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Backend Engineer 【とりんく】
- Tokyo
- Partial Remote
- Full-time
- April 5, 2024
職務概要
エクサウィザーズから新規事業として生まれたVisionWizは「この世のたくさんの画像データを整理整頓する」をミッションとしています。このポジションでは、VisionWizのサービス第一弾である、教育機関向けAI写真サービス「とりんく」のバックエンドシステムの開発/運用/改善業務を担当していただきます
とりんくは、画像認識AI技術を駆使した保育園・幼稚園・こども園向けの写真サービスです。自動撮影・自動整理・自動配信を強みとしていて、日々、生成される大量のデータをシステムが高速・高精度に処理することにより、旧来の人の手による写真の撮影、販売では難しかった、園と保護者、双方からの高い顧客満足度を実現しています。
小さなチームで構成されているため、サーバー、インフラ、アプリケーションのみならず、希望に応じてWebのフロントエンド開発やGPUコンピューティング、MLOpsなど、多岐にわたるスキルセットを身につけることも可能です。そのような環境の中、サービス全体に対して強いオーナーシップを持ち、革新的な技術を用いて教育の質を向上させることをめざすエンジニアが求められます
提供できる価値
- 教育機関と協力し、教育関連の課題解決に取り組むことで、社会貢献を果たします。
- 業界最高のスペシャリストとともに、最先端の AI を活用したサービス開発に取り組めます
- 成長するプロダクトの開発と改善を通じ、自分自身の成長へと繋げられます
主な業務内容
- とりんくのバックエンドAPIの開発、および改修
- インフラを含めたシステム全体のパフォーマンス、信頼性の向上、コスト削減策の立案及び実行
- 既存クラウドインフラの管理
- サービス‧システムの監視およびアラート対応
その他業務内容
- 適切なスキルを有する場合、他社向けAPIの設計、実装及び運用を担当。これにより、私たちのサービス機能を外部パートナーに提供し、ビジネスの拡大を図ります。
技術スタック
- Backend Application
- Python, FastAPI, SQLAlchemy,Typescript, etc.
- Infrastructure
- AWS, ECS, PostgreSQL, Terraform, etc.
【応募資格（必須）】
- 2年以上のWebサービスのバックエンド開発と運用を行った経験
- CI/CD、仮想化やコンテナ、オーケストレーション、デプロイ自動化、構成管理モニタリング、メトリクス システム、自動テストなどの SRE/DevOps の基礎的な知識と経験
- コンピュータサイエンスの基礎知識（アルゴリズム、データ構造、データベース、ネットワーク等）
- GCP, AWS, Azureなどのクラウドプラットフォームの知識と経験
- チームでのソフトウェア開発経験および異なるチームや職種をまたいだコミュニケーション能力
- ビジネスレベル以上の英語能力と日常会話レベルの日本語能力 または ビジネスレベル以上の日本語能力と、読み書き程度の英語能力
- 未知の分野に対する積極的な学習姿勢がある方
【応募資格（歓迎）】
- Webアプリケーションのセキュリティとベストプラクティスに関する知識
- スケーラブルなクラウドベースのサービスの設計と実装、運用の経験
- サービスのインフラエンジニア・SREとしてDevOpsに関連した設計・運用の経験
- PythonをつかったWebサービスの開発と運用経験
- 画像処理技術に関する知識と経験
- AI系の処理システムに関する知識と開発経験
- Terraformなど、コードによるインフラ管理の知識と経験
- スタートアップで働いた経験
- 教育技術を通じて社会貢献を果たしたいという強い動機がある方
- 業務外でも新しいスキルを身につける意欲、チーム全体と製品開発に参加することへの興味
About ExaWizards
ExaWizards is an AI start-up with a simple mission: solve social issues using AI and create a happy society. But to achieve it, they’re tackling issues across a wide variety of industries: Care tech, HR, fintech, medicine, security and more. They believe AI can help solve problems in all these areas, and they’re determined to do just that. Their business model can be broken into two different flows: project-focused and product-focused. For project-focused initiatives, they start from scratch. Their ML engineers and consultants identify business problems and build models aimed at solving them. In their product flow, they take the ML models developed for specific problems and generalize them to be useful for a wider array of problems. Normally they develop these solutions into SaaS products.
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