東京都港区のAI・機械学習エンジニアの求人情報

・融資の審査モデル構築など、機械学習の技術を利用した自社プロダクトの開発・向上 ・データ分析のためのデータの前処理 ・各社の審査モデル作りや、その支援。 ・開発チームとの協業したデータ分析基盤の構築 ・その他の機械学習技術を応用したプロダクトの改善および新規機能、新規サービス開発 ・採用、教育、チームビルディング 業務内容の変更の範囲…会社の定める業務 ▼開発環境 フロントエンド: JS/TS, Vue.js, Tailwind CSS, Storybook バックエンド: Python, Django DB: PostgreSQL (Amazon RDS) テスト: Autify テスト自動化/CI: GitHub Actions, AWS CodeBuild/CodeDeploy/CodePipeline, Playwright インフラ・監視: AWS（AWS CDK, ECS Fargateなど）, Azure （OpenAI Serviceなど） データ分析: Python, scikit-learn, Amazon SageMaker AI: Claude Code, GitHub Copilot デザイン: Figma その他: Slack, Asanaなど MacBook 貸与 GitHub Copilot付与 有償エディタ（PyCharmなど）の利用可能 【新しいことに挑戦できる環境】 モダンな技術を積極的に取り入れるカルチャーがあります。 また、担当領域を分けていないので、全ての領域に携わることができ、自由度高く数多くの分野に挑戦していただけます。 働き方も、フルリモート/フルフレックスを導入しているので、全国どこからでも働きやすい環境です。 【個性豊かなメンバー】 銀行での融資経験に加え、SaaS企業でのビジネス開発経験を持つ代表を中心に、SIerや不動産会社で自社のWebサービス開発に携わってきたベテランエンジニアや、コンピュータアーキテクチャにも長けた機械学習エンジニアなど、24名のエンジニアが活躍しています。 【技術的な面白味がある】 新規事業立ち上げのタイミングでもあるので、「◯◯を実現するには、どうやったら良いか？」「どんな技術を採用するか？」から考え、新しい技術や手法を積極的に取り入れて実装する面白さがあります。

◼︎業務内容 ・OCRモデルの開発・改善 AIモデルの設計・学習 モデル設計 既存エンジンとの比較・最適化 ・前処理・後処理パイプラインの構築 画像の歪み補正・ノイズ除去・傾き補正 テキストの整形、構造化（表形式の抽出など） 誤認識の補正ロジック開発（言語モデルとの連携） ・データ収集・アノテーション 学習に必要な画像・帳票・文書の収集 自動アノテーションツールの導入・チューニング ・精度評価・改善 モデル精度（文字認識率、フィールド単位の正解率）の可視化とレポーティング 分析からの誤認識要因特定と改善ループの構築 ・クラウド・エッジでのデプロイ 推論API化、オンプレミスまたはクラウド上での実装・運用 モデルの軽量化・最適化（Quantization, Pruningなど） ・関連技術との統合 生成AIとの連携（例：読み取った情報を要約、補完） RPAやERPシステムとの連携による業務自動化への統合 【主要な技術スタック】 ・バックエンド：Python ・フレームワーク：PyTorch、TensorFlow ・インフラ：AWS,GCP ・その他：Docker,Slack,Linear,GitHub

【なぜ募集しているのか】 Capexは、最先端の対話システムやAI技術を駆使して、デジタルコミュニケーションの未来を切り拓くスタートアップです。 今まさに、日本国内でのサービス普及とAI技術の実装を一気に加速させるフェーズにあり、毎日が新しい挑戦と意思決定の連続です。 海外ではアメリカ・ロサンゼルスと韓国・ソウルに拠点を構え、グローバル展開も本格的にスタートしました。 私たちは、まだ答えのない課題に挑み、試行錯誤しながら突破口を見つけることを楽しめる人を求めています。 新しいことを積極的に学び、自分で道を切り拓き、フィードバックを素直に受け入れて素早く改善して成長する——そんな人が最も輝ける環境が、ここにあります。 「安定」よりも「成長」「変化」「挑戦」にワクワクする方、AIと共に、コミュニケーションの未来を創りませんか。 【業務内容】 ・対話モデル開発 　└機械学習モデルを作成し、プロダクトに反映します。 　└プロダクトを通してお客様に使用していただくため、スピーディーに結果のフィードバックを得ることができます。成長実感も感じやすい仕事だと思います。 ・LLM系技術の検証と導入 　└OpenAIのGPTを初めとしたLLM系の新しい技術をキャッチアップし、Capexのプロダクトに導入します。 ・対話モデルのためのパイプライン開発 　└機械学習モデルを自動更新するためのパイプラインを開発します。 　└GCP上のVertex、 GKEのJobなどで構築しています。 ・対話システム全般の開発・改善 　└対話モデルをのせたAPI開発を中心とし、その周辺のシステム開発をします。 　└一問一答のための検索システム、NGワードなどをチェックする後処理、音声合成APIなどがあります。 　└社内シナリオライターが対話シナリオやアノテーションデータを作りやすい環境を構築することも、業務の一環です。 ・各種データを使った分析・可視化 　└対話ログを中心とした顧客ログを分析・可視化し、お客様や社内のシナリオライターさんと共に対話システムを改善するためのPDCAサイクルを回します。 す。 【開発環境】 ・言語: Python ・インフラ：GCP, Azure ・フレームワーク: PyTorch ・ツール: Git/GitHub, Slack, Jira, Elastic cloud, OpenAI API

【会社概要】 ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI LLM技術を活用し、企業の変革を支援しています。 弊社の強みは、フルスクラッチで国産LLMを開発できる技術力です。2024年5月には、国内最大級となる1,000億パラメータの日本語特化LLM「Stockmark-2」を公開しました。 多くの企業が海外モデルの微調整やOSS活用にとどまる中、当社はゼロから自らの手でモデルを設計・構築。日本語とビジネス領域に最適化された性能は、国産最高クラスの水準を誇ります。さらに、ハルシネーションを大幅に抑えており、自社管理下で安全に運用可能です。 単なる“生成AIの利用企業”ではなく、“AIそのものを創る企業”として、日本の産業競争力を技術で支えていく存在となることを目指しています。 この技術力を活かして事業展開しており、現在はSaaS事業として製造業向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として業務AI実装支援プラットフォーム「SAT(Stockmark A Technology)」を運営しています。 創業時からエンタープライズ企業をターゲットとしており、すでに日経225の30％、300社を超える企業様での導入が進んでいます。今後は製造業のR＆Dを起点に、国内のエンタープライズ企業はもちろん、日本企業全体そしてグローバル企業にも展開していく予定です。 2024年10月にはシリーズDにて45億円、累計88億円の資金調達を完了。 従業員も150名規模になり、更なる成長を目指すために人員を募集しております！ 【現状の課題】 2024年に新規事業を立ち上げ、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが複数立ち上がり、プロジェクトの成功に向けチームで奮闘しておりますが、現在も複数の課題に向き合っております。 ・ドキュメント解析エンジンの精度向上や機能拡充をしていくリサーチと開発のリソース不足 ・RAG検証サービス(自社SaaS)の機能を拡充していくリサーチと開発のリソース不足 【業務内容】 LLMを用いた新規事業SaaSの機械学習エンジニアとして、機械学習を用いたプロダクト改善企画の立案、検証、実行をリードいただきます。 施策の実行においては、社内のプロダクトエンジニアやPdM、リサーチャーとも連携が多いポジションです ■具体的な業務内容 ・自然言語処理や画像処理を用いた、HTML/PDF/パワーポイント等の多種ドキュメントを構造化するシステムの精度向上 ・ViT系モデルやVLMの学習データセット構築、学習と評価 ・クエリ拡張、Chunking, Reranking, 回答生成のアルゴリズム検証と実装 ※変更の範囲：開発関連業務 【チーム構成】 PaaSユニット 事業責任者（CEO）1名 プロダクトマネージャー 1名 【開発環境】 [組織体制] <PaaSエンジニアチーム> ・プロダクトマネージャー1名 ・フロントエンドエンジニア1名 ・バックエンドエンジニア1名 ・機械学習エンジニア3名 [開発言語] TypeScript、Vue.js 、Node.js、Python [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure 【ポジションの魅力】 ・汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライできる。 ・LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験できる。 【関連資料】 AI×SaaSのマストハブを作る、前人未到の挑戦。45億円の調達を達成したストックマークのその先。 https://note.com/stockmark/n/n8b54893cf532 Stockmark LLM特設LP https://llm.stockmark.co.jp/ マルチモーダルLLMで図表の内容を含むRAGを実現可能に ストックマークが『Stockmark A Technology』β版をリリース https://stockmark.co.jp/news/20240625

【当社について】 当社では「いい不動産取引は、いいエージェントから。」を当たり前にするプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。 【業界について】 不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。 そういった古い商習慣を変えるべく、TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では年間2～3つの新規プロダクトを開発しています。 【業務内容】 TERASSでは生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。 本ポジションでは、一人目の生成AIエンジニアとして、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。 具体的には - 生成AIを用いたソリューションの考案と実装 - 複数のモデルを用いた検証と精度の比較 - アプリケーションへの実装 - 継続的な精度向上のための仕組みづくり に取り組んでいただきます 【主な技術スタック】 - フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js / Panda / ParkUI - バックエンド TypeScript / Node.js / Express / Python / Prisma - インフラ - GCP / Vercel / PlanetScale / Terraform 【主な利用ツール】 - Slack - Notion - Github - Google Workspace(meet, calendar, gmail)

弊社はAI（ディープラーニング）を活用し、AI-OCRを中心とした深層学習技術を組み合わせながら会計・経理分野の仕事を自動化していくクラウドサービス（SaaS)を自社開発し提案しています。経理DXを実現し、デジタル・AI時代の経理のあり方実現していくサービスとして非常に注目されており、主にエンタープライズ企業における導入・商談機会が飛躍的に増えています。 2023年09月には東証グロース市場へ上場をし、さらなるビジネスの拡大を目指しています。 各プロダクトのサービス機能、質の継続的な向上を実現していくためのチームを強化するべく、新たな仲間を募集しています。 ■ 業務内容 機械学習エンジニアとして、自社開発の会計分野特化型AIサービス「Robota」「Remota」の根幹となるAIエンジンを中心に開発します。 自社開発プロダクトとして主には「Robota」「Remota」「請求(Peppol)プラットホームサービス」があり、関連する3つの大きな開発プロジェクトがあります。 1) AIによる経理業務のDX化を支援する Webアプリケーションサービス 2) 会計の自動化を支援する AIエンジンAPIサービス 3) 様々なシステムで電子化した請求書を送受信する標準(Peppol)プラットホームサービス 本ポジションは全てのプロジェクトに関わり、AIを活用した共通基盤領域の開発を行います。 FAではスクラムチームを組んでの開発を行っており、社内の研究チーム（リサーチサイエンティスト(CV,NLP)）や各関連エンジニアと協働しプロジェクトを遂行します。 【変更の範囲】 社内における全ての業務へ配置転換あり ● 主な対応領域 　- 「Robota」「Remota」「Peppol対応プロダクト」に提供するAIプログラムの開発、AIモデルの実装 　　（研究関連項目）画像認識、自然言語処理、ドキュメント解析、LLM、論文調査、再現実装、ディープラーニング、データ分析 　　（開発関連項目）API開発、AIモデル実装、プロトタイピング 体験、品質、開発効率を向上させるためのシステム開発の改善に継続的に取り組み、チーム全体の開発能力を向上させるため、技術的なインプットを欠かさず、勉強会の参加や主催も奨励しています。 ■ 本ポジションの魅力 ・経理DX、AIxOCR領域でシェアが高く、先端的なプロダクトのAI開発に関わります ・研究開発部門が社内にあり、優秀なリサーチサイエンティスト、エンジニアと協働し独自のAIモデル構築や生成AI、自社開発のLLM等の先端技術にも関わります ・実際にビジネスの場で使われるプロダクトを開発します。ビジネスの現場からの豊富なデータを開発に活用できます 社内文化としてチームワークを推奨しており、上下関係なく風通しよい環境でお互いサポートしあいながら自立的に協働できる環境です。また弊社はエンジニア組織を中心に多国籍で様々なバックグラウンドをお持ちのメンバーと交流するできます。 ぜひAIをはじめとする最先端テクノロジーが実現する経理の「これから」を一緒に創造、提案していきましょう。

HEROZでは、「AI革命を起こし、未来を創っていく」という理念のもと、AI技術を活用した社会課題解決を目指す新規事業を展開しています。今回募集するポジションでは、深層学習（ディープラーニング）や機械学習を活用したサービスの研究・開発をリードし、幅広い産業への応用を推進する『AIエンジニアマネージャー』を募集します。 ▍具体的な業務内容 ────────────────── ・深層学習、機械学習を活用したAIソリューションの設計・開発・導入・運用 ・建設や金融など多様な業界の課題に対するAIソリューションの企画・設計・実装 ・開発チームの技術的リードおよびマネジメント ・プロジェクト推進における技術的な判断、計画策定 ・成果物の品質管理およびレビューを通じたプロジェクト牽引 ・クライアントとの連携を通じて「使えるAI」を提供 ▍プロジェクト事例 ────────────────── 建設業界: 株式会社竹中工務店様との共同プロジェクト。構造設計業務を支援するAIモデルを開発。 金融業界: SMBC日興証券株式会社様の株式ポートフォリオ診断AIや静銀信用保証株式会社様の住宅ローン不正検知AIシステム。 エンタメ業界: 株式会社ポケモン様との「Pokémon Battle Scope」や株式会社バンダイ様のデジタルカードバトルゲーム『ゼノンザード』。 その他業界: 日本科学未来館様とのAIスーツケース音声対話機能開発など。 ▍期待する役割・ミッション ────────────────── ・高い技術力とリーダーシップを発揮し、事業成長を牽引 ・各産業におけるAIの社会実装を加速させる （変更の範囲） 当社コーポレート職以外で会社が定める業務全般 ▍ポジションの魅力 ────────────────── ・最先端の機械学習・深層学習技術を活用できる環境 ・建設や金融をはじめ、多様な業界のDX推進に携われる ・革新的なAIサービスの創出に挑戦できる ・NVIDIA H100搭載サーバーなど、高性能な計算リソースを利用可能 ・チームマネジメントやプロジェクト推進の経験を積める ・裁量の大きい環境で自由度高く働ける ▍当社環境の魅力 ────────────────── ・優秀なエンジニアが集まり、刺激的な仲間と切磋琢磨できる ・フルリモートOK・フレックスタイム制など柔軟な働き方が可能 ・スキルアップ支援制度（研修、学会参加、資格取得など）あり ・フラットな組織で活発なコミュニケーションと協働が可能 ▍なぜ募集しているか？ ────────────────── HEROZでは、AIソリューションへの需要が急速に拡大している中、事業拡大とサービス高度化を目指しています。より多くの顧客課題を解決し、AIの社会実装を加速するため、新たな価値を創出する仲間を求めています。 ▍社内アンケート（HEROZで働く魅力について） ────────────────── ・小さい会社なので、自立したスタイルで業務が進められると思います。人数が少ないことによる大変さもありますが、充実感を感じる環境だと思います。（ビジネス職） ・課題解決の方法をエンジニアの裁量で決めて試すことができる。計算リソースが豊富なため手法の選択肢が計算リソースで制限されない。（エンジニア職） ・裁量を持って働ける環境。 ・AIの社会実装自体が不確かな道のりで、迷うことも多いですが、業界の実業務を楽にしてくれる可能性を信じて、日々取り組んでいます（ビジネス職） ・「AI企業として」という観点ですと、AIの情報が日々流れ、日進月歩でテクノロジーの進化が進んでおり、AIに真正面からぶつかることで得られる面白さ(反面苦しさも)を最大化できるのは今だと思います。そういう意味では非常に面白い社会人生活を送れるのではないかと感じます。 「他社のAI企業と比較して」という観点ですと、金融・建設・エンタメを重点領域としつつ、産業横断的なPJにも携われるAIの企業は、そう多くないのではと思います。私自身がHEROZを選んだキッカケも、金融以外の建設とエンタメ領域で事業企画やコンサルティングの経験があったためです。 「純粋な1企業として」という観点ですと、会社メンバー間での繋がりに特徴があるように思います。懇親するときは思いっきり打ち解けあいつつ、仕事モードの時は結構ピリッとする雰囲気になることも多いので、オンオフをしっかり分け、仲良しごっこではなくお互いを高めあえる存在を築けると思います。（ビジネス職） ・比較的小さい組織で大きいことをやろうとしている。自分の能力次第でかなり自由に役割を担える。（エンジニア職） ・マネジャー以上は特に個々人が個性的で優秀。技術的な知見をエンジニア以外も多かれ少なかれ持っている。 ・優れたエンジニアの技術力を背景に、お客様に価値遡及をしていくことに魅力を感じます。競合が多い中、競争力をもてる源泉（技術者）がしっかりと社内にあること、またそれを維持する経営陣の努力がすばらしいことだと思います。（セールス職） ▍補足情報 ────────────────── ・当社は競争戦略上、完全禁煙会社としております。就業時間中はもちろん、就業時間外も禁煙となります。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

■□━━━━━━━━━━━━━━━━━ 　募集背景 ━━━━━━━━━━━━━━━━━□■ LabBaseは『研究の力を、人類の力に。』というパーパス実現に向け、研究×テクノロジー領域の「LabTech」で複数の自社サービスを展開するスタートアップ企業です。 研究領域と聞くと遠く感じるかもしれませんが、その本質は研究課題解消を通して新たなイノベーションを起こすことです。 毎年19兆円という大きなお金が流れている研究開発市場ですが、様々な課題があり、それらの課題を解決することで、社会的にも経済的にも大きなインパクトを出せると考えています。 研究人材の課題を解決するプロダクトとして国内の理系修士学生の2人に1人が登録している「LabBase就職」を皮切りに、「LabBase 転職」「LabBase 研究室サーチ」をリリースし、また日本に閉じず研究課題に取り組んでいく予定です。 その中でも本募集は、LabBaseの新規事業として立ち上げ中の「LabBase転職」に関するものです。 「LabBase転職」の詳細についてはまだ公にお話しできることが少ないですが、 AIも活用しながら、今までの採用サービスとは異なる新たな形ができ始めています。 この「LabBase転職」を一緒に立ち上げていく仲間を募集しています。 ■□━━━━━━━━━━━━━━━━━ 　なぜそのポジションを募集するのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━□■ 「LabBase転職」事業は、AI / 機械学習技術を活用しながら、 新しい転職の形を実現するプロダクトを開発しています。 プロダクトの詳細については面談でお話しできればと思いますが、 今までプロダクトを開発する中で以下のことを感じてきました。 ・生成AI技術を活用することで新しいユーザー体験をつくることができ、ユーザー様からも好意的な反応をいただくことができる ・しかし本当に役に立つプロダクトを作るには様々な工夫が必要 ・LLMモデルのAPIを使って開発することは簡単にできるが、高い精度でちゃんと使えるものを作るためにチューニングするのは簡単ではない ・LLMモデルのAPIを活用する処理と、そうではないアルゴリズム（単純なものから高度な機械学習手法まで）を活用する処理とそれぞれ重要 上記のようなことを感じながら、試行錯誤してユーザーにご利用いただくプロダクトを開発してきました。 しかし、私たちのチームはより多くの機械学習エンジニア / AIエンジニアが必要です。 例えばCursorの初期の開発には10名以上のAIエンジニアが関わっていたと聞きます。 機械学習エンジニア / AIエンジニアのかたに加わっていただくことでよりスピーディーな開発ができると考えています。 私たちと共に生成AI技術 / 機械学習も活用しながら、ユーザー様に使っていただけるプロダクトをつくる創業メンバーを探しています。 ■□━━━━━━━━━━━━━━━━━ 　業務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━□■ LabBase転職事業の機械学習エンジニア / AIエンジニアとして、プロダクトの開発に携わっていただきます。 ■配属部門 新規事業「LabBase転職」 ■具体的な業務内容 ・プロダクトに組み込むアルゴリズムの開発 ・プロダクトに組み込む生成AIのチューニング ・新機能プロトタイプの開発 ■□━━━━━━━━━━━━━━━━━ 　仕事の魅力 ━━━━━━━━━━━━━━━━━□■ 1. 技術者/研究者の採用 × AIという大きなビジネスチャンスがある市場でチャレンジできる 2. ただ大量に出会いを生むのでなく、質の高い出会いをいかに生み出すかという観点を追求していける 3. 採用だけでなくLinkedInのように様々な機能を持つプロダクト開発を経験できる 4. 数名の創業メンバーとともに自分のアイデアを自由に試してインパクトを生み出せる環境がある 5. 利用したいAIツールやサービスを気軽に使える、試せる purposeである「研究の力を、人類の力に」を実現できる全く新しいプロダクトができる予感と熱量があります。 ぜひ一緒にこのしんどいプロセスに飛び込んでいただける方をお待ちしています。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ▼開発情報 サーバーサイド： - 言語: Rust / Python - DB : MySQL / Amazon DynamoDB フロントエンド： - 言語: HTML / CSS - フレームワーク: Web Components - ビルドシステム: Vite - デザイン：figma インフラ： - クラウド: AWS - コンテナ: k8s / Docker - 監視 : Datadog, Grafana 環境： - リポジトリ管理 : Github - ドキュメント：Confluence, Google Docs - コミュニケーション : Slack - タスク管理：Jira - 開発手法：スクラム ▼エントリー時に求めるResume以外の情報 以下でご提示いただけるものがあれば、エントリー時にご提示ください。 - githubのアカウント名 - 技術スライド（登壇資料） - テックブログ

■ 「あらゆる人を負の体験から解放し、可能性を引き出す」 これは、私たちRightTouchが掲げているミッションです。 Webサービスを利用する中で、「必要な情報が見つからない」「ログインがうまくいかない」といった小さなストレスを感じたことはありませんか？RightTouchはそんな「負の体験」をなくし、人々や企業が本来持っている可能性を最大限に引き出すことを目指しているスタートアップです。 アナログなカスタマーサポート(CS)という領域において、圧倒的に良いWebサポート体験をつくることで人々や企業を負の体験から解放し、生活者と企業、両者がフルポテンシャルを発揮できる世界を創ります。つまり、すべての人々が日常的に利用するようなスケールの大きなプロダクトを作っていきます。 ■ 現在地と課題 このミッションを実現するために、理想的なWebサポート体験を実現するAIエージェントを備えた「RightSupport」をはじめ、LLMによる柔軟な顧客理解によってWebと電話を繋ぐ「RightConnect」、生成AIを活用してVoC（Voice of Customer）データの活用を促進する「RightVoC」（β版）など、革新的なAIソリューションを次々と開発し、多くのエンタープライズ企業様にご利用いただいております。 RightTouchのプロダクト群は共通のデータ基盤を持ち、その上に複数のプロダクトを展開していく戦略をとっています。これらのプロダクト群を通してシームレスなUXを提供できるようなアーキテクチャ構築、AI活用のためのデータ基盤といった非常に難易度の高い課題と向き合っています。 現状の主な課題には以下のようなものがあります。 - エンドユーザーが感じるカスタマーサポートの負を解消するための新しい顧客体験の創出 - チャットボットの的はずれな回答やたらい回し、解決策が見つからないFAQ、待ち時間が長い電話体験など、まだまだ既存のカスタマーサポートには負の体験がたくさんあります - コンタクトセンターの生産性向上 - コンタクトセンターでは、秘伝のタレExcelで構築されたトークスクリプトや、紙に書かれたメモなどを含む各々に管理が散らばっている社内ナレッジ、離職率に対して高すぎる教育コスト、ワークフローの煩雑さなど、テクノロジーによって改善できる要素がたくさんあります - 各プロダクトでAIサポートを実現するためのコアデータ基盤 - プロダクト毎に異なるチャネル、種類のデータを収集していますが、それらを統合しAIが参照するためのコアデータ基盤の構築が追いついていない状況です これらの課題はどれもチャレンジングであり、社会に対して大きな価値を提供し生活を変革しつつ、エンジニアとしても圧倒的に成長するチャンスだと思っています。 ■ 期待する役割 下記のポイントにおいて積極的にコミットしていただきたいです。 - 困難な課題に対して、実現可能性を探りながら着実にアプローチする さまざまなプロダクトから集まる多種多様なデータから一見難しそうな目的を達成できるように着実にイテレーションサイクルを回してもらいたいです - 知見を実際に試行錯誤しながらプロダクト機能に落とし込む 日々蓄える知見を実際にプロダクトでどのように活用できそうかまで繋げて試行していただきたいです - 積極的なトライ、小さく試しながら大きく物事を成し遂げる 進化の早いAIにおいて、なんでもまず試すことが大事であると考えます。現状難しかったとしても過去に試したことで次につながることを期待して、どんなことも積極的にトライしてもらいたいです ■ 具体的な業務内容 - 多種多様なデータから価値あるデータへの整形・抽出 - LLMを活用した、新たなサポート体験を実現するための実証検証 - プロンプトエンジニアリングを含めた精度向上に向けた細かいチューニング - デザイナーやビジネスメンバーと連携しながらの新機能の設計・開発 ■ 開発環境 - フロントエンド：TypeScript, React, Next.js, Svelte - バックエンド：TypeScript, Python, Node.js - インフラ：Google Cloud, AWS, Kubernetes, Terraform - データベース：MongoDB, Cloud Spanner, AlloyDB,  BigQuery, Elasticsearch - DevOps：Github Actions, CircleCI, ArgoCD, Datadog, Sentry - AI：Devin, Cursor, 各種LLM基盤(OpenAI, VertexAI) ■ テックカルチャー 私たちは以下のカルチャーを意識し、共通の目的に向かって自律的に動く組織を目指しています。 - ルールは最低限に エンジニアの共通ミッションは「自由な発想でプロダクトをより良くする」「パフォーマンスを意識し、最大限の力を発揮する」です。 この実現のために、プロダクトに関わる裁量を大きく渡して動ける幅を広げるとともに、ルールはできるだけ少なくとどめるような組織文化の設計を心がけています。 - 徹底したプロダクト思考 エンジニアは開発中の機能に思考が閉じやすいものです。もちろん、オーナーシップを発揮するために深く思考することは重要ですが、複合的なプロダクト全体を良くするために、俯瞰した視点から徹底的にプロダクト、そして事業に向き合っていくことを大事にしています。 プロダクト全体や事業そのものに意見を持ち、その上でいま何をすべきかが見えるようになれば、アウトカムのスケールはより大きなものとなります。 - 情報の非対称性をなくす 組織やチームがスムーズに、かつ質の高いアウトプットを出すためには情報の非対称性をなくすことはとても重要です。本当にクローズドにする必要がある情報以外はすべてオープンな場でやりとりし、知りたい情報を知りたいときに得ることができます。 また、そのタイミングも厭いません。非同期コミュニケーションやドキュメント化を日常的に行って、後からでも情報を閲覧できる、議論に参加できる状態づくりを心がけています。 少数精鋭の開発組織で、このフェーズならではの大きな裁量を持ち、プロダクトの核心に向き合う環境で、共に成長していきませんか？ ■ 参考URL - インフォグラフィックス - https://righttouch.co.jp/specials/infographics-2025 - RightSupport事例集 - https://cxclip.karte.io/tags/karte-rightsupport/ - RightConnectで通電時間を最大45%削減したSBI証券様の事例 - https://cxclip.karte.io/friends/story/rt_sbi/ - AIネイティブなサポート体験を実現する「Right Intelligence」 - https://righttouch.co.jp/news/krdZnQPO - 生成AIでVoCデータの加工・分析・活用をワンストップで自動化する「RightVoC（β版）」 - https://righttouch.co.jp/news/1T6J7lbl - あらゆる困りごとに柔軟に対応できるチャネル最適化ボイスボット「RightVoicebot（β版）」 - https://righttouch.co.jp/news/UmmmSdRh

本求人は、対話型音声AI SaaS「アイブリー」のソフトウェアエンジニア（AIプロダクト）募集です。大規模言語モデルなどの機械学習モデルを活用し、独自データからの知識抽出や電話自動応答に活用できる様々な仕組みを開発いただきます。 ■会社概要 株式会社IVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をミッションに、対話型音声AI SaaS「アイブリー」を開発・運営しています。コミュニケーションデータを起点としてAIプロダクトの提供と、日本の労働生産性を加速させていきます。 リリースから約5年で、業種や都道府県を問わず、累計35,000を超えるアカウントを突破するなど、日々成長を続けています。（2025年6月現在） 2024年5月までに累計49.5億円の資金調達を完了しており、人手不足という課題をもつ、すべての企業に対して、「対話型音声AI SaaS」を起点としたAIプロダクトの提供と、日本の労働生産性を加速させていくための新事業の推進も積極的に進めています。 ■インターン募集背景 IVRyは、日本で一番「人が成長する会社」を目指しており、新卒採用においては「3年後に事業責任者となれるタレント」を募集しています。 数ある企業の中から、ファーストキャリアとしてIVRyを選んでいただく面白さとして、以下の3つを掲げています。 1. 圧倒的なチャレンジの機会: 成長を求めるあなたに、これ以上ない挑戦の場を提供します 2. 経験豊富な実力者と隣の席で働ける: プロフェッショナルな社員の隣で働き、彼らの知識とスキルを直接吸収できます 3. Day1からプロフェショナルを求める: 入社初日からあなたをプロとして扱い、大きな裁量と責任を与えます 上記に共感・共鳴される方に新卒採用として入社し、未来のIVRyの軸となっていただきたい。そういった思いから新卒採用を募集しております。 ■業務内容 大規模言語モデルなどの機械学習モデルを活用し、独自データからの知識抽出や電話自動応答に活用できる様々な仕組みを開発します。 アノテーション設計・モデル開発・運用・改善まで幅広い業務をお任せします。 IVRyでは許諾を頂いたデータを自社で蓄積しているため、他社にはない分量の大規模データを扱ったモデル開発を経験できます。 計算環境についても必要に応じてご用意いたします。 - 音声処理: 音声合成、ASR、 話者分離、音声変換、ノイズ除去, etc. - NLP: テキスト分類、対話、固有表現抽出、要約、質問応答, etc. - 画像処理: OCR精度改善、文書理解、画像傾き補正, etc. ※テックブログ：https://zenn.dev/p/ivry ■ 仕事の進め方 - インターン開始時に選んだテーマに関して特定の期間で取り組んでいただきます。 - 場合によってはエンジニア以外のメンバーとソリューションを検討していくような場面も体験できます。 ※業務期間は1ヶ月〜 を想定しています。 ■ 技術スタック - 言語: Python - フレームワーク・ライブラリ: PyTorch, Hugging Face, sklearn, litellm, pydantic, FastAPI - ツール: GitHub, GitHub Actions, Slack, Notion ■ このポジションの魅力 ▼得られるノウハウ - UXを考慮した機能開発 - 大規模な自社データを用いた独自モデル開発 - 最新のモデルを利用したサービス開発経験 ▼得られる体験 - チャレンジを奨励する企業文化であるため、最先端のLLMモデルを実プロダクトに活用することが可能です。 - 開発で成果がでることで実サービスに適応され、ユーザーからのフィードバックを得ることができます。 - 急成長スタートアップで働く経験を得ることができます。 - 開発だけでなく、デザイナー・セールスなど、幅広い分野のメンバーと会話しながら開発をすすめることができるためAIモデル開発に閉じない、多面的な視野を培うことができます。 ▼仕事の醍醐味 - インターンにてある程度の成果が出ればブログなどで外部発信することで自身の市場価値を高めることができます。 - 音声UXには未だ十分なデファクトスタンダードが無いといえるため、業界的にも新しいチャレンジが多くあります。 - 営業・マーケといったプロダクト以外の職種との距離感も近く、クライアントやマーケットのことを解像度高く身近に感じながら業務に臨むことができます。 - 新しいインサイトやソリューションが新商品としての提供に直結することも多々あり、ユーザの課題解決や会社の売上に貢献している実感が得やすいです。 ■ どんな人たちを働くのか IVRyのAIエンジニア組織は、自然言語処理（NLP）、LLM応用、データサイエンス、機械学習、音声技術など多様な専門領域を持つメンバーで構成されています。研究開発だけでなく、AI技術を実際のプロダクトに落とし込み、社会実装することを強く意識したチームです。多様なバックグラウンドを持つエンジニアが在籍しています。 ▼AI SaaS開発 × LLM活用の実績 大手テック企業やAIスタートアップで、LLM・NLP・機械学習を活用したプロダクト開発を経験したメンバーが集結。研究・アルゴリズム開発だけでなく、実際のプロダクト実装・運用まで深く関わるエンジニアが多数在籍しています。 ▼世界レベルの研究・実務経験を持つメンバーが在籍 GoogleやIBM T.J. Watson Research Centerといったグローバルテック企業で機械学習・データサイエンスの研究やプロダクト開発を経験したメンバーがチームを牽引。国内でも、サイバーエージェントやリクルート、DMM.comなどでデータサイエンス組織の立ち上げやAI SaaS開発をリードしてきたエンジニアが在籍しています。 ▼LLM・NLP・データサイエンス × 実務経験 大学や研究機関でのNLP・機械学習の研究経験を持ちながら、実際にAIを活用したプロダクト開発にも豊富な実績を持っているチームメンバーが揃っています。学術的な知識を活かしつつ、ビジネスの現場でAIの価値を最大化するための設計・実装を行うことができる組織です。 ▼IVRyのAIエンジニアチームの特徴 1. LLMや機械学習技術をフル活用し、社会実装を前提としたAI開発を行う 2. 各メンバーが研究と実務の両方を経験し、プロダクトへの適用を強く意識 3. NLP・音声処理・データサイエンスなど、多様な専門分野を活かして協力しながら開発 4. 技術開発だけでなく、PdM・BizDevと連携しながら、事業と密接に結びついた開発を推進 IVRyのAIエンジニア組織は、単なる「技術者の集まり」ではなく、AIを事業にどう活かすかを考えながら、プロダクトを成長させるエンジニアチームです。 ■ “Work is Fun”を実現するための働き方 ▼組織を持たないプロジェクト制 IVRyでは「営業部」や「人事部」といった組織を設けず、すべての活動をプロジェクトと見立てて活動しています。 - 組織を規定するとセクショナリズムやコラボレーションの希薄化などが進んでしまう - 結果、会社として・仕事として、面白くなくなっていくのではないかという危惧 - 職種別のスキルセットとしても、スペシャリストだけではなくジェネラリストも大事と考えており、「マーケとカスタマサクセス」「カスタマサクセスとプロダクト」「開発とデザイン」等のように境界の職能を大事にしたい。反面、組織図型の組織設計をすると、境界型の人材が伸びにくい（評価されにくい）という危惧 ▼参考 - 部署を作らないがホラクラシーでもない、プロジェクト制・サークル制という新しいカタチの組織デザインで1年間運営してみて：https://note.com/ryogaskywalker/n/n773420326251 - 10年・20年先もIVRyがおもしろい会社であるために：https://note.com/ryogaskywalker/n/n95c1a8ed11f6 ■ 選考フロー 1. 書類選考 2. 選考面談（2回程度実施予定） 3. オファー面談 ※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。 ※選考開始から内定まで2〜4週間を想定しています。

H2Corporationは、ヒューマン・セントリック（人間を中心にする技術）なAIとソフトウェア技術を開発し、建設業の改革を目指しております。現場の予算状況や原価を見える化するSaaS型ソフトウェアの「KISO」から始まり、現在は最先端のAIの学習方法や開発アプローチを活用した積算業務を自動化する「AI積算」を提供しております。 事業を高速にスケールさせるため、2024年8月に3.1億円の資金調達をSpiral Capital、ジャフコ グループ、Boost Capital、One Capitalと米国のMetaPropから行いました。 【募集背景】 弊社では中堅ゼネコンとサブコンを中心とした建設業界全体のDX推進を図るため、複数プロダクトによる事業展開をしています。複数プロダクトの展開により事業を成長させるためには、高速でMVPを開発し、仮説検証を繰り返す必要があります。直近の導入数急拡大にともない新規で開発を行いたいプロダクト数も増え、それらの立ち上げをリードするメンバーを増員する運びとなりました。 この無限に広がる可能性に対して、優秀なエンジニア・プロダクトマネージャーとタッグを組み、世界標準を生み出す組織の中心で活動してみませんか？ 【業務内容】 - 建築設計図面（２次元）を自動・半自動処理アルゴリズムの開発 - 業務フローにスムーズに組み込むためのモデル軽量化・高速化を行う 【開発環境】 -利用言語 ・フロントエンド: Typescript ・バックエンド: Go ・フロントエンド: Next.js, Vite -インフラ: AWS, k8s, Terraform/OpenTofu, Ray -データベース: PostgreSQL -開発ツール: GitHub, Figma, Lucid -コミュニケーションツール: Slack, Confluence

当社は小説プラットフォーム『テラーノベル』を起点とし、自社IPのパブリッシングや縦型ショートドラマプラットフォーム『テラードラマ』を展開するエンタメIPカンパニーです。 「日本の創作文化を産業に」をパーパスに掲げ、日本発IPを創出／開発し、日本から世界に届ける取り組みを行っています。 コンテンツの数・種類が増えれば増えるほどレコメンデーションによるアイテム推薦アルゴリズムの効果は増大します。テラーノベルには1000万を超えるコンテンツが存在しており、テラードラマのコンテンツも今後さらに増えていきます。 推薦・機械学習エンジニアはプラットフォーム内のユーザの行動イベント、コンテンツ分析を行い、ユーザに最適なコンテンツを届けることを目的とし、KPI 向上のための具体的な施策の立案・実装を担当します。 【業務内容】 - テラーノベル・テラードラマにおけるユーザ向けのコンテンツ推薦モデルの仮説立案・実装・検証 - データ分析ダッシュボードの設計・運用 - 種々のデータパイプラインの構築 - コンテンツ（小説、マンガ、ドラマ脚本）の分析 - 脚本家・プロデューサと協力してコンテンツの制作支援 - 社内向けのツールの提供 【技術スタック】 - インフラ: Google Cloud (Cloud Composer, Dataflow, Compute Engine) - 開発言語: Python (uv, Airflow, scikit-learn, RecBole, Vertex AI, Gemini/Claude) - DWH: BigQuery - アナリティクス: Byteplus DI, Google Analytics, Looker Studio 【ツール】 - ソースコード管理: GitHub - プロジェクト管理: Linear - ドキュメント: Notion - チャット: Slack

【募集背景】 ■プロスポーツチームをはじめとして、試合を撮影し、映像を振り返ることで改善に活かす取り組みが主流になっています。選手自ら映像を振り返り、気づきを得て、日々の練習に活かすことで、フォーム改善や打率向上などの成果が出ています。 ■RUN.EDGEは、グローバル特許を取得している高速シーン再生技術を軸に、野球・サッカー・バスケ・ラグビーなどスポーツ向けプロダクトを開発し、MLBやJリーグなど国内外のプロクラブや大学などのアマチュアチームに広く採用されています。 ■スポーツ事業で培ったシーン再生技術を教育・エンタープライズ分野に展開しており、今後更なるサービス拡大を目指します。 ■現在、国内外170チーム以上にご利用いただいているサッカーを中心としたマルチスポーツ映像分析サービス「FL-UX」において、AI技術を駆使した新たな機能開発に踏み切るため、開発をリードする機械学習エンジニアを募集します。 【具体的な仕事内容】 ■機械学習による、新しい表現方法の提案　 ■動画分析のための機械学習モデル開発 ■状況に応じて作成した機能のフロントエンドへの組み込みをしてもらう場合もあります ■継続的なチーム開発のためのチーム運営 ≪プロダクト情報≫ マルチスポーツ映像分析サービス「FL-UX」https://fl-ux.run-edge.com/ 【開発プロセス】 - 開発はBitBucketを用いたプルリクエストベース・JIRAを用いたチケットベースで行っており、すべて第三者確認、リーダー確認と、レビューを受けます。 - 開発チーム全員でオンラインツールを使って議論して実装方法を決めていきます。より良い実装を実現できるようチームの知恵を持ち寄ります。 - スプリントレビューは、プロダクトオーナーを務める当社代表・エンジニア（バック・フロント・デザイナー）・営業が集まって行います。 - 新規機能の要件は、プロダクトオーナーの口から直接開発チームに共有されます。 【共通ツール】 - コミュケーションツール: Slack, Zoom - チケット管理: Atlassian JIRA - 文書管理: Atlassian Confluence - ソース管理: Atlassian Bitbucket - 開発端末: MacBook Pro or Windows PC 【仕事の魅力】 ■開発プロセスの中にレビューが組み込まれており、相互にフィードバックをし合うことでコーディングスキルを向上しやすい環境です。 ■新規機能追加のため、技術選定などにも関わっていただけるポジションです。 ■チームでの設計・実装議論と、プロダクトオーナーとの対話によって、プロダクトを成長していく、やりがいのある仕事です。 【RUN.EDGE会社紹介資料】 https://speakerdeck.com/runedge/20221014-run-dot-edge-hui-she-shao-jie-zi-liao-4426feb2-3a7f-4674-af69-afe7e11199ff

当社の産業構造に対するイノベーションは、デジタルツインを始めとする3Dモデルの構築を源泉とします。最先端の技術と、あなたのAI技術に関する卓越した知識と経験を活かし、CTO候補者としてのAIエンジニアとして、安定的かつ創造的な仮想空間設計モデルを加速度的に進化させてください。 ＜具体的な業務・役割＞ エンジニアとして、最先端の技術をキャッチアップし、衛星から得られる画像やデータを取り扱って、デジタルツインをはじめとする3Dモデルの構築 ・新規事業に求められる技術動向と顧客ニーズを主体的に調べ、開発方針を作成する ・課題に対して、具体的な手法を調査し、ソリューション実装する ・ビジネスメンバーとチームを組んで一体となってプロジェクトをマネジメント・推進する ・地理空間・画像・映像・文字から3Dモデルを生成するアルゴリズムの設計・開発 ・機械学習・深層学習・生成AI・データサイエンスの基本的な知識と経験

■職務内容： 最先端の機械学習や統計的手法を用いて、グループ内(※)またはグループ外のゲーム開発における自動化プロダクトや、 コンシューマ向けアプリケーションの開発業務に携わっていただきます。 ※エヌジェイホールディングスグループ会社（ゲームスタジオ、トライエース、ウィットワンなど） ■職務詳細： 各プロダクトにおいて必要な機能やタスクを最先端の機械学習や統計的手法をリサーチし、仮説検証を重ねながらプロダクトに実装します。 プロダクト制作までの一連のプロセスや、運用時のプロセスを経験でき、プロダクト制作のノウハウ・実績を積むことができます。 さらに、新規立ち上げの事業のため、スペシャリストとしてだけでなく幹部を目指すことも可能です。

【会社概要】 ドクターネットは遠隔画像診断支援サービスで国内トップシェアのリーディングカンパニーです。 国内にはCTやMRIなどの医用画像撮影装置が約3万台存在する一方で、医用画像を診断できる医師（放射線診断専門医）は約6,000名しかおらず、適切な診断が迅速に届く症例は全体の3割程度にとどまっています。 また、地域によっては専門医がいないなどの医療格差があるのが実情で、今や遠隔画像診断は医療インフラとなっております。 当社は1日あたり10,000症例（320万症例/年）の依頼に対応する日本最大の画像診断拠点となっており、このシステムを正常に稼働させ続けることが多くの患者様に適切な医療をスピーディーにお届けすることに直結しています。 「世界の医療を支える目になる」を企業理念に、医療をテクノロジーにより支えるため、AIなど最先端テクノロジーへの投資も積極的に行い、医療業界に貢献し続けています。 【募集背景】 ドクターネットは現在を「第二創業期」と位置づけ、遠隔画像診断サービスを軸に事業の拡大を進めています。 その成長を支えるには、現行システムではスケーラビリティや柔軟性の面で限界が見えはじめており、抜本的なアーキテクチャの刷新が不可欠です。 これまでもシステムのモダナイゼーションを進めて参りましたが、さらなる進化に向けてデータ活用による業務効率化や生成AIの応用など、先進技術を積極的に取り入れながら、画像診断領域のDX／スマート化を推進しています。 こうした変革を実現するため、プロダクト開発をさらに加速し、エンジニア組織のスケールアップにも貢献いただける仲間を積極的に募集しています。 【ミッション/役割】 ドクターネットが保有するデータ（依頼情報/検査画像/読影レポートなど）を機械学習などにより遠隔画像診断サービスのオペレーション/UX改善に活かす施策の立案と開発をしていただきます。 【職務内容】 ・AI関連のPoC（自然言語処理/画像認識）と実用化検討 ・医療データ収集パイプラインの設計と作成 ・医療データを用いた識別エンジンの構築や評価 など 【関わるプロダクト/サービス】 PJの状況やご本人様もスキルセット、キャリアパスを考慮した上でアサインさせて頂きます。 ・Tele-RAD ⇒CT/MRIなど医用画像を医療機関からネットワーク経由でお預かりし、その画像を放射線診断専門医に診断依頼して診断レポートを返却する遠隔画像診断支援サービスです。 ・Tele-DOC ⇒診療科専門医による健診/検診に特化した遠隔画像診断支援サービスです。多様な検査項目やレポート形式、読影パターンなど、健診／検診現場特有のニーズに対応し、安定した高品質の画像診断を提供します。 ・Virtual-RAD ⇒ 遠隔画像診断のプラットフォームを提供するASPサービスです。依頼元医療機関と施設指定医師をクラウドでつなぎ、医療機関独自の遠隔読影ネットワークの構築を提供します。 ・AI-RAD ⇒日本初の医用画像診断用AIエンジンのプラットフォームです。画像の種類や診断する病変に最適なAIエンジンを提供し、医療施設での画像診断を24時間365日アシストしています。 ・ドクターPACS ⇒あらゆる医用画像やレポートを一元で管理・運用できる汎用型画像診断システムです。柔軟なデータ連携で、読影環境やワークフローにあわせた画像診断ネットワークを実現します。 ・その他 ⇒全国の放射線科医師のナレッジを共有し画像診断領域における質の向上に役立つソーシャルネットワークサービス他、新規サービスを開発中です。 【開発環境】 ・開発言語　　　　　　　　　：Python3, TypeScript ・フレームワーク　　　　　　：FastAPI, React, Next.Js ・データベース　　　　　　　：MySQL ・インフラ　　　　　　　　　：AWS ・プロジェクト管理　　　　　：Github, Backlog ・ソースコードバージョン管理：Git (GitHub) ・コミュニケーションツール　：Slack ・デザインツール ：Figma ＜技術採択方針＞ 開発言語やFWはプロダクト毎に最適な技術を選定しております。 また必要に応じて適宜新規技術/ツール採用を検討し導入しております。 【開発メンバー】 業務委託メンバー合わせて約30名のフラットなエンジニア組織となります。現状では小規模な組織なので開発領域もフロントエンドやバックエンドで分けておらず、個人の得意領域や要望を考慮してプロジェクトやタスクをアサインしていきます。プロジェクト毎に朝会を実施したり、一部ではスクラム開発を導入しスピード感を重視して開発を進めております。 【エンジニアチームのカルチャー/スタンス】 ・ユーザーファースト・医療品質ファースト 医療機関・読影医・患者にとって価値の高いサービスを追求します。 品質の向上はもちろん、新しい技術や発想による価値創出も職種/役職を問わず歓迎します。 ・フルスタック志向と自律性 フロントエンド・バックエンド・インフラ・運用改善まで、課題解決に必要であれば領域を限定せず手を動かします。 自社サービスの価値向上のため、メンバーが主体的に判断し行動することを大切にしています。 ・ドメイン知識を育む文化 医療ITなどのドメイン知識は、事前の経験よりも、関心を持って吸収していく姿勢を大切にしています。 日々の開発や現場とのやり取りに加え、医療系の展示会や学会にも参加するなど、技術だけでなく医療への理解も深めていくことを重んじています。 【ドクターネットで働く魅力】 《技術的チャレンジ/医療という社会インフラのDXに貢献》 ドクターネットは、1995年から医療のDXに取り組んできたパイオニアであり、遠隔画像診断に関する豊富な知見と実績を持っています。現在ではこの分野で圧倒的なシェアを誇り、毎年平均10％以上の売上成長を続けています。医療という社会に不可欠な分野において、私たちはAIやクラウド技術を活用しながら、既存システムのモダナイゼーションや新しいプロダクト開発を進めており、大量の医療データや専門性の高い業務フローを扱う中で、技術的なチャレンジと社会貢献の両方を実感できる環境です。 《医療現場に近い環境でフィードバックを得ながらの開発が可能》 医療の専門家が社内に在籍しており、エンジニアが直接コミュニケーションを取りながら開発を進めていき、UXテストやユーザーヒアリングも日常的に行われ、実際の現場の声を反映したプロダクト開発が可能です。また本社1階には、ドクターネットが運営支援する画像診断クリニックが併設されており、検証環境として活用できるほか、医療機関のユーザーからのフィードバックを直接得られることも強みです。 《安定した財務基盤の中でベンチャー並のスピード感を》 ドクターネットは、時価総額4,000億円超の上場グループに属し、高い自己資本比率を誇る安定した経営基盤を持つ企業です。その安定性を背景に、研究開発への積極的な投資を可能にしています。一方で、全社150名規模とコンパクトな組織であるため、経営層との距離も近く、意思決定が速く柔軟な開発ができることも大きな特徴です。