Python×AIエンジニア（DL/機械学習）のリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
86件中 11件～20件
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/フルスタックエンジニア/PythonまたはTypeScriptを用いた開発経験3年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア（フルスタック）を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API／画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC：PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア（フルスタック）を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API／画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC：PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ◼︎勤務時間
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
※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
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～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
エッジテクノロジー株式会社
【首都圏ハイブリッド／データサイエンティスト・AIエンジニア（リード）／Pythonでのデータ分析や機械学習モデル構築の経験・2年以上】千葉銀行100％子会社｜独立系AIベンダー のリモートワーク求人
【仕事内容】
主に株式会社千葉銀行の各担当者と千葉銀行グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。
各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながら
ソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週１～２回程度、千葉銀行本店（千葉みなと駅）で勤務頂く想定となります。
【PJイメージ】
・金融商品販売モニタリング
・不正口座検知
・粉飾検知
・離職リスク関連
・デフォルト検知
・審査モデル
・RPAの効率化
・ニーズランクモデル
【具体的には】
・AI導入/分析提案
・要件定義
・動作/分析基盤構築
・データ集計
・データ前処理
・データ可視化
・特徴量エンジニアリング
・AI/分析モデル構築
・モデル評価
・報告書作成
・システム連携
・クライアントとの調整
【主に担当いただく業務】
プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。
【そのほか、可能性のある業務】
・他メンバーの技術的なサポート、アドバイス
・エッジテクノロジーのAI活用促進、他部署の業務効率化の検討
・様々なスキームの構築、検討
【配属先情報】
AIイノベーション推進部
部長：1名
副部長：1名
チーフデータサイエンティスト：1名
AIコンサルタント：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニア：4名
データサイエンティスト：2名
※2025年11月時点の情報です
【期待する役割・将来像】
プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。
【募集背景】
事業拡大につき増員。
顧客から依頼を受けたAI/DXに関するビジネス実装案件に携わっていただく社員を募集しています。
【このポジションの魅力】
・フリーランス人材データベース活用により、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。
・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。
【業務の変更の範囲】
会社内での全ての業務
主に株式会社千葉銀行の各担当者と千葉銀行グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。
各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながら
ソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週１～２回程度、千葉銀行本店（千葉みなと駅）で勤務頂く想定となります。
【PJイメージ】
・金融商品販売モニタリング
・不正口座検知
・粉飾検知
・離職リスク関連
・デフォルト検知
・審査モデル
・RPAの効率化
・ニーズランクモデル
【具体的には】
・AI導入/分析提案
・要件定義
・動作/分析基盤構築
・データ集計
・データ前処理
・データ可視化
・特徴量エンジニアリング
・AI/分析モデル構築
・モデル評価
・報告書作成
・システム連携
・クライアントとの調整
【主に担当いただく業務】
プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。
【そのほか、可能性のある業務】
・他メンバーの技術的なサポート、アドバイス
・エッジテクノロジーのAI活用促進、他部署の業務効率化の検討
・様々なスキームの構築、検討
【配属先情報】
AIイノベーション推進部
部長：1名
副部長：1名
チーフデータサイエンティスト：1名
AIコンサルタント：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニア：4名
データサイエンティスト：2名
※2025年11月時点の情報です
【期待する役割・将来像】
プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。
【募集背景】
事業拡大につき増員。
顧客から依頼を受けたAI/DXに関するビジネス実装案件に携わっていただく社員を募集しています。
【このポジションの魅力】
・フリーランス人材データベース活用により、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。
・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。
【業務の変更の範囲】
会社内での全ての業務
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
●企業理念「テクノロジーで世界中の人々を幸せに」
お客様と社員の幸せを目指して事業の拡大を続けてきました。 今後、より一層多くのお客様と社員の幸せを目指し、企業成長を加速していきます。 ●事業内容 １、AI実装の⽀援、ビッグデータ解析コンサルティング ２、ITプロフェッショナル⼈材サービス ３、エンジニア向けAIスクール、法⼈研修事業『AIジョブカレ』の運営 ４、AI⼈材に特化した中途採⽤⽀援 ５、AIを⽤いた営業⽀援システム『GeAIne（ジーン）』の開発、販売 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 100人 |
株式会社MyVision
【首都圏フルリモート／機械学習エンジニア／機械学習を用いたモデルの開発・実装の経験】業界トップクラスの給与水準（上限3,000万円）｜急成長HRベンチャー×最新技術｜社会課題を解決する機械学習エンジニアの募集 のリモートワーク求人
■MyVisionについて
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験（求職者・求人企業・社内メンバー）の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス（Lv表記）までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1（ジュニア）：-550万円
Lv2（ミドル）：550-750万円
Lv3（シニア）：750-1,000万円
T4（スタッフ）：1,000-1,500万円
M4（リード）：900-1,400万円
M5（Mgr）：1,200-1,800万円
M6（CXO）：1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験（求職者・求人企業・社内メンバー）の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス（Lv表記）までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1（ジュニア）：-550万円
Lv2（ミドル）：550-750万円
Lv3（シニア）：750-1,000万円
T4（スタッフ）：1,000-1,500万円
M4（リード）：900-1,400万円
M5（Mgr）：1,200-1,800万円
M6（CXO）：1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 【フルフレックス制】
コアタイム：なし
フレキシブルタイム：8:00〜22:00
標準労働時間：8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能（週4勤務、時短勤務 等）
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～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250人 |
Idein株式会社
★【リモート可/東京/機械学習エンジニア/理工系分野の修士号＆機械学習技術を画像・点群・音声のいずれか1つのデータ知見と実務2年以上】国内シェアトップクラス！現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業！ のリモートワーク求人
＊本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【企業ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【部署のミッション】
経験やスキルを活かすとともに新たに学び、自社やクライアントの課題を解決する機械学習技術を開発し、世に出して価値創造を導く
【募集ポジションの責務】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発を実施していただきます。
また、次世代モビリティ分野に活用する機械学習技術の開発実務に加え、技術的課題の特定や解決までの計画立案についてもリーダークラスとともに実施していただきます。
※本ポジションは、受託開発事業を主に行うAI開発部のエンジニア募集です。
全く新しいプロダクト・コンセプト・テクノロジーを世に発信していくことの面白さ、そして急成長していく組織に身をおくことで得られる経験・成長機会などの魅力があります。
<詳細>
機械学習エンジニアとして、ドメインの課題を解決し、新たな価値創造に繋がる技術開発を行っていただきます。
担当するフェーズ：
社外関係者との連携のもと、課題解決のための機械学習に関する要件定義、技術調査、開発・検証（運用保守は担当外）。
【具体的な仕事内容】
・様々なセンサデータを処理するアルゴリズムの開発
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化・最適化
・上記プロセスの文書による記録、スライドによる要約
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理など
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること （次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など）
【配属部署】
AI開発部
【部署人数・メンバー構成など】
<配属先>
・配属先：AI開発部
・メンバー：15名程度（協業先からの出向者も含む）
・3〜5名の小グループに分かれて活動
<コミュニケーション促進の取り組み>
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG：随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG：隔週開催
・雑談会（ざっくばらんに会話する交流会、任意参加）：毎週開催
・知識共有セミナー（過去の事例やインプット内容の共有)：毎週開催
・レビュー会（プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善）：随時開催
・ビアバッシュ（経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会）：毎週金曜日17時から開催
・全社MTG：毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
<チームの雰囲気>
・各エンジニアが担当プロジェクトに集中して取り組む
・セミナーやレビュー会を通じた技術交流
・裁量労働制、リモート主体で柔軟に働く
【使用言語など】
言語：Python
フレームワーク：PyTorch
ソースコード管理：GitHub
情報共有ツール：Slack、Google Workspace、Notion
その他：Docker、Linux、計算機クラスタ、Raspberry Pi
【開発～リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【募集背景・課題】
当社は、エッジAIを中身から作り上げる技術力と、業界大手との協業や自社プロダクト「Actcast」を通じた展開力を併せ持つスタートアップ企業です。
自動車部品のグローバルサプライヤーである株式会社アイシンと協業し、エッジAIカメラ「ai cast」の開発や、次世代自動車で使用されるアルゴリズム(外界の認識、モーションプランニング等)の研究開発などの受託業務にも取り組んでおります。
これまで実施してきたプロジェクトに加え、機械学習で解くべきタスクの多様化、カメラ映像以外の観測モダリティの増加などに取り組むプロジェクトを実施していくために、機械学習の知見を活かし、自律的に技術的な課題を発見し、成果創出まで遂行できる方を採用したいと考えております。
【クライアントとの開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【企業ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【部署のミッション】
経験やスキルを活かすとともに新たに学び、自社やクライアントの課題を解決する機械学習技術を開発し、世に出して価値創造を導く
【募集ポジションの責務】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発を実施していただきます。
また、次世代モビリティ分野に活用する機械学習技術の開発実務に加え、技術的課題の特定や解決までの計画立案についてもリーダークラスとともに実施していただきます。
※本ポジションは、受託開発事業を主に行うAI開発部のエンジニア募集です。
全く新しいプロダクト・コンセプト・テクノロジーを世に発信していくことの面白さ、そして急成長していく組織に身をおくことで得られる経験・成長機会などの魅力があります。
<詳細>
機械学習エンジニアとして、ドメインの課題を解決し、新たな価値創造に繋がる技術開発を行っていただきます。
担当するフェーズ：
社外関係者との連携のもと、課題解決のための機械学習に関する要件定義、技術調査、開発・検証（運用保守は担当外）。
【具体的な仕事内容】
・様々なセンサデータを処理するアルゴリズムの開発
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化・最適化
・上記プロセスの文書による記録、スライドによる要約
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理など
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること （次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など）
【配属部署】
AI開発部
【部署人数・メンバー構成など】
<配属先>
・配属先：AI開発部
・メンバー：15名程度（協業先からの出向者も含む）
・3〜5名の小グループに分かれて活動
<コミュニケーション促進の取り組み>
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG：随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG：隔週開催
・雑談会（ざっくばらんに会話する交流会、任意参加）：毎週開催
・知識共有セミナー（過去の事例やインプット内容の共有)：毎週開催
・レビュー会（プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善）：随時開催
・ビアバッシュ（経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会）：毎週金曜日17時から開催
・全社MTG：毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
<チームの雰囲気>
・各エンジニアが担当プロジェクトに集中して取り組む
・セミナーやレビュー会を通じた技術交流
・裁量労働制、リモート主体で柔軟に働く
【使用言語など】
言語：Python
フレームワーク：PyTorch
ソースコード管理：GitHub
情報共有ツール：Slack、Google Workspace、Notion
その他：Docker、Linux、計算機クラスタ、Raspberry Pi
【開発～リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【募集背景・課題】
当社は、エッジAIを中身から作り上げる技術力と、業界大手との協業や自社プロダクト「Actcast」を通じた展開力を併せ持つスタートアップ企業です。
自動車部品のグローバルサプライヤーである株式会社アイシンと協業し、エッジAIカメラ「ai cast」の開発や、次世代自動車で使用されるアルゴリズム(外界の認識、モーションプランニング等)の研究開発などの受託業務にも取り組んでおります。
これまで実施してきたプロジェクトに加え、機械学習で解くべきタスクの多様化、カメラ映像以外の観測モダリティの増加などに取り組むプロジェクトを実施していくために、機械学習の知見を活かし、自律的に技術的な課題を発見し、成果創出まで遂行できる方を採用したいと考えております。
【クライアントとの開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 想定年収 | 700 〜 934 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
Idein株式会社
★【リモート可/東京/音声処理エンジニア/理⼯系分野の修⼠号＆⾳声信号開発1年以上＆Pythonでの開発経験】国内シェアトップクラス！現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業！ のリモートワーク求人
＊本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【事業内容】
Ideinは「ソフトウェア化された世界を創る」というビジョンのもと、エッジAIを活用し、サイバー世界に閉じない実世界のリアルタイムビッグデータを計測・認識し、フィードバックすることによる価値創造のために、基盤・応用・研究開発の3本立ての事業を展開しています。
■ 基盤
大量のエッジAIデバイスを安全かつ効率的に遠隔運用できるプラットフォームを狙うActcastを開発・運営し、国内大手製造業との連携も進めています。
■ 応用
AIカメラやAIマイクなど、顧客課題に直接向き合い価値を届けるソリューションの提供で、ファミリーマートやKDDIなどとの事業共創を展開したり、Phonoscapeという自社プロダクトの開発・提供をしています。
■ 研究開発
実世界に対し、そこで生まれる画像、音声、その他様々なデータを認識し、働きかける技術開発を実施し、未来の可能性を拓く取り組みです。
それぞれをバラバラではなく三位一体で推進しており、Deep Learning推論を高速化するコンパイラ技術と、大規模エッジAI運用基盤を併せ持つことが強みです。
ぜひ一緒に「最新の技術を誰もが手軽に使える未来」を創りましょう！
【企業のミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
【業務概要】
Idein のミッション 「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」の実現に向けて、特に⾳声処理や空間⾳響解析に関する機能開発を担う⼈材を募集します。
【具体的な業務】
・マイクロホンアレイを⽤いた録⾳デバイスの⾳声品質改善
・⾳声対話エージェントにおける⾳声分野の品質改善や機能追加
・機械学習モデルを使うアプリケーションの開発、機能追加、保守
・上記を中⼼とした受託開発および製品開発
【取り扱う音声データの特徴】
当社では、店舗での接客音声データを中心に取り扱っています。
具体的には、従業員とお客様の会話、来店時の挨拶や案内、商品説明などが対象となります。
音声データの収集環境は、店舗の立地や構造により多様です。比較的静かな路面店や小規模店舗もあれば、ショッピングモール内の一角にある店舗など、周囲が賑やかで店外の音声（館内アナウンス、お客様同士の会話、BGMなど）も混在するケースもあります。
そのため、雑音の多寡やデータのクレンジング・前処理の難易度も案件によって異なります。
リアルな接客環境下での音声認識や雑音除去技術の研究・実装に関心のある方に最適なポジションです。
【開発言語・ツール】
言語：Python
ソースコード管理：GitHub
情報共有ツール：Slack・Google Workspace・Notion
その他：Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
【⾃社開発プロダクト】
『 Phonoscape 』
⾳声区間検出や空間⾳響解析などの⾳声処理技術を活⽤し、対⾯接客の現場⾳声を ⾃動録⾳し⾳声認識やテキスト分析に繋げてリアルデータを分析するAIマイクシステム 。
【クライアントとの開発例】
『マルチモーダルエージェント “Sayaˮ 』
ルールベース 応答検索‧⾳声認識‧⾳声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な⾃動⾏動⽣成のアルゴリズムを組み合わせた対話型のシステム。
『 ai cast 』
「スマートシティ」における街や⾃動運転⾞両の⾒守り⽤途としての活⽤も視野にいれ、開発されたエッジ AIカメラです 。⼩売業や製造業等での活⽤をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯⽤途などのインフラカメラとしての⽤途も視野にいれています。
『 Advanced Drive 』
⾃動⾞のドライバモニタリングシステムが⾏う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
【他社にはないこの仕事の魅力・得られる経験】
・実際に社会で稼働するエッジデバイスでの音声処理を開発する経験
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・全く新しいプロダクトを世に発信していく経験
・急成長していく組織に身をおくことで得られる経験・成長機会
【所属】
・配属先：AI開発部
・メンバー：15名程度（協業先からの出向者も含む）
┗3〜5名の小グループに分かれて活動
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること （次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など）
・様々な領域での AI を用いた事業開発実績がある
【受賞一例】
・英Arm社「AI Partner」選出（2020）
・米NVIDIA社「Inception Program Partner」選出（2019）
・Forbes「日本のスタートアップ200」選出（2019）
・日本経済新聞社「NEXTユニコーン企業」選出（2019）
・経済産業省「J-Startup」選出（2018）
【技術ブログ/Tech Blog】
「受託開発にスクラムを導入してみた話 〜受託開発×アジャイルの化学反応〜」
https://x.com/IdeinInc/status/1939593797064949996
「〜実世界に届くAI、未来を拓くAI〜 IdeinのAI技術への取り組み」
https://note.com/idein/n/n6ac98cf8ec1a
https://x.com/IdeinInc/status/1947904426649522451
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【事業内容】
Ideinは「ソフトウェア化された世界を創る」というビジョンのもと、エッジAIを活用し、サイバー世界に閉じない実世界のリアルタイムビッグデータを計測・認識し、フィードバックすることによる価値創造のために、基盤・応用・研究開発の3本立ての事業を展開しています。
■ 基盤
大量のエッジAIデバイスを安全かつ効率的に遠隔運用できるプラットフォームを狙うActcastを開発・運営し、国内大手製造業との連携も進めています。
■ 応用
AIカメラやAIマイクなど、顧客課題に直接向き合い価値を届けるソリューションの提供で、ファミリーマートやKDDIなどとの事業共創を展開したり、Phonoscapeという自社プロダクトの開発・提供をしています。
■ 研究開発
実世界に対し、そこで生まれる画像、音声、その他様々なデータを認識し、働きかける技術開発を実施し、未来の可能性を拓く取り組みです。
それぞれをバラバラではなく三位一体で推進しており、Deep Learning推論を高速化するコンパイラ技術と、大規模エッジAI運用基盤を併せ持つことが強みです。
ぜひ一緒に「最新の技術を誰もが手軽に使える未来」を創りましょう！
【企業のミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
【業務概要】
Idein のミッション 「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」の実現に向けて、特に⾳声処理や空間⾳響解析に関する機能開発を担う⼈材を募集します。
【具体的な業務】
・マイクロホンアレイを⽤いた録⾳デバイスの⾳声品質改善
・⾳声対話エージェントにおける⾳声分野の品質改善や機能追加
・機械学習モデルを使うアプリケーションの開発、機能追加、保守
・上記を中⼼とした受託開発および製品開発
【取り扱う音声データの特徴】
当社では、店舗での接客音声データを中心に取り扱っています。
具体的には、従業員とお客様の会話、来店時の挨拶や案内、商品説明などが対象となります。
音声データの収集環境は、店舗の立地や構造により多様です。比較的静かな路面店や小規模店舗もあれば、ショッピングモール内の一角にある店舗など、周囲が賑やかで店外の音声（館内アナウンス、お客様同士の会話、BGMなど）も混在するケースもあります。
そのため、雑音の多寡やデータのクレンジング・前処理の難易度も案件によって異なります。
リアルな接客環境下での音声認識や雑音除去技術の研究・実装に関心のある方に最適なポジションです。
【開発言語・ツール】
言語：Python
ソースコード管理：GitHub
情報共有ツール：Slack・Google Workspace・Notion
その他：Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
【⾃社開発プロダクト】
『 Phonoscape 』
⾳声区間検出や空間⾳響解析などの⾳声処理技術を活⽤し、対⾯接客の現場⾳声を ⾃動録⾳し⾳声認識やテキスト分析に繋げてリアルデータを分析するAIマイクシステム 。
【クライアントとの開発例】
『マルチモーダルエージェント “Sayaˮ 』
ルールベース 応答検索‧⾳声認識‧⾳声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な⾃動⾏動⽣成のアルゴリズムを組み合わせた対話型のシステム。
『 ai cast 』
「スマートシティ」における街や⾃動運転⾞両の⾒守り⽤途としての活⽤も視野にいれ、開発されたエッジ AIカメラです 。⼩売業や製造業等での活⽤をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯⽤途などのインフラカメラとしての⽤途も視野にいれています。
『 Advanced Drive 』
⾃動⾞のドライバモニタリングシステムが⾏う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
【他社にはないこの仕事の魅力・得られる経験】
・実際に社会で稼働するエッジデバイスでの音声処理を開発する経験
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・全く新しいプロダクトを世に発信していく経験
・急成長していく組織に身をおくことで得られる経験・成長機会
【所属】
・配属先：AI開発部
・メンバー：15名程度（協業先からの出向者も含む）
┗3〜5名の小グループに分かれて活動
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること （次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など）
・様々な領域での AI を用いた事業開発実績がある
【受賞一例】
・英Arm社「AI Partner」選出（2020）
・米NVIDIA社「Inception Program Partner」選出（2019）
・Forbes「日本のスタートアップ200」選出（2019）
・日本経済新聞社「NEXTユニコーン企業」選出（2019）
・経済産業省「J-Startup」選出（2018）
【技術ブログ/Tech Blog】
「受託開発にスクラムを導入してみた話 〜受託開発×アジャイルの化学反応〜」
https://x.com/IdeinInc/status/1939593797064949996
「〜実世界に届くAI、未来を拓くAI〜 IdeinのAI技術への取り組み」
https://note.com/idein/n/n6ac98cf8ec1a
https://x.com/IdeinInc/status/1947904426649522451
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 想定年収 | 745 〜 1,148 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
Idein株式会社
★【リモート可/東京/機械学習エンジニア（リーダークラス）/理工系分野の修士号&機械学習技術実務5年以上＆画像・点群・音声などいずれか1つ実務経験】国内シェアトップクラス！現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業！ のリモートワーク求人
＊本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ：ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証（運用保守は担当外）
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること （次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など）
【開発言語・ツール】
言語：Python
フレームワーク：PyTorch
ソースコード管理：GitHub
情報共有ツール：Slack・Google Workspace・Notion
その他：Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC：BYOD（個人保有の端末を業務利用可能）
【開発～リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG：随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG：隔週開催
・雑談会（ざっくばらんに会話する交流会、任意参加）：毎週開催
・知識共有セミナー（過去の事例やインプット内容の共有)：毎週開催
・レビュー会（プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善）：随時開催
・ビアバッシュ（経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会）：毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム（任意参加）：毎週開催
・全社MTG：毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ：ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証（運用保守は担当外）
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること （次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など）
【開発言語・ツール】
言語：Python
フレームワーク：PyTorch
ソースコード管理：GitHub
情報共有ツール：Slack・Google Workspace・Notion
その他：Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC：BYOD（個人保有の端末を業務利用可能）
【開発～リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG：随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG：隔週開催
・雑談会（ざっくばらんに会話する交流会、任意参加）：毎週開催
・知識共有セミナー（過去の事例やインプット内容の共有)：毎週開催
・レビュー会（プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善）：随時開催
・ビアバッシュ（経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会）：毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム（任意参加）：毎週開催
・全社MTG：毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 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 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
Idein株式会社
★【リモート可/東京/《AIカメラ》プロダクト開発エンジニア/機械学習を用いた開発＆Python、OpenCV、Linuxを用いた画像処理ソフトウェアの開発経験】国内シェアトップクラス！現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業！ のリモートワーク求人
＊本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【業務概要】
事業本部に所属し、お客様の経営課題に対して当社サービスを活用したソリューションの考案・導入をフロントと協働し、企業価値向上に貢献します。顧客ニーズや解決すべきビジネス課題に対して、自社サービスを活用した解決策を主に技術面から検討・具体化します。案件開始後は、顧客、事業本部メンバー、技術開発本部と連携し、システムの実現を推進していただきます。
【具体的な業務】
・画像処理・AIモデルを用いたアプリケーション開発
・アプリケーションの機能検討、システム全体のアーキテクチャ設計・技術選定
・エッジデバイス(Raspberry Pi)への組み込み、最適化
・クラウド(バックエンド)システムとの連携設計・開発
・課題解決に向けた技術的手段の検討・決定
・顧客とのコミュニケーション、技術仕様の調整
【開発環境】
・PC
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有ツール: Slack、Google Workspace、Notion
・その他: Docker、Linux
業務で利用するPCは選択が可能です。
①貸与（40万円を上限に好きなPCを選べる）
②購入補助（上限30万円）
③BYOD（個人保有の端末を業務利用可能）
【他社にはないこの仕事の魅力】
■プロダクト・技術面
・最先端のAI/IoTプラットフォーム(Actcast)を活用したアプリケーション開発ができる
・クラウドからエッジまで一気通貫の開発ができる
・Actcastプラットフォーム上での開発により、汎用性のある技術資産の構築が可能
■裁量・成長
・少人数ならではの大きな裁量と責任を持てるポジション
・プロジェクトの企画・構想から実装・運用まで一貫してコミットできる
・事業開発（Bizdev）チームとの距離が近く、ビジネス視点が身に付く
【プロダクト紹介】
◆Actcast(アクトキャスト)
https://actcast.io/
エッジAI技術を用いて、様々な現場から大規模・リアルタイムにプライバシーに配慮したデータ収集を実現するプラットフォームサービスです。ファミリーマートの店内サイネージ広告事業など、大規模なサービスのインフラとして利用されています。
◆Family Mart Vision
https://gate-one.co.jp
ファミリーマート店内のサイネージをAIカメラで解析し、どれだけの人が広告を見たかを可視化するソリューションです。人・顔検出、顔の向き、年齢・性別推定などのAI分析により、広告枠の価値を定量的に算定します。
◆ai cast （アイキャスト）
「スマートシティ」における街や⾃動運転⾞両の⾒守り⽤途としての活⽤も視野にいれ、開発されたエッジ AIカメラです 。⼩売業や製造業等での活⽤をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯⽤途などのインフラカメラとしての⽤途も視野にいれています。
【クライアントとの開発例】
TAKANAWA GATEWAY CITY 内の「Real×Tech LAWSON」において、KDDI・ローソンと連携し、次世代コンビニを実現するためのAIカメラ活用プロジェクトを共同開発しています。
https://youtu.be/gfqgaxBybCY
【事業内容】
Ideinは「ソフトウェア化された世界を創る」というビジョンのもと、エッジAIを活用し、サイバー世界に閉じない実世界のリアルタイムビッグデータを計測・認識し、フィードバックすることによる価値創造のために、基盤・応用・研究開発の3本立ての事業を展開しています。
■ 基盤
大量のエッジAIデバイスを安全かつ効率的に遠隔運用できるプラットフォームを狙うActcastを開発・運営し、国内大手製造業との連携も進めています。
■ 応用
AIカメラやAIマイクソリューションなど、顧客課題に直接向き合い価値を届けるソリューションの提供で、ファミリーマートやKDDIなどとの事業共創を展開したり、Phonoscapeという自社プロダクトの開発・提供をしています。
■ 研究開発
実世界に対し、そこで生まれる画像、音声、その他様々なデータを認識し、働きかける技術開発を実施し、未来の可能性を拓く取り組みです。
それぞれをバラバラではなく三位一体で推進しており、Deep Learning推論を高速化するコンパイラ技術と、大規模エッジAI運用基盤を併せ持つことが強みです。
ぜひ一緒に「最新の技術を誰もが手軽に使える未来」を創りましょう！
【企業のミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
【チームのミッション】
AIカメラチームは、Actcastプラットフォームを活用し、小売・製造・インフラなど多様な業界の顧客に対して画像認識・空間分析ソリューションを提供しています。少人数チーム(5名程度)だからこそ実現できる、スピード感とメンバー一人ひとりの裁量の大きさが特徴です。事業開発メンバーと密に連携しながら、顧客の経営課題を技術で解決し、社会に新しい価値を届けることをミッションとしています。
【所属】
事業本部AIカメラチーム 4名（内エンジニア1名、事業開発メンバー2名、Mgr1名）
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【業務概要】
事業本部に所属し、お客様の経営課題に対して当社サービスを活用したソリューションの考案・導入をフロントと協働し、企業価値向上に貢献します。顧客ニーズや解決すべきビジネス課題に対して、自社サービスを活用した解決策を主に技術面から検討・具体化します。案件開始後は、顧客、事業本部メンバー、技術開発本部と連携し、システムの実現を推進していただきます。
【具体的な業務】
・画像処理・AIモデルを用いたアプリケーション開発
・アプリケーションの機能検討、システム全体のアーキテクチャ設計・技術選定
・エッジデバイス(Raspberry Pi)への組み込み、最適化
・クラウド(バックエンド)システムとの連携設計・開発
・課題解決に向けた技術的手段の検討・決定
・顧客とのコミュニケーション、技術仕様の調整
【開発環境】
・PC
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有ツール: Slack、Google Workspace、Notion
・その他: Docker、Linux
業務で利用するPCは選択が可能です。
①貸与（40万円を上限に好きなPCを選べる）
②購入補助（上限30万円）
③BYOD（個人保有の端末を業務利用可能）
【他社にはないこの仕事の魅力】
■プロダクト・技術面
・最先端のAI/IoTプラットフォーム(Actcast)を活用したアプリケーション開発ができる
・クラウドからエッジまで一気通貫の開発ができる
・Actcastプラットフォーム上での開発により、汎用性のある技術資産の構築が可能
■裁量・成長
・少人数ならではの大きな裁量と責任を持てるポジション
・プロジェクトの企画・構想から実装・運用まで一貫してコミットできる
・事業開発（Bizdev）チームとの距離が近く、ビジネス視点が身に付く
【プロダクト紹介】
◆Actcast(アクトキャスト)
https://actcast.io/
エッジAI技術を用いて、様々な現場から大規模・リアルタイムにプライバシーに配慮したデータ収集を実現するプラットフォームサービスです。ファミリーマートの店内サイネージ広告事業など、大規模なサービスのインフラとして利用されています。
◆Family Mart Vision
https://gate-one.co.jp
ファミリーマート店内のサイネージをAIカメラで解析し、どれだけの人が広告を見たかを可視化するソリューションです。人・顔検出、顔の向き、年齢・性別推定などのAI分析により、広告枠の価値を定量的に算定します。
◆ai cast （アイキャスト）
「スマートシティ」における街や⾃動運転⾞両の⾒守り⽤途としての活⽤も視野にいれ、開発されたエッジ AIカメラです 。⼩売業や製造業等での活⽤をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯⽤途などのインフラカメラとしての⽤途も視野にいれています。
【クライアントとの開発例】
TAKANAWA GATEWAY CITY 内の「Real×Tech LAWSON」において、KDDI・ローソンと連携し、次世代コンビニを実現するためのAIカメラ活用プロジェクトを共同開発しています。
https://youtu.be/gfqgaxBybCY
【事業内容】
Ideinは「ソフトウェア化された世界を創る」というビジョンのもと、エッジAIを活用し、サイバー世界に閉じない実世界のリアルタイムビッグデータを計測・認識し、フィードバックすることによる価値創造のために、基盤・応用・研究開発の3本立ての事業を展開しています。
■ 基盤
大量のエッジAIデバイスを安全かつ効率的に遠隔運用できるプラットフォームを狙うActcastを開発・運営し、国内大手製造業との連携も進めています。
■ 応用
AIカメラやAIマイクソリューションなど、顧客課題に直接向き合い価値を届けるソリューションの提供で、ファミリーマートやKDDIなどとの事業共創を展開したり、Phonoscapeという自社プロダクトの開発・提供をしています。
■ 研究開発
実世界に対し、そこで生まれる画像、音声、その他様々なデータを認識し、働きかける技術開発を実施し、未来の可能性を拓く取り組みです。
それぞれをバラバラではなく三位一体で推進しており、Deep Learning推論を高速化するコンパイラ技術と、大規模エッジAI運用基盤を併せ持つことが強みです。
ぜひ一緒に「最新の技術を誰もが手軽に使える未来」を創りましょう！
【企業のミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
【チームのミッション】
AIカメラチームは、Actcastプラットフォームを活用し、小売・製造・インフラなど多様な業界の顧客に対して画像認識・空間分析ソリューションを提供しています。少人数チーム(5名程度)だからこそ実現できる、スピード感とメンバー一人ひとりの裁量の大きさが特徴です。事業開発メンバーと密に連携しながら、顧客の経営課題を技術で解決し、社会に新しい価値を届けることをミッションとしています。
【所属】
事業本部AIカメラチーム 4名（内エンジニア1名、事業開発メンバー2名、Mgr1名）
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 想定年収 | 745 〜 979 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
株式会社ストラテジーアンドパートナー
【フルリモ/東京/日本の教育を変えるエンジニア/HTML・CSS・JavaScript基礎＆いずれかの言語での開発経験（経験年数不問）】AI×教育で社会を変える挑戦に、あなたの技術を！未来の教育を創る最先端AI技術を駆使した教育プラットフォーム開発企業！ のリモートワーク求人
【募集背景】
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
＜社会背景＞
日本の教育危機（読解力・論理的思考力の低下）
AI時代のスキル変革
＜使命＞
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
＜理念＞
「早く仕事を辞めよう」＝義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア＝アスリート（フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える）
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力（忍耐力・協調性・批判的思考）を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
＜技術スタック＞
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発（https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU）
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます：
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
＜技術スタック＞ フロントエンド：React.js、TypeScript • バックエンド：golang、• AI/ML：OpenAI API、Lama • データベース：MySQL • インフラ：AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
＜技術スタック＞ Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます：
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
＜技術環境＞ 分散処理：Apache Spark、Kafka • クラウド：AWS各種サービス（Lambda、S3、EC2など） • 自動化：CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
＜働き方＞
90％リモートワーク：自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化：「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア＝アスリート育成：技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
＜開発アプローチ＞
アジャイル開発＋継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
＜チーム体制＞
クロスファンクショナル（エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト）
スキルチェックツールで成長を可視化
＜成長支援＞
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後：環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月：機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜：テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事（教育課題解決）
最先端技術に触れられる環境（生成AI、LLM、マルチモーダルAI）
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援（技術＋メンタル＋フィジカル）
【入社実績】
• Kさん（26歳）：未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん（25歳）：大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア（SAA資格保有）として活躍中
• Mさん（26歳）：入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん（26歳）: 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん（28歳）: 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト（SAA）の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景：教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査（PISA）では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
（ https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ ）
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命：日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか？それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割：技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦：AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます：
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念：「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア＝アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか？
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
＜社会背景＞
日本の教育危機（読解力・論理的思考力の低下）
AI時代のスキル変革
＜使命＞
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
＜理念＞
「早く仕事を辞めよう」＝義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア＝アスリート（フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える）
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力（忍耐力・協調性・批判的思考）を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
＜技術スタック＞
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発（https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU）
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます：
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
＜技術スタック＞ フロントエンド：React.js、TypeScript • バックエンド：golang、• AI/ML：OpenAI API、Lama • データベース：MySQL • インフラ：AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
＜技術スタック＞ Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます：
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
＜技術環境＞ 分散処理：Apache Spark、Kafka • クラウド：AWS各種サービス（Lambda、S3、EC2など） • 自動化：CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
＜働き方＞
90％リモートワーク：自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化：「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア＝アスリート育成：技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
＜開発アプローチ＞
アジャイル開発＋継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
＜チーム体制＞
クロスファンクショナル（エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト）
スキルチェックツールで成長を可視化
＜成長支援＞
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後：環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月：機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜：テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事（教育課題解決）
最先端技術に触れられる環境（生成AI、LLM、マルチモーダルAI）
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援（技術＋メンタル＋フィジカル）
【入社実績】
• Kさん（26歳）：未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん（25歳）：大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア（SAA資格保有）として活躍中
• Mさん（26歳）：入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん（26歳）: 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん（28歳）: 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト（SAA）の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景：教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査（PISA）では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
（ https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ ）
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命：日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか？それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割：技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦：AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます：
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念：「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア＝アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか？
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
| 想定年収 | 360 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 従業員数 | 8人 | ||
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データエンジニア・データサイエンティスト/PythonやSQLでのコーディング＆ AzureやAWSでの環境構築・運用経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業！ のリモートワーク求人
■業務内容
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど）
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
＜大規模案件の提案経験＞
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
＜データプラットフォーム領域での専門性＞
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
＜キャリアの幅の拡張＞
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業（自動車・ヘルスケア機器）や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様：DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様：社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築（RAG・OpenAI活用）
某金融系企業様：既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様：AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様：TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
＜案件開始～2週間＞
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS）
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
＜1か月～2か月目＞
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等）
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
＜2か月～3か月目＞
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニアリングマネージャー：1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア：7名
プリセールス、セールス&マーケティング：数名（他部門と兼務で対応中）
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
＜Global Data+AI事業部＞
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
＜グローバルエンジニアリング部＞
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
＜Lakehouse部＞
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット＆アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
＜募集部門の紹介＞
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう！」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催！
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど）
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
＜大規模案件の提案経験＞
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
＜データプラットフォーム領域での専門性＞
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
＜キャリアの幅の拡張＞
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業（自動車・ヘルスケア機器）や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様：DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様：社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築（RAG・OpenAI活用）
某金融系企業様：既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様：AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様：TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
＜案件開始～2週間＞
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS）
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
＜1か月～2か月目＞
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等）
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
＜2か月～3か月目＞
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニアリングマネージャー：1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア：7名
プリセールス、セールス&マーケティング：数名（他部門と兼務で対応中）
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
＜Global Data+AI事業部＞
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
＜グローバルエンジニアリング部＞
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
＜Lakehouse部＞
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット＆アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
＜募集部門の紹介＞
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう！」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催！
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 10:00～18:30（休憩時間 12:00～13:00）※ 所定労働時間 7.5時間
働き方： 固定時間制（9時～18時、10時～19時など） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データ・AIエンジニア（メンバー）/Web開発、データ活用、機械学習関連業務3年以上】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業！ のリモートワーク求人
■募集ポジション
生成AIを中心としたAzure AI Service関連案件の今後の事業のリーダーを見据えた「リードエンジニア」の募集となります。
▼配属予定
ACS事業部 AI App推進チーム
※ACS事業部は全体で30名程の事業部となります
■業務内容
チーム全体としては以下の領域をスコープし、個々の得意スキルを発揮頂きながら、案件を遂行しています。
また勉強会の参加など技術領域を広げ・深めることも業務の重要な一部として実施しています。
具体的には…
・以下のプロジェクトリード
（進捗推進、顧客調整）
・Azure AI Serviceを用いたAIアプリケーション構築
（チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/実装）
・Azure Machine Learningによる機械学習ソリューションの開発
（AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など）
・Microsoft Fabricを活用したデータエンジニアリング
（データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など）
・ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師
・Azure AI ServiceやAI駆動開発における新技術の調査・習得
・戦略へのフィードバックとエンドユーザー様向けの新規サービスメニューの技術/アイディア議論
・事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援
▼配属予定の組織（ACS事業部）についての参考資料
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
・クラウドネイティブ内製化支援サービス
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/
■募集背景
弊事業部ではエンタープライズの企業に対して、Azureを中心として攻めのDX領域を生成AIやPlatform Enginneringなどのメソドロジーで推進支援し、
顧客のDevEx、開発生産性の向上によって事業貢献する事業を行っております。特にData/AIチームは新しいチームで、Azureを中心としたData/AI基盤やAIエージェントの開発、
AI駆動開発の技術検証などを行っており、現在技術を活かした案件の推進を強化したいと考えています。
■魅力・特徴
＜なぜMicrosoft Azureなのか＞
1. 当社はMicrosoft Azureの以下の領域において認定を保持しておりAzureをインフラとした開発を得意としています。
・DevOpsの領域：「DevOps with GitHub on Microsoft Azure」
・モダンなアプリケーションの支援：「Digital & App Innovation (Azure)」
・生成AI領域：「Data & AI (Azure)」
2. また、Microsoft様との連携によりエンタープライズな大規模案件に携わるチャンスが多いためです。
＜GitHub社との関係＞
・AI駆動開発のデファクトスタンダードとなりつつあるGitHubの認定パートナーとしてコンサルやトレーニングなども提供しております
■チームの特徴
・地方在住の方が多く、子育て中の方もいるためフルリモートや育児に理解があります
・部内全員で話し合い解決することを大切にしているため、心理的安全性が高いチームです
・新しい技術について皆で学び、blogにアップする文化があります
・技術についてわからないことをSlackで発信すると、ハドルミーティングにメンバーが続々と集まって皆で解決しています
・フルリモートでの業務が中心のため、チーム内のコミュニケーションを大事にしています
・朝会や定例の会議体はもちろん、勉強会やWinSessionなど任意参加できるイベントや年1回の事業部キックオフ（オフライン）等も開催しています
事業責任者とチームリーダのインタビュー記事にて、新規事業やチームへの想い、チームの現状等についてお話ししていますので、是非ご覧ください。
・当事業責任者のインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9264#article
・当チームリーダーのインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9273#article
【業務の変更の範囲】
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。
生成AIを中心としたAzure AI Service関連案件の今後の事業のリーダーを見据えた「リードエンジニア」の募集となります。
▼配属予定
ACS事業部 AI App推進チーム
※ACS事業部は全体で30名程の事業部となります
■業務内容
チーム全体としては以下の領域をスコープし、個々の得意スキルを発揮頂きながら、案件を遂行しています。
また勉強会の参加など技術領域を広げ・深めることも業務の重要な一部として実施しています。
具体的には…
・以下のプロジェクトリード
（進捗推進、顧客調整）
・Azure AI Serviceを用いたAIアプリケーション構築
（チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/実装）
・Azure Machine Learningによる機械学習ソリューションの開発
（AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など）
・Microsoft Fabricを活用したデータエンジニアリング
（データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など）
・ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師
・Azure AI ServiceやAI駆動開発における新技術の調査・習得
・戦略へのフィードバックとエンドユーザー様向けの新規サービスメニューの技術/アイディア議論
・事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援
▼配属予定の組織（ACS事業部）についての参考資料
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
・クラウドネイティブ内製化支援サービス
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/
■募集背景
弊事業部ではエンタープライズの企業に対して、Azureを中心として攻めのDX領域を生成AIやPlatform Enginneringなどのメソドロジーで推進支援し、
顧客のDevEx、開発生産性の向上によって事業貢献する事業を行っております。特にData/AIチームは新しいチームで、Azureを中心としたData/AI基盤やAIエージェントの開発、
AI駆動開発の技術検証などを行っており、現在技術を活かした案件の推進を強化したいと考えています。
■魅力・特徴
＜なぜMicrosoft Azureなのか＞
1. 当社はMicrosoft Azureの以下の領域において認定を保持しておりAzureをインフラとした開発を得意としています。
・DevOpsの領域：「DevOps with GitHub on Microsoft Azure」
・モダンなアプリケーションの支援：「Digital & App Innovation (Azure)」
・生成AI領域：「Data & AI (Azure)」
2. また、Microsoft様との連携によりエンタープライズな大規模案件に携わるチャンスが多いためです。
＜GitHub社との関係＞
・AI駆動開発のデファクトスタンダードとなりつつあるGitHubの認定パートナーとしてコンサルやトレーニングなども提供しております
■チームの特徴
・地方在住の方が多く、子育て中の方もいるためフルリモートや育児に理解があります
・部内全員で話し合い解決することを大切にしているため、心理的安全性が高いチームです
・新しい技術について皆で学び、blogにアップする文化があります
・技術についてわからないことをSlackで発信すると、ハドルミーティングにメンバーが続々と集まって皆で解決しています
・フルリモートでの業務が中心のため、チーム内のコミュニケーションを大事にしています
・朝会や定例の会議体はもちろん、勉強会やWinSessionなど任意参加できるイベントや年1回の事業部キックオフ（オフライン）等も開催しています
事業責任者とチームリーダのインタビュー記事にて、新規事業やチームへの想い、チームの現状等についてお話ししていますので、是非ご覧ください。
・当事業責任者のインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9264#article
・当チームリーダーのインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9273#article
【業務の変更の範囲】
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。
| 想定年収 | 580 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
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