【機械学習・LLMアプリケーションエンジニア】SaaS型ビジネスマッチング/地方経済の活性化に貢献

【事業概要】
当社は「マッチングで世界を変える」をミッションとし、技術や製品のB2Bマッチングプラットフォーマーとして、
自社運営型マッチングサービス、SaaS型マッチングシステム、リサーチサービスを展開し、2022年10月には東証グロース市場に上場しました。
2011年設立以降順調に事業を拡大し、自社運営型マッチングでは、大手製造業を含む国内企業同士のマッチング案件で多数の探索実績を保有、
SaaS型マッチングシステムは、主に金融機関向けに47機関へ導入、リサーチサービスにおいては、数万件の技術情報をデータベース化しております。
技術マッチングサービスから事業を開始した当社は、 技術におけるあらゆる情報のキャッチアップの専門家として、多くの企業様をサポートしてきました。
これまで蓄積されてきたデータがあるからこそ、情報を活用したマッチングを実現し、顧客の課題解決に貢献しています。
- 職種名
- 機械学習・LLMアプリケーションエンジニア
- ポジション
- テックメンバー
- 職種
- AI・データエンジニア、データサイエンティスト
- 給与(想定年収)
-
700万 〜 850万円
(※ 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
- 主要開発技術
- Python3
- クラウドプラットフォーム
-
Amazon Web Services
- 開発内容タイプ
-
自社製品/自社サービス、B2B、SaaS、自然言語処理、機械学習、AI
- 特徴
- 服装自由 イヤホンOK ノートPC+モニタ別途支給 女性エンジニアが在籍 一部在宅勤務可 オンライン面談可 産休育休取得実績あり
- 募集人数
- 1
- 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!
・Python3 実務3年以上
・自然言語処理 実務1年以上
- 歓迎要件
-
■必須要件
上記要件にプラスして
・ステークホルダーを巻き込み、機械学習やLLMを用いたサービスの開発をリードした経験(受託、自社製品問わない)
・上記の業務において定性及び定量評価を行い、ビジネス上必要な要求水準を満たすまで改善した経験
・自然言語(日本語)を含む非構造化データを業務を通してPythonで日常的に扱い、分析してレポートを書いた経験
日本語を母国語としない方については、以下条件のいずれかに該当する方
・N1をお持ちの方
・N1に準ずるご経験をお持ちの方(例:日本の大学をご卒業された方、日本企業での就業経験等)
■歓迎要件
・LLMを用いたサービス開発において、自らPromptを調整し、継続的に改善し、その結果を確認した経験
・flaskやfastapiでアルゴリズムをWeb APIとして実装し、Docker imageとしてdeployして運用した経験
・PyTorch/Transformers/scikit-learn等の機械学習ライブラリを業務で用いた経験
・LangChain/LangGraph/DifyなどLLM向けのフレームワークを用いてアプリケーションを構築した経験 - 選考フロー
-
カジュアル面談/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
▼
内定
※オンライン可能
※面接とは別に技術試験と適性検査がございます
ビジネスマッチングシステムとして成功してきたSaaSを更に進化させるべく、営業活動をサポートするアルゴリズムを開発・運用していただける自然言語処理エンジニアを募集します。
■職務内容
1.機械学習やLLMを活用したプロダクトの設計・開発・運用
2.データの前処理から、モデルの構築、プロンプトの調整、精度評価、精度向上のリード
3.ビジネス側や経営との議論を踏まえた、企画のサポート
4.サービス内の独自データや金融機関独自のデータ分析を通した、ビジネス的な仮説構築
■募集背景
当社は、あらゆる産業のニーズとシーズを繋ぐBtoB/SaaS型ビジネスマッチングシステム「LFB」を全国の地域金融機関向けに2018年より提供しております。
現在事業が成長期にあり、様々なプロジェクトが進行中です。その中でも、機械学習やLLMを活用して金融機関の各種業務の効率化によるプロダクトのさらなる発展を目指すプロジェクトが進行中です。ステークホルダーとコミュニケーションを取りながら、企画〜設計〜実装〜運用まで、一気通貫で関わりたいエンジニアを募集します。
■仕事のやりがい、当社から提供できる価値
・本プロダクトにおける最初の機械学習・LLMアプリケーションエンジニアとして、重要な立ち上げが経験できる
・自社プロダクトの開発に携わることができる
■当社で働く魅力
・リモート勤務可能
- 現在、エンジニアは9割以上がリモート勤務となります
- 必要な業務手続き以外は、リモート勤務と出社勤務の選択が可能です
・技術研鑽補助
- 業務時間内でのWeb勉強会等への参加も問題ありません
・メンバーの技術力向上を支援するための環境
- Rubyの生みの親であるまつもとゆきひろ氏を技術顧問に迎えており、定期的にコミュニケーションをとることができます
- 自社内の他サービスにおいて、機械学習・自然言語処理の領域で仕事をするエンジニアも在籍しており、情報交換や勉強会の開催などもしています
システム開発関連業務
会社の定める業務
- 開発部門の特徴・強み
-
新しいこと、多様なこと、難しいこと、雑多なこと、さまざまなことに出くわす環境です。
一方、我々も含めて全社的に「落ち着いた」雰囲気を持つ社風もあり、その中でプロとして一緒に課題を見つけ出して、技術的な積み重ねで解決して社会的価値に繋げられる、そんな職場環境を目指しています。 - 主な開発実績
-
サービス名:LFB(SaaS型マッチングシステム)
- 技術向上、教育体制
-
■技術顧問との勉強会
・前島氏による週1回1時間の勉強会+読書会
前島真一氏:『パーフェクトRuby on Rails』共著者,『Ruby on Rails 6 エンジニア養成読本』共著者
技術顧問の前島氏による勉強会があり、各チームからの相談や知見の共有、読書会を行っています。
読書会で過去に読んだ本は『メタプログラミングRuby』『SQL実践入門』など。
・Matz氏を呼ぶ月1回1時間の勉強会
まつもと ゆきひろ氏: Matz。Ruby生みの親
社内のメンバー2名がLTを行い、Matz氏にコメントを貰う会です。Matz氏に質問もできます。
■勉強用AWSアカウント
希望すれば利用料金は会社負担で、AWSの勉強用アカウントを発行できます
■RubyKaigi参加費補助
参加費・旅費は経費で申請可能です
RubyKaigiではスポンサーもしています - 支給マシン
-
相談の上、WindowsまたはMacbookをお選びいただけます。
OS やエディタ、IDE といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使うことができます。 - 開発支援ツール
- Jira、GitHub
- AI・データ分析
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PyTorch、pandas、scikit-learn、Jupyter Notebook、Matplotlib、NumPy
- 環境
- Mac OS X
- その他開発環境
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■Python3, uv: 基本的に開発はPythonで実施
■Jupyter Notebook/Lab: データの確認、レポートの作成、およびプロトタイプの実装
■Transformers, Scikit-learn: 必要に応じてモデルの構築、評価
■各種LLM API: 主にAzure OpenAI API, Gemini(GCP)を利用
■LangChain, LangGraphなどを利用したLLMアプリケーション開発
■AWS, Terraform(本ポジションでは対象外): インフラの構築と利用
その他、Slack, GitHub, Jiraなどを利用しています。 - エンジニア評価の仕組み
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メンバーと上司との間で認識をあわせ、具体的なネクストステップをすりあわせることが大切であるという考えの下、
半年に1回、自己評価と上長評価をすり合わせる機会を設けております。 - 組織構成
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従業員数:94名(2024年10月末日現在)
配属部署人数:3人 - 配属部署人数
- 3名
- 配属上司経歴
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【同僚の経歴です】
大手総合電気メーカーでLinux向け組み込みソフトウェア(C++)からキャリアを始め、社内のR&D部門に異動して、コンテンツ推薦システム(Java)、Webストア・機器の操作ログ分析、音声UI向け検索・自然言語処理(Python)の分野に携わる。
その後、共同研究開発のため大手コールセンター受託会社に出向し、より実問題に近い環境で検索・自然言語処理の研究開発、サービスの立ち上げに従事。転職して現在のポジションに至る。
その他、日本語のクイズを使った質問応答のコンペティションにて優勝(BERTやT5をベースに学習したモデルを利用して、早押しクイズを解く)、プライベートでiOSアプリの開発・ストア公開する(Objective-C)など、幅広い経験を有する。 - 平均的なチーム構成
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エンジニアは業務委託の方も合わせて20名ほど在籍しています。その中でサービス別、開発プロジェクト毎でチームを分けています。
- 勤務地
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東京都文京区後楽2-3-21
住友不動産飯田橋ビル6F
※本社勤務
※フルリモートワーク可能
※転勤はありません就業場所の変更範囲<雇入時>
本社
<変更範囲>
当社事業所及び当社が指定した場所(テレワーク勤務の場所・出向先等を含む)
受動喫煙防止措置に関する事項・従業員に対する受動喫煙対策:あり
対策内容:敷地内禁煙 - 最寄り駅
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各線「飯田橋」
- 給与体系・詳細
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◆賃金形態:月給制
◆賃金の決定方法:当社規定により決定
◆月給:583,400円~708,400円(固定残業代を含む)
◆基本給:433,000円~525,800円
◆固定残業代:150,400円~182,600円(45時間分)※超過分は別途支給 - 給与(想定年収)
-
700万 〜 850万円
(※ 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
コアタイム:11:00~15:00
フレキシブルタイム:5:00~11:00、15:00~22:00
〈標準的な勤務時間帯〉
9:00~18:00、10:00-19:00
〈その他就業時間補足〉
フレックスタイム清算期間:1カ月休憩時間:60分
平均残業時間:平均20時間前後/月
- 休日休暇
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《年間休日:120日以上》
・完全週休2日制(土・日)
・祝日
・有給休暇(年間10日~20日/初年度10日※入社1カ月目から付与、入社時期によって付与日数は異なります)
・年末年始休暇
・リフレッシュ休暇(平日最大5日間連続での休暇取得を推奨するものです。入社時期によって付与しないことがございます)
・慶弔特別休暇
・育児・介護休業
・産前産後休暇
・アニバーサリー休暇
・永年勤続休暇 など - 諸手当
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通勤交通費支給(上限月額5万円)
- インセンティブ
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決算賞与
- 昇給・昇格
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給与改定:年1回
- 保険
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各種社会保険完備
(健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険) - 雇用関係
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無期雇用
- 試用期間
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6カ月(期間中、条件の変更はありません)
【そのほか待遇/福利厚生など】
・企業型確定拠出年金制度
・通勤交通費全額支給(上限5万円/月)
・健康診断(年1回)
・ストレスチェック
・産休・育休制度あり
・永年勤続休暇手当
・リモートワーク(要事前申請)
・書籍購入補助
・屋内原則禁煙
・社員持株会
