事業開発

AIエンジニアの求人(中途採用)

AutoMLVertex AIGCP

AIエンジニアとはどんな役割か

ミッション

介護領域でなくてはならないプラットフォーマーとしてのポジションを確立し、AI技術を駆使して様々なプロダクト開発を担い、データソリューションやSaasサービスを武器に事業を拡大していくことがミッションです。

 

募集背景

私たちは「テクノロジーによって新しい価値を創造し、一人ひとりのより良い未来をつくる」というミッションのもと、介護領域でプラットフォームビジネスを展開しています。2011年にローンチした介護施設検索サイトは、月間1,200万PVと業界トップクラスのサービスに成長しました。また、介護領域におけるHR領域の求人サービスや、介護福祉士の国家試験対策サービスも立ち上げております。

 

主力事業である介護施設の検索プラットフォーム事業が、国内で業界No.1の大規模サービスとして成長を続けており、更なる拡大を目指すとともに、人材プラットフォームサービスにも着手しております。

 

これら介護領域でなくてはならないプラットフォーマーとしてのポジションを確立し、様々なプロダクト開発を担い、データソリューションやSaasサービス(新規事業)を武器に拡大していく予定です。

 

AIエンジニアのやりがい

著名な東大発のAIベンチャーでCTOを務め、当社の技術顧問として参画しているAIエキスパート、社長を含む経営陣、テックリードなどと折衝しながらAI領域のリードを任されます。現在主要プロダクトを開発しているエンジニアとは別に、当プロジェクトに専任いただくチーム作りを行っており、AIエンジニアとして中心的な役割を担うことができます。最先端のAI技術を活用し、介護業界に革新をもたらす可能性のある挑戦的なポジションです。

 

AIエンジニアの仕事内容

業務の概要

AIを活用した技術開発や新規サービスの開発に携わっていただきたいと思っております。プラットフォームをグロースしていくために、蓄積されているデータを活用して、クラスタリング、スコアリング、レコメンドなどをAI基盤で行ったり、その結果をプロダクト側へ連携し、サービスを高度化していきたいと考えております。

 

具体的な内容

  • AutoML、Vertex AI、recommendations AI、Cloud AIなどのGCP上のサービスを活用したアーキテクチャの設計と開発
  • プラットフォームとなる基盤のアーキテクチャを描き、DWHや自動化基盤、BI基盤の設計構築と並行したAI基盤の設計開発
  • ミッションドリブンで技術選定から設計、開発までをリード

AIエンジニアの応募資格・必要なスキル

AIエンジニアになるには

必須(MUST)

  • AIエンジニアとして設計・開発経験
  • GCPでのAutoML、VertexAI、recommendationsAI、CloudAIなどツール経験
  • クラスタリング、スコアリング、レコメンド等のAI技術の実装経験
  • プラットフォーム開発におけるアーキテクチャ設計経験
  • データ分析とAI技術を組み合わせたサービス開発経験

歓迎(WANT)

  • 介護業界またはヘルスケア関連のプロジェクト経験
  • 大規模データを扱うDWHやBI基盤の設計・構築経験
  • 機械学習モデルの性能改善や最適化の経験
  • クラウドプラットフォームを活用したAIサービスの開発経験
  • アジャイル開発手法を用いたプロジェクト管理経験
  • オープンソースの機械学習ライブラリやフレームワークの活用経験
  • AI技術を用いた新規サービスの企画・立案経験

AIエンジニアに向いている人

  • 技術トレンドに敏感で、常に新しい技術にキャッチアップできる方
  • データドリブンな思考で課題解決に取り組める方
  • チーム内外とのコミュニケーションを積極的に行える方
  • ユーザー視点を持ち、AIを通じて社会課題の解決に貢献したい方
  • 介護業界の変革に情熱を持って取り組める方

AIエンジニアの面接でお聞きしたいこと

ご経験や強みを伺い、AIを活用した新規サービス開発やデータ分析基盤構築への貢献可能性を探ります。大規模データ処理やGCPなどのクラウド技術の知見、機械学習モデル構築の実績についてお聞かせください。介護プラットフォーム事業におけるAI活用のアイデアや、社会課題解決に向けた技術的アプローチについてもディスカッションさせていただきます。

 

  • AIアルゴリズムの設計経験とGCP上での実装能力の確認
  • 大規模データ分析とインサイト抽出の具体的な手法
  • 機械学習モデルの開発からデプロイまでの一連の流れ
  • ビジネス課題解決に向けたAI活用の提案力
  • アジャイル開発におけるチーム協働の経験と姿勢

AIエンジニアの労働条件

年収

700万〜1,500万

雇用形態
正社員
勤務地
オフィス
勤務時間
09:00〜18:00
休日/休暇
  • 完全週休2日(土日祝休み)
  • 年末年始休暇
  • 夏季休暇
  • ゴールデンウィーク
  • シルバーウィーク
  • 有給休暇
  • 慶弔休暇
  • 産前産後/育児休暇(実績あり)
待遇/
福利厚生
  • 給与改定年2回賞与年2回
    • 試用期間も査定対象。スピーディな昇給が可能。
  • 交通費全額支給
  • 家賃補助2万円支給(自宅の最寄駅が恵比寿駅から2駅以内に限る)
  • 各種社会保険完備
    • ITSへの編入など福利厚生の充実に取り組んでいます。
  • 新規事業提案制度
  • ナレッジ共有勉強会
  • 書籍購入代補助
  • 恵比寿ガーデンプレイス内の飲食店等の割引特典
  • ミニオフィスコンビニ、リフレッシュスペースあり
そのほか
  • 従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある
  • 就業場所の変更の範囲:リモート勤務を命じることがある

AIエンジニアのキャリアパス・将来性

  • GCP×AIを駆使したアーキテクチャ設計スキルの獲得
  • 専任チームのマネージャーや新規事業の開発責任者へのキャリアアップ
  • ヘルスケア業界のDX変革を牽引するAIプロダクト開発リーダーとしてのポジション確立

経営陣と直接連携しながら、大規模データを活用したAI基盤の設計開発を一手に担う経験を通じて、プラットフォーム事業に不可欠な高度な技術スキルセットを構築できます。組織拡大に伴い、マネージャーや開発責任者等へのキャリアアップも可能で、超高齢社会の構造的課題をAI技術で解決する第一人者として成長していただけます。

AIエンジニアの研修内容

最先端のAI技術とビジネス課題を融合し、実務直結の研修を設計しています。プラットフォーム基盤でのクラスタリングやレコメンド実装を通じて、事業成長に直結する技術力を習得できます。戦略思考と技術実装力の両立を目指し、横断連携力も体系的に磨けます。

 

  • GCPのAutoMLやVertex AIを活用したAIモデル構築とデプロイ
  • 大規模データを用いたユーザー行動分析と顧客セグメンテーション
  • 機械学習によるレコメンデーションエンジンの開発と精度向上
  • 自然言語処理技術を用いた介護関連テキストデータの分析
  • データサイエンティストと連携したAIソリューションの設計と実装

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