2024年05月31日をもちまして、サービスを終了させていただくこととなりました。
詳細はこちらをご確認ください。
AIR Designの開発チームは、
1. デザインデータの管理と分析
2. 分析から得られた知見を社内デザイナーにWebサービスとして提供
という2つの取り組みを行っており、機械学習エンジニアは主にデザインデータ(画像)の分析と知見化に責任を持ちます。
扱うデータは主に画像で、課題設定や前処理・特徴量エンジニアリングまで包括して担います。また、分析やモデルの構築だけにとどまらず、モデルのサービス化や運用まで担えるのが理想と考えています。
■全ポジション共通
・デザイナー/セールス/CSチームと連携しながら、解決すべき課題を見極める活動
■データ分析
・画像データの前処理 (Python, OpenCV...)
・画像データの特徴量エンジニアリング (Python, OpenCV, Keras, TensorFlow...)
・画像データの機械学習 (Python, OpenCV, Keras, TensorFlow, AutoML...)
・[予定] MLOps基盤の整備
AIR Designは開始して半年が経過しましたが、特に美容・食品・通信系のお客様にLP制作サービスが好評で、契約数を着実に伸ばしているフェーズです。
マーケティングデザインは、LPの他にもバナーやチラシなど多岐に渡ります。現在、LP制作でニーズを着実に掴んだAIR Designを、バナーやチラシの領域へと横展開すべく準備を進めています。
そのためには、これまで以上に多種多様なドメインでデータ分析し、効率化・自動化の仕組み作りを推進してく必要があります。また、その営みをスケールさせるためのMicroservices/MLOps基盤の整備も必要で、さらなるエンジニアの力を必要としています。
・ユーザーの理解や課題解決に興味がある
・Gitを用いた開発フローを実践できる
・画像処理および機械学習の基礎知識とPythonによる実装経験
・Dockerで開発環境を構築できる
・AWSの基本的な理解 (S3やRDS等とのデータ読み書き)
・WebAPIの開発経験
・MLOps基盤の構築運用経験
・検索技術の関する知識。特に、特徴ベクトルによる類似度検索やANN(近似近傍探索)に関する知識や活用経験
・技術を磨くのに専念したい方
・1人で黙々とコードを書きたい方
雇用区分 | 正社員・契約社員 |
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新卒 / 中途 | 中途採用 |
勤務制度 | フレックスタイム制 |
勤務時間(コアタイム時間) | 13:00 〜 16:00 |
勤務地の住所 | 東京都千代田区神田神保町2-14 SP神保町ビル8F |
待遇・福利厚生 | 社会保険完備
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求人の特徴 | PC選択自由 副業可 スタートアップ |
休日・休暇 | 完全週休2日制(土・日) 、祝日
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試用期間 | 3ヶ月(昇給あり) |
受動喫煙防止措置に関する表記 | ■就業場所
■対策
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会社名 | 株式会社ガラパゴス |
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企業URL | |
資本金 | 13億1311万9748円(資本準備金及びその他資本剰余金を含む) |
設立年月日 | 2009年3月2日 |
代表者氏名 | 中平 健太 |
従業員数 | 155人(+業務委託メンバー) |
本社所在地 | 〒101-0051 東京都千代田区神田神保町2-14 SP神保町ビル8F |
何をやっている企業か | ・AIを活用したクリエイティブ制作サービス『AIR Design』運営
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企業からのメッセージ | 株式会社ガラパゴスは、「プロセスとテクノロジーで人をよりヒトらしく」ことを理念に掲げる2009年設立のテックカンパニーです。
累計13億円の資金調達を実施しており、成長性を投資家に認めていただいている自負もございます。今後は2023年の東証グロース上場を目指し、組織や社内管理体制の強化を進めているところです。 ◆弊社には、2つの事業がございます。
2. スマートフォンアプリ開発
◆働き方改革で効率の良いワークスタイルを実現しています
子育て世代は保育園の送り迎えなど何かと大変ですが、フレックスタイム制やリモートワークの活用で子育てと仕事を両立している社員がたくさんいます! |
2019年7月
AIR Designは、月額定額のマーケティングデザイン制作サービスです。LPやバナーのデザインを、高品質かつ短納期で提供するサービスです。
「もっと色々なパターンのLPを試してCVR改善につなげたい。けど、リソースがない」というWebマーケティング担当者の課題をターゲットにしています。
サービスの最大の特徴は、デザイナーの仕事をソフトウェアの力で効率化・自動化している点です。
AIR Design開発チームは、「デザイン産業革命で、関わる全ての人を幸せに」をミッションに、画像処理・自然言語処理・機械学習等を駆使することで、効率化・自動化の仕組みづくり全般を担当しています。
効率化・自動化の仕組みは、4つのフェーズを経て社内のデザイナーに届けられます。
技術ドリブンではなく課題ドリブンで考えることを重要視しています。
【1. 課題定義フェーズ】
取り組むべき課題を見極めるフェーズです。デザイナーだけでなく、セールスやカスタマーサクセスのチームともコミュニケーションを取りつつ、表層的な課題や技術的実現性にはとらわれず、本質的な課題を見極めることに集中します。
【2. ソリューション仮説検証フェーズ】
課題に対して、ソリューションの仮説検証を実施します。
この段階では本格的にソフトウェアを開発することはせず、プロトタイプやスプレッドシートなどを使ってソリューション仮説の精度を高めます。
機械学習が必要な場合はTensorFlowやKerasで学習することもありますが、GoogleのCloud VisionやAutoMLなど、クラウドのML系サービスを積極的に活用しています。
【3. ソリューション構築フェーズ】
ソリューション仮説の有効性が確認出来たら、ソフトウェア(社内Webサービスなど)の形でソリューションの構築を行います。フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、機械学習エンジニアで分業しながら開発を進めます。
【4. 効果測定フェーズ】
ソリューションの構築後、デザイナーのワークフローに導入し、効果測定を実施します。
効果測定から次の課題を特定し、改善を進めます。
■技術面でのアピールポイント
GitHub, Docker, Protocol Buffers, AWS, Serverless をコアスタックに据えて、あとは課題やサービス毎に技術選定を実施しています。新しい技術の導入にも積極的なので、個人として技術のブラッシュアップに常に取り組める環境であると自負しています。
■価値観
プロダクトの性質上、すぐに正解の見えない課題に取り組む事が多いです。
チームの創造性を大事にしつつ、課題の細分化や経験主義的アプローチを大事にするため、4つのValueを共有しています。
・Hack the Process - すべての仕事は改善できる
・Fail & Grow - 早く失敗、早く成長
・Work as Team - チームの力を引き出そう
・Two Step Up - 視座を高めよう
■今後の展望と課題
AIR Designが対象とするマーケティングデザインは、LPやバナーに限らず、動画広告やチラシなど多岐に渡ります。
動画広告やチラシへの横展開や、開発した社内サービスの一部をSaaS化する計画があり、そのためにはドメインの適切な分割や共通処理の基盤化など、Microservicesのアプローチを採用する必要があると考えています。
しかし、チームにMicroservicesに関するナレッジが少ないこともあり、現在は勉強会を実施しつつ対応を進めています。Microservicesに詳しいメンバーにジョインして頂けると、非常に心強いです。
ミッション: 《デザイン産業革命で、関わるすべての人を幸せに》
デザイン産業革命というチャレンジングな目標に共感して頂ける方、デザインという営みを技術でハックすることに興味がある方、ぜひ一度お話しましょう!
まだ生まれたばかりのプロダクトであるため、プロダクト・組織共に成長中な部分もたくさんありますが、一緒にプロダクトを成長させていけるエンジニアの方を募集しています。
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