-------------------------------- ※エンジニアとしての実務経験3年以上の方が対象の案件です -------------------------------- 【会社概要】 建築部材の調達プラットフォームを提供しており、機械学習エンジニアとしてご活躍いただける方を募集しております。 【募集背景】 今現在は、使用する図面の違いから情報の非対称性が存在し、建設施工会社と製作工場共に生産性に課題がある状況です。 今後は施工図と製作工場の製作図を自動で同期させることで、双方の調整コストを減らせるような世界観を目指している状況で、 この世界観を実現するためのプロダクトを0から一緒に作っていける方を募集しています。 現状PoCは出来てきているので、製品化に向けて協力いただける方を特に歓迎しております。 【仕事概要】 創業当初よりナレッジマネジメントを徹底の上で建設部材調達の実業を遂行することで、従来は属人化され取得が困難であった設計図面や仕様データなどのアセットを社内にて保有しています。 これらのデータを利活用し、新たな価値を産出することで、建設業全体の最適化に貢献することをミッションとしていただきます。 ▼業務例 - 生成AI/LLMおよび独自AIを利用したPoC設計、開発 - 社会実装のためのプロトタイピング（例: Webアプリケーションフレームワークを利用した簡易なAPIやデモ画面の実装） - Biz、PdM、PjMとのコラボレーション - PoCした技術のデモンストレーションと、レポートの作成・プレゼンテーション - 顧客や社内からの設計図関連ニーズの把握と、それに基づく具体的な開発目標の設定 - 機械学習とAI技術の最新動向と進歩、特にLLMに関わるLLMOpsのベストプラクティスの常時把握 ▼PoCの想定例 - 設計図面からの構造化データ設計及び抽出の自動化と、特徴量エンジニアリング - 画像認識技術を活用した設計図面類似性検索エンジン - 設計図面のクラスタリング、特徴量ラベルサジェスト

オフィス所在地 ①東京都 ②大阪府※配属は応募者様の希望に応じて決定 ※リモート勤務可（週1回の出社想定） ※遠隔地からのフルリモート相談可

- Python または Rust を用いたの開発経験(3年以上) - MLOps・LLMOpsの原則とツールへの精通 - TensorflowやPyTorchなどのエコシステムを使用した、機械学習に携わった経験 - 問題解決能力、分析能力、コミュニケーション能力

- コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連分野の学士または修士 - Docker等のコンテナ技術を利用したサーバ開発ができる - AWS、GCP、Azure等のクラウドインフラをInfrastructure as Codeのプラクティスに則り活用できる能力