Dev の求人一覧 - 株式会社APTO

■ 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。

■ APTOについて AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。 クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。 主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。 また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。 ■ 募集背景 AI開発の高度化とともに、伴走ニーズや精度向上のためのデータ不足など企業が直面する課題は多様化しています。 現在、クライアントの多くは国内外のAIモデルプロバイダーであり、マルチモーダルAI開発、AI-OCR、物体検出、VLMデータ作成、難度の高い音声収集など分野も多岐にわたります。 APTOはこうした組織の課題を解決すべく、単なる実装ではなく、顧客の業務構造を理解したうえでAIデータ基盤の設計を主導できる役割が不可欠です。 ■ 本ポジションのミッション 一般的なプリセールスや受託開発とは異なり、担うのは、エンタープライズ企業を中心とした顧客に対し、業務構造やAI活用の目的を理解し、AIが成立するための条件そのものを設計することです。 企業の業務はそのままではAIが扱える形をしておらず、属人的な判断基準が数多く存在しており、 0→1 / 1→10フェーズの単なるフィールドセールスではなく、事業成長に必要なGTM（Go-to-Market）全体を設計・実行を牽引するリードポジションです。 ＜具体的には＞ ・顧客の業務課題およびAI活用構想のヒアリング ・AI活用に関する課題ヒアリング ・データ要件／業務要件の整理 ・AIデータ基盤アーキテクチャ設計 ・PoC提案および導入推進 ・プロジェクトマネジメント ・プロダクト改善へのフィードバック ■ 本ポジションのやりがい・魅力 ・AI社会実装を支える「データインフラ」の拡大に関与できる ・新規開拓からプロジェクト実行支援、プロダクト開発まで一気通貫で関われる ・経営陣やプロダクトサイドと近い距離で提案・改善サイクルを回せる ・AIモデル開発のPoC〜本番化に触れ、技術理解を深められる ・AI開発の根幹を支えるソリューション設計の実務経験 ・顧客課題から技術設計までを一貫して担う経験 ・AIアーキテクトとしてのキャリア形成機会

■ APTOについて AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。 クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。 主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。 また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。 ■ 募集背景 生成AIの次のテーマとして、ロボティクス・自動化・実世界AIを含む「Physical AI」が急速に注目されています。 その中で重要になるのが、 “AIが現実世界を理解し、制御するためのデータ” です。 特にロボティクス領域では、実世界だけで十分なデータを集めることが難しく、シミュレーション環境を活用した合成データ生成の重要性が急速に高まっています。 APTOでは現在、 ・Isaac Sim ・MuJoCo ・シミュレーション環境 ・Synthetic Data ・Sim2Real ・Cosmos などを活用しながら、Physical AI向けデータ生成基盤の構築を推進しています。 今回募集するポジションでは、ロボティクス向けシミュレーション環境の構築から、AI学習用データ生成、シナリオ設計、Sim2Real改善までを担っていただきます。 単なるシミュレーション開発ではなく、 「AIが現実世界で機能するために、どのようなデータが必要なのか」 を考えながら、0→1で基盤を作っていくフェーズです。 ■ 業務内容 ・Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築 ・ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装 ・実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善 ・学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計 ・MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証 ■ 本ポジションの魅力 ・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる ・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる ・単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる ・PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる ・0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる ・Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる