グロービスが提供する教育サービスの中において、これからの時代の新たな学習体験創造に向け、AIをコアとしたソリューション開発もしくは既存ソリューションの改善を技術面からリードしていただく機械学習エンジニアを募集します。
業務内容
関わるサービス
ビジネス動画が学び放題のサブスクリプション型サービス「GLOBIS 学び放題」、「GLOBIS Unlimited」(toB、toC)
eMBA、その他新規サービス
業務詳細
GLOBIS 学び放題 / GLOBIS Unlimited のプロダクト開発組織 紹介資料
■新規AIソリューションの技術的リード:
- 新規事業やプロダクトの企画段階から参加し、AIをコアとした技術の専門性に基づいた、ソリューションの提案・実現可能性の検証・技術選定・アーキテクチャ設計・実装までを主導します。
- PoC(概念実証)からプロダクトへの実装まで、プロジェクト全体における開発タスクを推進・リードします。必要に応じて参加メンバーのマネジメントや課題解決の支援も行います。
- 外部APIの活用だけでなく、グロービス固有のドメインに適応したAIシステムの構築・運用に関して、最適なアプローチを提案・開発します。
■AIシステムの包括的な評価と改善:
- 開発したAIソリューションの精度、品質、そしてビジネス価値を客観的に評価する仕組み(MLOps)を提案し、設計・構築します。
- LLM-as-a-judgeやRagasなど生成AIやAI Agent向けの評価フレームワーク導入も検討し、継続的な改善サイクルの実現を目指します。
- ビジネスKPIとAI機能の評価指標の相関を分析し、プロダクトが事業目標に貢献していることを定量的に示す方法について考えます。
■チームと組織への貢献:
- メンバーのスキル向上を支援し、チーム全体の技術レベルを引き上げます。
- グロービス全社的なAI活用を推進するため、各部署との連携や技術的なナレッジ共有を積極的に行います。
開発環境
- 開発言語:Python, SQL
- コンテナ技術:Docker, Artifact Registry
- インフラ:Google Cloud
・データ基盤:BigQuery, Cloud Composer, Airflow
・AI/ML基盤:Vertex AI, Cloud Run ※ プロダクト側のインフラはAWS
- その他
・コード管理:GitHub
・コミュニケーション:Slack
・プロジェクト/ドキュメント管理:Notion
AIチームでは、業務での取り組みをさまざまな媒体で発信しています。以下のURLもあわせてご参照ください。
- 「大規模言語モデルはグロービス学び放題の問題をどれくらい解けるのか」というテーマで色々検証してみた
- LLMを活用した、ユーザーの曖昧な課題から対話形式で学習コースを探せるチャットボット開発の道のり
- Vertex AI Searchによる検索エンジンの構築
部門紹介
配属先であるグロービス・デジタル・プラットフォーム部門(GDP)は、EdTech領域に注力すべく2016年に設立されました。現在300名を超える規模(うちエンジニアを含むテクノロジー人材は150名程度)で、国内事業のみならず海外展開も積極的に推進しています。
GDPでは、「日本発、世界をリードするEdTechカンパニーになる」をビジョンに掲げ、「学びの未来をつくり出し、人の可能性を広げていく」学習サービスを展開しています。
社員紹介
こちらのポジションの社員事例
応募資格
必須要件
- Pythonによる開発経験3年以上
- Gitなどのバージョン管理システムを用いたチームでの開発経験
- パブリッククラウドサービスを利用した開発経験
- AI・機械学習プロジェクトの開発実務およびリード経験
- OpenAIやGoogleなどのLLMプロバイダが提供するAPIを使用した検証・開発などの経験
- 生成AI関連の応用技術・運用(RAG、プロンプトエンジニアリング、評価)に関する知識・意欲
- AIを活用し業務の生産性や質の向上に取り組む姿勢、マインドがある
- 社会人就業経験3年以上
- グロービスの事業、グロービス・ウェイの理念に共鳴できる方
- 言語要件:日本語能力がネイティブレベルの方、または、日本語能力試験(JLPT)1級相当以上
歓迎要件
- AI・機械学習システムの運用に関わる知識・業務経験
- AI Agentやファインチューニングに関する知識・経験
- Webアプリケーション開発の基礎知識・経験
- 大規模なデータ基盤の設計・運用経験
- チームメンバーを指導し、技術的な意思決定をリードした経験
| 職種 / 募集ポジション | 《東京》EdTech事業 シニア機械学習エンジニア(テクノロジー職) |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 契約期間 | 無期 |
| 給与 |
|
| 勤務地 | (初任地) 東京 (変更の範囲) 本社及び国内外の全ての事業所および会社の定める場所(リモートワーク実施場所を含む)、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての事業所および出向先の定める場所 ※勤務地・配属先については、キャリア・能力開発、個別事情の勘案、または、会社の事業展開上の最適配分等の勘案により、決定しています。 |
| 勤務時間 | フレックスタイム制(コアタイム無し) 標準時間:10:00-18:30 休憩時間 1時間 |
| 休日 | 日曜日(法定休日)、国民の祝日(祝日が日曜日と重複する場合は翌月曜日)、土曜日、その他会社が指定する日(現時点ではありません) ・有給休暇:4月1日に年間20日付与。入社日によって按分。 ・年末年始休暇(12月29日~1月4日)、結婚休暇、忌引き休暇、災害ボランティア休暇、出産・育児休暇、サバティカル休暇(勤続5年/10年に付与) |
| 福利厚生 | ・交通費支給(当社規定による) ・退職金制度有り(定年:60歳) ・継続雇用制度有り(65歳まで) ・持ち株制度有り |
| 加入保険 | 健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険 |
| 受動喫煙対策 | 屋内原則禁煙 |
| 教育制度及び資格補助 | ・グロービス経営大学院受講支援制度 ※ ・海外短期留学支援制度 ※ ・自己啓発支援(年間上限20万円) ・業務上必要な研修受講支援(所属部門長の判断により全額負担) ※プログラムの未修了、もしくは、在学中または修了後2年未満での退職時には支援金の返金要 |
| その他 | エンジニア等のテック人材は、MacBook Pro 15inch、27inchディスプレイ貸与(リモート勤務へのディスプレイ貸出は無し) |
| 配属先組織構成 | GDP / GLOBIS 学び放題/ AIチーム メンバー構成は以下の通りになります(2025年10月現在、一部兼務も含む)。 マネージャー 1名 プロジェクトマネージャー 1名 機械学習エンジニア 2名 データエンジニア 1名 データサイエンティスト 2名 事業展開に応じて柔軟に体制を変えていく組織文化です。 |
| 将来のキャリアイメージ | グロービスでは「自己実現の場の提供」を理念に掲げています。 そのような理念の下、本ポジションは今後の事業のコア価値となっていくAI活用による学習体験の革新というチャレンジを担うものとして、志向性と成果に基づいた多様なキャリアパスを選択することができます。 例えば、以下のようなキャリアパスなどが考えられます。 ・教育ドメイン x 機械学習・AIの最前線に立ち続け、技術的な方向性を決定し、組織全体のレベル向上を牽引する技術専門性に特化したリーダー ・機械学習エンジニアとして培った高度な論理的思考力と、データに基づいた課題解決能力を活かし、技術とビジネスの橋渡し役として、プロダクトの価値とグロースに責任を持つプロダクトマネージャー ・技術的な専門性を保持しつつ、チームの目標達成やメンバーの育成に注力し、AI開発チームの戦略立案や採用・育成を通じて、グロービスの未来を担うデジタルプラットフォーム部門を組織面から支えるチームマネージャー グロービスでは、自身の専門領域に留まらず、積極的にビジネスサイドの理解を深めるような、技術とビジネス双方の知見を「越境」させることで事業価値を生み出すという文化を大事にしており、積極的に挑戦していくことで大きく成長できる機会を手にすることができます。 |
| 1日のスケジュール(例) | 09:00 - 11:00:業務開始(Slackや連絡事項の確認・返信、タスク確認、作業など) 11:00 - 12:00:チーム定例MTG 12:00 - 13:00:ランチタイム 13:00 - 15:00:作業(開発、技術検証、PRレビュー、資料作成など) 15:00 - 16:00:プロジェクトベースのMTG、相談など 16:00 - 18:00:作業続き、明日のToDo整理など |
| 平均残業時間 | 5-20時間程度/月 |
| リモートワーク | 良きコミュニティ・企業文化・関係性の実現に向け、ハイブリッドワークを採用しております。テクノロジー職は週2日以上の所属拠点への出社を原則とします。 ※2028年4月までに週3日オフィス出社に移行予定 |
| 全社リトリート(宿泊研修) | 日常業務から離れた環境で議論する取り組みです。 ・グロービス・ウェイの理解 ・経営合宿(全社目標の自分事化) ・部門横断的なコミュニケーションとチームビルディング などを目的に実施しています。 ※年に一度、1泊2日にて実施しています。 ※同様の目的で部門内で実施する「部門リトリート」もあります。 |
| 試用期間 | 3ヶ月 |
| 学歴 | 高校・高専・専修・短大・大学・大学院卒 |
| 職掌:テクノロジー職とは | テクノロジー職は、会社にとって重要な最先端のデジタルテクノロジーに関する専門性を発揮して担当業務を遂行します。ご自身のキャリア開発において、技術の専門性を高めていくのか、あるいは技術をベースとしながらもマネジメントでのキャリアを開発するかを選ぶことができます。 ※テクノロジー職の方は、修士の取得、ファカルティグループへの加入、講師登壇は任意です。 詳細はこちら:https://recruiting.globis.co.jp/environment/growthsupport/ |
| 選考フロー | 基本的な選考フローは下記となります。ご状況によっては、同日に実施するなどご相談を承ります。 書類選考→1次面接(チームメンバー)→2次面接(チームリーダー・人事担当)→最終面接(部門役員) ※選考内容によっては、部門役員面接後に人事役員面接を実施する場合があります。 ※履歴書・職務経歴書は日本語で作成されたものをご提出ください。 ※グロービスでは選考過程の一環として、エッセイのご提出をお願いしております(3次面接もしくは最終面接前日まで)。 テーマ:「グロービスで何をしたいのか」 選考プロセスにおいて候補者様のことをより深く知り、対話を深めることが目的です。思考の整理や棚卸の機会として取り組んで頂けますと幸いです。 ※日本語ネイティブ以外の方:日本語能力試験(JLPT)もしくは下記URL内いずれかの日本語能力試験の合格認定書を所有されていない場合、選考途中で、グロービスにて手配いたしますJLPTオンラインハーフ模試を受験頂きます。 https://globis.box.com/v/japanesetest |
| 採用人数 | 1名 |
| 会社名 | 株式会社グロービス |
|---|---|
| 代表者 | 堀 義人 |
| 設立 | 1992年8月(株式会社グロービス) 1996年12月(グロービス・キャピタル・パートナーズ株式会社) 2007年12月(学校法人グロービス経営大学院) |
| 従業員数(連結) | 806名(2023年3月31日時点) |
| グロービス採用サイト | https://recruiting.globis.co.jp/ グロービスの"今"や"リアル"発信する場『GLOBIS HUB』 https://recruiting.globis.co.jp/weblog/ |
| 事業内容 | 「経営に関するヒト・カネ・チエの生態系を創り、社会の創造と変革を行う。」というビジョンのもと、経営大学院の運営や法人事業による人材育成・組織開発の推進、ベンチャー企業への投資など幅広い事業を行うグロービス。近年は「テクノベート時代の世界No.1 MBAへ」を目標に掲げ、EdTechを活用したプロダクト開発などにも力を入れています。 グロービス経営大学院 https://globis.co.jp/services/mba-programs/ 企業内研修 https://globis.co.jp/services/corporate-training/ スクール型研修 https://globis.co.jp/services/classroom-training/ 能力測定テスト GMAP https://globis.co.jp/services/gmap/ GLOBIS 学び放題 https://globis.co.jp/services/elearning/ 出版・発信 https://globis.co.jp/services/publications/ ベンチャーキャピタル https://globis.co.jp/services/venture-capital/ 一般社団法人G1 https://g1.org/ 一般財団法人KIBOW https://kibowproject.jp/ 茨城ロボッツ https://www.ibarakirobots.win/ |