転職サイトビズリーチ
>
求人検索
> 【東大発AIスタートアップ】機械学習エンジニア／創業5年で評価額1
> 000億円超／最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートする

転職・求人情報の詳細をご覧になる場合は会員登録（無料）が必要です

新規会員登録（無料）

【東大発AIスタートアップ】機械学習エンジニア／創業5年で評価額1,000億円超／最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートする

年収： 800万～ 1500万

ヘッドハンター案件

部署・役職名	【東大発AIスタートアップ】機械学習エンジニア／創業5年で評価額1,000億円超／最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートする
職種	データサイエンティスト SE（Web・オープン系）
業種	インターネットサービスソフトウエア
勤務地	東京都
仕事内容	■ 創業5年で評価額1,000億円超 / 急成長を続け使命の実現を目指す 2021年の創業以来、黒字経営を続けてきた当社があえて資金調達に踏み切った理由。それは、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立する、その決意の表れです。評価額は1,000億円を超え、大きな期待を背負う形となりました。創業から5年間急成長を続けてきた当社ですが、目指すのはさらにその先、ここがゴールではありません。長きに渡って日本が磨き続けてきた「ものづくり」という世界に届く武器を、最先端AIやロボティクスの力でさらに強固なものにする。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興する。そして日本一・世界一の企業となり日本の希望の光となる。ここから当社の成長は第二フェーズに突入します。これまで以上にダイナミックなビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、一緒に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない思いや、詳細な業務内容について、ぜひカジュアル面談でお話しさせてください。 ■ 当社について当社は、「日本を照らす当社となる」という使命を掲げる、東京大学発のAIスタートアップ企業です。GAFAM5社の時価総額の合計が日本の全上場企業約4,000社の時価総額の合計を上回る現代で、AIを中心とする最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートし、GAFAMなどの世界のテクノロジートップ企業と本気の戦いをする企業となることを目指しています。 2021年設立で社員数が400名以上にまで拡大しているなど、高い志を掲げ創業から急成長を続けてきました。企業のDXパートナーとしてコンサルティングやオーダーメイド開発を行う「DXソリューション事業」と、AI SaaSプロダクトを提供する「AI SaaS事業」の二つの事業を展開しています。最先端技術を特定の産業に特化して提供しているからこそ、他社では中々実現できない奥深くにある課題解決を特徴としています。当初は建設業界を中心にDX・AIソリューションを提供していましたが、現在は建設業で培ったノウハウと技術をもとに、製造業、物流業などの隣接する業界への事業拡大を積極的に進めています。 ■ 募集背景（ミドル）事業拡大に伴い、顧客からの技術的な要求水準も飛躍的に高まっています。現在、リードクラスのエンジニアと共に、難易度の高いプロジェクトを自律的に推進できるミドルレイヤーのエンジニアを求めています。「モデルを作って終わり」ではなく、論文レベルの技術を咀嚼し、実際のビジネス現場で堅牢に動作するシステムへと落とし込める、確かな実装力を持った方を歓迎します。「現在の業務が典型的なテーブルデータ分析や、既存APIを叩くだけのタスクになってしまっている」「もっと画像、3D、自然言語など、多様なモーダルに挑戦したい」と感じている方に、最適なフィールドです。 ■ 業務内容（ミドル） DXソリューション事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。・課題の数理的定式化と論文サーベイ（Research ＆ Design）　顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク（分類、回帰、生成、最適化等）に落とし込みます。関連する最新論文（NeurIPS, CVPR, KDD等）を調査し、ビジネス制約（推論速度、コスト、データ量）に合わせた最適な手法を選定します。・SOTAモデルの実装と検証（Implementation）　選定した論文の手法（Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等）を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。・プロダクションレベルのコード品質担保（Engineering）　再現性担保のためのモデル学習・推論パイプラインを構築します。Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合して実際のユーザーに届けます。推論APIのI/F設計、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。・ステークホルダーへの技術説明（Communication）　アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。 ■ 募集背景（シニア）建設・製造業のトップランナー企業から寄せられる相談は、「既存のパッケージでは解決不能」な高難度なものばかりです。「物理モデルと機械学習の融合」「不完全なデータ下での高精度推論」「大規模シミュレーションの高速化」など、学術的知見と高度な数理的思考が求められています。そんな当社を引っ張るリードエンジニアを募集します。 ■ 業務内容（シニア）・課題の数理的定式化と技術戦略の策定（Research ＆ Design）　顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル（機械学習、数理最適化、シミュレーション等）への定式化を行います。類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS / CVPR / ICML等の最先端論文（SOTA）から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約（コスト、計算リソース、リアルタイム性）を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。・高難度アルゴリズムの実装と突破（Implementation）　既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。・アーキテクチャ設計と技術品質の統制（Engineering）　個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。・事業価値への接続と期待値コントロール（Communication）　技術的なアプローチが、顧客のPL（売上向上・コスト削減）にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないかを明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。 ■ ポジションの魅力・プロフェッショナルからのフィードバック東京大学松尾研出身者をはじめ、トップティアの機械学習エンジニアが多数在籍。独学では気づけない「実運用に耐えうるAI」の視点や、コードレビューを受けることで、エンジニアとして飛躍的な成長が見込めます。・経営の中枢で技術戦略を描き、日本の産業構造を変革する舵取り役当社において技術は「手段」ではなく「事業のコア」そのものです。このポジションは経営層とダイレクトに連携し、全社の技術戦略やロードマップ策定に深く関与します。・エンタープライズ基準の高度な品質追求大手建設企業・大手オフィス家具メーカーをはじめとする業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。・100を超える独自AIモジュール資産図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、100以上のアルゴリズムモジュールを保有。ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。 ■ 開発例・画像認識による非構造化データの自動整理　数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装・点群データを活用した幾何学的シミュレーション　3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装・動画解析によるインフラ異常検知システム　車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発・ドメイン特化の大規模言語モデル　建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングと、学習・推論パイプラインの構築・ロボット行動学習　VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築・RAGを用いた独自エージェント　社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 ■ 技術スタック（一例）・AI：Python / NumPy / Pandas / PyTorch / OpenCV ・AI開発ツール：Devin / Claude Code / v0.dev / GitHub Copilot / Gemini ■ 当社のアルゴリズムエンジニアポジションの特徴【1】当社でないと解けない産業の難題がある最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。【2】顧客に徹底的に向き合う顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客のビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。【3】ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく技術をシェアし高め合える組織難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。【4】手を挙げればどんな挑戦でもできるエンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。 ■ メンバーの声 ◼️ Aさんなんでもやってやるという意気込みのある人間が多い。エンジニアが商談にも同席し、時には見積書や契約書周りもボールを持って契約締結まで持っていく。それぞれの専門家が在籍しつつもスタートアップなので、「これだけやる」というような社員は少ない。何かがうまくいかなかったときに、「これは自分の責任です」とみんなが言っている時があった。それだけの覚悟を持って仕事をしているのがとても良いと感じる。良い組織というのは、全員が当事者意識を持ってリーダーシップを発揮している状態だと思っているから。 ◼️ Bさん技術ドリブンではなく、業界特化を活かしたイシュードリブン的な思考である部分に非常に魅力を感じている。建設現場に赴いたりしながら、最前線の声を特に重視しているところを感じる。また、流行りの技術だけではなく、完全にドメイン特化で当社しか持っていない技術があるところも魅力。 ◼️ Cさん特に心がけているのは、アルゴリズムのドメイン適合。競プロや論文実装などのアルゴリズムがそのまま役に立つかというとそんなことはなく、実社会で価値を出すには暗黙知や業界の常識などに対する理解が必要不可欠であり、そこにいかにアルゴリズムを変容させていくか、というところが面白く、やりがいを感じる。プレカット図面や区割り、あるいは技術提案など、普通よく見るデータとはかけ離れた独自のデータを扱えるところからこのような魅力が出ているのではないかと感じる。 ◼️ Dさん心理的安全性を高めることに関しては、非常に意識されているように感じる。特にエンジニアリング的な観点で言うと、ブリリアントジャークを非常に嫌い、雑魚質問ができるような文化であると感じる。コードレビュー時のあたりが強くないことや、Slackでのコミュニケーションにトゲがない。 ■ 熱量の高いメンバーと、日本産業の発展を。そして日本一・世界一の企業へ当社は「最高の夢を見させる」「最高の夢を実現する」環境です。2021年設立と非常に若い会社ではありますが、確実に日本の産業へインパクトを出し始めています。AI時代の最前線で日本を変革していく誇りと実感を胸に仕事をすることができます。代表を筆頭に、経営陣含めメンバー全員が、本気で日本一、世界のトップになれると信じ、アツい気持ちでお客様の課題に真剣に向き合い取り組んでいます。従業員数はあっという間に400名以上になりましたが、経営陣を含め全員密にコミュニケーションを取りながら業務に取り組んでいます。今ご入社いただく方には、将来の中心メンバーとして組織を盛り上げる存在になっていただきたいと思っています。
労働条件	■ 雇用形態正社員 ■ 給与年収 8,000,000円〜 15,000,000円・経験やスキルに応じて設定・試用期間：3か月（労働条件の変更：無）・賞与：年2回・固定時間外手当：45時間/月　※固定残業時間の超過分は別途支給 ◆当求人からのエントリーであっても、現在のご年収や面接内での評価によって他クラスなどのご提案をさせていただく場合もございます。 ■ 勤務地東京都千代田区神田駿河台【出社 / リモート勤務について】原則フル出社 ※オフラインでのコミュニケーションを重視しているため【アクセス】・新御茶ノ水駅（聖橋方面改札）駅直結・JR御茶ノ水駅（聖橋口）徒歩1分・小川町駅（B4出口）徒歩6分・JR秋葉原駅（電気街口）徒歩9分・TX秋葉原駅（A2出口）徒歩13分 ■ 勤務時間 10:00〜19:00（休憩1時間） ■ 休日・休暇・年間休日120日以上・完全週休2日制（土日祝）・有給休暇（入社半年後に付与 / 初年度10日）・年末年始休暇・慶弔休暇・産前産後休暇・育児休暇・看護休暇・介護休暇 ■ 福利厚生・交通費支給・健康診断（規定区分内で全額会社負担）・時短正社員制度あり（120h〜/月）※主に博士課程の方向け ■ 加入保険健康保険 / 厚生年金保険 / 雇用保険 / 労災保険 ■ 受動喫煙対策有（原則禁煙）
応募資格	【必須（MUST）】・AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストとしての実務経験（目安2年以上）・ビジネス要求に基づき、データの入力から推論結果の出力、評価までの一連のパイプラインを、メンターの指示に頼らず自律的に設計・構築できる。・実験環境（Jupyter Notebook等）で動くだけでなく、プロダクション環境での運用に耐えうる、可読性と保守性の高いコードを記述できる。・ビジネス課題に対して、関連技術の論文サーベイを行い、手法の比較と選定・再現実装ができる【歓迎（WANT）】・分析結果やモデルの成果を、エンジニアではないステークホルダー（ビジネス職、経営層）にも伝わる言葉でわかりやすく説明できる。・Webアプリケーションやクラウド環境のジョブ連携などのプロダクション環境への実装した経験がある。
リモートワーク	不可
受動喫煙対策	屋内禁煙
更新日	2026/04/07
求人番号	7961393

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

掲載求人一覧

転職・求人情報の詳細をご覧になる場合は会員登録（無料）が必要です

新規会員登録（無料）

<< 検索結果に戻る