AI Data Platform Engineerの求人

## **■ 募集背景** APTOでは、AIモデル開発に不可欠なデータ生成・アノテーション基盤をプロダクトとして提供しています。 現在、PoCフェーズを越え 本番利用・データ量の急増・ユースケース拡張が同時に進んでおり、 - 既存の設計ではスケールに限界が見え始めている - プロダクト全体を俯瞰して設計判断できるエンジニアが不足している という課題を抱えています。 そこで今回、AIデータ基盤の設計・進化に責任を持つエンジニアを中核メンバーとして迎えたいと考えています。 ## **■ このポジションの役割** 本ポジションは、単なる「実装担当」ではありません。 AIデータ生成・管理プラットフォームの中核基盤について、設計・実装・改善の意思決定を担うエンジニアです。 ### 具体的には - AIデータ基盤（Backend / API / DB）の設計・改善 - スケールを前提としたアーキテクチャ設計・技術選定 - Web / モバイル（必要に応じて）の設計・実装 - クラウドインフラ（AWS / GCP）の設計・運用改善 - プロダクト成長に伴う技術的ボトルネックの解消 「何を作るか」だけでなく、「どうあるべきか」を決める役割です。 ## ■ 主軸（最も期待する領域） - Python（Django）を中心としたバックエンド設計 - PostgreSQL 等のデータ設計・運用 - AIデータを扱う基盤設計・改善 ## ■ 周辺技術 - フロントエンド：TypeScript / React / Next.js - モバイル：React Native - インフラ：AWS / GCP / Docker / Kubernetes - CI/CD：GitHub Actions - AI連携：Vertex AI / SageMaker 等 ※すべての経験は必須ではありません。主軸領域での設計経験を最重視します。 ## ■ 任せたい裁量・意思決定範囲 - 技術選定・アーキテクチャ設計への関与 - 既存設計の見直し・改善提案 - プロダクト成長に応じた構成変更の主導 「言われた通り作る」ではなく、エンジニア起点で設計を前に進めることを期待しています。 ## ■ このポジションで得られるもの - AIデータ基盤を 設計 → スケール → 改善 まで一貫して経験できる - 実際に使われるAIプロダクトの失敗と改善に向き合える - 技術的意思決定を任されるポジションでの成長 - 将来の Tech Lead / アーキテクトへのキャリアパス

- プロダクト全体を理解しながら設計・実装したい方 - AI・データ領域の「実運用」を支える技術に興味がある方 - スタートアップの中核として、技術的責任を持ちたい方 - 将来的に Tech Lead / アーキテクト を目指したい方 ※役割が細かく分かれた環境で、「自分の担当範囲だけを実装したい方」には向きません。

- 業務要件をもとにしたWebアプリケーションの設計・実装・運用の経験（目安：3年以上） - Python / Node.js / TypeScript を用いた、API開発・業務ロジック実装・既存機能の改修経験 - PostgreSQL 等の RDBMS を用いた、テーブル設計・クエリ作成・パフォーマンスを意識した運用経験 - AWS / GCP 環境下でのアプリケーションデプロイ、設定変更、運用対応の経験

- アーキテクチャ設計・技術選定の経験 - Docker / Kubernetes を用いた運用経験 - AI / 機械学習に関連するシステム設計経験 - MLOps / データパイプラインへの関心・経験

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※AIにより自動生成するもので、選考結果を保証するものではありません。