製造業のデータ活用を進化させる、AI・検索エンジニア募集

会社紹介 Fact Baseは「町工場が主役の受発注プラットフォームを創る」というビジョンのもと、日本の製造業が再び世界をリードする未来を目指して設立されたスタートアップです。 主力プロダクトの図面管理SaaS「ズメーン」は、クラウド上で図面や製造情報を一元管理できるサービスです。紙ベースの業務が根強く残る中小製造業や町工場の現場に対し、業務効率化や技術継承、ノウハウ活用といった大きなインパクトをもたらしています。 2024年 1月：総額9億円の資金調達を実施 2025年 2月：シリーズBとして14.5億円の資金調達を完了 2025年11月：シリーズCとして44億円の資金調達を完了 現在：採用強化・海外展開・新規プロダクト開発に向けて急成長中 2022年の設立以来、従業員数は約300名に拡大し、海外現地法人も設立されました。 役員陣はキーエンスやアクセンチュア、ジョンソン・エンド・ジョンソン出身者で構成され、マネジメントメンバーにはサッポロビール、SMBC日興証券など多様なバックグラウンドを持つ優秀なメンバーが集結しています。 ■ 募集背景 図面管理SaaS「ズメーン」では、製造業に蓄積されている様々なデータを、より簡単かつ有効に活用できるプロダクトを目指して開発を進めています。 製造業では、画像・ドキュメント・テキスト・各種属性情報など、様々な形式のデータが存在します。 これらをAI・機械学習・検索技術によって横断的に扱い、ユーザーが必要な情報へより正確かつ素早くアクセスできる仕組みを強化していきます。 そこで今回、画像・ドキュメントを中心とした検索・AIパイプラインを設計し、PoCからプロダクションまで一気通貫で実装できるエンジニアを募集します。 特定の技術や既存方式に縛られず、実データを使った仮説検証を高速に繰り返しながら、プロダクトとして成立する技術へ落とし込んでいただくポジションです。 ■ 仕事内容 製造業データを活用した検索・AI機能について、技術検証からプロダクション実装まで幅広く担当していただきます。 ・画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装 ・Embeddingモデルを用いた検索手法の検証 ・Vision / Multimodalモデルの評価・活用 ・画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索 ・データ前処理・特徴抽出手法の検証 ・検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築 ・PoCで有効性を確認したアルゴリズムのAPI化・プロダクション実装 ・推論速度・コスト・スケーラビリティを考慮したシステム最適化 ・本番運用を通じた継続的な改善 単に既存のAIモデルを組み込むだけではなく、 課題設定 → 技術調査 → 仮説 → PoC → 評価 → 改善 → プロダクション導入 までのサイクルを自律的に回していただくことを期待しています。 ■ ポジションの魅力 技術選定から携われます 特定のモデルや既存アーキテクチャを前提とせず、Computer Vision、Multimodal AI、Information Retrievalなど様々な技術を比較しながら、最適なアーキテクチャを検討できます。 PoCだけで終わらず、実際のプロダクトまで作れます モデルの評価や技術検証だけではなく、API・インフラ・運用まで含め、実際にユーザーが利用するプロダクトへ導入するところまで担当できます。 AIと検索技術が交差する難しい課題に取り組めます 画像だけでなく、テキストや各種属性データなど複数種類の情報を扱う必要があり、単純な画像認識とは異なる技術的な難しさがあります。複数領域を横断して取り組めるポジションです。 高速に実験できる環境です 実データを利用しながら、新しいモデルや検索アルゴリズムを積極的に試し、結果をもとに技術選定を行うことができます。 ■ 働き方・開発チーム ・フルリモート / フルフレックス（コアタイム11-12時） ・Slackハドルなどを活用し、気軽に相談できるオープンなチーム文化 ・少数精鋭のため、プロダクトや開発プロセスへの提案・意思決定がしやすい環境 ■ 求めるスキルと経験 〈必須スキル・経験〉 ・Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 ・PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 ・Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 ・実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 ・PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 ・Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験 〈歓迎スキル・経験〉 ・Computer Vision / Image Retrievalの実務経験 ・Vision・Multimodalモデルの利用経験 ・EmbeddingモデルのFine-tuning経験 ・Elasticsearch / OpenSearch / FAISS / Milvus / Vertex AI Vector Search等を利用した経験 ・画像・テキスト・構造化データを組み合わせたMultimodal Searchの経験 ・MLOps / モデルデプロイ / 推論基盤の構築経験 ・機械学習・検索技術に関する論文や最新技術を調査し、実装・検証した経験 ■ 技術環境 ・フロントエンド：TypeScript / Next.js ・バックエンド：Laravel / PHP ・インフラ：GCP（Cloud Run, Cloud SQL, Terraform） ・その他：Notion / Slack / Figma / GitHub ■ 参考URL ・ズメーンについて：https://lp.zume-n.com/(https://lp.zume-n.com/) ・資金調達のお知らせ：https://fact-base.jp/newslist/dSDboaZv(https://fact-base.jp/newslist/dSDboaZv) ・創業ストーリー：https://note.com/pd_m/n/n11c4ccf2c833(https://note.com/pd_m/n/n11c4ccf2c833) 【職種 / 募集ポジション】 バックエンドエンジニア 【雇用形態】 業務委託 【給与】 応相談 〜 - 単価90万～150万 【勤務地】 フルリモート 会社情報 【会社名】 株式会社Fact Base 【創業】 2022年09月01日 【資本金】 25億1118万円（資本準備金含む） 【代表】 竹内 将高 【従業員】 285名（2026年6月1日時点） 【所在地】 本社：東京都港区六本木7丁目15番9号 住友不動産六本木セントラルタワー 20F お台場営業所：東京都港区台場2丁目3番地1号 トレードピアお台場 13F 大阪営業所：大阪府大阪市淀川区西宮原1丁目8番10号 Vianode SHIN-OSAKA 10F 名古屋営業所：愛知県名古屋市中区丸の内1丁目16番15号 名古屋シミズ富国生命ビル 5F 福岡営業所：福岡県福岡市博多区中洲中島町1番3号 福岡Ｋスクエア 9階 【コーポレートサイト】 https://fact-base.com/ 【採用サイト】 https://fact-base.com/recruit