注目のSaaS開発企業で機械学習エンジニアを募集しています。ポジションはフルリモートで、年収は768万円から1,536万円と市場平均以上です。主な業務は、材料開発に特化したベイズ最適化アルゴリズムの開発で、OSS化も視野に入れています。Pythonのスキルが必須で、統計学や機械学習の経験が求められます。会社は2017年設立で、NEDOからの助成金や資金調達実績があり、信頼性があります。プロダクトはクローズド版で日本の大手材料企業に導入済みです。ミッションは『材料開発とデータサイエンスのHubとなり、研究者のポテンシャルを解き放つ』こと。リモート勤務が可能で、チーム文化は多様な意見交換を重視しています。素材業界に情熱を持ち、事業拡大に主体的に動ける方を求めています。福利厚生も充実しています。
給与・報酬 | 時給 4,000円 ~ 8,000円 |
|---|---|
稼働時間 | 30時間 ~ 160時間（週7.5 ~ 40時間） |
雇用形態 | 業務委託から正社員 |
出社頻度 | フルリモート |
勤務地 | - |
弊社は、MI（※情報技術と材料科学を融合し、新素材や代替材料を探索する技術手法（マテリアルズ・インフォマティクス。）の研究開発と社会実装を目的として2017年11月に設立されました。 「材料開発とデータサイエンスのHubとなり、研究者のポテンシャルを解き放つ」をミッションに、MIによって化学・素材メーカーを中心とする研究開発に変革をもたらしています。 NEDO（※新エネルギーや技術開発を行う企業への助成事業等を行う国立研究開発法人）からの開発助成金の支給や投資家の方々からの資金調達の実施等もあり、多くの期待を集めながら事業を推進しています。
◆プロダクト MIを活用した材料開発を推進するSaaSプロダクトを開発しています。 現在はクローズド版として提供を行っておりますが、すでに日本を代表する材料企業様にも導入いただいております。 ユーザー様から好評をいただいており、正式版リリースに向けて開発を加速していきたいと考えております。
SaaSプロダクトで使われているアルゴリズムの開発をお任せします。具体的なアルゴリズムとしてはベイズ最適化です。 ベイズ最適化はすでにOSSとして公開されているものもありますが、材料開発に特化したものは存在していないため、自前で実装を行なっています。 開発したアルゴリズムはOSS化することも検討しています。
雇用形態 | 業務委託から正社員 |
|---|---|
給与・報酬 | 時給 4,000円 ~ 8,000円 |
稼働時間 | 30時間 ~ 160時間（週7.5 ~ 40時間） |
出社頻度 | フルリモート |
○経験 ・統計学や機械学習を用いてプロダクトを開発した経験 ・学術論文（英語）を読みPythonで実装できること
○志向性 ・プロダクトの価値を最大化するために特定の技術に拘らず、最適な技術を選択しようとすること ・多様なメンバーと積極的に意見交換しようとすること
◯経験 ・統計学や機械学習に関する知識
○志向性：マネジメントに興味があること（以下のいずれか） ・テクノロジーマネジメント ・ピープルマネジメント ・プロジェクトマネジメント ・プロダクトマネジメント
【求める人物像】 ・当社の目指す姿・ミッションに共感できる方 ・素材業界に対してアツい想いを持っている方 ・事業を拡大させるために主体的に動くことができる方
スキル名 | 経験年数 | 種別 |
|---|---|---|
| Python | 指定なし | 必須 |
「データの価値を最大化する」ためのソリューションを提供し、研究者の「仮説検証プロセス」に貢献します。
◆SOLUTION - 私たちの役割 いま素材産業においては「素材の高度化・複雑化」「開発の短期サイクル化」「国内外の開発競争激化」などにより、新たな素材開発スタイルへの変革が求められています。 このような状況の中、MI-6は「データ駆動型の材料開発（マテリアルズ・インフォマティクス）」の実現を支援するための各種ソリューションを開発・提供します。
▼経験豊富なMIデータサイエンティストが、データ駆動型材料開発を直接支援【Hands-on MI】 ・第一原理計算や機械学習・数理最適化技術などを最大限に活かしながら、テーマに適したソリューションをご提案致します。 ・技術コンサルティングやMI研修など、解析サービス以外にも様々な「ハンズオン」でのサービスをご提供します。 ・無機結晶の組成探索、低分子有機化合物の設計、ポリマーや樹脂コンパウンドの組成最適化など、数多くのテーマ実績がございます。
▼材料開発における「実験条件の最適化」を効率化するMIソフトウェア(SaaS)【miHub】 これまで勘と経験に頼って試行錯誤していた多次元かつ複雑な材料開発において、最適な組成やプロセス条件の効率的な設計が可能となります。 MIを熟知したデータサイエンティストやカスタマーサクセス担当が、MI活用を成功に導くための継続的なサポートを実施します。
▼MIとロボットを組み合わせた技術を、as a serviceとして提供します。【Robotics】 MIとロボットを組み合わせた技術を用いて、「全自動型実験サイクル」と「質と量を兼ね備えた実験データ」をas a serviceとして提供します。 MIで実験条件の「質」を、ロボットで実験の「量」をそれぞれ高めることで材料探索のスピードUP・コスト削減・全く新たな材料探索を可能にします。
◆AWARDS - 受賞歴 NEDO 2018年度AI分野：助成採択 / ディープテックグランプリ Tech Planeter2018：竹中工務店賞受賞 / Tech Sirius 2019：EY賞受賞 / “No Maps NEDO Dream Pitch”with 起業家万博：最優秀賞受賞 / イノベーションリーダーズサミット：Top20選出 / 未来2019：ファイナリスト / 平成30年度起業家万博：ファイナリスト / GRASSHOPPER DAY 2019 WINTER：2位入賞 / HONGO AI：最優秀賞受賞 / ICCサミット FUKUOKA 2020：リアルテック・カタパルト最優秀賞受賞
◆THEMES - テーマ実績 電子材料 / 電池 / 農薬 / 顔料・染料 / 医療材料 / コンパウンド / ガス化学品 / 複合材料 / 磁性材料 / 合金 / プロセス / 化学薬剤 / ガラス
※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：
時給 3,000円 ~ 6,000円
稼働時間：
40時間 ~ 100時間（週10 ~ 25時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
週2-3日出社
給与・報酬：
時給 3,000円 ~ 6,000円
稼働時間：
40時間 ~ 100時間（週10 ~ 25時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
週2-3日出社
給与・報酬：
時給 3,000円 ~ 6,250円
稼働時間：
96時間 ~ 160時間（週24 ~ 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
開催前
パフォーマンス・チューニングは、Webサービスの成長とともに避けて通れないテーマです。中でも「キャッシュ」は有効な手段の一つですが、設計や運用を誤るとデータ不整合やメンテナンス負荷の増大につながる可能性もあります。 「パフォーマンス・チューニングといえば、まずDBやアプリケーションロジックの改善が語られることが多いが、キャッシュはどのタイミングで検討すべきなのか？」 「実務で触れる機会が少なく、方法論を体系的に理解できていない」 ——こうした悩みの声は、現場のエンジニアから数多く寄せられています。 本イベントでは、『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』にてキャッシュの章を執筆され、ご自身でもキャッシュライブラリを実装されている金子達哉氏をお迎えします。 今回は特別に、Offersの実サービス（ offers.jp/jobs ）を題材とした公開パフォーマンスレビューを実施します。 実際のサービスを見ながら、「キャッシュを使うべき場所・使うべきでない場所」をどのように判断するのか、その検討プロセスを公開でお届けします。 👇ISUCON概要はこちら https://isucon.net/ 👇『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』はこちら https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12846-3
開催終了
昨今の開発現場において、Claude CodeをはじめとするAIコーディングエージェントの利用は急速に普及しています。一方で、進化のスピードが非常に速く、「全ての機能を把握し、実戦レベルで使いこなす」ことに壁を感じているエンジニアの方も少なくありません。 そうした中、Anthropic主催のハッカソンでも活用された「everything-claude-code」リポジトリがSNS上で大きな話題となりました。Claude Codeのベストプラクティスが網羅的にまとめられた注目のリソースですが、一定の前提知識がないと読み解くのが難しい側面もあります。 そこで、本イベントでは、RevenueCat Shipaton 2025に入賞し、Claude Codeの機能検証・解説を精力的に発信されているOikon氏をお迎えし、「everything-claude-code」を題材にClaude Codeの基本機能と実践的な活用法を紐解きます。 前半では、Claude Codeの基本機能を押さえたうえで「everything-claude-code」の全体像について解説します。 後半のディスカッションでは、実際の画面をご覧いただきながら「everything-claude-code」リポジトリを参照し、手元の環境でいくつかのコードを動かすデモを通じて、より具体的な活用法を深ぼっていきます。 Claude Codeを触り始めたばかりの方から、もっと使いこなしたい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。 ↓「everything-claude-code」リポジトリはこちら https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
開催日:
2026年3月17日(火)12:00~13:00
アーカイブ公開中
前回「LT&ディスカッション5ラウンド！うひょさん・よしこさんと改めて考えるReactコンポーネント設計」（ https://offers.connpass.com/event/298939/ ）のイベント開催から約2年が経過し、その間にReactやNext.jsは大きく進化してきました。Server ComponentsやSuspense、新しい非同期処理のAPIの登場などにより、パフォーマンスや表現力は向上した一方で、コンポーネント設計は以前にも増して複雑になりやすい状況になっています。 またAIの登場により、設計部分の重要性は、以前にも増して高まっていると感じており、AIライクとヒューマンライクのどちらに寄せるべきなのかの判断も難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、うひょ氏をお招きし、「今、現場で採用すべきコンポーネント設計のベストプラクティス」を実務経験をもとに解説していただきます。 迷いなく設計判断ができるようになるための指針を、持ち帰れるイベントです。ぜひご参加ください。
開催日:
2026年2月18日(水)19:00~20:00
アーカイブ公開中
「本番で障害が起きたけど、ログの調査に時間がかかる」「パフォーマンスが遅いと言われたけど、どこから調べればいいかわからない」「原因不明のエラーにより、インフラサーバーが正しく立ち上がらず疎通がうまく行かない」——アプリケーション開発をしていると、こうした"インフラ寄りの面倒な作業"に悩まされることはありませんか？ 実は今、AIエージェントを活用すれば、これらの作業を自然言語で依頼するだけで解決できるようになりつつあります。ログの集計やレポート作成、障害の原因特定、パフォーマンスの変化の可視化——特別なクエリを書かなくても、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。 本イベントでは、MIXIの吉井氏とユーザベースの飯野氏をお招きし、ソフトウェアエンジニアがインフラ領域の"面倒な作業"をAIでどこまで減らせるかを語っていただきます。「SREじゃないから関係ない」ではなく、開発者こそ知っておきたいAI×インフラの活用術をお届けします。
開催日:
2026年1月21日(水)19:00~20:15
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アーカイブ公開中
2024年末、Remix 3が発表されました。Reactベースのフレームワークとして知られていたRemixが、「ReactからWeb標準へ」という大きな方向転換を発表しました。 React Router v7としてReactエコシステムに深く統合される道を選んだ一方で、Remix 3はReactから離れ、Web標準をベースとした新しいアーキテクチャへと進化しようとしています。 なぜRemixはこのタイミングでReactを離れる決断をしたのか？Web標準に回帰することで何が変わるのか？そしてAI時代において、このアーキテクチャはどのような優位性を持つのか？ 本イベントでは、Remix 3の詳細な解説記事を執筆されたcoji氏をお招きし、「Reactの当たり前を相対化する」というテーマでLTをいただきます。Remix 3の技術的な変化から思想的な背景まで、深く掘り下げていきます。 👇登壇者の記事を事前にチェック coji氏 Remix 3についての解説記事 https://zenn.dev/coji/articles/remix3-introduction
開催日:
2026年1月14日(水)19:00~20:15
