機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】

募集背景

事業拡大に伴い、顧客からの技術的な要求水準も飛躍的に高まっています。 現在、リードクラスのエンジニアと共に、難易度の高いプロジェクトを自律的に推進できるミドルレイヤーのエンジニアを求めています。 「モデルを作って終わり」ではなく、論文レベルの技術を咀嚼し、実際のビジネス現場で堅牢に動作するシステムへと落とし込める、確かな実装力を持った方を歓迎します。

「現在の業務が典型的なテーブルデータ分析や、既存APIを叩くだけのタスクになってしまっている」 「もっと画像、3D、自然言語など、多様なモーダルに挑戦したい」と感じている方に、最適なフィールドです。

業務内容

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。

ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。

【具体的なタスク例】

• ・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design)

  顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク（分類、回帰、生成、最適化等）に落とし込みます。 関連する最新論文（NeurIPS, CVPR, KDD等）を調査し、ビジネス制約（推論速度、コスト、データ量）に合わせた最適な手法を選定します。

• ・SOTAモデルの実装と検証 (Implementation)

  選定した論文の手法（Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等）を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。 実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。

• ・プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering)

  再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。 Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。 推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。

• ・ステークホルダーへの技術説明 (Communication)

  アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。

【ポジションの魅力】

• ・プロフェッショナルからのフィードバック

  東京大学松尾研出身者をはじめ、トップティアの機械学習エンジニアが多数在籍。独学では気づけない「実運用に耐えうるAI」の視点や、コードレビューを受けることで、エンジニアとして飛躍的な成長が見込めます。

• ・大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求

  大東建託、熊谷組、イトーキをはじめとする大手デベロッパーや業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。

• ・100を超える独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める

  図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、100以上のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。多様な実装コードに触れられるため、技術の引き出しも格段に広がります。

【開発例】

• ・画像認識による非構造化データの自動整理

  数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装

• ・点群データを活用した幾何学的シミュレーション

  3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装

• ・動画解析によるインフラ異常検知システム

  車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発

• ・ドメイン特化の大規模言語モデル

  建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築

• ・ロボット行動学習

  VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築

• ・RAGを用いた会社独自のエージェント

  社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発

【技術スタック（一例）】

• AI：Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV

• AI開発ツール：Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

燈のアルゴリズムエンジニアポジションの特徴

1. 燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。

2. 燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。

3. ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。

4. 手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。

応相談 想定年収：800万円〜1,200万円 ※提示年収はご経験、現年収に応じて決定いたします ・試用期間：3か月（労働条件の変更：無） ・賞与：年2回 ・固定時間外手当：45時間/月 　※固定残業時間の超過分は別途支給

◆当求人からのエントリーであっても、現在のご年収や面接内での評価によって他クラスなどのご提案をさせていただく場合もございます。