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## 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。