■ 募集背景 現在のAI開発において、最も重要でありながら、最も未整備な領域はモデルではなく 「データ」 にあります。 実際、AIプロジェクトの開発工数の大半は、データ収集・整形・アノテーション・品質管理・運用設計といった データ準備工程に費やされており、多くの企業がこの領域の難易度の高さによってAIを実運用まで到達させることができていません。 APTOは、この構造的な課題に対し、AIデータ生成・管理プラットフォームを提供すると同時に、 顧客ごとのAI開発におけるデータ基盤設計・運用設計までを担うことで、企業がAIを実用化できる状態をつくることをミッションとしています。 現在はプロダクトの本番利用拡大に加え、LLM・画像認識・業務自動化など多様な領域でのAI開発支援プロジェクトが急増しており、 ・顧客課題に応じたアーキテクチャ設計 ・プロダクトの進化を見据えた技術判断 を横断的に担えるエンジニアが不足しています。 そこで今回、AIデータ基盤の設計責任を担いながら、顧客AIプロジェクトの技術パートナーとして関わるリードエンジニアを募集します。 顧客の業務構造やAI活用の目的を理解し、最適なソリューションを共に設計していくことが求められます。 ■ 具体的な業務内容 ・大規模データ運用を前提としたアーキテクチャ設計 ・顧客AIプロジェクトにおける技術提案およびPoCの実装 ・顧客との技術ディスカッションおよび要件整理 ・クラウド環境におけるソリューションの設計・運用 ・プロダクトのスケールに伴う技術的ボトルネックの解消 ■ このポジションの難易度と面白さ 本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します。 例えば、 ・顧客ごとに異なるAI開発プロセスへの適応 ・ Computer vision、LLMなどの領域で最先端研究へのキャッチアップ ・ 自律運転、LLM(VLM、RAG)、Phycial AI(ロボティクス)などの幅広い課題 といった、AI開発特有の複雑な問題に向き合うことになります。 一方で、それらを解決することで、AIが実際に社会で使われる状態を技術的に支えることができるという極めて大きなインパクトを持つポジションです。 ■ このポジションで得られるもの ・プロダクト開発と顧客プロジェクトの両面における技術判断経験。 ・技術選定やアーキテクチャ設計を主導する裁量。 ・将来的にTech Leadやアーキテクトとして成長できる環境。

- Pythonをはじめとしたプログラミング言語を用いた開発経験を3年以上お持ちの方。 - AWSまたはGCPなどのクラウド環境における構築・運用経験を3年以上お持ちの方。 - 深層学習や強化学習を含む機械学習分野において、ライブラリ活用や研究・開発などの実務経験を2年以上お持ちの方。 - 業務上のコミュニケーションに支障のない、日本語ビジネスレベル以上の語学力をお持ちの方。

- アーキテクチャ設計や技術選定の経験。 - 大規模データ処理基盤の設計・運用経験。 - MLOpsやデータパイプラインに関する知見。 - プロジェクトリード経験。 - 顧客との要件整理・技術説明・設計議論など、対外コミュニケーションを伴う開発経験がある方 - 数理最適化、アルゴリズムの理解と知識

- AIデータ基盤を 設計 → スケール → 改善 まで一貫して経験できる - 実際に使われるAIプロダクトの失敗と改善に向き合える - 技術的意思決定を任されるポジションでの成長 - 将来の Tech Lead / アーキテクトへのキャリアパス