AIエンジニア（大阪）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験
• 統計解析・機械学習モデルの設計・実装経験
• AWSを用いたクラウドインフラの構築・運用経験
• 画像認識・コンピュータビジョン関連の開発経験
• IoT機器・センサーデータを扱ったシステム開発経験
• GitLabなどを用いたチーム開発・コードレビュー経験

• 自律的な課題発見力:
  既存データや現場情報をもとに、ビジネス上の課題を自ら発見し、解決策を提案できる姿勢が求められます。
• 新規事業への挑戦意欲:
  世の中にまだ存在しないサービスを創ることへの強い意欲と、不確実な環境でも前向きに取り組めるマインドが必要です。
• ビジネス視点を持ったコミュニケーション力:
  エンジニア・ビジネスサイド双方と連携しながら、技術をサービス価値に昇華させるための円滑なコミュニケーション能力が求められます。
• 継続的な学習姿勢:
  AI・機械学習分野の技術進化に対応するため、常に新しい知識やトレンドをキャッチアップし続ける自律的な学習姿勢が重要です。
• データドリブンな思考力:
  膨大なリアルデータから意味のある示唆を導き出し、プロダクト改善や新サービス立案に活かせる論理的・定量的な思考力が求められます。

• 深層学習・コンピュータビジョンの知識:
  カメラ認証による来客分析サービスなど、画像解析系のプロジェクトへの貢献が期待されるため、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワーク経験があれば即戦力となれます。
• 小売・流通業界のドメイン知識:
  POSデータや購買行動データを深く理解するうえで、小売・流通・EC分野の業務知識を持つ方は大きなアドバンテージとなります。
• データパイプライン・MLOpsの構築経験:
  AWSを活用したデータ基盤やモデルの本番運用の仕組み構築経験があると、事業化フェーズで特に活躍できます。
• プロダクトマネジメントの基礎知識:
  新規事業の立ち上げフェーズに携わるため、要件定義や仕様策定など、ビジネスとエンジニアリングを橋渡しできるスキルを持つ方は歓迎されます。

• リアルPOSビッグデータの分析スキル:
  全国多数の店舗から蓄積された購買・来店データを活用することで、実際のビジネス課題に根差したデータ分析・モデリングの実践的スキルを習得できます。
• カメラ認証・AIビジョン技術の実装力:
  来客属性カウントや滞在時間分析など、コンピュータビジョン×POSデータを組み合わせた独自サービス開発を通じて、実用レベルのAIエンジニアリングスキルを磨けます。
• AWSを活用したクラウドアーキテクチャ設計力:
  EC2・ECS・Lambda・SQS・Auroraなど多様なAWSサービスを組み合わせた本番環境での設計・運用経験が得られます。
• 新規事業開発・ゼロイチのプロダクト創出経験:
  立ち上げフェーズから課題抽出・仮説検証・プロダクト化まで一貫して携わることで、事業家的な視点とアジャイルな開発経験を積むことができます。
• IoT×AIの融合技術:
  IoT機器とAIを組み合わせたシステム開発経験を通じて、エッジデバイスからクラウドまでを繋ぐエンドツーエンドのAIシステム構築スキルが身に付きます。