About The Role

バックエンド経験歓迎｜自社SaaSのAI機能開発エンジニア
仕事概要
【ストランザについて】
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
全国に約7万件――実は、歯科医院の数はコンビニよりも多いことをご存じでしょうか？
私たちストランザは、そんな巨大マーケットに向けて、歯科特化のクラウドシステム「Apotool＆Box for Dentist（
予約管理や診療情報の一元化、経営分析、キャッシュレス決済など、多彩な機能を通じて、医院の業務効率化と医療サービスの質向上を支援しています。
「治療が必要になる前に、定期的に歯科医院に通うのが当たり前」な社会を実現し、日本人の健康寿命を伸ばすことが私たちのミッションです。
現在は約3,500件の導入実績があり、解約率0.9％／顧客満足度98％という、お客様に喜ばれ続けるプロダクトを展開しています。
【募集背景】
￣￣￣￣￣￣
現在、当社では画像認識・文字認識・音声認識の3つの柱を中心に、実用的なAIを実装したプロダクトを開発しています。
現在は画像認識分野を中心にメイン担当1名で開発を進めていますが、既存プロダクトへのAI実装や新プロダクトの開発をスピーディーに進めていきたいと考えており、チーム体制にすることになりました。
現フェーズでは、「ゼロからアルゴリズムを組む」ことよりも、「既存の最新AI技術をいかに組み合わせてユーザーの課題を解決するか」に軸足を置いた開発を重視しています。
単なる実装にとどまらず、AI機能の企画や技術選定にも関わりながら、プロダクトにとって最適な形でAI技術を組み込んでいく体制づくりを目指しています
【主な業務内容】
￣￣￣￣￣￣￣￣
主に3つのプロジェクトにおいて、AI技術の実装・統合、およびバックエンド開発を担当いただきます。
・画像認識プロジェクト: モデルの実装や精度向上、外部テスト工程のディレクション。
・文字認識:ドキュメント等からの文字抽出およびデータベース化の仕組み構築。
・音声認識：音声データから重要な情報を抽出し、自動でまとめるプロダクト開発。
【技術スタック・環境】
インフラ: Google Cloud (GCP), AWS
言語: Python, Go
AI/ML: AutoML, LMM (Large Multimodal Models), 各種Managed AI Services
【選考フロー】
￣￣￣￣￣￣￣
書類選考
↓
面接（2〜3回・web/対面）
↓
内定＆オファー面談
【参考資料】
￣￣￣￣￣￣
◎採用ピッチ資料
必須スキル
【ストランザについて】
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全国に約7万件――実は、歯科医院の数はコンビニよりも多いことをご存じでしょうか？
私たちストランザは、そんな巨大マーケットに向けて、歯科特化のクラウドシステム「Apotool＆Box for Dentist（
予約管理や診療情報の一元化、経営分析、キャッシュレス決済など、多彩な機能を通じて、医院の業務効率化と医療サービスの質向上を支援しています。
「治療が必要になる前に、定期的に歯科医院に通うのが当たり前」な社会を実現し、日本人の健康寿命を伸ばすことが私たちのミッションです。
現在は約3,500件の導入実績があり、解約率0.9％／顧客満足度98％という、お客様に喜ばれ続けるプロダクトを展開しています。
【募集背景】
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現在、当社では画像認識・文字認識・音声認識の3つの柱を中心に、実用的なAIを実装したプロダクトを開発しています。
現在は画像認識分野を中心にメイン担当1名で開発を進めていますが、既存プロダクトへのAI実装や新プロダクトの開発をスピーディーに進めていきたいと考えており、チーム体制にすることになりました。
現フェーズでは、「ゼロからアルゴリズムを組む」ことよりも、「既存の最新AI技術をいかに組み合わせてユーザーの課題を解決するか」に軸足を置いた開発を重視しています。
単なる実装にとどまらず、AI機能の企画や技術選定にも関わりながら、プロダクトにとって最適な形でAI技術を組み込んでいく体制づくりを目指しています
【主な業務内容】
￣￣￣￣￣￣￣￣
主に3つのプロジェクトにおいて、AI技術の実装・統合、およびバックエンド開発を担当いただきます。
・画像認識プロジェクト: モデルの実装や精度向上、外部テスト工程のディレクション。
・文字認識:ドキュメント等からの文字抽出およびデータベース化の仕組み構築。
・音声認識：音声データから重要な情報を抽出し、自動でまとめるプロダクト開発。
【技術スタック・環境】
インフラ: Google Cloud (GCP), AWS
言語: Python, Go
AI/ML: AutoML, LMM (Large Multimodal Models), 各種Managed AI Services
【選考フロー】
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書類選考
↓
面接（2〜3回・web/対面）
↓
内定＆オファー面談
【参考資料】
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◎採用ピッチ資料
歓迎スキル
・長期的に活躍いただける方
・機械学習の基礎知識（モデル選定や評価指標の理解）。
・AutoMLを用いたモデル構築・運用の経験。
\*\*LMM（大規模マルチモーダルモデル）\*\*をアプリやシステムに組み込んだ経験。
・外部ベンダー（開発会社）との連携、ディレクション経験。
求める人物像
・ユーザーの課題解決に意欲がある方: 技術を追求するだけでなく「どのようなものを作ればユーザーの業務効率を上げられるか」を考えられる方。
・変化を楽しめる方: 進化の速いAI領域において、常に新しい手法をキャッチアップし取り入れられる方。
・プロダクト開発志向のある方：AI技術を活用すること自体ではなく、ユーザー課題や業務フローを理解した上でプロダクトとして継続的に価値を提供する開発に興味がある方。
応募概要
給与
※前職給与を踏まえ、選考を通じて弊社基準によりオファー額をご提示させていただきます。
■想定年収：4,500,000円〜7,008,000円
・月給：375,000円〜584,000円
・基本給：304,500円〜474,200円
・固定残業手当：70,500円〜109,800円
※固定残業手当として30時間分のみなし残業代が月給に含まれます
※固定残業代は残業がない場合も支給し、30時間超過分は別途支給されます
勤務地
【東京本社】〒105-0004 東京都港区新橋6丁目17-21 住友不動産御成門駅前ビル 3F
雇用形態
正社員
勤務体系
■勤務時間
・9:00～18:00 （所定労働時間8時間）
・時差出勤制度あり（10:00～19:00、11:00～20:00）
・休憩時間：60分
・時間外労働有無：有
■休日・休暇
・完全週休2日（土日祝）
・慶弔休暇
・産前産後休暇/育児休暇
・有給休暇
・年末年始休暇（12/30〜1/3）
・年間休日 120日
試用期間
福利厚生
・企業型確定拠出型年金制度
・図書館制度：仕事関連書籍は、申請後に会社費用で図書館へ納品
・従業員持株会
・関東IT健康保険組合（宿泊補助、飲食補助等あり）
・厚生年金保険、雇用保険、労災保険完備
・通勤手当：上限月30,000円（実費支給）
・フリードリンク制（ミネラルウォーター、コーヒー）
・オフィス内禁煙

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AIエンジニア（プロダクト開発）

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