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】_junior

企業名

非公開

年収イメージ

500万円〜800万円（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

創業5期目で社員数は350名を超え、急拡大フェーズにあります。
現在、私たちの研究開発チームが生み出す高度なアルゴリズムを、実際の産業現場で稼働する「堅牢なシステム」として実装するエンジニアリング力が不足しています。

「機械学習を学んでいるが、実務の機会がない」「Web開発だけでなく、アルゴリズムの実装・検証まで踏み込みたい」という熱意あるエンジニアをお待ちしています。

##  業務内容

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、産業特化型のアルゴリズム開発・実装を担当していただきます。 単にモデルを作成するだけでなく、WebシステムやAPIへの組み込みを含めた「社会実装」までを一貫して担えるエンジニアを目指していただきます。

【具体的なタスク例】
*・データ前処理・データセット作成*
メンターの指示に基づき、学習に必要なデータ整形（画像のりサイズ、ノイズ除去、テキストの正規化など）を行う。既存の前処理スクリプトを活用・改修し、顧客ごとのデータ特性に合わせた学習用データセットを構築する。

*・アルゴリズムの適用・実装*
社内の既存モジュールや、メンターが選定したオープンソースの実装を参考に、今回の課題に適したモデルを構築・実行する。コードをゼロから書くのではなく、既存のベースコードを読み解き、必要なパラメータ変更や部分的な修正を行って動作させる。

*・モデルの学習・評価*
指示された実験設定（ハイパーパラメータ等）で学習を回し、評価指標を算出する。学習曲線を確認し、過学習や学習不足が起きていないか等の基礎的なチェックを行う。

*・結果分析・レポーティング*
「なぜこの精度になったのか」「どのデータで失敗しているか」を分析し、結果をメンターに報告する。数値結果だけでなく、失敗事例を目視で確認し、次回の実験に向けたデータ改善のヒントを探す。

【ポジションの魅力】
*・プロフェッショナルからのフィードバック*
東京大学松尾研出身者をはじめ、トップティアの機械学習エンジニアが多数在籍。独学では気づけない「実運用に耐えうるAI」の視点や、コードレビューを受けることで、エンジニアとして飛躍的な成長が見込めます。

*・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】
・一般的な機械学習アルゴリズムが動く仕組みやロジックを、数学的な基礎知識（線形代数・統計等）とセットで概念的に理解していること。
・Pythonおよびデータサイエンス周辺のライブラリ（NumPy/Pandas/PyTorch）の基本操作を習得しており、方針に沿ってアルゴリズムを実装できること。
・画像、自然言語、音声、テーブルデータ、時系列データのいずれかにおける、特有の前処理やモデル構築経験。

【歓迎要件】
・Kaggle等のコンペティションに参加し、精度向上のための試行錯誤を行った経験。
・GitHub/GitLab等を用いたプルリクエストベースの開発フローや、コードレビューの経験。

必要スキル

【必須要件】
・一般的な機械学習アルゴリズムが動く仕組みやロジックを、数学的な基礎知識（線形代数・統計等）とセットで概念的に理解していること。
・Pythonおよびデータサイエンス周辺のライブラリ（NumPy/Pandas/PyTorch）の基本操作を習得しており、方針に沿ってアルゴリズムを実装できること。
・画像、自然言語、音声、テーブルデータ、時系列データのいずれかにおける、特有の前処理やモデル構築経験。

【歓迎要件】
・Kaggle等のコンペティションに参加し、精度向上のための試行錯誤を行った経験。
・GitHub/GitLab等を用いたプルリクエストベースの開発フローや、コードレビューの経験。

雇用形態

正社員

勤務地

東京都