AIプロダクトエンジニア

募集背景

A1Aは、製造業の調達・購買領域における課題解決を通じて、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。
私たちは UPCYCLE をリリースした後、顧客の現場で得た学びや、調達×エンタープライズというドメインの複雑性を踏まえて、製品の価値を改めて再定義しました。
その結果、今後の調達業務における本質的な価値提供には、AIを中心に据えたプロダクト構造が不可欠であると考え、プロダクト開発や技術開発への投資を進めています。
実際に、調達業務におけるAI活用の具体的な価値が見え始め、複数の顧客企業との実証実験も進んでいます。一方で、AIを使ったPoCをつくることと、実際に顧客が使い続けられるプロダクトとして提供することの間には、まだ多くの技術的なチャレンジがあります。
図面、3D CAD、見積書などの複雑なデータをどのように扱うか。AIの不確実性をどのようにプロダクトの中で扱うか。技術検証で得られた結果をどのように本番の機能へ落とし込むか。
A1Aがこれから目指すのは、AIを単に利用するだけではなく、AIをプロダクト価値の中心に据えていくことです。
今回は、これまでAIを組み込んだプロダクト開発に取り組んできた経験を活かしながら、PoC〜実装・運用までをリードし、AIプロダクトそのものを一緒につくっていただける方を募集しています。

これから取り組みたいこと

特定のAI技術だけを対象とするのではなく、LLMやVLMをはじめ、機械学習、検索、画像解析など、課題に応じて幅広いAI技術を活用していきます。

• UPCYCLE におけるAIコア機能の技術検証・設計・実装
• 図面、3D CAD、見積書など、製造業特有の非構造データ解析
• AIを前提とした新しいプロダクトUXの設計・実装
• PoCで検証したAI技術のプロダクトへの組み込み・本番運用
• Web会議、メール、チャットなどの多様なコミュニケーションデータの解析と価値化
• 社内オペレーションへのAI活用とワークフロー自動化
• AIプロダクト開発におけるアーキテクチャや評価方法の設計・改善

仕事内容

A1AのAIチームの一員として、UPCYCLEのAI中核化と、社内外におけるAI活用の推進を担っていただきます。
プロダクト価値の再定義に伴い、AIが製品の中心技術となるフェーズに入っています。
このポジションでは、これまでのAIプロダクト開発の経験を活かしながら、技術検証だけではなく、アーキテクチャ設計、プロダクトへの実装、評価、運用改善まで一気通貫で関わっていただきます。
また、個別のAI機能を開発するだけではなく、プロダクトチームと協働しながら、AIをどのように製品へ組み込むかという技術的な意思決定や、開発そのものをリードしていただくことも期待しています。

Mission

• UPCYCLEに蓄積される図面・3D CAD・見積書・テキストなどのデータを活用し、AIを前提とした新しいプロダクト体験をつくること
• 技術検証で得られた成果を、本番で継続的に利用できるプロダクトとして実装すること
• 各プロダクトチームの技術パートナーとして、AI活用における設計・実装をリードすること
• A1A内部のオペレーションにもAIを適用し、生産性向上に寄与すること

想定する業務例

• 顧客課題・調達業務プロセスの理解
  └ AIが価値を発揮できるポイントを構造化し、アプローチ方針を策定
• 技術調査・手法検討
  └ LLM / VLM / RAG / 検索 / 非構造データ解析など、課題に応じた技術の調査・選定
  └ 論文・OSS・各種モデルやサービスを比較し、技術的な実現方法を検討
• AIコア機能のプロトタイプ開発
  └ UPCYCLEに新たに追加するAI機能のPoC・技術検証
  └ AIを前提とした操作導線・UXの検討
  └ プロダクト化を見据えたアーキテクチャ設計
• プロダクトへの落とし込み
  └ PoCで検証した機能をプロダクトチームと協働して仕様化・実装
  └ 本番利用を前提とした品質・コスト・パフォーマンスなどの設計
  └ プロダクトチームへの技術伴走
• モデル / 機能の評価と運用改善
  └ AI機能の性能評価、評価データ・評価方法の設計
  └ プロンプト、RAG、モデル選択、処理フローなどの改善
  └ 本番環境で得られた結果をもとにした継続的な品質改善
• AIプロダクト開発の技術リード
  └ AIをどのようにプロダクトへ組み込むかという技術的な意思決定
  └ 必要に応じた設計レビューや他のエンジニアへの技術支援

ポジションの魅力

【難しい領域へのAIプロダクト開発に挑戦できる】

図面、3D CAD、見積書、メール、会議記録など、製造業の現場には多くの複雑なデータがあります。
これらのデータをAIで扱えるようにするだけではなく、実際の調達業務や意思決定につながるプロダクトとして成立させるためには、技術と業務の双方を理解しながら試行錯誤する必要があります。
決まった技術を適用するのではなく、課題そのものを理解し、必要な技術を選びながらプロダクトをつくっていける環境です。

【PoCからプロダクトへの実装・運用まで一気通貫で関われる】

A1Aでは、AIチームが技術検証だけを行い、その後を別のチームへ引き渡すという開発体制ではありません。
PoCで技術的な可能性を確認した後も、プロダクトチームと協働しながら、仕様化、アーキテクチャ設計、実装、評価、リリース後の改善まで関わります。
これまでAIプロダクト開発に携わってきた経験を活かしながら、技術を実際の顧客価値までつなげることができます。

##【AIプロダクトの技術的な意思決定に関われる】
AIを中心としたプロダクト開発は、まだ完成された正解がある領域ではありません。
どのモデルや技術を使うのかだけではなく、AIにどこまで任せるのか、どのように品質を評価するのか、失敗や不確実性をどのように扱うのかなど、プロダクトとして考えるべきテーマが数多くあります。
AIチームやプロダクトチームと議論しながら、A1AにおけるAIプロダクト開発のあり方そのものをつくっていくことができます。

【ビジネスとプロダクトが同じ方向を向いている環境で開発ができる】

A1Aでは、プロダクトとビジネスが同じ顧客課題を見ながら開発を進めることを大切にしています。
顧客から得られたフィードバックをもとに、技術的に面白いことだけではなく、実際に価値につながる課題へ集中してAI開発を進めることができます。

【グローバル規模で産業界に変革をもたらす機会がある】

自動車をはじめとする製造業の調達・購買という大きな市場を対象に、AIを活用した新しい意思決定のあり方をつくっていくことができます。
国内だけではなく、将来的にはグローバルな製造業にも展開できるプロダクトを目指しています。

チームメンバー

AIチームには、統計・機械学習・最適化・画像認識・検索推薦など幅広いバックグラウンドを持ち、複数の産業領域でAI / MLの開発に携わってきたメンバーが在籍しています。
特定の技術領域に閉じず、課題に応じて必要な技術を選びながら、研究・技術検証とプロダクト開発の両方に取り組んでいます。

開発環境

・言語：Ruby / TypeScript / Python
・フレームワーク：Ruby on Rails / React / 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
・AIプラットフォーム / API：OpenAI API / Vertex AI
・AIツール：Claude Code

• 本番環境でのプロダクト開発・運用経験
• 業務課題を理解し、技術的な解決策へ落とし込む能力
• AI / 機械学習技術を組み込んだプロダクトやシステムの開発経験
• PoCや技術検証から、プロダクトへの実装まで取り組んだ経験

※LLMに限らず、画像、検索、推薦、自然言語処理、予測など、これまで経験してきたAI領域は問いません。

• AIを活用したシステムのアーキテクチャ設計経験
• AI機能の評価方法や品質基準を設計した経験
• LLM / VLM / RAG / Agentなどを利用したプロダクト開発経験
• 機械学習モデルのプロダクション環境への実装 / デプロイ経験
• 不確実性を前提としたシステム設計の経験
• パフォーマンスやKPIを計測できる状態を設計し、数値をもとに改善を進めた経験
• AIプロダクト開発における技術選定や設計をリードした経験

• AI技術そのものだけではなく、プロダクトとして価値を届けることに関心がある方
• PoCに留まらず、実装・運用まで含めてAIプロダクトをつくりたい方
• ユーザーのフィードバックを得ながらプロダクトを改善したい方
• 事業状況や組織状況なども考慮しながら、技術的な意思決定をしたい方
• 特定の技術にこだわらず、課題に応じて必要な技術を選択できる方
• HRT（謙虚・敬意・信頼）を持った率直なコミュニケーションができるチームで働きたい方
• 新しいAI関連技術を継続的にキャッチアップできる方