事業概要
FastLabelは急成長中のAI業界に貢献するAIスタートアップです。 主な事業内容は下記3つとなります。
◾️SaaS事業（AI開発のプラットフォーム提供） ◾️BPO事業（データ収集代行、アノテーション代行） ◾️コンサルティング＋受託開発事業（機械学習エンジニア）
皆様が関与するのは主にコンサルティング＋受託開発事業の開発となります。
エンジニア採用ページ：https://fastlabel.ai/career
弊社に入社いただいたエンジニアから出てきた入社理由となるキーワードは下記となります。
入社エントリー：https://note.com/fastlabel/m/mab2835a6fbad
仕事内容
■主な業務内容 FastLabel社が取り組む事業規模はグローバルで100兆円を超え、これからの世の中を席巻するマーケットです。
対話型言語モデルChatGPTに端を発するGenerative AIの急速な進展により、あらゆる業界においてAIを活用した業務効率化が注目を浴びています。「Software Ate The World, Now AI Is Eating Software」と言われる昨今、これからの10年間であらゆる産業でAI技術が使われ、AIを中心としたユーザー体験を設計することが、企業が世界で勝ち残る上で必要不可欠になります。
FastLabel社は、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』へ」というパーパスを掲げ、2020年1月の創業以来、データ生成、教師データ作成（=アノテーション）、分析、管理を実現する基盤として、AIデータプラットフォーム『FastLabel』を開発・提供しています。
R&D Unitは、AIデータプラットフォーム『FastLabel』に今後組み込むためのAI要素技術の研究調査、技術検証、AIモジュール開発や顧客との共同研究開発などを担う部署です。
＜具体的な業務＞ ・論文サーベイ等の技術調査 ・技術検証 ・プロダクト組み込み用のモジュール開発（Pythonベース） ・顧客との共同研究開発 ・技術検証のブログ執筆 など経験に応じてアサインいたします。
求められるスキル・人物像
■必須スキル/経験 ・コンピュータサイエンスに関する知識・経験 ・機械学習、自然現処理に関する実務経験が2年以上あること ・大規模言語モデルを用いた開発経験（個人として経験でも可） ・日本語でコミュニケーションできること
■歓迎スキル/経験 ・LLMのInstruction Tuning・RLHFなどの経験 ・国際学会への論文投稿/発表経験 ・クラウドサービス（AWS, GCP, Azureなど）の利用経験 ・複数のGPUマシンを活用したモデル学習の経験
（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
開発環境・現場
FastLabel企業概要（YouTube4分）
このPJ・案件で使われている技術
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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。
■キャリアパス ・多岐に渡る業界におけるAIの社会実装の経験を積むことができます。 ・Data-centric AIに係る研究開発経験を積むことができます。 ・顧客との共同研究などで成果が出たアプローチを研究成果として学会、論文発表をする経験を積むことができます。 ・テクノロジースペシャリストや研究組織統括などへとご活躍をいただけます。