株式会社ABEJA クリエイティブ職 の求人一覧
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トランスフォーメーション領域：データエンジニア
募集背景 顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。 ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。 それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。ミッション 顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。 ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。 それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。 ミッション 顧客企業における多種多様なデータを統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。 DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。 様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。 クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。 業務内容 データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計 プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築 データ分析のためのBIの開発・運用 継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解 プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) 採用要件 必須要件 以下必須要件のうち、2つ以上の該当があること（全てに該当している必要はない） Pythonを含む複数言語(TypeScript, Javascriptなど)でのコーディング経験(3年以上) データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上) ETLやELTの実装経験 クラウド環境上でのシステム構築・運用の経験 GitHubを用いた開発経験 歓迎要件 PySparkによるデータ処理 Sparkの内部アーキテクチャに関する知識およびパフォーマンスチューニングの経験 データサイエンス一般に関する理解・経験 B2Bシステム開発の経験 Webアプリケーション開発経験 Kubernetesベースのデータパイプライン・MLOps環境の構築・運用開発の経験 クラウド環境上でのCI/CDパイプライン構築・運用の経験 英語によるビジネス遂行能力 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（ミドル）
募集背景 ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。 こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。 ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定 データの前処理、EDA、可視化 最適な手法の調査・選定 モデルの作成、精度・性能評価 ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) 大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む） 統計解析・因果推論などの統計モデリング 数理最適化などの数理モデリング エンジニアと連携したモデルの商用実装 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops） 提案活動、提案内容レビュー 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし 技術の横展開・技術ブランディング 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等） あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） 受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211） 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23） 新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。 LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。 将来的に目指せるキャリアイメージ ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 データサイエンスのスペシャリスト データサイエンス組織の責任者 技術に強いプロジェクトマネージャー 事業会社のデータサイエンス部門の責任者 大手企業のCDO（Chief Digital Officer） 採用要件 必須要件 機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験） 要件定義・モデル設計・評価までの一貫した実務経験 クラウドサービス（AWS/GCP/Azureなど）を用いた開発経験 git / dockerを用いたチーム開発経験 歓迎要件 顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験 LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など） 統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験 MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験 外部活動におけるご実績 Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません 人物イメージ 経営課題・事業課題の解決を通じて、社会にインパクトを与えることに意欲的な方 特定の技術領域に限らず、データサイエンス技術全般に幅広く興味が持てる方 自分自身のスキルや経験に謙虚な姿勢を持ち、学び続けることができる方 組織としての成果最大化に喜びを感じ、チームでの価値創出を重視できる方 技術好奇心が旺盛で、外部発信・社内共有なども積極的に行える方 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト
募集背景 ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。 こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。 ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 データ分析、モデル作成 データ要件の整理、技術スタック選定 データの前処理、EDA、可視化 最適な手法の調査・選定 モデルの作成、精度・性能評価 ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) 大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む） 統計解析・因果推論などの統計モデリング 数理最適化などの数理モデリング エンジニアと連携したモデルの商用実装 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops） 提案活動、提案内容レビュー 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし 技術の横展開・技術ブランディング 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等） ポジションの魅力 受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211） 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23） 新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。 LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。 ＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 データサイエンスのスペシャリスト データサイエンス組織の責任者 技術に強いプロジェクトマネージャー 事業会社のデータサイエンス部門の責任者 大手企業のCDO（Chief Digital Officer） 採用要件 必須要件 機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験） 歓迎要件 顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験 LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など） 統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験 MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験 git / dockerを用いたチーム開発経験 外部活動におけるご実績 Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験 データサイエンス領域におけるカンファレンス登壇経験 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 ジャーナルでの論文採用経験 OSS貢献 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません 人物イメージ 経営課題・事業課題の解決を通じて、社会にインパクトを与えることに意欲的な方 特定の技術領域に限らず、データサイエンス技術全般に幅広く興味が持てる方 自分自身のスキルや経験に謙虚な姿勢を持ち、学び続けることができる方 組織としての成果最大化に喜びを感じ、チームでの価値創出を重視できる方 技術好奇心が旺盛で、外部発信・社内共有なども積極的に行える方 募集要項 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（シニア）
募集背景 ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。 こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。 ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 データ分析、モデル作成 データ要件の整理、技術スタック選定 データの前処理、EDA、可視化 最適な手法の調査・選定 モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) 大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む） 統計解析・因果推論などの統計モデリング 数理最適化などの数理モデリング エンジニアと連携したモデルの商用実装 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops） 提案活動、提案内容レビュー 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし チームリーディング、メンバーメンタリング メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う 組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う 技術の横展開・技術ブランディング 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等） あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） 受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211） 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23） 新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。 LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。 将来的に目指せるキャリアイメージ ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 データサイエンスのスペシャリスト データサイエンス組織の責任者 技術に強いプロジェクトマネージャー 事業会社のデータサイエンス部門の責任者 大手企業のCDO（Chief Digital Officer） 採用要件 必須要件 機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験） 要件定義・モデル設計・評価まで一貫してリードした実務経験 クラウドサービス（AWS/GCP/Azureなど）を用いた開発経験 git / dockerを用いたチーム開発経験 顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験 プロジェクトリードまたはチームリーディングの経験（進捗管理、評価など） 歓迎要件 LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など） 統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験 MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験 外部活動におけるご実績 Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験 データサイエンス領域におけるカンファレンス登壇経験 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 ジャーナルでの論文採用経験 OSS貢献 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません 人物イメージ 経営課題・事業課題の解決を通じて、社会にインパクトを与えることに意欲的な方 特定の技術領域に限らず、データサイエンス技術全般に幅広く興味が持てる方 自分自身のスキルや経験に謙虚な姿勢を持ち、学び続けることができる方 組織としての成果最大化に喜びを感じ、チームでの価値創出を重視できる方 技術好奇心が旺盛で、外部発信・社内共有なども積極的に行える方 募集要項 続きを見る
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プラットフォームグループ：ソフトウェアエンジニア
募集背景 当社は2012年に創業し、ディープラーニングの黎明期からAI技術の発展に貢献してきました。高度な機械学習技術、統計モデリング、数理最適化などを駆使し、300社以上の顧客のデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現してきました。 ABEJA Platformは社内外の事業拡大の基盤に位置づけられており、更なる研究開発に力を注いでいます。現在は、少数精鋭の開発・保守運用チームが活躍しているのですが、今後の事業計画に応じて組織を強化するため、バックエンドエンジニアを募集しています。 お任せしたいこと ミッション 「顧客企業を未来に必要とされる存在へ変える」 ABEJAのデジタルプラットフォーム事業である「ABEJA Platform」の開発を通じて、ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのサービスで顧客企業や業界の変革を牽引します。 ※ABEJA Platformとは デジタルトランスフォーメーションの実行に必要なデータ生成からデータ収集、データの加工、データ分析、AIモデリングまでのプロセスを提供し、継続的かつ安定的な運用を行うソフトウェア群です。 業務内容 以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施 AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施 以下一例、スキルに応じて LLM/生成AIに関する技術検証 新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証 新しいIoTデバイスの価値検証 各種スクラムイベントへの参加 スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加 開発進行に関する議論に参加 サービスレベル改善と運用効率化業務（SRE業務）の実施 KAIZEN DAY（週1回）に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 その他の業務 エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加 採用要件 必須要件 1.技術スキル Webサービスのバックエンド開発経験 REST APIを理解し、Python/Go等の言語でAPIを構築できる GitHubを用いたコード管理及びチーム開発の経験 コードレビューやマージといった営みをチームで回す事ができる ブランチ戦略に合わせたCI/CDを構築ができる クラウドサービス (AWS/GCP)を用いたサービス構築経験 各種サービス(Lambda, API Gateway等）を組みわせてバックエンド構築ができる MySQL/Postgres等のデータベースを用いた設計開発経験 DBスキーマ設計に関わったことがある CRUDに必要なSQLクエリーをAPIハンドラーから呼び出せる 機械学習を用いたシステムの開発経験 機械学習への基礎理解がある コンピュータービジョンや自然言語処理等のチュートリアルレベルはクリアできる 2.ソフトスキル 高度な問題解決能力 新たな技術課題に対して、独自の解決策を独立して提案・実行する能力 タイムマネージメント マルチタスクの管理と優先順位付け、そしてプロジェクトの期限内での完了 コミュニケーション チームメンバーや他部門との明確かつ効果的なコミュニケーション能力 歓迎要件 アジャイル・スクラムによるチーム開発経験 スプリントゴール、PBI、SBIの基礎的理解 PBI実現に必要なSBI作成の経験がある プランニングポーカー、レトロスペクティブの経験がある Kubernetesを用いたインフラ構築・運用経験 Deployment, Pod, Service, Ingressの基礎理解 HPA等を用いたスケーリング設定ができる データベースのパフォーマンスチューニングと最適化への深い理解 セキュリティプラクティスとデータ保護に関する知識 Vue.jsやReactなどのフレームワークを使ったWebアプリ開発・運用経験 簡単なTODOアプリをフロントエンドを実装する事ができる PyTorch、TensorFlow、Kerasなどの機械学習フレームワークの利用経験 データセットを用いた学習、推論コードを書くことができる 推論コードをAPIやバッチ処理に組み込むことができる アーキテクトやテックリードとしての業務経験 スケールやセキュリティを意識したシステムアーキテクチャ設計ができる ソフトウェアの技術選定に関与したことがある サービスレベルの改善経験（SRE業務） 自動化、監視、緊急対応、サービス品質改善、トイル削減の経験 バックエンド領域以外（インフラ、フロントエンド技術等）への高いチャレンジ意欲 人物イメージ AI/ML/生成AI、周辺領域技術（IoT、Big Dataなど）やMLOpsに興味を持っている方 B2B SaaSプロダクトの開発に興味を持っている方 AI/MLやDXを通じて産業界にインパクトを与えたいという意欲を持っている方 モダンな技術スタックに関心を持ち、学習意欲が高い方 技術力の高いメンバーと切磋琢磨し、成長していきたい方 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：ソフトウェアエンジニア（リードクラス）
募集背景 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。 その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。 ミッション DX推進に必要なあらゆるエンジニアリングテクノロジーをフルスタックに駆使してプロジェクトを成功に導いていただきます。 クライアント企業のDXをテクノロジー面でリードし、サービスの新たな価値提供手法や付加価値を発見・提言 データサイエンティストが構築したAI・機械学習プロトタイプモデルの実用化・本格導入 クライアントのDX実現に向けた、要件定義やアーキテクチャ設定、システム構築 業務内容 フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) お客様とのコミュニケーション 提案から運用までのトータルフェーズにおいて、お客様のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、解決策やご提案を行います。 共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値のある方向に進めていきます。 採用要件 必須要件 アプリケーションの開発業務全般にわたる業務経験（要件定義、設計、実装、テスト、運用） アーキテクトポジションでのシステム構築経験 クラウド(AWS / GCP ) の運用経験 歓迎要件 Pythonでの開発経験 高トラフィックサービスの開発経験 大規模データ処理の開発経験 DevOps(MLOps) の理解 Docker を使った開発経験 機械学習の理解（実務経験がなくても構いません） 募集要項 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：ソフトウェアエンジニア
募集背景 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。 その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーマンとしてお迎えしたく考えております。 ミッション DX推進に必要なあらゆるエンジニアリングテクノロジーをフルスタックに駆使してプロジェクトを成功に導いていただきます。 データサイエンティストが構築したAI・機械学習プロトタイプモデルの実用化・本格導入 クライアントのDX実現に向けたシステム構築 業務内容 フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 技術スタックについては、こちらをご覧ください。 採用要件 必須要件 システムの開発・運用経験 (3年以上) Pythonでの開発経験 クラウド(AWS / GCP ) の運用経験 歓迎要件 DevOps(MLOps) の理解 Docker を使った開発経験 機械学習の理解（実務経験がなくても構いません） 募集要項 続きを見る
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