エンジニア職 · 正社員 · 六本木ヒルズ森タワー（東京都港区）。六本木オフィスへのフル出社（対面）です。勤務時間はフルフレックスですが、毎朝7:30の打ち合わせ（朝礼）など、出席が必要な打ち合わせがあります。育児・介護などのご事情がある場合は、一部リモート勤務をご相談いただけます
シニア機械学習エンジニア
手つかずの海事データから、現場の意思決定を変えるモデルを生み出す。
- Python
- PyTorch
- MLOps
- 図面解析
- Computer Vision
§ 01
業務内容
- 図面解析・異常検知・需要予測などのモデル設計と実装
- 学習・評価・配信の MLOps パイプライン構築
- データ設計とアノテーション設計
- モデルのプロダクト統合
§ 02
必須要件（Must）
- 機械学習の実務経験 3年以上（モデル設計〜運用）
- Python / PyTorch 等での実装力
- 課題設定からモデルへ落とし込む力
- 人生の中で「常人はそこまでやらない」と言える異常値の経験があり、その経緯と自身の判断を具体的に説明できること（分野・領域は問いません）
- 理不尽な状況から逃げずにやり切った経験、または断られ続けた末にこじ開けた経験があること
- 初対面の顧客や年上の現場担当者と、単独で信頼関係を構築した経験があること
- 顧客または案件を1件、自分が主語となって最初から最後まで回した経験があること
- 自分の手間を減らすために仕組みや自動化を作った経験、遅さや不具合を放置できず自ら直した経験、人に見せて誇れる成果物を作った経験が、それぞれ具体的に説明できること
§ 03
歓迎要件（Nice to have）
- CV・図面・3D データの経験
- MLOps・分散学習・最適化の経験
§ 04
技術スタック／当社の強み
- 業界特化性 — 造船に全集中し、深い知見と課題理解を積み上げる
- AI Agent ネイティブ — PoC で終わらせず、現場定着まで設計する
- スピードと柔軟性 — スタートアップの小回りと実行力
- 社会的インパクト — 技能伝承 × 工期短縮という重要課題を解く
§ 05
求める人物像
- 第一原理で考え、本質から課題を捉えられる方
- 不確実な環境で自ら問いを立て、前へ進められる方
- 海事という社会基盤に、長期で向き合える方
- 人生の中で「常人はそこまでやらない」という異常値のエピソードを持っている方。分野は問いません
- 理不尽な状況から逃げずにやり切った経験、断られ続けた末にこじ開けた経験のある方
- 面倒な手作業・遅さ・恥ずかしい成果物を放置できない方（プログラマの三大美徳）
§ 06
契約・雇用形態
正社員（試用期間3ヶ月）。フルフレックス／リモート可。勤務地：六本木ヒルズ森タワー（東京都港区）。六本木オフィスへのフル出社（対面）です。勤務時間はフルフレックスですが、毎朝7:30の打ち合わせ（朝礼）など、出席が必要な打ち合わせがあります。育児・介護などのご事情がある場合は、一部リモート勤務をご相談いただけます（2027年に大森付近へ移転予定）。ストックオプション制度あり。
§ 07
このポジションの魅力
まだ誰も触れていない海事データを相手に、モデルが現場を動かす瞬間に立ち会える。
