atama plus株式会社の【Engineer】AI/MLエンジニアの求人

【会社概要】

「教育に、人に、社会に、次の可能性を。」をミッションに掲げ、テクノロジーを活用した学びのあり方の進化に取り組んでいます。

学ぶことで自らの可能性を広げ、自分の未来を自分でつくる人で満ちた社会の実現を目指しています。
教育を一人ひとりに最適化するAI教材「atama＋」を全国の塾・予備校4,500教室以上に提供するとともに、atama＋を活用した学習塾「進学個別 atama＋塾」「atama＋ オンライン塾」を運営。
入試での利用や入学前の教育など、大学向けのプログラムも提供しています。

2026年3月から企業向けの従業員教育プログラムの提供を開始しました。

【募集背景】

既存プロダクトの進化と、生成AIを前提とした新しい学習体験の創出が同時並行で進んでいます。
学習成果をどのように定義し、どの指標で測るべきか。レコメンドの最適解とは何か。生成AIはどの文脈で活用するべきか――。
これらは単なるモデル改善ではなく、プロダクト戦略そのものに関わる問いです。
本ポジションでは、事業・学習体験を理解したうえで、AI/MLの知見を活かし、プロダクト価値の向上を担っていただける方を募集しています。

【業務内容】

AI/ML/LLMを活用した学習基盤の設計・実装・運用を担っていただきます。
事業部とともに顧客提供価値を定義し、実際にその有用性が実証されるまで推進いただくことを期待しています。
ご経験やご志向に応じて、担っていただく業務内容やスコープは柔軟にご相談させていただきます。

＜具体的なテーマ例＞

• レコメンドエンジンの開発
• 次世代学習エンジンの研究開発
• 学習体験におけるAI/LLM活用機能の進化
• MLOps / LLMOps基盤の構築
• AI/ML/LLM活用機能のプロダクト実装

【本ポジションの魅力】

◎企画や仕様策定段階から携われます。
当社がプロダクトを作る上で大切にしているのは、ユーザーである生徒が「熱狂しているか？」ということ。
決まった仕様をただ開発するのではなく、生徒が本当に困っていること、求めていることは何かを徹底的にを考え、チームメンバーとともに仕様段階から議論し、ミッションの実現に向けて同じ方向を向いてプロダクト開発を行うことができます。

◎ユーザーからの気付きを得ながら開発できます。
エンジニアもプロダクトを使用している塾などを訪問し、現場での観察やインタビュー等で得られた気付き・学びをもとにプロダクトを開発・改善しています。
そのため、常にユーザーからの気づきやフィードバックを開発に反映することができる環境です。

◎AI/ML機能の設計から実装・運用まで主体的に関われます。
モデル設計に加え、評価基盤の整備やプロダクトへの組み込み、パフォーマンスやコストを踏まえた改善までを、関係チームと連携しながら取り組むことができます。
精度だけでなく、UXや処理負荷、生成AI活用に伴うコストとのバランスを考慮した設計判断が、学習体験や事業成果に直結するポジションです。
研究開発にとどまらず、実際のユーザーに価値を届ける社会実装まで関われる点が大きな魅力です。

【生成AI活用について】

＜開発支援＞
コードの自動補完・設計・生成・コードレビューなど、開発支援ツールを幅広く活用・試行しています。
いずれは推奨ツールを収束させていく可能性もありますが、現状は生成AIの進化の見通しが立てられないため、セキュリティとコストに注意しつつ、様々なツールを利用しています。

＜プロダクトへの装着＞
ユーザが実際に利用する機能での活用から、プロダクトのコンテンツを作成する裏側での活用も含めて、より価値のあるものをより早く広く届けるために、様々な方向から活用を検討・試行しています。
▼（参考）Amazon Bedrockで実現する 新たな学習体験▼
https://speakerdeck.com/kzkmaeda/amazon-bedrockdeshi-xian-suru-xin-tanaxue-xi-ti-yan

【選考について】

atama plusでは、選考を「相互理解の場」と位置づけています。
書類選考通過後にご参加いただく面接では、対話を通じて、ぜひatama plusのカルチャー、事業、プロダクト等について理解を深めていただければと思います。

• atama plusのMission、Principle、Valuesに共感できる方
• 教育事業に関心があり、atama plusのMissionにコミットできる方
• 正解がない課題に対して、チームや個人で向き合って解決していける方、そのプロセスを楽しめる方
• 社内外の幅広い関係者を巻き込みながら成果を出すことができる方

• Webアプリケーション開発経験（3年以上）
• AIコーディング支援ツールを活用して開発した経験
• 機械学習モデルやLLMを活用したシステムの開発・運用経験
• 機械学習の基本的な知識（モデル開発のライフサイクルへの理解）

• 機械学習モデルの学習やLLMのファインチューニング経験
• LLMOps/MLOps基盤を用いたモデル開発・運用経験
• AI/MLプロダクトの立ち上げ～グロース経験
• 自社プロダクトの開発経験
• アジャイル開発の経験
• チーム開発において、サービス仕様の検討段階（課題整理〜要件定義・設計）から行った経験
• プロダクト全体設計 / オペレーション構築をリードし、複数のエンジニアを率いてプロジェクトを推進した経験