仕事内容
仕事内容
PoCから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、PoC後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 具体的な業務内容 ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 ・システム開発エンジニアチームの組織拡大に必要な活動全般(部内への定期的な技術発信活動、メンバー育成活動など) 技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) 社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 ● 業務の変更範囲:なし
この求人の魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる ・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる ・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる ・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる ・AIでイノベーションを起こすことに携われる キャリアパスについて 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長) 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
採用条件
必須条件
・Pythonもしくは静的型付き言語のうち2つ以上の言語を用いた開発経験を3年以上有すること ・実行計画を意識したRDB設計経験を有すること ・NoSQLに関する知見を有すること ・クラウド(AWS/GCP/Azureなど)を駆使したシステム開発した業務経験を有すること ・非機能要件(コスト最適性、可用性、セキュリティなど)を考慮してシステム開発、インフラ設計/構築、アーキテクチャ設計を行うことができること ・複数人で構成されたチームのもと開発が進められているシステムの要件定義、設計、実装、テスト、運用までの実務経験を3年以上有すること ・クライアント折衝の経験を有すること ・GitHubまたはGitLabを活用したコード管理経験、及びブランチ戦略を考慮した運用ができること ・PMBOK等のフレームワークを考慮したプロジェクトマネジメント経験を有すること ・機械学習エンジニアと協働し、機械学習モデルを組み込んだシステムの開発経験を有すること ・OJTなどのエンジニアに対する育成経験を有すること ・エンジニア組織の組織長、またはそれに準ずる職位にてエンジニア組織のマネジメントを行った経験 ・エンジニア組織の拡大に向けた活動(採用、育成、エンゲージメント等)に他部門(人事等)と協働して取り組んだ経験 必要言語・レベル ・日本語ビジネスレベル ・英語論文が読める程度の英語力
歓迎要件
・DevSecOps、MLOpsなどの運用を意識した開発経験を有すること ・IPAの非機能要求グレードやISO25010などの業界標準のフレームワークを考慮してシステムを構築できる経験有すること ・マイクロサービスアーキテクチャ、クリーンアーキテクチャ、ドメイン駆動設計、テスト駆動開発などのアーキテクチャ・開発手法に基づいた開発経験を有すること ・Git-flow, GitHub-flow, GitLab-flowなどのブランチ戦略に基づいたチーム開発の経験有すること ・エンジニアに対する育成施策の検討、運営経験を有すること ・Apacheなどのオープンソースソフトウェア(OSS)を使用したシステムの構築、管理、最適化の経験) ・ミドルウェアの活用経験を有すること ・機械学習の理解に必要な数学的素養、知識を有すること ・チームの立ち上げ経験を有すること ・アジャイル開発経験を有すること ・様々なドメインのシステム開発経験を有すること ・技術スキル向上に目指した社内外の活動経験を有すること ・システムの新規開発経験を有すること ・大規模データを扱うシステム開発経験を有すること ・MLOpsの経験を有すること ・機械学習モデルの構築経験を有すること ・フロントエンド開発の経験を有すること
求める人物像
・広い視点を持って、自身の業務範囲を超えて能動的に行動できる方 ・チームワークを大切にし、チームメンバとコミュニケーションをとりながら業務を勧められる方 ・ビジネス課題解決の視点を持って、固定観念にとらわれず業務を遂行できる方 ・エンジニアリング部内の開発チームの組織づくりに関心がある方 ・より良いシステム開発のあり方を探求し、それを実行できる方 ・機械学習モデルを組み込んだよりスマートなシステムの開発に興味をお持ちの方 ・他メンバの支援など、チーム全体を考えた活動が行える方 ・組織課題について周りを巻き込みながら解決へ向けてリードできる ▪️このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 2. 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 3. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
雇用形態
雇用形態
正社員
試用期間
試用期間：3ヵ月（条件変更なし）
想定年収
給与備考
賞与年2回（個人のパフォーマンス並び会社業績により変動） 残業手当（残業時間に応じて別途支給） 交通費支給（全額支給) リモート手当/月1万円（条件あり） リモート環境構築費/3万円（初回のみ）
勤務地
勤務地
東京都中央区銀座8-11-1 GINZA GS BLD.2 東京都中央区銀座8-11-1 GINZA GS BLD.2 銀座駅、新橋駅、東銀座駅、築地市場 ● フルリモート可 ● 転勤の有無:なし
勤務時間
勤務時間
09:45 ～ 18:30 (休憩時間60分)
備考
● フレックス制度あり(コアタイムなし)
休日・福利厚生
休日・休暇
● 完全週休2日制(土/日) ● 祝日 ● 年末年始休暇 ● 有給休暇 ※試用期間中は4日/試用期間終了後は4月1日(15日〜)を基準に入社月により按分 ● 慶弔休暇
福利厚生・諸手当
● フレックス制度あり(コアタイムなし) ● フルリモート可 ● 残業手当(残業時間に応じて別途支給) ● 賞与年2回(個人のパフォーマンス並び会社業績により変動) ● 交通費支給(全額支給) ● リモート手当/月1万円(条件あり) ● リモート環境構築費/3万円(初回のみ) ● 定期健康診断 ● セミナー参加費補助 ● 書籍購入補助 ● ノートPC+モニタ別途支給 ● フリードリンク ● 月2回親睦ランチ会補助 ● 社内部活動 ● 関東ITソフトウェア健康保険組合提供サービス ● 従業員持株会 ● 副業可(事前申請要)
社会保険
● 各種社会保険完備(雇用/労災/健康/厚生年金)
受動喫煙対策
屋内禁煙(喫煙所なし)
補足情報
補足情報
●募集ポジション 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
株式会社 Laboro.AIの詳細情報
設立年月日
2016年4月1日
代表者
代表取締役CEO 椎橋徹夫、代表取締役COO兼CTO 藤原弘将
資本金
10億1,418万円（2025年9月30日時点）
従業員数
114名
本社所在地
東京都中央区銀座八丁目11-1
事業内容
・機械学習を活用したオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発事業 ・カスタムAI導入のためのコンサルティング事業
株式会社 Laboro.AIが募集している他の求人・転職情報
AI・機械学習（LLM）エンジニアの他の求人・転職情報
