企業情報

■業務内容 テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。 コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。 ・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ・クライアントに対する分析結果等のレポーティング ・ソフトウエアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み

■業務内容 フロントエンド・バックエンド・インフラなど技術領域の垣根を超えて、ソフトウェア開発全体に携わっていただくエンジニアを募集します。 AI SaaS/AI Solution/MaaS/CEO室のいずれかのチームにおいて、プロダクトやソリューションの開発に携わっていただきます。 ※ソフトウェアエンジニアの選考において機械学習の知識は必須ではありません。 【AI SaaS チーム】顧客対応の生産性向上・効率化を支援する汎用AIプロダクト 自然言語処理（NLP）のアルゴリズムを活用した対話エンジンをコアに、LINEや資生堂、飲食・小売など幅広い領域において、顧客対応の生産性向上・効率化に向けて100社以上に取り入れられているプロダクトを開発。 【AI Solution チーム】各業界のエンタープライズ企業の課題をAIで解決 ベネッセの学習データをもとにした出題問題の選出やアプリの共同開発、保健・クレジットカードの不正検知システムの実装、大手メーカー小売企業の棚割自動生成システムの実装など、各業界のエンタープライズ企業と共にアルゴリズムの社会実装。 【MaaS チーム】次世代のモビリティ社会を創造する駐車場システム MaaS領域におけるアルゴリズムの社会実装に向けて、Docomoやナビシステムと連携して機能開発するなど、次世代の駐車場システムの開発。 PKSHA Technologyはさまざまな事業を行っており、各部署でエンジニアが活躍しています。 本人の希望や適性を見極めて面接官や採用時の配属を検討しておりますので、面接の中ではご自身が興味があることややりたいことに加えて弊社への質問など遠慮せずにどんどん聞いてください。

■業務内容 テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。 コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。 ・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ・クライアントに対する分析結果等のレポーティング ・ソフトウエアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み

◼️PKSHA Technology Summer 3days Hackathonに続いて、追加開催が決定！ - 今年の夏に2回開催したハッカソンでは、多くのご応募があり、参加学生の皆さんからも大変ご好評をいただき、追加で開催する運びとなりました。 ◼️開催概要 - 本イベントは、社会にあるリアルな課題の解決を目指す、社会実装を重視するPKSHAならではのハッカソンです。 - 「実社会にこれから必要とされるAIエージェント」をテーマとして、３〜４名でグループワークを行います。 - 課題設定を含めて実際のユースケースを想定し、プロダクトの実装までを3日間で行っていきます。期間中、現場で活躍する複数のメンターより、多面的なフィードバックを受ける機会もございます。 ■諸注意 ・イベントの様子は撮影・録画・中継が入ります。映り込み等に予めご了承の上お申し込みをいただけますようお願いいたします。 ・内容は変更になる場合があります。 ・開発環境は各自にてご用意いただきご参加ください。 ・当日の模様を記録する写真および映像の著作権は、主催であるPKSHA Technologyに帰属いたします。 ・記録させていただいた写真・映像などは、PKSHA Technologyにて紹介等に利用させて頂くことがあります。 ・申込時に入力いただく個人情報は、PKSHA Technologyのプライバシーポリシーに準拠して取り扱いいたします。 　https://www.pkshatech.com/privacy/

・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ・クライアントに対する分析結果等のレポーティング ・ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み ※過去事例：クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る ▼魅力ポイント ・自身が生み出したアルゴリズムが、各業界の抱える課題を解決し、多くの方々に使われ続ける（大手セキュリティ企業、保険会社、製造業、キャリア、web企業など） ・多様な機械学習技術を利用して社会課題を解決していく過程で、アルゴリズムを社会に提供していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる ・機械学習技術やソフトウェア開発の知識はもちろん、様々な業界知識に習熟した経験豊富なメンバーと共に働ける（Kaggle Grandmaster、助教、博士、海外MBAホルダーなど） ・近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した研究開発・社会実装に取り組める

■AI SaaS チーム 自然言語処理（NLP）のアルゴリズムを活用した対話エンジンをコアに、LINEや資生堂、飲食・小売など幅広い領域において、顧客対応の生産性向上・効率化に向けて100社以上に取り入れられているプロダクトを開発。 ■AI Solution チーム ベネッセの学習データをもとにした出題問題の選出やアプリの共同開発、保健・クレジットカードの不正検知システムの実装、大手メーカー小売企業の棚割自動生成システムの実装など、各業界のエンタープライズ企業と共にアルゴリズムの社会実装。 ■MaaS チーム MaaS領域におけるアルゴリズムの社会実装に向けて、Docomoやナビシステムと連携して機能開発するなど、次世代の駐車場システムの開発。 ※適性等により、PKSHA関連企業での採用を案内する可能性があります ※こちらは「ソフトウエアエンジニア」の募集になりますので、機械学習の知識は必須ではありません ▼魅力ポイント ・機械学習や深層学習技術をサービスに組み込み、実際の社会に対して価値を提供するサービスの開発ができます。 ・答えがない領域やリソースの制約がある中で、ロジックやアーキテクチャを自ら作り、改善していくことに挑戦できます。 ・深層学習技術やソフトウェア開発等、それぞれに精通したメンバーと共に働き、議論しながら仕事をすることができます。 ・一人一人の意見が尊重され、プロダクトや開発手法などに取り入れられます。自身の職務範囲を広げて、より良いプロダクトにするためにどうすればよいかを考えるクセが付き、また各メンバーにはそれが要求される環境です。 ・多様な機械学習技術を利用した開発案件に携わることができるため、様々な技術を実践を通じて身につけることができます。