Tech.07_Applied AI エンジニアの求人

■ 会社概要 2019年の創業以来、エネルギー事業者向けにオンラインのマーケットプレイスを提供し、大手電力会社を含むマーケットの95％のシェアを占める法人企業が参加する国内最大の取引市場へと成長しました。GTV (取扱高) は3兆円に迫り、今後は単年度の取扱高で100兆円市場の実現を目指しています。 2024年にはシリーズBで60億円の資金調達を行い、DCM Venturesを含む国内外の機関投資家、金融機関と電力、ガス、商社のエネルギー取引に従事する9事業者に出資いただき、さらに開発チームへと積極投資しています。 ■ プロダクト 1/ eSquare: トレーディングプラットフォーム 国内初のオンラインでエネルギーを自由に売買できる本格的なトレーディングプラットフォーム (経産省による許認可事業) 2/ eCompass: マーケットデータプラットフォーム 電力取引に必要な、電力価格や燃料価格の市況データなど、エネルギーに関するあらゆるデータ・マーケット情報を提供するデータプラットフォーム 3/ eScan: マーケットのリスク管理ツール 取引状況や市況データから事業上のリスク量を可視化する日本電力に特化したETRＭ(Energy Trading Risk Management System) 4/ JCEX: 環境価値取引のマーケットプレイス 気候変動の緩和や日本におけるカーボンニュートラルの実現を後押しする、国内の環境価値や海外ボランタリークレジットをオンライン上で売り買いできるマーケットプレイス -> プロダクト情報: https://enechain.co.jp/products/cts/ ■中長期的なミッション - 単一の機能ではなく、AIプロダクトのまとまりを一つの領域としてリードしていただく - ドメイン特化のデータサイエンティストと協力しながら、モデル開発〜アプリ実装〜運用までの「型」を作り、他サービスにも展開する - 開発組織全体のAI活用（AIコーディングエージェント、ドキュメント生成など）についても、使い方を試し、標準化する ■ 業務内容 - プロダクトマネージャーやBizメンバーと一緒に、解きたい課題と成功指標を整理して、AIでの解決アプローチを設計する - LLMや機械学習モデルを用いて、プロトタイプから本番を見据えた機能まで開発する - 既存のマイクロサービス / バッチ基盤上での実装（API化、バッチ処理、ワークフロー構築など）を行う - 本番環境での運用を設計し、モニタリング・アラート・改善サイクルを回す - 既存のMLOps基盤（GKE / ワークフロー基盤など）の整備や改善に、アプリケーション側からフィードバックを行う ■ AI環境 ・NotionAI ・OpenAI ・Claude ・Gemini ・NotebookLM ・CURSOR ・Devin ■ 技術スタック https://techblog.enechain.com/entry/technology-stack-2023-summer ・フロントエンド：React、TypeScript ・バックエンド：Go/gRPC、NestJS/GraphQL ・データベース：PostgreSQL ・データエンジニアリング/分析：Python ・モバイル：Flutter ・インフラ：GCP, GKE, Argo Workflows, BigQuery, Pub/Sub, Dataflow, etc ・IaC：Terraform ・分析ツール：Looker Studio, Tableau, Google Analytics ・CI/CD：Cloud Build, GitHub Actions, Argo CD ・ロギング/モニタリング：Datadog

- "Building Energy Markets, Coloring Our Society" というenechainのミッションに共感でき、目的志向で協働できる方 - チームとして大きな成果を出すことにフォーカスできる方 - ビジネス的なインパクトの最大化を目的として優先順位を設定できる方 - オーナーシップをもって主体的にプロジェクトを最後までやりきることができる方 - 異なる意見を受け入れ、異なる意見を述べることを恐れず、論理的に議論ができる方

- Python を用いたソフトウェア開発経験（目安：3年以上） - 機械学習または自然言語処理モデルの構築・評価・改善の実務経験（例：レコメンド、分類、回帰、自然言語処理など） - WebアプリケーションまたはAPIの開発・運用経験（言語は問わない） - パブリッククラウド（GCP / AWS / Azure いずれか）を利用した開発経験 - ビジネス側メンバーと対話しながら要件をすり合わせ、仕様を決めて進めた経験 - 本番環境での運用に主体的に関わった経験（障害対応や改善を含む） - モデルの説明性やリスクを意識して設計・実装した経験

- LLM / 生成AI を用いたアプリケーション開発の経験（プロンプト設計、評価フローの設計、ガードレール設計などを含む） - 機械学習システムの本番運用経験（モデルのモニタリング、データドリフト検知、再学習パイプライン構築など） - MLOps / GenAIOps ツールの利用経験（例: MLflow, Langfuseなど） - レコメンド、異常検知、不正検知いずれかのモデル開発・運用経験 - AI活用の社内展開や、AIツール導入の推進経験

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