株式会社ベースミー の全ての求人一覧

■ポジションについて 「BaseMe」事業の新規開拓営業として、企業の採用課題を解決する最前線でご活躍いただきます。急成長期にある当社では、新規顧客の開拓からクロージングまでを一貫して担うだけでなく、組織づくりやマーケット開拓、プロダクトの進化にも直接関わるポジションです。BizDev、セールスの枠を超え、新卒採用市場を変革するプロジェクトの推進者として、多様な領域にチャレンジできる環境が整っています。 単なる「営業」ではなく、BaseMeというAI×価値観マッチングプラットフォームの可能性を最大限に引き出し、企業と学生の新しい出会いの形を創造する役割を担っていただきます。 ■会社について 株式会社ベースミーは、「人類の価値観を解放し、つなげる」というミッションのもと、AI、LLMを軸とした次世代キャリア支援AIプラットフォーム「BaseMe」を運営しています。 現在は、大学生をターゲットにしており、伝統的な新卒採用手法とは全く違い、BaseMeは学生のプロフィールや経験、志向性、行動データを分析し、企業の文化や価値観とマッチングさせることで学生と企業の相互理解を深め、一人ひとりが自分らしいキャリアを選択できる社会を目指し、2024年のサービス開始以来、20,000名以上の学生と150社以上の企業にご利用いただいています。 2024年には米シリコンバレー拠点VCのWiLをリード投資家に、CyberAgentなどからプレシリーズAラウンドで4.6億円を調達し、さらなる事業拡大を進めています。 ■BaseMe（ベースミー）とは https://lp.baseme.app/ 求職者がプロフィール上で「活動経験」や「大事にしている価値観」を画像を中心に表現し、それを見た企業が求職者へ特別スカウトを送るキャリア支援プラットフォームです。テクノロジーの力を使って“好きなこと”や“したいこと”といった、自身も気づいていない「私」を引き出し、価値観をベースにキャリアをつなぎます。 現在は、新卒採用の新しい形を創造することに挑戦しており、企業向けに「自社の志向性に合った学生を検索し、フィットする可能性の高い人材に直接アプローチできる機会」を提供しています。リリースから2年で、トヨタ、アクセンチュア、サントリー、野村総合研究所など150社以上の企業が導入、登録学生数も13,000名を超えるなど、多くのユーザーにご利用いただいています。 ■業務内容 ・企業の採用課題に対する深い理解に基づいたコンサルティング型営業活動 - 採用担当者の真の課題を引き出し、BaseMeを活用した革新的な解決策を提案 - 採用プロセス全体を見据えた戦略的提案と実装支援 ・マーケット開拓と事業成長推進 - 新規市場セグメントの開拓戦略の立案と実行 - 有力企業の採用成功事例の創出と効果的な横展開 ・全社横断プロジェクトへの参画 - 新機能リリースやマーケティング施策など、部門を越えた取り組みへの参加 - プロダクトの改善提案など ■ポジションの魅力・やりがい ・マルチプレイヤーとして成長できる環境 - 営業活動にとどまらない、組織づくり・マーケティング・プロダクト開発など多岐にわたる経験 - 一人ひとりが「事業を創る」という当事者意識を持って働ける文化 - 自身のアイデアや提案が直接事業に反映される機会の多さ ・革新的なプロダクトの可能性を広げる醍醐味 - AIを活用した価値観マッチングという新たな採用手法の市場開拓 - 学生の「本当の自分」と企業をつなぐ社会的意義の高いミッション - 技術革新とともに進化し続けるプロダクトの未来を顧客と共に創る喜び ・裁量とオーナーシップのある環境 - 営業活動のプロセスや手法を自ら設計・改善できる裁量 - 「これまでの常識」に囚われない新しい営業スタイルの創造機会 - アイデア次第で会社全体の方向性に影響を与えられる発言力 ・経営層との近い距離感と成長機会 - CEO・創業メンバーとの直接的な協働体験 - 経営判断や事業戦略に影響を与える市場の声の伝達者としての役割 - 現在2名体制のセールスチームの中核メンバーとして、将来的なリーダーシップを発揮する機会 ・マーケットへのインパクトと手応え - 大手企業からスタートアップまで多様な企業の採用変革に貢献 - 「量」ではなく「質」にフォーカスした新しい採用モデルの構築 - 自身の提案が企業の採用成功という明確な成果に直結する達成感 ■ メンバーブログ https://note.com/allesgood/

■会社について 株式会社ベースミーは、「人類の価値観を解放し、つなげる」というミッションのもと、AI、LLMを軸とした次世代キャリア支援AIプラットフォーム「BaseMe」を運営しています。 現在は、大学生をターゲットにしており、伝統的な新卒採用手法とは全く違い、BaseMeは学生のプロフィールや経験、志向性、行動データを分析し、企業の文化や価値観とマッチングさせることで学生と企業の相互理解を深め、一人ひとりが自分らしいキャリアを選択できる社会を目指し、2024年のサービス開始以来、3万人以上の学生と150社以上の企業にご利用いただいています。 2024年には米シリコンバレー拠点VCのWiLをリード投資家に、CyberAgentなどからプレシリーズAラウンドで4.6億円を調達し、さらなる事業拡大を進めています。 ■ポジションについて BaseMe事業における学生向けマーケティングを、戦略設計から実行まで一貫して推進いただく役割です。事業計画から逆算し、マーケ・ブランド・ユーザー成長戦略を描き、実行組織をリードします。 学生データの深い理解を起点に、BaseMeが提供すべき価値をブランド視点で設計し、SNS/SEO/広告/イベントなどオンライン・オフラインを横断して最適な施策を実行していただきます。 ■ポジションの魅力・やりがい ・マーケティングの上流から関われる 　-事業計画 → 戦略 → 予算設計 → 実行 → 分析までを担う裁量 ・複数領域の統括経験が積める 　-SNS、SEO、広告、イベント、ブランド、UGC、コミュニティなど ・“Z世代 × AI × 就活”という未開領域で新しいカテゴリを創れる 　-BaseMeがどのポジション/カテゴリを取るかを共に設計 ・ユーザーとの距離が近く、仮説検証のサイクルが異常に速い 　-毎週のUser Demo DayでリアルタイムにUXを改善 ■業務内容 【マーケ戦略とプロダクト戦略の統合】※将来的には以下を強く期待します ・事業計画から逆算したマーケティングロードマップ策定 　-SNS / SEO / 広告 / オフライン施策の統括と予算アロケーション ・マーケ組織の立ち上げ、マネジメント ・ユーザー向け価値の探求、コンテンツ企画・推進 ・ユーザー解像度を徹底的に高め、ジャーニー全体を再設計 ・ブランドの一貫性を担保したコンテンツ/キャンペーンの戦略設計 ・データドリブンなコンテンツマーケティング（SEO/記事/動画等） ・施策設計〜KPI管理までのマネジメント ・協力学生団体、代理店の開拓 　-大学/ゼミ/学生団体とのアライアンス形成 ・プロダクト、コミニティマネージャー、セールス、カスタマーサクセスとの連携 　-ユーザー行動データを元に、プロダクト改善の仮説立案 ■業務で利用するツール ・Google Workspace ・Slack ・Notion ・HubSpot ・Google Analytics ・Redash ・MailChimp ・Figma ・Canva

◼︎About BaseMe At MaseMe, we create meaningful products connecting values and opportunities. We’re seeking a skilled Backend Engineer to design and develop robust backend systems using Ruby on Rails. ◼︎ベースミーについて 価値観と機会をつなげる意義あるプロダクトを開発しています。私たちは、Ruby on Railsを使った堅牢なバックエンドシステムの設計・開発を担当するスキルの高いバックエンドエンジニアを募集しています。 ■会社について 「人類の価値観を解放し、つなげる」というミッションのもと、AI、LLMを軸とした次世代キャリア支援AIプラットフォーム「BaseMe」を運営しています。 現在は、大学生をターゲットにしており、伝統的な新卒採用手法とは全く違い、BaseMeは学生のプロフィールや経験、志向性、行動データを分析し、企業の文化や価値観とマッチングさせることで学生と企業の相互理解を深め、一人ひとりが自分らしいキャリアを選択できる社会を目指し、2024年のサービス開始以来、20,000名以上の学生と150社以上の企業にご利用いただいています。 2024年には米シリコンバレー拠点VCのWiLをリード投資家に、CyberAgentなどからプレシリーズAラウンドで4.6億円を調達し、さらなる事業拡大を進めています。 ■ 業務内容 - PdMとディスカッションしながら、ユーザーが利用したくなるプロダクト開発の検討 - DBの設計、Swaggerなどを利用してAPIをプロダクトに実装 ◼︎募集背景 「人類の価値観を解放し、つなげる」 このビジョンを実現する為に、自分の価値観でキャリアの選択ができるプロダクト「BaseMe」をより多くのクライアントや登録ユーザーに満足していただきたい。  それにはユーザー目線でものつくりができる「開発組織の強化」が急務となっており、新たにコア人材を募集しています。 ◼︎組織・チーム構成 ・Lead PdM（リード・プロダクトマネージャー） 事業全体を俯瞰しながら、PdMやエンジニアチームをリードし、ビジネス面・技術面の両方の要件をデリバリーへと落とし込む。 ・Tech Lead 開発の中長期的な技術品質を担保し、技術的な意思決定や負債管理をリードする。 ・フロントエンド／バックエンドエンジニア それぞれの専門領域から複数の開発タスクを並列で進められるようにし、開発効率とプロダクト（BaseMe）のクオリティ向上を図る。 ◼︎エンジニアチームの課題 当社サービスは、2024年2月に「エシカル就活」から「BaseMe」へリブランディングを行いました。エンタープライズ企業を含む掲載企業やユーザー数の増加に伴い、双方の体験をより高い次元に引き上げるため、新たなチャレンジに取り組むフェーズを迎えています。具体的には、以下のような課題を解決することで、今後のさらなる成長と価値提供を加速させたいと考えています。 ・ビジネスサイドとの連携強化 要件定義や仕様調整の段階で事業・企画と密に連携し、迅速かつ高品質な開発サイクルを構築する。 ・内製開発チームの強化 業務委託メンバー中心の組織から、主体的に会社や事業と共に成長できるカルチャーを育むための内製体制へ移行する。 ・新技術・技術負債への積極的な取り組み プロダクトの最適化と並行してAIなどの中長期施策を推進し、将来的な競争優位と開発効率を高める。 これらの課題に取り組むことで、「BaseMe」が掲げる価値観重視の採用モデルを、より多くの企業とユーザーへ届けたいと考えています。 ■ Our Blog https://note.com/allesgood/

We welcome applications for a diverse range of positions beyond those listed. If you're not able to find a suitable position, please feel free to apply through this page. 弊社では記載以外にも幅広いポジションで柔軟に皆様のご応募を受け付けております。該当のポジションがなかった場合には、こちらよりぜひご応募ください。 ■会社について 株式会社ベースミーは、「人類の価値観を解放し、つなげる」というミッションのもと、AI、LLMを軸とした次世代キャリア支援AIプラットフォーム「BaseMe」を運営しています。 現在は、大学生をターゲットにしており、伝統的な新卒採用手法とは全く違い、BaseMeは学生のプロフィールや経験、志向性、行動データを分析し、企業の文化や価値観とマッチングさせることで学生と企業の相互理解を深め、一人ひとりが自分らしいキャリアを選択できる社会を目指し、2024年のサービス開始以来、20,000名以上の学生と150社以上の企業にご利用いただいています。 2024年には米シリコンバレー拠点VCのWiLをリード投資家に、CyberAgentなどからプレシリーズAラウンドで4.6億円を調達し、さらなる事業拡大を進めています。 【求める人物像】 ・スピード感のある環境で柔軟に対応できる方 ・少人数のチームで幅広い業務を自発的に対応できる方 ・チームや会社の成長を一緒に楽しめる方 ・高い責任感を持ち、信頼関係を築ける方 【行動指針】 Bet on Passion　情熱を持って挑戦する Ownership　圧倒的主体性 Move Fast　迅速に行動する Build awesome things　新しい価値を創造する Disrupter　常識を打ち破る ■ Our Blog | メンバーブログ https://note.com/allesgood/

■ポジションについて 汎用LLMの進化スピードは速く、「賢い受け答え」だけではKenの中長期的な差別化にはなりません。Kenの本当の優位性は、キャリア領域に特化したコンテキスト——学生一人ひとりの価値観や意思決定プロセスをどれだけ深く捉えられているか——にあります。 このコンテキスト優位性をMOATにするには、「会話ログが溜まるほどKenの回答精度が上がる」学習ループを技術的に成立させる必要があります。その実現方針として、プロのキャリアアドバイザーの評価基準をKenに移植するアプローチで、学習ループをゼロから構築します。 このポジションはKenの根幹の競争優位性に関わる継続的な研究開発を担う専任ロールです。役員直下で、"Ken本質改善PJT"の専任オーナーとして機能していただきます。 ■会社について 株式会社BaseMeは、「人類の価値観を解放し、つなげる」をミッションに掲げるAIスタートアップです。2020年11月創業、2024年にはWiLをリード投資家とするプレシリーズAで4.6億円を調達しました。 新卒採用市場で長年固定化してきた「偏差値×大企業」という構造を、AIを活用した価値観マッチングで変えることを目指しています。学生がAIと対話しながら自己理解を深め、企業の採用担当者もAIの力を使って候補者と向き合う——その両面から採用体験をつくり直すのがBaseMeのアプローチです。 ■Ken（ケン）とは Kenは、学生向けのAIキャリアパートナーです。対話を通じた自己分析・業界研究・企業研究を支援し、就職活動という一過性のイベントだけでなく、長期的なキャリア形成の伴走者となることを目指しています。 Kenの回答精度は、会話ログという"経験"が溜まるほど向上していく必要があります。しかし現状、その学習ループは技術的に未成立です。このギャップを埋めることが、本ポジションの中核ミッションです。 ■ポジションの魅力・やりがい プロダクトの"根幹"に、ゼロから学習ループを実装できます 機能追加ではなく、Kenというプロダクトの競争優位性そのものを設計するポジションです。プロのキャリアアドバイザーの評価基準をどうモデルに移植するか、価値観データをマルチターンの会話からどう抽出するか——正解のない問いに、仮説検証を重ねながら答えを出していきます。 「コンテキスト×AI」という、汎用LLMには真似できない差別化を自分の手で作れます 汎用モデルの進化が速いからこそ、「何を学習データにするか」「どう評価するか」という設計そのものが差別化の源泉になります。プロンプト・コンテキスト層のチューニングとファインチューニング/DPO、両方の選択肢を状況に応じて使い分けながら、最も合理的な打ち手を選ぶ意思決定にも関わります。 マルチペルソナという、次のフェーズの構想にも関われます キャリアアドバイザー人格の学習ループが確立した後は、先輩・友人・家族・企業人事など、複数ペルソナへの横展開が控えています。1つの型を作って終わりではなく、その型を他ペルソナに展開する設計・実装まで見据えたポジションです。 ■業務内容 ・会話ゴールの分類・ラベリング基準の設計 ・プロのキャリアアドバイザーからの教師データ収集の設計・運用 ・会話品質評価モデル（シングルターン／セッション／長期累積）の構築と精度検証 ・評価・分類の自動化パイプライン構築、モデルドリフト監視の運用 ・学習ループが確立した後の、他ペルソナ（先輩・友人・家族・企業人事等）への横展開

■ポジションについて 「BaseMe」（学生向けAIキャリアエージェント）および「BaseMe AI for Recruiter」（企業向け）のUI/UX設計を担う、1人目デザイナーポジションです。 PdM・エンジニアと近い距離で、プロダクト戦略の上流から実装・検証まで関わります。 「AIとユーザーがどう対話するか」という体験設計が、このポジションの核心です。 ■会社について 「人類の価値観を解放し、つなげる」をミッションに、AI・LLMを核とした次世代キャリア支援AIプラットフォーム「BaseMe」を運営しています。 学生向けAIキャリアエージェント「BaseMe」と、企業向けAI採用支援ツール「BaseMe AI for Recruiter」の2プロダクトを展開。 スキルと求人票のキーワードマッチングではなく、価値観・志向・行動データを起点にした採用の新常識をつくっています。 トヨタ自動車、モルガン・スタンレー証券、パナソニック、サイバーエージェントなど国内大手企業に導入済み。 2024年、WiLをリード投資家にプレシリーズAで6億円を調達し、事業拡大を加速中です。 私たちはAIプロダクトをつくるだけでなく、社内のあらゆる業務をAIで再設計しているAIファースト企業です。 ポジションを問わず、全メンバーがAIツールを日常的に活用することを前提としています。 ◾️AIファーストについて ベースミーでは、AIを「便利なツール」ではなく「仕事の基本インフラ」と位置づけています。 -Claude・ChatGPT・Cursor・GASなどを組み合わせ、業務の自動化・高速化・精度向上を全職種で実践 -入社後は職種に関わらず、AIツールを使いこなすことが前提 -「AIを使ってみたい」ではなく、「AIを使って成果を出してきた」方を歓迎します 【業務内容】 - プロダクト戦略を踏まえたUI/UX設計（情報設計・ワイヤーフレーム・プロトタイプ・UIデザイン） - AIとのインタラクション設計（チャットUI・推視UI・フィードバックUI等） - ユーザーリサーチの設計・実施・分析 - デザインシステムの構築・運用 - マーケティングバナー・LPデザインへの参画（必要に応じて） 【ポジションの魅力・やりがい】 - toBやtoCの両プロダクトに関わり、幅広いデザイン領域を経験できる - AIインタラクションという未踏領域のUX設計に最前線で取り組める - 経営直下で、デザインが事業成長に直結していることをリアルに体感できる - ユーザー行動データをインプットに、仮説検証サイクルを高速で回せる環境 ◾️使用ツール Figma / Figma AI / Adobe CC / Notion / Slack / GitHub / Claude / ChatGPT / v0 ■ メンバーブログ https://note.com/allesgood/

■ポジションについて候補者と企業の双方に伴走するBaseMeを、複数の大手企業が安心して使えるサービスへ育てるFDE／フルスタックエンジニアを募集します。顧客の導入現場とプロダクト開発の間に立ち、技術的な課題を整理しながら、個別の要望を再利用できる機能へ変えていく役割です。候補者体験、企業向けの設定・権限、品質、計測、導入のしやすさを改善していきます。■会社について株式会社ベースミーは、「人類の価値観を解放し、つなげる」を掲げ、候補者のキャリアと企業のリクルーティングの双方に伴走する体験を、AI・LLMを活用して開発・検証しています。候補者が自分に合う会社・仕事に出会い、納得してキャリアを選べること。そして、企業が自社に合う人と出会い、採用を成功させられること。BaseMeは、その両方を大切にしています。AIやLLMを活用し、候補者の経験や大切にしていることを起点に、候補者と企業の相互理解を深めます。採用とキャリア選択を、単に応募を集めて選考するものではなく、双方が納得できる出会いをつくるものへ変えていきます。■業務内容React／Next.js、Ruby on Railsを中心としたWebプロダクトの設計・開発・運用営業・導入チームと顧客の技術担当者との要件整理、技術提案、導入時の課題解決複数のAIソリューションを安全に組み合わせ、次の顧客にも再利用できるプロダクト設計・実装企業・募集単位の設定、権限、監査ログ、外部連携、計測基盤の設計・実装AI機能の品質評価、テスト、監視、改善CI/CD、パフォーマンス、セキュリティ、技術的負債の継続的な改善

■会社について 株式会社ベースミーは、「人類の価値観を解放し、つなげる」というミッションのもと、AI、LLMを軸とした次世代キャリア支援AIプラットフォーム「BaseMe」を運営しています。 現在は、大学生をターゲットにしており、伝統的な新卒採用手法とは全く違い、BaseMeは学生のプロフィールや経験、志向性、行動データを分析し、企業の文化や価値観とマッチングさせることで学生と企業の相互理解を深め、一人ひとりが自分らしいキャリアを選択できる社会を目指し、2024年のサービス開始以来、累計3万人以上の学生と150社以上の企業にご利用いただいています。 2024年には米シリコンバレー拠点VCのWiLをリード投資家に、CyberAgentなどからプレシリーズAラウンドで4.6億円を調達し、さらなる事業拡大を進めています。 ■ポジションについて 自社プロダクト「BaseMe」の開発をお願いします。 （React / Next.js × Ruby on Rails） PdM・デザイナーと共に新機能（例：価値観マッチング機能）の企画からリリースまでを担い、またDBチューニングやCI/CD改善、技術的負債の解消といった基盤強化もお願いします。 ■プロダクトBaseMe https://baseme.app/home ■業務内容 ・React / Next.js × Ruby on Rails によるフルスタック開発 ・PdM・デザイナーと共に価値観マッチング機能などの企画〜リリース ・データベースチューニング、CI/CD改善、技術的負債の解消 ・API仕様策定、設計ドキュメントの作成と改善

## The Problem Job matching is still keyword-based. "Python engineer" → "Python job." We're building something fundamentally different: AI that matches people based on **values, aspirations, and behavioral fit**, not just skills. Our system explains *why* someone would thrive at a company **and** *why* a company should hire them—not just that requirements are met. Not recommendations. Meaning-based matching. We have 200 paying companies and thousands of active users. The matching works. Now we need to make it exceptional. ## What You'll Build ### 1. Memory Layer for Continuous Learning Users have conversations with our AI over weeks and months. You'll build a system that: - Extracts meaningful information from unstructured conversations (goals, values, preferences, work history) - Stores both structured facts and semantic understanding - Retrieves relevant context in <100ms to power personalized matching - Handles evolution: People change jobs, preferences shift—the system should track this **Challenge:** This is novel territory. Memory extraction from conversational AI at scale hasn't been solved. You'll design it from scratch. ### 2. Explainable Matching Engine Generate recommendations with real explanations: "Company X fits because they prioritize remote work (you mentioned this last week) and have a strong mentorship culture (aligns with your leadership style)." **Challenge:** Make LLM explanations trustworthy. No hallucinations, grounded in actual data, consistent across users. ### 3. Hybrid Matching Architecture Design and implement matching that combines LLMs, rule-based logic, and traditional ML where each excels. Not everything needs a neural net. **Challenge:** Know when to use deterministic rules vs. learned models. Optimize for explainability and cost, not just accuracy. ### 4. Company Knowledge Structures Build semantic representations of company information—business model, culture, hiring requirements, and implicit knowledge that doesn't appear in job descriptions. **Challenge:** Scale from 200 partner companies to 1,500+ with quality data sourcing, fast retrieval, and cost optimization. ### 5. Training Data & Evaluation Design what to label, how to label it, and what "good" means. Build evaluation frameworks for subjective quality (Is this match good? Is this explanation helpful?). Run A/B tests. Benchmark models. **Challenge:** Extract value from small datasets. You have 200 companies, not 200,000—design learning strategies that work with limited examples. ## How You'll Work **Cross-functional collaboration:** You'll work directly with Product Managers and Business Development in rapid hypothesis → implementation → verification cycles. This isn't isolated research—every model change ties to real outcomes. **Two-sided optimization:** Your models must satisfy both job seekers AND hiring companies. User satisfaction and company hiring decisions are both success metrics. **LLM strategy design:** Beyond calling APIs, you'll design prompt strategies and learning approaches based on inference results. Meta-level thinking about how to use LLMs effectively. 解くべき課題（The Problem） 現在の求人マッチングは、いまだにキーワードベースです。 「Pythonエンジニア」→「Pythonの求人」。 私たちが作っているのは、まったく異なるアプローチです。 スキルではなく、価値観・志向・行動特性に基づいて人と企業をマッチングするAI。 なぜこの人はこの企業で活躍できるのか なぜこの企業はこの人を採用すべきなのか それを説明できるマッチングを実現します。 単なるレコメンドではありません。 意味理解に基づいたマッチングです。 現在、200社以上の有料導入企業と数千人のアクティブユーザーがいます。 マッチングはすでに機能しています。 次にやるべきは、それを圧倒的なレベルに引き上げることです。 あなたが構築するもの（What You’ll Build） 1. 継続学習のための「メモリレイヤー」 ユーザーは、AIと数週間〜数ヶ月にわたって対話します。 あなたには以下を実現するシステムを構築してもらいます。 非構造な会話から意味のある情報を抽出 （目標、価値観、嗜好、職歴など） 構造化データと意味的理解の両方を保存 100ms以内で関連文脈を取得し、パーソナライズされたマッチングを実現 人の変化を扱う （転職、志向の変化などを追跡） チャレンジ： 対話型AIのメモリを大規模に抽出・運用する領域は、まだ確立されていません。 この仕組みをゼロから設計してもらいます。 2. 説明可能なマッチングエンジン 「Company Xが合う理由は、 ・リモートワーク重視（先週あなたが言及） ・強いメンタリング文化（あなたのリーダーシップ志向と一致） だからです」 このような本当の説明を伴うマッチングを生成します。 チャレンジ： LLMの説明を信頼できるものにすること。 ハルシネーションを起こさず、実データに基づき、ユーザー間で一貫性を保つ必要があります。 3. ハイブリッド・マッチングアーキテクチャ LLM・ルールベース・従来型MLを、それぞれ得意な領域で組み合わせます。 すべてをニューラルネットにする必要はありません。 チャレンジ： どこで決定論的ルールを使い、どこで学習モデルを使うか。 精度だけでなく、説明可能性とコスト最適化も重視します。 4. 企業知識の構造化 企業情報（事業モデル、カルチャー、採用要件、求人票に書かれない暗黙知）を 意味的に表現・構造化します。 チャレンジ： 200社から1,500社以上へとスケールしながら、 データ品質・高速検索・コスト最適化を両立させること。 5. 学習データ設計と評価 何をラベル付けするか どうラベル付けするか 「良いマッチ」とは何か これらを定義し、 **主観的品質（このマッチは良いか？説明は納得できるか？）**を評価する仕組みを作ります。 A/Bテストやモデル比較も行います。 チャレンジ： 200社規模の小規模データから価値を引き出すこと。 大量データ前提のMLではありません。 働き方（How You’ll Work） クロスファンクショナルな開発 PdM・Bizと直接連携し、 仮説 → 実装 → 検証 を高速で回します。 研究のための研究ではなく、常に実プロダクト成果と接続します。 両面最適化 求職者と企業、両方を満たすマッチングが必要です。 ユーザー満足度と採用意思決定、両方が成功指標です。 LLM活用戦略の設計 APIを呼ぶだけでなく、 推論結果を前提としたプロンプト設計・学習戦略まで設計します。

■ポジションについて 「どの企業に、どの採用課題で、いつ声をかけるか」を設計し、営業につながる商談をつくるポジションです。架電件数だけを追う仕事ではありません。候補者との対話を人事の行動や採用の改善へつなげたい企業を見立て、営業・マーケティングと一緒に、再現性のある商談創出の仕組みをつくります。将来的にはISチームの立ち上げも担います。 ■会社について 株式会社ベースミーは、「人類の価値観を解放し、つなげる」を掲げ、候補者のキャリアと企業のリクルーティングの双方に伴走する体験を、AI・LLMを活用して開発・検証しています。 候補者が自分に合う会社・仕事に出会い、納得してキャリアを選べること。そして、企業が自社に合う人と出会い、採用を成功させられること。BaseMeは、その両方を大切にしています。 AIやLLMを活用し、候補者の経験や大切にしていることを起点に、候補者と企業の相互理解を深めます。採用とキャリア選択を、単に応募を集めて選考するものではなく、双方が納得できる出会いをつくるものへ変えていきます。 ■業務内容 - 戦略アカウントの選定、採用計画・関係者・検討時期のリサーチ - 顧客課題と、提案すべき単一・複数のAIソリューションの仮説づくり - メール、電話、イベント、コンテンツなどを組み合わせたアプローチ設計と実行 - 初回接点での課題ヒアリング、商談化、営業への引き継ぎ - CRMの運用設計、商談化理由・見送り理由の分析、営業活動への反映

■ポジションについて 企業とともに、候補者が企業を理解し、自分に合う選択をできる採用体験をつくり、現場に根づかせるポジションです。導入の進行管理だけでなく、候補者との接点、採用チームの仕事の変化、振り返りと次の改善までを一気通貫で担います。 ■会社について 株式会社ベースミーは、「人類の価値観を解放し、つなげる」を掲げ、候補者のキャリアと企業のリクルーティングの双方に伴走する体験を、AI・LLMを活用して開発・検証しています。 候補者が自分に合う会社・仕事に出会い、納得してキャリアを選べること。そして、企業が自社に合う人と出会い、採用を成功させられること。BaseMeは、その両方を大切にしています。 AIやLLMを活用し、候補者の経験や大切にしていることを起点に、候補者と企業の相互理解を深めます。採用とキャリア選択を、単に応募を集めて選考するものではなく、双方が納得できる出会いをつくるものへ変えていきます。 ■業務内容 - 契約前後の導入設計、キックオフ、本番開始までのプロジェクト推進 - 顧客の採用課題に応じたソリューションの組み合わせと、候補者・採用現場に届く体験の共同設計 - 顧客ごとの利用目的、成功指標、運用体制、リスクの整理と合意形成 - 利用状況や顧客の声をもとにした、業務運用・プロダクト改善の提案 - 営業・プロダクト・開発チームと連携した、更新・拡張に向けた価値の可視化

■ポジションについてBaseMeは「学生を起点に事業を伸ばす」ことを大切にしています。ターゲットである学生自身がチームに入り、Kenを使い、広め、磨く——「使う人」と「作る人」の距離をゼロにすることで、汎用AIには真似できない優位性が生まれます。このインターンでは、営業・学習データ作成・プロダクト改善・コミュニティ運営という4つのミッションを通じて、Kenと新卒採用の未来づくりに当事者として関わっていただきます。一人ですべてを担うのではなく、興味・強み・就活フェーズに応じて比重を決めていきます。単なるアルバイトやモニターではなく、事業の"共同創業者"に近い距離感で迎えます。■会社について株式会社BaseMeは、「人類の価値観を解放し、つなげる」をミッションに掲げるAIスタートアップです。2020年11月創業、2024年にはWiLをリード投資家とするプレシリーズAで4.6億円を調達しました。新卒採用市場で長年固定化してきた「偏差値×大企業」という構造を、AIを活用した価値観マッチングで変えることを目指しています。■Ken（ケン）とはKenは、学生向けのAIキャリアパートナーです。対話を通じた自己分析・業界研究・企業研究を支援し、就職活動という一過性のイベントだけでなく、長期的なキャリア形成の伴走者となることを目指しています。■このインターンの4つのポジション▼ 1. エンタープライズセールス 学生のエントリー〜企業の内定承諾までの流れを、BaseMe上で完結させる動きを一緒に作ります。学生と企業の橋渡しをする役割です。 　得られるスキル・実績：法人／学生双方への折衝・商談経験／採用市場のリアルな構造理解／「◯社の採用プロセスに導入」など定量で語れる実績▼ 2. AIエンジニア 学生同士・後輩とのキャリア相談やロールプレイ面談を通じて、質の高い会話データを蓄積します。この"経験"の蓄積こそがKenの回答精度の源泉になります。 　得られるスキル・実績：キャリアカウンセリング／傾聴・質問設計の型／AIの教師データ設計という希少な実務経験／「良い対話とは何か」を言語化・構造化する力▼ 3. プロダクトマネージャー Kenを使いながら就活を進め、気づいた改善点を報告・issue化・PR。週次カイゼン会議で優先順位付けに関与します。 　得られるスキル・実績：PM／プロダクト開発の実務（issue化・優先度設計・PR）／エンジニア・PMと働いた協働経験／「自分の提案が実装された機能」というポートフォリオ▼ 4. コミュニティマネージャー 大学・学生コミュニティ内でのイベント企画・発信を通じて、Kenが口コミで広がる構造を作ります。 　得られるスキル・実績：イベント企画・運営、SNS発信の実績／グロース・マーケの数字設計（CPA・口コミ設計）／「◯人規模のコミュニティを立ち上げ」など語れる実績■ポジションの魅力・やりがい自分の"当事者視点"が、そのまま事業の価値になる 今まさに就活中の28卒、これから始める29卒、就活を終えた27卒——どのフェーズの学生も、その時点でしか持てないリアルな感覚が、営業トークにもプロダクトの精度にもコミュニティの熱量にも直結します。事業のあらゆる面を横断で体験できる 営業・データ・プロダクト・マーケという、通常なら別々の部署でしか触れられない領域を、一つのチームで横断的に経験できます。就活・キャリアで語れる実績の幅が一気に広がります。自分の動きが、翌日には事業に反映される速さ 提案した改善が平均48時間以内に実装される、獲得した企業がそのまま採用実績になる——「言っただけ」「やっただけ」で終わらない、スピードとオーナーシップのある環境です。必須要件BaseMeのミッション・ビジョンに共感できる方チームまたは個人で決めた目標を、最後までやり切った経験がある方自分の頭で考え、感じたことや気づきを言葉にできる方就活または将来のキャリアへの当事者意識が高い方Slack / Notion等のツール利用に抵抗がない方尚可（歓迎スキル）長期インターンを含む、ビジネス経験営業・接客・イベント運営などの経験簡単なコーディング経験（HTML / CSS / JS）、Figma等デザインツール経験SNS発信・コミュニティ運営の経験求める人物像物事を自分の頭で考え、当事者として動ける方。4つのミッションはいずれも「学生自身が主役」であり、指示を待つのではなく自ら手を動かせる方が活躍できます。「我慢・持ち帰り禁止」——気づいたらその場で言えるスタンス、学年やフェーズに関係なくフラットに意見を言える姿勢、そしてスピードを大切にできる方を歓迎します。応募概要募集人数：3〜5名（28卒・29卒・27卒 混合）対象：学士課程・修士課程時給：1226円円〜（昇給あり）勤務地：BaseMeオフィス（東京都渋谷区渋谷2-10-13 東京建物青山通りビル7F）／原則出社勤務日数：週2〜3日、シフト制（就活・授業と両立可能な時間で調整）開始時期：即日〜応相談選考フロー：カジュアル面談 → 面接 → 決定インターンシップのメリットKenを使い倒しながら就活を有利に進められる営業・データ・プロダクト・マーケを横断で体験でき、就活で語れる実績になる自分の動きが事業に即反映される達成感後輩育成・キャリア言語化の経験を積める

■ポジションについて 大手企業の採用責任者と向き合い、候補者と企業のより良い出会いをともにつくるポジションです。機能を説明する営業ではなく、採用課題を見立て、社内の関係者を巻き込み、候補者に届く体験と導入後の変化まで見据えて提案を進めます。 ■会社について 株式会社ベースミーは、「人類の価値観を解放し、つなげる」を掲げ、候補者のキャリアと企業のリクルーティングの双方に伴走する体験を、AI・LLMを活用して開発・検証しています。 候補者が自分に合う会社・仕事に出会い、納得してキャリアを選べること。そして、企業が自社に合う人と出会い、採用を成功させられること。BaseMeは、その両方を大切にしています。 AIやLLMを活用し、候補者の経験や大切にしていることを起点に、候補者と企業の相互理解を深めます。採用とキャリア選択を、単に応募を集めて選考するものではなく、双方が納得できる出会いをつくるものへ変えていきます。 ■業務内容 - 重点企業への新規アプローチ、商談、提案、稟議支援、契約交渉 - 採用対象、現行の採用プロセス、課題の影響、意思決定者、導入条件の整理 - 主戦略に沿ったAIソリューションの中から、単一または複数の組み合わせを選んだ提案の設計 - 事業開発・導入チームと連携した提案内容・導入計画の作成 - 商談で得た顧客の声や失注理由の記録・共有、営業活動の改善

■ポジションについて 自ら重要案件を担いながら、企業との共創の仕組みとBaseMeの営業組織をつくるプレイングマネージャーです。候補者との対話を人事の行動と採用の改善へつなげる提案をつくり、顧客への提案・交渉・契約を前に進めると同時に、案件の進め方、育成、予実管理を整えます。 ■会社について 株式会社ベースミーは、「人類の価値観を解放し、つなげる」を掲げ、候補者のキャリアと企業のリクルーティングの双方に伴走する体験を、AI・LLMを活用して開発・検証しています。 候補者が自分に合う会社・仕事に出会い、納得してキャリアを選べること。そして、企業が自社に合う人と出会い、採用を成功させられること。BaseMeは、その両方を大切にしています。 AIやLLMを活用し、候補者の経験や大切にしていることを起点に、候補者と企業の相互理解を深めます。採用とキャリア選択を、単に応募を集めて選考するものではなく、双方が納得できる出会いをつくるものへ変えていきます。 ■業務内容 - 大手企業への提案、商談同席、交渉、契約までの新規営業 - 顧客課題と事業インパクトを起点に、単一機能の販売に閉じないソリューション提案の設計・レビュー - 営業プロセス、案件レビュー、予実管理、失注分析の設計・運用 - メンバーへの商談フィードバック、提案品質の向上、育成 - プロダクト・導入チームと連携した、無理のない受注と引き継ぎの設計