【機械学習・LLMアプリケーション開発プロジェクトリーダー】SaaS型ビジネスマッチングシステム／フルリモート可

【募集要項　本ポジションの魅力】

• 働き方：フルリモート可、四半期に1回出社あり
• 業務内容：LLM活用アプリの開発とプロジェクト管理
• 会社の特色：成長期のSaaS企業、技術研鑽支援あり

【仕事内容】

■募集背景
当社は、あらゆる産業のニーズとシーズを繋ぐBtoB／SaaS型ビジネスマッチングシステム「LFB」を全国の地域金融機関向けに2018年より提供しております。
現在事業が成長期にあり、プロダクトに対し多くの期待が寄せられています。その中で、GPTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用した金融機関の各種業務を効率化する機能開発を技術面でみる責任者を募集しています。技術的な面はもちろんのこと、プロダクトに関わる社内外のステークホルダーとコミュニケーションを取りながら、一気通貫で関わり、この領域の立ち上げをお手伝いいただける方を募集します。

■職務内容

• LLM、機械学習、自然言語処理を活用したアプリケーション開発のマネージメントと人員の採用
• ビジネス的な要件に基づく実践的なタスク設定、評価データの構築、オフライン・オンライン評価の実施と改善
• ビジネス側や経営との議論を踏まえた、技術的な視点でのプロダクト企画のサポート
• プロダクト内、および金融機関の独自データ活用を軸に踏まえた技術的な中長期戦略の立案

■仕事のやりがい、当社から提供できる価値

• 自社プロダクトの開発に携わることができる
• 本プロダクトにおいて、この領域の技術的な立ち上げメンバーとして参画することができる
• 新規メンバーが参画する際には、指導・育成にも携わることができる

■当社で働く魅力

• フルリモート勤務可能
  - 現在、エンジニアは9割以上がリモート勤務となります。
  - 必要な業務手続き以外は、リモート勤務と出社勤務の選択が可能です。
• 技術研鑽補助
  - 業務時間内でのWeb勉強会等への参加も問題ありません。
• メンバーの技術力向上を支援するための環境
  - Rubyの生みの親であるまつもとゆきひろ氏を技術顧問に迎えており、定期的にコミュニケーションをとることができます。
  - 自社内の他プロダクトにおいて、機械学習・自然言語処理の領域で仕事をするエンジニアも在籍しており、情報交換や勉強会の開催などもしています

雇用形態
正社員

契約期間
期間の定め無

年収：700万円～1100万円
月給：583,400円～
※固定残業時間は45時間／月、150,400円～を含む。超過分については別途支給
※ご経験・スキルを考慮し、社内規定に基づき決定します
※試⽤期間6ヶ⽉あり（期間中の給与・待遇に差異はありません）

勤務時間
フレックスタイム制（基本勤務時間：9:00~18:00／10:00~19:00）
コアタイム11:00~15:00
フレキシブルタイム5:00~11:00、15:00~22:00

勤務地
東京都文京区後楽2-3-21 住友不動産飯田橋ビル6階
フルリモート可　※ただし、最初のオンボーディング（1週間程度）と不定期MTG（四半期に1回程度）では、出社をお願いしております。
受動喫煙対策：屋内全面禁煙

休日
・完全週休2日制（土日祝日）
・年次有給休暇
・年末年始休暇　
・リフレッシュ休暇
・慶弔特別休暇
・育児・介護休業
・産前産後休暇
・アニバーサリー休暇
・永年勤続休暇
※有給休暇補足：入社時期によって付与数は異なります
※リフレッシュ休暇補足：平日最大5日間連続での休暇取得を推奨するものです。入社時期によって付与しないことがございます。

福利厚生
・企業型確定拠出年金制度
・通勤交通費全額支給（上限5万円／月）
・健康診断（年1回）
・ストレスチェック
・産休・育休制度あり
・永年勤続休暇手当
・リモートワーク（要事前申請）
・書籍購入補助
・屋内原則禁煙
・社員持株会
定年60歳

加入保険
健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険

選考フロー 
書類選考→1次面接→技術試験→2次面接→最終面接→内定
※2次面接と同時に適性検査を実施

■必須要件

• LLMを用いたプロダクトの開発を主導もしくはマネージした経験（受託、自社製品問わない）
• 上記の業務において定性・定量評価を行い、ビジネス要件を満たすまで改善した経験
  
  日本語を母国語としない方については、以下条件のいずれかに該当する方
• N1をお持ちの方
• N1に準ずるご経験をお持ちの方（例：日本の大学をご卒業された方、日本企業での就業経験等）

■歓迎要件

• LLMを用いたプロダクト開発において、自らPromptを調整し、継続的に改善・評価のサイクルを回した経験
• LangChain/LangGraphなどLLM向けのフレームワークを用いてアプリケーションを構築した経験
• 自然言語（日本語）を含む非構造化データを業務を通してPythonで日常的に扱った経験
• flaskやFastAPIで機械学習アルゴリズムをWeb APIとして実装し、Docker imageとしてDeployと運用した経験
• PyTorch/Transformers/scikit-learn等の機械学習ライブラリを業務で用いた経験