株式会社フライウィールのソフトウェアエンジニア（AI/MLエンジニア）の求人

ミッション

「データを人々のエネルギーに」

フライウィールは、データが人々の創造性を解き放ち、社会を豊かに進化させる新しいエネルギーだと考えています。データとAIを活用し、単なる業務効率化に留まらず、人々の可能性を最大限に引き出すことで、新たな価値を創造することが私たちの使命です。

私たちが描くのは、30年後、子どもたちが「成長」と「挑戦」を当たり前に楽しめる未来です。制約に縛られず、可能性が広がる社会を実現するために、データとAIによる社会変革を推進します。

フライウィールについて

フライウィールは米国ビッグテック企業出身の経営陣とメンバーが一丸となり、グローバル水準のデータ利活用ノウハウを活かして、企業のデータに関する戦略立案から基盤構築、システム導入、活用支援までをワンストップで迅速に提供しています。

独自のデータ活用プラットフォーム「Conata™」とプロフェッショナルサービスを組み合わせたアジャイルなアプローチで、エンタープライズ企業向けにデータドリブンな改革を通じて収益拡大を実現しています。

• 会社説明資料

プロダクトについて

私たちは「データを誰もが自在に活用できる社会」を目指し、エンタープライズ向けデータ活用プラットフォーム「Conata™」を提供しています。Conata™ は、データの収集・処理・分析・可視化、生成AI（RAG）を活用した知識検索、AI エージェントによる業務自動化まで一貫して支援し、企業のデータ活用を最大化します。

ビッグテックで培ったデータ管理・情報検索技術を活用し、高度な DataOps を実現。その技術と 生成 AI・AI エージェントを組み合わせることで、企業のデータ活用をさらに強化します。2024年には「Conata Data Agent」をリリースし、大量な社内データを自然言語で横断的に検索・活用できる環境を提供しています。

参考情報

• 「データはあるのに使えない」日本企業の盲点──97%の企業が取り残されるAI革命の真実 | FastGrow
• 「プロダクト」×「プロフェッショナルサービス」の両輪なくして勝機なし──Google・Facebook元幹部が説く、エンプラ市場で証明されたデータ活用の新方程式 | FastGrow
• 企業のAI活用は、「使われていない情報」こそが価値──MSでのグローバル開発経験を持つフライウィールCTO・波村氏が指摘する、日本企業が抱えるデータ整備の課題 | FastGrow
• 「“売らずに創る”。これがセールスの新常識だ」──元Google Japan執行役員も参画！フライウィールに訊く、AI時代のセールス・インパクト創出法 | FastGrow

組織とポジションについて

配属予定組織
・Technical Planning & Enablement チーム

ソフトウェアエンジニア（AI/ML エンジニア）は、プロダクト開発（計画・デリバリー）、チーム間連携、品質サイクル（評価・改善）を推進します。これらの活動を通じて、顧客がプロダクトを最大限に有効活用し、データにまつわる課題解決や新たな価値創造を実現できるよう貢献します。

業務内容

ソフトウェアエンジニア（AI/ML エンジニア）は、自身の専門性およびプロダクト開発やプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。

• 既存の AI Agent 機能（例: Conata Data Agent）の性能分析、課題特定、および精度改善のための技術的なアプローチ（モデル改善、アルゴリズム調整、データ活用方法の最適化、プロンプト設計など）の立案と実行
• 「Conata™」のデータ管理・情報検索基盤や RAG 機能などを最大限に活用した、新しい AI Agent 機能の設計、探索的なプロトタイピング、およびプロダクトへの統合開発
• 開発・改善した AI Agent 機能の有効性、精度、品質を評価するための指標設計、テスト自動化、および評価システムの構築
• プロダクトロードマップに基づき、AI Agent 機能の継続的な改善計画を策定し、実装・展開の推進
• 最新の AI Agent 技術、関連ライブラリ、研究論文などの動向を常に把握し、「Conata™」への応用可能性を探索、評価、提案
• プロダクトマネージャーやビジネスチームと連携し、「Conata™」ユーザーのデータ活用や業務自動化に関する具体的な課題、ニーズの深い理解

従事すべき業務の変更の範囲：なし

ソフトウェアエンジニアの魅力

• Measurement Driven な品質改善：データに基づき、プロダクトの品質（Relevance）改善を推進できます。
• Product Growth への貢献：開発したプロダクトがどのように利用され、プロダクトの成長に繋がるかを実感できます。ユーザーの利用を増やすための戦略立案から実行まで幅広く関わることが可能です。
• さまざまな顧客企業が抱えるデータに関する共通の課題を見出し、それらを解決する技術や機能に落とし込む、というフィードバックループから、さらなるプロダクトの改良・拡張を担うことができます。
• 最新技術の社会実装に向けて、プロダクト開発にも触れながら、ビジネスにおけるデータのまだ実現していないような活用を具現化していきます。
• 高い Availability が求められるサービスに対する、技術選定・監視・デプロイ・テストにおける設計、運用経験を積むことができます。

開発環境

※ Engineering チーム全体で使っているものの例であり、当該ポジションにおける利用優先度で列挙したものではありません。

• クラウド：AWS
• 開発言語：Kotlin、Python、TypeScript
• フレームワーク・ミドルウェア等：React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform
• SaaS：Auth0、Vercel

必須条件

• コンピューターサイエンス、AI、機械学習、または関連分野での学士号、または同等の実務経験。
• Python を用いた AI/ML 関連の1年以上の開発実務経験。
• 機械学習、深層学習の基礎理論に関する確かな理解。
• 何らかの AI モデル（特に LLM などの生成 AI 関連技術や NLP 技術を含む）を活用した開発経験。
• ソフトウェアプロダクトにおける、機能開発、評価、改善サイクルを回した実務経験。

歓迎条件

• データ活用プラットフォームやエンタープライズ向けソフトウェアの開発経験。
• 下記いずれかに関する知識または研究/開発経験。
  • 情報検索技術、RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム
  • AI Agentのアーキテクチャ、フレームワーク（LangChain, LlamaIndex, AutoGen, Semantic Kernelなど）
  • 強化学習、プランニング、意思決定プロセスに関する知識
  • 生成AI（LLM）の応用（ファインチューニング、プロンプト設計、Agent 化など）
• AI Agent 機能の評価手法、またはプロダクトにおけるAI機能の評価指標設計に関する専門知識や経験。
• 大規模データを取り扱うシステムの開発経験。
• クラウドプラットフォーム（AWS, Azure, GCPなど）上での AI/ML 関連システムの開発・運用経験。

求める人物像

• 私たちのミッションとバリューへの共感と、その実現に向けたプロダクト開発に情熱を燃やせる方
• ユーザーの課題解決やプロダクトの価値向上にこだわり、主体的に開発を進められる方。
• 新しいAI技術の可能性を探索しつつも、プロダクトとしての実用性・信頼性・スケーラビリティを考慮した開発ができる方。
• 定量的なデータに基づき、開発した機能の効果測定や改善策の検討ができる方。
• チームメンバーと積極的にコミュニケーションを取り、協力してプロダクト開発に取り組める方。
• 新しい技術、ツール、プログラミング言語を必要に応じて学ぶ能力と意欲。
  例：経験のない言語・フレームワークが使われていたとしても、就業後6ヶ月以内に知識を習得し、保守運用までできること。
• 臨機応変に状況に対応できる柔軟性。