A1A株式会社

▍募集背景
A1Aは「取引に関わるすべての人が、信頼と情熱をもったものづくりができる世界をつくる」をミッションに掲げ、製造業の調達・購買領域における課題解決を通じて、より良いものづくりの実現を目指すスタートアップです。

私たちは UPCYCLE をリリースした後、顧客の現場で得た学びや、調達×エンタープライズというドメインの複雑性を踏まえて、製品の価値を改めて再定義しました。
その結果、今後の調達業務における本質的な価値提供には AI を中心に据えたプロダクト構造が不可欠であると判断し、大きく舵を切っています。

実際に、調達業務における AI 活用の具体的な価値が見え始め、複数の顧客企業との実証実験も動き出しています。製品として提供できる価値をさらに高めていくためには、AI への本格的な投資が欠かせないフェーズに入りました。

一方で、社内のAI エンジニアは現在2名のみで、
プロダクト開発、実証実験、基盤整備、社内業務のAI活用推進など、重要テーマを同時に進めるにはリソースが十分ではありません。

A1A がこれから目指すのは、単に「AIを使う会社」ではなく、AIを価値の中心に据えてプロダクトを創る会社です。
その進化をともにつくるAIチームのメンバーとして、難しい課題にチャレンジしていただける方を募集しています。

▍これから取り組みたいこと
・UPCYCLE における AI コア機能の技術検証・実装
・社内オペレーションへの AI 活用とワークフロー自動化
・図面、3D CAD、見積書など、製造業特有の非構造データ解析
・AIを前提とした新しいプロダクトUXの設計・実装
・Web会議、メール、チャットなどの多様なコミュニケーションデータの解析と価値化

▍仕事内容
A1A の AI チームの一員として、UPCYCLE のAI中核化と、社内外におけるAI活用の推進を担っていただきます。
プロダクト価値の再定義に伴い、AIが製品の中心技術となるフェーズに入っており、PoC〜実装・運用まで一気通貫で関与できるポジションです。

＊Mission
・UPCYCLE に蓄積される多様なデータ（図面・3D CAD・見積書・テキストなど）を活用し、AIを前提とした新しいプロダクト体験を創り出すこと
・各プロダクトチームの技術パートナーとして、LLM 活用を検討・導入し、社内全体のAI活用レベルを引き上げること
・A1A内部のオペレーション（データ変換・商談管理など）にもAIを適用し、生産性向上に寄与すること

＊想定する業務例
・顧客課題・調達業務プロセスの理解
　└ AI/LLM が価値を発揮できるポイントを構造化し、アプローチ方針を策定
・技術調査・手法検討
　└ LLMベースの検索、RAG、要約、分類、非構造データ解析などに関するベストプラクティス・論文・OSSの調査
・AIコア機能のプロトタイプ開発
　└ UPCYCLE に新たに追加する AI 機能の検証（PoC）〜アーキテクチャ設計
　└ AIネイティブな操作導線・UXの検討
・プロダクトへの落とし込み（実装支援）
　└ PoC をプロダクトチームと協働し仕様化・実装
　└ Stream Aligned Team への技術伴走
・モデル/機能の評価と運用改善
　└ LLM の性能評価、プロンプト設計、RAG の改善、モデル切り替え戦略の検討


【業務内容の変更範囲】会社の定める業務

AI・LLMエンジニア

Python

Ruby

TypeScript

Ruby on Rails

React

FastAPI

Vercel

Terraform

OpenAI API

Claude Code

Vertex AI

Figma

Notion

GitHub Actions

Slack

GitHub

◢◤製造業購買部門の働き方を変える｜SO付与◢◤累計10億円資金調達の製造業「調達部門」向けSaaS｜AIプロダクトエンジニア募集！

▍募集背景
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
A1Aは「取引に関わるすべての人が、信頼と情熱をもったものづくりができる世界をつくる」をミッションに掲げ、製造業の調達・購買領域における課題解決を通じて、より良いものづくりの実現を目指すスタートアップです。

現在開発しているのが、見積書・図面・3D CADなど非構造データをAIが解析し、コストダウンのヒントを提供する「UPCYCLE AI」です。部品の種類ごとに異なるコスト因子に対応した独自の解析技術を開発しており、複数の顧客企業との実証実験も動き出しています。提供価値をさらに高めていくためには、AIへの本格的な投資が欠かせないフェーズに入りました。

一方で、社内のMLエンジニアは現在2名のみ。プロダクト開発、実証実験、解析技術の高度化、データ基盤整備、社内業務のAI活用推進など、取り組むべき重要テーマが豊富にある状況です。

A1Aがこれから目指すのは、単に「AIを使う会社」ではなく、AIを価値の中心に据えてプロダクトを創る会社です。図面解析やマルチモーダルなデータ処理、ドメイン特化の難しさそのものを面白がりながら、その進化をともにつくっていただけるAIチームのメンバーを募集します。

▍仕事内容
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
A1AのApplied Technology Unitの一員として、UPCYCLE AIの開発を中心に、PoCから実装・運用まで一気通貫で担うポジションです。

＊Mission
・UPCYCLEに蓄積される多様なデータ（図面・3D CAD・見積書・テキストなど）を機械学習で解析し、AIを前提とした新しいプロダクト体験を創ること
・各プロダクトチームの技術パートナーとして、社内全体のAI活用レベルを引き上げること

＊想定する業務例
・顧客課題・調達業務の理解と問題定義
　└ ドメインを深く理解し、MLが価値を発揮できる課題を構造化
　└ 業務要件を統計的な評価指標に翻訳し、解くべき問題と成功基準を定義
・データ理解・前処理基盤の構築
　└ 図面・3D CAD・見積書など多様な非構造データの収集・整備
　└ アノテーション設計、データ品質の検証、特徴量設計
・技術選定・実験
　└ 課題に応じた手法選定（画像認識・3Dデータ処理・情報抽出・検索/推薦・LLM活用など）
　└ 学習・評価・チューニングのイテレーション
　└ 論文・OSSの調査と実装、最新手法の検証・適用
・プロダクトへの組み込み
　└ プロダクトチームと協働し、モデルをサービスに統合
　└ パイプラインの設計と実装
　└ 不確実性を前提としたシステム設計（フォールバック・観測性・冪等性の確保）
・評価設計と改善サイクルの主導
　└ コンポーネント／システム／プロダクトの三層にわたる評価設計
　└ オフライン評価・A/Bテスト・モニタリング・ドリフト検知の整備
　└ 評価指標とビジネス価値の整合性検証


【業務内容の変更範囲】会社の定める業務

機械学習エンジニア

◢◤製造業購買部門の働き方を変える｜SO付与◢◤累計10億円資金調達の製造業「調達部門」向けSaaS｜MLエンジニア募集！

仕事概要
▍募集背景
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
A1Aは「取引に関わるすべての人が、信頼と情熱をもったものづくりができる世界をつくる」をミッションに掲げ、製造業の調達・購買領域における課題解決に取り組むスタートアップです。

私たちが向き合う製造業の現場では、図面や見積書と並び「3D CAD」が極めて重要なデータとして存在します。3D CADには製品の形状だけでなく、製造方法や加工の難しさ、材料使用量、金型構造など、コストや製造性に直結する情報が詰まっています。

しかし、既存のCAD機能や一般的なAIモデルだけでは、形状が持つ「製造上の意味やコスト要因」を正確に読み解くことはできません。形状やトポロジーから製造難易度やコストドライバーを説明可能な形で抽出するには、Computational Geometry（計算幾何学）や Geometric Deep Learning（幾何学的深層学習）といった幾何学そのものを扱う技術が必要です。

今回は、Geometry領域を専門性の軸として、まだ解き方の定まっていない技術課題に挑み、新しいアルゴリズムやモデルをゼロから生み出す Research Engineer を募集します。PoCで終わらせず、「これまでプロダクトができなかったことをできるようにする」社会実装まで一貫して取り組めるポジションです。

▍これから取り組みたいこと
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
・3D CADから製造上意味のある幾何特徴を抽出するアルゴリズムの研究開発
・B-Rep、Mesh、Point Cloudなどを対象とした3D形状解析
・形状やトポロジーを用いた製造性・製造難易度の推定
・3D形状から製品コストを左右する幾何学的な要因を抽出・説明する技術の開発
・Geometric Deep Learningを活用した3D形状認識・表現学習
・CADデータを対象とした学習データ・評価データ・ベンチマークの構築
・図面やテキストなど、他の情報と3D CADを組み合わせたマルチモーダルな解析
・研究・技術検証によって獲得した能力のプロダクトへの実装

例えば、現在は以下のような問いに取り組んでいます。
・部品形状から、肉厚・リブ・ボス・穴などの製造特徴をどこまで安定して認識できるか
・形状やトポロジーから、製造方法や加工の難しさをどこまで推定できるか
・3D CADから、材料使用量や形状複雑性など、原価を左右するコストドライバーをどこまで抽出できるか
・異なる向きや座標系、実際のCADデータに含まれる数値誤差に対して、どのように頑健な解析を実現するか
・決定論的な幾何アルゴリズムと機械学習を、それぞれどのような問題に使い分けるべきか
・これらは一例です。特定の手法を前提とせず、問題に応じて幾何アルゴリズム、機械学習、深層学習などを組み合わせながら研究開発を進めます。

▍仕事内容
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
A1AのAIチームの一員として、課題設定から論文調査、アルゴリズム設計、プロトタイピング、プロダクション実装まで一貫して担っていただきます。

＊Mission
・3D CADに含まれる幾何情報から、製造性やコストに関係する情報を理解・抽出できる技術をつくること
・既存のAIやCAD機能では解けない課題に対し、幾何アルゴリズムと機械学習を融合させた新しい解法を開発すること
・研究開発成果を実際のプロダクト（UPCYCLE）に実装し、製造業の現場に新たな価値を提供すること

＊想定する業務例
・課題設定・技術調査
└ 製造業務の課題をGeometry領域の技術課題として再定義・定式化
└ 論文、OSS、商用ライブラリ等の調査と、プロトタイプによる実現可能性検証

・幾何解析アルゴリズム & 機械学習モデルの開発
└ 曲率・法線・トポロジー等の幾何情報を活かした決定論的アルゴリズムの設計
└ 課題に応じた Geometric Deep Learning や GNN 等のモデル構築

・データセット・評価指標の設計
└ 学習データ・評価データの設計および Ground Truth の構築
└ 単なる認識精度だけでなく「製造上の実用性」を踏まえた評価指標の策定

・プロダクトへの展開・実装
└ ML Engineer や AI Product Engineer と協働し、処理速度・頑健性を考慮したプロダクション環境への組込み・改善

　【業務内容の変更範囲】：会社の定める業務

その他

Docker

Linux

3D CAD×高度数学で未知の課題に挑み、プロダクトの核となるアルゴリズムを発明するResearch Engineer

▍募集背景
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
A1Aは「取引に関わるすべての人が、信頼と情熱をもったものづくりができる世界をつくる」をミッションに掲げ、製造業の調達・購買領域における課題解決に取り組むスタートアップです。

UPCYCLE のリリース後、顧客の現場から得た学びと、調達×エンタープライズというドメインの複雑性を踏まえ、私たちは AI を中心に据えたプロダクト構造へ大きく舵を切りました。複数顧客企業の運用が動き出し、今後も UPCYCLE 上で業務を実施する顧客が増えていきます。

一方、現在の開発チームには専任の QA ロールを持つメンバーがおらず、テックリードやEMの役割のメンバーが分担して担当しています。エンタープライズ顧客の業務を支えるためには、機能要件・UX/UI デザイン・非機能要件で高い基準を設定・維持する仕組みが不可欠です。

そこで、エンジニア・デザイナー・PdM がそれぞれ品質にオーナーシップを持ち、開発スピードを落とさずに品質を作り込める組織を実現する QA 責任者を募集します。

▍これから取り組みたいこと
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
・エンジニアが品質責任を持ち、初めから品質基準を満たした成果物を作れる開発フローの設計
・機能・ユーザビリティを統合した品質基準（受け入れ基準）の整備
・E2E / API などテスト自動化基盤の構築と CI/CD への統合
・デザイナーと協働したユーザビリティ基準・チェックリストの運用
・QA チームの段階的立ち上げ（2 人目以降の採用・育成）

▍仕事内容
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
A1A 開発チームの 1 人目 QA として、UPCYCLE のQA体制・組織の構築をしていただきます。QA がゲートキーパーになるのではなく、エンジニア・デザイナー・PdM の品質オーナーシップを支援する役割を担っていただきます。

＊Mission
・顧客業務を止めない品質水準の確立（致命的障害ゼロ）
・品質とスピードを両立する開発フローの設計（エンジニアが初めから品質基準を満たした成果物を作れる状態の実現）
・機能要件・UX/UI デザイン・非機能要件を含む品質基準の確立
・エンジニア主導の品質文化の醸成

＊想定する業務例
・品質基準の設計・運用
　└ 機能・非機能（ユーザビリティ・性能・セキュリティ）に対する受け入れ基準を要件定義者と共同で策定・合意・レビュー
　└ QA 観点からのよりよい要件の提案
　└ 受け入れ基準をエンジニア自身の責任で確認できるワークフローの整備
・品質エンジニアリング基盤の構築
　└ E2E / API 自動テスト戦略の策定と実装推進
　└ GitHub Actions を活用した CI への品質ゲート組み込み
・ユーザビリティ品質の保証（デザイナーと協働）
　└ ユーザビリティ基準（操作性・学習容易性・エラー回避性等）の策定と受け入れ基準への組み込み
・開発プロセス改善
　└ Shift Left（Discovery〜設計段階からの QA 関与）の推進
　└ 障害分析・ポストモーテムの整備
　└ 品質 KPI（自動化率・欠陥流出率・MTTR 等）の設計と運用
・組織作り
　└ QA チームの段階的立ち上げと採用（要件定義・面接）
　└ エンジニア・デザイナー向け品質教育・勉強会の実施

　【業務内容の変更範囲】：会社の定める業務

▍本ポジションにおける役割の考え方
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
当社におけるQAロールは、開発の最後でバグを塞ぐ「ゲートキーパー（監視役）」ではありません。開発チーム全体（Engineers, Designers, PdMs）が自ら高品質なプロダクトを生み出せるよう、“品質のレバレッジをかけるパートナー” として立ち回っていただくことを期待しています。

そのため、以下のような動き方は本ポジションのメインミッションとして想定していません。

・QA単体ですべての手動受け入れテストを抱え込むこと
➔ エンジニア自身が責任を持って品質を確認できるワークフローやテスト基準を設計すること、Shift Leftを推進することを重視します。

・品質責任をQAチームだけに閉じて孤立させること
➔ エンジニアやデザイナーが品質にオーナーシップを持てるよう、文化醸成と仕組み化（CI/CD組み込みや基準策定）をリードしていただきます。

・単なる手動テストケースの作成・大量消化に追われること
➔ テスト自動化基盤（E2E/API）の構築や、ユーザビリティ・非機能要件の定義など、仕組みによる品質向上（品質エンジニアリング）に注力していただきます。

▍1 年後に実現したい状態
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
・重大障害ゼロでの顧客オンボーディング完遂
・受け入れ基準が全開発チケットに標準装備されている
・主要ユーザーフローの E2E 自動テストが CI で常時稼働
・ユーザビリティを含む非機能要件の品質基準が定義・運用されている
・バグ発生月 1 回ペース → 四半期数件レベルへの削減
・エンジニア全員の品質オーナーシップ浸透


QAエンジニア

1人目品質保証エンジニア（Quality Engineer / QA）〜開発プロセスのShift Leftと品質基盤構築〜

募集背景
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
A1Aが向き合うBtoB領域は、業務プロセスやドメイン知識が非常に深く複雑です。現行業務を変えることへの抵抗感や、一人のユーザー要望が組織全体の最適解とは限らない難しさ、そして手戻りコストの高さといった特有の課題があります。そのため「作る前に業務や人の理解・解像度を高め、事業上のリスクを抑えながら本質的な課題を特定すること」が極めて重要です。

現在、デザインチームは2名体制で運用していますが、プロダクトの拡張やエンジニアチームの拡大に伴い、優先度の高いプロジェクトに追われ、重要だが緊急性の低い機能追加やデザイン体系化にリソースを割ききれない場面が生じています。   

そこで今回、画面設計の自立した実行力をベースに、要件の具体化から将来的にはユーザー理解・課題定義といった上流フェーズまで幅広く担い、チームの意思決定をともに前進させてくれるデザイナーを新たに募集することになりました。

▍ミッション
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
人の「理解・判断・行動」を業務や組織の構造から捉え直し、複雑な関係を解きほぐしながら、より良い判断と行動を支えるプロダクトの概念・情報構造・体験へと昇華させる

▍仕事内容
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
＊Mission
ユーザーの表面的な言葉だけにとらわれず、その背景にある業務フローや利害関係、判断の迷いなどを深く解像度高く理解し、「何のためにどのような仕組みに変えるべきか」を構造的にアプローチしてプロダクトへ具体化します。

＊想定する業務例
【入社直後〜お任せしたい業務】
まずは要件や方向性がある程度固まったプロジェクトにおいて、画面設計やユーザー体験の具体化・デザイン推進をお任せします。   

・機能追加・改善におけるUI/UX設計・プロトタイピング   
└例：通知機能など、必要な利用シーンの洗い出しから画面・インタラクションへの落とし込み、Figmaを用いたプロトタイプ作成   
・実装・開発に向けた仕様整理とエンジニア連携   
・要件定義・企画の具体化サポート   

【将来的に広げていただきたい業務（キャリアパス）】
業務やドメイン理解を深めながら、徐々に上流の企画・課題定義フェーズへ挑戦していただきます。   
・ユーザー・業務構造の解像度向上   
└ユーザーインタビュー、業務観察、メンタルモデルや業務フロー、組織構造・権限の把握   
・本質的な課題の再定義・情報構造化   
└要望の背景にある「問い」の再設定（例：単なる操作削減ではなく、情報の分散や責任分担の問題を疑う）   
└顧客ごとの業務差分を抽出し、プロダクトで吸収すべき構造への変換   
・To-Be業務・体験コンセプトの構想   
└オブジェクト設計（OOUI）、概念設計、例外ケースや状態ルールの設計   
・仮説検証・チームの思考・意思決定の推進   
└プロトタイプ等を用いた顧客レビューや検証の設計、論点・トレードオフの可視化を通じたチームの共通認識形成 

　【業務内容の変更範囲】：会社の定める業務

UIUXデザイナー_複雑な業務ドメインを紐解き、本質的な課題解決とプロダクト構造の再設計に挑む

▍募集背景
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
A1Aは「取引に関わるすべての人が、信頼と情熱をもったものづくりができる世界をつくる」をミッションに掲げ、製造業の調達・購買領域における課題解決を通じて、より良いものづくりの実現を目指すスタートアップです。

既にエンタープライズ企業の導入いただき、2024年4月にはシリーズBの追加資金調達を完了して累計10億円以上を調達。一気に勝負をかけるタイミングに差し掛かっており、さらにプロダクトの価値を高めるためにエンジニアを募集しています。

プロダクト開発におけるAIの活用はもちろんのこと、プロダクトの提供価値を高めるためにAI活用を推進しています。実際に、調達業務における AI 活用の具体的な価値が見え始め、複数の顧客企業との実証実験も動き出しています。

A1A のプロダクト開発チームが目指すのは、「PdMが仕様を考えてディレクション、エンジニアがコーディングするチーム」ではなく、「エンジニアやPdMがそれぞれの知見を活かしてプロダクトの価値を高めるチーム」です。

結果、クライアントの期待を超えるようなプロダクトを創り上げていきたいと考えています。その進化をともにつくるプロダクト開発チームのメンバーとして、難しい課題にチャレンジしていただける方を募集しています。

▍今後取り組みたいこと・Mission
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
様々なレイヤーでこれから取り組んでいきたいことが複数あるため、ご自身の得意領域ややっていきたいことに合わせて、適切な役割期待を設定します。

今後取り組みたいことの例は下記のとおりです。

＜長期的な運用を見越した設計・環境整備＞
・技術的負債を適切に管理し、将来的な開発のボトルネックを防ぐ体制の構築がこれからであること
・プロダクトの成長に伴い、スケーラビリティを考慮したアーキテクチャ設計が求められるが、現時点で体系的な方針が確立されていないこと
・技術選定や開発生産性の向上に関して、組織全体での合意形成を促進し、長期的に持続可能な開発環境の整備をしたい

〈中長期の組織づくりを見据えたチームの仕組みづくり〉
・中長期的にはCTOが組織全体を見きるのに限界があり、マネジメントが手薄になる可能性があること
・エンジニアの個々の成長支援や評価の仕組みを整え、チームとしてのパフォーマンス最大化する余地があること
・組織が成長するフェーズに入っているが、スケールに耐えうるマネジメント体制を整える必要があること

＜上流からプロダクト関与するエンジニアチームの組成＞
・上流の課題整理の時間を短縮し、開発スピードを上げること
・PdMが持つ課題に対してエンジニアが主体的に関与し、意思決定の負担を分散すること
・開発チームが上流の要件定義から関与し、下流と上流の接続がスムーズにすること

▍一緒に働くプロダクトチームメンバー例
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
・楽天→Speee→A1AのSREリード（業務での開発歴14年）
・ワークスアプリケーションズ→ジラフ→A1AのUXエンジニアリード（業務での開発歴10年）
・カカクコム→A1AでエンジニアからキャリアチェンジしたProduct Owner


【業務内容の変更範囲】会社の定める業務

フルスタックエンジニア

◢◤プロダクト価値を向上するエンジニア｜0→1フェーズ｜SO付与◢◤累計10億円資金調達の製造業「調達部門」向けSaaS｜プロダクトエンジニア募集！

▍募集背景
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
A1Aは「取引に関わるすべての人が、信頼と情熱をもったものづくりができる世界をつくる」をミッションに掲げ、製造業の調達・購買領域における課題解決を通じて、より良いものづくりの実現を目指すスタートアップです。

現在開発しているのが、見積書・図面・3D CADなど非構造データをAIが解析し、コストダウンのヒントを提供する「UPCYCLE AI」です。部品の種類ごとに異なるコスト因子に対応した独自の解析技術を開発しており、複数の顧客企業との実証実験も動き出しています。提供価値をさらに高めていくためには、AIへの本格的な投資が欠かせないフェーズに入りました。

一方で、社内のMLエンジニアは現在2名のみ。プロダクト開発、実証実験、解析技術の高度化、データ基盤整備、社内業務のAI活用推進など、取り組むべき重要テーマが豊富にある状況です。

A1Aがこれから目指すのは、単に「AIを使う会社」ではなく、AIを価値の中心に据えてプロダクトを創る会社です。図面解析やマルチモーダルなデータ処理、ドメイン特化の難しさそのものを面白がりながら、その進化をともにつくっていただけるAIチームのメンバーを募集します。

▍仕事内容
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
A1AのApplied Technology Unitの一員として、UPCYCLE AIの開発を中心に、PoCから実装・運用まで一気通貫で担うポジションです。

＊Mission
・UPCYCLEに蓄積される多様なデータ（図面・3D CAD・見積書・テキストなど）を機械学習で解析し、AIを前提とした新しいプロダクト体験を創ること
・各プロダクトチームの技術パートナーとして、社内全体のAI活用レベルを引き上げること

＊想定する業務例
・顧客課題・調達業務の理解と問題定義
　└ ドメインを深く理解し、MLが価値を発揮できる課題を構造化
　└ 業務要件を統計的な評価指標に翻訳し、解くべき問題と成功基準を定義
・データ理解・前処理基盤の構築
　└ 図面・3D CAD・見積書など多様な非構造データの収集・整備
　└ アノテーション設計、データ品質の検証、特徴量設計
・技術選定・実験
　└ 課題に応じた手法選定（画像認識・3Dデータ処理・情報抽出・検索/推薦・LLM活用など）
　└ 学習・評価・チューニングのイテレーション
　└ 論文・OSSの調査と実装、最新手法の検証・適用
・プロダクトへの組み込み
　└ プロダクトチームと協働し、モデルをサービスに統合
　└ パイプラインの設計と実装
　└ 不確実性を前提としたシステム設計（フォールバック・観測性・冪等性の確保）
・評価設計と改善サイクルの主導
　└ コンポーネント／システム／プロダクトの三層にわたる評価設計
　└ オフライン評価・A/Bテスト・モニタリング・ドリフト検知の整備
　└ 評価指標とビジネス価値の整合性検証


製造業向け調達データプラットフォーム「UPCYCLE」の開発・提供

A1A株式会社

求人一覧