Dev の求人一覧 - 株式会社APTO

■ 募集背景APTOでは、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。近年、LLM / VLM / 画像・動画モデルなど 扱うモデルの高度化本番運用を前提とした データ量・品質要件の急激な引き上げ顧客ごとに異なる 「モデル性能を左右するデータ要件」が同時に進み、モデルそのもの以上に「データ設計と評価ループ」がプロダクトの競争力を左右するフェーズに入っています。現在は、データ設計や評価改善が属人的になっているモデル改善のボトルネックがデータ側にあるが、体系化しきれていないという課題を抱えており、AIモデルの性能を「データの観点から」引き上げられるエンジニアをR&Dの中核メンバーとして迎えたいと考えています。■ このポジションの役割本ポジションは、モデルを作るエンジニアではありません。 モデルが「本番で機能する状態」を、データ設計で実現するエンジニアです。主な役割LLM / VLM / 画像・動画モデル向けの 学習データ設計データ前処理・アノテーション方針の設計・改善モデル評価指標の設計、評価結果の分析学習 → 評価 → データ改善 の フィードバックループ構築モデル開発チーム・プロダクトチームとの連携「なぜ精度が出ないのか」「どのデータをどう変えるべきか」をデータ側から考え、実行する役割です。■ 主軸（最も期待する領域）AIモデル向けデータ設計・前処理・品質管理モデル評価とデータ改善ループの設計Pythonを用いたデータ処理・分析■ 扱う対象例LLM / VLM 向けテキスト・画像・動画データ物体検知・画像認識モデル向けデータアノテーションデータ・メタデータ※モデルの重み設計やアルゴリズム研究が主業務ではありません。「データ × モデル性能」の実運用設計が中心です。■ 任せたい裁量・意思決定範囲学習データの設計方針・品質基準の策定モデル評価指標・評価方法の設計アノテーション改善・再設計の判断モデル改善に向けた データ戦略の主導データに関する意思決定を、エンジニアとして主体的に担っていただきます。■ このポジションで得られるものAIモデル性能を左右するデータ設計の実戦経験LLM / VLM 等の最新モデルを「使い切る」視点学習 → 評価 → 改善を回す 実運用の知見

■ 募集背景APTOでは、AIモデル開発に不可欠なデータ生成・アノテーション基盤をプロダクトとして提供しています。 現在、PoCフェーズを越え 本番利用・データ量の急増・ユースケース拡張が同時に進んでおり、既存の設計ではスケールに限界が見え始めているプロダクト全体を俯瞰して設計判断できるエンジニアが不足しているという課題を抱えています。そこで今回、AIデータ基盤の設計・進化に責任を持つエンジニアを中核メンバーとして迎えたいと考えています。■ このポジションの役割本ポジションは、単なる「実装担当」ではありません。 AIデータ生成・管理プラットフォームの中核基盤について、設計・実装・改善の意思決定を担うエンジニアです。具体的にはAIデータ基盤（Backend / API / DB）の設計・改善スケールを前提としたアーキテクチャ設計・技術選定Web / モバイル（必要に応じて）の設計・実装クラウドインフラ（AWS / GCP）の設計・運用改善プロダクト成長に伴う技術的ボトルネックの解消「何を作るか」だけでなく、「どうあるべきか」を決める役割です。■ 主軸（最も期待する領域）Python（Django）を中心としたバックエンド設計PostgreSQL 等のデータ設計・運用AIデータを扱う基盤設計・改善■ 周辺技術フロントエンド：TypeScript / React / Next.jsモバイル：React Nativeインフラ：AWS / GCP / Docker / KubernetesCI/CD：GitHub ActionsAI連携：Vertex AI / SageMaker 等※すべての経験は必須ではありません。主軸領域での設計経験を最重視します。■ 任せたい裁量・意思決定範囲技術選定・アーキテクチャ設計への関与既存設計の見直し・改善提案プロダクト成長に応じた構成変更の主導「言われた通り作る」ではなく、エンジニア起点で設計を前に進めることを期待しています。■ このポジションで得られるもの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