LabBase転職はプライド月間をお祝いする

Fullstack Engineer

株式会社APTO

仕事内容

AIの性能を決定づけるのはモデルだけではなく、その学習に用いられるデータの質と量も大事です。しかし現実のAI開発においては、データ収集・生成・アノテーション・品質管理といった工程が依然として属人的かつ非効率なプロセスに依存しており、この領域がAI活用の最大のボトルネックとなっています。 APTOは、この構造的な課題を解決するため、AIデータ生成・管理を一元的に扱うデータ基盤プラットフォームを開発・提供しています。 現在、プロダクトはPoCフェーズを越え本番利用が急速に拡大しており、取り扱うデータ量・ユースケース・機能要件の複雑性が同時に増大しています。 その中で、データ規模の急増に耐えうる設計の必要性、長期的な拡張性を見据えたアーキテクチャ再設計、プロダクト全体を俯瞰した技術意思決定といった課題が顕在化しており、単なる実装ではなく、基盤設計をリードできるエンジニアが不足しています。そこで今回、AIデータプラットフォームの中核を担うプロダクトエンジニアを募集します。 本ポジションは、一般的なWebサービス開発とは異なります。開発するのはユーザー向けのアプリケーションではなく、AI開発に必要なデータを生み出すためのプラットフォームそのものです。 扱う対象の一例としては、生成され続ける大規模データ、構造が一定でない非定型データ、人手作業とシステム処理が混在するワークフローといった、AI開発特有の複雑性を持つ領域です。 このポジションでは、データがどのように生成され、どのように処理され、どのように品質管理され、どのようにAI開発へ流れるかという、データの生成から評価・改善に至る一連のプロセス設計を担っていただくポジションです。単なる機能実装ではなく、プロダクトの長期的な進化を見据えた基盤設計を行うことが求められます。 AIデータ基盤(Backend / API / DB)の設計・改善 大規模データ処理を前提としたアーキテクチャ設計 データ生成・管理ワークフローのシステム設計 プロダクトスケールに伴う技術的課題の解消 クラウドインフラの設計・運用改善 技術選定および設計方針の意思決定 本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します。例えば、正解が存在しないデータ構造の設計、継続的に増え続けるデータの運用設計、人手によるアノテーション工程のシステム化、多様なAIユースケースに対応する汎用基盤の設計といった、AIデータ領域特有の問題を解く必要があります。一方でこれらを解決することは、AI開発の根幹を支える基盤を作ることを意味し、社会におけるAI活用の広がりに直接的な影響を与えるインパクトを持つポジションです。 Python(Django)を中心としたバックエンド設計 PostgreSQL 等のデータ設計・運用 大規模データを扱う基盤設計 スケーラブルなアーキテクチャ設計 フロントエンド:TypeScript / React / Next.js モバイル:React Native インフラ:AWS / GCP / Docker / Kubernetes CI/CD:GitHub Actions AI連携:Vertex AI / SageMaker 技術選定および設計方針の決定 基盤アーキテクチャの進化の主導 プロダクトスケールに伴う構成変更の判断 エンジニア起点でプロダクトの構造を進化させることを期待しています。 AI開発の根幹を支えるデータ基盤設計の経験。 プロダクトの長期的進化を見据えたアーキテクチャ設計経験。 技術意思決定を担うポジションでの成長機会。 将来的なTech Lead / アーキテクトへのキャリアパス。

会社情報

株式会社APTOは、AI開発プラットフォームの提供およびAIコンサルティング事業を展開しています。特に、AI・人工知能開発におけるデータ収集・作成のボトルネックを解消するため、高品質かつ低コストでアノテーション作業を可能にするプラットフォーム「harBest(ハーベスト)」を提供し、データ活用を支援しています。

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