機械学習エンジニア

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます）

＜具体的な業務内容＞
・ディープラーニング等の機械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
・機械学習技術を用いたシステムの開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明

▪️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
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。

2. 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。

3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。

▪️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。
・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit）
・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM）
・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain）
・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow）

・大学レベルの統計学、線形代数、微分積分の基礎知識
・機械学習の基本アルゴリズム（線形回帰、決定木、k-NN、クラスタリング など）の理論を理解し、実務または個人プロジェクトでの実装した経験
・Pythonを用いた基本的なプログラミング能力
・Pythonを用いてデータ前処理・モデル構築・学習・評価までの一連のプロセスを主体的に実施した経験

・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

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。