アルゴリズムエンジニア

■仕事概要
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■ このポジションの要点
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• 「作って終わり」ではなく、本番運用・継続改善まで担うAIエンジニア
• 受託開発案件

自社プロダクトの両方に関わるチャンス

• 修士以上50.4%

東大出身35.9%
技術系83.0%の研究者バックグラウンド組織

• 2022年 東証グロース上場

AI案件比率が増加中

• 正社員平均残業 月6.5時間

フルリモート率83.5%

• 中古車価格予測・無人運航船・外貨両替など多様なドメイン経験

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■ pluszeroについて
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pluszeroは、AI・システム開発・数理モデル・統計などの技術を組み合わせ、顧客の課題解決を「構想から実装・運用まで」一気通貫で行う会社です。
PoCで終わらせず「実際に使われるシステム・プロダクトとして社会実装すること」を重視しており、AI案件の多くは最終的にWebシステムとして提供されています。
社内にはWebエンジニア・AIエンジニア・アルゴリズム開発者など各分野のスペシャリストが在籍。「10分考えてわからないことは人に聞く」文化が根付いた、相談しやすい環境です。
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■このポジションの魅力
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◎ PoCで終わらせない、本番運用まで担う実務AIエンジニア
モデルの精度だけを追うのではなく、理論的妥当性を確認した上で、ビジネス要件・性能・コスト・運用制約を踏まえ、「使われ続けるAI」を実装・改善していきます。
◎ 研究バックグラウンドを実務で活かせる
修士以上50.4%・東大出身35.9%の研究者バックグラウンドを持つ組織。論文ベースの手法検討から実装まで、理論と実務の橋渡しができます。
◎ 多様なドメイン経験が積める
中古車査定・無人運航船・金融（外貨両替）・NLP など、一社にいながら幅広い業界・技術領域の経験を積めます。
◎ 受託 × 自社プロダクトの両軸
クライアントワークの学びと、自社プロダクトでの長期コミットの両方を経験できる、珍しい環境です。
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■ 担当いただく案件について
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担当いただく案件は、クライアント向けの受託開発案件と自社プロダクト／内製開発プロジェクトのいずれか、または両方となる可能性があります。
いずれの場合も共通しているのは、理論検討や手法比較を行った上で、PoCで終わらせず、実運用・継続改善を前提とした開発を行っている点です。
【受託開発案件】
クライアントの業務要件・制約条件を踏まえ、AIモデルの設計・実装からシステム組み込み、本番運用後の改善までを担当します。
【自社プロダクト／内製開発】
要件検討段階から関与し、継続的な改善を前提としたAI機能の設計・実装・運用を行います。
担当案件はこれまでのご経験やご志向を踏まえ、相談の上で決定します。
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■ 具体的な仕事内容
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• データ特性・業務要件を踏まえたAI手法の選定・設計
• 機械学習モデルの実装、評価、性能改善
• 実装・運用を前提とした上での論文ベースの手法検討・実装
• API化・システム組み込みを含む本番対応
• 運用フェーズでの継続的な改善・チューニング
• チーム内での技術的フォロー、レビュー

使用言語はPythonが中心ですが、JavaScript（TypeScript）も案件に応じて使用します。
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■ プロジェクト事例
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◎ 中古車価格・需要予測プラットフォーム
従来鑑定士が行っていた中古車査定業務の自動化・高精度化を、機械学習を用いて実現。
◎ 外貨両替機の収益最適化
期待収益を最大化する取引レートの提示、および顔画像認識を用いたマネーロンダリング検出。
◎ 世界初の輻輳海域での無人運航船 実証プロジェクト
無人運航船に求められる機能を網羅したシステムの開発・実証。国内27社のコンソーシアム、協力会社含め45組織が参画する大規模プロジェクト。
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■ 開発環境・使用技術
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• 主要言語：Python, JavaScript（TypeScript）
• フレームワーク：PyTorch, Scikit-Learn, NumPy, SciPy, pandas（polars）, FastAPI
• 主要データベース：PostgreSQL, DynamoDB, Aurora
• CI/CD：GitHub Actions
• サーバOS：Linux
• インフラ環境：AWS, GitHub
• 開発支援：Claude Max plan 全員支給

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■ 数字で見るpluszero
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• 技術系の割合：83.0%（正社員中）
• 東大出身の割合：35.9%（正社員中）
• 修士以上の割合：50.4%（正社員中）
• 正社員平均残業時間：6.5h

月

• フルリモート率：83.5%

※平均残業時間は2025年2月〜2026年1月の実績、リモート率は2023年10月期、他は2026年1月末時点の数値
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■ こんな方に向いています
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• AIモデルを「作って終わり」にしたくない方
• データ前処理〜モデル実装〜API化・運用まで関わりたい方
• 精度だけでなく、速度・コスト・安定性も含めて設計したい方
• 研究バックグラウンドや数理的素養を、実務・プロダクトで活かしたい方
• 理論と現実制約（性能・コスト・運用）の間で最適解を考えることに面白さを感じる方

■ 必須（MUST）

• 2年以上の機械学習システム開発、設計あるいは研究経験
• 自然言語処理／画像処理／機械学習などを用いた開発案件への参画経験

または 機械学習／画像処理／人工知能周辺分野などでの研究経験

■ 歓迎（WANT）

• AI、機械学習、情報科学に関連する修士号または博士号
• DataOps, MLOpsに関する業務経験
• Webアプリケーション開発経験
• 顧客折衝経験
• メンバーマネジメント経験
• 受託案件の開発経験

• アサインされたプロジェクトを責任感を持って完遂できる方