E08.AIエンジニア

■ IVRyについて ------------------------------------ IVRyは、「最高の技術を、すべての企業に届ける」をミッションに掲げ、最短5分・月額2,980円から誰でも利用できる対話型音声AI SaaSを開発・提供しています。 累計導入アカウント数は30,000以上、累計着電数は4,000万件を突破しました。これにより、有人対応が必要だった場合に発生していたと想定される電話応答の工数は、累計で約333万時間以上削減されたと見込まれています。 また、2024年5月までに累計49.5億円の資金調達を完了。人手不足が深刻化する企業に対し、「電話」を起点にAIプロダクトを提供し、日本の労働生産性を加速させるべく、事業・組織ともに急成長を続けています。 IVRyについて詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページ をご用意しました。このページでは、IVRyの事業内容やプロダクトの詳細、所属メンバーについてご覧いただけます。情報量は多めですが、IVRyをより理解するための参考になれば幸いです。 https://ivry-jp.notion.site/IVRy-127eea80adae801397a4e4d7ea74e291 ■ 募集背景 ------------------------------------ IVRyでは、AIを前提としたプロダクト開発を進めています。現在、複数事業が同時に走っており、今後も新たなプロダクトの立ち上げを見据えています。しかし、AI技術を最大限活用し、より高度な顧客価値を提供するためのAIエンジニアが不足しているのが現状です。そこで、AIの可能性を広げ、プロダクトの進化を加速させるため、次世代のAIプロダクトを共に創る仲間を募集しています。 最先端のAI技術を活用し、プロダクトの進化をリードしたい方、大きな裁量を持ってチャレンジしませんか？ 一緒にIVRyのAIプロダクトを進化させ、より価値ある体験を生み出していきましょう！ ■ お任せしたい主な業務 ------------------------------------ IVRyでは、大規模言語モデル（LLM）を活用したプロダクト開発を進めています。 このポジションでは、独自データを活用した知識抽出や電話自動応答の仕組みを開発し、アノテーション設計・モデル開発・運用・改善まで幅広く担当いただきます。 ▼ 担当いただく業務 - AIを活用して、対話体験を進化させる - 音声言語・対話技術の強化 - IVRyが保有する非構造化データを活用し、新たな価値を生み出す - マルチモーダルAIの技術を駆使し、音声・画像・テキストを統合したプロダクト開発 ▼ IVRyのAI開発の特長 - 独自の大規模データ：許諾を得た音声・テキストデータを蓄積。他社にはないデータを活かしてモデル開発ができる。 - フルサイクル開発：AIの研究開発だけでなく、PdMやBizDevと連携し、実際のプロダクトへの実装・改善まで関与できる。 - 最適な計算環境：必要に応じて計算リソースを柔軟に用意。 ▼ 技術領域 - 音声処理：音声合成（TTS）、自動音声認識（ASR）、話者分離、音声変換、ノイズ除去 など - NLP（自然言語処理）：文書分類、文書理解、固有表現抽出、要約、質問応答 など ▼ 開発プロセス - アジャイルな開発プロセスを採用し、1週間スプリントで開発・リリースを進める - 3ヶ月単位でプロダクトの注力テーマやプロジェクト体制を決定する - PdMやデザイナーと連携し、顧客課題に対する最適なソリューションを検討する - エンジニアが主導する技術的なアプローチから価値を創出する機会も多い ■ 期待する役割 ------------------------------------ IVRyでは、AIを活用した新規事業がどんどん生まれていくフェーズにあります。その中で、技術面から事業を牽引できるAIエンジニアを求めています。 ▼ 技術を活かして事業に貢献する - PdMやBizDevと連携し、AIの活用方法を提案し、事業成長に繋げる - 既存の仕組みを超える新しいソリューションを考案する ▼ 主体的に課題を解決する - 技術と事業の両面から課題を発見し、解決策を提案する - VRyが蓄積する独自データを活用し、顧客価値を生み出すAIを設計する ▼ プロダクトの進化をリードする - AIの研究開発にとどまらず、実際のプロダクトに実装・運用まで関わる - AI技術の進化とともに、IVRyのAIプロダクトを次のステージへと引き上げる ■ 技術スタック ------------------------------------ - 言語： Python - フレームワーク・ライブラリ： PyTorch, Hugging Face, sklearn, spaCy, ESPnet - ツール： GitHub, GitHub Actions, Slack, Notion ※サービス全体の技術スタック / アーキテクチャーは下記URLをご確認ください。 https://ivry-jp.notion.site/IVRy-127eea80adae801397a4e4d7ea74e291#1dfeea80adae80a88a26dcace2e5bc7b ■ 働く面白さ/成長環境 ------------------------------------ IVRyは、AIがプロダクトの中心にある「AI SaaS」企業として、エンジニアが技術を最大限に活かせる環境を提供しています。 「研究開発」ではなく、社会実装を前提にしたAI開発 に携わることで、以下のような経験が得られます。 ▼ 得られるノウハウ - ミッションクリティカルなサービスを支えるスピード感ある開発経験を積むことができ、SMBの業務オペレーションを支える電話対応という不可欠な領域において、高速な開発・改善を求められる環境で即応性の高いシステムを構築しながらスキルを磨ける。 - 大規模な自社データを活用した独自モデル開発を経験でき、許諾を得た音声・テキストデータを用いた他社にはない規模のデータ処理やAIモデル開発を通じて、より高度なデータ活用スキルを身につけられる。 - PoCに留まらない本番環境でのAI運用・継続的な改善を実践でき、最新のAI技術をプロダクトに落とし込みながら、運用を前提とした高度なAIシステムを構築する経験を積める。 ▼ 挑戦できる環境・文化 - 「あるべき姿」から逆算し、技術とビジネスの両面で成長できる環境があり、最新のモデルや技術を単に試すのではなく、実際のプロダクトで価値を生む形に落とし込むことが奨励される文化がある。 - 多職種との協業を通じて幅広い視野を獲得でき、AIモデル開発に閉じず、PdM・デザイナー・セールスと連携しながら、エンジニアリングだけでなく事業視点を持った開発経験を積める。 - 継続的な改善と成長を前提とした開発プロセスのもと、運用・改善のサイクルを回しながらプロダクトの進化に貢献する経験を得られる。 ▼ 仕事の醍醐味 - 新しいスタンダードをつくる最前線での挑戦ができ、Web上の音声UXはまだ確立されていない領域だからこそ、業界をリードする技術開発に携われる。 - 市場やユーザーのリアルなフィードバックをもとに開発できる環境があり、営業・マーケティングチームと密に連携しながらクライアントや市場のニーズを直接感じ、ユーザー価値を最大化するAI開発を進められる。 - 技術がダイレクトに事業成長につながる環境で、新しいインサイトやソリューションがそのまま新機能や新商品へと直結するスピード感をもってプロダクト開発に取り組める。 ■ IVRyでAIエンジニアとして働く魅力 ------------------------------------ 多くの企業では、AIチームが研究開発部門に属し、プロダクトとの距離があるため、PoCにとどまり、実際のプロダクトに活かされにくい傾向があります。あるいは、プロダクトにAIを組み込んでも、数値改善の手段として使われるだけで、本質的な課題解決につながらないケースも少なくありません。 しかし、IVRyはAIが事業の中心にあるSaaS企業です。AIがなければプロダクトは成立せず、AIチームが直接お客様の課題解決を担っています。そのため、AIがプロダクトのコアとして機能し、ビジネスの成長をダイレクトに支えています。 この「AIが主役のプロダクト」という組織の形こそが、IVRyの圧倒的な強みです。最先端のAI技術を駆使し、実際の課題解決に直結する開発を進めたい方にとって、最適な環境です。 ■ キャリアパス ------------------------------------ IVRyでは、AI技術を社会実装するプロダクト開発の最前線でスキルを磨きながら、多様なキャリアパスを選択できます。AI技術の専門性を深める道も、より広範な技術領域をカバーする道も、自身の志向に応じた成長が可能です。 - Principal AI Engineer：LLM・音声・マルチモーダルAIの最適な適用を推進し、AIプロダクトの設計・開発・改善をリード - AI Engineering Manager（AI EM）：AIチームを牽引し、プロダクトの成長戦略と技術開発の方向性を定めながら、組織のスケールアップを推進 - LLM Ops / AI DevOps：LLMを安定運用するためのシステム構築・最適化を行い、AIの本番運用を支えるエンジニアリングを担当 - Full-Cycle AI Engineer：AIだけでなく、インフラやバックエンドも含めたシステム全体の設計・構築を担い、技術の幅を広げながらプロダクトの成長に貢献 - Product Tech Lead：AIを含む技術全般に精通し、プロダクトのアーキテクチャ全体を見渡しながら、技術選定や開発戦略を主導 ■ 一緒に働くメンバー / チームの特徴 ------------------------------------ IVRyのAIエンジニア組織は、自然言語処理（NLP）、LLM応用、データサイエンス、機械学習、音声技術など多様な専門領域を持つメンバーで構成されています。研究開発だけでなく、AI技術を実際のプロダクトに落とし込み、社会実装することを強く意識したチームです。 <多様なバックグラウンドを持つエンジニアが在籍> ▼ AI SaaS開発 × LLM活用の実績 大手テック企業やAIスタートアップで、LLM・NLP・機械学習を活用したプロダクト開発を経験したメンバーが集結。研究・アルゴリズム開発だけでなく、実際のプロダクト実装・運用まで深く関わるエンジニアが多数在籍しています。 ▼世界レベルの研究・実務経験を持つメンバーが在籍 GoogleやIBM T.J. Watson Research Centerといったグローバルテック企業で機械学習・データサイエンスの研究やプロダクト開発を経験したメンバーがチームを牽引。国内でも、サイバーエージェントやリクルート、DMM.comなどでデータサイエンス組織の立ち上げやAI SaaS開発をリードしてきたエンジニアが在籍しています。 ▼ LLM・NLP・データサイエンス × 実務経験 大学や研究機関でのNLP・機械学習の研究経験を持ちながら、実際にAIを活用したプロダクト開発にも豊富な実績を持っているチームメンバーが揃っています。学術的な知識を活かしつつ、ビジネスの現場でAIの価値を最大化するための設計・実装を行うことができる組織です。 ▼ IVRyのAIエンジニアチームの特徴 1. LLMや機械学習技術をフル活用し、社会実装を前提としたAI開発を行う 2. 各メンバーが研究と実務の両方を経験し、プロダクトへの適用を強く意識 3. NLP・音声処理・データサイエンスなど、多様な専門分野を活かして協力しながら開発 4. 技術開発だけでなく、PdM・BizDevと連携しながら、事業と密接に結びついた開発を推進 IVRyのAIエンジニア組織は、単なる「技術者の集まり」ではなく、AIを事業にどう活かすかを考えながら、プロダクトを成長させるエンジニアチームです。 ■ 参考情報 ------------------------------------ Principal AI Engineerが解説！今さら聞けないAIエージェント【ウェビナーレポート】 ：https://note.com/ivry/n/nb7789a808058?magazine_key=m975eb5b0b0d2 AIエンジニアにIVRyをオススメする7つの理由 ：https://note.com/moriya_gekko/n/nfd39619a2cc6?magazine_key=m975eb5b0b0d2 エンジニアが語る対話型音声AI SaaS IVRyの可能 ：https://note.com/ivry/n/na13650b0c3c1?magazine_key=m975eb5b0b0d2 LLMの技術をすべての人に届けるために。IVRyでAIシステム開発に挑むエンジニアチーム ：https://note.com/ivry/n/nb88ff1ce8bb1?magazine_key=m975eb5b0b0d2 ■ その他参考情報 ------------------------------------ ▼ 選考プロセス 1. 書類選考 2. 選考面談（2~3回程度） 3. オファー面談 ※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。 ▼ 開発実績 - IVRyサービスサイト：https://ivry.jp/ - AIボイスボット：https://ivry.jp/pillar/telephone-answering/ - IVRy音声解析：https://ivry.jp/pillar/analytics/ - AIクラウドFAX：https://ivry.jp/pillar/fax/ - モバイルアプリ：https://apps.apple.com/jp/developer/ivry-inc/id1587659503

- AIモデルの研究開発経験（2年以上 ※修士以上の研究経験を含む）、またはAIエンジニアとしてのプロダクト開発経験（2年以上）

- Gitの操作に精通し、Git-FlowやGitHub-Flowなどを採用した開発経験があること - チーム開発の経験があり、Pull Requestを活用した相互コードレビューを行ったことがあること - エンジニア間のコミュニケーションや企画職との協業を円滑に進められること - 学会での発表経験がある、または関連分野の修士・博士号を取得していること - パブリッククラウドの利用経験があること - Kaggleへの参加経験があること

- 目標達成に向けて粘り強く取り組める方 - チームワークを重視し、協力しながら成果を出せる方 - 課題を発見し、解決に向けて主体的に動ける方 - 他者やシステムに対して積極的に関わり、より良い環境をつくれる方 - 専門外の分野にも興味を持ち、学びながら挑戦できる方 - 状況の変化に柔軟に対応し、新しい環境を楽しめる方 - 自身のタスク管理だけでなく、周囲の課題や影響範囲を把握しながら動ける方