About BJAK The original mission of BJAK is we believe people deserve smarter ways to plan, save and grow their money. This is the origin of our name. Started in 2019, we built the first mobile-first,
AIエンジニア 私たちについて Limit Breakは、深い専門知識、個人と業界の成長、そして卓越した技術を基本理念としています。モバイルゲーム業界の世界的リーダーとして、ゲームの枠を超えたデジタル市場の変革と活気あるコミュニティの構築に取り組んでいます。最新技術や暗号通貨を活用し、創造力豊かなビジョンで世界中の人々を繋げる体験を提供しています。 Limit Breakは、Buckley VenturesやParadigm Venturesなどの著名な投資家からの支援を受けています。共にゲーム業界の未来を形作る才能溢れる人材を探しております。 Limit Breakの一員として、あなたの創造性と情熱、私たちと共に限界を超える挑戦に参加しませんか。 このポジションのミッション ゲーム制作現場（アーティスト／TA／ゲームデザイナー／開発チーム）と並走しながら、生成AI（LLM等）やプロシージャル生成を「実制作に耐える道具」として定着させることがミッションです。 リアルタイム生成に限定せず、主に「事前生成（バッチ生成）」を前提としたワークフローで、意図の言語化 → 生成 → 評価 → フィードバック → 改善のループを回し、品質・スピード・再現性を継続的に高めます。 本ポジションは、研究開発（R&D）を主目的とした役割ではなく、ゲーム制作のプロダクションに組み込まれる機能・ツールとして実装し、運用まで含めて価値を出す役割です。 業務内容 生成AI（LLM等）やプロシージャル生成を活用し、アート／シナリオ／レベル制作を支援するAI機能・制作ツールの開発 制作意図（目的・制約・評価軸）の言語化、テンプレート／制約設計、制作ツールUXの最適化、生成体験の改善 生成品質（完成度／一貫性／再現性）の向上と、制作パイプラインの効率化（生成フロー、レビュー導線、データ管理、再生成・差分管理など） 生成速度・コスト・品質の観点での評価設計と継続的改善（ベンチマーク、比較評価、運用モニタリング） 自社製ノードベースエディタの拡張開発（制作現場向け機能追加／UX改善） 定型型シナリオの事前生成（バッチ生成）機能の設計・実装（テンプレート化、構造化出力、レビュー前提の生成フロー） パズルレベルの事前生成（バッチ生成）機能の設計・実装（制約充足、可解性／難易度などの評価設計を含む） ゲームリソースの事前学習データベースの作成・最適化（スキーマ設計、タグ付け、重複排除、検索性／再利用性の向上） 応募条件 エンジニアとしてゲーム制作に関わる経験、またはコーディングスキルを持つTAとしての実務経験 機械学習／自然言語処理、または自動生成（プロシージャル生成、探索／最適化等）に対する基本的な理解 大規模データセット／コンテンツデータベースを扱った経験（収集／加工／品質管理／検索性・再利用性の設計等） 生成物を「検品」で終わらせず、評価設計
About BJAK The original mission of BJAK is we believe people deserve smarter ways to plan, save and grow their money. This is the origin of our name. Started in 2019, we built the first mobile-first,
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About KIRA Our mission is to make money smart, reliable and within reach for everyone. In 2019, we built the first mobile-first, insurance platform, enabling insurance to be accessible online by millions in the region. Today,
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Choosing Capgemini means choosing a company where you will be empowered to shape your career in the way you’d like, where you’ll be supported and inspired bya collaborative community of colleagues around the world, and where
About Appier Appier is an AI-native Agentic AI as a Service (AaaS) company that uses artificial intelligence (AI) to power business decision-making. Founded in 2012 with a vision of democratizing AI, Appier’s mission is turning AI
Join our Team About us Ericsson is launching a new R&D center in Yokohama dedicated to radio hardware and software development. This hub will collaborate with leading Japanese CSPs and local vendors to deliver innovative products
About GF GlobalFoundries (GF) is a leading manufacturer of essential semiconductors, enabling AI at scale from the cloud to the physical world. Through deep partnerships with customers, GF delivers differentiated, power efficient and high performance solutions
About Appier Appier (TSE: 4180) is an AI-native Agentic AI as a Service (AaaS) company that empowers businesses to create value through cutting-edge AdTech and MarTech solutions. Founded in 2012 with the vision of “Making AI
Company:Qualcomm CDMA Technologies, Y.K. Job Area:Engineering Group, Engineering Group Software Applications Engineering General Summary: Are you ready to combine the fast-paced energy of an innovative startup with the resources and stability of a global tech leader?
SUMMARY Provides pre-sales technical support to field sales teams during the sales process. Responsible for ensuring the technical validity and interoperability of the solution, as well as aligning it directly with the customers strategic business plans.
AI/ML技術を活用し、次世代ADAS（先進運転支援システム）および自動運転向けの認識・センサーフュージョンモデルの開発を担います。 グローバルな開発チームと連携しながら、安全性と品質を重視した量産対応ソリューションの実現に貢献いただきます。 Client Details 大手グローバル自動車関連企業向けプロジェクトです。モビリティ領域におけるデジタルトランスフォーメーションを推進し、AI、IoT、クラウド、サイバーセキュリティを活用したソフトウェア定義型車両（SDV）の開発に取り組んでいます。 Description * ADAS向け認識・センサーフュージョン用ディープラーニングモデルの設計・学習・最適化 * カメラ、LiDAR、レーダーデータを活用したAIアルゴリズム開発 * 物体検知、セグメンテーションなどの認識モデル開発 * システム、組込み、検証チームとの連携による開発推進 * モデルのデプロイ、性能チューニング、エッジ環境への最適化 * テスト、検証、エッジケース分析の実施 * 自動運転・ADASシステムの品質向上および量産化支援 Profile * PyTorchまたはTensorFlowを用いたディープラーニング開発経験 * Pythonによる開発経験 * ADAS領域における認識モデル（物体検知、セグメンテーション等）の実務経験 * マルチセンサーデータおよびセンサーフュージョン技術の知識・経験 * トラッキング／予測モデル（SORT、LSTM、Transformerなど）の知識または実務経験 * 日本語・英語ともに上級ビジネスレベル以上 Job Offer * 正社員採用
職務内容 【業務内容】 エンドツーエンドの機械学習（ML）およびAIパイプラインの構想、設計、構築、導入および運用（運用定着）をリードする エンタープライズ全体を見据えた堅牢なAIアーキテクチャを構築し、データサイエンティスト、データエンジニア、開発者、運用、セキュリティチームと連携しながら推進する 以下のプロセスを含むAIシステムのライフサイクル全体を主導する 要件分析：組織の課題やニーズを分析し、AIによる解決可能性を明確化する ソリューション設計：拡張性・コスト効率・ビジネス戦略との整合性を考慮したAIソリューションを設計する 技術選定：AIシステム構築に必要な最適な技術スタックおよびツールを選定する 監査（Audit）：データ、モデル、ソフトウェアエンジニアリングを含むAIツールおよび開発・運用プロセス全体を対象とした監査を実施し、継続的改善を推進する フィードバックループを確立し、AIサービスの評価、モデルの再調整、再学習を適切に実施する 実装管理：AIシステムの実装全体を統括し、組織要件を満たしていることを保証する 監視・保守：AIシステムのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、課題対応、運用保守、定期的なアップデートを行う ビジネス全体の構造や業務理解とAI技術への理解を併せ持ち、AIプロジェクトを成功に導くための意思決定および方向付けを行う テクニカルアーキテクト、データエンジニア、ドメインエキスパートなどのクロスファンクショナルチームと協働し、ビジネス要件を深く理解した上で実効性の高いAIソリューションを開発する データサイエンスおよびAI分野において、自発的かつ継続的に学習・スキル向上に取り組み、自身の専門性とキャリアの高度化を追求する 登録資格 Nice to have 【望ましいスキル】 機械学習、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどのAI関連技術に関する深い理解および実務経験 AIアーキテクチャおよびパイプライン設計に関する知識と経験 ML／ディープラーニングワークロードにおけるワークフローおよびパイプライン構成の理解 データ管理、ガバナンス、モデル構築、デプロイメント、本番運用に至るまでの各コンポーネントおよびアーキテクチャ上のトレードオフに関する深い知識 ソフトウェアエンジニアリングおよびDevOpsの原則に関する理解 Git、コンテナ技術、Kubernetes、CI/CDなどのDevOpsワークフローやツールの利用経験 データサイエンスおよび高度分析に関する知識・経験 SAS、R、Pythonなどの高度分析ツール 応用数学、機械学習、ディープラーニングの理論理解 ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク等の機械学習手法 TensorFlow、PyTorch、KerasなどのAIフレームワークを用いた大規模モデル開発経験 Google Cloud、AWS、Azureなどのクラウドプラットフォームを活用したAIシステムの設計・開発経験 AIモデルの運用・展開（MLOps）に関する知識・経験（モデル最適化、監視、バージョン管理、ライフサイクル管理等） BigQuery、Spark、Hadoopなどの大規模データ処理技術に関する実務経験 AI倫理およびプライバシーに関する知識を有し、それらを考慮したAIシステム設計ができること ビジネス要件を正確に理解し、拡張性・信頼性の高いAIプラットフォームを設計できる能力
Role Overview We are seeking an experienced Vertex AI Engineer and Cloud Delivery Lead to drive the design, deployment, and operationalization of machine learning solutions on Google Cloud. This role bridges AI/ML engineering and cloud delivery,
Appealing Points: Lead cutting-edge AI initiatives by developing Machine Learning, Deep Learning, and Generative AI solutions for real-world business applications. Work with the latest AI technologies including LLMs, RAG, AI Agents, PyTorch, TensorFlow, Kubernetes, and cloud-based MLOps
Appealing Points: Lead End-to-End MLOps on Vertex AI – Design and implement scalable ML pipelines covering data ingestion, training, deployment, monitoring, and model lifecycle management on Google Cloud. Build Enterprise-Grade AI Platforms – Work with Vertex