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企業情報： 会社名：株式会社Yaqumo URL：https://yaqumo.com/ 設立：2025年4月 所在地： 本社：東京都港区赤坂3丁目17-3 H1O赤坂 京都大学研究所：京都市左京区北白川追分町京都大学大学院理学研究科 分子科学研究所：愛知県岡崎市明大寺町字西郷中38 従業員数：約50名（業務委託含め） 会社概要： Yaqumoは、京都大学高橋研究室と分子科学研究所大森研究室の研究成果を基盤に誕生した量子コンピュータ・スタートアップです。当社が取り組む「中性原子方式」は量子ビットを大規模化しやすい一方で、誤り訂正や計算速度に課題がありました。Yaqumoは両研究室の知見を融合し、これらの課題解決に挑んでいます。2025年には約7億円を調達し、さらにNEDOの大型補助金事業にも採択。現在はイッテルビウム原子を用いた量子ゲートや制御システム、誤り訂正技術の開発を進め、2027年度までに誤り耐性量子コンピュータのプロトタイプ機を完成させる計画です。将来的には、中性原子方式の量子コンピュータを社会実装し、従来のコンピュータでは解決できない社会課題に挑みます。

▼具体的な業務イメージ ・データを使った企画の提案/プロジェクト推進 ・債権回収やファクタリングなどレンディング以外へのモデル適用プロジェクトの検討と推進 ・審査モデルの開発や評価、運用のプロジェクトの推進 ・生成AIを利用した機能開発や業務改善 ※実際の業務内容は個人の得意分野を踏まえて調整します ▼活かせる経験・スキル・思考 -データを使用した分析経験（必須。Kaggle等のコンペ参加経験も考慮します） -統計や機械学習の知識 -仮説を立てて、検証していくプロセスが好き -RやPython、SAS等を使用したプログラミング経験 -金融業界やFintechに関する経験や関心がある ▼業務内容の変更の範囲 会社の定める業務 ▼こんな方にぜひ -データをどう事業に活かすか、から挑戦していきたい方。 -データを活かした新規事業の開発など、新しいことへ挑戦したい方。 -銀行など金融業界の負を、データとテクノロジーで解決することに挑戦したい方。 ▼仕事の魅力 -技術を実践できる環境 技術をプロダクトの機能開発や改善に生かすことができる環境です。機械学習を使った審査モデルの開発、業務改善施策の効果検証、生成AIを活用した機能開発などデータを活用したさまざまな業務を行っています。また、技術調査を業務で行える体制や、資格取得や書籍の費用補助制度もあります。 -手触り感のある仕事 経営やビジネスサイドとの関わりが深く、開発と事業にダイレクトに繋がっている感覚が強いのがポイント。またフラットな組織であり、少数精鋭メンバーで開発を進めているため、意見を発しやすい環境であるのも魅力です。 -働きやすい環境 フルリモート・フルフレックスでの勤務が可能で、関西や九州、沖縄などさまざまな場所にメンバーがいます。また平均年齢は36歳で育児中のメンバーも多く、お迎えや日中の行事参加も可能。外国籍のメンバーも複数在籍しています。 ▼開発環境 フロントエンド: JS/TS, Vue.js, Tailwind CSS, Storybook バックエンド: Python, Django DB: PostgreSQL (Amazon RDS/Aurora) テスト自動化/CI: GitHub Actions, AWS CodeBuild/CodeDeploy/CodePipeline, Playwright, Autify インフラ・監視: Docker, AWS（AWS CDK, ECS Fargateなど）, Azure （OpenAI Serviceなど）, Sentry, PagerDuty データ分析: Python, scikit-learn, Amazon SageMaker Agentic AI: Claude Code, GitHub Copilot, Google Gemini, ChatGPT Codex デザイン: Figma その他: Slack, Asanaなど MacBook 貸与 有償エディタ（PyCharmなど）の利用可能 一部業務についてはリモート勤務も可能です。 ※詳細につきましては、お住いの地域や扱うデータによって、決定となります。

画像認識・エッジAIやVLMなどの最先端AI技術を駆使し、実社会の課題を解決するソリューション開発・社会実装を牽引するリードエンジニア／テックリードを募集します。 クライアントの抱えるさまざまな課題を技術力で解決に導く、裁量とやりがいの大きいポジションです。 【お任せしたい業務】 クライアントワークから社内の技術力強化まで、先端AI開発部のリードエンジニアとして幅広い業務をお任せします。テックリードとして、エンジニアリング業務遂行にあたり必要とされる技術力を高いレベルで有し、業務のアウトプットを通じてエンジニアの規範となることを期待する役割です。 ・チームのメンバーに対して、技術的なスキルに関する指導が行える。 ・高い技術力をベースに成果を生み出し、組織に貢献する。 ・弊社が関連する特定の技術分野において、社内でトップレベルの知識とスキルを有し、高いレベルでのアウトプットを創出することができる。 ・弊社が関連する特定分野における先端技術に関する情報収集を行い、自らが持つ技術的知見を基にしたアドバイスや見解・提言を行うことができる。 具体的な業務内容としては、例えば以下を想定しております。 ■画像認識/エッジAIソリューション開発のリーディング □システム・プロダクト開発（設計・実装・開発管理） 　１．物体検出/セグメンテーション/追跡/OCRなどのモデル設計・学習・評価 (PyTorch 等) 　２．データ収集・前処理・評価指標設計、オンプレ/クラウド/エッジへのデプロイまで一連を担当 　３．エッジ最適化: 量子化/蒸留/pruning/TensorRT/ONNX Runtime/OpenVINO/TVM 等による高速化・小型化 　４．プロジェクト例: 製造業の外観検査（Jetson最適化・低レイテンシ推論）、小売の棚監視（マルチカメラ）、モビリティのドライバーモニタリング □VLM・生成AIの補助的活用 　１．VLM: 画像とテキストの照合/検索/説明補助（例: ラベル整合性チェック、検索性向上） 　２．生成AI: 合成データ生成、超解像/インペインティング等のデータ拡張（主役ではなく補助用途） ■プロジェクト提案・技術折衝のリーディング □顧客課題の構造化、技術調査/検討を通じた最適解の提案（PoC設計、ロードマップ策定、見積/リスク管理） ■社内の技術力強化への貢献 □ナレッジの体系化・資産化（設計指針/再現可能な手順/評価テンプレートの整備） 社内勉強会の企画/登壇、レビュー/メンタリング、ベストプラクティスの標準化 【得られる経験・スキル】 ・現場制約（レイテンシ／電力／メモリ）を満たす画像認識・エッジ実装のリード経験 ・多様な業界や課題設定における課題解決力および高度な折衝力 ・VLMや生成AIを補助的に組み合わせた実課題解決の設計力 ・裁量の大きい環境で、技術選定が事業に直結する手応え 【採用背景】 成長中のAI事業をさらに加速させるため、中核メンバーを増員募集します。事業の成長を共に牽引してくださる方をお待ちしています。 【社風】 ・ロジカルシンキングを重視し、深い議論ができる社員が多い ・部門を超えて質問がしやすく、知識共有が積極的 ・仕組みを形骸化させず、意味のあるものにするための課題提起や提案が歓迎される環境 ・裁量権があり、仕事内容に関してできるだけ意向を反映する職場 ・PCの自由な選択、GitHub Copilotの利用、フルリモート勤務も相談可 など、パフォーマンスを第一に考える社風 【年間休日】 120日以上（完全週休2日制：土日、祝日、会社が指定する日） 【フレックスタイム制について】 コアタイムなしのフルフレックス。家庭の事情などにも柔軟に対応可能な労働環境です。 【選考の流れ】 書類選考 → 1次面接 → 2次面接 → 最終面接