東京都千代田区のAI・機械学習エンジニアの求人情報

▍募集背景 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ A1Aは「取引に関わるすべての人が、信頼と情熱をもったものづくりができる、世界をつくる」をミッションに掲げ、製造業の調達/購買機能の抱える課題の解決を通じてより良いものづくりの実現を目指すスタートアップです。 製造業の調達×エンタープライズというドメインの複雑さゆえ、弊社は2018年に設立されて以降、「誰の」「何の課題」を解決するのかという問いに徹底して向き合ってきました。 現在、社内には1名のLLMエンジニアが在籍し、各チームにおけるLLM活用を推進していますが、1名では対応できる範囲に限界があります。 また、現時点ではLLMを活用する案件が次々と発生しているわけではないものの、今後の開発においてLLMを活用するハードルを下げ、社内のエンジニアがLLMの活用に対する理解や意欲を持てる状態を作ることが重要です。そこでLLM活用を推進してくださる方を募集します。 ▍これから取り組みたいこと ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・LLMを活用することで技術ソリューションの質を向上させる目的で、エンジニア組織内に知見を蓄積する体制をつくること ・LLM活用のハードルを下げ、エンジニア全員がエンジニアが理解・意欲を持つ環境を作ること ・LLMを使ったソリューションアイデアに対して、技術検証を伴う試行錯誤のスピードを早くしていくこと ▍仕事内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ UPCYCLEの検索体験チームにて、以下のMissionを担っていただきます。 ＊Mission ・UPCYCLEに集約したデータ（非構造化、構造化ともに）からユーザーが自身のニーズに合った情報を探しやすくするための機能の提案から実装、評価を担うこと ・UPCYCLEの他プロダクトチーム（Stream aligned team）を技術面で支援し、LLM活用を促進すること ＊想定する業務例 1. ユーザーの業務課題をヒアリングし、LLMで解決できる可能性を技術的に検討 2. ベストプラクティス、論文、GitHubリポジトリなどを調査して実現可能性を評価 3. 他社事例や業界標準手法のリサーチ 4. プロトタイプの実装 5.実装したプロトタイプの性能評価および改善提案 ※プロダクション反映のためのインフラ構築やアプリケーション実装は他の開発者が行います。 ▍ポジションの魅力 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 【真の顧客価値創造にフォーカスできる環境】 ユーザーの声を最重要視する企業文化の中で、最先端技術を駆使しながらも、真の顧客価値創造にフォーカスできる環境があります。技術至上主義ではなく、実際のビジネス課題解決に情熱を注げます。 【Engineerドリブンな組織】 エンジニアの課題意識がビジネスの方向性を決定する企業文化が根付いています。技術開発だけでなく、ビジネスサイドにも関与できる環境で、幅広い視野を持ったエンジニアとして成長することができます。 【最先端のLLM技術を活用したプロダクト開発】 最先端のLLM技術を活用したプロダクト開発において、構想段階から実装、さらには事業化まで一貫して携わることができます。AI技術者としての総合力を磨き、次世代のテクノロジーリーダーへと成長できる環境です。 【グローバル規模で産業界に変革をもたらす機会がある】 世界中の自動車部品バイヤーの意思決定を支援する革新的プロダクトの開発に携わり、グローバル規模で産業界に変革をもたらす機会があります。 ▍開発環境 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・フレームワーク ：Ruby on Rails, React（TypeScript）,FastAPI ・デザインツール ：Figma ・データベース ：Aurora PostgreSQL ・インフラ ：AWS、Vercel ・構成管理：Terraform ・コード管理 ：Git/Github ・CI/CD ：GitHub Actions ・コミュニケーション ：Slack ・Issue管理 ：Notion

本ポジションでは、AIその他DeepTechを活用した最先端の技術を活用したソリューションの開発と提供を目指す先端AI開発部の画像生成AIエンジニアとして、下記のような業務を行っていただきます。 ■具体的な業務 ・画像生成モデル（例：Diffusion models, GANsなど）の研究開発 ・学習データの収集・整備・前処理 ・モデルのファインチューニングおよびパフォーマンス評価 ・プロダクト実装、PoC、実証実験の推進 ■具体的なプロジェクト例 ・画像生成AIと画家（真田将太朗氏）との共同絵画制作プロジェクト 　参考URL：https://vl.araya.org/painter?_gl=1*hqpuvq*_gcl_au*MTg0MTgxODE0MS4xNzQyNzkzMjA3 ■身につくスキル・経験 ・最先端のAI技術を活用してスキルを向上させ、社会実装の経験を積むことができます ・多種多様なクライアントワークを通じて、顧客ニーズを的確に捉える対人折衝能力を身につけることができます ■その他直近事例　※先端AI開発部全体の事例です。 ・自動車業界をはじめとした製造業、医療分野や神経科学領域など、様々な産業ドメインにおけるアルゴリズム開発・ソリューション開発 ・生成AI（VLM/LLM/拡散モデル）、基盤モデルを活用したアルゴリズム開発・ソリューション開発 【採用背景】 ・事業拡大に伴う体制構築 【社風】 ・ロジカルシンキングを重視し、深い議論ができる社員が多い ・部門を超えて質問がしやすく、知識共有が積極的 ・仕組みを形骸化させず、意味のあるものにするための課題提起や提案が歓迎される環境 ・裁量権があり、仕事内容に関してできるだけ意向を反映する職場 ・PCの自由な選択、GitHub Copilotの利用、フルリモート勤務も相談可など、社員のパフォーマンスを第一に考える社風 【年間休日】 120日以上（完全週休2日制　⼟⽇、祝⽇、会社が指定する日） 【フレックスタイム制について】 コアタイムがなく、形骸化しないフルフレックスタイム制で、自分のペースで働くことができます。家庭の事情などにも柔軟に対応可能な労働環境です。 【選考の流れ】 書類選考 1次面接 2次面接 最終面接

顧客の社内システムの開発から運用管理まで一連の業務を支援いただきます。既存システムの保守運用に加え、新規システム導入時の実現性検証（PoC）や、企画立案後のプロジェクト立ち上げ、開発フェーズの推進、リリース後の運用・改善までを担っていただきます。 今回のプロジェクトでは、AWSを基盤とした生成AI活用システムの開発をお任せします。社内で利用されているSalesforceとAWSを連携させ、 AWS上で生成AIによる要約処理を行い、その結果をSalesforceに自動登録する仕組みを構築します。既にプロトタイプが存在しており、これをもとに設計・開発・テスト・運用設計までを進めていただく想定です。 並行して複数の開発案件が進行しており、スキルや希望に応じて他システムへの参画機会もあります。 ■開発基盤：AWS ■連携システム：Salesforce ■業務内容：PoCを基にした本番システム化（設計〜運用設計） ■担当領域：基本設計、詳細設計、実装、テスト、運用設計、リリース ■併行案件：Salesforce連携・Databricks等のクラウド活用PJ ■システム構成 ・AWS（Amazon Bedrock、Lambda、CloudWatch、S3、AppFlow、Step Functions、RDS） ・Salesforce

【業務内容】 機械学習エンジニアとして、機械学習・自然言語処理の技術を応用し、分析アルゴリズム及びプログラムの開発にご従事いただきます。 1：プロダクト開発支援 　　- 会社ごとの建設データに対する解析処理の実装補助 - 既存の機械学習モデルの改善や運用サポート 　　- システムや新機能の開発サポート 2：PoC及び新規プロダクト開発支援 - PoCやフィージビリティスタディのデータ準備・分析 　　- 機械学習システムの開発補助（設計・実装はチームメンバーと協力） （雇入れ直後）機械学習エンジニア職 （変更の範囲）会社の定める業務 【入社後のフローイメージ】 ■Step1 弊社で採用している技術のキャッチアップ ・使用しているプログラミング言語やフレームワークの基礎を学ぶ ・弊社で採用している機械学習アルゴリズムの背景の知識などを習得 ・過去の実装を参考にしながら、技術の使い方を理解する ■Step2 まずは開発体制や既存コードを理解する ・開発の流れやルールを学ぶ ・簡単な修正や追加など、小さなタスクから取り組む ■Step3 メインの業務を弊社エンジニアと一緒に進める ・少しずつ大きな開発タスクを担当 ・弊社エンジニアのサポートを受けながら、自分で進めてみる ・コードレビューを通じて、より良い書き方や実装の考え方、注意点を学ぶ ▍組織体制 機械学習チーム（合計4名、業務委託含） ・社員2名 ・業務委託2名 ▍開発体制 ■エンジニアに負担の少ない開発進行 ・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 ・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ■ドキュメント整備のエンジニア文化形成 ・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 ・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 ▍技術スタック　 　・メイン：Python, Pandas 　・インフラ：AWS, Amazon SageMaker 　・機械学習：勾配ブースティング 　・その他：GitHub, GitLab, Slack, asana等 ※ 新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定します。 ※ 上記の技術スタック全てに精通している必要はありません。 ▍やりがい・魅力 ◆業界の課題に向き合い、本質的な価値を提供するエンジニアリングです！ 近年、建設業界においてIT活用の必要性が高まっています。一方で、業界特有のデータ構造や現場ニーズに対応したソリューションの余地は多く存在しており、多くの企業が課題を抱えています。私たちは、業界特化のデータを活用し、現場のリアルな課題を解決するサービスを開発しています。扱うデータは、業界特化型でこれまで十分に活用されていない貴重な情報が多く含まれており、これらをもとに機械学習アルゴリズムの社会実装に取り組むことができます。機械学習技術を用いて具体的な変革をもたらすことは、大きなやりがいと社会的意義を感じられる仕事です。建設業界という成熟した市場の中で、次のスタンダードを一緒に作り上げていきましょう。 ◆ユーザーの声を聞きながら裁量を持って働くことができます！ 単純なDX推進サービスとは異なり、顧客の課題に合わせた新規サービスを共に作り上げ、課題解決を実現します。ダイレクトに顧客の反応を得ながら、一緒にサービスを進化させていくことができるため、顧客と共に価値を創造していく実感を得ることができます。 ◆場所や時間に捉われない自由な働き方が実現できます！ フルリモート・フルフレックスを採用し、仕事のやりがいと働きやすさを両立しています。リモート環境でも「一人で開発していない安心感」を大切にしており、Slackを中心にエンジニアが日々の作業ログを残しています。マネジメント層はログを確認し、必要に応じて通話で意思疎通を図るなど、テキストと通話を適切に使い分けて円滑な連携を実現。安心して働ける環境を整えています。開発効率を上げるための学習には組織として協力的なため、会社の成長に向けてご自身のスキルを積んでいけるところも魅力ポイントです。

【エコポークについて】 Eco-Porkは、ビジョンである「食はいのち。次世代に食肉文化をつなぐこと。」を実現するために、ミッションである「データを用いた循環型豚肉経済圏の共創」を目指す、世界唯一のデータカンパニーです。 現在、食肉文化を次世代に繋ぐために「タンパク質危機」と「畜産業の環境負荷」の問題解決が、世界中で求められています。 2040年に食肉を選択できる未来を創っていくために、私たちはICT/IoT/AIを活用した「生産性向上」と「環境負荷軽減」を両立させるデータソリューションを養豚業界に提供し、養豚DXを起点に食料問題解決に取り組みます。 【事業概要】 Eco-Porkは養豚農家向け経営管理システムの「Porker」を2018年にリリースし、提供しています。 タンパク質危機をご存じでしょうか。 2027年には世界のタンパク質含有農産物の需要が供給を上回る可能性があるだけでなく、2040年には畜肉（動物由来の従来の肉）の割合は40%まで減少し、細胞培養肉・植物由来の代替肉に置き換わると言われています。本物のお肉の減少という社会的課題に直面する中、私たちは「本物のお肉」を守り、未来の食肉供給に貢献したいと考えています。 これらの課題解決のために私たちが開発した「Porker」は、農家の改善を支援する養豚経営支援システムで、ICTによる見える化や、IoT/AIによる生産管理を実現することができるソリューションです。 このソリューションは、国内で初めて実用化したAI自働豚体重測定カメラ「 AI豚カメラ（ABC）」をはじめとする、養豚農家さんに寄り添ったプロダクトを評価をいただき、現在、国内で生産される豚肉の約14％はこの「Porker」が活用されています。 また、農林水産省スマート農業実証プロジェクトでの効果実証をはじめ、農林水産省のSBIRや、経済産業省のJ-Startup Impact選定などに採択いただき、国からも高く評価されています。 詳細については、インパクトレポートもぜひご覧ください。 https://www.eco-pork.com/report/7080/ 【当ポジションの募集内容】 ■募集背景 Eco-Porkは、養豚DXを推進しAIカメラをはじめとしたICTやIoTを活用した、様々なプロダクト開発による養豚管理システムを実現することを目指しています。所属いただくエンジニアリングチームでは、現在養豚専用のAIカメラの開発を推進しており、チームの立ち上げメンバーとして各ポジションのプロフェッショナルを採用したメンバー構成を検討しています。そのため、機械学習や深層学習を活用して、現場のデータを処理・解析し、プロダクトの高度な機能を実現できるAIエンジニアを募集します。 ■業務内容 エンジニアリングチームに所属し、養豚専用のAIカメラ開発に関する、画像解析や機械学習、深層学習の設計から実装までを担当していただきます。 ＜主な業務内容＞ ・機械学習および深層学習モデルの設計・実装・最適化 ・画像解析（例: 物体検出、セグメンテーション、特徴量抽出） ・統計モデルや機械学習モデルを用いたデータ解析 ・モデルの本番環境への導入および運用 ・データ前処理、可視化、モデリングを含む探索的データ分析（EDA） ・ビジネス課題を解決するためのAIソリューション提案 ・チームメンバーと協力したプロジェクト推進および技術的リーダーシップの発揮

【ミッション】 「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」 実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること 【概要】 ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。 【詳細】 担当するフェーズ：ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証（運用保守は担当外） ・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする ・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う ・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う ・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す ・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験 ・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装 ・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化 ・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理 など 【ポジションの強み】 ・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること ・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること ・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと ・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること 【Ideinの強み】 ・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること ・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと ・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること （次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など） 【開発言語・ツール】 言語：Python フレームワーク：PyTorch ソースコード管理：GitHub 情報共有ツール：Slack・Google Workspace・Notion その他：Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi 支給PC：BYOD（個人保有の端末を業務利用可能） 【開発～リリースまでの環境】 ・機械学習モデル開発についてはサーバを活用 ・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施 【コミュニケーション促進の取り組み】 スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。 ・メンターとの1on1 MTG：随時実施、特に入社直後は集中的に実施 ・上長との1on1 MTG：隔週開催 ・雑談会（ざっくばらんに会話する交流会、任意参加）：毎週開催 ・知識共有セミナー（過去の事例やインプット内容の共有)：毎週開催 ・レビュー会（プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善）：随時開催 ・ビアバッシュ（経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会）：毎週金曜日17時から開催 ・もくもくタイム（任意参加）：毎週開催 ・全社MTG：毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催 など 【クライアントとの研究開発例】 『Advanced Drive』 自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。 『ai cast 』 「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。 小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。 『マルチモーダルエージェント“Saya”』 ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。 など

協業パートナーの創薬・医療機器企業とエルピクセルエンジニアの橋渡し、プロジェクトリード、アルゴリズム開発をしていただく、生物学を専門とした機械学習エンジニアを募集します。 業務での主な解析対象は、細胞画像、病理標本、実験動物の行動動画等のライフサイエンス画像です。なお、医療画像（X線、MRI、CT等）を扱う業務も一部担当いただく可能性があります。 いずれも機器の高度化によって膨大な画像データが存在している領域です。 サイエンスの知見をソフトウェアの領域で活かしたい方、お持ちの技術が創薬・医療の現場に活かされるやりがいを感じたい方を歓迎いたします。 　※事業会社での就業経験は問いません。 　　アカデミア・研究者としてキャリアを積まれてきた方も大歓迎です。 　　アカデミア出身のメンバーも複数名活躍しています。 【業務内容】 協業案件において、社内外の研究者やステークホルダーと議論しながら、プロジェクトリード・新規アルゴリズム開発・実装をしていただきます。 時には必要な実験デザインの提案も行い、画像解析を含んだ解析方法について最適なソリューションを開発いただきます。 深層学習を用いた課題解決を主眼としますが、深層学習のみに固執せず幅広い視野で最適な解決策を検討していっていただきます。 具体的には下記を想定しています。 　・社内外の研究者およびステークホルダーとのディスカッションおよびプレゼンテーション 　・関連アルゴリズムの調査検討、新規アルゴリズムの考案・発明・実装 　・研究開発成果の学会発表、論文発表 　・自社 クラウド型画像解析AIプラットフォームや、医療画像診断支援AIプロダクトの画像解析アルゴリズム開発にも携わっていただくことがあります ※適性に応じて会社の定める業務へ変更の可能性あり ◆サイエンス(創薬AI)事業について◆ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー エルピクセルはパートナー企業へ、研究開発から市販後まで、ライフサイエンスの知見とアルゴリズム開発力に強みを持つエンジニアが実験デザインからAI学習に最適なデータ取得・収集方法、AI実装までをご提案しています。 サイエンスと画像解析を掛けあわせた技術を持つ企業や研究機関が非常に少ないことから、各方面より大きな期待が寄せられており、事業も拡大を続けています。 一部のパートナー企業とは包括提携を結ぶことで、依頼された早期創薬ステージでのDXサポートのみならず、多くの創薬・医療機器企業が抱える潜在的なDX課題を市販後ステージまで包括的に支援しています。 　・包括提携先パートナー：第一三共株式会社 　・他協業パートナー：アステラス製薬株式会社、東京大学など ▼過去のプロジェクト例 　・ 新薬候補化合物の創出における細胞形態をベースにしたスクリーニング技術の構築（大手製薬企業様） 　・ 安全性研究における毒性病理AIの構築（大手製薬企業様） 　・ 薬剤の適応疾患に対する画像診断補助AIの開発（大手製薬企業様） ▼関連プロダクト 　「IMACEL(イマセル)」 　創薬を支援する画像解析AIです。当社の強みである画像解析技術とAI技術を活用し、創薬研究における課題解決を目指します。 　https://imacel.net/ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 【募集背景】 当社は、「ライフサイエンス×画像解析」に強みを持ち、製薬企業などにAIソリューションを提供するサイエンス（創薬AI）事業、医療機関向けの自社製品「EIRL」の開発を行う画像診断支援AI事業の2本柱で事業を運営しています。 サイエンス（創薬AI）事業では大手製薬企業を中心としたパートナー企業へエルピクセル独自の創薬に特化した画像解析AIを応用したソリューション提供をすることで、共に創薬研究における課題解決に取り組んでいます。 案件増加に伴い「ライフサイエンス×画像解析」を用いてプロジェクトをリードいただく、ライフサイエンス分野の機械学習エンジニアを募集いたします。 ◆業務の魅力◆ ・ライフサイエンスの知見がソフトウェアの分野で発揮出来るポジションです。 　┗様々なライフサイエンスに画像解析 (特に深層学習) を応用するプロジェクトをリードすることができます ・技術の深い部分からビジネス展開まで一貫して関わり、リードすることができ、経験を積むことができます。 　┗協業先・受託元のプロジェクトに深く関わり、大きな裁量を持って業務に取り組むことができます。 ・先端技術などについて高いレベルのディスカッションや研究を行うことが出来るので、お持ちの知見が存分に発揮できます。 ◆働き方の魅力◆ ・リモート勤務可。出社率の定めは無いので業務状況に応じて柔軟にリモート可能です。 ・ワークライフバランスを重んじ、多様な働き方を受け入れるカルチャーが特徴。 　　┗子育てにも参加しやすい雰囲気です。産休・育休実績があり、子育て中の社員も勤務時間を柔軟に調整して勤務しています。 ・個人PC の選択自由、ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot など有料ツールの利用も可。 ＜＜その他情報＞＞ エルピクセルのアルゴリズム開発やエンジニア、サイエンス事業について分かる記事を掲載しています！ ＜アルゴリズム開発、サイエンス事業について＞ ■公式note：『AIで加速する創薬・臨床における病理画像解析』 　　https://note.com/lpixel/n/ndd0432298b63 ■公式note：『創薬における画像解析AIの活用　潜在的なDXニーズを掘り起こす　第一三共×エルピクセルの包括提携 　ー前編ー』 　　https://note.com/lpixel/n/neea27d9fb993 ■公式note『エルピクセルが進める製薬企業との協業と共創』 　　https://note.com/lpixel/n/n847c7d8ee500 ＜エンジニアについて＞ ■公式wantedly：メンバーインタビュー『異業種からの転職はどんなイメージ？』 　　https://www.wantedly.com/companies/lpixel/post_articles/878189 ■公式wantedly：メンバーインタビュー『研究の世界からエルピクセルへ飛び込んだ、彼らの想い』 　　https://www.wantedly.com/companies/lpixel/post_articles/350347 ■公式wantedly：メンバーインタビュー『エンジニアのチームリーダーってどんな人たち？』 　　https://www.wantedly.com/companies/lpixel/post_articles/878163

■募集背景 当社では、事業成長の要としてデータ活用を非常に重視しています。具体的な重要性や取り組み事例については、以下の記事でも詳しく紹介しています。2025年には海外法人も設立し、グローバルな視点でのデータ活用も重要になってきています。 https://www.wantedly.com/companies/company_9312698/post_articles/525372 https://note.com/antway/n/n4d8ed2730126 これまで当社のML活用は、現マネージャーの佐々木が立ち上げから構築までを担ってきましたが、現在はマネージャー業務が中心となり、専任のMLエンジニア不在の状態です。 そこで、1人目のMLエンジニアとして新たにジョインいただき、さらなるML活用の進化をリードしてくださる方を募集しています。 ■業務概要 当社ではデータ基盤構築・データ活用推進を重要戦略に位置付けており、他事業部とも連携しながらプロジェクトを推進いただきます。 Antwayの事業はD2Cビジネスで、バリューチェーンが非常に長く、かつWebとリアルを組み合わせたモデルです。 関与できるスケールや深さを求めていらっしゃる方には企業の社会的意義の体現と併せて、高いやりがい・実感を得られる業務内容が特徴です！ ■業務内容 ・ビジネス課題の発見と統計・機械学習モデルを用いたソリューションの提案 ・機械学習モデルの開発と評価、既存で運用されているモデルの精度改善 ・デプロイしたモデルの監視とチューニング ・サービスのデータ分析による潜在的な課題の発見 ・MLパイプラインの構築 ・海外展開に対応したデータ分析・活用施策の検討 ■現時点での開発実績 ・顧客の注文需要予測 過去の注文傾向などから、翌週・翌々週に顧客が注文するかどうかを予測する機能。 予測結果をもとに、集客・発注などを行うことで、無駄のないオペレーションを実現する。 ◾️技術スタック Data Source: firestore（つくりおき.jpのプロダクトデータ）, Hubspot, GA4, 各種広告媒体(Google広告, Meta広告など)、メニュー管理SaaS、アンケート, (今後IoTなど) Data Warehouse: BigQuery Extract, Load: firestore extensions, trocco, fivetran Transform: dbt BI: Looker Studio Analytics: Colab Enterprise, Rstudio ML Pipeline: Vertex AI pipelines CI/CD: Github Actions IaC: terraform AI: Claude Code、Gemini、ChatGPT、Cursor、Devin Communication: Slack, Notion ◾️本ポジションの魅力 ・小規模なチーム体制： 現在、マネージャー＋メンバー3名の4名構成のため、基盤構築の企画から開発・保守運用まで幅広く携わることができます。少数精鋭で密にコミュニケーションを取りながら、一人ひとりの意見が反映されやすい環境です。 ・アイデアを形にしやすい環境：フラットな組織なので、自身のアイデアをスピーディに実装し、事業に与えるインパクトを直に感じながら働くことが可能です。 ・柔軟な働き方をサポート：フレックスやリモートワークを導入しているため、ワークライフバランスを大切にしながら、集中して開発や運用業務に取り組めます。 ■2-3年後に期待する姿・状態 ・技術リード、あるいはマネージャーとして、データ組織のリーディングを期待しています。 　※キャリアパスについては、ご志向をお伺いしながら決めていければと考えています。 ■参考情報 ・Antwayエンジニアになるべき３つの理由（代表 前島） https://note.com/antway/n/nea6ff8d2f7a1 ・機会の平等をITで実現！Antwayのシステムアーキテクト部とは？（マネージャー 佐々木） https://note.com/antway/n/n64fc51f483fc ・Antway Engineering 特設採用ページ https://antway.co.jp/recruitment/engineer_rc ・テックブログ https://zenn.dev/p/antway

業務プロセスを革新する、次世代AI研究を。 弥生株式会社では、350万超のユーザーを抱える中小企業支援サービスを展開する中、業務プロセスを革新するための機械学習・AIの研究開発に注力しています。本職種は、プロダクトの実装・運用を念頭に起きつつも、弥生の先の未来を見据えた先端技術獲得とプロトタイプ開発（PoC）を主な業務としています。 【主な業務内容】 ・バックオフィス業務自動化に向けたAI/ML技術の調査・研究： 　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等 ・MLモデル開発： 　 LLMを用いた先端技術開発 　 PandasやYData profilingなどを用いた探索的データ解析 　ドメイン特化データマートの構築 　 AWSのSageMakerを利用した機械学習モデルの開発 ・モデル評価とデモ環境構築： 　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築 ・製品チームへの技術移転（実装支援、技術仕様や知見の引き渡し）： 　サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品実装をサポート ・社内外の技術トレンド探索・知見共有： 　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等 　▼学会発表実績 　・言語処理学会（https://anlp.jp/nlp2025/） 　・人工知能学会（https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2025/） ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【主な取り組み】 ・お客様の業務を便利にする新機能の企画検討開発 ・獲得した技術の学会論文発表や特許取得 ・AIMLの社内教育や啓蒙活動 や社内業務効率化 【配属予定の担当領域/サービス/職種の代表例】 次世代本部R&D：https://www.yayoi-kk.co.jp/rd/278/ 【開発環境】 　クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど） 　開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio 　開発言語：Pythonなど 　その他： PyTorch, Pandasなど 　コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase

◼️ミッション AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。 ◼️仕事のやりがい AIエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。 ◼️業務内容 - 自社AIプロダクトの設計・構築・精度改善・運用 - ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング - クライアント向けAIソリューションの技術検証（PoC）の推進 - 学会論文・最新技術情報の調査、技術トレンドのキャッチアップと応用 - モデルの精度向上・推論速度改善のための実験・検証・実装 スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等 ◼️開発環境 - 言語：Python、TypeScript - フレームワーク：React、Next.js、PyTorch、Streamlit、FastAPI - クラウド：Azure、AWS、Google Cloud - データベース：MySQL、PostgreSQL - コード管理：GitHub - コミュニケーションツール：Slack、Notion - その他：cursor、ChatGPT、Figma

■会社概要 U-ZEROは「Unhappyな働く人をゼロにする」をミッションに掲げ、すべての働く人が幸せでやりがいを感じられる社会の実現を目指す、創業2年目のスタートアップです。 外資系ソフトウェア企業株式会社コンカーの元代表として「働きがいのある会社ランキング」7年連続1位を実現し、『フィードバック大全』の著者でもある三村が代表を務めています。 AIを活用したSaaSプロダクト「U-ZEROエンゲージメントスイート」の提供を通じ、従業員エンゲージメントの向上に悩む企業の組織変革を支援しています。 ▼会社紹介資料 https://speakerdeck.com/u_zero/u-zero-company-profile-for-engineers ■プロダクト紹介 組織エンゲージメント改革AI SaaS「U-ZEROエンゲージメントスイート」 AIインタビュアーが従業員一人ひとりの「本音」を引き出し、経営層に直接届けることで、迅速かつ的確な組織改革を支援するプラットフォームです。 リリース直後から大手企業様への導入も進んでおり、PMF（プロダクトマーケットフィット）を超えた確かな手応えを感じています。 - コンストラクティブフィードバック: AIインタビュアーが従業員の声を深掘りし、組織課題を可視化します。 - フィードバックモニタリング：フィードバックモニタリングのサーベイ結果に基づいて、フィードバックスキルの可視化・フィードバック文化の醸成を支援します。 - エンゲージメントサーベイ：会社・組織へのエンゲージメントを把握、組織エンゲージメント改善を行うためのサーベイ実施します。 - その他: メンタルヘルス課題を早期発見するパルスサーベイなど、マルチプロダクト展開を進めています。 ■募集背景 大手企業からの引き合いが急増しており、創業から間もない中でラージエンタープライズ向けサービスとしての急成長フェーズを迎えています。 2025年7月の本格的なサービス提供開始に向けて、製品品質、プロセス品質、サービス品質のすべてにおいて高い水準が求められる中、AI技術の中核を担うエンジニアを募集しています。 現在のフェーズでは、最先端のLLM技術を活用した革新的なAIインタビュアーの開発が急務となっています。0から1を創り出すチャレンジに取り組みながら、1を10にスケールさせることを視野に入れた技術基盤の確立が求められています。AI領域における技術面での重要な意思決定に携わり、プロダクト全体の成功に対して強いオーナーシップを持って取り組める方を求めています。 ■仕事内容サマリ U-ZEROのAIエンジニアとして、組織エンゲージメント改革プラットフォーム「U-ZEROエンゲージメントスイート」のユーザー体験の中核を担うAIインタビュー機能の設計・開発・運用をリードしていただきます。最新のLLM技術（OpenAI、Claude、Geminiなど）を活用したAIインタビュアーの開発を中心にAI技術を駆使したプロダクト開発の中核を担っていただきます。 1社で数万人が利用する大規模サービスの高度なAIインタビュアー機能を安定的に提供するためのAIアーキテクチャ設計やプロンプトエンジニアリング、Python/FastAPI/Next.jsを用いたアプリケーション開発に携わります。 CEO、PdM、プロダクトエンジニアと密に連携し、ユーザー価値の高いAI機能を迅速に提供することで、事業成長に貢献する重要な役割です。今後1年でエンジニア組織を20名規模へと拡大していく中で、AI技術面でのリーダーシップを発揮しながら、組織づくりにも携わることができます。 ■具体的な業務内容 - AI機能開発: - 最新LLM（OpeAI API、Claude、Geminiなど）を活用したAIインタビュアーの設計・開発・改善 - 3Dモデルとのリップシンクなどを含めたAIインタビュアーの実装に向けた設計・開発・改善 - マルチモーダルAI（テキスト・音声）の統合と活用 - AIモデルのRAGの活用及びプロンプトエンジニアリングの最適化 - AI戦略・アーキテクチャ設計: - プロダクトにおけるAI活用戦略の策定と技術ロードマップの立案 - AI機能のアーキテクチャ設計と技術選定 - データプライバシーとAI倫理を考慮したシステム設計 - マルチテナント環境におけるAIモデルの分離と最適化 - オープンソースとクラウドAIサービスの適切な組み合わせの設計 - チーム開発・組織貢献: - PdM、データサイエンティスト、他エンジニアと連携したAI機能の要件定義と実装 - AI技術に関する知見共有とチーム全体のスキル向上支援 - AI開発プロセスの継続的改善と標準化 - 最新AI技術のリサーチと実用化検討 ■開発環境・技術スタック - AIインタビュー： OpenAI, Claude, Gemini - フロントエンド：TypeScript, Next.js - バックエンド：Kotlin (Spring Boot), Python（FastAPI） - データベース: Cloud SQL for PostgreSQL - インフラ: GCP、Azure - 認証基盤: Keycloak - バージョン管理：GitHub - コミュニケーション：Slack - ドキュメント：Notion - デザイン：Figma - AI活用：ChatGPT, NotebookLM, Cursor, JetBrains AI Assistant, CodeRabbit, Devin, Junie ■働き方 - リモートワークでもコミュニケーションが取りやすいように、GoogleMeetを繋いだ任意参加の常設URLなどもあり、同期的なコミュニケーションも取りやすい環境です。 - 裁量労働制を採用しているため、中抜けや勤務時間の調整は自由度が高く、個人のパフォーマンスやライフスタイルに合わせたフレキシブルな働き方が可能です。小さいお子様がいるメンバーも、お子様の送り迎えに合わせて中抜けやMTG実施時間の調整をするなど、柔軟な働き方を実現しており「メリハリをつけて働ける」と好評です。 - 開発チームは、ローンチ前などのフェーズによって忙しさの波があり、繁忙期には時間外労働が発生することもあります。（役割、タイミングによって異なりますが月40時間程度） - 残業はあくまでも「期日を守るため」に必要な場合に行っており、無意味に長時間働くことを推奨しているわけではありません。また、休日出勤が発生した場合は代休を取得していただくなど、無理のない働き方の実現に配慮しており、今後より一層働きやすい環境を整えていく方針です。 - まだ仕組みづくりの途中にある組織だからこそ、パフォーマンスを高めるため施策の提案や改善などもこれから一緒に形にしていけるフェーズです。自由度高い環境を活かし、メンバー一人一人が組織作りも楽しんでいます。

＜当社について＞ 当社は【業務DXロボット】を展開するスタートアップ企業です。2018年創業以来、ロボット大賞やインフラメンテナンス大賞 総務大臣賞を受賞し、経産省の「J-Startup」にも選定され、事業は大きく成長を続けています。大手企業との大口受注も増加しており、今後さらなる事業拡大を目指しています。 ＜事業について＞ 日本では深刻な労働力不足を背景に、業務のDXを目的としたロボット導入の動きが急速に拡大しています。 当社の業務DXロボットとロボット統合管理プラットフォームは、多様な現場の課題に向き合い培ってきた知見を活かし、進化を続けています。 ＜導入事例（当社業務DXロボット活躍事例）＞ ・オフィスワークビル／商業施設での警備業務 ・データセンターや発電所での点検業務 ・百貨店や駅構内での生成AIを活用した多言語案内業務 など ＜当社業務DXロボットとは＞ 当社業務DXロボットは、自立走行による移動が可能で、遠隔操作と自動化のハイブリッド運用ができるため、幅広い業務に対応できます。開発から製造まで一貫して自社で手掛けており、顧客からは国内生産である信頼性や柔軟性の高さをご評価いただいています。 業務DXロボットの中核ソフトウェアは、「ロボットの遠隔化・自動化」を設計思想に基づくハイブリッド制御を採用し、多層メッセージング構造を持つエンタープライズ・グレードのロボットプラットフォームです。 遠隔操作や自律移動、AI Toolbox などの各種サービスを実装し、当社業務DXフレームワークと連携しながら、さまざまなユースケースに柔軟に対応できます。 今後、Physical AIと呼ばれているような「VLM（大規模視覚言語モデル）」「VLA（大規模視覚言語行動モデル）」といった視覚と言語と行動を結びつけたマルチモーダルな次世代AIモデルを開発し、当社のヒューマノイド「ugo Pro」や将来の新機種ロボットに基盤モデルを適用していきます。ロボット基盤モデルの開発、ファインチューニング、AIモデルのトレーニングなどに取り組むとともに、本領域における開発チームの技術リードを担うエンジニアを募集します。 私たちと一緒に、AIロボットの開発を通じて、労働力不足の解決に挑戦しませんか？ ＜具体的な仕事内容＞ 業務DXロボット向けのロボット基盤モデル開発、ファインチューニング、AIモデルのトレーニングなどに携わり、リードエンジニアとしてチームを技術的に牽引します。 【主な業務】 ・ロボットソフトウェアの設計・開発・最適化 ・ロボット基盤モデル（VLM/VLAなど）の開発 ・モデル訓練など大規模データセットのデータパイプライン構築 ・開発したAIモデルの評価と安全性向上 ・技術選定のサポートとアーキテクチャ設計 ・コードレビューや技術指導を通じたチームの技術力向上 ・フィールドテストおよび技術検証 ・開発プロセスの最適化（Git flowの導入や開発環境整備など） ・他部門との技術調整、要件定義のサポート ＜開発環境＞ ・OS：Linux ・言語：Python, Rust, C言語, C++ ・インフラ：AWS ＜魅力点＞ ・ロボット基盤モデルという新しい技術領域におけるリードエンジニアとして、ロボット開発の中核を担うことができます。 ・技術選定やアーキテクチャ設計の経験を積むことができます。 ・フレックス勤務を活用し、働きやすい環境で技術革新に挑戦できます。 ・搬送機や油圧機器の組込制御開発をしていたメンバーなど、多様なバックグラウンドを持つエンジニアが集まり、国籍や専門領域を越えて開発に取り組んでいます。 ・幅広い国籍やバックグラウンドのメンバーと共に、グローバルな環境で開発に取り組めます。

【募集背景・業務内容】 デジタル庁は、デジタル社会形成の司令塔として、デジタル・トランスフォーメーション（DX）を推進し、マイナンバーカードの普及やガバメントクラウドの整備・運用を進めています。 デジタル社会形成のための重要なパーツとして、AIについても安全に活用できるための制度や仕組み作りを推進しています。AIの安全な活用のために、各種規則や標準、ガイドを整備しつつ、最新のAI動向も踏まえて、ソフトウェアやクラウドサービスを組み合わせ、政府機関の職員や情報システムから便利にAIを利用できるようにしていくことになります。 本ポジションは、政府機関でAIを安全に活用するための技術的な仕組み作りを担うことになります。政府機関で管理する情報に対してどのように安全にAIを利用するのか、必要な大規模言語モデルをクラウドサービスやソフトウェアと組み合わせてどのように安全に実行できるようにするのか、複数の機関でどのように安全に管理できるのか、その技術的設計を行い実装し運用していきます。 政府機関の職員からの、チャット形式でのAI利用、各種問い合わせ対応でのAI利用、情報システム内処理でのAI利用、一部職員による内製開発でのAI利用、運用改善でのAI利用等のさまざまなAI利用ユースケースに対応できるように、1つのもしくは複数の共通のAIサービスを開発することになります。具体的な特定ケースにおいて、データの収集や加工を行い、生成AIを活用したサービス開発を行うこともあります。 AIチームのデータサイエンティストやAIエンジニア、AI担当行政官と協業するとともに、ガバメントクラウドチームのエンジニアや行政官、省庁担当や地方公共団体担当とも連携していきます。 【本ポジションの魅力】 デジタル庁では、官公庁と民間企業の間で流動的に人材が出入りすることを推奨しています。本ポジションに従事いただくことで、官民どちらでも活かしていただける次のスキルの獲得や経験を積んでいただくことができると考えています。 ・大規模な組織での効率的でセキュアなAIサービス設計・開発・運用のスキル ・最新のAI関連技術を使った実践的解決策の策定経験 ・AIサービスやクラウド機能を使ったアジャイルな開発運用プロジェクト経験 【参考情報】 行政の現場でAI利活用を推進　デジタル庁「データサイエンティスト」の魅力｜デジタル庁 https://digital-gov.note.jp/n/n78d126471d7b 【採用予定人数】 複数名 【募集期間】 令和8年3月31日まで ※定員に達した場合、期間内であっても公募を終了する予定です。 ※応募の状況により延長する場合がございます。 【選考プロセス】 書類選考の後、2〜3回程度の面接を予定しております。 通常、ご応募いただいてから内定まで4週間～6週間ほどかかります。 ただし応募者多数の場合は、面接調整の都合上、日程が延びる可能性がございます。予めご了承ください。 ※書類選考の結果については2週間以内に御連絡させていただきます。 【応募にあたる個人情報の取扱いについて】 今回の応募情報に関しては以下内容に基づき個人情報を取り扱います。ご確認のほどよろしくお願いいたします。 応募にあたる個人情報の取扱いについて｜デジタル庁 https://www.digital.go.jp/recruitment/career/privacy-policy

当社はテックカンパニーを目指しており、紙のメディアにはないデジタルならではの価値を提供する様々な施策を検討、実施しています。 日経電子版は、2010年の創刊以来、新聞業界のデジタルシフトをリードし、Webサイトやアプリを通じて経済ニュースを中心にビジネスや生活に役立つ情報を提供しています。紙の新聞の形式でニュースを閲覧できる「紙面ビューアー」や、好みに応じた情報をお届けするパーソナライズ機能など、内製開発を進めることでスピード感を持って多様なニーズに応え、100万人を超える方々に有料会員としてご利用いただいています。 さらなる成長を目指すために、新しい技術を取り入れたApple Vision Pro向けアプリや生成AIを活用したサービス、新たなメディアサービスの開発など、エンジニアの挑戦は続きます。本ポジションでは、生成AIを活用した電子版や周辺サービス向けの機能開発、記事のレコメンデーションなど機械学習・AIを用いた開発に取り組んでいただきます。 日経電子版では数百万件におよぶ記事データや何十億件にものぼるログデータなど、独自に保有しているデータが大量にあります。これらのデータを生成AIや機械学習・自然言語処理などによって活用し、他社にはできないサービス開発に取り組みます。 また、優秀なデータサイエンス人材が所属しており、部署を越えて定期的に情報交換や勉強会も実施しています。 例えば、データサイエンスコンペティションの「Kaggle」で優秀な結果を残した「Kaggle Master」が複数人おり、自然言語処理学会などへの論文投稿も積極的に行っています。こうした社内人材と連携しながら、機械学習・AIに対する開発力を高め、事業成長につなげていきたいと考えています。 ■経験できるキャリアについて 自社サービスを提供しており、機械学習モデルの開発以外にもサービス企画や機械学習開発環境の改善など状況とご興味に応じて幅広い経験をつめる機会があります。有料会員97万人超、登録会員数500万人超の多くのユーザーからのアクセスに伴う大規模なログデータがあるため、大規模ログデータ分析と機械学習応用の経験が得られます。また、日経電子版の記事データを扱った自然言語処理に取り組む機会や、実サービス上で改善を実施するためデータサイエンスの経験を積むこともできます。 ■チームについて チームは進行中のプロジェクトや得意領域によって決まりますが、日経電子版のプロダクト開発やデータ関連チームに所属していただきます。日経電子版だけでなく、社内のデータサイエンティストやエンジニアとの情報共有・交流の枠組みもあり、チームを超えて知識を高めていくことができます。 【具体的な業務】 ・生成AIを活用した機能開発および周辺システム・インフラの構築 ・記事などコンテンツの推薦システムのモデル検討、開発・運用・改善 ・効果的にKPIを改善するためのデータ分析、推薦ロジックの考案、検証と導入 ・スキルと希望に応じて、以下のような業務 　・機械学習のスキルを活かした日経電子版のUX向上の企画 　・MLOpsの設計、構築 ■技術スタック https://hack.nikkei.com/tech-stack/ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 【応募資格】 ・社会人として勤務経験がある方が対象です。 ・日本語ビジネス会話レベル以上を必須とします。 ・以前に当社を受験したことがある方も応募できます。 【選考方法】 下記を予定しています。状況に応じて変更となる場合があります。 ・書類選考 ・現場面接(2,3回)＋適性検査：技術課題をご提示する場合があります。 ・人事面接：事前に所定のエントリーシートを提出いただきます。 ・最終面接：事前にリファレンスチェック(※)を実施します。面接は弊社（大手町）にて対面で実施します。 ・オファー面談 ※「back check」を使用します。現職もしくは前職の業務で関わりがあった方から、候補者様に関する情報をアンケート形式で回答いただきます。 【その他】 ・株式や投機性の高い金融商品の取引には制限があります（就業規則で規定）。 ・業務内容の変更の範囲：（雇入れ直後）デジタル編成ユニットにおける業務（変更の範囲）会社の定める業務