AIエンジニア（基盤・強化学習）

求人概要

事業・サービス概要

VARIETAS（バリエタス）は、AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業です。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解がベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。

その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクト「AI面接官」です。今や日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを2024年に切り拓きました。キリンHD様、村田製作所様など日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0%の実績とともに、2025年3月にはトップティアVCからシリーズAにて6億円を調達しています。

当社は上記の「AI面接官」を提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、当社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。

募集背景

当社のプロダクトは、累計50万回を超える受検データと、独自の公平性フレームワークの上に成立しています。複数のAIエージェントが厳格なガバナンス要件下でブレずに連動できるのは、評価の精度・公平性・説明可能性を支えるモデル基盤があるからです。「AI面接官」を産業インフラ級へと引き上げ、マルチプロダクト化と「人事OS」構想を本格化させるにあたり、AIモデルそのものの基盤づくりや、強化学習を含む学習サイクルの設計に踏み込めるAIエンジニアを募集します。

業務内容

• AIモデル基盤の設計・構築（AI面接・評価ロジックを支えるモデルの設計・開発・運用、LLMを中核とした推論パイプラインの構築と高度化、モデルの品質・再現性・パフォーマンスを担保する基盤整備）
• 強化学習・学習サイクルの設計（オントロジー構築や評価精度向上に向けた強化学習サイクルの研究・適用、フィードバックを学習へ還元する仕組みの設計と検証、データ基盤と連携した継続的なモデル改善プロセスの構築）
• 公平性・アラインメントへの取り組み（評価AIの公平性・説明責任・安全性を担保する仕組みへの関与、モデル／エージェントのアラインメント設計と検証、ガバナンス要件を満たすモデル運用の実装）
• 研究知見のプロダクト実装（研究的な探索結果を実プロダクトへ実装可能な形へ落とし込み、AIエージェント基盤への組み込みと検証、知見の体系化・標準化による再現性の確立）

ポジションの魅力

• 累計50万件超という、共通の評価軸で一貫して蓄積された希少なデータ資産を扱える
• 採用・評価という社会的影響の大きい領域で、公平性・アラインメントに正面から向き合える研究的な探索と、実プロダクトへの実装・運用が地続きになっている環境
• オントロジーを核としたエージェンティックな全社基盤の中核に関与できる

応募要件

必須要件

• 機械学習／深層学習を用いたモデル開発・運用の実務経験（ミドル以上）
• Python等を用いたAI／ML基盤の実装経験
• LLM・自然言語処理（NLP）領域での研究・開発・応用経験
• 「なぜその手法か」を言語化し、議論をリードできる設計力（単なる実装に留まらない方）

歓迎要件

• 強化学習（RL／RLHF等）の研究・実装経験
• モデルアラインメント、公平性、説明可能性（XAI）に関する知見
• データパイプライン・モデル運用（MLOps）の設計・構築経験
• オントロジー／グラフ構造を踏まえたモデル設計の経験
• 論文執筆・学会発表などの研究実績
• HRtech／SaaS／BtoBプロダクトでのAI開発経験

給与

年収レンジ：1,200万円〜2,000万円（経験・期待値により決定）

実績に応じて役職・権限・報酬が段階的に拡張される設計です。最終的な報酬設計は、経験・期待値・面談を通じた相互理解に基づいて決定します。

労働条件

勤務地

東京都品川区上大崎 2丁目15-19 BLOCKS MEGURO708号

社会保険・福利厚生

• 健康保険
• 厚生年金
• 労災保険
• 雇用保険

勤務時間

• フレックスタイム制（コアタイム：11:00~15:00）

休日休暇

• 土日
• 祝日
• 年次有給休暇（入社半年経過後10日付与）
• 夏季休暇
• 年末年始休暇
• 慶弔休暇

事業所名

東京都品川区上大崎 2丁目15-19 BLOCKS MEGURO708号

選考フロー

1. 書類選考
2. 面接（複数回）