職務内容

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■ このポジションの要点
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・「作って終わり」ではなく、本番運用・継続改善まで担うAIエンジニア
・受託開発案件 / 自社プロダクトの両方に関わるチャンス
・修士以上50.4% / 東大出身35.9% / 技術系83.0%の研究者バックグラウンド組織
・2022年 東証グロース上場 / AI案件比率が増加中
・正社員平均残業 月6.5時間 / フルリモート率83.5%
・中古車価格予測・無人運航船・外貨両替など多様なドメイン経験

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■ pluszeroについて
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pluszeroは、AI・システム開発・数理モデル・統計などの技術を組み合わせ、顧客の課題解決を「構想から実装・運用まで」一気通貫で行う会社です。

PoCで終わらせず「実際に使われるシステム・プロダクトとして社会実装すること」を重視しており、AI案件の多くは最終的にWebシステムとして提供されています。

社内にはWebエンジニア・AIエンジニア・アルゴリズム開発者など各分野のスペシャリストが在籍。「10分考えてわからないことは人に聞く」文化が根付いた、相談しやすい環境です。

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■ このポジションの魅力
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◎ PoCで終わらせない、本番運用まで担う実務AIエンジニア
モデルの精度だけを追うのではなく、理論的妥当性を確認した上で、ビジネス要件・性能・コスト・運用制約を踏まえ、「使われ続けるAI」を実装・改善していきます。

◎ 研究バックグラウンドを実務で活かせる
修士以上50.4%・東大出身35.9%の研究者バックグラウンドを持つ組織。論文ベースの手法検討から実装まで、理論と実務の橋渡しができます。

◎ 多様なドメイン経験が積める
中古車査定・無人運航船・金融（外貨両替）・NLP など、一社にいながら幅広い業界・技術領域の経験を積めます。

◎ 受託 × 自社プロダクトの両軸
クライアントワークの学びと、自社プロダクトでの長期コミットの両方を経験できる、珍しい環境です。

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■ 担当いただく案件について
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担当いただく案件は、クライアント向けの受託開発案件と自社プロダクト／内製開発プロジェクトのいずれか、または両方となる可能性があります。

いずれの場合も共通しているのは、理論検討や手法比較を行った上で、PoCで終わらせず、実運用・継続改善を前提とした開発を行っている点です。

【受託開発案件】
クライアントの業務要件・制約条件を踏まえ、AIモデルの設計・実装からシステム組み込み、本番運用後の改善までを担当します。

【自社プロダクト／内製開発】
要件検討段階から関与し、継続的な改善を前提としたAI機能の設計・実装・運用を行います。

担当案件はこれまでのご経験やご志向を踏まえ、相談の上で決定します。

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■ 具体的な仕事内容
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・データ特性・業務要件を踏まえたAI手法の選定・設計
・機械学習モデルの実装、評価、性能改善
・実装・運用を前提とした上での論文ベースの手法検討・実装
・API化・システム組み込みを含む本番対応
・運用フェーズでの継続的な改善・チューニング
・チーム内での技術的フォロー、レビュー

使用言語はPythonが中心ですが、JavaScript（TypeScript）も案件に応じて使用します。

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■ プロジェクト事例
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◎ 中古車価格・需要予測プラットフォーム
従来鑑定士が行っていた中古車査定業務の自動化・高精度化を、機械学習を用いて実現。

◎ 外貨両替機の収益最適化
期待収益を最大化する取引レートの提示、および顔画像認識を用いたマネーロンダリング検出。

◎ 世界初の輻輳海域での無人運航船 実証プロジェクト
無人運航船に求められる機能を網羅したシステムの開発・実証。国内27社のコンソーシアム、協力会社含め45組織が参画する大規模プロジェクト。

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■ 開発環境・使用技術
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・主要言語：Python, JavaScript（TypeScript）
・フレームワーク：PyTorch, Scikit-Learn, NumPy, SciPy, pandas（polars）, FastAPI
・主要データベース：PostgreSQL, DynamoDB, Aurora
・CI/CD：GitHub Actions
・サーバOS：Linux
・インフラ環境：AWS, GitHub
・開発支援：Claude Max plan 全員支給

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■ 数字で見るpluszero
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・技術系の割合：83.0%（正社員中）
・東大出身の割合：35.9%（正社員中）
・修士以上の割合：50.4%（正社員中）
・平均年齢：31.2歳（正社員）
・正社員平均残業時間：6.5h / 月
・フルリモート率：83.5%

※平均残業時間は2025年2月〜2026年1月の実績、リモート率は2023年10月期、他は2026年1月末時点の数値

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■ こんな方に向いています
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・AIモデルを「作って終わり」にしたくない方
・データ前処理〜モデル実装〜API化・運用まで関わりたい方
・精度だけでなく、速度・コスト・安定性も含めて設計したい方
・研究バックグラウンドや数理的素養を、実務・プロダクトで活かしたい方
・理論と現実制約（性能・コスト・運用）の間で最適解を考えることに面白さを感じる方

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採用の流れ

1.書類選考 2.コーディングテスト 3.一次面接＋コーディングテスト 4.最終面接

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