機械学習エンジニア（LLM）

事業の拡大に伴い、現場の施工履歴や図面等の画像データの蓄積が進んでおります。また、それらのデータを活用したLLMによるプロダクト開発にも取り組み始めております。 未来を見据え、蓄積されたデータを活用し、新規事業の展開やクライアント業務の改善を行っていただきます。 募集背景 アンドパッドでは、建築・建設業界全体の生産性を改善するプラットフォーム化の実現を目指して開発を進めています。 26.5万社、69万人以上のユーザーが利用するサービスは、まだまだ成長過程にあります。建築・建設業に寄り添いながらDXを進めていくためには、開発体制のさらなる強化が必要不可欠です。 業界の課題解決に向けて、新たなプロダクトを作るために、多数のマイクロサービス化されたプロダクトを開発しています。アンドパッドがよりプロダクトの成長にドライブをかけていく中、さらに建築・建設業の生産性向上を目指すため、集まってきたデータを利用してアンドパッドをより便利にしたいと考えています。そこで、機械学習やLLMを用いたPoCから機械学習パイプラインの構築に関わっていただきます。 アンドパッドでは、機械学習エンジニアとして、各方面のエンジニアと協力しながら建築・建設業の生産性向上を共に実現してくださる人材を募集しています。 🎈提供中のAI機能 豆図AIキャプチャー 黒板AI作成 📣注目記事 エンジニアの森 直幸が AI 機能で大ヒットを飛ばしている背景 Google Cloud Next Tokyo '24 に登壇しました 業務内容 建築現場のコラボレーションアプリ「ANDPAD」のPMやエンジニアと対話・協力しながら、下記の業務を担っていただきます。 ・業務課題に対する技術起点でのアプローチの検討と企画 ・業務課題に基づくPoCの実施 ・LLMや機械学習モデルを使用したプロダクトの開発・運用 ・LLMや機械学習モデルを使用したプロダクトの評価・効果検証 ・LLMや機械学習モデルを活用のための技術調査 ・社内外のステークホルダーに対する技術プレゼンテーション ■開発環境 開発言語：Python, TypeScript LLM：Vertex AI (Gemini/Claude), OpenAI LLMOps：LangSmith WEBフレームワーク：Streamlit, FastAPI DWH：BigQuery VCS：GitHub CI/CD：Github Actions コンテナ：Docker 情報共有ツール：esa, Confluence その他：Slack , GitHub Copilot, Gemini アプリ, NotebookLM ※その他、必要に応じ開発者向けのAIツールの導入、検証 AIプロダクトの創出とスケールアップに、中心メンバーとして貢献できます。 必須条件 アンドパッドのミッションとバリューへの共感 LLMのAPI活用、検索拡張生成（RAG）やAIエージェントの開発または運用経験 メンバーと適切なコミュニケーションをとり、プロジェクトを完遂できる能力 機械学習や画像処理、LLM、またはそれらに関連する領域の論文読解力 歓迎条件 クラウド環境（GoogleCloud,AWS）での開発経験 機械学習パイプラインの開発・運用経験 コンピュータサイエンスや関連分野の学位、準ずる経験 LLMアプリケーションの適切なデータ蓄積・評価経験 機械学習プロジェクトのリーダー経験 チームマネジメントの経験 関連内容の論文・学会発表実績 OSS の公開やコントリビュートの経験 対外的な技術的アウトプット経験（執筆、技術ブログ、登壇など） 求める人物像 社会的意義が高いサービス開発に興味がある方 HRT（謙虚/尊敬/信頼）を大切にしている方 チームで目標達成に向かって進める方 裁量を持って仕事をしたい方 選考フロー ▼カジュアル面談 └希望者のみ実施 ▼書類選考 └履歴書・職務経歴書の提出 ▼1次面接 └担当：データ部 マネージャ ▼2次面接 └担当：機械学習エンジニア ▼リファレンスレター取得 └アンケート形式で一緒に働いたことのある方2名に対してご協力をお願いしております。 ▼最終面接 └担当：執行役員 ※現在、面接はオンラインで実施しています ※一次面接、二次面接のいずれかのタイミングで人事面談を実施します ※フローは途中変更となる可能性があります 参考情報・記事 エンジニア採用情報まとめ ∟ アンドパッドのエンジニア関連情報をリアルタイムにお届けするためのページです。エンジニア向けの福利厚生等の情報も掲載しております。 会社説明資料 エンジニア採用サイト TechBlog Speaker Deck 「幸せを築く人を、幸せに」建築産業のDXを推進する、アンドパッドの思い ユニコーンへ邁進！｢建設DXベンチャー｣の挑戦 スタートアップにおけるデータ活用文化の醸成に向けて