AIエンジニア（大阪）

以下のいずれかの経験・知見が必須となります。

• データクレンジング・データ整理の実務経験
• AI・機械学習に関わった開発経験
• IoTシステムの開発・運用経験
• 数理解析・統計解析の実務経験
• Pythonを用いたデータ処理・分析経験

• 主体性・オーナーシップ:
  自発的に課題を発見し、解決策を考えて実行に移せる姿勢が求められます。指示待ちではなく、自らアジェンダを設定して動ける方が活躍しています。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション力:
  営業・カスタマーサポートと連携してユーザーの課題を把握し、開発に落とし込む能力が必要です。技術サイドと現場サイドの橋渡し役を担う場面があります。
• 本質的なニーズへのアプローチ:
  「要件定義ではなく要求定義」をバリューとして掲げており、相手の発言の背後にある本質的な課題に向き合う思考力が重視されます。
• チームでの協調・レビュー文化への適応:
  GitLabのマージリクエストベースでコードレビューを実施しており、チームで協調しながら品質を高める姿勢が求められます。
• レガシーコードへの向き合い力:
  サービス開始から継続的に機能追加を重ねてきた自社プロダクトには技術的負債も存在します。古いコードを読み解き、変更に強い設計・実装へ改善していける粘り強さが必要です。

• 画像認証・コンピュータビジョンの経験:
  カメラ認証による来客分析サービスの開発を想定しており、画像認識・人物属性推定などの実装経験があると即戦力として期待されます。
• データサイエンティストとしての実務経験:
  統計モデリングやML実験管理、モデルの精度改善など、データサイエンスのライフサイクル全体に関わった経験が歓迎されます。
• IoTエンジニアとしての経験:
  カメラやセンサーなどのエッジデバイスと連携したシステム設計・開発の経験があれば、サービス構想の実現において大きな貢献が期待できます。
• AWSを活用したクラウドインフラの経験:
  EC2・ECS・Lambda・S3・Aurora・SQSなどAWSの各種サービスを用いたインフラ設計・運用の経験があると活躍の幅が広がります。

• リアル小売データを活用したAI開発スキル:
  全国数万店舗から蓄積される購買・来客データを用いた分析・モデル開発を通じ、実ビジネスで機能するAIの設計・実装ノウハウを習得できます。
• 新規事業立ち上げの上流〜下流経験:
  課題の抽出・要求定義からプロダクトへの反映まで一貫して携わることで、新規事業開発における全工程の実践知識を得られます。
• AWSを中心としたクラウドネイティブ技術:
  EC2・ECS・StepFunction・ElastiCache・Lambda・SQSなど多様なAWSサービスを使った本番環境での開発・運用経験を積めます。
• IoT×AI融合システムの開発経験:
  カメラデバイスとPOSデータを統合した来客分析システムの開発を通じ、IoTとAIを組み合わせたアーキテクチャ設計の知見が身に付きます。
• GitLabを用いたチーム開発・コードレビュー文化:
  マージリクエストベースのレビュープロセスを通じて、品質重視のチーム開発プラクティスと協働スキルを実践的に習得できます。