【限定公開】【AIエンジニア/東京】40年分の実動ビッグデータ×自社開発。汎用モデルを超え、ドメイン特化型AIでモビリティの未来を解き明かす。

ブロードリーフは、自動車アフターマーケットの膨大なデータを武器に、次世代のSaaS・プラットフォームへAIを標準搭載するフェーズにあります。
当社のAIエンジニアは、モデルの研究・開発に留まらず、その成果をプロダクトへ組み込み、現場の課題を解決するまでを一貫して担います。
CEOがエンジニア出身であり、本プロジェクトはCEO直轄で推進。
技術投資やデータ活用への理解が非常に深く、圧倒的なスピード感で開発に没頭できる環境です。

■ AIエンジニアとしての醍醐味
「自前データ」による勝利：整備・部品・流通のテキスト、画像、音声、OCRなど、40年にわたり蓄積された「ここでしか触れないデータ」がAI学習の源泉です。汎用モデルのAPI利用だけでは到達できない、ドメイン特化型の高精度なモデル構築が可能です。
幅広いキャリアパス：機械学習モデルの構築（Model）、AI基盤の整備（MLOps）、プロダクトへの組み込み（Application）、あるいはAIを活用した新サービスの企画。ご本人の志向と適性に合わせて、最も輝ける領域をお任せします。
AIコーディングの最先端：開発環境自体もClaude code、Cursor、GitHub Copilot等をフル活用。最新ツールを使い倒し、開発効率を極限まで高める文化があります。

■ 具体的な業務内容
ご経験や志向性に合わせて、以下の領域を横断的にお任せします。

　・AIモデルの研究・開発
　　・予測モデル、自然言語処理、画像認識など、業務最適なAIモデルのトレーニングおよびチューニング。

　・プロダクトへのAI組み込み
　　・SaaS/プラットフォーム上でのAI機能の実装、およびユーザー体験（UX）の設計。

　・MLOps / データ基盤の構築
　　・大規模データを効率的に扱うためのパイプライン構築、モデルのデプロイ・運用・監視。

　・AI活用戦略の立案
　　・現場データから新たなビジネスチャンスを見出し、新サービスや機能のプロトタイピングを実施。

■ 期待する役割
・「社会実装」へのこだわり：精度を追求するだけでなく、「現場でどう使われ、どう役に立つか」を想像して開発できること。
・自律的なキャッチアップ：日進月歩のAI領域において、最新の論文や技術を素早く検証し、プロダクトに還元できること。

■ 開発環境（一例）
モダンな技術スタックを積極的に採用し、生産性の高い環境を構築しています。

　・Backend: Java (Spring Boot), Go
　・Frontend: TypeScript, Angular, HTML5/CSS3 (Sass)
　・Infrastructure: GCP, AWS, Docker, Kubernetes
　・Database: CloudSQL, Cassandra, Elasticsearch, Redis
　・Tools: GitLab, IntelliJ, VS Code
　・OS: Linux, macOS, Windows
　・AI: Claude code, Cursor, Playwright