ソフトウェアエンジニア（AI／MLエンジニア）

最寄駅

東京メトロ日比谷線 虎ノ門ヒルズ駅から徒歩1分 東京メトロ銀座線 虎ノ門駅から徒歩4分 東京メトロ各線 霞ヶ関駅から徒歩8分 都営地下鉄三田線 内幸町駅から徒歩8分

業務内容

【ミッション】
「データを人々のエネルギーに」
フライウィールは、データが人々の創造性を解き放ち、社会を豊かに進化させる新しいエネルギーだと考えています。データとAIを活用し、単なる業務効率化に留まらず、人々の可能性を最大限に引き出すことで、新たな価値を創造することが私たちの使命です。
私たちが描くのは、30年後、子どもたちが「成長」と「挑戦」を当たり前に楽しめる未来です。制約に縛られず、可能性が広がる社会を実現するために、データとAIによる社会変革を推進します。

【プロダクトについて】
私たちは「データを誰もが自在に活用できる社会」を目指し、エンタープライズ向けデータ活用プラットフォーム「Conata(TM)」を提供しています。Conata(TM)は、データの収集・処理・分析・可視化、生成AI（RAG）を活用した知識検索、AIエージェントによる業務自動化まで一貫して支援し、企業のデータ活用を最大化します。
ビッグテックで培ったデータ管理・情報検索技術を活用し、高度なDataOpsを実現。その技術と生成AI・AIエージェントを組み合わせることで、企業のデータ活用をさらに強化します。2024年には「Conata Data Agent」をリリースし、大量な社内データを自然言語で横断的に検索・活用できる環境を提供しています。

【組織とポジションについて】
▼配属予定組織
・Technical Planning＆Enablement チーム
　- ソフトウェアエンジニア（AI／MLエンジニア）は、プロダクト開発（計画・デリバリー）、チーム間連携、品質サイクル（評価・改善）を推進します。これらの活動を通じて、顧客がプロダクトを最大限に有効活用し、データにまつわる課題解決や新たな価値創造を実現できるよう貢献します。

【業務内容】
▼ソフトウェアエンジニア（AI／MLエンジニア）は、自身の専門性およびプロダクト開発やプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。
・既存のAI Agent機能（例：Conata Data Agent）の性能分析、課題特定、および精度改善のための技術的なアプローチ（モデル改善、アルゴリズム調整、データ活用方法の最適化、プロンプト設計など）の立案と実行
・「Conata(TM)」のデータ管理・情報検索基盤やRAG機能などを最大限に活用した、新しいAI Agent機能の設計、探索的なプロトタイピング、およびプロダクトへの統合開発
・開発・改善したAI Agent機能の有効性、精度、品質を評価するための指標設計、テスト自動化、および評価システムの構築
・プロダクトロードマップに基づき、AI Agent機能の継続的な改善計画を策定し、実装・展開の推進
・最新のAI Agent技術、関連ライブラリ、研究論文などの動向を常に把握し、「Conata(TM)」への応用可能性を探索、評価、提案
・プロダクトマネージャーやビジネスチームと連携し、「Conata(TM)」ユーザーのデータ活用や業務自動化に関する具体的な課題、ニーズの深い理解

従事すべき業務の変更の範囲：なし

【ソフトウェアエンジニアの魅力】
・Measurement Drivenな品質改善：データに基づき、プロダクトの品質（Relevance）改善を推進できます。
・Product Growthへの貢献：開発したプロダクトがどのように利用され、プロダクトの成長に繋がるかを実感できます。ユーザーの利用を増やすための戦略立案から実行まで幅広く関わることが可能です。
・さまざまな顧客企業が抱えるデータに関する共通の課題を見出し、それらを解決する技術や機能に落とし込む、というフィードバックループから、さらなるプロダクトの改良・拡張を担うことができます。
・最新技術の社会実装に向けて、プロダクト開発にも触れながら、ビジネスにおけるデータのまだ実現していないような活用を具現化していきます。
・高いAvailabilityが求められるサービスに対する、技術選定・監視・デプロイ・テストにおける設計、運用経験を積むことができます。

【開発環境】
※Engineeringチーム全体で使っているものの例であり、当該ポジションにおける利用優先度で列挙したものではありません。
・クラウド：AWS
・開発言語：Kotlin、Python、TypeScript
・フレームワーク・ミドルウェア等：React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS（Kubernetes）、Terraform
・SaaS：Auth0、Vercel

【勤務地】
・勤務形態：在宅勤務選択可
・転勤：当面想定はしていません。
・就業場所の変更の範囲：なし

応募条件

【必須条件】
・コンピューターサイエンス、AI、機械学習、または関連分野での学士号、または同等の実務経験
・Pythonを用いたAI／ML関連の1年以上の開発実務経験
・機械学習、深層学習の基礎理論に関する確かな理解
・何らかのAIモデル（特にLLMなどの生成AI関連技術やNLP技術を含む）を活用した開発経験
・ソフトウェアプロダクトにおける、機能開発、評価、改善サイクルを回した実務経験

【歓迎条件】
・データ活用プラットフォームやエンタープライズ向けソフトウェアの開発経験
・下記いずれかに関する知識または研究／開発経験
　- 情報検索技術、RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム
　- AI Agentのアーキテクチャ、フレームワーク（LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Semantic Kernelなど）
　- 強化学習、プランニング、意思決定プロセスに関する知識
　- 生成AI（LLM）の応用（ファインチューニング、プロンプト設計、Agent化など）
・AI Agent 機能の評価手法、またはプロダクトにおけるAI機能の評価指標設計に関する専門知識や経験
・大規模データを取り扱うシステムの開発経験
・クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCPなど）上でのAI／ML関連システムの開発・運用経験

【求める人物像】
・私たちのミッションとバリューへの共感と、その実現に向けたプロダクト開発に情熱を燃やせる方
・ユーザーの課題解決やプロダクトの価値向上にこだわり、主体的に開発を進められる方
・新しいAI技術の可能性を探索しつつも、プロダクトとしての実用性・信頼性・スケーラビリティを考慮した開発ができる方
・定量的なデータに基づき、開発した機能の効果測定や改善策の検討ができる方
・チームメンバーと積極的にコミュニケーションを取り、協力してプロダクト開発に取り組める方
・新しい技術、ツール、プログラミング言語を必要に応じて学ぶ能力と意欲
　‐ 例：経験のない言語・フレームワークが使われていたとしても、就業後6ヶ月以内に知識を習得し、保守運用までできること
・臨機応変に状況に対応できる柔軟性

こだわりポイント

学歴不問、服装自由、即日スタート、経験者優遇、Wワーク可能、在宅勤務、駅から徒歩5分以内、フレックスタイム制、週休2日制、土日祝日休み、交通費支給、社会保険完備、育児支援制度、その他特別制度あり

受動喫煙防止情報

屋内受動喫煙対策：対策あり

喫煙対策：禁煙

喫煙に対する特記事項：無

案件番号

JN00471558