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年収：800万 ～ 1000万
採用企業案件
株式会社Laboro.AI
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- 資本金1,004百万円
- 会社規模31-100人
- その他
| 部署・役職名 | ◢◤機械学習エンジニア（リーダー候補）｜フルリモート可｜フルフレックス◢◤ビジネス成果に寄与するAI開発に挑戦するエンジニアを募集！ |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
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。（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます） ＜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 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ▪️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。 3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方 弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。 メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。 ------------------------------------------------------------ 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ▪️カスタムAIソリューション事業とは？ 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ▪️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） 以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。 ＜リーダーの役割＞ ・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー） - SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、環境の提供などを担当いただきます。 ・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助 - メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。 - 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や技術習得方法の指南などをお任せします。 ・組織貢献活動の牽引 - 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。 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の部分は少ないです。 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 |
| 労働条件 |
契約期間：期間の定め無 試用期間：あり（3ヶ月）※条件等変更なし 就業時間：フレックスタイム制あり（コアタイムなし） フルリモートワーク可：所定労働時間7時間45分（休憩1時間） 年収目安 600万円 ～ 900万円 休日：土日、祝日、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) 昇給：1回/年 賞与：年2回（個人のパフォーマンス並び会社業績により変動） 社会保険：健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険 諸手当：通勤手当（会社規定に基づき支給）、残業手当（残業時間に応じて別途支給） その他制度：セミナー参加費補助、書籍購入補助、フリードリンク、ノートPC＋モニタ別途支給、リモート手当/月1万円（条件あり）、リモート環境構築費/3万円（条件あり）、定期健康診断、月２回の親睦ランチ会、社内部活動、関東ITソフトウェア健康保険組合提供サービス 業務の変更範囲：なし 受動喫煙対策：あり（禁煙） 転勤の有無：なし |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 【必須スキル】・大学レベルの統計学、線形代数、微分積分の基礎知識と応用力 ・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） ・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 ・Pythonを用いた高度なプログラミング能力 ・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 【歓迎（WANT）】 ＜機械学習＞・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 ・共同研究等で実世界の問題に対して機械学習を適用した経験 ・機械学習全般に関する包括的知識 － 自然言語・画像・音声・構造化データなどの基礎的な処理方法 － ディープラーニングや統計的機械学習に関する基礎 ＜エンジニアリング＞ ・PyTorch、TensorFlow、Kerasなど、ディープラーニングのフレームワークを用いた開発経験 ・C++/Go/Rustによる開発経験 ・パブリッククラウド（AWS、Azure、GoogleCloud）による開発経験 ・機械学習モデルの継続的なデリバリーや運用を意識したCI/CDパイプラインの設計・構築経験 ＜その他＞ ・専門外の技術をキャッチアップした経験 ・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 ・自律的に判断して仕事ができる方 ・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） ・社内ナレッジ共有会の企画・実施など、技術組織の発展に寄与した経験 ・カンファレンスや勉強会での登壇・発表経験 |
| アピールポイント | ベンチャー企業 女性管理職実績あり 上場企業 2年連続売り上げ10％以上UP 年間休日120日以上 産休・育休取得実績あり 資格支援制度充実 Uターン・Iターン歓迎 マネジメント業務なし 完全土日休み フレックスタイム 月平均残業時間20時間以内 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2025/09/25 |
| 求人番号 | 4417448 |
採用企業情報
- 株式会社Laboro.AI
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- 資本金1,004百万円
- 会社規模31-100人
- その他
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会社概要
【設立年月日】2016年4月1日
【代表者】椎橋 徹夫
【資本金】10億451万円
【本社所在地】東京都中央区銀座8丁目11-1
【事業内容】
・人工知能技術を用いたソリューション開発事業
・人工知能の活用に関するコンサルティング事業
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