ACES（エーシーズ）は「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」をミッションに掲げる、東大松尾研究室発のAIスタートアップです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 現在は、主に以下2つのサービスを展開しています。 【DXパートナーサービス】 保険、自動車、建設、製造業、小売など、さまざまな産業において最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進を行う事業です。 社内で開発を進めるAIアルゴリズムやシステムの開発を通して、クライアント企業のDXや新規事業立ち上げを共同で遂行します。 【AIソフトウェアサービス】 2022年4月にブラックボックス化しがちな商談や会議内容を可視化し、営業組織の強化を支援する営業DX×AI SaaS「ACES Meet」（https://meet.acesinc.co.jp/）を正式リリースいたしました。 今後、複数のSaaSプロダクトの開発・リリースを進める方針です。

生成AIをはじめとするAI領域の最新技術は一過性のブームではなく、これまでの属人的な働き方を変革する大きなポテンシャルがあります。 ACESは、そのような最先端のAIアルゴリズムを用いて、シンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現したいと考えています。 ▼ACESの目指すシンプルな社会と余白のある未来 https://note.com/koichirot11/n/n811bf961f133 【日本の成長をAIアルゴリズムで加速させる】 日本企業はこれまで、個人の知見や労働力に依存する「属人的な働き方」で成長してきました。 人口が減少しはじめている日本において、属人的な働き方を脱却することで企業はもっと成長できるはずです。 そこで私たちは、さまざまな業界で「その道のプロ」と呼ばれる人たちが持つ「高度な知見・業務」をAIアルゴリズムで再現・継承するDX事業を開発しています。 【Deep Learningを用いることで可能になること】 ・属人的に行われていた作業や知見を、大量のデータから学習し再現することで自動化する ・ヒトが行っていた作業をAIが代替し、より価値のある仕事ややりたい仕事に取り組めるようにする ・複雑な事象を複雑なまま取り扱うことで、画一的なルールではなく個人に寄り添う接し方や柔軟でなめらかなルールを作る ・中間レイヤーを代替し、皆がやりがいを直に感じられるようなビジネス構造を作る

【ACESはこんな会社】 ■様々な領域に強みを持つプロフェッショナルなチーム ACESは、東京大学松尾研究室出身の田村 浩一郎を含む6人のメンバーで設立しました。 6人中3人が松尾研究室に所属しており、AI領域への知見と技術力を強みとしています。 社内にはそれぞれの領域で高い専門性を持つ「ACE」がメンバーとして在籍しています。 ※出身企業例：ボストンコンサルティンググループ・アクセンチュア・NTTデータ・野村総合研究所・楽天・メルカリ・Speee等 ■多様な働き方を支援 ・リモートと出社のハイブリット勤務 ・フレックス制度（11:00〜15:00コアタイム） ・ストックオプションの付与 ・社会人博士支援制度（https://note.acesinc.co.jp/n/n149be3e95c48） ・1on1 MTGをはじめとした適切な評価体制 ・育休制度についても取得実績あり、現在アップデート中（https://www.wantedly.com/companies/acesinc/post_articles/371659） ■パフォーマンスを発揮できるための環境整備 ・徹底したドキュメント文化 ・最新アルゴリズムやMLOps技術の共有や導入が積極的に行われる体制 ・徹底したモジュール化・パッケージ管理など、スピードと再現性のある開発体制

■業務内容 ACES Meetにおけるテックリードとして、開発における要件定義から実装までの技術的なリードに加え、アーキテクチャ設計や利用技術の選定などをお任せします。 ミッションとしては、「プロダクト価値最大化の実現のため、開発組織の生産性向上に寄与するような最高の技術的判断を下す」ことです。 機能開発の要件定義やアーキテクチャ設計の役割をテックリードとして果たしていただき、開発生産性とスピードを向上させることで開発組織の成果を最大化させていただきます。 ※また、ご希望に応じて開発チームの管理やPM業務など、技術的な牽引だけではない役割についても担うことが可能です。 ■具体的な業務内容 ・エンジニアチームの技術的なリードと開発推進 ・アーキテクチャ改善とリファクタリング ・サービスの安定性の向上施策 ==========以下、ご希望に応じて長期的な視点でお任せする可能性のある業務=========== ・エンジニアリングチームの管理 　L 開発プロセスを整理し、開発、テスト、品質保証などが適切に行われるようエンジニアリングチームの日々の運営を監督 　L 開発におけるメンバーのKPI管理 ■開発環境 ・コード管理 : GitHub ・言語：Python ・DB：MySQL ・OS：Linux ・Webフレームワーク：Django ・使用ツール : Docker, Terraform, Sentry ・主なクラウドサービス : Amazon ECS, AWS Fargate, Amazon SageMaker ■募集背景 ACES Meetはリースから1年半が経ち、数多くのお客様に利用いただき急成長を続けております。 事業は順調に成長しておりプレイヤーとして優秀なエンジニアも在籍しているものの、アーキテクチャ設計部分を判断・意思決定できる人員が1名しかおらず、工数が集中していることがボトルネックになっています。 さらなるプロダクト成長のためには、開発チームを技術的に牽引していただけるテックリードが必要であり、開発の生産性最大化が事業全体で最も優先度が高い解決策のため今回の募集を開始しました。 ■本ポジションの魅力 【不確実さを孕んだ最新のML技術を、試行錯誤しながらプロダクトに繋ぎこむ開発の面白さ】 人が出力指示を出す従来のプロダクトとは違い、AIが出力を行うプロダクトは100%正しい結果が返ってくるとは限らず、常に不確実性が伴います。今後AIを用いたサービス開発がスタンダードになってくる中、その不確実さに対していかにユーザー体験を損なわずにUI/UXやアーキテクチャを設計しプロダクトとして成立させていくか、という議論を試行錯誤しながら進められる点において、非常に面白いフェーズにある環境です。 【AIの知見や経験がなくてもご活躍いただけます！】 機械学習領域のトップ技術者やMLOpsエンジニアが社内に在籍しており、近い距離でAIプロダクト開発について相談できる環境があるため、MLに関する知見がなくても十分にご活躍いただける環境です。 特に今回お任せしたいミッションはソフトウェア開発の強化であるため、「アーキテクチャ設計〜実装」に関するご知見をもとに、最先端のAI技術をソフトウェアにどう組み込むかについては専門家と相談しながら進めていただけます。 また、そのような環境のためAI領域に関する知見・技術についても早期にキャッチアップいただけます。 ■応募要件 【必須要件】 ・5年以上のソフトウェア開発実務経験 ・商用サービスにおいてAPI設計、データベース設計を行った経験 ・システム障害時の対応経験 ・パフォーマンスチューニングやコードベースの継続的改善の経験 ・AWS、GCP、Azureなどクラウドサービスを用いたアプリケーション開発の経験 ・若手メンバーの育成経験 ・プロジェクトマネジメントまたはSaaSの開発経験 【歓迎要件】 ・エンジニアチームのリード経験 ・高トラフィックをさばく大規模なバックエンドシステムの開発・運用経験 ・本番稼働しているシステムにおける要件定義、仕様策定の経験 ・システムの技術的問題（例：パフォーマンス低下）の原因を発見し、解決するための能力 ・可用性 / スケーラビリティ / 安全性などの品質特性を考慮したシステムデザインの経験 ・ドメインモデリングを用いたシステム設計 ・アジャイル開発に関する基本的な知識や経験 ・Pythonを利用したウェブアプリケーション開発経験 ・AI系の処理システムに関する開発経験