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

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Senior AI ML Engineer

IKONIC

勤務地
Islamabad, Pakistan
掲載日
2026年10月6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。

## Full Description Position Title: Senior AI ML Engineer Timings: 4:00 pm - 1:00 am Department: Software Engineering Location: Ikonic, Plot # 176, Korang Road, near Rahat Bakers, I-10/3, Islamabad About Us: IKONIC is a US-based IT company headquartered in Miami, Florida, serving clients globally for over 9 years. We’re known for building scalable digital solutions and high-performing product teams. Innovation,ownership, and outcomes are core to how we work. Position Purpose: We are seeking a highly skilled and motivated Senior AI/ML Engineer with over 3 years of experience to join our dynamic team. The ideal candidate will have a deep understanding of machine learning algorithms, a strong background in Python programming, and a passion for developing cutting-edge AI solutions. In this role, you will lead the design, development, and deployment of machine learning models and contribute to our overall AI strategy. Education & Professional Qualification: • Bachelor or equivalent degree from a reputed educational institute, preferably in computer programming, computer science, or a related field. • Certification(s): Not mandatory, but certification in a relevant field is a plus. Experience: Minimum 3 years of experience in AI/ML engineering with a proven portfolio of relevant projects. Responsibilities: • Build and fine-tune Generative AI models (LLMs, diffusion models, transformers, etc.) for text, image, or multimodal tasks. • Explore and implement Agentic AI frameworks (autonomous/AI agents, tool-using models, reasoning systems). • Collaborate with data scientists, engineers, and product teams to integrate AI/ML solutions into production systems. • Utilize Python and its machine learning libraries (e.g., TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) to design, develop, and deploy machine learning models tailored to specific business needs. • Continuously improve and optimize machine learning algorithms to enhance the accuracy and performance of predictive models. • Employ data manipulation and analysis tools such as Pandas and NumPy to clean, transform, and analyze large datasets. • Ensure data integrity and quality throughout the entire data pipeline, from collection to processing and analysis. • Apply a strong understanding of machine learning algorithms, statistical methods, and data preprocessing techniques to analyze complex data sets. • Perform exploratory data analysis to identify trends, patterns, and insights that can drive decision-making and strategy. • Work with cloud platforms (e.g., AWS, GCP, Azure) to deploy machine learning models and manage computational resources efficiently. • Utilize containerization technologies such as Docker to create scalable and reproducible environments for model development and deployment. Requirements • Hands-on experience with Generative AI frameworks (OpenAI, Stability AI, Hugging Face Transformers, Diffusion models). • Familiarity with Agentic AI tools/frameworks (LangChain, AutoGPT, CrewAI, or similar). • Model Development: Design, develop, and optimize machine learning models and algorithms tailored to business needs, utilizing Python and relevant libraries (e.g., TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). • Data Analysis: Analyze complex datasets to extract meaningful insights and identify patterns that drive decision-making. • Algorithm Implementation: Implement and validate machine learning algorithms and statistical methods, ensuring robustness and scalability. • Code Optimization: Write clean, efficient, and maintainable code while adhering to best practices in software engineering. • Collaboration: Work closely with cross-functional teams including data scientists, engineers, and product managers to integrate machine learning solutions into products and systems. • Research and Innovation: Stay updated with the latest advancements in AI/ML technologies and techniques, and contribute to research and innovation within the team. • Mentorship: Provide guidance and mentorship to junior engineers, fostering a collaborative and knowledge-sharing environment. • Deployment: Manage the deployment and monitoring of machine learning models in production environments, ensuring high performance and reliability. Benefits • EOBI • Provident Fund • Medical Health Insurance • Annual Leaves • Accommodation • Casual leaves • Sick Leaves • Bereavement Leaves • Marriage Leaves • Paternity Leaves • Maternity Leaves • Recreational area for in-house games Why Should You Join IKONIC? At IKONIC, we believe in providing development opportunities to all its employees which is why our job comes with a variety of challenging assessments meant to catapult your career to the next level. This is made evident with our offerings such as: • A growth mindset through the help of experienced and helpful Mentors. Ikonic is made up of passionate individuals who aim to support each other in their training as well as day-to-day tasks. • A Dynamic Environment where we focus on encouraging initiatives, promoting agility and creating a work/life balance. We know the value you bring in and we aim to nurture it. • Market Competitive Compensation based upon your professional qualifications and skill set. • As an Equal employment opportunity provider. All employment associated decisions are based on an individual's merit. Note: Above goals and job descriptions are indicative and subject to change.

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。