株式会社ガラパゴス

【デザイン業界のDX化を推進する急成長企業】
同社は、iPhone3 GSが発売された2009年8月、まだまだフィーチャーフォン(ガラケー)が主流だった時代に、スマートフォンアプリの企画、開発、運用事業をスタートさせた、老舗のスマートフォンアプリ開発会社でございます。現在までに既に150を超えるスマートフォンアプリを開発し、数千万を超えるユーザーをグロースしております。現在では、『スマホアプリ開発を依頼する場合に相談したい会社』として、数多くの大手企業様から高い評価をいただいております。
また、2019年7月に「AIR Design」というAI×デザインのマーケティングクリエイティブ提供サービスをリリース。AIの活用で、高品質なデザインを短期間でリリースすることを可能にし、どのようなデザイン、色合い、商品のLPを作るのかをAI解析でキーワードを入力するだけでデザイン候補が見れるというWebサービスです。リリースから2年弱で300社以上の広告制作への導入実績もありアプリ開発だけでなく、AI×デザイン事業にも力を入れています。
https://www.slideshare.net/galapagos2/air-design-for-marketing-202109
その他参考サイト
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・CTO執筆note「AIR Designのエンジニアリング」　https://note.com/glpgs_pr/n/n8b5be6e9e9b9
・CTOインタビュー記事　https://flxy.jp/article/9652
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【「一流のものづくり」の実現にこだわり、マネジメントや育成にも注力】
同社は「一流の仕事」に特に強くこだわっております。開発の現場においても、そうした考えは徹底されており、特にマネジメントにおいて同社がこだわっているのが「少人数アサイン」でございます。各分野とも1人ずつで対応できるようにアサインされており、「自分がどう取り組むか」に重点を置いて取り組めるため、無理のない範囲でモノづくりが行えます。
創業メンバーの4人ともが、前職時代に製造業のモノづくりを分析して標準化・効率化させ、それをシステムで補うといったことを当たり前に行って参りました。そうした背景から、他社では軽視されそうなことを、きちんとやるのが当たり前になっております。それが結果的に、モノづくりをきちんと行うための文化を育む礎になっております。

【研修プログラムは、1人1人に合った内容をカスタマイズして実施】
面白い取り組みがあり、「最先端買い物」と呼ばれる制度で、毎月予算を決めて、新しいデバイスやソフトを購入してみんなで遊ぼうというものでございます。「最先端のテクノロジーに寄り添うためには、まずは見て、触って、使ってみないとわからない」という考えのもと、実施されております。その他、「社内ランチ制度」は、月に一度上司にランチをおごらせることができるという制度で、その狙いは、「社内の交流の量をもっと増やすため」で、「普段から話したいことを話したり、話を聞いたりする時間が豊富にとれていれば、仕事上で何か問題があった時にも相談しやすくなる。」という関係を作るためでございます。
また、勉強会も頻繁に行われておりまして、最先端技術に興味のあるメンバーが多いため、何か新しい技術が出てきたら調べ、メンバー間で発表するということを日常茶飯事で行っております。

AIR Designのガラパゴス、シリーズAで約11億円の資金調達（PRTIMES　2021年9月1日）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000025.000048043.html

AIR Designは、月額定額サブスクリプション型のマーケティングデザイン制作サービスです。2019年7月のサービス立ち上げ以降、延べ300社以上の企業様にご導入頂いており、現在も月10%を超えるペースで売上を伸ばしております。
デザイン業界は、データ自体のデジタル化は進んだものの、制作プロセスに目を向けてみると、『勘や経験』に頼った非常にアナログで非効率なプロセスが残っているのが現状です。
AIR Designが通常のデザインハウスと大きく異なるのは、この非効率なプロセスを疑い、『勘や経験』になるべく頼らず、『事実とデータ』に基づいたデザインプロセスへの変革を目指している点です。結果として、デザイン上の迷いや、感覚ベースのコミュニケーションによる認識齟齬が無くなって生産性が上がり、顧客にも低コストで高速に高品質なデザインが提供出来るようになります。(敢えてバズワードを使わせていただくと『デザインのDX』という言い方も出来ます)

【具体的には】
開発チームは、『事実とデータ』に基づいたデザインプロセスを実現するために、デザインのデータベースの構築と、それらを活用するためのツールの開発を行っています。開発だけではなく、社内の営業・CS・デザインチームの課題解決にまで踏み込んだ活動を重視しています。
機械学習エンジニアに期待する役割としては、
・営業・CS・デザインチームと伴走しながらの課題解決
・デザインデータを中心とする各種データを活用してデザイン生産性を向上させるためのデータエンジニアリング
前処理
特徴量エンジニアリング
機械学習
・開発運用効率を高めるためのDevOpsやMLOpsの整備
等になります。

※GitHub等ソースコードがわかるものがあればご共有ください

・ユーザーの理解や課題解決に興味がある
・Gitを用いた開発フローを実践できる
・画像処理および機械学習の基礎知識とPythonによる実装経験
・Dockerで開発環境を構築できる
・AWSの基本的な理解 (S3やRDS等とのデータ読み書き)

【歓迎】
・WebAPIの開発経験
・MLOps基盤の構築運用経験
・検索技術の関する知識。特に、特徴ベクトルによる類似度検索やANN(近似近傍探索)に関する知識や活用経験