AIベンチャー◇AI開発を支える重要ポジション◇ETL開発/シニアデータエンジニア/リーダー候補を募集!
◇◆ギリアは技術の力で前人未踏のビジネス成果を創り出すAIベンチャーです!◆◇
ギリア株式会社は「ヒトとAIの共生環境の実現」をミッションとして掲げ、2017年6月に設立。AI技術の活用における豊富なノウハウと高い技術力を強みに、すでに有名企業とAI技術の社会実装に取り組んでいます。具体的には、株式会社トライグループ様のトライ式AI学習診断など、実際に社会で活用されるサービスを複数生み出しています。
主力事業は、課題解決や効率化だけでなく、 最先端の深層学習技術をあらゆる人が自在に使いこなせるトータルAIソリューションプラットフォームの開発です。多種多様なプロジェクトと自社での研究開発を通じて蓄積した、高度かつ幅広い領域での技術アセット(資産)を用いてお客様のビジネスを変革し、価値を高める成果を提供し続けています。わたしたちは、AIへの高い専門性と産業への知見をビジネスに差異化をもたらす技術に落とし込むことで、ゲームチェンジを興し、世の中を変える新しい価値を社会に届けます。
当社のミッションにおけるキーワードは「共生環境」であり、「共生環境」には2つの側面があります。
ひとつは「共生」です。「共生」とは〈通常は複数の生物が相互関係を持ちながら同所的に生活する現象〉を示す言葉ですが、当社の文脈では、〈ヒトとAIがお互いの役割を補いあい、単独でおこなうよりも高いレベルの共同作業が可能な状態〉と定義します。ヒトにとって単なる道具としてのAIではなく、〈「共生」という状態を実現できるAI技術〉を当社は目指しています。
もうひとつは「環境」です。当社が実現する共生環境のスコープは、ヒトが暮らす社会環境全体を指します。その「環境」には人々の多種多様な生活があり、そのライフスタイルをより豊かにするようなAI技術を提供していきます。
そして、新しい技術であるAIが社会実装されていく最初のステップとして、産業向けのAI技術に注力しています。産業向け技術で重要なことは「差異化できる」ことですが、当社は「差異化できるAI技術」をさまざまな産業領域向けに提供できる会社です。以前から存在する、ハードウェア技術やソフトウェア技術においてどのように差異化を生み出すのか、という方法論を熟知してAI技術開発を推進しています。
当社ではこれからさらに大きく事業を成長させていくフェーズを迎えており、組織基盤の強化にも力を入れています。わたしたちと一緒に「差異化できるAI技術」で社会貢献していきたい新たな仲間を募集中です!エンジニアとして貴重な経験・キャリアを積んでいきたい方からのご応募をぜひお待ちしております。
- 職種名
- シニアデータエンジニア(リーダー候補)
- ポジション
- テックリード
- 職種
- AI・データエンジニア
- 給与(想定年収)
-
500万 〜 800万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
- 勤務地
- 東京都
- 開発言語
- Python3
- フレームワーク
- TensorFlow
- クラウドプラットフォーム
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Amazon Web Services、Google Cloud(Google Cloud Platform)
- 開発内容タイプ
-
受託開発(自社内開発)、機械学習、AI
- 特徴
- オンライン面談可 ベテラン歓迎 残業30H以内 フルリモート制度あり
- 募集人数
- 若干名
- 必須要件
-
以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています!
・何らかのシステム開発経験 実務3年以上
・Python3 実務1年以上
・機械学習 実務1年以上
- 歓迎要件
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■歓迎するスキル・経験
・仮説に基づきデータを分析し、その結果を可視化して説明できること
・各種AI開発に必要なデータ形式を課題背景を考慮して提案できること
・AIで利用する教師データの開発経験
・PyTorchやTensorFlowなどの機械学習ライブラリの利用経験
・データ分析基盤の開発、運用経験
・データ開発、分析業務の実施経験
・品質管理業務の経験 - 求める人物像
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・協調性がある方
・責任感がある方
・主体的に仕事を進められる方
・新しい技術に対しアンテナを貼り、業務に活用する方法を考えられる方
・失敗を恐れず挑戦することができるとともに、失敗したことに対してきちんと原因分析をおこなえる方 - 備考
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■必須のスキル・経験
・機械学習・深層学習に関する知識を有すること
・理系学部の大学卒業程度の統計に関する知識を有すること
・課題に対し、その背景を理解、整理して解決方法を提示できる論理的思考力を有すること
・テキストベースでのコミュニケーションを円滑に行えること
・簡単なアプリケーションソフトウェアを開発することができるプログラミング能力
・チームでのソフトウェア開発の経験2年以上
・クラウドサービス開発、データエンジニアリング開発の経験
・Pythonを用いたプログラミング経験 - 選考フロー
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カジュアル面談/通常面接(3回)
※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
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内定
シニアデータエンジニアとしてご活躍いただきます。
■一定の成果を出してからは、上位ポジションに移ることを想定し、教師データを含めたAI開発に必要な各種データの提案・開発の補助をする業務をおこなっていただきます。
■上位ポジションである「リードデータ開発者」では、データ開発の担当者としてデータ開発チームの管理をしながらAI開発のプロジェクトチームに加わっていただきます。
【職務概要】
■データ処理方法の検討および実装
■上記開発のための仕様設計音び計画立案
■上記開発実行のための開発チーム(2〜3名)管理
【業務内容】
■AI開発に必要な教師データを含む各種データを管理、評価するためのETL開発
■クラウド環境で自動処理をするプログラムの設計、設定
■開発した処理プログラムの高度化、汎用化
■データエンジニアの育成
■AI開発で重要となっている「データ」の開発、分析経験が得られます。
■少人数開発チームのリーダーとして、計画立案および進捗管理の経験が得られます。
■データエンジニアリングの経験を生かし、さまざまなタスクをおこないながら、AI開発に特化したデータの処理方法・管理方法を学べます。
システム開発関連業務
会社の指示する業務
- 主な開発実績
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■株式会社トライグループ様:トライ式AI学習診断
トライ会員の生徒の膨大なデータをもとに、わずか10分のクイズに答えるだけで、生徒の学力を高精度で診断できるAIを開発。さらに、一般的なAIサービスでも対応可能であった数学等の「さかのぼり学習」型の科目だけでなく、これまでは実現することが難しかった文系科目を含む主要5科目への対応を実現しました。
▼課題
従来、生徒の学力を正確に把握するためには、膨大な問題数のテストなどを実施する必要があり、生徒・教師双方にとって大きな負担となっていました。また、その結果に基づいて教師が生徒に適切なアドバイスをおこなうためには、豊富な教務知識が求められました。
▼成果
AIの活用により、従来の約10分の1の労力で学力が把握できるようになりました。その結果、生徒・教師ともに負担が大幅に軽減されただけでなく、生徒一人ひとりの学力を網羅的に測定し、教師の知識や経験に依存せずに個別最適な学習計画を組み立てることが可能になりました。2019年には「日経XTECH EXPO AWARD 2019」の「教育AI賞」を受賞しました。
■株式会社EARTHBRAIN様:Smart Construction Simulation
建設生産プロセスのデジタル革命により、新たな世界を創ることを目指すEARTHBRAIN社のSmart Constructionは建設生産プロセスにおけるデバイスやソリューション、そしてそれらをつなぐプラットフォームからなるサービスです。
今回ギリアが担当したのは施工計画に関わるモジュールであるSmart Construction Simulationであり、その中でも最適な施工エリアの分割と作業順序を探索するためのAIを開発しました。
▼課題
これまでの計画立案は、膨大な時間がかかる上、熟練の技術者の暗黙知により計画が策定されており、属人化されている、かつ、計画策定の際の計算根拠が不明瞭でした。
▼成果
AIによる計画支援で、計画作業の効率化に加え、非属人化を実現しました。新人であってもある程度の熟達者レベルの計画策定ができるようになりました。 - 技術向上、教育体制
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社内外の研修を積極的に活用しており、技術メンバーを中心に社内勉強会を定期開催するなど、社員ひとりひとりがスキルアップできる環境を整えています。
■研修制度
新入社員研修、新卒入社1年目フォローアップ研修、全社員向けのe-ラーニング研修、等級に応じた個別研修など社員の成長に必要な社内外の研修を積極的に活用しています。
また、技術メンバーを中心に社内勉協会を定期的に開催し、それぞれが専門知識や意見を出し合って知識の共有を図る取り組みがおこなわれています。
■技術書籍購入
技術書籍の購入費用を会社が負担します。※規定あり - 支給マシン
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ご相談の上、支給いたします。
- 開発支援ツール
- GitHub
- AI・データ分析
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BigQuery、PyTorch、pandas、NumPy
- その他開発環境
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■開発言語:主にPythonを利用し、PyTorchやTensorFlowといった機械学習フレームワークの利用のほか、pandas、scikit-learn、NumPyといったライブラリを活用します。
■インフラ:BigQueryを中心に、GCP、AWSの各種サービスを利用します。オンプレミスでの開発もおこなうことがあります。
■ソースコード管理:GitHub
■開発ツール:MacBook ProでVS Code、Jupyter Notebookなどを主に使いながら開発をおこないます。 - エンジニア評価の仕組み
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人事制度については、等級制度を導入し、個々の専門的な能力の育成やキャリアプランに合わせたステップアップが可能な環境を整えています。
■等級制度
役割と責任に応じて年収も上がっていく等級制度を採用しており、各自の年間目標に対し成果を上げられた方には、年齢を問わず積極的に昇格や登用をしています。
■目標管理
年間の個人目標を設定し、進捗や達成度合いによって評価決定をする仕組みを運用しています。
- 勤務地
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東京都台東区台東4-19-9
山口ビル7 8F
在宅勤務率:83%
就業場所の変更範囲<雇入時>
東京本社、および自宅
<変更範囲>
会社の定める場所(テレワークをおこなう場所を含む)
受動喫煙防止措置に関する事項屋内全面禁煙
- 最寄り駅
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■東京メトロ銀座線「上野広小路駅」より徒歩約8分
■東京メトロ日比谷線「仲御徒町駅」より徒歩約5分
■都営地下鉄大江戸線「新御徒町駅」より徒歩約8分
■JR山手線・京浜東北線「御徒町駅」より徒歩約8分
■つくばエクスプレス「新御徒町駅」より徒歩約8分
- 給与体系・詳細
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【モデル年収500万】
■賃金形態:月給制
■賃金の決定方法:経験や能力を考慮の上、当社規定により決定いたします。
■月給:約425,100円〜(固定残業代を含む)
・基本給:約314,500円〜
・固定残業代:45時間分、約110,600円(超過分は別途支給)
【モデル年収800万】
■賃金形態:月給制
■賃金の決定方法:経験や能力を考慮の上、当社規定により決定いたします。
■月給:約680,100円〜(固定残業代を含む)
・基本給:約503,100円〜
・固定残業代:45時間分、約177,000円(超過分は別途支給) - 給与(想定年収)
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500万 〜 800万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
- 勤務時間
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【フレックスタイム制】
1日の標準労働時間 8時間00分
コアタイム 11:00~14:00
※始業終業の時刻は労働者の決定に委ねる(始業8:00~11:00、終業14:00~22:00)
【専門業務型裁量労働制】 ※エンジニア職に限る
1日のみなし労働時間9時間00分
始業10:00、終業19:00を基本とし、始業終業の時刻は労働者の裁量に委ねる
※規定あり休憩時間:休憩時間:休憩60分 ※昼食時間は業務の都合により各々の自主性に任せています
平均残業時間:平均残業時間:平均約14.5時間/月(2023年実績)
- 休日休暇
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完全週休2日制(土日)、祝日
<年間休日>
120日(2023年実績)
・年次有給休暇
・年末年始休暇
・夏期休暇
・慶弔休暇
・生理休暇
・裁判員休暇
・特別休暇
・産前産後休暇
・育児・介護休業
・看護休暇
・自分休暇 - 諸手当
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■通勤交通費
■在宅勤務手当 - インセンティブ
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賞与:年1回(3月)
- 昇給・昇格
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昇給 :年1回(1月)
- 保険
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社会保険完備(健康保険・厚生年金加入・雇用保険・労災保険)
※関東ITソフトウェア健康保険組合加入 - 雇用関係
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無期雇用
- 試用期間
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3カ月(条件などの変更はありません)
社員が健康に働けるように各種保険制度に加えて、社員の声を反映したカラダ安心検査制度や運動time制度などの当社独自の制度も整えています。下記以外にも社員の皆様の健全な働きやすい環境の継続向上へ向けて、積極的に各種制度の検討を進めています。
【福利厚生】
■健康診断/年1回
再検査項目があった場合、別途再検査費用を補助します。
■カラダ安心検査制度
3年に1度、健康診断以外の健康に関する検査費用を補助することで、「健康意識の向上」「病気の早期発見」の機会を増やしています。
■運動time制度
在宅勤務中の運動不足解消を目的として、就業時間中に1日30分まで運動時間にあてることができます。
■懇親会費用補助
社内交流活性化のため、懇親会費用を会社が一部負担しています。※規定あり
■自分休暇
好きな理由で取れる休暇を毎年1日付与します。
■関東ITソフトウェア健康保険組合
病気やケガの治療の際、法定額を超えた金額の上乗せ給付をおこなう付加給付制度や、保養施設、有名テーマパーク、全国展開のフィットネスクラブの割引など加入者向けの福利厚生が充実しています。