データサイエンティスト・生成AI

担当業務

1. 1形状認識AIの開発・改善（40%）：深層学習・機械学習を活用した形状認識アルゴリズムの設計・実装、モデルの精度向上、対象形状の拡大、KPI/KGIに基づく効果測定とチューニング
2. 2加工の暗黙知の形式知化（25%）：製造現場の加工ノウハウをAI/データ技術で形式知化し、自動見積・製造可否判定の精度を高めるアプローチを設計・実装
3. 3LLMを活用したプロダクト機能開発（20%）：プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング等を駆使した新機能の企画・開発
4. 4チームビルディング・技術指導（15%）：AI/ML知見の展開、メンバー指導、コードレビュー、AI開発プロセスの標準化、将来的にはテックリードやマネジメントを牽引

やりがい

1. 1社会インパクト：GDPの2割を占める製造業のDXにAI技術の側面から直接貢献できる
2. 2希少なデータ資産：膨大な3D CADデータと製造ノウハウという独自データでAI開発に取り組める
3. 3技術と事業の一体感：AIモデルの精度が見積精度に直結し、技術的判断がプロダクトの価値を左右する
4. 4暗黙知のデジタル化：25年以上の加工経験を持つベテランの知見をAIで形式知化する意義の大きい挑戦

3〜5年後のキャリアパス

1. 1AIテックリード：形状認識AI・暗黙知形式知化の技術的意思決定をリードし、チームの技術方向性を定める
2. 2リサーチエンジニア：最新のML/AI論文を追い、製造業ドメインへの応用研究をリードする
3. 3MLOpsエンジニア：AI/MLパイプラインの設計・運用を専門とし、モデルの本番運用品質を担保する
4. 4エンジニアリングマネージャー：チームビルディングと技術戦略の両面からチームの成果を最大化する

現在のチーム課題

1. 1meviyは顧客基盤と売上を拡大しており、今後は自動見積の精度向上と対象範囲の拡大が鍵
2. 2形状認識AIの高度化・暗黙知の形式知化・LLM活用が中核を担う
3. 3ML/AIの開発基盤の整備とチームのAIケイパビリティ強化も重点テーマ

使用ツール

1. 1開発言語：Python, C++, Rust, TypeScript, Go
2. 2ML/AIフレームワーク：PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers
3. 3LLM関連：LangChain, OpenAI API, Claude API, プロンプトエンジニアリング
4. 4データ処理：NumPy, pandas, Open3D, CGAL
5. 5クラウド：AWS（EC2, SageMaker, Lambda等）, Google Cloud（Vertex AI, Cloud Run, BigQuery等）
6. 6AIネイティブ開発環境：GitHub Copilot, Gemini CLI + Vertex AI
7. 7リポジトリ：GitHub、開発環境：Visual Studio Code, Visual Studio, IntelliJ IDEA, Docker Desktop
8. 8モニタリング：Datadog, CloudWatch、コミュニケーション：Slack, Microsoft Teams

応募資格（必須）

• 5年以上のソフトウェア開発経験（うち3年以上はML/AI領域）
• 機械学習モデルの設計・学習・評価・本番デプロイの一連のプロセスの実務経験
• チームリーダーまたはテックリードとしてメンバーを技術的にリードした経験
• 深層学習（CNN、Transformer等）の理論理解と実装力
• 生成AI/LLMに関する知見（プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング等のいずれか）
• Pythonによるデータ分析・ML開発の実務スキル
• データの探索・特徴量設計・モデル構築・評価の一連の工程を自律的に遂行できること
• GitHubを用いたチーム開発経験

歓迎する経験

• 3D形状処理（点群処理、メッシュ処理、CADデータ解析等）の経験
• コンピュータビジョン（物体検出、セグメンテーション、3D認識等）の経験
• C++またはRustによる高性能アルゴリズムの実装経験
• MLOps（モデル管理、学習パイプライン、A/Bテスト等）の設計・運用経験
• AWS SageMakerまたはGoogle Cloud Vertex AIの実務経験
• 論文投稿、学会発表、技術ブログ執筆等のアウトプット実績
• 機械学習、コンピュータサイエンス、数学、物理学等の修士号以上

待遇・福利厚生

• 割引券
• 契約保養所

求めるスキル・経験