職種
機械学習エンジニア年収
599万円 〜利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-03-25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
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している
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
ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Dify
生成AI活用状況の詳細
当社では、機械学習の活用方法に課題を抱えるユーザーを支援するため、ChatGPTやClaude、Perplexity、Difyといった生成AIツールを目的別に活用し、機械学習の結果解釈機能や質問応答をプロダクトに組み込む取り組みを進めています。
これにより、専門的な知識がなくても、ユーザーが自身の課題に応じた分析をスムーズに理解できるようになります。
加えて、社内開発においてもエンジニアの生産性向上を目的に、生成AIを統合した開発環境であるCursorを導入し、機能開発やリファクタリング、ドキュメント生成などの業務効率化を図っています。
これにより、専門的な知識がなくても、ユーザーが自身の課題に応じた分析をスムーズに理解できるようになります。
加えて、社内開発においてもエンジニアの生産性向上を目的に、生成AIを統合した開発環境であるCursorを導入し、機能開発やリファクタリング、ドキュメント生成などの業務効率化を図っています。
仕事内容
SUPWATは「知的製造の時代を創る」をビジョンとして、2019年に設立いたしました。
日本はいま、製造業の国際競争力が低下しつつあります。しかし、製造業における研究開発費と労働生産性は主要国に対して低く、未来に向けた投資は少なくなる一方です。これは単なる業界内だけでの問題ではなく、これからの国力の差にも関わると考えています。
CEOの横山が製造業に携わる中で、特にR&Dの領域では、全行程の60%を占める「実験・解析」で属人的な部分が多く残っており、研究開発・生産技術の生産性を妨げられた光景を何度も見てきました。SUPWA
開発環境
開発言語：Python, TypeScript
フレームワーク：FastAPI, React, Redux, Next.js, Tensorflow, Pythorch, scikit-learn
インフラ・ミドルウェア：AWS
データベース：PostgreSQL
開発ツール：Slack, GitHub(Actions), Docker, notion