不動産業界TOPシェア/自社AI SaaSのコア競争力を創出!機械学習エンジニア◎週4在宅×完全フレックス
スマサテ株式会社は2015年に設立。元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務める急成長中のAI SaaSスタートアップ企業です。
不動産業界に特化してサービスを展開しており、20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS『スマサテ』の開発・提供をおこなっています。
業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。
単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めておもしろいタイミングです。
わたしたちと一緒に、不動産という誰もが関わる巨大な基幹産業の課題をテクノロジーで解決していきませんか?
【自社プロダクトの特徴】
◆AI賃料査定システム『スマサテ』
約10秒で適正な家賃を算出し、詳細な査定レポートをワンクリックで作成できます。
賃貸管理会社のトップ10社中8社が有料契約を結んでおり、導入社数は4200社、利用者数は2.8万人を超えるなど、業界内で圧倒的なNo.1シェアを誇ります。
【モノづくりに集中できる】
◎「資金調達も上場もしない」という方針
∟短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。外部からのプレッシャーに左右されず、ブレずに顧客と向き合い、圧倒的に役に立つ製品づくりと事業の成長に集中しています。
◎全員が一丸となりモノづくりに没頭できる環境
∟ビジネスサイド(セールスやPdM)とエンジニアの距離が非常に近く、顧客の要望やフィードバックを素早く解像度高く開発に反映できる体制が整っています。
【エンジニア本位の文化】
◎勤務時間の20%を技術的負債の解消や新技術の導入などに充てる制度
◎好きなPCを支給!モダンな技術やツールの導入(GitHub CopilotやClaude Codeなど)にも積極的
∟高額なツールでも費用対効果さえよければ長い稟議なしで柔軟に導入します。
◎スキルや知識向上の書籍、資格、セミナーの費用を全額負担
【働きやすい環境】
◎月曜日のオフィス出社と週4日のリモート勤務
∟毎週月曜日は皆でランチをして、笑いの絶えない時間を過ごしています。
◎コアタイムなしのフレックス制
∟働く場所や時間は各自の判断に委ねています。
◎自宅で使用するモニターや仕事環境を整える費用を負担
◎年齢や立場に関係なくフラットな社風
◎心理安全性が高く、誰にでも気軽に相談できるオープンな雰囲気
- 職種名
- 機械学習(AI)エンジニア
- ポジション
- テックメンバー
- 職種
- バックエンド/サーバサイド、AI・データエンジニア
- 給与(想定年収)
-
550万 〜 1,000万円
(※ 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 TypeScript JavaScript SQL
- クラウドプラットフォーム
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Amazon Web Services、Google Cloud(Google Cloud Platform)
- データベース
- MySQL
- 開発内容タイプ
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自社製品/自社サービス、SaaS、AI
- 特徴
- オンライン面談可 一部在宅勤務可
- 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
・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>
・大学院(修士課程以上)における機械学習、深層学習、自然言語処理などの専門的な研究経験 ・最新のAI関連論文(英語等)を自ら読み解き、オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)からプロダクト実装までを独力で実行できる力
※単なるLLMのAPI利用やプロンプトエンジニアリングにとどまらず、モデルのアーキテクチャや学習メカニズムをアルゴリズムレベルから深く理解している方を歓迎します。
・MLOps/LLMOpsの構築・運用経験
・LangChainやLlamaIndex等を用いたLLMアプリケーションの開発経験
・Kaggle等データ分析コンペティションでの実績
・不動産領域に関するドメイン知識
<生かせるスキル・経験>
・Pythonを用いた実務でのシステム開発経験(3年以上)
・機械学習、ディープラーニング、画像認識等のモデル構築およびプロダクトへの実装経験
・LLM(ChatGPT、Claude等)のAPIを活用したプロダクト・機能開発の実務経験
・AWSやGCPなどパブリッククラウドを利用した開発・運用経験 - 求める人物像
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・前例のない課題に対して、仮説検証を回しながら泥臭く推進できる方
・技術のおもしろさだけでなく、「実務でどう生きるか」「事業にどう貢献するか」を追求できる方
・分析やレポート作成で終わらず、自らが作ったロジックをプロダクトに実装すること(手触り感)にやりがいを感じる方
・複雑な巨大産業(不動産)のメカニズム解明や、最新のAI技術に対して、知的好奇心を持って自発的に学び続けられる方
・まわりの人との調和を大事にできる方 - 選考フロー
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書類選考
※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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カジュアル面談/通常面接(1~2回)
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内定
機械学習(AI)エンジニアとして、当社が提供するAI SaaSのコア競争力となる、AI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引していただきます。
★単なる技術検証やモデルの精度向上にとどまらず、本番環境で安定稼働させるためのMLOps/LLMOpsの構築まで、一気通貫で裁量を持って取り組めるポジションです!
【具体的な業務内容】
■不動産データ(画像、テキスト、数値データ)を用いた機械学習モデルの設計、開発、評価
■画像認識技術を用いた部屋の特徴抽出や間取り図解析アルゴリズムの開発
■LLMを活用した新たなデータ生成機能や解析機能のプロダクト実装
■機械学習モデルを本番環境で継続的かつ安定的に運用するためのMLOps/LLMOpsの設計および構築
■データサイエンティストやデータエンジニア、バックエンドエンジニアとの連携、実装要件のすり合わせ
【募集背景】
現在、生成AI/LLMをプロダクトに深く組み込み、顧客体験(UX)の向上や圧倒的な業務生産性の向上を実現するための新機能開発が必要不可欠となっており、増員募集をおこなっています。
【キャリアパス例】
▶︎リードAIエンジニア
∟AI・機械学習領域の技術選定からアーキテクチャ設計、MLOpsの構築までを主導し、AI開発チーム全体を牽引するエキスパートを目指せます。
※ご希望や実績に応じて、さまざまなパスがあります。
◎本物のAIエンジニアリングが求められる環境
単なるLLMのAPI利用(プロンプトエンジニアリング)にとどまらず、モデルのアーキテクチャやアルゴリズムの根本から深く理解し、自社データに合わせてAIを調教(ファインチューニング)できる深い技術力が事業のコア競争力に直結します。
◎国内最大級の不動産データ基盤
累積11億7千万件超の膨大かつ多様な不動産データ(画像、テキスト、数値)をフル活用し、Kaggleのように泥臭く仮説検証を繰り返しながら精度の高いモデルを追求できるおもしろさがあります。
◎一気通貫の開発裁量
リサーチやモデル構築だけで終わるのではなく、MLOps/LLMOpsの構築まで含めて「本番環境で事業としてどう動かすか」までを一気通貫でリードできます。
◎本質的な価値提供と技術探求に没頭できる文化
上場を目指さないという経営方針のもと、短期的な売上や社内外の調整業務に縛られず、純粋な「顧客への価値提供」に集中できます。また、業務時間の20%を新技術の検証に充てられる制度や、好きなPC・AIツールを上限なく導入できるエンジニア本位の環境が整っています。
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
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◆エンジニア本位のカルチャー
一流の料理人はお金を惜しまず最高の包丁を使います。これと同じようにオフィスワーカーにとっても仕事環境への投資は最も大切なことの一つだと考えています。
当社ではこれらの金額に上限を設定していません。仕事で使うPCやモニター、リモート環境での生産性を高めるためのツールや機器については自由に申告してもらい、金額も特に上限を設けず購入してもらっています。
また、コアタイムなしのフルフレックス制度を導入しており、圧倒的に働きやすい環境です。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
・「顧客志向のAI開発」:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
・「部署間の壁がないフラットな組織」:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、AIエンジニアがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携がおこなわれています。 - 主な開発実績
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【主力プロダクト】
◆AI賃料査定システム『スマサテ』
賃貸不動産会社向けSaaSとして、賃貸物件の家賃決定と資料作成までが一瞬で完結する家賃査定システムの開発・提供をおこなっています。
膨大なデータと洗練されたプロダクトで圧倒的な支持を得ています。
https://sumasate.co.jp/
<提供している2つの価値>
効率化とビジネス成長という2つの価値を提供し、顧客から高い評価を得ています。
①業務効率化
〜わずか1分で賃料査定業務が完了〜
事例収集、賃料査定、レポート作成の業務がわずか1分で完結します。従来のアナログな作業より、80%以上業務が効率化されたという事例もあり、業務効率化に貢献しています。
②顧客のビジネス成長
〜豊富なレポートで顧客の提案力UP〜
管理戸数を増やす上で欠かせない、管理受託のための豊富な情報量の専用レポートの作成が簡単にできるため、管理受託営業の際の必須ツールになりつつあります。
<日本有数の不動産データパイプラインを構築>
◎週の新規データ処理数:754万件
∟新規データは毎週更新されクレンジングや名寄せを実行
◎建物情報:215万棟
∟全国の215万棟のユニークな賃貸建物データをマスタ化
◎部屋情報:1167万戸
∟建物にひもづく形で保有する部屋情報も膨大
◎累積レコード数:11億7千万
∟これまで処理してきた累積レコードは10億件超
◎データ項目数:173項目
∟住所、駅、築年数、設備など膨大なデータ項目を保有
◎データの蓄積期間:256週
∟4年以上にわたり膨大なデータを蓄積
◎週の稼働バッチ数:233件
∟データ処理を実行するのに稼働しているバッチ数
◎バッチ用サーバ台数:65台
∟バッチに使用しているAWSのサーバ台数
<プロダクトの特徴>
◆多様なデータを全方位で扱う
このプロダクトは、データサイエンスとアルゴリズムを「価値の源泉」とした、エンジニアにとって挑戦しがいの高い環境です。
最大の魅力は、AIのブラックボックス問題を解消する独自モデルの開発にあります。結果を出すだけでなく「比較・調整」のプロセスを可視化し、ユーザーに納得感を与える高度なロジック構築に挑めます。
今後は、賃料や利回りなどの「数値データ」だけでなく、物件資料の文字認識(OCR)や写真分類といった「画像・PDFデータ」の解析へと領域を拡張予定です。 - 技術向上、教育体制
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◆技術基盤への投資に20%の時間を使う
当社では、顧客体験や開発生産性を高めるための技術やプロジェクトへの投資に力を入れています。
たとえば、検索処理の改善、横断的なアプリケーションログの検索を実現するためにElasticsearchを導入しています。
また、ログ収集基盤の構築プロジェクトでは、複数のサーバーで管理されているアプリケーションやミドルウェアのログを一元管理できる基盤を構築し、さまざまなログを可視化できるようにします。
さらに、Blue/Greenデプロイゼロダウンタイムのリリースを実現することでリリースサイクルを頻繁に回すとともに、デリバリーに関わる一連の手間を小さくします。
バックエンドテスト、フロントエンドテストそれぞれについて社内で勉強し、スマサテにとってあるべきテスト戦略を議論し適用しようとしています。 - 支給マシン
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好きなPC(Mac/Windows/Linuxやスペックも選択可)を支給いたします。
エディタ、AIツールも柔軟に導入できます。 - 開発支援ツール
- GitHub、CircleCI、GitHub Actions
- インフラ管理
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Docker
- AI・データ分析
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PyTorch、NumPy
- 環境
- Linux
- その他開発環境
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【開発スタイル】
▼STEP1:解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、データサイエンティストやPdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
▼STEP2:担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
▼STEP3:他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングをおこないます。
◆最近の技術的取り組み事例
・LLMを活用したアノテーションの効率化
・視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
・画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
・因果推論による賃料への設備寄与度の推定
◆今後計画している技術的取り組み事例
・生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
・LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化
・オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
【開発環境】
■開発言語:Python、SQL、TypeScript/JavaScript
■機械学習/生成AI:PyTorch、scikit-learn、Hugging Face Transformers、pandas、NumPy
■API/アプリケーション:FastAPI
■OS:Linux
■DB:MySQL、ClickHouse
■インフラ:AWS、GCP
■テスト:pytest
■CI/CD:CircleCI、GitHub Actions
■ソースコード管理:GitHub
■実験/開発環境:Docker、Jupyter Notebook、Google Colab - 組織構成
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【充実した開発体制】
★25名の開発人員で複数の新製品を開発中!
・PdM:5名
・バックエンド/フロント:14名
・データサイエンス:2名
・MLエンジニア:1名
・データパイプライン:2名
・インフラ/SRE:2名
<これまでの開発>
◎単一プロダクトのみでも高い成長率を実現
当社はこれまで、少数のメンバーで安定的に成長を遂げることに成功してきました。
使いやすく顧客の課題をとらえた製品を生み出し力と、新規顧客を安定的に獲得するマーケティング、営業のケイパビリティがそれを実現してきました。
<今後の開発予定>
◎複数の新規プロダクト開発を推進
今期3つの新製品をリリース予定です。現在、25名の製品開発体制で複数の新規プロダクトの開発を進めています。
今期よりセールス開始を予定しており、既存プロダクトのセールスと並行してそのための準備が着々と進められています。
マルチプロダクト展開で爆発的な成長を目指しています。
- 勤務地
-
東京都品川区上大崎3-3-1
自転車総合ビル 8F
【ハイブリッドワークOK】
■出社日:月曜日のみ
∟全社ミーティング・対面コミュニケーションの日
■リモートワーク:火~金曜日はフルリモートOK
週のはじまりである月曜日にチームで顔を合わせ、それ以外の曜日は個人の生産性を最大化できるよう、自宅やオフィスなど自由な場所で働けるスタイルを採用しています。就業場所の変更範囲<雇入時>
東京本社
<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禁煙
- 最寄り駅
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■JR山手線「目黒駅」より徒歩2分
■東京メトロ南北線「目黒駅」より徒歩1分
- 給与体系・詳細
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年収:550~1,000万円
月給計:458,333円~833,333円
固定残業代:119,458円~217,195円45時間/月含む
超過分は別途支給
【給与体系】
グレード1: ~600万円
グレード2: 600~800万円
グレード3: 800~1,000万円
グレード4: 1,000~1,500万円
グレード5: 1,500万円~
※ 上記金額には月45時間分のみなし残業代を含む
※ 提示金額は、ご経験・スキル、および前職給与を最大限考慮の上、当社規定により決定いたします。 - 給与(想定年収)
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550万 〜 1,000万円
(※ 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
-
【フレックスタイム制度】
■コアタイム:なし(フルフレックス)
■フレキシブルタイム:0:00〜24:00
■1日の標準労働時間:8時間
◎自分のライフスタイルに合わせて始業・終業時間を自由に設定できます!休憩時間:休憩60分 ※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10-20時間/月
- 休日休暇
-
【年間休日120日以上】
■完全週休2日制(土・日)
■祝日
■年末年始休暇
■年次有給休暇(入社時から付与)
■結婚休暇
■産前産後・育児休暇 - 諸手当
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■家賃補助(月額3万円支給)
∟会社より半径2㎞圏内に居住している場合に限る
■書籍購入代金補助
■リモートワーク機器補助 - 昇給・昇格
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昇給査定年 2 回(4月・10月)
- 保険
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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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3カ月(条件などの変更はありません)
【月曜日は対面で交流】
◆全社定例MTG
9時30分より全社員による定例MTGを実施。持ち回りで週の担当の人が会議を進行します。
定例MTGでは、30〜40分ほど事業の状況や連絡事項を共有して1週間をスタートします。
月初は全員でKPTをおこない1カ月の振り返りを実施。メンバーが感じたよかったことや改善点を共有し、全員がよりよい会社づくりに関わっています。
◆全員でランチ
当社では毎週月曜日、全員で1つのテーブルを囲んで皆でランチをします。
ランチ会の運営は持ち回りの当番制ですが、メニューをジャンケンで決めることも多く、毎回盛り上がります。
大人数でテーブルを囲むとまるで大家族のように感じられます。何人になっても続けていきたいと考えています。
◆全員でオフィスを掃除
ランチが終わると全員でオフィスの掃除をします。
役割や立場などの垣根なく、自分たちの会社を自分自身でつくることを大切にしています。
掃除当番表にそって、皆で一斉にはじめます。協力し合いながら皆で掃除をすると、一体感や連帯感を感じます。
【その他にも社内交流を重視】
◆四半期ごとに振り返る
四半期ごとに振り返り会と締めのイベントを開催します。
事業ごとに、目標に対する進捗、成果、今後の計画などを全員で確認します。夜はイベントを開催。25年度の第一四半期は屋形船での宴会を開催しました。
◆視座を上げつながりを深める
年に1回、社員合宿と社員旅行をおこなっており、2025年4月で3回目になりました。
合宿では理念についてのセッションをおこなうことで、スマサテの存在意義などについてディスカッションします。目の前の業務から離れ、全員で視座をあげます。
2日目は観光。楽しい時間をともに過ごして、お互いのつながりを深めます。合宿の幹事は社員の持ち回り制になっており、長い期間をかけて準備をします。
◆オフィス空間への想い
オフィス空間の設計はスマサテの価値観に基づき代表自らプロジェクトをすすめました。
大家族を実感するための大テーブル、仕事のピッチをあげるための座席距離と配置、分散と集中を実現するレイアウトなど、1つ1つに意図があります。
プロダクトへの圧倒的なこだわりと同じように、オフィス空間にもこだわりを込めました。