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| 部署・役職名 | 【機械学習(AI)エンジニア】プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア | 「スマサテ」の根幹となるAI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引 |
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| 仕事内容 |
【当社の概要】 元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務める不動産テック企業です。 20億件以上という膨大なデータを活用して、賃貸物件の最適な家賃を算出したり、瞬時に豊富なレポートを作成できるAI SaaSを開発・提供しています。 日本には1500万以上の賃貸物件があり、それら1部屋1部屋に家賃がありますが、これを決める業務におきなペインがあります。 スマサテは、膨大なデータと高度なアルゴリズム、使いやすいデザインで、賃料決定や資料作成の業務が一瞬で完結するサービスとして、不動産業界で圧倒的なシェアを誇っています。 導入社数4200社以上、解約率も0.5%と圧倒的に低いレートとなっており、既に黒字化しています。今後は新規プロダクトやサービスの開発を積極的に進めていきます。 【理念】 〜住まい・不動産領域の民主化を実現〜 住まいや不動産は情報の流通や透明化が少し遅れている業界です。 情報の非対称性が生じたり、公平性に欠けた取引が行われることが起きてしまいます。一般生活や投資家が高い物件や変な物件なのに契約してしまうケースが典型的な例でしょう。 必ずしも納得感のある取引になっていないと思います。まだ良くする余地のたくさんある住まいの領域で、透明で納得感のある世界にするために、様々な事業をつくっていきたいと考えています。 【主な業務内容】 ▼お任せしたいこと|プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア スマサテが提供するAI SaaSのコア競争力となる、AI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引していただきます。現在、生成AI/LLMをプロダクトに深く組み込み、顧客体験(UX)の向上や圧倒的な業務生産性の向上を実現するための新機能開発が必要不可欠となっています。単なる技術検証やモデルの精度向上にとどまらず、本番環境で安定稼働させるためのMLOps/LLMOpsの構築まで、一気通貫で裁量を持って取り組めるポジションです。 ▼具体的には.... •不動産データ(画像、テキスト、数値データ)を用いた機械学習モデルの設計、開発、評価 •画像認識技術を用いた部屋の特徴抽出や間取り図解析アルゴリズムの開発 •LLMを活用した新たなデータ生成機能や解析機能のプロダクト実装 •機械学習モデルを本番環境で継続的かつ安定的に運用するためのMLOps/LLMOpsの設計および構築 •データサイエンティストやデータエンジニア、バックエンドエンジニアとの連携、実装要件のすり合わせ 【開発スタイル】 1.解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、PdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。 2.担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。 3.他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。 まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。 • 顧客志向のAI開発:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。 • 部署間の壁がないフラットな組織:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、データサイエンティストがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。 【開発環境】 • 開発言語:Python, SQL, TypeScript / JavaScript • 機械学習 / 生成AI:PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, pandas, NumPy • API / アプリケーション:FastAPI • OS:Linux • DB:MySQL, ClickHouse • インフラ:AWS, GCP • テスト:pytest • CI / CD:CircleCI, GitHub Actions • ソースコード管理:GitHub • 実験 / 開発環境:Docker, Jupyter Notebook, Google Colab 【最近の技術的取り組み事例】 • LLMを活用したアノテーションの効率化 • 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類 • 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション • 因果推論による賃料への設備寄与度の推定 【今後計画している技術的取り組み事例】 • 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ • LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化 • オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装 ▼本ポジションの魅力とやりがい •【本物のAIエンジニアリングが求められる環境】 単なるLLMのAPI利用(プロンプトエンジニアリング)にとどまらず、モデルのアーキテクチャやアルゴリズムの根本から深く理解し、自社データに合わせてAIを調教(ファインチューニング)できる深い技術力が事業のコア競争力に直結します。 • 【国内最大級の不動産データ基盤】 累積11億7千万件超の膨大かつ多様な不動産データ(画像、テキスト、数値)をフル活用し、Kaggleのように泥臭く仮説検証を繰り返しながら精度の高いモデルを追求できる面白さがあります。 • 【一気通貫の開発裁量】 リサーチやモデル構築だけで終わるのではなく、MLOps/LLMOpsの構築まで含めて「本番環境で事業としてどう動かすか」までを一気通貫でリードできます。 • 【本質的な価値提供と技術探求に没頭できるカルチャー】 「上場を目指さない」という経営方針のもと、短期的な売上や社内外の調整業務に縛られず、純粋な「顧客への価値提供」に集中できます。また、業務時間の20%を新技術の検証に充てられる制度や、好きなPC・AIツールを上限なく導入できるエンジニア本位の環境が整っています。 ▼キャリアパス例 ご希望や実績に応じて様々なパスがあります。 • Lead AI Engineer(リードAIエンジニア): AI・機械学習領域の技術選定からアーキテクチャ設計、MLOpsの構築までを主導し、AI開発チーム全体を牽引するエキスパート。 |
| 労働条件 |
【雇用区分】 正社員 【勤務地】 東京都品川区 【アクセス】 ・JR山手線目黒駅徒歩2分 ・東京メトロ南北線目黒駅徒歩1分 【保険】 ・各種社会保険完備 【諸手当】 ・交通費一律支給 【福利厚生】 ・社会保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険) ・家賃補助月額3万円支給(会社より半径2㎞圏内に居住している場合に限る) ・書籍購入代金補助 ・リモートワーク機器補助 【受動喫煙対策】 ・執務室内禁煙 【給与グレード】 グレード1: 〜600万円 グレード2: 600〜800万円 グレード3: 800〜1,000万円 グレード4: 1,000〜1,500万円 グレード5: 1,500万円〜 ※ 上記金額には月45時間分のみなし残業代を含む ※ 提示金額は、ご経験・スキル、および前職給与を最大限考慮の上、当社規定により決定いたします。 【勤務時間】 フレックスタイム制 ・コアタイム:なし(フルフレックス) ・フレキシブルタイム:0:00〜24:00 ・1日の標準労働時間:8時間 自分のライフスタイルに合わせて始業・終業時間を自由に設定できます。 【勤務形態】 ハイブリッドワーク ・出社日:月曜日のみ(全社ミーティング・対面コミュニケーションの日) ・リモートワーク:火~金曜日はフルリモートOK 週の始まりである月曜日にチームで顔を合わせ、それ以外の曜日は個人の生産性を最大化できるよう、自宅やオフィスなど自由な場所で働けるスタイルを採用しています。 【休日・休暇】 ・年間休日120日以上 ・完全週休2日制(土・日) ・祝日 ・年末年始休暇 ・年次有給休暇(入社時から付与) ・結婚休暇 ・産前産後・育児休暇 【環境への投資】 一流の料理人はお金を惜しまず最高の包丁を使います。これと同じようにオフィスワーカーにとっても仕事環境への投資は最も大切なことの一つだと考えています。当社ではこれらの金額に上限を設定していません。仕事で使うPCやモニター、リモート環境での生産性を高めるためのツールや機器については自由に申告してもらい、金額も特に上限を設けず購入してもらっています。 |
| 応募資格 |
【必須(MUST)】 • Pythonを用いた実務でのシステム開発経験(3年以上)• 機械学習、ディープラーニング、画像認識等のモデル構築およびプロダクトへの実装経験 • LLM(ChatGPT、Claude等)のAPIを活用したプロダクト・機能開発の実務経験 • AWSやGCPなどパブリッククラウドを利用した開発・運用経験 【歓迎(WANT)】 • 大学院(修士課程以上)における機械学習、深層学習、自然言語処理などの専門的な研究経験 ・最新のAI関連論文(英語等)を自ら読み解き、オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)からプロダクト実装までを独力で実行できる力※単なるLLMのAPI利用やプロンプトエンジニアリングにとどまらず、モデルのアーキテクチャや学習メカニズムをアルゴリズムレベルから深く理解している方を歓迎します。 • MLOps/LLMOpsの構築・運用経験 • LangChainやLlamaIndex等を用いたLLMアプリケーションの開発経験 • Kaggle等データ分析コンペティションでの実績 • 不動産領域に関するドメイン知識 ※いずれか一つでも該当する方 ▼求める人物像 •前例のない課題に対して、仮説検証を回しながら泥臭く推進できる方 •技術の面白さだけでなく、「実務でどう生きるか」「事業にどう貢献するか」を追求できる方 • 分析やレポート作成で終わらず、自らが作ったロジックをプロダクトに実装すること(手触り感)にやりがいを感じる方 • 複雑な巨大産業(不動産)のメカニズム解明や、最新のAI技術に対して、知的好奇心を持って自発的に学び続けられる方 • まわりの人との調和を大事にできる方 |
| アピールポイント | 自社サービス・製品あり ベンチャー企業 シェアトップクラス 新規事業 マネジメント業務なし 管理職・マネージャー 完全土日休み フレックスタイム |
| 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 | 2026/04/13 |
| 求人番号 | 7986006 |
採用企業情報
- スマサテ株式会社
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- 資本金10百万円
- 会社規模非公開
- その他
- その他
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会社概要
【創業の想い】
元クックパッドの副社長兼COOが抱いた「真に人の役に立つサービスや価値を生み出したい」という想い。そして、自身が実体験として感じた「事業者とエンドユーザーの情報格差」という不動産業界の課題。その2つが出発点となりました。
ひたすらに顧客に向き合いサービスを改善し続けることで、事業者にも個人にも正しい情報を届ける。
その結果、両者がフェアに議論できる。
そんな世界を目指しています。
【スマサテが解決する課題】
スマサテでは20億件以上という膨大な不動産データを活用して、賃貸物件の最適な家賃を算出したり、瞬時に豊富なレポートを作成できるソフトウェアを開発・提供しています。
日本には1500万以上の賃貸物件がありますが、それら1部屋1部屋に家賃という値段がついており、それを決めるための業務がありますが、手間がかかっているし人によってつける家賃が異なる、といったペインが発生しています。
業界に関わるこのような課題を解決するのが『スマサテ』です。膨大なデータと高度なアルゴリズム、使いやすいデザインで、賃料決定や資料作成の業務が一瞬で完結するサービスとして、不動産業界で圧倒的なシェアを誇っています。
【スマサテの文化や特徴】
・Slackとオフィスは常に顧客の話題であふれる
顧客に感謝されるプロダクトづくりを意識していますし、実際に顧客からそのような声を頂くことがとても多いです。プロダクト開発、セールスなど様々な場面で、顧客へのインタビューやヒアリングをしつこく繰り返しながら、顧客理解を深める文化が定着しています。こんな顧客がいる、こんなフィードバックがあった、こんなことを言っていたなど、顧客に関する情報が会話やSlackで常に飛び交っています。
・オープンでリラックスした雰囲気
社内の雰囲気はとてもオープンでリラックスしていると思います。笑い声もかなり多いです。上司や部下、先輩や後輩というラベリングは意味がないと思っているので、立場に関係なく風通しの良いコミュニケーションが取れていると思います。毎週月曜日は皆でランチをしており、もちまわりで担当者が趣向をこらしたりふざけたランチ企画をして皆でわいわい楽しくやっています。
働き方としては、個人の自主性に基づいて自分の判断で時間や場所を決めて働くことが可能です。会社の雰囲気としてはアットホームで、メンバーの仲も良くとてもリラックスした環境で仕事に取り組んでいます。
・データを中心に事業を構想
スマサテはデータを中心に事業を構想しています。今後展開される様々なプロダクトが、共通のデータ基盤を中心に相互に関連づけされることで、より価値を持つように考え抜いています。データを中心に多面的で相互関連性の高いプロダクトを展開していきます。
・統計手法やMLを駆使したアルゴリズム
スマサテのプロダクトではデータとアルゴリズムがとても重要な価値を持っています。何度も仮説と検証を重ねたアルゴリズムには、様々な統計的手法や機械学習が活用されておりとても高い精度を誇っています。今後もアルゴリズムの研究、改善は手を抜かずにがんばっていきます。
・プロダクトデリバリー重視のチーム運営
プロダクトを通して新しい価値を生み、それを顧客に届けることが僕たちの仕事です。事業において、顧客が使うプロダクトが日々どれだけ進化、進歩しているかに最も関心があるといっても過言ではありません。ですので、デリバリーの質と量を最大化すること(デリバリーのスループットをあげる)を常に意識してチーム運営がされています。
・解約率は0.5%、売上が順調に積み上がる構造を実現
徹底的に顧客に向き合いプロダクトの改善を続けてきた結果、解約率は0.5%と非常に低い水準を維持することに成功しています。製品が理由で解約になることは基本的になく、会社の方針転換などやむを得ない理由で担当者がやむなく利用をあきらめることがほとんどです。
このように非常に低い解約率と毎月順調な新規契約の獲得で、売上が積み上がり続ける盤石な収益構造を実現しています。
・利益を新規事業に積極投資するフェイズへ
これまでスマサテは賃料査定システムのみを少人数で展開してきました。今後はこの盤石な事業からうまれる利益を再投資して新しい事業やサービスを次々と作っていきたいと考えています。会社のフェイズが変わり成長が加速するまたとない機会です。
【設立】2015年7月17日
【代表者】山岸 延好
【資本金】1,000万円
【本社所在地】東京都品川区上大崎3-3-1 自転車総合ビル 8F
【事業内容】AI賃料査定システムの開発
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