【AIエンジニア】ノンデスクワーカー業界のOSをAIで再定義する/リモート可

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• LLM・生成AIを用いたアプリケーションまたはシステムの開発・実装経験
• OCRや自然言語処理（NLP）を活用したデータ構造化・自動化の実務経験
• PythonなどAI/ML開発に用いるプログラミング言語でのバックエンド開発経験
• 機械学習モデルの設計・学習・評価・デプロイの一連のサイクル経験
• MLOpsまたはデータパイプライン構築の実務経験
• PoCの立案から実装・検証までの一連の推進経験

• 事業貢献への強い意識:
  技術力だけでなく、自らの実装がビジネスや現場にどう貢献するかを常に考えて行動できる姿勢が求められます。PdMやセールスとも積極的に連携し、技術的実現可能性をビジネス視点から検証できる能力が重要です。
• ゼロイチの推進力:
  前例のない領域でのAI組織立ち上げフェーズを担うため、課題を自ら定義し、仮説を立てて実行に移す自律的な推進力が必要です。曖昧な状況下でも前進し続けられる能力が求められます。
• アジャイル・チームワーク:
  1週間スプリントでのアジャイル開発を推進するため、チームで素早くイテレーションを回す協調性と、Figma・Miroを使ったビジュアルコミュニケーション能力が求められます。
• ドメイン理解への学習意欲:
  物流・運送・建設などノンデスク産業の業務知識はAIの精度に直結します。現場の業務フローや商習慣を積極的に学び、技術に落とし込める姿勢が重要です。
• 論理的コミュニケーション力:
  経営層・ビジネスチームとの連携が多い環境のため、技術的な内容を分かりやすく言語化し、非エンジニアとも円滑にコミュニケーションできる力が求められます。

• RAGやファインチューニングの実装経験:
  LLMの精度を業務特化させるためのRAG（Retrieval-Augmented Generation）構築やファインチューニングの経験があると即戦力として活躍できます。
• レコメンドシステム・マッチングアルゴリズムの開発経験:
  求職者と事業者の最適マッチングや運送事業者と荷主のマッチング機能開発に直結するスキルです。
• 音声・画像認識（OCR含む）の実装経験:
  FAXや手書き伝票の自動データ化、電話対応の要約など、非構造化データを扱うコア業務に活かせます。
• Vertical SaaSやBtoBプロダクトの開発経験:
  特定業界に深く入り込んだSaaS開発の知見は、ロジポケ・モビポケの機能拡張に直接役立ちます。
• スタートアップ・ベンチャーでの0→1プロダクト開発経験:
  新規プロダクトのAI機能をゼロからリードした経験は、AI組織立ち上げ期の本ポジションと親和性が高いです。

• 物流・ノンデスク産業ドメイン特化のAI実装力:
  ネット上に存在しない現場一次データ（FAX・手書き・音声・走行データ）を活用し、LLMで構造化・プロダクト化する実践的なAIエンジニアリングスキルを習得できます。
• 技術選定・アーキテクチャ設計の意思決定経験:
  AI組織立ち上げ期であるため、ゼロベースからの技術スタック選定やアーキテクチャ設計を自ら主導する経験を積むことができます。
• MLOpsとデータ基盤構築スキル:
  非構造化データのクレンジングから活用までのデータ基盤構築・MLOpsパイプラインの整備を通じ、AIをプロダクションレベルで運用するための実践力が身につきます。
• ビジネス連携型のAI企画・PoC推進力:
  PdM・セールスと連携しながらAI活用施策の立案や技術的実現可能性の検証（PoC）を担うことで、技術とビジネスをつなぐ企画推進スキルが培われます。
• スタートアップでのプロダクトリード経験:
  急成長中のベンチャー環境でテックリードや将来の技術責任者候補として活躍することで、組織マネジメントやエンジニアチームのリード経験を早期に獲得できます。