募集要項 | |
|---|---|
企業名 |
株式会社Laboro.AI |
職種 |
機械学習エンジニア(その他) |
試用期間 |
試用期間：あり（3ヵ月） |
業務内容 |
【募集要項】 担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発／改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発（機械学習エンジニアと同様） ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務（採用、評価、育成等） 【ポジションの魅力】 ・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる ・様々な産業における事業／ビジネス上の課題を機械学習で解決できる ・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる ・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる ・AIでイノベーションを起こすことに携われる 【このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです】 1．機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2．自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 【プロジェクトの開発フロー】 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 【チーム構成・支援制度】 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ／エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ／エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 【裁量の大きさについて】 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること 【キャリアパスについて】 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。（スタッフ→リーダー→マネージャー→部長） 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっている部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。 【技術スタック】 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy、pandas、Matplotlib、seaborn、plotly、Streamlit） ・機械学習（sckit-learn、statsmodelsm、OPTUNA、SHAP、LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch、TensorFlow、Hugging Face、OpenAI、LangChain） ・実験管理（Kedro、mlflow、Kubeflow） 【社内活動】 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...） ・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...） - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3／4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成／予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 ※リモートワークあり（フルリモート可） ※転勤の有無：なし |
応募条件 |
【必須スキル・経験】 ・機械学習モデルの構築から評価、改善施策の提案までを一貫して主体的に実施した実務経験（3年以上） ・Pythonを用いた高度なプログラミング能力（3年以上） ・理工学系（コンピューターサイエンス、物理学、数学など）の修士／博士の学位 ・機械学習の特定の領域についての専門的知識 ・仮説ベースでデータ分析・考察を行い、ビジネス課題の解決に繋げた経験 ・リモート環境（オンプレ、AWS等）やコンテナ（Docker）上での作業経験 ・Git／GitHubを活用したチーム開発・コード管理経験 ・プロジェクト目的を深く理解し、技術面でリードした経験 ・仮説思考に基づき、論理的にチームを巻き込んで課題解決を推進した経験 ・専門外の技術をキャッチアップした経験 ・日本企業に対するクライアントワークに従事した経験、もしくは日本に本社を有する事業会社にてAIに関連するプロジェクトに携わった経験 ・論理的にコミュニケーションを取り、周囲と協調して働ける方 ・ビジネスレベル以上の日本語力 【歓迎スキル・経験】 ▼機械学習スキル ・コンピューターサイエンスに関連する修士／博士の学位 ・機械学習関連の国際会議や論文誌への投稿 ・機械学習全般に関する包括的知識と特定の領域についての専門的知識 ・アカデミアでの機械学習技術の指導経験 ・ビジネス課題への機械学習技術の適用経験 ▼エンジニアリングスキル ・リモート環境（オンプレ、AWS等）やコンテナ（Docker）上での作業経験 ・GitHubまたはGitLabを活用したコード管理経験 ・C++／Go／Rustのいずれかによる開発経験 ・機械学習を用いたシステム／サービスの開発経験 ・機械学習に関連するOSS開発への参加経験（自身による開発経験を含む） ・MLOpsを活用した経験 ▼マネジメントスキル ・メンバーの育成、フォロー経験 ・エンジニア組織の組織長、またはそれに準ずる職位にてエンジニア組織のマネジメントを行った経験 ・エンジニア組織の拡大に向けた活動（採用、育成、エンゲージメント等）に他部門（人事等）と協働して取り組んだ経験 ▼その他 英語でのコミュニケーション能力（一部社員が外国人のため） 【求める人物像】 ・自分から進んで取り組める姿勢をお持ちの方 ・課題を解く際に、手法やアルゴリズムだけでなく、課題設定の見直しによる解決方法も模索できる方 ・知らないもしくは専門外の技術をキャッチアップできる方 ・幅広い技術に対して興味をお持ちの方 ・他メンバの支援など、チーム全体を考えた活動が行える方 ・エンジニアリング部内の開発チームの組織づくりに関心がある方 【必要言語・レベル】 ・日本語ビジネスレベル ・英語論文が読める程度の英語力 |
勤務地 |
東京都中央区銀座8-11-1GINZA GS BLD.2 |
給与・報酬 |
想定年収850万円〜1200万円 |
就業時間 |
09:45〜18:30 |
休暇・休日 |
・完全週休2日制（土／日） ・祝日 ・年末年始休暇 ・有給休暇 ※試用期間中は4日／試用期間終了後は4月1日（15日〜）を基準に入社月により按分 ・慶弔休暇 |
待遇・福利厚生 |
健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険 |
こだわり条件 |
英語力を活かせる 即日スタート 経験者優遇 駅から徒歩5分以内 土日祝日休み 交通費支給 社会保険完備 完全週休二日制 リモートワーク（在宅勤務）可 フレックスタイム制（コアタイムあり） 賞与あり 研修・勉強会充実 |
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