【募集概要】
▼配属部門：データエンジニアリングユニット　プラットフォーム開発領域（PFD）
データ基盤構築や構築後のデータ活用支援業務をお任せいたします。
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・クラウドをベースとしたアーキテクチャ設計
・データベース設計・構築・パフォーマンチューニング
・データ加工処理（データクレンジング、データマート作成、名寄せ等）
・データの可視化（Tableau、PowerBI、Looker等）やデータ分析支援

クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなります。

【プロジェクト事例】
・3銀行のデータをMicrosoft Azure上で一元収集・活用する統合データベースを構築（株式会社山口フィナンシャルグループ様）
・新規ビジネスにも貢献した分析基盤（IQVIAソリューションズ ジャパン株式会社様）

【募集背景】
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、データ活用のリーディングカンパニーである当社にクライアントからのご相談が増加しています。 ブレインパッドがこれまで培ってきたデータ活用・データ基盤構築ノウハウを武器に、クライアントとともにデータ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくっていきたいという想いのある方を募集しております。

【現状について】
企業のデータリテラシーや活用への期待が高まる中、データ活用施策を見据えたデータ基盤の提案からシステム構築、その後の活用までワンストップでのプロジェクト推進が求められています。
そのため、クライアントのビジネス要件を的確に整理し、日々進化を遂げるクラウドサービスを踏まえた最適なシステム（アーキテクチャ構成）を提案・構築できる人材が益々必要とされています。また技術的にも、重要なデータを取り扱うシステムとして「セキュリティが担保された安定性・拡張のある基盤」や、活用を見越した「顧客側で運用保守しやすい設計、品質の高い成果物」といったものがより一層求められている状況です。
データ活用領域に興味のある方、先進的な技術を利用し顧客のビジネス貢献に興味のある方等には、ぜひ当社の仲間になっていただきたいと考えております。

【業務内容】
▼入社時にお任せしたいこと
※案件アサインは入社時の状況、ご希望・スキルに応じて柔軟に決定します。
最初は部門長・先輩社員のサポートのもと、チーム体制で業務に取り組んでいただきます。
・クラウド環境（AWS／GCP／Azure等）を活用したデータ基盤（データレイク、DWH、ETLパイプライン）の設計・開発・運用支援
・新規案件や既存クライアント向け機能拡張案件における、システム要件定義・設計・構築
・データ活用支援（データ抽出・加工、レポート作成支援等）に関わる開発・運用
・BIツール（Tableau、Power BI、Looker等）を活用したデータ可視化支援
・クラウドサービス・データ関連ツールに関する技術調査・最適技術選定支援

▼将来的にお任せしたいこと
・データ基盤構築におけるコアコンポーネント（DWH／ETL／ストレージなど）の設計・開発リード
・少人数開発チーム（2〜5名規模）のリード・技術指導
・データ基盤導入提案・データ活用施策提案活動への技術支援
・新技術や開発手法の組織内展開・ナレッジ共有活動への貢献

【利用技術】
・プロジェクト管理：Backlog、JIRA、Redmine
・コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Meet、Teams
・クラウド環境：主にData Analytics & Database領域
　- Azure（Synapse、DataFactoy、SQLDatabase など）
　- AWS（Redshift、EMR、RDS、StepFunctions、MWAA など）
　- Google Cloud（BigQuery、Cloud SQL、DataFusion、Composer など）
　- Snowflake
・使用言語：SQL、Python等スクリプト言語

【働く魅力】
・モダンな技術スタック（GCP／AWS／Azure、BigQuery、Airflow等）を活用し、最新のクラウド技術に常に触れながら設計・実装ができる
・上流の要件整理から設計・開発・運用までを一貫して担当し、プロダクト全体の最適化に関与できる
・技術力だけでなく、ビジネス要件を意識した「本質的なデータ活用支援」ができる
・案件規模は3〜10名ほどの小規模体制が中心で、設計・実装・技術選定まで幅広い裁量を持って働ける
・クライアント業種に偏りがなく、さまざまなドメインでのデータ活用経験を積むことができる
・社員には技術に貪欲な人が多く、様々な勉強会に参加することができる。勉強会を主催いただく事も大歓迎です。

【出張について】
アサインによっては宿泊を伴う出張も発生する可能性がございます。
出張へのご対応が事情により難しい等の場合は面接時にご相談ください。

【職務概要】
Webアプリケーションエンジニア、プロダクトマネージャー、デザイナーと一緒に研究開発に取り組んでいただきます。プロダクト戦略や顧客要望をもとに開発の優先度を調整しながら、新しいAIコンポーネントのプロトタイピング、既存コンポーネントの改善、評価基盤の構築といった開発を行います。またAIコンポーネントを作るだけでなく、それらをWebアプリケーションに組み込む部分も他のアプリケーションエンジニアと連携して実施します。
既にAIコンポーネント専任のエンジニアは在籍しており、タスクの分担や相談をしながらマイルストーンに向かっていく形になります。デイリースタンドアップなどのミーティングはアプリケーション開発のメンバーとも合同で実施しており、プロダクトやシステムの状況を相互に共有しながら、プロダクトチームの一員となって価値提供に取り組んでいただきます。ご本人のスキルと希望に応じて、AIコンポーネントの開発だけでなく、Webアプリケーション開発に関する支援や、メンバーのメンタリングといった業務に取り組むことも可能です。

【この仕事で得られるもの】
AIエンジニアとしてのキャリアをご経験いただけます。顧客の課題をAIを用いて解決する職務を通じて、関連領域のスキルを実践的に獲得することができます。テキスト、音声、動画など複数のメディアを扱い、書き起こし、分類、要約、生成など多様なタスクに取り組むことになるため、幅広い経験を積むことができます。特に一緒に働くことになるチームのAIコンポーネント専任のエンジニアも、これまでのキャリアの中心はWebアプリケーションの開発でしたが、課題にぶつかるたびに先行研究や事例を調査しメキメキと成果を伸ばしています。境遇や習熟度の近いメンバーと切磋琢磨しながら成長できる環境になっています。

【主に利用している技術】
・言語・フレームワーク
　- TypeScript、Python、Next.js
・クラウドプラットフォーム
　- Google Cloud、Azure
・ミドルウェア
　- PostgreSQL

【募集背景】
事業の拡大と競争力の確立のため、AIコンポーネントの研究開発を主務とするWebアプリケーションエンジニアを募集します。toittaには、発話の文字書き起こし、話者判定、書き起こしの切片化（ファクトや心理の抽出）、切片のグルーピング、自然言語による示唆抽出など、サービスの核となるAIコンポーネントが複数あります。サービスの拡大に向けて新たなコンポーネントも予定されています。こうしたコンポーネントのプロトタイピング、Webアプリケーションへの組み込み、品質改善をさらに加速し、より多くの組織のリサーチを支援したいと考えています。
生成AIの登場で、これまで高い専門性が必要だった多くのタスクがコモディティ化しましたが、それでもプロダクション品質の実現にはいくつものハードルがあります。それらを乗り越えるには、必ずしも数理的な深い理解だけでなく、応用面での試行錯誤や、要求を実装に接続するソフトウェアエンジニアとしての能力も重要だと考えています。こうした背景から、AI領域の高い専門性は不問とし、関連領域での開発に高いモチベーションを持って、一緒に学びながらプロダクトづくりに打ち込める方を広く募集します。

【エンジニアの働き方】
▼はてなでは、エンジニアの成長と働きやすさのため、以下の制度を設けています
・メンター制度。どのエンジニアにも一人ずつエンジニアがメンターとしてつき、技術的な成長やキャリアパスの相談、チームにおける課題の解決などに携わります。
・技術勉強会。週に一度、トピックベースの勉強会を開き、チーム間の技術的な交流や新しい知見の獲得を支援しています。
・登壇支援。参加費を補助します。資料の作成についても業務時間の一定割合を使って行えます。
※詳しくは、「エンジニアが働く環境」をご覧ください。

【勤務地】
京都オフィス（本社）〒604-8162 京都府京都市中京区烏丸通六角下ル七観音町630 読売京都ビル7F
東京オフィス（本店）〒107-0062 東京都港区南青山6-5-55 青山サンライトビル3F
※日本全国リモートワーク可

【募集の背景】
10年後も20年後もその先も、より多くの人々に「喜び」を提供するために、日々進化をし続けるHonda。今後も、さらなるイノベーションを巻き起こすため、社内外からも英知を結集し、これまでにない新しいHondaをつくりあげます。
Hondaは社会全体をクリーンエネルギーで繫げ、安心・安全な「移動」と「暮らし」を提供するため、カーボンニュートラルを加速する電動コアシステムと顧客価値を最大化するエネルギーエコシステムを創出し、社会実装を実現していきます。
その上で、エネルギーシステム技術と事業と連鎖する社会の仕組みを体系化し、カーボンフリー社会の実現に貢献するための新たな仲間を募集します。

【職務内容】
エネルギーサービス・V2X（Vehicle-to-X）エコシステムにおけるプロジェクトリーディングをお任せいたします。

【具体的には】
お客様の生活を豊かにするエネルギーV2Xエコシステム実現に向けて家電や電気設備など家庭・電気自動車で使用するエネルギーの可視化・最適な充給電制御システムの開発で必要となる
・Honda独自のV2Xサーバー構築（PoC／量産環境）
・アーキテクチャ設計・ソフトウェア機能設計及び検証
・サーバー向けソフトウェア構築のためのDevOpsの定義／開発
・上記システムに関連するスマホアプリUIUX設計及び検証
・ハードとソフトウェアを統合したシステム実証実験　等
・サーバー構築技術のリーディングとロードマップの策定
・システムの目標値の策定・KPIマネジメント・予算管理
・グループメンバーのマネジメント業務
（1on1やコーチングやメンタリングを通した育成支援／人事評価を通した成長促進やキャリア支援等）

※V2X（Vehicle-to-X）エコシステムとは・・・V2Xとは「Vehicle to Everything」の略称で、自動車とさまざまなものや機器を通信で接続し、相互に連携する技術のことです。車両データやユーザーのEV利用動向からコネクテッドアプリを活用したスマート充電サービスの提供など、将来のエネルギーサービスの価値創出に取り組んでいます。
※パートナー企業様との共同開発において、戦略検討段階から実証実験まで連携しながら業務推進いただきます。
※業務上、海外現地法人・取引先等とのやり取りが発生します。
※将来的には、海外駐在の可能性もございます。

【開発ツール】
使用言語：Python or Jave or Jave-script、SQL
クラウド環境：AWS
バージョン管理ツール：Git or AWS（Codecommit）or SVN
そのほか知識：Jira／Conflence、Docker、Shell、RESTfulAPI、RDBMS（MySQL）、NoSQL DBMS

 【推奨の資格】
AWS Solutions Architect

【やりがい・魅力】
まだ確立していないV2Xという新しい社会インフラシステム・市場のため、新しい事に挑戦しながら開発できます。V2Xの社会インフラを構成するには自動車メーカーだけでは達成できないため多岐にわたる業種のパートナーと連携し事業と技術を構築する必要があり幅広い専門性を得られるためスキル習得後には様々なキャリアビジョンを目指せます。また自動車データ×電力データで新しいビジネスを創出できる可能性がある潜在的な価値を創出できる業務です。

 【現場従業員の声】
・36歳（社会人経験12年目）キャリア入社
「新しい社会インフラ構築にあたって、必要な知識を身につけながら世の中にないアイデアをスピーディーに生み出すことが必要なチャレンジングな業務です。Hondaは他社に比べて自分の考え・意思が尊重されやすく提案・挑戦しやすい環境で、非常に面白くやりがいのある業務内容と職場環境が魅力です」

 ・30歳（社会人経験6年目）
「室課全体でリスキリングを支援する風土があることが魅力です。 未経験者でも挑戦できる環境が整っており、年齢問わず、みんなが新技術創出を目指して挑戦しています。
また、産官学との連携のなかで豊富な知見を得ることができ、 自動車メーカーでありながら、自動車以外の領域も学びながら技術開発からサービス創出まで経験できることも魅力の一つだと感じています。」

【職場環境・風土】
「買う喜び、売る喜び、創る喜び」を基本理念に、Hondaでは数々の製品を創業から生みだし続けてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で、夢や理想を徹底的に追求する風土が根付いており、学歴や年齢に関係なく誰もがフラットに活躍できる職場環境です。積極的に仕事に向き合い、推進する力のある従業員には、入社直後であっても大きな仕事が任されます。「こんなクルマが作りたい！、車を使ってこんなビジネスがしたい」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げるような気概を持った方に、是非仲間に入っていただきたいと思います。

【仕事内容】
セガの持つIPをグローバルに幅広く展開していくために、開発における新技術の提案や研究開発を一緒に行っていただける人材を募集します。
・シェーダー作成と最適化
・各種DCCツールとパイプラインの整備、開発環境構築
・技術的サポートによる問題解決
・新技術のリサーチと研究開発

【職務内容】
最先端の2D／3Dコンピュータビジョン技術の社会実装に共に取り組む仲間を募集します。
Preferred Networksでは多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、PFNにしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。また、外観検査ソフトウェアPreferred Networks Visual InspectionやPFN 3D Scan、アニメの背景制作を支援するScenifyといったコンピュータビジョン系プロダクトの立ち上げ、開発、運用も行っています。
コンピュータビジョンエンジニアが取り組むプロジェクトでは、Vision Language Model、拡散モデル、3D Gaussian Splattingなど、最先端のコンピュータビジョン技術を扱います。このようなコア技術の研究開発から、実課題を解決するための概念実証、顧客価値をもたらすソリューション・プロダクト開発まで、技術を幅広く取り扱いながら社会実装したい方に最適な環境です。

【業務内容の一例】
・エンターテインメント分野におけるコンテンツ制作支援技術の開発
　- 生成AI技術を活用したクリエーター支援ソリューションの開発
　- 3D Gaussian Splatting等の最先端CG技術を活用した映像／ゲーム業界向けプロダクトの開発
　- 大規模な動画像データベースを高速／高精度に検索できるシステムの設計・実装
・映像解析ソリューションの開発
　- 店舗／工場／建築現場等のカメラ映像のリアルタイム解析、業務改善
　- 言語モデルと組み合わせた柔軟性の高い映像解析ソリューションの開発
・仮想空間構築技術による認識システムの高度化
　- 3Dコンピュータビジョン技術を用いて構築した仮想空間を、AIモデルの学習に用いることで、より高度な視覚認識能力を備えたAIモデルを開発する
・外観検査プロダクトの開発
　- 製造業／食品／自動車等の外観検査を自動化するプロダクトの開発
　- zero-shot／few-shotで外観検査を高精度に行う技術の開発
・PoC／デモ開発
　- Vision Language Modelを活用したアプリケーションのプロトタイプ開発
　- プロトタイピング、UX実証、技術デモの作成
・顧客課題の解決
　- 新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング

実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【Healthcare & Wellnessのミッション】
PFNのHealthcare & Wellness（H&W）チームは、LLM（大規模言語モデル）などの生成AI基盤モデルや最先端のAI技術を駆使して、創薬、医療といったヘルスケア産業や、保険、食品、介護といったウェルネス産業における革新的なソリューションを創出し提供することをミッションとしています。
ヘルスケア・ウェルネス産業では、研究開発や社内業務へのLLMの利活用、ヘルスケアデータのAI解析、医用画像のAI解析、健康増進に向けたAIソリューションなど、多様なAI技術が求められています。その中で、AIに対する認識も、特定タスクを解決するツールから、ビジネスや研究開発の競争力の源泉と捉えなおす動きが高まり、AIの利活用が本格化しています。それに伴い、顧客や業界の課題もより複雑化・多様化しており、その技術的な課題を解決できる人材のニーズが高まっています。
このような背景から、ヘルスケア＆ウェルネス担当のエンジニア・リサーチャーとして、クライアントとのプロジェクトにおいて、技術開発を行う人材を募集します。

【職務内容】
クライアントが抱える本質的な課題を解決するため、ビジネス開発メンバーや他のエンジニア／リサーチャーと密に連携しながら、以下の業務を遂行していただきます。
・顧客へのヒアリングを通じた課題の深掘りと要件定義
・論文調査やデータ解析を通じた技術的な実現可能性の評価
・クイックなプロトタイプ開発と、顧客へのデモンストレーション
・機械学習モデルの実装、学習、評価、改善
・顧客への進捗報告や成果をまとめたプレゼンテーション・報告書の作成
・プロダクト開発を見据えたシステム開発メンバーとの連携

ご経験やスキルに応じて、以下のような専門性の高いプロジェクトに参画いただきます。特に製薬企業、医療・ヘルスケア関連企業、ライフサイエンス関連研究機関との案件を想定していますが、それ以外の顧客案件にもアサインされる可能性があります。

【これまでのプロジェクト事例】
・医療LLMの研究開発：医療知識を持った特化型LLMの研究開発と社会実装の検討
・創薬研究を支援するAIエージェントの研究開発：社内外データを活用し、研究者の仮説検証を支援するAIエージェントの研究開発
・医用画像解析：外部ステークホルダーと連携した医用画像解析、診断支援AIの開発
・標的・バイオマーカー探索：論文データ、オミックスデータを用いた新規創薬ターゲットやバイオマーカーの探索
・新規プロダクト開発：マウス尾静脈自動注射システム「AUTiv」、薬機法等のガイドラインに照らして資料の自動レビューを行う生成AIシステム「Slide Review」、ライフケアプラットフォーム「VITA NAVI」の開発・提供
・新規ソリューション開発：ヘルスケア・ウェルネス産業の顧客に対するその他AIソリューションの提供等

【入社後のオンボーディング】
ご経験や専門性、ご入社時期に応じて最適なプロジェクトにアサインします。原則として、入社後約1ヶ月間はメンターとなるH&Wチームのメンバーと同じプロジェクトで業務を進めていただき、PFNでの開発スタイルやプロジェクトの進め方をキャッチアップしていただきます。

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【職務内容】
PFNの計算基盤の心臓部である、MN-Coreのソフトウェアスタックの研究開発を行うエンジニアを募集します。

PFNのさまざまな研究開発や事業は、機械学習やシミュレーションを中心とした膨大な計算量によって支えられています。計算基盤の心臓部はアクセラレータであり、PFNでは独自のアーキテクチャにもとづくアクセラレータであるMN-Core(TM)およびその後継であるMN-Core2（開発中仮称）を開発・活用しています。

MN-Coreを用いて事業を加速するためには、コンパイラなどのソフトウェアスタックの開発が非常に重要です。MN-Coreはプロセッサの制御の大半をソフトウェアで事前にスケジューリングすることによって高い効率を出すアーキテクチャを採用しており、ソフトウェアの品質が直接的にアクセラレータの効率を決定づけます。

今後、MN-Coreシリーズの活用を加速するために、継続した研究開発を担うソフトウェアエンジニアを募集します。

本ポジションでは、Pythonで定義されたNN（DL）のコードを、MN-Coreで動作できるようにするプロダクト・ツールを開発するプロジェクトへのアサインを想定しています。具体的には、以下のようなソフトウェア開発に携わることを想定しています

・グラフ最適化コンパイラ
・Numpy-like interface for MN-Core
・高速なカーネル実装
・コンパイラコア実装（計算グラフを機械語に翻訳していく処理）
・MN-Coreへの高速なデータ供給／前処理
・社内ワークロードのMN-Coreへのポーティング／高速化作業

これら業務に加え、希望や適性に応じてMN-Core自体のアーキテクチャの検討など幅広く高速な計算機を作る・活用する業務に従事していただくことができます。
PFNでは最先端のDeep Learning向けASICに向けた「実際に使われている」機械学習コンパイラの開発に関わることが出来ます。実際のユーザやハードウェア開発者と非常に距離が近い環境で、世界トップクラスの計算機を実際に活用する業務に意欲のある方のご応募をお待ちしています。

【Appeal】
・新しい世界を作り出す仕事に携われる
・最先端のDeep Learning向けASICに向けた「実際に使われている」機械学習コンパイラの開発に関わることが出来る
・実際のユーザやハードウェア開発者とも非常に距離が近いため、必要や興味に応じて様々な仕事をすることができる
・高い技術力を持ったチームメンバーと共に働くことができる
・HWエンジニアと近い距離で、共に議論しながら開発ができる

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【職務内容】
PFNのさまざまな研究開発や事業は機械学習やシミュレーションを中心とした大量の計算とデータによって支えられています。それを支えるシステムは設計から運用までを基本的に自社で行っています。単に個別の計算機を用意するだけでなく、KubernetesやApache Ozoneを使って多数の計算機とストレージを一体の計算資源サービスとして利用することで、PFNが所有する多数の計算機を競争力の源泉たらしめています。

今後も、GPUおよび新たに開発をおこなっている新アクセラレータ（MN-Core 2）を使った計算基盤の拡大を計画しています。計算機が高速になればなるほど、データ量が増えれば増えるほど、それを支えるストレージ基盤に対する要求は厳しくなっていきます。学習の際には学習を妨げることのない高速なデータ読み出しが、シミュレーションの場合には高速なデータ書き込みが求められます。それらのデータは日々増加しており、平均するとそのペースは毎日数枚のHDDを買い足すような速度です。

このポジションでは、拡大しつづけるPFNのストレージ基盤の開発・運用を共に行っていただくエンジニアを募集します。業務内容には下記が含まれます。ここで列挙した以外にも様々な業務があり、幅広い領域の先端的な課題に取り組むことができます。

・ファイルストレージやオブジェクトストレージの検討から構築、運用全般
・利用しているOSSのコミュニティへのフィードバックおよび貢献
・PFNの全ての事業において最適なデータ運用ができるような社内サポート
・計算基盤への高速読み出し、計算基盤からの高速書き込み技術の研究開発
・ストレージ関連ハードウェアの評価検証、調達
・データストレージ基盤の戦略策定、企画、開発

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【職務内容】
PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、PFNにしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。

金融プロジェクトでは、機械学習および金融市場に関する知見を活かした金融時系列予測モデル開発や、深層学習および金融工学の知見を活かしたDeep Hedgingの技術を中心とした金融派生商品のリスク評価手法の開発を行っています。

金融プロジェクト機械学習エンジニアは、PFN内の機械学習の知見と競争力のある学習基盤を活用し、顧客企業と共同で金融業界の課題解決に取り組み、価値を創造する仕事です。新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。

以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。

【業務例】
・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング
・対象となる実際の金融商品に関するデータおよびその運用業務等の観察および分析
・機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義
・実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証
・機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める（可視化等の）技術手法の開発・実装・検証
・顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス
・（金融分野以外での）データ分析・機械学習モデルの開発

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【職務内容】
Matlantisのコア技術を開発・製品化するエンジニアを募集します。

Matlantisは材料探索を支援する汎用原子レベルシミュレーターです。PFNが開発し、子会社であるPFCCが販売をしています。72元素をサポートするPFP（独自開発の汎用ニューラルネットワークポテンシャル）をはじめとするコア技術がMatlantisの強みのひとつです。今後さらにMatlantisを強力にしていくためには、PFPに加えてさらなるコア技術の開発・提供が重要になります。

Matlantisのコア技術開発チームでは一緒に働いてくれるエンジニアを募集しています。このチームでは、社内で研究・開発したコア技術をMatlantisに組み込んでいます。先進的な技術をユーザーが安定的に利用できるようにするには、技術の理解、ユーザー課題の理解、製品開発のノウハウなど多岐にわたる知識・スキルが求められます。技術をどのように提供したらユーザーの価値につながるかを考えて形にしていくのは簡単ではないですが、自分たちの技術をユーザーに直接届けられるという意味で魅力的な仕事だと思います。Matlantisという製品を通してユーザーへ価値提供することに情熱をもつ人の応募をお待ちしています。

下記の必要な知識・スキル欄で詳細をあげますが、計算化学や材料開発などのドメイン知識をもち、なおかつ、ソフトウェア製品開発の経験があれば、このチームにベストマッチだと思いますが、そのどちらか一方だけでもあり、不足している分については学習していく意欲があればチームの一員として働くことで成長していくことができると思います。学びの場はたくさんあるのでぜひご応募いただければと思います。

▼本ポジションでは、Matlantisのコア技術開発チームへのアサインを想定しています。このチームの典型的な作業を以下に列挙します。
・研究チームの成果のMatlantisへの組み込み
・計算化学の手法に基づくアルゴリズムの実装
・他のチームメンバーの書いたコードのレビュー
・新しい変更のデプロイ
・不具合調査や障害対応
・ドキュメントやExampleの作成
・希望や適性に応じて材料探索関連の共同研究プロジェクトなどに従事していただくことも可能です。

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【職務内容】
プロダクト・サービス開発エンジニアは通年で採用しています。

プロダクト・サービス開発エンジニアは、PFNにおいてプロダクト・サービスの開発・運用を通して価値を創造する仕事です。PFNの事業領域はケミカル・バイオ・ヘルスケア・教育・エンターテインメント・流通・製造等、多岐にわたっています。これらの多様な分野に対して、プロダクト・サービス開発エンジニアはフロントエンド・バックエンド等のソフトウェアの開発から運用までを一貫して行う仕事を担当します。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、PFNのvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。

【業務内容】
・プロダクト・サービスのフロントエンド・バックエンドの構築から提供まで一貫して行う
・ソフトウェアやプロダクト・サービスの品質を検証し、高める
・コーディングだけでなく、設計、ドキュメンテーション、運用、サポートを行う

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【職務内容】
機械学習・最適化・データサイエンス分野のエンジニアを通年で採用しています。

多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、自社のスーパーコンピューターを用いた研究開発・実装を通じて「現実世界を計算可能にする」というPFNのビジョンを実現します。それぞれの事業ドメインの専門知識を学び、コンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を用いることで、PFNでしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、PFNのvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。

以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。

【業務例】
新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。

・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング
・対象となる実在の設備・プロセス等に関するデータおよびその稼働・運転業務等の観察および分析
・機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義
・実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証
・機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める（可視化等の）技術手法の開発・実装・検証
・顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス

問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・数理最適化・逆問題解析などの問題解決を行います。

・対象設備・プロセス等に関する時系列データに対する予測、あるいは異常検知のための機械学習モデルの構築・検証
・実世界の組合せ最適化問題に対する、ヒューリスティクス・数理計画・機械学習などの複合的な視点からの解決アプローチの提案・実装・実験
・リモートセンシング実データを用いた、計測対象の内部状態・構造の逆問題解析・推定
・シミュレーションデータと実データのドメインアダプテーション

稼働中の化学プラント等の大規模生産設備や、産業機械・ロボット装置等を対象に、これらをより安全・最適に運転できるよう制御するための技術開発を行います。

・安全を保証しつつ最適な制御を可能とする機械学習モデルの構築
・設備・装置の異常を運転時系列データを用いて検知・予知する機械学習モデルの構築

製造プロセスや製造装置などを対象に、シミュレーションなども活用しながら効率的な製造をするための技術開発を行います。

・2D／3D での粒子シミュレーションを使った課題の定式化と機械学習への応用
・最適な製造プロセスを探索するための連続・離散最適化アルゴリズムの開発
・開発したアルゴリズムや機械学習モデルを用いた最適化処理を自社クラスタと連携して行うシステムの構築・運用

小売業における収益性および顧客満足の向上につながるデータ分析およびそれに基づく問題解決の提案を行います。小売業における業務の再構築・業務品質の向上に資する手法を開発します。

・店舗オペレーションの観察・ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築
・社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード
・販売促進・機会損失回避・在庫最適化等を目的とする画像・POS データ分析および最適化手法開発
・顧客企業と連携した、開発手法の効果検証

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【職務内容】
Preferred Networks（PFN）のDrug Discovery領域を担うリサーチャー／エンジニアを募集します。

創薬分野における計算科学の発展はめざましく、創薬標的となる生体内高分子の同定やその構造・機能の予測、医薬品候補分子の設計・探索・最適化（薬理活性・毒性・動態予測）などの分野において実用化が進んでいます。PFNのDrug Discoveryチームでは最先端技術と創薬分野におけるドメイン知識を高度に融合して、多岐にわたる創薬現場の課題解決に取り組んでいます。
現在、PFNでは、創薬現場において有用な新規技術の開発に興味があり、製薬企業と協力して新しい医薬品の開発に携わりたいという熱意のある方々を募集しています。

【ミッション】
最先端の計算科学を活用し、革新的医薬品の創出を支援することで、人々の健康に貢献する

【業務内容】
・創薬分野における新規技術の研究開発
　‐ Requirementsに記載の分野を中心に、様々な分野を担当していただきます
・他機関との共同研究
・最新の研究論文の調査および習得
・他チームとの連携

【参考】
▼弊社事業と関連する計算科学技術のキーワード（募集職種はRequirementsをご確認ください）
・Neural Network Potential
・Protein Folding、Structure-aware prediction
・ADMET予測
・AIによる分子設計
・計算化学・分子シミュレーション
　- 分子ドッキング
　- 分子動力学法（拡張サンプリングMD、Free Energy Perturbationなど）
・Structure Based Drug Design（SBDD）
・Ligand Based Drug Design（LBDD）
・ケモインフォマティクス

【勤務地】
リモート勤務制度あり （日本国内に限る)

【職務内容】
エンジニア・リサーチャーは通年で採用しています。

PFNのエンジニア・リサーチャーはマテリアルサイエンス・バイオ・ヘルスケア・教育・エンターテインメント・流通・製造といったPFNの多様な事業領域や自社のスーパーコンピューターにおいて提供するサービス・ソフトウェアの研究開発・実装を通じて「現実世界を計算可能にする」というPFNのビジョンを実現します。深層学習その他の先端技術に限らず、コンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を用いてPFNでしかできないサービス・ソフトウェアの開発を目指しています。このようなサービス・ソフトウェアの開発においては、コンピューターに関する知識だけでなく、それぞれの事業ドメインの専門知識なども学ぶことも求められます。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、PFNのvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。

▼業務内容
・研究成果を主にソフトウェアの形で実装しハードウェアやサービスを創りこんで行く
・ソフトウェア／ハードウェアやサービスの品質を検証し、高める
・社内や世の中の最新の研究結果を元に新しい技術を生み出していく

【職務内容】
PFNの材料探索分野を担うリサーチャーを募集します。

化学・材料科学における数値計算技術の発展はめざましく、近年では計算機による新材料開発が注目されてきています。PFNでは計算科学と材料開発を高度に融合して革新的なマテリアル開発をするべく、汎用原子レベルシミュレータMatlantis(TM)をENEOS株式会社と共同開発しました。

PFNではMatlantisの更なる技術開発・深層学習に基づく物理シミュレーション技術の開発に取り組んでおり、従来の適用限界を大きく超えた材料探索・物性予測を実現することを目標としています。計算科学と深層学習の組合せにより、今までにないシミュレーション技術の開発・材料提案手法の開発を実現したいという方、それによりお客様と共に新規材料を開発をしたいという方を募集します。関連分野の知識・経験がある方はもちろんのこと、この野心的な目標に共感していただける方、熱意のある方の応募をお待ちしています。

【Materials Discoveryチームのミッション】
・革新的なマテリアル開発による持続可能な社会の実現
・素材開発のための、材料科学・物理化学・計算化学に基づく革新的な技術の開発

具体的な業務内容として下記を想定しております。（スキル・興味範囲に応じて柔軟に対応します）

▼Matlantisの更なる技術開発
・深層学習と物理化学の知識を活かし、Matlantisに用いられているアーキテクチャを改良し、更なる計算精度向上を目指す。
・現在のMatlantisで予測精度が出にくい部分に関して、原因究明と改善を実施する
・最新の研究や顧客要望から、Matlantisの追加機能開発の提案・実施をする

▼他社との材料の共同開発
・顧客課題をMatlantisおよびPFNの計算資源を活用して解決する
　- 顧客課題を聞き取り、物理化学・計算化学的な視点から解決方法を考えて提案する
　- 革新的な材料開発のための技術開発をし、それに基づいた顧客課題の解決をする
　- 定期的な顧客への報告を実施し、顧客のフィードバックをもらいモデルを改善する
・マテリアルズインフォマティクスおよび深層学習を用いた課題解決
・製造・研究での顧客課題をマテリアルズインフォマティクスを用いて解決する
・深層学習の知見を活かし、材料開発における顧客課題を特定・解決する

▼革新的な研究と現実への適用
・最新の研究・論文を把握し、熱意をもって革新的な技術開発を提案・実行する
・大学・企業との共同研究を通して、世の中にない新たな技術を開発し、それを現実の素材開発に活かす
・他チームとの連携・社内での技術交流を実施。様々な分野の最新技術を把握する

【Appeal】
・材料探索では、世界に革新的インパクトを与えるような新物質の発見を目指している
・潤沢な計算資源を利用した研究開発ができる
・各分野の最先端を研究している社内の技術者に気軽に質問・相談が出来る環境
・難しい課題・挑戦的な課題にも果敢に取り組むことが推奨されている環境

【職務内容】
PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組んでいます。大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）や画像基盤モデル（Vision Foundation Model、VFM）を中心としたマルチモーダル基盤モデルを自社開発している強みを活かし、高価値なソリューションを提供するサービス開発エンジニアを募集します。

機械学習を組み込んだWebアプリケーションの開発経験があり、積極的に手を動かしてサービス開発を進めていただける方を求めています。自然言語処理の専門性は必要ではありませんが、顧客の課題をヒアリングし、UI／UXを考慮した解決方法を提示できる方を歓迎します。

以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。

▼業務例
・APIが提供されているLLM、VFM、マルチモーダル基盤モデルを活用したウェブアプリケーションの開発
・新規案件のサービスの立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング
・基盤モデルを応用したサービスのフロントエンド・バックエンドの構築から提供まで一貫して行う
・プロトタイプの実装及びフィードバックを受けて、品質を高める

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【職務内容】
デジタルパートナー事業部の"AIエンジニア"として、クライアント企業の事業課題解決を目的として、AI・機械学習技術を活用したシステム開発やデータ活用基盤の構築を支援していただきます。
データサイエンティストやビジネスサイドのメンバーと連携し、PoCから本番運用フェーズまでの開発業務を担っていただきます。

【仕事内容の例】
▼以下のようなAI・機械学習関連の開発・実装・運用業務をお任せします。
・顧客行動分析や需要予測モデル、マッチングアルゴリズムなどの機械学習モデルの設計・実装
・モデル推論APIの開発・保守運用（FastAPIなど）
・機械学習モデルの学習バッチ処理の設計・構築（AirflowやFargate等）
・クラウド環境（主にAWS）を用いたAPI／バッチシステムの構築・運用
・Infrastructure as Code（CDK、Terraform など）によるクラウドリソース管理・構築
・Datadogなどを用いたシステム監視、メトリクス収集、障害検知・対応
・データ処理パイプラインの構築（SQL、Spark、Pandasなど）
・ビジネスサイドとの要件定義・設計フェーズへの参画

【主な取引先】※全体の9割が直案件
エイベックス／三菱電機／トラストバンク／キヤノンマーケティングジャパン／ユニクロ／パナソニック／カシオ計算機／電通グループ／KADOKAWA／パーソルキャリア／デルフィス／日本経済新聞社／博報堂グループ／LINE 他、多数

【勤務地】
本社／在宅／客先のいずれか

【職務内容】
デジタルパートナー事業部の”データアナリスト”として、クライアント企業の事業成長を支援するために、Webサイトやマーケティング施策のデータ分析を通じた課題発見および改善提案を行っていただきます。アクセス解析だけでなく、KPI設計やデータ統合分析、レポート作成、施策の立案・運用支援まで一貫して携わり、クライアントのデジタル領域における意思決定を後押しするポジションです。

【仕事内容の例】
・Google Analytics（GA4）などを用いたアクセス解析・ユーザー行動分析
・クライアントへのレポーティングと改善提案の実施（定例会・ワークショップ参加含む）
・KPI設計やモニタリングダッシュボード構築の支援
・Webサイトやアプリの課題抽出と改善施策の企画立案
・広告、CRM、MAツール、外部データなどとの連携を踏まえた統合的なデータ分析
・分析結果を活かした施策の効果検証や改善案の提案
・データ活用推進に向けたクライアント教育・啓蒙活動

【主な取引先】※全体の9割が直案件
エイベックス／三菱電機／トラストバンク／キヤノンマーケティングジャパン／ユニクロ／パナソニック／カシオ計算機／電通グループ／KADOKAWA／パーソルキャリア／デルフィス／日本経済新聞社／博報堂グループ／LINE 他、多数

【勤務地】
本社／在宅／客先のいずれか

【仕事内容】
パブリッククラウドを活用したWebアプリケーションの設計・開発・運用、データ分析基盤における大規模データの並列・分散処理の開発・運用をご経験に応じて幅広くお任せします。

【エンジニアとして各段にスキルアップできる環境】
Google Cloud、AWS、Microsoft Azureといったパブリッククラウドを活用して、既存のアプリケーションをモダナイズする案件や、各クラウド独自のサーバレスサービスを積極的に活用したシステムを手がけています。設計から携われる案件も多く、進化し続けるサーバレスサービスを活用したシステム開発の知見を得られます。
直接請けている案件が非常に多く、新しい技術やサービスも積極的に利用しているので、幅広い技術を持つエンジニアとして成長できる環境です。
また、まだ若い組織ということもあり、将来的にはチームマネージメントに挑戦したり、テックリードとして自社エンジニアの技術力向上を図ったり、といったキャリアを形成していくことも可能な環境です。

【案件例】
・AIを活用した社内ファイル検索システム
　- 開発言語：Python
・大規模なデータ分析基盤を構築するグローバル企業のKPI可視化Webシステム
　- 開発言語：PHP、Python、Go

【この仕事で得られる経験】
・Google Cloud、AWS、Microsoft Azureを用いたシステム開発を経験することが可能です。
・サーバーサイドのアプリケーション開発に限らず、インフラ領域やフロントエンド領域など多様な開発経験、実績を積むことが可能です。
・様々な業界のクライアント案件に携わることが可能です。
・自分のペースで技術習得に励むことができます。
・資格を取得された際にはお祝金を支給します。

【組織構成・環境】
本ポジションが所属する「Cloud Development Team」は、データ分析基盤やWebアプリ開発を担当するエンジニアが所属する部門です。
また、「Cloud Tech Division」は「Cloud Infrastructure Team」「Cloud Development Team」の2チームで構成されています。
インフラ部門（Cloud Infrastructure Team）における案件で生じる開発業務を担っていただきます。
弊社の基幹事業であるインフラを考慮したシステム開発になるため、開発に留まらない幅広い技術を習得する機会があります。
実際にメンバーによる勉強会を行う等、各エンジニアのスキル向上をはかっており、今後も様々なトピックの勉強会を開催する予定です。

【開発環境】
・IDE：JetBrains
・フロントエンド：React
・バックエンド：
　- PHP（Laravel）
　- Go
　- Python
・Google Cloudプロダクト
　- GAE
　- GCE
　- Cloud Run
　- Cloud Functions
　- Cloud BuildCloud SQL
　- Cloud Datastore
　- BigQuery　等
・その他Azure各プロダクト
・プロジェクト管理：monday.com、Backlog
・ドキュメント管理：DocBace、Google Workspace

【社内環境】
・会社貸与PC有り（MacBook Pro）
・ハイクオリティチェア
・4Kモニタ
・屋内原則禁煙（喫煙ブースあり）

※入社半年後から付与

【働き方】
出社×リモートワークの「ハイブリッドワーク」にて就業いただきます。
社員各自が週2程度の頻度で出社予定を立てて柔軟な働き方を実現しております。
※入社〜1ヶ月程度は業務等のキャッチアップのため、出社による就業を想定しております。
　キャッチアップ具合によっては期間を短縮／延長することがあります。

【勤務補足】
在宅勤務相談可（週3日リモート・在宅）

【仕事についての詳細】
▼機械学習エンジニア
世界でも貴重なデータを解析できます。独自で豊富なデータを活用して成果に結びつけてくれる方を募集しています！

【仕事内容】
採用領域のサービス実装に向けたAIに関する研究開発に従事いただきます。
ご興味に応じてクライアント企業とのDXプロジェクトや新規事業の立ち上げや、ZENKIGEN Labを通じてアカデミックな知見を持ったプロフェッショナルと共同で研究開発に取り組むことも可能です。
ZENKIGENのエンジニアやUI／UXデザイナーなど、様々な役割、専門性、技術力を互いに活かし合いながらチームでプロダクト開発に取り組み、新たにうまれる様々な事業領域において新しい価値を生み出し事業の成長に貢献していただきます。

現在の主な開発テーマは以下のとおりです。

▼開発テーマ
（1）面接動画解析
動画・音声・テキストを組み合わせたコミュニケーション解析指標の設計と解析アルゴリズム構築

（2）対話システム開発
・AIアバター面接官・その他対話AIシステムの対話ロジックの設計とアルゴリズム改善（LLMを用いた処理ステップの高度化など）
・アバターの振る舞いを含む総合的なAI面接の体験のブラッシュアップ

（3）AIエージェント機能の開発
採用領域のAIエージェント機能の企画・開発など

【組織の特徴】
・「世界でも貴重な動画データ」を大量に保有しています
面接中の映像データなど、プロダクト利用を通して得られた大規模なデータをもとにアルゴリズム設計、開発、展開していきます。こうしたデータを所持している企業は世界的にも珍しいです。
・UI／UXデザイナーやエンジニアなどシステム設計に欠かせないプロフェッショナルが所属し、プロジェクトを遂行するための体制が整っていることも働きやすさを後押ししてくれます。
・チーム全体でプロダクト企画に携わっているため事業企画開発の力を短期間で身につけていくことができる、経営メンバーへの提案・提言ができます。
・AIが会社の競争力の源泉に位置づけられており、映像から人の感情や感性を分析する技術を開発しています。表情・声・仕草等を機械学習を用いています。この領域は、アフェクティブ・コンピューティングと呼ばれており、弊社は国内トップカンパニーを目指しています。
・社員数は現在60名程度ですが、神戸大学や青山学院大学などの共同研究先や、様々な分野のプロフェッショナルが所属する社内R&D組織「ZENKIGEN Lab」とともに共同研究に取組むことができます。

【働き方】
東京にオフィス・茅ヶ崎（海の目の前）にサテライトオフィスがありますが、全社的にリモート可・フルフレックスという働き方となります。

・リモート勤務可　
・サテライトオフィス勤務可
・フリーアドレス
・OpenOffice

【仕事内容】
パブリッククラウドを活用したWebアプリケーションの設計・開発・運用、データ分析基盤における大規模データの並列・分散処理の開発・運用をご経験に応じて幅広くお任せします。

【エンジニアとして次のステージにステップアップできる環境】
Google Cloud、AWS、Microsoft Azureといったパブリッククラウドを活用して、既存のアプリケーションをモダナイズするものや、各クラウド独自のサーバレスサービスを積極的に活用したシステム開発をお任せします。
設計から携われる案件も多く、進化し続けるサーバレスサービスを活用したシステム開発の知見を得られます。
直接請けている案件が非常に多く、新しい技術やサービスも積極的に利用しているので、幅広い技術を持つエンジニアとしても成長できる環境です。
今お持ちのスキルや経験をはじめ、今後登場する新技術やサービスを社内に浸透させたり、自社エンジニアの技術力をより向上させるために、テックリードとしてご活躍いただくことも可能な環境です。

【案件例】
・AIを活用した社内ファイル検索システム
　- 開発言語：Python
・大規模なデータ分析基盤を構築するグローバル企業のKPI可視化Webシステム
　- 開発言語：PHP、Python、Go

【この仕事で得られる経験】
・Google Cloud、AWS、Microsoft Azureを用いたシステム開発を経験することが可能です。
・サーバーサイドのアプリケーション開発に限らず、インフラ領域やフロントエンド領域など多様な開発経験、実績を積むことが可能です。
・様々な業界のクライアント案件に携わることが可能です。
・資格を取得された際にはお祝金を支給します。

【組織構成・環境】
本ポジションが所属する「Cloud Development Team」は、データ分析基盤やWebアプリ開発を担当するエンジニアが所属する部門です。
また、「Cloud Tech Division」は「Cloud Infrastructure Team」「Cloud Development Team」の2チームで構成されています。
インフラ部門（Cloud Infrastructure Team）における案件で生じる開発業務を担っていただきます。
弊社の基幹事業であるインフラを考慮したシステム開発になるため、開発に留まらない幅広い技術を習得する機会があります。
実際にメンバーによる勉強会を行う等、各エンジニアのスキル向上をはかっており、今後も様々なトピックの勉強会を開催する予定です。

【開発環境】
・IDE：JetBrains
・フロントエンド：React
・バックエンド：
　- PHP（Laravel）
　- Go
　- Python
　- Google Cloudプロダクト
　- GAE
　- GCE
　- Cloud Run
　- Cloud Functions
　- Cloud BuildCloud SQL
　- Cloud Datastore
　- BigQuery　等
・その他Azure各プロダクト
・プロジェクト管理：monday.com、Backlog
・ドキュメント管理：DocBace、Google Workspace

【社内環境】
・会社貸与PC有り（MacBook Pro）
・ハイクオリティチェア
・4Kモニタ
・屋内原則禁煙（喫煙ブースあり）

※入社半年後から付与

【働き方】
出社×リモートワークの「ハイブリッドワーク」にて就業いただきます。
社員各自が週2程度の頻度で出社予定を立てて柔軟な働き方を実現しております。
※入社〜1ヶ月程度は業務等のキャッチアップのため、出社による就業を想定しております。
　キャッチアップ具合によっては期間を短縮／延長することがあります。

【勤務補足】
在宅勤務相談可（週3日リモート・在宅）

【事業内容】
FastLabelは、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』」をパーパスに掲げ、AI開発に不可欠な「データ」に関するサービスとプロダクトを提供しています。
日本版ScaleAIとして日本市場において既にトップクラスのポジションを確立しており、現在グローバル展開を目指しています。

近年ChatGPTを初めとした生成AIや、自動運転やロボティクスなどのPhysicalAIなど様々な分野での社会実装が急加速している中でAIに学習させる高品質な教師データが圧倒的に不足しています。
さらに、AIの進化によって人の判断を代替する機会が増えており、学習データの品質はもちろん、データの安全性や倫理性の担保も重要な課題となっています。
一方で、アノテーションを始めとしたデータ領域の業務は非常に面倒かつ仕組み化が難しく、上記の課題に応えられるソリューションが市場から強く求められています。
FastLabelは、このような「データ」にまつわるあらゆる課題をSaaSプロダクト、AI技術、サービスを組み合わせたデータインフラによって解決しています。

私たちは、今後ますます加速するAIの社会実装において、高品質かつ大規模なデータを世界に届ける「データインフラ」として、安心・安全なAIが溶け込む社会を実現していきます。

【募集背景】
FastLabelのエンジニアリング組織は、IPOとそれ以降のさらなる事業成長とパーパス実現に向けて、今後のスケールやグローバル展開を目指せる技術基盤づくりが課題になっています。
目指すべき事業やプロダクトから逆算し、ゼロベースで技術方針や設計をリードできるテックリードを募集しています。

【業務内容】
事業の急拡大期とグローバル展開を迎えているFastLabelの事業・プロダクト・組織課題を、技術を中心としたあらゆる方法を用いて解決するテックリードをお任せいたします。
現在のプロダクトはアノテーションツールを中心に世界で戦える製品をつくりあげてきており、グローバルNo.1のデータQCDを実現するさらなる進化と価値創出に挑戦いただきます。
また、エンジニア組織としては技術スペシャリスト・マネジメントのレイヤーが不足している状況のため、技術面における圧倒的な裁量権をもって主体的に問題解決とチャレンジできる環境を提供します。

【具体的な業務】
1．スケーラブルな技術基盤の設計・開発・運用
　・大量データに対応できるシステムアーキテクチャの設計と技術的な意思決定のリード
　・新規技術の導入と既存システムの最適化、技術負債の解消
　・コード品質の向上を目指したレビューとベストプラクティスの導入
　・リソースとコストを意識した無駄のない仕組み化と運用方針の推進

2．VPoEと連携した組織の技術力の底上げ・仕組みづくり
　・複雑な技術課題の解決と、チーム内での技術的な方向性の指導
　・要件定義から設計、実装、テスト、リリースまでの技術的サポート
　・技術的リスクの評価と管理、リリーススケジュールの技術的最適化

3．技術面でのチームメンバーの育成とサポート
　・開発メンバー全体の技術力向上を目指したメンタリング、トレーニング、技術指導
　・チーム内での技術的な知識共有とコミュニケーションの促進
　・全体的なスキルアップを目的としたワークショップやトレーニングの実施

4．機械学習エンジニアとの技術連携
　・AutoMLの技術をプロダクトに適用する際の技術方針検討
　・技術交流、勉強会等の実施

【技術スタック】
（参考）弊社技術環境
▼バックエンド
　Node.js、TypeScript、TSOA、Python、Express、Flask
▼フロントエンド
　・開発言語：React.js、TypeScript
　・UIフレームワーク：Material-UI
　・3D点群開発:：Three.js／R3F
　・Canvas：Konva
　・デザインツール：Figma
▼データベース
　MySQL（Aurora）
▼インフラ
　・AWS（Fargate、CloudFormation、CDK）、CI／CD（CodePipeline、CodeBuild、GitHub Actions）
　・AIコーディングツール
　・Claude Code等
▼その他
　GitHub、Notion、Slack

【開発組織の特徴】
▼本質的な課題を追求し、技術で解決する
グローバルのビッグテックに勝つためには、「本質的な価値」を生み出す開発を通した開発生産性の追求が不可欠です。
FastLabelには「Issue Driven」というバリューがあり、「なぜやるのか？」「イシューは何か？」という思考に重心を置きながらエンジニアが開発したものがユーザーに心から喜ばれることにこだわって開発をしています。

▼ユーザーとコラボレーションして開発するサービス駆動開発
通常のSaaSと異なるFastLabelのサービスとプロダクトの2つの事業を最大限活かしサービスを通して社内やお客様から挙がった課題を基に高速なプロダクト改善を行う「サービス駆動開発」が大きな特徴の1つです。
良いプロダクト開発はユーザーの一次情報から生まれると考えており、ユーザーとコラボレーションをしながら高速かつ手戻りの少ない開発を進めています。

▼心理的安全性とコミュニケーション
ベンチャーフェーズで忘れられがちなコミュニケーションを重視し1on1やチームでのカジュアルなコミュニケーションをしっかりとることを通して信頼関係をベースにした「コト」に集中できる組織づくりを大切にしています。

【キャリアパス】
スタートアップからエンタープライズまで、今後あらゆる産業においてAIの活用は不可欠で、そこに必要となる業務ドメインと技術力を身につけることができます。

・AI × SaaS開発によるスキルアップ、技術力向上
ユーザーからのフィードバックを基に製品を磨き上げる中で、機械学習とソフトウェアの最先端技術を習得できます。フルスタックエンジニア志向の方は、APIやSDK開発、Amazon SageMakerを活用した機械学習モデルの構築も担当可能です。
また、大規模なAIデータ基盤を構築するためのアーキテクチャ設計・パフォーマンス改善など技術的なチャレンジにも取り組むことが可能です。

・多彩なキャリア展望
エンジニアリングマネージャー、VPoE、CTO、テックリードなど、技術・マネジメントの両軸でキャリアを描ける環境です。

【勤務地】
※一部リモートワークも可

【事業内容】
FastLabelは、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』」をパーパスに掲げ、AI開発に不可欠な「データ」に関するサービスとプロダクトを提供しています。
日本版ScaleAIとして日本市場において既にトップクラスのポジションを確立しており、現在グローバル展開を目指しています。

近年ChatGPTを初めとした生成AIや、自動運転やロボティクスなどのPhysicalAIなど様々な分野での社会実装が急加速している中で、AIに学習させる高品質な教師データが圧倒的に不足しています。
さらに、AIの進化によって人の判断を代替する機会が増えており、学習データの品質はもちろん、データの安全性や倫理性の担保も重要な課題となっています。
一方で、アノテーションを始めとしたデータ領域の業務は非常に面倒かつ仕組み化が難しく、上記の課題に応えられるソリューションが市場から強く求められています。
FastLabelは、このような「データ」にまつわるあらゆる課題をSaaSプロダクト、AI技術、サービスを組み合わせたデータインフラによって解決しています。

私たちは、今後ますます加速するAIの社会実装において、高品質かつ大規模なデータを世界に届ける「データインフラ」として、安心・安全なAIが溶け込む社会を実現していきます。

【募集背景】
FastLabelのエンジニアリング組織は、IPOとそれ以降のさらなる事業成長とパーパス実現に向けて、今後のスケールやグローバル展開を目指せる開発組織づくりが課題になっています。
エンジニアリング組織の拡大と生産性の向上を両立の実現を目指して、仕組み化の推進やエンジニアリング組織課題の解決に自律的に取り組むエンジニアリングマネージャーを募集しています。

【業務内容】
事業の急拡大期とグローバル展開を迎えているFastLabelの事業・プロダクト・組織課題を、マネジメントとエンジニアリングを組み合わせたあらゆる方法を用いて解決するエンジニアリングマネージャーをお任せいたします。
現在のプロダクトはアノテーションツールを中心に世界で戦える製品をつくりあげてきており、グローバルNo.1のデータQCDを実現するさらなる進化と価値創出に挑戦いただきます。
また、エンジニア組織としては課題解決力のあるマネジメント・スペシャリストのレイヤーが不足している状況のため、圧倒的な裁量権をもって主体的に問題解決とチャレンジできる環境を提供します。

【具体的な業務】
1．開発業務とチームマネジメント
　・サービスをグロースさせるためのチーム開発業務全般
　・新規機能開発・既存機能改善にかかる要件定義・詳細設計・実装・テスト等の各種レビュー
　・サービスデリバリーのための開発支援体制、改善サイクルの構築
　・ロードマップ実現のための計画・体制構築・進捗管理

2．組織課題に対する取り組み
　・開発プロセスの改善、生産性の向上
　・技術的負債の解消
　・エンゲージメント向上（テックリードと協働）

3．エンジニア採用・育成
　・採用戦略の策定
　・エージェント、スカウトを通した採用
　・LT、勉強会
　・ペアプロ・モブプロ

【技術スタック】
（参考）弊社技術環境
▼バックエンド
　Node.js、TypeScript、TSOA、Python、Express、Flask
▼フロントエンド
　・開発言語：React.js、TypeScript
　・UIフレームワーク：Material-UI
　・3D点群開発:：Three.js／R3F
　・Canvas：Konva
　・デザインツール：Figma
▼データベース
　MySQL（Aurora）
▼インフラ
　・AWS（Fargate、CloudFormation、CDK）、CI／CD（CodePipeline、CodeBuild、GitHub Actions）
　・AIコーディングツール
　・Claude Code等
▼その他
　GitHub、Notion、Slack

【開発組織の特徴】
▼本質的な課題を追求し、技術で解決する
グローバルのビッグテックに勝つためには、「本質的な価値」を生み出す開発を通した開発生産性の追求が不可欠です。
FastLabelには「Issue Driven」というバリューがあり、「なぜやるのか？」「イシューは何か？」という思考に重心を置きながらエンジニアが開発したものがユーザーに心から喜ばれることにこだわって開発をしています。

▼ユーザーとコラボレーションして開発するサービス駆動開発
通常のSaaSと異なるFastLabelのサービスとプロダクトの2つの事業を最大限活かしサービスを通して社内やお客様から挙がった課題を基に高速なプロダクト改善を行う「サービス駆動開発」が大きな特徴の1つです。
良いプロダクト開発はユーザーの一次情報から生まれると考えており、ユーザーとコラボレーションをしながら高速かつ手戻りの少ない開発を進めています。

▼心理的安全性とコミュニケーション
ベンチャーフェーズで忘れられがちなコミュニケーションを重視し1on1やチームでのカジュアルなコミュニケーションをしっかりとることを通して信頼関係をベースにした「コト」に集中できる組織づくりを大切にしています。

【キャリアパス】
スタートアップからエンタープライズまで、今後あらゆる産業においてAIの活用は不可欠で、そこに必要となる業務ドメインと技術力を身につけることができます。
また、エンジニアリングマネージャーとして急拡大の組織を支えられる経験・能力は、今後どのような開発組織にも必須、かつ、希少なものだと考えています。
今後のキャリアパスとしては、ご本人の特性に合わせてリーダー／組織長／VPoEや各領域で技術的難易度の高い課題に取り組むテックリードなどを目指すことが可能です。

【勤務地】
※一部リモートワークも可

【仕事内容】
Web、ゲーム、エンタープライズ案件と幅広く携われるチャンスがあります。
PMとして、ITインフラの構築やシステム開発における顧客折衝、工程管理をはじめとした、プロジェクトマネージメント業務を主にお任せします。
大規模案件、高トラフィック案件、新しい技術を用いた案件などチャレンジ出来る環境が整っています。最初はご自身の得意領域（得意なクラウド、得意な業種）での業務を担当いただき、その後自薦で他のクラウドサービスを用いた案件や他業種案件へのアサインが可能です。
実際の例としてはWeb業界のPLとしてアサインしていた方が、ゲーム業界への興味から自ら手を上げ活躍しています。また、EMとして、開発部門（Dev Team）に所属するエンジニア社員の育成やフォローアップ等のマネージメント業務全般も担っていただきたいと思っています。

【具体的な内容】
・セールス部門から引き継いだ要件、構成をクライアントとのフロントに立ち進捗管理、案件推進
・サービスリリース後の改善案の提案
・クライアントのニーズに対しての提案及び改善
・プロジェクトメンバーおよび部門メンバーのマネージメント

【エンジニアとして次のステージにステップアップできる環境】
案件初期から積極的に参加してもらい設計や使用サービスの選定を行っていただき、メンバーのマネージメントを通じて今後のキャリアに有益な経験を積むことができます。
エンジニアとしては、Google Cloud、AWS、Microsoft Azureといったパブリッククラウドを活用して、既存のアプリケーションをモダナイズするものや、各クラウド独自のサーバレスサービスを積極的に活用したシステム開発をお任せします。
要件定義や設計といった上流部分から携われる案件も多く、進化し続けるサーバレスサービスを活用したシステム開発の知見を得られます。
直請け案件が非常に多く、新しい技術やサービスも積極的に利用しているので、幅広い技術を持つエンジニアとしても成長できる環境です。
また、これまでの経験を活かして、開発部門（Dev Team）のチームビルディングやマネージメントにも寄与いただきたく考えています。

【案件例】
DXのバックエンド開発経験を中心に、比較的大きなデータを取り扱うデータ基盤の構築を行っています。また、様々な業界のビジネス課題に触れることができ、これにより技術的な解決策をどのように進めるべきかというビジネススキルも身につけることができます。
さらに、システム全体の設計を行う機会もあり、その経験はシステムアーキテクトへのキャリアアップへ繋げることができます。

・大規模なデータ分析基盤を構築するグローバル企業のKPI可視化Webシステム
・数百台のVMでデータの並列処理を実行し、分析結果をGoogle MapsとWebGLライブラリを連携させて可視化するWebシステム
・自社オンプレミス環境内の機器管理をするシステムの開発・運用

【組織構成・環境】
Cloud Tech Division／Dev Team
Webアプリ開発とデータ分析基盤の両方を担当するエンジニアが所属する部門です。
今後は今ある案件の安定化を図りつつ、インフラ部門（CI Team）における案件で生じる開発業務を担っていただきます。弊社の基幹事業であるインフラを考慮したシステム開発になるため、開発に留まらない幅広い技術を習得する機会があります。実際にメンバーによる勉強会を行う等、各エンジニアのスキル向上をはかっており、今後も様々なトピックの勉強会を開催する予定です。

【開発環境】
・IDE：JetBrains
・フロントエンド：TypeScript（React）
・バックエンド：PHP（Laravel）、Go、Python
・パブリッククラウド：Google Cloud、Microsoft Azure
　- 各Public CloudのManaged Kubenetes
・コンテナ：Docker
・プロジェクト管理：monday.com、Backlog、Bitbucket
・ドキュメント管理：DocBace、Google Workspace

【社内環境】
・会社貸与PC有り（MacBook Pro）
・ハイクオリティチェア
・4Kモニタ
・屋内原則禁煙（喫煙ブースあり）
・コミュニケーション／MTGツール
　- Slack（社内向け、一部社外向けに使用）
　- Chatwork（社外向け）
　- Google Meet
　- zoom
　- Microsoft Teams
・Google Workspace
　- Gmail
　- Google Calendar
　- Google Spreadsheet
　- Google Documents
　- Google Slide
　- Google Drive 等

【働き方】
出社×リモートワークの「ハイブリッドワーク」にて就業いただきます。
社員各自が週2程度の頻度で出社予定を立てて柔軟な働き方を実現しております。
※入社〜1ヶ月程度は業務等のキャッチアップのため、出社による就業を想定しております。
　キャッチアップ具合によっては期間を短縮／延長することがあります。

【勤務補足】
在宅勤務相談可（週3日リモート・在宅）

【仕事内容】
▼プロジェクトリーダーとしてBtoC、BtoBサイトのWEBアプリケーション開発における方式設計・実装を担当していただきます。
・銀行、不動産、旅行、航空、医療、自動車など幅広いお客様のシステムを支援
・Web業務アプリケーション開発におけるプロジェクトマネジメント全般
・顧客との要件定義、業務ヒアリング、仕様整理、見積・提案
・社内エンジニアやパートナーとの開発進行管理（進捗・品質・コスト）
・UI／UX設計レビュー、非機能要件（セキュリティ・性能等）の整備
・開発チームのマネジメント、メンバー育成
・顧客とのリリース・運用に向けた調整、改善提案

【勤務地】
客先常駐あり（都内が中心）

【Job Description】
Matlantisのサービス開発を支えるSoftware Engineer（サービス基盤）を募集します。
Matlantisは材料探索を支援するクラウドサービスです。従来の原子シミュレータに深層学習モデルを組み込んだNeural Network Potential（NNP）に基づいて、原子スケールで材料の挙動を再現して大規模な材料探索を行うことができます。
現在 Matlantis は国内に加えて海外でも展開しており、多くの企業や学術機関から利用いただいています。利用増大に伴い顧客の要望も多様化しており、さらなる成長に向けて解決すべき課題がたくさんある状況です。今回、この Matlantisのサービス開発に携わっていただけるエンジニアを募集します。

【チームについて】
Matlantisの開発は主にResearchチーム、コア技術開発チーム、サービス開発の3チームで行っており、今回の募集ではその中のサービス開発チームに参加してMatlantisのサービス基盤開発を行うエンジニアを募集します。
Matlantisサービス開発チームは、コアとなる技術をサービスとして提供するためにフロントエンドからインフラまで幅広く開発・運用を行っています。チームは様々な経歴・経験や得意領域を持ったエンジニアから構成されており、協力しながら素早く継続的に価値を提供していくためにアジャイルに開発しています。

【業務内容】
Matlantis Software Engineer（サービス基盤）は、信頼性の高いサービスを提供するための各種基盤（アプリケーション基盤、計算基盤、データ分析基盤）の開発・運用をしていただくポジションです。
安定した基盤を提供するだけでなく、将来のビジネス展開に備えてスケーラブルにシステム全体を設計する必要があります。そのために、専門知識を理解し、要件を整理して、様々な制約を加味しながら各ステークホルダーと調整を行い、最終的にリリースするところまでを担っていただきます。
また、開発環境やプロセスの改善も行っていただきます。深層学習や機械学習を用いたライブラリの開発やフロントエンド、バックエンドなど、希望と状況に応じて幅広く開発に携わることもできます。
技術的に得意ではない部分があってもチームで補完するので問題ありません。スキルや得意領域に応じてアサインは適宜調整されます。計算化学や材料開発等のドメイン知識も不要です。

【業務内容の一例】
・アプリケーションの開発やミドルウェアの保守・運用
・Kubernetesオペレータの開発・運用
・ETLパイプライン、データウェアハウス（レイクハウス）、BIツールの開発・運用
・システムの監視とアラート設定、トラブルシュート
・EKS／GKEの運用
・CI／CDの設計・開発
・新コンポーネント、ミドルウェアの評価、導入

【技術スタック、利用ツール】
・Web frontend：React、TypeScript
・Web backend：Go、Python、Flask、SQLAlchemy
・DB：PostgreSQL、Redis
・Infrastructure and middleware：AWS（EKS、ELB、RDS、S3、Glue、Athena...）、GCP（GKE）、Kubernetes、gRPC、OpenAPI、OpenTelemetry、Prometheus、Istio、fluent-bit、K8s Custom Controller、...etc
・CI／CD：ArgoCD、CodePipeline、GithubActions
・Development environment：Docker、Bazel、Github
・Infrastructure management：Terraform、Helm、Kustomize
・Observability tools：Prometheus、Grafana、Loki
・Error monitoring：Sentry

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【Job Description】
本ポジションでは、PFNが開発するアクセラレータであるMN-Coreシリーズを、PyTorchなどの上位フレームワークと効率的に統合し、PFN社内クラスタやPFCP等の実サービスで運用するためのランタイムソフトウェアの開発・維持を担うソフトウェアエンジニアを募集します。以下に本ポジションで想定される主な業務の例を示します。各エンジニアのスキルや得意な領域を活かして複数人で全体を担当します。また、ここで挙げた業務以外にも、他チームとの協力や事業拡大に伴い、幅広い業務を担当していただく可能性があります。

【業務内容例】
・PFNが開発するMN-Coreアクセラレータを最適に動作させるためのソフトウェア開発業務に従事していただきます
　- PyTorchなどの上位フレームワークで記述されたコード及びMN-Core向けコンパイラの出力を基に、実デバイスへの命令／データ供給などを最適化するデータ／命令供給用コンポーネントの開発
　- 複数デバイスを用いた分散学習／推論機能に必要な集団通信の開発及び上位フレームワークとの統合
　- アクセラレータシステムにおけるホストサイドのパフォーマンス解析／最適化
　- カーネルからユーザ空間までの複数レイヤにまたがる不具合の解析／対応
・MN-Coreのパフォーマンスを最大限に引き出すため、オーバーヘッドを最小化しつつ、実サービス提供に必要な信頼性やセキュリティ要件を満たすソフトウェア開発に設計から携わっていただきます
・上記に加え、本ポジションでは以下の周辺レイヤとも関わる可能性があります
　- 次世代MN-Core設計に対するランタイムレイヤからのレビュー及びフィードバック
　- MN-CoreをKubernetesクラスタで運用するために必要な、Device PluginやモニタリングシステムなどのKubernetesコンポーネントの開発
　- MN-Core向けデバイスドライバの設計・開発

【本ポジションの魅力】
MN-Coreが動作する際に必要なすべての要素を触ることができます。計算機を動作させることに面白さを感じる人にとって、最高の題材です。

【Job Description】
Preferred Networksでは大規模言語モデル（LLM）を中心としたマルチモーダルな基盤モデルの開発を進めています。LLM・生成AIの基盤モデル開発に加え、エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域を強化する形での導入を目指した応用開発や、多様な産業への応用研究も行っています。

アラインメントチームのミッションは「基盤モデルが好ましい出力を生成するようにすること（Make foundation models generate preferred outputs）」です。具体的には有用性・正確性・安全性といった観点から、人間にとって好ましい出力を生成するように学習させていくことが必要になります。
大量の計算資源を必要とするLLMの事前学習ですが、事前学習のみではその真価を発揮させることはできません。人間が実務で使用する際にはアラインメントを施すことで飛躍的に価値のある生成を行うモデルを作り出すことができます。

大規模言語モデル - アラインメント（指示学習）エンジニアは、事前学習されたモデルに事後学習を行い実用化に必要なモデルを作り上げるための研究開発に取り組みます。また、最近では高品質な生成データを学習させることで小規模なモデルでも高い性能を出すような取り組みが盛んになっており、効率的なデータ生成方法の研究開発にも注力をしています。

【業務例】
・基盤モデルの性能をさらに向上させるような事後学習（指示学習、強化学習）手法の研究開発
・社内外からの様々な用途・要望に対応できるような、高品質かつスケールするデータ生成手法の研究開発
・事後学習により、基盤モデルの機能を追加するような手法の開発（コンテキスト拡張・語彙拡張など）
・LLMを利用したプロダクト開発での連携や、各ドメインに特化したLLM開発プロジェクトへの連携など

実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。
様々な産業で広く使われる大規模言語モデルの開発に携わりたい方、熱意のある方のご応募をお待ちしています。

【職務内容】
エンタープライズ向けバックエンドエンジニアは、PFNにおいて顧客企業に向けたバックエンドの開発・運用を行うポジションです。
PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と協業して課題解決に取り組み、現実の課題に即した高価値なコンサルティングを行っています。エンタープライズ向けバックエンドエンジニアとして、最先端の技術を最短路で実用化するというPFNのミッションを実現するべく、PFNの研究開発成果を顧客に対して安定的・現実的な形で継続的にリリースする仕事です。プロジェクトの価値を理解し、顧客が真に必要としている機能やインターフェースを洞察することが期待されます。

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【職務内容】
エンタープライズ向けフロントエンドエンジニアは、PFNにおいて顧客企業に向けたフロントエンドの開発・運用を行うポジションです。
PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と協業して課題解決に取り組み、現実の課題に即した高価値なコンサルティングを行っています。エンタープライズ向けフロントエンドエンジニアとして、最先端の技術を最短路で実用化するというPFNのミッションを実現するべく、PFNの研究開発成果を顧客に対して安定的・現実的な形で継続的にリリースする仕事です。プロジェクトの価値を理解し、顧客が真に必要としている機能やインターフェースを洞察することが期待されます。

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【業務内容／環境】
PRONIでは「中小企業のDX推進、生産性向上」を目的に既存事業であるBtoBプラットフォーム「PRONIアイミツ」と同時に、新規事業やプロダクトの立ち上げにもチャレンジしています。
事業成長とユーザー価値双方の観点でプロダクトの方向性を描きながら、まずは開発の最前線に立っていただき、徐々にメンバーマネジメントやチーム運営などもお任せしていきたいと考えています。

▼主な業務
・ユーザーへの価値提供最大化の実現のため、担当チームのプロダクト開発、プロジェクト進行を自らドライブし、進捗管理・課題解決を推進
・事業側からのなぜ作るのか（why）・何を作るのか（what）に対して、プロダクトとして実現するための作り方（How）の検討から入り、技術選定、アーキテクチャ設計など、プロダクトとしてのアウトプット全般をリード
・開発環境やプロセスの改善提案・実施を通じたチーム力と開発生産性の底上げ

【今ジョインするおもしろさ】
▼安定基盤の上で新規事業に挑戦できる環境
既存事業「PRONIアイミツ」は順調にグロースしており、盤石な収益基盤があります。
ベンチャーの環境でありながら不安定さを感じることなく、腰を据えて新規事業開発や新しい技術への挑戦ができます。

▼プロダクト立ち上げ〜グロース経験の豊富な取締役と事業を創る
当たり前に使われているサービスを創り上げた経験を持つ取締役と、ゼロから新規事業を立ち上げるまたとないチャンスです。プロダクト開発だけでなく、事業を創り上げるという貴重なフェーズを共に経験できます。

▼エンジニアとしてのキャリアを拡張
現在はCTOや開発部長がEM業務を兼任しており、経営層から直接マネジメント手法を吸収できる環境です。技術的な強みを活かしながら、マネジメントスキルを一段引き上げることができます。
また組織マネジメント、事業戦略、技術リードなど、志向や強みに応じて役割を広げられる環境です。固定的な昇格ルートではなく、自らの意思でキャリアを設計できます。

【募集背景】
・現在、部長・副部長がEM業務を兼任している状況で、現場レベルでのマネジメント・プロジェクト推進に十分に時間を投下できていない課題があります。
・今後の開発組織の拡大とともに、既存だけではなく新規事業等、複数のプロダクトを並行して育てていく体制が必要で、その実現に向けて、現場からチームをリードし、プロダクトを通じて事業成長に貢献していける仲間を募集しています。
・自ら手を動かしてチームを牽引出来る方が現場チームに加わることで、プロダクト価値の最大化と、事業へのインパクト創出を日々の開発からリードできる状態を目指していきたいと考えています。
・AI活用が推進されるなかで、AIと共創する開発が当たり前に近づいています。AI活用を前提とした環境でのエンジニアのバリューやありたい姿の言語化を行い、「PRONIのエンジニア組織」のブランディング構築も進めていきたいと考えています。

【配属チームについて】
▼組織構成
配属部署：プロダクト開発部（在籍人数 : 30名弱）
アイスタイル、ぐるなびなど大手企業出身者や、ベンチャー企業でのプロダクト開発の経験を積んだメンバーなど、多様なバックグラウンドを持つエンジニアが在籍しています。
ペアプロ、コードレビューを主体としているため、ご入社後も実践的な環境でドメイン知識の習得ができるため、スムーズなオンボーディングが可能です。
「正しいものを正しくつくる」ことを大事にしており、ユーザーへ本質的な価値提供をするために、スクラムイベントを適切に実践する文化があります。

▼全社推進のAI活用についての取り組み
AIツールの活用を取締役・CTO主導のもと積極的に検証と導入を進めています。コードレビューやコーディングそのものをAIに任せていくことからはじめ、現在はAI活用が業務フローの当たり前になっているような、AIネイティブな業務の再設計を行っています。
実際にエンジニアの開発生産性は大きく向上し、 空いた時間を「ユーザー価値に向き合う」時間に少しずつ充てていくような開発環境にシフトしています。
ただ作るではなく、ユーザーへの価値提供のため、「何を作るのか」「どう作るのか」の部分をエンジニアがより主体的に入り込んでいける土台が作られてきており、「事業成長に貢献していく」、そういった動きを期待したいと考えています。

【実際に導入しているツールの一例】
・Devin
・Cursor
・Github Copilot
・Claude code　等

※全社単位ではGeminiの利用活用推進、NotebookLMを使用した問い合わせ削減、議事録の自動化などを軸にAIツールを積極的に活用しています。

【開発組織について】
▼アジャイル開発
開発体制はアジャイル開発を採用しています。
1週間単位のスプリントで細かな情報共有と調整を行っています。
またデイリー単位でのミーティングも実施しており、困ったことがあればすぐに相談することも可能です。

▼少人数のチーム体制
向き合うユーザー課題ごとにチームを作り、KPIや目的を定め、コンパクトな組織のなかで最速で意思決定をしていける体制を整えています。
開発はエンジニアが主体で行いますが、チーム全員が「顧客に価値を届けるプロダクトをつくりたい」という同じ想いを持ち、「プロダクトファースト」であるためのディスカッションを重ね、一緒にプロダクトを作り上げています。
職種などの垣根を越え、全員がプロダクトを作る同じ船に乗るメンバーとして、最高のプロダクト作りを推進しているのがPRONIのチームの特徴です。

【利用中の技術スタック】
・言語：PHP、TypeScript
・フレームワーク：Laravel、React、Nextjs
・データベース：PostgreSQL
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Notion、GitHub issue
・コミュニケーションツール：Slack、miro、figma
・ドキュメンテーション：Notion
・インフラ：AWS（CodeBuild、CodeDeploy、CodePipeline、Lambda、CloudFront、CloudWatch、Aurora、CloudFormation、ECS、S3）
・開発環境：Docker

※リモートワーク制度あり（事前申請制）
・日数の制限はありません
・定期的な出社の機会があるため、フルリモートは不可

【募集要項】
自社SaaSプロダクト「SiTest」の開発をリードするエンジニアを募集しています。

【ポジション概要】
開発責任者候補としてテックリードエンジニアとしてチームの中心となり、プロダクト開発を推進していただきます。

【役割】
・機能追加・改善：要件定義から設計、開発、テスト、リリースまでの一連のプロセスをリード
・技術選定と設計方針の決定：最適な技術を選び、プロジェクトの成功に導く設計方針を策定
・コードレビュー：他のメンバーが作成した設計・コードをレビューし、品質を向上
・技術課題の改善：技術的な課題に対する改善策を立案し、実施をリード

【SiTestとは？】
SiTestは、アジアを中心に国内外100万以上のウェブサイトに導入されている自社開発のUI／UX解析改善ツールです。
ユーザーの行動を多角的に分析し、ウェブサイトの改善をサポートしています。

【技術スタック】
・言語：HTML5（pug）、CSS3（sass）、JavaScript（ES2016+／TypeScript）、Node.js、PHP、Python、Java
・フレームワーク：Vue.js、Express.js、CakePHP、flask
・データベース：MySQL、BigQuery
・ミドルウェア：Docker、Kubernetes、Apache、Nginx、ApacheBeam
・インフラ：Google Cloud
・バージョン管理：Bitbucket
・チケット管理：Backlog
・開発手法：スクラム開発

【このポジションの魅力】
・イノベーションの最前線：最新技術を活用し、革新的なプロダクトを開発できます。
・成長の機会：多国籍なユーザー基盤を持つプロダクトの開発に携わることで、大規模なプロジェクト経験を積むことができます。
・チームワーク：優秀なエンジニアチームと協力し、共に成長できる環境があります。

【キャリア・将来性】
全業界平均の給与昇給率は平均約2%に対して、当社は約12%UP（2025年度）！
今回がたまたまではなくこの水準をキープしていこうと考えております。

▼この仕事で得られるもの
・モダンな設計・開発環境によるフロントエンド開発を行えます｡
・Google Cloudが提供しているサービスを活用したバックエンド開発を行えます。
・Webサービス開発・運用に関する総合的な知見が得られます。
・保守、メンテナンスが担保できれば新しい技術も積極的に取り入れています。
・自身が開発に携わったプロダクトを多くの人に利用され反応をダイレクトに感じることができます。

▼今後、新規のSaaSプロダクト開発に携わることができます。
生成AIの動画技術や、新しい、モデルの開発連携なども行っていくので、新しい技術も見出してください。

【その他特徴】
・請負案件、客先に出向しての作業は一切ありません。
・電話応対なし。開発に集中していただけます。
・フルリモート可。開発に集中していただけます。
・エディタなども自由です。
・大きなモニタを使って開発効率UPを図れます。（必要でしたらモニター2台を支給いたします）
・支給のノートパソコンはWindows／Macのお好きな方を選択できます。

【募集背景】
「SiTest」の機能開発・改善を継続しつつ、新たな市場ニーズに応えるための新規プロダクト開発に注力しています。
そのため、要件定義、設計から開発、運用保守まで一貫して担当できるリードエンジニアを募集します。
既存プロダクト「SiTest」の進化を推進し、新規プロダクト開発のリーダーシップを取り、企業の成長に貢献していただけるエンジニアをお待ちしています。
革新的なアイディアを実現し、次世代のプロダクトを一緒に創り上げましょう。

【配属部署】
・プロモーション統括本部
・マーケティングDX事業部
・SaaSチーム

【勤務地備考】
フルリモート

【業務内容】
Webアプリケーションおよび業務系システムの開発プロジェクトにおいて、設計・開発経験が豊富なシステムエンジニアを募集しています。
要件定義や基本設計、詳細設計から実装・テスト・リリースまで、上流から下流まで一貫して携わっていただきます。
Javaをメインにしつつ、ReactやPython、クラウド環境など、プロジェクトに応じて幅広い技術にチャレンジできる環境です。
特定の言語にこだわらず、技術選定や新しいツールの導入にも前向きな方を歓迎します。
将来的には、テックリードやプロジェクトマネージャーとしてのキャリアパスもご用意しています。

【勤務地】
※勤務地の詳細については面接時にお伝えします。

【求人概要】
電子ビームマスク描画装置における保守技術開発を通じて、顧客の装置稼働率向上とトラブル対応の効率化に貢献していただきます。

【業務内容】
▼電子ビーム描画装置の保守技術開発（装置保守を効率化するためのシステム／ツールの開発）
・異常検知システムの開発
・センシング技術の開発
・異常発生時のログ解析ツールの開発

※他、顧客やサービスエンジニアからの声を起点に、様々なシステム開発を経験することが出来ます。
※プロジェクト単位で業務を行っていただきます。
※システム／ツールの構想段階からコーディングまで一貫して経験することが出来ます。

上記業務をメインミッションに能力／スキル次第では下記業務もお任せ致します。

▼電子ビームマスク描画装置の保守・技術サポート
・フィールドサービスエンジニアのみで対応が困難な事象に対して技術サポート
・装置で発生したトラブルの解析、調査方法や対策の立案

▼マルチビーム描画装置の制御システム開発への参画
・故障診断システムのソフトウェア設計
・将来的には新規装置開発に関わる技術部へ異動する可能性もあります。

【使用言語・環境】
・Linux環境
・使用言語：Python、C／C++、Java、シェルスクリプト　等
・データベース：SQL　等

【キャリアパス】
・電子ビーム描画装置を構成する各分野の専門家として、前述したトラブルの解析や対策立案、保守技術の開発を行っていただきます。
・トラブル分析で得られた知見を活かして、開発・技術部門と協力して新規装置の設計に関わっていただきます。

【教育・研修】
・座学や実機を用いた社内研修で装置の知識を取得（半年～1年）
・お客様先や社内で装置立ち上げ業務を経験（～１年程度※要相談）
・フィールドサービスエンジニアとして装置の保守業務（～3年※要相談）
上記業務を経験していただいた後で、電子ビームマスク描画装置を構成する各分野について専門的に学んでいただきます。

【募集背景】
電子ビームマスク描画装置は、わずかな環境変動やセンサ誤差が描画精度に大きく影響するため、極めて高感度かつ信頼性の高い異常検知技術が必要です。また、1台あたり数十億円規模の装置が10年以上にわたって使用される現場では、予防保全・再発防止・復旧時間の最小化が欠かせません。さらに顧客は世界的半導体メーカーのため、保守対応の品質は非常に高い水準を求められます。
当社ではこれらのニーズに対し、顧客視点での開発を推進し、現場の声を起点に、システム企画からコーディングまで一貫して担える人材の採用を進めております。他のソフトウェア開発ポジションと比較して、装置全体を理解しながら顧客価値に直結する仕事ができる点がこのポジションの魅力です。

【配属組織について】
▼組織構成
サービス部　テクニカルサポートグループ：17名（内2名派遣）
20代：4名　30代：6名　40代：1名　50代：5名　60代：1名

【働き方】
・平均残業時間：20H
・リモートワークあり（出社率80％程度）
・年に1～2回ほど海外出張あり

【職場の魅力】
・若手からベテランまで年齢を問わず、主体的にプロジェクトに取り組める環境を整えております。
・技術者の自律性と専門性を重視し、全員が装置全体の仕組みや機能への理解を深めながら、チームで連携して課題解決に取り組んでいます。
・電子ビーム描画装置を構成する様々な分野（ビーム制御、計算機、描画制御、機械制御、精度評価など）についての理解を深めることができます。
・所属はサービス部ですが、装置保守に関してのハードやソフトウェアの開発も行うことができます。
・教育機関や教育プログラム、スキル評価や実機環境など人材育成できる設備が整っています。
・研修期間中にスキルに応じて出張によるOJTも可能です。

【転勤】
なし

【仕事内容】
▼以下のような業務を担当いただきます。
銀行、不動産、旅行、航空、医療、自動車など幅広いお客様の生成AI活用を支援
AI・機械学習エンジニアとして、MLモデル構築および数理モデルの設計および構築を担当していただきます。

【仕事内容】
▼以下のような業務を担当いただきます。
・銀行、不動産、旅行、航空、医療、自動車など幅広いお客様のDXをテクニカルにリード
・クライアントのビジネス課題・業務要件を踏まえた、AI・データ活用戦略のアーキテクチャ設計
・データ基盤（DWH・データレイク・データマート）の設計・構築
・機械学習モデルやAIアプリケーションのシステム統合・運用アーキテクチャの設計
・クラウド（AWS／Azure／GCP 等）を活用したスケーラブルなAI・データ処理基盤の構築
・プロジェクトマネジメントや、技術選定・PoC推進支援
・社内外ステークホルダーとの技術折衝、ドキュメント設計、レビュー

【勤務地】
客先常駐あり（都内が中心）

【仕事内容】
▼以下のような業務を担当いただきます。
・銀行、不動産、旅行、航空、医療、自動車など幅広いお客様のデータ活用を支援
・データパイプライン（ETL／ELT）の設計・開発・保守運用
・データレイク、DWH、データマートなどのデータ基盤構築
・ストリーミング処理やバッチ処理基盤の設計
・クラウド（AWS、Azure、GCPなど）を活用したデータ処理環境の構築
・データ活用プロジェクトにおけるデータ抽出・整形・可視化支援

【勤務地】
客先常駐あり（都内が中心）

【概要】
住友商事グループ各社のDXプロジェクトにおいて、大規模言語モデル（LLM）をはじめとした生成AIの最新情報（論文や各社発表）を調査／検証するとともに、生成AIを活用した新規ソリューションの企画／PoC／本番導入をリードしていただきます。Tech Leadとしてプロジェクト全体のリードを担うだけでなく、社内の生成AIプロジェクトの開発をスケールさせる役割です。

【具体的な仕事内容】
・リサーチ＆技術検証
　- 生成AIに関する最新論文／各社発表のツール・サービスの継続的な調査や参照実装
・生成AIプロジェクト推進
　- 生成AIのプロジェクトに関し、課題定義〜KPI設計 → データ整備 → モデル選定・チューニング → 評価／可視化 → 本番運用 の一連サイクルのリード
　- プロジェクト成果物のレビュー
・社内外への情報発信
　- 社内勉強会・技術ブログでの事例共有
　- 外部カンファレンス登壇・メディア寄稿による企業ブランディング

▼過去に開発チームで担当したプロジェクトの一例
・総合商社における生成AIを活用した全社投融資意思決定支援ツールの企画、技術実証、開発
・大手SIerにおけるAI駆動型システム開発を実現するAIエージェント開発
・生成AIを活用した人材評価の高度化に向けたシステム開発
・総合商社における生成AIを活用した世界情勢の分析レポート作成システム開発

【開発環境】
開発環境についてはプロジェクトによって逐次選択していますが、主に使用するものは下記の通りです。
 ・アプリケーション環境：Python／JavaScript／TypeScript
　- フレームワーク：FastAPI
　- フレームワーク：React／Vite／Next.js
・インフラ：AWS／Google Cloud／Azure
　- 構成管理：Terraform
・IDE：VSCode／Cline
・生成AI：ChatGPT Team／GitHub Copilot／Devin／Claude Code
・バージョン管理：GitHub
・CICD：GitHub Actions
・タスク管理：Wrike
・コラボレーションツール：Slack ／ Google Workspace with Gemini
・業務用端末（PC）：MacBook

【仕事の魅力】
・大手総合商社のプロジェクトの技術主担当として企画段階から加わり、デリバリまで一気通貫で対応することが可能です。
・住友商事グループの事業会社もターゲットとしているためドメインも幅広く、技術についても生成AIやIoTなど様々な産業分野のアーキテクチャすることができます。
・現場知識のある商社メンバーとの距離が近い為、協力しながらスムーズにプロジェクトを進行できます。
・各種スタートアップパートナーを含め、高度な技術・知識を持つメンバーがプロジェクトに参加しています。
・現在組織として拡大フェーズにあり、その中で要望に応じて会社全体の体制・プロセスについての改善に関わることが出来ます。

【社内の雰囲気】
・Insight EdgeのValue「やりぬく、やってみる、みんなでやる」の元、当事者意識、チャレンジ精神、チームワークを意識して日々業務をしています。
・ツールや環境など、良さそうなものは積極的に取り入れ、常にエンジニアにとってよい環境をつくることが重要という価値観をもって組織作りをしています。
・リモート・フルフレックスタイム制を導入し、働きやすい環境を整備する一方、社内でのコミュニケーションを重視しています。
・内製化組織として、「ユーザのゴールとは何か？」という目的を意識し、手段にとらわれずに開発を進めています。

【勤務地】
東京都千代田区大手町二丁目3番2号 大手町プレイスイーストタワー24階
上記以外に、自宅（テレワーク）または会社の指定する場所
※就業場所の変更は無し

【仕事内容】
クラウド・仮想化技術を活用したシステム構築プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーとしてご活躍いただきます。
AWSやAzureなどのクラウドサービス、vmwareなどの仮想化基盤を用いた設計・構築から、サーバーレスやコンテナ化といった最新技術へのシフト案件まで、幅広い領域をカバーします。

▼具体的には
・クラウド／仮想化環境におけるシステム設計・構築の実務およびマネジメント
・サーバーレスアーキテクチャやコンテナ技術（Docker、Kubernetes等）を活用した開発・移行プロジェクトの推進
・顧客への提案・見積もり・折衝対応
・プロジェクトの進捗・品質・コスト管理
技術力とマネジメント力の両方を活かし、クラウド領域の中核を担うポジションです。　

【勤務地】
客先常駐あり

【仕事内容】
当社クラウド関連サービスの開発、提案活動、プリセールスと、プロジェクトの技術支援までを牽引していただきます。

▼具体的には・・・
1．アプリ／基盤問わず、サービスの提案から実装まで一貫してリード
2．複数のスペシャリストとチームを組み顧客要望に対応
3．自らも設計・実装作業を担当しつつ、アライアンス先企業の管理作業を実施

【勤務地】
客先常駐あり

【業務内容】
オープンシステム・WEB環境におけるクラウド、仮想化案件のプロジェクトリーダーを担当してもらいます。

▼具体的には・・
（1）AWS、Azure等のクラウドサービスを活用したシステム設計・構築までの実務遂行および担当チームの進捗管理
（2）サーバーレス、コンテナ化などのモダナイズ案件の実務遂行および担当チームの進捗管理
（3）顧客に対する見積もり、提案、折衝活動・ 担当チームの進捗管理（プロジェクトマネジャー支援）
（4）開発現場におけるメンバー育成　

【勤務地】
客先常駐あり

【仕事内容】
オープンシステム・WEBアプリケーションシステムをクラウド移行、モダナイゼーション案件のプロジェクトマネジャーを担当していただきます。

▼具体的には・・
1．AWS、Azure等のクラウドサービスを活用したシステム設計・構築までの実務遂行および管理
2．サーバーレス、コンテナ化などのモダナイズ案件の実務遂行および管理
3．顧客に対する見積もり、提案活動、折衝活動、担当プロジェクトの状況報告
4．担当プロジェクトの進捗管理をはじめ、予算・品質・リスク・人員・パートナーの管理（プロジェクトマネジメント）
5．開発現場におけるメンバー育成

【勤務地】
客先常駐あり

【ELYZAについて】
ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションを掲げ、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しています。

【プロダクト事業部について】
私たちは、生成AIの業務活用を支える法人向け生成AISaaS『ELYZA Works』の開発を進めています。「質の高いLLMアプリの開発・運用において、あたりまえを創る」をプロダクト・ミッションに掲げて、「未踏のオンリーワンになる」という事業戦略のもと、他の生成AIプロダクトとは異なる独自の価値創出を目指しています。
ELYZA WorksはLLMとの協働によって、ユーザー自身が質の高いアプリケーションを作成・利用・改善することを支援します。具体的には、（1）ファイル参照や超長文の処理など幅広い業務シーンに対応する機能を備えている、（2）アプリケーション作成をLLMが自動で行う（やりたいことを伝えるだけでプロンプトや最適なフォーム形式を生成する）など、ユーザビリティ向上のためにLLMをフル活用した生成AIネイティブのユーザー体験の実現を目指しています。

また、ELYZA Worksを基盤に、特定の業界やユースケースに特化したプロダクトの開発も積極的に進めています。その第一歩として、私たちはコールセンター業界にフォーカスしたプロダクトのリリースを予定しています。
私たちが目指しているのは、他社サービスに見られるような「AIによるオペレーターの代替」ではなく、「AIによるオペレーター業務を高度化」することです。それにより、コールセンターという現場が本来持つ価値を最大限に引き出し、サービス全体の品質向上へとつなげていくことを目指しています。

【募集背景】
現在当社は、ELYZA Worksのサービス拡大に伴う機能追加に加え、さまざまな業界・ユースケースに特化した新規プロダクトの開発を進める、事業拡大フェーズにあります。こうした挑戦の最前線で、プロダクトのコアバリューを生み出し、「未踏のあたりまえを創る」ためのエンジンとなっていただける機械学習エンジニアを募集しています。
私たちがつくるプロダクトの強みは、LLMをはじめとした高度なAI技術にあります。顧客の複雑な業務課題を解決するLLMを含む機械学習モジュールの開発や、LLMを組み込んだ革新的なユーザー体験の実現に向けて、自然言語処理／LLMの最先端技術とSaaSプロダクト開発に深い知見を持つ方を歓迎しています。

【求める期待・役割】
プロダクト事業部の機械学習エンジニアとして、LLM（プロプライエタリモデル / 自社モデル）をコアとしたプロダクトの開発を担当していただきます。

・自然言語処理／LLMの技術を活用し、自社プロダクトの課題解決・価値創出を行うこと
・社内の機械学習 × エンジニアリングの仕組みづくりにオーナーシップをもって取り組むこと
・継続的に開発をしていくために、負債解消に取り組むこと
・スケーラブルかつ可用性の高いLLM推論基盤の開発・運用を行うこと

【仕事概要】
1. プロダクト開発
・機械学習を活用した機能の要件定義、価値検証、開発まで一気通貫で担当
・ユーザーフィードバックや定量指標に基づく継続的改善
・自社モデルの最適化とプロダクトへの組み込み
　- モデルの推論速度と精度のバランスを考慮した最適化
    - モデルの軽量化技術の研究と適用
2. 機械学習 × エンジニアリングのリード
・機械学習モデルを組み込むためのプロダクト開発用社内ライブラリの実装
・モデルを効率的にプロダクションデプロイするためのワークフロー整備
・プロダクトコードの最適化、リファクタリング
・他チームへの技術的な支援（アーキテクチャや実装方針の相談）
3. MLOps基盤の開発と改善
・スケーラブルで柔軟な推論基盤の設計と実装
・モデルの継続的な監視とパフォーマンス評価システムの構築
・本番環境でのモデル運用に関するベストプラクティスの確立

【開発環境】
・開発言語：Python
・Cloud Platform：Google Cloud／AWS／Azure
・プロビジョニングツール：Terraform
・CI／CD：GitHub Actions／Argo CD
・ミドルウェア：OpenSearch
・ドキュメンテーション：Notion／Google Docs
・開発ツール：GitHub／Figma
※ GitHub CopilotやCline、DevinなどのAI開発ツールも試験運用中
・コミュニケーションツール：Slack／Discord／Google meet
・BIツール：Redash

【本ポジションの魅力】
・最先端技術への挑戦
　- 最新技術をプロダクトの価値創出に繋げる経験
　- 自社LLMの安定運用という未踏の領域に取り組む機会
　- デファクトスタンダードがない中で新たな方法論やBest Practiceを自ら確立
・成長市場でのキャリア形成
　- AI・機械学習分野、特にLLM領域での貴重な実務経験の獲得
　- 需要が高まるMLOpsスキルの習得と実践
・多様な学習機会
　- 構想段階から実運用までのプロダクト開発全体を経験できる一気通貫の学習環境
　- 最新アルゴリズムのR&D、実装から基盤システム構築まで幅広い技術領域に携われる機会
　- 技術選定・設計からデプロイ・運用まで、機械学習システムのライフサイクル全体を学べる環境

【勤務地】
▼就業場所
・本社または自宅
※フルリモートワーク可

【リモートワークについて】
・基本的にはフルリモート体制
・リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
メンバーのコミュニケーション促進のため、出社推奨日を設けていますが、各々の負担のない範囲でメンバー同士の交流を深めています。

北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています。

【ELYZAについて】
「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションを掲げ、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しています。

【ソリューション事業部について】
現在ソリューション事業部では、大手企業との共同研究において、LLMを起点とした先端技術を活用したソリューション開発を推進しています。私たちは、ただ新しい技術を導入するだけでなく、顧客の抱える本質的課題を深く理解し、それに合わせた最適なAIアプリケーションの提供を追求しています。

【募集背景】
現在多くのお客様からの引き合いがあり、AIアプリケーション開発業務が増加している現状を背景に、社会実装を見据えた「本質的に価値のあるAI開発」を一緒に担っていただける機械学習エンジニアを募集しています。
世の中には、AIに触れたことがない、あるいは導入したものの十分に活用できていない企業がまだ多く存在します。私たちは、そうした企業1社1社に寄り添い、現場で本当に使われるアプリケーションを提供することで、これまで価値を創造してきました。この成功事例をさらに広げていくために、新たなメンバーとともに顧客課題をLLMで解決し、社会に新たな価値を創出していきたいと考えています。

【業務内容】
ソリューション事業部の機械学習エンジニアとして、LLMを基盤に、ファインチューニングやRAGなどを用いたカスタマイズを行い、アプリケーション開発をリードしていただきます。社会課題の解決を目的に、適切な技術選定と検証を進めるとともに、AI開発プロジェクトの品質維持・向上やチーム全体のパフォーマンス改善にも主体的に取り組んでいただきます。
私たちは社会実装を目的とし、実際の現場で長く使われ続けるAIアプリケーションの開発を進めています。コンサルタントと連携しながら、ユーザー体験や業務オペレーションを意識し、「本質的に価値のあるAI」を作ることを大切にしています。

【具体的な業務内容】
・PoC（設計フェーズ）
    - 論文等のサーベイ
    - ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
    - ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計
    - 必要に応じたクライアントとの議論
・PoC （開発フェーズ）
    - プロンプトチューニング
    - ファインチューニング
    - RAGをはじめとした、複数のモデルを組み合わせた処理の構築
    - データの整形・前後処理モジュールの開発
    - クライアントに対する分析結果等のレポーティング
・導入フェーズ
    - 開発したAIモジュールの組み込み

【ELYZAで得られる技術的経験】
・ドメインを問わず、顧客課題に特化したAIアプリケーションの開発やLLMを社会実装していく上でのビジネス的／技術的な論点を知ることができる
・先端技術の導入も模索しながら、顧客課題に特化した細かなプロンプトエンジニアリング、パイプライン構築、RAGなどの周辺技術のカスタマイズ経験を積むことができる

【開発環境】
・開発周辺ツール
　- Google Drive、Figma、GitHub、VS Code （任意）
・コミュニケーションツール
   - Slack、Notion、Discord、Google Meet
・バックエンド（ML）
   - Python、haystack
‣データベース
    - Amazon OpenSearch Service
・インフラ
    - Google Cloud （実験環境）、AWS （本番環境）、Terraform

【本ポジションの魅力】
・AIの課題解決アプローチに集中できる環境が整っている点
AIコンサルタントは顧客折衝・調整を行い、機械学習エンジニアは顧客課題に対するAIを用いたアプローチを設計します。また、開発においてはソフトウェアエンジニアと協働します。このように、それぞれが自分のプロフェッショナルとしての価値を生み出すことに集中して取り組んでいます。

・顧客と距離が近く、やりがいや改善を実感できる点
機械学習エンジニアは顧客やユーザーとの距離が近く、その生の声を聞くことによって、課題に対するアプローチを考えることができます。機械学習エンジニアは顧客やユーザーとの距離が近く、顧客やユーザーの生の声を聞くことで、課題に対するアプローチを考えることができます。自分が考えたアプローチによって、ユーザーの仕事が改善されるのを見たり、直接感謝の言葉をいただいたりすることも多いポジションで、役に立っている実感を得られるのは、得難い魅力です。

・自分の強みやスキルを伸ばせる点
スタートアップならではの規模感で、それぞれのメンバーが自分の得意な領域で最大限のパフォーマンスを発揮しています。また、弊社には各職種のプロフェッショナルが揃っており、学ぶ意欲があれば様々なことを学びながら業務へ活かし、得意を伸ばす・広げることが可能です。

【勤務地】
▼就業場所
・本社または自宅
※フルリモートワーク可

【リモートワークについて】
・基本的にはフルリモート体制
・リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
メンバーのコミュニケーション促進のため、出社推奨日を設けていますが、各々の負担のない範囲でメンバー同士の交流を深めています。

北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています。

【事業・組織構成の概要】
NECのGX事業を牽引する当組織は、エンタープライズ企業（特に製造業）向けSaaSサービスを開発・提供しています。GX市場の急速な拡大・変化に対応できる組織機能の強化を図っています。

【職務内容】
▼顧客の製品カーボンフットプリント（CFP）算定および削減に関するSaaS開発業務を担当していただきます。具体的には以下の内容を含みます
・新機能開発における仕様検討（プリセールスチームによる要件定義と連携）
・機能実装・テストコード追加・レビュー・検証・リリースなどプロダクト開発に必要なこと全般
・新機能立上げ期における、問い合わせ対応・仕様確認・不具合調査など運用業務

▼チーム体制
事業責任者、事業開発、プリセールス、開発マネージャ、プロダクトオーナー／スクラムマスター、開発メンバー（協力会社）、全体で10名程度の体制で事業開発を行っています。（一部、他PJ兼務のロールあり。）その中で、まずは開発メンバーの一人（スクラム開発におけるチームメンバー）として、PJへ入っていただきます。案件状況に応じてプロダクトオーナーまたはスクラムマスターの兼務いただく可能性があります。

▼開発環境
・クラウドVPC（業務端末：Windows）上に開発環境を構築
・リモートでZOOM（常時接続でのスクラム開発）中心にスクラムイベントなど適宜対面での調整
・ソースコード管理はGitLabを使用
・VSCode等などの開発支援ツールを使用
・チケット・タスク管理はPJ管理ツールを使用

【ポジションのアピールポイント】
従来は協力会社へ外注していましたが、新機能はまずプロトタイプを内製し、顧客とのPoCを通じて価値検証・機能強化するプロセスを新たに確立します。
当組織の内製エンジニア第一号として、新事業立上げに参画することができます。

【仕事内容】
製造業向け自社プロダクトの開発、および製造現場のDX支援プロジェクトにおけるシステム開発業務を行っていただきます。
単にAIを使用したシステムを開発するだけではなく、アルゴリズムの検証、AI精度の改善やパフォーマンスの最適化など幅広く関わっていただきます。
また、要件定義 設計 開発 テスト 保守からヒアリングといった上流工程にも携わっていただく予定です。

▼プロジェクト事例
・画像認識：協働ロボットを用いた外観検査
・動画解析：定点カメラによる作業者の危険エリア侵入検知
・時系列解析：設備センサデータを用いた異常検知
・自然言語処理：LLMを用いたナレッジ検索システム

▼業務内容の比重
要件定義5%、設計10%、開発70%、テスト10%、保守5%

【やりがい】
▼一貫したAIシステム開発に携われる
データ取得フェーズから関われるプロジェクトもあり、収集・検証・実装まで一貫した開発経験を通じて実践力を高められます。

▼幅広い技術・データに触れられる
画像・動画・自然言語・時系列データなど多様なデータや技術に挑戦でき、開発言語やデバイス選定も自ら行う環境です。

【仕事内容】
製造業向けSCM系プロダクトの最適化プロジェクトにおいて、開発業務を担当していただきます。
実用的な数理最適化アルゴリズムの実装にとどまらず、基幹システム導入やデータ管理の基礎整備が求められる製造現場に対し、管理環境の整備やデータ化支援を行います。
また、システム導入後の運用フォローにも一貫して携わっていただきます。
さらに、自社AIプロダクトの企画やプロトタイプ開発にも一部参画いただく予定です。

▼プロジェクト事例
数理最適化：スケジューリング最適化　配送計画最適化

▼具体的な業務
（1）開発・現場実装 ※得意な分野のプロジェクトから参画
・アルゴリズムリサーチ
・データベース設計・構築・運用
・フロントエンド開発
・クラウドデプロイ

（2）資料作成・顧客折衝
・定例MTGにおける資料作成・報告
・要件定義・仕様策定

▼業務内容の比重
開発実装70%、クライアントとの打ち合わせ10%、資料作成20%

【やりがい】
▼全工程に携わり、成長できる環境
要件定義からPoC、設計・実装・運用まで一貫して関わることで、技術・提案力の両面でスキルを磨けます。

▼多様な業界・技術に挑戦
自動車・半導体・食品など、多様な業界のプロジェクト（3〜12か月）で、幅広い経験を積めます。

▼アイデアを形にできる少数精鋭体制
少人数での開発体制により裁量が大きく、自らのアイデアをサービスに反映できます。

【仕事内容】
製造業向けAIモデル開発・実装プロジェクトにおいてリサーチ・開発業務を行っていただきます。
単にアルゴリズムの検証を行うだけでなく、データ取得部分の改善や現場での運用を目的としたアプリケーションの実装、現場でのシステム立ち上げまで幅広く関わっていただきます。
また、自社AIプロダクトの企画・プロト開発にも一部携わって頂く予定です。

▼プロジェクト事例
・画像認識：外観検査／ロボットピッキング
・時系列解析：設備センサデータを用いた異常検知や予知保全／完成品の異音検査
・伴走型教育コンサルティング

▼具体的な業務
（1）開発・現場実装
・アルゴリズムリサーチ
・システム開発
・AIモデル開発
・エッジデバイス実装

（2）資料作成・顧客折衝
・定例MTGにおける資料作成・報告
・システム仕様策定

（3）現場訪問
現場調査、システム立ち上げ、アフターフォロー

▼業務内容の比重
技術調査・開発実装50%、クライアントとの打ち合わせ10%、仕様策定20%、資料作成20%

【やりがい】
▼データ取得から運用まで一貫した開発経験
カメラ・センサー選定などの上流工程から、アルゴリズム検証・システム構築まで一気通貫で関われます。

▼多様な案件で幅広いスキルを習得
自動車・半導体・食品など、製造業を中心としたさまざまなプロジェクトを通じて、豊富な開発経験を積めます。

▼現場起点で課題解決に貢献
明文化されていない現場のニーズを汲み取り、技術で根本的な課題解決を行う実践的な提案が可能です。

【仕事内容】
当社は製造業向けAI画像検査システム「Phoenix」を自社開発しています。
本ポジションでは、AIアルゴリズムの開発・検証から、学習効率化・精度向上・高速化のための高度な機能開発まで、アルゴリズム改善からプラットフォーム最適化、C++組み込みまで一貫して担当できる環境です。

▼具体的には、以下の開発テーマに挑戦できます：
・AI学習効率化：データ生成や学習補助など、少ないデータでも高精度化できる手法の検討
・微細対象の検出精度向上：髪の毛や小さな欠陥など、微細な対象の検出性能改善
・AI推論高速化・処理最適化：現場での処理速度向上や適用範囲拡大に直結する最適化
・AI設計・機能改善：従来の学習方法に頼らない新しいAI設計や機能の検討

【勤務地】
転勤なし

【ELYZAについて】
「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションを掲げ、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しています。

【プロダクト事業部について】
私たちは、生成AIの業務活用を支える法人向け生成AISaaS『ELYZA Works』の開発を進めています。「質の高いLLMアプリの開発・運用において、あたりまえを創る」をプロダクト・ミッションに掲げて、「未踏のオンリーワンになる」という事業戦略のもと、他の生成AIプロダクトとは異なる独自の価値創出を目指しています。
ELYZA WorksはLLMとの協働によって、ユーザー自身が質の高いアプリケーションを作成・利用・改善することを支援します。具体的には、（1）ファイル参照や超長文の処理など幅広い業務シーンに対応する機能を備えている、（2）アプリケーション作成をLLMが自動で行う（やりたいことを伝えるだけでプロンプトや最適なフォーム形式を生成する）など、ユーザビリティ向上のためにLLMをフル活用した生成AIネイティブのユーザー体験の実現を目指しています。

【募集背景】
上記プロダクトは現在、一部の顧客に先行導入されており、今後は多くの顧客にご利用いただくフェーズに移行することを見据えています。
この事業を急速に立ち上げていくため、ソフトウェア開発チームが行いたい機能追加だけでなく、プロダクト全体の改善やお客様からの要望を含め、LLMアプリの作成・改善のための機能開発の取り組みが拡大しているため、開発チームの人員強化が必要な状況となっています。


【求める期待・役割】
▼ELYZA App Platformを中心としたプロダクト開発と改善を担当していただきます。
・直近将来の開発内容や、変更するコードの影響範囲の双方を考慮し、最適な開発戦略を立てること
・担当する機能開発や他チームのサポートに、オーナーシップを持って取り組むこと
・利用するお客様の目線に立って機能開発を行うこと
・インシデントの発生しにくい仕組みづくり
・継続的に開発をしていくために、負債解消に取り組むこと

【業務内容】
1. プロダクトの開発
　- 機能開発における企画からの要件定義
　- DatabaseやAPIスキーマの設計
　- クラウドインフラの設計、構築
　- バックエンドの開発
　- Webフロントエンドの開発

2. 各種改善タスクの実施
　- CI／CDの改善、追加
　- プロダクトコードの最適化、リファクタリング

3. 定常業務の実施
　- 他チームの技術的な支援
　- カスタマーサクセスの技術的な支援
　- 社内プロダクト利用でのサポート
　- インシデント発生時の対応
　- 運用担当（担当者のみ）

【開発環境】
・開発周辺ツール
　- Notion、Google Drive、 Figma、 GitHub
・コミュニケーションツール
　- Slack、 Google Meet
・Webフロントエンド
　- TypeScript
　- React（Next.js）
・バックエンド（API）
　- TypeScript
　- express
・バックエンド（ML）
　- Python
　- vLLM、 haystack
・データベース
　- Aurora（MySQL）
　- Amazon OpenSearch Service
・インフラ
　- AWS（※一部Google Cloud、 Azure）
　- Terraform

【本ポジションの魅力】
・ WebフロントからAPIバックエンド、必要があればインフラやMLインフラに至るまで、幅広い範囲で開発を担いながら機能開発に向き合うことが可能な点
・顧客の生の声を聞くことで、課題に対して最適なアプローチを取ることが可能なため、やりがいや改善を実感できる点
・自社開発のMLモデルがあり、それを踏まえた設計や問題解決をすることが求められるため、ソフトウェアエンジニアとしての知見やアセットをより広げていくことが可能な点
・運用と開発の距離が極めて近く、根本的な課題解決に向き合うことができる点

【就業場所】
・本社または自宅
※フルリモートワーク可

【リモートワークについて】
・基本的にはフルリモート体制
　居住地は日本国内に限ります（海外に居住してのフルリモート不可）
・リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
　メンバーのコミュニケーション促進のため、出社推奨日を設けていますが、各々の負担のない範囲でメンバー同士の交流を深めています。

北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています。