AIエンジニア の求人一覧 - 匠技研工業株式会社
AIエンジニア(CV・画像系)
【AIエンジニア】製造業特化のAI受託開発を担うCV・画像系エンジニア
匠技研工業は、製造業に特化したVertical SaaS/AI「匠フォース」を開発する東大発スタートアップです。新たに、製造業特化の【AI受託開発事業】を立ち上げます。大手製造業が抱える特有の課題に対し、当社の技術と人材を組み合わせてソリューションを提案・開発・提供します。
本ポジションが所属するCV系チームは、図面解析をはじめとする画像・コンピュータビジョン領域を担います。仕様通りに量産実装するウェブ受託ではなく、顧客の本質課題に挑む「探索・研究開発型」の事業です。
【ミッション】
大手製造業の課題に対し、画像・CV技術(図面解析、外観検査、画像認識・物体検出・セグメンテーション等)を用いて半年〜1年スパンの研究開発に取り組み、「本当に解決すべき課題」を解きます。得られた技術は当社プロダクトにも還元します。
【任せたいこと】
- 製造業ドメインのCV研究開発(2次元図面からの設計情報抽出、外観検査・欠陥分類、画像認識/物体検出/セグメンテーション 等)
- 探索(PoC)から本開発まで、半年〜1年スパンでの技術検証・実装
- PMと協働した技術アプローチの設計・推進
- 得られた技術・知見の言語化と、自社ノウハウ/プロダクトへの還元
AIエンジニア(LLM・生成AI系)
【AIエンジニア】RAG・エージェント・大量文書理解に挑む、LLM・生成AIエンジニア
匠技研工業は、製造業に特化したVertical SaaS/AI「匠フォース」を開発する東大発スタートアップです。新たに、製造業特化の【AI受託開発事業】を立ち上げます。大手製造業が抱える特有の課題に対し、当社の技術と人材を組み合わせてソリューションを提案・開発・提供します。
本ポジションが所属するLLM系チームは、大量の文書理解・推論など生成AI/LLM領域を担います。仕様通りに量産実装するウェブ受託ではなく、顧客の本質課題に挑む「探索・研究開発型」の事業です。
【Webエンジニアからの転身、歓迎します】
・LLMの「学習(訓練)」経験は必須ではありません。
・LLMを使った社会実装の経験や、個人開発でLLMアプリ・RAG・エージェント等を作った経験があれば歓迎します。
・元Webエンジニアで、これからLLMエンジニアへ転身したい方も大歓迎です。
【ミッション】
大手製造業の課題に対し、生成AI/LLM技術(大量文書の理解・推論、RAG、エージェント等)で半年〜1年スパンの研究開発・社会実装に取り組み、「本当に解決すべき課題」を解きます。得られた技術は当社プロダクトにも還元します。
【任せたいこと】
- 製造業ドメインのLLM活用(大量文書理解・推論、RAG、エージェント等)の研究開発・社会実装
- 探索(PoC)から本開発まで、半年〜1年スパンでの技術検証・実装
- PMと協働した技術アプローチの設計・推進
- 得られた技術・知見の言語化と、自社ノウハウ/プロダクトへの還元
機械学習エンジニア(画像処理、データ分析、LLM)
大量の設計図や製造方法などのディープなデータセットを解析する機械学習エンジニア募集!
東大発スタートアップである匠技研工業株式会社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するVertical-SaaS「匠フォース」を開発・提供しています。
難易度の⾼い職⼈技だからこその技術承継困難、業界全体の原価低減活動による⾚字経営、ノウハウを以てしても困難な判断など、数多くの課題が現場には存在しています。
「匠フォース」は、職⼈さんだけでは解決が難しいこれらの課題を、現場データ・現場UX・現場AIによって、業界を躍進させるVertical-SaaSです。
▼なぜやるのか
⽇本の製造業は歴史が深く、GDPの 20%をも占める⼤きな産業です。
多くの職⼈さんが築き上げたものづくりのノウハウは、「JAPAN as No.1」と⾔われるような、世界に誇れる⼀⼤産業をもたらしました。
ところが、今や⼈材不⾜や技術承継困難、国際的な競争⼒の低下など、幾多もの根深い課題を抱えており、これらの課題は業務や経営を⽴ち⾏かなくさせることがあるほどの、⾮常に⼤きな課題です。
職⼈の暗黙知で⽀えられてきたものづくりの課題解決は簡単にデジタルで解決できるものではありませんでした。しかし、ビッグデータとAIの活⽤で今まさに転換点を迎えています。
現場に蓄積されている⼤量のデータと最先端のAI技術を組み合わせることで、業界の⼤きな課題を解決することが可能になりつつあります。
エンジニアリングだからこそ実現できるこの課題解決のために、「匠フォース」を研究開発しています。
▼どうやっているか
◯部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト
ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ既存のホリゾンタルシステムがこの業界の課題を解決できずに、未だにぽっかりと穴が空いている領域になります。私たちはドメインを深く理解し、ドメインに特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です!
◯泥臭く、現場に近く
ドメインに寄り添うために現場・現物・現実を重要視しています。プロダクトを作るエンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。⽴ち上げ以来、そのようにして業界に根ざしたプロダクトづくりに徹底し、顧客に受け⼊れて頂けるプロダクトを作って参りました。
◯現場UX×現場データ×現場AI
日本には金属加工業が15万社あると言われており、それぞれで10万件近い製品情報があります。匠フォースはドメインに寄り添った現場UXを提供することで、これらの図⾯‧製造⼿法‧製造コストなどのデータ化されてこなかったディープな情報の蓄積を実現しています。その現場データと製造業特化AIによって、これまで職⼈さんにとっても難しかったような業務の⾃動化・適正化に取り組んでいます。
〇ALL-JAPANで取り組み
⾮常に⼤きな業界だからこそ、⼀社の⼒で変⾰を起こすことは容易ではありません。私たちは、お客様・⾏政・他⺠間企業様々な⽅々と連携して、ALL-JAPANで課題解決に取り組んでおります。多くの会社を巻き込んでこそ、⼤きなイノベーションを実現できます。
▼参考
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000057137.html
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000057137.html
=====具体的な業務内容=====
まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます!
- AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発
- FastAPI (Python) と Node.js(TypeScript)を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発
- 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり
=====仕事の魅力=====
▼大きな業界の大きな課題解決
・製造業というアナログで複雑なドメインに立ち向かい、これまでにないソフトウェアを作っていくことで、技術を通して重厚長大な歴史ある業界に変革をもたらす面白さ
▼世界初の新しい研究開発
・全国15万社×10万件/社を超える大量の製品データを活用して業界変革を起こす面白さ
・匠フォース特有の、製造現場にディープダイブしたVertical-SaaSでしか得られない深い製造データを活用する面白さ
・匠フォースにしか集まらない製造ビッグデータを活用して、世界初となる製造AIの研究開発に携わる面白さ
▼事業・製品の0→1立ち上げ
・まだ確立されきっていない事業・製品を、自身のスキルや経験を活かして、自らの手で作り込んでいける面白さ
・小規模チームだからこそ、自身の強みを最大限に発揮しつつ、幅広い業務にチャレンジできる体制
・立ち上げ初期だからこそ発生する技術的な課題(技術選定、アーキテクチャ変更、スケーラビリティなど)に取り組む面白さ
※これら全てのご経験がある必要はありません。スペシャリストとして得意領域で活躍することも、ジェネラリストとして幅広く活躍することも可能です。
=====開発環境=====
TypeScript×サーバレスを活用し、高速な仮説検証にこだわった開発環境です。
フロントエンド:TypeScript (React.js, Next.js), Apollo Client, Jotai, MUI
バックエンド:TypeScript (Node.js)
機械学習:Python, PyTorch
API:GraphQL, REST
QA:Playwright, Jest
クラウド:AWS (Lambda, AppSync, Fargate, StepFunctions, …)
認証:Cognito
データベース:PostgreSQL, Amazon DynamoDB, OpenSearch, Redis
CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeBuild
IaC:Serverless Framework, CloudFormation, AWS CDK
その他利用ツール:Docker, GitHub, Figma, Slack, Notion, LogRocket, MixPanel, Sentry