募集要項
- 募集背景
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現在弊社ではカスタムAI事業部に並ぶ新たな事業の柱として、AIエージェントサービス（※）の開発を進めています。
画一的なパッケージ型AIでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決を手がけてきた弊社が初めて取り組むパッケージ型のサービスであり、今後の事業拡大に向け非常に重要なプロダクトです。
現在はカスタムAI事業に取り組むエンジニアが並行して本プロダクトの開発を進めてきましたが、今後の開発を加速させるべく専任のエンジニアを採用することを決定しました。
（※）未来リサーチとは
市場規模2,725億円(対前年105%の成長市場)の消費者調査業界において、「AIシミュレーション調査」によるイノベーションを起こすことを企図したプロダクトです。
クライアント企業がこれまでより10倍早く安く、かつ意思決定に必要な調査結果を得られるプロダクトです。
現在、最先端のAI技術力と、業界を代表する大手企業との共同研究開発によって、プロダクトのコア価値（特許出願準備中）が形になりつつあるフェーズです。
- 仕事内容
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現状まだ世に出ていない機械学習を活用したシステム「未来リサーチ」専属のエンジニアとして、プロダクトマネージャーや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、本プロダクト開発を推進する・機械学習を活用したシステムの要件定義、設計、実装、テスト、保守等の一貫した開発業務
現在はプロダクトのコアとなるAIの精度を高める価値検証（R&D）フェーズにあり、今後は本格的なシステムアーキテクチャ設計および開発フェーズへと移行していく見込みです。
【現在のフェーズ（価値検証・R&D）での具体的なタスク】
・LLMやAIエージェントを活用した、仮説検証プロセス自体の自動化（LLMOpsの構築、並列実行による精度検証パイプラインの作成など）
・調査のドメイン知識をAIモデルやプロンプトへ落とし込み、マクロな予測精度を向上させるための技術探索
・MLエンジニアやPMと垣根なく連携し、互いの知見を持ち寄った「正解のない課題」に対するアプローチの策定
【今後のフェーズ（本格開発）での具体的なタスク】
・ゼロベースでのシステムアーキテクチャ設計、インフラ構成、セキュリティ要件の策定
・人間（専門家）の業務とAIの自律的な処理をどこで切り分けるか等、AIとの最適な協働プロセスのシステム化
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弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
また現在、新たな事業の柱を作るべくAIエージェントサービス「未来リサーチ」の開発に取り組んでいます。
▪️チーム構成
プロダクトマネージャー：1名
リードエンジニア（マネージャークラス）：1名
エンジニア（メンバークラス）：1名
※本ポジションはリードエンジニアとエンジニアの間の役割での採用となります。
※リードエンジニアはカスタムAI事業部のシステム開発も同時にマネジメントしているため、冒頭お伝えした通り、プロダクト開発におけるエンジニアリーダーとしての立ち位置でご活躍いただくことを期待しています。
- 応募資格
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- 必須
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・Pythonもしくは静的型付き言語のうち2つ以上の言語を用いた開発経験を3年以上有すること
・INDEX、PK等を理解した上でのRDB設計経験を有すること、SQLの最適化ができること※実行計画を意識した設計が可能であれば尚良し
・クラウド（AWS/GCP/Azureなど）を用いてシステム開発した経験を有すること（プライベートでの開発経験も可）
・インフラ（オンプレ・クラウド問わず）の設計・構築経験を有すること※IPAの非機能要求グレードを考慮してシステムを構築可能であれば直良し
・複数人で構成されたチームのもと開発が進められているシステムの設計、実装、テスト、運用までの実務経験を3年以上有すること
・GitHubまたはGitLabを活用したコード管理経験を有すること
・プロジェクトリーダー、もしくはそれに準ずる以下の経験を有すること
- 開発組織に属するメンバーの育成、タスク割り振り経験
- 他者が製造した成果物に対するレビュー経験
＜このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。＞
1. 機械学習を用いたシステム開発に挑戦したい方
2. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
3. 自分が携わるプロダクトに愛情を持って仕事をしたいと思われる方
- 歓迎
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・オブジェクト指向の3大要素（カプセル化・継承・ポリモーフィズム）を活用したシステム開発の経験を有すること
・Apacheなどのオープンソースソフトウェア（OSS）を使用したシステムの構築、管理、最適化の経験）
・ミドルウェアの活用経験を有すること
・機械学習の理解に必要な数学的素養、知識を有すること
・フロントエンド開発の経験を有すること
・MLOpsの経験を有すること
・非機能要件（コスト最適性、可用性、セキュリティなど）を考慮したアーキテクチャ設計を行うことができること
- フィットする人物像
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・広い視点を持って、自身の業務範囲を超えて能動的に行動できる方
・チームワークを大切にし、チームメンバとコミュニケーションをとりながら業務を勧められる方
・ビジネス課題解決の視点を持って、固定観念にとらわれず業務を遂行できる方
・エンジニアリング部内の開発チームの組織づくりに関心がある方
・より良いシステム開発のあり方を探求し、それを実行できる方
・機械学習モデルを組み込んだよりスマートなシステムの開発に興味をお持ちの方
・継続的な自己研鑽や個人開発など通じ、自己成長を体現されている方
- 雇用形態
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雇用形態 正社員(無期)
試用期間 試用期間3ヵ月（条件等変更なし）
勤務地/最寄駅 東京都中央区銀座8-11-1 GINZA GS BLD.2/銀座駅、新橋駅、東銀座駅、築地市場
- ポジション・役割
- プロダクト開発エンジニア
- 勤務地
- 北海道 / 青森県 / 岩手県 / 宮城県 / 秋田県 / 山形県 / 福島県 / 茨城県 / 栃木県 / 群馬県 / 埼玉県 / 千葉県 / 東京都 / 神奈川県 / 山梨県 / 富山県 / 石川県 / 福井県 / 新潟県 / 長野県 / 愛知県 / 静岡県 / 岐阜県 / 三重県 / 大阪府 / 京都府 / 兵庫県 / 滋賀県 / 奈良県 / 和歌山県 / 広島県 / 岡山県 / 鳥取県 / 島根県 / 山口県 / 徳島県 / 香川県 / 愛媛県 / 高知県 / 福岡県 / 熊本県 / 佐賀県 / 長崎県 / 大分県 / 宮崎県 / 鹿児島県 / 沖縄県
- 勤務時間
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09:45 ～ 18:30 (休憩時間60分)
■フレックス制度あり（コアタイムなし）
■リモートワークあり（フルリモート可）
- 年収・給与
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年収：800万円 ～ 1,300万円
月給：57万円 ～
※スキル、ご経験に応じて当社規定に基づき決定します。
- 待遇・福利厚生
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■ フレックス制度あり（コアタイムなし）
■ フルリモート可
■ 残業手当（残業時間に応じて別途支給）
■ 賞与年2回（個人のパフォーマンス並び会社業績により変動）
■ 各種社会保険完備（雇用/労災/健康/厚生年金)
■ 交通費支給（全額支給)
■ リモート手当/月1万円（条件あり）
■ リモート環境構築費/3万円（初回のみ）
■ 定期健康診断
■ セミナー参加費補助
■ 書籍購入補助
■ ノートPC＋モニタ別途支給
■ フリードリンク
■ 月２回親睦ランチ会補助
■ 社内部活動
■ 関東ITソフトウェア健康保険組合提供サービス
■ 従業員持株会
【その他要件】
■ 副業可（事前申請要）
■ 業務の変更範囲：なし
■ 受動喫煙対策：あり（禁煙）
■ 転勤の有無：なし
- 休日休暇
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■ 完全週休2日制(土/日)
■ 祝日
■ 年末年始休暇
■ 有給休暇
※試用期間中は4日/試用期間終了後は4月1日（15日～）を基準に入社月により按分
■ 慶弔休暇
- 選考プロセス
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▪️選考プロセス
書類選考→面接数回→内定
※状況に応じて変動する可能性あり
本ポジションには以下のような魅力がありますので、ぜひ面接の中でお伝えさせていただければと思います。
▪️ポジションの魅力
・これまでの「SaaS開発」や「持続的イノベーション」とは異なる、アンケート業界の構造そのものを変える「破壊的イノベーション」を目指す面白さがある
・コストや手間の壁をなくすことで、クライアント企業の奇抜なアイデアやマイナーな施策の高速な価値検証を可能にし、世の中の挑戦の総量を増やす社会貢献性が高い
・PMやMLエンジニア等、異なる専門性を持つメンバーと「全ての産業の新たな姿を作る」という共通のベクトルのもと、フラットに議論し合いながらプロダクトの方向性を決められる環境
・正解も前例もない技術課題に対して、自らの手で仮説検証と実装を行い、「自分がこのプロダクトを作った」と心から言える圧倒的な裁量と責任の大きさ
また、技術スタック・社内活動は以下となりますので、気になることがありましたら、面接でご質問いただけますと幸いです。
▪️技術スタック
使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。
・開発言語（Python, Rust, Javascript）
・インフラ（AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ）
・開発ツール（Visual Studio, GitHub）
・その他ツール（Slack, Backlog, Jira, Cacoo, Google Meet）
▪️社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...）
・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...）
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
#内定までオンライン選考可
#入社時期は相談可能
- キャリアパス・評価制度
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将来的には以下の2点を期待しております。
・プロダクト事業視点から、プロダクト事業成長に合わせて拡大するエンジニア組織のマネジメント
・第２第３のプロダクト事業を立ち上げていくこと
一方で弊社のエンジニア組織は50名程度とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスが完全に決まりきっている部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
