■□━━━━━━━━━━━━━━━━━ 　募集背景 ━━━━━━━━━━━━━━━━━□■ LabBaseは『研究の力を、人類の力に。』というパーパス実現に向け、研究×テクノロジー領域の「LabTech」で複数の自社サービスを展開するスタートアップ企業です。 研究領域と聞くと遠く感じるかもしれませんが、その本質は研究課題解消を通して新たなイノベーションを起こすことです。 毎年19兆円という大きなお金が流れている研究開発市場ですが、様々な課題があり、それらの課題を解決することで、社会的にも経済的にも大きなインパクトを出せると考えています。 研究人材の課題を解決するプロダクトとして国内の理系修士学生の2人に1人が登録している「LabBase就職」を皮切りに、「LabBase 転職」「LabBase 研究室サーチ」をリリースし、また日本に閉じず研究課題に取り組んでいく予定です。 その中でも本募集は、LabBaseの新規事業として立ち上げ中の「LabBase転職」に関するものです。 「LabBase転職」の詳細についてはまだ公にお話しできることが少ないですが、 AIも活用しながら、今までの採用サービスとは異なる新たな形ができ始めています。 この「LabBase転職」を一緒に立ち上げていく仲間を募集しています。 ■□━━━━━━━━━━━━━━━━━ 　なぜそのポジションを募集するのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━□■ 「LabBase転職」事業は、AI / 機械学習技術を活用しながら、 新しい転職の形を実現するプロダクトを開発しています。 プロダクトの詳細については面談でお話しできればと思いますが、 今までプロダクトを開発する中で以下のことを感じてきました。 ・生成AI技術を活用することで新しいユーザー体験をつくることができ、ユーザー様からも好意的な反応をいただくことができる ・しかし本当に役に立つプロダクトを作るには様々な工夫が必要 ・LLMモデルのAPIを使って開発することは簡単にできるが、高い精度でちゃんと使えるものを作るためにチューニングするのは簡単ではない ・LLMモデルのAPIを活用する処理と、そうではないアルゴリズム（単純なものから高度な機械学習手法まで）を活用する処理とそれぞれ重要 上記のようなことを感じながら、試行錯誤してユーザーにご利用いただくプロダクトを開発してきました。 しかし、私たちのチームはより多くの機械学習エンジニア / AIエンジニアが必要です。 例えばCursorの初期の開発には10名以上のAIエンジニアが関わっていたと聞きます。 機械学習エンジニア / AIエンジニアのかたに加わっていただくことでよりスピーディーな開発ができると考えています。 私たちと共に生成AI技術 / 機械学習も活用しながら、ユーザー様に使っていただけるプロダクトをつくる創業メンバーを探しています。 ■□━━━━━━━━━━━━━━━━━ 　業務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━□■ LabBase転職事業の機械学習エンジニア / AIエンジニアとして、プロダクトの開発に携わっていただきます。 ■配属部門 新規事業「LabBase転職」 ■具体的な業務内容 ・プロダクトに組み込むアルゴリズムの開発 ・プロダクトに組み込む生成AIのチューニング ・新機能プロトタイプの開発 ■□━━━━━━━━━━━━━━━━━ 　仕事の魅力 ━━━━━━━━━━━━━━━━━□■ 1. 技術者/研究者の採用 × AIという大きなビジネスチャンスがある市場でチャレンジできる 2. ただ大量に出会いを生むのでなく、質の高い出会いをいかに生み出すかという観点を追求していける 3. 採用だけでなくLinkedInのように様々な機能を持つプロダクト開発を経験できる 4. 数名の創業メンバーとともに自分のアイデアを自由に試してインパクトを生み出せる環境がある 5. 利用したいAIツールやサービスを気軽に使える、試せる purposeである「研究の力を、人類の力に」を実現できる全く新しいプロダクトができる予感と熱量があります。 ぜひ一緒にこのしんどいプロセスに飛び込んでいただける方をお待ちしています。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ▼開発情報 サーバーサイド： - 言語: Rust / Python - DB : MySQL / Amazon DynamoDB フロントエンド： - 言語: HTML / CSS - フレームワーク: Web Components - ビルドシステム: Vite - デザイン：figma インフラ： - クラウド: AWS - コンテナ: k8s / Docker - 監視 : Datadog, Grafana 環境： - リポジトリ管理 : Github - ドキュメント：Confluence, Google Docs - コミュニケーション : Slack - タスク管理：Jira - 開発手法：スクラム ▼エントリー時に求めるResume以外の情報 以下でご提示いただけるものがあれば、エントリー時にご提示ください。 - githubのアカウント名 - 技術スライド（登壇資料） - テックブログ

・LLMモデルのAPIを利用して望む結果が出るようチューニングした経験 ・自然言語処理的アルゴリズム、機械学習アルゴリズムの活用経験 ・何らかの言語でwebサービス開発を行った経験（特にバックエンドの開発） ・ユーザー様に使ってもらえるプロダクトを作りたいという熱意

・Rustを使ったバックエンド開発経験 ・AWSを使った開発経験 ・検索アルゴリズム、レコメンドアルゴリズムの実装経験

・purposeに共感いただける方 ・状況が変わりやすい新規事業において、状況の変化を楽しめる方 ・自分がこれをやりたいよりも、ユーザーがこれを欲するかどうかを考えられる方 ・多様な考えを尊重できる方（グローバルなチームでやっています）