FastLabel株式会社のアーキテクト / 開発リーダー（ロボティクスAIデータ基盤）の求人

■主な業務内容
最先端AI（ロボティクス、マルチモーダル etc）の開発に不可欠なデータインフラ開発案件のリーダーとして、アーキテクチャ設計からプロジェクトデリバリーまでを強力に推進するポジションです。クライアントの高度な要件に基づき、大規模データのETL/ELTパイプラインや周辺システム（API、管理画面、認証基盤等）の設計・開発を統合的にリードし、高品質かつ安定的なシステムを構築します。
技術とビジネスの架け橋として、最先端のAI開発を行うトップエンタープライズや研究機関との要件定義・顧客折衝を主導。抽象的なニーズから本質的なイシューを特定し、最先端技術（VLM、Cosmos、Isaac Sim等）の組み込みやデータキュレーションの仕組み化を通じて、プロジェクト成功に対する技術・マネジメント双方の責任を担います。
また、個別案件の最適化に留まらず、FastLabelとしてのあるべき共通の「データパイプライン」の設計・仕組み化を推進。コードレビューやメンタリングを通じて自社・外部委託を含むチーム全体の技術力と生産性を底上げし、スケーラブルな開発組織を確立します。確かなWebバックエンド・インフラ技術とリーダーシップを掛け合わせ、競争優位性のある開発体制を構築します。

急拡大を迎えているFastLabelのデータエンジニアリング領域において、クライアント向けのデータパイプラインおよび周辺システム開発プロジェクトを率いるリーダーをお任せいたします。

《具体的な業務》

1. データパイプラインおよび周辺システムの設計・開発
   ・多様なAIモデル（LLM、マルチモーダル、生成AI、フィジカルAI等）の学習に必要な、大規模データ収集・加工（ETL/ELT）パイプラインのアーキテクチャ設計・開発
   ・データ投入API、管理画面、認証基盤など、周辺システムを含めたシステム全体の設計・開発
   ・大規模データを効率的に扱うための最先端技術の組み込み（VLM, Cosmos, Isaac Sim etc）、データセット軽量化やデータキュレーションの仕組みの実装

2. クライアント折衝および要件定義
   ・最先端のAI開発を行うクライアント企業や研究機関との技術的な要件定義、提案、仕様調整
   ・クライアントの抽象的な要望から、必要なデータ構造やパイプライン仕様への落とし込み

3. プロジェクトマネジメントとチームの向上
   ・開発チーム（エンジニア数名、外部委託含む）のタスク管理、進捗管理、リソースの最適配分
   ・コードレビューを通じた品質管理、ジュニアエンジニアへの技術指導やメンタリング

変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。

■募集背景
現在FastLabelでは、自社SaaSプロダクトの提供に留まらず、大手企業や最先端AIスタートアップ、研究機関などのクライアントに代わり、AIの学習に使う大規模データを収集・加工・蓄積するための「データパイプライン」およびその周辺システムの開発を請け負うプロジェクトが急速に立ち上がっています。

直近では、AWSジャパンの「フィジカルAI開発支援プログラム」への採択や、世界最大のAIカンファレンス「NVIDIA GTC 2026」での次世代データキュレーション技術の発表など、世界水準の実績が積み上がっています。今後はLLMや大規模マルチモーダルAIなど、あらゆる先端AIの開発を支えるデータ基盤への拡大を見据えています。

現在、様々なトップエンタープライズ企業からロボティクスデータパイプライン構築を求められており、顧客のニーズに応えながら、データパイプラインのあるべき姿の設計、開発が急務となっております。このような背景から、受託開発プロジェクトのアーキテクチャ設計から顧客折衝、チームマネジメント、FastLabelとしてのあるべきデータパイプライン設計・開発までを強力に牽引するリーダーを募集します。

■仕事の醍醐味
フィジカルAIやマルチモーダルAIは、自動運転やロボティクスを筆頭に産業現場における価値創出の在り方を大きく変えるテーマです。本ポジションでは、トップエンタープライズや研究機関の先進的なAI構想を、大規模データが安定稼働するパイプラインへと具現化し、最先端AIの社会実装をエンジニアリングの力で直接支えることができます 。

また、ロボティクス領域の先端AI開発では、多様なデータ規格や世界モデル、シミュレーションの最適な組み合わせが世界でもまだ確立されていません 。だからこそ、顧客の抽象的な要望から本質的イシューを特定し、自らデータパイプラインのあるべき姿を創り上げていく面白さがあります 。

アーキテクチャ設計から顧客折衝、マネジメント、共通基盤の仕組み化まで横断的に関わるため、市場で極めて希少な「AIデータエンジニアリングの上流リーダー」へ成長できます 。

■キャリアパス
直近ではAWS関連の最先端プロジェクトなどが動いていますが、中長期的にはマルチモーダル基盤モデル、世界モデルやロボット基盤モデルなど、時代の先端を行くあらゆるAI開発のデータ基盤開発に携わります。AIのモデル（アルゴリズム）が変わっても、「高品質なデータをどう集め、どう処理するか」という課題は不変であり、ここで積める経験はエンジニアとして長期的に高い市場価値を持ち続けます。
また、データインフラ領域のテックリード、プロジェクトマネージャー（PM）などご本人の特性や志向に合わせて選択していくことが可能です。
キャリアパスとしては、データインフラ領域のテックリード、プロジェクトマネージャー（PM）、さらには開発組織のエンジニアリングマネージャー、VPoE、CTOなど、ご本人の特性や志向に合わせて選択していくことが可能です。

■FastLabelで活躍している人物像
・パーパス「データでAIに信頼を与え、世界変革の黒子になる。」に共感し、積極的に行動できる方
・スタートアップやAI×SaaSの不確実性を楽しみ、柔軟性を持ち、挑戦を厭わない方
・テクノロジー好きで、ユーザーの本質的な課題解決に情熱を注げる方

■FastLabelにマッチしない人物像
・事業ドメインや業務の意義を重視せず、与えられたタスクだけをこなしたい方
・ジョブ型雇用を希望する方
・個人のやりたいことやメリットを優先し、チームやユーザーへの価値提供を軽視する方

・WebアプリケーションまたはAPIの設計・開発・運用経験（バックエンドに関する豊富な知識）
・AWSなどのパブリッククラウドを用いたインフラ構築・運用経験
・チームリーダー、コードレビュー、またはプロジェクトの進捗管理などの経験
・クライアントとの折衝や、要件定義の実務経験

・大規模データの収集・クレンジング・加工・蓄積（ETL/ELT）など、データエンジニアリングの実務経験
・マルチモーダルデータ（テキスト、画像・動画、音声、時系列ログなど）の取り扱い経験
・機械学習（ML）に関する基礎知識、またはMLOpsの構築経験
・受託開発（SIerや技術コンサル）におけるPM/PL経験
・セキュリティやデータガバナンスに関する基礎知識