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 3,000円 ~ 5,000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 ~ 6,000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 ~ 6,000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
