AI・機械学習エンジニア

■仕事概要
はじめまして、NaLaLysです。
Our Mission ▸ 企業とそこで働く従業員に安全で安心なビジネス環境を提供する
私たちは、「不正」という社会課題にAIで挑むスタートアップです。
不正の発覚件数は高水準で推移しており、特に粉飾など会計不正の増加ペースは深刻で、この5年間で倍以上に増えています。
近年は有名企業による大規模不祥事が多発、上場廃止や倒産に至ったケースもあり、ニュースを賑わせました。
不正が発覚したときに負担を強いられるのは、不正を働いた本人ではなく、手を染めていない従業員です。
こうした"巻き込まれる不幸"を少しでも減らすため、予兆の段階で摘み取り健全なビジネス環境を作る。
これをテクノロジーの力で実現するのが私たちNaLaLysです。
プロダクト
1.
モニタリング
日々飛び交うメール・チャットなどのコミュニケーションのローデータをAIが分析し、不正・ハラスメント・情報漏えいなどのリスク兆候を検知します。
2.
AI通報窓口
AIチャットボットが通報者からのアクセスに対し、対話形式で丁寧に必要な情報をヒアリング。5W1Hで整理・構造化して記録し、一元管理できます。
私たちが作りたいものは単なる効率化ツールではありません。
今後もコンプライアンスのPDCAに寄り添うモジュールを順次開発し、ステークホルダーとの信頼を守り、健全経営を支える仕組みとして成長させていきます。
課題・募集背景
2023年の創業から丸3年、コンプライアンス×AIという新しい仕組みに多くの企業様からご関心をお寄せいただき、お客様から求められる精度や対応範囲も急速に広がっています。
現在のAI開発チームは少人数ながら、モデル開発からデータ基盤、推論環境、本番運用まで幅広く担っています。しかし今後は、より多様なデータソースへの対応、新たなリスク類型への対応、オンプレミス環境を含むエンタープライズ向け提供の強化など、取り組むべきテーマが数多くあります。
そこで今回、AI・機械学習の専門性を持ちながらも、モデルだけではなくデータ・インフラ・プロダクト全体に向き合い、プロダクトの中核となるAIシステムを共に進化させていただけるMLエンジニアを募集します。
担当職務
特定領域の専任ではなく、モデル開発・データ処理・推論基盤・顧客対応まで一貫して担当いただきます。
モデル開発

• LLMを活用したリスク検知パイプラインの設計・開発・運用
• 新しいデータソースやリスク類型の追加、検知精度向上に向けた機能開発
• モデルのファインチューニング、プロンプト設計、評価基盤の整備
• 学習データの収集・加工・品質改善、および実験設計・効果検証

基盤構築・運用

• GPU推論環境（vLLM

CUDA
マルチGPU）の構築・運用・最適化

• AIワークロードのコスト最適化、性能改善、安定稼働の実現
• オンプレミス環境への導入支援、アップデート対応、障害対応
• 本番環境で発生する課題の調査、原因分析、改善施策の実装

顧客課題の解決とプロダクト改善

• 新規顧客や新規ユースケース向けの検知ロジック設計・PoC推進
• クライアントや事業部門と連携した技術提案、技術ドキュメント作成
• 検知結果の分析やフィードバックをもとにしたプロダクト改善

開発組織への貢献

• 設計レビュー、コードレビューへの参加
• 技術方針やアーキテクチャの検討・意思決定
• 開発プロセスや品質向上に向けた継続的な改善

Impact & Opportunity
プロダクトの中核となるAIエンジンを自ら設計・改善できる
私たちのプロダクト価値は、リスクを適切に検知し、その根拠を説明できることにあります。モデル開発だけでなく、データ処理、推論基盤、運用設計まで含めてAIシステム全体の品質向上に携わることができます。
モデル・データ・インフラを横断する希少なエンドツーエンド経験を積める
データ収集から学習、推論、運用までを一貫して担当します。MLエンジニアとしてだけでなく、プロダクトを成立させるための総合的な技術力を身につけることができます。
少人数チームだからこその大きな裁量
AI開発チームは現在2名です。少人数チームだからこそ、担当領域を限定せず、プロダクトの重要な意思決定に直接関わることができます。
働く環境
ワークスタイル
多様なバックグラウンド・スペシャリティ・ライフステージのメンバーが、自律的に成果に向かいやすい働き方を実現できるようにしています。
▸フルフレックスタイム制 もしくは裁量労働制を適用
▸リモートワーク・オフィスワーク、どちらでもOK
▸本社は品川駅近くのスタートアップ向けインキュベーションオフィス、大手町にもサテライトオフィスあり
▸年次有給休暇は法定より＋2日、入社日から6か月間限定で使えるウェルカム休暇あり
副業
本業に支障のない範囲であれば副業OKです。
事前に会社に申請をしていただきます。
開発環境
フロントエンド: TypeScript
JavaScript
React
HTML
CSS
バックエンド: Python
Go
Node.js
データベース：MySQL
PostgreSQL
MongoDB
インフラ： AWS
Docker
CI/CD：GitHub Actions
情報共有：Slack
Notion
課題管理：GitHub
エディターや開発に使うツールは自由です。
また、Coding agentも Claude, Codex, Cursorを各々が自由に使っています。
メンバー構成
NaLaLys最大の福利厚生は、プロフェッショナルとしての矜持を持つメンバー達です。
Big4の一つであるPwCやデジタル・フォレンジック専門企業にて数多の不正調査に関わったスタッフが「起こってからではなく、未然に防ぐ」という理念に共感して参画しています。
一方、開発チームでは、Kaggle Grandmasterの称号を持つ世界トップレベルのAIエンジニア、国内外のスタートアップで経験を積んだ熟練のフルスタックエンジニア、中国のビッグテック出身者などが高度な開発・運用体制を支えています。
▸Dev.
エンジニア
App 3名
ML 2名
QA 1名
▸Prod.
プロダクトマネージャー 1名
UI/UXデザイナー 2名
デザインエンジニア 1名
▸Biz.
セールス 2名
CS 1名
▸Corp.
法務 1名
経企財務 1名
人事総務 1名
デザイナー（HP運用） 1名
※業務委託スタッフも含む
社員インタビュー｜NaLaLys公式note

業務経験・スキル

• ソフトウェア開発経験5年以上

└ うちPythonでの本番システム開発経験3年以上

• LLMを活用したシステムの開発・運用経験

└ プロンプト設計、効果評価、推論サーバーの運用（vLLM
TGI
llama.cpp など）

• LLMのファインチューニング経験：学習データの準備から学習、評価まで
• ML/LLMシステムを要件定義から運用まで一貫して担当した経験
• GitやGitHubを利用した複数人でのチーム開発やプルリクエストベースの開発経験
• AWS または GCPのコンピュート・ストレージ・バッチ処理サービスの実務経験
• 対照実験を設計し、事前に決めた基準で結果を判断できるスキル

志向

• NaLaLysのビジネスとMVVCへの共感
• カオスやハードシングスにもポジティブに向き合いたい
• 実装・設計の現場感を持ったまま、プロダクトの前進に責任を持ちたい

学歴
大卒以上
その他
国籍・性別不問
ただし外国籍の方の場合、日本企業での就業経験があり、ビジネスの場にふさわしい敬語・表現力・論理性を備えた日本語運用能力をお持ちの方
※特にメールモニタリングではハイコンテクストな日本語の解析が必要になります。

• 大規模言語モデルの学習・推論基盤の運用経験
• Agent開発経験
• GPU環境のトラブルシューティング経験
• AWS Batch、BigQuery、Terraformの利用経験
• 音声認識や音声データ処理の経験
• 情報セキュリティ、DLP、コンプライアンス領域の知識
• オンプレミスまたは閉域環境でのシステム導入経験
• AIコーディングエージェントを活用し、自律的に問題解決ができるスキル
• テックリードやメンター経験

• 専門性の異なるステークホルダー（エンジニア、デザイナー、営業、CS等）と円滑にコミュニケーションを取り、協力関係を構築できる方
• 摩擦やコンフリクトから逃げず、真摯にやり切れる方
• 要件が曖昧でも自分で分解して前に進められ、どの判断を相談すべきかを見極められる方
• 仮説や思い込みではなく、事実やデータをもとに判断できる方
• 本番の安定性を重視し、変更を小さく切り戻せる形に保ち、既存のお客様への影響を先に考えられる方
• 自分の領域に閉じず、プロダクト価値のため、クライアントサクセスのために線を引かず動ける方

書類選考 → オンライン面接3回* →リファレンスインタビュー** → 最終面接＠本社オフィス

• 二次選考では技術課題があります。
• *過去に一緒に働いていた方2名にインタビューさせていただきます。