2-1-02. ソフトウェアエンジニア（AI/LLM）

2-1-02. ソフトウェアエンジニア（AI/LLM）

仕事概要

▼仕事概要
BALLASは「建設業を最適化し、人々を幸せに」することを目指すスタートアップ企業です。
建設業全体の最適化を目指しつつ、現在は「建設部材の調達」領域で事業を展開しています。

BALLASならではの特徴として、建設部材メーカー機能とITテクノロジー開発機能の両方を備えており、業界の現場に入り込みながら実務有効性のあるプロダクト開発を推進することを実現しています。

現在、テクノロジー開発部では、社内ナレッジを業界展開する建設ドメインでのVerticalSaaSや、建設業界に持続的な調達サプライチェーンを構築するためのサプライチェーンマネジメント基幹システムなど、複数のプロダクトにおいて0→1での企画・設計・開発しています。

▼仕事内容
上述した新規プロダクトのコアコンピタンスとなる機能を、LLMやMLの技術を使い、PoC、R&D、プロトタイプ実装などの工程を経て、技術検証および社会実装するまでをご担当いただきます。

BALLASでは、創業当初よりナレッジマネジメントを徹底の上で建設部材調達の実業を遂行することで、従来は属人化され取得が困難であった設計図面や仕様データなどのアセットを社内にて保有しています。
これらのデータを利活用し、新たな価値を産出することで、建設業全体の最適化に貢献することをミッションとしていただきます。

▼業務例
- 生成AI/LLMおよび独自AIを利用したPoC設計、開発
- 社会実装のためのプロトタイピング（例: Webアプリケーションフレームワークを利用した簡易なAPIやデモ画面の実装）
- Biz、PdM、PjMとのコラボレーション
- PoCした技術のデモンストレーションと、レポートの作成・プレゼンテーション
- 顧客や社内からの設計図関連ニーズの把握と、それに基づく具体的な開発目標の設定
- 機械学習とAI技術の最新動向と進歩、特にLLMに関わるLLMOpsのベストプラクティスの常時把握

▼PoCの想定例
- 設計図面からの構造化データ設計及び抽出の自動化と、特徴量エンジニアリング
- 画像認識技術を活用した設計図面類似性検索エンジン
- 設計図面のクラスタリング、特徴量ラベルサジェスト

必須スキル

▼仕事概要
BALLASは「建設業を最適化し、人々を幸せに」することを目指すスタートアップ企業です。
建設業全体の最適化を目指しつつ、現在は「建設部材の調達」領域で事業を展開しています。

BALLASならではの特徴として、建設部材メーカー機能とITテクノロジー開発機能の両方を備えており、業界の現場に入り込みながら実務有効性のあるプロダクト開発を推進することを実現しています。

現在、テクノロジー開発部では、社内ナレッジを業界展開する建設ドメインでのVerticalSaaSや、建設業界に持続的な調達サプライチェーンを構築するためのサプライチェーンマネジメント基幹システムなど、複数のプロダクトにおいて0→1での企画・設計・開発しています。

▼仕事内容
上述した新規プロダクトのコアコンピタンスとなる機能を、LLMやMLの技術を使い、PoC、R&D、プロトタイプ実装などの工程を経て、技術検証および社会実装するまでをご担当いただきます。

BALLASでは、創業当初よりナレッジマネジメントを徹底の上で建設部材調達の実業を遂行することで、従来は属人化され取得が困難であった設計図面や仕様データなどのアセットを社内にて保有しています。
これらのデータを利活用し、新たな価値を産出することで、建設業全体の最適化に貢献することをミッションとしていただきます。

▼業務例
- 生成AI/LLMおよび独自AIを利用したPoC設計、開発
- 社会実装のためのプロトタイピング（例: Webアプリケーションフレームワークを利用した簡易なAPIやデモ画面の実装）
- Biz、PdM、PjMとのコラボレーション
- PoCした技術のデモンストレーションと、レポートの作成・プレゼンテーション
- 顧客や社内からの設計図関連ニーズの把握と、それに基づく具体的な開発目標の設定
- 機械学習とAI技術の最新動向と進歩、特にLLMに関わるLLMOpsのベストプラクティスの常時把握

▼PoCの想定例
- 設計図面からの構造化データ設計及び抽出の自動化と、特徴量エンジニアリング
- 画像認識技術を活用した設計図面類似性検索エンジン
- 設計図面のクラスタリング、特徴量ラベルサジェスト

歓迎スキル

- コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連分野の学士または修士
- MLOps・LLMOpsの原則とツールへの精通
- TensorflowやPyTorchなどのエコシステムを使用した、機械学習に携わった経験
- Python または Rust を用いたの開発経験
- Docker等のコンテナ技術を利用したサーバ開発ができる
- AWS、GCP、Azure等のクラウドインフラをInfrastructure as Codeのプラクティスに則り活用できる能力

求める人物像

- 事業のミッション・ビジョンに共感し、主体的に取り組める人
- 急成長するビジネスのスケールに対応できる実行力がある人
- 顧客視点を持ち、プロダクトの価値向上に貢献できる人
- チームワークを重視し、オープンなコミュニケーションができる人
- 高い成長意欲と自己学習能力を持つ人

応募概要

給与

- 想定年収800万～1200万円
- 月給制

※専門業務型裁量労働制を導入

勤務地

オフィス所在地
①東京都
②大阪府

※配属は応募者様の希望に応じて決定
※リモート勤務可（週1回の出社想定）

雇用形態

正社員（ただし、入社後3～6か月は契約社員としての雇用）

勤務体系

- 専門業務型裁量労働制
- 1日のみなし時間：8時間00分
- 年間休日120日（内訳：完全週休二日制、土曜、日曜、祝日、年末年始）
- 有給休暇：入社日に10日付与、入社日後6か月を経過した日に10日付与、入社日後1年ごとに20日付与

試用期間

契約社員としての雇用期間有（入社後3～6か月）

福利厚生

- 社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
- 貸与PC有