仕事内容
【入社後の業務イメージ】
◆AIリーダー・マネージャー候補（プレイングマネージャー）の主な業務
プレイングマネージャーとして、技術実務 × チーム運営 × アサイン調整をバランスよく担っていただきます。
また、機械学習エンジニア、データエンジニア、データサイエンティストなどのポジションを用意しています。
▼ 技術実務
・画像認識、自然言語処理、LLM などを活用した AIモデルの開発・改善
・生成AIを用いた 要約・誤り訂正・分類などの機能検証や品質向上
・エッジAIや連合学習など 先端技術を活用したシステム開発のサポート
・データ分析に向けた前処理や可視化など AI活用に必要な環境整備
・お客様の課題に応じた AIソリューションの企画・技術提案
など
▼ マネジメント
・プロジェクトの推進・フェーズ管理
・メンバーのスキル把握・成長支援
・案件アサインの調整
・AI部運営の改善提案
・クライアントとの技術的コミュニケーション
など
◆こんな人におすすめ
・メンバーの能力を適切に判断し、新しい価値を生み出せる方
・ビジネス観点でプロジェクトや案件を作り出していきたい方
・手を動かすことも楽しみながら、マネジメントにも挑戦したい方
【プロジェクト例】
■ 物体検出モデルによる家畜見守りサービス開発（画像認識）
言語・技術： Python（PyTorch、TensorRT）
内容： エッジAI向け検知アルゴリズム開発、AIモデル最適化、MLOps構築。エッジAI向けにモデルの軽量化や高速推論なども担当。
■ 大規模言語モデルを活用した音声認識精度向上（自然言語処理）
言語・技術： Python（Transformers、PyTorch、pandas）
内容： 要約・誤り訂正・分類タスクのモデル比較検証を実施。複数モデルの精度検証・比較、データ前処理や分析も含む。
■ 医療データの分析基盤開発
言語・技術： dbt、ClickHouse、Airflow
内容： 医療業界向けに分析用データの集約、サーバ・DB設計構築をサポート。分析に適したデータ整備から基盤構築までを担当。
＜技術スタック＞
Python / PyTorch / Transformers / TensorRT / Flower / Docker / GitHub / AWS / GCP など
| 求人案件名 | 【AIエンジニア/リーダー・マネージャー候補募集】裁量大・自由度高くプロジェクト推進◎手も動かしながらチームをリード／メンバー育成やビジネス的価値創出にも挑戦／リモートあり・平均残業10H程度／AI領域で自らの経験を最大化したい方歓迎！ |
|---|---|
| 職種 | ITエンジニア |
| 職業 | PM・PdM, プロジェクトマネージャー, プロジェクトリーダー, データサイエンティスト |
| 求人企業名 | 株式会社Rosso |
| コーポレートサイトURL | https://www.rosso-tokyo.co.jp/ |
| 企業概要 | サマリー:・AI/データ分析・webアプリケーション・クラウドの導入に関するコンサルティング ・AI/データ分析に関するPoC(概念実証)・分析・モデル開発・チューニング ・オープン/Web系、業務系、ネイティブアプリケーションに関する設計・開発・保守 ・インフラ基盤導入に関する設計・構築・運用保守 |
| 設立年月日 | 2006年5月1日 |
| 資本金 | １億円 |
| 従業員数 | 51〜100名 |
| 配属部署 | AI/データ分析技術部 |
| 配属部署詳細 | 【事業と組織について】 Rossoでは、画像認識・自然言語処理・生成AIといった多様なAI領域のプロジェクトを推進しております。 AI分野でスキルを高めたいエンジニアが、実務を通じて着実に経験を積める環境を整えております。 経営層は全員エンジニアのバックグラウンドを持ち、現場に根ざした判断が行われる点が特徴です。 また、学習意欲や主体的な挑戦を重視する文化が根付いており、新技術の習得にも積極的に取り組める風土があります。 AI／データ分析技術部は2020年に発足し、AIシステムの開発やデータ分析を中心に業務を展開しております。 ボトムアップの組織体制を採用しており、主体的に提案することで自身の希望や志向を反映しやすい部署です。 さらに、2024年には東証プライム上場のCACグループに参入し、財務基盤と事業の安定性が大きく向上いたしました。 2025年には新規事業の立ち上げも予定しており、組織としての成長機会がさらに広がっております。 |
| 募集背景 | 当社は2006年の設立以来、「質を重視したソリューションとサービス」を提供し、多くのお客様から継続的な信頼をいただいてまいりました。2021年にはDXソリューション「サクッとAI」をリリースし、AI領域における認知度と案件数が大きく伸長しています。 近年は既存・新規ともにAI関連プロジェクトのご相談が増えており、技術力だけでなく、組織としての推進力・提案力を強化する必要性が高まっております。 この背景を踏まえ、当社ではAIリーダー／マネージャーとして、チームを牽引しつつ、顧客との技術的・事業的な橋渡し役となれる方の採用を開始いたしました。 本ポジションでは、技術の理解に基づいた提案・要件整理・品質管理を担い、お客様から信頼される「技術とビジネスを繋ぐ存在」として活躍いただくことを期待しています。お客様課題の深い理解と、それを実現可能な形に落とし込む力により、新たなビジネス機会の創出にも貢献いただけるポジションです。 当社の技術基盤と成長フェーズを支えながら、AI領域で事業を前進させたい方に適した募集となっております。 |
| 仕事内容 | 【入社後の業務イメージ】 ◆AIリーダー・マネージャー候補（プレイングマネージャー）の主な業務 プレイングマネージャーとして、技術実務 × チーム運営 × アサイン調整をバランスよく担っていただきます。 また、機械学習エンジニア、データエンジニア、データサイエンティストなどのポジションを用意しています。 ▼ 技術実務 ・画像認識、自然言語処理、LLM などを活用した AIモデルの開発・改善 ・生成AIを用いた 要約・誤り訂正・分類などの機能検証や品質向上 ・エッジAIや連合学習など 先端技術を活用したシステム開発のサポート ・データ分析に向けた前処理や可視化など AI活用に必要な環境整備 ・お客様の課題に応じた AIソリューションの企画・技術提案 など ▼ マネジメント ・プロジェクトの推進・フェーズ管理 ・メンバーのスキル把握・成長支援 ・案件アサインの調整 ・AI部運営の改善提案 ・クライアントとの技術的コミュニケーション など ◆こんな人におすすめ ・メンバーの能力を適切に判断し、新しい価値を生み出せる方 ・ビジネス観点でプロジェクトや案件を作り出していきたい方 ・手を動かすことも楽しみながら、マネジメントにも挑戦したい方 【プロジェクト例】 ■ 物体検出モデルによる家畜見守りサービス開発（画像認識） 言語・技術： Python（PyTorch、TensorRT） 内容： エッジAI向け検知アルゴリズム開発、AIモデル最適化、MLOps構築。エッジAI向けにモデルの軽量化や高速推論なども担当。 ■ 大規模言語モデルを活用した音声認識精度向上（自然言語処理） 言語・技術： Python（Transformers、PyTorch、pandas） 内容： 要約・誤り訂正・分類タスクのモデル比較検証を実施。複数モデルの精度検証・比較、データ前処理や分析も含む。 ■ 医療データの分析基盤開発 言語・技術： dbt、ClickHouse、Airflow 内容： 医療業界向けに分析用データの集約、サーバ・DB設計構築をサポート。分析に適したデータ整備から基盤構築までを担当。 ＜技術スタック＞ Python / PyTorch / Transformers / TensorRT / Flower / Docker / GitHub / AWS / GCP など |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 試用期間（ヶ月） | 3ヶ月 試用期間の補足 試用期間中の給与および労働時間の変更なし |
| 勤務時間 | 始業時間:9:30～終業時間:18:30 (休憩時間:60分) |
| 時間外労働 | 有り |
| 年収 | 650万円 ～ 800万円 |
| 賃金制度 | |
| 月給 | 406250円 ～ 500000円 |
| 裁量労働制・固定残業代制 | 固定残業代制 |
| 待遇条件・昇給賞与 | ＜給与補足＞ ※予定年収はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 ■賞与：年2回（7月・12月）※過去実績4か月分支給 ■給与改定：年1回（4月） ■年収例： 800万円（34歳、月給40万円＋賞与、入社5年目） 賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 月給(月額)は固定手当を含めた表記です。 ＜各手当補足＞ 通勤手当：交通費全額支給 ＜勤務時間＞ 9:30～18:30 （所定労働時間：8時間0分） 休憩時間：60分（12:00～13:00） ＜その他就業時間補足＞ ■残業月平均10時間程度 ※業務により勤務時間の変更の可能性あり ※想定労働時間：160時間 |
| 福利厚生 | ＜各手当・制度＞ ■社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金） ■定期健康診断 ■住宅手当（月1万5000円：条件あり） ■在宅勤務手当 ■役職手当 ■子供手当 ■出産祝い制度 ■希望スペックのPC用意（一定条件あり） ■副業可（条件あり） ■部活動・サークル ■オフィスコミュニケーション制度（社内イベント飲食代、全額会社負担） ■コーヒー飲み放題 ■オフィス内禁煙 ＜定年＞ 65歳 ＜育休取得実績＞ 有（育休後復帰率100%） ＜教育制度・資格補助補足＞ ■OJT ■書籍購入（全額会社負担） ■資格取得支援制度 ■部技術研修（全額会社負担） ■外部研修制度（全額会社負担） ■社内勉強会・LT会 |
| 喫煙環境 | 禁煙 |
| 休日休暇 | 年間有給休暇10日～20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります） 年間休日日数125日 ■GW休暇 ■夏季休暇（3日） ■年末年始休暇（5日） ■慶弔休暇 ■産前産後・育児休暇（男女ともに取得実績あり） ■子の看護等休暇 ■介護休暇 ■結婚休暇 ■生理休暇 ■ウェルカム休暇 |
| 勤務地 (都道府県) | 東京都 |
| 勤務地住所 | ＜勤務地詳細1＞ 本社 住所：東京都渋谷区神山町7-12 グランデュオ神山町5F 勤務地最寄駅：東京メトロ線／渋谷駅 ＜勤務地詳細2＞ 都内プロジェクト先 住所：東京都 ＜勤務地補足＞ ■本社、または都内を中心としたプロジェクト先となります。※在宅勤務のプロジェクトも多数。 |
| 転勤の有無 | 無し |
| 必須要件 | ・AIのプロジェクトに限らず、基本設計、詳細設計、実装の工程を担当した経験を5年以上有する方 ・チーム（3-4名程度のチームを想定）での開発経験を有する方 ・プロジェクトをリードする立場で進めた経験を有する方 ※PM・PLでなくても可 ・仕様調整を行った経験を有する方 |
| 歓迎/尚可 | ・AI関連の活用及び開発に関する経験や知見 ・クラウドサービス（AWS,Azure）の活用及び開発に関する経験や知見 ・AIのプロジェクトに限らず、Pythonを使用し、テスト工程も担当した経験を有する方 ・顧客折衝・顧客調整を行った経験を有する方 |
| 選考プロセス | 書類選考→1次面接（エンジニア）→最終面接（役員）→内定※オファー⾯談あり |
