弊社はTV局に対し、新しい技術で変革させていくスタートアップです。テレビ局の心臓と呼ばれる放送の送出を行うマスター設備に関するシステム開発や動画配信の新しい視聴体験、デジタルプレイスメントと呼ばれる動画広告の新技術を開発しています。また、AIを用いたアニメやドラマの番組制作ツールも自社プロダクトとして展開しています。
テレビ業界向けの新規事業で機械学習エンジニアを募集しています。主な業務は、動画内の物体検出や音源分離アルゴリズムの改善、ショート動画自動生成の実装などです。Pythonを使用し、AWSや自社インフラ基盤で開発を行います。報酬は384万円から960万円で、副業や業務委託も可能です。弊社は放送業界を革新するスタートアップで、デジタルプレイスメント技術を国内で初めて開発しました。リモート勤務も可能で、チームはサポートし合う文化があります。学会登壇経験や基礎研究に主体的に取り組む姿勢が求められます。技術を磨きたい方に最適な環境です。面談で詳細をお尋ねください。"
給与・報酬 | 時給 2,000円 ~ 5,000円 |
|---|---|
稼働時間 | 32時間 ~（週8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 | - |
弊社はTV局に対し、新しい技術で変革させていくスタートアップです。テレビ局の心臓と呼ばれる放送の送出を行うマスター設備に関するシステム開発や動画配信の新しい視聴体験、デジタルプレイスメントと呼ばれる動画広告の新技術を開発しています。また、AIを用いたアニメやドラマの番組制作ツールも自社プロダクトとして展開しています。
今回募集するポジションでは、当社の研究開発領域にチャレンジしていただきたいと思っています。 具体的な業務内容は、下記の通りです。
・動画内で画像認識を使った物体検出アルゴリズムの改善 ・深層学習ベースの音源分離アルゴリズムの改善 ・マルチモーダルを活用したショート動画自動生成の実装 ・画像処理を使ったデジタルプレイスメントの広告合成アルゴリズムの改善 ・上記以外の新規テーマにおける技術調査、設計、仕様検討 ・機械学習モデル開発（論文サーベイ、手法の調査など） ※大学の研究と並行してご参加いただけます。
■開発環境 ・プログラミング言語：Python ・インフラ：AWS, 自社インフラ基盤(GPUクラスター) ・環境：GitHub, Slack, Notion, Jupyter Notebook
※スキルや稼働条件によって、適切なポジションにアサインします。
弊社には、動画/画像領域のAI技術に強いエンジニアが多く在籍しています。 エンジニアとして働く同世代の優秀なインターン生も多数在籍しているため、技術を磨きながら部活や大学の研究室のような雰囲気で働くことができます！ また、個々人はプロ意識を持って業務に従事していますが、チーム全員でサポートし合う環境でもあります。 不明点はぜひ面談や面接でお尋ねください！
雇用形態 | 業務委託 |
|---|---|
給与・報酬 | 時給 2,000円 ~ 5,000円 |
稼働時間 | 32時間 ~（週8時間 ~ ） |
出社頻度 | 相談の上決定する |
・何らかの学会登壇経験がある方（業務内容に紐づく必要はございません） ・基礎研究テーマに対して、主体的に取り組むことができる方 ・チームでの協働やコミュニケーションスキル
・研究以外でのモデル実装経験 ・企業での機械学習の開発経験
採用担当
HR
採用担当
弊社では、放送業界をクラウドサービスや動画処理、機械学習技術を使って、効率化する様々なプロダクトを開発しています。
例） ■デジタルプレイスメントとは？ 機械学習とレンダリング技術によって、動画内にバーチャル広告を生成することで、視聴者に合わせた広告をリアルタイムで配信できる新しい広告手法です。
国内で開発している企業は当社が初となります。デジタルプレイスメントの効果により、従来動画を再生する前に流れるプリロール広告や、動画再生中に流れるミッドロール広告に比べると、コンテンツの中に溶け込んでいるため、視聴体験を阻害されることなく、広告が表示されます。
また、広告主としてもCMに比べると長い時間露出が可能であったり、何回も露出ができるので、広告業界を変える新発明となります。
※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：
時給 4,000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：
相談の上決定する
給与・報酬：
年収 600万円 ~ 1,000万円
稼働時間：
10:00 ~ 19:00
雇用形態：
正社員
出社頻度：
相談の上決定する
給与・報酬：
年収 600万円 ~ 1,000万円
稼働時間：
10:00 ~ 19:00
雇用形態：
正社員
出社頻度：
相談の上決定する
給与・報酬：
時給 3,000円 ~ 5,000円
稼働時間：
48時間 ~ 48時間（週12 ~ 12時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
相談の上決定する
給与・報酬：
時給 2,500円 ~ 3,500円
稼働時間：
96時間 ~ 160時間（週24 ~ 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
給与・報酬：
時給 3,000円 ~ 5,000円
稼働時間：
48時間 ~ 48時間（週12 ~ 12時間）
雇用形態：
業務委託
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
