【外苑前駅】AIエンジニア/自社開発×野球解析AIアプリ開発/リモート勤務OK!
1000~1500万
株式会社Knowhere
東京都港区
1000~1500万
株式会社Knowhere
東京都港区
領域特化データサイエンティスト(Computer Vision)
【概要】 スポーツ×AIの技術でプロ野球選手の成長をサポートするAIアプリ開発において、画像認識AIの設計・開発をリードし、チーム全体の技術的な方向性を決定する役割をお任せします。 【詳細】■フォーム解析アプリの開発(野球選手の投球/打撃フォームを自動解析する機能の設計/実装) ■カメラ映像から選手やボールの動きを高精度に捉える画像認識アルゴリズムの構築 ■モデルの軽量化/高速化(スマホ上でスムーズに動作するための最適化設計) ■AIモデルの精度改善(継続的なチューニングやアップデートによる品質向上) ■開発基盤・チームリード(学習データフロー整備/技術選定/レビュー実施/体制構築等)
【いずれも必須】 ■PythonによるAI/機械学習開発経験(3年以上) ■姿勢推定・物体検出など画像認識フレームワークの使用経験(3年以上) 【歓迎】■大学院での機械学習研究経験 ■Kaggle(カグル)での画像系コンペ実績 ■技術ブログ/論文での発信経験 など 【技術スタック】■言語/FW:Python,PyTorch, Tensorflow,OpenPose, Detectron2, MMPose, Yolo など ■クラウド:AWS
高校、専修、短大、高専、大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 3ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
1,000万円~1,500万円 年俸制(分割回数12回) 年俸 10,000,000円~15,000,000円 年俸¥10,000,000~¥15,000,000 基本給¥637,933~¥956,900 固定残業代¥195,400~¥293,100を含む/月
会社規定に基づき支給 ※詳細は備考欄参照
08時間00分 休憩60分
10:00~19:00
無 コアタイム 無
有
有 固定残業代制 超過分別途支給 固定残業代の相当時間:40.0時間/月
年間120日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日
入社半年経過時点10日
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【業務の変更の範囲】当社が定める業務全般 【就業場所の変更の範囲】当社が定める拠点全般 【やりがい・魅力】 ■「野球×AI」×「社会実装」 └日米の野球チーム(NPBやMLB球団)で既に使われている"現場直結型"のAIプロダクトに携われます。 ■ CTO直下、技術の中核を担うポジション ┗ 現在エンジニア組織は10名以下と少人数。 ご入社後はCTOと直接タッグを組みながら、技術意思決定にも深く関与いただく想定です。 「CTOの右腕」として、プロダクトの進化を牽引していけるフェーズです。 ■グローバルで勝負できる環境 ┗ CEO自らがアメリカに拠点を移動し、グローバル展開が本格化。 英語力がなくても、技術と成果で世界と勝負できるチーム体制が整っています。 ■リアルデータを活用した開発環境 ┗自社運営の「外苑前野球ジム」でリアルなデータを蓄積し、精度の高いプロダクト開発が可能です。
CTO1名、正社員2名、業務委託6~7名のチームです。 https://career.knowhere.co.jp/
無
東京都港区北青山2-12-16 北青山吉川ビルB1階
東京メトロ銀座線外苑前駅 徒歩1分 東京メトロ銀座線表参道駅 徒歩10分
敷地内全面禁煙
ハイブリッド勤務可 ※出社の頻度や曜日は自由です。緊急時など必要に応じて出社をお願いする場合がございます。
在宅勤務(全従業員利用可) リモートワーク可(全従業員利用可) 服装自由(全従業員利用可)
無
無
社会保険完備/通勤手当/残業手当
【組織体制】 Slackをベースにしたリモート開発が基本で、2週に1回のオンラインミーティングで定例の共有を実施。 技術選定や開発方針もチーム内で柔軟に議論されており、「こうしたほうが良い」という提案はすぐに検討・反映されるスピード感があります。 【交通費支給補足】 全額支給。対象の交通手段:電車(特急や新幹線利用は含まない)・バス ※金額に上限などは設けておりませんがご出社いただくこともございますため、一都三県(埼玉県・千葉県・東京都・神奈川県)在住であることが条件となります。 【リモートワークについて】※出社の頻度や曜日は自由です。※緊急時など必要に応じて出社をお願いする場合がございます。※フルリモートは導入しておりません。
1名
2回
筆記試験:無
■プロ野球団体やMLBで導入実績があり、4.8億円の資金調達も達成した注目スタートアップ企業です。 ■自社運営ジムで蓄積したリアルデータを活用し、世界トップレベルの画像認識AIを開発しています。
【当社について】 「誰もがスポーツが上手くなれる環境を。」をミッションに掲げ、スポーツ×AI領域で世界に挑戦するKnowhere。プロ野球選手向けのAIアプリを開発しており、スマートフォン1台で投球や打撃フォームを自動解析する画期的な技術を提供しています。2025年にはプロ・アマ問わず使えるAI解析ツール「SmartScout」をリリースし、日本のプロ野球団体やアメリカのMLBでも導入されるなど、すでに高い評価を得ています。現役プロ野球選手も個人出資しており、累計資金調達額は4.8億円に達するなど、その事業成長性は折り紙つきです。国内に競合がほとんどいないブルーオーシャン市場で、自社運営ジムで蓄積したリアルデータを活用することで、世界トップレベルの画像認識AIを開発できる点が強みです。今後は野球以外のスポーツへの技術展開も視野に入れており、さらなるマーケットの開拓を目指しています。「自ら設計・開発したAIが、選手の成長を支えられる」という大きなやりがいを感じられる仕事です。精度向上や高速化、軽量化といった高度な技術課題に挑戦し、スポーツの常識を変えるプロダクトを一緒に創り上げていきませんか。
〒107-0061 東京都港区北青山2丁目12番16号
ソフトウェアの企画・開発・運用
非公開
mint株式会社 株式会社斎藤佑樹 イーストベンチャーズ株式会社
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | - | - | - |
| 前期 | - | - | - |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※単体決算
最終更新日:
800~1000万
1. LLMサーバーの設計・構築・運用 • 自社の業務要件に最適化されたLLMサーバー環境を設計・構築・運用します。 • モデル選定、ファインチューニング、RAGパイプラインの構築を含みます。 • レイテンシ・コスト・精度のバランスを考慮した最適なアーキテクチャを設計します。 2. MCPサーバーの設計・構築(社内向け・外部向け) • 内製CRMデータベースと連携した社内向けMCPサーバーを設計・構築します。 • 顧客・パートナー向けの外部MCPサーバーを設計・構築し、新しいサービス基盤を創出します。 • API設計、認証・認可、スケーラビリティを考慮した設計を行います。 3. AIエージェントフレームワークの選定・構築 • OpenClaw等を活用したPoCの迅速な実施、およびプロダクション環境へのスケーラブルなアーキテクチャ設計を行います。 • AIプロダクトマネージャーが設計するAIスキルを迅速にデプロイできるパイプラインを構築します。 4. セキュリティ・ガバナンス設計 • AIエージェントが扱うデータのセキュリティ、アクセス制御、監査ログなど、安全な運用基盤を設計します。 • ISMS対応を含むセキュリティ要件の技術的実装を担います。 5. 技術検証と継続的改善 • AI/LLM領域の最新動向を継続的にキャッチアップし、新しいモデル・ツール・フレームワークの技術検証を行います。
【必須スキル・経験】 • LLM(大規模言語モデル)を活用したアプリケーション開発の実務経験 • Python、またはTypeScriptによるバックエンド開発経験3年以上 • API設計・開発経験(REST API、GraphQL等) • クラウドインフラ(AWS、GCP、Azure等)の設計・構築・運用経験 • RAG(Retrieval-Augmented Generation)パイプラインの構築経験 • AIエージェントフレームワーク(LangChain、LlamaIndex、CrewAI等)の活用経験
-
500~1000万
機械学習・深層学習・音声認識・自然言語処理などの技術を活用し、現場で稼働するAIシステムを開発・運用するポジションです。本番実装、継続的な改善により、店舗・工場の現場課題を解決していただきます。 ・機械学習・深層学習モデルの設計、開発、評価、精度改善 ・音声認識、自然言語処理、LLM等を活用したAI機能の開発 ・AIモデルの推論環境構築および本番運用(クラウド/エッジ) ・学習データの収集、前処理、特徴量設計、データ品質改善 ・モデル監視、再学習、継続改善を含むMLOps基盤の設計・運用 ・業務システムやアプリケーションへのAI組み込み
【いずれか必須】・機械学習を用いたモデル開発の実務経験 ・AIモデル実装・評価・改善経験 ・画像認識、音声認識、自然言語処理、異常検知、分類・予測モデルなどの開発経験 【歓迎】・PyTorch、TensorFlow、TensorRT、scikit-learn、SageMaker等の利用経験 ・MLOps、継続学習基盤の構築経験 ・LLM、NLPアプリケーション開発経験 ・音声認識、音声処理、高雑音環境下での認識改善経験 ・AI学習データ収集・整備・アノテーション設計経験 ・組み込みソフト開発、NPU/GPUを活用した推論経験
売上高構成比率:グローバルすき家 26.0%/グローバルはま寿司 21.9%/グローバルファストフード 27.6%/レストラン 13.7%/小売 6.7%/本社・サポート 0.4%/その他 3.6%
500~1000万
画像データを活用し、現場で稼働する認識・検査システムを開発するポジションです。商品状態の判定、異物検出、人物・作業状況の把握など、さまざまな現場課題に対し、画像処理を用いて解決していただきます。 ・画像処理・映像解析・画像認識アルゴリズムの設計・開発・実装 ・カメラ映像を用いたリアルタイム認識/状況把握システムの開発 ・商品・食材の状態判定、品質検査、異物検出の自動化 ・OpenCV等を用いた前処理・特徴抽出・画像補正・判定ロジック開発 ・カメラ、照明、撮像条件を含めた認識精度向上の検討 ・エッジ端末やクラウド環境での推論実装、性能改善、運用支援
【いずれか必須】・画像処理、画像認識に関する実務経験 ・Python、C/C++、またはC#を用いた開発経験 ・OpenCV等を用いた画像処理・画像認識開発経験 【歓迎】・カメラ映像を用いたリアルタイム処理・映像解析システムの開発経験 ・エッジAI、組み込み推論、NPU/GPU活用経験 ・検査システム、異常検知、品質管理システムの開発経験 ・小売、外食、製造業向けシステムの開発経験
売上高構成比率:グローバルすき家 26.0%/グローバルはま寿司 21.9%/グローバルファストフード 27.6%/レストラン 13.7%/小売 6.7%/本社・サポート 0.4%/その他 3.6%
年収非公開
会社概要(Woven by Toyota) Woven by Toyotaは、トヨタが「モビリティ・カンパニー」へと変革していく、まさに100年に一度の挑戦を支える中核組織です。人々のために革新を続けてきたトヨタのDNAを受け継ぎ、人間中心のイノベーションを通じて「モビリティ」の概念そのものを拡張し、社会への価値提供を再定義することをミッションとしています。 私たちの取り組みは、以下の4つの柱を中心に展開されています。 AD/ADAS:自動運転・先進運転支援技術 Arene:ソフトウェア定義車両向けの開発プラットフォーム Woven City:モビリティの実証実験都市(テストコース) Cloud & AI:全体を支えるデジタル基盤 これらを横断するビジネス基盤チームと連携しながら、「交通事故ゼロ」と「すべての人のウェルビーイング向上」という大胆な目標の実現を目指しています。 チームについて トヨタは「移動」の定義そのものを再構築しています。人・モノ・情報・エネルギーの移動をより良くすることで、モビリティの未来を切り拓いています Woven Cityは、 Living Laboratory™(生きた実証実験場) Human-Centered(人間中心) Ever Evolving City™(進化し続ける都市) という3つのコンセプトを軸に、実際の都市環境を再現したモビリティのテストコースです。 多様なバックグラウンドを持つ人々が集い、革新的なプロダクトやサービスを共創・検証・改善していく環境の中で、発明家、住民、来訪者が日常生活を通じて最先端技術と自然に関わることができます。 求める人物像 人・モビリティ・インフラが一体となった取り組みを通じて、交通事故による死亡・重傷ゼロの実現を目指しています。特にインフラ領域に注力し、安全性の向上と円滑な交通流の両立を実現するプロダクト開発を進めています。 本ポジションでは、機械学習モデルのアーキテクチャを理解し、実運用環境での適用・性能改善の経験を持つエンジニアを求めています。交通・モビリティ分野、またはそれに関連するドメインの知見を活かし、社会に直接インパクトを与える機械学習モデルの開発・運用に携わっていただきます。 業務内容 車両・歩行者・自転車など、様々な道路利用者の将来行動を予測する機械学習モデルの設計・開発・運用(時系列位置データ等を使用) Woven Cityにおける実証実験を支える、人・車両・物品向けの物理アクセス制御システムの設計・開発・運用 他エンジニアと連携した要件定義、ソフトウェアアーキテクチャ設計、実装、テスト シティプラットフォーム、運用、セキュリティなど多様なチームと連携し、安全かつ包括的な要件実装を推進 トヨタグループ各社や外部パートナーとの協業 技術的な知見共有やメンタリングを通じたチーム全体の技術力向上
必須要件(Minimum Qualifications) 機械学習、データサイエンス、統計、コンピュータサイエンス等の学士号(修士・博士号歓迎)、または同等の実務経験 Pythonを用いた3年以上の商用システム開発経験 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn等の機械学習フレームワークの実務利用経験 機械学習領域における、技術選定、要件定義、設計、実装、運用、継続的改善の実務経験 Git、Docker、CI/CDなど、ソフトウェア開発プロセス・ツールの基礎理解 データ準備、前処理、学習、評価、最適化、デプロイを含むMLOpsワークフローの理解 高いコミュニケーション能力、主体性、課題発見・解決力 日本語:ビジネスレベル、英語力向上への意欲 歓迎要件(Nice to Haves) 位置情報・地図データを用いた位置推定や衝突予測アルゴリズムの開発経験 時系列データの分析・モデリング経験 地図情報・GIS(地理情報システム)データの分析・モデリング経験 確率的生成モデルや状態推定モデルの理解・実務適用経験 交通、モビリティ、自動運転分野での業界知識 英語:ビジネスレベル
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600~800万
1.メディア関連の画像処理アルゴリズムの研究・設計・開発全般を担当。 2.機械学習、特にDeep Learningを活用した画像認識・画像理解アルゴリズムの開発およびハードウェア実装(ISP:Image Signal Processor の設計を含む)。 3.画像・動画の生成、編集、最適化技術の開発。 4.モバイル製品やウェアラブルデバイス向けの高度な画像処理およびコンピュータビジョン技術の設計・実装、並びに若手技術者への技術指導。 5.新規技術・将来技術の調査、分析、技術ロードマップ策定への提案。 6.特許出願を含む知的財産の創出。 7.国内大学・研究機関との共同研究開発の推進および外部パートナーとの技術連携。
必要条件: 1.BS / MS /博士課程、コンピュータサイエンス、電子工学または関連専攻。 2.画像処理、コンピュータビジョン用のDeep Neural Network(DNN)のモデリング。CaffeまたはTensorflow またはPytorch.等を用いた経験がある方。 3.C/C++、Python、Matlabによる開発経験。 歓迎条件: 画像処理、写真、コンピュータビジョン関連プロジェクトにおける主導的な役割。
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1048~1258万
『SUUMO』事業拡大のための新規プロジェクトのリードとして、マッチング改善のために必要な新規データ定義/収集からプロダクト装着までの推進を担当いただきます。 【担当プロダクト】 国内最大級の不動産ポータルサイトをご担当いただきます。 当プロダクトは、ユーザー (住宅を借りたい/買いたい/売りたい) と クライアント (不動産会社様) のマッチングプラットフォームです。 家探しを圧倒的に便利にするマッチング体験の進化を目指しています。 【採用背景】 現在『SUUMO』事業を大幅に拡大するために新規プロジェクトを複数進めています。 特に注力しているのは、データによって不動産マッチングの変革を目指すプロジェクトです。 例えばユーザーや物件の未獲得データを広く深く獲得してtag化し、活用することでマッチング体験を進化させる新規プロジェクトを進めています。具体的には、ユーザーの住まい探しの希望条件(フリーテキスト含む)やプロフィール、『スーモカウンター』での接客ログ、不動産会社より入稿される物件データ(画像含む)はもちろん、物件パンフレットや行政サービス/周辺施設などのエリア情報含め、非構造化データも全てtag化する構想です。どこよりも多くのデータをあらゆる方法で獲得しtag化することで、質の高いマッチング、接客体験、商品企画が可能になります。 最終的には、不動産購入に際して必要な全てのデータを収集し、オンライン上でのマッチングにとどまらず、接客プロセスの進化も含めてマッチングを進化させることで、日本の住まい探しを消費者目線でも企業目線でも変革することを目標としています。 【ポジション】 データサイエンティストとして前述の新規PJをお任せします。 【業務内容】 ユーザーの自己申告orプロダクト上の行動履歴から抽出してtag化、物件パンフレット/接客ログ/画像から人力+LLMで抽出してtag化するプロジェクトの実行。特に非構造化データを構造化する部分でのLLMの活用の検討、実行をお任せします。 【変更の範囲】全ての業務への配置転換の可能性あり
下記のご経験・スキルをお持ちの方 - SQL・Pythonなどを駆使したデータ分析経験 - 数理統計学/解析/機械学習/自然言語処理/人工知能/画像解析など分析・解析手法に関する知識
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550~967万
〇業務内容 データ解析の活用によって顧客の効率改善、トラブル回避を支援する新しいビジネスモデルを開発する。 ①水質データ・プラント運転データを解析し、トラブルの予兆診断、操業最適化などの顧客の操業上の課題や顧客価値の探索を行う。 ②データ解析結果の説明、報告を通じて、顧客へ提案を行う。 ③社内システム担当部署と連携して、解析結果(モデル)をシステムに実装する。 主に統計処理や機械学習によるモデリング。Pythonを使用。" 〇やりがい ・新しいビジネスモデルを開発するワクワク感 ・自分のデータ解析が顧客操業や環境の改善などに直結する面白さ、達成感 ・水処理のデータサイエンス活用は発展途上であり、先駆者になれるチャンス 〇期待すること ・即戦力としてのプロジェクト推進 統計処理や機械学習を活用した操業最適化やトラブル予兆診断のための解析モデルの開発。 ・社内との連携によるモデル実装 水処理技術部署と連携し、顧客の課題解決方法を模索する。 ・ビジネスモデルの創出と拡張 データ解析を起点とした新しいビジネスモデルの企画・立案を担い、営業部門と連携して市場展開を図る。 〇配属先 産業・社会インフラ本部 CE事業開発部門 デジタル推進部 ビジネスモデル開発課 〇部門、チームのミッション 当社の水処理ノウハウ・技術(水に関する知)とデータサイエンスを掛け合わせて、新しいビジネスモデルを開発する。
〇必須要件 資格:統計検定2級以上、または統計検定データサイエンス発展以上 経験:データ解析の実務経験または大学/大学院でデータサイエンスを専攻 PythonまたはRでのデータ解析の経験 コミュニケーション力:顧客や営業との会話から課題を理解し、解析の切り口を設定できる。 〇求めたい経験 ・解決マニュアルが無い問題に対し、試行錯誤して解決した成功体験 ・データ解析が好きだという思い ・新しい事を主体的に学んだ経験 〇尚可 ・所属する組織で自分が責任者としてやり遂げた成功体験 ・製造現場での業務経験がある。(現場の実情を理解した上でシステム開発を進めたいため) ・資格:E資格、Python3エンジニア認定基礎試験合格
企業理念「"水"を究め、自然と人間が調和した豊かな環境を創造する」のもと、一貫して水処理に関する技術とノウハウを蓄積してきました。 「水処理薬品、水処理装置、メンテナンス・サービスという他社にない事業構成」「“技術立社”を掲げた高度な研究開発力」「日本全国および世界に広がるネットワーク」といった経営資源を活かし、幅広く水処理のソリューションを提供することで、さまざまな業種のお客様に対して“生産性向上”、“環境負荷低減”、“省エネルギー”といった価値を提供しています。
500~1100万
<募集の背景> 日鉄ソリューションズ㈱ の先端技術オファリングセンターでは、AI・機械学習をはじめとする最新のデジタルテクノロジーを軸としたソリューションをあらゆる業界の企業向けに提供しています。特に、AI プラットフォームのリーダーと位置付けられるDataRobotに関しては、世界 No1代理店として、金融、製造、製薬、サービス業、小売り業界等に、100社以上の導入実績があります。 AIソリューション部では、AIの社会実装を私たちと一緒に推進してくれる、データサイエンティスト・コンサルタント・新規AIソリューションの企画開発を担う人材を募集しています。 <業務内容> 様々な業界の顧客に対し、AI を活用して顧客ビジネスに価値のある改革・改善を行うためのコンサルティングを 実践します。 モデルのチューニング等データサイエンスに関するコンサルティングはもちろん、先端的なAI製品を組み合わせた デジタルトランスフォーメーション支援、業務プロセスの高度化支援等、多様なフィールドで顧客に寄り添ったリアルな コンサルティング・オファリングを経験できます。 世界のテックカンパニーと繋がり、ソリューション、ビジネス、技術、サービス、顧客に対してオーナーシップをもって 業務に取り組み実力を発揮できる環境です。 特定のAI製品によらない分析業務や新規コンサルティングメニュー作成もできます。企画担当者と協力して、新規AI商材の探索とビジネス化、内製ツールの企画等も行うこともできます。 現在は、何らかの業界の業務知見を持つ即戦力のデータサイエンティスト兼コンサルタントと活躍頂ける方を 募集しております。 <ポジションの魅力> ・幅広い業界の顧客に対してAIの業務実装を支援できる ・先端のAI技術/製品を組み合わせた顧客の課題解決を行える ・自社/他社含めた幅広いAI製品の企画・開発が経験できる。 ・新規AI商材の発掘とビジネスディベロップメントが体験できる。 <組織構成> データサイエンティスト、コンサルタント、データエンジニアなどで構成される組織になります。キャリア採用で転職してきたメンバーも多く、さまざまなバックグラウンドを持ったメンバーがそれぞれの強みを生かしてフラットに活躍できる組織です。 <キャリアパス> 先端のAI技術・製品に触れながら特定の業界・業務知見を有するデータサイエンティスト・コンサルタントとして顧客の課題解決をリードする経験を積むことができます。 その後はデータサイエンティスト・コンサルタント・ソリューション企画などのリードスペシャリスト、あるいは組織マネジメントの経験を積むというキャリアパスも可能です。
【必須要件】 スキルセット ■発展的な機械学習の知識(boostingやDeepLearning等のアルゴリズム、精度指標や精度検証の知識)と基本的な統計知識(基本的な確率分布、検定など) ■Python, SQL などの実装力 ■IT・システム開発に関する一定の知識・経験 ■1つ以上の業界に関する業務知見。 ■業界やAIに関する情報収集能力 マインドセット ■顧客視点に立って、顧客を成功に導きたいという強い想い ■AI を中心とする先端技術への興味・関心と学習意欲 ■顧客のビジネスモデルや業務に関して興味を持って聞く姿勢 ■主体的にビジネスメイク/価値創出を行おうとする積極性 ■社内外のメンバーと協力して、仕事に取り組むマインド 【希望要件】 ■マネジメント経験(PMとしての顧客折衝やプロジェクト管理、5名以上のチーム管理経験) ■SIプロジェクト経験 ■特定業界(製造・リテール・金融・ヘルスケア領域)への深い業務知見 ■新規ソリューション企画経験 ■AI 適用に関するコンサルティング経験
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500~800万
■近年AI技術の急速な進展とともに、弊社の強みでもある衛星関連プロジェクト要請も年々増加しております。エンジニアとして機械学習等の最先端技術のことを理解しながら、クライアントのビジネス課題を引き出し それに最適な技術を考案、提案、合意形成、実装、デリバリーをリードしていただけるメンバーを募集しております。 【業務について】衛星分野でのエキスパートを目指していただきます。広がりつつある衛星マーケットの最前線でAI解析を行い、また当社のAIアセットを応用してオリジナルのソリューションを作成することが出来ます。 自身の成果が最先端になり、学会発表や特許取得も可能です。
【必須】■ディープラーニング、統計的手法、機械学習手法全般の知識 ■Githubなど開発ツールの使用経験 ■AWS・GCP・Azureなどクラウドを使用した開発経験 ■ロジカルシンキング、説明能力 【歓迎】■LLM・生成AI/画像処理/数理最適化/強化学習のいずれかの分野に関する知識 ■開発経験 ・AWS・GCP・Azureなどクラウドに関する知識・開発経験 ■一般的なデータ分析・データサイエンススキル ■日常会話程度の英語力、英語に抵抗のない方 ≪魅力≫ ・リモートワーク(原則週1出社) ・キャリア支援制度 ・特許報奨金 ・定期勉強会
■AIコンサルティングおよびソリューション開発
700~1500万
■同社について 「ファンと共に、時代を進める。」をミッションに掲げ、誰もが "好き" や "夢中" で生きていける社会「ファン国家」の実現を目指すスタートアップです。 世界最大級のアニメ・マンガコミュニティサイトの運営や、ファンコミュニティプラットフォームの開発・提供、Web3の金融事業の運営をしています。 2025年5月に発表したプレシリーズCラウンドでは、国内時価総額TOPクラスのIT企業や大手ゲーム企業より、大型の資金調達を実施。 出版社各社やエンタメ関連会社にも新たな株主として参画いただき、IP企業との連携を強化しています。 ブロックチェーンや生成AIといった先端テクノロジーの研究開発から実装までを行い、日本が誇るエンターテインメント領域から、次なる社会基盤の構築に挑戦している企業です。 ■プロダクト・事業について 本サービスは、IPホルダーであるエンタメ企業と協業し、公式コミュニティならではのコンテンツ提供を通じて、ファン同士の繋がりやファン活動を強化する仕組みや機能を提供しています。 ファンの熱量を最大化するため、投稿・コメント・ゲーム・ストアといった幅広い機能を合わせ持ったプロダクトになっております。 ■想定業務 - 画像生成AIモデルの研究及びその実装・運用 - GPT APIを使ったAgentシミュレーションの研究及びその実装・運用 - 最新のAI技術の調査研究 <現在のサービス開発技術スタック> ・開発言語:Golang ・クラウド:AWS / GCP ・コンテナ技術:Docker ・監視:Stackdriver / CloudWatch ・DB:Cloud Datastore / MySQL ・構成管理:CloudFormation ・CI/CD:CircleCI / GitHub Actions
【必須スキル】 - 機械学習のモデル実装、数理最適化などの実務応用経験がある方(例えば以下のようなご経験のある方) - 大学/研究機関で数理モデル、統計モデルの研究・論文執筆をした経験のある方 - AI系スタートアップや、メガベンチャーのR&Dチームでのモデル構築経験のある方 - 金融機関でクオンツ・アクチュアリーの経験がある方 - pandas、sklearn、pytourch、tensorflowなど統計パッケージを活用してDeep Neural Network、CNN、LSTM、Agentシミュレーションなどの実装経験のある方 - 古典統計学、ベイズ統計学、時系列解析など基本的な統計学の知識を有している方 【歓迎スキル】 - 最新の学術研究やホワイトペーパーを読んで実装した経験がある方
「ファンと共に、時代を進める。」をミッションに、先端技術を駆使してエンタメ業界(音楽/マンガ/アニメ/ゲーム/スポーツなど)のDXを推進するスタートアップです。 ファンエコノミーの実現をめざし、出版社や音楽レーベル、ゲーム会社などの大手エンタメ企業に対して、ファンコミュニティサービスやソリューション事業を開発・提供しています。 日本が誇るIPコンテンツからグローバル規模のビジネス展開に挑戦しています。