「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するSaaSプロダクトを展開するラクスグループにおいて、自社プロダクトに関わるAIモデルの開発、精度改善をミッションとしているチームにジョインいただきます。
要件定義、データ整備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程に中心となって携わっていただきます。
【業務内容】
(1) AI ロードマップ策定・技術選定
・AI・データ分析領域における、PoCの策定及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー
・既存システムとの統合を考慮した技術要件の検討
(2) 最新技術の調査・手法の選定
・論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定
(領域:画像認識・自然言語処理など)
(3) データ収集・前処理
・AIモデルの学習に必要なデータをの収集・整備(ログデータ、画像データ、テキストデータ など)
・学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理
※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理
(4) PoCの実施・モデル開発
・最適なアルゴリズムの設計・改善
・ハイパーパラメータの最適化
(5) 評価指標の設計・精度検証
・評価データの作成・整備(偏りのない指標で性能を測定)
(6) システム実装・運用
・API化(Flask / FastAPI)、実サービスシステムへの統合/連携
・クラウド環境(AWS・GCPなど)へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理
【採用背景】
ラクスでは、AI/機械学習開発チームがあり、今までも自社製のAI-OCRの開発など進めてきましたが、今後、当社の提供するサービスにAIを使った機能実現をより一層進めていくため、開発チームの体制強化をすることとなりました。
現状、マネージャー1名と若手~中堅メンバー4名の組織で構成されていますが、更に会社としてプロダクトへのAI機能開発を加速させていくために、AI領域に関するモデル構築/PoCの最上流の部分から全行程をリードいただけるAIのスペシャリスト(テックリード)を募集することとなりました。
【環境】
利用言語:Python
フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorchなど
開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP
コードレビュー:Pull Request ベースでのコードレビュー
バージョン管理システム:GitHub
チケット管理システム:GitHub
【取り組む課題】
主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。
機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。
主に画像認識、自然言語処理、データ分析、不正検知などの分野で開発を進めていただきます。
【魅力】
・AI組織のテック領域においての最高峰ポジションにて、他社にもナレッジのないAI領域の開発に挑戦できる。
・AIの活用方針や、機械学習エンジンやモデル構築の技術選定をリードし、ゼロからプロダクトの方向性を形作るダイナミックな経験ができる。
・最新のAI技術・研究を取り入れながら、自由度高く試行錯誤し、プロダクトに直接影響を与えられる。
・1つのモデルに縛られず、複数の技術を組み合わせて最適解を導き出すなど、創造的なアプローチが求められるチャレンジングなポジション。
・AIモデルの評価設計から実装、運用まで幅広く関わることで、技術的な成長が期待できる。
【組織構成】
CTO ‐ リーダー ‐ メンバー4名
※エンジニアの全体人数としては250名程度で、製品別・役割別に7つの部と25つの開発チーム(課)に分かれ、それぞれ10名~20名ほどの規模となっています。
●ラクス開発本部紹介ページ
https://career-recruit.rakus.co.jp/career_engineer/
当社ではエンジニア/デザイナー向けの会社説明会及び勉強会イベントを定期開催しております。
エンジニア/デザイナー組織の雰囲気など知りたいという方はお気軽にご参加下さい!
●会社説明会・勉強会イベントページ
https://career-recruit.rakus.co.jp/event/
会社紹介参考URL
・RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ http://tech-blog.rakus.co.jp/
・勉強会・イベントページ https://career-recruit.rakus.co.jp/event/
・募集職種 https://career-recruit.rakus.co.jp/career_engineer/
募集要件
【応募要件】
・TensorFlow、Keras、Pytorchなどのライブラリを用いた機械学習開発のご経験
・画像認識、自然言語処理などの分野での開発経験
・Webアプリケーション開発のご経験(AI領域でなくても可)
※弊社のWebシステムに搭載する部分まで携わっていただくため
【歓迎要件】
・大学での機械学習分野の研究
・Webサービスの開発・運用経験
・機械学習を用いた開発の要件定義からリリースまでの経験
職種 / 募集ポジション | テックリード/AI・機械学習(東京) |
---|---|
雇用形態 | 正社員 |
契約期間 | ・期間の定め無し ・試用期間:6ヶ月(期間中の条件変更なし) |
給与 |
|
勤務地 | https://www.rakus.co.jp/company/map/#tokyo1 ※就業場所の変更の範囲:会社の定める場所 |
勤務時間 | 9:00~18:00(休憩60分) ■タイムリーシフト/マンスリーシフト制度 ・働き方の柔軟性を促進するため、就業時間を前後1時間まで30分単位で日/月ごとに変更可 (例:8時-17時、8時半-17時半、9時半-18時半、10時-19時) |
休日 | ■完全週休二日(土日)・祝日 ■有給休暇 ■夏季・年末年始休暇 ■産前・産後休暇 ■子の看護休暇(1人につき5日間/年) ■慶弔休暇 ■シックリーブ(5日間/年) ■時間休暇(5日間/年=40時間の範囲内で1時間単位で使用可) ■特別休暇 ■生理休暇 ■母性健康管理休暇 ■バックアップ休暇 -有給の取得期限を超えた消滅分を上限年間5日、最大20日まで積み立て可(使用用途の制限有) |
福利厚生 | ■服装:オフィスカジュアル ■時短勤務制度(育児、介護) ■ラクスマイル制度 - 子育て期間中、自分に合った勤務時間・評価スタイルの選択可能(入社1年後から使用可) ■その他制度 ・ベビーシッター補助制度 ・社内サークル ・社内交流イベント ・社内カフェ(コーヒー・紅茶、ウォーターサーバーあり) ・従業員持株会 ・在宅勤務制度(毎週水曜日) ・資格取得支援サポート ・階層別研修 |
加入保険 | 雇用保険、労災保険、健康保険(関東ITソフトウェア健康保険組合)、厚生年金保険 |
受動喫煙対策 | 屋内原則禁煙、喫煙室あり |
賞与・昇給 | 賞与:年2回(6・12月) 昇給:年1回(5月) |
従事すべき業務の変更の範囲 | 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。 |
会社名 | 株式会社ラクス |
---|---|
代表取締役 | 中村崇則 |
設立 | 2000年11月1日 |
資本金 | 3億7,837万8千円 |
従業員数 | 連結:3,086人 単体:1,907人(2025年3月31日時点) |
所在地 | ■東京本社 〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷5-27-5 リンクスクエア新宿7階 ■東京第1オフィス 〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷5-27-11 アグリスクエア新宿2階(総合受付)、3階、10階 ■東京第2オフィス 〒151-0053 東京都渋谷区代々木2-1-1 新宿マインズタワー 25階(総合受付)、29階 ■大阪本店 〒530-0014 大阪府大阪市北区鶴野町1-9 梅田ゲートタワー7階 (総合受付)、6階、14階 ■大阪第2オフィス 〒530-0017 大阪府大阪市北区角田町8-47 阪急グランドビル14階 ■札幌営業所 〒060-0042 北海道札幌市中央区大通西五丁目1番地2 S-BUILDING札幌大通Ⅱ 2階 ■静岡営業所 〒420-0857 静岡県静岡市葵区御幸町5-9 静岡フコク生命ビル2階 ■名古屋営業所 〒460-0002 愛知県名古屋市中区丸の内1-9-16 丸の内Oneビルディング10F ■新潟営業所 〒950-0087 新潟県新潟市中央区東大通1丁目4-1 マルタケビル4階 ■広島営業所 〒730-0036 広島市中区袋町5-25 広島袋町ビルディング6階 ■福岡営業所 〒812-0011 福岡県福岡市博多区博多駅前2-3-23 安田第3ビル4階 |
上場証券取引所 | 東京証券取引所 プライム市場(コード:3923) |
選考プロセス | 1.当サイトよりご応募ください 挑戦したいミッション(例:新規事業に携わりたい)などございましたら応募フォーム内「応募先へのメッセージ」にご記入ください。 必須ではございません。 2.書類選考の結果をご連絡いたします 合格の方には面接の日程をご案内します。 書類を拝読し、応募ポジションとは別によりご活躍いただけるであろうポジションをご案内する場合がございます。ご了承ください。 3.面接は2~3回実施いたします。面接回数はポジションや候補者様のご希望によって変動する場合があります。途中、SPIの受験をお願いする場合があります。詳細は採用担当者からのご案内をご確認ください。 |