【〈東京〉AI駆動開発エンジニア】

ブロードリーフは、自動車アフターマーケットの膨大なデータを武器に、次世代のSaaS・プラットフォームへAIを標準搭載するフェーズにあります。 当社のAIエンジニアは、モデルの研究・開発に留まらず、その成果をプロダクトへ組み込み、現場の課題を解決するまでを一貫して担います。 CEOがエンジニア出身であり、本プロジェクトはCEO直轄で推進。 技術投資やデータ活用への理解が非常に深く、圧倒的なスピード感で開発に没頭できる環境です。 ■ AIエンジニアとしての醍醐味 「自前データ」による勝利：整備・部品・流通のテキスト、画像、音声、OCRなど、40年にわたり蓄積された「ここでしか触れないデータ」がAI学習の源泉です。汎用モデルのAPI利用だけでは到達できない、ドメイン特化型の高精度なモデル構築が可能です。 幅広いキャリアパス：機械学習モデルの構築（Model）、AI基盤の整備（MLOps）、プロダクトへの組み込み（Application）、あるいはAIを活用した新サービスの企画。ご本人の志向と適性に合わせて、最も輝ける領域をお任せします。 AIコーディングの最先端：開発環境自体もClaude code、Cursor、GitHub Copilot等をフル活用。最新ツールを使い倒し、開発効率を極限まで高める文化があります。 ■ 具体的な業務内容 ご経験や志向性に合わせて、以下の領域を横断的にお任せします。 　・AIモデルの研究・開発 　　・予測モデル、自然言語処理、画像認識など、業務最適なAIモデルのトレーニングおよびチューニング。 　・プロダクトへのAI組み込み 　　・SaaS/プラットフォーム上でのAI機能の実装、およびユーザー体験（UX）の設計。 　・MLOps / データ基盤の構築 　　・大規模データを効率的に扱うためのパイプライン構築、モデルのデプロイ・運用・監視。 　・AI活用戦略の立案 　　・現場データから新たなビジネスチャンスを見出し、新サービスや機能のプロトタイピングを実施。 ■ 期待する役割 ・「社会実装」へのこだわり：精度を追求するだけでなく、「現場でどう使われ、どう役に立つか」を想像して開発できること。 ・自律的なキャッチアップ：日進月歩のAI領域において、最新の論文や技術を素早く検証し、プロダクトに還元できること。 ■ 開発環境（一例） モダンな技術スタックを積極的に採用し、生産性の高い環境を構築しています。 　・Backend: Java (Spring Boot), Go 　・Frontend: TypeScript, Angular, HTML5/CSS3 (Sass) 　・Infrastructure: GCP, AWS, Docker, Kubernetes 　・Database: CloudSQL, Cassandra, Elasticsearch, Redis 　・Tools: GitLab, IntelliJ, VS Code 　・OS: Linux, macOS, Windows 　・AI: Claude code, Cursor, Playwright 【事業の魅力】 ・変革の進むモビリティ業界の「縁の下の力持ち」的な存在として、モビリティ業界のDXに関われます ・GCPの利活用においてはアジアパシフィックでもトップクラス、Googleとも大きなパイプラインがあります ・創業20年を超え、さらなら成長を目指してAI実装や新技術研究なども非常に注力しています 【本ポジションの魅力】 ・自社サービス・自社SaaSという事業構造のため、超上流工程～運用・保守まで様々なフェーズに関われます ・お客様の企業規模やプロジェクトの規模・期間も幅広く、小規模なものから非常に大きなものまで様々な挑戦できます ・バックエンドのみ、フロントエンドのみではなく、バックエンド・フロントエンド・クラウドインフラ・DBと幅広く経験を積めます 【働き方の魅力】 ・札幌・東京・福岡の3拠点から勤務先を選ぶことができます（Uターン / Iターン希望者も多いです） ・マネジメント・スペシャリストの両パスで、同一水準の給与レンジを適用しています ・末永く働いてほしいという思いから、ライフステージの変化に合わせた休暇制度を用意しています

会社の定める業務

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

【人物要件】 ●データの価値を信じる方：膨大な泥臭いデータの中から、宝物（インサイト）を見つけ出すことに情熱を持てる方。 ●エンジニアリング×ビジネスの越境者：技術的な理想を追求しつつ、ビジネス的な納期やコスト感とのバランスを最適化できる方。

700万円〜1,200万円（給与形態：月給制）

■年収補足 基本給＋号棒給＋みなし残業代＋手当＋賞与 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します

賞与：2回（2月、8月） 昇給：1回（1月）

・AI・機械学習エンジニア

ブロードリーフは、自動車アフターマーケットの膨大なデータを武器に、次世代のSaaS・プラットフォームへAIを標準搭載するフェーズにあります。 当社のAIエンジニアは、モデルの研究・開発に留まらず、その成果をプロダクトへ組み込み、現場の課題を解決するまでを一貫して担います。 CEOがエンジニア出身であり、本プロジェクトはCEO直轄で推進。 技術投資やデータ活用への理解が非常に深く、圧倒的なスピード感で開発に没頭できる環境です。 ■ 開発環境（一例） モダンな技術スタックを積極的に採用し、生産性の高い環境を構築しています。 　・Backend: Java (Spring Boot), Go 　・Frontend: TypeScript, Angular, HTML5/CSS3 (Sass) 　・Infrastructure: GCP, AWS, Docker, Kubernetes 　・Database: CloudSQL, Cassandra, Elasticsearch, Redis 　・Tools: GitLab, IntelliJ, VS Code 　・OS: Linux, macOS, Windows 　・AI: Claude code, Cursor, Playwright

Java、Go、TypeScript、Python、HTML5、CSS3、SASS/SCSS

Spring Boot、Angular

Elasticsearch、Redis

GCP、AWS

Docker、Kubernetes

Linux

GitLab

正社員

なし

定時時間制

9:00〜17:30

休憩60分、実働7.5時間

7時間30分

月30時間

月8時間

140-000 東京都品川区東品川4-13-14グラスキューブ品川8F

週1出社

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

提携保養施設・スポーツ施設利用制度

健康保険組合関連施設

社員持株会制度、退職金制度

社員持株会、退職金制度

時短制度

121日

土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇

育児休業、介護休業

育児休業制度、介護休業制度、長期休業所得補償制度

役職手当、慶弔見舞金制度

資格取得奨励制度（資格に応じ5,000～200,000円を一時金支給）