エンジニア職 の求人一覧 - FastLabel株式会社

■主な業務内容 弊社が取り組む事業規模はグローバルで100兆円を超え、これからの世の中を席巻するマーケットです。 対話型言語モデルChatGPTに端を発するGenerative AIの急速な進展により、あらゆる業界においてAIを活用した業務効率化が注目を浴びています。「Software Ate The World, Now AI Is Eating Software」と言われる昨今、これからの10年間であらゆる産業でAI技術が使われ、AIを中心としたユーザー体験を設計することが、企業が世界で勝ち残る上で必要不可欠になります。 AIの進化は「認識AI → 生成AI → 自律AI → フィジカルAI」という4段階を経て、デジタル空間から現実世界へと活動領域を拡大しています。フィジカルAIとは、現実世界の物理法則を理解し、自ら判断して物理的な行動を起こすAIであり、ロボティクス、自動運転、製造、物流、医療など、あらゆる産業での実用化が加速しています。 弊社は、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』へ」というパーパスを掲げ、2020年1月の創業以来、AI開発のプロセスの中でも最上流工程でありながら、これまでイノベーションが存在していなかった教師データ作成(=アノテーション)を事業の核として、AI開発の各工程を効率化及び高度化するための、プロフェッショナルサービス(データ収集・販売、アノテーション、コンサルティング)とAIデータプラットフォーム「FastLabel」を提供しております。 米国・中国を中心に、フィジカルAIの研究開発が急速に進んでいます。AIが「見て・考えて・動く」能力を持ち、現実世界で自律的に行動する時代がまさに到来しようとしています。NVIDIAをはじめとする世界的企業が、物理空間で知覚・推論・計画・行動するAIの実現に向けて技術開発を加速させており、世界的な労働力不足(2030年に数千万人規模)を背景に、産業界全体でフィジカルAI、特にロボティクス領域への投資が拡大しています。 日本でも製造、物流、医療などの産業領域への適用が本格化しつつありますが、ロボティクス向けAIを開発するためには、人が実際にロボットを操作してタスクを遂行した際のログ(教師データ)が大量に必要になります。また、「どのようなデータを集めるか」=「ロボットに何をさせたいか」であり、データ収集前に精度の高い業務要件定義が不可欠です。 このような背景から、要件定義、収集計画策定、大規模な収集オペレーションの構築・運用を担うデータベンダーが、日本のロボティクスAI産業において今後極めて重要な役割を担います。FastLabelはAIデータのプロフェッショナル企業として、新たにロボティクスAI事業に取り組むべく2025年12月に組織を立ち上げました。日本のフィジカルAI産業を支えるデータインフラとして、この成長市場で先行者優位の確立を目指していきたいと考えています。 本ポジションでは、お客様のプロジェクト内でのロボット向けのAIモデル（ポリシー）開発や社内のR&D活動における技術検証を担っていただき、AIロボティクス領域における技術開発をリードし、事業の立ち上げと拡大に貢献していただきます。 《具体的な業務内容》 ロボティクス領域のAIデータプロジェクトにおいて、お客様のプロジェクトと社内のR&Dに入っていただきます 【お客様プロジェクト】 ・詳細要件定義：データ収集の目的、使用するロボット、タスク、評価基準などお客様事情を考慮して詳細要件をPMと協力して作成 ・モデル開発：収集したデータでVLAモデルなどを学習 ・モデルデプロイ：作成したモデルを使ってロボットを制御する実装を行い評価を行う ・レポーティング：技術観点からお客様への報告資料の作成や報告を行う 【R&D】 ・VLAモデルなどのロボット向けモデル（ポリシー）を用いてロボットを制御するための実装 ・さまざまな条件（X-Embodiment/テレオペ方式/Sim-Real/ポリシーなど）を比較し、どのような条件で期待する動作を実現できるのか調査する 変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。 ■募集背景 組織立ち上げによる人員体制の強化のため。 より多くのお客様の事業を成功に導くために、高難易度なロボティクス領域のAIデータプロジェクトをリードするエンジニア職を募集します。 あらゆる産業でAI技術の開発・活用が進む中、新たに注目され始めているAIロボティクス領域においても、中核となる技術開発を通して、グローバルでも市場価値の高い、AIロボティクス領域のエンジニア/マネージャーを目指して頂けます。 ※ 必要に応じてコーディング課題を実施させていただきます。 ■仕事の醍醐味 【ロボティクス × AI の深い理解と実践的スキルの習得】 VLA（Vision-Language-Action）モデルや基盤モデルといった最新技術を扱うだけでなく、データ設計から学習、実機制御までを一気通貫で手掛けます。ソフトウェアとハードウェアが融合する高難度な領域で、本質的な技術力と実践的な実装スキルを磨くことができます。 【最先端技術を「実社会」へ応用する経験】 R&Dで検証した最先端の論文技術やアルゴリズムを、実験室の中だけで終わらせず、実際の顧客プロジェクトに応用・実装します。「技術的に高度であること」と「現場で確実に動くこと」の両立を目指すプロセスを通じて、エンジニアとして高い市場価値を築くことができます。 【日本の産業を支える大規模プロジェクトへの貢献】 製造業や物流業など、日本の産業基盤を支える大手企業のプロジェクトに参画します。労働力不足などの深刻な社会課題に対し、AIロボットの実装を通じて直接的な解決策を提供し、産業の未来を切り拓くという大きな手応えを感じられます。 【正解のない「開発のリアル」を開拓する面白さ】 AIロボティクス領域は、まだ確立された開発手法（王道）が存在しない発展途上のフェーズです。整ったレールの上を走るのではなく、不確実性の高い中で仮説検証を繰り返し、自らの手で開発フローや成功パターンを作り上げていくという、この時期ならではの貴重な現場経験が得られます。 ■キャリアパス 【ロボティクスAIのスペシャリスト / テックリード】 VLAモデルや強化学習、模倣学習などの高度な専門性を深め、プロジェクトの技術的責任者としてキャリアを築くことができます。特定のロボットに依存しない汎用的なAI開発の知見は、今後グローバルでも極めて市場価値の高いスキルセットとなります。 【エンジニアリングマネージャー (EM)】 将来的にチームが拡大する中で、エンジニア組織のマネジメントや採用、育成を担うリーダーポジションを目指すことができます。

■事業内容 FastLabelは、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』」をパーパスに掲げ、AI開発に不可欠な「データ」に関するサービスとプロダクトを提供しています。 日本版ScaleAIとして日本市場において既にNo.1のポジションを確立しており、現在グローバル展開を目指しています。 近年ChatGPTを初めとした生成AIや、自動運転やロボティクスなどのPhysicalAIなど様々な分野での社会実装が急加速している中でAIに学習させる高品質な教師データが圧倒的に不足しています。 さらに、AIの進化によって人の判断を代替する機会が増えており、学習データの品質はもちろん、データの安全性や倫理性の担保も重要な課題となっています。 一方で、アノテーションを始めとしたデータ領域の業務は非常に面倒かつ仕組み化が難しく、上記の課題に応えられるソリューションが市場から強く求められています。 FastLabelは、このような「データ」にまつわるあらゆる課題をSaaSプロダクト、AI技術、サービスを組み合わせたデータインフラによって解決しています。 私たちは、今後ますます加速するAIの社会実装において、高品質かつ大規模なデータを世界に届ける「データインフラ」として、安心・安全なAIが溶け込む社会を実現していきます。 ■募集背景 FastLabelのエンジニアリング組織は、IPOとそれ以降のさらなる事業成長とパーパス実現に向けて、今後のスケールやグローバル展開を目指せる開発組織づくりが課題になっています。 エンジニアリング組織の拡大と生産性の向上を両立の実現を目指して、仕組み化の推進やエンジニアリング組織課題の解決に自律的に取り組むエンジニアリングマネージャーを募集しています。 ■業務内容 事業の急拡大期とグローバル展開を迎えているFastLabelの事業・プロダクト・組織課題を、マネジメントとエンジニアリングを組み合わせたあらゆる方法を用いて解決するエンジニアリングマネージャーをお任せいたします。 現在のプロダクトはアノテーションツールを中心に世界で戦える製品をつくりあげてきており、グローバルNo.1のデータQCDを実現するさらなる進化と価値創出に挑戦いただきます。 また、エンジニア組織としては課題解決力のあるマネジメント・スペシャリストのレイヤーが不足している状況のため、圧倒的な裁量権をもって主体的に問題解決とチャレンジできる環境を提供します。 【具体的な業務】 1.開発業務とチームマネジメント 　・サービスをグロースさせるためのチーム開発業務全般 　・新規機能開発・既存機能改善にかかる要件定義・詳細設計・実装・テスト等の各種レビュー 　・サービスデリバリーのための開発支援体制、改善サイクルの構築 　・ロードマップ実現のための計画・体制構築・進捗管理 2.組織課題に対する取り組み 　・開発プロセスの改善、生産性の向上 　・技術的負債の解消 　・エンゲージメント向上（テックリードと協働） 3.エンジニア採用・育成 　・採用戦略の策定 　・エージェント、スカウトを通した採用 　・LT、勉強会 　・ペアプロ・モブプロ 変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。 ■技術スタック （参考）弊社技術環境 ［バックエンド］ 　Node.js、TypeScript、TSOA、Python、Express、Flask ［フロントエンド］ 　・開発言語：React.js、TypeScript 　・UIフレームワーク：Material-UI 　・3D点群開発: Three.js / R3F 　・Canvas：Konva 　・デザインツール：Figma ［データベース］ 　MySQL(Aurora) ［インフラ］ 　AWS（Fargate、CloudFormation、CDK）、CI/CD（CodePipeline、 　CodeBuild、GitHub Actions） 　AIコーディングツール 　Claude Code等 ［その他］ 　GitHub、Notion、Slack ■開発組織の特徴 ＜本質的な課題を追求し、技術で解決する＞ グローバルのビッグテックに勝つためには、「本質的な価値」を生み出す開発を通した開発生産性の追求が不可欠です。 FastLabelには「Issue Driven」というバリューがあり、「なぜやるのか？」「イシューは何か？」という思考に重心を置きながら エンジニアが開発したものがユーザーに心から喜ばれることにこだわって開発をしています。 ＜ユーザーとコラボレーションして開発するサービス駆動開発＞ 通常のSaaSと異なるFastLabelのサービスとプロダクトの２つの事業を最大限活かしサービスを通して社内やお客様から挙がった課題を基に高速なプロダクト改善を行う「サービス駆動開発」が大きな特徴の１つです。 良いプロダクト開発はユーザーの一次情報から生まれると考えており、ユーザーとコラボレーションをしながら高速かつ手戻りの少ない開発を進めています。 ＜心理的安全性とコミュニケーション＞ ベンチャーフェーズで忘れられがちなコミュニケーションを重視し 1on1やチームでのカジュアルなコミュニケーションをしっかりとることを通して 信頼関係をベースにした「コト」に集中できる組織づくりを大切にしています。 参考記事 ・https://fastlabel.ai/career/interview/shiromaeyoshiki ・https://fastlabel.ai/career/interview/takigawachihiro ■キャリアパス スタートアップからエンタープライズまで、今後あらゆる産業においてAIの活用は不可欠で、そこに必要となる業務ドメインと技術力を身につけることができます。 また、エンジニアリングマネージャーとして急拡大の組織を支えられる経験・能力は、今後どのような開発組織にも必須、かつ、希少なものだと考えています。 今後のキャリアパスとしては、ご本人の特性に合わせてリーダー/組織長/VPoEや各領域で技術的難易度の高い課題に取り組むテックリードなどを目指すことが可能です。

■事業内容 FastLabelは、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』」をパーパスに掲げ、AI開発に不可欠な「データ」に関するサービスとプロダクトを提供しています。 日本版ScaleAIとして日本市場において既にNo.1のポジションを確立しており、現在グローバル展開を目指しています。 近年ChatGPTを初めとした生成AIや、自動運転やロボティクスなどのPhysicalAIなど様々な分野での社会実装が急加速している中でAIに学習させる高品質な教師データが圧倒的に不足しています。 さらに、AIの進化によって人の判断を代替する機会が増えており、学習データの品質はもちろん、データの安全性や倫理性の担保も重要な課題となっています。 一方で、アノテーションを始めとしたデータ領域の業務は非常に面倒かつ仕組み化が難しく、上記の課題に応えられるソリューションが市場から強く求められています。 FastLabelは、このような「データ」にまつわるあらゆる課題をSaaSプロダクト、AI技術、サービスを組み合わせたデータインフラによって解決しています。 私たちは、今後ますます加速するAIの社会実装において、高品質かつ大規模なデータを世界に届ける「データインフラ」として、安心・安全なAIが溶け込む社会を実現していきます。 ■募集背景 FastLabelのエンジニアリング組織は、IPOとそれ以降のさらなる事業成長とパーパス実現に向けて、今後のスケールやグローバル展開を目指せる技術基盤づくりが課題になっています。 目指すべき事業やプロダクトから逆算し、ゼロベースで技術方針や設計をリードできるテックリードを募集しています。 ■業務内容 事業の急拡大期とグローバル展開を迎えているFastLabelの事業・プロダクト・組織課題を、技術を中心としたあらゆる方法を用いて解決するテックリードをお任せいたします。 現在のプロダクトはアノテーションツールを中心に世界で戦える製品をつくりあげてきており、グローバルNo.1のデータQCDを実現するさらなる進化と価値創出に挑戦いただきます。 また、エンジニア組織としては技術スペシャリスト・マネジメントのレイヤーが不足している状況のため、技術面における圧倒的な裁量権をもって主体的に問題解決とチャレンジできる環境を提供します。 【具体的な業務】 1. スケーラブルな技術基盤の設計・開発・運用 　・大量データに対応できるシステムアーキテクチャの設計と技術的な意思決定のリード 　・新規技術の導入と既存システムの最適化、技術負債の解消 　・コード品質の向上を目指したレビューとベストプラクティスの導入 　・リソースとコストを意識した無駄のない仕組み化と運用方針の推進 2. VPoEと連携した組織の技術力の底上げ・仕組みづくり 　・複雑な技術課題の解決と、チーム内での技術的な方向性の指導 　・要件定義から設計、実装、テスト、リリースまでの技術的サポート 　・技術的リスクの評価と管理、リリーススケジュールの技術的最適化 3. 技術面でのチームメンバーの育成とサポート 　・開発メンバー全体の技術力向上を目指したメンタリング、トレーニング、技術指導 　・チーム内での技術的な知識共有とコミュニケーションの促進 　・全体的なスキルアップを目的としたワークショップやトレーニングの実施 4. 機械学習エンジニアとの技術連携 　・AutoMLの技術をプロダクトに適用する際の技術方針検討 　・技術交流、勉強会等の実施 変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。 ■技術スタック （参考）弊社技術環境 ［バックエンド］ 　Node.js、TypeScript、TSOA、Python、Express、Flask ［フロントエンド］ 　・開発言語：React.js、TypeScript 　・UIフレームワーク：Material-UI 　・3D点群開発: Three.js / R3F 　・Canvas：Konva 　・デザインツール：Figma ［データベース］ 　MySQL(Aurora) ［インフラ］ 　AWS（Fargate、CloudFormation、CDK）、CI/CD（CodePipeline、 　CodeBuild、GitHub Actions） 　AIコーディングツール 　Claude Code等 ［その他］ 　GitHub、Notion、Slack ■開発組織の特徴 ＜本質的な課題を追求し、技術で解決する＞ グローバルのビッグテックに勝つためには、「本質的な価値」を生み出す開発を通した開発生産性の追求が不可欠です。 FastLabelには「Issue Driven」というバリューがあり、「なぜやるのか？」「イシューは何か？」という思考に重心を置きながら エンジニアが開発したものがユーザーに心から喜ばれることにこだわって開発をしています。 ＜ユーザーとコラボレーションして開発するサービス駆動開発＞ 通常のSaaSと異なるFastLabelのサービスとプロダクトの２つの事業を最大限活かしサービスを通して社内やお客様から挙がった課題を基に高速なプロダクト改善を行う「サービス駆動開発」が大きな特徴の１つです。 良いプロダクト開発はユーザーの一次情報から生まれると考えており、ユーザーとコラボレーションをしながら高速かつ手戻りの少ない開発を進めています。 ＜心理的安全性とコミュニケーション＞ ベンチャーフェーズで忘れられがちなコミュニケーションを重視し 1on1やチームでのカジュアルなコミュニケーションをしっかりとることを通して 信頼関係をベースにした「コト」に集中できる組織づくりを大切にしています。 参考記事 ・https://fastlabel.ai/career/interview/shiromaeyoshiki ・https://fastlabel.ai/career/interview/takigawachihiro ■キャリアパス スタートアップからエンタープライズまで、今後あらゆる産業においてAIの活用は不可欠で、そこに必要となる業務ドメインと高い技術力を身につけることができます。 ・AI x SaaS開発によるスキルアップ、技術力向上 ユーザーからのフィードバックを基に製品を磨き上げる中で、機械学習とソフトウェアの最先端技術を習得できます。フルスタックエンジニア志向の方は、APIやSDK開発、Amazon SageMakerを活用した機械学習モデルの構築も担当可能です。 また、大規模なAIデータ基盤を構築するためのアーキテクチャ設計・パフォーマンス改善など技術的なチャレンジにも取り組むことが可能です。 ・多彩なキャリアパス エンジニアリングマネージャー、VPoE、CTO、テックリードなど、技術・マネジメントの両軸でキャリアを描ける環境です。

■事業内容 FastLabelは、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』」をパーパスに掲げ、AI開発に不可欠な「データ」に関するサービスとプロダクトを提供しています。 日本版ScaleAIとして日本市場において既にNo.1のポジションを確立しており、現在グローバル展開を目指しています。 近年ChatGPTを初めとした生成AIや、自動運転やロボティクスなどのPhysicalAIなど様々な分野での社会実装が急加速している中でAIに学習させる高品質な教師データが圧倒的に不足しています。 さらに、AIの進化によって人の判断を代替する機会が増えており、学習データの品質はもちろん、データの安全性や倫理性の担保も重要な課題となっています。 一方で、アノテーションを始めとしたデータ領域の業務は非常に面倒かつ仕組み化が難しく、上記の課題に応えられるソリューションが市場から強く求められています。 FastLabelは、このような「データ」にまつわるあらゆる課題をSaaSプロダクト、AI技術、サービスを組み合わせたデータインフラによって解決しています。 私たちは、今後ますます加速するAIの社会実装において、高品質かつ大規模なデータを世界に届ける「データインフラ」として、安心・安全なAIが溶け込む社会を実現していきます。 ■募集背景 FastLabelのエンジニアリング組織は、IPOとそれ以降のさらなる事業成長とパーパス実現に向けて、今後のスケールやグローバル展開を目指せる開発組織づくりが課題になっています。 エンジニアリング組織の拡大と生産性の向上を両立の実現を目指して、プロダクト開発や技術課題の解消をリードするリードエンジニアを募集しています。 ■業務内容 事業の急拡大期とグローバル展開を迎えているFastLabelの開発組織において、開発チームをリードするリードエンジニアをお任せいたします。 将来的には、ご本人の特性に合わせてエンジニアリングマネージャーやテックリードをお任せできればと考えています。 【具体的な業務】 1.機能開発および技術負債の解消 　・機能開発ロードマップに基づいた新規機能の設計・実装・テスト・リリースのリード 　・技術負債の解消を通じた、開発部門全体の生産性向上の推進 　・コードのリファクタリングやアーキテクチャの改善を通じたシステムの安定性とスケーラビリティの向上 2.開発プロセスとチームの向上 　・開発チーム全体の生産性を高めるための取り組みのリード（例: コードレビュー、ベストプラクティスの共有） 　・コード品質の向上に貢献するためのレビューおよびフィードバックの実施 3.担当モジュールの開発計画の策定、進捗管理、リソースの最適配分 　・チーム内外のステークホルダーとの連携を通じたプロジェクトの円滑な進行 　・開発チームのメンバー育成、特にジュニアエンジニアへのメンタリングや技術指導 変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。 ■技術スタック （参考）弊社技術環境 バックエンド Node.js、TypeScript、TSOA、Python、Express、Flask フロントエンド ・開発言語：React.js、TypeScript ・UIフレームワーク：Material-UI ・3D点群開発: Three.js / R3F ・Canvas：Konva ・デザインツール：Figma データベース MySQL(Aurora) インフラ AWS（Fargate、CloudFormation、CDK）、CI/CD（CodePipeline、CodeBuild、GitHub Actions） AIコーディングツール Claude Code等 その他 GitHub、Notion、Slack ■開発組織の特徴 ＜本質的な課題を追求し、技術で解決する＞ グローバルのビッグテックに勝つためには、「本質的な価値」を生み出す開発を通した開発生産性の追求が不可欠です。 FastLabelには「Issue Driven」というバリューがあり、「なぜやるのか？」「イシューは何か？」という思考に重心を置きながら エンジニアが開発したものがユーザーに心から喜ばれることにこだわって開発をしています。 ＜ユーザーとコラボレーションして開発するサービス駆動開発＞ 通常のSaaSと異なるFastLabelのサービスとプロダクトの２つの事業を最大限活かしサービスを通して社内やお客様から挙がった課題を基に高速なプロダクト改善を行う「サービス駆動開発」が大きな特徴の１つです。 良いプロダクト開発はユーザーの一次情報から生まれると考えており、ユーザーとコラボレーションをしながら高速かつ手戻りの少ない開発を進めています。 ＜心理的安全性とコミュニケーション＞ ベンチャーフェーズで忘れられがちなコミュニケーションを重視し 1on1やチームでのカジュアルなコミュニケーションをしっかりとることを通して 信頼関係をベースにした「コト」に集中できる組織づくりを大切にしています。 参考記事 ・https://fastlabel.ai/career/interview/shiromaeyoshiki ・https://fastlabel.ai/career/interview/takigawachihiro ■キャリアパス ・AI x SaaS開発によるスキルアップ、技術力向上 自社SaaSプロダクトの開発を通して、エンジニアとしてAI×Softwareの領域で最先端の技術と深いAIドメイン知識を身につけることが可能です。ユーザーにはMLエンジニアが存在するため、ウェブ上から利用できるだけでなく、APIやSDKなどの開発・提供も担当します。また、Amazon SageMakerなどを使った機械学習モデルの作成やトレーニング、デプロイなど、今後あらゆる企業で機械学習の活用が推進される中で、ウェブアプリケーションのエンジニアとして、多くのテック企業から求められるようなスキルを身につけることができます。 また、大規模なAIデータ基盤を構築するためのアーキテクチャ設計・パフォーマンス改善など技術的なチャレンジにも取り組むことが可能です。 ・多彩なキャリアパス キャリアパスとしては、開発組織のエンジニアリングマネージャー、VPoE、CTO、各領域で技術的難易度の高い課題に取り組むテックリードなど、ご本人の特性に合わせて選択していくことが可能です。