職種
機械学習エンジニア/テックリード年収
600万円 〜 1,100万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-05-23最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
仕事内容
■業務詳細■
MLOps/機械学習エンジニアは、研究メンバー・リサーチ・サイエンティストらとも連携しながら、機械学習モデル開発サイクルを効率的に回せるためのMLOps基盤を設計・実装（データ収集・アノ
開発環境
■実務環境■
１：MLOpsチーム（合計6名、業務委託含）
・PdM：2名
・エンジニアリングマネージャー：1名
・リサーチャー：1名
・フルスタックエンジニア：メンバー2名
２：技術スタック
・ML：Python
・バックエンド：Typescript, Python
・インフラ：GCP, Terraform, Docker, Packer等
・その他：GitHub, Slack, miro, Figma, Notion,Sentry等
・Coding Agent：Devin, GitHub CoPilot
※ 新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定します。
※ 上記の技術スタック全てに精通している必要はありません。
■募集背景
今まで：研究者が運用していたものを、仕組み化することに携わっていただける。機械学習、基盤の構築に携わっていただける機会を提供できる
求めるスキル
必須スキル/経験
- ビジネスレベルの日本語力、英語力
・機械学習モデル開発に関する実務経験
・MLOps基盤の設計・構築経験（データ収集・アノテーションの効率化、学習・評価の管理、デプロイ・監視の自動化等）
・CI/CDパイプラインの設計・実装経験
・モデルを安定的にデプロイできる環境の構築経験
・Pythonを使用した機械学習ワークフローの実装経験
・GCP、Terraform、Docker等のインフラ技術の経験
※いずれかのご経験の組み合わせを前提としております。
歓迎スキル/経験
・ML領域への知見
・モデル学習基盤やデータインフラの構築経験
・WEBアプリケーションの開発保守経験（2-3年程度）
・自ら課題を発見し、プロダクトへの落とし込みができる力
・チーム内外と積極的にコミュニケーションを図り、スムーズな意思疎通ができる
・DevOpsにおける提案・議論・プロジェクト遂行ができる
・研究者とエンジニアリングチームの橋渡し役としての経験
求める人物像
- チーム内外と積極的にコミュニケーションを図り、スムーズな意思疎通ができる
- スケジュールを意識してプロジェクトを進められる
- ベンチャーの環境に慣れている柔軟性を持った方
仕事の魅力
■概要
2022年5月に早稲田大学の会話AIメディア研究グループからスピンアウトして設立されたエキュメノポリスでは、大学発のスタートアップとして自然な対話を通じた能力診断と成長支援を実現する、世界最先端の対話AI診断プラットフォーム「EQU AI Platform」の企画/開発を行っています。
「EQU AI Platform」は特許技術を軸に、従来の一問一答型評価を超えた“気づき”と“変化”を生む対話プロセスを構築しており
AIが「感情や意図」「文脈・反応の適切性」をリアルタイムに捉え、ユーザーに最適なフィードバックと学習支援を提供しております。
2023年度から早稲田大学の正規英会話授業に正式導入された他、2023年3月に世界的クリエイティブイベントSXSW（サウス・バイ・サウスウエスト）の教育系スタートアップ・ピッチコンペティション「SXSW EDU Launch」のファイナリストとして東アジアから唯一登壇する等、世界的な認知度も高まってきています。
今回、サービスの拡大に伴い、私達と一緒に未来の言語教育をイノベートする仲間を募集しています。私たちのチームは、マルチモーダル対話システム、自然言語処理、第二言語習得、学習科学、デジタルヒューマン、量子コンピューティングからメディアアートまで、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されています。チームメンバーの出身国も日本、米国、英国、スペイン、ポーランドなど多岐にわたります。
■採用強化の背景
体制強化・事業多角化に向けた技術基盤の構築
①診断評価・学習支援向け会話AIエージェントをPaaSとして構築し、対話型診断への多様なニーズに対応したアプリケーション開発環境を提供
②マルチモーダルデータ（音声、テキスト、視線、表情、対話構造）を統合活用し、従来の言語評価システムでは難しかった対話の流れや適切性、および「やりとりの力」を総合的に評価・診断する技術を高度化
③「LANGX Speaking」で培った基盤技術を汎用化し、英会話学習のみならず、より広義の言語教育市場や、企業研修、カスタマーサポート、医療などの専門領域への展開を目指すこと。特に、外国人に向けた特定の業種特化の日本語自己学習アプリケーションの開発など