事業概要
■ モバイルオンライン対戦ゲーム『将棋ウォーズ』で蓄積した機械学習をはじめとしたのAI技術を活かし、各種産業に応用展開しています
■ 自社開発のAIは2013年に現役プロ棋士に勝利した実績があり、AI技術に関するトップエンジニアが多く所属しているのが強みです
仕事内容
■ 概要 ・Generative AIの応用に特化した専門組織「LLM Group」の専任のプロダクトデザインをおまかせします ・段階的に当社BtoB事業全体のリードデザイナーとして経営活動に携わっていただくことを視野に入れています
■ 詳細 <具体的な業務例> ・BtoB向けのプロダクト全体のデザインリード ・ChatGPTをはじめとするLLMを用いた、質の高いユーザ体験の実現 ・最新AI技術に対する情報吸収
<募集背景> 今回UIUXデザイナーを募集する「LLM Group」は、その名が示すとおり大規模言語モデル(Large Language Models)をベースに新たなプロダクト開発を行う専門チームです。当社の新しいBtoB事業として、UI/UXデザイナーを募集します。
<ミッション> 昨今、Stable DiffusionやChatGPTなどの生成AI技術は目覚ましい進化を遂げ、海外のIT企業を中心にビジネスアイデアが実現されています。しかしながら、技術革新の速さもさることながら、ユーザ側もこうした新しい技術をどのように業務に適用すべきか手探りの状態が続いています。国内の多くのエンタープライズ企業における生成AI技術の活用は限定的な状況です。
HEROZはAI企業として常に新たな技術を習得、研鑽し、また粘り強くお客様のビジネスに向き合い、新たな価値創造にこだわっている会社です。『将棋ウォーズ』のゲームアプリ開発を皮切りに、ゲームやエンターテインメント、金融、建設といったBtoB領域において、国内の主要産業をターゲットにAI実装プロジェクトを成功に導くことがミッションです。
求められるスキル・人物像
■ 必須スキル/経験 ・FigmaやAdobe XDなどのWebアプリケーションデザインツールの使用経験 ・BtoB向けのSaaS型プロダクトの開発経験 ・動的ページのデザイン経験 ・ユーザの潜在的なニーズを理解し、製品に反映することでユーザの満足度を向上させた経験 ・UXの改善に向けて適切なテスト設計をリードし、フィードバックを元にプロトタイプを繰り返し改善した経験 ・専門性の異なるメンバーとチームで開発した経験
意欲を重視します、必ずしも全てに精通している必要はありません。
■ 歓迎スキル/経験 ・Webやモバイルのユーザインタフェースに精通し、ユーザビリティとアクセシビリティの原則に基づき、アプリの目的に応じたUXの設計を行った経験 ・流暢な日本語コミュニケーションスキル ・ChatGPTをはじめとするLLMサービスのAPI使用経験(個人開発含む) ・InVisionやMarvelなどのプロトタイピングツールの使用経験
■ 求める人物像 ・新しいこと、未知の事象を貪欲に学ぶことができる方 ・失敗を恐れずチャレンジすることができる方 ・失敗から学び、クイックに次に活かそうとする方 ・積極的にユーザーと対話し、インサイトを抽出しようとする行動力がある方 ・LLMをはじめとする最新AI技術に対する強い好奇心がある方
当社の経営理念・ビジョン/ミッション/バリューに共感いただける方はぜひご応募ください。 https://heroz.co.jp/company/philosophy/
勤務地・給与・その他情報
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開発環境・現場
このPJ・案件で使われている技術
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フレームワーク・ライブラリ |
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ミドルウェア・ツール |
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デザインツール |
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プロジェクト管理 |
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コミュニケーションツール |
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支給PC | 希望スペックのPCを用意 |
事業内容の詳細
HEROZは、AI技術を活用したサービスの企画・開発・運用を行っている企業です。 法人向けには、自社開発で培ったノウハウを活かしたソリューションを提供。AI導入に必要なビックデータを保有する大手企業がメインで、金融業界や建設業界、エンターテインメント業界などのクライアントと取引を行っています。個人の顧客に向けたサービスは、将棋の対戦ができるオンラインプラットフォームの『将棋ウォーズ』を提供しています。
<人工知能研究部の研究活動の一部事例> エンターテインメント系AI ・ゲームAI(将棋AI、ルール、テスト) 使用技術:機械学習、MCTS(モンテカルロ木探索) ・キャラクター(NPC)AI 使用技術:自然言語処理、画像処理
ビジネス系AI ・金融(株価予測、与信判断) 使用技術:アンサンブル学習、強化学習 ・医療、人材、製造、物流など 使用技術:深層学習(ディープラーニング)、アンサンブル学習、画像処理、GAN