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仕事概要 交通事故削減支援サービス『DRIVE CHART』のコア技術の1つであるAIモデルの開発 / 運用に関する業務に携わっていただきます。 AIモデルは、自社開発した通信型ドライブレコーダー（エッジ）とクラウドで動作しており、映像とセンサデータを解析して、脇見運転や一時不停止などの事故リスクの高い運転行動を自動的に検出します。検出されたシーンの映像と運転データは、ドライバーが自身の運転を振り返る際に活用されており、安全運転への行動変容を促進するための重要なデータとなっています。 募集背景 『DRIVE CHART』は契約車両10万台を超え、日々多くの企業やドライバーの方々に活用いただけるサービスになりました。利用者が増え続ける中で、多様な運転シーンの１つ１つに対応できるAIモデルを提供する責任が増してきています。 今後さらに多くのユーザーへ価値を届けていくために、現場からのフィードバックを基にAIモデルを継続的にアップデートし、性能を磨き込み続けることと、さらなる事故リスク低減に向けた新機能の開発それぞれで体制の強化が必要です。「交通事故の削減」という社会課題に対し、技術で真摯に向き合っていただける仲間を募集します。 業務内容 危険運転行動を検知するAIモデルの開発・改善・運用を行います。 ・映像 / GNSS / IMUデータ等をソースとして、AIモデル的の構築、課題分析、性能改善 ・AIモデルの実サービスへの実装、モデル軽量化、リリース ・AIモデルの継続的な性能改善、運用コストの削減 ・地図データを用いたロジック構築 / データ分析 本ポジションの魅力 ・実験だけで終わらず、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、継続的に性能を改善する経験ができます。 ・契約車両10万台のドライブレコーダーから得られる走行データ（映像 / GNSS / IMU等）と運用中のAIモデルの推論結果を分析 / 活用する経験ができます。 ・異なる専門性を持ったチーム（データエンジニア / エッジエンジニア / アノテーター / カスタマーサクセス等）と連携しながらAIモデルを開発 / 運用する経験ができます。 ・AIモデルの開発 / 運用を通じて、交通事故の削減という社会貢献を実感できます。 開発環境 ・言語：Python ・ライブラリ：pandas, scikit-learn, LightGBM, PyTorch ・可視化：Streamlit, Kepler.gl, Plotly, Redash ・インフラ：AWS / GCP ・データベース：Aurora (MySQL) / BigQuery ・ソースコード管理: GitHub ・生成AIツール：GitHub Copilot, Claude Code, Google Workspace with Gemini 所属組織 ■データサイエンティスト：6名 ・危険運転行動を検知するAIモデルの開発 / 運用を担っています。 ・データを中心とした仮説検証のサイクルを速く回すことで、開発における不確実性を低減することを組織の行動指針としています。 ・専門性の異なるチーム内外のメンバーと協力することが多く、丁寧にコミュニケーション、ドキュメンテーション、レビューを行うカルチャーが根付いています。 ・組織として自己成長を大事にしています。キャリア形成を考慮した業務アサイン、勉強会の開催や自己研鑽の支援（クラウド費用の補助等）など、スキルアップのための環境が整えられています。学んだことをXやテックブログなど通じて発信する文化が醸成されています。

Athena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。生成AI・LLM、画像認識、深層学習、数理最適化などの技術を活用し、課題整理からモデル開発、プロダクトへの組み込み、本番運用、改善まで一気通貫で支援しています。 本ポジションは、研究、育児、介護、個人活動などと仕事を両立しながら、正社員としてAI開発に継続的に関わりたい方を対象としています。勤務時間が短いことを理由に、補助的な業務だけを担当するポジションではありません。これまでの経験や専門性、稼働可能な時間を踏まえて担当範囲を設計し、プロジェクトの一員として明確な役割と成果を担っていただきます。 時短勤務であっても、技術調査や定型作業だけに役割を限定しません。顧客課題の整理、モデルやアルゴリズムの選定、実験設計、実装、精度改善など、プロジェクトの中で完結した責任範囲を持っていただきます。また、正社員として継続的にプロジェクトやチームへ関わるため、単発の業務では得にくい、本番運用や長期的な改善にも参加できます。自身の生活や研究活動を維持しながら、AI技術を実際の企業課題へ適用する経験を積める働き方です。

Athena Technologiesは、プライベートAIの構築を得意とする会社です。金融・電力・官公庁・防衛産業をはじめとするセキュリティ要件の高い業界では、機密データを外部のクラウドサービスへ送信できないことが、生成AI活用の制約となっています。私たちは、閉域・オンプレミス環境で動作する生成AIを提供し、これまでAIを活用しにくかった業務にも技術の価値を届けています。 本ポジションでは、生成AI、LLM、深層学習、数理最適化、AIセキュリティなどの技術を活用し、顧客の業務課題とセキュリティ要件を満たすAIシステムの設計・開発・運用を担っていただきます。単にモデルを作って終わるのではなく、顧客の業務理解、要件定義、アーキテクチャ設計、プロダクトへの組み込み、MLOpsによる継続的な改善までを通じて、プライベートAIを企業の業務へ実装する仕事です。 Athenaでは、モデルの精度だけでなく、データの取り扱い、実行環境、セキュリティ、業務への適合性まで含めてシステムを設計します。顧客から提示された要望をそのまま実装するのではなく、「どの業務課題を解決するのか」「どのような条件であれば継続利用できるのか」を整理し、モデル、データ、インフラ、アーキテクチャを選定します。技術検証やPoCにとどまらず、プロダクトへの組み込み、デプロイ、モニタリング、改善まで一気通貫で関わることで、クラウド型生成AIでは対応しにくい領域へAIを届ける経験を得られます。