エンジニアリングマネージャー(Product)

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エンジニアリングマネージャー

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FastLabel株式会社

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給与・報酬

年収 900万円 ~ 1,300万円

稼働時間

160時間 ~ 160時間(週40 ~ 40時間)

雇用形態

業務委託から正社員

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

-

現状と課題

募集背景

MLOps Unitとして、昨年は画像データに対する物体検出や領域検出など、特定の領域にスコープを限定してアノテーション作業の自動化を推進しました。

しかし、当社の事業成長にともない、画像だけでなく、動画や音声、テキスト、点群など、より多様なアノテーションサービスを提供するようになりました。それによって、より多くの案件でアノテーション作業の自動化をしたいというニーズが発生しています。また、日本の多くの企業でもAI開発のフェーズがPoCから運用へと変化しており、継続的な機械学習開発、いわゆるMLOpsの構築に対する需要が高まってきています。

MLOps Unitとしても、弊社事業のコアとなるアノテーションの自動化や運用を見据えた機械学習開発の環境構築を支援するため、さらなる組織拡大を目指しており、今回新しく開発組織の価値を最大化するエンジニアリングマネージャーの募集を開始しました。

キャリアパス

MLOps Unitでは、エンジニアとしてML×Softwareの領域で最先端の技術を身につけることが可能です。主なユーザーはエンジニアとなるため、ウェブ上から利用できるだけでなく、APIやSDKなどの開発・提供も担当します。また、Amazon SageMakerなどを使った機械学習モデルの作成やトレーニング、デプロイなど、今後あらゆる企業で機械学習の活用が推進される中で、ウェブアプリケーションのエンジニアとして、多くのテック企業から求められるようなスキルを身につけることができます。

またエンジニアリングマネージャーとして、ユーザーとコミュニケーションを取りながら要件定義や開発組織マネジメント、採用など多様なマネジメント経験を積むことができます。キャリアパスとしては、開発組織マネジメント力を活かしたVPoEや経営と技術と繋ぐCTOなど、多岐にわたります。

お願いする業務

弊社は、AIデータプラットフォーム「FastLabel」の提供を通じて、既存産業が抱える課題をテクノロジーを使って解決し、日本産業のDXを推進します。FastLabelで提供するプロダクトは、アノテーションと呼ばれる教師データ作成の自動化やデータ管理、ジェネレーティブAIによるデータ生成、プライバシーマスキング、MLOps構築など、多岐にわたります。

FastLabelではプロダクトの開発に携わるすべてのエンジニアを「ソフトウェアエンジニア」と呼びます。各ソフトウェアエンジニアがそれぞれの専門性を発揮しながら、役割をまたぐことによって、ユーザーへの価値の提供を最大化します。

MLOps Unitはその中でも、FastLabelのコアモジュールとなるモデルの学習や評価、推論などの領域を中心に開発する組織になります。機械学習の経験は必要なく、ウェブアプリケーションの開発経験がある方を中心に構成されています。エンジニアリングマネージャーは、開発組織の仕組みづくりや組織課題の解決にコミットし、個人及び組織のスループットを最大化させ、ソフトウェアエンジニアがより活躍できる場や機会を創造します。

具体的な業務
  • エンジニアリング組織としての課題解決や開発計画の立案と実行
  • エンジニアの採用、評価、フィードバック
  • 開発組織の成果の最大化(必要に応じて自ら開発を行うことも求められます。)
  • 各Dept、Unitの担当者と連携したメンバーアサイン
仕事の醍醐味

FastLabelの事業はBtoBのためユーザーと密な関係性を構築しています。AI、IoT、ロボット、ドローンなどの最先端の技術を使って既存産業のDXに挑戦している顧客とコミュニケーションを取りながら、10年先の当たり前を目指したプロジェクトに関われます。

MLOps Unitの特徴は、組織名の通り、AIアプリケーションの運用を見据えた継続的な機械学習開発を支援する機能開発を行います。一般的なSaaS企業では当たり前になりつつある、DevOpsを機械学習(ML)の領域で実装を致します。「Software Ate The World, Now AI Is Eating Software」と呼ばれている通り、今後10年であらゆるソフトウェアに対してAIが組み込まれる世の中に変化する中で、MLOps Unitでは、そのような世界を自ら推進して創っていくことが可能です。

弊社技術環境
フロントエンド
  • 開発言語:React.js、TypeScript
  • UIフレームワーク:Material-UI
  • Canvas:Konva
  • デザインツール:Figma
バックエンド
  • 開発言語:Node.js、TypeScript、Python
  • フレームワーク:Express、Flask
  • データベース:MySQL
  • 認証:Auth0
インフラ
  • クラウド:Amazon Web Service
  • コンテナ管理:Fargate
  • CI/CD:Code Pipeline、CodeBuild、GitHub Actions
  • IaC:CloudFormation、CDK
その他
  • ソースコード管理:GitHub
  • プロジェクト管理:GitHub Projects
  • ドキュメント:Notion、GitHub Wiki、readme
  • コミュニケーション:Slack
給与
  • 役割及びパフォーマンスレベルに応じて決定
  • ロングタームインセンティブ(無償税制適格ストックオプション)制度
雇用形態

将来の正社員採用を目的とした副業での就業希望を歓迎します。 その旨、面談の中でお申し付けください。

勤務体系
勤務制度

裁量労働制

休日・休暇
  • 休日:完全週休2日制(土日、祝祭日、年末年始等)※年間休日125日以上
  • 休暇:有給休暇、慶弔休暇、生理休暇、出産育児・介護休業等
試用期間

3ヶ月

福利厚生
  • 各種保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険)
  • 通勤交通費
  • 自己成長助成金制度(10000円/月)
  • 資格取得支援制度
  • リファラル採用支援制度(社員紹介手当、ランチ費用補助)

募集要項

概要

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雇用形態

業務委託から正社員

給与・報酬

年収 900万円 ~ 1,300万円

稼働時間

160時間 ~ 160時間(週40 ~ 40時間)

出社頻度

相談の上決定する

必須スキル/経験

  • 開発組織のマネジメント経験
  • ウェブアプリケーションの開発・運用経験
  • ステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメント経験
求める人物像
FastLabelで活躍している人物像
  • パーパス「AIインフラを創造し、日本を再び世界レベルへ」 に共感し、実現に向けて自律的に動ける方
  • ユーザーを誰よりも理解しようとし、ユーザーの成功を喜べる方
  • テクノロジーの可能性を信じ、本質的な課題を特定し、解決していく方
  • 新たな役割や業務領域に挑戦しながらも、困難に直面したときに、できない理由ではなく、できる理由を考えられる方
FastLabelにマッチしない人物像
  • ユーザーやチームへの提供価値ではなく個人のメリットを最大化する方
  • 発生している問題や役割の間に落ちている業務を、自分ごと化せずに問題解決に向けて行動しない方
  • 組織や個人のポテンシャルの限界を自ら設定し、成長の可能性を狭める方

歓迎スキル/経験

  • ソフトウェアエンジニアの採用、評価、フィードバックの経験
  • 技術イベントへの登壇
  • 機械学習に関する基礎知識

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

AWS指定なし必須
機械学習指定なし歓迎

サービス内容の詳細

アノテーション代行サービス
データ品質99.7%のデリバリー実績を誇る高品質アノテーション代行サービス

専門スタッフが仕様を確認し、アノテーションマニュアルの作成もサポートします。 事前に合意したデータ品質を基準をもとに、ミスがあった場合、同じ料金内で修正します。 また、事前テストによって最適な人材を選抜し、2段階のレビューフローや独自の品質チェックAIによってアノテーター間の作業品質のズレをなくします。

データセット・データ収集サービス
権利クリアランスされた100万を超えるデータセット

機械学習に必要な素材データとアノテーションデータをパッケージで提供します。 権利クリアランスされた100万件以上の画像などの素材データにアクセスでき、データ不足を解消することでスピーディーなAI開発を実現できます。 またデータの収集や撮り下ろしにも対応しています。

データ生成サービス
Generative AIを活用したデータ生成サービス

AI開発において、実データのご準備が難しいデータを、シンセティック、オーギュメンテーション、画像生成などのアプローチでご提供することが可能です。

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. コーディングテスト
  3. 1次面接
  4. 2次面接
  5. 3次面接
  6. オファー面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

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