仕事概要
画像認識・エッジ AI・VLM などの先端 AI 技術を武器に、クライアントの実課題を解決しながら、脳波や生成 AI を活用した新しい体験プロダクトの創出にも携わる──そんな“二刀流”のポジションです。

先端 AI 開発部 Visionary Lab では、クライアントワークと自主プロダクト開発の両軸でプロジェクトを推進しています。本ポジションでは、まず AI 技術を核としたクライアントプロジェクトのリード を主務とし、培った技術力と課題解決経験を活かして、Visionary Lab 発の新しい体験プロダクトの構想・実装にも関わっていただきます。

業務内容

【主軸】クライアントワークのプロジェクトリード（業務の約半分）
クライアントが抱える課題に対し、AI 技術を用いたソリューションの提案から実装・納品までを一貫してリードします。

■ 画像認識／エッジ AI ソリューション開発
• 物体検出・セグメンテーション・追跡・OCR 等のモデル設計・学習・評価（PyTorch
等）
• エッジ最適化：量子化／蒸留／pruning、TensorRT／ONNX Runtime／OpenVINO 等に
よる高速化
• データ収集〜前処理〜評価指標設計〜デプロイまでの一連のパイプライン構築
• プロジェクト例：製造業の外観検査（Jetson 最適化）、小売の棚監視、モビリティのドライバーモニタリング
■ VLM・生成 AI の活用
• VLM：画像×テキストの照合・検索・説明補助
• 生成 AI：合成データ生成、超解像・インペインティング等のデータ拡張
■ 提案・技術折衝
• 顧客課題の構造化、技術調査を通じた最適解の提案（PoC 設計、ロードマップ策定、リスク管理）

【もう一つの柱】Visionary Lab 発の新規プロダクト開発
脳波×ボードゲーム「Colors」、雨の日限定レーベル「雲ノ下レーベル」── Visionary Lab は、AI やニューロテックで“将来普通になる新しい体験”を先につくるチームです。クライアントワークで磨いた技術力を、自分たちのプロダクトとして世に出す機会があります。
• 新規プロダクトの構想・プロトタイプ実装・事業化推進
• 事業会社・研究機関・スタートアップとの共創プロジェクト

■参考
・Visionary Lab紹介ページ：https://vl.araya.org/
・プレスリリース
　- 雲ノ下レーベル：https://www.araya.org/publications/news20250624-2/
　- Colors：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000049573.html

★募集動画：https://youtu.be/rsZOc2vIMHc★

【社風】
・ロジカルシンキングを重視し、深い議論ができる社員が多い
・部門を超えて質問がしやすく、知識共有が積極的
・仕組みを形骸化させず、意味のあるものにするための課題提起や提案が歓迎される環境
・裁量権があり、仕事内容に関してできるだけ意向を反映する職場
・PCの自由な選択、GitHub Copilotの利用、フルリモート勤務も相談可など、社員のパフォーマンスを第一に考える社風

【年間休日】
120日以上（完全週休2日制　⼟⽇、祝⽇、会社が指定する日）

【フレックスタイム制について】
コアタイムがなく、形骸化しないフルフレックスタイム制で、自分のペースで働くことができます。家庭の事情などにも柔軟に対応可能な労働環境です。

【選考の流れ】
書類選考
1次面接
2次面接
最終面接
※書類選考通過時に適性検査、最終面接前に人事面談（いずれも選考要素はなし）をお願いしております。
※対面での面接をお願いする可能性があります。

• AI/ML モデル開発の実務経験：Python を用いた開発経験、および PyTorch 等でのモデル開発実績があること
• プロジェクトリード経験：AI 開発プロジェクトにおいて、要件定義・設計・レビュー・品質管理を含むリード経験
• 技術提案・顧客折衝の経験：営業チームやクライアントとの技術コミュニケーション・提案経験
• 語学：日本語 ビジネスレベル（目安 N1）／英語 技術文書の読解・記述

⚠ 本ポジションは AI モデルの開発・最適化の実務経験 を前提としています。Web 開発・フルスタック開発のみのご経験では業務遂行が難しいため、ご応募前にご確認ください。

以下の経験がある方はより活躍いただけます（複数あれば尚可）：
• 画像認識：深層学習／古典画像処理の知識・開発経験
• エッジ最適化：TensorRT／ONNX Runtime／Jetson／NPU 等のデプロイ経験
• パイプライン：カメラ入出力・前処理（OpenCV／GStreamer 等）を含む運用構築
• VLM：テキスト条件付き検索・照合・説明補助の活用・評価経験
• MLOps：モデルデプロイ・監視・継続学習
• コンテナ：Docker／Kubernetes 等の運用経験
• 低レイヤー：C++／CUDA によるパフォーマンスチューニング
• 事業開発：事業開発への関心、または 0→1 のプロジェクト立ち上げ経験
• その他開発：アプリ／フロント／バックエンド／インフラ等、AI 以外の開発経験

• 複雑な課題を構造化し、制約の中で最適解を導ける
• 技術力をベースに、顧客の本質課題を捕らえた提案ができる
• 自分の専門に閉じず、「今チームに必要なこと」を考えて動ける
• 「自分がつくったもので世の中を動かしたい」という意志がある
• 新しい技術を自ら学び、プロジェクトに還元できる