▍AIエンジニアの仕事 IDATENaseのAIエンジニアは、AI技術を用いて自然科学領域の課題解決に取り組むポジションです。 化学・材料・ライフサイエンスなどの実データを活用し、AIモデルの設計・実装から検証まで一貫して携わります。 単にモデルを開発するだけでなく、顧客や研究メンバーと議論を重ねながら、本質的な課題を捉え、実際の現場で価値を生み出すソリューションを構築していきます。 受託案件で得られた知見を再利用可能な資産として蓄積し、将来的なプロダクト化につなげることも重要なミッションです。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍働き方（例） 1〜3ヶ月目： 既存案件に参画し、データ分析やモデル実装、コードレビューなどを通して業務の流れを学びます。 3〜6ヶ月目：
 AIモデルの設計・実装やPoCの開発を担当し、研究メンバーやプリセールスエンジニアと連携しながらプロジェクトを進めます。 6ヶ月目以降：
 技術選定や設計方針の検討にも主体的に関わり、AIエンジニアとしてプロジェクトをリードしていただきます。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍このポジションの魅力 ・AI技術だけでなく、自然科学領域の知識も身につく 化学・材料・ライフサイエンス・エネルギーなど、多様な企業とのプロジェクトに携わるため、各業界の課題や研究開発の現場について学ぶことができます。また、実データを扱いながら、AIの社会実装まで一貫して経験できます。 ・最先端のAI開発に携われる IDATENaseのエンジニアは、単なる実装担当ではありません。肩書や年次に関係なく、誰もが研究開発の現場に入り込み、PoCから実運用まで一貫して携わります。そして、合理性と構造に基づいて自ら意思決定し、プロダクトを進めていきます。 ・AIを「作る」だけで終わらない経験ができる 受託案件を通じて得られた知見を再利用可能な資産として蓄積し、将来的なプロダクト化につなげていくため、事業づくりの視点も身につきます。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍主な業務内容 ・実験・製造・研究データの解析、モデリング、可視化
 ・機械学習モデル（回帰・分類・時系列・最適化など）の設計・実装
 ・PoC（概念実証）の企画・実装・検証
 ・データ構造や分析手法の抽象化・再利用設計
 ・AIモデルの精度改善および運用改善
 ・顧客・社内メンバーとの技術的議論、設計方針の整理
 ・エンジニアチームと連携したプロジェクト推進 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍具体的なプロジェクト例 実際には、以下のようなプロジェクトに携わる可能性があります。 ・細胞・組織形態の定量解析および将来状態予測AIの開発 ・新規材料・薬剤候補の探索・スクリーニングモデルの構築 ・材料組成・配合条件と物性の関係性モデル化 ・製造条件と品質の関係解析によるプロセス最適化 ※プロジェクト内容は一例であり、状況に応じて異なります。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍必須条件 ・フルコミット可能な方 ・Pythonを用いたデータ分析、または機械学習モデルの実装経験がある方（年数不問） ・生成AIを活用する場合でも、その内容を理解し、自分の言葉で説明できる方
 ・チーム内外とのコミュニケーションを通じて、物事を前に進められる方
 ・IDATENaseの方向性に共感できる方
 ・成長意欲が高く、主体的に行動できる方
 ・スタートアップを大きくすることに興味がある方
 ・関東エリアでの勤務が可能な方 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍歓迎条件 ・研究やインターン等でAIモデルの実装経験 ・PythonのAI関連ライブラリを用いた開発経験
 ・3年以上のAI・機械学習関連の実務経験
 ・自然科学領域（化学・材料・ライフサイエンス等）の研究経験
 ・PoCやプロダクト開発の経験
 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍求める人物像 ・AI技術を社会実装し、価値創出につなげたい方
 ・新しい技術や研究分野を学ぶことが好きな方
 ・論理的に考え、課題解決に取り組める方
 ・技術だけでなく、ビジネス視点も身につけたい方
 ・スタートアップならではのスピード感を楽しめる方
 ・学生のうちから裁量のある環境で、自ら手を動かして成長したい方