次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

検索結果: 13,782

← 検索結果に戻る

AI/ML Engineer

AM.Dirac

リモート勤務

勤務地
Remote (Worldwide)
報酬
USD 150000-250000 per annual
勤務時間
Full Time
掲載日
2026年10月13日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

AI/ML Engineer – Full TimeLocation: Remote or Hybrid (Location Flexible) Start Date: Rolling Company: AM.Dirac, Quantitative Proprietary Trading Firm About AM.Dirac AM.Dirac is an AI-forward quantitative trading firm applying machine learning and programmatic reasoning to public market strategies. We use frontier ML capabilities to automate and scale our alpha-generating infrastructure across asset classes. Our team combines deep expertise in ML engineering, quant research, and systems design, working collaboratively to develop intelligent agents that operate in real-time, data-rich environments. Position Overview We are looking for a full-time AI/ML Engineer to join the core team at AM.Dirac. This is an opportunity to build intelligent systems that power next-generation trading strategies, from idea generation to execution. You’ll work at the intersection of state-of-the-art ML (including LLMs and agentic systems), portfolio optimization, and real-time data pipelines. Your work will directly support live strategies in production and lay the foundation for autonomous investment agents. Key Responsibilities Alpha Generation: Design and refine predictive ML models trained on intraday financial data and alternative datasets to surface trade signals. Data Infrastructure & Experimentation: Work with large-scale time series, macroeconomic, and unstructured datasets. Build pipelines, clean data, and rapidly iterate on hypotheses. Agentic Systems Development: Help architect and implement systems using LLMs to automate alpha research, backtesting, and live trading tasks. Portfolio Optimization: Contribute to the design of intelligent portfolio construction methods that integrate learned signals and risk constraints. Tooling & Research Ops: Develop internal experimentation frameworks in Python/Jupyter and build reproducible research workflows across the team. Collaboration: Work closely with quant researchers, founders, and systems engineers to scale model impact from prototype to production. Qualifications Required: Education: BS in Computer Science, Machine Learning, or related field (MS/PhD preferred). Exceptional candidates without a degree but with strong evidence of technical ability will be considered. Python & Jupyter Expertise: Demonstrated fluency with Python, NumPy, pandas, scikit-learn, and Jupyter for ML development and research. ML Proficiency: Experience with supervised learning, time series modeling, and neural networks. Bonus points for hands-on use of LLMs or reinforcement learning frameworks. Experimentation Mindset: Ability to rapidly test, measure, and iterate on model-based systems in noisy or nonstationary environments. Curiosity for Markets: While no prior finance experience is required, you should be motivated to learn how markets behave and how ML can exploit inefficiencies. Preferred: LLM & Agentic Workflows: Familiarity with prompting strategies, RAG, fine-tuning, or frameworks like LangChain, Transformers, or OpenAI APIs. Experience working with messy and unstructured data as inputs to modeling tasks. Open Source Contributions or Research: Active GitHub, blog posts, or published work showing initiative and originality in applied ML. Quantitative Finance: Experience building backend infrastructure for algorithmic trading and conducting research to originate market signals and trading strategies highly preferred. Why Join Us High Impact, Early Team Role: Shape the design and function of our AI-native investment platform from the ground up. Research-to-Production: See your work go from notebook to production in live trading strategies. Fast Iteration, Deep Focus: No bureaucracy, no endless meetings. Just focused execution with elite peers. Compensation: Competitive base salary + performance-linked bonus + benefits. Culture: Intellectually honest, independently driven, and curious about the edge of AI and finance. Application Process Interested candidates should submit: Resume/CV highlighting your technical background and ML experience Optional: Links to open-source projects, GitHub repos, or writing samples Brief note (if you'd like) on why you're excited about joining an AI-native trading firm AM.Dirac is an equal opportunity employer. We value diverse perspectives and are committed to building a team that reflects a wide range of backgrounds and experiences. Originally posted on Himalayas

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。