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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。企業が抱える課題は、最初から「どのAI技術を使えば解決できるか」が明確になっているとは限りません。業務やデータの状況を理解し、解決すべき課題を整理したうえで、適切なモデルやシステムへ落とし込む必要があります。 私たちは、生成AI・LLM、画像認識、深層学習、数理最適化、需要予測などの技術を組み合わせ、顧客ごとの課題に応じたオーダーメイド型のAIシステムを開発しています。課題の整理や要件定義から、データ設計、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関わり、AIを技術検証やPoCで終わらせず、実際の業務で使われる状態にすることを重視しています。本ポジションでは、顧客の業務課題を理解し、適切な機械学習技術を選定したうえで、モデルやAI機能の設計・開発・運用を担っていただきます。 Athenaの機械学習エンジニアは、あらかじめ決められたモデルを実装するだけの役割ではありません。顧客へのヒアリングや業務分析を通じて、「どの課題を解決するのか」「AIをどの工程に適用するのか」「どのようなデータが必要か」を整理し、モデル、データ、システム構成を設計します。 生成AIやLLMに限らず、画像認識、数理最適化、時系列予測など、顧客の課題に応じて異なる技術を扱えることが特徴です。また、モデルの精度検証だけでなく、APIやバックエンドへの組み込み、クラウド環境へのデプロイ、モニタリング、継続的な改善まで担当します。顧客の曖昧な課題を、実際に利用できるAIシステムへ変える一連の経験を得られるポジションです。

お任せしたいミッション ～自社サービスにおける機械学習を活用した機能開発や改善お任せします～ 【仕事内容】 ■AI技術を用いたシステム開発、アルゴリズム設計、実装、評価 ■最新技術の調査、研究開発 ■ビジネス要件に基づいたAIソリューションの提案、実現 ■海事業界のプレイヤーと並走しながらの業務課題解決 【開発環境】 プログラミング言語: Python, Java フレームワーク: TensorFlow, PyTorch ライブラリ: scikit-learn, NumPy, Pandas, Timefold, OR-Tools 制約ソルバー: Google OR-Tools, MiniZinc, CP-SATソルバー データベース: MySQL, ClickHouse, Redis バージョン管理: Github 開発ツール: Intellj, Jupyter Notebook, PyCharm クラウド環境: AWS, GCP, Azure その他: Docker, Kubernetes

Physical AIの最前線へ。End-to-Endモデルで自動運転を社会実装するシニアMLエンジニア 私たち newmo（ニューモ）は、「 移動で地域をカラフルに。」 をミッションに掲げ、フィジカルAI（End-to-End自動運転モデルなど）と大規模なリアルアセットを統合し、日本の移動インフラを根本から再設計する次世代のモビリティテックカンパニーです。 私たちは、既存のタクシー・ハイヤーの運行エコシステムを最先端のテクノロジーで全レイヤーにわたりアップデートし、少子高齢化や人手不足に起因する地域交通の縮小という社会課題に対し、デジタルとリアルアセットの双方を統括する自社内製技術をもって、新たな “移動のかたち”をつくり続けています。 私たちの真の強みは、自社フリートから得られるエッジデータと走行・安全データを、内製化された自動運転パイプラインへ高速フィードバックする「リアルアセット・データ直結型」の稀有なAI開発エコシステムにあります。 さらに、経済産業省・NEDO「GENIAC」への採択、堺市での国家プロジェクトへの参画、自動運転ソフトウェアをリードする企業との協業など、多くのパートナーとともに挑戦を加速。日本特有の環境に対応したAI基盤モデルの社会実装をリードしていきます。 現在、私たちは2028年の自動運転レベル4商用化を見据え、自社システムの内製開発（newmo Autonomy）を本格始動しました。 狙うのは、従来の認識・予測・計画を切り離したルールベースのモジュール型にとらわれない、センサー入力から直接車両を制御する最先端の「End-to-End自動運転モデル」の開発です。 安全性と技術革新を究極のレベルで両立し、社会実装へ導く。この難易度の高い社会課題に、初期コアメンバーとして共に挑んでくれる方を募集いたします。