【AIエンジニア/リーダー・マネージャー候補募集】裁量大・自由度高くプロジェクト推進◎手も動かしながらチームをリード／メンバー育成やビジネス的価値創出にも挑戦／リモートあり・平均残業10H程度／AI領域で自らの経験を最大化したい方歓迎！

この求人のポイント

【事業と組織について】
Rossoでは、画像認識・自然言語処理・生成AIなど、多様なAIプロジェクトが進行しています。
「これからAIを本格的にやっていきたい」というエンジニアが着実に成長できる環境を整えています。

代表をはじめ、役員は全員エンジニア出身。
実務を通して学びながら、自身の経験を次のステージへ引き上げられることが特徴です。
また、自己研鑽や学習姿勢を重視する文化が根付いており、積極的な挑戦や新しい技術習得を評価しています。

【スキルアップ支援】
・統計検定やE資格などの資格取得費用は会社負担
・勉強会・もくもく会を定期開催（Kaggle参加者や外部登壇者も在籍）
・社内技術ブログ「note」での技術発信環境あり
・個人の自己開発用AWS環境を社内で提供
└ モデル検証・プロトタイプ作成・学習環境構築など自由に活用可能
・AI部門のGitHub Copilot利用可
└ コーディング効率化やプロトタイピング、実験速度の向上に寄与

\学び続けられる環境が自然と整っています/

【働き方・環境】
・待機保証100%（待機中の給与カットなし）
・年間休日130日以上（年休125日＋有給5日以上）
・残業月平均約10時間
・20〜30代が中心のメンバー構成で積極的に意見を出し合っています
・趣味でつながるコミュニケーションの場（ゲーム・音楽・アウトドア等）
・希望を叶えながら、技術の幅を広げる環境
L エンジニアの志向・技術スタック・キャリアに沿って複数案件からご提案させていただきます。

【キャリアパス】
入社後2〜3年で一通りの業務を1人でコントロールできるようになれば、以下のキャリアの選択肢が広がります。

・PL／PM
・プレイングマネージャー
・技術スペシャリスト

上流工程から実装・マネジメントまで幅広く挑戦可能◎

仕事内容

【入社後の業務イメージ】
◆AIリーダー・マネージャー候補（プレイングマネージャー）の主な業務
プレイングマネージャーとして、技術実務 × チーム運営 × アサイン調整をバランスよく担っていただきます。
また、機械学習エンジニア、データエンジニア、データサイエンティストなどのポジションを用意しています。

▼ 技術実務
・画像認識、自然言語処理、LLM などを活用した AIモデルの開発・改善
・生成AIを用いた 要約・誤り訂正・分類などの機能検証や品質向上
・エッジAIや連合学習など 先端技術を活用したシステム開発のサポート
・データ分析に向けた前処理や可視化など AI活用に必要な環境整備
・お客様の課題に応じた AIソリューションの企画・技術提案
など

▼ マネジメント
・プロジェクトの推進・フェーズ管理
・メンバーのスキル把握・成長支援
・案件アサインの調整
・AI部運営の改善提案
・クライアントとの技術的コミュニケーション
など

◆こんな人におすすめ
・メンバーの能力を適切に判断し、新しい価値を生み出せる方
・ビジネス観点でプロジェクトや案件を作り出していきたい方
・手を動かすことも楽しみながら、マネジメントにも挑戦したい方

【プロジェクト例】
■ 物体検出モデルによる家畜見守りサービス開発（画像認識）
言語・技術： Python（PyTorch、TensorRT）
内容： エッジAI向け検知アルゴリズム開発、AIモデル最適化、MLOps構築。エッジAI向けにモデルの軽量化や高速推論なども担当。

■ 大規模言語モデルを活用した音声認識精度向上（自然言語処理）
言語・技術： Python（Transformers、PyTorch、pandas）
内容： 要約・誤り訂正・分類タスクのモデル比較検証を実施。複数モデルの精度検証・比較、データ前処理や分析も含む。

■ 医療データの分析基盤開発
言語・技術： dbt、ClickHouse、Airflow
内容： 医療業界向けに分析用データの集約、サーバ・DB設計構築をサポート。分析に適したデータ整備から基盤構築までを担当。

＜技術スタック＞
Python / PyTorch / Transformers / TensorRT / Flower / Docker / GitHub / AWS / GCP など

応募資格

募集要項

選考について

配属部署

会社情報