開発は、Backend/API・Frontend・データ分析・R&Dの4ラインがあり、 業務委託の方を含めて、それぞれ4人のチームで進めております。
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FraudAlertでは、データサイエンティストを募集しています。主な業務は、不正検知アルゴリズムの精度改善や新機能の提案・検証です。必要なスキルは、金融分野での分析経験、Python/Rでのプログラミングスキル、統計学・機械学習の理論的理解などです。年収は500万円〜750万円で、週3日稼働が想定されています。リモート勤務が可能ですが、週1回の出社が必要です。開発環境はAWS、使用言語はPythonです。FraudAlertは、機械学習を用いて不正アクセスを防ぐサイバーセキュリティサービスを提供しており、成長中の事業です。チームでの協力や自律的な学習ができる方を求めています。オフィスは東京・大手町にあります。
給与・報酬 | 年収 500万円 ~ 750万円 |
|---|---|
稼働時間 | 24時間 ~ 64時間（週6 ~ 16時間） |
雇用形態 | 副業転職(業務委託から正社員) |
出社頻度 | 相談の上決定する |
勤務地 | - |
開発は、Backend/API・Frontend・データ分析・R&Dの4ラインがあり、 業務委託の方を含めて、それぞれ4人のチームで進めております。
自社サービスの不正検知アルゴリズムの精度改善、新機能・新サービスの創出に向けて、必要なデータ分析や機械学習アルゴリズムの提案・検証が主な業務となります。
【具体的には…】 ・自社サービスで収集・蓄積される膨大な端末情報やアクセス履歴情報を解析し、不正検出の精度向上のためのアルゴリズム改善、機械学習やAIを用いた新機能の提案・検証を行う。 ・自社カスタマーサクセスチームと協力して顧客の不正アクセス傾向のデータ分析やレポート作成等を行い、顧客の不正アクセス対策における課題解決の支援を行う。 ・継続的に先端技術を習得することによるチームのケイパビリティ向上。 ・チームリーダーの元、データ分析チームの立ち上げに関する業務を行う。
【使用言語】 言語:本番実装においてはPython(3.X)を利用。（分析においては特に問わない） 分析・開発環境:AWS ソースコード管理:git プロジェクト管理:Asana 情報共有ツール:Slack
【年収/稼働日数】 500〜700万円 ※スキル・経験・能力に応じて決定いたします。
最低稼働日数：週1日 想定稼働日数：週3日
雇用形態 | 副業転職(業務委託から正社員) |
|---|---|
給与・報酬 | 年収 500万円 ~ 750万円 |
稼働時間 | 24時間 ~ 64時間（週6 ~ 16時間） |
出社頻度 | 相談の上決定する |
・金融分野での分析経験 ・データ分析の業務経験あるいは機械学習分野の実務開発経験 1年以上 ・Python/R等で基本的な統計解析や機械学習アルゴリズムを実装できるプログラミングスキル ・基本的な統計学・機械学習アルゴリズムの理論的な理解 ・自ら問題を設定し、その解決に向けて技術調査、モデル構築、検証ができること ・分析結果や提案した施策についてビジネスサイドやデータサイエンスの知識がない者にも説明できるドキュメンテーション/プレゼンテーション能力 ・チームで仕事をした経験 ・日本語必須 ※データサイエンティスト協会が公開するスキルチェックリストVer3.01においてAssociate Data Scientist（独り立ちレベル）レベルかその一歩手前の能力があることを目安とします。(https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver3.00.pdf)
【働き方】 リモート勤務可、ただし、週1回会議で出社あり。 また緊急時に出社できる方（オフィス所在地：大手町）であること。 ※東京（大手町）まで通勤可能な方。
・システム開発の経験、特に機械学習を利用したシステム開発に携わった経験（環境、言語は問わない） ・Kaggle等のデータ分析コンペティションでの上位入賞経験 ・セキュリティや日本の金融機関に関するドメイン知識 ・自社サービスでの開発の経験 ・英語でのコミュニケーションがとれること 【求める人物像】 ・チームで取り組むことを意識できる方 ・どんな仕事にも当事者意識を持って改善に取り組める方 ・受け身ではなく自律的に学習を進められる方 ・自分で仕事が進められる方
【FraudAlertとは】 「本人」以外の操作・ログインをブロック。 次々と新たな手口がうまれるサイバー攻撃には、攻撃ごとにセキュリティ対策を行なっていては間に合いません。 そこで必要なのが「不正な試行を検知する予防のサイバーセキュリティ」です。 フロードアラートは機械学習による「本人らしさ」を基に、ユーザーを確認・判定します。 他人or機械による操作・ログインから顧客を守るサービスです。
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。
給与・報酬：
年収 750万円 ~ 1,200万円
稼働時間：
10:00 ~ 19:00
雇用形態：
正社員
出社頻度：
週1日出社
給与・報酬：
年収 600万円 ~ 1,000万円
稼働時間：
40時間 ~ 160時間（週10 ~ 40時間）
雇用形態：
副業転職(業務委託から正社員)
出社頻度：
相談の上決定する
開催前
AIツールの活用が進む中、開発現場では「エンジニアがドメイン知識を深く理解できない」「PMが仕様作成のボトルネックになっている」といった課題を聞くことがあります。 特に、「なぜこの課題があるのか、エンジニアが腹落ちできていない」「PMの仕様検討待ちで開発が進まない」――こうした声は、多くの開発現場で聞かれるのではないでしょうか。 LayerXでは、AIを活用することでこれらの課題に向き合い、エンジニアとPMの役割の壁を取り払う取り組みを進めているといいます。 そこで本イベントでは、バクラクシリーズのPMを務める加藤氏をお招きし、AIによってドメイン知識へのアクセスがどう変わったのか、PMとエンジニアがどう協働できるようになったのか、そしてCursorを用いた仕様検討の自動化など、LayerXが実践するAIネイティブな開発プロセスについて語っていただきます。 「ユーザーに使われるものを作る」文化をチーム全体で実現するためのヒントが得られる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック 「全員プロダクトマネージャー」を実現する、カーソル仕様による検討の自動運転 https://speakerdeck.com/applism118/quan-yuan-purodakutomaneziya-woshi-xian-suru-cursorniyorushi-yang-jian-tao-nozi-dong-yun-zhuan
アーカイブ公開中
AIコーディングエージェントの活用は進んでいるものの、コーディング以外の工程ではまだ課題を感じている方が多いのではないでしょうか。 「AIに設計やテストをどう任せればいいか悩んでいる」 「レビューがボトルネックになっていて、効率化の方法が見えてこない」といった声もよく耳にします。 実際には、実装以外の工程(設計、テスト、レビュー)でもAIを効果的に活用できる余地は大きくあります。 しかし「仕様書から適切に設計書へどう落とし込むか」「E2Eテストはどこまで人手を代替するのか」「AIレビューツールを入れたもののレビュー工数の削減にはあまり寄与していない」など、多くの現場が壁に直面しているのも事実です。 そこで本イベントでは、AI活用を第一線で行っているLayerXのan氏とサイバーエージェントのわさびーふ氏をお招きし、設計・実装・テスト・レビューという開発プロセス全体において、AIをどう活用しているのか取り組みの現在地を包み隠さず語っていただきます。 an氏からはバクラク開発における実践例を、わさびーふ氏からはサイバーエージェントでの取り組みを通じて、AI時代の開発プロセスのベストプラクティスを学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。
開催日:
2025年11月20日(木)19:00~20:00
アーカイブ公開中
AIコーディングエージェントを活用する中で、「管理しているドキュメントをAIエージェントから参照させたいがうまいやり方がわからない」「複数のAIエージェントにプロンプトやコンテキストが散らばっていて、管理が大変」と感じているエンジニアも多いのではないでしょうか。 実際、複数のツールに情報が分散していると、AIエージェントが古いドキュメントや重複した情報を参照してしまい、意図しない実装が生まれる原因となります。特に、NotionやGitHub Wiki、個人のメモツールなど、ドキュメントが増えるほど「どれが最新で正しい情報なのか」がAIにも人間にも判断できなくなってしまいます。 そこで本イベントでは、実際にAIフレンドリーなドキュメント管理を実践されている松濤Vimmer氏とPochiPochi氏をお招きし、AIエージェントを用いた開発を加速させるためのドキュメント管理術を語っていただきます。 松濤Vimmer氏からはObsidianを中心とした情報整理アーキテクチャと、10年以上続くプロダクトでも信頼できるドキュメントをどう維持するか、PochiPochi氏からはGitHub WikiやCIを活用した自動更新の仕組みと、チーム全体でドキュメント管理を浸透させる工夫を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック 松濤Vimmer氏 単なるメモから知的資産へ：Obsidian in Cursorで構築する知的生産システム https://note.com/shotovim/n/n5833578984bf ぽちぽち氏 スピードと品質を両立する、AI時代の開発ドキュメント戦略 https://tech.techtouch.jp/entry/aic-document-strategy
開催日:
2025年11月6日(木)19:00~20:00
アーカイブ公開中
昨今、AIコーディングエージェントやプロトタイピングツール(v0, boltなど)のの進化により、誰でも短期間でプロダクトを構築できる時代になりつつあります。しかし同時に、生成AIは「動くコード」を優先する傾向があり、セキュリティの観点が抜け落ちたままリリースされるサービスも急増しています。特に個人開発者や非エンジニアの参入が進む中、ハッカーから狙われやすい脆弱なサービスが量産されている現実があります。 そこで本イベントでは、延べ1万件の個人情報漏洩を発見・報告した経験を持つKyohei氏をお招きし、バイブコーディング時代に必須となるセキュリティの落とし穴と対策を探ります。実際の個人情報漏洩事例から、SupabaseやFirebaseなどBaaSを使った開発における具体的な対策、そしてkyohei氏が開発するSupabase RLS Checkerなどのセルフチェックツールの開発秘話まで、明日から実践できる知識を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。
開催日:
2025年10月7日(火)19:00~20:00
アーカイブ公開中
フロントエンド開発でフレームワークを選ぶ際、「Next.jsとNuxtの違いや特徴までは理解できないまま、とりあえずで選んじゃっているな」と感じているエンジニアも多いのではないでしょうか。 実際には、開発チームの構成や要件によって、Nuxtの方が適している場面も、はたまたNext.jsの方が適している場面も存在します。特に最近では、Nuxtに対する業界の注目度も今まで以上に高まってきています。 そこで本イベントでは、実際にNext.js・Nuxt両方の開発経験を持つエンジニアの方々をお招きし、なぜNuxtに投資するのか？なぜNext.jsに投資するのか？をお二人の立場から語っていただきます。 LayerXのypresto氏からは実際にNextとNuxtを同時運用して経験した互いの良さやツラミ、Next.jsを推進する理由を、アンドパッドの小泉氏からはVueやNuxtのエコシステムの現状や、Nuxtを推進する理由を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック ■ アンドパッド 小泉氏 新規プロダクトの開発に Nuxt 3 を採用して良かったこと https://tech.andpad.co.jp/entry/2024/01/17/100000 ■ LayerX ypresto氏 Next.jsとNuxtが混在？ iframeでなんとかする！ https://speakerdeck.com/ypresto/nuxt-inside-nextjs-with-iframe
開催日:
2025年9月30日(火)19:00~20:00
