【東京】データサイエンティスト・生成AI/meviy(機械加工品の自動見積りサービス）

職種

AI・データマイニング

勤務地

東京都千代田区九段南1丁目6番5号 九段会館テラス

年収

850万～1,350万円

仕事内容

1. 担当業務
形状認識AIの開発・改善（40%）
meviyのコア技術である3D形状認識AIの開発・改善をリードします。深層学習・機械学習を活用した形状認識アルゴリズムの設計・実装、モデルの精度向上、対象形状の拡大に取り組みます。KPI/KGIに基づく効果測定と継続的なチューニングも担当します。

加工の暗黙知の形式知化（25%）
製造現場に蓄積された加工ノウハウ（暗黙知）を、AI/データ技術で形式知化します。データの探索・特徴量設計・モデル構築を通じて、自動見積・製造可否判定の精度を飛躍的に高めるアプローチを設計・実装します。

LLMを活用したプロダクト機能開発（20%）
大規模言語モデル（LLM）を活用した新たなプロダクト機能の企画・開発をリードします。プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング等の技術を駆使し、製造業ドメインにおけるLLM活用の可能性を切り拓きます。

チームビルディング・技術指導（15%）
AI/ML技術の知見をチーム内に展開し、AIネイティブな開発文化の定着を推進します。メンバーへの技術指導、コードレビュー、AI開発プロセスの標準化をリードします。将来的にはテックリードやマネジメントとしてチームの技術力を牽引します。

2. やりがい
社会インパクト: GDPの2割を占める製造業のDXに、AI技術の側面から直接貢献できる
希少なデータ資産 : 膨大な3D CADデータと製造ノウハウという、他社では得られない独自データでAI開発に取り組める
技術と事業の一体感 : AIモデルの精度が見積精度に直結し、技術的な判断がプロダクトの価値を左右する手触りがある
暗黙知のデジタル化 : 25年以上の加工経験を持つベテランの知見をAIで形式知化するという、知的にも社会的にも意義の大きい挑戦
3. 3〜5年後のキャリアパス
専門スキルの追求もマネジメントへの挑戦も、どちらも重要なキャリアパスと考えています。自ら手を挙げて新しいミッションに挑戦する「Next Challenge制度」もあります。志向性に合わせて柔軟に相談できる環境です。

AIテックリード : 形状認識AI・暗黙知形式知化の技術的意思決定をリードし、チームの技術方向性を定める
リサーチエンジニア : 最新のML/AI論文を追い、製造業ドメインへの応用研究をリードする
MLOpsエンジニア : AI/MLパイプラインの設計・運用を専門とし、モデルの本番運用品質を担保する
エンジニアリングマネージャー : チームビルディングと技術戦略の両面からチームの成果を最大化する
4. 現在のチーム課題
meviyは顧客基盤と売上を着実に拡大しており、市場から十分に受け入れられたプロダクトです。今後は自動見積の精度向上と対象範囲の拡大が鍵であり、形状認識AIの高度化・暗黙知の形式知化・LLM活用がその中核を担います。また、ML/AIの開発基盤の整備とチームのAIケイパビリティ強化も重点テーマです。

5. 使用ツール
開発言語 : Python C++ Rust TypeScript Go
ML/AIフレームワーク : PyTorch TensorFlow scikit-learn Hugging Face Transformers
LLM関連 : LangChain OpenAI API Claude API プロンプトエンジニアリング
データ処理 : NumPy pandas Open3D CGAL
クラウド : AWS（EC2 SageMaker Lambda等） Google Cloud（Vertex AI Cloud Run BigQuery等）
AIネイティブ開発環境 : GitHub Copilot Gemini CLI + Vertex AI
リポジトリ : GitHub
開発環境 : Visual Studio Code Visual Studio IntelliJ IDEA Docker Desktop
モニタリング : DatadogCloudWatch
コミュニケーション : Slack Microsoft Teams

応募条件

【必須】
- 5年以上のソフトウェア開発経験（うち3年以上はML/AI領域）
- 機械学習モデルの設計・学習・評価・本番デプロイの一連のプロセスの実務経験
- チームリーダーまたはテックリードとしてメンバーを技術的にリードした経験
- 深層学習（CNN、Transformer等）の理論理解と実装力
- 生成AI/LLMに関する知見（プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング等のいずれか）
- Pythonによるデータ分析・ML開発の実務スキル
- データの探索・特徴量設計・モデル構築・評価の一連の工程を自律的に遂行できること
- GitHubを用いたチーム開発経験

【歓迎】
3D形状処理（点群処理、メッシュ処理、CADデータ解析等）の経験
コンピュータビジョン（物体検出、セグメンテーション、3D認識等）の経験
C++またはRustによる高性能アルゴリズムの実装経験
MLOps（モデル管理、学習パイプライン、A/Bテスト等）の設計・運用経験
AWS SageMakerまたはGoogle Cloud Vertex AIの実務経験
論文投稿、学会発表、技術ブログ執筆等のアウトプット実績
機械学習、コンピュータサイエンス、数学、物理学等の修士号以上

休日休暇

完全週休2日制(土日)／祝日／年末年始（12/29～1/4）※ただし、業務の都合で休日を他の日に振替えることがある　有給(初年度：即日付与。日数は入社日によって変動。次年度以降：4月に付与)　慶弔休暇　特別休暇

年間休日数

124日

就業時間

09:00～17:30

企業概要

※売上高、従業員数はグループ連結数字です。持株会社のミスミグループ本社は東証プライム上場企業です。＜グローバル26万社の製造業を、800垓（1兆の800億倍）通りの商品で支え、プライム上場企業の中でも有数の高成長・高収益を実現し続けるグローバル企業＞
◆メーカー事業：FA（ファクトリー・オートメーション）装置用部品、金型部品等の企画・開発・製造・販売
　※世界のあらゆる製造業（BtoB）に「商品標準化」によるカタログ販売と、商品を1個からでも2日で出荷する「確実短納期一個流し」によって高品質（Quality）、低コスト（Cost）、確実短納期（Time）の「QCTモデル」を実現
◆流通事業（VONA）：製造現場で使用する部品・道具等をミスミブランド以外の他社製品も含めたワンストップ提供サービス
　※取り扱い点数は2070万点、取扱メーカー数は3300社以上

従業員数

11,682人