Artificial Intelligence Engineer

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＜＜求人ポイント＞＞

・日本を代表する大手エンタープライズ企業の事業変革・AI戦略を直接牽引

・日本全国どこからでも勤務可能なフルリモート制度＆フレックスタイム制を導入

・PoC開発からMVP構築、本番運用、MLOps基盤の構築まで一気通貫で主導できる環境

■年収範囲

10,000,000 ～ 18,000,000円

（経験・能力に応じて優遇します）

【募集企業情報】

弊社は、エンタープライズ企業のAI戦略推進・事業変革支援をはじめ、AI技術を活用した人材支援やデジタルマーケティング事業を展開する注目のベンチャー企業です。自社でSaaSサービスを開発・運用する事業会社としての強みと、高度なコンサルティング機能を兼ね備え、顧客の課題解決を本質的かつ実践的に支援しています。全社的にClaudeなどの生成AIツールが広く導入されており、AIを前提とした効率的な開発環境が整っています。

〈職務内容〉

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、AI戦略の立案からシステム実装、実運用・改善までを一気通貫で支援します。最先端のAIテクノロジーや基盤プロダクトを活用し、ビジネスKPIの達成とクライアントの本質的な価値創出・事業変革を実現します。

■仕事内容：AIエンジニアとして大企業向けAIシステムの構築・運用と事業変革をリード

・顧客のビジネス課題に基づいたAIシステムの設計・開発・運用

・機械学習・深層学習を用いたAIモデル実装、および推論パイプラインの構築・最適化

・MLOps・基盤の構築、およびモデルのデプロイ・監視・継続的な精度改善フローの運用

・生成AI（LLM等）を含む先端技術の調査・検証、および実務プロジェクトへの実装

・データサイエンティストと連携したPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立

・最新テクノロジーを用いてPoCからMVP、本番運用まで一連のプロセスを大きな裁量を持って推進

【開発/システム環境】

・言語/フレームワーク：Python, PyTorch, TensorFlow

・領域/技術スタック：機械学習, 深層学習, コンピュータビジョン（画像認識・行動認識）, 生成AI（LLM等）, MLOps, 推論最適化

・OS/ツール：Linux, Git, 社内生成AIツール（Claude等）

〈募集要件〉

【必須要件（Must）】

・Pythonを用いた機械学習システム開発経験

・PyTorchやTensorFlowなどの機械学習フレームワークを用いたモデル開発経験

・APIの設計・実装、およびLinux環境におけるシステム開発の実務経験

・画像認識や行動認識などのコンピュータビジョン領域における、研究・開発および社会実装経験

・Git等を用いたチーム開発経験

・コンピュータサイエンス・AI・数学等の関連分野における学位または同等の知識・経験

・日本語能力：ビジネスレベル

【歓迎要件（Want）】

・GPU・最適化（CUDA、TensorRT等）の実装経験

・クラウドでの大規模モデル学習、および推論環境の構築経験

・LLM・RAG、動画解析、画像解析、またはEdge AIの開発経験

・国内外での論文執筆、学会発表、または技術勉強会への登壇経験

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<< Key Highlights >>

・Drive business transformation and AI strategy for Japan's leading enterprise clients

・Full remote work available (Remote OK anywhere in Japan) with a flexible flextime system

・End-to-end leadership from PoC and MVP to production deployment and MLOps architecture

■ Annual Salary

10,000,000 ～ 18,000,000 JPY

(Commensurate with experience and skills)

[ Company Overview ]

We are a prominent venture company specializing in AI strategy consulting, AI-driven recruitment support, and digital marketing services. Combining our strength as a product company with high-touch consulting capabilities, we deliver practical, high-impact solutions that solve essential business challenges. Generative AI tools (such as Claude) are widely integrated across our daily operations, providing an AI-first development environment.

< Role Overview >

Lead end-to-end AI initiatives for major enterprise clients—from strategic planning to implementation, deployment, and ongoing optimization. By leveraging cutting-edge technologies, we accelerate business KPI achievement and drive genuine digital transformation.

■ Responsibilities: Leading AI System Implementation and Business Transformation as an AI Engineer

・Design, develop, and operate AI systems aligned with client business challenges

・Implement ML/DL models and build/optimize inference pipelines

・Build MLOps infrastructure, deploy models, and manage continuous accuracy improvement cycles

・Research and evaluate cutting-edge technologies (including Generative AI / LLMs) and apply them to practical projects

・Lead PoCs in collaboration with Data Scientists, establish tech stacks, and define engineering best practices

・Drive the complete development lifecycle from PoC to MVP and full production with high autonomy

[ Technical Environment ]

・Languages & Frameworks: Python, PyTorch, TensorFlow

・Domains & Tech: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision (Image/Action Recognition), Generative AI (LLM), MLOps, Inference Optimization

・OS & Tools: Linux, Git, Internal Generative AI tools (Claude, etc.)

< Qualifications >

[Must-have]

・Hands-on machine learning system development experience using Python

・Model development experience using ML frameworks such as PyTorch or TensorFlow

・Practical experience in API design/implementation and system development in Linux environments

・Research, development, and social implementation experience in Computer Vision (image/action recognition)

・Experience in team-based software development using Git

・Degree or equivalent knowledge/experience in Computer Science, AI, Mathematics, or related fields

・Business-level Japanese proficiency

[Nice-to-have]

・Implementation experience with GPU acceleration and optimization (e.g., CUDA, TensorRT)

・Experience building cloud-based large-scale model training and inference environments

・Development experience in LLM, RAG, video/image analysis, or Edge AI

・Experience presenting at conferences, writing academic papers globally or locally, or speaking at tech meetups