ゆたかな世界を、実装するImplement a Fruitful WorldABEJA FIRST GUIDEfor Software Engineers
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INDEXfor Software Engineers1 ソフトウェアエンジニアの面白さ2 直近のプロジェクト事例3 標準技術スタック4 ソフトウェアエンジニアに求める人物像5 エンジニアメンバーのご紹介6 数字で見るABEJA～エンジニア版～この資料は、ABEJAで働くことに興味を持っていただいたエンジニアの方に向けて、業務内容や求める人物像、ABEJAが提供できるエンジニアとしてのキャリアをお伝えすることを目的としています。この資料をきっかけに、私たちに興味を持っていただければ幸いです。
Machine Learningに尖りをもったエンジニアとして市場価値を高められます。3ソフトウェアエンジニアの面白さ豊富なAI/MLプロジェクトを裁量をもってリードできる開発に集中できる会社基盤・企業文化データサイエンティストとの協業1 2 3
テクノロジーのスペシャリストとして、顧客と伴走・リードすることが求められます。意思決定の段階からプロジェクトに携わることも多く、顧客とのビジネス共創に深く関わることができます。4①豊富なAI/MLプロジェクトを裁量を持ってリードできる多様なプロジェクト● AI/ML関連のプロジェクトが多数。●製造、物流、通信など、幅広い業界と関わることができる。●リーディングカンパニーとのプロジェクトが豊富。関わる広さと深さ●システム開発の全工程を担当することが多い。●課題ヒアリングや企画立案に参画することもある。●運用保守を見据えたシステムの提案が求められる。●運用と改善を通してひとつのプロジェクトに深く関わることも、多種多様な案件を経験することもできる。大きな裁量●標準技術スタック（P.8参照）を軸に、顧客ごとに最適な技術スタックを選定できる。●ビジネスパートナーという立ち位置であり、顧客と一緒に課題解決に取り組むことができる。
エンジニア～データサイエンティストが密に連携してプロジェクトを推進します。スキルや志向次第で、データサイエンティストの業務領域に踏み込んで活躍することも可能です。5②データサイエンティストとの協業アセスメント（要件定義など）PoC（概念実証）インテグレーション 保守・運用協業モデル組込みデータサイエンティスト業務範囲と内容モデル開発 モデル改善アセスメント・ビジネス要件定義エンジニア業務範囲と内容要件定義設計開発テスト保守・運用アプリへのインテグレーション開発したモデルがアプリで動作するように適切なI/Fを定義。それに合わせてコードを改修するデータパイプラインの構築実験用コードで動作していたパイプラインをワークフローエンジンなどで動作するように改修するモデルデプロイ環境の構築モデルの訓練から推論APIへのデプロイまでの一連の環境を整備する
会社全体の技術志向の高さや、AI技術への独自の取り組みなどが整っており、エンジニアリングに集中できる環境です。6③開発に集中できる会社基盤・企業文化技術志向の高い環境 業務効率化の基盤⚫ ABEJA Platformを活用した開発効率の向上ABEJA Platformに、AI/MLモデルの開発に必要なコンポーネントを集約しています。これを活用することで開発効率を高めることができます。⚫各種ツールを用いたスムーズな社内コミュニケーション社員全員が、Slackとnotionを活用。基本的に情報はオープンであり、自由にアクセスできます。GitHubによる設計議論やレビューも活発です。⚫経営陣・事業責任者の技術への理解代表や事業責任者の出自がエンジニアであるため、技術に対する理解が深いです。また、ビジネスサイドも開発経験者やE資格保有者など技術に明るいメンバーが多く、同じ目線で顧客・業界課題に向き合うことができます☺⚫社内勉強会の定期実施自分が関わっていないプロジェクトやナレッジを横断的に学べる機会が豊富にあります。（例）プロジェクトレビュー（随時）、雑談会（週1回）、社内勉強会の開催（週1回）など
機械学習モデルを組み込んだ多種多様なプロジェクト・案件に携わることができます。7直近のプロジェクト事例視聴履歴や配信コンテンツの類似度を基にユーザーに適したコンテンツをレコメンドするシステムを開発蓄積された過去の膨大なドキュメントを解析することで、ユーザーが効率良くナレッジ検索するためのシステムを開発ナレッジ検索システム顧客からのお問合せ（ご指摘）内容を解析、重要度毎に分類することで人手で行っていた作業を一部自動化するシステムを開発問い合わせ重要度判定システム映像コンテンツレコメンドシステム
標準技術スタックを軸に、顧客ごとに最適な技術スタックを選定の上、開発を進めます。高品質なシステム開発のために、コードレビュー、IaC、CI/CDなど高い水準のガイドラインを定めています。8標準技術スタックProgramingLanguageApplicationFrameworkML FrameworkMonitoringInfrastrctureDevOps
お客様や組織の課題を自分ごととして捉え、テクノプレナーシップ（※1）を持って課題解決に取り組んでいただける方を求めています。9ソフトウェアエンジニアに求める人物像機械学習を組み込んだシステムの開発がしたい幅広い技術を習得、活用していきたい顧客や社内のメンバーと協業しながら開発に携わりたい成長を続ける組織の中で、組織づくりや組織開発に挑戦したい※1：テクノプレナーシップとは、進化するテクノロジー（Technology)を用いて、どのような社会を実現していくかを問い続ける姿勢（Liberal Arts）、そしてこの円環を推進する力（Enterpreneurship）を表した造語です。
10エンジニアメンバーのご紹介近藤 聡 Satoshi KondoAI系の受託開発会社、Web系のサービス開発会社、フリーランスを経て、2020年2月にABEJA入社。大手企業のレコメンド基盤、需要予測システムなどをフルスクラッチで開発。現在はプレイングマネージャーとしてプロジェクトに関わりながら、チーム運営、エンジニア採用等にも携わっている。河﨑 敏弥 Toshiya Kawasaki創業間もないABEJAへ入社。Deep Learningを使った店舗映像解析のクラウド処理基盤の開発をリード。その後ABEJA Platformの立ち上げ、エッジ領域の機械学習機能の開発も経験。現在は画像処理・機械学習を用いたアプリ開発や、SaaSの開発を担当。MLOps環境構築、データ基盤、インフラ構築、バックエンド開発などを得意としている。鈴木 肖太 Shota SuzukiSIerにてDX支援組織の立ち上げ、機械学習を活用したドキュメント検索システムの開発などに従事。その後、自社SaaSの機械学習モデルを含むサービス全体の設計・開発をリード。2022年2月ABEJA入社。プロジェクトを技術面でリードする傍ら、データサイエンティストとの協業を効率化するプロジェクトテンプレートの設計・開発を担当している。石川 尊教 Takanori Ishikawaドリコムにてブログ・パッケージの開発・導入、自社サービスの運営に携わる。その後、ミクシィにてmixiアプリやmixiプラットフォーム、XFLAGスタジオのプラットフォーム基盤の開発を経験。2017年2月ABEJA入社。ABEJA Platformの設計と開発を担当。得意な技術スタックは React Native、Elixir など。
平均残業時間数字で見るABEJA～エンジニア版～※2022年8月実績51分/日11※2022年10月実施アンケートをもとに作成ABEJAの良いところ人間関係1位成長できる環境1位組織文化3位働く環境（制度やオフィス）3位平均出社日数57%29%14%0%0日1日2日3日以上全員がリモートワーク活用勤務開始時間・終了時間4時台5時台6時台7時台8時台9時台16時台17時台18時台19時台20時台21時以降開始 終了有給のとりやすさ86%とりやすい89% 78%11%11%11%
Corporate Profile会社名 : 株式会社ABEJA本社所在地 : 〒108-0073 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階設立日 : 2012年9月10日事業内容 : デジタルプラットフォーム事業（企業のDX推進を総合的に支援）資本金 : 1億円従業員数 : 84人（2022年9月末時点）CEO : 代表取締役CEO 岡田 陽介取締役 : 代表取締役CEO 岡田 陽介代表取締役COO取締役CFO社外取締役社外取締役社外取締役小間 基裕英 一樹田中 邦裕 （さくらインターネット株式会社 代表取締役社長）麻野 耕司 （株式会社ナレッジワーク 代表取締役社長）的野 均 （ＳＯＭＰＯホールディングス株式会社 デジタル戦略部長）主要株主 : SOMPO Light Vortex株式会社ヒューリック株式会社株式会社インスパイア・インベストメントSBI AI&Blockchain投資事業有限責任組合SBI Ventures Two株式会社株式会社NTTぷららPNB-INSPiRE Ethical Fund 1投資事業有限責任組合VC Worldwide, Ltd. （Nvidia）アーキタイプベンチャーファンド投資事業有限責任組合Google International LLC株式会社ABEJA2022年10月 初版コーポレートデザイン統括部 人事グループ
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