東京大学松尾研究室発AIスタートアップ企業での機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】_senior

企業名

非公開

年収イメージ

1000万円〜1500万円（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）

仕事内容

東京大学松尾研究室発のAIスタートアップ企業です。GAFAM5社の時価総額の合計が日本の全上場企業約4000社の時価総額の合計を上回る現代で、AIを中心とする最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートし、GAFAMなどの世界のテクノロジートップ企業と本気の戦いをする企業となることを目指しています。

2021年設立で社員数が400名以上程度にまで拡大しているなど、高い志を掲げ創業から急成長を続けてきました。企業のDXパートナーとしてコンサルティングやオーダーメイド開発を行う「DX Solution事業」と、AI SaaSプロダクトを提供する「AI SaaS事業」の二つの事業を展開しています。最先端技術を特定の産業に特化して提供しているからこそ、他社では中々実現できない奥深くにある課題解決を特徴としています。当初は建設業界を中心にDX・AIソリューションを提供していましたが、現在は建設業で培ったノウハウと技術をもとに、製造業、物流業などの隣接する業界への事業拡大を積極的に進めています。
もしご興味がありましたら、ぜひ一度お話しする機会をいただけますと幸いです。

## 募集背景

建設・製造業のトップランナー企業から寄せられる相談は、「既存のパッケージでは解決不能」な高難度なものばかりです。 「物理モデルと機械学習の融合」「不完全なデータ下での高精度推論」「大規模シミュレーションの高速化」など、学術的知見と高度な数理的思考が求められています。
そんな弊社を引っ張るリードエンジニアを募集します。

##  業務内容

*・課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design)*
顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル（機械学習、数理最適化、シミュレーション等）への定式化を行います。
類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文（SOTA）から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約（コスト、計算リソース、リアルタイム性）を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。

*・高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation)*
既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。
ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。

*・アーキテクチャ設計と技術品質の統制 (Engineering)*
個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。
全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。

*・事業価値への接続と期待値コントロール (Communication)*
技術的なアプローチが、顧客のPL（売上向上・コスト削減）にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。
技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないか（技術的限界）を明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。

【ポジションの魅力】
*・経営の中枢で技術戦略を描き、日本の産業構造を変革する舵取り役*
技術は「手段」ではなく「事業のコア」そのものです。そのため、このポジションは経営層とダイレクトに連携し、全社の技術戦略やロードマップ策定に深く関与します。「技術的に可能か」だけでなく、会社全体の事業成長を技術面からリードする。

*・大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求*
大東建託、熊谷組、イトーキをはじめとする大手デベロッパーや業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。

*・100を超える独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める*
図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、100以上のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。多様な実装コードに触れられるため、技術の引き出しも格段に広がります。

【開発例】
*・画像認識による非構造化データの自動整理*
数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装
*・点群データを活用した幾何学的シミュレーション*
3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装
*・動画解析によるインフラ異常検知システム*
車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発
*・ドメイン特化の大規模言語モデル*
建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築
*・ロボット行動学習*
VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築
・ *RAGを用いた会社独自のエージェント*
社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発

【技術スタック（一例）】
・AI：Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV
・AI開発ツール：Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

## アルゴリズムエンジニアポジションの特徴

1. 最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
2. エンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。
3. ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。
4. 手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。

## 求める経験・スキル

【必須要件】
・AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストとしての実務経験（目安2年以上）
・ビジネス要求に基づき、データの入力から推論結果の出力、評価までの一連のパイプラインを、メンターの指示に頼らず自律的に設計・構築できる。
・実験環境（Jupyter Notebook等）で動くだけでなく、プロダクション環境での運用に耐えうる、可読性と保守性の高いコードを記述できる。
・ビジネス課題に対して、関連技術の論文サーベイを行い、手法の比較と選定・再現実装ができる

【歓迎要件】
・分析結果やモデルの成果を、エンジニアではないステークホルダー（ビジネス職、経営層）にも伝わる言葉でわかりやすく説明できる。
・Webアプリケーションやクラウド環境のジョブ連携などのプロダクション環境への実装した経験がある。

必要スキル

【必須要件】
・AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストとしての実務経験（目安2年以上）
・ビジネス要求に基づき、データの入力から推論結果の出力、評価までの一連のパイプラインを、メンターの指示に頼らず自律的に設計・構築できる。
・実験環境（Jupyter Notebook等）で動くだけでなく、プロダクション環境での運用に耐えうる、可読性と保守性の高いコードを記述できる。
・ビジネス課題に対して、関連技術の論文サーベイを行い、手法の比較と選定・再現実装ができる

【歓迎要件】
・分析結果やモデルの成果を、エンジニアではないステークホルダー（ビジネス職、経営層）にも伝わる言葉でわかりやすく説明できる。
・Webアプリケーションやクラウド環境のジョブ連携などのプロダクション環境への実装した経験がある。

雇用形態

正社員

勤務地

東京都