【ストランザについて】 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 全国に約7万件――実は、歯科医院の数はコンビニよりも多いことをご存じでしょうか？ 私たちストランザは、そんな巨大マーケットに向けて、歯科特化のクラウドシステム「Apotool＆Box for Dentist（https://apotool.jp/）」を開発・提供している会社です。 予約管理や診療情報の一元化、経営分析、キャッシュレス決済など、多彩な機能を通じて、医院の業務効率化と医療サービスの質向上を支援しています。 「治療が必要になる前に、定期的に歯科医院に通うのが当たり前」な社会を実現し、日本人の健康寿命を伸ばすことが私たちのミッションです。 現在は約3,500件の導入実績があり、解約率0.9％／顧客満足度98％という、お客様に喜ばれ続けるプロダクトを展開しています。 【募集背景】 ￣￣￣￣￣￣ 現在、当社では画像認識・文字認識・音声認識の3つの柱を中心に、実用的なAIを実装したプロダクトを開発しています。 現在は画像認識分野を中心にメイン担当1名で開発を進めていますが、既存プロダクトへのAI実装や新プロダクトの開発をスピーディーに進めていきたいと考えており、チーム体制にすることになりました。 現フェーズでは、「ゼロからアルゴリズムを組む」ことよりも、「既存の最新AI技術をいかに組み合わせてユーザーの課題を解決するか」に軸足を置いた開発を重視しています。 単なる実装にとどまらず、AI機能の企画や技術選定にも関わりながら、プロダクトにとって最適な形でAI技術を組み込んでいく体制づくりを目指しています 【主な業務内容】 ￣￣￣￣￣￣￣￣ 主に3つのプロジェクトにおいて、AI技術の実装・統合、およびバックエンド開発を担当いただきます。 ・画像認識プロジェクト: モデルの実装や精度向上、外部テスト工程のディレクション。 ・文字認識:ドキュメント等からの文字抽出およびデータベース化の仕組み構築。 ・音声認識： 音声データから重要な情報を抽出し、自動でまとめるプロダクト開発。 【技術スタック・環境】 　インフラ: Google Cloud (GCP), AWS 　言語: Python, Go 　AI/ML: AutoML, LMM (Large Multimodal Models), 各種Managed AI Services 【選考フロー】 ￣￣￣￣￣￣￣ 書類選考 　↓ 面接（2〜3回・web/対面） 　↓ 内定＆オファー面談 【参考資料】 ￣￣￣￣￣￣ ◎採用ピッチ資料 https://docs.google.com/presentation/d/1uE0E6XqFlp22EvOfKxAeO8bxBZGDR4pphXPbo-GDK3Q/edit?slide=id.p#slide=id.p

・バックエンド開発経験（3年程度）: PythonまたはGo言語を用いたサーバーサイド開発の実務経験。 ・AI関連の開発・実装経験（1年程度）:Google Cloud Vertex AIやAWS SageMakerなどのプラットフォーム上での開発経験。 ・AIツール活用能力: CursorやGitHub Copilot、その他AIエージェントを活用したコーディングの実践経験。

・機械学習の基礎知識（モデル選定や評価指標の理解）。 ・AutoMLを用いたモデル構築・運用の経験。 **LMM（大規模マルチモーダルモデル）**をアプリやシステムに組み込んだ経験。 ・外部ベンダー（開発会社）との連携、ディレクション経験。

・ユーザーの課題解決に意欲がある方: 技術を追求するだけでなく「どのようなものを作ればユーザーの業務効率を上げられるか」を考えられる方。 ・変化を楽しめる方: 進化の速いAI領域において、常に新しい手法をキャッチアップし取り入れられる方。 ・プロダクト開発志向のある方：AI技術を活用すること自体ではなく、ユーザー課題や業務フローを理解した上でプロダクトとして継続的に価値を提供する開発に興味がある方。