Software の求人一覧 - 株式会社コズム

【このポジションが解く「問い」】 AIを導入したい企業は急増しています。しかし、ほとんどのプロジェクトは「技術」ではなく「その手前」で躓きます。 熟練職人の「良品・不良品の目利き」をどう数値化するか 顧客の「なんとなくやりたい」をAIが実装できる要件に翻訳するか 精度が出ないとき、それは「データの問題」なのか「物理的な限界」なのか 本ポジションは、この問いに正面から向き合い、上流の要件定義から現場検証・顧客折衝まで一気通貫で担う、AIプロジェクトの要です。 【具体的な業務内容】 ① アノテーション要件の定義・運用管理 顧客から受領したサンプルデータをもとに撮像要件を定義し、アノテーター（不良箇所のラベリング・クラス分け担当）への仕様策定・ディレクション、および判断に迷うエッジケースへの基準提示と品質管理をお任せします。 ② モデル評価・検証 機械学習の推論結果が、顧客のビジネス要件（検出精度KPI）を満たしているかを検証・見極めます。「精度が出ている」で終わらず、顧客にしっかりと説明いただきます。 ③ エラー分析と改善アプローチの策定 精度が基準未達の場合、「データ量・バリエーション不足か」「撮像環境の物理的限界か」など多角的に要因を分析し、乖離を埋める改善策を論理的に立案いただきます。 ④ 期待値調整・顧客折衝 追加サンプルの提供依頼、技術的に実現困難な要求へのフィジビリティ提示、代替案の提案を「できる・できない」の判断を技術と誠実さをもって伝え、信頼関係のもとスコープ合意を形成します。 ⑤ プロジェクト推進 納期意識を持ち、顧客・内部チーム（アノテーター等）双方のハンドリングを通じてプロジェクトを完遂に導いていただきます。

## 仕事概要 【このポジションが解く「問い」】 AIが書けるコードが増えた。でも、それを「動くシステム」に仕上げ、現場に定着させるのは別の話です。 - AIが生成したコードを、本当に信頼できる品質に引き上げられるか - 「こんな動きにしたい」を、AIが実装できる精度の言葉と仕様に落とせるか - カメラ・センサー・ロボットと連携するシステムを、SW側から確実に動かせるか 本ポジションは、AIを"使う"ではなく"活かして実装する"エンジニアです。 【具体的な業務内容】 ** AI補助開発・コードレビュー** AIが生成したコードの動作確認・品質担保・リファクタリング。既存システムの構造把握もAIを活用しながら進める。 ** 実装要件の言語化・ドキュメント整備** 実現したい機能をAIが実装できる粒度に仕様化し、Notionに技術文書として記録・管理する。 ** フィジカルAI領域の実装支援** 画像処理・ビジョン系AI・センサー連携など、SWでHWを制御するシステムの設計・実装補助。 ** 業務改善ツールの開発・運用** 製造現場や社内業務の効率化に向けた小〜中規模ツールの開発と継続的な改善。 ** 他職種との協働・技術橋渡し** コンサルタント・アノテーター・顧客担当者など非エンジニアと連携し、技術を「伝わる言葉」で共有する。 ## 関心領域（このどれかに刺さる人と働きたい） - AI技術全般（LLM・画像系・センサー系問わず） - フィジカルAI ― SWでHWを動かすこと全般 - 画像・ビジョン技術（LLM一辺倒でなく、計測・検査・認識に関心がある方） - 業務改善・効率化（流行に乗るためでなく、現場課題を本気で解きたい方）

【このポジションが解く「問い」】 製造現場のAI導入プロジェクトで、最も難しいのは「実装する技術」ではなく、「何を実装すべきかを決める力」です。 顧客の要求や要件定義を読み解き、どんなシステムアーキテクチャが最適かを判断できるか カメラ・センサー・モーターとAPIで接続し、バックエンドから物理装置を確実に動かせるか AI推論・画像処理・アノテーション機能を統合し、ひとつの検査システムとして仕上げられるか 最後の1%まで責任を持って、動くプロダクトとして納品できるか 本ポジションは、上流の要件理解と、下流の確実な実装の両方を担う、プロジェクトの技術的背骨です。 【具体的な業務内容】 **バックエンドシステムの設計・実装** TypeScript / Node.js・Pythonを主軸に、AI外観検査装置や業務改善ツールのサーバーサイドアプリケーションを設計・開発する。検査機能・アノテーション機能・AI推論制御などを担当。 ** ハードウェア連携の実装** カメラ制御・モーター制御・センサー連携など、SWからHWを動かすための制御実装。Linux環境でのデバイス連携が中心。 **要件の技術的咀嚼と設計** 顧客仕様や要件定義をインプットに、「どの機能をどう実装するか」をエンジニア視点で整理・設計し、チームの実装方針を定める。 **コードレビューと品質管理** チームメンバーのコードレビュー、テスト設計・実施、パフォーマンスチューニングなど、リリース品質の担保を担う。 **技術ドキュメントの整備** 設計仕様・実装方針・操作手順などをNotionに整理し、チーム内外に知識を蓄積・共有する。