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＜＜求人ポイント＞＞ ・資本金1億円・従業員数170名規模で、独自の「記憶定着プラットフォーム」を展開する急成長中の自社プロダクト開発企業です。 ・機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を活用し、教育・学習領域における非構造化データの価値化やプロセスの自動化を牽引できるポジションです。 ・リモートワークと出社を組み合わせたハイブリッドワークが可能であり、ストックオプション制度や学習支援制度など福利厚生も充実しています。 ■年収範囲 6,600,000 ～ 13,000,000円 ◆◆◆ 募集企業の取り組みについて ◆◆◆ 独自の「記憶定着プラットフォーム」の開発と運営を通じて、学習体験や教育プロセスの抜本的なアップデートに取り組んでいます。プレーンテキストなどの非構造化データから記憶事項を抽出するアルゴリズムや、ユーザーの記憶状況を推定するモデルの開発を通じ、教材作成プロセス等の自動化・効率化を実現しています。今後も蓄積されたデータを活用し、顧客組織の離脱予測や抑止施策などのソリューションを拡充することで、市場における圧倒的な地位の確立を目指しています。 ◆◆◆ なぜ実現できるのか ◆◆◆ ・圧倒的なプロダクト力：テキストデータからの自動抽出や記憶状況の推定など、高度なアルゴリズムを実装した革新的なプラットフォームを有しています。 ・市場ポテンシャル：教育や学習領域におけるデータ活用・自動化のニーズは極めて高く、今後も継続的な成長と事業拡大が見込まれる市場環境にあります。 ・グローバルな組織基盤：外国籍メンバーも多数在籍する多様性のある環境で、異なる専門性を持った優秀なエンジニアたちが密に連携して開発を進めています。 ・技術投資：自然言語処理やデータエンジニアリングといった最先端技術への投資を惜しまず、継続して動作するシステムの堅牢な運用基盤を構築しています。 ◆◆◆ 本ポジションのやりがい ◆◆◆ 機械学習エンジニアおよびソフトウェアエンジニアとして、要件定義からモデリング、実運用環境へのデプロイメントまで、一連のプロジェクトを大きな裁量を持って牽引できるポジションです。単なる開発にとどまらず、ステークホルダーへの説明やモデルの解釈性・可視化を高める技術の開発など、ビジネスと技術の橋渡し役としてもご活躍いただけます。独自のアルゴリズム開発や最新のNLP技術の応用に挑戦し、社会的に意義のあるプロダクトの成長とご自身のエンジニアリングスキルの向上を同時に実現できる、非常に魅力的な環境です。 ◆◆◆ 使用ツール ◆◆◆ - 開発・モデリング技術：機械学習モデル / 統計学アプローチ / 自然言語処理（NLP） ■必須スキル - モデルを構築してから実運用に投入するまでの一連の機械学習プロジェクトを実施した経験 - 統計学および機械学習に関する深い知識と、継続して動作するシステムの実装・運用経験 - 異なる専門性を持つ人たちへ適切に説明・コミュニケーションができる能力 - 日本語非母語話者の場合、JLPT N1レベル相当の日本語力 ■歓迎スキル - 自然言語処理（NLP）に関する開発経験 - MLOpsに関する実務経験 - データエンジニアリングに関する実務経験 --- ### ■ English Version > * A rapidly growing tech company with 100 million JPY in capital and over 170 employees, developing an innovative, proprietary "Memory Retention Platform." * A crucial role leveraging Machine Learning and NLP technologies to drive the automation of educational processes and extract immense value from unstructured data. * Offers a flexible hybrid work model, complemented by excellent benefits including stock options and comprehensive learning support. ■ Annual Salary Range 6,600,000 - 13,000,000 JPY ◆◆◆ About the Company's Initiatives ◆◆◆ The company is dedicated to fundamentally upgrading the learning experience and educational processes through the development and operation of its proprietary "Memory Retention Platform." By developing advanced algorithms that extract memorization items from unstructured data, such as plain text, and models that estimate user memory retention, they achieve automated and highly efficient educational content creation. Moving forward, the company aims to leverage its accumulated data to expand platform functionalities—such as predicting customer churn and implementing retention measures—to solidify its dominant market position. ◆◆◆ Why We Can Achieve This ◆◆◆ * Product Power: Possesses an innovative platform implementing advanced statistical algorithms for automated data extraction and memory status estimation. * Market Potential: Operates in a market with extremely high demand for data utilization and automation within the education and learning sectors, ensuring continuous business growth. * Global Organizational Foundation: Features a highly diverse environment with numerous international members, fostering close collaboration among engineers with varying expertise. * Tech Investment: Actively invests in cutting-edge technologies like NLP and data engineering, establishing a robust operational foundation for continuously running systems. ◆◆◆ Why This Position is Rewarding ◆◆◆ As a Machine Learning and Software Engineer, you will have the autonomy to lead end-to-end projects—from requirement definition and modeling to deployment in production environments. Beyond pure development, you will act as a critical bridge between business and technology by explaining technical details to stakeholders and developing methods to improve model explainability and visualization. It is an exciting environment where you can tackle the development of proprietary algorithms and the application of cutting-edge NLP technologies, simultaneously driving the growth of a socially significant product while advancing your professional engineering skills. ◆◆◆ Tools Used ◆◆◆ - Data Analysis & Modeling: Machine Learning / Statistical Modeling / Natural Language Processing (NLP) ■ Minimum Requirements - Experience executing end-to-end machine learning projects, from model construction to real-world deployment. - Solid knowledge of statistics and machine learning, coupled with experience in implementing and operating continuously running systems. - Strong communication skills to appropriately explain technical concepts to individuals with diverse areas of expertise. - For non-native speakers, Japanese language proficiency equivalent to JLPT N1. ■ Preferred Qualifications - Development experience related to Natural Language Processing (NLP). - Practical experience in MLOps. - Practical experience in Data Engineering. 当社の転職支援サービスに登録または利用した時点で、 以下の利用規約とプライバシーポリシーの内容全てに同意したものとみなされます。 ■ ブルームテックキャリア - 職業紹介サービス 利用規約 https://bloomtech.co.jp/terms/ - プライバシーポリシー https://bloomtech.co.jp/privacy/
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144.883Jobs
31.687IN
81%EN
That number is real. WorkMundi's database shows 144,883 open engineer roles across the world. India has the most with 31,687 jobs, followed by the United States with 30,084. If you just finished reading one job ad and felt paralyzed by choice, you're not alone—but this scale is actually an advantage. It means you can afford to be selective.
Start by geography and language. The majority of engineer ads—117,837 of them—have the job posting text written in English. Use that as one filter, but remember: the ad text language tells you nothing about whether the role actually requires you to speak English day-to-day. Read the job description carefully. Then check which countries have the volume you're targeting. Singapore, Poland, and Australia round out the top five after India and the US.
Next, learn who's hiring. Accenture has posted 2,801 engineer roles. andurilindustries, speechify, and jobgether are also actively recruiting. If you're applying to one of these names, research their hiring patterns and interview style before you apply. That homework pays off.
When you interview, expect the question every engineer hears: 'Tell me about a time you had to debug a problem that wasn't in your job description.' Have a specific story ready—not a general one. Name the tools, the deadline pressure, and what you learned. Hiring managers listen for whether you see problem-solving as part of the role itself, not a favour.