職種
その他年収
648万円 〜 1,169万円利用技術
- Python
- TypeScript
- AWS
- GitHub
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-12-15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
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
ChatGPT, Cursor, Claude Code
生成AI活用状況の詳細
生成AIをコーディング業務に活用し、実装時の生産性向上や品質の安定化を図っています。
また、設計補助や技術ドキュメント作成など、文章に関わる業務全般でも活用し、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境づくりを進めています。
また、設計補助や技術ドキュメント作成など、文章に関わる業務全般でも活用し、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境づくりを進めています。
仕事内容
■業務内容
・Knowledge Tracing モデルの設計と実験: 生徒の演習時系列から正答確率を予測するモデル（Transformer / GRU 系・意味埋め込みベース）を設計し、公開データセットと自社学習ログで実験を回す
・評価プロトコルの運用と改善: 生徒単位分割・時間順・未出題問題の hold-out を守った厳密評価（AUC / ECE / キャリブレーション）を設計・運用し、結果を再現可能な形で記録する
・CPU 完結推論のためのモデル軽量化: 量子化（INT8 / 三値）・蒸留・ONNX 化により、モデルサイズ 5MB 以下・CPU 状態更新 p50 200ms 以下の制約で動くモデルを作る
・論文
開発環境
研究対象プロダクト: 進研ゼミ（中高講座）／AI塾／AIチューター／テスパ神（学習プラン・問題生成）
技術スタック: Python / PyTorch / torchao（量子化）/ ONNX / scikit-learn / 埋め込み API（Gemini 等）/ TypeScript（推論ラッパー）/ AWS（Spot GPU での実験・ECS / Aurora）/ GitHub
開発プロセス: Claude Code / Codex による AI 駆動開発を全面採用。実験は Issue / PR 単位で記録し、評価結果は再現手順つきでリポジトリに残す。ADR・Spec によるドキュメント駆動
研究環境: 公開ベンチマーク（MOOCRadar / XES3G5M / MOOCCubeX 等）と自社学習ログ、AWS GPU 実験予算、社内の教育総合研究所によるレビュー
チーム構成: CTO 直
求人の特徴
利用技術
- Python
- TypeScript
- AWS
- GitHub
趣向性
- 自社サービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- 変化の早い業界・職場
- 新しい取り組み・技術の活用
- サービス企画・提案業務への参加
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- グローバルな環境への適応
- 部下・メンバーのサポート
- 迅速な意思決定
- 成果に対する意識
- 継続的な改善活動
- Web
- モバイル
- アプリケーション開発
- ビッグデータ・データ解析
- 開発の効率化・最適化
- 研究開発
- 上流工程・要件定義
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- 海外・グローバル