フルリモート可◎幅広い業界にカスタムAIを提供。ビジネスとAIをつなぐシニアAIエンジニア【Python】
【カスタムAIの開発が特徴のAIスタートアップ。幅広い業界でビジネスとAIをつなぐ】
株式会社Laboro.AIは2016年にBCG出身のCEOとCTOが設立したAIスタートアップです。「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。
当社の機械学習エンジニアは幅広い業界のお客様に対し、最適な技術を使ってイノベーションを加速します。そのためには常に最新技術に関するキャッチアップが必要になるため、最先端領域に関する知見・技術力をアップデートし続けられる環境があります。
共に産業にイノベーションを起こしたい、真にビジネスに役立つ開発をしたいという志のある方をお待ちしています。
- 職種名
- リード機械学習エンジニア
- 給与(想定年収)
-
800万 〜 1,200万円
（※ 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
- 開発内容タイプ
-
受託開発（自社内開発）、機械学習、AI
- 特徴
- 服装自由 イヤホンOK 残業３０H以内 オンライン面談可 フリードリンク 社長が現役or元エンジニア ノートPC＋モニタ別途支給 女性エンジニアが在籍 フルリモート制度あり
- 募集人数
- 若干名
CEO椎橋（左）とCTO兼COO藤原（右）が2016年に設立したAIベンチャーです。 是非、一緒に産業にAIの浸透させましょう！
2022年AI EXPO出展しました。Laboro.AIのブース
- 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！
・研究開発（画像処理,自然言語処理,機械学習,AIなど） 実務３年以上
・Python3 実務３年以上
- 歓迎要件
-
【あると望ましいスキル】
・コンピューターサイエンスに関連する修士/博士の学位
・機械学習関連の国際会議や論文誌への投稿
・共同研究等で実世界の問題に対して機械学習を適用した経験
・機械学習全般に関する包括的知識
- 自然言語・画像・音声・構造化データなどの基礎的な
処理方法
- ディープラーニングや統計的機械学習に
原理に関する基礎
・機械学習の特定の領域についての専門的知識
・Pythonを用いたプログラミングの経験
- アカデミアでの開発経験でもかまいません
・PyTorch、Tensorflow、Kerasなど、ディープラーニングの
フレームワークを用いた開発経験
・英語でのコミュニケーション能力（一部社員が外国人のため）
・サーバ環境での作業が行える - 求める人物像
-
・自分から進んで取り組める姿勢
現状SD（※ ソリューションデザイナ）とENG(※ 機械学習エンジニア)のペアで案件を進めるため、課題に自律的に取組む必要がある
分からないことは、分からないと言えて、人に聞ける
・課題を解く際に、手法やアルゴリズムだけでなく、課題設定の見直しによる解決方法も模索できる
・知らないもしくは専門外の技術をキャッチアップできる
専門外も含めて、知らない技術を要求されるケースもあるが、自律的に習得できるか
・幅広い技術に対して興味が持てるか
※ ソリューションデザイナ：
イメージはAI・機械学習コンサルタント
※ 機械学習エンジニア：
今回募集しているポジションになります
※ 環境
・戦略コンサル出身/機械学習研究者のCTO直下、
ビジネスとアカデミア双方から、業界最先端の
技術やソリューションに関われます。
常に最新技術に関するキャッチアップを
行っているため、
最先端領域に関する知見・技術力をアップデートし
続けられる環境です。
ビジネス側のコンサルタントが存在するため
エンジニアリングに専念できます。 - 求める英語レベル
-
日常会話ができる
- 備考
-
・機械学習を用いた研究の経験
・ ビジネスレベル以上の日本語力
・英語論文が読める程度の英語力 - 選考フロー
-
paiza（コーディングテスト）
※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
▼
カジュアル面談（代表）：技術力・会社へのマッチ具合を判断
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通常面接（メンバー2名）：人物像、会社・サービスに対する理解・興味を中心に選考
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通常面接（代表）：人物像、会社・サービスに対する理解・興味を中心に選考
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内定
弊社では、上場企業のクライアントを中心に取り引きしており、メイン業務の課題をクライアント毎にカスタマイズして導入しています。
スキル・経験を活かし、リーダーとしてチームを引っ張っていただきます。
◆主な業務内容は
・機械学習基盤の開発
・ディープラーニング等の機会学習技術を用いたソリューションの開発
・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発
・顧客への技術的な説明・プレゼンテーション
◆開発環境
言語：Python
フレームワーク/ライブラリ：PyTorch. Tensorflow. Keras, Kaldi, OpenCV など
ツール：Slack／Git
◆募集背景
弊社は機械学習／AIの領域で、B2Bソリューションを提供している会社です。
業務拡大に伴い、ソリューションの開発・クライアント向けカスタマイズを行う、
機械学習エンジニアを募集しています。
- 開発部門の特徴・強み
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機械学習研究者と戦略コンサルティングファーム出身者がタッグを組んで生まれた弊社は、アカデミア・ビジネス双方の最前線での活動をバックボーンに、先端技術が生み出す価値を産業に届けています。
- 技術向上、教育体制
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・セミナー
・書籍購入補助
・セミナー参加費補助
・社内勉強会の開催 - 支給マシン
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MacBook Pro＋モニタ別途支給
- その他開発環境
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◆プロジェクトの進め方
導入コンサルから運用まで一貫サポートしています
【導入コンサル】活用方法議論（～1ヶ月）
【モデル学習】いただいたデータでアルゴリズムの学習（1～3ヶ月）
【PoC】アルゴリズムの制度を評価／検証（0.5～3ヶ月）
【開発】API開発システム繋ぎ込み（0.5～3ヶ月）
【運用】エンジン使用ライセンス付与（6ヶ月～） - 組織構成
-
経営陣の2人を中心とする13人のチームです。
「セルフスターター」という意識を持ち、各々が自分の持ち時間で最大限の成果を追求していくスタイルを貫いています。 - 配属部署人数
- 9名
- 配属上司経歴
-
◆藤原 弘将 代表取締役CTO
京都大学大学院情報学研究科博士課程修了。博士（情報学）。
大学院修士課程修了後、2007年に独立行政法人（現 国立研究開発法人）産業技術総合研究所 情報技術研究部門にパーマメント型（任期無し）研究員として入所。機械学習を用いた音声/音楽の自動理解の研究に従事。機械学習・音響信号処理・自然言語処理を専門とする。技術の実用化にも積極的に関わり、開発した特許技術を様々な企業にライセンス提供し、ライセンス先企業の技術顧問も務める。 在職中の2008年に京都大学大学院博士課程に社会人学生として入学し、2009年に博士 (情報学) を取得。2011年〜2012年の間、在外研究員としてQueen Mary University of London客員研究員を兼任。
2012年にボストンコンサルティンググループに入社し、ビッグデータ関連を中心に様々な業界・テーマのプロジェクトに従事する。特にデータ分析に基づく経営戦略/マーケティング戦略立案を得意とする。また、社内のビッグデータ活用チームに所属し、社内のデータアナリティクスに関する研修の講師も務める。
その後、AI系のスタートアップ企業を経て、2016年に株式会社Laboro.AIを創業。代表取締役CTOとして技術開発全般をリードする。
情報処理学会山下記念研究賞、船井情報科学振興財団 FFIT研究奨励賞、各受賞。IEEE、情報処理学会、人工知能学会、日本音響学会、各会員。 - 平均的なチーム構成
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それぞれ担当している業務が違うことが多いですが、エンジニア同士は年齢も近いため、交流しやすい環境です。
月に１回開催する全体ミィーティングでは社員も学生エンジニアも集まり、社長たちとランチを食べながら全員でフラットなコミュニケーションを取ります。
静かで自由な開発環境で、女性エンジニアもいる明るい職場です。
- 勤務地
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東京都中央区銀座8丁目11-1
GINZA GS BLD.2 3F
リモートワーク（条件あり）(コロナ時は基本リモート)
- 最寄り駅
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各線「新橋駅」より徒歩3分
- 給与体系・詳細
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月給制
年俸として賞与込みの提示
※経験・能力考慮の上、当社規定により優遇
管理監督者は深夜手当のみ、一般社員は時間外は法定通り支給 - 給与(想定年収)
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800万 〜 1,200万円
（※ 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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9:45〜18:30
フレックスタイム制度（1日所定労働時間7時間45分）休憩時間：休憩60分
平均残業時間：平均10-20時間/月
- 休日休暇
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・完全週休2日制（土日）
・祝日
・年末年始休暇
・有給休暇（入社と同時に付与 ※試用期間中は４日／試用期間終了後は10日付与／4月1日を基準に入社月により減）
・慶弔休暇 - 諸手当
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・交通費支給（全額支給）
・定期健康診断 - インセンティブ
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賞与あり
- 昇給・昇格
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年1回
- 保険
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各種社会保険完備
（雇用保険・労災保険・健康保険・厚生年金保険） - 試用期間
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試用期間あり：3カ月
「セルフスターター」という意識を持ち、各々が自分の持ち時間で最大限の成果を追求していくスタイルを貫いています。
この考えはライフワークバランスにも反映されております。
また現在コロナの影響があるため、フルリモートでの業務の選択可能です。
