- 求人詳細
- 求める人材
- 企業情報
求人詳細
- 職種
- C-1: AIエンジニア
- 勤務地
- 東京本社（雇い入れ直後および変更の範囲）、リモート勤務可
〒105-6238
東京都港区愛宕2-5-1 愛宕グリーンヒルズMORIタワー38F
都営地下鉄 三田線「御成門駅」A5出口（徒歩約3分）
東京メトロ 日比谷線「神谷町駅」3出口（徒歩約4分） - 給与
- 【想定給与】
■理論年収：1,000万～1,200万円
※算出方法：基本給12か月分+賞与（基本給2か月分×夏冬2回支給が基準）
■月給：625,000～750,000円
※定額残業代含む（125,000～150,000円）
※定額残業31.39時間込／超過分は全額支給
仕事概要
■ 会社概要
株式会社GROWTH VERSE（https://growth-verse.ai/ ）は、「顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装する」をミッションに掲げるAI SaaS企業です。
「AIMSTAR」「ミセシル」「Zero」「電話放送局」という複数のプロダクトを展開し、自社で培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現しています。
■ 募集背景
最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM（大規模言語モデル）をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。
単なる分析PoC（概念実証）で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。
■ 業務内容
【概要】
プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。
【詳細】
- 生成AI・LLM活用： RAG（検索拡張生成）を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。
- 予測・最適化モデル構築： 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。
- 社会実装とMLOps： 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。
- 研究開発（R&D）： 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。
- ステークホルダーとの折衝： クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。
雇用形態
正社員
勤務体系
裁量労働制（みなし労働時間：9時間15分）
※みなし労働時間の内訳は、所定労働時間：7時間45分＋所定外・法定内労働時間15分＋法定外労働時間1時間15分
※フレックス制を適用することも可能。その場合、定額残業代は40時間相当、コアタイムは11:00～16:00。
試用期間
あり（3か月）
福利厚生
■社会保険完備（健康保険：有 厚生年金：有 雇用保険：有 労災保険：有）
■年間休日日数：2025年4月～3月：122日、2026年4月～3月：124日
※ 完全週休2日(土日)
※祝日・年末年始込
※有給休暇：入社初年度15日。夏季休暇分を含め、入社時に5日分、入社6か月目に10日分を付与
※その他休暇：慶弔休暇、育児休暇、介護休暇
※夏季休暇は有給休暇利用により自由に取得
■交通費：原則全額支給
※通勤交通費、業務に必要な移動の交通費、業務上理由によるやむをえない深夜帰宅のタクシー利用など
■福利厚生：定期健康診断、フリードリンク制、社内歓迎会等の飲食代半額補助など
■リファラル採用手当：知人/友人を紹介してくれた社員に特別ボーナス30万円を支給
■慶弔金：結婚祝い5万円、出産祝い3万円
■ストックオプション制度あり
■就業場所における受動喫煙防止の措置：屋内禁煙（ビル内に喫煙専用室あり）
選考フロー
最終選考後にリファレンスチェック実施
求める人材
必須スキル
- データサイエンスの実務経験： PythonまたはRを用いた、機械学習・深層学習モデルの開発・実装経験。
- データ基盤スキル： SQLを用いた大規模データの抽出・加工・集計スキル。
- 論理的思考力： 抽象的なビジネス課題を、データサイエンスのタスク（分類、回帰、最適化等）に落とし込める能力。
- 生成AIへの基礎知識： LLM（GPT, Claude, Gemini等）のAPI活用経験や、プロンプトエンジニアリングに関する理解。
歓迎スキル
- MLOps / ソフトウェア開発の実践： 機械学習モデルのデプロイ・運用監視の自動化経験、またはCI/CD、コンテナ技術（Docker/Kubernetes）を用いた開発経験。
- 生成AIの開発実績： LLMを用いたアプリケーション開発やファインチューニング、LangChain/LlamaIndex等を用いた開発経験。
- 高度な専門性： 自然言語処理（NLP）、画像認識、音声処理、最適化アルゴリズムのいずれかの専門知識。
- 外部発信実績： Kaggle等のコンペティション上位入賞、国内外での論文投稿、技術ブログや勉強会での登壇経験。
- プロフェッショナルな実践経験： データサイエンス・AIをコア事業とする企業（テック系コンサル、AIスタートアップ、事業会社の内製開発組織等）において、高度な技術を武器に顧客や自社のビジネス変革をリードした経験。
求める人物像
- 社会実装と成果へのこだわり： アルゴリズムを世に出すことへの喜びに加え、「その技術がどれだけビジネス上の利益（ROI）や変革に寄与したか」という成果に対して強いこだわりを持てる方。
- 高い学習意欲と柔軟性： 生成AIをはじめとした技術の進歩を楽しみ、既存の手法に固執せず、課題解決に最適な手段を柔軟に選択・拡張し続けられる方。
- プロアクティブなコミュニケーション： 曖昧な状況下でも自ら問いを立て、ビジネスサイドやエンジニアと対話を重ねることで、具体的なアクションへと繋げられる方。
企業情報
企業名: 株式会社GROWTH VERSE
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3つの強み
キャリアデザイン力
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