アノテーション - 東京都千代田区 の求人・仕事・採用

勤務時間シフト制 実働時間：1日あたり7時間 勤務日：月～日（週3日以上） 1日4時間～勤務可能 以下(1)(2)より選択可能 (1)10:00～18:00（実働7時間） (2)18:00～22:00（実働4時間） ※週５日以上勤務できる方歓迎！ ※土日祝に勤務できる方歓迎！ ※土日祝のみの勤務もOK

仕事内容＜仕事内容＞ 東京科学大学（旧：東京医科歯科大学）認定ベンチャーにて、医療×AIの新規事業に関わる実験補助・アノテーション業務をお任せします。 アノテーションとは、AI学習に必須となるデータに正しい判断基準を与える重要な工程です。 本業務を通じて、AI学習に必要なアノテーションの感覚や考え方を実務ベースで身につけることができます。 【具体的な業務内容】 ・実験補助（準備、実験作業、記録、簡単なサポート作業） ・AI開発用データのアノテーション業務 ・その他、研究開発に関わる軽作業 ＜この仕事のポイント＞ ・大学認定ベンチャーでの勤務 ・医療×AIの新規事業・大型開発プロジェクトに参加

仕事内容株式会社Ｅｃｏ‐Ｐｏｒｋ 【AIデータ管理】アノテーションチームリード候補◇未経験可／リモート可／「養豚×データ」カンパニー 【仕事内容】 【AIデータ管理】アノテーションチームリード候補◇未経験可／リモート可／「養豚×データ」カンパニー 【具体的な仕事内容】 AI開発を支える「アノテーションチーム」のリーダー候補を募集します。 「AIってむずかしそう…」「私でもできるかな？」そんな心配はいりません。 当社には、事務職からチャレンジした20代女性メンバーがいて、今ではチームの中心として活躍しています。先輩がいるから、未経験の方でも安心してスタートできます。 ■業務内容： ◇画像や動画に

仕事内容■仕事内容 同社は、養豚業界にAI・IoT・SaaSを提供するデータカンパニーです。 主力サービス「Porker」は、AI豚カメラを活用し、生産現場の可視化を実現しています。 AI開発を支えるアノテーションチームのリーダー候補を募集しており、画像や動画へのラベル付け、 データチェック、作業管理、効率改善などが主な業務内容となります。 チームでの打ち合わせや他部署との連携、自動アノテーションの仕組み改善、 データ分析サポートなども担当していただきます。 【具体的には】 ・ 画像や動画にラベルをつける作業(アノテーション作業) ・ データのチェック(正しくできているか確認) ・ 作業の進み具合を

仕事内容給与： 時給2000~2600円 仕事内容： ＼現場を知るあなたの経験が必要です。社内ITサポート×総務×AIプロダクト支援／ 「まだまだ活躍したい」IT経験者へ。柔軟な働き方で組織を支える仕事。急なお休みでも周囲のフォロー体制あり。 「フルタイムで働くフェーズは一段落したけれど、培ってきたITスキルはまだ活かしたい」 そんな方を歓迎します。 インタラクティブソリューションズは、大手企業向けにAI人材育成・営業支援サービスを提供する成長企業です。 今回募集するのは、社内のIT環境を支える情報システム担当。PCやアカウント管理などの日常的な運用から、自社AIプロダクトの検証、データ活用支

仕事内容【急成長建設DXスタートアップ×IPO準備中×週3リモートのハイブリッド勤務】事業のコアとなる建設データAIの精度を左右する「正解データ」をつくる、データ品質管理リードを募集！ ▼仕事内容 株式会社GORLEM（ゴーレム）は代表の野村をはじめ、建設・建物の課題解決と新しい価値の創造に長年取り組んできたメンバーで立ち上げた会社です。 GORLEMが土台となり、真の意味での、持続可能な産業の再興を実現していきます。 資金調達シリーズBのスタートアップです。 代表の、データとアルゴリズムで「業界の仕組みそのもの」を書き換えるという強い意志のもと、巨大産業の変革に本気で挑む面白いフェーズです。 ▼

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・地理空間データ、または大規模な時系列、軌跡データを扱うエンジニアリングの 実務経験（アーキテクチャ設計から本番運用まで） ・事業仮説を技術要件に翻訳し、「何を作り、何を作らないか」を自ら判断した経験 ・技術的負債をコントロールし、長期的な拡張性や再利用性を考慮した 技術アセットを設計、実装した経験 ・様々なステークホルダーと、創出するビジネス価値や技術的トレードオフについて 円滑に議論できるコミュニケーション能力 【尚可】 ・データのアノテーション設計や、その効率化に取り組んだ経験 ・GNSS／衛星測位技術に関する基礎的な理解 ・国家プロジェクトやS

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・地理空間データ、または大規模な時系列、軌跡データを扱う エンジニアリングの実務経験（基盤設計から本番運用まで） ・事業仮説を技術要件に翻訳し、「何を作り、何を作らないか」を自ら判断した実績 ・再利用可能な技術資産を意図して残してきた経験 ・非エンジニアと、生み出す価値について議論できるコミュニケーション能力 ・海洋ドメインの知識、もしくはそれを習得する強い意欲 【尚可】 ・データのアノテーション設計や、その効率化に取り組んだ経験 ・GNSS／衛星測位技術に関する基礎的な理解 ・国家プロジェクトやSBIRなど、官公庁向けプロジェクトの経験 ・技術戦略を自ら

仕事内容■仕事内容 LLM、VLM、マルチモーダルモデル向けの学習データ設計、データ前処理、 アノテーション方針の設計・改善を行います。モデル評価指標の設計、評価結果の分析、 学習・評価・データ改善のフィードバックループ構築、モデル開発チームとの連携による性能改善、 データ品質・バイアス・安全性に関する設計指針の確立が主な役割となります。 【具体的には】 ・ LLM/VLM/マルチモーダルモデル向けの学習データ設計 ・ データ前処理 ・ アノテーション方針の設計と改善 ・ モデル評価指標の設計および評価結果の分析 ・ 学習→評価→データ改善のフィードバックループ構築 ・ モデル開発チームとの連携によ

仕事内容■仕事内容 AI開発におけるデータ準備の課題解決を目的に設立されたスタートアップで、 クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供しています。 【具体的には】 ・AI開発目的に基づくデータ要件の整理・仕様設計 ・データ収集/アノテーションプロセスの設計・改善 ・プロジェクトの進行管理(スケジュール/品質/コスト) ・社内外ステークホルダーとの調整・コミュニケーション ・クラウドワーカー活用体制の構築・運用管理 ・成果物の品質評価・納品管理 ・プロジェクトナレッジの蓄積と標準化 全社横断でのプロジェクト管理を行い、ガバナンスを強化します。 全社的なプロジェクト管理体制を確立し、

勤務時間09時00分～18時00分 / 月火水木金 / 土曜出勤：出勤なし / 残業なし

仕事内容プライム上場企業の関連会社で、AIロボティクス事業開発のサポートをお願いします。 ロボット導入現場やユースケース作業の抽出、ロボットの学習タスクへの反映、模倣学習、モデル開発などの一連の業務をお任せします。 ●ロボット導入現場・ユースケース作業の抽出 ●ロボットの学習タスクへの反映 ●テレオペによる模倣学習（アノテーション含む） ●GPUを使用したモデル開発 ●実装および評価 【会社の主力商品・サービス】 CVC運営会社 【勤務時間】 9：00～18：00（休憩時間 12：00～13：00） 【残業】 基本的になし ※突発的に発生する際には、ご相談させていただく場合がございます。（1～

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 株式会社APTOは、AI開発に特化したスタートアップです。プロジェクトマネージャーとして、データ要件の整理や仕様設計、データ収集・アノテーションプロセスの設計・改善を担当します。 プロジェクトの進行管理を行い、スケジュール、品質、コストを調整。社内外のステークホルダーと密接に連携し、クラウドワーカーの活用体制を構築します。成果物の品質評価や納品管理を通じて、プロジェクトを推進します。 顧客課題の整理や業務プロセス設計の経験を活かし、AIやデータ活用プロジェクトでの実績が期待されます。充実した社内制度や働きやすい環境が整っており、プライベートとの両立も可能で

仕事内容【外資系グローバル企業】生成AIデータセット作成プロジェクトSV／年収450から600万／フレックス制導入 アデコは、スイス・チューリッヒに本社を置き、世界60か国以上で事業を展開するグローバル・リーディングカンパニーです。人材紹介・転職支援・アウトソーシング・コンサルティングなど幅広い人材サービスを提供しており、世界で1日あたり約70万人にキャリア形成の機会を届けています。日本においても400を超えるプロジェクト先を持ち、安定した事業基盤を誇ります。 【ミッション・採用背景】 生成AI関連の大手IT企業において、AI性能向上を目的としたデータセット作成チームが新規に立ち上がります。約30

仕事内容【応募資格】 [必須] ・医療系の製品企画・製品戦略立案に携わった経験（2年以上） [歓迎] ・ユーザーヒアリング・市場調査に関する業務経験 ・医療機器のプロモーション・販売戦略策定に関する業務経験 ・エンジニアとしてのソフトウェアの開発経験 ・何らかのリーダー経験、チームをマネジメントした経験 ・医療機器の開発・販売の経験（特に下記領域） - プログラム医療機器 - 電子カルテ・PACS・RIS・健診システムなど院内システム - 機械学習や画像処理 - 薬機法 - ソフトウェア開発 - 画像診断に関する医療知識 - 医療機関あるいは医療系企業で医師と企業の共同研究に関する業務経験 【フィット

仕事内容■仕事内容 【職務内容】 本ポジションでは、データ基盤の構築からAI機能の実装まで、幅広く携わっていただきます。 ■ データ基盤・データ整備 ・各種データの収集（スクレイピング等）および前処理・後処理（クレンジング、正規化、補正など） ・複数データの統合および構造化処理の設計・実装 ・データ更新プロセスにおける品質管理および傾向分析 ・Snowflakeを含むデータ基盤の設計・改善、および課題分析 ■ LLM/機械学習活用 ・教師あり学習モデルの構築・学習・評価・改善 ・LLMを活用した情報抽出・構造化処理の設計および実装 ・アルゴリズム選定やモデル設計、LLM活用方針の検討 ・モデル精度や出

仕事内容AI SaaSプロダクトを展開する企業にて、 自然言語処理（NLP）エンジニアとして機械学習モデルの分析・検証・改善を ご担当いただきます。 学習データの整備からモデル評価、精度向上に向けた技術検証まで 幅広く携わり、AIプロダクトの品質向上に貢献いただくポジションです。 また、自社プロダクトの開発だけでなく、新規サービスの企画段階から参画できる環境です。 ・学習データ作成に向けたコーパス収集・整備 ・機械学習モデルの学習・評価および誤り分析 ・前処理・後処理を含むモデル精度向上のための技術検証・実装 ・機械学習を活用するための周辺技術開発 ・サービス品質向上に向けた分析・改善業務 【

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 株式会社APTOでは、コンピュータビジョン領域のリサーチエンジニアを募集しています。☆★ このポジションでは、物体検出やセグメンテーションモデル向けのデータ設計、評価ループの構築を担当し、実環境での安定動作を実現するための取り組みが求められます。☆★ 具体的には、画像・動画データの前処理や品質管理、アノテーション方針の設計、モデル評価指標の設計と評価分析を行います。☆★ また、全社的なデータ設計の標準化を推進し、経営層との連携を通じて事業インパクトを創出します。☆★ 求められる経験には、コンピュータビジョンプロジェクトにおけるデータ前処理やアノテーション設

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 株式会社APTOでは、LLM・リサーチエンジニアを募集しています。主な業務は、LLM、VLM、マルチモーダルモデル向けの学習データ設計やデータ前処理、アノテーション方針の設計・改善です。モデル評価指標の設計や評価結果の分析を通じて、学習・評価・データ改善のフィードバックループを構築し、データ品質や安全性に関する設計指針を確立します。 データ設計と評価が属人的に行われているため、現場での即戦力としてリードできる方を求めています。機械学習やAIプロジェクトにおけるデータ処理・分析の経験を活かし、モデル開発チームと連携して性能改善を推進します。福利厚生も充実してお

仕事内容データ基盤の構築を中心とした役割を担います。インフラに関する非機能要件の整理、アーキテクチャの設計、データパイプラインの構築などを通じてスケーラブルで柔軟なデータ基盤の整備を行います。 ■具体的な業務内容 ＜技術面の具体的な業務イメージ＞ ・データ基盤の設計・構築・運用（DWH、ETL/ELT処理、クラウド環境など） ・非機能要件の整理やアーキテクチャ設計 ・データパイプラインの構築・最適化 ・データガバナンスやセキュリティ対応 ※プロジェクトによって範囲は異なります。 ＜管理面の具体的な業務イメージ＞ ・プロジェクト管理（顧客の期待値調整・技術的なリード)、プレイング ・１人月で入るとき

仕事内容採用背景 2024年12月にシリーズAで累計28億円の資金調達を実施し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。 これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用とAI実装の重要性が高まる中、Snowflakeを中核としたデータ基盤を前提に、ML/LLMを活用しながら価値提供を前に進められるAIエンジニア(データサイエンティスト)の存在が必要不可欠なため、募集いたします。 お任せしたい役割とミッション 自社プロダクト「infobox」における、Snowflakeを中核としたデータ基盤は、サービスの根幹を支える重要な領域です。 本ポジション

仕事内容■仕事内容 【募集背景】 ・ 学習・評価に必要なデータが不足している ・ データ品質や評価基準が整備されていない ・ 業務ごとにデータが分散している ・ AIを組み込む業務フローが整理されていない ・ PoCは実施できても、本番運用や全社展開まで進まない ・ どのデータが必要なのか ・ どのように収集・運用するべきか ・ AIをどの業務へ適用するべきか ・ どうすれば実運用まで繋がるのか 【顧客】法人 【商材】自社サービス 【職務内容】 APTOは、AI開発におけるデータ準備の課題を解決するために設立されたスタートアップです。 生成AI、マルチモーダルAI、PhysicalAIなどの次世代AI