エンジニアの紹介 〜機械学習エンジニア〜 0 

業務内容と身につくスキル 業務内容 身につくスキル ビジネス実装を前提としたAI開 発 • 機械学習手法を組み合わせて、課題解決手法の検討・モデリ ング・評価までを一気通貫で担当 • 実運用で効率的に動作することを前提としたAI開発 問題解決スキル 実運用を考慮したAI開発スキル 提案前プロジェクトの技術調査・手法検討 幅広い機械学習知識 • 提案時に必要となる技術の調査 • 様々なクライアントのビジネス課題を元に、多角的な視点か ら機械学習での解決手法を検討 機械学習スキル向上のための知識共有と組織運営 • スキル平準化の活動や、組織への知識共有活動 • エンジニアリング部全体の組織運営活動 （開発ツール標準化活動、オンボーディング対応 ロジカルシンキング 課題発見スキル 組織運営スキル 等） 1 

機械学習エンジニアの魅力 様々な分野の技術をキャッチアップできる • 業界業種を問わず、様々なクライアントとの取り組みを実施 • 様々なデータ形式、タスク、機械学習手法に触れられる機会があります • 3ヶ月〜半年の短いスパンのプロジェクトサイクル 裁量が広く、エンジニアリングに集中できる環境 • AI開発の企画〜PoC〜運用まで一気通貫で対応 • 顧客折衝やリソースの管理はソリューションデザイナが担当するため、エンジニアは技 術に集中しやすい環境があります ビジネスの最前線で活躍するAIコンサルタントと近い距離で働ける • 日々の業務は、ソリューションデザイナと二人三脚で取り組みます • エンジニアにも顧客課題の理解やビジネス理解が求められるため、論理的思考力やビジ ネス理解力を伸ばしやすい環境です 2 

機械学習エンジニア ✔ ✔ 利用技術 技術ニーズやトレンドに応じた技術選定を行っています Pythonがメインの言語ですが、技術ニーズに合わせてRustやC++等の言語も使用します データ分析全般 機械学習 Deep Learning 実験管理 可視化ライブラリを活用し、 ビジネス視点で理解しやす いデータ分析を行なってい ます。 案件に合わせて分析モデル を選定します。 ハイパラチューニングやモ デルの説明性も重視してい ます。 基本的なDeep Learningラ イブラリはもちろんのこと、 最近ではLLM系のライブラ リを活用しています。 プロジェクトにもよります が、実験管理ツールを導入 し再現性を担保した実験を 行っています。 3 

機械学習エンジニアのキャリアパス 機械学習エンジニア リード機械学習エンジニア 担当業務 組織内のロ｜ル 先輩エンジニアのサポート下で、 ・探索的データ解析 ・機械学習モデルの実装 機械学習エンジニアの業務内容を 単独でこなせる上で、 ・後輩エンジニアの指導、育成 機械学習エンジニア業務に加え、 ・組織全体の課題発見、改善 与えられた業務の遂行に加えて、 自身の考えをしっかりと表現し、 組織に「示唆」を与える 担当プロジェクトのメンバーを束 ねる存在として、個のパフォーマ ンスのみならず、チーム全体のパ フォーマンスの向上 に取り組む 広く深い専門性を活かして、組織 全体のパフォーマンス向上に取り 組む 4 

エンジニアの紹介 〜システム開発エンジニア〜 

業務内容と身につくスキル 業務内容 身につくスキル 機械学習モデルを組み込んだシステム開発の遂行 • 要件定義から運用まで幅広い工程を担当 • 開発チームマネジメント、プロセス管理、外部ベンダー管理 • ソリューションデザイナと協力しながらのプロジェクト進行 提案前プロジェクトへのシステム開発目線のアドバイス • システム開発面の工数見積もり • AIを実運用に乗せるための「保守性」「可用性」「拡張性」 「セキュリティ」を意識したシステムアーキテクチャの検討 開発スキル向上のための知識共有とルールづくり • 機械学習エンジニアを含むエンジニアのソフトウェアエンジ ニアリングスキル向上の仕組み検討 • 開発標準の策定や開発プロセスのテーラリングについて検討 機械学習システムの知見 プロジェクトマネジメントスキル AIシステムの運用を意識し たシステムアーキテクチャ の 設計スキル 組織運営スキ ル システム開発全般スキル 6 

システム開発エンジニアの魅力 「AIを実運用するためのシステム開発」を経験でき る• 社会的にも確立されていない領域である「AIを実運用するためのシステム開発」の先頭に立てます。 • 機械学習エンジニアと協力しながらプロジェクトを進めるため、機械学習の基本的スキルを身につけ ることができます。 技術に集中できる環境 • • 顧客折衝やリソースの管理はソリューションデザイナが担当するため、エンジニアは技術に集 中できる環境があります。 また、技術に関する共有・議論が活発な風土であるため、多様な技術をインプットできます。 裁量がある働き方 • 使用技術、設計技法、プロセスのテーラリングなどの全方向で大きな決定の裁量があります。 • 決められた作業内容をこなすだけではなく、プロジェクトへの主体性が評価されやすい環境です。 組織運営に関わることができる • 開発チームが発足されたばかりのため、立ち上げ期から参画することができます。 • 組織運営にも関わることができ、仕組みづくりに自分の意見を大きく反映することが可能です。 7 

システム開発エンジニア 利用技術 インフラ 言 語 開発ツール その他ツール AWS Python Visual Studio Slack Azure Rust GitHub Backlog Google Cloud Javasctipt Cacoo etc. Google Meet 社内サーバ オブジェクト指向 ドメイン駆動設計 クリーンアーキテクチャ マイクロサービス 開発全般 8 

エンジニアの紹介 〜エンジニアリング部の特徴〜 

メンター・スーパーバイズ制度 ✔ ✔ 様々な場面において、シニアメンバーがエンジニアをサポートします エンジニアの継続的な成長をサポートする環境が整っています メンター制度 スーパーバイズ制度 エンジニアの継続的な成長をサポート 未経験分野にも挑戦しやすい環境 メンバー1人1人には、シニアメンバーがメ ンターとして割り当てられます。 ジュニアメンバーがプロジェクトアサイン される際は、メンターとは別に、シニアメ ンバーがスーパーバイザーとしてアサイン されます。 ・キャリア相談 ・技術相談 ・雑談 等に随時対応し、継続的な成長をポートし ます。 ・プロジェクトに関連する技術の相談 ・プロジェクト推進、他部署との調整 ・プロジェクト成果物のレビュー・FB 等を実施し、エンジニアが初めての技術分 野にも積極的に参加できるような仕組みが あります。 10 

プロジェクトのアサイン ✔ ✔ プロジェクトアサインは工数の50%で、最大2つのプロジェクトを担当します エンジニアはプロジェクトの提案段階から参画することができます プロジェクトアサインの特徴について • 業種/業界、使用技術など多種多様な案件に参画いただくことが可能です。 • プロジェクトアサインされる場合、工数は「50％」として計算されます。 ※SV等のサブ担当者として参画する場合は除く。 • プロジェクトの提案段階に主体的にエンジニアが参加するケースが増加し ており、自身が提案に関わったプロジェクトにアサインされることもあり ます。 • プロジェクトアサインがない場合は、各自の専門性強化へ向けた自主学習 やR&Dに充当できます。 １プロジェクトの工数は５０％ （最大2つ） ５０％ ５０％ ソリューションデザイナ（SD）との連携 • 弊社はエンジニアとソリューションデザイナとの連携が強い上、エンジニア がプロジェクトの提案段階から主体的に関わることが多いです。 • 例えば、ソリューションデザイナがプロジェクト提案に際し技術的に困った 時は、Slack経由でエンジニアに相談し、逐次対応する文化が存在します。 11 

評価制度 ✔ ✔ メンバー間での360°評価を実施 勤続年数や年齢にとらわれない、成果を元にした評価制度 プロジェクト評価 定期考課 評価内容 評価内容 プロジェクトで関わった全てのメンバー 同士で評価を実施 期の最初に、次のランクに向けた「達成 目標」「昇進時期」を上司と合意 定期考課のタイミングで、目標に対する 達成度やプロジェクト遂行における全般 的な能力を評価 評価時期 評価時期 プロジェクト終了時に実施 一般的なプロジェクト期間は3ヶ月〜半年程度 半期に1回のタイミングで実施 年間に2回の評価（2月, 8月） 高いパフォーマンスを発揮した場合は、昇進時期より早い時期に昇進可能です 12 

リモートワーク主体の働きやすい環境 ✔ ✔ フルリモート・フルフレックスの働き方を採用しています 子育てやプライベートと仕事を両立させた働き方が可能です 全国各地から勤務できま す 出社率は1〜2割 2割の社員が関東県外から勤務して います。日本国内であれば居住地 の制限が無いため、自由な働き方 が可能です。 多くの社員がリモートワークを選択 しています。また、リモートワーク 主体で週に2〜3回出社されメンバー もおります。 ライフスタイルに 合わせた働き方 月に一度の対面 コミュニケーション機会 コアタイムが無いフルフレックスの 働き方を採用しているため、プライ ベートと仕事を両立させることが出 来ます。子育てと仕事を両立させな がら仕事をしている方が多くいます。 月に一度全社会議が開かれ、近 隣・遠方のメンバーが多く出社し、 対面コミュニケーションをとって います。遠方のメンバーには交通 費や宿泊費が支給されます。 13 

※2024年7月1日現在 エンジニアリング部 役職 エンジニアリング部 部長 リード機械学習エンジニア 役職 リード機械学習エンジニア 入社 動機 機械学習を通して様々な業界を知る ことができると思い入社しました。 入社 動機 機械学習という技術を軸に、エンジ ニアでもクライアントに近い距離で 働ける会社だと思い、入社を決めま した。 専門分野 強化学習、連続最適化、時系列解析 ﾒｯｾｰｼ 積極的に手を挙げれば、若手でもチ ャンスを多く得られる会社だと思い ます！ 専門分野 Y.T さん 確率モデリング、強化学習 ﾒｯｾｰｼ 技術はもちろん、それ以外の面でも 高い能力を持つメンバーが多く、成 長できる環境だと思います。 役職 リード機械学習エンジニア 役職 リード機械学習エンジニア 入社 動機 大企業では得られなかった、広い 裁量を持って働きたいと思い入社 を決めました。 入社 動機 魅力的なチームと一緒に、様々な ことにチャレンジできる環境が入 社の決め手でした。 専門分野 エッジコンピューティング、 画像認識、データ分析・可視化 ﾒｯｾｰｼ 様々な規模感のプロジェクトに 様々なロールで参画できる、 成長機会に富んだ会社です！ 専門分野 K.K さん メンバー紹介（一部）1/2 ﾒｯｾｰｼ H.K さん データ分析・可視化、 画像認識、自然言語処理 意欲を持って業務に取り組むこと で若手でもしっかりと評価しても らえる文化の会社だと思います！ S.Y さん 14 

※2024年7月1日現在 エンジニアリング部 役職 リードシステム開発エンジニア 役職 システム開発エンジニア 入社 動機 AIを社会実装するためのシステム開 発の最先端に立ちたかったため。 入社 動機 チームメンバーや職務内容から、 自分が最も成長できそうな環境で あると思い入社を決めました。 専門分野 システム開発、IoT開発、回路設計 ﾒｯｾｰｼ やる気次第で何にでも挑戦できるフ ラットな会社です。自己成長したい ならピッタリだと思います！ 役職 MLリサーチャー 入社 動機 機械学習の最新技術に関わるR&Dプ ロジェクトを自ら提案し、最後まで 責任を持ってやり遂げられる環境が あると思い、入社を決めました。 専門分野 S.M さん システムアーキテクチャ ﾒｯｾｰｼ まだ正解のないAIを組み込んだシス テム開発のあり方について、答えを 探究できる事は大変面白いです！ 役職 機械学習エンジニア 入社 動機 顧客のニーズに合わせて最適なソ リューションを提供することに感 銘を受け、現実世界の課題を解決 したいと思い入社を決めました。 専門分野 D.X さん メンバー紹介（一部）2/2 ﾒｯｾｰｼ A.O さん 異常検知、画像解析、 時系列解析 幅広い分野のプロジェクトを経験 できます。幅広いドメインにチャ レンジする機会があります！ 専門分野 Z.Xさん ﾒｯｾｰｼ 自然言語処理、音声処理 様々な分野に携わることで、ス キルを磨き、成長するチャンス がたくさんあります！ 15 

「私の1日」：T.Iさん（リード機械学習エンジニア） ✔ 参画プロジェクト：ベイズ最適化、データ分析 等 5:00 起床、犬の散歩、読書など →6時まで家事等をして、6時から7時は読書 リモートワークを活 用し、妻と協力しな がら子育てと仕事を 両立しています。 時には、早朝に作業 をして、夜に子供と 過ごす時間たくさん 作ったりもしていま す！ 7:00 朝の支度、保育園の送り 9:00 始業 →社内ミーティングはなるべく午前中に集中させています 12:00 休憩 →リモートワークで太ったのでジョギング20分 13:00 午後の業務 →午後は集中してコーディングできるようにスケジュール ブロックをするときもあります。 18:30 業務終了 →早めに業務終了して保育園の迎えに行く場合もあります 21:00 就寝 →8時間寝ます 16 

「私の1日」：K.Hさん（機械学習エンジニア） ✔ 参画プロジェクト：制振制御、画像異常検知、レコメンドシステム開発 等 定期的な社内勉 強会など、成長 する場を多く頂 いています！ 9:00 朝活で近所をジョギング 9:45 始業 →メールチェック、シミュレーションチェック、 SDとの内部ミーティング、アルゴリズム検討等 13:00 休憩 14:00 午後の業務開始 →クライアントミーティング、コード実装、勉強会準備 等 16:30 社内勉強会 →多い日には2つほど勉強会に参加してます！ 18:30 業務終了 →リモート勤務なので、帰宅時間なしです！ 19:30 野球観戦 →時間のある日は、スポーツ観戦に出かけてます！ 17 

社内活動の様子 ✔ ✔ 様々なテーマで定期的に勉強会を開催しています 任意参加で社内部活動などの社内イベントもあります 数理最適化勉強会の様子 創業記念パーティーの様子 強化学習勉強会の様子 業務終了後に社内でボードゲーム 18 

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