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電話インターフェースを介した業務の代替・効率化を目的に、「AIオペレーター」の開発を行います。本プロダクトは、既存の電話業務を効率化するだけでなく、システム連携など機械ならではの強みを活かすことで、顧客体験そのものを向上させることを目指しています。 近年のLLMの進化により、AIとの対話は人間と遜色ない柔軟性を備えるようになりました。一方で、ハルシネーションのリスクを排除し、人間のオペレーターと同等の「信頼」を獲得するには、単にモデルを導入するだけでは不十分です。そのため、①業務ドメインごとの特性を深く分析・構造化し、②それらを基に柔軟性と信頼性を兼ね備えた形へ昇華させる、というプロセスで粘り強くプロダクトを磨き込んでいく必要があります。 コールセンターが抱える人手不足の解決に真にコミットするため、言語や対話への深い造詣を武器として、エンドユーザーと現場のオペレーター双方が納得する高い品質までやり切る姿勢が求められます。 【具体的な業務内容】 電話業務の自動化に向けて、対話フローを設計・構築する業務です。 実装作業よりも、コールセンターの業務フローを整理し、それをシステムが理解できる構造へ落とし込む作業が中心となります。 ・顧客の電話業務における課題ヒアリング ・自動化する業務範囲の切り分けと特定 ・複雑な業務ルールの整理・構造化 ・構造化したルールに基づく対話フロー・対話システムの設計 ・チャットおよび電話でのテストを通じた、対話品質のブラッシュアップ ・プロジェクトの進行管理 ・定例会での顧客への進捗報告（営業担当と一緒に行います） 【開発環境】 ■主要言語：Python, JavaScript（TypeScript） ■主要データベース：PostgreSQL, DynamoDB, Aurora ■フレームワーク：Pytorch, Scikit-Learn, Numpy, Scipy, pandas (polars), FastAPI ■GitHub Acitons ■サーバOS：Linux ■環境：AWS, GitHub

まずは既存の半導体検査装置の改造や改修をメインにご担当いただき、ご経験を積んでいただいた後、新たな付加価値を持った装置の製作に携わって頂くことを想定しています。 具体的には、1装置につき2人ペアで以下の業務を行います。 検査装置ソフトウェア製作及びデバッグ ハンドリングロボットや検査ステージ等のメカ制御 画像処理、測定機器からのデータ取り込み、統計処理、測定結果の表示などのアプリケーション製作など 組込3割、アプリケーション7割の業務割合です。顧客仕様に合わせた受注生産が中心、測定器の種類は様々でバリエーション豊富に最新技術との接点を持っています。 変更の範囲：会社の定める業務

AIをはじめとした最先端の技術を活かす当社の機械学習エンジニアとして、AIシステム開発に伴う、データ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。 ◇入社後の流れ◇ 3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得するところからスタートします。 ≪研修 1ヶ月目≫ ▼統計学 - データの可視化と数値要約 - 確率と確率分布 - 統計的推測 - 統計的仮説検定 - 単回帰分析 ▼エンジニアリング - SQL基礎 - python基礎 - pandas基礎 - Git基礎 ≪研修 2ヶ月目≫ ▼多変量解析と機械学習 - 機械学習の基礎 - 機械学習の基本的な手法 　・線形回帰モデル 　・主成分分析 　・k-means法　など - 機械学習の発展的な手法 　・ロジスティック回帰モデル 　・ハイパーパラメータ最適化 　・決定木 　・ランダムフォレスト 　・線形SVM　など ≪研修 3ヶ月目≫ ▼機械学習の実践 - Numpy,Pandas演習 - AWS EMRを用いたHive演習 - ロジスティック回帰を用いた演習 - リッジ回帰、Kerasを用いた演習 - 推薦システムについての演習 【元ITスクールだからこそ未経験者も安心！】 当社は元ITスクール！未経験者を育成することを得意としています。 20年以上蓄積した育成ノウハウで、あなたをイチから育てます◎ お客様の声を元に市況感のトレンドを反映させた特別カリキュラムで、最短でエンジニアを目指せる！ 【研修を終えたらプロジェクトへ】 研修後は、有名企業からITスタートアップまで様々なプロジェクトで活躍！ プロジェクト参加後も、先輩や講師のサポートあり◎ ★プロジェクト例★ - 自社広告データとサードパーティデータを活用したデータ分析による広告最適化 - 飲食口コミサイトのログデータや検索ワード集計によるレコメンド - 医用画像・動画解析/環境構築/Python/Fine-tuning/転移学習 - 自動運転ソフトウェア開発に関わる画像処理、画像認識 - 車載 画像処理系の機械学習モデルの実装 - 決済サービスにおける顧客データ分析 - AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装　など ■雇い入れ直後：仕事内容に記載の業務 ■変更の範囲　：会社の定める業務 仕事のやりがい 職種別年収ランキングの上位は、いずれも専門スキルが必要な医者やパイロット。 その中でもエンジニアはTOP10に位置づけています。 機械学習エンジニアの定義は世間でもまだ「ふわっと」した状態です。 ですので、研修では、機械学習に必要となる数学の基礎知識を学び、Pythonを学習し、機械学習エンジニアのスタートに立つことを目指します。 既にいくつかのプロジェクトが見えてきておりますが、どのプロジェクトも機械学習やAIというITテクノロジーを通して世の中を楽にすることやビジネスを加速させることなどを目指しています。 そういう最先端のビジネスを肌で感じながら仕事をしていくことが、ひとつのやりがいだと思います。しかし、最先端だからと言って、膨大なデータを処理するなど、華やかではない仕事です 魅力は研修だけじゃない！その後のサポートも充実！ 1人で思い悩むことが少ない社内環境です！ ◆キャリアサポート制度 専属のキャリアサポーターの支援で、着実に理想のエンジニア像に近づけます！ 日報や月報に細かく目を通し、仕事上での悩みや疑問にきめ細かに答えてくれます。 ◆ブラザー&シスター制度 後輩思いの先輩エンジニアが業務の悩みや不安を解消します！ ◆ビアバッシュ エンジニア同士で情報共有ができるイベントです！ 当社は研修後も先輩や仲間たちとつながっていることが実感できます。 自己成長に集中できる環境が当社の大きな魅力です。