バックエンドエンジニア (Go/Python)
卸基幹システム・SaaS プロダクト群のバックボーンを設計・実装し、お客様の業務が止まらないインフラを支える。
¥550万 - ¥1100万⟶
│ Engineering ─ 正社員
AIエンジニア / データサイエンティスト
AI Engineer / Data Scientist
ベテランの暗黙知を AI モデルに変換し、卸基幹システム・HRobo・ヨミトル君など現場で稼働するプロダクトに実装する。
- SALARY
- ¥600万 ─ ¥1200万（経験により応相談）
- EMPLOYMENT
- 正社員 ／ フルリモート可 ／ フレックス
─ Engineering ／ 正社員
AI Engineer / Data Scientist
§I ─ CONTEXT
このポジションが、なぜ必要か
私たちのプロダクトは、画像 OCR、音声・PDF からの自由転記、需要予測、タレントマネジメント、予実管理など、いずれも「現場の判断」を再現可能にする AI が核です。アカデミックな精度競争ではなく、業務オペレーションに刺さるモデル設計と、運用 1 年後でも陳腐化しない仕組みづくりに責任を持っていただきます。
─ RELATED SERVICES / PRODUCTS
卸業者向け基幹システムヨミトル君HRoboヨジツ管理くん
§II ─ SCOPE
担っていただく仕事
- 01
OCR / NLP / 需要予測 / 異常検知 など業務 AI モデルの設計・実装・チューニング
- 02
本番運用を見据えたデータパイプライン（収集・前処理・学習・評価）構築
- 03
LLM / RAG / Embedding を使った業務知の構造化（社内ガイドブックでも実践中）
- 04
ベテラン業務担当者へのヒアリングと、暗黙知の特徴量化
- 05
MLOps（再学習・モニタリング・ドリフト検知）の運用設計
§III ─ SKILL SET
求めるスキル
─ MUST
- 01Python による機械学習・データ処理の実装経験 (3 年以上目安)
- 02scikit-learn / PyTorch / TensorFlow いずれかでのモデル構築経験
- 03OpenAI API / Embedding 等を使った LLM アプリケーション実装経験
- 04PostgreSQL / BigQuery など SQL でのデータ抽出・加工
- 05Git / Docker / Linux の実務利用
─ NICE TO HAVE
- 01Vertex AI / Sagemaker / MLflow など MLOps 基盤の実運用
- 02ベクトル DB（pgvector / Pinecone / Weaviate）の運用経験
- 03需要予測・在庫最適化・配送最適化などのオペレーションズリサーチ
- 04事業会社向けの AI 導入コンサル / PoC リード経験
§IV ─ APTITUDE
求める素養
スキル以上に大切にしている、IPLoT の文化と相性の良い素養。
- 01
業務オペレーションへの興味と、現場ヒアリングを楽しめる姿勢
- 02
「データの泥臭い前処理」を価値創造の本丸として捉えられること
- 03
ベテラン暗黙知への敬意と、それを言語化したい好奇心
- 04
精度より「現場が使い続ける」ことに責任を持てる実装家マインド
§∞ ─ ENTRY
まずは
カジュアルにお話ししませんか。
応募前のカジュアル面談から承っています。 キャリアや業務内容の解像度を上げていただいた上でご判断ください。