社ギブリー
東京都渋谷区南平台町15-13600万円〜1200万円/年

【Ai Workforce】カスタマーサクセス

株式会社LayerX
東京都中央区築地1-13-1銀座松竹スクエア5階650万円/年

【バクラク】エンジニアリングマネージャー AI・機械学習領域

株式会社LayerX
東京都中央区築地1-13-1銀座松竹スクエア5階1005万円/年
AWSDockerGoLLM/生成AI

【AI クリエイティブ】機械学習エンジニア(極予測AI CV)

サイバーエージェントグループ東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号
勤務地
東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号
雇用形態
正社員
使用技術
LLM/生成AIPython
掲載日
2020-07-10
最終確認日
2026-06-16

企業について(サイバーエージェントグループ)

サイバーエージェントグループ

AI Shift株式会社は、サイバーエージェントグループに属するAI企業です。「人とAIの協働を実現し、人類に生産性革命を起こす」をミッションに掲げ、企業の生成AI・AIエージェント活用を支援しています。AIプロダクトとして、電話応対を自動化するVoiceAgentや営業支援のSalesAgentなど、領域に特化した製品を提供しています。また、AIソリューションとして企業ごとにカスタマイズしたAI導入支援やリスキリングコンサルティングも手がけており、日本の労働力不足という社会課題の解決に取り組んでいます。

主要AIサービスAI Worker VoiceAgent

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この職種について(機械学習エンジニア)

機械学習エンジニアは、機械学習モデルの設計・学習・評価・本番運用を担う職種です。精度だけでなく、推論速度や運用コスト、再学習の仕組みまで含めて製品に載せることが重視されます。数理とエンジニアリングの両輪が必要です。

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