【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するポジションです。お客様の課題に対して、カスタム AI を用いたソリューションを提案し、その開発・実装までを一貫して担っていただきます。
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、ゆくゆくは、Visionary Lab 発のプロダクト側での企画・開発も担っていただくことを期待しています。

【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
クライアントが抱える課題に対し、課題に合わせたアルゴリズム設計・モデル開発を含む、カスタム AI 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担います。あわせて、メンバーへの技術的なアドバイスや、受託開発プロジェクトにおけるメンバーのマネジメントにも携わっていただき、徐々にチームをリードしていく存在になっていただくことを期待しています。

■提案・技術折衝

• 顧客課題の構造化と、AI で解くべき問題設定への落とし込み（タスク定義、入出力の設計、評価指標・目標精度の設定）
• 論文・OSS 等の技術調査を踏まえたアルゴリズムの設計・選定（例：既存モデルの転移学習／ファインチューニングか独自アーキテクチャか、少数データ・ラベルなしデータへの対応方針、ルールベースや古典画像処理との組み合わせ）
• データ量・精度・推論速度・コスト・実行環境（エッジ／クラウド）等の制約を踏まえた、実現可能性とトレードオフの提示
• PoC 設計（検証項目・成功基準）、ロードマップ策定、技術リスクの洗い出しと対策の提案
• 営業チームと連携した、技術面からの提案・工数見積もり

■画像認識／エッジ AI ソリューション開発

扱う技術領域やタスクは案件によって異なります。以下は代表的な開発内容の一例です。

• 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
• 案件例：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

■チーム・メンバーのリード

• メンバーへの技術的なアドバイス、設計・コードレビュー
• 受託開発プロジェクトにおけるメンバーのマネジメント（ご経験に応じてお任せします）

【ゆくゆくは】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
  ※まずはクライアントワークが主軸となります。プロダクト側への関与は、ご本人の志向とプロジェクトの状況に応じて広げていければと考えています。

【参考コンテンツ・動画】

• 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/
• プレスリリース
  • Colors: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000049573.html

【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

【勤務条件・環境】

• 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 等でのモデル設計・学習・評価の経験（受託開発・自社開発・研究開発いずれの形態でも可）
• 技術説明の経験：AI をはじめとする技術的な内容を、技術に詳しくない方（顧客・営業担当など）にもわかりやすく説明した経験
• 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）：

• プロジェクトのリード／サブリーダー経験：AI 開発プロジェクトにおける要件定義・設計・レビュー・品質管理の経験
• 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
• 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