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。

------------------------------------------------------------
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。

▪️機械学習エンジニアが担当する技術領域
弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。
・最適化、強化学習
・推論型AI（画像、音声、時系列データ、統計系など）
・LLM、NLP

▪️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）
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。

＜リーダーの役割＞
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー）
　- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
　- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
　- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
　- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。

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。
・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）

▪️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

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。
入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。

▪️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. 機械学習を用いたシステム開発に挑戦したい方
2. 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
3. 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。

4. 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。

5. 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
　- 本ポジションの場合は、上記の他に実装やテストの場面で協力いただく業務委託契約の方数名と協働いただくこともございます。
------------------------------------------------------------
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）
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。

＜リーダーの役割＞
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー）
　- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
　- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
　- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
　- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。

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

<事業紹介>
BCG出身のCEO、CTOが2016年に設立したAIベンチャーです。「すべての産業の新しい姿を作る」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションとして掲げ、機械学習技術を活用して、クライアント企業のビジネスプロセスの中でも特に独自性や収益性の高いコアプロセスに対して、課題解決・技術の共同開発・新規事業や全社DX推進の支援などを行っています。

具体的には、「アカデミアから発進される最先端の機械学習技術」と「ビジネス現場の理解とそこへのAI導入の知見・ノウハウ」の2軸を武器として、汎用的なプロダクトやパッケージ製品では実現困難な課題を解決するオーダーメイドの「カスタムAI」を開発・提供しています。多数あるAIベンチャーの中での当社の特徴は、クライアント企業における「新規事業」・「サービスへの応用を目的とした研究開発製品」に注力している点になります。現状の効率化や画一的なソリューションでは実現が難しい、現状で存在しない新たな価値を生み出すプロジェクトを多く手掛けています。


<業務詳細>
ソリューションデザイナは、ミッションの一つである「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」ための当社ならではのポジションです。
AIをビジネスで実用化していく上で不可欠な人材であり、「ビジネス」「機械学習・AI」双方の知識を持って、クライアント企業の課題解決・共同開発・新規事業や全社DXを推進します。
ソリューションデザイナの主な役割は、コンサルティング・AIに関する知見をもとにAI関連のプロジェクトの提案およびプロジェクトマネージャーになります。
中でもシニアソリューションデザイナはプロジェクトの推進に加え、クライアント企業のアカウントマネジメントやLaboro.AIにおけるソリューションデザイン部門と関連部門の組織作り、協業先企業との事業検討など、より高い責任を担っていただきます。


＜職務内容＞
AIを活用したプロジェクト受注を目指した企画・提案セールス
クライアントへのプロジェクト提案・セールス活動(セールスのリードは問い合わせや紹介といったpull型営業が中心)
クライアントへのヒアリングおよび施策の提案
クライアントの役員・リーダークラスのアカウントマネジメント
受注プロジェクトの推進
AI活用戦略立案
AI活用の企画・要件定義
プロジェクトマネジメント
エンジニアへの要件伝達・エンジニアと連携して成果創出
AIの学習結果、分析等のクライアントへの報告
クライアントのデータの簡易的な分析
（※ AIモデルの開発は社内の機械学習エンジニアが行うため、機械学習のコーディングは業務には含まれません）
チーム、組織作り
ソリューションデザイナのチームリード、スーバーバイズ、評価、採用
ソリューションデザイナのチームにおける営業企画のリード

<プロジェクトの特徴>
AI/データ戦略の策定
例）製薬会社様のAI/データ戦略策定支援　
新規事業の開発
例）食品メーカー様と消費者向けアプリ開発
最先端技術の長期R＆D
例）ゼネコン様と振動制御技術の開発（共同で論文発表）

※ 代表的なプロジェクトパターン
AI が関連する事業・サービス・製品の企画コンサルティング
AI 活用の構想策定コンサルティング
AIのPoC（実現内容が明確な3ヶ月から中長期的な研究の数年まで幅があり）
PoC後のAIのシステム開発・運用


＜働く魅力＞
・大手コンサルティングファーム同等レベルの年収水準
・大手企業との継続的なプロジェクト実績（博報堂、三井化学、日本ガイシ、SCREENホールディングス、味の素、エン・ジャパン、エーザイ、大林組、大成建設、鹿島建設、ソニーセミコンダクタソリューションズ、本田技研など）
・テクノロジーを尊重するカルチャー
・AIという新たな技術・産業の拡大を中心メンバーとして経験可能
・ベンチャーとして企業の成長フェーズを体験することが出来る
・セールスからコンサルティング、PMなど非常に幅広いロールを担うことで、成長機会が豊富
・SCREEN ASや博報堂等との資本業務提携を通した堅牢な財務体制

<事業紹介>
BCG出身のCEO、CTOが2016年に設立したAIベンチャーです。「すべての産業の新しい姿を作る」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションとして掲げ、機械学習技術を活用して、クライアント企業のビジネスプロセスの中でも特に独自性や収益性の高いコアプロセスに対して、課題解決・技術の共同開発・新規事業や全社DX推進の支援などを行っています。

具体的には、「アカデミアから発進される最先端の機械学習技術」と「ビジネス現場の理解とそこへのAI導入の知見・ノウハウ」の2軸を武器として、汎用的なプロダクトやパッケージ製品では実現困難な課題を解決するオーダーメイドの「カスタムAI」を開発・提供しています。

当社はクライアント企業の「新規事業」・「長期R＆D」という企業ビジネスの根幹部分に対して先端技術を実装しており、他AIベンチャーやコンサルティングファームでは自社開発できない部分に対して尖りを見せながら対応しております。業務効率化や画一的なSaaSモデルでは実現が難しい、新たな価値創出を生み出すプロジェクトを多く手掛けています。
また、カスタムAIの開発だけではなく、長期的なAI活用ビジョンの検討や、導入に向けたロードマップの策定といった事前のアドバイザリーを独自の視点から実施している点も特徴の一つです。

<業務詳細>
ソリューションデザイン部門では、製造業、インフラ・建設、マーケティング、メディア、Webサービスをはじめとした大手企業の新規事業部門、AI/DX推進部門、研究開発部門に対して、企画提案〜プロジェクト実行まで幅広い業務を実行しています。その中でソリューションデザイナはプロジェクト実行の中心となり、クライアント課題の特定、解決策となるAIの設計、技術メンバと連携したAI開発プロジェクトのマネジメントを遂行していただきます。また、シニアメンバーの指導のもと、クライアント企業に対してプロジェクト企画提案にも関与します。

例えば、新規事業型テーマでは、クライアント事業のビジネス的な出口を考えながら、ビジネスのコアとしてのAIや入力データの仕様決定、実際のAI開発まで幅広い業務に関与いただきます。

＜職務内容＞
・AIプロジェクトの企画・要件定義
・プロジェクトマネジメント（PoC〜導入〜改善）
・AIの学習結果、分析等のクライアントへの報告
・エンジニアと連携した成果創出

・AIを活用した企画・提案活動（リードは問い合わせや紹介といったプル型が中心）
・クライアントへのヒアリングおよび施策の提案

＜プロジェクトの特徴＞
・AI/データ戦略の策定
例）製薬会社様のAI/データ戦略策定支援　
・新規事業の開発
例）食品メーカー様と消費者向けアプリ開発
・最先端技術の長期R＆D
例）ゼネコン様と振動制御技術の開発（共同で論文発表）

<入社後のキャリアプラン>
本人の意向や能力を踏まえて、新規事業/サービス型テーマ(AIを活用した事業創出が中心)と研究開発型テーマ(AI技術の評価・開発が中心)のいずれかからスタートし、入社半年-2年ほどで両方のテーマを推進できる立場になっていただきます。

＜当ポジションで働く魅力＞
・日本を代表する大手企業（博報堂、三井化学、日本ガイシ、SCREENホールディングス、味の素、エン・ジャパン、エーザイ、大林組、大成建設、鹿島建設、ソニーセミコンダクタソリューションズ、本田技研など）のキモ入り案件にエマージングな技術でアプローチできる
・Cクラスや責任統括部門長とのフェイシング
・大手コンサルティングファーム同等レベルの年収水準
・ビジネスとAI技術の両輪を高度に回しながら経験を積むことができる

＜当社の魅力＞
・23年７月に東証グロース市場に上場し、第二の進化フェーズ。自身の考えを事業・組織作りに反映し、会社の成長に最前線で貢献できます。
・業界のリーディングカンパニーとのプロジェクト多数。クライアントとともに業界変革をビジネス・技術の両面から推進できる環境で、世の中にないイノベーション人材/プロフェッショナル人材を目指せます。
・エンジニアとの協業チームで活動。当たり前のように技術を日常的に扱うため、先進技術のビジネス活用を企画から実装・活用まで一気通貫で実現するプロフェッショナル性を追求できます。
・AI業界未経験のDXコンサルタント出身メンバーが入社2年でデータ分析・アルゴリズム検討・モデル開発マネジメント・業務の組み込み計画・運用体制構築までの企画・提案・実行を担当しています。

＜働き方・環境＞
・メンバーのほぼ全員が、自身の都合に合わせてリモートワーク主体で業務しています。
・上下関係を意識しないフラットな組織。リーダークラスだけでなくメンバークラスからも組織をリードすることを歓迎しているため、意志があれば周囲を巻き込んでのチャレンジができます。
・現在実施している社内勉強会はメンバークラスが主体的に企画し、有志が集まって活動しています。

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。

------------------------------------------------------------
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。

▪️機械学習エンジニアが担当する技術領域
弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。
・最適化、強化学習
・推論型AI（画像、音声、時系列データ、統計系など）
・LLM、NLP

▪️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）
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。

＜リーダーの役割＞
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー）
　- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
　- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
　- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
　- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。

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。
・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）

▪️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

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。
また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。

＜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（機械学習エンジニアと同様）
・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス
・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ
・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務（採用、評価、育成等）

▪️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。
------------------------------------------------------------
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。
・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）

▪️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

【開催概要】
日時：2026年9月28日（月）19:00〜20:30
形式：オンライン
参加費：無料

登壇者：
椎橋 徹夫（株式会社Laboro.AI 代表取締役CEO）
須山 敦志（株式会社Laboro.AI 技術顧問）
※プログラム内容や登壇者は、予告なく変更となる場合がございます。

【イベント詳細】
生成AIやAIエージェントの進化によって、「エンジニアがつくる」という行為そのものが変わり始めています。コーディングエージェントによって、ソフトウェアのプロトタイプをつくること自体は、これまで以上に速く、容易になりました。

では、その先でエンジニアは何によって価値を生み出すのでしょうか。
ここ最近、「Forward Deployed Engineer（FDE）」という言葉が急速に注目を集めています。顧客先に深く入り込み、AIシステムの構築から個社ごとのカスタマイズまでを担うエンジニア像です。
一方で、AIシステムを構築できることや、顧客ごとに技術をカスタマイズできることだけで、これからも十分な価値を発揮できるのでしょうか。

本イベントでは、「最高峰のFDEとは何か」という問いを起点に、Laboro.AI代表取締役CEOの椎橋徹夫と、技術顧問の須山が、AI時代のエンジニア、そしてコンサルタントに求められる役割を考えます。
議論するのは、AIエージェントのガバナンスやアライメント、人とAIの協調、複雑系としてのシステムデザインなど、すでに現実のビジネスと接続し始めているテーマです。
AIに権限を委ね、その能力を最大限に活用するほど、「どう制御するか」という課題は重要になります。また、AIが社会や事業の中に深く入り込むほど、モデル単体ではなく、人・組織・業務プロセスまで含めたシステム全体を設計する視点が求められます。
これから必要になるのは、ソフトウェアをつくる力だけではなく、人とAIが協調するプロセスや体験、エコシステムそのものを設計する力なのかもしれません。

最先端技術のフロンティアから、AIガバナンス、複雑系、FDEの未来まで。技術とビジネスの両面を行き来しながら、まだ答えのない領域で、これからのプロフェッショナルは何を理解し、何を設計できる人であるべきなのかを議論します。

【こんな方におすすめ】
・AI、AIエージェントの進化によって、エンジニアの役割がどう変わるのか関心がある方
・FDE（Forward Deployed Engineer）という役割や、その先のキャリアに関心がある方
・技術だけでなく、ビジネス課題の解決まで踏み込みたいエンジニアの方
・AI時代に求められる技術理解を深めたいコンサルタント・プロジェクトリーダーの方
・AIの進化にワクワクしながらも、自身の専門性やキャリアをアップデートする必要性を感じている方

【イベントで得られること】
・AIエージェント時代に生まれつつある、新たな技術課題への視点
・モデル単体ではなく、「人＋AI」のシステム全体を捉える考え方
・AI時代における「最高峰のFDE」を考えるためのヒント
・エンジニア／コンサルタントとして、これから磨くべき専門性を考えるきっかけ

【登壇者】
・椎橋 徹夫：株式会社Laboro.AI 代表取締役CEO
米国州立テキサス大学理学部卒業後、ボストンコンサルティンググループに入社。消費財や流通など多数のプロジェクトに参画した後、社内のデジタル部門の立ち上げに従事。その後、東大発ベンチャーでのAI事業部の立ち上げや東京大学 松尾豊研究室の産学連携業務などを経てLaboro.AIを創業。

・須山 敦志：株式会社Laboro.AI 技術顧問
Aspire Analytics合同会社 CEO。東京大学大学院修了後、ソニーでAIの研究開発・サービス開発に従事。インフォメティス株式会社の設立や英国研究ラボの立ち上げ、ケンブリッジ大学との共同研究を経験。その後アクセンチュアでAI・データ分析プロジェクトやData Science CoEをリードし、2025年にAspire Analyticsを設立。生成モデル、深層学習、ベイズ統計、数理最適化などを専門とする。著書に『ベイズ推論による機械学習入門』『ベイズ深層学習』など。

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。
入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。

＜入社直後の動きについて＞
入社後は弊社が準備した基礎的な機械学習やシステム開発に関する講座や演習に取り組みつつ、既存プロジェクトにおいて担当開発者の支援を受けながらシステム開発プロジェクトを実務で学んでいただきます。
その後、0.5〜1年のタイミングでシステム開発エンジニアの担当者として簡易的なプロジェクトからメイン担当として参画いただくことを期待しています。

▪️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. 機械学習を用いたシステム開発に挑戦したい方
2. 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
3. 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。

4. 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。

5. 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
　- 本ポジションの場合は、上記の他に実装やテストの場面で協力いただく業務委託契約の方数名と協働いただくこともございます。
------------------------------------------------------------
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）
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。

＜リーダーの役割＞
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー）
　- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
　- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
　- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
　- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。

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

最先端のAI技術を、誰もが直感的に使える形へ。
私たちは、まだ世にない価値をデザインの力で社会に実装するUI/UXデザイナーを募集しています。
アカデミアで研究される最新の機械学習技術と、ビジネスの現場にあるリアルな課題。その二つを繋ぎ、複雑なソリューションに「使いやすさ」という命を吹き込む、非常に難易度が高く、やりがいのあるポジションです。
各分野のトップランナーである機械学習・システム開発エンジニアやコンサルタントと共に、デザインの力で社会課題を解決しませんか？

▪️業務内容
クライアントが抱える本質的な課題を解決する「カスタムAI」ソリューションのUI/UXデザイン全般をお任せします。
プロジェクトの最上流から参画し、ビジネスとテクノロジー、そしてユーザー体験を繋ぐハブとしての役割を期待しています。

＜具体的な業務内容＞
・課題発見・要件定義：
クライアントへのヒアリングやワークショップを通じて、ビジネス要件とユーザーニーズを深く理解し、解決すべきデザイン課題を定義します。

・情報設計・プロトタイピング：
複雑なAIのロジックやデータを、ユーザーにとって価値ある体験として再構築するための情報設計、ワイヤーフレーム、プロトタイプの作成を行います。

・UIデザイン：
プロトタイプを元に、ユーザビリティと美しさを両立させたUIデザインを作成します。デザインシステムの構築・運用にも携わっていただきます。

・ユーザー検証：
ユーザビリティテストなどを計画・実施し、仮説検証を繰り返しながらデザインの品質を高めます。

・チーム連携：
プロジェクトマネージャー、機械学習・システム開発エンジニア、コンサルタントなど、多様な専門性を持つメンバーと密に連携し、プロダクト開発を推進します。

▪️ポジションの魅力
・担当する案件に応じて、求められるUIUXの概念、形が異なり、0ベースで検討することができること。
・AIを用いたシステムであることから、UIUXにおいてよりユーザの操作を不要とするような斬新なUIUXが必要になること。
・AIを活用した複雑な業務フローを簡易的に操作できるUIUXが必要になるため、UIUXを考える難易度が高いこと。
・組織のあり方を主体的に創造することができること。

▪️開発環境・使用ツール
デザインツール: Figma
コミュニケーション: Slack, Google Workspace など
プロジェクト管理:Backlog など

------------------------------------------------------------
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。

▪️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

▪️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

LLM専属のエンジニアとして、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、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。（プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。）

またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。

＜具体的な業務内容＞
・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発
・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開
・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング

▪️ポジションの魅力
・常に新しいLLM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LLM技術で解決できる
・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LLM技術応用やLLMシステム開発に携われる
・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。
------------------------------------------------------------
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）
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。

＜リーダーの役割＞
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー）
　- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
　- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
　- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
　- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。

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。
・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）

・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