調教 の求人・仕事・採用

仕事内容競走馬に係る騎乗員業務及び厩舎作業業務全般に従事していただき ます ・騎乗、育成、調教、馴致 ・馬引き、馬の出し入れ、放牧、収牧 ・馬の手入れ（ブラッシング） ・馬の飼葉作り作業 ・厩舎内外清掃の清掃全般、その他 ・寝わら交換、給餌 ・北海道競馬の認定厩務員に選任の場合あり 仕事内容が変更になる予定はありません

勤務時間勤務曜日 月,火,水,木,金,土,日,祝祭日 勤務時間 08:30～08:30 (16時間) 最低勤務日数 週2日 当務：休憩8時間、うち仮眠4時間 勤務時間 23:00～09:30 (9時間) 最低勤務日数 週2日 夜勤：休憩1時間30分 仮眠なし

仕事内容公共施設のセキュリティスタッフ 品川区 【若手活躍中☆】当直勤務は日給2万円以上◎未経験歓迎♪しっかり稼げる施設警備のお仕事！週2日～勤務OK＆Wワークをご希望の方も大歓迎！ お問合せだけでもお気軽にご連絡ください（仕事No.KA028常駐施設警備）常駐1 レアバイト！品川区にある 競馬場の厩舎周辺の警備のお仕事です！ 競走馬や関係者の安心安全を守るお仕事です！間近で有名な競走馬が見られる事もあります、警備中はご安全にお静かに。 厩舎での勤務なので外勤務がメインとなりますが、夏にはスポットクーラーを設置していたり環境は日々改善中！ 大人数の警備チームなので研修体制も万全！立哨メイン

仕事内容乗馬クラブインストラクター／乗馬クラブインストラクタ 実務経験者 乗馬クラブの事インストラクター業務を中心とした運営のお仕事です。 主にお願いしたいお仕事の内容は ・乗馬レッスン及び接客 ・馬の飼育・管理（調教・運動・餌やり・手入れ・馬房清掃） ・その他のクラブ運営に関る業務 乗馬クラブエトワールの運営 初めて馬に触れるお子様から全日本クラスの競技会への挑戦まで、お客様のさまざまなニーズに応えるレッスンカリキュラムをご用意しています。 交通費支給あり,学歴不問,既卒・第二新卒歓迎,シニア歓迎,転勤なし

勤務時間▼勤務時間詳細 当務：8:30～翌8:30（休憩8時間、うち仮眠4時間） 夜勤：23:00～翌9:30（休憩1時間30分）

仕事内容【仕事内容】 ★レアバイト★競馬場の施設警備★ ▼主な仕事内容 大井競馬場の厩舎（きゅうしゃ）エリアでの出入管理のお仕事です。 厩舎は、競走馬と調教師・厩務員が日々過ごしている専用エリアとなります。 主な業務は、厩舎エリアの門の前で立哨し、 ・競走馬が誤って外へ出てしまわないよう門の開閉対応 ・関係者や車両の出入確認・管理を行うことです。 立哨（立って行う警備）が中心の業務で、 競走馬と人の安全を守る大切なお仕事です！ 大人数現場なので、足休めの時間も休憩時間以外にあります。 ★動物、競馬が好きな方も大歓迎！ 間近で有名な競走馬が見られる事も…！（警備中はご安全にお静かに…） ※直接お馬

仕事内容WEBマーケティング／スト リ テラ 求む ユ ザ を主役にするWEB広告プランナ 【AIが加速する今、あえて「手触り」を大切にする】 AIにすべてを任せるのではなく、最後の0.1％に人間が魂を込める。 機械には真似できない、一瞬の「機微」を捉える職人技。 便利すぎる時代だからこそ、あなたの「目利き」が価値になります！ ・AIが生成したコピーを、人間味あふれる表現にリライト（編集） ・機械的な入札最適化に、人間ならではの「予測不能な一手」を加える ・データの裏にある、微妙な季節感や空気感をクリエイティブに反映 ・AIの学習データを、正しく、美しく「調教」する運用ディレクション ・アル

仕事内容【職種】IT技術職＞データサイエンティスト 【業種】IT・インターネット＞インターネットサービス ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります 【当社の概要】 元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務める不動産テック企業です。 20億件以上という膨大なデータを活用して、賃貸物件の最適な家賃を算出したり、瞬時に豊富なレポートを作成できるAI SaaSを開発・提供しています。 日本には1500万以上の賃貸物件があり、それら1部屋1部屋に家賃がありますが、これを決める業務におきなペインがあります。 スマサテは、膨大なデータと高度なアル

仕事内容プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニアとして、本当に顧客の役に立つ本質的な開発・実装に没頭できる環境です。 仕事内容 【業務概要】 SaaSのコア競争力となる、AI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引していただきます。現在、生成AI/LLMをプロダクトに深く組み込み、顧客体験（UX）の向上や圧倒的な業務生産性の向上を実現するための新機能開発が必要不可欠となっています。単なる技術検証やモデルの精度向上にとどまらず、本番環境で安定稼働させるためのMLOps/LLMOpsの構築まで、一気通貫で裁量を持って取り組めるポジションです。 ・具体的には ・不動産データ（画像、テキスト、数