【主な業務内容】 ・機械学習基盤の設計/構築/運用 ・画像処理基盤の設計/構築/運用 ・データ分析基盤の設計/構築/運用 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 【開発環境】 開発言語：Python / Go / C++ インフラ：AWS（ECS / EKS / Aurora / ElastiCache / SQS / S3 / Athena） 構成管理】：Terraform CI/CD：GitHub Actions / Codebuild ワークフロー：Argo workflow ロギング：fluentbit / Kinesis firehose / cloudwatch / mlflow 監視：Datadog / Sentry / cloudwatch

当社のメインプロダクトは道路点検AI「RoadManager」です。RoadManagerは自治体などの道路管理者向けの総合道路管理ツールで、現在国内20程度の自治体で利用いただいております。低廉迅速な都市のデジタルツイン構築による課題解決できるプラットフォームをつくるにあたり、ユーザフレンドリーな仕組み、本当にユーザにとって必要とされる機能の実装など、まだまだ解決すべき課題があります。一緒にこれらの課題を解決してくれるエンジニアを募集しています。 【業務内容】 - インフラ点検向けの物体検知アルゴリズムを筆頭に，都市のリアルタイムデジタルツインを実現するための研究開発 - エッジおよびクラウドで持続的に動作可能なアルゴリズムおよびモデル開発 - 社外組織との共同研究においてデータ分析等のPoC 【仕事の魅力】 自治体の顧客数も増えており、来年度には三井住友海上火災保険株式会社との協業の下、数万台以上のドライブレコーダーから道路損傷データが送信されることが決定しています。しかし、サービスとしては成熟しつつも、システム的には検討すべき余地がたくさんあります。現フェーズでは、いまあるシステムをどのようにして運用のしやすいシステムにしていくか、検討・改善していく段階にあります。RoadManagerのアーキテクチャを共に考え、道路インフラシステムで業界を刷新する機会に立ち会うことができます。また、エンジニアのメンバーも少ないため、チーム作りに興味のある方はエンジニアリング組織の立ち上げも行うことができます。 【カルチャー】 現時点でエンジニアのメンバーは少人数ということもあり、各々がそれぞれのドメインに対して責任を持ち、開発を進めている状態です。今後メンバー拡大とともにカルチャーづくりからご協力いただける方をお待ちしています。 ※当社のエンジニア(https://www.wantedly.com/companies/company_6636460/stories)

■募集背景と業務概要 主な業務内容としては、Webアプリ開発全般のマネジメント、中国開発拠点とのブリッジ役、設計を主に担当し、リリースに至るまでの全開発工程のマネジメントをお任せします。日本のクライアントと上海の開発チームの橋渡し役となり、プロジェクトを円滑に進めていただく、PL/PMの経験を活かしていただけるポジションです。 ・新規開発案件のプロジェクトマネージメント ・新規サービスや新機能の要件定義／設計／開発 ・中国開発拠点のエンジニアへの開発指示 ・既存サービスの再設計、機能追加 ・テスト仕様書の作成、テスターへの指示 ■開発環境 開発言語：PHP、Vue.js、Python／DB MySQL、Bigquery、Clickhouse／インフラ AWS、GCP ※上記のほか上記以外、サーバーレスでの開発にも力を入れております。 ■業務内容(一例) 弊社のサービス「Nint ECommerce」のリニューアルプロジェクトのマネジメント。 カスタマージャーニー整理から、企画、要件定義、開発進行管理、中国開発拠点のエンジニアへの開発指示までご担当いただきます。 ■現在の課題 ・仕様調整における開発側の観点が足りておらず、適切な要件定義やプライオリティの整理が不足している ・語学の面で、上海メンバーとのブリッジとなりコミュニケーションが取れるメンバーが日本側で不足している ■期待する役割 ・日本側のクライアントと上海の開発チームとの橋渡し役 ・プロジェクトのマネジメント 【本ポジションのやりがい】 ・プロダクトの全体像に関わることが出来ます 開発全般のマネジメント、中国開発拠点とのブリッジ役を担っていただくため、最もプロダクト全体を把握しリードいただけるポジションです。 ・ECビッグデータを扱ったサービスに関われます 新しい時代の石油ともいわれるデータですが、Nintでは大手ECモールの過去6年に及ぶ大量な売上推計データを保有しています。 そのデータをどのように分析し、どのようなソリューションでお客様に届けるのか、存分にトライしていただくことができます。 ・機械学習の技術を積極的に活用する環境です Nintのデータ生成、集計、分析、そして新しいサービスの開発、すべてにおいて機械学習の技術を活用しています。 ・実際にサービスを使うクライアントの声を元に開発を進行しています クライアントは大手メーカーのEC担当やマーケティング担当、また、中小小売企業のEC担当者です。 新サービスや新機能を企画する際には、社内の営業担当はもちろん、実際にサービスを使うクライアントの課題感を聞きながら開発を進行することもあり、自分のアイデアが具体的にクライアント企業の課題を解決できる手ごたえを感じることができます。 ・小規模チームで多様な業務に関わることができます Nintはまだ発展途上のサービスであり、サービスの拡大、お客様の増大、また、IPOを見据えた内部統制の進行など、日々発生する多くの変化の中で、「データで世界を自由にする」ための挑戦がたくさんあります。小さなチームだからこそ、自ら手を挙げれば、決められた範疇以外の業に関わることができます。

AIを活用したスコアリングにおける項目検討、調査分析を行っていただきます。 具体的な仕事内容 ■スコアリング項目の検討、調査 ■仮説立案、課題設定、検証 ■データ処理 ■モデル作成 ■モデルのシステム導入 仕事の魅力 ■若手の発言を積極的に取り入れる空気がありますので、提案を企画に反映させることができます ■金融における新たなスコアリング水準を作る機会に携わることができます ■IPOにかかる業務経験を積むことができます 社内の雰囲気 年齢層は様々で、かなりフラットな組織です。また、個人の目標がある人がほとんどです。会社に所属しながら目標達成したいという方も大歓迎です。エンジニアはまだまだ少ないので、一緒にエンジニアチームを作っていくことができます。 この仕事で得られるもの ■金融業界における新たな企業スコアリング基準の構築経験 ■IPOに向けて高水準な設計や業務経験を積むことができる ■DX/AIを活用した課題解決力（スタートアップにおけるシステム関連業務の課題発見から解決まで） ■データを活用しボトムアップ型での企画提案

世界8カ国10都市に分散するグローバルなチームメンバーとともに、クライアントが抱えるビジネス課題を解決し、業務効率化へ導くAIソリューションや機械学習モデルの実装をしていただく機械学習エンジニアを募集しています！ クライアントは主に世界に名だたる銀行や、金融機関、政府関連組織などを中心に、グローバル且つ多岐にわたっております。これらクライアントのプロジェクトに参画いただき、実践的な課題解決に挑戦することができます。 また自社でAIエンジニア向けソフトウェアを開発中！ プロダクト開発に興味がある方は、こちらへの参画もぜひぜひお待ちしております！ ■主な業務内容 ロンドンやシンガポール、ハノイなど、世界に点在するチームとやりとりしながら、下記の業務を行っていただきます。 • 最新研究のサーベイに基づく、機械学習アルゴリズムの研究開発 • モデルやアルゴリズムの性能評価 • デリバリー支援（導入・運用サポート） • クライアントの課題に対するAIソリューションの検討・提案 • データやコードの自動生成などの開発効率化のためのシステム、サービスづくり ■Nexusで働くことの魅力 (1)ヨーロッパや中東、東南アジアの企業と提携をしながら、最先端のAI技術を活用できるエキサイティングな職場です。ロンドン、シンガポール、ハノイなど世界に点在するメンバーとやりとりしながら、プロジェクト進行・開発を行います。 (2)世界で活躍している、志の高いメンバーが集結しています。オンラインでのコミュニケーションで積極的に情報交換を行っていおり、世界各国の最先端の情報にふれることができます。 (3)グローバルなチームとオンラインで仕事をするので、時間や場所に縛られずに仕事をすることができます。国籍や滞在を希望する国によっては、VISAサポートも可能です（要相談） ■給与： ご希望の通貨で指定口座にお振込みをします。（ドルでも円でもどちらでも可） ■勤務地 国によってはVISAの発行が可能な場合があります。ご相談ください。

世界8カ国10都市に分散するグローバルなチームメンバーとともに、クライアントが抱えるビジネス課題を解決し、業務効率化へ導くAIソリューションや機械学習モデルの実装をしていただく機械学習エンジニアを募集しています！ クライアントは主に世界に名だたる銀行や、金融機関、政府関連組織などを中心に、グローバル且つ多岐にわたっております。これらクライアントのプロジェクトに参画いただき、実践的な課題解決に挑戦することができます。 また自社でAIエンジニア向けソフトウェアを開発中！ プロダクト開発に興味がある方は、こちらへの参画もぜひぜひお待ちしております！ ■主な業務内容 ロンドンやシンガポール、ハノイなど、世界に点在するチームとやりとりしながら、下記の業務を行っていただきます。 • 最新研究のサーベイに基づく、機械学習アルゴリズムの研究開発 • モデルやアルゴリズムの性能評価 • デリバリー支援（導入・運用サポート） • クライアントの課題に対するAIソリューションの検討・提案 • データやコードの自動生成などの開発効率化のためのシステム、サービスづくり ■Nexusで働くことの魅力 (1)ヨーロッパや中東、東南アジアの企業と提携をしながら、最先端のAI技術を活用できるエキサイティングな職場です。ロンドン、シンガポール、ハノイなど世界に点在するメンバーとやりとりしながら、プロジェクト進行・開発を行います。 (2)世界で活躍している、志の高いメンバーが集結しています。オンラインでのコミュニケーションで積極的に情報交換を行っていおり、世界各国の最先端の情報にふれることができます。 (3)グローバルなチームとオンラインで仕事をするので、時間や場所に縛られずに仕事をすることができます。国籍や滞在を希望する国によっては、VISAサポートも可能です（要相談） ■給与： ご希望の通貨で指定口座にお振込みをします。（ドルでも円でもどちらでも可） ■勤務地 国によってはVISAの発行が可能な場合があります。ご相談ください。

◆こんなことやります ACESでは、現在、画像認識アルゴリズムAPI/SDKサービスのACES-Platformをはじめとして、アルゴリズムを軸とした複数のアプリケーションを開発・運用しています。 今回、既存サービスの機能拡充と新規サービスの立ち上げにあたって、開発チームのメンバーを募集します。 アルゴリズムを安定運用するための基盤システムから、ユーザーの使用するダッシュボード画面のシステムまで幅広い開発をご担当頂きます。少数精鋭で開発を進めているため、メンバーとの距離は近く、主体的な開発を行って頂ける環境です。特に、最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。 ◆業務内容 ・画像や動画を入力として推論結果を出力するアルゴリズムAPIサービスの開発 ・APIサービスのダッシュボード機能開発・機能改善 ・アルゴリズムを利用するためのインフラ構成を含めた新規機能の設計と実装 ◆開発環境 ・コード管理 : GitHub ・言語：Python ・DB：MySQL ・OS：Linux ・Webフレームワーク：Django ・使用ツール : Docker, Terraform, Sentry ・主なクラウドサービス : Amazon ECS, AWS Fargate, Amazon SageMaker

データを用いた独自技術の研究開発及び、レコメンドシステムへの実装設計を担当していただきます。 【主な業務範囲】 - カスタマー向けレコメンドシステムの設計及びアルゴリズム開発 - エンジニア、CI/CX、プロダクト責任者との議論を踏まえた機械学習タスクの設計 【開発環境】 - 開発言語： Python / R - 機械学習ライブラリ：PyTorch / TensorFlow / scikit-learn / pandas など - ソースコード管理： Github - クラウドサービス：Azure / AWS - プロジェクト管理： notion - 情報共有ツール： Slack / notion 【働き方の特徴】 ・思う存分働けること・思い通りに働けることを保証 ・多様的な活動、思い切った休暇を保証 ・本人の成長を第一に考えて、人事異動の不服申し立てを保証 ・VARIETASでの活動を休止しても、いつでも帰ってくることが可能（おかえり制度）

■職務概要 ・脳波AIモデル構築及び脳波データ解析 ・脳波データ解析基盤の構築 ■業務詳細 ・ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 ・統計解析（分散分析）、機械学習モデル構築（画像分類課題、回帰予測）とその評価 ・解析結果のサマリレポートの作成 ・業務を高速且つ効率的に進めるAI開発基盤の構築 ■使用言語 [開発] Ansible(on-premisses), Terraform(AWS/GCP), serverless framework(AWS), Python(Server), Go(Server), Kotlin(Android), C++(Android) [解析] Python, R, MATLAB ■使用ツール、フレームワーク 開発：Docker, Git 開発(Cloud)：AWS Lambda, AWS Fargate 解析：Kubeflow Pipelines, MLflow, JupyterLab, R-Studio, MATLAB, SPSS Statistics 解析(機械学習)：H2O-3, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 解析(Cloud)：GCP Vertex AI, GCP AI Platform 【業務のやりがい】 ・成長途中のブレインテック業界で、最新の技術や研究に触れながら仕事ができます ・少数精鋭のメンバーの中で、幅広い業務に関われます ・取引先の業界も多様で、社会全体に貢献できる仕事です ・自身が携わったものがプロダクトになることを実感できます

「Canly」の開発全般をおまかせするQA（品質管理）エンジニアを募集します。 導入店舗数が25,000店舗以上を超え、プロダクトの開発規模も大きくなったため、QA専門のチームを発足致します。そのチームの立ち上げおよび運用をしていただきます！！！ ▍この仕事で得られるもの ・店舗ビジネスの顧客価値向上に貢献できるため、ユーザーの役に立っているというやりがいを感じながら働くことができます ・中規模〜大規模の開発においてもスピード感をもって開発に携わることができます ・フロントとサーバで分業していないため、技術領域に関係なく幅広い経験を積むことができます ・AIや機械学習（自然言語処理）、ビックデータに関わる新規開発に参画いただけます（2022年までに着手予定） ・スペシャリストキャリア、マネジメントキャリア双方をご用意しております ▍開発環境 ◆技術スタック ・インフラ： AWS ・ソース管理：GitHub （ GitHub Actions で CI/CD 実施） ・タスク管理：Trello ・コミュニケーション：Slack ◆ 開発メンバーの裁量 ・OS やエディタ、IDE といった個人の環境は、各自で選択可能です ・開発スケジュールやタスクの見積もりは、開発メンバーが中心となって行っています ◆ コード品質向上のための取り組み ・本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施しています ・「リファクタリングは随時行われるべき」という価値観をメンバー全員が共有しており、日常的に実施しています ・何らかのコーディング規約をチーム全体で遵守するようにしています ・提出されたコードには自動的にリグレッションテストが実行される環境が構築されています ◆ テストの実施度 ・継続的なデプロイ（デリバリー）を行っています ・1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践しています ◆ アジャイル実践状況 ・継続的なデプロイ（デリバリー）を行っている ・デイリーでスタンドアップミーティングを実施しています ◆ ワークフローの整備 ・全てのコードをバージョン管理ツールで管理しています ・各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースで行います ・自動（＝システム化され、1コマンドで実行できる）ビルド、自動デプロイ環境が整備されています ◆ オープンな情報共有 ・KPI などチームの目標・実績値もオープンにしています ・開発に必要な全ての資料やデータを開発メンバーにオープンにしています ・特定の人だけしかできない業務が存在しません（属人性をなくす取り組みをしている） ▍メンバー構成 現状専任担当なし。新規のチームの立ち上げになります。

・XRによる新しい体験を実現するためのコンピュータビジョン技術の開発 ■社員構成 現在は約20名のチームで、創業者2名は過去にソニー研究所にて映像処理に取り組んでいた技術者です。その他にもIT企業やメーカーの出身者、新卒社員など多様なバックグラウンドを持つ仲間が集まっています。特にエンジニアが半数以上を占める開発中心の会社です。また複数名の外国籍社員が在籍しており、多様性を重視しています。 ■機材構成 東急東横線代官山駅徒歩5分に位置するオフィスでは、Hololens 2、Magic Leap 1、Oculus Quest、Oculus Rift S, HTC VIVE などの各種HMD、HoloLense, RoboMaster S1, Azure Kinect DK, RealSense, Looking Glass, zSpace などの最新ガジェットに囲まれながら日々業務に取り組んでいます。またKadinche XR Labでは光学式モーションキャプチャシステムを稼働させております。 ■社内ルール ・信頼関係が構築された上でのリモートワーク制度 ・各個人がそれぞれの判断で使用可能な個人予算制度 その他、チームとしてのアウトプット最大化・生産性アップを目指して、随時社内ルールの改善改良に取り組んでおります。

AIを活用したスコアリングにおける項目検討、調査分析を行っていただきます。 具体的な仕事内容 ■スコアリング項目の検討、調査 ■仮説立案、課題設定、検証 ■データ処理 ■モデル作成 ■モデルのシステム導入 仕事の魅力 ■若手の発言を積極的に取り入れる空気がありますので、提案を企画に反映させることができます ■金融における新たなスコアリング水準を作る機会に携わることができます ■IPOにかかる業務経験を積むことができます 社内の雰囲気 年齢層は様々で、かなりフラットな組織です。また、個人の目標がある人がほとんどです。会社に所属しながら目標達成したいという方も大歓迎です。エンジニアはまだまだ少ないので、一緒にエンジニアチームを作っていくことができます。 この仕事で得られるもの ■金融業界における新たな企業スコアリング基準の構築経験 ■IPOに向けて高水準な設計や業務経験を積むことができる ■DX/AIを活用した課題解決力（スタートアップにおけるシステム関連業務の課題発見から解決まで） ■データを活用しボトムアップ型での企画提案

SaaSリーガルテックのプロダクトデザイナーを募集！ MNTSQのプロダクトデザイン (UI/UX) をリードしていただき、主にPMやエンジニアと協力しながら、プロダクトの品質を向上させることがミッションとなります。 ▼リーガルテックについて 技術を活用することで法律や契約業務の効率性と品質を向上させる取り組みで、昨今の急成長市場です。機械学習や自然言語処理技術の革新によって2018年ごろから急速に注目が集まり、リモートワークや電子契約、ペーパレスの普及が追い風となって盛り上がってきています ▼MNTSQプロダクトの特徴 契約書のドラフティング、レビュー、管理の一連のプロセスを変革するSaaSプロダクトです。実証実験の結果、大手法務部から「約40%を効率化できている」という声をいただいています。高速かつ高品質な検索性に富むだけでなく、属人化しがちだった過去事例や交渉経緯等を見える化し、ナレッジマネジメントの側面を持ち合わせています。トップローファームの体系化されたリーガルナレッジが盛り込まれています。 ▼今後の成長性 特にエンタープライズにとって使いやすいSaaSシステムで、創業2年ですがすでに、トヨタ、コマツ、大阪ガス、メガバンクなどのナショナルクライアントにご利用いただいています。多くのお問い合わせをいただいており、今後も導入企業は増加傾向にあります。 【担当業務】 MNTSQが展開する「MNTSQ for Enterprise」のプロダクトデザイン全般を担当いただきます。 複雑な法務オペレーションをUI/UXデザインの観点からプロダクトに実装し、ユーザーの問題を解決していくチャレンジングでやりがいのある仕事です。 ・UIデザイン ・UXデザイン（ユーザーフロー設計、ユーザー調査、仮説検証等） ・デザインガイドラインの設計と運用 ▼開発チームの特徴 ・10〜15%の時間は開発効率に投資。 ・用途に合わせた技術選定（詳しくはCareersDeck P.24）。 ・ロールの垣根なく全員（開発チームに限らず）がProductの機能仮説、事業仮説に踏み込んだ提案をGitHubのIssueで立ち上げ、お互いにレビューしながら進める。 → 上記は一部、かつ未完成であり、新しいプロダクトデザイナーの方と、より社員全員がプロダクトを作る当事者であるという組織づくり・仕組みづくりをしていきたいと考えています。

SaaSリーガルテックのプロダクトデザイナーを募集！ MNTSQのプロダクトデザイン (UI/UX) をリードしていただき、主にPMやエンジニアと協力しながら、プロダクトの品質を向上させることがミッションとなります。 ▼リーガルテックについて 技術を活用することで法律や契約業務の効率性と品質を向上させる取り組みで、昨今の急成長市場です。機械学習や自然言語処理技術の革新によって2018年ごろから急速に注目が集まり、リモートワークや電子契約、ペーパレスの普及が追い風となって盛り上がってきています ▼MNTSQプロダクトの特徴 契約書のドラフティング、レビュー、管理の一連のプロセスを変革するSaaSプロダクトです。実証実験の結果、大手法務部から「約40%を効率化できている」という声をいただいています。高速かつ高品質な検索性に富むだけでなく、属人化しがちだった過去事例や交渉経緯等を見える化し、ナレッジマネジメントの側面を持ち合わせています。トップローファームの体系化されたリーガルナレッジが盛り込まれています。 ▼今後の成長性 特にエンタープライズにとって使いやすいSaaSシステムで、創業2年ですがすでに、トヨタ、コマツ、大阪ガス、メガバンクなどのナショナルクライアントにご利用いただいています。多くのお問い合わせをいただいており、今後も導入企業は増加傾向にあります。 【担当業務】 MNTSQが展開する「MNTSQ for Enterprise」のプロダクトデザイン全般を担当いただきます。 複雑な法務オペレーションをUI/UXデザインの観点からプロダクトに実装し、ユーザーの問題を解決していくチャレンジングでやりがいのある仕事です。 ・UIデザイン ・UXデザイン（ユーザーフロー設計、ユーザー調査、仮説検証等） ・デザインガイドラインの設計と運用 ▼開発チームの特徴 ・10〜15%の時間は開発効率に投資。 ・用途に合わせた技術選定（詳しくはCareersDeck P.24）。 ・ロールの垣根なく全員（開発チームに限らず）がProductの機能仮説、事業仮説に踏み込んだ提案をGitHubのIssueで立ち上げ、お互いにレビューしながら進める。 → 上記は一部、かつ未完成であり、新しいプロダクトデザイナーの方と、より社員全員がプロダクトを作る当事者であるという組織づくり・仕組みづくりをしていきたいと考えています。

当社では、実際の契約書データを用いて、リーガルワーカーの課題を解決するシステムの実現を目指しています。深層学習をはじめとする各種機械学習手法を利用し、法務専門知識を持つリーガルチームのメンバーと協力しながら、まだ世の中にない高い品質の法務支援システムを作る意欲がある方を募集しています。 ユーザにとってのバリューを最大化するためには、必ずしもアカデミックな意味での正攻法なアプローチだけが有効であるとは限りません。最先端のアルゴリズムの活用のみではなく、問題設定を柔軟に見直すことや、他チームとのコミュニケーションを組み合わせて問題解決ができる、総合格闘技的な戦い方ができる方の応募をお待ちしております。 【利用している技術スタック】 言語：Python フレームワーク：PyTorch プラットフォーム：AWS その他：Jupyter, MeCab, Transformers等 【チーム体制】 アルゴリズムエンジニアは現状社員4名です。

当社のメインプロダクトは道路点検AI「RoadManager」です。RoadManagerは自治体などの道路管理者向けの総合道路管理ツールで、現在国内20程度の自治体で利用いただいております。低廉迅速な都市のデジタルツイン構築による課題解決できるプラットフォームをつくるにあたり、ユーザフレンドリーな仕組み、本当にユーザにとって必要とされる機能の実装など、まだまだ解決すべき課題があります。一緒にこれらの課題を解決してくれるエンジニアを募集しています。 【業務内容】 - インフラ点検向けの物体検知アルゴリズムを筆頭に，都市のリアルタイムデジタルツインを実現するための研究開発 - エッジおよびクラウドで持続的に動作可能なアルゴリズムおよびモデル開発 - 社外組織との共同研究においてデータ分析等のPoC 【仕事の魅力】 自治体の顧客数も増えており、来年度には三井住友海上火災保険株式会社との協業の下、数万台以上のドライブレコーダーから道路損傷データが送信されることが決定しています。しかし、サービスとしては成熟しつつも、システム的には検討すべき余地がたくさんあります。現フェーズでは、いまあるシステムをどのようにして運用のしやすいシステムにしていくか、検討・改善していく段階にあります。RoadManagerのアーキテクチャを共に考え、道路インフラシステムで業界を刷新する機会に立ち会うことができます。また、エンジニアのメンバーも少ないため、チーム作りに興味のある方はエンジニアリング組織の立ち上げも行うことができます。 【カルチャー】 現時点でエンジニアのメンバーは少人数ということもあり、各々がそれぞれのドメインに対して責任を持ち、開発を進めている状態です。今後メンバー拡大とともにカルチャーづくりからご協力いただける方をお待ちしています。 ※当社のエンジニア(https://www.wantedly.com/companies/company_6636460/stories)

自社プロダクト「Nint ECommerce」のプロダクトマネージャーを行っていただきます。 今後のサービス拡大に伴い、日本のECマーケットと顧客ニーズに則した新しいサービスや機能を積極的にリリース予定です。 マーケティング、カスタマーサクセス、デザイナー、日中の技術チームと協力しながらプロダクト開発をリードしていただきます。 「Nint」は3年後や5年後など近い将来、顧客のECに関わる様々な業務をサポートし、意思決定に助けられるプロダクトでありたいと考えています。 【具体的には】 ・顧客自社はもちろん、競合、市場全体の売上に関わるようなこと（過去・未来）を一目で分かるようにしたい ・分かるだけではなく、サービス自身が提案し、仕入れ等も自動で行うようなサービスにしたい 顧客のEC運営に関わる時間や労力をできる限り減らし、顧客が本来やりたい事業開発や経営戦略などに注力できるような状態を作っていきたいと考えています。 そのためには今までのサービスを保守開発するだけではなく、既存AIモデルの強化/進化しないといけないと考えており、PMとして新たなチャレンジをしていただける方を探しています。 日本プロダクトディビジョンのメンバーは現在7名。それぞれ自身の得意分野を中心に、それぞれのプロジェクトを進めています。 既存プロジェクトについてもお任せしたいと考えていますが、進行だけではなく、企画や提案もお任せしたいと考えています。 個人がやりたいという部分に対して任されるところは多いので、まずはご自身の得意な分野から活躍していただき、新たなチャレンジにも関わってほしいと考えています。 【主な業務】 ・顧客の課題解決のためのNintの新機能、新サービスの企画・要件定義・プロトタイプ作成におけるプロジェクトマネジメント ・BIレポート、ダッシュボード設計および実装 ・事業提携に関わる開発担当窓口（事業提携先とのコミュニケーションをお任せすることがあります） ・事業側との戦略設計立案、マイルストーン策定、優先順位決定など ・クライアントの利用状況の分析から機能改善の立案、推進 【具体事例】 ・弊社のサービス「Nint ECommerce」のリニューアルプロジェクトのマネジメント。カスタマージャーニー整理から、企画、要件定義、開発進行管理までご担当いただきます。 ・「Nint ECommerce」のデータを利用し、顧客の課題分析、解決できるのBIレポート作り 【Nintのシステム開発プロダクトマネージャーの特徴・やりがい】 ・ビッグデータを扱ったサービスに関われます 新しい時代の石油ともいわれるデータですが、Nintでは大手ECモールの過去6年に及ぶ大量な売上推計データを保有しています。そのデータをどのように分析し、どのようなソリューションでお客様に届けるのか、存分にトライしていただくことができます。 ・機械学習の技術を積極的に活用する環境です Nintのデータ生成、集計、分析、そして新しいサービスの開発、すべてにおいて機械学習の技術を活用しています。 ・実際にサービスを使うクライアントの声を元に開発を進行します クライアントは大手メーカーのEC担当やマーケティング担当、また、中小小売企業のEC担当者です。 新サービスや新機能を企画する際には、社内の営業担当はもちろん、実際にサービスを使うクライアントの課題感を聞きながら開発を進行することもあり、自分のアイデアが具体的にクライアント企業の課題を解決できる手ごたえを感じることができます ・小規模チームで多様な業務に関わることができます Nintはまだ発展途上のサービスであり、サービスの拡大、お客様の増大、また、IPOを見据えた内部統制の進行など、日々発生する多くの変化の中で、「データで世界を自由にする」ための挑戦がたくさんあります。小さなチームだからこそ、自ら手を挙げれば、決められた範疇以外の業に関わることができます。

MLOpsエンジニアとして、当社の持つ画像解析技術をより効率的・効果的に顧客に届けるため機械学習基盤の構築・運用をリードしていただきます。 アダコテックは、独自の画像解析技術「HLAC」を活用し、製造業の検査・検品の自動化に取り組んでいます。2021年には画像をUploadし学習を行うことでモデル作成・評価ができるSaaSプロダクト「AdaInspector Cloud」をリリースしました。 導入企業は順調に増えていますが、この技術をより多くのお客様に活用いただくためには、機械学習のオペレーションの改善、特にクラウドを利用した機械学習基盤の構築が必要となっています。 画像解析AIをSaaSに組み込むプロダクトが殆ど出回っていない中、最適なオペレーションを構築し、業界の変革に関わることができるエキサイティングなポジションです。 【主な業務内容】 ・機械学習基盤の設計/構築/運用 ・画像処理基盤の設計/構築/運用 ・データ分析基盤の設計/構築/運用 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 【開発環境】 開発言語：Python / Go / C++ インフラ：AWS（ECS / EKS / Aurora / ElastiCache / SQS / S3 / Athena） 構成管理】：Terraform CI/CD：GitHub Actions / Codebuild ワークフロー：Argo workflow ロギング：fluentbit / Kinesis firehose / cloudwatch / mlflow 監視：Sentry / cloudwatch

データを用いた独自技術の研究開発及び、レコメンドシステムへの実装設計を担当していただきます。 【主な業務範囲】 - カスタマー向けレコメンドシステムの設計及びアルゴリズム開発 - エンジニア、CI/CX、プロダクト責任者との議論を踏まえた機械学習タスクの設計 【開発環境】 - 開発言語： Python / R - 機械学習ライブラリ：PyTorch / TensorFlow / scikit-learn / pandas など - ソースコード管理： Github - クラウドサービス：Azure / AWS - プロジェクト管理： notion - 情報共有ツール： Slack / notion 【働き方の特徴】 ・思う存分働けること・思い通りに働けることを保証 ・多様的な活動、思い切った休暇を保証 ・本人の成長を第一に考えて、人事異動の不服申し立てを保証 ・VARIETASでの活動を休止しても、いつでも帰ってくることが可能（おかえり制度）

当社のメインプロダクトは道路点検AI「RoadManager」です。RoadManagerは自治体などの道路管理者向けの総合道路管理ツールで、現在国内20程度の自治体で利用いただいております。低廉迅速な都市のデジタルツイン構築による課題解決できるプラットフォームをつくるにあたり、ユーザフレンドリーな仕組み、本当にユーザにとって必要とされる機能の実装など、まだまだ解決すべき課題があります。一緒にこれらの課題を解決してくれるエンジニアを募集しています。 【業務内容】 - インフラ点検向けの物体検知アルゴリズムを筆頭に，都市のリアルタイムデジタルツインを実現するための研究開発 - エッジおよびクラウドで持続的に動作可能なアルゴリズムおよびモデル開発 - 社外組織との共同研究においてデータ分析等のPoC 【仕事の魅力】 自治体の顧客数も増えており、来年度には三井住友海上火災保険株式会社との協業の下、数万台以上のドライブレコーダーから道路損傷データが送信されることが決定しています。しかし、サービスとしては成熟しつつも、システム的には検討すべき余地がたくさんあります。現フェーズでは、いまあるシステムをどのようにして運用のしやすいシステムにしていくか、検討・改善していく段階にあります。RoadManagerのアーキテクチャを共に考え、道路インフラシステムで業界を刷新する機会に立ち会うことができます。また、エンジニアのメンバーも少ないため、チーム作りに興味のある方はエンジニアリング組織の立ち上げも行うことができます。 【カルチャー】 現時点でエンジニアのメンバーは少人数ということもあり、各々がそれぞれのドメインに対して責任を持ち、開発を進めている状態です。今後メンバー拡大とともにカルチャーづくりからご協力いただける方をお待ちしています。 ※当社のエンジニア(https://www.wantedly.com/companies/company_6636460/stories)

MFSは真にユーザーサイドに立った新しいフィナンシャルサービスを作ることをビジョンに、住宅ローン業界をDXするプラットフォームを開発しているFinTechベンチャーです。 最先端の住宅ローンファイナンス＆アナリティクスのスキルとITを融合させることで、「住宅ローンを必要とする全ての人が、最も有利な条件で借り入れ、借り換えできる」世界の実現を目指しています。 MFSの提供サービスを横断してプロジェクトに関わり、ビジネスサイドとの要件定義から開発フローの改善、メンバーのコードレビューや教育を牽引するリードエンジニアをお任せいたします。また、現在提供している各サービス開発に加えて、中長期では機械学習モデルを活用した新規サービスのプロジェクトにも携わっていただきます。 ■主な業務内容 ・住宅ローン/不動産投資事業サービスの新機能開発、既存機能の改修、保守 ・ユーザーのローン融資審査を受ける際の機械学習モデルを活用したAIプロダクト開発 ・銀行、不動産会社など提携事業者向けのプラットフォームのバックエンド開発 ・データ取得、データ連携等の自動化 ・外部 API を用いたシステム間連携 ・開発チームのマネジメント、レビュー 【サービス内容】 ■オンライン住宅ローンサービス「モゲチェック」 ウェブサイト上の各種コンテンツで住宅ローンを比較検討し、独自ロジックによる借入判定などによって、自分にとって最も条件の良い住宅ローンを探し、銀行申込をすることができるオンラインサービスです。 ■オンライン不動産投資サービス「インベース」 不動産投資ローンの借り入れ、借り換え、購入の申し込みから審査完了までできるサービスです。AIを活用した最大50年間の「将来家賃」と「売却価格」の予測機能なども提供しています。 【チーム運営】 ■開発チーム ・エンジニア 8名（正社員5人+委託3人） ・デザイナー 3名（正社員2人+委託1人） ※組織は30代前半のメンバーが中心です。 ■開発スタイル ビジネスサイドと開発チームで定期的に議論しながら、全体の目標設定と開発計画を策定しています。 開発プランニングはビジネスサイドを含めた週次ミーティングで行っており、都度振り返りをしながらアジャイルに開発しています。 ■ワークスタイル 出社判断は基本的に個人の裁量にお任せしており、現在は多くのエンジニアはコロナウイルスの影響もあり基本的にフルリモートで業務を行っています。 今後も会社の状況と社会情勢に合わせて、働き方は柔軟に検討していきます。

自社プロダクト「Nint ECommerce」のプロダクトマネージャーを行っていただきます。 今後のサービス拡大に伴い、日本のECマーケットと顧客ニーズに則した新しいサービスや機能を積極的にリリース予定です。 マーケティング、カスタマーサクセス、デザイナー、日中の技術チームと協力しながらプロダクト開発をリードしていただきます。 「Nint」は3年後や5年後など近い将来、顧客のECに関わる様々な業務をサポートし、意思決定に助けられるプロダクトでありたいと考えています。 【具体的には】 ・顧客自社はもちろん、競合、市場全体の売上に関わるようなこと（過去・未来）を一目で分かるようにしたい ・分かるだけではなく、サービス自身が提案し、仕入れ等も自動で行うようなサービスにしたい 顧客のEC運営に関わる時間や労力をできる限り減らし、顧客が本来やりたい事業開発や経営戦略などに注力できるような状態を作っていきたいと考えています。 そのためには今までのサービスを保守開発するだけではなく、既存AIモデルの強化/進化しないといけないと考えており、PMとして新たなチャレンジをしていただける方を探しています。 日本プロダクトディビジョンのメンバーは現在7名。それぞれ自身の得意分野を中心に、それぞれのプロジェクトを進めています。 既存プロジェクトについてもお任せしたいと考えていますが、進行だけではなく、企画や提案もお任せしたいと考えています。 個人がやりたいという部分に対して任されるところは多いので、まずはご自身の得意な分野から活躍していただき、新たなチャレンジにも関わってほしいと考えています。 【主な業務】 ・顧客の課題解決のためのNintの新機能、新サービスの企画・要件定義・プロトタイプ作成におけるプロジェクトマネジメント ・BIレポート、ダッシュボード設計および実装 ・事業提携に関わる開発担当窓口（事業提携先とのコミュニケーションをお任せすることがあります） ・事業側との戦略設計立案、マイルストーン策定、優先順位決定など ・クライアントの利用状況の分析から機能改善の立案、推進 【具体事例】 ・弊社のサービス「Nint ECommerce」のリニューアルプロジェクトのマネジメント。カスタマージャーニー整理から、企画、要件定義、開発進行管理までご担当いただきます。 ・「Nint ECommerce」のデータを利用し、顧客の課題分析、解決できるのBIレポート作り 【Nintのシステム開発プロダクトマネージャーの特徴・やりがい】 ・ビッグデータを扱ったサービスに関われます 新しい時代の石油ともいわれるデータですが、Nintでは大手ECモールの過去6年に及ぶ大量な売上推計データを保有しています。そのデータをどのように分析し、どのようなソリューションでお客様に届けるのか、存分にトライしていただくことができます。 ・機械学習の技術を積極的に活用する環境です Nintのデータ生成、集計、分析、そして新しいサービスの開発、すべてにおいて機械学習の技術を活用しています。 ・実際にサービスを使うクライアントの声を元に開発を進行します クライアントは大手メーカーのEC担当やマーケティング担当、また、中小小売企業のEC担当者です。 新サービスや新機能を企画する際には、社内の営業担当はもちろん、実際にサービスを使うクライアントの課題感を聞きながら開発を進行することもあり、自分のアイデアが具体的にクライアント企業の課題を解決できる手ごたえを感じることができます ・小規模チームで多様な業務に関わることができます Nintはまだ発展途上のサービスであり、サービスの拡大、お客様の増大、また、IPOを見据えた内部統制の進行など、日々発生する多くの変化の中で、「データで世界を自由にする」ための挑戦がたくさんあります。小さなチームだからこそ、自ら手を挙げれば、決められた範疇以外の業に関わることができます。

■職務概要 ・脳波AIモデル構築及び脳波データ解析 ・脳波データ解析基盤の構築 ■業務詳細 ・ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 ・統計解析（分散分析）、機械学習モデル構築（画像分類課題、回帰予測）とその評価 ・解析結果のサマリレポートの作成 ・業務を高速且つ効率的に進めるAI開発基盤の構築 ■使用言語 [開発] Ansible(on-premisses), Terraform(AWS/GCP), serverless framework(AWS), Python(Server), Go(Server), Kotlin(Android), C++(Android) [解析] Python, R, MATLAB ■使用ツール、フレームワーク 開発：Docker, Git 開発(Cloud)：AWS Lambda, AWS Fargate 解析：Kubeflow Pipelines, MLflow, JupyterLab, R-Studio, MATLAB, SPSS Statistics 解析(機械学習)：H2O-3, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 解析(Cloud)：GCP Vertex AI, GCP AI Platform 【業務のやりがい】 ・成長途中のブレインテック業界で、最新の技術や研究に触れながら仕事ができます ・少数精鋭のメンバーの中で、幅広い業務に関われます ・取引先の業界も多様で、社会全体に貢献できる仕事です ・自身が携わったものがプロダクトになることを実感できます

・XRによる新しい体験を実現するためのコンピュータビジョン技術の開発 ■社員構成 現在は約20名のチームで、創業者2名は過去にソニー研究所にて映像処理に取り組んでいた技術者です。その他にもIT企業やメーカーの出身者、新卒社員など多様なバックグラウンドを持つ仲間が集まっています。特にエンジニアが半数以上を占める開発中心の会社です。また複数名の外国籍社員が在籍しており、多様性を重視しています。 ■機材構成 東急東横線代官山駅徒歩5分に位置するオフィスでは、Hololens 2、Magic Leap 1、Oculus Quest、Oculus Rift S, HTC VIVE などの各種HMD、HoloLense, RoboMaster S1, Azure Kinect DK, RealSense, Looking Glass, zSpace などの最新ガジェットに囲まれながら日々業務に取り組んでいます。またKadinche XR Labでは光学式モーションキャプチャシステムを稼働させております。 ■社内ルール ・信頼関係が構築された上でのリモートワーク制度 ・各個人がそれぞれの判断で使用可能な個人予算制度 その他、チームとしてのアウトプット最大化・生産性アップを目指して、随時社内ルールの改善改良に取り組んでおります。

当社では、実際の契約書データを用いて、リーガルワーカーの課題を解決するシステムの実現を目指しています。深層学習をはじめとする各種機械学習手法を利用し、法務専門知識を持つリーガルチームのメンバーと協力しながら、まだ世の中にない高い品質の法務支援システムを作る意欲がある方を募集しています。 ユーザにとってのバリューを最大化するためには、必ずしもアカデミックな意味での正攻法なアプローチだけが有効であるとは限りません。最先端のアルゴリズムの活用のみではなく、問題設定を柔軟に見直すことや、他チームとのコミュニケーションを組み合わせて問題解決ができる、総合格闘技的な戦い方ができる方の応募をお待ちしております。 【利用している技術スタック】 言語：Python フレームワーク：PyTorch プラットフォーム：AWS その他：Jupyter, MeCab, Transformers等 【チーム体制】 アルゴリズムエンジニアは現状社員4名です。

SaaSリーガルテックのプロダクトデザイナーを募集！ MNTSQのプロダクトデザイン (UI/UX) をリードしていただき、主にPMやエンジニアと協力しながら、プロダクトの品質を向上させることがミッションとなります。 ▼リーガルテックについて 技術を活用することで法律や契約業務の効率性と品質を向上させる取り組みで、昨今の急成長市場です。機械学習や自然言語処理技術の革新によって2018年ごろから急速に注目が集まり、リモートワークや電子契約、ペーパレスの普及が追い風となって盛り上がってきています ▼MNTSQプロダクトの特徴 契約書のドラフティング、レビュー、管理の一連のプロセスを変革するSaaSプロダクトです。実証実験の結果、大手法務部から「約40%を効率化できている」という声をいただいています。高速かつ高品質な検索性に富むだけでなく、属人化しがちだった過去事例や交渉経緯等を見える化し、ナレッジマネジメントの側面を持ち合わせています。トップローファームの体系化されたリーガルナレッジが盛り込まれています。 ▼今後の成長性 特にエンタープライズにとって使いやすいSaaSシステムで、創業2年ですがすでに、トヨタ、コマツ、大阪ガス、メガバンクなどのナショナルクライアントにご利用いただいています。多くのお問い合わせをいただいており、今後も導入企業は増加傾向にあります。 【担当業務】 MNTSQが展開する「MNTSQ for Enterprise」のプロダクトデザイン全般を担当いただきます。 複雑な法務オペレーションをUI/UXデザインの観点からプロダクトに実装し、ユーザーの問題を解決していくチャレンジングでやりがいのある仕事です。 ・UIデザイン ・UXデザイン（ユーザーフロー設計、ユーザー調査、仮説検証等） ・デザインガイドラインの設計と運用 ▼開発チームの特徴 ・10〜15%の時間は開発効率に投資。 ・用途に合わせた技術選定（詳しくはCareersDeck P.24）。 ・ロールの垣根なく全員（開発チームに限らず）がProductの機能仮説、事業仮説に踏み込んだ提案をGitHubのIssueで立ち上げ、お互いにレビューしながら進める。 → 上記は一部、かつ未完成であり、新しいプロダクトデザイナーの方と、より社員全員がプロダクトを作る当事者であるという組織づくり・仕組みづくりをしていきたいと考えています。

SaaSリーガルテックのプロダクトデザイナーを募集！ MNTSQのプロダクトデザイン (UI/UX) をリードしていただき、主にPMやエンジニアと協力しながら、プロダクトの品質を向上させることがミッションとなります。 ▼リーガルテックについて 技術を活用することで法律や契約業務の効率性と品質を向上させる取り組みで、昨今の急成長市場です。機械学習や自然言語処理技術の革新によって2018年ごろから急速に注目が集まり、リモートワークや電子契約、ペーパレスの普及が追い風となって盛り上がってきています ▼MNTSQプロダクトの特徴 契約書のドラフティング、レビュー、管理の一連のプロセスを変革するSaaSプロダクトです。実証実験の結果、大手法務部から「約40%を効率化できている」という声をいただいています。高速かつ高品質な検索性に富むだけでなく、属人化しがちだった過去事例や交渉経緯等を見える化し、ナレッジマネジメントの側面を持ち合わせています。トップローファームの体系化されたリーガルナレッジが盛り込まれています。 ▼今後の成長性 特にエンタープライズにとって使いやすいSaaSシステムで、創業2年ですがすでに、トヨタ、コマツ、大阪ガス、メガバンクなどのナショナルクライアントにご利用いただいています。多くのお問い合わせをいただいており、今後も導入企業は増加傾向にあります。 【担当業務】 MNTSQが展開する「MNTSQ for Enterprise」のプロダクトデザイン全般を担当いただきます。 複雑な法務オペレーションをUI/UXデザインの観点からプロダクトに実装し、ユーザーの問題を解決していくチャレンジングでやりがいのある仕事です。 ・UIデザイン ・UXデザイン（ユーザーフロー設計、ユーザー調査、仮説検証等） ・デザインガイドラインの設計と運用 ▼開発チームの特徴 ・10〜15%の時間は開発効率に投資。 ・用途に合わせた技術選定（詳しくはCareersDeck P.24）。 ・ロールの垣根なく全員（開発チームに限らず）がProductの機能仮説、事業仮説に踏み込んだ提案をGitHubのIssueで立ち上げ、お互いにレビューしながら進める。 → 上記は一部、かつ未完成であり、新しいプロダクトデザイナーの方と、より社員全員がプロダクトを作る当事者であるという組織づくり・仕組みづくりをしていきたいと考えています。

MLOpsエンジニアとして、当社の持つ画像解析技術をより効率的・効果的に顧客に届けるため機械学習基盤の構築・運用をリードしていただきます。 アダコテックは、独自の画像解析技術「HLAC」を活用し、製造業の検査・検品の自動化に取り組んでいます。2021年には画像をUploadし学習を行うことでモデル作成・評価ができるSaaSプロダクト「AdaInspector Cloud」をリリースしました。 導入企業は順調に増えていますが、この技術をより多くのお客様に活用いただくためには、機械学習のオペレーションの改善、特にクラウドを利用した機械学習基盤の構築が必要となっています。 画像解析AIをSaaSに組み込むプロダクトが殆ど出回っていない中、最適なオペレーションを構築し、業界の変革に関わることができるエキサイティングなポジションです。 【主な業務内容】 ・機械学習基盤の設計/構築/運用 ・画像処理基盤の設計/構築/運用 ・データ分析基盤の設計/構築/運用 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 【開発環境】 開発言語：Python / Go / C++ インフラ：AWS（ECS / EKS / Aurora / ElastiCache / SQS / S3 / Athena） 構成管理】：Terraform CI/CD：GitHub Actions / Codebuild ワークフロー：Argo workflow ロギング：fluentbit / Kinesis firehose / cloudwatch / mlflow 監視：Sentry / cloudwatch

当社では、リーガル業界のプロフェッショナルや大企業で法務関連業務を行う方々が利用するWebプロダクトの開発をするエンジニアを募集しています。 ▼ CIによる高いプロダクト品質の維持 初期からテストを書き、自動テストを行っています。GitHubへのpushをトリガーに自動テストが行われるようになっており、リグレッションを防ぐよう努めています。記述する価値があるテストを効率的に実施しています。また、コードのフォーマットは自動で行われるようになっており、プルリクエストをレビューする際はロジックなど本質的な内容に注力できるように努めています。 ▼ 多種多様なファイルのハンドリング クライアントは名の知れた大企業であり、長い歴史をもっていることが多く、またグローバルにビジネスを展開されている企業も多く含まれます。そういったクライアントから受領するファイルは多種多様で、それらを迅速かつ正確に処理する必要があります。 ▼ シングルテナント 契約書を含む機密性の高いデータを扱う都合上、シングルテナントでサービスを展開しています。シングルテナントでのノウハウを持っている企業は少ないため、MNTSQでは方法を模索しつつ進めています。 【仕事内容】 MNTSQでは契約業務全体のデジタル化を推進する大手企業向けのSaaSプロダクト、『MNTSQ for Enterprise』を開発しています。 2020年10月に正式リリースし、現在は実際にプロダクトを利用していただくフェーズになっており、顧客からのフィードバックへの対応・新規の機能追加ともに活発に行われています。 Webアプリケーションのバックエンド開発として、以下の業務を担当していただきます。 　・新機能の開発 　・既存機能のパフォーマンス改善、バグフィックス 　・リファクタリング 　・テストの実装 　・ドキュメントの作成 【社内文化】 ▼ ドキュメント文化 ドキュメント化を進める事で属人化の排除に努めています。リーガルチームやセールスチームもマークダウンを書けるようになっており、各人がGitHub上のドキュメントを更新しています。その中には、マニュアル的なものをはじめとして、セキュリティポリシー、1on1を行う上での指針、会社の事業の方向性を示す文書なども含まれています。 [参考] GitLab的ドキュメント文化を組織にインストールする（実践編:スタートアップMNTSQの事例） https://note.com/takahiroanno/n/ne7e510a06cb9 ▼ オープンなカルチャー 弊社ではSlackのパブリックなチャンネルやGitHubのIssue上での議論を推奨しています。口頭などオフラインでのやり取りがあった場合でも、SlackやIssue、Googleドキュメント等に話した内容を記録するように努めています。パブリックなやり取りの比率が高いと、知識の属人化が起きにくくなり、職場の心理的安全性も上がると言われています。 ▼ 振り返りによる組織的な成長の促進 定期的に実施するものに加えて大きな機能の実装後など、適切なタイミングで振り返りを行っており、それによって組織としての学習を促進しています。ヒヤリハットや障害についても後日振り返りの場を設けており、原因を特定し、再発防止策を議論することで知見を蓄積しています。 ▼ 未開拓の領域で問題を解く リーガルテックは、特に日本においてはまだ始まったばかりの領域で、ノウハウがありません。それ故に自分たちで試行錯誤しながら解を探します。それに付随する課題もたくさんあり、高速にPDCAサイクルを回す事が求められます。 【利用している技術スタック】 言語：Python, Ruby, Java, JavaScript フレームワーク：Ruby on Rails, Vue.js プラットフォーム：Amazon Web Services データベース：Aurora MySQL 検索エンジン：Elasticsearch 監視ツール：CloudWatch, Datadog コンテナ基盤：Docker, Docker Compose, Fargate 構成管理：Terraform, Itamae OS: Linux（RHEL系, Debian系それぞれ） 【チーム体制】 エンジニアチームは機械学習やインフラチームを含めて19名程度です。 ソフトウェアエンジニアは現状、社員6名+業務委託4名（週2~3程度または週5コミット）+役員1名（安野）の11名体制となります。 初期メンバーの社員エンジニアとして共にチームを作り上げていく仲間を募集しています。

KAIZODE（膨大なSNSマーケティングデータを扱うtoB向けSaaSプロダクト）のML開発業務をご担当いただきます。 主に、以下内容を想定しています。 ・「KAIZODE」のML開発業務全般 ・Webエンジニアと協働したプロダクトへの適用 【開発環境】 ・言語：Python ・フレームワーク：PyTorch/ PyTorch Lightning/ TensorFlow/ Keras ・環境：Jupyter Notebook / Colab Pro + / BigQuery / GitLab / Slack / Zoom / Tandem ・貸与マシン：MacBook Pro 【開発手法】 プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり 【所属】開発局 【働き方】ほぼリモート中心。コミュニケーションツールはZoom / Slack / Tandem / Discordなど。

・XRによる新しい体験を実現するためのコンピュータビジョン技術の開発 ■社員構成 現在は約20名のチームで、創業者2名は過去にソニー研究所にて映像処理に取り組んでいた技術者です。その他にもIT企業やメーカーの出身者、新卒社員など多様なバックグラウンドを持つ仲間が集まっています。特にエンジニアが半数以上を占める開発中心の会社です。また複数名の外国籍社員が在籍しており、多様性を重視しています。 ■機材構成 東急東横線代官山駅徒歩5分に位置するオフィスでは、Hololens 2、Magic Leap 1、Oculus Quest、Oculus Rift S, HTC VIVE などの各種HMD、HoloLense, RoboMaster S1, Azure Kinect DK, RealSense, Looking Glass, zSpace などの最新ガジェットに囲まれながら日々業務に取り組んでいます。またKadinche XR Labでは光学式モーションキャプチャシステムを稼働させております。 ■社内ルール ・信頼関係が構築された上でのリモートワーク制度 ・各個人がそれぞれの判断で使用可能な個人予算制度 その他、チームとしてのアウトプット最大化・生産性アップを目指して、随時社内ルールの改善改良に取り組んでおります。

世界8カ国10都市に分散するグローバルなチームメンバーとともに、クライアントが抱えるビジネス課題を解決し、業務効率化へ導くAIソリューションや機械学習モデルの実装をしていただく機械学習エンジニアを募集しています！ クライアントは主に世界に名だたる銀行や、金融機関、政府関連組織などを中心に、グローバル且つ多岐にわたっております。これらクライアントのプロジェクトに参画いただき、実践的な課題解決に挑戦することができます。 また自社でAIエンジニア向けソフトウェアを開発中！ プロダクト開発に興味がある方は、こちらへの参画もぜひぜひお待ちしております！ ■主な業務内容 ロンドンやシンガポール、ハノイなど、世界に点在するチームとやりとりしながら、下記の業務を行っていただきます。 • 最新研究のサーベイに基づく、機械学習アルゴリズムの研究開発 • モデルやアルゴリズムの性能評価 • デリバリー支援（導入・運用サポート） • クライアントの課題に対するAIソリューションの検討・提案 • データやコードの自動生成などの開発効率化のためのシステム、サービスづくり ■Nexusで働くことの魅力 (1)ヨーロッパや中東、東南アジアの企業と提携をしながら、最先端のAI技術を活用できるエキサイティングな職場です。ロンドン、シンガポール、ハノイなど世界に点在するメンバーとやりとりしながら、プロジェクト進行・開発を行います。 (2)世界で活躍している、志の高いメンバーが集結しています。オンラインでのコミュニケーションで積極的に情報交換を行っていおり、世界各国の最先端の情報にふれることができます。 (3)グローバルなチームとオンラインで仕事をするので、時間や場所に縛られずに仕事をすることができます。国籍や滞在を希望する国によっては、VISAサポートも可能です（要相談） ■給与： ご希望の通貨で指定口座にお振込みをします。（ドルでも円でもどちらでも可） ■勤務地 国によってはVISAの発行が可能な場合があります。ご相談ください。

日本の大企業の契約業務のDX推進に、ベストソリューションの提案と実現を目指すMNTSQ。事業拡大フェーズにある弊社の経営戦略の立案、事業開発を担っていただくBizDevメンバーを募集しています。 【担当業務】 ・事業拡大フェーズにおける経営戦略/事業戦略の立案および実行/推進 ・中長期ロードマップの策定および実行/推進 ・セールスプロセス、カスタマーサクセスの支援・実行 ・クライアントへの導入プロジェクトの企画/推進 ・KPI設計及びトラッキング基盤整備 ・マネジメント向け各種レポート作成 ・その他事業運営に関わるプロジェクト企画及びマネジメント 【Businessチームメンバーの募集詳細はこちらをご覧ください】 https://bit.ly/3l9h7A5 ▼ 事業が立ち上がっていくフェーズ リーガルテックは、海外でも事業者ニーズや製品が多種多様で、まさに発展途上のマーケットです。 当社では、大企業や法律事務所に向けて、新たな技術やプロダクトによってどのようなことが可能になるか、どのような価値が提供できるかを考案し、提案・導入して、リーガルテクノロジーの可能性を証明していくミッションを持っています。 顧客ニーズや提案のパッケージが定まっていない難易度の高いフェーズではありますが、一緒に事業を作り上げていくことができる状況を楽しんでいただけるのではないかと思います。 ▼ ナレッジと技術を強みにする会社 リーガルテック企業の中でも、当社はリーガルナレッジと機械学習/自然言語処理技術に強みを持つ会社です。 テクノロジードリブンであるだけでなく、具体的な顧客ニーズを解決し、価値を提供し続けながら進化していく会社であるために、 顧客ネットワークとの関係構築や、プロダクト開発チームとの連携を重視した営業活動をしていきたいと考えています。 ▼ 組織を作り、拡大していくフェーズ 当社はまだ総勢約30名の会社で、これから採用により組織を拡大していきます。 社員が増え、事業が拡大するにつれて、様々な組織・技術課題が出てきたりハードな意思決定を求められるタイミングが何度も訪れると思います。 そういった変遷を楽しみ、一緒に解決していくことにやりがいを感じていただける方を求めています。

MNTSQはエンタープライズ企業向けの SaaSプロダクトを提供しており、トヨタ自動車・三菱商事・三井住友銀行をはじめとする各業界の最大手企業への導入が進み始めています。また、8億円の資金調達が完了しており、さらなるビジネス拡大を目指すフェーズとなっていることから、当社のマーケティング戦略の立案から実行・効果検証までを担っていただく方を募集しています。 【担当業務】 ・事業拡大フェーズにおけるマーケティング戦略の立案 ・見込み顧客のニーズ把握、認知度の向上、リード獲得に効果的な施策の特定 ・オンライン/オフラインの各チャネルでの施策推進による良質なリードの獲得 ・セールスと連携したリードナーチャリングの実行 ・開発チームやリーガルチームへの顧客ニーズのフィードバック ・上記各業務に関連したKPI設計及び効果検証プロセスの整備

契約業務のDXを担うエンタープライズSaaSのソリューションアーキテクトを募集します ▼ 募集概要 当社は大手企業に向けて、リーガルナレッジと、自然言語処理・機械学習技術を中心とするテクノロジーを融合させたSaaSプロダクトを提供しております。 お客様となる企業の規模が大きく、営業交渉の型が定まらない難易度の高い業務・フェーズではありますが、事業の成長に向けてセールスエンジニアとしてご活躍いただける方、一緒に事業を作り上げていく状況を楽しんでいただける方に向けて採用枠を設ける運びとなりました。 ▼ 業務をとりまく環境 エンタープライズ向けSaaSのソリューションアーキテクトとして難易度の高い業務経験を積めることはもちろん、全く文化の異なる職種（リーガルチームやアルゴリズムエンジニアなど）と近い距離で協働できる非常にチャレンジングな環境です。 【担当業務】 エンタープライズ企業のお客様に対し、社内の契約業務を改革するプロダクト導入の提案を行います。 セールス担当や、プロダクトマネージャーと連携しながら、お客様の課題を紐解き、既存システムやオペレーションを踏まえた上で、「あるべき導入の姿」の提案を行っていただきます。 具体的な仕事イメージは下記 ・大企業に対する付加価値の高いシステム提案および技術支援　 ・大企業のシステム課題に対する調査、解決策の策定および提案 ・大企業のシステム利用者、DX推進担当者へのサービスデモとデモシナリオの策定 ・自社サービス導入の際の、当社プロダクトに関する技術的な質問および相談に対する支援、提案など

当社では、実際の契約書データを用いて、リーガルワーカーの課題を解決するシステムの実現を目指しています。深層学習をはじめとする各種機械学習手法を利用し、法務専門知識を持つリーガルチームのメンバーと協力しながら、まだ世の中にない高い品質の法務支援システムを作る意欲がある方を募集しています。 ユーザにとってのバリューを最大化するためには、必ずしもアカデミックな意味での正攻法なアプローチだけが有効であるとは限りません。最先端のアルゴリズムの活用のみではなく、問題設定を柔軟に見直すことや、他チームとのコミュニケーションを組み合わせて問題解決ができる、総合格闘技的な戦い方ができる方の応募をお待ちしております。 【利用している技術スタック】 言語：Python フレームワーク：PyTorch プラットフォーム：AWS その他：Jupyter, MeCab, Transformers等 【チーム体制】 アルゴリズムエンジニアは現状社員4名です。

エンジニアチームが開発活動にフォーカスできるように、PdMアシスタント兼エンジニアチームサポートの方を募集しています 【具体的な業務内容】 ・アシスタント業務全般 ・社内会議、採用面接等の日程調整 ・Excel等での開発チームのスケジュールの更新作業 ・外注先や業務委託の方との事務的なやりとり ・弊社システムの動作確認や社内会議の議事録等作成 ・そのほか全社庶務的なことをお願いすることもあります

当社では、リーガル業界のプロフェッショナルや大企業で法務関連業務を行う方々が利用するWebプロダクトの開発をするエンジニアを募集しています。 ▼ CIによる高いプロダクト品質の維持 初期からテストを書き、自動テストを行っています。GitHubへのpushをトリガーに自動テストが行われるようになっており、リグレッションを防ぐよう努めています。記述する価値があるテストを効率的に実施しています。また、コードのフォーマットは自動で行われるようになっており、プルリクエストをレビューする際はロジックなど本質的な内容に注力できるように努めています。 ▼ 多種多様なファイルのハンドリング クライアントは名の知れた大企業であり、長い歴史をもっていることが多く、またグローバルにビジネスを展開されている企業も多く含まれます。そういったクライアントから受領するファイルは多種多様で、それらを迅速かつ正確に処理する必要があります。 ▼ シングルテナント 契約書を含む機密性の高いデータを扱う都合上、シングルテナントでサービスを展開しています。シングルテナントでのノウハウを持っている企業は少ないため、MNTSQでは方法を模索しつつ進めています。 【仕事内容】 MNTSQでは契約業務全体のデジタル化を推進する大手企業向けのSaaSプロダクト、『MNTSQ for Enterprise』を開発しています。 2020年10月に正式リリースし、現在は実際にプロダクトを利用していただくフェーズになっており、顧客からのフィードバックへの対応・新規の機能追加ともに活発に行われています。 Webアプリケーションのバックエンド開発として、以下の業務を担当していただきます。 　・新機能の開発 　・既存機能のパフォーマンス改善、バグフィックス 　・リファクタリング 　・テストの実装 　・ドキュメントの作成 【社内文化】 ▼ ドキュメント文化 ドキュメント化を進める事で属人化の排除に努めています。リーガルチームやセールスチームもマークダウンを書けるようになっており、各人がGitHub上のドキュメントを更新しています。その中には、マニュアル的なものをはじめとして、セキュリティポリシー、1on1を行う上での指針、会社の事業の方向性を示す文書なども含まれています。 [参考] GitLab的ドキュメント文化を組織にインストールする（実践編:スタートアップMNTSQの事例） https://note.com/takahiroanno/n/ne7e510a06cb9 ▼ オープンなカルチャー 弊社ではSlackのパブリックなチャンネルやGitHubのIssue上での議論を推奨しています。口頭などオフラインでのやり取りがあった場合でも、SlackやIssue、Googleドキュメント等に話した内容を記録するように努めています。パブリックなやり取りの比率が高いと、知識の属人化が起きにくくなり、職場の心理的安全性も上がると言われています。 ▼ 振り返りによる組織的な成長の促進 定期的に実施するものに加えて大きな機能の実装後など、適切なタイミングで振り返りを行っており、それによって組織としての学習を促進しています。ヒヤリハットや障害についても後日振り返りの場を設けており、原因を特定し、再発防止策を議論することで知見を蓄積しています。 ▼ 未開拓の領域で問題を解く リーガルテックは、特に日本においてはまだ始まったばかりの領域で、ノウハウがありません。それ故に自分たちで試行錯誤しながら解を探します。それに付随する課題もたくさんあり、高速にPDCAサイクルを回す事が求められます。 【利用している技術スタック】 言語：Python, Ruby, Java, JavaScript フレームワーク：Ruby on Rails, Vue.js プラットフォーム：Amazon Web Services データベース：Aurora MySQL 検索エンジン：Elasticsearch 監視ツール：CloudWatch, Datadog コンテナ基盤：Docker, Docker Compose, Fargate 構成管理：Terraform, Itamae OS: Linux（RHEL系, Debian系それぞれ） 【チーム体制】 エンジニアチームは機械学習やインフラチームを含めて19名程度です。 ソフトウェアエンジニアは現状、社員6名+業務委託4名（週2~3程度または週5コミット）+役員1名（安野）の11名体制となります。 初期メンバーの社員エンジニアとして共にチームを作り上げていく仲間を募集しています。

SaaSリーガルテックのプロダクトデザイナーを募集！ MNTSQのプロダクトデザイン (UI/UX) をリードしていただき、主にPMやエンジニアと協力しながら、プロダクトの品質を向上させることがミッションとなります。 ▼リーガルテックについて 技術を活用することで法律や契約業務の効率性と品質を向上させる取り組みで、昨今の急成長市場です。機械学習や自然言語処理技術の革新によって2018年ごろから急速に注目が集まり、リモートワークや電子契約、ペーパレスの普及が追い風となって盛り上がってきています ▼MNTSQプロダクトの特徴 契約書のドラフティング、レビュー、管理の一連のプロセスを変革するSaaSプロダクトです。実証実験の結果、大手法務部から「約40%を効率化できている」という声をいただいています。高速かつ高品質な検索性に富むだけでなく、属人化しがちだった過去事例や交渉経緯等を見える化し、ナレッジマネジメントの側面を持ち合わせています。トップローファームの体系化されたリーガルナレッジが盛り込まれています。 ▼今後の成長性 特にエンタープライズにとって使いやすいSaaSシステムで、創業2年ですがすでに、トヨタ、コマツ、大阪ガス、メガバンクなどのナショナルクライアントにご利用いただいています。多くのお問い合わせをいただいており、今後も導入企業は増加傾向にあります。 【担当業務】 MNTSQが展開する「MNTSQ for Enterprise」のプロダクトデザイン全般を担当いただきます。 複雑な法務オペレーションをUI/UXデザインの観点からプロダクトに実装し、ユーザーの問題を解決していくチャレンジングでやりがいのある仕事です。 ・UIデザイン ・UXデザイン（ユーザーフロー設計、ユーザー調査、仮説検証等） ・デザインガイドラインの設計と運用 ▼開発チームの特徴 ・10〜15%の時間は開発効率に投資。 ・用途に合わせた技術選定（詳しくはCareersDeck P.24）。 ・ロールの垣根なく全員（開発チームに限らず）がProductの機能仮説、事業仮説に踏み込んだ提案をGitHubのIssueで立ち上げ、お互いにレビューしながら進める。 → 上記は一部、かつ未完成であり、新しいプロダクトデザイナーの方と、より社員全員がプロダクトを作る当事者であるという組織づくり・仕組みづくりをしていきたいと考えています。

SaaSリーガルテックのプロダクトデザイナーを募集！ MNTSQのプロダクトデザイン (UI/UX) をリードしていただき、主にPMやエンジニアと協力しながら、プロダクトの品質を向上させることがミッションとなります。 ▼リーガルテックについて 技術を活用することで法律や契約業務の効率性と品質を向上させる取り組みで、昨今の急成長市場です。機械学習や自然言語処理技術の革新によって2018年ごろから急速に注目が集まり、リモートワークや電子契約、ペーパレスの普及が追い風となって盛り上がってきています ▼MNTSQプロダクトの特徴 契約書のドラフティング、レビュー、管理の一連のプロセスを変革するSaaSプロダクトです。実証実験の結果、大手法務部から「約40%を効率化できている」という声をいただいています。高速かつ高品質な検索性に富むだけでなく、属人化しがちだった過去事例や交渉経緯等を見える化し、ナレッジマネジメントの側面を持ち合わせています。トップローファームの体系化されたリーガルナレッジが盛り込まれています。 ▼今後の成長性 特にエンタープライズにとって使いやすいSaaSシステムで、創業2年ですがすでに、トヨタ、コマツ、大阪ガス、メガバンクなどのナショナルクライアントにご利用いただいています。多くのお問い合わせをいただいており、今後も導入企業は増加傾向にあります。 【担当業務】 MNTSQが展開する「MNTSQ for Enterprise」のプロダクトデザイン全般を担当いただきます。 複雑な法務オペレーションをUI/UXデザインの観点からプロダクトに実装し、ユーザーの問題を解決していくチャレンジングでやりがいのある仕事です。 ・UIデザイン ・UXデザイン（ユーザーフロー設計、ユーザー調査、仮説検証等） ・デザインガイドラインの設計と運用 ▼開発チームの特徴 ・10〜15%の時間は開発効率に投資。 ・用途に合わせた技術選定（詳しくはCareersDeck P.24）。 ・ロールの垣根なく全員（開発チームに限らず）がProductの機能仮説、事業仮説に踏み込んだ提案をGitHubのIssueで立ち上げ、お互いにレビューしながら進める。 → 上記は一部、かつ未完成であり、新しいプロダクトデザイナーの方と、より社員全員がプロダクトを作る当事者であるという組織づくり・仕組みづくりをしていきたいと考えています。

リーガルテックプロダクトのプロダクトマネージャー (PdM) を募集！ 開発ディレクションや開発チームの運営をリードしていただき、開発・運営の品質とスピードを向上させることがミッションとなります。 ▼リーガルテックについて 技術を活用することで法律や契約業務の効率性と品質を向上させる取り組みで、昨今の急成長市場です。機械学習や自然言語処理技術の革新によって2018年ごろから急速に注目が集まり、リモートワークや電子契約、ペーパレスの普及が追い風となって盛り上がってきています ▼MNTSQプロダクトの特徴 契約書のドラフティング、レビュー、管理の一連のプロセスを変革するSaaSプロダクトです。実証実験の結果、大手法務部から「約40%を効率化できている」という声をいただいています。高速かつ高品質な検索性に富むだけでなく、属人化しがちだった過去事例や交渉経緯等を見える化し、ナレッジマネジメントの側面を持ち合わせています。トップローファームの体系化されたリーガルナレッジが盛り込まれています。 ▼今後の成長性 特にエンタープライズにとって使いやすいSaaSシステムで、創業3年ですがすでに、トヨタ、コマツ、大阪ガス、メガバンクなどのナショナルクライアントにご利用いただいています。多くのお問い合わせをいただいており、今後も導入企業は増加傾向にあります。 【担当業務】 MNTSQが展開するMNTSQ for Enterpriseの開発ディレクションをご担当いただきます。 開発フローや組織体制、チーム運営など、PdMの立場で現場を適切な形にまとめていく、チャレンジングでやりがいのある仕事です。 ・機能要件の整理 ・設計および仕様策定、それに伴う技術リサーチ ・プロダクト開発チームのスクラム運営とマネジメント ・PRの動作確認とフィードバックコミュニケーション ・外部QAチームに依頼するテストケースとレポートのマネジメント ・トラブルやサポートタスク発生時のディレクション ▼開発チームの特徴 ・10〜15%の時間は開発効率に投資。 ・用途に合わせた技術選定（詳しくはCareersDeck P.24）。 ・ロールの垣根なく全員（開発チームに限らず）がProductの機能仮説、事業仮説に踏み込んだ提案をGitHubのIssueで立ち上げ、お互いにレビューしながら進める。 → 上記は一部、かつ未完成であり、新しいPdMの方と共に、より開発効率を上げ、また社員全員がプロダクトを作る当事者であるという組織づくり・仕組みづくりをしていきたいと考えています。

世界8カ国10都市に分散するグローバルなチームメンバーとともに、クライアントが抱えるビジネス課題を解決し、業務効率化へ導くAIソリューションや機械学習モデルの実装をしていただく機械学習エンジニアを募集しています！ クライアントは主に世界に名だたる銀行や、金融機関、政府関連組織などを中心に、グローバル且つ多岐にわたっております。これらクライアントのプロジェクトに参画いただき、実践的な課題解決に挑戦することができます。 また自社でAIエンジニア向けソフトウェアを開発中！ プロダクト開発に興味がある方は、こちらへの参画もぜひぜひお待ちしております！ ■主な業務内容 ロンドンやシンガポール、ハノイなど、世界に点在するチームとやりとりしながら、下記の業務を行っていただきます。 • 最新研究のサーベイに基づく、機械学習アルゴリズムの研究開発 • モデルやアルゴリズムの性能評価 • デリバリー支援（導入・運用サポート） • クライアントの課題に対するAIソリューションの検討・提案 • データやコードの自動生成などの開発効率化のためのシステム、サービスづくり ■Nexusで働くことの魅力 (1)ヨーロッパや中東、東南アジアの企業と提携をしながら、最先端のAI技術を活用できるエキサイティングな職場です。ロンドン、シンガポール、ハノイなど世界に点在するメンバーとやりとりしながら、プロジェクト進行・開発を行います。 (2)世界で活躍している、志の高いメンバーが集結しています。オンラインでのコミュニケーションで積極的に情報交換を行っていおり、世界各国の最先端の情報にふれることができます。 (3)グローバルなチームとオンラインで仕事をするので、時間や場所に縛られずに仕事をすることができます。国籍や滞在を希望する国によっては、VISAサポートも可能です（要相談） ■給与： ご希望の通貨で指定口座にお振込みをします。（ドルでも円でもどちらでも可） ■勤務地 国によってはVISAの発行が可能な場合があります。ご相談ください。

MLOpsエンジニアとして、当社の持つ画像解析技術をより効率的・効果的に顧客に届けるため機械学習基盤の構築・運用をリードしていただきます。 アダコテックは、独自の画像解析技術「HLAC」を活用し、製造業の検査・検品の自動化に取り組んでいます。2021年には画像をUploadし学習を行うことでモデル作成・評価ができるSaaSプロダクト「AdaInspector Cloud」をリリースしました。 導入企業は順調に増えていますが、この技術をより多くのお客様に活用いただくためには、機械学習のオペレーションの改善、特にクラウドを利用した機械学習基盤の構築が必要となっています。 画像解析AIをSaaSに組み込むプロダクトが殆ど出回っていない中、最適なオペレーションを構築し、業界の変革に関わることができるエキサイティングなポジションです。 【主な業務内容】 ・機械学習基盤の設計/構築/運用 ・画像処理基盤の設計/構築/運用 ・データ分析基盤の設計/構築/運用 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 【開発環境】 開発言語：Python / Go / C++ インフラ：AWS（ECS / EKS / Aurora / ElastiCache / SQS / S3 / Athena） 構成管理】：Terraform CI/CD：GitHub Actions / Codebuild ワークフロー：Argo workflow ロギング：fluentbit / Kinesis firehose / cloudwatch / mlflow 監視：Sentry / cloudwatch

弊社は一番簡単な食事管理モバイルアプリ『SIRU+』とヘルスケアマーケティングSaaS『SIRU+Biz』を提供しているヘルステックカンパニーです。 順調に業績も伸び、エンジニアチームを確立するフェーズになってきました。CTO候補として組織構築を先導してくださる方を募集いたします！ ■具体的な想定ご依頼業務 - 技術関連のリード全般 - プロダクト開発全般(直近は手を動かす開発にも従事していただきます) - アーキテクチャ設計 - 経営戦略に対して技術的観点から議論 - 経営陣、各事業部責任者、PdM / PMとの技術的議論 - 経営ボードメンバー(最高技術責任者)としての経営判断 - エンジニア組織のマネジメント（開発体制の構築、組織コンディション管理） - エンジニアメンバーへの日常的なコーチングやメンタリング - 短期〜中長期の技術選定および設計 - 将来的な技術環境を見据えたサービス・プロダクト企画・開発 - 開発リソースの把握と調整 ■仕事の魅力 - 今後、高トラフィック化が進むプロダクトのリードを担う SIRU+/SIRU+BiZは共にまだまだユーザー数の増加が見込まれています。必然的にトラフィックが増大していくプロダクトで、バックエンドをリードする責任感は、非常に大きなやりがいです ■開発環境 - 開発言語： 　- フロントエンド：HTML, CSS, JavaScript, TypeScript 　- バックエンド：Python 　- Android・iOS：ReactNative・Javascript - サーバー：AWS, Firebase - データベース：MongoDB, Redshift - コード管理：GitHub

弊社プロダクトdemand insightのカスタマーサクセスと保守運用プロジェクトリーダーを募集致します！ ある大手企業様に対して既にサービス稼働中の上記プロダクトにつき、顧客対応全般と保守運用を担って頂ける方を探しております。 最初は現担当の補佐として入って頂き、徐々にお任せする範囲を広げていければと考えております。 ・顧客対応、社内外の定例会の運営 ・プロジェクト管理 ・ヘルプデスク ・障害、インシデント対応、新規要望対応 ・新規提案 ・その他関連業務（ex. 顧客への定期報告など）

・大手小売業の新規商品(発売1年未満)管理ルール策定に向けた、新規商品(発売1年未満)と継続商品(発売1年以上)の合計5千万SKUに関する、販売動向のデータ解析業務 ・管理ルールの仮説: (A) 全体像: 新規商品の発売開始一定期間は保有在庫量を固定し、需要を見極めた上で、一定期間開始後はアルゴリズムによる管理へ移行 (B) 後継商品である場合: 前継商品の販売データ紐づけによる、事実上の継続商品扱い(継続商品向けにはアルゴリズム構築中) ・分析手法: (A) 全体像: 新規商品に関して、セグメント別(約30)に過去3年分販売データ動向を分析し、セグメント間の販売動向やその内訳を店舗別×商品別の粒度でを把握。加えて、継続商品との比較や季節性商品に対する詳細分析等も実施 (B) 後継商品である場合: 商品ポートフォリオ全体において継続商品の占める割合分析と、過去データ紐づけ管理のFeasiblity判断(手管理紐づけになる想定の為、あまりに大量な場合は難しい) ※ 今回、所謂「前処理」とされる欠損値保管やデータの表記揺れ補正等は発生しない見込

【業務内容】 データサイエンティストと協業し，機械学習モデルが継続的にサービスに対して価値を提供できるよう，基盤の構築，保守，運用を行います - 機械学習モデルの開発基盤の構築 - GPU開発環境の構築 - オンプレ・クラウド関わらず仕組みの設計 - コスト管理/障害対応/実験ログ管理 - データセットサーバーの構築 - データフロー設計 - ガバナンス設計および運用 - コスト管理/障害対応 - サービスに対する機械学習モデルのデプロイ基盤構築 - 継続的なデプロイメントの仕組みづくり - ログ管理/障害対応 - データサイエンティストが作成した機械学習モデルの既存アプリケーションへの適用および運用 【開発環境】 - 利用言語: Python, R - フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn - インフラ：GCP,GKE - データベース：BigQuery, PostgreSQL, Firestore - 開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab, Sentry, DataDog - コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA 【開発組織】 - 数名の図面解析チーム - CAD系データのベテランや元ML研究者など、多様なスキルセットのチームメンバー - 数名の製造原価計算チーム - 競技プログラミング巧者やバックエンドエンジニアがRustを中心に開発 - スクラムベースの開発サイクル - JIRAによるチケット管理

機械学習、自然言語処理等の技術を利用して、B2B SaaSプロダクトの価値を高めるデータサイエンティストを募集します。 どのプロダクトにおいても、自社で収集、保有する経済情報コンテンツ（各種企業情報やアナリストレポート）をはじめとする膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、プロダクトの価値を高める挑戦を続けています。 私たちは機械学習モデルをプロダクトとしてデプロイし、ユーザに価値を届けることに重点を置いています。モデルのチューニングによって精度を追い求めるだけではなく、データの蓄積から学習パイプラインや精度改善のループ構築、予測APIの提供までの全てを一気通貫で設計、実装しています。 業務としては、データ収集、モデル作成、訓練・デプロイパイプライン構築、API開発といった一連の開発業務が主となります。ただ決められた開発を行うだけではなく、事業における課題を、データサイエンスの問題として適切に定式化し、最先端の学術理論を取り入れながら、サービスや事業に貢献する、ということが求められています。 ※現時点ではリモート可能。コロナ収束後は出社を前提に考えております。出社頻度については検討中です。