機械学習（AI）エンジニア

スマサテ株式会社

給与：400万円〜1700万円

雇用形態：正社員

勤務地：東京都

仕事内容

■仕事概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア（管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入）と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。

▼お任せしたいこと｜プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア
スマサテが提供するAI SaaSのコア競争力となる、AI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引していただきます。
現在、生成AI/LLMをプロダクトに深く組み込み、顧客体験（UX）の向上や圧倒的な業務生産性の向上を実現するための新機能開発が必要不可欠となっています。
単なる技術検証やモデルの精度向上にとどまらず、本番環境で安定稼働させるためのMLOps/LLMOpsの構築まで、一気通貫で裁量を持って取り組めるポジションです。
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▼具体的には

・不動産データ（画像、テキスト、数値データ）を用いた機械学習モデルの設計、開発、評価
・画像認識技術を用いた部屋の特徴抽出や間取り図解析アルゴリズムの開発
・LLMを活用した新たなデータ生成機能や解析機能のプロダクト実装
・機械学習モデルを本番環境で継続的かつ安定的に運用するためのMLOps/LLMOpsの設計および構築
・データサイエンティストやデータエンジニア、バックエンドエンジニアとの連携、実装要件のすり合わせ
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▼開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、データサイエンティストやPdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証（PoC）を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
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▼組織カルチャー

【顧客志向のAI開発】
最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。

【部署間の壁がないフラットな組織】
データエンジニアが整備したデータを基にAIエンジニアがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリケーションへ組み込むなど、各分野のプロフェッショナル同士がシームレスに連携しています。
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▼開発環境

【開発言語】
Python
SQL
TypeScript / JavaScript

【機械学習・生成AI】
PyTorch
scikit-learn
Hugging Face Transformers
pandas
NumPy

【API・アプリケーション】
FastAPI

【OS】
Linux

【データベース】
MySQL
ClickHouse

【インフラ】
AWS
GCP

【テスト】
pytest

【CI/CD】
CircleCI
GitHub Actions

【ソースコード管理】
GitHub

【実験・開発環境】
Docker
Jupyter Notebook
Google Colab
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▼最近の技術的取り組み事例
・LLMを活用したアノテーションの効率化
・視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
・画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
・因果推論による賃料への設備寄与度の推定
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▼今後計画している技術的取り組み事例
・生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
・LLMを活用したHTML等の非構造化データからの情報抽出（データ生成機能）およびデータテストの効率化
・オープンソースモデル等のファインチューニング（追加学習）による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
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▼本ポジションの魅力とやりがい

【本物のAIエンジニアリングが求められる環境】
単なるLLM API利用（プロンプトエンジニアリング）にとどまらず、モデルアーキテクチャやアルゴリズムを深く理解し、自社データに合わせてAIをファインチューニングできる環境です。
深い技術力が事業のコア競争力に直結します。

【国内最大級の不動産データ基盤】
累積11億7千万件超の膨大かつ多様な不動産データ（画像・テキスト・数値）を活用できます。
Kaggleのように泥臭く仮説検証を繰り返しながら、高精度なモデルを追求できる面白さがあります。

【一気通貫の開発裁量】
リサーチやモデル構築だけで終わるのではなく、MLOps/LLMOpsの構築まで含めて「本番環境で事業としてどう動かすか」までをリードできます。
【本質的な価値提供と技術探求に没頭できるカルチャー】
「上場を目指さない」という経営方針のもと、短期的な売上や社内外の調整業務に縛られず、純粋な顧客価値の創出に集中できます。
また、業務時間の20％を新技術の検証に充てられる制度や、好きなPC・AIツールを上限なく導入できるなど、エンジニア本位の環境が整っています。
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▼キャリアパス例
【Lead AI Engineer（リードAIエンジニア）】
AI・機械学習領域の技術選定からアーキテクチャ設計、MLOpsの構築までを主導し、AI開発チーム全体を牽引するエキスパートとして活躍いただけます。
ご希望や実績に応じて、多様なキャリアパスを描くことが可能です。

応募資格

Pythonを用いた実務でのシステム開発経験（3年以上）
機械学習、ディープラーニング、画像認識等のモデル構築およびプロダクトへの実装経験
LLM（ChatGPT、Claude等）のAPIを活用したプロダクト・機能開発の実務経験
AWSやGCPなどパブリッククラウドを利用した開発・運用経験

（業務経験1年以上）
※1つでも該当する方
※日本国内在住者で、日本国内での就業経験があり、日本語がネイティブレベルまたはN1資格保有者方のみが対象となります。