【機械学習・LLMアプリケーション開発プロジェクトリーダー】SaaS型ビジネスマッチングシステム
【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アプリケーション開発プロジェクトリーダー
- ポジション
- PL・PM、チームリーダー/マネージメント
- 職種
- AI・データエンジニア
- 給与(想定年収)
-
800万 〜 1,100万円
(※ 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、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
-
上記要件にプラスして
【必須要件】
・Pythonを用いたLLMを用いたプロダクト開発において、自らPromptを調整し、継続的に改善・評価のサイクルを回した経験
・ビジネス要件に基づき、評価用データを構築して、オフラインで評価・改善した経験
・Github等のツールを用いて、チームでプロダクト開発を行った経験
※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】
・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で日常的に扱った経験
・scikit-learnなどの機械学習ライブラリや、機械学習APIを業務で用いた経験
・学習データを構築してニューラルモデル、回帰モデルなどを学習・評価した経験
・FastAPIやFlask等で、作成したアプリケーションをAPIとしてデリバリーした経験 - 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AIの開発・運用をリードいただくプロジェクトリーダーを募集します。
■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「Linkers for BANK/Business」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。
現在事業は成長期を迎え、プロダクトに対する期待も高まっています。その期待に応えるべく、GPTなどの大規模言語モデル(LLM)を活用した金融機関向け業務効率化の機能開発を、技術面で牽引する責任者を募集することとなりました。
技術面はもちろん、社内外のステークホルダーと連携しながら一気通貫で関わり、この領域の立ち上げを共に推進していただける方をお待ちしています。
■業務概要
大規模言語モデル(LLM)・機械学習などの技術と専門性を強みに、新規機能開発のプロジェクトリーダーとして、プロダクト開発の初期フェーズから事業価値の向上に至るまでプロジェクトを牽引していただきます。
技術的知見を持って、事業開発へ参加していただきます。
■具体的な業務内容
1.AI開発プロジェクトのリード
・LLM、機械学習を活用した開発プロジェクトの技術的なリード
・ビジネス要件に基づく実践的な開発タスク設定と評価データの構築
・オフライン・オンライン評価の実施と継続的な改善
・他開発チームやビジネスサイドとの協働によるPoC、技術検証
・金融機関等の独自データ活用を軸とした技術的な中長期戦略の立案
2.AI関連分野における社内メンバーへの技術サポート・アドバイス
・開発における、技術的な意思決定・課題解決・アーキテクチャ設計への参加
・メンバーに対する技術水準向上への貢献および実務スキル向上サポート
・専門的知見の事業横断的な共有
1)プロダクト開発を通じて戦略的視点を養えるポジション
本ポジションには、自社プロダクトにおける技術領域の立ち上げメンバーとして参画いただきます。
業務を通して高度な専門性を高められるだけでなく、ビジネスサイドのメンバーとの連携を通じて、戦略的・ビジネス的視点も養えます。
2)技術向上と相互学習環境
言語処理学会や人工知能学会が主催する年次大会(NLP、JSAI)に参加しています。
また、AI領域の責任者(新規事業推進室 機械学習マネージャー)の金本は、書籍『実践 LLMアプリケーション開発 ―プロトタイプを脱却し、実用的な実装に迫るための包括的な手引き』(2025年9月発行)を監訳。
金本をはじめとした機械学習・自然言語処理に精通したメンバーやエンジニア間で、技術向上のため日常的に意見交換を行っています。
その他、定期的な社内勉強会の実施、外部コミュニティ・カンファレンス・社外勉強会への積極的参加、技術顧問との定期的なコミュニケーションなど、多角的な学習環境があります。
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
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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
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■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
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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:100名(グループ全体) ※2025年1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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東京都港区三田3丁目5−19
住友不動産東京三田ガーデンタワー29階
・本社勤務
・リモートワーク可(要事前申請)
※入社初期は1週間オフィスに出勤を想定しております。
※状況によって、不定期MTG(1ヶ月に1回程度)への出社をお願いしております。
・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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山手線 京浜東北線 「田町駅」 三田口(西口) 徒歩5分
都営三田線 都営浅草線 「三田駅」 A2出口 徒歩4分
- 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:666,700円~916,700円(固定残業代を含む)
◆基本給:494,800円~680,400円
◆固定残業代:171,900円~236,300円(45時間分)※超過分は別途支給 - 給与(想定年収)
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800万 〜 1,100万円
(※ 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