リードシステム開発エンジニア

PoCから本開発（システムの本番導入）まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。
弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。
具体的には、PoC後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。

＜具体的な業務内容＞
・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画
機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。

・システム開発エンジニアチームの組織拡大に必要な活動全般（部内への定期的な技術発信活動、メンバー育成活動など）

▪️ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる

▪️このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方

2. 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。

3. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。

弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。

▪️カスタムAIソリューション事業とは？
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。

▪️プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。

▪️チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。

▪️裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。

AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること

▪️キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。（スタッフ→リーダー→マネージャー→部長）
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。

▪️技術スタック
使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。
・開発言語（Python, Rust, Javascript）
・インフラ（AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ）
・開発ツール（Visual Studio, GitHub）
・その他ツール（Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet）

▪️社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...）
・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...）
　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

・Pythonもしくは静的型付き言語のうち2つ以上の言語を用いた開発経験を3年以上有すること
・実行計画を意識したRDB設計経験を有すること
・NoSQLに関する知見を有すること
・クラウド（AWS/GCP/Azureなど）を駆使したシステム開発した業務経験を有すること
・非機能要件（コスト最適性、可用性、セキュリティなど）を考慮してシステム開発、インフラ設計/構築、アーキテクチャ設計を行うことができること
・複数人で構成されたチームのもと開発が進められているシステムの要件定義、設計、実装、テスト、運用までの実務経験を3年以上有すること
・クライアント折衝の経験を有すること
・GitHubまたはGitLabを活用したコード管理経験、及びブランチ戦略を考慮した運用ができること
・PMBOK等のフレームワークを考慮したプロジェクトマネジメント経験を有すること
・機械学習エンジニアと協働し、機械学習モデルを組み込んだシステムの開発経験を有すること
・OJTなどのエンジニアに対する育成経験を有すること
・エンジニア組織の組織長、またはそれに準ずる職位にてエンジニア組織のマネジメントを行った経験
・エンジニア組織の拡大に向けた活動（採用、育成、エンゲージメント等）に他部門（人事等）と協働して取り組んだ経験

カジュアル面談→ 議論面接 2回→代表面接（銀座オフィス）→内定　
※カジュアル面談：会社の事業や魅力を知ってもらう機会
※議論面接：過去の事例やプロジェクトをベースにしたディスカッション型の面接

■ミッション
「すべての産業の新たな姿をつくる」「テクノロジーとビジネスをつなぐ」理念に基づいています。
同社は、AIを活用して産業や社会に新しい価値を提供し、イノベーションを推進することを目指しています
※2023年7月、東証グロースへ市場

■事業概要
・人工知能技術を用いたソリューション開発事業（AIソリューションのオーダーメイド開発）
・人工知能の活用に関するコンサルティング事業（AI活用に向けた企画立案、導入・実行支援）

＜特徴・魅力＞
Laboro.AIは画像認識、自然言語処理、音声認識、強化学習など
これらの技術を基盤に、顧客のニーズに合わせたAIをオーダーメイドで設計・開発しています。
また、同社は「バリュー・マイニング（VM）」と「バリュー・ディストリビューション（VD）」という独自の提供形態を採用。

①バリュー・マイニング: 新しい価値を掘り起こすプロセス
②バリュー・ディストリビューション: 掘り起こした価値を他の顧客に展開し、スケール化を図るプロセス

今後は、AIを活用した新しいサービスや製品の創出、ビジネスモデルの変革に注力しており、
単なる業務効率化やコスト削減にとどまらない「バリューアップ型」のAIテーマ市場への展開を進めています。