━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ このポジションの要点 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・「作って終わり」ではなく、本番運用・継続改善まで担うAIエンジニア ・受託開発案件 / 自社プロダクトの両方に関わるチャンス ・修士以上50.4% / 東大出身35.9% / 技術系83.0%の研究者バックグラウンド組織 ・2022年 東証グロース上場 / AI案件比率が増加中 ・正社員平均残業 月6.5時間 / フルリモート率83.5% ・中古車価格予測・無人運航船・外貨両替など多様なドメイン経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ pluszeroについて ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ pluszeroは、AI・システム開発・数理モデル・統計などの技術を組み合わせ、顧客の課題解決を「構想から実装・運用まで」一気通貫で行う会社です。 PoCで終わらせず「実際に使われるシステム・プロダクトとして社会実装すること」を重視しており、AI案件の多くは最終的にWebシステムとして提供されています。 社内にはWebエンジニア・AIエンジニア・アルゴリズム開発者など各分野のスペシャリストが在籍。「10分考えてわからないことは人に聞く」文化が根付いた、相談しやすい環境です。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ このポジションの魅力 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◎ PoCで終わらせない、本番運用まで担う実務AIエンジニア モデルの精度だけを追うのではなく、理論的妥当性を確認した上で、ビジネス要件・性能・コスト・運用制約を踏まえ、「使われ続けるAI」を実装・改善していきます。 ◎ 研究バックグラウンドを実務で活かせる 修士以上50.4%・東大出身35.9%の研究者バックグラウンドを持つ組織。論文ベースの手法検討から実装まで、理論と実務の橋渡しができます。 ◎ 多様なドメイン経験が積める 中古車査定・無人運航船・金融（外貨両替）・NLP など、一社にいながら幅広い業界・技術領域の経験を積めます。 ◎ 受託 × 自社プロダクトの両軸 クライアントワークの学びと、自社プロダクトでの長期コミットの両方を経験できる、珍しい環境です。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ 担当いただく案件について ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 担当いただく案件は、クライアント向けの受託開発案件と自社プロダクト／内製開発プロジェクトのいずれか、または両方となる可能性があります。 いずれの場合も共通しているのは、理論検討や手法比較を行った上で、PoCで終わらせず、実運用・継続改善を前提とした開発を行っている点です。 【受託開発案件】 クライアントの業務要件・制約条件を踏まえ、AIモデルの設計・実装からシステム組み込み、本番運用後の改善までを担当します。 【自社プロダクト／内製開発】 要件検討段階から関与し、継続的な改善を前提としたAI機能の設計・実装・運用を行います。 担当案件はこれまでのご経験やご志向を踏まえ、相談の上で決定します。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ 具体的な仕事内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・データ特性・業務要件を踏まえたAI手法の選定・設計 ・機械学習モデルの実装、評価、性能改善 ・実装・運用を前提とした上での論文ベースの手法検討・実装 ・API化・システム組み込みを含む本番対応 ・運用フェーズでの継続的な改善・チューニング ・チーム内での技術的フォロー、レビュー 使用言語はPythonが中心ですが、JavaScript（TypeScript）も案件に応じて使用します。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ プロジェクト事例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◎ 中古車価格・需要予測プラットフォーム 従来鑑定士が行っていた中古車査定業務の自動化・高精度化を、機械学習を用いて実現。 ◎ 外貨両替機の収益最適化 期待収益を最大化する取引レートの提示、および顔画像認識を用いたマネーロンダリング検出。 ◎ 世界初の輻輳海域での無人運航船 実証プロジェクト 無人運航船に求められる機能を網羅したシステムの開発・実証。国内27社のコンソーシアム、協力会社含め45組織が参画する大規模プロジェクト。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ 開発環境・使用技術 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・主要言語：Python, JavaScript（TypeScript） ・フレームワーク：PyTorch, Scikit-Learn, NumPy, SciPy, pandas（polars）, FastAPI ・主要データベース：PostgreSQL, DynamoDB, Aurora ・CI/CD：GitHub Actions ・サーバOS：Linux ・インフラ環境：AWS, GitHub ・開発支援：Claude Max plan 全員支給 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ 数字で見るpluszero ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・技術系の割合：83.0%（正社員中） ・東大出身の割合：35.9%（正社員中） ・修士以上の割合：50.4%（正社員中） ・平均年齢：31.2歳（正社員） ・正社員平均残業時間：6.5h / 月 ・フルリモート率：83.5% ※平均残業時間は2025年2月〜2026年1月の実績、リモート率は2023年10月期、他は2026年1月末時点の数値 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ こんな方に向いています ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・AIモデルを「作って終わり」にしたくない方 ・データ前処理〜モデル実装〜API化・運用まで関わりたい方 ・精度だけでなく、速度・コスト・安定性も含めて設計したい方 ・研究バックグラウンドや数理的素養を、実務・プロダクトで活かしたい方 ・理論と現実制約（性能・コスト・運用）の間で最適解を考えることに面白さを感じる方

■ 必須（MUST） ・2年以上の機械学習システム開発、設計あるいは研究経験 ・自然言語処理／画像処理／機械学習などを用いた開発案件への参画経験 または 機械学習／画像処理／人工知能周辺分野などでの研究経験

■ 歓迎（WANT） ・AI、機械学習、情報科学に関連する修士号または博士号 ・DataOps, MLOpsに関する業務経験 ・Webアプリケーション開発経験 ・顧客折衝経験 ・メンバーマネジメント経験 ・受託案件の開発経験

・アサインされたプロジェクトを責任感を持って完遂できる方