「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するSaaSプロダクトを展開するラクスグループにおいて、自社プロダクトに関わるAIモデルの開発、精度改善をミッションとしているチームにジョインいただきます。
要件定義、データ整備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程に中心となって携わっていただきます。

【業務内容】

(1) AI ロードマップ策定・技術選定
・AI・データ分析領域における、PoCの策定及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー
・既存システムとの統合を考慮した技術要件検討

(2) 最新技術の調査・手法の選定
・論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定
(領域:画像認識・自然言語処理など)

(3) データ収集・前処理
・AIモデルの学習に必要なデータをの収集・整備(ログデータ、画像データ、テキストデータ など)
・学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理
※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理

(4) PoCの実施・モデル開発
・最適なアルゴリズムの設計・改善
・ハイパーパラメータの最適化

(5) 評価指標の設計・精度検証
・評価データの作成・整備(偏りのない指標で性能を測定)

(6) システム実装・運用
・API化(Flask / FastAPI)、実サービスシステムへの統合/連携
・クラウド環境(AWS・GCPなど)へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理

【採用背景】

ラクスでは、AI/機械学習開発チームがあり、今までも自社製のAI-OCRの開発など進めてきましたが、今後、当社の提供するサービスにAIを使った機能実現をより一層進めていくため、開発チームの体制強化をすることとなりました。
現状、マネージャー1名と若手~中堅メンバー4名の組織で構成されていますが、更に会社としてプロダクトへのAI機能開発を加速させていくために、AI領域に関するモデル構築/PoCの最上流の部分から全行程をリードいただけるAIのスペシャリスト(テックリード)を募集することとなりました。

【環境】

利用言語:Python
フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorchなど
開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP
コードレビュー:Pull Request ベースでのコードレビュー
バージョン管理システム:GitHub
チケット管理システム:GitHub

【取り組む課題】

主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。
機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。
主に画像認識、自然言語処理、データ分析、不正検知などの分野で開発を進めていただきます。

【魅力】

・AI組織のテック領域においての最高峰ポジションにて、他社にもナレッジのないAI領域の開発に挑戦できる。
・AIの活用方針や、機械学習エンジンやモデル構築の技術選定をリードし、ゼロからプロダクトの方向性を形作るダイナミックな経験ができる。
・最新のAI技術・研究を取り入れながら、自由度高く試行錯誤し、プロダクトに直接影響を与えられる。
・1つのモデルに縛られず、複数の技術を組み合わせて最適解を導き出すなど、創造的なアプローチが求められるチャレンジングなポジション。
・AIモデルの評価設計から実装、運用まで幅広く関わることで、技術的な成長が期待できる。

【組織構成】

CTO ‐ リーダー ‐ メンバー4名
※エンジニアの全体人数としては250名程度で、製品別・役割別に7つの部と25つの開発チーム(課)に分かれ、それぞれ10名~20名ほどの規模となっています。

●ラクス開発本部紹介ページ
https://career-

当社ではエンジニア/デザイナー向けの会社説明会及び勉強会イベントを定期開催しております。
エンジニア/デザイナー組織の雰囲気など知りたいという方はお気軽にご参加下さい
●会社説明会・勉強会イベントページ
https://career-

会社紹介参考URL

・RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ http://tech-
・勉強会・イベントページ https://career-
・募集職種 https://career-

募集要件

【応募要件】
・TensorFlow、Keras、Pytorchなどのライブラリを用いた機械学習開発のご経験
・画像認識、自然言語処理などの分野での開発経験
・Webアプリケーション開発のご経験(AI領域でなくても可)
※弊社のWebシステムに搭載する部分まで携わっていただくため

【歓迎要件】
・大学での機械学習分野の研究
・Webサービスの開発・運用経験
・機械学習を用いた開発の要件定義からリリースまでの経験