AIエンジニア（正社員）を募集しています。 まずは先輩AIエンジニアのサポートのもとで業務に取り組み、徐々に主担当として任される範囲を広げていきます。第二新卒の方も歓迎です。 💻 具体的に期待する役割 ・音声認識・話者分離・LLMといったAIモデルのプロダクション実装と、推論パフォーマンスの最適化に取り組むこと ・学習パイプラインの構築・自動化、実験管理やモデル品質モニタリングなど、MLOps/LLMOps基盤を整備・運用すること ・顧客課題に応じたAIソリューションの設計・実装を、要件定義からPoC・本番導入まで一気通貫で推進すること ・担当領域にオーナーシップを持ち、課題発見から改善提案、実装まで主体的に取り組むこと ・設計・レビュー・テスト・自動化・ナレッジ共有を通じて、チーム全体の開発力向上に貢献すること 👍 こんな人と働きたい ・「最終的にエンドユーザーに届いたものの価値が最重要」という意識のもとで、技術選定・実装を行える方 ・まだ経験が少なくても、足りない部分を自ら学び埋めていこうという主体性のある方 ・先輩エンジニアからのフィードバックを素直に吸収し、次の改善に活かせる方 ・AI技術の進歩にワクワクし、新しいモデルやツールを触って楽しめる方 ・他のエンジニアやプロダクトマネージャーと協働し、チームで成果を出すことに価値を感じる方 🤍 ポジションの魅力 ・AI技術がプロダクトの競争力そのもの。 特許取得済みの音声AI×LLM校正技術を実プロダクトで運用しており、国内最高精度の音声認識・話者認識に取り組めます ・成長性と安定性の両立。 昨年比200%成長のスタートアップでありながら、官公庁・エンタープライズ案件による安定した事業基盤があります ・実力が伸びる環境。 AIエンジニア・リサーチエンジニアはKaggleメダリストで構成。毎週の技術勉強会（よもやま定例）で最新の論文・技術トレンドをキャッチアップし、実務に活かす文化があります ・幅広い技術経験。 モデル実装からMLOps・インフラまで一気通貫で担当。オンプレミス・クラウド両方、AWS/Azure/GCPマルチクラウドでの開発・運用経験が積めます ・0→1のフェーズ。 ML基盤の構築から携われるため、既存の仕組みに乗るだけでなく、自ら基盤を作り上げる経験ができます 🛠️ 技術スタック ・プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, TypeScript, React, Next.js ・AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理 ・開発ツール: Git, Docker, Langfuse, MLflow ・インフラ: AWS（ECS, RDS, S3, SageMaker, Lambda）, Azure（Azure OpenAI Service）, GCP（BigQuery） 🏃 キャリアパスの一例 ・AIエンジニアとしての専門性深化（音声AI / LLM / MLOps） ・AIエンジニアチーム・ソリューション開発プロジェクトのリード 最後まで読んでいただきありがとうございます！ 「AIエンジニアに興味はあるけど、Kaggleや論文実績がないと厳しいのかな…」 「今の環境だとモデルを作って渡すだけで、ユーザーに届くところまで関われない」 「音声AIやLLMを本格的にやりたいけど、未経験領域が多くて一歩踏み出せない」 ——こうした悩みをお持ちの方こそ、ぜひ一度お話しさせてください。 Nishikaでは先輩AIエンジニアのサポートのもと、足りない部分は実務の中で一緒に埋めていく前提でチームを組んでいます。まずはカジュアルに、これからやってみたいことや気になっていることを聞かせてください。 「話を聞きにいきたい」ボタンからお気軽にどうぞ！