【AIエンジニア募集】学習意欲・研究志向を最大限評価◎“自己研鑽が報われる”実務環境でスキルアップ/AI領域へ挑戦したい方、必見!リモートあり・残業少!

• SE(Web・オープン系)
• フロントエンドエンジニア
• インフラエンジニア
• データサイエンティスト

【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。

【入社後の業務イメージ】
◆ AIエンジニアとしてご担当いただく主な業務領域(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幅広くポジションを用意しています)
・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

また、スキルや志向に応じて、携われる領域の幅を広げていける案件選択の機会もございます。

【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

会社の定める業務

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。

近年は画像認識・自然言語処理・生成AIなど多様なAIプロジェクトのご相談が増えており、技術力に加え、柔軟な学習姿勢と課題解決力を持つエンジニアの活躍が求められています。
この背景を踏まえ、当社ではAIエンジニアとして、実務を通して経験を積みながら成長できる方の採用を開始いたしました。

本ポジションでは、画像認識や自然言語処理、生成AIなどの領域でAIモデルの開発・改善や、データ分析環境の整備、お客様課題に応じた技術提案などを担当いただきます。スキルや志向に応じて携わる領域を広げられるため、技術力を高めつつキャリアの幅も広げられる環境です。

当社の技術基盤と成長フェーズを支えながら、AI領域で実務経験を積み、次のステージへ挑戦したい方に適した募集となっております。

・AIのプロジェクトに限らず、Pythonを使用し、詳細設計、実装の工程を担当した経験を1年半以上有する方
・自己研鑽を行える方

・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
・能動的にキャッチアップをしにいける方