AIエンジニア（DL/機械学習）×地方フルリモートOKのリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
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株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/Physical AI ミドルウェア・組み込みエンジニア/ロボット工学、制御工学、機械工学、メカトロニクス等に関する基礎的な専門知識＆PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。
また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。
さらに、Vision Language Action などの基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。
本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。
ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。
また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。
さらに、Vision Language Action などの基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。
本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。
ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/Physical AI メカニカルエンジニア/ロボット工学、制御工学、機械工学、メカトロニクス等に関する基礎的な専門知識＆PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。
実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。
ロボットの実機の評価計画立案および検証実施
センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価
PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修
ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整
移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング
試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整
顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート
トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善
ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、セミヒューマノイド、四脚ロボット、産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としており、その実現には実機を用いた評価検証、動作制御の調整、現地環境への適応、導入後の改善までを一貫して担えるハードウェアエンジニアの存在が不可欠です。
大学院やロボットメーカー、ロボットSIerなどで実機開発や導入に携わってきた経験を活かしつつ、基盤モデルという不確実性の高い新しい技術領域にも前向きに向き合い探究を積み重ねていける方を募集しています。
ミッション
本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。
制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。
実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。
ロボットの実機の評価計画立案および検証実施
センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価
PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修
ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整
移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング
試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整
顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート
トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善
ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、セミヒューマノイド、四脚ロボット、産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としており、その実現には実機を用いた評価検証、動作制御の調整、現地環境への適応、導入後の改善までを一貫して担えるハードウェアエンジニアの存在が不可欠です。
大学院やロボットメーカー、ロボットSIerなどで実機開発や導入に携わってきた経験を活かしつつ、基盤モデルという不確実性の高い新しい技術領域にも前向きに向き合い探究を積み重ねていける方を募集しています。
ミッション
本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。
制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（LLM開発）/機械学習モデルの研究、開発経験（3年以上）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
評価・ベンチマーク設計
日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
開発基盤・データ基盤の整備
学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
プロダクト/ソリューションへの接続
PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
ABEJAは大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
評価・ベンチマーク設計
日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
開発基盤・データ基盤の整備
学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
プロダクト/ソリューションへの接続
PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
ABEJAは大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 800 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（Embodied AI）/機械学習モデルの研究、開発経験（3年以上）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
Embodied AI / VLAの研究開発
Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
学習データ収集・データ基盤整備
実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
合成データの作成戦略作りおよび活用
シミュレーション環境構築
物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
評価・ベンチマーク設計
タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
AIロボット協会を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
ABEJAが培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、社会課題の解決や産業変革のインパクトは、デジタル空間にとどまらず、現場の物理世界へと広がりつつあります。倉庫や工場などでは、特定エリアで特定タスクを自動化するロボットが普及してきましたが、複雑な状況判断や臨機応変な対応には限界があり、より柔軟で汎用的な自律性が求められています。ハードウェアやセンサー、制御の高度化に加え、LLMがもたらした自然言語理解や推論、意思決定支援といった知的能力をロボットと融合することで、状況に応じた対処や複雑なタスク実行をリアルタイムに実現する潮流が強まっています。
ABEJAはこれまでLLM領域で培ってきた知見やノウハウを強みに、次の成長領域としてフィジカル領域への展開を加速します。言語と行動をつなぐVLA（Vision-Language-Action）をはじめとしたEmbodied AIの研究開発を推進し、ロボットが現場で価値を発揮するために必要となる学習データや評価手法、開発基盤の整備まで含めて取り組むことで、AIロボティクス領域での社会実装を現実のものにしていきます。
こうした挑戦を継続的に拡大し、LLM×ロボティクスの融合によって、従来のロボットでは難しかった柔軟な動作や判断を可能にし、実現場の生産性・安全性・品質を大きく向上させる価値提供を強化するため、Embodied AI領域を担うデータサイエンティストを募集します。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、Embodied AI／VLA（Vision-Language-Action）を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
Embodied AI / VLAの研究開発
Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
学習データ収集・データ基盤整備
実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
合成データの作成戦略作りおよび活用
シミュレーション環境構築
物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
評価・ベンチマーク設計
タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
AIロボット協会を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
ABEJAが培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、社会課題の解決や産業変革のインパクトは、デジタル空間にとどまらず、現場の物理世界へと広がりつつあります。倉庫や工場などでは、特定エリアで特定タスクを自動化するロボットが普及してきましたが、複雑な状況判断や臨機応変な対応には限界があり、より柔軟で汎用的な自律性が求められています。ハードウェアやセンサー、制御の高度化に加え、LLMがもたらした自然言語理解や推論、意思決定支援といった知的能力をロボットと融合することで、状況に応じた対処や複雑なタスク実行をリアルタイムに実現する潮流が強まっています。
ABEJAはこれまでLLM領域で培ってきた知見やノウハウを強みに、次の成長領域としてフィジカル領域への展開を加速します。言語と行動をつなぐVLA（Vision-Language-Action）をはじめとしたEmbodied AIの研究開発を推進し、ロボットが現場で価値を発揮するために必要となる学習データや評価手法、開発基盤の整備まで含めて取り組むことで、AIロボティクス領域での社会実装を現実のものにしていきます。
こうした挑戦を継続的に拡大し、LLM×ロボティクスの融合によって、従来のロボットでは難しかった柔軟な動作や判断を可能にし、実現場の生産性・安全性・品質を大きく向上させる価値提供を強化するため、Embodied AI領域を担うデータサイエンティストを募集します。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、Embodied AI／VLA（Vision-Language-Action）を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 800 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（ミドル）/機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価
ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO（Chief Digital Officer）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価
ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO（Chief Digital Officer）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 800 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
セーフィー株式会社
【地方フルリモート／画像認識AIプロダクト開発エンジニア／機械学習を用いた商用プロダクト・サービスの設計/実装/運用の実務経験（3年以上）】業界トップクラスのシェア｜映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX／AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人
■募集概要
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
そのAI開発部にて、画像認識AIを用いた多様なサービス・プロダクトに対して品質・保守性を実現させながらAIサービスを提供し続けるエンジニアを募集しています。
■主に担当する業務内容
◎画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発
└プロダクト開発・運用
└アルゴリズム・モデルの組み込み実装
└プロトタイプの開発
■プロダクトの利用事例
◎AI-App人数カウント・AI-App人物検索
・カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
└利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
◎Safie AI Studio
・物体検出アプリ
└利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
└利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
└利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
■当社の特徴・魅力
当社のプラットフォームには、小売、飲食、建設、製造、公共といった幅広い業界に渡り35万台以上のカメラが接続され、映像データが集積されています。AI開発部ではこれらのカメラの映像を用いた学習を行い、人間が行っている作業を代替していくことで、ユーザの課題を解決するサービスの開発を進めています。
画像認識AIプロダクト開発エンジニアは、画像認識や深層学習技術を使ってサービスや機能をメンバーをリードしながら開発します。アルゴリズムの素養や数理的な思考能力を持ったチームメンバーとディスカッションしながら開発を行います。また、製品レベルの実装も行うため、プログラミングやソフトウェアエンジニアリングの観点からのコードのレビューを通して、相互に有用なフィードバックを受け取ることができます。クラウドだけでなくエッジやフォグなどの計算資源の特性を考慮して、システムの検討とターゲットに応じたアプリケーションの実装もしています。
サービスの開発では、サーバーサイドエンジニア、フロントエンジニア、デバイスエンジニアなど他のエンジニアと連携して仕事を進めることになります。また、事業開発のために、ビジネス職のメンバーとチームを組んで、ユーザ課題の抽出、コンセプトの立案、実証実験（PoC）、プロトタイピングを共創する機会もあり、自身が開発した技術を着実に社会実装できる環境が整っています。
■部署の今後の目標・目下の取り組み
◎目標
多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。
AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。
◎取り組み
顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。
画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。
AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
そのAI開発部にて、画像認識AIを用いた多様なサービス・プロダクトに対して品質・保守性を実現させながらAIサービスを提供し続けるエンジニアを募集しています。
■主に担当する業務内容
◎画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発
└プロダクト開発・運用
└アルゴリズム・モデルの組み込み実装
└プロトタイプの開発
■プロダクトの利用事例
◎AI-App人数カウント・AI-App人物検索
・カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
└利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
◎Safie AI Studio
・物体検出アプリ
└利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
└利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
└利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
■当社の特徴・魅力
当社のプラットフォームには、小売、飲食、建設、製造、公共といった幅広い業界に渡り35万台以上のカメラが接続され、映像データが集積されています。AI開発部ではこれらのカメラの映像を用いた学習を行い、人間が行っている作業を代替していくことで、ユーザの課題を解決するサービスの開発を進めています。
画像認識AIプロダクト開発エンジニアは、画像認識や深層学習技術を使ってサービスや機能をメンバーをリードしながら開発します。アルゴリズムの素養や数理的な思考能力を持ったチームメンバーとディスカッションしながら開発を行います。また、製品レベルの実装も行うため、プログラミングやソフトウェアエンジニアリングの観点からのコードのレビューを通して、相互に有用なフィードバックを受け取ることができます。クラウドだけでなくエッジやフォグなどの計算資源の特性を考慮して、システムの検討とターゲットに応じたアプリケーションの実装もしています。
サービスの開発では、サーバーサイドエンジニア、フロントエンジニア、デバイスエンジニアなど他のエンジニアと連携して仕事を進めることになります。また、事業開発のために、ビジネス職のメンバーとチームを組んで、ユーザ課題の抽出、コンセプトの立案、実証実験（PoC）、プロトタイピングを共創する機会もあり、自身が開発した技術を着実に社会実装できる環境が整っています。
■部署の今後の目標・目下の取り組み
◎目標
多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。
AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。
◎取り組み
顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。
画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。
AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること
展開するサービス Safie（セーフィー）は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1（※）の映像プラットフォームです 遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（シニア）/機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO（Chief Digital Officer）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO（Chief Digital Officer）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 1,000 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
セーフィー株式会社
【地方フルリモート／画像認識AIアルゴリズムエンジニア／画像認識技術に関する研究開発経験もしくはプロダクトの開発（3年以上）】業界トップクラスのシェア｜映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX／AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人
■募集概要
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
■主に担当する業務内容
・画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発
└調査テーマの提案
└アルゴリズム・モデルの調査・評価
└アルゴリズム・モデルの改善・軽量化
└PoCの実施
└プロダクトの開発
■プロダクトの利用事例
・AI-App人数カウント・AI-App人物検索
カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
・Safie AI Studio
物体検出アプリ
利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
■主に担当する業務内容
・画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発
└調査テーマの提案
└アルゴリズム・モデルの調査・評価
└アルゴリズム・モデルの改善・軽量化
└PoCの実施
└プロダクトの開発
■プロダクトの利用事例
・AI-App人数カウント・AI-App人物検索
カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
・Safie AI Studio
物体検出アプリ
利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること
展開するサービス Safie（セーフィー）は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1（※）の映像プラットフォームです 遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。 |
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| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社HRbase
【地方フルリモ/フルフレックス/AIエンジニア】生成AIを取り巻く技術トレンドや調査を牽引しプロダクトの第二立ち上げ期のコアメンバーとして活躍 のリモートワーク求人
◼︎ ◼︎「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい◼︎ ◼︎
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
労務の専門家である社労士が開発した、労務専門AIエージェントを提供しています。AIの元となる情報は、労務の専門家集団がすべて内製で開発しており、類を見ないユニークなプロダクトです。
「勤怠システム」や「給与計算システム」のように確立された検索カテゴリーがまだ存在せず、私たちはその新カテゴリーを創出していくフェーズにあります。
企業向けにプロダクトをローンチし、社労士向けプロダクトに続く「第二の立ち上げ期」を担いながら、他にない新たな価値を創造するという経験ややりがいが、最大の魅力です。
【企業向け｜労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」を両立させる、労務管理特化AIサービスです。年々複雑になる労務管理に対応するために開発された、高精度で実用的なAIが、質問への回答のみならず、必要なアクションの提案、各種資料の作成まで、労務担当者の実務を手厚くサポートします。
【社労士向け｜労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、これまで手つかずとなっていた労務相談の課題を解決するために生まれたAIサービスです。労務相談における社労士の思考プロセスを反映させたAIと、専門家集団が作り上げたナレッジベースを組み合わせることで、属人化しがちだった労務相談業務をDX化し、対応スピードの向上だけでなく人材育成も支援しています。
◼︎ ◼︎日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション◼︎ ◼︎
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。企業に求められる労務対応の水準は上がり続けており、従業員対応の難易度も増しています。社会全体のコンプライアンス意識も高まっている中で、労務管理のミスが企業にとって致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成に苦戦しているのが現状です。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、労務情報の標準化を進め、AI時代を見通した労務管理のあり方のアップデートを実現し、すべての働く人が安心できる社会を目指しています。
労務管理領域に特化したAIエージェントの実現に向けて、生成AI技術を用いた新機能の開発を牽引していただきます。
【具体的には】
・生成AIアプリケーションの設計/開発、保守/運用
・MVP（Minimum Viable Product）を実現するための技術検証
・最新の生成AI技術トレンドの調査（論文やWEB投稿調査等）
・他社のAIエージェントサービスの調査
【業務の変更の範囲】
無
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
労務の専門家である社労士が開発した、労務専門AIエージェントを提供しています。AIの元となる情報は、労務の専門家集団がすべて内製で開発しており、類を見ないユニークなプロダクトです。
「勤怠システム」や「給与計算システム」のように確立された検索カテゴリーがまだ存在せず、私たちはその新カテゴリーを創出していくフェーズにあります。
企業向けにプロダクトをローンチし、社労士向けプロダクトに続く「第二の立ち上げ期」を担いながら、他にない新たな価値を創造するという経験ややりがいが、最大の魅力です。
【企業向け｜労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」を両立させる、労務管理特化AIサービスです。年々複雑になる労務管理に対応するために開発された、高精度で実用的なAIが、質問への回答のみならず、必要なアクションの提案、各種資料の作成まで、労務担当者の実務を手厚くサポートします。
【社労士向け｜労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、これまで手つかずとなっていた労務相談の課題を解決するために生まれたAIサービスです。労務相談における社労士の思考プロセスを反映させたAIと、専門家集団が作り上げたナレッジベースを組み合わせることで、属人化しがちだった労務相談業務をDX化し、対応スピードの向上だけでなく人材育成も支援しています。
◼︎ ◼︎日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション◼︎ ◼︎
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。企業に求められる労務対応の水準は上がり続けており、従業員対応の難易度も増しています。社会全体のコンプライアンス意識も高まっている中で、労務管理のミスが企業にとって致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成に苦戦しているのが現状です。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、労務情報の標準化を進め、AI時代を見通した労務管理のあり方のアップデートを実現し、すべての働く人が安心できる社会を目指しています。
労務管理領域に特化したAIエージェントの実現に向けて、生成AI技術を用いた新機能の開発を牽引していただきます。
【具体的には】
・生成AIアプリケーションの設計/開発、保守/運用
・MVP（Minimum Viable Product）を実現するための技術検証
・最新の生成AI技術トレンドの調査（論文やWEB投稿調査等）
・他社のAIエージェントサービスの調査
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 750 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フルフレックスタイム制
コアタイム：なし
フレキシブルタイム 5:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 30人 |
株式会社カンム
【地方フルリモート/データエンジニア/実務5年～】データ基盤 & MLOps リード/1200万ダウンロード超えの決済・金融サービスのデータ戦略立案・実行 のリモートワーク求人
■お仕事内容
事業インパクトに直結するデータ活用・機械学習基盤の設計・開発・運用、そしてその仕組み化と全社展開をリードしていただきます。
＜具体的な業務イメージ＞
・Go, Pythonを用いたデータパイプライン、API/バッチ処理の実装
・データウェアハウス・データレイクハウスの設計・構築・運用
・Terraformを用いたIaCによるインフラ構築・管理 (AWS, GCP)
・Feature Storeや実験管理基盤など、MLOps関連技術の選定・導入・運用
■ チーム構成
現在は、バックエンドエンジニア2名とプラットフォームマネジメント担当1名が兼務でデータエンジニアリング領域を担っています。
この領域を専門でリードする一人目のシニアメンバーとしてご活躍いただくことを期待しています。
将来的には、事業の成長に合わせてデータエンジニアリングチームを組成・拡大していく構想です。
■ポジションの魅力
・事業のコアで裁量を発揮
1200万ダウンロードを超える決済・金融サービスの根幹をなすデータ戦略の立案から実行まで、
大きな裁量を持ってリードできます。
・ビジネスに直結するインパクト
PoC（実証実験）で終わることなく、自身が構築した基盤が事業のP/Lにどう貢献したかまで、
ダイレクトに実感できる環境です。
・難易度の高い技術課題への挑戦
金融ドメイン特有のリアルタイム性、整合性、セキュリティ、そして予測応答性といった、
本質的でチャレンジングな技術課題に取り組むことができます。
・ゼロから仕組みを創る面白さ
プロダクト開発と一体となり、現場の課題解決というボトムアップのアプローチで、
最適なデータ・ML基盤を初期フェーズから設計・構築していく経験が積めます。
■募集背景
データ活用は当社に根付いた文化ですが、データ基盤の構築・運用はバックエンドエンジニアによる兼務に留まっており、
スピード・品質・再現性の面で改善の必要がある状況です。
特に、プロダクトごとに異なる要件に応じた仕組みの整備が必要な中で、属人的な対応ではインシデント発生時のリカバリや保守性にも課題が残っています。
今後は、より高度なパーソナライズやリスク管理といった施策を加速するため、MLOps 基盤を機能拡張・再設計し、
再現性ある仕組みとして定着させる必要があり、専任かつ高度な設計・実装力を持ったデータエンジニアを迎え、
事業のスケーラビリティを支える中核人材として活躍いただきたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業インパクトに直結するデータ活用・機械学習基盤の設計・開発・運用、そしてその仕組み化と全社展開をリードしていただきます。
＜具体的な業務イメージ＞
・Go, Pythonを用いたデータパイプライン、API/バッチ処理の実装
・データウェアハウス・データレイクハウスの設計・構築・運用
・Terraformを用いたIaCによるインフラ構築・管理 (AWS, GCP)
・Feature Storeや実験管理基盤など、MLOps関連技術の選定・導入・運用
■ チーム構成
現在は、バックエンドエンジニア2名とプラットフォームマネジメント担当1名が兼務でデータエンジニアリング領域を担っています。
この領域を専門でリードする一人目のシニアメンバーとしてご活躍いただくことを期待しています。
将来的には、事業の成長に合わせてデータエンジニアリングチームを組成・拡大していく構想です。
■ポジションの魅力
・事業のコアで裁量を発揮
1200万ダウンロードを超える決済・金融サービスの根幹をなすデータ戦略の立案から実行まで、
大きな裁量を持ってリードできます。
・ビジネスに直結するインパクト
PoC（実証実験）で終わることなく、自身が構築した基盤が事業のP/Lにどう貢献したかまで、
ダイレクトに実感できる環境です。
・難易度の高い技術課題への挑戦
金融ドメイン特有のリアルタイム性、整合性、セキュリティ、そして予測応答性といった、
本質的でチャレンジングな技術課題に取り組むことができます。
・ゼロから仕組みを創る面白さ
プロダクト開発と一体となり、現場の課題解決というボトムアップのアプローチで、
最適なデータ・ML基盤を初期フェーズから設計・構築していく経験が積めます。
■募集背景
データ活用は当社に根付いた文化ですが、データ基盤の構築・運用はバックエンドエンジニアによる兼務に留まっており、
スピード・品質・再現性の面で改善の必要がある状況です。
特に、プロダクトごとに異なる要件に応じた仕組みの整備が必要な中で、属人的な対応ではインシデント発生時のリカバリや保守性にも課題が残っています。
今後は、より高度なパーソナライズやリスク管理といった施策を加速するため、MLOps 基盤を機能拡張・再設計し、
再現性ある仕組みとして定着させる必要があり、専任かつ高度な設計・実装力を持ったデータエンジニアを迎え、
事業のスケーラビリティを支える中核人材として活躍いただきたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 900 〜 1,150 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
標準労働時間：9:00～18:00
コアタイム：11:00-15:00
フレキシブルタイム：6:00～20:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
-
|
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 64人 |
81件中 11件～20件
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