年収400万円以上の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

AIエージェントを開発業務を、様々な業界のお客様の課題解決や技術の進歩による変革の伴走をしていただきます。 お客様に寄り添い、「作ったら終わり」ではない未来を見据えたシステム開発を行うことを通して顧客体験や価値を高めていきます。 【本ポジションの特徴】 ・AI技術を用いたWebシステム開発に携わることができます ・AI関連の実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます ・最新の技術を取り入れた開発に挑戦したい方、「やってみたい」という意欲や得意分野を伸ばしたい方、大歓迎です ・適性や希望を考慮し、最適なポジションをお任せします ・まずは軽く話してから応募を決めたい方は、カジュアル面談からもご相談可能です！ ★適性や得意分野、希望を考慮し、適切なポジションをお任せします。 エンジニア経験のない理工学系または経済学の学士号をお持ちの方や、 エンジニアだけど学識を深め、スキルアップしたい方、 「やってみたい」気持ちや「得意」を伸ばしたい方、大歓迎です！ 【開発環境】 ・macOS or Windows(希望制) ・Python ・JetBrains PyCharm ・AWS(SageMaker, Fargate, Lambdaなど) ・NVIDIA Toolkit ・各種機械学習系ライブラリ ※DNNの実装はPyTorchがメイン ・Docker ・GitHub ・GitHub Copilot 【案件例】 ・社内用ファイル検索システム 主にAWSが提供するAI系サービスを使用し、社内の業務効率改善に貢献。 設計から実装、テストまでを担当し、AI周りの実装だけでなくインフラの構築や画面の実装も行った。 ・AIチャットアプリ 主にAWSやOpenAIのサービスを使用して新規サービスを構築。 設計から実装、テストまで実施。AI周りの実装だけでなくインフラの構築やAPIの実装などを幅広く担当。 ・土木施工現場の業務効率化 画像解析AIのモデルの開発を担当。 データの収集、解析、モデル作成まで一貫した開発に携わった。 ※プロジェクトの規模にもよりますが、基本的に2、3名のチームでアサインを予定しています。 ※客先常駐は原則ありませんが、案件によっては相談させていただく可能性があります。 ※現状、業務に合わせて出社とリモート勤務を臨機応変に対応しています。 【この仕事で得られるもの、魅力】 ・今までにないサービスや業務を作れる仕事です ・幅広い技術力が身につけられます ・エンジニアの意見を柔軟に取り入れ、モダンな技術や開発スタイルも積極的に採用します ・技術力を磨けるよう情報共有会、読書会、ワークショップなど様々な社内勉強会や交流会を盛んに行っています 【環境、制度】 システム開発全般に関する勉強会がや制度があり、勉強熱心な社員が多いです。 ・書籍購入補助制度 ・資格取得支援制度 ・技術顧問による勉強会や、社員自ら企画が定期的に行われています。 ・案件や本人のレベルに合わせてサポートする体制があります。 【活躍社員の例】 生成AI案件未経験ながらも挑戦して現在活躍している社員の事例を紹介します。 ＜AI案件アサイン前＞ ■Aさん 新卒入社後、Webアプリケーション開発のSEやPMなどを3年ほど経験 ■Bさん 中途入社後、バックエンドエンジニアを2年ほど経験 ＜AI案件アサイン後の経験とやりがい＞ ■Aさん ・顧客が作成したAIを組み込んだ画像解析Webアプリケーション開発や、生成AIを活用した社内向けツール開発を担当し、技術検証から顧客の相談まで幅広く対応。 ・開発期間中にもアップデートが続くため、常に変化があり、新しいモデルを顧客に提案し、その改善を喜んでもらえることに達成感を感じている。 ■Bさん ・社内向けのストレージシステムの開発に携わり、今後AIを活用した検索システムを導入するなど、顧客と生成AI活用に向けた検討をしている。 ・従来のシステム開発とAIエージェントを組み合わせることで実現できる幅が広がり、新たな可能性を感じている。スキルアップにもつながった。 ＜得られたスキル、経験＞ ■Aさん、Bさん： ・Pythonでの実装スキル、Amazon Bedrockなどのクラウドの生成AIサービスの知見 ・AIを活用したアプリ開発におけるスキルや、知見（料金、セキュリティ、可用性などに関する知識）を深め、顧客への提案力が向上した 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務（ただし本人と相談の上で決定します） ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。AI/ML案件をメインに扱う新規チームで、

データサイエンスのエンジニアとして自社サービス「GYM DX」や「KAIGO DX」の心臓とも言えるデータ基盤の構築〜分析アルゴリズムの開発・運用をお任せします。 24時間365日取得される膨大な行動データに対して、MLを使ったモデリング開発やインフラ構築まで幅広い役割を担っていただきビジネス要件にマッチしたAIの開発やデータ分析を行なって頂きます。 【主な業務内容】 - 危険検知を高い精度で行うための、行動データを用いた分析アルゴリズムの開発・運用 - 推論モデルを用いた、人物行動データの蓄積システム開発・運用（推論） - 行動データ集計に関する基盤構築・運用改善 【やりがい】 - まだ世の中にない新しい価値を提供するサービスの開発と成長に携われます - IPOを目指す会社の立ち上げフェーズと準備期間を経験できます - プロジェクトを完遂する過程での技術的・人間的成長の機会があります

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 ・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

＜本ポジションの魅力＞ ■コンサル/受託事業を基盤としたエクイティ調達なしでのスピード感と柔軟さを両立した組織で新規事業に挑戦可能 ■上場企業/有名AIメガベンチャーCTO経験のある実績豊富なCTO直下でプロダクト開発が経験可能 ■業界の最先端で生成AI市場ど真ん中に挑戦可能（音声・画像認識など） ■上流工程から携わることもでき、スピード感をもったキャリアップに繋がる ＜業務詳細＞ ■モデルの設計と開発：最先端のアルゴリズム開発や、データの収集・クレンジング・変換、特徴量エンジニアリング ■モデルのトレーニングと評価：モデルのトレーニングと最適化、モデルの性能評価と改善 ■デプロイと運用：プロダクション環境へのモデルのデプロイ＆リアルタイム適用、モデルのパフォーマンス監視と継続的な改善 ■データ分析と可視化：ビジネスインサイトを引き出すデータ分析、分析結果の可視化とプレゼンテーション ■技術のキャッチアップ：最新技術や研究動向のキャッチアップ＆新技術導入の提案と実践 ■開発/ITコンサル案件におけるプロジェクトマネジメント, 各種言語を用いた開発等の業務推進 ■自社開発部門の立ち上げやマネジメント、部門戦略/採用戦略の構築、推進 ■ビジネスプラン作成、営業計画推進 ■その他責任者として新規事業の立ち上げ・推進 ＜業務詳細＞ ■開発/ITコンサル案件におけるプロジェクトマネジメント, 各種言語を用いたプロダクト開発等の業務推進 ■自社開発部門の立ち上げやマネジメント、部門戦略/採用戦略の構築、推進 ■データ分析と可視化：ビジネスインサイトを引き出すデータ分析、分析結果の可視化とプレゼンテーション ■技術のキャッチアップ：最新技術や研究動向のキャッチアップ＆新技術導入の提案と実践 ■ビジネスプラン作成、営業計画推進 ■その他責任者として新規事業の立ち上げ・推進 ＜概要＞ 弊社は、急成長中のコンサル×AIスタートアップです。 ITコンサル・受託開発に加え、AIエージェントを活用したコンサルティング、フリーランス向けプラットフォーム事業を展開。最先端技術を取り入れ、個人と組織の可能性拡大に挑戦しています。 まずは業界トップクラスのスピードでの売上20億円の達成に向けて、既存事業の基盤強化と新規事業の成功によって、コンサルティング領域、AI受託領域、フリーコンサル領域それぞれで、Acrosstudioとしての業界内での立ち位置の確立を目指します。 今この会社のこのフェーズだからこそできる、刺激的な経験を共有できる仲間を求めています。

スカイマティクスは「リモートセンシングで、新しい社会を創る」をミッションに掲げ、建設・林業・インフラ・防災といった、幅広い産業の調査・点検・測量における現場の課題を解決しています。 これらの産業では労働者不足や長時間労働、増加する災害への対応が社会課題となっており、所謂3K（厳しい・危険・きつい）と呼ばれるような業務や作業も数多く残っています。 リモートセンシングテクノロジーでこれらの社会課題を解決し、働き手の業務も「快適」「効率的」「好印象」「高収入」の4Kに変えていくことを目指しています。 2018年より提供開始した当社の主力製品である国産初クラウド型ドローン測量サービス「くみき」は国内業界シェアNo.1プロダクトに急成長し、海外展開にも着手しています。 全世界で建設業界をはじめとする多様な分野でのDX推進を支え、今後の社会に大きな影響を与える可能性を秘めています。 「くみき」を活用した当社のリモートセンシングサービスに携わることで、社会的意義の大きい仕事を経験し、その成果が社会全体に与えるインパクトを実感できるはずです。 さらに、グロースフェーズというチャレンジングな環境で働くことで、当社の成長と共に自己成長が可能です。頂上を目指して困難に立ち向かい、成長を実感しながら、自分自身のキャリアを新たな高みへと導くことができます。 「空から取得したデータで、産業の未来を変える」 スカイマティクスは、リモートセンシング技術を活用し、建設・農業・防災などの現場課題を解決するスタートアップです。国内シェアNo.1のクラウド型ドローン測量サービス「くみき」を軸に、DXを推進。急成長中の市場で、顧客への高い価値提供を志すAIエンジニアを募集します！ ■業務内容 クラウド型ドローン測量サービス「くみき」および関連サービスで提供している3次元復元処理において、AI関連開発を担当。物体検出や Gaussian Splatting を中心とした機能の設計や実装を担当し、「くみき」を通じて付加価値の高い結果を顧客に提供します。 ■具体的な業務内容 新機能の企画・開発：3次元復元結果の精度や実用性、審美性を高めるAI関連機能の設計・実装（例：画像の中に含まれる標識を検出し、測量点の座標と関連付け）。 既存機能や学習モデルの改善：顧客や社内からのフィードバックをもとに、継続的な機能改良のほか、必要に応じて再学習を実施。 技術評価・調査：最新のAI関連技術やライブラリを評価し、プロダクトに導入。 チーム内外との連携：それぞれの専門分野を持つチームメンバーや、クラウドサービスを通じたデータ提供を担当するウェブチームと協力し、プロダクト全体の品質向上。 ■ポジションの魅力 社会課題への貢献：少子高齢化による労働者不足や「3K（きつい、汚い、危険）」な現場を、快適・効率的な「4K」に変革。あなたのAIスキルが建設や防災の現場を変えます。 技術的挑戦：AI画像処理ライブラリ (OpenCV, PyTorch etc.) を活用し、ドローン測量から得られる3次元復元モデルの価値向上をとことん追求。社内のGPUサーバー機も自由に使用可能！ シニアエンジニアへの成長：AIエンジニアとしての強みを活かしつつ、希望すれば3次元復元処理そのものや各種処理の高速化、社内GPUサーバー (Linux) の管理といった領域にも積極的に関わっていただけます。「限定された役割」ではなく、「プロダクトを前に進めるエンジニア」として、裁量をもって動ける環境です。 スタートアップの裁量：10名規模のフラットなチームで、アイデアを形に。技術ブログやカンファレンスでの発信も奨励！ ■スカイマティクスで働く魅力 裁量と成長：企画から運用まで関与し、幅広い分野へのスキル拡大。論文執筆や発表、リーダーへのキャリアパスも！ オープンなカルチャー：フラットな組織で、CEOとも気軽に議論。技術ブログ（note）や勉強会で発信可能。 柔軟な働き方：フレックスタイム制（コアタイム11:00-15:00）。フルリモート可（数ヶ月に一度以上は出社要請の可能性、応相談）。ワークライフバランスを重視。 福利厚生：書籍購入補助、勉強会参加支援、最新PC/Mac支給、ストックオプション制度あり。 ■技術スタック・環境 開発言語とその拡張：Python, C++, OpenMP, CUDA AI関連ライブラリ：OpenCV (YOLO), PyTorch (MMSegmentation) その他主要ライブラリ：NumPy, SciPy, scikit-learn, GDAL, Shapely, Numba クラウドインフラ：AWS タスク管理：GitHub 開発ツール：CodeRabbit, Cursor, Devin, Docker ----------------------- ▼クラウド型ドローン測量サービス「くみき」 https://smx-kumiki.com/ ▼コーポレートサイト　 https://skymatix.co.jp/ ▼会社説明資料 https://speakerdeck.com/skymatix1111/company-profile ▼スカイマティクスnote https://note.com/skymatix

製造業向け生産スケジュール立案SaaS「最適ワークス」の非連続な事業成長を実現するために、AIエンジンの開発(スケジュール立案アルゴリズムの設計・実装、など)を担当いただきます。 使用言語: Python 主要なライブラリ: NetworkX, OR-Tools, Pandas, また OpenAI, LangChain. その他、インフラや開発ツールなど: Docker, AWS, VSCode, GitHub, GitHub Copilot

【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。

本ポジションでは、主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。 人工衛星の代表的なミッションの一つに地球観測があります。 衛星による地球観測はリモートセンシングと呼ばれる技術によって行われ、可視光を捉えたいわゆる衛星写真だけでなく、赤外線やSARによる電波などさまざまな波長の電磁波を撮影しています。 加えて、地球観測データはメタデータに地理空間や撮影した時刻なども含み、非常に複雑で膨大なものです。 とはいえ、基本的なデータ構造は画像と同じであり、一般的な画像処理の手法を適用することができます。 近年、衛星画像を活用したサービスは着々と増えてきています。 しかし、膨大な地球観測データのポテンシャルを十分に発揮できているとはいえません。 異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。 当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想に捉われず新たな衛星画像の活用方法を模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。 世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。 なお、宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不要です。 【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 【ポジションのメリット】 ・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務にあたれること ・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること ・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること ・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること ・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を体験できること ・グローバルな業務に携われること（ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど） 【配属・カルチャー】 ソリューション・エコシステム事業本部　データソリューション部 プロダクト開発は、30歳前後の 3~4 名程度のチームで実施中 ※ 使用ツール ・主な使用言語: Python, (Rust, TypeScript) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給 ・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む) ・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom ・コード管理: GitHub ・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues, Redmine ・バージョン管理: Git ・CI/CD: GitHub Actions ・Infrastructure as Code: Terraform 【選考フロー】 コーディングテスト＞書類選考＞1次面接＞2次面接(適性検査)＞最終面接

【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

東大発スタートアップである匠技研工業株式会社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するVertical-SaaS「匠フォース」を開発・提供しています。 難易度の⾼い職⼈技だからこその技術承継困難、業界全体の原価低減活動による⾚字経営、ノウハウを以てしても困難な判断など、数多くの課題が現場には存在しています。 「匠フォース」は、職⼈さんだけでは解決が難しいこれらの課題を、現場データ・現場UX・現場AIによって、業界を躍進させるVertical-SaaSです。 ▼なぜやるのか ⽇本の製造業は歴史が深く、GDPの 20%をも占める⼤きな産業です。 多くの職⼈さんが築き上げたものづくりのノウハウは、「JAPAN as No.1」と⾔われるような、世界に誇れる⼀⼤産業をもたらしました。 ところが、今や⼈材不⾜や技術承継困難、国際的な競争⼒の低下など、幾多もの根深い課題を抱えており、これらの課題は業務や経営を⽴ち⾏かなくさせることがあるほどの、⾮常に⼤きな課題です。 職⼈の暗黙知で⽀えられてきたものづくりの課題解決は簡単にデジタルで解決できるものではありませんでした。しかし、ビッグデータとAIの活⽤で今まさに転換点を迎えています。 現場に蓄積されている⼤量のデータと最先端のAI技術を組み合わせることで、業界の⼤きな課題を解決することが可能になりつつあります。 エンジニアリングだからこそ実現できるこの課題解決のために、「匠フォース」を研究開発しています。 ▼どうやっているか ◯部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ既存のホリゾンタルシステムがこの業界の課題を解決できずに、未だにぽっかりと穴が空いている領域になります。私たちはドメインを深く理解し、ドメインに特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ◯泥臭く、現場に近く ドメインに寄り添うために現場・現物・現実を重要視しています。プロダクトを作るエンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。⽴ち上げ以来、そのようにして業界に根ざしたプロダクトづくりに徹底し、顧客に受け⼊れて頂けるプロダクトを作って参りました。 ◯現場UX×現場データ×現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われており、それぞれで10万件近い製品情報があります。匠フォースはドメインに寄り添った現場UXを提供することで、これらの図⾯‧製造⼿法‧製造コストなどのデータ化されてこなかったディープな情報の蓄積を実現しています。その現場データと製造業特化AIによって、これまで職⼈さんにとっても難しかったような業務の⾃動化・適正化に取り組んでいます。 〇ALL-JAPANで取り組み ⾮常に⼤きな業界だからこそ、⼀社の⼒で変⾰を起こすことは容易ではありません。私たちは、お客様・⾏政・他⺠間企業様々な⽅々と連携して、ALL-JAPANで課題解決に取り組んでおります。多くの会社を巻き込んでこそ、⼤きなイノベーションを実現できます。 ▼参考 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000057137.html https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000057137.html ＝＝＝＝＝具体的な業務内容＝＝＝＝＝ まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます！ - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js（TypeScript）を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ＝＝＝＝＝仕事の魅力＝＝＝＝＝ ▼大きな業界の大きな課題解決 ・製造業というアナログで複雑なドメインに立ち向かい、これまでにないソフトウェアを作っていくことで、技術を通して重厚長大な歴史ある業界に変革をもたらす面白さ ▼世界初の新しい研究開発 ・全国15万社×10万件/社を超える大量の製品データを活用して業界変革を起こす面白さ ・匠フォース特有の、製造現場にディープダイブしたVertical-SaaSでしか得られない深い製造データを活用する面白さ ・匠フォースにしか集まらない製造ビッグデータを活用して、世界初となる製造AIの研究開発に携わる面白さ ▼事業・製品の0→1立ち上げ ・まだ確立されきっていない事業・製品を、自身のスキルや経験を活かして、自らの手で作り込んでいける面白さ ・小規模チームだからこそ、自身の強みを最大限に発揮しつつ、幅広い業務にチャレンジできる体制 ・立ち上げ初期だからこそ発生する技術的な課題（技術選定、アーキテクチャ変更、スケーラビリティなど）に取り組む面白さ ※これら全てのご経験がある必要はありません。スペシャリストとして得意領域で活躍することも、ジェネラリストとして幅広く活躍することも可能です。 ＝＝＝＝＝開発環境＝＝＝＝＝ TypeScript×サーバレスを活用し、高速な仮説検証にこだわった開発環境です。 フロントエンド：TypeScript (React.js, Next.js), Apollo Client, Jotai, MUI バックエンド：TypeScript (Node.js) 機械学習：Python, PyTorch API：GraphQL, REST QA：Playwright, Jest クラウド：AWS (Lambda, AppSync, Fargate, StepFunctions, …) 認証：Cognito データベース：PostgreSQL, Amazon DynamoDB, OpenSearch, Redis CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild IaC：Serverless Framework, CloudFormation, AWS CDK その他利用ツール：Docker, GitHub, Figma, Slack, Notion, LogRocket, MixPanel, Sentry

【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

株式会社Luupは、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティシェア「LUUP（ループ）」を日本各地で展開しています。 街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、LUUPのポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。LUUPを通して、移動におけるさまざまな問題を解決し、新たな街の未来を創造します。 現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡など16都市でサービスを展開しており、2024年10月時点で10,000ポート以上を運営しています。 将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。（会社HP：https://luup.sc/ ） 【募集背景とポジションについて】 LuupのMLエンジニア / データサイエンティストは、需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など幅広い重要課題に取り組みます。機械学習や数理モデル、動画・画像解析など多様な技術を活用し、既存機能の改善だけではなく、新しい機能やサービスをゼロから設計・実装します。 課題の構造化や仮説立案といった上流工程から、モデル・アルゴリズムの設計、実装、システムへの統合、運用・改善までを一貫してリードします。精度の高いモデルを構築するだけでなく、現場の制約や運用のリアルを踏まえ、継続的に使われる仕組みとして根づかせていくことが求められます。 技術的な専門性を活かすと同時に、事業・現場・ユーザーのリアルに深く関与し、複雑な構造を理解・モデル化します。現実世界の複雑な課題に技術で挑み、成果を実サービスや社会に実装していく挑戦に魅力を感じる方に最適なポジションです。 【業務内容】 - ビジネス課題の構造化と、課題解決のための定量的アプローチの設計・実行 - 各種データの探索的分析・可視化・統計的検定などを通じた課題発見、仮説構築、改善施策の提案 - 各領域（需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など）におけるモデル / アルゴリズムの設計・実装・本番運用までの一連のプロセスの推進 - モデルや分析結果に基づく意思決定支援と施策立案 - 経営陣・プロダクト・オペレーションなど多様なステークホルダーと連携した課題解決の推進 - 中長期的なデータ活用戦略の立案と、新技術・手法のR&Dの企画・推進 【MLエンジニア / データサイエンティストとともに挑戦したい事業課題】 - 各地域や時間帯における需要予測モデルの構築 - 需要予測に基づくリアルタイムなプライシングや車両配置最適化 - バッテリー交換・車両回収・車両整備を含むオペレーション全体の最適化 - エリアクラスタリングやポート戦略の設計と意思決定の支援 - 画像・動画データを活用した、ポート返却状況や走行時の安全性に関する自動検知機能の設計・実装 - 利用ログや車両のセンサーデータを活用した異常検知アルゴリズムの設計・実装 - ユーザー行動や属性に基づくセグメンテーションとパーソナライズ手法の設計 - ユーザーおよびオペレーション向けのルートナビゲーション機能の開発・改善 - KPI間の因果関係モデル化による、機能や事業をモニタリングする仕組みの構築 ※上記は一例です。主体的に新規の分析やプロジェクトをご提案いただくことも大歓迎です！ 【魅力】 ＜Luupならではの多様なデータ＞ アプリ利用ログ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTによる位置情報、オペレーションログなど、ソフトウェア開発・ハードウェア設計・現場運営を一貫して担うLuupならではの多様で豊富なデータを最大限に活用できます。データを統合的に活用しながら、深い分析が可能です。 ＜データドリブンな文化で働く＞ 経営陣をはじめ全社にデータを重視するカルチャーが根付いており、モデルや分析に対する理解と期待が高い環境です。事業・プロダクト・オペレーションなどあらゆる意思決定において、MLエンジニア / データサイエンティストの視点や知見が積極的に求められています。少人数でスピーディに意思決定が行われるため、煩雑な調整を挟まず、本質的な課題に集中しやすい環境です。 ＜街づくりへの貢献＞ Luupのサービスは単なる移動手段にとどまらず、都市の交通インフラや街のあり方そのものに影響を与えます。例えばポート戦略や車両の再配置は、人々の移動行動や街のにぎわいを変え、地域の活性化や持続可能な都市づくりに直結します。MLエンジニア / データサイエンティストは、その意思決定をデータとモデルで支え、街づくりの一翼を担います。 ＜新しい技術への挑戦＞ モビリティという実世界の複雑さに向き合うために、機械学習・統計・最適化・シミュレーション・コンピュータービジョンなど、幅広い技術領域の活用が求められます。既存の枠組みにとらわれず、新たなアルゴリズムや手法に挑戦し、それを実サービスに接続するところまでやりきることが歓迎されるカルチャーです。 ＜前例のない課題解決への挑戦＞ 世界でも類を見ない大規模なポートモデル、都市ごとに異なるユーザー特性、無数のトレードオフなど、簡単に正解が見つからない課題に挑みます。既存の成功事例をコピーして適用することはできません。試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出し、社会的に意義のある事業の実現に真正面から向き合います。 ＜事業の成長を日常の中で実感＞ データ分析や施策の成果が、街に広がるポートや実際に利用するユーザーの姿として現れます。自分の仕事が人々の移動や街のにぎわいを変えていく様子を、日常の中で直接感じることができます。

■募集背景 企業におけるESGの取り組みの重要性が世界的に増してきている昨今。九州大学発のスタートアップである株式会社aiESGは、世界初となるプロダクト・サービスレベルのESG評価サービスを開発しました。強制労働・児童労働などの、人権関連の指標も含めた全方位網羅型・包括的なESG分析を提供しています。弊社サービスはエンタープライズ企業を中心とする多くの企業様にご好評をいただいており、今後のさらなる事業拡大に向けて人的リソースの拡大が必要です。ESGデータ分析を通じてクライアントの成功を追求し、会社の成長に貢献していただける方を募集しています。 ■職務内容 主にエンタープライズ企業向けに自社開発のESG分析のサービスを提供する当社において、自社製品ののAIエンジニアとしての業務をお任せいたします。 【この求人の魅力】■「ESG」という、持続可能社会を目指すうえで避けては通れない社会課題をITソリューションという視点から寄与できるポジションです■非上場ながら既にエンタープライズ複数社にて自社開発のシステムを活用されておりシェア拡大中■現状、ESGをAIにて判断するシステムは当社のみのかなりユニークな領域のため自身のマーケットバリューを高めることにもつながります。

ファインディ株式会社は、「つくる人がかがやけば、世界はきっと豊かになる」をミッションに掲げ、エンジニア向けのプロダクトを複数展開しています。 独自のアルゴリズムとヒューマニティを融合し、エンジニア個人や組織、企業の成長支援を通じて日本のイノベーション創出を最大化することを目指しています。 登録ユーザー数は20万人、利用企業は2,700社を突破。 2024年はインド、アジアを中心に海外への展開も積極的に行っており、エンジニアが挑戦できる世界共通のプラットフォーム事業を多数展開していきます。 ■プロダクト 「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というミッションを掲げ、現在は4つのプロダクトを展開しています。 ・ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする「Findy」 ・フリーランス・副業エンジニア向けの案件を紹介する「Findy Freelance」 ・組織のパフォーマンスを最大化する「Findy Team+」 ・開発ツールに特化したレビューサイト「Findy Tools」 ■募集背景 事業の拡大に伴って、ファインディにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが蓄積されてきています。全社的に、更なる事業成長の柱の一つとして「データの利活用」を掲げており、データアナリスト、サイエンエンティスト、データエンジニアなどの職種の採用を強化しています。 現在、Findyにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが集まってきており、それを活用した機能開発を積極的に行っています。データサイエンティスト・機械学習エンジニアについては、特に機械学習やLLM技術などを活用した機能開発を担当しており、PoCの推進から本番環境へのデプロイまで、事業の中核として幅広い業務を担っています。 2024年までにデータ環境の整備や利活用の下地はかなり整ってきており、2025年以降はそれを活用した価値創出のフェーズに本格的に着手していきます。その中心となって、事業やサービスの成長を牽引していただけるデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを募集します。 ※弊社では、特にScienceに強みのある方を「データサイエンティスト」、EngineeringやMLOpsなどに強みのある方を「機械学習エンジニア」と呼称していますが、採用自体は一括で行っています。採用プロセスの中で、ご自身のwillや能力面の擦り合わせをさせていただいた上で、入社後の業務内容や肩書などを決めさせていただいております。 ■具体的な業務内容 データを活用したサービス・機能開発のプロセスに幅広く関わっていただきます。特に、データや機械学習に関する専門性を”強み”として、社内のデータアセットを有効活用した企画の立案やプロジェクト推進をご担当いただきます。 具体的には、社内のエンジニアやPdM、ビジネス側の担当者と連携しながら、以下のようなプロセスに幅広く関わっていただきます。 ・課題や伸びしろの探索から発見（EDAだけでなく、ビジネス部門へのヒアリング等も担当） ・データを活用したソリューションの企画 ・立案した企画に対する技術検証（PoC） ・PoCで成果が出たものについては、本番リリースに向けた開発を実施 ・リリース後の保守・運用（監視やリファクタだけでなく、モデルの継続的な改良なども含む） 人材サービスや組織課題の解決など、複数の事業体を持つ弊社には社内外からエンジニア領域に関する様々なデータが集まり、蓄積されています。データの形式としても、構造化データ・非構造データが多様に存在しており、データ技術者としてはやりがいのある環境かと思います。 具体的な事例や、利用技術等についてはカジュアル面談または選考内でお伝えさせていただきます。 ※ご経験やスキル、担当する事業領域によって、お任せする業務の内容は変わります。 ※業務の変更の範囲： 会社の定める全ての業務

▍具体的な業務内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・クリエイター向けWebサービス(FANME)および関連システムにおける以下の業務 ・各種動画プラットフォームのクリエイター時系列データを用いた再生数予測や収益予測モデルの構築 ・商品PR動画のオンライン/オフラインコンバージョン予測モデルの開発 ・事業拡大のための社内向けデータ分析と洞察の提供 ・機械学習モデルの設計、実装、評価、改善 ・大規模データの収集、クレンジング、前処理 ・データパイプラインの構築とメンテナンス ・ビジネスチームと協力し、データドリブンな意思決定をサポート

TopCoderOpen決勝を3度経験、KaggleGrandmasterを取得している当社のCSO、およびAI開発部長と共に、不動産管理業務の効率化・自動化という難易度の高い課題に取り組んでいただける方を募集しております。 【業務内容】 不動産管理クラウドシステムの運用時に発生する、画像・音声・テキスト・各種センサーによる膨大な独自データ等を用いてAI開発を担って頂きます。 業界の課題を見極めつつ、AIでどうアプローチするか、技術的な視点から設計・立案を行い、CSOおよびAI開発部長と協力しながら開発チームをマネジメントし、事業展開を主導します。 　- チームにおける技術面の最終的な判断や優先順位の決定 　- 画像分析(分類および物体検出)、音声分析、自然言語処理、ビッグデータ、データマイニング、その他のリード 　- 問題設定、仮説検証、データ収集要件の定義、データクレンジング、モデリング、性能評価、レポーティング、製品化、その他のリード 　- データ入力用の補助UI開発のリード　- コードレビューやテスト設計などでチーム開発における製品の品質を高め維持 　- メンター/相談役としてチームメンバーのサポート 　- チームメンバーの評価/査定/勤怠管理 　- ISMS対応 　 【期待する役割】 1. 営業・プロダクト部門折衝 2. 上記、改善要望に対する開発要件定義 3. スクラム開発に則り、自ら手も動かし開発を推進 4. CSO・AI開発部長・メンバーと調整の上、積極的な新技術・サービス導入の推進 5. チームメンバーのマネジメント 　 【利用している技術スタック】 ・プログラミング言語: Python, C++, Java, SQL, 応相談(Rustなど) ・深層学習: PyTorch(, Chainer, Kerasなど) ・勾配ブースティング: LightGBM(, XGBoostなど) ・画像加工等: OpenCV(, scikit-imageなど) ・コミュニケーション:slack, Microsoft Teams ・ファイルの共有: Amazon S3, Office365, Google Drive ・バージョン管理: GitHub ・プロジェクト管理: Jira ・ドキュメント管理: notion 【エンジニアの方の働きやすい環境づくり】 ・フルリモートの支援等、仕事の生産性を高める上で必要な手当ては適宜対応させていただきます ・専門型裁量労働制、完全フルリモート開発 ・TopCoder決勝を3回経験し、KaggleGrandmasterでもあるCSO直下で働けます 【弊社について】 THIRDは不動産に特化したコンサルで、建築・機械・電気工事の効率化を行ってきました。 市場規模93兆円という不動産・建築市場に対して、企業の様々な問題を解決するAI-SaaSプロダクト「管理ロイド」・「工事ロイド」の開発からカスタマイズ・導入まで一気通貫で行っています。 取引先には大手不動産デベロッパー・投資ファンド・大手事業会社などが含まれ、ベンチャー企業ながら数百億円規模に上るプロジェクトを動かすこともあります。 2022年8月に26億円の資金調達を実施し、上場達成など今まさにもう一段階ギアを上げて事業成長を加速させていくフェーズを邁進しています。 【なぜ「不動産・建築業界」なのか】 不動産と建築は一生に1度の大きな買い物なのにも関わらず、ブラックボックスとなっている領域が多く素人がとっつきにくい分野です。 日本の不動産・建築市場は巨大産業でありながら、昨今の人口減少やインフレの影響を受けており、従来のような人手に頼った施設管理は間も無く限界を迎えると言われています。こういった問題を解決したい、その一心でTHIRDはコンサル/エンジニア/不動産・建設現場のプロフェッショナルメンバーが一丸となりAI・ITを活用して業界を効率化する仕事をしています。 不動産管理の業務効率化や現場情報の遠隔監視ニーズなどの高まりを受け、自社プロダクト「管理ロイド」の導入は大手を含む2,500社以上を突破しました。 【ご参考情報】 ▼大阪王将、店舗工事に革命！THIRDのAI自動見積査定システム「工事ロイド」を活用―工事費の大幅削減を実現 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000064081.html ▼BSテレ東「Earthshot～世界を変える企業家たち～」にて取り上げて頂きました https://www.youtube.com/watch?v=RDUM-4ozI_8 ▼THIRDのAIエンジニアが、世界最大のデータサイエンスコミュニティKaggleのコンペティションで準優勝‐最高位であるKaggle Grandmasterに昇格 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000064081.html

【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