生成AI電話架電サービスの応答精度改善/ 機械学習エンジニア

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機械学習エンジニア

生成AI電話架電サービスの応答精度改善/ 機械学習エンジニア

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給与・報酬

時給 4,000円 ~ 9,000円

稼働時間

60時間 ~ 80時間(週15 ~ 20時間)

雇用形態

業務委託

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

東京都

現状と課題

昨年2023年10月に大手VC2社及びエンジェル投資家から資金調達をし、 生成AI電話オペレーターサービスのnocall.aiを展開しております。 生成AI技術を活用したボイスボットをコア技術とし、電話/ Web/アプリ/ サイネージなど幅広く活用いただけます。

nocall.aiについて

nocall.aiはまるで本物の人間のような会話応答が可能なAI電話オペレーターです。 訓練や管理が不要で、無限の記憶力を持ち、365日24時間働きます。

導入業界:人材、不動産、イベントなど 導入事例: ・ウェビナーイベントのリマインド電話の自動化 ・家賃滞納者への催促 ・SaaSオンボーディングのサポート ・インサイドセールスの電話自動化 ・イベント予定確認の自動化

詳細はこちら:https://www.canva.com/design/DAGBynyRccQ/E_7LthuF1lhEHolT5cu1mA/view?utm_content=DAGBynyRccQ&utm_campaign=designshare&utm_medium=link&utm_source=viewer 資金調達情報:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000076585.html

今後更に機能拡張などプロダクトの強化を行い、事業をグロースするためにお力添えいただける方を必要としています。

お願いする業務

弊社提供中の生成AI電話架電サービスnocall.aiの開発メンバーを募集します。 2023年に大手VC2社及びエンジェル投資家より資金調達をし、2023年末よりnocall.aiのサービスを提供しております。まだミニマムなコア機能のみで、3人ほどの開発チームで機能拡張開発に取り組んでおります。

【具体的には】 ・電話応対音声データを使用した音声認識モデルの開発 ・AI電話音声の発話精度(速度、流暢さ)の向上

  • 生成AI技術を使ったサービスの社会実装に興味のある方。
  • 電話回線を用いた開発の経験がある方。

技術スタック

募集要項

概要

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雇用形態

業務委託

給与・報酬

時給 4,000円 ~ 9,000円

稼働時間

60時間 ~ 80時間(週15 ~ 20時間)

出社頻度

相談の上決定する

必須スキル/経験

  • Whisperなどの音声認識の機械学習モデルに関する業務を行なった経験

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

AI指定なし必須
Python指定なし歓迎
AWS指定なし歓迎
Node.js指定なし歓迎
Twilio指定なし歓迎

一緒に働くメンバー

  • 林正悟

    林正悟

    取締役

    広島県福山市出身。大学で渡米。The College of Woosterにて教育・発達心理学を専攻。卒業後、日本初の全寮制小学生向けインターナショナルスクールJinseki International Schoolの新規設立に携わり、これまで大型インター計7校の学校設立に携わる。2020年12月同社を創業し、AI学習のためのプラットフォームTomoCodeを運営。2023年より生成AIプロダクトの開発に注力し、12月にAI電話オペレーターサービスのnocall.aiをリリース。

  • 森本尊礼

    森本尊礼

    取締役CTO

    森本 尊礼(モリモト タカヒロ) 役職: CTO 趣味:ミニマリズム、筋トレ、プログラミング、アニメ、デデンネ、登山、運動全般、ゲーム 大学時代にUnityに出会い、学業の傍ら1年でカジュアルゲームを8本制作し、リリース。広告運用なども行っていた。 扱える言語やフレームワーク: Unity, C#, Python, Django, Javascript, Typescript, Node.js, AWS, Docker,

サービス内容の詳細

株式会社Passionate Geniusは2020年に設立された生成AI特化のスタートアップです。 購買におけるあらゆる負を"音声インターフェイスを活用したLLMアプリケーション"によって解決することを目指す生成AI特化のスタートアップです。また、AIの知見をもとに、ブラウザのみで仲間とAI学習ができるTomoCodeも運営しており、こちらではサイト内に組み込まれたAIとともにPythonによるAI構築を学ぶことができます。

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. 1次面接

※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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