AI inside 株式会社 の全ての求人一覧
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01_カスタマーサクセス(テックタッチ・ロータッチ)

01_カスタマーサクセス(テックタッチ・ロータッチ)

世界一使われるプロダクトを目指すカスタマーサクセスを募集
AI-OCR市場でシェアNo.1の「DX Suite」をご契約いただいたお客様のうち、中小企業を中心としたテックタッチ・ロータッチのセグメントを担当するカスタマーサクセスの募集です。 ▍プロダクトについて ・AIを「使う」:AI-OCR「DX Suite」 をはじめとしたAIやアプリを手軽に利用できる「Workflows」 ・AIを「作る」:ノーコードで高精度なAIを「作る」ための「Learning Center」 ・AIを「動かす」:エッジコンピュータ「AI inside Cube」 ▍仕事概要 2ヶ月間のオンボーディング終了後、クライアントの企業特性に合わせた適切な支援を通じて、課題解決や業務効率化を実現し、成功体験を創出し続けることがミッションとなります。 直販だけではなく代理店経由のお客様も対応していただくため、数値管理・分析、コンテンツの提案・拡充などの業務遂行を通じて、企画力、実行力、マネジメントスキルも身につけることができるポジションです。 「世界で一番使われるAIプロダクト」を目指し、AI-OCR以外、またクラウド以外の提供形態の拡大に向け、たくさんのお客様を成功に導き、共に当社のリカーリングレベニューの基盤を構築していただける方を募集いたします。 ▍具体的な仕事内容 以下業務を担当頂きます。 ・顧客が抱えている課題の解決、業務効率化の実現 ・利用率が低い顧客に対する利用促進の支援 ・機能を活用してもらうための施策検討・実行 ・契約更新に向けたアプローチ・対応 ・顧客ニーズからのサービス改善立案、開発サイド・営業サイドへのフィードバック  ▍入社後2-3か月の流れ まずはオンボーディングチームに配属となり、DX Suiteの導入支援からユーザー定着までの一連のプロセスを学びます。その後、ロータッチ・テックタッチにおけるカスタマーサクセス業務をご担当いただく予定です。 ▍配属先について 現在、カスタマーサクセスチームの組織再構築に取り組んでおり、役割は大枠で決まっていますが、まだ変化途上であるため、あまりルールに縛られずクライアントファーストとなり得る行動を推奨しています。 スタッフ同士コミュニケーションを取りながらスピード感のある組織構築・事業拡大に携わることができるのが魅力です。 ▍将来のキャリアプラン エンタープライズ企業も含めた導入支援やコンサルティング業務など、大型顧客とより深く関わり継続的な支援を行うポジションや、ワークショップやウェビナーを始めとしたユーザー会の企画提案、実行などマス向けのコミュニティマーケティングなども担当いただきたいと考えています。
02_バックエンドエンジニア

02_バックエンドエンジニア

AIプラットフォーム開発バックエンドエンジニアを募集
AIを「使う」「作る」「動かす」AIプラットフォームを開発するバックエンドエンジニアポジションです。 ▍プロダクトについて ・AIを「使う」:AI-OCR「DX Suite」 をはじめとしたAIやアプリを手軽に利用できる「Workflows」 ・AIを「作る」:ノーコードで高精度なAIを「作る」ための「Learning Center」 ・AIを「動かす」:エッジコンピューティング「AI inside Cube」 ビジョンは「AI inside X」。 「AI inside Company」「AI inside Factory」など、Xに世界中の人・物を代入し、誰もが「より安く、より早く、より多く」AIを作り、使えるプラットフォームを目指しています。 ▍現在の開発の状況・課題等 「DX Suite」は2017年11月にリリースして以来、累計15億回を超えるリクエストを処理する規模まで成長しています。 AI-OCRとして最適化され、顧客から圧倒的な支持を得る一方で、当社がAIプラットフォームとして進化するにあたり、 「Workflows」「Lerning Center」の開発に着手しました。 「Workflows」は、AI-OCRだけではなく、顔認証AIや、ノーコードでAIが開発できる「Learning Center」で開発されたAIも活用できるサービスを目指しています。 アーキテクチャをマイクロサービスアーキテクチャへ、技術スタックも大きく変化させ、開発チームとしては大きな転換点となっています。 また、既存の「DX Suite」は現在も当社事業を牽引する製品であるため、新規サービス「Workflows」「Learning Center」を開発していく上で、「DX Suite」との開発進捗の連携は必要不可欠です。 複数のサービスや製品の開発が進行する中で、開発ロードマップ策定、開発プロセスの確立、チームビルディング等、課題解決を担っていただきます。 ▍具体的な業務内容 「Workflows」「Learning Center」の新規機能開発・改善に携わっていただきます。 プロダクトの「ビジョン策定→仕様詳細化→設計→実装→テスト→リリース」まで、一貫して携わります。 AIプラットフォームを目指し、自律的で率直なコミュニケーション、開発スピードの向上等に取り組んで行きます。 全ての意思決定はチームで行われるフラットな組織構造です。 チャレンジする意欲があれば、どこまでも幅広い業務領域に携わっていただけます。 ・ロードマップ策定 ・技術選定(フレームワーク、ミドルウェア、その他開発ツール等) ・アーキテクチャ設計(マイクロサービスアーキテクチャ) ・サービス設計 ・開発、テスト ・チームづくり ・リリース・改善 ▍開発スタイル ・デザイナーと協働し、プロダクトビジョン策定から積極的に関わります。 ・開発スピードと品質の両立のため、開発スタイルの確立が必要となっています。 ▍将来的にお任せしたい仕事 ・テックリード、PM、EM、PdMなどのリーダー、マネージャー職 ・AI inside らしい開発文化の醸成、浸透 ▍この仕事を通じて得られるもの ・未だ誰も見たことのないAIプラットフォームを作り上げる最高難易度の0→1チャレンジ ・月間平均9,000万回を超えるリクエストが飛び交う、極大トラフィックをさばく高度なシステム構築経験 ▍主な技術スタック 【Frontend】 * HTML * CSS * JavaScript / TypeScript * Vue.js / Nuxt.js★フロントメイン言語 【Backend】 * Kotolin / Java★バックエンドメイン言語 /Springboot * Go / Gin * Python 【Infrastructure】 * Terraform / Ansible / GitAction * Pattern: Microservices / API gateway * Container: Docker / Kubernetes * Computing : AWS ALB / EC2 / ECS / EKS / Lambda * Database : Aurora * Storage : AWS S3 【tools】 * GitHub * Slack ▍メンバー構成 開発チームは、5名程度の小チーム(ユニット)に分割された、フラットな組織構成です。 チームのミッション内においては全ての意思決定がチーム内で行われます。
03_フロントエンドエンジニア

03_フロントエンドエンジニア

AIプラットフォーム開発フロントエンジニアを募集
AIを「使う」「作る」「動かす」AIプラットフォームを開発するフロントエンドエンジニアポジションです。 ▍プロダクトについて ・AIを「使う」:AI-OCR「DX Suite」 をはじめとしたAIやアプリを手軽に利用できる「Workflows」 ・AIを「作る」:ノーコードで高精度なAIを「作る」ための「Learning Center」 ・AIを「動かす」:エッジコンピューティング「AI inside Cube」 ビジョンは「AI inside X」。 「AI inside Company」「AI inside Factory」など、Xに世界中の人・物を代入し、誰もが「より安く、より早く、より多く」AIを作り、使えるプラットフォームを目指しています。 ▍現在の開発の状況・課題等 「DX Suite」は2017年11月にリリースして以来、累計15億回を超えるリクエストを処理する規模まで成長しています。 AI-OCRとして最適化され、顧客から圧倒的な支持を得る一方で、当社がAIプラットフォームとして進化するにあたり、 「Workflows」「Lerning Center」の開発に着手しました。 「Workflows」は、AI-OCRだけではなく、顔認証AIや、ノーコードでAIが開発できる「Learning Center」で開発されたAIも活用できるサービスを目指しています。 アーキテクチャをマイクロサービスアーキテクチャへ、技術スタックも大きく変化させ、開発チームとしては大きな転換点となっています。 また、既存の「DX Suite」は現在も当社事業を牽引する製品であるため、新規サービス「Workflows」「Learning Center」を開発していく上で、「DX Suite」との開発進捗の連携は必要不可欠です。 複数のサービスや製品の開発が進行する中で、開発ロードマップ策定、開発プロセスの確立、チームビルディング等、課題解決を担っていただきます。 ▍具体的な業務内容 「Workflows」「Learning Center」の新規機能開発・改善に携わっていただきます。 プロダクトの「ビジョン策定→仕様詳細化→設計→実装→テスト→リリース」まで、一貫して携わります。 AIプラットフォームを目指し、自律的で率直なコミュニケーション、開発スピードの向上等に取り組んで行きます。 全ての意思決定はチームで行われるフラットな組織構造です。 チャレンジする意欲があれば、どこまでも幅広い業務領域に携わっていただけます。 ・ロードマップ策定 ・技術選定(フレームワーク、ミドルウェア、その他開発ツール等) ・アーキテクチャ設計(マイクロサービスアーキテクチャ) ・サービス設計 ・開発、テスト ・チームづくり ・リリース・改善 ▍開発スタイル ・デザイナーと協働し、プロダクトビジョン策定から積極的に関わります。 ・開発スピードと品質の両立のため、開発スタイルの確立が必要となっています。 ▍将来的にお任せしたい仕事 ・テックリード、PM、EM、PdMなどのリーダー、マネージャー職 ・AI inside らしい開発文化の醸成、浸透 ▍この仕事を通じて得られるもの ・未だ誰も見たことのないAIプラットフォームを作り上げる最高難易度の0→1チャレンジ ・月間平均9,000万回を超えるリクエストが飛び交う、極大トラフィックをさばく高度なシステム構築経験 ▍主な技術スタック 【Frontend】 * HTML * CSS * JavaScript / TypeScript * Vue.js / Nuxt.js★フロントメイン言語 【Backend】 * Kotolin / Java★バックエンドメイン言語 /Springboot * Go / Gin * Python 【Infrastructure】 * Terraform / Ansible / GitAction * Pattern: Microservices / API gateway * Container: Docker / Kubernetes * Computing : AWS ALB / EC2 / ECS / EKS / Lambda * Database : Aurora * Storage : AWS S3 【tools】 * GitHub * Slack ▍メンバー構成 開発チームは、5名程度の小チーム(ユニット)に分割された、フラットな組織構成です。 チームのミッション内においては全ての意思決定がチーム内で行われます。
04_フルスタックエンジニア

04_フルスタックエンジニア

AIプラットフォーム開発フルスタックエンジニアを募集
AIを「使う」「作る」「動かす」AIプラットフォームを開発するフルスタックエンジニアポジションです。 ▍プロダクトについて ・AIを「使う」:AI-OCR「DX Suite」 をはじめとしたAIやアプリを手軽に利用できる「Workflows」 ・AIを「作る」:ノーコードで高精度なAIを「作る」ための「Learning Center」 ・AIを「動かす」:エッジコンピューティング「AI inside Cube」 ビジョンは「AI inside X」。 「AI inside Company」「AI inside Factory」など、Xに世界中の人・物を代入し、誰もが「より安く、より早く、より多く」AIを作り、使えるプラットフォームを目指しています。 ▍現在の開発の状況・課題等 「DX Suite」は2017年11月にリリースして以来、累計15億回を超えるリクエストを処理する規模まで成長しています。 AI-OCRとして最適化され、顧客から圧倒的な支持を得る一方で、当社がAIプラットフォームとして進化するにあたり、 「Workflows」「Lerning Center」の開発に着手しました。 「Workflows」は、AI-OCRだけではなく、顔認証AIや、ノーコードでAIが開発できる「Learning Center」で開発されたAIも活用できるサービスを目指しています。 アーキテクチャをマイクロサービスアーキテクチャへ、技術スタックも大きく変化させ、開発チームとしては大きな転換点となっています。 また、既存の「DX Suite」は現在も当社事業を牽引する製品であるため、新規サービス「Workflows」「Learning Center」を開発していく上で、「DX Suite」との開発進捗の連携は必要不可欠です。 複数のサービスや製品の開発が進行する中で、開発ロードマップ策定、開発プロセスの確立、チームビルディング等、課題解決を担っていただきます。 ▍具体的な業務内容 「Workflows」「Learning Center」の新規機能開発・改善に携わっていただきます。 プロダクトの「ビジョン策定→仕様詳細化→設計→実装→テスト→リリース」まで、一貫して携わります。 AIプラットフォームを目指し、自律的で率直なコミュニケーション、開発スピードの向上等に取り組んで行きます。 全ての意思決定はチームで行われるフラットな組織構造です。 チャレンジする意欲があれば、どこまでも幅広い業務領域に携わっていただけます。 ・ロードマップ策定 ・技術選定(フレームワーク、ミドルウェア、その他開発ツール等) ・アーキテクチャ設計(マイクロサービスアーキテクチャ) ・サービス設計 ・開発、テスト ・チームづくり ・リリース・改善 ▍開発スタイル ・デザイナーと協働し、プロダクトビジョン策定から積極的に関わります。 ・開発スピードと品質の両立のため、開発スタイルの確立が必要となっています。 ▍将来的にお任せしたい仕事 ・テックリード、PM、EM、PdMなどのリーダー、マネージャー職 ・AI inside らしい開発文化の醸成、浸透 ▍この仕事を通じて得られるもの ・未だ誰も見たことのないAIプラットフォームを作り上げる最高難易度の0→1チャレンジ ・月間平均9,000万回を超えるリクエストが飛び交う、極大トラフィックをさばく高度なシステム構築経験 ▍主な技術スタック 【Frontend】 * HTML * CSS * JavaScript / TypeScript * Vue.js / Nuxt.js★フロントメイン言語 【Backend】 * Kotolin / Java★バックエンドメイン言語 /Springboot * Go / Gin * Python 【Infrastructure】 * Terraform / Ansible / GitAction * Pattern: Microservices / API gateway * Container: Docker / Kubernetes * Computing : AWS ALB / EC2 / ECS / EKS / Lambda * Database : Aurora * Storage : AWS S3 【tools】 * GitHub * Slack ▍メンバー構成 開発チームは、5名程度の小チーム(ユニット)に分割された、フラットな組織構成です。 チームのミッション内においては全ての意思決定がチーム内で行われます。
05_クラウドインフラエンジニア

05_クラウドインフラエンジニア

AIプラットフォームのインフラ構築を担うクラウドインフラエンジニアを募集
AIを「使う」「作る」「動かす」AIプラットフォームを開発するクラウドインフラエンジニアポジションです。 ▍プロダクトについて ・AIを「使う」:AI-OCR「DX Suite」 をはじめとしたAIやアプリを手軽に利用できる「Workflows」 ・AIを「作る」:ノーコードで高精度なAIを「作る」ための「Learning Center」 ・AIを「動かす」:エッジコンピューティング「AI inside Cube」 ビジョンは「AI inside X」。 「AI inside Company」「AI inside Factory」など、Xに世界中の人・物を代入し、誰もが「より安く、より早く、より多く」AIを作り、使えるプラットフォームを目指しています。 ▍現在の開発の状況・課題等 「DX Suite」は2017年11月にリリースして以来、累計15億回を超えるリクエストを処理する規模まで成長しています。 AI-OCRとして最適化され、顧客から圧倒的な支持を得る一方で、当社がAIプラットフォームとして進化するにあたり、 「Workflows」「Lerning Center」の開発に着手しました。 「Workflows」は、AI-OCRだけではなく、顔認証AIや、ノーコードでAIが開発できる「Learning Center」で開発されたAIも活用できるサービスを目指しています。 アーキテクチャをマイクロサービスアーキテクチャへ、技術スタックも大きく変化させ、開発チームとしては大きな転換点となっています。 また、既存の「DX Suite」は現在も当社事業を牽引する製品であるため、新規サービス「Workflows」「Learning Center」を開発していく上で、「DX Suite」との開発進捗の連携は必要不可欠です。 複数のサービスや製品の開発が進行する中で、開発ロードマップ策定、開発プロセスの確立、チームビルディング等、課題解決を担っていただきます。 ▍具体的な業務内容 クラウドインフラエンジニアとして、技術選定などの上流から、設計・開発・テストまでお渡しできる最大限の裁量をご準備しております。 ・技術選定(フレームワーク、ミドルウェア、その他開発ツール等) ・アーキテクチャ設計(マイクロサービスアーキテクチャ) ・サービスインフラ設計 ・開発、テスト ・アジャイルチームづくり ・プロダクトリリース ▍開発スタイル ・デザイナーと協働し、プロダクトビジョン策定から積極的に関わります。 ・開発スピードと品質の両立のため、開発スタイルの確立が必要となっています。 ▍将来的にお任せしたい仕事 ・テックリード、PM、EM、PdMなどのリーダー、マネージャー職 ・AI inside らしい開発文化の醸成、浸透 ▍この仕事を通じて得られるもの ・未だ誰も見たことのないAIプラットフォームを作り上げる最高難易度の0→1チャレンジ ・月間平均9,000万回を超えるリクエストが飛び交う、極大トラフィックをさばく高度なシステム構築経験 ▍主な技術スタック 【Frontend】 * HTML * CSS * JavaScript / TypeScript * Vue.js / Nuxt.js★フロントメイン言語 【Backend】 * Kotolin / Java ★バックエンドメイン言語 /Springboot * Go / Gin * Python 【Infrastructure】 * Terraform / Ansible / GitAction * Pattern: Microservices / API gateway * Container: Docker / Kubernetes * Computing : AWS ALB / EC2 / ECS / EKS / Lambda * Database : Aurora * Storage : AWS S3 【tools】 * GitHub * Slack ▍メンバー構成 開発チームは、5名程度の小チーム(ユニット)に分割された、フラットな組織構成です。 チームのミッション内においては全ての意思決定がチーム内で行われます。
06_エンジニアリングマネージャー

06_エンジニアリングマネージャー

AIプラットフォーム開発を牽引するエンジニアリングマネージャーを募集
AIを「使う」「作る」「動かす」AIプラットフォームを開発するエンジニアリングマネージャーポジションです。 ▍プロダクトについて ・AIを「使う」:AI-OCR「DX Suite」 をはじめとしたAIやアプリを手軽に利用できる「Workflows」 ・AIを「作る」:ノーコードで高精度なAIを「作る」ための「Learning Center」 ・AIを「動かす」:エッジコンピューティング「AI inside Cube」 ビジョンは「AI inside X」。 「AI inside Company」「AI inside Factory」など、Xに世界中の人・物を代入し、誰もが「より安く、より早く、より多く」AIを作り、使えるプラットフォームを目指しています。 ▍現在の開発の状況・課題等 「DX Suite」は2017年11月にリリースして以来、累計15億回を超えるリクエストを処理する規模まで成長しています。 AI-OCRとして最適化され、顧客から圧倒的な支持を得る一方で、当社がAIプラットフォームとして進化するにあたり、 「Workflows」「Lerning Center」の開発に着手しました。 「Workflows」は、AI-OCRだけではなく、顔認証AIや、ノーコードでAIが開発できる「Learning Center」で開発されたAIも活用できるサービスを目指しています。 アーキテクチャをマイクロサービスアーキテクチャへ、技術スタックも大きく変化させ、開発チームとしては大きな転換点となっています。 また、既存の「DX Suite」は現在も当社事業を牽引する製品であるため、新規サービス「Workflows」「Learning Center」を開発していく上で、「DX Suite」との開発進捗の連携は必要不可欠です。 複数のサービスや製品の開発が進行する中で、開発ロードマップ策定、開発プロセスの確立、チームビルディング等、課題解決を担っていただきます。 ▍具体的な業務内容 「Workflows」「Learning Center」の新規機能開発・改善に携わっていただきます。 プロダクトの「ビジョン策定→仕様詳細化→設計→実装→テスト→リリース」まで、一貫して携わります。 AIプラットフォームを目指し、自律的で率直なコミュニケーション、開発スピードの向上等に取り組んで行きます。 全ての意思決定はチームで行われるフラットな組織構造です。 チャレンジする意欲があれば、どこまでも幅広い業務領域に携わっていただけます。 ・ロードマップ策定 ・技術選定(フレームワーク、ミドルウェア、その他開発ツール等) ・アーキテクチャ設計(マイクロサービスアーキテクチャ) ・サービス設計 ・開発、テスト ・チームづくり ・リリース・改善 ▍開発スタイル ・デザイナーと協働し、プロダクトビジョン策定から積極的に関わります。 ・開発スピードと品質の両立のため、開発スタイルの確立が必要となっています。 ▍将来的にお任せしたい仕事 ・AI inside らしい開発文化の醸成、浸透 ▍この仕事を通じて得られるもの ・未だ誰も見たことのないAIプラットフォームを作り上げる最高難易度の0→1チャレンジ ・月間平均9,000万回を超えるリクエストが飛び交う、極大トラフィックをさばく高度なシステム構築経験 ▍主な技術スタック 【Frontend】 * HTML * CSS * JavaScript / TypeScript * Vue.js / Nuxt.js★フロントメイン言語 【Backend】 * Kotolin / Java★バックエンドメイン言語 /Springboot * Go / Gin * Python 【Infrastructure】 * Terraform / Ansible / GitAction * Pattern: Microservices / API gateway * Container: Docker / Kubernetes * Computing : AWS ALB / EC2 / ECS / EKS / Lambda * Database : Aurora * Storage : AWS S3 【tools】 * GitHub * Slack ▍メンバー構成 開発チームは、5名程度の小チーム(ユニット)に分割された、フラットな組織構成です。 チームのミッション内においては全ての意思決定がチーム内で行われます。
07_QAマネージャー

07_QAマネージャー

AIプラットフォーム開発の品質を担うQAマネージャーを募集
AIを「使う」「作る」「動かす」AIプラットフォームを開発するQAマネージーポジションです。 ▍プロダクトについて ・AIを「使う」:AI-OCR「DX Suite」 をはじめとしたAIやアプリを手軽に利用できる「Workflows」 ・AIを「作る」:ノーコードで高精度なAIを「作る」ための「Learning Center」 ・AIを「動かす」:エッジコンピューティング「AI inside Cube」 ビジョンは「AI inside X」。 「AI inside Company」「AI inside Factory」など、Xに世界中の人・物を代入し、誰もが「より安く、より早く、より多く」AIを作り、使えるプラットフォームを目指しています。 ▍現在の開発の状況・課題等 「DX Suite」は2017年11月にリリースして以来、累計15億回を超えるリクエストを処理する規模まで成長しています。 AI-OCRとして最適化され、顧客から圧倒的な支持を得る一方で、当社がAIプラットフォームとして進化するにあたり、 「Workflows」「Lerning Center」の開発に着手しました。 「Workflows」は、AI-OCRだけではなく、顔認証AIや、ノーコードでAIが開発できる「Learning Center」で開発されたAIも活用できるサービスを目指しています。 アーキテクチャをマイクロサービスアーキテクチャへ、技術スタックも大きく変化させ、開発チームとしては大きな転換点となっています。 また、既存の「DX Suite」は現在も当社事業を牽引する製品であるため、新規サービス「Workflows」「Learning Center」を開発していく上で、「DX Suite」との開発進捗の連携は必要不可欠です。 複数のサービスや製品の開発が進行する中で、開発ロードマップ策定、開発プロセスの確立、チームビルディング等、課題解決を担っていただきます。 ▍具体的な業務内容 AI inside としてのアジャイルテスト体制・プロセスを構築し、最高のユーザー体験を創出するかなめとして組織を牽引いただきます。 業務としては、テストに伴う上流工程が中心となります。 ・テスト戦略の立案 ・テスト体制の構築 ・QA業務 ・AI inside としてアジャイル・テスティング・AIのテストを模索し、構築、作り上げるする ・開発業務・プロセス改善 ▍開発スタイル ・デザイナーと協働し、プロダクトビジョン策定から積極的に関わります。 ・開発スピードと品質の両立のため、開発スタイルの確立が必要となっています。 ▍将来的にお任せしたい仕事 ・AI insideとしての開発文化の醸成と浸透 ▍この仕事を通じて得られるもの ・未だ誰も見たことのないAIプラットフォームを作り上げる最高難易度の0→1チャレンジ ・世界中に使われるプロダクトの品質の要としての日本、世界におけるポジション ▍主な技術スタック 【Frontend】 * HTML * CSS * JavaScript / TypeScript * Vue.js / Nuxt.js★フロントメイン言語 【Backend】 * Kotolin / Java ★バックエンドメイン言語 /Springboot * Go / Gin * Python 【Infrastructure】 * Terraform / Ansible / GitAction * Pattern: Microservices / API gateway * Container: Docker / Kubernetes * Computing : AWS ALB / EC2 / ECS / EKS / Lambda * Database : Aurora * Storage : AWS S3 【tools】 * GitHub * Slack ▍メンバー構成 開発チームは、5名程度の小チーム(ユニット)に分割された、フラットな組織構成です。 チームのミッション内においては全ての意思決定がチーム内で行われます。
08_Front-End Engineer

08_Front-End Engineer

Front-End Engineer for AI Platform
▍Job Summary This is a Front-end engineer position to develop an AI platform. ▍About Products AI "Use": "Workflows" for easy access to AI and applications, including the AI-OCR "DX Suite" AI "Creation": "Learning Center" for creating highly accurate AI with no code AI "Run": Edge computing "AI inside Cube" ▍Current development status, issues, etc. Since its in November 2017, DX Suite has grown to handle a cumulative total of over 1.5 billion requests. Technical issues have become apparent in evolving the product as an AI platform. In order to resolve these issues, we have begun development of ”Workflows” ”Learning Center”, the successor to DX Suite. The architecture has been changed to a microservice architecture, and the technology stack has been significantly changed. ▍Specific duties You will be involved in the development and improvement of new functions. You will be involved in all aspects of the product from visioning, specification detailing, design, implementation, testing, and release. ▍Development style Collaborate with designers and be actively involved from product visioning. In order to achieve both development speed and quality, it is necessary to establish a development style. ▍What you will gain through this job you will have the chance of creating an AI platform that no one has ever seen before you will get a chance to building an advanced system with almost over 90 million requests per month ▍Main technology stack Frontend * HTML * CSS * JavaScript / TypeScript * Vue.js / Nuxt.js * Front main language Backend * Kotolin / Java * Backend main language /Springboot * Go / Gin * Python Infrastructure * Terraform / Ansible / GitAction * Pattern: Microservices / API gateway * Container: Docker / Kubernetes * Computing : AWS ALB / EC2 / ECS / EKS / Lambda * Database : Aurora * Storage : AWS S3 [tools]. * GitHub * Slack
09_Back-End Engineer

09_Back-End Engineer

Back-End Engineer for AI Platform
▍Job Summary This is a Back-end engineer position to develop an AI platform. ▍About Products AI "Use": "Workflows" for easy access to AI and applications, including the AI-OCR "DX Suite" AI "Creation": "Learning Center" for creating highly accurate AI with no code AI "Run": Edge computing "AI inside Cube" ▍Current development status, issues, etc. Since its in November 2017, DX Suite has grown to handle a cumulative total of over 1.5 billion requests. Technical issues have become apparent in evolving the product as an AI platform. In order to resolve these issues, we have begun development of ”Workflows” ”Learning Center”, the successor to DX Suite. The architecture has been changed to a microservice architecture, and the technology stack has been significantly changed. ▍Specific duties You will be involved in the development and improvement of new functions. You will be involved in all aspects of the product from visioning, specification detailing, design, implementation, testing, and release. ▍Development style Collaborate with designers and be actively involved from product visioning. In order to achieve both development speed and quality, it is necessary to establish a development style. ▍What you will gain through this job you will have the chance of creating an AI platform that no one has ever seen before you will get a chance to building an advanced system with almost over 90 million requests per month ▍Main technology stack Frontend * HTML * CSS * JavaScript / TypeScript * Vue.js / Nuxt.js * Front main language Backend * Kotolin / Java* Backend main language /Springboot * Go / Gin * Python Infrastructure * Terraform / Ansible / GitAction * Pattern: Microservices / API gateway * Container: Docker / Kubernetes * Computing : AWS ALB / EC2 / ECS / EKS / Lambda * Database : Aurora * Storage : AWS S3 [tools]. * GitHub * Slack
10_Full Stack Engineer

10_Full Stack Engineer

Full Stack Engineer for AI Platform
▍Job Summary This is a full-stack engineer position to develop an AI platform. ▍About Products AI "Use": "Workflows" for easy access to AI and applications, including the AI-OCR "DX Suite" AI "Creation": "Learning Center" for creating highly accurate AI with no code AI "Run": Edge computing "AI inside Cube" ▍Current development status, issues, etc. Since its in November 2017, DX Suite has grown to handle a cumulative total of over 1.5 billion requests. Technical issues have become apparent in evolving the product as an AI platform. In order to resolve these issues, we have begun development of ”Workflows” ”Learning Center”, the successor to DX Suite.   The architecture has been changed to a microservice architecture, and the technology stack has been significantly changed. ▍Specific duties You will be involved in the development and improvement of new functions. You will be involved in all aspects of the product from visioning, specification detailing, design, implementation, testing, and release. ▍Development style Collaborate with designers and be actively involved from product visioning. In order to achieve both development speed and quality, it is necessary to establish a development style. ▍What you will gain through this job you will have the chance of creating an AI platform that no one has ever seen before you will get a chance to building an advanced system with almost over 90 million requests per month ▍Main technology stack Frontend * HTML * CSS * JavaScript / TypeScript * Vue.js / Nuxt.js * Front main language Backend * Kotolin / Java* Backend main language /Springboot * Go / Gin * Python Infrastructure * Terraform / Ansible / GitAction * Pattern: Microservices / API gateway * Container: Docker / Kubernetes * Computing : AWS ALB / EC2 / ECS / EKS / Lambda * Database : Aurora * Storage : AWS S3 [tools]. * GitHub * Slack