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| 部署・役職名 | 【IPO準備中｜AI・データ×製造業】Machine Learning Engineer｜機械学習・データサイエンス領域のモデル開発 |
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| 仕事内容 |
ML Engineerとして、機械学習・データサイエンス領域のモデル開発、およびそれらを継続的にサービスへ提供するための基盤構築・保守・運用を担当いただきます。当社が持つ多様なデータを活用した高精度モデルの構築と、安定したシステム開発を期待しています。 以下は業務例です。入社後の役割は技術・経験に応じて決定します。 【業務例：図面に対する画像認識システムの構築】 ・図面画像解析技術の開発 ・画像特徴抽出および類似画像検索システムの構築・保守・運用 ・画像認識モデル構築、アノテーション設計 ・大規模言語モデルや視覚モデルの活用検討 ・モデルのデモ・レポート作成および技術説明 ・モデル精度向上のための実験・分析・可視化 ・図面情報抽出のバッチ処理・API開発とデプロイ 【業務例：CADデータに対する解析システムの構築】 ・CAD解析モデル/アルゴリズムの構築、アノテーション設計 ・CAD解析モデルのデモ・レポート作成および技術説明 ・モデル精度向上のための実験・分析・可視化 ・CADデータ抽出のバッチ処理・API開発とデプロイ 【業務例：機械学習プロジェクトマネジメント】 ・図面情報に関する課題ヒアリングおよびタスク定義 ・プロダクトマネージャーとのKPI詳細化・スケジュール調整 ・アノテーション設計およびデータセット作成の推進 ・機械学習エンジニアと連携した各種モデル開発推進 ▼得られる経験 ・高い技術課題に挑戦する経験 ・MLに加え、ソフトウェア領域に精通したメンバーと働く経験 ・技術とビジネス価値の接続まで踏み込んだ課題解決経験 ・MLOpsやPMとの距離が近く、意欲に応じて担当領域を拡張可能 ▼募集背景 当社は「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」ことをミッションに、製造業向けデータプラットフォームを展開しています。2022年にローンチした当社の図面データ活用プロダクトは、機械学習などを活用して図面を構造化し、多様な情報を結び付けることで、情報資産として利活用可能としたサービスです。国内の大手製造業から加工会社まで幅広く利用され、急成長を続けています。また、2023年からは海外（アメリカ・タイ・ベトナム）でも提供を開始し、グローバル展開を加速させています。 今後は図面以外の製造業知見もテクノロジーで再現・集約し、部門・企業を超えた全体最適の実現を目指します。 データプラットフォームとしての機能強化、新規アプリケーション開発、急増するユーザー数やデータ量に耐える基盤強化など、チャレンジングなテーマが多く存在します。難易度の高いプロダクト開発に取り組む仲間を募集しています。 ▼組織について 開発組織は、エンジニア・デザイナー・PMが機能開発、基盤開発、MLOps、R＆D、SRE、Securityなどの領域ごとに4〜6名のチームに分かれ活動しています。「チームの裁量とスピード」と「横断的標準化による最適化」の両立を重視し、チームトポロジーの考え方を取り入れた組織設計です。 海外出身メンバーも多く、多言語コミュニケーションを織り交ぜながらプロジェクトを推進しています。 【開発環境】 ・言語 フロントエンド：TypeScript バックエンド：Rust、TypeScript、Python ・フレームワーク・ライブラリ フロントエンド：React、Next.js、WebGL、WebAssembly バックエンド：Rust（axum）、Node.js（Express、Fastify、NestJS）、PyTorch ・インフラ：Google Cloud、Google Kubernetes Engine、Anthos Service Mesh ・データベース/データウェアハウス：CloudSQL（PostgreSQL）、AlloyDB、Firestore、BigQuery ・API：GraphQL、REST、gRPC ・監視/モニタリング：Datadog、Sentry、Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証：Auth0 ・開発ツール：GitHub、GitHub Copilot、Figma、Storybook ・コミュニケーションツール：Slack、Discord、JIRA、Miro、Confluence ※特に関係するものを太字にしています（表現はビズリーチ形式に合わせてそのまま記載しています） 【採用フロー】 ・カジュアル面談（希望された場合） ・書類選考 ・技術課題（オンラインのコーディングテスト） アルゴリズムの知識や回答のスピードよりも、コードを通して「一緒に開発をすすめていくイメージが持てそうか」を重視しています。 ・人事面談 選考要素はなく、条件面等のすり合わせや選考にあたっての疑問解消を行います ・技術面接（エンジニア） ・最終面接（CTO） ・オファー面談 ※状況により追加面談を行う場合があります。 ※ご希望に応じて選考途中のカジュアル面談も調整可能です。 ※応募から内定までは1カ月程度が平均ですが、急ぎの場合はスケジュール調整に対応可能です。 |
| 労働条件 |
【雇用形態】 正社員 ※試用期間3ヵ月（期間中の給与・待遇等に変更なし） 【給与・報酬】 入社時年俸は900万円～1300万円程度を想定 昇給年2回 年収を12で割った金額を月額固定給として支給いたします。 ストックオプション制度あり 【勤務地】 当社本社（東京都台東区） 【勤務地】 ・リモートワークをベースとした働き方 ・週1回程度の出社推奨日あり ・四半期に1〜2回のオフサイトミーティングを実施 ・チームごとに詳細は異なるため、面談・面接時に確認可能 ・中部／関西／九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数活躍 ・出社を希望する場合は、いつでもオフィス利用が可能 【勤務時間】 ・フレックスタイム制（コアタイム 11:00〜16:00） ・働き方に関する質問は、採用プロセスの中で相談可能 【諸手当】 ・交通費実費支給（IC料金ベース、上限15万円／月） ・子ども手当：18歳以下の扶養家族1人につき15,000円／月を支給 【休日・休暇】 ・完全週休2日制（土日祝） ・年次有給休暇（入社6カ月経過後付与） ・入社時特別有給休暇（入社時に3日付与） ・夏季休暇（3日、7〜12月で自由取得） ・年末年始休暇 ・看護・介護休暇（年間4日まで、ペットも対象） ・慶弔休暇 【福利厚生】 ▼社員同士の交流支援 ・部活動活動支援費（1活動につき1,500円／名） ・Teaming Offsite費用補助（1人あたり5,000円、四半期1回まで） ・社員交流の食事代補助（1人あたり2,000〜3,000円、月1回まで） ▼ライフイベント・ファミリー支援 ・育児休業・介護休業（入社3か月後から取得可能） ・結婚祝い金（5万円） ・出産祝い金（10万円） ・引っ越し補助金 ▼その他 ・社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金） ・健康診断・婦人科検診費用全額補助 ・人間ドック費用補助 【選考プロセス】 （カジュアル面談）→書類選考→面接選考（1～2回）→（人事面談）→最終選考（ワークサンプル面接）→内定・オファー面談 ※選考は原則オンラインで実施 ※ご希望に応じてオフィス見学などのオフライン対応も可能 ※選考期間は概ね2～4週間程度（最短5日での実施も可） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・5年以上の機械学習モデル開発経験・機械学習モデルのプロダクトリリース・運用経験 ・機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関する基礎知識 ・機械学習を用いたビジネス課題解決経験 ・機械学習/統計モデルの精度改善経験 ・Python、Rustなどを用いたAPI開発・運用経験 ・Google Cloud、AWSなどクラウド利用経験 ・Dockerなどコンテナ技術の基礎知識 ・Git、CI/CDを用いたチーム開発経験 ・日本語でのビジネスコミュニケーション能力（日本語能力試験N1程度または日本語環境での実務経験） 【歓迎（WANT）】 ・画像認識、OCR、3D解析に関連する実務経験・MLプロジェクトマネジメント、MLチームリード経験 ・GPUを用いたデータ処理経験（CUDA、OpenCL、cudf、CuPyなど） ・Vertex AI Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Spark等によるMLパイプライン開発経験 ・モデル改善・継続提供の実務経験 ・データ品質向上施策の経験 ・Kaggleなどデータ分析コンテストでの入賞経験 ・学術誌での論文執筆経験 ・数値最適化手法のビジネス適用経験 ・Webサービスのフロント/バックエンド開発経験 ・分散処理の開発・運用経験 ▼求める人物像 ・当社のミッションに共感する方 ・未経験領域にも積極的に挑戦できる方 ・ML/MLOpsに必要な技術キャッチアップに意欲的な方 ・本質的課題に向き合い、当事者意識を持てる方 ・変化の大きい環境でも前向きに議論しながら推進できる方 ・相手へのリスペクトを前提としたコミュニケーションができる方 |
| 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 | 2025/12/03 |
| 求人番号 | 6199913 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
この求人の取り扱い担当者
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- コンサルティング IT・インターネット
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- ・IT・WEB／AI・データ領域の転職支援で25年以上の経験 ・ミドル～ハイレイヤー専門 ・現職はKICK ZA ISSUE株式会社のシニアマネージャー ・パーソル →シリコンスタジオ →paizaで人材事業の部長・本部長・執行役員を経験 ・中小企業診断士
- (2025/07/01)
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