募集要項
- 募集背景
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■募集背景
事業拡大による人員体制の強化のため。
最先端のAI開発に取り組まれるお客様の事業を成功に導くために、AI開発をリードするエンジニア職を募集します。
特に、LLMやVLM、VLAモデルに対する知見をお持ちのエンジニアを募集しています。
■仕事の醍醐味
・生成AIブームの次を見越した事業展開を模索する当社において、MLのスペシャリストとして事業に関わることができます
・LLM/VLM/VLA向けのデータという領域で顧客プロジェクトをリードするために当社に求められる技術要素を自ら設計し、R&D活動を通して技術知見を高めることができます
- 仕事内容
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顧客PJの推進を通して社外の知見・トレンドを社内に取り込み、「FastLabel」の機能やサービスを強化することにより、「AIインフラ」を目指す会社全体を強力にドライブする存在を目指していきます。《具体的な業務内容》
R&D業務を主業務としてご担当頂きます。
（受託開発プロジェクトの繁忙期の状況に応じて受託開発に関わる可能性あり）
[R&D業務]
・AIロボティクス/生成AIに係る技術調査及び開発のリード
・画像/動画/点群/音声/テキスト/センサーなどの様々なモダリティにおけるデータ作成効率化のための技術開発（MLモデル開発含む）
・その他当社事業開発・コアコンピタンス確立に資する研究開発
[AI受託開発プロジェクト]
・PMと共に顧客へのヒアリング、仕様調整を実施（顧客の業務及び課題理解、AIモデルの仕様調整）
・学習データに関するコンサルティング、AIモデルの開発、評価、レポーティングを実施
変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。
- 応募資格
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- 必須
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・コンピュータービジョン/機械学習領域における実務経験、もしくは画像処理/機械学習分野・それに準ずる分野における学位、修士号、博士号
・一般的な統計、機械学習のための理論的な知識
・TransformersやUnslothなどを用いた数B~数十B程度のモデルの学習/評価の経験
・MLプロジェクトの企画、マネジメント、リーディングの経験
・社内外のメンバーと日本語でコミュニケーションを取りながら業務を遂行できる能力
・オーナーシップを持って機械学習の開発を推進する姿勢・能力
- 歓迎
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・MLモデルのためのデータ収集/データセット構築の経験
・MLでの学会発表や論文、特許等
・Web アプリケーションのfontend /backend開発・運用経験
・AWS, GCP等のクラウドサービスの使用経験
・新規サービスの立ち上げやサービスの成長期におけるチャレンジ経験
・開発者のリードやマネジメント、プロセス改善経験
・ビジネスレベルの英語力
・顧客へのヒアリングを通して課題を分析し適切な解決手法を提案した経験
- フィットする人物像
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■FastLabelで活躍している人物像
・パーパス「AIインフラを創造し、日本を再び世界レベルへ」 に共感し、実現に向けて自律的に動ける方
・ユーザーを誰よりも理解しようとし、ユーザーの成功を喜べる方
・テクノロジーの可能性を信じ、本質的な課題を特定し、解決していく方
・新たな役割や業務領域に挑戦しながらも、困難に直面したときに、できない理由ではなく、できる理由を考えられる方
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
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東京本社
東京都新宿区西新宿2-6-1新宿住友ビル24階
変更の範囲：基本的には予定していません。事業の拡大に伴い新たに拠点が設置された場合は異動の可能性があります。
- 勤務時間
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フレックスタイム制（5:00-22:00）
※コアタイムあり10:00-14:00
※1日の標準勤務時間 8時間
9:00-18:00で勤務している社員が多いです。
- 年収・給与
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■給与
年収 600万円 ～ 1000万円
月給 500,000円～833,334円
・基本給（363,634円～606,056円）
・固定残業手当45時間（125,234円～208,724円）＋固定深夜手当20時間（11,132円～18,554円）を含みます
・超過分別途支給
・役割及びパフォーマンスレベルに応じて決定
・ロングタームインセンティブ（税制適格ストックオプション）制度
■評価査定
・年2回（1月/7月）
- 待遇・福利厚生
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・各種保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
・通勤交通費
・資格取得支援制度
・リファラル採用支援制度（社員紹介手当、ランチ費用補助）
- 休日休暇
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休日：完全週休2日制（土日、祝祭日、年末年始等）※2025年は年間休日124日
休暇：有給休暇、慶弔休暇、生理休暇、出産育児・介護休業等
- 選考プロセス
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・書類選考
・カジュアル面談（不要な場合も）
・一次面接（ワークサンプルテスト含む）
・リファレンスチェック
・最終面接
- キャリアパス・評価制度
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■キャリアパス
・ML技術のスペシャリストとして高難易度プロジェクトの推進、チーム内の技術統括、ML技術知見の発信
・MLエンジニアチームのリーダー、マネージャーとしてプロジェクト推進、MLエンジニアの育成
