＜EM/テックリード候補＞日本産業をDX！急成長SaaSスタートアップの開発組織の価値を最大化するシニアソフトウェアエンジニア＜リモートOK ＞(TS/AWS)

2024/9/2 更新

フルスタックエンジニア、プロジェクトリーダー

東京都（新宿駅）

700-1100万円

ReactNode.jsTypeScriptAWSPython

自社サービスありリモートワーク可フルリモート可服装自由副業可オンライン選考可フレックス制度あり新規立ち上げ新技術に積極的ベンチャー企業ストックオプションありグローバル展開

事業概要

弊社は、AIデータプラットフォーム「FastLabel」の提供を通じて、既存産業が抱える課題をテクノロジーを使って解決し、日本産業のDXを推進します。 FastLabelで提供するプロダクトは、アノテーションと呼ばれる教師データ作成の自動化やデータマネジメント、MLOpsの構築などAIの開発プロセスに広く対応しています。

FastLabelのソフトウェアエンジニアはAIプラットフォーム「FastLabel」の新規機能開発や既存機能の改善、UI/UXの改善に取り組みます。具体的には、「誰でもAIが作れる」という製品コンセプトを実現するために、主にデータマネジメント領域を中心に、AIモデルを利用したアノテーションの自動化、学習、評価などAIを活用するような機能開発も多く計画しています。また、我々はユーザーの体験も重視しているためデザイナーを筆頭にUI/UXの改善も重点課題として取り組んでいきます。また、機能開発だけでなく技術的負債の解消や開発プロセスの見直しなどにも積極的に取り組んでいます。

開発チームの特徴としては複雑な要件かつリソースにも限りがあるため、多くのエンジニアはフルスタックエンジニアとして活動をしています。AI領域については未経験でジョインするメンバーが多く、ソフトウェアエンジニアとしての強みを発揮しつつ、AI領域についてもキャッチアップして活躍している方も多くいらっしゃいます。

仕事内容

具体的な業務は以下の通りです。

＜主な業務内容＞新規機能開発・既存機能改善にかかる要件定義・詳細設計・実装・テスト　・例）　　・データマネジメント領域　　　・教師データの差分管理　　　・正解・予測結果の比較　　　・外部ストレージ連携　など　　・ユーザー体験向上のためのUI/UX改善　　・機械学習領域　　　・自動アノテーション　　　・学習　　　・評価

また、上記の業務に慣れてきた後はご志向に応じて以下の業務をお任せすることも考えています。・開発者の育成　・LT、勉強会　・ペアプロ・モブプロ・開発組織課題に対する取り組み　・開発プロセスの改善　・生産性の可視化・技術的負債の解消に対する取り組み　・フロント・バックエンドのリファクタリング、リアーキテクチャ

変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル/経験・ウェブアプリケーションの開発・運用経験（言語不問）・ネットワーク・データベースの基礎知識・コードレビューおよび、コードの品質の維持・向上の経験

■歓迎スキル/経験・ソフトウェアエンジニアの採用、評価、フィードバックの経験・技術イベントへの登壇・機械学習に関する基礎知識

（参考）弊社技術環境 ▼フロントエンド・開発言語：React.js、TypeScript ・UIフレームワーク：Material-UI ・Canvas：Konva ・デザインツール：Figma

▼バックエンド・開発言語：Node.js、TypeScript、Python ・フレームワーク：Express、Flask ・データベース：MySQL ・認証：Auth0

▼インフラ・クラウド：Amazon Web Service ・コンテナ管理：Fargate ・CI/CD：Code Pipeline、CodeBuild、GitHub Actions ・IaC：CloudFormation、CDK

▼その他・ソースコード管理：GitHub ・プロジェクト管理：GitHub Projects ・ドキュメント：Notion、GitHub Wiki、README ・コミュニケーション：Slack

■FastLabelで活躍している人物像・パーパス「AIインフラを創造し、日本を再び世界レベルへ」に共感し、実現に向けて自律的に動ける方・ユーザーを誰よりも理解しようとし、ユーザーの成功を喜べる方・テクノロジーの可能性を信じ、本質的な課題を特定し、解決していく方・新たな役割や業務領域に挑戦しながらも、困難に直面したときに、できない理由ではなく、できる理由を考えられる方

■FastLabelにマッチしない人物像・ユーザーやチームへの提供価値ではなく個人のメリットを最大化する方（言語に縛りがある方）・発生している問題や役割の間に落ちている業務を、自分ごと化せずに問題解決に向けて行動しない方・組織や個人のポテンシャルの限界を自ら設定し、成長の可能性を狭める方

勤務地・給与・その他情報

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休日・休暇

開発環境・現場

（参考）弊社技術環境 ▼フロントエンド・開発言語：React.js、TypeScript ・UIフレームワーク：Material-UI ・Canvas：Konva ・デザインツール：Figma ▼バックエンド・開発言語：Node.js、TypeScript、Python ・フレームワーク：Express、Flask ・データベース：MySQL ・認証：Auth0 ▼インフラ・クラウド：Amazon Web Service ・コンテナ管理：Fargate ・CI/CD：Code Pipeline、CodeBuild、GitHub Actions ・IaC：CloudFormation、CDK ▼その他・ソースコード管理：GitHub ・プロジェクト管理：GitHub Projects ・ドキュメント：Notion、GitHub Wiki、README ・コミュニケーション：Slack

FastLabel企業概要（YouTube4分）

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: TypeScriptPython
フレームワーク・ライブラリ: ReactNode.js
クラウド: AWS
支給PC: Mac

得られる経験・キャリアパス

■仕事の醍醐味 FastLabelの事業はBtoBのためユーザーと密な関係性を構築しています。AI、IoT、ロボット、ドローンなどの最先端の技術を使って既存産業のDXに挑戦している顧客とコミュニケーションを取りながら、10年先の当たり前を目指したプロジェクトに関われます。

弊社開発組織の特徴は、組織名の通り、AIアプリケーションの運用を見据えた継続的な機械学習開発を支援する機能開発を行います。一般的なSaaS企業では当たり前になりつつある、DevOpsを機械学習（ML）の領域で実装を致します。「Software Ate The World, Now AI Is Eating Software」と呼ばれている通り、今後10年であらゆるソフトウェアに対してAIが組み込まれる世の中に変化する中で、FastLabelでは、そのような世界を自ら推進して創っていくことが可能です。

■キャリアパスエンジニアとしてML×Softwareの領域で最先端の技術を身につけることが可能です。主なユーザーはエンジニアとなるため、ウェブ上から利用できるだけでなく、APIやSDKなどの開発・提供も担当します。また、Amazon SageMakerなどを使った機械学習モデルの作成やトレーニング、デプロイなど、今後あらゆる企業で機械学習の活用が推進される中で、ウェブアプリケーションのエンジニアとして、多くのテック企業から求められるようなスキルを身につけることができます。

キャリアパスとしては、開発組織のエンジニアリングマネージャー、VPoE、CTO、各領域で技術的難易度の高い課題に取り組むテックリードなど、多岐にわたります。